摘 要： 在全球氣候持續(xù)變暖、生態(tài)環(huán)境問題日益嚴峻的當下，碳減排成為與全人類息息相關(guān)的問題?；谥袊?2006—2019年省級面板數(shù)據(jù)建立空間杜賓模型（SDM）研究技術(shù)創(chuàng)新對碳減排的空間效應(yīng)，研究結(jié)果表明：一個城市技術(shù)創(chuàng)新能力的提升不僅對本地區(qū)碳減排有顯著正向影響，對相鄰地區(qū)的碳減排也有影響，存在空間溢出效應(yīng)；同時，這種溢出效應(yīng)在東部、中部、西部有明顯的異質(zhì)性，東部最強，中部次之，西部地區(qū)較弱。因此聚焦技術(shù)創(chuàng)新，完善政府市場的協(xié)調(diào)機制，因地制宜地發(fā)揮技術(shù)創(chuàng)新的空間溢出效應(yīng)，探索碳減排新思路，以推動我國的低碳經(jīng)濟增長。

關(guān)鍵詞： 技術(shù)創(chuàng)新;碳減排;空間杜賓模型;溢出效應(yīng)

中圖分類號：F124.3 文獻標識碼：A 文章編號： 1673-0453（2024）01-0082-0008

收稿日期： 2022-05-05

基金項目： 安徽省科研編制計劃項目“專精特新企業(yè)梯度培育及制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展研究”（2022AH050214）

作者簡介： 曹澤（1969—），男，安徽潁上人，安徽建筑大學(xué)教授，博士，主要從事技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟增長方向研究；張自然（1999—），女，安徽蚌埠人，安徽建筑大學(xué)碩士研究生，主要從事技術(shù)創(chuàng)新、碳減排研究。

面對全球氣候持續(xù)變暖、生態(tài)環(huán)境問題日益嚴峻的局面，碳減排成為全人類息息相關(guān)的問題。而疫情席卷、經(jīng)濟貿(mào)易不平衡、債務(wù)危機等難題使一些歐美國家逆全球化思潮抬頭。中國在邁向高質(zhì)量發(fā)展的道路上不僅遭遇了世界市場萎縮的剛性約束，同時，不斷擴大的能源需求也與低碳發(fā)展產(chǎn)生了尖銳矛盾。在數(shù)字化時代，實現(xiàn)碳減排目標必須依靠技術(shù)創(chuàng)新。技術(shù)創(chuàng)新水平很大程度上決定了經(jīng)濟社會發(fā)展的水平。技術(shù)創(chuàng)新能夠改善投入產(chǎn)出要素的配置和結(jié)構(gòu)、提升生產(chǎn)要素的邊際效率^［1］。同時，技術(shù)創(chuàng)新可以直接降低區(qū)域碳排放量，并存在顯著的空間溢出效應(yīng)，這種空間溢出效應(yīng)能夠有效降低相鄰地區(qū)的碳排放^［2］。因此研究技術(shù)創(chuàng)新對碳減排的溢出效應(yīng)有利于提高碳減排政策制定的科學(xué)性和有效性，緩解全球氣候問題，實現(xiàn)低碳發(fā)展。

一、 文獻綜述

國內(nèi)外諸多學(xué)者著重對碳減排的影響因素以及碳減排的空間效應(yīng)進行了研究，包括國家創(chuàng)新能力^［3-6］、經(jīng)濟水平^［7-8］、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級^［9-13］、人力資本結(jié)構(gòu)^［14-15］等對二氧化碳排放量的影響。Grossmann等通過大量實證研究探索經(jīng)濟增長與碳排放的關(guān)系，研究人員發(fā)現(xiàn)在低經(jīng)濟發(fā)展水平下，二氧化碳排放量隨經(jīng)濟增長而增長，在較高經(jīng)濟水平下則情況相反，于是提出著名的環(huán)境庫茨涅茨曲線^［16］；孫華平等通過創(chuàng)新市場機制和系統(tǒng)，發(fā)現(xiàn)環(huán)境資本可以從影響經(jīng)濟增長的外生因素變?yōu)閮?nèi)生因素，論證了環(huán)境資本的價值^［17］。Carrion-Flores等 對127個制造業(yè)數(shù)據(jù)進行面板回歸分析，得出創(chuàng)新與有害氣體之間有雙向因果關(guān)系^［18］。國內(nèi)學(xué)者王淑英等分別考察了綠色工藝創(chuàng)新和綠色產(chǎn)品創(chuàng)新對區(qū)域碳生產(chǎn)率的影響機制，并從政府支持的調(diào)節(jié)作用角度提出政策意見^［19］；蘇濤永等以低碳城市和創(chuàng)新型城市政策為研究對象，基于政策角度評估設(shè)立雙試點城市對城市碳排放水平的影響，研究證實雙試點城市提高了綠色創(chuàng)新水平^［20］；金培振等對中國工業(yè)35個行業(yè)面板數(shù)據(jù)進行回歸分析發(fā)現(xiàn)，技術(shù)進步具有雙向效應(yīng)，它通過促進經(jīng)濟增長和改進能源效率作用于碳排放^［3］；宋欣珂等研究國際環(huán)境法體系和政策對二氧化碳捕集利用與封存的影響，發(fā)現(xiàn)相關(guān)法規(guī)和政策存在一定空白^［21］。

在傳統(tǒng)的面板回歸模型中，較少考慮到技術(shù)創(chuàng)新與碳減排之間的空間關(guān)聯(lián)性和流動性。國內(nèi)外一些學(xué)者從空間視角研究技術(shù)創(chuàng)新與碳減排之間的關(guān)系。孫華平等通過研究1995—2016年99個國家的制度質(zhì)量對能源效率的空間溢出效應(yīng)發(fā)現(xiàn)，制度質(zhì)量對能源效率的正向效應(yīng)克服了不顯著的間接負向效應(yīng)^［22］；Anselin指出，技術(shù)創(chuàng)新作為一種知識活動，具有顯著的空間依賴性，創(chuàng)新活動的空間聚集、創(chuàng)新技術(shù)的空間分享能夠有效促進知識溢出^［23］；趙桂梅等通過研究中國各省碳排放強度時空關(guān)聯(lián)及其布局空間差異的波動性發(fā)現(xiàn)，中國各省碳排放強度存在顯著空間溢出性^［24］；邵帥等創(chuàng)建了影響經(jīng)濟結(jié)構(gòu)調(diào)整和綠色技術(shù)進步的多維因素模型，對碳排放績效進行評估，證實碳排放績效的改善主要來源于碳減排效應(yīng)和要素節(jié)約效應(yīng)^［25］；白俊紅等研究區(qū)域間創(chuàng)新要素動態(tài)流動的空間溢出效應(yīng)，證實其反作用于區(qū)域創(chuàng)新績效的提升^［26］。

綜上所述，技術(shù)創(chuàng)新能夠減少碳排放，但這種影響存在空間溢出性，其效果是否顯著還需要視地區(qū)而定。目前國內(nèi)外大多數(shù)學(xué)者主要是從整體層面分析，較少將空間相關(guān)性以及空間關(guān)聯(lián)性對碳減排的作用機制考慮在內(nèi)。筆者將技術(shù)創(chuàng)新作為核心解釋變量納入模型，將經(jīng)濟發(fā)展水平、城鎮(zhèn)化水平、人力資本平均水平、人口規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平、能源消費強度作為控制變量，基于2006—2019年相關(guān)數(shù)據(jù)構(gòu)建空間杜賓模型（SDM），旨在厘清技術(shù)創(chuàng)新效率對碳減排的影響機制，從而為因地制宜地建立區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新體系、推進低碳發(fā)展提供借鑒。

二、 研究設(shè)計

（一） 變量選擇

1. 被解釋變量

選取碳排放量（TPF）為被解釋變量。目前，國內(nèi)外計算區(qū)域碳排放量的方法眾多。本研究從宏觀角度考察區(qū)域碳減排路徑，考慮計算方法的實用性，選擇聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會（Intergovernmental Panel on Climate Change， IPCC）測量碳排放量的方法，將能源消耗細分為煤炭、焦炭、煤氣、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然氣、電力等類別^［27］。根據(jù)各能源的年消耗量、碳排放系數(shù)和標準轉(zhuǎn)換系數(shù)計算，最后通過加權(quán)和計算碳排放總量。具體計算公式：

其中，TPF_ijt為碳排放量，En為能源消耗的實物量，η為平均低位發(fā)熱量（kJ/kg·m³）《中國能源統(tǒng)計年鑒2014》（附錄），θ為二氧化碳排放系數(shù)（kgCO₂/TJ），γ為碳氧化因子，i表示省份，t表示時間，j表示能源種類，44/12表示二氧化碳的氣化系數(shù)。

2. 核心解釋變量

將技術(shù)創(chuàng)新（IA）作為核心解釋變量。技術(shù)創(chuàng)新是多方投入、多方產(chǎn)出的復(fù)雜活動，主要體現(xiàn)在區(qū)域間資金、人員以及要素的流動方面。目前，技術(shù)創(chuàng)新的測度主要有三種： 從投入角度選擇指標，如科研經(jīng)費投入、科研人員當量，該指標側(cè)重研發(fā)能力，但投入多并不能說明技術(shù)創(chuàng)新水平高; 全要素生產(chǎn)率^［28］的測算更側(cè)重技術(shù)效率，與技術(shù)創(chuàng)新略有差別。從產(chǎn)出角度選擇指標，專利授權(quán)數(shù)量具有較好的時間連續(xù)性且能夠反應(yīng)技術(shù)創(chuàng)新的轉(zhuǎn)化狀況。筆者從數(shù)據(jù)可得性和指標適用性兩方面綜合考慮，參考何燕秋等的研究最終采用專利授權(quán)數(shù)量來測度技術(shù)創(chuàng)新^［29］。

3. 控制變量

為提高技術(shù)創(chuàng)新水平與碳減排之間實證結(jié)果的穩(wěn)健性，引入六個控制變量：經(jīng)濟發(fā)展水平（PGDP）用人均GDP表示；城鎮(zhèn)化水平（UL）用城鎮(zhèn)人口與總?cè)丝诘谋戎当硎?；新?jīng)濟增長理論表明人力資本水平越高越有利于知識的傳播和創(chuàng)新思想的產(chǎn)生^［30］，因此人力資本水平（HCL）用地區(qū)每十萬人口中的高等學(xué)校在校生人數(shù)衡量；人口規(guī)模（TP）用地區(qū)總?cè)丝诒硎?；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級是指產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)從低級階段向高級階段逐步演進的一個永無止境的動態(tài)過程^［31］，因此產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平（ISL）用第三產(chǎn)業(yè)增加值和第二產(chǎn)業(yè)增加值的比值表示；能源消費強度（ECS）用地區(qū)煤炭消耗量與能源消耗總量的比值表示。主要的變量描述性統(tǒng)計如表1：

（二） 數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國城市統(tǒng)計年鑒》《中國區(qū)域統(tǒng)計年鑒》《中國教育統(tǒng)計年鑒》《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》。鑒于數(shù)據(jù)的可得性和研究的可用性，本研究選取2006—2019年中國30個省份的數(shù)據(jù)，不包括西藏自治區(qū)、香港、澳門和臺灣的面板數(shù)據(jù)，用以厘清技術(shù)創(chuàng)新和碳排放的內(nèi)在聯(lián)系和作用路徑。

三、 技術(shù)創(chuàng)新對碳排放溢出效應(yīng)的實證分析

（一） 空間相關(guān)性檢驗

空間自相關(guān)主要分為全局自相關(guān)和局部自相關(guān)兩種，通過計算Moran'I能夠有效探究技術(shù)創(chuàng)新與碳排放在空間上的關(guān)聯(lián)性以及區(qū)域間關(guān)聯(lián)程度。在進行實證分析之前，先對各省的碳排放量和技術(shù)創(chuàng)新進行全局空間自相關(guān)分析，采用Moran′s I指數(shù)法，具體計算公式：

Moran′ I=n∑ni=1∑nj=1W_ij·∑ni=1∑nj=1W_ij（Y_i－Y-）（Y_j－Y-）∑ni=1（Y_i－Y-）²（2）

其中，Y_i表示屬性值；n代表省級的數(shù)目；W_ij表示權(quán)重矩陣，采用的是地理空間權(quán)重矩陣，如果i地和j地相鄰，則W_ij=1，否則W_ij=0；I的取值范圍在［-1，1］，Igt;0表示存在空間正相關(guān)，I=0表示不存在空間相關(guān)性，Ilt;0表示存在空間負相關(guān)。

經(jīng)過計算，2006—2019年中國30個省份碳排放量和技術(shù)創(chuàng)新水平的全局Moran′I指數(shù)如表2所示。從表中可以看出碳排放量的全局Moran′I指數(shù)在0.123～0.214，技術(shù)創(chuàng)新水平的全局Moran′I指數(shù)在0.054～0.231，并且兩者都在10%水平下顯著，表明各省碳排放量和創(chuàng)新能力存在顯著正相關(guān)，因此進行各省碳排放量和創(chuàng)新能力的空間分析是有價值的。

為了進一步研究碳排放量和技術(shù)創(chuàng)新的局部空間相關(guān)性，繪制了2019年各省碳排放量和創(chuàng)新能力的Moran′I散點圖，如圖1、圖2所示，從1至30分別為：北京、天津、河北、山西、內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、上海、江蘇、浙江、安徽、福建、江西、山東、河南、湖北、湖南、廣東、廣西、海南、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆。從創(chuàng)新能力來看，大部分省份落在第一、第三象限內(nèi)，江蘇、上海、浙江三省市自身創(chuàng)新能力強，同時與周邊地區(qū)相互輻射推動，形成了高-高集聚；而青海、甘肅、云南、貴州等地自身創(chuàng)新能力不足，周邊輻射能力較弱，導(dǎo)致了低-低集聚。從碳排放量來看，位于第一象限的河北、山西等省碳排放量大，與周邊地區(qū)形成了高-高聚集；位于第三象限的四川、云南等反之。因此碳排放和創(chuàng)新能力具有顯著的空間自相關(guān)性。為了進一步研究局部空間相關(guān)性，繪制了2019年碳排放量和創(chuàng)新能力的莫蘭指數(shù)散點圖，如圖1、圖2所示。W為空間權(quán)重，z為離散值。

（二） 模型的選取

對2006—2019年省級面板數(shù)據(jù)進行Hausman檢驗，結(jié)果表明在1%的水平上拒絕原假設(shè)，選擇固定效應(yīng)模型更合適。地理權(quán)重矩陣下LM檢驗顯示LM-lag、LM-Error、Robust LM-lag和Robust LM-Error均在5%水平上顯著，說明無法拒絕空間誤差模型和空間滯后模型（表3）。進一步分析LR似然比，統(tǒng)計量均在1%水平上顯著，因此選擇空間杜賓模型是恰當、合理的（表4）?？紤]到時間個體差異性可能引起回歸結(jié)果偏誤，最終選擇時間個體固定的空間杜賓模型，并以此為基準回歸進行結(jié)果解釋和分析。

（三） 技術(shù)創(chuàng)新對碳減排的影響

由表5可知，在地理距離權(quán)重矩陣下空間杜賓模型的空間自相關(guān)系數(shù)為0.333，通過了1%的顯著性水平檢驗，說明我國碳排放具有顯著的空間溢出效應(yīng)，相鄰地區(qū)碳排放的減少有利于本地區(qū)碳減排目標的實現(xiàn)。技術(shù)創(chuàng)新水平系數(shù)為負，在1%的水平上顯著，表明技術(shù)創(chuàng)新水平的提高有利于抑制碳排放量的增加。這主要是因為技術(shù)創(chuàng)新水平的提高可以通過以下幾個方面減少碳排放：

其一，技術(shù)創(chuàng)新通過提高生產(chǎn)技術(shù)水平加速產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級一般指由第二產(chǎn)業(yè)向第三產(chǎn)業(yè)升級，而第三產(chǎn)業(yè)大多是碳排放量較少、更為清潔的服務(wù)業(yè)，從而促進碳排放減少。其二，生產(chǎn)技術(shù)水平的提高能夠促進能源利用效率的提升，減少對傳統(tǒng)能源的依賴和消耗，增加清潔能源的使用。生產(chǎn)模式從依靠大量資源投入轉(zhuǎn)變?yōu)橐揽考夹g(shù)創(chuàng)新帶動發(fā)展，進一步促進碳減排。其三，地區(qū)經(jīng)濟水平對碳減排有促進作用，通常地區(qū)經(jīng)濟越發(fā)達，碳減排能力和意識越強；人力資本水平系數(shù)顯著為正說明高人力資本水平地區(qū)往往有更強的低碳意識。能源消費結(jié)構(gòu)總效應(yīng)系數(shù)為正表明現(xiàn)有能源消費結(jié)構(gòu)不利于地區(qū)碳減排。因此要不斷優(yōu)化能源使用和分配，鼓勵使用清潔可替代能源，從而降低污染能耗。

此外，筆者借助偏微分方程進一步將空間效應(yīng)分解為直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)，實證考察技術(shù)創(chuàng)新水平對我國碳排放量的空間溢出影響，見表5。

1. 直接效應(yīng)

技術(shù)創(chuàng)新水平、人力資本水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的空間直接效應(yīng)估計系數(shù)顯著為負，即技術(shù)創(chuàng)新水平、人力資本水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級能夠抑制碳排放量的增加。這說明技術(shù)創(chuàng)新水平的提高有助于重污染型產(chǎn)業(yè)提升技術(shù)水平。經(jīng)濟發(fā)展水平、城鎮(zhèn)化水平、人口規(guī)模和能源消費結(jié)構(gòu)系數(shù)為正，這是因為在過去幾十年的經(jīng)濟發(fā)展進程中，大量人口涌入城市導(dǎo)致消費需求擴大，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)消耗了大量資源，不利于碳排放的減少。

2. 間接效應(yīng)

技術(shù)創(chuàng)新水平、經(jīng)濟發(fā)展水平、人力資本水平、人口規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級和能源消費結(jié)構(gòu)對碳排放具有正向的空間溢出效應(yīng)。溢出效應(yīng)結(jié)果表明，政府需要推動區(qū)域間要素、技術(shù)和知識的流動和共享，打破行政邊界限制，積極應(yīng)對區(qū)域發(fā)展新態(tài)勢，推動區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

3. 總效應(yīng)

技術(shù)創(chuàng)新水平總效應(yīng)系數(shù)為負，表明技術(shù)創(chuàng)新水平的提升，能夠促進清潔能源和技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，帶動地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，進而減少地區(qū)碳排放。

（四） 穩(wěn)健性檢驗

為增強上述所得結(jié)論的可靠性，進行以下穩(wěn)健性檢驗，表6所示的是替換空間矩陣。用經(jīng)濟地理矩陣替換地理距離矩陣。對比表5，結(jié)果依然穩(wěn)健可靠。

（五） 區(qū)域異質(zhì)性回歸分析

進一步分析技術(shù)創(chuàng)新與各地區(qū)碳排放之間的異質(zhì)性，依據(jù)國家統(tǒng)計局的劃分標準，將我國劃分為東部、中部和西部三部分。其中，東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南，中部地區(qū)包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北和湖南，西部地區(qū)包括廣西、內(nèi)蒙古、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、寧夏、新疆和青海。如表7所示，技術(shù)創(chuàng)新對地區(qū)碳排放的負向效應(yīng)按照東部、中部、西部的順序依次減弱。主要原因是東部地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平較高、對專利的研發(fā)投入力度較大，而西部地區(qū)地理條件艱苦、人力資本不足，專利難以轉(zhuǎn)化成技術(shù)被大范圍推廣使用。

四、 結(jié)論與建議

在全球氣候問題日益嚴峻以致亟需實現(xiàn)碳中和的國際形勢下，尋找碳排放影響機制和未來碳排放發(fā)力點顯得至關(guān)重要。筆者利用2006—2019年我國30個省份面板數(shù)據(jù)，采用地理距離權(quán)重矩陣下時間固定效應(yīng)的空間杜賓模型實證分析了技術(shù)創(chuàng)新對我國省際碳減排的影響。主要研究結(jié)論如下：

首先，從整體來看，我國碳排放存在顯著的空間溢出效應(yīng)。由全局和局部空間自相關(guān)檢驗可知，在地理權(quán)重矩陣下，我國各地碳排放均存在地理空間上的顯著正相關(guān)性或空間依賴性。

其次，技術(shù)創(chuàng)新對碳排放存在顯著抑制作用。技術(shù)創(chuàng)新能夠促進高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)取代傳統(tǒng)的資源消耗型企業(yè)，從而推動地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級轉(zhuǎn)型，實現(xiàn)本地區(qū)碳減排。技術(shù)創(chuàng)新不僅能夠促進本地區(qū)的碳減排，還能夠通過技術(shù)外溢、知識外溢促進周邊地區(qū)的碳減排。由此表明，鼓勵創(chuàng)新要素流入能夠?qū)︵徑鼌^(qū)域產(chǎn)生正向空間溢出效應(yīng)，縮小地區(qū)間技術(shù)差距。

根據(jù)以上結(jié)論提出以下建議：

第一，積極推進“區(qū)域協(xié)同”發(fā)展戰(zhàn)略，充分發(fā)揮技術(shù)創(chuàng)新的空間直接效應(yīng)。技術(shù)創(chuàng)新使得各區(qū)域碳排放量逐漸降低，碳減排效應(yīng)得到充分發(fā)揮。因此各省應(yīng)加大對區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略的資金與政策支持，構(gòu)建區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展新格局。據(jù)此，各地區(qū)應(yīng)提高技術(shù)應(yīng)用能力，確保創(chuàng)新減排專利能夠推廣應(yīng)用；同時，應(yīng)加強區(qū)域間的溝通、協(xié)作和技術(shù)分享，通過技術(shù)共享和創(chuàng)新驅(qū)動助力區(qū)域整體綠色協(xié)調(diào)發(fā)展。

第二，充分利用區(qū)域間技術(shù)創(chuàng)新的溢出效應(yīng)，逐漸淡化區(qū)域間的行政邊界感，創(chuàng)造寬松的外部環(huán)境以實現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新的知識互補和要素流動。目前，地區(qū)間技術(shù)、資金、人力資本的地方保護主義和交流壁壘仍存在，無形之中提高了雙方的創(chuàng)新成本。為此，政府應(yīng)當出臺相關(guān)政策法規(guī)，組建人才、資金、知識、技術(shù)等要素共享的產(chǎn)學(xué)研聯(lián)盟，拓寬技術(shù)創(chuàng)新溢出半徑，減少創(chuàng)新成本投入，實現(xiàn)創(chuàng)新技術(shù)的全面發(fā)展，推動不同區(qū)域整體碳減排，實現(xiàn)區(qū)域共贏。

第三，尊重不同地區(qū)碳減排能力的異質(zhì)性，因地制宜制定減排目標。對于經(jīng)濟發(fā)展水平和創(chuàng)新水平較高的地區(qū)，要持續(xù)鼓勵技術(shù)創(chuàng)新，提高科研成果轉(zhuǎn)化率，通過技術(shù)創(chuàng)新使經(jīng)濟高速發(fā)展轉(zhuǎn)向經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展、經(jīng)濟綠色可持續(xù)發(fā)展，發(fā)揮地區(qū)示范帶頭作用；對于經(jīng)濟實力和創(chuàng)新水平欠發(fā)達地區(qū)，應(yīng)借鑒發(fā)達地區(qū)的經(jīng)驗和技術(shù)，努力提高創(chuàng)新技術(shù)成果轉(zhuǎn)化率，不斷縮小地區(qū)差異；同時要注重提升區(qū)域整體創(chuàng)新水平，形成先強帶后強、由點成線、由線及面的正向影響，從而實現(xiàn)降低區(qū)域碳減排的整體目標。

參考文獻：

［1］ 程鈺，孫藝璇，王鑫靜.全球科技創(chuàng)新對碳生產(chǎn)率的影響與對策研究［J］.中國人口·資源與環(huán)境，2019（9）：30-40.

［2］ 孫振清，李歡歡，劉保留.空間關(guān)聯(lián)視角下協(xié)同創(chuàng)新效率對區(qū)域碳減排的影響研究［J］.大連理工大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2021（5）：23-32.

［3］ 金培振， 張亞斌， 彭星.技術(shù)進步在二氧化碳減排中的雙刃效應(yīng)——基于中國工業(yè)各行業(yè)的經(jīng)驗證據(jù)［J］.科學(xué)學(xué)研究，2014（5）：706-716.

［4］ 何建坤，周劍，劉濱，等.全球低碳經(jīng)濟潮流與中國的響應(yīng)對策［J］.世界經(jīng)濟與政治，2010（4）：18-35.

［5］ ZHU X. Have carbon emissions been reduced due to the upgrading of industrial structure？ Analysis of the mediating effect based on technological innovation.［J］.Environmental Science and Pollution Research International， 2022（36）：54890-54901.

［6］ DONG F， ZHU J， LI Y， et al. How green technology innovation affects carbon emission efficiency： evidence from developed countries proposing carbon neutrality targets［J］.Environmental Science and Pollution Research International， 2022（24）：35780-35799.

［7］ 繆陸軍，陳靜，范天正，等.數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對碳排放的影響——基于278個地級市的面板數(shù)據(jù)分析［J］.南方金融，2022（2）：45-57.

［8］ 古惠冬，楊維光，陳文捷.綠色技術(shù)創(chuàng)新對城市碳減排的效應(yīng)研究［J］.學(xué)術(shù)探索，2022（3）：120-132.

［9］ 李斌，張曉冬.中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對碳減排的影響研究［J］.產(chǎn)經(jīng)評論，2017（2）：79-92.

［10］ 黎振強，周秋陽.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級是否有助于促進碳減排——基于長江經(jīng)濟帶地區(qū)的實證研究［J］.生態(tài)經(jīng)濟，2021（8）：34-40.

［11］ 劉紅光，劉衛(wèi)東，唐志鵬，等.中國區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的減排效果分析——基于區(qū)域間投入產(chǎn)出表的分析［J］.地域研究與開發(fā)，2010（3）：129-135.

［12］ 尹迎港，常向東.科技創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級與區(qū)域碳排放強度——基于空間計量模型的實證分析［J］.金融與經(jīng)濟，2021（12）：40-51.

［13］ 張同斌，周縣華，劉巧紅.碳減排方案優(yōu)化及其在產(chǎn)業(yè)升級中的效應(yīng)研究［J］.中國環(huán)境科學(xué)，2018（7）：2758-2767.

［14］ 李昌寶，高莉，楊德草.人口老齡化背景下中國碳排放的影響因素研究——基于PET模型的實證分析［J］.江西財經(jīng)大學(xué)學(xué)報，2020（5）：32-44.

［15］ 李楠，邵凱，王前進.中國人口結(jié)構(gòu)對碳排放量影響研究［J］.中國人口·資源與環(huán)境，2011（6）：19-23.

［16］ GROSSMAN G M， KRUEGER A B. Economic growth and the environment［J］.The Quarterly Journal of Economics， 1995（2）：353-377.

［17］ SUN H， SAMUEL C A， AMISSAH J C K， et al. Non-linear nexus between CO₂ emissions and economic growth： a comparison of OECD and Bamp;R countries［J/OL］. Energy， 2020（2020-08-25）［2022-04-10］. https：//doi.org/10.1016/j.energy.2020.118637.

［18］ CARRION-FLORES C E， INNES R. Environmental innovation and environmental performance［J］. Journal of Environmental Economics and Management， 2010（1）：27-42.

［19］ 王淑英，程南皓，衛(wèi)朝蓉.綠色技術(shù)創(chuàng)新與碳生產(chǎn)率的空間溢出效應(yīng)——基于政府支持的調(diào)節(jié)作用研究［J］.管理現(xiàn)代化，2021（5）：87-92.

［20］ 蘇濤永，郁雨竹，潘俊汐.低碳城市和創(chuàng)新型城市雙試點的碳減排效應(yīng)——基于綠色創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)升級的協(xié)同視角［J］.科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理，2022（1）：21-37.

［21］ 宋欣珂，夏菖佑，張凌凡.構(gòu)建跨國界合作CCUS集群——二氧化碳跨境運輸?shù)沫h(huán)境法規(guī)和政策分析［J］.江蘇科技大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2023（4）：71-77.

［22］ SUN H， EDZIAH B K， SUN C， et al. Institutional quality and its spatial spillover effects on energy efficiency［J/OL］.Socio-Economic Planning Sciences， （2021-01-28）［2022-04-10］. https：//doi.org/10.1016/j.seps.2021.101023.

［23］ ANSELIN L. Spatial effects in econometric practice in environmental and resource economics［J］.American Journal of Agricultural Economics， 2001（3）：705-710.

［24］ 趙桂梅，耿涌，孫華平，等.中國省際碳排放強度的空間效應(yīng)及其傳導(dǎo)機制研究［J］.中國人口·資源與環(huán)境，2020（3）：49-55.

［25］ 邵帥，范美婷，楊莉莉.經(jīng)濟結(jié)構(gòu)調(diào)整、綠色技術(shù)進步與中國低碳轉(zhuǎn)型發(fā)展——基于總體技術(shù)前沿和空間溢出效應(yīng)視角的經(jīng)驗考察［J］.管理世界，2022（2）：46-69.

［26］ 白俊紅，蔣伏心.協(xié)同創(chuàng)新、空間關(guān)聯(lián)與區(qū)域創(chuàng)新績效［J］.經(jīng)濟研究，2015（7）：174-187.

［27］ CHUNG Y H， FRE R， GROSSKOPF S. Productivity and undesirable outputs： a directional distance function approach［J］. Journal of Environmental Management， 1997（3）： 229-240.

［28］ 徐建中，佟秉鈞，王曼曼.空間視角下綠色技術(shù)創(chuàng)新對CO₂排放的影響研究［J］.科學(xué)學(xué)研究，2022（11）：2102-2112.

［29］ 何艷秋，陳柔，朱思宇，等.策略互動和技術(shù)溢出視角下的農(nóng)業(yè)碳減排區(qū)域關(guān)聯(lián)［J］.中國人口·資源與環(huán)境，2021（6）：102-112.

［30］ 程中華，于斌斌.產(chǎn)業(yè)集聚與技術(shù)進步——基于中國城市數(shù)據(jù)的空間計量分析［J］.山西財經(jīng)大學(xué)學(xué)報，2014（10）：58-66.

［31］ 蘇方林，黎文勇.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化、高級化對碳排放影響的實證研究——基于西南地區(qū)面板數(shù)據(jù)［J］.西南民族大學(xué)學(xué)報（人文社科版），2015（11）：114-119.

（責任編輯：肖珺）

Spillover Effects of Technological Innovation on Carbon Emission Reduction

—— An Empirical Research Based on Spatial Dubin Model

CAO Ze， ZHANG Ziran

（School of Economics and Management， Anhui Jian Zhu University， Hefei Anhui 230022， China）

Abstract： In the context of continuous global warming and increasingly severe ecological and environmental issues， carbon emission reduction has become an issue closely related to all humanity.Based on China′s inter-provincial panel data from 2006 to 2019， this paper establishes a Spatial Durbin Model （SDM） to study the spatial effects of technological innovation on carbon emission reduction. The results show that the improvement of a city′s technological innovation capacity not only exerts a significant positive impact on carbon emission reduction in its own region， but also has an impact on carbon emission reduction in neighboring regions， with spatial spillover effects. At the same time， the spillover effect exhibits significant heterogeneity in the eastern， central， and western regions respectively， with the eastern region being the strongest， followed by the central region， and the western region being comparatively weaker. Therefore， focusing on technological innovation， improving the coordination mechanism between the government and the market， giving full play to the spatial spillover effect of technological innovation according to local conditions， and exploring new ideas of carbon emission reduction can promote China′s low-carbon economic growth.

Key words："" technological innovation；carbon emission reduction；Spatial Durbin Model；spillover effect