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user: 4. 实证研究 4.1. 空间相关性检验 空间相关性是指邻近空间分布对象属性值之间的统计相关性，在进行空间计量模型之前需要对核心变量进行空间自相关检验，通常采用Moran’s I指数检验区域变量是否存在自相关。全局空间自相关反映了变量在全部样本区域的空间依赖程度，检验结果如表1所示。可以看出，在邻接权重矩阵下，碳排放与低碳创新专利的全局Moran’s指数均为正，绝大多数通过5%水平检验，说明这三项指标均存在空间正相关性。 Table 1 Global Moran’s I of carbon emission and low carbon innovation in China from 2004 to 201 碳排放强度 突破式低碳创新专利 增量式低碳创新专利 年份 Moran’s I Z值 p值 Moran’s I Z值 p值 Moran’s I Z值 p值 2006 0.273 1.934 0.027 0.097 0.901 0.184 0.254 1.803 0.036 2007 0.309 2.116 0.017 0.227 1.794 0.036 0.300 2.072 0.019 2008 0.292 2.012 0.022 0.009 0.294 0.385 0.265 1.879 0.030 2009 0.309 2.118 0.017 0.011 0.307 0.379 0.288 2.025 0.021 2010 0.338 2.312 0.010 0.200 1.548 0.061 0.323 2.248 0.012 2011 0.268 1.903 0.029 0.250 1.858 0.032 0.328 2.281 0.011 2012 0.304 2.115 0.017 0.124 1.018 0.154 0.379 2.658 0.004 2013 0.299 2.087 0.018 0.249 1.876 0.030 0.366 2.568 0.005 2014 0.243 1.749 0.040 0.227 1.721 0.043 0.264 1.873 0.031 2015 0.245 1.756 0.040 0.239 1.165 0.049 0.307 2.166 0.015 表1. 2006~2013年中国各省市碳排放及低碳创新全局Moran’I表 局部空间自相关采用Moran’s I散点图用来验证各省市碳排放及低碳创新专利与其邻近地区之间的关系。局部自相关共有四种模式，对应分布在四个象限。分别为第一象限的高值区周围是高值区(HH型)，表明两者空间差异小；第二象限的低值区周围是高值区(LH型)，表明两者空间差异大；第三象限的低值区周围是低值区(LL型)，表明两者空间差异小；第四象限的高值区周围是低值区(HL型)，表明两者空间差异大。(由于篇幅有限)本文选取碳排放的2006年和2012年的散点图进行展示，结果如图1所示。可以看出碳排放局部空间集聚特征较明显，总体以HH集聚和LL集聚类型为主，并随着时间的变化，各省份的类型呈现动态变化特征。 图1. 碳排放Moran’s I散点图 4.2. 空间模型检验结果 通过前文的空间相关性检验可知，碳排放和低碳创新活动的Moran’s I均为正的空间自相关性，且绝大多数通过了5%显著性检验，因此在构造模型时，有必要纳入空间因素。首先根据普通面板数据模型(OLS)回归残差的空间自相关检验显示，LMlag、Robust-LM lag和LMerror、Robust-LM error的p统计值均在1%显著性水平下显著，说明构建空间计量模型比较合理；接着对SDM模型进行LR检验，结果显示均通过了1%显著性水平检验，说明SDM模型不可退化为SLM或SEM模型；最后Hausman检验结果，以及空间杜宾模型的空间自相关系数(rho)显示应该选用随机效应形式(具体模型结果见表2)。 Table 2 Estimation results of spatial Dubin panel model (SDM) and model decomposition (1 SDM模型 SDM模型分解 固定效应 随机效应 直接效应 间接效应 总效应 disr −0.00265 ** (−0.0011) −0.00252 ** (−0.00126) −0.00251 * (−0.00134) −0.0005 (−0.00306) −0.0031 (−0.00368) incr −3.64e-05 ** (1.43e-05) −3.42e-05 ** (1.59e-05) −3.64e-05 ** (1.63e-05) −0.0000 (3.24e-05) −0.0001 (3.92e-05) lnpgdp −0.0212 (−0.0166) −0.0290 * (−0.0173) −0.0397 ** (−0.0179) −0.188 *** (−0.0503) −0.228 *** (−0.0613) ur 3.565 *** (−0.526) 3.272 *** −0.5630 3.308 *** (−0.518) 0.5960 (−0.606) 3.904 *** (−0.435) is 1.150 *** (−0.25) (1.220 *** ) −0.2530 1.283 *** (−0.246) 0.954 * (−0.526) 2.237 *** (−0.601) lner 2.2730 (−2.284) (−1.199) −2.6000 −1.0720 (−2.689) 0.0716 (−7.8) −1.0000 (−9.032) lnfdi 0.0572 *** (−0.0216) −0.0374 (−0.0249) 0.0597 ** (−0.0267) 0.334 *** (−0.118) 0.393 *** (−0.129) C 10.73 *** (−1.127) rho −0.1330 (−0.0852) 0.351 *** (−0.0631) Log-likelihood 229.1803 77.6818 R-sq 0.2030 0.5692 Hausman −16.6600 LM-lag 37.556 *** Robust LM-lag 36.422 *** LM-error 24.25 *** Robust LM-error 12.90 *** LR-lag 28.64 *** LR-error 28.14 *** 表2. 空间Dubin模型(SDM)回归结果及模型分解(1) 注：*、**、***分别表示通过10%、5%、1%的显著性检验；括号内的值为标准误。 空间杜宾模型将变量的滞后因子纳入研究范围，因此解释变量的系数不能直接拿来反映对因变量的影响，但从模型的回归结果中可以看出突破时低碳创新与增量式低碳创新对碳排放估计系数显著为负，表明低碳创新活动对碳排放具有明显的抑制作用，与预期相符。 4.2.1. 突破式低碳创新与增量式低碳创新 从直接效应来看：突破式低碳创新(disr)对本地区碳排放的影响系数为−0.00251，通过了10%的显著性检验，增量式低碳创新(incr)对本地区的碳排放的影响系数为−0.0000364，通过了5%的显著性检验，尽管影响力度不是很理想，可能的原因是专利从开始到被发掘、大量被引，发挥作用需要一定的时间 [ 26 ] ，但突破式低碳创新与增量式低碳创新对碳排放都具有明显的抑制作用，其中突破式创新的影响力度要强于增量式创新，符合预期，即突破式低碳创新更容易造成“技术突袭”，为解决碳排放问题带来新的机遇。 从间接效应来看：突破式低碳创新与增量式低碳创新的空间溢出效应为负，说明一个地区的低碳创新活动对其他地区的碳排放也具有抑制作用，但尚不显著，表明目前一个地区的低碳创新活动还主要局限于本地，区域的联动性与技术发展水平不高，共同推进低碳创新的机制尚未形成。 4.2.2. 其他控制变量 从控制变量的直接效用和间接效应来看：1) 经济增长(lnpgdp)。人均GDP对无论本地区还是临近地区的碳排放都具有显著的反向作用，即经济越发达，碳排放反而越少。说明随着人们对生态问题的不断关注，经济越是发达的地区越是加快调整产业结构、改变发展模型。2) 城市化率(ur)。城市化率对本地区的碳排放具有显著的正向作用，即城市化水平的提高会促进碳排放。出现这种现象说明随着城镇人口不断增加，生活方式不断发生改变，对城镇的资源结构和城市公共设施的需求的也不断提高，进而增加对能源的需求，从而造成了碳排放的增加。而本地区的城市化率对其他地区的碳排放的作用效果不显著，即空间溢出效应不显著。3) 产业结构(is)。产业结构的直接效应更大，且通过了1%水平的显著性检验，间接效应为较微弱。由于第二产业是我国经济高速发展时期的主导产业，且第二产业是碳排放的主要来源之一，因此产业结构对碳排放的增加具有显著的正向影响，产业结构对本地区的碳排放具有显著的正向作用，但每个地区经济实力不通、产业结构也各有差异，主要受本地区因素影响制约，对相邻地区的影响就较微弱。4) 环境规制(lner)。环境规制对碳排放的直接效应为负，间接效应为正，尽管尚不显著，表明环境规制对碳排放的抑制作用主要限于本地区，形成对本地碳排放的压力和减排动力，但可能由于地区之间大多各自为政，未形成政策的扩散与流动，所以对其他地区的碳排放不明显。5) 外商直接投资(lnfdi)。外商直接投资对本地区的直接效应与其他地区的空间溢出效应均为正向作用，且均通过了1%的显著性水平检验。这表明增加人均外商投资，虽然可能会给地区带来经济的增长，同时低质量的外商投资也会将碳排放转移到我国，造成本地区碳排放的增加。同时由于市场的临近性，一个地区的人均外商投资不仅影响本地区市场的调整，也会引起跨地区整合的供应链活动。 4.2.3. 突破式低碳创新与增量式低碳创新的组合项 以上研究发现突破式低碳创新与增量式低碳创新对碳排放都具有显著的抑制作用，但以上研究只将两者看作独立的个体，尚未考虑两者同作为低碳创新活动的子项目，组合起来是否会对碳排放产生更大的效应？基于此，将突破式低碳创新与增量式低碳创新进行交叉相乘作为组合项，带入原模型，考量低碳创新组合是否会对碳排放产生更大的作用机制。模型的选择过程同上文，检验结果显示选择随机效应下的空间杜宾模型。模型的结果见表3。 Table 3 Estimation results of spatial Dubin panel model (SDM) and model decomposition (2 SDM模型 SDM模型分解 固定效应 随机效应 直接效应 间接效应 总效应 disr −0.0010 (−0.00124) −0.0004 (−0.0014) −0.000313 (−0.00145) 0.00104 (−0.00314) 0.000726 (−0.00359) incr 0.0000 (1.80e-05) 0.0000 (2.01e-05) 7.15E-06 (1.95e-05) 3.15E-05 (3.92e-05) 3.86E-05 (4.46e-05) disr*incr −9.28e-07 *** (2.81e-07) −1.13e-06 *** (3.21e-07) −1.22e-06 *** (3.25e-07) −1.75e-06 ** (7.99e-07) −2.96e-06 *** (9.51e-07) lnpgdp −0.0194 (−0.0165) −0.0284 * (−0.017) −0.0395 ** (−0.0174) −0.177 *** (−0.0455) −0.216 *** (−0.0548) ur 3.495 *** (−0.528) 3.172 *** (−0.56) 3.163 *** (−0.517) −0.23 (−0.628) 2.933 *** (−0.495) is 1.154 *** (−0.246) 1.160 *** (−0.249) 1.218 *** (−0.244) 0.675 (−0.504) 1.893 *** (−0.56) lner 2.6860 (−2.259) −0.7460 (−2.559) −0.702 (−2.768) 0.641 (−7.371) −0.0613 (−8.529) lnfdi 0.0527 ** (−0.0214) 0.0309 (−0.0245) 0.0496 ** (−0.0244) 0.313 *** (−0.12) 0.363 *** (−0.13) C 11.38 *** (−1.151) rho −0.1370 −0.0852 0.329 *** (−0.0639) Log-likelihood 234.7048 85.0275 R-sq 0.1934 0.5893 Hausman −24.3700 LM-lag 28.718 *** Robust LM-lag 27.259 *** LM-error 15.037 *** Robust LM-error 13.578 *** LR-lag 35.19 *** LR-error 34.28 *** 表3. 空间Dubin模型(SDM)回归结果及模型分解(2) 注：*、**、***分别表示通过10%、5%、1%的显著性检验；括号内的值为标准误。 从模型的回归结果可以明显看出低碳创新组合对碳排放的估计系数为负，且通过了1%的显著性检验，表明低碳创新组合对碳排放具有抑制作用。从模型的分解结果来看，无论是直接效应还是间接效应以及总效应，低碳创新组合对碳排放都具有反向作用，且分别在1%、5%、1%的水平上显著，表示低碳创新组合不仅能够有效的抑制本地区的碳排放，对改善其他地区的碳排放问题具有辅助作用，即空间溢出效应明显。 将两次模型的回归结果进行对比分析，在未加入创新组合前，突破式低碳创新、增量式低碳创新对碳排放具有显著的抑制作用，在加入创新组合变量后，突破式低碳创新对本地区的碳排放虽仍为负向作用，但作用效果不显著，且对其他地区的作用效果由反向作用变为正向作用，尚不显著；增量式低碳创新的作用机制在加入创新组合后，影响效果几乎未零，说明相较于低碳创新对碳排放的单独作用机制，创新组合对碳排放的影响效果更大，即要实现碳减排问题不仅要看创新某一单方面要素的影响，要尝试不同要素之间的组合，最大化的发挥要素之间的协同作用。其他控制变量的变化不是很显著。