数字经济发展对城市碳排放绩效的影响研究

李 浩,杨紫涵,张 敏

(信阳师范大学 a.商学院;b.财务处,河南 信阳 464000)

一、引言

中国作为全球最大的制造业基地与第二大消费市场,正经历着以高能耗与高污染为特征的城市化与工业化,由此而引发的资源环境问题引起了社会各界的广泛关注。为应对全球气候变化与加快绿色低碳发展,党的二十大报告提出“积极稳妥推进碳达峰碳中和,立足我国能源资源禀赋,坚持先立后破,有计划分步骤实施碳达峰行动”。中国政府提出力争2030年前二氧化碳排放达到峰值、2060年前实现碳中和的远景目标,这既是立足于自身发展和国际责任对世界做出的郑重承诺,又是统筹谋划国内国际两个大局的重要战略决策。《中国数字经济发展白皮书》显示,2020年中国数字经济规模达到39.2万亿元,占GDP比重为38.6%,保持9.7%的增长速度,数字经济成为当下经济发展的重要驱动力。随着网络信息技术的持续创新,数字经济凭借其高渗透性、绿色效应、规模效应及网络效应,成为绿色发展的重要引擎,与我国倡导的绿色发展目标不谋而合,为实现我国“双碳”目标与绿色发展提供了全新思路。与此相联系,亟待解释与回答的问题是:数字经济发展是否提升了城市碳排放绩效?如果该结论成立,那么其是否受到城市类型与区域等异质性特征的影响?系统甄别与探究上述问题,有助于推动我国城市数字经济的健康发展与碳排放差异化路径的制定,对推动“数字中国”与“美丽中国”建设具有重要的实践意义。

学术界围绕数字经济和碳排放领域的相关研究进行了多角度的分析和探讨,但是现有数字经济对碳排放影响的理论探讨尚有不足,直接实证检验城市层面数字经济发展与碳排放关系的文献比较匮乏,且现有研究多以碳排放总量为衡量目标,缺乏对碳排放绩效水平影响的研究。而城市作为碳排放的关键地域单元,如何充分发挥数字经济的绿色生态功能,提升城市碳排放绩效,建设绿色低碳城市,直接关系到中国经济绿色发展与“双碳”目标愿景的实现。此外,既有的文献较多探究了影响碳排放的技术创新和产业结构升级等作用机制,较少有文献全面梳理数字经济发展影响碳排放的作用机制。

与已有研究相比,本文基于中国285个城市面板数据,构建并测算各城市数字经济综合发展水平,利用超效率SBM模型方法测算各城市碳排放绩效水平;通过理论解释与实证分析,全方位考察城市层面数字经济发展对碳排放绩效产生的影响,并采取一系列稳健性检验与内生性处理方法提高研究结论的可靠性;从城市地理区位、行政级别、城市发展类型与环境管控力度等角度,探讨数字经济发展对城市碳排放绩效的异质性影响;并基于数字经济的多种赋能效应,利用多重中介效应模型,从技术创新、产业结构、资源配置、多元治理以及基础设施建设等角度全面验证数字经济发展对城市碳排放绩效影响的传导路径。

二、数字经济发展对城市碳排放绩效影响的机理分析

数字经济对碳排放的影响机理可以归为如下几个方面。

第一,数字经济的技术创新效应与碳排放。数字经济凭借其特有的高技术、高增长与高清洁等特性,可引发从生产要素到生产力再到生产关系的全面绿色变革,有利于中国实现“碳达峰”“碳中和”战略目标[1]。数字经济通过大数据技术等迭代方式与赋能作用直接将一些碎片化的信息聚合衍生出众多新型数字环保技术,提高了社会资源整合、环境监测与科学决策能力,为企业绿色生产与民众绿色生活提供了平台支撑与技术保障,提高了碳排放绩效[2]。

第二,数字经济的产业结构升级效应与碳排放。数字经济以其开放、协作、共享与联结等诸多优势,不仅改变了传统产业生产方式,而且以赋能效应引发规模效应、竞争效应、挤压效应与替换效应,实现劳动力等资源要素的重新配置和优化,直接或间接减少生产碳排放[3]。数字技术的创新发展及其应用场景的协同应用,推动企业向数字化、网络化与智能化转型,不仅催生了新的商业模式与新产业形式,而且通过资本投资结构的调整等路径减少了能源消耗与碳排放[3]。

第三,数字经济的资源配置效应与碳排放。基于数字经济的网络效应带来的有效供需信息,实现了供需双方交易价格机制的有效匹配,提高了资源配置效率[4]。数字经济通过对资源要素的重新配置,部分替代其他传统生产要素投入,节约了生产成本,提高了资源利用效率和经济循环效率,降低了资源消耗,提升了碳排放绩效[5]。数字经济通过无纸化办公、在线消费、新零售、一站式服务、在线教育、互联网+等共享经济业态,改变了社会公众的生活习惯,降低了搜寻成本与资源损耗,有利于绿色低碳生活方式和生活习惯的形成,减少不必要的资源浪费[6]。

第四,数字经济的多元化治理效应与碳排放。数字技术以其特有的开放性、交互性、实时性与针对性等优势,不仅促进政府的数字化转型与建设,丰富了政府环境监管手段与监督体系,使得城市生态文明制度体系更加健全,而且为政府发布环保信息、舆论控制与公众言论表达创造了交互式智能环境,优化了政务流程和民意反馈机制,拓宽了社会各主体参与环境治理的渠道,推动了以网络公众为主体的非正式环境规制的形成,提高了政府、企业和民众在环保领域的协同治理能力,形成多元化治理的协同效应[7]。

第五,数字经济的基础设施建设效应与碳排放。以电子商务与平台经济为载体的基础设施建设,有利于培养新的消费模式和消费方式,直接影响消费者的认知行为和生活习惯,助推绿色低碳生活方式的形成。完善的数字技术基础设施建设是推动数字经济健康发展的前提[7]。企业通过数字化平台等基础设施,丰富产品种类,实现客户的个性化定制,优化了企业的技术创新频率和技术创新的外溢性,有利于加速其产业数字化与绿色创新过程[8]。数字技术创新引发的传感器、智慧设备、通信平台等互联基础设施的建设,不仅为政府管理资源能源提供了技术支持,而且可有效打破城市间的时空限制和障碍,对建设“智慧城市”具有重要作用,进而有效提高能源利用效率,降低碳排放[2]。

三、城市数字经济发展水平与碳排放绩效测算

(一)城市数字经济发展水平的测算

考虑到数字经济的多维复合性,本文以中国通信院搭建的数字经济产业框架为基础,结合相关研究,构建如表1所示城市数字经济发展水平指标体系[5,9,10]。

表1 城市数字经济发展水平指标体系

结合面板数据的特点,本文首先对原始数据采用极值化方法进行标准化处理,然后运用改进的纵横向拉开档次法对基础指标进行赋权,最后运用线性加权法计算出城市数字经济发展水平指数。本文以2010-2020年中国285个地级城市为研究对象(本文剔除了部分数据缺失较严重的城市),所选变量原始数据均来源于历年相关统计年鉴、WIND数据库、地方统计局网站、统计调研报告或通过互联网收集。对于部分年份缺失的数据,本文采用临近点平均值法或线性插值法进行补充。

(二)城市碳排放绩效的测算

碳排放绩效是社会经济发展中要素投入与最终产出间关系变化的结果[11]。本文采用超效率SBM模型方法,其能较好地处理投入产出的松弛性问题和非期望产出对整体效率的影响[12]。借鉴现有文献,本文选择资本、能源和劳动力投入作为全要素碳排放绩效的评价指标,并将城市发展的产出划分为GDP期望产出和CO2非期望产出两种[13]。

四、研究设计

(一)基础模型

本文以STIRPAT模型为基础[7],构建如式(1)所示的基准回归模型:

(1)

式中:Cep表示城市碳排放绩效;Diec表示数字经济发展水平;X为其他控制变量,参考相关文献,本文选取城市经济发展规模、城市治理水平、城市技术创新水平、城市产业结构、城市外商投资水平、城市产业结构[7,8,11]做为其他控制变量;μ表示地区效应;λ表示时间效应;ε为随机扰动项。

(二)路径机制检验模型

本文利用多重中介效应模型验证数字经济提升城市碳排放绩效的路径,设置方程模型如下:

λt+εit

(2)

(3)

其中M为本文选取的技术创新、产业结构优化、资源配置、多元化治理以及基础设施建设等影响碳排放的中介传导变量。

五、数字经济发展对城市碳排放绩效的影响效应

(一)数字经济发展对城市碳排放绩效的总体影响

通过多重共线性检验后,结合F检验和Hausman检验,本文选取面板数据双向固定效应模型进行检验。回归结果如表2所示。

表2 基准回归结果

回归结果(1)显示,在不考虑其他控制变量时,数字经济发展水平对城市碳排放绩效的影响系数显著为正,数字经济发展水平每提升1个单位,城市碳排放绩效将提升0.038个单位,说明数字经济发展能有效提升城市碳排放绩效。

回归结果(2)显示,考虑其他控制变量后,数字经济发展依然能有效提升城市碳排放绩效。控制变量的回归结果显示,提升城市数字经济增长水平,将降低城市碳排放绩效水平,数字产业化水平的提高,能够减少经济增长对能源消耗的依赖[4]。城市化水平的提高,短期内会伴随着城市人口数量的增加,能源需求规模的扩展,从而促使城市碳排放的增多[14]。能源消耗与城市碳排放绩效之间回归系数显著为负,因为城市能源消耗的增加,将导致城市二氧化碳排放量增加,不利于提升城市碳排放绩效[15]。人口密度与城市碳排放绩效之间回归系数显著为负,说明城市人口数量的增加,需要增加城市的基础设施建设,由此会引致与之相关的钢筋与水泥等高耗能与高污染产品需求的增加,从而引起能源消耗与碳排放的增多,将降低城市碳排放绩效[13]。技术创新水平与城市碳排放绩效显著正相关,说明提高绿色技术创新水平,不仅提升了劳动生产效率,促进能源消耗与污染物排放的减少,而且提升了城市碳排放绩效水平[8]。第二产业占比与城市碳排放绩效水平之间的回归系数显著为负。因为提高第二产业的占比,会增加能源及原材料的消耗,不利于提升碳排放绩效水平。外商投资对城市碳排放绩效的影响并不显著。提高环境规制强度可有效提升城市碳排放绩效水平。

由于城市数字经济发展水平与碳排放绩效两个核心解释变量在本文中均为测算指标,如果仅采用面板数据模型进行回归估计可能会导致内生性问题,为此,本文采用滞后的内生变量作为工具变量进行动态系统广义矩估计。回归结果(3)显示,数字经济依然能有效提升城市碳排放绩效,验证了上述回归结果的正确性。

(二)数字经济发展对城市碳排放绩效影响的稳健性检验与内生性问题处理

基于回归结果稳健性的考虑,本文再次采用熵值法测算城市数字经济发展水平。采用城市碳排放总量与城市国民生产总值比值衡量碳排放强度[14]。表3中(1)列与(2)列的回归结果显示,替换主要解释变量与被解释变量后,数字经济依然能有效提升城市碳排放绩效。

表3 稳健性与内生性检验结果

数字经济发展与碳排放绩效之间可能存在互为因果关系而导致的内生性问题。因为随着政府对环保的重视与数字经济发展水平的提升,碳排放绩效水平会得到相应的提升。同时,为落实“双碳”目标,企业可能会通过增加环保设备,挤占企业研发投资;也可能倒逼企业通过“创新补偿”效应降低碳污染排放[8]。本文参考原毅军和谢荣辉[16]的做法,将核心解释变量与所有控制变量均滞后1期与2期进行回归分析。该方法可避免当期碳排放水平对数字经济发展的影响,从而克服反向因果导致的内生性问题。表3中列(3)与列(4)的回归结果显示,滞后1期与滞后2期的数字经济发展水平依然能有效提升城市碳排放绩效。

基于数字经济发展主要依托互联网等基础设施的特征,本文以中国宽带建设试点政策作为数字经济发展的外生政策冲击,探究支持数字经济发展的政策能否有效提升城市碳排放绩效[17]。本文选取2014年、2015年与2016年3批中国宽带试点城市进行检验。表3第(5)列的回归结果依然显示,数字经济能显著提升碳排放绩效,这进一步证实了数字经济发展对碳排放绩效提升的稳健性。

此外,为了更好地解决内生性问题,本文分别采用上一期城市互联网用户数据与样本城市1984年城市年末邮电局数量、每万人电话机数量为代表的邮电历史数据的交叉项作为城市数字经济发展水平的工具变量,采用两阶段最小二乘法(2SLS)对模型进行估计[18,19,20]。因为依托于互联网技术、历史邮局数量与电话机数量等作为数字经济发展的根基,同时历史邮局数量和电话机数量等与当今城市碳排放绩效之间不具有明显的联系,可满足工具变量的相关性与外生性条件。表3回归结果列(6)与(7)表明,数字经济依然能显著提升城市碳排放绩效,且分别通过了工具变量不可识别LM检验及弱工具变量F检验,再次验证了本文研究结果的稳健性与可靠性。

(三)数字经济发展对城市碳排放绩效影响的异质性效应分析

为探讨数字经济对不同类型城市碳排放绩效影响的差异,本文分别按照城市地理区位、城市发展类型、城市数字经济发展水平与城市环境质量被重视程度等要素进行异质性检验。检验结果如表4所示。

表4 数字经济对城市环境质量影响的异质性效应

1.城市地理区位

本文将样本城市划分为东、中、西三个区位城市,分组回归结果如表4列(1)至列(3)所示。可以发现,东部与中部地区数字经济发展水平显著提升了该区域城市的碳排放绩效,但其对西部地区城市碳排放绩效水平的提升效果并不显著。原因可能是东部与中部地区数字经济发展相对较早,依托于大数据与互联网等数字技术与传统产业的融合程度较高,数字经济带来的碳排放绩效红利较好。西部地区数字经济发展仍处于初级阶段,数字基础设施建设相对落后,数字经济实体产业融合度较低,数字经济对城市碳排放绩效的提升效应并不显著[21]。

2.城市发展类型

本文按照城市发展类型将城市分为资源型城市与非资源型城市。回归结果表4列(4)与(5)表明,非资源型城市数字经济发展水平对城市碳排放绩效的提升效果更加显著。因为资源型城市的数字经济发展水平相对较低,其产业大多以化石能源消费为主,属于高污染与高能耗的资源型重工业,数字技术与这些产业发展的融合度较低,数字经济发展的红利尚未充分释放[21]。

3.城市数字经济发展水平

参考相关研究[7],本文将样本城市划分为智慧城市和非智慧城市。智慧城市即数字经济发展水平较高的城市[7]。表4第(6)列与第(7)列结果显示,智慧城市数字经济发展水平可以在1%的显著性水平上有效提升城市碳排放绩效,而非智慧城市的数字经济发展水平仅在5%的显著性水平上提升城市碳排放绩效。因为智慧城市能较好地享受到国家数字技术发展的政策支持,由此带来城市数字经济水平的快速发展与碳排放绩效的提升。而非智慧城市的数字经济发展仍处于起步阶段,数字技术与实体经济的融合尚未形成规模效应,数字经济对城市碳排放绩效的提升作用相对较弱。

4.城市环境监管强度

依据国家生态环保部公布的空气质量重点监测名单包含的169个城市,本文将样本城市设置为重点监测城市与非重点监测城市两类。表4列(8)与列(9)的回归结果显示,相较于国家重点监测城市与非重点监测城市,数字经济发展对提升国家重点监测城市的碳排放绩效水平更加显著。因为处于国家环境重点监测名单的城市对环境质量的管控更为严格,数字技术手段被广泛应用于空气污染防治中,因此城市监管强度对提升城市碳排放绩效更为显著[5]。

(四)数字经济发展对城市碳排放绩效影响的传导路径分析

前文机理分析表明,数字经济发展主要通过技术创新效应、产业结构升级效应、优化资源配置、多元治理体系以及完善的基础设施建设等赋能作用影响城市碳排放。基于此,本文采用多重中介效应模型(2)(3),验证数字经济发展对城市碳排放绩效影响的传导路径。其中,设置的Bootstrap检验抽样次数为2 000次,置信区间的置信度为95%[22]。

表5中回归结果显示,数字经济发展能有效提高技术创新水平,促进产业结构升级,完善城市数字基础设施。但数字经济发展并不能有效提高资源配置效率,促进多元治理体系的形成。表5(6)列显示,所有变量均能有效促进城市碳排放绩效提升。

表5 数字经济改善城市环境质量的路径检验

表5下半部分报告的是Bootstra中介效应检验方法检验的结果。可以发现,除资源配置与多元治理体系外,其余变量中介效应显著存在。经济发展与资源环境之间的矛盾根本上取决于各类生产要素的配置组合模式及使用效率,互联网作为市场经济的资源配置新兴工具,虽可以通过提高能源效率与资源配置效率减少碳排放,但是实现数字经济发展的资源合理配置需要一定的时间,短期内其促进碳排放绩效水平提升的效应不明显。当前我国数字经济发展虽拓宽了社会各主体参与环境治理的渠道,但还未推动以网络公众为主体的非正式环境规制的形成,进而未对碳排放绩效提升形成多元化治理的协同效应。在上述多重中介效应模型中,其多重中介效应系数为0.292,直接效应系数为0.147,间接效应与总效应系数的占比为49.66%。

五、结论与政策启示

本文在测算中国285个地级城市数字经济发展水平与碳排放绩效水平的基础上,探讨了数字经济发展对城市碳排放绩效的影响及其作用机制,主要结论如下:数字经济发展对城市碳排放绩效的提升具有显著的促进作用,主要通过技术创新、产业升级与基础设施建设等路径实现,并且数字经济发展对东部与中部城市、非资源型城市、数字经济较发达城市与大气质量重点监测城市的碳排放绩效提升效果更加显著。

本文主要政策启示如下。第一,统筹区域协调发展机制,推进数字经济平台建设与应用场景发展。要持续推动以数字赋能为核心的传统产业数字化转型,促进数字技术在城市管理手段与管理模式的创新。通过社会资本合作与购买服务等方式,给予欠发达的中西部地区政策倾斜,以消解“数字鸿沟”、弥合生态文明建设的“人才鸿沟”,不断完善区域数字经济发展的软硬环境,塑造数字经济发展的新动能与新优势,逐步将区域自然资源禀赋转化为数字经济发展的红利。第二,深入推进能源革命,促进生产方式与生活方式的绿色转型。立足区域能源资源禀赋,深入推进能源结构改革。在确保我国能源资源多元供应体系安全的前提下,通过建立与健全数字经济与生态产业融合发展的激励机制、评估机制与法律法规保障机制,持续推进区域数字经济协调发展与应用场景建设,不断推进绿色消费方式与生产方式的绿色转型,充分释放城市数字经济发展的生态红利。