《Sustainable Futures》：How digital platforms will impact carbon emissions? New insights based on 257 cities in China
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本文聚焦数字平台（DP）在碳减排（CE）中的关键作用，针对现有研究多集中于数字经济整体而缺乏对平台组织具体机制探讨的不足，研究人员基于2014-2020年中国257个地级及以上城市的面板数据，采用双向固定效应模型和双重机器学习模型，实证检验了数字平台对人均碳排放（popCO2）的影响、作用机制及外部监督的调节效应。研究发现，数字平台发展能显著促进城市碳减排，该结论在经过一系列稳健性检验和考虑内生性问题后依然成立。机制分析表明，数字平台主要通过推动产业变革（产业升级）、促进技术创新（增量创新）和优化资源配置效率三大路径实现碳减排。异质性分析揭示，数字平台的碳减排效应在大型城市、省际边界城市和服务型城市中更为凸显。此外，公众监督能有效增强数字平台的碳减排效应，而政策性监督的调节作用不显著。该研究为理解数字平台的环境效益提供了新的理论视角和经验证据，对科学利用数字技术推动实现“双碳”目标具有重要政策启示。
气候变化是当今世界面临的最严峻挑战之一，有效减少二氧化碳排放已成为全球各国政府的首要任务。中国作为全球最大的能源消费国和碳排放国，在取得显著经济增长的同时，也面临着巨大的国际减排压力。2022年，中国碳排放总量占全球的30.2%，推进碳减排刻不容缓。在此背景下，中国提出了2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和的“双碳”目标。与此同时，以大数据、区块链和计算机为代表的数字技术正深刻改变着生产和生活方式，数字平台作为新时代重要的组织形态，其在减少碳排放方面的潜力亟待深入探究。
然而，现有关于数字经济对碳排放影响的研究尚未达成共识，且多集中于宏观数字经济整体发展水平或“宽带中国”等试点政策的影响，针对数字平台这一具体组织形态的碳减排效应，尤其是其内在机制和边界条件的实证研究较为缺乏。为此，本研究利用2014-2020年中国257个地级及以上城市的面板数据，系统考察了数字平台对城市人均碳排放的影响及其作用机理。
为了回答上述问题，研究人员构建了双向固定效应模型作为基准回归模型，并采用双重机器学习模型以缓解潜在的内生性问题。核心解释变量数字平台（platform）的测度，借鉴网络市场渗透率的计算方法，采用各城市宽带互联网用户数与所在省份网络零售额的交互项来衡量。被解释变量为人均碳排放（popCO2），依据IPCC（2006）的煤炭核算方法，通过消耗煤炭、原油和天然气三种主要能源进行估算。研究还控制了一系列可能影响城市碳排放的因素。
研究发现，数字平台的发展水平对人均碳排放具有显著的负向影响，即数字平台能够有效促进碳减排。在经过替换被解释变量（使用夜间灯光数据替代）、替换核心解释变量、剔除直辖市样本、缩尾处理、排除低碳城市和碳交易试点政策干扰、更改估计方法（使用双重机器学习模型）以及增加控制变量（人均绿地面积和道路密度）等一系列稳健性检验后，该结论依然成立。为解决可能存在的内生性问题，研究还选取了各省份网络市场规模的对数与各城市最小坡度的交互项作为工具变量进行两阶段最小二乘法（2SLS）估计，结果再次证实了数字平台的碳减排效应。
机制分析表明，数字平台主要通过三条路径间接促进碳减排。首先是产业变革效应，数字平台通过推动产业高级化（ais）来优化经济结构，从而减少对高耗能产业的依赖，但对其促进产业集聚（ind）的作用不显著。其次是技术创新效应，数字平台能显著提升战略式创新活动（以实用新型专利patent_utility衡量）的“量”，但对实质性创新（以发明专利申请patent_invent衡量）的“质”的推动作用有限，表明当前平台的创新驱动更侧重于增量改进而非根本性技术突破。最后是资源配置效应，数字平台能有效降低城市层面的资源错配程度（allocation），提高要素利用效率。
进一步的异质性分析发现，数字平台的碳减排效应因城市特征而异。从城市规模看，其减排效应在大型城市（人口100万至500万）中最为显著，而在小城市和超大城市中不显著，呈现倒“U”型特征。从区位因素看，在省际边界城市，数字平台打破行政壁垒、促进要素跨区域流动的作用更为突出，其减排效应显著；而在非省际边界城市则不显著。从产业结构看，数字平台的碳减排效应在服务型城市中显著，而在生产型城市中不显著，反映了不同产业部门对数字技术响应程度的差异。
研究还考察了外部监督的调节作用。结果发现，公众监督（public，以各城市“环境污染”的百度移动搜索指数衡量）能显著增强数字平台的碳减排效应，而政策性监督（government，以各城市政府工作报告中环保相关词频占比衡量）的调节作用并不显著。这表明，在数字平台这类新兴业态领域，自下而上的社会监督可能比自上而下的政策工具更具时效性和灵活性。
在关键方法学方面，本研究的核心是构建了计量经济模型来检验数字平台（DP）对城市人均碳排放（popCO2）的影响。研究采用了2014-2020年中国257个地级市的平衡面板数据集。关键变量包括：被解释变量为人均碳排放（popCO2），根据IPCC（2006）的方法通过消耗煤炭、原油和天然气估算；核心解释变量为数字平台发展水平（platform），由城市宽带互联网用户数与省份网络零售额的交互项构成；控制变量涵盖了经济发展水平（gdp）、产业结构（industry）、政府支出（expenditure）、金融发展水平（finance）和城镇化率（urban）等。研究主要采用双向固定效应模型（同时控制城市和年份固定效应）进行基准回归，并运用了工具变量法（以城市最小坡度与省份网络市场规模的交互项作为工具变量）和双重机器学习模型来处理潜在的内生性问题，确保估计结果的可靠性。
研究结果部分，通过基准回归分析证实了数字平台对碳减排的直接促进作用。机制检验结果表明，数字平台主要通过促进产业升级（产业变革效应）、激励技术创新（特别是增量创新）和优化资源配置效率这三条中介路径间接实现碳减排。异质性分析则揭示了数字平台的减排效应在不同规模、区位和产业结构的城市中存在显著差异。调节效应分析进一步指出，公众监督能强化数字平台的减排效果，而政策性监督的调节作用不明显。
结论与讨论部分总结道，本研究表明数字平台是推动城市碳减排的有效工具。其减排机制主要通过诱导产业向更高级形态转型、激发以实用新型专利为代表的增量式技术创新、以及改善资源配置效率来实现。然而，这种积极效应并非在所有城市中均匀显现，它在大型城市、省际边界城市和服务型城市中效果更为突出。值得注意的是，公众自下而上的监督能够有效增强数字平台的减排成效，这提示在数字时代，构建社会多元共治的环境监督体系至关重要。该研究不仅深化了对数字平台环境效应的理论认识，也为中国乃至其他新兴经济体利用数字技术推动绿色转型提供了重要的政策启示，即应注重完善数字基础设施、实施差异化发展策略、并善用公众监督力量，以最大化数字平台的碳减排红利。论文发表于《Sustainable Futures》，为相关领域的研究和实践提供了有价值的参考。
