戴魁早 王思曼 溫曉華

一、引言

發(fā)達國家的現(xiàn)代化歷程表明，工業(yè)化是實現(xiàn)現(xiàn)代化的基礎和前提，高度發(fā)達的工業(yè)社會是現(xiàn)代化的主要標志（陳佳貴，2004；厲以寧，2010）。工業(yè)化也一直是中國國民經(jīng)濟發(fā)展中的重大問題，新中國建立至今經(jīng)歷了20世紀50年代至70年代的初步工業(yè)化，以及80年代以來的加速工業(yè)化兩個階段（金碚，2014）?！笆晃濉币詠?，由于工業(yè)發(fā)展面臨的資源環(huán)境約束壓力越來越大，工業(yè)領域著力向資源節(jié)約型、環(huán)境友好型工業(yè)方向進行轉(zhuǎn)型升級（金碚，2011）。盡管做出了很大努力，也完成了一系列目標任務，但是，中國工業(yè)總體上尚未擺脫高投入、高消耗、高排放的發(fā)展方式，資源能源消耗量大，生態(tài)環(huán)境問題比較突出，迫切需要加快推進工業(yè)綠色發(fā)展，①工信部《工業(yè)綠色發(fā)展規(guī)劃（2016—2020年）》（工信部規(guī)［2016］225號）明確，加快推進工業(yè)綠色發(fā)展是現(xiàn)實選擇，具有必要性和緊迫性，而且推進工業(yè)綠色發(fā)展有助于落實“十三五規(guī)劃”和《中國制造2050》戰(zhàn)略部署。以提高工業(yè)科技含量、降低資源消耗、減少環(huán)境污染。由此，自然有這樣的疑問，哪些因素能夠促進或者影響工業(yè)綠色增長呢？

現(xiàn)有文獻強調(diào)技術開發(fā)、技術引進、環(huán)境規(guī)制、基礎設施建設和國際貿(mào)易等多種因素對以工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率變化率（即工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長，下文同）衡量的工業(yè)綠色增長的促進作用（萬倫來、朱琴，2013；景維民、張璐，2014；原毅軍、謝榮輝，2016；童健等，2016；陳超凡，2016），并認為外商直接投資、資源稟賦和財政分權等因素也影響著工業(yè)綠色增長（胡琰欣等，2016；李斌等，2016；黃壽峰，2017）。這些文獻雖然從不同角度深刻闡釋了這些因素如何影響工業(yè)綠色增長，但大多忽略了近些年來取得長足進步的基礎研究的可能影響。

改革開放以來，尤其是中共十八大以來，中國采取一系列有力措施支持基礎研究。理論上，基礎研究積累的知識存量不僅為創(chuàng)造發(fā)明新產(chǎn)品和新技術提供理論依據(jù)，還能提升學習能力和創(chuàng)新能力，進而能夠推動技術進步（葉祥松、劉敬，2018；李蕾蕾等，2018）。事實上，技術進步能夠降低能源消耗、減少污染物排放、提高產(chǎn)品技術含量（或產(chǎn)品附加值，下文同）（陳詩一，2010；錢娟、李金葉，2018），而且工業(yè)綠色增長關鍵在于降低工業(yè)能源消耗、減少工業(yè)污染排放、增加工業(yè)技術含量（程時雄等，2016；王昀、孫曉華，2017）。②《工業(yè)綠色發(fā)展規(guī)劃（2016—2020年）》（工信部規(guī)［2016］225號）也明確，加快推進工業(yè)綠色發(fā)展，關鍵在于加快構建科技含量高、資源消耗低、環(huán)境污染少的綠色制造體系。由此可見，基礎研究很可能是促進地方工業(yè)綠色增長的重要因素。在當前推進工業(yè)綠色發(fā)展十分緊迫的背景下，我們自然非常關切：基礎研究能否推動中國地方工業(yè)綠色增長？如果能，基礎研究作用于工業(yè)綠色增長的機制是什么？進一步地，應用研究尤其是綠色技術創(chuàng)新在基礎研究推動地方工業(yè)綠色增長過程中能否發(fā)揮重要作用？

基礎研究對綠色增長的影響還未引起足夠的重視，目前僅見少量文獻涉及這一主題，如葛鵬飛等（2018）構建新經(jīng)濟增長模型闡述了基礎研究影響綠色全要素生產(chǎn)率增長的機理，并利用“一帶一路”沿線國家的面板數(shù)據(jù)進行了經(jīng)驗驗證，研究發(fā)現(xiàn)，基礎研究顯著地促進了綠色全要素生產(chǎn)率的提升，而且這種影響存在正向邊際遞減特征。然而，這篇文獻并未明確基礎研究是否推進了中國工業(yè)綠色增長，也始終未涉及后面兩個問題。而且，就研究樣本而言，該文利用的跨國樣本，很難控制國家間可能影響工業(yè)發(fā)展的宗教傳統(tǒng)、文化基因、經(jīng)濟增長模式等因素，而以中國各地區(qū)為研究對象，可以避免跨國研究無法克服的異質(zhì)性。就基礎研究的影響機制而言，該文并未從降耗、減排、提高產(chǎn)品技術含量等決定綠色發(fā)展的關鍵方面進行解釋。為此，從理論層面定性地歸納出基礎研究影響工業(yè)綠色增長的機理，并進而運用多種計量方法對理論預期進行驗證；進一步地，探討了應用研究是否會改變基礎研究對地方工業(yè)綠色增長的作用效果，從而實現(xiàn)對以上疑問較為全面的解答。

與既有文獻相比，本文的貢獻主要體現(xiàn)在：第一，從基礎研究視角切入中國地方工業(yè)綠色發(fā)展問題，系統(tǒng)地分析了基礎研究投入對中國地方工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長的影響，得出了富有啟示意義的研究結論。這既是對基礎研究領域和工業(yè)綠色發(fā)展或工業(yè)轉(zhuǎn)型升級研究的有益補充，又為政府通過基礎研究來推進地方工業(yè)綠色發(fā)展或工業(yè)轉(zhuǎn)型升級提供了參考依據(jù)。第二，在機制上探究了基礎研究如何能夠更好地發(fā)揮促進工業(yè)綠色增長的作用。本文發(fā)現(xiàn)，基礎研究通過降低工業(yè)能源消耗、減少工業(yè)污染物排放、提高工業(yè)產(chǎn)品技術含量等途徑和機制推進了地方工業(yè)綠色增長，因而，為了更有效地促進地方工業(yè)綠色增長，基礎研究的增強政策需要與節(jié)能、減排和產(chǎn)品技術含量提高的促進政策等相互配合與協(xié)調(diào)。第三，豐富了創(chuàng)新與綠色全要素生產(chǎn)率關系的研究內(nèi)容。本文既研究了基礎研究與應用研究對工業(yè)綠色增長是否存在協(xié)同效應，研究發(fā)現(xiàn)，為了更有效地促進地方工業(yè)綠色增長，需要推動基礎研究與應用研究的融通創(chuàng)新發(fā)展；又探討了基礎研究對省會城市與非省會城市、資源型城市與非資源型城市的影響是否存在地區(qū)差異，以及對污染程度不同和技術特征不同工業(yè)行業(yè)綠色發(fā)展的影響是否會存在行業(yè)差異。

二、理論分析及研究假說

鑒于工業(yè)綠色增長的關鍵在于降低工業(yè)能源消耗、減少工業(yè)污染排放、增加工業(yè)產(chǎn)品技術含量，結合我國基礎研究不斷突破的過程中，應用研究能不斷取得實質(zhì)性進展的經(jīng)驗事實，通過梳理相關領域的研究成果，本文構建如下理論分析框架探討基礎研究對工業(yè)綠色增長的影響（如圖1所示）。

圖1 理論分析框架

（一）基礎研究對地方工業(yè)綠色增長的影響

基礎研究是認識自然現(xiàn)象、揭示自然規(guī)律，獲取新知識、新原理、新方法的基礎性研究活動①科技部《“十三五”國家基礎研究專項規(guī)劃》指出：基礎研究是整個科學體系的源頭，是所有問題的總開關，作為國家創(chuàng)新體系的重要組成部分，決定著國家原始創(chuàng)新的動力和活力，重視和加強基礎研究已經(jīng)成為我國科學技術發(fā)展的戰(zhàn)略重點。新時期基礎研究肩負著統(tǒng)籌科技創(chuàng)新資源、促進自主創(chuàng)新和科技成果轉(zhuǎn)化的重要使命。。基礎研究不僅為創(chuàng)造發(fā)明新產(chǎn)品和新技術提供了理論依據(jù)，而且其積累的知識存量還提升了學習能力和創(chuàng)新能力，進而能夠顯著推動技術進步（葉祥松、劉敬，2018；李蕾蕾等，2018；陳陽、唐曉華，2019）。鑒于技術進步能夠降低能源消耗、減少污染物排放、提高產(chǎn)品技術含量（陳詩一，2010；錢娟、李金葉，2018），因此，基礎研究很可能是影響工業(yè)綠色增長的重要因素。具體來說，基礎研究可以通過降低能源消耗、減少污染物排放、提高產(chǎn)品技術含量等途徑與機制作用于地方工業(yè)綠色增長。

1.基礎研究、能源消耗降低與工業(yè)綠色增長

理論上，基礎研究能夠降低工業(yè)行業(yè)的能源消耗。這種影響主要體現(xiàn)在兩個方面：①基礎研究對技術進步產(chǎn)生的促進作用能夠提高工業(yè)行業(yè)的能源效率。這是因為，基礎研究不僅通過取得重大理論突破和積累效應突破重大技術，從而顯著提升技術水平（Adams，1990），而且，基礎研究積累的知識存量水平提高還可以逆向破解、消化吸收引進的先進技術，并結合本地需求，實現(xiàn)技術本土化以及二次創(chuàng)新，進而促進技術進步（葉祥松、劉敬，2018；李蕾蕾等，2018；王俊等，2021）。事實上，技術進步通過直接或者間接作用于能源系統(tǒng)，能夠有效提高能源使用效率（Jacobsen，2000），而且技術進步的作用效果在動態(tài)變化，隨著工業(yè)行業(yè)發(fā)展和制度的完善，技術進步對提高能源效率的作用逐漸增強（李廉水、周勇，2006），從而顯著降低了工業(yè)單位能源消耗（錢娟、李金葉，2018）。近年來油氣資源與煤炭清潔高效利用以及新型節(jié)能技術等領域取得的重大突破，為降低能源消耗這一重大問題奠定了科學基礎。②產(chǎn)品附加值主要由產(chǎn)品技術含量和生產(chǎn)效率來反映，產(chǎn)品技術含量或者勞動效率越高，產(chǎn)品附加值越高。基礎研究對工業(yè)結構升級產(chǎn)生的促進作用可能有助于工業(yè)能源消耗的下降。材料科學、制造科學、工程技術的基礎研究取得的突破，推動了傳統(tǒng)行業(yè)改造升級和戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展，使得地方高能耗傳統(tǒng)工業(yè)企業(yè)的比重不斷下降，工業(yè)結構呈現(xiàn)出持續(xù)升級趨勢。高能耗工業(yè)企業(yè)的減少和戰(zhàn)略性新興企業(yè)的增加，有效降低了地方工業(yè)行業(yè)的單位能源消耗。

2.基礎研究、污染物排放減少與工業(yè)綠色增長

基礎研究能夠從三個方面減少工業(yè)污染物排放：①戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)都是低排放、低污染的產(chǎn)業(yè)（錢娟、李金葉，2018）?；A研究帶來的技術顯著進步（葉祥松、劉敬，2018；李蕾蕾等，2018），不僅能夠推動中國工業(yè)污染物減排，還是實現(xiàn)工業(yè)經(jīng)濟增長和綠色低碳轉(zhuǎn)型“雙贏”的動力所在（陳詩一，2010；錢娟、李金葉，2018）。事實上，技術進步的減排效應，既來自能源效率提高對工業(yè)污染物產(chǎn)生的抑制作用（林伯強、孫傳旺，2011），又來自能源消費結構調(diào)整效應和技術進步綜合效應（錢娟、李金葉，2018）。②材料科學、信息科學、制造科學等領域的基礎研究對傳統(tǒng)工業(yè)改造升級和戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的推動作用，既降低了高排放、高污染的傳統(tǒng)工業(yè)污染物排放量，又提高了低排放、低污染的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)①在地方工業(yè)行業(yè)的比重，進而有助于減少工業(yè)污染物排放。③生態(tài)科學、環(huán)境科學等領域的基礎研究探索，產(chǎn)生了諸多理論知識和專利成果（劉濤等，2003），為解決污染排放問題提供可靠的科學依據(jù)和技術支撐，有助于污染治理、清潔工藝等關鍵技術與設備研發(fā)，進而可以提升工業(yè)污染治理能力。這也可以減少工業(yè)污染排放。

3.基礎研究、產(chǎn)品技術含量提高與工業(yè)綠色增長

基礎研究還能夠提高工業(yè)產(chǎn)品技術含量②。這種影響主要體現(xiàn)在：①基礎研究決定科技知識存量水平（Salter and Martin，2001），可以提高人力資本的學習能力以及技術與知識吸收能力（Aghion and Howitt，1996；孫早、許薛璐，2017；李蕾蕾等，2018），這是突破關鍵技術的前提，更是新技術的源頭（葉祥松、劉敬，2018）?；A研究積累的科技知識存量源源不斷衍生出新技術、新工藝和新產(chǎn)品，這有助于高技術含量產(chǎn)業(yè)體系的建立，進而推進工業(yè)產(chǎn)品技術含量的提高（葉祥松、劉敬，2018）。②基礎研究衍生出的工藝創(chuàng)新、設備創(chuàng)新和產(chǎn)品創(chuàng)新（孫早、許薛璐，2017），能夠促進傳統(tǒng)工業(yè)改造升級，培育戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，發(fā)展高技術產(chǎn)業(yè)（史丹、李曉斌，2004）。理論上，傳統(tǒng)工業(yè)的改造升級能夠有效地提高傳統(tǒng)工業(yè)產(chǎn)品的科技含量，而戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)培育和高技術產(chǎn)業(yè)發(fā)展能夠提高科技含量較高產(chǎn)品在地方工業(yè)產(chǎn)品中的比重，因而，基礎研究這兩個方面的影響都能夠促進地方工業(yè)產(chǎn)品技術含量提高。

綜上所述，上文的理論分析表明，基礎研究能夠降低工業(yè)能源消耗、減少工業(yè)污染物排放、提高工業(yè)產(chǎn)品技術含量。鑒于工業(yè)綠色增長關鍵在于節(jié)能、減排和產(chǎn)品技術含量提高，由此有如下待檢驗的兩個假說。

假說1：基礎研究發(fā)展能夠推動中國地方工業(yè)綠色增長。

假說2：基礎研究主要通過降低工業(yè)能源消耗、減少工業(yè)污染物排放、提高工業(yè)產(chǎn)品技術含量等途徑和機制推進中國地方工業(yè)綠色增長。

（二）應用研究、基礎研究與工業(yè)綠色增長

上文的理論分析表明，基礎研究能夠通過降低工業(yè)能源消耗、減少工業(yè)污染物排放、提高工業(yè)產(chǎn)品技術含量等途徑促進工業(yè)綠色增長。①由于基礎研究沒有直接作用于工業(yè)生產(chǎn)，基礎研究影響到工業(yè)綠色增長需要經(jīng)歷一系列的中間環(huán)節(jié)，受科技應用能力、科技體制等多種因素的制約（葉祥松、劉敬，2018）。因而，基礎研究對地方工業(yè)綠色增長的作用效果可能會受到外部因素的干擾。一般來說，推動工業(yè)技術進步的創(chuàng)新活動包括基礎研究和應用研究，基礎研究創(chuàng)造新的科技知識，應用研究則是利用已有知識開發(fā)新產(chǎn)品、研制新材料和形成新工藝，直接作用于工業(yè)生產(chǎn)（葉祥松、劉敬，2018），基礎研究取得的科學技術突破需要應用研究的轉(zhuǎn)化才能推動工業(yè)綠色增長；而且，基礎研究是否取得重大突破決定著應用研究能否取得實質(zhì)性進展（孫早、許薛璐，2017；葛鵬飛等，2018）。因而，應用研究與基礎研究很可能在促進工業(yè)增長過程中聯(lián)合發(fā)揮作用?；诖?，本文將應用研究納入基礎研究與地方工業(yè)綠色增長的理論分析框架。

由于應用研究包括節(jié)能環(huán)保、清潔生產(chǎn)、清潔能源等領域的綠色技術創(chuàng)新②科技部《關于構建市場導向的綠色技術創(chuàng)新體系的指導意見》對綠色技術的定義是：綠色技術是降低消耗、減少污染、改善生態(tài)的新興技術，包括節(jié)能環(huán)保、清潔生產(chǎn)、清潔能源等領域，涵蓋產(chǎn)品設計、生產(chǎn)、消費等環(huán)節(jié)的技術。，以及綠色技術創(chuàng)新對工業(yè)綠色增長的重要影響③《工業(yè)綠色發(fā)展規(guī)劃（2016—2020年）》（工信部規(guī)［2016］225號）明確，綠色技術創(chuàng)新是推動工業(yè)綠色增長的重要舉措之一。，因而，本文主要圍繞綠色技術創(chuàng)新這一應用研究的影響進行分析。理論上，綠色技術創(chuàng)新對基礎研究成果的轉(zhuǎn)化能夠從三個方面促進地方工業(yè)綠色增長：①綠色技術創(chuàng)新能夠為工業(yè)行業(yè)降低能源消耗提供技術供給和支持（申明浩、譚偉杰，2022），這有助于地方工業(yè)綠色增長。例如，節(jié)能領域、清潔能源等綠色技術研發(fā)與技術成果產(chǎn)業(yè)化以及應用推廣，能夠降低工業(yè)行業(yè)的能源消耗（徐建中、王曼曼，2018）。②環(huán)保、清潔生產(chǎn)、清潔能源等領域綠色技術成果轉(zhuǎn)化以及在工業(yè)企業(yè)的應用推廣，能夠有效降低工業(yè)的污染物排放，這也有助于地方工業(yè)綠色增長（王兵、劉光天，2015）。③先進綠色技術成果被用于產(chǎn)品設計和生產(chǎn)時，能夠提高工業(yè)產(chǎn)品的技術含量，增強產(chǎn)品競爭優(yōu)勢，提高了工業(yè)產(chǎn)品的技術含量，這也有助于工業(yè)綠色增長。

綜上所述，本文提出如下待檢驗的假說。

假說3：應用研究（綠色技術創(chuàng)新）會影響基礎研究對工業(yè)綠色增長的作用效果，或者說，應用研究（綠色技術創(chuàng)新）與基礎研究對工業(yè)綠色增長的影響存在協(xié)同效應。

三、研究設計

（一）計量模型設定

為了檢驗基礎研究對地方工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長的影響（假說1 和假說2），借鑒綠色全要素生產(chǎn)率領域的研究成果（原毅軍、謝榮輝，2016；葛鵬飛等，2018），設定如下的基準回歸模型：

式（1）中，GTFPit表示地級市工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率變化率（即地級市工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長），反映地級市工業(yè)綠色增長，是基礎研究（FRit）的函數(shù)。Xit為影響GTFPit的其它因素。式（1）中，系數(shù)α1反映基礎研究（FRit）對地級市工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長的影響，α2j為控制變量（Xit）的系數(shù)。

依據(jù)前文的理論分析以及既有綠色全要素生產(chǎn)率的研究文獻，式（1）控制變量（Xit）應該包括產(chǎn)業(yè)結構、外商直接投資水平、人力資本水平、財政分權、基礎設施和應用研究等因素。這是因為：①產(chǎn)業(yè)結構（IS）會影響工業(yè)綠色增長（史丹、張成，2017）。借鑒原毅軍、謝榮輝（2016）的做法，選取各地級市工業(yè)增加值占GDP 的比重來反映。②外商直接投資（FDI）能夠促進技術溢出等途徑影響地級市綠色全要素生產(chǎn)率增長（涂正革，2008；趙文軍、于津平，2012）。采用董直慶、王輝（2019）做法，用各地級市的外商投資總額占GDP的比重來衡量。③人力資本（AEY）通過積累知識經(jīng)驗，可以緩解能源環(huán)境約束與資源配置效率的壓力（黃茂興、林壽富，2013），進而有利于地級市綠色全要素生產(chǎn)率的提高。借鑒陳釗等（2004）的研究，選取各地級市的人均受教育年限作為衡量人力資本水平的指標。④財政分權（FD）體現(xiàn)了地方財政分權的自由度，財政自由度越高，對于環(huán)境支出的分配比例也將越高（陳碩、高琳，2012），會影響到地級市綠色增長（李斌等，2016）。參考陳碩、高琳（2012）方法，采用地方財政自由度指標來衡量財政分權，用各省本級財政收入占各省本級財政支出的比重來表示。⑤基礎設施（INFR）改善能夠為要素流動提供便利的條件，推進了綠色技術溢出或擴散，從而可能對地區(qū)工業(yè)綠色增長產(chǎn)生影響（齊紹洲、徐佳，2018）。借鑒吳延瑞（2008）的做法，選取公路與鐵路里程數(shù)的幾何均值占總面積的百分比來衡量。

這樣，控制變量（Xi）t可由下式來反映：

（二）變量選擇與數(shù)據(jù)說明

1.工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率

綠色全要素生產(chǎn)率增長涵蓋了資源和環(huán)境等要素對經(jīng)濟增長的影響，是從生產(chǎn)率視角衡量工業(yè)綠色增長較為理想的指標。借鑒學術界的通常做法，本文采用基于SBM 方向性距離函數(shù)的ML 指數(shù)，測算的工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率變化率（即綠色全要素生產(chǎn)率增長）作為地方工業(yè)綠色增長的代理變量。根據(jù)Chung et al.（1997）的方法，能夠測算出t和t+1期之間的Malmquist-Luenberger（ML）指數(shù)。這樣，地方工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率變化率（即工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長）（GTFP）可由如下公式測算：

式（3）中，x 表示工業(yè)部門的投入變量，包括資本、勞動和能源，工業(yè)期望產(chǎn)出變量y 用工業(yè)總產(chǎn)值度量，工業(yè)非期望產(chǎn)出變量b包括碳排放與“工業(yè)三廢”排放，g為方向向量。

投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)的準確性對于測算地方工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率變化率至關重要，借鑒原毅軍、謝榮輝（2016）、李斌等（2016）的做法，本文的地級市工業(yè)產(chǎn)出指標選取如下：①選取規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的總產(chǎn)值作為期望產(chǎn)出，并通過工業(yè)出廠品價格指數(shù)對其進行平減，折算為2004年不變價的工業(yè)總產(chǎn)值。②采用二氧化碳為非期望產(chǎn)出。理由是，“溫室效應”仍然是最值得關注的問題，且CO2的排放是主要原因之一。由于該數(shù)據(jù)不可直接獲取，這里參考IPCC國家溫室氣體清單指南的公式進行估算。③選取工業(yè)污染排放為非期望產(chǎn)出，用工業(yè)廢水排放量、SO2排放量、工業(yè)固體廢棄物進行度量。

關于地級市工業(yè)投入指標：①選用永續(xù)盤存法來估算地級市工業(yè)固定資產(chǎn)的資本存量從而衡量資本投入，具體計算公式為：Kt= (1- δt)Kt-1+ It。關于It確定，用工業(yè)企業(yè)固定資產(chǎn)新增數(shù)額反映每年新增投資額It，并以2004 年為基期的固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)進行平減。關于折舊率δt的確定，借鑒陳詩一（2011）的研究，根據(jù)累計折舊和固定資產(chǎn)原值計算折舊率，即δt=當年折舊/上一年固定資產(chǎn)原值。關于初始期資本存量Kt-1的確定，這里借鑒張軍等（2004）測算基期資本存量的思路，采用測算公式Kt-1=It/(g+δ)，其中g為固定資產(chǎn)年平均增長率，δ為年均折舊率。②借鑒原毅軍、謝榮輝（2016）做法，選取工業(yè)城鎮(zhèn)單位從業(yè)人員數(shù)衡量勞動投入。③鑒于能源消耗是城市工業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的主要來源，也是環(huán)境污染的主要原因，這里選取地級市能源消耗總量作為衡量能源投入的代理變量①本文借鑒史丹、李少林（2020）的做法，以城市夜間燈光強度占省級夜間燈光強度的比重（單位為%）為權重，乘以省級層面的工業(yè)能源消費量，推算出地級市層面的工業(yè)能源消費量，作為地級市能源投入的衡量指標。。

2.基礎研究（FR）

為了與理論分析相一致，本文的基礎研究變量需要使用基礎研究研發(fā)經(jīng)費存量來衡量。與余泳澤（2015）、葉祥松、劉敬（2018）的做法相一致，本文采用地區(qū)基礎研發(fā)內(nèi)部支出的資本存量作為代理變量。②由于R&D 對生產(chǎn)率的影響不僅表現(xiàn)在當期，對以后若干時期的生產(chǎn)率也有重要影響，所以需要在核算R&D 存量再測算它們對生產(chǎn)率的貢獻（吳延兵，2008）。根據(jù)國家統(tǒng)計局的定義，R&D 包括基礎研究、應用研究、試驗發(fā)展三類活動。鑒于本文分析基礎研究對綠色全要素生產(chǎn)率增長的影響，屬于R&D與生產(chǎn)率增長關系的研究領域，因而，本文的基礎研究變量采用永續(xù)盤存法測算的基礎研究經(jīng)費支出存量來衡量應該最為理想?；A研發(fā)內(nèi)部支出的資本存量的估算則采用永續(xù)盤存法，計算公式為，Kt=(1- δ )Kt-1+(1- 0.5δ) It。關于新增投資額It的確定，采用消費者價格指數(shù)對以2004年為基期的基礎研發(fā)內(nèi)部經(jīng)費支出進行平減，并作為各期的新增基礎研究的內(nèi)部經(jīng)費支出額。關于折舊率δ 的確定，鑒于已有文獻關于研發(fā)資本存量折舊率的選擇主要介于10%-20%之間，吳延兵（2008）將折舊率設為15%，且余泳澤（2015）基于創(chuàng)新價值鏈的角度將基礎研究的折舊率也設為15%，因此，本文令δ = 15%。關于初始資本存量的確定，則采用計算公式Kt-1= It(1- 0.5δ)/(g + δ)進行測算，其中g為本文樣本期間基礎研發(fā)經(jīng)費內(nèi)部支出的年均增長率。

由于地級市數(shù)據(jù)的限制，目前僅有省級層面基礎研究經(jīng)費投入的數(shù)據(jù)。鑒于基礎研究經(jīng)費投入與政府的科技支持聯(lián)系緊密，基礎研究經(jīng)費大多來源于政府的財政支出?；诖?，這里借鑒范子英、趙仁杰（2019）推算地級市層面環(huán)境污染指標的處理思路，以地級市財政科技支出數(shù)占省級財政科技支出數(shù)的比重（單位為%）為權重，乘以省級層面的基礎研究資本存量，得到地級市層面的基礎研究經(jīng)費投入，作為地級市基礎研究的衡量指標。

3.應用研究（AR）

依據(jù)理論分析，本文采用綠色技術創(chuàng)新和應用研究資本投入兩個指標考察應用研究的影響。具體來說：一方面，綠色技術創(chuàng)新目的是減少對環(huán)境的破壞，促進經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展（Chen et al.，2006；屈凱，2021；武力超等，2022）。根據(jù)余泳澤（2015）以及國家統(tǒng)計局對創(chuàng)新過程的階段性劃分，綠色技術創(chuàng)新應該屬于應用研究階段和實驗發(fā)展階段。鑒于實驗發(fā)展階段沒有綠色技術創(chuàng)新的投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)，而應用階段的綠色技術創(chuàng)新有產(chǎn)出的數(shù)據(jù)，即綠色專利數(shù)的數(shù)據(jù)，可見，綠色專利產(chǎn)出能夠較好的反映地級市綠色技術創(chuàng)新。這里借鑒董直慶、王輝（2019）做法，選取萬名研發(fā)人員的綠色發(fā)明專利授權數(shù)作為地級市綠色技術創(chuàng)新的代理變量（用符號GRIN來表示）。

另一方面，關于應用研究資本投入的衡量，鑒于這里的應用研究包括創(chuàng)新過程的應用研究階段和實驗發(fā)展階段，而綠色技術創(chuàng)新使用了綠色發(fā)明專利授權數(shù)這一應用研究階段的指標來衡量，為了區(qū)別于前文綠色技術創(chuàng)新數(shù)據(jù)，這里使用實驗發(fā)展階段的衡量指標來反映應用研究。因而，這里借鑒余泳澤（2015）、葉祥松、劉敬（2018）的做法，采用實驗發(fā)展的經(jīng)費投入來衡量地方應用研究資本投入（CAR），即用地區(qū)工業(yè)企業(yè)R&D 經(jīng)費支出（R&D 內(nèi)部經(jīng)費支出和R&D 外部經(jīng)費支出）存量來反映。這里的工業(yè)企業(yè)R&D 經(jīng)費存量測算公式及方法與前文基礎研究資本存量相一致。由于地級市數(shù)據(jù)的限制，目前僅有省級層面工業(yè)企業(yè)R&D 經(jīng)費存量數(shù)據(jù)，鑒于科研綜合技術服務業(yè)從業(yè)人員數(shù)量能較好地反映地級市研發(fā)人員投入情況（余泳澤等，2020），這里以地級市科研綜合技術服務業(yè)從業(yè)人員數(shù)占省級科研綜合技術服務業(yè)從業(yè)人員數(shù)的比重（單位為%）為權重，乘以省級層面的工業(yè)企業(yè)R&D經(jīng)費存量，作為地級市應用研究資本投入的衡量指標。

考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，本文主要使用中國地級市層面2005—2018年的面板數(shù)據(jù)（除了測算綠色全要素生產(chǎn)率的數(shù)據(jù)），樣本涉及230個地級市。數(shù)據(jù)主要來源于《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》《中國勞動統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》《中國城市統(tǒng)計年鑒》中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫以及國家知識產(chǎn)權局的相關年度。在估計時，本文對所有連續(xù)變量進行了標準化處理。同時，為了減少離群值對估計結果的干擾，本文對所有連續(xù)變量進行了1%的縮尾處理，主要變量的描述統(tǒng)計結果如表1 所示。需要強調(diào)的是，為了更好反映變量的初始值，表1 中的結果是變量未取自然對數(shù)時的描述性統(tǒng)計值。

表1 主要變量的描述性分析

四、實證結果與解釋

（一）基準估計結果

在估計之前，本文運用方差膨脹因子方法對解釋變量之間的多重共線性進行檢驗，結果顯示，主要模型的方差膨脹因子（VIF）總值和單個解釋變量的VIF 值都小于10，這表明主要模型的解釋變量之間不存在多重共線性。同時，為了控制潛在的異方差和自相關問題，本文的回歸結果均考慮了地區(qū)層面聚類穩(wěn)健標準誤。

1.基礎研究的總體影響

表2 報告了綠色技術創(chuàng)新和應用研究資本投入兩個指標衡量應用研究的估計結果，其中，模型1—模型4 以應用研究資本投入（CAR）衡量，模型5—模型8 以綠色技術創(chuàng)新（GRIN）衡量。從表2 模型1 和模型5 的固定效應模型估計結果可以看出，基礎研究的系數(shù)為0.21 和0.15，且都在1%水平上顯著，表明基礎研究推動了地方工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長，這驗證了假說1。

表2 基準估計結果

這里采用動態(tài)面板模型的廣義矩估計方法（GMM）作進一步的穩(wěn)健性檢驗（Windmeijer，2005；）。表2 模型2 和模型6 報告了引入動態(tài)面板模型的兩步SYS-GMM 估計結果，動態(tài)混合估計模型（POLS）和動態(tài)固定效應模型（FE）的穩(wěn)健性檢驗表明兩步SYS-GMM 的估計結果不存在較大程度的偏差，結果具有穩(wěn)健性。

值得注意的是，模型2和模型6的工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長滯后一期的系數(shù)值顯著為負，這說明，可能存在“一年緊一年松”現(xiàn)象（李江龍、徐斌，2018），即由于地方官員“晉升錦標賽”制度，導致地方政府在落實節(jié)能減排的政策措施時缺乏足夠的激勵，中國地級市經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率增長一直處于波動狀態(tài)。為了進一步驗證這種現(xiàn)象是否存在，本文對李江龍、徐斌（2018）的方法進行了改進，即再引入工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長滯后二期和滯后三期進行估計。表2模型3和模型7報告了引入工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長滯后二期和滯后三期的估計結果，可以看出，地方工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長呈現(xiàn)出波動式的變化趨勢，即上一期較高的增長率則會使得當期綠色全要素生產(chǎn)率增長率有所下降，進而下一期的綠色全要素生產(chǎn)率增長率又有所回升。

2.基礎研究與應用研究的協(xié)同效應

為了驗證應用研究是否影響基礎研究對地方工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長的作用效果，這里使用既有文獻的通常做法（孫早、許薛璐，2017），在式（1）的解釋變量中引入基礎研究與應用研究乘積項進行檢驗。

表2的模型4和模型8報告了引入乘積項（lnFR × lnCAR）和乘積項（lnFR × lnGRIN）的固定效應估計結果。從結果可以看出，應用研究資本投入（lnCAR）和綠色技術創(chuàng)新（lnGRIN）的系數(shù)顯著為正（值為0.06和0.16），而且lnFR × lnCAR和lnFR × lnGRIN的系數(shù)也顯著為正（值為0.12和0.15），這說明了應用研究資本投入和綠色技術創(chuàng)新既促進了地方工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長，又增強了基礎研究對地方工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長的作用效果；這個結論表明，應用研究和基礎研究對地方工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長的影響存在協(xié)同效應，驗證了假說3。上述結論具有深刻的實際意義和政策啟示，鑒于應用研究會加深對工業(yè)領域關鍵科技問題的認識，進而促進基礎研究的發(fā)展（余泳澤，2015），但是，如果基礎研究沒有取得突破，應用研究又會難以取得實質(zhì)進展（孫早、許薛璐，2017），因而，為了更好地促進地方工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長，基礎研究與應用研究需要對接融通。

3.基礎研究的長期效應

前文驗證了基礎研究對地方工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長的短期影響，理論上，基礎研究的影響可能存在一定的滯后效應或長期效應（葉祥松、劉敬，2018；岳宇君、孟渺，2022），為了檢驗基礎研究的滯后效應或長期影響效應是否存在，這里借鑒席鵬輝（2017）、祝樹金等（2019）的做法，將式（1）中的基礎研究變量替換為該變量滯后1 期、滯后2 期、滯后3 期、滯后4 期，所有控制變量也均取相應的滯后期。如果隨著滯后期數(shù)的增加，基礎研究的估計系數(shù)仍然顯著為正，說明基礎研究對工業(yè)綠色增長的促進作用存在顯著的時滯性。估計結果顯示，基礎研究對地方工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長的促進作用不僅存在一定的滯后效應，而且長期效應也很明顯。這說明基礎研究的長期持續(xù)投入不僅有助于重大理論突破，還可能通過積累效應取得重大技術突破（葉祥松、劉敬，2018），有助于工業(yè)技術進步和技術效率提高，進而促進地方工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長。①限于篇幅，結果未報告，結果備索。

（二）內(nèi)生性控制

1.外生政策沖擊

省部共建實驗室主要負責承擔地方和國家重大科研任務，對提高地方基礎研究水平非常重要（張龍鵬、鄧昕，2021）。為了更穩(wěn)健地檢驗基礎研究是否促進了工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長，本文利用三批次（2007年、2009年和2010年）省部共建實驗室的建立作為準自然實驗，構建多期雙重差分模型（DID），并將未建立省部共建實驗室的地區(qū)作為對照組，將建立了省部共建實驗室的地區(qū)作為處理組，來檢驗基礎研究對工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長的影響。②本文以省部共建實驗室作為外生政策沖擊的原因如下：（1）省部共建實驗室是中央政府制定的政策，對各地來說屬于外生的政策沖擊。（2）地方基礎研究工作是我國基礎研究工作體系的重要組成部分，是以應用基礎研究為主，目的是為解決本地區(qū)經(jīng)濟和社會發(fā)展的突出問題提供戰(zhàn)略性、基礎性、前瞻性的知識儲備和科學支撐。省部共建實驗室建設作為科技部加強和指導地方科技工作的一項重要舉措，對提高地方基礎研究水平非常重要。因而，省部共建實驗室的建立和運行能夠促進地方基礎研究。

表3 報告了DID 估計結果，可以看出，不管是否引入控制變量，treati× timet的回歸系數(shù)均在1%的水平下顯著為正，這表明省部共建實驗室建立的影響顯著為正，這驗證前文的結論，即省部共建實驗室建立顯著地促進了城市工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長。此外，作為穩(wěn)健性檢驗，這里也選擇前后各三年（包括實驗室建立當年）作為研究窗口期（樣本期間為2005—2012年），并重新進行回歸，估計結果列在表3中模型3和模型6。可以看出，不論是綠色技術創(chuàng)新還是應用研究資本投入衡量應用研究，treati× timet回歸系數(shù)始終顯著為正。這進一步驗證了省部共建實驗室建立對地方工業(yè)綠色發(fā)展的促進作用。

表3 基礎研究與工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率：DID模型

平行趨勢檢驗結果顯示處理組和對照組的變化趨勢相同，證明了平行趨勢假設成立如圖2 所示。此外，為了確保表3結果具有可靠性，這里還進行了安慰劑檢驗。具體來說，假設三批次省部共建實驗室的年份分別為建立的前一年和前兩年，預期treati× timet的估計系數(shù)將不會顯著。DID 估計結果顯示，無論是提前一年還是提前兩年，treati× timet的系數(shù)均不顯著，這驗證了表3的結果具有穩(wěn)健性。①限于篇幅，安慰劑檢驗的結果未報告。結果備索。此外，本文還采用Goodman-Bacon（2021）提出的Bacon分解方法來診斷雙向固定效應的異質(zhì)性問題是否嚴重②即通過將雙向固定效應的DID 估計量分解為各部分的加權平均值來判斷壞對照組的權重是否過大，若壞對照組平均估計量權重過大，則會嚴重影響估計量的有效性以及對因果效應的解釋。限于篇幅，bacon分解結果未報告，結果備索。，從結果可以看出，省部共建實驗室建立對地方工業(yè)綠色發(fā)展的影響有90.2%來自于處理組與從未受到處理的對照組，7.9%來自先處理組與后處理對照組，1.1%來自后處理組與已經(jīng)處理過的先處理對照組。由此可見，本文的雙向固定效應估計量由負權重引起的偏誤較小，再次驗證了表3估計結果的有效性。

圖2 平行趨勢檢驗

2.工具變量

為了進一步緩解內(nèi)生性問題，這里進一步采用兩階段工具變量方法進行估計。本文選取了三個工具變量來進行驗證。首先，采用地級市前兩期的國家自然科學基金資助項目數(shù)量作為基礎研究的工具變量（用符號NFP 表示）。③就相關性來說，地區(qū)基礎研究經(jīng)費投入與國家自然科學基金資助項目數(shù)量（主要包括數(shù)理科學部、生命科學部、地球科學部、工程與材料科學部、信息科學部等學部資助的項目數(shù)量）有著密切的關聯(lián)；就外生性來說，國家自然科學基金資助項目的立項有一套專門的評審制度，獨立于地方基礎研發(fā)經(jīng)費投入或工業(yè)活動，即這一評審制度外生的。2003—2016 年地級市國家自然科學基金資助項目數(shù)量來源于《國家自然科學基金資助項目統(tǒng)計資料》和國家自然科學基金委員會網(wǎng)站。其次，選擇歷史上各個城市2002年研發(fā)機構數(shù)量作為基礎研究的工具變量。①就相關性來說，基礎研究投入與所在城市研發(fā)機構數(shù)量有著密切的關聯(lián)，城市研發(fā)機構數(shù)量能在一定程度上反映本地區(qū)基礎研究投入水平。就外生性來說，研發(fā)機構的成立需要經(jīng)政府的審核和批準，而且，歷史上研發(fā)機構數(shù)量對于工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響正在消失，因而難以直接影響工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長，即滿足工具變量排他性約束（對被解釋變量來說是外生的）。數(shù)據(jù)來源于《中國科技統(tǒng)計年鑒》相關年度，2002年研發(fā)機構數(shù)量來源于《中國科技統(tǒng)計年鑒》和《中國城市統(tǒng)計年鑒》等。最后，選取了1958 年普通高校專任教師數(shù)作為基礎研究的工具變量。②就相關性而言，高校教師數(shù)量與基礎研究水平關系密切，1958 年高校教師數(shù)量更多的地區(qū)，地區(qū)基礎研究能力可能越強，因此，滿足工具變量的相關性條件。就外生性而言，一個地區(qū)歷史上的高校教師數(shù)量對工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響正在消失，而且，1958年的高校教師基本都已退休，因而難以直接影響現(xiàn)今工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長，即1958年高校教師數(shù)量與隨機擾動項無關，滿足外生性。數(shù)據(jù)來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒》和省份統(tǒng)計年鑒。由于本文研究樣本為面板數(shù)據(jù)，只采用2002 年城市研發(fā)機構數(shù)量和1958 年普通高校專任教師數(shù)量作為工具變量會因為固定效應而無法進行估計。因此，參考Nunn and Qian（2014）的處理方法，引入一個時間序列變量，構造面板工具變量，即選取城市2002 年研發(fā)機構數(shù)量、1958 年普通高校專任教師數(shù)量與前兩期全國基礎研究經(jīng)費投入（與時間有關）的交互項（用符號NKLB 和NKTB 表示），作為內(nèi)生變量基礎研究（FR）的工具變量。由表4 模型1、模型3、模型4 和模型5、模型7、模型8 結果可以看出，工具變量（NFP、NKLB和NKTB）滿足相關假設，并且核心解釋變量的系數(shù)值均為正且通過顯著性檢驗，與基準回歸中的估計結果無明顯差異，即驗證了前文主要結論具有較好的穩(wěn)健性。

表4 工具變量估計結果（2sls估計）

鑒于內(nèi)生變量的工具變量與外生變量的乘積項是兩個變量乘積項的工具變量（Rajan and Zingales，1998；Aghion et al.，2005），為了對引入基礎研究與應用研究乘積項的結果進行工具變量穩(wěn)健性檢驗，這里以NFP×lnCAR、NFP×lnGRIN 作為lnFR×lnCAR、lnFR×lnGRIN 的工具變量進行估計，從結果可以看出，第一階段的回歸結果中，兩個工具變量（NFP×lnCAR 和NFP×lnGRIN）的系數(shù)都顯著為正，即滿足工具變量相關性要求。同時，RKF 檢驗的統(tǒng)計量明顯大于F 值在10%偏誤水平下的臨界值，說明不存在弱工具變量問題。由此可見，表4中模型2和模型6的工具變量具有有效性。

（三）穩(wěn)健性檢驗

1.采用省級-行業(yè)-年度數(shù)據(jù)進行穩(wěn)健性檢驗

鑒于前文以省級數(shù)據(jù)測算的地級市層面基礎研究經(jīng)費投入可能會引起異議，這里以前文省級層面基礎研究資本存量作為基礎研究的代理變量進行穩(wěn)健性檢驗。同時，為了增加估計結果的穩(wěn)健性，借鑒葉祥松、劉敬（2018）等文獻的做法，這里采用省級-行業(yè)-年度數(shù)據(jù)進行估計。①與前文相一致，這里樣本區(qū)間2005—2018 年；由于西藏地區(qū)缺失大量數(shù)據(jù)，研究時未納入樣本，樣本涉及30 個省市區(qū)；樣本行業(yè)涉及到29個制造業(yè)細分行業(yè)。限于篇幅，估計結果未報告，結果備索。

2.替換關鍵變量進行穩(wěn)健性檢驗

基礎研究投入的常用衡量指標包括基礎研究經(jīng)費支出與基礎研究研發(fā)人員投入，上文采用了基礎研究經(jīng)費支出進行了衡量，為了確保估計結果具有穩(wěn)健性，這里借鑒孫早、許薛璐（2017）的做法，選取研究與試驗發(fā)展（R＆D）人員全時當量中基礎研究人員全時當量作為衡量指標進行穩(wěn)健性檢驗。②限于篇幅，估計結果未報告，結果備索。

3.采用Tobit模型進行穩(wěn)健性檢驗

考慮到在未取自然對數(shù)的情況下，工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長變量（GTFP）的值在1 上下浮動，具有截斷性，使用普通的估計方法可能存在一定的有偏性。這里借鑒李政、楊思瑩（2018）的方法，采用面板Tobit模型進行穩(wěn)健性檢驗。③限于篇幅，估計結果未報告，結果備索。

五、機制分析

（一）節(jié)能機制分析

這里選用工業(yè)能源消耗強度（EE）作為節(jié)能機制的代理變量。關于能源消耗強度的衡量，這里借鑒齊紹洲、李鍇（2010）的方法，用能源消費總量與實際GDP 的比值進行衡量。測算的相關數(shù)據(jù)主要來源于《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國城市統(tǒng)計年鑒》等。

表5中的模型1—模型3報告了固定效應、工具變量2sls和SYS-GMM（前文的工具變量NKLB）的估計結果（以應用研究資本投入變量CAR反映應用研究），可以看出，模型2的工具變量具有有效性，而且，各個解釋變量系數(shù)的影響方向和顯著性大多相一致，這說明節(jié)能機制的估計結果具有較好的穩(wěn)健性?？梢钥闯?，基礎研究（lnFR）對能源消耗強度（lnEE）的系數(shù)都在1%顯著性水平下為負，值為-0.17、-0.29和-0.16，說明基礎研究投入增長降低了地方工業(yè)能源消耗強度，即基礎研究取得的技術突破有效地提高了工業(yè)能源利用率以及推動先進適宜性環(huán)保技術的推廣應用，降低了地方工業(yè)行業(yè)的能耗，產(chǎn)生了節(jié)能效應。

表5 基礎研究對機制變量的影響

（二）減排機制分析

這里選用地級市工業(yè)污染物去除率（PD）作為減排機制的代理變量，具體借鑒童健等（2016）的方法，采用工業(yè)“三廢”去除率的數(shù)據(jù)合成一個指標。工業(yè)“三廢”去除率的數(shù)據(jù)包括SO2去除率（SO2去除量/（SO2排放量+SO2去除量））、工業(yè)煙粉塵去除率（煙塵去除量/（煙塵排放量+煙塵去除量））和固體廢料綜合利用率（利用量/（利用量+儲存量））三個子項。①這里采用工業(yè)能源消耗強度指標和工業(yè)污染物去除率指標作為節(jié)能、減排機制的代理變量，以區(qū)別于前文測算工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的非預期產(chǎn)出指標。測算的相關數(shù)據(jù)主要來源于《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國城市統(tǒng)計年鑒》等。

從表5 中模型4—模型6 報告結果可知，各個解釋變量系數(shù)的方向和顯著性大多相一致，且基礎研究（lnFR）的系數(shù)都在1%顯著性水平下為正，值為0.32、0.28 和0.39，說明基礎研究投入增長提高了地方工業(yè)污染物去除率。這驗證了基礎研究通過提高工業(yè)污染物去除率或減少工業(yè)企業(yè)污染排放這一途徑和傳導機制促進地方工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長。

（三）產(chǎn)品技術含量提高機制分析

選取工業(yè)產(chǎn)品出口技術復雜度（PTC）作為產(chǎn)品技術含量提高機制的代理變量。關于出口技術復雜度的衡量，學術界大多采用出口產(chǎn)品的技術復雜度或技術附加值間接測算產(chǎn)品的技術含量，Hausmann et al.（2007）以各國出口產(chǎn)品的比較優(yōu)勢為權重測算的產(chǎn)品技術復雜度得到了廣泛的應用，是從整體上衡量產(chǎn)品技術含量較為理想的指標（姚洋、張曄，2008）?？紤]到中國加工貿(mào)易占比較高的貿(mào)易特性，這里進一步借鑒姚洋、張曄（2008）、華廣敏（2012）對傳統(tǒng)指標修正后的測算方法來衡量中國地級市工業(yè)產(chǎn)品技術含量。具體測算過程分為兩個步驟，第一步是利用下式測算具體產(chǎn)品q的技術含量（即出口技術復雜度，下文同）：

式（4）中，q表示HS92六位碼的工業(yè)產(chǎn)品，c代表一個國家或地區(qū)，xcq即表示c國或地級市工業(yè)產(chǎn)品q 的出口額，Xc是c 國或地級市q 類工業(yè)產(chǎn)品的出口總額，Yc表示的是c 國或地級市人均GDP 水平。式（4）表明，產(chǎn)品技術含量是國家或地級市人均GDP 基于產(chǎn)品出口比重的一個加權平均值。權重反映的是c國或地級市工業(yè)q 產(chǎn)品出口的顯示性比較優(yōu)勢。第二步是在工業(yè)產(chǎn)品出口技術含量測算的基礎上，利用下式計算中國地級市工業(yè)產(chǎn)品的整體技術含量（PTC）：

式（5）中，xiq/Xi表示i地級市工業(yè)q 產(chǎn)品出口額占i地級市出口總額的比重。通過對各地級市工業(yè)產(chǎn)品出口技術含量與該地級市工業(yè)產(chǎn)品出口占比進行加權平均，可以得到中國地級市i工業(yè)產(chǎn)品的整體技術含量（PTCi）。

表5 中的模型7-模型9 報告了被解釋變量為工業(yè)產(chǎn)品出口技術復雜度的估計結果，可以看出，不同估計方法（2sls估計工具變量為NKLB）的基礎研究的系數(shù)都顯著為正，值為0.19、0.24和0.41，這說明基礎研究促進了地方工業(yè)產(chǎn)品技術含量提高，這與理論預期相一致，即驗證了基礎研究通過提高工業(yè)產(chǎn)品技術含量這一機制促進了地方工業(yè)綠色增長。

綜上所述，基礎研究通過節(jié)能效應、減排效應和產(chǎn)品技術含量提高效應等途徑對中國地方工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長產(chǎn)生了促進作用，這驗證了假說2。

六、進一步研究：異質(zhì)性分析

（一）基礎研究影響的地區(qū)差異

理論上，省會城市集聚更多的資源，具有明顯的資源稟賦優(yōu)勢，工業(yè)綠色發(fā)展的難度可能較??；資源型城市主要以本地區(qū)礦產(chǎn)、森林等自然資源開采和加工為主導產(chǎn)業(yè)的城市，往往具有典型的高能耗和高排放特征，這類城市經(jīng)濟發(fā)展對于自然資源的依賴程度較高，工業(yè)綠色發(fā)展難度可能較大。因而，兩者對不同地區(qū)工業(yè)綠色發(fā)展的聯(lián)合作用程度可能不同。為了驗證，在此引入地區(qū)虛擬變量D1和D2進行考察。D1對全國省會城市取1，其他地級市取0；D2對資源型城市取1，非資源型城市取0。

從表6 模型1 和模型2 的結果可以看出，省會城市虛擬變量乘積項（D1×lnFR）的系數(shù)在1%水平上顯著為正，值為0.20和0.16，表明省會城市基礎研究的促進作用更明顯。對此可能的解釋是：一方面，省會城市的人才與技術等方面的優(yōu)勢，有利于人才聚集，基礎研究和應用研究的投入及成果轉(zhuǎn)化水平明顯高于非省會城市，這能夠更好地推動節(jié)能環(huán)保技術的研發(fā)與擴散以及新產(chǎn)品的研發(fā)與市場推廣，更好地降低工業(yè)能耗、減少工業(yè)污染排放、提高工業(yè)產(chǎn)品技術含量。另一方面，省會城市較好的工業(yè)基礎、資源稟賦優(yōu)勢和產(chǎn)業(yè)政策，省會城市大多大力發(fā)展高技術產(chǎn)業(yè)和高端裝備制造業(yè)，使得省會城市工業(yè)污染排放量相對較少、工業(yè)產(chǎn)品技術含量相對較高。這樣，即便與非省會基礎研究投入相同，省會城市工業(yè)綠色發(fā)展更快。

表6 基礎研究的異質(zhì)性影響估計結果

從表6 模型3 和模型4 引入資源型城市虛擬變量乘積項的結果顯示，D2×lnFR 的系數(shù)顯著為負，值為-0.14和-0.12，說明基礎研究對資源性地級市的工業(yè)綠色發(fā)展的作用效果較差，或者說，在基礎研究投入相似的情況下，資源型城市比非資源性城市更難實現(xiàn)工業(yè)綠色發(fā)展。對此可能的解釋是，資源型城市對于自然資源有較強的依賴性，一般以資源采掘業(yè)為主，產(chǎn)業(yè)結構相對單一，創(chuàng)新能力較弱，降低工業(yè)能耗、減少工業(yè)污染排放和提高工業(yè)產(chǎn)品技術含量等方面的潛力和空間相對較小，進而導致基礎研究的作用效果較弱。

（二）基礎研究影響的行業(yè)差異

排污程度不同的工業(yè)行業(yè)，綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展的難度也不同，因而，受基礎研究的影響程度也可能存在差異。由此可以推測，排污程度較高的行業(yè)，綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展的難度相對較大，因而，基礎研究對這類工業(yè)行業(yè)綠色發(fā)展的促進作用可能低于非排污程度較低的工業(yè)行業(yè)。同時，不同技術密集度的行業(yè)對研發(fā)投入（包括基礎研究與應用研究）的敏感度程度或者依賴程度存在明顯差異（戴魁早、劉友金，2020）；技術密集度較低的行業(yè)，非熟練勞動力或者資本的投入占主導，對研發(fā)投入的敏感度程度相對較低，而技術密集度較高工業(yè)行業(yè)的綠色發(fā)展更依賴研發(fā)投入增長，因而對研發(fā)投入的敏感度相對較高。

為了驗證，在此引入行業(yè)虛擬變量H1來考察污染程度不同行業(yè)的影響差異，對污染程度較高工業(yè)行業(yè)取1，其他工業(yè)細分行業(yè)取0。①關于污染程度較高工業(yè)行業(yè)的確定，依據(jù)環(huán)境保護部辦公廳2017 年11 月25 日發(fā)布的《關于印發(fā)＜重點排污單位名錄管理規(guī)定（試行）＞的通知》（環(huán)辦監(jiān)測〔2017〕86號）。同時，引入行業(yè)虛擬變量H2來考察基礎研究對不同技術密集度工業(yè)行業(yè)的影響差異。關于行業(yè)技術密集度的衡量，鑒于研發(fā)經(jīng)費支出占總產(chǎn)值的比重是學術界常用的衡量指標之一（戴魁早、劉友金，2020），這里采用工業(yè)細分行業(yè)研發(fā)經(jīng)費支出占總產(chǎn)值的比重來衡量。對行業(yè)技術密集度數(shù)值大于其均值取1，小于其均值取0。

考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性以及估計結果的穩(wěn)健性，這里采用省級-行業(yè)-年度數(shù)據(jù)進行估計。

表6 模型5-模型8 報告了行業(yè)虛擬變量的固定效應和2sls（工具變量為NKLB）的估計結果。從模型5和模型6可以看出，H1×lnFR的系數(shù)顯著為負，值為-0.11和-0.17，這說明基礎研究對重污染行業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長的作用效果較差，或者說，在基礎研究投入相似的情況下，重污染行業(yè)更難實現(xiàn)工業(yè)綠色發(fā)展。同時，模型7和模型8的結果顯示，H2×lnFR 的系數(shù)顯著為正，值為0.20和0.18，這說明基礎研究更好地促進了高技術密集度行業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長。對此可能的解釋是：相對于低技術密集度行業(yè)來說，高技術密集度行業(yè)對基礎研發(fā)投入的依賴程度較高，因而，高技術密集度行業(yè)的綠色發(fā)展更需要基礎研究投入增長，進而表現(xiàn)為基礎研究更為顯著地促進了技術密集度較高行業(yè)的綠色發(fā)展。

七、研究結論及政策啟示

基礎研究能否推進地方工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長？為了回答這個問題，本文理論分析了基礎研究對地方工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長的影響及其作用機制，采用基于SBM 模型的ML 指數(shù)測算了工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長率，并利用中國2005—2018年數(shù)據(jù)對理論預期進行了驗證。

實證結果支持了理論分析的預期，即基礎研究顯著促進了地方工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長，而且應用研究與基礎研究對地方工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長存在協(xié)同效應。雙重差分和工具變量等內(nèi)生性控制以及一系列穩(wěn)健性檢驗后，這些結論仍然成立。進一步研究發(fā)現(xiàn)，基礎研究的這種促進作用主要通過降低工業(yè)能源消耗、減少工業(yè)污染物排放、提高工業(yè)產(chǎn)品技術含量等途徑和機制實現(xiàn)的。此外，基礎研究對工業(yè)綠色發(fā)展的存在異質(zhì)性影響，對省會城市和非資源型城市的促進作用更為明顯，而對重污染工業(yè)行業(yè)和低技術密集度行業(yè)的作用效果較弱。

中共十九大報告強調(diào)，加強基礎研究是建設創(chuàng)新型國家的重要內(nèi)容，而創(chuàng)新是引領發(fā)展的第一動力，是建設現(xiàn)代化經(jīng)濟體系的戰(zhàn)略支撐。本文驗證了基礎研究對地方工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長的重要作用，在一定程度上明確了創(chuàng)新發(fā)展理念與綠色發(fā)展理念的關系，這對推進工業(yè)綠色發(fā)展、加強基礎研究乃至“貫徹新發(fā)展理念，建設現(xiàn)代化經(jīng)濟體系”都具有一定參考價值。在政策層面上，本文的研究結論對中國工業(yè)綠色發(fā)展有著重要的啟示意義：

（1）政府的工業(yè)轉(zhuǎn)型升級政策以及政府在貫徹落實《工業(yè)綠色發(fā)展規(guī)劃（2016—2020 年）》（工信部規(guī)[2016]225 號）時，應考慮基礎研究的重要影響，中西部城市尤其要重視基礎研究在推進工業(yè)綠色發(fā)展過程中的作用。為了更好地發(fā)揮基礎研究的作用，地方政府需要拓展實施國務院《關于全面加強基礎科學研究的若干意見》（國發(fā)[2018]4 號）、科技部《“十三五”國家基礎研究專項規(guī)劃》（國科發(fā)基[2017]162 號），重點加強工業(yè)領域的應用基礎研究，突出制造業(yè)關鍵共性技術、前沿引領技術、現(xiàn)代工程技術、顛覆性技術創(chuàng)新。同時，需要著重加強對基礎研究投入經(jīng)費的支持力度，建設高水平基礎研究基地，壯大基礎研究人才隊伍，優(yōu)化基礎研究的制度環(huán)境。

（2）政府需要重視應用研究政策與基礎研究政策的協(xié)調(diào)與配合，需要堅持基礎研究對地方工業(yè)綠色發(fā)展的引領作用，重點圍繞資源環(huán)境、生態(tài)保護、高新技術產(chǎn)業(yè)、節(jié)能環(huán)保、新能源等領域的重大戰(zhàn)略任務部署基礎研究，并采取政策措施合理支持或激勵這些重點領域的應用研究，通過應用研究銜接基礎研究的原始創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)化，把國家重大科技項目等打造成為兩者融通的重要載體，以更為有效地推動基礎研究成果的產(chǎn)業(yè)化與工程化。同時，地方政府需要貫徹落實好《關于構建市場導向的綠色技術創(chuàng)新體系的指導意見》（發(fā)改環(huán)資[2019]689 號），重點要著力構建綠色技術創(chuàng)新體系，通過財稅政策的完善引導工業(yè)企業(yè)圍繞節(jié)能減排、清潔生產(chǎn)與循環(huán)生產(chǎn)等進行技術研發(fā)，不斷完善促進綠色技術成果轉(zhuǎn)化、產(chǎn)業(yè)化、應用推廣的財稅政策和科技政策。對于青海、寧夏等綠色技術創(chuàng)新水平較低的城市來說，尤其要重視工業(yè)綠色技術創(chuàng)新的激勵政策對工業(yè)綠色發(fā)展的重要現(xiàn)實意義。

（3）為了更為有效地推進地方工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長，政府的基礎研究支持政策還需要與節(jié)能減排的政策措施相互協(xié)調(diào)與配合，而節(jié)能減排的政策措施需要重點健全工業(yè)企業(yè)的節(jié)能減排約束激勵機制，即完善節(jié)能減排的績效評價和責任制，建立工業(yè)產(chǎn)品能效標識、節(jié)能產(chǎn)品認證、能源管理體系認證制度，加強固定資產(chǎn)投資項目節(jié)能評估和審查，建立完善生產(chǎn)者責任延伸制度，完善重點行業(yè)節(jié)能減排監(jiān)測和考核體系。此外，政府要重視農(nóng)副食品加工業(yè)和紡織業(yè)等重污染行業(yè)的基礎研究和應用研究，并且需要通過完善項目外包的稅收和補貼政策，更容易將制造業(yè)細分行業(yè)的非核心業(yè)務外包出去，以適當提高行業(yè)技術密集度。

受當前數(shù)據(jù)與測度方法的局限，本文城市層面基礎研究變量數(shù)據(jù)還有待進一步完善，這是本文可能存在的不足。因而，尋找更為合適的指標衡量城市層面基礎研究是該領域的重要研究方向。