The Impact of the Digital Economy on Carbon Emissions: Evidence From Machine Learning, Graph Neural Networks, and the EKC Hypothesis
Notice bibliographique
Résumé
This study utilizes panel data from 30 Chinese provinces spanning 2007 to 2023 and integrates machine learning and graph neural network (GNN) approaches to examine the spatial dynamics of carbon emissions. It aims to systematically evaluate the impact pathways of the digital economy on carbon intensity and to uncover its spatial diffusion patterns and regional heterogeneity. The empirical findings are threefold. First, the digital economy significantly reduces carbon intensity, consistent with the Environmental Kuznets Curve (EKC) hypothesis, and this effect exhibits clear heterogeneity across economic development levels and regions. Second, due to the existence of spatial spillover effects, GNN models outperform traditional machine learning methods in carbon emission prediction tasks. Third, carbon intensity displays strong temporal inertia and negative spatial spillovers across regions. Notably, spatial diffusion capacity and sensitivity to the digital economy vary substantially: central and western regions exhibit stronger spillover effects, northeastern provinces show more pronounced internal feedback mechanisms, while eastern coastal areas demonstrate relatively weaker effects. Overall, this study expands the analytical perspective on the digital economy's role in carbon mitigation and provides theoretical and empirical support for the design of differentiated emission reduction policies and coordinated regional governance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».