面向气候韧性城市的绿色计算基础设施：来自中国国家级绿色数据中心试点计划的证据

《Sustainable Cities and Society》：Green Computing Infrastructure for Climate-Resilient Cities: Evidence from China’s National Green Data Center Pilot Program

　　

摘要 理解绿色计算基础设施如何促进城市气候韧性，在数字化转型与气候治理的交叉领域日益重要。本研究以中国国家绿色数据中心试点项目的分阶段推出作为交错政策干预，利用 2011–2024 年 282 个地级市的面板数据。为了系统评估该政策对城市气候韧性（UCRI）的影响、其潜在的传导渠道以及空间溢出效应，本研究综合运用了多期双重差分（DID）、传导渠道回归和空间杜宾双重差分（SDM-DID）模型。此外，集成了基于连续环形距离带的空间权重矩阵，以考察空间溢出效应的距离相关异质性。研究结果表明：（1）试点项目显著提升了本地 UCRI，这一结论在额外的识别和稳健性检验后依然成立；（2）该政策与数字技术创新和数字政府发展的改善相关，这两者作为潜在的传导渠道；（3）异质性分析表明，政策效应在不同城市类型中差异显著，在区域核心城市、非资源型城市以及基准气候风险较低的城市中效果更为显著；（4）空间溢出效应表现出明显的距离相关异质性。正向间接效应在 100–200 公里的环形距离带中最强，而在中等距离减弱，并在 700–800 公里带转为负向。本研究阐明了绿色计算基础设施塑造 UCRI 的本地效应、传导渠道和空间动态。研究结果为优化绿色数字基础设施的空间布局、促进跨区域协同减灾机制以及改善气候治理效益的区域扩散提供了实证证据。

引言 在人类世时期，全球气候变化的加剧和城市要素的高密度集中形成了复杂的风险耦合机制，给城市系统带来了严峻的适应挑战（Gao 等，2025b；Kaitouni 等，2025）。与此同时，第四次工业革命正在加速人类社会向数字时代的转型。作为支持数字经济的核心基础设施，数据中心的爆炸式增长为产业数字化转型和智慧城市发展提供了强大的计算能力（Ostmeier & Strobel, 2022）。然而，传统数据中心消耗大量的能源和水资源，给城市能源网络和微气候带来巨大压力（Lei 等，2025）。计算能力的广泛扩展与生态承载力之间这种固有的矛盾，极易引发基础设施的“碳锁定”效应。特别是当城市面临长期热浪等极端天气事件时，电网过载很容易导致数据中心大面积运营中断，从而暴露出新的系统性脆弱性（Arshad 等，2022）。面对演变中气候风险的不确定性，学术界和政策制定者日益达成共识，认为城市治理范式必须从被动防御转向主动适应，由数字化与绿色转型的协同来驱动。在此背景下，打破数字基础设施的碳锁定，并通过绿色转型将其从资源消耗节点转变为增强气候韧性的关键支柱，已成为亟待解决的关键实践挑战。

现有研究为理解 UCRI 提供了重要基础，但当焦点从一般城市韧性转向绿色计算基础设施的气候韧性含义时，仍有几个问题尚未得到充分解决。第一类研究侧重于城市气候韧性的概念化和测量。这些研究推进了对韧性作为涉及物理基础设施、生态条件、社会经济恢复和适应转型的多维能力的理解（Meerow 等，2016）。然而，综合韧性指数往往在全面性和概念精确性之间存在张力。较宽的指数可以捕捉韧性的系统性特征，但也可能纳入部分反映一般城市发展而非特定气候适应能力的指标。这种测量问题在研究数字基础设施时尤其相关，因为一些发展导向的指标也可能与数字经济的扩张相关。因此，实证研究需要检验其结论在更窄的特定气候韧性测量下是否依然有效。最近的工作进一步表明，城市代谢和数字孪生视角有助于解释城市规模的资源流、基础设施系统和可持续性转型如何在复杂的城市系统内相互作用（Geremicca & Bilec, 2024）。这一视角对于绿色数据中心尤为重要，因为它们嵌入在城市能源、水、热和信息流系统中。

第二类研究考察了 UCRI 的决定因素，包括经济禀赋、环境监管、公共治理能力、基础设施投资、技术创新和数字化转型（Lan 等，2025；Li 等，2025b；Wang 等，2018）。政策驱动的绿色转型相关研究进一步强调了绿色金融、公共数据开放、绿色技术进步、产业聚集和供应链传导在塑造环境成果中的作用（Gao 等，2025a；Gao 等，2025b；Gao 等，2026；Li 等，2026a）。最近的研究越来越多地将数字化转型、智慧城市建设、技术创新和数据驱动治理与城市韧性联系起来，表明数字系统可以改善信息整合、适应决策和基础设施协调（Li 等，2026b；Lu 等，2025b；Phua 等，2024；Yin 等，2025）。然而，这些研究通常将数字化概念化为广泛的治理环境、创新能力或数据整合工具。这种方法很难区分特定物理计算基础设施的作用与更广泛的数字经济发展趋势。因此，绿色数据中心作为具体计算节点的气候韧性含义仍未得到充分考察。绿色数据中心不同于一般的数字基础设施，因为它们是嵌入城市资源系统的能源和水资源密集型设施。现有研究从政策演变、减碳技术路径、区域能源整合、可再生能源使用、余热回收和数字经济发展等角度考察了绿色数据中心（Huang 等，2020；Li 等，2025a；Li 等，2023）。然而，能源效率、减碳或数字产业发展的改善并不一定意味着更强的城市气候韧性。计算基础设施能否转化为韧性能力，还取决于其与气候风险监测、应急协调、基础设施运营和适应治理的整合程度。

绿色计算基础设施的空间维度也尚未得到充分考察。数字基础设施可以通过数据共享、技术扩散、产业协作和政府间学习产生溢出效应。然而，这种溢出效应可能在空间上分布不均。关于知识溢出和区域创新的经典研究表明，技术扩散通常是地理局部的，并受到邻近性、区域吸收能力和区域间协调条件的塑造（Audretsch & Feldman, 1996；Jaffe 等，1993）。在实证空间分析中，溢出效应的识别也取决于空间交互结构和空间权重矩阵的设定（Halleck Vega & Elhorst, 2015）。现有研究对于绿色计算基础设施的溢出效应是否在不同环形距离带间存在差异仍提供有限的证据。这限制了我们理解绿色计算基础设施能够支持区域气候治理合作的空间尺度。现有研究考察了数字化转型与城市韧性、政策驱动的绿色转型以及绿色数据中心的能源系统、减碳和数字经济效应。然而，绿色计算基础设施的气候韧性含义仍未被清晰理解，特别是关于其潜在的治理相关和技术相关渠道以及空间溢出的距离相关异质性。本研究利用中国国家绿色数据中心试点项目，从本地、渠道和空间视角将绿色计算基础设施与 UCRI 联系起来，以填补这一空白。

为了进一步解释这一研究空白，本研究引入社会技术系统转型理论，阐明数字基础设施的绿色转型如何重塑城市气候治理能力。该理论认为，基础设施的绿色和低碳转型不仅仅是硬件升级，而是涉及技术扩散和制度重构的系统性转型过程（Geels, 2002）。中国国家绿色数据中心试点项目（GDC）体现了这一逻辑：该政策为能源和用水效率确立了明确的阈值，并鼓励应用液冷、余热回收和微电网等技术（Song 等，2026）。这些技术升级提高了计算设施的资源效率和运营可靠性。伴随绿色计算能力的扩张，也创造了人工智能、云计算、大数据及相关数字技术的额外应用需求，从而支持技术创新和扩散。当这种高可靠性的新基础设施与敏捷的公共治理系统深度整合时，会产生显著的系统性协同效应，最终增强 UCRI。鉴于此，本研究利用中国 GDC 的分阶段推出作为交错政策干预。利用 2011–2024 年 282 个地级市的面板数据，本研究运用多期 DID 模型、传导渠道回归和空间杜宾 DID 模型。进一步使用连续环形距离带空间权重矩阵来考察空间溢出效应的距离相关异质性。这一设计允许本研究评估绿色计算基础设施塑造 UCRI 的本地效应、潜在渠道和区域溢出模式。具体而言，本研究旨在回答三个核心问题。首先，GDC 是否提高了本地 UCRI？其次，GDC 通过哪些潜在渠道与 UCRI 的变化相关？第三，GDC 的空间溢出效应在不同环形距离带间如何变化？

本文的主要贡献体现在三个方面。首先，本研究通过将近似分析焦点从广泛的数字化或能源效率结果转向绿色数据中心作为具体计算节点的气候韧性含义，扩展了城市气候韧性文献。现有研究主要考察数字化转型与城市韧性之间的关系或绿色数据中心的环境和经济效应。通过聚焦中国国家绿色数据中心试点项目，本研究提供了关于绿色计算基础设施能否转化为 UCRI 的城市层面证据。其次，本研究阐明了计算能力与气候韧性能力连接之间的潜在渠道。本研究没有将数字基础设施视为一般的技术条件，而是区分了治理相关和技术相关渠道。它分析了数字政府发展和数字技术创新在连接绿色计算基础设施与气候风险识别、应急协调、基础设施运营和适应转型中的作用。第三，本研究调查了 GDC 在不同环形距离带间的空间溢出模式。现有关于数字基础设施溢出的研究通常依赖一般空间交互结构或距离衰减假设。通过将空间计量模型与连续环形距离带空间权重矩阵相结合，本研究考察了绿色计算基础设施的间接效应如何随地理距离变化。这为理解绿色计算效益的空间不均匀扩散提供了实证证据，并为计算资源部署和气候韧性治理的区域协调提供了政策含义。

本文其余部分结构如下。第 2 节概述理论基础和研究假设。第 3 节详述研究设计。第 4 节报告基准实证结果和稳健性检验。第 5 节讨论异质性和潜在传导渠道。第 6 节考察空间溢出效应及其距离相关异质性。第 7 节总结研究结论并提出政策含义。

章节片段
绿色数据中心与城市气候韧性
绿色数据中心是推动中国新型基础设施绿色低碳转型的关键制度安排。它服务于确保数字经济可持续发展和增强 UCRI 的双重政策功能。从城市代谢理论的视角来看，城市可以被视为一个以物质和能量投入产出结构为特征的系统；其代谢效率直接决定了系统在维持核心功能于...

基准回归模型：多期双重差分模型
自 2015 年以来，中国国家绿色数据中心试点项目名单分批发布，导致城市纳入该项目的时点存在差异。这种分阶段推出为评估政策实施前后城市 UCRI 的变化提供了有用的设置。本研究首先运用具有城市和年份固定效应的多期 DID 模型，估计 GDC 实施对 UCRI 的本地效应（Beck 等，2010），如下所示：
UCRIit=α0+α1GDCit+α

城市气候韧性测量结果
基于 2011–2024 年跨越六个时间横截面的空间可视化分析（见图 2），中国的 UCRI 表现出显著的空间异质性和动态演变。

它通常遵循梯度分布模式，从东南沿海向西北内陆逐渐减弱。关于空间分布特征，高韧性城市（指数范围：0.160–0.459）主要集中在长江等城市群。

异质性分析中国城市在行政级别、气候风险暴露程度和资源禀赋方面存在显著差异，这可能导致 GDC 对 UCRI 产生异质性影响。为了研究这一点，本研究基于这三个维度进行了子样本回归，结果见表 8。总体而言，GDC 对 UCRI 的正向效应在区域核心城市、基准气候风险较低的城市以及非资源型城市中更为显著。作为一种新型

进一步分析忽略空间相互作用可能会导致模型参数估计偏差。因此，本研究引入空间计量模型，进一步考察 GDC 对 UCRI 的空间模式和溢出效应。

研究发现本研究将 GDC 的分阶段推广作为交错政策干预，以考察绿色计算基础设施如何影响 UCRI。基于 2011 年至 2024 年中国地级市的面板数据，本手稿首先使用多期 DID 框架估计 GDC 实施的局部效应，然后使用空间计量模型将分析扩展到区域间接效应。还进行了额外的异质性 DID 和清洁控制检验，以应对

数据可用性数据可根据要求提供。

CRediT 作者贡献声明李磊：资金获取，概念化。郑一帆：撰写 – 初稿，可视化，软件，方法论。马少军：指导。郭子健：可视化，验证。左健：撰写 – 审查与编辑，指导。迈克尔·古德赛特：撰写 – 审查与编辑，指导。

利益冲突声明作者声明，他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系，这可能影响本文报告的工作。

致谢本研究得到中国国家自然科学基金 SDIC 国际（区域）合作与交流项目重点项目（编号：W2412162）、国家社会科学基金重大项目（编号：24&ZD150）、国家自然科学基金（编号：72174139；72504200）、中国教育部人文社科青年基金（编号：23YJC630259）、天津哲学社会科学规划项目...

李磊 | 郑一帆 | 马少军 | 郭子健 | 左健 | 迈克尔·古德赛特天津大学管理与经济学部，中国天津 300072