數字經濟對城市減污降碳的協同效應及空間機制

中圖分類號：F124.5；F49;X321 文獻標識碼：A 文章編號：1007-5097（2025）03-0070-13

The Synergistic Effects and Spatial Mechanisms of the Digital Economy on Urban Pollution ReductionandCarbonEmissionReduction

GAO Weilong （Institute of National Development and Security Studies，Jilin University，Changchun 13oo12， China）

Abstract：The digital economy presents significant opportunities for China to address the intertwined challenges of climatechange and environmental polution.Despite its promise，empirical research examining the impact of thedigital economy on the collaborative governance of urban polltion reduction and carbon emision reduction remains sparse. Grounded inthetheoryof colaborative governance，this essayutilizes paneldatafrom 243 cities in Chinaand employs fixedeffects models，mediation fect models，and SDMtoempirically examine thesynergisticefectsand spatial mechanisms of the digital economy on urban pollution reductionandcarbon emission reduction.Research findings：the digital economy significantly reduces the emission intensity and growth rates of urban PM2.5and CC ，thereby engenderingasynergisticefectinbothpollutionandcarbonreduction.Thisefectisparticularlypronounced insmall to medium-sized cities and those exhibiting robust green digital governancecapabilities.Spatial effectanalysis revealsa positive spatial spilloverin thecollaborative governanceof urban polltionreductionand carbon emissonreduction， althoughthespillverefectatributabletothedigitaleconomyitself isnotsignificant.Mechanismtestsindicatethatthe digital economyfacilitates collaborative governance of urban pollutionreductionandcarbon emission reduction through multiplechannels，including the adoptionof cleanerenergy，enhancement of energyeficiency，increased public environmental participation，and the mitigation of industrial structure distortions.

Key words： digital economy;environmental colaborative governance；carbon emision reduction；polution reduction; spatial spillover

一、引言

當前，氣候變化與環境污染問題日益嚴重，全球各國紛紛尋求減污降碳協同治理的有效途徑。然而，由于經濟發展階段和環境政策差異，實現空氣污染和碳排放協同治理依然面臨著諸多挑戰。特別是發展中國家，由于環境監管成本高昂、社會資本缺失、居民環保意識薄弱等因素，污染協同治理難度進一步加大。如何在平衡經濟發展與環境保護之間找到有效的解決方案，已成為亟待解決的現實問題。作為碳排放大國，我國空氣污染問題尤為嚴峻?！?023中國生態環境狀況公報》顯示，2023年我國仍有約 3 0 % 的城市PM2.5平均濃度超標，部分區域反復出現環境污染，城市環境空氣質量尚未擺脫“氣象影響型\"的困境。當前，我國經濟社會發展已進入加快綠色化、低碳化的高質量發展階段，實現空氣污染與碳排放的協同治理迫在眉睫。黨的二十大報告明確提出，要加快發展方式綠色轉型，加強污染物協同控制。《中共中央國務院關于全面推進美麗中國建設的意見》進一步強調，應對氣候變化，協同推進降碳、減污、擴綠、增長，加快形成美麗中國建設新格局。然而，目前我國尚未建立起有效的碳排放與空氣污染協同治理機制。由于空氣污染和碳排放同根同源、相互交織，傳統分割式治理難以有效應對，亟須創新治理手段和模式[1]。

近年來，隨著數字技術的迅速發展，數字經濟崛起并賦能生產、消費、分配、治理各方面提質增效，成為驅動高質量發展的新質生產力，為實現城市減污降碳協同治理提供了重要契機[2]。目前，關于數字經濟的“環境效應\"已有諸多討論，但鮮有學者探討數字經濟對城市減污降碳協同治理的影響。在數字經濟與碳排放關系方面，存在正向、負向和不確定性三類觀點。一些學者認為，數字經濟可以有效抑制碳排放[3]；另一些學者則認為，數字產業發展會擴大經濟規模，增加能源消耗，從而促進 排放[4；此外，也有學者發現數字經濟與碳排放之間存在“倒U\"型關系，表明碳減排效果具有不確定性[5]。在數字經濟與空氣污染關系方面，有學者發現數字經濟能夠提升企業環境績效[6]、居民環保意識[7和政府污染治理效率8，進而改善空氣質量。在空間溢出效應方面，Liu和 利用空間聯立方程模型研究發現，城市數字經濟發展會影響周邊城市空氣污染和碳排放； X u 等（2022）[10]指出，這種效應在城市群中尤為明顯，數字基礎設施有助于資源有效利用和污染控制。此外，還有學者探討了數字經濟對空氣污染和碳排放的影響途徑：在源頭層面上，數字經濟會促進產業結構優化，減少對資源密集型產業的依賴；在生產過程中，數字技術能夠實現能源實時監控和效率提升，減少不必要的能源消耗[3];在終端使用層面上，數字平臺能夠提高公眾環保參與度，促進綠色消費[11]。

綜上所述，盡管數字經濟被視為推動環境治理的新驅動力，但現有研究多集中于評估其對碳排放或空氣污染等單一環境指標的影響，忽視了兩者的關聯性和協同效應。為彌補這一不足，本文引入協同治理理論，該理論強調通過多個主體的共同協作、信息共享和資源整合，進而在復雜的環境治理中實現系統性目標，彌補現有研究忽視綜合治理的不足。通過將協同治理理論與數字經濟相結合，可以更好地解釋數字經濟如何在生產、消費、分配和治理等多個環節，實現空氣污染和碳排放協同治理，并通過多渠道產生協同效應。該理論框架不僅為探索數字經濟在多維環境治理中的作用提供新的理論視角，還為政策制定者在復雜環境治理中的系統性決策提供重要依據。

基于此，本文試圖從以下幾方面彌補現有研究的不足：首先，本文引入協同治理理論，構建數字經濟與協同治理理論相結合的分析框架，拓展該理論在城市環境治理中的應用。協同治理理論強調通過系統性機制協調空氣污染與碳排放的同步削減。本文將其應用于數字經濟背景下，不僅彌補了現有研究對協同效應的忽視，還為數字經濟如何在多維環境治理中發揮作用提供新的理論框架。其次，本文通過實證分析揭示數字經濟如何通過能源清潔化、能效提升、公眾環境參與及產業結構優化等多重渠道實現減污降碳協同治理，深化數字經濟在環境協同治理中作用的討論，并為政策制定者提供多維治理工具。最后，本文探討數字經濟在不同城市規模和治理能力條件下的異質性表現及空間溢出效應，進一步拓展協同治理理論在不同類型城市中的適用性，為地方政府制定精準的環境政策提供理論支持和實證依據。綜上所述，本文不僅可以豐富數字經濟與協同治理理論的研究，還為政策制定者提供應對未來空氣污染與碳排放協同治理挑戰的系統性決策框架。

二、理論分析與研究假設

（一）數字經濟對城市減污降碳的協同效應

協同治理理論認為，環境治理不應局限于政府單方面的治理措施，而應充分利用政府、企業和公眾等多主體之間的協同作用，形成一種動態的、相互依賴的合作關系[12]。不同主體的共同參與和協調行動可以更有效地解決多維復雜的環境問題，協同作用能夠產生超出單一治理主體能力的效應，最終實現系統性、綜合性的治理效果。數字經濟為協同治理提供強大的技術支撐，通過信息技術和智能化工具的引入，使得政府、企業、公眾等各個主體能夠更高效地溝通、協作和決策。數字經濟通過提升信息流動性和智能化水平，增強各治理主體之間的聯系和互動，從而加速資源分配與優化，提升環境治理的整體效能，具體體現在以下幾方面：

在生產端，數字經濟通過工業互聯網、物聯網等技術手段，可以提高生產過程的智能化和精細化管理水平，使得企業能夠實時監控能源和資源的使用情況，從而有效減少浪費，提升能源利用效率[13]。這種智能化管理不僅減少生產過程中的污染物和碳排放，還優化生產流程，降低了能源消耗和碳足跡。在消費端，數字經濟通過電子商務平臺和個性化推薦系統，使得消費者可以更加便捷地獲取環保產品信息，從而促進綠色消費普及。消費者行為的改變不僅降低了對高能耗、高污染產品的需求，還推動了整個市場向綠色低碳方向轉型[14]。在分配端，數字經濟通過智能算法和大數據分析，可以實現資源的最優配置，減少資源浪費，從而在分配環節減少能源消耗和碳排放[2。共享經濟的發展，如共享交通工具等減少了資源閑置和重復購買，有利于污染物協同減排[15]。在治理端，數字經濟可為政府提供智能監控系統、數據分析工具等技術支持，使得政府能夠實時跟蹤企業污染排放行為，及時調整環境政策，提高了政策執行效果[16]。同時，數字技術還拓寬了公眾參與環境治理渠道，使得公眾能夠在數字平臺上積極反饋環境問題，增強了環境治理的社會協同性[17]。

數字經濟對城市減污降碳協同治理的影響因城市規模和政府綠色數字化治理能力而異。大城市由于在數字化基礎設施和創新應用上投入更多，能夠更有效地利用先進數字技術，從而提升碳污治理效率[2]。然而，大城市也面臨著城市結構復雜、資源分散、政策執行和社會參與難度大等多重挑戰[18]。這些挑戰可能減緩新技術的擴散，特別是在政策執行和社會參與受到阻礙時，新技術的應用效果可能會減弱。此外，城市政府的綠色數字化治理能力也存在顯著差異[19]。治理能力良好的城市通常擁有更完善的技術支持和管理體系，能夠高效整合數字技術來推動減污降碳協同治理;而治理能力欠佳的城市由于技術應用能力不強，數字經濟對減污降碳協同治理的效果可能受限[20]。

城市減污降碳協同治理可能存在空間溢出效應，不同地區的碳排放戰略互動可能導致相鄰地區的碳排放趨同。由于大氣流動性，空氣污染不受特定區域限制，導致污染物可能向相鄰地區擴散[21]。地區間環境監管政策的差異也會引發企業將污染物排放轉移至監管相對寬松的鄰近地區，從而導致“污染轉移\"現象[22]。同時，數字經濟對鄰近地區減污降碳協同治理也可能產生空間溢出效應。通過構建“數據多源、縱橫貫通、高效協同\"的環境治理數智平臺，城市間可以共享減污降碳協同治理的先進技術經驗[23]。這種跨區域的信息共享和技術合作能夠形成區域聯動的減污降碳協同治理效果，進一步促進地區間的環境合作與協調。此外，創新技術的擴散不再受限于單個地區，其影響可以通過數字化手段跨越地理邊界，從而在更大范圍內推動環保創新和合作[24]。數字媒體的作用同樣不容忽視。通過個性化定向和社交互動，數字媒體可以有效引導用戶形成綠色低碳消費觀，并在鄰近社區推廣綠色產品，形成跨區域的環保效應[25]。因此，本文提出假設1、假設2和假設3。

H1：數字經濟對城市減污降碳具有協同效應。

H2：數字經濟對城市減污降碳的協同效應在不同城市具有異質性。

H3：數字經濟對城市減污降碳的協同效應存在空間溢出效應。

（二）數字經濟對城市減污降碳的協同機制

基于協同治理理論，數字經濟不僅通過促進多主體協作，還通過多種機制實現城市減污降碳的協同效應。本文從以下幾方面分析數字經濟在這一過程中的協同機制。

一是創新效應。協同治理理論認為，復雜問題需要通過多方主體的合作與協同創新推動技術進步來解決。城市數字經濟的發展通過構建“創新高地”，吸引資金、人才、數據等創新資源和技術要素[26]。數字平臺通過數據分析和人工智能技術，為企業提供及時的決策支持，幫助其更好地融入綠色產業鏈，提升綠色技術的應用效率[27]。同時，數字金融降低了企業融資成本，加速了綠色技術的研發和應用[28]。多方主體通過協同合作，不僅可以推動綠色技術創新，還通過優化創新資源配置，實現減污降碳協同創新。然而，綠色技術進步也可能產生能源回彈效應，使其對減污降碳協同治理的凈效應存在不確定性。

二是減源效應。協同治理的關鍵在于通過多方協作優化資源使用和管理，從而減少污染源和碳排放源。根據波特假說，嚴格的環境規制可以通過激勵企業進行技術創新，帶來能源替代效應和能效提升效應，從而對城市碳污排放產生積極影響。數字經濟通過信息技術提升環境監管效率，迫使高污染企業優化能源結構，減少對煤炭等高污染能源的依賴[29]。同時，數字經濟通過智能化監控系統提高了企業的能效管理水平，減少了生產過程中的能源浪費，從而實現污染物和碳排放的同步減少[30]

三是糾錯效應。協同治理理論強調通過信息透明化和多方協作減少要素錯配。數字經濟通過實時信息共享和資源優化配置，提高了減污降碳協同治理的效率。數字經濟通過信息基礎設施建設能夠加快要素流動，減少因空間、時間或產業結構不合理導致的要素錯配。企業可以通過數字平臺獲得實時市場數據和環境監管政策，及時調整生產結構，避免生產資源浪費[31]。此外，數字經濟催生了新業態，促進了產業轉型升級，減少了因產業結構扭曲導致的資源浪費和碳污排放[32]

四是網絡效應。協同治理理論強調公眾參與在環境治理中的作用，認為多方主體的廣泛參與和協作能夠顯著提升治理整體效果。隨著數字平臺的發展，公眾可以隨時隨地通過手機、電腦等設備獲取環境信息并分享環保行動。社交媒體促進信息的廣泛傳播，使得公眾對環境問題的認知大幅提升，從而帶動更多人參與環保行動33]。同時，企業通過數字平臺展示其綠色產品和環保理念，在網絡效應的作用下可以擴大其影響力。此外，數字平臺的創意內容，如游戲化設計、趣味性元素等，會進一步激發公眾對綠色行動的興趣，提高參與的主動性[16]因此，本文提出假設4、假設5、假設6和假設7。

H4：數字經濟具有創新效應，通過促進綠色技術進步間接影響城市減污降碳協同治理。

H5：數字經濟具有減源效應，通過促進能源清潔化和能效提升間接影響城市減污降碳協同治理

H6：數字經濟具有糾錯效應，通過緩解要素錯配間接影響城市減污降碳協同治理。

H7：數字經濟具有網絡效應，通過提高公眾環境參與度間接影響城市減污降碳協同治理。

綜上所述，本文構建概念模型如圖1所示。

三、研究設計

（一）變量選取

1.被解釋變量

本文被解釋變量為城市減污降碳協同治理（Synergy）。污染減排采用城市PM2.5濃度數據進行測量，數據來自華盛頓大學圣路易斯分校的全球地表PM2.5濃度 數據，分辨率為 ，時間范圍是1998年1月至2021年12月。碳減排采用城市 排放數據進行測量，這部分數據來自全球環境研究中心提供的全球碳排放月度數據，時間跨度為2000年1月至2019年12月，網格分辨率為1千米 × 1 千米，本文遴選中國范圍數據并對月度數據在城市層面進行年度加總，最終得到2011—2019年中國243個城市碳排放面板數據。由于我國提出能耗總量和強度“雙控”目標，因此，本文從規模、增長率和強度三方面對PM2.5和 排放進行測度。排放強度用排放總量與城市實際GDP之比表示。采用熵值法測度污染減排和碳減排兩個子系統，并使用耦合協調模型計算城市減污降碳協同效應。

2.核心解釋變量

本文核心解釋變量為數字經濟（Digital）。數字經濟是以信息通信技術為基礎，通過數字化技術提供產品和服務，以互聯網為平臺，促使生產者與消費者進行數字交易的新型經濟形態。其中，信息化被視為數字經濟發展的基石，互聯網則是其重要的傳播載體，而數字交易是數字經濟衍生的一種新型交易模式[34]。本文基于信息化發展、互聯網發展和數字交易三個維度，構建城市數字經濟指標體系（見表1所列），并利用熵值法進行測度。

3.中介變量

（1）綠色技術進步（GTFP）。本文使用SuperSBM模型測算城市綠色技術進步：

其中： λ 為權重向量； 和 為松弛變量；（20 為投入平均非效率; 為產出平均非效率 為決策單元效率值。GTFP測算指標體系見表2所列。

（2）能源清潔化（Cleaner）。本文使用能源消費結構低碳化指數反映能源清潔化程度。參考相關研究[35]，使用夾角余弦法構建能源消費結構低碳化指數。

首先，構建能源消費向量 分別為煤炭、油氣和其他能源消耗量。

其次，計算 與 （0，0，1）的夾角

最后，計算能源消費結構低碳化指數 越大，表示能源消費結構低碳化水平越高：

（3）能源效率（EE）。以城市實際GDP與按標準煤折算的能源消耗量比值進行測算。

（4）要素錯配（Mismatch）。本文從市場化（Mar）和產業結構扭曲（Distortion）兩個層面來測度。市場化以城鎮私有部門從業人員數占城鎮從業人員總數比重表示，市場化水平的提高會促進有效競爭，減少要素錯配。產業結構扭曲會降低資源配置效率，本文參考相關研究[3，構建產業結構扭曲測度公式如下：

其中： 為產業 i 就業份額與產值份額間的距離； 為產業i增加值； 為產業 i 就業人員總數； d 為所有產業就業份額與產值份額間的距離，即產業結構扭曲指數。

（5）公眾環境參與（PP）?；ヂ摼W技術的迅速發展和通信設備的普及使人們更愿意通過搜索引擎、微博等獲取信息并表達環境訴求。本文運用百度指數構建公眾環境關注指標，使用Python工具爬取2011—2022年全國358個地級市公眾對“環境污染”“低碳\"等25個詞條日均搜索量，總計149萬個樣本量，并按年份加總后取自然對數，作為城市公眾環境參與的代理指標。

4.控制變量

為避免遺漏變量偏誤，參考相關研究[37]，本文選取控制變量如下：外商直接投資（Fdi），用外資占地區GDP比重衡量;對外開放（Trade），用進出口貿易總額占地區GDP比重衡量；人力資本（Human），用普通高校在校生數占地區人口數比重衡量；財政支出（Fiscal），用一般公共預算支出占地區GDP比重衡量；金融發展（Finance），用金融機構貸款余額占地區GDP比重衡量。

（二）數據來源

本文選取2011—2019年中國243個地級市作為研究對象。城市 排放數據來自全球環境研究中心，城市PM2.5濃度數據來自華盛頓大學圣路易斯分校，數字普惠金融指數來自北京大學和螞蟻金服，公眾環境關注數據來自百度指數，其他數據來自歷年政府工作報告、《中國城市統計年鑒》《中國能源統計年鑒》和中經網統計數據庫。

主要變量的描述性統計結果見表3所列。

（三）模型設定

Kaya恒等式為分析碳排放影響因素提供了基本范式，本文嘗試構建考慮數字經濟因素的碳排放與空氣污染協同治理的擴展模型如下：

其中： k 表示地區 表示能源類型；Synergyk表示碳排放與空氣污染協同減排量；PE表示大氣污染排放；CE表示碳排放； E 表示能源消費量；DI表示數字化水平； Q 表示產出規模； L 表示人口數量。對式（5）兩側取對數，得到：

其中： 代表 ，表示能源碳排放因子與空氣污染排放因子差異，反映綠色技術效率變化； 代表 ，表示能源消費結構; 代表 E，表示能源效率； 代表 Q，以勞動生產率表示要素配置效率； 代表 ，表示勞動力與數字經濟投入結構，用以反映數字經濟的網絡效應； 代表 表示數字經濟規模。

對式（6）進行全微分處理，得到：

進一步采用對數平均權重分解法，得到簡化的分解方程：

式（8）表明，數字經濟對城市減污降碳協同治理的影響主要存在四種效應：創新效應 ）減源效應（ 和 ）、糾錯效應 以及網絡效應 。

為了考察數字經濟對城市減污降碳協同治理的影響，進一步構建模型如下：

其中： 、ln 、ln 分別表示城市減污降碳協同治理、數字經濟和控制變量； 為待估參數； 為城市固定效應； 為時間固定效應； 為隨機誤差項。

接著，采用中介效應模型考察中介機制。若式（10）和式（11）中參數 顯著，式（12）中參數 顯著，則存在中介效應，且中介效應在總效應中的百分比 。若參數 顯著， 不顯著，則存在完全中介效應。

式（10）至式（12）中， 為中介變量，包括綠色技術進步（GTFP）能源清潔化（Cleaner）、能源效率（EE）要素錯配（Mismatch）和公眾環境參與（PP），其他符號含義同式（9）。

最后，構建如下SDM模型探討數字經濟對城市減污降碳協同治理的空間溢出效應：

其中， ρ 是空間自回歸系數， W 是空間權重矩陣，其他符號含義同式（9）。

四、實證結果與分析

（ - ） 基準回歸

數字經濟對城市減污降碳的協同效應估計結果見表4所列。列（1）一列（4）展示了數字經濟對城市PM2.5和 子系統的回歸結果。列（1）、列（3）是未考慮控制變量的回歸結果，列（2）列（4）則加入了城市層面的控制變量，以排除相關因素的干擾。從列（2）和列（4）估計的平均減排效應來看，數字經濟發展所帶來的降碳效應大于減污效應。進一步運用耦合協調模型測算減污降碳協同治理的程度，以驗證數字經濟發展是否具有減污降碳的協同效應。列（5）和列（6）結果顯示，無論是否考慮控制變量，Digital的估計系數都顯著為正，表明數字經濟發展顯著提高了減污降碳協同治理的程度，增強了污染治理系統與碳排放控制系統之間的整體協同效果。由列（6）可知，數字經濟每增加 1 % ，城市減污降碳協同治理水平就會提高 0 . 8 5 0 % 。因此，H1得以驗證。

控制變量估計結果表明，外商直接投資、人力資本和財政支出對城市減污降碳協同治理產生了正向影響。對外開放對城市減污降碳協同治理的影響顯著為負，可能是因為對外開放會吸引污染產業轉移到國內，從而形成“污染天堂\"效應[38]但需說明的是，本文觀察到的對外開放的負向環境影響僅為平均效應，沒有考慮空間異質性，忽略了其在某些地區可能存在的積極作用，因此，應審慎看待這一結果。金融發展對城市減污降碳協同治理的影響顯著為負，可能是因為在缺乏環?？剂康慕鹑隗w系中，金融發展加劇了資源配置與環境保護之間的矛盾，進而阻礙了城市減污降碳協同治理。

（二）穩健性檢驗

首先，替換被解釋變量。在測算城市減污降碳協同治理水平時，城市污染除了PM2.5，還考慮了工業廢水、 和粉塵煙塵三種污染物排放。由表5列（1）可知，Digital的估計系數依然顯著為正，表明前文基準回歸結果穩健。其次，改變核心解釋變量。采用主成分分析法測度數字經濟。由表5列（2）可知，Digital的估計系數依然顯著為正，進一步驗證了前文基準回歸結果的穩健性。再次，替換估計模型。針對可能存在的自相關和異方差問題，本文使用FGLS模型重新對基準回歸進行穩健性檢驗，由表5列（3）可知，Digital的估計系數依然顯著為正，證明前文基準回歸結果穩健。最后，控制外生政策沖擊。遺漏變量進入擾動項可能會影響估計結果。為促進城市綠色轉型，中國分別于2008年、2010年開始實施創新型城市和低碳城市試點政策。顯然這些政策可能會影響城市減污降碳協同治理，需要加以控制。因此，本文在基準模型的基礎上進一步引入創新型城市和低碳城市試點政策虛擬變量，分別在表5列（4）列（5）中進行控制，在列（6）中同時控制兩者影響。結果顯示，Digital的估計系數依然顯著為正，表明在控制外生政策沖擊后，本文估計結果依然穩健。

（三）內生性檢驗

本文運用工具變量法消除反向因果關系和遺漏變量引起的內生性偏差。具體采用兩個工具變量：第一個是明代驛站數 。古代驛站在傳遞信息方面扮演了關鍵角色，其數量密集的地區可能是現在數字經濟發達城市。并且，明代驛站數不太可能通過數字經濟以外的其他渠道影響城市減污降碳協同治理。因此，滿足工具變量相關性和外生性。第二個是“寬帶中國\"試點城市 。中國于2013年實施\"寬帶中國\"戰略，選擇120個城市作為試點城市。“寬帶中國\"戰略為研究數字經濟的減污降碳協同效應提供了準自然實驗[8]。此外，本文采用GMM模型進行比較分析，以消除異方差對估計結果的影響。

表6報告了2SLS模型和GMM模型的回歸結果。2SLS第一階段結果顯示，工具變量與數字經濟存在顯著正相關，且通過了工具變量三大檢驗。同時，根據Acemoglu等（2001）39的檢驗方法，發現所選工具變量滿足排他性約束。在控制內生性問題后，無論是2SLS還是GMM模型的估計結果均表明，數字經濟發展對城市減污降碳協同治理有顯著正向影響，與基準回歸結果一致，驗證了前文研究結論的穩健性。

五、拓展性分析

（一）異質性分析

1.城市規模異質性

大城市因人力資本雄厚容易實現規模經濟和集聚效應，同時，大城市與小城市在經濟發展、能源消耗和資源開發上存在差異。因此，數字經濟在不同規模城市中的作用需進一步研究。本文按我國城市規模劃分標準，將樣本城市分為中小型城市和大型城市進行分組回歸，結果如圖2所示。可以看出，在所有城市中，數字經濟對減污降碳協同治理均有顯著積極作用，但在中小型城市中，其作用更為顯著。通過組間系數差異檢驗發現，兩組樣本的數字經濟系數存在顯著差異 。這并不意味著在大型城市中數字經濟無效，而是在中小型城市中數字經濟更易顯現積極作用。這可能是因為中小型城市相對靈活，社會共識較高，更容易發揮數字經濟對減污降碳協同治理的積極作用[13]。

2.政府綠色數字化治理能力異質性

政府綠色數字化治理能力對城市減污降碳協同治理至關重要。為深入研究數字經濟在不同治理能力城市中的作用，本文運用機器學習文本分析法構建政府綠色數字化治理指數。先搜集2011—2019年243個城市政府工作報告，通過Python進行分詞和詞頻統計，篩選出與數字化轉型、綠色治理相關的121個詞匯構建分詞詞典，并計算相關詞頻。然后將數字化治理指數和綠色治理指數相加，并賦予相同權重，作為反映政府綠色數字化治理能力的代理指標，結果如圖2所示。可以看出，在數字經濟對城市減污降碳協同治理的促進作用上，政府綠色數字化治理能力強的城市優于治理能力較弱的城市。這是因為政府綠色數字化治理能力反映了地方政府對環境污染的容忍度和對城市環保的重視程度。治理能力越強的城市，環境政策對企業污染的約束力越大。此外，治理能力還反映了政府利用數字技術對城市環境進行監管的能力。治理能力越強，政府環境監管的及時性和有效性越高，越有助于提高城市減污降碳協同治理效率。因此，H2得以驗證。

（二）空間效應分析

1.空間相關性

Moran指數計算公式如下：

其中， 為空間權重矩陣，本文選擇0-1鄰接矩陣，并進行標準化處理，結果見表7所列?？臻g鄰接矩陣下城市減污降碳協同治理與數字經濟的Moran指數大多顯著為正，可能存在空間溢出效應。

2.空間溢出效應

本文采用SLM、SEM和SDM三種空間模型進行估計，并使用LMtest驗證模型設定形式，LMtest結果表明SDM模型較為合適。表8報告了空間效應檢驗結果，可以看出，在SDM模型中 r 顯著為正，表明城市減污降碳協同治理呈現顯著的正向空間溢出效應。這一正向溢出可能源于區域間技術、政策、產業和社會網絡的相互作用，有助于形成減污降碳協同治理的區域協調發展新格局。數字經濟系數顯著為正，其空間滯后項系數顯著為負，表明數字經濟對城市減污降碳協同治理產生了負向空間溢出效應，部分支持了H3。為避免點估計法導致的模型估計偏差，本文采用偏微分方法將總效應進行分解。由列（3）可知，在SDM模型中數字經濟的直接效應顯著為正，間接效應為正但不顯著。這表明數字經濟發展能有效促進當地減污降碳協同治理，但對鄰近地區的溢出效應不顯著。可能是因為，目前尚未在區域間建立有效的減污降碳協同治理合作網絡和信息共享機制[7]，環境政策的區域差異也可能阻礙數字經濟的正向溢出[5]。

（三）協同機制檢驗

表9報告了協同機制檢驗結果。由列（1）可知，數字經濟顯著正向影響綠色技術進步，表明其有效促進城市綠色技術進步，具有創新效應。由列（2）可知，綠色技術進步對城市減污降碳協同治理具有負向影響，同時數字經濟的影響仍顯著為正，表明綠色技術進步存在部分中介效應。Sobel-Goodman檢驗也驗證了中介效應，H4得以驗證。間接效應占總效應比重為 - 2 0 % ，表明考慮綠色技術進步后，數字經濟對城市減污降碳協同治理的影響增加了約 20 % 。這表明，盡管數字經濟促進了城市綠色技術創新和應用，但這些技術在短期內顯著提高環境效率方面存在延遲，并且在現有政策和監管框架下，對實現減污降碳協同治理貢獻有限[40]。

列（3）和列（5）結果顯示，數字經濟顯著正向影響能源清潔化和能源效率，表明其有效促進了能源清潔化和能效提升，具有減源效應。列（4）和列（6）結果顯示，能源清潔化和能源效率對城市減污降碳協同治理具有正向影響，數字經濟的影響依然顯著，表明存在部分中介效應。Sobel-Goodman檢驗驗證了中介效應，間接效應占總效應比重分別為3 1 . 3 % 和 1 . 4 % 。相較于能源清潔化，能源效率的中介效應較小，可能是因為能源效率的提高會導致能源回彈效應，增加碳污排放[5]。綜上所述，數字經濟能夠促進能源清潔化和能效提升，進而有助于城市減污降碳協同治理，H5得以驗證。

列（7）和列（9）結果顯示，數字經濟對市場化的影響顯著為正，對產業結構扭曲的影響顯著為負，表明其在有效促進市場化的同時減少了產業結構扭曲，具有糾錯效應。列（8）和列（10）結果顯示，市場化和產業結構扭曲對城市減污降碳協同治理具有負向影響，數字經濟的影響依然顯著為正，表明市場化和產業結構扭曲存在部分中介效應。Sobel-Goodman檢驗支持了中介效應，且間接效應占總效應比重分別為 - 2 . 7 % 和 6 . 1 % ，表明數字經濟通過減少產業結構扭曲，緩解了要素錯配，促進城市減污降碳協同治理，但市場化存在遮蔽效應，H6得以驗證。這可能是因為，市場主體更關注生產效率而非環境效率，在環境政策不嚴格的情況下，市場化雖然提高了生產效率，但同時也可能增加碳污排放。

列（11）結果顯示，數字經濟對公眾環境參與具有顯著正向影響，表明其有效提高了公眾環境參與度，具有網絡效應。列（12）結果顯示，公眾環境參與對城市減污降碳協同治理具有正向影響，同時數字經濟的影響仍顯著為正，表明公眾環境參與存在部分中介效應。Sobel-Goodman檢驗支持了中介效應，間接效應占總效應比重為 1 8 . 7 % 。這表明數字經濟通過提高公眾環境參與度，推動城市減污降碳協同治理，H7得以驗證?？赡艿脑蚴菙底纸洕鷱娀藗€體動機和外部刺激，影響了公眾的環境認知和生活習慣。因此，數字經濟在引導公眾參與環境治理方面發揮了積極作用。

六、結論與政策建議

（一）結論

在我國經濟加快綠色化與低碳化發展的關鍵階段，數字經濟的崛起為城市減污降碳協同治理提供了重要機遇。本文利用2011—2019年中國243個城市面板數據，從多維角度實證檢驗了數字經濟對城市減污降碳的協同效應及空間機制，得出主要結論如下： ① 數字經濟顯著降低了城市PM2.5和 的排放強度與增長率，產生了減污降碳的協同效應。這一結論在采用工具變量法解決內生性問題及進行多種穩健性檢驗后依然成立，驗證了數字經濟在推動減污降碳協同治理中的重要性。 ② 數字經濟對不同類型城市減污降碳的協同效應具有異質性，中小型城市和綠色數字化治理能力較強的城市受益更多，說明城市規模和治理能力是影響減污降碳協同效應的關鍵因素。 ③ 盡管數字經濟的空間溢出效應不明顯，但城市間減污降碳協同治理呈現正向的空間溢出效應，突出了區域聯動和跨界合作的重要性。 ④ 數字經濟通過能源清潔化、能效提升、公眾環境參與和產業結構優化等機制實現了減污降碳協同治理。減源效應、網絡效應和糾錯效應是主要推動力，而創新效應的作用不明顯，表明未來在推動數字經濟與環境治理相結合時，應關注能源回彈效應并優化技術創新路徑。

（二）政策建議

基于上述研究結論，本文提出如下政策建議：

第一，推動綠色智慧城市建設，深化數字經濟與減污降碳協同治理的融合。為推動綠色智慧城市建設，政府應優先加大在能源領域的數字基礎設施投入，推動能源物聯網和智能電網建設，實現能源實時監控與優化。同時，通過設立專項基金、提供優惠貸款，吸引企業積極投資智能能源管理系統，特別是在交通、制造等高耗能行業推廣數字化技術，提升能效。政府還需加速清潔能源技術的研發和推廣，聚焦儲能、電力轉換、碳捕集等關鍵技術領域，鼓勵科研機構和企業聯合攻關，推動綠色技術的普及。此外，應建設統一的數字環保平臺，利用互動功能激勵公眾參與節能減排，增強環保意識，并定期公開城市環保表現，營造綠色競爭氛圍。該平臺可提供碳足跡計算、實時污染監測等功能，提升公眾環保參與度。同時，針對傳統高耗能產業，應通過稅收優惠和補貼措施引導其進行智能化改造，優化生產流程，逐步實現綠色低碳轉型，推動產業結構優化升級。

第二，實施基于城市類型的差異化數字經濟政策，縮小區域數字化差距。一方面，針對中小城市數字化發展滯后的問題，政府應通過財政轉移支付和專項撥款，加快中小城市數字基礎設施建設，特別是在偏遠和資源依賴型地區，要加強數字化支持，優先推動清潔能源應用和智能能源管理系統的落地，提升綠色數字化治理能力。另一方面，設立綠色數字化專項基金，支持中小城市推廣分布式能源和微電網系統，減少電力傳輸損耗，實現靈活、高效的能源管理。同時，鼓勵一線城市輸出技術和管理經驗，通過“智慧城市對口支援\"機制向周邊中小城市提供技術指導和經驗共享，幫助其克服數字化進程中的困難，推動區域協調發展。此外，政府應統籌制定區域整體數字經濟政策，發揮一線城市的技術溢出效應和產業鏈優勢，形成區域內互利共贏的數字化發展格局，實現區域協同的綠色轉型。

第三，建立“綠色協同聯盟”，構建區域一體化的減污降碳協同治理機制。為實現區域減污降碳協同治理，政府應推動建立由各地環保部門和龍頭企業組成的“綠色協同聯盟”，通過區域一體化方式實現碳減排與污染治理。聯盟可以定期召開環境治理論壇，分享成功經驗和最新技術，共同制定區域內的環境治理目標，確保政策在各城市間協調一致。同時，還可以依托大數據和區塊鏈技術，建立跨區域碳交易市場和共享監測系統，實現對碳排放和污染源的透明監控。該系統不僅便于實時掌握各城市大氣污染和碳排放情況，還能通過市場化機制降低減排成本。此外，為了支持技術創新，聯盟可以設立創新基金，重點推動碳排放監控、污染治理和清潔能源技術的研發，促進成員城市之間的技術共享。聯盟內部還可以制定考核機制，建立獎勵和技術支持體系，激勵表現優異的城市，同時幫助未達標城市提升治理水平，確保區域環境協同治理的長期有效性。

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[責任編輯：余芳]