数能耦合协调与能源效率--基于数字与能源省份的对比分析.pdf

第2 5卷 第4期2023年7月东北大学学报(社会科学版)J o u r n a lo fN o r t h e a s t e r nU n i v e r s i t y(S o c i a lS c i e n c e)V o l.2 5,N o.4J u l.2023d o i:1 0.1 5 9 3 6/j.c n k i.1 0 0 8 3 7 5 8.2 0 2 3.0 4.0 0 7 收稿日期:2 0 2 2 0 3 0 2基金项目:国家社会科学基金重点资助项目(1 6 A Z D 0 1 0)。作者简介:余紫菱(1 9 9 8),女,新疆哈密人,西北大学博士研究生,主要从事能源转型研究;马莉莉(1 9 7 7),女,江苏无锡人,西北大学教授,博士生导师,主要从事经济转型研究。数能耦合协调与能源效率基于数字与能源省份的对比分析余紫菱,马莉莉,任孟成(西北大学 经济管理学院,陕西 西安 7 1 0 1 2 7)摘 要:在数字系统深入发展和能源系统数字化转型的现实环境下,研究数能耦合协调指数和其对能源效率的直接、间接、非线性以及空间溢出效应影响具有重要意义。研究发现:数能耦合协调对能源效率提升具有直接影响,其中,能源强省和数字强省数能耦合协调分别通过技术进步和能源替代对提高能源效率产生间接效应,且存在边际效应递增的非线性特征;数字强省数能耦合协调对能源效率具有显著的空间溢出效应,但能源强省不具备。因而,应加快建设“东数西算”工程,实施动态化、差异化的数能耦合协调策略等,实现提升能源效率、建设能源强国的目标。关 键 词:数字经济;能源系统;耦合协调;能源效率中图分类号:F4 2 6.2 文献标志码:A 文章编号:1 0 0 8-3 7 5 8(2 0 2 3)0 4-0 0 5 9-1 1D i g i t a l-e n e r g y C o u p l i n g C o o r d i n a t i o n a n d E n e r g yE f f i c i e n c y:A C o m p a r a t i v eA n a l y s i sB a s e do nD i g i t a la n dE n e r g yP r o v i n c e sY UZ i l i n g,MAL i l i,R EN M e n g c h e n g(S c h o o l o fE c o n o m i c sa n dM a n a g e m e n t,N o r t h w e s tU n i v e r s i t y,X i a n7 1 0 1 2 7,C h i n a)A b s t r a c t:T h ed i g i t a l-e n e r g yc o u p l i n gc o o r d i n a t i o ni n d e xa n di t sd i r e c t,i n d i r e c t,n o n l i n e a r,a n ds p a t i a l s p i l l o v e r e f f e c t so ne n e r g ye f f i c i e n c ya r e s t u d i e db a s e do nt h er e a l i s t i ce n v i r o n m e n t o fi n-d e p t h d e v e l o p m e n t o f d i g i t a ls y s t e m s a n d d i g i t a lt r a n s f o r m a t i o n o f e n e r g y s y s t e m s.I ti s f o u n d t h a t d i g i t a l-e n e r g y c o u p l i n gc o o r d i n a t i o nd i r e c t l ya f f e c te n e r g ye f f i c i e n c yi m p r o v e m e n t.Am o n gt h e m,d i g i t a l-e n e r g y c o u p l i n g c o o r d i n a t i o ni n d i r e c t l y a f f e c t s e n e r g y e f f i c i e n c yi m p r o v e m e n tt h r o u g ht e c h n o l o g i c a l p r o g r e s sa n de n e r g ys u b s t i t u t i o n i ns t r o n ge n e r g ya n dd i g i t a lp r o v i n c e s,r e s p e c t i v e l y.T h e r ea r en o n l i n e a rc h a r a c t e r i s t i c so f i n c r e a s i n gm a r g i n a le f f e c t s.S t r o n gd i g i t a lp r o v i n c e sh a v es i g n i f i c a n ts p a t i a l s p i l l o v e re f f e c t so ne n e r g ye f f i c i e n c y f r o md i g i t a l-e n e r g yc o u p l i n gc o o r d i n a t i o n,b u t s t r o n ge n e r g yp r o v i n c e sd on o t.T h e r e f o r e,w es h o u l ds p e e d u pt h ec o n s t r u c t i o n o ft h e“e a s t-d a t a-w e s t-c o m p u t i n g”p r o j e c t a n d i m p l e m e n t d y n a m i c a n d d i f f e r e n t i a t e d d i g i t a l-e n e r g yc o u p l i n gc o o r d i n a t i o ns t r a t e g i e st oi m p r o v ee n e r g ye f f i c i e n c ya n db u i l das t r o n ge n e r g yn a t i o n.K e y w o r d s:d i g i t a le c o n o m y;e n e r g y s y s t e m;c o u p l i n g c o o r d i n a t i o n;e n e r g ye f f i c i e n c y 一、问题的提出在“碳达峰、碳中和”政策的影响下,中国数字经济加快赋能于能源行业,成为支撑数字能源运转、建设能源强国的重要方式。同时,与传统信息经济相比,数字经济深入发展和横向融合迫切需要更大规模的能源供给。这表明数字经济与能源系统的耦合协调越高对两系统的综合发展越有利。但当前,中国呈现出数字经济中心与能源生产中心背离性分布的空间格局1。一方面,这种背离性格局使数字经济中心能源支持薄弱,不利于数字经济深入发展,导致能源效率降低。另一方面,使能源生产中心数字融合不足,能源生产、输送、交易、消费及监管各环节应用较少,无法有效承接东部地区需求,也使得能源效率提升受限。由此产生了一个需要密切关注的问题,数能耦合协调是否能提升能源效率,如何提升能源效率?当前关于数字经济耦合协调研究更多地侧重于数字经济与实体经济2、数字经济内部3和数字经济与高质量发展45之间的耦合协调关系,并且这些耦合协调关系均不断提升。能源是经济运行的基础,但关于能源与数字经济相互关系的研究不足,仅有少数研究在数字经济与能源消费和能源效率方面有所涉及。王蕾等6认为数字经济基础设施的投入大幅增加了能源消费总量,但其引致的间接能源消费具有不确定性。也有研究指出数字经济引致的“能源替代”效应已经小于“能源收入”效应7,即数字经济应用造成的新的能源消费大于其节约的能源8。李涛等9认为数字经济对能源效率的提升具有显著的推动作用。王元彬等1 0认为数字金融通过提高创新水平和创业水平有助于提升能源效率。可见,大部分学者认为数字经济提升了能源效率和能源消费,但数字经济并不能直接对能源系统产生影响,数字与能源的相互融合才是影响能源效率的关键因素。鉴于此,本文从数字能源耦合协调的角度详细论述其对能源效率的直接、间接、非线性和空间溢出效应影响,有助于扩展能源效率的研究视角。同时,考虑到中国各省份的数字和能源禀赋不同,分别研究不同禀赋省份数能耦合协调对能源效率的影响途径,为中国不同禀赋省份差异化提高能源效率提供理论支撑。二、数能耦合协调测算与特征事实 1.指标测度(1)数能耦合协调度测算耦合协调包含耦合和协调两个概念。耦合是两个或两个以上系统间的相互影响程度。协调是系统间演变过程中要素相互和谐一致的属性1 1。高耦合协调度表明各个系统间具有较高的耦合度和协调度,其关联程度和相互促进作用更加明显。本文采用2 0 1 12 0 2 0年3 0个省(区、市)数据,计算数字经济和能源系统的耦合协调度,即数能耦合协调度。计算步骤如下。第一,指标数据标准化。采用极差法对数据进行标准化,但数据存在一定的零值或者极端值,因此,需要在标准化的基础上进行无穷小平移,构建式(1):X m i=Xm i-m i nXm im a xXm i-m i nXm i+0.0 0 00 1,Xm i为正向指标时X m i=m a xXm i-Xm im a xXm i-m i nXm i+0.0 0 00 1,Xm i为负向指标时(1)其中,Xm i表示数字子系统第i个指标原始值;X m i为标准化后的数据。式(1)为数字子系统指标数据标准化公式,能源子系统Xn i指标数据标准化计算过程与Xm i一致。第二,计算子系统评分。采用熵权法确定指标权重,计算数字和能源子系统评分,如式(2)所示:D i g e=X m iwm iE n e r g y=X n iwn i(2)其中,X n i为能源子系统指标标准化后的数据;wm i和wn i分别为数字子系统和能源子系统第i个指标的权重;D i g e和E n e r g y分别表示数字子系统和能源子系统的评分。第三,计算数能耦合协调度。参考物理学的耦合模型计算二元系统的耦合度,为了避免数字子系统和能源子系统是低水平的高耦合,引入协调度,构建数能耦合协调度:C=D i g eE n e r g y(D i g e+E n e r g y)2T=D i g e+E n e r g y;D=CT(3)06东北大学学报(社会科学版)第2 5卷其中,C表示耦合度;T表示协调度;由于数字和能源子系统相互支撑发展的重要性相同,因此参数和皆设为1/2;D表示耦合协调度,其取值范围为0,1,参考王少剑等1 2的做法,将D划分为低度耦合协调(00.3,中度耦合协调(0.30.5,高度耦合协调(0.50.8 和极度耦合协调(0.81。(2)耦合协调度预测使用B P神经网络模型进行预测,其原理是通过向前或向后传输,使预测残差最小,该方法可以对样本进行训练、测试和验证,保证回归结果的可靠性1 3。在模型设定上,自回归阶数为3,即当期与前三期数据有关,隐藏层神经元个数为1 0,为避免过拟合,划分训练、测试和验证的数据比例分别为8 0%、2 0%、2 0%。(3)地区差异测度泰尔指数被用来计算收入不平衡以及分组内或分组间的差异性,也可以计算两种差异对总差异的贡献程度。因此,使用泰尔指数分析区域间以及区域内的数能耦合协调度差异,同时测算出其在总体差异中的贡献率1 4,泰尔指数计算公式如下:Q=1nni=1DiDl nDiD(4)其中,Q表示泰尔指数;Di分别表示个体i的耦合协调度;D为全国数能耦合协调平均水平;n为总样本数。进一步将总体样本划分为西北、西南、华中、华北、华南、华东、东北七组,分析区域间和区域内数能耦合协调度特征,构建式(5):Q=Qb+Qw=7k=1Dkl nDknk/n+7k=1DkDiDkl nDi/Dk1/n(5)其中,Qb和Qw分别表示区域内差异和区域间差异;nk为第k组中的样本数;Dk是第k组的耦合协调度总和。为体现其区域内和区域间差异对总体差异的贡献程度,构建式(6):Ib=QbQIw=QwQ(6)其中,Ib是区域内差异对总差异的贡献程度;Iw是区域间差异对总差异的贡献程度。2.指标选取与数据说明B u k h t1 5将数字经济划分为核心层、数字经济和数字化经济,其中,核心层包括信息与通信技术;数字经济包括电子商务、数字服务、平台经济;数字化经济包含工业互联网、精准农业等。中国将数字经济划分为数字产业化和产业数字化两种类型:数字产业化对应核心层,产业数字化则为数字经济和数字化经济的综合1 6。因此,数字经济综合指标体系选取软件和信息技术服务、企业信息化、电信水平和互联网发展水平进行衡量。能源系统的安全性、稳定性主要从能源禀赋、能源消费和能源结构三个方面衡量1 7,具体划分为煤炭、石油、天然气、电力产量,化石和可再生能源消费量,化石能源发电比例和可再生能源发电比例。具体指标构建如表1所示。表1 数字经济与能源系统综合指标体系一级指标二 级 指 标三 级 指 标指标属性权重数 据 来 源数字经济能源系统软件和信息技术服务企业信息化电信水平互联网发展水平能源禀赋能源消费能源结构软件业务收入+0.2 1 0电子商务收入+0.1 6 2企业拥有网站个数+0.1 0 8电话普及率+0.0 3 8光缆长度+0.0 7 3移动互联网接入人数+0.2 4 4域名数+0.1 6 5煤炭产量+0.2 4 7石油产量+0.2 2 8天然气产量+0.2 5 9电力产量+0.0 4 6化石和可再生能源消费总量-0.0 1 2化石能源发电比例-0.0 7 3可再生能源发电比例+0.1 3 52 0 1 12 0 2 0 中国统计年鉴2 0 1 12 0 2 0 中国能源统计年鉴16第4期 余紫菱等:数能耦合协调与能源效率基于数字与能源省份的对比分析 3.特征事实(1)整体特征由表2可知:首先,中国总体的数字系统评分和能源系统评分呈现明显的上升趋势,但二者差距不断拉大。主要是因为能源系统受化石能源禀赋和能源运输网络的天然限制,评分增长速度较慢。其次,中国整体的数能耦合协调呈现出中高速的上升趋势,2 0 1 12 0 2 2年数能耦合协调度均值为0.2 1 4,较2 0 1 1年增加了7 6.8 5%,但仍处于低耦合协调度水平。最后,预测结果表明,2 0 2 5、2 0 3 0年,数字与能源子系统的评分差距进一步拉大,虽然2 0 2 5年将达到中度耦合协调,但整体增长速度较慢,距离高耦合协调水平仍有较大距离。表2 数字经济与能源系统的耦合协调整体特征年份D i g eE n e r g yD耦合协调类型2 0 1 10.0 4 90.0 9 10.1 5 6低度耦合协调2 0 1 50.0 9 90.1 3 30.2 0 9低度耦合协调2 0 2 00.2 3 90.1 5 40.2 7 7低度耦合协调2 0 2 50.2 4 20.1 5 80.3 0 4中度耦合协调2 0 3 00.2 5 90.1 5 90.3 1 3中度耦合协调 (2)分区域特征第一,区域总体特征。表3显示了七个区域数能耦合协调度的基本特征。首先,中国数字经济发展呈现出南高北低、东热西冷的空间分布格局。数字经济评分最高的为华东、华南地区,稠密的人口、完整的工业和服务业体系产生了大量的数据资源,从而促进数字经济较快发展。其次,中国能源禀赋呈现出西高东低、北强南弱的分布格局,与数字经济发展格局相反。能源系统评分最高的是西南、西北地区,西北地区化石能源、太阳能资源充足,西南地区的水能和生物能充足;评分最低的是华东、东北地区,能源消费较高且能源禀赋不足。中国数字与能源系统呈现出背离式分布的格局。最后,数能耦合协调度整体呈现增长趋势。以四川为代表的西南地区依托长江水域数字经济快速发展,可再生能源技术进步迅速,未来数能耦合协调将进一步快速增长;华东、华中和华南地区数字评分较高、能源系统评分较低,耦合协调度相对较高,该区域能源系统尚能满足数字经济的发展;西北地区能源禀赋充裕,数能耦合协调度增长潜力大。随着数字经济发展和能源数字化转型,2 0 3 0年,华南、西南、华北和华中地区均进入中度耦合协调阶段,而西北和东北地区的数字经济发展落后,华东地区能源禀赋不足,进入中度耦合协调阶段相对较难。综合上述分析,数能耦合协调度的提升需要数字经济和能源系统共同发展,如果有一个系统发展较为缓慢,对另一个系统的发展也会产生阻碍作用。表3 数能耦合协调的区域性特征区域数字能源子系统评分均值D i g eE n e r g y数能耦合协调度2 0 1 1年2 0 2 0年数能耦合协调度预测值2 0 2 5年2 0 3 0年华东0.2 0 30.0 6 10.1 6 80.2 7 30.2 6 60.2 9 9东北0.0 6 90.0 8 00.1 4 60.2 1 90.2 5 60.2 2 6华北0.1 1 60.1 1 10.1 3 70.2 6 70.2 8 00.3 1 8华中0.1 1 60.1 1 20.1 6 70.2 8 10.2 8 50.3 0 8华南0.1 9 80.1 0 20.1 7 00.2 8 80.3 6 80.4 3 6西南0.0 9 40.2 1 40.1 6 80.3 3 40.3 7 90.3 7 4西北0.0 4 20.2 0 70.1 4 20.2 7 10.2 6 80.2 5 4 第二,区域差异特征。首先,区域内差异。表4分区域泰尔指数反映出东北与华中地区区域内差距较小,因为东北各省份数字和能源的发展水平都相对较低,华中地区与其相反。区域内差异较大的是西北和华南地区。西北地区中陕西相对于其他五省(区)具有领先优势,华南地区中广东数能耦合协调领跑全国,区域内泰尔系数较大。其次,区域间差异。整体来看,华北与华中和华北与华东的区域间差异下降幅度最大,说明这三个区域间的数能耦合协调在发展过程中交流较多,溢出效应大。东北和西北地区同其他各区域的交流均较少,发展差异较大。最后,为进一步分析总体差异的来源,计算区域内和区域间差异的贡献率。从表4可以看出区域间差异的贡献率达到9 0%,区域内差异的贡献率仅为1 0%,现阶段区域间差异仍然为总体差异的主要来源,区域发展不平衡。因此区域间需要注重数字经济溢出,学习和交流数字技术,进一步建设和完善能源运输26东北大学学报(社会科学版)第2 5卷网络,提高能源运输效率,降低其成本,进而缩小区域间差异,实现区域均衡发展。表4 分区域的数能耦合协调度泰尔指数表类型地 区2 0 1 1年2 0 1 5年2 0 2 0年区域内差异区域间差异贡献率总体 0.0 3 60.0 3 00.0 3 0华东 0.0 3 00.0 1 70.0 1 1东北 0.0 0 60.0 0 60.0 0 4华北 0.0 0 60.0 0 40.0 1 0华中 0.0 1 00.0 0 40.0 0 1华南 0.0 9 60.0 9 80.0 7 6西南 0.0 3 90.0 2 30.0 2 4西北 0.0 3 80.0 4 60.0 5 2华东与东北0.0 2 50.0 1 70.0 1 4华东与华北0.0 2 60.0 1 30.0 1 1华东与华中0.0 2 40.0 1 30.0 0 8华东与华南0.0 5 00.0 4 20.0 3 1华东与西南0.0 3 30.0 2 10.0 2 1华东与西北0.0 3 60.0 3 10.0 2 8东北与华北0.0 0 70.0 0 50.0 1 3东北与华中0.0 1 00.0 1 00.0 1 0东北与华南0.0 5 70.0 5 90.0 5 4东北与西南0.0 2 80.0 2 50.0 3 8东北与西北0.0 2 60.0 3 10.0 4 1华北与华中0.0 1 20.0 0 60.0 0 7华北与华南0.0 5 00.0 4 10.0 3 7华北与西南0.0 2 80.0 1 70.0 2 3华北与西北0.0 2 30.0 2 50.0 3 1华中与华南0.0 5 30.0 4 80.0 3 9华中与西南0.0 2 70.0 1 50.0 1 9华中与西北0.0 3 00.0 3 30.0 3 2华南与西南0.0 6 40.0 5 40.0 4 7华南与西北0.0 6 60.0 7 00.0 6 1西南与西北0.0 4 20.0 4 20.0 4 3区域内 9.9 25.6 11 5.4 3区域间 9 0.0 89 4.3 98 4.5 7三、理论分析与研究设计1.理论分析随着数字经济的扩散,能源系统的技术水平已经发生了明显的改变,引致数字系统能源供应的增加,数能耦合协调度不断提高。数能耦合协调是数字和能源的双向支撑互为动力的结果,有效解决了能源系统的粗放式发展模式和数字系统的能源短缺问题,大幅提高了能源效率。这里通过数能耦合协调影响能源效率的四条传导机制来解释内在机理。途径一:直接传导机制。一方面,数能耦合协调有效解决了能源供需不平衡的矛盾,引导能源的有序流动,实现从能源供给端到消费端的高效管理和精准匹配,以满足不同区域、不同群体、不同体量的能源需求,形成能源和数字的完整生态系统,提高能源效率。另一方面,数能耦合协调扩展和深化了数字系统,增加了数字经济深入发展的可能性,例如,新型数字场景的深化和联结扩展了数字系统的应用范围和应用深度,全方位多层次地提高能源效率。途径二:间接传导机制。由于能源禀赋或数字禀赋强的省份产业结构、技术水平发展不同,能源效率天差地别,对能源效率的影响途径也不一致,因此将样本划分为能源强省和数字强省。对于能源强省,能源禀赋丰裕,数字经济发展相对滞后,所以能源强省数能耦合协调度的提高,主要依赖数字发展水平的上升,由此带来能源系统的技术进步1 8。例如,能源勘探、挖掘过程中的数字应用、智能设备等,直接有效地提升能源强省的能源效率。对于数字强省,数字经济发展水平高,但化石能源供应相对不足,所以数字强省数能耦合协调度的提升依赖于能源的充分供应。数能耦合协调可以建立起高精度、高可信度的可再生能源功率预测系统,提升电力系统适应可再生能源随机波动性的调度运行水平和风险防御能力,增加能源间的智慧交流和综合管理,解决当前分布式可再生能源的综合管理和储能问题,使可再生能源广泛应用成为可能,加速了数字强省能源替代,有利于提高能源效率。据此,提出假设H 1:数能耦合协调不仅能直接提升各省份能源效率,能源强省和数字强省还能通过加速技术进步和能源替代间接驱动能源效率的提高。途径三:非线性传导机制。伴随着数字技术和数字思维的深度应用,能源强省数能耦合协调度的不断提高,促使能源效率呈现出边际效应递增的非线性影响1 9。起初,数字技术融入能源系统较少,数字基础设施不完善,使得网络效应的发挥有限。随着数字经济的蓬勃发展,数字技术和数字思维渗入能源系统的各个部分,各部门间的能源交流更加顺畅,适用于能源系统的各类数字技术不断创新,搭建起能源系统和其他系统之间的有效沟通渠道,产生规模效应,对能源系统的生产方式和组织方式产生颠覆性影响,促进能源效率的快速增长。数字强省在数能耦合协调初期,36第4期 余紫菱等:数能耦合协调与能源效率基于数字与能源省份的对比分析依靠数字技术进行节能减排,提高能源效率;在后期,可再生能源的发展和利用弥补了数字强省的能源缺口,促使能源效率呈现出质变。对比能源强省,数字强省本身能源效率高,数能耦合协调的红利提前释放,其对数能耦合协调的要求更高。因此,数字强省数能耦合协调对能源效率的非线性影响相对较小。据此,提出假设H 2:能源强省和数字强省的数能耦合协调对能源效率的提高均具有边际效应递增的非线性影响,且能源强省的影响高于数字强省。途径四:空间溢出传导机制。数字强省的数能耦合协调具有高渗透性和规模效应,形成了高度开放的交互式网络,为数字强省数字技术溢出提供了良好的外部环境,导致数能耦合协调对能源效率的影响具有扩散效应2 0。一方面,数字强省数能耦合协调可以实现虚拟与现实空间的高效连接,使数字强省的数字知识、数字思维和数字技术进行大规模空间溢出,提高整体能源效率。另一方面,数字强省数能耦合协调度的提高对全国各省份具有示范效应,加之地区间的相互渗透和经济依赖,促使数能耦合协调具有正外部性,加速其他地区对先进生产力的追赶2 1,但能源强省与其不同。能源强省之间的能源禀赋不同,其数能耦合协调提高所应用的数字技术不具备通用性。例如,东北地区对常规化石能源、非常规化石能源和可再生能源的技术要求与西北地区的技术要求不一致,存在显著的个体差异,数字技术难以在各个生产环节达到通用目的。因而,能源强省的数能耦合协调引致的能源效率提高对其他能源强省不具备一般性。同时,能源强省通过数能耦合协调提高的能源效率对数字强省也不具备通用性。能源强省与数字强省产业结构和能源效率差异较大,对数字技术的应用层次不一致。数字强省以服务业为主,数字技术在金融、餐饮、物流等服务行业通用性强,而能源强省一般以工业、采掘业等第二产业为主,细分行业差异大,数字技术需要进行大幅度改造,对能源系统的重构需要进行适应性调整,从而对能源效率产生非线性影响。基于此,提出假设H 3:数字强省的数能耦合协调对能源效率的影响具有空间溢出效应,但能源强省不具备空间溢出效应。2.研究设计(1)模型设定基准模型。理论推理表明,数能耦合协调会对能源效率产生直接效应。根据2 0 1 12 0 2 0年3 0个 省(区、市)的面板数 据建立基本 计量模型:E Ei t=0+1Di t+2Xi t+t+i+i t(7)其中,被解释变量E Ei t表示省份i在t年的能源效率;核心解释变量Di t表示省份i在t年的数能耦合协调度;1的大小及方向反映数能耦合协调度对能源效率的平均影响;Xi t是影响能源效率的控制变量;t是时间固定效应;i是省份固定效应;i t是随机扰动项。中介效应模型。数能耦合协调的特征事实反映出能源禀赋充裕和数字禀赋充裕的省份数能耦合协调程度不同,并且其对能源效率的作用方式也不一致。因此,根据数字和能源系统评分,按照禀赋类别将样本划分为数字强省和能源强省,探究不同禀赋省份的数能耦合协调对能源效率的间接效应。模型构建如下:Mi t=0+1Di t+2Xi t+t+i+i t(8)E Ei t=0+1Di t+2Mi t+3Xi t+t+i+i t(9)其中,Mi t表示中介变量,分别为数字强省的能源替代和能源强省的技术进步。式(8)中,若1显著为正,表示数能耦合协调促进了数字强省的能源替代和能源强省的技术进步,机制检验的前提成立。式(9)中,若1和2显著为正,则意味着机制成立。门槛效应模型。进一步研究能源效率是否存在由数能耦合协调导致的非线性溢出,构建如下模型:E Ei t=0+1Di tI(q)+2Di t I(q)+3Xi t+t+i+i t(1 0)其中,1和2分别表示数能耦合协调度小于门槛值和大于门槛值的待估计参数;I为示性函数;是待估门槛值;q是用来划分变量的门槛变量,本研究指数能耦合协调度,目的是探究数能耦合协调度超过一定范围值是否会对能源效率产生更强的影响。空间杜宾模型。能源效率的M o r a n s I为0.2 2,在1%的水平上显著为正,并且G e a r y指数和G e t i s-O r d指数也在1%的水平上显著为正,这表示能源效率存在明显的空间正相关。此外,根据空间杜宾模型、空间误差模型和空间自回归模型的对数似然值、赤池信息准则、施瓦茨信息准则和豪斯曼检验的结果显示,应建立双向固定的空46东北大学学报(社会科学版)第2 5卷间杜宾模型。由此建立静态空间杜宾模型:E Ei t=Nj=1wi tE Ei t+1Di t+2Nj=1wi tDi t+3Xi t+4Nj=1wi tXi t+t+i+i t(1 1)其中,是空间滞后项系数,表示能源效率固有的空间依赖性;w是邻接权重矩阵;1是数能耦合协调的待估参数,表示数能耦合协调对能源效率的平均影响;2表示数能耦合协调对能源效率的空间溢出影响;3和4表示控制变量对能源效率的平均效应和空间溢出效应。由于当期能源效率受到上一期能源效率的影响,因此为了检验结果的稳健性,建立动态空间杜宾模型:E Ei t=E Ei,t-1+Nj=1wi tE Ei t+1Di t+2Nj=1wi tDi t+3Xi t+4Nj=1wi tXi t+t+i+i t(1 2)其中,是被解释变量滞后一期的待估参数,表示上一期能源效率对当期能源效率的平均影响。(2)变量选择与数据来源被解释变量:能源效率(E E)。全要素能源效率不仅可以反映能源系统的运行受多种因素影响,还可以反映出多种因素的动态替代过程。因而,选用全要素能源效率作为被解释变量。将能源、劳动力和固定资本作为投入要素,G D P作为期望产出,由此产生的废气废水作为非期望产出。由于希望投入要素和非期望产出最小、期望产出最大,因此选用非径向能源效率进行测算。核心解释变量与门槛变量:数能耦合协调度(D)。数能耦合协调度会对能源效率产生影响,且耦合协调度越高能源效率越高,产生非线性效应,因此选用数能耦合协调度作为核心解释变量和门槛变量。中介变量:能源强省能源禀赋充裕,数能耦合协调带来的是能源系统上的技术进步,因此,选用能源省份数字专利数,表示技术进步(I NN)。其中数字 专 利 数 根 据 国 民 经 纪 行 业 分 类(2 0 1 7版),参照 浙江省数字经济核心产业统计分类目录 界定数字经济核心产业,进而参考 国际专利分类与国民经济行业分类参照关系表(2 0 1 8),对数字技术专利进行分类,再通过大为全球专利数据库进行检索,得到能源强省的数字技术专利数。数字强省的数字经济发达,使可再生能源的生产应用范围更加广阔,弥补了化石能源稀缺的不足,促进数能耦合协调度的不断提高,因此,数字强省选用可再生能源占总能源消费的比例作为中介变量,表 示 能 源 替 代(E T)。数 据 来 源 于2 0 1 12 0 2 0年 中国统计年鉴。控制变量:根据以往对能源效率的影响研究2 22 4,选 取 产 业 结 构(I S)、外 商 直 接 投 资(F D I)、教育水平(E D)、对外贸易额(EX)和城市化水平(C I T Y)作为影响能源效率的控制变量。其中,产业结构用第三产业与第二产业的比值表示;教育水平用高等院校毕业人数表示。数据来源于2 0 1 12 0 2 0年 中国统计年鉴。关于变量的描述性统计分析结果如表5所示。表5 数能耦合协调对能源效率的描述统计变量变量含义均值标准差 最小值 最大值E E能源效率0.5 2 8 0.2 7 9 0.1 8 0 1.3 0 5D数能耦合协调度0.2 1 4 0.0 6 6 0.0 8 4 0.4 5 7I S产业结构0.8 7 9 0.2 8 1 0.1 8 9 1.8 9 7F D I外商直接投资1 1.2 8 1 1.4 0 2 7.9 4 81 4.8 0 9E D教育水平2.2 3 4 0.8 1 7 0.5 1 1 3.4 1 0E X对外贸易额1 7.6 8 3 1.5 6 61 2.7 1 52 0.8 1 9C I T Y城市化水平0.0 3 4 0.0 6 3 0.0 0 1 0.3 5 3E T能源替代2 5.8 6 92 4.5 1 8 0.0 0 29 1.8 3 5I NN技术进步1 0.1 0 5 1.4 3 9 6.2 1 91 3.4 7 3四、实证结果分析1.直接效应与间接效应表6反映了数字经济对能源效率的直接效应和间接效应的回归结果。直接效应中模型(1)是总样本数能耦合协调对能源效率的影响,模型(2)和模型(3)分别为能源强省和数字强省的数能耦合协调对能源效率的影响。在控制时间固定和省份固定效应的情况下,数能耦合协调对能源效率均呈现出显著的正向影响,即数能耦合协调对能源效率的提升具有直接影响,验证了假设H 1数能耦合协调对能源效率具有直接影响的论断。间接效应中模型(1)和模型(2)反映的是能源强省的数能耦合协调对能源效率的作用机制。其中,能源强省的数能耦合协调度每提高1单位,对技术进步和能源效率具有3.1 9 7和0.9 9 1的直接56第4期 余紫菱等:数能耦合协调与能源效率基于数字与能源省份的对比分析影响,从而导致能源效率间接提升1.1 9 92 5。模型(3)和模型(4)是数字强省的间接效应。数字强省的数能耦合协调度每提高1单位,将直接加速9.2 9 9的能源替代,提升0.6 3 3的能源效率,从而产生2.1 9 5的间接效应,验证了假设H 1数能耦合协调对能源效率的间接效应。表6 数能耦合协调对能源效率的直接和间接效应结果变 量直 接 效 应(1)(2)(3)间 接 效 应(1)(2)(3)(4)DI NNE T控制变量时间固定效应省份固定效应样本数R20.2 4 6*0.9 1 8*0.7 9 3*3.1 9 7*0.9 9 1*9.2 9 9*0.6 3 3*(2.1 9 8)(2.9 8 3)(1.6 8 9)(4.0 4 3)(8.4 5 4)(3.8 4 2)(5.4 6 2)0.3 7 5*(5.5 8 9)0.2 3 6*(3.3 9 2)是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是3 0 01 0 21 0 11 0 21 0 21 0 11 0 10.2 4 50.5 3 00.2 5 20.8 5 50.2 5 00.7 1 60.2 4 1 对比能源强省和数字强省的分析结果,可以发现,数能耦合协调对能源强省能源效率的直接提升作用显著高于数字强省。这是因为能源强省的能源禀赋充裕,是粗放型经济发展模式,能源效率处于低水平发展状态2 6。能源强省在数能耦合协调发展过程中获得更多的红利,这也预示着如果合理提高数能耦合协调度,不仅可以提升各省份能源效率,还能缩小能源强省和数字强省之间的效率差距。由于仅通过比较组间系数大小判断组间系数差异可能会与实际情况存在偏差,因此,本文使用似无相关模型对组间系数差异进行检验2 7。结果显示组间系数差异在1%的水平上显著,能源强省与数字强省的数能耦合协调度存在显著差异。2.门槛效应现阶段中国大部分省份仍处于低耦合协调阶段,但数能耦合协调的高低会对能源效率产生不同的影响,因此采用门槛效应模型进行实证检验。表7是数能耦合协调门槛值存在性的检验结果。结果显示,总样本、能源强省和数字强省样本存在单门槛。能源强省的数能耦合协调门槛低于数字强省,这意味着数字强省的能源效率对数能耦合协调的要求更高,这与前文分析结论一致。表7 数能耦合协调门槛检验样 本门 槛门槛值FP1 0%5%1%总样本 能源强省数字强省单门槛0.2 1 02 2.8 8 10.0 0 07.6 1 39.0 5 71 1.4 7 5双门槛0.2 1 68.9 6 20.4 2 01 5.6 9 81 8.3 5 61 9.9 1 9单门槛0.1 9 83 8.7 8 20.0 7 03 7.0 0 84 0.2 1 16 8.9 7 7双门槛0.2 8 26.9 5 70.6 1 01 9.1 6 12 4.2 0 13 6.9 7 9单门槛0.2 1 02 9.3 4 40.0 5 02 6.5 1 62 8.7 0 83 1.6 5 5双门槛0.