中国数字经济与碳中和市场的溢出效应及投资组合策略研究——基于多时间尺度的VMD分解分析

《Journal of Environmental Management》：Spillovers and portfolio strategies between digital economy, environmental protection and carbon neutrality market in China

本文采用变分模态分解(VMD)算法和模型无关的关联性方法，首次从长/短期和扰动项多维度揭示中国数字经济-环保-碳中和市场的动态溢出网络，发现碳中和是波动源、环保是接收端、数字经济承担中介角色。研究为绿色金融资产配置提供了跨市场对冲策略的重要理论依据。

　　

^亮点（Highlight）

^文献综述（Literature review）

数字经济与碳排放的关联机制已有广泛研究。首先，大量文献表明数字经济发展通过推动产业升级（Chang等，2023）、强化技术创新（Q. Ma等，2022）、优化资源配置（Z. Zhao等，2024）及改善能源结构（P. Chen，2022）等途径，助力低碳转型。值得注意的是，数字技术对医疗健康领域的碳足迹管理（如远程医疗的碳排放削减效应）正成为新兴研究方向。

^数据（Data）

本研究采用2019年1月2日至2025年3月25日的日度数据（共1509个观测值），通过Wind数据库获取中国环保指数（866043.WI）、碳中和指数与数字经济指数。特别需要说明的是，环保指数涵盖医疗废弃物处理等健康相关企业的碳排放表现，为生命科学领域的碳核算提供数据支撑。

^序列分解（Sequence decomposition）

采用变分模态分解（VMD）算法将原始序列分解为多个子模态，并通过模糊C均值（FCM）聚类重构为长期趋势、短期波动与扰动项。该方法能有效捕捉医疗健康产业政策等外生冲击对市场结构的瞬时影响，如同步反映突发公共卫生事件对碳交易市场的扰动特征。

^结论（Conclusion）

本研究通过VMD混合模型揭示：数字经济在短期和扰动项维度呈现更低对冲成本，而碳中和资产更适合长期风险分散。该结论为生命科学领域的绿色投资（如低碳医疗设备采购）提供了跨周期配置方案，尤其在应对突发公共卫生事件导致的市场异动时，扰动项对冲策略可有效管控非系统性风险。