流通数字化对流通产业碳排放的影响与作用机制

余祖鹏，王孝行

（1.武汉商学院经济学院，湖北武汉 430056；2.重庆科技学院法政与经贸学院，重庆市 401331）

碳排放与全球气候、自然灾害、生态环境、粮食生产等密切相关[1]。我国作为最大的发展中国家，面临碳减排和低碳产业竞争的双重压力与挑战。国际产业发展的历史表明，流通产业①发展对节能减排的作用不容忽视[2]。流通产业作为国民经济发展的基础性和先导性产业，能够促进生产，引导消费，匹配供需，对资源集约利用和生态环境保护具有重要影响[3]，可助力我国实现“3060”双碳目标。然而，近年来我国流通产业在实现规模快速扩张的同时，并未实现发展质量的同步提升。根据中国能源统计年鉴数据，我国流通产业能源消耗总量以5.06%的速度逐年增长，从2010年的3.49亿吨标准煤增加到2020年的5.45亿吨标准煤，仅次于同时期工业部门的能源消耗总量。推动流通产业量与质均衡发展，充分挖掘流通产业节能减排潜力具有重要的经济和社会意义。

近年来，数字技术发展日新月异，传统流通产业与数字技术深度融合，流通数字化发展新模式形成，有助于优化产业结构，降低能源消耗，构建绿色流通体系，引领低碳经济转型[3-4]。系统探究流通数字化对流通产业碳排放的影响与作用机制，有助于深度解读我国在构建现代绿色流通体系中出现的新问题新现象，为推动我国经济绿色发展提供参考[5]。

一、文献综述

当前，与本研究相关的文献主要关注两方面问题：一是流通数字化对碳排放的影响；二是数字经济对碳排放的作用机制。从流通数字化对碳排放的影响看，有个别研究利用我国省级数据证实了流通数字化在碳减排中的重要作用，认为其有助于碳排放水平的降低[4]。作为流通数字化的重要体现，电子商务和移动互联网产业蓬勃发展，挤压污染密集型产业生存空间，优化城市产业结构，改善环境状况，助力降碳减排[6]。传统流通产业与现代数字技术加速融合，推动流通产业变革，使产业内部技术含量和资源密集程度得以提升，有利于碳排放的减少[7]。从数字经济对碳排放的作用机制看，数字经济对碳排放的影响并不是线性的，而是呈现U型特征，通过技术创新、资源配置优化等作用于碳排放[5，8]。此外，数字经济发展带来的技术多样性变化对节能减排降碳具有重要推动作用[9]。亦有研究发现，数字经济能够通过影响环境能源效率和产业结构作用于碳排放[10]。

综合来看，尽管已有文献对流通数字化与碳排放的关系进行了诸多有益探索，为本研究提供了重要理论参考和经验借鉴，但仍有部分问题尚待解决：一是目前学界关于流通数字化对碳排放影响的研究并不充分，只有少数研究关注流通数字化对全域碳排放（即不区分产业的整体经济活动碳排放）的作用，流通数字化能否有效发挥碳减排效应还需要更多证据的支持；二是系统考察流通数字化对碳排放作用机制的研究缺乏，探究流通数字化对流通产业碳排放作用机制的研究更加缺乏，流通数字化碳减排效应的释放过程亟待明晰。鉴于此，本研究试图基于2011—2021 年我国31个省份（未包含香港、澳门、台湾地区）的面板数据，系统探究流通数字化对流通产业碳排放的影响与作用机制。本研究可能的贡献有二：一是系统全面测度各省份流通产业碳排放，可为地区流通产业绿色发展提供经济依据和参考；二是既探讨绿色技术创新在流通数字化与流通产业碳排放关系中的中介作用，也剖析交易成本降低和劳动生产率提升的中介作用，可为各地推动流通产业数字化转型、减少流通产业碳排放提供思路。

二、理论分析与研究假设

（一）流通数字化对流通产业碳排放的直接影响

以互联网、云计算、大数据为代表的数字技术为数字经济的快速发展创造了条件[11]，随着数字技术深度嵌入流通产业各领域，人员时空限制得以打破，物流效率和商流、信息流速度得以提高，生产要素流动得以加快，能源资源闲置浪费现象得以减少[12]，碳排放水平得以降低。一方面，数字技术被广泛应用于商品零售批发、交通运输、餐饮住宿等领域，有助于重构人、货、场关系，缩短流通渠道，节约流通时间，提升流通效率，减少流通过程中的资源消耗；另一方面，数字基础设施建设不断完善，可为流通企业优化流程管理、提高运营效率提供保障，助力流通企业减少数字化转型过程中的资源消耗。比如，仓储物流企业通过数字平台和智慧仓储建设，优化商品储存和交易过程，有序高效调度企业资源[13]，降低碳排放水平。基于此，提出如下假设：

H1：流通数字化有助于减少流通产业碳排放。

（二）流通数字化对流通产业碳排放的间接影响

已有文献探讨了数字经济对技术进步[14]、资源配置[15]的促进作用，但鲜有文献聚焦流通数字化对流通产业碳排放的影响与作用机制。鉴于此，本研究试图从绿色技术创新、交易成本、劳动生产率维度来探讨流通数字化对流通产业碳减排的作用机制。

1.绿色技术创新的中介作用

煤炭消耗的减少、能源利用效率的提高、可再生能源的发展均离不开绿色技术创新，而流通产业数字化转型有助于加速绿色技术应用，缩短技术成果转化周期，刺激绿色技术创新，继而促进流通产业碳减排。这主要是因为，数字技术的加持有助于流通企业联合高等院校、科研院所等加快智慧物流、智慧零售等前沿流通技术的研发和培育，降低研发难度，提升研发效率，推动绿色技术创新[16]。

绿色技术在流通企业生产实践中的应用，有助于提升清洁生产水平，增强节能效果，减少资源消耗。具体而言，绿色技术通常可划分为绿色生产技术、能源利用技术、污染治理技术三类，其中绿色生产技术有助于流通企业降低运营能耗；能源利用技术有助于流通企业提高能源利用效率；污染治理技术有助于依靠碳封存、碳捕集等技术缩小流通产业碳排放规模[17]。总体而言，绿色技术有利于流通产业脱碳成本的降低，二氧化碳利用、捕集、封存等关联技术的研发和创新，技术红利的释放，流通产业碳排放的减少[18]。基于此，提出如下假设：

H2：流通数字化能够通过绿色技术创新促进流通产业碳减排。

2.交易成本的中介作用

流通数字化通过降低交易成本、畅通信息传播渠道，助力流通产业碳减排。在数字经济时代，绿色、低碳、可持续的社会发展理念正在倒逼流通企业不断适应和迎合绿色生产与消费需求，加速传统流通产业在科技智能仓储打造、现代交通物流网络建设、绿色低碳产品开发等领域的变革与创新，促进绿色理念和认知的普及[19]。一方面，流通数字化有助于加速信息流、资金流、物流的全面整合与深度融合，促使交易市场更加开放透明，改善信息不对称状况，降低商贸流通领域交易场景的信息搜寻成本、资金融通成本、物流运输成本等，扩展信息资源获取方式和渠道[4]，有效促进信息交换，降低交易不确定性，节约交易费用。另一方面，互联网等数字技术具有信息传播广泛、信息量大、资源可共享性强等特点，有助于增强未来可预测性，降低市场不确定性，能为流通企业在不同时间、地点参与商业活动提供便利，极大降低交易成本特别是企业内部协调成本[8]，优化流通企业业务流程和管理模式，加速企业组织结构变革，提高企业生产效率，而这反过来又能进一步促进交易成本的降低。这样的良性循环能够有效避免资源闲置浪费，进而促进流通产业碳减排。基于此，提出如下假设：

H3：流通数字化能够通过降低交易成本促进流通产业碳减排。

3.劳动生产率的中介作用

一方面，流通企业能够通过广泛应用数字技术，降低商贸流通业劳动力就业信息搜寻成本，拓展劳动力就业渠道和择业范围，提高流通产业劳动力要素配置效率[20]。商贸流通业劳动密集度高，人员流动性大，不利于流通企业稳定发展。随着流通企业数字化水平的不断提升，原本繁琐的劳动力搜寻和配置流程明显缩短，既有助于流通企业节约日常运营时间，提高管理效率，减少不必要的资源消耗，亦有助于流通企业拓展绿色发展空间。另一方面，流通企业能够通过深度融合现代数字技术，推动企业内部管理制度变革，提升人员劳动素养和质量，以及企业总体劳动生产率和市场核心竞争力。可见，数字技术的应用有助于流通企业获得市场回报，提升经济能力，从事绿色减排活动。与此同时，数字技术的应用有助于流通产业各部门进行组织分工重组和业务流程再造，能够加快流通企业市场化变革，提高劳动力素质[8]，提升流通产业劳动生产率，降低产品生产、销售和运输成本，减少资源消耗，最终实现碳排放水平的降低。基于此，提出如下假设：

H4：流通数字化能够通过提升劳动生产率促进流通产业碳减排。

综上，概括得出流通数字化对流通产业碳排放的作用机制，具体见图1。

图1 流通数字化对流通产业碳排放的作用机制

三、实证设计

（一）模型构建

1.基准回归模型

为评估流通数字化对流通产业碳排放的影响，构建如下固定效应模型：

在式（1）中，i表示省份，t表示年份，CCeit表示流通产业碳排放，Cirdigitalit表示流通数字化，Xit表示控制变量，α0表示常数项，β1、φ表示回归系数，μi表示省份固定效应，γt表示年份固定效应，εit表示随机干扰项。

2.中介效应模型

考虑到基于逐步法的中介效应检验容易出现内生性偏误，借鉴江艇[21]的做法，分别检验流通数字化对绿色技术创新、交易成本、劳动生产率的影响，模型如下：

其中，Gptit表示绿色技术创新，Dealit表示交易成本，Lpit表示劳动生产率，其余变量含义同式（1）。

（二）变量设计

1.被解释变量

本研究被解释变量为流通产业碳排放（CCe）。以往研究主要采用中国碳核算数据库（Carbon Emission Accounts and Datasets，CEADs）的碳排放数据，但该数据库仅收录了区域层面的碳排放数据，未收录细分行业的碳排放数据。此外，考虑到中国统计年鉴并未针对流通产业进行专门类型数据的发布，借鉴赵霞等[22]的做法，根据流通产业的特点，以交通运输、仓储和邮政业，批发和零售业，住宿和餐饮业代表流通产业，利用2006年联合国政府间气候变化专门委员会（Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC）在《2006 年IPCC 国家温室气体清单指南》（2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories）中提出的核算方法②[23]，测算各省份流通产业碳排放。公式如下：

在式（5）中，CCe表示各省份流通产业碳排放，FCi表示流通产业消耗的能源i（煤炭、焦炭、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油气、天然气）的数量；Ki表示能源i的折煤系数，即每一单位能源i能够折算出的标准煤数量；NCV表示净热值，用以衡量每一单位标准煤燃烧释放的热量；Ci表示燃料i的含碳量，用以度量能源i单位净热值的含碳量；Oi表示能源i的碳氧化率，用以测算能源i中的碳在燃烧过程中被氧化成二氧化碳的碳的比率，为二氧化碳中碳的质量分数。

2.解释变量

本研究解释变量为流通数字化（Cirdigital）。对于流通数字化，目前学界尚无统一的测算方法。本研究借鉴杨水根等[3]、郝爱民等[4]、杨海丽等[24]的做法，从数字流通基础设施、流通信息化水平、流通数字化金融环境、流通产业绩效四个维度入手，构建省级层面流通数字化水平评价指标体系（见表1）。此外，为弱化人为确定权重的主观性，避免不同指标间的信息交叠问题，借鉴白雪洁等[25]的做法，采用主成分分析法对相关指标进行标准化和降维处理，并基于此测算流通数字化水平的综合指数。

表1 流通数字化水平评价指标体系

3.中介变量

本研究设计三个中介变量。一是绿色技术创新（Gpt）。绿色专利作为创新活动的重要成果，能够较好地反映绿色技术创新水平[26]。同时，相较于绿色专利授权数量，绿色专利申请数量更稳定，时效性更强。鉴于此，本研究用各省份绿色专利申请数量的自然对数衡量绿色技术创新水平。二是交易成本（Deal）。用各省份公共管理和社会组织部门就业人数与总就业人数之比衡量交易成本。这是因为，公共管理和社会组织部门就业人数占比越大，说明市场经济运行中的交易成本越高，政府为维护市场各类交易活动正常开展所要投入的人力、物力、财力越多，反之说明交易成本越低[19]。三是劳动生产率（Lp）。考虑到数字技术的渗透有助于提升全社会劳动生产率[8]，用各省份GDP与总就业人数之比的自然对数衡量劳动生产率。

4.控制变量

本研究借鉴郝爱民等[4]、王群勇等[8]的做法，设计五个控制变量：一是经济发展水平（Pgdp），用各省份人均GDP 的自然对数衡量；二是产业结构（Stru），用各省份第三产业增加值与第二产业增加值之比衡量；三是高速公路里程（Hroad），用各省份建成的高速公路里程数的自然对数衡量；四是环境规制强度（Gov），用各省份年度污染治理投入规模的自然对数衡量；五是人才素养（Hum），用各省份在校大学生规模的自然对数衡量。

（三）数据来源

评价流通数字化金融环境所需的北京大学数字普惠金融指数自2011 年开始公布，因此选择2011—2021年作为样本期间。研究样本为我国31个省份（未包含香港、澳门、台湾地区）。相关数据来自中国统计年鉴、中国能源统计年鉴、各省份统计局网站和北京大学数字金融研究中心网站。

变量描述性统计结果见表2。

表2 变量描述性统计结果

四、实证分析

（一）基准回归

为检验流通数字化对流通产业碳排放的影响，采用双向固定效应模型进行回归分析，结果见表3。其中，列（1）至列（5）显示了逐步加入控制变量的回归结果，列（6）显示了加入所有控制变量的基于随机效应模型的回归结果，列（7）显示了加入所有控制变量且考虑省份和年份固定效应的回归结果。从核心解释变量看，流通数字化的回归系数均在1%水平上显著为负，说明流通数字化有助于减少流通产业碳排放，H1 得到验证。从控制变量看，经济发展水平（Pgdp）的回归系数显著为正，说明地区经济发展水平关乎流通产业资源消耗，地区经济发展水平越高，流通产业碳排放越多；环境规制强度（Gov）的回归系数显著为负，说明政府工业污染治理投入规模越大，越能有效引导流通企业生产，促进流通产业绿色发展，降低碳排放水平。

表3 基准回归结果

（二）稳健性和内生性检验

1.稳健性检验

为检验基准回归结果的可靠性，采用五种方法进行稳健性检验。一是替换被解释变量。为避免省份间流通产业碳排放差异对估计结果的干扰，换用各省份流通产业碳排放与GDP 之比表征流通产业碳排放（CCe），并重新进行回归，结果见表4列（1）。二是替换解释变量。换用熵值法测算流通数字化，并重新进行回归，结果见表4 列（2）。三是考虑时间滞后性。考虑到流通数字化效应的发挥可能存在时间滞后性，以滞后一期的流通数字化（L.Cirdigital）作为解释变量，利用系统广义矩估计（System Generalized Method of Moments，SYSGMM）模型重新进行回归，结果见表4 列（3）。四是剔除特殊样本。剔除北京、上海、天津、重庆四个直辖市数据，利用剩余省份数据重新进行回归，结果见表4列（4）。五是进行缩尾处理。为避免样本极端值对回归结果的干扰，对所有样本进行5%的缩尾处理，回归结果见表4 列（5）。基于上述五种方法的稳健性检验结果表明，流通数字化有助于减少流通产业碳排放，本研究基准回归结果稳健。

表4 稳健性和内生性检验结果

2.内生性检验

尽管本研究已经尽可能控制影响流通产业碳排放的重要变量，并采用SYS-GMM模型弱化遗漏变量对回

归结果的干扰，但依然可能存在内生性问题。参考相关研究，采用工具变量法进行内生性检验。借鉴杨水根等[3]的研究，以30年前的函件数量作为流通数字化的工具变量（IV），利用两阶段最小二乘（Two Stage Least Square，2SLS）法进行回归。选用该工具变量的原因在于，历史上的函件数量对流通数字化的后续发展具有重要影响，满足工具变量的相关性要求。同时，随着函件等传统通信工具使用频率的下降，其对碳排放的影响可以忽略不计，满足工具变量的排他性要求。表4 列（6）和列（7）显示了基于工具变量法的内生性检验结果。可以发现，流通数字化对流通产业碳排放的影响在1%水平上显著为负，说明流通数字化有助于减少流通产业碳排放，实现节能减排。

（三）异质性分析

1.绿色政策异质性

2011 年以来，国家陆续出台碳排放权交易政策：2011 年12 月，国务院印发《“十二五”控制温室气体排放工作方案》，要求探索建立碳排放交易市场；2011年10月，国家发展和改革委员会办公厅印发《关于开展碳排放权交易试点工作的通知》，在北京、天津、上海、重庆、湖北、广东、深圳7 省市开展碳排放权交易试点。2015 年，中国共产党第十八届中央委员会第五次全体会议审议通过《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》，要求设立统一规范的国家生态文明试验区。2016年，中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于设立统一规范的国家生态文明试验区的意见》，并着手推动试验区建设。经过几年的努力，先后在福建、江西等省份设立试验区进行生态文明体制改革综合试验，取得大量成果。[27]上述绿色政策对流通产业碳排放影响重大。但由于各地对节能减排和绿色发展的支持力度不同，流通数字化对流通产业碳排放的作用效果可能存在差异。为检验绿色政策异质性，按是否碳排放权交易试点或设立国家生态文明试验区，对样本进行分组，并分组进行回归，结果见表5 列（1）至列（4）。可以发现，在碳排放权交易试点省份和设立国家生态文明试验区的省份，流通数字化的回归系数均通过了1%水平的显著性检验且符号为负；在非试点省份和未设立试验区的省份，流通数字化的回归系数均未通过显著性检验。这表明，在试点省份和设立试验区的省份流通数字化对流通产业的碳减排效应明显，在非试点省份和未设立试验区的省份则不然。可能原因是，对试点省份和设立试验区的省份而言，国家出台的绿色政策在客观上能为低碳经济发展营造更有利的外部环境，使流通数字化对流通产业的碳减排效应得以有效发挥；对非试点省份和未设立试验区的省份而言，追求经济增长仍是其主要目标，会影响流通数字化对流通产业碳减排效应的发挥，节能减排压力较大。

2.经济地带异质性

根据2016年中共中央、国务院印发的《长江经济带发展规划纲要》，将31个省份划归为长江经济带、非长江经济带，并分组进行回归，结果见表5列（5）和列（6）。可以发现，在长江经济带流通数字化的回归系数通过了1%水平的显著性检验且符号为负，在非长江经济带流通数字化的回归系数未通过显著性检验，说明在长江经济带流通数字化对流通产业的碳减排效应明显，在非长江经济带其碳减排效应不明显。可能原因是，长江经济带沿线智慧物流枢纽多，商贸航运业务高效成熟，流通产业碳减排基础好。

3.地理区位异质性

各省份地理区位不同，资源禀赋不同，流通数字化对流通产业碳排放的影响可能存在差异。鉴于此，将31个省份划归东部、中部、西部地区，并分地区进行回归，结果见表5列（7）至列（9）。可以发现，在东部和中部地区流通数字化的回归系数在5%水平上显著为负，在西部地区流通数字化的回归系数不显著，说明在东部和中部地区流通数字化对流通产业碳排放的抑制作用明显，在西部地区其抑制作用不明显。可能原因是，西部地区数字经济发展水平较低，数字基础设施不健全，流通数字化进程滞后，而流通数字化转型需要大量的资源投入，这会加剧资源消耗和污染排放，不利于流通产业碳减排，该结论与张英浩等[28]的研究结果类似。

（四）中介效应检验

为检验流通数字化对流通产业碳排放的作用机制，借鉴江艇[21]关于中介效应的做法，利用式（2）至式（4）进行回归分析，结果见表6。可以发现，表6列（1）中流通数字化的回归系数在1%水平上显著为正，说明流通数字化有助于绿色技术创新，H2 得到验证；表6 列（2）中流通数字化的回归系数在1%水平上显著为负，说明流通数字化有助于降低交易成本，H3 得到验证；表6 列（3）中流通数字化的回归系数在1%水平上显著为正，说明流通数字化有助于劳动生产率提升，H4得到验证。

表6 中介效应检验结果

五、结论与建议

（一）结论

本研究系统分析流通数字化对流通产业碳排放的影响与作用机制，并利用2011—2021 年我国31个省份（未包含香港、澳门、台湾地区）的面板数据进行实证检验。得到以下结论：

第一，流通数字化有助于减少流通产业碳排放。

第二，流通数字化对流通产业的碳减排效应具有绿色政策异质性、经济地带异质性、地理区位异质性。碳排放权交易试点和国家生态文明试验区的设立有助于流通数字化对流通产业碳减排效应的发挥，相比于非碳排放权交易试点省份和未设立国家生态文明试验区的省份，流通数字化对流通产业的碳减排效应在碳排放权交易试点省份和设立国家生态文明试验区的省份更明显；相比于非长江经济带，流通数字化对流通产业的碳减排效应在长江经济带更明显；相比于西部地区，流通数字化对流通产业的碳减排效应在东部和中部地区更明显。

第三，流通数字化对流通产业的碳减排效应主要通过促进绿色技术创新、降低交易成本、提升劳动生产率实现。

（二）建议

第一，充分发挥流通数字化对流通产业碳减排的促进作用，进一步完善网络基础设施建设，加快推动流通产业数字化，为传统流通产业数字化转型创造环境。

第二，因地制宜提升流通数字化水平，促进流通产业碳减排。逐步推广碳排放权交易试点和国家生态文明试验区建设有效经验，引导流通数字化与绿色政策形成合力，充分利用绿色政策碳减排效应，强化试点省份对周边地区低碳经济发展的辐射带动作用；非长江经济带省份应借鉴长江经济带发展经验，打造和完善数字流通体系，提升流通数字化水平，培育流通企业快速应对市场变化的能力，提高要素资源配置效率，促进节能减排，助力低碳经济发展；西部地区应积极争取相关政策支持，借助“东数西算”工程等，推动本地数字经济发展，弥补与东部和中部地区的数字鸿沟，打造数字流通后发优势，助力双碳目标实现。

第三，重视流通数字化的绿色技术创新效应，构建政府、高校、流通企业三位一体协同创新体系。为充分释放流通数字化对流通产业的碳减排效应，政府要加大对流通产业的研发支持力度，通过制定信贷补贴、税收优惠等政策，鼓励绿色技术自主研发；高校要积极进行流通前沿技术创新，加快绿色技术研发和培育进程；流通企业要积极吸收国际先进绿色技术和经验，推动绿色智能能源管理体系开发和应用。

第四，重视流通数字化的交易成本降低效应，促进信息等要素自由流动，降低流通产业商业信息搜集成本、渠道成本和营销成本，减少资源消耗，促进流通产业碳减排。

第五，重视流通数字化的劳动生产率提升效应，把握流通数字化转型契机，利用数字技术的去中心化和开放分布式优势，为劳动力提供跨越时空的平台连接机会，提高企业内部劳动要素配置效率，提升劳动价值含量，减少资源消耗和流通产业碳排放。

注释：

①本研究中的流通产业指狭义范围的流通产业，包括交通运输、仓储和邮政业，批发和零售业，住宿和餐饮业。

②2006 年联合国政府间气候变化专门委员会在《2006 年IPCC国家温室气体清单指南》中给出了各类型能源碳排放因子以及国家碳排放的核算方法。