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数字经济在低碳发展中扮演着怎样的角色
——基于省级面板数据的双向固定效应模型

2023-08-23陈俞安

环渤海经济瞭望 2023年7期
关键词:排放量异质性阶段

陈俞安

一、前言

在“双碳”目标和“数字中国”战略下,探讨数字经济发展对碳排放量的影响成为利用数字中国战略实现双碳目标的必要途径。本研究选取了中国2011—2019 年30 个省份作为研究对象,采用面板数据模型进行实证研究,旨在探究数字经济对碳排放的影响。研究结果表明:第一,数字经济对碳排放的作用效应呈现非线性的倒U 型关系,在进行稳健性以及内生性检验后仍然得到验证;第二,异质性分析表明,数字经济对碳排放的影响会受到省份所处发展阶段的差异影响,在碳排放量较高、经济水平较低阶段影响更为显著。因此,政府在制定政策时应充分考虑数字经济对碳排放量的阶段异质性特征,实现有针对性的扶持,从而进一步解决环境问题和共同富裕问题。因此,在经济高质量发展和实现双碳目标的背景下,探索如何助力碳减排,加速低碳转型发展具有重要的现实意义。

二、文献综述

在研究分析数字经济对碳排放影响是促进作用还是抑制作用的相关文献时,本文发现当前学者们对此研究结论并未统一,学者们普遍认为数字经济具有减排作用,但也有反对意见。Zhang 和Liu(2022)[1]评估了能源发展对中国283 个城市的碳排放的影响,指出数字经济发展带来的能源发展与绿色技术的协同效应可以显著降低碳排放量。丁玉龙和秦尊文(2021)[2]发现数字信息技术能带动绿色经济效率提升,通过省级数据证实数字经济发展促进碳排放量降低。刘鹏程和刘杰(2020)[3]则认为数字信息技术除了带动绿色经济效率外,还会通过提升环保技术的发展水平现状和降低排碳成本两种途径减少碳排放水平。

然而,数字经济发展也可能增加二氧化碳排放量。相关学者发现,数字经济显著增加了中部城市的二氧化碳排放量。部分学者观察到,通过数字产品获得融资的制造业和工业企业增加了能源消耗,从而进一步增加了二氧化碳排放量。还有部分学者认为由于与发展数字经济密切相关的信息和通信技术部门发展需要来自大量非此部门的碳密集型中间品投入,所以会带来显著的碳排放量增加[4,5]。

三、理论机制及研究假说

(一)数字经济对碳排放的影响为先促进后抑制的倒U 型关系

1.数字基础设施建设

在数字经济的初期发展阶段,因为新型数字基础设施的大规模建设和数字产业的逐步发展需要大量资源消耗和碳排放,可能导致碳排放量的增加。然而,在数字经济发展的中后期阶段,初具体系和规模的数字基础设施可以通过数字化平台的放大效应和涟漪效应减少信息不对称现象的出现频次和频率,公众对于环保的诉求可以通过舆论压力倒逼“三高”产业实施绿色发展战略,从而降低碳排放量。

2.改变居民消费观念

一方面,数字经济的发展促使互联网的普及,使居民可以通过线上购物等方式足不出户完成商品和服务的购买,从而减少了对实体店铺的需求,降低了资源和能源的消耗,减少了碳排放量。另一方面,数字经济的发展也通过建立生产者和消费者之间的联系渠道,为消费者提供更多样化、更智能化的产品和服务,促使生产和消费规模的扩大,从而导致更多的资源消耗和碳排放。

综上所述,本文提出假设1:数字经济发展对碳排放影响为先促进后抑制的倒U 型关系。

(二)数字经济对碳排放的影响在碳排放量较高、经济水平较低阶段更为显著

1.碳排放量较高阶段

数字经济对碳排放的影响在碳排放量较高的阶段可能更为显著。因为在这个阶段,某地区可能对传统能源较为依赖,能源利用效率较低,同时数字经济的基建硬件和人才软件可能还不足,导致在短时间内碳排放量较高。然而,这些负面影响只是暂时的。随着数字经济的进一步发展,它有望进入碳减排的快车道。这是因为较高水平的数字经济有助于市场经济主体更好地了解能源市场的动向和价格趋势,提高资源配置效率。

2.经济水平较低阶段

因为较低的经济水平阶段同样意味着科技的欠发达、较高的能源依赖以及较大的发展空间。所以,与地区在碳排放量较高阶段显著的原因类似。

综上所述,本文提出假设2:数字经济对碳排放的影响在碳排放量较高、经济水平较低阶段更为显著。

四、研究设计

为了对上文的假设进行实证检验,本文采用了2011—2019 年的省级面板数据。首先,采用双向固定效应模型对假设1 进行实证检验,该假设研究数字经济与碳排放量之间是否存在先促进后抑制的倒U型关系。然后采用异质性分析方法,对假设2 进行检验,该假设研究当前各省份数字经济发展水平以及经济水平的高低对碳排放量是否有影响。

(一)构建双向固定效应模型

为了考察数字经济发展对省级层面碳排放量的实证影响,本文采用了2011—2019 年中国30 个省的面板数据,构建双向固定效应模型作为基准回归模型,具体模型如下所示。

(二)变量选取和说明

碳排放量(lnCE):为了测量碳排放量,本文选用了中国碳核算CEADs 数据库中30 个省份的碳排放量数据作为基础,并采用其自然对数形式作为碳排放量的指标。

数字经济发展水平(DE):在测量数字经济发展水平方面,本文选取了五个三级指标,并使用熵权法来计算数字经济发展水平(见表1)。

表1 数字经济发展水平

城市化水平(URL):本文选取各省城镇人口与地区总人口的比值作为城市化水平的衡量指标。

能源消费强度(ECI):本文选取各省能源消费总量与地区GDP 总额的比值作为能源消费强度的衡量指标。

研发投入强度(RDL):本文选取各省工业企业研发投入与地区GDP 的比值作为研发投入强度的衡量指标。

对外开放程度(FDW):本文选取各省进出口总额与地区GDP 的比值作为对外开放程度的衡量指标。

产业结构(LNS):本文选取各省工业产业增加值与地区GDP 的比值作为产业结构的衡量指标。

五、实证分析及模型检验

(一)基准回归模型

根据表2 列(1)的回归结果,仅考虑数字经济一次项对碳排放的线性关系并未通过显著性检验,表明数字经济对碳排放的影响并非简单的线性关系。因此,仅考虑一次项进行回归是不妥的。为了更全面地探究数字经济对碳排放的影响,本文在表2 列(2)的模型中将数字经济一次项和二次项放在同一模型内进行分析。结果显示,数字经济一次项系数为0.996,平方项系数为-0.834,且两者的系数都通过1%的显著性检验,表明数字经济对碳排放量在短期内存在促进作用,而在长期内存在抑制作用,支持了本文的假设1 成立。

表2 基准回归/稳健性/内生性检验结果

具体而言,数字经济对碳排放的影响呈现倒U 型的非线性关系是因为数字经济在初期发展阶段,无论是新型数字基础设施建设还是对能源企业生产过程的优化,都需要消耗大量的资源,从而促进碳排放的增长。然而,在产业升级和新型数字基础设施建设完善后,数字经济的节能减排效应将超过其带来的对碳排放的正向促进效应,从而对碳排放量产生负向的抑制作用。

(二)模型检验

1.稳健性检验

因为二氧化碳(CO2)和二氧化硫(SO2)都是常见的温室气体和大气污染物,它们都与能源生产和工业活动相关,通常由同一类经济活动(如燃煤和工业生产)排放。因此,碳排放和硫排放在很多情况下是高度相关的。本文将各省碳排放量替换成各省硫排放量进行稳健性检验,结果如表2 列(3),发现数字经济一次项和二次项系数均通过了1%显著性检验,并且呈现倒U 型,稳健性检验结果依然支持基础回归结论。

2.内生性检验

考虑到数字经济对碳排放的实证结果可能存在潜在的由因果倒置产生的内生性问题,本文选择各年度各省份的邮电业务数量作为工具变量,采用了两阶段最小二乘法来进行内生性检验。通过进行回归分析,我们得到的结果如表2 列(4)所示。使用邮电业务作为工具变量后,数字经济发展水平的一次项和二次项系数均通过了显著性检验,达到了1%的水平。这表明之前数字经济发展水平数据是外生的,数字经济对碳排放影响的倒U 型的非线性关系结论依然成立。

(三)异质性分析

1.碳排放量异质性分析

基准回归结果显示,数字经济发展对碳排放呈现倒U 型的非线性关系。为了探究这种关系是否在不同碳排放阶段普适性存在,本文将碳排放量的均值作为分界点,将样本划分为高碳排放阶段和低碳排放阶段,并进行异质性分析(见表3)。表3 中的列(1)(2)显示,数字经济发展对高碳排放阶段和低碳排放阶段的倒U 型影响在至少5%的显著水平下是显著的。通过比较两个模型中数字经济对碳排放量的影响系数,可以发现高碳排放量模型中数字经济的一次项和二次项系数的绝对值均大于低碳排放量模型,这支持了本文假设2 的成立。

表3 碳排放量和经济水平异质性分析结果

2.经济水平异质性分析

为了进一步分析非线性关系是否在经济水平不同的阶段有区别,本文以人均GDP 的均值作为分界点,将样本划分为高经济水平阶段和低经济水平阶段进行异质性分析。如表3 列(3)(4)所示,数字经济发展对高经济水平阶段和低经济水平阶段的倒U 型影响均在10%的显著性水平下。通过比较两个模型中数字经济对碳排放量的影响系数可以发现,在低经济水平模型中,数字经济的一次项和二次项系数的绝对值均大于高经济水平模型,支持假设2。

从实证结果来看,数字经济对地区碳排放量较高阶段和地区经济水平较低的阶段的碳减排效应更为显著,数字经济的发展对这些地区的碳排放量会有较大的减少作用。这表明目前处于碳排放量较高的地区和经济水平较低的地区在实现“碳达峰碳中和”目标的过程中具有更强的后发优势。

六、结语

在“碳达峰碳中和”目标和“数字中国”战略背景下,本文基于中国30 个省份的面板数据,实证研究了数字经济对碳排放的影响效应。研究得出的结论如下:第一,数字经济对碳排放的作用效应呈现为先促进后抑制的倒U 型非线性关系。第二,数字经济对碳排放影响的异质性分析表明,数字经济对碳排放的影响效应在碳排放量较高阶段和经济水平较低阶段更为显著。

根据以上结论,本文提出如下有针对性的政策建议:

1.加快处于碳排放量较大、经济水平较低的阶段地区的数字化建设,减小数字鸿沟,积极促进数字型人才培养。政府可以通过提供资金、技术和培训支持,推动这些地区加快数字化建设,提高数字经济的发展水平。这将有助于提高产业的生产效率和环境管理水平,从而减少碳排放。

2.加大对经济欠发达地区的财政投入,加大数字化新基建建设力度,引导产业结构转型。政府可以通过财政投入,支持经济欠发达地区进行数字化新基建建设,例如推动数字化农业、数字化制造业、数字化交通等领域的发展,促使传统产业向数字化和智能化转型,从而减少传统产业的碳排放,并促进产业结构的优化升级。

3.政府应充分考虑数字经济对碳排放量的阶段异质性特征以及能源结构作为机制变量的重要作用,向处于这些阶段的地区倾斜数字资源,制定恰当的政策,大力实施“东数西算”战略。这将帮助这些地区抓住数字经济发展机遇,实现在环境问题和经济增长方面的“弯道超车”,促进地区经济增长,减小与发达地区之间的经济差距,助力共同富裕。

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