《Economic Analysis and Policy》：Energy transition across the climate policy uncertainty divide: The critical role of green technology innovation and digital transformation
编辑推荐：
能源转型受气候变化政策不确定性抑制，呈现空间异质性和非线性调节效应：机构脆弱性加剧非技术密集区、西部及高气候风险地区的转型阻力，邻省政策不确定性通过竞合模仿与技术创新扩散产生正向空间溢出；实质性绿色创新（SUG）比象征性创新（SYG）更有效缓解不确定性，数字技术（DT）存在临界阈值，超过后显著促进转型。基于中国2011-2022省级面板数据的空间模型与多重阈值回归分析。
陈伟|宋志春|谢宇
重庆科技商务大学成都-重庆经济区发展研究所，中国重庆，400067
摘要
在气候风险加剧和气候政策不确定性增加的背景下，明确制度脆弱性、空间互动和技术变革如何共同影响能源转型（ET）已成为一个核心的分析挑战。本研究提出了一个“制度脆弱性-空间合作-技术解锁”的理论框架，超越了传统的线性分析范式。利用2011-2022年中国省级面板数据，通过空间模型和多重阈值回归方法研究了气候政策不确定性（CPU）对能源转型的影响。研究结果表明：（1）CPU显著阻碍了能源转型，在非技术密集型地区、西部省份以及面临高气候风险的地区影响更为明显；（2）虽然当地的气候政策不确定性会阻碍能源转型，但邻近地区的气候政策不确定性会对当地能源转型产生积极的溢出效应；（3）绿色技术创新（GTI）和数字化转型（DT）具有非线性的调节作用，其中实质性绿色创新（SUG）的阈值效应比象征性绿色创新（SYG）更为显著。此外，当数字化转型指数超过某个临界阈值时，其效应会从抑制转变为促进。本研究为发展中国家的气候治理策略提供了实证支持，强调了培育颠覆性绿色和数字技术作为《巴黎协定》下国家自主贡献核心支柱的重要性。
引言
全球能源系统正在向低碳和可持续发展方向进行根本性转型，这一转型受到日益加剧的气候风险、极端天气事件以及能源安全关切的推动。例如，2021年的北美热浪和格陵兰冰盖加速融化表明了环境不稳定性的增加（Blunden等人，2023年；Edenhofer等人，2025年）。同时，俄罗斯-乌克兰冲突引发的能源危机导致2022年欧洲天然气价格飙升了近十五倍，暴露了全球能源供应链的脆弱性。在中国，2021年夏季频繁的电力短缺现象因创纪录的高温和煤炭供应中断而加剧，进一步凸显了能源系统在面对气候极端事件时的脆弱性。在这种压力下，能源转型已成为一项紧迫的战略任务（Matallah等人，2023c）。然而，气候政策不确定性（CPU）已成为一个系统性障碍，削弱了长期投资和政策的可预测性（Ricke和Caldeira，2014年）。在欧洲，碳边境调整机制的多次修订造成了监管上的模糊性；而在美国，《通胀削减法案》的不明朗实施打击了投资者的信心（Giarola等人，2024年）。在中国，“双控”政策导致了生产骤减，暴露了协调失败的问题。根据国际能源署（IEA，2023年）的数据，CPU在2020至2022年间推迟了470亿美元的清洁能源投资，占全球总量的约12%，这突显了制定连贯和稳定政策的紧迫性。
鉴于气候政策不确定性对能源转型的影响日益增大，应对这些挑战需要利用技术和数字进步。绿色技术创新（GTI）和数字化转型（DT）被广泛认为是缓解其影响的关键途径（Yu等人，2019年）。GTI提供了替代性技术解决方案，减少了对不稳定政策激励的依赖，提高了能源效率，并促进了碳减排。然而，GTI的效果并不均匀。现有文献区分了实质性绿色创新（SUG，如碳捕获、氢能和下一代储能技术）和象征性绿色创新（SYG，后者更多关注环境品牌和生态标签，技术影响有限（Chen等人，2023b；Lian等人，2022年；Zeng等人，2020年）。另一方面，DT通过促进实时数据采集、智能控制和透明治理，提高了能源系统的韧性和响应能力，从而降低了系统对政策波动的敏感性。同时，DT通过人工智能（AI）、大数据分析、物联网（IoT）和区块链（Jiang和Yu，2025年）等技术增强了能源系统的适应性和智能化。Ali（2023年）的研究表明，利用机器学习推动循环经济可以提高资源效率和闭环能源利用，从而间接强化能源转型的基础。例如，智能电网可以减轻可再生能源间歇性对电力系统的不利影响，而区块链技术可以提高碳交易市场的透明度和效率（Reddy等人，2014年；Zhang等人，2024a）。尽管如此，DT在多大程度上能够持续缓解气候政策不确定性的负面影响仍存在争议。新兴证据表明，DT可能表现出非线性的阈值效应，且在一定发展水平以下其对能源转型的贡献有限。然而，一旦超过某个临界阈值，就会观察到能源效率和投资者信心的显著提升（Horvey等人，2024年）。
尽管现有研究对气候政策不确定性（CPU）提供了初步见解，但大多数研究集中在发达经济体，尤其是欧洲和北美，而针对发展中国家的研究仍然不足。作为世界上最大的碳排放国、能源消费国和绿色技术投资国，中国的能源转型路径具有高度代表性且复杂。一方面，中国在绿色技术创新和数字基础设施发展方面取得了显著进展；另一方面，其能源结构仍主要依赖煤炭，政策制定过程存在多层协商和实施不对称性（Lin，2025年）。例如，在2021年实施“双控”政策期间，多个地区经历了工业电力配给，凸显了政策协调不足会阻碍可再生能源的整合。此外，中国对绿色技术研发的投资仅相当于经合组织平均水平的63%，制度障碍阻碍了数字技术有效融入能源系统（Li等人，2025年）。因此，中国不仅是分析气候政策不确定性影响的关键案例，也是研究GTI和DT如何推动能源转型的理想实证环境。
基于此背景，本研究旨在解决以下关键研究问题：（1）气候政策不确定性是否对能源转型产生负面影响？（2）气候政策不确定性是否会产生显著的空间溢出效应，邻近地区的政策不确定性如何通过竞争模仿和绿色技术扩散等机制影响当地能源转型？（3）实质性绿色创新和象征性绿色创新在缓解气候政策不确定性影响方面有何不同？（4）数字化转型在减轻气候政策不确定性对能源转型的负面影响方面是否具有阈值效应？
本研究主要有四个贡献：首先，它是首次将GTI和DT作为阈值变量纳入分析框架，从而实证验证了它们对气候政策不确定性的非线性调节作用，为能源转型研究提供了新的理论视角。其次，研究区分了实质性绿色创新和象征性绿色创新在减少政策不确定性方面的作用，丰富了绿色创新的理论讨论。第三，通过使用空间计量经济学模型，研究发现气候政策不确定性在邻近地区产生了显著的空间溢出效应，表明政策不确定性可以通过竞争性政策模仿和技术扩散等机制积极影响当地能源转型，从而挑战了传统的“逐底竞争”假说。第四，尽管实证分析基于中国背景，但其发现对发展中国家和发达国家都具有价值，支持全球向低碳、智能和可持续能源系统的转型。本研究为气候变化的国际对话做出了贡献，并为实现可持续发展目标提供了可行的见解，显示出重要的全球相关性。
部分摘录
气候政策不确定性与能源转型
如图1所示，现有研究从三个关键角度探讨了气候政策不确定性（CPU）影响能源转型的机制。首先，从投资决策的角度来看，应用实物期权理论的学者认为，CPU通过增加沉没成本的感知风险来阻碍清洁能源投资（Chen等人，2021年；Martínez Cese?a等人，2013年）。例如，Blazquez等人（2018年）和Kim等人（2017年）发现政策波动性减少了可再生能源投资。
能源转型
本研究采用低碳能源消费结构指数来衡量能源转型。能源消费结构的低碳转型是一个系统性过程，其中主导能源通过替代和互补不断优化和调整。这一过程表现为逐步用绿色和低碳替代品取代高碳能源，这得益于中国加快清洁能源消费的努力。
基准回归分析
为了研究气候政策不确定性（CPU）对能源转型的影响，本研究基于上述模型规范，采用双向固定效应面板回归，并逐步引入控制变量，相应的基准结果见表3。从第1列到第6列的估计结果显示，随着控制变量的逐步引入，核心解释变量的统计显著性基本保持一致。
绿色技术创新的阈值效应
本研究调查了绿色技术创新（GTI）的阈值效应，结果见表11。研究发现，CPU对能源转型的影响受到异质性GTI的阈值效应的影响。实质性绿色创新（SUG）和象征性绿色创新（SYG）均通过了单阈值显著性测试，证实了它们在调节作用中的阈值动态性。这一结果为假设2a提供了实证支持。
本研究进一步研究了异质性GTI的阈值效应，结果见表
结论
基于实证分析，本研究的主要结论如下：
首先，气候政策不确定性对能源转型产生了异质性的抑制作用，在非技术密集型地区、西部省份以及面临高气候风险的地区，这种抑制作用最为明显。这些模式凸显了不同地区在制度和技术能力方面的不平衡，这些因素影响了区域转型的准备程度。
其次，空间竞争机制显示出明显的双重性。虽然当地的气候政策不确定性
CRediT作者贡献声明
陈伟：可视化、验证、软件、资源。宋志春：撰写——初稿、可视化、资源、方法论、数据整理。谢宇：撰写——审稿与编辑、验证、监督。
