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user: 4. 实证分析 4.1. 空间相关性分析 人均碳排放与互联网普及率的全局Moran’s I指数如表1所示。检验结果表明，所有的Moran’s I指数均为正值，且在1%的水平下显著，说明碳排放与互联网进步均存在空间正自相关。 Table 1 Global Moran’s I of carbon emissions and internet technology progress in China from 2011 to 201 年份 碳排放 互联网技术进步 Moran’s I Z值 p值 Moran’s I Z值 p值 2011 0.472 4.156 0.000 0.322 2.901 0.002 2012 0.455 4.006 0.000 0.337 3.024 0.001 2013 0.435 3.830 0.000 0.328 2.950 0.002 2014 0.430 3.801 0.000 0.314 2.830 0.002 2015 0.401 3.562 0.000 0.302 2.727 0.003 2016 0.300 3.400 0.000 0.300 2.731 0.003 表1. 2011~2016 年中国各省市碳排放及互联网技术进步全局Moran’s I表 互联网普及率与人均碳排放的Moran’s I散点图如图1所示，该图中这两项指标的局部空间集聚特征明显，趋势线均位于一三象限。本文分别选取2011年和2016年为代表年份，分析可知，互联网发展水平的H-H集聚区主要集中于东部沿海省份(上海、江苏、浙江、天津)、经济较发达省份(北京)、海南和福建；L-L集聚区主要集中于贵州、云南、四川、宁夏，而湖北、山西等省份位于H-L集聚区，这反映出了我国互联网发展在地理空间上以东部沿海较发达省份为重心，向西持续扩散的特点。从动态演变角度来看，2011-2016年，碳排放的H-H集聚区中的省份数量大致保持不变，除天津省于2013年退出高碳排放行列外，至2106年，仍维持高碳排放水平的省份有沿海省份(河北、上海和江苏)、东北部重工业省份(黑龙江、吉林和辽宁)、内陆耗能大省(山西、内蒙古)、陕西、宁夏；L-L低碳集聚区省份中，除青海于2013年退出低碳排放群体外，其余省份一直维持着低碳排放水平，主要分布于西部和中部地区。 图1. 互联网技术进步与碳排放Moran’s I散点图 本文以2016年为例进行分析，互联网技术进步与碳排放的聚类图如图2所示，该图表明互联网技术进步与碳排放均居有明显的空间集聚的特征，其中互联网技术发展水平较高的区域集中于东部沿海，而碳排放量较高地区主要位于一些能源消耗大省及我国北部地区。 4.2. 空间模型检验结果 本文选用空间计量模型对这互联网技术进步与碳排放之间的关系加以检验。选择模型的过程如下：首先，普通面板数据模型(OLS)回归残差的空间自相关性检验显示，LM-lag、Robust LM-lag和LM-error、Robust LM-error的P统计值均在5%的显著性水平下显著，证实了构建空间计量模型比较合理性。接着选用LR检验对SDM模型的拟合效果进行检验，结果显示SEM模型和SAR模型均通过了5%的显著性水平检验，表明SDM模型不可退化为SEM模型或SAR模型。进一步经Hausman检验，选用固定效应模型。各项检验结果如表2所示。 图2. 互联网技术进步与碳排放聚类图 Table 2 Model selection checklis TEST LM-lag LM-error Robust LM-lag Robust LM-error LR-lag LR-error Hausman 数值 10.312*** 12.173*** 6.522** 4.660** 50.58*** 45.99*** 3.74*** 表2. 模型选择检验表 注：***代表在1%水平上显著。 4.3. 空间计量模型结果 本文依据固定效应模型结果进行实证分析。由表3的模型检验结果可以得出：① 互联网技术进步。互联网技术进步对于碳排放具有正向促进作用，即互联网发展水平越高，地区碳排放量越高，并且作用关系通过5%的显著水平检验。这一结果与Gelenbe & Caseau [ 5 ] 通信技术的发展不仅对经济发展有正向的影响，同时提高了地区的二氧化碳排放的研究结论相符。表明了互联网技术进步促进地区经济增长，增加了能源消耗，从而使碳排放量增高。② 经济发展水平。经济发展水平的一次项为负，二次项为正，表明经济发展水平与碳排放之间存在倒“U”型的关系，环境库兹涅兹曲线存在，即经济增长对省域碳排放先促进后抑制 [ 12 ]。③ 贸易开放。贸易开放系数在5%的显著水平上对碳排放起正向促进作用。这可能是由于中国工业制成品出口占比较大，相对粗放的加工方式增加了能源消耗，使得碳排放量增加。④ 环境规制。环境规制对碳排放具有显著的正向影响，即出现了环境规制的“绿色悖论”效应，可能原因在于随着环境规制水平的不断提高，企业预期环境管制政策将越来越严格，于是会在当期加速开采化石能源，增加供给，从而使价格下降，需求增加，形成路径依赖，恶化能源消费结构，使碳排放增加 [ 18 ]。⑤ 城镇化水平。结果显示城镇化对碳排放具有显著的正向促进作用，即城镇化进程的加快促进碳排放增加。⑥ 科技投入。科技投入对碳排放不具有显著的抑制作用，与先验预期相反。这可能是因为增加科技投入所带来的技术进步使得工业化进程加快带来的碳排放增加效应低于低碳技术带来的碳减排效益，使得从总体上看，科技进步促进了碳排放。 Table 3 Empirical results of Internet technology progress and carbon emission 固定效应(FE) 无固定效应 OLS 时间固定 空间固定 时空固定 lnict −0.286 0.211 0.263* 0.3007** 0.1751 (0.2257) (0.1774) (0.0723) (0.0403) (0.261) lnpgdp 2.2393*** 0.2197*** 1.5137*** 0.2696*** 0.1632** (0.0000) (0.0055) (0.0005) (0.0011) (0.036) ln 2 pgdp −0.2507* −0.7949* 0.2982** −0.8488** −0.5080 (0.0886) (0.0501) (0.0141) (0.0337) (0.202) lnope −0.00610 0.0328** 0.1657*** 0.0291** 0.0322** (0.8071) (0.0172) (0.0000) (0.0364) (0.024) lneg 0.4043*** 0.0398** 0.3194*** 0.0410** 0.0407** (0.0000) (0.0163) (0.0000) (0.0171) (0.023) lnurb −1.0222** 1.7460*** −3.6968*** 1.7159*** 1.3715*** (0.0187) (0.0000) (0.0000) (0.0001) (0.001) lntec −0.1883*** −0.1092* −0.5253*** −0.0698 −0.1429*** (0.0000) (0.0788) (0.0000) (0.3128) (0.006) cons 5.6042*** 3.1716 (0.0002) (0.144) rho 0.3428*** −0.151 0.2779*** 0.3768*** (0.0007) (0.1527) (0.0083) (0.0002) log-likelihood −1.344 283.485 288.128 178.1225 R-sq 0.494 0.701 0.725 0.743 0.698 Obs 180 180 180 180 180 表3. 互联网技术进步与碳排放实证结果表 注：(1) 括号内数字为显著性概率；(2) ***、**、*分别代表1%、5%、10%的显著性水平。 4.4. 互联网发展水平对碳排放的空间效应分解 由于SDM模型中包含空间滞后项，自变量对因变量的影响不能简单地用前文的回归系数来表征。本文借鉴Le Sage & Pace [ 19 ] 的方法，将自变量对因变量的影响分为直接效应、间接效应和总效应。效应分解结果如表4所示： Table 4 Direct effect and indirect effect of spatial Dublin panel mode 变量 直接效应 间接效应 总效应 lnict 0.3243** 0.3334 0.6577* lnpgdp 0.2747*** −0.0801 0.1946 ln 2 pgdp −0.7894** 1.6004* 0.8110 lnope 0.0200* −0.1645*** −0.1445*** lneg 0.0485*** 0.1416*** 0.1901*** lnurb 1.6078*** −2.9602*** −1.3524 lntec −0.0621 0.2176 0.1555 表4. SDM 模型的直接效应与间接效应 注：*、**、***分别表示在10%、5%和1%水平上显著。 表4各自变量的效应分解结果显示：① 互联网技术进步(ict)。互联网技术进步对于本地区的碳排放影响比较大，直接效应为0.3243，并通过5%的显著性水平检验；而互联网技术进步的空间溢出效应虽然为正但是并不显著。表明自身互联网技术的发展有利于增加本省域碳排放，而对周边邻省的碳排放影响作用不大。② 经济发展水平(pgdp)。结果表明在人均GDP在到达CO 2 拐点前对于本地区碳排放有显著的正向促进作用，但对临近地区碳排放具有抑制作用，这可能是由于本地具有国家重点扶植产业或者两地区存在发展上的战略合作，分别发展自身的相对优势产业，本地区对邻近地区能源存在调配使用现象，从而增加了本地区碳排放，减少了临近地区碳排放。在人均GDP达到拐点之后，对本地区碳排放具有显著抑制作用对邻近地区碳排放具有显著促进作用。这可能是由于当本地区经济发展水平到达一定程度后，人们开始重视环境保护的重要性，降低化石能源的使用，采取更加环保的经济发展方式，降低了碳排放。而本地区的经济增长会加强邻近地区的竞争意识，从而使临近地区碳排放增加。③ 贸易开放(ope)。贸易开放水平对于碳排放的直接效应和间接效应分别为0.200和−0.1645，且直接效应和间接效应均显著。表明本地区贸易开放的提升会增加本地区的碳排放量，却会抑制临近地区的碳排放。这可能是由于在贸易自由化的条件下，临近地区通过贸易向本地区转移了高污染、高碳排放的企业，造成了本地区碳排放增加，本地成为了“污染天堂”，而邻近地区碳排放减少。④ 环境规制(er)。环境规制对于本地区和邻近地区的碳排放均有显著的正向促进作用，其直接效应和间接效应分别为0.0485和0.1416，即本地环境管制水平越高，反而促进当地和周边的碳排放，其原因与上文SDM结果相同。⑤ 城镇化水平(urb)。城镇化水平对于碳排放的直接效应和间接效应分别为1.6078和−2.9602，且均在1%的统计水平上显著，即本地城镇化水平提高会促进当地碳排放，抑制临近地区碳排放。这说明我国的城镇化发展仍处于基础建设模式，产生了大规模的能源消耗。此外，在城镇化进程中，地区之间存在资源抢夺的现象。⑥ 科技投入(tec)。科技进步对于碳排放的直接效应和间接效应均不显著。直接效应为负值说明本地区技术进步促进碳减排，可能原因在于本地区低碳技术开发和应用得到显著成效，有效抑制了碳排放。