數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新、能源偏向型技術(shù)進(jìn)步與城市全要素能源效率

摘要：數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新通過改變資本和能源要素的配置，對能源偏向型技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生影響，并且這種偏向型技術(shù)進(jìn)步可能進(jìn)一步影響全要素能源效率。本文采用2006—2021年中國275個地級及以上城市數(shù)據(jù)，利用雙向固定效應(yīng)模型實證檢驗數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對能源偏向型技術(shù)進(jìn)步的影響效應(yīng)及機(jī)制，并拓展分析能源偏向型技術(shù)進(jìn)步的能源效率提升效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn)：樣本期內(nèi)，我國城市的數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新水平呈現(xiàn)逐年上升趨勢；我國城市技術(shù)進(jìn)步主要偏向資本，但偏向資本的程度在減弱，且我國城市能源和資本之間總體呈現(xiàn)替代關(guān)系。數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新能夠促進(jìn)能源偏向型技術(shù)進(jìn)步。數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新能夠通過促進(jìn)能源消費絕對規(guī)模增加和相對規(guī)模增加，從而促進(jìn)能源偏向型技術(shù)進(jìn)步。數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對能源偏向型技術(shù)進(jìn)步的影響在中部和西部地區(qū)顯著，而在東部和東北部地區(qū)不顯著。除數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)外，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新其他維度均能顯著促進(jìn)能源偏向型技術(shù)進(jìn)步。拓展分析發(fā)現(xiàn)，當(dāng)資本和能源為替代關(guān)系時，能源偏向型技術(shù)進(jìn)步對全要素能源效率提升存在不利影響。

關(guān)鍵詞：數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新；能源偏向型技術(shù)進(jìn)步；全要素能源效率；替代彈性

中圖分類號：F0621文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1001-148X（2024）05-0019-10

收稿日期：2024-05-13

作者簡介：廖珍珍（1996—），女，陜西漢中人，博士研究生，研究方向：數(shù)字經(jīng)濟(jì)與碳排放；茹少峰（1962—），男，陜西涇陽人，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向：數(shù)字經(jīng)濟(jì)與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展；成依陽（1997—），女，陜西西安人，博士研究生，研究方向：資本結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

基金項目：陜西省社會科學(xué)基金項目“基于機(jī)器學(xué)習(xí)的陜西數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量監(jiān)測預(yù)警體系構(gòu)建研究”，項目編號：2023D042；西北大學(xué)研究生科研創(chuàng)新項目“資本配置結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展影響研究”，項目編號：CX2024014。

一、引 言

2024年，《政府工作報告》指出要深入推進(jìn)能源革命，控制化石能源消費，加快建設(shè)新型能源體系，推動能源結(jié)構(gòu)綠色低碳發(fā)展。能源效率提升是破解經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染內(nèi)在矛盾的重要途徑［1］。目前，世界正處于數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新引領(lǐng)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)革命浪潮中，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用催生了邊際報酬遞增的數(shù)據(jù)要素以及虛擬經(jīng)濟(jì)、共享經(jīng)濟(jì)和平臺經(jīng)濟(jì)等新的經(jīng)濟(jì)形態(tài)，對能源、資本、勞動等要素產(chǎn)生替代或互補(bǔ)作用［2］，并且由于不同要素屬性不同，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新可能對不同要素產(chǎn)生非對稱作用，從而不同程度地改變要素的邊際產(chǎn)出［2-3］，最終影響偏向型技術(shù)進(jìn)步。尤其是當(dāng)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新帶來的技術(shù)進(jìn)步偏向能源要素時，則會使得能源要素的邊際產(chǎn)出效率更高，從而使得企業(yè)改變要素投入結(jié)構(gòu)，并影響全要素能源效率［4］。

目前關(guān)于數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新、能源偏向型技術(shù)進(jìn)步與全要素能源效率的相關(guān)研究主要分為四個方面：（1）數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對偏向型技術(shù)進(jìn)步的影響。部分文獻(xiàn)研究表明，在資本和勞動要素之間，人工智能、互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)能夠促進(jìn)勞動偏向型技術(shù)進(jìn)步［5-6］。隨著對數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新不斷深入研究，大部分文獻(xiàn)則將勞動分為技能勞動和非技能勞動，研究表明數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新能夠引起技能勞動偏向型技術(shù)進(jìn)步［7-8］。（2）偏向型技術(shù)進(jìn)步對能源效率的影響。廖茂林等（2018）、吳傳清和杜宇（2018）研究發(fā)現(xiàn)偏向型技術(shù)進(jìn)步能夠顯著促進(jìn)能源效率提升［9-10］；陳曉玲等（2015）研究發(fā)現(xiàn)偏向型技術(shù)進(jìn)步對能源效率的影響與要素之間的替代彈性有關(guān)，且對不同行業(yè)能源效率的影響具有異質(zhì)性［4］。（3）數(shù)字經(jīng)濟(jì)對能源效率的影響。方冬莉（2023）研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過綠色技術(shù)進(jìn)步來促進(jìn)城市能源利用效率提升［11］；劉建江和李淵浩（2023）、趙艷敏和王迪（2024）認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、產(chǎn)業(yè)集聚和環(huán)境規(guī)制等途徑促進(jìn)全要素能源效率提升［12-13］。（4）數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下偏向型技術(shù)進(jìn)步的節(jié)能減排效應(yīng)。孫學(xué)濤（2023）、Li等（2023）研究表明數(shù)字金融促進(jìn)了資本偏向型技術(shù)進(jìn)步［14-15］，Li等（2023）進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融帶來的資本偏向型技術(shù)進(jìn)步有利于能源效率提升和能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型［15］。張思思等（2022）認(rèn)為數(shù)字要素賦能背景下偏向型技術(shù)進(jìn)步能夠促進(jìn)能源消費結(jié)構(gòu)升級并推動經(jīng)濟(jì)規(guī)模擴(kuò)張，最終促進(jìn)節(jié)能但增加了碳排放，并且數(shù)字增強(qiáng)資本節(jié)約型技術(shù)進(jìn)步會對節(jié)能減排產(chǎn)生負(fù)向影響［3］。

上述研究為理解數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新、能源偏向型技術(shù)進(jìn)步及全要素能源效率之間的關(guān)系具有重要的借鑒意義。但是上述文獻(xiàn)尚未將數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新、能源偏向型技術(shù)進(jìn)步和全要素能源效率納入同一分析框架。歷次技術(shù)革命經(jīng)驗表明，技術(shù)革命的爆發(fā)會引起偏向型技術(shù)進(jìn)步［7］，數(shù)字技術(shù)革命也不例外。根據(jù)Acemoglu（2002）、Acemoglu等（2012）的偏向型技術(shù)進(jìn)步理論可知，技術(shù)進(jìn)步在資本和能源之間偏向資本有利于節(jié)省能源，能夠改變能源、資本、勞動等生產(chǎn)要素的投入結(jié)構(gòu)［16-17］，從而影響全要素能源效率。因此，有必要深入研究數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新如何影響能源偏向型技術(shù)進(jìn)步，以及能源偏向型技術(shù)進(jìn)步如何進(jìn)一步影響全要素能源效率，為數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新賦能新型能源體系建設(shè)提供一個新的視角。

本文的邊際貢獻(xiàn)在于：（1）在理論方面，本文將數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新、能源偏向型技術(shù)進(jìn)步和全要素能源效率納入同一分析框架。通過三要素組合的雙層嵌套CES生產(chǎn)函數(shù)，構(gòu)建數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新、能源偏向型技術(shù)進(jìn)步與全要素能源效率的數(shù)理模型，識別數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對能源偏向型技術(shù)進(jìn)步的影響及由此帶來的對全要素能源效率的影響效應(yīng)。（2）在實證層面，一是采用Python爬取城市數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新專利及子分類數(shù)據(jù)；二是采用更具包容性的超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)方法測度城市的能源偏向型技術(shù)進(jìn)步水平，避免了平行CES函數(shù)下要素替代彈性參數(shù)相等和標(biāo)準(zhǔn)化供給面系統(tǒng)法替代彈性不變的嚴(yán)格假設(shè)。

二、理論分析與研究假說

（一）數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新與能源偏向型技術(shù)進(jìn)步

為從數(shù)理角度演繹數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對能源偏向型技術(shù)進(jìn)步的影響，本文將Acemoglu（2002）［16］、劉亮等（2020）［6］的兩要素理論模型框架拓展為包含資本、勞動、能源三要素的理論模型，參考張意翔等（2017）的研究［18］，建立以（KE）L形式的三要素組合的雙層嵌套CES生產(chǎn)函數(shù)如下：

Yt=α（AltLt）σ－1σ+（1－α）（St）σ－1σσσ－1（1）

St=γ（AktKt）δ－1δ+（1－γ）（AetEt）δ－1δδδ－1（2）

其中，Yt表示t時刻的總產(chǎn)出。Ｋt、Lt、Et、St分別表示t時刻的資本要素投入、勞動要素投入、能源要素投入以及（KE）合成品投入。Akt、Alt、Aet分別表示資本、勞動、能源要素增強(qiáng)型技術(shù)進(jìn)步，α、γ為要素份額參數(shù)，σ為Lt與（KE）合成品之間的替代彈性，δ為資本與能源之間的替代彈性。當(dāng)Akt=Alt=Aet時，CES生產(chǎn)函數(shù)表現(xiàn)為中性技術(shù)進(jìn)步形式。

根據(jù)式（1）和式（2）可知，能源與資本的邊際產(chǎn)出MPe和MPk之比為：

btpek=MPeMPk=Yt/EtYt/Kt=1－γγ（AetAkt）δ－1δ（EtKt）－1δ（3）

根據(jù)?？怂挂仄蛐图夹g(shù)進(jìn)步定義可知，偏向型技術(shù)進(jìn)步為要素比不變條件下的要素邊際產(chǎn)出之比。根據(jù)式（3）可知，btpek衡量了技術(shù)進(jìn)步向能源要素偏向的程度，若技術(shù)進(jìn)步導(dǎo)致btpek增加，則技術(shù)進(jìn)步偏向能源，若技術(shù)進(jìn)步導(dǎo)致btpek減少，則技術(shù)進(jìn)步偏向資本。

從理論上講，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新主要對資本和能源要素增強(qiáng)型技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生兩種影響：一是在生產(chǎn)和研發(fā)中替代部分原有的勞動、資本和能源等生產(chǎn)要素，促進(jìn)要素增強(qiáng)型技術(shù)進(jìn)步；二是通過數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新與資本、能源等生產(chǎn)要素協(xié)同，促進(jìn)要素增強(qiáng)型技術(shù)進(jìn)步。因此，假定資本增強(qiáng)型技術(shù)進(jìn)步Akt和能源增強(qiáng)型技術(shù)進(jìn)步Aet的提升，一部分來自數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新，另一部分來自要素自身投入和勞動投入的經(jīng)驗積累。借鑒劉亮等（2020）的研究思路［6］，建立數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新影響資本和能源增強(qiáng)型技術(shù)進(jìn)步的理論模型如下：

A=（∫10Xiρdi）1ρ（4）

其中，ρ為數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對資本或能源的替代參數(shù)，Xi為提高A的第i種要素投入。若資本和能源增強(qiáng)型技術(shù)進(jìn)步來自數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新，資本與能源將被數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新所替代；若資本和能源增強(qiáng)型技術(shù)進(jìn)步只來自要素的積累，則由傳統(tǒng)投入要素提供。因此，資本增強(qiáng)型技術(shù)進(jìn)步Akt和能源增強(qiáng)型技術(shù)進(jìn)步Aet可表示為關(guān)于數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新和傳統(tǒng)要素投入的CES生產(chǎn)函數(shù)：

Akt=［λkdigtρk+（1－λk）（KtφkLt1－φk）ρk］1ρk（5）

Aet=［λedigtρe+（1－λe）（EtφeLt1－φe）ρe］1ρe（6）

其中，digt表示t時刻的數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新，λk、λe∈（0，1），且分別表示數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新帶來的資本增強(qiáng)型技術(shù)進(jìn)步和能源增強(qiáng)型技術(shù)進(jìn)步份額。ρk、ρe∈（0，1），分別表示在資本、能源要素增強(qiáng)型技術(shù)進(jìn)步中數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對要素的替代參數(shù)。

假設(shè)ρk→0，ρe→0，并將式（5）、式（6）代入式（3），則得到偏向型技術(shù)進(jìn)步可表示為：

btpek=1-γγdigtλe（EtφeLt1－φe）（1－λe）digtλk（KtφkLt1－φk）（1－λk）δ－1δ（EtKt）－1δ（7）

對式（7）兩邊同時取對數(shù)可得：

lnbtpek=δ－1δ［λelndigt+（1－λe）ln（EtφeLt1－φe）－λklndigt－（1－λk）ln（KtφkLt1－φk）］－1δln（EtKt）+ln（1－γγ）（8）

令B⌒ek=d（btpek）/dtbtpek，D⌒=d（digt）/dtdigt分別表示btpek和digt的增長率，由式（8）可得：

B⌒ekD⌒=δ－1δ（λe－λk）（9）

由于δ>0，由式（9）可以看出，B⌒ek/D⌒的正負(fù)與（δ-1）（λe－λk）的取值有關(guān)。（1）當(dāng)δ>1，λe>λk時或者當(dāng)δ<1，λe<λk時，B⌒ek/D⌒>0，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步偏向能源，即促進(jìn)了能源偏向型技術(shù)進(jìn)步；（2）當(dāng)δ>1，λe<λk時或者當(dāng)δ<1，λe>λk時，B⌒ek/D⌒<0，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步偏向資本，即抑制了能源偏向型技術(shù)進(jìn)步。

基于上述理論模型可知，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對能源偏向型技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生影響，這種影響與要素的替代彈性δ和數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新帶來的資本增強(qiáng)型技術(shù)進(jìn)步和能源增強(qiáng)型技術(shù)進(jìn)步份額λk、λe有關(guān)?，F(xiàn)有研究已經(jīng)證實資本和能源之間為替代關(guān)系［19-20］，因此本文假定δ>1。

并且考慮到數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新能夠促進(jìn)分布式能源、智能電網(wǎng)和微電網(wǎng)、虛擬電廠、智能光儲發(fā)電和智慧儲能等技術(shù)發(fā)展，在能源領(lǐng)域滲透、融合的作用更強(qiáng)，能夠帶來能源增強(qiáng)型技術(shù)進(jìn)步份額更大，即λe>λk。由此可知B⌒ek/D⌒>0，即數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新能夠促進(jìn)能源偏向型技術(shù)進(jìn)步。

其作用機(jī)制可能為：由偏向型技術(shù)進(jìn)步理論可知，要素的相對投入會對技術(shù)進(jìn)步方向起到?jīng)Q定性的作用。數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新增加了電力能源需求，對能源偏向型技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生需求誘導(dǎo)效應(yīng)，從而促進(jìn)能源偏向型技術(shù)進(jìn)步。并且數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新與能源領(lǐng)域深度融合，促進(jìn)能源領(lǐng)域降本增效，改變能源和資本配置，從而對能源偏向型技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生影響。（1）數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新以電力能源為底座，其快速發(fā)展引發(fā)了能源規(guī)模的快速擴(kuò)張。無論是數(shù)據(jù)中心等數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，還是數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用帶來的個人電腦和智能手機(jī)、智能家居等數(shù)字產(chǎn)品均需要電力能源支撐，而數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的快速發(fā)展以及在生產(chǎn)、生活領(lǐng)域的快速滲透和融合必然引起能源消費規(guī)模擴(kuò)張［21-22］。工信部節(jié)能與7nHTqMLUEtb3rvapR55fGQ==綜合利用司公布的信息顯示，2017—2020年我國信息通信領(lǐng)域規(guī)模以上數(shù)據(jù)中心耗電量年均增長率為28%。（2）數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新通過數(shù)據(jù)、信息的高效收集、傳輸、存儲、分析和預(yù)測，通過搭建三維仿真建模掌握能源分布規(guī)律，增強(qiáng)了新能源的穩(wěn)定性和安全性［23］，并降低能源勘探和采掘成本，有助于增加能源供給。同時，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新通過各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)共享、交互、集成、互聯(lián)，能夠?qū)崿F(xiàn)源網(wǎng)荷儲互動、多能協(xié)同互補(bǔ)及能源供需智能調(diào)控和智能運(yùn)維，實現(xiàn)能源生產(chǎn)、傳輸、交易、消費、存儲等環(huán)節(jié)的可視化、交互化、協(xié)同化和共享化［24］，從而降低能源生產(chǎn)和交易成本。而能源供給增加和能源成本降低可能引起能源價格下降，從而促進(jìn)能源要素對資本要素的替代，即引起能源與資本規(guī)模之比擴(kuò)張［22］。根據(jù)偏向型技術(shù)進(jìn)步理論，在兩要素為替代關(guān)系時，由于能源供需規(guī)模迅速擴(kuò)張，企業(yè)會傾向于研發(fā)或引進(jìn)與能源要素相匹配的技術(shù)，由此誘導(dǎo)能源偏向型技術(shù)進(jìn)步［4］。因此，本文提出如下假說：

H1：當(dāng)資本和能源之間互為替代品時，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新在能源領(lǐng)域的滲透、融合，能夠促進(jìn)能源偏向型技術(shù)進(jìn)步。

H2：當(dāng)資本和能源之間互為替代品時，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新能夠通過促進(jìn)能源規(guī)模擴(kuò)張（能源消費規(guī)模絕對水平）和能源與資本規(guī)模之比（能源消費規(guī)模相對水平）提高，從而促進(jìn)能源偏向型技術(shù)進(jìn)步。

（二）能源偏向型技術(shù)進(jìn)步與全要素能源效率

上述理論分析表明，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新能夠促進(jìn)能源偏向型技術(shù)進(jìn)步。在上述理論基礎(chǔ)上，進(jìn)一步構(gòu)建能源偏向型技術(shù)進(jìn)步與全要素能源效率之間的理論模型，從而識別能源偏向型技術(shù)進(jìn)步對全要素能源效率的影響效應(yīng)。對式（1）中取對數(shù)可得：

lnYt=σσ－1ln［α（AltLt）σ－1σ+（1－α）（St）σ－1σ］（10）

對于式（10）在σ=1處進(jìn)行一階泰勒展開有：

lnYt≈（1-α）lnSt+αln（AltLt）（11）

對式（2）取對數(shù)可得：

lnSt=δδ－1ln［γ（AktKt）δ－1δ+（1－γ）（AetEt）δ－1δ］（12）

對于式（12）在δ=1處進(jìn)行一階泰勒展開有：

lnSt≈γln（AKtKt）+（1－γ）ln（AEtEt）（13）

將式（13）代入式（11），得到：

lnYt≈（1-α）γ［ln（AKt）－ln（AEt）］+α［ln（Alt）－ln（AEt）］+（1-α）γ［ln（Kt）－ln（Et）］+α［ln（Lt）－ln（Et）］+ln（AEt）+ln（Et）（14）

對所有隨時間變化的變量的增長率記為：

y⌒=dYt/dtYt，k⌒=dKt/dtKt

e⌒=dEt/dtEt，l⌒=dLt/dtLt

A⌒k=dAkt/dtAkt，A⌒e=dAet/dtAet

A⌒l(wèi)=dAlt/dtAlt，B⌒ek=d（btpek）/dt&nbsp;btpek（15）

在?？怂蛊蛐图夹g(shù)進(jìn)步定義下，對于式（3）兩邊同時取對數(shù)，并關(guān)于時間t求導(dǎo)，可得到能源偏向型技術(shù)進(jìn)步的增長率（B⌒ek）為：

B⌒ek=δ－1δ（A⌒e－A⌒k）（16）

式（16）表明，在要素之間的替代彈性給定時，能源偏向型技術(shù)進(jìn)步增長主要取決于要素增強(qiáng)型技術(shù)進(jìn)步增長率之間的差值。

對式（14）兩邊同時關(guān)于時間t求導(dǎo)，并將式（15）代入式（14）可得：

y⌒=（1-α）γ（k⌒－e⌒）+e⌒+α（l⌒－e⌒）fac+（1-α）γ（A⌒k－A⌒e）+α（A⌒l(wèi)－A⌒e）btp+A⌒eatp（17）

式（17）將最終產(chǎn)出增長來源分解為三個部分：要素投入（fac）、偏向型技術(shù)進(jìn)步（btp）以及能源要素增強(qiáng)型技術(shù)進(jìn)步（atp）。全要素能源效率（G⌒）為產(chǎn)出中扣除能源、資本等生產(chǎn)要素投入的部分，因此G⌒可表示為：

G⌒=（1-α）γ（A⌒k－A⌒e）+α（A⌒l(wèi)－A⌒e）btp+A⌒eatp（18）

將式（16）代入式（18）可得：

G⌒=（1-α）γδ1-δB⌒ek+α（A⌒l(wèi)－A⌒e）btp+A⌒eatp（19）

G⌒對于B⌒ek求偏導(dǎo)可得：

G⌒B⌒ek=（1-α）γδ1-δ（20）

根據(jù)式（20）可知，由于α，γ∈（0，1），因此偏向型技術(shù)進(jìn)步對全要素能源效率的影響與資本和能源之間的替代彈性δ有關(guān)。當(dāng)δ>1，即當(dāng)資本和能源互為替代品時，G⌒/B⌒ek<0，能源偏向型技術(shù)進(jìn)步不利于能源全要素生產(chǎn)率提升；當(dāng)δ<1，即當(dāng)資本和能源為互補(bǔ)品時，G⌒/B⌒ek>0，能源偏向型技術(shù)進(jìn)步能夠促進(jìn)能源全要素生產(chǎn)率提升。由于δ>1，即能源偏向型技術(shù)進(jìn)步不利于促進(jìn)能源全要素生產(chǎn)率提升。其主要原因在于：當(dāng)資本和能源互為替代品時，能源偏向型技術(shù)進(jìn)步能夠促進(jìn)能源邊際產(chǎn)出相對提升，追求利潤最大化的企業(yè)偏向于用能源替代資本，引起能源投入增加和資本投入減少。對于企業(yè)而言節(jié)約了成本，但是可能導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)固化，甚至造成要素錯配［10］，不利于促進(jìn)能源全要素生產(chǎn)率的提升。由此，本文提出如下假說：

H3：當(dāng)資本和能源互為替代品時，能源偏向型技術(shù)進(jìn)步不利于能源全要素生產(chǎn)率提升。

三、研究設(shè)計

（一）模型設(shè)定

1.基準(zhǔn)回歸?；谏鲜隼碚摲治?，本文采用雙向固定效應(yīng)模型實證檢驗數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新與能源偏向型技術(shù)進(jìn)步之間的關(guān)系：

btpekit=α0+α1digit+∑rj=1αjZjit+ui+νt+εit（21）

其中，i表示城市，t表示年份，btpek表示能源偏向型技術(shù)進(jìn)步水平，digit為本文的核心解釋變量，表示數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新水平，Zjit為影響能源偏向型技術(shù)進(jìn)步的第j個控制變量，ui和vt分別為個體固定效應(yīng)和時間固定效應(yīng)，用來刻畫難以觀測的個體和時間特征，εit為殘差項。

2.機(jī)制檢驗。為了驗證數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對能源偏向型技術(shù)進(jìn)步的影響機(jī)制，本文建立以下機(jī)制檢驗?zāi)Ｐ停?/p>

Mit=β0+β1digit+∑rj=1βjZjit+ui+νt+εit（22）

btpekit=β0+β1digit+β2Mit+∑rj=1βjZjit+ui+νt+εit（23）

在式（22）和式（23）中，Mit代表機(jī)制變量，其余變量定義與式（21）相同。

（二）變量選取及測算

1.被解釋變量。被解釋變量為能源偏向型技術(shù)進(jìn)步（btpek）。CES生產(chǎn)函數(shù)具有替代彈性不變的假設(shè)，而替代彈性可能隨著時間變化而變化，CES生產(chǎn)函數(shù)解決替代彈性的時期差異問題只能分時期討論，而在測度替代彈性時，允許替代彈性隨時間變化更符合實際情況且更具吸引力［25］。因此，本文采用更具包容性的超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)，測度能源偏向型技術(shù)進(jìn)步和要素之間的替代彈性［2］。設(shè)定超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)的形式如下：

lnYit=αi+β1t+12β2t2+β3lnKit+β4lnLit+β5lnEit+β6tlnKit+β7tlnLit+β8tlnEit+12β9lnKitlnLit+12β10lnKitlnEit+12β11lnLitlnEit+12β12（lnKit）2+12β13（lnLit）2+12β14（lnEit）2+νit－uit（24）

其中，Yit代表第i個城市第t年的總產(chǎn)出，Kit、Lit、Eit分別代表第i個城市第t年的資本、勞動和能源投入，vit代表隨機(jī)誤差項，uit代表技術(shù)無效率項。各指標(biāo)的選取和計算如表1所示。

根據(jù)式（24），可以得到在超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)設(shè)定下能源偏向型技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的計算公式為：

btpek=β8εe-β6εk（25）

εk=β3+β6t+12β9lnLit+12β10lnEit+β12lnKit（26）

εe=β5+β8t+12β10lnKit+12β11lnLit+β14lnEit（27）

上式中，εk和εe分別表示資本K和能源E的產(chǎn)出彈性。此外，替代彈性為理論分析中的一個重要參數(shù)，可以根據(jù)式（24）、式（26）和式（27）可進(jìn)一步測度資本要素和能源要素之間的替代彈性，要素之間的替代彈性公式如下：

subek=1+β10－εkεeβ14－εeεkβ12εk+εe－1（28）

式（28）中，若subek大于0則表示資本與能源之間為替代關(guān)系，若subek小于0則表示資本與能源之間為互補(bǔ)關(guān)系。

2.核心解釋變量。核心解釋變量為數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新（dig）。本文依據(jù)國家統(tǒng)計局公布的《數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計分類（2021）》以及國家知識產(chǎn)權(quán)局印發(fā)的《數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)分類與國際專利分類參照關(guān)系表（2023）》的IPC分類號，以此識別城市數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新水平。

3.控制變量。除核心解釋變量外，借鑒孫學(xué)濤（2023）、Li等（2023）、張思思等（2022）學(xué)者的相關(guān)研究［3，14-15］，本文考慮影響能源偏向型技術(shù)進(jìn)步的控制變量有：（1）經(jīng)濟(jì)增長水平（pgdp）：采用人均GDP衡量，單位為元/人；（2）政府干預(yù)程度（gov）：采用地方政府財政內(nèi)預(yù)算支出與GDP的比值衡量，單位為%；（3）人口密度（pop）：采用城市常住人口除以城市面積衡量，單位為人/平方公里；（4）對外開放水平（open）：采用進(jìn)出口總額衡量，單位為億元；（5）人力資本水平（hum）：采用普通本專科在校學(xué)生人數(shù)衡量，單位為人；（6）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（indus）：采用第三產(chǎn)業(yè)增加值與第二產(chǎn)業(yè)增加值的比值衡量。

4.機(jī)制變量。結(jié)合理論分析，本文選取能源消費規(guī)模作為機(jī)制變量，在實證檢驗中，分別采用城市能源消費總量（e）、城市能源消費規(guī)模與資本規(guī)模之比（ek）衡量能源消費規(guī)模的絕對水平和相對水平。

（三）數(shù)據(jù)來源

囿于數(shù)據(jù)的可得性，本文采用2006—2021年地級及以上城市樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行實證分析。數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新數(shù)據(jù)來源于大為數(shù)據(jù)官網(wǎng)。其余數(shù)據(jù)來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒》《中國城市建設(shè)統(tǒng)計年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》、各省、各地級市統(tǒng)計年鑒以及統(tǒng)計公報和經(jīng)濟(jì)社會大數(shù)據(jù)平臺。在剔除信息過度缺失的樣本后，本文采用線性插補(bǔ)法對少數(shù)缺失值進(jìn)行填補(bǔ)，最終樣本包含了275個地級及以上城市的4323個樣本觀測值。同時，為了減少量綱差距和降低異方差影響，對部分變量進(jìn)行對數(shù)化處理。各變量的描述性統(tǒng)計如表2所示。

（四）城市數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新、能源偏向型技術(shù)進(jìn)步和替代彈性的測度結(jié)果分析

表3展示了2006—2021年城市數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新、能源偏向型技術(shù)進(jìn)步以及能源與資本的替代彈性平均水平的變化趨勢。由表3可以看出，2006—2021年，我國城市的數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新水平呈現(xiàn)逐年上升趨勢，這與政府大力推行促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的政策和數(shù)字技術(shù)應(yīng)用范圍廣泛等密切相關(guān)［27］。與此同時，在2006—2021年，能源偏向型技術(shù)進(jìn)步均小于0，且除個別年份外，能源偏向型技術(shù)進(jìn)步的絕對值呈現(xiàn)遞減趨勢，這說明我國城市技術(shù)進(jìn)步主要偏向資本，但偏向資本的程度在減弱，這與Xiu等（2019）研究結(jié)論一致［28］。在2006—2021年，資本和能源之間的替代彈性均大于0，這說明我國城市能源和資本之間總體呈現(xiàn)替代關(guān)系，這證實了Chen和Liu等（2021）、Welsch等（2005）的研究結(jié)論［19-20］。

四、實證結(jié)果分析

（一）基準(zhǔn)回歸

表4匯報了數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新影響能源偏向型技術(shù)進(jìn)步的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。其中，表4列（1）和列（2）均控制了個體和時間固定效應(yīng)，但是列（1）為不加入控制變量的估計結(jié)果，列（2）為加入控制變量的估計結(jié)果。結(jié)果顯示，在1%的顯著性水平下，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的回歸系數(shù)均顯著為正，這說明數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新可以顯著促進(jìn)能源偏向型技術(shù)進(jìn)步。且從表4列（2）回歸結(jié)果可以看出，城市數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新水平增長率增加1個百分點，將使城市能源偏向型技術(shù)進(jìn)步提高0003，假說H1得到了經(jīng)驗證據(jù)支持。

（二）穩(wěn)健性檢驗

基準(zhǔn)回歸結(jié)果表明數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新能夠顯著促進(jìn)能源偏向型技術(shù)進(jìn)步，為了驗證該結(jié)論的可靠性，本文進(jìn)一步從以下四個方面進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。（1）替換核心解釋變量。本文通過使用CNRDS數(shù)據(jù)庫中的數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新專利授權(quán)量替代基準(zhǔn)回歸中的解釋變量進(jìn)行回歸。（2）剔除直轄市數(shù)據(jù)。借鑒張思思等（2022）［3］的研究，由于四個直轄市具有特殊的行政地位，為了排除行政因素對基準(zhǔn)回歸結(jié)果的影響，本文將北京、上海、天津、重慶四個直轄市數(shù)據(jù)從樣本中剔除后再進(jìn)行回歸。（3）剔除低碳環(huán)境政策干擾。中國分別在2010年、2012年和2017年開展了一批低碳城市試點，在2013部分省市開展碳排放交易權(quán)試點。為了排除低碳環(huán)境政策干擾，本文將低碳試點城市和碳排放交易權(quán)試點城市從樣本中剔除后再進(jìn)行回歸。（4）替換模型。利用隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行估計。以上四種穩(wěn)健性檢驗的結(jié)果如表5列（1）—列（4）所示，回歸結(jié)果均表明，在1%的顯著性水平下，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新能夠顯著促進(jìn)能源偏向型技術(shù)進(jìn)步，與基準(zhǔn)回歸結(jié)論一致，說明基準(zhǔn)回歸結(jié)論是穩(wěn)健的。

（三）內(nèi)生性檢驗

在基準(zhǔn)回歸中，可能會因為存在反向因果、遺漏變量等引起內(nèi)生性問題，為了避免面板模型中存在的內(nèi)生性問題，本文選取1984年每百萬人郵局?jǐn)?shù)乘以全國上一年互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)作為數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的工具變量。工具變量檢驗結(jié)果表明，Kleibergen-PaaprkLM統(tǒng)計量的p值為00000，強(qiáng)烈拒絕不可識別的原假設(shè)。Kleibergen-PaaprkWaldF統(tǒng)計量為43766，大于Stock-Yogo檢驗所有水平的臨界值，可以拒絕工具變量弱識別的原假設(shè)，意味著工具變量與內(nèi)生變量具有較強(qiáng)的相關(guān)性，因此本文選取的工具變量是合理有效的。表6列（1）展示了工具變量法的第一階段回歸結(jié)果，結(jié)果表明在1%的顯著性水平下，工具變量與數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系。表6列（2）展示了工具變量法的第二階段回歸結(jié)果，結(jié)果表明數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新能夠顯著促進(jìn)能源偏向型技術(shù)進(jìn)步。內(nèi)生性檢驗結(jié)果表明在考慮內(nèi)生性問題后，基準(zhǔn)回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。

（四）機(jī)制檢驗

理論分析部分指出數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新可能通過促進(jìn)能源消費規(guī)模擴(kuò)張，進(jìn)而促進(jìn)能源偏向型技術(shù)進(jìn)步。表7為數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新影響能源偏向型技術(shù)進(jìn)步的機(jī)制檢驗結(jié)果。表7列（1）結(jié)果顯示，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新能夠顯著促進(jìn)能源消費規(guī)?？偭吭黾樱@驗證了Zhu和Lan等的研究結(jié)論［22］。表7列（2）結(jié)果顯示，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新和能源消費規(guī)?？偭磕軌蝻@著促進(jìn)能源偏向型技術(shù)進(jìn)步。因此，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新能夠通過能源消費規(guī)模絕對水平增長，從而促進(jìn)能源偏向型技術(shù)進(jìn)步。同理，表7列（3）和列（4）結(jié)果表明，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新能夠通過促進(jìn)能源消費規(guī)模相對水平提升，從而促進(jìn)能源偏向型技術(shù)進(jìn)步。在此基礎(chǔ)上，表7列（5）和列（6）表明，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新能夠促進(jìn)能源、資本之間的替代彈性增加，從而通過加速能源對資本要素的替代，最終促進(jìn)能源消費規(guī)模相對水平增長。這驗證了研究假說H2。

（五）異質(zhì)性分析

1.地理區(qū)位異質(zhì)性

不同地理區(qū)位在能源稟賦、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等方面存在差異，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對能源偏向型技術(shù)進(jìn)步的影響可能會因城市所在的地理區(qū)位不同而存在差異。由表8可知，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對能源偏向型技術(shù)進(jìn)步的影響在東部、東北地區(qū)不顯著，而在中部和西部地區(qū)顯著。其可能的原因在于：相比于其他區(qū)域，東部地區(qū)擁有大量資金和機(jī)器設(shè)備，更容易將數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新與具有規(guī)模優(yōu)勢的機(jī)器設(shè)備相融合。東部地區(qū)能源、資源較為匱乏，再加上土地資源緊張，建設(shè)大型能源項目的空間有限，從而限制了數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對能源偏向型技術(shù)進(jìn)步的賦能效果。同時，在數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用不斷增加能源消費需求規(guī)模情景下，能源豐富的中西部地區(qū)企業(yè)更有動力研發(fā)或引進(jìn)與能源要素相匹配的技術(shù)，從而能夠顯著促進(jìn)中西部地區(qū)能源偏向型技術(shù)進(jìn)步。根據(jù)研究數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新在東北地區(qū)的水平遠(yuǎn)低于其他地區(qū)（樣本期間東北、東部、中部和西部地區(qū)城市的數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新專利平均水平分別為703、5658、1162、937件），因此在東北地區(qū)，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新與實體經(jīng)濟(jì)融合程度較低，導(dǎo)致數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對能源偏向型技術(shù)進(jìn)步的賦能效果還未顯現(xiàn)。

2.數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新維度異質(zhì)性

本文依據(jù)國家統(tǒng)計局公布的《數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計分類（2021）》將數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新劃分為數(shù)字產(chǎn)品制造、數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)、數(shù)字技術(shù)應(yīng)用與數(shù)字要素驅(qū)動四個維度。不同數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新維度可能會對能源、資本等要素的影響不同，從而對能源偏向型技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生不同的影響。由表9可知，除數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)以外，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新其他維度均能顯著促進(jìn)能源偏向型技術(shù)進(jìn)步。其可能的原因可能在于：與其他維度相比，數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)主要包括數(shù)字產(chǎn)品批發(fā)、零售、租賃和維修，與其相關(guān)的數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對能源要素的影響相對較低，從而導(dǎo)致數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)維度的數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對能源偏向型技術(shù)進(jìn)步的影響不顯著。

五、拓展分析：數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對全要素能源效率的影響效應(yīng)

在理論模型中進(jìn)一步研究了能源偏向型技術(shù)進(jìn)步對全要素能源效率的影響效應(yīng)。本文主要利用DDF-ML模型測度全要素能源效率。其中，投入指標(biāo)和期望產(chǎn)出均為表1中的指標(biāo)，非期望產(chǎn)出指標(biāo)為碳排放，主要根據(jù)表1中各種能源消費量分別乘以相應(yīng)的碳排放系數(shù)并加總得到。表10列（1）結(jié)果表明，在5%的顯著性水平下，能源偏向型技術(shù)進(jìn)步對全要素能源效率產(chǎn)生了負(fù)面影響，這驗證了研究假說H3。并且進(jìn)一步對全要素能源效率進(jìn)行分解發(fā)現(xiàn)，能源偏向型技術(shù)進(jìn)步對全要素能源效率的負(fù)向效應(yīng)主要是由能源偏向型技術(shù)進(jìn)步對全要素能源技術(shù)效率產(chǎn)生負(fù)向作用引起的。

六、結(jié)論及政策建議

本文將數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新、能源偏向型技術(shù)進(jìn)步和全要素能源效率納入同一分析框架，通過采用資本、勞動和能源三要素組合的雙層嵌套CES生產(chǎn)函數(shù)，構(gòu)建數(shù)理模型演繹了數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新、能源偏向型技術(shù)進(jìn)步與全要素能源效率之間的關(guān)系。通過采用python爬取城市數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新專利數(shù)據(jù)，結(jié)合2006—2021年中國275個地級及以上城市數(shù)據(jù)，利用雙向固定效應(yīng)模型實證檢驗了數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對能源偏向型技術(shù)進(jìn)步的影響效應(yīng)及機(jī)制，并檢驗了能源偏向型技術(shù)進(jìn)步對全要素能源效率影響效應(yīng)。研究結(jié)論如下：（1）現(xiàn)狀分析發(fā)現(xiàn)，樣本期內(nèi)，我國城市的數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新水平呈現(xiàn)逐年上升趨勢；我國城市技術(shù)進(jìn)步主要偏向資本，但偏向資本的程度在減弱，且我國城市能源和資本之間總體呈現(xiàn)替代關(guān)系。（2）從影響效應(yīng)來看，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新能夠促進(jìn)能源偏向型技術(shù)進(jìn)步，并且通過穩(wěn)健性和內(nèi)生性檢驗。（3）從影響機(jī)制看，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新能夠通過促進(jìn)能源消費絕對規(guī)模增加，通過促進(jìn)能源對資本的替代進(jìn)而促進(jìn)能源消費相對規(guī)模增加，從而促進(jìn)能源偏向型技術(shù)進(jìn)步。（4）從異質(zhì)性來看，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對能源偏向型技術(shù)進(jìn)步的影響在中部和西部地區(qū)顯著，而東部和東北部地區(qū)不顯著。除數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)外，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新其他維度均能顯著促進(jìn)能源偏向型技術(shù)進(jìn)步。（5）拓展分析發(fā)現(xiàn)，當(dāng)資本和能源為替代關(guān)系時，能源偏向型技術(shù)進(jìn)步對全要素能源效率提升存在不利影響。

綜合上述研究結(jié)論，本文得到以下政策啟示：（1）能源對于城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展愈發(fā)重要，因此，需要加快能源要素的優(yōu)化配置以及促進(jìn)能源技術(shù)創(chuàng)新。一方面，加快推進(jìn)分布式能源交易、分布式碳交易體系建立，促進(jìn)能源交易市場和碳交易市場效率提升；另一方面，優(yōu)化高校和研究機(jī)構(gòu)的能源學(xué)科專業(yè)布局以及金融機(jī)構(gòu)的綠色金融資金配置，加快新能源人才培養(yǎng)和新能源產(chǎn)業(yè)鏈培育，加快能源技術(shù)研發(fā)人才投入和資金投入。（2）加快促進(jìn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)節(jié)能化和綠色化，應(yīng)盡快利用數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新促進(jìn)能源結(jié)構(gòu)低碳轉(zhuǎn)型。一方面，需要合理化數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施布局和提高數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字產(chǎn)品性能，促進(jìn)數(shù)據(jù)中心、數(shù)據(jù)產(chǎn)品等能耗降低以及用能綠色化和清潔化；另一方面，加快數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新在能源領(lǐng)域的滲透、融合，尤其是加快水電、風(fēng)電和太陽能發(fā)電領(lǐng)域的數(shù)智化和市場化發(fā)展，促進(jìn)源網(wǎng)荷儲一體化、光儲充一體化以及智慧樓宇等技術(shù)發(fā)展，加快新能源對化石能源的替代。（3）應(yīng)充分考慮到區(qū)域異質(zhì)性，針對不同區(qū)域的資源稟賦和技術(shù)創(chuàng)新特征，采取差異化政策促進(jìn)各區(qū)域新型能源體系建設(shè)。對于中西部地區(qū)，采用更強(qiáng)的節(jié)能減排規(guī)制、節(jié)能技術(shù)創(chuàng)新專項補(bǔ)貼等，激勵其節(jié)能技術(shù)改造和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級；對于東部地區(qū)，主要重點完善碳交易權(quán)、用能權(quán)交易等市場規(guī)制工具，促進(jìn)要素的合理流動和合理配置。對于東北地區(qū)，則應(yīng)加強(qiáng)數(shù)字技術(shù)補(bǔ)貼和完善數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，促進(jìn)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新。

參考文獻(xiàn)：

［1］史丹，李少林.排污權(quán)交易制度與能源利用效率——對地級及以上城市的測度與實證［J］．中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2020（9）：5-23.

［2］ZhongMR，CaoMY，ZouH.TheCarbonReductionEffectofICT：APerspectiveofFactorSubstitution［J］．TechnologicalForecastingandSocialChange，2022，181：121754.

［3］張思思，崔琪，馬曉鈺.數(shù)字要素賦能下有偏技術(shù)進(jìn)步的節(jié)能減排效應(yīng)［J］．中國人口·資源與環(huán)境，2022，32（7）：22-36.

［4］陳曉玲，徐舒，連玉君.要素替代彈性、有偏技術(shù)進(jìn)步對我國工業(yè)能源強(qiáng)度的影響［J］．?dāng)?shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2015，32（3）：58-76.

［5］趙偉，趙嘉華.互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用與我國技術(shù)進(jìn)步的要素偏向［J］．浙江社會科學(xué)，2019（7）：4-13+22+155.

［6］劉亮，李廉水，程中華，等.智能化如何影響技術(shù)進(jìn)步偏向？［J］．研究與發(fā)展管理，2020，32（4）：1-11.

［7］蔡躍洲，陳楠.新技術(shù)革命下人工智能與高質(zhì)量增長、高質(zhì)量就業(yè)［J］．?dāng)?shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2019，36（5）：3-22.

［8］朱金海，潘國禎.信息通信技術(shù)（ICT）的收入分配效應(yīng)分析［J］．上海經(jīng)濟(jì)研究，2023（10）：18-31.

［9］廖茂林，任羽菲，張小溪.能源偏向型技術(shù)進(jìn)步的測算及對能源效率的影響研究——基于制造業(yè)27個細(xì)分行業(yè)的實證考察［J］．金融評論，2018，10（2）：15-31+122-123.

［10］吳傳清，杜宇.偏向型技術(shù)進(jìn)步對長江經(jīng)濟(jì)帶全要素能源效率影響研究［J］．中國軟科學(xué)，2018（3）：110-119.

［11］方冬莉.數(shù)字經(jīng)濟(jì)對中國城市能源利用效率的影響——基于技術(shù)賦能和技術(shù)外溢視角［J］．資源科學(xué)，2023，45（2）：296-307.

［12］劉建江，李淵浩.數(shù)字經(jīng)濟(jì)如何賦能全要素能源效率提升？［J］．財經(jīng)理論與實踐，2023，44（2）：105-113.

［13］趙艷敏，王迪.數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對全要素能源效率的影響機(jī)制研究——以黃河流域73個地級市為例［J/OL］．軟科學(xué)：1-14［2024-04-22］.

［14］孫學(xué)濤.數(shù)字金融如何影響技術(shù)進(jìn)步偏向？［J］．南方經(jīng)濟(jì)，2023（4）：63-78.

［15］LiG，WuH，JiangJ，etal.DigitalFinanceandtheLow-CarbonEnergyTransition（LCET）fromthePerspectiveofCapital-BiasedTechnicalProgress［J］．EnergyEconomics，2023，120：106623.

［16］AcemogluD.DirectedTechnicalChange［J］．TheReview&nbsp;ofEconomicStudies，2002，69（4）：781-809.

［17］AcemogluD，AghionP，BursztynL，etal.TheEnvironmentandDirectedTechnicalChange［J］．AmericanEconomicReview，2012，102（1）：131-66.

［18］張意翔，成金華，湯尚穎，等.技術(shù)進(jìn)步偏向性、產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)與中國區(qū)域能源效率［J］．?dāng)?shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2017，34（8）：72-88.

［19］ChenY，LiuY.HowBiasedTechnologicalProgressSustainablyImprovetheEnergyEfficiency：AnEmpiricalResearchofManufacturingIndustryinChina［J］．Energy，2021，230：120823.

［20］WelschH，OchsenC.TheDeterminantsofAggregateEnergyUseinWestGermany：FactorSubstitution，TechnologicalChange，andTrade［J］．EnergyEconomics，2005，27（1）：93-111.

［21］ZhouX，ZhouD，ZhaoZ，etal.AFrameworktoAnalyzeCarbonImpactsofDigitalEconomy：TheCaseofChina［J］．SustainableProductionandConsumption，2022，31：357-369.

［22］ZhuY，LanM.DigitalEconomyandCarbonReboundEffect：EvidencefromChineseCities［J］．EnergyEconomics，2023，126：106957.

［23］LinB，HuangC.PromotingVariableRenewableEnergyIntegration：TheModeratingEffectofDigitalization［J］．AppliedEnergy，2023，337：120891.

［24］YuW，PatrosP，YoungB，etal.EnergyDigitalTwinTechnologyforIndustrialEnergyManagement：Classification，ChallengesandFuture［J］．RenewableandSustainableEnergyReviews，2022，161：112407.

［25］郝楓，盛衛(wèi)燕.中國要素替代彈性估計［J］．統(tǒng)計研究，2014，31（7）：12-21.

［26］張軍，吳桂英，張吉鵬.中國省際物質(zhì)資本存量估算：1952—2000［J］．經(jīng)濟(jì)研究，2004（10）：35-44.

［27］陶鋒，朱盼，邱楚芝，等.數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對企業(yè)市場價值的影響研究［J］．?dāng)?shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2023，40（5）：68-91.

［28］XiuJ，ZhangG，HuY.WhichKindofDirectedTechnicalChangeDoesChina’sEconomyHave？FromthePerspectiveofEnergy-SavingandLow-Carbon［J］．JournalofCleanerProduction，2019，233：160-168.

DigitalTechnologyInnovation，Energy-BiasedTechnologicalProgressand

TotalFactorEnergyEfficiency

LIAOZhenzhena，RUShaofenga，b，CHENGYiyanga

（NorthwestUniversitya.SchoolofEconomicsandManagement;b.InstituteofWesternChina

EconomicDevelopment，Xi’an710127，China）

Abstract：Digitaltechnologyinnovation（DTI）affectsenergy-biasedtechnologicalprogress（EBTP）bychangingtheallocationofcapitalandenergyfactors，andEBTPfurtherimpactstotalfactorenergyefficiency（TFEE）.Basedonthedataof275citiesattheprefecturelevelandaboveinChinafrom2006to2021，thetwo-wayfixedeffectsmodelisusedtoempiricallytesttheimpactofDTIonEBTPandEBTPonTFEE.Thefindingsareasfollows：Duringthesampleperiod，thelevelofDTIofChinesecitiesshowsanincreasingtrend;China’surbantechnologicalprogressismainlybiasedtowardscapital，butthedegreeofcapitalbiasisweakening，andthereisanoverallsubstitutionrelationshipbetweenenergyandcapital.DTIcanpromoteEBTP.DTIcanpromoteEBTPbyincreasingtheabsolutescaleandrelativescaleofenergyconsumption.TheimpactofDTIonEBTPissignificantinthecentralandwesternregions，butitisnotsignificantintheeasternandnortheasternregions.Besidesdigitalproductsandservices，otherdimensionsofDTIcansignificantlypromoteEBTP.Throughextendedanalysis，wefoundthatEBTPharmsTFEEwhenthereisasubstitutionrelationshipbetweenenergyandcapital.

Keywords：digitaltechnologyinnovation;energy-biasedtechnologicalprogress;totalfactorenergyefficiency;elasticityofsubstitution

（責(zé)任編輯：周正）