鄭 潔，袁勇智

（1.天津財經(jīng)大學 財稅與公共管理學院，天津 300221；2.安徽財經(jīng)大學 財政與公共管理學院，安徽 蚌埠 233030）

一、問題的提出

綠色發(fā)展已成為世界經(jīng)濟發(fā)展轉(zhuǎn)型的共同趨勢，2020 年第75 屆聯(lián)合國大會上“碳達峰”“碳中和”目標（后文簡稱“雙碳”目標）的提出進一步表明減少二氧化碳排放、實現(xiàn)綠色發(fā)展的重要性和必要性。自簽訂《聯(lián)合國氣候變化框架公約》以來，許多國家通過建立碳排放權(quán)交易市場達成減排目標，我國也于2013 年在北京、上海、天津、重慶、深圳、廣東、湖北開展碳排放權(quán)交易初步試點工作，黨的二十大報告進一步指出要“積極穩(wěn)妥推進碳達峰碳中和”，“健全碳排放權(quán)市場交易制度”[1]。健全綠色低碳經(jīng)濟體系，大力推進生態(tài)文明建設(shè)已成為新時代以來的發(fā)展共識，摒棄以往晉升錦標賽模式下可能存在的“以環(huán)境謀發(fā)展”的短視行為[2]，提升綠色發(fā)展水平成為資源與環(huán)境約束從緊的經(jīng)濟新常態(tài)下的必然選擇。在新的歷史時期健全低碳發(fā)展經(jīng)濟體系，提升綠色發(fā)展水平，既是高質(zhì)量發(fā)展要求，也是推動經(jīng)濟社會全面綠色轉(zhuǎn)型，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的必由之路?？紤]到經(jīng)濟社會綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型的長期性與迫切性，在當前研究碳排放權(quán)交易政策對城市綠色發(fā)展水平的影響具有現(xiàn)實意義，且通過實證方法檢驗碳排放權(quán)交易實際政策效果，探究碳排放權(quán)交易政策作用機制以及是否存在區(qū)域異質(zhì)性有助于優(yōu)化后續(xù)政策制定，健全碳排放權(quán)市場交易制度。

Dales 在Coase 產(chǎn)權(quán)理論的基礎(chǔ)上提出有關(guān)碳排放權(quán)的設(shè)想，即建立排污權(quán)市場交易機制能夠有效將企業(yè)產(chǎn)生的負外部效應(yīng)內(nèi)部化，實現(xiàn)減排目標。目前對于碳排放權(quán)問題的研究集中在政策選擇、減排效果以及“波特效應(yīng)”誘發(fā)與否等方面。一些學者基于排污權(quán)理論并結(jié)合我國低碳治理實際情況展開研究，認為碳交易在當前階段相較于征收碳稅更適合我國減排需求[3-4]。碳排放權(quán)交易政策的實際減排效果也是熱點話題：沈洪濤等[5]的研究成果表明在企業(yè)層面碳排放權(quán)交易政策能通過減少產(chǎn)量的方式促進企業(yè)減排，劉傳明等[6]與李治國等[7]利用合成控制法均證明試點政策能夠顯著降低二氧化碳排放量，且減排效果存在明顯地區(qū)異質(zhì)性[8]，故而在制定減排政策時要因地制宜，重視地區(qū)差異性。“波特假說”認為適度的環(huán)境管制行為有利于企業(yè)創(chuàng)新能力提高[9]，諸多學者基于此視角研究排污權(quán)政策，部分學者認為排污權(quán)政策能夠誘發(fā)創(chuàng)新行為[10-12]，并基于“波特假說”理論進行擴展研究，驗證了碳排放權(quán)交易與技術(shù)創(chuàng)新中的政策“信號-預(yù)期”機制[13]，并基于生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)理論發(fā)掘出碳排放權(quán)交易政策存在創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)溢出效應(yīng)[14]。另一些學者的研究則持相反的結(jié)論，牛美晨和劉曄[15]從研發(fā)投入、研發(fā)產(chǎn)出與設(shè)備升級三方面驗證了排污費提高顯著抑制了企業(yè)創(chuàng)新，特別是在短期內(nèi)難以產(chǎn)生誘發(fā)波特效應(yīng)[16-18]。

本文可能的邊際貢獻如下：第一，已有文獻研究視角多聚焦于碳排放權(quán)交易政策宏觀減排效果及對微觀企業(yè)創(chuàng)新行為的影響等方面，本文從宏觀層面對碳排放權(quán)交易政策與城市綠色發(fā)展水平的關(guān)系進行實證分析，并檢驗了碳排放權(quán)交易政策對城市綠色發(fā)展水平的作用機制，有助于進一步探索城市綠色發(fā)展水平的提升路徑。第二，豐富了綠色發(fā)展理念的相關(guān)文獻。已有關(guān)于綠色發(fā)展理念的文獻普遍集中于概念剖析、路徑選取與政策建議等層面，采用實證方法進行分析的文獻則相對較少，本文將“碳排放權(quán)交易政策”看作一項準自然實驗，采用雙重差分的方法分析碳排放權(quán)交易政策對城市綠色發(fā)展水平的影響，從方法層面盡可能避免內(nèi)生性問題，同時對政策效應(yīng)進行異質(zhì)性評估，是對現(xiàn)有文獻的有益補充。第三，在進行機制分析時對綠色創(chuàng)新指標進行細化考量，一定程度上減輕可能存在的低質(zhì)量創(chuàng)新對實證結(jié)果的影響，使得論證更具說服力。

二、政策背景與研究假設(shè)

（一）政策背景

2011 年8 月國務(wù)院《“十二五”控制溫室氣體排放工作方案》提出探索建立碳排放權(quán)交易市場的初步構(gòu)想，同年10月發(fā)改委發(fā)布《關(guān)于開展碳排放權(quán)交易試點工作的通知》，正式確立北京市、上海市、天津市、重慶市、湖北省、廣東省、深圳市為碳排放權(quán)交易試點地區(qū)，試點政策涵蓋東中西部區(qū)域，由于地區(qū)實際情況不同，各試點省市在配額總量、配額交易主體、配額交易方式等方面存在差異。2013 年我國正式啟動碳排放權(quán)交易試點，不同于以往命令-控制型的政策手段，碳排放權(quán)政策給予企業(yè)更大自主空間，有助于激發(fā)企業(yè)積極性。

（二）研究假設(shè)

城市綠色發(fā)展水平是對地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平與環(huán)境保護的綜合考量，“雙碳”背景下城市發(fā)展旨在實現(xiàn)經(jīng)濟增長與節(jié)能減排的雙贏。從經(jīng)濟增長角度看，不同于命令控制型環(huán)境規(guī)制過于剛性的政策管制，碳排放權(quán)交易這一市場型環(huán)境規(guī)制手段通過市場機制發(fā)揮作用，自由度相對較高。碳排放權(quán)交易政策試點地區(qū)享受中央與地方政府的雙重支持，在政策傾斜、人才支持、財稅激勵等方面存在優(yōu)勢，有利于地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展；然而碳排放權(quán)交易政策對于碳排放配額的限制抑制了企業(yè)發(fā)展，致使企業(yè)面臨兩難抉擇：即購買碳排放配額以匹配產(chǎn)能增長還是減少生產(chǎn)以匹配碳排放配額？前者會導致企業(yè)生產(chǎn)成本提高，后者則會降低產(chǎn)能，兩者均不利于試點地區(qū)經(jīng)濟增長。從節(jié)能減排角度看，碳排放權(quán)交易政策一方面可以通過限額分配的方式抑制高排污企業(yè)排放，實現(xiàn)減排效應(yīng)；另一方面碳排放權(quán)交易政策構(gòu)筑了碳市場，高排放企業(yè)可以選擇通過購買排污權(quán)的方式維持或增加排放，購買排污權(quán)的成本能否抑制高排放企業(yè)的排污行為受到諸多因素影響，未必能切實降低排放。而綠色發(fā)展水平是對經(jīng)濟增長和減排的綜合考量，綜上，碳排放權(quán)交易政策可能促進城市綠色發(fā)展水平提升，也可能抑制城市綠色發(fā)展水平的提升，基于此，提出如下研究假設(shè)：

H1a：碳排放權(quán)交易政策促進了城市綠色發(fā)展水平提升。

H1b：碳排放權(quán)交易政策抑制了城市綠色發(fā)展水平提升。

創(chuàng)新是發(fā)展第一動力，綠色發(fā)展水平是對傳統(tǒng)全要素生產(chǎn)率的創(chuàng)新與完善，基于綠色發(fā)展理念，將資源消耗與環(huán)境保護等因素納入綜合考量范疇，在強調(diào)構(gòu)建經(jīng)濟增長、節(jié)約資源與保護環(huán)境三位一體的新發(fā)展格局下已成為驅(qū)動經(jīng)濟增長的可持續(xù)動力。碳排放權(quán)交易政策因其具有市場化屬性，政府可通過“碳交易”市場限制經(jīng)濟主體碳排放量，倒逼其提升綠色技術(shù)創(chuàng)新水平[19]、淘汰落后產(chǎn)能以實現(xiàn)既定減排目標。一方面有利于經(jīng)濟主體在提升產(chǎn)能的同時降低能耗與污染，另一方面，由于創(chuàng)新活動表現(xiàn)出顯著的正外部性，綠色技術(shù)創(chuàng)新往往會輻射到相關(guān)行業(yè)乃至全社會，進一步提升綠色發(fā)展水平。

此外，城市綠色發(fā)展水平的提升與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化有著直接關(guān)系，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化可視作根據(jù)實際供需情況進行產(chǎn)業(yè)動態(tài)調(diào)整以匹配不同時期發(fā)展目標的過程，碳排放權(quán)交易政策的實施有力鉗制了高能耗產(chǎn)業(yè)為求短期發(fā)展盲目擴大產(chǎn)能的短視行為，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)能夠進一步滿足“去落后產(chǎn)能”的實際發(fā)展需求，助推技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)發(fā)展，在節(jié)能減排與環(huán)境保護等約束條件下實現(xiàn)生產(chǎn)效率的可持續(xù)增長，切實提高城市綠色發(fā)展水平?；谏鲜龇治觯岢鋈缦录僭O(shè)：

H2a：碳排放權(quán)交易政策通過綠色技術(shù)創(chuàng)新促進城市綠色發(fā)展水平提升。

H2b：碳排放權(quán)交易政策通過優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)促進城市綠色發(fā)展水平提升。

三、研究設(shè)計

（一）模型設(shè)定

為了評估碳排放權(quán)交易政策這一“準自然實驗”對于城市綠色發(fā)展水平的影響，本文構(gòu)建如下雙重差分（DID）模型進行實證檢驗:

其中，levelit為城市i 在年份t 時的綠色發(fā)展水平，采用城市綠色全要素生產(chǎn)率自然對數(shù)值衡量。核心自變量carbonit為碳排放權(quán)交易試點代理變量，由實驗組城市虛擬變量與政策時間虛擬變量交互得出，即carbonit=treated*time。根據(jù)是否為碳排放權(quán)交易政策試點地區(qū)劃分實驗組城市與控制組城市，實驗組城市treated 賦值為1；其余城市為控制組，treated 賦值為0。2013 年及以后年份time取1，否則為0。controlit表示控制變量，包括政府干預(yù)程度、對外開放程度、人口密度、基礎(chǔ)設(shè)施完善程度與人才集聚水平。μi表示地區(qū)固定效應(yīng)，γt表示時間固定效應(yīng)，εit為隨機誤差項。本文重點關(guān)注式（1）中核心待估參數(shù)α1的取值情況，以此表征碳排放權(quán)交易政策對城市綠色發(fā)展水平的凈效應(yīng)，若α1顯著為正則說明設(shè)立碳排放權(quán)交易政策有利于城市綠色發(fā)展水平提升；反之若α1不顯著或顯著為負則表明政策對城市綠色發(fā)展水平無顯著影響或顯著抑制了城市綠色發(fā)展水平。

（二）變量及數(shù)據(jù)說明

1.被解釋變量

參考鄒璇等[20]和吳磊等[21]的做法，本文選取綠色全要素生產(chǎn)率（GTFP）衡量城市綠色發(fā)展水平?？紤]到參數(shù)法前提假設(shè)嚴格，實際計算過程中難以滿足且估計結(jié)果易產(chǎn)生偏誤，故本文借鑒Li 等與Oh 的研究設(shè)計[22-23]，采用包含非期望產(chǎn)出的超效率SBM（slacks-based measure）模型結(jié)合全局參比的Global-Malmquist-Luenberger（GML）指數(shù)法測算城市綠色全要素生產(chǎn)率。超效率SBMGML指數(shù)法在構(gòu)建最優(yōu)生產(chǎn)前沿面基礎(chǔ)上使得不同時期城市均在全局最優(yōu)生產(chǎn)前沿面下進行測度，能夠有效解決測度過程中可能存在的線性規(guī)劃無解、效率值區(qū)分及跨期不可比等問題。在超效率的SBM 模型中，相關(guān)指標選取情況如表1 所示，其中資本投入指標參照張軍等的做法進行計算，并以2006 年平減后得到[24]。由于城市層面詳細能源數(shù)據(jù)可獲得性的限制，本文借鑒吳健生等[25]的研究，采用DMSP/OLS穩(wěn)定夜間燈光數(shù)據(jù)擬合城市能源投入數(shù)據(jù)。非期望產(chǎn)出指標的確定參照涂正革的相關(guān)研究確定，缺失數(shù)據(jù)使用插值法補齊[26]。

表1 計算指標選取

由于計算所得GML指數(shù)實質(zhì)上是綠色全要素生產(chǎn)率的增長率，故以2006 年作為基期進行累乘得到各市歷年綠色全要素生產(chǎn)率。

2.核心自變量

本文的核心自變量是碳排放權(quán)交易政策虛擬變量carbon，根據(jù)“兩省五市”共7 個政策地區(qū)進行實驗組和控制組城市分組，結(jié)合政策時間虛擬變量構(gòu)建交互項，得到核心自變量carbon。

3.控制變量

基于已有文獻，為避免遺漏變量可能帶來的內(nèi)生性問題，本文選取如下控制變量：政府干預(yù)水平（intervention）、對外開放程度(open)、人口密度(density)、基礎(chǔ)設(shè)施完善程度(infra)、人才集聚水平(aggregation)。變量具體定義見表2.

表2 變量定義

本文所用數(shù)據(jù)來自歷年《中國城市統(tǒng)計年鑒》、《中國科技統(tǒng)計年鑒》、Wind 數(shù)據(jù)庫、中國城市數(shù)據(jù)庫、國泰安數(shù)據(jù)庫（CSMAR）以及各城市政府工作報告。出于政策前后期對照考慮，樣本區(qū)間選擇為2007—2019年。相關(guān)變量描述性統(tǒng)計如表3所示。

表3 變量描述性統(tǒng)計

四、實證結(jié)果分析

（一）基準回歸結(jié)果

本文基于式（1）雙向固定效應(yīng)模型檢驗碳排放權(quán)交易政策對城市綠色發(fā)展水平的凈效應(yīng)，表4第（1）列報告了基于全樣本的估計結(jié)果，碳排放權(quán)交易政策對綠色發(fā)展水平的影響系數(shù)為0.064，在1%的水平下顯著，表格第（2）列在第（1）列基礎(chǔ)上加入城市層面控制變量，排除可能干擾綠色發(fā)展水平的城市層面因素，第（2）列回歸結(jié)果顯示核心自變量系數(shù)為0.063，在1%的水平下顯著。回歸結(jié)果表明獲批碳排放權(quán)交易試點城市的綠色發(fā)展水平相較于非試點城市平均提升約6.3%，假設(shè)H1a由此得證。

表4 碳排放權(quán)交易政策影響城市綠色發(fā)展的回歸結(jié)果

控制變量的回歸結(jié)果顯示，政府干預(yù)程度的提高與基礎(chǔ)設(shè)施完善程度的提升有助于城市綠色發(fā)展水平的提升，人才集聚也對城市綠色發(fā)展水平表現(xiàn)出顯著的正向促進作用。對外開放水平對城市綠色發(fā)展水平的影響顯著為負，城市綠色發(fā)展水平受人口密度的影響并不顯著。

（二）平行趨勢檢驗

雙重差分法的使用前提為實驗組與控制組必須滿足平行趨勢假設(shè)，即實驗組與控制組城市綠色發(fā)展水平的演變趨勢在政策前不存在顯著系統(tǒng)性差異?？紤]到在確立碳排放權(quán)交易試點地區(qū)時可能會優(yōu)先選擇城市資源稟賦優(yōu)越、基礎(chǔ)設(shè)施完善的地區(qū)，造成實驗組與對照組城市在受到政策沖擊之前綠色發(fā)展水平演變趨勢不同。本文參考涂正革等[27]與任勝剛等[28]的做法，采用事件研究法構(gòu)建如下模型對碳排放權(quán)交易政策的動態(tài)效應(yīng)進行實證檢驗：

其中，以2013年作為基準年，其他變量設(shè)定同基準回歸模型，此處不再贅述。本文重點關(guān)注βt取值情況。同時為了避免多重共線性影響，選取政策沖擊時點前一期（2012 年）作為基準組并剔除，因此圖中沒有繪制pre_1期的數(shù)據(jù)。

圖1 繪制了95% 置信區(qū)間下針對參數(shù)βt的估計結(jié)果，結(jié)果顯示在碳排放權(quán)交易政策前，參數(shù)βt估計值均不顯著異于0，說明實驗組和控制組城市在政策沖擊前不存在明顯差異，通過平行趨勢檢驗。

圖1 平行趨勢檢驗

（三）安慰劑檢驗

本文參照Cai 等與劉滿鳳等的思路設(shè)計安慰劑檢驗[29-30]，進一步排除城市—年份層面不可觀測因素對于前文政策效應(yīng)估計結(jié)果的可能擾動。首先隨機分配試點城市，形成安慰劑檢驗的實驗組城市和控制組城市，再通過獨立重復實驗的方式進行抽樣估計。本文基于隨機分配試點城市的樣進行了500次隨機抽樣估計，并基于抽樣回歸結(jié)果繪制圖2?？梢园l(fā)現(xiàn)，基于隨機抽樣的估計系數(shù)近似服從正態(tài)分布，且系數(shù)估計值集中分布在0 附近，偏離真實基準回歸系數(shù)（0.063）。其次，關(guān)注估計系數(shù)的p值分布結(jié)果：基于隨機抽樣估計系數(shù)的p值大部分分布在p=0.10橫線上方區(qū)域（即在10%的顯著性水平下仍不顯著），進一步說明本文政策效應(yīng)估計結(jié)果不太可能是偶然得到的，以上檢驗結(jié)果均表明碳排放權(quán)交易政策對城市綠色發(fā)展的正向促進作用不是由于其他遺漏因素導致的。

圖2 安慰劑檢驗結(jié)果

（四）其他穩(wěn)健性檢驗

基于前文雙重差分模型框架，進一步選取以下角度進行穩(wěn)健性檢驗。第一，替換被解釋變量，使用方向性距離函數(shù)模型結(jié)合GML生產(chǎn)率指數(shù)的方法同樣在全要素生產(chǎn)率研究方面有著廣泛應(yīng)用[31]，使用DDF-GML 指數(shù)計算綠色全要素生產(chǎn)率，將其作為被解釋變量替換初始解釋變量，按照式（1）進行回歸，估計結(jié)果見表5 第（1）列。第二，使用PSM-DID方法作為對照進行回歸。DID方法要求實驗組和控制組城市除政策沖擊外，在其他特征上盡可能相似，但中國城市間發(fā)展水平、城市特征、資源稟賦等方面普遍存在差異性；運用傾向得分匹配法（PSM）為實驗組城市匹配城市特征最為相似的對照組城市再進行雙重差分估計有助于進一步消除樣本選擇偏差問題，提升估計準確性。參考曾婧婧和周丹萍[32]、陸菁等[33]的做法，匹配變量選擇本文控制變量，采用1：1最近鄰匹配方法進行最佳控制組城市匹配，caliper 值設(shè)置為0.05。圖3、圖4 分別展示了匹配前后控制組和實驗組城市的核密度圖，經(jīng)過傾向得分匹配得出的控制組城市核密度曲線與實驗組曲線重合度較匹配前有明顯提升，表明匹配結(jié)果較好。

圖3 匹配前傾向得分核密度圖

圖4 匹配后傾向得分核密度圖

表5 穩(wěn)健性檢驗

選用匹配后樣本進行DID 估計，表5 第（2）列展示了基于PSM-DID 方法的估計結(jié)果，核心變量回歸結(jié)果仍顯著為正，進一步證明了基本回歸的穩(wěn)健性。

上述穩(wěn)健性檢驗結(jié)果進一步說明碳排放權(quán)交易政策能夠促進城市綠色發(fā)展水平提升這一結(jié)論是相對穩(wěn)健的。

（五）異質(zhì)性分析

上述分析基于整體層面探討了碳排放權(quán)交易政策對于城市綠色發(fā)展水平的影響效應(yīng)。但不同地區(qū)間發(fā)展存在客觀差異，往往會造成政策實際效果的區(qū)域異質(zhì)性。本文進一步就區(qū)域異質(zhì)性方面對政策效應(yīng)展開研究，根據(jù)區(qū)位差異進行東、中、西部城市分地區(qū)回歸①東部城市包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南所轄城市；中部城市包括山西、吉林、黑龍江、河南、湖北、湖南、安徽、江西所轄城市；西部城市包括內(nèi)蒙古、重慶、四川、廣西、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆所轄城市。。

分地區(qū)回歸結(jié)果如表6（1）～（3）列所示。碳排放權(quán)交易政策對東部城市綠色發(fā)展水平的促進效果最強，其估計系數(shù)（0.097）通過了1%水平下的顯著性檢驗；中部城市核心自變量估計系數(shù)（0.031）僅通過了10%水平下的顯著性檢驗，西部城市核心自變量估計系數(shù)為負（-0.002）且不顯著。

表6 異質(zhì)性分析

進一步的組間系數(shù)差異檢驗表明，相較于中部城市和西部城市，碳排放權(quán)交易政策對東部城市綠色發(fā)展水平的促進作用確實更強，東部城市與中部城市、東部城市與西部城市的組間系數(shù)差異均在5%的顯著性水平上存在顯著差異（p 值分別為0.029 與0.018），表現(xiàn)出明顯的區(qū)域異質(zhì)性。造成這種政策效果差異性的可能原因是東部地區(qū)在發(fā)展水平、基礎(chǔ)設(shè)施、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等方面顯著優(yōu)于中西部地區(qū)，根據(jù)“用腳投票”理論，優(yōu)質(zhì)要素、人才與先進技術(shù)等會更傾向選擇向東部地區(qū)聚集；較高的經(jīng)濟發(fā)展水平和相對充裕的財政收入有利于地方政府落實碳排放權(quán)交易相關(guān)政策。另一方面，“產(chǎn)業(yè)梯度轉(zhuǎn)移”理論的相關(guān)研究也在一定程度上解釋了政策效應(yīng)存在區(qū)域異質(zhì)性的原因：該理論認為東、中、西部地區(qū)客觀上存在經(jīng)濟技術(shù)梯度和產(chǎn)業(yè)梯度，伴隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化升級，某些不匹配地區(qū)發(fā)展狀況的產(chǎn)業(yè)會被高梯度地區(qū)舍棄（如東部某些要素密集與勞動密集型產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移至中、西部），中、西部地區(qū)可能會承接“高能耗”“高污染”企業(yè)，不利于所轄城市綠色發(fā)展水平提升。

五、機制分析

碳排放權(quán)交易政策對城市綠色發(fā)展的正向促進作用已在前文得到證實。那么，碳排放權(quán)交易政策通過怎樣的機制作用于城市綠色發(fā)展水平？借鑒江艇[34]、唐飛鵬等[35]在機制檢驗方面的研究成果，本文將從綠色技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化效應(yīng)方面探討可能存在的機制路徑。

1.綠色技術(shù)創(chuàng)新

本文擬從綠色技術(shù)創(chuàng)新的數(shù)量和質(zhì)量兩方面綜合檢驗綠色技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)。借鑒宋德勇等[36]的做法，首先將綠色外觀設(shè)計專利數(shù)、綠色實用新型專利數(shù)與綠色發(fā)明專利數(shù)三者總和作為綠色專利申請總數(shù)，再進行平均化處理，使用每萬人綠色專利申請數(shù)作為表征綠色技術(shù)創(chuàng)新總體數(shù)量（quantity）的代理指標。在實際創(chuàng)新過程中，創(chuàng)新主體可能存在為獲取其他利益而進行的“策略性創(chuàng)新”行為[37]，該種創(chuàng)新行為往往表現(xiàn)出對于非發(fā)明專利數(shù)量的追逐競爭，忽視對于創(chuàng)新質(zhì)量的提升，低質(zhì)量創(chuàng)新無益于綠色全要素生產(chǎn)率進步；考慮到該種情況，選取每萬人綠色發(fā)明專利申請數(shù)作為綠色技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量（quality）的衡量指標。分別將其帶入式（1）模型，表7第（1）、（2）列的回歸結(jié)果顯示綠色技術(shù)創(chuàng)新總體數(shù)量在10%的顯著性水平下顯著為正，綠色技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量的回歸系數(shù)在5%的顯著性水平顯著，表明碳排放權(quán)交易能夠促進綠色技術(shù)創(chuàng)新的“量質(zhì)齊升”，證實了假設(shè)H2a。

表7 機制檢驗

2.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化

本文采用二、三產(chǎn)業(yè)比值來衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化效應(yīng)（structure）。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化效應(yīng)的回歸結(jié)果如表7第（3）列所示，回歸系數(shù)在1%的顯著性水平下顯著為正，表明碳排放權(quán)交易政策的實行顯著促進了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，假設(shè)H2b由此得證。

六、結(jié)論與建議

本文基于碳排放權(quán)交易政策，選取2007—2019 年城市數(shù)據(jù)構(gòu)建雙重差分模型進行實證檢驗，實證結(jié)果表明：（1）碳排放權(quán)交易政策能夠促進城市綠色發(fā)展水平提升。（2）碳排放權(quán)交易政策效果表現(xiàn)出明顯的地區(qū)異質(zhì)性，碳排放權(quán)交易政策促進了東部、中部地區(qū)綠色發(fā)展水平的提升，且對東部地區(qū)的促進作用最強，但對西部地區(qū)的效果在統(tǒng)計學意義上尚不顯著。（3）碳排放權(quán)交易政策通過促進綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量與質(zhì)量提升、實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級等方面發(fā)揮作用。

本文政策建議如下：

（1）“雙碳”政策目標下，經(jīng)濟社會面臨綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型與節(jié)能減排雙重壓力，碳排放權(quán)交易政策能夠促進城市綠色發(fā)展水平提升，政府應(yīng)繼續(xù)加大資金、人才和技術(shù)支持，進一步健全碳排放權(quán)交易市場制度，穩(wěn)步推進碳排放權(quán)交易普及。

（2）在布局全國碳市場時，對于政策制定與推進要實現(xiàn)“差異化”。將地區(qū)發(fā)展水平、自然資源稟賦、產(chǎn)業(yè)發(fā)展狀況等因素納入政策制定考量范圍，政策制定不能“大而化之”，要做到因地施策，根據(jù)地區(qū)實際情況推進政策普及，切實推動地區(qū)綠色發(fā)展。

（3）“雙碳”工作推進過程中注重以綠色技術(shù)創(chuàng)新為重要抓手。隨著產(chǎn)業(yè)發(fā)展進程推進和創(chuàng)新形態(tài)演變，綠色技術(shù)創(chuàng)新不再是單一個體進行的孤立進程，而是政府、企業(yè)、高校與科研機構(gòu)的相互配合、協(xié)同工作。政府在“雙碳”目標達成中扮演“總舵手”角色，把握綠色發(fā)展總體布局，引導產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級，通過強化財稅政策支持等手段激勵企業(yè)創(chuàng)新，加速綠色創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化，推動地區(qū)綠色發(fā)展。