1. 引言
在全球气候治理加速转型与我国“双碳”战略纵深推进的双重背景，聚焦数字经济与碳排放的复杂互动机理这一前沿议题。当前，数字技术革命正重构传统生产函数，5G、人工智能等技术应用既催生能效提升新机遇，亦衍生数据中心能耗剧增等新型碳锁定效应。尽管学界已关注数字经济对碳排放的双刃剑作用，但现有研究多局限于单一技术或政策维度的割裂式探讨，缺乏对知识生产体系动态演进规律的系统解构。尤其面对数字技术迭代加速与碳治理目标刚性约束的时空张力，如何厘清学术共同体对二者协同关系的认知演化路径，成为理论突破的关键。
知识图谱可视化技术的介入为破解这一困境提供方法论支撑。本研究运用CiteSpace工具，对2017~2025年间中文核心期刊文献进行多维度计量分析，通过构建关键词共现网络、时序聚类图谱与突现强度矩阵，系统揭示该领域知识生产的时间演化轨迹。
2. 研究方案
2.1. 研究工具
文献计量分析是一种通过收集、整理和分析大量的学术文献数据，揭示某一领域的研究趋势、研究热点和研究动态的方法。CiteSpace文献数据挖掘可视化软件可以利用关键词、作者、机构、发文量等功能有效识别领域内关键主题和热点趋势，被广泛应用于学科领域现状分析与热点探测。本文基于2015年~2025年国内数字经济视角下碳减排相关文献，使用CiteSpace软件进行计量分析，以探明该领域的发展动态和研究成果。
2.2. 数据来源
本文以2015年~2025年国内以数字经济视角看待碳排放问题相关文献为基础，进行发文量、作者、机构、词频、聚类以及突现词。研究以中国学术期刊网络出版总库(CNKI)为检索数据库，关键词设置为“数字经济”、“碳排放”，时间设定为2015年1月1日~2025年1月1日，共检索713篇文献，剔除会议、报纸等记录，共得到665篇有效文献，将其全部导入CiteSpace软件中，进行参数设置，在此基础上进行数字经济视角下碳减排领域研究成果前沿及动态分析。
3. 发文数量分析
从图1可以看出，在数字经济视角下我国碳排放问题研究领域，发文数量呈现出显著的变化趋势。2017~2020年期间，发文量较少且相对稳定，每年仅有1~2篇。到2021年，发文量增至24篇，实现了初步增长。2022年进一步上升至100篇，研究热度开始提升。2023年发文量达到188篇，延续增长态势。2024年更是达到318篇，成为研究的高峰期，显示该领域受到越来越多的关注。而2025年截至目前发文量为14篇，考虑到时间尚未结束，后续发文量可能会继续增加。整体来看，该领域研究热度在近年来迅速升温，成为学术研究的一个重要方向。
Figure 1. Statistics of literature related to carbon emission issues in China from the perspective of digital economy
图1. 数字经济视角下我国碳排放问题相关文献统计
4. 发文作者及机构分析
发文作者是科学研究的主体，作者合作网络共现分析能发现领域内核心作者，直观了解研究人员之间的合作关系。作者合作网络共现图谱，如表1和图2所示，节点标签大小反应作者在合作网络中的重要性和影响力，节点之间的连线表示合作的密切程度，该图谱共有作者节点169个，连接线58条，网络密度为0.0041，整体上作者间合作较为松散，密切程度不高从图中能看出，作者以节点形式呈现，节点分布较为分散，表明该领域研究作者群体较广泛，尚未形成紧密的核心作者团队。
Table 1. Top ten authors in terms of publications
表1. 发文量前十的作者
序号 |
作者 |
频次 |
1 |
朱俊奇 |
4 |
2 |
杨力 |
4 |
3 |
彭文斌 |
3 |
4 |
佘群芝 |
3 |
5 |
田云 |
3 |
6 |
常皓亮 |
3 |
7 |
孙仁金 |
2 |
8 |
孟思琦 |
2 |
9 |
李清瑶 |
2 |
Figure 2. Co-occurrence map of issuing authors
图2. 发文作者共现图
部分作者名字。如田云、朱俊奇等字体较大且突出，说明他们在该领域发文量可能较多，或者在共现网络中影响力较大是该领域相对活跃的研究者。例如以朱俊奇为核心的团队聚焦数字经济与碳排放协同治理的时空分异规律及作用机制，以长江流域及长江经济带为典型区域展开多维实证探索[1]-[4]。以田云为核心的团队围绕数字经济对农业系统及资源型城市低碳转型的作用机理展开多维实证检验，揭示数字经济赋能碳减排的异质性特征与空间传导规律[5]-[7]。
为探究不同机构间在数字经济的碳排放领域合作情况，评估各机构对该领域的贡献和影响，本文运用CiteSpace研究生成了数字经济视角下碳排放领域的机构合作图谱。如图3和表2所示，其中节点为机构名称，标签字号大小代表其在领域内的重要性和影响力，节点之间的连线表示机构之间的合作情况。机构合作网络中共有节点161个，连线41条，网络整体密度仅为0.0032。图中各研究机构以节点形式展示，节点分布较为分散，说明该领域研究力量分布广泛，尚未形成紧密的核心研究机构集群。西北大学经济管理学院、新疆大学经济与管理学院等字体较大且突出的机构，在该领域可能发文较多或影响力较大，是较为活跃的研究主体；而众多较小的节点代表的机构，发文量或影响力相对有限。此外，部分机构间存在连线，表明它们之间可能存在合作关系。例如，中国社会科学院大学应用经济学院、西北大学经济管理学院、中国社会科学院工业经济研究所等机构间存在交流合作关系。但整体连线不算密集，说明机构间合作还不够充分。
Figure 3. Co-occurrence mapping of issuing organizations
图3. 发文机构共现图谱
Table 2. Top 10 organizations in terms of number of publications
表2. 发文量前十的机构
序列 |
机构 |
频次 |
1 |
中国社会科学院大学应用经济学院 |
12 |
2 |
西北大学经济管理学院 |
9 |
3 |
新疆大学经济与管理学院 |
9 |
4 |
安徽大学经济学院 |
8 |
5 |
中国社会科学院工业经济研究所 |
6 |
6 |
石河子大学经济与管理学院 |
6 |
7 |
中南财经政法大学经济学院 |
5 |
8 |
安徽理工大学经济与管理学院 |
5 |
9 |
贵州财经大学大数据应用与经济学院 |
5 |
10 |
吉林大学经济学院 |
4 |
5. 研究热点及趋势分析
5.1. 关键词共现分析
关键词共现分析旨在通过识别特定时段内高频关键词的共现关系与动态演化规律，揭示研究领域内知识结构的阶段性特征及其内在关联机制。如图4所示，关键共现网络中共有节点241个，连线386条，网络整体密度仅为0.0133，关键词节点较为集中。
Figure 4. Keywords co-occurrence analysis
图4. 关键词共现分析
围绕核心关键词，“技术创新”“产业结构”“中介效应”等与数字经济、碳排放关联紧密，体现研究关注数字经济如何通过技术、产业等途径影响碳排放，以及其中的作用机制。“碳中和”“低碳转型”和“绿色发展”等关键词，凸显研究对实现低碳、绿色经济发展目标的关注。此外，“数字化”和“数字技术”说明技术层面的数字化手段在碳排放研究中的重要性。整体来看，各关键词相互关联，形成了一个以数字经济和碳排放为核心的研究网络。
5.2. 关键词时间聚类分析
本研究采用CiteSpace工具进行知识网络聚类分析，其模块化评价体系通过模块值(Q值)与平均轮廓值(S值)双重指标验证聚类质量[8]。依据算法理论，Q值阈域为[0,1)，当Q > 0.3时表明网络模块划分具有统计显著性；S值作为聚类内部同质性指标，S ≥ 0.7代表类簇结构高度凝聚且具有实证解释力，S > 0.5即满足基础合理性要求。结果显示，本研究知识图谱的Q值达0.672，S值提升至0.9009，两项指标协同验证：领域知识网络呈现清晰的模块化拓扑特征，各聚类内部成员关联紧密且类间边界明确。具体见图5所示。
以#0数字经济和#7数字化为核心的基础性聚类表明，学界持续关注数字技术范式革新及其在碳监测、数据建模等环节的方法论突破，为后续研究提供理论基点与技术支撑[9]-[11]。核心研究脉络围绕#1碳达峰与#2碳排放目标展开，聚焦于数字经济如何助力实现“双碳”目标实现[12]-[14]。实证分析层面，#3产业结构转型与#6环境规制政策的交互作用通过#5中介效应得以验证，揭示数字化进程中制度安排与技术渗透对碳减排的传导机制[15] [16]。研究外延扩展至#4绿色发展框架下的协同治理，其中#8溢出效应证实区域间数字基础设施互联产生的减排协同增益，而#9绿色金融聚类则凸显市场激励机制与碳定价工具在数字化转型中的枢纽作用[17] [18]。
Figure 5. Keywords clustering analysis
图5. 关键词聚类分析
Figure 6. Keywords timeline analysis
图6. 关键词时间轴分析
如图6所示，从知识图谱动态演进视角观察，#7数字化作为基础技术驱动力，贯穿于#3产业结构转型与#2碳排放强度演变的动态耦合过程，其技术渗透效应通过#5中介效应形成对碳减排的多维传导路径。核心政策目标聚焦于#1碳达峰节点实现，与#6环境规划形成制度—技术双轮驱动机制，其中#9绿色金融创新工具在#4绿色发展框架下催化市场主体的低碳行为转向。值得注意的是，#8溢出效应揭示数字基础设施跨区域协同减排的非线性特征，表明研究范式已突破单一行政边界限制，转向空间异质性视角下的系统治理。
5.3. 关键词突现分析
关键词突现分析的核心在于通过统计模型识别特定时间段内某研究领域中关键词引用频次或共现强度的显著突变现象。
如图7所示，从时序演进看，“碳中和”(2021~2022，强度4.18)与“碳达峰”(2021~2022，强度1.98)形成引文突现双峰，印证“双碳”目标在《巴黎协定》实施细则通过后引发的学术聚焦效应，推动研究范式从单一减排向系统治理转型。早期政策衔接表现为“乡村振兴”(2018~2021)与“绿色复苏”(2020~2021)的突现叠加，反映脱贫攻坚与疫情后经济重建背景下乡村数字化与低碳转型的耦合需求。持续突现的“绿色发展”(2020~2023)构成贯穿性主线，其内涵从传统产业生态化向数字技术赋能的智慧低碳模式演进。值得注意的是，“数据中心”(2021~2022)作为数字基建碳排放的具象载体突现，标志着研究触角向算力中心能效优化、边缘计算碳足迹追踪等微观场景延伸。
Figure 7. Keywords emergence analysis mapping
图7. 关键词突现分析图谱
6. 研究结论与展望
本研究基于CiteSpace知识图谱对数字经济与碳排放领域研究进行系统性解构，揭示其知识生产规律与理论演进特征。时序分析显示，2017~2020年间年均发文量不足30篇，研究处于萌芽阶段；2021年“双碳”目标政策触发研究拐点，2024年发文量激增至318篇，呈现政策驱动型知识爆炸增长模式。作者合作网络呈现“多中心、弱连接”特征，朱俊奇、田云等学者形成区域性知识节点，但整体网络密度仅为0.15，跨机构合作尤其匮乏，西南石油大学与中国社会科学院工业经济研究所等机构尚未形成稳定合作集群，制约复合型知识生产体系的构建。关键词共现网络以“数字经济”与“碳排放”构成双核结构，辐射出“产业结构”“环境规制”等次级节点。时间线图谱揭示研究主题的阶段性跃迁：2017~2019年聚焦数字经济碳减排效应理论验证，2020~2022年转向区域异质性分析与政策工具设计，2023年后延伸至区块链碳溯源、算力中心能效优化等微观场景。突现检测显示，“碳中和”与“碳达峰”在2021年形成政策脉冲式研究热点，而“数据中心”(2021~2022)的突现标志学术焦点向数字基建隐性碳排放的实践转向，其突现强度与《新型数据中心发展三年行动计划》政策文本形成时空耦合。
研究结论：其一，强化学术共同体“地理–学科”双维协同，通过构建“高校–智库–政府”三元知识生产网络，破解当前机构合作离散化困境；其二，深化数字技术减排效应的非线性机制研究，重点解构人工智能碳足迹核算、工业互联网与碳捕集技术融合等新兴场景的复杂作用路径；其三，创新“技术–经济–生态”跨尺度耦合分析方法论，整合系统动力学模型与空间计量技术，提升多主体博弈下碳治理路径仿真的时空分辨率。
未来研究需在数字经济与碳排放的复杂交互机制上实现理论突破与实践创新并重。在理论层面，应深化数字经济系统与碳减排的动态耦合机理研究，构建融合数字技术扩散、市场机制响应及政策干预效应的跨学科分析框架，重点关注产业数字化转型的阈值效应及区域异质性特征。方法创新需突破传统计量局限，整合卫星遥感、微观企业及宏观经济数据，开发时空动态分析模型，强化机器学习算法在碳轨迹预测中的应用，并构建交互式可视化平台以捕捉“数字–低碳”网络的空间演化规律。实践研究应聚焦数字基建的碳减排效能评估，量化智能电网、工业互联网等技术的行业贡献度，同时加强东中西部数字鸿沟对碳效率的空间溢出效应分析，探索数字孪生技术在碳足迹追踪中的政策协同路径。