数字赋能对传统能源产业低碳转型的影响机制

孙 菲，刘 颖，孙崇亮，孙海燕

（1.东北石油大学经济管理学院，黑龙江大庆 163318；2.大庆油田设计院有限公司，黑龙江大庆 163318）

0 引言

传统能源，也称“常规能源”，是目前已经被人们广泛使用且技术上较为成熟的能源，主要包括油、气、煤、水等。与新能源相比，传统能源的能量密度较大，即单位体积传统能源能够产生更多的能量。因此，在我国，传统能源仍将长期占据主体地位。当前，“多煤少油缺气”是我国传统能源的基本格局。由于传统能源在使用过程中会对环境产生较大污染，随着能源消费量的持续上升，以油、气、煤为主的传统能源产业对大气造成了严重污染，给生态环境带来了较大的压力。但目前，新能源的替补能力不足，我国对传统能源的依赖性仍然较强，因此，传统能源产业低碳转型是实现“双碳”目标的必由之路。

国家“十四五”规划以构建现代能源体系为主要目标，制定了一系列重要措施。国家《“十四五”工业绿色发展规划》《关于完善能源绿色低碳转型体制机制和政策措施的意见》中先后明确：“十四五”时期，要以数字化转型驱动生产方式变革，构建以碳达峰碳中和为引领的能源绿色低碳转型推进机制，推动能源领域数字经济发展。因此，寻求数字赋能传统能源产业的低碳转型具有重要意义。然而，数字赋能作为当前传统能源产业低碳转型的最优路径之一，缺乏相关机理与实证等研究支持。因此，分析数字赋能传统能源产业低碳转型的机理，评价数字赋能水平与传统能源产业低碳转型的效果，进一步探讨数字赋能对传统能源产业低碳转型的影响，兼具理论与现实意义。

1 文献梳理

1.1 数字赋能的内涵

数字技术是通过通信设施实现信息技术传递的一种通用技术，后以数字技术为依托，发展衍生出大数据、人工智能（AI）和工业互联网等。源于数字技术的数字赋能最初由赋能理论发展而来。“赋能”概念最早出现在社会行动以及自我救助的范畴中，随即又被宽泛应用到社会弱势群体以及加强自我控制行为的描述中［1］，可以利用非正式或者正式的组织活动与实践来提高自我效能［2］。从管理学角度看，数字赋能于被管理者，能够最大限度地激发个人的主观能动性和潜能。当前，国内学者关于数字赋能内涵的研究概括起来包含三方面：（1）数字赋能是通过新兴数字信息技术应用形成一种新的方法、路径或可能性，来激发和强化行动主体自身的能力以实现既定目标，驱动商业创新和社会创新［3］。（2）数字技术赋能从本质上看，是将数字技术与传统产业相结合的过程，将数字技术应用于传统企业，对各类企业进行改造，加快企业产业链数字化进程，提升企业运营效率以及与市场动态接轨的能力［4］。（3）数字化赋能是指通过AI、区块链等数字化工具对特定的人员进行赋能，提升其专业和技术能力［5］。目前，研究者将数字化赋能应用于突发公共事件应急管理系统、企业运营管理、商业生态系统等方面，为研究传统能源产业转型发展提供新的视角。

1.2 传统能源产业低碳转型

20 世纪60 年代后期，美国经济学家肯尼斯·鲍尔丁提出了“生态经济学”的概念［6］。生态经济学是从经济学角度研究生态系统和经济系统所构成的复合系统的结构、功能、行为及其规律性的交叉学科［7］。由此，人们开始关注经济发展带来的生态环境问题。在一定时期内，由于各种条件的制约，人类所能发现的资源和可供人类利用的资源总是有限的，合理利用资源成为人类社会可持续发展的必然选择。国内学者关于传统能源产业低碳转型的研究概括起来经历了3 个阶段：（1）提出能源企业走绿色低碳转型之路。有研究在2015 年就指出，为应对气候变化，从国情出发，我国能源企业如煤炭、石化等传统能源企业应走绿色低碳转型之路［8］。（2）实证分析能源产业的碳排放。有研究通过实证分析我国传统能源企业碳排放量与工业经济发展的关系、碳捕集技术对于保障我国煤基等传统能源低碳可持续发展的作用、能源产业碳排放驱动因素，提出传统能源企业应走绿色低碳转型之路，且异质性行业低碳转型路径存在比较优势［9］。（3）提出能源产业低碳转型路径。当前我国能源转型遇到了电力、煤炭供应紧张等因素冲击，亟需研究适合我国国情的能源绿色低碳转型路径［10］。一方面，要合理制定碳配额引导能源企业绿色低碳转型［11］；另一方面，也要利用绿色金融支持能源企业发展［12］。

1.3 数字赋能传统能源产业转型

当今时代，传统能源行业特别看重数字技术的升级迭代所带来的巨大发展空间，并且希望通过转型升级来实现价值创造。数字技术能够有效降低成本、提高生产效率，从而提高传统能源行业的经济效益。大数据、数字孪生、人工智能、区块链等数字技术将是助力我国能源产业实现碳中和目标的主要路径［13］。数字化对能源消耗的影响主要包括抑制效应与增长效应：抑制效应主要表现为数字赋能能够通过提高能源使用效率和优化产业结构降低能源强度；增长效应主要表现为数字技术赋能企业转型将直接增加能耗、间接引致能源需求增加，最终可能导致因效率提高所节约的能源被因需求增加带来的额外能源消耗（部分地）抵消，由此产生能源回弹效应。从国内看，数字赋能传统能源产业转型经历了几个阶段的认知：（1）数字赋能后增加了企业能耗。21 世纪初，信息通信技术（ICT）的发展与应用减少了环境污染，但是其外观、性能的优化都是以大量能耗为支撑的，反而加大了自然资源的浪费程度，然而网络设备的运行、更新、处置却能显著提高人均能耗［14］。（2）数字赋能提高了传统能源的使用效率。有研究在数字赋能背景下，利用DEA 模型对污染排放约束下我国各省份全要素水资源利用效率、工业用水效率以及分区域的农业用水效率进行了测算［15］。（3）数字赋能传统能源产业转型可在提升能源使用效率同时产生能源回弹效应。有研究发现数字化应用于传统能源产业将提高能源使用效率，能效提高会促进能源消费需求增加，同时由于数字化设备的应用增加了电力消费［16］；进一步地，经验显示，能效提升的实际节能量往往少于预期，这种现象被称为“回弹效应”［17］。此外，有研究通过实证检验发现，数字赋能与能源消耗间存在明显的“U”型关系。（4）人力资本是数字赋能传统能源产业转型的重要因素。当前，人工智能的价值生产过程只不过是内部价值转移过程，并没有创造任何价值［18］，因此数字赋能附加值的形成离不开人力资本的贡献。

综上所述，现有数字赋能方面的研究多以数字赋能传统能源产业转型分析为主，构成了研究的逻辑起点，但很少就数字赋能传统能源产业低碳转型的相关问题进行系统性研究，并多囿于对某一问题的独立解释，缺乏系统架构的构建。具体表现为：一是对数字赋能传统能源产业发展的机理研究相当零散，亟需构建一个完整的理论框架加以系统解释；二是对数字赋能传统能源产业低碳转型的影响机制缺乏进一步的深入讨论及充分的实证分析。因此，如何在一个统一的逻辑框架下分析数字赋能传统能源产业低碳转型的影响机制，为之提供一个清晰的微观解释既十分重要，更有待深入。

2 数字赋能传统能源产业低碳转型的机制

数字赋能的产生、发展与存在依赖于互联网技术。数字赋能产业指的是利用数字技术，将不同行业不同行为主体联系起来，实现数据信息共享，对现有资源进行优化分配整合，对相关主体的生产、销售、组织等行为框架进行重组，促进相关主体提升效率、加速增长，对其产生正向效果。

低碳转型的特征是低耗能、低污染、低排放。低碳转型是一种可持续的发展模式。以数字化转型驱动传统能源产业生产方式变革，赋能传统能源产业各产业链，提升能源、资源、环境管理水平，可以提升能源使用效率、降低能源消耗、减少碳排放量，但是，由于数字赋能提升了能源使用效率，能效提升将拉动能源需求增长，加之数字设备本身运转也将产生巨大的能源消耗从而产生更多的能源需求，因此，数字赋能后将产生能源回弹效应。能源回弹是能源使用量的回弹，不会降低能源使用效率，而能源使用效率提升将促进低碳转型。因此，通过数字赋能可以提高传统能源产业低碳转型效率，但由于存在能源回弹效应，数字赋能水平与传统能源产业低碳转型效果之间很可能呈现倒“U”型关系。

3 数字赋能水平与传统能源产业低碳转型效果综合评价

3.1 评价指标体系构建

3.1.1 数字赋能水平评价指标体系构建

数字赋能于传统能源产业，有利于提升能源使用效率，推动传统能源产业低碳转型。综合考虑各位学者的观点，从信息基础设施发展水平、数字人才、数字产业化水平、产业数字化水平、数字金融5 个方面构建了数字赋能水平评价指标体系，具体如表1 所示。

表1 数字赋能水平评价指标体系

3.1.2 传统能源产业低碳转型综合评价指标体系构建

我国传统能源活动是CO2排放的主要来源，传统能源产业低碳转型有助于“双碳”目标的实现。综合考虑多位学者的观点，从资源消耗强度、经济效益、碳排放、技术投入与创新4 个方面构建了传统能源产业低碳转型综合评价指标体系，如表2所示。

表2 传统能源产业低碳转型综合评价指标体系

3.2 综合评价模型：熵权-TOPSIS 模型

熵权-TOPSIS 法能够避免主观因素的干扰，较为客观地反映评价对象的变化趋势，因此，采用熵权-TOPSIS 法对相关指数进行测度。具体步骤如下：

第一，数据标准化。设评价系统中有a个待评价对象、b个评价指标，则评价矩阵为F=(fij)a×b。其中i=1,2,…,a；j=1,2,…,b。

对于正向指标

对于负向指标

归一化处理

式（3）中：Nij表示第i个评价对象第j个评价指标的标准化评价值。

第二，计算指标熵值。

第三，确定指标权重。

第四，由标准化矩阵和指标权重得到标准化加权矩阵。

第五，确定正负理想解。正理想解是设想的最好的情况，用G+表示；负理想解是设想的最坏的情况，用G-表示。则

第七，计算各评价对象与最优方案的接近程度。

式（11）中，B-值相对越大说明评价对象距离最劣解越远，则评价对象越好，所以C值越大表明评价对象越优。

3.3 数据来源与指标权重计算

3.3.1 数据来源

考虑到数据的可获得性，以2011 至2021 年我国30 个省、自治区、直辖市（未含港澳台和西藏地区）的面板数据为样本，参考已有文献对传统能源产业的界定，选取煤炭开采和洗选业、石油和天然气开采业和石油加工、炼焦及其他燃料加工业3 个行业作为传统能源产业的研究对象。数据主要来自中国统计年鉴、各省份统计年鉴、中国工业统计年鉴、EPS 数据库、中国碳核算数据库（CEADs）以及北京大学数字惠普金融指数，其中部分缺失数据采用插值法进行补齐。

3.3.2 数字赋能水平各指标熵值与权重

用式（1）（2）对原始数据进行标准化处理，以消除各评价指标量纲及指标属性等差异。对标准化的数据进行归一化处理后，运用式（4）（5）确定各指标的熵值Hj和权重ωj，计算结果如表3 所示，可知数字赋能水平各指标中，数字产业化水平方面指标（软件产品收入规模、人均电信业务总量、信息技术服务收入）的权重大于其他指标，这说明在数字赋能水平中，数字产业化带来的影响更大。

表3 数字赋能水平各评价指标熵值与权重

3.3.3 传统能源产业低碳转型各指标熵值及权重

关于传统能源产业低碳转型各指标熵值和权重的计算，依然采用熵权法，计算结果如表4 所示。其中，指标权重表示该指标对目标层的影响，若某一指标权重越大，说明该指标对目标层的影响越大。由表4 可知，技术投入与创新的权重大于其他指标，说明其对传统能源产业低碳转型的影响较大。

表4 传统能源产业低碳转型各评价指标熵值及权重

3.4 评价结果及分析

3.4.1 数字赋能水平测度结果及分析

为研究数字赋能水平的发展变化规律，通过熵权-TOPSIS 法计算得出数字赋能水平测度结果。我国不同地区的资源分布、政府政策等情况存在着较大差异，为更直观地分析各地区的数字赋能水平特征，依据岳阳统计局采用经济发展水平和地理位置相结合的办法［19］，将30 个省份划分为东中西部三大经济地区。其中，东部包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、广西、海南；中部包括山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部包括四川、重庆、贵州、云南、陕西、甘肃、宁夏、青海、新疆。由计算结果可知，各省份数字赋能水平测度结果集中在0.02～0.60 之间，可见，我国目前数字赋能水平普遍偏低。图1 为东中西部地区数字赋能水平测度结果和30 个省份数字赋能水平测度结果均值变化趋势图，可见东部地区数字赋能水平整体高于中部和西部地区，2011 至2021 年数字赋能水平整体呈现先上升后下降趋势，其中2011 至2020 年各地区数字赋能水平稳步上升，2021 年开始下降。

图1 样本分三大区域的数字赋能水平变化趋势

东部地区中，北京、广东、上海、江苏的数字赋能水平处于较高水平，得益于这些省份对数字经济的重视。北京致力于数字经济与实体经济相融合创新，涌现出一批具有数字技术能力的实体企业，在推动自身数字化转型的同时也为其他企业提供了数字支持。在这种良性循环中，北京的数字产业化水平快速发展，数字产业化水平显著高于其他省份。广东的数字赋能水平目前处于30 个省份中的最高位。广东是我国的制造业基地，数字经济发展领先全国，无论是从数字经济规模还是从数字经济融资规模来看都处于全国领先地位。广东作为全国信息通信产业领头省份，电子信息制造业、软件和信息服务业规模较大，为其数字经济的长期发展打下了坚实基础。通过对数字赋能水平明细指标的整理分析可知，广东数字赋能水平的各项指标均实现了快速增长。上海和江苏长期以来对信息基础的建设尤为重视，江苏的每千人平均光缆线路长度在所有省份中处于最高水平，上海的移动电话普及率则在30个省份中处于较高水平。基础设施的加快建设为上海和江苏的数字经济发展奠定了坚实的基础。

2021 年各省份数字赋能水平均出现下降现象，主要原因是电信业务总量发生大幅下滑。究其根本是，由于近年来快递价格下调、电信行业提速降费、邮电运营业务比重结构变动等原因，导致邮政电信业务总量规模大幅下降，直接影响产业数字化水平，导致数字赋能水平出现回落现象。

3.4.2 传统能源产业低碳转型效果测度结果及分析

为了发现传统能源产业低碳转型发展变化的规律，利用熵权-TOPSIS 法计算出各省份传统能源产业低碳转型效果测度结果。同上按三大地区划分，得到的计算结果主要集中在0.1～0.7 之间，以0.1～0.3 居多。其中，北京、上海、浙江的传统能源产业低碳转型水平相对较高，内蒙古、山西、青海、新疆的传统能源产业低碳转型水平相对较低。从空间分布来看，由图2 可知，东部地区传统能源产业低碳转型效果比西部和中部地区好，西部和中部地区传统能源产业低碳转型水平测度结果低于30 个省份均值，整体呈现波动上升趋势。

图2 样本分三大区域的传统能源产业低碳转型水平变化趋势

东部地区中，北京、上海、浙江的传统能源产业低碳转型效果较好，各省份均深入贯彻落实国家战略，大力推进生态文明建设，不断调整优化产业结构，推动能源清洁化改造，最直接体现在其CO2排放量和能源消费总量稳步降低。西部和中部地区中，内蒙古、新疆的传统能源产业低碳转型效果较差。内蒙古拥有丰富的煤炭资源和廉价电力，使其形成了高耗能高碳排的状况，人均碳排放量在2011 至2021 年呈现波动增长趋势，相较于2011 年，2021年人均碳排放量增幅已达67.22%。随着“双碳”目标的提出，内蒙古也采取了一系列措施，包括关停优势的高耗能产业、控制能耗增量等，这一系列措施取得了一定效果。2018 年，内蒙古传统能源产业低碳转型效果开始逐渐变好，但变化速度较慢，目前依然是我国的高碳大省，传统能源产业低碳转型道路依然漫长。新疆的传统能源产业低碳转型一直处于较差水平，源于其产业的“倚能倚重”特征比较明显，以重化工为主的产业结构、以煤为主的能源结构在短期内难以改变，直接导致煤炭等能源消费量居高不下；且其新能源难以消纳，弃电问题严重，导致新能源系统构建难度较大，减碳任务仍然艰巨。

4 数字赋能对传统能源产业低碳转型影响的实证分析

4.1 模型设定

基于以上对数字赋能传统能源产业低碳转型机制的分析发现，数字赋能对传统能源产业低碳转型的影响很可能呈现倒“U”型关系，因此在模型中引入数字赋能水平及各明细指标的二次项。考虑到传统能源产业低碳转型变化是一个渐进的、累积的过程，引入了传统能源产业低碳转型效果的1 阶滞后项，构建如下动态面板模型：

式（12）中：i=1,2,3,…,30；t代表年份（t=2011,…,2021）；LT 代表传统能源产业低碳转型效果；X表示数字赋能水平各指数；Control 代表控制变量；β0为传统能源产业低碳转型效果1 阶滞后项系数；β1为数字赋能水平各指数系数；β2为数字赋能水平各指数二次项系数；β3为常数项；γ为控制变量系数；σ为省份固定效应；ε为随机误差项。

4.2 变量选取

（1）被解释变量。选择传统能源产业低碳转型测度结果作为被解释变量。基于表2，各指标权重如表5 所示。

表5 样本传统能源产业低碳转型综合评价指标权重

（2）核心解释变量。选取数字赋能水平及其明细指标作为核心解释变量。基于表1，各指标权重如表6 所示。

表6 样本数字赋能水平评价指标权重

（3）控制变量。基于对现有理论的认知，同时借鉴现有研究经验，从经济效益、人口规模、消费能力、城镇化、产业升级5 个方面确定控制变量的指标。1）经济效益：经济效益的增长会带来能源的消耗和碳排放问题，进而影响低碳转型。借鉴郑汉等［20］的研究，用人均GDP 的对数表示。2）人口规模：有学者指出，人口规模会影响国民经济和资源利用，故采用人口总数的对数表示［21］。3）消费能力：消费者需求的增加会导致市场供给增加，进而增加碳排放。借鉴杨昕等［21］的研究，采用社会消费品零售总额占生产总值比重表示。4）城镇化：城镇化进度会对所在地区工业化发展带来影响，进而影响碳排放。借鉴焦帅涛等［22］的研究，采用城镇人口数量占总人口比重表示。5）产业升级：产业的升级会对工业碳排放造成影响，借鉴朱洁西等［23］的研究，采用第三产业产值与第二产业产值之比表示。

4.3 实证检验及分析

构建含有被解释变量滞后项的动态模型会导致内生性问题，因此采用系统高斯混合模型（GMM）两步法对如式（12）的模型进行估计。结果如表7所示，模型AR（2）的P值大于0.1，Hansen 的P值也大于0.1，说明采用的估计方法是有效的。

表7 样本数字赋能影响传统能源产业低碳转型的实证结果

根据表7，具体分析如下：

（1）综合指数分析。数字赋能水平的一次项系数显著为正、二次项系数显著为负，这说明数字赋能对传统能源产业低碳转型的影响很可能呈现倒“U”型曲线关系。即随着数字赋能水平的提升，传统能源产业低碳转型水平会呈现出先上升后下降的变化趋势。在数字技术发展的初期，数字技术的提升能够促进传统能源产业低碳转型，然而随着数字技术水平的不断提高与大力发展，会产生巨大的能源消耗，因此可能会产生能源回弹效应，反而会对传统能源产业低碳转型造成反向影响。

（2）明细指标分析。数字产业化的一次项系数显著为正、二次项系数显著为负，说明其对传统能源产业低碳转型的影响很可能呈现倒“U”型关系。数字产业化通过现代信息技术推动数字产业的形成与发展，主要通过电子通信、软件等形式影响数字赋能，进而影响传统能源产业低碳转型。短期内，数字产业化的提高会促进传统能源产业低碳转型，而随着数字产业化的长期发展，需要消耗大量的能源来支持其运转，反而可能会对传统能源产业低碳转型起到抑制作用。

数字人才一次项系数显著为负、二次项系数显著为正，说明数字人才对传统能源产业低碳转型的影响可能呈现正“U”型关系。这表明在长期发展的视角下，数字人才会给传统能源产业低碳转型带来正向影响，大力发展数字人才是有必要的。可能的原因是，短期内，数字人才数量的增加会增加培养费用与大量的能源消耗，而随着数字人才的数量以及质量的进一步提升，其研发能力增强所带来的技术创新能够促使传统能源产业低碳转型。

信息基础设施发展水平的一次项系数显著为正、二次项系数不显著为负，产业数字化的一次项系数为正、二次项系数负但是并不显著，说明它们对传统能源产业低碳转型的影响可能呈现倒“U”型关系但是效果不明显。

数字金融的一次项系数和二次项系数均为正且不显著，其对传统能源产业低碳转型的影响有限。可能的原因是目前数字金融并不直接作用于传统能源产业。

4.4 稳健性检验

为了确保实验结果的稳健性，采用以下方法对研究模型的稳健性进行检验：第一，调整样本的时间维度为2014 至2021 年后再进行回归；第二，更换模型，重新采用一步法系统GMM 进行回归；第三，缩尾处理，对全部数据进行双向1%缩尾处理后重新回归。结果如表8 所示，3 类检验的回归结果与以上实证回归结果保持一致，说明实证结果是稳健的。

表8 研究模型稳健性检验结果

5 结论与建议

5.1 主要研究结论

通过对已有相关文献分析，构建数字赋能对传统能源产业低碳转型影响的模型，利用我国2011 至2021 年30 个省份传统能源产业的面板数据进行实证检验，研究发现：

（1）我国2011 至2021 年数字赋能水平呈现出先上升后下降趋势。2011 至2020 年，各地区数字赋能水平都在稳步提高，且增速较快，各省份对数字经济的发展都十分重视，无论是从基础建设还是政府政策支持等角度看，东部地区都要优于中西部地区，东部地区数字赋能水平要明显高于中西部地区；2021 年，由于快递价格下调、电信行业提速降费、邮电运营业务比重结构变动等原因，导致数字赋能水平整体出现回落。

（2）东部地区传统能源产业低碳转型效果优于中西部地区。与2011 年相比，目前我国不同地区传统能源产业低碳转型效果呈现变好态势，很多省份都在积极采取措施减排减碳，但不同地区差距仍然较大，经济较好的东部地区整体效果好于西部和中部地区，其CO2排放量和能源消费总量稳步降低。受到地理位置、资源分布、政府政策等原因的影响，传统能源产业低碳转型效果较差的西部地区，其高碳经济发展模式难以改变，低碳转型之路依然漫长。

（3）从地域看，数字赋能水平与传统能源产业低碳转型效果正相关。我国数字赋能水平较高的省份往往传统能源产业低碳转型效果也较好，如北京、上海等地区数字赋能水平较高，其传统能源产业低碳转型效果也处于领先地位，这说明目前我国依然可以享受数字赋能所带来的传统能源产业低碳转型红利。

（4）数字赋能对传统能源产业低碳转型的影响呈现倒“U”型关系。由于数字赋能水平提升，能源的消耗量会大幅度上升，因此会产生能源回弹效应，导致后期传统能源产业低碳转型水平下降。因此，随着数字赋能水平的提升，传统能源产业低碳转型水平会表现出先上升后下降的倒“U”型趋势。

（5）数字人才的发展有利于传统能源产业低碳转型。从短期看，数字人才的大量培养会带来大量能源消耗，给传统能源产业低碳转型带来不利影响；但从长期视角来看，随着数字人才质量的提升，其带来的技术创新会为传统能源产业低碳转型带来正向影响，因此对数字人才的投入是能够创造价值的。

5.2 对策建议

数字赋能为传统能源产业低碳转型提供了新思路。数字赋能具有精确性、时效性等优点，最大化发挥数字赋能的优势，促进数字赋能和实体经济相融合，推动数字赋能传统能源产业低碳转型。基于以上研究结论，提出以下几点建议：

（1）加快对数字人才供需平台的建设。一方面，从长期角度看，数字人才的发展有助于传统能源产业低碳转型。我国经济发展需要消耗大量的能源，新能源明显无法满足目前的能源需求，但传统能源的使用会带来大量碳排放，突破碳捕集利用与封存（CCUS）技术是未来传统能源产业低碳转型的关键之处。除此之外，与其他行业不同，传统能源的勘测与开采难度较大，且缺乏专业技术人才，数字化技术的发展也有利于助力煤炭等传统能源的安全开采与高效生产。技术创新是传统能源产业低碳转型的重要一环，而技术的创新发展离不开大量数字人才的努力，数字人才是数字技术发展和传统能源产业低碳转型的重要引擎，因此我们要加强对数字人才的培养工作，充分发挥数字人才的力量。另一方面，数字人才是数字经济的重要组成部分，在数字经济的发展中起着重要作用，而我国目前数字人才缺口仍然较大，随着数字化进程的推进，需要引进更多的数字人才。这需要各地方政府、有关高校、企业等主体合力努力，加快对数字人才的培养，更好地建设数字人才供需平台。

（2）建设数字资源共享平台。目前，我国传统能源产业转型压力大且能源生产总体利用率不高，技术落后和传统能源从开采到生产、销售等环节间信息交流弱等，均会导致产生大量不必要的能源损耗。通过对数字资源的建设和完善，打通各省份产业信息资源传输通道，实现能源从开采、生产、销售等各个环节信息可查可控，运用数字资源，整合供求端的能源信息，加强不同省份传统能源产业之间的信息交流，通过数字资源共享平台带动不同省份传统能源产业各个环节互联互动互补，提升整体运行效率，进而提高能源生产利用率、降低能源消耗，推动传统能源产业更快更好地实现低碳转型，引导城市和行业有序实现“双碳”目标。

（3）加强数字金融服务平台建设。数字金融服务平台可以将产业经济与金融系统连接起来，通过共享的方式提高产业经济活动的效率，进而加速传统能源产业的低碳转型。与服装、纺织等制造业不同，传统能源产业属于资金密集型产业，在发展过程中需要大量的资金投入，无论是CCUS 等技术的研发活动，还是日常煤炭等能源的开采活动，都需要大量的资金予以支持。数字金融服务平台的建立，使得有关主体能够通过互联网进行数字金融活动，大大提高了金融服务的效率，高效解决传统能源产业发展过程中面临的资金问题。同时，数字金融服务平台的建立能够促进数字技术与传统能源产业融合发展，实现产业间的互联互通，并打通传统能源产业信息提取通道，助力数字资源共享平台的建设与发展。通过数字金融服务平台，充分利用数字金融提升产业经济活动效率的作用，加快数字产业化、产业数字化等的发展，构建数字化体系，构建产业与数字金融相融合的体系，提升能源使用效率，推动“双碳”目标的实现。