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2025, 02, v.25 105-119
数字经济空间关联网络对减污降碳的影响机制研究
基金项目(Foundation): 国家社会科学基金后期资助项目“绿色转型背景下新能源汽车发展的阻滞与突破路径研究”(21FJYB014)
邮箱(Email): 13513787780@163.com;
DOI: 10.16493/j.cnki.42-1627/c.20250228.003
摘要:

数字经济空间关联发展不仅是弥合“数字鸿沟”的重要举措,更是重塑经济空间发展格局的关键力量。在环境质量改善与温室气体减排的双重压力下,研究数字经济空间关联发展如何影响减污降碳具有重要的现实意义。本文基于城市网络视角,以2011—2021年中国279个城市为样本,在考察数字经济空间关联网络时空演变特征的基础上,实证研究了数字经济空间关联网络对减污降碳的影响。研究发现:中国城市数字经济整体上呈现出“中心—边缘”的网络形态与“东高西低”的空间分异特征,污染排放强度、碳排放强度与减污降碳协同水平都有所改善。数字经济空间关联网络显著促进了减污降碳,且兼具减污降碳协同效应。该结论在采用外生政策冲击、工具变量等方法进行稳健性和内生性检验后仍然成立。机制检验表明,数字经济空间关联网络能够通过产业结构合理化与高级化、绿色技术创新和经济集聚降低碳排放强度和污染排放强度,促进减污降碳协同增效。异质性结果表明,数字经济空间关联网络对资源型地区、中心城市以及数字经济政策试点地区的减污、降碳及减污降碳协同效应更加突出。研究结论为实现减污降碳、加强生态文明建设提供了重要引导。

Abstract:

The digital economy spatial correlation development is not only an important measure to bridge the “digital divide”, but also a key force to reshape the economic spatial development pattern. Under the dual pressure of improving environmental quality and reducing greenhouse gas emissions, it is of great practical significance to study how the spatially linked development of the digital economy generates pollution and carbon reduction effects. From the perspective of urban network, the paper selects 279 cities in China from 2011 to 2021 as samples, examines the spatiotemporal evolution characteristics of digital economy spatial correlation network, and empirically examines the influence of digital economy spatial correlation network on pollution and carbon reduction. The study finds the digital economy of Chinese cities generally presents a network form of “center-periphery” and spatial differentiation characteristics of “high in the east and low in the west”, and the intensity of pollution emission, carbon emission and the level of synergy between pollution reduction and carbon reduction have been improved. Moreover, the digital economy spatial correlation network significantly promoted pollution and carbon reduction, and also had a synergistic effect on pollution and carbon reduction. This conclusion still holds after robustness and endogeneity tests using exogenous policy shocks, instrumental variables, and other methods. Mechanism testing has found that the digital economy spatial correlation network can reduce carbon and pollution emission intensity, and promote the synergy of pollution reduction and carbon reduction through the rationalization and advanced of industrial structure, green technology innovation, and economic agglomeration. Additionally, the heterogeneity results show that the digital economy spatial correlation network presents more prominent effects on pollution reduction, carbon reduction and synergistic effects of pollution reduction and carbon reduction in resource-based regions, central cities, and pilot regions of digital economy policies. The research conclusion provides important guidance for achieving pollution reduction and carbon reduction, and advancing the construction of ecological civilization.

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(1)标准化过程中会出现0的情况,为避免这种情况对结果的影响,当结果为0时,进行0. 000 1的平移。

(1)本文使用的与环境相关词汇具体包括:环境保护、环保、污染、能耗、减排、排污、生态、绿色、低碳、空气、化学需氧量、二氧化硫、二氧化碳、PM10以及PM2. 5等。

(1)由于篇幅限制,数字经济空间关联网络图未列出,可联系作者索取。

(2)由于篇幅限制,减污降碳的时空格局图未列出,可联系作者索取。

(1)数字经济相关词频为智能(人工智能、智能制造等)、智慧(智慧城市、智慧医疗等)、大数据、云计算、5G、物联网、区块链、上云、云平台、云服务、数据共享、数据安全、数据服务、数字人民币、数字经济、工业互联网、数字化、机器人、数字技术等。

(1)由于篇幅限制,具体稳健性检验结果未列出,可联系作者索取。

基本信息:

DOI:10.16493/j.cnki.42-1627/c.20250228.003

中图分类号:F49;X321

引用信息:

[1]王淑贺,刘世哲,李晓敏.数字经济空间关联网络对减污降碳的影响机制研究[J].中国地质大学学报(社会科学版),2025,25(02):105-119.DOI:10.16493/j.cnki.42-1627/c.20250228.003.

基金信息:

国家社会科学基金后期资助项目“绿色转型背景下新能源汽车发展的阻滞与突破路径研究”(21FJYB014)

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