尽管数字经济为中国的低碳转型提供巨大潜力,但能源效率的地区差异仍然存在。从技术应用的角度来看,本研究分析了数字经济的配置和条件,以及对促进整体能源效率提高至关重要的建议。本文首先使用 SBM-Undesirable 模型计算和分析了2011年至2021年中国30个省份的碳排放效率(CEE)时空特征。基于技术-组织-环境(TOE) 的观点,本研究将fsQCA和NCA相结合,以确定支持低碳转型的多个连接因果关系、不对称性和隐藏途径。最后,本研究为中国低碳转型提供了新的政策方案。结果表明:(1)中东欧经济水平随时间推移而提高,东西部改善显著,而中部地区则滞后;(2)数字经济的任何单一要素都不足以确保高CEE;(3) 数字经济对中东欧经济的影响涉及复杂的因果关系和不对称性,确定了四种有效途径:人力资本驱动、金融-技术互补、技术-组织互补和平衡要素整合。本研究为政策制定者提供了系统的经验证据和有针对性的政策建议,以促进区域工业数字化转型,弥合区域碳排放效率差距,实现整体可持续发展。
研究背景及意义
中国作为世界第二大经济体,经历了长期稳定的增长,但这种快速的财富创造是以严重的环境退化和地区差异为代价的,这条道路不再可持续。随着全球向清洁低碳发展转变,中国积极推动经济转型,在减缓气候变化和促进可持续发展方面发挥着关键作用。在联合国大会第75届一般性辩论上,中国政府承诺加强国家自主贡献(NDC),目标是到2030年实现碳达峰,到2060年实现碳中和。鉴于可持续发展的多重目标,经济转型的本质在于改善中东欧,同时保持生态平衡。作为最具活力的行业之一,数字经济深度参与中国社会发展、民生和地方治理的各个方面 。研究表明,数字赋能通过合作共赢驱动绿色低碳工业发展,中国一些地区的数字赋能呈下降趋势,同时存在显著的地区差异。它也被认为是中国实现经济增长和环境可持续性双重目标的最佳解决方案。根据中国信息通信研究院2023年的报告,中国数字经济规模从11万亿元增长到45.5万亿元,其占GDP的比重从20.9%增加到39.8%。随着激动人心的技术革命,新产业的快速崛起,成为提高碳排放效率和加速传统行业全面、全链条绿色转型的关键驱动力。数字经济的发展在推进绿色转型的同时,也带来了新的挑战,例如扩大区域差距和增加成本负担。此外,一些学者认为,中东欧是一个复杂的经济制度体系,技术创新可能不会直接导致系统性转型。数字经济是推动可持续转型的关键因素,理解数字经济发展如何提高区域碳排放效率具有深远意义。
首先,本研究通过整合全面的TOE框架来分析数字经济条件与CEE之间的因果复杂性,从而为数字经济在促进可持续转型和指导制定有效战略方面的作用提供有价值的见解。此外,本研究还阐明了数字经济中的复杂相互作用,展示了这些相互作用如何通过相互依存和协同作用共同推动低碳发展。应用配置分析,本研究探索了数字经济与环境改善之间的系统级相互作用,通过揭示可持续转型的不同途径来解决对称相关方法和线性模型的局限性,并提供超出净效应方法提供的更深入的见解。最后,除了评估改善数字经济和CEE的必要条件外,本研究还强调了具有不同基础条件的地区积极探索适合其具体情况的数字经济战略以改善 CEE的重要性。借鉴中国在数字经济方面的独特经验,本研究为工业转型和可持续发展战略的设计、实施和评估提供了可操作的政策指导,特别是在数字经济一体化和区域协调发展等领域。
研究结果
1.CEE时空格局分析
图2从区域的角度来看,分布存在显著差异,东部地区的CEE最高,而中部和西部地区的CEE相对较低且波动性较大。东部地区的平均中东欧值最高,为1.065,远高于总体平均水平。东部地区的CEE最高,其次是西部地区,而中部地区的CEE最低。以往的研究表明,地区间的显著差异可能是由于东部地区经济较发达,拥有较好的信息基础设施和人力资本,以及技术和经济管理方面的优势。尽管中西部地区为加强基础设施建设提供了大量政策支持,并引入了绿色技术以提高经济发展质量,但中东欧地区仍然存在很大差距。因此,在发展数字经济时,各地不仅要考虑其经济基础,还要考虑其他条件的差异,并为其发展制定有针对性的战略。描述了2011年至2021年期间30个省份的平均CEE。总体来看,中东欧经济呈多变的上升趋势,这与中国政府高度重视环境保护、大力推进节能减排、提高全要素生产率的大背景相吻合。
2.必要的条件分析
进行必要的条件分析以确定任何单一的基本条件。在fsQCA的上下文中,如果结果变量的一致性得分高于0.9,则认为该条件是必要的。表4显示所有条件变量都低于一致性阈值0.9。这部分结果表明,没有任何数字经济条件对于确定高或 低CEE至关重要。
NCA用于确定实现特定结果是否需要特定条件,它解决了以下问题:一个省份必须在多大程度上满足条件才能达到特定CEE水平?借鉴以前的方法和实证研究,本研究采用了天花板回归-自由处置船体 (CR-FDH)和天花板包络 - 自由处置船体(CE-FDH)模型来分析重要的必要条件。CE-FDH模型特别有利于使用非递减阶跃函数处理逐步线性数据,以精确识别某些离散条件的必要性,而CR-FDH模型擅长通过灵活的线性回归揭示不同级别变量的影响,使其适用于连续或多级别数据,并提供对连续变化的更深入见解。 通过将两个模型同时应用于每个变量,确定了有意义和重要的必要条件,从而提高了结果的稳健性,并提供了对条件的更细致的理解。根据Dul给出的标准,当效应量超过 0.1并在P<0.01 时达到统计学显着性时,确定必要的关系。
表5报告了单一条件的NCA结果,包括使用CR-FDH和CE-FDH估计方法获得的精度、效应大小和p值。表5表明,地方政府对CEE的关注超过了0.1的阈值,但并不显著。尽管其他条件很重要,但它们的效果不会超过0.1。研究结果进一步表明,仅靠数字经济条件并不构成中东欧经济的必要条件。
瓶颈条件是其他因素无法补偿的必要条件。表6说明了每个前提条件在其观察范围内必须达到的阈值百分比,才能达到指定的CEE水平。研究结果表明,要实现60%的高CEE,需要2%的数字技术基础设施、0.5%的数字技术应用、0.5%的数字技术人才、3.5%的数字经济金融和13.1%的环境监管。
总之,fsQCA和NCA结果表明,数字经济的任何单一条件都无法实现高CEE。
3.充足条件分析
通过检查条件变量的组合进行进一步分析以确定CEE的途径。在必要性分析中,本文将案例频率阈值设置为超过1,并将一致性阈值设置为0.8。此外,本文将PRI(不一致比例减少)阈值确定为0.75,共分析了30个案例 。通过整合中间溶液和简约溶液来确定途径,两种溶液中都存在核心条件,而外围条件仅在中间溶液中确定。如果一条途径的总体覆盖率超过0.3且其一致性超过80%阈值,则认为该途径是可接受的。
充分性分析揭示了高CEE的四种不同配置,如表7所示,总覆盖率为0.621,一致性为0.958。S1a和S1b的一致性分别为0.977和 0.965,原始覆盖率分别为0.172和0.165,表明这些构型解释了17.2%和 16.5%的高CEE区域。S2的一致性为0.956,可以解释34.4%的结果隶属度分数。S3的一致性为0.951,可以解释34.4%的高CEE区域。S4配置的一致性值为0.925,解释了18.8% 的高CEE区域。鉴于所有指标都超过了通用标准,每个配置路径都代表了提高CEE的独特驱动机制,并涵盖了大多数高CEE案例。每种配置都包含来自数字经济的成分,结果揭示了这些元素如何在不同情况下相互加强以实现高CEE。
根据核心条件,将通向CEE的4条途径进一步命名为:人力资本驱动(S1)、金融-技术互补(S2)、技术-组织互补(S3) 和平衡要素(S4)。
(1)人力资本驱动
这一途径强调了人力资本在中东欧高地区的重要性。在有利的人力资本条件下,即使在缺乏经济和金融条件以及环境治理能力的情况下,仍然可以实现高CEE。S1a表明了数字人力资本与数字经济技术基础的支撑条件的相互依存关系,表明区域可以通过抓住机遇充分利用这些技术资源来实现高碳排放效率(CEE)。相比之下,S1b强调了数字经济企业作为支持条件的作用,表明即使在经济和金融条件不足的情况下,提高区域能源效率也是可能的。
数字经济转型不仅重新定义了信息和技术创新对竞争力的重要性,还强调了重视人类技能、创造力和协作的社会经济结构。数字人力资本与数字企业或研究机构合作,促进技术成果的转化和应用。另一方面,数字技术和商业模式的扩展不仅为具有技术优势和强大数字基础设施的地区提供了充足的空间来发展新产业,也给传统行业的商业模式和价值链带来了颠覆性的变化.此外,在数字技术的驱动下,创新供需匹配效率提高,创新模式更加开放,创新资源高度整合,进一步提升区域生产力、效率和创新能力。因此,它们可以合并为一条途径,并被命名为人力资本驱动。这一路径还表明,在没有财政支持和当地环境法规的情况下,区域人力资本可以得到增强,并以数字技术或数字经济企业为补充,以提高中东欧。
(2)金融与技术互补
S2表明,尽管技术利用率低,但在以数字经济金融为核心,辅以技术基础和组织条件的情况下,仍然可以产生高CEE。数字金融与数字技术基础设施的有效融合,推动了传统行业流程的转型和绿色能源转型。这有助于实现产业内部资本的高效配置,促进产业升级,加强数字化创新,实现产业结构合理化,实现绿色低碳发展。数字金融提供便捷高效的金融服务,不仅提高了金融服务的效率,还利用信息披露提高了资本市场的信息效率,加速了向绿色经济的转型,为经济的可持续增长创造了新的机遇。数字金融与技术的融合是推动区域低碳转型的强大动力。尽管其技术利用相对缺乏竞争力,但可以利用数字金融和技术基础的优势来增强CEE。这条途径被称为“金融-技术互补”,因为它强调了数字金融在弥补技术利用不足方面的作用。
(3)技术与组织互补
S3表明,在以数字技术利用为核心,以数字技术基础和人力资本为辅,即使环境监管水平不足的情况下,也可以产生高CEE。这种组合可以有效解决地方政府数字关注不足的问题,提高区域CEE。数字技术的数字化和智能化可以替代能源输入,同时还可以提高能源转换效率,使其成为解决区域发展中高污染和高能耗造成的环境破坏的关键因素。区域数字人力资本与数字技术之间的互动显著提高了区域内知识和信息的密度,通过更高效的知识转移创造经济效益,最终促进区域经济的可持续健康发展。由于这条途径受技术和组织因素共同驱动,而政府的参与度较低,因此被称为技术-组织互补。
(4)平衡原件
对于S4,由于几乎所有条件都存在,因此其导向是提供全面、高强度的政策支持,被称为Balanced elements。在以区域数字经济人才和环境监管为核心条件,以数字技术基础、数字技术利用、数字经济企业和数字经济金融为辅的情况下,可以产生高CEE。这一综合解决方案展示了区域技术、组织和环境条件的综合影响,以及这些条件之间的协同适应,共同有助于通过数字经济改善中东欧的目标。因此,本文将这条途径命名为Balanced Elements。
4.稳健性检验
首先,分析侧重于非高CEE,以避免因果条件配置导致因果关系不对称的可能性 。表8列出了产生非高CEE的两种稳健配置的结果。总体一致性为0.960,覆盖度为0.553,符合研究标准。
此外,非高 CEE 路径的核心发现与前面介绍的充足条件分析一致,从非高 CEE 的角度进一步验证了已确定路径的科学稳健性。具体而言,这两条路径表明,当地方政府强调数字经济,但缺乏其他条件时(S1),当数字技术利用率高,但数字人力资本不足(S2)时,这两种配置都会导致低 CEE。这些结果从非高 CEE 的角度提供了见解,并补充了以前的发现。
使用阈值调整方法进一步评估模型的稳健性。将一致性阈值提高 0.05以检查实现高CEE的条件,并采用更严格的阈值进行再分析。新测试的总体一致性为0.958,覆盖率为0.621,与研究标准一致。新路径与表9中的分析结果一致。两项稳健性测试一致证实了本研究中fsQCA 模型结果的可靠性。
研究启示
对于致力于推进数字经济以实现可持续经济效益目标的政策制定者,本研究结果为政策过程的所有阶段(包括设计、实施和评估)提供了重要指导。
在政策设计方面,全面了解数字经济如何影响各地区低碳发展的异质性,对于制定更有针对性的政策行动至关重要。避免采用“一刀切”的方法,而不是不加批判地复制成功地区的方法。认识到当地的具体社会经济特征对于制定有效提高碳排放效率的系统性和协调性政策措施至关重要。
在政策实施方面,政策制定者应适当结合现有基础与数字经济条件,特别强调增强各种因素的协同效应,以实现政策目标。一方面,虽然全面的数字经济条件可以提高区域碳效率,但全面的政策方法并不是唯一的最佳政策。更重要的是,倡导在数字经济中开展强有力的区域合作至关重要,重点是人才培养、技术转让和金融支持。利用数字经济的多样性和灵活性,各地区应探索适合其独特特征的发展路径。
一个潜在的策略可能是采用动态的政策调整和评估系统来发展区域数字经济并促进可持续发展。数字经济政策实施的有效性是动态的,需要根据数字技术发展、行业动态和社会文化影响等因素的复杂现实及时进行调整。本文进一步建议政策制定者实施一个全面的评估框架来评估政策组合的整体影响,而不是专注于单个措施。随着社会经济体系的进展,政策制定者需要进行定期评估,为政策调整和启动新的政策周期提供重要见解。
初审:王朝勇
审核:徐彩瑶
排版编辑:梁笑嫣
文献推荐人:梁笑嫣
参考文献:Yue Zhang, Chao Liu, Ting Wang, Xin Zhang,Do all roads lead to Rome? Conditions and configurations of digital economy on carbon emission efficiency,Journal of Environmental Management,Volume 371,2024,123154,ISSN 0301-4797.
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