雙碳目標下數字經濟對中國綠色能源效率的影響

程云潔 張志芳 劉嫻

摘?要：雙碳目標下數字經濟對平衡能源需求增加與能源低碳轉型協調發展具有重要影響。本文基于2011-2019年的省級平衡面板數據，構建數字經濟綜合評價指標體系，使用超效率SBM模型測算我國綠色能源效率，并使用系統GMM模型實證分析數字經濟對我國綠色能源效率的影響。研究發現：數字經濟對我國能源效率總體呈促進作用，對于東部和西部地區能源效率有顯著的提升作用；
數字經濟發展水平對中等能源依賴地區的能源效率有提升作用，對高能源依賴地區能源效率的影響可能為負；
數字經濟對能源效率的影響具有環境規制的門檻效應，當環境規制低于門檻值時，數字經濟阻礙了能源效率的發展，跨越門檻后，數字經濟顯著提高了我國能源效率。數字經濟對東部和中部地區能源效率的影響呈現正“U”型的非線性特征，跨越環境規制的門檻后，數字經濟顯著促進了東、中部地區的能源效率。

關鍵詞：數字經濟；
綠色能源效率；
環境規制；
能源依賴

中圖分類號：F0621文獻標識碼：A文章編號：1001-148X（2023）02-0065-08

收稿日期：2022-06-26

作者簡介：程云潔（1967-），女，山東梁山人，教授，博士生導師，研究方向：數字經濟問題；
張志芳（1996-），本文通訊作者，女，山西呂梁人，碩士研究生，研究方向：數字經濟和綠色發展；
劉嫻（1996-），女，甘肅隴西人，碩士研究生，研究方向：數字經濟和數字貿易。

基金項目：新疆社科基金項目，項目編號：21BJL035；
新疆財經大學絲路經濟與管理研究院智庫調研項目，項目編號：ZKZB2201；
新疆財經大學研究生科研創新項目，項目編號：XJUFE2022K18。

①?數據來源于國家統計局。

能源是人類生產生活中不可缺少的資源消費部分。作為世界人口大國和市場經濟中快速增長的工業強國，我國消費的能源總值一直保持上升趨勢。在2020年，我國總計生產能源408億噸標準煤，同比上升近277%；
能源消費量超過產量達498億噸標準煤，同比增長216%①。中國對能源資源的消費長期以來主要以燃煤消費為主，2020年中國煤炭消費占比568%。盡管在“十三五”時期我國的電力優先發展的重點任務早已實現，但中國能源經濟發展還是面臨著生產與消費內部結構不合理、新能源技術創新基礎薄弱、能源利用效益低下等進一步發展困難的問題。2022年頒布的《“十四五”現代能源體系規劃》中指出，在2035年，能源高質量發展取得決定性進展，基本建成現代能源體系。能源領域不僅是“十四五”實現經濟發展的基本保障，也是實現碳達峰、碳中和的主戰場。盡快加大能源行業清潔低碳轉型力度，提高綠色全要素能源效率是解決我國能源供需矛盾的一大關鍵所在。

當前，全球正處數字經濟社會發展時期，伴隨著互聯網、虛擬現實、物聯網和人工智能等新型信息技術的迅速發展，數字經濟將成為促進中國經濟成長的新引擎。數字信息技術將能夠解決實體經濟中的制造、營銷、信息流通、金融服務等相互連接問題。數字化資源配置功能進一步延伸，將帶動全社會、全行業、全要素資源配置效能的提升和價值創新模式的完善，有效提升社會產品、服務和能源利用的效率。發達的數字經濟有助于建立節能減排的長效機制，促進能源的綠色發展?！笆奈濉币巹澲兄赋?，要推進數字經濟與實體經濟的深入結合。鑒于此，分析數字經濟與能源效率的發展趨勢，通過明晰數字經濟發展水平與綠色全要素能源生產率之間的關聯，對提升能源效率、助力中國能源走向低碳化、實現社會經濟高質量發展和“雙碳”目標具有非常重要的現實意義。

一、文獻綜述

關于能源效率影響因素的研究非常廣泛。Berkhout［1］認為能源消費過程中技術進步的發生會引發“回彈效應”。趙楠［2］發現科技進步對能源效率產生負面影響，認為追趕型科技進步對能耗效果有正面影響。Ketteni［3］則認為，增加對能源節約技術的投入，提升能源效率的同時，在短期也會產生調整成本的增多。Cui［4］運用DEA曼奎斯特指數模型探究了2008-2012年美國、英國、俄羅斯和中國等國家能源效率，發現技術進步提高能源效率的作用突出。We［5］發現結構調適在一定程度上能促進能源效率的提升，但這種促進作用有限度。李峰［6］發現中國的全要素能源效率主要受生產方式、能源消費構成、政府干預能力等因素的影響。汪東芳［7］的研究表明，互聯網對我國全要素能源效益的正向促進作用是非線性的，在一定區域內由于網絡規模的擴大，其影響效果也將會飛躍性的擴大。張萬里［8］研究發現智能化發展能有效促進能源效率的提升，技術創新水平、環境規制和外商直接投資能加強這種促進作用。

當前有關數字經濟對我國能源效率影響的研究較少。數字經濟的主要內容涉及信息通訊技術（ICT）和數字信息技術發展，信息技術的迅速發展，為數字經濟與經濟社會的各行各業融合發展及轉變其運營方式和實現高效率奠定了基礎［9］。Sadorsky［10］發現互聯網發展正向影響電力消費。Moyer［11］認為，雖然ICT技術降低能耗強度并推動可再生能源生產降低碳排放量，但也會通過降低碳基能源需求量而造成相關能源價格的降低，沖擊可再生能源市場需求，并導致其所產生的凈經濟效益相當有限。Zia［12］從微觀視角說明ICT能夠改善傳輸體系的數字化程度，提升其能源效率。李壽國［13］指出，互聯網發展造成能源直接與間接的需求會造成世界平均碳排放量上升，但其產生的正向效應如技術創新水平和能源效率提高，能全部化解可能形成的負作用，最終減輕環境污染。李濤等［14］發現數字經濟對全要素能源效率具有正向推動作用。

通過對已有文獻梳理，可以發現數字經濟發展對我國能源效率有重要影響，但是關于數字經濟對能源效率影響的研究較少，且對于能源效率的影響主要從智能化和互聯網、ICT等角度進行分析，較少從更符合數字經濟時代特征的角度進行分析。本文邊際貢獻如下：第一，基于數字經濟的定義，構建數字經濟的評價指標體系。在此基礎上分析數字經濟對綠色全要素能源效率的影響。第二，數字經濟能源效益的發揮依賴于我國各地區環境規制，因此，從環境規制的門檻效應角度分析數字經濟對能源效率的非線性影響。

二、理論分析與研究假設

（一）數字經濟對我國能源效率的影響

當前，數字經濟正逐漸成為我國經濟增長的新的推動力量，其數字技術，尤其是大數據、5G、人工智能等應用覆蓋面增加，促使傳統產業生產效率日益提高。數字經濟的快速發展可能是破解經濟增速帶來的能源需求增長與節能減排背景下能源轉型發展困境的關鍵。首先，數字經濟為廠商提供了云端經營環境，降低了能源在生產經營活動中冗雜的現實運作步驟，通過實現產品供需的有效匹配，降低市場對能源資源的依賴性，間接影響綠色全要素能源效率的變化。其次，數字經濟的發展加快了產品和技術的更新迭代，數字經濟憑借強大的數據共享、跨界共享平臺推動技術更新與知識擴散，使學習專業化知識、技能和推展技術創新活動的邊際成本降低，進而減少對能源的消耗。此外，數字經濟的發展還催生了與能源生產、消費有關的新技術和新產業，在信息共享的條件下產生技術溢出，提升能源效率。數字經濟快速獲取信息、減少市場信息不對稱、跨界共享、降低交易成本、互聯互通的優勢不斷顯現，數字經濟可以有效分配能源資源，促進生產要素的合理流動，提升技術創新水平能有效提升能源的使用效率。

數字經濟的發展也可能帶來更大的能源需求和資源消費，造成“回彈效應”的發生。數字經濟發展本身會帶來對數字設備、高性能信息與通信技術（ICT）和基礎設施等能源密集型行業的需求增長，增加能源消費。此外，數字經濟的發展會促進技術進步與經濟迅速發展，進而增加對能源消費的需求。我國能源消費中清潔能源消費的占比較低，能源消費主要是煤炭，這種能源消費結構對綠色全要素能源效率產生較大的負面影響。此外，數字經濟的發展推動了技術進步，可能會降低能源要素的交易價格，對于能源依賴較大的地區而言很可能更難以擺脫這種依賴，擠出了對研發資本、人力、物力、技術等要素的使用，造成綠色全要素能源效率的降低?；诖?，本文提出以下假設：

H1：在控制其他影響因素的條件下，數字經濟對我國能源效率的影響具有不確定性。

（二）環境規制的門檻作用

環境規制是改善生態環境、實現綠色發展的重要方式，通過施加環境約束將環境成本內部化、鼓勵企業進行綠色技術創新和調整投入結構，能促進能源消費結構的變動和能源轉型發展。環境規制對能源消耗和能源效率有重要影響［15］。同時，環境規制對于規范數字經濟的發展有重要影響。能源消耗會產生大量二氧化碳和廢氣，加重環境污染，能源的合理使用需要政府進行有效管控。環境規制作為政府調整經濟社會活動的方式，能有效規范企業與個人行為。在環境規制較弱時，由于環境污染的成本較低，追求利潤最大化的廠商不可避免地為追求更大利益而忽略對環境造成的影響，數字經濟發展帶來的技術溢出效應可能更偏向末端環節，數字經濟帶來的能源依賴與回彈效應超出了技術進步帶來能源效率的增長，造成能源效率的下降。

當環境規制水平提高時，企業在進行能源使用時不得不考慮污染治理的成本，數字經濟發展帶來的快速獲取信息、減少市場信息不對稱、跨界共享、降低交易成本、加快技術溢出等作用會自發的引導能源技術向節能減排發展，促進能源效率提升?；诖?，本文提出如下假設：

H2：在控制其他影響因素的情況下，數字經濟對我國能源效率的影響具有環境規制的門檻效應。

三、研究設計

（一）模型設定

1基準模型構建

為驗證假設H1，先構建數字經濟與能源效率關系的靜態計量模型：

eefit=β0+β1deit+β2esit+β3erit+β4lnpgdpit+β5toit+β6gtit+β7hcit+μit+εit（1）

其中eefit為綠色全要素能源效率，deit為各省數字經濟發展指數，控制變量為能源消費結構（es）、貿易開放度（to）、政府的科技支持（gt）、環境規制（er）、人力資本水平（hc）和經濟發展水平（lnpgdp），各項變量取對數。μi?為不可觀察到的地區效應，εit為誤差項。

為解決由于存在內生關系可能造成的誤差問題，體現各省能源效率的動態發展特征，將eefit－1做為eef的滯后一期加入到解釋變量中，構建的動態模型如下：

eefit=β0+β1eefit－1+β2de+β3esit+β4erit+β5lnpgdpit+β6toit+β7gtit+β8hc+μit+εit（2）

式中eefit-1為eef的滯后一期。由于系統GMM估計方法要求工具變量的一階差分與固定效應項不相關的前提假定，使用系統GMM廣義矩估計方法對式（2）進行估計，有限樣本情況下，系統GMM估計的偏差較差分GMM更小，估計的效率更高，盡可能減少對參數估計結果的影響。

2門檻模型構建

不同環境規制在數字經濟對能源效率產生影響時具有不同作用。為驗證假設H2，使用Hansen提出的面板數據門檻模型，將環境規制作為模型的門檻變量，深刻分析主要變量數字經濟對中國能源效率的影響，構建的面板門檻回歸模型如下：

eefit=β0+β1deit*er（eritγ1）+β2deit*er（γ1lneritγ2）+…+βndeit*I（γn－1lneritγn）+βn+1deit*I（eritγn）+θzit+μi+εit（3）

其中，eefit為綠色全要素能源，環境規制（erit）為門檻變量；
下標i表示行業，t表示時間；
γ為對應的門檻值，I為示性函數；
μi為個體固定效應；
zit代表控制變量；
εit為隨機擾動項。

（二）變量說明

1被解釋變量（eef）。采用非期望產出、規模效應不變的超效率SBM模型測度各省的能源效率，解決了效率值最大為1的限制。

Mt+1c=ECcTCc（4）

Mt+1c（xt，yt，xt+1，yt+1）=

［Etc（xt+1，yt+1）Etc（xt，yt）·Et+1c（xt+1，yt+1）Et+1c（xt，yt）］12（5）

所得結果是衡量能源效率相對于上一年的變化，當指數高于1時，代表eef相較于上一年得到提高，反之呈現下降趨勢。能源效率指數不能直接用于回歸分析，本文分別對測算結果eef指數以2010年為基期做了相應的調整，得到各省能源效率的實際值。

在投入產出指標的選取上，使用的投入變量為資本（K）：資本存量測度根據永續盤存法進行，借鑒當前學者常用方法，假定資本折舊率為106%，根據各省份資本存量和新增社會固定資產投資計算得出，所有數據均折算為2005年的價格水平；
勞動（L）：各省的年末從業人員數量；
能源消費（E）：選取各省能源消費總量（萬噸標準煤）來衡量。期望產出用各省份實際生產總值（億元），以2005年的價格水平為基期；
對于非期望產出指標采用各省廢氣中SO2和CO2排放量（根據各地區能源平衡表和IPCC（2006）中的方法進行測算）、廢水中化學需氧量（COD）排放量及工業固廢的排放量。

2核心解釋變量（de）。根據對數字經濟現有文獻的學習，結合其定義構建如下評價數字經濟發展水平的指標體系（見表1），4個一級指標與11個二級指標，使用熵值法進行綜合評價。

3門檻變量（er）。使用政府工業污染投資完成額占地方生產總值衡量各省環境規制水平。

4控制變量。能源消費結構（es）采用各地區煤炭消費量比能源總消費量進行衡量；
經濟發展水平（lnpgdp）用實際人均gdp的對數衡量，以2005年為基期進行調整；
對外開放程度（to）用各省進出口額占比地區生產總值進行衡量；
政府的科技支持（gt）使用各省政府對科技支出占比財政支出進行衡量；
人力資本水平（hc）使用各省人均受教育年限表示平均受教育年限＝（文盲人數*1+小學學歷人數*6+初中學歷人數*9+高中和中專學歷人數*12+大專及本科以上學歷人數*16）比6歲以上人口總數。。

（三）數據來源與說明

以2010-2020年為時間跨度，選擇除港澳臺地區、?西藏自治區以外的30個地區數據作為總樣本，并使用趨勢外推法彌補個別地區缺漏數據。數據主要來自各年度的《中國互聯網絡發展狀況統計報告》《中國環境統計年鑒》《中國科技統計年鑒》《中國統計年鑒》《中國人口與就業統計年鑒》和《中國能源統計年鑒》等國家統計局數據中心、中國工業和信息化部與北京大學數字金融普惠指數。描述性統計結果見表2。由表可知，各省的人力資本發展水平差異較大，區域發展不平衡。各省的能源效率與平均能源效率相差較大，能源消費結構和經濟發展水平有較大的差異。各區域的發展程度不同，區域選擇在討論數字經濟對能源效率的影響時有重要影響，因此對不同省份進行分類研究十分必要。

對面板模型進行單位根的LLC和Fisher檢驗，結果中各變量均通過檢驗，可認為變量具有平穩性特征。

四、實證結果分析

（一）共線性檢驗

本文在對模型進行估計前，檢驗各解釋變量的多重共線性（VIF），結果見表3，所有選擇的影響因素方差膨脹因子遠小于10，表明文章所選變量的多重共線性未超出可控區。

（二）數字經濟對能源效率的影響分析

1動態面板回歸結果

采用系統GMM一步法檢驗數字經濟發展與綠色全要素能源效率之間的關系，具體結果如表4所示。

對公式（3）進行估計時前，進行了Hausman檢驗，其p值小于001，顯著拒絕原假設，因此使用固定效應模型。為處理可能存在的內生性問題，采用工具變量，并使用一步法系統GMM方法對模型進行估算，在實證過程中通過穩健標準誤處理方法來降低異方差系數影響，結果見表4?？梢钥吹侥Ｐ停?）與模型（2）中AR（2）的P值大于01，綠色全要素能源效率的一階自回歸顯著但二階自回歸不顯著，接受擾動項無自相關的原假設，說明解釋變量存在的內生性問題被解決。Sargan檢驗中P值大于01，可認為所有工具變量為外生，說明工具變量無過度識別的問題，工具變量有效，因此，本文應該使用系統GMM一步法分析數字經濟發展與綠色全要素能源效率（eef）之間的關系。從模型（1）的回歸結果可以看出，滯后一期的eef的系數顯著為正，說明前一期的eef會對當期eef有明顯的正向影響，即eef具有動態時滯性，同時進一步說明采用動態面板模型的合理性。

核心解釋變量數字經濟（de）對我國綠色全要素能源效率（eef）的影響顯著為正，系數為120797，即de每提高1單位，eef就上升120797，說明數字經濟對我國綠色全要素能源效率具有正向影響。原因可能在于，數字經濟的興起加速了數字技術在能源行業中的應用，通過數字技術的溢出效應促進綠色全要素能源效率的提升。這初步驗證了假設H1，即在控制其他影響因素的條件下，數字經濟對綠色全要素能源效率提升有促進作用。

2穩健性檢驗

本文通過替換不同模型的方式驗證回歸結果是否穩健。通過分別使用系統GMM?兩步法（模型2）、OLS回歸（模型3）與廣義最小二乘法（模型4）和對樣本縮尾進行檢驗（模型5剔除1%的能源效率異常數據）再次進行估計，對模型估計結果進行驗證，發現主要解釋變量de對綠色全要素能源效率eef的影響顯著為正，即對我國各省份綠色全要素能源效率的提升具有促進作用，主要變量的估計結果與模型1基本保持一致，說明系統GMM一步法的結果較為穩?。ň唧w見表4）。

3基于區域層面的實證檢驗

我國各省由于處于不同的地理區位和氣候條件，具有不同的能源特征，也形成了特有的經濟發展方式。不同地區之間數字經濟發展水平、環境規制強度、技術的投入支持水平差別較大，不同區域數字經濟對能源效率的影響也會存在差異。采用動態GMM模型對東、中、西區域東部沿海地區（包括河北、北京、天津、山東、江蘇、上海、浙江、福建、廣東、海南、遼寧等11?。?；
中部地區（包括山西、河南、吉林、湖北、湖南、安徽、黑龍江、江西、內蒙古等9?。?；
西部地區（包括重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、寧夏、青海、新疆、廣西等10省區市）。的面板數據進行回歸，得到實證結果見表5。由表5可知，數字經濟顯著促進了東部與西部地區能源效率的提升，可能的原因是東部地區數字經濟發展水平較高，數字經濟在能源效率的促進方面具有有效的引導作用。西部地區數字經濟發展帶來的技術擴散與市場要素的有效配置促進了能源技術進步，在本身能源資源豐富的基礎上優化了能源要素配置，使能源效率有所提高。實證結果也側面反映出數字經濟發展水平會提升我國能源效率。

不同地區對于能源的依賴程度不同，很可能影響數字經濟發展對能源效率的作用，為探索數字經濟發展水平對不同能源依賴地區能源效率的影響，根據各地區每單位gdp能源消費值表示該地區對能源的依賴程度，將樣本分為低能源依賴地區、中能源依賴地區和高能源依賴地區，分別進行回歸分析，結果如表5所示。發現數字經濟發展水平對中等能源依賴地區的能源效率有提升作用，對高能源依賴地區能源效率的影響可能為負?？赡艿脑蚴窃谟^察期內數字經濟的發展推動了產業末端部分的技術進步，進而降低能源要素的交易價格，對于能源依賴較大的地區而言很可能更難以擺脫這種能源依賴，擠出了對其他要素的使用，造成綠色全要素能源效率的降低。

（三）門檻效應

1門檻效應檢驗

由前文可知，數字經濟發展水平對我國綠色全要素能源效率具有提升作用，環境規制對數字經濟與能源效率都有重要影響。因此，為進一步驗證假設H2，本文將環境規制作為門檻變量以檢驗數字經濟對我國綠色全要素能源效率的非線性影響。

首先，檢驗門檻效應的存在性，結果見表6，在環境規制為門檻時，有顯著的單一門檻效應，環境規制的門檻值為00018（見表7）。因此本文采用單門檻模型進行實證分析。

2門檻回歸結果分析

根據表8的門檻回歸結果可以發現，數字經濟對綠色全要素能源效率的影響具有非線性發展特征。當環境規制低于00018時，數字經濟對我國各省份綠色全要素能源效率影響系數為負，此時數字經濟的發展抑制了綠色全要素能源效率的提升，造成能源效率的下降。當環境規制程度高于門檻值00018時，數字經濟對能源效率的影響在1%顯著性水平下為正，數字經濟提升了能源效率?？赡艿脑蛟谟?，環境規制引導了企業對數字經濟發展優勢的充分利用，充分發揮數字經濟發展帶來的紅利。環境規制水平的提升會約束企業的污染行為，倒逼企業尋求能源技術改進，在數字經濟發展的背景下，信息共享平臺產生技術溢出效應與能源優化配置都促進了能源效率的提升，假設H2得到驗證，數字經濟對各區綠色全要素能源效率的影響存在環境規制的門檻效應。

3基于區域層面的門檻實證檢驗

由表9結果可知，東部和中部地區通過了門檻校驗，各區域環境規制的門檻值結果見表10。根據表11的門檻回歸結果可以發現，數字經濟對東部和中部地區的綠色全要素能源效率的影響具有非線性發展特征，對西部地區的能源效率的影響并無環境規制的門檻作用。對東部地區而言，當環境規制低于00018時，數字經濟對我國各省份綠色全要素能源效率影響系數為-9675，此時數字經濟的發展抑制了綠色全要素能源效率的提升，造成能源效率的下降。當環境規制程度高于門檻值00018時，數字經濟對能源效率的影響在1%顯著性水平下為正，其系數為47991，數字經濟提升了能源效率。環境規制對中部地區的作用與東部類似，當環境規制低于00020時，數字經濟阻礙能源效率的影響，當跨越環境規制00020的門檻后，數字經濟顯著提高中部地區的能源效率。數字經濟對西部地區能源效率的影響的未通過門檻檢驗。

4穩健性檢驗

為檢驗門檻模型估計結果的穩健性，對樣本縮尾進行檢驗限于篇幅，穩健性檢驗結果未予報告，備索。：剔除1%的各變量非正常數據再次進行估計。檢驗環境規制在數字經濟發展水平對我國及各區域能源效率中的門檻作用。穩健性檢驗的估計結果與上文結果基本保持一致，表明門檻效應研究結果具備良好的穩健性。

五、結論與政策建議

中國正處于促進能源發展轉型，完成雙碳目標的關鍵歷史“窗口”，在數字經濟全球化發展的背景下，細致刻畫并分析數字經濟發展水平對我國能源效率的影響，尋找充分利用數字經濟迅速發展的紅利提高能源效率的方式，對今后推動經濟高質量發展和推進能源綠色發展轉型具有重要的意義。本文基于2011-2019年的省級平衡面板數據，分析了數字經濟對我國能源效率的影響，得到以下結論：（1）數字經濟的發展對我國能源效率總體呈促進作用，對不同地區的影響不同，數字經濟對于東部地區和西部地區能源效率發展有顯著的提升作用。（2）數字經濟發展水平對中等能源依賴地區的能源效率有提升作用，對高能源依賴地區的影響可能為負。（3）數字經濟對能源效率的影響具有環境規制的門檻效應，當環境規制低于門檻值時，數字經濟會阻礙能源效率的發展，當跨越環境規制的門檻后，數字經濟會顯著提高能源效率。

根據以上研究結論，提出如下建議：

（1）數字經濟對我國環境、能源發展具有雙重影響，應充分探尋數字經濟推動能源效率和環境保護的作用機理，尋求能源消費增加與能源綠色轉型的平衡點。

（2）繼續加強對數字經濟發展基礎設施的完善。我國數字化設備的投入有待增強，數字經濟的發展對于能源效率發展有促進作用，數字基礎設施的完備化將進一步推進數字經濟在各地區的發展，將為我國能源效率提升提供新引擎。

（3）完善對數字經濟的頂層設計，繼續推進各省數字經濟的發展。發達的數字經濟有助于建立節能減排的長效機制，促進能源的綠色發展。各地政府應強化以數字經濟促節能減排的政策引導，特別是對高能源依賴的省份的政策引導，促進其能源效率的轉變。

（4）完善對知識與數據的保護政策，增強對知識產權與個人信息保護相關法律法規建設，持續推進數字化和信息化。加強數字經濟普及力度。借助數字經濟的發展紅利提升能源效率。

（5）綜合地區發展情況包括經濟發展水平、能源依賴程度、人力資本水平、能源消費結構等制定適宜的環境規制與相關政策。環境規制對數字經濟的正向外部效應能起到良好的引導作用，特別是對于東部、中部地區，因此因地制宜的環境規制水平，能助推數字經濟更好地賦能經濟高質量發展。

參考文獻：

［1］?Berkhout?P?H?G，?Muskens?J?C，?Velthuijsen?J?W.?Defining?the?Rebound?Effect［J］.?Energy?Policy，2000，28（6/7）：425-432.

［2］?趙楠，賈麗靜，張軍橋，技術進步對中國能源利用效率影響機制研究［J］.統計研究，2013（4）：63-69.

［3］?Kettenie?E，Mamuneas?T，Pashardes?P.?ICT?andEnergy?Use：?Patterns?of?Sustainability?and?Complementarity?in?Production［J］.?Cyprus?Economic?Policy?Review，2013（1）：63-86.

［4］?Cui?Q，Kuang?H?B，Wu?C?Y，et?al.?The?Changing?Trend?and?Influencing?Factors?of?Energy?Efficiency：?The?case?of?Nine?Countries?［J］.Energy，2014，64（1）：1026-1034.

［5］?We?C，Shen?M?H.?ImpactFactors?of?Energy?Productivity?in?China：?an?Empirical?Analysis［J］.Chinese?Journal?of?Population?Resources?and?Environment，2007（2）：28-33.

［6］?李峰，何倫志.碳排放約束下我國全要素能源效率測算及影響因素研究［J］.生態經濟，2017（5）：35-41.

［7］?汪東芳，曹建華.互聯網發展對中國全要素能源效率的影響及網絡效應研究［J］.中國人口·資源與環境，2019（1）：86-95.

［8］?張萬里，宣旸.智能化如何提高地區能源效率？——基于中國省級面板數據的實證檢驗［J/OL］.經濟管理.?https：//doi.org/10.19616/j.cnki.bmj.2022.01.002.

［9］?Beomsoo?K，Anitesh?B，Rewb?W.?VirtualField?Experiments?for?a?Digital?Economy：?a?new?Research?Methodology?for?Exploring?an?Information?Economy［J］.Decision?Support?Systems，2002，32（3）：215-231.

［10］Sadorsky?P.?InformationCommunication?Technology?and?Electricity?Consumption?in?Emerging?Economies［J］.?Energy?policy，2012，43：130-136．

［11］Moyer?J?D，Hughes?B?B.ICTs：Do?They?Contribute?to?Increased?Carbon?Emissions？［J］.?Technological?Forecasting?&?Social?Change，2012（5）：919-931.

［12］ZIA?A.?Measurement?ofEnergy?Consumption?of?ICT?Solutions?Applied?for?Improving?Energy?Efficiency?in?Transport?Sector［D］.?Tampere：?Tampere?University?of?Technology，2016.

［13］李壽國，宋寶東.互聯網發展對碳排放的影響—基于面板門檻模型的實證研究［J］.生態經濟，2019（11）：33-36．

［14］李濤，沙瑋華.數字經濟對地區全要素能源效率的影響研究——基于市場貿易的中介效應分析［J］．財經理論與實踐，2022，43（3）：120-127.

［15］周肖肖，豐超，胡瑩等.環境規制與化石能源消耗——技術進步和結構變遷視角［J］.中國人口·資源與環境，2015（12）：35-44.

Study?on?theImpact?of?Digital?Economy?on?Green?Energy?Efficiency?in?China

Under?the?Carbon?Peaking?and?Carbon?Neutrality?Goals

CHENG?Yun-jie，?ZHANG?Zhi-fang，?LIU?Xian

（School?of?Economics，?Xinjiang?University?of?Finance?and?Economics，?Urumqi?830012，?China）

Abstract：Under?the?carbon?peaking?and?carbon?neutrality?goals，the?digital?economy?plays?an?important?role?in?balancing?the?increase?in?energy?demand?and?the?coordinated?development?of?low-carbon?energy?transformation.Based?on?the?provincial?balance?panel?data?from?2011?to?2019，?this?paper?constructs?a?comprehensive?evaluation?index?system?of?digital?economy，?uses?the?super?efficiency?SBM?model?to?measure?Chinas?green?energy?efficiency，?and?uses?the?system?GMM?model?to?empirically?analyze?the?impact?of?digital?economy?on?Chinas?green?energy?efficiency.?The?results?show?that?digital?economy?plays?a?significant?role?in?promoting?energy?efficiency?in?the?eastern?and?western?regions.?The?development?level?of?digital?economy?has?a?positive?effect?on?the?energy?efficiency?of?medium?energy-dependent?regions，?but?a?negative?effect?on?the?energy?efficiency?of?high?energy-dependent?regions.?The?influence?of?digital?economy?on?energy?efficiency?has?the?threshold?effect?of?environmental?regulation.?When?the?environmental?regulation?is?lower?than?the?threshold?value，?digital?economy?hinders?the?development?of?energy?efficiency.?After?crossing?the?threshold，?digital?economy?significantly?improves?our?energy?efficiency.?The?influence?of?digital?economy?on?energy?efficiency?in?eastern?and?central?China?presents?a?positive?U-shaped?nonlinear?feature.?After?crossing?the?threshold?of?environmental?regulation，?digital?economy?significantly?promotes?energy?efficiency?in?eastern?and?central?China.

Key?words：digital?economy；
green?energy?efficiency；
environmental?regulation；
energy?dependence

（責任編輯：趙春江）