Digital economy, industrial transformation and upgrading, and spatial transfer of carbon emissions: The paths for low-carbon transformation of Chinese cities

瓶颈 中国 背景(考古学) 经济地理学 温室气体 碳纤维 传输(计算) 资源(消歧) 自然资源经济学 业务 环境科学 环境经济学 经济体制 经济 地理 计算机科学 运营管理 生态学 算法 复合数 生物 计算机网络 考古 并行计算
作者
Tingting Bai,Yong Qi,Zihao Li,Dong Xu
出处
期刊:Journal of Environmental Management [Elsevier BV]
卷期号:344: 118528-118528 被引量:221
标识
DOI:10.1016/j.jenvman.2023.118528
摘要

Under the background of increasingly fierce global economic competition and severe climate change, seeking new soft resource input is the key for China to break through the bottleneck of economic transformation. Based on the data from 278 Chinese cities from 2006 to 2019, multi-dimensional empirical tests were conducted to investigate the relationship between digital economy (DE) and spatial transfer of carbon emissions (CE). The results show that DE directly reduced CE. Mechanism analysis shows that DE reduced CE through local industrial transformation and upgrading (ITU). Spatial analysis shows that DE reduced local CE while aggravating neighboring CE. The spatial transfer of CE was attributed to the fact that when DE promoted the local ITU, it induced the transfer of the backward and polluting industries to neighboring regions, resulting in the spatial transfer of CE. Moreover, the spatial transfer effect of CE was maximum at 200 km. However, in recent years, rapid DE development has weakened the spatial transfer effect of CE. The results can provide insights into understanding the carbon refuge effect of industrial transfer in China in the context of DE and facilitate formulating appropriate industrial policies to promote inter-regional carbon reduction synergy. Thus, this study can provide a theoretical reference for achieving the dual-carbon target of China and the green economic recovery of other developing countries.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
科研狗发布了新的文献求助10
刚刚
迷人如冬发布了新的文献求助10
1秒前
pinst7完成签到,获得积分10
1秒前
2秒前
树下友人完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
3秒前
yoo完成签到,获得积分10
3秒前
科研通AI6.4应助luo采纳,获得10
4秒前
NN应助薛广苏采纳,获得10
4秒前
冷阳发布了新的文献求助10
4秒前
想啊想完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
不二发布了新的文献求助10
5秒前
彩色的平凡完成签到,获得积分10
6秒前
李健的粉丝团团长应助ycx采纳,获得10
6秒前
6秒前
夏夏完成签到,获得积分10
7秒前
晚风轻吹完成签到,获得积分10
8秒前
Danielle完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
9秒前
超级的雨完成签到 ,获得积分10
9秒前
LL666发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
lxf完成签到,获得积分20
10秒前
顾矜应助执着的秋莲采纳,获得10
11秒前
SciGPT应助dan采纳,获得10
11秒前
在水一方应助zxx采纳,获得10
11秒前
小李发布了新的文献求助10
12秒前
斯文败类应助壮观的黄豆采纳,获得30
12秒前
畔畔发布了新的文献求助30
13秒前
我是雷锋完成签到,获得积分10
13秒前
科研通AI6.4应助外向寻雪采纳,获得10
13秒前
明理冰淇淋完成签到,获得积分10
13秒前
酷波er应助LTT采纳,获得10
13秒前
13秒前
爱你哦完成签到,获得积分10
13秒前
白石人家应助Dawn采纳,获得10
13秒前
凶狠的八宝粥应助扯淡采纳,获得10
13秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
The anomeric effect 1314
Principles of town planning: translating concepts to applications 1000
1 Peter and Christ's Descent to the Dead in Its Early Christian Reception 700
Organizational Behavior 510
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7734627
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9284967
关于积分的说明 20167781
捐赠科研通 7312574
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3304681
关于科研通互助平台的介绍 2457302
邀请新用户注册赠送积分活动 2314010