杜文勝 夏 琦

（鄭州大學(xué)商學(xué)院，河南 鄭州 450001）

一、引言

改革開(kāi)放以來(lái)，我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展取得了巨大成就，但以資源和勞動(dòng)等要素投入為主的粗放型經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生了一系列消極影響。我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)能源存在高度依賴性，導(dǎo)致我國(guó)面臨嚴(yán)重的碳排放問(wèn)題。如何實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、碳中和目標(biāo)，對(duì)我國(guó)建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有重大意義。與此同時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)加速發(fā)展并不斷融入社會(huì)各領(lǐng)域，數(shù)字技術(shù)迅猛的發(fā)展和廣泛的輻射為高質(zhì)量發(fā)展注入新的推動(dòng)力。數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為我國(guó)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的重要?jiǎng)恿κ艿綇V大學(xué)者的持續(xù)關(guān)注，成為近年來(lái)政府與社會(huì)各界廣泛討論的重要議題。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展影響的研究

理論研究方面，荊文君和孫寶文（2019）[1]認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)通信等新興技術(shù)通過(guò)形成規(guī)模經(jīng)濟(jì)、范圍經(jīng)濟(jì)及長(zhǎng)尾效應(yīng)的經(jīng)濟(jì)環(huán)境提高經(jīng)濟(jì)均衡水平，并促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。蔣金荷（2021）[2]基于環(huán)境外部性和技術(shù)創(chuàng)新思想論證了我國(guó)構(gòu)建新發(fā)展格局的必由之路是綠色經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展與數(shù)字經(jīng)濟(jì)的深度融合。實(shí)證研究方面，Makridakis（2017）[3]認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過(guò)提高勞動(dòng)生產(chǎn)率促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)。趙爽和米國(guó)芳等（2022）[4]發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)提升周圍省份綠色全要素生產(chǎn)率起到關(guān)鍵作用。國(guó)內(nèi)學(xué)者還進(jìn)一步考察了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距、包容性增長(zhǎng)、區(qū)域創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化等的影響（涂穎清和萬(wàn)建軍，2022；張勛和萬(wàn)廣華等，2019；葛立宇和莫龍炯等，2022；唐冰晶，2022）[5-8]。不同學(xué)者基于不同視角對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的機(jī)制進(jìn)行了實(shí)證研究，趙濤和張智等（2020）[9]發(fā)現(xiàn)創(chuàng)業(yè)活躍度是數(shù)字經(jīng)濟(jì)釋放高質(zhì)量發(fā)展紅利的重要機(jī)制。徐曉慧（2022）[10]利用中介模型，發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過(guò)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)來(lái)助推我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。徐嘉鈺和劉茜（2022）[11]在確定數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過(guò)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和綠色技術(shù)創(chuàng)新賦能高質(zhì)量發(fā)展的基礎(chǔ)上，利用空間計(jì)量模型發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)能促進(jìn)相鄰地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展。

（二）數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)碳排放強(qiáng)度的影響研究

多數(shù)文獻(xiàn)認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)碳排放強(qiáng)度存在抑制作用。李欣和楊朝遠(yuǎn)等（2017）[12]、張生玲和王瑤等（2018）[13]研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的廣泛輻射特性帶來(lái)的“輿論效應(yīng)”以及政府的大數(shù)據(jù)發(fā)展策略可以產(chǎn)生環(huán)境規(guī)制，從而改善城市空氣質(zhì)量。汪克亮和趙斌（2021）[14]發(fā)現(xiàn)區(qū)域創(chuàng)新是數(shù)字經(jīng)濟(jì)提高能源效率的重要傳導(dǎo)機(jī)制。謝云飛（2022）[15]研究表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以有效改善能源結(jié)構(gòu)引起碳排放強(qiáng)度下降。樊軼俠和徐昊（2021）[16]則認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)與能源消費(fèi)呈現(xiàn)倒U 形關(guān)系，其主要原因是數(shù)字經(jīng)濟(jì)引發(fā)的收入效應(yīng)和前期對(duì)電力消費(fèi)依賴性偏高。章志華和賀建風(fēng)（2022）[17]也持相同觀點(diǎn)。

（三）碳排放強(qiáng)度對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響研究

徐政和左晟吉等（2021）[18]通過(guò)梳理碳達(dá)峰、碳中和的歷史動(dòng)因和實(shí)施背景，表明完善碳排放交易，重構(gòu)能源體系可以發(fā)揮高質(zhì)量發(fā)展改革潛力。劉夢(mèng)和胡漢輝（2020）[19]研究發(fā)現(xiàn)碳排放強(qiáng)度對(duì)經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展有顯著負(fù)作用，降低碳排放量、優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)可以有效促進(jìn)經(jīng)濟(jì)平衡。

綜上，現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的研究大多集中于數(shù)字經(jīng)濟(jì)帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)福利效應(yīng)，對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)環(huán)境可能造成的影響的研究則較少?；诖耍疚脑凇半p碳”背景下，將數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展、碳排放強(qiáng)度與高質(zhì)量發(fā)展納入同一討論框架，在理論分析基礎(chǔ)上，運(yùn)用中介模型和門(mén)檻模型探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)在“雙碳”背景下對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響，對(duì)進(jìn)一步促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展、實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰碳中和目標(biāo)和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展有一定啟示意義。

三、理論分析與研究假設(shè)

碳排放強(qiáng)度降低的本質(zhì)在于能源效率的持續(xù)改進(jìn)，歸根到底取決于技術(shù)進(jìn)步與技術(shù)外溢（許憲春和任雪等，2019）[20]。而數(shù)字經(jīng)濟(jì)本身代表著以科技創(chuàng)新為主的生產(chǎn)技術(shù)水平，通過(guò)科技創(chuàng)新成果不斷提高能源利用率，降低生產(chǎn)與交易成本，對(duì)綠色發(fā)展具有顯著的正外部性（繆陸軍和陳靜等，2022）[21]。與此同時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過(guò)改變能源生產(chǎn)結(jié)構(gòu)、優(yōu)化能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)和加速新能源的開(kāi)發(fā)有效抑制碳排放強(qiáng)度（謝云飛，2022）[15]，這改變了我國(guó)目前“一煤獨(dú)大”的能源結(jié)構(gòu)，從而抑制生態(tài)環(huán)境惡化狀況，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展?；谏鲜龇治?，提出假設(shè)1 和假設(shè)2：

假設(shè)1：數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有正向影響。

假設(shè)2：數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以降低碳排放強(qiáng)度，進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的廣泛應(yīng)用，數(shù)字經(jīng)濟(jì)提供了更優(yōu)質(zhì)的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)與技術(shù)創(chuàng)新，從而可以導(dǎo)致能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化，能源利用效率隨之提高，碳排放強(qiáng)度也因此不斷降低，其影響具有非線性特征?；谏鲜龇治?，本文提出假設(shè)3：

假設(shè)3：碳排放強(qiáng)度較低時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)高質(zhì)量發(fā)展的影響具有非線性特征。

四、模型構(gòu)建與變量選取

（一）模型構(gòu)建

根據(jù)上述相關(guān)理論分析，首先構(gòu)建基準(zhǔn)回歸分析探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)高質(zhì)量發(fā)展的影響，如式（1）所示：

上文分析表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過(guò)降低碳排放進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。為了進(jìn)一步探究碳排放的減少是否在數(shù)字經(jīng)濟(jì)和高質(zhì)量發(fā)展之間起作用，借鑒溫忠麟和張雷等（2004）[22]的研究，采用中介視角進(jìn)行研究并設(shè)定模型如下：

由于間接傳導(dǎo)機(jī)制的實(shí)證檢驗(yàn)除了中介效應(yīng)模型檢驗(yàn)線性間接作用外，還應(yīng)該考慮互聯(lián)網(wǎng)的梅特卡夫定律。因此，設(shè)定如下面板門(mén)檻模型：

其中，下標(biāo)i 和t 分別代表省（區(qū)、市）和年份；μi為地區(qū)固定效應(yīng)，υt為時(shí)間固定效應(yīng)；εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)；HQD 為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平；DIG 為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；EC 為碳排放強(qiáng)度，是本文的中介變量和門(mén)檻變量；X 為控制變量。式（4）中，I（·）為取值1 或0 的指示函數(shù)，滿足括號(hào)內(nèi)條件等于1，不滿足則等于0，且可以根據(jù)樣本數(shù)據(jù)擴(kuò)充門(mén)檻個(gè)數(shù)。

（二）變量選取

1.被解釋變量。經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展（HQD）是一個(gè)綜合性概念，通過(guò)構(gòu)建多維度測(cè)度指標(biāo)，可以改善單一指標(biāo)的局限。本文依據(jù)五大發(fā)展理念內(nèi)涵并借鑒詹新宇和崔培培（2016）[23]的構(gòu)建方法，將經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展劃分為五個(gè)維度，基于全面性、科學(xué)性和可行性原則，選取相應(yīng)指標(biāo)，詳見(jiàn)表1。

表1 高質(zhì)量發(fā)展綜合評(píng)價(jià)體系

2.核心解釋變量。數(shù)字經(jīng)濟(jì)（DIG）是一個(gè)多維度綜合指標(biāo)，且對(duì)其測(cè)度尚未達(dá)成共識(shí)。遵循真實(shí)性、可比性、科學(xué)性和數(shù)據(jù)可獲得性原則，本文從基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和數(shù)字普惠金融三個(gè)維度構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合評(píng)價(jià)體系，見(jiàn)表2。

表2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合評(píng)價(jià)體系

3.中介變量。選擇碳排放強(qiáng)度（EC）為中介變量，參考劉賢趙和高長(zhǎng)春等（2018）[25]、余志偉和樊亞平等（2022）[26]的做法，選取煤炭等7 種能源計(jì)算碳排放總量（C），計(jì)算公式如下：

其中，C 為碳排放總量；E 為能源消費(fèi)量；SSC 為標(biāo)準(zhǔn)煤折算系數(shù)；CEC 是IPCC 碳排放系數(shù)；EC 表示碳排放強(qiáng)度；GDP 為地區(qū)生產(chǎn)總值。EC 越大，表示該地區(qū)碳排放強(qiáng)度越強(qiáng)。SCC 和CEC 數(shù)值如表3 所示。

表3 SCC 和CEC 數(shù)值

4.控制變量。為了確保數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)高質(zhì)量發(fā)展影響結(jié)果具有穩(wěn)健性，選取對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生影響的控制變量：政府干預(yù)度（GOV），用財(cái)政一般預(yù)算支出占財(cái)政一般預(yù)算收入比重來(lái)表示；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平（IND），用地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)增加值與第二產(chǎn)業(yè)增加值比值表示；人力資本（EDU），采用人均受教育年限表示；社會(huì)消費(fèi)占比（SRG），用社會(huì)消費(fèi)品零售總額與GDP 的比值表示；金融深化水平（FIN），采用金融機(jī)構(gòu)人民幣各項(xiàng)存貸款余額與GDP 的比值表示。

（三）數(shù)據(jù)來(lái)源

考慮數(shù)據(jù)的可得性，本文采用2011—2021 年我國(guó)30 個(gè)省（區(qū)、市）的面板數(shù)據(jù)作為研究樣本，因西藏、香港、澳門(mén)、臺(tái)灣數(shù)據(jù)缺失較為嚴(yán)重，本文不予考慮。數(shù)字金融普惠數(shù)據(jù)來(lái)源于北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心，其余數(shù)據(jù)均來(lái)源于各?。▍^(qū)、市）的統(tǒng)計(jì)年鑒、能源平衡表以及《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》，少量缺失數(shù)據(jù)采用插值外延法補(bǔ)齊。采用熵值法來(lái)確定指標(biāo)權(quán)重，得出經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的綜合指數(shù)，表4 為變量描述性統(tǒng)計(jì)。

表4 變量描述性統(tǒng)計(jì)

五、實(shí)證分析

（一）基準(zhǔn)回歸

Hausman 檢驗(yàn)結(jié)果顯示，本文適合采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行基準(zhǔn)回歸。表5 顯示了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展存在顯著的線性影響。由列（1）可知，數(shù)字經(jīng)濟(jì)在全國(guó)范圍內(nèi)顯著促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，該實(shí)證結(jié)果支持了假設(shè)1。

表5 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)高質(zhì)量發(fā)展的影響

由列（2）—（4）可知，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)東、中、西部地區(qū)均具有顯著促進(jìn)作用，其中數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的促進(jìn)作用在中部地區(qū)更大，東部地區(qū)次之。

（二）中介效應(yīng)分析

為了進(jìn)一步驗(yàn)證數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展是否通過(guò)降低碳排放促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，本文采用中介效應(yīng)模型檢驗(yàn)，選擇碳排放強(qiáng)度為中介變量。表6 為利用中介效應(yīng)系數(shù)判定法、Sobel-Goodman 檢驗(yàn)法和Bootstrap 檢驗(yàn)法三種方法對(duì)碳排放強(qiáng)度的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果。根據(jù)中介效應(yīng)系數(shù)判定法，列（1）報(bào)告了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)高質(zhì)量發(fā)展的影響，通過(guò)了1%的顯著性水平檢驗(yàn)。列（2）的結(jié)果顯示數(shù)字經(jīng)濟(jì)與中介變量之間存在顯著負(fù)向關(guān)系，并且在1%的水平上顯著。列（3）是在基準(zhǔn)模型基礎(chǔ)上加入中介變量后的回歸結(jié)果，結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和碳排放強(qiáng)度降低對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響在5%的水平上顯著，并且與列（1）相比，加入碳排放強(qiáng)度后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)高質(zhì)量發(fā)展的系數(shù)絕對(duì)值降低，由此可知碳排放強(qiáng)度是數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)區(qū)域高質(zhì)量發(fā)展的重要中介變量，假設(shè)2 得到支持。

表6 碳排放強(qiáng)度中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

（三）區(qū)域異質(zhì)性分析

為了使研究更具有針對(duì)性，本文通過(guò)分地區(qū)來(lái)檢驗(yàn)碳排放強(qiáng)度的中介效應(yīng)，并分別使用中介效應(yīng)系數(shù)判定法、Sobel-Goodman 檢驗(yàn)法和Bootstrap 檢驗(yàn)法三種方法對(duì)碳排放強(qiáng)度的中介效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)表7。列（1）檢驗(yàn)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)高質(zhì)量發(fā)展的影響，回歸結(jié)果與表5 相同。列（2）結(jié)果顯示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)碳排放強(qiáng)度依舊存在負(fù)向影響，并且可以看出西部地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)減排效果最強(qiáng)，中部次之。列（3）在基準(zhǔn)回歸的基礎(chǔ)上加入碳排放強(qiáng)度，檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和碳排放強(qiáng)度同時(shí)對(duì)高質(zhì)量發(fā)展的影響，結(jié)果表明中介效應(yīng)是存在的，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過(guò)降低碳排放強(qiáng)度促進(jìn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。其中，中部地區(qū)碳排放強(qiáng)度的中介效應(yīng)占比最高，說(shuō)明中部地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展受益于數(shù)字經(jīng)濟(jì)帶來(lái)的碳排放強(qiáng)度降低最多，其次是西部地區(qū)。

（四）門(mén)檻效應(yīng)分析

考慮到數(shù)字經(jīng)濟(jì)依托于互聯(lián)網(wǎng)，而網(wǎng)絡(luò)具有外部性，數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)高質(zhì)量發(fā)展的作用可能存在非線性影響，因此本文采用面板門(mén)檻回歸模型進(jìn)行驗(yàn)證。通過(guò)自舉抽樣1000 次判斷是否存在碳排放門(mén)檻效應(yīng)，如果存在則進(jìn)一步判斷有幾個(gè)門(mén)檻以及門(mén)檻值，結(jié)果見(jiàn)表8。

表8 碳排放門(mén)檻檢驗(yàn)結(jié)果

由表8 可知，存在碳排放強(qiáng)度的門(mén)檻效應(yīng)，且為單一門(mén)檻顯著，其門(mén)檻值μ =0.1426。

表9 表示了以碳排放強(qiáng)度為門(mén)檻變量的單一門(mén)檻效應(yīng)。當(dāng)區(qū)域碳排放強(qiáng)度的單門(mén)檻值高于0.1426時(shí)，影響系數(shù)為0.143，在1%的顯著水平上顯著為正。碳排放強(qiáng)度不高于0.1426 時(shí)，影響系數(shù)提升至0.282，在1%顯著水平上顯著，說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)高質(zhì)量發(fā)展有顯著促進(jìn)作用，并且該促進(jìn)作用在低碳排放地區(qū)得到顯著增強(qiáng)，網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)得到實(shí)現(xiàn)，假設(shè)3 成立。

表9 門(mén)檻回歸結(jié)果

（五）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.替換核心解釋變量。數(shù)字普惠金融指數(shù)能夠較為全面地反映我國(guó)各地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況。表10中的列（1）為數(shù)字普惠金融指數(shù)作為解釋變量的結(jié)果，結(jié)果表明數(shù)字普惠金融指數(shù)的系數(shù)在1%水平顯著為正，即基準(zhǔn)回歸具有穩(wěn)健性。

表10 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

2.替換綜合指標(biāo)構(gòu)建方法。本文運(yùn)用熵值法計(jì)算相關(guān)指標(biāo)，因此改用主成分分析法計(jì)算的綜合指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)求值，回歸結(jié)果作為穩(wěn)健性檢驗(yàn)的呈現(xiàn)，詳見(jiàn)表10 列（2）。

3.控制?。▍^(qū)、市）- 年份固定效應(yīng)。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的省份，網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展也會(huì)得到重視，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的應(yīng)用上具有更大優(yōu)勢(shì)，使本文面臨內(nèi)生性問(wèn)題。為了緩解?。▍^(qū)、市）和時(shí)間變化的不可觀測(cè)因素對(duì)實(shí)證結(jié)果的影響，設(shè)定?。▍^(qū)、市）和年份相乘的虛擬變量的結(jié)果如表10 列（3）所示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的回歸系數(shù)顯著為正，與前文結(jié)果保持一致。

4.工具變量法。為規(guī)避由于不可觀測(cè)因素引致的內(nèi)生性問(wèn)題以及雙向因果問(wèn)題，選取合適的工具變量是解決該問(wèn)題的主要方法。采用各?。▍^(qū)、市）在1984年的郵電歷史數(shù)據(jù)與前一年互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口數(shù)據(jù)作交乘項(xiàng)，從而構(gòu)成數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展工具變量。表10列（4）表明，在考慮內(nèi)生性問(wèn)題之后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)高質(zhì)量發(fā)展仍然具備正向顯著影響，結(jié)果在1%的水平下顯著，表明基本結(jié)論依舊穩(wěn)健。由結(jié)果可知，該工具變量不存在識(shí)別不足與弱工具變量問(wèn)題，綜合看，選取郵電歷史數(shù)據(jù)為工具變量是合理的。

綜上可知，本文核心結(jié)論具有較好穩(wěn)健性。

六、結(jié)論與建議

（一）研究結(jié)論

本文基于2011—2021 年我國(guó)30 個(gè)省（區(qū)、市）的面板數(shù)據(jù)，在“雙碳”背景下，利用中介模型和門(mén)檻面板模型，對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響高質(zhì)量發(fā)展進(jìn)行了研究，并探討降低碳排放強(qiáng)度在其中的作用，得出以下結(jié)論：

第一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展呈現(xiàn)顯著正向促進(jìn)作用，這一正向驅(qū)動(dòng)效應(yīng)在1%的水平上顯著。從區(qū)域異質(zhì)性分析的結(jié)果看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響存在明顯的區(qū)域差異，其中，中部地區(qū)受到正向影響程度最高，東部次之。

第二，數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過(guò)降低碳排放強(qiáng)度改善經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量，即存在“數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展→降低碳排放強(qiáng)度→促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展”的傳導(dǎo)機(jī)制。此外，碳排放強(qiáng)度降低在數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)高質(zhì)量發(fā)展影響中的中介效應(yīng)也存在地區(qū)差異，其中，中部地區(qū)的中介效應(yīng)比東、西部地區(qū)強(qiáng)。

第三，將碳排放強(qiáng)度作為門(mén)檻變量加入模型時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的推動(dòng)作用會(huì)從線性變成非線性，這種推動(dòng)作用也會(huì)變得越來(lái)越弱，即隨著碳排放強(qiáng)度降低時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)高質(zhì)量發(fā)展的促進(jìn)作用表現(xiàn)出遞增的非線性特征，依托于數(shù)字技術(shù)存在的數(shù)字經(jīng)濟(jì)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)得以實(shí)現(xiàn)。

（二）政策建議

根據(jù)以上結(jié)論，為了更好推動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，提出如下建議：

第一，充分發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的助推作用，培育經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展新動(dòng)能和新優(yōu)勢(shì)。加強(qiáng)5G、6G通信、人工智能和虛擬現(xiàn)實(shí)等數(shù)字經(jīng)濟(jì)技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，完善數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)內(nèi)容，優(yōu)化數(shù)字經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，促進(jìn)要素資源高效利用。構(gòu)筑數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新體系，賦能科技創(chuàng)新，進(jìn)而推動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展。構(gòu)建并完善數(shù)據(jù)流通交易市場(chǎng)，發(fā)揮數(shù)據(jù)要素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的驅(qū)動(dòng)效應(yīng)，促進(jìn)數(shù)字科技與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融合。

第二，因地制宜制定數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展政策，縮小“數(shù)字鴻溝”，實(shí)現(xiàn)不同區(qū)域?qū)?jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的差異化推動(dòng)作用。由于各地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展?fàn)顩r不盡相同，因此需要合理制定規(guī)章制度和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展策略，積極利用數(shù)字經(jīng)濟(jì)的空間溢出效應(yīng)。中、西部地區(qū)在發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的同時(shí)可以將東部地區(qū)的技術(shù)、信息等資源引入，不斷提高數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平，從而促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展。

第三，充分發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的碳減排效應(yīng)。優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)以提升效率，減少對(duì)化石能源的依賴，降低碳排放強(qiáng)度。政府應(yīng)鼓勵(lì)新能源行業(yè)，利用數(shù)字技術(shù)完善政府對(duì)碳排放的監(jiān)管，打造低能減排的社會(huì)環(huán)境。同時(shí)，加速數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，提高創(chuàng)新能力，優(yōu)化生產(chǎn)成本，降低碳排放強(qiáng)度，驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展?！?/p>