行政管理论文哪里有？本文首先梳理了相关理论基础，并全面分析了数字基础设施建设和碳排放的现状，其次通过构建多期DID模型、中介效应模型等检验了数字基础设施影响城市碳排放的效应以及具体的影响路径，并根据特殊的城市禀赋进行了异质性分析，最后根据实证研究结果提出完善数字基础设施建设以及推动城市经济低碳转型的政策建议。
第1章绪论
1.2.1碳排放相关研究
通过梳理相关的文献资料，发现关于碳排放的研究近几年在学术研究中呈上升趋势，表明了碳排放治理在学术界越来越受重视。国内外学者针对碳排放问题进行了十分深入的研究，文献梳理总结如下：
（1）碳排放测算研究
目前，投入产出法、碳排放因子法和生命周期评价法是国内外学者进行碳排放量测算的几种主流方法，这些方法在研究碳减排治理的过程中都得到了广泛应用。
碳排放系数法指的是IPCC（Inter governmental Panel on Climate Change，联合国政府间气候变化专门委员会）提出的，也是目前使用最为广泛的碳排放测算方法，是一种用于测算不同能源或物质在燃烧过程中所产生的二氧化碳排放量的方法。WeiYu等利用碳排放系数法，测算出了南京城市轨道交通模型中一周的人均碳排放量[1]；何东颖等利用碳排放系数法测算出校园碳排放总量，并建立模型发现电力是校园碳排放量的主要贡献者[2]；Ozcan通过建立中东地区的面板数据模型，实证分析了碳排放与能源消费、经济增长之间的关系[3]。
投入产出法是一种在宏观层面上测算碳排放量的方法，可用于直接或者间接测量产品生产过程中产生的碳排放量。其原理是利用投入产出表反映各个经济部门关系，结合平均气体排放强度数据进行测算。徐沛豪与马莉莉运用投入产出法对2005-2012年中国货物出口的隐性碳排放进行了计算，发现我国的出品贸易中的隐含碳排放水平在不断地上升，而在这些行业中，隐含碳排放量比例最高的部门是高耗能部门[4]。部分学者还运用投入产出法测算产业部门层面的碳排放情况，并以此比较产业部门间碳排放的差异[5]。邓光耀等采用投入产出法对中国工业行业的碳排放量进行了估算，发现电力、热力生产和供应业的净碳排放是最大的[6]。
第3章数字基础设施与城市碳排放的测度及现状分析
3.1数字基础设施的指标选取与现状分析
3.1.1数字基础设施的测度
关于数字基础设施的测度，在初期研究阶段，有些学者以单一变量对数字基础设施进行衡量或是通过相关词频的收集进行数字基础设施的测度。也有学者出于单项指标未能完全反映数字基础设施全面性的考虑，则进行综合指标的评价。通过构建指标体系衡量数字基础设施的发展状况。如冯正强和于佳惠使用信息传输、软件和信息服务业固定资产投资水平进行综合衡量，后又使用电信业务总量、软件业收入、信息技术服务收入三个指标再次进行测度对回归结果进行验证[42]。还有一些学者，如马茜则通过做准自然实验的方法对数字基础设施能力进行衡量[43]。
综合以上分析，本文借鉴罗奇等[44]的做法，以“宽带中国”试点政策做准自然实验来衡量数字基础设施建设。尤其是本文涉及多个控制变量与机制变量，“宽带中国”试点政策这一外生性变量能够进行基准回归和机制检验的过程中很好地避免数据误差带来的内生性问题。因此，本文通过选用“宽带中国”试点政策这一外生政策变量衡量数字基础设施能力有一定的科学性和合理性。
第5章数字基础设施建设推动城市碳减排的实证检验
5.1实证设计
5.1.2变量选取
（1）被解释变量：碳排放水平（lnceit）
本文选用碳排放量的对数测度城市碳排放水平。借鉴王道平[45]的做法，根据IPCC发布计算公式，利用能源消耗量乘以相应碳排放系数的方法，计算出天然气、液化石油气和热能消耗产生的二氧化碳量，而后根据中国电网各区域发布的历年电网基准线排放因子与电能消耗量相乘得到电能消耗产生的碳排放量，最后加总得到本文使用的碳排放数据。
（2）核心解释变量：数字基础设施建设（didit）
中国国务院于2013年8月17日公布了“宽带中国”规划，将“宽带中国”从行业行动上升为国家战略，是推进数字经济发展和城市低碳发展的重要战略。根据工信部官网公布的三批试点城市名单，在276个入选城市中，若该城市在当年入选宽带中国试点城市，下一年就是政策的执行年。具体来说，在“宽带中国”试点工作开始的年份和以后的年份，分别赋1，若没有，则赋0。在数据可获得性的基础上，将自治州，县级市，直辖市等试点城市剔除，最终保留了107个示范城市。
5.2.1多期DID基准回归
在此模型中，既考虑了时间固定因素，又考虑了个人因素的影响。表2（1）列的数据显示，如果没有添加控制变量，didit的估算系数在1%的水平上是显著的负值，说明实施“宽带中国”的城市具有更好的减排效果。其可能地原因是实施了“宽带中国”战略之后，试点城市在提升高新技术方面有所升级，从而推动了能源利用效率的提升，促进了企业的低碳发展。另一方面，宽带建设的普及以及政策的推进数字经济的发展，能够有效降低生产和消费中的碳排放量，推进数字化进程。
第（2）-（7）列显示了加入控制变量后数字基础设施建设对城市碳排放的影响。6列结果均在1%的水平下显著为负，表明无论是否加入控制变量，数字基础设施能够有效降低碳排放水平，假说1已被证实。控制变量的结果显示，经济发展水平对碳排放的影响都通过了1%的水平的检验，说明现阶段城市的产业结构还在转型升级阶段，经济发展状况能够深刻影响着碳排放水平；人口规模通过了1%水平的验证，且系数显著为正，表明人口的聚集能够带来更多能源消耗与交通出行，都会显著增加碳排放量；环境污染水平显著为正，且在1%水平下显著，说明环境污染能增加碳排放，这与事实相符；政府支持水平的估计系数为负但未通过显著性检验；绿化覆盖率系数为正，且在10%的水平下显著，可能的原因是绿化面积带来的益处能够抵消工业污染和生活垃圾的伤害，从而有效降低了碳排放水平；外商投资水平在5%的水平下显著为正，说明随着外商投资水平的提高，城市的碳排放水平有所提升。
第7章研究结论与展望
7.2研究展望
本文通过测度数字基础设施以及城市碳排放水平，对我国数字化基础设施建设对我国城市碳排放的影响和机理进行实证分析，并在此基础上提出相应的政策建议。但是由于数据的局限性，仍有进一步的探索空间。
第一，本文实证检验选取的数据未能更新到2022年，未能测算出最新的城市碳排放水平，使得最终的实证结果可能与现实存在一定的误差。在后续的研究中应更新相关数据，使得结论更具说服力。
第二，本文选用了地级市层面的数据来探究数字基础设施对碳排放的影响，并针对实证结果提出了相关建议。在后续的研究中，也可以尝试从微观企业的层面探讨数字基础设施对碳排放的影响。
第三，对于数字基础设施和碳排放的现状，在后续研究中可以补充其产生的原因，以进行更全面的分析与探究。
参考文献（略）
