數字經濟碳減排效應分析

黎毅 蔣青松

［摘 要］基于2013—2019年中國30個省份的面板數據，從市場生產端與消費端構建數字經濟碳減排的理論框架及傳導機制。研究發現：數字經濟能夠顯著降低碳排放強度，實現碳減排效應，且經過內生性與穩健性檢驗后結果依然顯著。在數字經濟的三個子維度中，信息化發展、互聯網發展對碳減排都存在顯著的促進作用，但數字交易發展的碳減排效應并不顯著。數字經濟對碳減排的影響存在異質性，數字經濟的碳減排效應在東中部、高市場化程度和高創新創業水平的地區更加顯著。機制分析結果表明，數字經濟能夠通過推動生產端的產業結構升級與消費端的消費結構升級來降低碳排放強度。這對實現綠色低碳發展具有重要的參考意義。

［關鍵詞］數字經濟；碳減排；市場化；創新創業；中介效應；產業結構升級；消費結構升級

［中圖分類號］F49;F127? ［文獻標志碼］A? ［文章編號］2096-3114（2023）04-0081-10

一、 引言

改革開放以來我國經濟快速發展，但也伴隨著日益嚴重的環境問題，據相關統計數據顯示，2006年起我國超過美國成為世界上最大的二氧化碳排放國，2019年二氧化碳排放總量達到98.26億噸，占全球總量的28.76%。為實現經濟的可持續發展，2020年習近平總書記在第七十五屆聯合國大會上宣布“中國力爭分別在2030年前和2060年前達到碳達峰和碳中和目標”，同時在黨的二十大上再次重申“向綠色、循環、低碳發展邁出堅實的步伐”。在面臨“雙碳”目標巨大壓力的同時，我國數字經濟發展迅速，根據《中國互聯網發展報告2022》顯示，2021年我國數字經濟規模為45.5萬億元，占GDP的比重為39.8%。數字經濟作為繼農業經濟、工業經濟之后的主要經濟形態，尤其是在新冠疫情期間，數字經濟逆勢增長，成為新常態下推動經濟高質量發展的重要驅動力。數字經濟在有效推動經濟高質量發展時表現出的環境改善效應，也成為實現我國“雙碳”目標的有效工具[1]。因此，如何通過數字經濟來降低碳排放強度實現“雙碳”目標進而推動經濟可持續發展就顯得尤為重要。

現有文獻對數字經濟與碳減排的相關研究主要包括以下三個方面：首先是對數字經濟發展水平的測度[2]及數字經濟對產業結構升級[3]和消費增長[4]等的影響；其次是碳減排影響因素分析，現有研究發現技術創新、共享經濟與貿易技術溢出均能有效減少碳排放，實現低碳發展[5-6]，但經濟政策不確定性會提高企業碳排放強度[7]；最后是數字經濟與碳減排關系分析，數字經濟的碳減排效應在宏微觀等多個層面都得到了驗證[8-10]，并且發現產業端的產業結構升級與綠色技術創新是實現碳減排的重要路徑[11]，但區域產業結構的差異嚴重影響了碳減排，使得碳減排效應在我國東、中、西部地區呈現出差異性[12]。

已有文獻對數字經濟與碳減排的分析為本文研究提供了豐富的借鑒參考，但也存在一些不足之處：一是數字經濟與碳減排影響路徑不完整，雖然從多個方面探討了實現路徑，但碳減排效應的路徑分析多基于生產端的產業結構升級，而在環境污染問題加劇和碳減排壓力趨增的背景下，碳減排的推進工作已不再局限于生產端，而應當將消費端的消費結構升級納入機制路徑進行綜合考慮；二是現有研究中內生性與穩健性處理尚不足，既有研究集中分析數字經濟與碳減排的關聯，但忽略了兩者可能存在的反向因果關系，同時穩健性檢驗方法單一，說服力不夠；三是異質性分析多集中于區域差異，使研究者無法洞察數字經濟在市場化程度與創新創業水平差異下的碳減排效應。

與已有文獻相比，本文可能的邊際貢獻在于：（1）運用相關數據，從市場生產端和消費端綜合構建數字經濟對碳減排效應影響的機制路徑，彌補了以往單一路徑分析的不足；（2）選取合適工具變量和多種穩健性方法進行相應檢驗，使研究結論更具有說服力；（3）在分析數字經濟不同子維度、不同區域碳減排的基礎上，拓展探討市場化程度和創新創業水平的異質性效應，深化了數字經濟對碳減排的相關結論。

二、 理論分析與假設提出

在當前環境污染和碳減排壓力趨增的背景下，數字經濟憑借其對資源的高效匹配與創新活動的支持，能使資源得到最大化利用，因而有助于實現低碳發展。此外，考慮到碳減排的實現不僅僅要從生產端著手，消費端碳減排對于雙碳目標的最終實現也是頗為重要的。因此，數字經濟碳減排效應的間接路徑需要從市場生產端和消費端來進行協同分析。在企業生產端方面，數字經濟發展所帶來的產業結構升級，可以提高綠色全要素能源效率和能源生產技術，從而降低生產端企業碳排放；在居民消費端方面，數字經濟發展有助于居民消費習慣的改善和消費質量的提升，所帶來的消費結構升級和綠色購買增加能夠顯著降低消費端居民碳排放。數字經濟碳減排效應的運作機理詳見圖 1。

（一） 數字經濟碳減排效應實現的直接路徑分析

碳減排效應主要通過碳排放強度來進行表示，碳排放強度是指碳排放總量與GDP的比值，依托于數字技術，數字經濟憑借其對經濟社會各個方面的廣泛影響，能夠對碳排放量與GDP產生影響，進而對碳排放強度產生影響。總體上，政府可以通過碳排放權交易市場的數字化運營，更好地控制能源使用總量，從而有效控制碳排放強度[13]。在數字技術加持下，信息的有效性和可得性使得資源能更好地通過市場進行匹配，數字經濟與實體經濟不斷融合，進而實現資源的有效利用，更好地助推綠色低碳發展[14]。而且數字經濟下的信息、知識等生產要素產生的一系列生產消費活動，其綠色化水平普遍高于傳統制造業，具有環境友好、綠色低碳的特點。

一方面，數字經濟的快速發展會促使生產端企業內部管理發展變革，通過降低運行成本和融資約束成本來達到碳減排目的。數字技術減少了企業管理層級，促進了企業扁平化發展，增強了企業生產、銷售等各部門之間的協同效率。同時，通過數字技術從事相關經濟活動、改進業務流程，實現了“產業鏈+供應鏈金融”的服務模式，提高了貿易達成率，降低了企業運行成本。此外，數字經濟尤其是數字金融的快速發展，還打破了傳統金融服務的邊界，通過緩解企業融資約束成本，提升自主創新水平，進而實現綠色發展[15]。另一方面，數字經濟時代互聯網資訊會促使消費端居民更加公開透明地參與社會治理，從而有利于環境保護事業的發展與公眾環保意識的增強。

公眾通過舉報污染企業，協助政府部門提升環境治理水平，實現碳減排。此外，數字經濟下居民消費結構的升級有利于降低消費碳排放[16]。基于上述分析，本文提出假設1。

假設1：數字經濟能夠顯著降低碳排放強度，即數字經濟具備顯著的碳減排效應。

（二） 數字經濟碳減排效應實現的間接路徑分析

1. 產業結構升級的路徑分析

自2013年以來，數字經濟已經成為我國產業結構持續升級的動力源泉。一方面，數字經濟全新的生產技術和商業模式能對傳統經濟產生技術溢出效應[17]，成為提高全要素生產率的重要引擎，助推產業結構升級。另一方面，數字技術還能夠驅動制造業與互聯網深度融合，加快產業結構從低水平向高水平狀態進展的過程，不斷優化調整第一、二、三產業的內部結構占比[18]。此外數字消費的迅猛發展也推進了需求端的消費模式升級換代，倒逼產業結構調整，從而拉動了產業結構升級。

產業結構升級對碳排放強度的降低作用主要是來源于生產效率的增加。產業結構升級的實質是資源要素從低效率部門轉移到高效率部門，使得效率高的產業部門比例持續增加，最終引致不同產業部門的生產率共同提高。首先，產業結構升級能夠促使勞動、資本等要素在產業內和產業間進行流轉，資源的有效分配和利用有助于提高企業生產效率，伴隨著生產效率的提高，各個部門的碳排放量會降低[19]。其次，在三大產業中，第三產業的能源消費量相較于第二產業更低，產業結構升級伴隨著第三產業的比重增加，整體經濟活動的能源效率將極大改善，隨著生產要素投入和產出結構耦合度的提高，碳排放量會減少。

王文舉等通過構建產業結構調整動態模型發現，得益于生產效率的提升，產業結構升級對我國碳強度目標貢獻度達到60%[20]。另外，數字化產業助力能源產業的數字化轉型也能夠減少基礎設備生產制造階段與運營階段的能源消耗和碳排放。

2. 消費結構升級的路徑分析

數字經濟尤其是數字金融的快速發展，有效緩解了居民面臨的流動性約束，能夠在增加居民消費水平的同時進一步促進消費結構升級。在居民消費領域，數字技術的應用使得傳統的線下消費模式轉向線上互聯網消費模式，同時互聯網的“知識溢出效應”和電商平臺的“消費釋放效應”縮小了城鄉居民的消費差距，推動了消費市場的良性發展[21]。相比于生存性消費支出，數字經濟在刺激居民消費增長時對服務型消費的促進效果更明顯，因而有助于消費升級的實現[22]。

消費結構升級對碳排放強度的降低作用主要是來源于綠色消費作用的增加。數字經濟助力產業創新與產品質量升級，為消費者獲得全新產品與服務提供了可能性，使得居民高質量消費需求得以滿足，推動居民消費結構升級。在居民消費結構升級初期，家庭消費碳排放量會增加，進而會造成消費端碳排放量增加，但是隨著人們環保意識的不斷提高，數字金融發展的消費碳增排效應將得到一定程度的緩解。在消費結構升級的同時，環境責任感能有效提高

消費者對綠色產品和服務的購買意愿[23]，使得總消費中的綠色消費占比不斷提升，從而抑制碳排放量的過快增長。在當前雙循環發展格局下，居民消費升級成為拉動內需的重要引擎，由此帶動的綠色消費增長在推動經濟增長的同時也使得碳排放強度下降[24]。基于上述分析，本文提出假設2。

假設2：數字經濟能夠通過推動產業結構升級與消費結構升級來降低碳排放強度，實現碳減排目標。

（三） 數字經濟碳減排效應的異質性分析

由于我國各區域在經濟、社會及自然稟賦等方面存在較大差異，并且數字經濟發展也呈現出“東強西弱”的特點，因此各地區對低碳企業的支持力度也會產生顯著差異。東、中部地區經濟發展程度較高，充足的財政投入有助于綠色創新企業開展碳減排活動，而西部經濟欠發達地區則缺乏充足資金支持低碳產業發展，加之為經濟發展承接了大量發達地區轉移的高污染、高耗能企業，因此可能會出現碳增排的現象。此外，碳交易市場規模存在碳減排效應[25]，而碳交易市場規模又與市場化程度息息相關，市場化程度高的地區，交易主體之間的碳交易活動更加便利，有利于碳交易規模的擴大，進而實現碳減排。同時研究還發現，技術創新可以促進市場競爭程度的上升，有利于生產效率的提高，從而提高單位產出。而數字經濟下的技術創新則主要集中于第三產業，該產業具有天然低碳排放的特點，能降低社會整體碳排放強度[26]。基于上述分析，本文提出假設3。

假設3：數字經濟的碳減排效應在不同地域、不同市場化程度和創新創業水平的地區存在顯著的差異。

三、 研究設計

（一） 數據說明

本文的研究樣本為中國30個省級行政單位（不包括西藏及港澳臺地區），數據來源于中國碳核算數據庫（CEADs）2013—2019年的各省碳排放數據、2014—2020年中國統計年鑒、各省統計局官網及北京大學省級數字普惠金融指數（2013—2019年）。

（二） 模型設定

Cti，t=a0+a1digecoi，t+a2controlsi，t+εi，t（1）

模型（1）為本文的基準回歸模型，變量的下標i，t分別表示地區和時間。被解釋變量Ct為碳排放強度；核心解釋變量digeco為數字經濟指數；controls為控制變量，包括old（人口老齡化）、government（政府干預）、fin（傳統金融）、open（對外開放程度）、inflation（通貨膨脹）、green-finance（綠色金融）、forest（森林覆蓋率），ε為殘差項。系數a1若為負，則表明數字經濟能夠降低碳排放強度，進而實現碳減排。

（三） 變量選擇

1. 被解釋變量

碳排放強度（Ct）：用各省二氧化碳排放總量與各省GDP的比值來表示。各省二氧化碳排放量數據來源于中國碳核算數據庫（CEADs），具體測算方法詳見Shan等的文章[27]。

2. 核心解釋變量數字經濟（digeco），參考劉軍等的數字經濟指標構建[28]，本文從信息化發展（infor）、互聯網發展（internet）和數字交易發展（trade）三個方面采用14個指標來構建數字經濟發展水平指數，并運用熵權法來進行測度。數字經濟指標構成如表1所示。

3. 控制變量

參考郭豐等的研究[29]，本文選取以下控制變量：（1）人口老齡化（old），用各省65歲以上人口在總人口中的占比來表示；（2）政府干預（government），用各省財政支出與GDP的比值來表示；（3）傳統金融（fin），用各省金融機構存貸款總額與GDP的比值來表示；（4）對外開放程度（open），用各省進出口總額與GDP的比值來表示；（5）通貨膨脹（inflation），用各省居民消費價格指數的增長幅度來衡量；（6）綠色金融（green-finance），用綠色金融發展指數來衡量；（7）森林覆蓋率（forest），用各省的森林覆蓋率來衡量。各變量的描述性統計如表2所示。

四、 實證分析

（一） 基準回歸

本文首先對相關變量進行方差膨脹因子檢驗，由檢驗結果可知，各變量方差膨脹因子均小于10，表明變量間不存在多重共線性。

為選擇合適的回歸模型，本文進行了豪斯曼檢驗，由豪斯曼檢驗的p值為0.0002可知，選擇固定效應模型進行回歸分析更合適。數字經濟對碳排放強度影響的回歸結果如表3所示。列（1）為不加入控制變量的回歸結果，列（2）為加入控制變量后的回歸結果。

由列（1）的回歸結果可知，在未加入控制變量時，數字經濟的系數在1%的水平上為負，表明數字經濟能夠顯著降低碳排放強度；而由列（2）的回歸結果可知，在加入控制變量后，數字經濟的系數依然在1%的水平上為負，表明數字經濟呈現出顯著的碳減排效應，且數字經濟每上升1個百分點，碳排放強度就會下降1.678個百分點。數字經濟的迅速發展使得信息的有效性與可得性都得到了極大的增強，因此可以更好地匹配市場供求雙方。在企業生產端，能源的最大化利用能夠降低社會碳排放；在居民消費端，數字經濟下的居民消費活動，具有綠色低碳特點，因而能更好助推綠色低碳發展。因此，假設1得到了支持。

（二） 數字經濟不同維度分析

在基準分析的基礎上，為進一步分析數字經濟不同維度對降低碳排放強度是否存在差異性影響，接下來本文對數字經濟不同維度與碳排放強度之間的關系進行了回歸分析，回歸結果如表4所示。列（1）為信息化發展對碳排放強度的影響，列（2）為互聯網發展對碳排放強度的影響，列（3）為數字交易發展對碳排放強度的影響。由列（1）和列（2）的回歸結果可知，信息化發展與互聯網發展的系數都顯著為負，表明信息化發展與互聯網發展程度的提高能降低碳排放強度，且互聯網發展的碳減排效應大于信息化發展，可能的原因是互聯網的迅速發展降低了整個社會的交易成本，進而能夠顯著促進碳減排。而由列（3）的回歸結果可知，數字交易發展的系數雖然也為負，但是在統計上卻并不顯著。可能的原因是相比于信息化發展與互聯網發展對碳減排的巨大影響，數字交易目前仍然處于發展階段，因而作用效果還未顯現。

（三） 內生性與穩健性檢驗

1. 內生性檢驗。

由于數字經濟與碳排放強度的回歸分析可能存在遺漏變量及互為因果的問題，因此本文運用工具變量來進一步進行回歸分析。參考李彥龍和沈艷的研究[30]，用鄰近省份數字經濟均值作為工具變量，鄰近省份的數字經濟會對本省的數字經濟發展產生影響，進而影響碳排放強度，但是本省的碳排放強度變化則很難對鄰近省份的數字經濟形成影響，因此基本滿足工具變量的選擇條件。工具變量回歸結果如表5所示，由列（1）的回歸結果可知，鄰近省份數字經濟均值對本省數字經濟呈現顯著的正向影響，表明工具變量滿足相關性。而由列（2）的回歸結果可知，在加入工具變量后，數字經濟的系數依然顯著為負，且系數絕對值比基準回歸的系數絕對值還要大，表明工具變量能夠很好地解決模型存在的內生性問題。此外，工具變量一階段的F值為67.49，遠大于10，也表明工具變量的選取是有效的。

2. 穩健性檢驗。

為檢驗基準回歸結果是否穩健，本文采用以下三種方法進行穩健性檢驗。（1）替換核心解釋變量：將核心解釋變量由數字經濟指數替換為數字普惠金融指數，為避免數值過大影響回歸結果，將數字普惠金融指數除以100后再進行回歸分析。（2）數字經濟滯后一階：為降低內生性對回歸結果的影響，將數字經濟滯后一階后再進行回歸分析。（3）改變工具變量回歸方法：為穩健起見，使用對弱工具變量更不敏感的LIML來進行工具變量回歸。穩健性檢驗的回歸結果如表6所示，由表6的回歸結果可知，在經過以上三種穩健性檢驗后，核心解釋變量的系數依然顯著為負，表明基準回歸的結果是穩健的。

（四） 異質性分析

1. 地區異質性分析

考慮到中國各地區由于經濟發展程度存在顯著差異，數字經濟的碳減排效應在不同地區可能呈現出不同的影響，因此本文將研究的30個樣本省份分為東、中、西三大區域來進行回歸分析，區域異質性分析如表7所示。由表7的回歸結果可知，東、中部地區，數字經濟的系數均在1%的水平上為負，表明數字經濟的碳減排效應在東、中部地區是顯著存在的，且數字經濟在中部地區的碳減排效應是顯著大于東部地區的。可能的原因是經濟較發達的地區，產業結構升級有利于推動生產效率，生產效率提高則能有效減少碳排放的產生。東部地區產業轉型較為成熟，目前已從粗放型生產向集約型生產轉變，因此碳減排處于邊際遞減階段，而中部地區則由于還處在產業結構轉型初期，碳排放強度還處于較高位置，因此碳減排的邊際效應更大。西部地區的數字經濟系數為正且不顯著，表明在西部地區，數字經濟的發展會提高當地的碳排放強度，這可能是受制于當地在人力資本、研發力量和市場需求方面存在的劣勢，無法實現產業結構升級推動生產效率的有效傳導，同時西部地區也承接了東、中部地區轉移的大量高碳排放企業，使得目前數字經濟的碳減排效應不顯著。

2. 市場化程度、創新創業水平異質性分析

為探析數字經濟的碳減排效應在不同市場化程度地區、不同創新創業水平地區是否存在差異性。本文接下來進行市場化程度、創新創業水平異質性分析。借鑒王小魯等編制的市場化指數[31]，以2019年各省市場化程度中位數為界限，將高于等于中位數的地區劃分為高市場化程度地區，低于中位數的地區劃分為低市場化程度地區。用戴若塵等測算的中國數字經濟創新創業指數來衡量各省的創新創業水平[32]，以2019年各省創新創業水平中位數為界限，將高于等于中位數的地區劃分為創新創業水平高的區域，低于中位數的地區劃分為創新創業水平低的區域。回歸結果如表8所示，由列（1）和列（2）的回歸結果可知，數字經濟的碳減排效應在高市場化程度地區顯著，在低市場化程度地區則并不顯著。由列（3）和列（4）的回歸結果可知，數字經濟的碳減排效應在高創新創業水平地區顯著，在低創新創業水平地區不顯著。可能的原因是高市場化程度使碳交易更加方便，推動碳交易規模上升，進而能夠更好地實現碳減排，而創新技術的運用與低碳創業的開展也更有利于碳排放量的下降。由此，假設3得到了支持。

五、 機制分析

（一） 中介效應模型設定及變量解釋

為進一步探究數字經濟碳減排效應的實現途徑，基于前文理論分析，本文從生產端的產業結構升級與消費端的消費結構升級這兩大路徑來分析碳減排效應的傳導機制。本文參考溫忠麟和葉寶娟的中介效應分析方法[33]，構建如下回歸模型。

indusupi，t/cupi，t=b0+b1digecoi，t+b2controlsi，t+εi，t（2）

Cti，t=c0+c1digecoi，t+c2indusupi，t/cupi，t+c3controlsi，t+εi，t（3）

公式（2）為數字經濟影響中介變量（產業結構升級、消費結構升級）的回歸模型。公式（3）為加入中介變量后的回歸模型，

其中indusup為衡量產業結構升級的變量，cup為衡量消費結構升級的變量，其余變量含義同上。

產業結構升級（indusup）：通過對第一、二、三產業分別賦權來進行計算，其中pj表示第j產業增加值占國內生產總值的比重。該指數取值范圍為1—3，數值越大說明產業結構水平越高。具體計算公式如下：

indusup=∑3j=1j×pj， j=1，2，3

消費結構升級（cup）：用發展與享受型消費支出在居民消費總支出中的占比來衡量。居民消費總支出包括食品煙酒、衣著、居住、生活用品及服務、交通通信、教育文化娛樂、醫療保健、其他用品及服務等八大類；發展與享受型支出包括居住、交通通信、教育文化娛樂和其他用品及服務等四類。

（二） 回歸結果分析

中介效應回歸結果如表9所示，列（1）為數字經濟對碳排放強度的基準回歸結果，列（2）和列（3）為產業結構升級的中介效應分析，列（4）和列（5）為消費結構升級的中介效應分析。由列（2）的回歸結果可知，數字經濟能顯著促進產業結構升級，由列（3）的回歸結果可知，在加入中介變量產業結構升級后，數字經濟的系數依然顯著為負，且產業結構升級能夠顯著降低碳排放強度，但加入中介變量后，數字經濟系數的絕對值相比于列（1）顯著下降，表明產業結構升級存在部分中介效應，產業結構升級的中介效應為48%。由列（4）的回歸結果可知，數字經濟能夠顯著促進消費結構升級，由列（5）的回歸結果可知，在加入中介變量消費結構升級后，數字經濟的系數依然顯著為負，且消費結構升級也能顯著降低碳排放強度，但加入中介變量后，數字經濟系數的絕對值相比于列（1）也顯著下降，表明消費結構升級也存在部分中介效應，消費結構升級的中介效應為27.57%。由以上分析可知，產業結構升級與消費結構升級這兩個中介變量解釋了75%左右的中介效應，表明數字經濟碳減排效應的實現主要依靠產業結構升級與消費結構升級這兩條路徑。

由此，假設2得到了支持。

六、 結論性評述

本文基于2013—2019年中國30個省份的面板數據，從生產端與消費端構建數字經濟影響碳排放強度的理論框架及傳導機制，得到如下結論：（1）數字經濟能夠顯著降低碳排放強度，實現碳減排效應，且在經過內生性與穩健性檢驗后結果依然顯著。在數字經濟的子維度中，信息化發展、互聯網發展對碳減排都存在顯著的促進作用，但數字交易發展的碳減排效應卻不顯著。（2）異質性分析表明，數字經濟的碳減排效應在東部和中部地區、高市場化程度和高創新創業水平的地區更加顯著。（3）進一步的機制分析表明，數字經濟能夠通過推動產業結構升級與消費結構升級來實現碳減排目標。

基于上述結論，本文提出如下建議：（1）要進一步發揮數字技術的“擴散效應”與“替代效應”在降低碳排放強度方面的積極作用，通過助推數字經濟的進一步發展來實現“雙碳”目標；積極發揮信息化發展與互聯網發展的碳減排效應，加快數字交易發展，降低交易成本，從而實現低碳減排。（2）在穩固東、中部地區數字經濟碳減排效應的同時，也要積極關注西部地區出現的碳增排效應。考慮到西部地區受限于自身財力的限制，對低碳產業發展的支持力度有限，因此國家要積極統籌全局發展，加大對西部地區低碳產業的扶持力度。此外，政府還應該減少對市場的不合理干預，鼓勵創新創業，進而提升市場化程度與創新創業水平，以便充分調動市場的積極性，合理配置資源，降低碳排放量。（3）在企業生產端，要繼續發揮產業結構升級的碳減排效應。一方面，政府要加大產業升級的資金投入，助推傳統產業實現數字化；另一方面，也要加大對創新的投入，發揮技術創新對產業升級的引領作用。在居民消費端，要繼續發揮消費結構升級的碳減排效應，即要注重消費升級對經濟穩定運行與國內大循環中的重要作用，也要重視消費升級帶來的居民消費碳排放增長問題，注重培養居民綠色消費與低碳發展意識，推動居民消費升級的綠色發展。

參考文獻：

［1］趙濤，張智，梁上坤.數字經濟、創業活躍度與高質量發展——來自中國城市的經驗證據[J].管理世界，2020（10）：65-76.

[2]王軍，朱杰，羅茜.中國數字經濟發展水平及演變測度[J].數量經濟技術經濟研究，2021（7）：26-42.

[3]徐偉呈，周田，鄭雪梅.數字經濟如何賦能產業結構優化升級——基于ICT對三大產業全要素生產率貢獻的視角[J].中國軟科學，2022（9）：27-38.

[4]劉明星.數字經濟發展與消費者福利水平變化——基于時間分配理論研究[J].南方經濟，2023（1）：66-79.

[5]Yang Y， Cai W J， Wang C. Industrial CO2 intensity， indigenous innovation and R&D spillovers in Chinas provinces[J]. Applied Energy， 2014，131（19）：117-127.

[6]Gu J F. Sharing economy， technological innovation and carbon emissions： Evidence from Chinese cities[J]. Journal of Innovation & Knowledge， 2022，7（3），100228.

[7]Yu J， Shi X P， Guo D M， et al. Economic policy uncertainty （EPU） and firm carbon emissions： Evidence using a China provincial EPU index[J]. Energy Economics， 2021，94（2）：105071.

[8]佘群芝，吳柳.數字經濟發展的碳減排效應[J].經濟經緯，2022（5）：14-24.

[9]謝云飛.數字經濟對區域碳排放強度的影響效應及作用機制[J].當代經濟管理，2022（2）：68-78.

[10]尹志超，王天嬌，蔣佳伶.移動支付對中國家庭碳消費的影響——來自家庭碳足跡的證據[J].會計與經濟研究，2023（1）：99-116.

[11]孔令英，董依婷，趙賢.數字經濟發展對碳排放的影響——基于中介效應與門檻效應的檢驗[J].城市發展研究，2022（9）：42-49.

[12]Tian X， Chang M， Shi F， et al. How does industrial structure change impact carbon dioxide emissions？ A comparative analysis focusing on nine provincial regions in china[J]. Environmental Science and Policy，2014，37（3）：243-254.

[13]繆陸軍，陳靜，范天正，等.數字經濟發展對碳排放的影響——基于278個地級市的面板數據分析[J].南方金融，2022（2）：45-57.

[14]荊文君，孫寶文.數字經濟促進經濟高質量發展：一個理論分析框架[J].經濟學家，2019（2）：66-73.

[15]趙曉鴿，鐘世虎，郭曉欣.數字普惠金融發展、金融錯配緩解與企業創新[J].科研管理，2021（4）：158-169.

[16]彭璐璐，李楠，鄭智遠，等.中國居民消費碳排放影響因素的時空異質性[J].中國環境科學，2021（1）：463-472.

[17]許恒，張一林，曹雨佳.數字經濟、技術溢出與動態競合政策[J].管理世界，2020（1）：63-84.

[18]韓健，李江宇.數字經濟發展對產業結構升級的影響機制研究[J].統計與信息論壇，2022（7）：13-25.

[19]肖挺，劉華.產業結構調整與節能減排問題的實證研究[J].經濟學家，2014（9）：58-68.

[20]王文舉，向其鳳.中國產業結構調整及其節能減排潛力評估[J].中國工業經濟，2014（1）：44-56.

[21]陳冬梅，王俐珍，陳安霓.數字化與戰略管理理論——回顧、挑戰與展望[J].管理世界，2020（5）：220-236.

[22]趙保國，蓋念.互聯網消費金融對國內居民消費結構的影響——基于VAR模型的實證研究[J].中央財經大學學報，2020（3）：33-43.

[23]杜建國，段聲麗.環境責任感對消費者綠色購買行為的影響——綠色自我效能感和綠色感知價值的鏈式多重中介效應[J].南京工業大學學報（社會科學版），2022（3）：48-60.

[24]李世美，郭福良，譚宓.雙循環新格局下居民消費升級促進我國經濟高質量發展的作用機制與實現路徑[J].學術探索，2022（3）：110-119.

[25]薛飛，周民良.中國碳交易市場規模的減排效應研究[J].華東經濟管理，2021（6）：11-21.

[26]王元彬，張堯，李計廣.數字金融與碳排放：基于微觀數據和機器學習模型的研究[J].中國人口·資源與環境，2022（6）：1-11.

[27]Shan Y L， Liu J H， Liu Z， et al.New provincial CO2 emission inventories in China based on apparent energy consumption data and updated emission factors[J].Applied Energy，2016，184（24）：742-750.

[28]劉軍，楊淵鋆，張三峰.中國數字經濟測度與驅動因素研究[J].上海經濟研究，2020（6）：81-96.

[29]郭豐，楊上廣，任毅.數字經濟、綠色技術創新與碳排放——來自中國城市層面的經驗證據[J].陜西師范大學學報（哲學社會科學版），2022（3）：45-60.

[30]李彥龍，沈艷.數字普惠金融與區域經濟不平衡[J].經濟學（季刊），2022（5）：1805-1828.

[31]王小魯，樊綱，胡鵬.中國分省份市場化指數報告（2018）[M].北京：社會科學文獻出版社，2018．

[32]戴若塵，王艾昭，陳斌開.中國數字經濟核心產業創新創業：典型事實與指數編制[J].經濟學動態，2022（4）：29-48.

[33]溫忠麟，葉寶娟.中介效應分析：方法和模型發展[J].心理科學進展，2014（5）：731-745.

［責任編輯：高 婷］

Analysis of Carbon Emission Reduction Effect of Digital Economy：

Based on the Dual Path Analysis of Production and Consumption

LI Yi， JIANG Qingsong

（School of Finance， Chongqing Technology and Business University， Chongqing 400067）

Abstract： Based on the panel data of 30 provinces in China from 2013 to 2019， the theoretical framework and transmission mechanism of the impact of digital economy on carbon emission intensity are constructed from the production and consumption sides. The research finds that： Digital economy can significantly reduce carbon emission intensity and achieve carbon emission reduction effect， and the results are still significant after endogenous and robustness tests. In the sub dimensions of the digital economy， the development of information technology and the internet have significantly promoted carbon emission reduction， but the carbon emission reduction effect of the development of digital trading is not significant. There is heterogeneity in the impact of the digital economy on carbon emission

reduction

， and the carbon emission reduction effect of the digital economy is more significant in the central and eastern regions， high marketization levels， and high innovation and entrepreneurship levels. The mechanism analysis results indicate that the digital economy can achieve a reduction in carbon emission intensity by promoting the upgrading of industrial structure at the production end and the upgrading of consumption structure at the consumption end. This has important reference significance for achieving green and low-carbon development.

Key Words： digital economy; carbon emission reduction; marketization; innovation and entrepreneurship; intermediary effect; industrial structure upgrading; consumption structure upgrading

［收稿日期］2022-11-17

［基金項目］國家社會科學基金一般項目（18BJY121）；中國博士后科學基金面上資助項目（2021M692332）

［作者簡介］黎毅（1988— ），男，重慶人，重慶工商大學金融學院副教授，博士，主要研究方向為數字經濟、農村金融理論與政策；蔣青松（1998— ），男，四川廣安人，重慶工商大學金融學院碩士生，主要研究方向為數字經濟，通訊作者，郵箱：2621539504@qq.com。