2026年2月Feh.,2026(第40卷第2期)East China Economic Management(Val.40,No.2)●高质量发展[D0I10.19629/5.cnki.34-1014/f.250610033产业数智化的减污降碳协同效应研究王阳，郭俊华(西北大学经济管理学院，陕西西安710127)摘要：在中国式现代化进程中，产业数智化已成为协同推进减污降碳的关键要素。文章基于2013一2023年中国284个地级及以上城市而板数据，运用双向固定效应模型，深讨产业数智化对减污降碳协同效应的影响及其作用机制。研究发现：产业数智化能显著降低碳排放强度和大气污柒物排放强度，提升减污降碳协同效应，此结论在经过内生性检验及一系列稳健性检验后依旧成立：异质性分析发现，相较于其他城市，产业数智化更能提升绿色竞争力标杆城市、非资源型城市及数字基础设施先进城市的减污降碳协同效应：机制分析表明，从源头预防、过程控制、末端倒逼的角度来看，产业结构升级、能源利用效率、公众环境关注度是产业数智化影响减污降碳协同效应的关键机制；空间溢出效应表明，产业数智化能显著提升地理距离或经济距离相近城市的减污降碳协同效应。关键词：产业数智化：减污降碳：产业结构升级：能源利用效率：公众环境关注度中图分类号：F205文献标识码：A文章编号：1007-5097(202602-0034-010The Synergistic Effect of Industrial Digitalization and Intelligentization on PollutionReduction and Carbon Emission ReductionWANG Yang,GUO Junhua(School of Economics Management,Northwest University,Xi'an 710127,China)Abstract:In the process of Chinese modernization,industrial digitalization and intelligentization has become the keyelement to jointly promote pollution reduction and carbon emission reduction.Based on panel data from 284 prefecturelevel and above cities in China from 2013 to 2023,this article uses a two-way fixed effects model to explore the impactand mechanism of industrial digitalization and intelligentization on the synergistic effect of pollution reduction and carbonemission reduction.Research has found that industrial digitalization and intelligentization can significantly reduce carbonemission intensity and atmospheric pollutant emission intensity,and enhance the synergistic effect of pollution reductionand carbon emission reduction.This conclusion still holds true after endogeneity testing and a series of robustness tests.Heterogeneity analysis has found that compared to other cities,industrial digitalization and intelligentization can betterenhance the synergistic effect of pollution reduction and carbon emission reduction in benchmark cities with strong greencompetitiveness,non-resource-based cities,and cities with advanced digital infrastructure.Mechanism analysis showsthat from the perspectives of source prevention,process control,and end driven pressure,industrial structure upgrading.energy utilization efficiency,and public environmental attention are key mechanisms for the synergistic effect of industrialdigitalization and intelligentization on pollution reduction and carbon emission reduction.The spatial spillover effectindicates that industrial digitalization and intelligentization can significantly enhance the synergistic effect of pollutionreduction and carbon emission reduction in geographically or economically proximate cities.Key words:industrial digitalization and intelligentization:pollution reduction and carbon emission reduction;industrialstructure upgrading:energy utilization efficiency:public environmental attention一、引言及文献综述建设取得了历史性成就。然而，当前中国生态环境应对气候变化和改善空气质量是当今世界各建设仍处于压力叠加、负重前行的阶段，温室气体和国共同面临的两大环境问题。作为世界上最大的大气污染物总排放量仍居于高位。生态环境部发发展中国家，中国始终秉持人类命运共同体理念，布的《2023中国生态环境状况公报》显示，2023年，将环境保护与可持续发展融人国家战略，生态文明全国339个地级及以上城市中，40.1%的城市全年收稿日期：2025-06-10基金项目：国家社会科学基金后期资助项目“乡村全面振兴促进共同富裕的理论机理、政策作用与实现路径研究”(24FLB006)作者简介：王阳(1997一)，男，山西忻州人，博士研究生，研究方向：产业绿色转型；郭俊华(1966一)，男，陕西武功人，教授，博士生导师，博士，研究方向：宏观经济研究。2026年2月Feb.,2026(第40卷第2期)产业数智化的减污降碳协同效应研究(Val.40,No.2)空气质量未达标。温室气体和大气污染物具有“同合起来进行研究，对可能影响减污降碳协同效应因根同源”的特性，意味着在管控思路、管理手段、任务素的相关研究略显不足，鉴于此，本文可能的边际措施等方面需要形成制度体系，因此，党的二十届四贡献为：①尝试将产业数智化、减污、降碳同时纳人中全会指出，“牢固树立和践行绿水青山就是金山银研究框架，探讨产业数智化的减污降碳协同效应，山的理念，以碳达峰碳中和为牵引，协同推进降碳、为减污降碳的研究提供了新的视角和思路。②从减污、扩绿、增长，筑牢生态安全屏障，增强绿色发展源头预防、过程控制、末端倒逼等角度剖析，产业结动能”。目前，如何协同推进减污降碳是贯彻新发展构升级、能源利用效率、公众环境关注度是产业数理念和实现中国式现代化亟须解决的关键问题之智化影响减污降碳协同效应的潜在机制，拓展相关一。新一轮科技革命和产业变革的兴起，为这一任领域的理论机制研究。③依据城市绿色竞争力、资务提供了重要突破口。产业数智化不仅成为传统源禀赋、数字基础设施的差异性，探讨产业数智化产业转型升级的核心路径，更成为重塑全球经济格对减污降碳协同效应的异质性影响，为政府因地制局的关键力量。现阶段，产业数智化已渗透至传统宜制定产业数智化发展政策提供参考。行业的设备运行、工艺流程、运维管理等重点环节，二，理论分析与研究假设促使传统产业加快实现提质增效、节能低碳、循环利(一)产业数智化与减污降碳协同效应用，为协同推进减污降碳赋予新动能。产业数智化通过推动传统产业生产方式、组织现有研究认为，大气污染物和温室气体排放主模式、价值链条的智能化转型与系统性升级，对协要来源于经济发展过程中对化石能源的大规模利同推进减污降碳产生直接且可量化的促进作用。用，两者同根同源；基于耦合协调度模型[、交叉第一，在产业数智化转型过程中，数据作为新型关弹性系数]等测算方法发现，中国减污降碳协同水键生产要素，深度嵌人传统生产活动，凭借其非竞平呈逐年上升趋势[，但不同经济区和省份存在显争性、可共享性和实时流动性特征，减少了对劳动著的空间异质性：相关政策6-刃、绿色金融]、城市力、资本、土地、能源等传统生产要素的过度依赖，发展模式[)、技术创新4]等是实现减污降碳协同效对减污降碳协同效应产生直接影响。数据要素应的关键因素。部分学者侧重于研究数字经济或通过实时监测、算法优化和预测模型，可替代传统产业数字化的减污降碳协同效应，认为数字经济具的试错式能源消耗方式，进而降低单位产出的能源有显著的减污降碳协同效应，且能通过升级产业结消耗量：数据要素驱动的数字孪生、虚拟仿真技术构、提高技术水平和增强公众监督等方式间接实现可替代传统的物理试错方式与大规模基建模式，以减污降碳协同效应1：产业数字化对碳排放和污染数据运算替代土地资源占用和资本的重复投人：数排放均存在非线性影响，数字化投人水平和要素生据要素训练的AI模型可替代人工经验判断，减少产率是其中的关键机制。产业数智化是产业数因人为操作误差导致的资源浪费与污染排放。第字化发展的高级阶段四，相关研究仍处于探索阶二，产业数智化通过打破传统生产方式中的空间、段。部分学者认为，产业数智化是数字化向智能化信息和行业壁垒，赋予传统产业可持续发展的数智进阶的融合应用，是数字化发展到更高阶段的产化新动能。在空间壁垒维度，工业互联网、数字物。产业数智化对全要素生产率、经济高质孪生、机器学习等数智技术重构了生产组织范式，推动传统产业从固定产能布局转向动态资源调度，环参与度等方面均存在显著影响。针对本文关既提升设备利用率，又通过精准能耗控制降低生产注的产业数智化的环境效应，现有研究认为，数智过程中大气污染物排放量：在信息壁垒维度，数智化能显著促进长三角城市群绿色发展，且存在正向技术依托大数据和智能算法，构建起全链路贯通的空间滋出效应，该空间溢出效应呈现地理距离衰减决策系统，消除了传统产业在设计、生产、物流等环特征]：数智化技术显著增强了中国节能降碳效节的信息壁垒，减少了传统经验决策导致的能源浪能，尤其是对东部地区、碳交易试点地区以及经济费；在行业壁垒维度，数据中心、人工智能、物联网发展水平较高地区的影响更为显著[。等新一代数智化基础设施催生跨领域协同减污降综上所述，现有文献已对产业数智化与减污降碳的生态网络，进而打破行业壁垒，形成资源循环碳协同效应展开了大量研究，但鲜有学者将两者结新模式。第三，产业数智化重构了传统产业生产活