數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能碳減排的機(jī)理、效應(yīng)與優(yōu)化路徑研究

[摘 要]在國(guó)家大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)、建設(shè)“數(shù)字中國(guó)”的背景下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)成為推動(dòng)低碳發(fā)展的關(guān)鍵力量。基于2011—2021年山東省16個(gè)地級(jí)市面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用固定效應(yīng)模型、中介效應(yīng)模型和空間計(jì)量模型系統(tǒng)探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)碳排放的影響效應(yīng)和作用機(jī)制。研究結(jié)果表明：第一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠直接促進(jìn)城市碳排放量下降；第二，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)和技術(shù)創(chuàng)新是數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能碳減排的重要路徑；第三，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)山東省碳排放具有空間溢出效應(yīng)，在促進(jìn)本地碳減排的同時(shí)，能夠?qū)χ苓叧鞘刑紲p排起到較好的推動(dòng)效果；第四，各控制變量對(duì)碳排放的影響存在差異。為充分釋放數(shù)字經(jīng)濟(jì)的碳減排效應(yīng)，應(yīng)挖掘區(qū)域比較優(yōu)勢(shì)，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，突出龍頭城市引領(lǐng)作用，加強(qiáng)配套措施聯(lián)動(dòng)。

[關(guān)鍵詞]數(shù)字經(jīng)濟(jì)；碳排放；技術(shù)創(chuàng)新；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)；空間溢出效應(yīng)

[中圖分類(lèi)號(hào)]F124 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A [文章編號(hào)]1671-8372（2024）04-0066-08

Research on the mechanism，effect and optimization path of digital economy empowering carbon emission reduction

— a case study of Shandong Province

LIU Li-feng1，ZHU Feng-hui2，LIU Qin3

（1.Institute of Investment Research，China Institute of Macroeconomics，Beijing 102488，China；2. Qingdao Vocational and Technical College of Hotel Management，Qingdao 266100，China；3. Qingdao Institute of Collaborative Innovation Finance，Qingdao 266061，China）

Abstract：Based on panel data from 16 prefecture-level cities in Shandong Province from 2011 to 2021，this study employs fixed effect models，mediation effect models，and spatial econometric models to systematically explore the impact and mechanisms of the digital economy on carbon emissions. The findings show that： First，the digital economy can directly contribute to a reduction in urban carbon emissions. Second，industrial structure upgrading and technological innovation are key pathways through which the digital economy empowers carbon reduction. Third，the digital economy has a spatial spillover effect on carbon emissions in Shandong Province. While promoting local carbon reduction，it also positively influences carbon reduction in neighboring cities. Fourth，the effects of control variables on carbon emissions vary. To fully leverage the carbon reduction potential of the digital economy，it is crucial to explore regional comparative advantages，advance the upgrades of industrial structure，highlight the leading role of key cities in driving carbon reduction，and strengthen the coordination of supportive measures.

Key words：the digital economy；carbon emission；technological innovation；upgrades of industrial structure

在數(shù)字技術(shù)同各領(lǐng)域深度融合的背景下，以數(shù)字經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)生活方式綠色轉(zhuǎn)型，被視為實(shí)現(xiàn)中國(guó)“雙碳”愿景的重要途徑。國(guó)家“十四五”規(guī)劃綱要提出“要將數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為我國(guó)實(shí)現(xiàn)碳中和目標(biāo)的關(guān)鍵支柱之一”。2023年12月，《中共山東省委 山東省人民政府 關(guān)于加快數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的意見(jiàn)》發(fā)布，強(qiáng)調(diào)“深入開(kāi)展能源數(shù)字化綠色轉(zhuǎn)型行動(dòng)，實(shí)施‘雙碳’數(shù)字化驅(qū)動(dòng)工程”。一系列文件的發(fā)布為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提出了新的更高要求。探討如何發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)的新優(yōu)勢(shì)，助力山東省碳減排和綠色轉(zhuǎn)型，具有重大的現(xiàn)實(shí)意義。

當(dāng)前，山東省綠色低碳轉(zhuǎn)型任務(wù)依然艱巨，《2024年山東省政府工作報(bào)告》提出，2024年發(fā)展預(yù)期目標(biāo)之一是“全面完成節(jié)能減排降碳和環(huán)境質(zhì)量改善約束性目標(biāo)”?？茖W(xué)評(píng)估數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)碳排放的影響，探索數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)碳減排的路徑，更具迫切性和必要性。那么，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能否真正賦能碳減排？它的作用效果如何？不同地區(qū)應(yīng)如何因地施策？圍繞這些問(wèn)題，本研究立足山東省省級(jí)層面和三大經(jīng)濟(jì)圈（省會(huì)經(jīng)濟(jì)圈、膠東經(jīng)濟(jì)圈、魯南經(jīng)濟(jì)圈）層面，深入探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)碳減排的影響效應(yīng)和作用機(jī)制，提出優(yōu)化路徑，以期為山東省實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)提供借鑒，為打造綠色低碳發(fā)展高地貢獻(xiàn)力量。

一、文獻(xiàn)綜述

（一）數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)碳減排的影響效應(yīng)研究

關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)碳減排的影響效應(yīng)，學(xué)術(shù)界共有三種觀點(diǎn)：抑制作用、促進(jìn)作用和非線性影響。Zhou等認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展加劇了資源依賴(lài)，信息通信技術(shù)的發(fā)展需要投入大量的碳密集型產(chǎn)品，會(huì)增加碳排放量[1]。楊剛強(qiáng)等基于2007—2017年我國(guó)縣（區(qū)）數(shù)據(jù)，通過(guò)構(gòu)建內(nèi)生增長(zhǎng)模型進(jìn)行檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有顯著的碳減排效應(yīng)[2]。周小剛等利用直接效應(yīng)模型、間接效應(yīng)模型和PSM-DID模型對(duì)江西省11個(gè)地級(jí)市進(jìn)行了實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)碳減排有顯著的促進(jìn)作用，且對(duì)低碳城市的碳減排效應(yīng)更強(qiáng)[3]。姜汝川等利用固定效應(yīng)模型對(duì)京津冀13個(gè)城市的研究表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展顯著促進(jìn)了城市碳排放量的降低[4]。徐維祥等基于我國(guó)286個(gè)地級(jí)市數(shù)據(jù)，從空間維度檢驗(yàn)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)碳排放的效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)能顯著降低本地區(qū)碳排放水平，且具有空間溢出效應(yīng)[5]。繆陸軍等、曹建飛等、葛立宇等對(duì)我國(guó)地級(jí)市的實(shí)證研究均表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與碳排放量是倒U型的非線性關(guān)系[6-8]。

（二）數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)碳減排的作用機(jī)制研究

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)碳減排的作用機(jī)制方面，學(xué)術(shù)界尚未形成統(tǒng)一的研究框架，大多從產(chǎn)業(yè)升級(jí)、技術(shù)創(chuàng)新、資源配置角度闡述數(shù)字經(jīng)濟(jì)的碳減排機(jī)制。周小剛等認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)控增量和減存量直接促進(jìn)碳減排，通過(guò)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)來(lái)間接實(shí)現(xiàn)碳減排[3]。葛立宇等對(duì)我國(guó)地級(jí)市的分析也得出了類(lèi)似的結(jié)果，認(rèn)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)能夠提升能源使用效率，與數(shù)字經(jīng)濟(jì)形成的合力將推動(dòng)碳排放倒U型拐點(diǎn)提前形成[8]。徐維祥等認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠產(chǎn)生基礎(chǔ)設(shè)施效應(yīng)、結(jié)構(gòu)優(yōu)化效應(yīng)、技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)和資源配置效應(yīng)，從而減少碳排放[5]。秦炳濤等認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)賦能技術(shù)創(chuàng)新可產(chǎn)生能源升級(jí)效應(yīng)、生活轉(zhuǎn)型效應(yīng)和資源配置效應(yīng)[9]，從而改善碳排放。徐妍等以技術(shù)進(jìn)步與能源效率的交乘項(xiàng)為中介變量，利用中介效應(yīng)檢驗(yàn)得出的結(jié)果顯示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)能夠通過(guò)推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步下的能源效率效應(yīng)減少碳排放[10]。江元等運(yùn)用中介效應(yīng)模型的實(shí)證分析結(jié)果顯示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過(guò)提高能源生產(chǎn)轉(zhuǎn)化效率及降低能源消費(fèi)強(qiáng)度，抑制碳排放的增長(zhǎng)[11]?？琢钫碌葘?duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“減排”和“增效”效應(yīng)均實(shí)施了中介機(jī)制檢驗(yàn)，結(jié)果顯示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)作用于“減排”和“增效”過(guò)程中均發(fā)揮了中介效應(yīng)，而人力資本僅在數(shù)字經(jīng)濟(jì)作用于“增效”的過(guò)程中發(fā)揮了中介效應(yīng)[12]。

綜上，現(xiàn)有文獻(xiàn)為本研究奠定了扎實(shí)的基礎(chǔ)，但相關(guān)研究還存在一定的局限性和拓展空間：第一，在研究對(duì)象上，缺乏對(duì)山東省的相關(guān)研究，且沒(méi)有實(shí)證探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)在山東省碳減排中的具體影響效應(yīng)；第二，在作用機(jī)制方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的碳減排機(jī)制尚未形成統(tǒng)一的研究框架；第三，在研究方法上，定量研究多以傳統(tǒng)計(jì)量為主，空間計(jì)量模型的應(yīng)用較少，忽略了地區(qū)間的交互影響和外溢效應(yīng)。

鑒于以上不足，本研究擬運(yùn)用山東省16個(gè)地級(jí)市面板數(shù)據(jù)，多維度論證數(shù)字經(jīng)濟(jì)的碳減排效應(yīng)與作用機(jī)制，最終提出符合實(shí)際、有針對(duì)性的優(yōu)化路徑。本研究的主要貢獻(xiàn)在于：第一，聚焦山東省和三大經(jīng)濟(jì)圈，更加細(xì)化、有針對(duì)性，既能為山東省數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供對(duì)策建議，又能為各經(jīng)濟(jì)圈分類(lèi)施策提供具體路徑；第二，從一般估計(jì)、機(jī)制分析和空間關(guān)聯(lián)的多維視角實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)山東省碳排放的作用效果，在一定程度上填補(bǔ)山東省的相關(guān)實(shí)證分析；第三，從直接影響、間接影響和空間溢出效應(yīng)三方面構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)碳排放的作用機(jī)制，完善關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)與碳排放關(guān)系的理論框架。

二、作用機(jī)制分析與研究假設(shè)

本研究從直接影響、間接影響和空間溢出效應(yīng)三個(gè)方面闡述數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能山東省碳減排的理論機(jī)制，并提出研究假設(shè)。

（一）數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)減少碳排放的直接影響

數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)減少碳排放的直接影響主要體現(xiàn)在宏觀生態(tài)治理、微觀企業(yè)生產(chǎn)和居民生活方式變革三個(gè)方面。在宏觀生態(tài)治理方面，數(shù)字技術(shù)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)碳排放數(shù)據(jù)，為政府提高環(huán)境監(jiān)管和生態(tài)治理效率、調(diào)整環(huán)境規(guī)制政策提供了技術(shù)支撐；政府能夠通過(guò)數(shù)字技術(shù)及時(shí)了解能源市場(chǎng)供求和價(jià)格變動(dòng)，控制能源供應(yīng)總量，進(jìn)而控制碳排放量[6]。在微觀企業(yè)生產(chǎn)方面，數(shù)字技術(shù)可以對(duì)生產(chǎn)制造的全過(guò)程進(jìn)行監(jiān)測(cè)，并幫助企業(yè)科學(xué)規(guī)劃能源利用結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈綠色轉(zhuǎn)型升級(jí)，使企業(yè)生產(chǎn)效率提高，碳排放顯著減少。在居民生活方式變革方面，數(shù)字媒介具備高滲透性和廣覆蓋性，為公眾學(xué)習(xí)環(huán)保知識(shí)、增強(qiáng)環(huán)保意識(shí)提供新平臺(tái)，并激勵(lì)公眾踐行低碳出行和低碳消費(fèi)模式，身體力行促進(jìn)城市碳減排[12]。據(jù)此，提出以下假設(shè)：

H1：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)碳減排具有直接促進(jìn)作用。

（二）數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)減少碳排放的間接影響

數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的助力表現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化兩方面：一是云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)滲入產(chǎn)業(yè)發(fā)展過(guò)程，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，催生新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化；二是現(xiàn)代信息技術(shù)提升了傳統(tǒng)行業(yè)的資源配置效率、技術(shù)創(chuàng)新水平和生產(chǎn)效率，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化。進(jìn)而，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化提升了清潔型、高附加值、知識(shí)技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)占比，降低了全社會(huì)資源能源消耗強(qiáng)度，減少了碳排放水平；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化增強(qiáng)了要素在產(chǎn)業(yè)間的合理配置程度和集約利用水平，在要素由低生產(chǎn)率部門(mén)向高生產(chǎn)率部門(mén)轉(zhuǎn)移的過(guò)程中，減少整體生產(chǎn)部門(mén)能源使用和碳排放量。據(jù)此，提出以下假設(shè)：

H2：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展通過(guò)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)促進(jìn)城市碳減排。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新主要體現(xiàn)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展可以降低創(chuàng)新要素的流動(dòng)成本，有利于創(chuàng)新要素在區(qū)域間的自由、高效流動(dòng)；數(shù)字經(jīng)濟(jì)使得知識(shí)共享更加便捷，有助于聯(lián)結(jié)各創(chuàng)新主體，開(kāi)展協(xié)同創(chuàng)新；數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展倒逼企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)，提升創(chuàng)新水平；數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程伴隨創(chuàng)新投入的增加、科研環(huán)境的改善，將吸引更多高素質(zhì)科研人員加入，進(jìn)而帶動(dòng)城市創(chuàng)新水平的提升，促進(jìn)城市創(chuàng)新績(jī)效的改善。創(chuàng)新水平的提升可以促進(jìn)企業(yè)能源使用效率的提高，進(jìn)而達(dá)到碳減排的目的。據(jù)此，提出以下假設(shè)：

H3：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展通過(guò)提升技術(shù)創(chuàng)新水平促進(jìn)城市碳減排。

（三）數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)減少碳排放的空間溢出效應(yīng)

伴隨數(shù)字技術(shù)的發(fā)展，以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)為載體的數(shù)據(jù)和知識(shí)的獲取性大大提高，有效打破了時(shí)空限制和行政壁壘，促進(jìn)了不同地區(qū)間的人員交流和信息傳輸。以新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施為平臺(tái)，不同城市間能夠共享節(jié)能環(huán)保技術(shù)，推廣清潔生產(chǎn)理念，加強(qiáng)綠色技術(shù)研發(fā)合作，從而提高綠色生產(chǎn)效率，帶動(dòng)整個(gè)區(qū)域的低碳轉(zhuǎn)型，減少碳排放；借助數(shù)字技術(shù)，勞動(dòng)力、資本等生產(chǎn)要素能夠?qū)崿F(xiàn)在城市間的高效流動(dòng)和精準(zhǔn)匹配，從而優(yōu)化鄰近城市的資源配置，促進(jìn)各類(lèi)資源的合理利用[13]；此外，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展推動(dòng)了能源結(jié)構(gòu)的改善和清潔能源的發(fā)展，通過(guò)能源市場(chǎng)的互聯(lián)互通和能源政策的協(xié)調(diào)促進(jìn)鄰近地區(qū)能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化和碳減排。據(jù)此，提出以下假設(shè)：

H4：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展不僅有利于本地區(qū)減少碳排放，并能通過(guò)空間溢出效應(yīng)促進(jìn)鄰近地區(qū)減少碳排放。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）模型設(shè)定

1.基準(zhǔn)回歸模型。為檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)碳減排的直接影響，構(gòu)建雙重固定效應(yīng)模型。

（1）

式（1）中，i、t分別表示城市和年份，Yit 表示i市在t年的人均碳排放量，DEIit 表示i市在t年的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，Xit 表示一系列控制變量，λi、ηt 分別表示個(gè)體固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)，εit 為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

2.中介效應(yīng)模型。為驗(yàn)證數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)碳減排的間接影響，構(gòu)建中介效應(yīng)模型。

（2）

（3）

式（2）中，Mit 表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)和技術(shù)創(chuàng)新兩個(gè)中介變量。

后續(xù)將按照三步法進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗(yàn)：首先，對(duì)式（1）進(jìn)行基準(zhǔn)回歸，若α1顯著為負(fù)，說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展有利于減少碳排放；其次，對(duì)式（2）進(jìn)行回歸，若β1為正且通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)和技術(shù)創(chuàng)新；最后，加入中介變量，若式（3）中γ2通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，γ1的絕對(duì)值相對(duì)于α1變小或顯著性降低，說(shuō)明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)和技術(shù)創(chuàng)新是數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能碳減排的傳導(dǎo)機(jī)制。

3.空間計(jì)量模型。為檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)碳減排的空間溢出效應(yīng)，納入空間關(guān)聯(lián)性，構(gòu)建空間計(jì)量模型。

（4）

公式（4）中，ρ為空間自回歸系數(shù)，衡量因變量Yit 對(duì)周邊城市因變量的溢出程度；Wij 為空間權(quán)重矩陣，擬構(gòu)建地理距離權(quán)重矩陣；β為待估參數(shù)；θ表示自變量Xit 對(duì)周邊城市因變量的溢出程度；αi、μi、εit 分別表示個(gè)體固定效應(yīng)、時(shí)間固定效應(yīng)與隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)；δ為誤差項(xiàng)空間滯后項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)；" it 為擾動(dòng)項(xiàng)。常見(jiàn)的空間計(jì)量模型有空間杜賓模型（SDM）、空間滯后模型（SLM）和空間誤差模型（SEM）。若δ= 0，則為SDM；若δ= 0且β= 0，則為SLM；若ρ= 0且β= 0，則為SEM。

（二）變量選擇

1.被解釋變量（Y）為碳排放量。借鑒叢建輝等的做法[14]，取城市轄區(qū)內(nèi)的直接排放（包括交通和建筑、工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程、農(nóng)林業(yè)等產(chǎn)生的溫室氣體排放），轄區(qū)外的與能源相關(guān)的間接排放（如為城市消費(fèi)而外購(gòu)電力和供熱制冷產(chǎn)生的排放），以及由城市內(nèi)部活動(dòng)引發(fā)的未納入上一個(gè)范圍的間接排放。

2.核心解釋變量（DEI）為數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)。借鑒黃群慧等、趙濤等的做法[15-16]，從互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展和數(shù)字普惠金融兩方面對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行測(cè)度。具體做法為：首先，選取電信業(yè)務(wù)收入、信息傳輸計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件從業(yè)人數(shù)、互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)、移動(dòng)電話用戶數(shù)以及普惠金融指數(shù)5個(gè)指標(biāo)構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；然后，通過(guò)主成分分析法，將數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化后降維處理，所得結(jié)果即各地級(jí)市數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展指數(shù)。

3.中介變量（M）包括產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)（UIS）和技術(shù)創(chuàng)新（lnTI）。其中產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)參考孔令章等的做法[11]，用第三產(chǎn)業(yè)增加值與第二產(chǎn)業(yè)增加值的比重表示；技術(shù)創(chuàng)新參照王川杰等、任曉松等的做法[17-18]，以申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利數(shù)量作為衡量指標(biāo)，能夠直接反映創(chuàng)新活動(dòng)的活躍程度、技術(shù)進(jìn)步的成果和企業(yè)的創(chuàng)新能力。

4.控制變量（X）。影響城市碳排放的因素較多，參考現(xiàn)有文獻(xiàn)選取以下控制變量：經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（lnPGDP），經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠?yàn)樘紲p排提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)和保障，用人均GDP取對(duì)數(shù)表示。政府干預(yù)（GOV），政府干預(yù)是影響碳減排的政策變量，政府支出比重越大，越能夠投入資金進(jìn)行碳減排工作，用一般預(yù)算支出占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重來(lái)衡量。人力資本（HC），高質(zhì)量的人力資本能夠?yàn)樘紲p排提供智力支撐，用普通高等學(xué)校在校生人數(shù)占城市總?cè)丝诘谋戎貋?lái)衡量。人口規(guī)模（lnPS），人口規(guī)模關(guān)系到城市交通出行、電力消耗、商品消費(fèi)等的強(qiáng)度，能夠?qū)Τ鞘刑寂欧帕慨a(chǎn)生直接影響，用年末總?cè)丝跀?shù)取對(duì)數(shù)表示。城鎮(zhèn)化率（UR），城鎮(zhèn)化率的提高通常會(huì)導(dǎo)致城市能源需求上升，推動(dòng)碳排放增加，但城鎮(zhèn)化過(guò)程也往往伴隨產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)和社會(huì)環(huán)保意識(shí)的增強(qiáng)，助推碳排放減少，用城鎮(zhèn)常住人口與年末總?cè)丝跀?shù)的比重來(lái)衡量。地區(qū)開(kāi)放程度（FDI），外商直接投資的流入往往伴隨先進(jìn)技術(shù)的引進(jìn)，從而產(chǎn)生技術(shù)溢出效應(yīng)，促進(jìn)本地產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)、企業(yè)生產(chǎn)工藝改進(jìn)、環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)提升等，進(jìn)而減少碳排放，但開(kāi)放程度的提高也可能增加對(duì)資源能源的需求和消耗，進(jìn)而增加碳排放，用實(shí)際使用外商投資與地區(qū)生產(chǎn)總值的比重來(lái)衡量，其中實(shí)際利用外商投資額按照歷年匯率中間價(jià)折算為人民幣。

（三）數(shù)據(jù)來(lái)源

選取2011—2021年山東省16個(gè)地級(jí)市面板數(shù)據(jù)，除普惠金融數(shù)據(jù)來(lái)自《北京大學(xué)數(shù)字金融中國(guó)數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011—2021年）》，其他數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒2012—2022》《山東統(tǒng)計(jì)年鑒2012—2022》以及各地級(jí)市統(tǒng)計(jì)年報(bào)；部分缺失數(shù)據(jù)以插值法補(bǔ)齊；對(duì)以絕對(duì)量形式存在的變量進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理，以解決異方差帶來(lái)的模型估計(jì)偏誤問(wèn)題。各變量的統(tǒng)計(jì)特征如表1所示。

四、實(shí)證分析

（一）基準(zhǔn)回歸結(jié)果分析

基于模型（1），從山東省整體層面和三大經(jīng)濟(jì)圈層面檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)碳減排的總體影響和區(qū)域異質(zhì)性效應(yīng)（見(jiàn)表2）。

表2列（1）是全樣本未加入控制變量的回歸結(jié)果，列（3）是加入控制變量的雙重固定效應(yīng)回歸結(jié)果。從列（1）和列（3）的結(jié)果來(lái)看，無(wú)論是否加入控制變量，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠直接抑制碳排放量的增長(zhǎng)，假設(shè)H1得以證實(shí)。列（2）為加入控制變量但未加入時(shí)間固定效應(yīng)和個(gè)體固定效應(yīng)的回歸結(jié)果，此時(shí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)系數(shù)也顯著為負(fù)，說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)碳減排的效應(yīng)明顯。從控制變量來(lái)看，列（3）顯示經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的系數(shù)顯著為負(fù)，說(shuō)明提升經(jīng)濟(jì)綜合實(shí)力是碳減排的重要基礎(chǔ)；政府干預(yù)的系數(shù)在5%水平上顯著為負(fù)，說(shuō)明政府干預(yù)能夠有效推動(dòng)碳減排；人力資本的系數(shù)在10%的水平上顯著為負(fù)，表明人力資本的壯大能夠帶來(lái)知識(shí)和技術(shù)溢出效應(yīng)，助力碳排放量降低；人口規(guī)模的系數(shù)顯著為正，說(shuō)明人口規(guī)模的增加將導(dǎo)致出行和消費(fèi)增加，進(jìn)而加劇資源能源消耗，增加碳排放；城鎮(zhèn)化率和地區(qū)開(kāi)放程度的系數(shù)不顯著。

由于山東省各經(jīng)濟(jì)圈在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、碳減排治理模式等方面存在較大差異，因此，本文對(duì)省會(huì)經(jīng)濟(jì)圈、膠東經(jīng)濟(jì)圈和魯南經(jīng)濟(jì)圈分別進(jìn)行檢驗(yàn)，回歸結(jié)果如表2列（4）、列（5）和 列（6）所示。從中可以看出，省會(huì)經(jīng)濟(jì)圈和膠東經(jīng)濟(jì)圈數(shù)字經(jīng)濟(jì)系數(shù)均顯著為負(fù)，魯南經(jīng)濟(jì)圈數(shù)字經(jīng)濟(jì)系數(shù)不顯著。究其原因，省會(huì)經(jīng)濟(jì)圈在數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)上具有相對(duì)高的起點(diǎn)和較快的推進(jìn)速度，包括5G網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)中心、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的部署和應(yīng)用較為廣泛，且濟(jì)南作為山東省政治、經(jīng)濟(jì)、文化中心，其數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平領(lǐng)跑全省，龍頭企業(yè)帶頭優(yōu)勢(shì)明顯，因此數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生了顯著的碳減排效應(yīng)。膠東經(jīng)濟(jì)圈以其沿海的地理優(yōu)勢(shì)和較強(qiáng)的經(jīng)濟(jì)實(shí)力，在數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)上也取得了顯著成效，在制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面表現(xiàn)突出，擁有較多的智能工廠、數(shù)字化車(chē)間等示范項(xiàng)目，提升了企業(yè)的綠色生產(chǎn)效率，且青島市作為龍頭城市，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，輻射帶動(dòng)了膠東經(jīng)濟(jì)圈數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，并較好地促進(jìn)了碳減排。相比之下，魯南經(jīng)濟(jì)圈地理位置相對(duì)偏遠(yuǎn)、經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)相對(duì)薄弱，在數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)上相對(duì)滯后；圈內(nèi)企業(yè)規(guī)模較小、技術(shù)水平較低，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型動(dòng)力不足，整體數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低，且圈內(nèi)龍頭企業(yè)較少，數(shù)字經(jīng)濟(jì)未能產(chǎn)生明顯的碳減排效果，需通過(guò)引進(jìn)外部資源、加強(qiáng)區(qū)域合作等方式，推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)的培育和發(fā)展。

（二）中介效應(yīng)結(jié)果分析

為厘清數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)碳減排的作用機(jī)制，基于模型（2）和模型（3），進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗(yàn)（見(jiàn)表3）。表3列（2）呈現(xiàn)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響，在時(shí)間個(gè)體雙固定效應(yīng)下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)在5%的水平上顯著為正，說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。列（3）在5%的水平上顯著為負(fù)，且其系數(shù)的絕對(duì)值相比列（2）有所下降，說(shuō)明山東省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)推動(dòng)碳減排過(guò)程中起到部分中介作用，假設(shè)H2得以證實(shí)。2023年以來(lái)山東省實(shí)施數(shù)字產(chǎn)業(yè)化“十大工程”和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化“八大行動(dòng)”，通過(guò)鞏固延伸特色產(chǎn)業(yè)、培育壯大新興產(chǎn)業(yè)、布局謀劃前沿產(chǎn)業(yè)等措施，催生了許多低碳新業(yè)態(tài)和低碳產(chǎn)品，為碳減排作出了積極貢獻(xiàn)；通過(guò)推動(dòng)工業(yè)數(shù)字化提效、農(nóng)業(yè)數(shù)字化提質(zhì)、服務(wù)業(yè)數(shù)字化提速等措施，加強(qiáng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的深度融合，推動(dòng)各產(chǎn)業(yè)進(jìn)行綠色轉(zhuǎn)型升級(jí)，提升能源使用效率，降低了碳排放。

同樣，列（4）、列（5）的結(jié)果表明，技術(shù)創(chuàng)新確實(shí)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)城市碳減排的重要路徑，假設(shè)H3得以證實(shí)。山東省設(shè)立了100億元專(zhuān)項(xiàng)基金，重點(diǎn)支持“十大工程”領(lǐng)域重大項(xiàng)目建設(shè)、重大科技創(chuàng)新，通過(guò)加強(qiáng)關(guān)鍵核心技術(shù)突破、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新平臺(tái)建設(shè)、數(shù)字創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化、數(shù)字創(chuàng)新人才引育等措施，以數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能技術(shù)創(chuàng)新，催生新的技術(shù)模式和解決方案，例如通過(guò)智能化手段優(yōu)化能源使用效率、通過(guò)區(qū)塊鏈技術(shù)確保碳排放數(shù)據(jù)的真實(shí)性和可靠性，為碳排放管理和減排措施實(shí)施提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

（三）數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)碳排放的空間效應(yīng)

為檢驗(yàn)城市間的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和碳排放的空間關(guān)聯(lián)性，利用全局莫蘭指數(shù)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和碳排放進(jìn)行空間自相關(guān)檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)表4。由表4可知，除2020和2021年數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)的Moran’s I值不顯著，其余年份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)和碳排放量的Moran’s I值至少在10%的水平上顯著為正，表明城市間數(shù)字經(jīng)濟(jì)和碳排放具有顯著的空間正相關(guān)性，即地理位置越鄰近，城市間數(shù)字經(jīng)濟(jì)和碳排放水平越相近。

通過(guò)空間計(jì)量模型進(jìn)一步探究空間溢出效應(yīng)。借鑒Elhorst的方法[19]，進(jìn)行似然比檢驗(yàn)（LR）和沃爾德檢驗(yàn)（Wald），以選擇合適的空間計(jì)量模型。檢驗(yàn)結(jié)果顯示，SDM模型無(wú)法簡(jiǎn)化為SLM模型和SEM模型，因此基于模型（4），采用SDM模型進(jìn)行計(jì)量分析，探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)是否在減少本地區(qū)碳排放的同時(shí)，通過(guò)空間溢出效應(yīng)減少了鄰近地區(qū)的碳排放。通過(guò)Hausman檢驗(yàn)對(duì)固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)進(jìn)行選擇，結(jié)果顯示P值小于0.05，SDM模型拒絕隨機(jī)效應(yīng)原假設(shè)，故采用固定效應(yīng)進(jìn)行分析。表5顯示了時(shí)間固定效應(yīng)、個(gè)體固定效應(yīng)和時(shí)間個(gè)體雙固定效應(yīng)的模型估計(jì)結(jié)果。根據(jù)擬合優(yōu)度的大小，選用個(gè)體固定效應(yīng)。從表5可以看出，空間自回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正，說(shuō)明碳排放因其流動(dòng)性和擴(kuò)散性，具有明顯的正向空間溢出效應(yīng)。核心解釋變量在10%的水平上顯著為負(fù)，空間滯后項(xiàng)的回歸系數(shù)在5%的水平上顯著為負(fù)，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展既顯著抑制了本地碳排放量的增長(zhǎng)，還通過(guò)空間溢出效應(yīng)推動(dòng)了周邊城市碳排放的減少，假設(shè)H4得以驗(yàn)證。

表5空間效應(yīng)的分解結(jié)果進(jìn)一步驗(yàn)證了假設(shè)H4。數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)的直接效應(yīng)系數(shù)為－0.025，間接效應(yīng)系數(shù)為－0.036，總效應(yīng)系數(shù)為－0.061，三者均通過(guò)了10%水平上的顯著性檢驗(yàn)，且間接效應(yīng)絕對(duì)值大于直接效應(yīng)絕對(duì)值，這表明山東省數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)碳排放具有顯著的空間溢出效應(yīng)，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)在促進(jìn)本城市碳減排的同時(shí)，有力促進(jìn)了周邊城市的碳減排。從總體效應(yīng)來(lái)看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平每提升1%，將促進(jìn)碳排放量下降6.1%。山東省數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展會(huì)帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)的協(xié)同發(fā)展，通過(guò)產(chǎn)業(yè)鏈的延伸，對(duì)周邊城市帶來(lái)溢出效應(yīng)，促進(jìn)周邊城市綠色生產(chǎn)效率的提高和碳排放的減少；山東省通過(guò)打造數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)園區(qū)、創(chuàng)新平臺(tái)等載體，吸引了大量數(shù)字經(jīng)濟(jì)企業(yè)和人才集聚，通過(guò)產(chǎn)業(yè)集群效應(yīng)和規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，促進(jìn)了各城市產(chǎn)業(yè)的協(xié)同發(fā)展和生產(chǎn)效率的提高；此外，借助山東省發(fā)達(dá)的信息網(wǎng)絡(luò)和交通網(wǎng)絡(luò)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)先進(jìn)的技術(shù)和解決方案快速向周邊地區(qū)傳播，這種傳播不僅限于硬件設(shè)施的普及，更包括軟件應(yīng)用、數(shù)據(jù)處理、云計(jì)算等核心技術(shù)的推廣和應(yīng)用，帶動(dòng)了整個(gè)區(qū)域的創(chuàng)新水平提升。若能在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中，進(jìn)一步加強(qiáng)信息共享和聯(lián)防聯(lián)控，與周邊城市形成污染治理的合力，將能充分釋放數(shù)字經(jīng)濟(jì)的空間溢出效應(yīng)，形成更好的碳減排效果。

五、結(jié)論與政策建議

本研究基于2011—2021年山東省16個(gè)地級(jí)市面板數(shù)據(jù)，多角度探究了數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能碳減排的機(jī)理與效應(yīng)。研究結(jié)論如下：第一，從山東省整體層面來(lái)看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展有利于直接促進(jìn)碳減排，但在不同區(qū)域間具有異質(zhì)性效應(yīng)，其中對(duì)省會(huì)經(jīng)濟(jì)圈和膠東經(jīng)濟(jì)圈的碳減排具有顯著正向影響，而對(duì)魯南經(jīng)濟(jì)圈的碳減排沒(méi)有明顯影響。第二，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展可以通過(guò)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)和技術(shù)創(chuàng)新，促進(jìn)城市碳減排。第三，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有顯著的空間溢出效應(yīng)，在推動(dòng)本地碳減排的同時(shí)，能夠有效促進(jìn)周邊城市的碳減排。第四，控制變量對(duì)碳排放的影響存在差異，其中經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政府干預(yù)和人力資本能夠顯著促進(jìn)碳排放的減少，人口規(guī)模的增加將促進(jìn)碳排放的上升，城鎮(zhèn)化率和地區(qū)開(kāi)放程度對(duì)碳排放未產(chǎn)生明顯作用。

基于以上研究結(jié)論，提出如下政策建議，以增強(qiáng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展動(dòng)能，更好地服務(wù)于山東省“雙碳”目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。

一是挖掘區(qū)域比較優(yōu)勢(shì)，推進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)差異化發(fā)展。當(dāng)前各經(jīng)濟(jì)圈之間數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異較大，應(yīng)基于各區(qū)域的資源稟賦、政府政策等比較優(yōu)勢(shì)，培育地方特色的數(shù)字化產(chǎn)業(yè)，發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)的減排效應(yīng)。其中省會(huì)經(jīng)濟(jì)圈應(yīng)借助數(shù)字經(jīng)濟(jì)先發(fā)優(yōu)勢(shì)和政策紅利，建立數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群；膠東經(jīng)濟(jì)圈應(yīng)利用臨海優(yōu)勢(shì)和經(jīng)濟(jì)實(shí)力，進(jìn)一步推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，加強(qiáng)與其他國(guó)家和地區(qū)開(kāi)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)和碳排放領(lǐng)域的項(xiàng)目合作；魯南經(jīng)濟(jì)圈應(yīng)加快數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)步伐，促進(jìn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，并通過(guò)引進(jìn)外部資源、加強(qiáng)與其他經(jīng)濟(jì)圈的合作等方式，推動(dòng)自身數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

二是推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新水平提升。根據(jù)中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果，山東省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)與技術(shù)創(chuàng)新有待持續(xù)提升，以更好地發(fā)揮兩者在數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)碳減排過(guò)程中的助推作用。持續(xù)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字產(chǎn)業(yè)化，建立循環(huán)發(fā)展的現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系；加大研發(fā)投入，釋放創(chuàng)新活力，拓展數(shù)字技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景，促進(jìn)要素在區(qū)域間的暢通流動(dòng)。

三是突出龍頭城市引領(lǐng)作用，凝聚區(qū)域碳減排合力。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中，各經(jīng)濟(jì)圈都涌現(xiàn)出了龍頭城市，應(yīng)夯實(shí)這些城市的數(shù)字龍頭作用，進(jìn)行重點(diǎn)培育，形成區(qū)域增長(zhǎng)極，引導(dǎo)數(shù)字紅利擴(kuò)散至鄰近地區(qū)。進(jìn)一步加強(qiáng)碳排放數(shù)字化協(xié)作，健全城市間聯(lián)防聯(lián)控一體化工作機(jī)制；擴(kuò)大地區(qū)間網(wǎng)絡(luò)連接維度，激勵(lì)數(shù)據(jù)資源跨地區(qū)交易配置；推動(dòng)產(chǎn)業(yè)分工合作，拓展數(shù)字產(chǎn)業(yè)上下游產(chǎn)業(yè)鏈，縮小區(qū)域發(fā)展差距；統(tǒng)籌規(guī)劃數(shù)據(jù)要素流通交易管理，建立全省一體化的數(shù)據(jù)要素交易平臺(tái)。

四是加強(qiáng)配套措施聯(lián)動(dòng)，助力實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)。根據(jù)控制變量影響效果的實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果，進(jìn)一步強(qiáng)化碳減排的配套措施。提升經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量和城市化進(jìn)程，以經(jīng)濟(jì)實(shí)力為技術(shù)創(chuàng)新和碳減排奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，以科學(xué)的城市規(guī)劃和公眾環(huán)保意識(shí)為碳減排提供助力；充分發(fā)揮政府支出的先導(dǎo)性和調(diào)控性作用，通過(guò)稅收優(yōu)惠和補(bǔ)貼鼓勵(lì)企業(yè)開(kāi)展綠色技術(shù)研發(fā)，通過(guò)設(shè)立專(zhuān)項(xiàng)基金或綠色債券，為低碳項(xiàng)目提供融資支持，并吸引社會(huì)資本參與；提高外資引入質(zhì)量，利用其技術(shù)溢出效應(yīng)助力數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展；提升勞動(dòng)者數(shù)字素養(yǎng)與技能，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供智力支持。

［參考文獻(xiàn)］

ZHOU X，ZHOU D，WANG Q，et al. How information and communication technology drives carbon emissions：a sector-level analysis for China [J]. Energy Economics，2019，81：380-392.

楊剛強(qiáng)，王海森，范恒山，等.數(shù)字經(jīng)濟(jì)的碳減排效應(yīng)：理論分析與經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2023（5）：80-98.

周小剛，郭玉環(huán)，金柳君，等.江西省數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展促進(jìn)碳減排的機(jī)理與對(duì)策研究[J].東華理工大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2023（6）：529-537.

姜汝川，景辛辛.京津冀地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)碳排放的影響效應(yīng)：來(lái)自2011-2019年13個(gè)地級(jí)及以上城市的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].北京社會(huì)科學(xué)，2023（4）：40-50.

徐維祥，周建平，劉程軍.數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)城市碳排放影響的空間效應(yīng)[J].地理研究，2022（1）：111-129.

繆陸軍，陳靜，范天正，等.數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)碳排放的影響：基于278個(gè)地級(jí)市的面板數(shù)據(jù)分析[J].南方金融，2022（2）：45-57.

曹建飛，韓延玲，劉慧龍.數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展如何影響城市碳排放：來(lái)自中國(guó)283個(gè)地級(jí)市的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)[J].生態(tài)經(jīng)濟(jì)，2024（2）：39-51.

葛立宇，莫龍炯，黃念兵.數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)與城市碳排放[J].現(xiàn)代財(cái)經(jīng)（天津財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)），2022（10）：20-37.

秦炳濤，俞勇偉，葛力銘，等.智慧降碳：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)城市碳排放影響的效應(yīng)與機(jī)制[J].廣東財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2023（3）：4-23.

徐妍，何祿瑤.數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的碳排放效應(yīng)：動(dòng)態(tài)演化與作用機(jī)制[J].環(huán)境科學(xué)，2024（9）：5069-5085.

江元，徐林.數(shù)字經(jīng)濟(jì)、能源效率和碳排放：基于省級(jí)面板數(shù)據(jù)的實(shí)證[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2023（21）：58-63.

孔令章，李金葉.城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“減排”與“增效”效應(yīng)[J].中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2023（7）：168-179.

鈔小靜，沈路.新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)黃河流域城市生態(tài)效率的空間溢出效應(yīng)：基于2013—2020年沿線97個(gè)城市數(shù)據(jù)的分析[J].陜西師范大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），2023（6）：46-60.

叢建輝，劉學(xué)敏，趙雪如.城市碳排放核算的邊界界定及其測(cè)度方法[J].中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2014（4）：19-26.

黃群慧，余泳澤，張松林.互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展與制造業(yè)生產(chǎn)率提升：內(nèi)在機(jī)制與中國(guó)經(jīng)驗(yàn)[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2019（8）：5-23.

趙濤，張智，梁上坤.數(shù)字經(jīng)濟(jì)、創(chuàng)業(yè)活躍度與高質(zhì)量發(fā)展：來(lái)自中國(guó)城市的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].管理世界，2020（10）：65-76.

王川杰，李詩(shī)涵，曾帥.“河長(zhǎng)制”政策能否激勵(lì)綠色創(chuàng)新？[J].中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2023（4）：161-171.

任曉松，孫莎.數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)中國(guó)城市工業(yè)碳生產(chǎn)率的賦能效應(yīng)[J].資源科學(xué)，2022（12）：2399-2414.

ELHORST J P. Applied spatial econometrics：raising the bar[J]. Spatial Economic Analysis，2010，5（1）：9-28.

[責(zé)任編輯 王艷芳]

[基金項(xiàng)目]山東省社科聯(lián)2024年度人文社會(huì)科學(xué)課題（24BJJ055）

[收稿日期]2024-07-22

[作者簡(jiǎn)介]劉立峰（1965-），男，北京人，中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)研究院投資研究所研究員，博士生導(dǎo)師；

朱風(fēng)慧（1989-），女，山東泰安人，青島酒店管理職業(yè)技術(shù)學(xué)院講師，*通信聯(lián)系人；

劉琴（1986-），女，山東淄博人，青島協(xié)同創(chuàng)新金融研究院研究員。