“一带一路”倡议对中国碳排放的影响及作用机制研究

2024-01-08徐丽莫汝坚严梓豪黄腾鲁晨婕

统计理论与实践 2023年12期

徐丽莫汝坚严梓豪黄腾鲁晨婕

（广东外语外贸大学数学与统计学院，广东广州 510006）

一、引言

二氧化碳等温室气体的大量排放与全球变暖息息相关，危害生态系统平衡，威胁人类的生存。因此，碳排放的有效控制成为当前国际社会普遍关注的热门话题，如何进行碳减排、实现碳中和成为当前亟须解决的难题。“一带一路”倡议的提出为中国碳排放问题的解决提供了机遇。那么，“一带一路”倡议的绿色发展理念是否对中国沿线城市的碳排放量有显著的减排效应？其对不同城市的碳减排效应是否存在异质性？减排机制如何？这些都是值得探讨的问题。本文基于政策评估视角从城市层面探究“一带一路”倡议对中国沿线城市碳排放的政策效应、异质性及其作用机制，为“一带一路”沿线城市更好地协调经济发展与环境保护的关系，针对性地寻求碳减排路径，尽早实现碳达峰、碳中和提供参考依据。

二、文献综述

早期研究主要关注对外贸易与贸易模式对碳排放的影响。近年来，研究逐步转向以产业结构为核心，从多维度探讨碳排放的影响因素。研究认为，人口增长、经济增长与产业结构均与碳排放量有显著的正相关关系，对外开放度、技术水平、能源结构则与碳排放量有显著的负相关关系。此外，环境规制政策或手段对碳排放的政策效应也逐渐引起研究者的重视，但研究结论尚未形成共识。

“一带一路”倡议提出以来，沿线国家间的经济交往日益频繁，促进了沿线国家的产业转移与经济快速增长。部分研究认为，“一带一路”倡议的实施给环境带来正面影响。基于省级层面的研究发现，“一带一路”倡议显著促进当地的技术进步与绿色全要素生产率的提升。基于国家层面的研究发现，“一带一路”沿线地区的农产品贸易潜力指数与碳排放呈负相关关系，且“一带一路”倡议总体上倾向于降低沿线国家的碳排放强度，这一政策效应在碳排放强度较高的国家以及能源密集型行业尤其明显。

尽管“一带一路”倡议对碳排放的政策效应已取得了一定的研究成果，但现有研究对两者关系尚未形成共识，缺少基于政策评估视角、沿线城市尺度的研究。为此，本文的边际贡献主要体现在以下四个方面：第一，研究视角上，本文重点关注“一带一路”倡议的绿色发展理念对沿线城市碳排放量的影响及其作用机制，具有创新性。第二，研究尺度上，本文将研究细化到城市层面，为制定基于城市的精准碳减排政策提供参考依据。第三，研究方法上，本文采用的空间双重差分模型（SDID）不仅能够有效避免存在空间相关性时传统双重差分模型可能存在的数据不一致与内生性等问题，而且能够利用空间自相关性建模进而评估政策的空间溢出效应。第四，研究内容上，本文主要从宏观层面评估“一带一路”倡议对碳排放的政策效应、异质性及作用机制，能丰富碳减排路径相关研究。

三、理论机制与研究假说

国家相关部门在“一带一路”倡议提出后陆续出台《关于推进绿色“一带一路”建设的指导意见》《“一带一路”生态环境保护合作规划》等文件，将绿色发展作为“一带一路”倡议的核心理念之一。绿色发展理念会促进行业绿色技术创新，提高城市的绿色经济发展效率，为解决环境污染问题提供新动能，最终实现“双碳”目标。因此，本文提出如下假设：

H1：“一带一路”倡议对中国沿线城市的碳排放有显著的减排效应。

当一个地区率先践行绿色发展理念实现碳减排之后，其他地区会学习和模仿，调整本地区的环境政策或通过碳排放交易市场等环境政策开展碳减排。这种强烈的示范及模仿效应意味着“一带一路”倡议绿色发展理念不仅对本地区的碳排放有显著的减排效应，还可能通过示范及模仿效应对相邻地区的碳排放产生影响。与此同时，由于地区间交流频繁，高污染企业如果由于本地区实行的限排政策无法生存，则会向邻近低限制地区进行产业转移，进而增加邻近地区的碳排放。基于此，本文提出如下假设：

H2：“一带一路”倡议的实施会产生明显的空间溢出效应，且溢出效应的方向不定。

二氧化碳等环境污染物主要通过规模效应、结构效应和技术效应这三个途径对环境产生影响。由于产业结构在模型中已被视为控制变量，因此本文主要探究“一带一路”倡议是否通过降低能源消耗（规模效应）以及提升企业技术创新水平或当地全要素生产率（技术效应）这两条途径影响碳排放。

“一带一路”倡议实施后，国家、社会和个人可能会通过各种途径降低能源消耗量。例如，为贯彻实施绿色发展理念，政府部门会出台相关政策予以支持，如低碳城市试点政策等，以控制能源消耗，加大地方环境规制力度。在企业层面，“一带一路”倡议可能会促使相关企业研发绿色环保技术，控制能源消耗量。在个人层面，可能会促使个体转变生活方式，有效降低碳排放量。由此，本文提出如下假设：

H3：“一带一路”倡议通过降低能源消耗从而降低碳排放量。

适度的环境规制会通过生产技术进步或低碳环保技术升级等途径降低碳排放。“一带一路”倡议可能会促使地方政府加大科研投入，提升企业技术创新水平，进而实现碳减排。基于此，本文提出如下假设：

H4：“一带一路”倡议通过技术效应降低碳排放量。

四、研究设计

（一）样本选择与数据来源

数据来自2009—2020年《中国城市统计年鉴》以及国务院发展研究中心信息网数据库。数据处理基本思路如下：首先，剔除仅有少部分数据的城市①数据缺失比例为8.6%（25/290），删除的城市名单如下：（1）实验组城市有安康市、儋州市、定西市、固原市、贵港市、海东市、贺州市、黑河市、嘉峪关市、金昌市、拉萨市、丽水市、临沧市、陇南市、平凉市、普洱市、三沙市、乌兰察布市、吴忠市、伊春市；（2）对照组城市有广安市、开封市、莱芜市、濮阳市、雅安市。；其次，对存在部分年份数据缺失的城市用平均增长率方法将数据补齐，最终得到2008—2019年265个城市的面板数据。

（二）核心变量说明

1.碳排放量的测算。Yit是被解释变量，表示实验组或对照组各城市不同年份的二氧化碳排放量。由于各城市的二氧化碳排放量无法直接测量，需通过模型（1）计算获得近似数据。

2.交互项Treatit×Timeit是核心解释变量。其中，Treatit表示是否为“一带一路”倡议所包含城市的虚拟变量，“是”取值为1，否则为0；Timeit表示时间的虚拟变量，2013年之前取值为0，2013年之后取值为1。

表1 符号说明

3.Xit表示一系列控制变量。控制变量Xit的选取与碳排放影响因素密切相关。因此，本文将各城市不同年份的经济发展水平、产业结构、人口密度与对外经济贸易额作为控制变量。其中，经济发展水平用人均GDP的对数（ln GDP）衡量，产业结构用第二产业占比（stru）表示，人口密度用单位土地面积的人口数量（poden）衡量，对外经济贸易额用当年实际利用外资额的对数值（ln FDI）表示。此外，考虑到环境污染与经济发展水平间的倒U形关系，本文在模型（2）中还引入了ln GDP的平方项。

表2 变量说明

（三）模型构建

空间双重差分模型（SDID）不仅能够有效避免传统双重差分模型因空间相关性导致的数据不一致与内生性等问题，而且能够有效考虑空间自相关性的影响进而评估政策的空间溢出效应。因此，本文将“一带一路”倡议看作准自然实验，利用SDID研究“一带一路”倡议的绿色发展理念对实验组和对照组所在城市的碳排放影响、异质性及其作用机制。其中，实验组为“一带一路”倡议包含的132个城市，对照组为倡议中未提及的133个城市。在引入空间计量模型后得到空间杜宾模型（SDM模型），如式（2）所示：

其中，i和t分别代表城市与年份；Yit表示样本城市的二氧化碳排放量；Treatit为虚拟变量，表示城市是否为“一带一路”倡议沿线城市，“是”取值为1，“否”取值为0；Timeit是年份虚拟变量，实施“一带一路”倡议之后的Timeit定义为1，实施之前的年份定义为0；Xit表示一组控制变量；λi和μi分别表示年份固定效应和城市固定效应；εit为随机误差项。W是研究样本的空间邻接权重矩阵，WlnYit表示地区二氧化碳的空间滞后项，W×Treatjt×Timejt表示解释变量的空间滞后项，WXit表示控制变量的控制滞后项。ρ是被解释变量的空间滞后项系数；δm是核心解释变量与控制变量的空间滞后项系数；ηm是核心解释变量与控制变量对本市的影响系数，代表解释变量的直接效应。当ρ、δm与ηm等系数取不同值时，SDM模型可退化为SAR模型或SEM模型。

（四）变量描述性统计

剔除数据缺失严重的部分城市，本研究收集到2008—2019年中国265个城市的平衡面板数据。全样本的样本量为3180，其中实验组的样本量为1584，对照组的样本量为1596。除第二产业占比外，实验组与对照组的其他指标均存在较为明显的差异。其中，实验组的碳排放量、人均GDP和当时实际利用外资额明显大于对照组，但人口密度明显小于对照组。

五、“一带一路”倡议对中国碳排放的影响

（一）平行趋势检验

双重差分模型假设政策实施之前处理组和对照组有相同的发展趋势，为此，本文采用最直观的时间趋势法验证这一假设（见图1）。可以看出，“一带一路”倡议提出前，实验组的碳排放量明显大于控制组，且两者的碳排放曲线大致平行，符合双重差分模型的平行趋势假设。倡议提出后，实验组的碳排放量增长速度放缓，但控制组的碳排放量仍然保持着明显的增长态势。由此本文认为，实验组和对照组在“一带一路”倡议提出前发展趋势基本相同，即通过了平行趋势检验。同时，倡议提出后实验组碳排放的缓慢增长初步表明“一带一路”倡议对沿线城市的碳排放有减排效应。

图1 平均碳排放量增长趋势

（二）实证分析

1.空间相关性检验

全局莫兰指数用于从全局层面反映空间邻近区域或邻接区域属性值的相关性程度。本文利用全局莫兰指数衡量265个样本城市的二氧化碳排放量的空间相关性，结果如表3所示。可以看出，Moran's I的数值在1%的显著性水平上均大于0，表明样本城市的二氧化碳排放量存在显著的空间正相关性，且这一空间相关性在2014年后呈逐步上升趋势。因此，考虑空间效应进行研究具有合理性，即在平行趋势检验与空间相关性检验的基础下，选用空间双重差分模型进行分析具有合理性。

表3 基于距离矩阵碳排放的全局莫兰指数

2.空间计量模型的选择

首先，进行拉格朗日乘数检验（LM）与似然比检验（LR），并根据检验结果在SAR、SEM和SDM三种空间计量模型中选择合适模型。LM检验与LR检验均表明SDM模型较为合适（见表4）。其次，利用Hausman检验确定是使用固定效应模型还是随机效应模型。由于检验结果在1%的水平下显著，本文采用固定效应模型。

表4 LM检验与LR检验

3.SDM基准回归结果

SDM基准回归结果如表5第（2）列所示，表5第（1）列显示了传统DID基准回归结果作为参照。

表5 DID与SDID回归结果对比

在控制时间效应和个体效应下，DID与SDID的核心解释变量（Treatit×Timeit）的系数均为负，但DID高估了政策带来的碳减排效应（-0.232 vs.-0.180）。表明“一带一路”倡议总体上有助于降低沿线城市的碳排放水平，有效促进碳减排，可能原因是“一带一路”倡议显著促进了各城市的技术进步与绿色全要素生产率，进而抑制了碳排放。因此，“一带一路”倡议对中国沿线城市的碳排放有显著的减排效应，即假说H1成立。

从控制变量看，实际利用外资额（ln FDI）对各城市的碳排放量有显著的正向影响，平均而言增加11.1%的碳排放。ln GDP的回归系数为负值，而ln GDP2的回归系数为正值，符合环境库兹涅茨曲线的假设，即表明当经济水平较低时碳排放量随着经济增长而增加，当经济水平发展到一定程度时，碳排放量随着经济增长反而逐渐下降，与多数研究结论一致。第二产业占比（stru）的提高会显著增加沿线城市的碳排放量，与目前的研究结论一致，可能是第二产业的能源消耗量相对较大，相应的碳排放量较高。值得注意的是，虽然人口密度（poden）对碳排放量也有显著的正向影响，但其系数远小于第二产业占比（stru）与实际利用外资额（ln FDI），说明相比产业结构与对外贸易，人们日常生活对碳排放量的影响较为轻微。

此外，在SDID模型中，W×ln Y的参数估计值为0.548，且在5%的置信水平下显著，说明本地区的碳排放每增长1%将引起相邻地区的碳排放平均增长0.548%。此外，W×Time×Treat的滞后参数估计值为0.553，也在5%的置信水平下显著，表明本地区“一带一路”倡议的绿色发展理念加速了地区间二氧化碳的流动，显著增加了周边地区的碳排放，可能是本地区将高排放的企业转移到邻近地区，导致邻近地区的碳排放增加，即假说H2成立。

4.SDM的效应分解

SDM中核心解释变量（Time×Treat）的水平项系数和空间交互项（W×Time×Treat）系数分别在1%与5%的水平上显著（见表5）。然而，SDM的回归系数在反映解释变量对被解释变量的影响程度和空间溢出特征时表现欠佳。因此，需采用偏微分方程进一步测算解释变量与控制变量的直接效应、间接效应和总效应（见表6）。其中，直接效应反映本区域自变量对本区域因变量的平均影响，间接效应反映本区域自变量对其他区域因变量的平均影响，即间接效应用于反映空间溢出效应。

表6 各变量的直接效应、间接效应和总效应

由表6可知：（1）从直接效应看，“一带一路”倡议的直接效应显著为负，表明本地区实施“一带一路”倡议的绿色发展理念有助于促进本地区的碳减排。（2）从间接效应看，“一带一路”倡议的间接效应显著为正，表明本地区对相邻地区有显著的正向溢出效应，能显著促进邻近地区的碳排放。（3）从控制变量看，在5个控制变量中，经济发展水平（lnGDP2）与第二产业占比（stru）的直接效应和间接效应都显著为正，表明本地区的经济发展水平与第二产业占比的提高不仅促进本地区的碳排放，还会促进邻近地区的碳排放。

（三）稳健性检验

为验证实证结果的稳健性，本文分别进行更换空间矩阵与剔除其他政策影响的方法进行稳健性检验。

1.更换空间矩阵

分别以反距离平方矩阵、经济距离矩阵为权重矩阵重新构建SDID模型，以检验回归结果是否随着空间相邻矩阵定义的变化而变化。由表7的第（1）列与第（2）列的回归结果看，将空间矩阵由空间邻接矩阵替换为反距离平方矩阵或者经济距离矩阵后，核心解释变量系数并没有实质性变化，即“一带一路”倡议仍然能够显著降低沿线城市的碳排放量，由此验证前文估计结果的稳健性。

表7 稳健性检验回归结果

2.剔除其他政策的影响

通常而言，国家对直辖市或省会城市有政策倾斜，从而可能高估“一带一路”倡议的碳减排效应。为此，剔除直辖市和省会城市重新进行参数估计，结果如表7第（3）列所示。可以看出，排除了直辖市与省会城市后，“一带一路”倡议对沿线城市的碳排放仍有显著的减排效应，且减排效应更为明显（-0.180 vs.-0.194）。

接着，加入碳排放权交易试点城市与试点政策实施年份的交互项作为控制变量，以剔除其潜在干扰。碳排放权交易试点城市政策的颁布时间与“一带一路”倡议提出的时间较为接近，且该政策的试点城市与“一带一路”倡议沿线城市基本重叠，可能造成“一带一路”倡议减排效果的高估。表7第（4）列为控制了碳排放权交易政策效应（CET×after）后的估计结果。可以看出，“一带一路”倡议对碳排放的政策效应仍然显著为负，且其减排效应大于基准回归水平（-0.180vs.-0.204）。表明控制低碳试点城市或碳排放权交易试点政策对碳排放的潜在影响后，研究结论依然成立。

（四）异质性分析

城市的不同规模所呈现的资源集聚程度、要素流动等情况存在差异，可能导致“一带一路”倡议对碳排放的影响具有区域差异。因此，本文按照国务院颁布的《关于调整城市规模划分标准的通知》，将城市划分为超大城市、特大城市、大城市、中等城市与小城市。由于超大城市与特大城市样本较少，会导致估计的偏误，故将这两类城市合并，进一步研究“一带一路”倡议对不同规模城市碳排放的影响，回归结果见表8。

表8 城市规模异质性检验结果

结果显示，在1%的显著性水平上“一带一路”倡议对超大与特大城市、大城市和小城市的碳排放均没有明显的减排效应，但其对中等城市有显著的减排效应。可能是超大与特大城市以及大城市较高的经济水平与较大的人口密度形成了碳排放依赖效应与碳锁定效应，抵消了“一带一路”倡议带来的碳减排效应。进一步，“一带一路”倡议的绿色发展理念不仅对中等规模城市有显著的碳减排效应，还对中等规模城市的相邻地区有显著的碳减排效应。需要指出的是，在SDID的基准回归分析中，本地区“一带一路”倡议的绿色发展理念对相邻地区有显著的正向溢出效应，即促进邻近地区的碳排放。而在异质性分析中，中等规模城市却对相邻地区的碳排放起反作用，可能在于大部分中等城市在城市化进程中产业集聚对碳排放产生了影响。城市规模在扩张的过程中，产业集聚程度会提高产业能源利用效率并降低碳排放，并且随着产业集群的高级化，相邻地区间企业间的关联和合作越来越密切，污染物会减少，因此会对相邻城市碳减排起空间溢出效应。

六、影响机制分析

上述实证结果表明，“一带一路”倡议的绿色发展理念对中国沿线城市的碳排放有明显的抑制作用，即验证了研究假说H1。但究竟通过何种方式抑制沿线城市的碳排放值得进一步探讨。对此，本文分别采取分样本回归方法以及中介效应模型对研究假说H3与H4进行检验，即分别验证政策环境好的城市是否有助于“一带一路”倡议的实施，“一带一路”倡议是否通过减少能源消耗（规模效应）以及企业提升技术创新水平或当地绿色全要素生产率（技术效应）来降低碳排放量：

上述模型中，Mit表示机制变量。根据上述理论机制的分析，本文选取三个变量作为中介机制变量：第一，规模效应的中介变量。将煤炭、石油、天然气和水电等消耗量合成总能源消耗量（lnenergy），并将其作为中介变量，用于验证“一带一路”倡议是否通过规模效应降低沿线城市的碳排放。第二，技术效应的中介变量。采用地方政府科研支出（Science）衡量技术创新水平，用于验证“一带一路”倡议是否通过技术效应路径降低沿线城市的碳排放。

首先，对假说H3进行验证。表9为“一带一路”倡议对碳排放的规模效应作用路径检验结果。由于缺失某些城市能源消耗量的数据，剔除缺失严重的城市后样本量为258。表9第（1）列显示了模型（2）的回归结果，表明“一带一路”倡议显著降低了中国沿线城市的碳排放量。第（2）列为模型（3）的回归结果，Time×Treat的系数在1%的显著性水平下为负，说明倡议显著降低沿线城市的能源消耗量，平均降低9.5%。第（3）列为模型（4）的回归结果，系数σ1与σ2在1%的水平下均显著，表明能源消耗量这一中介效应成立，且通过sober检验后可知中介效应占总效应的68%，表明假说H3成立，即“一带一路”倡议通过降低地方的能源消耗实现了碳减排。

表9 中介效应检验：能源消耗量与科研支出

其次，对假说H4进行验证。剔除机制变量数据缺失严重的城市后，“一带一路”倡议对碳排放的技术效应作用路径检验结果如表9的（4）、（5）、（6）列所示。其中3个核心系数都显著，表明科研支出这一中介效应成立，假说H4成立，即“一带一路”倡议通过提高地方的科研支出提升技术创新水平，从而降低地方的碳排放量。

七、研究结论与启示

本文基于2008—2019年中国265个城市的面板数据构建空间双重差分模型，评估了“一带一路”倡议对中国132个沿线城市碳排放的政策空间效应及对不同规模城市碳排放的异质性效应。结果表明，“一带一路”倡议对中国沿线城市的碳排放有显著的减排效应，且对周边地区的碳排放具有正向的空间溢出效应。这一结论经平行趋势检验与稳健性检验验证后仍然成立。异质性分析表明，“一带一路”倡议对中国沿线城市的碳减排效应在中等城市中表现尤为明显；经济水平高且人口密度大的超大与特大城市和大城市则对倡议的绿色发展理念反应速度较慢，削弱了倡议的碳减排效应。分析发现，“一带一路”倡议的碳减排效应主要通过能源消耗的规模效应与科研支出的技术效应来实现。

对此，本文提出以下三点建议：