劉鵬飛，韓曉琳

（安慶師范大學 經(jīng)濟與管理學院，安徽 安慶 246133）

2020 年9 月，我國在七十五屆聯(lián)合國大會上正式提出二氧化碳排放力爭于2030 年前達到峰值，努力爭取2060 年前實現(xiàn)碳中和。為實現(xiàn)這一“雙碳”目標，我國政府頒布了一系列實現(xiàn)節(jié)能減排、綠色發(fā)展的政策。黨的十九屆五中全會通過的《中共中央關(guān)于制定國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和二〇三五年遠景目標的建議》指出，“十四五”時期我國的經(jīng)濟社會發(fā)展主要目標之一就是要生產(chǎn)生活方式綠色轉(zhuǎn)型成效顯著，能源資源配置更加合理、利用效率大幅提高，加快推動綠色低碳發(fā)展，降低碳排放強度，支持有條件的地區(qū)率先達到碳排放峰值，制定2030 年前碳排放達峰行動方案。2022 年1 月，國家發(fā)展改革委、國家能源局聯(lián)合發(fā)布的《關(guān)于完善能源綠色低碳轉(zhuǎn)型體制機制和政策措施的意見》也指出，到2030 年，基本建立完整的能源綠色低碳發(fā)展基本制度和政策體系，形成非化石能源既基本滿足能源需求增量又規(guī)模化替代化石能源存量、能源安全保障能力得到全面增強的能源生產(chǎn)消費格局。

同時業(yè)界也在思考如何更合理地構(gòu)建綠色低碳循環(huán)發(fā)展的經(jīng)濟體系。全球氣候行動峰會2020 年發(fā)布的《指數(shù)氣候行動路線圖》提出評估，通過在能源、制造業(yè)、農(nóng)業(yè)和土地使用、建筑、服務(wù)、運輸和交通管理中實行數(shù)字解決方案，這項技術(shù)可以幫助減少高達15%的全球碳排放，也就是2030 年需減少50%碳排放目標的三分之一。從中可以看出，隨著大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算及5G 等數(shù)字技術(shù)的快速發(fā)展及應(yīng)用，給“雙碳”目標任務(wù)的達成提供了一個很好的契機。與此同時，數(shù)字技術(shù)的發(fā)展已滲透社會生活的各個領(lǐng)域，據(jù)國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室發(fā)布《數(shù)字中國發(fā)展報告（2021）》顯示，2021 年我國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模為45.5%，占GDP 比重為39.8%，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、新業(yè)態(tài)新模式的數(shù)字經(jīng)濟蓬勃發(fā)展。數(shù)字技術(shù)應(yīng)用到經(jīng)濟社會生活中已成為實現(xiàn)“雙碳”目標、推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的必然趨勢。

現(xiàn)有文獻更多集中在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對于碳排放的影響[1-2]。對于數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用對碳排放的影響研究不多，劉婧玲等[3]研究發(fā)現(xiàn)，基于中國284 個城市2011—2017 年面板數(shù)據(jù)，實證分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)字技術(shù)發(fā)展能顯著降低中國城市碳排放強度。為豐富現(xiàn)有文獻關(guān)于數(shù)字技術(shù)發(fā)展對碳排放影響的區(qū)域研究意義，本文以長江經(jīng)濟帶為研究區(qū)域，主要是因為長江經(jīng)濟帶是東西部互動合作的協(xié)調(diào)發(fā)展帶，堅持走生態(tài)優(yōu)先、綠色發(fā)展之路。

本文可能的邊際貢獻有：首先，相較之前學者們研究區(qū)域為世界各國或全國城市層面，本文研究的是長江經(jīng)濟帶省際區(qū)域?qū)用鏀?shù)字技術(shù)發(fā)展對碳減排的助推作用，以2013—2021 年長江經(jīng)濟帶省際層面的數(shù)據(jù)為研究對象，實證研究了數(shù)字技術(shù)發(fā)展對碳排放的影響效應(yīng)。本文還考察了在經(jīng)濟和教育不同約束條件背景下，二者的關(guān)聯(lián)程度是否存在異質(zhì)性。其次，本文通過機理分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)字技術(shù)除通過實時動態(tài)監(jiān)測直接作用于縮短信息時滯，促進碳減排的直接效用外，還會通過助推產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化調(diào)整和提升能源利用效率來抑制區(qū)域碳排放。本文通過中介效應(yīng)模型識別了這一傳導路徑，為分析數(shù)字技術(shù)發(fā)展的作用機制提供了一個新思路。最后，本文利用空間杜賓模型（SDM）開展了數(shù)字技術(shù)發(fā)展對區(qū)域碳排放的影響研究并進行了空間溢出效應(yīng)研究，發(fā)現(xiàn)數(shù)字技術(shù)會通過虹吸效應(yīng)負向作用于鄰近區(qū)域的碳排放水平。本研究為各省市做出理性的數(shù)字技術(shù)發(fā)展戰(zhàn)略，促進區(qū)域碳減排成效的提升，提供借鑒和參考。

1 文獻綜述與機理分析

1.1 文獻綜述

1.1.1 數(shù)字技術(shù)發(fā)展的相關(guān)理論研究

關(guān)于數(shù)字技術(shù)發(fā)展的相關(guān)理論研究主要集中于數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用發(fā)展領(lǐng)域，在當今全球價值鏈與數(shù)字經(jīng)濟時代的交匯時期，數(shù)字技術(shù)正在以爆發(fā)式的速度影響著全球經(jīng)濟[4]。從宏觀角度上看，新興數(shù)字技術(shù)是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的核心驅(qū)動力，通過與實體經(jīng)濟和金融的深度融合，賦能實體經(jīng)濟數(shù)字化轉(zhuǎn)型，催生經(jīng)濟增長新動能；廉價的傳統(tǒng)要素投入結(jié)構(gòu)是中國能夠參與全球價值鏈分工的重要原因，數(shù)字技術(shù)通推動傳統(tǒng)要素結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型，實現(xiàn)要素的最優(yōu)配置，助推經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展[5-6]。從中觀角度上看，數(shù)字技術(shù)在與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)融合發(fā)展的過程中，為提升高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率帶來了新的契機，促進全要素生產(chǎn)率提升的同時，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)間協(xié)調(diào)高速運轉(zhuǎn)[7-8]。從微觀角度上看，數(shù)字技術(shù)正以前所未有的廣度與深度嵌入到產(chǎn)品與服務(wù)上，深入到企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營、創(chuàng)新活動與服務(wù)平臺的各個環(huán)節(jié)，顯著地提高了企業(yè)創(chuàng)新績效[9-10]。

1.1.2 碳排放的發(fā)展動態(tài)分析

中國的碳排放變化可以分為三個階段，第一階段是加入WTO 的高速增長階段，中國人均碳排放量的增加與經(jīng)濟發(fā)展呈指數(shù)關(guān)系，雖然產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源消費結(jié)構(gòu)的優(yōu)化調(diào)整對碳減排的成效顯著，但由于中國是煤炭大國，從根本上改變以煤為核心的能源消費結(jié)構(gòu)是難以實現(xiàn)的，受能源利用效率和能源結(jié)構(gòu)的制約，其抑制作用難以抵消由經(jīng)濟發(fā)展拉動的中國碳排放量增長[11-12]。第二階段是受金融危機負面影響的波動期，市場排放權(quán)價格受到金融危機的沖擊呈現(xiàn)暴跌趨勢，這意味著中國企業(yè)的減排成本大幅提高，嚴重打擊了企業(yè)的碳減排積極性，從而使得碳排放量在波動中持續(xù)增長[13]。中國的二氧化碳排放量自2012 年以來進入了第三階段——新常態(tài)階段，在高質(zhì)量發(fā)展階段中國采取了淘汰落后產(chǎn)能、提高能源利用率等措施，碳排放的變化趨勢逐漸平穩(wěn)[14]。在我國近十幾年來市場化進程快速推進的背景下，擴大吸收外資，鼓勵引進先進技術(shù)、設(shè)備，提高利用外資工作水平等一系列政策的推出，極大程度上提高了引入外資的質(zhì)量，進而降低了碳排放水平[15-16]。

1.1.3 碳排放的相關(guān)理論研究

將關(guān)于碳排放影響因素領(lǐng)域的相關(guān)文獻進行總結(jié)，發(fā)現(xiàn)目前相關(guān)的實證研究主要是從人口規(guī)模、能源消費結(jié)構(gòu)、技術(shù)水平、城鎮(zhèn)化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、金融發(fā)展和經(jīng)濟結(jié)構(gòu)等角度探討對碳排放的影響。而對于環(huán)境規(guī)制在碳減排中所起到的作用，人們很少關(guān)注環(huán)境規(guī)制通過倒逼產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級和刺激技術(shù)創(chuàng)新，能夠有效遏制碳排放[17]。碳排放權(quán)交易是一種降低全球溫室氣體排放量的市場機制，長期以來，它被視為減緩氣候變化的一種有效的政策手段[18-19]，推動碳排放權(quán)交易市場發(fā)展，有助于促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級實現(xiàn)碳減排效應(yīng)。

1.1.4 數(shù)字技術(shù)對碳排放的相關(guān)理論研究

近年來學術(shù)界基于技術(shù)進步視角對于碳減排的研究文獻較多，但聚焦于數(shù)字技術(shù)與碳排放效應(yīng)的研究略有欠缺。LI 等[20]實證檢驗發(fā)現(xiàn)，數(shù)字技術(shù)能夠削弱由煤炭主導的能源消費結(jié)構(gòu)對碳排放的影響，國內(nèi)外學者針對這一問題開展了大量的理論和實證研究，并發(fā)現(xiàn)伴隨著信息和通信技術(shù)產(chǎn)業(yè)的迅猛發(fā)展，碳排放總量也呈現(xiàn)出指數(shù)級的增長[21-22]。數(shù)字技術(shù)的自身發(fā)展與能源粗放式基建設(shè)施是密不可分的，大批量的數(shù)據(jù)挖掘、傳輸和處理會產(chǎn)生大量能耗，因此，數(shù)字服務(wù)部門技術(shù)水平的提升勢必會招致更多的碳排放[23]。但KOOMEY 等[24]認為相對于能源消耗，數(shù)字技術(shù)發(fā)展賦能各行業(yè)的積極效應(yīng)更加顯著。GELENBE 等[25]在評估信息通信技術(shù)行業(yè)的不同部門對能耗和CO2排放的影響研究中指出，伴隨著信息通信技術(shù)的快速發(fā)展，其所帶來的碳排放量和用電量也在不斷增加。但ICT 在降低交通、建筑等領(lǐng)域的能源消耗、碳減排方面發(fā)揮了積極作用，對其他領(lǐng)域的能源效率提高、提高生態(tài)效益具有重要的意義。

1.2 數(shù)字技術(shù)影響碳排放的作用機制

數(shù)字技術(shù)是以大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈等新一代信息通信技術(shù)為重要載體，以技術(shù)融合、創(chuàng)新為主要動力，將信息以數(shù)字化的形式進行傳遞、融合、加工、處理的現(xiàn)代科學技術(shù)。在數(shù)字技術(shù)的不斷發(fā)展過程中，遙感、通信等技術(shù)得到了越來越多的運用，幫助有關(guān)部門可以及時鎖定碳排放源，并對碳排放量和碳的擴散方向進行準確的監(jiān)控。大數(shù)據(jù)技術(shù)利用多渠道獲得大量的、多類型的數(shù)據(jù)，能夠?qū)μ寂欧潘竭M行精確的度量，實現(xiàn)對碳排放的實時、動態(tài)測量，進而形成一個動態(tài)反饋，對生產(chǎn)流程中的高耗能環(huán)節(jié)進行追溯，這將有助于政府對生產(chǎn)管理策略做出及時的調(diào)整，從而降低碳排放產(chǎn)生的負外部性，減少碳排放[26]。此外，互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等數(shù)字技術(shù)的出現(xiàn)，不僅加快了信息的挖掘和傳遞，而且使得信息傳播的速度大大提高，減少了信息傳播的時滯，能夠及時地將企業(yè)的碳排放信息與環(huán)境保護信息傳遞給有信息需求的利益相關(guān)者群體，從而降低了信息不對稱程度，抑制企業(yè)過度碳排放。數(shù)字技術(shù)還可以通過以下兩個路徑影響區(qū)域碳排放。

（1）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化。我國在產(chǎn)業(yè)發(fā)展的進程中，逐漸出現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)布局不合理和第二產(chǎn)業(yè)高能耗高污染的狀況。從產(chǎn)出視角來看，一方面，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級必然會提升第三產(chǎn)業(yè)的比例，逐步向低能耗產(chǎn)業(yè)進行聚集，讓產(chǎn)業(yè)鏈之間的關(guān)系變得更加緊密協(xié)調(diào)，結(jié)構(gòu)也變得更加合理，可以促使能源密集型的傳統(tǒng)工業(yè)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，大幅降低從生產(chǎn)端到消費端各環(huán)節(jié)的能源需求，有利于降低生產(chǎn)的碳排放水平。另一方面，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化有助于清潔能源的開發(fā)與使用，用天然氣替代煤炭等高碳排放能源，降低碳排放。從生產(chǎn)投入視角來看，中國仍有較多的制造業(yè)企業(yè)處于全球價值鏈底端的低附加值環(huán)節(jié)[27]，并且受“三高一低”粗放型經(jīng)濟增長方式的影響，長期依賴生產(chǎn)要素的大規(guī)模投入與擴張，使得技術(shù)密集型和資源節(jié)約型產(chǎn)業(yè)比重偏低，進而阻礙了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。數(shù)字技術(shù)的迅猛發(fā)展，加強了產(chǎn)業(yè)鏈之間的信息流通，緩解信息不對稱，進而打破產(chǎn)業(yè)壁壘，促進整個產(chǎn)業(yè)鏈的效率提升，并且憑借其獨特的數(shù)據(jù)資源重塑了傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)過程與發(fā)展模式[28]，在與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展中產(chǎn)生的市場聯(lián)動和溢出效應(yīng)推動了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)由中低端向中高端躍遷，淘汰產(chǎn)能落后、污染嚴重的產(chǎn)業(yè)，催生出具有高附加值和低能耗的新興產(chǎn)業(yè)，降低區(qū)域碳排放。因此，數(shù)字技術(shù)發(fā)展可以通過助力產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)從要素驅(qū)動向創(chuàng)新驅(qū)動模式的轉(zhuǎn)變來實現(xiàn)區(qū)域碳減排。

（2）能源利用效率。樊學瑞等[29]提出長期以來，規(guī)模驅(qū)動型增長加劇了我國對于高能耗發(fā)展模式的依賴，我國已經(jīng)形成了以煤炭、石油等化石能源為中心的能源消費格局體系，該體系的化石能源占比過高，單要素能耗率偏高，多供能體系尚未形成互補融合，因而造成我國的能源系統(tǒng)整體效率偏低，單位產(chǎn)品的能耗普遍低于世界平均水平，而單位GDP 碳排放量卻遠高于發(fā)達國家，其根本原因在于能源未得到充分利用，產(chǎn)能過剩，因此降低碳排放，首先要解決的問題是如何提高能源利用率。數(shù)字技術(shù)的快速發(fā)展深刻影響著傳統(tǒng)高能耗產(chǎn)業(yè)的能源利用效率，在實現(xiàn)碳減排的問題上極具發(fā)展?jié)摿?。在能源供給端，依托大數(shù)據(jù)和深度學習等數(shù)字技術(shù)可以實現(xiàn)實時監(jiān)測生產(chǎn)數(shù)據(jù)、精準管控能耗，進而能夠大幅降低在能源生產(chǎn)、轉(zhuǎn)換、運輸環(huán)節(jié)的能源消耗，實現(xiàn)能源的有效合理配置，最大化提升能源利用效率，有利于降低碳排放水平。在能源交易端，數(shù)字技術(shù)對緩解能源供應(yīng)與需求兩端的信息不對稱起到了積極作用，降低了在交易過程中的能源損失，減少環(huán)境污染。因此，數(shù)字技術(shù)能夠通過提高能源使用效率來有效降低碳排放水平。

綜上所述，數(shù)字技術(shù)是否能夠有效降低碳排放水平，這取決于該影響效應(yīng)能否抵消數(shù)字技術(shù)本身運營和發(fā)展所產(chǎn)生的碳排放，由此提出假說1。數(shù)字技術(shù)會通過優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和提升能源利用效率兩個途徑影響區(qū)域碳排放水平，這兩條路徑的影響效應(yīng)均為負向，據(jù)此提出假說2。

假說1：數(shù)字技術(shù)發(fā)展對碳排放的綜合效應(yīng)是負向的。

假說2：優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和提升能源利用效率是數(shù)字技術(shù)降低碳排放的間接路徑。

整體上數(shù)字技術(shù)發(fā)展對碳排放作用的機制路線見圖1。

圖1 作用機制圖

1.3 數(shù)字技術(shù)發(fā)展對碳排放的空間溢出效應(yīng)

數(shù)字技術(shù)以數(shù)據(jù)賦能為主線，憑借其高效的信息傳遞弱化了物理上的時空距離，增強了區(qū)域間經(jīng)濟活動的關(guān)聯(lián)度，數(shù)字信息能夠通過互聯(lián)網(wǎng)在各城市間快速傳播，使得數(shù)字技術(shù)可以在各城市間產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)[30]。SHAHNAZI 等[31]用伊朗的省域面板數(shù)據(jù)實證檢驗了ICT 行業(yè)對碳排放的空間溢出效應(yīng)，認為ICT 技術(shù)能夠引起本地區(qū)的產(chǎn)品和服務(wù)價格下降，并且這種下降趨勢會向鄰近地區(qū)轉(zhuǎn)移和擴散，通過增加周邊區(qū)域?qū)π畔⑼ㄐ偶夹g(shù)行業(yè)的產(chǎn)品與服務(wù)的需求，降低了對傳統(tǒng)行業(yè)產(chǎn)品的需求，進而降低了碳排放量。鄧榮榮等[32]認為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生的數(shù)據(jù)信息和技術(shù)溢出能夠減少鄰近地區(qū)的各類環(huán)境污染物排放。因此，本文認為數(shù)字技術(shù)的發(fā)展可能降低鄰近區(qū)域的碳排放水平，提出假說3。

假說3：數(shù)字技術(shù)發(fā)展可以通過空間溢出效應(yīng)抑制鄰近區(qū)域碳排放。

2 研究設(shè)計

2.1 變量測算

2.1.1 被解釋變量——碳排放量

本文采用目前國際上普遍使用的IPCC[33]提供的碳含量缺省值作為各燃料的碳排放系數(shù)，然后估算碳排放，即用各種能源消費量與碳排放系數(shù)乘積之和表征能源行業(yè)的碳排放量，如表1 所示，根據(jù)《中國能源統(tǒng)計年鑒》的數(shù)據(jù)，將我國的終端能源消耗分為十大類：原煤、焦炭、原油、汽油、柴油、煤油、燃料油、天然氣、電力和熱力，利用能源折標煤系數(shù)和碳排放系數(shù)進行估算，計算公式為：

表1 碳排放量測算指標

式中：CEi為第i個省份的碳排放量，CEij為能源j在第i個省份的碳排放量，Eij為能源j在第i個省份的實際消耗總量，cj為能源j的碳排放系數(shù)，F(xiàn)j為能源j的折標準煤系數(shù)，e為平均低位發(fā)熱量，EF為能源j的單位熱值含碳量，Oj為能源j的碳氧化速率，44/12 表示二氧化碳分子中的碳原子比率。

圖2 為長江經(jīng)濟帶碳排放在時間上的分布情況，波峰出現(xiàn)逐年右移的趨勢，峰值的高度也有逐步升高的趨勢，表明2013—2021 年長江經(jīng)濟帶的碳排放量整體上呈上升趨勢，各省市的碳排放差異在不斷增大。

圖2 碳排放的時間分布圖

圖3 為長江經(jīng)濟帶11 省市碳排放水平的柱狀圖，可見江蘇、湖北、湖南、浙江這些省份的碳排放水平居高不下，與現(xiàn)實情況相匹配，這些地區(qū)具有發(fā)達的工業(yè)產(chǎn)業(yè)和優(yōu)越的資源稟賦，高能耗和高污染現(xiàn)象仍層出不窮，導致碳排放量偏高。

圖3 碳排放的空間分布

2.1.2 核心解釋變量——數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平

在孔令英等[34]的研究成果的基礎(chǔ)上，本文以長江經(jīng)濟帶為例對數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平進行評估，并從四個維度對各省的數(shù)字技術(shù)發(fā)展程度進行度量，即基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、要素投入與產(chǎn)出、數(shù)字化產(chǎn)業(yè)發(fā)展、數(shù)字交易發(fā)展。（表2）。其中，要素投入與產(chǎn)出包括創(chuàng)新產(chǎn)出、創(chuàng)新投入、技術(shù)投入和技術(shù)產(chǎn)出，分別用專利授權(quán)數(shù)、R&D 經(jīng)費投入強度、ICT 從業(yè)人員占城鎮(zhèn)單位從業(yè)人員比重、人均電信業(yè)務(wù)收入表示。本文采用因子分析法對上述指標綜合處理得到數(shù)字技術(shù)的綜合指數(shù)，不僅可以減少人為確定權(quán)重造成的主觀性，更能有效提取原始數(shù)據(jù)信息，在眾多變量中聚合公因子，同時也避免了指標信息重疊而造成的結(jié)果偏差。

就長江經(jīng)濟帶數(shù)字技術(shù)發(fā)展指數(shù)在時間和空間的分布情況而言，如圖4 所示，核密度曲線的波峰逐年右移，曲線的波峰面積逐漸越來越大并且有雙峰呈現(xiàn)的態(tài)勢，表明長江經(jīng)濟帶數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平整體上呈上升趨勢。核密度函數(shù)的極值點均在0.2 附近，曲線的右尾拖長，說明均值左側(cè)的數(shù)據(jù)較多且右端存在極端值，即長江經(jīng)濟帶內(nèi)大部分區(qū)域的數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平較低，低端化發(fā)展的區(qū)域集聚現(xiàn)象仍然存在。

圖4 數(shù)字技術(shù)發(fā)展指數(shù)的時間分布圖

圖5 為長江經(jīng)濟帶碳排放分布的柱狀圖，可以看出，上海和浙江在數(shù)字技術(shù)發(fā)展方面走在了世界前列，符合我國的實際，具備良好的數(shù)字化基建設(shè)施和發(fā)展環(huán)境，同時，優(yōu)質(zhì)的數(shù)字資源共享政策可以起到對數(shù)字技術(shù)發(fā)展的引導和示范作用。

圖5 數(shù)字技術(shù)發(fā)展指數(shù)的空間分布

2.1.3 中介變量

為實證研究數(shù)字技術(shù)發(fā)展對碳排放的作用機制，本文還分別構(gòu)建了度量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化和能源利用效率的指標，其中產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化（advanced industrial structure），使用第三產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的比重表示；能源利用效率（energy efficiency），用總能耗與GDP 之比表征。

2.1.4 控制變量

影響碳排放的因素有很多，本文主要考慮以下幾個因素作為影響碳排放的控制變量：人口密度（denpop），使用年末總?cè)丝谡紖^(qū)域面積的比例表示；對外開放水平（open），采用對外貿(mào)易總額在國內(nèi)生產(chǎn)總值所占比例表示；環(huán)境規(guī)制強度（regulnum），以當年各省發(fā)布的環(huán)保法律和規(guī)章數(shù)目為表征；城市化水平（urbanlev），為避免與人口密度變量的測度重疊，使用城市建成區(qū)面積占地區(qū)總面積的比例表示；投資水平（investlev），使用各地區(qū)年度固定資產(chǎn)投資額與GDP 之比衡量。

2.2 模型構(gòu)建

以長江經(jīng)濟帶省域數(shù)據(jù)為研究對象，探討數(shù)字技術(shù)發(fā)展程度對長江經(jīng)濟帶碳排放的整體影響。基礎(chǔ)模型設(shè)定如下：

式中：下標i表示各省市，t表示時間，CEit表示省i在第t年的碳排放量，DTDit為省市i在第t年的數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平。Zit表示影響區(qū)域碳排放的其他控制變量，μi、γt分別表示不受時間變化的個體固定效應(yīng)和時間固定效應(yīng)，εit為隨機擾動項。

為進一步驗證數(shù)字技術(shù)發(fā)展對碳排放的作用機制，在模型（2）的基礎(chǔ)上構(gòu)建中介模型來驗證假設(shè)2，具體模型如下：

首先，式（2）是檢驗數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平的系數(shù)是否顯著，如果顯著，則進行下一步。其次，對式（3）進行回歸檢驗，檢驗數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化和能源利用效率兩個中介變量是否會產(chǎn)生顯著影響，如果α1顯著則進行下一步。最后，式（4）是將碳排放量與中介變量放在同一個模型中進行回歸檢驗，如果δ2、α1顯著，且δ1不顯著則說明存在完全中介，否則存在部分中介效應(yīng)。

另外，為探討數(shù)字技術(shù)發(fā)展對區(qū)域碳排放的空間溢出效應(yīng)，在模型（2）中引入兩者以及其他控制變量的空間交互項，進一步將其拓展為空間杜賓模型：

式中：ρ表示空間項系數(shù)；W表示空間權(quán)重矩陣，為提升實證結(jié)果的穩(wěn)健性，采用地理距離矩陣和鄰接矩陣兩種方法進行回歸；εit為空間自相關(guān)的誤差項，λ為空間自相關(guān)系數(shù)。

為分析數(shù)字技術(shù)發(fā)展對碳排放在不同區(qū)域結(jié)論的異質(zhì)性，本文構(gòu)建如下計量模型：

2.3 數(shù)據(jù)來源

為保證數(shù)據(jù)的可取性、客觀性和科學性，本文選取長江經(jīng)濟帶9 省2 市2013—2021 年共9 年的面板數(shù)據(jù)。所有相關(guān)數(shù)據(jù)均來源于各省統(tǒng)計年鑒、《中國能源統(tǒng)計年鑒》和長江經(jīng)濟帶大數(shù)據(jù)平臺；專利授權(quán)數(shù)、R&D 投入強度等相關(guān)數(shù)據(jù)部分來源于各省份科技廳發(fā)布的科技統(tǒng)計公報；數(shù)字金融來源于北京大學數(shù)字金融研究中心發(fā)布的各城市數(shù)字普惠金融發(fā)展報告[35]。

3 實證結(jié)果及分析

3.1 變量的描述性統(tǒng)計

從表3 中可以看出，各省份數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平的均值為0.27，整體數(shù)字技術(shù)發(fā)展良好，但最大最小值之間的差距較大，表明我國長江經(jīng)濟帶區(qū)域的各省份數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平不均衡；區(qū)域內(nèi)各省的平均碳排放量為17 733.60 萬噸，不同地區(qū)的最大、最小值差異顯示出各省碳減排的效果不一致，這種差異在東部和西部地區(qū)尤為明顯。此外，本研究中所選取的控制變量相對較為平穩(wěn)，且適用于后續(xù)計量模型的相關(guān)性檢驗。

表3 描述性統(tǒng)計

3.2 基準回歸結(jié)果

為驗證數(shù)字技術(shù)發(fā)展對碳排放的影響，本文對基本模型（2）分別采用了最小二乘，面板雙向固定、隨機效應(yīng)模型對二者之間的關(guān)系進行了回歸檢驗，結(jié)果如表4所示。從表4 中可以看出，在所有模型中數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平前面的系數(shù)均為負，且都在相應(yīng)水平下顯著，表明數(shù)字技術(shù)發(fā)展會顯著抑制各省市的碳排放，這驗證了前文假設(shè)1 的推斷。

表4 基準回歸結(jié)果

鑒于隨機效應(yīng)模型的擬合效果最好，本文采用模型（6）進行分析。從模型（6）的結(jié)果可以看出，在其他影響區(qū)域碳排放的因素中，城市化水平前面的系數(shù)為-2.438，且在1%水平下顯著，表明城鎮(zhèn)化進程快的省份，在城市建設(shè)時會更注重低碳建設(shè)，因而能夠降低碳排放水平。環(huán)境規(guī)制強度對碳排放同樣具有顯著的負效應(yīng)，隨著城市化進程不斷加快的同時，對生態(tài)文明建設(shè)的要求也越來越高，有關(guān)環(huán)境的法規(guī)政策也愈加嚴格，更有助于提高碳減排效應(yīng)。另外，人口密度和投資水平前的系數(shù)顯著為正，且在相應(yīng)水平顯著，說明了人口的增加，開放程度的擴大，以及投資水平的提高，都使碳排放水平在不同程度上得到了明顯的提高。

3.3 穩(wěn)健性檢驗

為檢驗數(shù)字技術(shù)發(fā)展對碳排放影響結(jié)果的穩(wěn)健性，本文對上述回歸結(jié)果進行了如下的穩(wěn)健性檢驗。其一，重新度量各省市碳排放指標，采用超效率SBM 模型測算碳排放效率指標，替換碳排放量作為被解釋變量。其二，替換解釋變量，采用滯后一期的數(shù)字技術(shù)作為解釋變量。其三，考慮數(shù)字技術(shù)發(fā)展對碳排放影響的內(nèi)生性問題，采用IV-2SLS 工具變量法進行內(nèi)生性檢驗，借鑒趙濤等[36]的做法，上一年各省的寬帶接入用戶數(shù)分別與各省份每萬人電話機數(shù)量構(gòu)造交互項，并將其用作該省當年的數(shù)字技術(shù)指數(shù)的工具變量。

具體結(jié)果如表5 所示，其中模型（1）、模型（2）分別為替換碳排放和數(shù)字技術(shù)測算指標的回歸結(jié)果，數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平的估計系數(shù)均為負，且都在1%的水平下顯著，表明前文分析數(shù)字技術(shù)發(fā)展會顯著抑制碳排放的結(jié)果是穩(wěn)定的，佐證了本文的假說1。模型（3）、模型（4）為采用IV-2SLS 工具變量法的兩階段回歸結(jié)果，結(jié)果顯示，數(shù)字技術(shù)發(fā)展對碳排放的影響仍有較為顯著的負效應(yīng)。為確保實證結(jié)果的可靠性，對所有的工具變量進行了不可識別檢驗和弱工具變量檢驗，排除了因、自變量之間的內(nèi)生性問題。進一步驗證了假說1，即數(shù)字技術(shù)發(fā)展會顯著抑制區(qū)域碳排放。

表5 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

3.4 機制檢驗

為檢驗數(shù)字技術(shù)發(fā)展對碳排放的傳導機制，本部分采用中介效應(yīng)模型來驗證前面提出的研究假設(shè)2，即分析數(shù)字技術(shù)發(fā)展是否會通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化和能源利用效率來影響碳排放。在對上述計量模型的實證分析中，發(fā)現(xiàn)使用雙向固定效應(yīng)模型的回歸效果比較明顯。具體結(jié)果如表6 所示。

表6 作用機制檢驗結(jié)果

根據(jù)表6 結(jié)果，第（1）列為數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化的影響系數(shù)為0.579，且在5%的水平下顯著，表明數(shù)字技術(shù)發(fā)展會推動數(shù)字產(chǎn)業(yè)化，顯著優(yōu)化了區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，推動第二產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新驅(qū)動。第（2）列在加入產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化這一中介變量后，數(shù)字技術(shù)對碳排放的負效應(yīng)沒有發(fā)生顯著變化，但前面系數(shù)從表4第（4）列的-0.124 減小到-0.627。而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化與碳排放之間系數(shù)為-0.233，在10%的水平下顯著。表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)在數(shù)字技術(shù)與碳排放之間起到了部分中介的作用，檢驗結(jié)果與前文提出的研究假設(shè)2 是相符的，即數(shù)字技術(shù)發(fā)展會通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)來降低碳排放水平。

表6 中第（3）列數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平對能源利用效率的影響系數(shù)為0.077，且在5%的水平下顯著，表明數(shù)字技術(shù)發(fā)展會顯著提升能源利用效率，實現(xiàn)能源的有效配置。第（4）列顯示在加入能源利用效率效應(yīng)后，數(shù)字技術(shù)發(fā)展對碳排放的負效應(yīng)亦沒有發(fā)生顯著變化，但大小由-0.124 減小到-0.556，能源利用效率與碳排放之間的系數(shù)為-0.637，且在5%水平下顯著，說明能源利用效率的提升在數(shù)字技術(shù)發(fā)展與碳排放之間起到部分中介的作用，再次驗證了假設(shè)2，即能源利用效率是數(shù)字技術(shù)發(fā)展降低區(qū)域碳排放的間接路徑。

3.5 異質(zhì)性檢驗

數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平和區(qū)域碳排放都會由于各省發(fā)展的不同而存在異質(zhì)性，前面分析了數(shù)字技術(shù)發(fā)展對區(qū)域碳排放有著不同程度的影響，但這種影響在區(qū)域之間是否存在差異？在此基礎(chǔ)上，基于各省市經(jīng)濟規(guī)模、教育規(guī)模的異質(zhì)性視角，研究各省域間數(shù)字技術(shù)發(fā)展與地區(qū)碳排放的相互作用程度，實證結(jié)果如表7 所示。

表7 異質(zhì)性檢驗結(jié)果

本文按照所屬區(qū)域?qū)⑹∈蟹譃榻?jīng)濟規(guī)模小、經(jīng)濟規(guī)模大兩組，依據(jù)經(jīng)濟規(guī)模進行異質(zhì)性分析，如表7 第（1）列結(jié)果所示，數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平與經(jīng)濟規(guī)模的交互項系數(shù)為0.727，且在10%水平下顯著，這表明數(shù)字技術(shù)發(fā)展對區(qū)域碳排放的影響程度在不同地區(qū)有所不同，具體而言就是，相較于經(jīng)濟規(guī)模小的省份而言，數(shù)字技術(shù)發(fā)展對經(jīng)濟規(guī)模大的省份碳減排效應(yīng)更好?？赡艿脑蛟谟冢?jīng)濟規(guī)模大的地區(qū)創(chuàng)新要素更為全面，在經(jīng)濟規(guī)模較大的區(qū)域，數(shù)字技術(shù)的發(fā)展速度較快，其發(fā)展程度較好，能夠較早地發(fā)揮兩條路徑的作用，即促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級，提升能源利用效率，進而將碳減排的紅利完全釋放出來。而小型經(jīng)濟區(qū)域的數(shù)字技術(shù)發(fā)展則相對滯后，且隨著數(shù)字化架構(gòu)型基礎(chǔ)設(shè)施的遷移，這些地區(qū)面臨著更大的碳排放壓力，短期內(nèi)很難實現(xiàn)碳減排目標。從表7 第（2）列可以看出，數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平與教育規(guī)模的交互項系數(shù)為0.068，且在10%水平下顯著，表明相較于教育規(guī)模低的省份而言，教育規(guī)模高的省份里，數(shù)字技術(shù)發(fā)展對碳排放的影響程度更高。

3.6 空間溢出效應(yīng)

上文基于面板數(shù)據(jù)對數(shù)字技術(shù)與碳排放的關(guān)系展開了實證研究，卻忽略了數(shù)字技術(shù)的空間效應(yīng)影響。一個地區(qū)數(shù)字技術(shù)的發(fā)展對周邊區(qū)域的碳排放量是有可能存在潛在影響的?，F(xiàn)有研究表明，我國各地區(qū)的碳減排績效在不同程度上呈現(xiàn)出交互外溢的空間效應(yīng)，但未考慮其他獨立變量。新興的數(shù)字技術(shù)可以利用“虹吸效應(yīng)”吸引大量的創(chuàng)新因素，如人才、技術(shù)、資本等，這有助于抑制本地區(qū)的碳排放水平，當然也可能提高了相鄰區(qū)域碳排放水平，本地區(qū)的碳減排效應(yīng)也有可能受到技術(shù)轉(zhuǎn)移和產(chǎn)業(yè)輸出等溢出效率的影響。為此，對不同區(qū)域的碳排放量進行了空間集聚效應(yīng)的Moran’s I 檢驗，其結(jié)果如表8 所示。

表8 各年度碳排放的Moran’s I指數(shù)

從表8 中可以看出，區(qū)域碳排放的Moran’s I 均在10%的水平下顯著為正，表明長江經(jīng)濟帶的碳排放水平存在顯著的正向空間積聚效應(yīng)，從數(shù)值上看，空間積聚狀態(tài)相對穩(wěn)定，在穩(wěn)步增強。為此，本文采用面板空間杜賓模型（SDM）來進行檢驗。表9 為SDM 模型的在不同空間權(quán)重矩陣下的估計結(jié)果。可以看出，模型（1）到模型（2）中，數(shù)字技術(shù)前面的系數(shù)分別在5%和1%的水平下顯著為負，這表明數(shù)字技術(shù)發(fā)展會顯著抑制本地區(qū)域的碳排放水平。另外，模型（1）到（2）空間滯后項系數(shù)分別為-0.599 和-0.602，且都在5%的水平顯著為負。這驗證了省際空間抑制效應(yīng)的存在，即本地區(qū)的碳排放對鄰近地區(qū)的碳排放具有一定的負向影響。為進一步研究該抑制效應(yīng)的形成過程，本文對SDM 模型進行了相應(yīng)的經(jīng)濟距離矩陣和鄰接矩陣的效應(yīng)分解，得到具體的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)（表10）。

表9 空間計量回歸結(jié)果

表10 SDM模型效應(yīng)分解結(jié)果

從表10 可知，直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)里各變量前的系數(shù)結(jié)果和顯著性，相較于表6 沒有什么大的變化，驗證了假說3，即數(shù)字技術(shù)發(fā)展可以通過空間溢出效應(yīng)抑制鄰近區(qū)域碳排放。第（3）、第（4）列為空間溢出效應(yīng)的結(jié)果，其中數(shù)字技術(shù)前的系數(shù)為-0.141和-0.151，且分別在5%和10%水平下顯著，研究結(jié)果顯示，本地數(shù)字技術(shù)的迅速發(fā)展會對周邊地區(qū)的碳排放水平造成負向影響。良好的數(shù)字技術(shù)發(fā)展環(huán)境，吸引了周邊地區(qū)的企業(yè)、人才和資本，從而對周邊地區(qū)的碳排放進行有效的控制。此外，對外開放水平和城市化水平也會對周邊區(qū)域有正向的溢出效應(yīng)，兩者都將導致周邊地區(qū)的碳排放量顯著上升。

4 結(jié)論與政策建議

立足于數(shù)字技術(shù)高速發(fā)展和實現(xiàn)雙碳目標的時代背景，本文在系統(tǒng)梳理數(shù)字技術(shù)與碳排放相關(guān)文獻研究的基礎(chǔ)上，分析了數(shù)字技術(shù)發(fā)展與區(qū)域碳排放之間的內(nèi)在聯(lián)系，并探索其影響機理和作用機制?；?013—2021年長江經(jīng)濟帶的省域面板數(shù)據(jù)，本文從基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、要素投入與產(chǎn)出、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化發(fā)展、數(shù)字交易發(fā)展四個維度建立數(shù)字技術(shù)發(fā)展的評估指標體系，并對數(shù)字技術(shù)發(fā)展對地區(qū)碳排放的影響機理及空間外溢效應(yīng)進行多維度的經(jīng)驗分析，得到以下結(jié)論。

（1）數(shù)字技術(shù)發(fā)展會顯著抑制碳排放水平，且該結(jié)論在進行一系列穩(wěn)健性檢驗后仍然成立。

（2）采用中介效應(yīng)模型檢驗發(fā)現(xiàn)，數(shù)字技術(shù)通過推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化調(diào)整和提升能源利用效率來實現(xiàn)碳減排。

（3）異質(zhì)性條件下數(shù)字技術(shù)發(fā)展對碳排放的影響程度存在顯著差異，具體而言，相較于經(jīng)濟規(guī)模較小和教育規(guī)模較小的省份而言，經(jīng)濟規(guī)模較大和教育規(guī)模較大的省份，數(shù)字技術(shù)發(fā)展對碳排放的影響程度更高。

（4）采用空間杜賓模型檢驗數(shù)字技術(shù)發(fā)展對碳排放的空間溢出效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)數(shù)字技術(shù)會通過空間虹吸效應(yīng)負向作用于鄰近區(qū)域的碳排放。

根據(jù)上述結(jié)論，本文提出以下幾點政策建議。

（1）逐步推進數(shù)字技術(shù)與碳排放融合發(fā)展，實現(xiàn)高質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展，推動數(shù)字技術(shù)發(fā)展和碳排放深度融合的紅利釋放，破除產(chǎn)業(yè)和行政壁壘。政府應(yīng)加大對數(shù)字技術(shù)產(chǎn)業(yè)的監(jiān)管力度，制定與之相應(yīng)的經(jīng)濟法規(guī)，營造一個有利于數(shù)字技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的良性競爭環(huán)境，為充分發(fā)揮數(shù)字技術(shù)在重塑產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級和技術(shù)賦能推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型的作用提供保障，同時也應(yīng)預(yù)防數(shù)字技術(shù)高速發(fā)展所帶來的經(jīng)濟后果，降低產(chǎn)業(yè)鏈效率，從而削弱數(shù)字技術(shù)的碳減排效應(yīng)。

（2）因地制宜制定數(shù)字技術(shù)發(fā)展戰(zhàn)略，各省要充分認識自己所在區(qū)域及相鄰省份發(fā)展特色，經(jīng)濟規(guī)模較大發(fā)展較好的省份要充分發(fā)揮其現(xiàn)有的數(shù)字技術(shù)優(yōu)勢，突出自有的區(qū)域優(yōu)勢。在發(fā)展較好的區(qū)域，應(yīng)加大對區(qū)域的輻射引領(lǐng)力度，降低區(qū)域碳排放量。對于發(fā)展程度和經(jīng)濟發(fā)展水平較差的地區(qū)，要發(fā)揮自己的資源優(yōu)勢，通過引進人才、技術(shù)和資本的方式創(chuàng)造特色數(shù)字技術(shù)，為產(chǎn)業(yè)賦能，在碳減排方面實現(xiàn)彎道超車。

（3）加大對數(shù)字技術(shù)的投資力度，以提升數(shù)字技術(shù)在社會中的應(yīng)用水平，促進數(shù)字技術(shù)發(fā)展的同時，提高基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的能源消耗效率，借助數(shù)字技術(shù)賦能打造出高效化和集約化的新型基建設(shè)施，聚焦于能源消費結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，助推數(shù)字和綠色的融合，促進數(shù)字技術(shù)綠色高質(zhì)量發(fā)展。政府要加大財政支出在碳減排與數(shù)字技術(shù)發(fā)展中的投入，提升居民整體受教育水平，縮小城鄉(xiāng)居民收入差距，增強居民消費水平，加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。同時強化區(qū)域協(xié)調(diào)合作關(guān)系，建立長期均衡的協(xié)同發(fā)展路徑，形成各省市之間特色鮮明、優(yōu)勢互補的格局，聯(lián)手打造整體區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的碳減排與數(shù)字技術(shù)發(fā)展格局。