(廣東財(cái)經(jīng)大學(xué)財(cái)政稅務(wù)學(xué)院，廣東 廣州 510320)

一、引言

在過去的40多年，我國經(jīng)濟(jì)高速增長，同時(shí)能源消費(fèi)和碳排放也呈現(xiàn)急劇上升的態(tài)勢，中國目前已成為世界上最大的碳排放國[1]。2021年10月，中共中央、國務(wù)院正式印發(fā)了《關(guān)于完整準(zhǔn)確全面貫徹新發(fā)展理念做好碳達(dá)峰碳中和工作的意見》，對我國碳達(dá)峰碳中和工作做出了戰(zhàn)略部署、明確了總體要求、工作原則和主要目標(biāo)，二氧化碳排放力爭于2030年前達(dá)到峰值，努力爭取2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和，這是我國著力解決資源環(huán)境約束突出問題、實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的必然選擇，也是構(gòu)建人類命運(yùn)共同體的莊嚴(yán)承諾。生態(tài)優(yōu)先、綠色低碳將是我國未來經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的基礎(chǔ)。

與此同時(shí)，我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展也呈現(xiàn)出蓬勃發(fā)展的態(tài)勢。中國信息通信研究院發(fā)布的《中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展白皮書》顯示，2020年我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模達(dá)到39.2萬億元，占GDP比重已經(jīng)增長到38.6%。在后疫情時(shí)代，數(shù)字經(jīng)濟(jì)為我國構(gòu)建新發(fā)展格局提供了強(qiáng)大支撐。當(dāng)前，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)正在加速實(shí)現(xiàn)“數(shù)實(shí)共生”，大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等新一代數(shù)字技術(shù)不斷推動(dòng)我國經(jīng)濟(jì)向產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、數(shù)字治理、數(shù)字化生存等新生產(chǎn)、新管理、新生活方式全方位轉(zhuǎn)型。

隨著數(shù)字化在資源、能源和環(huán)境領(lǐng)域的深度融合與應(yīng)用創(chuàng)新，數(shù)字技術(shù)在實(shí)現(xiàn)碳中和目標(biāo)中的作用日益受到關(guān)注[2]。在學(xué)術(shù)研究上，數(shù)字化和低碳化二者的關(guān)聯(lián)也是我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展領(lǐng)域的一個(gè)重大研究課題。當(dāng)前需要探究的是，我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展是不是可以影響到碳中和碳達(dá)峰戰(zhàn)略，如果確實(shí)有影響，背后的經(jīng)濟(jì)機(jī)制、效應(yīng)又呈現(xiàn)什么特征？在中國具體情境下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與碳排放的關(guān)系是不是也遵循環(huán)境庫茲涅茨曲線(EKC)假說(1)環(huán)境庫茲涅茨假說(EKC)是指環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長之間存在倒U型關(guān)系，即環(huán)境污染隨著收入的增加而增加，達(dá)到峰值或閾值后下降。？這些問題的探索不僅事關(guān)我國兩大發(fā)展戰(zhàn)略的具體推動(dòng)方式、路徑和舉措，對我國順利達(dá)成兩個(gè)百年目標(biāo)，在本世紀(jì)中葉如期實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化也會(huì)產(chǎn)生重大影響。

部分學(xué)術(shù)文獻(xiàn)提出數(shù)字經(jīng)濟(jì)可能會(huì)對碳減排產(chǎn)生積極影響。例如Li等(2021)[3]運(yùn)用2005—2016年190個(gè)國家的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行了固定效應(yīng)回歸，研究發(fā)現(xiàn)二氧化碳排放量與數(shù)字經(jīng)濟(jì)之間存在倒U型非線性關(guān)系，支持了環(huán)境庫茲涅茨曲線(EKC)假說，但中國的數(shù)據(jù)是否也支持環(huán)境庫茲涅茨曲線(EKC)假說還存在疑問。Li等(2021)[4]基于擴(kuò)展的斯蒂爾帕特模型(STIRPAT model)，利用2011-2017年中國30個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為調(diào)節(jié)變量可以削弱能源結(jié)構(gòu)(煤炭消費(fèi)占能源消費(fèi)比重)對碳排放的負(fù)面影響，但該文并沒有直接考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)與碳排放二者的因果關(guān)聯(lián)。作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代城市發(fā)展的典型模式，Guo等(2022)[5]發(fā)現(xiàn)中國智慧城市建設(shè)能夠通過提高能源效率實(shí)現(xiàn)節(jié)能和降低人均二氧化碳排放量，減排效果約為18.42個(gè)對數(shù)百分點(diǎn)，但該文忽略了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級所具備的內(nèi)在推動(dòng)作用。謝云飛(2022)[6]利用我國省際面板數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展顯著降低了區(qū)域碳排放強(qiáng)度。但是考慮省內(nèi)各城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的異質(zhì)性，運(yùn)用省份宏觀數(shù)據(jù)可能會(huì)遺漏數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響碳排放的微觀和中觀影響機(jī)制和效應(yīng)?？傮w來看，國內(nèi)外在理論上詳細(xì)闡釋數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響城市碳排放的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)較少，特別是涉及到準(zhǔn)確評估中國情境下數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響碳排放的實(shí)證研究極為缺乏。為回答本文提出的問題，需要在梳理相關(guān)理論的基礎(chǔ)上，結(jié)合我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和碳排放的客觀情況展開細(xì)致的實(shí)證研究。

從企業(yè)轉(zhuǎn)型微觀層面來看，數(shù)字化可以助力企業(yè)管理轉(zhuǎn)型，實(shí)現(xiàn)碳排放的精準(zhǔn)監(jiān)測、計(jì)量和預(yù)測，科學(xué)規(guī)劃能源消耗結(jié)構(gòu)、提高執(zhí)行效率，從而直接或間接地減少碳排放。從產(chǎn)業(yè)發(fā)展中觀層面來看，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化對能源消耗以及能源強(qiáng)度的影響方向，目前尚無一致的結(jié)論。但多數(shù)學(xué)者認(rèn)同這樣的判斷：即產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)是影響能源消費(fèi)量和能源強(qiáng)度的重要因素[7]，而數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠有效地促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級[8]。從能源供給等宏觀層面來看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以促進(jìn)我國能源供給的網(wǎng)絡(luò)化、集約化、精細(xì)化，并且通過數(shù)字化的能源生產(chǎn)、儲(chǔ)能、傳輸、服務(wù)系統(tǒng)促進(jìn)能源供給和消費(fèi)相匹配，降低消費(fèi)環(huán)節(jié)的能源消耗強(qiáng)度，催生新的低碳消費(fèi)方式，大幅降低化石能源依賴度。

以上分析可知，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對碳排放可能是多路徑、多維度的綜合影響，目前還未形成一個(gè)統(tǒng)一的理論框架來闡釋這個(gè)問題?？紤]到數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要表現(xiàn)形態(tài)，產(chǎn)業(yè)層面出現(xiàn)質(zhì)和量的變化是數(shù)字經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型最為典型的經(jīng)濟(jì)特征。而從綠色發(fā)展角度來看，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)既是各類經(jīng)濟(jì)投入與產(chǎn)出的“資源轉(zhuǎn)換器”，又是各種污染物種類和數(shù)量的“環(huán)境控制器”，故而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的組合類型和調(diào)整強(qiáng)度直接決定了經(jīng)濟(jì)效益和能源利用效率[9]?；谝陨显颍疚脑噲D從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)視角上構(gòu)建一個(gè)理論框架研討數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響碳排放的機(jī)制和效應(yīng)。具體來說，選取數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級，繼而影響碳排放這樣的理論路徑展開研究論證。

和現(xiàn)有文獻(xiàn)相比，本文可能在三個(gè)方面存在邊際貢獻(xiàn)：第一，在理論研究上，從多維角度考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對城市碳排放的影響，不僅探討了內(nèi)部作用機(jī)制，還評估了數(shù)字經(jīng)濟(jì)可能具有的非線性影響效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)，相比已有研究，觀察視角更為全面、理論維度更為豐滿。第二，二氧化碳排放量與數(shù)字經(jīng)濟(jì)之間存在倒U型非線性關(guān)系，本文不僅從理論上闡述了形成此種非線性關(guān)系的產(chǎn)業(yè)發(fā)展邏輯，還進(jìn)一步驗(yàn)證了中國同樣遵循環(huán)境庫茲涅茨曲線(EKC)假說。第三，在對數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響城市碳排放的機(jī)制研究方面，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對于節(jié)能減排的作用目前學(xué)界還存在爭議。本文在實(shí)證研究中，不僅通過中介效應(yīng)證實(shí)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級確實(shí)能發(fā)揮正面作用，還進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級促進(jìn)城市碳排放倒U型拐點(diǎn)提前形成。

二、理論分析和研究假設(shè)

從經(jīng)濟(jì)發(fā)展史來看，碳排放是伴隨著工業(yè)革命的開展而逐步擴(kuò)大的，隨著石油、煤炭等化石燃料的開采和應(yīng)用，大量二氧化碳被排放至大氣層中，所以碳排放規(guī)模往往和工業(yè)化程度呈現(xiàn)高度相關(guān)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，1960年以來，全球碳排放強(qiáng)度呈現(xiàn)穩(wěn)定下降趨勢，但人均碳排放量仍穩(wěn)步上升。當(dāng)今世界已進(jìn)入以數(shù)據(jù)賦能、萬物互聯(lián)、智能驅(qū)動(dòng)為主要特征的數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，數(shù)字經(jīng)濟(jì)本質(zhì)上是由于數(shù)字技術(shù)的不斷創(chuàng)新內(nèi)生驅(qū)動(dòng)的。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，碳排放和經(jīng)濟(jì)形態(tài)呈現(xiàn)出何種關(guān)系目前還沒有定論。但以物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等為代表的數(shù)字技術(shù)很可能正是人類未來解決能源和礦產(chǎn)資源利用與生產(chǎn)生活需求矛盾的關(guān)鍵所在[2]。

數(shù)字技術(shù)與碳排放的深度融合與應(yīng)用創(chuàng)新，必然會(huì)對我國碳中和碳達(dá)峰戰(zhàn)略產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展不僅推動(dòng)碳減排的“直接效應(yīng)”，還可以通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級產(chǎn)生碳減排的“間接效應(yīng)”。同時(shí)，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展初期，重工業(yè)特征的信息產(chǎn)業(yè)可能加大能源消耗，因此數(shù)字經(jīng)濟(jì)對于城市碳排放可能具有反向影響，呈現(xiàn)出非線性的特征。另外，相關(guān)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的空間溢出效應(yīng)，對區(qū)域空間的相關(guān)經(jīng)濟(jì)變量產(chǎn)生正面或負(fù)面的影響[10]，理論上，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對城市碳排放的影響也可能具有空間溢出效應(yīng)。

(一)數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響城市碳排放的作用機(jī)制

已有研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠有效促進(jìn)城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級。第一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠形成產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級新動(dòng)能。規(guī)模經(jīng)濟(jì)、范圍經(jīng)濟(jì)及長尾效應(yīng)構(gòu)成了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的主要經(jīng)濟(jì)環(huán)境[11]，以“互聯(lián)網(wǎng)+”為核心的數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以顛覆企業(yè)盈利模式、改變市場結(jié)構(gòu)、擴(kuò)展資源配置的邊界[12]，從而能推動(dòng)以勞動(dòng)密集型、重工業(yè)為主的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向以技術(shù)含量高、環(huán)境友好型為主的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)移，這是中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向中高端邁進(jìn)的重要驅(qū)動(dòng)力[13]。第二，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠通過創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級。首先，數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)創(chuàng)新的功能已經(jīng)得到了中外學(xué)者的普遍認(rèn)可。Varian(2010)[14]認(rèn)為主要原因在于網(wǎng)絡(luò)的組成部件是數(shù)字字節(jié)、編程語言、協(xié)議、標(biāo)準(zhǔn)、軟件庫、生產(chǎn)力工具等，網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)新不需要庫存管理，也沒有運(yùn)輸延誤，創(chuàng)新者可以聯(lián)合起來創(chuàng)建新的web應(yīng)用程序，這種平行發(fā)展引起了全球網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)新的爆發(fā)。而創(chuàng)新效率會(huì)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化，即創(chuàng)新效率通過產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)是否達(dá)到生產(chǎn)可能性邊界來影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化進(jìn)程，這是通過技術(shù)效率和規(guī)模效率的實(shí)現(xiàn)來達(dá)到生產(chǎn)的潛力邊界[15]。其次，在創(chuàng)業(yè)影響方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過影響市場規(guī)模、知識(shí)溢出和要素組合等培育更多的創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)，也會(huì)從加快信息交互和思想傳播等途徑豐富創(chuàng)業(yè)資源，從而促進(jìn)城市的創(chuàng)業(yè)活躍度[16]。相關(guān)研究還發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融對于城市和農(nóng)村創(chuàng)業(yè)都具有顯著的促進(jìn)作用。例如網(wǎng)絡(luò)眾籌等新型融資方式可以幫助創(chuàng)業(yè)者用更加低的成本獲得更大范圍的融資支持[17]；這些全新的數(shù)字金融模式相比傳統(tǒng)金融資金配置效率更為顯著，更有利于滿足中小創(chuàng)企業(yè)信息獲取需求和帶來城鄉(xiāng)居民創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)的均等化[18-19]。創(chuàng)業(yè)活躍度的提升同時(shí)也會(huì)探索出產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新內(nèi)涵、新空間和新領(lǐng)域[20]。第三，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對不同行業(yè)的差別滲透有利于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級。首先，人工智能等新一代數(shù)字技術(shù)，對勞動(dòng)或資本都可能產(chǎn)生偏向的替代性，在不同產(chǎn)業(yè)具有差異化的應(yīng)用前景，能通過加速生產(chǎn)要素在產(chǎn)業(yè)部門間的流動(dòng)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級[21]。其次，零售業(yè)為代表的第三產(chǎn)業(yè)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)最活躍、最集中的領(lǐng)域之一[22]；大數(shù)據(jù)也可以和傳統(tǒng)制造業(yè)深度融合，促使傳統(tǒng)制造業(yè)更有效率地實(shí)現(xiàn)資源配置，更加精準(zhǔn)地組織采購、生產(chǎn)、營銷、物流等經(jīng)營活動(dòng)[23]，并能通過降低交易成本、減少資源錯(cuò)配及促進(jìn)創(chuàng)新來提高制造企業(yè)的生產(chǎn)率[24]。但數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)業(yè)滲透則相對滯后。一方面，基礎(chǔ)設(shè)施城鄉(xiāng)異質(zhì)性將導(dǎo)致數(shù)字經(jīng)濟(jì)對第一產(chǎn)業(yè)的深度滲透速度低于第二、三產(chǎn)業(yè)。另一方面，在利潤最大化的驅(qū)使下，數(shù)字化資本將逐步由第一產(chǎn)業(yè)向第三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移[25]。

對于實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排的戰(zhàn)略目標(biāo)，已經(jīng)形成共識(shí)的三大路徑是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化和技術(shù)進(jìn)步。其中，能源結(jié)構(gòu)調(diào)整和技術(shù)進(jìn)步的正面作用學(xué)界基本沒有爭議，但產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級轉(zhuǎn)型對于城市碳排放的影響尚未形成共識(shí)。有少部分學(xué)者認(rèn)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對能源效率的提升作用很小，甚至存在負(fù)面影響。我國能源強(qiáng)度下降的主要原因是各產(chǎn)業(yè)能源效率的提高，即產(chǎn)業(yè)能耗強(qiáng)度的降低，結(jié)構(gòu)效應(yīng)的影響很小甚至可以忽略不計(jì)[26]。但大多數(shù)學(xué)者還是認(rèn)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級有利于城市的碳減排[27-28]。王文舉和向其風(fēng)(2014)[7]通過構(gòu)建產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的動(dòng)態(tài)投入產(chǎn)出模型，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對實(shí)現(xiàn)中國階段性碳強(qiáng)度目標(biāo)的貢獻(xiàn)度可能會(huì)達(dá)到60%左右。筆者認(rèn)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級并不僅僅表現(xiàn)為服務(wù)業(yè)的大力發(fā)展或工業(yè)部門產(chǎn)值的降低，而是由于制造業(yè)內(nèi)部技術(shù)升級，帶動(dòng)生產(chǎn)率提升，從而推動(dòng)工業(yè)結(jié)構(gòu)內(nèi)部調(diào)整而逐步演化為三次產(chǎn)業(yè)外部產(chǎn)值比例發(fā)生了規(guī)律性的變動(dòng)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級實(shí)質(zhì)是資源要素從低效率部門轉(zhuǎn)移到高效率部門，使得效率高的產(chǎn)業(yè)部門比例持續(xù)增加，最終引致不同產(chǎn)業(yè)部門的生產(chǎn)率共同提高[9]。因此，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級總體上來看還是由于技術(shù)創(chuàng)新和突破而內(nèi)生的，本質(zhì)上是有利于我國城市能源效率的提高和實(shí)現(xiàn)碳減排的，我國特定時(shí)期表現(xiàn)出來的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對能源效率的負(fù)面影響是一種短期現(xiàn)象，并不是長期性發(fā)展規(guī)律?；谝陨戏治?，提出研究假設(shè)1。

H1數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對城市的碳減排產(chǎn)生正面作用。

(二)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對城市碳排放的非線性影響效應(yīng)

在人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新一代數(shù)字技術(shù)的創(chuàng)新賦能下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的內(nèi)涵不斷向外拓展，已經(jīng)由最初的數(shù)字產(chǎn)業(yè)化過渡至產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，涉及的行業(yè)由電子信息制造、基礎(chǔ)電信、軟件工程等信息產(chǎn)業(yè)進(jìn)一步延伸至工業(yè)、農(nóng)業(yè)、服務(wù)業(yè)等其他傳統(tǒng)行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

首先，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的初期，即數(shù)字產(chǎn)業(yè)化階段，一方面，電信產(chǎn)業(yè)的發(fā)展表面看似不像高耗能、高污染產(chǎn)業(yè)，其主要依靠人力資本投入和技術(shù)的研發(fā)，并不像傳統(tǒng)制造業(yè)依靠煤炭、石油、森林等生態(tài)資源的大量投入，但其依賴的硬件制造—電子元器件、設(shè)備和整機(jī)生產(chǎn)等卻都屬于高耗能環(huán)節(jié)，會(huì)增加碳排放。另一方面，電信業(yè)、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)業(yè)等數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)，電力密集程度較高，大約占到了全球發(fā)電量的 10%[29]。尤其值得注意的是，由于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的聚集性較強(qiáng)，數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存、傳輸和處理均都需要數(shù)據(jù)中心的支持，所以往往在很小的空間里有著非常密集的設(shè)備設(shè)施投入，比如大型的數(shù)據(jù)中心或者超級計(jì)算機(jī)等，這些設(shè)施設(shè)備的運(yùn)行都需要耗用大量的電能[30]。據(jù)研究測算，全球數(shù)據(jù)中心加起來，電力消耗總量已經(jīng)占據(jù)了全球電力年使用量3%(2)數(shù)據(jù)來源：《全球信息社會(huì)藍(lán)皮書：全球信息社會(huì)發(fā)展報(bào)告(2021)》。https://www.pishu.cn/zxzx/xwdt/574296.shtml。。2018 年我國數(shù)據(jù)中心總耗電約1 600億千瓦時(shí)，相當(dāng)于整個(gè)三峽水電站全年發(fā)電量[31]?？梢姡跀?shù)字化技術(shù)還局限在信息產(chǎn)業(yè)內(nèi)部的產(chǎn)業(yè)數(shù)字化階段。由于信息制造產(chǎn)業(yè)和數(shù)據(jù)中心等的高耗能特征，在能源結(jié)構(gòu)和效率未得到技術(shù)改善的前提下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展會(huì)刺激高耗能，并加大碳排放產(chǎn)生。2022年2月我國啟動(dòng)國家重大戰(zhàn)略工程—東數(shù)西算工程，原因之一也在于數(shù)據(jù)中心耗能較高，東部熱點(diǎn)區(qū)域所承受的壓力逐步顯現(xiàn)，而西部地區(qū)的光伏、風(fēng)電、水電等綠色能源豐富，有利于提升數(shù)據(jù)中心綠色能源利用比例，減少火電和傳統(tǒng)化石能源的消耗，有助于國內(nèi)整體的節(jié)能減排。2000—2017年26個(gè)歐洲國家的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)也顯示，綠色I(xiàn)CT基礎(chǔ)設(shè)施對于可持續(xù)生產(chǎn)、消費(fèi)，以及通過清潔生產(chǎn)技術(shù)和環(huán)境法規(guī)等措施保護(hù)氣候變化是至關(guān)重要的[32]。

其次，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的成長期，即產(chǎn)業(yè)數(shù)字化階段，數(shù)字化技術(shù)擴(kuò)散到非信息化產(chǎn)業(yè)，一定程度上能夠提高這些行業(yè)的信息化、智慧化水平，從而提升其能源配置效率。特別地，隨著數(shù)據(jù)通信技術(shù)的快速發(fā)展，以及數(shù)字技術(shù)在資源、能源和環(huán)境領(lǐng)域的深度融合與應(yīng)用創(chuàng)新，以智能傳感、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)為代表的數(shù)字技術(shù)可以重塑能源系統(tǒng)。數(shù)字技術(shù)在碳足跡(Carbon Footprint)(3)碳足跡(Carbon Footprint)指的是一個(gè)人或者團(tuán)體的“碳耗用量”。、碳匯(Carbon Sink)(4)碳匯(Carbon Sink)是指通過植樹造林、植被恢復(fù)等措施，吸收大氣中的二氧化碳，從而減少溫室氣體在大氣中濃度的過程、活動(dòng)或機(jī)制。等領(lǐng)域的深度融合可以促進(jìn)能源行業(yè)的數(shù)字化監(jiān)測、排放精準(zhǔn)計(jì)量與預(yù)測、規(guī)劃與實(shí)施效率提升，從而大幅提升能源使用效率，直接或間接減少能源行業(yè)碳排放量[33]。數(shù)字技術(shù)還可以通過對自然和地理?xiàng)l件的精確三維建模，縮短清潔能源的研發(fā)周期，提高研發(fā)效率[34]。

再次，隨著數(shù)字技術(shù)在傳統(tǒng)行業(yè)和能源行業(yè)的深入應(yīng)用，利潤獲取方面取得比較優(yōu)勢，將會(huì)激勵(lì)其不斷提升數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新水平。當(dāng)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的能源邊際溢出效率超過數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展新增能源消耗，產(chǎn)業(yè)碳排放量就會(huì)達(dá)到一個(gè)拐點(diǎn)。同時(shí)，能源規(guī)劃、檢測、控制等數(shù)字化技術(shù)的發(fā)展也能夠反作用于傳統(tǒng)的非信息產(chǎn)業(yè)，促進(jìn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化出現(xiàn)綠色發(fā)展的新動(dòng)力、新模式，從而大幅減少能源消耗，減少碳足跡。據(jù)統(tǒng)計(jì)，能源、制造、農(nóng)業(yè)和土地利用、建筑、服務(wù)、交通和其他領(lǐng)域的數(shù)字技術(shù)解決方案已經(jīng)可以幫助減少15%的全球碳排放[35]。綠色經(jīng)濟(jì)與數(shù)字化深度融合的產(chǎn)業(yè)發(fā)展將成為推動(dòng)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵途徑。數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字?jǐn)?shù)字化的循環(huán)互動(dòng)和螺旋發(fā)展共同推動(dòng)了碳排放“倒U型”傳導(dǎo)機(jī)制的形成。從企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的微觀層面來看，也可以得出類似的規(guī)律，例如Li等(2021)[3]將數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為一種技術(shù)進(jìn)步引入索洛增長模型，發(fā)現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的初期，企業(yè)會(huì)重新配置生產(chǎn)設(shè)備，增加產(chǎn)量，從而增加了二氧化碳的排放量。當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展到較高水平時(shí)，企業(yè)產(chǎn)量穩(wěn)定，數(shù)字化技術(shù)會(huì)降低污染治理的成本，從而減少了二氧化碳的排放。

基于以上分析，提出研究假設(shè)2。

H2數(shù)字經(jīng)濟(jì)對城市碳排放的影響具有倒U型的非線性特征。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)中介效應(yīng)模型

為檢驗(yàn)研究假設(shè)1，對數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的直接和間接作用機(jī)制構(gòu)建如下中介效應(yīng)模型

Carbon-Eit=α0+α1Digitalit+α2Zit+λi+ηt+εit

(1)

Indus-Sit=α3+α4Digitalit+α5Zit+λi+ηt+εit

(2)

Carbon-Eit=α6+α7Digitalit+α8Indus-Sit+α9Zit+λi+ηt+εit

(3)

式(1)中，Carbon-Ei,t為城市i在t時(shí)期的城市碳排放水平，Digitali,t為城市i在t時(shí)期的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)，向量Zi,t代表一系列控制變量；λi為城市固定效應(yīng)，ηt為時(shí)間固定效應(yīng)，εi,t表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

除了式(1)所體現(xiàn)的直接效應(yīng)，為討論產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)是否為二者之間的中介機(jī)制。設(shè)計(jì)的檢驗(yàn)步驟如下：在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)Digital對于碳排放Carbon-E的線性回歸模型式(1)的系數(shù)α1通過顯著性檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上，分別構(gòu)建Digital對于中介變量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)Indus-S的線性回歸方程式(2)，以及Digital與中介變量Indus-S對Carbon-E的回歸方程式(3)，通過α4、α7和α8等回歸系數(shù)的顯著性判斷中介效應(yīng)是否存在。

表1 中國城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展水平

(二)變量測度與說明

1.核心解釋變量

學(xué)界在衡量中國區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度指標(biāo)上，目前主要采用三種方法，一是運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)機(jī)構(gòu)或信息化研究機(jī)構(gòu)，運(yùn)用大數(shù)據(jù)采集編制數(shù)字化發(fā)展指數(shù)來衡量。二是用互聯(lián)網(wǎng)普及率、網(wǎng)站數(shù)、CN域名數(shù)等單一指標(biāo)來衡量。三是根據(jù)信息產(chǎn)業(yè)、電信業(yè)務(wù)、電子商務(wù)和企業(yè)數(shù)字化等數(shù)字化指標(biāo)構(gòu)建指標(biāo)權(quán)重的方法進(jìn)行綜合衡量?？傮w來看，第一種方法主要聚焦于數(shù)字產(chǎn)業(yè)化領(lǐng)域，可能并不能覆蓋所有的數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)，衡量方法上科學(xué)性稍顯不足。第二種方法設(shè)置的指標(biāo)覆蓋維度相對較為有限，因此用這兩種方法來衡量地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平可能具有一定的局限性。本文借鑒黃慧群等(2019)[24]、趙濤等(2021)[16]的做法，運(yùn)用第三種指數(shù)構(gòu)造法，將互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展作為測度核心，并加入數(shù)字交易的指標(biāo)體系，從互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展和數(shù)字金融普惠兩方面對數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展水平進(jìn)行測度。具體來說：城市層面的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平測度，采用互聯(lián)網(wǎng)普及率、相關(guān)從業(yè)人員情況、相關(guān)產(chǎn)出情況和移動(dòng)電話普及率四個(gè)方面的指標(biāo)。數(shù)字普惠金融運(yùn)用 “北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)”作為代理指標(biāo)。最后，通過主成分分析的方法，將以上5個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化后降維處理，最終得到我國各地級市數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展指數(shù)。表1是中國城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展水平評價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建指標(biāo)和測量方法。

2.被解釋變量

碳排放的原始數(shù)據(jù)來源于《城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒》，并根據(jù)吳建新和郭智勇(2016)[36]的方法匯總計(jì)算出城市層面的碳排放數(shù)據(jù)，單位為百萬噸。

3.中介變量

一般來說，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級可以是用非農(nóng)產(chǎn)業(yè)的比重、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次系數(shù)、第三產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的比重、Moore結(jié)構(gòu)變動(dòng)指數(shù)、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)比重等指標(biāo)來衡量[15]。本文使用第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值之比作為第一個(gè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級指標(biāo)(Indus-S1)。另外借鑒徐敏和姜勇(2015)[37]的方法，將第一、二、三產(chǎn)業(yè)囊括在內(nèi)，構(gòu)造第二個(gè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級指數(shù)(Indus-S2)作穩(wěn)健性檢驗(yàn)，測算公式為

(4)

其中，qi為第i產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值比重。

4.控制變量

為了較為精準(zhǔn)地評估出數(shù)字經(jīng)濟(jì)對于城市碳排放的全面影響，減少遺漏變量造成的估計(jì)偏誤，本文盡可能控制了會(huì)影響城市碳排放的相關(guān)經(jīng)濟(jì)發(fā)展變量，具體設(shè)置如下：(1)經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度(E-Grow)，用該城市每年的GDP增長速度表示；(2)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(LnP-gdp)，用人均GDP來表征；(3)財(cái)政收入水平(Fiscal)，以當(dāng)?shù)卣呢?cái)政收入占GDP比重來表示；(4)金融發(fā)展水平(Finance)，以年末金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)貸款余額占比GDP來表示；(5)人口規(guī)模(Lnpopu)，通過該城市年末人口規(guī)模來刻畫；(6)政策變量(Test)，考慮到我國在樣本考察期內(nèi)先后實(shí)施了三批低碳城市試點(diǎn)政策，為了控制其政策影響，這里將試點(diǎn)城市作為虛擬變量進(jìn)行控制；(7)行政區(qū)域土地面積(Area)，以當(dāng)?shù)爻鞘袇^(qū)劃的土地面積(平方公里)來表示。同時(shí)，為了減緩異方差對于方程估計(jì)的不利影響，對于以絕對量數(shù)據(jù)形式存在的控制變量采取了對數(shù)化處理。

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

(三)數(shù)據(jù)來源和描述性統(tǒng)計(jì)

本文運(yùn)用中國277個(gè)地級及以上城市2011—2019年的經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)作為研究基礎(chǔ)，最終形成了2 493個(gè)城市均衡面板數(shù)據(jù)(5)刪除了畢節(jié)、銅仁等存在缺失值的地級市數(shù)據(jù)。。核心解釋變量(數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展指數(shù))、中介變量(產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級指數(shù))和相關(guān)控制變量數(shù)據(jù)均來自《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》和部分地級市統(tǒng)計(jì)年報(bào)。涉及到的主要變量描述性統(tǒng)計(jì)詳見表2?？梢园l(fā)現(xiàn)，碳排放指標(biāo)(Carbon-E)的均值為9.032 1，最小值為0.116 0，最大值為228.611 9，標(biāo)準(zhǔn)差為15.079 6，表明我國不同城市間碳排放存在較大的差距。數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展指數(shù)(Digital)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級指數(shù)(Indus-S)同樣也表現(xiàn)為“標(biāo)準(zhǔn)差大、均值小”的特點(diǎn)。在控制變量方面，不同城市在經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度(E-Grow)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(LnP-gdp)、財(cái)政收入水平(Fiscal)、金融發(fā)展水平(Finance)以及人口規(guī)模(Lnpopu)等數(shù)據(jù)方面也存在較明顯的差異，這表明我國不同城市間發(fā)展不平衡現(xiàn)象是客觀存在的。

四、數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對碳排放影響作用的機(jī)制檢驗(yàn)

(一)中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

表3報(bào)告了數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響城市碳排放的線性估計(jì)結(jié)果。在列(1)中，核心解釋變量數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展指數(shù)(Digital)的估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)，顯示數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展確實(shí)能夠促進(jìn)城市實(shí)現(xiàn)碳減排。列(2)和列(3)顯示了數(shù)字經(jīng)濟(jì)是否能夠促進(jìn)城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(Indus-S1和Indus-S2)的提升。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的回歸系數(shù)都是顯著為正，這表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠有效促進(jìn)城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。本文將產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級中介變量(Indus-S1和Indus-S2)依次放回到數(shù)字經(jīng)濟(jì)對城市碳排放影響的回歸方程中，列(4)和列(5)中數(shù)字經(jīng)濟(jì)對城市碳排放的影響系數(shù)相比列(1)都有所下降，而且產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級指標(biāo)(Indus-S1和Indus-S2)也都顯著為負(fù)。依據(jù)系數(shù)判定法，說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級確實(shí)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)城市碳減排的作用機(jī)制，該實(shí)證結(jié)果支持了假設(shè)1。

表3 數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響城市碳排放作用機(jī)制的檢驗(yàn)結(jié)果

(二)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了確?；窘Y(jié)論的穩(wěn)健和有效，本文分別采用更換模型估計(jì)方法、變換樣本范圍和替換核心解釋變量等方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

1.更換模型估計(jì)方法

上文的模型為靜態(tài)固定效應(yīng)模型，考慮到城市碳排放可能會(huì)受到上一年碳排放的動(dòng)態(tài)影響，為了緩解這方面的估計(jì)偏誤，在模型中加入了上一年的碳排放變量，通過設(shè)立動(dòng)態(tài)固定效應(yīng)模型進(jìn)行穩(wěn)健性估計(jì)。表4列(1)的結(jié)果表明，回歸結(jié)果保持穩(wěn)健，但數(shù)字經(jīng)濟(jì)的系數(shù)絕對值明顯變小，同時(shí)滯后一期的碳排放指標(biāo)顯著為正，說明城市碳排放確實(shí)受到了上一年的動(dòng)態(tài)影響。

2.控制宏觀政策環(huán)境

由于各個(gè)省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展政策存在不同，為了保證估計(jì)的全面和穩(wěn)健，緩解省份宏觀政策環(huán)境的影響效應(yīng)，本文又額外控制了省份變量以及省份與年份交叉的時(shí)間趨勢項(xiàng)。表4列(2)的結(jié)果表明，在控制了省份宏觀環(huán)境后，除了回歸系數(shù)和t值有顯微變動(dòng)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對于城市碳排放影響的顯著性都未發(fā)生實(shí)質(zhì)變化。

表4 數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響城市碳排放的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

3.內(nèi)生性的處理

第一，控制變量集可能并沒有完全覆蓋影響城市碳排放的所有經(jīng)濟(jì)因素；第二，城市的碳排放可能對于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有一定的反作用，企業(yè)家可能優(yōu)先選擇碳排放較少、環(huán)境質(zhì)量較高的城市進(jìn)行數(shù)字產(chǎn)業(yè)的布局?；谝陨蟽牲c(diǎn)原因，本文關(guān)心的因果關(guān)系可能具有內(nèi)生性問題。為了避免模型不發(fā)生偏誤性估計(jì)，對方程進(jìn)行了DWH檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)p值小于0.05，故數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)符合內(nèi)生解釋變量的特征。借鑒黃群慧等(2019)[24]和趙濤等(2021)[16]的做法，構(gòu)建樣本城市上一年全國互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)與1984年各城市每萬人電話機(jī)數(shù)量構(gòu)造的交互項(xiàng)作為工具變量，并對方程進(jìn)行了系統(tǒng)GMM估計(jì)，刪去涉及行政區(qū)劃調(diào)整的城市，共計(jì)224個(gè)樣本。

表4列(3)的結(jié)果表明，在運(yùn)用工具變量進(jìn)行估計(jì)后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對提升城市碳減排的正面效應(yīng)仍舊成立，結(jié)果均在1%的水平下顯著。此外，對于原假設(shè)“工具變量識(shí)別不足”的檢驗(yàn)，Kleibergen-Paaprk的LM統(tǒng)計(jì)量p值均為0.00，顯著拒絕原假設(shè)；在工具變量弱識(shí)別的檢驗(yàn)中，Kleibergen-Paaprk的Wald F統(tǒng)計(jì)量也都大于Stock-Yogo弱識(shí)別檢驗(yàn)10%水平上的臨界值，這說明本文選取的工具變量也并不存在識(shí)別不足、弱工具變量問題，工具變量顯示出較好的有效性特征，選取歷史上各城市電話機(jī)數(shù)量與上一年全國互聯(lián)網(wǎng)投資規(guī)模的交叉項(xiàng)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展指數(shù)的工具變量具有合理性。

鑒于合成工具變量(Bartik instrument)在“相關(guān)性”和“排他性”兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)中展現(xiàn)出的優(yōu)良特征，近年來，國內(nèi)外學(xué)者對此多有運(yùn)用，本文嘗試構(gòu)造了關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)的合成工具變量(Bartik instrument)，并構(gòu)建GMM(IV+2SLS)方程進(jìn)行回歸，表4列(4)顯示，通過2SLS第一階段回歸，合成工具變量與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)在1%水平上顯著相關(guān)，可以認(rèn)為合成工具變量滿足相關(guān)性的要求；在第二階段回歸中，如表4列(5)所示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展指數(shù)與城市碳排放在1%水平上顯著負(fù)相關(guān)，并且F統(tǒng)計(jì)量大于10，據(jù)此可判斷該工具變量不存在弱相關(guān)問題，滿足外生性假定。

綜合以上穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果，在克服了內(nèi)生性問題后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠促進(jìn)城市碳減排的基本結(jié)論依然是成立的，這表明在現(xiàn)階段，加快數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，對于促進(jìn)碳達(dá)峰碳中和行動(dòng)具有重要的戰(zhàn)略意義。

五、數(shù)字經(jīng)濟(jì)對城市碳排放的非線性影響效應(yīng)

在理論分析和研究假設(shè)部分，本文分析了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對城市碳排放的影響可能存在非線性的溢出效應(yīng)，本節(jié)驗(yàn)證此假設(shè)。

表5 數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響碳排放門檻模型的回歸結(jié)果

首先，在式(1)的自變量中加入數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的二次項(xiàng)，回歸結(jié)果如表5列(1)所示，二次項(xiàng)系數(shù)顯著為負(fù)，初步確認(rèn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響城市碳排放存在倒U型非線性關(guān)系，驗(yàn)證了研究假設(shè)2。

其次，采用面板門檻回歸模型進(jìn)行穩(wěn)健檢驗(yàn)，設(shè)定面板門檻模型如下

Carbon-Eit=β0+β1Digitalit×I(Digitalit≤θ)+β1Digitalit×I(Digitalit>θ)+β2Zit+εit

(5)

其中，Digitalit既是核心解釋變量也是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的門檻變量，I(·)為取值1或0的指示函數(shù)，滿足括號(hào)內(nèi)條件即為1，否則為0。式(5)考慮的是單門檻情形，可以根據(jù)樣本數(shù)據(jù)的計(jì)量檢驗(yàn)等步驟擴(kuò)充至多門檻情形。筆者對數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展指數(shù)(Digital)依次進(jìn)行了三重門檻、雙重門檻和單一門檻的存在性檢驗(yàn)，運(yùn)用boorstrap自助法反復(fù)抽樣500次后，結(jié)果通過了單一門檻，但未通過雙重門檻和三重門檻檢驗(yàn)。從表5列(2)(3)的回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，無論加不加入控制變量，方程單一門檻效應(yīng)都是顯著的，門檻值為5.651 2。當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平低于門檻值時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對于城市碳排放的回歸系數(shù)顯著為正，表明增加了碳排放；而當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平超過門檻值的時(shí)候，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對于城市碳排放的影響顯著為負(fù)，表明抑制了碳排放。門檻效應(yīng)回歸結(jié)果表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對于城市碳排放確實(shí)具有倒U型的非線性影響特征，從而也就證實(shí)了我國二氧化碳排放量與數(shù)字經(jīng)濟(jì)之間同樣存在環(huán)境庫茲涅茨曲線(EKC)關(guān)系。

進(jìn)一步，筆者將產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級指標(biāo)(Indus-S1和Indus-S2)設(shè)為門檻調(diào)節(jié)變量，都通過了單一門檻檢驗(yàn)，表5列(4)(5)門檻效應(yīng)回歸結(jié)果顯示，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)門檻調(diào)節(jié)變量(Indus-S1和Indus-S2)呈現(xiàn)出和數(shù)字經(jīng)濟(jì)門檻變量相同的系數(shù)方向和顯著性水平，并且門檻值(5.451 2和5.436 7)明顯降低，表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級不僅會(huì)對數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)城市碳減排的非線性溢出效應(yīng)產(chǎn)生間接作用，而且可以促進(jìn)環(huán)境庫茲涅茨曲線的倒U型拐點(diǎn)提前形成。這個(gè)實(shí)證結(jié)論表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級確實(shí)是有利于我國城市達(dá)成碳達(dá)峰碳中和目標(biāo)的。

六、數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響城市碳排放的異質(zhì)性分析

我國城市之間由于資源稟賦、政策背景、市場發(fā)育等原因，發(fā)展程度出現(xiàn)了分化，為了細(xì)致考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對于不同類型城市碳排放的差別影響，本文對于城市樣本進(jìn)行了分類，嘗試從區(qū)位、規(guī)模兩個(gè)角度進(jìn)行異質(zhì)性分析，具體來說：一是按照所處區(qū)域?qū)⒊鞘袠颖練w類為東部、中部和西部三類；二是按照根據(jù)國務(wù)院公布的標(biāo)準(zhǔn)(6)根據(jù)2014年國務(wù)院印發(fā)的《關(guān)于調(diào)整城市規(guī)模劃分標(biāo)準(zhǔn)的通知》提出的城市劃分標(biāo)準(zhǔn)，常住人口100萬以上的地級市歸類為大城市；城區(qū)常住人口50萬以上100萬以下的城市為中等城市；城區(qū)常住人口50萬以下的城市為小城市。城市常住人口依據(jù)住建部《中國城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒2020》統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為準(zhǔn)。，按城區(qū)常住人口將城市樣本歸類為大城市、中等城市和小城市三類。

首先對異質(zhì)性城市的碳排放數(shù)據(jù)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展指數(shù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，結(jié)果見表6?？梢园l(fā)現(xiàn)：(1)在城市碳排放規(guī)模(百萬噸)指標(biāo)上，東部城市的碳排放規(guī)模明顯要大于中西部地區(qū)城市，而中部城市雖然整體上大于西部城市，但與西部城市的差距不是特別明顯。從城市規(guī)模來看，無論是均值或是中位數(shù)，大中小城市碳排放量都呈現(xiàn)較為明顯的規(guī)模差距?？梢姡壳拔覈鞘刑寂欧胖饕€是集中在東部城市和大城市，碳排放量主要還是和工業(yè)化和城市化密切相關(guān)的。(2)從數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)來看，東部地區(qū)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平要領(lǐng)先于中部地區(qū)，而中部地區(qū)城市要高于西部地區(qū)城市，但中西部城市差距不是很大；從城市規(guī)模來看，大城市、中等規(guī)模城市、小城市呈現(xiàn)較為明顯的發(fā)展差距?？傮w來看，東部城市和大城市在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面體現(xiàn)出一定的“先發(fā)優(yōu)勢”。以上描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響城市碳排放的區(qū)域異質(zhì)性檢驗(yàn)奠定了基礎(chǔ)。

表6 各類城市的碳排放和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異

從表7列(1)-(6)可以看出：(1)我國東部、規(guī)模大的城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對于城市碳排放的影響都顯著為負(fù)，原因可能在于我國東部和規(guī)模大的城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)平均發(fā)展水平已經(jīng)基本處于倒U型拐點(diǎn)的右側(cè)，數(shù)字化技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)能夠提升產(chǎn)業(yè)的能源使用效率，可以逐步減少城市的碳排放。(2)我國中部、規(guī)模中等的城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對于城市碳排放的影響為正，但不顯著，可能的原因在于我國這兩類城市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平正好處于倒U型拐點(diǎn)附近，目前還未有效邁過拐點(diǎn)，數(shù)字化技術(shù)發(fā)展的減排效應(yīng)一定程度上還未能抵消數(shù)字產(chǎn)業(yè)化階段積累的碳排放量。(3)我國西部、小規(guī)模的城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對于城市碳排放的影響顯著為正，主要原因在于這兩類城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平目前都處于倒U型拐點(diǎn)的左側(cè)，在此數(shù)字產(chǎn)業(yè)化階段，電子元器件、設(shè)備和整機(jī)生產(chǎn)等高耗能信息產(chǎn)業(yè)會(huì)導(dǎo)致碳排放顯著增加。

以上異質(zhì)性分析實(shí)際上驗(yàn)證了我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與城市碳排放確實(shí)存在倒U型的非線型關(guān)系，各類城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差異，導(dǎo)致其碳排放水平處于倒U型發(fā)展的不同階段，而加快數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展不僅有利于東部和大城市進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)碳減排，也有利于中西部和中小規(guī)模城市盡快邁過倒U型拐點(diǎn)，進(jìn)而有利于我國城市從整體上邁入低碳綠色發(fā)展路徑。

表7 數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響城市碳排放的區(qū)域異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果

七、拓展性研究

隨著空間計(jì)量理論和實(shí)證方法的發(fā)展，近年來關(guān)注經(jīng)濟(jì)變量空間溢出效應(yīng)的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)逐漸增多。從理論層面來看，經(jīng)濟(jì)要素在某一空間區(qū)域的發(fā)展演變既有可能產(chǎn)生分散效應(yīng)，即通過資源、信息、知識(shí)、技術(shù)等要素的流動(dòng)，在溢出范圍內(nèi)促進(jìn)區(qū)域空間內(nèi)部相互促進(jìn)、共同進(jìn)步，從而產(chǎn)生正的空間溢出效應(yīng)；也有可能產(chǎn)生集聚或極化作用，即利用先發(fā)優(yōu)勢吸引甚至攫取周邊地區(qū)的要素資源，導(dǎo)致區(qū)域空間內(nèi)部不平衡加劇，由此帶來了負(fù)的空間溢出效應(yīng)。學(xué)者們在實(shí)證研究層面，由于考察的視角、時(shí)期、數(shù)據(jù)以及估計(jì)方法的差異，在同一問題上可能也會(huì)有不同的研究結(jié)論。

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間效應(yīng)研究領(lǐng)域，相關(guān)學(xué)者發(fā)現(xiàn)信息基礎(chǔ)設(shè)施或電子商務(wù)發(fā)展對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面存在正向空間溢出效應(yīng)[38]。但也有相反結(jié)論，例如Yilmaz等(2010)[39]通過分析美國48 個(gè)州的面板數(shù)據(jù)后認(rèn)為，一個(gè)州或地區(qū)可以通過通訊基礎(chǔ)設(shè)施的投資獲益，但其他地區(qū)的通訊基礎(chǔ)設(shè)施投資將會(huì)對本地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生不利影響，地理的鄰近擴(kuò)大了負(fù)向溢出效應(yīng)，總體的溢出效應(yīng)表現(xiàn)為負(fù)。相關(guān)學(xué)者發(fā)現(xiàn)，在中國具體情境下互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的空間溢出效應(yīng)也可能會(huì)導(dǎo)致地區(qū)間的資源錯(cuò)配[40]。在能源研究領(lǐng)域，大多數(shù)學(xué)者都認(rèn)為我國區(qū)域能源效率具有明顯的空間溢出作用，并且這種空間溢出作用在逐漸增強(qiáng)，同時(shí)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源價(jià)格和技術(shù)進(jìn)步對能源效率的空間溢出作用具有顯著的影響[41-42]。徐維詳?shù)?2022)[43]發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對碳排放的具有顯著的空間溢出作用，但在不同經(jīng)濟(jì)圈層內(nèi)有所差異，并且空間外溢具有邊界效應(yīng)，在1 100 km處外溢達(dá)到峰值。但我國也有學(xué)者發(fā)現(xiàn)如果從生態(tài)效率角度來觀察，當(dāng)鄰近范圍為150 km時(shí)我國城市主要受到鄰近生態(tài)效率較低城市的負(fù)向空間溢出影響[44]。

考慮到理論和實(shí)證的研究差異，探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對城市碳排放是否具有空間溢出效應(yīng)以及相應(yīng)的作用方向仍然是一個(gè)有意義的問題，為此，本文在式(1)中引入此二者的空間交互項(xiàng)，進(jìn)一步將其拓展為一般形式的空間面板計(jì)量模型

Indexit=γ0+ρWIndexit+φWDigitalit+γ1Digitalit+γ2Zit+uit

(6)

uit=λWuit+εit

(7)

其中，ρ代表空間自回歸系數(shù)，W為空間權(quán)重矩陣，Z為控制變量集，u為干擾項(xiàng)，φ為核心解釋變量空間交互項(xiàng)的彈性系數(shù)?？臻g權(quán)重矩陣具體采用了反地理距離面板數(shù)據(jù)。筆者首先運(yùn)用Moran’s I指數(shù)檢驗(yàn)了反地理距離矩陣下城市碳排放和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展各年度的空間自相關(guān)性，結(jié)果見表8?？梢钥闯?，2011-2019年城市碳排放和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的Moran’s I指數(shù)均達(dá)到1%的顯著性水平，說明2011-2017年我國各城市的碳排放和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有顯著的空間自相關(guān)性，二者在空間分布上具有集聚性質(zhì)。

表8 2011-2019年城市碳排放和數(shù)字經(jīng)濟(jì)的空間自相關(guān)性

表9 數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響城市碳排放空間模型的回歸結(jié)果

通過Hausman檢驗(yàn)，上文的空間計(jì)量模型采用時(shí)空雙向固定效應(yīng)較為合適，表9分別列示了SAR、SEM、SAC和SDM 四種空間計(jì)量模型的回歸結(jié)果，四種模型的空間自回歸系數(shù)ρ都顯著為正，其中，SDM模型數(shù)字經(jīng)濟(jì)的空間交互項(xiàng)系數(shù)也顯著為正，這就初步表明各地級市在空間上不僅存在外生的數(shù)字經(jīng)濟(jì)交互效應(yīng)，城市碳排放之間也存在內(nèi)生交互影響。

由于不同類型的空間計(jì)量模型所假定的空間傳導(dǎo)機(jī)制是不同的[45]，筆者繼續(xù)運(yùn)用Wald檢驗(yàn)和LR檢驗(yàn)對上述四類模型的擬合效果進(jìn)行了比較，結(jié)果顯示SDM模型為較優(yōu)選擇。在SDM模型中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的水平項(xiàng)和空間交互項(xiàng)對城市碳排放都有顯著影響，但SDM模型的空間交互項(xiàng)的回歸系數(shù)并不能直接用來反映數(shù)字經(jīng)濟(jì)對城市碳排放的邊際影響，需要通過直接效應(yīng)、間接效應(yīng)(空間溢出效應(yīng))和總效應(yīng)才能具體顯示出自變量對因變量變化的偏微分影響。進(jìn)一步在SDM模型回歸中加入效應(yīng)顯示命令(effect)，結(jié)果見表10?？梢钥闯觯瑪?shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對相鄰城市碳排放的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)(空間溢出效應(yīng))和總效應(yīng)都顯著為負(fù)，這就說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間擴(kuò)散對周邊城市碳排放亦具有顯著的抑制作用。徐維詳?shù)?2022)[43]認(rèn)為基礎(chǔ)設(shè)施效應(yīng)、結(jié)構(gòu)優(yōu)化效應(yīng)、技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)及資源配置效應(yīng)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)城市碳減排存在空間溢出效應(yīng)的主要原因。從本文關(guān)心的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的作用視角來看，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移往往發(fā)生在相鄰地區(qū)之間，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的重要特征就是可以通過高效的信息傳遞壓縮時(shí)空距離，增強(qiáng)區(qū)域間經(jīng)濟(jì)活動(dòng)關(guān)聯(lián)的廣度和深度[16]?；诖朔N原因，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展很可能提升了較發(fā)達(dá)地區(qū)向周邊地區(qū)進(jìn)行產(chǎn)業(yè)擴(kuò)散的規(guī)模和速度，從而帶動(dòng)相鄰地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的跳躍式升級，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級是能夠相應(yīng)減少城市碳排放的，這也是本文機(jī)制分析部分主要發(fā)現(xiàn)之一。

表10 SDM模型的直接效應(yīng)、空間溢出效應(yīng)和總效應(yīng)

八、結(jié)論和政策含義

本文基于中國情境下數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能城市碳減排的特征事實(shí)，運(yùn)用2011—2019年的城市面板數(shù)據(jù)，從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的中介作用視角，綜合采取固定效應(yīng)模型、系統(tǒng)GMM模型、門檻效應(yīng)模型、空間效應(yīng)模型，多角度實(shí)證考察了數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響城市碳排放的內(nèi)在機(jī)制和效應(yīng)。主要結(jié)論如下：(1)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠有效促進(jìn)我國城市碳減排，有力支撐了我國碳中和碳達(dá)峰行動(dòng)，在引入工具變量進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)以及控制省份宏觀政策環(huán)境等穩(wěn)健性檢驗(yàn)后，結(jié)論依然是成立的。(2)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對于城市碳排放的影響呈現(xiàn)出倒U型非線性特征，證實(shí)了中國情境下環(huán)境庫茲涅茨曲線(EKC)假說的成立，這和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展從數(shù)字產(chǎn)業(yè)化到產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的發(fā)展規(guī)律是相符的；進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級作為調(diào)節(jié)變量能夠形成門檻效應(yīng)，表明在城市低碳生態(tài)發(fā)展系統(tǒng)中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級可以和數(shù)字經(jīng)濟(jì)形成合力共同助力城市達(dá)成碳中和碳達(dá)峰行動(dòng)。(3)我國東部主要城市以及規(guī)模較大的城市已經(jīng)邁過數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的門檻值，能夠有效促進(jìn)碳減排，但大部分中西部和中小人口規(guī)模的城市還處于倒U型左側(cè)階段，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展一定程度上會(huì)增加碳排放。(4)數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能城市碳減排具有顯著的空間溢出效應(yīng)。城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和碳排放之間存在顯著的空間相關(guān)性，城市碳排放會(huì)受到本市和周邊城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的加權(quán)影響。

本文的研究結(jié)論具有以下政策啟示：(1)繼續(xù)加強(qiáng)碳中和碳達(dá)峰領(lǐng)域內(nèi)數(shù)字技術(shù)的研發(fā)和開拓。綜合探索和運(yùn)用大數(shù)據(jù)、AI、區(qū)塊鏈、數(shù)字孿生等數(shù)字化技術(shù)監(jiān)測能源生產(chǎn)、供給、交易、消費(fèi)過程，建立各產(chǎn)業(yè)碳排放全流程數(shù)字化管理體系。(2)繼續(xù)加快數(shù)字化碳中和管理技術(shù)在數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化中的融合應(yīng)用。尤其要注重提高數(shù)字產(chǎn)業(yè)化發(fā)展過程中的能源利用效率，目前處于數(shù)字產(chǎn)業(yè)化發(fā)展階段的相關(guān)省份，注意采取諸如“ICT基礎(chǔ)設(shè)施綠色化”等對沖措施，避免通信基站、數(shù)據(jù)中心等產(chǎn)生過多的碳排放。(3)綜合采取財(cái)政、金融、人力資本提升等多種公共政策手段，促進(jìn)各區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向高級化發(fā)展。特別是資源型省份應(yīng)摒棄傳統(tǒng)的資源型產(chǎn)業(yè)增長路徑，限制高耗能、高碳排放企業(yè)的發(fā)展，積極促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級。(4)繼續(xù)推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施在城市區(qū)域間配置的空間均衡，加密地域間的網(wǎng)絡(luò)連接維度，疊加運(yùn)用行政手段和市場力量激勵(lì)數(shù)據(jù)資源、數(shù)據(jù)要素跨地區(qū)交易、配置，對區(qū)域空間內(nèi)部碳排放的數(shù)字化協(xié)作要進(jìn)行總體規(guī)劃、詳細(xì)論證、周密執(zhí)行。