数字经济、能源效率和碳排放——基于省级面板数据的实证.pdf
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1、统 计 观 察统计与决策2023年第21期总第633期0引言改革开放以来,我国的经济建设取得了举世瞩目的成绩,但是长期以来高污染、高耗能的粗放式经济发展方式也产生了较为严重的能源消费和环境污染问题。近些年在国家大力发展数字经济的背景下,数字经济逐渐成为实现“双碳”目标的有力手段。数字经济日益融入经济活动的各个环节,成为推动经济绿色低碳发展的关键性力量,有效缓解了经济发展和碳排放之间的矛盾关系。数字经济对能源效率的优化提升是实现碳减排的有效途径,数字经济可以有效改善生产、消费、分配等环节的能源效率。基于上述背景,本文认为对于数字经济与碳排放的研究,在研究视角方面需要更多地关注能源领域。对数字经济
2、作用于能源效率和碳排放的机理、机制进行研究和剖析具有较强的理论和现实意义,有利于厘清在能源的生产、消费、配置等方面数字经济不同的作用方式和工作机制。因此,本文将阐明数字经济、能源效率和碳排放的逻辑关系作为研究主线。虽然已有诸多文献对数字经济、能源消费和碳排放进行了研究13,但是仍然存在一些研究短板。首先,在研究视角方面,数字经济对于能源效率的影响并不局限于能源消费端,在能源生产、转化、配置等方面如何发挥作用仍需深入讨论。其次,在理论层面,能源是产生碳排放的最直接原因4,但是国内关于数字经济、能源效率和碳排放三者之间勾稽关系的大部分理论分析属于现象或者逻辑描述,缺乏利用经济学经典理论进行的必要讨
3、论分析。最后,关于数字经济、能源效率和碳排放三者之间逻辑关系的实证研究也相对较少。因此,本文利用我国省级面板数据,通过理论分析和实证检验的方法探究数字经济、能源效率和碳排放之间的影响机制和作用机理。本文做了以下三个方面的工作:一是提供了一个新的研究视角,将能源效率作为关键因素和变量纳入数字经济对碳排放影响的模型之中。二是利用能源阶梯理论、前景理论、网络外部性等经济学经典理论构建了一个精练的理论分析框架,简要讨论了数字经济、能源效率和碳排放之间的逻辑关系。三是利用相应的实证模型对理论假设进行了实证检验。1理论分析和研究假设本文参照Patterson(1996)5、魏一鸣和廖华(2010)6对能源
4、效率的定义与分类,从消费、生产转化和配置三个角度出发,将能源效率划分为能源消费效率、能源生产转化效率、能源配置效率。同时还借鉴了能源阶梯理论、前景理论、网络外部性等经典理论的理论内核,对数字经济、能源效率和碳排放之间的理论逻辑进行简要阐述,并提出本文的研究假设。1.1数字经济对碳排放的影响数字经济是数据要素在经济活动中具体应用的产物,大数据、互联网、云计算等技术手段在经济社会各个领域的广泛应用可以提高生产要素的使用配置效率,有利于降低全社会的碳排放水平。在宏观层面上,数字经济有利于推动产业结构优化升级,打造低碳产业。数字技术可以改变传统产业的生产方式,提高传统产业对物质资源和能源的利用效率。数
5、字经济在推动产业转型升级过程中可以数字经济、能源效率和碳排放基于省级面板数据的实证江元1,徐林2(1.肇庆学院 肇庆经济社会与历史文化研究院,广东 肇庆 526000;2.中共四川省委党校 经济学教研部,成都 610000)摘要:文章以我国31个省份20112020年的面板数据为样本,运用熵值法测算了各省份的数字经济发展指数,并通过双向固定效应模型、中介效应模型和调节效应模型考察了数字经济、能源效率和碳排放之间的逻辑关系。研究结果表明:(1)数字经济可以有效抑制碳排放,但是对于不同区域的省份和是否为碳交易市场试点省份的影响具有异质性。数字经济对于东部地区省份和碳交易市场试点省份的碳排放抑制作用
6、更为显著。(2)数字经济可以通过提高能源生产转化效率和降低能源消费强度的中介效应来抑制碳排放。(3)数字经济对于能源生产结构优化具有调节效应,数字经济可以增强能源生产结构优化对碳排放的抑制作用。关键词:数字经济;能源效率;碳排放;中介效应;调节效应中图分类号:F062.1文献标识码:A文章编号:1002-6487(2023)21-0058-06作者简介:江元(1985),男,河北石家庄人,博士,助理研究员,研究方向:数字经济、环境经济学。徐林(1987),男,江苏淮安人,博士,副教授,研究方向:人口、资源与环境经济学。DOI:10.13546/ki.tjyjc.2023.21.01058统 计
7、 观 察统计与决策2023年第21期总第633期促进生产要素向高生产效率的产业部门转移,有助于提高产业部门碳生产率。在中观层面上,数字经济增强了产业链、行业链上企业间的耦合性。数字经济可以提升生产要素在产业链、行业链上下游的配置效率,数据共享、扩散所产生的技术创新外溢效应缩小了企业之间的技术鸿沟和生产效率差距,有利于全行业或产业全要素生产率的提升,从而产生对碳排放的抑制作用。在微观层面上,数字经济可以推动生产生活方式“去物质化”,降低地区或全社会的物质资源和能源消耗量,进而实现减排目标。基于上述分析,本文提出以下假设:假设1:数字经济对于减少碳排放有积极影响。1.2能源消费效率和能源生产转换效
8、率的中介效应能源效率提升对碳减排的影响显而易见,数字经济可以通过提升能源消费效率和能源生产转换效率的中介机制来抑制碳排放。在能源消费端,当能源消费者投资(购买)数字技术对用能设备进行改造升级时,数字经济尤其是物联网、互联网所具有的网络外部性特性会增强能源消费效率的外部性7,产生对投资前景的“参照依赖”和被动预期8,进而增加使用节能技术的企业数量,促进整个能源网络的消费效率提升,最终产生对碳排放的抑制作用。在能源生产端,数字技术可以对能源的生产转化过程进行科学分析、调配和决策,降低不必要的能耗损失,有效发挥碳减排作用。基于上述分析,本文提出以下假设:假设2a:数字经济可以通过提升能源消费效率的中
9、介效应来抑制碳排放。假设2b:数字经济可以通过提升能源生产转化效率的中介效应来抑制碳排放。1.3数字经济对能源配置效率的调节效应随着国民收入水平不断提高,家庭和企业所消费的能源种类会呈现阶梯状的线性运动,展现出复杂的能源替代或者燃料替代过程9。国民收入越高,能源消费需求也越大,且越倾向于消费效率更高、污染更少的新能源和替代能源。这种阶梯状的消费倾向会改变能源的配置分布,并进一步优化能源消费结构。在能源结构层面的能源配置效率提升主要表现为能源生产结构优化和能源消费结构合理化。能源生产结构优化最直观的表现是风能、太阳能等可再生清洁能源占全社会能源生产的比重会逐步提高。能源消费结构合理化则主要表现为
10、能源在产业之间、行业之间、城乡之间的消费配置分布趋于合理。由于能源配置效率的变化受国家政策调控、产业结构、城乡收入差距、环境规制等诸多因素影响,因此数字经济并不能作为改变能源配置效率的决定性力量,但是数字经济可以对能源配置效率发挥调节作用来抑制碳排放。基于上述分析,本文提出以下假设:假设3a:数字经济能够增强能源生产结构优化对碳排放的抑制作用。假设3b:数字经济能够增强能源消费结构合理化对碳排放的抑制作用。2模型设计和变量选择为了检验前文理论分析所提出的研究假设,本文利用基准模型来检验数字经济对碳排放的影响,利用中介效应模型来检验能源消费效率和能源生产转化效率在数字经济和碳排放关系中的中介效应
11、,利用调节效应模型来检验数字经济对能源生产结构优化和能源消费结构合理化的调节效应。2.1模型设计本文参考Ehrlish和Holdren(1972)10的研究,将双向固定效应静态面板回归模型作为本文的基准模型,具体模型如下:yit=0+1digit+2controlit+i+t+it(1)式(1)中,t代表年份,i代表省份,digit代表核心解释变量数字经济,yit代表被解释变量碳排放,controlit代表模型中的一系列控制变量,i为个体固定效应,t为时间固定效应,it为随机误差项。本文参考温忠麟和叶宝娟(2014)11的逐步回归法来检验中介效应,具体模型如下:yit=0+1digit+2co
12、ntrolit+i+t+it(2)Mit=0+1digit+2controlit+i+t+it(3)yit=0+1digit+2Mit+3controlit+i+t+it(4)以上递归方程中,Mit为中介变量。为检验数字经济的调节作用,本文参考McClelland和Judd(1993)12的做法,设置了数字经济与能源配置效率的交互项,若交互项系数3显著,则表明数字经济具有调节作用。调节效应检验模型如下:yit=0+1digit+2Rit+3digitRit+4controlit+i+t+it(5)式(5)中,Rit为测度能源配置效率的相关变量。2.2变量选择(1)被解释变量:碳排放(ce),用
13、碳排放强度衡量。本文使用了中国碳核算数据库中的省级表观碳排放总量指标,该碳排放总量数据可以对能源燃烧和生产过程两个方面进行统计,数据更为精确。本文构建的碳排放强度指标为各省份表观碳排放总量与GDP的比值,本文对指标进行取自然对数处理。为了保证实证检验结果的稳健性,本文还采用了人均表观碳排放量指标(pc),该指标为各省份表观碳排放总量与常住人口数的比值,指标依然取自然对数。(2)解释变量:数字经济(dig),用数字经济发展指数衡量。本文借鉴许宪春和张美慧(2020)13、王军等(2021)14的思路,构建了省级数字经济发展指数测度指标体系,具体如下页表1所示。本文采用熵值法对指标的权重进行测算,
14、最终估算出我国31个省份的数字经济发展指数(如下页表2所示)。59统 计 观 察统计与决策2023年第21期总第633期表220112020年我国31个省份数字经济发展指数省份北京天津河北山西内蒙古辽宁吉林黑龙江上海江苏浙江安徽福建江西山东河南湖北湖南广东广西海南重庆四川贵州云南西藏陕西甘肃青海宁夏新疆20110.1100.0450.1420.0690.0650.1110.1200.0770.3200.3480.4230.3620.1220.0560.2200.1370.0850.0910.3910.0740.0170.0570.1800.1020.0170.0010.0700.0320.00
15、80.0130.01320120.1040.0430.1510.0670.0630.1000.1140.0750.3040.3420.4270.3640.1230.0540.2080.1320.0870.0910.3760.0680.0170.0760.1920.1090.0170.0020.0720.0300.0090.0110.01420130.1160.0480.1540.0720.0640.1000.1160.0800.3000.3450.4630.3880.1320.0580.2170.1400.0910.0990.4100.0700.0170.0900.2050.1200.0190
16、.0020.0790.0330.0110.0120.01720140.1410.0510.1610.0720.0660.1020.1210.0950.3100.3550.4840.4020.1390.0630.2260.1650.1040.1080.4530.0740.0170.1060.2150.1270.0210.0020.0850.0340.0120.0120.01720150.1360.0560.1650.0730.0670.1030.1150.0940.3070.3630.4830.4160.1490.0760.1690.1790.1150.1130.4690.0760.0170.0
17、850.2240.1280.0220.0020.0890.0370.0120.0120.01920160.1290.0490.1660.1020.0610.0980.0930.0970.3030.3440.4650.4180.1480.0720.1830.1880.1220.1090.4670.0710.0100.0820.2390.1140.0240.0120.0950.0340.0040.0070.01920170.1160.0530.1800.1080.0600.0900.1020.0970.2960.2980.4250.4140.1390.0890.2270.1800.1260.129
18、0.4670.1290.0130.0690.2240.1160.0240.0180.0790.0570.0040.0120.01920180.1150.0520.1910.1130.0600.0910.1020.0980.3040.3010.4140.4490.1460.1020.2230.1860.1270.1350.4730.1390.0180.0750.2330.1220.0260.0180.0810.0620.0050.0130.02220190.1280.0530.1920.1280.0590.0940.1030.0980.3050.2970.3990.4560.1450.1120.
19、2310.2060.1370.1400.4820.1400.0190.0800.2240.1360.0300.0170.0820.0660.0050.0130.02320200.1330.0570.1980.1300.0590.0940.1030.0110.3070.3010.4020.4620.1450.1240.2350.2110.1420.1490.4900.1420.0210.0880.2380.1420.0310.0190.0870.0700.0050.0130.025熵值法的计算公式如下:第j个指标的信息熵:Ej=-1ln(n)i=1n(ziji=1nzijlnziji=1nzij
20、)第j个指标的权重:wj=(1-Ej)/j=1m(1-Ej)数字经济发展指数:dig=j=1mwjzij(3)控制变量。工业化(ind),工业增加值与GDP的比值;对外开放水平(open),进出口贸易额与GDP的比值,并通过人民币兑换美元汇率的年均价格将其折算为人民币单位;城市化(urban),城镇常住人口占全部常住人口的比重;收入水平(income),年居民人均可支配收入的自然对数;交通运输水平(trans),年货运量的自然对数;森林绿化水平(forest),年森林覆盖率;技术创新能力(tech),年专利申请授权数的自然对数。(4)中介变量:包括能源生产转化效率(te)和能源消费强度(ci)
21、。本文采用电力有效转化率作为衡量能源生产转化效率的代理变量,计算公式为:电力有效转化率=1-(电力损失量/电力加工转换投入产出量)。本文采用能源消费量与GDP的比值衡量能源消费强度。(5)交互变量:包括能源消费结构合理化(ed)和能源生产结构优化(es)。本文采用各省份风能、核能和太阳能发电量占全部地区发电量的比重衡量能源生产结构优化,采用乡村最终电力消费量占城乡最终电力消费量的比重衡量能源消费结构合理化。2.3数据来源本文将我国31个省份(不含港澳台)作为研究样本,构建了20112020 年的省级面板数据。本文的被解释变量数据来源于中国碳核算数据库(CEADs),其他变量数据来源于历年 中国
22、统计年鉴 中国能源统计年鉴 中国信息年鉴。3实证结果与分析3.1基准模型实证分析3.1.1单位根平稳性检验和协整检验为避免非平稳面板数据产生的伪回归问题,本文进行了面板单位根检验。由于一些变量存在部分年份数据缺失的问题,因此本文选择了实施Fisher检验,同时还实施了Hadri LM平稳性检验以进行辅助检验。通过下页表3可以看出,Fisher检验的结果可以拒绝有单位根的原假设,但是Hadri LM平稳性检验结果有所不同,检验结果拒绝了面板单位根均为平稳过程的原假设。出现这种检验结果的原因在于,不同样本之间可能存在的协整关系会在原假设成立的情况下拒绝原假设,所以本文又对变量进行了协整检验。通过下
23、页表4可以看出,Pedroni检验和Kao检验统计量的P值均在1%的水平上显著,说明变量之间存在协整关系。根据上述检验结果可知,本文选取的变量通过了单位根平稳性检验和协整检验。3.1.2模型选择检验本文实施的Hausman检验和辅助回归检验的P值分别为 0.0003和0.0017,均强烈拒绝了原假设,可以认为应当使用固定效应模型。检验结果见下页表5。3.1.3基准模型下页表6为数字经济对碳排放影响的基准模型的估计结果。模型1和模型3展示了控制个体效应和时间效应的双向固定效应模型的回归结果,模型1仅对核心解释变量和被解释变量进行了回归分析,而模型3添加了相关控制变量。可以看出,无论是否添加控制变
24、量,模型1和模表1省级数字经济发展指数测度指标体系一级指标数字经济基础设施数字经济普及情况数字产业化产业数字化二级指标光缆长度移动通信交换机容量移动基站数互联网使用情况移动电话使用情况数字电视推广情况计算机使用情况网站使用情况软件产业产能信息技术服务业产能电子商务发展情况指标解释光缆总长度移动通信交换机容量移动电话基站数宽带上网用户数移动电话普及率数字电视用户数每百人使用计算机数企业拥有网站数软件产品收入信息技术服务收入企业电子商务销售额企业电子商务采购额单位万公里万户万个万户部/百人万户台/百人个亿元亿元亿元亿元60统 计 观 察统计与决策2023年第21期总第633期型3的核心解释变量数字
25、经济均在5%的水平下对碳排放有显著负向影响,模型1的估计系数为-0.131,模型3的估计系数为-0.080。模型2是普通线性回归模型的回归结果,可以看出数字经济依然对碳排放在5%的水平下有显著负向影响,与双向固定效应模型的回归结果一致。为了提高估计效率,本文还考虑了组内自相关、组间异方差、组间同期相关三个因素对模型的影响,并在模型4中使用全面FGLS对模型进行了估计,结果依然保持稳健。模型1至模型4的回归结果表明,数字经济可以有效降低碳排放,假设1得到了证实。3.1.4稳健性分析本文从以下几个方面实施了稳健性检验,具体结果见表7。(1)动态面板模型。本文构建了动态面板模型并采用两步法系统GMM
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