低碳技术创新与中国绿色经济增长：中介机制与异质性特征

李丫丫 秦 帅

(江苏大学财经学院，江苏 镇江 212013)

0 引 言

多年来，以“要素投入”为主的发展模式推动中国经济发展的同时，也引发了严峻的生态环境问题。在第75届联合国大会期间，我国提出将提高国家自主贡献力度，采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和。因此，中国面临发展模式转型和节能减排的双重压力。而低碳技术不仅具有传统技术促进生产效率提升的特征，还能维护和改善生态系统。因此，低碳技术成为保证经济稳步增长同时兼顾生态环境问题的关键因素[1]。

低碳技术作为一种环境友好型技术(Environmental Sound Technology，EST)，具有极强的正外部性，能够有效解决经济社会中资源消耗、环境污染和经济发展之间的矛盾[2]。目前，学界对于低碳技术创新的研究主要分为三个方面。第一类研究侧重于低碳技术创新的特征与发展，如低碳技术比非低碳技术更复杂、更新颖[3]。第二类研究解释了低碳技术创新的影响因素，相关研究特别关注了环境规制、数字化技术、低碳试点城市等因素的影响[4-6]。第三类研究检验了低碳技术创新的环境效应，相关研究表明低碳技术创新对环境保护具有积极作用[7-8]。但积极的环境效益只是绿色经济增长的一个部分，并不能代表绿色经济增长本身[1]。有学者探讨了可再生能源技术对绿色全要素生产率的影响[9]，然而仅限于特定技术类别，且缺乏内在机理的考察。鲜有学者以中国为背景，挖掘低碳技术创新与绿色经济增长之间可能存在的中介机制，同时考虑低碳技术创新影响绿色经济增长的区域和技术类别异质性特征。

绿色经济增长主要表现为绿色全要素生产率的提升[10]。学者对绿色全要素生产率的影响因素展开了广泛研究，主要对创新城市建设、环境规制等因素进行了讨论[1,11]。部分学者探究了技术创新与绿色全要素生产率的直接关系，研究证实了技术创新对绿色全要素生产率的促进作用[12-13]。相较于传统的技术创新追求效率的提升，可能导致污染排放和能源消耗增加所产生的不确定性，低碳技术旨在实现生产过程中的减碳或脱碳，对绿色经济发展的作用更为直接。已有研究大多忽视了低碳技术创新对于绿色经济增长的作用，鲜有研究实证检验低碳技术创新是否能够促进我国绿色经济增长。

本文聚焦低碳技术创新，探讨了低碳技术创新对绿色经济增长的内在机理；深入分析了能源强度、产业结构在低碳技术创新与绿色经济增长之间的中介机制；系统讨论了不同地区和不同类别的低碳技术创新对绿色经济增长影响的异质性特征。从而为寻求低碳技术创新如何更好地促进绿色经济增长提供可能的路径支持。

1 理论分析与研究假设

1.1 低碳技术创新与中国绿色经济增长

低碳技术创新能够直接促进中国绿色经济增长。首先，对于地区生产而言，低碳技术创新能够在资本和劳动等要素投入不变的情况下提升企业生产过程中的效率并改善生产工艺，增加地区产出的同时提高产品质量[14]。其次，低碳技术创新帮助生产者从根本上解决生产过程中的排污问题[15]。由此，本文提出假设H1：低碳技术创新能够显著促进绿色经济增长。

1.2 能源强度与产业结构的中介作用

技术创新最为显著的特征是效率的提升，低碳技术创新同样也具备这一特点，能够改善生产中的能源消耗情况，提高能源利用效率[16]。低碳技术还包含了清洁能源的相关技术，促使清洁能源代替传统能源，改善生产过程中的能源消费结构，降低能源强度[17]，进而促进绿色经济增长。

此外，低碳技术创新会改变产业结构进而影响绿色经济增长。技术创新对产业结构具有多方面的影响：低碳技术创新的不断应用会导致生产过程中对不同技能劳动力的需求发生变化，改善劳动力市场结构，促进产业结构升级[18]；低碳技术创新能够通过满足新的消费需求促进产业转型升级，从而促进绿色经济发展[19]；低碳技术创新能够促进新兴产业发展，该类产业以创新驱动为核心，促进了产业结构低碳化，从而促进绿色经济发展[19]。由此，本文提出假设H2：低碳技术创新通过降低能源强度进而促进绿色经济增长；H3：低碳技术创新通过促进产业结构升级进而促进绿色经济增长。

1.3 低碳技术创新影响中国绿色经济增长的异质性特征

由于地区之间客观条件的不同，低碳技术创新对绿色经济增长的作用效果也存在差异，而这种差异在经济水平不同的地区更为显著。从区域整体来看，经济水平较高的地区相较于经济水平较低的地区拥有更好的基础设施、更充足的研发资金、更完善的人力资本、更合理的产业结构、更规范的技术市场等[20]，因此能够保障低碳技术的研发、应用和推广，进而更好地促进绿色全要素生产率。由此，本文提出假设H4：低碳技术创新对绿色经济增长的作用存在地区异质性。

此外，有研究指出碳捕获、利用与封存(CCUS)技术是目前全球脱碳的关键技术[21]。CCUS技术允许继续使用化石燃料的同时，大幅减少二氧化碳的排放[22]。该技术在实现“碳中和”的过程中起到重要的过渡作用，具有重要的战略价值。同时，中国无论是能源消费还是制造业生产方面都存在很强的惯性。因此能源和制造生产相关的低碳技术相较于其他的低碳技术对现阶段绿色经济增长的作用效果较为微弱。由此，本文提出假设H5：低碳技术创新对绿色经济增长的作用存在技术类别异质性。

2 研究设计

2.1 模型设定

基于上述理论分析，为验证假设，明确低碳技术创新对绿色经济增长的影响作用，本文构建如下计量模型：

GTFPit=α+βLCIit+γXit+μi+vt+εit

(1)

其中，i表示省份，t表示年份；GTFPit表示地区i在t年的绿色全要素生产率，用来代表绿色经济增长；LCIit为本文的核心解释变量低碳技术创新；Xit为控制变量；μi和vt分别表示个体效应和时间效应，εit表示随机误差项。

为检验低碳技术创新影响绿色经济增长的内在路径，构建如下中介效应模型：

M=α+βLCIit+γXit+μi+vt+εit

(2)

GTFPit=α+β′LCIit+λM+γXit+μi+vt+εit

(3)

2.2 变量选取与说明

2.2.1 被解释变量

绿色全要素生产率(GTFP)。本文采用具有传递性的DDF-GML指数测度各地区的绿色全要素生产率，并将其转化为累乘值。绿色全要素生产率具体测算指标包括3个投入指标和2个产出指标。投入指标选取资本、劳动和能源。其中，资本投入使用永续盘存法计算各地区资本存量，劳动投入以各地区年末就业人数作为代理变量，能源投入采用地区能源消耗总量表示。产出指标：期望产出选取各地区实际GDP，非期望产出选取各地区二氧化碳排放总量。

2.2.2 核心解释变量

低碳技术创新水平(LCI)，本文使用欧洲专利局颁布的CPC分类体系下的Y02专利类别表征低碳技术创新,选取地区每万人CPC-Y02专利申请量的滞后两期作为低碳技术创新水平的替代变量。

2.2.3 中介变量

能源强度(EI)，当前学者对能源强度的衡量大致相同，本文选取单位能源的GDP产值来衡量能源强度。产业结构(IN)，本文选取关注产业间协调性和分配结构合理性的产业结构合理化指标来表征产业结构升级。具体参照佘硕等的做法[13]，采用泰尔指数进行测度。

2.2.4 控制变量

政府支出(GE)采用一般财政预算支出额与GDP的比重表示；固定资产投资(FI)采用社会固定资产投资额与GDP的比重表示；环境规制(ER)采用环境污染治理投资总额与工业增加值的比重表示；人力资本(HC)采用人均受教育年限表示；外商直接投资(FDI)采用各省区市实际利用外资额与GDP的比值表示；经济发展水平(PGDP)采用各省区市人均GDP表示，为削弱模型的共线性和异方差，对其做对数处理。为避免反向因果带来的内生新问题，控制变量均采用滞后一期进行回归。

2.3 数据来源与说明

本文通过构建中国30个省区市(香港、澳门、台湾、西藏除外)2000—2019年的面板数据来研究低碳技术创新对绿色经济增长的影响。控制变量部分数据来自《中国统计年鉴》《中国能源统计年鉴》和《劳动统计年鉴》，低碳专利数据来自INCOPAT专利数据库，绿色全要素生产率由数据包络法测算而得。对于部分变量的缺失值，本文采用多重插值法和平均增长率法对其进行插补。

3 实证结果分析

3.1 基准回归

本文采用固定时间和地区的双固定效应模型对模型(1)进行回归检验。表1汇报了基准回归结果，表中列(1)至列(4)逐步加入控制变量。从回归结果来看，当回归中逐步加入控制变量时，低碳技术创新系数的大小和显著性并未发生明显变化，说明低碳技术创新能够促进中国绿色经济增长。由此，本文研究假设H1得到验证。

表1 基准回归结果

就控制变量来看，政府支出(GE)显著促进了绿色经济发展；固定资产投资(FI)估计系数显著为负，表明固定资产投资抑制了绿色经济增长；环境规制(ER)估计系数显著为负，说明现阶段环境规制不利于绿色经济增长；人力资本(HC)、外商直接投资(FDI)和经济发展水平(PGDP)估计系数均未通过显著性检验。

3.2 中介效应检验

根据中介效应模型的检验步骤，对模型(2)和模型(3)进行实证检验，回归结果见表2。表2中列(1)显示低碳技术创新对能源强度具有正向影响，低碳技术创新的估计系数为0.102，且通过了1%水平下的显著性检验，说明低碳技术创新的应用能够降低能源强度，符合本文预期。进一步将能源强度和低碳技术创新同时纳入模型，列(3)的回归结果显示能源强度的估计系数依然显著，且符号方向与列(1)估计一致，说明确实存在低碳技术创新通过降低能源强度进而促进绿色经济增长的中介效应，可得出结论，存在能源强度的部分中介效应，假设H2得到验证。

表2 中介效应估计结果

此外，检验产业结构的中介效应，与上述思路一致，通过对比列(2)和列(4)的系数判断是否存在产业结构的中介效应。列(2)中低碳技术创新的系数显著为正，表明低碳技术创新显著促进了产业结构升级。结合列(4)的估计结果，产业结构升级的估计系数均显著为正，表明存在产业结构升级的中介效应渠道，且此时产业结构升级的中介效应表现为部分中介效应，与本文预期基本一致，假设H3通过验证。

3.3 异质性检验

3.3.1 地区异质性

本文将全国样本分为东部、中部和西部三个组进行回归检验，回归结果见表3。结果显示，东部地区低碳技术创新估计结果显著为正，且估计系数略大于全国样本的估计系数。而中部地区和西部地区虽然估计系数为正，但都未通过显著性检验,说明存在地区的异质性，假设H4得到验证。造成这种地区异质性的可能的原因是东部地区良好的生活和创新环境更能吸引人才，从而加速了人才集聚，有利于低碳技术创新活动。

表3 地区异质性

3.3.2 技术类别异质性

本文在低碳技术创新的基础上，进一步探究细分低碳技术类别对绿色经济增长的作用效果，以CPC-Y02专利分类下的7个Y02小类为基准进行分组回归，结果见表4。回归结果显示，不同技术类别之间的正向作用效果大小存在差异，其中以Y02C的正向作用效果最为显著，说明CCUS技术对于现阶段的中国绿色经济增长确实起到了重要的过渡作用，假设H5得到验证。而能源(Y02E)和制造(Y02P)相关的低碳技术虽然能够促进绿色经济增长，但作用效果相较于其他低碳技术较弱。可能的原因是，能源和制造业相较于其他行业发展存在较大的惯性和黏性，通过技术革新来彻底改变目前的能源消费和生产范式还需要很长的时间。

表4 技术类别异质性

4 结论与政策启示

本文利用2000—2019年我国30个省区市的面板数据，实证检验我国低碳技术创新对绿色经济增长的实际影响。研究表明，低碳技术创新能够促进我国绿色经济增长，益于可持续发展；低碳技术创新对绿色经济增长的影响，存在能源强度和产业结构的中介效应；低碳技术创新对绿色经济增长的影响存在地区和技术类别的异质性特征。基于以上结论，本文对我国经济绿色可持续发展提出了针对性的政策建议。

加大对低碳技术创新的研发投入，积极引导企业等相关主体进行低碳技术创新活动。同时加强企业、科研机构和高校的协作关系，完善产学研之间的创新网络，加速科技创新成果的商品化和产业化过程。不断完善和规范技术市场，减少科技创新活动中的信息不对称和规范性问题。简化交易流程，降低企业进行低碳技术创新活动的门槛。

提升传统能源的利用效率，并不断提高清洁能源在能源消费中的比例，优化能源消费结构；加速产业结构低碳化，优先发展绿色产业。充分利用和发挥低碳技术创新促进绿色经济增长的能源强度和产业结构的中介作用。

对于不同区域，治理政策应有针对性，保证政策的灵活性以避免“一刀切”。充分发挥发达地区的示范作用，而对于具有很强路径依赖的地区则考虑其实际情况相机决断。对于不同的技术类别，要充分发挥碳封存与捕获技术的过渡作用。继续加大可再生、清洁能源等相关低碳技术的研发和应用。