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（来源：江苏省绿色金融高端智库）
摘要
全球数字基础设施不平等正在重塑农产品贸易格局与隐含碳负担的再分配。本研究旨在厘清数字基础设施水平对农产品贸易隐含碳排放转移的影响，以及数字基础设施鸿沟如何作用于数字基础设施水平与农产品贸易隐含碳排放之间的关系。首先，本研究利用全球多区域投入产出数据库，测算 24 个主要贸易国农产品贸易网络中的农产品贸易隐含碳排放，并采用数据包络分析 — Malmquist指数评估农业土地利用效率的动态变化。其次，运用带中介效应的空间滞后模型，探究数字基础设施水平与农产品贸易隐含碳排放的关联机制。最后，检验国际数字基础设施鸿沟的调节作用，并开展国内城乡数字鸿沟的异质性分析，以进一步揭示数字基础设施水平与农产品贸易隐含碳排放关系的内在机理。研究结果显示：（1）2015—2019 年，农产品贸易隐含碳排放净出口国与净进口国的数量差距收窄，2019 年后再度扩大；出口国集中度回升，进口国集中度持续偏高，全球碳转移格局重回极化态势。（2）空间滞后模型结果表明，数字基础设施水平提升可显著降低农产品贸易净隐含碳排放，且通过空间中介机制发挥作用，其中进口隐含碳排放增加是核心中介路径，能在区域层面放大数字化的减排效应。（3）城乡数字鸿沟扩大会制约数字化与农业土地利用效率的协同减排效果，而国际数字鸿沟则会强化数字基础设施水平对农产品贸易隐含碳排放的抑制作用。研究结论揭示了数字基础设施不平等如何重塑碳负担的空间分配格局，为全球农业脱碳战略提供了更广泛的参考。
研究背景及意义
农业活动包括土地利用变化、作物种植、畜禽养殖，是全球温室气体排放的主要来源。20 世纪 70 年代以来，农业排放占全球温室气体总排放量的近四分之一，仅次于能源行业。这类排放越来越多地嵌入国际贸易体系，将农业生产及其环境影响与国内、全球消费紧密关联。尽管学界对贸易隐含碳流动的关注度不断提升，但数字基础设施不平等如何影响农产品贸易中的不平等碳转移，仍缺乏深入研究。
在全球化深化与国际分工拓展的背景下，全球约 25%—35% 的贸易商品承载着二氧化碳排放，这些排放跨境流动形成全球碳转移网络。在该网络中，农产品贸易隐含碳排放成为关键组成部分，既反映跨境生产与消费的环境成本，也体现碳转移分配的不平等性。具体而言，进口隐含碳代表碳流入，即进口国将排放责任转移给国外生产者；出口隐含碳代表碳流出，即出口国承担生产端的排放负担。
发达经济体常通过进口高碳产品实现国内减排，发展中国家则持续承担生产端排放压力，这种格局导致全球碳转移分配不对称，发展中经济体承担了与其最终消费水平不相称的排放责任。数字基础设施差距进一步加剧了这种不对称性，数字技术的可及性与应用水平差异影响生产效率与农产品贸易结构，进而改变农产品贸易碳转移路径。因此，厘清碳流入与流出机制，对揭示全球碳转移不平等、探究数字鸿沟与效率共同作用下的跨国碳流动规律至关重要。
在联合国可持续发展目标框架下，农业与气候行动深度关联。零饥饿目标强调可持续粮食生产，气候行动目标凸显减排紧迫性，因此，降低农产品贸易温室气体排放对推进两大目标均具重要意义。受全球农业资源分布不均影响，全球农产品贸易规模呈指数级增长。在此背景下，数字化转型成为农业低碳发展的潜在驱动力。
现有研究已证实数字化、政策干预与可持续发展的关联，包括城市数字化建设驱动经济增长、综合政策提升社会环境可持续性、土地利用 — 碳关联推动区域环境转型等。但数字化转型及其影响存在空间不均衡性，催生区域间新型数字农业二元结构。数字发达经济体将数据平台、人工智能决策系统融入农业生产与贸易，而众多发展中地区受基础设施与制度壁垒制约，难以参与数字化农业价值链。这种不均衡的数字化不仅重塑农业生产力，也改变碳排放空间格局，使生产与排放的空间脱耦趋势加剧。
然而，各国在数字基础设施的可及性、质量与普及速度上存在显著差距，全球数字鸿沟长期存在。这种结构性差距不仅制约技术红利的公平共享，还通过影响产业技术复杂度等因素，重塑全球竞争格局与环境责任分配。高收入国家普遍拥有更先进的宽带网络、数据平台与智能系统，能将数字技术深度融入农业生产与贸易；发展中经济体则在网络连通性、支付能力、技术能力上存在短板，限制其参与数字化农业价值链的程度。
这种结构性失衡不仅反映数字准备度的不平等，还重塑全球农产品贸易隐含碳排放格局。数字基础设施鸿沟在全球与国内两个层面均表现显著：国际层面，数字发达经济体常通过贸易外化碳排放；国内层面，持续的城乡数字差距阻碍精准农业、智能灌溉技术普及，削弱效率提升带来的脱碳收益。因此，数字基础设施鸿沟究竟是推动全球低碳转型的 “催化剂”，还是加剧碳转移与碳不平等的 “障碍”，成为亟待解答的核心问题。
农业土地利用效率反映土地资源转化为农业产出的投入产出效率与关联排放水平。农业土地利用效率提升可提高生产效率、降低农业碳强度，但效果在不同区域差异显著。例如，中东欧地区加入欧盟后，土地利用效率提升显著降低农业排放；而中国的效率提升则因耕地面积扩张被部分抵消。另有研究表明，高收入经济体的土地利用效率提升会通过贸易外化排放负担，国内生产向低碳行业转型，高碳生产环节转移至国外。
上述案例说明，农业土地利用效率提升对全球排放的影响取决于空间、制度与技术背景，既可缓解也可加剧全球排放。尽管现有研究已取得有益进展，但多数研究仍将农业土地利用效率视为内部效率指标，忽视数字基础设施差距对其贸易与碳效应的调节作用，极少研究探讨不均衡的数字化转型如何重塑农业效率的空间配置与跨境隐含碳转移。
一方面，农业土地利用效率提升可通过减少投入、优化种植结构、实现规模经济降低碳强度；另一方面，效率提升的收益在区域与国家间分布不均，可能加剧责任不平等，推动高碳生产向低效率地区转移，进而放大全球碳转移差距。中国与 “一带一路” 沿线国家农产品贸易的案例印证了这一点：供给冲击降低伙伴国排放强度，需求冲击则提升其农业排放占比，反映效率与贸易不对称性如何放大碳转移。
但效率提升未必转化为环境收益，现有研究指出其效果存在显著异质性。效率提升常伴随生产率增长与减排，但收益可能被反弹效应、农业基础设施扩张或碳排放转移抵消，特定情况下甚至加剧排放。此外，效率 — 排放关联存在非线性特征：效率水平较低时，效率提升伴随排放上升；突破临界值后则产生显著减排效应。尽管相关研究不断推进，但效率 — 碳转移关联的研究仍较为碎片化，且多局限于国家或区域层面。
鉴于此，本研究选取 2000—2021 年 24 个主要农产品贸易国，构建 “数字鸿沟 — 农业土地利用效率 — 隐含碳转移” 的整合分析框架。二十国集团、东盟、北美自由贸易区成员国等全球主要贸易国贡献了全球约 75% 的温室气体排放，在农产品贸易网络中占据主导地位，兼具生产与消费双重角色，是分析排放 — 生产 — 消费关联的核心研究对象。
本研究设定三大目标：第一，刻画 24 个主要贸易国农产品贸易隐含碳排放的长期演变特征，识别进出口国碳负担的结构变迁；第二，探究数字基础设施水平对农产品贸易净隐含碳排放的空间效应，重点分析进口隐含碳流动的空间中介机制；第三，检验国际与城乡数字鸿沟如何调节数字基础设施水平的减排效应，及其与农业土地利用效率的交互作用。
研究亮点
本研究的主要贡献有三点：第一，将数字基础设施作为农产品贸易隐含碳排放的核心结构性决定因素，拓展贸易 — 碳关联研究，揭示数字化如何重塑全球农产品贸易隐含碳转移；第二，将数字鸿沟与农业土地利用效率纳入数字化 — 碳排放关系分析框架，深化对数字不平等如何影响数字基础设施环境效应的理解；第三，采用空间计量模型揭示碳转移的空间溢出机制，弥补传统研究忽视空间关联的不足。
研究结果
研究假说：
H1：数字基础设施水平提升对农产品贸易净隐含碳排放存在显著空间溢出效应。
H2：数字基础设施水平提升主要通过增加进口隐含碳排放的中介效应，降低农产品贸易净隐含碳排放。
H3：国际数字基础设施鸿沟强化数字基础设施水平对农产品贸易净隐含碳排放的抑制作用。具体而言，国际数字基础设施鸿沟越大，数字基础设施水平对农产品贸易净隐含碳排放的负向影响越显著。
H4：城乡数字鸿沟较大的地区，数字基础设施水平提升与农业土地利用效率进步的减排协同效应更强。
1.农业土地利用效率与农产品贸易隐含碳排放的时空演变特征
2000—2021 年，全球农产品贸易隐含碳空间分布从分散格局转向更集中、稳定的结构，呈现清晰的区域分化与时间动态。为进一步量化碳转移网络的结构演变，本研究分别测算净出口国与净进口国的赫芬达尔 — 赫希曼指数，结果显示 “趋同后再度极化” 的动态特征：2015—2019 年净出口国与净进口国数量差距收窄，2019 年后再度扩大；相应地，出口国集中度先下降后回升，进口国集中度全程持续偏高。
2000—2005 年初期，全球碳转移初步形成南北分化格局。亚洲是主要隐含碳净出口地区，净排放持续为正且稳步上升，中国净隐含碳从 2000 年的 831 万吨碳增至 2005 年的 1752 万吨碳，反映生产活动与出口能力扩张；美国、欧洲、日本为净进口地区，净隐含碳持续为负，最低值约 - 1000 万吨碳，标志着连接亚洲、欧洲、北美全球碳流动轴的初步形成。这一时期进出口均高度集中于少数主要经济体，两类群体的赫芬达尔 — 赫希曼指数均处于高位。
2005—2010 年，上述格局进一步深化巩固。中国、印度、巴西巩固出口主导地位，印度净隐含碳从 2005 年的 464 万吨碳增至 2010 年的 683 万吨碳。即便遭遇 2008 年全球金融危机，发展中国家农业碳出口仍持续增长，凸显农业贸易体系的韧性。
2010—2015 年，全球隐含碳转移格局形式稳定但内部显著调整。中国净隐含碳从 2010 年的 1551 万吨碳大幅降至 2015 年的 856 万吨碳，美国、日本净进口规模收缩，分别从 - 835 万吨碳降至 - 619 万吨碳、-1031 万吨碳降至 - 594 万吨碳，表明核心经济体间隐含碳转移总规模从前期高点回落，全球贸易碳强度系统性减弱。这一阶段出口国集中度开始下降，头部出口国中国份额降低，新兴经济体份额提升，出口国分布更均衡。
2015—2021 年，全球农业隐含碳转移展现显著韧性，在多重外部冲击下完成新一轮结构调整。2015 年前后，中国、泰国、越南保持约 500 万吨碳的较高出口水平。即便受中美贸易摩擦、新冠疫情双重冲击，全球碳网络核心结构保持稳定，传统进口市场需求刚性突出，美国、欧洲、日本始终保持净进口地位；出口国群体发生显著变化，巴西成为新兴主导力量，净隐含碳从 2017 年的 39 万吨碳增至 2021 年的 59 万吨碳，部分抵消其他地区出口波动。
值得注意的是，2015—2019 年净出口国与净进口国数量最为接近，出口国集中度降至最低；2019 年后格局急剧反转，进出口国数量差距扩大，出口国集中度大幅回升，表明碳出口角色重新向少数核心国家集中；进口国集中度持续偏高且稳定，凸显需求端持续集中的特征。
研究期内呈现四大关键趋势：第一，碳出口国与进口国的空间分化日益固化；第二，越南等东南亚新兴出口国在全球碳转移中的地位逐步巩固；第三，金融危机、贸易摩擦、新冠疫情等外部冲击仅造成短期扰动，未根本改变全球格局；第四，结构分析呈现非线性轨迹，出口国多元化阶段后重回极化格局，出口侧集中度回升，进口侧集中度持续偏高。碳负担不对称转移加剧，发展中国家承担的农业排放份额持续扩大。上述动态揭示全球化如何再分配环境负担，凸显建立公平有效的农业碳排放国际治理体系的紧迫性。
Malmquist指数整体趋势显示，2000—2021 年，出口国农业土地利用效率提升幅度显著高于进口国。出口国多数年份Malmquist指数高于 1，处于效率持续提升区间，上升趋势相对连续，2010—2011 年、2014—2015 年、2020—2021 年出现显著跃升，中国、印度、巴西、越南等国持续正增长，推动全球平均水平上升；进口国效率提升有限或停滞，Malmquist指数围绕 1 上下波动，短期波动、效率下降特征明显，长期缺乏上升动力。
2000—2005 年，全球农业土地利用效率开始出现分化苗头。缅甸、菲律宾等发展中国家表现强劲，Malmquist指数持续高于 1，效率稳定提升；但多国进展不稳定、波动明显，柬埔寨、土耳其、加拿大平均指数较高但部分年份低于 1，表现不均衡。主要经济体中，中国、印度、美国平均指数略高于 1，但在 0.93—1.09 区间波动，效率提升处于初步阶段、缺乏连续性。整体而言，这一时期全球分化开始显现，少数国家实现持续提升，多数国家效率轨迹存在较大不确定性。
2005—2010 年，发展格局更清晰，新兴出口国与发达进口国差距扩大。越南、柬埔寨、土耳其等国Malmquist指数持续高于 1，效率提升强劲；中国、印度等大型经济体保持效率提升区间但波动显著，进展稳定性不足；美洲地区巴西、阿根廷实现小幅提升，美国、加拿大提升有限，指数围绕 1 波动；欧洲德国、法国指数持续低于 1，长期停滞。整体而言，新兴经济体在全球效率提升中作用日益凸显，传统进口国滞后，强化农业土地利用效率二元结构。
2010—2015 年，出口国与进口国效率差距进一步扩大，全球效率格局更固化，但提升速度放缓。中国 2014—2015 年效率大幅跃升，反映技术集中投资与政策支持；印度保持稳步增长，越南表现持续强劲；阿根廷、巴西等拉美国家边际提升有限；进口国未实现重大突破，日本、德国指数持续低于 1，法国处于较低水平，美国仅小幅提升。
2015—2021 年，新兴经济体成为效率提升的主要驱动力。越南 2017—2018 年快速增长，成为效率提升新中心；中国 2020—2021 年再度大幅上升，在政策与技术支持下展现韧性；巴西、印度保持平稳温和增长；进口国整体停滞或小幅下降，美国、日本、德国无实质性提升。整体而言，出口国效率表现持续强化，进口国持续停滞，形成 “效率提升” 与 “碳负担上升” 的结构性矛盾。
2.全球危机下农业土地利用效率与农产品贸易隐含碳排放的变化
农业土地利用效率与隐含碳转移动态显示，全球农产品贸易对重大外部冲击高度敏感，但整体系统展现显著韧性。2008—2009 年全球金融危机成为首个重大拐点，印度效率水平大幅下滑，凸显农业系统对突发宏观经济扰动的脆弱性；但中国、印度、巴西等发展中国家农业碳出口仍持续扩张，反映政策适应性调整与农业贸易的内在韧性。
后续年份凸显政策与地缘政治冲击的差异化影响。2015—2017 年，中国效率显著提升，但农产品出口规模大幅收缩，反映国内政策调整与全球供需格局变化的综合影响；2017 年中美贸易摩擦扰乱农业供应链，德国效率下降、进口收缩，但全球碳转移空间格局基本稳定；同期越南出口扩张，巩固新兴出口国地位。
2019—2021 年新冠疫情叠加中美贸易持续紧张，带来新一轮重大扰动，但隐含碳转移空间格局再次展现韧性。印度、泰国出口强度小幅下降，中国、越南保持强劲出口水平；巴西 2019 年后快速扩张，成为全球碳转移新兴主要出口国。效率数据印证这一格局，中国Malmquist指数 2020—2021 年显著上升，反映持续技术投资与农业政策支持下的韧性。
综上，外部冲击未根本改变全球农业碳网络结构，反而强化出口国与进口国既有的不对称格局。发展中国家（尤其是亚洲、拉美地区）持续扩大出口角色，实现显著效率提升，同时承担全球碳负担份额不断增加；进口国波动性更强，效率提升更有限。这种分化凸显现有体系的韧性与内在不平等，凸显建立更公平分配农业贸易碳负担的国际治理框架的紧迫性。
3.农产品贸易隐含碳进出口国的数字基础设施水平与数字鸿沟
2014—2021 年，碳净进口国数字基础设施水平始终高于出口国，指数值多处于 60—75 之间，美国、德国、法国等国农业数字化起步早，保持持续优势；出口国水平偏低，多处于 40—60 之间，技术发展滞后。印度、巴西 2018 年后有所提升，但仍远落后于发达进口国；越南 2018 年后快速进步，展现新兴出口国的追赶效应；中国数字基础设施水平稳步提升，但仍落后于主要进口国，凸显发展中出口国在全球数字化格局中的结构性劣势。
进出口国在国际数字鸿沟、城乡数字鸿沟上存在系统性差异。国际数字鸿沟方面，碳净进口国始终保持较高水平，出口国基数较低但近年快速追赶，两国群体差距从 2014 年的 13.2% 收窄至 2021 年的 6.1%，反映新兴出口经济体基础设施投资加速；城乡数字鸿沟方面，进口国鸿沟持续偏大、内部差异更显著，出口国水平偏低但快速收敛，鸿沟在 2019 年达到 4.18% 的峰值后收窄，2021 年出现反转，出口国平均值首次低于进口国。
4.计量模型结果
为验证农产品贸易隐含碳排放的空间效应并确定适宜的空间计量模型，本研究开展空间自相关与模型设定检验，结果显示农产品贸易碳排放存在显著空间自相关，需采用空间滞后模型捕捉空间溢出效应。
本研究检验数字基础设施水平对农产品贸易净隐含碳排放的影响，采用空间滞后模型并探究潜在空间溢出效应。空间滞后模型回归结果显示，基础设施提升显著降低净隐含碳排放，回归系数为 - 0.4491，凸显数字基础设施水平的减排作用；空间滞后系数为 0.5697，正向显著，表明基础设施提升不仅影响本国，还辐射邻近国家，数字基础设施水平对邻近地区碳排放存在正向空间溢出效应，验证假设 1。
为验证数字基础设施水平通过降低进口隐含碳排放发挥中介作用，本研究采用两阶段空间滞后模型开展中介效应分析。第一阶段检验数字基础设施水平对农产品进口隐含碳排放的影响，基础设施系数为 0.4744，在 1% 水平显著，表明数字基础设施水平提升显著增加进口隐含碳流入；第二阶段将进口隐含碳排放作为中介变量，分析其对净隐含碳排放的影响，进口隐含碳排放系数为 0.5417，正向显著，表明进口隐含碳流入对净隐含碳排放存在显著正向影响。
这说明数字基础设施水平提升通过中介作用降低进口关联碳排放，进而降低净隐含碳排放，验证假设 2。
为检验国际数字鸿沟的调节作用，本研究在模型中纳入数字基础设施水平与国际数字鸿沟的交互项。回归结果显示，交互项系数为 - 0.1805，在 1% 水平显著。结合基准回归中数字基础设施水平对净隐含碳排放的显著直接抑制效应，交互项显著为负表明国际数字鸿沟强化数字基础设施水平的减排效应。具体而言，一国与主要贸易伙伴间国际数字鸿沟越大，数字基础设施水平提升带来的农产品贸易净隐含碳排放减排效果越显著。
为深入分析数字基础设施水平与农业土地利用效率的联合减排效应，本研究按城乡数字基础设施差距将样本分组，对比高差距、低差距地区的空间滞后模型结果。估计结果显示，低差距地区数字基础设施水平对净隐含碳排放存在显著负向影响，在 10% 水平显著；高差距地区数字基础设施水平系数为 - 1.1430，在 1% 水平显著，表明城乡差距较大地区，基础设施提升对净隐含碳排放的减排效应更显著。
进一步分析显示，高差距地区Malmquist指数的负向影响在 1% 水平显著，系数为 - 0.5371；低差距地区无显著减排效应。这表明城乡数字基础设施差距较大地区，数字基础设施水平提升与农业土地利用效率进步对农产品贸易净隐含碳排放的协同减排效果更显著，验证假设 4。
研究展望
本研究存在以下三方面局限性：
第一，分析尺度存在局限，基于国家层面数据，宏观视角有助于把握整体格局，但可能忽视国家内部显著差异，如不同省份或农业区域的土地利用效率、贸易关联、排放强度差异，国内异质性对理解碳负担国内分配与内在公平问题至关重要。同时需明确，本研究聚焦揭示碳负担空间分布的事实驱动因素，为理解责任分配争议的结构性动因提供证据，但未也无意解决不同主体间碳责任如何分配的规范性问题。未来研究可采用更精细的区域尺度，纳入不同责任核算原则，探索数字时代更公平可行的碳责任分担机制。
第二，数字鸿沟分析受数据可得性约束，数字基础设施水平系统指标仅从 2014 年开始可得，限制长期动态捕捉能力。未来研究可拓展数据范围，采用更长时间框架探究数字化进程变化。此外，受数据限制，非洲等新兴经济体未被充分纳入，这些地区虽数据缺失，但正成为全球农业增长与贸易的重要中心，未来研究应聚焦这些地区，更好理解其在全球农产品贸易与碳排放中的角色。因此，未来研究应采用更全面的数据集与模拟方法，更好评估数字化、效率、碳转移间的因果关联。
第三，本研究控制变量选择受跨国标准化面板数据可得性约束，尽管国家饮食结构、更广泛产业结构等因素无疑影响农业排放，但所有样本国高质量连续时间序列数据仍有限。本研究通过稳健性检验与固定效应模型处理遗漏变量可能引发的内生性问题，鼓励未来学者随数据可得性提升，纳入这些社会经济维度拓展分析框架。
初审：袁立夫
审核：徐彩瑶
排版编辑：胡锦华
文献推荐人：胡锦华
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