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user: 3. 模型构建 3.1. 空间计量模型 本文参考STIRPAT模型作为基础框架 [ 16 ]，采用该模型探讨低碳创新对碳排放的影响。STIRPAT模型的一般形式为： I i t = α P i t b A i t c T i t d e ，其中I、P、A和T分别表示环境影响、人口规模、人均财富和技术水平，e为误差项。考虑到STIRPAT模型允许扩充其中的影响因素 [ 17 ]，本文将参考EKC假说 [ 18 ] 选择相应的解释变量。初始计量模型设定如式(1)所示。然后，进一步研究低碳技术创新内部异质性对于碳排放的作用，引入清洁技术创新与灰色技术创新，模型设定如式(2)所示。 l n c a r b o n i ， t = α 0 + α 1 Y 02 i ， t + δ X i ， t + ε i ， t (1) l n c a r b o n i ， t = α 0 + α 1 g r a y i ， t + α 2 c l e a n i ， t + δ X i ， t + ε i ， t (2) 式中，i代表各省市；t代表时间；lncarbon为被解释变量，代表碳排放量；Y02代表低碳创新专利；gray、clean分别代表Y02内部清洁低碳技术创新与灰色低碳技术创新； X i ， t 为一组控制变量，包含了可能对碳排放产生影响的若干变量； 代表控制变量的弹性系数； ε i ， t 代表残差项。 由于碳排放和低碳创新活动具有空间相关性，本文将采用空间计量模型来具体验证低碳创新及其异质性对碳排放的作用。本文采用空间杜宾模型(SDM)，表达式如式(3)所示。 y i t = c + ρ ∑ i − 1 n w i t y i t + α x i t + ∑ i − 1 n w i t x i t γ + μ i + δ t + ε i t (3) 式中， y i t 为被解释变量， x i t 为解释变量， ρ 为空间自回归系数， γ 为自变量空间滞后系数， μ i 、 δ t 分别表示空间效应和时间效应， w i t 为空间权重矩阵， ε i t 为残差项； α 表示本地区自变量对因变量的影响。 3.2. 变量选取 3.2.1. 被解释变量 碳排放(carbon)：本文采用各省碳排放量的对数表征低碳发展水平。由于中国未公开发布历年的碳排放量，故本文的碳核算方法参考IPCC提供的排放系数法，计算公式如式2所示。 c a r b o n = 12 44 × ( ∑ ​ E n × α n × β n ) (4) 式中， c a r b o n 指碳排放量； E n 表示第n种能源终端消费量，能源种类包括原煤、原油、天然气等17种能源品种； α n 表示第n种能源的折标煤系数； β n 表示第n种能源的CO 2 排放系数。 3.2.2. 核心解释变量 低碳创新(Y02)：本文采用2013年美国和英国联合颁布的合作专利分类系统(CPC)中Y02 (改善气候变化的技术)分类申请专利数来衡量低碳创新 [ 19 ]，且仅采用中国籍人士于中国国内申请的专利。为排除大量低质量专利的干扰 [ 20 ]，本文以每个技术每年领域被引次数前5%的专利作为衡量低碳创新的指标，以2004~2015年为研究区间，对各领域加总后获得每个省每年的低碳创新数据。鉴于Y02低碳技术创新存在异质性，将低碳技术创新分为清洁技术与灰色技术两个亚类。清洁技术代表了与零碳生产或零碳消费相关的技术创新；灰色技术并非零碳，但在提高能源利用效率方面存在潜力；与处理Y02低碳技术创新数据方法相同，仍以每个技术领域被引量前5%的专利加以衡量，加总得到清洁技术与灰色技术数据。 3.2.3. 控制变量 考虑到影响碳排放的其他因素，本文还将设置以下控制变量： ① 经济水平(PGDP)：碳排放与经济增长有着密切的关系，预计经济的增长会带来碳排放的增加，随着经济结构的升级，经济增长对于碳排放的促进效果可能会变弱，但是仍然会有所影响。本文用一个国家或地区的人均国内生产总值来表示经济发展水平。 ② 城镇化水平(UR)：选用城镇人口占该区域总人口比重。一方面，城镇化带来的人口规模效应促进碳排放增长；另一方面，城镇化产生的集聚效应总体上会抑制碳排放增长。综合考虑中国目前所处的城镇化阶段特征，本文预期其系数为正。 ③ 产业结构(IS)：第二产业消耗大量化石能源，成为中国碳排放最主要的来源。不断加快的工业化进程造成工业部门总体能耗远高于其他产业，本文采用第二产业产值占该GDP的比重来表示。故预期该变量系数为正。 ④ 环境规制(ER)：以环境污染治理投资占GDP比重反映政府污染治理的努力程度，投资额越高越有利于环境的改善，因此预期其对碳排放的系数为负。 ⑤ 对外开放(FDI)：本文采用实际利用外商直接投资占GDP比重来反映各地区的对外开放程度。综合以往的研究 [ 21 ] [ 22 ]，FDI可能因不同的国家与行业，而对碳排放呈现出不同的影响。 ⑥ 知识存量(stock)：本文在Y02低碳技术创新的基础上计算出知识存量指标。知识存量反映了知识作为固定变量对于碳排放的影响。知识存量变量构造如下： K i ， t = ∑ s = 0 ∞ e − β 1 s ( 1 − e β 2 ( s + 1 ) ) P A T i ， s (5) 其中， K i ， t 表示第一年经济中低碳技术的知识储备； P A T i ， s 表示Y02低碳技术专利的数量；s表示前一年的数量； β 1 表示衰减率， β 2 表示扩散率。参照已有研究 [ 23 ]， β 1 和 β 2 分别设为0.36和0.03。 3.2.4. 数据来源与处理 本文采用2004~2015年为研究区间，中国30个省市为研究对象(港澳台及西藏数据缺失)。Y02专利数据来自incopat专利数据库；环境污染治理投资等数据来源于对应年份《中国环境统计年鉴》以及；GDP、外商直接投资、城镇化水平等数据来源于国家统计局数据。采用人民币兑美元年均价汇率将以美元为单位的出口额换算成人民币，达到统一货币单位的目的。为了消除价格波动影响，以2004年为基期，对经济变量做了不变价处理。同时消除异方差的影响，本文对部分变量采取对数处理。 3.3. 空间自相关检验 考虑到区域之间各元素的流动性带来的空间溢出，一个地区的碳排放水平可能受到相邻地区碳排放的影响，仅使用普通计量模型可能存在较大偏差。本文对核心变量进行空间自相关检验，作为进一步选择普通计量模型或空间计量模型的依据。本文采用常用的全局和局部Moran’s I来分别验证碳排放(carbon)和低碳技术创新(Y02)的空间相关性，选择地理距离权重矩阵作为空间权重矩阵，其元素 w i j 表示i地区省会与j地区省会最近公路里程的倒数 [ 24 ]。全局Moran’s I的计算公式为： I = [ n ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n w i j ( c i − c ¯ ) ( c j − c ¯ ) ] / [ ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n w i j ( c i − c ¯ ) 2 ] (6) 其中n表示30个省， w i j 是空间权重矩阵， 和 c ¯ 分别是碳排放量和碳排放均值。经计算碳排放和低碳创新的全局Moran’s I均大于零，绝大多数通过5%水平的显著性检验，说明中国省域碳排放和低碳技术创新均存在显著的空间相关性。 碳排放和低碳技术创新的局部空间相关性采用Moran’s I散点图表验证(限于篇幅，仅选择2004年与2015年报告)。局部Moran’s I计算公式为： I i = [ ( c i − c ¯ ) / S 2 ] × ∑ j ≠ i w i j ( c i − c ¯ ) (7) 结果见图1与图2，可以看出趋势线均位于一三象限，表明碳排放与低碳技术创新均具有局部空间相关性。