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691.
692.
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。 相似文献
693.
《资源节约和综合利用》2014,(15):64-64
2014年上半年,合肥市新推广新能源汽车548辆,总数达9109辆,继续保持全国领先。运行总里程超过1.2亿公里,节约燃油约1800万升,减排二氧化碳约4万吨。近几年来,为进一步发展新能源汽车产业,合肥市积极采取措施,大力促进新能源汽车的推广使用,取得了明显成效。 相似文献
694.
695.
696.
697.
本文主要结合北京市生活垃圾现状分析了实施垃圾产业化的必要性及可行性,并为产业化的实施提出了建议。 相似文献
698.
699.
再生资源产业面对金融危机与税制改革的叠加影响,不能依赖于政策扶持 来摆脱困境,而是要迎合世界再生资源产业的发展趋势,走市场化、产业化、现代化的道路。 相似文献
700.
2009年9月26日,由中科院过程工程研究所研究员陈洪章主持的“973”计划——秸秆资源高值化利用关键过程的研究项目通过了中科院的验收。项目在产业化方面取得阶段性成果,建立了多个示范工程。 相似文献