張優(yōu)智，劉寅可，趙璟，溫思敏

（1. 西安石油大學 經(jīng)濟管理學院，陜西 西安 710065；2. 西安理工大學 經(jīng)濟與管理學院，陜西 西安 710054）

2013 年，國務院辦公廳印發(fā)《 “寬帶中國” 戰(zhàn)略及實施方案》這一文件，并在2014 年、2015 年和2016 年分批次在中國示范城市群實行。自2014 年以來，中國網(wǎng)絡基礎設施建設成績斐然，工信部數(shù)據(jù)顯示，截止到2019 年，互聯(lián)網(wǎng)寬帶端口接入數(shù)量達9.16 億。其中：光纖端口占比高達91.3%；中國移動網(wǎng)絡的使用量達到1 220 億GB，較2018 年增長71.6%。作為全球第一大發(fā)展中國家，中國正在逐步實現(xiàn)向網(wǎng)絡強國行列的飛躍。

現(xiàn)有研究表明，以寬帶中國為代表的中國網(wǎng)絡基礎設施建設能夠顯著提升數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平[1]、助力企業(yè)轉(zhuǎn)型升級[2]以及推動城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級[3]，這對推動中國經(jīng)濟實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展具有不可忽視的作用。在經(jīng)濟高速發(fā)展的同時，環(huán)境問題也日益突出。據(jù)英國風險評估公司Maplecroft 的研究數(shù)據(jù)表明，中國每年的二氧化碳排放量已達六十億噸，居全球首位，這表明中國面臨的碳減排形勢仍然嚴峻。那么網(wǎng)絡基礎設施建設對碳減排效應是否有促進作用？從理論上講：一方面，中國網(wǎng)絡基礎設施建設有利于城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，從而促進碳減排效應；另一方面，中國網(wǎng)絡基礎設施建設能夠促進城市技術創(chuàng)新[4]，從而助力碳減排。

然而，現(xiàn)有文獻缺乏關于網(wǎng)絡基礎設施建設對碳減排效應的討論，只有少數(shù)研究討論了網(wǎng)絡基礎設施建設對大氣污染的影響。牛子恒等[5]研究發(fā)現(xiàn) “寬帶中國” 戰(zhàn)略的實行顯著降低二氧化硫排放，并有利于提高空氣質(zhì)量。李廣昊等[6]將 “寬帶中國” 戰(zhàn)略視作準自然實驗探索數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對環(huán)境污染可能存在的影響并分析其中的機制路徑。孫哲遠等[7]發(fā)現(xiàn)新能源汽車試點政策顯著促進城市碳減排效應且對非資源型城市的碳減排效應影響更為顯著。孫鵬博等[8]研究發(fā)現(xiàn)高鐵開通顯著促進了城市工業(yè)的碳減排效應，除此之外，DALKIC 等[9]基于土耳其的案例研究高鐵開通對二氧化碳減排效應的影響，發(fā)現(xiàn)高鐵的開通顯著促進碳減排效應，但減排量有限。

基于對現(xiàn)有文獻的分析，本文的邊際貢獻主要體現(xiàn)在以下四個方面：第一，現(xiàn)有文獻雖將 “寬帶中國” 戰(zhàn)略視作準自然實驗，但沒有文獻對碳減排效應進行分析，本文對關于網(wǎng)絡基礎設施建設的研究進行了補充和豐富。第二，本文將傾向得分匹配與雙重差分法相結(jié)合來克服選擇偏誤，進一步采用工具變量法解決內(nèi)生性問題，從而得到更加穩(wěn)健的結(jié)論。第三，本文將理論分析與實證分析相結(jié)合，構(gòu)造數(shù)理模型分析影響二氧化碳排放量的因素并尋找與網(wǎng)絡基礎設施的內(nèi)在機理，從而進行中介效應分析。第四，本文考慮 “寬帶中國” 戰(zhàn)略影響二氧化碳排放量的空間效應，構(gòu)建空間計量模型予以進一步分析 “寬帶中國” 戰(zhàn)略試點城市對鄰近城市的空間溢出效應。

1 理論機制分析及研究假設

本文借鑒GROSSMAN[10]提出的關于健康和一般商品的理論模型并參考孫傳旺等[11]的做法，將二氧化碳排放量和網(wǎng)絡流暢度與居民效用函數(shù)相結(jié)合，選擇網(wǎng)絡流暢度的原因在于其與中國網(wǎng)絡基礎設施建設相關性較高。定義Uit為i城市居民在t時刻的效用函數(shù)，具體形式如下所示：

式（1）、（2）中：Fit為網(wǎng)絡流暢度，等于i城市代表性居民在t時刻打開網(wǎng)頁的實際時間fit與網(wǎng)絡流暢時打開網(wǎng)頁的潛在時間二者的差值；Cit為二氧化碳排放量；Git表示其他供居民消費的商品和服務。網(wǎng)絡流暢時代表性居民打開網(wǎng)頁的潛在時間與本文所研究的網(wǎng)絡基礎設施建設有關，同時也與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有關，因此的函數(shù)可由下式表示：

式中：Broadbandit為 “寬帶中國” 戰(zhàn)略政策變量，該政策的實行會促進網(wǎng)絡基礎設施建設；indusit為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，由于網(wǎng)絡基礎設施建設依賴于實體生產(chǎn)制造，因此indusit主要指第二產(chǎn)業(yè)占比；tiit為技術創(chuàng)新，該因素與網(wǎng)絡基礎設施建設也具有較高的相關性。由于打開網(wǎng)頁的實際時間與潛在時間均受上述因素影響，因此二者的差值即網(wǎng)絡流暢程度Fit同樣受上述因素影響。

在網(wǎng)絡運行時，中心處理器在散熱的同時會產(chǎn)生大量的二氧化碳氣體，并且支撐網(wǎng)絡運行的電力大多來源于依靠煤炭燃燒的火電，因此代表性居民打開網(wǎng)頁時的實際時間對二氧化碳排放的影響較網(wǎng)絡流暢時的潛在時間更大。除此之外，其他因素也會對二氧化碳排放量造成影響，記作Xit。

本文采用Cobb-Douglas 函數(shù)的形式對以上分析進行進一步推演。由于Fit越大，代表代表性居民打開網(wǎng)頁的實際時間與網(wǎng)絡流暢時的潛在時間偏離越高，Cit為二氧化碳排放量，二者均對居民的效用水平起反向作用，本文構(gòu)建效用函數(shù)如下所示：

本文將居民效用函數(shù)對網(wǎng)絡流暢度求偏導數(shù)以滿足最大化問題的一階條件，實現(xiàn)代表性居民的效用最大化。

代入式（8）得關于二氧化碳排放量的函數(shù)：

將式（7）代入式（11）可得：

對式（12）兩邊同時取對數(shù)可得關于二氧化碳排放量的線性函數(shù)形式，如式（13）所示：

式中：α為常數(shù)項，εit為隨機誤差。若β0＜0，說明 “寬帶中國” 戰(zhàn)略顯著促進碳減排效應。式（13）表明，在考慮 “寬帶中國” 戰(zhàn)略對碳減排效應的影響時，二氧化碳排放量與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和技術創(chuàng)新有關，因此，本文將 “寬帶中國” 戰(zhàn)略對碳減排效應的影響機制歸結(jié)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與技術創(chuàng)新兩個方面，并探討兩者與 “寬帶中國” 戰(zhàn)略的關聯(lián)性。

在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)方面， “寬帶中國” 戰(zhàn)略能夠通過推動資源再配置效應、降低交易成本與新型產(chǎn)業(yè)聚集促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級。首先，資源的優(yōu)化再配置實質(zhì)是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級，在中國網(wǎng)絡基礎設施不斷完善和發(fā)展的情況下，數(shù)據(jù)作為新興生產(chǎn)要素為經(jīng)濟發(fā)展注入新動能，對優(yōu)化配置傳統(tǒng)生產(chǎn)要素起到推動作用，從而推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級[12]。另外，推進網(wǎng)絡基礎設施建設打破了不同區(qū)域間信息流動的時空限制，人、機、物三者之間實現(xiàn)了互聯(lián)互通，促進了區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展與資源優(yōu)化配置。其次，從交易成本的角度看，網(wǎng)絡基礎設施建設的推進，會降低搜尋、交流和時間成本，省去一些不必要的中間環(huán)節(jié)，促進資源信息更高效率，更低成本的共建共享，進而促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級。最后，網(wǎng)絡基礎設施建設帶動了云計算、大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)等新型產(chǎn)業(yè)的聚集與發(fā)展，推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級。同時，相關研究表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對碳減排效應起顯著促進作用[13-14]。隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級與互聯(lián)網(wǎng)新型產(chǎn)業(yè)的聚集，傳統(tǒng)高污染、高排放產(chǎn)業(yè)的比重會有所下降，有利于淘汰落后產(chǎn)能，從而對碳減排效應起到促進作用。因此，本文提出假設1 和假設2。

假設1： “寬帶中國” 戰(zhàn)略的實行對碳減排效應起顯著的促進作用。

假設2： “寬帶中國” 戰(zhàn)略通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)促進碳減排效應。

在技術創(chuàng)新方面， “寬帶中國” 戰(zhàn)略能夠通過催生新產(chǎn)業(yè)、推動知識溢出以及增強研發(fā)部門創(chuàng)新能力促進技術創(chuàng)新。首先， “寬帶中國” 戰(zhàn)略的實行在依賴實體第二產(chǎn)業(yè)的同時，能夠催生新產(chǎn)業(yè)，對第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展起促進作用，同時傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的運行效率得到提高，增強了城市的技術創(chuàng)新水平。其次，網(wǎng)絡基礎設施建設對傳統(tǒng)的學習和獲取知識的途徑進行創(chuàng)新，有助于知識溢出以及人力資本的 “干中學” ，從而促進城市的技術創(chuàng)新水平[15]。最后，隨著網(wǎng)絡基礎設施建設的開展，居民的需求呈現(xiàn)多元化特征，研發(fā)部門為應對新環(huán)境會緊握互聯(lián)網(wǎng)時代的機遇，增強自身的創(chuàng)新能力，城市的技術創(chuàng)新水平進而得到提高[16]。同時，相關研究表明綠色技術創(chuàng)新顯著促進碳減排效應[17-18]。城市的技術創(chuàng)新水平增強會推動城市綠色專利申請，有助于清潔型技術在高污染產(chǎn)業(yè)中的充分利用，從而促進碳減排效應。另外，技術創(chuàng)新水平的增強會使得污染檢測技術在高污染產(chǎn)業(yè)中的使用率提高，從而對碳減排效應起促進作用。基于以上分析，本文提出假設3。

假設3： “寬帶中國” 戰(zhàn)略通過綠色技術創(chuàng)新促進碳減排效應。

本文的理論機制分析框架見圖1。

圖1 理論機制分析

2 研究設計

2.1 變量選取

2.1.1 被解釋變量

由于二氧化碳排放量數(shù)據(jù)不具有直接可獲得性，本文參考IPCC 的做法測算出中國271 個地級市2006—2019 年的二氧化碳排放量數(shù)據(jù)并取對數(shù)作為本文的被解釋變量，測算方法如下所示：

式中：CO2為二氧化碳排放量；i為各類能源燃料；j表示研究中的各地級市，Eij、NCVij、CCi與COFij分別為燃料消費量、凈熱值、碳含量與氧化因子；44/12 代表二氧化碳的分子量與碳分子量二者的比值。

2.1.2 核心解釋變量

基于中國2006—2019 年271 個地級市的面板數(shù)據(jù)，本文采用漸進型雙重差分法分析 “寬帶中國” 戰(zhàn)略是否對碳減排效應造成顯著影響。本文的核心解釋變量為 “寬帶中國” 戰(zhàn)略并用虛擬變量進行賦值，若城市在 “寬帶中國” 戰(zhàn)略試點名單賦值為1，不在名單中則為0； “寬帶中國” 戰(zhàn)略實行之后賦值為1，否則為0，二者的乘積表示 “寬帶中國” 戰(zhàn)略的政策變量，記為Broadband。交互項的系數(shù)即為 “寬帶中國” 戰(zhàn)略的推行對碳減排效應的影響，若該系數(shù)顯著為負則說明中國網(wǎng)絡基礎設施建設能夠顯著促進碳減排效應。

2.1.3 中介變量

本文選取產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和綠色技術創(chuàng)新作為中介變量進行分析。參考葉芳羽等[14]的做法，以第二產(chǎn)業(yè)在GDP中的占比衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，以地級市綠色專利申請量加1后取對數(shù)衡量綠色技術創(chuàng)新，進而分析 “寬帶中國” 戰(zhàn)略對碳減排效應的影響涉及的作用機制。

2.1.4 控制變量

本文選取的控制變量如下：①采用人均GDP 衡量經(jīng)濟發(fā)展水平，記作pgdp；②采用年末人口數(shù)衡量人口規(guī)模，記作peop；③采用外商直接投資衡量對外開放，記作fdi；④采用金融機構(gòu)年末各項余額貸款的總額衡量金融發(fā)展水平，記作fin；⑤采用市轄區(qū)公共預算支出在地區(qū)生產(chǎn)總值的占比衡量政府干預程度，記作govern。表1 為各變量的描述性統(tǒng)計分析。

表1 描述性統(tǒng)計

2.2 數(shù)據(jù)來源及說明

本文選取中國2006—2019 年271 個地級市的面板數(shù)據(jù)，由于西藏和港澳臺地區(qū)的數(shù)據(jù)存在缺失，本文暫未分析以上地區(qū)。試點名單來自工業(yè)和信息化部官網(wǎng)，在數(shù)據(jù)的處理中，本文剔除了相關自治州、城區(qū)和縣級市的數(shù)據(jù)，僅保留地級市數(shù)據(jù)予以分析，少數(shù)缺失的數(shù)據(jù)采用線性插值法予以插補。研究數(shù)據(jù)來源于《中國能源統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》《中國城市統(tǒng)計年鑒》和Wind 數(shù)據(jù)庫以及各省統(tǒng)計局公開的數(shù)據(jù)。

2.3 模型設定

為分析 “寬帶中國” 戰(zhàn)略對碳減排效應的影響，本文將 “寬帶中國” 戰(zhàn)略視作準自然實驗并采取漸進型雙重差分法對政策效果進行評價。構(gòu)造該模型可以通過比較 “寬帶中國” 戰(zhàn)略試點地區(qū)與未試點地區(qū)的差異來分析該戰(zhàn)略是否顯著促進碳減排效應。本文模型構(gòu)建如下。

式中：lnCO2,it為i城市t時間二氧化碳排放量的對數(shù)；Broadbandit為政策變量，即上文提到的雙重差分項；Xit為上述控制變量；μi為時間固定效應；δt為地點固定效應；εit為隨機擾動項。政策變量Broadbandit的系數(shù)β1為 “寬帶中國” 戰(zhàn)略的處理效應，也是本文重點關注的系數(shù)估計值，若該系數(shù)顯著為負，表明 “寬帶中國” 戰(zhàn)略的推行顯著促進碳減排效應。

本文構(gòu)建如下中介效應模型以進一步分析 “寬帶中國” 戰(zhàn)略對碳減排效應的影響機制：

式中：Medit為上述中介變量，表示 “寬帶中國” 戰(zhàn)略對碳減排效應影響的作用機制，若系數(shù)β1、α1、γ1、γ2均顯著，說明本文研究的中介效應存在。

3 實證分析

3.1 基準回歸

雙重差分法的使用前提是在處理期前處理組與對照組應具有相同的變化趨勢，即應通過平行趨勢檢驗，本文進行了平行趨勢檢驗證明雙重差分法在本研究中具有適用性，平行趨勢檢驗如本文穩(wěn)健性檢驗所示。表2 為本文的基準回歸，列（1）到列（6）是控制變量逐步加入的結(jié)果。在未加入控制變量時，政策變量Broadband系數(shù)顯著為負，隨著控制變量的逐步加入，交互項系數(shù)為-0.086 8，在1%的水平上具有顯著性，說明 “寬帶中國” 戰(zhàn)略的實行大約降低了8.68%的碳排放量，本文假設1 得以論證。列（7）為加入人均GDP 對數(shù)平方項的回歸結(jié)果，一次項的系數(shù)顯著為負，二次項系數(shù)顯著為正，說明城市間存在庫茲涅茨曲線效應，隨著經(jīng)濟的發(fā)展，二氧化碳排放量水平先上升后下降。

表2 基準回歸

觀察控制變量的系數(shù)，經(jīng)濟發(fā)展水平、人口規(guī)模與金融發(fā)展水平對碳減排效應為不利影響，說明隨著經(jīng)濟發(fā)展，人口增長，大城市病問題日益突出，二氧化碳的排放量將隨之提高。金融發(fā)展水平提高意味著一些金融部門能夠向消費者提供足夠的信貸，導致居民消費擴大，促進居民社會活動，從而增加碳排放。

3.2 穩(wěn)健性檢驗

3.2.1 平行趨勢檢驗

雙重差分法的重要前提為，在政策實施之前，處理組和對照組要有相同的變動趨勢。本文構(gòu)造的平行趨勢檢驗模型如下所示：

圖2 平行趨勢檢驗

3.2.2 安慰劑檢驗

由于 “寬帶中國” 戰(zhàn)略的實行可能受到不可觀測因素的影響，本文參考LI 等[19]的做法采用間接安慰劑檢驗隨機抽樣1 000 次，使得 “寬帶中國” 戰(zhàn)略對特定地區(qū)的沖擊隨機化從而杜絕不可觀測因素的影響。Broadbandit的系數(shù)估計值如下：

式中：Xit為上文所述控制變量，當參數(shù)θ=0 時，為無偏估計量，不會造成不一致估計的偏誤。但是對于參數(shù)θ進行直接檢驗的可操作性差，因此，本文進行隨機抽樣產(chǎn)生 “寬帶中國” 戰(zhàn)略試點名單使參數(shù)β=0，若能夠估計即可推斷參數(shù)θ=0[20]。本文進行隨機抽樣得到的結(jié)果如圖3 所示。

圖3 安慰劑檢驗

圖3 （a）表明，進行1 000 次隨機抽樣后，系數(shù)估計值集中分布在0 附近且基本服從正態(tài)分布，從而參數(shù)θ=0。圖3（b）表示系數(shù)估計值的P值分布情況，圖中垂直于縱軸的虛線為10%顯著性水平，在進行隨機抽樣后，大部分估計系數(shù)位于該虛線之上，極少數(shù)落在虛線之下，表明 “寬帶中國” 戰(zhàn)略的推行與其他不可觀測因素無關，本文的回歸結(jié)果較為穩(wěn)健。

3.2.3 PSM-DID檢驗

進一步分析， “寬帶中國” 戰(zhàn)略的推行具有一定的政策導向性，嚴格意義不屬于隨機實驗，本文采用傾向得分匹配的方法（PSM）對 “寬帶中國” 戰(zhàn)略與碳減排效應之間的關系予以分析，以克服選擇偏差對本研究的影響從而使前文的回歸結(jié)果更加穩(wěn)健。

傾向得分匹配的過程即選取若干屬性變量X來構(gòu)造一個二值選擇模型，從而對傾向得分進行計算[21]：

式中：pi(xi)為傾向得分；di為虛擬變量，取值0 和1 分別表示控制組與實驗組；g(xi)為屬性變量X的線性函數(shù)；f為Logit 分布函數(shù)。表3 為PSM-DID 的估計結(jié)果，表明在采取半徑匹配、近鄰匹配、核匹配、局部線性回歸匹配以及樣條匹配后，政策變量Broadband估計系數(shù)仍然顯著，證明本文的研究具有穩(wěn)健性。

表3 PSM-DID檢驗

3.2.4 內(nèi)生性問題

由于 “寬帶中國” 戰(zhàn)略的實行具有非隨機性的特征，該情況可能會導致分析 “寬帶中國” 戰(zhàn)略是否會促進碳減排效應時出現(xiàn)內(nèi)生性問題。因此，本文構(gòu)建工具變量模型來解決研究中潛在的內(nèi)生性問題。本文參考張兵兵等[22]的研究，選擇地形起伏度rdls作為核心解釋變量的工具變量。一方面，地形起伏度與 “寬帶中國” 戰(zhàn)略的實行密切相關，工具變量的相關性假設得到滿足；另一方面，地形起伏度為地理數(shù)據(jù)，不會對二氧化碳排放量產(chǎn)生影響，滿足工具變量的外生性假設[23]。由于地形起伏度數(shù)據(jù)不隨時間發(fā)生變化，具有研究局限性，本文參考牛子恒等[5]的做法，引入工具變量與每一年時間虛擬變量的交互項T-rdls作為實證分析的工具變量以表示時間維度的變化。工具變量模型構(gòu)建如下所示：

表4 工具變量法

表4 列（1）為第一階段回歸結(jié)果，地形起伏度和時間虛擬變量的交互項T-rdls 估計系數(shù)顯著為正。列（2）為第二階段回歸結(jié)果，政策變量Broadband的回歸系數(shù)為-0.229 9，且在1%的水平上顯著，表明在引入工具變量后， “寬帶中國” 戰(zhàn)略的實行大約降低了22.99%的碳排放量，顯著促進碳減排效應。工具變量法所得出的政策變量估計系數(shù)的絕對值比前文的模型更大，這表明如果不考慮內(nèi)生性問題，將會低估 “寬帶中國” 戰(zhàn)略在減少碳排放方面的作用。

3.2.5 其他穩(wěn)健性檢驗

除上述穩(wěn)健性檢驗外，本文還進行了其他穩(wěn)健性檢驗如表5 所示。

表5 其他穩(wěn)健性檢驗

第一，排除其他政策干擾。本文所選研究時間跨度為2006—2019 年，其他環(huán)境規(guī)制政策的試點城市和試點時間可能與 “寬帶中國” 戰(zhàn)略發(fā)生重疊。本文將2010年實行的低碳城市試點政策（Lowcarbon）以及2013 年實行的大氣污染物特別排放限值政策（Elap）納入模型中予以進一步實證分析。第二，剔除直轄市樣本。由于 “寬帶中國” 戰(zhàn)略試點地區(qū)大多為普通地級市，直轄市在經(jīng)濟、政治等方面與普通地級市存在一定的差異，因此本研究將北京、天津、上海和重慶四個直轄市數(shù)據(jù)剔除從而使處理組與對照組的數(shù)據(jù)更具可比性[24]。第三，反事實檢驗。本文參考龔夢琪等[25]的做法，將試點年份統(tǒng)一提前三到五年進行檢驗，若政策變量Broadband估計系數(shù)仍顯著，則表明碳減排效應可能是來自其他政策或隨機因素的影響。第四，DID 與OLS 對比。本文參考高煜君等[26]的做法在穩(wěn)健性檢驗中分別對研究數(shù)據(jù)進行DID 回歸與OLS 回歸，政策變量系數(shù)估計值符號均顯著為負時表明本文的研究結(jié)論是穩(wěn)健的。第五，縮尾處理。為了避免研究過程中的異常值干擾，在回歸前先對研究數(shù)據(jù)進行上下5%的縮尾處理。通過表5 可以看出，本文的研究結(jié)論仍然具有穩(wěn)健性。

3.3 異質(zhì)性分析

3.3.1 城市規(guī)模異質(zhì)性

省會城市和非省會城市在政治、經(jīng)濟等各方面都有明顯的區(qū)別，本文首先對二者的異質(zhì)性予以分析。如表6 所示， “寬帶中國” 戰(zhàn)略的實行對省會城市與非省會城市的碳減排效應均起到顯著促進作用，且對于省會城市而言，碳減排效應更好，其原因可能在于省會城市在科技水平、網(wǎng)絡基礎等各方面都有較大的優(yōu)勢， “寬帶中國” 戰(zhàn)略的實行對省會城市的技術進步與技術創(chuàng)新的作用更加明顯，從而對碳減排效應的影響更大。

表6 異質(zhì)性分析Ⅰ

3.3.2 資源稟賦異質(zhì)性

在城市發(fā)展中，資源稟賦發(fā)揮著至關重要的作用，本文參考《國務院關于印發(fā)全國資源型城市可持續(xù)發(fā)展規(guī)劃（2013—2020 年）的通知》將271 個地級市樣本劃分為表7 類型并做異質(zhì)性分析。表7 表明， “寬帶中國” 戰(zhàn)略顯著促進了非資源型城市的碳減排效應，但是對于成熟型城市，這一政策反而增加了其二氧化碳排放量。原因在于，相比較于資源型城市，非資源型城市發(fā)展更依靠產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級， “寬帶中國” 戰(zhàn)略的實行促進互聯(lián)網(wǎng)基礎設施建設，對非資源型城市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級起促進作用，因此可以顯著促進碳減排效應。對于成熟型城市，其資源稟賦較為豐富，能耗高、污染物排放高的產(chǎn)業(yè)在成熟型城市中占據(jù)主導地位從而不利于碳減排效應。 “寬帶中國” 戰(zhàn)略對資源型城市、成長型城市和衰退型城市的碳減排效應無顯著影響。

表7 異質(zhì)性分析Ⅱ

3.3.3 地理區(qū)位異質(zhì)性

2013 年，國務院發(fā)布的文件《 “寬帶中國” 戰(zhàn)略及實施方案》明確提出 “寬帶中國” 戰(zhàn)略的重中之重為促進區(qū)域間寬帶網(wǎng)絡協(xié)調(diào)發(fā)展，在支持東部地區(qū)先行開展網(wǎng)絡基礎設施建設，培育并發(fā)展新業(yè)態(tài)的同時要推進中西部地區(qū)網(wǎng)絡建設、增建路由、提高網(wǎng)絡容量，擴大互聯(lián)網(wǎng)覆蓋范圍等方面，給予中西部地區(qū)政策傾斜。在進行互聯(lián)網(wǎng)基礎設施建設的同時， “寬帶中國” 戰(zhàn)略對碳減排效應是否也存在地理區(qū)位異質(zhì)性？

為回答上述問題，本文將中國271 個地級市劃分為東、中、西三個子樣本分別進行回歸進而分析地理區(qū)位的異質(zhì)性。通過表8 可以看出 “寬帶中國” 戰(zhàn)略對中國東中西三個地區(qū)的碳減排效應均存在顯著影響，該戰(zhàn)略顯著促進東部和中部地區(qū)的碳減排效應，對西部地區(qū)的二氧化碳排放量起推動作用，究其原因在于中國東部地區(qū)和中部地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平較高，具有良好的網(wǎng)絡基礎設施，西部地區(qū)由于經(jīng)濟發(fā)展水平和基礎設施較為落后， “寬帶中國” 戰(zhàn)略的實施為中國西部地區(qū)投入了更多的生產(chǎn)技術和發(fā)展動能，從而不利于碳減排效應。

表8 異質(zhì)性分析Ⅲ

3.3.4 政府規(guī)模異質(zhì)性

政府規(guī)模的不同也和 “寬帶中國” 戰(zhàn)略對碳減排效應產(chǎn)生的影響有關，本文參考王穎等[27]的做法，以政府財政支出在GDP 中的比重（govs）作為門檻變量，構(gòu)建門檻效應模型并依據(jù)政府規(guī)模分組，隨后進行政府規(guī)模異質(zhì)性的分析。門檻效應模型構(gòu)建如下：

式中：govsit為門檻變量；τ為待估計的門檻值；β1與β2是引入門檻變量后 “寬帶中國” 戰(zhàn)略對碳減排效應的影響系數(shù)，其余變量與前文表述相同。

門檻效應檢驗如表9 所示，可以看出在引入變量govs后模型通過單門檻效應檢驗，且門檻值為0.337 3。本文根據(jù)門檻值將樣本分為兩類，將govsit＞0.337 3 定義為較高水平政府規(guī)模，將govsit≤0.337 3 定義為較低水平政府規(guī)模。

表9 門檻效應檢驗

門檻效應檢驗圖如圖4 所示。

圖4 門檻效應檢驗

從表10 政府規(guī)模異質(zhì)性分析結(jié)果可以看出，在較低水平政府規(guī)模中， “寬帶中國” 戰(zhàn)略對碳減排效應起促進作用，且在1%的水平上顯著；在較高水平政府規(guī)模中， “寬帶中國” 戰(zhàn)略對碳減排效應無顯著影響?？赡艽嬖诘脑蚴?， “寬帶中國” 戰(zhàn)略在有著較高水平政府規(guī)模的城市實行時會受地方保護主義影響從而不利于網(wǎng)絡基礎設施建設與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級，并抑制碳減排效應，而該戰(zhàn)略在有著較低水平政府規(guī)模的城市實行時會吸引高附加值產(chǎn)業(yè)聚集，推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級，進而促進碳減排效應。

表10 異質(zhì)性分析Ⅳ

4 進一步分析

4.1 中介效應分析

為進一步探討 “寬帶中國” 戰(zhàn)略對碳減排效應的影響可能存在的作用機制，本文將地級市綠色專利申請量加1 后取對數(shù)衡量綠色技術創(chuàng)新，將第二產(chǎn)業(yè)在GDP 中所占比例作為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的衡量變量，中介效應模型如前文所示。表11 列（1）為 “寬帶中國” 戰(zhàn)略對綠色技術創(chuàng)新的影響，研究結(jié)果表明該政策顯著促進了綠色技術創(chuàng)新。通過列（2）可以看出，政策變量與綠色技術創(chuàng)新的系數(shù)均在1%的水平上顯著，表明綠色技術創(chuàng)新是 “寬帶中國” 戰(zhàn)略影響碳減排效應的重要渠道，且 “寬帶中國” 戰(zhàn)略通過綠色技術創(chuàng)新顯著促進碳減排效應。列（3）為 “寬帶中國” 戰(zhàn)略對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響，實證結(jié)果顯示該政策對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)起不利影響，與理論預期相同。通過列（4）可以看出，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與政策變量的系數(shù)也在1%的水平上顯著，表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是 “寬帶中國” 戰(zhàn)略影響碳減排效應的重要渠道，且 “寬帶中國” 戰(zhàn)略通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)顯著促進碳減排效應。本文假設2 和假設3 得以論證。

表11 中介效應分析

4.2 三重差分分析

在 “寬帶中國” 戰(zhàn)略促進碳減排效應的過程中，政府環(huán)境約束力度可能會對政策效果造成影響，為進一步分析在 “寬帶中國” 戰(zhàn)略背景下政府環(huán)境約束力度對碳減排效應的影響，本文參考韋東明等[28]的做法，基于政府工作報告對政府環(huán)境約束力度進行分類并構(gòu)造三重差分模型如下：

式中：sctit為強約束虛擬變量，當文件出現(xiàn) “之上” “落實” “確?！?等強屬性詞匯取值為1，否則為0；wctit為弱約束虛擬變量，當文件出現(xiàn) “之間” “上下” “左右” 等弱屬性詞匯取值為1，否則為0。其余變量與前文表述相同。

表12 結(jié)果顯示，三重差分項系數(shù)均在1%的水平上顯著為負，表明政府環(huán)境約束力度使得 “寬帶中國” 戰(zhàn)略顯著促進了碳減排效應。同時弱約束交互項系數(shù)小于強約束交互項系數(shù)，表明政府環(huán)境約束力度較弱時， “寬帶中國” 戰(zhàn)略在促進碳減排效應的過程中能夠發(fā)揮更好的作用?？赡艽嬖诘脑蚴钦h(huán)境約束力度較強時會推動地方出臺更加嚴格的環(huán)境政策，從而在一定程度壓制 “寬帶中國” 戰(zhàn)略的實行，約束力度較弱的地區(qū)在實行 “寬帶中國” 戰(zhàn)略時不必過度參考環(huán)境標準，從而 “寬帶中國” 戰(zhàn)略為這些地區(qū)帶來的碳減排效應更大。

表12 三重差分分析

4.3 空間效應分析

上文采用漸進型DID 模型對 “寬帶中國” 戰(zhàn)略與碳減排效應之間的因果關系進行了識別，但并未考慮 “寬帶中國” 戰(zhàn)略影響碳減排效應的空間因素。在該部分，本文將空間因素引入并分解 “寬帶中國” 戰(zhàn)略對碳減排效應造成的影響。

4.3.1 全局空間相關性檢驗

本文將二元鄰接矩陣作為研究中的空間權(quán)重矩陣，運用莫蘭指數(shù)（Moran’I）檢驗 “寬帶中國” 戰(zhàn)略與二氧化碳排放量的空間相關性。通過表13 可以看出，碳排放量與政策變量的莫蘭指數(shù)均大于0，表明二者均存在空間相關性，即 “寬帶中國” 戰(zhàn)略的實行不僅會影響本地區(qū)的碳減排效應，也會對相鄰地區(qū)的碳減排效應造成影響。

表13 全局莫蘭指數(shù)值

4.3.2 空間計量模型分析

表14 顯示，空間誤差項與空間滯后項均通過LM檢驗，因此本文選擇空間誤差滯后模型（PSAC）來分析 “寬帶中國” 戰(zhàn)略與碳減排效應之間的空間因素。

表14 拉格朗日乘子檢驗

表15 列（1）～（3）為通過偏微分的方式分解后的結(jié)果，三列分別為直接效應、間接效應和總效應。直接效應表明 “寬帶中國” 戰(zhàn)略顯著促進了碳減排效應，與前文基準回歸結(jié)論一致。間接效應表明 “寬帶中國” 戰(zhàn)略的實行會導致臨近地區(qū)的碳排放量增加，可能存在的原因是 “寬帶中國” 戰(zhàn)略在本地實施會使得相鄰地區(qū)進行模仿和學習，在網(wǎng)絡基礎設施落后以及沒有政策支持的情況下會擴大生產(chǎn)和投入，從而對碳減排效應造成不利的影響。

表15 空間計量估計及空間效應分解

5 結(jié)論及政策建議

本文的結(jié)論如下：第一， “寬帶中國” 戰(zhàn)略顯著促進了碳減排效應，該戰(zhàn)略的推行對降低二氧化碳排放量長期存在正向作用，但政策的實行卻不利于相鄰地區(qū)的碳減排效應。第二，異質(zhì)性分析表明， “寬帶中國” 戰(zhàn)略的實行在促進碳減排效應的同時增加了成熟型城市和中國西部地區(qū)的二氧化碳排放量。第三，城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和技術創(chuàng)新是 “寬帶中國” 戰(zhàn)略影響碳減排效應的重要渠道。

綜合以上分析，本文提出以下政策建議：第一， “寬帶中國” 戰(zhàn)略對二氧化碳減排起顯著促進作用，政府應積極擴大政策覆蓋范圍，持續(xù)推進網(wǎng)絡基礎設施建設以使得碳減排效應更加明顯，同時能夠避免實行地區(qū)對相鄰地區(qū)的負向影響。第二，在推進網(wǎng)絡基礎設施建設時政府應因地制宜，對成熟型城市和中國西部地區(qū)予以一定的政策傾斜，促進其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級，引導發(fā)展新型綠色產(chǎn)業(yè)，對中國西部地區(qū)應加強政策扶持力度，以促進區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展，促進碳減排效應。第三，政府應強化網(wǎng)絡對第三產(chǎn)業(yè)的滲透，培育發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)新型綠色產(chǎn)業(yè)，推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級，助力推進節(jié)能減排。另外，政府應持續(xù)引導企業(yè)、高校以及科研院所進行信息化、數(shù)字化和智能化建設，深入推進數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，提高與研發(fā)污染防治，綠色生產(chǎn)相關的企業(yè)和科研院所的政策扶持力度，進而促進城市綠色技術創(chuàng)新。