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（来源：生态修复网）

人工智能对中国城市碳排放效率的影响研究

周静1, 张仲伍1, 常晓东2, 张琨伟1

1.山西师范大学地理科学学院，山西 太原　030031

2.东北师范大学地理科学学院，吉林 长春　130024

摘要

在“双碳”目标与数字中国战略协同推进背景下，识别人工智能对城市碳排放效率的影响及其作用边界，对推动数字化与绿色低碳协同转型具有重要意义。

基于2000—2023年中国281个地级及以上城市面板数据(不包括西藏自治区及港澳台地区数据)，采用标准差椭圆刻画人工智能与碳排放效率的空间演变特征，运用双向固定效应模型检验人工智能对城市碳排放效率的净影响，并借助面板门槛模型识别数字基础设施约束下的非线性效应，进一步从宏观地理分区、资源禀赋类型和城市群空间组织层级开展异质性分析。

结果表明：

①人工智能水平总体持续提升，空间上呈现由北京、上海等少数超大城市点状集聚向多点扩散演变的特征；城市碳排放效率整体改善，并呈现相对稳定的“南高北低”分异格局。

②人工智能发展显著提升城市碳排放效率，且存在以互联网普及率为门槛变量的单一门槛效应，阈值为0.008 2；随着数字基础设施水平提高，人工智能对碳排放效率的边际促进作用递减并趋于收敛。

③异质性结果显示，人工智能的促进效应总体表现为东部地区>中部地区>东北地区>西部地区，在资源型城市中强于非资源型城市，并在京津冀、长三角、珠三角三大核心城市群整体样本中更为显著。

研究显示，提升数字基础设施普惠水平、推进“人工智能+节能降碳”场景应用，是增强人工智能绿色赋能效应、促进城市低碳转型的重要路径。

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