【文献分享】数字经济和制度质量对低碳能源转型的影响

1.初步测试

在对本研究进行基准回归分析（静态面板回归）之前，进行了一组初步测试。首先，相关矩阵揭示了因变量和自变量之间在1%水平上的显着相关性，先验地表明为本研究的回归模型选择的自变量与解释可再生能源的部署（lnSEGFR）相关，这是本研究中的因变量。相关矩阵还表明，lnDEI和lnGDPpc之间存在高度正相关（在1%显著性水平下为0.7333），以及lnInsquality和 lnGDPpc之间（在1%显著性水平上为0.8365）。相反，发现lnDEI和nDEI_lnInsQuality之间（在1%显著性水平下为-0.8546）以及lnInsQuality与 lnDEI_lnInsQuality之间（在1%显著性水平下为 -0.8899）之间存在高度负相关，这表明有必要在进行回归分析之前进行多重共线性检验。多重共线性检验的结果显示均值-方差膨胀因子（VIF）为8.31，低于10。这表明变量之间存在适度的相关性，表明多重共线性在这项研究中不是一个严重的问题 。进行多重共线性检验后，进行Pesaran横截面依赖性（CSD）检验。结果显示，所有变量都具有CSD，因为所有变量的弱横截面依赖性零假设在1%的显着性水平上被拒绝。随后，第二代单元根测试（CIPS 测试）、由Pesaran开发，用于检查变量中是否存在单位根。CIPS检验表明，大多数变量 （lnSEGFR、lnDEI、lnGDPpc、lnCPI和 lnCO2FuelComb） 在水平上不是平稳的，而是在第一次差分后变为平稳的，表明它们是1阶积分的。之后，应用Westerlund协整检验来检查本研究中使用的变量之间是否具有共同稳定的长期均衡关系。检验表明，本研究中的所有变量都是强协整的，因为在1%的显著性水平上拒绝了无协整的零假设。Hausman检验遵循 Westerlund协整检验。根据Hausman检验，所有回归模型都具有固定效应，因为系数的非系统性差异的原假设在1%显著性水平上被拒绝。之后，进行了时间固定效应检验，以检查是否存在随时间保持不变的未观察到的异质性。测试结果表明，本研究的模型中存在时间固定效应。最后，Wooldridge检验和改良的Wald检验结果表明，鉴于没有一阶自相关和不存在组方差性的零假设在 1%显着性水平上被强烈拒绝，因此在本研究的模型中应考虑1阶和异方差性的自相关。

2.基准回归结果

基于之前的初步测试，Driscoll-Kraay双向固定效应估计器用于评估数字经济和机构质量对静态面板回归中可再生能源部署的影响。这是因为Driscoll-Kraay双向固定效应估计器在处理回归模型中存在的一阶自相关和异方差性方面是稳健的，正如之前的Wooldridge和修改的Wald检验所证明的那样。

表4中的估计结果表明，数字经济对可再生能源部署具有很强的积极影响，并且其影响被证明是稳健的，因为lnDEI的系数是正的，并且在 1% 的水平上具有统计学意义在不同模型规格中。在机构质量方面，它对可再生能源部署的影响是负面的，并且在1%的水平上具有统计学意义，除非将时间固定效应纳入回归模型。在这种情况下，lnInsQuality 的系数为负，在10%水平上具有统计学意义。

3.两步系统GMM结果  

由于静态面板回归没有考虑可再生能源部署的路径依赖性和内生性问题，因此应用了动态面板回归，特别是两步系统GMM来解决这些问题。

如表5所示，所有规格中一阶自相关的Arellano-Bond检验的p值在统计意义上都是显著的，因此拒绝了误差项中没有一阶自相关的原假设。但是，二阶自相关的相同检验表明，所有p值都大于0.10，这意味着回归模型的误差项中没有二阶自相关。关于Sargan-Hansen检验，结果表明在本研究的回归模型中选择的工具是有效的，因为原假设（过度识别限制有效）在所有规范中均未被拒绝。

根据两步系统GMM的估计，发现数字经济对可再生能源部署具有很强的积极影响，因为lnDEI的系数在1%的水平上是正的并且具有统计学意义，除非考虑时间效应。在这种情况下，lnDEI的系数为正，但不再具有统计学意义。就机构质量而言，它对可再生能源部署的影响是积极的，并且在统计上具有显著性，除非考虑时间效应。值得注意的是，与机构对可再生能源部署的系统性负影响的静态面板回归不同，一旦可再生能源部署的路径依赖性和内生性问题得到适当解决，lnInsQuality 系数的符号就会变为正且具有统计学意义。

为了检验制度质量对数字经济在促进可再生能源部署方面的调节作用，将交互项lnDEI_lnInsquality纳入本研究的回归模型中。

如表6所示，当回归模型中包含lnDEI和lnInsQuality之间的交互项时，数字经济对可再生能源部署具有显著的积极影响。这一发现与上一个回归模型的估计值一致，但不包括交互项。关于机构质量，研究发现它对可再生能源部署有积极且具有统计学意义的影响，但与数字经济不同的是，它的影响在所有规范中并不显著（见表 2、4 和 6 列）。当谈到数字经济与机构质量之间的交互作用时，它通常对可再生能源的部署产生积极而重大的影响。但是，在表的第4列和第5列中，lnDEI_lnInsQuality系数为正，但在统计意义上不显著。

4.子样本分析

分析聚集的样本后，进行子样本分析。鉴于本研究的面板数据中国家数量众多，这些国家根据化石燃料资源租金GDP的份额（FFR）分为两组，在本研究中用作化石燃料依赖性的代表。根据化石燃料租金划分国家以进行子样本分析的理由如下：

从数字经济的角度来看，对化石燃料相对依赖度较高的国家通常以大宗商品出口为基础。这些国家的特点是经济多元化和复杂性水平较低。此外，他们往往缺乏高技能劳动力和高质量的数字基础设施。这些缺陷阻碍了他们利用数字经济来加强可再生能源部署的能力。这种限制主要是由于他们吸收先进技术的能力有限，以及现有基础设施的质量低下。

从制度质量的角度来看，与对化石燃料依赖程度较低的国家相比，对化石燃料的依赖程度相对较高的国家在向低碳能源过渡方面可能面临重大挑战。这是因为碳密集型化石燃料技术在其经济体中被锁定，以及化石燃料公司在政府决策过程中的既得利益和强大的政治游说力量。根据化石燃料租金（FFR）将国家分为两个不同的组，首先，计算每个国家的年平均FFR。然后，计算面板数据中所有国家/地区的这些平均值的中位数，即0.3645。子样品分析使用两步系统GMM进行。

表7所示的结果表明，在对化石燃料依赖程度相对较高的国家，数字经济和制度质量对可再生能源部署的影响在统计学上并不显著。

对于对化石燃料依赖程度相对较低的国家，数字经济和制度质量对可再生能源部署的影响是积极的，并且在统计上具有显著性（第1列和第2列的数字经济和制度质量除外）。表8所示的结果与对化石燃料相对高度依赖的国家的结果形成鲜明对比，在这些国家，数字经济和制度质量都对可再生能源部署没有有意义的影响。   

     5.面板阈值回归分析 

在确认了数字经济和制度质量对可再生能源部署与化石燃料依赖相关的异质性影响后，使用面板阈值回归检查了数字经济和制度质量对可再生能源部署的潜在非线性影响。具体来说，Seo和Shin开发的动态面板阈值模型用于此目的，因为它通过在阈值回归中加入因变量的滞后项 （llnSEGFR（-1））来解决内生性问题。

表9显示，根据一个国家的化石燃料依赖度是高于还是低于阈值，数字经济和制度质量对可再生能源部署的影响差异很大，并表现出非线性和不对称的影响。具体而言，对于化石燃料租金低于阈值的国家（对化石燃料依赖程度相对较低的国家），数字经济和制度质量对可再生能源部署都有1%的积极和重大影响。相反，对于化石燃料租金高于阈值的国家（对化石燃料依赖程度相对较高的国家），只有数字经济对可再生能源部署产生了积极和重大的影响，达到5%的水平。

6.矩分位数回归法

在进行MMQR之前，进行了Shapiro-Wilk检验和偏度/峰度检验，以检查可再生能源部署残差（lnSEGFR）的正态性。根据Shapiro-Wilk检验和偏度/峰度检验，正态性零假设在1%显著性水平上被强烈拒绝，鉴于因变量的非正态分布以及数字经济和制度质量可能对可再生能源部署产生的潜在不对称影响，使用MMQR分析数字经济和制度质量对可再生能源部署的影响是合理的。

表10显示，数字经济对可再生能源部署的影响是积极的，并且在所有分位数分布中具有 1% 的统计意义，这表明无论一个国家在电力结构中的份额如何，数字经济都会显著促进本研究中的可再生能源部署。相反，机构质量对可再生能源部署的影响仅在第60个和第70个分位数处显著。此外，lnInsQuality的系数符号为负，表明没有证据表明制度质量促进了可再生能源的部署，并且其对显着影响可再生能源在电力结构中份额的影响在MMQR中仍然模棱两可。

  7.稳健性检验

对于静态模型，执行工具变量两阶段最小二乘法（IV-2SLS）方法来检查本研究估计的稳健性，从而通过使用工具变量有效地解决了内生性问题。如表11所示，数字经济的系数（lnDEI）为1%，并且在1%的水平上具有统计学意义，证实了本研究估计的稳健性。关于机构质量，稳健性检验显示对可再生能源部署没有统计学上的显著影响，尽管lnInsQuality的系数为负，就像以前的估计一样。

对于动态模型，使用Continuous Updated Two-Step System GMM来检查估计的稳健性。Continuous Updated Two-Step System GMM在有限样本的情况下特别有用，其中最佳加权矩阵的估计可能对初始加权矩阵的任意选择敏感 。这种方法通过允许通过最小化过程的一部分直接获得最佳加权矩阵来解决这个问题 。如表12所示，数字经济和机构质量对所有规范的可再生能源部署都有积极影响，除非包括时间效应。在这种情况下，数字经济的系数为正，但不具有统计意义。持续更新的两步系统GMM的结果表明，本研究之前使用两步系统 GMM的估计既稳健又一致。

至于数字经济和制度质量对可再生能源部署的调节作用，持续更新的两步系统GMM证实了本研究估计的稳健性。相关变量（即 lnDEI、lnInsQuality和交互作用项（lnDEI_lnInsQuality）的系数的符号和显著性水平与两步系统GMM的先前估计值一致。一般来说，数字经济、制度质量及其协同作用（交互项）显著促进了可再生能源的部署。然而，在表13的第2列、第4列和第6列中，机构质量的影响并不显著，而在第4列和第5列中，交互项在统计学上不显著，尽管系数为正。

当谈到子样本分析的稳健性时，持续更新的两步系统GMM显示，两步系统GMM的先前估计是稳健的，并且与稳健性测试的结果一致。

如表14所示，对于高度依赖化石燃料的国家，数字经济和制度质量对可再生能源部署的影响远不明朗。在前一种情况下，本研究只在第5列中发现了它的显著和积极影响。至于机构质量，仅在第2列和第5列中观察到积极且具有统计学意义的影响。

如表15所示，对于对化石燃料依赖程度较低的国家，数字经济和制度质量对促进可再生能源部署的影响是积极的，并且在统计上具有显著性，这与之前两步系统GMM分析的估计一致。这与高度依赖化石燃料的国家形成鲜明对比，在这些国家，数字经济和制度质量对可再生能源部署的影响都是模棱两可的。

为了检查动态面板阈值回归的稳健性，执行了带有扭结规范的面板阈值回归。根据Seo和Shin的说法，当函数是连续的，但在阈值点处可能存在不连续性时，扭结规范特别有用。表16中的稳健性检验表明，lnDEI和lnInsQuality系数的符号和显着性水平没有显着变化（在 1% 水平上保持正值和统计学显着性），从而证实了本研究之前在动态面板阈值回归中的发现的稳健性。

最后，为了检查先前获得的矩分位数回归法（MMQR）的稳健性，进行了广义分位数回归 。广义分位数回归有效地解释了内生性问题，并允许估计无条件分位数处理效果，即使在存在内生和其他控制变量的情况下也是如此 。表17显示，数字经济对可再生能源部署的影响在所有分位数组中都是积极的，并且在统计上具有显著性，这与MMQR之前的估计一致。在机构质量方面，它在第10季度、第20季度、第30季度和第50季度对可再生能源部署的影响是积极的，并且在统计学上具有显著性，而在第40季度和第80季度，其影响是消极的，具有统计学意义。在其余分位数Q60、Q70和Q90中，其影响并不显著。这些结果与 MMQR之前的估计一致，因为本研究无法验证机构质量对整个分位数分布中的可再生能源部署的稳健和显着影响。

在工业4.0时代，数字化正在迅速重塑全球经济，预计未来几十年先进数字技术的整合将急剧增加。具体来说，在能源领域，数字经济不仅可以在目前由化石燃料主导的全球能源结构中促进更清洁、更便宜的可再生能源，还可以通过应用先进的数字技术来提高能源效率和节能。在数字化的推动下，可再生能源部署可能有助于解决全球经济目前面临的能源三难困境，包括能源可持续性、能源可负担性和能源安全。

在这方面，政府及其机构的角色和责任被认为对于推动和实施加速数字化进程和实现净零目标的政策至关重要。数字基础设施能够提高政府、其机构和政策实施的效率。因此，政府应该投资于提高其机构的机构质量和数字基础设施。结合数字经济基础设施，适当的机构应实施有利于通过补贴促进可再生能源部署的政策和法规，降低可再生能源部署和数字基础设施部署的红利税，并通过税收减免激励研发。

该建议遵循各国制定明确的长期可再生能源目标，这些目标雄心勃勃但合理，与该国对国际协议的承诺保持一致，同时逐步淘汰化石燃料和对使用化石燃料的激励措施，如补贴。应利用机构为其市场创造稳定和创新的环境，以吸引部署可再生能源所需的投资。机构应尽量减少市场内的不确定性，并最大限度地降低经营成本。在市场上创造必要的激励措施，以吸引私营部门投资，例如通过补贴和退税。通过提高机构质量，应消除可再生能源部署增加的障碍，例如提高可再生能源技术的关税，并通过能力建设建设必要的电网基础设施以采用可再生能源。获得必要的投资后，投资于可再生能源的研发，并利用绿色投融资机制。