基于PSM對數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)城市降霾減碳的實(shí)證分析

基于PSM對數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)城市降霾減碳的實(shí)證分析目錄1引言 52文獻(xiàn)綜述 63機(jī)理框架和理論假設(shè) 74變量選取與研究設(shè)計(jì) 84.1指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源 84.2模型建立 94.3基準(zhǔn)回歸 104.4異質(zhì)性分析 114.5PSM-DID回歸表格 125結(jié)論與建議 135.1結(jié)論 135.2綜合建議 13參考文獻(xiàn) 15致謝 16

摘要：碳達(dá)峰和碳中和正在發(fā)生的變化到底是怎么來的？其實(shí)碳排放和全球氣候這個(gè)問題是持續(xù)了很久的話題。上個(gè)世紀(jì)1992年聯(lián)合國發(fā)布《氣候變化框架公約》，1997年簽訂監(jiān)督協(xié)議書。2009年簽訂哥本哈協(xié)議書，2019年簽訂《巴黎協(xié)定》，其實(shí)是世界各國都在不斷做出努力和嘗試，但很多時(shí)候也會覺得這里我們的日常生活還比較遙遠(yuǎn)。本文使用了2010年—2022年264個(gè)城市二氧化碳和PM2.5排放量以及數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)的面板數(shù)據(jù)，本文使用模型分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)對降低城市的二氧化碳排放和霧霾效果，實(shí)證檢驗(yàn)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)對二氧化碳排放量和PM2.5排放的作用機(jī)理和影響效果，經(jīng)過PSM-DID回歸后的穩(wěn)健性檢驗(yàn)后，通過異質(zhì)性分析得出，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對高信息化城市，高財(cái)政支出城市的二氧化碳排放量和PM2.5排放量的抑制效果更加強(qiáng)力。關(guān)鍵詞:數(shù)字經(jīng)濟(jì)，霧霾污染，碳排放，PSM-DID，異質(zhì)性分析引言數(shù)字經(jīng)濟(jì)推動減霾降碳，助力綠水青山。2013年，國務(wù)院發(fā)布“大氣十條”，我國成為第一個(gè)開展PM2.5治理的發(fā)展中國家，國標(biāo)3095設(shè)定年均PM2.5濃度35mg/m3為國家二級標(biāo)準(zhǔn)。京津冀地區(qū)只占國土面積的7.2%，這些地區(qū)以煤炭為主的能源結(jié)構(gòu)，卻消耗了全國1/3的煤炭用于供熱和發(fā)電，而燃煤發(fā)電供暖是其中最主要的污染源之一。十幾年的快速發(fā)展形成的這種工廠大量生產(chǎn)，能源大量的消耗，二氧化碳和PM2.5大量的排放。這種生產(chǎn)的格局不可能這么長期的持續(xù)的發(fā)展下去，所以一定要綠色轉(zhuǎn)型，應(yīng)對氣候變化，碳達(dá)峰和碳中和給了我們一個(gè)機(jī)會。也是倒逼我們必須盡快的實(shí)現(xiàn)，這是機(jī)造的哪方面挑戰(zhàn)呢？挑戰(zhàn)就是我們基數(shù)太大。我們迫切的需要發(fā)展，我們需要發(fā)展的領(lǐng)域特別多。所以對于我們來說有很多挑戰(zhàn)，而且實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰這種挑戰(zhàn)不是單一的，是整個(gè)對我們經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的大格局，它甚至是一種動經(jīng)傷骨，脫胎換骨的一種調(diào)整。2013年1月，你爬上了北京景山的山頂，在這個(gè)俯瞰故宮的最佳位置，你看到的卻是這樣的景象，這個(gè)月里，我國有超過一半人口籠罩在霧霾下，在北京的你只有5天能看見藍(lán)天，但2023年，你故地重游，卻可以清晰地看見故宮的一磚一瓦，你平均一周有近6天，可以掏出手機(jī)，把北京一塵不染的藍(lán)天分享到朋友圈，要知道，發(fā)達(dá)國家的大城市，如倫敦、洛杉磯，治理空氣污染都花了幾十年，而北京只用不到十年。2013年，國務(wù)院發(fā)布“大氣十條”，我國成為第一個(gè)開展PM2.5治理的發(fā)展中國家，國標(biāo)3095設(shè)定年均PM2.5濃度35mg/m3為國家二級標(biāo)準(zhǔn)，而當(dāng)年北京的這個(gè)數(shù)據(jù)是89.5，標(biāo)準(zhǔn)的兩倍多，所以北京要重見藍(lán)天，就要先對最重點(diǎn)的污染源下手，2013年，北京的PM2.5有7成是本地污染，而燃煤發(fā)電供暖是其中最主要的污染源之一。此刻你站在大興區(qū)手心永安供熱公司工廠內(nèi)，這里已經(jīng)燒了二十多年煤，每天都能看見煙囪里冒出滾滾黑煙，京津冀地區(qū)只占國土面積的7.2%，卻消耗了全國1/3的煤炭用于供熱和發(fā)電，要改變以煤炭為主的能源結(jié)構(gòu)，就要先對這些煙囪下手。2013年北京印發(fā)了一份文件，重點(diǎn)制定了包括削減電廠用煤燃煤設(shè)施清潔能源改造的任務(wù)。碳達(dá)峰和碳中和正在發(fā)生的變化到底是怎么來的？其實(shí)碳排放和全球氣候這個(gè)問題是持續(xù)了很久的話題。上個(gè)世紀(jì)1992年聯(lián)合國發(fā)布《氣候變化框架公約》，1997年簽訂監(jiān)督協(xié)議書。2009年簽訂哥本哈協(xié)議書，2019年簽訂《巴黎協(xié)定》，其實(shí)是世界各國都在不斷做出努力和嘗試，但很多時(shí)候也會覺得這里我們的日常生活還比較遙遠(yuǎn)。直到2020年9月，我們在第79屆聯(lián)合國大會作出2030年碳達(dá)峰，2060年碳中和這一莊重承諾，大家才發(fā)現(xiàn)節(jié)能減碳好像就在我們身邊。這是一個(gè)跨度近40年的政策，有人說他是未來40年的財(cái)富密碼。有的人會覺得他對產(chǎn)業(yè)可以帶來翻天覆地的變革。世界氣候大會上我國向世界宣布到2020年我國單位GDP的碳排放量將比2005年下降40%~45%，而事實(shí)上到了2020年，我們單位GDP碳排放將2025年累計(jì)下降了48.4%，我們超額完成了對應(yīng)氣候變化行動的目標(biāo)，所以此時(shí)在我們?yōu)樽约憾ㄏ铝?0年打分又十年綜合的目標(biāo)正是既有魄力，有擔(dān)當(dāng)。生態(tài)環(huán)境部表示將繼續(xù)展開減霾降碳協(xié)同治理工作。目前中央發(fā)布了關(guān)于建設(shè)美麗中國的意見，要求協(xié)同減污，降碳，過濾增長，以高質(zhì)量生態(tài)環(huán)境支持高質(zhì)量發(fā)展，我國減污降碳協(xié)同治理的廣度、深度在不斷拓展，涵蓋面越來越寬。比如大力推進(jìn)大型風(fēng)光風(fēng)電光伏的建設(shè)，提高鐵路水運(yùn)的比例，再比如加快新能源汽車的發(fā)展，發(fā)展綠色建筑，還比如促進(jìn)產(chǎn)業(yè)綠色建筑實(shí)施鋼鐵，降低水泥直接排放。文獻(xiàn)綜述本次論文所參考的文獻(xiàn)主要分為兩類文獻(xiàn)，第一類主要是和數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)的方面[1]。第一，要想測度數(shù)字經(jīng)濟(jì)，主要包括綜合評價(jià)法[2]，衛(wèi)星賬號法[3]和增加值測算方法[4]這三種有效的經(jīng)典的方法。第二，參考文獻(xiàn)要想研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)效益主要從兩個(gè)角度展開，一是宏觀層面[5]，二是微觀層面[6]。從經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的宏觀層面來看，學(xué)者們通過研究得出了數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以提高生產(chǎn)和消費(fèi)平臺的協(xié)同效率[7]，提升產(chǎn)出的疊加效率還有提升服務(wù)業(yè)協(xié)作與分工的效率通過這三種途徑從而促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)效益的提升[8]；學(xué)者們進(jìn)一步得出來數(shù)字經(jīng)濟(jì)還可以促進(jìn)發(fā)展高質(zhì)量經(jīng)濟(jì)。從數(shù)字經(jīng)濟(jì)的結(jié)構(gòu)效益來看，學(xué)者們通過研究發(fā)現(xiàn)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以推動產(chǎn)業(yè)的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型和升級主要通過提升效率。[9]從數(shù)字經(jīng)濟(jì)的創(chuàng)新效益來看，學(xué)者們研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)主要通過激勵效益、競爭效益從而提高數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新水平，但是市場的結(jié)構(gòu)效益具有一定的負(fù)向影響。[10]從數(shù)字經(jīng)濟(jì)的社會效益來看，學(xué)者們通過研究，發(fā)現(xiàn)其還可以減小城鄉(xiāng)之間的收入差異，提升社會公共服務(wù)的質(zhì)量進(jìn)而促進(jìn)協(xié)調(diào)發(fā)展。文獻(xiàn)中學(xué)者們探討研究了環(huán)境污染和數(shù)字經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)系，得到了兩種不同的觀點(diǎn)：負(fù)型和倒U型。本文以264個(gè)城市面板數(shù)據(jù)為樣本，分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對空氣污染物（主要為二氧化碳和PM2.5）的影響，通過研究可以發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)綠色創(chuàng)新可以顯著降低空氣中存在的工業(yè)生產(chǎn)的SO2，CO2等污染物。學(xué)者們通過動態(tài)空間的杜賓模型分析了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對二氧化碳排放的影響，得到數(shù)字經(jīng)濟(jì)對城市減碳具有倒U圖型關(guān)系，同時(shí)擁有U型空間溢出減碳效益模型。學(xué)者們從三個(gè)方面：出口效應(yīng)創(chuàng)新效應(yīng)經(jīng)濟(jì)效應(yīng)這三點(diǎn)展開論述。綜上所述，第一，目前文獻(xiàn)對現(xiàn)有研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對城市降霾減碳從政策分析比較少，第二，對于空氣污染的二級指標(biāo)選擇上，主要從PM2.5污染和碳排放角度進(jìn)行綜合評估，第三，從機(jī)器應(yīng)用角度研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對PM2.5和二氧化碳排放量的影響。本論文主要研究點(diǎn)在于：首先，本論文對數(shù)字經(jīng)濟(jì)在環(huán)境效益這方面文獻(xiàn)做了一些補(bǔ)充。雖已經(jīng)有了一些文獻(xiàn)在研究分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生的環(huán)境效應(yīng)經(jīng)濟(jì)效益和創(chuàng)新效應(yīng)，不過這些文獻(xiàn)并沒有涉及到城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)對降霾減碳這方面的影響。所以，本論文將使用描述性統(tǒng)計(jì)，PSM-DID，基準(zhǔn)回歸和異質(zhì)性分析研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對PM2.5和CO2排放的直接影響；其次，從機(jī)器使用以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級兩個(gè)方面來探究分析研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對PM2.5和CO2排放的間接影響。最后，考慮分析不同特征城市，綜合分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對城市降霾減碳的差異性，提出城市未來可以在綠色發(fā)展方面做出一些可行的措施和建議。機(jī)理框架和理論假設(shè)城市通過利用自身的生態(tài)優(yōu)勢，不斷挖掘大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈接，發(fā)現(xiàn)其存在的生態(tài)價(jià)值和生態(tài)優(yōu)勢，從而讓其實(shí)現(xiàn)綠色發(fā)展。目前已有研究表明城市空氣受到污染的主要的幾個(gè)因素包括使用機(jī)器，教育支出和財(cái)政支出，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級等方面?；跀?shù)據(jù)庫研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對城市碳排放和霧霾空氣污染的影響主要包含二個(gè)層面。一方面來講，由于數(shù)字經(jīng)濟(jì)在依托大數(shù)據(jù)上增強(qiáng)了城市之間的經(jīng)濟(jì)活動相關(guān)聯(lián)的程度，極大地減少了中間的很多交易環(huán)節(jié)，從而提高了了交易的效率，實(shí)現(xiàn)了快速便利地溝通與交流，然后進(jìn)一步提高了城市的空氣質(zhì)量，減少了交易的成本。再次，從新能源的利用方面來看。首次，數(shù)字經(jīng)濟(jì)不僅能為可再生能源的推廣和研發(fā)奠定技術(shù)基礎(chǔ)，還可以生產(chǎn)和開發(fā)新能源，優(yōu)化升級能源生產(chǎn)和消費(fèi)結(jié)構(gòu)，使得很多工業(yè)企業(yè)改變以前燃料主要為化石和煤炭等會產(chǎn)生污染性物質(zhì)為主的生產(chǎn)方法，進(jìn)而較為明顯地降低城市二氧化碳排放量和PM2.5的污染程度。最后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以促進(jìn)各個(gè)主體之間的協(xié)調(diào)合作，從而推動城市內(nèi)和城市間各種創(chuàng)新要素之間的有效交流，讓更多企業(yè)將更多技術(shù)應(yīng)用在生產(chǎn)活動之中，進(jìn)一步減少城市中存在的空氣污染如二氧化碳排放量和PM2.5濃度。在另一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對碳排放和霧霾空氣污染會存在著直接的影響。首先，數(shù)字經(jīng)濟(jì)不但能形成具有一定范圍和規(guī)模的經(jīng)濟(jì)環(huán)境，還可以增加新能源的質(zhì)量，降低舊能源的過度利用，同時(shí)能提升能源配置效率，降低碳排放和霧霾等污染空氣物質(zhì)的排放量。其次，從城市的監(jiān)管管理來看，不但數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過完善政府監(jiān)督管理效能和提高政府監(jiān)督管理手段，還可以對城市空氣里存在的二氧化碳和P.M2.5濃度進(jìn)行實(shí)時(shí)的動態(tài)檢測，甚至可以幫助政府部門預(yù)測二氧化碳和P.M2.5的排放量，然后模擬本次降霾減碳的工作，針對空氣污染進(jìn)行防治?；谝陨?，提出本篇論文的假說。數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠降低二氧化碳排放量和PM2.5的排放量通過帶動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級和智能化利用機(jī)器。變量選取與研究設(shè)計(jì)指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源數(shù)據(jù)來源：本文的相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計(jì)詳情見表1。因?yàn)橛幸恍┏鞘杏捎诟鞣N政策如漢陽縣、保安縣、武昌縣、雙陽縣、松江縣、順義縣等縣改成了區(qū)級，故本文將刪除這些城市數(shù)據(jù)；還存在一些城市缺失了重要的數(shù)據(jù)故本文研究將這些城市的數(shù)據(jù)刪除，最終通過數(shù)據(jù)的整合篩檢得到2010年—2022年264個(gè)城市的面板數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)主要來源于《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)白皮書》、《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》、財(cái)新智庫（中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)）各國、省、市、縣碳排放數(shù)據(jù)（包括：1.2010-2022年各省能源消費(fèi)和碳排放數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)；2.2010年到2022年各省碳排放數(shù)；3.2010-2022年中國地級市碳排放數(shù)據(jù)；4.2010-2022年中國縣區(qū)碳排放數(shù)據(jù)；5.二氧化碳排放量（人均公噸數(shù)））等國家數(shù)據(jù)庫。1.解釋變量。本文將數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)作為論文的被解釋變量。數(shù)字經(jīng)濟(jì)是新時(shí)期中國綠色發(fā)展的新動能。目的是檢驗(yàn)國家大數(shù)據(jù)試點(diǎn)政策對霧霾污染和碳排放的影響效應(yīng)及作用機(jī)制。本文主要分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)對城市二氧化碳排放及霧霾污染的影響。2.被解釋變量。借鑒文獻(xiàn)中的做法，將年均PM2.5和人均CO2的排放量作為論文的被解釋變量。以《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》中的2010-2022年中國各區(qū)縣PM2.5數(shù)據(jù)和全國各區(qū)縣二氧化碳排放數(shù)據(jù)為主要根據(jù)；年末年均PM2.5濃度也是監(jiān)測PM2.5濃度年均值數(shù)據(jù)根據(jù)《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》中的2010-2022年中國各區(qū)縣PM2.5數(shù)據(jù)和全國各區(qū)縣二氧化碳排放數(shù)據(jù)得到。3.控制變量。本文選取以下變量作為控制變量：第一，可以用城市的人均GDP做對數(shù)表示數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，根據(jù)文獻(xiàn)參考，可以發(fā)現(xiàn)環(huán)境空氣污染和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平之間存在著∧字型關(guān)系，所以本文選擇加入經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對數(shù)的評分也就是人均GDP的平方的對數(shù)；第二，可以用人均消費(fèi)的對數(shù)用來表示市場規(guī)模；第三，可以用科技方面的支出占城市一般財(cái)政支出中的比重來表示科技發(fā)展水平；第四，可以用各年份城市年末銀行存款和貸款占該城市GDP的比重用來表示金融發(fā)展水平；第五，可以用外資投資額占各城市總GDP的比重來表示該城市的外資投資度。表1變量選取符號表示變量名稱樣本數(shù)量均值標(biāo)準(zhǔn)誤差最小值最大值解釋變量X1數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)26400.20900.42010.00001.0000X2各市縣人均年GDP264010.66100.64909.500112.6790被解釋變量Z1各市縣年均PM2.5濃度264035420.31902.59904.5390Z2人均CO2排放量264098110.86606.791012.0890控制變量Y1市場規(guī)模26405.32210.6050-5.60107.3910Y2外資投資程度26400.23100.59200.003017.2980Y3科技發(fā)展水平26400.01900.01900.00100.1320Y4金融水平26402.81102.48700.007051.3960Y5各市縣人均年GDP的平方2640116.112015.134080.2560159.7890其他變量A1機(jī)器使用26407.12100.91404.231010.4690A2產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級26401.00900.734200.31455.2333模型建立本文使用模型分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)對降低城市的二氧化碳排放和霧霾效果。本文建立的模型如下所示：Z1=α0+β1X1+γX+λ+μ+ε(1)Z2=α0+β1X1+γX+λ+μ+ε(2)式中Z1和Z2分別表示某城市在某年里，人均二氧化碳和霧霾的排放量；其中X1為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)。X是控制變量，式子里的μ是city固定效應(yīng)，式子里的λ是year固定效應(yīng)，式子里的ε是隨機(jī)擾動項(xiàng)?；鶞?zhǔn)回歸論文主要分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對城市PM2.5和二氧化碳排放量的影響，如表中顯示的基準(zhǔn)回歸的結(jié)果。表中的第1列，是沒有控制變量數(shù)字經(jīng)濟(jì)對CO2排放量的影響結(jié)果，表中的第2列是沒有控制變量數(shù)字經(jīng)濟(jì)對空氣PM2.5濃度的影響結(jié)果，表中的第3列，是含有控制變量的數(shù)字經(jīng)濟(jì)對CO2排放量的影響結(jié)果，表中的第4列，是含有控制變量數(shù)字經(jīng)濟(jì)對空氣PM2.5濃度的影響結(jié)果，表中的顯示結(jié)果表明，這幾個(gè)變量的DID系數(shù)在水平為1%的結(jié)果明顯為負(fù)數(shù)，由此可以看出數(shù)字經(jīng)濟(jì)模型減少了城市空氣中的PM2.5濃度和CO2排放量。比如第3列和第4列可以看出來了，數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策使得城市空氣中的人均二氧化碳排放量減少了6.98%，PM2.5濃度減少了9.13%。由此可以猜測原因可能是使用了非化石燃料的清潔能源。減少使用化石燃料的傷害，推動碳補(bǔ)貨，碳回收技術(shù)的發(fā)展等技術(shù)設(shè)施，優(yōu)化和調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型，通過一些數(shù)字化的手段，先通過數(shù)字孿生這個(gè)手段去幫企業(yè)做一個(gè)精準(zhǔn)模型。然后再科學(xué)的去規(guī)劃，通過這個(gè)模型科學(xué)的去規(guī)劃企業(yè)的一些減排情況。減少能源消耗，降低環(huán)境污染和節(jié)省生產(chǎn)成本。表2基準(zhǔn)回歸(1)(2)(3)(4)Z1Z2Z1Z2X1-0.2446(-29.3674)-0.5495(-3.1689)-0.0913(-9.1237)-0.0698(-4.2289)X2-0.0198(-0.2054)1.2287(5.3217)Y1（lncons）0.1193(2.9123)0.1122(2.1014)Y2(open)0.0198(1.6783)0.0072(1.3385)Y3(tec)-0.2176(-3.4245)-0.0578(-1.7253)Y4(finc)-0.0201(-3.1232)-0.09123(-1.6953)Y5(gdp2)-0.0071(-1.2312)-0.0398(-3.6981)市場規(guī)模3.8001(6493.1001)9.2987(1191.8787)4.8134(9.1124)2.4047(2.2217)City固定是是是是Year固定是是是是R20.14410.71850.47470.5712N4112411241124112F931.7381963.8912270.3651109.3615異質(zhì)性分析表3年末戶籍人口年末戶籍人口(萬人)PercentilesSmallest1%46185%1061810%140190bs373425%23819Sumofwgt373450%372Largestmean438.798375%5783375Std.dev.312.52490%7923390Variance97671.2895%9613392Skewness3.27222299%12783404Kurtosis27.29895表4國際互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)國際互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)(戶)PercentilesSmallest1%286902375%56500285910%89932100000bs37418925umofwgt374150%371315Largestmean727540.975%7951001.25e+07Std.dev.137417390%16400001.27e+07Variance1.89e+1295%24500001.54e+07Skewness16.1372599%54400005.17e+07Kurtosis523.8702表5財(cái)政支出fiance_sharePercentilesSmallest1%.0612979.04262295%.0794221.042653810%.0912817.04371080bs372525%.114961.0438815Sumofwgt372550%.1532196Largestmean.182584675%.21220092.051367Std.dev..128244990%.29407192.060307Variance.016446895%.36831192.222553Skewness6.54036499%.62523242.348758Kurtosis82.26615本文通過異質(zhì)性分析將國際互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)（戶），用來表示數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)，并且把它分為高信息化水平城市，和低信息化水平城市，如圖所示，還可以得到信息化發(fā)展水平更高水平的城市，數(shù)字經(jīng)濟(jì)從而可以發(fā)揮更大更多更強(qiáng)的降霾減碳作用。本文將政府財(cái)政支出占各縣市總GDP的比重用來表示各市縣的財(cái)政支出水平（finance），用來表示數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)，通過異質(zhì)性分析并且把它分為分為高財(cái)政支出水平城市，和低財(cái)政支出水平城市，如圖所示，還可以通過異質(zhì)性分析得到財(cái)政支出水平更高水平的城市，數(shù)字經(jīng)濟(jì)從而可以發(fā)揮更大更多更強(qiáng)的降霾減碳作用。PSM-DID回歸表格本文使用PSM-DID對模型進(jìn)行估計(jì)，來驗(yàn)證是否實(shí)驗(yàn)結(jié)果由于系統(tǒng)性誤差而導(dǎo)致偏差做一個(gè)健穩(wěn)性檢驗(yàn)。表6PSM-DID回歸(1)(2)(1)(2)（1）（2）Z1Z2Z1Z2Z1Z2X1-0.1222(-9.8621)-0.0732(-7.5217)-0.01123(-9.1261)-0.1227(-4.2289)-0.1049(-9.0137)-0.0751(-6.3145)市場規(guī)模4.8971(6.6142)4.6123(8.1783)5.1235(6.8787)6.3516(8.6861)5.1851(7.1785)6.3156(8.6127)控制變量法是是是是是是City固定是是是是是是Year固定是是是是是是R20.59720.58120.56180.59150.56240.5916N366041124112411240884088F167.7813219.3671172.7813154.3671171.3781160.7836表中的PSM-DID結(jié)果顯示數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)的系數(shù)依然在該水平下顯著為正，說明該結(jié)果是健穩(wěn)的。我們在本文中利用了DID回歸的研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對城市降霾減碳的影響。我們從表中可以看出：模型（1）到模型（6）是依次加入了控制變量后產(chǎn)生的回歸結(jié)果，回歸結(jié)果報(bào)告表明，如果在不加入這些控制變量之下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對城市降霾減碳的影響，當(dāng)我們依次加入了控制變量之后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對城市降霾減碳有明顯的正面影響，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展顯著加快了城市降霾減碳的進(jìn)程。從產(chǎn)生的回歸結(jié)果系數(shù)報(bào)告來看，DID項(xiàng)回歸系數(shù)最后比較穩(wěn)定在-0.12左右，由此說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展平均來說可以降低0.12左右的城市二氧化碳排放和霧霾污染。結(jié)論與建議結(jié)論本文基于2010年—2022年264個(gè)城市的二氧化碳排放量和霧霾污染以及數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)的面板數(shù)據(jù)，本文使用模型分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)對降低城市的二氧化碳排放和霧霾效果，實(shí)證檢驗(yàn)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)對二氧化碳排放量和PM2.5排放的作用機(jī)理和影響效果。研究結(jié)果表明：（1）一般來講，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)可以有效地降低城市的二氧化碳排放和霧霾污染，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠降低二氧化碳排放量和PM2.5的排放量通過人均GDP（可以發(fā)現(xiàn)環(huán)境空氣污染和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平之間存在著∧字型關(guān)系），市場規(guī)模，科技發(fā)展水平，金融發(fā)展水平和外資投資度，并且經(jīng)過PSM-DID回歸后的穩(wěn)健性檢驗(yàn)后，該結(jié)論和模型依舊成立。（2）從作用效益來看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級以及投入更多的機(jī)器應(yīng)用來幫助城市減霾降碳。（3）異質(zhì)性分析來看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對高信息化城市，高財(cái)政支出城市的二氧化碳排放量和PM2.5排放量的抑制效果更加強(qiáng)力。綜合建議基于上述的分析結(jié)論，本文提出如下建議：（1）持續(xù)推進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)在促進(jìn)城市降霾減碳方面的深入應(yīng)用。發(fā)展綠色經(jīng)濟(jì)，首先就是評估減排企業(yè)的減排潛力，那這方面就需要做一些前期的收縮現(xiàn)場勘察，了解這個(gè)企業(yè)有沒有減排的空間。以及他未來減排的方向是什么樣的？那第二個(gè)呢就是說一些減排措施設(shè)計(jì)，這其實(shí)包括首先兩部分。首先你要精準(zhǔn)預(yù)測這個(gè)客戶未來的這個(gè)符合變化情況，以及他這個(gè)碳排放量的變化情況，然后接下來就是去幫他設(shè)計(jì)。一些合理的這些減排減排設(shè)施，包括一些具體可行的一些方案。那最終我們需要提供一個(gè)可行性高的一個(gè)方案，保證這個(gè)項(xiàng)目的可行性，確保這個(gè)最終所有的碳減財(cái)產(chǎn)在投資的過程中能夠根據(jù)這個(gè)方案去執(zhí)行。針對這個(gè)問題，我們通過數(shù)字驅(qū)動科學(xué)規(guī)劃的一些數(shù)字化手段來實(shí)現(xiàn)整個(gè)減排規(guī)劃的手段。（2）建立環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)和站點(diǎn)，通過使用定點(diǎn)性的環(huán)境監(jiān)測方式能夠?qū)諝庵写嬖诘牡挠泻ξ镔|(zhì)如PM2.5及時(shí)掌握PM2.5擴(kuò)散方向和速度從而為后期環(huán)境治理工作提供良好的基礎(chǔ)。檢測機(jī)構(gòu)可以實(shí)行垂直管理的管理模式，從而減少