Based on China provincial panel data from 2011 to 2019, this paper empirically analyzes the direct impact and indirect impact path of online public opinion on carbon emissions by using spatial econometric model and chained multiple intermediary model. The results show that there is a significant positive spatial spillover effect of carbon emission intensity in China. From the direct effect, online public opinion can significantly reduce carbon emission intensity; From the indirect effect, environmental regulation and green technology innovation in the network public opinion on carbon played a chain multiple intermediary effect, the influence of network public opinion can be verified by the environmental regulation, green technology innovation, and environmental regulation to promote green technology innovation three path significantly reduce carbon emissions intensity, among them, the Midwest network public opinion influence three path that carbon emissions were significantly, In the eastern region, carbon emission intensity is mainly reduced through two independent mediating effects: environmental regulation and green technology innovation. Therefore, the government should strengthen the importance and reasonable guidance of online public opinion, strengthen the coordination among government, enterprises and the public and the linkage among different regions, so as to effectively play the carbon emission reduction effect of online public opinion and promote the realization of the goal of carbon emission peak and carbon eutrality.
LI Jia-jia
. The Influence of network public opinion on carbon emissions under the “Double Carbon” Target: Analysis of influence paths based on chained multiple intermediary model[J]. Urban Problems, 2023
, 332(3)
: 38
-47
.
DOI: 10.13239/j.bjsshkxy.cswt.230305
[1] 刘自敏,张娅. 中国碳排放的时空跃迁特征、影响因素与达峰路径设计[J]. 西南大学学报(社会科学版), 2022 (6): 99-112
[2] 程钰,张悦,王晶晶. 中国省域碳排放绩效时空演变与技术创新驱动研究[J]. 地理科学, 2023(2): 1-11
[3] 胡剑波,王楷文.中国省域碳排放效率时空差异及空间收敛性研究[J]. 管理学刊, 2022 (4): 36-52
[4] 王锋,吴丽华,杨超. 中国经济发展中碳排放增长的驱动因素研究[J]. 经济研究, 2010 (2): 123-136
[5] 杨莉莎,朱俊鹏,贾智杰. 中国碳减排实现的影响因素和当前挑战——基于技术进步的视角[J]. 经济研究, 2019 (11): 118-132
[6] 林伯强,蒋竺均. 中国二氧化碳的环境库兹涅茨曲线预测及影响因素分析[J]. 管理世界, 2009(4): 27-36
[7] 陈诗一,严法善,吴若沉. 资本深化、生产率提高与中国二氧化碳排放变化——产业、区域、能源三维结构调整视角的因素分解分析[J]. 财贸经济, 2010(12): 111-119
[8] 雷玉桃,朱鹤政,彭文祥. 多中心空间结构对城市碳减排的影响研究——基于中国超特大城市的实证分析[J]. 城市问题, 2023(2): 4-12
[9] 宫晓辰,孙涛. 节能减排政策工具降低碳强度影响机制研究——基于30省(市、自治区)数据的模糊集定性比较分析[J]. 城市问题, 2021(7): 23-32
[10] 吴力波,钱浩祺,汤维祺. 基于动态边际减排成本模拟的碳排放权交易与碳税选择机制[J]. 经济研究, 2014(9): 48-61
[11] 谢伦裕,张晓兵,孙传旺,等. 中国清洁低碳转型的能源环境政策选择——第二届中国能源与环境经济学者论坛综述[J]. 经济研究, 2018 (7): 198-202
[12] 黄微,朱镇远,许烨婧,等. 网络舆情衍进指数构建与实证分析[J]. 图书情报工作, 2019 (20): 26-33
[13] 原光,曹现强,王兆立. “涉官”网络舆情中政府回应速度差异与影响因素分析——基于136个案例的实证研究[J]. 情报杂志, 2018 (9): 86-94
[14] 陈华,张煜巍. 企业社会责任负面事件网络舆情演化阶段式建模分析[J]. 中国管理科学, 2023 (2): 1-12
[15] 王林,张梦溪,吴江. 信息生态视角下新冠肺炎疫情的网络舆情传播与演化分析研究[J]. 情报科学, 2022(1): 31-37
[16] 汪明艳,朱德米,张鹏翥,等. 不实信息引发的社会热点事件网络舆论反转演变仿真及治理研究[J]. 中国软科学, 2019(6): 59-66
[17] 郑思齐,万广华,孙伟增,等. 公众诉求与城市环境治理[J]. 管理世界, 2013(6): 72-84
[18] 李欣,杨朝远,曹建华. 网络舆论有助于缓解雾霾污染吗? ——兼论雾霾污染的空间溢出效应[J]. 经济学动态, 2017(6): 45-57
[19] 张品良. 网络虚拟社会环境下的舆论危机管理[J]. 江西财经大学学报, 2012(1): 109-115
[20] Sinn H W. Public policies against global warming: A supply side approach[J]. International Tax Public Finance, 2008(4): 360-394
[21] 张华,魏晓平. 绿色悖论抑或倒逼减排——环境规制对碳排放影响的双重效应[J]. 中国人口·资源与环境, 2014 (9): 21-29
[22] 王凤荣,马骏,李亚飞. 网络舆论关注能否促进企业技术创新——基于沪深上市公司的实证研究[J]. 山东社会科学,2022(8):126-137
[23] Popp D. Induced innovation and energy prices[J]. The American Economic Review, 2002(1): 160-180
[24] 张成,陆旸,郭路,等. 环境规制强度和生产技术进步[J]. 经济研究, 2011(2): 113-124
[25] 常文涛,罗良文. 城乡居民收入差距对空气污染治理的影响——基于链式多重中介模型视角[J]. 中南民族大学学报(人文社会科学版), 2021 (10): 139-147
[26] 史丹,陈素梅. 公众关注度与政府治理污染投入:基于大数据的分析方法[J]. 当代财经, 2019 (3): 3-13
[27] 安孟,张诚. 环境规制是否加剧了工资扭曲[J]. 西南民族大学学报(人文社科版), 2020 (7): 118-128
[28] 干春晖,郑若谷,余典范. 中国产业结构变迁对经济增长和波动的影响[J]. 经济研究, 2011(5): 4-15
[29] 孙金彦,刘海云. 对外贸易、外商直接投资对城市碳排放的影响——基于中国省级面板数据的分析[J]. 城市问题, 2016(7): 75-80
[30] 陈占明,吴施美,马文博,等. 中国地级以上城市二氧化碳排放的影响因素分析:基于扩展的STIRPAT模型[J]. 中国人口·资源与环境, 2018 (10): 45-54
