气候变化是人类社会所面临的严重而长期的挑战，温室气体排放的持续增加正在给全球的农业生产、社会经济活动和人类生活带来广泛而深刻的负面影响，危及人类社会发展的可持续性。我国是全球最大的发展中国家，早期粗放型的经济发展模式使得能源过度消耗，并引致环境污染问题日益凸显。据《BP世界能源统计年鉴》统计，2020年我国能源消费总量高达49.7亿吨标准煤，比1980年增长了约8倍，是全球最大的能源消耗国。
高能耗伴随高排放，我国也是世界最大的碳排放国，2020年我国二氧化碳排放总量约为99亿吨，占全球碳排放总量的31%。当前，我国政府高度重视应对气候变化问题，并积极采取措施推动节能减排和经济低碳转型。2021年，《中共中央 国务院关于完整准确全面贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和工作的意见》提出，把碳达峰、碳中和纳入经济社会发展全局。为早日实现碳达峰、碳中和目标，我国自2012年开始便推行智慧城市试点建设工作，截至2014年已公布三批次试点城市。
显然，推行这一政策的主要目的在于，通过优化产业结构和推动绿色技术创新促进工业互联网、人工智能等一批数字产业以及新材料、新能源等战略性新兴产业兴起，推动城市经济绿色低碳高质量发展。由此引发的问题是：在全球节能减排的大背景下，智慧城市试点政策是否存在碳减排效应？如果是，其具体作用机制是什么？
为回答上述问题，首先，我们从智慧城市试点政策出发，运用双重差分模型识别了其影响碳排放的政策净效应，厘清了智慧城市试点政策有利于碳减排的作用机制。其次，运用政策文件检索、simhash去重、jieba分词和词频统计等文本量化分析方法对智慧城市试点政策进行深度解析，将试点政策划分为智慧政务、智慧产业、智慧民生三大维度，并通过构建各维度政策变量指标，探究其影响碳排放的作用机理。最后，运用机器学习算法对94个试点城市的碳排放进行反事实预测分析，比较基准情景和政策冲击情景下的碳减排量差异，揭示不同批次实施的智慧城市试点政策在持续性碳减排效果上的异质性。
研究发现，智慧城市试点建设有利于降低碳排放。具体而言，智慧产业政策通过驱动数据要素集聚及优化产业结构减少碳排放，智慧政务和智慧民生政策通过绿色技术创新提升能源效率促进碳减排。智慧城市试点政策对不同城市群、不同资源禀赋、工业特征的城市具有异质性影响。运用机器学习算法的反事实检验显示，试点批次越靠后，智慧城市试点政策的持续性碳减排效果越好。
上述结论具有较强的政策启示：
第一，要多维度完善试点政策体系。创新政府“放管服”模式将数字信息技术广泛运用于政府环境监管的各环节；推动数字经济与实体经济深度融合，形成智慧产业集群；构建智慧民生体系，运用数字信息技术搭建在线公共服务平台和在线监测平台，更好满足居民环境诉求。
第二，应有序扩大试点范围，因地制宜精准施策。针对京津冀城市群，要加大环境规制力度，对高碳排放行业实施重点监控，加快地区传统高污染企业的改革转型。针对非资源型城市、非老工业基地城市、胡焕庸线以东城市和东部城市，地方政府应紧密结合政策导向，在节能减排、交通等领域重点突破，推进数字信息基础设施建设，释放新型基础设施建设的创新红利。
第三，依托智慧城市试点政策优势，不断推进产业结构合理优化，加强绿色低碳重大科技攻关和推广应用。政府应根据产业发展实际需求加快高水平大学及一流学科建设，强化基础研究及低碳清洁技术研发，对高耗能高排放项目严格落实产能等量或减量置换。同时，应力推绿色低碳产业，加快环保材料、新能源等战略性新兴产业建设，构建绿色制造产业集群并发挥其产业带动作用。
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