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摘要：伴随着我国“双碳”目标的提出，城市碳减排成为实现“双碳”目标的重要形式之一，数字经济和新型城镇化的发展将为城市实现碳减排的实现提供重要支持。基于此，本文以北部湾城市群10市为研究对象，利用PVAR模型分析2012—2021年三个变量之间的互动关系并提出相应的对策建议，助力北部湾城市群数字经济、新型城镇化和城市碳减排，助力北部湾城市群一体化建设。

关键词：数字经济、新型城镇化、城市碳排放，pvar模型

一、引言

党的二十大报告指出，要加快建设数字中国，加快发展数字经济。智慧城市是数字中国的建设的重要内容，是促进新型城镇化的重要载体，同时新型城镇化的发展为数字经济提供了空间载体和应用场景支持。伴随着我国“双碳”目标的提出，城市碳减排成为实现“双碳”目标的重要形式之一，数字经济和新型城镇化的发展将为城市实现碳减排提供数字技术、人才和发展空间，但其具体影响关系如何？三者之间的相互关系到底是如何？北部湾城市群是包括广西、广东和海南的三省城市的国家级城市群，2022年国家发改委正式批复《北部湾城市群“十四五”实施方案》，方案指出加快数字北部湾建设和提高新型城镇化率，把碳达峰碳中和纳入经济社会发展全局中。基于此，以北部湾城市群为研究对象，研究数字经济、新型城镇化与城市碳减排三者之间的相互影响关系，为北部湾城市群的数字经济、新型城镇化和城市碳减排的协调发展，提供合理的建议措施，助力北部湾城市群一体化建设。

对于数字经济、新型城镇化和城市碳减排的关系研究，国内学者对于两两之间的关系研究较多。王常军（2021）发现数字经济与新型城镇化间是相互促进关系，数字经济为新型城镇化建设带来了投资驱动和创新驱动，新型城镇化为数字经济发展提供空间载体和应用场景支撑，创造了新一代信息技术大规模、系统性的应用机遇[1]。宣烨等（2022）发现数字经济能够通过突破性绿色创新助推新型城镇化高质量发展，数字经济对经济城镇化和社会城镇化发展具有显著促进作用，对人口城镇化和环境城镇化发展的提升效果并不明显[2]。也有学者认为数字经济是单一方面促进新型城镇化建设，赵红丽（2023）认为随着数字经济的发展，线上线下消费会不断融合发展，从而拓展居民的消费领域，提升流通效率，在一定程度上降低了消费成本，为消费经济持续繁荣提供了持久动力，从而推动新型城镇化持续发展[3]。

随着数字技术在生态环境保护领域的创新应用，关于数字经济与绿色化、低碳化发展的研究也日益受到关注。有文献研究表明，数字经济对于碳减排具有积极影响，李春发等（2020）认为随着数字经济发展以及与实体经济融合加深，能够通过促进产业结构优化升级和提升能源效率等路径降低碳排放水平[4]。也有文献研究发现，数字经济对碳排放的影响并非简单的积极或消极作用，而是会导致碳排放呈现先增加后降低的倒Ｕ型变化趋势。例如，缪陆军等（2022）数字经济会在早期增加能源消耗，从而增加碳排放水平，当经济发展和技术水平到达较高发展阶段后，才能够有助于降低或抑制碳排放水平[5]。

对于新型城镇化建设与碳排放的研究一般从其的耦合协调发展水平、新型城镇化对碳排放的影响机制进行了研究。宋祺佼等（2017）基于低碳试点城市，探究新型城镇化与碳排放的耦合关系，结果表明，两者的耦合协调度不高，但随着城镇化的长期发展对碳排放产生显著影响[6]。谭建立等（2021）基于中国省级面板数据，实证研究发现新型城镇化建设是财政支出影响碳排放的重要路径[7]。何静等（2023）也发现新型城镇化水平对旅游业碳排放效率具有显著的正向溢出效应[8]。

通过文献梳理可以看到，学者对于数字经济、新型城镇化和城市碳减排的研究相对空白，主要从单方面研究两个变量之间的影响关系，而对于三个变量之间的相互关系的研究较少。基于此，本文以北部湾城市群为研究对象，构建面板向量自回归模型（PVAR）模型，研究北部湾城市群数字经济、新型城镇化和城市碳排放强度三者之间的相互关系，提出推动北部湾城市群绿色低碳经济发展和数字经济与新型城镇化高质量发展的对策建议。

二、研究设计

（一）数据来源

本文的数据主要来源于北部湾城市群各市2012—2022年的统计年鉴，以及《中国城市统计年鉴》、《中国区域经济统计年鉴》和《中国电力统计年鉴》以及EPS数据库，对于缺失的数据采取均值插补法等。

（二）变量选取与测度方法选择

国内学者对于数字经济、新型城镇化和城市碳排放强度的量化一般通过建立相应的评价指标体系，从而能更好的反应其发展现状和趋势，且更具代表性。基于此，文章借鉴赵涛等（2020）从移动电话用户数（万户）、互联网宽带接入用户数（万户）、信息传输、计算机服务和软件业从业人员占（万人）和电信业务总量电信业务总量（万元）四个一级指标构建数字经济评价指标体系[9]。新型城镇化参考欧进锋等（2023）构建新型城镇化和的评价指标体系，从城镇化率（%）人口密度（万人/平方公里）、三产业就业比例（%）、城镇居民可支配收入（元）、第三产业产值占GDP的比例（%）、人均GDP（元）社会消费品零售总额（亿元）、公共交通密度（辆/万人）和每千人的医生数量（个/万人）9个指标构建新型城镇化指标。同时利用熵值法计算数字经济和新型城镇化的综合得分[10]。同时借鉴级丁斐等（2020），从工业用电（万千瓦/时）、液化石油气（吨）和城市天然气（万立方米）三个指标[11]，参考中国能源统计年鉴中关于天然气和液化石油气消耗量折算成二氧化碳的排放量，天然气的二氧化碳排放系数为2.1622千克/立方米，液化石油气的3.1013千克/千克。由于我国电力来源于不同类型，煤炭发电是二氧化碳排放的最重要部分，基于此，本文由2013—2022年的《中国电力统计年鉴》，可获取各年份煤电占总电力消费的比例，参考马忠海（1999）研究成果，取煤电燃料链温室气体排放系数为1.3023千克/千瓦时[12]，具体测算方法如下：

其中，CD代表城市碳排放强度，GDPreal代表真实地区生产总值，Y代表总二氧化碳排放量，计算方法为Y=Ye+Yg+Yl，Ye、Yg和Yl分别代表工业用电、城市用天然气与液化石油气的二氧化碳排放量。

（三）计量模型设定

通过对文献的梳理发现，数字经济、新型城镇化和碳排放强度的研究，主要以两者之间的关系进行研究，对于三者之间的动态关系研究较少，因此本文利用PVAR模型，分析三者之间的动态关系，模型设计如下所示：

模型中i代表阳江、湛江、茂名、南宁、北海、防城港、钦州、玉林、崇左和海口10市；t为样本所涉及的年份，本文所选数据年份为2012—2021年；Yit作为系统变量矩阵，是一个包含了数字经济、新型城镇化和碳排放强度的三维向量；αi和βi和分别代表个体固定效应和时间效应列向量；μit为随机扰动项，假定服从标准正态分布；γj为滞后第j阶的参数矩阵。

三、实证结果与检验

（一）面板单位根检验

对数据进行处理时，避免出现伪回归，应先对数据进行面板单位根检验。基于此，本文采用LLC、IPS和HT检验对数字经济（Dig）、新型城镇化（Ubr）和城市碳排放强度（Carbon），如表1所示：

从表1可以看到，对变量进行单位根检验，发现原序列在10%显著水平下都是平稳序列，故可以建立PVAR模型。

（二）确定最佳滞后阶数

建立PVAR模型时要确定滞后阶数，才能进行模型估计，依据AIC、BIC或HQIC取最小值的确定为模型的最优滞后阶数，如表2所示，滞后1期作为最佳滞后期数。

（三）脉冲响应函数分析

确定滞后阶数后，对变量进行脉冲响应函数分析，如图1所示。从图1中可以看到，新型城镇化对自身的冲击中可以看到，在0-5期内呈现下降趋势，第五期逐渐趋向于0。新型城镇化对数字经济的冲击，0-2期内呈现正向冲击且上升趋势，说明北部湾城市群新型城镇化建设有助于对数字经济的发展。第2—10期呈现下降趋势，但还是呈现正向的冲击作用，说明北部湾城市群长期新型城镇化对数字经济的长期促进作用不明显。新型城镇化对北部湾城市群的碳排放强度呈现先上升后下降趋势，0-2期呈现正向且上升趋势，第2期正向促进作用达到峰值；2-10期内呈现下降趋势，且逐渐收敛于0。综上可知，新型城镇化短期会促进碳排放强度，长期内新型城镇化对城市碳排放强度增加幅度不大，其原因可能在于北部湾城市群各市随着城镇化率的不断提高，人口集聚导致能源消耗增加，从而导致碳排放增加。

图1中可以看到，数字经济发展对新型城镇化呈现上升后下降趋势，北部湾城市群数字经济发展对新型城镇化短期内促进作用有限，长期促进作用不显著。北部湾城市群各市之间的数字经济基础不一致，总体来看数字基础较为薄弱，高新技术和企业入驻率低，如何抓住利用数字经济来提高新型城镇化建设成为北部湾城市群急需解决的问题。数字经济对于自身的冲击短期内效果明显，长期收敛于0，对碳排放强度短期内可以显著的降低碳排放强度，但伴随着时间的推移，逐渐收敛于0。碳排放强度对新型城镇化呈现负向的促进作用，说明碳排放强度的增加不一定有利于新型城镇化的建设，如何通过低碳转型发展来促进新型城镇化高质量发展，也是值得思考的方向。碳排放强度对数字经济的发展水平短期内促进效果显著，长期内收敛于0，对于自身的冲击效应呈现逐年下降趋势。

四、结论与建议

（一）结论

本文通过对北部湾城市群10市2012—2021年的数字经济、新型城镇化和城市碳排放强度进行分析，利用PVAR模型分析得到以下结论：第一，新型城镇化对数字经济的冲击，短期内冲击效果更显著，数字经济对新型城镇化建设数字经济发展对新型城镇化呈现上升后下降趋势，北部湾城市群数字经济发展对新型城镇化短期内促进作用有限，长期促进作用不显著；第二，新型城镇化短期会促进碳排放强度，长期内新型城镇化对城市碳排放强度增加幅度不大，碳排放强度对新型城镇化呈现负向的促进作用；第三，数字经济对碳排放强度短期内可以显著的降低碳排放强度，但伴随着时间的推移，长期逐渐收敛于0。碳排放强度对数字经济的发展水平短期内促进效果显著，长期内收敛于0。

（二）建议

基于以上结论，本文提出以下建议：第一，北部湾城市群应贯彻新型城镇化高质量建设要求，坚持“以人为本”的核心，提升城镇物流流通痛点和堵点，同时也需要增强城镇基础设施建设，推动数字经济与新型城镇化融合发展。在加快智慧城市建设的同时，也是推进新型城镇化建设发展，数字经济赋能新型城镇化建设，以数字技术为基础，缩小城乡基本公共服务技术差距，从而缩小城乡基本公共服务差距。第二，新型城镇化会导致人口的集聚，城市区域能源消耗的增加，北部湾城市群应贯彻新型城镇化与生态文明协调发展的策略，走绿色低碳发展路线，从而降低由人口集聚所带来的城市碳排放的增加。第三，北部湾城市群应加强数字基础设施建设，数字经济可以显著的降低城市碳排放强度，加强技术创新和人才培育，促进城市传统产业优化、减少能源与资源的消耗，促进能源消费转型，从而降低碳排放强度。

参考文献

[1]王常军.数字经济与新型城镇化融合发展的内在机理与实现要点[J].北京联合大学学报（人文社会科学版），2021，（03）：116-124.

[2]宣烨，彭婕.数字经济、绿色创新与新型城镇化[J].工业技术经济，2022，（10）：3-12.

[3]赵红丽.数字经济、新型城镇化与商贸流通业动态关系研究[J].价格理论与实践，2023，（01）：165-168+204.

[4]李春发，李冬冬，周驰.数字经济驱动制造业转型升级的作用机理——基于产业链视角的分析[J].商业研究，2020，（02）：73-82.

[5]缪陆军，陈静，范天正，吕雁琴.数字经济发展对碳排放的影响——基于278个地级市的面板数据分析[J].南方金融，2022，（02）：45-57.

[6]宋祺佼，吕斌.城市低碳发展与新型城镇化耦合协调研究——以中国低碳试点城市为例[J].北京理工大学学报（社会科学版），2017，（02）：20-27.

[7]谭建立，赵哲.财政支出结构、新型城镇化与碳减排效应[J].当代财经，2021，（08）：28-40.

[8]何静，王凯，李智慧，刘依飞.新型城镇化与旅游业碳排放效率的时空特征及门槛效应[J].福建农林大学学报（哲学社会科学版），2022，（03）：84-94.

[9]赵涛，张智，梁上坤.数字经济、创业活跃度与高质量发展——来自中国城市的经验证据[J].管理世界，2020，（10）：65-76.

[10]欧进锋，许抄军，陈东.广东省新型城镇化高质量发展水平演变及其影响因素[J].经济地理，2023，（03）：78-87.

[11]丁斐，庄贵阳，刘东.环境规制、工业集聚与城市碳排放强度——基于全国282个地级市面板数据的实证分析[J].中国地质大学学报（社会科学版），2020，（03）：90-104.

[12]马忠海，潘自强，贺惠民.中国煤电链温室气体排放系数及其与核电链的比较[J].核科学与工程，1999，（03）：268-274.

基金项目：大学生创新创业训练计划（自治区级）项目“数字经济、新型城镇化与城市碳减排的动态关系—以北部湾城市群为例”，项目编号：202311548147

作者简介：许敏娇（1999-11-24），女，壮族，广西平果，广西财经学院，大学本科在读，研究方向：统计学