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user: 4. 实证结果与分析 4.1. 低碳技术创新对碳排放的空间效应 4.1.1. 空间计量模型选择检验 根据全局Moran’s I检验结果，本文将采用空间计量模型对两者之间的关系进行实证分析。在确定模型之前还需要做以下检验：首先，普通面板数据模型(OLS)回归残差的空间自相关检验显示，LM-lag、LM-error以及Robust LM-error的p统计值在1%显著性水平下拒绝原假设，Robust LM-lag的p统计值在5%显著性水平下拒绝原假设，进一步佐证构建空间计量模型的合理性；此外进行LR检验，结果显示空间滞后模型(SAR)和空间误差模型(SEM)的LR值均通过显著性水平检验，说明SDM模型不可退化为SAR或SEM模型；最后采用Hausman检验，检验结果表明随机效应模型优于固定效应。检验过程结果见表1。 图1. 碳排放局部Moran’s I散点图 图2. Y02低碳技术创新局部Moran’s I散点图(2004与2015) Table 1 SDM model empirical result 固定效应 随机效应 固定效应 随机效应 Y02 −0.000923 *** (−7.27) 0.00126 *** (−8.85) -- -- gray -- -- −0.000262 (−1.01) −0.000729 ** (−2.37) clean -- -- −0.00246 *** (−4.89) −0.00250 *** (−4.23) lnPGDP 1.071 *** (5.46) −0.159 (−1.46) 1.175 *** (6.05) −0.157 (−1.46) UR 1.915 *** (3.40) 1.438 *** (2.75) 1.681 *** (3.01) 1.278 ** (2.44) IS 0.427 * (1.66) 0.977 *** (4.14) 0.247 (0.96) 0.960 *** (4.06) ER 3.487 (1.58) −0.851 (−0.32) 3.326 (1.54) −1.244 (−0.48) FDI 0.0603 *** (2.94) 0.0634 *** (2.58) 0.0631 *** (3.14) 0.0638 *** (2.61) stock 0.137 ** (2.57) 0.144 *** (4.54) 0.172 *** (3.24) 0.164 *** (5.06) _cons -- 12.09 *** (8.87) -- 12.83 *** (9.22) rho −0.0814 (−0.96) 0.273 *** (4.02) −0.132 (−1.54) 0.228 *** (3.24) LM-lag 7.248*** 7.877*** LM-error 21.436*** 20.603*** Robust LM-lag 6.127** 6.716*** Robust LM-error 20.314*** 19.442*** LR-lag 19.50*** 20.60*** LR-error 19.81*** 20.73*** Hausman −4.32 −3.33 表1. SDM模型实证结果 注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%水平下显著。括号内为t值。 4.1.2. 空间计量模型结果 根据空间杜宾模型，采用极大似然法估计2004~2015年中国低碳技术创新对碳排放的影响，估计结果见表1。为了对比，表1列出了杜宾固定效应与随机效应的估计结果。由估计结果可知，核心被解释变量低碳技术创新(Y02)通过1%显著性水平检验。 表1中空间杜宾随机效应模型的估计结果显示，低碳技术创新(Y02)的系数为负，且通过1%水平显著性水平检验，说明低碳技术创新对本地碳排放发挥了抑制作用。表明通过聚焦于重点产业领域与关键技术研发，中国技术创新驱动低碳转型的战略取得了初步成效，并为未来中国实现碳减排目标奠定了较为坚实的技术基础，与预期相符。 4.1.3. 低碳技术创新与碳排放的空间效应分解 在SDM模型中，解释变量不仅会影响本地区的被解释变量，同时也会影响邻近地区的被解释变量，并通过反馈效应反作用于本地区，因此前文的估计系数并不能直接反映自变量对因变量的边际效应，而仅仅在作用方向和显著性水平上是有效的。根据相关研究，本文进一步将各影响因素对碳排放的影响分解为直接效应和间接效应 [ 25 ]。直接效应指的是某因素变动对本地区碳排放的影响，其中包含反馈效应，但是由于其数值较小，一般可以忽略；间接效应指的是本地某因素的变化对邻近地区碳排放产生影响，即为该因素的空间溢出效应。各因素的影响效应分解结果见表2所示。 Table 2 SDM model decompositio 直接效应 间接效应 总效应 直接效应 间接效应 总效应 Y02 −0.00127 *** −0.000335 −0.00161 *** -- -- -- (−8.83) (−1.03) (−4.81) gray -- -- -- −0.000711 ** 0.000218 −0.000493 (−2.30) (0.39) (−0.92) clean -- -- -- −0.00260 *** −0.00206 * −0.00465 *** (−4.41) (−1.89) (−4.14) lnPGDP −0.166 −0.0624 −0.228 −0.148 −0.0430 −0.191 (−1.56) (−1.34) (−1.54) (−1.43) (−1.18) (−1.41) UR 1.518 *** 0.570 ** 2.088 *** 1.259 ** 0.374 * 1.633 ** (2.97) (2.00) (2.82) (2.55) (1.67) (2.40) IS 0.989 *** 0.373 ** 1.362 *** 0.968 *** 0.282 ** 1.250 *** (4.31) (2.25) (3.81) (4.13) (2.07) (3.76) ER −0.868 −0.296 −1.164 −1.133 −0.324 −1.457 (−0.34) (−0.30) (−0.33) (−0.44) (−0.40) (−0.43) FDI 0.0656 *** 0.0243 * 0.0899 *** 0.0646 ** 0.0181 * 0.0827 ** (2.67) (1.96) (2.61) (2.51) (1.87) (2.52) stock 0.146 *** 0.0525 *** 0.198 *** 0.163 *** 0.0453 *** 0.209 *** (4.88) (3.10) (5.45) (4.94) (2.85) (5.58) 表2. SDM模型分解 注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%水平下显著。括号内为t值。 通过表2各影响因素的效应分解结果可见，低碳技术创新(Y02)的作用表现为两个方面。一是直接效应。低碳技术创新对本地区碳排放的影响系数为−8.83，通过了1%的显著性检验，这与我们的预期和先前大量学者的研究结果一致。结果表明，通过聚焦于重点产业领域与关键技术研发，中国技术创新驱动低碳转型的战略取得了初步成效，并为未来实现碳减排目标奠定了较为坚实的技术基础。二是间接效应。低碳技术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。考虑到低碳技术创新的内部异质性所导致的可能性，本文将在下文具体探讨清洁技术与灰色技术对碳排放的影响。 就控制变量而言，经济水平(lnPGDP)对无论本地区还是临近地区的碳排放都具有反向作用，但不显著。可能的原因是随着人们对环境问题的不断关注，经济越是发达的地区越是加快调整产业结构，从而实现绿色发展。城镇化发展水平(UR)推动了碳排放的增长。说明中国城镇化发展模式引致能源的大规模消耗，从而增加了碳排放量，向以人为本的高质量城镇化转变是解决此问题的关键。产业结构(IS)以第二产业占比表示，作为推动我国经济高速发展的主导产业，第二产业是碳排放的重要来源之一，这导致产业结构对碳排放的增加具有显著的正向影响，不仅对本地区的碳排放具有显著的正向作用，对相邻地区碳排放也具有一定的促进作用。环境规制(ER)对碳排放的直接效应与间接效应均为负，但是尚不显著。外商直接投资(FDI)向本地转移了高排放、高污染的非环境友好型产业，同时，本地外商直接投资比重的提高对邻近地区碳排放同样具有正效应。可能的原因是邻近地区一味追求外商投资的规模，而忽视了生态要求，从而间接增加了邻近地区碳排放。知识存量(stock)：结果表明知识以及技术创新水平经过时间的沉淀与市场的淘汰，剩下的知识存量往往能够对碳排放起到显著地抑制作用，并且在区域上也具有一定的联动性，拥有对其他地区的节能减排的潜力。 4.2. 清洁技术创新与灰色技术创新对碳排放的空间效应 考虑到整体Y02技术创新对碳排放的空间溢出效应并不显著，有可能是Y02技术本身异质性所造成。本文将Y02技术创新划分为清洁技术与灰色技术两个子类，验证两类技术分别对于碳排放的作用与影响。 4.2.1. 空间计量模型选择检验 与前文一样，首先进行空间计量模型选择检验。LM检验与LR检验均通过了1%显著性水平检验，同样表明SDM模型不可退化为SAR或SEM模型；Hausman检验结果表明随机效应模型优于固定效应。检验过程结果如表1所示。 4.2.2. 空间计量模型结果 由表1的估计结果可知，灰色低碳技术创新(gray)与清洁低碳技术创新(clean)的系数均为负，且分别通过5%、1%显著性水平检验，说明无论是清洁技术还是灰色技术，都对本地碳排放发挥了抑制作用。下文将具体探讨两类技术创新的空间溢出效应。 4.2.3. 清洁、灰色技术创新与碳排放的空间效应分解 ① 灰色技术创新(gray) 从直接效应来看，灰色技术创新对本地区碳排放显著为负，影响系数为−0.00127，通过了1%的显著性检验。这说明了灰色技术虽然不涉及零碳生产或者零碳消费，但是能够起到节约能源以及提高能源利用效率的作用，从而可能抑制了碳排放。 从间接效应来看，灰色技术创新空间溢出效应为正，但是不显著。这说明一个地区的灰色低碳技术创新活动对其他地区的碳排放具有促进作用。可能的原因是灰色技术创新存在“回弹效应” [ 26 ]。即由于灰色技术创新提高了能源利用率以及生产效率，还可能刺激能源的需求，从而导致碳排放的提升。 ② 清洁技术创新(clean) 清洁技术创新对本地区碳排放的直接效应与间接效应均显著为负，影响系数分别为−0.00260与−0.00206，通过了1%的显著性检验。这说明了清洁技术节能减排的潜力十分显著，而且不仅能够降低本地区的碳排放，在区域上也具有联动性以及空间溢出性，对其他地区的碳减排也能够做出积极贡献。