本文档属于类型a，是一篇关于数字技术与实体经济融合对能源生产率影响的原创性研究，以下为详细学术报告：

一、作者及发表信息

本研究由Yafei Wang（重庆师范大学经济与管理学院）、Ming Shi（同单位）、Junnan Liu（同单位）、Min Zhong（同单位）及Rong Ran（重庆大学公共政策与治理学院）合作完成，发表于能源经济学领域期刊Energy Economics（2025年第142卷，文章编号108167）。

二、学术背景

科学领域与研究动机

研究聚焦数字经济与实体经济的产业融合（digital-real integration），探讨其对全要素能源生产率（Total Factor Energy Productivity, TFEP）的影响机制。在全球绿色转型背景下，发展中国家面临经济增长与生态改善的平衡难题，而数字技术（如人工智能、大数据）的迅猛发展为提升能源效率提供了新路径。

理论基础

1. 技术溢出理论：产业融合通过知识交换与技术扩散提升效率。
   
2. 波特假说（Porter Hypothesis）：严格的环境规制可激发企业创新，例如通过数字化手段优化能源管理。
   
3. 现代生态治理理论：多元协同治理框架（市场、政府、公众参与）对能源效率的促进作用。
   

研究目标

• 量化企业层面数字与实体经济的技术融合程度（通过专利引用数据）。
  
• 揭示技术融合通过人工智能（AI）应用和物化技术进步（embodied technological progress）影响TFEP的机制。
  
• 构建包含金融激励、环境规制与公众参与的多元治理框架，为全球（尤其是发展中国家）政策制定提供依据。
  

三、研究流程与方法

1. 数据来源与样本

• 研究对象：2012–2022年中国A股上市公司（最终样本1698家企业，16,974个观测值）。
  
• 数据处理：排除ST/PT企业、金融业，并对连续变量进行1%缩尾处理。
  

2. 关键变量测度

• 数字-实体经济融合（TC）：基于企业专利引用数据，若实体技术专利引用数字技术专利，则记为一次融合事件，取对数衡量。
  
• 全要素能源生产率（TFEP）：采用双期非径向方向距离函数（Biennial Non-radial Directional Distance Function, BNDDF）构建Luenberger生产率指数，分解为技术效率变化（TEC）、技术进步（TECH）与规模效率变化（SECH）。
  
• 控制变量：杠杆率（LEV）、净资产收益率（ROE）、现金流比率等8项企业特征变量。
  

3. 模型构建

• 基准模型：固定效应模型分析TC对TFEP的影响（公式1）。
  
• 动态效应检验：多时点DID模型刻画政策滞后效应。
  
• 中介效应模型：验证AI应用与物化技术进步的中介作用（公式14–15）。
  
• 异质性分析：按企业所有制、行业污染强度、区域知识产权保护等分组回归。
  

4. 创新方法

• 专利引用网络分析：通过IPC分类识别技术领域，量化跨产业知识流动。
  
• BNDDF模型：解决传统DEA模型高估效率的问题，引入全局环境技术以避免线性不可行性。
  

四、主要结果

1. 基准回归

• TC对TFEP的促进效应显著（系数0.0158，p<0.01），且随时间呈动态增强趋势（图3）。
  
• 分解效应：TC主要通过提升技术效率（TEC）和技术进步（TECH）驱动TFEP，规模效率（SECH）影响不显著。
  

2. 机制检验

• AI应用：数字融合通过数据整合与算法优化提升AI预测能力，降低能源浪费（如供应链实时监控）。
  
• 物化技术进步：
  
  • 能源物化（Energy-embodied）：清洁技术投资显著提升能源产出弹性。
    
  • 劳动力物化（Labor-embodied）：数字技能培训提高劳动力适应性。
    
  • 资本物化（Capital-embodied）：原有资本密集型技术路径受到抑制。
    

3. 异质性发现

• 企业层面：外资企业（系数0.0188）>民营企业（0.0166）>国企（0.0139），归因于管理灵活性与技术吸纳能力差异。
  
• 行业层面：高污染行业（0.0191）和劳动密集型行业（0.0179）效应最强，符合波特假说的创新补偿效应。
  
• 区域层面：知识产权保护强（0.0179）或新基建水平高（0.0180）的地区更显著。
  

4. 调节效应

绿色金融（如低息贷款）与环境规制（如排污费）正向调节TC与TFEP的关系，强化了多元治理框架的有效性。

五、结论与价值

科学价值

1. 方法论创新：首次将专利引用网络与BNDDF结合，构建企业级TFEP测度框架。
   
2. 理论扩展：揭示了数字融合通过AI与物化技术的双重中介路径，丰富了技术溢出理论的应用场景。
   

应用价值

• 政策启示：建议中国加快新基建布局、强化知识产权保护，并为发展中国家提供“数字-绿色”协同转型经验。
  
• 企业实践：高污染企业可通过技术融合突破环保瓶颈，外资企业可发挥技术示范效应。
  

六、研究亮点

1. 微观数据突破：填补了现有文献在企业级TFEP测度与数字融合量化方面的空白。
   
2. 动态视角：揭示了技术融合效应的时变特征，为长期政策设计提供依据。
   
3. 跨学科整合：融合能源经济学、环境治理与数字技术研究，提出“技术-制度”协同框架。
   

七、其他发现

• 新冠疫情影响：2019–2020年TFEP增长停滞，但2021年后技术效率恢复主导复苏（图2），凸显数字化抗风险能力。
  
• 结构洞效应：位于绿色技术网络中心的企业（如专利引用枢纽）更能从技术融合中获益。