数字经济、绿色创新对碳排放强度的影响

王喜莲，翟桢桐，贾县民

摘要：数字经济、绿色创新对碳排放强度的降低有一定的作用。通过构建多层次的数字经济发展评价体系，并运用超效率SBM模型、中介效应及门槛效应等方法，基于2008—2021年30个省份面板数据探讨了数字经济、绿色创新对碳排放强度的影响。结果表明：数字经济的发展抑制了碳排放强度，而绿色创新效率在其中发挥了显著的中介效应和门槛效应；不同地区之间绿色创新效率的中介效应存在异质性，东部、中部和西部地区的中介效应呈递减趋势，而东北地区的中介效应则不明显；随着绿色创新效率的增加，数字经济发展对碳排放强度的抑制效果不断增强，表明绿色创新效率在数字经济发展降低碳排放强度的过程中起到关键作用。

关键词：数字经济；绿色创新效率；碳排放强度；中介效应

中图分类号：F 49文献标志码：A

文章编号：1672-9315（2024）01-0185-09

DOI：10.13800/j.cnki.xakjdxxb.2024.0119开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

Impact of digital economy and green innovation on carbon emissionWANG Xilian1，ZHAI Zhentong1，JIA Xianmin2

（1.School of Management，Xian  University of Science and Technology，Xian  710054，China;2.School of Management，Xian University of Finance and Economics，Xian  710100，China）

Abstract：The relationship between digital economy scale，green innovation efficiency and carbon emission intensity is explored by constructing a multi-level evaluation system for the development of the digital economy and utilizing the super-efficient SBM model，mediation effect and threshold effect based on the data of 30 provinces from 2008 to 2021.Testing results show that the development of digital economy significantly suppresses carbon emission intensity，while green innovation efficiency plays a pronouced mediating effect and threshold effect in it.And there is significant heterogeneity in the mediating effect of green innovation efficiency  across different regions，with a decreasing trend in the mediating effect in the eastern，central and western regions，but the mediating effect in the northeastern region is not significant.It is noteworthy that with the increase of green innovation efficiency，the inhibition effect of digital economic development on carbon emission intensity is increasing，which indicates that green innovation efficiency plays a key role in the process of reducing carbon emission intensity by digital economic development.

Key words：digital economy；green innovation efficiency；carbon emission intensity；mediating effect

0引言

中国正处于全球性的环境挑战与经济高质量发展的历史交汇点，党的二十大报告中做出了“加快发展数字经济”和“加快建设数字中国”的重要部署，数字技术的广泛应用与普及不仅在塑造现代社会和经济发展起到了革命性的作用，也为应对环境容量下降和资源稀缺等挑战提供了有效途径，并呈现出巨大的生态环境改善潜力。尽管学界已经关注数字经济对环境及碳排放的影响，以及数字经济和绿色创新效率的关系，但主要集中在数字经济对碳排放、绿色创新效率的直接影响，将三者联合进行研究的文献较为缺乏。为此将绿色创新效率作为数字经济影响碳排放的关键中介变量纳入研究框架，探讨数字经济、绿色创新效率对碳排放强度的影响关系，并利用省际面板数据检验绿色创新效率中介效应及区域异质性，以更好地理解数字经济发展在环境可持续性方面的实际影响，为政府在协调区域资源配置、促进数字经济发展并实现“双碳”目标等方面提供更为深入的理论支持和指导。

1理论假设

数字经济发展对碳排放强度产生了直接或间接的多样性影响，绿色创新效率在其中发挥着关键作用，但仍存在一定的不確定性。基于前人相关研究成果，就数字经济、绿色创新及碳排放强度的影响提出理论假设。

1.1数字经济与碳排放强度

数字经济是一种利用现代信息网络，通过数字技术的不断创新来提升传统产业数字化水平，实现数字技术与实体经济深度融合的新经济模式。学界针对数字经济发展的减排效应已形成丰富研究成果，围绕“能耗负担效应”“效率提升效应”以及“不确定性效应”形成不同的观点。第1类认为数字经济的发展依赖于互联网信息技术的快速进步，而互联网基础设施的大规模建设和互联网普及率的快速增长将不可避免地增加区域电力和能源的消耗，它将在一定程度上促进碳排放的增长[1-2]；第2类主张数字经济除技术进步和能源利用效率渠道以外，还促进了技术多样化[3]、提升产业创新能力、优化产业资源配置与提高能源利用效率[4]，从而促进碳排放的减少；第3类则认为数字经济具有倒U形碳减排效应，先促进增长，再抑制增长，如李治国等发现经济集聚的情况下数字经济发展具有“先促后抑”的碳减排效应和“先抑后促”的空间溢出减排效应[5]。虽然以上观点及研究结论不同，但有实证结果表明数字经济发展具有一定的控碳效应[6]，数字产业作为经济发展的基础，具有环境友好型特征，通过推动能源结构向供需双方的脱碳转型，并且推动产业结构向投入和产出两方面脱碳转型，促进产业结构升级[7]，通过数字技术的渗透和融合加速传统行业变革，增加工业附加值，减少工业碳排放[8]。

基于以上理论分析和文献研究，提出假设H1。

H1：数字经济发展可以减弱碳排放强度。

1.2绿色创新效率的中介效应

一方面，数字经济通过改变资源配置、提高创新效率、激发创新动力来影响科技创新。首先，数据处理、信息传输等数字技术领域的快速发展加速了全球知识流动[9]，还可以增强创新的内生力量，通过加快人力资本积累及研发资本投入[10]、缓解融资约束和精准连接消费者需求，提高创新活动的转化质量；其次，数字技术能显著降低交易和信息搜索成本，加速要素流动，促进创新资源集聚，方便企业获取创新资源，而且通过提高创新合作水平，减少行业间差异和空间边界，加速知识溢出，促进企业绿色创新[11]；再次，数字技术提升了信息的透明度和可及性，促进市场的数字化和信息化改革，有助于资源的合理配置[12]，此外，数字金融还有助于缓解企业进行绿色创新的高成本问题[13]。这不仅加速了节能技术的进步，而且促进了绿色技术创新的转化和应用[14]，提高区域绿色创新的效率。

另一方面，绿色技术创新对碳减排具有积极影响[15]。首先，绿色创新可以通过提高能源效率间接影响碳排放强度[16]；其次，绿色创新可以降低清洁能源成本，提高清洁能源在能源消耗结构中的比重，从而影响碳排放强度[17]；再次，绿色创新可以通过促进低排放、低污染的产业发展进而促进产业结构升级以减少二氧化碳的排放[18]。也有研究表明绿色创新效率在数字经济与碳排放强度之间扮演着关键的中介角色[19]。综上所述，数字经济可能通过促进绿色创新效率的提高，间接影响碳排放强度。

基于以上理论分析和文献研究，提出假设H2～H4。

H2：数字经济可以提升绿色创新效率。

H3：绿色创新效率提升可以减弱碳排放强度。

H4：绿色创新效率在数字经济影响碳排放强度中具有中介效应。

1.3绿色创新效率的门槛效应

一些研究发现绿色创新与碳排放之间存在不确定性关系。如SHOUKAT等利用G7国家的面板数据发现绿色和可持续技术创新与碳排放之间存在不对称和周期性关系[20]；SHAO等在对N-11国家的研究中发现，从长期看绿色技术创新对碳排放有显著的抑制作用，而在短期内两者之间的相关性并不显著[21]；CHEN等发现绿色技术创新对当地碳强度具有“倒U”非線性影响，绿色技术创新只有达到一定水平，才能在改善环境和遏制碳排放方面发挥积极作用[22]；而LIU等研究发现中国大都市区中绿色创新与碳排放强度间存在U型关系[23]。综上所述，绿色创新与碳排放之间的关系不是单一、静态的关联，而是受到多种因素的交织影响。这些研究结果表明需要更全面地考虑时间尺度、发展阶段以及绿色技术创新水平等因素，从而更好地评估绿色创新对碳排放的影响。

基于以上理论分析和文献研究，提出假设H5。

H5：绿色创新效率对碳排放强度的影响具有门槛效应。

2研究设计

2.1变量定义

2.1.1解释变量：数字经济发展指数（DE）

主要参考孔晓瑞等对数字经济的研究[24]，并参考数字经济内涵相关文献[25-27]，基于数字经济基础设施、产业发展、融合发展、环境营造以及效能效益5个维度，构建数字经济发展评价指标体系，见表1。

1）数字经济基础设施。数字经济基础设施是数字经济的重要支撑[28]，设立供给端建设水平和需求端建设水平两项二级指标，分别从供给与需求两方面衡量现阶段区域数字经济建设的物理支撑和技术支持。

2）数字经济产业发展。数字经济产业发展是数字经济的核心，设立数字经济产业研发投入和数字经济产业发展状况两项二级指标。其中，数字经济产业研发投入关注数字产业发展动能的来源与转换，以及未来可持续发展的必备条件；数字经济产业发展状况是对现阶段区域数字产业的发展进行度量。

3）数字经济融合发展。数字经济融合发展是数字经济功能的延伸，设立数字化技术应用和数字化技术交易两项二级指标。其中数字化技术应用反映了数字经济融合发展的程度；数字化技术交易反映了数字经济融合发展的活跃状态。

4）数字经济环境营造。数字经济环境营造是数字经济的保障，设立数字政府营造、数字市场营造和数字金融营造三项二级指标。分别从政府、市场和金融三方面体现了数字经济发展的外在条件。

5）数字经济效能效益。数字经济效能效益是数字经济的题中之意，设立数字化创新转化和数字化经济效益两项二级指标。数字化创新转化关注数字经济内在的发展效率，而数字化经济效益则是对数字经济的外在效益进行评价。

借鉴相关文献采用熵值法来进行指标赋权[29]。熵值法是一种客观的赋权方法，其核心原理是根据指标提供的信息熵来确定权重。这种方法能够最大程度地利用数据信息，克服主观赋权方法所固有的随机性和主观性，同时可以规避多指标变量之间的信息重叠问题。

2.1.2中介变量：绿色创新效率（GIE）

在节能、能效提升、减少污染和可再生资源开发方面实现技术突破被定义为绿色创新[30]，而绿色创新效率是衡量区域绿色技术发展程度的综合指标。目前，绿色创新效率大部分由DEA和SFA方法计算。但SFA方法仅限于处理单个变量输入的问题，初级DEA模型也只适用于以相同比例衡量投入和产出的变化，不符合衡量绿色创新效率的事实。不同于传统的DEA模型，SBM模型（Slacks-Based Measure）是一种引入松弛变量的非径向效率评价模型，通过寻求效益最大化来衡量绿色创新效率，但以上方法不能区分相同效率为1的情况。为此文中采用超效率SBM模型计算绿色创新效率，这样可以有效比较效率为1时的情况。模型定义为

s.t.GIE=1+（1/m）∑mi=1w-i/xik1-1/s∑sr=1w+r/xrk

∑nj=1，j≠kxikλj-w-i/xik

∑nj=1，j≠kxrkλj-w+i/xrk

λj，s-，s+≥0

j=1，2，…，n；i=1，2，…，m；

r=1，2，…，s；w+r≤yrk（j≠k）（1）

式中xik和yrk分别为输入和输出变量；m，s分别为输入和输出变量的数量；w-s，w+r分别为输入和输出的松弛变量；w-i为过多的输入；w+i为输出不足；λj为一个权重向量。

2.1.3被解释变量：碳排放强度（CI）

碳排放强度是单位GDP二氧化碳排放量，是衡量碳排放与经济发展关系的指标。碳排放强度越低，经济与环境发展越和谐。为方便研究，采用碳排放强度的倒数进行实证研究。

2.1.4控制变量

借鉴现有文献[4，6-7]，选取城市化率（URB）、政府干预（GOV）、人口密度（POP）、外商直接投资占比（FDI）、产业结构（INS）等指标作为控制变量。各研究变量说明见表2。

2.2数据来源

数据主要来源于2009—2022年《中国统计年鉴》、各省份统计年鉴以及EPS数据库、国家统计局网站等，研究样本主要为国内30个省份（西藏、港澳台地区因数据缺失除外）。个别缺失数据通过对国民经济和社会发展统计公报进行整理所得或使用回归估计法进行补齐，同时采用Stata 16.0软件进行数据处理和模型检验。各变量描述性统计详见表3。

2.3模型构建

2.3.1中介效应模型

参照温忠麟等的研究[31]，构建模型（2）、模型（3）和模型（4）进行中介效应检验。其中，基准回归模型（2）对假设H1检验；模型（3）对假设H2检验；模型（4）对假设H3检验，同时中介效应的显著性运用Bootstrap法检验，中介效应方向与程度运用Sobel法判定。

CIi，t=α0+α1DEi，t+∑nk=2αkCtrlki，t+εi，t（2）

GIEi，t=β0+β1DEi，t+∑nk=2βkCtrlki，t+εi，t（3）

CIi，t=γ0+γ1DEi，t+γ2GIEi，t+∑nk=2γkCtrlki，t+εi，t（4）

2.3.2门槛效应模型

借鉴Hansen门槛效应模型思想[32]，构建数字经济与碳排放强度的门槛面板模型，具体形式如下

CIi，t=αi+β1×ERitiI（DEit≤γ1）+β×ERitI（γ1＜DEit≤γ1）+…+βn+1×ERitI（γn＜DEit）+βn+2×DEit+ξ×controlit+εit（5）

式中I（·）为指示函数；ERit为门槛变量；γ为模型的n重门槛值。

3实证结果分析

3.1中介效应回归结果

表4为中介效应回归结果。（1）列中展示了数字经济对碳排放强度水平的影响效应：数字经济发展在1%水平上显著抑制区域碳排放强度，系数为0.402，由此验证假设H1成立，即数字经济发展会减弱碳排放强度。（2）列中展示了数字经济发展对绿色创新效率的影响效应：数字经济发展在1%水平上对绿色创新效率产生了显著正向影响，有利于区域绿色创新效率提升，系数为0.757，由此验证假设H2成立，即数字经济发展提高了区域绿色创新效率水平。这一发现突显了数字经济对环境友好型创新的潜在推动作用。（3）列中展示了数字经济发展与绿色创新效率对区域碳排放强度的作用效应：数字经济发展在1%水平上显著抑制碳排放强度水平，系数为0.342；区域绿色创新效率在1%水平上显著抑制碳排放强度水平，系数为0.08，由此验证假设H3成立，即绿色创新效率抑制了碳排放强度水平的提升。这意味着除了数字经济本身对碳排放的抑制作用外，绿色创新效率的增加也对碳排放强度的控制发挥了重要作用。

通過Bootstrap检验进一步判定中介效应的存在性，结果见表5。间接效应值为0.197，同时Boot的置信区间不包含0，中介效应显著，由此验证假设H4成立，即绿色创新效率在数字经济影响碳排放强度中具有中介效应。除了直接抑制碳排放强度外，绿色创新效率可以通过提高区域内部技术和创新能力，来进一步增强数字经济对碳排放强度的抑制效果。这表明数字经济发展的成功并非只依赖于技术本身，而更需要关注环境友好型的技术创新和应用。

3.2中介效应的区域异质性检验

采用Sobel检验方法对东部、中部、西部和东北部绿色创新效率中介效应展开区域异质性分析（表6）。由表6可知，从全国整体看，绿色创新效率在1%显著性水平上产生正向中介效应，占比达到15285%，即数字经济发展一方面抑制碳排放强度水平，另一方面通过促进绿色创新效率提升发挥正向中介渠道作用。在区域异质性方面，东部地区、中部地区中介效应均在1%水平上显著，中介效应占比分别达23.486%、14.292%；西部地区中介效应在5%水平上显著，达到了12.473%；东北部地区中介效应并不显著，这可能是由于东部、中部地区的数字经济发展水平更高，绿色创新优势依托数字化更好地促进了绿色创新效率的提升，从而影响到碳排放强度；相反，西部和东北部地区受制于薄弱的数字经济基础，数字经济带来绿色创新提升的门槛更高，阻碍了绿色创新效率的提升。

3.3门槛效应的回归结果

依据上文理论模型，以绿色创新效率为门槛变量，考察数字经济发展对区域碳排放强度水平的非线性影响机制。首先运用Bootstrap方法判断模型的单一、双重、多重门槛的存在性，结果见表7。

当以绿色创新效率为门槛变量时，数字经济对碳排放强度水平呈非线性影响效应。由表8可知，当绿色创新效率小于0.699时，数字经济的影响效应系数为0.479，且在5%水平上显著，呈现极强的负向效应；当绿色创新效率大于0.699但小于0.734时，数字经济的影响效应系数为0.507，且在5%水平上显著，此时影响作用开始逐步增强；当绿色创新效率大于0.734时，数字经济的影响效应系数为0.527，且在5%水平上显著，此时数字经济对区域碳排放水平的抑制效应达到最大。由上可知，数字经济发展对碳排放强度的抑制效应随绿色创新效率的增加不断加强。这一研究结果强调了数字经济与绿色创新效率之间的相互促进作用。数字经济的发展不仅可以单独对碳排放产生影响，还能与绿色创新效率形成协同效应，进一步增强其对碳排放的抑制作用。首先，数字经济发展通过不断促进区域绿色创新行为，有助于提高能源利用效率，进而降低碳排放强度；其次，随着绿色创新效率的不断提升，数字经济所带来的促进效应被放大，进一步加强了对碳排放强度的抑制作用。

3.4稳健性检验

采用动态面板模型进行稳健性检验。由于可能存在内生性问题，将被解释变量的滞后项加入模型中进行动态面板分析；同时替换数字经济以及绿色创新效率变量的衡量方式，前者运用主成分分析法重新赋权，后者对其输入变量进行调整，检验结果见表9和表10。由此可以发现，结果未发生显著变化，这也体现了结论的稳健性。

4结论与建议

1）数字经济的发展能够显著抑制区域碳排放强度，这显示了数字经济在推动碳排放减少方面的潜在作用。同时数字经济的发展也有利于提高绿色创新效率水平，意味着数字化技术的推动与应用为区域内的环保技术创新提供了契机和助力，也促进了环保科技的不断进步与应用。

2）绿色创新效率在数字经济对碳排放强度的影响中发挥着中介效应。在不同地区，绿色创新效率的中介效应存在差异。东部、中部和西部地区的中介效应显著，但作用大小依次减弱，东北部地区的中介效应并不显著。

3）数字经济对碳排放强度的影响呈现非线性效应。当绿色创新效率较低时，数字经济对碳排放强度呈现出一定抑制作用，随着绿色创新效率的增加，数字经济对碳排放强度的抑制作用不断增强，当绿色创新效率进一步提升时，数字经济对碳排放强度的抑制效应达到最大。表明数字经济与绿色创新效率之间，尤其在碳减排方面，相互促进作用的重要性。

基于以上结论，提出以下政策建议。

1）支持数字经济与绿色创新的融合发展。在绿色创新效率较低的阶段，应加强绿色技术创新与应用，通过建立专项资金以支持数字技术在绿色领域的创新应用，并鼓励企业进行数字化绿色创新研发，同时建立产业界与教育机构的合作机制，推动绿色数字化技术的人才培养。高校设置数字化技术与绿色创新领域的课程，培养更多专业型人才，并开展针对企业人员的绿色创新培训项目，提高他们对于数字化技术在绿色创新中的应用能力，以促进数字技术与绿色技术的融合。随着绿色创新效率的提高，进一步推动数字经济与绿色创新融合发展，通过建立数字经济与绿色科技领域的合作平台，为数字技术在绿色领域的应用提供资源和资金支持，例如智能监测系统和大数据分析。同时促进数字化技术在绿色领域的广泛应用，支持示范项目，促进不同行业间数字技术在绿色创新方面的交流合作。当绿色创新效率达到一定程度后，加大政策支持力度，提升碳排放控制效果，建立数字化技术与绿色环保相结合的政策体系。政府应出台相关政策文件，引导企业合理应用数字化技术，以提升绿色创新效率，推动数字经济与绿色创新的融合，为可持续发展目标做出实际贡献。

2）推动区域间数字化技术的共享与扩散。首先，建立数字化技术共享平台是关键。政府可通过制定政策和建立数字技术交流机制，促进不同地区间数字化技术的交流与共享。这不仅有助于先进地区的数字化技术经验向其他地区传播，也能促进数字技术在绿色创新中的广泛应用。其次，政策支持和激励是推动跨区域数字化技术合作的重要方式。政府可建立奖励机制，激励企业和研究机构积极参与数字化技术在绿色创新领域的跨区域合作，同时建立跨区域数字化技术创新基金，支持欠发达地区运用先进地区的数字化技术资源，提升其技术水平。此外，跨区域数字化技术培训和交流也至关重要。通过数字化技术培训和数字化技术跨区域交流会议，提供不同地区的成功案例和经验，为各地区提供学习机会，促进交流合作。最后，为实现区域间的均衡发展，应加強数字经济基础设施建设，特别是在数字经济相对薄弱的地区，加强基础设施建设有助于提升信息技术支持水平，为绿色创新提供更有力的支持。

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（责任编辑：高佳）