这份研究聚焦数字技术创新对空气污染治理的影响，探索其作用机制与异质性效应。在数字化与绿色化融合发展的背景下，空气污染仍是制约经济社会可持续发展的难题，而数字技术凭借灵活迭代特性，为精准治污提供了新路径，其具体治污效果与内在逻辑值得深入研究。
研究采用文本挖掘技术构建精细化数字技术专利数据，涵盖人工智能、大数据、5G 通信等类型，计算全国 2016 个空气质量监测站点周边日度专利价值度存量。实证方面，将专利数据与站点空气质量、城市气象经济数据及工业企业数据匹配，通过构建计量模型检验数字技术创新的治污效应，运用 Bartik 工具变量处理内生性问题，还通过反事实分析、安慰剂检验等多种方法确保结论稳健。
结果显示，数字技术创新显著降低 PM₂.₅等空气污染物浓度，其中人工智能、5G 通信和大数据技术的边际降污效应最突出。测算表明，数字技术专利增长使全国 PM₂.₅浓度年均降低 1.013μg/m³，减少约亿元统计生命价值损失。机制上，数字技术通过绿色创新端的技术效应（提升绿色专利产出）和生产管理端的治理效应（增强废气处理能力）发挥作用。异质性分析发现，中东部地区、数字行业企业及重工业企业的数字技术治污效果更明显，西部地区效果暂未显现，云计算与区块链技术的治污作用不显著。
未来可进一步研究数字技术应用的环境成本（如数据中心能耗），综合评估其环境净效益。也可探索数字技术与其他治污手段（如环境规制、绿色金融）的协同作用，分析多手段融合对空气污染治理的叠加效果，还可针对西部地区数字基础设施薄弱问题，研究如何优化资源配置以释放数字技术治污潜力。
#paper 写作 #Accept#SCI#SSCI# 数字技术 #空气污染治理# 绿色创新 #专利挖掘 #PM₂.₅# 技术效应
研究采用文本挖掘技术构建精细化数字技术专利数据，涵盖人工智能、大数据、5G 通信等类型，计算全国 2016 个空气质量监测站点周边日度专利价值度存量。实证方面，将专利数据与站点空气质量、城市气象经济数据及工业企业数据匹配，通过构建计量模型检验数字技术创新的治污效应，运用 Bartik 工具变量处理内生性问题，还通过反事实分析、安慰剂检验等多种方法确保结论稳健。
结果显示，数字技术创新显著降低 PM₂.₅等空气污染物浓度，其中人工智能、5G 通信和大数据技术的边际降污效应最突出。测算表明，数字技术专利增长使全国 PM₂.₅浓度年均降低 1.013μg/m³，减少约亿元统计生命价值损失。机制上，数字技术通过绿色创新端的技术效应（提升绿色专利产出）和生产管理端的治理效应（增强废气处理能力）发挥作用。异质性分析发现，中东部地区、数字行业企业及重工业企业的数字技术治污效果更明显，西部地区效果暂未显现，云计算与区块链技术的治污作用不显著。
未来可进一步研究数字技术应用的环境成本（如数据中心能耗），综合评估其环境净效益。也可探索数字技术与其他治污手段（如环境规制、绿色金融）的协同作用，分析多手段融合对空气污染治理的叠加效果，还可针对西部地区数字基础设施薄弱问题，研究如何优化资源配置以释放数字技术治污潜力。
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