連文威，孫曉艷，段紅梅

（1.中國地質(zhì)大學（北京）地球科學與資源學院，北京 100083；2.石家莊鐵道大學經(jīng)濟與法律學院，河北 石家莊 050043；3.商務(wù)部國際貿(mào)易經(jīng)濟合作研究院，北京 100710）

0 引言

為應(yīng)對日益嚴峻的碳排放問題，習近平主席在第75 屆聯(lián)合國大會一般辯論中首次提出中國碳中和目標[1]，目前，碳減排行動已經(jīng)深入各個領(lǐng)域?？萍紕?chuàng)新是推動碳減排的關(guān)鍵因素已經(jīng)成為廣大學者的共識[2-4]。然而，科技創(chuàng)新過程同樣伴隨著經(jīng)濟和資源的大量投入，且這種投入導致的碳排放增加是不可忽視的[5]。同時，不同類型的技術(shù)改革重點具有偏向性[6]。因此，科技創(chuàng)新的潛在異質(zhì)性會對碳減排造成何種影響已經(jīng)成為決策者們關(guān)注的焦點。

目前，諸多學者從多方面探索了科技創(chuàng)新對碳排放的抑制性影響。CHENG 等[7]通過分位數(shù)回歸模型，探究了中國不同類型能源的技術(shù)創(chuàng)新對碳排放強度的異質(zhì)效應(yīng)。WAHAB[8]以專利申請數(shù)量作為衡量科技創(chuàng)新的有效指標，通過差異分析法探究了七國集團（G7）國家科技創(chuàng)新對碳排放的影響，提出鼓勵科技創(chuàng)新有助于減少碳污染。MA 等[9]同樣以申請專利數(shù)量衡量科技創(chuàng)新水平，使用回歸分析探索了中國科技創(chuàng)新對碳排放的影響，研究發(fā)現(xiàn)科技進步與研發(fā)支出可以減少碳排放。DOU 等[10]利用GDP與能源消耗比率來衡量技術(shù)創(chuàng)新，通過樣本分類回歸的方式考察了區(qū)域全面經(jīng)濟伙伴關(guān)系國家和非區(qū)域全面經(jīng)濟伙伴關(guān)系國家的技術(shù)創(chuàng)新、天然氣消費和碳排放之間的關(guān)系，證明了技術(shù)創(chuàng)新能夠緩解天然氣消費產(chǎn)生的碳排放。HE 等[11]探討了可再生能源技術(shù)創(chuàng)新對碳排放效率的影響，結(jié)果表明可再生能源技術(shù)創(chuàng)新有效改善了碳排放效率。

雖然大部分研究顯示科技創(chuàng)新對降低碳排放是有效的，但是不同的觀點依然存在，由于科技創(chuàng)新的衡量標準不同，使得學者們在實證結(jié)果上產(chǎn)生了分歧。SHI 等[12]通過交通科研機構(gòu)數(shù)量來衡量交通行業(yè)的科技創(chuàng)新水平，并利用地理加權(quán)回歸模型分析了交通科技創(chuàng)新對交通行業(yè)碳排放的區(qū)域異質(zhì)性影響，發(fā)現(xiàn)科技創(chuàng)新與碳排放之間存在倒U 型關(guān)系。WANG 等[13]在探究半城市化對碳排放的影響中，發(fā)現(xiàn)了技術(shù)進步（區(qū)域?qū)＠谟钄?shù)量衡量）對碳排放的影響并不顯著。JIA 等[14]基于隨機前沿分析了“京津冀”“長三角”和“珠三角”城市群技術(shù)變革對碳排放的影響，結(jié)果表明技術(shù)變革雖然有利于節(jié)能，但不具備減排效果。

此外，也有部分學者從間接角度分析了科技創(chuàng)新對碳排放的影響。其中，空間相關(guān)性模型[15-16]與中介效應(yīng)模型[17-18]被廣泛用于間接效應(yīng)的估計。在利用空間相關(guān)性模型對碳排放估計的研究中，HAN[19]認為，技術(shù)創(chuàng)新對周邊地區(qū)工業(yè)生產(chǎn)碳排放強度具有顯著的抑制作用。而在利用中介效應(yīng)模型對碳排放估計的研究中，學者們往往更傾向于將科技創(chuàng)新作為中間變量來觀測其他因素對碳排放的間接性影響[20-22]。相比之下，將科技創(chuàng)新作為核心變量來探究其對碳排放影響的研究仍然較少。

眾所周知，科技創(chuàng)新已經(jīng)被認定為影響環(huán)境變化的重要因素[23-25]，科技的發(fā)展能夠有效地緩解碳排放的增長?？萍紕?chuàng)新不僅能夠提高能源消費效率，為傳統(tǒng)能源尋找替代途徑，也能夠擴大生產(chǎn)規(guī)模，提高生產(chǎn)效率。然而，雖然有較多的指標可以衡量科技創(chuàng)新，但多數(shù)學者往往通過單一指標來衡量科技創(chuàng)新程度[12-13]，這使得數(shù)據(jù)可能會缺乏穩(wěn)健性?；谠摽紤]，本文建立了一個綜合的指標體系來衡量科技創(chuàng)新水平，以解決單一指標衡量的偏差性。另外，相關(guān)學者從技術(shù)的異質(zhì)性角度對碳排放的影響進行了研究，例如不同的能源技術(shù)創(chuàng)新[7]、不同的技術(shù)進步形勢[26-27]、不同的技術(shù)變革[28]。與之前研究不同的是，本文在衡量綜合科技創(chuàng)新水平的基礎(chǔ)上，進一步聚焦不同類型的科技創(chuàng)新主體（工業(yè)企業(yè)、高等院校和科研機構(gòu)），以探索不同類型的科技創(chuàng)新主體對區(qū)域碳排放的影響可能存在的偏向性。同時，構(gòu)建并行多重中介效應(yīng)模型，以進一步識別科技創(chuàng)新對碳排放的間接性影響。總體而言，相對于現(xiàn)有文獻，本文試圖回答部分尚未得到解決的問題，包括科技創(chuàng)新對碳排放的影響是否存在異質(zhì)性、科技創(chuàng)新能夠通過什么方式來影響碳排放、不同類型的科技創(chuàng)新主體對碳排放的影響方式是否具有偏向性。

1 模型方法與數(shù)據(jù)

1.1 模型方法

本文利用構(gòu)建的指標體系測算了綜合科技創(chuàng)新水平，并采用面板分位數(shù)模型和中介效應(yīng)模型識別了科技創(chuàng)新與碳排放之間的潛在聯(lián)系。具體研究框架如圖1 所示。

圖1 方法研究框架Fig.1 Framework of methodological research

1.1.1 科技創(chuàng)新指標體系構(gòu)建

目前，科技創(chuàng)新已被認定為推動所有部門碳減排進程的關(guān)鍵所在。在中國，與科技創(chuàng)新直接相關(guān)的研究主體集中于科研機構(gòu)、工業(yè)企業(yè)和高等院校等?；谖覈萍碱I(lǐng)域發(fā)展的實際情況，結(jié)合YOU等[27]提出的綜合評價體系，將這些主體的相關(guān)科技投入與產(chǎn)出指標設(shè)定為評價要素，利用熵值法測算出能夠衡量科技創(chuàng)新水平的綜合型指標，從而避免單一類型科技主體對環(huán)境影響造成的結(jié)果偏差性（圖2），以提升評價結(jié)果的準確性和可信度。其中，研發(fā)人員數(shù)量和研發(fā)經(jīng)費支出作為科技發(fā)展的基礎(chǔ)，往往被認為是衡量科技競爭力的重要指標[29]。科研項目是科技發(fā)展的載體，具有創(chuàng)新和改革性的研究往往需要科研項目的支撐。工業(yè)企業(yè)通過引進國外先進的生產(chǎn)技術(shù)，已達到迅速提高自身工業(yè)科技水平的目標。

圖2 科技創(chuàng)新指標體系Fig.2 Index system of scientific and technological innovation

1.1.2 面板分位數(shù)回歸

傳統(tǒng)的回歸方式得到的系數(shù)結(jié)果具有平均效應(yīng)，這就導致了系數(shù)有可能存在被高估或者低估的風險[30-32]。為了解決這一問題，由ROGER 等[33]最早提出了分位數(shù)回歸理論，旨在探索因變量的完整分布狀況，即探索在不同分位數(shù)下自變量對因變量影響的變化。同時，分位數(shù)回歸的結(jié)果消除了樣本數(shù)據(jù)由于離群性和非正態(tài)分布性產(chǎn)生的誤差，使得結(jié)果具有穩(wěn)健性[34]。目前，分位數(shù)回歸已經(jīng)廣泛應(yīng)用于環(huán)境領(lǐng)域的異質(zhì)性研究[35-37]。

本文采用具有固定效應(yīng)的面板分位數(shù)考察Xit對Yit的不同分位數(shù)的異質(zhì)性。個體固定效應(yīng)變截距面板數(shù)據(jù)模型公式見式（1）。

式中：i和t分別為區(qū)域和年份；Yit為被解釋變量；αi為個體固定效應(yīng)；β為待估計系數(shù)；Xit為解釋變量；εit為誤差項。為了減少待估參數(shù)的個數(shù)，假設(shè)個體固定效應(yīng)與分位數(shù)無關(guān)。總體分位數(shù)函數(shù)公式見式（2）。

式中：QYit（τ|αi,Xit）為條件是 αi和Xit時，分位數(shù) τ的期望，分位數(shù) τ ∈（0,1）；β（τ）為在分位數(shù) τ下的待估系數(shù)，分位數(shù) τ的條件分布參數(shù)估計的目標函數(shù)見式（3）。

IPAT 模型是環(huán)境影響因素分析的基礎(chǔ)回歸模型，該模型被廣泛應(yīng)用于對環(huán)境影響因素分析的研究中[38-39]，具體公式見式（5）。

式中：I為環(huán)境負荷的因變量；P、A和T分別為人口指標、經(jīng)濟指標和技術(shù)指標的自變量；βi為各自影響因素的彈性系數(shù)；a和 ε分別為固定效應(yīng)項和隨機誤差項。在碳排放影響研究中，除了人口指標、經(jīng)濟指標和技術(shù)指標之外，城市化率[40]、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)[41]、能源消費結(jié)構(gòu)[42]、工業(yè)污染治理投資[43]和能源工業(yè)固定資產(chǎn)投資[44]往往也能夠影響碳排放?；诖?，本文將科技創(chuàng)新水平視為核心解釋變量，將其他影響因素視為控制變量，以城市化率代替人口規(guī)模，構(gòu)建了以IPAT模型為基礎(chǔ)模型的STIRPAT 模型，具體公式見式（6）。

式中：i和t為不同區(qū)域和年份；Ico2為碳排放量；Ur為城市化率；GDP為經(jīng)濟增長；T為科技創(chuàng)新；Ecs為能源消費結(jié)構(gòu)；Is為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)；IPi為工業(yè)污染治理投資；EFi為能源工業(yè)固定資產(chǎn)投資。為保證數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性，本文僅將絕對量進行對數(shù)化處理。

結(jié)合式（2）和式（6），得到分位數(shù)回歸模型，見式（7）。

1.1.3 中介效應(yīng)

科技創(chuàng)新能夠?qū)μ寂欧女a(chǎn)生影響，但這種影響的方式并不是單一的。為了探究科技創(chuàng)新發(fā)展對碳排放存在的間接性影響，采用并行多重中介效應(yīng)模型分析了科技創(chuàng)新對碳排放影響的間接效應(yīng)（圖3）。

圖3 科技創(chuàng)新對碳排放中介效應(yīng)影響Fig.3 Impact of scientific and technological innovation on the mediation effect of carbon emissions

基于構(gòu)建的中介傳導模型框架，建立中介效應(yīng)模型，見式（8）～式（11）。

式中：Ico2i為碳排放的被解釋變量；Ti為核心解釋變量；αi和 εi分別為截距項和隨機誤差項；為控制標量；c為科技創(chuàng)新對碳排放的總影響效應(yīng)；Medi為中間變量；c′為科技創(chuàng)新對碳排放的直接影響效應(yīng)；Mi為i中間變量的中介影響效應(yīng)。

1.2 數(shù)據(jù)

1.2.1 變量的選擇

1）核心解釋變量：科技創(chuàng)新是減少碳排放的重要推動力[45]，化石能源的高效率應(yīng)用技術(shù)[46]、新能源汽車技術(shù)[47-48]、廢物循環(huán)利用技術(shù)均能夠體現(xiàn)出科技創(chuàng)新對碳減排發(fā)揮的關(guān)鍵作用[49-50]。根據(jù)估計，工業(yè)過程貢獻了中國絕大部分的碳排放，與其他任何部門相比，工業(yè)企業(yè)面臨的碳減排壓力都是最大的。因此，工業(yè)企業(yè)角度的科技創(chuàng)新勢在必行，其已成為影響碳減排成本的重要因素。另外，高等院校和科研機構(gòu)作為人才輸送機構(gòu)和人才聚集地，是保障技術(shù)創(chuàng)新成果應(yīng)用的重要力量。因此，高等院校技術(shù)創(chuàng)新和科研機構(gòu)技術(shù)創(chuàng)新也是影響碳排放的重要因素之一。

2）其他控制變量：目前，城市化率和經(jīng)濟增長對碳排放的影響已經(jīng)被廣大學者認可[51-52]。城市化率和經(jīng)濟增長體現(xiàn)了一個區(qū)域的社會發(fā)展情況，而社會發(fā)展往往伴隨著碳排放的增長，主要來自于人口規(guī)模性聚集、城市土地擴張及基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的貢獻?；茉吹南氖翘寂欧诺闹苯觼碓矗芏鄧抑铝τ谡{(diào)整化石能源的消費結(jié)構(gòu)來減緩碳排放的增長速度[53-54]。同時，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)代表了工業(yè)化程度，而中國以工業(yè)為主的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)依然呈現(xiàn)能源強度高且附加值低的生產(chǎn)格局，對化石能源和終端電力需求的依賴程度處于較高水平，從而產(chǎn)生大量碳排放。此外，工業(yè)污染治理投資能夠反映出工業(yè)部門對污染物治理的重視程度。能源工業(yè)固定資產(chǎn)投資作為社會發(fā)展的資本性投入，在一定程度上能夠反映社會的政策導向和產(chǎn)業(yè)建設(shè)方向，從而影響碳排放水平[55]。具體的變量定義見表1。

表1 變量數(shù)據(jù)定義Table 1 Definition of variable data

1.2.2 數(shù)據(jù)的描述及來源

考慮到相關(guān)數(shù)據(jù)的可得性和完整性，以2002—2019 年中國30 個省份（不包括西藏自治區(qū)、臺灣省、香港特別行政區(qū)和澳門特別行政區(qū)）的數(shù)據(jù)作為分析樣本（表2）。其中，碳排放量數(shù)據(jù)來源于CEADs數(shù)據(jù)庫，科技創(chuàng)新相關(guān)數(shù)據(jù)均來自于《中國科技統(tǒng)計年鑒》，人口相關(guān)和GDP 數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》，能源消費結(jié)構(gòu)和能源工業(yè)固定資產(chǎn)投資數(shù)據(jù)來源于《中國能源統(tǒng)計年鑒》，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)來源于《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》，工業(yè)污染治理投資數(shù)據(jù)來源于《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》。此外，研究中所涉及的經(jīng)濟數(shù)據(jù)均折算為以2002 年為基期的實際值。

表2 變量數(shù)據(jù)描述Table 2 Description of variable data

2 結(jié)果與討論

2.1 區(qū)域科技創(chuàng)新發(fā)展結(jié)果

研究期間，中國各區(qū)域的科技創(chuàng)新均存在不同程度的提升（表3）。圖4 展示了中國科技創(chuàng)新整體提升程度。2002—2006 年期間，科技創(chuàng)新相對平穩(wěn)。2006 年之后，科技創(chuàng)新發(fā)展迅速，但最小值仍處于0值附近，說明仍有部分地區(qū)的科技創(chuàng)新處于低水平發(fā)展階段。圖5 展示了工業(yè)企業(yè)、高等院校和科研機構(gòu)對整體科技創(chuàng)新發(fā)展的貢獻情況。其中，高等院校與工業(yè)企業(yè)的科技創(chuàng)新具有相似的提升趨勢，從2006 年開始逐漸進入了快速增長的階段。與高等院校相比，科研機構(gòu)在2006 年之前對科技創(chuàng)新具有較高的貢獻度，且提升程度較平穩(wěn)。

表3 2002—2019 年科技創(chuàng)新水平結(jié)果Table 3 Results of scientific and technological innovation level from 2002 to 2019

圖4 2002—2019 年中國區(qū)域科技創(chuàng)新變化Fig.4 Changes of scientific and technological innovation in various regions of China from 2002 to 2019

圖5 2002—2019 年中國不同主體科技創(chuàng)新變化Fig.5 Changes of scientific and technological innovation of different entities in China from 2002 to 2019

2.2 科技創(chuàng)新對碳排放影響的異質(zhì)性

2.2.1 面板單位根檢驗

在估計中國30 個省份科技創(chuàng)新與碳排放之間關(guān)系之前，需保證各變量的平穩(wěn)性?；诖耍肔evin-Lin-Chu（LLC）檢驗、Im-Pesaran-Shin（IPS）檢驗和Fisher-ADF 檢驗對各變量進行穩(wěn)定性檢驗（表4）。由表4 可知，所有變量均在5%顯著性水平下拒絕原假設(shè)。

表4 面板單位根檢驗結(jié)果Table 4 Test results of panel unit root

2.2.2 綜合科技創(chuàng)新的面板分位數(shù)估計

為揭示在不同分位數(shù)下各變量對區(qū)域碳排放的邊際效應(yīng)，本文基于選取的5 個分位數(shù)類型（10%、25%、50%、75%和90%），分析在不同的碳排放水平下，各驅(qū)動因素對碳排放的異質(zhì)性影響（圖6）。其中，科技創(chuàng)新被設(shè)定為核心指標，考慮到科技創(chuàng)新對環(huán)境的影響具有滯后性[56]，本文對科技創(chuàng)新進行2 階滯后處理。城市化率、經(jīng)濟發(fā)展、能源消費結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、工業(yè)污染治理投資和能源工業(yè)固定資產(chǎn)投資作為控制變量進行估計。10%、25%、50%、75%和90%分位數(shù)模型分別用于描述低碳排放量地區(qū)、中低碳排放量地區(qū)、中碳排放量地區(qū)、中高碳排放量地區(qū)和高碳排放量地區(qū)，具體估計結(jié)果見表5。

表5 2002—2019 年科技創(chuàng)新對碳排放分位數(shù)回歸模型估計結(jié)果Table 5 Quantile regression model estimation results of scientific and technological innovation on carbon emissions from 2002 to 2019

圖6 科技創(chuàng)新對碳排放分位數(shù)回歸Fig.6 Quantile estimation of carbon emissions by scientific and technological innovation

首先，在不同分位數(shù)的碳排放情景下，科技創(chuàng)新對碳排放的影響均服從庫茲涅茲曲線，即科技創(chuàng)新對碳排放的影響呈現(xiàn)倒U 型的結(jié)構(gòu)。在科技創(chuàng)新的初期階段，投入了大量人力資源和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，短期內(nèi)催生了對能源的消耗潛力，從而帶動了碳排放量的升高。當科技發(fā)展達到一定程度后，科技進步帶來的能耗強度下降效應(yīng)逐漸抵消了由人力資源和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等前期投入所造成的碳排放增加的影響，從而使得科技創(chuàng)新對碳排放的促進作用逐漸降低，甚至抑制碳排放量的增長。此外，科技創(chuàng)新在不同分位數(shù)下對碳排放均起到了抑制作用，并且相比于低碳排放量地區(qū)和中低碳排放量地區(qū)來說，科技創(chuàng)新對其他更高的碳排放量地區(qū)的抑制作用更為明顯。也即，高碳排放量地區(qū)更傾向于低碳科技的發(fā)展，且科技創(chuàng)新的低碳化效應(yīng)更為明顯。CHEN 等[57]的研究也支持了這一觀點。

其次，城市化率對碳排放具有促進作用，且隨著分位數(shù)的增加，城市化率的影響程度呈現(xiàn)先上升后下降的發(fā)展趨勢。這意味著城市化率對中碳排放量地區(qū)的影響最為明顯。經(jīng)濟發(fā)展對碳排放的影響呈現(xiàn)出U 型的發(fā)展趨勢，這與SATTAR 等[58]和SUN 等[59]的研究結(jié)果一致。同時，碳排放量越高的地區(qū)，其經(jīng)濟增長對碳排放的促進作用越強，產(chǎn)生了經(jīng)濟高碳化發(fā)展的惡性循環(huán)。能源消費結(jié)構(gòu)對碳排放具有促進作用，且這種促進作用在高碳排放量地區(qū)明顯降低。也就是說，在未來能源消費結(jié)構(gòu)降低的政策趨勢下，高碳排放量地區(qū)的能源消費層面的碳減排潛力低于其他較低碳排放量地區(qū)，這可能是由于高碳排放量地區(qū)以高能耗產(chǎn)業(yè)的聚集為主，對能源仍存在剛性需求。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對碳排放具有促進作用。對于大部分省份來說，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型和升級仍存在一定困難，依靠裝備制造、電力生產(chǎn)等資源密集型產(chǎn)業(yè)仍占據(jù)主導地位，能耗高且生產(chǎn)效率較低，從而促進了碳排放。工業(yè)污染治理投資對碳排放具有促進作用，并且碳排放量較高地區(qū)（50%、75%和90%）的影響程度強于碳排放量較低地區(qū)（25%），意味著這些區(qū)域的工業(yè)污染治理投資方向存在傾向性，且現(xiàn)有污染治理和監(jiān)管政策的環(huán)境效益可能有限。在污染治理的過程中，部分省份過于關(guān)注廢氣、廢水等污染物，反而忽略了對碳排放的治理和環(huán)境監(jiān)管。能源工業(yè)固定資產(chǎn)投資對碳排放具有促進作用，且高碳排放量地區(qū)的促進效果最為明顯。與其他地區(qū)相比，高碳排放量地區(qū)的能源工業(yè)固定資產(chǎn)投資更傾向于擴大工業(yè)生產(chǎn)的規(guī)模，進而增加了能源的消耗，反而忽略了能源生產(chǎn)效率的提升。

2.2.3 不同類型科技創(chuàng)新主體的面板分位數(shù)估計

圖7 顯示了工業(yè)企業(yè)、高等院校和科研機構(gòu)科技創(chuàng)新水平對碳排放的異質(zhì)性影響（具體估計結(jié)果見表6）。具體而言，三者對碳排放均呈現(xiàn)抑制作用，這與綜合科技創(chuàng)新的影響效應(yīng)相同。

表6 2002—2019 年工業(yè)企業(yè)、高等院校和科研機構(gòu)科技創(chuàng)新對碳排放分位數(shù)回歸模型估計結(jié)果Table 6 Quantile regression estimates of carbon emissions from scientific and technological innovation in industry,universities,and scientific research institutions from 2002 to 2019

圖7 工業(yè)企業(yè)、高等院校和科研機構(gòu)科技創(chuàng)新對碳排放分位數(shù)回歸估計Fig.7 Quantile estimates of carbon emissions from scientific and technological innovation in industry,universities,and scientific research institutions

從分位數(shù)的角度看，工業(yè)企業(yè)和高等院校科技創(chuàng)新水平對中高碳排放量地區(qū)抑制作用最強，而科研機構(gòu)的科技創(chuàng)新水平則對中碳排放量地區(qū)抑制作用最強。在較高碳排放水平的地區(qū)，由于碳排放的處理成本較高，使得相關(guān)工業(yè)企業(yè)更關(guān)注低碳科技的研發(fā)和應(yīng)用，并以此來增強市場競爭力和降低生產(chǎn)成本。而高等院校和科研機構(gòu)作為基礎(chǔ)研究的主力，需要為高碳排放量地區(qū)的工業(yè)企業(yè)提供充足的科技支撐和人才保障，這使得兩者在這類地區(qū)中更加關(guān)注前沿的低碳科技發(fā)展。

從科技發(fā)展的相關(guān)組成看，在中高碳排放量地區(qū)和高碳排放量地區(qū)，三者的科技創(chuàng)新水平對碳排放的抑制作用具有顯著的差距。其中，高等院校的抑制作用最強，科研機構(gòu)的抑制作用最弱，即目前的科研機構(gòu)、高等院校和工業(yè)企業(yè)之間并未形成低碳科技的協(xié)同發(fā)展關(guān)系，缺少科技戰(zhàn)略的統(tǒng)籌布局，這一點也得到了SONG 等[60]研究結(jié)果的支持。在中低碳排放量地區(qū)和中碳排放量地區(qū)，高等院校對碳排放抑制仍占據(jù)主導地位。然而，工業(yè)企業(yè)卻并未展現(xiàn)出足夠的減碳能力，說明在相對寬松的碳排放環(huán)境下，工業(yè)企業(yè)缺乏相應(yīng)的減碳動力，即這些地區(qū)的工業(yè)科技創(chuàng)新與低碳轉(zhuǎn)型之間存在脫鉤現(xiàn)象。

2.3 科技創(chuàng)新對碳排放的間接影響

圖8 展示了科技創(chuàng)新水平對碳排放中介效應(yīng)檢驗結(jié)果（具體估計結(jié)果見表7）。在綜合科技創(chuàng)新水平的檢驗中，城市化率、經(jīng)濟增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、工業(yè)污染治理投資和能源工業(yè)固定資產(chǎn)投資具有顯著的中介作用。具體而言，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在5%水平上顯著為負，說明科技創(chuàng)新的增加能夠通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)間接降低碳排放?？萍紕?chuàng)新發(fā)展除了能夠產(chǎn)生直接降低碳排放的影響外，還間接帶動了區(qū)域產(chǎn)業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展，改變了產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)，并提升了產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率，以加快工業(yè)企業(yè)的轉(zhuǎn)型升級來降低碳排放。而城市化率、經(jīng)濟增長、工業(yè)污染治理投資和能源工業(yè)固定資產(chǎn)投資均在1%水平上顯著為正，意味著科技創(chuàng)新的增加會通過這些因素間接促進碳排放?？萍紕?chuàng)新所帶來的高科技附加值與快速的經(jīng)濟增長是吸引人口流入的關(guān)鍵因素，同時產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的擴大也為城市化發(fā)展提供了物質(zhì)基礎(chǔ)，但快速的城市化發(fā)展與經(jīng)濟增長帶來的能源消耗也促進了碳排放的增長。科技創(chuàng)新無疑能夠促進產(chǎn)業(yè)的快速擴展，由此帶來的污染物排放和建設(shè)性投資將會增加相關(guān)的污染治理和固定資產(chǎn)的資金投入。然而，部分區(qū)域的污染治理和資金投入可能更偏向于CO2以外的其他環(huán)境污染物治理和能源相關(guān)產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模擴張，進而導致了碳排放的增加。

表7 科技創(chuàng)新水平對碳排放的直接作用和間接作用Table 7 Direct and indirect effects of scientific and technological innovation level on carbon emissions

圖8 科技創(chuàng)新對碳排放中介效應(yīng)結(jié)果Fig.8 Results of the mediating effect of scientific and technological innovation on carbon emissions

值得注意的是，雖然工業(yè)企業(yè)、高等院校及科研機構(gòu)的科技創(chuàng)新對碳排放具有相似的間接性影響特征，但仍具有差異。工業(yè)科技創(chuàng)新能夠通過城市化率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和工業(yè)污染治理投資進一步提升碳排放。具體而言，隨著城市化率的提高，城市的工業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施和生產(chǎn)活動也會增加，盡管科技創(chuàng)新可能改善工業(yè)生產(chǎn)效率，但隨之而來的增加的工業(yè)活動仍然會導致更多的碳排放?？萍紕?chuàng)新可能推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，并促進某些高碳排放行業(yè)的發(fā)展。例如，某些工業(yè)領(lǐng)域可能受到科技創(chuàng)新的推動，導致其生產(chǎn)過程更加精細化和高效化。然而，這些行業(yè)本身可能在生產(chǎn)過程中產(chǎn)生更多的碳排放。工業(yè)污染治理投資可能使用先進的污染控制設(shè)備，這在某種程度上可以減少工業(yè)排放。然而，這些治理設(shè)備的建設(shè)和運行往往需要能源和資源，包括高碳的能源。同時，治理設(shè)備本身可能使用更多能源，從而增加碳排放。與工業(yè)企業(yè)科技創(chuàng)新不同的是，高等院校科技創(chuàng)新會通過能源消費結(jié)構(gòu)和能源工業(yè)固定資產(chǎn)投資間接促進碳排放，而通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)間接抑制碳排放。比如說，高等院校科技團隊能夠通過技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)進行校企合作，加快低碳和清潔產(chǎn)業(yè)的技術(shù)轉(zhuǎn)移，例如新能源、節(jié)能環(huán)保等領(lǐng)域。另外，與高等院校科技創(chuàng)新不同的是，科研機構(gòu)創(chuàng)新不會通過能源消費結(jié)構(gòu)對碳排放起到間接促進作用或間接抑制作用。

在工業(yè)企業(yè)科技創(chuàng)新檢驗中，城市化率、經(jīng)濟增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和工業(yè)污染治理投資具有顯著的中介效應(yīng)。與綜合科技創(chuàng)新水平的中介因素不同的是，工業(yè)企業(yè)科技創(chuàng)新通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)進一步加劇了碳排放的增長，這一點也印證了工業(yè)企業(yè)科技創(chuàng)新并未對產(chǎn)業(yè)的優(yōu)化升級起到支持的作用，而是更加偏向于產(chǎn)業(yè)規(guī)模的擴大。在高等院?？萍紕?chuàng)新檢驗中，城市化率、經(jīng)濟增長、能源消費結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、工業(yè)污染治理投資和能源工業(yè)固定資產(chǎn)投資均具有顯著的中介效應(yīng)。值得注意的是，能源消費結(jié)構(gòu)作為高等院?？萍紕?chuàng)新與碳排放的中介因素，對碳排放起到了間接促進作用。在科研機構(gòu)科技創(chuàng)新檢驗中，各因素中介效應(yīng)的顯著性與綜合科技創(chuàng)新水平類似。但與工業(yè)企業(yè)和高等院校科技創(chuàng)新水平各因素的直接作用和間接作用相比，科研機構(gòu)的影響均較低。結(jié)果表明，相比于工業(yè)企業(yè)和高等院校而言，各區(qū)域?qū)蒲袡C構(gòu)科技創(chuàng)新在碳減排領(lǐng)域的重視程度較低。

另外，根據(jù)表7 中4 種不同科技創(chuàng)新數(shù)據(jù)所得到的模型結(jié)果來看，直接影響系數(shù)符號與間接影響系數(shù)符號基本保持一致且符合正常邏輯，可以得出該中介效應(yīng)模型是合理且穩(wěn)健的。

3 結(jié)論與政策建議

3.1 結(jié)論

科技創(chuàng)新對社會低碳發(fā)展具有重要意義，本文結(jié)合2002—2019 年科技創(chuàng)新、碳排放、城市化率、經(jīng)濟增長、能源消費結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、工業(yè)污染治理投資和能源工業(yè)固定資產(chǎn)投資的相關(guān)數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建科技創(chuàng)新指標體系、面板分位數(shù)模型和中介效應(yīng)模型分析科技創(chuàng)新對區(qū)域碳排放影響的異質(zhì)性特征及間接效應(yīng)，得到以下結(jié)論。

1）中國科技創(chuàng)新水平整體呈現(xiàn)上升趨勢，且自2006 年開始，區(qū)域間差距逐漸擴大，但具有良性的發(fā)展特征，形成了以東部沿海地區(qū)為先鋒的“領(lǐng)頭羊”效應(yīng)。

2）在不同分位數(shù)的碳排放情景下，科技創(chuàng)新對碳排放的影響呈現(xiàn)倒U 型的特征。在控制其他因素不變的情況下，科技創(chuàng)新的提高在相對較高碳排放地區(qū)對碳排放的抑制作用更加顯著。其中，工業(yè)企業(yè)和高等院?？萍贾黧w的創(chuàng)新水平提高對中高碳排放量地區(qū)抑制作用更顯著，而科研機構(gòu)主體則對中碳排放量地區(qū)抑制作用更顯著。在相對較高碳排放地區(qū)，工業(yè)企業(yè)、高等院校和科研機構(gòu)科技創(chuàng)新對碳排放的抑制作用具有顯著的差距，尚未形成協(xié)同發(fā)展關(guān)系。

3）綜合科技創(chuàng)新水平和不同類型的科技創(chuàng)新主體對碳排放的直接影響均在1%水平上顯著為負。綜合科技創(chuàng)新通過城市化率、經(jīng)濟增長、工業(yè)污染治理投資和能源工業(yè)固定資產(chǎn)投資間接促進了碳排放，而通過調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)可以間接抑制碳排放。其中，不同類型的科技創(chuàng)新主體對碳排放的影響方式表現(xiàn)出偏向性。高等院校和機構(gòu)科技創(chuàng)新通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)間接抑制了碳排放，而工業(yè)企業(yè)科技創(chuàng)新則間接促進了碳排放。另外，高等院?？萍紕?chuàng)新水平能夠通過能源消費結(jié)構(gòu)間接促進碳排放。

4）城市化率、經(jīng)濟增長、能源消費結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、工業(yè)污染治理投資和能源工業(yè)固定資產(chǎn)投資對碳排放均起到了促進作用的影響。其中，經(jīng)濟增長對碳排放影響呈現(xiàn)U 型結(jié)構(gòu)。

3.2 政策建議

1）工業(yè)企業(yè)科技創(chuàng)新雖在整體科技創(chuàng)新發(fā)展中占據(jù)主導地位，但對降低碳排放卻并未發(fā)揮主導作用。針對這一問題，政府應(yīng)加大對綠色和低碳技術(shù)研發(fā)的資金投入，鼓勵企業(yè)設(shè)立專門的綠色技術(shù)創(chuàng)新基金及綠色金融項目，以及自主清潔能源等綠色技術(shù)項目，并提供技術(shù)研發(fā)的經(jīng)費支持，提高綠色科技創(chuàng)新的可持續(xù)性。另外，加快完善碳市場和碳稅制度，以增加內(nèi)部碳排放的外部成本，達到企業(yè)間低碳技術(shù)的競爭效果。

2）針對在相對較高碳排放地區(qū)，工業(yè)企業(yè)、高等院校和科研機構(gòu)科技創(chuàng)新對碳排放的抑制作用尚未形成協(xié)同發(fā)展關(guān)系的問題，政府可以通過建立信息共享平臺，促進工業(yè)企業(yè)、高等院校和科研機構(gòu)之間的信息交流與合作，使各方能夠更好地了解彼此的需求和成就。同時提供研究基金、獎學金和科研項目資助，鼓勵工業(yè)企業(yè)、高等院校及科研機構(gòu)創(chuàng)新和合作。建立有效的知識產(chǎn)權(quán)保護機制，以鼓勵高等院校和科研機構(gòu)將綠色技術(shù)轉(zhuǎn)讓給工業(yè)行業(yè)，實現(xiàn)有效的技術(shù)轉(zhuǎn)移，同時保護科技創(chuàng)新的知識產(chǎn)權(quán)。

3）針對工業(yè)企業(yè)科技創(chuàng)新通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)間接促進了碳排放的問題，政府應(yīng)加強企業(yè)生產(chǎn)方向的監(jiān)管，促使產(chǎn)業(yè)的橫向擴張轉(zhuǎn)變?yōu)榭v向改革，在提高產(chǎn)業(yè)附加值的同時降低能源消耗，同時重點關(guān)注能源利用效率。針對高等院?？萍紕?chuàng)新水平能夠通過能源消費結(jié)構(gòu)間接促進碳排放的問題，鼓勵高等院校以自身為單位設(shè)定碳中和目標，制定階段性的碳減排計劃，包括增加碳吸收和減少碳排放，使其在創(chuàng)新發(fā)展過程中重視自身的節(jié)能減排問題。