1、第 32 卷 总第 157 期Vol.31 Sum No.1572023 年第 1 期No.1,2023广东开放大学学报JOURNAL OF GUANGDONG OPEN UNIVERSITY 【基金项目】广东省社科规划2022年常规一般项目（GD22CLJ01）；2022年度佛山市社科规划项目（2022-GJ005）。【收稿日期】20221008【作者简介】谢长青（1973），男，黑龙江庆安人，佛山科学技术学院经济管理学院教授；曾思妮（2000），女，湖南娄底人，硕士研究生，佛山科学技术学院经济管理学院；王美华（1998），女，江西赣州人，硕士研究生，佛山科学技术学院经济管理学院。数字经济发
2、展、产业结构调整与低碳转型基于广东省经验实证分析谢长青 曾思妮 王美华（佛山科学技术学院，广东佛山，528000）【摘要】基于广东省2011-2019年21个地级市的数据，开展实证分析，采用双固定效应模型和中介效应模型研究数字经济发展、产业结构升级与碳减排之间的关系，研究发现数字经济可以显著促进广东省的碳减排且存在异质性，珠三角地区与非珠三角地区存在明显的差异；产业结构升级是数字经济推动碳减排的中介传导机制，这结论为广东省地级市绿色经济可持续发展，实现经济低碳转型提供了经验证据。在分析基础上，文章最后提出几点建议。【关键词】数字经济；产业结构；碳减排；广东【中图分类号】F127/F49【文献标
3、识码】A【文章编号】2095932X（2023）01009907一、引言我国政府在推动经济增长的同时，积极控制碳减排，并在“十四五”规划中提出要落实2030年碳达峰行动方案。近年来我国数字经济发展取得了跨越式增长，由中国数字经济发展报告(2022年)可知，2021年数字经济总量为45.5万亿元，占GDP的比重为39.8%，超过同期GDP名义增速3.4个百分点，数字经济在当今社会经济体系中的地位显著提升、对国民经济的支撑作用更加明显，将有力地保障社会经济的稳定增长1。据中国信息通讯研究院最新预测，到2025年我国数字经济规模将超过60万亿元，到2032年，将超过100万亿2。在2022中国数字经
4、济创新发展大会上，时任广东省副省长孙志洋指出，2021年广东数字经济规模为5.9万亿，数字经济总量连续五年位居全国第一3。此外，广东省是我国能源消费重大地区、碳排放量重大地区和全国第一批低碳试点地区，是粤港澳大湾区最先实施碳达峰的重要突破口(钟薇薇，高海，等，2021)4。在碳达峰与碳中和的背景下，从理论与实证上厘清数字经济如何促进碳减排，数字经济对碳减排的促进作用机制等问题具有重要的学术价值，包括数字经济、产业结构与碳排放这两两之间的影响效应研究，数字经济、产业结构与碳排放这两两之间的异质性分析。关于数字经济、产业结构与碳排放这两两之间的影响效应研究，数字经济对碳排放将产生两方面的影响。一方
5、面，数字经济有助于碳排放“控增量”和“压存量”，从而产生积极影响；另一方面，数字经济松散管控可能对未来双碳目标产生消极影响，数字基础设施数量的增长，相对应的碳排放也明显上升(王硕，王海荣，2022)5。此外，数字经济对碳排放量的影响存在着非线性特点，两者之间成倒U型关系(缪陆军，陈静，等，2022)6。数字经济发展显著促进了产业结构升级，有效优化三次产业在国民经济中占比和产业间的协调程度(刘翠花，2022)7。数字经济能提高要素资源配置效能和促进各要素间良性的交互合作，调整与提升工业规模、产品效益和产业结构，并推动与工业的更深的融合发展(林宇豪，陈英葵，2020)8。广东开放大学学报 （第 3
6、2 卷 总第 157 期）1002023年第 1 期汪克亮与赵福琴(2022)9基于能源消费视角的研究表明，碳排放的增加显著阻碍产业结构高级化与合理化进程，碳排放可以通过影响能源结构与能源强度，间接作用于产业结构升级。关于数字经济、产业结构与碳排放这两两之间的异质性分析方面的研究，谢云飞（2022)10认为，数字经济的碳减排效果在我国中西部区域和碳排放量强度较大的区域体现得更突出，区域碳排放量的减少原因主要是碳排总量的减少，而非生产率的提高。数字经济对我国产业结构水平有着边际递增的改善效果，但同时该效果也具有区域异质性，对于我国中部地区和西部区域的经济改善效果超过了东部区域(陈小辉，张红伟，等
7、，2020)11。而赵玉焕，钱之凌等人(2022)12认为东部和中部区域产业结构的升级可以明显降低整体碳排放量，对西部区域的影响并不明显；从空间角度，产业结构升级对本区域及其他地区碳排放量都有负向空间效应。从目前成果来看，研究主要依据我国整体区域内的碳排放量状况进行实证分析，但对某些特殊地区、城市的具体分析相对较少，尤其是针对广东省各地级市的分析。本文以下通过利用2011至2019年的广东省21个地级市面板数据，使用双固定效应模型，对数字经济发展对碳排放的影响机制展开了研究。此外，现有研究的都是数字经济、产业结构和碳排放量这两两间的相互关联，极少重视产业结构的关键中介机制，本文以下则运用产业结
8、构这一重要的中介变量，从理论与实证两方面，阐述数字经济可以借助产业结构的优化提升，实现实体经济的低碳与可持续发展。二、理论分析与研究假设（一）数字经济与碳排放数字经济具备了平台化、共享化等典型特点，能有效促进各种资源要素的快速流转，从而提升资源效率与产出效益。而绿色低碳发展，又给数字经济带来了更好的使用场景与广阔的市场需求(吴琦，任大明，2021)13。综合而言，中国数字经济将重点在三方面推动环保与低碳发展，以助力实现“30.60”双碳目标。首先，数字经济的平台化、共享化的特点，能够显著提升资源配置效率。平台经济与共享经济能够让用户和生产者之间形成直接联系，进而减少了资源投放和耗费。比如通过网
9、约车、共享单车等平台，能充分利用交通运输资源，绿色低碳出行范围更加广泛。其次，数字技术可以提升行业劳动生产率和公司运营决策效率，从而有效减少了传统产业能耗。据全球信息经济论坛统计，到2030年，各产业将因信息通讯技术(ICT)运用而对减少碳排放量的总贡献额将达到121亿吨，大约相当于ICT行业自身排放量的十倍(吴琦，任大明，2021)14。在建设新型电力系统和多元智慧资源体系、促进化石能源工业绿色化的发展过程中，都离不开数字技术。最后，数字金融在交易中具备了成本低、见效快和安全性高等优点，从而有助于绿色低碳项目的投资规模和绿色低碳产业融资效率的提高，促进碳交易市场发展，并提高社会碳排放效率水平
10、(孟添，张恒龙，2022)15。基于上述分析，本文提出假设H1：数字经济的发展可以降低碳排放。（二）数字经济、产业结构、碳排放数字经济通过其平台化、数据共享等先天特征，不但直接影响城市绿色低碳发展，而且通过优化和升级城市产业结构，间接影响城市绿色低碳发展。不管是“德国工业4.0”、美国“工业互联网”，还是“中国制造2025”，大数据都是非常重要的企业战略资源，被誉为“新时代的石油”，为制造业的转型升级、提升增效和可持续发展提供了新动能（Yang Liu，Yanlin Yang，等，2022）16。以佩蒂-克拉克为代表的传统产业结构学派认为产业结构调整可以带来“结构性红利”。结构性红利假说理论表
11、明，产业结构优化有利于将投入引进高效产业领域，从而促进低碳经济的可持续发展。产业结构不合理会扭曲要素结构，增加资源浪费，导致经济发展效率低下。数字经济的提升可以促进产业的绿色发展、集约发展和环境发展，加快新旧动能升级，走可持续发展之路。如物联网借助大数据分析技术，通过对高耗能行业制造过程数据的感知和采集，有效降低高耗能制造业的能耗和污染物排放。基于上述分析，本文提出另一个假设H2：产业结构是改善数字经济、促进碳减排的重要机制。101经济管理谢长青 曾思妮 王美华:数字经济发展、产业结构调整与低碳转型三、实证模型、变量与数据（一）模型构建利用上述理论分析，建立双固定效应回归模型，对数字经济发展对
12、碳排放的影响展开实证分析。由于部分数据维度差异较大，对其进行对数化处理，设置模型如下：ctpfit=0+1 digeit+2 Xit+i+t+it在上述等式中，下标i和t分别代表广东省的21个地级市和从2011年至2019年的年份数据；被解释变量为各地级市碳排放绩效；核心解释变量为各地级市数字经济发展水平；1是数字经济发展水平对各地级市碳排放绩效影响的回归系数，2为各控制变量对各地级市碳排放绩效影响的回归系数。Xit为各控制变量，包括生产性服务业聚集度、人力资本、人口规模、城镇化水平、贸易开放度、技术创新能力等，i为地区固定效应，t为时间固定效应，it为随机扰动项。（二）数据来源与变量选取基于
13、数据的可得性并参照有关文献，本文将选择2011-2019年广东省21个地级市的统计分析数据进行实证检验，研究计量过程均通过stata16.0完成，所有数据均来源于广东统计年鉴、EPS数据库、各地级市各年的统计公报，当中主要变量的描述性统计详见文中表2所示。1.被解释变量关于碳排放绩效（ctpfit），目前联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）所提出的计算方式一般是部门法和参考法。由于数据的可得性，这里参考朱洪革等17、王少剑等18的研究，采用包含非期望产量的malmquist模型来计算碳排放效率，其中的数据处理均参考单豪杰（2008）19的处理方式进行计算和设定。2.解释变量关于数字经济发
14、展水平（dige），已有研究大多以省级层面的数字经济发展指数来测度数字经济发展水平。本文借鉴黄群慧等(2019)20、李治国等（2021）21的研究，从互联网发展和数字普惠金融发展两个层面，综合测度城市层面的数字经济发展水平指数，具体测度指标如下表1所示。通过主成分分析方法对相关数据进行标准降维处理后，由于少数变量的特征值大于1，因此本文改成熵值法来计算广东省的数字经济发展水平。表 1 数字经济发展水平测度体系一级指标二级指标二级指标测度数字经济发展水平互联网相关产业产出人均电信业务总量互联网相关产业从业人员计算机服务和软件从业人员占比互联网普及情况每百人互联网宽带接入用户数量移动电话普及情况
15、每百人移动电话用户数量数字普惠金融发展中国数字普惠金融指数3.控制变量综合对现有资料的有关研究，本文所选取影响碳排放量的主要控制变量有6个。（1）生产性服务业聚集度（psc），参考杨君等人（2021）的方法22，创建区位熵来评估该地级市的生产性服务业聚集度。（2）人力资本（human），以该地级市高校在校生的数量与常住人口的比重来表示。（3）贸易开放度（open），以进出口总额占GDP的比表征。（4）人口规模（lpp），通过该地区的年末常住人口的对数来衡量。（5）技术创新能力（lnp），以每万人的专利数量的对数表征。（6）城市化水平（urban），用该市城市人口占总人口的比来表征。4.调节变量
16、关于产业结构（third），我国要想如期实现“30.60”双碳目标，必须深度调整产业结构，以充分发挥数字经济在产业结构优化提升上的巨大潜力。本文借鉴徐德云（2018）23对产业结构升级的测算，构建产业结构指标。表 2 描述性统计 Variable Obs Mean Std.Dev.Min Maxdige189.128.085.034.504ctpf1891.048.169.4111.884third1892.357.1202.0782.706psc189.725.338.3742.098human189.013.018.001.080urban189.624.200.3591.000lnp1892.2281.348-.7145.497lpp1896.135.5655.0557.513open189.515.516.0342.284（三）数字经济与碳排放空间分布1.数字经济总量空间分布分析为了充分具体地掌握广东省数字经济总量的空间分布状况及其分布格局的变动情况，本文以2011年、2019年为观察年份，运用GeoDa软件绘制广东开放大学学报 （第 32 卷 总第 157 期）1022023