數(shù)字化對交通運輸碳排放強度的影響
——基于省際面板數(shù)據(jù)的實證考察

焦 萍，張 帥

（1.西安航空學(xué)院 經(jīng)濟管理學(xué)院，陜西 西安 710077；2.長安大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院，陜西 西安 710064）

一、引 言

近些年，隨著全球氣溫上升以及極端天氣頻繁出現(xiàn)，積極推進碳減排、發(fā)展低碳經(jīng)濟逐漸成為國際社會普遍關(guān)注的焦點話題。交通運輸作為國民經(jīng)濟生活中的重要部門，所產(chǎn)生的碳排放量占全球總碳排放量的比重幾乎達1/4（1），是碳減排工作中需要重點關(guān)注的部門。2019年，中國交通運輸產(chǎn)生的碳排放高達901億噸，位列碳排放三大來源之一［1］。2015—2019年我國交通運輸碳排放以年均3.22%的幅度快速增長（2）。面對如此嚴峻的形勢，在“力爭2030年前二氧化碳排放達到峰值，努力爭取2060年前實現(xiàn)碳中和”（3）以及“到2030年，單位國內(nèi)生產(chǎn)總值二氧化碳排放將比2005年下降65%以上”（4）的新目標和要求下，如何解決交通運輸碳排放問題、積極推動交通運輸碳排放強度下降就顯得異常嚴峻且迫在眉睫。

近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等數(shù)字技術(shù)的快速發(fā)展與融合應(yīng)用，數(shù)字化已然在技術(shù)創(chuàng)新、企業(yè)績效、公共文化服務(wù)等方面產(chǎn)生深遠影響［2-4］。那么，數(shù)字化發(fā)展是否能夠降低交通運輸碳排放強度、助力低碳交通建設(shè)及行業(yè)減排目標的實現(xiàn)呢？該問題的回答對于我國依托數(shù)字化促進行業(yè)低碳轉(zhuǎn)型、早日實現(xiàn)“碳達峰碳中和”目標具有重要的理論和現(xiàn)實意義，但是在現(xiàn)有研究中卻尚未得到足夠關(guān)注。基于此，本文利用2006—2019年省際面板數(shù)據(jù)，從理論和實證視角，對數(shù)字化影響交通運輸碳排放強度的效應(yīng)及其影響機制進行檢驗分析，并嘗試探索該影響的異質(zhì)性、非線性特征及長期效應(yīng)。

二、文獻綜述

目前，現(xiàn)有文獻針對交通運輸碳排放或者碳排放強度的影響因素進行了深入探討，但多聚焦于經(jīng)濟因素、結(jié)構(gòu)因素、技術(shù)因素、出行特征和稅收激勵等角度。在經(jīng)濟因素方面，研究普遍認為經(jīng)濟發(fā)展、人口規(guī)模能夠刺激交通需求，導(dǎo)致交通碳排放增加［5］，此外，Li等（2013）還發(fā)現(xiàn)市場集中度是降低交通運輸碳排放的重要因素［6］。在能源結(jié)構(gòu)和技術(shù)進步方面，普遍認為能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化、燃料效率提升是抑制交通運輸碳排放增長的重要途徑［5，7］。在交通運輸結(jié)構(gòu)方面，盧劍鋒等（2016）以吉林省為例，實證研究發(fā)現(xiàn)，運輸結(jié)構(gòu)對交通運輸碳排放的影響相對較大，貢獻率高達48.59%［7］。在出行特征等其他因素方面，Kwon（2005）利用英國1970—2000年的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，汽車旅行平均行駛距離增加是二氧化碳增長的主要原因［5］；高標等（2013）基于STIRPAT模型，分析了交通運輸投資額、私家車數(shù)量對交通碳排放的影響［8］；Mishalani等（2014）對美國146個城市的數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，私家車占用率和平均出行時間都與乘客出行產(chǎn)生的二氧化碳密切相關(guān)［9］；Huang等（2019）指出，潛在的交通能源強度效應(yīng)、產(chǎn)出技術(shù)效應(yīng)是降低交通運輸碳排放強度的主要因素［10］；Qiu等（2020）認為在適當?shù)臈l件下，碳稅收激勵政策能夠促進航空公司改善燃油消耗并降低碳排放強度［11］。另外，少數(shù)學(xué)者認為交通運輸碳排放受到其他行業(yè)的間接影響，因而從產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)的視角進行分析，發(fā)現(xiàn)服務(wù)和建筑行業(yè)是影響交通運輸碳排放最重要的兩個部門［12］。

伴隨著數(shù)字技術(shù)的發(fā)展，雖然大部分學(xué)者都認為信息技術(shù)、數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用在降低碳排放或環(huán)境污染方面具有較大潛力，但是僅少數(shù)研究針對此類技術(shù)與交通運輸碳排放的關(guān)系進行了探析。其中，Li和Yu（2017）通過案例分析發(fā)現(xiàn)，貨運APP的使用提供了一種基于互聯(lián)網(wǎng)的貨主與承運人自動匹配機制，從而有助于減少貨運二氧化碳排放［13］；Chatti（2020）基于2002—2014年43個國家的年度面板數(shù)據(jù)，驗證發(fā)現(xiàn)信息通信技術(shù)能夠持續(xù)性有效減少道路貨物運輸對環(huán)境的負面影響［14］。

總的來說，雖然針對交通運輸碳排放以及碳排放強度的影響因素展開了豐富的研究，但是在互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)快速發(fā)展與廣泛應(yīng)用的新背景下，卻鮮有學(xué)者關(guān)注數(shù)字化影響交通運輸碳排放強度的效應(yīng)及其機理。相較于以往文獻，本文的邊際貢獻在于：①理論上深入剖析了數(shù)字化影響交通運輸碳排放強度的機理，并從綠色技術(shù)創(chuàng)新視角闡述了該種影響的中介機理，彌補了以往研究針對兩者關(guān)系關(guān)注不足的缺陷；②采用多種計量方法實證檢驗了數(shù)字化影響交通運輸碳排放強度的效果、機理，并進一步探究了該種影響的異質(zhì)性、非線性及長期效應(yīng)，為數(shù)字化與交通運輸碳排放強度的關(guān)系提供了經(jīng)驗證據(jù)，有助于豐富當前關(guān)于數(shù)字化與交通運輸碳排放強度關(guān)系的實證研究；③本文的研究結(jié)論能夠為政府依托數(shù)字化改善交通運輸節(jié)能減排、助力低碳交通建設(shè)以及碳達峰目標的實現(xiàn)提供理論借鑒與參考。

三、理論分析與研究假說

根據(jù)現(xiàn)代漢語詞典，數(shù)字化是指“在某個領(lǐng)域的各個方面或某種產(chǎn)品的各個環(huán)節(jié)都采用數(shù)字信息處理技術(shù)”。部分學(xué)者也認可該概念，認為數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用過程即為數(shù)字化［15］。此外，從技術(shù)的經(jīng)濟社會影響視角，一些學(xué)者從產(chǎn)業(yè)、組織、機構(gòu)等不同層面對數(shù)字化提出了不同的解析，如從企業(yè)層面來說，Kohtam?ki等（2020）認為企業(yè)收集、存儲、分析和使用市場數(shù)據(jù)來提高價值創(chuàng)造和分配的過程即為企業(yè)價值鏈的數(shù)字化［16］。可見，數(shù)字化不僅是數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用，而且還是一個引發(fā)經(jīng)濟社會生活各方面不斷變革的復(fù)雜系統(tǒng)過程。基于這一判斷，數(shù)字化影響交通運輸碳排放強度的效應(yīng)可能是復(fù)雜的，具體來說：首先，數(shù)字化可以提高人們的收入，帶動旅游等交通出行及物質(zhì)產(chǎn)品的跨地區(qū)運輸需求，而碳排放是運輸服務(wù)過程的附帶產(chǎn)品，因此，可以認為數(shù)字化的發(fā)展會引致規(guī)模效應(yīng)，導(dǎo)致交通運輸二氧化碳排放進一步加劇，對碳排放強度的降低造成不利影響。但與此同時，數(shù)字化的虛擬性也加速了信息的流通傳播，有助于降低出行需求，如網(wǎng)絡(luò)聊天替代面對面溝通，進而達到降低交通運輸碳排放強度的效果。其次，數(shù)字化，尤其數(shù)字化平臺的構(gòu)建，能夠促進交通運輸相關(guān)技術(shù)進步、組織效率提升，進而促使行業(yè)結(jié)構(gòu)升級、能源利用效率提高，實現(xiàn)交通運輸?shù)奶紲p排。此外，從政府管理的角度來講，數(shù)字化可以提高交通運輸管理部門的行業(yè)組織管理能力，賦能行業(yè)節(jié)能減排政策實施的科學(xué)化、合理化和智能化，從而更好地管控調(diào)節(jié)交通運輸行業(yè)的能源消耗，改善碳排放狀況。基于上述分析，本文認為，在我國數(shù)字技術(shù)迅猛發(fā)展的當下，數(shù)字化可能會有效降低交通運輸行業(yè)的碳排放強度，并由此提出假設(shè)1。

H1：數(shù)字化具有減排紅利，能夠顯著降低交通運輸碳排放強度。

就其機制而言，基于理論分析和經(jīng)濟學(xué)邏輯，本文認為數(shù)字化可能會通過促進交通運輸領(lǐng)域的綠色技術(shù)創(chuàng)新來發(fā)揮減排紅利。第一，數(shù)字化，尤其是數(shù)字化平臺的建設(shè)（如貨拉拉、長江經(jīng)濟帶多式聯(lián)運公共信息與交易平臺等），能夠產(chǎn)生大量車輛軌跡、運輸服務(wù)、貨源等方面的實時數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)即是知識創(chuàng)新資源，可以為交通運輸相關(guān)企業(yè)、科研單位開展具有針對性的綠色技術(shù)創(chuàng)新提供依據(jù)。第二，數(shù)字化能夠促進交通運輸行業(yè)人力資本的積累和高級化，并優(yōu)化技術(shù)創(chuàng)新資源要素配置、改善創(chuàng)新流程和縮短創(chuàng)新周期，進而整體上加快研發(fā)效率，促進交通運輸領(lǐng)域綠色技術(shù)創(chuàng)新。第三，數(shù)字化具有較強的技術(shù)溢出效應(yīng)，能夠強化交通運輸領(lǐng)域中先進節(jié)能減排技術(shù)的擴散范圍、程度和速度，促使先進技術(shù)的快速普及應(yīng)用，并進一步帶來節(jié)能減排技術(shù)的迭代創(chuàng)新。第四，數(shù)字化能夠打破信息傳播過程中的時空限制、消除信息不對稱的壁壘，促進交通運輸研發(fā)部門、科研單位、政府等機構(gòu)間的科研合作，加快交通運輸領(lǐng)域綠色技術(shù)創(chuàng)新。與此同時，綠色技術(shù)創(chuàng)新被普遍認為有助于減少能源等資源消耗、降低污染排放（碳排放）并促進經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展［17］。基于此，本文提出假設(shè)2。

H2：數(shù)字化能夠通過促進綠色技術(shù)創(chuàng)新改善交通運輸碳排放強度。

四、模型設(shè)定、指標選擇與數(shù)據(jù)說明

（一）計量模型設(shè)定

為考察數(shù)字化對交通運輸碳排放強度的影響，本文構(gòu)建了如下基本模型：

其中：ceiit為i地區(qū)t年交通運輸行業(yè)的碳排放強度；digit為i地區(qū)t年的數(shù)字化發(fā)展水平；X it表示相應(yīng)的控制變量，即影響交通運輸碳排放強度的其他因素；λi表示個體固定效應(yīng)；εit為隨機誤差項；α0表示截距項；α1表示數(shù)字化發(fā)展水平的影響系數(shù)，是本文所關(guān)注的重點；αc為各控制變量的影響系數(shù)。

（二）指標選取

1.被解釋變量：交通運輸碳排放強度（cei）

一般來說，碳排放強度往往以單位GDP碳排放量來衡量，該指標是國家政府工作報告、規(guī)劃文件中提及的約束性指標，在交通運輸領(lǐng)域中也得到了廣泛的使用［18］。此外，部分研究采用碳排放/換算周轉(zhuǎn)量來表征交通運輸碳排放強度［19］。考慮到部分省份航空統(tǒng)計數(shù)據(jù)的缺失以及貨物的輕便化發(fā)展趨勢，如筆記本“輕薄化”、汽車減重等，可能會導(dǎo)致貨運量或貨物周轉(zhuǎn)量在時間上的可比性較差。因此，本文采用單位行業(yè)產(chǎn)值碳排放量作為交通運輸碳排放強度的衡量指標，具體計算公式如下：

其中：cei為交通運輸碳排放強度；co2為行業(yè)碳排放總量，根據(jù)IPCC公布的“自上而下”方法測算得到；gdp為交通運輸行業(yè)生產(chǎn)總值；l(l=1,…,s)為能源類型，具體包含原煤、汽油、煤油、柴油、燃料油和天然氣6種主要化石能源；e l為第l種能源的實物消耗量；nvcl為第l種能源的平均低位發(fā)熱量；cefl為第l種能源的含碳量；cofl為碳氧化因子；44和12分別為二氧化碳和碳的分子量。

2.核心解釋變量：數(shù)字化發(fā)展水平（dig）

關(guān)于數(shù)字化發(fā)展水平的衡量，現(xiàn)有研究并未形成統(tǒng)一共識。一些研究以互聯(lián)網(wǎng)普及率、每萬人擁有互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)等單一指標來反映［20］，但數(shù)字化是一個復(fù)雜系統(tǒng)，采用單一指標可能并不能全面地反映區(qū)域數(shù)字化發(fā)展水平。部分學(xué)者通過綜合指標評價法來進行測度，周青等（2020）從數(shù)字化接入、數(shù)字化裝備、數(shù)字化應(yīng)用和數(shù)字化平臺建設(shè)角度進行了評價［3］；馮獻和李謹（2021）從數(shù)字化基礎(chǔ)和數(shù)字化應(yīng)用層面對區(qū)域數(shù)字化水平進行了衡量［4］；龐瑞芝等（2021）則從數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字化應(yīng)用、數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展三個層面構(gòu)建了區(qū)域數(shù)字化發(fā)展評價指標體系［21］。本文借鑒龐瑞芝等（2021）［21］的研究，從數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字化應(yīng)用、數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展三個方面進行評價（5）。在此基礎(chǔ)上，采用因子分析法確定權(quán)重并獲得了反映各地區(qū)數(shù)字化發(fā)展水平的綜合指數(shù)。

3.機制變量：綠色技術(shù)創(chuàng)新（gtec）

現(xiàn)有研究普遍采用研發(fā)投入或?qū)＠麛?shù)來表征技術(shù)創(chuàng)新，考慮數(shù)據(jù)可得性，本文采用綠色技術(shù)專利申請數(shù)作為綠色技術(shù)創(chuàng)新的衡量指標。綠色技術(shù)專利申請數(shù)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局專利檢索數(shù)據(jù)庫并根據(jù)WIPO公布的IPC綠色清單整理得到。

4.控制變量

為更準確地分析數(shù)字化對交通運輸碳排放強度的影響，參考已有研究，本文選取以下控制變量：經(jīng)濟發(fā)展水平（pgdp），采用人均國內(nèi)生產(chǎn)總值來衡量，并在模型中納入經(jīng)濟發(fā)展水平的二次項（pgdp2）以檢驗環(huán)境庫茨涅茨曲線假說；城鎮(zhèn)化率（urban），采用城鎮(zhèn)人口數(shù)量與地區(qū)常住人口數(shù)量的比值來表征；行業(yè)結(jié)構(gòu)（tstr），采用鐵路換算周轉(zhuǎn)量占總換算周轉(zhuǎn)量的比重來表示，其中總換算周轉(zhuǎn)量通過公路、鐵路和水路三種運輸方式的貨物周轉(zhuǎn)量與折算旅客周轉(zhuǎn)量加總得到（6）；能源結(jié)構(gòu)（estr），以交通運輸行業(yè)電力和天然氣能源消耗量占總能源消耗量（標準量）的比重來反映；貿(mào)易開放度（open），采用地區(qū)人均進出口總額（根據(jù)當年年均匯率折算為人民幣）來表征；政府綠色交通關(guān)注程度（gov），借鑒Cui和Li（2015）的研究，采用地方政府交通運輸與環(huán)境保護財政支出之和占地方一般預(yù)算財政支出的比重來衡量［22］。

（三）數(shù)據(jù)來源

考慮數(shù)據(jù)可得性與連續(xù)性，本文選取2006—2019年我國30個省份（不包括西藏和港澳臺地區(qū)）的面板數(shù)據(jù)作為研究樣本。所涉及的相關(guān)數(shù)據(jù)均來源于《中國能源統(tǒng)計年鑒》、中國互聯(lián)網(wǎng)信息中心發(fā)布的《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》、中國知識產(chǎn)權(quán)網(wǎng)的專利信息服務(wù)平臺和中國微觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)查詢系統(tǒng)。同時，考慮通貨膨脹的影響，價值類數(shù)據(jù)均統(tǒng)一折算為以2000年為基期的可比價格數(shù)據(jù)。

五、實證檢驗與結(jié)果分析

（一）基準估計結(jié)果分析

采用面板固定效應(yīng)模型對（1）式進行回歸估計，具體結(jié)果見表1第（1）（2）列，其中（1）列和（2）列分別為不考慮控制變量和考慮控制變量下的實證結(jié)果。

表1 數(shù)字化影響交通運輸碳排放強度的估計結(jié)果

從表1（1）和（2）列數(shù)字化發(fā)展水平（lndig）的系數(shù)可以看出，雖然在添加控制變量后，數(shù)字化發(fā)展水平對交通運輸碳排放強度的影響系數(shù)明顯下降，但是依然相對較大，并在1%的顯著性水平上通過檢驗。說明數(shù)字化發(fā)展水平每增加10%，交通運輸碳排放強度將降低4.35%。因而可以認為，數(shù)字化具有減排紅利，即數(shù)字化發(fā)展水平的提高能夠顯著降低交通運輸行業(yè)的碳排放強度，H1成立。

就控制變量而言，經(jīng)濟發(fā)展水平一次項（lnpgdp）和二次項（lnpgdp2）的系數(shù)分別為0.349和-0.103，且均在5%的顯著性水平上通過檢驗，說明經(jīng)濟發(fā)展水平與交通運輸碳排放強度之間呈現(xiàn)“倒U”型的非線性關(guān)系，證實了環(huán)境庫茨涅茨曲線假說的存在，即在初期，經(jīng)濟發(fā)展水平的提高會惡化交通運輸行業(yè)的碳排放狀況，但是當達到某一閾值后，隨著經(jīng)濟發(fā)展水平的提高，交通運輸行業(yè)的碳排放強度也將呈現(xiàn)下降趨勢。城鎮(zhèn)化率（lnurban）的系數(shù)顯著為負，說明城鎮(zhèn)化水平的提高可以降低交通運輸碳排放強度。行業(yè)結(jié)構(gòu)（lntstr）的系數(shù)為-0.107，并在1%的顯著性水平上通過檢驗，說明交通運輸結(jié)構(gòu)的變化（鐵路運輸比重的提高）能夠顯著降低行業(yè)整體的碳排放狀況。不同部門在資源、能源需求上均存在差異，從而對碳排放的影響也不同。在交通運輸行業(yè)中，公路、鐵路、水路和航空運輸?shù)哪茉磸姸戎燃s為11∶2∶1∶120［22］。因而，公路轉(zhuǎn)向鐵路運輸所引致的交通運輸結(jié)構(gòu)變化，意味著行業(yè)整體能源利用效率的提升，從而能夠?qū)煌ㄟ\輸行業(yè)碳排放強度產(chǎn)生有益作用。能源結(jié)構(gòu)（lnestr）的調(diào)整也是抑制交通運輸碳排放強度持續(xù)惡化的重要途徑，即電力和天然氣等清潔能源的廣泛使用能夠有效降低交通運輸行業(yè)的碳排放強度，達到節(jié)能減排的效果。貿(mào)易開放度（lnopen）的系數(shù)顯著為負，說明貿(mào)易開放度越高，技術(shù)溢出效應(yīng)越明顯，即先進的資源配置、節(jié)能減排技術(shù)越能夠得到更加廣泛的學(xué)習和應(yīng)用，從而進一步帶來交通運輸行業(yè)能源利用效率的改善，最終降低行業(yè)碳排放強度。政府綠色交通關(guān)注程度（lngov）的系數(shù)也顯著為負，說明其有助于降低交通運輸碳排放強度。政府綠色交通重視程度實際上反映的是政府對綠色交通基礎(chǔ)設(shè)施的投入及交通運輸行業(yè)節(jié)能減排的治理力度，而這有助于引導(dǎo)人們選擇綠色交通方式并督促企業(yè)加強能源管理，進而緩解行業(yè)碳排放狀況，降低碳排放強度。

（二）區(qū)域異質(zhì)性分析

中國各地區(qū)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用程度、經(jīng)濟狀況等方面的差異較大，可能會使不同地區(qū)數(shù)字化發(fā)展水平對交通運輸碳排放強度的影響呈現(xiàn)區(qū)域異質(zhì)性。對此，本文進一步將中國劃分為東中部和西部兩大地區(qū)，并基于（1）式進行回歸估計，具體結(jié)果見表1第（3）—（6）列，其中（3）列和（5）列為僅考慮個體固定效應(yīng)的估計結(jié)果，（4）列和（6）列為同時考慮個體固定效應(yīng)和控制變量的結(jié)果。

從結(jié)果可以看出，數(shù)字化發(fā)展水平對東中部地區(qū)和西部地區(qū)的影響均為負，但是存在顯著的異質(zhì)性。具體來說，相對于東中部地區(qū)，數(shù)字化對西部地區(qū)交通運輸碳排放強度的影響程度明顯較強。原因可能在于：第一，東中部地區(qū)數(shù)字化發(fā)展水平、經(jīng)濟制度環(huán)境等方面均優(yōu)于西部地區(qū)，但是相對于東中部地區(qū)而言，西部地區(qū)在交通運輸節(jié)能減排技術(shù)、運輸組織效率、運輸模式結(jié)構(gòu)等方面均有較大不足，使得其交通運輸碳排放強度往往更高，如2006年和2019年西部地區(qū)的交通運輸碳排放強度分別是東中部地區(qū)的1.36倍和1.19倍，明顯高于東中部地區(qū)。強度越高在一定程度上意味著減排的空間越大，因而相對于東中部地區(qū)，西部地區(qū)數(shù)字化所引致的技術(shù)效應(yīng)和結(jié)構(gòu)效應(yīng)、政府治理作用更易發(fā)揮，能夠更顯著地發(fā)揮其減排紅利作用。第二，數(shù)字化能夠打破以往信息傳輸?shù)牟粚ΨQ性，促使東中部地區(qū)與西部地區(qū)加強交流與合作，這能夠促使西部地區(qū)更為便捷地學(xué)習到東中部地區(qū)的先進節(jié)能減排經(jīng)驗、能源及碳排放管理技術(shù)，產(chǎn)生技術(shù)溢出效應(yīng)，進而大幅度地降低西部地區(qū)的碳排放強度。

（三）內(nèi)生性與穩(wěn)健性檢驗

首先，針對估計模型可能存在的內(nèi)生性，本文采取以下策略進行檢驗：①采用滯后一期和滯后二期的數(shù)字化發(fā)展水平進行重新回歸；②將滯后一期和滯后二期的數(shù)字化發(fā)展水平作為工具變量采用兩階段最小二乘法（Two Stage Least Square，2SLS）進行估計；③借鑒黃群慧等（2019）［23］的研究，以1984年每百萬人擁有固定電話數(shù)與全國上一年互聯(lián)網(wǎng)寬帶用戶數(shù)的交互項以及1984年每百萬人擁有固定電話數(shù)與全國上一年互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口數(shù)的交互項，作為數(shù)字化發(fā)展水平的工具變量進行2SLS回歸。

結(jié)果顯示，在工具變量2SLS回歸中，Kleibergen-Paap rk LM檢驗均在1%的顯著性水平上通過檢驗，同時，Kleibergen-Paap rk Wald F統(tǒng)計量也均大于Stock-Yogo弱識別檢驗10%顯著性水平上的臨界值（16.38），從而可以認為本文所選取的工具變量合理，估計結(jié)果可信。此外，各策略下數(shù)字化發(fā)展水平或其滯后項的系數(shù)均顯著為負，這說明在考慮內(nèi)生性的情況下，數(shù)字化依然能夠顯著降低交通運輸行業(yè)的碳排放強度，與前文結(jié)論一致，更進一步地驗證了本文結(jié)論及H1。

其次，為確保結(jié)果的穩(wěn)健性，從4個方面進行了實證檢驗：①更換數(shù)字化發(fā)展水平的權(quán)重確定方法，采用熵值法確定權(quán)重并構(gòu)建全新數(shù)字化發(fā)展綜合指數(shù)，以剔除特定變量對估計結(jié)果的影響，結(jié)果見表2第（1）列；②為剔除異常值的影響，首先針對因變量和核心解釋變量進行1%和99%的斷尾處理，然后進行回歸估計，結(jié)果見表2第（2）列；③為消除金融危機的影響，同時保持數(shù)據(jù)的連續(xù)性，選取2010—2019年的數(shù)據(jù)進行回歸分析，結(jié)果見表2第（3）列；④更換估計方法，采用面板分位數(shù)回歸進行估計，以消除異常值對估計結(jié)果的影響，結(jié)果見表2第（4）—（9）列。從結(jié)果可以看出，各模型中數(shù)字化發(fā)展水平對交通運輸碳排放強度的影響程度及顯著性均未發(fā)生顯著變化，說明本文實證結(jié)論具有穩(wěn)健性。

表2 穩(wěn)健性檢驗

此外，從面板分位數(shù)回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，隨著分位數(shù)從0.1增長到0.9，數(shù)字化發(fā)展水平（lndig）的系數(shù)呈現(xiàn)逐漸遞增的趨勢，說明相對于低排放強度地區(qū)，數(shù)字化在高排放強度地區(qū)的減排紅利更為強勁。一般而言，低碳排放強度地區(qū)可能意味著該地區(qū)已經(jīng)擁有較為先進的節(jié)能減排技術(shù)、行業(yè)管理能力或優(yōu)良的運輸結(jié)構(gòu)，能源利用效率的改善空間較小，從而導(dǎo)致數(shù)字化對交通運輸碳排放強度的邊際效用較小，即減排紅利程度相對較弱。而碳排放強度較高的地區(qū)，其交通運輸組織效率、技術(shù)水平等方面均相對薄弱，數(shù)字化所賦能的技術(shù)效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)能夠?qū)鹘y(tǒng)的交通運輸行業(yè)產(chǎn)生較大沖擊，進而促使地區(qū)交通運輸行業(yè)獲得更多的減排空間。此外，高碳排放強度也表征著該地區(qū)面臨著較大的環(huán)境壓力。有學(xué)者認為環(huán)境壓力越大，地方政府的能源管控和減排治理動機也就越強。陸鳳芝和楊浩昌（2019）［24］的研究也指出，當生態(tài)環(huán)境惡化到一定程度后，人們才會開始關(guān)注環(huán)境治理工作的開展。此時，政府和人們也就有更強的動機利用數(shù)字化手段開展交通運輸行業(yè)能源調(diào)控、監(jiān)管和碳排放管控，從而導(dǎo)致數(shù)字化在高碳排放強度地區(qū)的賦能作用相對較強。

六、機制檢驗與拓展性探討

（一）機制檢驗

根據(jù)前文分析，數(shù)字化可能通過促進綠色技術(shù)創(chuàng)新降低交通運輸行業(yè)的碳排放強度，為檢驗該機制的存在，借鑒溫忠麟等（2004）［25］的研究，在（1）式的基礎(chǔ)上構(gòu)建如下模型：

其中：M表示中介變量，具體指綠色技術(shù)創(chuàng)新；（3）式為基準回歸模型；（4）式為數(shù)字化影響中介變量（綠色技術(shù)創(chuàng)新）的估計檢驗?zāi)Ｐ停?、β1和βc為模型中相應(yīng)變量的估計系數(shù)；（5）式為同時考慮數(shù)字化和中介變量下的估計模型，γ0、γ1、γ2和γc為模型中相應(yīng)變量的估計系數(shù)。如果α1顯著，則認為數(shù)字化對交通運輸碳排放強度的影響可能存在中介效應(yīng)，進一步地，如果β1和γ2均顯著，則證明上述機制存在，即數(shù)字化能夠通過促進綠色技術(shù)創(chuàng)新改善交通運輸行業(yè)的碳排放強度，否則需要針對β1γ2進行sobel檢驗，如果該檢驗通過，則認為本文的機制成立，否則不成立。

基于上述模型，本文采用面板固定效應(yīng)對式（3）—（5）進行了估計，具體結(jié)果見表3，其中（1）—（3）列為未考慮控制變量的估計結(jié)果；（4）—（6）列為考慮控制變量的估計結(jié)果。第（1）列和第（4）列數(shù)字化（lndig）的系數(shù)均顯著為負，說明中介效應(yīng)可能存在，進一步地，第（2）列和第（5）列估計結(jié)果表明，數(shù)字化對綠色技術(shù)創(chuàng)新的影響均為正，且均在1%的顯著性水平上通過檢驗，表明數(shù)字化能夠顯著地促進交通運輸領(lǐng)域的綠色技術(shù)創(chuàng)新。第（3）和第（6）列為同時考慮數(shù)字化和綠色技術(shù)創(chuàng)新的估計結(jié)果，結(jié)果顯示，綠色技術(shù)創(chuàng)新（lngtec）的系數(shù)均為負，且均在10%的顯著性水平上通過檢驗。因此，根據(jù)中介效應(yīng)檢驗標準，可以認為本文的機制存在，即數(shù)字化能夠通過促進交通運輸領(lǐng)域綠色技術(shù)創(chuàng)新來發(fā)揮減排紅利，H2成立。

表3 機制檢驗結(jié)果

（二）拓展性分析

1.數(shù)字化減排紅利的長期效應(yīng)分析

數(shù)字化對交通運輸碳排放強度的影響可能呈現(xiàn)非線性特征，對此本文借助面板門檻模型進行實證檢驗。為使門檻回歸的估計結(jié)果更為客觀，首先以數(shù)字化發(fā)展水平為門限變量，依次對單一門檻、雙重門檻和三重門檻進行檢驗。結(jié)果表明，單一門檻和雙重門檻均在5%的顯著性水平上通過檢驗，而三重門檻并未通過顯著性檢驗，其中單一門檻的門限值（lndig）為-1.707，雙重門檻的門限值（lndig）為-1.618和-2.007，同時，雙重門檻95%的置信區(qū)間相對于單一門檻更窄。因而，可以認為數(shù)字化對交通運輸行業(yè)碳排放強度的影響存在雙重門檻，且其相對應(yīng)的數(shù)字化發(fā)展水平閾值（dig）分別為0.134和

0.198。

基于上述檢驗結(jié)果，本文對不同門檻區(qū)間的面板模型進行了回歸，其結(jié)果見表4第（2）列。從結(jié)果可以看出，當數(shù)字化發(fā)展水平小于0.134時，數(shù)字化發(fā)展水平（lndig）的系數(shù)為-0.425，并在1%的顯著性水平上通過檢驗，這意味著數(shù)字化發(fā)展能夠降低交通運輸碳排放強度；當數(shù)字化發(fā)展水平位于（0.134，0.198］時，其回歸系數(shù)顯著為-0.510，說明數(shù)字化的減排紅利相對于（0，0.134］階段有所提升；進一步地，當數(shù)字化發(fā)展水平超過0.198時，其對交通運輸碳排放強度的抑制作用進一步提升，數(shù)字化發(fā)展水平每提高10%，交通運輸碳排放強度將下降5.88%。這說明，總體上數(shù)字化對交通運輸行業(yè)碳排放強度的影響呈現(xiàn)邊際效應(yīng)遞增的非線性特征，即隨著數(shù)字化發(fā)展水平的提高，其減排紅利的程度將會逐漸提升。其原因在于：①數(shù)字化發(fā)展的實質(zhì)是數(shù)字技術(shù)的廣泛應(yīng)用，而數(shù)字技術(shù)具有“再編輯”特性，能夠促使政府或交通運輸企業(yè)利用數(shù)字技術(shù)應(yīng)用（如貨運平臺）所產(chǎn)生的反饋數(shù)據(jù)，進一步通過編程等手段優(yōu)化數(shù)字技術(shù)的信息處理能力，從而提升數(shù)字技術(shù)的賦能作用，最終強化數(shù)字化對交通運輸節(jié)能減排的有益作用。②收集、存儲和利用數(shù)據(jù)進行決策、發(fā)揮技術(shù)效應(yīng)和結(jié)構(gòu)效應(yīng)來改善碳排放狀況是數(shù)字化具有減排紅利效應(yīng)的根源，并且隨著數(shù)字化程度的不斷提高，其產(chǎn)生和累積的數(shù)據(jù)量也在逐漸提高。數(shù)據(jù)這一生產(chǎn)要素被普遍認為具有邊際效用遞增特征，因而隨著數(shù)字化發(fā)展程度的提高，數(shù)據(jù)量不斷積累，也將會促使減排紅利呈現(xiàn)邊際效用遞增的非線性規(guī)律。此外，表4第（1）列也報告了單一門檻的估計結(jié)果，其結(jié)果同樣表明，隨著數(shù)字化發(fā)展從低水平轉(zhuǎn)向高水平，其對交通運輸行業(yè)碳排放強度的抑制作用呈現(xiàn)逐漸遞增的規(guī)律，這也再次證實了上述雙重門檻結(jié)論的穩(wěn)健性。

表4 面板門檻模型回歸結(jié)果

2.數(shù)字化減排紅利的長期效應(yīng)分析

數(shù)字化對經(jīng)濟社會生活的變革往往是長久的，因而，其對交通運輸碳排放強度的減排紅利效應(yīng)也可能在長期中依然存在。對此，本文參考Quinn等（2008）［26］的長期效應(yīng)檢驗方法，分別針對所有變量3年、4年和5年的均值數(shù)據(jù)進行均值面板回歸，具體結(jié)果見表5所列。從表5可以看出，數(shù)字化對交通運輸碳排放強度的影響系數(shù)依然顯著為負，說明長期來看數(shù)字化發(fā)展依然能夠有效促進交通運輸碳排放強度的降低，推動綠色交通發(fā)展。在數(shù)字化的大背景下，人們可能會逐漸采用視頻會議、遠程辦公等新模式，大大降低交通出行需求，進而緩解交通運輸行業(yè)的二氧化碳排放。此外，從時間角度來看，數(shù)字化在匯集數(shù)據(jù)方面的作用具有持續(xù)性，即能夠不斷地累積所需的數(shù)據(jù)，這也決定了其能夠通過數(shù)據(jù)這一生產(chǎn)要素持久地影響交通運輸行業(yè)的碳排放強度。

表5 長期效應(yīng)分析

七、結(jié)論與政策建議

本文基于2006—2019年我國省際面板數(shù)據(jù)，通過測度數(shù)字化發(fā)展水平，采用面板固定效應(yīng)模型，嘗試彌補既有文獻在數(shù)字化影響交通運輸碳排放強度方面實證研究的不足。研究結(jié)果表明：①數(shù)字化具有減排紅利，能夠顯著降低交通運輸行業(yè)的碳排放強度，并且該效應(yīng)在一系列內(nèi)生性和穩(wěn)健性檢驗后依然成立。②數(shù)字化的減排紅利存在異質(zhì)性，一方面，該效應(yīng)在西部地區(qū)的作用程度大于東中部地區(qū)；另一方面，在碳排放強度越高的地區(qū)該效應(yīng)越明顯。③數(shù)字化可以促進交通運輸領(lǐng)域的綠色技術(shù)創(chuàng)新，進而降低行業(yè)碳排放強度。④面板門檻模型結(jié)果表明，隨著數(shù)字化發(fā)展水平的提高，數(shù)字化對交通運輸行業(yè)碳排放強度的有益作用呈現(xiàn)出逐漸遞增的非線性特征，體現(xiàn)出邊際效用遞增的規(guī)律。⑤長期來看，數(shù)字化對交通運輸碳排放強度的抑制作用依然顯著。

本文不僅豐富了現(xiàn)有關(guān)于數(shù)字化與交通運輸碳排放強度關(guān)系的研究，同時也具有重要的政策含義：①地方政府應(yīng)積極響應(yīng)數(shù)字化發(fā)展的戰(zhàn)略，搭建交通運輸行業(yè)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施平臺，深化新一代數(shù)字處理技術(shù)在管理部門的應(yīng)用，努力實現(xiàn)基于數(shù)據(jù)的科學(xué)化行業(yè)組織管理、能源管控、二氧化碳排放治理決策，以發(fā)揮數(shù)字技術(shù)在優(yōu)化行業(yè)管理績效、降低能源消耗和碳排放方面的有益作用。②企業(yè)應(yīng)該注意數(shù)字化發(fā)展的技術(shù)紅利，加快數(shù)字化投入，積極主動運用數(shù)字技術(shù)賦能資源配置優(yōu)化以及管理變革，提高能源利用效率并減少二氧化碳排放。同時也應(yīng)該主動與其他交通相關(guān)部門合作，推動行業(yè)數(shù)字平臺建設(shè)，加快交通運輸數(shù)據(jù)的分享與整合，以促進產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，降低碳排放程度。③數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展是發(fā)揮數(shù)字化減排紅利的重要保障。地方政府應(yīng)大力推進5G、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字技術(shù)及相關(guān)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，并引導(dǎo)社會、民進資本投資數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展，推動數(shù)字產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。可以通過頒布法律法規(guī)、標準等形式，規(guī)范數(shù)字產(chǎn)業(yè)及“數(shù)字+交通”平臺的發(fā)展。

注 釋：

（1）根據(jù)世界能源署公布數(shù)據(jù)，估計得到交通運輸行業(yè)二氧化碳排放量占全球總碳排放量的比重為24.64%，接近1/4。

（2）該數(shù)據(jù)由作者依據(jù)世界能源署公布的2015—2019年中國交通部門碳排放數(shù)據(jù)估算得到。

（3）該目標由習近平主席2020年9月于第七十五屆聯(lián)合國大會一般性辯論上提出。

（4）2020年12月，中國在氣候雄心峰會上提出的減排目標。

（5）具體指標體系詳見龐瑞芝等（2021）［21］的研究。

（6）由于部分省份航空運輸統(tǒng)計數(shù)據(jù)的缺失，在此僅考慮了公路、鐵路和水路三種運輸方式。