数字化水平对可再生能源消纳的影响——基于省级面板数据的实证研究.pdf

第8 卷第2-3 期2023年6 月“生态文明建设”信息与管理研究Journal of Information and ManagementVol.8 No.2-3Jun.2023数字化水平对可再生能源消纳的影响基于省级面板数据的实证研究余红伟，高洁，方德斌2（1.武汉大学质量发展战略研究院，湖北武汉4 3 0 0 7 2；2.武汉大学经济与管理学院，湖北武汉4 3 0 0 7 2）摘要：可再生能源以其可再生、清洁化、储藏量丰富的优势成为我国未来能源结构化转型的目标。但当前我国可再生能源发展存在一系列问题，函须新的驱动力，能源数字化是当前发展的破局之路。在“双碳”目标加持下，推动能源领域融合数字经济将大力推进可再生能源消纳，加快低碳化转型。在此背景下，研究数字化水平与可再生能源发展之间的关系具有强烈的理论和现实意义。通过固定效应模型研究数字化水平各维度（接入、应用、建设以及业务水平)对可再生能源的影响，同时探究其作用机制。研究表明：数字化接入水平、应用水平、建设水平对可再生能源产业的发展有着显著的正向作用，而数字化业务发展水平与可再生能源产业发展之间为倒U型关系，技术创新在其中起部分中介作用。关键词：数字化；可再生能源；技术创新中图分类号：F206文献标志码：A文章编号：2 0 9 6-2 8 2 7（2 0 2 3)0 2/0 3-0 0 2 5-1 50 引 言有研究1 表明，从长期来看，可再生能源相比于不可再生能源对于经济增长的效应更加明显。同时，可再生能源资源贮藏丰富、来源广泛且清洁低碳的优势使其能够替代传统化石能源，成为未来能源发展的主要方向，全球各国对于大力发展可再生能源产业也达成了共识。IEA发布数据显示：全球可再生能源装机规模逐年上升，2 0 2 1 年已达到3 0 6 4 GW，相较于2 0 2 0 年同比增长9.1%。截至2 0 2 1 年，我国总装机量突破1 0 亿kW，风电与太阳能发电总装机规模达3 亿kW，发展规模居全球前列。但我国可再生能源的利用仍存在资源波动性大、开发利用成本高、并网难等难题，并且从能源的整体消纳水平看，我国可再生能源消纳占比仍然很低，传统化石能源仍将长期占据我国能源消纳的主导地位，而当前面对我国经济发展对能源消费的大量需求，化石能源严重短缺。此外，传统化石能源的利用导致了严重的温室效应，加剧环境污染问题。IEA（2 0 2 2）发布报告显示：2 0 2 1 年，全球能源消耗所导致的CO2排放量达363亿t，同比增长了6%，达到历史新高，其中煤炭、石油、天然气的碳排放量占比分别达全球总碳排放作者简介：余红伟（1 98 5 一），男，湖北武汉人，博士，副教授，主要从事环境与能源经济管理研究。26量的4 2.1%、2 9.5%、2 0.7%2 1。在全球能源短缺问题及环境问题逐渐尖锐的环境下，我国已积极采取了各种措施。2 0 2 0 年9月，习近平总书记提出“2 0 3 0 年碳达峰、2 0 6 0 年碳中和”的战略目标，要求我国一方面保持能耗“双控”，加强节能管理；另一方面，要提高可再生能源消纳水平，加速对传统高比例化石能源消费的替代，改善能源消费结构。与此同时，我国数字化发展正如火如茶。2 0 1 9年，党的十九大提出了“数字中国”与“智慧社会”的伟大战略，数据第一次从技术中脱离，作为一个单独的生产要素参与国民收入的分配，标志着我国进入数字经济的开端。当前，我国经济数字化建设稳步进行。中国数字经济发展报告（2 0 2 2）显示：2 0 2 1 年我国产业数字化规模达到3 7.2 万亿元，占GDP比重为3 2.5%，有效稳定了疫情冲击下的经济下行趋势。如今数字化不仅为各领域提供了数字技术的应用，推动产业向数字化转型，另一方面数字自身也在创造价值，并逐渐加快了数字形成产业化的进程。基于能源转型升级的现实需要，当前全球各国都在探寻数字化发展与可再生能源产业的融合的可能性。“十四五”以来，我国大力发展数字经济，强调数字化发展与能源经济领域的融合发展，为可再生能源寻求自主发展的动力。当前，数字化助推能源清洁低碳化转型已经成为未来能源发展的共识。“十四五”规划明确提出，当前我国能源产业待数字化转型，需要坚持发展数字经济，助推数字经济与能源产业交叉融合，推动能源面向数字化未来的技术革命。数字化资源在能源领域的投入将为可再生能源的发展带来新一轮的数字技术革命，改变以往可再生能源高度依赖政策补贴、发展较为被动的现状，提高可再生能源开发利用的创新性和自主性，推动能源面向未来的清洁化、低碳化发展。5 G技术、人工智能等新兴科技为可再生能源发展催生出了新模式、新产业、新业态。已有研究提出，利用数字技术开发的数字李生系统，能够对可再生能源生产进行全程管控，提高生产过程中的安全性与稳定性。另外，数字技术的发展也有利于实现电力开发、储能的技术创新，为分布式能源的发展提供了新动力，在能源交易、生产成本以及技术实现等方面都有着明显的提升。另一方面，当前数字化在可再生能源产业中的实践应用还停留在初步研究阶段。在此背景下，系统性研究区域数字化水平对可再生能源产业消纳发展的影响成为理论界和实务界共同关心的话题。1文献综述1.1数字化水平与环境可持续发展现有部分研究关注数字化水平对于环境可持续发展的影响。邓胜利等 3 通过对传统信息服务与数字化信息服务生命周期的比较，发现数字化可以显著降低二氧化碳的排放，对于环境改善和信息服务的可持续发展有积极的正向作用。Pradhan等 4 通过研究认为，数字技术运用在企业生产经营以及普通居民的生活中，能够助推经济活动从实体活动转向“虚拟化”及“去物质化”发展，进而降低传统化石能源的消耗，改善环境污染水平，推动社会的可持续发展。张娜等 5 研究发现我国ICT产业对于我国碳排放有很强的解释效果，且不同地区之间存在比较大的数字鸿沟，造成区域间作用差距较大。刘洪涛等 6 研究发现信息化的利用能够通过技术创新、能源产业结构优化以及资源配置优化等3 个方面来节能减排，且具有明显的区域异质性，中部地区信息化水平对二氧化碳排放的影响大于东部地区，西部地区的影响则不明显。然而，也有学者研究认为，数字技术的发展反而会增加能耗，进而会增加二氧化碳的排放。Asongur7的研究也支持这一结论，研究认为，数字技术的高速建设本身需要大量的能源支持，会使能耗和碳排放增加，但另一方面，信息通信技术也能间接减少贸易和外国直接投资对环境的负面影响。邬彩霞等 8 分析了数字经济对于低碳产业的驱动效应，提出能源流和资源流两个影响机制，其中：能源流能够通过提高能源的利用效率，优化能源结构；资源流则有利于提高资源利用率来优化产业结构，进而提高低碳产业发展。谢云飞9研究则发现数字经济并没有提高能耗带来的产出，却减少了能耗的碳信息与管理研究2023年第 2-3 期排放，其中“产业数字化”的碳减排效应相比于“产业数字化”更为明显，从作用机制分析，它主要通过有偏技术进步来减少碳排放。1.2数字化水平与能源结构转型在数字化发展早期，一些学者就关注到它的能源消耗效应，特别是信息通信技术与能源消耗之间的关系。早期研究认为信息技术提高了劳动生产率，通过智能生产和供应链重组在一定程度上降低了能源消耗强度，反驳了当时的“生产力悖论”。Romml10研究发现：数字技术带来了资本的扩散，进而改善企业内部的生产经营模式，使得能源效率得以提升；而数字技术在另一方面降低了人均交通水平，推动了能源结构的改善，因此数字技术的发展有助于经济增长，且有助于促进可再生能源的发展。但是，也有另外一些学者拥有相反的看法，即数字技术的发展带有能源“反弹”效应，反而会增加能耗强度。Salahuddin等 1 1 通过经合组织1 98 5 一2 0 1 2 年的面板数据，研究信息技术的发展和GDP增长对于区域电力消耗的不同阶段的影响，研究表明：不管是在短期还是长期内，信息技术的发展和GDP增长都会增加区域内电力的消耗，进而促进GDP的增长。Longo等 1 2 研究显示：信息技术的发展会导致能源消耗的增加，很有可能会恶化环境。李彦华等 1 3 通过实证研究发现，数字技术在工业领域的应用能够显著降低区域内的能耗强度，减少工业给环境带来的污染和CO2排放水平，对于我国经济绿色高效发展有着重要作用。Ishida141以日本为例，探究信息通信技术投资对能源消费、GDP增长之间的关系，研究结果表明：ICT投资在一定程度上可以提高能源的利用效率,有效降低能源的消耗，但对GDP的影响并不明显。Ren等 1 5 对互联网发展与中国能源消费关系研究发现，互联网通过促进经济增长、研发投入、人力资本、金融发展和产业结构影响能源消费，加快能源结构转型。1.3数字化与可再生能源产业发展当前关注数字化与可再生能源之间的研究较少，主要集中在探讨数字化对可再生能源产业发展的必要性及可行性，并未对两者之间进行更深入的分析。数字化是当前能源领域最重要的创新趋势，改变了传统能源的发展模式。Barinova等 1 6 认为，在以往能源发展更加重视基础重型设备而忽略数字环境的重要性，对比其他行业，能源领域的数字集成水平更低，数字化发展潜力更大，同时对可再生能源消纳有更大的潜力。国际可再生能源机构（IRENA)2017年发布的报告显示：当前能源的第四次革命已经开始，可再生能源发展在当前呈现出“3 D的趋势，即脱碳（decarbonization）、去中心化（decentralization）和数字化(digitalization)17。数字技术能够被应用到可再生能源产业发展的不同方面。一方面，数字技术能够大幅提高可再生能源生产效率和并网的能力，提高可再生能源生产消纳过程中的安全性和稳定性；另一方面，数字技术能够将不同区域内的分布式能源和个人的小型能源系统互联，促进能源和信息的双向流动，促进能源电气化以及向可再生能源过渡 1 8 。Zhou等 1 9 认为，基于人工智能技术及物联网开发的智能控制系统，能够追踪区域内云和风的运动水平，实时预测并规划可再生能源的发电情况，最大程度上减少发电量的过剩，使电力系统的负荷保持稳定，同时将供应侧系统与需求侧系统的设备信息连接，提高能源供求双向信息互动效率。现有研究一方面集中在数字化助力智慧能源系统的建设，加强可再生能源的智能化配置和能源间的全过程智能协同。为了加速我国能源产业数字化融合的关键技术革新，我国发布了一系列针对智慧能源系统建立的政策和指导意见。孙宏斌等 2 0 1 在2 0 1 5 年就对智慧能源系统的基本理念进行了阐述。陈以明等 2 1 对智慧能源系统的内涵、基本结构和系统建设框架进行了详细的阐述，总结了我国智慧能源系统的未来发展趋势，关注推动可再生能源消纳的关键技术突破和就地消纳问题。陆王琳等 2 2 分析了通过数字化赋能建立综合智慧能源系统的系统架构，对可再生能源与化石能源协同发展体系中呕待解决的关键技术问题进行了详细的归纳。另一方面，许多学者也对可再生能源等新能源的交易市场体系进行了研究。赵新刚等 2 3 针对可再生能源配额制，从绿证交易市场各方面进行国际比较，为我国绿余红伟，等：数字化水平对可再生能源消纳的影响2728证交易市场体制设计提供了参考。埃森哲 2 4 针对可再生能源替代化石能源的商业生态进行了系统性的挖掘，从能源价值角度开拓了可再生能源的市场交易模式。刘凡等 2 5 总结了多能源交易市场机制的关键问题，为可再生能源交易体制设计提供了参考。李津等 2 6 基于区块链提出了可再生能源的资产交易体制设计，梳理总结了体制建设过程中的关键技术问题。综上所述，国内外学者大多探讨了数字技术对环境可持续发展、能耗与结构转型之间的关系以及多能融合交易方面，有少量研究单独针对数字化对可再生能源产业发展进行探讨，研究也大多停留在理论阶段，重点关注可再生能源供给、交易、消纳系统建设的关键技术问题。虽然在理论上阐述了数字化助力可再生能源产业发展的可行性与发展趋势，但与之相关的实证研究还比较缺乏，尤其在数字化水平对可再生能源产业发展的作用机制方面的相关研究较少，仍存在一定的发展空间。因此，将利用我国2011一2 0 2 0 年的省级面板数据，建立相应模型验证我国区域数字化水平的提升对可再生能源产业发展的积极影响，同时探究其影响机制。2理论和假设2.1数字化促进可再生能源消纳的理论假设数字化接人水平本质上体现了一个区域内主体间信息网络的连通性 2 7。大数据、云计算、5 G技术等新兴信息技术与可再生能源发电企业融合：各发电主体能够通过数字化网络建立联系，打破区域之间与发电主体之间存在的“信息壁垒”,推进区域内部互联互通、信息自由高效地流动，降低协调与沟通成本；能源流与信息流的交互融合有助于灵活调控能源流，实现网、荷、储协调互济，持续推动能源革命。同时，高比例的互联网普及率具有较强的知识外溢效应，能够大力推动区域内部知识和创新技术的外溢效应的释放，有助于区域内其他技术落后企业及时获取外部信息，便于学习和吸收外部先进技术，进而促进区域整体技术水平的创新 2 8 ，因此数字化接人水平的提升能够推动区域内可再生能源产业整体的发展。由此提出假设1。H1：数字化接人水平提升有利于可再生能源产业的提升。数字化应用水平体现的主要是企业内部数字化平台的建设程度与丰富程度。“十四五”以来，政府出台了一系列政策，鼓励企业加强数字化平台的建设。数字化平台反映企业内部数字化的发展程度以及对数字化转型的重视程度，展现企业内部数字化转型能力 2 9。一方面，数字化平台在企业内部通过数据汇聚、分析，调配可再生能源生产、输送和消纳，推动可再生能源更大范围内的优化配置，同时提升对能源的“可观、可测、可控、可调”水平，解决可再生能源接入系统的脆弱性，提高可再生能源消纳水平。在万物互联的数字时代，大比例的分布式能源通过物联网接入电网，能够推动能源领域的去中心化，摆脱传统能源生产的大工业思维，释放可再生能源发电潜力。另一方面，数字化平台打破了企业内部间的孤岛结构，将能源生产企业与用户联系起来，便于响应用户的个性化需求 3 0，促使能源生产从以往的供应侧向需求侧转移，加强可再生能源的消纳。由此提出假设2。H2：数字化应用水平对可再生能源产业发展有正向影响。数字化建设水平是指能够体现数字经济特征的基础设施完善程度，这类基础设施以信息网络为基础，融合了新兴数字技术 3 1 。一方面，数字化基础设施建设是可再生能源发电企业开展数字化转型的先决条件。数字化基础设施既是技术的渗透，也可看作是资本要素的投入，通常从城市中心向周边蛛网状辐射，能够降低不同地区之间的数字接入鸿沟，进而带动各企业生产经营的技术创新与资本投入，降低信息获取成本和生产经营成本，获得更多的经济效益，进而扩大可再生能源的发电量。另一方面，能源行业一直以来高度依靠大型生产设备，数字化技术设施的建设将智能基础设施建设引人可再生能源产业，建立智慧能源系统，提高可再生能源发电比例，实现能源结构低碳化的高效转型。因此提出假设3。信息与管理研究2023年第 2-3 期H3：数字化建设水平可以有效推动可再生能源产业发展。数字化业务水平在一定程度上能够反映数字资源与实体经济融合的发展水平，反映的是能源行业整体的市场交易体制改革。能源行业通过深度融合数字化经济思维，构建开放共享的能源发展视角，其在寻求自身产业发展之外，也在提升自身发展对于社会的价值追求。传统能源系统的发展主要是通过粗放型投资带动和高密度生产要素驱动。数字资源与经济深度融合，能够将能源系统转型为更注重全要素生产效率提升和市场机制相互联合配置的发展模式。数字经济发展带来了技术创新和业务模式创新，推动了可再生能源行业业务形式和能源交易的不断优化升级。但可再生能源行业在进行数字化转型时所带来的边际经济效益较好，随着转型的发展进程，可再生能源产业中的数字化要素逐渐达到饱和，增加数字资源的投入所带来的边际效应递减。因此提出假设4。H4：数字业务发展水平与可再生能源产业发展呈倒U型关系。2.2技术创新的中介效应假设当前新能源产业发展的关键问题依然在较高的生产成本以及落后的技术，因此能源领域的技术创新是当前全球可再生能源产业发展的关键 3 2 。创新效率的提高还能缓解新能源储存不足和电力消纳等技术问题，通过技术的改进来增加对新能源的利用水平，进而优化我国能源利用结构，降低碳排放水平 3 3 。Zheng等 3 4 研究发现：在可再生能源发展的影响因素中，技术创新的提升对可再生能源发电量有着明显的促进作用。该研究还发现：技术创新的扩散效应所带来的间接作用是技术创新直接作用的8倍。黄光球等 3 5 研究发现：产业技术创新是当前我国可再生能源产业发展的关键因素，政府应当给予一定的补贴，加大可再生能源领域的科研投入，提高能源生产的效率。数字经济与能源经济融合的核心就是先进的数字技术推动实体经济的技术创新，一方面提高能源利用的效率，另一方面加快可再生能源对传统化石能源的替代进程。企业数字化转型就是通过集合数字化数据资源，累积能力并最终转化为创新的过程，数字经济代表着数字技术革命，是技术创新的决定性因素。数字经济的发展让数字化基础设施不断完善，搜索引擎、云储存等数字技术的广泛应用能让企业、高校等创新主体信息的获取和管理更加容易，降低对外部知识的搜寻和管理成本，在前人的基础上加速对知识的积累，从而提高创新效率 3 6 。此外，数字经济打破了信息流动的壁垒，不仅能够使创新主体之间对知识的交换更加及时，优化研发团队管理效率，还能使创新主体充分捕提市场对产品和服务的反馈，了解市场对新产品的研发需求，推动创新效率的提升 3 7。目前，已有很多研究探究了数字化技术对创新效率的影响。韩先锋等 3 8 通过实证研究，发现“互联网十”技术对中国区域创新效率有显著的正向且边际效率递增的作用，这种作用具有一定的滞后效应，并对其区域异质性进行了分析。笔者认为，数字化水平主要是以技术创新为中介进而对可再生能源产业发展产生影响。在以往研究中，赵付春等 3 91 研究发现：IT技术主要通过创新绩效进而影响业务绩效。肖仁桥等 3 1 基于双元创新能力（渐进式创新能力、突破式创新能力）的中介作用探讨了数字化水平各维度对企业绩效的影响。Alam等 4 0 1 研究认为，技术创新对可再生能源消纳有着明显的作用，大多数的经合组织国家由于本身经济能力和技术水平都较高，在全球范围内更容易获取资源来改进技术。笔者认为，技术创新的中介作用有3 个路径：一是先进技术的投入，数字化水平发展的核心在先进数字技术，5 G技术、大数据、人工智能、区块链等先进技术在可再生能源产业内的应用催生了如数字李生技术、智能管理系统等智能化系统，对能源开采、运输和利用等全生命周期进行智能化监控和管理。二是改变企业内部的组织架构以及运营模式，加强组织架构的扁平化管理，将传统的重型基础工业转为灵活的数字化企业；三是信息流的传递，企业内外部信息流的传递可以促使能源产业发展以客户为导向，从以往的供应侧响应向需求侧响应转移。数字化转型的核心是技术革命，技术水平的创新才是数字化发展的本质。从3 个路径看数字化水平对实体经济的渗透本质上就是数字技术的创新。数字化水平的提升本质是通过对现有的技术进行创新，数字化技术的应用也就是在产业中直接投人创新要素。因余红伟，等：数字化水平对可再生能源消纳的影响2930此提出如下假设。H5：技术创新是可再生能源数字化转型的作用机制。3石研究设计3.1模型构建通过构建多元回归模型探究数字化水平各维度对可再生能源消纳的影响，具体模型如下。3.1.1多元回归模型RER=o+ilndigu+2ZControl,+:+5其中o等表示常数项，i和t分别表示不同地区、年份，Control,表示控制变量，;表示个体效应，s,表示随机误差。模型中各变量的具体含义见表1。变量类型变量名称被解释变量可再生能源解释变量数字化水平中介变量技术创新控制变量综合发展水平3.1.2中介效应模型运用逐步回归法检验技术创新对数字化发展可再生能源之间的中介效应。第一步，探究数字化与可再生能源之间的关系；第二步，探究数字化与技术创新之间的关系；第三步，加入技术创新，探究数字化与可再生能源之间的关系。3.1.2.1数字化与可再生能源模型见3.1.1 中模型(1)。3.1.2.2数字化与技术创新建立如下模型：3.1.2.3数字化水平、技术创新对可再生能源的影响建立如下模型：RER=Xo+Xi lndigia+X2 TIE+ZControl,+;+si上述模型中，其中、X o 等表示常数项，i和t分别表示不同地区、年份，Control；表示控制变量，ui表示个体效应，表示随机误差。3.2变量说明被解释变量：以可再生能源消纳水平为被解释变量，参考秦锦等 4 1 的研究，采取可再生能源发电与信息与管理研究表1 变量说明表变量名符号具体指标RER可再生能源发电占比移动电话普及率(JR)每万人域名数(YY)dig长途光纤长度(JS)软件业务收人（YW）科技支出占比TIE城镇科学研究和技术服务业从业人数地区专利申请授权数PGDP人均生产总值PS年末常住人口GS政府支出与地区生产总值之比TIE=o+i lndigi+aZControli+:+Si2023年(1)单位%部/百人个/万人km亿元%个元/人万人%(2)(3)第 2-3 期地区综合发电量占比来衡量。采取发电量占比有两个方面的优点：一方面反映可再生能源的消纳状况，另一方面也能够反映能源结构的变化。核心解释变量：核心解释变量为数字化水平，为研究数字化水平各维度对可再生能源发展的影响，分别以数字化接入水平、数字化应用水平、数字化建设水平、数字化业务水平为指标。这4 个维度综合考虑了宏观社会数字化的发展、数字化在企业中的应用水平、数字化基础设施建设水平以及数字化产业的整体发展水平，能够很好地衡量区域内各方面的整体水平，同时具有较强的适用性。各解释变量的具体测算方法如下：数字化接入的测算以各地区的移动电话普及率来衡量，能够反映地区的整体数字化接入水平；数字化应用的测算选取地区内域名数量来衡量，能够反映地区数字化在各组织与企业中的应用水平；数字化建设的测算以地区内的长途光缆长度来衡量，反映的是一个地区数字化基础设施的建设程度，而数字化基础设施是任何数字技术发展的先决条件；数字化业务的测算以地区内软件业务的收人来衡量，能够反映数字产业化的发展状况。中介变量：根据假设H5,技术创新是数字化与可再生能源发展之间的中介变量。参考缪陆军等 2 7的研究，采取区域内技术创新效率为衡量指标。对区域内技术创新效率的测算，采用区域内财政预算中科技支出占比来代表创新的资本投人，以城镇科学研究和技术服务业从业人数来代表技术创新的人力投入，以地区专利申请授权数来代表创新产出，不考虑非期望产出，使用DEA模型测算出区域内技术创新效率。控制变量：数字化和可再生能源的发展在很大程度上都依赖于区域内的整体资源，在研究数字化发展水平对可再生能源消纳水平的影响时，需要排除其他因素的影响，保证研究的准确性。因此，需要将区域内经济、社会以及政策等3 个层面的因素都加以控制，参考廖陆军等 2 7 的研究设计，引人相关控制变量来保证结果的稳定性，其中包括：经济发展水平，人口规模以及政策支持。当达到一定的门槛时，经济增长与可再生能源发展有着明显的双向因果关系，经济增长会显著提高可再生能源消纳水平 1 2 。一般来说，人口规模发展对可再生能源消费也起着重要作用 4 3 。政府支持能够推动可再生能源项目的成功 1 4 。其中，以人均GDP来衡量区域经济发展的整体水平，以年末常住人口来衡量人口规模，以政府公共预算支出与地区生产总值的比值来衡量政府支持。3.3数据来源及处理搜集中国各省市（除西藏及港澳台地区）2 0 1 1 一2 0 2 0 年的面板数据作为研究样本，样本数据来源：中国统计年鉴、中国电力统计年鉴及各省统计年鉴，为使数据平滑，对核心解释变量进行对数化处理。数据样本中的个别缺失值利用线性插值法进行补充。为避免极值对结果稳定性的影响，对所有数据进行缩尾处理。相关变量描述性统计见表2。变量名样本数RER3001nJR300lnYY300InJs300InYW300TIE300PGDP300PS300GE300余红伟，等：数字化水平对可再生能源消纳的影响表2 描述性统计均值中位数0.2400.1454.5684.5703.6223.66610.09010.3805.7825.8370.4410.3862.2212.261459739180.3110.28031标准差最小值0.2440.0100.2434.0041.4950.0950.8458.0602.1760.0820.2540.0570.8520.04328315730.1690.059最大值0.9105.2146.78311.2609.3841.0003.912122440.93532信息与管理研究2023年表3 模型回归结果RER4实证分析4.1回回归结果分析根据前文中理论假设及3.1.1 中的回归模型，利用2 0 1 1 一2 0 2 0 年省级面板数据分别对数字化水平各维度测算指标进行实证分析，根据Hausman检验，p值结果为0.0 0 0 1 0.0 5，选择固定效应模型，回归结果如表3。1nJRInYYInJSlnYW(InYW)?控制变量_consN2r_a注：、分别表示在1%、5%、1 0%的水平上显著；括号内数值表示稳健性标准误。对各回归结果进行分析，得到以下结论：数字化接人水平的提高有利于推进可再生能源产业的发展，因此在数字化建设方面需要关注数字化接人水平的发展。由表3 对应的回归结果（1）可知，数字化接人水平每增加1%，可再生能源发电量占比将增加0.1 3 1 个单位，且该结果在5%的水平上显著。数字化的接入反映的是区域内数字化普及和信息互通的整体水平，当区域内信息化整体水平提高时，空间内的知识溢出效应会增强，消除各经济主体之间的信息不对称。数字化的接人使得各企业的生产要素从以往的线下简单加总到线下线上交互融合的聚合式纵深化发展，各经济主体能够在线上加强信息互通，在相互交流的过程中，先进主体的知识就会无意识地向外溢出，其他落后主体能够借此机会学习先进的技术和知识，进而提高自身的发展水平 4 。因此，数字化接人能够通过加强区域内信息交流，进而提高可再生能源产业发展，验证了假设H1。数字化应用水平的提高对可再生能源产业发展有显著的正向影响。由回归结果（2)可知，数字化应用水平每提高1%，可再生能源发电量占比将提高0.0 1 3 个单位，且该结果在1%的水平上显著。企业内部数字化平台的建设对可再生能源产业发展主要有两个方面的作用：一方面，企业通过对内的平台加强对各部门和业务的管理，对可再生能源并网利用的全生命周期进行把控，聚合各时段的发展状况，对生产、消纳情况进行分析，有助于增强可再生能源生产的稳定性与安全性，加强综合能源的利用；另一方(1)控制0.126(0.393)3000.3990.391（2)0.131*(0.051)0.013*(0.004)控制0.545(0.394)3000.3680.359(3)0.078*(0.030)控制-0.469(0.512)3000.3700.361(4)0.035(0.026)-0.006*(0.002)控制0.280(0.486)3000.4230.414第 2-3 期面，企业通过对外的平台，将能源生产的供应端与需求端联系起来，使两者之间能够进行信息的交互，有助于根据客户的智能化需求有针对性地生产能源产品，增加可再生能源生产的灵活性。因此，数字化的接入有助于可再生能源产业的发展，验证了假设H2。数字化建设水平对可再生能源产业发展有显著的正向影响。分析回归结果(3)可知，数字化基础建设水平每提高1%，可再生能源发电量占比就增加0.0 7 8 个单位，该结果在5%的水平上显著，验证了假设H3。可再生能源的数字化转型依赖的不仅仅是虚拟化、数字化的要素资源，更要依赖大规模的数字化基础设施，任何数字资源都不是独立存在的，虚拟化的背后都需要实体设施的支持。数字化基础设施的作用一方面是支持数字资源，另一方面将现实中的生产关系映射到数字资源中去，优化可再生能源的生产线。因此，数字化的基础设施建设对可再生能源发展有着重要的影响。数字化业务水平与可再生能源产业转型升级呈现倒U型关系。由回归结果（4)可知，（lnYW)的系数在1%的水平上显著为负，lnYW的系数为正，说明数字化业务水平与可再生能源发电占比为倒U型关系，验证了假设H4。数字化业务发展水平反映了区域内数字化的整体发展状况以及其与实体经济的融合程度，当前区域内的整体数字化发展水平都较高，而可再生能源行业的数字资源投人率相比于传统能源生产更低，因此数字化正倒逼可再生能源的生产进行数字化转型，带来可再生能源的快速发展，加快能源消费结构向可再生能源转型。当可再生能源企业内数字化达到饱和时，继续增强其数字化，可再生能源发展的规模效应递减，不利于能源结构的改善。4.2稳健性检验稳健性检验一：将可再生能源发电占比(RER)替换为可再生能源发电量绝对值（RE)进行回归，回归结果见表4。InJRInYYlnJSlnYW(lnYW)2控制变量_consN2r_a注：*、分别表示在1%、5%、1 0%的水平上显著；括号内数值表示稳健性标准误。稳健性检验二：考虑模型构建的内生性，因此将核心解释变量滞后一期进行回归，回归结果见表5。余红伟，等：数字化水平对可再生能源消纳的影响表4 替换被解释变量回归结果RE(1)(2)471.078*(198.843)控制0.126(0.393)3000.4350.42833(3)(4)43.703*(24.347)控制0.545(0.394)3000.4190.412392.000*(196.424)控制-0.469(0.512)3000.4300.422-20.889*(10.697)63.948(92.899)控制-0.280(0.486)3000.4660.45734L.InJRL.InYYL.InJSL.InYWL.(lnYW)2控制变量_consN2r2_a注：*、*、*分别表示在1%、5%、1 0%的水平上显著；括号内数值表示稳健性标准误。由表4 的回归结果可知，用RE替换RER之后，总体回归结果相比原模型没有发生太大变化，数字化接入、应用以及建设水平与可再生能源的发电量之间呈显著的正向线性关系，但是，在回归结果（4）中，可以看到（lnYW)没有通过1 0%水平的检验，说明数字化业务发展与可再生能源发电量之间没有明显的U型关系，可能是因为在原模型中被解释变量考虑的不仅是可再生能源自身的发展，也代表了区域内能源消纳的结构。在此模型中，由于被解释变量指标的替换，没有涉及能源结构的检验，因此从实际来看接人水平与发电量更有可能是单纯的线性关系，而不是倒U型的关系，所以回归结果（4)没有通过1 0%的显著性水平的检验是合理的。由表5 的回归结果可知，在对核心解释变量都采取滞后一期的方法减少内生性的问题时，在回归(1)和回归（4)的结果中可以看到接人水平、业务发展水平分别与被解释变量之间的关系同原模型中基本一致，仅系数水平上和显著性水平上有细微变化。回归（2)和回归（3)没有通过1 0%的显著性检验，可能是由于原始数据中样本量较少且变量滞后了一期而导致最终的拟合效果不好。4.3中介效应分析根据前文中理论假设及3.1.2 中的中介效应模型，利用固定效应进行回归，回归结果分别见表6、表7。lnJRInYYInJS信息与管理研究表5 解释变量滞后一期回归结果RER(1)(2)0.097*(0.057)控制0.126(0.393)2700.3150.305表6 数字化水平与技术创新回归结果TIE(1)(2)0.341*(0.133)2023年(3)(4)0.004(0.006)控制0.545(0.394)2700.2870.2760.081*(0.024)0.039(0.024)控制一0.4 6 9(0.512)2700.2910.280(3)0.323*(0.111)0.035(0.028)0.006*(0.002)控制一0.2 8 0(0.486)2700.3600.348(4)第 2-3 期lnYW(lnYW)2控制变量_consNr_a注：*、分别表示在1%、5%、1 0%的水平上显著；括号内数值表示稳健性标准误。InJRnYYInJSlnYW(lnYW)2TIE控制变量_consN_a注：*、分别表示在1%、5%、1 0%的水平上显著；括号内数值表示稳健性标准误。4.3.1数字化水平与技术创新数字化建设水平提高1%，区域技术创新效率提高0.3 2 3 个单位，结果在1%的水平上可信。根据孙早等 4 5 的研究，数字化基础设施的建设有助于区域内创新效率的提高，主要从3 个方面发挥作用。首先，数字基础设施为企业增加了一条数字化沟通的渠道，进而降低企业进行信息搜寻的成本，加强企业与市场之间的信息交互，有助于降低企业的交易成本和生产成本，同时能够减少企业生产与市场之间的摩擦风险。其次，数字基础设施是企业内部进行组织变革的基础，对传统体量大、技术复杂的企业催生出虚拟化的各种管理组织，简化企业内部管理结构和生产交易模式，提高组织人员的协同合作与素养水平，提高企业在市场中的竞争力，激励企业进行创新。再次，数字基础设施提高了区域内技术创新的余红伟，等：数字化水平对可再生能源消纳的影响续表6TIE(1)(2)控制控制1.3070.739(1.027)(1.111)3003000.2160.2580.2060.248表7 数字化、技术创新与可再生能源回归结果RER(1)(2)0.117*(0.051)0.040*(0.015)控制0.179(0.394)3000.4090.39935(3)(4)0.056(0.067)一0.0 0 5(0.008)控制控制3.991*-0.754(1.773)(1.445)3003000.2160.1800.2050.166(3)(4)0.009*(0.004)0.046*(0.022)控制0.511(0.401)3000.3800.369(5)0.143*(0.055)0.013(0.026)0.063*0.229*(0.029)(0.104)0.0320.178(0.002)(0.240)-0.006*一0.4 5 7*(0.002)0.1780.048*0.053*(0.018)(0.014)控制控制一0.2 7 8-0.240(0.480)(0.490)3003000.3840.4410.3730.4300.028*(0.012)控制一0.1 5 0(0.538)3000.4850.46936扩散效应，推动从企业创新到产业创新的进程。数字化业务水平与区域技术创新效率有明显的倒U型关系，结果在5%的水平上可信，根据陈金丹等 4 6 的研究，数字化业务发展水平消除了企业与企业之间、企业与消费者之间的知识融合边界，通过跨组织的信息交流与碰撞，能够推动区域内产业整体的先进知识水平发展，形成规模效应，而当创新规模足够大时，产业内部的创新成本就能被分摊，创新风险也会被分散，企业会更有意愿进行技术创新，进而带动产业整体的创新效率。4.3.2数字化、技术创新与可再生能源从表7 的回归结果看，在加人技术创新效率后，数字化各维度与可再生能源产业之间的关系与原模型关系相同，只有显著性水平发生了细微的变化。4 个解释变量的系数均有较为明显的下降，同时技术创新效率与可再生能源发电占比显著相关，说明技术创新在数字化水平各维度和可再生能源产业之间起到了部分中介的作用。从Mounir等 4 2 及Gao等 4 7 的研究看，数字化主要从技术创新和产业结构升级两个路径来影响企业数字化转型，同时可再生能源产业发展高度受政府调控、经济增长以及化石能源价格的影响，因此技术创新作为部分中介效应的结果是合理的。为进一步比较各变量对可再生能源产业发展的影响大小，对各变量进行标准化处理，进行回归，回归结果见表7 结果（5）。对数据进行标准化之后，数据更为稳定，从结果来看，lnJR及（lnYW)对可再生