基于环境库兹涅茨曲线,将数据要素市场化的环境影响解构为规模效应、结构效应和技术效应三个维度,采用2011—2023年中国266个城市的面板数据,利用熵值法量化数据要素市场化程度,分析数据要素市场化对城市减污降碳的双边效应。研究结果表明:数据要素市场化通过扩大工业生产规模和地区生产总值(规模效应)加剧城市的污染物排放和碳排放,此为数据要素市场化的正效应;通过促进绿色技术创新(技术效应)推动产业结构优化升级,提升能源利用效率,强化绿色信贷发展(结构效应),从而降低城市的污染物排放和碳排放量,此为数据要素市场化的负效应。进一步分析发现,数据要素市场化的结构效应和技术效应大于其规模效应。因此,数据要素市场化总体上可显著降低污染物排放和碳排放量,发挥其减污降碳作用。研究结论可为数据要素市场化建设的环境规制功能研究提供新的理论视角,同时为制度创新推动数字经济与绿色发展深度融合提供证据支持。
Based on the Environmental Kuznets Curve framework, the environmental impacts of data factor marketization are deconstructed into three dimensions: scale effect, structural effect, and technological effect. Using the panel data of 266 cities in China from 2011 to 2023, this paper quantifies the data factor marketization through the entropy method. This paper examines the bilateral effects of this marketization on pollution reduction and carbon mitigation of cities. The results show that the data factor marketization exacerbates pollution and carbon emissions by expanding industrial productions and regional GDP (scale effect), which represent the positive effect. Conversely, it reduces pollution and carbon emissions by promoting green technological innovation (technological effect) and advancing industrial upgrading, improving energy efficiency, and strengthening green credit development (structural effect), which together represent the negative effect. Further analysis reveals that the structural and technological effects outweigh the scale effect, resulting in a significant overall reduction in pollution and carbon emissions, thus contributing to pollution reduction and carbon mitigation. These findings not only provide a new theoretical perspective for revealing the environmental regulatory function of the market-oriented construction of data elements, but also provide evidence for the government to promote the deep integration of digital economy and green development through institutional innovation.
[1] 赵放,徐熠,朱梦婷,等.数据要素市场化配置如何影响国有企业ESG责任履行? ——基于准自然实验的考察[J].中国软科学,2024(10):212-224
[2] 邓荣荣,张翱祥.中国城市数字经济发展对环境污染的影响及机理研究[J].南方经济,2022(2):18-37
[3] 余典范,龙睿,王超.数字经济与边界地区污染治理[J].经济研究,2023(11):172-189
[4] 杨刚强,王海森,范恒山,等.数字经济的碳减排效应:理论分析与经验证据[J].中国工业经济,2023(5):80-98
[5] Liu Y,Zhang X,Shen Y. Technology-driven carbon reduction: Analyzing the impact of digital technology on China’s carbon emission and its mechanism[J]. Technological Forecasting and Social Change,2024(200):123124
[6] Wang J,Dong K,Dong X,et al. Assessing the digital economy and its carbon-mitigation effects: The case of China[J]. Energy Economics,2022(113):106198
[7] 王军,王杰.城市数字化转型与“减污降碳”协同增效[J].城市问题,2024(2):46-56
[8] Alcott B. Jevons’ Paradox[J]. Ecological Economics,2005(1):9-21
[9] 郑威,陈辉.数据要素市场化配置对城市经济韧性的影响:促进还是抑制? ——基于数据交易平台设立的准自然实验[J].现代财经(天津财经大学学报),2023(12):78-92
[10] 杨艳,王理,廖祖君.数据要素市场化配置与区域经济发展——基于数据交易平台的视角[J].社会科学研究,2021(6):38-52
[11] Grossman G M,Krueger A B. Environmental Impacts of a North American Free Trade Agreement[R]. Cambridge:National Bureau of Economic Research,1991
[12] 万相昱,蔡跃洲,张晨.数字化建设能够提高政府治理水平吗[J].学术研究,2021(10):94-99
[13] 宋德勇,朱文博,丁海.企业数字化能否促进绿色技术创新? ——基于重污染行业上市公司的考察[J].财经研究,2022(4):34-48
[14] 郑国强,张馨元,赵新宇.数据要素市场化能否促进企业绿色创新? ——基于城市数据交易平台设立的准自然实验[J].上海财经大学学报,2024(3):33-48
[15] Huang J,Liu Q,Cai X,et al. The effect of technological factors on China’s carbon intensity: New evidence from a panel threshold model[J].Energy Policy,2018(115):32–42
[16] Xie X,Zhu Q,Wang R. Turning green subsidies into sustainability: How green process innovation improves firms’ green image[J]. Business Strategy and the Environment,2019(7):1416-1433
[17] 曹增栋,岳中刚.数字经济与实体经济融合对碳排放强度的影响:理论模型与经验证据[J].经济问题探索,2024(12):1-16
[18] 田秀娟,李睿.数字技术赋能实体经济转型发展——基于熊彼特内生增长理论的分析框架[J].管理世界,2022(5):56-74
[19] 葛立宇,莫龙炯,黄念兵.数字经济发展、产业结构升级与城市碳排放[J].现代财经(天津财经大学学报),2022(10):20-37
[20] 许宪春,任雪,常子豪.大数据与绿色发展[J].中国工业经济,2019(4):5-22
[21] 陈福中,蒋国海,董康银.数字经济对制造业绿色转型的空间溢出效应[J].中国人口·资源与环境,2024(5):114-125
[22] 崔惠玉,王宝珠,徐颖.绿色金融创新、金融资源配置与企业污染减排[J].中国工业经济,2023(10):118-136
[23] 孙博文,郑世林.环境规制的减污降碳协同效应——来自清洁生产标准实施的准自然实验[J].经济学(季刊),2024(2):624-642
[24] 宋德勇,陈梁,王班班.环境权益交易如何实现减污降碳协同增效:理论与经验证据[J].数量经济技术经济研究,2024(2):171-192
[25] 吴建新,郭智勇.基于连续性动态分布方法的中国碳排放收敛分析[J].统计研究,2016(1):54-60
[26] 林春,王子绮,张雯婧,等.数据要素市场化赋能银行数字化转型了吗? ——来自中国城市层面的经验证据[J].技术经济,2024(9):56-71
[27] 李治国,王杰.数字经济发展、数据要素配置与制造业生产率提升[J].经济学家,2021(10):41-50
[28] 陈诗一,陈登科.雾霾污染、政府治理与经济高质量发展[J].经济研究,2018(2):20-34
[29] 郑国强,张馨元,赵新宇.数据要素市场化如何驱动企业数字化转型? [J].产业经济研究,2023(2):56-68
[30] Yang L,Li F,Zhang X. Chinese companies’ awareness and perceptions of the Emissions Trading Scheme (ETS): Evidence from a national survey in China[J]. Energy Policy,2016(98):254-265
[31] 万攀兵,杨冕,王怡怡.清洁发展机制的“降碳”与“增长”协同效果评估[J].世界经济,2023(6):158-182
[32] 袁航,朱承亮.国家高新区推动了中国产业结构转型升级吗[J].中国工业经济,2018(8):60-77
[33] 寇佳丽,徐晓光.数字经济的节能减排效应研究——基于能耗双控与减污降碳视角[J].产业经济研究,2025(2):15-28
[34] 刘华珂,何春.绿色金融促进城市经济高质量发展的机制与检验——来自中国272个地级市的经验证据[J].投资研究,2021(7):37-52
