常皓亮 夏飛龍

摘 要：數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色低碳發(fā)展良性互動，有助于推動形成高質(zhì)量發(fā)展新格局。利用2011—2019年中國內(nèi)地271個(gè)地級及以上城市面板數(shù)據(jù)，從信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)字普惠金融3個(gè)方面構(gòu)建地級市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平綜合指數(shù)，考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)對低碳發(fā)展的影響。研究發(fā)現(xiàn)：數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠顯著降低碳排放水平，該結(jié)論在以“智慧城市”試點(diǎn)作為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)等多種穩(wěn)健性檢驗(yàn)下仍然成立；異質(zhì)性分析結(jié)果表明，在以人均GDP衡量的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)條件較好的地區(qū)以及環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度更高的地區(qū)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對低碳發(fā)展的積極作用更大；就內(nèi)在機(jī)制而言，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對碳排放的影響主要通過能源利用效率提升和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級實(shí)現(xiàn)，現(xiàn)階段我國智能產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型以及技術(shù)進(jìn)步機(jī)制尚未成立；進(jìn)一步的空間效應(yīng)分析表明，我國各地區(qū)碳排放存在空間依賴性，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對碳排放的影響存在顯著空間溢出效應(yīng)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)有利于降低鄰近地區(qū)碳排放水平。

關(guān)鍵詞：數(shù)字經(jīng)濟(jì)；碳排放；能源利用效率；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)；空間溢出

DOI：10.6049/kjjbydc.2022090613

中圖分類號：F124.5

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1001-7348（2023）10-0048-10

0 引言

當(dāng)今世界正經(jīng)歷百年未有之大變局，推動實(shí)現(xiàn)“碳達(dá)峰碳中和”是我國順應(yīng)技術(shù)進(jìn)步趨勢、搶占新一輪產(chǎn)業(yè)競爭制高點(diǎn)的戰(zhàn)略決策，也是推動經(jīng)濟(jì)社會變革、促進(jìn)人與自然和諧共生的迫切需要。當(dāng)前全球減緩碳排放的形勢依然十分嚴(yán)峻，為應(yīng)對空氣污染、氣候變化等全球性問題，習(xí)近平主席在第七十五屆聯(lián)合國大會上提出中國將采取更加有力的政策和措施，力爭于2030年前實(shí)現(xiàn)“碳達(dá)峰”，2060年前實(shí)現(xiàn)“碳中和”。碳達(dá)峰碳中和目標(biāo)的提出，表明中國作為全球最大發(fā)展中國家將完成二氧化碳強(qiáng)度最高降幅，體現(xiàn)出主動承擔(dān)人類可持續(xù)發(fā)展責(zé)任的大國擔(dān)當(dāng)。為了加快形成綠色生產(chǎn)生活方式，各級政府針對碳排放總量和強(qiáng)度雙控進(jìn)行了一系列部署。無疑，加快推進(jìn)綠色低碳發(fā)展，實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰碳中和目標(biāo)是全面貫徹新發(fā)展理念，實(shí)現(xiàn)更高質(zhì)量、更有效率、更加公平、更可持續(xù)發(fā)展的必由之路。在此背景下，如何減少碳排放成為經(jīng)濟(jì)社會亟需解決的重大課題。

與已經(jīng)完成工業(yè)化的發(fā)達(dá)國家不同，中國還處于工業(yè)化、城鎮(zhèn)化深入推進(jìn)階段，并且改革開放以來經(jīng)濟(jì)快速增長形成的高碳依賴路徑存在較大慣性，環(huán)境負(fù)面效應(yīng)也在制約經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展，而中國從碳達(dá)峰到碳中和的過渡期只有30年。因此，實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)面臨巨大挑戰(zhàn)，低碳發(fā)展需要與經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展同頻共振。與此同時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)正加速融入經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展各領(lǐng)域和全過程，并逐漸成為應(yīng)對氣候變化、解決經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境約束矛盾的突破口。作為新一輪科技變革的戰(zhàn)略性選擇，數(shù)字經(jīng)濟(jì)依托于大數(shù)據(jù)、人工智能等數(shù)字技術(shù)，為工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型、碳排放管理提供了新路徑。隨著數(shù)字技術(shù)不斷進(jìn)步及其在資源、生態(tài)環(huán)境等領(lǐng)域的創(chuàng)新發(fā)展和深度應(yīng)用，數(shù)字經(jīng)濟(jì)將在節(jié)能減排中扮演更加重要的角色，數(shù)字化對實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰碳中和目標(biāo)的作用也逐漸受到關(guān)注。然而，數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展的背后，其自身能耗帶來的碳排放問題不容忽視。已有研究表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對于碳排放具有較為復(fù)雜的影響，一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展會提高能源需求從而增加碳排放，另一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合所帶來的生產(chǎn)、生活、治理方式變革會降低碳排放。因此，數(shù)字經(jīng)濟(jì)是否推動低碳發(fā)展仍是一個(gè)需要研究探討的問題。中國正處于第二個(gè)百年奮斗目標(biāo)的歷史新起點(diǎn)，也是全面低碳轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵階段，在此背景下，對數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色低碳發(fā)展之間的關(guān)系進(jìn)行系統(tǒng)性研究極為重要?；诖?，本文基于中國地級及以上城市面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展指標(biāo)，對數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響碳排放的機(jī)制和效應(yīng)進(jìn)行系統(tǒng)性分析。

1 文獻(xiàn)綜述

相關(guān)學(xué)者對我國碳排放進(jìn)行測算和討論的研究成果較為豐富^［1-2］，如在碳排放影響方面，研究發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長^［3］、環(huán)境政策^［4-5］、結(jié)構(gòu)調(diào)整^［6］、技術(shù)創(chuàng)新^［7-8］等均是影響二氧化碳排放水平的重要因素。與此同時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)加速創(chuàng)新擴(kuò)散，推動數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與產(chǎn)業(yè)數(shù)字化。目前關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的研究，較多集中在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)和社會福利效應(yīng)方面^［9-12］，并且多數(shù)文獻(xiàn)肯定了數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)不斷融合對國家或地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會的積極影響。隨著數(shù)字技術(shù)在環(huán)境保護(hù)領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用與發(fā)展，關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的環(huán)境福利效應(yīng)的研究也逐漸增多。結(jié)合已有研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的環(huán)境效應(yīng)是復(fù)雜的，一些學(xué)者對此持積極態(tài)度，例如，郭炳南等^［13］認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)對空氣質(zhì)量的改善具有積極作用。而渠慎寧等^［14］認(rèn)為，現(xiàn)階段中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)沒有呈現(xiàn)出綠色低碳特質(zhì)。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)與二氧化碳排放水平之間的關(guān)系，本質(zhì)上屬于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的環(huán)境福利效應(yīng)議題。數(shù)字經(jīng)濟(jì)本質(zhì)上是隨著信息技術(shù)革命發(fā)展而形成的一種新經(jīng)濟(jì)形態(tài)，是以數(shù)據(jù)作為關(guān)鍵生產(chǎn)要素、以信息通信技術(shù)的有效使用作為重要推動力的一系列經(jīng)濟(jì)活動。因此，有關(guān)信息通信技術(shù)、現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)等對二氧化碳排放影響的研究可為本文提供借鑒。“寬帶中國”“智慧城市”是數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的代表，有學(xué)者對相關(guān)政策的減排效應(yīng)進(jìn)行了探索。例如，Wu等^［15］基于2011—2018年中國196個(gè)城市的面板數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)“寬帶中國”政策有利于提升節(jié)能減排效率，并且對鄰近地區(qū)節(jié)能減排具有顯著正向溢出效應(yīng)；張榮博等（2022）利用2007—2018年中國1 817個(gè)縣域數(shù)據(jù)，采用雙重差分模型研究發(fā)現(xiàn)，“智慧城市”試點(diǎn)政策有助于降低縣域碳排放水平。隨著數(shù)字技術(shù)在工業(yè)生產(chǎn)、政府決策等領(lǐng)域的應(yīng)用不斷深化，學(xué)者們對數(shù)字技術(shù)應(yīng)用的碳減排效應(yīng)進(jìn)行了研究。劉婧玲等（2022）利用2011—2017年中國284個(gè)城市的面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用能夠降低城市碳排放強(qiáng)度，并且隨著時(shí)間推移，減排效應(yīng)呈現(xiàn)逐漸增強(qiáng)趨勢；薛飛等^［16］利用2006—2019年中國省級面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，人工智能技術(shù)可以通過提高能源利用效率實(shí)現(xiàn)碳減排；Zhao等^［17］、王元彬等（2022）研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)金融相結(jié)合可以改善金融體系效率，并通過促進(jìn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和技術(shù)創(chuàng)新等渠道有效降低碳排放水平。另外，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)加速融合，越來越多的企業(yè)加入數(shù)字化浪潮，數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為企業(yè)層面落實(shí)節(jié)能降碳的重要抓手^［18］。劉慧等^［19］基于2010—2019年上市公司數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠促進(jìn)企業(yè)節(jié)能減排。也有文獻(xiàn)直接檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與二氧化碳排放間關(guān)系，如謝云飛^［20］利用2011—2018年中國內(nèi)地30個(gè)省份面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對碳排放強(qiáng)度較高地區(qū)的碳減排效應(yīng)更大，數(shù)字技術(shù)引發(fā)的能源結(jié)構(gòu)改善是減排效應(yīng)的重要機(jī)制，并且數(shù)字產(chǎn)業(yè)化更能降低區(qū)域碳排放強(qiáng)度；郭豐等^［21］利用2011—2019年中國223個(gè)城市面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)有利于碳減排，并且數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠促進(jìn)綠色技術(shù)創(chuàng)新水平提升；張杰等^［22］基于目標(biāo)考核視角研究發(fā)現(xiàn)，環(huán)境目標(biāo)約束可以增強(qiáng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的碳減排效應(yīng)，而經(jīng)濟(jì)增長目標(biāo)會削弱數(shù)字經(jīng)濟(jì)對碳減排的作用。另外，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展依靠數(shù)字技術(shù)，而大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等數(shù)字技術(shù)有關(guān)行業(yè)本身比較耗能，因此，有學(xué)者認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對二氧化碳排放的影響是復(fù)雜的，可能存在階段性拐點(diǎn)。Li等^［23］基于中國城市面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與二氧化碳排放水平呈倒U型關(guān)系，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展初期反而會增加碳排放水平，這支持了環(huán)境庫茲涅茨曲線（EKC）假說。

綜上，已有文獻(xiàn)對數(shù)字經(jīng)濟(jì)的社會和環(huán)境效應(yīng)進(jìn)行了有益探討，但是，仍存在以下不足：第一，從本質(zhì)上講，數(shù)字經(jīng)濟(jì)是一種融合性經(jīng)濟(jì)，其內(nèi)涵和外延在不斷演化，因此，數(shù)字化與低碳化之間的關(guān)系難以用數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字技術(shù)應(yīng)用等衡量；第二，需要更加系統(tǒng)性地研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對碳排放的影響以及具體機(jī)制；第三，我國區(qū)域遼闊，各地存在較大差異，需要從多角度探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)對碳排放影響的異質(zhì)效應(yīng)。

本文主要邊際貢獻(xiàn)如下：一是從更為全面的視角分析我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)對低碳發(fā)展的影響；二是從經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)和環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度兩個(gè)方面切入，分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對碳排放的異質(zhì)性影響；三是從能源利用效率提升、智能產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型、技術(shù)進(jìn)步、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級4個(gè)方面，細(xì)化數(shù)字經(jīng)濟(jì)對低碳發(fā)展這一系統(tǒng)性問題的影響機(jī)制；四是考慮數(shù)字經(jīng)濟(jì)的空間特征以及地區(qū)碳排放水平的空間依賴性，分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對碳排放的空間溢出效應(yīng)。

2 機(jī)制分析與理論假設(shè)

2.1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對碳排放的直接影響

數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等數(shù)字創(chuàng)新的各種技術(shù)和手段應(yīng)用于各領(lǐng)域，為低碳轉(zhuǎn)型提供了新思路和新途徑。第一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)天然具有綠色屬性，從生產(chǎn)方式看，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用能夠幫助企業(yè)提高要素資源配置和利用水平，從而提高生產(chǎn)效率，優(yōu)化生產(chǎn)流程，進(jìn)而降低資源投入，從整體上實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排。從生活方式看，數(shù)字技術(shù)發(fā)展有利于推動線上辦公、遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)、在線政務(wù)等，并且智慧城市、智慧交通等可以提高經(jīng)濟(jì)社會運(yùn)行效率，助力構(gòu)建低碳新生活?？傮w而言，數(shù)字化賦能的新型實(shí)體經(jīng)濟(jì)會擠壓高耗能、高排放的傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)部分，通過智能協(xié)同管理提升實(shí)體經(jīng)濟(jì)可持續(xù)性，從而減少對自然資源的依賴度和對生態(tài)環(huán)境的破壞性。第二，從碳排放管理角度看，一方面數(shù)字技術(shù)可以幫助政府和企業(yè)實(shí)現(xiàn)高效的碳排放管理，提升有關(guān)碳排放信息的準(zhǔn)確性和及時(shí)性，也可以賦能碳交易市場，通過相關(guān)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集傳輸、模型測算，提供準(zhǔn)確的監(jiān)測結(jié)果，并為碳排放配額管理提供更好的規(guī)劃。另一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展可能增加碳排放。究其原因，首先是數(shù)字經(jīng)濟(jì)自身的碳排放問題，數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)本身是一個(gè)耗能和碳排放量較大的行業(yè)。數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、數(shù)字硬件產(chǎn)品生產(chǎn)和數(shù)字技術(shù)應(yīng)用等會導(dǎo)致能源需求增加，在能源結(jié)構(gòu)和效率沒有得到改善的情況下，會刺激高耗能，從而增加碳排放。從本質(zhì)上看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的出現(xiàn)和快速發(fā)展是技術(shù)進(jìn)步的結(jié)果，技術(shù)進(jìn)步為經(jīng)濟(jì)增長注入內(nèi)生動力，也會帶動能源要素投入增長。因此，數(shù)字經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展會導(dǎo)致更多能源消費(fèi)，從而抵消其碳減排效應(yīng)。基于此，本文提出如下假設(shè)：

H₁：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展會影響碳排放水平，具體效應(yīng)不確定。

2.2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對碳排放的間接影響

（1）能源利用效率機(jī)制。一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠促進(jìn)能源利用效率提升。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)范式改進(jìn)，進(jìn)而節(jié)約能源、降低成本、提升效率。同時(shí)，數(shù)字技術(shù)可以幫助政府和企業(yè)進(jìn)行碳排放管理，有助于減少能源消費(fèi)。此外，數(shù)字技術(shù)在其它領(lǐng)域的應(yīng)用，例如交通運(yùn)輸、住宅和商業(yè)建筑等，能夠帶來較大的能源利用效率改善。另一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)可能導(dǎo)致能源利用效率降低。各行業(yè)數(shù)字化進(jìn)程的推進(jìn)使得對數(shù)據(jù)中心的需求大幅提升，作為數(shù)字化發(fā)展的關(guān)鍵，數(shù)量龐大的數(shù)據(jù)中心運(yùn)行可能導(dǎo)致能耗激增。

（2）智能產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型機(jī)制。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的蓬勃發(fā)展為智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)造了巨大需求和機(jī)遇，5G、大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等智能產(chǎn)業(yè)正逐步取代傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，推動智能產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，資本、勞動等生產(chǎn)要素從傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)向智能產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，進(jìn)而推動城市產(chǎn)業(yè)體系的低碳轉(zhuǎn)型。同時(shí)，隨著數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的深度融合，智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展通過技術(shù)擴(kuò)散有利于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)降低能源消耗，提高生產(chǎn)效率，實(shí)現(xiàn)低碳發(fā)展。

（3）技術(shù)進(jìn)步機(jī)制。數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展是大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等技術(shù)日新月異、快速創(chuàng)新、加速擴(kuò)散的過程，因此，數(shù)字經(jīng)濟(jì)本身帶有技術(shù)進(jìn)步的天然屬性。同時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠促進(jìn)創(chuàng)新要素高效配置并加速創(chuàng)新擴(kuò)散，有效降低創(chuàng)新主體的知識和技術(shù)獲取成本，并且大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)應(yīng)用能夠重塑金融發(fā)展格局，特別是在為傳統(tǒng)金融服務(wù)的尾部群體提供金融支持方面具有獨(dú)特優(yōu)勢，從而有效解決融資約束問題，加速企業(yè)技術(shù)進(jìn)步。再者，數(shù)字化平臺推動創(chuàng)新模式由封閉式創(chuàng)新轉(zhuǎn)變?yōu)殚_放式創(chuàng)新，有利于提高技術(shù)進(jìn)步效率，并通過示范效應(yīng)推動整個(gè)行業(yè)技術(shù)進(jìn)步。與此同時(shí)，技術(shù)進(jìn)步有助于降低碳排放水平，我國可再生能源、煤炭的清潔利用等一系列關(guān)鍵技術(shù)升級、重大技術(shù)突破能夠有效推動節(jié)能減排。

（4）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級機(jī)制。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級本質(zhì)上是相對高級的產(chǎn)業(yè)占比逐漸提升的過程，數(shù)字經(jīng)濟(jì)可依托數(shù)字技術(shù)推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變革。一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠催生新興產(chǎn)業(yè)，隨著數(shù)據(jù)、技術(shù)和場景在實(shí)體經(jīng)濟(jì)中的不斷融合，新產(chǎn)業(yè)和新模式不斷涌現(xiàn)，以大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)為代表的新產(chǎn)業(yè)超越傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，逐漸發(fā)展成為產(chǎn)業(yè)體系中的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，進(jìn)而帶動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。另一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠改造提升傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)加速融合，新興產(chǎn)業(yè)通過產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)延伸到工業(yè)及其它傳統(tǒng)行業(yè)，從而對傳統(tǒng)技術(shù)進(jìn)行改造和提升。數(shù)字技術(shù)在傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用能夠提高要素資源配置效率，促進(jìn)企業(yè)間協(xié)同以及知識和技術(shù)傳播，通過數(shù)字賦能催生智能生產(chǎn)模式，重塑產(chǎn)業(yè)組織形態(tài)?？傮w來看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向技術(shù)含量更高、環(huán)境更友好的方向演進(jìn)?；谝陨戏治觯疚奶岢鋈缦录僭O(shè)：

H_2a：數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠通過影響能源利用效率作用于碳排放；

H_2b：數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠通過推動智能產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型作用于碳排放；

H_2c：數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠通過促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步作用于碳排放；

H_2d：數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠通過推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級作用于碳排放。

2.3 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對碳排放的空間效應(yīng)

我國鄰近地區(qū)之間存在緊密的經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)，而數(shù)字經(jīng)濟(jì)會進(jìn)一步加強(qiáng)空間聯(lián)動性，成倍放大知識和信息的可達(dá)性，實(shí)現(xiàn)數(shù)字技術(shù)外溢，進(jìn)而對鄰近地區(qū)低碳發(fā)展產(chǎn)生溢出效應(yīng)。一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)依托數(shù)字技術(shù)可以打破傳統(tǒng)時(shí)空限制，其高滲透性和強(qiáng)擴(kuò)散特征為知識、人才、技術(shù)等資源的跨區(qū)域流動提供了良好外部條件，相鄰地區(qū)通過整合和分析創(chuàng)新資源與要素，能夠提高本地?cái)?shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，進(jìn)而催生新興產(chǎn)業(yè)，改造提升傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，提高能源與資源使用效率，從而實(shí)現(xiàn)低碳發(fā)展。并且，作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的核心生產(chǎn)要素，數(shù)據(jù)要素的高效、清潔、可復(fù)制、海量獲取等屬性，使其流通不受空間限制且成本較低，通過碳排放數(shù)據(jù)的跨區(qū)域流動，能夠改善碳排放管理效能，有利于推動周邊地區(qū)碳減排。另一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠強(qiáng)化市場競爭效應(yīng)和示范效應(yīng)，倒逼高碳地區(qū)轉(zhuǎn)變發(fā)展模式，從而推動整個(gè)區(qū)域低碳轉(zhuǎn)型。基于以上分析，本文提出如下假設(shè)：

H₃：數(shù)字經(jīng)濟(jì)對碳排放的影響存在空間溢出效應(yīng)。

3 研究設(shè)計(jì)

3.1 基準(zhǔn)模型設(shè)定

為分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對碳排放的影響，本文構(gòu)建如下基準(zhǔn)模型：

LnCI_it=α₀+α₁Dig_it+α₂X_it+μ_i+v_t+ε_it（1）

其中，LnCI_it為城市i在第t年的二氧化碳排放水平；Dig_it代表城市i在第t年的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；X_it為城市層面的一系列控制變量；μ_i、v_t分別代表個(gè)體和時(shí)間固定效應(yīng)；ε_it是隨機(jī)誤差項(xiàng)。

3.2 指標(biāo)選擇與數(shù)據(jù)說明

（1）CO₂排放水平。選取碳排放強(qiáng)度（LnCI）衡量城市碳排放水平。關(guān)于碳排放總量的測算，本文借鑒吳建新等^［24］的研究，將液化石油氣、天然氣、電能和熱能按照能源的碳排放系數(shù)折算成能源消耗所產(chǎn)生的碳排放量，從而匯總獲得地級市碳排放總量。然后，通過計(jì)算二氧化碳排放總量與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值得到碳排放強(qiáng)度。最后，對碳排放強(qiáng)度作對數(shù)化處理。

（2）數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（Dig）。借鑒趙濤等（2020）的研究，從信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)字普惠金融3個(gè)方面，采用信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件從業(yè)人員占城鎮(zhèn)單位從業(yè)人員比重、人均電信業(yè)務(wù)總量、百人互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)、百人移動電話用戶數(shù)、北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)5個(gè)指標(biāo)進(jìn)行測度^［25］。通過主成分分析法對5個(gè)指標(biāo)進(jìn)行處理，得到數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指數(shù)。

（3）控制變量：為了控制其它潛在因素對碳排放的影響，本文納入了一系列控制變量。包括：人口規(guī)模（Pop），以城市年末總?cè)丝诘膶?shù)衡量；金融發(fā)展水平（Fin），用金融機(jī)構(gòu)貸款余額與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值衡量；科技投入（R&D），政府加大科技研發(fā)投入有利于推動綠色低碳發(fā)展，因此，采用科學(xué)技術(shù)支出占地方財(cái)政一般預(yù)算內(nèi)支出的比重衡量；人力資本（Humcap），采用高等學(xué)校在校學(xué)生人數(shù)的對數(shù)衡量。

本文利用2011—2019年中國271個(gè)地級及以上城市面板數(shù)據(jù)作為研究樣本，除特別說明外，測算碳排放水平、數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平以及控制變量的數(shù)據(jù)來源于2012—2020年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒》。為降低異方差的影響，本文對非比值型變量進(jìn)行對數(shù)化處理。主要變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。

4 實(shí)證結(jié)果分析

4.1 基準(zhǔn)結(jié)果分析

本文采用雙向固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸，結(jié)果如表2所示。其中，列（1）僅包含核心解釋變量數(shù)字經(jīng)濟(jì)，Dig的系數(shù)在1%的水平下顯著為負(fù)，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠顯著降低各地區(qū)碳排放水平。列（2）在列（1）的基礎(chǔ)上加入控制變量，數(shù)字經(jīng)濟(jì)（Dig）的估計(jì)系數(shù)仍然在1%水平上顯著為負(fù)，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展確實(shí)能夠促進(jìn)城市碳減排。這一結(jié)論與既有文獻(xiàn)觀點(diǎn)較為一致，肯定了我國發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)對碳減排的積極作用，也為各地加快綠色轉(zhuǎn)型實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)提供了一定證據(jù)。

4.2 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

4.2.1 內(nèi)生性問題討論：雙重差分法

城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平取決于多種因素，為了更加準(zhǔn)確地評估數(shù)字經(jīng)濟(jì)是否降低了城市碳排放強(qiáng)度，本文采用“智慧城市”試點(diǎn)作為外生政策沖擊，以雙重差分法評估數(shù)字經(jīng)濟(jì)對碳排放強(qiáng)度的影響，緩解可能存在的內(nèi)生性問題。通過充分應(yīng)用5G、人工智能等現(xiàn)代信息技術(shù)，智慧城市建設(shè)成為服務(wù)于產(chǎn)業(yè)、社會治理以及民生的重要抓手。智慧城市以公共數(shù)據(jù)開放為突破口，是提升城市治理水平和運(yùn)行效率的一種新模式，已成為推動區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要載體，是數(shù)字經(jīng)濟(jì)建設(shè)的直觀表現(xiàn)。同時(shí)，智慧城市試點(diǎn)政策不斷擴(kuò)容為本文提供了良好的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)研究樣本。

2012年11月，中國住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部發(fā)布了《國家智慧城市試行暫行管理辦法》和《國家智慧城（區(qū)、鎮(zhèn)）試點(diǎn)指標(biāo)體系（試行）》，正式?jīng)Q定啟動國家智慧城市試點(diǎn)。2013年住建部宣布首批90個(gè)國家智慧城市試點(diǎn)，2015年住建部又發(fā)布了兩批試點(diǎn)名單。本文將樣本中批準(zhǔn)開展試點(diǎn)的地級市視為實(shí)驗(yàn)組，其余未批準(zhǔn)開展試點(diǎn)工作的城市視為對照組。2013—2015年住建部共發(fā)布了3批試點(diǎn)名單，因此，本文設(shè)定多時(shí)點(diǎn)雙重差分模型，評估智慧城市建設(shè)對城市碳排放強(qiáng)度的影響。

LnCI_it=α₀+α₁SCP_it+α₂X_it+μ_i+v_t+ε_it（2）

其中，SCP_it代表國家智慧城市試點(diǎn)，若當(dāng)年被列入智慧城市試點(diǎn)名單，則取值為1，否則為0，其余變量與模型（1）含義相同。如果SCP_it的系數(shù)顯著為負(fù)，則說明智慧城市建設(shè)能夠降低城市碳排放強(qiáng)度。

在回歸分析之前，先對模型平行趨勢假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果表明實(shí)驗(yàn)組和對照組滿足共同趨勢假設(shè)。表3中列（1）匯報(bào)了雙重差分估計(jì)結(jié)果，其中，SCP的系數(shù)為智慧城市政策在試點(diǎn)地區(qū)的平均效應(yīng)，可以看出系數(shù)在1%的顯著性水平下為負(fù)，表明智慧城市建設(shè)對城市碳排放強(qiáng)度有顯著負(fù)向作用，從而進(jìn)一步說明基準(zhǔn)回歸結(jié)果穩(wěn)健。

4.2.2 其它穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文進(jìn)一步采取以下方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，以確保模型回歸結(jié)果的可靠性。

（1）替換解釋變量測算方法。除主成分分析法外，熵值法也是常被用來作綜合評價(jià)指數(shù)的方法，本文使用熵值法重新測度數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)，可以減少因指標(biāo)測算方式不同而導(dǎo)致的結(jié)果偏差，估計(jì)結(jié)果如表3中列（2）所示。

（2）替換被解釋變量。夜間燈光數(shù)據(jù)可以用于衡量地區(qū)碳排放水平，本文借鑒Chen等^［2］、Wang等（2019）的做法，借助兩類夜間燈光數(shù)據(jù)（DMSP/OLS數(shù)據(jù)和NPP/VIIRS數(shù)據(jù)）反演地級市碳排放量，并計(jì)算得到碳排放強(qiáng)度，估計(jì)結(jié)果如表3中列（3）所示。

（3）滯后一期。為了緩解可能存在的反向因果關(guān)系，而且，數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響碳排放也需要一定時(shí)間，本文對核心解釋變量Dig進(jìn)行滯后一期處理并重新估計(jì)，結(jié)果如表3中列（4）所示。

從以上穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠降低碳排放水平的結(jié)論是可靠的。

4.3 異質(zhì)性分析

（1）城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)異質(zhì)性。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平體現(xiàn)一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模和速度以及未來潛力，是地區(qū)發(fā)展的基礎(chǔ)條件。不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)條件存在差異，地方政府可能根據(jù)地區(qū)發(fā)展情況選擇不同方式推動數(shù)字經(jīng)濟(jì)和低碳發(fā)展。本文根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)做法，通過比較各年樣本城市人均GDP與當(dāng)年全國整體人均GDP，將樣本區(qū)分為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高地區(qū)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低地區(qū)，回歸結(jié)果如表4所示。可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對經(jīng)濟(jì)發(fā)展和基礎(chǔ)建設(shè)水平較高的樣本地區(qū)碳減排具有更顯著的促進(jìn)作用。

（2）城市環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度異質(zhì)性。我國環(huán)境規(guī)制主體一般是政府部門，規(guī)制的主要對象是企業(yè)。對企業(yè)而言，環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度會影響其節(jié)能減排動力，并且適宜的環(huán)境規(guī)制能夠倒逼企業(yè)技術(shù)進(jìn)步，有助于促進(jìn)企業(yè)節(jié)能減排。本文借鑒張建鵬等^［26］的方法，采用“環(huán)境保護(hù)”相關(guān)詞匯在政府工作報(bào)告中出現(xiàn)的頻率構(gòu)建環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度指標(biāo)，以樣本期間環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度平均水平為標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)樣本地區(qū)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度均值是否高于平均水平進(jìn)行劃分，回歸結(jié)果如表4所示。可以看出，對于環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度較高的地區(qū)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對碳減排的促進(jìn)作用更強(qiáng)，說明地區(qū)推動數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中，環(huán)境規(guī)制會增強(qiáng)企業(yè)節(jié)能減排意識，倒逼企業(yè)技術(shù)升級，淘汰高排放高污染產(chǎn)業(yè)。

4.4 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對碳排放的傳導(dǎo)機(jī)制檢驗(yàn)

為刻畫數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響碳排放的機(jī)制路徑，本文構(gòu)建中介效應(yīng)模型，檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)碳減排的能源利用效率提升機(jī)制、智能產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型機(jī)制、技術(shù)進(jìn)步機(jī)制和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級機(jī)制，模型設(shè)定如下：

LnCI_it=β₀+β₁Dig_it+β₂X_it+μ_i+v_t+ε_it（3）

Mediator_it=β₀+β₁Dig_it+β₂X_it+μ_i+v_t+ε_it（4）

LnCI_it=γ₀+γ₁Dig_it+γ₂Mediator_it+γ₃X_it+μ_i+v_t+ε_it（5）

其中，Mediatorit為中介變量，包括能源利用效率、智能產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型、技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，其它變量與基準(zhǔn)回歸模型含義一致。本文采用能源消耗總量與實(shí)際GDP的比值衡量能源利用效率（NRG_I），表征單位經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出需要的能源要素投入，需要注意的是，NRG_I越大表示能源利用效率越低；采用電信業(yè)務(wù)總量與GDP的比值衡量智能產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型（SIT）；采用地區(qū)每萬人發(fā)明專利申請量衡量技術(shù)進(jìn)步水平（Inno），發(fā)明專利申請量數(shù)據(jù)來源于中國研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺（CNRDS）；借鑒徐敏等^［27］的研究，采用產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次系數(shù)，考察各地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級水平（Ind_U）。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響碳排放的機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示，列（1）顯示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的估計(jì)系數(shù)在10%顯著性水平上為負(fù)，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以推動能源利用效率提升。列（5）顯示，NRG_I的估計(jì)系數(shù)在1%顯著性水平上為正，表明能源利用效率提升有利于降低地區(qū)碳排放水平，證實(shí)了假設(shè)H_2a。列（2）顯示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的估計(jì)系數(shù)在1%顯著性水平上為正，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠推動智能產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型。列（6）顯示，智能產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型反而增加碳排放水平，可能是因?yàn)殡娔苁?G、大數(shù)據(jù)等新興業(yè)務(wù)發(fā)展的能源基礎(chǔ)與保障，而電力消費(fèi)是二氧化碳排放增加的最主要原因，因此，現(xiàn)階段我國智能產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型并沒有對地區(qū)碳減排起到積極作用。列（3）顯示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的估計(jì)系數(shù)在1%顯著性水平上為正，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步水平提升。但是，列（7）顯示，技術(shù)進(jìn)步的估計(jì)系數(shù)不顯著，表明技術(shù)進(jìn)步并沒有促進(jìn)碳排放降低。這說明并非所有的技術(shù)進(jìn)步都能夠降低碳排放水平，只有節(jié)能和清潔能源使用等方面的技術(shù)進(jìn)步才能有效促進(jìn)碳減排，即具有綠色偏向特征的技術(shù)進(jìn)步才能對碳減排發(fā)揮顯著積極作用。因此，現(xiàn)階段我國為實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)，需要加快綠色低碳技術(shù)攻關(guān)。列（4）顯示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的估計(jì)系數(shù)在5%顯著性水平上為正，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級之間呈現(xiàn)同方向變動關(guān)系，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠促進(jìn)地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。同時(shí)，列（8）顯示，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級會進(jìn)一步降低地區(qū)碳排放水平，證實(shí)了假設(shè)H_2d。

5 進(jìn)一步討論：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對城市碳排放的空間效應(yīng)

5.1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)與碳排放的空間關(guān)聯(lián)性分析

在空間計(jì)量檢驗(yàn)之前，本文采用Moran′s I指數(shù)對被解釋變量和核心解釋變量的空間相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)。為準(zhǔn)確反映各地區(qū)之間的空間相關(guān)性，本文構(gòu)建地理距離權(quán)重矩陣（W），檢驗(yàn)結(jié)果如表6所示。可以看出，2011—2019年數(shù)字經(jīng)濟(jì)和碳排放的全局Moran′s I均為正值，且通過了顯著性檢驗(yàn)，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)和碳排放均具有空間正相關(guān)性，因此，分析過程中有必要考慮空間因素。從時(shí)序變化上看，碳排放的Moran′s I值呈上升趨勢，說明各地區(qū)之間碳排放的影響程度不斷加深。進(jìn)一步，繪制莫蘭散點(diǎn)圖進(jìn)行局部空間分析，2019年碳排放水平和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的Moran′s I散點(diǎn)圖如圖1、圖2所示。從圖中可以看出，大部分城市位于“高—高”集聚區(qū)和“低—低”集聚區(qū)，由此可知，數(shù)字經(jīng)濟(jì)和碳排放水平的空間集聚程度較高，且都存在顯著空間正相關(guān)性，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地區(qū)，其鄰近地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平也較高，同時(shí)，碳排放水平較低的地區(qū)，其鄰近地區(qū)碳排放水平也較低。

5.2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對碳排放的空間效應(yīng)

本文認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)和碳排放呈現(xiàn)出空間依賴特征，即地區(qū)碳排放不僅受到鄰近地區(qū)碳排放的影響，還受到鄰近地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的影響。在考慮空間關(guān)聯(lián)性的計(jì)量模型中，空間杜賓模型（SDM）同時(shí)考慮自變量和因變量的空間溢出效應(yīng)，因此，本文構(gòu)建空間杜賓模型，探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)與碳排放的空間分布特征以及數(shù)字經(jīng)濟(jì)對碳排放的影響作用。通過Wald檢驗(yàn)，結(jié)果顯示選擇SDM模型更合理。因此，本文在模型（1）的基礎(chǔ)上引入數(shù)字經(jīng)濟(jì)與碳排放的空間交互項(xiàng)，構(gòu)造更具一般性的空間杜賓模型，進(jìn)一步研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與地區(qū)碳排放的關(guān)系。

lnCI_it=η₀+ρ₁WlnCI_it+η₂Dig_it+η₃WDig_it+η₄X_it+μ_i+v_t+ε_it（6）

其中，ρ表示空間自回歸系數(shù)，W為空間權(quán)重矩陣，η₃是核心解釋變量空間滯后項(xiàng)系數(shù)，其它變量含義不變。通常情況下，解釋變量對被解釋變量的影響可以通過求偏導(dǎo)來反映，但是，在空間模型中，由于存在空間滯后項(xiàng)，導(dǎo)致結(jié)果可能存在系統(tǒng)性偏差。因此，本文進(jìn)一步分解數(shù)字經(jīng)濟(jì)對碳排放的空間效應(yīng)，通過直接效應(yīng)和間接效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證考察。

表7中列（1）為SDM模型回歸結(jié)果，碳排放的空間自回歸系數(shù)顯著為正，表明各地區(qū)之間存在內(nèi)生的碳排放交互效應(yīng)；數(shù)字經(jīng)濟(jì)的空間交互項(xiàng)系數(shù)顯著為負(fù)，表明存在本地?cái)?shù)字經(jīng)濟(jì)對鄰近地區(qū)碳排放的負(fù)向空間溢出效應(yīng)。碳排放存在正向空間溢出效應(yīng)的主要原因可能是：近年來，我國不斷加強(qiáng)生態(tài)文明建設(shè)，各地政府存在促進(jìn)綠色低碳發(fā)展的良性競爭關(guān)系，并且低碳轉(zhuǎn)型成功的地區(qū)可以通過示范效應(yīng)對其它地區(qū)產(chǎn)生積極作用，一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式綠色化調(diào)整也會通過產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)帶動其它地區(qū)綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型。進(jìn)一步，本文將數(shù)字經(jīng)濟(jì)對碳排放的總效應(yīng)分解為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)，空間效應(yīng)分解結(jié)果如列（2）（3）（4）所示。直接效應(yīng)代表數(shù)字經(jīng)濟(jì)對本地區(qū)碳排放的影響，間接效應(yīng)代表數(shù)字經(jīng)濟(jì)對鄰近地區(qū)碳排放的影響，即空間溢出效應(yīng)。從空間分解結(jié)果來看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對空間關(guān)聯(lián)地區(qū)的碳排放水平具有顯著負(fù)向影響，進(jìn)而表明：一方面，空間關(guān)聯(lián)地區(qū)之間在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展上存在一定趨同性，關(guān)聯(lián)地區(qū)之間存在推動數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的競爭行為，特別是基礎(chǔ)條件較為接近的關(guān)聯(lián)城市，其吸引數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)投資方面的競爭可能更加激烈；另一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展可以通過促進(jìn)城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、提升能源利用效率降低碳排放水平，而一個(gè)地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級和能源利用效率提升可以通過區(qū)域要素流動以及產(chǎn)業(yè)協(xié)作對鄰近地區(qū)碳減排產(chǎn)生積極影響。

6 結(jié)論與政策建議

6.1 主要結(jié)論

本文基于2011—2019年中國271個(gè)地級及以上城市面板數(shù)據(jù)，考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)對低碳發(fā)展的影響，得出如下主要結(jié)論：①在整體層面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)有助于低碳發(fā)展，該結(jié)論在以“智慧城市”試點(diǎn)作為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)等多種穩(wěn)健性檢驗(yàn)下仍然成立；②數(shù)字經(jīng)濟(jì)對碳排放的影響存在顯著地區(qū)差異，在以人均GDP衡量的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)條件較好的地區(qū)以及環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度較高的地區(qū)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的減排效果更好；③數(shù)字經(jīng)濟(jì)對碳排放的影響主要通過能源利用效率提升和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級實(shí)現(xiàn)，現(xiàn)階段我國智能產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型以及技術(shù)進(jìn)步機(jī)制尚不成立；④我國各地區(qū)碳排放存在空間依賴性，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對碳排放的影響存在顯著空間溢出效應(yīng)。

6.2 政策建議

基于上述結(jié)論，本文提出以下政策建議：

（1）聚焦發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)以及新興計(jì)算關(guān)鍵技術(shù)，布局建設(shè)人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等綜合性數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，提升數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平，助力城市低碳轉(zhuǎn)型，進(jìn)一步鞏固數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展紅利。同時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)主要能耗為電能，高速擴(kuò)張的數(shù)字經(jīng)濟(jì)可能造成碳排放激增，因此，要注意控制數(shù)字經(jīng)濟(jì)自身碳排放，強(qiáng)化數(shù)字經(jīng)濟(jì)在實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)中的積極作用，密切追蹤數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其碳排放量發(fā)展趨勢，加強(qiáng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)碳排放核算與監(jiān)測。

（2）由機(jī)制分析結(jié)果可知，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的碳減排效應(yīng)主要來自能源利用效率提升和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，而智能產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型和技術(shù)進(jìn)步的作用較為有限，因此，未來各地在發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的同時(shí)，要完善大數(shù)據(jù)中心、智能算力中心等新型基礎(chǔ)設(shè)施的能耗考核體系，以綠色低碳為導(dǎo)向引領(lǐng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，進(jìn)一步提高能源利用效率。同時(shí)，利用數(shù)字技術(shù)對產(chǎn)業(yè)進(jìn)行綠色化和現(xiàn)代化改造，進(jìn)一步促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化發(fā)展；注重發(fā)揮大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等數(shù)字智能技術(shù)對綠色低碳關(guān)鍵技術(shù)發(fā)展的促進(jìn)作用，把握技術(shù)進(jìn)步方向，推動經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展。

（3）當(dāng)前中國各城市碳排放差異較大，城市地理區(qū)位、發(fā)展階段、資源環(huán)境稟賦和產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r等各不相同，政府應(yīng)結(jié)合地區(qū)實(shí)際情況合理規(guī)劃數(shù)字經(jīng)濟(jì)應(yīng)用和發(fā)展，使數(shù)字經(jīng)濟(jì)更好地發(fā)揮對城市綠色低碳轉(zhuǎn)型的推動作用。對于經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)條件較差的地區(qū)，應(yīng)避免盲目推進(jìn)數(shù)字化建設(shè)，在發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的同時(shí)要注重提升能源利用效率，提高碳排放監(jiān)測與管理精準(zhǔn)性。同時(shí)，各地應(yīng)采取適宜的環(huán)境規(guī)制手段，促進(jìn)和鞏固數(shù)字經(jīng)濟(jì)的碳減排效應(yīng)。

（4）數(shù)字經(jīng)濟(jì)對碳排放具有負(fù)向空間溢出效應(yīng)，因此，應(yīng)加強(qiáng)區(qū)域之間的創(chuàng)新合作，促進(jìn)數(shù)字化發(fā)展，以數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展為契機(jī)搭建區(qū)域協(xié)作平臺，推動數(shù)字化與綠色化協(xié)同發(fā)展。

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（責(zé)任編輯：萬賢賢）

Empowerment of Digital Economy to Low-Carbon Development：

Mechanism Identification and Spatial Spillover

Chang Haoliang¹， Xia Feilong²

（1.School of Applied Economics， University of Chinese Academy of Social Sciences， Beijing 102488， China;

2.School of Economics Management， Yunnan Normal University， Kunming 650500， China）

Abstract：In order to address global issues such as air pollution and climate change， China has committed to adopting more effective policies and measures， striving to achieve carbon peak by 2030 and carbon neutrality by 2060， and has made a series of deployments. Different from developed countries that have completed industrialization， China is still in the stage of in-depth industrialization and urbanization， and there is great inertia of the path of high carbon dependence formed by rapid economic growth since the reform and opening up. The transition period from carbon peak to carbon neutrality in China is only 30 years. Therefore， the challenges to achieve the ‘double carbon' goal cannot be ignored. At the same time， the digital economy is accelerating its integration into the whole process of economic and social development， and has gradually become a breakthrough to cope with climate change and solve the contradiction between economic growth and environmental constraints. As a strategic choice for a new round of scientific and technological transformation， the digital economy relies on big data， artificial intelligence and other digital technologies to provide a new path for industrial green transformation and carbon emission management， and it plays an important role in energy conservation and emission reduction. However， behind the vigorous development of the digital economy， the carbon emissions caused by energy consumption cannot be ignored. The existing research shows that the digital economy has a more complex impact on carbon emissions. On the one hand， the development of the digital economy promotes energy demand and increases carbon emissions; on the other hand， the integration of the digital economy and the real economy will bring about changes in production， living and governance methods to reduce carbon emissions. In this context， it is extremely important to systematically study the relationship between digital economy and green low-carbon development.

This paper sets five indicators to measure the digital economy development level index more comprehensively from three aspects of information industry development， digital infrastructure and digital inclusive finance. Drawing on the panel data of cities at prefecture level and above in China， this paper systematically analyzes the effects， mechanisms， heterogeneity and spatial spillovers of digital economy on carbon emissions. According to the data of 271 cities at or above prefecture level in China from 2011 to 2019， the empirical research results show that from the overall level the digital economy is conducive to low-carbon development， and this conclusion is still valid under various robustness tests such as the 'Smart City' pilot as a quasi-natural experiment. The heterogeneity analysis shows that there are significant regional differences in the impact of digital economy on carbon emissions. In regions with better economic base conditions measured by per capita GDP and regions with higher environmental regulation intensity， the digital economy has a better emission reduction effect. The mediation effect test shows that the impact of the digital economy on carbon emissions is mainly achieved through the improvement of energy utilization efficiency and industrial structure upgrading. At this stage， China's intelligent industry transformation and technological progress mechanisms are not established. Finally， according to the spatial dependence of carbon emissions in various regions of China， the impact of digital economy on carbon emissions has a significant spatial spillover effect. This means that the digital economy can not only reduce the local carbon emission level， but also reduce the carbon emission level of neighboring areas.

The marginal contributions of this paper lie in four aspects. First， it analyzes the impact of China's digital economy on low-carbon development from a more comprehensive perspective. Second， this paper analyzes the heterogeneous impact of the digital economy on carbon emissions from economic development and the intensity of environmental regulation. Third， this paper further refines the impact mechanism of digital economy on low-carbon development from energy efficiency improvement， smart industry transformation， technological progress and industrial structure upgrading. Fourth， considering the spatial characteristics of digital economy and the spatial dependence of regional carbon emissions， this paper further studies the spatial spillover effect of digital economy on carbon emissions. This provides empirical support for enabling low-carbon development of the digital economy.

Key Words：Digital Economy; Carbon Emission; Energy Utilization Efficiency; Industrial Structure; Spatial Spillover