基于省级面板数据的技术创新与碳生产率的关系研究.pdf
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1、经济与管理评论公司治理 基金项目国家社会科学基金研究项目“碳中和约束下碳汇生态产品价值的统计核算及实现机制研究”()作者简介裴海峰()男山东泰安人山东财经大学统计与数学学院教授 主要研究方向:应用统计基于省级面板数据的技术创新与碳生产率的关系研究裴海峰 陈镜如(山东财经大学统计与数学学院山东 济南)摘 要 选取中国 个省(自治区、直辖市)年的省级面板数据运用面板向量自回归模型研究技术创新与碳生产率的关系 结果表明二者存在双向影响一方面技术创新对碳生产率存在长期的促进作用另一方面碳生产率的短期提高能激励技术创新长期则抑制技术创新说明目前仍然存在创新动力不足的问题 基于上述结论建立动态面板模型进一
2、步分析技术创新对碳生产率的影响发现技术创新对碳生产率的促进作用在产业结构、城镇化水平和贸易开放度的共同影响下仍然显著 因此在推进碳减排的过程中应综合多方面因素发挥技术创新对碳生产率的提高作用注重创新的长期效果关键词 技术创新碳生产率面板向量自回归模型动态面板模型 编码././.中图分类号 文献标识码 文章编号()一、引言与文献综述二氧化碳排放是全球变暖的主要原因之一若不实行有效控制将会严重危害生态系统的平衡 如何应对气候变化、有效减少碳排放是各国共同面对的挑战中国作为世界碳排放大国面临着更为严峻的减排压力 从“十一五”时期的节能减排政策到 年“双碳”目标的提出中国政府多次表达了绿色发展的决心并
3、且积极探索碳减排的有效方法 以中国为代表的发展中国家推动了全球绿色发展进程为环境治理做出了突出贡献(陈林、万攀兵)碳生产率反映了单位二氧化碳排放的 产出水平是衡量绿色经济发展和碳减排效果的重要指标 年的全国“两会”上“碳达峰”和“碳中和”被首次写入政府工作报告为实现“双碳”目标、发展低碳经济一个重要的途径是提高碳生产率 中国经济已经进入高质量发展阶段企业面临着技术创新、结构调整和环境治理等多重考验 面对挑战和机遇中国始终坚持技术创新驱动发展战略强调以技术创新支撑高质量发展然而自主创新能力薄弱、核心技术存在短板等问题依然突出并且日益成了制约碳减排的瓶颈因素 在此背景 年第 期公司治理下厘清并协调
4、碳生产率与技术创新的关系是一个关键问题探索二者的内在影响机制对于实现碳减排目标、增强技术创新能力并促进经济高质量发展具有重要意义近年来国内外学者针对技术创新与中国碳生产率的关系进行了大量研究 碳生产率是碳排放产生经济效益的正向指标在数值上等于一定时期内 与碳排放量的比值大量研究认为技术创新具有优化投入产出结构、提高能源利用效率的功能从而促进了碳生产率的提高(程钰等)部分学者认为技术创新是环境规制与碳生产率之间的中介变量(王丽等)并且技术创新对本地和邻近地区全要素碳生产率的提升均存在促进作用(郭卫香、孙慧)这类研究基于“波特假说”该假说认为严格的环境规制对技术创新存在长期促进作用有助于实现科技进
5、步、经济增长与环境改善的共赢局面 此外部分研究探讨了碳生产率和技术创新的互动关系刘志华等()构建面板向量自回归模型研究了科技创新、产业结构升级与碳排放效率之间的互动关系结果表明碳排放效率在短期内能够倒逼科技创新水平的提高 姬志恒等()建立面板向量自回归模型分析了高技术产业空间集聚、技术创新和区域绿色发展效率之间的关系认为区域绿色发展效率对技术创新存在短期推动力并指出绿色发展效率的提升是可持续发展的基础条件对创新增长存在反馈作用但驱动作用不明显 廖文龙等()采用双重差分法研究了以碳排放交易为代表的环境规制对绿色经济增长的影响认为碳排放交易能够有效激励技术创新从而促进绿色经济增长 徐建中等()基于
6、动态内生的视角实证研究了能源消费碳排放和绿色创新效率的关系结果表明煤炭、天然气、原油碳排放与绿色创新效率存在长期的互动关系天然气消费碳排放的提高抑制了绿色创新效率煤炭和原油碳排放的增加则促进了绿色创新效率在低碳经济领域大量文献认为技术创新对碳排放存在抑制作用低碳城市的建设是通过提高创新水平直接改善了空气质量(宋弘等)企业则在政府的税收优惠政策下提高创新要素投入力度有效激励了全要素生产率(燕洪国、潘翠英)技术创新是绿色产能崛起的关键鼓励新技术研发有助于解决中国高耗能、高碳排放与经济增长之间的矛盾(朱磊等)对于不同类别技术创新的碳减排效应相关研究表明高技术企业通过应用信息与通信技术促进设备更新和结
7、构优化进而降低能源强度(张三峰、魏下海)能源使用和碳减排方面的技术进步显著降低了中国碳排放量(朱启贵、张伟)以绿色技术创新能力和能源效率表征的绿色技术进步有助于本地及空间关联地区碳排放绩效的改善(邵帅等)此外高技术产业集聚发展能够提升能源利用效率进而提升碳生产率(杨庆等)创新链与资金链融合显著提升了创新链整体效能促进新技术的开发和应用从而推进经济高质量发展(刘家树等)钱娟和李金叶()研究了不同技术进步路径对碳减排的影响效应认为不同技术进步路径的效应存在异质性但从整体角度来看技术进步有利于工业行业的碳减排 也有部分研究表明技术创新对碳排放的作用表现为曲线关系 钱娟()认为能源节约偏向型的技术进步
8、与碳排放之间基本呈倒 型曲线关系当前中国工业行业尚处在曲线左侧处于能源节约偏向型技术进步引起碳排放量增加的阶段因此需要进一步加大技术研发力度综上所述关于碳生产率和技术创新的研究已经比较成熟为本文的研究奠定了理论基经济与管理评论公司治理础 在此基础上本文建立面板向量自回归模型将变量之间相互影响的内生性考虑在内研究技术创新与碳生产率之间的互动关系并基于实证结论进一步考察变量之间的影响机制二、研究设计(一)数据来源与变量选择由于西藏自治区和港澳台的数据存在缺失本文基于中国 省(自治区、直辖市)年的平衡面板数据建立模型 数据来源于中国科技统计年鉴、国家统计局官网、中经网统计数据库分省宏观年度库和中国碳
9、排放量数据库()公开数据 根据研究目标选取如下变量.技术创新()创新成果是衡量创新水平的代表性指标采用各地万人授权专利数衡量技术创新水平:()其中 和 分别代表授权专利数和常住人口数.碳生产率()以各省(自治区、直辖市)占碳排放量的比值代表碳生产率:()其中各省份 按照地区生产总值指数平减为实际值(年作为基期)碳排放量()采用 团队对中国碳排放的研究成果 选取 年中国 省(自治区、直辖市)的碳排放总量数据代表碳排放量数据来源于中国碳排放量数据库()(等 等)为消除异方差将上述变量转换为自然对数形式表 给出了上述两个变量的描述性统计结果可以看出无论是碳生产率还是技术创新在不同省份均存在较大差距拥
10、有授权专利数最多的省份达到每万人平均 件数量最少的每万人平均不足一件 表 描述性统计结果变量变量含义碳生产率每万人拥有的授权专利数均值.最大值.最小值.标准误.(二)模型面板向量自回归模型()是 模型的扩展 等()研究了考虑个体和时间固定效应的 模型其特点是不事先对变量之间的关系做出假设因此常用于未确定因果关系时的研究 模型的基本形式如下:()式中 代表年份 代表省份 表示模型滞后阶数为包含模型中所有内生变量的列向量为截距项为回归系数矩阵为变量的 阶滞后项为个体效应为时间效应为随机扰动项 为避免由扰动项的异方差性或自相关性引起的估计偏误使用系统广义 年第 期公司治理矩估计进行参数估计并将各变量
11、的滞后项作为各自的工具变量得到变量之间短期相互影响的系数 本文运用格兰杰因果关系检验对变量进行了因果分析进一步通过脉冲响应函数以分析某变量的冲击对其自身和另一变量在未来数期的影响(三)动态面板模型若碳生产率受到技术创新的影响且存在滞后效应动态面板模型能够进一步分析技术创新对碳生产率的影响程度和影响机制 动态面板模型设定形式如下:()()()()式中为碳生产率的对数为被解释变量为技术创新的对数为核心解释变量 在有关碳生产率和技术创新的研究中部分文献认为二者之间存在非线性关系(钱娟)因此在式()()中加入了技术创新的二次项为个体异质项为随机误差项为其他控制变量 为克服内生性对动态面板模型的估计采用
12、 和()提出的差分 估计量同时本文将在实证分析中检验差分 估计量的一致性和有效性三、实证研究(一)面板单位根检验 模型要求所有变量平稳否则很可能出现伪回归 考虑到中国区域发展存在不平衡各省份在地理位置和经济发展水平上存在差异本文采用分样本回归法对碳生产率和技术创新之间的关系进行稳健性检验分别对全国以及东、中、西部的面板数据建立 模型其中区域数据为长面板全国数据为短面板因此给出全国数据的 单位根检验结果 表 的检验结果表明在 显著性水平下针对不同区域的三种检验至少有两种表明两变量平稳因此认为碳生产率和技术创新均为平稳变量 在建立模型时将全国范围和东中西部地区的模型命名为模型 至模型 表 面板单位
13、根检验变量区域 检验 检验 检验全国.(.).(.).(.)东部.(.).(.)中部.(.).(.)西部.(.).(.)全国.(.).(.).(.)东部.(.).(.)中部.(.).(.)西部.(.).(.)注:、检验的最优滞后阶数由 准则确定最大阶数为 阶括号内为统计量的 值、和分别表示在、和 显著性水平下拒绝单位根检验的原假设 (二)滞后阶数选择本文按照地理和经济发展水平划分区域东部地区包括:北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南中部地区包括:山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南西部地区包括:四川、重庆、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、广西、内蒙古、宁夏
14、、新疆经济与管理评论公司治理为估计 模型首先使用、三种信息准则对滞后阶数进行比较权衡模型残差平方和与滞后变量的个数 根据表 的检验结果以通过较多检验标准为依据进行选择可知模型、的最优滞后阶数均滞后为 阶模型 为滞后 阶 进一步对模型进行稳定性检验结果显示特征方程的根全部在单位圆内模型均稳定 表 模型滞后阶数检验滞后阶数模型.模型.模型.模型.注:表示由信息准则选择的最优滞后阶数(三)模型估计和格兰杰因果关系检验确定滞后阶数后对式()的 模型进行系统广义矩估计和格兰杰因果关系检验 本文在系统 估计的基础上结合变量滞后项系数的显著性进行格兰杰因果关系检验 由表 可以看出在 显著性水平下碳生产率和技
15、术创新的一期滞后项全部显著滞后一期的技术创新对碳生产率存在正向影响而滞后一期的碳生产率对技术创新存在负向影响同时碳生产率和技术创新都受到自身前期水平的正向影响 格兰杰因果关系检验表明碳生产率和技术创新存在双向因果关系 使用模型 至模型 估计东中西部地区数据进行稳健性检验结果表明模型的估计结果和两变量之间的因果关系没有发生改变仅在系数与显著性上发生了变化 出于篇幅考虑仅列出模型 至模型 的格兰杰因果关系检验结果未列出 估计结果 表 模型的估计结果与格兰杰因果关系检验变量模型 .(.).(.).(.).(.)面板格兰杰因果关系检验值 值:不是 的格兰杰原因.:不是 的格兰杰原因.模型:不是 的格兰
16、杰原因.:不是 的格兰杰原因.模型:不是 的格兰杰原因.:不是 的格兰杰原因.模型:不是 的格兰杰原因.:不是 的格兰杰原因.注:括号内为标准误、和分别表示在、和 显著性水平下显著(四)脉冲响应函数脉冲响应函数是变量之间动态滞后关系的直观表现反映出给予某个变量一个标准差的冲击时另一变量对此做出的反应将脉冲响应函数与格兰杰因果关系检验相结合能够深入了解变量间的动态影响机制 使用蒙特卡洛方法进行 次模拟时间跨度为 期得到模 年第 期公司治理型 的脉冲响应函数见图 图 全国脉冲响应函数注:蒙特卡罗法产生的每侧误差为 中间为脉冲响应曲线上下为 置信区间的上线和下线图 与表 从不同角度反映了变量之间的动
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