评估数字经济驱动因素对碳排放强度的时空影响：一个基于地理和时间加权的交互式回归框架

《Environmental and Sustainability Indicators》：Assessing the spatio-temporal impacts of digital economy drivers on carbon emission intensity: An interactive geographically and temporally weighted regression framework

数字经济驱动因素及其交互作用对碳强度的影响研究。通过构建四维数字经济发展指数，结合最优参数地理探测器与时空加权回归模型，揭示了软件业务收入、企业研发强度及数字基础设施与电信消费的交互作用对碳强度时空异质性的显著影响，为差异化政策设计提供依据。

　　
该研究聚焦于数字经济（DE）驱动因素及其相互作用对中国碳排放强度（CEI）的影响机制，通过构建综合性的DE指数和创新的时空加权回归模型，揭示了DE与CEI之间的复杂空间异质性和动态演化规律。研究基于中国30个省份2011-2022年的面板数据，创新性地将传统DE框架扩展至包含政府治理（DG）、数字产业化（DInd）和产业数字化（ID）四个维度，并采用熵权法进行客观赋权，确保指标体系的科学性与可比性。研究突破性地引入交互地理探测器（OPGD）筛选关键驱动因素及交互作用，结合时空加权回归（GTWR）与交互效应模型（IGTWR），构建了多因素动态交互分析框架，为区域差异化政策制定提供了量化依据。

### 一、研究背景与问题提出
全球气候变化背景下，中国作为全球最大碳排放国，面临2030年前实现碳达峰、2060年前碳中和的双重压力。当前研究多聚焦于DE整体效应，但存在三大局限：其一，传统指标体系（如OECD和BEA框架）难以全面捕捉中国DE发展的独特特征，如政府主导的数字化转型和产业数字化深度融合；其二，既有研究多采用静态模型，忽视时空动态异质性，导致政策建议泛化；其三，未充分解析DE子维度间的非线性交互作用，存在"单因素分析"局限。

研究突破点在于构建"四维驱动-时空交互"分析模型，通过以下创新解决关键问题：
1. **指标体系创新**：在OECD和BEA框架基础上，新增政府治理（DG）和产业数字化（ID）维度，构建包含数字基础设施（DInf）、数字治理（DG）、数字产业化（DInd）、产业数字化（ID）四要素的综合指数（CDEI）。例如，将企业研发强度（ERDI）作为技术驱动的代理指标，通过专利数量、数字企业数量等细化观测。

2. **方法模型创新**：开发集成交互效应的时空加权回归模型（IGTWR），通过两阶段筛选机制确保模型稳健性：
- 第一阶段采用优化参数地理探测器（OPGD）识别关键驱动因素及交互作用。设置0.5的阈值筛选核心驱动因素，要求交互作用持续非线性增强≥6年，确保机制可靠性。
- 第二阶段运用变异膨胀因子（VIF）检验和逐步回归消除多重共线性，最终保留6个核心驱动因素及3个关键交互因子。

3. **时空动态分析**：通过地理可视化与面板数据追踪，揭示DE与CEI的时空演化规律。研究发现：
- **空间梯度**：东部沿海省份CDEI显著高于内陆，但CEI呈现"北高南低"格局，如河北（高CEI）与广东（低CEI）形成鲜明对比。
- **时间阶段性**：2016-2018年政策驱动期CEI下降速率加快，2020年后清洁能源替代效应主导，DE驱动效应呈现波动性。
- **交互非线性**：如数字就业比例（PDIE）与通信业务量（PCTBV）的交互效应，在西北清洁能源富集区（如青海、宁夏）产生"减排-增碳"的U型曲线，揭示技术落地与能源结构的耦合作用。

### 二、核心研究发现
1. **驱动因素识别**：
- **单因素主导**：软件业务收入（SBR）和研发强度（ERDI）的解释力最强（年均α值达0.63），显示数字产业化深度影响减排效果。
- **交互增效**：所有筛选因素均存在交互增强效应，其中"数字就业比例×通信业务量"（PDIE∩PCTBV）的α值达0.89，较单一因素提升40%以上，揭示人才与技术协同的减排潜力。

2. **空间异质性机制**：
- **基础设施悖论**：数字基础设施（如光纤长度LDOCL）在东北传统能源区（如内蒙古）反而加剧碳排放，因自动化升级导致能源强度短期上升。
- **产业数字化双刃剑**：产业数字化（ID）在广东等东部发达地区通过供应链优化实现减排，但在甘肃等西部资源型省份因物流数字化需求激增，导致碳排放反弹。
- **政策干预效应**：政府教育投入（GEI）与专利数量的空间耦合度达0.82，显示制度性因素在减排中的关键作用。

3. **动态演化规律**：
- **减排拐点**：2018年清洁能源替代政策实施后，DE减排效应从"技术驱动型"转向"能源结构驱动型"，呈现非线性特征。
- **区域追赶现象**：中西部省份CDEI增速（年均12.7%）快于东部（8.4%），但CEI降幅仅为东部的60%，反映区域数字化能力差异。

### 三、政策启示与实施路径
研究提出"三维协同"政策框架：
1. **基础设施精准布局**：
- 东北老工业基地（如辽宁、吉林）优先发展"数字+清洁能源"融合项目，通过5G智能电网改造降低数据中心能耗。
- 西北省份（如青海、宁夏）建设"清洁能源-数据枢纽"一体化园区，利用光伏+储能系统支撑数据中心集群。

2. **产业数字化分层施策**：
- 东部发达地区（如江苏、浙江）实施"数字新基建2.0"计划，重点支持工业互联网平台与碳足迹追踪系统。
- 中西部资源型省份（如陕西、甘肃）推行"数字农业+工业互联网"模式，通过物联网技术将煤炭消耗强度降低18%-25%。

3. **政府治理机制创新**：
- 建立DE-CEI联动监测系统，将数字治理指数（DGCI）纳入地方政府绩效考核，设置"数字减排"专项KPI。
- 在粤港澳大湾区等试点开展"数据跨境碳关税"制度，通过区块链技术实现碳足迹可追溯。

4. **关键技术突破方向**：
- 重点攻关数字孪生能耗优化算法（目标降低工业系统能耗15%）。
- 开发"数字减排潜力评估"动态模型，集成气象、能源结构等12类参数实时更新。

### 四、理论贡献与实践价值
1. **理论突破**：
- 验证"数字技术-能源结构"的交互调节效应，提出"技术赋能阈值"概念：当清洁能源占比≥40%时，数字基础设施扩张才产生减排效果。
- 发现"数字就业-通信渗透"的倒U型曲线，揭示区域发展阶段的非线性关系。

2. **实践价值**：
- 为"东数西算"工程提供决策支持，计算显示将算力中心东迁2000公里可降低碳排放强度23%。
- 指导地方政府制定差异化政策包：东部侧重数据要素市场化（如北京数字金融试验区），西部聚焦数字基建与清洁能源协同（如宁夏数据中心集群）。

3. **方法创新**：
- 开发"双权重修正因子"（时空带宽自适应调整），使模型在省级尺度解释力提升37%。
- 构建"数字减排潜力指数"（DCEPI），整合28项关键指标实现减排效果量化评估。

### 五、研究局限与未来方向
1. **数据局限**：
- 缺乏村级尺度数据，可能低估县域层面的数字减排差异。
- 未纳入数字经济衍生品（如碳数据交易）的影响，需后续研究补充。

2. **方法改进**：
- 开发多智能体仿真模型（MSM）模拟不同政策情景下的长期演化路径。
- 引入量子计算优化时空权重矩阵，提升计算效率。

3. **扩展研究**：
- 跨境比较：研究DE对CEI的影响机制在东盟国家的适用性。
- 前沿领域：探索数字孪生城市、元宇宙碳足迹核算等新场景。

该研究为《十四五数字经济发展规划》与"双碳"战略的协同实施提供了科学支撑，其方法论已应用于长三角、成渝双城经济圈等区域规划，帮助地方政府年均节省碳排放核算成本1200万元。后续研究将重点突破数字技术碳排放的"测量-核算-交易"闭环体系构建。