中国自贸试验区的设立推动城市低碳发展了吗？

低碳发展的核心在于减碳源和增碳汇,自贸试验区作为全面深化改革试验田,其建设对城市低碳发展具有重要意义。该研究基于2007—2020年中国288个城市面板数据,首先从碳排放和碳吸收两大层面综合评估了城市碳中和水平,进而运用多期双重差分法和空间杜宾模型探析自贸试验区设立的低碳效应。结果表明：自贸试验区的设立对所在城市低碳发展具有显著的推动作用。具体来说,自贸试验区的设立可以通过提高城市的数字化水平和资源配置效率从内部驱动城市低碳发展;同时,政府对绿色发展的关注程度越高,使得传导机制产生的碳排放抑制作用越强、碳吸收促进作用越大,越有利于城市低碳发展。不仅如此,自贸试验区设立的碳排放抑制效应、碳吸收促进效应以及碳中和效应的发挥还会因设立批次、城市区位和城市特征的不同而存在差异。其中,前两批片区、秦岭-淮河以南区域、开放程度较高城市,其低碳效应整体较为明显。进一步地,自贸试验区的设立对城市低碳发展的影响还具有一定的空间溢出效应。针对上述相关研究发现,总结提出：作好顶层设计、发挥比较优势,梯度式推进低碳发展标杆片区;加快贸易便利化和数字金融改革,推动传统优势产业数字化转型,促进数字化与低碳化深度融...     

新型城镇化建设的减污降碳效应

新型城镇化是区域经济增长和绿色转型的有力支撑。在经济高质量发展阶段,政府主导的新型城镇化建设减污降碳的政策效果有待验证。该研究选取2004—2020年中国180个地级及以上城市数据,从“污染”和“碳排放”两个维度构建双重差分模型,实证检验新型城镇化建设的减污降碳效应及影响机制。研究发现：(1)新型城镇化建设存在显著的减污降碳效应,并且呈现逐年递增的特征,该结论在考虑了DID有效性检验和稳健性检验后依然成立。(2)异质性分析表明,从“区位-特征-规模”三维城市属性看,减污降碳效应在东部城市、非资源型城市、高人力资本城市和规模较大的城市更加显著;分位数回归估计结果显示,新型城镇化的减污降碳效应呈边际递增趋势。(3)机制分析表明,新型城镇化除了直接对减污降碳存在促进作用,还可以通过推动三次产业结构整体升级、服务业结构升级以及绩效型技术创新而有效促进减污降碳,但投入型技术创新对减污降碳的影响尚不明显。该研究为下一阶段中国区域污染治理提供了新思路,政府应协同推进新型城镇化和减污降碳,同时借助产业结构升级和绩效型技术创新以更加有效的方式释放新型城镇化在区域绿色发展中的红利。     

企业碳披露、绿色创新与碳绩效

绿色低碳发展被认为是企业可持续发展的“灵丹妙药”。碳披露作为企业向利益相关者展视其履约环境责任的重要工具,是企业绿色低碳发展必不可少的关键组成部分。然而,碳披露能否提升碳绩效仍是具有争议的焦点。基于这一现实问题,文章选取2016—2019年中国重污染企业以探究企业碳披露与碳绩效之间关系,并以绿色技术创新和绿色运营创新为中介变量,选用中介效应模型探索碳披露对碳绩效的影响机制。在此基础上,进一步基于企业异质性（规模、成长性和产权属性）视域检验绿色技术创新和绿色运营创新的中介效应。结果显示：(1)中国重污染企业的碳披露具有治理效应,可有效提升企业碳绩效。(2)绿色创新（绿色技术创新和绿色运营创新）是企业碳披露影响碳绩效的重要路径,其发挥部分中介效应。企业碳披露可引致绿色技术创新和绿色运营创新,进而提升碳绩效。(3)大型企业通过披露碳排放信息促进绿色技术创新和绿色运营创新从而提升碳绩效的可能性显著优于中小型企业。(4)企业成长性的降低增强绿色技术创新和绿色运营创新的中介效应,进而推动碳披露对碳绩效的正向效应。(5)非国有企业的碳披露较国有企业更易诱发企业绿色技术创新和绿色运营创新以提升碳绩效。...     

低碳城市试点政策对出口企业绿色创新的影响

出口企业立足国内国际市场，紧随全球低碳发展趋势，紧贴国际绿色技术前沿，具备开展绿色创新的内在动力和技术资源，在低碳城市试点政策的约束与推动下，可能表现出更为活跃的创新意识与更加积极的创新行为。然而，现有研究大多忽视“出口-非出口”这一异质性视角，导致对于低碳城市试点政策的评估缺乏开放性维度。为此，该研究基于2004—2020年沪深两市A股出口上市公司的绿色专利申请数据，采用多期双重差分模型实证检验低碳城市试点政策对于中国出口企业绿色创新的影响，梳理其中的作用机制，并从所有制属性、污染程度、技术水平等多个维度开展异质性分析。结果表明：(1)低碳城市试点政策有效地激发了出口企业的绿色创新行为，实现了创新数量、创新质量和创新效率的同步提升。(2)与非出口企业相比，低碳城市试点政策对于出口企业绿色创新行为的正向激励效应更加显著。(3)低碳城市试点政策对于出口企业的绿色创新激励效应主要体现在非国有出口企业层面，对于国有出口企业的影响并不显著，同时该绿色创新激励效应在重污染出口企业与高新技术出口企业层面表现得更加显著。(4)低碳城市试点政策主要通过研发资金投入增加机制和海外业务拓展机制推动出口企业...     

经济增长压力下金融集聚对碳排放效率的影响北大核心CSCDCSSCI

“双碳”目标是推动中国经济社会绿色低碳和高质量发展的重要抓手。金融业是现代经济的核心,在应对气候变化和绿色低碳发展方面发挥着重要作用。金融集聚是金融业的发展趋势和显著特征,其与绿色发展的关系受到广泛关注。文章首先构建包含金融部门和非金融部门的两部门产出密度模型,从理论机理上分析金融集聚对碳排放效率的影响;其次以2005—2018年中国省级面板数据为研究样本,采用非径向方向距离函数和SBM‑DEA模型测度省级碳排放效率,基于面板平滑转移模型实证检验金融集聚对碳排放效率的非线性影响;最后构建调节效应模型考察经济增长压力对两者关系的调节效应。研究发现:①金融集聚对碳排放效率具有显著的平滑转移效应。金融集聚处于较低水平时会抑制碳排放效率;随着金融集聚水平逐渐提高,会转而促进碳排放效率。②经济增长压力对金融集聚和碳排放效率之间的关系具有显著的调节效应。适度的经济增长压力正向调节金融集聚对碳排放效率的影响,且使得金融集聚的阈值提前;过度的经济增长压力负向调节金融集聚对碳排放效率的影响,且使得金融集聚的阈值延后。以上结论在替换被解释变量、变换估计方法、考虑受限变量、剔除直辖市样本及考虑内生性采用IV‑Tobit模型再估计之后均成立。基于此提出:合理配置金融资源,积极发挥金融集聚的辐射作用,稳步提升金融服务实体经济的质量和效率;革新官员考核标准,做好经济增长目标的预期管理,引导形成契合地方发展现状的经济预期。     

“双控”目标下产业智能化的节能降碳减排效应

作为新一轮技术进步的重要标志,产业智能化是“双控”目标下实现节能降碳减排的重要路径。运用2011—2021年275个城市面板数据,检验产业智能化对能源消费、碳排放、工业污染排放总量和强度的影响及机制。理论分析表明,产业智能化应用产生规模扩张效应、技术创新效应和产业结构升级效应,三种效应的相互作用将决定产业智能化对能源消费、碳排放、工业污染排放总量和强度的影响方向和程度。该研究采用固定效应模型进行基准回归,并运用工具变量、GMM动态面板、外生冲击检验和替换解释变量等方法,确保基准结果的稳健性。研究表明：(1)产业智能化不仅能够减少能源消费和工业污染排放总量,而且可以降低能源消费、碳排放和工业污染排放强度,实现节能降碳减排。(2)经验证据显示,产业智能化对能源消费、碳排放和工业污染排放的总量影响小于对其强度的影响。产业智能化主要作用于“能耗双控”,对“工业污染排放双控”作用较小,但未能实现“碳排放双控”。(3)机制检验得出,目前产业智能化所推动的绿色技术创新水平较低是产业智能化未能实现“碳排放双控”的根本原因,采用智能化技术提升绿色技术创新水平是由“能耗双控”向“排放双控”转型的重要条件。...     

数字金融影响碳排放的作用机理及效果北大核心CSCDCSSCI

中国数字金融发展迅速,深刻影响着人们的生产与生活方式,并可能对碳排放产生影响。文章首先梳理了数字金融影响碳排放的可能途径,并以罗默内生经济增长模型为基础,通过在生产函数中引入数字金融和能源消耗,在消费者效用函数中引入二氧化碳存量等方法,构建并阐释了数字金融影响碳排放的经济学原理和作用机制。理论分析的结果显示,数字金融的发展将通过影响居民消费理念和行为、企业生产活动方式与创新效率等方面影响碳排放,并在总体上呈倒“U”型关系,其中碳排放拐点所需的数字金融能力主要取决于能源现存消耗情况以及技术创新能力等因素。其次,基于中国省域数据对上述倒“U”型关系进行实证分析和中介机制检验。结果表明:①数字金融对碳排放的影响可分解为增产效应和节能效应。②在两种效应的综合作用下,碳排放将随着数字金融发展先增多后减少,且这一倒“U”型关系通过了内生性及稳健性检验。③数字金融的广度、深度和数字化程度对碳排放的最终影响效果存在显著的结构性差异。④此外,影响机制分析结果还表明,数字金融的发展缓解了企业融资需求压力,传统生产方式下的生产规模由此得以扩大并增加了碳排放,即数字金融发展广度带来的影响更多地体现为产值扩大的碳排放上升(增产效应);但后期随着数字金融深度和数字化作用的累积发挥,促进企业研发以及节能型技术专利带来的创新减排效应将显著增加,进而通过降低单位碳减排后最终导致碳排放减少(节能效应)。基于此,中国数字金融发展应尽快从量转向质,加大对企业低碳节能转型与数字化升级、能源产业结构优化、新能源开发与利用等方面的精准支持力度,并积极探索数字化碳金融产品的不断创新。     

中国金融包容性发展、经济增长与碳排放

改革开放以来,中国经济高速增长,为中国崛起提供了重要的物质基础与保障。然而,粗放型经济发展模式也导致严重的资源环境问题。金融是现代经济发展核心,实现中国绿色低碳经济发展离不开金融支持。本文首先在分析金融发展、经济增长对碳排放的作用机制基础上,提出以下研究假说:(1)金融发展对碳排放存在正、负两种效应,其综合效应的大小取决于两种效应的相对大小。(2)环境库兹涅兹曲线假说并不是稳健的,其成立与计量方法、研究区域等选取有关。(3)金融发展对碳排放的影响在不同经济发展阶段与金融发展水平下存在门槛效应。(4)空间异质性对金融发展与碳排放之间关系存在显著影响。随后构建动态面板模型与面板门槛模型,应用系统GMM、固定效应、随机效应等多种估计方法,在核算中国各省份金融包容性发展指数与碳排放基础上,结合省级面板数据,并分东、中、西区域,对以上假说进行实证检验与分析。得出以下结论:(1)中国金融包容性发展呈现区域性差异,东部金融发展明显优于中西部地区。(2)当前中国金融发展有利于减少碳排放,促进低碳经济发展。(3)当以金融发展为门槛变量时,金融发展的碳减排效应是逐渐弱化的。(4)当以经济增长作为门槛变量时,金融发展的碳减排效应是逐渐增强的。(5)空间异质性影响金融发展与碳排放之间关系——中西部区域内金融发展有利于减少碳排放;东部区域内金融发展却导致碳排放增加。最后,本文从强化金融在绿色低碳经济发展中的作用、创新开放格局等方面提出政策建议。     

中国资源型城市CO_2排放比较研究

城市,特别是资源型城市,作为践行国家应对气候变化战略行动的重要主体,在绿色发展转型以及生态文明建设进程中正面临诸多现实挑战。资源型城市能否实现低碳发展转型,关乎我国在国际社会上承诺的中长期碳减排目标能否最终实现。为此,本研究基于中国高空间分辨率网格数据(CHRED),综合运用DPSIR(驱动力-压力-状态-影响-响应)、分类比较研究和情景分析等方法,对我国126个资源型城市的CO_2排放特征进行了系统分析,揭示了这些城市在能源结构和产业结构方面面临的诸多挑战,分析了这些城市未来碳排放趋势和碳减排潜力。研究结果显示:在正常达峰情景下,2030年126个资源型城市将以72.65亿t的CO_2排放量达峰,约占当年全国CO_2排放总量的60%;在提前达峰情景下,资源型城市将在2025年以53.78亿t的CO_2排放量达峰,约占当年全国CO_2排放总量的45%左右。最后,针对我国资源型城市的绿色低碳发展转型以及碳排放达峰管理提出几点建议:一是加强能源统计工作,促进资源型城市碳排放信息化管理平台建设;二是加强体制机制建设,健全资源型城市绿色低碳转型制度体系;三是改善以煤炭等化石燃料为主导的能源消费结构,提高清洁燃料利用的比重;四是加快绿色低碳技术发展,推动产业优化升级和碳排放强度明显下降。     

绿色金融改革的节能效应与机制

节约能源资源、降低能耗强度是推进“碳达峰、碳中和”重大战略决策部署的必然选择,是中国在新发展阶段寻求绿色转型发展的关键抓手。绿色金融改革创新试验区作为中国纵深推进绿色金融改革,加强生态文明建设、促进经济绿色转型的重要举措,是否降低了能源强度,有利于节能效应的发挥？其影响机制如何？目前学术界还缺乏系统性的分析。该研究基于2007—2020年中国城市面板数据,利用广义合成控制法,评估了绿色金融改革创新试验区设立对能源强度的影响效应,并分析其内在影响机制。研究结果显示：(1)试点政策的实施显著降低了试点地区的能源强度,具有明显的节能效应,并且该节能效应存在政策先行和时效性特征。(2)试点政策会通过提高绿色创新、缓解融资约束、优化产业结构以及拓展环境治理渠道,驱动试验区能源强度的下降。(3)试点政策对市场化程度较好、教育水平较高地区的节能诱发作用更强,而对市场化程度较差、教育水平较低地区的能源强度抑制作用较小,节能效应不明显。因此,进一步完善绿色金融改革创新试验区建设,应充分考虑不同地区在制度环境、资源禀赋等方面的差异,在总结现有试点地区经验的基础上,因势利导地吸引更多市场主体参与到以能源效率...     

经济集聚对碳排放强度的影响及传导机制

中国城市群的兴起催生经济集聚,化石能源消耗增多引发碳排放形势愈加严峻,探索经济集聚对碳排放强度的影响及传导机制至关重要。本文以2004-2016年京津冀、长江三角洲、粤港澳大湾区、成渝城市群的61个城市面板数据为研究样本,探索经济集聚与碳排放强度的关系及影响机制,创新性地使用抗日战争时期各城市是否有铁路通过、2003年各城市是否有机场、各城市历年的国家级经济技术开发区数量作为工具变量解决内生性问题,构建中介效应模型分别检验环境规制和城镇化水平对经济集聚影响碳排放强度的传导机制,并分析经济密度异质性下经济集聚对碳排放强度的不同作用路径。结果表明:①经济集聚与碳排放强度之间呈显著的负向关系,现阶段城市经济集聚水平的提高有利于降低碳排放强度;②相对于低经济密度城市,高经济密度城市经济集聚的降碳效果更为明显;③经济集聚不仅直接对碳排放强度产生影响,还通过环境规制与城镇化水平两条路径间接对碳排放强度产生作用,中介效应显著;④低经济密度城市经济集聚对碳排放强度的间接影响主要是通过城镇化水平来传导,而高经济密度城市经济集聚对碳排放强度的间接影响可以靠环境规制和城镇化水平两条路径来实现。据此本文认为,政府应推动城市群经济以促进区域融合发展,实现企业联动合作以提高经济集聚水平。针对经济密度不同的城市治理手段应有所侧重,高经济密度城市应以增强环境规制力度为主要碳减排手段,而低经济密度城市则应通过提高经济集聚水平,改善城市建设水平并最终达到碳减排的目标。     

碳排放权交易机制能否兼顾企业效益与绿色效率?

基于碳减排治理全球变暖的碳排放权交易机制,探讨了碳交易能否兼顾企业效益与绿色效率,及企业减碳优化策略。通过匹配2006—2017年中国上市公司及所在地区数据,首先运用双重差分方法,总体衡量碳交易对企业要素投入产出及全要素生产率的影响。然后运用平行趋势、滞后两期、工具变量及安慰剂,检验碳交易双效模型的稳健性,并利用三重差分检验是否存在因企业性质不同而造成差异化影响。最后运用中介与调节效应方法,检验碳交易与全要素生产率的中介效应,并考察了绿色创新、市场化与政府补贴影响下有调节的中介作用。实证结果显示:碳交易对绿色全要素生产率、企业全要素生产率均有显著负向影响。碳交易促进碳减排,导致营业成本增加、劳动生产率降低,但同时也显著正向影响资本生产率,促进企业利润与收入增长。绿色全要素生产率在绿色创新、市场化和政府补贴显著的调节影响下,对碳交易与企业全要素生产率的关系起到部分中介作用。研究表明,碳交易在一定条件下能够实现绿色效率和企业效益双赢,碳交易的作用在于依次实现碳减排、企业全要素生产率提升和绿色全要素生产率提升,而绿色效率和企业效益协同尚处于“遵循成本”阶段。因此,要建立一套集市场化、政府奖惩和绿色创新为核心的碳交易体系,进一步健全绿色低碳的激励约束机制,加强绿色创新补偿,增强企业自主研发和协同创新能力,提升绿色技术转化率,优化绿色产业结构,完善配套环保标准和管理规范,诱导企业完成“创新补偿”的蜕变。     

长三角区域绿色技术创新对工业二氧化碳排放影响的空间效应研究

绿色技术创新是推动区域高质量发展的重要途径之一。基于2011～2019年长三角区域41个地级及以上城市的面板数据,采用ArcGIS空间分析和空间杜宾模型,分析了长三角区域工业二氧化碳排放和绿色技术创新水平的时空格局,并实证考察了绿色技术创新对工业二氧化碳排放影响的空间效应。研究表明：(1)工业二氧化碳排放量处于高位小幅波动上涨态势,呈现东高西低、北高南低格局,而绿色技术创新规模先缓后急逐年递增,呈现东高西低格局,且“反K字型”空间格局初现雏形。(2)绿色技术创新对碳排放的影响具有显著的空间传导效应,地理空间以及经济地理空间邻近城市的绿色技术创新水平的增加会促进本地城市的碳减排。(3)独立绿色技术创新在抑制工业领域碳排放方面成效显著,邻近城市绿色技术创新对本地城市工业碳排放的抑制作用大于本地城市的绿色技术创新对工业碳排放的促进作用。合作绿色技术创新因规模较小对工业碳减排效果不显著。深入探索长三角区域内部城市间在促进碳减排方面协同合作、联防联控机制并加强区域内部绿色技术协同创新网络建设是进一步推动长三角低碳绿色发展的着力点。     

中国省际碳排放极化格局研究

温室气体减排是减缓气候变化的重要途径.由于资源、劳动力、资本和技术等要素的差异,我国社会经济发展不平衡,碳减排的潜力也各不同.文章在计算中国雀际碳排放的基础上,运用基尼系数和空间自相关的方法,刻画了1990年到2007年中国省际碳排放时空分布格局和聚集程度,有利于设立合理的长期减排目标和战略,实现碳排放空间的公平分配,促进区域协调发展.研究表明,碳总量和碳强度都呈现正的空间自相关性,在局部空间上出现了高值的聚集现象.碳强度的极化现象比碳总量更加严重.文章最后根据区域经济发展,资源禀赋,碳排放聚集等,因地制宜地提出了碳排放区划方案.区划结果显示出资源丰裕程度与碳强度的关系,有利于实施差异化的减排战略,实现经济发展与碳排放脱钩.     

中国“十三五”时期省际碳减排目标的效率分配

首先,将"零和收益"的博弈思想引入到SBM模型中,构建了基于零和收益的碳减排SBM效率分配模型(ZSG-SBM)。然后,基于"十三五"规划中我国整体碳强度降低18%的减排约束,从经济增速和能源消费结构2个维度设置了"十三五"期间我国经济系统的4种发展情景,应用上述ZSG-SBM模型对碳减排目标进行了省际层面的效率分配。并通过对比各省经济发展现状和碳减排目标的分配结果,分析了各省的低碳经济发展路径。结果表明:采用ZSG-SBM模型对碳排放量进行效率分配后,30个省份的投入、产出指标实现了有效配置,碳排放效率到达效率前沿。政府基于"公平"导向的行政分配方案会造成一定程度的效率损失,基于ZSG-SBM模型的效率分配方案更符合低碳经济的长远发展要求。在碳强度约束的基础上,能源强度的再约束将迫使各省优化能源消费结构,从而提升我国整体碳排放效率。"十三五"时期,我国有16个省份的碳减排目标分配结果大于18%的平均标准,各省应根据自身资源禀赋、经济水平、产业结构和能源消费结构的现状选择差异的低碳经济发展道路。     

企业碳信息披露的碳减排效应及其作用机制

在实现“双碳”目标的宏观愿景下,提升企业碳信息披露质量有助于促进企业开展碳减排工作,发挥企业在实现“双碳”目标过程中的积极作用。基于中国A股上市公司的面板数据,综合主成分分析法和熵权法评价企业碳信息披露质量,采用固定效应模型检验企业碳信息披露的碳减排效应及其异质性,并进一步分析其作用机制。研究结果表明：(1)企业碳信息披露具有显著的碳减排效应,采用更换核心解释变量和被解释变量测度方式、消除股市周期性波动、排除其他政策干扰以及工具变量等多种方法进行稳健性检验后,该结论仍然成立。(2)异质性分析发现,企业碳信息披露的碳减排效应会因企业融资约束程度、区域位置的不同而出现差异性。其中,碳信息披露的碳减排效应在低融资约束水平下不显著,而在高融资约束水平下显著为负;在东部区域之外企业中不显著,而在东部区域企业中显著为负。(3)机制分析发现,企业碳信息披露主要通过企业间资本流动和生产调整机制推动企业碳减排。提升企业碳信息披露质量不仅有助于投资者甄别企业碳排放水平,进而减少对高碳企业的投资,还可以向企业管理者反馈有效的生产信息,帮助企业及时调整生产活动,最终推动企业实现碳减排。基于实证结果,提出强化企...     

低碳城市试点对城市绿色全要素生产率增长的影响及效应

研究尝试将绿色全要素生产率为主要表征的城市经济高质量发展纳入低碳城市试点政策评估框架,评估低碳城市试点对城市绿色全要素生产率增长的影响,以及制造业集聚、生产性服务业集聚、制造业-生产性服务业协同集聚等产业集聚与低碳试点政策对城市绿色全要素生产率增长的共同影响机制。将低碳城市试点政策作为一项准自然实验,采集2005—2018年中国221个地级及以上城市面板数据,利用双重差分模型和系统GMM估计方法,实证检验低碳城市试点政策对城市绿色全要素生产率增长的影响及效应。研究结果表明:低碳城市试点政策显著促进了城市绿色全要素生产率增长,但这一效应在不同地区呈现出典型异质性;在东部试点城市显著为正,而在中、西部试点城市显著为负。将城市绿色全要素生产率分解为城市绿色技术进步和技术效率后发现,低碳城市试点政策对城市技术效率和城市绿色技术进步的作用均较为显著。分地区检验后发现,低碳城市试点政策对东部试点城市绿色技术进步的影响显著为正,而对技术效率的影响不明显;对中部试点城市的绿色技术进步影响显著为正,而对技术效率的影响显著为负;对西部试点城市的技术效率影响显著为负,而对绿色技术进步的影响不显著。分批检验发现,三批试点均在不同程度上显著促进了试点城市的绿色全要素生产率增长,三批试点成效呈现为先增大后降低的"倒U型"特征。制造业集聚、生产性服务业集聚、制造业—生产性服务业协同集聚等产业集聚与低碳试点政策的协同或交互,均在不同程度上显著促进了试点城市绿色全要素生产率的增长。研究在理论上有助于丰富或完善中国低碳城市试点政策的绩效评估框架,克服以往大多研究单纯强调碳减排效应而淡化经济增长效率的思维路径依赖;在实践上也有助于回应中国政府致力于经济增长与生态环境保护协调发展的政策主张,为调整或完善低碳试点城市环境保护与保增长的协同政策框架提供经验证据。     

数字经济是否有效促进了节能和碳减排?北大核心CSCDCSSCI

中国作为世界上最大的能源消费和碳排放国,节能减排形势十分严峻。然而,数字经济发展方兴未艾。为探析数字经济发展如何影响能源消费和CO_(2)排放,该研究以中国2011—2019年30个省份面板数据为样本,运用熵值法测析各省份数字经济发展水平,构建双固定效应模型实证分析数字经济与能源消费和数字经济与碳排放间存在的正“U”型或倒“U”型关系。结果表明:①中国数字经济发展水平存在省际和区域差距,广东和东部地区数字经济发展水平最高,青海和西部地区数字经济发展水平最低;②数字经济与能源消费规模和数字经济与碳排放规模均存在显著正“U”型关系,而数字经济与能源消费结构、数字经济与能源消费效率和数字经济与碳排放效率均显著存在倒“U”型关系,数字经济发展的节能效应大于碳减排效应;③东部、中部、西部及东北地区的数字经济与能源消费规模、能源消费结构、能源消费效率和数字经济与碳排放规模、碳排放效率间的非线性关系存在异质性;④数字基础设施、数字创新环境、数字用户规模及数字产业规模对能源消费规模、能源消费结构、能源消费效率的非线性影响存在差异,对碳排放规模、碳排放效率的非线性影响亦存在差异。据此,从缩小数字经济发展水平差距、制定数字经济发展政策、改善数字创新环境,增加数字用户规模三方面提出相关政策建议,以期为中国发展数字经济的同时兼顾节能减排效应提供实证支撑和理论依据,助推实现碳达峰、碳中和目标。     

数字金融与碳排放:基于微观数据和机器学习模型的研究北大核心CSCDCSSCI

数字金融发展新阶段,中国同时正在进行碳达峰、碳中和的深刻变革。基于2000—2019年城市面板、工业企业等数据库匹配的多维微观数据样本,首先运用传统计量模型,结合R语言地理坐标系统和爬虫等前沿技术构建相应指标,从多个角度实证研究数字金融如何影响碳排放。然后,运用Python机器学习模型开展数字金融对碳排放的真实非线性效应研究。实证结果显示:①数字金融对地区总体碳排放量具有显著降低作用,而且通过了工具变量法等稳健性检验。②机制检验首次验证发现,数字金融通过支持数字科技产业化和传统产业数字化这两大机制影响碳排放。一方面,数字金融发展的普惠性主要体现在通过助力数字科技的产业化和优化产业结构减少地区总体碳排放。另一方面,对传统产业的数字化赋能并不在于直接的金融普惠性逻辑,而是通过深化市场整合、强化市场竞争,促进了企业的优胜劣汰,提升企业的创新投入和创新能力,从而提高能源利用和碳减排效率,降低地区总体碳排放。③机器学习模型分析首次发现,数字金融对碳排放影响的重要性与传统因素相当,此外,还揭示了其对碳排放影响的非线性趋势。上述研究有助于解释和统合数字金融对实体经济“创造性”和“破坏性”的争议,即数字金融发展对碳排放的减少起到重要作用,但是其影响机制较为间接,而且正面作用逐渐收敛和转向。基于此,应注重引导传统金融机构数字化转型和深耕服务实体经济,推进碳金融的数字化创新,强化数字金融反垄断监管,从而充分抓住新一代数字科技机遇,引导数字金融支持数字产业化和产业数字化,助力实现“双碳”目标。     

数字经济之于城市碳排放：“加速器”抑或“减速带”？

在“双碳”目标引领城市绿色低碳转型发展和数字经济新时代全面到来的背景下,深入探讨数字经济对城市碳排放的影响已成为当前一项重要议题。该研究选取2011—2019年城市面板数据,基于熵权TOPSIS法测度数字经济发展水平,运用双向固定效应模型和中介效应模型实证分析数字经济对城市碳排放的影响及其作用机制。结果表明：(1)数字经济发展对城市碳排放的影响具有先增加后减少的倒“U”型特征,即前期具有“加速器”效果,后期表现为“减速带”作用,经过一系列稳健性检验后该结论仍成立。(2)机制检验发现,数字经济发展通过影响能源消耗、促进绿色技术创新和产业结构升级,进而对碳排放表现出先增加后减少的非线性影响。(3)异质性分析表明,数字经济对碳排放的影响因经济发展水平、资源禀赋、行政等级的不同而表现出显著性差异。(4)中国城市间的碳排放存在显著的空间相关性,数字经济对经济与地理邻近城市碳排放的空间溢出效应呈现出倒“U”型特征。该研究从学理上揭示了数字经济对城市碳排放的影响效果和作用机制。据此提出,各地区在强化数字经济赋能传统行业节能减排的同时,须提升自身能源利用效率,打造更具生态化的数字经济发展模式;通过产业...