孫光林, 汪琳琳, 艾永芳
(1.南京財經(jīng)大學 金融學院,江蘇 南京 210023; 2.中國社會科學院 工業(yè)經(jīng)濟研究所,北京 100006; 3.大連外國語大學 商學院,遼寧 大連 116044)
推進碳達峰碳中和是我國高質量發(fā)展的內在要求。國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室公布的《數(shù)字中國發(fā)展報告(2022年)》顯示,我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模已達1.57萬億元,同比增長18%,大數(shù)據(jù)技術與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的深度融合,能夠提高生產(chǎn)運營效率,減少能源與資源消耗[1],這為降低碳排放提供了新的路徑。然而,大數(shù)據(jù)自身也會產(chǎn)生大量的二氧化碳,《中國數(shù)字基建的脫碳之路:數(shù)據(jù)中心與5G減碳潛力與挑戰(zhàn)(2020-2035)》報告顯示,2020年我國數(shù)據(jù)中心碳排放量高達9 484萬t,5G基站碳排放量高達2 799萬t,未來仍將保持快速增長。因此,大數(shù)據(jù)發(fā)展對我國碳排放既有機遇又有挑戰(zhàn),探究大數(shù)據(jù)發(fā)展與碳排放之間的關系具有重要的理論和現(xiàn)實意義。
圍繞碳排放影響因素的研究產(chǎn)生了大量理論與實證文獻。在宏觀經(jīng)濟因素方面,包括經(jīng)濟增長、人口、城鎮(zhèn)化[2]、能源結構[3]、綠色創(chuàng)新[4]、產(chǎn)業(yè)綠色轉型[5]、產(chǎn)業(yè)結構升級[6]等。在制度因素方面,Ma等[7]認為碳排放權交易體系建設有助于減少城市碳排放;江三良等[8]認為環(huán)境規(guī)制有利于深化產(chǎn)業(yè)內部分工,提升區(qū)域碳排放效率。
近年來,數(shù)字經(jīng)濟和碳排放存在怎樣的關系引起了學術界的關注。一些學者認為數(shù)字經(jīng)濟和碳排放之間存在線性關系。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展能夠降低城市碳排放[9],通過提升地區(qū)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字產(chǎn)業(yè)化水平[10]、促進綠色技術創(chuàng)新[11]、提高能源消費效率和優(yōu)化能源消費結構[12]等降低碳排放。另一些學者認為,數(shù)字經(jīng)濟與碳排放之間呈現(xiàn)先促進后抑制的倒U型關系[13-14]。葛立宇等[15]認為我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展和碳排放之間遵循環(huán)境庫茲涅茨曲線(EKC)。此外,還有一些學者探究了數(shù)字金融與碳排放之間的關系,發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融能夠通過優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結構[16]、提高區(qū)域創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)水平[17]、降低人均能源消耗和提高人均GDP[18]來降低區(qū)域碳排放;甚至有學者認為數(shù)字金融對碳排放的影響在總體上呈現(xiàn)出倒U型關系[19]。
學術界從不同方面對大數(shù)據(jù)進行了定義。Fosso等[20]認為大數(shù)據(jù)的特征是數(shù)量大、種類多、速度快、真實性強、價值高。張葉青等[21]將“大數(shù)據(jù)應用”定義為“企業(yè)收集、處理與利用的海量、高速、多樣化的數(shù)據(jù)要素或資產(chǎn)”。史丹和孫光林[1]將“大數(shù)據(jù)發(fā)展”定義為大數(shù)據(jù)發(fā)揮作用依賴的制度條件和市場條件。史丹和孫光林[1]對大數(shù)據(jù)發(fā)展的定義為本文開展研究奠定了基礎。事實上,大數(shù)據(jù)會給經(jīng)濟發(fā)展帶來諸多機遇,有利于提高制造業(yè)企業(yè)綠色競爭力[22]和制造業(yè)全要素生產(chǎn)率[1],而且設立大數(shù)據(jù)試驗區(qū)能夠激發(fā)創(chuàng)業(yè)活力,促進人力資本積累及城市經(jīng)濟高質量發(fā)展[23]。然而,卻較少有文獻涉及大數(shù)據(jù)發(fā)展對碳排放的影響及其內在作用機理。
因此,與已有研究文獻相比,本文創(chuàng)新點主要體現(xiàn)在以下兩個方面:一是本文基于我國2015—2018年縣域面板數(shù)據(jù),從直接效應和作用機制兩個方面考察大數(shù)據(jù)發(fā)展對碳排放的影響,能夠為后續(xù)相關研究提供借鑒;二是在我國數(shù)字經(jīng)濟快速發(fā)展與實施雙碳戰(zhàn)略的時代背景下,本文系統(tǒng)性探討大數(shù)據(jù)發(fā)展與碳排放之間的內在機制,研究結論對于發(fā)展大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè),以及賦能雙碳戰(zhàn)略,都具有重要的參考價值。
大數(shù)據(jù)作為數(shù)字時代的新興產(chǎn)業(yè),為我國低碳化發(fā)展提供了新路徑和新機遇。
首先,大數(shù)據(jù)通過與制造業(yè)、電力、交通等傳統(tǒng)高排放產(chǎn)業(yè)深度融合,能夠優(yōu)化資源配置[23],提升能源資源使用效率,從而降低碳排放[24]。
其次,大數(shù)據(jù)具有強大的信息搜尋與數(shù)據(jù)處理能力,能夠降低市場供給雙方的信息不對稱程度,使企業(yè)能夠精準分析消費者的喜好及使用習慣,及時捕捉到用戶對產(chǎn)品的反饋以及市場對新產(chǎn)品的偏好,能夠減少因需求和供給不匹配所造成的資源浪費,從而有助于降低碳排放。
再次,大數(shù)據(jù)發(fā)展能夠重塑居民的生產(chǎn)生活方式,“視頻會議”、“線上購物”、“線上課程”以及“遠程醫(yī)療”等的廣泛應用,能夠減少交通工具的使用,從而降低碳排放。
最后,大數(shù)據(jù)的監(jiān)測功能,可以幫助政府分析處理龐大的碳排放相關數(shù)據(jù),有利于提升碳減排政策的精準度。
此外,在節(jié)能產(chǎn)品領域,大數(shù)據(jù)發(fā)展不僅有利于推動節(jié)能產(chǎn)品創(chuàng)新升級,而且借助于大數(shù)據(jù)技術的宣傳推廣功能,可以提升節(jié)能產(chǎn)品在居民生活的應用范圍,引導居民的生活方式向綠色節(jié)能轉變,進一步降低整個經(jīng)濟社會的碳排放水平。因此,基于以上理論分析,本文提出基本研究假說H1。
H1:大數(shù)據(jù)發(fā)展對碳排放具有抑制作用。
1.2.1電力消費中介理論機理
大數(shù)據(jù)發(fā)展對電力消費具有提升作用,表現(xiàn)在以下兩個方面。
1) 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)是以通信技術的發(fā)展為基礎的,而通信技術發(fā)展會消耗大量電力;同時,我國數(shù)字化發(fā)展遵循“先硬件、后軟件”的規(guī)律[25],在大數(shù)據(jù)發(fā)展初期,需要大力推進 5G基站、數(shù)據(jù)中心等數(shù)字基礎設施建設,會增大電力需求。
2) 數(shù)據(jù)中心在數(shù)據(jù)處理、存儲、傳輸?shù)冗^程中發(fā)揮著重要作用,其日常運營過程中會消耗大量電力。然而,并不能僅從數(shù)字基礎設施單方面考慮大數(shù)據(jù)發(fā)展與電力消耗之間的關系,也應當考慮大數(shù)據(jù)發(fā)展推動產(chǎn)業(yè)數(shù)字化過程中產(chǎn)生的價值增量。
產(chǎn)業(yè)數(shù)字化有利于大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的深度融合,提升傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)和運營效率,降低傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)電力消耗。與此同時,隨著電力大數(shù)據(jù)、智能電網(wǎng)等的廣泛應用,大數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測功能和預測功能將更好地發(fā)揮作用,解決電力消費不合理問題,從而優(yōu)化用電結構,提升電網(wǎng)和電力設備運行效率,降低單位產(chǎn)值耗電量。因此,隨著傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的不斷推進,大數(shù)據(jù)發(fā)展對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的節(jié)能邊際貢獻會逐漸超過自身發(fā)展所增加的電力消耗,用電效率將會明顯提升。
從清潔電力角度來看,大數(shù)據(jù)發(fā)展有利于提升清潔電力占比,從而降低碳排放??稍偕茉?如風電、水電和光伏等)受氣候因素影響較大,發(fā)電過程的間歇性和不穩(wěn)定性已經(jīng)成為制約其發(fā)展的重要因素。大數(shù)據(jù)技術能夠優(yōu)化能源管理,實現(xiàn)對發(fā)電端、用戶端和輸配電整個流程實時數(shù)據(jù)的監(jiān)控和采集,有助于提升電力系統(tǒng)對新能源發(fā)電的消納能力,從而使可再生能源供需達到更佳的狀態(tài),提高清潔電力消費占比,降低碳排放。因此,基于以上理論分析,本文提出基本研究假說H2a和H2b。
H2a:大數(shù)據(jù)發(fā)展與電力消費之間存在倒U型關系,且大數(shù)據(jù)發(fā)展會通過電力消費對碳排放產(chǎn)生間接影響。
H2b:大數(shù)據(jù)發(fā)展可以通過提高清潔電力占比來降低碳排放。
1.2.2綠色創(chuàng)新中介理論機理
大數(shù)據(jù)發(fā)展能夠通過促進綠色創(chuàng)新而降低碳排放。大數(shù)據(jù)發(fā)展對綠色創(chuàng)新的促進作用表現(xiàn)在以下幾個方面。
首先,大數(shù)據(jù)能夠跨越時空限制打破“信息孤島”,降低信息不對稱程度,使各綠色創(chuàng)新主體之間的合作更加緊密。
其次,由于綠色創(chuàng)新比傳統(tǒng)創(chuàng)新資金投入規(guī)模更大,獲利周期更長,融資約束會更加嚴峻[26]。對金融機構而言,大數(shù)據(jù)的深度應用可以幫助金融機構實現(xiàn)對企業(yè)的精準畫像,更加全面地評估企業(yè)的財務經(jīng)營狀況和發(fā)展前景,緩解企業(yè)融資約束,從而為企業(yè)綠色創(chuàng)新提供資金支持。
最后,大數(shù)據(jù)發(fā)展能夠推動企業(yè)與需求方之間形成協(xié)同演化關系,降低企業(yè)綠色創(chuàng)新研發(fā)風險,從而推動企業(yè)綠色創(chuàng)新[24]。
進一步來看,綠色創(chuàng)新有利于降低碳排放[27]。首先,在生產(chǎn)和消費端,綠色創(chuàng)新是引導社會生產(chǎn)向綠色低碳轉型的重要推動力,不僅能夠引導消費者綠色消費,還可以引導企業(yè)提高綠色生產(chǎn)能力,擴大綠色低碳產(chǎn)品供給。其次,綠色創(chuàng)新有助于淘汰落后產(chǎn)業(yè),促進低附加值產(chǎn)業(yè)向高效率、低污染環(huán)保型、高附加值產(chǎn)業(yè)轉型升級,降低碳排放。最后,綠色創(chuàng)新的“節(jié)能效應”有助于提升傳統(tǒng)化石能源的清潔高效利用,減少能源消耗,降低生產(chǎn)成本和單位GDP能耗。因此,本文提出基本假設H3。
H3: 大數(shù)據(jù)發(fā)展可以通過促進綠色創(chuàng)新降低碳排放。
本文使用的縣域碳排放數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫,且完整的縣域碳排放數(shù)據(jù)只更新到2018年??紤]到我國大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略始于2014年,本文借鑒史丹和孫光林[1]的做法,選擇2015-2018年數(shù)據(jù)構建大數(shù)據(jù)發(fā)展指數(shù)(考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性與可比性,剔除西藏和港澳臺地區(qū)的數(shù)據(jù))。具體指標如表1所示。本文所使用的專利數(shù)據(jù)來源于國家知識產(chǎn)權局,其它數(shù)據(jù)主要來源于Wind數(shù)據(jù)庫、中國能源數(shù)據(jù)庫、《中國縣域統(tǒng)計年鑒》與國家統(tǒng)計局網(wǎng)站。值得注意的是,本文構建面板數(shù)據(jù)集進行回歸分析是將縣域與其所在省域進行匹配研究。
2.2.1被解釋變量:碳排放
由于縣域碳排放量數(shù)值較大,為了消除潛在異方差的影響,本文對碳排放數(shù)據(jù)取對數(shù)處理,用lco2表示。
2.2.2核心解釋變量:大數(shù)據(jù)發(fā)展
借鑒史丹和孫光林[1]的做法,對我國省域層面大數(shù)據(jù)發(fā)展進行測度,其中,制度條件包括大數(shù)據(jù)政策力度、大數(shù)據(jù)試點創(chuàng)新等4個二級指標,市場條件包括電子商務發(fā)展指數(shù)、科技投入等6個二級指標,具體指標參見表1。最后,本文使用熵值法對大數(shù)據(jù)發(fā)展Dbigdata進行測度。
表1 大數(shù)據(jù)發(fā)展指標評價體系Tab.1 Index evaluation system of big data development
2.2.3機制變量
1) 電力消費。電力消費為省域層面電力消費規(guī)模,考慮到數(shù)據(jù)潛在存在的異方差問題,對該變量lec取對數(shù)處理。
2) 清潔電力占比。使用各省市區(qū)清潔電力使用占總電力消費的比例來衡量,用pce表示。
3) 綠色創(chuàng)新。本文借鑒艾永芳和孔濤[24]的做法,分別使用綠色專利申請總數(shù)ngreen1、綠色發(fā)明專利申請總數(shù)ngreen2衡量綠色創(chuàng)新。
2.2.4控制變量
由于碳排放受到多種因素的影響,為了更精確地檢驗大數(shù)據(jù)發(fā)展對碳排放的影響程度,本文選取以下控制變量:經(jīng)濟規(guī)模Esize、產(chǎn)業(yè)結構Is、城鎮(zhèn)化水平Lurb、外商直接投資ifdi、能源消費結構Ies、區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展Dlmgdp、環(huán)境治理投入ieg這7個變量作為控制變量,具體計算方式如表2所示。
2.3.1基準回歸模型
本文通過構建普通面板固定效應回歸模型考察大數(shù)據(jù)發(fā)展對縣域碳排放的直接影響,如式(1)所示。
lco2,i,j,t=β0+β1Dbigdata,i,t+βX+γj+θt+ε
(1)
式中:lco2,i,j,t表示i省市j縣(市)t時期的二氧化碳排放量;β0表示常數(shù)項;Dbigdata表示大數(shù)據(jù)發(fā)展;X為控制變量向量;β表示控制變量系數(shù)值向量;ε表示隨機擾動項;系數(shù)值β1反映了大數(shù)據(jù)發(fā)展對碳排放的影響程度,是本文重點關注的參數(shù);γj表示縣域固定效應,控制縣域虛擬變量是為了控制縣域層面一些不隨時間變化的特征,如地理位置和文化等;θt表示時間固定效應,控制時間虛擬變量是為了控制一些時間效應特征,如年度經(jīng)濟形勢變化等。
2.3.2機制回歸模型
借鑒史丹和孫光林的做法[1],本文構建的機制回歸模型如下所示:
Vmedia,i,t=α0+α1Dbigdata,i,t+
βX+γj+θt+ε
(2)
lco2,i,j,t=δ0+δ1Dbigdata,i,t+δ2Vmedia,i,t+
βX+γj+θt+ε
(3)
式中:α1表示大數(shù)據(jù)發(fā)展對機制變量的影響程度,α0為常系數(shù)。
模型(3)是將機制變量和大數(shù)據(jù)發(fā)展同時納入回歸方程。δ1和δ2是本文重點關注的參數(shù),若二者均顯著則表明機制變量在大數(shù)據(jù)發(fā)展影響碳排放的過程中存在顯著的中介效應。
表2 變量定義Tab.2 Variable definitions
由表3的A列回歸結果可知,大數(shù)據(jù)發(fā)展對縣域碳排放影響的系數(shù)為-0.084,在1%的水平下顯著,說明大數(shù)據(jù)發(fā)展有利于降低碳排放;由表3的B列可知,在加入經(jīng)濟規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結構、城鎮(zhèn)化水平等7個控制變量后,大數(shù)據(jù)發(fā)展的系數(shù)值在1%的置信水平上顯著為負,再次說明大數(shù)據(jù)發(fā)展對縣域碳排放具有抑制作用。
表3 大數(shù)據(jù)發(fā)展對碳排放量的影響Tab.3 Impact of big data development on carbon emissions
3.2.1基于電力消費的作用機制檢驗
由表4中A列回歸結果可知,大數(shù)據(jù)發(fā)展的一次項回歸系數(shù)值在5%的置信水平下顯著為正,大數(shù)據(jù)發(fā)展的二次項回歸系數(shù)值在5%的置信水平下顯著為負,表明大數(shù)據(jù)發(fā)展與電力消費之間存在著顯著的倒U型關系,即大數(shù)據(jù)發(fā)展前期會增加用電量,但隨著大數(shù)據(jù)發(fā)展紅利的不斷顯現(xiàn),大數(shù)據(jù)發(fā)展會提升用電效率。由表4中B列回歸結果可知,大數(shù)據(jù)發(fā)展對碳排放的影響在1%的置信水平上顯著為負,電力消費對碳排放的影響在1%的置信水平上顯著為正,說明電力消費在大數(shù)據(jù)發(fā)展影響縣域碳排放的過程中具有非線性中介效應。
表4中C列使用大數(shù)據(jù)發(fā)展一次項對電力消費進行回歸,大數(shù)據(jù)發(fā)展的系數(shù)值在1%的置信水平上顯著為正,表明當前大數(shù)據(jù)發(fā)展對電力消費的影響處于提升階段,這一結果與“倒U型”結論并不矛盾,主要原因是當前我國大數(shù)據(jù)發(fā)展水平仍然較低,數(shù)字基礎設施的大規(guī)模擴張、設備運行能耗較高等增大了電力消費。因此,大數(shù)據(jù)發(fā)展對電力消費的影響表現(xiàn)為正[1]。
在表4的D列和E列引入清潔電力占比pce變量,由D列可知,大數(shù)據(jù)發(fā)展對清潔電力占比的回歸系數(shù)在1%的置信水平上顯著為正,表明大數(shù)據(jù)發(fā)展能夠提升清潔電力占比。E列回歸結果表明,大數(shù)據(jù)發(fā)展和清潔電力占比的系數(shù)值均在1%的置信水平上顯著為負,說明清潔電力占比的中介效應顯著,即大數(shù)據(jù)發(fā)展可以通過提升清潔電力占比降低碳排放。因此,基本研究假設H2b得到驗證。
表4 基于電力消費的中介效應檢驗Tab.4 Mediation effect test based on electricity consumption
3.2.2基于綠色創(chuàng)新的作用機制檢驗
由表5的A列可知,大數(shù)據(jù)發(fā)展對綠色創(chuàng)新影響的系數(shù)值為0.847,在1%的水平上顯著為正,說明大數(shù)據(jù)發(fā)展有利于綠色創(chuàng)新。由表5的B列可知,大數(shù)據(jù)發(fā)展和綠色創(chuàng)新的系數(shù)值均在1%的置信水平上顯著為負,說明大數(shù)據(jù)發(fā)展和綠色創(chuàng)新均有助于降低碳排放,綠色創(chuàng)新的中介效應顯著,大數(shù)據(jù)發(fā)展可以通過提升綠色創(chuàng)新水平降低碳排放,即存在“大數(shù)據(jù)發(fā)展→促進綠色創(chuàng)新→碳排放水平降低”的作用機制。由表5的C和D列可知,當將綠色創(chuàng)新衡量指標更改為ngreen2以后,綠色創(chuàng)新中介效應回歸結果仍然顯著。
表5 基于綠色創(chuàng)新的中介效應檢驗Tab.5 Mediation effect test based on green innovation
本文采用以下方式進行穩(wěn)健性檢驗。首先,改變核心變量的測度方式。借鑒史丹和孫光林[1]的做法,使用算術平均值法測度大數(shù)據(jù)發(fā)展,回歸結果如表6的A列所示,大數(shù)據(jù)發(fā)展系數(shù)值的顯著性和符號方向均未發(fā)生明顯變化。第二,去除極端值的影響。由于貴州率先發(fā)展大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè),其大數(shù)據(jù)發(fā)展水平普遍高于其他省市區(qū),因此,本文去除貴州省樣本后重新進行回歸,回歸結果如表6的B列所示,與基準回歸結果相比,并未發(fā)生顯著變化,說明基準回歸結果是穩(wěn)健的。
表6 穩(wěn)健性檢驗Tab.6 Robustness test
首先,為了降低雙向因果關系對回歸結果的影響,在表7的A列中,本文將大數(shù)據(jù)發(fā)展滯后一期進行回歸?;貧w結果表明,與表3中基準回歸結果相比,大數(shù)據(jù)發(fā)展的系數(shù)值和顯著性并未出現(xiàn)明顯差異。其次,考慮到使用大數(shù)據(jù)發(fā)展滯后期進行回歸并不能完全消除內生性問題導致的估計偏誤,為此,本文借鑒施炳展和李建桐[28]的做法,使用新中國成立初期(1953-1956年)人均函件數(shù)量作為本文核心變量的工具變量。一方面,人均函件數(shù)量能夠反映該省市對通信的偏愛程度,這種對傳統(tǒng)通信的偏愛會延伸到數(shù)字技術媒介,有利于積累更豐富的數(shù)據(jù)信息,促進大數(shù)據(jù)發(fā)展。因此,人均函件數(shù)量與大數(shù)據(jù)發(fā)展存在密切關系。另一方面,新中國成立初期的人均函件數(shù)量并不會對當前碳排放產(chǎn)生直接影響,滿足工具變量相對外生的要求。工具變量t值為4.73,一階段F值為126.83,大于10,說明工具變量的回歸結果是有效的。由表7的B列可知,大數(shù)據(jù)發(fā)展的系數(shù)值為-0.166,在1%的置信水平上顯著,再次說明大數(shù)據(jù)發(fā)展有利于降低碳排放。
表7 內生性檢驗Tab.7 Endogenous test
1) 本文選取2015—2018年我國縣域層面(西藏和港澳臺地區(qū)數(shù)據(jù)除外數(shù)據(jù))碳排放數(shù)據(jù),通過構建大數(shù)據(jù)發(fā)展指數(shù),從理論和實證雙重角度考察大數(shù)據(jù)發(fā)展對縣域碳排放的直接影響與作用機制。得到的研究結論如下:第一,大數(shù)據(jù)發(fā)展會抑制碳排放,該研究結論在經(jīng)過穩(wěn)健性檢驗和內生性檢驗之后仍然成立;第二,大數(shù)據(jù)發(fā)展與電力消費之間存在顯著的倒U型關系,會通過電力消費這一中介變量對碳排放水平產(chǎn)生間接影響,且大數(shù)據(jù)發(fā)展可以通過提高清潔電力占比降低碳排放;第三,綠色創(chuàng)新的中介效應顯著,大數(shù)據(jù)發(fā)展可以通過促進綠色創(chuàng)新對碳排放產(chǎn)生抑制作用。
2) 持續(xù)推進“新基建”建設,拓寬大數(shù)據(jù)應用的深度和廣度。目前我國大部分地區(qū)的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)仍然處于初級發(fā)展階段。因此,要完善大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)相關領域的政策法規(guī),加大對大數(shù)據(jù)發(fā)展的資金支持,持續(xù)推進數(shù)據(jù)中心、5G基站等新型數(shù)字基礎設施建設,注重培育大數(shù)據(jù)領域人才隊伍,為大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)提供安全有利的發(fā)展環(huán)境;另外,要拓寬大數(shù)據(jù)在社會經(jīng)濟各領域應用的深度和廣度。政府要致力于引導傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)運用大數(shù)據(jù)技術實現(xiàn)數(shù)字化、智能化轉型升級,完善數(shù)據(jù)要素市場,促進數(shù)據(jù)交易,實現(xiàn)數(shù)據(jù)共通共享,打破各行業(yè)間的“信息孤島”效應,進一步催生大數(shù)據(jù)應用新圖景,提升資源配置效率,助力實現(xiàn)“雙碳”目標。
3) 因地制宜實施大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略。由于我國各區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平、資源稟賦、大數(shù)據(jù)發(fā)展現(xiàn)狀等存在較大差異,因此,要因地制宜地制定大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略。對于經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū),要做好支持大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的頂層設計,積極推進數(shù)字基礎設施建設,努力破除由于地理環(huán)境因素所導致的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展緩慢問題,更加注重大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)與第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)的深度融合,進一步降低碳排放;對于發(fā)達地區(qū)大數(shù)據(jù)發(fā)展水平和政務應用水平較高,具備良好的創(chuàng)新基礎,要注重發(fā)揮大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新示范引領作用。