數(shù)字貿(mào)易發(fā)展水平對(duì)于碳排放的影響
——基于我國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究

○鄧小華 賈 竣

（安徽大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，安徽 合肥 230601）

一引言

隨著世界經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展以及科技水平的不斷進(jìn)步，人們的生活方式不斷發(fā)生變化，物質(zhì)生活水平也在不斷提高，這在給人類帶來(lái)幸福感的同時(shí)也帶來(lái)了嚴(yán)重的環(huán)境問(wèn)題。以二氧化碳為主的溫室氣體的大量排放，導(dǎo)致了全球氣候變暖，進(jìn)而引發(fā)了包括極端天氣頻發(fā)、糧食減產(chǎn)、海平面上升等一系列嚴(yán)重危害人類生存發(fā)展的問(wèn)題。我國(guó)由于人口規(guī)模龐大且經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度較快，每年都會(huì)排放大量的二氧化碳。全球碳預(yù)算數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)顯示，截至2020 年，我國(guó)碳排放量高居世界第一。因此，實(shí)現(xiàn)減排降碳是我國(guó)作為一個(gè)負(fù)責(zé)任的大國(guó)應(yīng)承擔(dān)的國(guó)際責(zé)任。2020 年，國(guó)家主席習(xí)近平代表中國(guó)向世界做出了莊嚴(yán)承諾，中國(guó)將努力做到在2030 年前二氧化碳排放量達(dá)到峰值，在2060 年前實(shí)現(xiàn)碳中和?？梢?jiàn)，實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)是我國(guó)當(dāng)前和今后一段時(shí)期面臨的重要課題。近年來(lái)，隨著信息通信技術(shù)的飛速發(fā)展以及數(shù)字化進(jìn)程的不斷推進(jìn)，作為一種新興的貿(mào)易模式，數(shù)字貿(mào)易正在我國(guó)蓬勃發(fā)展。貿(mào)易是我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要?jiǎng)恿?，而?shù)字化手段可以為我國(guó)實(shí)現(xiàn)減排降碳賦能增力，我國(guó)貿(mào)易的數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)意義重大。2021 年10 月18 日，在十九屆中央政治局第三十四次集體學(xué)習(xí)中，習(xí)近平總書(shū)記強(qiáng)調(diào)“把握數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)和規(guī)律，推動(dòng)我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展”。因此，在“雙碳”背景下，研究數(shù)字貿(mào)易發(fā)展對(duì)于碳排放的影響，有著重要的現(xiàn)實(shí)意義。

在目前已有的研究中，與本文密切相關(guān)的文獻(xiàn)主要可以分為以下兩類：

第一類是關(guān)于數(shù)字貿(mào)易的定義。關(guān)于數(shù)字貿(mào)易應(yīng)該如何定義這一問(wèn)題，目前學(xué)術(shù)界并沒(méi)有形成定論。2013 年美國(guó)國(guó)際貿(mào)易委員會(huì)（United States International Trade Commission, USITC）[1]在其發(fā)布的報(bào)告《美國(guó)與全球經(jīng)濟(jì)的數(shù)字貿(mào)易》中首次對(duì)數(shù)字貿(mào)易的概念做出了界定，認(rèn)為數(shù)字貿(mào)易是借助互聯(lián)網(wǎng)等智能技術(shù)傳輸數(shù)字產(chǎn)品與提供服務(wù)的國(guó)內(nèi)商務(wù)和國(guó)際貿(mào)易活動(dòng)。這一定義并沒(méi)有將依托數(shù)字平臺(tái)的實(shí)物貿(mào)易納入數(shù)字貿(mào)易的范疇。López González,J.等[2]提出“數(shù)字貿(mào)易涉及貨物貿(mào)易與服務(wù)貿(mào)易中的數(shù)字化交易，所有的這些交易都是以數(shù)據(jù)為支撐的”。夏杰長(zhǎng)[3]認(rèn)為“數(shù)字貿(mào)易是以數(shù)字技術(shù)為依托，為供求雙方提供交互式的數(shù)字化信息，數(shù)字化的信息產(chǎn)品是數(shù)字貿(mào)易的貿(mào)易標(biāo)的”。馬述忠等[4]提出數(shù)字貿(mào)易是以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)為載體，通過(guò)信息通信技術(shù)的有效使用實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)實(shí)體貨物、數(shù)字產(chǎn)品與服務(wù)、數(shù)字化知識(shí)與信息的高效交換，進(jìn)而推動(dòng)消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)向產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型并最終實(shí)現(xiàn)制造業(yè)智能化的新型貿(mào)易活動(dòng)。這一定義將依托數(shù)字平臺(tái)進(jìn)行的實(shí)體貿(mào)易也納入到了數(shù)字貿(mào)易之中，是對(duì)以往數(shù)字貿(mào)易定義的完善。2020 年，中國(guó)信通院發(fā)布的《數(shù)字貿(mào)易發(fā)展白皮書(shū)》認(rèn)為，數(shù)字貿(mào)易是指數(shù)字技術(shù)發(fā)揮重要作用的貿(mào)易形式，貿(mào)易方式數(shù)字化和貿(mào)易對(duì)象數(shù)字化是其與傳統(tǒng)貿(mào)易最大的區(qū)別。通過(guò)上述梳理不難發(fā)現(xiàn)，數(shù)字貿(mào)易這一概念還在不斷地發(fā)展完善，國(guó)內(nèi)外并沒(méi)有形成廣泛共識(shí)。

第二類是關(guān)于數(shù)字貿(mào)易對(duì)于碳排放的影響。韓晶、姜如玥等[5]通過(guò)對(duì)50 個(gè)國(guó)家的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，認(rèn)為數(shù)字服務(wù)貿(mào)易可以通過(guò)規(guī)模效應(yīng)、技術(shù)效應(yīng)以及結(jié)構(gòu)效應(yīng)來(lái)促進(jìn)碳減排，并且互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平還可以調(diào)節(jié)數(shù)字服務(wù)貿(mào)易發(fā)展與碳排放的關(guān)系。胡國(guó)良、全歡[6]認(rèn)為，數(shù)字服務(wù)貿(mào)易可以更大程度地披露企業(yè)信息，減少交易成本，從而降低資源錯(cuò)配，抑制碳排放。王亞飛、劉靜[7]1-12認(rèn)為數(shù)字貿(mào)易可以通過(guò)在消費(fèi)端促進(jìn)消費(fèi)結(jié)構(gòu)升級(jí)，繼而降低碳排放。

從既有研究可以發(fā)現(xiàn)，目前對(duì)數(shù)字貿(mào)易與碳排放之間的影響關(guān)系所做的研究并不多，基本上都是圍繞著數(shù)字服務(wù)貿(mào)易與碳排放之間的關(guān)系來(lái)進(jìn)行的。而數(shù)字服務(wù)貿(mào)易只是數(shù)字貿(mào)易的一個(gè)重要組成部分，并不能完全反映數(shù)字貿(mào)易對(duì)碳排放的影響。鑒于此，本文統(tǒng)計(jì)了中國(guó)30 個(gè)省份（不包括西藏、港澳臺(tái)）的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用雙向固定效應(yīng)模型來(lái)進(jìn)行實(shí)證研究，并根據(jù)研究結(jié)論給出具體的政策建議。

二作用機(jī)制與研究假設(shè)

Grossman 和Krueger[8]提出了貿(mào)易—環(huán)境的一般均衡模型，并從三個(gè)角度論證了國(guó)際貿(mào)易對(duì)于環(huán)境的影響，分別為規(guī)模效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)以及技術(shù)效應(yīng)。本文就是基于此模型對(duì)數(shù)字貿(mào)易發(fā)展水平與碳排放之間影響的作用機(jī)制進(jìn)行分析。

（一）規(guī)模效應(yīng)

數(shù)字貿(mào)易發(fā)展對(duì)于碳排放量的規(guī)模效應(yīng)包括兩個(gè)方面。其一，數(shù)字貿(mào)易的不斷發(fā)展在客觀上必將要求更多的生產(chǎn)要素投入，而生產(chǎn)要素的不斷投入會(huì)導(dǎo)致碳排放量的不斷增加。其二，數(shù)字貿(mào)易本身就具有環(huán)境友好型特征，數(shù)字貿(mào)易的內(nèi)涵包括貿(mào)易方式數(shù)字化和貿(mào)易對(duì)象數(shù)字化，貿(mào)易方式數(shù)字化使得數(shù)字貿(mào)易在運(yùn)輸方式上擺脫了對(duì)于傳統(tǒng)物流方式的依賴，而貿(mào)易對(duì)象的數(shù)字化使得數(shù)字貿(mào)易的貿(mào)易標(biāo)的在生產(chǎn)過(guò)程中排放的二氧化碳相較于傳統(tǒng)的貿(mào)易標(biāo)的會(huì)更少。綜合此兩方面來(lái)看，數(shù)字貿(mào)易的規(guī)模效應(yīng)對(duì)碳排放同時(shí)存在正反兩方面影響，數(shù)字貿(mào)易規(guī)模的擴(kuò)大是否會(huì)抑制碳排放是不確定的?；谏鲜龇治觯疚奶岢鲆韵录僭O(shè)：

假設(shè)1：數(shù)字貿(mào)易的發(fā)展會(huì)通過(guò)發(fā)揮規(guī)模效應(yīng)來(lái)抑制碳排放。

假設(shè)2：數(shù)字貿(mào)易的發(fā)展會(huì)通過(guò)發(fā)揮規(guī)模效應(yīng)來(lái)增加碳排放。

（二）結(jié)構(gòu)效應(yīng)

數(shù)字貿(mào)易可以通過(guò)優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，來(lái)發(fā)揮對(duì)于我國(guó)碳排放的結(jié)構(gòu)效應(yīng)。數(shù)字貿(mào)易的快速發(fā)展，可以帶動(dòng)人力資本的大幅提升，人力資本的提升會(huì)有效推動(dòng)企業(yè)的科研投入，而企業(yè)的科研投入可以顯著地優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以及提高出口技術(shù)復(fù)雜度。此外在進(jìn)行數(shù)字進(jìn)口貿(mào)易的過(guò)程中還會(huì)產(chǎn)生技術(shù)的外溢效應(yīng)，我國(guó)企業(yè)可以學(xué)習(xí)國(guó)外先進(jìn)的數(shù)字服務(wù)與生產(chǎn)技術(shù)，以此推動(dòng)企業(yè)自主創(chuàng)新能力與自主科研能力的不斷提高，繼而優(yōu)化我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的不斷優(yōu)化升級(jí)，低產(chǎn)值、高污染、高耗能的企業(yè)逐步被市場(chǎng)淘汰，生產(chǎn)要素隨著時(shí)間的變化不斷向碳排放量較低的生產(chǎn)部門(mén)轉(zhuǎn)移，最終發(fā)揮出對(duì)于碳排放的抑制效果?；谏鲜龇治觯疚奶岢黾僭O(shè)：

假設(shè)3：數(shù)字貿(mào)易的發(fā)展會(huì)通過(guò)發(fā)揮結(jié)構(gòu)效應(yīng)來(lái)抑制碳排放。

（三）技術(shù)效應(yīng)

數(shù)字貿(mào)易可以通過(guò)運(yùn)用低碳技術(shù)以及形成貿(mào)易新業(yè)態(tài)來(lái)發(fā)揮對(duì)碳排放的技術(shù)效應(yīng)。首先，技術(shù)貿(mào)易屬于數(shù)字貿(mào)易的一個(gè)重要組成部分，數(shù)字貿(mào)易的發(fā)展可以推動(dòng)對(duì)外引進(jìn)或者自主研發(fā)類似煤炭清潔化利用、二氧化碳封存等先進(jìn)的低碳技術(shù)，這會(huì)促進(jìn)我國(guó)低碳技術(shù)水平的不斷提高。其次，數(shù)字貿(mào)易充分利用了數(shù)字技術(shù)，數(shù)字貿(mào)易依托數(shù)字化的商業(yè)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了貿(mào)易鏈條內(nèi)各個(gè)貿(mào)易主體的高效匹配以及實(shí)時(shí)互動(dòng)，相較于傳統(tǒng)貿(mào)易方式，降低了信息搜尋成本、交易成本以及運(yùn)輸成本，減少了資源的錯(cuò)配，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了對(duì)碳排放的抑制效果。

假設(shè)4：數(shù)字貿(mào)易的發(fā)展會(huì)通過(guò)發(fā)揮技術(shù)效應(yīng)來(lái)抑制碳排放。

三 研究方法

（一）模型設(shè)定

本文利用STIRPAT 模型，圍繞數(shù)字貿(mào)易發(fā)展水平對(duì)于我國(guó)30 個(gè)省區(qū)市碳排放的影響進(jìn)行建模。STIRPAT 模型是對(duì)于IPAT 等式的發(fā)展，IPAT等式主要用來(lái)分析人類活動(dòng)對(duì)環(huán)境產(chǎn)生的影響，其一般的表述形式為：

式（1）中I 表示環(huán)境影響，P 表示人口數(shù)量，A表示人均財(cái)富，而T 則表示技術(shù)水平。這一表達(dá)式有一個(gè)明顯的缺陷，其認(rèn)為這三個(gè)解釋變量對(duì)于被解釋變量的影響程度是相同的，這并不貼合現(xiàn)實(shí)情況。為了彌補(bǔ)這一缺陷，Dietz 和Rosa[9]277-300提出了STIRPAT 模型，使得該模型的解釋變量可以反映對(duì)于被解釋變量的不同影響程度。STIRPAT模型的一般表達(dá)式為：

在式（2）中，α 是此模型的系數(shù)，a、b、c是各個(gè)解釋變量的指數(shù)，而ε 為誤差。

為了在一定程度上消除異方差的影響，對(duì)式（2）的兩邊取自然對(duì)數(shù)，即可得到式（3）：

在STIRPAT 模型的基礎(chǔ)之上，構(gòu)建出本文的實(shí)證模型。首先，為了方便研究數(shù)字貿(mào)易發(fā)展水平對(duì)于碳排放的影響，本文將環(huán)境影響I設(shè)定為我國(guó)30 個(gè)省區(qū)市的二氧化碳排放量，同時(shí)引入數(shù)字貿(mào)易發(fā)展水平作為核心解釋變量。除將人口數(shù)量以及人均財(cái)富納入解釋變量中以外，參考謝云飛[10]的做法，將城鎮(zhèn)化率、環(huán)境規(guī)制、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等因素一并納入到解釋變量中來(lái)，而由于可以影響碳排放量的技術(shù)水平T很難找到合適的可觀察變量來(lái)進(jìn)行度量，因此參考陳占明和吳施美等[11]的方法，將其歸入誤差項(xiàng)。由此，可以得到如下的實(shí)證模型：

在式（4）中，下標(biāo)i和t分別代表省份與時(shí)間，δ代表常數(shù)項(xiàng)，CO2it代表的是i省第t年的二氧化碳排放量，Xit代表核心解釋變量i省第t年的數(shù)字貿(mào)易發(fā)展水平，代表控制變量，主要包括人口規(guī)模、城鎮(zhèn)化率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、環(huán)境規(guī)制、政府支持、人力資本以及外商直接投資等等，β 和λ 為待估參數(shù)，μi代表省份固定效應(yīng)，φt代表時(shí)間固定效應(yīng)，εit代表隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

（二）變量選取以及數(shù)據(jù)來(lái)源

1.被解釋變量：二氧化碳排放量（CO2）。由于我國(guó)目前尚未對(duì)各省區(qū)市碳排放量做出官方統(tǒng)計(jì)，因此參考程思進(jìn)和任曉聰[12]所采用的方法，使用聯(lián)合國(guó)政府間氣候變化專門(mén)委員會(huì)（IPCC）的方法計(jì)算得出各省區(qū)市的碳排放量。具體計(jì)算公式如下：

式（5）中，CO2it表示第i個(gè)省份第t年的二氧化碳排放量；CO2itj表示第i個(gè)省份第t年第j種能源的二氧化碳排放量；Fj表示j 種能源碳元素的折算系數(shù)。具體碳源構(gòu)成以及所對(duì)應(yīng)的碳排放系數(shù)如表1 所示。

2.核心解釋變量：數(shù)字貿(mào)易發(fā)展水平（trade）。本文參考姚戰(zhàn)琪[13]的方法從信息網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字技術(shù)水平、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化貿(mào)易、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化貿(mào)易以及貿(mào)易潛力五個(gè)維度入手，選取出10 個(gè)二級(jí)指標(biāo)來(lái)構(gòu)建省級(jí)數(shù)字貿(mào)易發(fā)展水平指標(biāo)體系，并通過(guò)主成分分析法來(lái)進(jìn)行測(cè)度。指標(biāo)體系見(jiàn)表2。

3.控制變量。本文共設(shè)置了6 個(gè)控制變量，分別為人口規(guī)模、城鎮(zhèn)化率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、環(huán)境規(guī)制、政府支持以及人力資本，具體信息見(jiàn)表3。

（表3）各控制變量及其具體含義

鑒于數(shù)據(jù)的可得性，本文的研究樣本為2010-2019 年我國(guó)30 個(gè)省區(qū)市（不包括西藏、港澳臺(tái)）的面板數(shù)據(jù)，變量的描述性統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表4。本文所使用的數(shù)據(jù)來(lái)源為《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各省區(qū)市的統(tǒng)計(jì)年鑒，對(duì)于部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行了取自然對(duì)數(shù)的處理，而對(duì)于部分無(wú)法查詢到的數(shù)據(jù)，使用了插值法進(jìn)行補(bǔ)充。與此同時(shí)對(duì)所使用的變量數(shù)據(jù)做了多重共線性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)各解釋變量的方差膨脹因子（VIF）均小于10，說(shuō)明并不存在嚴(yán)重的多重共線性問(wèn)題，具體檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表5。

（表4）描述性統(tǒng)計(jì)

四實(shí)證結(jié)果分析與穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（一）基準(zhǔn)回歸結(jié)果分析

在模型選擇上，通過(guò)豪斯曼檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，輸出結(jié)果為0.00，拒絕原假設(shè)，固定效應(yīng)模型明顯優(yōu)于隨機(jī)效應(yīng)模型。而通過(guò)似然比檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，模型中存在時(shí)間效應(yīng)以及個(gè)體效應(yīng)，故本文選擇雙向固定效應(yīng)模型來(lái)進(jìn)行基準(zhǔn)回歸。表6 為數(shù)字貿(mào)易發(fā)展水平對(duì)于我國(guó)30 個(gè)省份碳排放的基準(zhǔn)回歸結(jié)果，其中模型1 沒(méi)有考慮控制變量，模型2 添加了6 個(gè)控制變量。從回歸結(jié)果可以看出，無(wú)論是否考慮控制變量，數(shù)字貿(mào)易發(fā)展水平系數(shù)在1%的水平下均顯著為負(fù)，分別為-0.072 和-0.069，初步說(shuō)明了數(shù)字貿(mào)易發(fā)展對(duì)于碳排放量有顯著的抑制效果，假設(shè)1、假設(shè)3 和假設(shè)4 成立，假設(shè)2 并不成立。

（表6）基準(zhǔn)回歸結(jié)果

從控制變量上來(lái)看，人口規(guī)模在1%的水平下顯著為正，說(shuō)明了人口規(guī)模的增加會(huì)使碳排放量增加，原因是人口的增多會(huì)提升對(duì)于能源的消耗，能源消耗增加會(huì)顯著增加二氧化碳的排放量。城市化水平在1%的水平下顯著為正，說(shuō)明碳排放量會(huì)隨著城市化水平的增加而增加，原因是城市化水平的提高會(huì)不可避免地帶來(lái)一系列負(fù)面影響，比如嚴(yán)重的工業(yè)污染、快速擴(kuò)張的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、日益增大的交通壓力，這些會(huì)導(dǎo)致碳排放量的增加。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在5%的水平下顯著為負(fù)，說(shuō)明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化對(duì)碳排放量的增加具有抑制作用，原因是第三產(chǎn)業(yè)的能源需求相較于第二產(chǎn)業(yè)的能源需求來(lái)說(shuō)比較小，所以第三產(chǎn)業(yè)規(guī)模越大碳排放量就會(huì)越少。環(huán)境規(guī)制的回歸結(jié)果并不顯著，可能的原因是工業(yè)污染治理完成投資占第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值增加值的比例過(guò)小，不足以對(duì)碳排放量產(chǎn)生明顯的影響。政府支持的回歸結(jié)果顯著為正，產(chǎn)生這一現(xiàn)象可能的原因是政府的一般公共財(cái)政支出占GDP 的比重過(guò)低，不能對(duì)碳排放量產(chǎn)生明顯的調(diào)控效果。人力資源的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，說(shuō)明接受過(guò)高等教育的人數(shù)的增加會(huì)減少碳排放量，原因是接受過(guò)高等教育的高素質(zhì)、高水平的復(fù)合型人才的自主創(chuàng)新意識(shí)以及自主創(chuàng)新能力比較強(qiáng)，可以推動(dòng)技術(shù)的進(jìn)步，幫助我國(guó)發(fā)展低碳技術(shù)以及利用清潔能源，最終促使我國(guó)碳排放量逐步減少。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.替換被解釋變量。由于碳排放量并不存在官方統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，所以對(duì)于碳排放量存在不同的計(jì)算方法以及表征方式，為了消除碳排放量不同的表征方法對(duì)于估計(jì)結(jié)果所帶來(lái)的穩(wěn)健性影響，同時(shí)考慮到各省份人口數(shù)量以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平客觀上存在著巨大差異，參考石紅蓮和王鈺良等[14]7采用的方法，采用人均碳排放量以及碳排放強(qiáng)度作為被解釋變量二氧化碳排放量的替換變量來(lái)進(jìn)行回歸，從而觀察被解釋變量被替換的情況下原結(jié)論是否穩(wěn)健。回歸結(jié)果如表7 所示。從表7 的模型1 至模型4 可以看出，無(wú)論是使用人均碳排放量以及碳排放強(qiáng)度作為被解釋變量，回歸結(jié)果均在1%的水平下顯著為負(fù)，與基準(zhǔn)回歸結(jié)果保持一致。

（表7）穩(wěn)健性檢驗(yàn)回歸結(jié)果

2.替換核心解釋變量。數(shù)字貿(mào)易發(fā)展水平的指標(biāo)體系有多種構(gòu)建思路，而且計(jì)算方法亦有所不同，為了使回歸結(jié)果更加穩(wěn)健，現(xiàn)對(duì)數(shù)字貿(mào)易發(fā)展水平采用熵值法的計(jì)算方法來(lái)賦權(quán)求值，回歸結(jié)果見(jiàn)表7 的模型5 和模型6?？梢园l(fā)現(xiàn)，無(wú)論是否添加控制變量，回歸結(jié)果均在1%的水平下顯著為負(fù)，與基準(zhǔn)回歸結(jié)果保持一致。

3.差分GMM 模型動(dòng)態(tài)面板回歸。前文中數(shù)字貿(mào)易發(fā)展水平對(duì)于碳排放的影響研究全部使用靜態(tài)面板模型，考慮到當(dāng)期的碳排放量可能會(huì)受到上一期碳排放量的影響，現(xiàn)使用動(dòng)態(tài)面板模型進(jìn)行穩(wěn)健性估計(jì)。鑒于省級(jí)面板數(shù)據(jù)樣本量較少，故采用差分GMM 來(lái)進(jìn)行穩(wěn)健性回歸[15]，參考李鍇和齊紹洲[16]將碳排放量的一期滯后項(xiàng)納入解釋變量進(jìn)行回歸的方法，回歸結(jié)果見(jiàn)表7 的模型7。從回歸結(jié)果中可見(jiàn)，AR(1)檢驗(yàn)的P 值小于0.1，AR(2)檢驗(yàn)的P 值大于0.1，不能拒絕模型沒(méi)有二階序列相關(guān)的原假設(shè)，Sargan 檢驗(yàn)的P 值大于0.1，無(wú)法拒絕原假設(shè)，所有的工具變量均為外生變量且有效，由此我們可以得出結(jié)論，差分GMM 估計(jì)的結(jié)果是有效的。滯后一期的碳排放量對(duì)于核心解釋變量在1%的水平下顯著為正，這說(shuō)明碳排放量的排放是一個(gè)積累的、連續(xù)的過(guò)程，上一期的碳排放量對(duì)于當(dāng)期的碳排放量有著正向影響。同時(shí)，核心解釋變量數(shù)字貿(mào)易發(fā)展水平在動(dòng)態(tài)面板模型上的回歸結(jié)果在5%的水平上顯著為負(fù)，這再次與基準(zhǔn)回歸的回歸結(jié)果保持一致，差分GMM 模型的回歸結(jié)果再次驗(yàn)證了數(shù)字貿(mào)易的發(fā)展可以抑制碳排放。

（三）異質(zhì)性分析

1.基于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平劃分的異質(zhì)性分析。為探討數(shù)字貿(mào)易發(fā)展水平對(duì)于碳排放影響的異質(zhì)性，參考張?jiān)獞c和劉爍[17]的做法，以人均GDP 水平作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的代理變量，以國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布的2021 年我國(guó)人均GDP80976 元人民幣為參考標(biāo)準(zhǔn)，將人均GDP 超過(guò)80976 元人民幣的省份劃分為經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，其余省份分類為經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)①經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)包括北京、天津、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、重慶、湖北和內(nèi)蒙古11 個(gè)?。▍^(qū)市）。。對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)與欠發(fā)達(dá)地區(qū)的分組回歸結(jié)果見(jiàn)表8，可以發(fā)現(xiàn)無(wú)論是否添加控制變量，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的回歸結(jié)果均不顯著，而經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的回歸結(jié)果均顯著為負(fù)。這說(shuō)明了數(shù)字貿(mào)易發(fā)展對(duì)于碳排放的影響在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平層面存在異質(zhì)性，對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)數(shù)字貿(mào)易的發(fā)展對(duì)于碳排放的影響明顯不足，而在經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)則會(huì)產(chǎn)生強(qiáng)烈的負(fù)向影響，可能的原因是經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份為進(jìn)一步發(fā)揮技術(shù)紅利、提高能源利用效率，不斷地引進(jìn)并發(fā)展低能耗、低排放的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，而經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)由于技術(shù)相對(duì)落后、基礎(chǔ)設(shè)施不健全，無(wú)力發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，所以大量地引進(jìn)并發(fā)展高能耗、高排放的落后產(chǎn)業(yè)，這就導(dǎo)致了經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)減排降碳的潛力空間很小。而且由于數(shù)字貿(mào)易的發(fā)展可以帶來(lái)數(shù)字技術(shù)的廣泛應(yīng)用，推動(dòng)技術(shù)的加速變革，因此在經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)發(fā)展數(shù)字貿(mào)易可以加快彌補(bǔ)其與經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的技術(shù)差距，提高其能源利用效率與資源配置效率，導(dǎo)致了在經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)數(shù)字貿(mào)易發(fā)展會(huì)對(duì)碳排放產(chǎn)生明顯的負(fù)向影響。

2.基于地域劃分的異質(zhì)性分析?？紤]到中國(guó)幅員遼闊，不同省區(qū)市數(shù)字貿(mào)易發(fā)展對(duì)于碳排放的影響可能存在地域異質(zhì)性，現(xiàn)將30 個(gè)省區(qū)市根據(jù)地域劃分為兩組來(lái)進(jìn)行異質(zhì)性分析。本文參考霍曉謙和張愛(ài)國(guó)[18]的做法，根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的區(qū)域劃分，將30 個(gè)省區(qū)市分別劃分為東部地區(qū)和其他地區(qū)來(lái)進(jìn)行分組檢驗(yàn)②東部地區(qū)包括北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南10 個(gè)?。ㄊ校?。，回歸結(jié)果見(jiàn)表9。從回歸結(jié)果來(lái)看，無(wú)論是否添加控制變量，東部地區(qū)的回歸結(jié)果都不顯著，而除東部地區(qū)以外的其他地區(qū)的回歸結(jié)果則在1%的水平下顯著為負(fù)，這說(shuō)明數(shù)字貿(mào)易發(fā)展對(duì)于碳排放的影響在地域?qū)用娲嬖诋愘|(zhì)性，在我國(guó)東部地區(qū)數(shù)字貿(mào)易發(fā)展對(duì)于碳排放量的影響并不明顯，而在其他地區(qū)則可以對(duì)碳排放產(chǎn)生明顯的抑制效果。這可能是因?yàn)橄噍^于其他地區(qū)，東部地區(qū)的電商經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)，數(shù)字貿(mào)易產(chǎn)業(yè)較為活躍，數(shù)字貿(mào)易發(fā)展水平比較高，提高數(shù)字貿(mào)易發(fā)展水平對(duì)于碳排放的負(fù)向影響也就較為有限。而我國(guó)其他地區(qū)長(zhǎng)期依賴傳統(tǒng)能源，而且對(duì)于能源的利用效率低，數(shù)字貿(mào)易產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)也較為薄弱，數(shù)字貿(mào)易擁有著廣闊的發(fā)展空間，因此數(shù)字貿(mào)易發(fā)展水平會(huì)對(duì)碳排放產(chǎn)生明顯的負(fù)向影響。

（表8）異質(zhì)性回歸結(jié)果

3.基于碳排放水平的異質(zhì)性分析。為了進(jìn)一步考察數(shù)字貿(mào)易發(fā)展對(duì)于碳排放的影響是否會(huì)由于碳排放量的不同而出現(xiàn)異質(zhì)性差異，本文選取10%、25%、50%、75%和90%五個(gè)具有代表性的分位點(diǎn)來(lái)代表不同碳排放水平的區(qū)域進(jìn)行分位數(shù)回歸，以此來(lái)考察不同的碳排放量水平下數(shù)字貿(mào)易發(fā)展水平是否會(huì)對(duì)碳排放產(chǎn)生異質(zhì)性影響，分位數(shù)回歸結(jié)果見(jiàn)表10。可以看出，當(dāng)分位數(shù)不高于50%時(shí)，回歸結(jié)果并不顯著，而當(dāng)分位數(shù)高于50%以后，回歸結(jié)果顯著為負(fù)。這說(shuō)明在碳排放水平較低的地區(qū)，數(shù)字貿(mào)易發(fā)展對(duì)于碳排放不會(huì)產(chǎn)生明顯的抑制效果，而在碳排放水平較高的地區(qū)則會(huì)產(chǎn)生明顯的抑制效果。產(chǎn)生這一現(xiàn)象的原因可能為碳排放水平較高的地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展長(zhǎng)期依賴高能耗產(chǎn)業(yè)，能源需求量大且能源利用率低，降低碳排放量的空間很大，數(shù)字貿(mào)易的碳減排效應(yīng)在碳排放水平較高的地區(qū)擁有更高的邊際效用。

（表9）異質(zhì)性回歸結(jié)果

五 研究結(jié)論與政策建議

（一）研究結(jié)論

本文基于中國(guó)30 個(gè)省份2010-2019 年的面板數(shù)據(jù)，通過(guò)雙向固定效應(yīng)模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)來(lái)研究數(shù)字貿(mào)易發(fā)展對(duì)于碳排放的影響，得出如下結(jié)論：第一，數(shù)字貿(mào)易的發(fā)展可以顯著抑制二氧化碳的排放，并且在替換了被解釋變量、核心解釋變量以及進(jìn)行動(dòng)態(tài)面板回歸之后，此結(jié)論依然成立。第二，數(shù)字貿(mào)易發(fā)展水平對(duì)于碳排放的影響存在顯著的異質(zhì)性差異，對(duì)于東部地區(qū)、經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份以及碳排放量較少的地區(qū)，數(shù)字貿(mào)易對(duì)于碳排放的抑制效用并不明顯，而對(duì)于中部、西部、東北部地區(qū)、經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)省份以及碳排放量較高的地區(qū)，數(shù)字貿(mào)易對(duì)于碳排放的抑制效果更為顯著。

（二）政策建議

第一，大力推動(dòng)以數(shù)字貿(mào)易為主要代表的數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，是中國(guó)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展以及“雙碳”目標(biāo)的必然選擇。由于科技的飛速進(jìn)步以及新冠疫情的影響，人們的生活方式已發(fā)生非常大的變化，產(chǎn)業(yè)變革的浪潮已經(jīng)興起，人類已大踏步地進(jìn)入數(shù)字化時(shí)代。我國(guó)應(yīng)抓住此次產(chǎn)業(yè)變革的機(jī)遇期，大力培養(yǎng)數(shù)字化信息人才，完善數(shù)字監(jiān)管與治理規(guī)則，優(yōu)化數(shù)字貿(mào)易營(yíng)商環(huán)境，積極推動(dòng)我國(guó)數(shù)字貿(mào)易的發(fā)展，并發(fā)揮其對(duì)于碳排放的抑制作用以及對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的拉動(dòng)作用，從而確保我國(guó)在實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí)如期達(dá)成“雙碳”目標(biāo)。我國(guó)為實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)付出了很多努力，包括逐步形成碳價(jià)格[19]以及大力普及新能源等，而推動(dòng)數(shù)字貿(mào)易的發(fā)展，必將助力“雙碳”目標(biāo)的穩(wěn)步實(shí)現(xiàn)。

第二，我國(guó)應(yīng)加快發(fā)展數(shù)字技術(shù)，并推動(dòng)數(shù)字技術(shù)與貿(mào)易進(jìn)行深度融合。數(shù)字貿(mào)易的發(fā)展離不開(kāi)數(shù)字技術(shù)的支持，數(shù)字技術(shù)的發(fā)展可以為數(shù)字貿(mào)易提供強(qiáng)勁的發(fā)展動(dòng)力。政府應(yīng)該投入充足的資源，推動(dòng)6G 技術(shù)、量子信息技術(shù)、衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等的快速發(fā)展，使我國(guó)數(shù)字技術(shù)水平保持在世界領(lǐng)先位置。與此同時(shí)，應(yīng)該加快推進(jìn)數(shù)字技術(shù)在貿(mào)易領(lǐng)域的應(yīng)用，促進(jìn)貿(mào)易數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型，變革傳統(tǒng)貿(mào)易的發(fā)展形態(tài)，提升傳統(tǒng)貿(mào)易運(yùn)用數(shù)字技術(shù)的能力，從而加快數(shù)字貿(mào)易的發(fā)展，以發(fā)揮其對(duì)于減排降碳的巨大效用。

第三，國(guó)家應(yīng)重視數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)。數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施即互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施，是數(shù)字貿(mào)易發(fā)展的根本載體，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施越完善，該地區(qū)數(shù)字貿(mào)易比較優(yōu)勢(shì)就越強(qiáng)。以5G、大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等為代表的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)可以為數(shù)據(jù)的平穩(wěn)、安全、高速傳輸提供保障，從而為數(shù)字貿(mào)易的有序運(yùn)轉(zhuǎn)和蓬勃發(fā)展提供重要支持。故而國(guó)家應(yīng)投入足量的人力物力財(cái)力，加快完善數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，來(lái)提升我國(guó)數(shù)字貿(mào)易發(fā)展水平，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)減排降碳與綠色發(fā)展，推動(dòng)“雙碳”目標(biāo)早日實(shí)現(xiàn)。

第四，我國(guó)要充分認(rèn)識(shí)到數(shù)字貿(mào)易對(duì)于碳排放影響的異質(zhì)性，在鼓勵(lì)與幫助各個(gè)省份發(fā)展數(shù)字貿(mào)易時(shí)不能搞一刀切，應(yīng)根據(jù)數(shù)字貿(mào)易對(duì)于碳排放的不同效用水平來(lái)施加不同的扶持力度，真正做到因地制宜，采取差異化政策縮小各省份之間的“數(shù)字鴻溝”。對(duì)于處于我國(guó)中西部或者東北部、經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)且碳排放量水平較高的省份，應(yīng)該大力扶持當(dāng)?shù)財(cái)?shù)字貿(mào)易的發(fā)展，推動(dòng)數(shù)字資源向此類地區(qū)傾斜，幫助此類地區(qū)發(fā)揮后發(fā)優(yōu)勢(shì)，進(jìn)而最大限度地發(fā)揮出數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)于碳排放的抑制效能，防止“木桶效應(yīng)”的出現(xiàn)，切實(shí)彌補(bǔ)實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)的短板，幫助我國(guó)實(shí)現(xiàn)氣候的整體改善。