数字经济推动低碳发展:要素市场扭曲的新视角

数字经济推动低碳发展:要素市场扭曲的新视角

本期分享2024年8月发表于《&》（中国科学院管理一区；AJG3）的数字经济与低碳发展实证研究。

1. 论文题目

low：新的（数字经济促进低碳发展：要素市场扭曲的新视角）

2.文献来源

吕Y，张J，王文，等。低：新论[J]．和，2024 年，208：。

3. 摘要

和 of 已在我们的 .就是这么低。本研究旨在通过使用模型 和 来研究 之间的关系。可见中国劳动力市场的低迷。有 ，同时有 。 , 从 ,

在那些中更偏低，而在那些和中更偏向。 ，均由 .

数字技术的发展和应用对我国经济发展产生了深刻影响。因此，迫切需要衡量这种对低碳发展的影响。本研究旨在通过中介效应模型和异质性分析来衡量数字经济发展对中国各省份的影响。结果表明，数字经济可以通过缓解资本和劳动力市场扭曲来促进中国的低碳发展。工业数字化影响最大，数字工业化影响最小。此外，从区域角度看，数字经济对东部地区低碳发展有较大促进作用，而改善中西部地区数字经济发展环境至关重要。最后，结合我国的实际情况，提出了几点政策建议。

4、关键词

, ,低 , 型号

数字经济、要素市场扭曲、低碳发展、中介效应模型

4. 目录

六、研究内容

一、简介

快速且是气体 (GHG) 和其他排放的关键（Zhang 等人，2020）。到 IPCC (IPCC -6)，2022 年： 、 1.5 ℃ 和所有 .温室气体排放量将在 2025 年达到峰值，然后在 2030 年达到 43%。

1 是取。低 (LCD) 已由 ( et al., 2010; van Doren et al., 2020) 确定。中国作为世界天然气大国，必须在2030年达到“峰值”，在2060年达到“峰值”（Xiao等，2022）。这与中国的 to 相呼应（Yu et al., 2022; Tian et al., 2022）。

快速城市化和工业化是温室气体（GHG）和其他环境排放的主要驱动因素（Zhang et al., 2020）。根据最近的IPCC报告（IPCC评估报告-6）《气候变化2022：减缓气候变化》，要实现1.5°C的温控目标，需要立即大幅减少所有部门的排放。实现这一目标需要全球温室气体排放在2025年达到峰值，然后在2030年下降43%。因此，迫切需要在全球范围内采取适当行动。低碳发展（LCD）已被国际社会所接受（等，2010；van Doren等，2020）。作为世界上最大的温室气体排放国，中国承诺到2030年达到“碳峰值”，到2060年实现“碳中和”（Xiao等，2022）。这些雄心勃勃的目标呼应了全球减缓努力，并反映了中国应对气候变化的承诺（Yu等，2022；Tian等，2022）。 （低碳背景）

，快速的和（ICT）拥有我们的生活和我们的（和Vu，2016）。作为a，数据已分为 、 和 。 ，一直是后 Covid-19 时代的关键（Guo 等，2019）。

, 2017;浦和，2019）。可以 、 、 和 （Teece，2018；Li et al.，2022；Ma 和 Zhu，2022）。在 中，具有 to 、气体的 和 （Lange 等人，2020 年；Nizam 等人，2020 年）。正是在其中发挥着作用。

如此之下，就可以了。为，能帮助中国低谷吗？怎么办呢？什么是？有吗？本研究就是这样。

与此同时，信息通信技术（ICT）的快速发展极大地提高了我们的生活质量，促进了我们的经济发展（Vu，2016）。数据作为生产要素，纳入生产函数，重塑了要素体系，进一步拓展了传统经济增长理论的边界。当前，数字经济已成为后疫情时代应对全球不确定性和经济复苏的关键经济引擎（Guo et al.，2017；Pu，2019）。数字经济可以加速创新活动，优化产业结构，提高经济效益（Teece，2018；Li et al.，2022；Ma和Zhu，2022）。特别是，数字化在优化能源结构、减少温室气体总体排放、改善环境绩效方面具有更大潜力（Lange等，2020；Nizam等，2020）。因此，有理由相信数字经济在减少总体排放方面发挥着关键作用。在这种情况下，还有几个问题需要解决。例如，数字经济能否帮助中国实现低碳发展？其子系统的表现如何？其背后的机制是什么？有什么不同的影响吗？本研究试图回答这些问题。 （问问题）

正是在这可以导致（和，1995）。在这一点上，LCD 才能成为可能（Qiao 等人，2021）。源自，中国的源自，根深蒂固。来自中国的。 and -up时代，and中都有一个the。

具有基本性，而 则表现出滞后性。这是由于的。这些（例如，土地）在中国引起。 , , 有助于 .大的，到-。

反过来，这会产生成本和 - 。 ，贸易中的 和 。的、和。因此，本次研究 .

学术界普遍认为，资源配置不合理会导致额外排放（1995）。在这方面，为了实现LCD，有必要解决市场扭曲问题（Qiao et al., 2021）。与产品市场不同，中国要素市场存在严重的制度扭曲。要素市场扭曲源于中国计划经济的制度安排。改革开放以来，我国产品市场、要素市场改革进度还存在明显差距。产品市场已基本实现市场化，但要素市场化进程明显滞后。这主要是由于影响要素价格扭曲的各种制度性因素持续存在。这些制度因素（如户籍制度、土地制度）最终导致中国要素市场扭曲，而数字经济有助于减少要素市场扭曲。数字平台整合大量市场信息，利用数字技术提高供需效率。这反过来又降低了经济主体在交易过程中的信息搜索成本和决策负担。此外，数字技术在贸易市场中的应用增加了透明度并简化了市场分配过程。数字经济促进要素流动，提高要素利用效率，缓解要素市场扭曲。因此，本研究揭示了市场扭曲的潜在机制。

要素扭曲是指由于市场不完善或政府管制导致要素的市场价格偏离其机会成本，进而导致国民经济体系中生产要素非最优配置的现象。

中国有两个作为本研究的对象。首先，中国的经济已经持续多年增长（J. Wang et al., 2022；X. Wang et al., 2022；L. Wang et al., 2022）。根据白皮书（2023），到2022年，中国的规模将达到7.5美元，位居世界第一。同时，中国的用户不止一个，数据庞大。并为之。

，中国的已经。 2022年数字经济推动低碳发展:要素市场扭曲的新视角，核心数为33.5万，占总数的41.9%。总量居世界第一。作为其中之一，中国在绿色环保方面也有其独到之处。

选择中国作为研究对象有两个原因。首先，中国数字经济近年来快速增长，处于世界领先地位（J. Wang等，2022；Wang Xu等，2022；L. Wang等，2022）。 《全球数字经济白皮书（2023）》显示，2022年中国将以7.5万亿美元的规模稳居世界第二。同时，中国拥有超过10亿的互联网用户，产生巨大的数据资源。各类数字产业为数字经济发展提供了充足的市场和应用场景。二是数字经济创新能力不断提升。 2022年，数字经济核心领域发明专利授权量将达到33.5万件，占全国发明专利授权量的41.9%。数字化关键技术发明专利授权数量位居全球第一。作为全球数字经济的引领者之一，中国正在积极开展绿色复苏，其经验值得其他国家借鉴。

，许多在 LCD 上都有 的，例如 、 、 和 （and ，2013；和 Maïzi，2021；Jiang 和 Ma，2021；et al.，2022）。 、基于 LCD 的 和 - 已经（Zhang 等人，2019；Lyu 等人，2020；Zhang 和 -Speed，2020；Amin 等人，2023）。随着 的 和 的 ，ICT 的更多关于 LCD 的内容。

其中一些关于 、 to 和 LCD（等人，2016；Xu 等人，2022；Wang 等人，2023）。对于，J.王等人。 (2022)中国237个面板数据确定城市人流如何流动。 W.张等人。 (2022) 认为在 LCD 中发挥着作用，并且 、 、 和 。

谭等人。 (2023) 上，而 Yi 等人。 (2022) 和 L.Zhang 等人。 (2022) 的 和 。 X.王等人。 (2022) 发现 的 可以来自尺度 、 和 。通过使用该级别的面板数据，Dong 等人。 （2022）发现可以但是每。本研究研究 、 、 和 。

学术上，许多研究衡量了城市化、技术创新、能源消耗和环境法规等不同因素对液晶显示器的影响（He，2013；Milo和Maïzi，2021；Jiang和Ma，2021；et al，2022）。同样，制度因素和市场化工具对 LCD 的影响也得到了衡量（Zhang 等，2019；Lyu 等，2020；Zhang 和 -Speed，2020；Amin 等，2023）。随着数字技术的应用以及数字经济与传统产业的融合，越来越多的研究项目专注于应用ICT技术来增强液晶显示器。一些学者对数字经济的发展持乐观态度，认识到数字经济在减少碳排放、促进液晶显示器发展方面的潜力(Xu et al., 2016; Xu et al., 2022; Wang et al., 2023)。例如，J. Wang 等人。 （2022）利用覆盖中国237个城市的实证面板数据来说明数字经济如何通过创新要素的流动有效促进城市可持续发展。 W.张等人。 (2022)提出数字经济对液晶显示发展具有至关重要的推动作用，系统探讨了环境治理、技术创新与产业结构之间的关系。谭等人。 Yi等(2023)重点关注产业结构升级的机制。 (2022) 和 L.Zhang 等人。 （2022）研究能源结构与效率机制。 X.王等人。 （2022）发现数字经济的碳减排效果可以从规模、结构和技术三个维度实现。 Dong等(2022)利用国家层面的面板数据发现，数字经济可以显着降低碳强度，但会增加人均碳排放量。本研究进一步探讨了经济增长、金融发展与产业结构之间的关系。

，它们的出现归因于其在信息通信技术中的应用（，2012）。在此，Ercan 等人使用生命周期 (LCA)。 (2016) 发现 ICT ，例如 、 、 和 ，占使用量的 4-10%。通过新的输入，Zhou 等人。 (2022) 的 和 ，中国在整个链条上更加生态。

，由 Bai 等人撰写。 (2023) 可以通过 和 ，可能更多地通过 。 Zhu and Lan (2023) 发现 可以 总 , 可能 这样 。 ，另外还有一个这些（Li and Wang，2022；W.

张等人。 ，2022）。 、 - 和试点，例如“中国”（Peng et al.，2024）和“E-City”（Dong et al.，2023）。

然而，由于数字经济对信息通信技术和基础设施发展的大量投资，一些学者表达了对数字经济的担忧（2012）。在这方面，Ercan 等人。 （2016）采用生命周期评估（LCA）方法发现，通信设施、智能手机和计算机等ICT设备占全球电力消耗的4-10%。通过采用新开发的投入产出框架，Zhou 等人。 （2022）指出了与数字经济相关的减少碳排放的挑战，并提出中国应鼓励在整个数字产业链中采取更多的环保措施。同样，Bai等(2023)通过考察碳排放的空间相关性得出结论，数字经济虽然可以通过促进产业转型升级来缓解碳排放，但也可能通过污染产业的搬迁导致邻近地区的碳排放。增加。 Zhu和Lan（2023）发现，虽然数字经济可以减轻碳排放总量，但反弹效应可能会抵消这种好处。此外，其他研究也证实了这些现象之间存在非线性关系（Li和Wang，2022；W.Zhang等，2022）。最后，一些学者研究了与数字经济相关的政策和试点项目，例如“宽带中国”政策（Peng等，2024）和“国家电子商务示范城市”项目（Dong等，2023） ）。 （数字经济研究）

中，这些都有和LCD的区别。但差距确实存在。首先，虽然许多人关注“和”，但他们“和”。正是如此，液晶显示器才可以。 ，这些并不是关于液晶显示屏如何，而是关于诸如刻度之类的问题（Dong et al.，2017）。

，2022）、（Wang 等人，2023）、研发（Ma 等人，2022）、（Tan 等人，2023）和（Yi 等人，2022；L.Zhang 等人，2022） 。第三，是在LCD中发挥作用的一个。 ，这些都没有。

综上所述，现有的这些研究从不同的角度研究了数字经济和液晶显示器。但仍有一些研究空白需要填补。首先，现有许多研究关注数字经济与碳排放之间的关系，而忽视了碳排放与经济发展之间复杂的相互作用。要实现液晶显示，迫切需要同时减少碳排放和促进经济增长。其次，这些研究并没有揭示数字经济影响液晶显示器的机制，而仅仅关注经济规模（Dong等，2022）、技术创新（Wang等，2023）等传统因素。研发投入（Ma等，2022）、产业结构升级（Tan等，2023）、能源结构与效率（Yi等，2022）；张岭等，2022）。第三，数字经济是一个复杂的系统，不同子系统对液晶发展的推动作用不同。然而，这些特殊效应尚未得到分析。 （研究空白）

为了这些，本研究旨在从．首先，本研究采用。 ，基于索洛模型，a 是 LCD 上的 。该模型适用于劳动力和劳动力。

第三，充分考虑并纳入其中，以便更多 - 可以。我们认为我们的学习是为了让他们能够为液晶显示器工作。全文如下。在此之后，2 和。 3、数据。

4还有这些。和我们的。

为了解决这些问题，本研究旨在从以下几个方面做出学术贡献。首先，使用空间计量经济模型来研究潜在的空间溢出效应。其次，基于索洛模型，构建了数字经济对液晶显示器影响的理论框架。该模型适合探索要素市场扭曲的中介渠道，涵盖资本市场扭曲和劳动力市场扭曲。第三，充分考虑数字经济的各个子系统，评估其对中国不同地区的影响，制定更具区域特色的减缓政策。 （理论贡献）

我们希望我们的研究能够为不同的利益相关者提供有价值的见解，使他们能够共同努力在数字经济中推广液晶显示器。全文结构如下：在介绍部分之后，第二部分提出了理论机制和研究假设。第三部分解释了研究方法和数据。第 4 节介绍了研究结果并讨论了这些结果。第五部分结合我国实际情况得出研究结论并提出政策建议。 （文章结构）

2 理论机制及研究假设

2.1 理论机制

根据索洛模型，其形式为 Y(t) = F[K(t), A(t)L(t)]。它主要有四个，（Y）、（K）、劳动（L）和劳动（A）。其中，A和L以 和 的形式输入 。这种形式是劳动-或-。作者：L. Wang 等人。 （2022），我们尝试通过（DIG）和（Dis）。

根据索洛模型，假设一般生产函数的形式为Y(t) = F[K(t), A(t)L(t)]。它包含四个主要变量，即产出（Y）、资本（K）、劳动力（L）和劳动效率（A）。其中，A和L以乘法的形式进入方程，称为有效劳动。以这种形式引入的技术进步要么是增强劳动力的，要么是哈罗德中性的。参考L. Wang等人（2022），我们尝试通过包含数字经济（DIG）和要素市场扭曲（Dis）来扩展生产函数。

2.2 研究假设

2.2.1.直接影响

作为一个，在，和大数据。这是“低、高、高”（J.Zhang 等人，2022）。在微观层面上，使用更多的 ，因此（Song 等人，2015）。

，2022）。他们的制作是基于实时的，这可以是他们的。因此，使用 and 的。它可以帮助他们降低成本（Lee et al., 2023）并使他们的计划更加合理，所有这些都是和。

在宏观层面上， 的 可以导致 的 ， 和 的值较高。 ，进入链和价值链，可以驱动到他们的高点，这样他们就可以更多（J.Zhang等人，2022）。

第三，宽度可以变得更多，反过来又可以增加（et al., 2021; et al., 2022）。因此，这些有助于 和 ，以便他们可以和低生活（例如， ，和 等）。对于 ，可以计算 和 GHG 的规模（例如 和 ）。基于这些，我们是第一。

H1。到液晶显示屏。

以工业互联网、区块链、大数据分析等为代表的数字经济已成为新兴经济领域。该行业具有“低能耗、高产出、高回报”的特点，被认为是环境友好的（Zhang et al, 2022）。在微观层面，数字经济的发展促使企业采用更先进的生产技术和设备，使得企业生产逐步向智能化转型（宋等，2022）。先进数字技术的应用使得相关企业能够准确监控其生产过程，并根据实时生产状况及时做出适当调整，从而大大提高其生产效率。因此，数字平台的广泛使用有助于在企业和市场之间建立有效的沟通网络。它可以帮助企业降低搜索成本（Lee et al,2023），提高生产计划的效率和准确性，从而提高整体生产力并减少相关的浪费和碳排放。

从宏观层面看，数字经济的逐步推进会导致一些传统产业被淘汰，特别是高能耗、高环境排放的产业。其次，通过创新信息技术与传统产业链、价值链的融合，数字经济可以推动传统制造业向高价值产品生产升级，从而提高竞争力（J.Zhang等，2022）。第三，数字技术的广泛应用可以导致通过互联网进行更多的在线交易，从而减少与线下交易相关的排放（等，2021；等，2022）。因此，这些网上交易有助于改变居民的生活方式和消费模式，使他们能够接受更加环保、低碳的生活方式（如远程办公、网上会议、购物等）。例如，数字平台可以减少线下交流活动的频率和规模，减少相关的温室气体排放（例如线下会议和相关的通勤活动）。基于这些情况，我们提出第一个假设。

H1。数字经济推动了液晶显示器的发展。

2.2.2 间接影响

有了，现在更多的是——在中国。 ， 已经 ， 在对偶中 和 。液晶显示器的重点。

数据是存在的并且具有价值。数据的使用可以用于数据、人工等，从而达到LCD。来自 a 、 the 和 can （Ahmad 等人，2021）。通过数据，帮助和（例如和劳动力）沿着整个链条流动，以便能够和能够（Xue et al., 2022）。

的自由流动是 for (Hao et al., 2020)。 ，比中国更多的自由劳动力。对于 ，中国的 ， ，以及价格 和 之间的劳动力自由（Li et al., 2023）。另外，在（等人。

，1998）。那些拥有更多的人可以从 ，而那些拥有更少的人可以从这样的（和 Vinas-，〜2019）。这就是为什么不劳动的原因。可以（Lin and Chen，2018；Han et al.，2021），这可能是一个“”。

与穷人相处，可能会更多（Lang，2020）。 LCD 上可能就是这样。基于这些，我们2.

H2。 LCD 是 的，但它可以工作。

随着经济改革的不断推进，我国商品市场更加市场化。但要素市场发展相对缓慢，造成配置和定价的双重扭曲。因此，数字经济对LCD的间接影响应重点关注要素市场扭曲。数据是数字经济的基本要素。它可以帮助结合各种生产要素，实现价值延伸。数据的有效利用可以为资本、劳动力等要素不受限制地流动创造机会，从而使LCD成为可能。从技术角度看，产业结构的数字化、智能化升级可以纠正要素配置的扭曲（Ahmad等，2021）。数字经济依靠各种数据帮助消除交易壁垒，使资本、劳动力等生产要素在整个产业链上自由流动，从而缓解要素市场扭曲，提高要素配置效率（薛等，2022） 。

各种生产要素的自由流动是资源高效配置的前提（郝等，2020）。但在中国，劳动力要素自由流动比资本要素自由流动面临更多障碍。例如，中国的户籍制度、学籍制度以及地区不平等通过价格和市场机制限制了劳动力在不同地区之间的自由流动（Li et al, 2023）。此外，不同地区的不同劳动者对数字技术的接受能力也不同(等，1998)。那些拥有更高级技能的劳动力可以轻松地从数字经济中受益，而那些知识和技能较低的劳动力则很难从这些数字技术中受益（以及 Vinas-，2019）。这或许可以部分解释为什么数字经济不利于缓解劳动力市场扭曲。尽管多项研究已经证实，要素市场扭曲的数字化改进可以减少碳排放（Lin and Chen，2018；Han et al.，2021），但这种改进可能会造成“数字鸿沟”。数字基础设施和制度环境较差地区的生产要素可能会被吸引到较发达的地区（Lang，2020）。这种扭曲的因素分布可能会削弱对液晶显示器的积极影响。基于这些陈述，我们提出假设2。

H2。数字经济通过减少要素市场扭曲来促进LCD，但主要通过资本市场发挥作用。

3 方法与数据

3.1 经验模型

3.1.1 基线回归模型

为此，本研究采用 W.Zhang 等人的模型。 （2022）：

其中 lcdit low (LCD)，数字 ，Xit 在本研究中，εit 是一个术语。 α0、α1、αk 项和 需要为 , 。其中 为 。对于 ，在（和 Alam，2019）。温室气体和其他有（Wu 等人，2020）。 ，该面板模型可以介于 和 之间（Lyu et al., 2022）。 ，在面板模型的基础上，本文研究了面板模型的一项。

为了评估数字经济对低碳发展的影响，本研究参考W.Zhang等人的研究，建立了基线回归模型。 （2022）：

其中，lcdit代表低碳发展（LCD），digit代表数字经济，Xit为本研究选取的控制变量，ε为随机扰动项。 α0、α1、αk分别是需要估计的常数项和参数值。

经济变量之间的惯性被认为是普遍存在的。例如，前期的经济状况会影响本期的经济发展目标（Alam，2019）。一般来说，温室气体和其他排放具有累积效应（Wu et al., 2020）。然而，这种静态面板模型很难解释不同变量之间的动态相互作用和滞后效应（Lyu et al, 2022）。因此，本研究在静态面板模型的基础上，采用被解释变量的一期滞后项作为解释变量，得到如下动态面板模型。

3.1.2 空间计量模型

的面板型号。这和温室气体可能有关系，这项研究对面板来说是真实的。该模型更具有滞后性和误差（Pace，2009）。测试已添加到 .作为模型的一个，我们将这个模型的和术语放入这个模型中。 ，我们的模型，如方程所示。

其中新添加的 W 是 的 。 ρ 是检验是否存在的参数。

传统的面板模型忽略了个体的空间相互作用。考虑到与数字经济相关的经济活动和温室气体排放可能具有较强的空间相关性，本研究进一步考虑空间溢出效应，以克服传统面板计量经济模型在反映真实经济互动行为方面的缺陷。空间模型提供了一个更全面的框架，因为它包含了空间滞后和空间误差效应（Pace，2009）。将相关测试添加到下面的结果中。作为基线回归模型的延续，我们考虑模型的动态效应，并将解释变量的滞后项纳入模型中。具体来说，我们构建了一个空间模型，如方程（16）所示。

新增的W是以地理邻接矩​​阵为特征的空间权重矩阵。 ρ是空间自回归系数，检验解释变量的空间溢出效应是否显着。

3.1.3.中介效应模型

基于这两点，我们认为有一个关于LCD并且可能是LCD的。 ，本研究为此研究了一个模型（如方程（17）和（18）所示）（Baron 和 Kenny，1986）。

其中 Mit 是 ，即 ，which 和 。在该模型的测试中，方程。 (15) 到 ，等式。 (17) 到 , 和等式。 (18) LCD 上的 the 和 the 合二为一。

3.2.数据

3.2.1因变量：低碳发展

低碳发展（lcd）。低碳发展对经济发展施加碳约束。要求在不损害经济社会发展的前提下减少温室气体排放总量。然而，LCD的成功实施依赖于绿色技术的应用、绿色产业的发展和适当的政策体系（Urban，2010）。提高碳生产率是LCD的基本要求（Wang等，2019），其中碳生产率定义为单位二氧化碳排放量的GDP产出。该碳生产率指标适合测量LCD，因此在本研究中选择作为代理变量（Chen et al, 2022）。

3.2.2 自变量：数字经济

我们和中国（J.Zhang 等人，2022）。这四个，(dedc)、(di)、(id) 和(dede)。这四个人都已经27岁了。

我们构建了衡量中国数字经济的综合评价体系（J.Zhang等，2022）。评价体系包括数字经济发展载体（dedc）、数字产业化（di）、产业数字化（id）和数字经济发展环境（dede）四个方面。这四个方面由27个指标来衡量。

3.2.3 其他变量

（1）控制变量：城镇化、环境治理、技术创新水平、产业结构升级

(2)中介变量。要素市场扭曲包括资本市场扭曲（disk）和劳动力市场扭曲（disl）。本研究参考Hsieh等(2009)的方法，采用资本错配指数和劳动力错配指数来衡量资本市场扭曲和劳动力市场扭曲，其表达式如下。

其中，γKi为资本价格绝对扭曲系数，γLi为劳动力价格绝对扭曲系数。实际计算中，可以用相对价格扭曲系数γKi和γLi代替。

式（20）中，Ki/K表示区域i的资本使用量占总资本的比例，siβKi/βK表示区域i的资本使用量占资本有效配置的比例。 Li/L表示第i地区使用的劳动力占总劳动力的比例，siβLi/βL表示第i地区劳动力有效配置的使用的劳动力比例。 Si表示I区产出占总产出的比例。其中，βK为资本要素产出弹性，βL为劳动力要素产出弹性。两者均基于索洛残差估计。以资本市场失真为例，根据等式计算资本不匹配指数。 （19）和（20）。应考虑低资本分（磁盘> 0）和过度资本化（磁盘<0）。为了使回归的方向保持一致，我们将其视为绝对值（Yang等，2022），其中较大的值表明资本市场的扭曲程度更高。

3.2.4数据源

这项研究涵盖了2007年至2019年中国的30个省级行政部门。由于缺乏相关数据，香港，澳门，台湾和西藏自治区未包括在本研究中。主要数据来源包括“中国电子信息行业统计年鉴”，“中国工业经济统计年鉴”，国家统计局网站，风力发电数据库等。在这项研究中，所有变量均进行了对数处理。表1列出了这些变量的基本特征。

4。研究结果和讨论

4.1数字经济的主要特征

图1的地图到中国的水平和水平。中国的关键如下：首先，中国的权利向右移动，所有这些都有他们的研究。 ，以。第三，峰值在中国，从峰到双峰。这是与“”和“”的所在。

图2 2007年，2011年，2015年和2019年的30年的雷达图，哪个。它表明中国有这项研究，但存在。这

在这种情况下，在这些中，但在那些和内在和。

图1绘制了数字经济发展的动态内核密度图，显示了中国数字经济的发展水平和分配特征。中国数字经济发展的主要特征如下：首先，中国数字经济的配送中心已移至右边，这表明在本研究期间，中国所有地区的数字经济发展水平有所改善。其次，数字经济的发展存在区域差异。

第三，中国数字经济分布的单个高峰的高度已经下降，从单个峰过渡到双峰。可以看出，数字经济的发展是多极性的，应该避免“数字鸿沟”和“数字不平等”。

图2是2007年，2011年，2015年和2019年中国30个省数字经济发展的雷达图表，反映了中国不同地区数字经济的增长。研究表明，在研究期间，中国的数字经济通过突飞猛进而发展，但存在区域差异。广东，山东，江苏和上海等东部沿海地区数字经济的发展相对先进，而内蒙古，和等中西部和西部地区则相对落后。

4.2.基线回归结果

图3上有两个核心的图，有A和LCD。为此，我们通过使用测试。表2中的一个。ols（奇数）的所有主（dig，didc，di，id，dede）的所有主要（dig，didc，di，id，dede）都处于低位，但它们却是。

图3显示了两个核心变量的散点图，表明数字经济与LCD之间存在正线性关系。为了进一步验证这种关系，我们使用计量经济学模型进行了经验检验。基线回归的估计结果如表2所示。OLS方法（奇数列）的估计结果表明，与数字经济相关的所有主要变量（DIG，DEDEC，DIE，DI，ID，DEDE）与低相关 - 碳发育，但它们的系数被高估了。

4.3.内生性和鲁棒性测试

4.3.1 内生性

对于本研究，最少两阶段（2SL）使用。来自a或。由Kolko（2012）和Tang等人。 （2022），本研究使用邮政和总数。

2SL的包含在表3中。第一阶段与我们在一起。 ，阶段的全部。这些是这项研究的主要内容。

为了克服内生性，本研究使用仪器变量，以通过两个阶段最小二乘（2SL）进一步估算。对仪器变量的研究通常从地理或历史角度开始。指的是Kolko（2012）和Tang等。 （2022），本研究使用地形救济，邮局数量和邮政业务总量作为工具变量。

表3列出了具有仪器变量的2SL的结果。这些结果证实了所选仪器变量的合理性。第一阶段估计的结果与我们以前的假设一致。此外，第二阶段的估计结果表明，数字经济的系数在统计上都是积极的。这些发现支持了这项研究的主要结论。

4.3.2.稳健性检查

测试是本研究的主要内容。首先，是。所有的1％和1％是数据集。用于模型（15），并且在表4中。这些是通过使用固定碱和新的。表5列出了这样的。第三，是。以上是使用GMM重新使用的，并且在表6中。所有这些都向LCD表明了这一点，这是我们的。

鲁棒性测试用于评估本研究主要结果的可靠性。首先，排除异常值。除去所有变量的最大1％和1％的最小值以获得样本数据集。表4中显示了模型返回（15）的回报（15）。其次，使用固定基极熵右侧的使用，而新获得的数据集则重新测量了这些数字经济指标。表5列出了这样的结果。第三，更改返回方法。上述结果通过差异GMM方法重新估计，结果如表6所示。上面的结果表明，数字经济对LCD的影响很大，这证实了我们的研究结果稳定。

4.4.中间效应的返回效应的结果

测试在表7中。（2）显示了ON。 lndig的含量为-1.712。 （3）测试和LCD。

（4）和（5）劳动所拥有的。

表7显示了逐渐检查和回报的结果。（2）列显示了数字经济对资本市场扭曲的影响。 LNDIG的系数为-1.712，表明数字经济可以有效缓解资本市场的扭曲。第（3）列测试了数字经济和资本市场对LCD的扭曲的影响。

同样，（4）和（5）列研究了劳动力市场扭曲的中介机制，表明劳动力市场扭曲具有一些中介作用。

4.5.异质性分析结果

中国有一个广阔的土地区域， （Ran等，2020）。到ON LCD，所有这些都分为两个，另一个分为两个。型号（15）为GMM。这些在8和9中。

中国在地区之间存在着广阔的领域和不平衡的发展，包括资源捐赠，工业结构，政策制度等（Ran等，2020）。为了探索LCD数字经济的区域差异，我们将所有调查省分为东部地区和其他地区的两个组。模型（15）采用系统GMM方法估计。这

4.6.

这是一个测试莫兰的i是一个（Lee and Wang，2022）。基于此，我们测试了所有核心，并且在表10中。

这项研究By Page（2009）到小组。如表11所述，（LM）及其通过模型中的测试和滞后的测试。

表12列出了LCD上的ITE。

这是测试这些空间变量之间相关性并使用空间来衡量经济模型之间的相关性的先决条件。莫兰（Moran）的我是一个有价值的指标（Lee and Wang，2022）。基于地理邻近矩阵，我们对所有核心变量进行了空间相关测试，结果列于表10。

这项研究遵循PACE（2009）提出的框架，以确定适当的空间小组测量经济模型。测试结果显示在表11中， RI乘法（，LM）及其稳定系数已通过了重大检查，表明该模型具有空间误差和空间滞后。

表12列出了数字经济及其子系统对空间框架中LCD的影响

5。结论和政策影响

这个呆滞的a。我们发现既有LCD又有。 OLS和GMM都处于低位，模型是。 ub-on lcd in。

被绘制。首先，作为一个中国的LCD。有，但是IS否和转弯的作用。 ABOR，但工党无法通过测试。第三，在其他方面有更多的can lcd。由和我们，我们。

首先，更多是这样。 in。更多，例如债券， - （PPP）和资金。因此，它是为了对诸如和之类的柔和构建。由于中国使用最常用的是数据和更多数据，因此可以从中获得更多信息。

来自be的更多。这些扮演角色，例如他们可以。 ，在这样的人中，在许多人和这样的巨型上以及许多高级tach中扮演角色。

其他，那些与他们一起工作。他们可以随着他们的，更多的以及。它是每个到本地的。 - 将其送到本地并转到LCD。

第三，是和数据。是，是。被放在自由流和中间的自由流。在，正是在劳动中的劳动，劳力和“”中的“劳动”中的自由流。

数据就是这样，所有可以共享和数据可以。这就是这些错误的数据。 ，城市自从专业。

在中国及其ITS的LCD上。这项研究向和和和和和和。

可以帮助中国和。通过，我们的目标是通过他们和他们的。我们可以按钥匙如此，并且可以。

这项研究提出了一个全面的评估系统，以评估中国各省数字经济的发展。我们发现，数字经济对LCD和间接影响有直接影响。 OLS模型和GMM模型的构建是为了衡量数字经济对低碳开发发展的直接影响，建立一个中介效应模型以衡量间接影响，并使用空间模型测试空间溢出效应。我们还考虑了市场扭曲和分析异质性，以测试中国不同地区LCD的数字经济子系统。

得出了一些研究结论。首先，作为一个新兴的经济领域，数字经济有可能促进中国LCD的发展。存在空间溢出效应，但是数字经济发展载体的作用不再重要，而且数字经济发展环境的效果变成了负面。工业数字对LCD的影响最大，而数字工业化的影响最小。其次，数字经济可以通过减轻资本和劳动力市场的扭曲来促进LCD的发展。第三，数字经济对东部地区的影响更大。但是，改善数字经济的发展环境可以促进中国其他地区LCD的发展。根据这些发现和中国的实际状况，我们提出了以下政策建议。

首先，应制定更有效的政策以促进数字经济，以发现更多减少碳排放机会。中国政府应继续投资于中国不同地区的数字基础设施。采取更多的融资措施，例如特殊债券，政府和社会资本合作（PPP）和工业指导基金，以促进基础设施建设。因此，建立一个有利于数字经济发展的软环境，例如创新机制，系统改革和知识产权保护，这一点很重要。中国拥有最多的互联网用户，可以鼓励共享数据资源，创建更多的数据应用程序，并允许传统行业从数字技术应用中挖掘更多的减少碳排放潜力。

其次，由数字经济的发展引起的数字差距，区域发展更加平衡。东部地区应该继续发挥领导作用，例如北京，上海，江苏，山东，智人等。它们可以通过技术溢出效应来影响周围地区。尤其是在这些地区的主要城市，例如北京，上海，深圳和广州，它们可以在促进数字经济中发挥关键作用，因为许多一流的大学和研究机构都位于这些大城市，许多高城市以及许多高等城市 - 科技公司。中国的其他地区，尤其是西部地区，应与东部地区积极合作，探讨数字经济发展的适当渠道。他们可以考虑通过技术转移来实现数字经济和传统行业的整合，吸引人才，受过教育的劳动力和财政补贴。鼓励在各个地区开发特定的数字技术，以适应实际的经济发展框架。此外，我们应该努力建立能力，以提高当地公众对LCD的理解和技能。

第三，优化资源分配系统并开发数据市场。当前的资源分配市场被扭曲，应该进行改革。应制定必要的政策，以促进不同地区之间劳动力，资本和技术的自由流动。特别是，有必要消除阻碍劳动自由，提高劳动质量，减少劳动力群体之间的“数字差距”的机构障碍，并使低知识工作者能够从数字经济的发展中受益。建立一个数据共享机制，允许各方共享相关信息和数据并积极培养数字经济。在此过程中，各级政府应接受必要的治理，以便对伪造的数据提供者进行惩罚。特别是，主要的数字经济企业在城市中，因此城市治理至关重要。此外，发达的因素市场可以为促进数字经济的促进创造更多渠道，这可以进一步促进LCD的发展。

总而言之，这项研究衡量了数字经济对中国LCD的影响，并通过因素市场的扭曲来探索其机制。这项研究通过数字化与可持续发展之间的关系为现有文献做出了贡献。

该研究的结果可以帮助不同的利益相关者更好地了解中国的数字化流程并制定相应的数字策略。特别是，通过解决区域差异，我们的目标是通过考虑其不同的挑战和现实来促进不同地区的不同从业人员来制定其数字策略。我们希望关键决策者能够获得宝贵的见解，以协调资源限制，气候变化和经济发展问题