高鐵網(wǎng)絡(luò)、城市碳排放強度及空間溢出效應(yīng)
——來自長三角地區(qū)的證據(jù)

鄧榮榮，張翱祥，陳 鳴

（南華大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理與法學(xué)學(xué)院，湖南衡陽 421001）

一、引言

為控制溫室氣體排放，中國在2020 年第75 屆聯(lián)合國大會上提出，將提高國家自主貢獻(xiàn)力度，采取更加有力的政策和措施，力爭于2030 年前CO2達(dá)到峰值，努力爭取2060 年前實現(xiàn)碳中和。2020 年10 月，十九屆五中全會提出“要加快推動綠色低碳發(fā)展，持續(xù)改善環(huán)境質(zhì)量”“并在2035 年廣泛形成綠色生產(chǎn)生活方式，碳排放達(dá)峰后穩(wěn)中有降，生態(tài)環(huán)境根本好轉(zhuǎn)，美麗中國建設(shè)目標(biāo)基本實現(xiàn)”。提升生態(tài)環(huán)境質(zhì)量，提高低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平仍是中國經(jīng)濟(jì)在“新常態(tài)”階段中的一項重要且嚴(yán)峻的任務(wù)。

交通運輸所產(chǎn)生的碳排放占較高的比重，在等量運輸條件下，高速鐵路的能耗遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于公路和航空等其他交通方式，CO2排放量也不及航空運輸?shù)氖种弧Ｒ蚨?，作為高效低碳的大眾化交通工具。高鐵的鋪設(shè)為我國發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)和建設(shè)資源節(jié)約型、環(huán)境友好型社會做著重要貢獻(xiàn)。自2008 年首條高速鐵路開通以來，我國陸續(xù)開通了多條高鐵，截至2020 年底，我國高速鐵路運營里程達(dá)3.79 萬公里，居世界第一位，覆蓋95%的100 萬人口及以上的城市①數(shù)據(jù)來源：中國中央人民政府網(wǎng)站：http：//www.gov.cn/xinwen/2020-11/01/content_5556427.htm。。高鐵開通增加了各地區(qū)城市的通達(dá)性，帶動了地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，經(jīng)濟(jì)發(fā)展往往伴隨著CO2等溫室氣體的排放，而高速鐵路的交通替代作用亦可以緩解能源消耗，降低碳排放。那么，作為一項新型基礎(chǔ)設(shè)施，高鐵的開通在帶動城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時是否會對城市碳排放產(chǎn)生影響？若產(chǎn)生了顯著的影響，影響方向和大小如何？以上問題亟需實證研究予以解決。

本文主要與兩方面的文獻(xiàn)密切相關(guān)，一是高鐵開通的一系列影響效應(yīng)，二是碳排放強度的一系列影響因素。第一，針對高鐵開通的影響效應(yīng)，現(xiàn)有文獻(xiàn)可分為對高鐵開通的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)和環(huán)境效應(yīng)的研究。前者涉及高鐵開通對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長、產(chǎn)業(yè)集聚、科技創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等的影響（劉勇政和李巖，2018；顏銀根等，2020；王群勇和王西貝，2021；霍鵬和魏劍鋒，2021；周文韜等，2021；鄭彩玲和張繼彤，2021）；后者涉及高鐵開通對綠色全要素生產(chǎn)率、生態(tài)效率、碳排放及環(huán)境污染物等的影響（汪克亮等，2021；鄧榮榮等，2021；李建明和羅能生，2020；楊思瑩和路京京，2020；Cornet et al，2018；Strauss et al，2021）。其中，已有不少文獻(xiàn)關(guān)注了高鐵開通與碳排放的影響及其影響機制，并得出了不一致的結(jié)論。一方面，一些研究認(rèn)為中國的高鐵建設(shè)降低了碳排放或碳排放強度。例如，Strauss et al（2021）研究發(fā)現(xiàn)商業(yè)航空旅行的單位碳排放量是高鐵的7 倍，近年來中國高鐵對航空旅行的替代作用導(dǎo)致碳排放量下降了18%，平均每年節(jié)省1200 萬噸的凈碳排放量；王勇等（2021）研究發(fā)現(xiàn)車輛結(jié)構(gòu)及高速鐵路是抑制或減少鐵路碳排放的主要因素；Chen（2021）研究發(fā)現(xiàn)中國高鐵通過促進(jìn)產(chǎn)業(yè)集聚和技術(shù)創(chuàng)新等渠道降低了能源消費總量和能源消費強度，具有積極的節(jié)能減排效果；Jia et al（2021）、Yu et al（2021）與張般若和李自杰（2021）的研究表明，高鐵開通和提速均通過優(yōu)化交通運輸結(jié)構(gòu)、推動市場整合、帶動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級等渠道降低了城市碳排放；另一方面，Li et al（2019）和Wang et al（2019）的研究表明高鐵的鋪設(shè)可能促進(jìn)了沿線城市旅游業(yè)的發(fā)展和經(jīng)濟(jì)的增長，促進(jìn)了城市人口集聚，并由此增加了城市碳排放和人均碳排放；劉李紅和李紅昌（2017）研究發(fā)現(xiàn)高鐵建設(shè)通過促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展帶動了西部地區(qū)碳排放的增長；D’alfonso et al（2016）研究發(fā)現(xiàn)“倫敦-巴黎”高鐵開通引起鐵路運輸量的增加可能抵消了對航空運輸量的替代效應(yīng)，引起溫室氣體的增加。第二，針對碳排放強度的影響因素，已有的研究多以平均迪式指數(shù)分解（LMDI）法或投入產(chǎn)出-結(jié)構(gòu)分解（IO-SDA）法等對碳排放強度的影響因素進(jìn)行分解（Hoekstra 和Jeroen，2003），主要因素包括經(jīng)濟(jì)規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)、技術(shù)進(jìn)步、人口規(guī)模、外商投資等（張友國，2010；郭朝先，2010；李建豹等，2015；王少劍和黃永源，2019；孫麗文等，2020；路正南和羅雨森，2021）。

上述研究多關(guān)注高鐵運輸與航空運輸?shù)奶娲?yīng)對碳排放的影響，因而僅關(guān)注了兩類運輸業(yè)的碳排放量（Strauss et al，2021；Yu et al，2021），鮮有研究關(guān)注了高鐵開通對城市碳排放的影響。因此，本文首先，采用自下而上的系數(shù)測算法及自上而下的衛(wèi)星燈光模擬法兩種方法測算了城市CO2排放量，分析高鐵開通對城市碳排放強度的影響。其次，已有研究較少關(guān)注高鐵開通對城市間碳排放的空間溢出影響，而廣泛的研究表明高鐵開通通過虹吸效應(yīng)、技術(shù)溢出效應(yīng)等對經(jīng)濟(jì)增長、產(chǎn)業(yè)升級產(chǎn)生了空間溢出效應(yīng)（黃振宇和吳立春，2020；趙星和董直慶，2020）。因此，本文認(rèn)為高鐵開通可能對碳排放強度存在空間溢出效應(yīng)，據(jù)此，本文分析高鐵開通對周邊城市碳排放強度產(chǎn)生影響的機理，并采用雙重差分方法的空間擴(kuò)展形式（Spatial Difference in Difference，SDID）對這一假設(shè)進(jìn)行驗證。最后，考慮到城市在高鐵網(wǎng)絡(luò)中的不同地位可能會對高鐵開通的減排效應(yīng)產(chǎn)生調(diào)節(jié)作用（李建明和羅能生，2020；王群勇和王西貝，2021），本文進(jìn)一步將雙重差分法與社會網(wǎng)絡(luò)分析法（SNA）結(jié)合，實證檢驗城市在高鐵網(wǎng)絡(luò)的地位如何影響碳排放強度。

本文的研究具有以下邊際貢獻(xiàn)：第一，探討高鐵開通對城市碳排放強度的影響，并采用夜間燈光數(shù)據(jù)集進(jìn)行穩(wěn)健性分析，使得結(jié)果更加可信。第二，已有的研究多忽略了空間因素對碳排放強度的影響，而空間因素對碳排放具有重要影響，忽略空間因素可能導(dǎo)致模擬結(jié)果的偏誤，本文對高鐵開通的空間溢出影響此進(jìn)行有益探討。第三，基于城市尺度的研究，可以得出更加精確的結(jié)果，并為低碳城市、文明城市等建設(shè)提供可靠的參考依據(jù)。

二、影響機理分析

（一）高鐵開通對碳排放強度的影響

高鐵的開通改變了以往的交通運輸結(jié)構(gòu)，對傳統(tǒng)的鐵路運輸和公路運輸產(chǎn)生了有效的替代，例如在武廣高鐵開通前，受京廣線運能制約，該線路貨運需求的40%得不到滿足而改為公路運輸；武廣高鐵開通后，既有線年貨物運輸能力得到進(jìn)一步釋放，年貨物運輸能力增加8760 萬噸。Yang et al（2018）調(diào)查了2007—2013年中國138 條高鐵和民航競爭的航線運輸量數(shù)據(jù)，調(diào)查結(jié)果顯示，新的高鐵服務(wù)的進(jìn)入導(dǎo)致航空旅行需求增量減少27%，且隨著高鐵服務(wù)時間的延長，高鐵服務(wù)對航空客流的負(fù)面影響往往會進(jìn)一步增加。與傳統(tǒng)的交通運輸方式相比，高速鐵路具有能耗低，污染小、舒適度高、效率高等優(yōu)勢（李建明和羅能生，2020）。因此，高鐵開通可以通過交通增量替代效應(yīng)產(chǎn)生碳減排效應(yīng)（張漢斌，2011）。除此之外，已有研究表明高鐵開通在技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化方面發(fā)揮著重要的作用（王群勇和王西貝，2021；鄧慧慧等，2020；Jia et al，2021）。而技術(shù)創(chuàng)新和結(jié)構(gòu)優(yōu)化是降低碳排放強度的兩條重要途徑（張兵兵等，2014；趙麗萍和李媛，2018）。據(jù)此，本文認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)可能通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)和技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)降低碳排放強度，影響機理如圖1 所示，具體分析如下。

首先，高鐵開通促進(jìn)了節(jié)點城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級：第一，高鐵開通弱化了行政單元之間的貿(mào)易壁壘，實現(xiàn)了資源在更廣范圍的優(yōu)化配置，整合了區(qū)域內(nèi)的資源，使生產(chǎn)要素流向了效率更高的行業(yè)和地區(qū)，促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)由低級向高級轉(zhuǎn)變（王群勇和王西貝，2021）；第二，高鐵運輸本身作為運輸服務(wù)業(yè)，其擴(kuò)張直接刺激了第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，高鐵開通強化了地區(qū)之間的時空收斂效應(yīng)，加速了區(qū)域間人員的流動，促進(jìn)了要素流動性較強的服務(wù)業(yè)的發(fā)展，增加了節(jié)點城市服務(wù)業(yè)集聚程度，大量的旅客涌入旅游資源豐富的節(jié)點城市，促進(jìn)了餐飲業(yè)、旅游業(yè)等服務(wù)行業(yè)的發(fā)展（鄧濤濤等，2017；劉勇政和李巖，2018），從而實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級意味著生產(chǎn)要素和能源均會流向更加高效的部門，整體的能源效率將大幅提高。因此碳排放強度也會隨之降低。

其次，高鐵開通促進(jìn)了節(jié)點城市的技術(shù)進(jìn)步：第一，高鐵開通提升了城市間的通達(dá)性，能夠縮短商務(wù)旅行時間，有利于學(xué)術(shù)交流活動的舉行及知識型人才的跨區(qū)域流動，提升了節(jié)點城市的人力資本水平，通過人力資本積累效應(yīng)形成知識創(chuàng)新，促進(jìn)城市科技水平的提升（吉赟和楊青，2020）；第二，高鐵開通降低城市間的貿(mào)易成本，通過整合資源帶來了產(chǎn)業(yè)集聚，產(chǎn)業(yè)的專業(yè)化集聚為企業(yè)間的知識技術(shù)溢出效應(yīng)提供了良好的外部性環(huán)境，有利于技術(shù)擴(kuò)散，降低了單個企業(yè)的研發(fā)風(fēng)險，使企業(yè)從溢出效應(yīng)中獲益，促進(jìn)了整體科技水平的提升（王春楊等，2020）；第三，隨著高鐵節(jié)點城市經(jīng)濟(jì)收入的增加，城市將增加財政支出，完善基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)，將進(jìn)一步吸引高素質(zhì)人才及高端科技行業(yè)的進(jìn)入，從而促進(jìn)技術(shù)水平的提升，形成經(jīng)濟(jì)增長與技術(shù)進(jìn)步的良性循環(huán)。技術(shù)的進(jìn)步勢必會引起經(jīng)濟(jì)總量的增加和能源利用效率的提升，經(jīng)濟(jì)的增長和能耗的降低將推動碳排放強度的下降。

（二）高鐵開通對碳排放強度的空間溢出效應(yīng)

首先，高鐵開通促進(jìn)了節(jié)點城市服務(wù)業(yè)集聚，創(chuàng)造了大量的就業(yè)機會，使勞動力等生產(chǎn)要素向節(jié)點城市集聚，對周邊城市產(chǎn)生了“虹吸效應(yīng)”，不利于周邊地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長，同時節(jié)點城市服務(wù)業(yè)投資的增加則會擠占工業(yè)生產(chǎn)性投資（張明志等，2019），促使高能耗、高污染產(chǎn)業(yè)流向周邊地區(qū)，實現(xiàn)本地區(qū)的“去污染化”，不利于周邊地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。黃振宇和吳立春（2020）發(fā)現(xiàn)京滬高鐵通過虹吸效應(yīng)促進(jìn)了高鐵沿線城市第三產(chǎn)業(yè)的極化發(fā)展，溢出效應(yīng)則表現(xiàn)為沿線一線城市第二產(chǎn)業(yè)向沿線其他城市的溢出。因此這種產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的動態(tài)變化存在于節(jié)點城市之間及節(jié)點城市與非節(jié)點城市之間。

其次，高鐵城市對節(jié)點城市周邊城市產(chǎn)生了“同城化效應(yīng)”。高鐵開通促進(jìn)了市場一體化進(jìn)程，形成區(qū)域內(nèi)更大的要素和商品市場，使得各節(jié)點城市與非節(jié)點城市之間各種要素資源流動更加頻繁，強化各地區(qū)的專業(yè)化生產(chǎn)能力，如此，由高鐵站點向外輻射，產(chǎn)生“同城效應(yīng)”，促進(jìn)了區(qū)域要素資源的優(yōu)化配置，從而提升了周邊地區(qū)的生產(chǎn)率及資源利用效率，產(chǎn)生了正向的溢出效應(yīng)。其次，根據(jù)增長極理論，在一個空間內(nèi)，由于城市間的創(chuàng)新水平差異，導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)增長集中在某一中心極點上，隨后會通過各種渠道產(chǎn)生擴(kuò)散效應(yīng)（高華榮，2018）高鐵作為一種現(xiàn)代化基礎(chǔ)設(shè)施，其開通促進(jìn)了這種擴(kuò)散效應(yīng)的發(fā)揮，促進(jìn)了知識技術(shù)在空間內(nèi)的溢出，有利于節(jié)點城市周邊城市技術(shù)水平的提升。

（三）高鐵網(wǎng)絡(luò)的調(diào)節(jié)作用

而節(jié)點城市在所有城市中的角色與地位則會調(diào)節(jié)高鐵開通的本地效應(yīng)和溢出效應(yīng)。網(wǎng)絡(luò)分析中的度數(shù)中心度衡量了某一城市通過高鐵相連的其他城市的數(shù)量，度數(shù)中心度越高的城市，其交通脈絡(luò)更加發(fā)達(dá)，與其他城市的通信能力將更強。因此度數(shù)中心度越高的城市與其他城市物質(zhì)流和信息流將更加頻繁，人力資本更易流向該城市，從而提高該城市的科技創(chuàng)新水平和經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿Α＞W(wǎng)絡(luò)分析中的接近中心度衡量的了某一城市通過高鐵到其他城市的平均距離，接近中心度更高的城市到其他城市的時空距離將更短，將會擁有更加廣泛的視野，可以選擇引進(jìn)更佳的生產(chǎn)技術(shù)和管理經(jīng)驗，從而促進(jìn)技術(shù)水平和管理水平的提升，同時，勞動力人口向中心城市的集聚勢必會引起服務(wù)業(yè)投資的增加，促進(jìn)了第三產(chǎn)業(yè)的擴(kuò)張，加速產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級。因此，對于度數(shù)中心度和接近中心度更高的城市，高鐵開通的碳減排效應(yīng)更明顯。高鐵開通對碳排放強度的影響機理如圖1 所示。

圖1 高鐵開通對碳排放強度的影響機理

三、研究設(shè)計

（一）研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源

長三角地區(qū)作為長江經(jīng)濟(jì)帶的龍頭，是我國經(jīng)濟(jì)最為發(fā)達(dá)的地區(qū)之一，其規(guī)劃包括上海市、江蘇省、浙江省和安徽省，由41 個城市構(gòu)成，同時，長三角是我國高鐵網(wǎng)絡(luò)最密集的地區(qū)之一，截至2018 年，先后共有31個城市建成高鐵站，占城市總數(shù)的75.6%，為本文研究高鐵開通和高鐵網(wǎng)絡(luò)對碳排放強度的影響提供了優(yōu)良的樣本。2016 年6 月，《長江三角洲城市群發(fā)展規(guī)劃》要求全面推進(jìn)綠色低碳生態(tài)城區(qū)建設(shè)。2018 年11 月，長三角一體化戰(zhàn)略上升為國家戰(zhàn)略，要求建立區(qū)域間協(xié)調(diào)機制，引導(dǎo)低碳產(chǎn)業(yè)，彌補低碳發(fā)展的短板。高鐵作為一種高效率、低能耗的新型基礎(chǔ)設(shè)施，其建設(shè)不僅促進(jìn)了區(qū)域交通一體化，而且勢必會對城市低碳經(jīng)濟(jì)的發(fā)展產(chǎn)生影響，研究高鐵開通、高鐵網(wǎng)絡(luò)對長三角地區(qū)碳排放的影響具有重要的現(xiàn)實意義和參考價值。本文中的經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計數(shù)據(jù)、能源消費數(shù)據(jù)來源于2007—2019 年的《中國城市統(tǒng)計年鑒》和《中國能源統(tǒng)計年鑒》。

（二）計量模型設(shè)計

本文擬采用在政策評估領(lǐng)域應(yīng)用較為成熟的雙重差分方法（DID）進(jìn)行基準(zhǔn)模型設(shè)計?；跍?zhǔn)自然實驗的雙重差分方法可以很大程度避免內(nèi)生性問題的困擾。多期DID 模型設(shè)定為

其中：Ciit為i城市在t年的碳排放強度，i=1，2，…，N，t=1，2，…，T；Cityi為城市固定效應(yīng)；Yeart為時間固定效應(yīng)；DIDit為高鐵開通虛擬變量，DIDit=1 表示城市i在t年高鐵已開通，否則DIDit=0；系數(shù)α1即為雙重差分結(jié)果；Xit為一系列控制變量；ε為隨機誤差。

其次，參考Moser 和Voena（2012）構(gòu)建雙重差分模型的經(jīng)驗，借鑒社會網(wǎng)絡(luò)分析方法（SNA），通過計算節(jié)點城市連續(xù)型變量的度數(shù)中心度（degree centrality，DC）和接近中心度（closeness centrality，CC）來衡量節(jié)點城市在網(wǎng)絡(luò)中的角色和地位，以此來有效識別高鐵開通對城市碳排放的異質(zhì)性性處理效應(yīng)。具體如式（2）和式（3）所示：

其中：Timet為時間虛擬變量，開通高鐵的城市在開通后的年份取Timet=1，高鐵開通前的年份取Timet=0；其他變量定義與式（1）相同。

（三）主要變量定義與數(shù)據(jù)描述

1.被解釋變量

被解釋變量為碳排放強度，采用CO2排放量與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值來表示，借鑒張華（2020）、吳建新和郭智勇（2016）的研究將總CO2排放量（TC）分為三個部分：TC=Ce+Cg+Cl，其中Ce指的是城市用電所產(chǎn)生的CO2排放量，Cg指的是城市天然氣消耗所產(chǎn)生的CO2排放量，Cl指的是城市液化石油氣消耗所產(chǎn)生的CO2排放量。參考I0CC（intergovernmental panel on climate change）在2006 年提出的碳排放系數(shù)（張華，2020），天然氣和液化石油氣的碳排放系數(shù)分別為2.1862 千克/千克和3.1693 千克/立方米。電力消耗所產(chǎn)生的CO2排放需考慮煤電占比，由2007—2019 年的《中國電力統(tǒng)計年鑒》，可獲取各年份煤電占總電力消耗的比重，參考丁斐等（2020）的研究成果，取煤電燃料鏈溫室氣體排放系數(shù)為1.3023 千克/（千瓦·小時）。

2.核心解釋變量

高鐵是否開通取決于城市是否設(shè)有高鐵站，本文考察了長三角地區(qū)2006—2018 年的高鐵開通情況，發(fā)現(xiàn)先后共有31 個城市建成高鐵站，為高鐵節(jié)點城市，鑒于每年的12 月份是高鐵密集開通的時間點。因此將下半年開通高鐵的城市的虛擬變量滯后一年，視為在下一年開通高鐵。

采用社會網(wǎng)絡(luò)分析法（SNA）對高鐵網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析。設(shè)定若兩個城市之間開通高鐵則賦值為1，若未開通高鐵賦值為0，基于每一年的高鐵網(wǎng)絡(luò)建立對稱矩陣，對中心度進(jìn)行計算。借鑒李建明和羅能生（2020）的研究方法，采用度數(shù)中心度和接近中心度對高鐵網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測度。計算公式為

其中：Kit表示i城市在t年與其相連的其他節(jié)點城市的個數(shù)；Dijt表示i城市在t年到j(luò)城市的距離；N表示節(jié)點城市數(shù)量。

3.控制變量

參考已有文獻(xiàn)（郭朝先，2010；李建豹等，2015；王少劍和黃永源，2019），本文控制了如下變量；①人口密度（P），采用年末人口總數(shù)與地區(qū)總面積比值來表示，表征人口密度對碳排放強度的影響；②人均GD0（A），表征經(jīng)濟(jì)發(fā)展對碳排放強度產(chǎn)生的影響；③研發(fā)投入（RD），采用科技支出占總財政支出的比重來表示，表征科技研發(fā)投入對城市碳排放強度的影響；④外商投資（FDI），采用外商直接投資與地區(qū)生產(chǎn)總值的比重表示，驗證外商直接投資是否產(chǎn)生污染避難所效應(yīng)或污染光環(huán)效應(yīng)。表1 為各變量的描述性統(tǒng)計。

表1 各變量描述性統(tǒng)計

四、實證結(jié)果

（一）平行趨勢檢驗及動態(tài)效應(yīng)分析

在基準(zhǔn)回歸分析之前，需要對平行趨勢假設(shè)進(jìn)行檢驗，本文以碳排放強度分別對高鐵開通前五年和高鐵開通后四年每一年的時間虛擬變量與分組虛擬變量的交互項進(jìn)行回歸，若高鐵開通前每年的雙重差分項的系數(shù)估計值不顯著或顯著為正，而高鐵開通后的雙重差分項系數(shù)估計值則顯著為負(fù)并呈現(xiàn)邊際效應(yīng)的差異性，則滿足平行趨勢假定。平行趨勢檢驗的相應(yīng)結(jié)果如圖2 所示?？梢钥吹?，在高鐵開通之前的年份，其對碳排放強度的影響為顯著為正或并不顯著，在高鐵開通后第二年之后顯著為負(fù)，且隨著時間的推移，高鐵開通對碳排放強度減緩的邊際效應(yīng)不斷加強，表現(xiàn)出長期的減排效應(yīng)。

圖2 平行趨勢檢驗結(jié)果

（二）基準(zhǔn)回歸結(jié)果

1.PSM-DID 回歸結(jié)果

為了避免處理組和對照組城市控制變量在高鐵開通前存在明顯差異，本文采用了傾向得分匹配與雙重差分相結(jié)合的方法（0SM-DID）對式（1）進(jìn)行參數(shù)估計，具體操作為：采用人口密度（P）、研發(fā)投入（RD）、人均GD0（A）、外商投資（FDI）作為協(xié)變量，進(jìn)行Logit回歸，得到城市的傾向匹配得分，按照1∶3 的比例進(jìn)行近鄰有放回匹配，得到匹配后的對照組。0SM 操作的有效性檢驗結(jié)果見表2，可以看到在匹配前，人口密度（P）、人均GD0（A）、研發(fā)投入（RD）在匹配前的t檢驗結(jié)果均為顯著，說明處理組和對照組存在顯著差異。在進(jìn)行了0SM 操作后，上述變量的t檢驗結(jié)果均為不顯著，說明0SM 操作是有效的?；鶞?zhǔn)DID 模型與0SM-DID 模型的回歸結(jié)果見表3，第（1）～（4）列中核心解釋變量DID的系數(shù)均為負(fù)且顯著，說明高鐵開通對節(jié)點城市的碳排放強度產(chǎn)生了顯著降低的效果，在加入控制變量后，第（4）列中核心解釋變量DID的系數(shù)為0.1 左右，在1%的水平上顯著，高鐵開通對城市碳排放強度具有可觀的降低效果，此外，控制變量的回歸結(jié)果基本符合預(yù)期，人均GD0、外商投資、研發(fā)投入的增加均顯著降低了碳排放強度。

表2 0SM 有效性檢驗

表3 基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果

2.穩(wěn)健性檢驗

本文根據(jù)融合校正后的夜間燈光數(shù)據(jù)對城市CO2排放量進(jìn)行反演推算，進(jìn)而計算碳排放強度作為本文穩(wěn)健性檢驗的被解釋變量，夜間燈光原始數(shù)據(jù)均源自美國國家地理數(shù)據(jù)中心（National Geophysical Data Center，NGDC）。首先，借鑒Chen et al（2020）和Lü et al（2020）等的研究，將2012 年與2013 年DMS0-OLS（defense meteorological satellite program-operational linescan system）與N00-VIIRS（national polar-orbiting operational environmental satellite system preparatory project-visible infrared im-aging radiometer suite）兩類地市尺度夜間燈光的混合截面數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，發(fā)現(xiàn)在采用二次多項式進(jìn)行擬合時，擬合優(yōu)度最高，為0.8696。確定式（6）作為兩類夜間燈光數(shù)據(jù)的校正公式，其中，f（x）為DMS0-OLS 夜間燈光數(shù)據(jù)灰度（digital number，DN）總值，x為N00-VIIRS 夜間燈光數(shù)據(jù)DN 總值。

隨后，采用式（7）計算省際能源消費碳排放。CEi為i地區(qū)的CO2排放，下標(biāo)j表示煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然氣8種主要能源；Eij表示i地區(qū)對第j類能源的消耗總量；λ表示各類能源的碳排放系數(shù)，見表4。將計算出的省際CO2排放量與省際夜間燈光數(shù)據(jù)DN 總值進(jìn)行擬合，擬合曲線見圖3，擬合優(yōu)度為0.9622，誤差為3.78%，擬合精度較高。因此可將式（8）作為城市碳排放的反演公式。

圖3 省際碳排放與DN 總值擬合結(jié)果

表4 各類一次能源碳排放系數(shù)

根據(jù)估算的CO2排放量計算各市的碳排放強度，并基于式（1）對雙重差分結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗，表5 列出了回歸結(jié)果，可以無論是否控制外生變量，第（1）～（4）列中核心解釋變量（DID）的系數(shù)均為負(fù)且顯著，說明高鐵開通對節(jié)點城市的碳排放強度產(chǎn)生了顯著降低的效果，證實了前文實證結(jié)論是穩(wěn)健的。

表5 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

（三）高鐵網(wǎng)絡(luò)的調(diào)節(jié)作用

為了進(jìn)一步分析各個城市在所有節(jié)點城市中的地位如何影響高鐵開通的碳減排應(yīng)，本文采用社會網(wǎng)絡(luò)分析中的點度中心度衡量該城市與其他城市的通信能力，采用接近中心度衡量該城市與其他城市的通達(dá)性。采用上述指標(biāo)對高鐵網(wǎng)絡(luò)的碳減排效應(yīng)進(jìn)行估計，結(jié)果見表6。

根據(jù)表6 第（1）列和第（2）列的回歸結(jié)果可知，當(dāng)加入度數(shù)中心度時（DC），無論是否加入控制變量，度數(shù)中心度和時間虛擬變量的交互項（Time×DC）分別在1%和5%的水平上顯著為負(fù)，表明隨著高鐵網(wǎng)絡(luò)的逐步完善，網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系廣度較高的城市將產(chǎn)生更顯著的碳減排效應(yīng)。第（3）列和第（4）列的回歸結(jié)果顯示，當(dāng)加入接近中心度時，無論是否加入控制變量，接近中心度和時間虛擬變量的交互項（Time×CC）系數(shù)均為負(fù)，且在1%的水平上顯著，說明隨著高鐵網(wǎng)絡(luò)的逐步完善，網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系中心性較高的城市將產(chǎn)生更顯著的碳減排效應(yīng)。

表6 高鐵網(wǎng)絡(luò)對城市碳排放強度的影響

（四）中介機制檢驗

以上的實證結(jié)果表明高鐵開通顯著降低了節(jié)點城市的碳排放強度，那么高鐵開通是如何影響碳排放強度的，其具體機制如何？根據(jù)前文的理論分析，本文認(rèn)為高鐵開通通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)和技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)對城市碳排放強度產(chǎn)生了影響。因此本文將從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和技術(shù)進(jìn)步兩個渠道進(jìn)行中介機制檢驗。

其中：M為中介變量，分別為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（INS）和科技創(chuàng)新（TEC）；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（INS）采用第三產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)的比重表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級水平；科技創(chuàng)新（TEC）采用城市專利數(shù)表示，根據(jù)專利的重要程度和申請難度對專利進(jìn)行加權(quán)處理，發(fā)明專利的權(quán)重為0.5，實用新型的權(quán)重為0.3，外觀設(shè)計的權(quán)重為0.2。

采用參考溫忠麟等（2004）提出的中介效應(yīng)檢驗方法，依次檢驗式（10）中核心解釋變量（DID）的系數(shù)α1和式（11）中介變量（M）的系數(shù)β2。表7 列出了兩類中介機制的檢驗結(jié)果，當(dāng)以產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（INS）作為中介變量時，核心解釋變量（DID）的系數(shù)在1%的水平上顯著為正，說明高鐵開通促進(jìn)了節(jié)點城市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（INS）的系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級降低了節(jié)點城市的碳排放強度。當(dāng)以科技創(chuàng)新（TEC）作為中介變量時，核心解釋變量（DID）的系數(shù)在10%的水平上顯著為正，說明高鐵開通促進(jìn)了節(jié)點城市技術(shù)的進(jìn)步，科技創(chuàng)新（TEC）的系數(shù)在10%的水平上顯著為負(fù)，表明科技創(chuàng)新水平的提升降低了節(jié)點城市的碳排放強度。綜上可以得出：高鐵開通通過促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級和科技創(chuàng)新水平的提升降低了節(jié)點城市的碳排放強度。

表7 中介機制檢驗結(jié)果

（五）空間溢出效應(yīng)檢驗

1.模型設(shè)定與空間相關(guān)性檢驗

根據(jù)前文的分析，高鐵開通對碳排放強度的影響可能存在空間溢出效應(yīng)，需要進(jìn)一步進(jìn)行分析。因此本文基于式（1）、式（2）和式（3），建立了以下幾種空間計量模型：

其中：W為空間權(quán)重矩陣。式（11）將核心解釋變量（DID）的空間交互項（W×DID）加入方程，式（12）和式（13）分別將度數(shù)中心度（DC）和接近中心度（CC）的空間交互項（W×DC、W×CC）加入方程。該模型估計了被解釋變量和核心解釋變量的空間溢出效應(yīng)，為空間杜賓模型（SDM）。關(guān)于空間權(quán)重矩陣的選擇，本文選用了空間鄰接矩陣，即相鄰的空間單元之間具有顯著的相互影響（W=1），不相鄰的空間單元基本不存在相互影響（W=0）。在進(jìn)行空間計量分析前，需要確定碳排放強度是否存在空間相關(guān)性，本文采用全局Moran’sI指數(shù)對碳排放強度的空間相關(guān)性進(jìn)行檢驗，表8 報告了主要年份的回歸結(jié)果，可以看到Moran’sI指數(shù)均大于0，且在1%水平上顯著，說明碳排放強度具有正向的空間相關(guān)性。

表8 空間相關(guān)性檢驗結(jié)果

2.模型回歸結(jié)果

采用極大似然估計法（MLE）對式（11）、式（12）和式（13）進(jìn)行參數(shù)估計，估計結(jié)果見表9，從第（1）列的結(jié)果中可以看到，核心解釋變量（DID）的系數(shù)顯著為正而其空間交互項（W×DID）的系數(shù)顯著為負(fù)，這說明高鐵開通降低了本地區(qū)的碳排放強度，而增加了周邊地區(qū)的碳排放強度，說明節(jié)點城市對周邊地區(qū)的“虹吸效應(yīng)”大于“同城化效應(yīng)”，對碳排放強度產(chǎn)生了正向的空間溢出效應(yīng)。從第（2）列的結(jié)果中可以看出，高鐵開通在點度中心度更高的城市會產(chǎn)生更顯著的減排效應(yīng)，而對其周邊的城市的碳排放強度有促進(jìn)提升的作用，同樣的結(jié)果也出現(xiàn)在第（3）列的回歸結(jié)果中。以上結(jié)果說明度數(shù)中心度和接近中心度較高的城市交通脈絡(luò)更加發(fā)達(dá)，與其他城市的通信能力將更強，更易吸收周邊地區(qū)的生產(chǎn)要素、知識技術(shù)、人力資本等，從而在中心城市產(chǎn)生極化效應(yīng)，并依靠較多的人口和雄厚的資本基礎(chǔ)，實現(xiàn)第三產(chǎn)業(yè)的擴(kuò)張，加速產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級，最終提高能源利用效率，降低碳排放強度。

表9 溢出效應(yīng)檢驗結(jié)果

五、結(jié)論與政策建議

本文基于2006—2018 年長三角地區(qū)41 個城市的面板數(shù)據(jù)，將高鐵開通視作一項準(zhǔn)自然實驗，采用傾向得分匹配-雙重差分法（0SM-DID）和空間杜賓模型（SDM）等方法實證檢驗了高鐵開通對碳排放強度的影響及空間溢出效應(yīng)，并結(jié)合社會網(wǎng)絡(luò)分析（SNA）檢驗了高鐵網(wǎng)絡(luò)的調(diào)節(jié)作用。具體結(jié)論如下：高鐵開通對城市碳排放強度產(chǎn)生了顯著的減排效應(yīng)，且隨著高鐵網(wǎng)絡(luò)的完善，度數(shù)中心度和接近中心度越高的城市碳減排效應(yīng)越明顯。機制分析結(jié)果表明，高鐵開通通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)和科技創(chuàng)新效應(yīng)對碳排放強度產(chǎn)生了影響。空間溢出效應(yīng)檢驗結(jié)果表明，高鐵開通對碳排放強度產(chǎn)生了顯著的本地減排效應(yīng)，而顯著提升了未開通高鐵的城市的碳排放強度，進(jìn)一步的分析表明，在開通高鐵的城市中，度數(shù)中心度和接近中心度更高的城市減排效果更加顯著，同時對周邊城市的碳排放強度也產(chǎn)生了更加顯著的提升的效果，這表明碳排放在高鐵網(wǎng)絡(luò)中發(fā)生了轉(zhuǎn)移。

與以往研究相比，本文不僅僅關(guān)心高鐵開通對節(jié)點城市的直接影響，還分析了節(jié)點城市在高鐵網(wǎng)絡(luò)中如何影響作用效應(yīng)，并通過實證研究進(jìn)行了驗證，深入了解了高鐵開通影響碳排放強度的內(nèi)在機制和溢出效應(yīng)，是對以往文獻(xiàn)的擴(kuò)展和深入，從而對此問題形成更多的思考。本文的研究結(jié)論隱含著一定的政策啟示：

第一，高鐵開通對于節(jié)點城市的碳排放強度存在顯著的減排作用，產(chǎn)生了環(huán)境正外部性，雖然高鐵建設(shè)周期長、投資大，但為生態(tài)環(huán)境帶來了福祉，促進(jìn)了要素在城市間的流通，便利了居民的出行，盤活了旅游資源，應(yīng)繼續(xù)完善高速鐵路網(wǎng)絡(luò)的運營和建設(shè)。第二，實證研究表明高鐵開通通過促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級產(chǎn)生了碳減排效應(yīng)，借助高鐵網(wǎng)絡(luò)，加快完善區(qū)域市場一體化，削減要素流通障礙，整合區(qū)域內(nèi)資源，強化各地區(qū)的專業(yè)化生產(chǎn)能力，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)更深層次的合理布局和結(jié)構(gòu)升級，促進(jìn)節(jié)能減排。第三，實證研究表明高鐵開通通過促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步改善了碳排放強度。應(yīng)借助高鐵網(wǎng)路，促進(jìn)區(qū)域間的科學(xué)技術(shù)交流，在區(qū)域內(nèi)搭建各行業(yè)各領(lǐng)域的智庫平臺，借助便利的交通條件開展各項學(xué)術(shù)活動，促進(jìn)知識技術(shù)的溢出。第四，實證結(jié)果表明高鐵開通對節(jié)點城市周邊地區(qū)的碳排放強度存在消極的溢出效應(yīng)，且中心度更高的城市溢出效應(yīng)更加顯著，需要各省各市政府統(tǒng)籌考慮，對于虹吸效應(yīng)過度的城市，實施必要的功能疏解，促進(jìn)資源流入周邊城市，避免“大而全”的產(chǎn)業(yè)分工，降低大城市功能的過度集中，按照比較優(yōu)勢實行專業(yè)化分工，促進(jìn)資源合理配置和能源集約利用。

本文初步探討了高鐵開通對碳排放強度的影響及高鐵網(wǎng)絡(luò)的調(diào)節(jié)作用，由于數(shù)據(jù)缺失、篇幅所限等原因，仍存在研究的不充分之處：第一，在高鐵不同的節(jié)點城市中，高鐵運行的頻率和時間都存在較大差異，這將導(dǎo)致高鐵開通對節(jié)點城市的碳排放強度將產(chǎn)生異質(zhì)性影響；第二，在高鐵運行的生命周期中，城市在高鐵網(wǎng)絡(luò)中的可達(dá)性處在動態(tài)變化中。因此，隨著時間的推移，高鐵開通對碳排放強度可能存在更加復(fù)雜的影響。此外，高鐵服務(wù)的價格可能也會對其運輸量產(chǎn)生影響。以上幾點是本議題未來的研究方向。