绿色技术创新对碳生产率的空间溢出效应——基于地方政府竞争的调节作用

段世霞 靳杨柳

（郑州大学管理工程学院，郑州 450000）

引 言

在全球经济总量高速发展的同时，也伴随着大量资源的过度掠夺，环境问题、碳排放问题日益严峻，各国都在为降低碳排放而努力。2020年9月我国提出2030年 “碳达峰”、2060年 “碳中和”的双碳目标。而保持经济高质量发展的同时，又要实现降低碳排放量的途径便只有提高碳生产率。碳生产率是指国民生产总值与碳排放量的比值［1］。由世界银行的数据测得，中国的碳生产率甚至达不到世界平均水平的一半，提高碳生产率任重而道远。

十九大提出，“创新是建设现代化经济体系的第一动力”。持续的经济增长，需要通过提高技术创新从而提高碳生产率。绿色技术是指减少原材料和能源的消耗、降低环境污染的技术、工艺或产品的总称［2］。有研究表明，技术进步将会降低碳排放量，而绿色技术创新则更会降低能源消耗、甚至引起资源的重置，从而降低碳生产率。因此，要实现 “双碳”目标、提高碳生产率，提高绿色技术创新水平是重要着力点。

企业绿色技术创新水平的提升离不开地方政府的支持。地方政府竞争指的是一个国家内不同区域的政府，采取一定措施，如税收减免、制定相关政策等，来吸引人力、资本等经济资源要素，从而达到增强当地的竞争优势的目的［3］。地方政府的竞争行为会对企业的绿色技术创新活动产生显著的影响［4］。随着国家发展理念的转变，国家的治理方式也在发生变化，地方政府的考核方式也不再是之前的 “唯GDP论”，而将碳排放、环境指标纳入考核中，甚至有些上级政府会将科技经费投入作为重要考核指标。地方政府在上级考核约束的条件下，势必会权衡利弊，可能会选择投入更多资源要素来支持企业进行绿色技术创新。

目前，关于碳生产率的研究大多集中于经济水平、产业结构、环境规制、城镇化水平等，仅从上述角度并未完全掌握碳生产率的影响机制。缺乏从绿色技术创新的角度来研究碳生产率的问题，对于绿色技术创新对碳生产率的影响机制更是缺乏足够的说明，且更鲜有研究地方政府竞争对其的调节作用。由此，本文主要进行以下工作：（1）在碳中和、碳达峰的背景下，探讨绿色技术创新对碳生产率的影响效应，同时将地方政府竞争作为调节变量，研究其对绿色技术创新以及碳生产率的调节机制；（2）使用空间杜宾模型来进行研究，强调直接效应和空间溢出效应，从而更好的对其空间效应进行研究。

1 文献综述及研究假设

1.1 绿色技术创新与碳生产率

本文梳理绿色技术创新和碳生产率的相关文献，发现现有的研究主要有以下几个方面：（1）技术创新与碳生产率。岳立等［5］基于128个国家17年的数据实证研究发现，对于处于发展阶段的国家，技术进步都可以促进碳生产率的提高。王丽和张岩［6］、 郭卫香和孙慧［7］等， 均通过中国30个省（区、市）相关数据，实证研究表明，技术创新可以提高碳生产率，且在环境规制与碳生产率的关系中起到一定的中介作用。龙如银等［8］将技术进步分为体现式和非体现式技术进步，实证研究表明，长期而言，两者对碳生产率的提高都有积极影响；但短期内，体现式技术进步会抑制碳生产率的提高，而后者对碳生产率的影响存在地区差异性；（2）绿色技术创新与环境治理。Wurlod和Noailly［9］研究表明，绿色创新推动了大多数行业能源强度的下降。李风琦和龚娟［10］选取中国270个地级市的数据，实证研究发现，本地绿色技术进步会显著改善当地的雾霾问题，但不利于相邻地区雾霾问题的改善；（3）绿色技术创新与经济发展。Azar和Ciabuschi［11］研究结果表明组织在技术创新的作用下会增加出口绩效。张梅［12］研究表明绿色技术创新在资源配置方面发挥了重要作用，并且能够促进经济的发展。余淑秀和卢山冰［13］实证研究结果表明技术创新的引导有利于产业结构重置，从而可以减少对能源的消耗，但存在空间差异性，低碳地区对能源消耗的影响更大。

梳理文献可以得知，关于绿色技术创新与碳生产率的相关文献还较少，大多只是不加区分的研究技术创新的影响，本文选取各省（区、市）绿色专利授权数代表绿色技术创新水平，来研究其对碳生产率的影响。本文认为绿色技术创新水平的提高将会带动产业结构、资源要素等的重置，且能够降低能源的消耗，带动当地的经济发展水平，从而提高当地的碳生产率。而绿色技术水平的外溢作用、资源的聚集等皆会扩散到相邻地区，从而相应的提高相邻地区的碳生产率。由此，本文提出假设1和假设2。

假设1：当地的绿色技术创新对本地区碳生产率具有显著促进作用。

假设2：当地的绿色技术创新对相邻地区的碳生产率具有显著的正向空间溢出效应。

1.2 地方政府竞争的调节作用

目前，学者们关于地方政府竞争与碳生产率还尚未进行系统的研究，关于地方政府竞争的研究主要存在于经济发展和环境问题两个方面：（1）关于地方政府竞争和经济发展方面的研究存在两种观点：①促进论。汪立鑫和闫笑［14］通过实证分析，得出中国的政府间经济竞争的制度会吸引外商直接投资，从而促进经济的增长；②抑制论。李江［15］实证研究得出中国西部地区各省域间采用支出竞争的方式，该种竞争方式不仅会扩大竞争的负面效应，且不利于经济增长；（2）关于地方政府竞争与环境问题的研究存在以下观点：①以提高经济增长速度为核心目的的地方政府竞争会加速环境的污染。即地方政府为了追求经济的增长速度，以此得到晋升机会，会降低环境要求，吸引有前景的企业进入当地，降低对其的监管，从而导致环境的恶化［16］。 如朱向东等［17］基于地级以上城市数据实证分析，得出地方政府竞争所采取的引资、规划园区等措施会加剧当地和相邻地区的环境恶化；②当上级政府明确将环境质量作为考核指标时，地方政府则会不断提高环境要求，改善当地环境。张文彬等［18］基于省际面板数据，实证研究表明在环境绩效考核作用的不断强化和考核体系的调整下，地方政府竞争行为发生了转变，逐步趋于保护环境。Levinson［19］认为政府竞争将有助于政府加强对环境的重视，为招商引资创造条件，从而提高环境质量；③地方政府竞争会根据当地的经济发展情况选择竞争方式。如较为发达的地区会适当提高环境要求，而较为落后的地区则会降低环境要求，从而追求经济的发展。李胜兰等［20］实证研究发现随着经济发展和时间推移，地方政府竞争行为会由抑制生态发展，逐渐转变为差异化竞争。张为杰等［21］基于新政治经济学视角，发现地方政府竞争对环境污染的影响存在阶段性以及区域性差异的特征。

现今学者对于地方政府竞争和经济、环境方面的研究已经较为完善，但较少有学者将地方政府竞争作为调节变量来研究绿色技术创新对碳生产率的影响。近年来，中央政府不断下发碳约束的信号，在碳约束考核约束以及GDP考核约束双重约束下，地方政府将会权衡利弊。部分地方政府将会提高企业环境准入门槛，大力鼓励当地企业进行绿色技术创新，采取相应税收减免等措施吸引绿色技术程度高的企业进入，从而达到提高当地经济且同时降低碳排放的目标。而与此同时，污染排放较多的企业、绿色技术创新程度较低的企业将转移到其他相邻近区域进行发展。由此，本文提出假设3和假设4。

假设3：地方政府竞争对绿色技术创新和本省（区、市）的碳生产率的关系具有正向调节作用。

假设4：地方政府竞争对绿色技术创新和相邻省（区、市）的碳生产率的溢出效应具有负向调节作用。

2 指标选取与数据来源

2.1 被解释变量

本文采用Kaya和Yokobori［1］的方法对碳生产率进行测算，用各个省（区、市）的地区生产总值与二氧化碳排放量的比值进行表示，如式（1）所示。

CP表示碳生产率，GDP表示各省（区、市）的生产总值，CO2表示各省（区、市）二氧化碳的排放量。其中GDP来源于《中国统计年鉴》，以2010年为基期的GDP平减指数对历年GDP进行平减。由于目前95%以上的二氧化碳排放是来自于化石燃料的燃烧［22］，且没有直接的二氧化碳排放量观测数据，因此本文使用IPCC提供的碳排放系数来计算得到碳排放量，如式 （2）所示。

式中i表示能源的种类，本文选用原煤、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油和天然气8种化石能源来计算二氧化碳排放量。Ei表示第i种化石能源的总消耗量；NCVi表示第i种化石能源的平均低位发热量；CEFi表示第i种化石能源的碳排放因子；COFi表示第i种化石能源的碳氧化因子；Q＝44／12，表示二氧化碳和碳的分子量的比值。

2.2 解释变量和调节变量

本文将绿色技术创新（GTECH）作为被解释变量，借鉴王班班和赵程［23］的研究，用各省（区、市）的绿色专利授权总数衡量，以授权专利的申请日期为准，并根据WIPO所定义的绿色技术专利分类对各项专利进行筛选，从而得出各省（区、市）各个年度绿色专利授权数。

本文将地方政府竞争（COMP）作为调节变量，借鉴田红宇等［24］的构建方法，计算方式如式 （3）所示。该计算方式支持地方政府获得政治晋升优势和经济利益的最佳表现方式为：获取外商直接投资（FDI）来推动GDP的发展，且考虑了人口数量和地区经济发展水平差距，从而考虑到地区资源禀赋差距所造成的FDI竞争差异。该指数越大说明地方政府的竞争能力越强。

表1 8种主要化石能源的碳排放系数

2.3 控制变量

鉴于碳生产率还会受到城镇化率、经济发展水平、产业结构等的影响［25］，为减少变量的遗漏对结果产生偏差，本文在空间计量模型中引入城镇化、人力资本、产业结构、外商直接投资、经济发展水平作为控制变量。城镇化水平（UR）用城镇人口数占总人口数表示；人力资本（EDU）采用各省（区、市）大专及以上学历人口数占总人口数的比重进行表示；产业结构（IS）用第二、三产业总产值占GDP总值的比重来衡量；外商直接投资（FDI）采用各省（区、市）人均实际利用外商直接投资额来衡量；经济发展水平（PGDP）用各省（区、市）人均GDP来衡量。

上述各数据来自于2011～2020年 《中国统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》、《省级温室气体清单编制指南》及各省（区、市）统计年鉴等，本文选取中国30个省（区、市）（考虑到数据的可获得性，西藏、港、澳、台地区除外）的数据进行分析。各变量的描述性统计结果如表2所示。

表2 各变量的描述性统计

3 研究方法

3.1 空间自相关分析

空间自相关分析是检测空间中某点的观测值是否与相邻的点存在相关性的方法，本文选取莫兰指数（Moran's I）来检测变量是否存在空间关联性。计算方法如式 （4）所示：

其中n为省（区、市）个数，xi和xj为省（区、市）i和j的观测值，¯x是n个省（区、市）观测值的平均值。Wij为空间权重矩阵，本文选用最常见的二进制空间邻接矩阵，当两省（区、市）相邻时取1， 否则取 0， Moran's I的值域为［-1，1］， 其绝对值越大表示空间关联性越强，大于0表示存在空间正相关，小于0表示存在空间负相关，等于0则表示空间不相关。

3.2 空间计量模型

当变量存在空间相关性时，为避免传统的回归得出有偏或无效的估计，可以考虑使用空间计量模型。空间计量模型包含：空间滞后模型（SLM）、空间误差模型（SEM）和空间杜宾模型（SDM）。

SLM是在经典回归模型中加入被解释变量的空间滞后项，其回归方程如式 （5）所示。

其中y是因变量，x是解释变量，ρ是衡量观测值间的空间相互作用程度的空间自相关系数，Wy是空间滞后项，β是参数向量，μ是白噪音干扰项。

SEM是在经典回归模型中加入了随机误差项的空间滞后项，其回归方程如式 （6）所示。

其中y是因变量，x是解释变量，ε是回归残差向量，λ是自回归参数，Wε是空间滞后因子。

SDM是Lesage和 Pace［26］构建的一个可以同时体现空间滞后内生变量和外生变量的空间计量模型，同时考虑了因变量和自变量的空间相关性，其回归方程如式 （7）所示。

其中y是因变量，x是解释变量，Wx是解释变量的空间滞后项，θ是其系数。

4 实证分析

4.1 空间自相关结果分析

在进行空间计量模型构建之前，先对碳生产率和绿色技术创新的空间依赖性进行分析。依据上述计算方式计算得到2011～2020年各省（区、市）碳生产率和绿色技术创新的Moran's I指数，结果如表3所示。可见2011～2020年碳生产率的莫兰指数均大于0，分布于0.3492～0.3757，且都通过了1%的显著性检验，说明碳生产率具有显著的空间正相关性。绿色技术创新的莫兰指数也均大于0，分布于0.1856～0.3004，且均通过了5%的显著性检验，可见绿色技术创新也具有显著的空间正相关性。由此，在进行模型估计结果时，应考虑两者的空间溢出效应。

表3 绿色技术创新和碳生产率的Moran'I指数表

4.2 空间计量模型的构建

为了更好的研究绿色技术创新、地方政府竞争和碳生产率之间的关系，需对空间计量模型进行选择。通过LM检验和稳健LM检验，判断适合SLM模型还是SEM模型，检验结果如表4所示。可见未加调节变量和加入调节变量时，LM检验均在1%水平上显著，稳健LM检验也均通过了10%显著性检验，由此可判断两种模型都适用，故选用更为一般的SDM模型。接着通过Wald检验和LR检验，判断SDM模型是否可以退化为SLM模型或SEM模型。由表4可见，未加入调节变量时，LR检验未通过10%显著性检验，和LM检验指向的模型不一致，且SDM模型更为一般化，故选用SDM模型。加入调节变量时，Wald检验和LR检验均通过了5%显著性检验，说明不能退化为SLM模型或SEM模型。由此本文选用SDM模型来研究绿色技术创新和碳生产率之间的关系，并探讨地方政府竞争的调节作用。未加入调节变量时构建的模型表达式如式 （8）所示，加入调节变量时构建的模型表达式如式 （9）所示。

表4 LM检验、稳健LM检验、Wald检验和LR检验结果

最后通过Hausman检验，选择固定效应还是随机效应模型，模型 （8）和 （9）的T统计量分别为101.3349和106.47，且均通过1%显著性检验，故应选择固定效应模型。通过对比拟合优度R2和LOG L等指标，在未加入调节变量和加入地方政府竞争这一调节变量时，都应当选择时间固定模型。

4.3 结果与分析

4.3.1 绿色技术创新与碳生产率

本文同时选用OLS模型进行对比分析，OLS和SDM模型的回归结果如表5所示。可以看出，空间杜宾模型中W*CP系数为0.5050，且在1%置信水平下显著为正，说明碳生产率具有显著的空间溢出作用，本地区的碳生产率的增加会显著提升相邻地区碳生产率的增加。绿色技术创新对碳生产率的影响系数显著为正，且通过了1%的显著性检验，说明绿色技术创新的提升对碳生产率的提高有显著的促进作用。控制变量中，城镇化水平的提高对碳生产率的增长起到了负向影响，但并未通过显著性检验；人力资本、外商直接投资的提高对碳生产率表现出显著的正向影响；产业结构的比例增大对碳生产率的提升有显著的抑制作用；经济发展水平的提高对碳生产率的增长起到了正向影响，但也并未通过显著性检验。

表5 空间杜宾模型估计结果

在空间计量模型中，由于存在空间滞后项，解释变量对被解释变量的影响较为复杂，简单的利用回归系数来研究变量的空间溢出效应会存在较大的误差，为更好的研究绿色技术创新对碳生产率的影响作用，本文借鉴 Pace等［27］的做法：利用求偏微分的方法，按解释变量对被解释变量影响来源的不同，将影响效应的系数估计值分解为直接效应和间接效应。直接效应指解释变量对本地区被解释变量的影响；间接效应即空间溢出效应，指解释变量对相邻地区的被解释变量的影响作用。分解结果如表6所示。

表6 空间杜宾模型直接效应和间接效应

由表6可看出，绿色技术创新对碳生产率的直接、间接效应都显著为正，表明绿色技术创新的提升能够对本地区和周边地区的碳生产率都起到显著的促进作用，也验证了前文的假设1和假设2。绿色技术创新水平的提高可能会引起资源要素的重置，降低能源的消耗，且其具有明显的外扩效应，从而在提高本地碳生产率的同时，可以带动周边地区的碳生产率的提高。此外，控制变量中，产业结构对碳生产率影响的直接效应、间接效应系数均显著为正，说明二、三产业产值占GDP比重的提高会抑制本地区和相邻地区碳生产率的提高。可能是由于第二、三产业在带动经济发展的同时，会造成大量资源、能源要素的使用，从而引起碳排放量的提高。

4.3.2 地方政府竞争下绿色技术创新与碳生产率加入地方政府竞争这一调节作用后的空间杜宾模型估计结果如表7所示。可见，空间滞后系数为0.5280，仍显著为正，且通过了1%显著性检验，再次验证碳生产率具有显著的空间溢出作用。地方政府竞争与绿色技术创新的交互项的系数为正，且通过了1%显著性检验，说明地方政府竞争能够促进绿色技术创新对碳生产率的正向影响，对比OLS模型结果，可看出OLS模型高估了地方政府竞争的调节作用。

表7 空间杜宾模型估计结果

为更好的研究地方政府竞争的调节机制，仍将空间效应分解为直接效应和间接效应，空间杜宾模型的分解结果如表8所示。绿色技术创新与碳生产率的直接效应、间接效应与总效应都为正，且通过了1%显著性检验，说明绿色技术创新对碳生产率的促进作用十分稳健。地方政府竞争与绿色技术创新交互项的直接效应显著为正，说明地方政府竞争会显著促进绿色技术创新对本地区内碳生产率的提升作用，符合前文假设3的设想。在碳约束和GDP考核双重约束下，地方政府竞争高的地区会采取相应措施，如提高企业环境准入门槛、进行相应税收减免政策等，来鼓励企业进行绿色技术创新，吸引绿色技术程度高的企业进入，从而提高当地碳生产率。地方政府竞争与绿色技术创新交互项的间接效应为负，说明地方政府竞争对绿色技术创新对周边地区碳生产率的提升有抑制作用，符合前文假设4的设想。从而达到提高当地经济且同时降低碳排放的目标。地方政府在对本地提高准入门槛的同时，污染排放较多、绿色技术创新程度较低的企业将转移到邻近区域进行发展，从而将会抑制相邻地区碳生产率的提高。

表8 空间杜宾模型直接效应和间接效应

5 结论与建议

本文基于2011～2020年中国30个省（区、市）的面板数据，运用空间杜宾模型，实证研究了中国绿色技术创新、地方政府竞争和碳生产率之间的关系。研究表明：本地区绿色技术创新能力越强，则碳生产率越高，且会对周边地区碳生产率的提升起到显著促进作用。另外，本文将地方政府竞争作为调节变量，研究其对绿色技术创新和碳生产率的调节机制。研究发现：地方政府竞争可以加强绿色技术创新对本地区碳生产率的提升作用，但会抑制绿色技术创新对相邻地区碳生产率的空间溢出效应。由此，本文提出以下对策建议：

（1）绿色技术创新是提高企业碳生产率的重要方式。各企业理应顺应发展趋势，淘汰落后的生产方式，提升自身技术研发能力，提高绿色技术创新水平，加快现有的研究成果的落地实施，提高自身生产效能的同时提高国内碳生产率。

（2）充分发挥绿色技术创新的空间溢出效应，各相邻地区应当建立良好的合作关系，整合各地区的资源要素禀赋，探讨良好的合作模式，进行资源共享、成本共担、成果互通、利益共享，增强地区间绿色技术研发能力，从而提高碳生产率。

（3）政府部门应当建立良好的营商环境，制定奖惩政策，对于污染严重、效能低的企业制定有效措施进行惩罚、强令整改，而对于致力于绿色技术创新、自主研发的企业进行政策补贴等奖励措施，引导企业走绿色技术创新的发展道路。同时，政府部门还可以构建创新平台，大力引进专业技术型人才，推动绿色技术的落地实施及扩散。

（4）地方政府竞争方面，应当完善官员的考核机制，加强过程监管，而并不是唯经济、结果论，把地区的环保、经济绿色高质量发展与官员的晋升直接挂钩，引导地方政府良性竞争，从而促进各地区碳生产率的提高。

（5）相邻地区地方政府间可建立一定的协商机制，利用地区优势，制定合理的政策，探讨符合各自地区发展的产业结构发展模式，形成区域经济联合体，引导各地区企业间资源共享和进行良好的合作，尽可能的避免地方政府竞争对相邻地区的碳生产率的消极影响，从而提升我国整体碳生产率。