数字经济驱动资源型老工业城市碳减排效应研究
——以徐州市为例

唐庆腾，崔苧心

（1.徐州工程学院土木工程学院，江苏徐州 221018；2.江苏师范大学科文学院经济学院，江苏徐州 221132）

1 引言

党的二十大报告明确指出，自然是人类赖以生存发展的基本条件。在全面建设社会主义现代化国家的过程中，尊重、顺应和保护自然环境是内在的要求。鉴于传统庞大的高污染、高耗能产业的存在，徐州市正积极推动发展方式向绿色转型，致力于发展绿色低碳生产，倡导绿色消费，促进形成绿色低碳的生产和生活方式，以实现碳达峰和碳中和的目标。在这一转型过程中，数字经济的作用不可忽视，其已经成为推动经济社会发展的新引擎。在这一背景下，研究徐州市数字经济驱动碳减排的路径及对策具有重要的理论和实际意义。徐州市作为传统工业城市的代表，也作为淮海经济区的中心城市，低碳转型必然是当前城市建设的主旋律。徐州市立足自身发展优势，促进数字经济与实体经济相结合，赋能低碳转型，有利于推动徐州市经济的高质量发展。

2 理论分析与研究假设

数字经济作为数据要素在经济活动中具体应用的产物，涵盖了大数据、互联网、云计算等技术手段在广泛领域的应用，以提高生产要素使用配置效率为目标，从而有助于全社会碳排放水平的降低。在宏观层面上，数字经济促使产业结构优化升级，形成低碳产业。数字技术对传统产业生产方式的变革提高了对物质资源和能源的利用效率。在产业转型升级过程中，数字经济助力生产要素向高生产效率的产业部门转移，从而提高产业部门碳生产率。

在中观层面上，数字经济的崛起加强了产业链和行业链上企业的相互关联。数字经济提升了生产要素在产业链和行业链上下游的配置效率，由于数据共享和扩散引发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，从而有助于全行业或整体产业的要素生产率提升，进而产生了对碳排放的抑制效果。数字经济所带来的数字化技术，通过互联网虚拟信息的利用，打破了各省份传统时空的局限，增加了区域间经济活动的往来，优化了资源配置，实现了工业协同减排与绿色高质量发展。

在微观层面上，数字经济推动了生产和生活方式的“去物质化”，降低了地区或全社会的物质资源和能源消耗，实现了减排目标。数字经济彰显了数据要素替代效应的作用，透过对劳动、资本和技术等传统生产要素的改革，成功降低了对高污染、高耗能资源的依赖，有效优化了资源配置和能源利用效率，降低碳排放，向碳中和更近一步。同时，数字经济通过引发溢出效应和示范效应，推动企业不断进行绿色技术创新。这个过程打破了地区间信息、数据、技术和人才流动的壁垒，而且显著提高了经济运行效率，为徐州市绿色发展提供了有力支持。

据此，本文提出以下假设：数字经济对于减少碳排放有积极影响。

3 徐州市数字经济发展水平指标体系构建

数字经济被明确定义为一系列经济活动的集合，其本质特征在于将数字化的知识和信息视为至关重要的生产要素，以现代信息网络作为主要承载体，并以信息通信技术的有效应用作为核心推动力。其根本目标在于提升整体经济效率并进行经济结构的优化。为确保评价体系的科学性、全面性以及可获得性，本文构建了包含两个二级指标（数字基础和数字产业）以及5 个三级指标的数字经济发展水平评价指标体系（见表1）。

表1 徐州市数字经济发展指数测度指标体系

本文参考大多数学者使用的熵值法对指标的权重进行测算，具体计算过程如下：

第一，对全部变量进行标准化，具体根据式（1）进行标准化。式中，Yij代表标准化值；Xij代表第i 年第j 个指标。之后，对全部变量增加0.000 1 以消除0 值的影响。

第二，计算每个变量第i 年的值占全年的比值，计算公式如式（2）所示。

第三，计算熵值ej。

第四，计算差异系数CJ。

第五，计算每一年权重指数wi。

第六，根据线性加权法计算得出徐州市数字经济发展综合指数。

徐州市1999-2021 年数字经济发展情况如图1 所示。徐州市整体的数字经济发展速度较快，尤其在2005 年之后，得到了飞速发展。这主要因为徐州市作为淮海经济区的龙头城市，近几年大量吸取国内外先进城市的数字经济发展经验，不断促进传统产业转型升级，数字平台也不断突破，徐州市的核心竞争力不断提高。2022 年，徐州市获批40 G 国际互联网数据专用通道，5G 基站数量也是全省领先，数字经济整体发展指数居全省第一。

图1 1999-2021 年徐州市数字经济发展趋势图

4 实证分析

4.1 变量选择

①解释变量：数字经济（dig），用数字经济发展指数衡量。数据来源为中国城市统计年鉴、徐州市统计年鉴、江苏省互联网发展状况报告。其中，部分缺失数据根据近5 年平均增长率进行填补。②被解释变量：碳排放量（ce），用碳排放量衡量。数据来源为中国碳核算数据库中的城市级数据清单。其中，2020年和2021 年缺失数据根据近5 年平均增长率进行填补。

4.2 模型构建

本文采用向量自回归模型（VAR 模型）对1999-2021 年徐州市数字经济和碳排放之间的关系进行实证检验。具体来看，本文构建的滞后阶数为2 的VAR 模型的表达式如下。

式中，μt为误差项；α1、α2、β1、β2为待估计系数；t 为时间。

在构建模型之前，首先对两个变量同时取对数处理以保证数据的平稳性。取对数后再对变量进行平稳性检验，根据单位根检验结果得出，取对数后的两个变量为不平稳数据，再对其进行一阶差分处理，差分后的数据为一阶单整数据，因此可以对取对数之后的两变量直接构建VAR 模型进行分析。

为确定VAR 模型的最优滞后阶数，通常运用Lag Length Criteria（滞后长度准则）对其最优滞后阶数进行选择，由检验结果可以看出，根据LR、AIC、SC、HQ 检验结果可以看出滞后两阶最为合理，因此构建VAR（2）模型，具体检验结果如表2所示。

表2 Lag Length Criteria 评价结果

具体VAR 模型的构建参数如表3 所示，模型整体拟合效果达91%，具有较好的拟合度。由此可以看出，数字经济dig 与碳排放ce 之间有显著的相关关系。根据表3 可得模型估计结果，即数字经济对碳排放的影响由正逐渐转向负，说明从长期来看，徐州市数字经济的发展能够抑制碳排放，与前文假设相一致。具体VAR 模型的估计结果计算公式如式（8）所示。

表3 向量自回归模型的估计结果

VAR 模型稳定的充分与必要条件是所有特征值均在单位圆以内（在以横轴为实数轴，纵轴为虚数轴的坐标体系中，以原点为圆心半径为1 的圆称为单位圆）。对构建的VAR 模型进行根图检验，如图2 所示。从AR 根图来看，所有的根都落在单位圆内，所以该模型是平稳的。在此基础上，进一步用脉冲响应图像分析数字经济对徐州市碳排放的冲击作用，如图3 所示。

图2 根图检验结果

图3 数字经济对碳排放冲击的脉冲响应图

为了更直观地看出徐州市数字经济影响碳排放的趋势变化，进一步构建脉冲响应函数图像（见图3）。由图3 可以看出，虽然在短期，数字经济的发展增加了徐州市碳排放，但从长期来看，数字经济对碳排放有积极的抑制作用，与前文假设相吻合。具体来看，在第二期之前，徐州市数字经济对碳排放呈现正向冲击。一方面，这主要因为数字经济前期因自身发展需要会消耗大量能源，导致碳排放增加；另一方面，数字技术的发展短期内会刺激能源需求使其大量增加，但是从第二期之后，徐州市数字经济对于碳排放呈现负向冲击，这说明数字经济的发展从长期来看能够有效抑制徐州市的碳排放。

徐州市是以本地区矿产、工业加工为主导的资源型工业城市，是我国能源供给的重要基地，也是能源转型、减碳控排的重点关注对象。徐州市长期以来作为碳排放与能耗大户，石油、电力和制造业在徐州占比都较大。而数字经济的发展极大地促进了徐州市经济结构的转型升级。数字经济不仅可以通过增强可再生能源的使用来抑制碳排放，还可以优化能源生产结构，改善徐州市能源生产转化效率，降低能源消费强度，从而有效抑制碳排放。

数字经济是城市发展的“新赛道”，徐州市作为能源型城市的代表，在低碳发展的道路上还存在巨大挑战。在经过传统粗放式发展之后，徐州市传统制造企业已形成固有生产模型，制约了企业的创新升级。随着制造业投入产出比升高，企业在数字发展及减排转型方面的投入存在一定的制约性，徐州市未来的绿色发展道路还存在广阔的发展空间和较大的挑战。

5 研究结论与对策建议

基于以上研究发现，徐州市数字经济发展对于碳排放的影响短期内存在小幅度促进作用，从长期来看能够较好抑制碳排放。

从政府方面来看，徐州市政府应本着充分发挥本地优势的原则，积极运用引导和支持手段，倡导并塑造有利于商业发展的良好环境。同时，持续完善数字经济架构，提升数字经济发展质量，加大对数字产业的资金投入，持续推进互联网基础设施的建设，实现数字经济与传统产业的有机融合，摆脱对传统产业发展路径的过度依赖，推动城市的绿色化建设。充分发掘数字经济在推动碳减排方面的红利效应。

从产业方面来看，徐州市产业应释放数字经济领域的绿色创新动能，发展具有前瞻性的数字产业，塑造独具特色的数字产业格局，充分发挥数字经济在资源整合和知识共享方面的优势，加速推动本地区绿色创新的步伐。同时，积极促使绿色创新成果快速演化为绿色产业和低碳产品，以促进碳排放的降低和碳生产率的提升，从而有助于实现“双碳”目标。

从企业方面来看，徐州市有较多高耗能企业，企业的转型至关重要。企业进一步发展更需注重数字经济的产业结构升级效应以及基础设施的赋能效应。企业也需高度关注能源互联网的建设，积极推动数字技术在能源生产、运输和消费中的应用，并追踪企业的碳排放足迹，以促进城市实现低碳建设。徐州市企业需要进一步向价值链的中高端环节学习迈进。