典型文献
城市因"智慧"而低碳吗?——来自智慧城市试点政策的探索
文献摘要：
本文揭示了智慧城市建设促进碳减排的内在机理,并以2012年以来推行智慧城市建设的三批次试点城市作为准自然实验对象,运用双重差分法(DID)识别智慧城市试点政策对城市碳排放的影响.研究结果表明:智慧城市试点建设有利于降低碳排放,这一结论分别在进行安慰剂检验、内生性检验之后依旧稳健.异质性分析显示,试点政策更有利于减少京津冀城市群、非资源型城市、非老工业基地城市的碳排放.进一步基于simhash算法去重、jieba分词和词频统计等917份试点政策文本的量化分析后发现,智慧产业政策通过驱动数据要素集聚及优化产业结构减少碳排放,智慧政务和智慧民生政策通过绿色技术创新提升能源效率促进碳减排.运用机器学习算法的反事实检验显示,试点批次越靠后,智慧城市试点政策的持续性碳减排效果越好.
文献关键词：
智慧城市;碳排放;产业结构;文本量化
中图分类号：
作者姓名：
张兵兵;陈思琪;曹历娟
作者机构：
南京农业大学经济管理学院,210095
文献出处：
引用格式：
[1]张兵兵;陈思琪;曹历娟-.城市因"智慧"而低碳吗?——来自智慧城市试点政策的探索)[J].经济评论,2022(06):132-149
A类：
simhash
B类：
智慧城市试点政策,智慧城市建设,内在机理,三批,试点城市,准自然实验,实验对象,双重差分法,DID,城市碳排放,试点建设,低碳排放,安慰剂检验,内生性检验,异质性分析,京津冀城市群,资源型城市,老工业基地城市,jieba,分词,词频统计,政策文本,智慧产业,产业政策,过驱动,数据要素,要素集聚,智慧政务,民生政策,绿色技术创新,能源效率,机器学习算法,反事实,碳减排效果,文本量化
AB值：
0.356815
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