创新投入、产业结构升级与碳排放的关系研究——基于长江经济带省域的实证分析

■ 丁 涵/史璐丽/杨丽华

（宁波大学商学院，浙江 宁波 315211）

0 引言

改革开放以来，中国经济快速发展，创造了世界经济发展史上的奇迹。与此同时，我国能源 需求、生态环境保护与经济发展之间的矛盾也日益凸显，因此，大力推动绿色低碳发展，统筹推进经济高质量发展和生态环境高水平保护，将成为现阶段社会发展的重要任务。2021年2月发布的《国务院关于加快建立健全绿色低碳循环发展经济体系建设的指导意见》指出，建立健全绿色低碳循环发展经济体系是解决我国资源环境生态问题的基础之策，也是实现碳达峰、碳中和目标的重要举措，必须要做好产业体系的突破、转型、调整，解决好经济发展中的碳排放问题。

长江经济带是我国最具经济活力与发展潜力的地区，涵盖了东、中、西部11个省市，人口数量和国民生产总值占比超过全国的40%。全面推动长江经济带发展，让长江经济带成为生态优先绿色发展的主要战场，是以习近平同志为核心的党中央的重要决策，也是关系国家发展全局的重大战略。由于产业布局落后，长江经济带集聚了全国近40%的水泥产业和30%的石化产业，加上部分省市长期粗放型的增长模式，造成生态环境保护与经济发展的矛盾严峻，高碳排放问题亟待破解。区域绿色经济发展离不开产业结构的变迁和创新投入，地区产业结构调整可以缓解外部环境压力，同时科技进步和技术创新投入可以减轻对要素资源的依赖。因此，有必要厘清长江经济带产业结构升级、创新投入及碳排放三者的关系，以更好地解决长江经济带的生态与经济矛盾，使其在产业结构升级和绿色发展过程中发挥示范作用，这对于长江经济带更好地调整产业政策、实现碳减排目标也具有一定的现实意义。

1 文献综述

目前，碳排放受到越来越多学者的关注，学术界探讨创新投入、产业结构升级、碳排放关系的文献主要有以下三方面。

第一方面是关于创新投入与产业结构的研究。李昊和范德成（2019）通过对产业结构升级的驱动因子进行阶段性分析，发现创新已代替要素和投资驱动成为现阶段产业结构升级的首要驱动力[1]。饶萍和吴青（2017）基于社会融资规模的视角，实证得到研发投入能显著推动产业结构升级[2]。纪玉俊和李超（2015）通过空间计量分析发现，创新能力与产业升级存在正空间相关性，创新能力能够通过提高生产要素的配置效率，促进第二、第三产业发展[3]。此外，也有学者对两者双向关系进行了探究。Iorweth（2009）分析了美国与加拿大的创新投入差异，认为创新投入差异出现的一个重要原因是产业结构差异[4]。王钊和王良虎（2019）通过构建联立方程模型发现，R&D与产业结构升级之间存在相互影响，一方面R&D推动产业结构升级，另一方面产业结构升级又会促进创新投入[5]。

第二方面是关于创新投入与碳排放的研究。一种观点认为，创新投入通过技术创新的转换降低经济活动中的碳排放。何小钢和张耀辉（2012）基于分行业数据分析，发现技术进步显著影响绿色发展效果[6]。姚成胜等（2017）采用ARDL模型对农业碳排放与科技创新的关系进行了实证分析，结果表明创新投入可以有效降低农业碳排放[7]。王智新等（2012）利用省级数据对科技投入和碳排放双向关系进行研究，发现科技投入绩效能减弱碳排放强度，而碳排放强度会正向影响科技投入绩效[8]。另一种观点认为，创新与碳排放并非具有单纯的因果关系。由于产业基础不同，创新投入不会沿着固定路径直接地对碳排放产生显著影响。刘金全、魏阙（2020）通过构建模型验证发现，创新与绿色经济发展之间的相互影响并不显著，创新的本质是逐利，如果不通过引导，使其质量得以提升，就无法通过创新实现低碳发展[9]。

第三方面是关于产业结构升级与碳排放的研究。一种观点认为，产业结构升级能够降低碳排放量。李科（2014）运用PSTR模型分析了产业结构与碳排放的动态关系，发现高技术产业占工业产值比重的增加能有效实现碳减排[10]。陶长琪（2015）从经济增长的角度出发，认为产业结构升级在长期内会影响碳排放[11]。黎振强和周秋阳（2021）选用空间计量对长江经济带地区碳减排的影响因素进行分析，发现产业结构升级可以通过降低相邻省份的碳排放促进整个地区的碳减排[12]。另一种观点认为，能源结构改变影响碳排放，而产业结构调整与碳排放并没有直接关联。Schipper等（2001）指出，能源消费结构决定了碳排放的水平，而产业结构的影响贡献度不足[13]。顾阿伦等（2016）通过分解碳排放量，论证了技术进步的减碳贡献度要远大于产业结构，并且随着产业结构细分，产业结构的影响会达到一个极限值[14]。

综上所述，大多数文献集中研究了创新投入、产业结构、碳排放之间的单向影响关系，在同一理论框架下考察三者间动态关联的文献较少。另外，对于创新投入、产业结构升级、碳排放的研究多是基于全国层面，基于区域视角研究尤其是对长江经济带的研究仍然欠缺。基于此，本文通过构建面板向量自回归（PVAR）模型，考察长江经济带11个省市创新投入、产业结构升级及碳排放之间的内在关联，并使用动态面板分析方法研究各变量的脉冲效应与贡献度，为三者间的作用研究提供新的视角。

2 变量选取与模型设定

2.1 变量选取

碳排放（CPF）：目前联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）推荐的测算方法主要有部门法和参考法。部门法是以经济部门为核算单位，将计算期内的能源消耗量与碳排放因子相乘，最后相加得到总碳排放[15]。参考法则较为粗略，为了统计的便捷，仅选取煤、油、气三类化石能源为代表能源进行碳排放计算。本文采用部门法对碳排放进行测算，选取煤炭、焦炭、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然气等7种能源，计算公式如下：

式中，Ei是i种能源的表观消费量，NCV、CC、COF分别为平均低位发热量、单位热值含碳量、碳氧化率，三者的乘积就是碳排放因子，44/12为碳气化系数。

产业结构升级（IS）：由于产业结构升级涉及到内部的技术更新、生产要素利用率的改变、外部与其他产业间的配套及资源的合理分配问题，因此本文分别从产业基础高级化、合理化的角度去刻画产业结构升级的有效水平。

产业结构合理化（ISR）：ISR不仅可以体现农村和城市产业、传统产业和高技术产业的协调发展，还能通过要素的投入产出计算出不同产业之间的耦合程度[16]。常用的衡量指标方法有结构偏离度和泰尔指数（Theil指数），由于不同产业在经济活动中的重要程度无法通过结构偏离度体现，而Theil指数能够准确测度组间差异和组内差异对总差异的贡献程度，体现不同产业的偏离结构，因此本文使用Theil指数 进行测度。泰尔指数越大，表示产业结构越不合理，所以这里借鉴于斌斌（2015）的做法，用Theil指数的倒数即修正的Theil指数，对产业结构合理化进行度量，计算公式为：

式中，Yi表示第i产业的工业总产值，Y表示地区生产总值；Li表示第i产业的从业人员，L表示就业总人数。

产业结构高级化（ISU）：ISU表现为依靠信息、知识的高技术产业逐渐代替要素资本依赖的低端工业，传统产业开始转型升级。故本文使用第三产业与第二产业的比值衡量产业结构高级化[17]。该比值的数值越大，表明地区产业正在向第三产业进行调整，产业服务化趋势越明显。

创新投入（RD）：一个地区的创新投入按用途可分为外部和内部经费支出。由于技术进步与内部经费投入关系密切，因此采用R&D内部经费支出与地区生产总值的比重表示创新投入水平。

2.2 模型构建

本文主要探究创新投入、产业结构升级与碳排放之间的动态关系，同时为应对变量序列可能存在的相关性和内生性问题，选择PVAR模型和GMM估计方法进行研究。PVAR模型的优点在于可以将创新投入、产业结构升级和碳排放看作内生变量，分析内生变量对被解释变量的动态作用关系，同时结合了面板数据模型和向量自回归模型的优点，克服了两种模型在时序和面板上的劣势，较好地反映了个体差异对模型的影响。基于此，构建PVAR模型如下：

式中，yi,t为被解释的核心变量，a0为截距项向量，Aj为参数矩阵，p为滞后阶数，yi,t-j是包括{RD ISR ISU CPF}四个变量的列向量，fi为个体效应，dt为时间效应，ui,t为随机扰动项。

2.3 数据来源与处理

本文使用数据均来自《中国统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国科技统计年鉴》，相关参数来自《综合能耗计算通则》和《省级温室气体清单编制指南》。本文选取长江经济带11个省市2000—2019年的样本数据，对于个别指标缺少统计数据的情况，采取线性插值法进行补充；同时为减少异方差，对创新投入、产业结构高级化、产业结构合理化及碳排放数据进行了对数化处理。

3 实证结果分析

3.1 平稳性检验

为避免伪相关的出现，在采用动态面板模型前需要检验lnRD、InISR、lnISU、lnCPF四个变量的平稳性。本文采取LLC、IPS 、ADF-Fisher三种检验机制，检验结果（表1）在5%水平下拒绝原假设，表明不存在面板单位根，即创新投入、产业结构合理化、产业结构高级化和碳排放为平稳序列。

表1 变量的平稳性检验

在进行估计前，需要确定PVAR模型滞后阶数，本文依据MAIC、MBIC、MQIC信息准则，选取统计量最小值所在的阶数为最优滞后阶数[18]。根据检验结果（表2）可知最优滞后阶数为1，因此可将创新投入、产业结构升级与碳排放纳入PVAR模型中进行分析。

表2 PVAR模型最优滞后阶数判定

3.2 基于PVAR模型的GMM估计

鉴于创新、产业结构和碳排放可能存在时间和地区效应，为了消除时间和地区效应带来的偏误，本文首先对原始变量进行Helmert转换，通过截面均值差分和前向均值差分消除时间、个体效应，保证变量矩阵的正交，然后再选择滞后一期的创新投入、产业结构升级、碳排放作为工具变量进行广义矩估计[19]，得到模型估计结果（表3）。其中，h_lnRD、h_lnISR、h_lnISU、h_lnCPF分别表示进行Helmert转化后的创新投入、产业结构合理化、产业结构高级化、碳排放，而L1表示滞后一期水平值。

表3 PVAR模型GMM估计结果

(1)从表3中可知，创新投入（RD）、产业结构合理化（ISR）、产业结构高级化（ISU）、碳排放（CPF）的滞后一期对自身会产生增强作用，影响系数为0.746、0.872、0.635和1.217。说明RD、ISU、ISR、CPF具有自我增强效应，即存在时间上的累积效应和实践上的惯性效应。因此，长江经济带需要从长期角度出发，根据创新投入、产业结构升级、碳减排循序渐进的特点，制定可行措施。

(2)表3第二列将创新投入（RD）作为被解释变量，滞后一期的产业结构合理化（ISR）、产业结构高级化（ISU）及碳排放（CPF）对其在5%水平下影响显著。其中，滞后一期的产业结构合理化和高级化程度会对当期创新投入存在正向影响作用，影响系数为0.459和0.309。这是由于长江经济带省市的产业正在由要素驱动向创新驱动转换，信息技术和高技术产业会更加注重创新投入。同时，碳排放的压力会倒逼增加创新投入，政府会鼓励企业进行创新和研发，实现碳减排目标。

(3)表3第三、四列将分别对应的产业结构合理化（ISR）和产业结构升级（ISU）作为被解释变量。产业结构合理化受到的影响并不显著；滞后一期的创新投入、产业结构合理化对产业结构高级化的作用系数分别为0.291和0.646，表现为正向影响，这说明产业结构合理化是高级化的基础。首先，长江经济带省市利用自身资源禀赋优势，产业间的联动和融合速度不断加快，同时人力资本在地区间自由流动，资源配置效率提升，产业耦合度不断提升，促进了产业结构向高级化发展。其次，地区产业从低端产业向高技术产业转变离不开创新发展，创新投入可以为产业转型升级注入新动力。此外，滞后一期的碳排放（CPF）会抑制产业结构高级化（ISU），影响系数为-0.243，表现为碳排放阻碍产业结构升级。其原因在于：碳排放量增加意味着高污染产业仍具有一定的影响，阻碍了产业结构升级的进程。

(4)表3第五列将碳排放（CPF）作为被解释变量，产业结构合理化（ISR）和产业结构高级化（ISU）对当期碳排放起到抑制作用，影响系数分别为-0.244和-0.742。这是由于长江经济带产业结构升级使能源向生产率高的部门流动，高污染低产出的行业被挤出市场，减轻了碳排放对环境的影响。

从分析结果来看，创新投入与产业结构高级化相互影响，产业结构高级化和碳排放之间也存在相互作用。但上述估计结果并不能准确展示三者间的因果关系，为了进一步确定创新投入、碳排放与产业结构之间因果关系的存在，需要通过格兰杰因果检验进行验证，结果见表4。

表4 Granger因果检验结果

由表4可知，创新投入和产业结构高级化、产业结构高级化和碳排放互为格兰杰原因，合理化是创新投入、高级化及碳排放的格兰杰原因。此外，碳排放是创新投入的格兰杰原因，但创新投入不是碳排放的格兰杰原因。综合表3、表4的结果，可以得到创新投入、产业结构升级和碳排放之间存在动态关联的结论。从碳排放角度看，长江经济带碳排放与产业结构高级化互为因果，碳排放对创新投入有正向作用，但没有受到创新投入的显著影响。这是由于长江经济带地区对创新投入缺乏引导，导致对低碳减排效率的提升作用力度不足。从产业结构升级角度看，产业的合理化是产业结构升级的基础，而产业结构高级化则是推动创新投入的重要因素。从创新投入角度看，产业结构和碳排放会显著影响创新投入。

3.3 进一步分析：基于PVAR模型的脉冲响应分析

脉冲响应函数（IRF）可以描述变量间相互作用方向及在不同时滞期内的动态关系。本文使用Stata MP16软件对lnRD、lnISR、lnISU、lnCPF四个变量进行脉冲响应分析，分别予以各变量1个标准差的冲击，将滞后期设定为15期，经过蒙特卡洛模拟200次后，绘制出各变量对应的脉冲响应图（图1）。由图1可知lnRD、lnISR、lnISU、lnCPF的响应趋势在15期后收敛于零，说明所构建面板向量自回归模型是稳健的。

图1 创新投入、产业结构合理化和高级化的脉冲响应

(1)图1中a—d显示的是碳排放（CPF）受到其自身、产业结构高级化（ISU）、产业结构合理化（ISR）、创新投入（RD）冲击的响应情况。其中，碳排放受自身冲击后正向响应并达到峰值，随着滞后期数增加，对自身的增强作用开始减弱直至收敛。碳排放对产业结构高级化的负向响应敏捷，第3期之后程度开始减弱，到第15期收敛于0，说明产业结构高级化存在长期积累效应，对碳排放影响具有持续性。碳排放对于合理化的冲击，呈现明显的负向脉冲响应，冲击后立刻达到响应峰值，第2期之后到第10期响应程度开始减弱，逐渐趋于平稳。这表明长江经济带的城市产业结构不存在“低端锁定”情况，在长期内对碳排放有显著的抑制作用且持续效应强，短期内尤为明显。

(2)图1中e—h显示的是产业结构高级化（ISU）受到其自身及产业结构合理化（ISR）、创新投入（RD）、碳排放（CPF）冲击的响应情况。其中，产业结构高级化受到其自身和合理化冲击后立即响应，正向冲击效应随时间增加而递减。当受到创新投入的冲击后，在第2期时迅速达到响应峰值，到第10期后逐渐收敛，这表明创新投入对产业结构高级化的影响具有长期性。当受到碳排放的冲击后，产业结构高级化在第2期时迅速反应，呈显著的负向响应，其原因是碳排放的增加意味着短期内能源消耗大的企业获得增长，地区产业调整减速，甚至会引起周围地区的模仿，增加能源依赖的产业，从而抑制产业结构升级。

(3)图1中i—l显示的是产业结构合理化（ISR）受到其自身及产业结构高级化（ISU）、创新投入（RD）、碳排放（CPF）冲击的响应情况。其中，产业结构合理化也具有动态的依赖性，在短期内迅速对其自身响应。对于创新投入的冲击，产业结构合理化在第1期正向响应，在经过几期波动，最后收敛达到稳定。同时，产业结构合理化对碳排放的响应情况与产业结构高级化的响应类似，受到碳排放冲击后会表现为显著的负向响应，说明碳排放对长江经济带地区产业结构调整存在阻碍。当受到产业结构高级化的冲击后，冲击效果先上升后减少，响应峰值出现在第2期。通过观察IRF响应图，可以看到产业结构的“两化”水平相互影响是存在时滞的，两者的响应峰值、响应速度存在差异，具有动态的正向积累效应。

(4)图1中m—p显示的是创新投入（RD）受到其自身、产业结构高级化（ISU）、产业结构合理化（ISR）、碳排放（CPF）冲击的响应情况。创新投入对自身的冲击表现为正向响应，具有自我增强效应。面对碳排放的冲击，创新投入第1～3期为正向响应然后下降变为负向，之后响应程度逐渐收敛。波动响应表明两者存在倒“U”型的关系，在短期内碳排放能够倒逼创新投入，但在长期中碳排放仍然会对创新投入起到抑制作用。当受到产业结构升级的冲击后，创新投入在第1期呈正向上升并达到峰值，随后程度减弱。表明产业结构的合理分布和第三产业比重的上升，能够促进企业对研发的投入。

可见，创新投入可以推动产业结构高级化进程，而产业结构高级化可以有效促进碳减排，同时碳减排与创新投入之间的非线性关系，表明前期碳排放会倒逼创新投入的增加，而后期会产生抑制作用。这意味着长江经济带应继续完善创新投入与碳减排的高效转换，不断推进产业结构合理化和高级化，减少碳排放，实现绿色发展。

3.4 方差分解分析

脉冲响应函数可以得到内生变量间的影响程度，直观地展示效应持续的状态，但无法体现出变量的结构贡献度。方差分解则可以观察每一结构冲击的贡献度。因此，本文继续对lnRD、lnISR、lnISU、lnCPF进行方差分解，以便于观察变量在冲击中的结构贡献度，结果见表5。

表5 方差分解结果

由表5可知，各个变量的方差贡献率在第20、第30期时基本达到稳定状态。从碳排放的变动来看，到第20期其自身的结构贡献度逐渐降低至63.45%。产业结构高级化对其贡献度逐渐增长，一直保持在20%以上，可知长期内产业结构的高级化对碳排放解释力度较大，而创新投入占7.39%，产业结构合理化占6.02%。从产业结构高级化的变动来看，其自身贡献度占66.19%，合理化的贡献度占16.76%，碳排放的贡献度占12.57%，创新投入贡献度占4.48%。表明产业结构合理化和碳减排在提升产业高级化过程中具有重要的推动作用。对于产业结构合理化的变动，其自身结构贡献度随预测期增加而不断下降，到第20期达到88.13%的稳定水平，即产业结构合理化的变动88%以上由自身解释。从创新投入的变动来看，随时间的推移创新对自身的贡献仍占92.97%，产业结构高级化对创新投入的贡献度不断增加到4.73%。可见创新投入变化主要通过自身的强化，这是因为长江经济带的创新投入大多是命令型的，主要由企业自身进行决策，形成了某种路径依赖，产业结构升级和碳排放的贡献力度不大。

4 研究结论与对策建议

本文选取长江经济带作为研究对象，将创新投入、产业结构升级与碳排放纳入同一研究框架中，通过PVAR动态面板模型探究这三个变量间的因果关系，并进一步分析变量的冲击效应和结构贡献度，得到结论如下：①长江经济带的创新投入和产业结构高级化之间存在双向促进关系，其中创新投入对产业结构高级化的影响效应更强。②产业结构高级化与碳排放之间也存在双向动态关系。一方面，短期内碳排放会抑制产业结构高级化，高能耗产业的依赖会减慢产业结构升级进程；另一方面，长江经济带新兴产业的发展加快产业结构升级的步伐，通过能源利用率的提高降低碳排放。从长期看，产业结构高级化对碳减排的贡献率逐渐增加，解释力度不断增强。③碳排放与创新投入之间存在“倒U型”关系，短期内碳排放带来的高能耗依赖和生态问题会倒逼创新投入增加，但长期来看最终会抑制创新投入。另外，创新投入不是碳排放的格兰杰原因，其对碳排放影响路径并不固定。

基于以上结论，为实现长江经济带11个省市以创新驱动产业结构升级，进而提高碳减排水平，提出以下对策建议：

第一，提高创新投入转换效率。创新投入实质上是一种中性的市场行为，应完善对创新投入的引导，明确创新的方向和目标，使创新投入向推动产业结构优化升级方向转化。同时应构建有效激励机制，合理安排创新投入结构，对低碳科技企业建立扶持机制，对低碳技术开发的企业予以税收优惠，减少研发成本，提高能源利用效率，通过完善创新投入机制促进产业结构升级，进而实现碳减排。

第二，制定区域整体规划，促进产业融合发展。在产业结构升级中注意合理化与高级化的协调发展，提升“两化”水平。长江经济带11个省市要充分利用本地的优势产业，合理发展地区产业，避免重复建设和“伪高级化”现象出现，依托完整的产业门类将长江经济带打造成产业融合示范带。通过提升产业结构合理化水平，为长江经济带绿色发展打好基础。同时，要重视产业结构升级对碳减排的影响作用，鼓励信息技术产业与传统产业的融合升级，提高资源配置效率，加快产业转型升级。政府还应加大对环境友好、绿色驱动型产业的扶持，为长江经济带绿色发展提供资金和政策支持。

第三，提高环保意识，转变能源消费结构。当前和未来很长一段时间，煤炭仍然是我国的主体能源，这是由我国的能源禀赋和国情决定的，短期内很难改变，这不可避免会带来碳排放量的增加。从长远来看，应该将绿色发展理念融入社会经济活动中，提高大众节能减排的意识。同时碳排放问题的根源还在于能源消费，必须加快优化和调整长江经济带地区能源供给和消费结构，从供需两方面着手，减少碳排放带来的压力。