彭文斌，李 璐
（1.湖南科技大学商学院，湖南 湘潭 411201；
2.湖南财政经济学院工程管理学院，湖南 长沙 410205）
经济的快速发展伴随着能源的大量消耗，为了经济的持续健康发展，我国在推进节能减排上一直保持积极态度。目前，我国能源利用效率显著提高，能源消费结构由传统高能耗向低碳、清洁能源转变，煤炭消费占比持续下降，使二氧化碳的增长速度放缓。为进一步控制碳排放，实现经济社会绿色可持续发展，我国提出“双碳”的目标。目前我国的经济仍依较多赖于第二产业，电力、热力行业及其余化工行业产生的碳排放量占到总排放量的70%以上。在保证经济发展质量的同时实现“双碳”目标，绿色创新是必不可少的条件。我国对碳排放行为采取的管制措施越发严格，政府对于碳排放的管制是否能对区域绿色创新产生正向影响，本文就这一问题，测算各省份碳排放管制及绿色创新效率，并构建门槛模型，分析碳排放管制对区域绿色创新效率的影响，并对如何提高区域绿色创新效率提出政策建议。
绿色创新作为一个广泛的概念，在不同发展阶段具有不同的概念界定，其共同点在于对改善环境有所帮助。从外部压力角度，规制压力和模仿压力均能够对企业绿色创新产生促进作用，制度压力达到一定程度后，规制压力、模仿压力与绿色创新之间存在倒“U”型关系[1-2]。同时，制度压力还具有区域异质性，根据各个地区经济发展水平、教育水平、能源消费水平和产业集聚程度的不同，其对绿色创新产生的影响也不同[3]。碳排放对绿色创新同样存在影响。基于我国装备制造业的实证分析，表明能源消费碳排放总量和绿色创新效率之间具有相互促进的关系[4]。近年来，我国逐步实施了碳排放权交易试点政策、低碳试点政策，均能够有效激励绿色创新，诱发地方企业绿色创新行为，显著提升绿色创新绝对水平以及相对水平，使创新投入增加、绿色创新产出增多[5]。基于国外地区的实证研究同样从绿色创新对碳排放量的影响中得出相似结论[6-7]。
综上所述，国内外研究学者对于碳排放和绿色创新已做出大量研究，为本文的研究奠定了基础。在前人研究的基础上，本文的边际创新点在于：①目前大部分研究选取环境规制为研究对象，对不同类别环境规制未加以区分。基于“双碳”的政策背景，本文创新性地选取碳排放管制为研究对象。②作为绿色创新的主体，企业的绿色创新行为受到众多学者的关注。但对于区域整体绿色创新的研究较少，因此本文将我国30 个省、直辖市、自治区（西藏及港、澳、台地区除外）分为东部、东北、中部、西部四个区域进行趋势对比，同时对全国整体进行门槛回归分析，探究碳排放管制与区域绿色创新效率的关系。
2.1 研究方法
针对碳排放管制与绿色创新效率之间的关系，本文借鉴Hansen 提出的门槛模型对二者关系进行实证分析，设定多门槛计量模型，如式（1）所示。
其中：GRC——被解释变量绿色创新效率；
CONT——解释变量碳排放管制；
IND——门槛变量产业结构；
I（·）——示性函数；
Xit——一系列控制变量；
γ1，γ2，…，γn——多个门槛值；
θ、α、β——参数向量；
εit——残差项。此外，为了避免遗漏变量带来的内生性影响，模型还控制了个体和时间的双重固定效应，分别用ωi和μt代表。
2.2 指标建立
2.2.1 被解释变量：绿色创新效率
在对区域绿色创新效率进行评价时，需要同时考虑到投入、期望产出、非期望产出3 个方面，因而本文采用SBM-DEA 模型对绿色创新效率进行评价。借鉴前人研究及数据可知，本文选取以下指标测算区域绿色创新效率（GRC）。其中，投入指标选取各省份R&D 人员全时当量、R&D 经费内部支出，以此反映绿色创新活动的投入及参与度。期望产出指标选取与绿色创新行为相关的专利授权数、人均地区生产总值，以此反映区域绿色创新水平及经济发展水平。非期望产出选取各省份工业废水排放量、二氧化硫排放量、工业生活烟尘排放量，以此判断绿色创新是否作用于实际生产。
2.2.2 解释变量：碳排放管制
本文借鉴已有研究，采用熵权法对碳排放管制（CONT）进行赋权测算。其中，正向指标选取建成区绿化覆盖率以及资源税、车辆购置税和车船使用税3种税收之和，分别衡量一个区域的绿化水平、政府财政的投入及碳排放的控制效果。负向指标选取各省份CO2排放量以及单位国民生产总值耗能。
2.2.3 控制变量
根据已有研究和结论，本文从产业结构（IND）、能源结构（ENST）、城镇化水平（CIT）、对外开放程度（OPE）和教育水平（STU）5 个维度选取控制变量，分别采用第二产业与第三产业生产总值之比、各省份煤炭消费量与能源消费总量之比、年末城镇人口数与年末总人口数之比、进出口贸易总额与GDP 之比和每万人在校大学生数来衡量。同时将产业结构设置为门槛变量，探究某一地区随着产业结构的转变，碳排放管制对绿色创新效率影响的变化。
本文所需数据选取2005—2019年的省级数据（西藏及港、澳、台地区除外），来源于《中国科技统计年鉴》、国家知识产权局、《中国税务统计年鉴》、各省份统计年鉴、《中国环境统计年鉴》、国泰安数据库、《中国能源统计年鉴》，保证数据的准确性和权威性。
3.1 描述性结果分析
根据我国各地区经济发展程度的差异以及政策实施区域的不同，将我国30 个省、直辖市、自治区（西藏及港、澳、台地区除外）划分为四大经济区域，分别为东部地区、东北地区、中部地区以及西部地区，分别对四大经济区域内各省份碳排放管制、绿色创新效率平均值的变化趋势进行描述性统计分析，对碳排放管制与区域绿色创新效率之间的关系做出初步判断。
根据各地区描述性统计分析可以看出，4 个地区的碳排放管制强度均呈现出整体上升趋势，表明国家对于减排的力度逐年增大；
各地区的绿色创新效率变化趋势不同，东、中、西部地区的绿色创新效率整体呈现先下降后波动上升的趋势，但在2019年出现分歧，东部地区保持上升，中、西部地区突然下降，而东北地区的绿色创新效率呈现出先上升后下降的趋势。根据各地区的产业结构变化趋势，东部地区产业结构呈现出下降趋势，其余3 个地区产业结构呈现出先上升后下降的趋势，在2011年左右出现下降拐点。总体而言，四大经济区域的第三产业占比均不断提升。综合来看，在第二产业总产值与第三产业总产值比在下降的过程中，碳排放管制先促进区域绿色创新效率的提升，而后产生抑制作用，即存在某一临界值，使碳排放管制对区域绿色创新效率的影响由正转负。
3.2 面板门槛回归假设检验
本文设立的门槛回归模型以产业结构作为门槛变量，探究随着产业结构的变化，碳排放管制对绿色创新效率的不同影响。利用Stata14 软件对碳排放管制与绿色创新效率之间的门槛个数进行判断，在设置自抽样300 次的情况下分别进行单一门槛、双重门槛、三重门槛回归。根据回归结果，只有单一门槛回归在5%置信水平下通过检验，门槛值为0.6570，表明碳排放管制与绿色创新效率之间确实存在非线性关系。
3.3 面板门槛回归结果分析
表1为单一门槛模型下碳排放管制与绿色发展效率的门槛回归结果。可以看出，其关系可以分为两个区间：当IND＜0.6570 时，碳排放管制对绿色创新效率存在抑制作用；
当IND＞0.6570 时，碳排放管制对绿色创新效率存在促进作用。随着IND 数值的不断下降，碳排放管制对绿色发展效率从正向促进作用转变成负向抑制作用。结合描述性结果，大约在2019年左右，东北地区和东部地区第二产业总产值与第三产业总产值的比值接近0.6570，中部地区和西部地区的比值为0.7～0.8。我国碳排放管制强度呈整体上升趋势，大部分地区绿色创新效率在2010—2018年整体上升，在2018—2019年出现下降。这表明描述性结果与面板门槛回归结果较为符合。
表1 单一门槛模型下碳排放管制与绿色发展效率的门槛回归结果
结合实际政策，2010—2019年，政府各部门提出一系列举措大力发展绿色创新产业，如成立海洋运输绿色安全协同创新中心、在多地建立绿色金融改革试验区等。但目前绿色创新主要集中于高污染、高排放的第二产业，服务业的绿色创新起步较晚，且对于降低碳排放的作用较小。当第二产业比重较高时，碳排放管制的增加，能够促进企业加大绿色创新投入，以减少政府对过度污染的惩罚，碳排放管制对绿色发展效率存在促进作用。当第二产业比重较低时，表明我国产业转型已进行到一定的阶段，此时绿色创新已有一定规模，根据边际成本递增原则，此时可能会出现增加的绿色创新投入大于污染惩罚的情况，且第三产业的绿色创新效率尚不能弥补因第二产业比重减少而损失的绿色创新效率，因此碳排放管制对区域绿色创新效率会出现抑制作用。
3.4 稳健性检验
为了证实上述结果的可靠性，本文选取滞后一期的解释变量分别进行混合面板OLS 检验及固定效应模型检验，对上述结果的稳健性进行考察，结果如表2所示。由表2可知，在不同回归模型下主要变量符号无变化，且具有显著性，说明在多种回归模型下本文结论具有稳健性。
表2 门槛回归模型稳健性检验结果
本文基于2005—2019年省级面板数据，通过构建门槛回归模型对碳排放管制与区域绿色创新效率之间的关系进行分析。可以得知，随着第二产业总产值与第三产业总产值之比不断下降，碳排放管制对区域绿色创新效率首先存在促进作用，当其比值降低到一定程度时，转变为抑制作用。目前我国产业结构处于转型过程，碳排放管制对区域绿色创新效率的促进作用逐渐下降，甚至转向抑制作用。因此，需要做好以下两个方面的工作：①我国对碳排放的管制强度需因地制宜，避免“一刀切”式政策，需根据我国不同地区产业结构发展程度的不同采取不同的政策措施。②加强对第三产业绿色创新的政策支持。当前我国对于第三产业的创新激励仍有不足，应从资金、人才、技术引进等方面对第三产业绿色创新提供政策支持，降低由于碳排放管制对绿色创新效率带来的抑制作用。
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