劉鵬飛，韓曉琳

（安慶師范大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，安徽 安慶 246133）

2020 年9 月，我國(guó)在七十五屆聯(lián)合國(guó)大會(huì)上正式提出二氧化碳排放力爭(zhēng)于2030 年前達(dá)到峰值，努力爭(zhēng)取2060 年前實(shí)現(xiàn)碳中和。為實(shí)現(xiàn)這一“雙碳”目標(biāo)，我國(guó)政府頒布了一系列實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排、綠色發(fā)展的政策。黨的十九屆五中全會(huì)通過(guò)的《中共中央關(guān)于制定國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和二〇三五年遠(yuǎn)景目標(biāo)的建議》指出，“十四五”時(shí)期我國(guó)的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展主要目標(biāo)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(dòng)綠色低碳發(fā)展，降低碳排放強(qiáng)度，支持有條件的地區(qū)率先達(dá)到碳排放峰值，制定2030 年前碳排放達(dá)峰行動(dòng)方案。2022 年1 月，國(guó)家發(fā)展改革委、國(guó)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(jī)制和政策措施的意見(jiàn)》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(qiáng)的能源生產(chǎn)消費(fèi)格局。

同時(shí)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(jì)體系。全球氣候行動(dòng)峰會(huì)2020 年發(fā)布的《指數(shù)氣候行動(dòng)路線圖》提出評(píng)估，通過(guò)在能源、制造業(yè)、農(nóng)業(yè)和土地使用、建筑、服務(wù)、運(yùn)輸和交通管理中實(shí)行數(shù)字解決方案，這項(xiàng)技術(shù)可以幫助減少高達(dá)15%的全球碳排放，也就是2030 年需減少50%碳排放目標(biāo)的三分之一。從中可以看出，隨著大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)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(biāo)任務(wù)的達(dá)成提供了一個(gè)很好的契機(jī)。與此同時(shí)，數(shù)字技術(shù)的發(fā)展已滲透社會(huì)生活的各個(gè)領(lǐng)域，據(jù)國(guó)家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室發(fā)布《數(shù)字中國(guó)發(fā)展報(bào)告（2021）》顯示，2021 年我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)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(jì)蓬勃發(fā)展。數(shù)字技術(shù)應(yīng)用到經(jīng)濟(jì)社會(huì)生活中已成為實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)、推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的必然趨勢(shì)。

現(xiàn)有文獻(xiàn)更多集中在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)于碳排放的影響[1-2]。對(duì)于數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用對(duì)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(guó)284 個(gè)城市2011—2017 年面板數(shù)據(jù)，實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)字技術(shù)發(fā)展能顯著降低中國(guó)城市碳排放強(qiáng)度。為豐富現(xiàn)有文獻(xiàn)關(guān)于數(shù)字技術(shù)發(fā)展對(duì)碳排放影響的區(qū)域研究意義，本文以長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶為研究區(qū)域，主要是因?yàn)殚L(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶是東西部互動(dòng)合作的協(xié)調(diào)發(fā)展帶，堅(jiān)持走生態(tài)優(yōu)先、綠色發(fā)展之路。

本文可能的邊際貢獻(xiàn)有：首先，相較之前學(xué)者們研究區(qū)域?yàn)槭澜绺鲊?guó)或全國(guó)城市層面，本文研究的是長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶省際區(qū)域?qū)用鏀?shù)字技術(shù)發(fā)展對(duì)碳減排的助推作用，以2013—2021 年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶省際層面的數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，實(shí)證研究了數(shù)字技術(shù)發(fā)展對(duì)碳排放的影響效應(yīng)。本文還考察了在經(jīng)濟(jì)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(guò)機(jī)理分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)字技術(shù)除通過(guò)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)直接作用于縮短信息時(shí)滯，促進(jìn)碳減排的直接效用外，還會(huì)通過(guò)助推產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化調(diào)整和提升能源利用效率來(lái)抑制區(qū)域碳排放。本文通過(guò)中介效應(yīng)模型識(shí)別了這一傳導(dǎo)路徑，為分析數(shù)字技術(shù)發(fā)展的作用機(jī)制提供了一個(gè)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(duì)區(qū)域碳排放的影響研究并進(jìn)行了空間溢出效應(yīng)研究，發(fā)現(xiàn)數(shù)字技術(shù)會(huì)通過(guò)虹吸效應(yīng)負(fù)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(jìn)區(qū)域碳減排成效的提升，提供借鑒和參考。

1 文獻(xiàn)綜述與機(jī)理分析

1.1 文獻(xiàn)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(dāng)今全球價(jià)值鏈與數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的交匯時(shí)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(jì)[4]。從宏觀角度上看，新興數(shù)字技術(shù)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力，通過(guò)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)和金融的深度融合，賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，催生經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)新動(dòng)能；廉價(jià)的傳統(tǒng)要素投入結(jié)構(gòu)是中國(guó)能夠參與全球價(jià)值鏈分工的重要原因，數(shù)字技術(shù)通推動(dòng)傳統(tǒng)要素結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型，實(shí)現(xiàn)要素的最優(yōu)配置，助推經(jīng)濟(jì)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(guò)程中，為提升高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率帶來(lái)了新的契機(jī)，促進(jìn)全要素生產(chǎn)率提升的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)間協(xié)調(diào)高速運(yùn)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(yíng)、創(chuàng)新活動(dòng)與服務(wù)平臺(tái)的各個(gè)環(huán)節(jié)，顯著地提高了企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效[9-10]。

1.1.2 碳排放的發(fā)展動(dòng)態(tài)分析

中國(guó)的碳排放變化可以分為三個(gè)階段，第一階段是加入WTO 的高速增長(zhǎng)階段，中國(guó)人均碳排放量的增加與經(jīng)濟(jì)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(fèi)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化調(diào)整對(duì)碳減排的成效顯著，但由于中國(guó)是煤炭大國(guó)，從根本上改變以煤為核心的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)是難以實(shí)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(jì)發(fā)展拉動(dòng)的中國(guó)碳排放量增長(zhǎng)[11-12]。第二階段是受金融危機(jī)負(fù)面影響的波動(dòng)期，市場(chǎng)排放權(quán)價(jià)格受到金融危機(jī)的沖擊呈現(xiàn)暴跌趨勢(shì)，這意味著中國(guó)企業(yè)的減排成本大幅提高，嚴(yán)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(dòng)中持續(xù)增長(zhǎng)[13]。中國(guó)的二氧化碳排放量自2012 年以來(lái)進(jìn)入了第三階段——新常態(tài)階段，在高質(zhì)量發(fā)展階段中國(guó)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(shì)逐漸平穩(wěn)[14]。在我國(guó)近十幾年來(lái)市場(chǎng)化進(jìn)程快速推進(jìn)的背景下，擴(kuò)大吸收外資，鼓勵(lì)引進(jìn)先進(jìn)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(jìn)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(xiàn)進(jìn)行總結(jié)，發(fā)現(xiàn)目前相關(guān)的實(shí)證研究主要是從人口規(guī)模、能源消費(fèi)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(jì)結(jié)構(gòu)等角度探討對(duì)碳排放的影響。而對(duì)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(guò)倒逼產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)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(chǎng)機(jī)制，長(zhǎng)期以來(lái)，它被視為減緩氣候變化的一種有效的政策手段[18-19]，推動(dòng)碳排放權(quán)交易市場(chǎng)發(fā)展，有助于促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)實(shí)現(xiàn)碳減排效應(yīng)。

1.1.4 數(shù)字技術(shù)對(duì)碳排放的相關(guān)理論研究

近年來(lái)學(xué)術(shù)界基于技術(shù)進(jìn)步視角對(duì)于碳減排的研究文獻(xiàn)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(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，數(shù)字技術(shù)能夠削弱由煤炭主導(dǎo)的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)對(duì)碳排放的影響，國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)這一問(wèn)題開展了大量的理論和實(shí)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(jí)的增長(zhǎng)[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(huì)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(shì)必會(huì)招致更多的碳排放[23]。但KOOMEY 等[24]認(rèn)為相對(duì)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(píng)估信息通信技術(shù)行業(yè)的不同部門對(duì)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(lái)的碳排放量和用電量也在不斷增加。但I(xiàn)CT 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(duì)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(jī)制

數(shù)字技術(shù)是以大數(shù)據(jù)、云計(jì)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?jiǎng)恿?，將信息以?shù)字化的形式進(jìn)行傳遞、融合、加工、處理的現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)。在數(shù)字技術(shù)的不斷發(fā)展過(guò)程中，遙感、通信等技術(shù)得到了越來(lái)越多的運(yùn)用，幫助有關(guān)部門可以及時(shí)鎖定碳排放源，并對(duì)碳排放量和碳的擴(kuò)散方向進(jìn)行準(zhǔn)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(jìn)行精確的度量，實(shí)現(xiàn)對(duì)碳排放的實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)測(cè)量，進(jìn)而形成一個(gè)動(dòng)態(tài)反饋，對(duì)生產(chǎn)流程中的高耗能環(huán)節(jié)進(jìn)行追溯，這將有助于政府對(duì)生產(chǎn)管理策略做出及時(shí)的調(diào)整，從而降低碳排放產(chǎn)生的負(fù)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(shí)滯，能夠及時(shí)地將企業(yè)的碳排放信息與環(huán)境保護(hù)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(duì)稱程度，抑制企業(yè)過(guò)度碳排放。數(shù)字技術(shù)還可以通過(guò)以下兩個(gè)路徑影響區(qū)域碳排放。

（1）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化。我國(guó)在產(chǎn)業(yè)發(fā)展的進(jìn)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(lái)看，一方面，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級(jí)必然會(huì)提升第三產(chǎn)業(yè)的比例，逐步向低能耗產(chǎn)業(yè)進(jìn)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(fèi)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(jí)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(lái)看，中國(guó)仍有較多的制造業(yè)企業(yè)處于全球價(jià)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(jì)增長(zhǎng)方式的影響，長(zhǎng)期依賴生產(chǎn)要素的大規(guī)模投入與擴(kuò)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(jìn)而阻礙了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。數(shù)字技術(shù)的迅猛發(fā)展，加強(qiáng)了產(chǎn)業(yè)鏈之間的信息流通，緩解信息不對(duì)稱，進(jìn)而打破產(chǎn)業(yè)壁壘，促進(jìn)整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的效率提升，并且憑借其獨(dú)特的數(shù)據(jù)資源重塑了傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)過(guò)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(chǎng)聯(lián)動(dòng)和溢出效應(yīng)推動(dòng)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(yán)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(guò)助力產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)從要素驅(qū)動(dòng)向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)模式的轉(zhuǎn)變來(lái)實(shí)現(xiàn)區(qū)域碳減排。

（2）能源利用效率。樊學(xué)瑞等[29]提出長(zhǎng)期以來(lái)，規(guī)模驅(qū)動(dòng)型增長(zhǎng)加劇了我國(guó)對(duì)于高能耗發(fā)展模式的依賴，我國(guó)已經(jīng)形成了以煤炭、石油等化石能源為中心的能源消費(fèi)格局體系，該體系的化石能源占比過(guò)高，單要素能耗率偏高，多供能體系尚未形成互補(bǔ)融合，因而造成我國(guó)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(yuǎn)高于發(fā)達(dá)國(guó)家，其根本原因在于能源未得到充分利用，產(chǎn)能過(guò)剩，因此降低碳排放，首先要解決的問(wèn)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(shí)現(xiàn)碳減排的問(wèn)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(xué)習(xí)等數(shù)字技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)、精準(zhǔn)管控能耗，進(jìn)而能夠大幅降低在能源生產(chǎn)、轉(zhuǎn)換、運(yùn)輸環(huán)節(jié)的能源消耗，實(shí)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(duì)緩解能源供應(yīng)與需求兩端的信息不對(duì)稱起到了積極作用，降低了在交易過(guò)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(guò)提高能源使用效率來(lái)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(yùn)營(yíng)和發(fā)展所產(chǎn)生的碳排放，由此提出假說(shuō)1。數(shù)字技術(shù)會(huì)通過(guò)優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和提升能源利用效率兩個(gè)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(fù)向，據(jù)此提出假說(shuō)2。

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

假說(shuō)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(duì)碳排放作用的機(jī)制路線見(jiàn)圖1。

圖1 作用機(jī)制圖

1.3 數(shù)字技術(shù)發(fā)展對(duì)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(shí)空距離，增強(qiáng)了區(qū)域間經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的關(guān)聯(lián)度，數(shù)字信息能夠通過(guò)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(shí)證檢驗(yàn)了ICT 行業(yè)對(duì)碳排放的空間溢出效應(yīng)，認(rèn)為ICT 技術(shù)能夠引起本地區(qū)的產(chǎn)品和服務(wù)價(jià)格下降，并且這種下降趨勢(shì)會(huì)向鄰近地區(qū)轉(zhuǎn)移和擴(kuò)散，通過(guò)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(duì)傳統(tǒng)行業(yè)產(chǎn)品的需求，進(jìn)而降低了碳排放量。鄧榮榮等[32]認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)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(rèn)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(shuō)3。

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

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 變量測(cè)算

2.1.1 被解釋變量——碳排放量

本文采用目前國(guó)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(fèi)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(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》的數(shù)據(jù)，將我國(guó)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(biāo)煤系數(shù)和碳排放系數(shù)進(jìn)行估算，計(jì)算公式為：

表1 碳排放量測(cè)算指標(biāo)

式中：CEi為第i個(gè)省份的碳排放量，CEij為能源j在第i個(gè)省份的碳排放量，Eij為能源j在第i個(gè)省份的實(shí)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(biāo)準(zhǔn)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(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶碳排放在時(shí)間上的分布情況，波峰出現(xiàn)逐年右移的趨勢(shì)，峰值的高度也有逐步升高的趨勢(shì)，表明2013—2021 年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的碳排放量整體上呈上升趨勢(shì)，各省市的碳排放差異在不斷增大。

圖2 碳排放的時(shí)間分布圖

圖3 為長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11 省市碳排放水平的柱狀圖，可見(jiàn)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(shí)情況相匹配，這些地區(qū)具有發(fā)達(dá)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(dǎo)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(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶為例對(duì)數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平進(jìn)行評(píng)估，并從四個(gè)維度對(duì)各省的數(shù)字技術(shù)發(fā)展程度進(jìn)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(fèi)投入強(qiáng)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(duì)上述指標(biāo)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(shí)也避免了指標(biāo)信息重疊而造成的結(jié)果偏差。

就長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字技術(shù)發(fā)展指數(shù)在時(shí)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(lái)越大并且有雙峰呈現(xiàn)的態(tài)勢(shì)，表明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平整體上呈上升趨勢(shì)。核密度函數(shù)的極值點(diǎn)均在0.2 附近，曲線的右尾拖長(zhǎng)，說(shuō)明均值左側(cè)的數(shù)據(jù)較多且右端存在極端值，即長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)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(shí)間分布圖

圖5 為長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)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(guó)的實(shí)際，具備良好的數(shù)字化基建設(shè)施和發(fā)展環(huán)境，同時(shí)，優(yōu)質(zhì)的數(shù)字資源共享政策可以起到對(duì)數(shù)字技術(shù)發(fā)展的引導(dǎo)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(shí)證研究數(shù)字技術(shù)發(fā)展對(duì)碳排放的作用機(jī)制，本文還分別構(gòu)建了度量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化和能源利用效率的指標(biāo)，其中產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)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(gè)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(duì)外開放水平（open），采用對(duì)外貿(mào)易總額在國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值所占比例表示；環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度（regulnum），以當(dāng)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(cè)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(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶省域數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，探討數(shù)字技術(shù)發(fā)展程度對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶碳排放的整體影響。基礎(chǔ)模型設(shè)定如下：

式中：下標(biāo)i表示各省市，t表示時(shí)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(shí)間變化的個(gè)體固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)，εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

為進(jìn)一步驗(yàn)證數(shù)字技術(shù)發(fā)展對(duì)碳排放的作用機(jī)制，在模型（2）的基礎(chǔ)上構(gòu)建中介模型來(lái)驗(yàn)證假設(shè)2，具體模型如下：

首先，式（2）是檢驗(yàn)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(jìn)行下一步。其次，對(duì)式（3）進(jìn)行回歸檢驗(yàn)，檢驗(yàn)數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化和能源利用效率兩個(gè)中介變量是否會(huì)產(chǎn)生顯著影響，如果α1顯著則進(jìn)行下一步。最后，式（4）是將碳排放量與中介變量放在同一個(gè)模型中進(jìn)行回歸檢驗(yàn)，如果δ2、α1顯著，且δ1不顯著則說(shuō)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(duì)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(xiàng)，進(jìn)一步將其拓展為空間杜賓模型：

式中：ρ表示空間項(xiàng)系數(shù)；W表示空間權(quán)重矩陣，為提升實(shí)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(jìn)行回歸；εit為空間自相關(guān)的誤差項(xiàng)，λ為空間自相關(guān)系數(shù)。

為分析數(shù)字技術(shù)發(fā)展對(duì)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(jì)量模型：

2.3 數(shù)據(jù)來(lái)源

為保證數(shù)據(jù)的可取性、客觀性和科學(xué)性，本文選取長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)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(lái)源于各省統(tǒng)計(jì)年鑒、《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》和長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶大數(shù)據(jù)平臺(tái)；專利授權(quán)數(shù)、R&D 投入強(qiáng)度等相關(guān)數(shù)據(jù)部分來(lái)源于各省份科技廳發(fā)布的科技統(tǒng)計(jì)公報(bào)；數(shù)字金融來(lái)源于北京大學(xué)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(bào)告[35]。

3 實(shí)證結(jié)果及分析

3.1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

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(guó)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)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(wàn)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(duì)較為平穩(wěn)，且適用于后續(xù)計(jì)量模型的相關(guān)性檢驗(yàn)。

表3 描述性統(tǒng)計(jì)

3.2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

為驗(yàn)證數(shù)字技術(shù)發(fā)展對(duì)碳排放的影響，本文對(duì)基本模型（2）分別采用了最小二乘，面板雙向固定、隨機(jī)效應(yīng)模型對(duì)二者之間的關(guān)系進(jìn)行了回歸檢驗(yàn)，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(fù)，且都在相應(yīng)水平下顯著，表明數(shù)字技術(shù)發(fā)展會(huì)顯著抑制各省市的碳排放，這驗(yàn)證了前文假設(shè)1 的推斷。

表4 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

鑒于隨機(jī)效應(yīng)模型的擬合效果最好，本文采用模型（6）進(jìn)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(jìn)程快的省份，在城市建設(shè)時(shí)會(huì)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(qiáng)度對(duì)碳排放同樣具有顯著的負(fù)效應(yīng)，隨著城市化進(jìn)程不斷加快的同時(shí)，對(duì)生態(tài)文明建設(shè)的要求也越來(lái)越高，有關(guān)環(huán)境的法規(guī)政策也愈加嚴(yán)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(shuō)明了人口的增加，開放程度的擴(kuò)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(yàn)

為檢驗(yàn)數(shù)字技術(shù)發(fā)展對(duì)碳排放影響結(jié)果的穩(wěn)健性，本文對(duì)上述回歸結(jié)果進(jìn)行了如下的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。其一，重新度量各省市碳排放指標(biāo)，采用超效率SBM 模型測(cè)算碳排放效率指標(biāo)，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(duì)碳排放影響的內(nèi)生性問(wèn)題，采用IV-2SLS 工具變量法進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)，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(wàn)人電話機(jī)數(shù)量構(gòu)造交互項(xiàng)，并將其用作該省當(dāng)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(cè)算指標(biāo)的回歸結(jié)果，數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平的估計(jì)系數(shù)均為負(fù)，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(huì)顯著抑制碳排放的結(jié)果是穩(wěn)定的，佐證了本文的假說(shuō)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(duì)碳排放的影響仍有較為顯著的負(fù)效應(yīng)。為確保實(shí)證結(jié)果的可靠性，對(duì)所有的工具變量進(jìn)行了不可識(shí)別檢驗(yàn)和弱工具變量檢驗(yàn)，排除了因、自變量之間的內(nèi)生性問(wèn)題。進(jìn)一步驗(yàn)證了假說(shuō)1，即數(shù)字技術(shù)發(fā)展會(huì)顯著抑制區(qū)域碳排放。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

3.4 機(jī)制檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)數(shù)字技術(shù)發(fā)展對(duì)碳排放的傳導(dǎo)機(jī)制，本部分采用中介效應(yīng)模型來(lái)驗(yàn)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(huì)通過(guò)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化和能源利用效率來(lái)影響碳排放。在對(duì)上述計(jì)量模型的實(shí)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(jī)制檢驗(yàn)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(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)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(huì)推動(dòng)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(dòng)第二產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)。第（2）列在加入產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化這一中介變量后，數(shù)字技術(shù)對(duì)碳排放的負(fù)效應(yīng)沒(méi)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(jí)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(yàn)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(huì)通過(guò)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)來(lái)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(duì)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(huì)顯著提升能源利用效率，實(shí)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(duì)碳排放的負(fù)效應(yīng)亦沒(méi)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(shuō)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(yàn)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(yàn)

數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平和區(qū)域碳排放都會(huì)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(duì)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(jì)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(shí)證結(jié)果如表7 所示。

表7 異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果

本文按照所屬區(qū)域?qū)⑹∈蟹譃榻?jīng)濟(jì)規(guī)模小、經(jīng)濟(jì)規(guī)模大兩組，依據(jù)經(jīng)濟(jì)規(guī)模進(jìn)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(jì)規(guī)模的交互項(xiàng)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(duì)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(jì)規(guī)模小的省份而言，數(shù)字技術(shù)發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)規(guī)模大的省份碳減排效應(yīng)更好?？赡艿脑蛟谟冢?jīng)濟(jì)規(guī)模大的地區(qū)創(chuàng)新要素更為全面，在經(jīng)濟(jì)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(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)，提升能源利用效率，進(jìn)而將碳減排的紅利完全釋放出來(lái)。而小型經(jīng)濟(jì)區(qū)域的數(shù)字技術(shù)發(fā)展則相對(duì)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(shí)現(xiàn)碳減排目標(biāo)。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(xiàng)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(duì)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(duì)數(shù)字技術(shù)與碳排放的關(guān)系展開了實(shí)證研究，卻忽略了數(shù)字技術(shù)的空間效應(yīng)影響。一個(gè)地區(qū)數(shù)字技術(shù)的發(fā)展對(duì)周邊區(qū)域的碳排放量是有可能存在潛在影響的。現(xiàn)有研究表明，我國(guó)各地區(qū)的碳減排績(jī)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(dú)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(dāng)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(duì)不同區(qū)域的碳排放量進(jìn)行了空間集聚效應(yīng)的Moran’s I 檢驗(yàn)，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(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)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(duì)穩(wěn)定，在穩(wěn)步增強(qiáng)。為此，本文采用面板空間杜賓模型（SDM）來(lái)進(jìn)行檢驗(yàn)。表9 為SDM 模型的在不同空間權(quán)重矩陣下的估計(jì)結(jié)果?？梢钥闯?，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(fù)，這表明數(shù)字技術(shù)發(fā)展會(huì)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(xiàng)系數(shù)分別為-0.599 和-0.602，且都在5%的水平顯著為負(fù)。這驗(yàn)證了省際空間抑制效應(yīng)的存在，即本地區(qū)的碳排放對(duì)鄰近地區(qū)的碳排放具有一定的負(fù)向影響。為進(jìn)一步研究該抑制效應(yīng)的形成過(guò)程，本文對(duì)SDM 模型進(jìn)行了相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)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(jì)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(méi)有什么大的變化，驗(yàn)證了假說(shuō)3，即數(shù)字技術(shù)發(fā)展可以通過(guò)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?cái)?shù)字技術(shù)的迅速發(fā)展會(huì)對(duì)周邊地區(qū)的碳排放水平造成負(fù)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(duì)周邊地區(qū)的碳排放進(jìn)行有效的控制。此外，對(duì)外開放水平和城市化水平也會(huì)對(duì)周邊區(qū)域有正向的溢出效應(yīng)，兩者都將導(dǎo)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(shí)現(xiàn)雙碳目標(biāo)的時(shí)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(xiàn)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(jī)理和作用機(jī)制。基于2013—2021年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)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(gè)維度建立數(shù)字技術(shù)發(fā)展的評(píng)估指標(biāo)體系，并對(duì)數(shù)字技術(shù)發(fā)展對(duì)地區(qū)碳排放的影響機(jī)理及空間外溢效應(yīng)進(jìn)行多維度的經(jīng)驗(yàn)分析，得到以下結(jié)論。

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

（2）采用中介效應(yīng)模型檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，數(shù)字技術(shù)通過(guò)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化調(diào)整和提升能源利用效率來(lái)實(shí)現(xiàn)碳減排。

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

（4）采用空間杜賓模型檢驗(yàn)數(shù)字技術(shù)發(fā)展對(duì)碳排放的空間溢出效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)數(shù)字技術(shù)會(huì)通過(guò)空間虹吸效應(yīng)負(fù)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(diǎn)政策建議。

（1）逐步推進(jìn)數(shù)字技術(shù)與碳排放融合發(fā)展，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展，推動(dòng)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(duì)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(jì)法規(guī)，營(yíng)造一個(gè)有利于數(shù)字技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的良性競(jìng)爭(zhēng)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(jí)和技術(shù)賦能推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的作用提供保障，同時(shí)也應(yīng)預(yù)防數(shù)字技術(shù)高速發(fā)展所帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)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(rèn)識(shí)自己所在區(qū)域及相鄰省份發(fā)展特色，經(jīng)濟(jì)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(shì)，突出自有的區(qū)域優(yōu)勢(shì)。在發(fā)展較好的區(qū)域，應(yīng)加大對(duì)區(qū)域的輻射引領(lǐng)力度，降低區(qū)域碳排放量。對(duì)于發(fā)展程度和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較差的地區(qū)，要發(fā)揮自己的資源優(yōu)勢(shì)，通過(guò)引進(jìn)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(shí)現(xiàn)彎道超車。

（3）加大對(duì)數(shù)字技術(shù)的投資力度，以提升數(shù)字技術(shù)在社會(huì)中的應(yīng)用水平，促進(jìn)數(shù)字技術(shù)發(fā)展的同時(shí)，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(fèi)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(jìn)數(shù)字技術(shù)綠色高質(zhì)量發(fā)展。政府要加大財(cái)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(qiáng)居民消費(fèi)水平，加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。同時(shí)強(qiáng)化區(qū)域協(xié)調(diào)合作關(guān)系，建立長(zhǎng)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(shì)互補(bǔ)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。