数字经济如何赋能全要素能源效率提升？

刘建江　李渊浩

摘 要：依据2011-2019年省级面板数据，检验数字经济对全要素能源效率的影响及作用机制，结果显示：数字经济显著提升了全要素能源效率，且在区域、时段和资源禀赋方面存在差异。技术创新和产业结构升级是其重要传导机制。鉴于此，需进一步完善数字基础设施建设，推动数字经济和实体经济深度融合；鼓励不同区域发挥好比较优势，实现数字经济差异化发展；大力推进产业数字化和数字产业化，助推产业结构升级，进一步赋能全要素能源效率提升。

关键词： 数字经济；全要素能源效率；技术创新；产业结构升级；双向固定效应模型

中图分类号：F49；F426文献标识码： A文章编号：1003-7217（2023）02-0105-09

一、引 言

当前，我国正处于产业结构转型升级和能源绿色低碳转型的关键期，但能源结构偏煤、产业结构偏重和效率偏低，对高碳发展路径存在较强的依赖惯性，是我国“双碳”目标实现的短板。在我国持续推进经济高质量发展、向“双碳”目标迈进的过程中，如何推动能源领域绿色低碳转型是核心和关键，这其中包含了能源结构优化及效率提升。近年来，在新一代数字技术加速创新以及数据这一新型生产要素的支持下，各国数字经济获得迅猛发展，各种新兴经济形态应运而生并逐渐融入社会生产的各个领域。各国也进一步重视数字经济的发展，努力推进数字经济向经济社会生活各个方面渗透。2021年3月颁布的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》提出，要以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革，持续推动能源清洁低碳安全高效利用，深入推进工业、建筑、交通等领域低碳转型。党的二十大报告进一步指出，要加快发展方式绿色转型，实施全面节约战略，发展绿色低碳产业，倡导绿色消费，推动形成绿色低碳的生产方式和生活方式。因此，作为我国经济高质量发展的新动能，数字经济如何快速辐射能源领域并推动全要素能源效率的提升成为实现“双碳”目标亟需深入研究的重大现实问题。

蓬勃发展的数字经济能够引发从生产要素到生产力再到生产关系的全面变革，提供更加高效的运行态式、更加强劲的发展范式、更加绿色的生产方式和更加现代的治理模式，全方位发力赋能绿色发展（韩晶和陈曦，2022）[1]。一些学者开始将数字经济纳入绿色低碳发展的研究框架。梁琦等（2021）[2]以产业结构升级为切入点，探讨数字经济发展能否对城市生态效率产生影响，实证研究表明数字经济能以产业结构升级为中介变量进而促进经济生态化和生态经济化。许钊等（2021）[3]认为数字金融有助于实现双碳目标，但其污染减排效应存在双门限效应，且在数字金融发展水平方面存在异质性。郭炳南等（2022）[4]研究发现信息和通信技术对绿色经济有显著的积极影响，并通过推动技术创新和产业结构升级，降低碳排放水平（郭丰等，2022）[5]，进而提高绿色经济效率（丁玉龙和秦尊文，2021）[6]。此外，数字化在环境改善和创新发展中发挥着重要作用，数字化可以提升企业的信息共享水平和知识整合能力从而促进企业绿色技术创新（宋德勇等，2022；王锋正等，2022）[7， 8]。韩晶和蓝庆新（2022）[9]认为要把握数字经济发展浪潮，以促进产业链智能化升级、夯实数字技术基础研究、推动消费结构转型升级和提升政府治理能力作为发展数字经济，引领绿色发展的主要着力点。

关于能源效率的研究则主要聚焦以下三个方

面：第一，分析环境规制对能源效率的作用机制。陶长琪等（2018）[10]在利用SBM方向距离函数和我国2004-2015年各省份面板数据的基础上，对环境规制与能源效率的关系进行深入分析，发现未搭配节能的环境规制对调整能源消费结构具有负面作用。此外，很多学者研究认为成本效应和技术创新效应是环境规制与能源效率之间的两种重要作用机制（李颖等，2019）[11]。第二，探讨技术进步对能源效率的影响路径（卢锐等，2019）[12]。廖茂林等（2018）[13]认为能源效率受技术进步的影響十分明显，且能源偏向型技术进步将给能源效率带来短期和长期的正面影响。此外，相对于低能耗行业而言，技术进步能对高耗能行业的能源效率产生更为明显的促进作用。而杨志江和朱桂龙（2017）[14]通过构建省级面板数据研究发现，技术创新对能源效率的促进作用会因技术进步偏向而变得模糊，但合理的环境规制能够将这种不确定影响变为正面促进作用。第三，基于金融发展的角度研究能源效率。沈冰和李鑫（2020）[15]运用中介效应模型检验金融发展水平与能源效率之间的关系，发现金融发展能够对产业结构高级化产生影响，进而改变能源效率。许旭红等（2018）[16]则通过Tobit模型探讨金融发展影响能源效率的作用机制，研究发现深化金融发展规模有助于促进提升全要素能源效率，并且这种促进作用存在地区差异。

在新时代和实现“双碳”目标的时代背景下，数字经济是否对全要素能源效率产生影响，且通过何种传导机制发挥作用有待进一步深入研究。基于上述分析，有如下思考值得关注：数字经济是否又如何影响全要素能源效率？具体影响渠道是什么，是否存在时空及资源禀赋的差异性？基于此，本文通过构建2011-2019年省级面板数据，考察数字经济发展水平对全要素能源效率的影响、机制及其存在的异质性。本文的边际贡献在于：第一，从技术创新水平和产业结构升级角度构建作用机理分析框架，深入探讨数字经济助力全要素能源效率的提升路径，丰富了数字经济在全要素能源效率领域的细分研究。第二，考虑内生性问题和异质性问题，将不同区域、时段和资源禀赋加以区分，考察数字经济发展对全要素能源效率的差异化影响的同时，从数字经济发展的视角为实现经济绿色转型发展提供政策参考。

二、影响机制与假说

（一）数字经济直接效应

当前，深入推动能源革命，加快推动经济社会发展全面绿色转型，已经成为社会各界的共识。随着数字经济的不断发展以及数字技术的市场化推广和应用，数字经济通过有效整合线上和线下资源，可以构建能源数字化全产业链，从而降低运输和其他原因造成的环境污染（Amuso等，2020）[17]，使得能源效率的提升将有质的飞跃。一方面，数字技术和应用场景不断迭代创新，清洁能源利用技术和流程日益高效。数字经济完善了企业的生产流程，重塑了企业的生产和经营过程，优化了销售服务过程，拓展了企业要素获取和产品销售的渠道，减少了要素市场和产品市场的扭曲，提高能源配置效率，从而带动产业链更多环节以及更广范围的更多主体实现能源效率的提升。另一方面，数字经济在能源的生产、传输、储存、消费和监管过程中能够充分降低信息不对称，提高了上述过程中的经营决策效率，实现能源效率提升相关的信息、数据和技术的自由流通，有效降低了能源消耗，使能源效率得到大幅提升（汪东芳和曹建华，2019）[18]。此外，数字经济的发展为社会提供了一种新的管理体系。通过数字技术让环境监管发挥更充分的作用，提高了公众参与环境监测的效率，使环境信息更加公开透明，进而实现生产要素的优化配置和绿色技术创新，提高能源效率。

（二）技术创新的驱动效应

根据熊彼特创新理论，经济发展动力源自创新，即创新存在于生产过程之中，能源效率持续改进的核心关键也在于技术创新（董锋等，2010）[19]。当前，世界迎来了工业4.0时代，第四次工业革命正在如火如荼地推进，创新的角色被重新定义为数字化转型的推动者。创新是一项成本极高的活动，既耗力（资源、资本和人力），又耗时。技术创新的成本包括创新调研、研究开发、组织管理、设计制造、市场营销等活动各环节发生的各项费用总和。比如研究开发环节，包括巨大的测试费、试制费、鉴定费、设计费，等等。降低创新成本，提升创新效率，加快推进创新成果的应用，本身是提升全要素生产率的重要内容，也是提升全要素能源效率的重要内容。

1.数字经济加速数字技术在创新活动中的渗透和应用，提升创新效率。

数字技术具备全方位感知、全过程编码、全行业遍历性穿透和传承以及显著的网络效应等特征（郑江淮等，2021）[20]。数字经济与数字技术相互促进，为创新活动提供了更高效的通用技术工具，加速信息的传递，有利于改进传统创新流程框架，改善企业融资环境，降低创新成本，为技术创新提供了更大的便利，将大幅度提高创新效率。数字经济的大发展，数字技术的广泛应用，越来越丰裕的数据要素资源禀赋将有助于实现数据聚变效应、技术转化加速效应、数字技术与应用的扩能效应。例如，在产品研发阶段，数字孪生技术的支持大大降低了企业研发的试错成本。大数据、区块链等数字技术为更加精准评价企业信用提供了可能，拓展和优化了金融工具和机构的结构和种类，为优质企业和创新型企业提供了更加丰富的融资渠道和方式，为缓解企业融资约束问题提供新思路，为企业技术的强化奠定了坚实的基础（唐松等，2020）[21]。

2.数字经济驱动创新模式优化并激发创新活力，提升创新效率。

当下，数字经济能够打破创新的时间与空间约束，改变创新过程和模式，缩短创新产品周期，降低研发成果转化带来的创新收益不确定性，从而提高创新成果转化效率，极大激发了全社会创新活力。数字技术的运用能够实现研发、采购、生产、营销、物流、服务等关键环节的信息集成和共享，缓解消费端与创新端信息不对称的问题，有利于市场需求和创新资源的精准对接，提升企业的技术创新能力和创新效率。

3.数字化加快创新型人力资本积累，提升创新效率。

数字技术通过打破不同创新领域之间的信息技术壁垒，构建创新型“政府-企业-大学”伙伴关系，创新主体可以更加便利地掌握新兴知识和技能，更加有效地实现知识溢出，增加创新知识储备，推动技术创新，实现产业的绿色化转型（魏丽莉和侯宇琦，2022）[22]。此外，数字经济发展催生出在线教育、共享经济、远程医疗等新业态，一方面凭借自身强大的成长能力和价值创造能力引致创新型人力资本的集聚，另一方面为适应新产业带来的劳动力市场环境的变化，倒逼劳动力不断提升自身人力资本水平以提升自身竞争优势，从而为持续创新积累强大的后备资源。创新型人力资本凭借自身创新特质，通过自主创新、模仿创新等手段开展绿色技术创新及应用，从而显著提高能源效率、减少污染排放，最后促进绿色发展（张桅和胡艳，2020）[23]。因此，数字经济发展带来的创新驱动效应加速推进技术创新，并提升创新效率，降低创新成本。

而技术创新又是提升能源效率的关键途径。技术创新能推动清洁能源应用技术的快速变革，进一步降低单位产值能耗和污染物排放。在这种情况下，创新旨在通过改进现有生产流程或推广可再生能源解决方案，进一步实现能源效率的提升。

（三）产业结构优化效应

数字经济发展一方面催生出新产业、新业态和新模式，加速产业结构优化升级，生产要素的数字化，有效整合、配置产业链上的资源，以低投入、低污染实现高产出，实现能源效率的提升；另一方面通过数字技术赋能传统产业，实现传统产业转型升级进而促进产业结构升级（刘洋和陈晓东，2021）[24]。产业结构升级也意味着产业结构的重心在三次产业之间逐次转移，且各个不同产业加速与数字技术的结合，或者体现为数字化、服务化（刘建江等，2021）[25]。而不同產业部门的能源需求与利用效率存在显著差异，产业结构升级也提升了能源效率。数字经济作为未来引领产业结构升级的新动能，通过数字产业化的战略布局、空间优化以及产业数字化的加速转型等措施来促进产业结构升级（陈晓东和杨晓霞，2021）[26]。有学者认为，产业结构升级有助于提升能源效率（刘赢时等，2018）[27]。吕明元和陈维宣（2016）[28]，认为能源效率的提高主要来自产业结构高级化的贡献，产业结构合理化程度的降低显著地抑制了能源效率的提高。当然，也有观点认为产业结构升级对能源效率的影响存在非线性影响，技术进步推进型的产业结构升级才是能源效率提升的关键（罗朝阳和李雪松，2019）[29]。整体上，数字经济通过影响产业结构作用于能源效率提升表现为如下方面：

1.产业结构的整体优化效应。

数字经济带来新型生产要素与新兴技术，通过产业融合提高传统生产要素资源配置效率，促进产业的技术创新，促进产业结构不断完善。比如制造业的数字化与服务化，服务型制造成为推动制造业高质量发展的重要方向，而其长足发展又需要以数字化为抓手（张远和李焕杰，2022）[30]。制造业的数字化与服务化，在不断模糊第二产业与第三产业的边界，缩短产品的“研发-生产-消费”环节，大幅度提升了生产效率，降低了生产成本，推动产业的技术创新和提升资源的利用效率，进而以较低投入获得较高产出，成为提升全要素能源效率的重要路径。

2.不同产业内部的结构优化效应。

大数据、云计算、区块链等为代表的数字经济具有连通性和共享性，降低企业信息搜寻的成本，提高信息传递效率，促进企业生产效率、协调效率和运行效率的提高，从而助推不同产业的内部结构升级（何地和林木西，2021）[31]。比如农业的数字化推动现代农业，数字经济与农业的有机结合，大幅度减少了农业生产领域的不对称，直播带货、电商为农产品生产地与销售地有机链接提供了渠道。同时，数字经济与实体经济的结合，大幅度改变了传统的商业模式，推动第三产业内部的结构优化，而且通过缩短产品生产端到消费端的路径，减少物流环节，本身也是一个节约资源与能源的过程。

新一代数字技术与实体经济的深度融合有助于提高企业生产、研发过程的数智化和低碳化，能够加快推动传统产业转型升级，优化“双高”行业配置效率，降低生产过程中的能源消耗，提高能源绩效，也减少了产业发展对高碳能源的依赖，促使产业结构向数字化、低碳化转型（张杰等，2022）[32]。同时，数字经济本身也推动了能源产业的发展，比如建立在大数据平台基础上的虚拟电厂，在不增加发电量的情况下，通过高精度的运算，在全国范围内利用峰谷差来调配电力，大幅度提升现有电厂的使用效率。

基于此，提出本文假设：

H1 数字经济显著推动全要素能源效率的提高；

H2 数字经济通过技术创新效应、产业结构升级效应促进全要素能源效率的提升。

三、研究模型与数据

（一）数据来源

本文数据来源于历年《中国统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》、各地区统计年鉴、CSMAR数据库及EPS 中国宏观经济数据库。由于西藏自治区的部分数据存在缺失，因此经过筛选整理和剔除缺失数据后，本文最终用于实证分析的统计数据为除西藏外我国大陆30个省份2011-2019年的面板数据。

（二）变量定义

1.被解释变量：全要素能源效率。

有关能源效率测算的研究中，为克服单要素能源效率依赖于能源要素的投入，而忽略了其他要素的作用的局限性，Hu和Wang（2006）[33]提出了全要素能源效率，包括多种投入和产出。随后一些学者又逐渐将生产所产生的污染物纳入测算全要素能源效率模型中。已有的研究中多采用数据包络分析法（DEA）进行度量，其中Kaoru（2002）[34]提出的SBM超效率模型，不仅弥补了传统DEA模型的缺点，还进一步解决了SBM模型的局限性。因此本文选择包含了非期望产出的超效率SBM-DEA模型，运用MAXDEA软件逐一逐年计算2011—2019年间我国大陆除西藏外30个省域的全要素能源效率，指标选取如下：

（1）投入指标的选取。

资本投入：本文基于永续盘存法估算资本存量。计算公式为：

Kt=Kt－11－δt+It（1）

其中Kt为第t年资本存量，δt为第t年的资本折旧率。借鉴张军等（2004）[35]的处理方法，取折旧率为9.6%，以2011年为基期，利用固定资产投资价格指数对结果进行平减。

劳动力投入：本文以各省工业就业人数为劳动力投入代理变量。

能源投入：本文选取各省年度能源消费总量作为能源投入代理变量。

（2）产出指标的选取。

期望产出：本文选取各省工业增加值作为期望产出的衡量指标，且运用平减指数法将工业增加值换算为以2011年为基期的不变价格水平。

非期望产出：关于非期望产出的选择，根据研究对象的不同，本文选用二氧化碳、二氧化硫排放量作为非期望产出的衡量指标。

第一，二氧化碳排放量。对各省份这一指标的衡量，本文主要参考《2006年IPCC国家温室气体清单指南》的估算方法。计算公式为：

其中Ei代表各种能源的燃烧消费量；NCVi为各种能源的平均低位发热量；CCi为各种能源的碳含量；COFi为各种能源的碳氧化因子，通常该值为1，表示能源被完全氧化。本文借鉴陈诗一（2011）[36]的研究，设定煤炭、焦炭为0.99，其余为1；44/12为二氧化碳与碳的分子量比率。

第二，二氧化硫排放量。当前最严重的工业污染形式为空气污染，二氧化硫在空气污染中的地位较重要，而且我国各省份的工业二氧化硫排放数据是完整的。

2.解释变量：数字经济指数。

关于数字经济的衡量指标，通常选取反映数字经济不同维度发展水平的代理指标构建指数来测度地区数字经济的发展程度。目前，关于数字经济发展的测度标准尚未形成一致。综合考虑数字经济各个维度的表现以及数据可获得性，本文参考赵涛等（2020）[37]的研究，构建了一个相对完整的数字经济指标体系。该体系包括互联网发展和数字普惠金融在内的两个层次，涵盖互联网普及率、互联网从业人员概况、行业产出情况、移动电话普及率及数字普惠金融指数等五个二级指标，而后采用熵值法测算得到各省份数字经济综合发展指数。

3.机制变量：本文选取技术创新和产业结构升级作为机制变量，具体如下：

技术创新在任何行业都与专利申请密切相关。数字经济发展提升了技术创新效率，也一定程度上改变了技术创新的方式与方法。专利被广泛用于衡量技术创新水平。参考逯进和李婷婷（2021）[38]的研究，本文以各省专利授权量的对数来测度技术创新水平。

随着中国经济进入高质量发展阶段，产业结构升级的重要性日益凸显。基于多维思想，科学合理地测度产业结构优化效果，参考刘强等（2022）[39]的研究，从产业结构合理化、高级化、高新化和高效化进行表征，再采用熵值法测算得出产业结构升级指数。

4.控制变量。

借鉴有关能源效率影响因素的研究，本文控制如下可能影响能源效率的变量：

①对外开放程度，以进出口总额与GDP之比测度。②能源消费结构，采用煤炭消费与能源消费总量的比值表示。③城镇化水平，利用各地区城镇人口与总人口数之比衡量。④政府支出規模，通过计算地方财政支出在GDP中的占比表示。⑤市场化程度，鉴于樊纲等（2011）[40]估算的市场化指数较为客观地描述了不同地区市场发育状况，本文对各地区市场化水平的衡量也将采用这一指数进行。

（三）研究方法与模型设定

通过构建地区和时间层面双向固定效应模型考察数字经济发展水平对全要素能源效率的影响，基础模型设定如下：

TFEEit=α1+β1DIGEit+∑βXit+ μi+δt+εit（3）

其中，TFEEit为被解释变量，表示i省在第t年的全要素能源效率；DIGEit为核心解释变量，表示i省在第t年的数字经济综合发展指数；Xit为本文选取的控制变量；μi和δt分别表示地区固定效应和时间固定效应，εit为随机扰动项。

公式（4）为检验数字经济通过技术创新和产业结构升级影响全要素能源效率的机制检验模型，其中Mechnismit代表机制变量，其他变量的设定与公式（3）相同。

Mechnismit=α2+η1DIGEit+∑ηXit+ μi+δt+εit（4）

四、实证结果分析

（一）基准回归结果

基于前文研究设计，该部分借助基准回归模型（3），检验数字经济是否有助于提升全要素能源效率，模型估计结果如表2所示。不难发现，数字经济对全要素能源效率的影响系数显著为正，表明数字经济提升了全要素能源效率。在控制其他可能影响全要素能源效率的因素后，双向固定效应模型下数字经济发展对全要素能源效率的影响系数变小，说明全要素能源效率不仅会受到数字经济发展的影响，还会受到其他因素的影响。

关于控制变量的情况如表2列（2）所示，政府支出规模的系数显著为正，表明政府财政支出规模将对全要素能源效率提升产生正向影响。同时，市场化程度的系数也为正，且在5%的水平上通过了显著性检验，说明市场发育程度越高越有利于各省市更有效地利用能源资源，越能促进全要素能源效率的提升。

（二）稳健性检验与内生性处理

为保证结论的可靠性和严谨性，本文采用下述方法进行稳健性检验：

1.更换被解释变量。

基于保证结论可靠性的角度出发，本文选择替换原有的被解释变量进行稳健性检验。参考张云辉和李少芳（2022）[41]的做法，采用GDP与能源消费总量的比值表示能源效率，回归结果见表3列（1）。结果表明，数字经济的发展依旧对能源效率展现出了显著的促进作用。

2.异常值处理。

为了剔除一些极端值对研究的影响，本文对全要素能源效率、数字经济以及控制变量进行1%缩尾处理，回归结果见表3列（2）。结果显示，本文“数字经济有助于全要素能源效率的提升”的核心假设未发生任何变化。

3.工具变量法。

尽管本文假设数字经济外生于能源效率，并尽可能地控制了影响能源效率的变量，但可能依旧存在变量遗漏问题，如能源效率可能受到环境规制、能源禀赋结构等其他因素的影响。此外，不排除数字经济可能是内生的，存在反向因果关系，如能源效率较高的省份，可能具备更齐全的数字基础设施，更易推动数字经济发展。本文采取工具变量法对模型做进一步分析，参考易行健和周利（2018）[42]、邓荣荣和张翱祥（2022）[43]的研究，采用滞后一期的数字经济指数和数字经济指数一阶差分的乘积作为数字经济的工具变量，然后进行工具变量估计。本文采用两阶段最小二乘法（2SLS）模型进行估计，回归结果见表3列（3）和列（4）。从一阶段回归结果来看，工具变量（IV）对数字经济的影响系数显著为正，说明二者满足相关性。一阶段Cragg-Donald Wald F值超过10，说明不存在弱工具变量的情况，即工具变量的选取有效。此外，二阶段的回归结果显示主变量系数符号、显著性均与前文保持一致，再次证实了上述回归结果是具有说服力的。

（三）异质性分析

1.分地区异质性分析。

由于中国各地区经济发展水平不平衡，且各地区发展战略定位、产业布局的差异也很大，带来其三次产业数字化技术、产品和服务等投入水平的差异，因此，可利用异质性检验对我国东、中、西部地区全要素能源效率受数字经济发展水平的影响进行考察。区域异质性回归结果见表4列（1）。结果表明，东部地区数字经济对全要素能源效率的促进作用更为显著。这一结果产生的可能原因是：我国区域间存在“数字鸿沟”问题，数字经济发展水平由东到西呈梯度递减趋势。东部地区的省份数字基础设施起步早，且技术创新通常集中在东部发达地区，生产要素也多向东部地区集聚，因此发展水平相对较高，从而使得数字红利得以充分释放。

2.分时段异质性分析。

前文计量回归中，主要检验了2011-2019年中国数字经济影响能源效率的整体效应。值得注意的是2013年以后，随着移动终端的日益强大，我国互联网行业呈现出井喷式发展，进一步推动了我国数字经济迈向高速发展期。基于此，将样本区间以2013年为界划分为两个时段，对回归模型进行重新检验。异质性检验结果如表4列（2）所示。结果显示，2013年以后数字经济对全要素能源效率的影响显著为正，且系数明显变大，说明与2013年之前相比，数字经济的迅猛发展，显著促进了全要素能源效率的提升。

3.分资源禀赋异质性分析。

考虑到能源效率的提升会受本地区资源禀赋特征的影响，因此本文从资源型地区和非资源型地区两个方面，考察资源禀赋差异下数字经济发展对能源效率提升的异质性影响。表4列（3）报告了资源禀赋异质性的检验结果。资源型地区和非资源型地区数字经济发展的估计系数基本显著为正，且在非资源型地区，数字经济发展更能发挥对能源效率的促进作用。非资源型地区的发展更多依靠完善的产业结构、良好的创新基础，并在数字经济发展背景下，更有利于技术创新，因而对全要素能源效率的促进效应更为显著。

（四）机制分析

为避免中介效应三步法检验中的内生性和部分渠道识别不清的问题，借鉴江艇（2022）[44]的做法，本文仅使用中介效应检验三步法中的第二步对技术创新和产业结构升级作用机制进行检验，关于技术创新和产业结构升级对全要素能源效率的作用主要基于文献和逻辑推理进行阐述。根据设定的机制效应模型进行回归，表5报告了相关结果。TI和ISU的回归系数分别为3.605、0.665，均在5%的水平上显著。表明数字经济对技术创新和产业结构升级产生了显著的正向促进效应，也即数字经济能够推动技术创新，改造了工艺技术及生产流程，促进了产业结构转型升级，进而提高了能源效率（Zhang和Fu，2022）[45]。数字经济的发展能够实现创新要素、主体、环节的有效衔接，降低生产、复制、运输、消费等方面的成本，促进创新生态不断优化，进而为技术创新提供源源不断的动力。技术创新通过开发新的替代能源技术和改进现有能源技术，新能源技术和节能技术将得到广泛应用，一方面通过人力资本积累、技术模仿和干中学，提高创新效率水平，减少能源投入，促进能源效率提升；另一方面，清洁能源技术的使用可以在不影响经济产出的情况下，减少甚至消除非期望产出的排放，从而提高环境约束下的能源效率。与此同时，数字经济加快了數字技术在产业中的应用，促进创新成果向生产力的转化，实现产业间的融合发展，提升了产业链的现代化水平，推动产业结构升级；加快了传统产业节能增效和绿色低碳转型，降低对“双高”发展路径的依赖，进而提升能源效率。

五、结论与启示

当前，数字经济的快速发展加快了产业结构的调整步伐并有利于技术进步，由此促进了我国全要素能源效率的提升。通过构建2011-2019年省级面板数据，实证检验了数字经济发展对全要素能源效率的影响效应。主要结论如下：第一，从总体来看，数字经济发展对全要素能源效率有着十分显著的正面促进作用，该结论在变换被解释变量、剔除异常值、工具变量法等稳健性检验后依然成立。第二，在区域异质性上，由于区域发展不平衡不协调，数字经济发展对东部地区全要素能源效率的提升更为显著；在时段异质性上，2013年以后数字经济发展进入成熟期，对全要素能源效率的促进作用更加明显；在资源禀赋异质性上，数字经济发展对非资源型地区能源效率的正向影响更加明显。第三，机制分析发现，数字经济可以通过提高技术创新水平和产业结构升级对全要素能源效率产生积极影响。

为进一步发挥好数字经济对全要素能源效率的提升作用，特提出如下建议：

一是大力优化和完善数字基础设施建设。维持和巩固数字经济与实体经济的契合发展态势，促进经济发展的效率变革。能源电力、城乡建设、交通运输、制造业等领域的生产效率和能源利用效率将因以5G、云计算、大数据、物联网等为典型代表的新兴通信技术的发展而得到全面提升。此外，应完善有关数字基础设施建设的能源使用考核体系。加快数字技术应用助力企业节能提效，强化数字能效服务能力，从而推动数据中心、5G等新型基础设施节能降碳、降本增效高質量发展，充分发挥出数字基础设施绿色赋能作用，助力经济社会发展开启绿色低碳之路。

二是实施灵活的相对差异化的数字经济发展战略。帮扶贫富差距引致的“数字鸿沟”，促进各地区平衡发展。数字经济发展中依然存在着“数字鸿沟”的问题，一方面，我国当前的数字经济发展水平在东西部地区表现出发展失衡的特征，西部地区数字经济发展水平相对落后；另一方面，由于东部与中西部地区在科技创新能力上存在差异，导致东部地区对科技创新资源的虹吸效应强于中西部地区，进而使得数字经济发展对中西部地区能源效率的促进作用未能与东部地区并驾齐驱。因此要因地制宜地发展数字经济，鼓励不同区域实现数字经济差异化发展，发挥地区的资源要素禀赋的比较优势。大力提高东部地区数字技术应用和创新能力，加强数字产品、服务、模式等方面的创新，为数字产业化和产业数字化发展奠定坚实基础；完善数字经济领域相关法律法规体系，加强数字经济知识产权保护力度，完善数字经济治理体系，为数字经济发展营造良好环境。中西部地区应立足于自身成本比较优势和资源禀赋条件，加快推进“东数西算”工程建设，建设大数据处理中心，以数据为纽带开创东西区域创新协调发展新局面。

三是大力培育“四新”经济，助推产业结构转型升级。一方面，将数字技术广泛应用于传统产业，实现产业数智化升级和绿色化发展，推动传统产业迈向高端，促进传统产业进行价值创造实现提质增效，同时加快传统制造产业链上游供给与下游需求的有效对接，使得产业在组织形态和生产模式发生变革，优化产业结构和推进转型升级。另一方面，力促新一代信息通信技术的市场推广和落地。培育数字产业，推进信息技术创新和商业管理模式创新的融合发展，创新数字技术场景应用，搭建产学研数字化创新平台，鼓励企业、科研机构和高校进行多方面的深入合作，进而为新产业、新业态、新模式的催生创造有利条件，提升运行效率，不断促进产业结构升级，从而使得数字经济更好地为促进能源效率提升赋能。

参考文献：

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[2] 梁琦，肖素萍，李梦欣.数字经济发展提升了城市生态效率吗？——基于产业结构升级视角[J].经济问题探索，2021（6）：82-92.

[3] 许钊，高煜，霍治方.数字金融的污染减排效应[J].财经科学， 2021（4）：28-39.

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（责任编辑：钟 瑶）

How Can the Digital Economy Enable the Improvement

of All Factor Energy Efficiency？

LIU Jianjiang，LI Yuanhao

（School of Economics and Management，Changsha University of Science and Technology， Changsha，Hunan 410076， China）

Abstract：The rapid development of digital economy affects the adjustment of industrial structure and technological progress， and promotes the improvement of total factor energy efficiency. The provincial panel data from 2011 to 2019 were used to test its impact on total factor energy efficiency and its mechanism. The results showed that the digital economy has significantly improved total factor energy efficiency， and technological innovation and industrial structure upgrading are its important transmission mechanisms; The promotion of digital economy on total factor energy efficiency is different in regions， time periods and resource endowments. In order to give full play to the role of digital economy in enabling all factor energy efficiency， it is necessary to further promote the construction of digital infrastructure and promote the deep integration of digital economy and real economy; encourage different regions to give full play to their comparative advantages to promote the differential development of the digital economy. At the same time， we should vigorously promote industrial digitalization and digital industrialization to promote the upgrading of industrial structure and further enable the improvement of all factor energy efficiency.

Key words：digital economy; total factor energy efficiency; technological innovation; industrial structure upgrading; two-way fixed effects model

收稿日期： 2022-09-16

基金項目：湖南省社科基金重大项目（21ZDAJ006）；湖南省“十四五”教育规划项目（XJK21ZDWT001、XJK21CAJ050）；湖南省教育厅重点项目（19A307）

作者简介： 刘建江（1971—），男，湖南隆回人，博士，长沙理工大学经济与管理学院教授，博士生导师，研究方向：数字经济、制造业转型升级。