数字经济对省域碳排放的影响效应研究

陆 悦

（南京邮电大学 经济学院，江苏 南京 210023）

一、引言

近年来，全球气候问题引发了一系列困难挑战，各国逐渐意识到气候问题的严重性，开始积极实行碳减排的措施。2020 年9 月，中国在联合国第75 届会议上，从建立人类命运共同体的内在要求，以及对绿色发展的内在需求出发，第一次提出“碳达峰”“碳中和”的概念目标，即在2030 年前实现碳达峰、2060 年前实现碳中和。

此外，在新发展阶段数字经济凭借其影响力大、辐射广、速度快、不受空间限制等优势，逐渐成为推动我国实现低碳发展和绿色发展的关键力量。因此，厘清数字经济是否真正有助于实现碳减排，对我国在新发展阶段运用数字经济助力低碳发展和绿色发展具有重大意义。

二、文献综述

目前，相关研究认为数字经济可以起到一定的环境改善作用。如邓荣荣和张翱祥（2022）[1]认为数字经济发展明显改善了城市环境污染物的排放，其中对工业二氧化硫的作用最明显。蒋金荷（2021）[2]认为数字经济绿色化是我国高质量发展的必然选择，是实现双碳目标的重要路径。何维达等（2022）[3]证实数字经济发展对生态效率的提升有正向显著的促进作用。

将数字经济和碳排放纳入统一研究框架的相对较少，部分研究认为数字经济对碳排放具有抑制作用。邬彩霞和高媛（2020）[4]研究分析发现数字经济对低碳产业的发展具有显著的空间溢出效应，并且呈现出地区异质性，但该差异在东中西部地区之间较小。谢云飞（2022）[5]研究认为在我国中部、西部地区以及碳排放较大的地区，数字经济对其抑制作用更加显著。徐维祥等（2022）[6]表明数字经济显著减少了城市碳排放，其对城市碳排放的影响具有溢出效应并呈现空间衰减的特征。

还有部分研究认为数字经济对碳排放存在先促进后抑制的作用。缪陆军等（2022）[7]研究认为数字经济对碳排放的影响具有非线性特征，呈“倒U型”关系。李治国和王杰（2022）[8]研究发现数字经济具有“先促进、后抑制”的“倒U 型”本地减排效应，同时兼具“先抑制、后促增”的“U 型”空间溢出减排效应。

综上，随着“双碳”目标的提出和数字经济发展的深入，碳排放和数字经济相关的研究逐渐增多，但是将数字经济和碳排放纳入统一研究框架的相对较少，有关数字经济对碳排放的研究还不够充分。因此，在已有研究的基础上，从空间视角出发，深入探究数字经济对各省域碳排放的影响，分析其中可能存在空间溢出效应和区域异质性，为数字经济助力我国实现低碳发展和绿色发展提供政策指导和理论支持。

三、理论分析与研究假设

（一）数字经济对碳排放的直接影响分析

环境库兹涅茨曲线（EKC）是一种呈“倒U 型”的曲线，可用于研究经济发展与环境损害之间的关系，Ahmed 和Wei（2012）[9]、宋锋华（2017）[10]、马骏和李亚芳（2017）[11]也通过研究证实了环境库兹涅茨曲线的假定。因此，以环境库兹涅茨曲线呈现的规律作为依据，初步推测随着数字经济发展水平的不断提高，其对碳排放的影响可能存在先促进后抑制的作用。

此外，国内相关学者通过实证研究认为数字经济与碳排放之间存在“倒U 型”关系。缪陆军等（2022）[7]证实数字经济对碳排放的影响呈现“倒U型”。樊轶侠和徐昊（2021）[12]研究认为数字经济与经济绿色化之间符合先促进后抑制曲线关系，其中能源回弹则是构成“倒U 型”曲线的主要原因。李治国和王杰（2022）[8]研究发现数字经济具有“先促进、后抑制”的“倒U 型”本地减排效应，同时兼具“先抑制、后促增”的“U 型”空间溢出减排效应。因此，基于以上分析，提出假设1：

假设1：数字经济对省域碳排放的影响呈“倒U型”，即先促进后抑制。

（二）数字经济对碳排放的空间溢出效应分析

西方经济学家克鲁格曼提出了“新经济地理学”[13]，新经济地理学可以用来研究经济活动出现的空间聚集现象。借助空间地理位置上的相互靠近，可以形成各个区域之间的生产链，该生产链可以节约各个区域间的生产成本，从而逐步扩大产业规模，最终形成规模效应，带来经济效益。同时，空间地理位置上的相互靠近还可以促进各要素间的流动和互换，最终形成空间溢出效应，带动各个区域的共同发展。

此外，从现有研究看，徐昊和马丽君（2022）[14]研究发现数字经济加强了对资源的依赖程度，并且存在空间外溢作用。缪陆军等（2022）[7]认为数字经济对碳排放的影响存在空间效应，只是其产生的空间溢出效应与直接效应相比而言较小。徐维祥等（2022）[6]表示数字经济对碳排放的空间外溢存在边界作用，即在不同的经济圈作用大小不同。因此，基于以上分析，提出假设2：

假设2：数字经济对省域碳排放具有空间溢出效应。

（三）数字经济对碳排放的区域异质性分析

《中国数字经济发展与就业白皮书（2019 年）》中对数字经济进行了详细解读，认为目前我国数字经济逐步显现出不平衡的态势：东部地区发展水平较高，西部地区发展水平较低。主要原因有：第一，先进知识和技术运用要求较高；第二，生产要素的流动具有“趋利”趋势；第三，落后地区相关数字经济的基础设施不完善。因此，数字经济的不平衡性可能会导致对不同地区的碳排放产生不同程度的影响。

此外，相关学者如邬彩霞和高媛（2020）[4]、谢云飞（2022）[5]也通过实证研究发现数字经济对碳排放确实存在区域异质性影响。因此，基于以上分析，提出假设3：

假设3：数字经济对省域碳排放具有区域异质性。

四、变量选取与模型设定

（一）变量说明与数据来源

1.被解释变量：碳排放C。目前关于碳排放如何进行测度，没有形成标准统一的方法，因此参考李斌和张晓冬（2017）[15]提出的碳排放计算方法：根据《2006 年IPCC 国家温室气体清单指南》中提供的8类化石燃料的缺省二氧化碳排放系数（见表1）及《中国能源统计年鉴》中提供的各省市的能源化石燃料消费量，测算出我国30 个省（自治区、直辖市）2011—2019 年的碳排放。具体的计算公式如式（1）所示：

表1 各类化石燃料碳排放系数表

式（1）中，C 表示碳排放；k 表示CO2与碳分子的重量比（k=44/12）；Ei表示第i 类化石燃料的消耗量；δi表示第i 类化石燃料的排放系数。

2.核心解释变量：数字经济综合指数（DEDI）。在理解数字经济内涵的基础上，参考王军等（2021）[16]构建的数字经济评价指标体系，选取数字经济基础载体、数字产业化、产业数字化和数字经济环境作为二级指标，并根据数据的可获得性选取互联网普及率、光缆长度等作为三级指标。具体指标及其说明如表2 所示。

表2 数字经济评估指标体系

在此基础上，利用熵权法对该指标体系进行客观赋权，从而得出各省份的数字经济综合指数（DEDI）。熵权法的部分计算结果如表3 所示。

表3 熵权法部分计算结果

3.控制变量。参考姜国刚等（2021）[17]、杨美成（2022）[18]、高宏伟和程仕英（2017）[19]、唐赛等（2021）[20]的研究，选取人均GDP（PGDP）、城镇化率（URI）、外商直接投资（FDI）和能源结构（ENERGY）四个指标作为控制变量。具体指标如表4 所示。

表4 控制变量说明

4.数据来源。基于数据的可靠性和可得性，选取我国2011—2019 年30 个省（自治区、直辖市不包括香港、澳门、台湾和西藏等地区）的相关数据作为研究对象。相关数据主要来源于各省统计年鉴、国家统计局等。其中数字金融普惠指数来源于北京大学数字普惠金融指数，碳排放数据根据《2006 年IPCC 国家温室清单指南》《中国能源统计年鉴》计算得出。

对于数据中的缺失值采用了线性插值法进行处理，利用数据的线性趋势，对各年份中间的缺失部分进行填充。此外，对被解释变量进行了取对数处理。

（二）模型设定

1.空间权重矩阵设定。空间权重是度量空间相关度的重要指标，参考邵帅等（2016）[21]对空间权重矩阵的构建方法，构建地理反距离矩阵进行实证分析。

地理反距离矩阵W：其元素wij表示i 省（自治区、直辖市）与j 省（自治区、直辖市）之间根据经纬度计算的最近公路距离倒数的平方。具体定义如式（2）：

2.空间自相关性检验。全局莫兰检验可以用来分析是否存在空间自相关性，具体计算公式如式（3）所示：

表5 碳排放莫兰指数

由全局莫兰检验的结果可以看出，2011—2019年内，碳排放在地理反距离权重矩阵下的Moran'I值在0.13 附近波动，但均在5%的水平上正向显著，表示在整体上各省域的碳排放具有显著的空间正相关性，碳排放在空间上存在明显的集聚现象。因此，适合选择空间计量模型。

局部莫兰检验可以用来检测异常值或者查看集聚出现的范围和位置，其计算公式如式（4）所示：

基于上述公式，分别绘制我国30 个省（自治区、直辖市）2011 年、2015 年和2019 年碳排放的局部莫兰散点图（见图1、图2、图3），其中数字1～30 表示我国30 个省（自治区、直辖市）。可以看出我国30 个城市的碳排放指标主要集中在一、三象限，其分布呈高-高、低-低类型的正相关关系。因此，结果进一步表明，我国30 个省份的碳排放具有正相关性。

图1 2011 年碳排放局部莫兰指数图

图2 2015 年碳排放局部莫兰指数图

图3 2019 年碳排放局部莫兰指数图

3.空间计量模型选择。基于全局莫兰和局部莫兰检验结果，考虑空间因素的影响，拟选取空间计量模型进行实证分析。具体检验选择结果如表6 所示。

表6 空间计量模型检验

根据表6 的检验结果，可以看出各项检验显著的拒绝原假设，适合选择空间杜宾模型（SDM）进行实证研究。基于相关研究假设、全局莫兰等检验结果，最终选择时间固定效应的空间杜宾模型（SDM）进行实证分析，模型具体构造如式（5）所示：

式（5）中，Cit表示i 省（自治区、直辖市）t 时期的碳排放，DEDIit表示i 省（自治区、直辖市）t 时期的数字经济综合指数，表示i 省（自治区、直辖市）t 时期的数字经济综合指数的平方项，GDPit、URIit、FDIit、ENERGYit表示i 省（自治区、直辖市）t时期的各控制变量，W 表示空间权重矩阵，ρ 表示空间自回归系数，vi为时间固定效应，εit为随机扰动项。

五、实证回归结果与分析

（一）直接影响效应分析

运用构造的地理反距离权重矩阵对时间固定效应的空间杜宾模型（SDM）进行回归分析，回归结果如表7 所示。

表7 空间杜宾模型回归结果

从回归结果可以看出，解释变量的显著性较高，并且空间自相关系数值为0.279 在5%的水平上显著，说明各省域的碳排放在空间作用下具有正向的空间相关性，这一结论与全局莫兰检验的结论相同。

1.核心解释变量。数字经济综合指数（DEDI）和数字经济综合指数的平方（DEDI2）。数字经济综合指数（DEDI）的一次项系数为正值，其二次项（DEDI2）系数为负值，二者均在1%水平上显著。由此可以得出结论：数字经济对省域的碳排放有“倒U 型”的影响效应，即先促进、后抑制。

为了确保“倒U 型”曲线结果的准确性，相关学者Lind 和Mehlum（2010）[22]提出了“U 型”检验三步法：第一步，模型核心解释变量的一次项系数β1和二次项系数β2呈现正负显著地反向关系；第二步，在两个端点的斜率反向；第三步，曲线拐点的数值必须在核心解释变量的取值范围之内。樊轶侠和徐昊（2021）[12]认为控制变量的变动不会影响曲线的形态，因此在检验时参考其做法，仅考虑模型中的因变量与核心解释变量，具体计算公式如式（6）、式（7）、式（8）所示：

首先，根据表7 模型回归结果，数字经济综合指数（DEDI）的一次项系数为正，二次项系数为负，二者正负性显著相反，符合第一步要求。其次，根据公式计算得出，，两端点处的斜率正负性相反，符合第二步要求。最后，拐点DEDI*=0.694，并且数字经济综合指数的取值范围为[0.016，0.935]，说明拐点位于数字经济综合指数的取值范围内，符合第三步要求。因此，数字经济对于省域碳排放的影响呈现“倒U 型”的结论成立，符合研究假设1，即表明在数字经济的初始阶段，数字经济的发展会增加各省域的碳排放；在数字经济的后期阶段，数字经济的发展会降低各省域的碳排放。

在数字经济发展初期，可能会专注于快速发展，从而忽视了环境保护，存在一定的“绿色盲区”：一方面，数字技术初步运用到资源开采等相关产业时，盲目地开采会给环境带来一定的损害；另一方面，数字经济的快速发展需要消耗大量的能源，而目前煤炭仍是主要发电能源。因此，在初期数字经济的快速发展会间接加剧对煤炭的消耗，增加碳排放。

在数字经济发展后期，此时数字技术发展相对完善，可以应用于产业优化升级、清洁技术研发、提供能源利用率等方面的开发和研究。同时相关政策的出台和完善，使得数字经济的发展逐渐实现经济发展与绿色发展的统一，从而在一定程度上减少了碳排放。

2.控制变量。人均GDP（PGDP）的增加会显著降低各省（自治区、直辖市）的碳排放。首先，经济发展水平是实现碳排放的根本，经济实力的支撑有助于实现碳减排。其次，随着经济发展水平的提高，居民的文化素养、精神文明等逐步提高；政府更加注重对环境的管制；企业加快对清洁技术的研发、提高能源利用效率等，碳排放也会随着减少。

城镇化率（URI）的增大会显著增加各省（自治区、直辖市）的碳排放。城镇化的快速发展会导致农村人口向城市的大量流动，从而导致各种生产要素也逐渐向城市转移。因此，城镇化水平的提高会使得城市的供给和需求不断扩大，突增的供给和需求会带动相关工业化企业的快速发展，但是，工业化企业的发展会给环境带来一定的损害，这就使得碳排放出现增长。

能源结构（ENERGY）的提高会显著增加各省（自治区、直辖市）的碳排放。能源结构的提高意味着我国对煤炭资源消耗的增大，相关数据显示，目前我国能源结构中煤炭消耗占比呈下降趋势，但由于煤炭的消耗总基数过大，其在我国能源结构中仍占据最大比重。煤炭资源的过度使用则会导致全球变暖、PM2.5 等一系列的环境恶化问题，直接导致碳排放的增加。

（二）空间溢出效应分析

为验证研究假设2 中数字经济对碳排放是否具有空间溢出效应，借鉴LeSage 和Pace（2009）[23]提出的偏微分方法，进一步研究数字经济对各省域碳排放的直接效应、间接效应和总效应。具体结果如表8 所示：

表8 空间效应分解

数字经济综合指数（DEDI）及其二次项（DEDI2）分别对省域碳排放有正向和负向显著的直接影响，表明本省（自治区、直辖市）的数字经济对本省（自治区、直辖市）的碳排放影响呈“倒U 型”。

此外，数字经济综合指数（DEDI）及其二次项（DEDI2）的间接效应和总效应均通过了显著性检验，其中数字经济综合指数（DEDI）的系数为正，其二次项（DEDI2）的系数为负。该结果表明，数字经济对周边地区的碳排放具有空间溢出效应，此时“倒U 型”结论仍然成立。该结论验证了研究假设2 的内容，也与缪陆军、徐维祥等人的结论类似。

数字经济对碳排放的作用在不同地理位置上有所差异，会在一定程度上产生空间外溢。与传统经济相比，数字经济具有不受空间限制的优势，这一优势使区域内的数字经济更易于向周边区域辐射，从而形成空间外溢。空间外溢作用加强了各个区域之间的交流与联系，如数字经济较高的地区可以带动周边地区的发展，向发展水平较弱的地区输送人才、技术等要素，促进各个地区间知识、技术和资金的流动，从而实现各个地区间的共同发展与共同进步。

（三）区域异质性分析

为验证研究假设3 中数字经济对碳排放是否有区域异质性影响，按照国家标准将我国30 个省（自治区、直辖市）划分为东部、中部和西部三个地区，其中东部地区包括北京、天津等11 个省（自治区、直辖市），中部地区包括山西、吉林等8 个省（自治区、直辖市），西部地区包括四川、贵州等11 个省（自治区、直辖市）。具体结果如表9、表10 所示：

表9 分区域回归结果

表10 分区域效应分解

上述回归结果中R2和sigma2_e 表明东部和中部地区的模型具有较高的拟合优度。但东部和中部地区的模型自相关系数不显著，西部地区模型的自相关系数为负数，与预期结果相反，说明在区域层面上，碳排放的空间相关性没有预期显著。

表10 给出了东部、中部和西部地区的空间效应分解结果。在东部地区，数字经济对周边地区碳排放具有显著的空间溢出效应，此时“倒U 型”结论仍然成立。然而，在中部和西部地区，数字经济对碳排放具有显著的直接效应，空间溢出效应则不显著。说明中部和西部地区，数字经济对周边地区碳排放的辐射作用不明显。

根据《中国数字经济发展与就业白皮书（2019年）》，目前我国数字经济逐步显现出不平衡的态势：东部地区发展水平较高，西部地区发展水平较低。首先，东部地区的经济发展程度、地理位置优势等要明显优于西部和中部地区，因此数字经济发展所需的先进知识和技术会倾向于集中在相对发达的东部地区；其次，生产要素的流动具有“趋利”性质，因此生产要素主要聚集于具有高回报率的东部地区；最后，中部和西部地区的数字经济基础设施完善度较低，人才激励机制不健全是其发展数字经济的一大劣势。因此总体来说，东部地区的数字经济发展要优于中部和西部地区，其对于周边地区的辐射作用也更加显著。

（四）稳健性检验

为验证实证结果是否稳健，我们采用替换解释变量、更换空间权重矩阵两种方法进行稳健性检验。

1.更换解释变量。利用中国碳核算数据库（China Emission Accounts and Datasets，CEADs）中发布的2011—2019 年省级二氧化碳排放数据，作为新的解释变量重新进行实证研究，最终结果如表11、表12所示：

表11 稳健性回归结果

表12 稳健性回归结果

表11、表12 中显示了数字经济对碳排放的影响，其中，数字经济综合指标（DEDI）及其二次项（DEDI2）的系数均达到了1%的显著水平，且数字经济综合指数（DEDI）为正值，其二次项（DEDI2）为负值，这一结果与前面的研究结果基本吻合，表明了这一结论的稳定性。

2.更换空间权重矩阵。由于空间权重矩阵的不同，其结果的影响也不尽相同，因此采用经济空间矩阵取代地理反距离矩阵，重新考察数字经济对碳排放的影响，表13、表14 为更换空间权重矩阵后的结果。

表13 稳健性回归结果

表14 稳健性回归结果

表13、表14 显示了数字经济对碳排放的影响，各解释变量的符号和显著性与前文的结果整体上大致相同，证实了这一结论的稳定性。

综上，采用替换解释变量以及替换空间权重矩阵的方式进行稳健性检验，两种方法得到的结果均显著且与前文结论一致。因此，可以判断实证结果是稳健的。

六、结论与建议

（一）结论

通过对我国30 个省份2011—2019 年的面板数据进行实证分析，研究数字经济对省域碳排放的影响效应，得出以下结论：

第一，数字经济对省域碳排放的影响呈现“倒U型”关系，即数字经济对碳排放具有先促进后抑制的作用，这一结论在经过Lind 和Mehlum 的“U 型”检验三步法的验证后仍成立。

第二，数字经济对省域碳排放的影响具有显著的空间溢出效应，此时“倒U 型”结论仍然成立。

第三，数字经济对省域碳排放的影响具有区域异质性，将我国30 个省（自治区、直辖市）划分为东部、中部和西部地区，其中在东部地区数字经济对碳排放具有显著的空间溢出效应，而在中部和西部地区则不具有空间溢出效应。

（二）建议

基于上述结论，提出以下建议：

第一，数字经济发展既要增速又要提质。首先，政府要加强在数字经济中的基础设施和技术研发的投入，为数字经济的发展积极创造条件。其次，重视数字经济的高耗能特性，在大力发展数字经济的同时也要注意减少能耗，开发和推广节能减排技术，提高能源利用率，促进能源的节约和高效使用，实现数字经济的“绿色”增长。最后，将数字技术融入生产、消费、交换、分配的各个环节，实现全平台全产业数字化，加强各个环节的沟通与交流，促进决策优化。

第二，充分发挥数字经济积极的空间溢出作用。一方面，加强各地区间数字经济发展的联系与交流。发挥核心地区数字经济的辐射作用，利用其技术溢出等效应带动周边地区数字经济的发展。另一方面，注意防范数字经济高速发展地区对低速发展地区产生“虹吸效应”。数字经济发展较快地区给予发展较慢地区一定的帮扶，发展较慢地区向发展较快地区积极学习，形成良性竞争的发展格局。

第三，强调不同地区数字经济发展均衡问题。一方面，对于发展较慢地区，政府应该给予一定的政策倾斜，在基础设施方面加大投入、在产业转型方面给予技术资金支持、在企业发展方面加强人才建设等，逐步实现数字经济的快速高质量发展；另一方面，对于发展较快地区，在保持自身高速发展的同时要对发展较慢地区起到帮扶和带动作用，提供人才、技术、设施的输入等，逐步缩小二者之间的差距，实现各地区数字经济的均衡发展，共同努力实现我国碳排放的减少。