数字化转型能否提升城市能源效率：来自中国城市的证据

《Sustainable Futures》：Can digital transformation improve urban energy efficiency: Evidence from China

　　

随着数字化持续重塑城市能源系统的运行方式，其在城市层面提升城市能源效率（UEE）的作用尚未得到充分阐明。本研究利用2014—2023年中国282个城市的面板数据，考察数字化转型对UEE的影响。为缓解潜在的内生性担忧，研究结合了工具变量估计、基于政策冲击的双重差分策略、敏感性检验及一系列稳健性检验。实证结果表明，数字化转型对UEE具有显著的正向影响，在东部沿海地区和老工业基地城市中的效应更强。机制分析揭示，该效应主要通过三条路径实现：激发绿色创新、促进产业升级及改善人力资本积累。此外，研究结果表明，绿色金融通过缓解融资约束增强了数字化转型对UEE的贡献。这些结果深化了城市层面数字—绿色关联的理解，并为推动可持续低碳城市能源转型提供了相关指导。

本研究发表于《Sustainable Futures》，旨在探讨数字化转型能否提升城市能源效率（UEE），其作用机制如何运作，以及绿色金融在该关系中发挥何种作用。

研究背景方面，随着全球气候挑战日益严峻，实现碳中和已成为众多国家的关键目标。能源消费约占碳排放总量的四分之三，而中国作为全球最大的能源消费国，其一次能源消费占全球总量的26.5%。鉴于城市地区约占全球能源消费的75%和温室气体排放的70%，显著提升城市能源效率已成为实现国家和全球碳中和目标的紧迫任务。然而，传统能源管理方法在应对现代城市复杂且高密度的脱碳需求方面往往存在不足。与此同时，数字化转型作为以数据和数字基础设施为核心的技术与组织变革，为优化城市能源系统提供了关键路径，但其作用尚未在城市尺度得到充分验证。

基于上述背景，研究人员利用2014—2023年中国282个城市的面板数据，系统考察数字化转型对UEE的影响及其传导机制。研究得出以下核心结论：数字化转型显著提升了城市能源效率，该效应在东部沿海城市和老工业基地城市中更为突出；其作用机制主要通过绿色技术创新、产业结构升级和人力资本积累三条路径实现；绿色金融通过缓解融资约束，对数字化转型与UEE之间的关系产生显著的正向调节效应。这些发现深化了城市层面数字—绿色关联的理论认知，并为差异化数字转型策略与高质量能源发展方案的制定提供了实证依据，具有重要的政策参考价值。

本研究采用的主要技术方法包括：第一，构建双向固定效应模型作为基准回归框架；第二，采用工具变量法（2SLS）进行内生性处理，工具变量为第一轮学科评估（2002—2004年）中的数字技术学科得分，同时构建Bartik工具变量进行补充验证，并以"宽带中国"试点政策作为外生政策冲击进行双重差分（DID）估计；第三，开展多维度稳健性检验，包括替换核心解释变量与被解释变量、引入滞后效应、采用泊松伪最大似然估计（PPML）、进行敏感性分析以检验遗漏变量偏差，以及排除重叠政策效应；第四，基于地理区位（东部沿海与中西部）和工业基础（老工业基地城市与非老工业基地城市）进行分组异质性分析；第五，通过绿色专利数据、产业结构合理化与高级化指标、高等教育人口占比等中介变量进行机制分析；第六，引入绿色金融与数字化转型的交互项，检验其调节效应，并以城市研发支出作为机制变量验证融资约束缓解渠道。

基准回归结果表明，数字化转型对UEE具有显著的正向影响，核心解释变量系数在1%水平上显著为正，且在逐步纳入控制变量后保持稳健。为强化因果推断可信度，研究进行了严格的内生性检验：工具变量法的第一阶段回归显示工具变量与数字化转型显著正相关，第二阶段回归中数字化转型的系数保持5%水平的显著性，Cragg-Donald Wald F统计量排除了弱工具变量疑虑；基于"宽带中国"试点政策的双重差分估计显示政策冲击显著提升了UEE，平行趋势检验和安慰剂检验均通过。稳健性检验方面，研究以单位GDP的CO?排放量的倒数替代UEE测度、以互联网宽带用户数替代数字化转型度量、引入数字化转型滞后项、采用PPML估计处理零值问题、开展敏感性分析检验遗漏变量威胁、控制节能减排财政政策示范城市与碳排放权交易试点政策等重叠政策效应，结果均支持基准结论。

异质性分析揭示了数字化转型效应的情境边界。区域异质性方面，表5显示数字化转型仅在东部地区显著提升了UEE，且在沿海地区的效应更为突出；中西部地区效应不显著，这可能源于数字基础设施、创新能力和人力资本等互补性条件的差异。工业基础异质性方面，表6表明数字化转型对老工业基地城市的UEE具有显著正向影响，而对非老工业基地城市影响不显著，这反映了能源强度差异和效率提升空间的分化。

机制分析深入揭示了数字化转型影响UEE的三条传导路径。绿色技术创新机制方面，表7显示数字化转型显著促进了绿色技术创新，且同时提升了绿色创新的质量（Gti_q，以绿色发明专利衡量）和效率（Gti_e，以绿色创新产出与环境保护投入之比衡量），加速了研发资源的精准配置和绿色技术的产业化应用。产业结构升级机制方面，表8第（1）—（2）列表明数字化转型同时促进了产业结构高级化（Str_adv）和产业结构合理化（Str_rat），推动经济活动从能源密集型低附加值部门向技术密集型和知识密集型部门转变，优化了能源资源配置。人力资本发展机制方面，表8第（3）—（4）列显示数字化转型显著提升了人力资本水平，高技能劳动力的普及提高了能源节约技术的采纳能力和生产管理效率，同时强化了环境意识和绿色消费偏好。

绿色金融的调节效应分析方面，表9显示绿色金融（分别以绿色债券和绿色信贷度量）对数字化转型与UEE的关系具有显著的正向调节作用。其作用机制在于缓解"数字—绿色"双重转型中的融资约束：数字化转型所需的高端数字基础设施部署、智能电网改造等资本密集型项目面临长周期、高不确定性和沉没成本特征，传统金融体系中的信息不对称导致企业面临高昂的外部融资溢价；绿色金融工具通过内化环境正外部性，提供定向、长期、低成本的资本支持，有效降低了投资门槛和流动性风险。研究进一步以城市研发支出作为机制变量验证了该渠道，发现绿色金融发展显著刺激了本地研发投入，而增加的研发投资对数字化转型与UEE关系产生显著的正向调节效应。

讨论部分，研究回应了关于数字化"能源反弹效应"的学术争论。尽管数字基础设施扩张可能增加电力需求，但本研究的实证结果表明，当数字技术有效嵌入地方生产和治理系统时，能够在城市层面产生更大的效率净收益，而非简单的规模扩张效应。异质性结果进一步表明，数字投资的效益依赖于互补性地方条件，东部沿海城市的更强效应印证了资源编排理论的观点；而老工业基地城市的显著效应则反映了结构追赶效应，这些城市较高的初始能源强度和落后的制造体系为其通过数字化升级实现效率改进提供了更大空间。绿色金融的分析表明，数字驱动的升级需要相应的金融制度支持，数字—绿色转型不仅需要数字技术本身，还需要适配的金融体系和差异化的区域政策设计。

研究结论部分指出，基于282个城市2014—2023年的面板数据，数字化转型显著提升了城市能源效率，该结论经过多种稳健性检验保持稳定；正向效应在东部沿海城市和老工业基地城市中尤为突出；绿色技术创新、产业升级和人力资本积累是数字化转型提升UEE的主要路径；绿色金融通过缓解融资约束在该关系中发挥正向调节作用。