经济集聚背景下数字经济发展如何影响空间碳排放？

李治国，王 杰

中国石油大学(华东) 经济管理学院，山东 青岛 266580

现阶段，中国数字经济产业正处于规模扩张和价值创造的重要窗口期，以“数字中国”发展战略为依托，基于网络交易、人工智能和大数据等经济—技术融合发展多维推进数字经济建设，成为中国高质量发展的大势之趋。事实上，中国数字经济发展迅猛，根据《中国数字经济规模测算与“十四五”展望研究报告》的规模测算，2019年中国数字经济产业增加值达170 293.4亿元，实际增长率为11.3%，且在同期国民经济中占比17.2%，已然成为新常态下经济增长的重要组成部分。得益于数字经济与生产活动各个环节的结合应用，工业、服务业乃至农业部门正面临着要素重新分配、生产效率改进和运行模式优化等一系列“数字变革”。数字经济发展在引领生产工艺革新和产业链条重组的同时，打破了传统经济联系的时空局限性，有效助推经济活动在空间与地理上的集中化。作为产业发展过程中普遍的紧凑型空间经济行为，经济集聚具有规模效应和要素再配置的集聚效应等典型的外部性特征，对数字经济发展的空间溢出效应亦存在深刻影响。

伴随着城市群“抱团经济”大量涌现，“以点带面、从线到片”的经济集聚模式已成为区域发展的基本格局，如何从全局高度实现数字经济与高质量发展目标的有效契合是中国紧迫的现实需求。2019年中央经济工作会议将“大力发展数字经济”列为工作重点；
2020年《政府工作报告》进一步明确“打造数字经济新优势”的发展目标；
2020年中央经济工作会议中，习近平总书记多次提及中国力争在2030年前实现碳达峰、努力争取在2060年前实现碳中和。那么，数字经济发展是否会对生产过程中的二氧化碳污染物排放产生影响，这种环境效应在经济集聚背景下又有着怎样的空间溢出表现？显然，对上述问题的回答既是数字经济自身发展路径研究的需要，也是节能减排实现路径研究的需要。数字经济发展为中国减排目标的如期完成提供了可能，经济集聚则进一步强调了关注数字经济发展空间减排效应的必要性，因此，将“集聚、数字经济和减排”纳入统一的分析框架，从空间维度对数字经济发展的环境效应予以考究，对于中国数字经济可持续发展路径设计和落实减排目标具有重要的现实意义。基于对上述现实问题的思考，本文尝试从理论和实证两个层面对集聚模式下数字经济发展的空间减排效应进行系统考察。

具体而言，本文的边际贡献在于：首先，将经济集聚、数字经济和碳排放变量纳入生产函数，构建经济集聚影响下数字经济发展的空间减排效应理论模型，就数字经济发展对空间碳排放的影响进行数理阐释；
其次，从理论和实证层面考察数字经济发展影响空间碳排放的作用机制，首次系统地检验了数字经济发展实现空间减排过程中技术进步、经济增长和固定资产投资路径的有效性，既对二者的非线性关系予以合理的解释，亦明确了推动数字经济低碳发展的政策着力点；
最后，从生产和消费维度对碳排放指标予以表征，分别考察数字经济发展对于碳排放总量和碳排放强度的影响，从而获得更充分的数字经济发展助力减排的经验证据。

数字经济发展为经济生产空间格局的重塑提供了新的机遇。基于信息革命和要素再配置的丰富内涵，数字经济发展打破地理条件、信息传递和时间成本等传统约束，强化资本和技术等生产要素在空间范围内的自由流动，已然成为空间经济布局的决定性区位因素之一。一方面，受制于信息资源的非均衡分布，数字经济发展引致的经济马太效应使得中心地区的集聚化不断增强，趋向集聚的经济地理格局仍长期存在[1]；
另一方面，数字经济发展导致的强溢出性亦为经济集聚的强化创造了条件。刘军等[2]的研究表明，“互联网+制造业”模式能够通过劳动力共享和知识溢出路径助推经济集聚。曹玉平[3]认为互联网发展能够通过知识和技术溢出形成经济集聚的源源动力。事实上，经济集聚作为数字经济发展过程中必然的空间经济形态，对于数字经济发展具有不可忽视的反作用。相较于分散化的生产模式，集聚生产具有知识溢出和技术创新的强外部性特征[4]，既能够通过要素优先供给和密切交流联系提升数字经济发展水平，又能够通过共享、匹配、学习等机制有效强化数字经济发展在行业间、区域间的溢出效应[5]。

基于二者相辅相成的内在关联，在经济集聚的宏观背景下讨论技术创新活动的经济环境效应有助于更真实准确地揭示其影响[6-7]，而科技创新活动恰恰是数字经济发展的重要表现。进一步，经济集聚能够通过调整数字经济产业结构、生产效率以及分工模式等间接影响环境质量，如李思慧[8]认为经济集聚能够促进能源的集中利用，从而提高能源利用效率、降低环境污染，Otsuka等[9]也有相似的研究结论。与此同时，经济集聚能够通过强化数字经济发展的外溢性影响周边地区的环境质量，如袁华锡等[10]研究发现，在要素集聚的前提下，金融发展对于绿色生产的空间溢出效应显著增强。

通过上述文献梳理不难看出，既有研究针对经济集聚、数字经济和环境污染的两两关系展开了较为丰富的讨论，但仍存在着诸多不足。(1)忽略经济集聚的现实特征，未能将经济集聚、数字经济发展和碳减排纳入统一的分析框架。经济集聚能够通过要素的集中化优化提升数字经济发展水平，亦能够通过设备共享和技术学习强化数字经济发展外溢性，因此在集聚模式下考察数字经济发展的空间减排效应更加真实可靠。(2)多数研究仅仅关注数字经济发展与环境污染的线性关系，鲜有从动态视角考察二者的非线性特征。数字经济发展对于环境污染的非线性影响在时空维度上的路径依赖特征更未受到充分关注。(3)相关研究基本从经验层面分析数字经济发展的环境效应，尚未发现基于多重路径对其作用机制进行充分论述的理论和实证研究。针对以上研究不足，本文试图在既有研究的基础上做出如下拓展：首先，将数字经济、经济集聚和碳排放变量纳入生产函数，理论剖析经济集聚模式下数字经济发展的空间减排效应及其作用机制；
其次，构造经济集聚空间权重矩阵，选取2011—2018年273个地级市数据作为研究样本，采用动态空间杜宾模型实证考察数字经济发展的空间减排效应，进而构建数字经济发展与经济增长、技术进步和固定资产投资三条路径的交互项，依次考察不同路径组合下的减排表现；
最后，基于碳排放总量减排和碳强度减排两个维度，实证检验数字经济发展的空间减排效应，有力确保实证结果的稳健性。

本文将数字经济发展参数F引入生产函数，参考柏亮等[11]提出的数字化发展与经济增长的关系，构建数字经济发展驱动下的生产函数模型：

Q=A(L)NαKβ

(1)

其中，Q表示产出水平；
N和K分别表示投入的劳动力和资本要素；
α(0<α<1)和β(0<β<1)分别表示劳动要素和资本要素对于产出的贡献率；
A表示技术水平，同时假定数字经济发展的影响主要表现为对技术水平和污染排放水平的影响，则A(L)=A0+θAL，其中A0表示初期技术水平，θA则表示数字经济发展所引致的技术进步倾向。陶长琪等[4]提出经济集聚具有整合资源进而实现技术进步的作用，本文据此设定经济集聚对技术要素产出弹性的影响为Δμ(Δμ>1)；
反之，假定经济集聚会引致资源过度集中等问题，对周边地区技术要素产出弹性的影响为-Δμ。由此可以得到集聚模式下包含数字经济发展的本地生产函数：

Q=(A0+θAL)1+ΔμNαKβ

(2)

考虑到非期望产出是伴随着生产过程的必然产物，本文参考盛鹏飞[12]提出的污染函数，设定单位产出的边际碳排放为Z，则碳排放总量W可以表示为W=ZQ。进一步，基于数字经济发展对边际碳排放的影响，可以得到Z=Z0+θZL，其中Z0表示初期边际碳排放水平，θZ表示数字经济发展引致的边际碳排放变动倾向。因此，碳排放函数表达式为

W=(Z0+θZL)Q

(3)

在完全竞争的市场环境下，假定产品价格为p，成本则由变动成本b、固定成本C0以及减排成本CWO+θWW组成，其中CWO表示初始减排成本，θW则表示边际减排成本变动倾向。在利润最大化目标约束下，可以得到最优产出水平Qmax及其对应的碳排放总量WQmax。已知碳排放W是反映数字化发展与经济增长关系的参数L的函数，同时L亦是数字经济发展F的函数，由此可以得到数字经济发展的边际碳排放效应：

dWQmax/dF=[(p-b-2θWZ)(1+Δμ)×

(A0+θAL0)ΔμθANαKβ]/θWθZ

(4)

通过对式(4)求二阶导可以得到碳排放目标约束下数字经济发展的最优化水平F0，即

F0=(p-b)/[(2θW-Z0)θLθZ]

(5)

dWQmax/dF=[(p-b-2θWZ)(1-Δμ)

(A0-θAL0)-ΔμθANαKβ]/θWθZ

(6)

基于本文数字经济发展的最优化水平F0，数字经济发展对于周边地区碳排放的空间溢出效应呈现“先抑制、后促增”的非线性影响。据此提出本文的第一个理论假说：

假说1：经济集聚下数字经济发展具有非线性空间减排效应，即与本地碳排放呈现“先促增、后抑制”的倒U型关系，与周边地区碳排放则呈现相反的U型关系。

根据式(4)，数字经济发展所引致的边际碳排放效应同时受到经济集聚的影响为(1+Δμ)(A0+θAL0)Δμ，因为Δμ>1，所以经济集聚能够放大数字经济发展的边际减排效应，本文将其归结为经济集聚的“放大器”效应，即在经济集聚模式下，数字经济发展与碳排放的非线性关系依然成立，但数字经济发展对于碳排放的促增效应和抑制效应的强度却得到增强。由此提出本文的第二个理论假说：

假说2：经济集聚能够强化数字经济发展对碳排放的促增作用和抑制效应。

为进一步研究数字经济发展影响碳排放的具体作用机制，将式(4)改写为

dW=(1+Δμ)(A0+θAL0)Δμ{[(p-b)θANαKβ-

2θWZθANαKβ]/θWθZdF}

(7)

其中，θAdF表示数字经济发展所引致技术进步，(p-b)θANαKβdF则表示数字经济发展驱动下技术进步所带来的收益增量，产出增加的同时引致碳排放总量的上升；
2θWZθANαKβdF则表示产出增加所带来的碳减排成本，碳减排成本的上升有助于碳排放总量的下降。通过分解式(7)可以将数字经济发展对碳排放的影响归结为经济集聚和技术进步下“高收益激励效应”和“高成本抑制效应”两种力量的综合作用，因此本文主要从技术进步、经济增长和固定资产投资三条路径进行分析。(1)技术进步机制。数字经济发展有助于强化产业间的良性互动，通过加速知识、技术和信息的溢出实现技术进步，然而技术进步路径的作用效果具有较大的不确定性。一方面，技术进步有助于生产效率的提升，在增加企业生产营收的同时有助于降低能源强度和减少污染排放；
另一方面，技术进步所引致的产能扩张容易诱发“能源回弹”效应，从而导致碳排放的增加。(2)经济增长机制。数字经济与传统产业的融合发展有助于生产部门收益的增加，在利润驱动下企业往往会选择持续的规模扩张，此时能源需求规模快速扩大，碳排放总量亦随之攀升。(3)固定资产投资机制。数字经济发展能够引领产业的服务化转型和生产模式的清洁化转型，对于高碳排放企业而言，需要在清洁技术引进、生产设备改良以及生产线整合等方面投入大量的固定资产，固定资产投资的增加能够抑制高碳企业进行产能扩张的热情，从而达到碳减排的效果。同时，数字经济发展有助于打破传统生产联系中的“时空壁垒”，能够有效克服信息不对称问题，优化生产要素在空间范围内的配置效率，从而强化本地产业发展与周边地区的合作交流。另外，数字经济发展也为知识和技术、先进的管理经验等的空间溢出提供了便捷化的载体，从而能够影响周边地区的碳排放水平。据此提出本文的第三个假说：

假说3：经济集聚下数字经济发展能够通过技术进步、经济增长以及固定资产投资路径影响空间碳排放水平。

(一)计量模型设定

已有研究表明，环境污染以及依托互联网发展的数字经济存在较为显著的空间关联特征[10,13-15]，因此本文选用空间计量模型考察数字经济发展在空间范畴内对于碳排放的影响，以期克服忽略空间溢出效应所导致的估计偏误。相较于空间滞后模型(SLM)和空间误差模型(SEM)，空间杜宾模型(SDM)被视为空间经济分析的综合性框架和标准化方法。考虑到碳排放与数字经济发展的空间相关性既可能来自变量自身，也有可能是估计结果的误差项，因此本文建立如下模型：

CCit=α0+α1CCit-1+ρ1WCCjt+α2Digit+

μi+νt+εit

(8)

其中，i表示省份，t表示年份；
α0表示常数项，α1～α4分别表示待估系数；
ρ1～ρ4分别表示空间滞后项的估计系数；
CCit表示i省份t年碳排放强度，CCit-1则表示滞后一期的碳排放强度。为保证估计结果的稳健性，本文进一步将被解释变量更换为人均碳排放CE；
W则表示空间权重矩阵，为充分刻画经济和地理关联下的空间特征，本文依次构建经济距离权重矩阵(W1)，采用2011—2018年城市间人均GDP差值的倒数均值来表示；
地理距离权重矩阵(W2)，采用城市间地理距离的倒数来表示；
空间溢出效应在时间上的转移和传导效应，本文分别设定外生时空权重矩阵(W3)和包含可变时间效应的内生时空权重矩阵(W4)。具体来看，外生时间权重矩阵基于有约束的固定时间效应而建立，即主对角线以上的所有元素全为0，主对角线及其以下的其他元素取值全部不为0，每一行的元素取值相等且每一行的元素之和均为1；
内生时间权重矩阵则是基于不同年份间莫兰指数的比值所构建。进一步，将所得到的空间地理距离权重矩阵与时间权重矩阵通过克罗内克积组合可以得到时空权重矩阵；
Digit表示数字经济发展水平，为刻画数字经济发展对碳排放强度的非线性影响，本文引入数字经济发展水平的二次项；
μi和νt表示地区和时间固定效应，εit则表示随机扰动项。考虑到影响碳排放强度的因素众多，本文同时引入一组控制变量X，包括环境规制、城镇化、产业结构、外商投资和能源消费等。

为刻画经济集聚下数字经济发展对于碳排放强度的影响，本文构建空间集聚权重矩阵(W5)。相较于传统的经济和地理矩阵，经济集聚权重矩阵更加符合环境污染和经济发展过程中地理距离的作用日渐式微、集聚现象层出不穷的现实特征。同时，相似的经济集聚水平意味着资源整合、要素配置和发展模式的趋同性，区域间数字经济发展亦随之密切相关。具体来看，空间集聚权重矩阵可以表示为

Wij=1/[1+|Ri-Rj|]

(9)

其中，Ri表示2011—2018年城市间经济集聚水平的均值，Rj则表示不含本城市的城市间经济集聚水平均值。不同于以往研究中所采用的泰尔指数和基尼指数等集聚指标，本文参考邵帅等[5]的做法，选用地区经济产出总量与行政面积的比值对经济集聚程度予以表征，既能刻画经济活动的空间分布情况，又能直观反映单位面积的经济总量，这与经济集聚的定义相契合。

进一步，根据前文理论假说中提出的数字经济发展影响碳排放水平的作用路径，本文将数字经济发展与经济增长、固定资产投资和技术进步的交互项依次引入，从而判断基于不同路径下数字经济发展的碳排放效应差异：

CCit=α0+α1CCit-1+ρ1WCCjt+α2Digit+

α4X+ρ4WX+μi+νt+εit

(10)

其中，pathit依次表示经济增长、固定资产投资和技术进步路径。

(二)相关变量说明

1. 碳排放强度(CC)

考虑地级市层面碳排放数据难以直接获取，本文通过收集整理城市能源消费总量来估算煤电、天然气和液化石油气的二氧化碳排放总量。其中，天然气和液化石油气的碳排放系数参考国家发展和改革委员会颁布的《省级温室气体清单编制指南》，分别设定为2.162千克/立方米和3.103千克/立方米，同时借鉴已有研究经验，煤电碳排放系数设定为1.302千克/千瓦时。进一步，以城市碳排放总量与实际生产总值之比计算得到城市碳排放强度。

2. 数字经济发展(Dig)

既有研究多数采用互联网发展水平对数字经济予以表征，却忽略数字经济发展本质上是以网络平台为依托的交易模式，这导致数字经济发展水平估计中经济属性和金融特征体现不足。参考黄群慧等[16]的研究，本文从互联网+数字金融发展双重维度构建评估体系，对中国城市层面数字经济发展进行测度。互联网发展相关的子指标具体包括：采用人均电信业务量表示的互联网产业产出、采用计算机从业人员就业比重表示的互联网产业就业、采用互联网用户数量表示的互联网普及率、采用每百人移动电话拥有量表示的移动通信覆盖率。另外，数字经济发展水平主要采用北京大学数字金融研究中心和蚂蚁金服集团共同编制的数字普惠金融指数来表征，其涉及的子指标主要包括覆盖广度、使用深度和数字化水平三个方面。通过主成分分析和降维处理即可得到本文所测度的数字经济发展水平。

3. 技术进步(TFP)

基于数字经济发展影响生产活动和碳排放的发生机制，本文将非期望产出纳入分析，采用非径向方向性距离函数测度绿色全要素生产率，以期兼顾技术进步的生产效应和绿色特征。无疑，绿色偏向型技术进步有助于生产过程的清洁化以及高污染产业的绿色转型，而生产导向型技术进步在提升生产效率的同时，也可能引起产业规模的持续扩张，进而通过能源消费的回弹效应导致碳排放“不降反增”。

4. 经济增长(GDP)

经济增长采用城市人均GDP总量测度。经济增长是推动生产规模扩张的重要因素，而碳排放则是生产发展过程中不可避免的产物。数字经济发展能够拉动经济增长，从而形成对碳排放增加的激励效应。

5. 固定资产投资(IFA)

固定资产投资采用人均固定资产投资额测度。在节能减排的现实约束下，企业为实现清洁生产需要引入低碳技术和更新设备，所追加的投资导致减排成本不断升高。进一步，减排成本的增加不断挤占企业的盈利空间，迫使企业缩减生产规模和降低碳排放总量。

(三)数据来源

基于数据可得性与统计口径的一致性，本文选取273个地级市城市2011—2018年的面板数据作为研究样本。所采用的数据主要来源于历年《中国城市统计年鉴》《中国互联网发展统计公报》以及Wind数据库和前瞻数据库等。其中，货币指标以2011年作为基期进行平减处理；
缺失数据主要采用插值法补充完整；
为降低数据离散程度，本文对部分总量指标进行取自然对数处理。

采用空间计量模型进行估计之前，本文基于数字经济影响碳排放强度和排放总量的最小二乘线性(OLS)估计结果的残差进行空间自相关性检验，结果见表1。碳排放量和碳强度均至少在10%的水平下通过空间相关性检验，LMlag和LMerr统计量整体显著，即回归方程存在空间滞后和空间误差的双重特征，从而证明使用空间杜宾模型的合理性。考虑到个体差异和时间因素可能引致的结果偏误，本文采用时空双向固定效应的动态空间杜宾模型进行参数估计。相较于极大似然估计(MLE)+工具变量法(IV)等估计方法，Han-Phillips广义矩估计(HP-GMM)能够有效克服弱工具变量问题，从而对变量间潜在的内生性问题予以较好的控制，因此本文将主要采用HP-GMM方法估计动态空间杜宾模型。

表1 基于OLS估计结果的残差的空间相关性检验

(一)经济集聚下数字经济发展的空间减排效应

由表2可知，碳强度的时间滞后项(L.CC)均在1%的水平下通过检验并显著为正，说明碳排放强度在时间维度上存在典型的路径依赖特征，即前一期较高的碳强度能够引致下一期更高的碳强度，从而诱发环境污染的“滚雪球”效应。同样，碳强度的空间滞后项(W.CC)均至少通过10%的显著性检验，意味着空间碳排放强度存在显著的溢出效应。值得注意的是，在经济距离空间权重矩阵(W1)和地理距离空间权重矩阵(W2)中，碳强度空间滞后项系数为正，表明地区间碳强度存在“逐底竞争”的策略互动，即周边地区环境恶化能够导致本地环境的同步恶化。不同的是，在经济集聚空间权重矩阵(W5)中，碳强度空间滞后项的系数由正转负，本地及周边地区环境治理的策略互动效应亦演变为“逐底竞争”，表明经济集聚的发展模式有助于形成全域协同减排的良好态势。一方面，经济集聚能够通过基础设施加速建设和企业集中发挥规模经济效应，在一定程度上降低碳强度；
另一方面，经济集聚能够通过设备共享、技术溢出等降低减排成本和加速清洁技术创新。同时，集聚模式下产业活动的合理化分工和集中监管亦有助于减排效率的提升。

数字经济发展的一次项和二次项分别在1%和10%的显著性水平下依次为正和负，表明数字经济发展和碳强度之间的确存在倒U型曲线关系。基于表2中的估计结果建立回归方程求取一阶偏导并令其等于0，可以计算得到数字经济发展影响碳强度的拐点值。数字经济发展初期对于碳强度具有促增效应，此时对应着数字经济发展的初期阶段，数字经济+工业等模式的兴起有效助推生产效率提升和经济效益增加，从而使得相关部门产能持续扩张，规模经济引致的环境污染超过其环境治理效应，导致碳强度提升明显。然而，在数字经济发展步入成熟阶段后，其对于碳强度的影响显著为负，数字经济与传统产业的融合发展有效推动产业结构的优化升级，同时数字经济发展引致的清洁生产技术创新也得以在生产活动中充分转化。与此同时，在环境规制强度提升的现实约束下，企业减排成本显著增加，倒逼传统高能耗产业主动进行数字化转型。

表2 经济集聚下数字经济发展的空间减排效应回归估计结果

数字经济发展空间滞后项的一次项和二次项同样分别在1%和10%的显著性水平下通过检验，其系数分别为负值和正值，这意味着数字经济发展具有“先抑制、后促增”的碳强度空间溢出效应。受制于地区间经济“锦标赛”的竞争效应，数字经济发展的差异化往往引致生产要素的非均衡流动，因此本地数字经济发展既能够抑制周边地区生产规模的扩张，也能够倒逼周边地区主动优化发展模式，积极进行产业结构调整和绿色技术研发。然而数字经济的成熟发展在引领当地产业结构优化升级的同时，容易引起高能耗、高污染企业向外转移，导致周边地区成为碳排放污染的承接地。另外，随着经济集聚发展的不断推进，区域间的经济联系和产业交流得以深化，本地数字经济的成熟发展能拉动周边地区经济增长和产能扩张，从而提升其碳排放强度。

为了考察数字经济发展影响碳排放真实的空间溢出效应，本文进一步估计直接效应和间接效应，结果见表3。从中不难看出，数字经济发展对碳排放的直接效应表现为“先促增、后抑制”的倒U型影响，而数字经济对碳排放的间接影响则呈现“先抑制、后促增”的相反趋势。值得注意的是，短期内，数字经济发展对碳排放的空间溢出效应仅仅表现为单调的促增作用，对周边地区碳排放的抑制性溢出效应在长期内渐趋显现。综合上述分析，集聚模式下的数字经济发展具有“先促增、后降低”的本地减排效应，同时具有“先降低、后促增”的碳强度空间溢出效应，由此可以判断前文所提出的假说1成立。

为检验假说2中经济集聚对于数字经济发展减排效应的“放大器”作用，本文对比分析不同权重矩阵下数字经济发展对碳排放的影响强度。对于本地碳排放而言，尽管不同权重矩阵下数字经济发展与碳排放均存在倒U型关系，但经济集聚权重下的直接效应绝对值明显更大。究其原因，伴随着集聚程度的加深，经济集聚一方面能够通过知识学习和技术溢出等驱动数字经济发展，另一方面能够通过设备共享、集中监管以及专业化分工等规模经济效应降低减排成本，加速污染碳减排。但与此同时，快速的产能扩张会带来能源需求增加和碳排放总量的持续攀升。另外，通过不同权重矩阵下间接效应的对比，经济集聚同样能够强化数字经济发展对碳排放的空间溢出效应。在普通的地理距离或经济距离权重矩阵中，数字经济发展对碳排放的空间溢出效应尚不显著，然而在经济集聚权重矩阵下却能够呈现相对显著的U型影响。由此，假说2得到验证。

表3 数字经济发展的空间减排效应分解回归估计结果

(二)稳健性检验

相较于生产端的碳强度指标，碳排放总量(CE)指标同样能够直观地反映碳减排动态变化，因此本文选用碳排放总量作为新的被解释变量进行稳健性分析，结果见表4。不难发现，在不同的空间权重矩阵下，经济集聚下数字经济发展与本地碳排放总量同样存在显著的倒U型关系，与周边地区则呈现U型曲线关系，即数字经济发展初期具有显著的本地碳排放促增效应，而随着数字经济发展渐趋成熟，这种促增作用转化为抑制效应。与此同时，数字经济发展初期对于周边地区碳排放具有积极的溢出效应，能够引致周边地区碳排放的下降，但长期内则会形成对周边地区碳排放的促增作用，因此长期内需要强调地区间协同减排工作的落实，杜绝“以邻为壑”的治理乱象。上述研究结果与前文的结论基本一致，从而充分佐证了分析的可靠性。相较于碳强度指标，数字经济发展对于碳排放总量的减排效应明显更为乐观，这表明数字经济的发展更容易实现碳排放总量减排，而后实现碳强度减排。

表4 稳健性检验回归估计结果

续表4

(三)经济集聚下数字经济发展的空间减排路径分析

基于假说3中数字经济发展的空间减排路径，本文将具体考察经济增长、固定资产投资和技术进步在数字经济发展减排过程中的路径作用。考虑到不同路径之间潜在的协同或背离效应，本文将依次在单一、双重和三重路径的不同组合下展开检验分析，具体结果见表5。

单一路径中，数字经济发展和经济增长交互项的一次项系数显著为正，二次项系数为负但并不显著，表明数字经济发展初期能够引致经济增长，进而导致碳强度显著提高，而伴随着数字经济的发展，有可能通过经济发展模式优化达到碳减排的潜在效果。类似的，数字经济发展与固定资产投资的交互项在1%的显著性水平下分别为正和负，即数字经济发展短期内能够通过增加固定资产投资加剧环境污染，但长期来看却有助于碳强度的下降。另外，数字经济发展能够通过提升绿色全要素生产率达到长效且一致的碳减排效果。

双重路径中，经济增长路径稳健地表现为一次交互项显著为正，二次交互项为负但并不显著；
固定资产投资路径在与经济增长或技术进步的路径组合下均不再显著；
技术进步路径则依然表现为长效的减排效应。同样，在三重路径的共同作用下，经济增长成为数字经济发展促增碳排放的最主要路径，而数字经济发展本地碳减排效应的发挥则主要得益于技术进步。整体来看，现阶段固定资产投资的路径作用尚不显著，未来依托数字经济发展制定碳减排策略的关键在于充分发掘固定资产投资所形成的减排成本压力，还要力争实现数字经济驱动下经济增长与环境保护的协同推进，发掘绿色经济模式的减排潜力。

为进一步检验经济集聚下数字经济发展减排效应空间溢出的作用路径，表6依次报告了数字经济发展空间滞后项与经济增长、固定资产投资和技术进步的交互项估计结果。从中可以看出，在不同的路径组合中，经济增长路径始终表现为“先抑制、后促增”的显著减排效果。同样，技术进步路径亦稳健保持“先促增、后抑制”的减排效果，但技术进步对于降低碳强度的空间溢出效应并不显著。值得注意的是，固定资产投资在单一路径下具有显著的“先促增、后抑制”减排效果，但在与周边路径共同作用的过程中，固定资产投资的路径效应却明显弱化。可见，数字经济发展降低碳强度的空间溢出效应主要依托经济增长来实现，而抬升碳强度的空间溢出效应则同样源于产能过度扩张和技术进步。

综上所述，考虑多路径的共同作用，经济集聚下数字经济发展的空间减排效应主要源于经济增长和技术进步。其中，在数字经济发展的本地减排效应中，主要通过经济增长路径抬升碳强度，以及技术进步路径降低碳强度；
而在数字经济发展的空间溢出减排效应中，则主要通过经济增长路径降低周边地区碳强度，以及技术进步路径抬升周边地区碳强度。反观固定资产投资路径，在与其他路径的共同作用下，固定资产投资路径的调节效应被严重削弱并不再显著。这一结论既有效佐证了前文所提出的理论假说3，也为经济集聚下数字经济发展所呈现的倒U型本地减排效应、U型空间溢出减排效应提供了合理的解释。同时，上述分析表明，数字经济发展空间减排效应的有效发挥离不开固定资产投资路径的有效参与以及经济增长模式的优化和绿色技术创新的长效保持。

表5 经济集聚下数字经济发展本地减排的作用路径分析结果

表6 经济集聚下数字经济发展减排效应空间溢出的作用路径分析结果

数字经济发展正在引领生产技术和产业活动等新一轮“数字变革”，“互联网+”与传统产业的融合发展为低碳转型和节能减排提供了契机。与此同时，以城市群经济为典型代表的经济集聚过程却深刻影响着数字经济的空间格局演化以及环境污染的动态治理。如何将三者纳入统一的分析框架，从时空维度讨论数字经济发展的空间减排效应，将成为中国数字经济产业绿色发展和落实碳达峰、碳中和“双碳”目标的重要现实问题。在这一背景下，本文构建经济集聚影响下数字经济发展实现空间减排的理论模型，并基于经济增长、技术进步和资产投资路径分析数字经济发展的空间减排机制，进而以2011—2018年中国273个地级市城市面板数据作为研究样本，通过构建动态空间杜宾模型实证考察本文所提出的理论假说，主要结论如下：

第一，经济集聚下数字经济发展具有非线性空间减排效应。数字经济发展与本地碳强度和碳排放量存在倒U型关系，当数字经济发展水平低于一定的阈值时，表现为抬升碳强度和增加碳排放总量等消极减排效应，而在超过这一阈值后，则呈现出降低碳强度和减少碳排放总量的积极减排效应；
恰恰相反，数字经济发展的空间溢出减排效应则表现为U型趋势，在数字经济发展超过临界值后，数字经济发展的空间溢出减排效应由积极减排效应向消极减排效应转变。

第二，经济集聚对于数字经济发展的空间减排效应具有“放大器”作用。相较于经济、地理空间权重矩阵和时空权重矩阵，经济集聚空间权重矩阵下数字经济发展对本地碳排放的影响明显增强。同样，数字经济发展的空间溢出减排效应在经济集聚空间权重矩阵下亦得到强化，由不显著向显著转变。忽略经济集聚这一背景，将导致数字经济发展的减排效应评估出现较大偏误。

第三，多路径共同作用下，数字经济发展的空间减排效应主要基于经济增长和技术进步路径，固定资产投资路径的作用则严重弱化。在数字经济发展的本地减排过程中，其促增效应和抑制效应分别源于经济增长和技术进步；
而对于数字经济发展的碳减排溢出效应则恰恰相反，经济增长会引致周边地区碳强度下降和碳排放减少，而技术创新则在一定程度上加剧了周边地区的碳污染。

根据上述研究结论，本文提出以下政策建议：

首先，数字变革为经济低碳转型和节能减排提供了重要契机，助力“互联网+”与传统产业的全面融合发展，以数字经济发展驱动产业结构升级优化，将成为实现中国“双碳”目标的关键。数字经济与传统产业的融合发展应以“质”为先，加速高能耗、高污染产业的清洁生产和绿色发展，避免陷入以“量”为先、过度产能扩张的怪圈，通过数字经济的质效提升充分发挥其积极的减排效应。具体而言，数字经济发展以基础设施建设为前提，政府部门应增加互联网基础设施建设投资，提高城乡互联网普及率和宽带服务覆盖率；
以人才培养为保障，完善互联网教育和人才培训；
以数字化服务平台为支撑，打造信息化流通业务平台，构建安全即时的网络支付平台。

其次，经济集聚背景下，地区间经济发展和环境治理的联系得以强化。一方面，经济集聚模式引致地区间环境治理“逐顶”竞争的策略互动，有助于形成全域协同减排的良好态势；
另一方面，经济集聚模式显著强化了数字经济发展的空间减排效应。因此，应继续坚持推进城市群经济等集聚型经济的发展，通过产业园区建设和破解贸易壁垒等，提高经济活动的空间集中度，充分发挥经济集聚的资源整合、知识溢出和分工协作等优势，通过区域间数字经济的高质量协同发展，加速数字经济发展步入积极的减排阶段。进而，经济集聚下数字经济发展和碳减排均呈现出显著的空间溢出效应，因此有效实现数字经济的减排目标，一方面要强化区域间数字经济发展联系，通过产业扶持以及政策补贴等手段强化数字经济企业间的有效对接，构建发展均衡、市场有序和目标一致的数字经济产业体系，另一方面要构建区域间联防联控机制，包括跨区域的污染治理行动相互协同，以及环境政策设计的协同。

最后，基于数字经济发展实现空间减排的作用路径，既需要增强数字经济发展对于绿色技术创新的引致效应，形成清洁生产支持下数字经济与传统产业的深度融合发展，还要强化其技术进步效应的良性溢出，通过高质量的技术示范和知识溢出带动周边地区的协同减排，也需要优化以数字经济发展为依托的经济增长模式，以自身转型发展和空间经济一体化发展为目标，形成全域经济增长与环境治理的良性循环。在此基础上，充分发掘固定资产投资路径的潜在减排效应，通过对资产投资流向的合理引导，实现生产设备的及时更新，并基于资产投资带来的减排成本压力倒逼企业主动进行技术改革和发展转型。

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