數字經濟的“降碳增效”效應及其實現路徑：來自88個國家的實證研究

中圖分類號F49；F062.2 文獻標志碼A 文章編號1002-2104（2025）06-0001-15

DOI：10.12062/cpre.20250308

數字經濟與高質量發展的內在一致性已在理論界與實踐層面得到廣泛認同[1-3]，數字經濟在推動\"降碳增效”方面的潛力也初步達成共識[4-5]。然而，數字經濟與“降碳增效”之間的關系具有極為豐富的內涵：數字經濟發展通過何種機制影響碳治理？如何通過數字經濟發展實現碳減排和效率提升的雙重成效？不同國家和經濟體在實現數字經濟驅動的“降碳增效\"過程中，路徑選擇、成效表現和作用機制有何差異？等等。上述問題直接關涉中國推進“降碳增效”與高質量發展的路徑選擇問題。本研究圍繞上述問題，基于實證路徑展開了逐步深入的研究和探討，從研究層次和視野兩個維度對既有研究進行了深化與擴展。本研究基于88個國家的面板數據，系統梳理并提煉數字經濟在世界范圍內促進“降碳增效\"的內在邏輯，識別其作用機制與邊界條件，以期促進高質量發展中的“降碳”與“增效”雙重目標的統籌實現。

1文獻綜述

在全球氣候治理加速轉型的背景下，“降碳增效”作為統籌經濟增長與碳減排的戰略框架，其內涵需回歸《巴黎協定》確立的氣候變化減緩速度與發展權保障雙重目標進行系統解構。從系統維度來看，降碳強調碳排放的絕對削減，對應碳達峰碳中和的剛性約束；增效則指向碳生產率的持續提升，即在碳排放可控范圍內優化單位碳排放的經濟產出。這一雙重維度的分解在契合IPCC（Intergovern-mentalPanelonClimateChange）特別報告中關于減緩路徑需同步考慮排放規模與碳利用效率警示的同時，也與《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》中提出的實施以碳強度控制為主、碳排放總量控制為輔的制度形成政策呼應。在此背景下，學界對數字經濟與碳治理的關聯研究逐步深化。相關研究重點圍繞2個維度展開：數字經濟對碳排放的影響與數字經濟對碳生產率的影響。

一是關于數字經濟對碳排放的影響。現有研究尚未就兩者的關系達成共識，存在“加劇論\"“緩解論”與“非線性論\"3種主要觀點，結論分歧可能源于研究區域的空間尺度差異及發展階段異質性。 ① “加劇論\"認為在數字經濟初期階段，其成熟度較低導致數字產業化和產業數字化推進過程中產生高投入、高成本的疊加效應，導致碳排放量的上升[7]。例如，楊剛強等[8]研究發現，2008—2020年中國數字基礎設施和數字產品的碳排放量分別增長8.3倍和12.5倍，呈現顯著的“親碳\"特征。這一階段性特征在要素供給層面亦較為突出，初期投入資金短缺、科技人才匱乏、研發能力有限以及政策體系尚不完善等結構性約束，使得能源密集型特征更為突出，產品全生命周期伴隨大量能源消耗9]。Avom等[\"0]以撒哈拉以南的非洲國家為研究對象，發現ICT（informationandcommunica-tions technology）產業作為數字經濟核心產業，其發展使得碳排放量顯著增加。 ② “緩解論\"強調數字經濟具有通過技術創新優化生產流程、提升能源效率的核心作用。數字經濟可以通過優化企業生產技術和運營管理[]、提高企業對市場變化的響應能力、促進可再生能源規模化開發和應用等途徑，實現碳排放的削減。陳慶江等[]研究發現，數字經濟信息化與工業化的深度融合能夠有效降低能源強度，推動節能減排。許恒等[13]進一步發現數字經濟對傳統經濟的技術溢出和技術沖擊，可促使企業引入先進技術，優化生產流程和管理模式，從而助力傳統經濟向數字化轉型升級，提高能源使用效率，減少資源浪費，最終實現碳排放的降低。 ③ “非線性論”試圖統合數字經濟發展與碳排放量之間發展階段差異，即數字經濟發展與碳排放量之間的關系可能是非線性的。Bai等[14]和Yang等[15]通過研究城市層面的數字經濟影響，發現數字經濟發展與碳排放量之間呈現倒\"U\"形關系，即數字經濟在短期內會增加碳排放量，在長期內會顯著降低碳排放量。李肆等通過研究發現，在高收人國家中數字經濟發展與碳排放量的非線性關系更加顯著。

二是關于數字經濟對碳生產率的影響。目前，聚焦于數字經濟與碳生產率關系的研究仍較為有限。部分學者基于對國家大數據綜合試驗區、寬帶中國及信息消費試點等政策效應的實證評估發現，數字經濟發展能夠顯著提升區域碳生產率水平[16-18]。然而，Du等[19]對此持懷疑態度，認為以數字技術為代表的綠色創新手段主要惠及高收入經濟體，很難找到綠色技術創新對欠發達地區的碳生產率產生積極影響的顯著證據。此外，也有一些學者發現，數字經濟對碳生產率的影響存在階段性特征。

數字經濟在發展初期會抑制碳生產率，且在完成從過渡到部署的階段后，綜合發展水平較高的城市會對碳生產率產生顯著的正向空間效應，帶動區域碳生產率的增長[20]。武赫等[21]從高質量發展視角得出，數字經濟除了擴展就業機會，提升了生活水平之外，還推動了政府治理改革，提高了政府治理效率，而較高的政府治理效率是促進碳生產率增長的關鍵因素[22]。

綜上所述，現有數字經濟發展對碳排放、碳生產率影響的相關研究提供了重要的理論參考，但仍存在不足之處：第一，空間異質性與發展階段差異的交互影響尚未有效剝離，且基于全球視野的研究不足。已有研究多聚焦于單一國家行政單元（省級/市級）或國家集群（如金磚國家），其研究結論難以區分數字經濟技術擴散的地理黏性與發展階段的閾值效應。當發達國家通過數字技術替代實現“降碳增效\"時，數字基建薄弱的新興經濟體可能由于能源回彈效應陷入高碳鎖定，這種發展階段的非線性特征意味著基于特定區域樣本的研究結論，在跨國層面可能因經濟結構、技術稟賦及政策環境的不同而產生根本性差異，這也是開展國別研究的理論價值所在。第二，數字經濟發展的“降碳增效\"效應并未得到充分關注和檢驗。現有研究多聚焦于數字經濟對碳排放的單向影響，卻未能從降碳與增效雙重目標的差異性與協調性視角，系統解析各國數字經濟發展影響的內在機理。這一研究范式的局限不僅導致對數字經濟低碳潛力的評估維度單一化，更可能因忽視目標間的協同效應而低估其在可持續發展中的多維價值。第三，現有研究往往關注數字經濟發展對碳排放的直接促進或抑制作用，忽視了數字經濟發展水平與碳排放、碳生產率之間可能存在的非線性關系及跨國層面的空間溢出效應。厘清這些問題，對于政府制定合理的數字經濟發展戰略，實現跨國環境合作具有重要意義。鑒于此，本研究立足全球視野，構建多維度的國家層級數字經濟發展水平綜合指數，并從降碳與增效雙重視角，深人評估全球數字經濟發展對碳排放和碳生產率的影響，旨在為全球制定有效的氣候變化應對政策提供實證支撐。同時，本研究積極汲取全球數字經濟發展經驗，期望為中國“雙碳”目標的順利實現提供政策借鑒，助力中國在數字化轉型與綠色發展融合的進程中，構建更具韌性的低碳發展路徑。

2機理分析和研究假設

2.1數字經濟對“降碳增效\"的直接效應

數字經濟發展對降碳與增效的直接影響主要表現在規模效應與結構效應兩個方面。其中，規模效應指數字經濟對整體經濟活動體量的擴張作用及其帶來的效率變化，包括數字產業規模、技術應用規模和市場規模等維度；結構效應則體現在數字經濟引發的消費結構調整和產業結構升級等層面。

在規模效應方面。第一，數字經濟借助數字化工具優化供應鏈管理，實現生產需求與市場需求的精準匹配。供應鏈數字基礎設施的建設與運營在早期階段需要消耗大量的電力和資源，可能會加劇碳排放。但隨著技術日趨成熟，這一過程帶來的規模效應在降低交易成本的同時減少了資源浪費，顯著提升了生產效率[23]。第二，數字經濟的發展促進了技術的多樣化和跨行業的融合，為低碳技術的交叉應用提供了新機遇。然而，在早期階段，由于傳統產業的數字化轉型尚未完全實現，產業結構調整存在滯后性，高能耗、高碳排放的傳統產業仍然占據較大比重，而低碳、高效的數字產業尚未形成足夠的規模效應。因此，整體經濟的碳生產率在短期內難以顯著提升。在產業融合穩定后，數字經濟的規模效應為碳減排提供了更多選擇和更穩定的激勵，在提升能源使用效率的同時將推動能源生產和消費的低碳轉型。第三，數字產業集聚帶來的規模效應在完善數字基礎設施的基礎上，為新商業模式和新業態的萌生提供了支撐。盡管數字經濟在發展前期階段需要大量的資源來進行信息化基礎設施的建設和數字化人才的培養，導致創新產出結構的失衡，降低了碳生產率[24]。但隨著云計算、大數據分析、區塊鏈等數字技術應用的不斷深化，數字經濟的規模化發展得以加速，在降低運營成本的同時，擴大數字產品選擇范圍，拓寬消費者的購買偏好和行為反饋路徑，推動企業更好地把握市場需求，實現生產規模的持續擴大[25]。隨著生產規模的進一步擴大，資源利用效率趨于穩定，污染治理成本降低，單位碳排放的經濟價值也隨之提升，最終實現碳減排與生產效率提升的雙重收益[26]。

在結構效應方面。第一，數字經濟推動消費結構的調整與優化[27]，可能會導致碳排放和碳生產率的波動。數字經濟與傳統產業的深度融合，有助于減少生產過程中的資源浪費，但在發展初期，可能會因能源需求的短期激增而造成碳排放上升。隨著數字消費模式的成熟和普及，總體將顯著提升傳統產業的生產效率，最終實現\"降碳增效”目標。第二，數字經濟通過提升產業鏈配置效率和企業內部資源配置效率，推動產業協同模式的深化[28]。在數字經濟的推動下，企業間的協作更加緊密，大數據、物聯網、區塊鏈等技術的廣泛應用，使得產業鏈的信息流通更加高效透明。但在發展初期，企業需要投人大量資金用于設備更新、技術引進和人員培訓，短期內難以獲得預期的效率提升和成本節約。隨著數字技術的成熟和廣泛應用，新型智能化生產模式能夠有效減少因信息不對稱導致的資源浪費，優化產業鏈整體效益，從而降低碳排放，提高碳生產率。第三，數字經濟依托技術創新連接創新主體，促進技術共享和知識溢出，提升經濟體創新水平，實現“降碳增效”。數字經濟通過增加信息供給、完善價格機制、改變交易形式，減少無效交易，提高資源配置效率，降低供需雙方的流通成本，從而減少碳排放。此外，數字經濟能夠賦能生產流程優化，引導企業升級生產設備，優化能源企業的管理流程，促進能源循環利用，實現節能減排，提高碳生產率。

綜上所述，盡管在數字經濟發展的初期階段，數字基礎設施建設往往伴隨著碳排放的上升和碳生產率的短暫下降，但隨著數字經濟的深入發展，其規模效應和結構效應將在資源配置優化、生產效率提升和能源浪費減少等方面逐步顯現，從而推動“降碳增效”目標的實現。需要強調的是，盡管降碳與增效在長期趨勢上具有同向變動關系，但在不同發展階段，二者可能表現出短期背離現象。在技術替代期，可能會出現降碳不增效的情形，即碳排放下降但碳生產率并未增加；亦可能出現增效不降碳的現象，即碳生產率提升但短期內碳排放仍有所增加。這種暫時性矛盾的存在，反映出數字經濟發展在不同階段對碳排放、碳生產率的非線性影響特征。基于此，提出研究假設H1。

H1：數字經濟的“降碳增效”效應呈現出明顯的階段性特征，對碳排放呈先升后降的倒“U\"形關系，對碳生產率則表現為先降后升的“U”形關系。

2.2數字經濟對\"降碳增效\"的間接效應

數字經濟發展通過與實體經濟深度融合，將技術創新滲透至國民經濟系統和公共治理體系，其影響已從微觀企業的數字化應用，擴展至國家戰略層面的數字化基礎設施建設和制度創新，這一深度融合主要通過以下3項核心機制推動經濟體的系統性變革，從而影響碳排放與碳生產率：第一，數字技術在國家層面重構要素配置范式。智能分析與預測系統的建立，使得數字基礎設施能夠顯著提升國家創新體系的資源配置效率。同時，跨境數據流動和遠程協作技術降低了技術擴散的物理約束，使先進設備、產品與技術得以在不同國家和地區形成梯度轉移網絡[29]。第二，數字經濟驅動的創新范式變革與希克斯誘導創新理論在國家戰略層面形成高度契合。數據資源的邊際成本遞減特性，促使各國不斷調整創新政策框架，并通過要素價格信號引導技術替代路徑。在數據要素替代到技術迭代升級再到“降碳增效\"的創新鏈中，國家競爭焦點正逐步向清潔能源體系構建和數字基礎設施投資傾斜[30]。與此同時，通過碳稅政策、綠色金融等制度創新，發達國家與發展中國家正在形成差異化的數字與能源協同發展模式，共同塑造全球低碳經濟新秩序[31]。第三，技術創新擴散產生的網絡效應正重塑產業生態。當數字技術突破生產可能性邊界時，其帶來的不僅是能源依賴度的降低和資源利用效率的指數級提升，更構建了一個靈活精準的資源配置系統[32]。通過供應鏈智能化改造和價值鏈綠色重構，數字經濟的擴散效應最終形成全行業“降碳增效\"的乘數效應，推動經濟增長與綠色發展協同共進。

數字經濟的發展不僅推動了政府治理體系的數字化轉型，還通過優化決策流程、政策創新及多元協同治理模式，顯著提升政府治理效率，進而推動“降碳增效”目標的實現。第一，數字經濟通過改善數字基礎設施、擴大數字應用群體、優化數字政務服務，提升政府治理效能。隨著新型數字技術的廣泛應用，政府在信息捕集、監測、追蹤和評估方面的能力得到了極大增強。基于精準的數據分析，政府能夠更準確地掌握能源市場的動態及價格趨勢，并利用定價機制和交叉補貼政策來調節能源供應，實現“降碳增效”。此外，政府還可依托數字化手段強化碳排放權交易市場的監管，優化能源使用總量，有效控制碳排放。第二，數字經濟驅動政策創新與制度變革，構建起支撐低碳轉型的三重機制。在數據層面，建立碳信息智能監測體系；在資產層面，推進排放權的數字化確權機制；在治理層面，完善碳排放獎懲標準。這一立體化的治理模式不僅突破了碳數據采集和動態分析的技術瓶頸，更通過政企數據協同機制提高了監管響應速度。行之有效的數字化治理體系，使政府在建立健全碳市場、完善綠色金融體系、推動綠色投融資機制等方面發揮更為關鍵的作用。面對更加透明和完善的市場環境，企業主動降低對傳統能源的依賴、減少碳排放、提升生產效率將成為必然趨勢[33]。第三，數字經濟催生多元協同治理模式，打破了傳統行政區劃和地理距離的限制，加速了資源要素的自由流動。數字技術推動治理模式從單一主體向多元協作治理轉變，政府、企業、社會組織和公眾共同參與，通過數字平臺實現跨區域、跨城鄉流動，從而推動區域經濟協同高效發展。基于此，提出研究假設H2和H3。

H2：數字經濟通過提高一國技術創新能力實現“降碳增效”。

H3：數字經濟通過提升一國政府治理效能實現“降碳增效”。

2.3清潔能源結構和產業結構升級的調節效應

數字經濟的“降碳增效\"效應可能受清潔能源結構的影響。第一，從能源稟賦的角度看，區域能源結構越優質、清潔能源占比越高，數字經濟對碳排放的改善作用就越明顯。清潔能源的廣泛應用能夠有效減少生產過程中的碳排放，而數字經濟的智能化管理和數據驅動能力則進一步加速清潔能源的優化配置和推廣速度。換言之，一國的能源結構越清潔、高效，數字經濟在優化資源配置和減少碳排放方面的潛力就越大。這也意味著清潔能源結構的優化為數字經濟的“降碳增效”奠定了良好的基礎。第二，從經濟發展水平的角度看，清潔能源結構越合理的國家其經濟發展水平就越高，更有可能對能源生產流程進行智能化改造，實現能源的循環使用，提升能源利用效率。此外，數字技術在研發、設計、生產和管理等關鍵環節的廣泛應用，對國家引入可再生能源的數量產生了深遠的影響。清潔能源結構還能助力國家發展循環經濟模式，通過資源回收和再利用降低能源浪費，最終實現能源系統的綠色化和可持續發展[10]。第三，從碳排放約束的角度出發，提高可再生能源滲透率為數字經濟應對碳排放約束提供了更大的空間[34]。數字經濟可以通過大數據分析、人工智能和物聯網技術優化能源需求側管理，同時推動清潔能源技術的創新應用，進一步降低單位經濟產出的碳排放。

產業結構反映了經濟活動中不同行業的比例和構成，直接影響了數字經濟綠色化發展的模式。第一，國家的產業結構在一定程度上決定了市場需求慣性，并影響數字經濟供需關系的形成和演化。產業結構影響要素配置格局，進而塑造特定的市場需求慣性，這種慣性在供需關系數字化過程中具有路徑依賴效應。傳統產業體系中的基礎設施布局、資源稟賦特征和組織習慣有利于引導數字技術應用方向與創新擴散速度。例如，制造業占比高的國家更容易形成生產端數字化減排路徑，而服務業主導型國家則更傾向于消費端的綠色升級模式。第二，產業結構影響需求慣性與數字需求的融合速度。需求慣性不僅源于傳統產業的結構特征，還與消費者行為模式和企業生產組織方式密切相關。國家在特定產業上的長期積累往往會形成固有的消費習慣和產業生態，從而對數字需求的形成產生雙重影響。數字需求的生成提供了延續性和穩定性的同時也可能成為需求轉型的阻力，因為傳統需求的慣性可能會延緩數字技術的接受和普及速度。因此，不同產業結構的國家在數字化供需關系調整中，其融合速度和表現形式往往存在顯著差異。第三，數字技術通過重塑要素流動性和市場響應度，使多元產業結構更易形成需求升級的正向循環[35]。事實上，市場需求慣性并非一成不變，因此數字時代中技術進步和產業創新是相互作用并呈動態演化的。產業結構較為單一的國家，其市場需求慣性可能更強，但轉型阻力也相對較大；而產業結構多樣化、靈活性較高的國家，則更有可能迅速捕捉到數字時代的新興需求，并通過優化供給體系實現需求升級。隨著數字技術對傳統產業的滲透，不同產業結構下的經濟體可能會逐步調整產業結構，通過產業多元化和高附加值化，增強其對市場需求慣性的適應性，為新型供需關系的形成提供更大的發展空間。基于此，提出研究假設H4。

H4：數字經濟在實現“降碳增效”的過程中，受到清潔能源結構與產業結構升級的調節作用。

3模型構建

3.1變量選擇

（1）被解釋變量為碳排放量與碳生產率。其中，碳排放量（ce）通過式（1）計算人均碳排放量，c為一國的碳排放總量，population為國家總人口數，數據來自全球大氣研究排放數據庫（EmissionsDatabase forGlobal AtmosphericResearch，EDGAR）。

碳生產率 依據Kaya等的定義（在一段時間內每單位碳排放總量的經濟產出），采用一國國內生產總值（gdp ）與碳排放總量的比值（式2）表征碳生產率，數據來自全球大氣研究排放數據庫（EDGAR）。

（2）解釋變量為一國的數字經濟發展水平，以數字經濟指數 （dig） 表征。結合Shahbaz等[37]和李肆等的研究，本研究從數字網絡基礎、數字社會參與度、數字貿易活動3個維度構建國家層面的數字經濟指數測度體系，具體見表1。數字網絡基礎是指以數據創新為驅動、通信網絡為基礎、數據算力設施為核心的基礎設施體系。數字基礎設施是數字經濟的發展載體與重要物質基礎，同時也是體現數字經濟發展環境治理和創新的重要手段，為順利推進數字化進程提供物理層面的支撐[38]。數字社會參與度是指社會中參與或使用數字技術的影響人數，涵蓋了經濟、文化、教育、醫療、就業、社會參與等多個領域，并且對個體的生活方式、工作模式、社會互動以及價值觀念產生深遠影響。數字貿易活動是指以數據資源為關鍵生產要素、以現代信息網絡為重要載體、以信息通信技術的有效使用促進效率提升和結構優化的一系列對外貿易活動，是數字經濟和高水平對外開放的重要組成部分[39]。

采用熵值法計算每個國家的年度數字經濟發展水平，具體計算步驟如下。

第一，針對原始數據矩陣 X=（xi，j）m×n ，其中 xi，j 表示第i個評價對象第 j 個指標上的原始觀測值，進行無量綱化處理以消除量綱帶來的干擾，采用極差標準化方法將其歸一化，得到歸一化后數值 xi，j°′

第二，構建指標比重矩陣Pi，jo

第三，計算信息熵 e_j^°

第四，計算差異系數 g_i°

第五，計算各項指標的權重系數 w_j°

第六，計算第 i 個評價對象的綜合得分 （dig_i ）

（3）中介變量：參考陳胤默等4的研究，技術創新（tec）以知識產權交易收支總額衡量，涵蓋因授權使用無形資產（如專利、商標、工業流程等）而發生的跨境許可費用，該數據能夠反映一國國際技術交易和創新擴散水平，具有較高可比性和數據覆蓋廣的優勢；政府治理效能（ef）采用世界銀行開發的全球治理指數中政府治理效能指標測度，體現一國在政策制定、執行和協調方面的治理能力。

（4）調節變量。清潔能源結構（es）采用一國可再生能源在最終能耗中所占的百分比進行測度，反映經濟體能耗結構的綠色化水平。產業結構升級（ind）采用一國第三產業產出占第二產業產出的比例衡量。

表1數字經濟指數測度體系

（5）控制變量。城鎮化水平為各國城鎮化率 Π（urb） ）經濟體量 （gdp） 采用各國GDP總量來衡量。人口密度0 （pop） 為各國年終人口總數與以平方千米為單位的土地面積之比。政府消費率（gov）為政府購買貨物和服務發生的經常性支出占GDP的比重。

本研究以世界銀行的189個成員國為基準，在數據收集與合并過程中，剔除了數據缺失的國家。部分國家在不同數據庫中存在不同的數據缺失問題，例如，厄立特里亞、吉布提、朝鮮、南蘇丹共和國、圣文森特和格林納丁斯等國在世界銀行數據庫中缺失了GDP數據；孟加拉國、布隆迪、中非共和國、塞爾維亞和黑山、塞拉利昂等國在國際電信聯盟數據庫中缺失相關數據；格魯吉亞、伊朗、老撾、摩爾多瓦和尼日利亞等國則在聯合國電子政務調查數據庫中缺失數據。基于此類數據缺失問題，最終篩選出數據較為完整的88個國家作為樣本進行分析。樣本國家包括：阿塞拜疆、中國、印度尼西亞、印度、以色列、約旦、日本、哈薩克斯坦、吉爾吉斯斯坦、柬埔寨、韓國、黎巴嫩、馬來西亞、巴基斯坦、菲律賓、新加坡、泰國、阿爾巴尼亞、奧地利、比利時、保加利亞、波黑、白俄羅斯、瑞士、塞浦路斯、捷克、德國、丹麥、西班牙、芬蘭、法國、英國、克羅地亞、匈牙利、愛爾蘭、意大利、盧森堡、馬耳他、荷蘭、挪威、波蘭、葡萄牙、羅馬尼亞、俄羅斯、斯洛伐克、斯洛文尼亞、瑞典、烏克蘭、貝寧、布基納法索、博茨瓦納、喀麥隆、科摩羅、阿爾及利亞、埃及、加納、摩洛哥、馬達加斯加、莫桑比克、毛里求斯、納米比亞、盧旺達、塞內加爾、南非、贊比亞、津巴布韋、阿根廷、巴哈馬、伯利茲、玻利維亞、巴西、智利、多米尼加、厄瓜多爾、危地馬拉、牙買加、墨西哥、尼加拉瓜、巴拿馬、秘魯、巴拉圭、薩爾瓦多、烏拉圭、美國、哥倫比亞、澳大利亞、斐濟、新西蘭。

樣本期設定為2003一2022年，構建面板數據，并通過插值法補齊部分國家個別指標缺失值，具體描述性統計結果見表2。

3.2模型設定

3.2.1基準回歸模型

通過雙向固定效應檢驗全球數字經濟發展的“降碳增效\"效應，模型如下：

Y_i，t=α₀+α₁dig_i，t+α₂dig_i，t²+α₃control_i，t+

country+year+ε_i，t

式（9）中：i和 χ_t 為國家和年份， Y 為被解釋變量（碳排放量與碳生產率）。dig為核心自變量數字經濟指數，control_i，t 為控制變量，country和year為國家固定效應和時間固定效應， ε_i，t 為隨機擾動項； α₁-α₃ 為解釋變量、解釋變量平方和控制變量的系數。

3.2.2 中介效應模型

為檢驗數字經濟影響“降碳增效”的作用機制，構建式（10）和式（11）進行中介效應檢驗：

M_i，t=β₀+β₁dig_i，t+β₂control_i，t+country+

year+ε_i，t

式（10）和式（11）中： M_i，t 分別為技術創新（tec）和政府治理效能（ef兩個中介變量，其余變量與基準模型設定一致。 β₁-β₂ 和 γ₁-γ₃ 為變量系數。若 ?β₁、γ₁?γ₂ 和 γ₃ 均顯著，則表明技術創新和政府治理效能是數字經濟發展影響碳排放量和碳生產率的中介機制。

3.2.3調節效應模型

構建的調節效應模型如下：

式（12）中： R_i，t 分別為清潔能源結構 （es） 和產業結構升級（ind）兩個調節變量，其他變量與基準模型設定一致。θ₁-θ₆ 為變量系數。

表2描述性統計

Haans等4認為“U\"形關系的調節效應主要在于兩方面：以式（12）為例，一是“U\"形曲線拐點，當 θ₁θ₅- θ₂θ₄gt;0 時，曲線的拐點右移;反之則左移。二是通過 θ₅ 系數判定曲線的斜率，若為倒\"U\"形曲線，當 θ₅gt;0 時，曲線變平緩；若為“U\"形曲線，當 θ₅gt;0 時，曲線變陡峭。

3.2.4 空間效應模型式（13）為空間效應模型：

式（13）中： ?：ρ₀ 為空間自回歸系數， ?ρ₁、ρ₂ 和 ρ₃ 分別為解釋變量以及控制變量的空間交互項的系數， W 表示經濟距離矩陣。其余變量和系數與基準回歸模型一致。

4實證結果

4.1全球數字經濟、碳排放量與碳生產率的時序演變與極值特征

2003一2022年，全球數字經濟指數、碳排放量與碳生產率水平在各大洲呈現出顯著的增長趨勢和區域異質性（表3）。具體而言，在數字經濟方面，非洲和亞洲分別實現了 135.3% 和 115.9% 的高增長，表現出強烈的后發趕超勢頭，其中以中國為突出代表。相對而言，歐洲地區雖然擁有較高的初始水平，但增速較為溫和 43.4% ，呈現出高基數-低增速的成熟型擴展特征。在碳排放水平上，亞洲、非洲和美洲的碳排放量略有上升，其增速已顯著放緩，反映出部分國家在碳排放控制上的努力。歐洲和大洋洲均實現了碳排放顯著下降，表現出較強的碳治理能力。在碳生產率方面，全球呈現普遍提升的趨勢，歐洲和亞洲增幅較為領先。

4.2 基準回歸

數字經濟“降碳增效\"效應的基準回歸結果見表4。列（1）和列（2）顯示，數字經濟對碳排放量的一次項系數為正，二次項系數為負，說明數字經濟對碳排放量的影響存在顯著的先增后減的倒“U\"形關系，拐點值為 1.146 列（3）和（4）顯示，數字經濟對碳生產率的一次項系數為負、二次項系數為正，表明數字經濟與碳生產率之間存在顯著的先降后升的“U\"形關系，拐點值為0.884。證明研究假設H1成立。當 diglt;0.884 時，數字經濟發展不會降碳也不會增效；當 0.884?diglt;1 .146時，數字經濟發展尚不足以減少碳排放量，但將提升碳生產率；當 dig? 1.146時，數字經濟發展將實現既降碳又增效。

4.3穩健性與內生性檢驗

穩健性檢驗結果見表5。

第一，替換解釋變量。采用熵權TOPSIS（techniquefororder preferencebysimilaritytoanideal solution）方法重新測算全球數字經濟指數并進行回歸分析，結果見表5列（1）和列（2）。結果表明數字經濟發展與碳排放量、碳生產率之間的倒“U\"形和“U”形關系依然成立，與基準回歸結果一致。

第二，縮尾處理。對全球數字經濟指數、碳排放量和碳生產率3個變量進行前后 0.5% 的縮尾處理后再次進行估計，結果見表5列（3）和列（4）。結果表明數字經濟發展水平指數及其平方項系數的顯著性和符號同基準回歸結果相比均未發生變化。

第三，穩健標準誤。為提高估計結果的可靠性，并解決面板數據回歸中可能存在的異方差問題，采用穩健標準誤方法重新估計回歸，結果見表5列（5）和列（6）。結果表明數字經濟發展及其平方項的系數與顯著性均無變動，證實了前文結果的穩健性。

表3數字經濟、碳排放與碳生產率的時序演變與極值特征

表4基準回歸結果

注： Plt;0.10 ^**Plt;0.05 ， ^**Plt;0.01 ；括號內數值為標準誤。

表5穩健性檢驗

注： ^***Plt;0.01 ；括號內數值為標準誤。

第四，內生性檢驗。鑒于可能存在遺漏變量和逆向因果產生的誤差，模型估計結果可能存在內生性問題。為此，選取滯后一期的數字經濟指數及其二次項作為工具變量，采用兩階段最小二乘法進行估計。一方面，滯后項與當前數字經濟發展水平具有較高的相關性，符合工具變量的強相關性要求；另一方面，滯后項與當前誤差項之間不存在直接因果關系，且與當前碳排放量和碳生產率相關度不高，在理論上滿足工具變量外生性的假設。回歸結果見表6。表6列（1）和列（2）為第一階段回歸結果，工具變量回歸系數均顯著，且 F 值均大于10，拒絕了弱工具變量的原假設，說明工具變量選擇合理。此外，盡管該模型為剛性識別（工具變量數量等于內生變量數量），無法進行識別檢驗，但滯后變量作為工具變量的理論邏輯得到廣泛支持[42]。表6列（3）和列（4）第二階段回歸結果中數字經濟指數及其平方項的方向與顯著性均與基準回歸結果一致，說明不存在因遺漏變量和反向因果造成的內生性問題。

表6內生性檢驗

注： Plt;0.10 ， ^**Plt;0. 01 ;括號內數值為標準誤。

4.4 異質性分析

4.4.1數字經濟的“降碳增效”效應因經濟體經濟發展水平而異

世界銀行按圖表集法將各國分為低收入、中低收入、中高收入和高收入經濟體（按人均國民總收入計算）。根據世界銀行2022年劃分標準進行分組回歸，結果見表7。結果表明數字經濟對碳排放量和碳生產率的影響在不同收入水平的國家呈現顯著的異質性。在中高和高收入國家，數字經濟發展水平與碳排放量呈顯著的倒“U”形關系，與碳生產率呈顯著的“U\"形關系，能夠在后期有效實現“降碳增效”。在低收入和中低收入國家，數字經濟的發展不足以對碳排放量和碳生產率產生顯著的非線性影響。原因在于：一是各國處于不同的發展階段，所面臨的經濟社會任務存在本質區別。對于中高和高收入國家而言，環境治理已成為現階段的政策目標，同時具備將數字技術用于環境治理的動因和能力。相比之下，其余國家仍處于基礎發展階段，優先發展目標集中在就業保障、產業發展和基礎設施建設等方面，環保目標往往在政策優先序中相對靠后。二是各國的制度質量直接影響了數字經濟的實踐應用。在中高和高收人國家中，環境保護制度較為成熟，數字技術被系統性地引入到碳排放監管、清潔生產監測等政策工具中，具有較強的制度承接能力。而在低收入和中低收入國家，環境政策體系不健全，行政資源有限，導致數字工具即使存在，也難以落地于治理實踐。

4.4.2數字經濟的“降碳增效\"效應隨國家資源豐裕度不同而有所差異

通過一國初級資源密集型商品在其出口中的占比來衡量各國自然資源的豐裕程度并進行分組檢驗。當一國的比例高于觀察期內樣本國家的平均水平 （21.32% 時，則被視為資源豐裕國家，否則為非資源豐裕國家。異質性檢驗結果見表8。結果表明：非資源豐裕國家分組中，數字經濟的發展與碳排放量呈顯著的倒\"U\"形關系，與碳生產率呈顯著的“U\"形關系；而資源豐裕國家分組中，數字經濟與碳排放量、碳生產率之間不存在顯著非線性關系。可能的原因在于，資源豐裕的國家由于長期依賴初級資源的開采和出口，在發展過程中逐漸形成了對資源產業的高度依賴。這種依賴不僅體現在財政收入和投資方向上，同時也影響了環境監管的力度、企業的技術選擇以及整體的治理方式。在這種背景下，數字經濟發展往往難以順利融入以資源為核心的產業體系，很難發揮助推綠色轉型的作用，不易實現“降碳增效”。

4.5 作用機制分析

分步回歸檢驗數字經濟的“降碳增效”機制，結果見表9。其一，數字經濟通過促進技術創新實現“降碳增效”。表9列（1）表明，數字經濟對技術創新的影響在 1% 的水平上顯著為正，表明前者對后者產生促進效應。列（2）表明，技術創新系數在 10% 顯著水平下為負值，且數字經濟及其平方項的系數均顯著，表明技術創新在數字經濟對碳排放的影響中起“促減”作用。同理，列（3）表明，技術創新在數字經濟對碳生產率的影響中起“促增”作用。研究假設H2得以驗證。其二，數字經濟通過提升政府治理效能實現\"降碳增效”。表9列（4）表明，數字經濟對政府治理效能的影響在 10% 的水平上顯著為正，表明前者對后者產生提升作用。列（5）表明，政府治理效能系數在 1% 顯著水平下為負值，且數字經濟及其平方項的系數均顯著，表明政府治理效能促進了數字經濟的減排效應。同理，列（6表明，政府治理效能在數字經濟的碳生產率效應中起促進作用。證明研究假設H3成立。

表7收入水平的異質性檢驗

注： ^*Plt;0.10，^**Plt;0.05，^***Plt;0.01 ；括號內數值為標準誤。世界銀行2022年7月更新的最新標準是，人均國民總收入（GNI）低于1085美元的經濟體為低收人經濟體，人均GNI在1086美元至4255美元為中低收入經濟體，人均GNI在4256美元至13205美元為中高收入經濟體，超過13205美元為高收入經濟體。本研究將中高收入經濟體和高收入經濟體合并為中高和高收入經濟體。

表8資源豐裕度的異質性檢驗

注： …Plt;0.05，…Plt;0.01 ；括號內數值為標準誤。

4.6 調節效應分析

截至觀測期結束，多數國家的數字經濟發展水平仍未超越拐點進人“降碳增效”階段，驅動各國盡快通過數字經濟發展實現“降碳增效”是重要問題。根據理論分析，將清潔能源結構與產業結構升級納入模型，探索二者在數字經濟“降碳增效\"效應中的調節作用。參考Haans等4的研究，主要從拐點位移和曲線斜率變化兩方面識別清潔能源結構和產業結構升級的調節效應。根據表10列（1）和列（3）的估計結果計算得出 θ₁θ₅-θ₂θ₄gt;0 且 θ₅gt; 0，即清潔能源結構和產業結構升級均會導致數字經濟發展與碳排放量之間的倒“U\"形曲線拐點向右平移，并使曲線變得更加平滑，弱化了倒\"U\"形效應。這表明，清潔能源結構和產業結構的優化不僅能夠延緩達到碳排放峰值的時間（拐點右移），還使得碳排放量的上升過程變得更加緩慢（曲線平滑）。同理，依據表10列（2）和列（4）的估計結果計算得出 θ₁θ₅-θ₂θ₄gt;0 且 θ₅lt;0 ，即在清潔能源結構和產業結構升級的影響下，數字經濟發展與碳生產率之間的\"U\"形曲線拐點向右平移，且曲線變平緩，弱化了“U\"形效應。這意味著，各國數字經濟發展需要達到更高水平才能促使碳生產率達到最優值（拐點右移），并且在清潔能源結構和產業結構的優化下，碳生產率的提升過程更加穩健，即碳生產率增長的波動性降低（曲線平滑）。證明研究假設H4成立。

表9作用機制分析

注： Plt;0.10 ， ^*Plt;0.05 ^**Plt;0.01 ；括號內數值為標準誤。

表10調節效應分析

注： ^*Plt;0.10，^**Plt;0.05，^***Plt;0.01 ；括號內數值為標準誤。

4.7進一步討論：空間溢出效應

4.7.1數字經濟對碳排放量、碳生產率影響的空間相關性檢驗

數字經濟作為推動全球經濟發展的重要力量，不僅在單一國家內部產生深遠影響，還可能通過跨國合作、技術傳播和貿易網絡等途徑影響其他國家。因此，討論數字經濟對碳排放量、碳生產率影響的空間溢出效應變得尤為重要。在考察全球數字經濟發展對碳排放、碳生產率的空間溢出效應之前，采用經濟距離矩陣構建空間權重矩陣，通過Moran指數檢驗空間自相關性，以考察一國數字經濟、碳排放量和碳生產率是否受到其他國家的影響，檢驗結果見表11。結果表明2003—2022年各國數字經濟發展水平、碳排放量和碳生產率的Moran指數在 1% 水平上顯著為正，說明各國之間的數字經濟發展水平、碳排放量和碳生產率均存在空間相關性。

4.7.2數字經濟對碳排放量、碳生產率影響的空間溢出效應

通過比較LM檢驗、Hausman檢驗和LR檢驗結果，最終選擇采用個體和時間雙固定的空間杜賓模型進行分析。基于模型（13）構建空間杜賓模型檢驗全球數字經濟發展對碳排放量、碳生產率影響的空間溢出效應，回歸結果見表12。

由表12列（1）可知，數字經濟一次項系數顯著為正值，二次項系數顯著為負值，表明數字經濟與碳排放量之間均存在顯著的倒“U\"形關系。列（2）一列（4）為全球數字經濟對碳排放量影響的空間效應分解結果。全球數字經濟發展的直接效應顯著，而一國數字經濟發展對經濟發展水平相近國家的碳排放產生的非線性間接效應較弱，僅通過外溢效應對其他國家的碳排放產生了正向影響。這是因為數字經濟快速發展國家的經濟活動可能會通過貿易和投資等渠道影響其他國家，進而導致這些國家的碳排放上升。

由表12列（5）可知，數字經濟一次項系數顯著為負值，二次項系數顯著為正值，說明數字經濟與碳生產率之間均存在顯著的\"U\"形關系。列（6）一列（8）為全球數字經濟對碳生產率影響的空間效應分解結果，顯示數字經濟的間接效應不顯著，這是因為在各國間數字經濟水平差異較大的背景下，其他國家可能未能迅速受益于數字技術的生產效率提升。

5結論與政策建議

5.1結論

基于經濟高質量發展要求與“雙碳”目標，本研究立足數字時代背景，把握數字經濟新增長點，統合國際經驗，探索識別通過數字經濟發展實現“降碳增效”目標的方法和路徑，為發展新質生產力、在國際競爭中強化核心競爭力探索可行之道。本研究運用熵值法測度88個國家2003—2022年的數字經濟發展水平，對樣本國家數字經濟是否、如何實現“降碳增效”的問題進行了系統考察。主要結論如下：第一，全球數字經濟發展呈現加速發展趨勢，碳排放的削減進展相對緩慢，而碳生產率的提升幅度則較為明顯。第二，數字經濟增長對碳排放量和碳生產率的影響分別呈現顯著的倒“U\"形和“U\"形關系，拐點值分別為1.146和0.884。其中，在中高和高收入國家及資源依賴度較低的國家，數字經濟發展水平與碳排放量呈顯著的倒“U”形關系，與碳生產率呈顯著的“U\"形關系。第三，機制檢驗發現，技術創新和政府治理效能的提升是數字經濟最終實現“降碳增效”目標的有效路徑。此外，清潔能源結構與產業結構升級可顯著促進數字經濟“降碳增效\"效應的發揮，二者均能使曲線拐點右移并削弱非線性倒\"U\"形或“U\"形效應，表明在產業升級和能源轉型的支撐下，數字經濟能夠更早進入“降碳增效”的良性發展軌道。第四，全球數字經濟對碳排放存在顯著的空間相關性。空間杜賓模型的回歸結果顯示，數字經濟對經濟發展水平相近國家的碳排放具有空間溢出效應，且相較于數字經濟產生的溢出效應，數字經濟對本國碳排放的直接效應更加明顯。

表11數字經濟、碳排放量和碳生產率的Moran指數

注：*Plt;0.05，***Plt;0.01。

表12空間溢出效應檢驗結果

注： ^**Plt;0.05，^**Plt;0.01 ；括號內數值為標準誤。

5.2 政策建議

為助力數字經濟“降碳增效\"效應的發揮，依據實證研究結果，提出如下政策建議。

5.2.1加快推動數字經濟發展，促進“降碳”與“增效”雙重拐點的達成

研究表明，數字經濟與“碳排放”和“碳生產率”的關系分別呈現倒“U\"形與“U”形關系，當前我國正處于邁向“雙重拐點”的關鍵階段。加快推進數字經濟發展，不僅是我國實現高質量發展的根本路徑，更是我國盡早突破發展瓶頸的重要出路。數字經濟的發展是涵蓋制度設計、基礎設施建設、企業轉型和社會支持的系統工程。一要完善發展規劃和政策體系，構建有利于數字經濟的宏觀環境。中國應進一步發揮全球數字經濟發展的領先優勢，確保數字技術應用水平不斷提升。二要加速數字基礎設施建設，夯實技術支撐平臺。推動數字化轉型與技術創新并重，確保技術與數據安全同步推進。三要通過政策支持推動企業的數字化創新和轉型，特別是推動傳統行業的數字化進程，縮短瓶頸期。

5.2.2堅持“降碳”與“增效”并重的發展理念，推動高質量發展戰略落地

“降碳增效”是貫徹新發展理念的內在要求，“降碳”與“增效”是相輔相成、不可割裂的一個問題的兩個方面。從本質上看，“降碳”是發展方式轉型的體現，標志著從傳統發展模式向高質量發展方式的轉變，而\"增效\"則是“降碳\"進程中生產效率和資源利用率提升。在實踐中，應對二者進行完整理解與統籌把握。當前我國數字經濟雖具備一定的先發優勢，但整體仍處于邁向“降碳增效”良性循環的過渡期。在處理數字經濟發展與“降碳增效”之間關系時，應始終堅持把二者有機統一起來。同時，在實踐中要加速產業升級和能源綠色轉型，推動我國數字經濟能夠更早進入“降碳增效”的良性發展軌道。

5.2.3加速技術創新和政府治理效能提升，增強高質量發展中的比較優勢

研究表明，技術創新和政府治理效能的提升是數字經濟最終實現“降碳增效”目標的有效路徑。黨的十八大以來，我國制度優勢不斷顯現，創新能力持續增強。在當前全面推進高質量發展的時代背景下，更應充分發揮制度優勢，優化政府職能配置與服務效率。同時，加快科技創新體系建設，強化關鍵核心技術突破，為我國高質量發展新階段中長期性、可持續性的比較優勢提供堅實支撐。

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“Carbon reduction and efficiency enhancement” effects of the digital economy and theirrealization pathways：an empirical study of 88 countries

JIANGLing，HUJialin，ZHANGZilve （School of Government，Central UniversityofFinance and Economics，Beijing1Ooo81，China）

AbstractAsthe“dualcarbon”goalsbecomedeeplyembeddedinthenationaldevelopmentframework，thedigitaleconomy has emergedasakeyriverofgreetransformationandhgqualitygowth.Buldingupnitsoleincarboneductionncreasigetion hasbeenpaidtotheefectsoftedigitaleconoyinsimultaneouslyeducingcarbonemisionsandimprovingeficiencyExplingthe intenallogiclinkingdigitaleconomydevelopmentandhigqualitygrowthcariessignificanttheoreticalandpracticalvalue.Tis studyconstructedapaneldatasetof88countriesfrom2003 to222 toevaluatethe“carbonreductionandeficiencyenhancement”effectofdigitaleconomydevelopmentfrom twodimensions：carbonemissonsandcarbonproductivity.Themainfindingsereasfolows： （204號 ① Undertheinternationalcomparativeframework，thedigitaleconomyexhiitedapronouncedstage-basedefect：itsimpactoncarbon emisionsfolowedaninvertedU-shapedelationship（ithatuingpointat1146），whileitsimpactoncarbonproductivityfollwda U-shaped relationship （with a turning point at 0.884）. ② Heterogeneityanalysisindicated that the“carbon reductionand efficiency enhancement”efectsofthedigitaleconomyweremorepronouncedinupper-middle-income，high-income，andresoure-independent economies. ③ Mechanismanalysisrevealed that the digital economy indirectly affected carbon emissionsand carbon productivity through promoting technological innovation and enhancing government governance capacity. ④ Optimization of the energy consumption structureandupgradingoftheindustrialstructureplayedamoderatingroleinthe“carbonreductionandeficiencyenhancement”pro cess，helping to stabilize the nonlinear efect and delay the emergence of turning points. ⑤ The digital economy also had a nonlinear spatialspillvrftontearbonmssoofcoutrieswithilalvelsofconmicdevelomnt，aloughtefctwaseaker thaitsipactwitinthecoutry.nightoftesefindings，tissudysuggestsadheringtoadevelopmentparadigmihchthdigital economyleadsthe“carboneductionandeficiencyenhancement”processItadvocatesforadvancingtheturningpointearlierand smoothingthesionenytajetoycevigcinatediprovemntinothcabonductiodpoductivityEfforts shouldalsobemade toenhancedigitalizationandacceleratethedevelopmentofthedigitaleconomythroughmultiplechannels. Key Wordsdigital economy; carbon reduction and eficiency enhancement; carbon emissions; carbon productivity

（責任編輯：李琪）