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为了达成中国承诺的2030年碳达峰目标和实现经济社会全面绿色转型,国家发展和改革委员会于2010年开始实行低碳城市试点,并于2012年和2017年进一步扩大了试点范围。“低碳城市”试点政策是一种特殊的、广义的环境政策,不同于单一的环境污染治理政策,它具有先行先试的特点,旨在通过提升能源利用效率、发展可替代清洁能源等多元化手段促进绿色技术进步,进而实现低碳目标[1-2]。学术界已从研发投入、专利授权数量以及能源效率等视角,证实了绿色技术进步对提升碳排放绩效具有显著的正向影响[3-5]。但是,学术界关于环境政策能否促进试点城市绿色技术质量提升这一问题仍未能达成共识。不仅如此,随着数据可得性以及分析手段的发展,本文基于Incopat数据库中授权的绿色发明专利数据测算发现,绿色技术进步并不完全来自于本地,有超过70%的绿色技术进步来自于邻近地区,这些跨区域专利引证、授权许可等联系数量的增加推动了区域创新网络的形成。因此,从网络视角厘清“低碳城市”试点政策能否促进城市绿色技术进步具有重要的理论和现实意义。本文运用渐进双重差分模型(Time-varying DID),以2005—2020年中国大陆地区城市层面数据为样本,实证检验了“低碳城市”试点政策对试点城市绿色技术进步的影响。
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本文所使用的专利数据均来源于Incopat数据库,这是由北京合享智慧科技有限公司创立的大型专利数据平台,其数据直接来源于国家知识产权局(CNIPA)。绿色发明专利的界定标准为世界知识产权组织(WIPO)在2010年9月公布的“国际专利分类绿色清单”(IPC Green Inventory),这是目前学术界公认的绿色专利分类方法。本文的数据处理过程主要分为两步,首先根据绿色专利清单中提供的IPC分类号从Incopat数据库获取了1985—2020年授权的绿色发明专利,接着根据上述绿色专利的家族引证情况进一步收集相关被引证专利的数据,并以此为基础构建2005—2020年的专利引证网络。
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绿色技术进步是指企业、科研院所等创新主体在现有技术水平下所取得的新型绿色技术,而绿色专利的申请与授权往往被视为绿色技术进步的直观表现,其申请量和授权量已经成为衡量绿色技术进步的重要指标。但是,绿色专利的申请或授权数量往往仅能反映静态的绿色技术进步结果,无法揭示技术进步的路径、参与的相关主体等动态因素。事实上,根据技术进步理论可将技术进步划分为两个阶段和五大基本要素,两个阶段是指技术分享和技术的再利用,五大要素则是技术来源和接受者、被转移的技术类型、转移渠道以及转移机制[20]。专利引证反映了对既有专利的继承和创新,涵盖了技术进步的两个阶段,因此本文拟基于技术进步理论构建绿色发明专利引证网络。需要特别指出的是,本研究所涉及的绿色发明专利均为授权专利而非申请专利,这是因为申请专利仅能反映创新的数量,授权专利则更能反映创新的质量和能力。同时,根据本文对绿色技术进步的定义,每一条专利引证联系中的引证方必须为授权的绿色发明专利,而被引证方则不作特别要求。据此,本文借鉴Huang 等[19]和Li 等[20]的做法构建了城市层面的专利引证网络。具体而言,本文将中国291个地级市视为绿色专利引证网络的节点城市,并基于式(1)构建2005—2020年绿色专利引证网络Gt,其中Gt为291×291的矩阵,t=2005, 2006,…,2020年。
$$ \begin{array}{c} {w}_{ij}^{t}={\displaystyle\sum }_{k=1}^{{n}_{t}}\mathrm{g}\mathrm{r}\mathrm{e}\mathrm{e}\mathrm{n}\mathrm{p}\mathrm{a}{t}_{k}\\ \mathrm{g}\mathrm{r}\mathrm{e}\mathrm{e}\mathrm{n}\mathrm{p}\mathrm{a}{\mathrm{t}}_{k}=\left\{\begin{array}{c}1,i\in {\rm{loc}}_{\mathrm{f}\mathrm{a}\mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{l}{\mathrm{y}}_{\mathrm{g}\mathrm{r}\mathrm{e}\mathrm{e}\mathrm{n}\mathrm{p}\mathrm{a}{\mathrm{t}}_{k}}}\\ 0,i\notin {\rm{loc}}_{\mathrm{f}\mathrm{a}\mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{l}{\mathrm{y}}_{\mathrm{g}\mathrm{r}\mathrm{e}\mathrm{e}\mathrm{n}\mathrm{p}\mathrm{a}{\mathrm{t}}_{k}}}\end{array}\right. \end{array}$$ (1) 其中,
$ {w}_{ij}^{t} $ 表示t年绿色专利引证网络中i市到j市的绿色技术溢出流量;$ {n}_{t} $ 表示t年j市的绿色专利授权数量;$ \mathrm{g}\mathrm{r}\mathrm{e}\mathrm{e}\mathrm{n}\mathrm{p}\mathrm{a}{\mathrm{t}}_{k} $ 表示t年j市第k项绿色专利是否引证了申请地址位于i市的专利;$ \mathrm{f}\mathrm{a}\mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{l}{\mathrm{y}}_{\mathrm{g}\mathrm{r}\mathrm{e}\mathrm{e}\mathrm{n}\mathrm{p}\mathrm{a}{\mathrm{t}}_{k}} $ 表示t年j市第k项绿色专利的家族引证情况;${\rm{l\mathrm{o}{\mathrm{c}}}}_{\mathrm{f}\mathrm{a}\mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{l}{\mathrm{y}}_{\mathrm{g}\mathrm{r}\mathrm{e}\mathrm{e}\mathrm{n}\mathrm{p}\mathrm{a}{\mathrm{t}}_{k}}}$ 则表示t年j市第k项绿色专利所引证专利的申请地址的集合。 -
“低碳城市”试点政策既会导致试点城市与非试点城市之间的地区差异,也会导致低碳试点城市落实政策前后的差异。上述两类差异为本文采用双重差分模型评估“低碳城市”试点政策对城市绿色技术进步的影响提供了进行准自然实验的空间。同时,“低碳城市”试点政策分别于2010年、2012年和2017年公布了三批低碳试点城市名单,这意味着传统双重差分模型不再适用。因此,本文借鉴王锋和葛星[8]的做法,构建渐进双重差分模型考察“低碳城市”试点政策对城市绿色技术进步的影响。具体模型如下
$$ \mathrm{I}{\mathrm{D}}_{i}=\alpha +\beta \mathrm{P}\mathrm{o}\mathrm{l}\mathrm{i}\mathrm{c}{\mathrm{y}}_{it}+\lambda {X}_{it}+{\eta }_{i}+{\mu }_{t}+{\varepsilon }_{it} $$ (2) $$ \mathrm{O}{\mathrm{D}}_{i}=\alpha +\beta \mathrm{P}\mathrm{o}\mathrm{l}\mathrm{i}\mathrm{c}{\mathrm{y}}_{it}+\lambda {X}_{it}+{\eta }_{i}+{\mu }_{t}+{\varepsilon }_{it} $$ (3) 其中,IDi表示城市i的绿色技术进步,以城市i在专利引证网络中的入强度衡量;ODi表示城市i的绿色技术溢出,以城市i在专利引证网络中的出强度衡量;Policyit为“低碳城市”试点政策的虚拟变量,表示城市i在t年是否实施了该政策,实施为1,反之为0;Xit表示t年影响城市i绿色技术进步和绿色技术溢出的一系列控制变量;
$ {\eta }_{i} $ 和$ {\mu }_{t} $ 分别表示城市固定效应和时间固定效应;$ \alpha $ 和$ {\epsilon }_{it} $ 分别表示常数项和随机扰动项。 -
本文以入强度(ID)和出强度(OD)作为核心被解释变量,IDi越大表示城市i的发明授权绿色专利引证其他城市专利的次数越多,这直接体现了城市i的绿色技术进步;ODi越大表示城市i的专利被其他城市授权的绿色发明专利引证越频繁,这体现了城市i的绿色技术溢出。入强度和出强度的表达式如下所示,其中
$ {w}_{ji}^{t} $ 指t年城市i引证城市j的次数,$ {w}_{ij}^{t} $ 指t年城市i被城市j引证的次数$$ \mathrm{I}{\mathrm{D}}_{i}={\sum }_{j}{w}_{ji}^{t} $$ (4) $$ \mathrm{O}{\mathrm{D}}_{i}={\sum }_{j}{w}_{ij}^{t} $$ (5) 本文的核心解释变量为政策虚拟变量(Policyit),用以刻画“低碳城市”试点政策对绿色技术进步的影响,试点城市名单来源于国家发改委发布的相关文件。具体而言,由于“低碳城市”试点政策实施的时间分别为2010年7月、2012年11月和2017年1月,考虑到前两批试点政策普遍于下半年生效,且绿色发明专利受政策影响的周期较长[11],故本文以2011年、2013年和2018年作为政策实施的基期,而受政策冲击影响后的年份最多可到第9年,同理,受政策影响前的年份最多可追溯至13年前。
除此以外,本文还将城市经济发展水平(ln gdp)、产业结构(inds)、外商直接投资水平(ln fdi)、信息化水平(ln info)和政府干预(gov)作为控制变量引入回归方程,以控制影响城市绿色技术进步和绿色技术溢出的其他重要因素。其中,经济发展水平以人均GDP予以刻画;产业结构以第二产业产值与第三产业产值的比值表示;外商直接投资水平以外商直接投资金额表示;信息化水平以邮政业务收入表示;政府干预则以地方一般公共预算支出占地区生产总值的比重衡量。需要特别指出的是本文对经济发展水平、外商直接投资水平以及信息化水平均取自然对数,另外还运用插值法和手动补充的方式对空缺数据进行补充,上述变量均来源于中国城市统计年鉴。
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本文基于网络视角重点考察了“低碳城市”试点政策对城市绿色技术进步的影响。表1汇报了基准回归结果,其中列(1)和列(2)分别为仅控制个体和时间固定效应而未加入其他控制变量的回归结果,“低碳城市”试点政策虚拟变量的系数均显著为正,列(3)和列(4)则进一步表明“低碳城市”试点政策虚拟变量在加入控制变量后依然显著为正,上述回归结果验证了本文所提出的假说1和假说2。“低碳城市”试点政策不仅显著提升了试点城市的绿色技术进步,还显著促进了试点城市内的绿色技术溢出。除核心解释变量以外,表1中控制变量的估计结果显示,人均GDP与政府干预变量的系数均显著为负,试点城市的经济发展水平以及政府干预能力对绿色技术进步存在显著的负向效应,这意味着节点城市的经济发展与政府干预的重心并未放在绿色技术进步方面。其次,外商直接投资水平、信息化水平和产业结构变量的系数显著为正,说明试点城市的外商直接投资、信息化水平越高以及产业结构中二产比重占比越高越有助于促进绿色技术进步。
表 1基准回归结果
解释变量和控制变量 绿色技术溢出 绿色技术进步 绿色技术溢出 绿色技术进步 (1) (2) (3) (4) Policy 0.201 3*** 0.210 8*** 0.180 6*** 0.189 6*** (0.023 0) (0.025 0) (0.022 1) (0.023 8) ln gdp −0.214 2*** −0.229 5*** (0.039 8) (0.042 9) ln fdi 0.010 6*** 0.011 0*** (0.002 3) (0.002 4) inds 0.054 8*** 0.056 5*** (0.010 0) (0.010 9) ln info 0.044 1*** 0.045 7*** (0.012 6) (0.014 1) gov −0.234 4*** −0.234 6*** (0.059 7) (0.062 2) adj.R2 0.548 0.537 0.561 0.549 N 4 656 4 656 4 656 4 656 注:括号内为稳健性标准差;***、**和*分别表示在 1%、5% 和 10% 的显著性水平上显著。 -
1.平行趋势检验与倾向得分匹配-DID检验
双重差分方法有效的前提是满足平行趋势假定,即在“低碳城市”试点政策实施前后试点和非试点城市间绿色技术进步的演变趋势应该是相近的。本文参考Beck等[28]的方法进行平行趋势检验,在回归中加入节点城市成为“低碳城市”试点城市的虚拟变量,以追踪“低碳城市”试点政策对城市绿色技术进步的逐年影响。图1绘制了95%置信区间水平下平行趋势检验的结果,可以发现“低碳城市”试点政策实施前的估计值普遍为负且不显著,而政策实施后绿色技术进步和绿色技术溢出的系数显著为正。这一方面反映了平行趋势假设成立,另一方面也表明“低碳城市”试点政策对城市绿色技术进步产生了显著的促进作用。
在平行趋势检验的基础上,本文借鉴孙鹏博和葛力铭[29]的做法进一步运用倾向得分匹配-双重差分(PSM-DID)方法对潜在的内生性稳定予以更严格的控制。在进行PSM-DID时,首先通过“低碳城市”试点政策对控制变量进行Logit回归得到倾向得分值,再采用一对一邻近匹配法保留倾向得分值最为接近的非试点城市作为新的对照组。结果表明PSM-DID估计结果与基准回归结果基本一致,这进一步证明了基准回归结果的稳健性(表2)。
表 2PSM-DID 回归结果
解释变量和控制变量 绿色技术进步 绿色技术溢出 绿色技术进步 绿色技术溢出 (1) (2) (3) (4) Policy 0.164 3*** 0.154 0*** 0.154 1*** 0.151 6*** (0.023 9) (0.023 7) (0.026 8) (0.026 7) ln gdp −0.297 6*** −0.344 9*** (0.073 8) (0.093 1) ln fdi 0.022 5*** 0.031 2*** (0.005 0) (0.007 3) inds 0.093 0*** 0.121 6*** (0.020 8) (0.029 9) ln info 0.053 8*** 0.046 7** (0.018 6) (0.018 2) gov −0.307 9*** −0.290 7*** (0.094 3) (0.097 8) adj.R2 0.531 0.547 0.512 0.526 N 3 125 3 125 2 737 2 737 注:括号内为稳健性标准差;***、**和*分别表示在 1%、5% 和 10% 的显著性水平上显著。 2.安慰剂检验
为了排除政策冲击的内生性和城市异质性对研究结论的影响,本文参考孙鹏博和葛力铭[29]的做法进行了重复500次的安慰剂检验。图2展示了安慰剂检验的结果,左图是以绿色技术进步指标为被解释变量的结果,右图则是以绿色技术溢出指标为被解释变量的结果。图中右侧虚线为基准回归(表1)中政策实施变量的系数估计值,圆点的横纵坐标依次表示随机组合情况下政策虚拟变量的系数与p值情况,曲线为核密度分布图。如图所示,随机样本的p值普遍在0.1以上,且基于随机样本得到的系数估计值也普遍小于基准回归中得到的系数估计值,这进一步说明本文得到的结果是稳健的。
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前文的回归结果表明,“低碳城市”试点政策具有显著的绿色技术进步效应。然而,对于“低碳城市”试点政策在网络视角下通过何种途径促进绿色技术进步仍未可知。下文将进一步探究“黑箱”内部的作用机制。
1.城市绿色技术进步的源泉:就地取材还是他山之石
在绿色技术研发过程中,城市内部的企业、科研院所等创新主体可以针对特定情境改进本地绿色技术,往往具有更易取得绿色技术进步,但同时也对本地创新主体的科研能力和技术基础提出了更高的要求。相比而言,从异地企业、高校和科研院所等创新主体引进技术或相关人才能够显著降低城市绿色技术进步的门槛,但是需要承担更高的成本与风险。基于此,本文首先对被解释变量进行分解,考察在“低碳城市”试点政策的作用下城市绿色技术进步的主要来源。具体而言,本文根据每条引证联系中涉及的两个专利申请地址是否相同判别城市绿色技术进步究竟是来源于本地还是网络空间,本地空间下城市i的绿色技术进步和绿色技术溢出等于绿色专利引证网络中的
$ {w}_{ii}^{t} $ ,即t年城市i以自身为对象的绿色技术溢出流量,网络空间下城市i的绿色技术进步与绿色技术溢出分别等于$ \mathrm{I}{\mathrm{D}}_{i}-{w}_{ii}^{t} $ 和$ \mathrm{O}{\mathrm{D}}_{i}-{w}_{ii}^{t} $ 。回归结果验证了假说3,即“低碳城市”试点政策对试点城市绿色技术进步和绿色技术溢出的促进作用主要来源于网络空间,列(3)和列(6)中“低碳城市”试点政策对网络空间下绿色技术进步和绿色技术溢出的系数分别为0.137 7和0.128 7,占政策总效应的76.25%和67.88%(表3)。此外,还可以发现,除2005年外,直辖市、省会城市及副省级城市的异地绿色技术进步和绿色技术溢出总量占全部异地绿色技术进步和绿色技术溢出数量的比重始终高于64.7%和69.2%,高行政级别城市始终是专利引证网络中跨区域集聚和溢出绿色技术的重要枢纽。基于上述特征事实,本文以城市行政级别高低区分中心和非中心城市,基于假说3进行拓展性分析。具体而言,本文引入城市行政级别虚拟变量(level)与政策的交互项,来验证“低碳城市”试点政策对中心城市和非中心城市的异质性影响;另外,通过引入试点城市与其最近的中心城市间的地理距离的对数(ln dis)与政策的交互项,并剔除中心城市样本,来验证“低碳城市”试点政策的地理异质性。回归结果表明,若试点城市为高行政级别城市,则“低碳城市”试点政策对本地空间与网络空间下城市的绿色技术进步和绿色技术溢出的影响更大;非中心试点城市与中心城市间的距离越近,“低碳城市”试点政策对网络空间下城市的绿色技术进步和绿色技术溢出的正向影响越强。
表 3本地空间与网络空间考察
解释变量和
控制变量本地空间 网络空间 绿色技术进步和绿色技术溢出 绿色技术进步 绿色技术溢出 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) 总效应 中心城市 总效应 中心城市 中心距离 总效应 中心城市 中心距离 Policy 0.051 9*** −0.003 5* 0.137 7*** −0.018 4*** 0.153 1*** 0.128 7*** −0.010 7* 0.186 6*** (0.008 4) (0.002 1) (0.016 2) (0.005 4) (0.020 0) (0.014 3) (0.005 5) (0.027 1) Policy×level 0.269 1*** 0.757 9*** 0.677 0*** (0.039 6) (0.073 4) (0.061 3) Policy×lndis −0.028 5*** −0.034 4*** (0.003 7) (0.005 1) ln gdp −0.054 8*** −0.034 0*** −0.174 7*** −0.116 1*** −0.034 4*** −0.159 4*** −0.107 0*** −0.038 1*** (0.012 5) (0.009 0) (0.031 4) (0.023 3) (0.007 3) (0.028 3) (0.021 3) (0.008 2) ln fdi 0.002 8*** 0.001 4*** 0.008 2*** 0.004 2*** 0.000 2 0.007 8*** 0.004 2*** 0.000 5 (0.000 7) (0.000 5) (0.001 8) (0.001 3) (0.000 3) (0.001 7) (0.001 2) (0.000 4) inds 0.014 5*** 0.012 2*** 0.042 0*** 0.035 5*** 0.003 2** 0.040 2*** 0.034 4*** 0.006 4*** (0.003 4) (0.002 8) (0.007 8) (0.006 4) (0.001 4) (0.006 9) (0.005 7) (0.002 0) ln info 0.006 4*** 0.001 3 0.039 3*** 0.025 1*** 0.008 7*** 0.037 7*** 0.025 0*** 0.010 6*** (0.002 5) (0.001 9) (0.011 9) (0.008 5) (0.002 1) (0.010 4) (0.007 2) (0.002 6) gov −0.042 5*** −0.019 7* −0.192 1*** −0.127 8*** −0.070 5*** −0.191 9*** −0.134 4*** −0.085 7*** (0.013 4) (0.010 4) (0.049 6) (0.037 5) (0.011 8) (0.047 1) (0.036 4) (0.014 7) adj.R2 0.567 0.609 0.532 0.617 0.535 0.553 0.640 0.530 N 4 656 4 656 4 656 4 656 4 160 4 656 4 656 4 160 注:括号内为稳健性标准差,***、**和*分别表示在 1%、5% 和 10% 的显著性水平上显著。 2.城市绿色技术进步的靶向:行业污染密集程度
“低碳城市”试点政策实施的最终目的是有效降低试点城市的碳排放水平,降低高污染行业的碳排放水平更是重中之重,因此“低碳城市”试点政策对高污染行业中绿色技术进步与绿色技术溢出的影响可能更大。但是,“低碳城市”试点政策也呈现“中央请客,地方买单”的特点,故对于部分经济发展仍依赖于高污染行业的低碳试点城市而言,短期内也可能将工作重点放在减排阻力较小、见效更快的中低污染行业。本文基于《国际专利分类与国民经济行业分类参照关系表》识别专利的所属行业,并借鉴潘爱玲等[30]的研究根据行业污染密集程度划分为高污染行业和中低污染行业,进一步考察“低碳城市”试点政策对城市绿色技术进步靶向。回归结果表明(表4),实施低碳政策对试点城市高污染行业的绿色技术进步与溢出的影响略强于中低污染行业,这意味着“低碳城市”试点政策虽然一定程度推动试点城市加强了对高污染行业的技术改造,但依然存在“捡软柿子捏”的现象。
3.城市绿色技术进步的主体
“低碳城市”试点政策与普通的环境规制政策不同,即后者往往将企业作为唯一的实施对象,而前者综合性更强,涉及的行动主体也更多。具体而言,企业的创新行为一般是营利导向,而非企业性质的大专院校、科研院所等的创新行为往往是基于学术追求等非营利导向,因此企业为主体的创新行为往往更易受到低碳政策的影响。本文按照专利的申请人身份信息判断其是否与企业相关,进而分别检验“低碳城市”试点政策对企业与非企业创新主体绿色技术进步与绿色技术溢出的影响。回归结果表明(表5),低碳政策对试点城市以企业为创新主体的绿色技术进步与绿色技术溢出的影响要强于非企业性质的创新主体,且低碳政策对企业的绿色技术进步影响更为明显。这意味着“低碳城市”试点政策作为一项综合性的环境政策,它不仅显著促进了企业的绿色技术进步和绿色技术溢出,还对非企业性质的创新主体具有显著影响,同时“低碳城市”试点政策对于企业,特别是企业的绿色技术进步方面的影响更大。
表 4行业分类考察
解释变量和
控制变量绿色技术进步 绿色技术溢出 高污染行业 中低污染行业 高污染行业 中低污染行业 (1) (2) (3) (4) Policy 0.101 4*** 0.088 2*** 0.097 6*** 0.083 0*** (0.012 9) (0.011 6) (0.012 1) (0.010 7) ln gdp −0.119 5*** −0.110 0*** −0.116 4*** −0.097 8*** (0.022 8) (0.020 8) (0.021 7) (0.019 0) ln fdi 0.005 0*** 0.006 0*** 0.004 8*** 0.005 8*** (0.001 2) (0.001 3) (0.001 1) (0.001 2) inds 0.026 4*** 0.030 1*** 0.026 2*** 0.028 6*** (0.005 4) (0.005 7) (0.005 1) (0.005 2) ln info 0.020 4*** 0.025 3*** 0.021 3*** 0.022 7*** (0.006 3) (0.007 9) (0.006 1) (0.006 6) gov −0.117 7*** −0.116 9*** −0.126 9*** −0.107 5*** (0.030 2) (0.032 4) (0.031 0) (0.029 2) adj.R2 0.594 0.473 0.604 0.478 N 4 656 4 656 4 656 4 656 注:括号内为稳健性标准差,***、**和*分别表示在 1%、5% 和 10% 的显著性水平上显著。 表 5政策作用主体分类考察
解释变量和
控制变量绿色技术进步 绿色技术溢出 营利性企业 非营利性机构 营利性企业 非营利性机构 (1) (2) (3) (4) Policy 0.105 0*** 0.084 6*** 0.115 8*** 0.064 8*** (0.014 3) (0.010 2) (0.015 3) (0.007 8) ln gdp −0.130 3*** −0.099 2*** −0.140 0*** −0.074 2*** (0.025 3) (0.018 4) (0.027 2) (0.013 5) ln fdi 0.006 3*** 0.004 7*** 0.006 8*** 0.003 8*** (0.001 4) (0.001 0) (0.001 5) (0.000 8) inds 0.032 8*** 0.023 8*** 0.035 9*** 0.018 8*** (0.006 7) (0.004 4) (0.006 9) (0.003 4) ln info 0.024 5*** 0.021 3*** 0.026 7*** 0.017 4*** (0.007 7) (0.006 5) (0.007 9) (0.004 8) gov −0.120 8*** −0.113 7*** −0.136 3*** −0.098 1*** (0.033 9) (0.028 8) (0.036 4) (0.023 8) adj.R2 0.506 0.593 0.529 0.593 N 4 656 4 656 4 656 4 656 注:括号内为稳健性标准差,***、**和*分别表示在 1%、5% 和 10% 的显著性水平上显著。
Can the Low-carbon Policy Promote the Progress of Green Technology?
——An Investigation based on Time-varying DID Model
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摘要:低碳城市建设是推动节能减排、实现中国2030年碳达峰目标和经济社会全面绿色转型的一项重要举措,而促进绿色技术进步则是推动绿色发展的必然选择。但是,现有文献鲜有从网络视角对绿色技术进步的空间关联效应进行深入探讨。基于2005—2020年中国绿色发明专利授权数据构建了专利引证网络,以城市专利引证和被引证数量分别表征城市绿色技术进步和绿色技术溢出水平,并运用渐进双重差分模型(Time-varying DID)考察了“低碳城市”试点政策对城市绿色技术进步和绿色技术溢出的影响,进而识别了城市绿色技术进步的来源、靶向目标和参与主体。研究发现:“低碳城市”试点政策显著促进了城市绿色技术进步和绿色技术溢出,这一结论在经过平行趋势检验、倾向得分匹配-DID检验和安慰剂检验等一系列稳健性检验后依然成立。同时,“低碳城市”试点政策也促进了跨区域绿色技术进步和绿色技术溢出,且对高行政级别城市及其周边的试点城市影响更强;该政策对高污染行业绿色技术进步和绿色技术溢出的影响更加明显,且对企业绿色技术进步和绿色技术溢出的影响强于科研院所等非营利机构。Abstract:The construction of low-carbon cities is a pilot policy to promote energy conservation and emission reduction, achieve China's 2030 carbon peak goal and comprehensive green transformation of economy and society. Promoting the progress of green technology is an important starting point to achieve the goals of emission reduction and green development. However, the existing literature rarely discusses the spatial correlation effect of green technology progress from the perspective of network, and fails to reveal the spatial path of green technology progress. Based on the authorized patents of Chinese green invention from 2005 to 2020, a patent citation network is constructed, and the progress and spillover of urban green technology are characterized by the number of urban patent citations and citations respectively. The impact of the pilot policy of low-carbon city on urban green technical progress and spillover by using a vary-difference-in-difference model, and analyze factors of urban green technology progress such as the source, target and participants. The result shows that the pilot policy of low-carbon city significantly promoted the progress and spillover of urban green technology. This conclusion is still valid after a series of robustness tests such as parallel trend test, PSM-DID test and placebo test. At the same time, the pilot policy of low-carbon city mainly promotes cross regional green technology progress and spillovers, and has a stronger impact on high-level administrative cities and their surrounding pilot cities; The pilot policy of low-carbon city has a stronger effect on the progress and spillover of green technology in high pollution industries; The pilot policy of low-carbon city has a slightly higher impact on the progress and spillover of green technology of enterprises than non-profit institutions such as scientific research institutes.
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表 1基准回归结果
解释变量和控制变量 绿色技术溢出 绿色技术进步 绿色技术溢出 绿色技术进步 (1) (2) (3) (4) Policy 0.201 3*** 0.210 8*** 0.180 6*** 0.189 6*** (0.023 0) (0.025 0) (0.022 1) (0.023 8) ln gdp −0.214 2*** −0.229 5*** (0.039 8) (0.042 9) ln fdi 0.010 6*** 0.011 0*** (0.002 3) (0.002 4) inds 0.054 8*** 0.056 5*** (0.010 0) (0.010 9) ln info 0.044 1*** 0.045 7*** (0.012 6) (0.014 1) gov −0.234 4*** −0.234 6*** (0.059 7) (0.062 2) adj.R2 0.548 0.537 0.561 0.549 N 4 656 4 656 4 656 4 656 注:括号内为稳健性标准差;***、**和*分别表示在 1%、5% 和 10% 的显著性水平上显著。 表 2PSM-DID 回归结果
解释变量和控制变量 绿色技术进步 绿色技术溢出 绿色技术进步 绿色技术溢出 (1) (2) (3) (4) Policy 0.164 3*** 0.154 0*** 0.154 1*** 0.151 6*** (0.023 9) (0.023 7) (0.026 8) (0.026 7) ln gdp −0.297 6*** −0.344 9*** (0.073 8) (0.093 1) ln fdi 0.022 5*** 0.031 2*** (0.005 0) (0.007 3) inds 0.093 0*** 0.121 6*** (0.020 8) (0.029 9) ln info 0.053 8*** 0.046 7** (0.018 6) (0.018 2) gov −0.307 9*** −0.290 7*** (0.094 3) (0.097 8) adj.R2 0.531 0.547 0.512 0.526 N 3 125 3 125 2 737 2 737 注:括号内为稳健性标准差;***、**和*分别表示在 1%、5% 和 10% 的显著性水平上显著。 表 3本地空间与网络空间考察
解释变量和
控制变量本地空间 网络空间 绿色技术进步和绿色技术溢出 绿色技术进步 绿色技术溢出 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) 总效应 中心城市 总效应 中心城市 中心距离 总效应 中心城市 中心距离 Policy 0.051 9*** −0.003 5* 0.137 7*** −0.018 4*** 0.153 1*** 0.128 7*** −0.010 7* 0.186 6*** (0.008 4) (0.002 1) (0.016 2) (0.005 4) (0.020 0) (0.014 3) (0.005 5) (0.027 1) Policy×level 0.269 1*** 0.757 9*** 0.677 0*** (0.039 6) (0.073 4) (0.061 3) Policy×lndis −0.028 5*** −0.034 4*** (0.003 7) (0.005 1) ln gdp −0.054 8*** −0.034 0*** −0.174 7*** −0.116 1*** −0.034 4*** −0.159 4*** −0.107 0*** −0.038 1*** (0.012 5) (0.009 0) (0.031 4) (0.023 3) (0.007 3) (0.028 3) (0.021 3) (0.008 2) ln fdi 0.002 8*** 0.001 4*** 0.008 2*** 0.004 2*** 0.000 2 0.007 8*** 0.004 2*** 0.000 5 (0.000 7) (0.000 5) (0.001 8) (0.001 3) (0.000 3) (0.001 7) (0.001 2) (0.000 4) inds 0.014 5*** 0.012 2*** 0.042 0*** 0.035 5*** 0.003 2** 0.040 2*** 0.034 4*** 0.006 4*** (0.003 4) (0.002 8) (0.007 8) (0.006 4) (0.001 4) (0.006 9) (0.005 7) (0.002 0) ln info 0.006 4*** 0.001 3 0.039 3*** 0.025 1*** 0.008 7*** 0.037 7*** 0.025 0*** 0.010 6*** (0.002 5) (0.001 9) (0.011 9) (0.008 5) (0.002 1) (0.010 4) (0.007 2) (0.002 6) gov −0.042 5*** −0.019 7* −0.192 1*** −0.127 8*** −0.070 5*** −0.191 9*** −0.134 4*** −0.085 7*** (0.013 4) (0.010 4) (0.049 6) (0.037 5) (0.011 8) (0.047 1) (0.036 4) (0.014 7) adj.R2 0.567 0.609 0.532 0.617 0.535 0.553 0.640 0.530 N 4 656 4 656 4 656 4 656 4 160 4 656 4 656 4 160 注:括号内为稳健性标准差,***、**和*分别表示在 1%、5% 和 10% 的显著性水平上显著。 表 4行业分类考察
解释变量和
控制变量绿色技术进步 绿色技术溢出 高污染行业 中低污染行业 高污染行业 中低污染行业 (1) (2) (3) (4) Policy 0.101 4*** 0.088 2*** 0.097 6*** 0.083 0*** (0.012 9) (0.011 6) (0.012 1) (0.010 7) ln gdp −0.119 5*** −0.110 0*** −0.116 4*** −0.097 8*** (0.022 8) (0.020 8) (0.021 7) (0.019 0) ln fdi 0.005 0*** 0.006 0*** 0.004 8*** 0.005 8*** (0.001 2) (0.001 3) (0.001 1) (0.001 2) inds 0.026 4*** 0.030 1*** 0.026 2*** 0.028 6*** (0.005 4) (0.005 7) (0.005 1) (0.005 2) ln info 0.020 4*** 0.025 3*** 0.021 3*** 0.022 7*** (0.006 3) (0.007 9) (0.006 1) (0.006 6) gov −0.117 7*** −0.116 9*** −0.126 9*** −0.107 5*** (0.030 2) (0.032 4) (0.031 0) (0.029 2) adj.R2 0.594 0.473 0.604 0.478 N 4 656 4 656 4 656 4 656 注:括号内为稳健性标准差,***、**和*分别表示在 1%、5% 和 10% 的显著性水平上显著。 表 5政策作用主体分类考察
解释变量和
控制变量绿色技术进步 绿色技术溢出 营利性企业 非营利性机构 营利性企业 非营利性机构 (1) (2) (3) (4) Policy 0.105 0*** 0.084 6*** 0.115 8*** 0.064 8*** (0.014 3) (0.010 2) (0.015 3) (0.007 8) ln gdp −0.130 3*** −0.099 2*** −0.140 0*** −0.074 2*** (0.025 3) (0.018 4) (0.027 2) (0.013 5) ln fdi 0.006 3*** 0.004 7*** 0.006 8*** 0.003 8*** (0.001 4) (0.001 0) (0.001 5) (0.000 8) inds 0.032 8*** 0.023 8*** 0.035 9*** 0.018 8*** (0.006 7) (0.004 4) (0.006 9) (0.003 4) ln info 0.024 5*** 0.021 3*** 0.026 7*** 0.017 4*** (0.007 7) (0.006 5) (0.007 9) (0.004 8) gov −0.120 8*** −0.113 7*** −0.136 3*** −0.098 1*** (0.033 9) (0.028 8) (0.036 4) (0.023 8) adj.R2 0.506 0.593 0.529 0.593 N 4 656 4 656 4 656 4 656 注:括号内为稳健性标准差,***、**和*分别表示在 1%、5% 和 10% 的显著性水平上显著。 -
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