工业数字化对海洋绿色全要素能源效率的“助推器”与“绊脚石”效应：基于中国沿海地区的非线性分析

本研究聚焦工业数字化与海洋绿色全要素能源效率（GTFEE）的复杂关系，通过超效率EBM模型测度中国11个沿海地区GTFEE，揭示工业数字化对海洋GTFEE呈倒“N”型非线性影响，并发现政府干预政策（激励型与惩罚型）的差异化调节作用。研究为海洋产业数字化优化区间提供科学依据，对实现“双碳”目标下海洋经济绿色转型具有重要政策启示。

　　

在全球能源转型与碳中和背景下，海洋作为能源“宝库”却面临传统开发模式效率低下、碳排放高的困境。国际能源署数据显示，海洋可再生能源生命周期碳排放仅为煤电的1%，但传统海洋产业能源效率不足30%。与此同时，工业数字化浪潮席卷全球，但其对海洋绿色全要素能源效率（Green Total Factor Energy Efficiency, GTFEE）的影响机制尚不明确——究竟是“助推器”还是“绊脚石”？这一问题的解答对正处于数字化初期的中国尤为重要。

针对这一科学难题，山东的研究团队在《Journal of Cleaner Production》发表最新成果。研究采用超效率EBM（Epsilon-based Measure）模型量化2006-2020年中国11个沿海省份海洋GTFEE，结合面板回归与门槛效应模型，首次揭示工业数字化与海洋GTFEE的倒“N”型关系，并创新性地将政府干预细分为激励型与惩罚型政策，解析其调节机制。

关键技术方法包括：1）基于非径向方向距离函数的超效率EBM模型测度GTFEE；2）固定效应面板回归分析线性关系；3）面板门槛模型识别非线性特征；4）调节效应模型检验政府干预作用。数据来源于《中国海洋经济统计年鉴》等官方统计资料，覆盖辽宁、天津等11个沿海地区15年面板数据。

研究结果呈现三大发现：
1. 线性作用分析
工业数字化通过降低信息成本（如物联网实时监测）和优化资源配置（如智能渔业调度），显著提升海洋GTFEE，回归系数在5%水平显著。但简单线性关系掩盖了潜在的“数字化陷阱”。

2. 非线性作用分析
工业数字化与海洋GTFEE呈三阶段倒“N”型关系：初期技术红利驱动效率提升；中期因数字基础设施能耗（如数据中心）产生“能源回弹效应”；后期技术成熟后重回上升通道。北方沿海省份呈“N”型曲线，南方则呈倒“N”型，反映区域数字化发展阶段差异。

3. 政府干预调节效应
激励政策（如补贴）通过缓解企业数字化转型成本，将倒“N”曲线“压平”为正向促进；惩罚政策（如碳排放税）则因增加合规成本，加剧中期效率下降。这种微观政策层面的发现弥补了现有研究空白。

结论与意义
该研究突破传统“U”型关系认知，提出工业数字化存在“最优区间”——当数字化水平介于0.38-0.72（以综合指数计）时对海洋GTFEE提升效果最佳。实践层面建议：1）分区域制定数字化推进策略，北方重点突破中期“瓶颈期”；2）政策组合上“奖优于罚”，激励政策强度应达财政支出2.3%以上；3）加强海洋数字基础设施低碳化（如海上风电供电数据中心）。理论层面首次将“三效应”框架（替代效应、成本效应、使用效应）应用于海洋领域，为数字经济与环境经济学交叉研究提供新范式。

（注：全文数据与结论均源自原文，专业术语如GTFEE、EBM等首次出现时已标注英文全称，政府干预政策类型等关键概念保留原文表述）