智慧城市建設(shè)對(duì)碳排放的影響效應(yīng)研究

張優(yōu)智 王菁怡 夏鵬飛 劉寅可

(1.西安石油大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,陜西 西安 710065; 2.西安石油大學(xué) 計(jì)劃財(cái)務(wù)處,陜西 西安 710065)

0 引 言

智慧城市作為我國(guó)城市發(fā)展的高級(jí)階段,以創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)與環(huán)境可持續(xù)性發(fā)展為主要特征?！爸腔邸奔慈祟悓?duì)新一代數(shù)字化信息技術(shù)的智能化應(yīng)用,智慧城市的核心是在新一代信息技術(shù)和城市創(chuàng)新生態(tài)的雙向循環(huán)下,整合城市運(yùn)行的核心系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)城市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展[1]102-105和綠色發(fā)展[2]59-64,提升城市創(chuàng)新產(chǎn)出能力[3]373-383及綠色創(chuàng)新效率[4]83-87,提高城市綠色全要素生產(chǎn)率[5]2396,使新型城市建設(shè)具有理想的綠色基礎(chǔ)。然而,隨著城市碳污染問題的逐漸加重,智慧城市的內(nèi)涵已拓展為綠色智慧城市。在后智慧城市時(shí)代,生態(tài)和綠色是城市環(huán)境治理的關(guān)鍵所在。[6]64-71+211因此,研究智慧城市建設(shè)對(duì)我國(guó)碳排放強(qiáng)度的影響及其作用機(jī)理,對(duì)城市綠色低碳轉(zhuǎn)型具有重要意義。本文通過雙重差分模型分析智慧城市建設(shè)對(duì)碳排放強(qiáng)度的影響,并進(jìn)一步利用中介效應(yīng)模型探索其影響路徑,為后續(xù)智慧城市建設(shè)研究提供實(shí)證支持,拓展現(xiàn)有智慧城市與碳減排效應(yīng)的理論研究,以期助力深化城市建設(shè),促進(jìn)城市綠色低碳發(fā)展。

1 文獻(xiàn)綜述

學(xué)術(shù)界現(xiàn)有研究表明,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、資源配置、經(jīng)濟(jì)規(guī)模、創(chuàng)新能力和能源效率等多重路徑[7]82-91顯著降低碳排放強(qiáng)度[8]14-21,各城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和碳排放強(qiáng)度具有顯著的空間正相關(guān)性,并且數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠通過空間溢出效應(yīng)降低鄰近地區(qū)的碳排放強(qiáng)度。[9]150-160智慧城市作為數(shù)字時(shí)代技術(shù)賦能型城市發(fā)展的新模式,以綠色發(fā)展理念為基本遵循。[10]4-9另有研究證實(shí),智慧城市能夠通過人力資本、金融發(fā)展和技術(shù)創(chuàng)新3條路徑助推產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)[11]46-60,通過信息基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)賦能兩條路徑加速城市創(chuàng)新[12]83-89,這對(duì)我國(guó)城市發(fā)展實(shí)現(xiàn)低碳轉(zhuǎn)型具有關(guān)鍵性作用[13]132-149。

智慧城市建設(shè)作為以數(shù)字化、智能化和信息化為主要特征的新型城市發(fā)展模式,是否能夠促進(jìn)碳減排效應(yīng)?葛立宇、于井遠(yuǎn)[14]44-54認(rèn)為智慧城市建設(shè)通過數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新和數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新到產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的雙路徑有效降低了城市碳排放強(qiáng)度,且進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)人力資本、物質(zhì)資本等在抑制碳排放強(qiáng)度的過程中起正向調(diào)節(jié)作用。黃和平、謝云飛等[15]105-112從技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源利用效率和二氧化碳吸收4個(gè)角度分析了智慧城市建設(shè)對(duì)城市碳排放強(qiáng)度的影響機(jī)理,認(rèn)為智慧城市建設(shè)能夠通過提高能源利用效率和城市碳吸收能力降低碳排放強(qiáng)度。李珊、湛泳[16]3-18+107基于產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型視角,研究發(fā)現(xiàn)高水平的數(shù)字化發(fā)展、綠色創(chuàng)新技術(shù)、資源聚集程度和環(huán)境規(guī)制力度是助推智慧城市建設(shè)降低碳排放強(qiáng)度的重要因素。

基于已有文獻(xiàn)的梳理和歸納,本研究將智慧城市建設(shè)視為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn),以拓展智慧城市建設(shè)對(duì)碳排放強(qiáng)度領(lǐng)域的研究?；?18個(gè)地級(jí)市的面板數(shù)據(jù),將傾向得分匹配和多期雙重差分法相結(jié)合來克服選擇偏差,并采用工具變量法解決內(nèi)生性問題。進(jìn)一步建立三重差分模型,結(jié)合綠色智慧城市特征,分析環(huán)境約束強(qiáng)度對(duì)智慧城市建設(shè)的碳減排作用造成的影響。

2 理論分析及研究假設(shè)

智慧城市建設(shè)是基于物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)的創(chuàng)新型城市發(fā)展形態(tài),其重點(diǎn)在于以先進(jìn)信息技術(shù)變革促進(jìn)城市發(fā)展與城市治理。因此,智慧城市建設(shè)能夠有效推動(dòng)治理方式智能化、居民生活便利化以及企業(yè)生產(chǎn)數(shù)字化,有利于普及清潔能源,打造智慧產(chǎn)業(yè)集群,從而降低碳排放強(qiáng)度。同時(shí),新型網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施等信息承載體的使用可以對(duì)環(huán)境污染實(shí)現(xiàn)智能化控制和管理,通過污染物實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),合理的資源配置進(jìn)而降低碳排放強(qiáng)度[17]31-47。由此,提出假設(shè)H1。

H1:智慧城市建設(shè)顯著降低城市碳排放強(qiáng)度

本研究從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)、技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)和政府環(huán)境約束3個(gè)方面分析智慧城市建設(shè)影響城市碳排放的作用機(jī)制。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)是智慧城市建設(shè)影響城市碳排放強(qiáng)度的重要保障。智慧城市建設(shè)驅(qū)動(dòng)新一代信息技術(shù)蓬勃發(fā)展,在借助信息技術(shù)與科技創(chuàng)新推動(dòng)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)和新興信息化產(chǎn)業(yè)集聚的同時(shí),進(jìn)一步促使通信互聯(lián)網(wǎng)等新興產(chǎn)業(yè)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)深度融合,以高端技術(shù)轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)方式并節(jié)約生產(chǎn)和交易成本,提高整個(gè)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的生產(chǎn)效率。信息化技術(shù)與產(chǎn)業(yè)生態(tài)的融合促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí),倒逼傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)朝高技術(shù)、低污染、低能耗的高級(jí)化方向轉(zhuǎn)變。除此之外,智慧城市建設(shè)催生新興產(chǎn)業(yè),產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)有利于提高資源利用效率,優(yōu)化資源利用結(jié)構(gòu),對(duì)降低城市碳排放強(qiáng)度起積極作用。[18]21-29+59

技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)是智慧城市建設(shè)降低城市碳排放強(qiáng)度的重要支撐。智慧城市建設(shè)的推進(jìn)依賴實(shí)體第二產(chǎn)業(yè),同時(shí)促進(jìn)第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,使傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的運(yùn)行效率得到提高,為進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新創(chuàng)造了良好條件。此外,智慧城市建設(shè)旨在通過先進(jìn)的科研環(huán)境和良好的生活保障提升城市吸引力以實(shí)現(xiàn)高素質(zhì)的人力資本跨時(shí)空流動(dòng)、聯(lián)結(jié)和重組,知識(shí)型人才的流入與勞動(dòng)資本等生產(chǎn)要素的結(jié)合能夠激發(fā)城市創(chuàng)新水平、推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步與成果轉(zhuǎn)化。另一方面,技術(shù)創(chuàng)新有利于改善能源消費(fèi)結(jié)構(gòu),促進(jìn)可持續(xù)發(fā)展。智慧城市建設(shè)催生的技術(shù)創(chuàng)新引導(dǎo)企業(yè)研發(fā)清潔能源,推行低碳技術(shù)以打破原有的技術(shù)依賴?yán)Ь砙19]38-44,從而提升能源生態(tài)效率水平并優(yōu)化要素資源配置結(jié)構(gòu),降低城市碳排放強(qiáng)度[20]95-110+112。據(jù)此提出假設(shè)H2。

H2:智慧城市建設(shè)通過升級(jí)城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和提高城市技術(shù)創(chuàng)新能力降低城市的碳排放強(qiáng)度

除此之外,我國(guó)生態(tài)環(huán)境日益嚴(yán)峻,為促進(jìn)綠色循環(huán)發(fā)展,政府環(huán)境規(guī)制被置于關(guān)鍵地位[21]1-10。因此,為避免以犧牲環(huán)境為代價(jià)來發(fā)展經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的發(fā)生,將綠色發(fā)展與智慧城市建設(shè)相融合是未來城市建設(shè)和發(fā)展的必然趨勢(shì)。生態(tài)化是智慧城市的重要內(nèi)涵,推行智慧城市建設(shè)后,政府的環(huán)境規(guī)制也是影響碳排放強(qiáng)度的重要因素,政府通過環(huán)境規(guī)制能夠精確配置市場(chǎng)資源、強(qiáng)化綠色技術(shù)[22]34-42、開發(fā)使用新能源以及減少污染物排放,進(jìn)而提高城市資源環(huán)境承載力,強(qiáng)有力的城市資源環(huán)境承載力意味著充足的城市開發(fā)生態(tài)空間[23]46-50,構(gòu)成綠色智慧城市建設(shè)水平的必要條件,從而抑制碳排放。據(jù)此,本文提出假設(shè)H3。

H3:政府環(huán)境規(guī)制對(duì)智慧城市建設(shè)的碳減排效應(yīng)具有正向影響

3 研究設(shè)計(jì)

3.1 模型設(shè)定

為研究智慧城市建設(shè)對(duì)城市碳排放的影響,采取多期雙重差分法將智慧城市建設(shè)視作一項(xiàng)準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)。基準(zhǔn)回歸模型設(shè)定見(1)式:

ICO2,it=α+βSmartcityit+γXit+λi+ηt+εit

(1)

(1)式中,ICO2it為某城市i在t年的碳排放強(qiáng)度;Smartcityit為政策虛擬變量,即核心解釋變量,如果城市i在第t年被列入智慧城市建設(shè)名單中則賦值為1,反之賦值為0。Xit代表文中所涉及的控制變量;λi為城市固定效應(yīng),ηt為年份固定效應(yīng),εit表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。系數(shù)β衡量智慧城市建設(shè)的推進(jìn)對(duì)碳排放強(qiáng)度影響的政策效應(yīng);系數(shù)γ衡量控制變量對(duì)碳排放強(qiáng)度的影響效應(yīng)。

3.2 變量選取

3.2.1 被解釋變量

被解釋變量為碳排放強(qiáng)度(ICO2)(噸/萬元),即每萬元國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的碳排放總量。由于地級(jí)市能源數(shù)據(jù)的可獲得性,參考吳建新和郭智勇[24]54-60的方法匯總218個(gè)地級(jí)市的天然氣、液化石油氣和電力3個(gè)部分的消耗總量來測(cè)算城市碳排放量,再根據(jù)各地級(jí)市碳排放總量與其國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比值測(cè)算出碳排放強(qiáng)度。

3.2.2 核心解釋變量

采用智慧城市(Smartcityit)試點(diǎn)這一政策為核心解釋變量,即當(dāng)i城市在第t年成為智慧城市試點(diǎn)城市則取值為1,否則取值為0。根據(jù)住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部與科技部依次發(fā)布的三批試點(diǎn)名單,參照石大千[25]117-135的做法,由于某些只將地級(jí)市中的部分區(qū)或某個(gè)縣作為智慧城市試點(diǎn),為防止估計(jì)偏差和保證結(jié)果的準(zhǔn)確性,剔除這類地級(jí)市樣本。經(jīng)過篩選實(shí)驗(yàn)組為智慧城市試點(diǎn)名單的各地級(jí)市,實(shí)驗(yàn)組第一批樣本為32個(gè),第二批為40個(gè),第三批為26個(gè),政策起點(diǎn)分別設(shè)置為2012年、2013年以及2014年,其余120個(gè)未列入名單的地級(jí)市則作為控制組。

3.2.3 控制變量

參照已有研究,選取控制變量:經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(lnpgdp),用國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的人均值取對(duì)數(shù)衡量;人口規(guī)模(lnpop),用年末人口總數(shù)的對(duì)數(shù)衡量;行政區(qū)域土地面積(lnarea),用行政區(qū)域土地面積的對(duì)數(shù)來衡量;城市基礎(chǔ)建設(shè)水平(lnroad),以人均鋪筑道路面積的對(duì)數(shù)來衡量;金融發(fā)展程度(fd),用各地級(jí)市年末金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)貸款余額和相應(yīng)的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比值來衡量;對(duì)內(nèi)開放程度(openin),以各地級(jí)市社會(huì)消費(fèi)品零售總額與其國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比值來表示;財(cái)政自給度(fisdes),以各地級(jí)市財(cái)政一般預(yù)算收入和其財(cái)政一般預(yù)算支出的比值來衡量。

3.3 數(shù)據(jù)來源及說明

研究樣本為2006—2019年218個(gè)地級(jí)市的面板數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》。為保證樣本數(shù)據(jù)的完整性和一致性,剔除港澳臺(tái)地區(qū)、西藏自治區(qū)以及數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺失的城市。對(duì)缺失數(shù)據(jù)采用線性插值的方式填補(bǔ),變量的描述性統(tǒng)計(jì)見表1。

表1 描述性統(tǒng)計(jì)

4 實(shí)證結(jié)果及分析

4.1 基準(zhǔn)回歸

智慧城市建設(shè)對(duì)碳排放強(qiáng)度的基準(zhǔn)回歸結(jié)果見表2。表2中(1)列的結(jié)果不包含控制變量,同時(shí)控制城市和年份固定效應(yīng);(2)列的結(jié)果包括控制變量,但只控制了城市固定效應(yīng);(3)列的結(jié)果包括控制變量,同時(shí)控制了年份固定效應(yīng);(4)列的結(jié)果不僅包括控制變量,并且同時(shí)控制城市和年份固定效應(yīng)。表2的4種回歸模型結(jié)果均在1%的水平上顯著為負(fù),表明城市碳排放強(qiáng)度在智慧城市建設(shè)下顯著降低。由(4)列的進(jìn)一步回歸分析可知,智慧城市建設(shè)對(duì)碳排放強(qiáng)度的估計(jì)系數(shù)為-0.107,表明智慧城市建設(shè)顯著降低了10.7%的碳排放強(qiáng)度,假設(shè)H1得到驗(yàn)證。

表2 智慧城市建設(shè)對(duì)碳排放強(qiáng)度的基準(zhǔn)回歸結(jié)果

4.2 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

4.2.1 平行趨勢(shì)檢驗(yàn)

通過平行趨勢(shì)檢驗(yàn)是使用雙重差分的重要前提,為進(jìn)行平行趨勢(shì)檢驗(yàn),采用事件研究法設(shè)定模型,見(2)式:

(2)

(2)式中,Smartcityit為政策變量,k的取值范圍為-8≤k≤7,本文選取智慧城市建設(shè)前8年和后7年來進(jìn)行平行趨勢(shì)檢驗(yàn),其他變量與(1)式回歸方程含義相同。平行趨勢(shì)檢驗(yàn)結(jié)果見圖1,在智慧城市建設(shè)前, 系數(shù)估計(jì)值β的大小在0處上下浮動(dòng)并未通過顯著性檢驗(yàn),證明實(shí)驗(yàn)組和控制組在智慧城市建設(shè)前并無顯著差異,即通過平行趨勢(shì)檢驗(yàn)。碳排放強(qiáng)度在智慧城市建設(shè)后第四年開始顯現(xiàn)其抑制作用,表明智慧城市建設(shè)抑制碳排放水平的政策效果具有時(shí)滯性。

圖1 平行趨勢(shì)檢驗(yàn)結(jié)果

4.2.2 安慰劑檢驗(yàn)

由于某些與智慧城市建設(shè)相關(guān)的隨機(jī)因素會(huì)對(duì)基準(zhǔn)回歸結(jié)果造成干擾,為消除隨機(jī)干擾,本研究隨機(jī)構(gòu)造偽實(shí)驗(yàn)組的虛擬變量和偽政策沖擊的時(shí)間虛擬變量,設(shè)置偽智慧城市建設(shè)對(duì)218個(gè)地級(jí)市樣本進(jìn)行1 000次的隨機(jī)沖擊,安慰劑檢驗(yàn)結(jié)果見圖2。圖2中,實(shí)線部分為偽實(shí)驗(yàn)的估計(jì)系數(shù),實(shí)線下方為偽估計(jì)系數(shù)相應(yīng)的p值,縱向虛線是真實(shí)的估計(jì)系數(shù),為-0.107,橫向虛線代表p值,為0.1。曲線的大部分處于豎向虛線的右側(cè),則表明反事實(shí)實(shí)驗(yàn)生成的估計(jì)系數(shù)與真實(shí)模型中實(shí)際政策的真實(shí)估計(jì)系數(shù)顯著偏離。此外,多數(shù)p值大于0.1,則證明隨機(jī)生成的智慧城市偽實(shí)驗(yàn)組沒有對(duì)碳排放強(qiáng)度產(chǎn)生政策效應(yīng),通過安慰劑檢驗(yàn),證明了上文回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。

圖2 安慰劑檢驗(yàn)結(jié)果

4.2.3 傾向得分匹配-雙重差分模型估計(jì)

為解決模型中可能存在的試點(diǎn)政策 “選擇偏差”問題,進(jìn)一步使用PSM-DID模型對(duì)回歸結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。選取近鄰一對(duì)四匹配、半徑匹配和核匹配3種方式,根據(jù)匹配后的結(jié)果再次使用雙重差分模型進(jìn)行估計(jì)。近鄰匹配平衡性檢驗(yàn)結(jié)果見圖3,其余匹配方式均通過平衡性檢驗(yàn)。

圖3 近鄰匹配平衡性檢驗(yàn)結(jié)果

在滿足平衡性檢驗(yàn)基礎(chǔ)上,PSM-DID穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果見表3,表明無論使用哪種匹配方式,智慧城市建設(shè)的回歸系數(shù)均顯著為負(fù),說明在考慮到選擇偏差的情況下,智慧城市建設(shè)的碳減排效果依然存在,具體對(duì)于不同的匹配方式,智慧城市建設(shè)分別大約降低了10.8%、10.9%和10.7%的碳排放強(qiáng)度,上文的回歸結(jié)果仍然穩(wěn)健。

表3 PSM-DID穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

4.2.4 內(nèi)生性問題

由于智慧城市建設(shè)具有非隨機(jī)性的特征,可能導(dǎo)致分析智慧城市建設(shè)是否能夠促進(jìn)碳減排效應(yīng)時(shí)出現(xiàn)內(nèi)生性問題。基于此,構(gòu)建下述工具變量模型來解決研究中潛在的內(nèi)生性問題。選擇地形起伏度rdls作為雙重差分項(xiàng)Smartcity的工具變量,一方面,地形起伏度與智慧城市建設(shè)的實(shí)行密切相關(guān),工具變量的相關(guān)性假設(shè)得到滿足;另一方面,地形起伏度為地理數(shù)據(jù),不會(huì)對(duì)核心被解釋變量產(chǎn)生影響,滿足工具變量的外生性假設(shè)。由于地形起伏度不隨時(shí)間發(fā)生變化,為克服研究局限性,參考牛子恒、崔寶玉[26]153-180的做法,引入工具變量與每一年時(shí)間虛擬變量的交互項(xiàng)T-rdls作為實(shí)證分析的工具變量以表示時(shí)間維度的變化,模型構(gòu)建見(3)、(4)、(5)式:

ICO2,it=ξ0+ξ1Broadbandit+ξ2Xit+εit

(3)

(4)

(5)

表4 工具變量估計(jì)結(jié)果

表4中,(1)列為工具變量法第一階段回歸結(jié)果,地形起伏度和時(shí)間虛擬變量的交互項(xiàng)T-rdls估計(jì)系數(shù)為0.451,且在1%水平下顯著。(2)列為工具變量法第二階段回歸結(jié)果,智慧城市的估計(jì)系數(shù)為-0.112,且在1%的水平上顯著,表明在引入工具變量后,智慧城市建設(shè)大約降低了11.2%的碳排放強(qiáng)度。工具變量法所得出的政策變量估計(jì)系數(shù)的絕對(duì)值比前文的模型更大,表明若不考慮內(nèi)生性問題,將會(huì)低估智慧城市建設(shè)在降低碳排放強(qiáng)度方面的作用。

4.2.5 其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)

其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果見表5。由于被解釋變量可能存在序列自相關(guān)和慣性關(guān)聯(lián)等問題,將滯后一期的城市碳排放強(qiáng)度加入到模型中進(jìn)行全樣本回歸分析,見表5(1)列。由于碳排放強(qiáng)度可能存在極端樣本值,而這些極端的離群值可能影響全樣本回歸結(jié)果,因此對(duì)被解釋變量碳排放強(qiáng)度進(jìn)行1%雙側(cè)縮尾和1%雙側(cè)截尾,見表5(2)、(3)列。其結(jié)果均在1%水平上顯著為負(fù),表明前述估計(jì)結(jié)果依然具有穩(wěn)健性。

表5 其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

4.3 異質(zhì)性分析

我國(guó)各地區(qū)之間地理位置、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和要素稟賦等存在發(fā)展不均衡問題,因此,將218個(gè)地級(jí)市劃分為東、中、西部來進(jìn)一步探究碳減排效應(yīng)的異質(zhì)性。異質(zhì)性分析結(jié)果見表6。表6(1)列為東部地區(qū)的智慧城市建設(shè)對(duì)碳排放強(qiáng)度的估計(jì)結(jié)果,其估計(jì)系數(shù)為0.011且不顯著。原因在于東部地區(qū)為我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū),具備高度發(fā)達(dá)的創(chuàng)新技術(shù),擁有優(yōu)越的生產(chǎn)要素和良好的綠色基礎(chǔ)設(shè)施等,政府較早實(shí)施低碳環(huán)境治理,使其擁有區(qū)域碳排放低強(qiáng)度的基礎(chǔ)。表6(2)、(3)列分別為中、西部地區(qū)的智慧城市建設(shè)對(duì)碳排放強(qiáng)度的估計(jì)結(jié)果,其估計(jì)系數(shù)均在1%水平上顯著為負(fù)。中部地區(qū)正處于穩(wěn)步推進(jìn)集約型經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式、 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)的過程中,但第二產(chǎn)業(yè)占比仍然居高。此外,在綠色創(chuàng)新技術(shù)、生產(chǎn)要素及綠色基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方面也稍落后于東部。所以,在中部地區(qū)實(shí)行智慧城市建設(shè),能有效推進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、城市技術(shù)創(chuàng)新水平以及城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí),減少地區(qū)碳排放。西部地區(qū)的智慧城市建設(shè)使得碳排放強(qiáng)度降低了25.8%。西部地區(qū)是中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境治理矛盾最為突出的地區(qū),其經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)落后,東、中部地區(qū)將其高耗能高污染的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移至西部地區(qū),導(dǎo)致西部地區(qū)碳污染程度嚴(yán)重。因此,相較于其他地區(qū),智慧城市建設(shè)對(duì)西部碳減排效應(yīng)更為顯著。

表6 異質(zhì)性分析結(jié)果

5 進(jìn)一步分析

5.1 中介效應(yīng)分析

智慧城市建設(shè)影響碳排放強(qiáng)度有兩種路徑:產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)和城市技術(shù)創(chuàng)新。為進(jìn)一步探究智慧城市對(duì)碳排放強(qiáng)度的影響機(jī)理,使用三步回歸法,構(gòu)建中介效應(yīng)模型,見(6)、(7)、(8)式:

ICO2,it=α1+β1Smartcityit+γ1Xit+λi+ηt+εit

(6)

Medit=α2+β2Smartcityit+γ2Xit+λi+ηt+εit

(7)

ICO2,it=α3+β3Smartcityit+cMedit+γ3Xit+λi+ηt+εit

(8)

上式中,Medit為中介變量,表示智慧城市影響碳排放的作用機(jī)理,c表示其估計(jì)系數(shù),本研究的中介變量為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平和技術(shù)創(chuàng)新能力,采用地級(jí)市人均專利授權(quán)數(shù)來衡量技術(shù)創(chuàng)新能力。采用第三產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)比重的比值來衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平。

中介機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果見表7,表7(1)列是智慧城市建設(shè)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響效應(yīng),其估計(jì)系數(shù)為2.561,且在1%的水平上顯著,這意味著智慧城市市建設(shè)有利于推動(dòng)城市技術(shù)創(chuàng)新;(2)列是將智慧城市建設(shè)和技術(shù)創(chuàng)新同時(shí)納入全樣本回歸模型中得到的回歸結(jié)果,二者的估計(jì)系數(shù)均在1%水平上顯著為負(fù)。這說明智慧城市建設(shè)通過推動(dòng)城市技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)而實(shí)現(xiàn)碳減排,即技術(shù)創(chuàng)新的中介效應(yīng)存在。(3)列是智慧城市建設(shè)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響效應(yīng),其估計(jì)系數(shù)為0.039,且在10%的水平上顯著,說明智慧城市建設(shè)有利于推動(dòng)城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)。(4)列是將智慧城市建設(shè)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)同時(shí)納入全樣本回歸模型中得到的回歸結(jié)果,二者的估計(jì)系數(shù)均在1%水平上顯著為負(fù),說明智慧城市建設(shè)通過推動(dòng)城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)進(jìn)而實(shí)現(xiàn)碳減排,即產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的中介效應(yīng)存在,假設(shè)H2得以驗(yàn)證。

表7 中介機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果

5.2 三重差分分析

在智慧城市建設(shè)影響碳排放強(qiáng)度的過程中,政策力度會(huì)受到政府環(huán)境規(guī)制的影響。為進(jìn)一步分析環(huán)境規(guī)制是否會(huì)影響智慧城市建設(shè)對(duì)碳排放強(qiáng)度產(chǎn)生的作用,參考韋東明、顧乃華[27]90-103的作法,基于政府工作報(bào)告將環(huán)境規(guī)制分類,構(gòu)建三重差分模型,見(9)、(10)式:

(9)

(10)

上式中,serit為強(qiáng)環(huán)境規(guī)制虛擬變量,當(dāng)文件出現(xiàn)“確保”“之上”“落實(shí)”等強(qiáng)屬性詞匯取值為1,否則為0;werit為弱環(huán)境規(guī)制虛擬變量,當(dāng)文件出現(xiàn)“上下”“之間”“左右”等弱屬性詞匯取值為1,否則為0。其余變量與前文相同。

三重差分分析結(jié)果見表8,三重差分項(xiàng)系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù),這說明政府環(huán)境規(guī)制顯著促進(jìn)了智慧城市的碳減排效應(yīng),假設(shè)H3得以驗(yàn)證。

表8 三重差分分析結(jié)果

6 結(jié)論與建議

6.1 研究結(jié)論

本研究基于我國(guó)218個(gè)地級(jí)市2006—2019年的碳排放數(shù)據(jù),以各地級(jí)市的碳排放強(qiáng)度為被解釋變量,以智慧城市政策為核心解釋變量,對(duì)智慧城市建設(shè)的碳減排效應(yīng)進(jìn)行分析。結(jié)果表明:(1)智慧城市建設(shè)顯著降低了碳排放強(qiáng)度,其影響存在長(zhǎng)期作用。(2)智慧城市建設(shè)對(duì)碳排放的抑制作用具有異質(zhì)性,對(duì)于東部地區(qū)抑制作用不顯著,對(duì)中、西部地區(qū)的抑制作用顯著。(3)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)和城市技術(shù)創(chuàng)新能力的提高是智慧城市建設(shè)抑制碳排放的重要作用路徑。(4)政府合理的環(huán)境規(guī)制能夠有效促進(jìn)智慧城市建設(shè),進(jìn)而更好地降低城市碳排放強(qiáng)度,實(shí)現(xiàn)碳減排。

6.2 政策建議

通過以上研究結(jié)論得到相關(guān)政策啟示:第一,應(yīng)積極擴(kuò)大智慧城市建設(shè)的范圍,因地制宜地實(shí)施政策。由于智慧城市建設(shè)在中西部城市的降碳效應(yīng)更為明顯,智慧城市建設(shè)應(yīng)優(yōu)先向中西部地區(qū)傾斜。此外,地方政府應(yīng)注意結(jié)合不同地區(qū)的信息技術(shù)水平、科技水平以及地理位置等諸多因素,針對(duì)性地推進(jìn)智慧城市建設(shè),加大資金支持與科技支持,著重攻克由地理區(qū)位差異性引起的技術(shù)性難題,激發(fā)高碳城市的后發(fā)優(yōu)勢(shì)。第二,積極鼓勵(lì)和引導(dǎo)產(chǎn)學(xué)研合作,激發(fā)信息化、數(shù)字化等智能化前沿技術(shù)在抑制碳排放領(lǐng)域的作用,使城市碳排放的管理、監(jiān)測(cè)和預(yù)警更全面、更敏捷。第三,應(yīng)深度調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),強(qiáng)化智慧城市對(duì)三次產(chǎn)業(yè)的滲透,深化前沿技術(shù)與三次產(chǎn)業(yè)的融合,以節(jié)能降碳為導(dǎo)向加快推進(jìn)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域固碳增效,促進(jìn)工業(yè)領(lǐng)域尤其是制造業(yè)領(lǐng)域低碳技術(shù)創(chuàng)新和綠色轉(zhuǎn)型,以及服務(wù)業(yè)領(lǐng)域綠色可持續(xù)發(fā)展水平。同時(shí)推動(dòng)高污染、高能耗的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)向高智能、低碳型的新型產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)變,使得產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)趨向合理化,助力城市高效碳減排。第四,政府應(yīng)當(dāng)通過安裝監(jiān)控系統(tǒng)和監(jiān)管企業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)對(duì)個(gè)人和企業(yè)進(jìn)行事前預(yù)警、事中監(jiān)管以及事后懲罰等多重規(guī)制,此外,政府環(huán)境規(guī)制水平應(yīng)當(dāng)設(shè)立在平衡、平穩(wěn)、可持續(xù)且有利于智慧城市建設(shè)的合理水平上以減少碳污染程度。