數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與我國(guó)城市能源效率的提升

李磊 蔣沁怡

作者簡(jiǎn)介：李磊，男，安徽宿州人，博士，南開(kāi)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師。

蔣沁怡，女，江蘇蘇州人，南開(kāi)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院碩士研究生。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與我國(guó)城市能源效率的提升

摘要：當(dāng)下我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展如火如荼，“十四五”規(guī)劃也提出“要打造數(shù)字經(jīng)濟(jì)新優(yōu)勢(shì)”。與此同時(shí)，“碳達(dá)峰”和“碳中和”是我國(guó)當(dāng)下的重要發(fā)展任務(wù)，也是經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)階段的重大挑戰(zhàn)。能源使用效率作為其中的一個(gè)關(guān)鍵衡量指標(biāo)，研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)是否對(duì)其具有提升作用亟待探討。本文采用非期望產(chǎn)出DEA-SBM方法測(cè)算了能源效率，基于中國(guó)280個(gè)城市2011—2019年的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究。結(jié)果表明：數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展顯著提升了城市能源效率，并且該結(jié)論在進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)后依然成立。另外，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)城市能源效率的影響存在地區(qū)、時(shí)間段和城市規(guī)模異質(zhì)性，具體表現(xiàn)為：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)能源效率的提升在東部地區(qū)的表現(xiàn)強(qiáng)于中西部地區(qū)，從2011—2014年的不顯著負(fù)向影響到2015—2019年的正向提升，對(duì)大中小城市的正向影響強(qiáng)于特大城市。最后，機(jī)制分析表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)能源效率的提升更多的是通過(guò)增加總產(chǎn)出而非減少非期望污染物排放。

關(guān)鍵詞：數(shù)字經(jīng)濟(jì)；能源效率；DEA-SBM

中圖分類號(hào)：F251.1文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1000-5099（2023）03-0072-12

眼下數(shù)字經(jīng)濟(jì)在我國(guó)迅猛發(fā)展，根據(jù)中國(guó)信息通信研究院發(fā)布的2021年《中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展白皮書(shū)》數(shù)據(jù)顯示，2020年我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模已經(jīng)達(dá)到392萬(wàn)億元，占GDP比重的386%，達(dá)97%的高位增長(zhǎng)，顯示出數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)的強(qiáng)大推動(dòng)力，數(shù)字經(jīng)濟(jì)已經(jīng)成為疫情期間經(jīng)濟(jì)穩(wěn)固和復(fù)蘇的重要支撐。數(shù)字經(jīng)濟(jì)正在極大程度上改變著我國(guó)的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)布局，我國(guó)也致力于走在世界數(shù)字化發(fā)展前列，建設(shè)數(shù)字化強(qiáng)國(guó)。

過(guò)去四十年，我國(guó)處于經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展時(shí)期，經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式較少關(guān)注資源集約和能源污染排放問(wèn)題。數(shù)字經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展和布局進(jìn)程中，我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展已經(jīng)由高速發(fā)展逐步向穩(wěn)步增長(zhǎng)轉(zhuǎn)變，但高投入、高污染的粗放式發(fā)展問(wèn)題仍然存在。隨著我國(guó)工業(yè)化、城鎮(zhèn)化水平不斷提高，對(duì)于能源的需求依舊是有增不減，能源結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型長(zhǎng)期具有挑戰(zhàn)性[1]，這也要求我們?cè)诮?jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)更加關(guān)注效率的提升。如何在增加有效產(chǎn)出的同時(shí)，減少能耗和污染，這就引發(fā)了新時(shí)代經(jīng)濟(jì)發(fā)展、能源轉(zhuǎn)型和環(huán)境友好之間的平衡問(wèn)題。在經(jīng)濟(jì)、能源與環(huán)境三者平衡之中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為一種新經(jīng)濟(jì)形態(tài)，能源效率作為衡量要素投入和能源消耗的重要指標(biāo)，成為本文研究的關(guān)注點(diǎn)。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)這一新要素的加入，研究其是否有助于提升我國(guó)的能源效率，對(duì)我國(guó)轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式平衡經(jīng)濟(jì)、能源與環(huán)境發(fā)展具有指導(dǎo)意義。

一、文獻(xiàn)回顧

關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的衡量，目前還沒(méi)有統(tǒng)一的計(jì)算方式，大部分學(xué)者采用的是數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合指標(biāo)的構(gòu)建，考慮互聯(lián)網(wǎng)普及率、互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)從業(yè)人員數(shù)等指標(biāo)。例如：王娟娟和佘干軍[2]構(gòu)建由數(shù)字基礎(chǔ)、數(shù)字產(chǎn)業(yè)和數(shù)字環(huán)境構(gòu)成的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系來(lái)測(cè)度我國(guó)省級(jí)層面的區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；武可棟等[3]將數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)分為數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)建設(shè)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模和數(shù)字技術(shù)移動(dòng)應(yīng)用三大方面，通過(guò)熵權(quán)法進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理得到數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平的總指標(biāo)。也有學(xué)者采用其他一些機(jī)構(gòu)和研究院編制的數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)進(jìn)行研究。例如：財(cái)新智庫(kù)聯(lián)合數(shù)聯(lián)銘品每個(gè)月進(jìn)行的數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)的測(cè)度和發(fā)布以及騰訊研究院發(fā)布的中國(guó)“互聯(lián)網(wǎng)+”指數(shù)等[4-7]。

在早期的能源效率測(cè)算方法中，學(xué)者們主要采用單一要素投入的方式，僅將能源視為唯一的投入要素以測(cè)算能源的利用效率。這類方法只考慮了能源對(duì)于產(chǎn)出的影響，而忽視了其他要素的影響，計(jì)算相對(duì)簡(jiǎn)單，例如：能源強(qiáng)度、單位GDP能耗的倒數(shù)等測(cè)算方式。現(xiàn)有對(duì)能源效率測(cè)算的研究主要采用隨機(jī)前沿法和數(shù)據(jù)包絡(luò)法，這種方法將產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、資本投入等要素對(duì)能源效率的影響考慮在內(nèi)，例如：李蘭冰[8]、周夢(mèng)玲等[9]。李敏和龍開(kāi)勝[10]測(cè)算的全要素能源效率，從而彌補(bǔ)原來(lái)共同邊界法的不足。李佳馨等[11]運(yùn)用兩種數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型對(duì)各行業(yè)的能源利用效率進(jìn)行考察并分析各行業(yè)的能效差異。程中華（Chen Zhonghua）等[12]運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型的非徑向方向距離函數(shù)等方法測(cè)算能源效率，研究區(qū)域差異。岳立和苗菊英[13]基于非徑向方向距離函數(shù)構(gòu)建DEA模型，對(duì)黃河流域的城市層面進(jìn)行了能源利用效率的測(cè)算。他們將能源利用效率進(jìn)一步分成能源經(jīng)濟(jì)效率和碳排放效率，以便探究能源利用效率的內(nèi)部構(gòu)成因素及其時(shí)空變化特征。研究結(jié)果顯示，黃河流域的城市能源利用效率存在時(shí)空差異，并且能源經(jīng)濟(jì)效率和碳排放效率對(duì)其影響有所不同。 后來(lái)有學(xué)者也將非期望產(chǎn)出考慮在研究?jī)?nèi)[14-15]，其主要原因在于能源要素投入除了對(duì)產(chǎn)出有積極影響以外，還需將產(chǎn)生的負(fù)面環(huán)境效益考慮在內(nèi)，例如：工業(yè)“三廢”等污染物質(zhì)的排放，這些都在一定程度上抵消了產(chǎn)出所帶的正面效應(yīng)，從而對(duì)能源效率的估算產(chǎn)生偏誤。楊越等[16]在研究區(qū)域金融的發(fā)展對(duì)能源效率的影響時(shí)，就采用非期望產(chǎn)出的SBM模型測(cè)算我國(guó)省際能源效率。佟家棟和陳霄[17]在研究出口對(duì)我國(guó)城市能源效率的影響時(shí)采用了包含非期望產(chǎn)出的DEA-SBM方法。考慮非期望產(chǎn)出在一定程度上提高了能源估算的準(zhǔn)確性，因此，本文在研究時(shí)也沿用了此計(jì)算方法，進(jìn)而可以對(duì)能源效率進(jìn)行更有效的估計(jì)。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為一種新的生產(chǎn)要素，具有極強(qiáng)的滲透性和包容性，對(duì)于社會(huì)其他經(jīng)濟(jì)形式具有較強(qiáng)的影響力和拉動(dòng)作用，梳理以往研究可以發(fā)現(xiàn)數(shù)字化與能源領(lǐng)域的關(guān)聯(lián)研究大多集中于：第一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)能源發(fā)展其他表現(xiàn)形式的研究，例如：能源消費(fèi)[18-20]、能源強(qiáng)度[5]、區(qū)域碳排放[21-25]；第二，數(shù)字經(jīng)濟(jì)部分衡量指標(biāo)對(duì)于能源效率的影響[26-28]，其中，張?jiān)戚x和李少芳[6]選取北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心的數(shù)字普惠金融指數(shù)來(lái)衡量地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展水平，從而研究數(shù)字金融對(duì)能源效率的影響；第三，少數(shù)學(xué)者研究了數(shù)字經(jīng)濟(jì)與能源效率之間的關(guān)系，大多集中在省級(jí)層面[14，29]，但由于各地方數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃和政策不一，城市間數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平也呈現(xiàn)出較大的差異化；第四，城市層面數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與能源領(lǐng)域的研究大多將關(guān)注放在碳排放和能耗污染指標(biāo)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系，如張偉（Zhang Wei）等[21]采用全球超效率環(huán)境測(cè)量及垂直和水平散射度法對(duì)中國(guó)城市層面的碳排放性能和數(shù)字經(jīng)濟(jì)進(jìn)行評(píng)價(jià)。從現(xiàn)有研究來(lái)看，較少有學(xué)者從城市層面出發(fā)，研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平對(duì)城市能源效率的影響。

因此，本文可能的邊際貢獻(xiàn)在于：第一，拓展了地級(jí)市層面數(shù)字經(jīng)濟(jì)與能源領(lǐng)域的研究，現(xiàn)有的文獻(xiàn)主要集中于從省級(jí)層面討論數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)于能源效率的影響，聚焦于地級(jí)市層面的研究則多以碳排放量為測(cè)度標(biāo)準(zhǔn)，較少有研究關(guān)注地級(jí)市層面數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)能源效率的影響。第二，本文考慮到地域差異、數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)間段發(fā)展差異通過(guò)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城市能源效率產(chǎn)生的影響，因此在考察其異質(zhì)性影響時(shí)，主要從區(qū)域異質(zhì)性、時(shí)間段異質(zhì)性以及城市規(guī)模異質(zhì)性這三個(gè)角度進(jìn)行。在研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響能源效率的作用機(jī)制時(shí)，本文主要從產(chǎn)出量和非期望產(chǎn)出量?jī)蓚€(gè)角度進(jìn)行探討。第三，本文的研究與當(dāng)下國(guó)家重大發(fā)展戰(zhàn)略“建設(shè)數(shù)字中國(guó)”以及實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)相一致。研究結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以顯著提升地區(qū)能源效率，這一定程度上為“雙碳”目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)增添數(shù)字化發(fā)展的可行性，通過(guò)數(shù)字化能源變革助推“雙碳”目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)以及我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和環(huán)境效益的可持續(xù)發(fā)展。

二、指標(biāo)測(cè)算

（一）城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展指標(biāo)

本文的核心解釋變量——數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)主要采用趙濤等[30]的測(cè)算方法，即從城市層面構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)。測(cè)算方法如下：指標(biāo)的構(gòu)建分為從互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平和數(shù)字普惠金融兩方面測(cè)度，采用的是黃群慧等[31]的方法，即互聯(lián)網(wǎng)普及率（百人中互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)）、數(shù)字經(jīng)濟(jì)從業(yè)人員情況（計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)從業(yè)人員占城鎮(zhèn)單位從業(yè)人員比重）、數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出情況（電信業(yè)務(wù)收入）和移動(dòng)電話普及率（百人中移動(dòng)電話用戶數(shù)）四個(gè)方面的指標(biāo)。在數(shù)字金融方面，采用的是北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心和螞蟻金服集團(tuán)合作編制的中國(guó)數(shù)字普惠金融指數(shù)[32]。該指數(shù)包含5個(gè)指標(biāo)，通過(guò)主成分分析法將這些指標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和降維處理，得到了數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展指數(shù)。

（二）城市能源效率指標(biāo)測(cè)算

對(duì)于城市層面能源效率的測(cè)算，本文采用的測(cè)算方法為DEA-SBM模型，并且考慮了非期望產(chǎn)出。其中，城市的勞動(dòng)力、城市的資本存量以及城市的能源消耗量為投入變量，城市的生產(chǎn)總值為期望產(chǎn)出變量，城市的污染排放量為非期望產(chǎn)出變量。

投入指標(biāo)中，勞動(dòng)力衡量采用的是各城市年末單位全部從業(yè)人員數(shù)，城市的資本存量采用永續(xù)盤(pán)存法進(jìn)行估算。永續(xù)盤(pán)存法的測(cè)算基礎(chǔ)采用了單豪杰[33]所用的方法，計(jì)算公式如下：

當(dāng)期的固定資本存量用Ct表示，當(dāng)期的名義固定資本形成總額用Lt表示，固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)用Ft表示，折舊率為δt，取1096%，上一期的固定資本存量用Ct-1表示。

本文采用《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》公布的各省固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)對(duì)城市資本存量進(jìn)行測(cè)算，并根據(jù)各城市所在省的固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)（設(shè)定各城市與省份指數(shù)相同），計(jì)算出以基期的不變價(jià)格計(jì)算的新增城市固定資產(chǎn)投資額，以上計(jì)算的基期均為2011年。 表

城市能源消費(fèi)數(shù)據(jù)的估算參照佟家棟和陳霄[17]的做法，以彌補(bǔ)城市標(biāo)準(zhǔn)能耗量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的缺失，計(jì)算公式為：

E表示城市能源量，G表示城市總產(chǎn)出，E′表示城市能源強(qiáng)度。各省份的能源強(qiáng)度由省級(jí)層面的能源消費(fèi)數(shù)據(jù)計(jì)算得出，由于城市能源消費(fèi)數(shù)據(jù)的缺失，因此假定城市能源強(qiáng)度與所屬省份相同，從而得到各城市的能源消耗量。在測(cè)算能源效率時(shí)，城市的實(shí)際生產(chǎn)總值為期望產(chǎn)出，城市的污染排放量為非期望產(chǎn)出，包括以下3種污染排放量：工業(yè)廢水排放量、二氧化硫排放量、工業(yè)煙塵排放量。根據(jù)以上計(jì)算方式得出的投入量、期望產(chǎn)出量和非期望產(chǎn)出量，通過(guò)非期望產(chǎn)出DEA-SBM方法在規(guī)模報(bào)酬不變（CRS）條件下計(jì)算得到全國(guó)280個(gè)城市2011—2019年的能源效率。

三、實(shí)證模型與數(shù)據(jù)說(shuō)明

（一）實(shí)證模型

本文的研究基于構(gòu)建實(shí)證模型基礎(chǔ)上分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)能源效率的影響，被解釋變量為E″it，用來(lái)表示城市i在第t年的能源效率；Dit為核心解釋變量，用來(lái)表示城市i第t年的數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展指數(shù)，本文進(jìn)行研究時(shí)對(duì)其取對(duì)數(shù)，因此表示為lnDit；Xit表示其他控制變量；εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

另外，本文考慮了5個(gè)控制變量以更全面地反映城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展中數(shù)字經(jīng)濟(jì)的溢出效應(yīng)，具體如下：城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（lnG′），用人均GDP表示，并取對(duì)數(shù)表示；城市的人力資本水平（H），用各城市每萬(wàn)人口的普通高等學(xué)校在校學(xué)生數(shù)表示；城市的外商直接投資水平（F），采用各城市實(shí)際利用外資金額與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值作為表征。其中，按當(dāng)年人民幣兌換美元匯率對(duì)各地區(qū)實(shí)際利用外資額進(jìn)行轉(zhuǎn)化。城市基礎(chǔ)設(shè)施水平（I），用城市人均道路面積表示;城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（S），用城市的工業(yè)總產(chǎn)值占總產(chǎn)出的比值表示;而后加入控制變量（X）、時(shí)間固定效應(yīng)（η）和城市固定效應(yīng)（λ）后，本研究的基準(zhǔn)回歸模型表示為如下：

（二）數(shù)據(jù)說(shuō)明

城市層面的其他數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局和《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》，其他數(shù)據(jù)來(lái)源還包括《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》等，時(shí)間跨度為2011—2019年，樣本中剔除部分樣本數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重的城市。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）基準(zhǔn)回歸

由于本文選取城市層面的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，被解釋變量的取值較為受限，有較多缺失值，因此，在先采用雙固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸的基礎(chǔ)上，再采用Tobit回歸方法進(jìn)行對(duì)比分析。全樣本的回歸分析結(jié)果見(jiàn)表5：模型（1）和（2）均為雙固定效應(yīng)模型的回歸結(jié)果，其中，模型（1）未加入控制變量，模型（2）加入了控制變量；模型（3）和（4）為加入控制變量的Tobit回歸結(jié)果，其中，模型（3）未加入控制變量，模型（4）加入了控制變量。

表5的模型（1）—（4）的結(jié)果可以看出，無(wú)論是對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)進(jìn)行單獨(dú)回歸，還是加入控制變量，得到的回歸系數(shù)均在1%水平下顯著為負(fù)，表明了城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展可以有效改進(jìn)能源效率。

從控制變量上來(lái)看：城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、城市基礎(chǔ)設(shè)施水平和城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的系數(shù)均在統(tǒng)計(jì)意義上顯著。其中，城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和城市基礎(chǔ)設(shè)施水平的系數(shù)均為正，城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在1%水平下顯著，城市基礎(chǔ)設(shè)施水平在5%水平下顯著。這表明城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r以及基礎(chǔ)設(shè)施的水平均在一定程度上促進(jìn)城市能源效率的提升。城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的系數(shù)在1%水平下顯著為負(fù)，這表明城市的工業(yè)總產(chǎn)值占總產(chǎn)值比重越高則越不利于能源使用效率的提升。城市人力資本水平和城市外商直接投資雖不顯著，但都對(duì)能源效率產(chǎn)生了正向的影響。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.替換核心解釋變量

本文選取了騰訊研究院每年發(fā)布的《數(shù)字中國(guó)指數(shù)報(bào)告》中的相關(guān)指數(shù)作為替換核心解釋變量的指數(shù)，該指數(shù)由數(shù)字產(chǎn)業(yè)、數(shù)字政務(wù)、數(shù)字生活和數(shù)字文化4個(gè)分指數(shù)加權(quán)平均而得，目前也已有不少學(xué)者采用該數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)字經(jīng)濟(jì)方面的研究[7]，具有一定的客觀性和可參考性。《數(shù)字中國(guó)指數(shù)報(bào)告》可獲得的年份是2015—2018年，因此，本文檢驗(yàn)選取的樣本區(qū)間是2015—2018。表6中的模型（1）、（2）即為以騰訊研究院的《數(shù)字中國(guó)指數(shù)報(bào)告》中指數(shù)為核心解釋變量的回歸結(jié)果，可以看到，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的系數(shù)顯著為正，證實(shí)了基準(zhǔn)回歸結(jié)論具有穩(wěn)健性。

2.剔除特殊樣本

由于直轄市，如北京、天津、上海和重慶等城市可能受到特殊經(jīng)濟(jì)發(fā)展政策的影響，與其他城市存在較大差異，可能對(duì)樣本數(shù)據(jù)產(chǎn)生影響。因此，為了保證研究的穩(wěn)健性，本研究在對(duì)基準(zhǔn)模型進(jìn)行重新估計(jì)前，先剔除了直轄市的樣本。檢驗(yàn)結(jié)果如表6中的模型（3）、 （4）所示，與基準(zhǔn)結(jié)果具有高度一致性，核心解釋變量的系數(shù)大小與顯著性均未發(fā)生明顯改變，基準(zhǔn)結(jié)論依舊具有穩(wěn)健性。

3.內(nèi)生性問(wèn)題處理

考慮到模型可能存在內(nèi)生性問(wèn)題，本文將采用工具變量法做內(nèi)生性檢驗(yàn)，以此來(lái)規(guī)避雙向因果和一些不可觀測(cè)因素引致的問(wèn)題。本文選取的工具變量參考的是吉赟和楊青[34]的做法，即采用各城市的地形起伏度與年份虛擬變量的乘積作為工具變量進(jìn)行2SLS回歸。一方面，地形起伏度對(duì)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)設(shè)施的安裝和調(diào)配具有一定影響，地形起伏度高的地區(qū)會(huì)增加數(shù)字經(jīng)濟(jì)設(shè)施安裝的難度和成本，比如，數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)平臺(tái)的建設(shè)，這在一定程度上會(huì)直接影響城市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。但另一方面，地形起伏度作為城市的一種地理自然條件是外生的，滿足作為本研究中識(shí)別城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與能源效率的因果關(guān)聯(lián)的工具變量。從模型（1）中可以看出，在加入工具變量后的回歸結(jié)果中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)能源效率的影響仍顯著為正，Hausman檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為2801，表明在考慮內(nèi)生性問(wèn)題后依舊穩(wěn)健，且與基本回歸結(jié)果基本一致。

4.動(dòng)態(tài)面板

前文的基準(zhǔn)回歸中，采用的是靜態(tài)面板數(shù)據(jù)研究地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)能源效率的影響，因此，在本部分采用了動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型檢驗(yàn)基準(zhǔn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性以確保研究結(jié)論的穩(wěn)健性，本文選取系統(tǒng)GMM方法進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果為模型（2），結(jié)果顯示：數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)能源效率的影響仍顯著為正，且Sargan檢驗(yàn)的P值大于01，說(shuō)明模型不能拒絕工具變量有效的原假設(shè)；AR（2）檢驗(yàn)的P值大于01，說(shuō)明回歸方程不存在二階自相關(guān)。因此，SYS-GMM的回歸結(jié)果再次驗(yàn)證了前文回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。

（三）異質(zhì)性分析

1.分地區(qū)的異質(zhì)性分析

本文將樣本城市分為東部地區(qū)組和中西部地區(qū)組進(jìn)行分組回歸研究，模型（1）和模型（2）為雙固定效應(yīng)回歸結(jié)果，模型（3）和模型（4）為T(mén)obit模型回歸結(jié)果。從結(jié)果中可以看出，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)東、中西部地區(qū)城市的能源效率均在1%水平下顯著為正，但是東部地區(qū)的回歸系數(shù)均高于西部地區(qū)。這一定程度上表明，東部地區(qū)相較于中西部地區(qū)對(duì)傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)的依賴度更低，受數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響效應(yīng)更大，從而能夠更好地提升地區(qū)能源效率水平。另外，控制變量中值得注意的是，城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)在東部地區(qū)仍顯著為正，且在1%水平下顯著為正，較全樣本結(jié)果有所提升，但是中西部地區(qū)的結(jié)果表現(xiàn)為不顯著的負(fù)向影響。可能的原因是中西部地區(qū)的城市基礎(chǔ)設(shè)施水平還未發(fā)展到一定程度，道路修建仍有待提升加強(qiáng)，因此，尚未能對(duì)能源效率產(chǎn)生正向影響。而城市的人力資本水平的回歸結(jié)果中，均顯示出不顯著影響，但東部地區(qū)系數(shù)較小。其可能的原因在于中西部地區(qū)仍大量缺乏受教育程度較高的人才，因此，人力資本水平對(duì)于能源效率的提升作用相比全樣本表現(xiàn)得更為明顯。

2.分時(shí)段的異質(zhì)性分析

本文借鑒白雪潔等[35]的方法，將時(shí)間段分為2011—2014年組和2015—2019年組進(jìn)行分組回歸研究，其主要原因在于2015—2019年我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)有了迅猛發(fā)展，占GDP的比重也得到了大幅提升，相較于前四年是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展加速的時(shí)期。根據(jù)中國(guó)信通院于2020年7月發(fā)布的《中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展白皮書(shū)（2020）》，2014—2019年期間，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率均在50%以上，其中2019年為677%，各城市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)也出現(xiàn)明顯的上升。模型（1）和模型（2）為雙固定效應(yīng)回歸結(jié)果，模型（3）和模型（4）為T(mén)obit模型回歸結(jié)果。

從回歸結(jié)果中可以看出，前四年數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)能源效率反應(yīng)為不顯著的負(fù)向影響，后五年則為顯著正向影響。其可能的原因在于剛開(kāi)始處于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的初步發(fā)展階段，需要進(jìn)行大量的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，因此，造成了一定程度的能源消耗，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的正向溢出效應(yīng)不明顯。同樣的對(duì)比也反映在其他幾個(gè)控制變量上，如城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、城市人力資本水平、城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

3.分城市規(guī)模的異質(zhì)性分析

本文進(jìn)一步研究不同城市規(guī)模下數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)能源效率帶來(lái)的影響，分類標(biāo)準(zhǔn)參考的是國(guó)務(wù)院于2014年發(fā)布的《國(guó)務(wù)院關(guān)于調(diào)整城市規(guī)模劃分標(biāo)準(zhǔn)的通知》。該通知根據(jù)城市常住人口規(guī)模，將城市劃分為五類七檔，本文在該分類標(biāo)準(zhǔn)基礎(chǔ)上結(jié)合樣本特點(diǎn)，將樣本城市分為兩組進(jìn)行對(duì)比研究：大中小城市（500萬(wàn)及以下）和特大城市（500萬(wàn)以上）。模型（1）和模型（2）為雙固定效應(yīng)回歸結(jié)果，模型（3）和模型（4）為T(mén)obit模型回歸結(jié)果。

從回歸結(jié)果中可以看出數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)能源效率的影響在城市規(guī)模上體現(xiàn)出的差異，對(duì)特大城市反應(yīng)為不顯著的正向影響，對(duì)大中小城市為顯著的正向影響。其可能的原因在于數(shù)字經(jīng)濟(jì)帶來(lái)的影響具有邊際報(bào)酬遞增的特點(diǎn)，特大城市作為中國(guó)發(fā)展速度較快，數(shù)字經(jīng)濟(jì)建設(shè)較為領(lǐng)先的城市，可能相比其他城市而言，數(shù)字經(jīng)濟(jì)帶來(lái)的紅利已經(jīng)充分顯現(xiàn)，而對(duì)于其他規(guī)模的城市的影響，因城市正在迅速發(fā)展時(shí)期，故表現(xiàn)出較大的差異性。同樣的對(duì)比也反映在其他幾個(gè)控制變量上，如城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等。

五、數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)能源效率的影響機(jī)制檢驗(yàn)

（一）數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)增加總產(chǎn)能的影響

從前文中可以得知，數(shù)字經(jīng)濟(jì)一定程度上有助于提高能源效率，而能源效率的計(jì)算方式中，總產(chǎn)出也是一個(gè)重要的衡量指標(biāo)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)一方面推動(dòng)產(chǎn)業(yè)信息化、智能化發(fā)展，提高了企業(yè)的生產(chǎn)水平和生產(chǎn)管理流程的智能化升級(jí)轉(zhuǎn)型，另一方面也解決了很多企業(yè)生產(chǎn)制造過(guò)程中的卡脖子問(wèn)題，這些都有助于增加企業(yè)的總產(chǎn)出。因此，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)總產(chǎn)能的影響也存在以下的可能：第一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)增加社會(huì)總產(chǎn)能從而提升能源效率；第二，數(shù)字經(jīng)濟(jì)有效提升了地方能源效率，但并未對(duì)社會(huì)總產(chǎn)能的增加造成影響。

為此，將總產(chǎn)出作為被解釋變量進(jìn)行回歸，結(jié)果可見(jiàn)表11中模型（1）和模型（2）。模型（1）為雙固定效應(yīng)回歸結(jié)果，模型（2）為T(mén)obit模型回歸結(jié)果。在考慮控制變量的情況下，發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)總產(chǎn)出的增加有顯著的提升作用，這也證明了第一種情況的成立，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)增加總產(chǎn)出從而提升能源效率。

（二）數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)減少污染物排放的影響

能源效率的計(jì)算過(guò)程中，非期望產(chǎn)出用城市的污染排放量表示，即前文中選擇的工業(yè)廢水排放量、工業(yè)二氧化硫排放量、工業(yè)氮氧化物排放量。數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為一種新經(jīng)濟(jì)形態(tài)，區(qū)別于其他的傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)形式，主要以大數(shù)據(jù)、信息技術(shù)為基礎(chǔ)，偏向環(huán)境友好和綠色經(jīng)濟(jì)特征，對(duì)環(huán)境產(chǎn)生較小的負(fù)面影響。多項(xiàng)研究也證實(shí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)有助于減少區(qū)域碳排放量和碳排放強(qiáng)度，增加各產(chǎn)業(yè)的附加值，減少能耗。基于以上分析，亦提出以下兩種可能：第一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)減少污染物排放量從而提升能源效率；第二，數(shù)字經(jīng)濟(jì)有效提升了地方能源效率，但并未對(duì)污染物排放的減少造成影響。

為此，分別將工業(yè)廢水排放量、工業(yè)二氧化硫排放量、工業(yè)氮氧化物排放量作為被解釋變量進(jìn)行回歸，結(jié)果可見(jiàn)表11中模型（3）—（8）。模型（3）、（5）、（7）為雙固定效應(yīng)回歸結(jié)果，模型（4）、（6）、（8）為T(mén)obit模型回歸的結(jié)果。在考慮控制變量的情況下，發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)除了對(duì)工業(yè)廢水排放量的減少有并不顯著的影響之外，對(duì)工業(yè)二氧化硫排放量和工業(yè)氮氧化物排放量的影響皆未印證第一種可能。因此，結(jié)果表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)有效提升了地方城市的能源效率，但并未對(duì)各項(xiàng)污染物排放量的減少造成影響。

六、結(jié)論與政策建議

我國(guó)目前正處于經(jīng)濟(jì)發(fā)展和能源轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時(shí)期，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和“雙碳”目標(biāo)均為我國(guó)“十四五”規(guī)劃階段的重要戰(zhàn)略內(nèi)容，有助于我國(guó)從經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、環(huán)境等多方面、多維度進(jìn)行全面提升。本文基于對(duì)2011—2019年我國(guó)280個(gè)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和能源效率等數(shù)據(jù)構(gòu)建的實(shí)證模型，得出了如下的主要結(jié)論：第一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)地區(qū)能源效率的提升有顯著的推動(dòng)作用；第二，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)地區(qū)能源效率的提升具有地區(qū)、時(shí)間段和城市規(guī)模異質(zhì)性；第三，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)地區(qū)能源效率的推動(dòng)作用更多體現(xiàn)在增加總產(chǎn)出上而非減少污染排放。

與發(fā)達(dá)國(guó)家相比，我國(guó)想要實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、碳中和的目標(biāo)，時(shí)間緊、困難多、任務(wù)艱巨，需要加快推進(jìn)系統(tǒng)性的低碳綠色變革。加速發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平，推動(dòng)能源效率提升，進(jìn)而加快我國(guó)能源的數(shù)字化變革，是實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)的有效舉措和重要保障。本文不僅為我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)地區(qū)能源效率的提升提供了有力的證據(jù)，而且具有一定政策啟示的意義。通過(guò)研究結(jié)論，本文提出以下政策建議：第一，進(jìn)一步加強(qiáng)我國(guó)數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提升信息化、數(shù)字化水平，加速其與各產(chǎn)業(yè)的融合，建設(shè)數(shù)字化強(qiáng)國(guó)。第二，在政策制定過(guò)程中，更加關(guān)注數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)能源效率提升的地區(qū)異質(zhì)性。研究時(shí)發(fā)現(xiàn)，中西部地區(qū)和規(guī)模較小的城市的數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施尚未完善，因而可以在當(dāng)下適當(dāng)?shù)丶哟髮?duì)中西部地區(qū)和規(guī)模較小城市的政策支持，釋放政策紅利，加速中西部地區(qū)和規(guī)模較小城市落后產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以減輕地區(qū)環(huán)境和能源壓力，同時(shí)進(jìn)一步縮小我國(guó)地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展差距。第三，本文研究結(jié)果顯示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)污染物排放的抑制作用尚不顯著，這就需要我國(guó)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中，更加注重提升綠色生產(chǎn)。在提升生產(chǎn)效率和增加產(chǎn)能的同時(shí)，也要更加致力于發(fā)掘數(shù)字化轉(zhuǎn)型給環(huán)境友好方面帶來(lái)的紅利。

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（責(zé)任編輯：楊洋）楊洋楊波，張婭，王勤美，蒲應(yīng)秋

Abstract：The development of Chinas digital economy is in full swing， and the 14th Five-Year Plan also proposes "to build a new advantage of digital economy". At the same time， "emission peak" and "carbon neutrality" are important development tasks in China now， and also a major challenge in the stage of economic transformation and upgrading. Energy efficiency is a key indicator， so it is important to explore whether the digital economy will enhance it. In this paper， we measure energy efficiency by using the undesirable output DEA-SBM method and conduct an empirical study based on panel data of 280 cities in China from 2011 to 2019. The results show that the development of the digital economy significantly improves urban energy efficiency， and the findings still hold after robustness test. In addition， there is regional， time period and city size heterogeneity in the impact of digital economy development on urban energy efficiency， as shown by the fact that the improvement of energy efficiency by digital economy development is stronger in the eastern region than in the central and western regions， from a non-significant negative effect in 2011-2014 to a positive effect in 2015-2019， and the positive effect on small， medium and large cities is stronger than that of megacities. Finally， the mechanism analysis shows that the digital economy enhances energy efficiency more by increasing total output rather than reducing undesirable pollutant emissions.

Key words：digital economy; energy efficiency; DEA-SBM