P1474﹥《数字化与绿色化耦合效应及其对新质生产力影响机制》

概述：数字化与绿色化是当前新质生产力发展的优选路径.据此，通过构建数字化、绿色化和新质生产力指标，用修正耦合模型、基准回归模型、中介效应模型、调节效应模型和门槛效应模型等，对2012～2022年中国30个省域数字化与绿色化耦合协调及其对新质生产力提升促进机制进行分析.结果表明：(1)数字化与绿色化耦合协调整体不高，但呈逐步增强趋势，且有明显集聚效应，东部以“北京-上海-广东”为主，中部以“湖北”为主，西部以“四川-重庆”为主，表现为“东部领先、中部滞后、西部崛起”格局.(2)在促进新质生产力发展方面，数字化与绿色化耦合效应在不同地区表现出显著的正向促进作用，东部地区的促进作用最为显著，中部次之，西部相对较弱.进一步的机制分析发现，科技创新在数字化与绿色化耦合效应促进新质生产力发展中起到了重要的中介作用，而产业集聚水平的提高则进一步增强了这种促进作用.此外，环境规制对数字化与绿色化耦合效应的影响呈现倒“U”型，过度的环境规制可能会削弱其对新质生产力的促进效果。

作者简介：刘艳，硕士研究生，江西师范大学地理与环境学院 / 江西师范大学鄱阳湖湿地与流域研究教育部重点实验室，主要研究方向为数字与绿色经济；E-mail：yanliulianqin@163.com。

贾俊松，江西师范大学地理与环境学院 / 江西师范大学鄱阳湖湿地与流域研究教育部重点实验室；E-mail： jiaaniu@126.com。

引用：刘艳, 贾俊松, 钟玉菲. 数字化与绿色化耦合效应及其对新质生产力影响机制[J]. 环境科学, 2026 ,47 (03) : 1474-1485.

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P1554﹥《人工智能与碳排放效率：来自中国城市的证据》

概述：人工智能在推动碳达峰、碳中和目标实现及应对气候变化方面发挥着重要作用.基于2012～2022年中国城市面板数据，将国家新一代人工智能创新发展试验区视为人工智能的“准自然试验”.首先，采用倾向得分匹配双重差分模型、平行趋势检验及交互权重估计方法，识别人工智能对碳排放效率的因果效应.其次，分析人工智能影响碳排放效率的作用机制，并探讨其异质性影响.结果表明，人工智能显著提高了碳排放效率，该结论在一系列稳健性检验后依旧成立.人工智能通过提升能源利用效率和推动绿色创新，进而提高碳排放效率.人工智能对碳排放效率的影响因资源禀赋和区位的不同而不同，在非资源型城市及东部和西部地区的正向影响更为显著.研究结论为中国实现“双碳”目标及可持续发展提供了政策启示。

作者简介：葛星，博士，讲师，西安财经大学经济学院，主要研究方向为环境经济；E-mail：xingge@xaufe.edu.cn。

引用：葛星. 人工智能与碳排放效率：来自中国城市的证据 [J]. 环境科学, 2026 ,47 (03) : 1554-1565.

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P1576﹥《数实融合驱动资源型城市绿色低碳转型效应分析》

概述：中国资源型城市作为国家能源安全战略的核心支撑，可依托数实融合的数据共享性、实时传输特性与低边际成本优势，为突破“资源诅咒”与“转型迟滞”困境开辟新路径.基于2011～2022年中国资源型城市面板数据，构建包含双向固定效应模型、中介效应模型、调节效应模型及门槛回归模型的多维计量体系，系统解构数实融合驱动资源型城市绿色低碳转型的作用效果和内在机制.结果表明：(1)数实融合对资源型城市绿色低碳转型具有显著正向驱动效应，这一结论在经过多重稳健性检验后仍然有效；(2)机制检验揭示，数实融合通过创新驱动效应与环境规制效应，显著促进了资源型城市绿色低碳转型进程，而产业优化效应尚未表现出显著驱动作用.同时，政府干预在数实融合驱动资源型城市绿色低碳转型过程中呈现出负向调节效应；(3)异质性检验揭示，研究结果在资源城市类型、经济发展水平和数字技术创新水平这3个维度下存在异质性；(4)门槛效应检验表明，数字经济政策供给水平越高，数实融合的绿色低碳转型效应越强。

作者简介：陈阳，博士（后），讲师，辽宁大学国际经济政治学院，主要研究方向为数字经济与低碳转型；E-mail：lnuchenyang@163.com。

刘文革，辽宁大学国际经济政治学院；E-mail：liuwenge1966@126.com。

引用：陈阳, 刘文革. 数实融合驱动资源型城市绿色低碳转型效应分析[J]. 环境科学, 2026 ,47 (03) : 1576-1585.

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P1595﹥《城市群减污降碳协同增效的空间关联网络特征分析》

概述：面临生态环境根本好转和“双碳”目标两大战略任务，协同推进减污降碳成为新发展阶段全面绿色转型的必然选择.以京津冀、长三角和珠三角城市群为研究对象，运用耦合协调模型计算2000～2019年减污降碳协同增效指数；基于改进引力模型和社会网络分析方法，刻画城市群减污降碳协同增效的空间关联网络形态并揭示其宏观格局和微观模式.结果表明：(1)2000～2019年三大城市群减污降碳的协同效应整体上显著提高，珠三角城市群的减污降碳协同增效水平整体上优于长三角和京津冀城市群；(2)三大城市群在网络中均存在稳定的关联关系，但城市群网络的内部结构差异明显；(3)长三角和珠三角城市群拥有最为完整的板块分布，京津冀城市群板块分布为双净溢出、一净受益和一“经纪人”；(4)网络具有紧密性、连通性和叠加性的特征，并存在区域间各自为政的“社群效应”现象.因此，未来应依托城市群一体化建设统筹资源优化配置，通过强化区域协作提高板块间联动效应，以网络化思维促进城市群减污降碳协同增效。

作者简介：贯君，博士，副教授，东北林业大学经济管理学院，主要研究方向为环境科学与资源利用；E-mail： guanjun_89@126.com。

关雨薇，东北林业大学经济管理学院；E-mail： guanyw0224@163.com。

引用：贯君, 刘旭, 关雨薇, 等. 城市群减污降碳协同增效的空间关联网络特征分析[J]. 环境科学, 2026 ,47 (03) : 1595-1608.

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P1609﹥《中国降碳-减污-扩绿-增长耦合协同发展的组态路径分析》

概述： 面对全球气候变化与环境治理的挑战，协同推进降碳-减污-扩绿-增长对于推动生态文明建设、实现经济高质量发展与生态环境高水平保护具有重大意义.基于TOE理论框架，以2008～2023年中国30个省域为研究样本，运用修正的耦合协调度模型和面板动态QCA方法分析了中国降碳-减污-扩绿-增长之间的内在联系和协同机制.结果表明：(1)2008～2023年我国降碳-减污-扩绿-增长耦合协同水平整体上呈现增长趋势，东部地区协同程度最高，之后依次是中部、东北和西部地区，形成了“东部较高、中西部低”的空间分异格局.(2)单一的前因条件不能构成降碳-减污-扩绿-增长高耦合协同发展的必要条件，但企业治理赋能的必要性呈现逐年递增趋势，体现出时间效应特征.(3)各要素交互匹配产生6条高耦合协同组态路径，归纳为技术驱动型、结构-社会主导型和系统协同型这3种模式，其中技术驱动型是实现降碳-减污-扩绿-增长高耦合协同的核心要素.(4)以技术能力基础和技术应用效能为核心条件的组态在时间上呈现明显上升趋势，在空间分布上以技术能力基础和社会参与协同为核心条件的组态所能解释案例存在明显区域差异，更多地分布在东北地区.探究降碳-减污-扩绿-增长协同发展的组态路径有利于推动形成绿色、低碳、循环和可持续的发展模式，可为制定科学合理的绿色转型政策提供理论支撑和实践指导。

作者简介：任晓松，博士，教授，山西财经大学管理科学与工程学院 / 北京理工大学管理学院，主要研究方向为低碳经济与能源政策，E-mail：renxs@sxufe.edu.cn。

引用：任晓松, 李佳徽. 中国降碳-减污-扩绿-增长耦合协同发展的组态路径分析[J]. 环境科学, 2026 ,47 (03) : 1609-1622.

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