国家创新型城市建设、产业转型升级与碳排放效应

惠献波

（河南财政金融学院 工商管理学院，郑州 451464）

0 引言

气候变化是当今社会面临的重大问题之一，严重威胁着人类健康与经济的可持续发展。积极应对气候变化是中国实现可持续发展的内在要求。为破解城市经济发展与生态环境保护之间的突出矛盾，政府出台了一系列创新政策，其中，国家创新型城市政策尤为引人关注，国家创新型城市建设走出了一条资源要素市场化配置的新路径，被视为城市低碳转型的根本出路[1]。因此，在“双碳”目标要求下，如何激发国家创新型城市政策节能减排的内在潜能，已成为学术界探索的热点问题。

与本文研究联系紧密的文献大致可分为两类：第一类是关于碳排放的相关研究。学者们认为绿色基础设施、经济增长、产业集聚、贸易开放能够显著抑制城市碳排放。随着政策分析工具的不断演进，学者们开始运用计量模型检验相关政策的减排效应。如王胜今和朱润酥（2022）[2]认为低碳城市建设能够加大环境污染治理力度、增加环境保护投资，从而降低二氧化碳排放。薛飞等（2022）[3]认为“宽带中国”建设与绿色技术创新的协同效应能够显著降低城市碳排放量。第二类是关于国家创新型城市建设的相关研究。随着生态环境日益恶化，国家创新型城市建设也越发受到人们的重视，既有文献从产业结构、城市创新、高质量发展等方面考察了国家创新型城市建设的政策效果。如霍春辉等（2020）[4]认为，试点政策通过强化企业创新能力、提升劳动力集聚程度等途径促进产业结构升级；崔新蕾和刘欢（2022）[5]研究发现，创新型城市建设可通过吸引高质量人力资源和产业结构升级提高区域创新能力；丁焕峰等（2021）[6]认为，国家创新型城市建设能够显著减少以PM2.5、工业二氧化硫、工业废水为代表的污染物排放。

梳理上述文献可知，既有研究为本文提供了坚实的研究基础和明晰的理论逻辑，但鲜有文献分析产业转型升级视角下国家创新型城市建设对城市碳排放的影响。鉴于此，本文基于产业转型升级视角，实证检验国家创新型城市建设对区域碳排放的影响及其作用机制。

1 理论分析与研究假设

1.1 国家创新型城市建设与区域碳排放

国家创新型城市建设凭借自身优势，能够提升资源配置效率、加速产业结构升级，从而助力城市节能减排。

第一，国家创新型城市建设通过构建高效、精准的城市运行模式，加快经济绿色发展。一方面，国家创新型城市建设通过实施产品能耗限额管理、加大对“两高一资”项目审查力度等系列措施，倒逼企业技术创新，从而提高资源利用效率和环境污染防治水平。另一方面，国家创新型城市建设要求以节能减排为抓手，加快对传统行业的改造升级，培育和壮大战略性新兴产业，从而推动区域经济绿色低碳发展。

第二，国家创新型城市建设通过吸引创新要素集聚，从源头到末端实现污染减排。一方面，技术创新能够诱发生产方式变革，加快经济生产方式由传统粗放型向绿色集约型转变，实现碳排放和经济发展“脱钩”。另一方面，创新有助于推动生产方式向技术密集型转变，调整能源使用结构，提升企业对环境污染的防治水平。

第三，国家创新型城市建设通过人才“虹吸效应”为绿色低碳发展提供智力支持。国家创新型城市建设从人才公寓、租房购房补贴、创业补贴、落户问题、子女上学、住房问题等方面提供了便利与支持，为降低污染物排放提供了动力源泉。基于以上分析，本文提出：

假设1：国家创新型城市建设能够显著抑制区域碳排放。

1.2 国家创新型城市建设、产业转型升级与区域碳排放

产业转型升级是经济实现绿色低碳发展的核心驱动力，是破解高质量发展困境的重要路径，其本质是通过促进产业与技术融合来逐步降低单位产出能耗。国家创新型城市建设通过强化城市创新能力、提高劳动力聚集度、金融发展水平等措施全面推动产业结构转型升级。

首先，产业结构特征是经济低碳发展的核心内容。产业结构演化方向对能源消费的变化趋势起决定性作用，产业结构升级能够加速环境库兹涅茨曲线“倒U”型变化拐点的出现。其次，要素资源配置效率是影响区域碳排放的重要因素，是产业结构转型升级的重要表现。国家创新型城市建设能够实现生产要素自由流动，提高社会整体资源配置效率，从而释放产业结构绿色低碳潜力。最后，产业转型升级有利于技术进步，可以全面提升全要素生产率。一方面，突破性创新能够催生人工智能、大数据等一批技术密集型产业，从而减少对传统能源的依赖；另一方面，技术创新能够改善需求与进出口结构，实现经济发展方式由粗放型向集约型转变。基于以上分析，本文提出：

假设2：国家创新型城市建设通过产业转型升级对区域碳排放产生间接影响。

2 研究设计

2.1 模型构建

国家创新型城市建设是分批进行的，是一个渐进的过程，基于此，本文选用渐进性双重差分法检验国家创新型城市建设对城市碳排放的影响效应，检验模型如下：

其中，i和t分别表示城市和年份，CA代表城市碳排放，Inno_policy表示国家创新型城市建设，Inno_policy=1代表城市i在年份t属于国家创新型城市，Inno_policy=0 代表城市i在年份t不属于国家创新型城市，controlit为控制变量，CityFE与YearFE分别表示城市固定效应与年份固定效应，εit表示随机扰动项，β1系数代表国家创新型城市建设前后区域碳排放量的平均差异。

2.2 变量选取

2.2.1 被解释变量

城市碳排放（CA）。参考陈宇斌等（2022）[7]的研究，本文基于原煤、焦炭等8 类能源物质测度二氧化碳排放量，并进行对数化处理，具体计算公式如下:

其中，CA表示碳排放总量，j表示能源种类，E表示样本城市能源消耗总量，CF表示转换因子，反映了8类能源的平均发热量，CC为单位热量的含碳水平，COF为8类能源的氧化水平，44/12表示碳转换成CO2的转换系数。

2.2.2 核心解释变量

国家创新型城市建设（Inno_policy）。用城市类型虚拟变量与政策实施时间虚拟变量交互项（Treat×Post）表示。具体而言，试点城市作为处理组并将Treat赋值为1，非试点城市作为对照组，Treat赋值为0；国家创新型城市建设前后的时间虚拟变量（Post）分别赋值为0与1。

2.2.3 中介变量

产业转型升级（Industry）。考虑到国家创新型城市建设主要从科技创新层面对产业结构施加影响，本文从产业结构高度化层面度量产业转型升级指标，具体来说，借鉴葛立宇等（2022）[8]的研究，构建囊括第一、二、三产业在内的产业结构升级指数来测度，测算公式为：

其中，qi为第i产业的产值占比。

2.2.4 控制变量

为科学准确地分析国家创新型城市建设在碳减排中发挥的作用，本文借鉴聂长飞等（2021）[9]、王兵等（2010）[10]的研究，选取如下控制变量：经济发展水平（Agdp），用经过价格平减的实际人均GDP 自然对数来衡量，为了进一步检验环境库兹涅茨曲线的存在，引入了人均GDP 自然对数的平方项（Agdp2）；对外开放程度（Fdi），以城市实际利用外商直接投资占城市生产总值的比重来表示；金融发展水平（Finance），以金融机构存贷款余额占城市生产总值的比重测度；信息化水平（Internet），使用城市每万人互联网用户数来测度；政府干预度（Gov），用政府一般预算支出与城市GDP的比值来衡量；城市化水平（Urban），用城市人口密度的自然对数来表示；研发投入（Tech），用城市科学技术支出与GDP的比值来衡量。

2.3 数据说明

自2006 年起，节能减排开始列入中国经济社会发展约束性指标，因此，本文将研究区间选定为2006—2020年，为提高回归结果质量，剔除了行政区划进行过调整（如莱芜市、巢湖市等）及统计数据缺失严重的样本城市（例如三沙市、毕节市等）。最终，共获取280个地级市的面板数据，其中，处理组城市有71 个（剔除4 个直辖市、2 个县级市和拉萨市），控制组城市有209 个。各项经济社会指标数据均来源于历年《中国城市统计年鉴》、万德（Wind）数据库以及《国民经济和社会发展统计公报》，部分缺失值用线性内插法补全。

3 实证结果与分析

3.1 基准回归结果

回归结果如表1所示，其中，列（1）为未加控制变量及固定效应的检验结果，可以看出，Inno_policy系数为-1.0539，且在1%的水平上通过了显著性检验，说明国家创新型城市建设能够显著抑制区域碳排放。列（2）是在列（1）的基础上，引入控制变量后的回归结果，Inno_policy系数依然显著为负，系数值明显变小，说明在不控制其他因素的条件下，国家创新型城市建设的碳减排效应会被高估。列（3）、列（4）分别是在列（2）的基础上依次控制了城市固定效应、年份固定效应的实证结果，列（3）、列（4）的Inno_policy系数依然显著为负，系数值进一步下降，说明加入控制变量、城市与年份固定效应后，国家创新型城市建设对城市碳排放的影响效应估计更加准确。据此，假设1得到验证。

表1 基准回归结果

3.2 平行趋势检验

平行趋势假定是使用多期双重差分法（DID）进行实证检验的前提条件，本文参考Beck 等（2010）[11]的研究，在基准回归模型中，引入国家创新型城市建设前4年、后4年虚拟变量，借助虚拟变量的显著性水平来检验数据是否满足平行趋势假定，具体公式如下：

检验结果如图1 所示，可以看出，在国家创新型城市建设前，Inno_policy系数并不显著,说明实验组与控制组碳排放不具有显著性差异，符合平行趋势假设。

图1 平行趋势检验

3.3 稳健性检验

3.3.1 安慰剂检验

参考白俊红等（2022）[12]的研究，对多期双重差分模型（Time-varying DID）进行安慰剂检验，先随机生成伪处理组虚拟变量（Treatrandom）与伪政策冲击时间变量（Postrandom），并设定虚拟政策对样本城市分别进行500 次和1000 次冲击，每次冲击随机抽选71个城市作为处理组，分别得到虚拟变量InnoPolicyrandom500和InnoPolicyrandom1000。然后，将500个InnoPolicyrandom500和1000 个InnoPolicyrandom1000的核密度及其P 值绘制在图2 中，随机生成的伪回归系数βrandom500和βrandom1000值均在零附近，且与实际政策估计系数-0.2787存在显著差异，同时P值绝大多数大于0.1，说明国家创新型城市建设对碳排放的抑制作用未受到遗漏变量干扰。

图2 安慰剂检验

3.3.2 PSM-DID检验

双重差分模型会产生自选择问题,导致估计偏误。基于此，本文运用倾向得分匹配（PSM）法筛选与处理组高度匹配的对照组，尽可能减少双重差分法自选择偏差。回归结果如表2列（1）所示,Inno_policy系数值大小略有波动，但依然显著为负，表明国家创新型城市建设能够显著降低碳排放，证明前文核心结论稳健。

表2 稳健性检验结果

3.3.3 排除其他政策的影响

在考察期内，低碳城市试点政策（Lowcpolicy）、碳排放交易权试点政策与本文密切相关，可能会使估计结果出现偏误。基于此，参考宋弘等（2019）[13]的研究，在基础回归模型中，分别加入低碳城市（Lowcpolicy）与碳排放交易权试点（Tanpolicy）两类政策变量，以精准识别国家创新型城市建设与城市碳排放的因果关系。回归结果如表2 列（2）、列（3）所示，加入两类政策变量之后，Inno_policy系数仍然显著为负，说明政策叠加并未对国家创新型城市建设的政策效应带来冲击，前文研究结论是稳健的。

3.4 影响机制检验

为了检验国家创新型城市建设对碳排放的影响机理，本文构建如下中介效应模型:

其中，Medit表示中介变量，其余变量的含义同式（1）一致。若系数α1和φ2均显著，则说明中介效应存在。进一步，若φ1也显著且符号与α1×φ2一致，则说明Medit具有部分中介效应。

中介效应检验结果如表3所示。由列（1）可知，Inno_policy系数为0.6274，且在1%的水平上通过了显著性检验，这说明国家创新型城市建设能够显著促进产业转型升级。国家创新型城市建设与产业转型升级同时纳入模型后的检验结果如列（2）所示，Inno_policy系数为-0.2702，且在1%的水平上通过了显著性检验，相较于基准回归系数绝对值略有下降。据此，假设2得到验证。

表3 机制检验结果

3.5 异质性检验

3.5.1 区域异质性

依据区域分布，本文将样本城市划分为东、中、西三大地区，并构建区域虚拟变量(area)，当研究某一区域时其所属城市赋值为1，其他城市赋值为0，进一步，将区域虚拟变量与国家创新型城市建设虚拟变量的交互项（Inno_policy×area）引入基准回归方程。实证结果如下页表4 所示，可以看出，在东部地区，交互项Inno_policy×area的系数显著为负，作用程度高达32.76%，这主要得益于东部地区良好的区位条件、优越的资源禀赋，为区域产业转型升级奠定了良好的基础。在中部地区，交互项Inno_policy×area的系数显著为负，作用程度为9.81%（小于东部地区）。中部地区正处在经济加速发展的爬坡期，虽然能够推动经济发展方式从粗放型向集约型转变，但在此过程中出现了严重的资源同质现象，阻碍了创新要素的有序流动，继而制约了国家创新型城市建设的减排效应。在西部地区，交互项Inno_policy×area的系数没有通过显著性检验，说明在西部地区，国家创新型城市建设效果尚未达到预期。西部地区承接了大部分东中部地区的污染产业转移（高耗能、高污染产业），技术含量低的产业不但没有减少，反而有所增加，在一定程度上影响了政策效果的发挥。

表4 区域异质性检验结果

3.5.2 资源禀赋异质性

借鉴李珊和湛泳（2022）[1]的研究，针对城市资源禀赋差异，检验国家创新型城市建设对碳排放的影响是否具有异质性。基于此，本文以高等学校在校生人数占年末总人口的比重表示人力资本；以样本城市职工平均工资的自然对数与GDP的比值来代表经济基础；以第二、第三产业增加值与城市建设用地面积的比值来衡量经济集聚；以单位GDP 二氧化硫排放量这一负向指标代表环境规制。在此基础上，以国家创新型城市建设前各城市相应指标均值为界，分别设置人力资本（cap）、经济基础（eco）、经济集聚（agg）及环境规制（regul）虚拟变量，凡高于均值的城市赋值为1，低于（等于）均值的城市赋值为0，进一步，将国家创新型城市建设虚拟变量与资源禀赋虚拟变量的交互项引入基准回归方程。检验结果如表5 所示，可以看出，在高水平的人力资本和良好的经济基础条件下，国家创新型城市建设对区域碳排放的抑制效应更加明显，抑制作用分别为13.45%和35.45%，强有力的人力资本和经济基础是国家创新型城市建设中不可或缺的投入要素，是国家创新型城市建设长期有序推进的基本保障，为产业结构转型升级提供了良好的外部环境，最终促进国家创新型城市能源消费结构向绿色低碳方向转型。在高经济集聚水平下，国家创新型城市建设对碳排放的抑制作用为32.76%，这表明经济集聚能够降本增效，加速清洁技术发展和优化能源结构，从而对资源消耗和环境污染产生显著影响。Inno_policy×regul系数显著为负，抑制效应为9.81%，说明在严格的环境规制下，国家创新型城市建设对碳排放的抑制作用更加明显。在严格的环境监管下，国家创新型城市建设和产业升级的深度融合能够显著改善生态环境，从源头上减少碳排放，从而提升环境效益。

表5 资源禀赋异质性检验结果

4 结论

本文以国家创新型城市建设为背景，基于2006—2020年我国280个地级市的面板数据，选用多期DID模型实证检验了国家创新型城市建设对城市碳排放的影响。研究发现：（1）国家创新型城市建设能够显著降低区域碳排放水平,且该结论在经过安慰剂检验和控制其他相似政策冲击的一系列稳健性检验后仍然成立。（2）产业转型升级是国家创新型城市建设抑制区域碳排放的有效路径，国家创新型城市建设与产业结构升级双向赋能是破解城市绿色低碳发展困局的重要抓手。（3）国家创新型城市建设对碳排放的抑制效应具有显著的异质性。从地理区位来看，政策效应在东中部地区表现更加明显；从资源禀赋来看，在具有高水平人力资本、良好经济基础、经济集聚优势、严格环境规制的城市，国家创新型城市建设对碳排放的抑制效应更加显著。