（精华版）常皓亮等|大数据战略对电力消费碳排放的影响——基于国家级大数据综合试验区的准自然实验

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大数据战略对电力消费碳排放的影响——基于国家级大数据综合试验区的准自然实验

常皓亮　金碚　薛飞

► 刊期：《经济与管理研究》2023年第5期

► 作者简介：常皓亮，中国社会科学院大学应用经济学院博士研究生；金碚，中国社会科学院学部委员、郑州大学商学院院长；薛飞，中国社会科学院大学应用经济学院博士研究生。

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内容提要

全面实施国家大数据战略是助推高质量发展的重要引擎。本文以国家级大数据综合试验区作为切入点，聚焦研究大数据综合试验区建设的减排效果。基于中国2011—2019年161个地级市的面板数据，以国家级大数据综合试验区作为一项准自然实验，采用双重差分法，考察大数据战略对城市电力消费碳排放的影响及其潜在机制。研究结果表明，国家级大数据综合试验区建设能够有效降低电力消费碳排放水平，该结论在进行一系列稳健性检验后仍然成立；机制检验表明，大数据综合试验区建设主要通过促进技术创新和数字普惠金融发展降低电力消费碳排放水平；异质性分析结果表明，试验区对于资源型城市电力消费碳排放具有更强的影响效应，并且除内蒙古、广东、沈阳外，其余试验区均对电力消费碳排放的降低产生了积极作用。本文的研究结果对于进一步推动大数据战略，促进数字经济高质量发展具有政策参考价值。

关键词

大数据；电力消费碳排放；技术创新；数字普惠金融；国家级大数据综合试验区

引用格式

常皓亮,金碚,薛飞.大数据战略对电力消费碳排放的影响——基于国家级大数据综合试验区的准自然实验[J].经济与管理研究,2023,44(5):93-109.

一、问题提出

在大数据综合试验区蓬勃发展的背后，其自身电力需求增加带来的碳排放问题不容忽视。大数据综合试验区建设的重点任务之一是数据中心建设，理论上这一数字基础的建设会增加能源消耗尤其是电能消耗，产生碳锁定效应，从而加剧电力消费碳排放。因此，如何处理好发展和减排的关系成为大数据综合试验区能否实现高质量发展的关键。在国家致力于实现“双碳”目标的当下，电力部门的努力将是一个重要的组成部分，而发电产生的二氧化碳排放最终由电力消费所驱动，因此，了解电力消费侧碳排放能够为缓解气候变化提供有益的参考。那么，大数据综合试验区是否降低了城市的电力消费碳排放水平呢？如果能降低，那么具体的影响机制如何？进一步地，这种影响是否存在异质性？基于上述问题，本文将大数据综合试验区设立视作一项准自然实验，分析试验区设立与电力消费碳排放水平之间的关系，为试验区建设提供借鉴，并为相关政策制定和执行提供借鉴。

二、创新之处

本文可能的边际贡献主要体现在以下方面：第一，利用国家级大数据综合试验区建设评估大数据战略对城市电力消费碳排放水平的影响，并用多种方法对结果进行了稳健性检验，扩展了相关研究。第二，从理论和实证两个层面分析了大数据战略对电力消费碳排放的传导路径，发现大数据战略能够通过促进技术创新和数字普惠金融发展，降低电力消费碳排放水平，而产业结构升级这一机制在现阶段还未产生显著作用，这进一步扩展了数字经济对碳排放影响的研究深度。第三，基于资源禀赋、创新要素、试验区等视角，研究了大数据战略对电力消费碳排放的异质影响，有助于更深刻地把握大数据战略对电力消费碳排放水平影响的作用机理。

三、结论与建议

本文以国家级大数据综合试验区作为一项准自然实验，基于2011—2019年161个城市的面板数据，实证检验了大数据综合试验区建设对电力消费碳排放水平的影响，得出如下结论：

（1）大数据综合试验区建设能够显著降低电力消费碳排放，该结论在经过平行趋势检验、安慰剂检验、PSM-DID方法等一系列稳健性检验后仍然成立。

（2）作用机制检验表明，试验区的设立通过促进技术创新、提升数字普惠金融发展水平对电力消费碳排放产生了负向影响，现阶段，产业结构升级机制并未发挥作用。

（3）异质性检验结果表明，相较于非资源型城市，试验区设立在降低资源型城市电力消费碳排放水平的边际效应更大；短期内，试验区对于高人力资本、低人力资本地区的电力消费碳排放的作用无显著差异；分试验区来看，贵州、北京、天津、河北、河南、上海、重庆这7个省份更能从试验区政策促进减排中获益，其建设试验区对电力消费碳排放的降低产生了积极作用，而内蒙古、广东、沈阳这三个地区建设试验区增加了电力消费碳排放水平。

基于上述结论，本文提出以下政策建议：

第一，全力实施大数据战略，以试验区建设实践为基础，推动大数据与各行各业深度融合。实证研究结果表明，试验区建设能够显著降低电力消费碳排放水平，这是大数据战略在生态环境方面的一个重要正外部效应，丰富了当前热议的数字经济内容。因此，在碳达峰碳中和以及“数字中国”背景下，应把试验区建设作为推动数字经济发展的重要抓手，推动大数据等相关产业创新发展，充分利用中国的数据规模优势，丰富数据开发、应用场景，激发大数据潜力，不断催生新业态新模式，实现质量和应用水平同步提升。已设立为试验区的地区，要建立长效机制，巩固经济发展新动能，放大试验区的辐射带动作用。另外，要加强总结试验区建设以来的工作成效，为全国大数据产业蓬勃发展、数据要素市场健康运行提供可复制推广的成功经验。

第二，积极探索试验区降低电力消费碳排放的多重路径，以推动数据创新应用为核心，提升政策实施效果。在试验区建设过程中，要以数字化为引领，推动数字普惠金融发展，提高金融效率；要积极引导普惠金融和绿色金融融合，助力科技创新与绿色发展。同时要进一步推动新一代信息基础设施建设，推动大数据、云计算、人工智能等新兴技术应用，并通过构建数字化创新平台，充分发挥数据的创新引擎作用，促进技术创新水平提升。此外，当前产业结构升级这一机制的作用相对有限，这表明在建设发展试验区时，应为新兴企业提供更加完善的服务支持，同时要进一步精准施策推动大数据融合发展，通过数据、技术和场景在实体经济中不断融合，推动生产率的增长并带动其他产业发展，促进产业结构优化升级。第三，中国客观上存在显著的地区发展差异，政府需要充分考虑城市自身禀赋的差异，因地制宜实施差异化发展战略，有效释放试验区建设带来的经济和环境福利效应。资源型城市基础条件相对较差，因此要以试验区建设为契机帮助其发挥后发优势，优化技术、资金、人才等支撑，促进资源型城市转型发展。另外，对于内蒙古、广东等发电大省，在大力发展试验区的同时也要谨慎对待大数据中心等新基建投资，避免项目盲目上马，同时要完善电能利用效率考核体系，提升监测管理的精准性，以绿色低碳创新为目标引领试验区高质量发展，添补区域发展短板，使大数据战略发挥最大的经济社会效应。

（全文刊发在《经济与管理研究》2023年第5期第93—109页。）

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