梁靚 卞夢(mèng)穎
[摘要]數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展符合高質(zhì)量發(fā)展的時(shí)代要求,是實(shí)現(xiàn)雙碳目標(biāo)的重要手段。引入制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)作為機(jī)制變量,基于2011—2019年的省級(jí)面板數(shù)據(jù),運(yùn)用雙固定效應(yīng)模型研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)、制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化與碳排放的關(guān)系,主要得到以下結(jié)論:數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展顯著降低碳排放,替換變量以及更換模型后結(jié)論依然成立,并存在區(qū)域異質(zhì)性和區(qū)域碳排放量異質(zhì)性;數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)存在顯著的先劣化后優(yōu)化的正“U”形影響效應(yīng);制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)碳排放存在顯著的先優(yōu)化后劣化的倒“U”形影響效應(yīng);數(shù)字經(jīng)濟(jì)以制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化為路徑降低區(qū)域碳排放。基于所得實(shí)證結(jié)果,為促進(jìn)制造業(yè)發(fā)展、降低碳排放和優(yōu)化制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)提供政策建議。
[關(guān)鍵詞]數(shù)字經(jīng)濟(jì);碳排放;制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)
一、 引言
2020年,我國(guó)提出“30·60”“雙碳”目標(biāo),持續(xù)大力推動(dòng)碳減排,力爭(zhēng)于2030年前達(dá)到“碳達(dá)峰”,到2060年前實(shí)現(xiàn)“碳中和”1。黨的二十大報(bào)告提出,“積極穩(wěn)妥推進(jìn)碳達(dá)峰碳中和”2。這是我國(guó)新階段下貫徹新發(fā)展理念、構(gòu)建新發(fā)展格局、推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在要求,更是中國(guó)對(duì)實(shí)現(xiàn)全球可持續(xù)發(fā)展、構(gòu)建人類命運(yùn)共同體的積極選擇。2021年,我國(guó)提出“碳達(dá)峰十大行動(dòng)”3,要求將低碳發(fā)展貫穿于經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的全過程,其中的能源綠色低碳行動(dòng)、節(jié)能降碳增效行動(dòng)、工業(yè)領(lǐng)域碳達(dá)峰行動(dòng)均不同程度對(duì)制造業(yè)領(lǐng)域綠色轉(zhuǎn)型提出要求。然而,我國(guó)碳排放量仍居高不下,2023年增長(zhǎng)5.65億噸,是迄今為止全球最大的增幅[1]?!笆奈濉睍r(shí)期是實(shí)現(xiàn)雙碳目標(biāo)的關(guān)鍵窗口期,伴隨著新一代信息技術(shù)迭代更新,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的高度滲透,為資源配置和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)帶來巨大變革,也帶來了碳減排的新機(jī)遇。因此,厘清數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)碳排放的影響效應(yīng),把握這一歷史性機(jī)遇,具有緊迫性和實(shí)用性。
由于制造業(yè)中聚集了大部分的高耗能、高碳排行業(yè)[2],其在促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)運(yùn)行的同時(shí)也對(duì)環(huán)境保護(hù)造成了壓力。學(xué)術(shù)界針對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的碳減排效應(yīng)已展開了豐富的研究,然而制造業(yè)結(jié)構(gòu)在其中的作用并未引起足夠的重視。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的潛在規(guī)律,于制造業(yè)內(nèi)部而言,是低端制造業(yè)向高端制造業(yè)的升級(jí),是生產(chǎn)要素從勞動(dòng)力、資本等初級(jí)要素向技術(shù)、知識(shí)、數(shù)據(jù)等高級(jí)要素的轉(zhuǎn)變。當(dāng)前,中國(guó)整體處于工業(yè)化中后期階段,部分制造業(yè)還處于中低端[3],始終沒有擺脫對(duì)自然資源、勞動(dòng)力資源、資本資源的高度依賴。但是,制造業(yè)對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)的壓艙石作用不可否認(rèn),盲目降低制造業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的占比,將會(huì)威脅我國(guó)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定增長(zhǎng)的目標(biāo)。近年來,數(shù)字經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展,對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)帶來巨大沖擊。一方面,數(shù)字產(chǎn)業(yè)化催生大量服務(wù)需求,促進(jìn)制造業(yè)向服務(wù)型制造拓展,形成新業(yè)態(tài)、新模式[4];另一方面,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化對(duì)制造業(yè)生產(chǎn)、管理、服務(wù)進(jìn)行深度數(shù)字化改造,驅(qū)動(dòng)制造業(yè)提質(zhì)增效、轉(zhuǎn)型升級(jí)。制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)是具有復(fù)雜性和長(zhǎng)期性的問題,基于我國(guó)以傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)為主的制造業(yè)體系,研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)制造業(yè)的沖擊能否實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)上的轉(zhuǎn)變,如何統(tǒng)籌制造強(qiáng)國(guó)建設(shè)與生態(tài)環(huán)境保護(hù)的關(guān)系,對(duì)我國(guó)建設(shè)現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系、實(shí)現(xiàn)雙碳目標(biāo)具有重要意義。
面對(duì)工業(yè)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展、碳減排剛性要求的雙重壓力,中國(guó)亟須找到一條符合國(guó)情的減碳之路。明確數(shù)字經(jīng)濟(jì)、制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和區(qū)域碳排放三者之間的互動(dòng)關(guān)系,將會(huì)為新發(fā)展階段下的可持續(xù)發(fā)展政策設(shè)計(jì)和制度建設(shè)提供理論依據(jù)。
二、 理論分析與研究假設(shè)
近年來,數(shù)字經(jīng)濟(jì)在我國(guó)蓬勃發(fā)展,是繼農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)、工業(yè)經(jīng)濟(jì)之后的主要經(jīng)濟(jì)形態(tài),已經(jīng)成為研究熱點(diǎn)?,F(xiàn)有文獻(xiàn)主要認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠降低碳排放,一是數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過快速擴(kuò)散的網(wǎng)絡(luò)信息對(duì)環(huán)境保護(hù)形成非正式環(huán)境規(guī)制[5],有助于推動(dòng)霧霾治理[6]、降低碳排放[7];二是與數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)的信息產(chǎn)業(yè)具有綠色低碳的特性,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展會(huì)通過擠出效應(yīng)淘汰部分高碳產(chǎn)業(yè),從而起到降低碳排放的作用[8];三是數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)改造賦能,推動(dòng)實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的綠色化轉(zhuǎn)型,促進(jìn)碳減排[9-10]。具體來看,數(shù)字經(jīng)濟(jì)基于以下4個(gè)方面促進(jìn)碳減排。首先,數(shù)字化產(chǎn)業(yè)以高技術(shù)的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)企業(yè)為主,因其具有高度的環(huán)境友好型特性,發(fā)展過程對(duì)碳排放的壓力較小。其次,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展所帶來的數(shù)字化趨勢(shì)能夠提升傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)管理效率,促進(jìn)資源利用率提高,降低碳排放。再次,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來大量新興技術(shù)和創(chuàng)新氛圍[11],促進(jìn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí),提升其環(huán)境友好程度,并通過擠出效應(yīng)淘汰高能耗、高污染的制造企業(yè),實(shí)現(xiàn)碳減排。最后,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展大幅提升了數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施,減少信息流通過程中產(chǎn)生的碳排放;通過智慧平臺(tái)、智慧檢測(cè)等手段為碳排放預(yù)測(cè)、低碳管理提供技術(shù)支持[12]。因此,由于各地區(qū)的發(fā)展基礎(chǔ)和條件不同,數(shù)字經(jīng)濟(jì)在不同區(qū)域內(nèi)的碳減排效應(yīng)也存在不同。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況較好的東部地區(qū),有賴于豐富完善的數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施、高素質(zhì)的勞動(dòng)力、高濃度的科技創(chuàng)新氛圍,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的碳減排效應(yīng)相較于數(shù)字經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的地區(qū)會(huì)更好。同時(shí),現(xiàn)階段碳排放量低地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平較為滯后,經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展基礎(chǔ)薄弱,數(shù)字化程度不高,從而數(shù)字經(jīng)濟(jì)的碳排放效應(yīng)也相對(duì)較弱?;诖?,本文提出以下假設(shè):
假設(shè)1:數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠降低區(qū)域碳排放。
假設(shè)2:數(shù)字經(jīng)濟(jì)的碳減排效應(yīng)存在區(qū)域異質(zhì)性和碳排放量異質(zhì)性。
有關(guān)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間關(guān)系的研究相對(duì)較少。產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字產(chǎn)業(yè)化是推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要原因。前者側(cè)重于數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的相互融合,即數(shù)字技術(shù)和數(shù)據(jù)資源在傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用,并由此形成產(chǎn)出和效率提升;后者則強(qiáng)調(diào)數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè),即為產(chǎn)業(yè)數(shù)字化發(fā)展提供數(shù)字技術(shù)、數(shù)據(jù)要素等資源。對(duì)中國(guó)而言,服務(wù)業(yè)數(shù)字化快于制造業(yè)數(shù)字化、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化快于產(chǎn)業(yè)數(shù)字化[13]。以互聯(lián)網(wǎng)、軟件等服務(wù)業(yè)為代表的數(shù)字產(chǎn)業(yè)化得到快速發(fā)展后,產(chǎn)生新的技術(shù)和生產(chǎn)管理模式,通過產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的方式對(duì)制造業(yè)的改造賦能,推動(dòng)傳統(tǒng)制造業(yè)生產(chǎn)效率提升。由于一個(gè)地區(qū)在發(fā)展初始狀態(tài)時(shí)總是傳統(tǒng)制造業(yè)占比更多,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化會(huì)更多地服務(wù)于傳統(tǒng)制造業(yè)。傳統(tǒng)制造業(yè)得到改造提升后,通過擠出效應(yīng)淘汰一些粗放式產(chǎn)業(yè),實(shí)現(xiàn)落后企業(yè)土地、能源等資源的騰退,從而獲得足夠的資源以發(fā)展新興產(chǎn)業(yè)。因此,就制造業(yè)而言,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的初期通過改造傳統(tǒng)制造業(yè),幫助其提升效率,實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)制造業(yè)的產(chǎn)值增長(zhǎng)。傳統(tǒng)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)改造提升到達(dá)一定程度后,利用其擠出高耗能、高排放的企業(yè)所獲得的資源發(fā)展新興產(chǎn)業(yè)。這時(shí),數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)制造業(yè)發(fā)展的重點(diǎn)將轉(zhuǎn)向新興產(chǎn)業(yè),通過促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新、資源配置、產(chǎn)業(yè)鏈互聯(lián)等手段支持制造業(yè)領(lǐng)域的新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展,提升其在制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中的比重。也就是說,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響效應(yīng)為先惡化后優(yōu)化,即呈現(xiàn)正“U”形趨勢(shì)?;诖耍疚奶岢鲆韵录僭O(shè):
假設(shè)3:數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化呈正“U”形影響。
工業(yè)總體碳排放中制造業(yè)占比最大,因此制造業(yè)碳減排結(jié)果直接關(guān)系到中國(guó)工業(yè)總體碳減排成效[14]。目前,圍繞碳排放的研究已非常豐富,但關(guān)于制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的研究仍不充分。制造業(yè)內(nèi)部碳排放行業(yè)集聚特征顯著[15],根據(jù)中國(guó)碳核算數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù),2019年,技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)碳排放占總體碳排放比例僅為0.28%,勞動(dòng)密集型和資本密集型占比為35.49%1。制造業(yè)從勞動(dòng)、資本密集型向技術(shù)密集型轉(zhuǎn)型后,其碳排放將顯著降低[16]。但是,制造業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對(duì)碳減排的影響并非一蹴而就,很多情況下碳減排滯后于技術(shù)進(jìn)步[17] ,一些研究甚至提出技術(shù)進(jìn)步有可能階段性增加碳排放[18]。原因可能來自兩個(gè)方面:一是為了實(shí)現(xiàn)更高的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)目標(biāo),在環(huán)保達(dá)標(biāo)的前提下,經(jīng)濟(jì)體可能在傳統(tǒng)制造業(yè)尚未騰退或改造完成之前,投入更多能源以支持新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展,導(dǎo)致碳排放不降反增[19];另一方面,在新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展之初,政府對(duì)產(chǎn)業(yè)布局過度干預(yù)現(xiàn)象的普遍存在,易導(dǎo)致重復(fù)建設(shè)、產(chǎn)能過剩等現(xiàn)象[20],從而增加了碳排放。但伴隨傳統(tǒng)制造業(yè)騰退或改造完成,以及技術(shù)密集型的新興產(chǎn)業(yè)占比逐步提高后,制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化將顯著降低碳排放。長(zhǎng)期來看,數(shù)字經(jīng)濟(jì)進(jìn)一步發(fā)展使制造業(yè)領(lǐng)域的部分落后生產(chǎn)力淘汰騰退,促進(jìn)更多資源向技術(shù)密集型制造業(yè)傾斜,技術(shù)密集型制造業(yè)占比相應(yīng)提升[21],實(shí)現(xiàn)制造業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化,最終降低區(qū)域碳排放?;诖耍疚奶岢鲆韵录僭O(shè):
假設(shè)4:制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對(duì)碳排放呈倒“U”形影響。
假設(shè)5:數(shù)字經(jīng)濟(jì)以制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化為路徑降低區(qū)域碳排放。
三、 研究設(shè)計(jì)與變量選取
1. 變量定義
被解釋變量:碳排放(CD)。以往研究多采用指數(shù)分解法[22]、投入產(chǎn)出法[23]等計(jì)算方法核定二氧化碳排放量,但有數(shù)據(jù)可得性較差、統(tǒng)計(jì)口徑不一等缺陷。因此,本文選用中國(guó)碳核算數(shù)據(jù)庫(kù)(Carbon Eminssion Aclounts and Datasets,CEADs)測(cè)算的2010—2019年中國(guó)省域二氧化碳排放量進(jìn)行研究。為了獲得更平滑的數(shù)據(jù),對(duì)碳排放進(jìn)行對(duì)數(shù)處理。
試驗(yàn)變量:數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(DE)。目前,學(xué)術(shù)界尚無統(tǒng)一的對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行測(cè)算的方法,較多采用的方法為建立綜合指標(biāo)體系。葛和平等[24]運(yùn)用熵權(quán)TOPSIS法,從發(fā)展環(huán)境、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與數(shù)字化治理4個(gè)維度構(gòu)建了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)體系并運(yùn)用熵權(quán)法對(duì)我國(guó)各省域的數(shù)字經(jīng)濟(jì)進(jìn)行了測(cè)度;劉軍等[25]從信息化發(fā)展、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展和數(shù)字交易發(fā)展3個(gè)維度構(gòu)建了省級(jí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系[28]。本文參考黎新伍等[26]的研究,從數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿Α?shù)字經(jīng)濟(jì)運(yùn)用能力、數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境4個(gè)方面構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平綜合指標(biāo)體系,得到二級(jí)指標(biāo)后,采用主成分分析法測(cè)度我國(guó)省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。具體指標(biāo)選取及度量方式如表1所示。
機(jī)制變量:制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(MS)。毛艷華等[27]根據(jù)OECD組織高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)分類方法,將制造業(yè)產(chǎn)業(yè)分為高、中、低端技術(shù)制造業(yè)。馮春曉[28]則運(yùn)用制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化、高度化指標(biāo)評(píng)估制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。王志華等[29]用從業(yè)人員及其報(bào)酬數(shù)、資本存量、研發(fā)投入依次表示制造業(yè)各行業(yè)的勞動(dòng)、資本與技術(shù)密集度。本文借鑒其方法,基于2010—2019年中國(guó)制造業(yè)28個(gè)細(xì)分行業(yè)勞動(dòng)、資本與技術(shù)要素所占比重,將制造業(yè)分為勞動(dòng)、資本與技術(shù)密集型三類制造業(yè)。具體分類如表2所示。制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以“技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值”與“勞動(dòng)密集型和資本密集型產(chǎn)值之和”的比值描述。比值越高,表示制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)越優(yōu)。
控制變量:人口規(guī)模由各地區(qū)年末總?cè)丝诒硎?,并作?duì)數(shù)化處理;外商直接投資使用各省份按當(dāng)年人民幣兌美元匯率進(jìn)行轉(zhuǎn)化后的實(shí)際利用外資與地區(qū)GDP的比值表示;市場(chǎng)化指數(shù)來自《中國(guó)分省份市場(chǎng)化指數(shù)報(bào)告(2018)》,并作對(duì)數(shù)化處理;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變量由各地區(qū)三產(chǎn)與二產(chǎn)增加值的比值表示;環(huán)境規(guī)制采用地方財(cái)政環(huán)境保護(hù)支出占總財(cái)政支出的比值表示;人均GDP采用各地區(qū)國(guó)民生產(chǎn)總值與年末總?cè)丝诘谋戎当硎?,并作?duì)數(shù)化處理;貿(mào)易開放度采用進(jìn)出口總額與地區(qū)GDP的比值表示。
2. 模型設(shè)計(jì)
(1)基準(zhǔn)回歸模型
本文采用個(gè)體、時(shí)間雙向固定效應(yīng)面板模型進(jìn)行檢驗(yàn),基準(zhǔn)回歸模型形式如下:
[ln CDi,t=α0+α1DEi,t+βCONTROLi,t+δt+μi+εi,t] (1)
式(1)中,i和t分別為省份和年份;CDi,t為被解釋變量,表示省份i在t年內(nèi)的區(qū)域碳排放量;DEi,t為試驗(yàn)變量,表示省份i在t年的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平;CONTROLi,t為控制變量,包括人口規(guī)模、外商直接投資、市場(chǎng)化指數(shù)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、環(huán)境規(guī)制、人均GDP;μi為區(qū)域的省份控制效應(yīng),控制不隨時(shí)間變化且不可觀測(cè)的省份固有特征,δt為時(shí)間控制效應(yīng),控制不隨省份變化且不可觀測(cè)的宏觀經(jīng)濟(jì)沖擊;α0為常數(shù)項(xiàng),εi,t為隨機(jī)誤差。
(2)機(jī)制分析模型
為了探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和碳排放的非線性關(guān)系,本文在式(1)的基礎(chǔ)上加入數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的二次項(xiàng)作為試驗(yàn)變量,得到以下模型:
[MSi,t=θ0+θ1DEi,t+θ2DE2i,t+βCONTROLi,t+δt+μi+εi,t ] (2)
[ln CDi,t=γ0+γ1MSi,t+γ2MS2i,t+βCONTROLi,t+δt+μi+εi,t] (3)
式(2)(3)中,MSi,t為機(jī)制變量,表示省份i在t年的制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),其余變量同式(1)。當(dāng)θ2=0或不顯著時(shí),數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與區(qū)域碳排放的關(guān)系為線性相關(guān);當(dāng)θ2<0時(shí),數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與區(qū)域碳排放為倒“U”形關(guān)系;當(dāng)θ2>0時(shí),數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與區(qū)域碳排放為正“U”形關(guān)系。同樣地,由γ的符號(hào)可以看出制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與碳排放之間的非線性關(guān)系。
(3)異質(zhì)性分析:分位數(shù)回歸模型
為研究區(qū)域碳排放量異質(zhì)性,本文采用分位數(shù)模型考察條件分布情況。
[Quantq(lnCD/CONTROL)=βq,0+βq,1DEi,t+εi,t] (4)
式(4)中,Quantq為q分位點(diǎn)上對(duì)應(yīng)的碳排放水平,βq,0和βq,1表示q分位點(diǎn)上的回歸系數(shù),其余變量同式(1)至式(4)。
3. 數(shù)據(jù)來源
碳排放數(shù)據(jù)來源于中國(guó)碳核算數(shù)據(jù)庫(kù)(CEADs);數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相關(guān)數(shù)據(jù)中,數(shù)字普惠金融指標(biāo)來自北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)[30],其余指標(biāo)來自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》;制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)來自《中國(guó)人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》;控制變量中,除市場(chǎng)化指數(shù)來自王小魯?shù)萚31]測(cè)算的《中國(guó)分省份市場(chǎng)化指數(shù)報(bào)告(2018)》,其余指標(biāo)來自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。
四、 實(shí)證分析
1. 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)
變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表3所示。
表3 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果
[變量類型 變量名 觀測(cè)量 平均值 標(biāo)準(zhǔn)差 最小值 最大值 被解釋變量 碳排放 270 5.647 0.774 3.785 7.438 試驗(yàn)變量 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平 270 0.592 0.060 0.492 0.859 機(jī)制變量 制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu) 270 0.491 0.478 0.042 2.724 控制變量 人口規(guī)模 270 8.204 0.741 6.342 9.433 外商直接投資 270 0.021 0.019 0.001 0.121 市場(chǎng)化指數(shù) 270 2.029 0.265 1.212 2.441 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu) 270 1.292 0.712 0.527 5.234 環(huán)境規(guī)制 270 0.008 0.006 0.002 0.043 人均GDP 270 1.544 0.432 0.464 2.784 貿(mào)易開放度 270 0.279 0.279 0.130 1.464 ]
2. 相關(guān)性分析
在進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)之前,本文首先對(duì)主要變量進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn),數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平變量與碳排放變量之間的相關(guān)系數(shù)為-0.1204,且在5%水平上顯著,與本文假設(shè)相符;制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、碳排放之間的相關(guān)性均不顯著,說明不存在線性關(guān)系,與本文假設(shè)相符。VIF(Variance Inflation Factor)檢驗(yàn)結(jié)果顯示全部變量VIF值均小于10,不存在多重共線性。
3. 基準(zhǔn)回歸
為獲得最佳的模型擬合效果,依照豪斯曼檢驗(yàn)對(duì)固定效應(yīng)模型(Fixed Effects Model,F(xiàn)E)和隨機(jī)效應(yīng)模型(Random Effects Model,RE)的擬合效果進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果顯示FE與本研究更為契合。為了降低面板數(shù)據(jù)在時(shí)間和個(gè)體上的非穩(wěn)定性,本文采用雙向固定效應(yīng)的面板回歸模型進(jìn)行基準(zhǔn)回歸。結(jié)果如表4所示,模型(1)報(bào)告了不添加控制變量的情況下數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)碳排放的影響,模型(2)添加了控制變量。
從表4的回歸結(jié)果可以看出,不論是否添加控制變量,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平均對(duì)碳排放有抑制效應(yīng),且都通過5%置信水平下的顯著性檢驗(yàn)。添加控制變量后,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)碳排放的回歸系數(shù)絕對(duì)值減小,說明未添加控制變量時(shí),回歸模型夸大了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)碳減排的影響效應(yīng),控制變量選擇合理。結(jié)果表明,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)區(qū)域碳排放具有顯著的抑制效應(yīng),假設(shè)1成立。根據(jù)模型(2)的結(jié)果可以看出,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平每提升1個(gè)單位,會(huì)降低2.858個(gè)單位的碳排放。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展可以促進(jìn)資源的快速流動(dòng)、融合與利用,改善資源配置,減少不必要的能源消耗,提升社會(huì)生產(chǎn)效率,從而降低碳排放??刂谱兞恐?,人口規(guī)模對(duì)碳排放的促進(jìn)效應(yīng)通過了1%置信水平的顯著性檢驗(yàn),貿(mào)易開放度對(duì)碳排放的促進(jìn)效應(yīng)通過5%置信水平的顯著性檢驗(yàn)。人口的不斷增長(zhǎng)會(huì)提升對(duì)食物、住房、交通等的需求,而滿足這些需求需要工業(yè)、能源的支撐,從而產(chǎn)生更多的碳排放。貿(mào)易開放為發(fā)達(dá)國(guó)家將高耗能、高排放的低端產(chǎn)業(yè)向我國(guó)轉(zhuǎn)移提供了條件,為發(fā)達(dá)國(guó)家生產(chǎn)了大量高碳產(chǎn)品,造成我國(guó)碳排放量的增長(zhǎng),即“污染避難所”效應(yīng)。
4. 穩(wěn)健性檢驗(yàn)
替換試驗(yàn)變量。本文采用熵值法替換主成分分析法構(gòu)建新的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,運(yùn)用同樣的方法進(jìn)行雙向固定效應(yīng)面板回歸,以檢驗(yàn)替換試驗(yàn)變量數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平后結(jié)論是否具有穩(wěn)健性。結(jié)果如表5列(1)所示,替換試驗(yàn)變量后數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的系數(shù)仍顯著為負(fù),證明數(shù)字經(jīng)濟(jì)顯著抑制碳排放的結(jié)論穩(wěn)健。
替換被解釋變量??紤]到各地區(qū)人口規(guī)模存在較大差異,本文將前文的碳排放數(shù)據(jù)與人口規(guī)模的比值作為人均碳排放,以檢驗(yàn)替換被解釋變量區(qū)域碳排放后結(jié)論是否具有穩(wěn)健性。結(jié)果如表5列(2)所示,替換被解釋變量后數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的系數(shù)仍顯著為負(fù),證明數(shù)字經(jīng)濟(jì)顯著抑制碳排放的結(jié)論穩(wěn)健。
替換回歸模型。前文基準(zhǔn)回歸采用的是靜態(tài)面板模型,考慮到碳排放存在一定的時(shí)序性特征,本文利用動(dòng)態(tài)面板回歸模型驗(yàn)證結(jié)論是否具有穩(wěn)健性??紤]到系統(tǒng)GMM模型相較于差分GMM模型引進(jìn)了水平方程,減少了估計(jì)誤差,因此采用系統(tǒng)GMM模型。在式(1)的基礎(chǔ)上納入滯后一期的碳排放變量后,利用兩步系統(tǒng)GMM模型進(jìn)行估計(jì),結(jié)果如表5列(3)所示。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的系數(shù)仍顯著為負(fù),且AR(1)顯著而AR(2)不顯著,擾動(dòng)項(xiàng)無自相關(guān),再次證明數(shù)字經(jīng)濟(jì)顯著抑制碳排放的結(jié)論是穩(wěn)健的。
5. 異質(zhì)性分析
雖然總體來看數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)碳排放有抑制效應(yīng),但我國(guó)國(guó)土面積大,各區(qū)域之間發(fā)展水平差距大,這種抑制效應(yīng)可能存在區(qū)域異質(zhì)性。本文將30個(gè)省區(qū)市按東、中、西部分類后,分區(qū)域進(jìn)行回歸,結(jié)果如表6所示。結(jié)果表明,3個(gè)區(qū)域的數(shù)字經(jīng)濟(jì)回歸系數(shù)為-3.614,-2.909,-2.369,僅有東部地區(qū)通過了1%置信水平下的顯著性檢驗(yàn)。說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)碳排放的抑制效應(yīng)僅在東部地區(qū)生效,而中部、西部地區(qū)并無明顯效應(yīng)。東部地區(qū)較中部、西部地區(qū)有先天的地理優(yōu)勢(shì),基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)完善,貿(mào)易開放度高,人才、資本積累充分。在這樣的優(yōu)勢(shì)下,東部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化升級(jí),高新技術(shù)不斷迭代,為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提供了有利條件,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的碳減排效應(yīng)也更加明顯。中西部地區(qū)交通便利程度低,基礎(chǔ)設(shè)施差,人才、資本積累貧乏,導(dǎo)致數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展受到限制,阻礙了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)碳排放的抑制作用。
分位數(shù)回歸相較于其他回歸模型受極值的影響更小,并且可以清晰地刻畫條件分布情況[32]。本文選取25%、50%、75%這3個(gè)代表性分位點(diǎn),考察區(qū)域碳排放量異質(zhì)性。結(jié)果如表7所示,不論是哪個(gè)分位點(diǎn),數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平均有顯著抑制碳排放的影響效應(yīng)。隨著分位點(diǎn)的不斷提高,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)區(qū)域碳排放的回歸系數(shù)絕對(duì)值呈現(xiàn)先升后降的態(tài)勢(shì),即隨著碳排放量的增加,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)于碳減排的貢獻(xiàn)是先增后減??赡艿脑蛟谟?,現(xiàn)階段碳排放量低的地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平較為滯后,經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展基礎(chǔ)薄弱,數(shù)字化程度不高。此時(shí),數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展降低區(qū)域碳排放量的效果更為明顯。隨著地區(qū)不斷發(fā)展,數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施日益完善,數(shù)字經(jīng)濟(jì)降低區(qū)域碳排放量的效果會(huì)得到進(jìn)一步提升。碳排放量較高的地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平和經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)較好,已經(jīng)形成初具規(guī)模的數(shù)字經(jīng)濟(jì)。此時(shí),由于邊際效應(yīng)的存在,數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模的持續(xù)擴(kuò)大帶來的碳減排效應(yīng)勢(shì)必會(huì)有所減弱。假設(shè)2成立。
6. 機(jī)制分析
為了探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的非線性關(guān)系,本文將數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的二次項(xiàng)納入模型對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)進(jìn)行回歸,結(jié)果如表8所示。
表8報(bào)告了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的非線性關(guān)系及“U”形關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果。模型(1)在未納入控制變量、不考慮固定效應(yīng)時(shí),系數(shù)中一次項(xiàng)顯著為負(fù),平方項(xiàng)顯著為正,根據(jù)Hanns等[33]對(duì)“U”形關(guān)系的判斷方法,該模型通過“U”形關(guān)系檢驗(yàn),即數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間呈現(xiàn)“U”形曲線關(guān)系。模型(2)在模型(1)的基礎(chǔ)上進(jìn)行了時(shí)間固定和個(gè)體固定,通過“U”形關(guān)系檢驗(yàn)。模型(3)進(jìn)一步引入控制變量,結(jié)果依然顯著,且“U”形關(guān)系依然成立,拐點(diǎn)為0.76,即當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平低于0.76時(shí),數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展會(huì)劣化制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),而當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)高于0.76時(shí),繼續(xù)發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)會(huì)優(yōu)化制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),假設(shè)3成立。樣本期內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟(jì)均值為0.59,大部分省區(qū)市位于拐點(diǎn)左側(cè),仍處于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展劣化制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的階段。2019年,30個(gè)省區(qū)市中僅有北京市和上海市在拐點(diǎn)右側(cè),到達(dá)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展優(yōu)化制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的階段。
制造業(yè)細(xì)分行業(yè)中,能源需求和能耗結(jié)構(gòu)各不相同,所產(chǎn)生的碳排放量也不同。因此,制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化會(huì)影響碳排放。當(dāng)高碳排放的產(chǎn)業(yè)比重下降,低碳排放的產(chǎn)業(yè)比重上升時(shí),總體碳排放水平下降。制造業(yè)中,高碳產(chǎn)業(yè)主要為金屬冶煉加工、石油化工類產(chǎn)業(yè),集中于勞動(dòng)密集型和資本密集型產(chǎn)業(yè)。技術(shù)密集型制造業(yè)依賴于大量的新興技術(shù),這些新興技術(shù)往往具有綠色、環(huán)保、低碳的特征,碳排放較低。在制造業(yè)細(xì)分行業(yè)從勞動(dòng)密集型和資本密集型轉(zhuǎn)向技術(shù)密集型的過程中,碳排放逐漸降低,即制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化將會(huì)降低碳排放。
表9報(bào)告了制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與碳排放的非線性關(guān)系及“U”形檢驗(yàn)結(jié)果。模型(1)在未納入控制變量、不考慮固定效應(yīng)時(shí),平方項(xiàng)系數(shù)顯著為負(fù),且通過“U”形關(guān)系檢驗(yàn),即制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與碳排放之間呈現(xiàn)倒“U”形曲線關(guān)系。模型(2)在模型(1)的基礎(chǔ)上進(jìn)行了時(shí)間固定和個(gè)體固定,通過“U”形關(guān)系檢驗(yàn)。模型(3)進(jìn)一步引入控制變量,結(jié)果依然顯著,且“U”形關(guān)系依然成立,拐點(diǎn)為0.92,即當(dāng)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)低于0.92時(shí),制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化會(huì)提升碳排放,而當(dāng)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高于0.92時(shí),繼續(xù)優(yōu)化制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)會(huì)降低碳排放,假設(shè)4成立。可能的原因有以下3個(gè)方面:一是制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)改善初期時(shí)常有地方政府過度干預(yù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的現(xiàn)象,造成重復(fù)建設(shè)等問題;二是碳減排往往有一定滯后性;三是為了經(jīng)濟(jì)發(fā)展往往會(huì)投入更多的能源以促進(jìn)新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展,造成能源回彈。但長(zhǎng)期來看,勞動(dòng)密集型、資本密集型制造業(yè)向技術(shù)密集型制造業(yè)轉(zhuǎn)移有利于降低碳排放,因?yàn)榧夹g(shù)密集型制造業(yè)本身不屬于高碳產(chǎn)業(yè),并且依賴于大量新興技術(shù),技術(shù)密集型制造業(yè)有更高效的生產(chǎn)和管理模式,碳生產(chǎn)率往往更高。
綜上所述,制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化要有先“騰籠”后“換鳥”的時(shí)間周期。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展初期,制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中的存量產(chǎn)業(yè),其中絕大多數(shù)為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)和高碳產(chǎn)業(yè),其率先嘗試產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,一部分轉(zhuǎn)型成功的企業(yè)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)值提升和碳減排;發(fā)展后期,數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中的增量產(chǎn)業(yè),絕大多數(shù)為新招引落地的技術(shù)密集型制造業(yè)快速發(fā)展,同時(shí)逐步淘汰和騰退那些仍然無法實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)和高碳產(chǎn)業(yè),促進(jìn)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化,從而降低碳排放。因此,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不同階段,數(shù)字化轉(zhuǎn)型都會(huì)通過影響制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)降低碳排放,即假設(shè)5成立。
五、 結(jié)論與政策建議
本文通過雙向固定面板回歸模型對(duì)2011—2019我國(guó)省級(jí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和區(qū)域碳排放數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析,并引入制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化作為機(jī)制變量,探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)與制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的關(guān)系以及數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響區(qū)域碳排放的機(jī)制,主要得到以下結(jié)論:
第一,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平顯著降低區(qū)域碳排放,替換被解釋變量、替換試驗(yàn)變量、更換回歸模型均不改變結(jié)論的穩(wěn)健性。存在區(qū)域異質(zhì)性,僅東部地區(qū)通過顯著性檢驗(yàn);同時(shí)存在區(qū)域碳排放量異質(zhì)性,隨著碳排放量增加,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)于碳減排的貢獻(xiàn)先增后減。
第二,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)存在顯著的先劣化后優(yōu)化的影響,即正“U”形關(guān)系;制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對(duì)碳排放存在顯著的先促進(jìn)后抑制影響,即倒“U”形關(guān)系。
第三,數(shù)字經(jīng)濟(jì)以制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化為路徑降低區(qū)域碳排放。初期,隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平的提高,勞動(dòng)密集型、資本密集型制造業(yè)率先實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,碳排放相應(yīng)降低;后期,數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平越高,技術(shù)密集型制造業(yè)占比越高,碳排放越低。
基于以上研究結(jié)論,本文提出以下關(guān)于制造業(yè)領(lǐng)域推動(dòng)數(shù)字化綠色化協(xié)同發(fā)展的政策建議:
第一,創(chuàng)新綠色智造公共服務(wù)體系。探索搭建“數(shù)字化·綠色化”技術(shù)改造公共服務(wù)平臺(tái),匯集重點(diǎn)行業(yè)、企業(yè)技術(shù)改造需求,促進(jìn)供需雙方需求對(duì)接。加快培育節(jié)能降碳技術(shù)改造工程服務(wù)商,面向重點(diǎn)行業(yè)、企業(yè)提供智能制造、節(jié)能診斷、集成應(yīng)用、合同能源管理等改造服務(wù)。結(jié)合智能化、數(shù)字化技改需求,定期迭代更新工程解決方案服務(wù)商信息,擇優(yōu)進(jìn)行宣傳推廣。
第二,建設(shè)低碳技術(shù)創(chuàng)新平臺(tái)。加快綠色低碳、智能制造等領(lǐng)域制造業(yè)(技術(shù)、產(chǎn)業(yè))創(chuàng)新中心建設(shè),提升數(shù)字技術(shù)、低碳技術(shù)攻關(guān)和產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用,提高清潔能源領(lǐng)域現(xiàn)有創(chuàng)新載體能力和水平。支持行業(yè)龍頭企業(yè)聯(lián)合高校、科研院所和行業(yè)上下游企業(yè)組建技術(shù)創(chuàng)新聯(lián)合體,加大關(guān)鍵核心低碳技術(shù)攻關(guān)力度,加快工程化產(chǎn)業(yè)化突破,積極打造數(shù)字化綠色化技術(shù)創(chuàng)新集聚區(qū)。
第三,推動(dòng)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化。嚴(yán)格按照能源、土地、環(huán)保、安全、質(zhì)量等領(lǐng)域法律法規(guī)、強(qiáng)制性標(biāo)準(zhǔn)和政策要求,倒逼高耗企業(yè)加快整治,為優(yōu)質(zhì)企業(yè)騰出用能、用地空間。瞄準(zhǔn)數(shù)字技術(shù)賦能的綠色低碳產(chǎn)業(yè),靈活運(yùn)用產(chǎn)業(yè)鏈招商、基金招商、平臺(tái)招商、總部招商等多種方式,編制重點(diǎn)目標(biāo)企業(yè)名單,主動(dòng)謀劃引進(jìn)創(chuàng)新能力強(qiáng)、具備核心競(jìng)爭(zhēng)力的重大項(xiàng)目。
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基金項(xiàng)目:浙江省社會(huì)科學(xué)界聯(lián)合會(huì)研究課題成果“浙江省制造業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)對(duì)碳達(dá)峰趨勢(shì)的影響研究”(項(xiàng)目編號(hào):2022N139)。
作者簡(jiǎn)介:梁靚,男,博士,浙江省工業(yè)和信息化研究院副院長(zhǎng),高級(jí)經(jīng)濟(jì)師,研究方向?yàn)橄冗M(jìn)制造業(yè)集群;卞夢(mèng)穎,女,通訊作者,浙江工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院博士研究生,研究方向?yàn)橄冗M(jìn)制造業(yè)集群。
(收稿日期:2024-01-28? 責(zé)任編輯:殷 ?。?/p>