数字经济对制造业碳生产率的影响机制分析
翁琳郁
（上海财经大学浙江学院，浙江 金华 321000）

      摘要：提高碳生产率是未来中国实现“双碳”目标战略规划的必然要求，是发展低碳经济、促进经济与环境协调发展的关键环节。制造业作为国民经济的基础支柱性产业，是碳排放的重点领域，提高制造业碳生产率是降低碳排放成本及帮助地区平衡经济增长和减排的关键举措。而数字经济是我国制造业绿色低碳转型的重要引擎。本文通过提炼数字经济与碳生产率的理论内涵及主要特征，发现数字经济可以通过促进制造业领域资源优化配置、优化生产结构提高生产效率、技术升级创新等方式推动制造业节能降碳，进而提高碳生产率。
      关键词：数字经济；碳生产率；“双碳”发展战略
引言
      2020年9月，习近平总书记在第七十五届联合国大会上提出，中国力争于2030年前实现碳达峰，2060年前实现碳中和。党的二十大报告中指出，要加快发展数字经济，加速数字经济与实体经济的融合，推动绿色化低碳化发展。数字经济时代背景下，受益于数字技术的进步和普及，数字经济正在与传统的制造业发生深度的融合，为制造业高质量发展提供了强大的动力，为推动制造业实现向智能化、绿色化、低碳化转型提供了新的路径，在促进经济社会高质量发展和提升人民生活水平方面发挥了巨大的作用。
一、数字经济与碳生产率的理论内涵
      数字经济发展与碳生产率的概念是相互融合、互为一体的，两者在理论内涵上具有一定的契合度，可以从绿色低碳可持续发展视角进一步厘清两者的内在逻辑关系。
（一）数字经济的内涵及特征
      经济社会发展经历了以农耕文明为主导的农业时代和以机械化为特征的工业时代，如今已经全面迈入以数字化为标志的新纪元。现代数字技术正深刻重塑着社会生产模式、生活方式和治理体系。自1996年唐·塔普斯科特提出互联网经济以来，数字经济的概念在学术界研究中持续演进，但学界对其核心内涵的界定仍存在诸多争议。
      数字经济这一经济形态的概念最早由唐·塔普斯科特在其著作《数字经济：内涵与路径》中提出，他认为数字经济是以互联网为核心的数字技术（如早期ICT技术）催生的新的市场结构和组织形式。此后，世界主要国家及相关机构 （如经济合作与发展组织OECD、美国商务部、中国信息通信研究院、联合国贸易和发展会议等）从不同维度、不同视角界定了数字经济。当前对数字经济的定义主要由三部分组成：一是数字基础设施，不仅包括传统基础设施 （计算机的软硬件、通信设备、物联网等基础性设施），还包含人工智能、云计算平台、大数据中心、5G/6G网络、卫星互联网等新型数字基础设施；二是数字产业化，即以数字技术创新为驱动，由数字技术发展而衍生出的新行业、新产品和新服务，通过数字技术输出驱动传统产业效率提升，如芯片、大数据分析、算法模型开发等；三是产业数字化，是指以数据为关键要素，通过数字技术对传统产业进行全流程、全要素的改造升级，其主要目的是利用数据赋能，驱动传统产业向智能化、网络化方向演进。但是由于数字经济的不断发展，其内涵也在不断丰富，导致目前对于数字经济尚未达成共识。
      在系统解构数字经济的演进历程、技术基础和理论内涵之后，本文提出其本质特征表现为双重维度：首先表现为信息资产的数字化转化过程，这种转化促进数据要素取代传统生产要素成为核心经济资源；其次，更加深层次的机制在于，数字技术通过双重赋能效应——既持续迭代技术前沿又系统提升人力资本质量，最终实现经济发展与碳排放的强脱钩，从而实现碳生产率的提升。
（二）碳生产率的内涵及特征
      目前主流的文献将碳生产率作为低碳经济评估体系中的核心指标，认为其测量框架能够同时量化经济增长的规模效应与碳排放的抑制效应。Kaya&Yokobori （1997） 将碳生产率定义为单位CO2排放下GDP的增长。碳生产率的提高意味着单位碳投入带来更多的产出，是协调经济发展与环境保护的关键。总的来说，碳生产率的提升实质上构建了经济发展与环境保护的正向循环机制，即在降低单位GDP碳排放强度的同时维持经济增速的可持续性。对于我国碳生产率的研究，已有文献主要集中于三个方面。其一，探究区域或行业碳生产率的差异以及影响因素。这些研究较多关注我国碳生产率的收敛性以及脱钩效应。其二，从指数分析的角度对我国碳生产率及其增长率进行分析。这些研究往往从技术进步效应、要素替代效应、技术效率、规模效率、能源结构、能源消费结构、GDP有用能需求等角度将碳生产率或增长率进行分解，分析各效应对我国碳生产率的影响[1]。其三，采用实证分析的方式，分析影响我国碳生产率的具体因素，如刘传江、胡威解释了fdi对于我国碳生产率的影响作用[2]，李小平（2016）等考察了环境规制、创新驱动等的影响[3]，林善浪 （2013） 考察了技术创新、经济活动的影响等。
二、数字经济影响制造业碳生产率的内在机理
      作为一个关联性强、覆盖面广的国民经济支柱产业，制造业为数字经济发展提供了广阔的应用场景，数字经济正在快速推动制造业的转型升级。随着数字经济的快速发展，对传统制造业的全方位、全过程的数字化改造不仅衍生出各种新型工业的新技术、新产品和新设备，而且推动了生产方式的更新、产品形态的创新、管理运营模式的升级、商业模式的换代和价值链的升级，促进制造业逐渐向数字化、网络化、智能化及低碳化转型，进而深度影响制造业碳生产率。
（一）数字经济赋能生产方式，提高生产效率
      经济增长理论认为数字经济具有赋能提高生产效率的作用。以索洛为代表的新古典经济增长理论认为，经济增长并不是由传统生产要素投入驱动，更主要的是由广义的技术进步即全要素生产率增长驱动的。而随着数字经济时代的到来，数据要素作为新的生产要素引入生产函数，这是对原来基础的柯布-道格拉斯函数做了进一步的拓展，重构了生产要素体系。牛娜（2022）认为数据具有可复制性、非消耗性、可共享性、外部性等特征，通过与传统生产要素的组合迭代、交叉融合，优化劳动力、资本等要素资源配置，实现生产要素在多个领域的突破，促使资源实现更加高效的配置与利用[4]。与此同时，随着大数据、人工智能、大模型算法、工业物联网等数字技术的快速发展，制造业实现了跨越式的技术进步，必然带来新的知识积累、研发投入和人力资本提高，从而提升生产效率。在数字技术的赋能下，传统制造业得到了进一步的技术升级改造，有利于促进各类生产要素的资源整合、产品的研发创新，降低由制造业资本重置、资源耗损等带来的碳排放污染，推动数字经济赋能制造业增产降碳的高质量发展。
（二）数字经济发展，提高资源配置效率
      数字经济通过人工智能、大数据、工业互联网等现代化信息技术提高了数字化水平，而数据这一生产要素则打破了传统的时间与空间壁垒，实现了各类资源在产业与社会形态之间的快速流动与实时匹配，优化了生产流程中的设备调度与库存管理，缩短了资源配置决策时间，降低了资源浪费效率，实现了碳生产率的增加。张三峰、魏下海（2020） 从企业层面研究信息与通信技术进步和企业能源消耗的关系时发现，信息通信技术 （ICT） 的企业应用通过触发结束迭代与设备升级的连锁反应，重构生产系统的结构效率，在增强制造效能的同时实现能源消耗的帕累托改 进 ， 最 终 形 成 碳 生 产 率 的 跃 迁 式 发 展[5]。 杨 虎 涛（2020） 认为人工智能、大数据和云计算等新一代数字技术实现了制造业各个部门之间的生产“连接”，有效降低了原材料、能源等各种资本的流通成本，实现了资源的高效匹配，进一步提升了生产部门对资源的配置效率[6]。孙早和侯玉林认为人工智能赋能的智能制造体系通过激发企业创新活力，加速技术迭代进程，进而优化全要素生产率，实现产业资源配置的帕累托改进[7]。周正、门博阳和王搏认为数字化转型背景下的教育资源配置创新重构了人力资本积累路径，通过提升制造业从业者的数字素养和技术适应性，有效降低了生产要素的协调成本，从而优化了产业运行效率[8]。此外，数字平台依托大数据资源打破信息不对称的壁垒，实现了市场需求与供给的精准对接，激活了闲置资源，降低了边际成本损耗，加快了劳动力、资本等要素的流动速度，提升了资源配置的效率。
（三）技术创新效应
      数字经济发展的核心为数字技术的发展与创新，而信息技术的创新倒逼制造业通过创新满足数字经济发展需要。数字技术的影响具体表现为推动技术变革及具体方案实施，主要体现在制造研发数据的实时采集与分析，优化生产结构，缩短新产品从研发到生产直至销售的周期，提升高端装备制造良品率。数字经济通过消弭信息鸿沟重构了要素流动的范式：一方面，时空约束的突破使得知识传播呈现指数级扩散，将技术创新合作半径从区域扩展至全球，显著降低了信息搜寻成本；另一方面，基于开放架构的数字平台催生“创新模块化”现象，允许市场主体以即插即用方式重组跨域资源。这种即时的要素组合能力能有效提升信息转化效率。郭家堂和骆品亮指出，在大数据、人工智能等数字技术支持下，技术创新弥补了市场供求的鸿沟，实现了创新成果的价值倍增[9]。师翠英通过实证分析得到绿色低碳的技术创新可以有效推动我国碳生产率的增长[10]。Curaan和Bryn-jolfsson 认为，数字经济的发展加速了国际数字化和信息的创新发展步伐，加速了低碳技术的跨境创新与共享。此外，数字技术有效促进了数字经济与传统制造业的融合，这种新的业态倒逼着企业技术突破提高制造业的柔性生产，提高了制造业的“数智”水平和运营效率，最大限度迎合了个性化的消费需要。
参考文献
[1] 滕泽伟,胡宗彪,蒋西艳.中国服务业碳生产率变动的差异及收敛性研究[J].数量经济技术经济研究,2017,34(3):78-94.
[2] 刘传江,胡威 . 外商直接投资提升了中国的碳生产率吗?:基于空间面板Durbin模型的经验分析[J].世界经济研究,2016(1):99-109,137.
[3] 杨翔,李小平,周大川.中国制造业碳生产率的差异与收敛性研究[J].数量经济技术经济研究,2015,32(12):3-20.
[4] 牛娜“. 构建现代能源体系,统筹推进碳达峰碳中和”研讨会综述[J].中国发展,2022,22(2):26-30.
[5] 张三峰,魏下海.信息与通信技术是否降低了企业能源消耗:来自中国制造业企业调查数据的证据[J].中国工业经济,2019(2):155-173.
[6] 杨虎涛.数字经济的增长效能与中国经济高质量发展研究[J].中国特色社会主义研究,2020(3):21-32.
[7] 孙早,侯玉琳.人工智能发展对产业全要素生产率的影响:一个基于中国制造业的经验研究[J].经济学家,2021(1):32-42.
[8] 周正,门博阳,王搏.数字经济驱动制造业高质量发展的增长效应:基于中国数字经济与制造业的实证检验[J].河南师范大学 学报哲学社会科学版）, 2023, 50(1):72-78.
[9] 郭家堂,骆品亮.互联网对中国全要素生产率有促进作用吗?[J].管理世界,2016(10):34-49.
[10]师翠英,刘盼盼,周琦.低碳城市试点背景下企业全要素生产率提升效应及机制[J]. 南开学报（哲学社会科学版）,2024(6):90-104.