刘习平,庄金苑
（湖北经济学院a.低碳经济学院；
b.碳排放权交易省部共建协同创新中心；
c.会计学院,武汉 430205）
随着中国工业化和城镇化的快速推进，对能源的需求仍然存在较大空间，碳排放总量在一定时期内仍然会持续增加[1]。降低单位GDP 的二氧化碳排放量，即碳强度，不仅对于中国经济本身的转型升级具有战略指导作用，而且也是中国尽早实现“双碳”目标的重要保障。环境规制是实现碳强度下降的重要政策工具，绿色技术创新在环境规制与碳强度的关系中扮演着重要角色[2，3]，研究环境规制及绿色技术创新下碳强度下降路径，对中国实现“双碳”目标具有十分重要的现实意义。
关于环境规制与绿色技术创新的关系，有学者认为环境规制不利于绿色技术创新[4]，也有学者证明了“波特假说”的存在[5]。关于环境规制是促进还是抑制碳减排，也有两种不同的观点。部分学者认为环境规制会抑制碳排放[6]。而有学者则认为，环境规制无法抑制碳排放反而会增加二氧化碳的排放量，导致严重的“绿色悖论效应”[7]。部分学者对绿色技术创新与碳减排进行研究，大多认为绿色技术创新对碳减排起到促进作用[8，9]。还有学者对环境规制、绿色技术创新与碳减排的动态关系进行了研究[10，11]，得出了不同的研究结论。
本文进一步探究环境规制受到绿色技术创新影响后对碳强度的影响，从多层次、多方面进行异质性分析，对其作用机理进行更为全面的分析，并采用动态空间面板杜宾模型，研究环境规制对碳强度的短期与长期影响以及空间溢出效应。
绿色技术创新在环境规制影响碳强度的过程中发挥中介效应，而且表现为正向和负向两个方面的影响。一方面，依据“波特假说”理论，适度合理的环境规制可以激发企业绿色技术创新[12]，进而得到“技术创新补偿效应”，从而减少碳排放和降低碳强度[13]。另一方面，依据“遵循成本效应”理论，严格的环境规制导致企业生产成本上升，从而挤占企业绿色技术创新投入。另外，严格的环境规制使得企业面临的外部环境具有更大的不确定性，也会增加企业的额外支出。企业为了追求利润并且弥补环境遵循成本，会扩大生产从而引致碳排放的加剧。因此，严格的环境规制可能会导致碳强度增加。总体而言，环境规制对碳强度的影响取决于“技术创新补偿效应”和“遵循成本效应”的相互作用和净效应，本质上与绿色技术创新水平有很大的关联。基于以上分析，本文提出第一个假设：环境规制对碳强度的影响存在绿色技术创新门限效应。
在绿色技术创新发展初期，企业为了满足环境规制要求而需要承担过高的环境治理成本，企业用于技术研发的投入减少，从而阻碍企业绿色技术创新，此时环境规制并不利于降低碳强度。当绿色技术创新发展到一定阶段时，企业更容易通过提升绿色技术创新水平的方式实现碳达标排放，从而降低碳强度。因此，本文提出第二个假设：当绿色技术创新处于初级发展阶段时，环境规制不利于降低碳强度；
当绿色技术创新发展到较高阶段时，加强环境规制会降低碳强度。
已有研究表明，中国碳强度在地级市层面上具有显著的空间自相关性，这也意味着各城市环境规制对碳强度的影响可能并不相互独立，某城市的碳强度不仅与本城市环境规制有关，而且还可能受到相邻城市环境规制的影响，即可能存在空间溢出效应[10]。因此，本文提出第三个假设：环境规制对碳强度的影响存在空间溢出效应。
2.1 模型设定
为了探究环境规制对碳强度的影响是否存在绿色技术创新门限效应，本文借鉴Hansen（1999）[14]的方法构建环境规制对碳强度的面板门限模型：
式（1）为单一门限模型，其中，i 表示城市，t 是年份，I(·)为指标函数，λ 表示门限值。CBE 表示碳强度；
GRT表示绿色技术创新，为门限变量；
ERI 表示环境规制强度；
control 表示一组控制变量。α0为常数项，α1、α2、α3和αi均为待估影响系数，μ 为个体效应，ε 为随机扰动项。除单一门限外，可能还存在多门限情况，多门限模型如下：
环境规制和碳强度可能具有空间溢出效应，本文考察了研究样本期间环境规制和碳强度的Moran’s I，结果表明环境规制、碳强度的Moran’s I 在5%的显著性水平上为0.2611 和0.2533。这意味着城市环境规制和碳强度存在显著的空间溢出效应。由于变量的空间关系还可能受到前一期的影响，因此本文构建了动态空间面板杜宾模型，具体公式如下：
其中，W 是空间权重矩阵；
β0为常数项；
β1是碳强度滞后一期的回归系数，表示上一期对本期的影响；
ρ 是空间滞后系数，表示相邻城市碳强度对该城市的影响；
β2是时空滞后系数，反映相邻城市上一期碳强度对该城市本期的影响；
β4代表环境规制的空间滞后系数，表示相邻城市环境规制对该城市碳强度的影响；
β5为其他控制变量的估计系数；
β6为其他控制变量的空间滞后系数；
μi和ηt分别代表空间和时间效应；
εit是残差项。
2.2 变量与数据来源
本文选取2005—2019年283个城市作为研究对象，数据主要来源于《中国城市统计年鉴》《中国绿色专利数据统计报告》和中国各地级市绿色专利创新数据，对部分缺失数据进行了插补，统计口径均为城市范围。
解释变量：环境规制（ERI）。本文参考朱平芳等（2011）[15]的思路构建环境规制综合指数。定义城市i 第l种污染物的相对排放水平其中，prli是第i 个城市第l 种污染物的相对排放水平，pli为第i 个城市第l 种污染物的单位GDP污染物排放量表示所有城市第l 种污染物单位GDP污染物排放量的均值。对无量纲prli进行加总平均处理EIi为第i 个城市无量纲变量加总平均值，1、2、3分别表示工业废水、二氧化硫、烟尘，EIi的值与环境规制水平呈反向变动关系。本文将EIi的值进行逆处理得到REIi，REIi的值越大，表明环境规制水平越高。
被解释变量：碳强度（CBE），计算公式为CBE=CE/GDP 。其中，CBE 为城市的碳强度，CE 为城市的碳排放，GDP 为城市实际地区生产总值。依照《2006 年IPCC国家温室气体清单指南》第二卷（能源）第六章提供的参考方法进行能源消耗碳排放的计算。由于城市分类别化石燃料消耗量无法直接获取，本文参考景侨楠等（2019）[16]的研究，基于省级能源平衡表进行折算：
中介变量：绿色技术创新（GRT）。绿色技术创新是企业碳减排的巨大推动力，一般认为绿色技术水平越高，碳强度越低。本文选取各地级市绿色专利申请数量作为中介变量,为了使数据更加平稳，对该变量进行了取对数处理。
控制变量：（1）城市经济发展水平（LOC）。城市经济发展水平越高，市场需求和市场容量越大，生产率和碳排放效率可能越高。这种极化效应使碳强度较高的城市大都集中在经济发达地区。用人均GDP 来反映一个城市的经济发展水平。（2）政府宏观调控水平（GOV）。政府宏观调控水平越高，越有利于促进企业绿色技术创新及碳减排效果。计算公式为：地方财政支出/GDP。（3）外资利用规模（FDI）。外资利用对碳强度的影响具有不确定性，一方面，外商直接投资可能带来先进的技术和管理经验，通过技术溢出和有效管理降低碳强度；
另一方面，外商可能将一些高耗能的高碳行业转移到我国，从而不利于碳强度的降低。外资利用规模用当年实际利用外资额/GDP 衡量。（4）产业结构（INS）。第二产业比重与碳强度存在正相关关系，即第二产业比重越高，二氧化碳排放强度就越高。（5）人力资本水平（HUL）。人力资本水平会通过提升管理和创新水平来降低碳强度。采用平均受教育年限作为人力资本水平的代理变量。
本文主要变量的描述性统计见表1。
表1 描述性统计
3.1 面板门限模型的回归结果
本文采用面板门限回归模型检验环境规制对碳强度影响的绿色技术创新门限特征。具体步骤如下：第一，通过门限检验确定门限个数，以便确定模型形式，文中P 值通过Bootstrap 方法反复抽样1000 次估计得到。第二，分别估计绿色技术创新约束机制下的门限值。观察表2 可知，就绿色技术创新门限而言，环境规制对碳强度的影响呈现单一门限，门限估计值为4.9053（绿色技术创新水平对数值）。
表2 门限效应检验
为缓解异方差问题，采用可行广义最小二乘法。环境规制对碳强度影响的单一绿色技术创新门限估计结果见表3。当绿色技术创新水平的对数值低于4.9053时，环境规制的影响系数在5%的水平上显著为正，表明环境规制会增加碳强度；
当绿色技术创新水平的对数值高于4.9053时，环境规制的影响系数在5%的水平上显著为负，表明环境规制有利于降低碳强度，这一结果进一步验证了本文提出的第二个假设。L.lnCBE为滞后一期的碳强度，其影响系数显著为正，说明上一期碳强度对本期的影响具有时间累积效应。从其他控制变量来看，经济发展水平显著增加了碳强度。政府宏观调控对碳强度的影响不显著，这可能与政府的宏观调控结构有关。外资利用规模估计系数未通过显著性检验,说明外资对碳强度并未产生明显影响。产业结构的影响系数显著为正，说明第二产业占比的增加导致碳强度增加。人力资本水平对碳强度的影响显著为负，说明人力资本水平较高的城市会通过提升管理和创新水平来降低碳强度。
表3 面板门限模型估计结果
本文以绿色技术创新门限值为界，将全样本划分为绿色技术创新低于门限值和绿色技术创新高于门限值两组子样本，回归结果见表4。分样本估计结果表明，当绿色技术创新低于门限值时，环境规制会增加碳强度；
当绿色技术创新超过门限值时，环境规制会显著降低碳强度。估计结果也进一步证实了环境规制对碳强度的影响存在绿色技术创新单一门限。
表4 基于绿色技术创新分样本估计结果
3.2 异质性检验
为了进一步分析区域异质性，本文将样本分别划分为省会城市和非省会城市以及内陆城市和沿海城市。异质性检验结果见下页表5，非省会城市和内陆城市在绿色技术创新水平的对数值低于4.9053时，环境规制的影响系数显著为正；
当绿色技术创新水平的对数值高于4.9053 时，环境规制的影响系数显著为负。在省会城市和沿海城市中，当绿色技术创新低于门限值时，环境规制的影响系数为正但没有通过显著性检验；
而当绿色技术创新高于门限值时，环境规制的影响系数显著为负。进一步分析发现，在省会城市和沿海城市中，当绿色技术创新超过门限值后，环境规制的影响系数变大且均显著为负。主要原因在于省会城市和沿海城市的经济发展水平和绿色技术创新水平都较高，高质量的人力资本也较多，当采取更严格的环境规制政策后，企业会加快绿色技术创新。因此，环境规制降低碳强度的作用较为明显。
表5 异质性分析
3.3 稳健性检验
本文采用绿色实用新型专利申请数量（lnGRA）为代理变量替代绿色专利申请数量（lnGRT）进行稳健性检验。此外，直辖市和省会城市的经济技术水平高于一般地级市，可能存在一定的偏误。因此，本文在稳健性检验中将直辖市和省会城市的样本剔除进行重新估计，见表6。回归结果同样验证了绿色技术创新存在单一门限特征，同时也说明了上述面板门限模型回归结果是稳健的。
表6 稳健性检验
3.4 空间效应检验
为了表征观测数据集的空间分布格局、特征和相互联系，基于引力模型构建了地理位置和经济联系的综合权重矩阵：
其中，和分别代表两个城市的实际人均GDP。权重矩阵表明，不同空间单元之间的联系不仅与两者之间的地理距离有关，还受区域经济活动程度的影响。基于该矩阵的Moran’s I 为0.3213，概率为0.0000。因此，碳强度具有显著的正空间相关性。表7 显示了2005—2019 年Moran’s I的结果，表明碳强度具有明显的空间相关性，也就是说，碳强度相近的城市具有明显的空间集聚特征。
表7 城市碳强度空间相关性检验
表8 总体回归结果的拟合优度、自然对数函数值（Log-lik）表明空间杜宾模型（SDM）是最优的。估计结果中空间自回归系数（ρ）显著为正，表明各城市碳强度存在明显的空间依赖关系。碳强度滞后一期的估计系数均在10%的水平上显著为正，说明城市碳强度存在一定的“时间惯性”和“雪球效应”。环境规制的空间滞后系数在5%的水平上显著为负，说明相邻城市环境规制越严格，越有助于促进该城市碳强度的下降。碳强度滞后一期的空间滞后系数在10%的水平上显著为正，说明相邻城市前一期碳强度对该城市本期的碳强度有正向影响。
表8 环境规制对碳强度影响的空间计量结果
本文进一步测度环境规制对碳强度影响的直接效应与间接效应。直接效应表示本城市的环境规制对本城市碳强度的影响，间接效应表示相邻城市环境规制对本城市碳强度的空间溢出效应，总效应表示所有城市环境规制对本城市碳强度的影响效应。环境规制对碳强度的效应又可以分解为短期与长期影响，见下页表9。在短期，环境规制的实施对碳强度的影响在绿色技术创新低于门限值时显著为正，在绿色技术创新高于门限值时显著为负。在长期，环境规制对本城市碳强度的影响在绿色技术创新低于门限值时显著为正，而在绿色技术创新高于门限值时显著为负。环境规制对碳强度的“技术创新效应”存在着时滞性。无论是短期还是长期，相邻城市环境规制对本城市碳强度的空间溢出效应均为负，这再次表明邻近城市环境规制越严格，越有利于促进本城市碳强度的降低。从短期和长期来看，大部分长期效应估计系数的绝对值要大于短期效应[17]，因此在制定环境规制政策时，需要考虑时间效应的差异所带来的影响。
表9 动态空间面板杜宾模型分解结果
本文选取2005—2019年283个城市样本数据，实证研究了环境规制对碳强度的影响以及绿色技术创新在其中所发挥的传导作用，为中国尽早实现“双碳”目标提供参考。研究发现：（1）环境规制与碳强度之间存在非线性关系，绿色技术创新在其中发挥了重要作用，当绿色技术创新水平的对数值低于4.9053 时，环境规制不利于降低碳强度；
当绿色技术创新水平的对数值高于4.9053 时，环境规制有利于降低碳强度。（2）分样本估计结果表明，当绿色技术创新低于门限值时，环境规制会增加碳强度，当绿色技术创新超过门限值时，环境规制会显著降低碳强度。（3）从异质性检验来看，非省会城市和内陆城市在绿色技术创新低于门限值时，环境规制的估计系数显著为正；
而当绿色技术创新高于门限值时，环境规制的估计系数显著为负。省会城市和沿海城市在绿色技术创新低于门限值时，环境规制的估计系数为正但没有通过显著性检验；
而当绿色技术创新高于门限值时，环境规制的影响系数显著为负。而且在省会城市和沿海城市中，当绿色技术创新超过门限值后，环境规制的影响系数变大且均显著为负。（4）考虑空间相关性后，中国城市碳强度存在一定的“时间惯性”，呈现“雪球效应”，且各城市碳强度存在明显的空间依赖关系和空间集聚特征。环境规制存在负向空间溢出效应，即邻近城市环境规制越严格，越有助于促进本城市的碳强度降低。碳强度滞后一期的空间滞后系数显著为正，说明相邻城市前一期碳强度对该城市本期的碳强度有正向影响。