石紅蓮，王鈺良，孔希賢

（西北師范大學經(jīng)濟學院，蘭州 730070）

數(shù)字服務貿(mào)易是溝通國內(nèi)循環(huán)和國外循環(huán)的新模式和新業(yè)態(tài)，在構(gòu)建新發(fā)展格局中具有重要作用。中國信息通訊研究院與國務院發(fā)展研究中心發(fā)布的《數(shù)字貿(mào)易發(fā)展與合作報告（2021年）》顯示，2020年，中國數(shù)字服務貿(mào)易規(guī)模達到2 947.6億美元，與2011年相比，規(guī)?；緦崿F(xiàn)翻倍，年均增長速度達到了6.7%，高于同期服務貿(mào)易的4.4%與貨物貿(mào)易的2.7%，增速位居世界前列。在數(shù)字貿(mào)易快速發(fā)展的同時，中國也正在經(jīng)歷著工業(yè)化和城市化，碳排放強度高于世界平均水平，能源利用效率偏低，這致使中國面臨長期的碳減排壓力。中國二氧化碳排放努力爭取在2030年前達到峰值，在2060年前實現(xiàn)碳中和?！半p碳”目標的提出表明中國未來的發(fā)展將逐漸與碳“脫鉤”，倒逼新一輪能源革命與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。在數(shù)字服務貿(mào)易蓬勃發(fā)展和經(jīng)濟低碳轉(zhuǎn)型的雙重背景下，探究數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展對碳排放的影響具有一定的理論意義與實踐價值。

1 文獻綜述

在現(xiàn)有研究中，與本文緊密相關(guān)的文獻可分為兩類：第一類是服務貿(mào)易對碳排放影響的相關(guān)研究。蔡宏波等[1]和倪曉覦等[2]發(fā)現(xiàn)服務出口對美國本土保持低污染排放具有積極作用。Steenblik等[3]提出國際服務貿(mào)易能夠促進低碳技術(shù)的部署與實現(xiàn)。Hui等[4]和Sun等[5]運用跨國面板數(shù)據(jù)實證發(fā)現(xiàn)發(fā)展服務貿(mào)易能夠提升碳排放效率，對碳排放具有抑制作用。此外，在對中國服務貿(mào)易碳排放效應研究中，Zhang等[6]運用中國1982—2016年的面板數(shù)據(jù)，得出服務貿(mào)易可以有效減少中國碳排放。王恕立等[7]基于中國省際面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，服務貿(mào)易對碳減排有改善作用。第二類是數(shù)字服務貿(mào)易對碳排放影響的相關(guān)研究。Horner等[8]認為數(shù)字技術(shù)在服務貿(mào)易上的運用改變了傳統(tǒng)的經(jīng)營與消費模式，電子商務和在線平臺的快速發(fā)展減少了對實體店鋪的投入，降低了對煤炭、鋼筋水泥等重工業(yè)的依賴程度，促進了經(jīng)濟的綠色轉(zhuǎn)型。韓晶等[9]運用跨國面板數(shù)據(jù)實證檢驗發(fā)現(xiàn)，數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展能夠通過規(guī)模效應、結(jié)構(gòu)效應和技術(shù)效應減少碳排放，并且互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平對上述效應有調(diào)節(jié)作用。

從既有研究來看，國內(nèi)外學者對服務貿(mào)易的碳排放抑制效應方面研究較為全面，但是對于數(shù)字服務貿(mào)易與碳排放的相應研究，特別是針對中國的相關(guān)研究文獻較少。鑒于此，本文運用2010—2019年中國30個省份的面板數(shù)據(jù)，通過雙向固定效應模型實證檢驗數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展水平對中國省際碳排放的影響，利用替換被解釋變量、核心解釋變量以及動態(tài)面板回歸進行穩(wěn)健性檢驗，并在此基礎(chǔ)上探討了數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展水平對碳排放的異質(zhì)性影響。

2 數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展對碳排放影響的基本機理

數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展主要通過以下三個途徑影響碳排放，三種影響路徑如圖1所示。

圖1 數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展對碳排放影響的基本機理

第一，數(shù)字服務貿(mào)易自身具有環(huán)境友好型特征，對環(huán)境的負面影響較小。聯(lián)合國貿(mào)發(fā)會議（UNCTAD）將可數(shù)字交付的服務貿(mào)易分為六類，分別是金融服務、保險服務、ICT服務、知識產(chǎn)權(quán)服務、個人文化娛樂服務和其他商業(yè)服務。這些數(shù)字服務部門相較于傳統(tǒng)服務部門，其本身的污染排放量就較少，對環(huán)境的影響較小[2]，并且這些數(shù)字服務擺脫了傳統(tǒng)物流運輸方式，大部分可以通過信息技術(shù)遠程提供[10]，因此隨著數(shù)字服務貿(mào)易的快速發(fā)展，將會推動碳排放的減少。

第二，數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展能夠通過促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)生態(tài)化，降低區(qū)域碳排放。數(shù)字服務產(chǎn)品進口顯著提升了服務貿(mào)易出口技術(shù)復雜度，促進服務產(chǎn)品出口升級[11]，帶動服務貿(mào)易部門擴大生產(chǎn)規(guī)模與改善生產(chǎn)結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。同時數(shù)字服務產(chǎn)品進口的技術(shù)溢出效應，能夠帶動本國技術(shù)水平的提升，加快服務業(yè)與制造業(yè)的融合，實現(xiàn)資源高效配置與內(nèi)部結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級[2]。隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級，高附加值、低污染、低能耗的生態(tài)型產(chǎn)業(yè)將會不斷發(fā)展，帶動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)生態(tài)化演進[12]，進而降低對資源的消耗以及環(huán)境的影響。

第三，數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展能夠通過促進創(chuàng)新、提升技術(shù)水平降低區(qū)域碳排放。企業(yè)進口數(shù)字服務產(chǎn)品通過技術(shù)溢出顯著促進創(chuàng)新[13]，特別是數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新[14]。隨著創(chuàng)新能力的增強與技術(shù)水平的提升，將提高企業(yè)生產(chǎn)率與能源利用效率，促進綠色全要素生產(chǎn)率的提升，從而對碳排放產(chǎn)生抑制作用[15]。此外，通過引進國外先進的煤炭清潔技術(shù)與新能源技術(shù)等數(shù)字服務將會提高低碳技術(shù)水平，故技術(shù)創(chuàng)新與升級特別是綠色技術(shù)的創(chuàng)新與升級對碳減排具有積極的作用。

3 模型設(shè)定與變量說明

3.1 模型設(shè)定

本文基于STIRPAT模型探尋數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展水平對中國30個省份二氧化碳排放的影響。STIRPAT模型是York等[16]根據(jù)IPAT模型改進而來，用于分析人類活動對環(huán)境影響的量化模型，其標準形式為（1）式：

其中，I表示人類活動對環(huán)境影響，P表示人口規(guī)模，A表示經(jīng)濟發(fā)展水平，T表示技術(shù)水平，α為模型的系數(shù)，b、c、d為各解釋變量的指數(shù)，ε為誤差項。

將模型（1）取對數(shù)，在一定程度上消除異方差，更便于后續(xù)的參數(shù)估計和假設(shè)檢驗，得到（2）式：

參考（2）式，本文被解釋變量為30個省份的二氧化碳排放量，核心解釋變量為數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展水平，除了將人口規(guī)模、經(jīng)濟發(fā)展水平和技術(shù)水平納入解釋變量外，參考謝云飛[17]和繆陸軍等[15]的做法將產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、政府支持、人力資本、環(huán)境規(guī)制、外商直接投資和貿(mào)易開放度等也納入解釋變量。基于2010—2019年30個省份的面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建基本模型（3）式：

模型（3）式中，i和t分別表示省份與時間，被解釋變量lnCO2it表示i省第t年二氧化碳排放量，核心解釋變量DTLit表示i省第t年數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展水平，Xit表示影響碳排放的其他控制變量，包括人口規(guī)模、經(jīng)濟發(fā)展水平、技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、環(huán)境規(guī)制、政府支持、人力資本、外商直接投資和貿(mào)易開放度等，μi為省份固定效應，γt為時間固定效應，εit為隨機擾動項。

3.2 變量選取與數(shù)據(jù)來源

3.2.1 被解釋變量：二氧化碳排放量（CO2）

本文參考劉婧玲等[18]的做法，運用中國碳核算數(shù)據(jù)庫（CEADs）的碳排放數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)庫根據(jù)IPCC部門核算法提供了中國省級分部門二氧化碳排放清單。

3.2.2 核心解釋變量：數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展水平（DTL）

借鑒劉媛媛等[19]對數(shù)字貿(mào)易發(fā)展水平測算的指標體系，從技術(shù)設(shè)施環(huán)境、技術(shù)創(chuàng)新環(huán)境、貿(mào)易能力和貿(mào)易潛力四個維度，選取24個指標運用熵值法對2010—2019年30個省份的數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展水平進行測算，測度結(jié)果如表1所示。

表1 2010—2019年中國30個省份數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展水平測算結(jié)果

3.2.3 控制變量

人口規(guī)模（pop）用各省份年末常住人口數(shù)表示。現(xiàn)有研究指出，人口數(shù)量對地區(qū)能源消耗有著重要影響，人口數(shù)量越多能源消耗越多，碳排放量也隨之增多。

經(jīng)濟水平（pgdp）用各省人均GDP表示?！碍h(huán)境庫茲涅茨曲線”顯示碳排放與人均GDP呈現(xiàn)倒U形關(guān)系，因此在回歸中本文加入了人均GDP的一次項與二次項。

技術(shù)創(chuàng)新（rd）用各省份規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D經(jīng)費支出占GDP的比重表示。研發(fā)投入是技術(shù)進步的重要支持，代表地區(qū)的自主創(chuàng)新規(guī)模與水平，低碳技術(shù)水平的提高能夠減少碳排放。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（indust）用各省第三產(chǎn)業(yè)增加值與第二產(chǎn)業(yè)增加值比重表示。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對碳排放有重要影響，碳排放主要來源于第二產(chǎn)業(yè)，伴隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級，第三產(chǎn)業(yè)占比增多會抑制碳排放。

環(huán)境規(guī)制（er）用工業(yè)污染治理完成投資占GDP的比重表示。各地政府對環(huán)境治理與保護投資力度不斷增大，將推動企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型升級，增強居民環(huán)保意識，降低環(huán)境污染和碳排放。

政府支持（gov）用公共預算支出占GDP比重表示。地方政府干預對于經(jīng)濟發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型和技術(shù)創(chuàng)新升級發(fā)揮著重要作用，隨著“雙碳”目標的提出，政府支持對我國節(jié)能減排具有重要影響。

人力資本（hum）用各省份6歲及6歲以上平均受教育年限表示。借鑒李鍇等[20]的做法，將小學、初中、高中、大專以上受教育年限分別記為6年、9年、12年、16年，人力資本的計算公式為：H=H1×6+H2×9+H3×12+H4×16，其中H1、H2、H3、H4分別表示小學、初中、高中、大專四類受教育程度人數(shù)占6歲及6歲以上總?cè)丝诘谋戎亍?/p>

外商直接投資（fdi）用各省份實際使用外資額占GDP的比重表示。外商直接投資依各期期末平均匯率轉(zhuǎn)換為人民幣，外商直接投資對碳排放具有雙重影響。一方面，引進外資使得經(jīng)濟要素增加的同時，也會為所在地區(qū)帶來先進的生產(chǎn)技術(shù)，對減少碳排放產(chǎn)生有利影響；另一方面，也會使得外商在當?shù)貏?chuàng)辦工廠，甚至是創(chuàng)辦重工業(yè)企業(yè)，形成污染轉(zhuǎn)移，對當?shù)販p少碳排放產(chǎn)生不利影響。

1.1 威斯康星卡片分類測試(Wisconsin card sorting test，WCST) WCST由Grant和Berg[6]編制，是一種較為常用的客觀的執(zhí)行能力測驗方法之一。測試分別將128張顏色、形狀及數(shù)目均不同的卡片多次呈現(xiàn)在患者的眼前，根據(jù)指示分類連續(xù)10次無誤則完成測試，通過完成的分類數(shù)和持續(xù)性錯誤數(shù)來評分。該測驗可客觀、全面、綜合地反映被試者的執(zhí)行能力、思維組織能力以及抗干擾能力[7]。

貿(mào)易開放度（open）用各省份按經(jīng)營單位所在地貨物進出口額占GDP比重表示。貨物進出口額依各期期末平均匯率轉(zhuǎn)換為人民幣，隨著對外開放水平的不斷提高，根據(jù)比較優(yōu)勢理論，發(fā)達國家會將高耗能、高污染的勞動密集型企業(yè)，甚至一部分資本密集型企業(yè)轉(zhuǎn)移到發(fā)展中國家，使得承接地的碳排放增加。

鑒于數(shù)據(jù)的可獲得性，本文研究的樣本為2010—2019年30個省份（見表1）面板數(shù)據(jù)，變量描述性統(tǒng)計如表2所示，其中碳排放數(shù)據(jù)來源于中國碳核算數(shù)據(jù)庫，其他數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局、《中國統(tǒng)計年鑒》與各省份統(tǒng)計年鑒。部分數(shù)據(jù)進行了對數(shù)化處理，并將缺失的數(shù)據(jù)運用插值法補充，插值法補充后為負值的數(shù)據(jù)用0代替。表3中多重共線性檢驗結(jié)果顯示各解釋變量的方差膨脹因子（VIF）均小于10，表明不存在明顯的多重共線性。

表2 各變量描述性統(tǒng)計

表3 多重共線性檢驗結(jié)果

4 實證結(jié)果與分析

4.1 基準回歸結(jié)果分析

在模型篩選上，通過F檢驗與LM檢驗發(fā)現(xiàn)固定效應與隨機效應優(yōu)于混合OLS，Hausman檢驗發(fā)現(xiàn)固定效應優(yōu)于隨機效應，故本文運用固定效應模型。經(jīng)過似然比檢驗發(fā)現(xiàn)，模型中存在個體效應與時間效應，故本文選擇雙向固定效應模型進行估計。表4為數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展水平對國內(nèi)30個省份碳排放影響的基準回歸結(jié)果，模型1是沒有添加任何控制變量，僅考慮數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展水平對30個省份碳排放影響的回歸，模型2加入了人口規(guī)模、經(jīng)濟發(fā)展水平、技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、環(huán)境規(guī)制等控制變量，從模型1與模型2的回歸結(jié)果可以看出，數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展水平系數(shù)均在1%的水平下顯著為負，初步表明了數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展可以降低碳排放。

表4 基準回歸結(jié)果

從控制變量來看，人口規(guī)模系數(shù)顯著為正，說明人口規(guī)模對碳排放有正向影響，原因是人口規(guī)模擴大會增加能源需求，進而導致碳排放的增加。就經(jīng)濟發(fā)展水平而言，人均GDP一次項系數(shù)顯著為正，二次項系數(shù)顯著為負，說明碳排放與人均GDP呈現(xiàn)倒U形關(guān)系，證實了中國存在“環(huán)境庫茲涅茨曲線”效應。技術(shù)創(chuàng)新回歸系數(shù)雖不顯著，但是值為負數(shù)，也說明了各省技術(shù)創(chuàng)新能力越強，低碳技術(shù)水平越高，越有利于碳排放的減少。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)在1%的水平下顯著為負，說明第三產(chǎn)業(yè)規(guī)模越大，越能夠緩解資源環(huán)境的壓力，碳排放越少。環(huán)境規(guī)制回歸系數(shù)顯著為正，污染治理投資的增加使得企業(yè)成本提高，企業(yè)為保持利潤將會擴大生產(chǎn)規(guī)模，對碳排放產(chǎn)生不利影響，這也驗證了“綠色悖論”假說。政府支持回歸系數(shù)為正，可能的原因是，相對于GDP而言，中國的公共預算支出占比較小，對地區(qū)的碳排放改善效果不大。人力資本的系數(shù)顯著為負，人力資本水平越高意味著人們的綜合素質(zhì)與能力越高，具有高素質(zhì)、高技能的復合型人才能夠推動技術(shù)進步，發(fā)展清潔能源，在一定程度上降低了碳排放水平。外商直接投資回歸系數(shù)顯著為正，外商投資的大部分企業(yè)是勞動密集型企業(yè)，增加了環(huán)境保護的壓力，證明了污染轉(zhuǎn)移說。貿(mào)易開放度回歸系數(shù)顯著為負，對外開放度的提高會帶來先進的技術(shù)水平以及更加嚴格的環(huán)境制度，改善了環(huán)境質(zhì)量，減少了碳排放。

4.2 穩(wěn)健性檢驗

4.2.1 替換被解釋變量

基準回歸中，采用二氧化碳排放量作為被解釋變量，但現(xiàn)有研究中碳排放水平指標有多種表征方式，為了避免被解釋變量指標選取的不同對估計結(jié)果產(chǎn)生影響，同時考慮到各省的人口數(shù)量與經(jīng)濟發(fā)展水平存在差距較大，因此使用人均碳排放與碳排放強度作為被解釋變量的替換變量進行回歸，從而進一步觀察結(jié)論是否穩(wěn)健。回歸結(jié)果如表5中模型1至模型4所示，可以看出，無論是否加入控制變量，數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展水平的影響系數(shù)均在1%的水平下顯著為負，與基準回歸結(jié)果保持一致。

表5 穩(wěn)健性回歸結(jié)果

4.2.2 替換核心解釋變量

對數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展水平指標的計算有多種方法，在前文中運用熵值法計算數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展水平，我們還可以運用主成分分析法來對數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展水平指標進行賦權(quán)求值，通過對這兩種方法計算出的數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展水平進行實證回歸，發(fā)現(xiàn)在這兩種賦權(quán)法下數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展水平對碳排放的負向影響均顯著成立，但是熵值法賦權(quán)下的數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展水平回歸結(jié)果更優(yōu)。因此，將用主成分分析法衡量的數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展水平回歸結(jié)果作為穩(wěn)健性檢驗，回歸結(jié)果如表5中模型5、模型6所示。

4.2.3 動態(tài)面板回歸

在前文數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展水平對碳排放影響的研究中均采用靜態(tài)面板模型，為確保結(jié)論的穩(wěn)健性，本文將進一步采用動態(tài)面板差分GMM進行穩(wěn)健性估計。將碳排放量的一階滯后項納入解釋變量，回歸結(jié)果如表5中模型7、模型8所示?；貧w結(jié)果顯示，滯后一期的碳排放系數(shù)在1%的顯著性水平下為正，即前期的碳排放量與當期的碳排放量正相關(guān)，這也說明了碳排放是一個連續(xù)調(diào)整的過程。本文關(guān)注的重點在于數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展水平在動態(tài)面板模型中顯著的和碳排放量負相關(guān)，這說明了數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展對中國環(huán)境的影響是正面的。同時，AR（2）檢驗的P值大于0.1，無法拒絕原假設(shè)，說明差分后回歸方程擾動項不存在二階自相關(guān)，Sargan檢驗的P值大于0.1，無法拒絕原假設(shè)，說明所選工具變量是有效的，差分GMM的回歸結(jié)果再次證明了基準回歸是穩(wěn)健的。

4.3 異質(zhì)性分析

4.3.1 按地理區(qū)域劃分的異質(zhì)性分析

考慮到對于不同地區(qū)，數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展水平對碳排放的影響可能存在異質(zhì)性，基于國家統(tǒng)計局對地區(qū)的劃分，將30個省份劃分為東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)進行分組檢驗?；貧w結(jié)果如表6所示?；貧w結(jié)果表明，數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展水平對東部、中部和西部這三個地區(qū)的碳排放影響都是負向的，與基準回歸結(jié)果保持一致。但東部地區(qū)的數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展水平系數(shù)在10%的顯著性水平下仍不顯著，說明了不同區(qū)域的數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展水平對碳排放的影響具有異質(zhì)性。在東部地區(qū)，數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展水平對碳排放的影響系數(shù)絕對值僅為0.228，而在中部和西部地區(qū)，數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展水平對碳排放的影響系數(shù)絕對值更大，分別為1.701與1.071，這也說明了相比東部地區(qū)，數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展水平的碳減排效應對中部和西部地區(qū)具有更大的邊際效用，中部和西部地區(qū)在實現(xiàn)雙碳目標過程中具有更強的后發(fā)優(yōu)勢。可能原因在于，在較為發(fā)達的東部地區(qū)，是中國跨境電商的聚集地，數(shù)字服務貿(mào)易產(chǎn)業(yè)活躍，數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展水平相對較高，提高數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展水平對碳排放的負向影響較為有限。而在經(jīng)濟較為落后的數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展不夠完備的中部和西部地區(qū)，對傳統(tǒng)資源依賴度較高，能源利用率偏低，碳減排潛力較大，同時中部地區(qū)和西部地區(qū)數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展?jié)摿薮?，?shù)字服務貿(mào)易發(fā)展能夠幫助中部地區(qū)和西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)與能源結(jié)構(gòu)調(diào)整，提升低碳技術(shù)水平，提高能源利用效率，所以數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展對中部地區(qū)和西部地區(qū)的碳減排促進效用更為明顯。

表6 異質(zhì)性回歸結(jié)果

4.3.2 按碳排放程度高低劃分的異質(zhì)性分析

依照2019年各省碳排放的平均值作為分類標準，將30個省份分別劃分為碳排放量較高地區(qū)和碳排放量較低地區(qū)，當該省2019年的碳排放量高于平均值時，則將該省份劃分為碳排放量較高地區(qū)，反之則將其劃分為碳排放量較低地區(qū)。表6給出了相應地區(qū)的回歸估計結(jié)果，可以看出在這兩個分組中數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展水平系數(shù)均在1%的水平下顯著為負，即數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展能夠降低碳排放量，與基準回歸保持一致，但是，在碳排放量較高地區(qū)，數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展的影響系數(shù)絕對值為2.538，遠高于碳排放量較低地區(qū)的系數(shù)絕對值，這說明了數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展水平的碳減排效應對碳排放量較高的地區(qū)有更大的作用?？赡艿脑蚴牵噍^于碳排放量較低的地區(qū)，碳排放量較高的地區(qū)對于傳統(tǒng)能源依賴度較高，能源利用率較低，數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展能夠帶動地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化與技術(shù)水平的提高，加快產(chǎn)業(yè)資源配置，提高產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率，提升低碳技術(shù)水平，進而能夠促進區(qū)域碳排放的降低。

為了進一步分析區(qū)域碳排放程度不同時，數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展對碳排放的異質(zhì)性影響，本文使用能排除極端值干擾的分位數(shù)回歸方法進行檢驗，選取了10%、25%、50%、75%和90%這五個分位點分別對應不同的碳排放區(qū)域進行回歸。回歸結(jié)果如表7所示。

表7 分位數(shù)回歸結(jié)果

從表7中可以看出，當分位點低于50%時，隨著分位點的提高，數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展對碳排放量影響的回歸系數(shù)絕對值逐漸減少，到中位點時，數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展對碳排放量甚至產(chǎn)生正向影響。當分位點高于50%以后，數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展對碳排放量影響的回歸系數(shù)絕對值逐漸增大，并且可以明顯的看出，分位點高于50%時，數(shù)字服務貿(mào)易回歸系數(shù)絕對值明顯高于分位點低于50%的回歸系數(shù)。這也說明了數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展水平對碳排放量較低地區(qū)的抑制作用不明顯，但對碳排放量較高地區(qū)碳減排效應更大，這與前邊按碳排放量高低分組的回歸結(jié)果保持一致。

5 結(jié)論與政策啟示

綜上所述，本文基于中國2010—2019年30個省份的面板數(shù)據(jù)，使用雙向固定效應模型研究了數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展水平對碳排放的影響，得出以下結(jié)論：首先，數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展對碳排放有著負向抑制作用，此結(jié)果在通過替換被解釋變量、核心解釋變量以及進行動態(tài)面板回歸等檢驗后依然成立。其次，數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展對碳排放的影響存在顯著的區(qū)域異質(zhì)性，將30個省份劃分為東部、中部和西部三個地區(qū)發(fā)現(xiàn)，相較于東部地區(qū)，數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展對中部和西部地區(qū)碳排放的影響程度更大。此外，數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展對不同碳排放程度區(qū)域的影響也存在顯著的差異，將30個省份劃分為高碳地區(qū)與低碳地區(qū)，以及通過分位數(shù)檢驗都發(fā)現(xiàn)，數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展水平的碳減排效應對碳排放量較高的地區(qū)有更大的效用。基于以上研究，本文提出如下政策啟示：

第一，本文的研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展水平提升對抑制碳排放有顯著作用。數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展除了能發(fā)揮其帶動貿(mào)易增長、推動經(jīng)濟發(fā)展等經(jīng)濟效應之外，還能通過發(fā)揮其碳減排效應等帶來環(huán)境的優(yōu)化。因此，各省應大力發(fā)展數(shù)字貿(mào)易，推動實體經(jīng)濟數(shù)字化轉(zhuǎn)型，促進數(shù)字產(chǎn)業(yè)與高耗能、高污染的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)相融合，帶動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)由高碳、低端向低碳、高端轉(zhuǎn)型，加強綠色低碳科技創(chuàng)新和應用，培育綠色低碳新動能，充分利用數(shù)字服務貿(mào)易的碳減排效用來實現(xiàn)我國的“雙碳”目標。

第二，充分考慮數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展對碳排放影響的異質(zhì)性，實現(xiàn)整體環(huán)境氣候改善。異質(zhì)性分析中發(fā)現(xiàn)數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展水平的碳減排效應在中部與西部地區(qū)以及碳排放量較高的地區(qū)具有更大的潛力。中部地區(qū)和西部地區(qū)一般為碳排放量較多而數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展較為落后的地區(qū)，數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展的碳減排效應潛力大，應該大力扶持中部地區(qū)和西部地區(qū)跨境電商的發(fā)展，推動數(shù)字資源向中部地區(qū)和西部地區(qū)傾斜，縮小中部地區(qū)和西部地區(qū)與東部地區(qū)數(shù)字貿(mào)易發(fā)展差距，充分發(fā)揮數(shù)字服務貿(mào)易對中部地區(qū)和西部地區(qū)環(huán)境改善的后發(fā)優(yōu)勢，推動整體氣候的改善。

第三，加快新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，健立健全法規(guī)標準和政策體系，為數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展的碳減排效應提供保障。推動云儲存和計算、數(shù)字平臺、人工智能、5G網(wǎng)絡(luò)和區(qū)塊鏈等五大關(guān)鍵基礎(chǔ)性數(shù)字服務的建設(shè)，為產(chǎn)業(yè)智能化、低碳化轉(zhuǎn)型和數(shù)字貿(mào)易高效有序運轉(zhuǎn)提供重要支持。加快新興技術(shù)與綠色低碳產(chǎn)業(yè)深度融合，催生數(shù)字服務貿(mào)易領(lǐng)域的新模型、新業(yè)態(tài)，為數(shù)字服務貿(mào)易發(fā)展提供新的機遇。研究制定碳中和相關(guān)法律法規(guī)，建立健全與國際標準銜接的“雙碳”計量體系，加大財政對數(shù)字賦能的綠色低碳產(chǎn)業(yè)支持力度，確?！半p碳”目標的實現(xiàn)，建設(shè)美麗中國。