曹建飛，韓延玲，劉慧龍

（1. 新疆財(cái)經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院，新疆 烏魯木齊 830012；2. 中國人民銀行烏魯木齊中心支行，新疆 烏魯木齊 830012）

2020 年9 月，習(xí)近平主席在第七十五屆聯(lián)合國大會一般性辯論上指出，中國將采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力爭于2030 年前達(dá)到峰值，努力爭取2060 年前實(shí)現(xiàn)碳中和。隨著城市化與工業(yè)化的繼續(xù)推進(jìn)，對能源的需求還在增長，二氧化碳的排放量持續(xù)增加，使得我國面臨著巨大的碳減排壓力，促進(jìn)低碳發(fā)展已然成為各界共識。與此同時，伴隨著大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算、5G等新興技術(shù)與經(jīng)濟(jì)社會各領(lǐng)域融合發(fā)展，2021 年數(shù)字經(jīng)濟(jì)占GDP 的比重達(dá)到39.8%（數(shù)據(jù)來源于《中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展白皮書（2022 年）》），數(shù)字經(jīng)濟(jì)已成為驅(qū)動經(jīng)濟(jì)增長的新引擎。黨的十九屆五中全會強(qiáng)調(diào)，發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，推進(jìn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，推動數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合。發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，契合新發(fā)展理念，探索數(shù)字經(jīng)濟(jì)和碳排放的關(guān)系對我國實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

基于上述背景，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的環(huán)境改善效應(yīng)成為學(xué)界聚焦的重點(diǎn)之一。已有研究探討了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對碳排放的影響，有學(xué)者實(shí)證發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠顯著降低城市碳排放水平[1-2]；謝云飛[3]認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展顯著降低了區(qū)域碳排放強(qiáng)度；也有學(xué)者發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對碳排放的影響具有非線性特征，并認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過創(chuàng)新效率影響碳排放[4]；而科技創(chuàng)新或產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級促進(jìn)碳減排大多學(xué)者已經(jīng)形成共識，王文舉等[5]采用投入產(chǎn)出模型驗(yàn)證了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級能夠有效促進(jìn)節(jié)能減排；王少劍等[6]認(rèn)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級能夠降低碳排放強(qiáng)度，同時技術(shù)創(chuàng)新也是降低碳排放的手段和途徑[7-8]；劉志華等[9]認(rèn)為科技創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級與碳排放效率有較強(qiáng)的協(xié)調(diào)性且相互之間能產(chǎn)生正向促進(jìn)作用；劉翠花[10]認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展通過促進(jìn)科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新和社會分工深化助力實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。那么，是否存在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級影響碳排放的鏈?zhǔn)街薪樾?yīng)？

本文試圖討論數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對碳排放的影響，探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能否影響碳排放效率、碳排放強(qiáng)度和碳排放量？如果存在，其作用是否為非線性影響？數(shù)字經(jīng)濟(jì)不同發(fā)展階段對碳排放效率、碳排放強(qiáng)度和碳排放量的影響是否存在差異？同時探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)是否通過技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級影響碳排放效率、碳排放強(qiáng)度和碳排放量，以及是否存在技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳排放之間的鏈?zhǔn)街薪樾?yīng)？如果存在傳導(dǎo)機(jī)制，那么技術(shù)創(chuàng)新水平與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級程度是否對碳排放效率、碳排放強(qiáng)度和碳排放量存在門檻效應(yīng)？盡管關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)與碳排放關(guān)系的研究取得了一些值得借鑒的成果，但目前仍處于探索階段，與既有文獻(xiàn)相比，本文可能的貢獻(xiàn)為：一是探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)對碳排放效率、碳排放強(qiáng)度和碳排放量的非線性作用機(jī)制，以及數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展不同水平對碳排放效率、碳排放強(qiáng)度和碳排放量的影響特征。二是探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)對碳排放效率、碳排放強(qiáng)度和碳排放量的傳導(dǎo)機(jī)制，從城市層面驗(yàn)證“數(shù)字經(jīng)濟(jì)→技術(shù)創(chuàng)新→碳排放”“數(shù)字經(jīng)濟(jì)→產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級→碳排放”和“數(shù)字經(jīng)濟(jì)→技術(shù)創(chuàng)新→產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級→碳排放”的傳導(dǎo)關(guān)系。三是將環(huán)境規(guī)制、人口規(guī)模、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、金融發(fā)展水平引入實(shí)證分析中，探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對碳排放的影響，為政府部門科學(xué)決策提供參考。

1 理論分析與研究假設(shè)

1.1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)與碳排放

數(shù)字經(jīng)濟(jì)以互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等新興技術(shù)應(yīng)用為基礎(chǔ)，將信息和數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素，與經(jīng)濟(jì)社會各個領(lǐng)域融合。從產(chǎn)業(yè)角度來看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)（例如電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)）的發(fā)展，傳統(tǒng)經(jīng)營模式發(fā)生轉(zhuǎn)變，實(shí)體店鋪投入減少，對重工業(yè)產(chǎn)品依賴度下降[11]，高耗能、高排放產(chǎn)業(yè)發(fā)展空間壓縮，碳排放量減少、碳排放強(qiáng)度降低，提高了生產(chǎn)效率和能源效率，進(jìn)而提高碳排放效率；按照摩爾定律，信息傳輸技術(shù)高速發(fā)展，將以幾何級數(shù)降低信息存儲、傳輸和處理的成本，實(shí)現(xiàn)低成本傳播[12]，數(shù)字媒介傳播的信息覆蓋率大幅度提高，通過媒體引導(dǎo)公眾建立綠色環(huán)保理念，倡導(dǎo)綠色消費(fèi)、綠色出行，減少了餐飲、交通等碳排放，進(jìn)而緩解城市污染[13]。從微觀企業(yè)角度來看，數(shù)字化通過企業(yè)專業(yè)化提高了企業(yè)全要素生產(chǎn)率[14-15]，企業(yè)管理數(shù)字化使得內(nèi)部信息傳遞更準(zhǔn)確，提高了企業(yè)內(nèi)部治理和決策水平；數(shù)字技術(shù)帶來的信息傳播增強(qiáng)了企業(yè)間的信息溝通與業(yè)務(wù)合作，產(chǎn)品價格、質(zhì)量更透明，降低了企業(yè)間的交易成本[16]。此外，基于數(shù)字技術(shù)建立的數(shù)字化平臺實(shí)時監(jiān)測企業(yè)生產(chǎn)活動和碳排放信息，實(shí)現(xiàn)了監(jiān)管部門對企業(yè)的精準(zhǔn)規(guī)制，有效減少企業(yè)碳排放，提高了碳排放效率[17]。

然而，不容忽視的是大量數(shù)字技術(shù)設(shè)備（數(shù)據(jù)中心）的使用導(dǎo)致電力消耗大幅增加，對環(huán)境保護(hù)產(chǎn)生負(fù)面影響[18]，目前我國煤電占比很高，增加電力消耗，煤炭用量上升，碳排放量增加；采礦業(yè)應(yīng)用數(shù)字技術(shù)，加大了礦產(chǎn)資源的開采規(guī)模，造成資源的過度消耗。此外，企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，轉(zhuǎn)型初期要重置生產(chǎn)設(shè)備，通過加大資源投入和能源的消耗而增加產(chǎn)量，碳排放量增加，促使碳排放效率下降，當(dāng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型完成時，企業(yè)產(chǎn)出穩(wěn)定，數(shù)字化技術(shù)和規(guī)模降低了污染治理成本[19]，進(jìn)而提高了碳排放效率，體現(xiàn)出數(shù)字經(jīng)濟(jì)對碳排放效率的非線性影響。因此，提出如下假設(shè)：

H1：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠影響碳排放效率、碳排放量和碳排放強(qiáng)度，但其作用程度會受到數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平高低的約束。

1.2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)、技術(shù)創(chuàng)新與碳排放

數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過技術(shù)創(chuàng)新影響碳排放主要體現(xiàn)為：一是綠色環(huán)保技術(shù)發(fā)展能有效提高能源的使用效率。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能提高技術(shù)研發(fā)的成功率和研發(fā)成果的轉(zhuǎn)化能力，有利于碳捕捉、脫硫脫碳等綠色環(huán)保技術(shù)的研發(fā)和推廣，進(jìn)而能提高企業(yè)化石能源的利用效率，降低了投入，增加了正向產(chǎn)出，抑制了碳排放的增長，從而提升了碳排放效率。二是數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)了儲能技術(shù)的發(fā)展，提高了太陽能、風(fēng)能等可再生能源的開發(fā)利用率，減少了化石能源的使用量，降低了碳排放量[20]。三是數(shù)字技術(shù)不斷向產(chǎn)業(yè)內(nèi)部滲透，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)的污染治理策略，改進(jìn)能源管理模式，實(shí)現(xiàn)企業(yè)部門及生產(chǎn)設(shè)備聯(lián)通，實(shí)時動態(tài)采集與企業(yè)排污活動密切相關(guān)的各類要素及能源等信息，調(diào)整能源結(jié)構(gòu)及使用效率，實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排[1]。

然而，數(shù)字技術(shù)的發(fā)展能夠提高可再生能源和化石能源的利用效率，加劇了兩類能源的競爭，但產(chǎn)生的綜合效應(yīng)還是正向的[21]，同時支撐數(shù)字技術(shù)的數(shù)據(jù)中心是高耗能行業(yè)，數(shù)字技術(shù)快速發(fā)展會增加碳排放，但數(shù)字技術(shù)發(fā)展減碳的綜合效應(yīng)是正向的[22]。因此，提出如下假設(shè)：

H2：數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新能夠降低碳排放量和碳排放強(qiáng)度，提升碳排放效率。

1.3 數(shù)字經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級與碳排放

數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級影響碳排放主要體現(xiàn)為：一是數(shù)字產(chǎn)業(yè)通過數(shù)智化技術(shù)支持綠色發(fā)展，助力產(chǎn)業(yè)升級，實(shí)現(xiàn)碳減排。黃玉霞等[23]發(fā)現(xiàn)制造業(yè)投入服務(wù)化能提高生產(chǎn)效率、優(yōu)化結(jié)構(gòu)，進(jìn)而降低碳排放強(qiáng)度。二是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型將數(shù)字技術(shù)融入管理架構(gòu)，生產(chǎn)管理趨向智能化，提高了投入產(chǎn)出效率，企業(yè)間信息共享和協(xié)同運(yùn)作提升了供應(yīng)鏈的運(yùn)作效率，由此促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，顯著降低了碳排放水平[24]。三是數(shù)字經(jīng)濟(jì)將信息和數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素，低成本傳播，降低了企業(yè)與消費(fèi)者之間因信息不對稱產(chǎn)生的成本，為供求雙方精準(zhǔn)匹配提供路徑，提高了資源配置效率。作為新經(jīng)濟(jì)形態(tài)，創(chuàng)造了大量就業(yè)崗位，為弱勢群體提供了就業(yè)機(jī)會，弱化勞動力錯配對資源配置效率的消極影響[25]，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化將提高能源等各類資源要素的利用效率[26]，推進(jìn)經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展，對碳排放效率產(chǎn)生有利影響。此外，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的新業(yè)態(tài)、新模式大量涌現(xiàn)，形成了網(wǎng)約車、快遞小哥、職業(yè)主播等以服務(wù)業(yè)為主的職業(yè)，促進(jìn)了服務(wù)業(yè)的發(fā)展，加快了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化將對碳排放強(qiáng)度產(chǎn)生有利影響[27]。因此，提出如下假設(shè)：

H3：數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級能夠降低碳排放量和碳排放強(qiáng)度，提高碳排放效率。

1.4 技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的鏈?zhǔn)街薪樽饔?/h3>

技術(shù)創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級產(chǎn)生的影響表現(xiàn)為：首先，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展推動綠色技術(shù)的市場擴(kuò)散，增加綠色技術(shù)的市場需求，從而促進(jìn)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的形成，逐步淘汰高能耗、高污染的企業(yè)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷轉(zhuǎn)型升級[28]；其次，技術(shù)與產(chǎn)業(yè)高度融合發(fā)展已成為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化與高級化的關(guān)鍵要素[29]，技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級交互關(guān)聯(lián)作用能顯著降低碳排放強(qiáng)度[30]。因此，提出如下假設(shè)：

H4：技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級在數(shù)字經(jīng)濟(jì)與碳排放效率（碳排放量和碳排放強(qiáng)度）之間存在鏈?zhǔn)街薪樽饔谩?/p>

綜上所述，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對碳排放的影響機(jī)理見圖1。

圖1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對碳排放影響機(jī)理

2 計(jì)量模型、變量測度與數(shù)據(jù)來源

2.1 計(jì)量模型

為檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與碳排放效率、碳排放強(qiáng)度和碳排放量之間的關(guān)系，首先，建立基準(zhǔn)模型為：

其次，本文在模型（1）的框架下構(gòu)建中介效應(yīng)模型，分別加入技術(shù)創(chuàng)新（Tec）和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級為中介變量，深入分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對碳排放效率、碳排放強(qiáng)度和碳排放量的作用路徑。中介效應(yīng)模型構(gòu)建如下：

最后，考慮到技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級可能制約數(shù)字經(jīng)濟(jì)對碳排放效率、碳排放強(qiáng)度和碳排放量的驅(qū)動效應(yīng)，參考HANSEN[32]的面板門檻模型進(jìn)行檢驗(yàn)。因此，設(shè)定如下模型：

式（7）、式（8）分別表示單門檻和雙重門檻模型，門檻變量q分別為數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)、技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，I(·)為取值為1 或0 的指示函數(shù)，θ為對應(yīng)的門檻值。

2.2 變量測度

2.2.1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)的測度

現(xiàn)有文獻(xiàn)從城市層面對數(shù)字經(jīng)濟(jì)進(jìn)行測度的相對較少，黃群慧[33]選擇互聯(lián)網(wǎng)普及率、移動電話普及率、相關(guān)從業(yè)人員和產(chǎn)出情況4 個指標(biāo)；趙濤等[34]增加了數(shù)字普惠金融指數(shù)，構(gòu)建5 個指標(biāo)測算數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展指數(shù)。此外，騰訊研究院從基礎(chǔ)、產(chǎn)業(yè)、雙創(chuàng)和智慧民生4 個方面測算了數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)?？紤]到指標(biāo)數(shù)據(jù)可得性，本文借鑒趙濤等[34]構(gòu)建的評價體系和評價方法，測算數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)（表1）。

表1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合評價指標(biāo)體系

2.2.2 城市碳排放效率

（1）SBM 模型與城市碳排放效率。本文采用TONE[35]提出的超效率SBM 模型，對城市碳排放效率進(jìn)行測算。假定n個決策單元中每個決策單元均有則其矩陣X、Yg、Yb的表達(dá)式為：

則生產(chǎn)可能性集p為：

考慮非期望產(chǎn)出的SBM 模型，表達(dá)式如下：

本文運(yùn)用Super-SBM 模型重新定義生產(chǎn)可能性集為：

式中：x、yg和yb代表決策單元量、期望產(chǎn)出變量和非期望產(chǎn)出變量，S-、Sg、Sb分別表示投入、期望產(chǎn)出、非期望產(chǎn)出的松弛變量，λ為權(quán)重向量，模型中下標(biāo)“0”為被評價單元，ρ*為目標(biāo)效率值。

（2）投入與產(chǎn)出變量。借鑒已有研究，本文選取固定資產(chǎn)投資作為資本投入，選取各城市年末從業(yè)人數(shù)作為勞動力投入，運(yùn)用公式It=Kt-(1-δ)Kt-1計(jì)算投資，Kt為t期的資本存量，It為t期的投資，δ為平均折舊率，δ=10.96%[36]。選取城市電力消費(fèi)作為能源投入，并選取城市生產(chǎn)總值作為期望產(chǎn)出，將城市CO2排放量視為非期望產(chǎn)出。由于不能直接獲取城市尺度的能源消費(fèi)數(shù)據(jù)，本文借鑒吳建新等[37]做法，將電能、煤氣和液化石油氣、交通運(yùn)輸和熱能消耗產(chǎn)生的碳排放相加計(jì)算得出各個城市總的碳排放。

2.2.3 門檻/中介變量

技術(shù)創(chuàng)新（Tec）。考慮數(shù)據(jù)的可得性，本文選擇城市年度專利授權(quán)數(shù)作為技術(shù)創(chuàng)新的替代變量。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。本文借鑒劉翠花[10]的研究思路，選取產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化指數(shù)（Iri）和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化指數(shù)（Iai）度量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化指數(shù)用第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值之比衡量，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化指數(shù)借鑒干春暉等[38]的思路計(jì)算獲得。

2.2.4 控制變量

城市碳排放除受數(shù)字經(jīng)濟(jì)的影響外，還受其他變量的影響，為全面分析城市碳排放效率中數(shù)字經(jīng)濟(jì)的影響，參考現(xiàn)有文獻(xiàn)的研究，設(shè)定如表2 所示的控制變量。

表2 控制變量基本描述

2.3 數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計(jì)

本文的原始數(shù)據(jù)來源于《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各省市統(tǒng)計(jì)年鑒和統(tǒng)計(jì)公報，本文選用2011—2020 年全國283 個地級及以上城市的面板數(shù)據(jù)，其中缺失值采用插值法予以補(bǔ)充。此外，本文數(shù)據(jù)以2011 年為基期進(jìn)行平減處理。表3 報告了各變量的基本統(tǒng)計(jì)特征，表明了不同地級及以上城市的指標(biāo)存在著明顯的差異。

表3 各變量描述性統(tǒng)計(jì)信息

3 實(shí)證結(jié)果與分析

3.1 城市碳排放的特征

首先，核算城市碳排放量和碳排放強(qiáng)度。然后，基于非期望產(chǎn)出的超效率SBM 模型，測算2011—2020年283 個城市的碳排放效率，并計(jì)算各年份平均值。圖2 顯示，2011—2020 年城市碳排放量保持平緩增長趨勢，城市碳排放強(qiáng)度2011—2016 年呈現(xiàn)緩慢下降態(tài)勢，2017—2020 年表現(xiàn)為大幅波動上升，雖然碳排放量增幅不高，但城市GDP 增長速度逐步向發(fā)展質(zhì)量轉(zhuǎn)變，使得碳排放強(qiáng)度較大幅度波動上升，城市碳排放效率呈現(xiàn)出“U”型特征，2011—2017 年表現(xiàn)為緩慢下降，2018—2020 表現(xiàn)為上升趨勢，城市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展有利于提升碳排放效率。

圖2 碳排放效率、碳排放總量和碳排放強(qiáng)度變化趨勢

表4 報告了2011—2020 年前20 名城市碳排放效率、碳排放總量和碳排放強(qiáng)度平均值排序。表4 顯示，碳排放量較高的城市包括北京、上海、天津、廣州、深圳等一線城市，沿海城市及省會城市，主要集中在經(jīng)濟(jì)發(fā)展較好的城市；碳排放強(qiáng)度較高的城市集中在河北石家莊、秦皇島、邯鄲等，山西太原、大同、陽泉等，東北三省大部分城市，甘肅、青海的部分城市，主要集中在北方城市；碳排放效率較高的城市有11 個，包括上海、無錫、蘇州、長沙、廣州、深圳等，總體上表現(xiàn)為“南高北低”的特征。

表4 2011—2020年前20名城市平均碳排放量、碳排放強(qiáng)度和碳排放效率

3.2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

在表5 中，列（1）、列（3）、列（5）數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)的估計(jì)系數(shù)在10%的水平下均統(tǒng)計(jì)顯著，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對減少碳排放量、降低碳排放強(qiáng)度、提升碳排放效率具有促進(jìn)作用；列（2）、列（4）、列（6）加入了數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)平方以及控制變量的影響，結(jié)果顯示數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)及平方項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)在5%的水平下均統(tǒng)計(jì)顯著。列（2）顯示數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)的系數(shù)為負(fù)，平方項(xiàng)的系數(shù)為正，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對碳排放效率的影響呈現(xiàn)“U”型特征；列（4）、列（6）顯示數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)的系數(shù)為正，平方項(xiàng)的系數(shù)為負(fù)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對碳排放量和碳排放強(qiáng)度的影響呈現(xiàn)倒“U”型特征，這是因?yàn)樵谄髽I(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型初期，數(shù)字化大量投入不一定能夠有產(chǎn)出效率提升[39]，高投入、高成本提升了碳排放水平。當(dāng)企業(yè)數(shù)字化投入水平達(dá)到閾值，資本、人力、技術(shù)投入逐漸產(chǎn)生正向凈效應(yīng)，能源利用效率得到提高，從而顯著降低了碳排放水平[4]，驗(yàn)證了H1。

表5 數(shù)字經(jīng)濟(jì)與碳排放：基準(zhǔn)回歸

加入控制變量后，科技支出增加能夠顯著減少碳排放量，提高碳排放效率，但對碳排放強(qiáng)度的影響不顯著，加大科技支出力度可以促進(jìn)節(jié)能環(huán)保技術(shù)研發(fā)應(yīng)用，有利于節(jié)能減排；環(huán)境規(guī)制和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平均對碳排放量和碳排放強(qiáng)度具有抑制作用，對碳排放效率具有促進(jìn)作用，加大環(huán)境規(guī)制力度能夠倒逼企業(yè)加大研發(fā)投入或采用綠色專利實(shí)現(xiàn)節(jié)能降耗，形成綠色產(chǎn)業(yè)鏈和發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟(jì)，實(shí)現(xiàn)減碳增效；經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提高，尤其是經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展堅(jiān)持“創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享”的新發(fā)展理念，有利于降低碳排放量，提高碳排放效率。金融發(fā)展水平能夠顯著提升碳排放效率和降低碳排放強(qiáng)度，但對碳排放量的影響不顯著，在碳達(dá)峰、碳中和的背景下，應(yīng)不斷提升金融對綠色低碳轉(zhuǎn)型的服務(wù)能力，銀行為企業(yè)融資，打造綠色資產(chǎn)，推動企業(yè)實(shí)現(xiàn)綠色低碳轉(zhuǎn)型。人口規(guī)模在1%的水平上統(tǒng)計(jì)顯著，人口規(guī)模越大，出行活動范圍和強(qiáng)度越大，對交通、餐飲消費(fèi)的需求增加，生活垃圾也會增加，增大了碳排放量和碳排放強(qiáng)度，降低了碳排放效率。

3.3 鏈?zhǔn)街薪樾?yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)式（2）～式（6）進(jìn)行中介效應(yīng)分析，檢驗(yàn)結(jié)果如表6 所示，然后利用Bootstrap 進(jìn)行鏈?zhǔn)街薪樾?yīng)檢驗(yàn)，結(jié)果如表7 所示。

表6 中介效應(yīng)回歸分析

表7 利用Bootstrap方法估計(jì)的中介效應(yīng)及95%置信區(qū)間

表6 中列（1）數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠顯著地促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新（,P＜0.01），列（3）～列（5）中技術(shù)創(chuàng)新對碳排放效率（,P＜0.01）、碳排放強(qiáng)度（,P＜0.05）、碳排放量（,P＜0.01）均統(tǒng)計(jì)顯著。與表5 基準(zhǔn)回歸比較發(fā)現(xiàn)，表6中列（3）～列（5）數(shù)字經(jīng)濟(jì)系數(shù)均有所減小，且在10%水平下統(tǒng)計(jì)顯著，表明技術(shù)創(chuàng)新在數(shù)字經(jīng)濟(jì)與碳排放效率、碳排放強(qiáng)度和碳排放量之間發(fā)揮了部分中介效應(yīng)。由表7 可知，部分中介效應(yīng)分別為0.110、-0.084、-0.148，且95%的置信區(qū)間不包括0，因此，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠通過技術(shù)創(chuàng)新提升碳排放效率，降低碳排放強(qiáng)度和碳排放量，驗(yàn)證了H2。

本文檢驗(yàn)了鏈?zhǔn)街薪槟Ｐ停磾?shù)字經(jīng)濟(jì)通過影響技術(shù)創(chuàng)新促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化（合理化），進(jìn)而提高碳排放效率、降低碳排強(qiáng)度和碳排放量。結(jié)果顯示，表6 中列（2）技術(shù)創(chuàng)新能夠顯著促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化（，P＜0.01）、 列（6）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化（，P＜0.01），并且在表7 中，技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化在數(shù)字經(jīng)濟(jì)與碳排放效率（碳排放強(qiáng)度和碳排放量）之間的鏈?zhǔn)街薪樾?yīng)顯著，其部分中介效應(yīng)分別為0.009、-0.088、-0.033，且95%的置信區(qū)間不包括0，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化提升碳排放效率、降低碳排放強(qiáng)度、減少碳排放量，驗(yàn)證了H4。

3.4 門檻效應(yīng)分析

根據(jù)式（7）、式（8），通過300 次的Bootstrap 模擬，表8 報告了門檻變量檢驗(yàn)的F值及對應(yīng)的P值，檢驗(yàn)結(jié)果表明，Dige、Tec、Iri對碳排放效率、碳排放量和碳排放強(qiáng)度均存在單一門檻，Iai對碳排放效率、碳排放量和碳排放強(qiáng)度均存在雙重門檻。圖3 報告了相應(yīng)的似然比函數(shù)圖。

表8 門檻檢驗(yàn)結(jié)果

圖3 樣本門檻的估計(jì)值和置信區(qū)間

表9和表10報告了門檻回歸的實(shí)證結(jié)果。表9中列（1）以數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)為門檻變量時，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對碳排放效率的影響關(guān)系根據(jù)門檻值0.347 可分為兩個區(qū)制，其估計(jì)系數(shù)在10%水平下均統(tǒng)計(jì)顯著，其系數(shù)分別為-0.363 和0.105，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)在門檻值前對碳排放效率有抑制作用，跨越門檻值后對碳排放效率有顯著的促進(jìn)作用，這與表5 中列（2）的回歸結(jié)果相一致；表9 中列（2）以技術(shù)創(chuàng)新為門檻變量時，根據(jù)門檻值可分為兩個區(qū)制，其估計(jì)系數(shù)在1%水平下均統(tǒng)計(jì)顯著，其系數(shù)分別為-0.263 和0.510，表明技術(shù)創(chuàng)新在門檻值前對碳排放效率有抑制作用，跨越門檻值后對碳排放效率有顯著的促進(jìn)作用；表9 中列（3）以產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化指數(shù)為門檻變量時，根據(jù)門檻值可分為兩個區(qū)制，門檻值前估計(jì)系數(shù)在10%水平下統(tǒng)計(jì)不顯著，門檻值后估計(jì)系數(shù)在1%水平下統(tǒng)計(jì)顯著，表明產(chǎn)業(yè)高級化門檻值前對碳排放效率不存在顯著影響，跨越門檻值后對碳排放效率具有顯著促進(jìn)作用；表9 中列（4）以產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化指數(shù)為門檻變量時，根據(jù)門檻值可分為三個區(qū)制，估計(jì)系數(shù)在1%水平下均統(tǒng)計(jì)顯著，其系數(shù)分別為0.476、0.337和-0.458，表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化指數(shù)越高，在第一個門檻值前后對碳排放效率表現(xiàn)為抑制作用，當(dāng)跨越第二門檻值后，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)越合理，越能夠顯著提升碳排放效率。

表9 碳排放效率與碳排放量門檻回歸結(jié)果

表10 碳排放量與碳排放強(qiáng)度門檻回歸結(jié)果

表9 中列（5）和表10 中列（9）以數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)為門檻變量時，根據(jù)門檻值可分為兩個區(qū)制，僅有表10 中列（9）門檻值前估計(jì)系數(shù)在10%水平下統(tǒng)計(jì)不顯著，其他系數(shù)在1%水平下均統(tǒng)計(jì)顯著，系數(shù)符號方向表明，當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)小于門檻值時，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展會增加碳排放量，對碳排放強(qiáng)度的影響不顯著，跨越門檻值后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠顯著降低碳排放量和碳排放強(qiáng)度，進(jìn)一步驗(yàn)證了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對碳排放量和碳排放強(qiáng)度具有非線性影響；表9 中列（6）和表10 中列（10）以技術(shù)創(chuàng)新為門檻變量時，根據(jù)門檻值可分為兩個區(qū)制，表10中列（10）門檻值前估計(jì)系數(shù)在10%水平下統(tǒng)計(jì)不顯著，其他系數(shù)在1%水平下均統(tǒng)計(jì)顯著，結(jié)合系數(shù)符號，表明技術(shù)創(chuàng)新在跨越門檻值前增加了碳排放量，對碳排放強(qiáng)度未產(chǎn)生影響，跨越門檻值后，技術(shù)創(chuàng)新能夠減少碳排放量和降低碳排放強(qiáng)度；表10 中列（7）、列（11）以產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化指數(shù)為門檻變量時，根據(jù)門檻值可分為兩個區(qū)制，列（7）估計(jì)系數(shù)在1%水平下均統(tǒng)計(jì)顯著，列（11）估計(jì)系數(shù)在10%水平下統(tǒng)計(jì)不顯著，結(jié)合系數(shù)符號，表明產(chǎn)業(yè)高級化在門檻值前增加了碳排放量，對碳排放強(qiáng)度不產(chǎn)生影響，跨越門檻值后能夠顯著降低碳排放量，但對碳排放強(qiáng)度不具有影響；表10 中列（8）、列（12）以產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化指數(shù)為門檻變量時，根據(jù)門檻值可分為三個區(qū)制，列（8）估計(jì)系數(shù)在1%水平下均統(tǒng)計(jì)顯著，列（12）估計(jì)系數(shù)在10%水平下統(tǒng)計(jì)不顯著，結(jié)合系數(shù)符號，表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化指數(shù)在第一個門檻值前后，跨越第二門檻值前增加了碳排放量，跨越第二個門檻值后能夠顯著降低碳排放量，而對碳排放強(qiáng)度兩個門檻值都不產(chǎn)生影響。

3.5 區(qū)域異質(zhì)性分析

鑒于中國區(qū)域間數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、科技支出水平、經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在差異，因此將樣本分為東部、中部和西部城市，分別考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)對不同區(qū)域碳排放效率、碳排放強(qiáng)度和碳排放量的影響。表11 表明中西部城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)對碳排放效率的影響呈現(xiàn)“U”型，對碳排放強(qiáng)度和碳排放量的影響呈現(xiàn)倒“U”型，而東部城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)的系數(shù)統(tǒng)計(jì)顯著，但數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)平方的系數(shù)統(tǒng)計(jì)均不顯著。從影響程度看，中部城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)對提升碳排放效率、降低碳排放強(qiáng)度和碳排放量的作用顯著高于東部和西部城市，而西部城市顯著高于東部。中西地區(qū)“新基建”逐步完善，大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等技術(shù)延伸到傳統(tǒng)行業(yè)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)紅利逐步顯現(xiàn)，尤其是中部城市較為明顯，呈現(xiàn)出“先抑后揚(yáng)”的特點(diǎn)，而東部城市經(jīng)濟(jì)活躍度高、信息技術(shù)發(fā)達(dá)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對碳排放的影響已經(jīng)到促進(jìn)作用階段。

表11 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對碳排放影響的區(qū)域異質(zhì)性

從控制變量看，科技投入在東部城市和西部城市對碳排放強(qiáng)度的影響不顯著，西部城市增加科技投入顯著高于東中部城市；經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的系數(shù)在10%水平下均統(tǒng)計(jì)顯著，東中部城市提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提升碳排放效率顯著高于西部城市，而西部城市減少碳排放量顯著高于中東部城市，中西部城市降低碳排放強(qiáng)度高于東部城市；在東部城市提高金融發(fā)展水平能夠提升碳排放效率、減少碳排放量和降低碳排放強(qiáng)度，在中部城市能提升碳排放效率，不能影響碳排放量和降碳排放強(qiáng)度，在西部城市能影響碳排放效率和碳排放量，不能影響碳排放強(qiáng)度；東中西部城市擴(kuò)大人口規(guī)模均能夠顯著降低碳排放強(qiáng)度，提高東部城市碳排放效率和增加碳排放量；環(huán)境規(guī)制對提升東中西部城市碳排放效率具有顯著的促進(jìn)作用，且中西部城市更顯著，對降低東部城市碳排放量以及降低中西部城市碳排放強(qiáng)度具有顯著的影響。

3.6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（1）內(nèi)生性檢驗(yàn)。為核心變量選取合適的工具變量，能夠避免數(shù)字經(jīng)濟(jì)與碳排放之間存在雙向因果產(chǎn)生內(nèi)生性問題，借鑒黃群慧[33]、趙濤等[34]研究方法，采用上一年全國互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)分別與1984 年各城市每萬人電話機(jī)數(shù)量構(gòu)造交互項(xiàng)（Iv_Internet），作為當(dāng)年城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)的工具變量。由于互聯(lián)網(wǎng)在傳統(tǒng)通信技術(shù)基礎(chǔ)上發(fā)展形成，當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平受到過去發(fā)展基礎(chǔ)的影響，而傳統(tǒng)電信工具（如固定電話）使用量的減少對城市發(fā)展的影響逐步減弱，滿足排他性，與隨機(jī)擾動項(xiàng)不相關(guān)，且對碳排放不存在直接關(guān)聯(lián)路徑，因此Iv_Internet能夠作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的工具變量。

在考慮了內(nèi)生性問題后，表12 中列（1）～（3）加入互聯(lián)網(wǎng)與電話機(jī)數(shù)量構(gòu)造交互項(xiàng)（Iv_Internet）為工具變量。結(jié)果顯示，在1%水平下，LM 統(tǒng)計(jì)量拒絕“工具變量識別不足”的原假設(shè)，Wald F 統(tǒng)計(jì)量大于Stock-Yogo 弱識別檢驗(yàn)10%水平上的臨界值，工具變量有效，且DWH 檢驗(yàn)不能拒絕模型不存在內(nèi)生性的原假設(shè)。表12 中列（4）～（6）為系統(tǒng)GMM 檢驗(yàn)結(jié)果，AR(1)在1%水平下拒絕接受擾動項(xiàng)不存在自相關(guān)的原假設(shè)，而AR(2)不能拒絕不存在自相關(guān)的原假設(shè)，接受擾動項(xiàng)不存在自相關(guān)，同時Sargan 檢驗(yàn)接受工具變量都有效的原假設(shè)，因此，可以判定模型不存在嚴(yán)重的內(nèi)生性問題，且Iv_Internet工具變量能緩解模型中的內(nèi)生性。列（1）～（6）估計(jì)系數(shù)符號與表5基本一致，變量顯著性方面除個別有差別外基本保持一致，進(jìn)一步表明模型是穩(wěn)健的。

表12 工具變量與系統(tǒng)GMM檢驗(yàn)

（2）替換核心解釋變量。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與數(shù)字金融發(fā)展水平密切相關(guān)，本文用數(shù)字普惠金融指數(shù)替換核心解釋變量檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對碳排放的影響，結(jié)果如表13 的列（1）、列（2）、列（3）所示，數(shù)字普惠金融指數(shù)的系數(shù)符號與表5 一致，僅有數(shù)字普惠金融指數(shù)平方對碳排放強(qiáng)度在10%水平統(tǒng)計(jì)不顯著，說明實(shí)證結(jié)果穩(wěn)健。

表13 替換核心變量與縮尾處理結(jié)果

（3）Winsorize 縮尾處理。本文采用Winsorize 縮尾剔除異常值，重新估計(jì)式（1），表13 的列（4）～（6）報告了回歸結(jié)果。重新估計(jì)的系數(shù)值與表5 比較有較小的變化，僅有金融發(fā)展水平對碳排放強(qiáng)度的系數(shù)在5%水平統(tǒng)計(jì)顯著性發(fā)生變化，其余系數(shù)顯著性均未變化。

4 研究結(jié)論與政策建議

4.1 研究結(jié)論

本文基于中國2011—2020 年283 個地級以上城市的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用面板固定效應(yīng)模型、門檻回歸模型和鏈?zhǔn)街薪樾?yīng)模型，實(shí)證檢驗(yàn)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對城市碳排放的影響及其內(nèi)在機(jī)制，主要結(jié)論如下：

（1）數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對碳排放表現(xiàn)為非線性作用。從全樣本看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠提升碳排放效率，其促進(jìn)作用呈現(xiàn)出“U”型特征，同時數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠降低碳排放強(qiáng)度和減少碳排放量，其促進(jìn)作用呈現(xiàn)出倒“U”型特征；分區(qū)域考察發(fā)現(xiàn)東部城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠顯著影響碳排放效率、碳排放強(qiáng)和碳排放量，表現(xiàn)為顯著的促進(jìn)作用，而中西部城市對碳排放效率、碳排放強(qiáng)和碳排放量為非線性影響，與全樣本一致。

（2）技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級在數(shù)字經(jīng)濟(jì)與碳排放之間存在中介效應(yīng)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠通過技術(shù)創(chuàng)新或產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級提升碳排放效率、降低碳排放強(qiáng)度和碳排放量；同時技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級在數(shù)字經(jīng)濟(jì)與碳排放效率（碳排放強(qiáng)度和碳排放量）之間的鏈?zhǔn)街薪樾?yīng)成立。

（3）數(shù)字經(jīng)濟(jì)、技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對碳排放存在門檻效應(yīng)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)和技術(shù)創(chuàng)新在門檻值前后對碳排放效率的影響均呈現(xiàn)“先抑后揚(yáng)”，對碳排放量的影響為“先揚(yáng)后抑”，對碳排放強(qiáng)度門檻值前影響不顯著，跨越門檻值后有顯著的抑制作用；產(chǎn)業(yè)高級化在門檻值前對碳排放量有正向作用，對碳排放效率和碳排放強(qiáng)度不產(chǎn)生影響，跨越門檻值后對碳排放效率和碳排放量均表現(xiàn)為正向作用，但對碳排放強(qiáng)度不產(chǎn)生影響；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化指數(shù)在第一個門檻值前后對碳排放效率表現(xiàn)為抑制作用、對碳排放量為促進(jìn)作用，當(dāng)跨越第二門檻值后，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)越合理，越能夠顯著提升碳排放效率、減少碳排放量，但對碳排放強(qiáng)度不產(chǎn)生影響。

（4）城市科技支出、環(huán)境規(guī)制和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高對碳排放有積極的影響，提高金融發(fā)展水平能夠提高碳排放效率和降低碳排放強(qiáng)度。城市經(jīng)濟(jì)實(shí)力不斷增強(qiáng)，有更多財(cái)力用于科技投入，有利于促進(jìn)節(jié)能環(huán)保技術(shù)研發(fā)推廣，提升了能源利用效率，同時金融重點(diǎn)支持綠色低碳項(xiàng)目，城市污染治理能力不斷提高，碳排放量減少，碳排放強(qiáng)度降低，提高了碳排放效率。

4.2 政策建議

（1）加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，提高數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平。一是加快5G 基站、云計(jì)算平臺和大數(shù)據(jù)中心等承載數(shù)字技術(shù)的新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，著力打造極致時延、高度自治的承載網(wǎng)絡(luò)，提升網(wǎng)絡(luò)化、智能化水平，推動數(shù)字經(jīng)濟(jì)與城市、產(chǎn)業(yè)和企業(yè)的深度融合發(fā)展。二是大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)，培育具有地方特色的數(shù)字化產(chǎn)業(yè)，在基礎(chǔ)、核心、高端的領(lǐng)域深挖數(shù)字產(chǎn)業(yè)，扎牢數(shù)字產(chǎn)業(yè)的根基，發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)對污染物的減排效應(yīng)。三是加快企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展，依托數(shù)字技術(shù)實(shí)現(xiàn)企業(yè)管理數(shù)字化變革，提升投入產(chǎn)出效率，降低能源消耗，提高碳排放效率。

（2）加大科技投入，多措并舉支持技術(shù)創(chuàng)新。一是加大5G 網(wǎng)絡(luò)、人工智能、區(qū)塊鏈等前沿技術(shù)方面的投入，促進(jìn)數(shù)字技術(shù)向傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)滲透，強(qiáng)化數(shù)字技術(shù)在生產(chǎn)、生活、交通和能源以及城市治理和管理等各個領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，有效推動節(jié)能減排發(fā)展。二是制定激勵性的財(cái)政信貸政策和綠色信貸政策，加大對綠色技術(shù)研發(fā)項(xiàng)目的財(cái)政資金支持，加強(qiáng)綠色低碳核心技術(shù)的科技攻關(guān)，尤其是加大對碳封存、碳捕集技術(shù)的研發(fā)投資力度，依托綠色技術(shù)實(shí)現(xiàn)節(jié)能降碳。三是營造良好的政策環(huán)境，激勵企業(yè)開展綠色技術(shù)研發(fā)或節(jié)能改造，提升能源利用率，實(shí)現(xiàn)零排放。

（3）大力培育數(shù)字經(jīng)濟(jì)新業(yè)態(tài)、新模式，加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。一是深化數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合，加快數(shù)字技術(shù)融入農(nóng)業(yè)、工業(yè)等傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，利用數(shù)據(jù)生產(chǎn)要素提高傳統(tǒng)要素的利用和配置效率，進(jìn)而形成新業(yè)態(tài)、新模式促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級發(fā)揮降碳減排效應(yīng)。二是以數(shù)字化、智能化為發(fā)展方向，提高產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平，推動能源效率變革，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，降低能源消耗，提高碳排放效率。三是根據(jù)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展不同時期，考慮不同地區(qū)的具體情況，制定合理的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級政策，合理配置算力資源，提高能源利用效率，實(shí)現(xiàn)碳減排。