李晓钟，张小红

(杭州电子科技大学 经济学院，浙江 杭州 310018)

近年来，我国政府高度重视经济低碳绿色发展，积极推动技术进步，大力发展清洁能源，并借助互联网平台，开展全民环保行动，节能减排成效显著。据统计，2019年，我国碳排放强度比2005年下降48.1%(1)资料来源：《新时代的中国能源发展》白皮书(2020年12月)，中华人民共和国国务院新闻办公室。，已提前达到2020年碳排放强度比2005年下降40%—45%的目标。尽管我国在能源与生态环境友好性方面取得明显成效，但仍存在着煤炭消费占比高、碳减排区域差异大等问题。随着数字经济的蓬勃发展，互联网等数字技术在节能减排中的作用也日益显现。因此，探讨互联网发展背景下技术进步对我国碳排放强度的影响，对我国绿色低碳经济发展具有重要的理论价值与现实意义。

一、文献综述

技术进步对碳强度的影响研究文献已经很丰富，但研究结果并不一致，主要分为三个方面：其一，技术进步提高碳强度或碳排放量。如Yang和Li(2017)[1]认为技术进步促进碳强度增加。申萌等(2012)[2]研究发现，分区域看，东部、中部技术进步显著减少了二氧化碳排放量，但西部地区技术进步可能增加了二氧化碳排放量。龚利等(2018)[3]发现技术进步实现的碳排放的减少量小于其带来的增加量,技术进步水平并未达到使碳排放量减少的程度。其二，技术进步降低碳强度。杨莉莎等(2019)，钱娟和李金叶(2018)，刘自敏和申颢(2020)[4-6]认为技术进步能有效降低碳强度。究其原因可分为：一是钟超等(2018)，Otsuka等(2014)[7,8]认为技术进步有利于提高能源利用率从而带动碳强度降低；二是鄢哲明等(2017)，刘卫东等(2019)[9,10]认为技术进步通过优化能源消费结构降低碳强度；三是Cansino等(2015)，蔡跃洲和付一夫(2017)，罗朝阳和李雪松(2019)[11-13]认为技术进步通过优化产业结构降低碳强度。其三，技术进步对碳排放强度的作用不确定。李凯杰和曲如晓(2012)[14]认为长期内技术进步可以减少碳排放，但在短期内则不明显。邵帅等(2019)[15]认为绿色生产技术和减排技术降低碳强度，但以提高生产率为导向的技术进步则不利于节能减排。

近年来，互联网对碳排放强度的影响的研究也已成为学者们关注的热点，但研究结论并不一致，主要有以下三个方面：其一，互联网发展不利于碳强度降低。如Park等(2018)[16]发现互联网使用不利于欧盟国家的碳强度降低，因为大量互联网使用消耗更多的能源，而这会引致碳排放增加。其二，互联网发展抑制了碳强度。如张娜和边志锋(2013)[17]研究表明互联网普及率的提高对碳强度有显著负向影响。Chen等(2019)[18]研究表明互联网普及率对中国东部及中部各省的碳强度(除0.1分位外)均存在显著的负向影响，对中国西部各分位碳强度均无显著负向影响。其三，互联网发展与碳排放存在非线性关系。如Asongu等(2017)[19]实证发现ICT对碳强度呈负向影响，存在门槛效应且当前ICT发展水平位于抑制碳强度的门槛值区间内。也有个别学者还从互联网发展水平与技术进步的交互作用视角，研究其对碳强度的影响。Khan等(2018)[20]引入互联网发展与经济增长和互联网发展与金融发展的交互项，研究发现互联网发展和金融发展的调节效应促进了碳排放量，而互联网发展水平与GDP之间的相互作用缓解了污染程度。

综上所述，互联网、技术进步对碳排放的影响的研究已取得丰硕成果，为我们进一步研究提供了良好的基础。但是，互联网对碳排放的影响效应、技术进步对碳排放影响的非线性研究较少，本文拟对此探索。与已有研究相比，本文的贡献主要体现在以下三个方面：一是在基准模型基础上引入互联网发展与技术进步的交互项，探讨互联网发展对碳排放强度的影响、以及互联网发展下技术进步对碳强度影响，以揭示互联网、技术进步对碳减排的作用效应。二是对东部和中西部地区进行比较分析，并探究引致区域差异的成因。三是探讨技术进步对碳强度影响的非线性关系，揭示技术进步对碳排放强度影响存在的门槛效应，以期为相关部门制定政策提供理论依据。

二、模型构建与数据说明

(一)模型选择

本文以Dietz和Rosa(1997)[21]提出的更符合现实情况的随机模型STIRPAT模型作为研究的基础模型，其表达式为：

(1)

式(1)中，I、P、A、T分别表示环境影响、人口数量、经济发展水平和技术水平。a为模型的系数，b、c、d分别为各自变量指数，u为误差项，i为地区，t为时间。

对式(1)两边分别取对数，如式(2)所示。

lnIi,t=lnai,t+blnPi,t+clnAi,t+dlnTi,t+ui,t

(2)

由于样本期间我国人口总数变量相对稳定，无法捕捉其对碳强度的影响。故不再考虑人口变量。另外，已有研究表明，互联网发展水平、能源消费结构、城镇化、环境规制、技术进步和人力资本对中国碳强度具有显著影响。因此，本文在式(2)的基础上调整了部分控制变量。修正后的模型如式(3)所示。

lncei,t=α0+α1lnneti,t+α2lntechi,t+α3lnecsi,t+α4lnurbi,t+α5lngovi,t++α6lnedui,t+ui,t

(3)

式(3)中，cei,t、neti,t、techi,t、ecsi,t、urbi,t、govi,t、edui,t分别表示碳强度、互联网发展水平、技术进步、能源消费结构、城镇化、环境规制和人力资本；ui,t为误差项，i为地区，t为时间；α0为常数项，α1、α2、α3、α4、α5、α6为系数。考虑到互联网发展水平对碳强度的作用在一定程度上依赖于技术进步，本文将互联网发展水平与技术进步构建交乘项，构建模型如式(4)所示。

lncei,t=β0+β1lnneti,t+β2lntechi,t+β3lnecsi,t+β4lnurbi,t+

β5lngovi,t++β6lnedui,t+β7(lntech*lnnet)i,t+ui,t

(4)

式(4)中，lntech*lnnet为互联网发展水平与技术进步的交乘项，β0为常数项，β1、β2、β3、β4、β5、β6、β7为系数，其它字母含义同上。

为进一步探究技术进步与碳排放是否存在非线性关系，本文基于Hansen的面板门槛模型理论，采用Bootstrap自举法重复抽样300次进行门槛效应检验。构建如下单一面板门限回归模型：

lncei,t=δ0+δ1lnnet+δ2lntechi,tI(qi,t≤γ1)+δ3lntechi,tI(qi,t>γ2)+

δ4lnecsi,t+δ5lnurb+δ6lngovi,t+δ7lnedu+ui,t

(5)

式(5)中，i、t分别表示地区和年份，I(·)是门槛指示函数，δ0为常数项，δ1、δ2、δ3、δ4、δ5、δ6、δ7为系数，其他字母含义同上。考虑到可能存在多个门槛值的情况，可根据实际情况扩展为多重门槛模型。

(二)变量选择与数据说明

1.变量选择说明

(1)碳强度的测算

碳强度(ce)为单位GDP的CO2排放量。本文选取煤炭、焦炭、焦炉煤气等14种化石燃料，采用2006年联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)提供的参考方法，估算我国30个省、市、自治区(西藏、香港、澳门和台湾由于数据缺失而不包括在内)2007-2018年的CO2排放量。具体估算方法如式(6)所示。

(6)

式(6)中，CO2表示待估算的CO2排放量；i=1，2，3，…14，分别表示各种能源燃料;Ei代表各种能源的燃烧消费量；NCVi为各种能源的平均低位发热量；CEFi表示各种能源的二氧化碳排放因子。其计算公式如式(7)所示。

CEFi=CCi*COFi*(44/12)

(7)

式(7)中，CCi为各种能源的碳含量；COFi为各种能源的碳氧化因子，通常该值为1,表示能源被完全氧化。本文借鉴陈诗一(2011)[22]的做法，设定煤炭、焦炭为0.99，其余为1。(44/12)为CO2与碳的分子量比率。各种能源的NCV值和CEF值如表1所示。

表1 各种能源的NCV值和CEF值

(2)其他变量说明

互联网发展水平(net)用人均拥有互联网宽带接入端口数来衡量；技术进步(tech)用地区人均R&D内部支出来衡量；能源消费结构(ecs)用煤炭消费量占能源消费总量比值来衡量；城镇化(urb)用城镇人口占总人口的比重来衡量；环境规制(gov)用地方财政环境保护支出占GDP的比重来衡量；人力资本(edu)用全部6岁及6岁以上人口的平均受教育年限来衡量。

2.数据说明

地区人均R&D内部支出来自《中国科技统计年鉴》，煤炭消费量、能源消费总量来自《中国能源统计年鉴》，地方财政环境保护支出来自《中国环境统计年鉴》，其他数据来自EPS数据库和《中国统计年鉴》。主要变量的描述性统计如表2所示。

表2 变量的描述性统计

三、实证结果

(一)基准模型和交互作用检验结果

本文利用LLC检验进行单位根检验，所有的变量均在1%的显著性水平拒绝单位根检验的原假设，故可进行回归分析(2)限于篇幅，此处未列单位根检验的具体数值，有需要可向作者索取。。利用模型(3)和模型(4)对全国整体样本和东部、中西部地区两个子样本进行实证分析。由于豪斯曼(Hausman)检验P值都小于0.01，故拒绝随机效应模型的原假设。因此，本文选择固定效应模型进行实证分析。回归结果如表3所示。其中，模型Ⅰ为基准模型回归结果，模型Ⅱ为考虑互联网发展水平与技术进步交互影响对碳强度的作用效果。

表3 互联网、技术进步对中国碳强度的影响

由表3中模型Ⅰ可知，互联网发展水平对碳排放强度的抑制效应已经显现，尽管在全国范围内还不显著，但在东部和中西部地区分别在5%、1%水平下显著，且对东部地区抑制效应大于对中西部地区。技术进步对碳排放的抑制作用效应系数在全国以及东部、中西部地区均在1%水平下显著，且东部地区的技术进步碳减排效应明显高于中西部地区。环境规制、人力资本在全国样本、东部和中西部样本内对碳强度的作用效应系数均为负，但仅人力资本在全国样本内对碳强度的抑制效应显著。能源消费结构对碳排放的影响系数显著为正，且能源消费结构对中西部的碳排放影响效应相较东部地区更大。城镇化对全国样本和中西部地区样本碳排放强度抑制作用效应显著，但对东部地区样本影响效应相反。

由表3中模型Ⅱ可知，随着互联网发展水平与技术进步交互项变量的加入，互联网发展水平和技术进步对碳强度的抑制作用增大，且回归结果R2也逐渐增大，表明交互项变量的投入，使得模型更加稳定。互联网发展水平与技术进步的交叉项系数在全国以及东部、中西部分别为-0.036、-0.053、-0.045，均在1%的水平上显著，表明互联网发展水平的提升有助于增强技术进步对碳排放强度的抑制效应。可见，推动互联网发展水平可增强技术进步所引致的碳减排效应。

(二)门槛模型检验结果

以技术进步为门槛变量，门槛效应检验结果和回归结果如表4和表5所示。东部及中西部地区均通过单一门槛显著性检验，东部、中西部的lntech门槛值分别为-3.389 6与-4.004 8，即人均R&D内部支出分别为0.033 7亿元/万人、0.018 2亿元/万人。本文通过解释变量的调整，用R&D内部支出作为模型(3)中研发投入变量的替代变量进行稳健性检验；通过控制变量的调整，用互联网宽带接入端口数作为模型(3)中互联网发展水平的替代变量进行稳健性检验(3)限于篇幅，此处省略了稳健性检验的具体原理与测算过程，有需要可向作者索取。，回归结果与前文结论一致，故本文实证结果稳健。

表4 门槛效应检验结果

表5 门槛效应回归结果

由表5可知，对于东部地区而言，当lntech≤-3.389 6(即tech≤0.033 7)时，技术进步对碳排放的抑制作用系数为0.308，即技术进步水平每提升1%，就会促使碳强度下降0.308个百分点；当lntech>-3.389 6(即tech>0.033 7)时，技术进步对碳排放的抑制作用系数提高为0.358，即技术进步水平提升1%，其抑制碳强度的能力进一步提升0.358个百分点。东部技术水平在达到门槛值后，其减排效应上升了16.23%。对于中西部地区而言，当lntech≤-4.004 8(即tech≤0.018 2)时，技术进步对碳强度的抑制作用系数为0.171；当lntech>-4.004 8(即tech>0.018 2)时，技术进步对碳强度的抑制作用系数为0.201。中西部技术水平处于门槛值之上后，其减排效应上升了17.54%。可见，当技术进步跨越门槛值后，技术进步对碳排放的抑制作用效应更强，技术进步节能减排作用更有效。

进一步考虑技术进步门槛值区间对应的地区分布情况，在2007年，东部尚有福建、海南、河北、山东4个地区处于门槛值之下，中西部尚有安徽、重庆、甘肃、广西、贵州、黑龙江、河南、湖南、江西、内蒙古、宁夏、青海、山西、四川、新疆、云南16个地区处于门槛值之下。到2018年，东部地区仅有海南省仍处于东部地区的门槛值之下，中西部地区尚有广西、青海、新疆3个省份处于中西部地区的门槛值之下。在2018年，海南省R&D经费为26.87亿元，R&D经费投入强度为0.56%，在全国排名第29位。R&D经费投入强度在全国排名第27、28、30位的分别是中西部地区的广西(0.71%)、青海(0.60%)、新疆(0.53%)(4)资料来源：2018年全国科技经费投入统计公报，国家统计局网站。。这些地区的技术进步水平亟待提高。

四、实证结果讨论

(一)互联网发展水平提高能显著抑制碳强度

究其成因主要体现在以下三个方面。一是从居民个人层面来看，互联网有助于倡导居民低碳生活。例如，共享单车、在线缴费、无纸化阅读、网络购物等减少资源消耗；菜鸟裹裹旧物回收等促进资源回收利用。二是从企业层面来看，互联网可以改善企业的管理模式。例如，借助钉钉软件开展线上会议等，利用电子票据、电子审批、无纸化办公等减少了交通出行和纸张消耗。互联网发展中新产品诞生的同时，也可能增加其他的能源消耗。例如，互联网减少了纸张等资源的使用，但同时增加了电的消耗。然而，随着新能源技术的进步，可再生能源发电量占全部发电量的比重不断上升。截至2018年年底，我国可再生能源发电量达1.87万亿千瓦时，占全部发电量比重为26.65%(5)资料来源：国家能源局，2018年可再生能源发展状况.http://www.nea.gov.cn/。，比2012年约提高了6.65个百分点(6)资料来源：国家能源局，国新办举行中国可再生能源发展有关情况发布会.http://www.nea.gov.cn/。。三是从政府层面来看，“互联网+电子政务”的低碳政务模式，有利于推进绿色环境共商共建共治格局建设。利用互联网信息技术，政府可以提升污染治理水平，同时提高污染治理效率。例如，政府的官方微博和公众号有助于公众监督环境治理工作。

(二)技术进步能显著抑制碳强度

究其原因主要有四点。其一，减碳技术、无碳技术和去碳技术的进步促进CO2的捕集、封存和循环利用，直接减少碳排放。其二，技术进步促进清洁能源开发，优化能源消费结构。由表6可知，我国煤炭消费占比呈下降趋势，但短期内仍是我国主要能源来源。而清洁能源消费量占能源消费总量的比重从2007年的11.0%上升到2018年的22.1%；天然气、水电、核电、风电的生产、消费占比都呈上升态势，能源生产、消费呈清洁低碳化态势。其三，技术进步提高能源的开采和运输效率。2007—2018年我国能源加工转换效率由39.8%提升至45.5%(7)资料来源：中国统计年鉴(2008，2019)，国家统计局网站。。随着互联网的发展，5G技术的单位数据传输能耗更低，有助于降低智能手机、物联网和其他终端设备的电池消耗，降低了大量能源消耗。其四，技术进步有利于推动产业结构优化，主要表现为两个方面。一是促进新能源等低碳产业发展。2018年我国天然气开采新增生产能力为146亿立方米，核能发电新增生产能力为884万千瓦，分别为2007年的1.3倍和3.5倍(8)资料来源：中国统计年鉴(2019)，国家统计局网站。。随着我国核能发电等新能源技术发展，低碳产业逐步增多。二是促使工业中的高碳产业低碳化。高效节能技术和节能设备的推广使用，可减少碳排放，促进低碳经济发展。

表6 我国能源消费及生产情况(2007—2018)

(三)互联网和技术进步的交互作用有利于增强各自对碳强度的抑制效应

互联网和技术进步相互作用，一方面加速了产业结构优化，促进了生产性服务业、高新技术产业等低碳产业的蓬勃发展。借助互联网平台，基于大数据、人工智能等信息技术，我国大力推进了智慧城市建设。另一方面优化了资源配置，减少了能源消耗。例如，居民使用互联网软件自主进行垃圾分类与称重，技术进步减少了垃圾处理时的环境污染。互联网大数据减少了信息不对称，居民通过互联网有效学习生活垃圾无害化处理方式，加速了资源回收利用。同时，社会良好的绿色环保氛围倒逼企业加大研发投入，提升技术水平，生产更多的绿色产品。

(四)互联网、技术进步对碳排放强度影响存在区域差异性

由表7可知，我国由于资源禀赋、经济基础及其政策的差异，技术进步对碳强度影响存在区域差异性。究其原因主要有以下三点：一是政府研发投入强度的差异性。2007年至2018年，东部地区投入的R&D经费都为中西部地区的两倍多。二是能源消费结构的差异性。2007年东部煤炭消费占能源消费之比为55.19%，而中西部则高达75.89%。至2018年，东部占比下降10.86个百分点，中西部下降1.86个百分点。中西部煤炭消费占比高于东部地区，技术进步对东部的能源消费结构调整作用更为显著。三是互联网发展水平的差异性。互联网平台的构建，有助于当地环保观念的普及和政策的推广实施。由于东部地区的互联网发展水平较中西部地区高，故共享单车、顺风车等互联网平台推出的各种低碳交通方式率先在东部地区得以推广。东部地区的绿色发展环境优于中西部。但中西部的研发投入、互联网普及率及第三产业增加值的年均增长率均高于东部地区，因而具有较大的后发优势，发展空间较大。

表7 东部、中西部地区部分指标的比较

五、结论与启示

本文分别以全国样本、东部、中西部地区子样本实证分析互联网、技术进步对碳排放强度的影响。结果表明：(1)互联网发展、技术进步对我国东、中西部地区乃至全国整体碳排放强度均产生显著的抑制效应。(2)在互联网、技术进步交互作用下，互联网发展水平和技术进步对碳排放强度的抑制作用效应增大，即推动互联网发展水平提高可增强技术进步所引致的碳减排效应。(3)技术进步对东部和中西部地区碳排放强度的影响存在着门槛效应。对于东部地区而言，当lntech≤-3.389 6时，技术进步对碳排放的抑制作用系数为0.308；当lntech>-3.389 6时，技术进步对碳排放的抑制作用系数提高为0.358。对于中西部地区而言，当lntech≤-4.004 8时，技术进步对碳强度的抑制作用系数为0.171；当lntech>-4.004 8时，技术进步对碳强度的抑制作用系数为0.201。可见，当技术进步跨越门槛值后，技术进步对碳排放的抑制作用效应更强，技术进步节能减排作用更有效。(4)门槛模型实证结论表明，东部地区门槛值高于中西部地区，对碳强度的影响系数也高于中西部地区。到2018年，东部尚有海南省未达到东部地区门槛值，中西部尚有广西、青海、新疆三个省份未达到中西部地区门槛值。

基于实证结果，本文提出如下建议：第一，加快互联网发展。进一步加强信息网络基础设施的建设，前瞻布局5G网络、数据中心、工业互联网、物联网等新型基础设施，尤其是要加大对中西部地区的信息网络基础设施建设的支持力度，逐步缩小东中西部发展差距。落实互联网宽带提速降费政策，缩小城乡数字鸿沟。第二，加强技术创新。引导企业加大研发投入，提高自主创新能力，加强对核心低碳技术的开发、掌握和规模化利用。加强太阳能、风能等可再生能源技术开发利用，加大充电桩等基础设施建设，大力推广使用新能源，优化能源消费结构。大力发展清洁能源等新兴产业，运用信息技术改造提升高耗能产业，优化产业结构。第三，借助互联网平台倡导绿色低碳生活。利用微博、公众号等互联网社交平台推广绿色科技产品，普及低碳节能知识，带动全民环保行动，鼓励社会公众共同参与环境治理，加快形成绿色的生产生活方式，多措并举推动社会各领域节能减排，促进我国经济可持续发展。