从字节到瓦特：能源行业数字化及其脱碳效应的输入-输出追踪

《Energy Policy》：Bytes into watts: Input–output tracking of energy-sector digitalization and its decarbonization effect

城市数字化对碳减排的影响研究：基于多区域投入产出表的DITC技术系数分析发现，数字化转型通过绿色技术创新、要素配置优化和能源结构升级三条路径提升碳全要素生产率（平均0.63pp），外资企业减排效果显著优于本土企业（1.89 vs 0.83），且存在基础设施阈值效应。

　　

唐宝军|陈俊宇|季长静|张永吉

北京工业大学能源与环境政策研究中心，中国北京100081

摘要

能源行业的数字化正成为深度城市脱碳的关键驱动力。然而，严格量化这一数字化转变及其对排放的真实影响仍然具有挑战性。为了解决这一难题，我们基于一个跨城市、多区域的投入产出表，开发了一个“数字投入技术系数”（DITC），该系数区分了企业所有权类型。将DITC与2002年、2007年、2012年和2017年中国340个城市的面板数据结合起来，我们研究了数字化如何影响碳全要素生产率（CTFP）。我们的估计表明，DITC增加一个标准差会使CTFP提高约0.63个百分点。这种效应通过三个渠道发挥作用：绿色技术创新、更有效的要素配置以及更清洁的能源结构。外国企业的减排倍数（1.89）远高于国内企业（0.83），这表明技术溢出、竞争压力和更严格的治理标准起到了放大作用。数字化的益处在不同地区也存在显著差异：能源匮乏的城市获得的收益远大于已经发展成熟的城市。此外，数字基础设施具有明显的阈值效应——低于某个临界水平的城市几乎看不到收益，而高于该水平的城市则能获得显著增益。总体而言，这项研究为能源行业数字化的测量、机制和异质性提供了新的实证证据，为精准的投资和公平的转型政策奠定了坚实的基础。虽然分析集中在340个中国城市（2002-2017年），但所发现的机制和异质性也为其他正在追求类似数字化和能源转型的发展中国家提供了可借鉴的见解。

引言

中国的双碳目标要求二氧化碳排放量在2030年前达到峰值，并在2060年前实现碳中和。与此同时，包括人工智能、大数据分析和工业物联网系统在内的数字技术正在越来越多地渗透到能源的生产、传输、分配和最终使用环节。这些并行发展使得政策制定者和行业利益相关者将数字技术视为加速脱碳的关键手段（Olabi和Abdelkareem，2022；Ohanu等人，2024）。然而，越来越多的实证证据揭示了一个更为复杂的现实：数字化的碳影响因情境而异，明显受到基础设施准备程度、制度质量和行业构成的影响。这种情境异质性反映了同时作用的多种传导渠道。积极的一面是，数字系统优化了调度操作，加速了绿色创新周期，并通过智能电网技术促进了可再生能源的整合（Iris和Lam，2019；Calise等人，2021）。相反，负面影响来自三个方面：信息和通信技术（ICT）运营的直接能源消耗和制造过程中的能源消耗（Zhou等人，2019a；Shi等人，2022；Williams等人，2022）、效率提升带来的需求反弹效应（Lange等人，2020；Walzberg等人，2020；Galvin，2015），以及尽管单位效率有所提高，但行为反应反而增加了总体能源使用量。能源系统的结构惯性进一步复杂化了净效应。项目管道和长期资本资产造成了技术锁定，现有的基础设施承诺限制了更优替代方案的采用（Alova，2020；Alova等人，2021；Fisch-Romito等人，2021）。治理摩擦——包括监管不一致、产能限制和分配冲突——影响了数字化效益在地区和所有权结构中的扩散（Sovacool，2021）。这些相互抵消的力量产生了阈值效应和收益递减模式，解释了为什么在其他方面相似的城市中，相同的数字化投资会带来不同的结果。确定在何种条件下哪种渠道占主导地位对于政策设计和投资分配至关重要。然而，现有的测量方法通过混淆不同类型的数字流动，并未能清晰地映射到生产侧的机制，从而掩盖了这一识别。现有的测量方法面临一个根本性难题：区分数字流动中的中间投入和最终需求。城市层面的数字化指数通常汇总了宽带普及率、ICT资本存量和数字技能职业的就业情况（Xu等人，2022）。企业层面的代理指标从年报中提取数字资产份额或从企业披露中挖掘数字化关注度（Huang和Lin，2023；Ma和Lin，2023）。政策试点研究将数字化举措视为城市层面的二元冲击（Tang和Li，2024）。尽管这些代理指标与数字化活动相关，但它们将最终消费、跨区域出口和资本形成与直接进入能源行业生产函数的中间投入混为一谈（Lange等人，2020）。在国家会计框架中，较高的ICT服务产出并不自动转化为能源生产者的更多中间投入使用。这一测量差距限制了因果推断，并掩盖了将数字化与排放结果联系起来的生产侧机制（Chong等人，2022；Gimpel等人，2020）。我们通过构建一个基于跨城市、多区域投入产出（MRIO）表的“数字投入技术系数”（DITC）来应对这一挑战。DITC作为一个基于价值的技朂数系数，衡量了来自数字行业的能源行业中间投入的份额，从而将测量与生产账户对齐，实现了所有权层面的分解（国内、外国、港澳台），并自然地与阈值、中介效应和交互作用分析相结合（Zhou等人，2019a；Fang和Yu，2025）。MRIO基础确保了与行业会计的一致性，同时避免了汇总城市指标中固有的需求侧污染。本研究采用了一个具有明确阈值条件的双渠道框架。当数字基础设施指数（DII）超过某个临界水平且电力结构倾向于更清洁的能源来源时，正面渠道通过三种机制占主导地位：运营效率提升降低了能源强度，绿色创新加速了清洁技术的采用，能源结构优化增加了可再生能源的份额。低于阈值或在高碳电力结构下，负面渠道——直接的ICT能源消耗（Zhou等人，2019a；Williams等人，2022）、需求反弹（Walzberg等人，2020；Lange等人，2020）和锁定效应（Alova，2020；Fisch-Romito等人，2021）——可能会抵消或逆转净效益。这一框架能够生成关于数字化何时何地提高碳生产率的可验证预测，超越了无条件的平均处理叙述。我们提出了四个具有可检验假设的研究问题。首先，在何种基础设施和制度条件下，能源行业的数字化能够提高城市碳全要素生产率（CTFP）？其次，数字化通过哪些具体途径发挥作用，这些途径是否具有可加性或抑制作用？第三，数字基础设施是否在超过某个临界水平时产生了不连续的阈值效应？第四，所有权结构（资本来源）、市场开放度和制度质量如何调节这些关系？每个假设都直接关联到关于投资目标、基础设施排序和分配公平性的政策相关问题。本研究在三个维度上做出了贡献。方法上，我们将直接的后向联系具体化为一个城市层面的、可分解所有权的DITC指标，清晰地映射到生产侧机制和政策杠杆（Fang和Yu，2025）。实证上，我们提供了基于MRIO的可审计测量结果，并对不同的数字行业定义进行了敏感性分析（Huang和Lin，2024）。实质上，我们提供了关于DITC对中国双碳背景下CTFP影响的统一因果证据，识别了三个传导渠道——绿色创新、要素重新配置和能源结构——以及所有权差异和基础设施阈值。关于外国企业在绿色技术扩散中的作用（Alharasees等人，2024；Wang和Kang，2023），我们记录了特定样本的模式，而没有假设所有情境下的普遍顺序。本文的其余部分安排如下：第2节发展理论框架，回顾相关文献，并提出可检验的假设；第3节详细说明DITC的构建和识别策略；第4节报告包括基线、机制、阈值和异质性分析的实证结果；第5节总结关键发现和政策建议。

研究设计及数据描述

本研究的核心创新在于开发了一个城市层面的能源行业数字化指标（DITC），并利用它系统地测试所有权结构（资本来源）在能源行业数字化减排效应中的调节作用。研究使用了2002年、2007年、2012年和2017年四个时间点的横截面数据，构建了一个涵盖中国大陆340个地级及以上城市的平衡面板数据集（Wang等人，2025）。

描述性统计分析

表1报告了主要变量的描述性统计信息。样本涵盖了340个城市，在四个时间点共有1360个观测值，形成了一个平衡的面板数据集。核心变量碳全要素生产率（CTFP）的平均值为0.4450，标准差为0.1158，表明虽然各城市之间的减排表现存在差异，但总体水平相对稳定。

主要研究结果

通过对340个中国城市在四个时间点的面板数据进行系统分析，本研究提供了关于能源行业数字化减排效应及其政策意义的重要实证证据。四个关键发现表明，能源行业数字化对实现联合国可持续发展目标7（确保所有人都能获得负担得起、可靠、可持续的现代能源）具有重要意义。

首先，能源行业的数字化表现出显著的效果……

CRediT作者贡献声明

唐宝军：撰写——初稿、可视化、验证、监督、项目管理、调查、资金获取。陈俊宇：撰写——审稿与编辑、撰写——初稿、可视化、验证、软件、方法论、调查、正式分析、数据整理、概念化。季长静：可视化、软件、资源、方法论、资金获取、正式分析、数据整理。张永吉：撰写——初稿、可视化

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文的研究结果。

致谢

本研究得到了国家自然科学基金重点项目（项目编号：71934004）、国家社会科学基金重点项目（项目编号：23AZD065）、国家自然科学基金青年项目（项目编号：72404186）以及上海教育发展基金会和上海市教委晨光计划的支持。