人力资本、数字化转型与碳排放：探究实现可持续发展和以人为中心的未来的非线性动态关系

《Journal of Environmental Management》：Human capital, digital transition and carbon emissions: Investigating non-linear dynamics for sustainable and human-centric future

数字化转型与人力资本对发展中国家碳排放的非线性影响研究，基于23国2000-2023年数据构建多维数字指数，运用动态系统GMM方法揭示两者均呈U型关系：早期通过效率提升降低排放，后期因高能耗技术升级加剧排放，且交互效应不显著。研究提出政策需同步推进可再生能源、绿色技能培养与制度创新。

　　

Leena Ajit Kaushal | Ashish Dwivedi

印度古尔冈管理发展学院

摘要

数字化和人力资本（HC）是经济转型的关键驱动力，然而它们对环境结果的共同影响在发展中国家中仍未被充分探索。现有证据主要集中在线性或孤立效应上，忽视了对可持续发展至关重要的潜在非线性和互补性。本研究调查了2000年至2023年间数字化和人力资本对23个发展中国家碳排放的非线性和交互影响。通过主成分分析（PCA）构建了一个多维数字化指数，整合了数字基础设施、工业化和创新因素。采用动态系统广义矩估计量（GMM），本研究捕捉了内生性、持续性和反馈机制。结果表明，数字化和人力资本都与碳排放呈现U形关系：早期阶段提高了效率和环境意识，而高级阶段则通过能源密集型基础设施和产业升级加剧了排放。数字化和人力资本之间的交互作用不显著，揭示了发展环境中未实现的协同效应。本研究通过将数字和人力资本动态纳入统一的非线性框架，为环境经济学文献做出了贡献，并提供了政策建议，以协调数字化转型与可再生能源部署、绿色技能培养和制度协调，从而推动低碳、以人为中心的增长。

引言

气候变化主要由二氧化碳（CO₂）驱动，是二十一世纪最紧迫的挑战之一（Adak等人，2023年）。其影响远远超出了环境范围，威胁着公共卫生、经济稳定和可持续发展的前景。全球框架，如《巴黎协定》和联合国可持续发展目标（SDGs），强调了将经济增长与排放脱钩的重要性（Dzebo等人，2023年）。对于发展中国家而言，这一挑战尤为严峻，因为它们必须在扩大基础设施、加速工业化的同时避免陷入碳密集型发展路径。

数字化（Digi）和人力资本（HC）这两种变革力量已成为环境结果的决定性因素（Zhang等人，2025年；Pata，2025年）。数字化包括物联网（IoT）、人工智能（AI）和大数据分析（BDA）等技术，正在重塑生产、消费和治理方式（Dunleavy和Margetts，2025年）。数字经济已经占全球国内生产总值（GDP）的近15%，预测表明，通过效率提升、优化物流和与可再生能源系统的整合，数字技术到2030年可将全球CO₂当量排放量减少20%。¹然而，数字技术的迅速扩张仍然高度依赖能源。2022年，数据中心和信息通信技术（ICT）网络消耗了约460太瓦时的电力，相当于全球需求的1.5-1.7%，预计到2026年这一消耗量将翻倍。²如果数字基础设施的能源需求不能通过可再生能源满足，可能会抵消潜在的环境效益，从而产生新的碳依赖形式。

人力资本体现在教育、技能和知识上，对经济的环境轨迹同样至关重要。它增强了吸收能力，使社会能够采纳和传播新技术，加强制度，并适应环境压力（Huang等人，2021年；Nisar等人，2021年）。通过意识、创新和行为改变，人力资本促进了向更清洁技术和可持续实践的转变。然而，人力资本的上升也可能通过推动收入增长、产业扩张和更能源密集型的消费模式间接增加排放。人力资本的双重作用意味着其环境影响可能是非线性的：在早期阶段支持可持续性，但在与快速产业升级和消费驱动的增长相关联时可能会加剧排放。

鉴于此，本研究旨在探讨数字化和人力资本如何单独及交互地影响发展中国家的碳排放，特别关注潜在的非线性。利用2000年至2023年间23个发展中国家的数据，本研究应用了动态系统广义矩（GMM）框架。通过开发一个多维数字化指数，该指数超越了狭义的代理指标，明确模拟了数字化和人力资本的非线性，并测试了人力资本如何影响数字化的环境后果。方法上，它应用系统GMM来处理持续性、内生性和反馈效应。通过将分析置于发展中国家背景中——这些国家的化石能源系统与快速数字化采用和不断演变的教育结构相交——本研究产生了具体情境相关的政策见解，探讨了在数字基础设施和教育投资上是否可以共同支持低碳增长。

几种理论观点表明，数字化和人力资本的环境后果是复杂且依赖于具体情境的。环境库兹涅茨曲线（EKC）假说认为，环境退化在发展初期加剧，但一旦经济成熟并采用更清洁的技术，环境退化会减轻（Grossman和Krueger，1995年；Destek等人，2018年）。应用于数字化和人力资本，这意味着初期扩张可能会增加排放，而更高级阶段则通过效率提升和创新减少排放（Shahbaz等人，2022年）。吸收能力理论（Cohen和Levinthal，1990年）强调知识和技能决定了利用新技术的能力，将人力资本视为使数字化产生环境效益而非强化碳锁定的因素。Alcott（2014年）提出的反弹效应警告说，效率提升可能会反常地导致消费增加，正如信息通信技术（ICT）基础设施不断增长的能源需求所显示的（Khazzoom，1980年；Brookes，1990年；Saunders，1992年）。最后，内生增长理论（Romer，1990年；Lucas，1988年）认为人力资本和技术是长期增长的驱动力，但从环境角度来看，它们的积极贡献取决于可再生能源的采用、支持性制度和以气候为导向的教育。

尽管这些理论观点指出了潜在的机制，但实证证据仍然零散，往往未能捕捉到这些动态。大多数研究孤立地考察数字化和人力资本，使用互联网普及率等狭义代理指标，并主要关注高收入国家、G20集团或中国（Dong等人，2022年；Lei等人，2024年；Zhao等人，2023年）。尽管发展中国家具有独特的结构条件和脆弱性，但相关证据仍然很少。方法上，许多文献依赖于静态或线性模型，忽略了持续性、反馈和累积效应（Chen等人，2024年）。

综合这些发现，文献提供了混合证据：数字化和人力资本与排放减少和增加都有关联，具体取决于情境和发展阶段。一些研究强调数字化的效率和优化效益，而其他研究则指出反弹效应和化石燃料依赖性（Kwilinski，2024年）。同样，人力资本通过与创新和意识的结合减少了排放，但也通过产业化和消费增加了排放。在不同情境中观察到了非线性动态，即U形、倒U形和N形模式（Ullah等人，2024年；Zheng等人，2023年；Zhou等人，2024年；Khan，2020年；Afolayan等人，2020年）。交互效应仍未被充分探索，尽管有限的证据表明数字化的环境后果在很大程度上取决于足够的人力资本水平（Cao等人，2024年；Zhao等人，2023年）。这些矛盾突显了在发展中国家明确测试非线性和交互效应的必要性。因此，本研究基于以下研究问题（RQs）展开：

发展中国家的数字化与碳排放之间的关系是什么？

发展中国家的劳动力资本与碳排放之间的关系是什么？

劳动力资本是否调节了发展中国家数字化的环境后果？

本文的其余部分结构如下：第2节回顾相关文献并提出可检验的假设。第3节总结数据来源并描述实证方法。第4节呈现和讨论主要发现，并提供政策含义和建议。最后一部分讨论结论、局限性和未来研究方向。

节选

数字化与碳排放

数字化在这里被定义为将数字技术（如基础设施、工业自动化和创新）整合到经济和社会系统中，已经重塑了全球的生产、贸易和能源结构（Amankwah-Amoah等人，2021年；Wang和Sarkis，2021年）。环境经济学中的一个核心争论是，这些变革是减少了还是加剧了碳排放，尤其是在依赖化石燃料和制度不完善的发展中国家中

数据、变量和预期关系

样本包括国际货币基金组织（IMF）分类为“发展中国家”的23个经济体（附录表A1）。选择国家时考虑了三个标准。首先，数据可用性：需要连续的CO₂排放（EDGAR）、数字化指标（世界银行、UNCTAD、Scopus）和其他核心变量。其次，多样性：包括来自亚洲、非洲、中东、拉丁美洲和中欧/东欧的经济体，以提高外部有效性。第三，数据缺失情况：数据缺失持续存在

固定效应（FE）估计

表4中的FE结果显示，数字化、人力资本和碳排放之间存在非线性关系。对于数字化，线性系数为负（β = –0.044，p < 0.01；模型2），平方系数为正（β = 0.003，p < 0.05），证实了U形关系。在早期阶段，数字化通过提高能源效率、实现流程自动化和支持去物质化（例如，用数字服务替代

结论

本研究考察了2008年至2023年间数字化和人力资本对23个发展中国家碳排放的影响。得出三个关键发现。首先，数字化与碳排放呈现U形关系：早期效率提升降低了排放，但未受控制的扩张，尤其是由化石燃料驱动的扩张，通过ICT基础设施和数据密集型服务的能源需求增加了排放。其次，人力资本也呈现U形模式，其中基础教育

CRediT作者贡献声明

Leena Ajit Kaushal：写作——审稿与编辑、初稿撰写、可视化、验证、监督、软件使用、数据整理、概念化。Ashish Dwivedi：写作——审稿与编辑、初稿撰写、可视化、验证、监督。

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所述的工作。