數字經濟對低碳發展驅動效應的實證研究

杜麗娟 苗英 任偉

［關鍵詞］數字經濟；低碳發展；空間溢出效應

［中圖分類號］F49;X321［文獻標識碼］A［文章DOI］10.15883/j.13-1277/c.20240306710

一、 引言

氣候變化一直是全人類的難題與挑戰，推進經濟社會發展數字化、綠色化，以數字經濟賦能經濟社會低碳轉型是我國應對氣候變化的重要途徑。2020年，習近平總書記在聯合國大會第75屆會議一般性辯論上發表的重要講話中提出了中國的“雙碳”目標，即2030年前爭取實現碳達峰，2060年前爭取實現碳中和。這標志著我國在應對氣候變化問題上更加積極主動和負責任的態度，對于全球應對氣候變化具有重要意義。然而，自20世紀70年代以來，雖然我國經濟取得了快速發展，但工業化和城市化導致了大量的能源消耗，進而帶來了大規模的碳排放。為了應對碳排放引發的氣候問題，我國政府已經采取了一系列的措施和政策。由于我國的經濟發展對能源有巨大的需求，能源結構又以煤炭等化石燃料為主，因此節能減排任重道遠。

“數字中國”建設將為我國的低碳轉型帶來重要動力，通過推動信息基礎設施建設，提升信息化應用水平，推動數字經濟發展，促進數字社會建設等，以期建設全球領先的數字經濟強國，實現經濟社會低碳化轉型、高質量發展。近年來我國數字經濟規模大幅增長，成為全球最大的數字經濟市場。根據中國信息通信研究院發布的數據，2022年我國數字經濟規模已達到了50.2萬億元，同比名義增長10.3%，已連續11年顯著高于同期名義GDP增速，數字經濟占GDP比重達到41.5%，相當于第二產業占國民經濟的比重。

在“數字中國”和“雙碳”目標的雙重背景下，數字經濟發展是否會驅動我國區域經濟的低碳轉型？是否會對節能減排產生影響？其影響的路徑與程度又如何？厘清兩者之間的關系，有助于我國以數字經濟賦能低碳轉型，協同有序地實現數字化和低碳化。

二、 文獻綜述

數字經濟一詞最早出現在1996年[1]。數字經濟的研究重點主要集中在發展水平測算、地區差異以及經濟效應等方面。數字經濟作為新興經濟，測算方法及范圍并未達成統一。部分學者使用互聯網寬帶接入用戶數[2]等單一指標代表其發展水平，大多數學者則從多維度構建數字經濟測算體系衡量其發展水平[3-4]。國家及省域尺度下主要包括數字基礎設施、數字產業化、數字應用水平、數字研發環境等維度[5]，城市層面主要從互聯網發展和數字金融普惠兩個維度進行測算[6]。我國數字經濟發展地域分異明顯，呈現出“南高北低”“東部>中部>西部”以及省會城市領先發展的分布格局[7-8]。數字經濟的經濟效應研究主要涉及就業[9]、消費[10]、經濟高質量發展[11]、產業結構升級[12]以及創新[13]等多個領域。

低碳化的研究焦點主要集中在排放水平核算、影響因素及時空演變等方面。學者主要運用實測法、排放因子法以及質量平衡法等對不同區域、不同行業尺度下的碳排放進行了詳細核算[14]。現有研究發現碳排放的影響因素主要包括產業結構[15]、技術創新[16-17]、城鎮化[18]、環境規制[19]、金融發展[20]、能源消費[21-22]以及經濟增長[23]等因素。在時空演變方面，我國碳排放存在明顯的正向空間聚集性[24]，時間上呈現出“快速上升-緩慢上升-高位波動”的變化趨勢[25]，空間上呈現出“北高南低、東高西低”的空間分布格局[26]。

隨著數字經濟的發展，學者開始逐漸關注數字經濟的生態環境效應。目前，數字經濟與碳排放的相關研究得出的結論不盡相同。一部分學者認為數字經濟的高技術特征，可以通過降低能耗、產業結構升級以及技術進步等路徑抑制碳排放[27]，一部分學者認為數字經濟對碳排放的作用是非線性的，發展初期因人口擴張、基礎設施建設等因素的影響先促進再抑制碳排放[28]，還有一部分學者認為數字經濟會增加二氧化碳排放[29]。此外，學者研究發現數字經濟對碳排放的影響存在區域差異性，且還會對鄰近區域的碳排放產生影響[30]。

通過對現有文獻的梳理不難發現，數字經濟影響低碳化的相關研究處于起步階段，實證研究結論并未統一，影響機制的探究不夠深入，空間效應方面仍需更多的實證研究。因此，本文基于2011—2021年我國30個?。ú缓郯呐_、西藏）的面板數據，運用固定效應模型、空間杜賓模型等計量模型，研究數字經濟對低碳發展的驅動效應以及溢出效應。

三、 理論分析與假設

（一） 數字經濟對低碳發展的驅動效應

相比傳統經濟，數字經濟效率更高、成本更低、創新潛力更大，這些特質使得數字經濟的發展可以在一定程度上減少碳排放，推動低碳發展。首先，數字技術的廣泛應用可以促進生產和服務的數字化，降低資源消耗和能源使用量，進而抑制碳排放。例如，通過云計算和大數據分析，企業可以優化能源管理和生產流程，減少能源浪費、提高能源利用率，從而抑制碳排放。其次，數字化的商業模式、平臺經濟和共享經濟的廣泛應用也可以通過減少物理交通和運輸等方式，減少碳排放。例如，電子商務和在線支付可以減少零售店面和貨物的物流，減少對燃料的需求從而降低碳排放。最后，數字經濟同樣推動了綠色技術和可再生能源的發展，減少了對傳統化石燃料的依賴，改善能源結構，達到抑制碳排放的效果。

因此，提出假設H1：數字經濟能夠對低碳發展產生顯著影響。

（二） 數字經濟對低碳發展的溢出效應

相較于傳統經濟，數字經濟的一大優點在于其能夠突破空間限制，實現信息和技術的快速傳播，體現其強大的空間溢出效應。本文以省域為研究對象，省域內數字經濟的空間溢出效應將更突出，環境效益也體現得更充分。從經濟層面上分析，經濟條件和結構相似的省份之間可能存在模仿效應和示范效應，即一個省份數字經濟發展的經驗和政策措施會被相似省份學習和效仿，此時該省數字經濟發展產生空間溢出效應，數字經濟在促進本地低碳發展的同時對經濟相似地區的低碳發展也會存在促進作用。從地理層面上分析，省域數字經濟的發展突破空間限制，縮小地區差異，帶動臨近省份數字經濟發展，推動臨近省份的產業結構轉型升級，降低臨近省份對傳統化石能源的依賴，從而對臨近省份低碳發展產生促進作用，即數字經濟發展產生空間溢出效應。

因此，提出假設H2：數字經濟能夠通過空間溢出效應對臨近省份低碳發展產生影響。

四、 研究方法與設計

（一） 變量測算與數據來源

1. 低碳發展水平測算

本文的被解釋變量是省域低碳發展水平。選取省域人均碳排放量（ce）為代理變量。某省人均碳排放量由其碳排放總量與其常住人口的比值計算得到。碳排放總量的測算采用聯合國政府間氣候變化專門委員會（Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC）指南中提出的碳排放核算方法，具體計算方法如公式（1） 所示：

cet=∑8i=1∑11t=1Eitσiζi×44/12（1）

其中，cet代表該省t時期的碳排放總量；Eit代表該省第i種能源在t時期的消費量，具體為煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油以及天然氣等8種化石能源消費量；σi代表第i種能源的折標準煤參考系數；ζi代表第i種能源的碳排放系數；44/12是碳和二氧化碳換算的分子式。其中，折標準煤參考系數出自于《中國能源統計年鑒》，碳排放系數出自于《IPCC國家溫室氣體排放清單指南》。

2. 數字經濟發展水平測算

本文的核心解釋變量為省域數字經濟發展水平（dige）。參考現有研究，同時考慮到本文的研究內容和重點，本文將從數字基礎設施、數字產業發展、數字應用水平以及數字創新能力4個維度對省域數字經濟發展水平進行衡量，具體指標體系見表1。

為了減少數字經濟指標體系構建過程中的主觀性，更真實客觀地反映我國各省份數字經濟水平，使用熵值法處理得到數字經濟綜合指數。具體操作步驟如下：

第一步，數據標準化處理。由于使用的各指標量綱不同，數據差異性較大，直接利用原始數據進行計算可能使得計算結果與實際情況產生嚴重偏差。為了消除量綱的影響，需對數據進行標準化，且上述指標均為正向指標，進行如式（2）無量綱標準化處理。

X′tij=Xtij-Xj（min）Xj（max）-Xj（min），1（2）

式（2）中，Xtij為t時期第i個省份的第j個指標的原始數據，X′tij為經過標準化處理的數據。

第二步，計算第j個指標的比重Ptij。

Ptij=X′tij∑11t=1∑30i=1X′tij（3）

第三步，計算第j個指標的信息熵ej。

ej=-1ln（11×30）∑11t=1∑30i=1Ptijln（Ptij）（4）

第四步，計算第j個指標的信息熵冗余度dj。

dj=1-ej（5）

第五步，計算第j個指標的權重Wj。

Wj=dj∑14j=1dj（6）

第六步，計算得出數字經濟綜合得分情況digeti。

digeti=∑14j=1WjX′tij（7）

（二） 回歸分析

1. 固定效應模型

由于地區低碳發展的影響因素眾多，難以全部列舉，為了得到面板數據參數的無偏估計，需要使用固定效應模型。因此本文構建如下固定效應模型：

ceit=α0+α1digeit+α2Contit+ui+γt+εit（8）

式中，ceit為i省t時期的人均碳排放量；digeit為i省t時期的數字經濟發展水平；Contit為其他控制變量，包括研究時間段內各省的城鎮化水平、人口規模、對外開放水平、政府支持以及產業結構；ui為控制非觀測的個體固定效應；γt為控制時間固定效應；εit為隨機擾動項。

2. 空間計量模型

首先，需要構建空間權重矩陣。常見的空間權重矩陣主要包括鄰接矩陣、地理距離矩陣、經濟距離矩陣以及嵌套矩陣（經濟地理距離矩陣）等4種形式，本文認為數字經濟對碳排放影響的空間效應與地理距離的遠近以及經濟因素均存在密切相關，因此選擇地理距離矩陣、經濟地理距離矩陣作為空間權重矩陣。

W1=1/d2ij，i≠j0，i=j（9）

W=W1diag（Y1Y，Y2Y，...YiY）（10）

式中，W1為地理距離矩陣，W為經濟地理距離權重矩陣，dij為第i省與第j省之間的距離，Y為平均國內生產總值。

其次，構建空間權重矩陣后，進行空間自相關檢驗判斷數字經濟和低碳發展是否存在空間自相關，能否進行空間效應分析?？臻g自相關檢驗主要為全局莫蘭指數檢驗和局部莫蘭指數檢驗。全局莫蘭指數的計算公式如下：

Morans I=n∑ni=1∑nj=1Wij（Xi-X）（Xj-X）∑ni=1∑nj=1Wij∑ni=1（Xi-X）2（11）

式中，Wij為空間權重矩陣，Xi為變量觀測值，X-為變量均值。局部莫蘭指數檢驗可以通過繪制莫蘭散點圖直觀展現空間自相關性，具體計算公式如下：

Morans I=n（Xi-X）∑nj=1Wij（Xj-X）∑ni=1（Xi-X）2（12）

最后，通過空間自相關檢驗后，使用空間計量模型檢驗數字經濟影響低碳發展的空間效應。建立空間計量模型的一般形式為：

ceit=ηce′i，t-1+χW′icet+dige′itβ+d′idigetφ+μi+γt+εit（13）

εit=λn′iεt+vit（14）

式中，cei，t-1為第i省人均碳排放量的一階滯后，dige′it表示第i省數字經濟發展水平的一階滯后，d′i為空間權重矩陣的第i行；γt為時間效應；n′i為擾動項空間權重矩陣的第i行。當λ=0時為空間杜賓模型；當γ=χ=0且φ=0則為空間誤差模型；當λ=0且φ=0時則為空間滯后模型。

根據已有研究，考慮到影響低碳發展的客觀因素較多，本文選取省域人口規模、城鎮化水平、對外開放水平、政府支持以及產業結構作為控制變量。人口規模（peo）：用各省的常住人口數表征，并對其取對數。城鎮化水平（ur）：用城鎮人口所占比率表征。對外開放水平（op）：用進出口總額與GDP的比值表征。政府支持（gov）：用政府財政支出與GDP之比表征。產業結構（ins）：用第三產業增加值與第二產業增加值之比表征。

（三） 數據來源

由于數字經濟在近幾年的發展較為快速，并且相關產業的統計數據開始的時間較晚，根據數據的可獲得性，本文以我國30個省份（不含西藏、港澳臺地區）為研究對象，以2011—2021年作為研究時間段。其中，能源消費數據來源于《中國能源統計年鑒》，數字普惠金融數據來源于北京大學數字普惠金融指數[JP5][31][JP]，其他數據來源于《中國統計年鑒》《中國信息年鑒》以及國家統計局。缺失的部分數據采用插值法補全，并對貨幣類指標以2011年的不變價格進行了平減處理。各變量的描述性統計見表2。

五、 實證結果分析

（一） 基準回歸結果分析

為控制地區和個體之間的差異，本文采用個體時間雙固定效應模型進行回歸檢驗。運用Stata16軟件對式（8）進行回歸，結果如表3所示。

表3中，列（1）為人均碳排放量直接對數字經濟發展水平進行基準回歸，未加入其他控制變量。核心解釋變量的系數為26.674，且通過了顯著性檢驗，但模型的擬合優度僅為24.7%。列（2）為加入控制變量后，碳排放對數字經濟發展水平的基準回歸。核心解釋變量的系數為41.635，通過了1%水平下的顯著性檢驗，模型的擬合優度為94.4%?？芍?，無論是否加入控制變量，數字經濟發展水平的系數均顯著為負，說明數字經濟的發展可以通過提高資源利用效率、推動綠色產業發展和推廣低碳生活方式等，直接降低碳排放，助力低碳發展，假設H1得以驗證。

控制變量中，產業結構（ins）的系數為4.846，且通過了顯著性檢驗，說明產業結構升級有助于實現我國地區的碳減排。對外開放水平（op）的系數也顯著為負，說明對外開放水平的提高，對我國的碳排放產生抑制作用。人口規模（peo）的系數為正、政府支持（gov）的系數為正以及城鎮化（ur）的系數為負，但未通過顯著性檢驗。

（二） 空間效應結果分析

1. 空間自相關檢驗

為檢驗是否存在空間溢出效應，運用式（11）的全局莫蘭指數檢驗我國各省數字經濟和低碳發展的空間自相關性，結果見表4。

表4的結果表明，在地理距離矩陣下，人均碳排放量和數字經濟發展水平的全局莫蘭指數均為正值，且均通過了10%水平下的顯著性檢驗，說明我國低碳發展和數字經濟發展水平存在顯著的空間自相關性。為進一步直觀展示各省低碳發展和數字經濟的空間自相關性，接著進行局部莫蘭指數檢驗。選取2021年的數據，繪制莫蘭散點圖，結果如圖1所示。

[JP2]由圖1可知，我國30個省份（不含港澳臺、西藏）的人均碳排放量和數字經濟發展水平的局部莫蘭指數多集中在第一和第三象限，具有“高值高值”[JP]和“低值低值”聚集的態勢，說明各省份兩個變量的局部空間正相關性較強。局部莫蘭指數的檢驗結果與全局莫蘭指數基本一致，再次說明我國數字經濟發展水平和低碳發展存在顯著的空間自相關性，能夠運用空間計量模型進行實證研究。

2. 空間計量模型選擇

明確我國低碳發展和數字經濟存在空間效應后，進行LM檢驗、LR檢驗、Wlad檢驗以及Hausman檢驗，以判斷選擇合適的空間計量模型。具體結果見表5。

表5中，LM檢驗的四個檢驗項均通過了1%水平下的顯著性檢驗，拒絕原假設，說明相較于空間滯后模型和空間誤差模型，應選擇空間杜賓模型。LR檢驗和Wald檢驗的結果同樣均拒絕原假設，表明空間杜賓模型不會退化為空間滯后模型或空間誤差模型，再次驗證了選擇空間杜賓模型的合理性。此外，Hausman檢驗的結果拒絕原假設，表明固定效應模型優于隨機效應模型。因此，本文選擇個體時間雙固定的空間杜賓模型進行實證研究。

3. 空間杜賓模型回歸結果

基于地理距離矩陣以及經濟地理距離矩陣的空間杜賓模型回歸結果見表6。結果顯示，在兩種矩陣下，我國數字經濟發展水平對人均碳排放量的系數均為負數，且通過顯著性檢驗，說明數字經濟發展能夠有效抑制我國碳排放量，推動低碳發展。由于經濟地理距離矩陣既考慮了各省份之間的地理距離遠近因素，又考慮了經濟發展水平差異對臨近地區的影響因素，能夠全面反映我國各省之間的空間關系。因此，重點分析經濟地理距離矩陣下空間杜賓模型的回歸結果。根據列（3）可知數字經濟發展水平的回歸系數顯著為負，空間滯后項系數為負。列（6）加入控制變量后，數字經濟發展水平的回歸系數顯著為負，說明數字經濟能夠抑制碳排放，推動低碳發展；空間滯后項的系數同樣顯著為負，說明數字經濟發展水平對低碳發展的影響存在空間溢出效應，假設H2得以驗證。此外，控制變量中，產業結構和對外開放水平的系數均為負，且均通過了5%水平的顯著性檢驗。

為進一步探究數字經濟發展水平對低碳發展影響的空間溢出效應，進行空間效應分解。根據表6結果可知，在經濟地理距離矩陣下數字經濟發展水平對碳排放的直接效應、間接效應以及總效應均顯著為負，說明數字經濟發展水平每上升一個單位，本地、臨近地區以及地區整體的碳排放分別下降43.779、56.191以及99.971個單位。結果進一步表明數字經濟發展水平對低碳發展的影響存在顯著的空間溢出效應，再次驗證了假設H2。此外，間接效應的系數絕對值大于直接效應系數的絕對值，說明數字經濟發展水平對碳排放影響的空間溢出效應大于直接效應，因此在發展數字經濟的同時，更要打破地理界線，促進地區要素流通，加強地區經濟聯系，在抑制本地碳排放的同時抑制臨近地區的碳排放，合理利用數字經濟的擴散和輻射效應，推動本地及臨近地區的低碳發展。

控制變量方面，產業結構的直接效應、間接效應以及總效應的系數均顯著為負，說明本地產業結構的升級能夠在抑制本地碳排放的同時抑制臨近地區的碳排放，推動了本地及臨近地區的低碳發展。人口規模的直接效應為負但不顯著，間接效應的系數顯著為正，說明地區之間可能存在人才競爭狀態，本地人口規模的增長可能部分來源于吸引了其他地區人才，臨近地區人才的流失造成碳排放的增加。政府支持的系數不顯著，說明政府仍需加強相關低碳政策引導。城鎮化水平直接效應、間接效應以及總效應的系數均顯著為負，說明本地城鎮化水平的提升，可能通過提高資源利用率、提升產業結構等方式，對臨近地區碳排放產生抑制作用。對外開放水平的直接效應系數顯著為負，間接效應顯著為正，說明本地對外開放水平的提高在抑制本地碳排放的同時，可能擴大臨近地區經濟規模的同時加重了地區能源消耗，不利于地區低碳發展。

（三） 異質性分析

我國地域遼闊，各省份的經濟發展水平、數字經濟技術設施及發展水平等方面均存在較大差異，數字經濟發展水平對低碳發展的影響可能存在地區差異。因此為深入探究不同地區數字經濟發展水平對低碳發展的影響，進行異質性分析。根據《關于明確東中西部地區劃分的意見》，將我國劃分為東、中、西部地區，各地區回歸結果見表7。

根據異質性回歸結果可知，東部地區數字經濟發展水平的系數為-31.927且通過1%水平的顯著性檢驗；中部地區數字經濟發展水平的系數為-122.379，但并不顯著；西部地區數字經濟發展水平的系數為-258.500且通過了1%水平的顯著性檢驗。結果說明東、中、西部地區的數字經濟發展水平對碳排放均存在抑制作用，即各地區數字經濟發展水平對低碳發展均存在驅動效應，但作用程度并不相同。西部地區數字經濟發展水平對碳排放的抑制作用明顯高于東部地區，原因可能是西部地區的數字經濟處于起步階段，數字經濟對碳排放抑制作用的紅利初步顯現，此時的抑制作用程度相對較大。隨著數字經濟發展水平的不斷提升，數字經濟通過提高能源利用率、促進產業結構轉型等途徑抑制碳排放的作用逐漸減弱，數字經濟抑制碳排放的紅利減弱，東部地區的數字經濟發展水平相對較高，因此東部地區數字經濟對碳排放的抑制作用小于西部地區。

（四）穩健性檢驗

為了驗證本文數字經濟影響低碳發展實證結果的有效性，進行穩健性檢驗。通過替換被解釋變量進行穩健性檢驗。替換后被解釋變量（zce）數據來源于中國碳核算數據庫（CEADs）公布的中國省級碳排放數據。具體回歸結果見表8。

表8列（1）的數字經濟發展水平系數顯著為負，說明數字經濟對碳排放存在明顯的抑制作用，能夠顯著推動低碳發展。列（2）為在經濟地理距離矩陣下，數字經濟的直接影響與空間溢出效應的系數均顯著為負，說明數字經濟對本地及臨近地區的碳排放均存在顯著的抑制作用。檢驗結果與本文整體實證結果基本一致，回歸結果較為穩健。

六、 結論與建議

（一） 結論

本文基于我國30個省份（不含港澳臺、西藏）2011—2021年的面板數據，運用固定效應模型驗證了我國各省數字經濟對低碳發展的驅動效應；運用空間杜賓模型對數字經濟影響低碳發展是否存在空間溢出效應進行實證分析，并進一步驗證了不同地區數字經濟對低碳發展影響的異質性。通過實證研究，結論如下：第一，我國數字經濟的發展能夠顯著降低地區碳排放水平，推動低碳發展。第二，我國數字經濟和低碳發展存在顯著的空間正相關性，數字經濟的發展，不僅能夠對本地的低碳發展產生促進作用，還對臨近地區的低碳發展具有空間溢出效應。第三，我國東、中、西部地區的數字經濟對低碳發展的作用程度不同，西部地區數字經濟的碳減排效果明顯高于東部地區。

（二） 對策與建議

根據以上研究結論，提出以下幾點對策建議：

1. 積極推動數字經濟發展

政府應制定促進數字經濟發展的政策，包括降低市場準入門檻、提供優惠稅收政策、優化知識產權保護等，為數字經濟發展提供良好的政策環境。各地政府還應以建設高速寬帶網絡為基礎，推動各地建設數字化智能化的基礎設施；加強數字技術研發和創新，培育數字經濟發展的新動能，培養適應數字經濟需求的高素質人才，提高數字經濟的人才供給能力；加強數字經濟與傳統產業的結合，推動數字技術在各個領域的應用，提升傳統產業的效率和競爭力。

2. 重視數字經濟的空間溢出效應

各省份及地區之間應加強數字經濟合作與交流，分享經驗和資源，促進共同發展。地區之間在進行數字經濟合作時，既要注重自身數字經濟發展帶來的碳減排成效，也要關注其他地區數字經濟發展對自身低碳發展的溢出效應。各地通過加強合作與交流，形成數字經濟合作圈，充分發揮數字經濟的碳減排作用，以實現低碳發展。

3. 充分利用地區優勢促進數字經濟發展

我國東部地區數字經濟發展現狀較為先進，各種數字技術和商業模式得到廣泛應用，中、西部地區數字經濟發展較東部地區滯后，但近年來有了迅速發展的趨勢。東部地區的優勢在于產業基礎、人才資源和金融資源；中部地區的優勢在于地理位置和轉型潛力；西部地區的優勢在于資源豐富、政策支持和市場需求。各地區應充分利用自身優勢，發展具有地區特色，符合地區現狀的數字經濟模式。

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Empirical Study on the Driving Effect of the Digital Economy on LowCarbon Development

DU Lijuan ， MIAO Ying， REN Wei

（School of Economics and Management， North China University of Science and Technology， Tangshan 063210， China）

Abstract：This study investigates the influence of Chinas digital economy on lowcarbon development using panel data from 30 provinces in China spanning from 2011 to 2021. Fixedeffects models are utilized to examine the impact of the digital economy on lowcarbon development across different provinces in China. Additionally， a spatial Durbin model is employed to explore potential spatial spillover effects of the digital economy on lowcarbon development and to analyze the regional disparities in this relationship. The empirical findings demonstrate that the growth of Chinas digital economy significantly enhances regional lowcarbon development， highlighting regional disparities and spatial spillover effects in this association.

Key words：digital economy; lowcarbon development; spatial spillover effects

［責任編輯 田春霞］

［基金項目］河北省社會科學基金項目“京津冀碳排放治理的府際市場化生態補償機制研究”（HB20YJ009）

［作者簡介］杜麗娟（1964—），女，天津人，博士，華北理工大學經濟管理學院教授，碩士生導師；苗英（1997—），女，河北邯鄲人，華北理工大學經濟管理學院碩士研究生；任偉（1981—），女，河北唐山人，博士，華北理工大學經濟管理學院副教授，碩士生導師。［摘要］為研究我國數字經濟對低碳發展的驅動作用，基于我國30個省份2011—2021年的面板數據，運用固定效應模型驗證了我國各省數字經濟對低碳發展的驅動效應；運用空間杜賓模型對數字經濟影響低碳發展是否存在空間溢出效應進行實證分析，并進一步驗證了不同地區數字經濟對低碳發展影響的異質性。實證研究結果表明，我國數字經濟發展能夠顯著推動地區低碳發展，并且存在地區異質性和空間溢出效應。