【中圖分類號】F062.2 【文獻標志碼】A 【文章編號】1672-4860（2025）03-0036-09

中國等新興經(jīng)濟體最明顯、最廣泛的環(huán)境問題之一是大城市的空氣污染濃度居高不下。根據(jù)世界銀行對194個國家的空氣質量調(diào)查，2017年中國城市 PM_2.5 濃度年平均水平為 52.7μg/m³ ，在污染最嚴重的國家中排名第20位。此外，中國2024年的能源消耗量達到59.6億噸標準煤，是1980年的10倍左右，總共有120億噸的 CO₂ 排放量，相當于全世界 CO₂ 排放總量的 32% ，由 CO₂ 排放引起的溫室效應持續(xù)增強?？諝馕廴竞透咛寂欧旁斐闪藝乐氐沫h(huán)境問題，損害了公眾健康和經(jīng)濟效率2。改善空氣質量、減少負外部性、增加社會福利是中國政府和學者關注的關鍵問題之一。面對日益嚴峻的大氣污染問題，中國政府一直在探索科學的解決方案。2013年9月國務院發(fā)布了《大氣污染防治行動計劃》。黨的二十大報告又提出“深入推進環(huán)境污染防治，加強污染物協(xié)同控制，基本消除重污染天氣”。2024年政府工作報告中再次強調(diào)“推動生態(tài)環(huán)境綜合治理，建設人與自然和諧共生的美麗中國”。

中國大氣污染防治政策——《大氣污染防治行動計劃》指出“要通過科技創(chuàng)新助力產(chǎn)業(yè)綠色升級，推動空氣污染防治”，體現(xiàn)出科技創(chuàng)新在污染減排過程中具有積極作用?？萍紕?chuàng)新推動了工業(yè)技術的發(fā)展，加速了化石燃料（尤其是煤炭）的消耗，引發(fā)了中國各地頻繁出現(xiàn)霧霾事件。此外，科技創(chuàng)新有利于汽車行業(yè)的發(fā)展，但大量的汽車尾氣排放也污染了空氣，威脅著人類的健康。因此，在化石燃料驅動的工業(yè)經(jīng)濟中，科技創(chuàng)新可能會加劇空氣污染。然而，隨著科技創(chuàng)新的不斷發(fā)展和化石燃料的枯竭，能源投資的結構也正在發(fā)生變化。近年來，科技創(chuàng)新讓清潔能源代替化石燃料成為可能，有助于提高空氣質量。此外，科技創(chuàng)新還提高了化石燃料的消耗效率，從而減少了污染氣體的排放。由于科技創(chuàng)新在提高空氣質量和促進可持續(xù)發(fā)展方面至關重要，因此許多國家加快了清潔技術的研發(fā)（Ramp;D），以實現(xiàn)碳中和。因此，科技創(chuàng)新是一把雙刃劍，它對空氣質量的影響是不確定的。那么，科技創(chuàng)新是否能夠有效改善空氣質量？兩者之間是否存在空間溢出效應？這些問題有待深入考量。

與本文的研究密切相關的兩支文獻，分別是空氣污染的相關研究以及環(huán)境政策的空氣質量效果估計。

第一，關于空氣污染的現(xiàn)有文獻研究。大氣污染事件的頻繁發(fā)生對人類生產(chǎn)生活和社會的平穩(wěn)運行產(chǎn)生了顯著的負面影響，空氣污染已成為全人類共同面臨的挑戰(zhàn)，尤其是在快速工業(yè)化和城市化的背景下。研究表明，技術創(chuàng)新與環(huán)境污染之間存在復雜的關系：一項研究發(fā)現(xiàn)，技術創(chuàng)新能夠通過優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結構來減少環(huán)境污染；另一項研究則指出，科技創(chuàng)新能改善工業(yè)二氧化硫排放強度和排放總量，但研發(fā)創(chuàng)新水平的提升可能會加劇霧霾污染程度。這些研究揭示了科技創(chuàng)新在減少某些類型污染物排放方面的潛力，同時也提示了不同類型創(chuàng)新（如產(chǎn)品創(chuàng)新與研發(fā)創(chuàng)新）對環(huán)境影響的差異性。

第二，環(huán)境政策的空氣質量效果估計。環(huán)境政策（如環(huán)境規(guī)制），是改善空氣質量的重要手段。研究顯示，國家自主創(chuàng)新示范區(qū)建設可以有效降低城市空氣污染，這主要得益于技術創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結構的優(yōu)化。創(chuàng)新型城市建設也被證明能夠降低城市霧霾污染，尤其是在中部地區(qū)效果最顯著。這些研究表明，通過實施針對性的環(huán)境政策和推動科技創(chuàng)新，可以有效地改善空氣質量。

此外，也有不少學者研究了科技創(chuàng)新對環(huán)境的影響。城市科技創(chuàng)新對環(huán)境的影響是兩方面的：一方面，科技創(chuàng)新能夠通過促進綠色技術的發(fā)展和應用來改善環(huán)境質量，如長三角城市群的研究表明，創(chuàng)新型城市試點政策對城市綠色發(fā)展績效存在促進效應；另一方面，科技創(chuàng)新也可能帶來新的環(huán)境挑戰(zhàn)，如研發(fā)創(chuàng)新水平的提升可能會加劇霧霾污染程度。因此，如何平衡科技創(chuàng)新的經(jīng)濟效益與環(huán)境保護成了一個重要議題。城市科技創(chuàng)新對區(qū)域空氣質量的影響是復雜且多維的，雖然科技創(chuàng)新有潛力通過優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結構和推廣綠色技術來改善空氣質量，但同時也需要注意其可能帶來的新型環(huán)境挑戰(zhàn)。導致上述結論不一致的原因有兩個方面：一方面，現(xiàn)有研究多采用創(chuàng)新指標、企業(yè)專利等指標，少有直接以科技投入為基礎的研究，因此研究結果的穩(wěn)健性有待于進一步驗證；另一方面，少有研究探討城市科技創(chuàng)新對區(qū)域大氣污染的空間溢出效應。

一、理論分析與研究假說

波特假說認為，企業(yè)通過技術創(chuàng)新可以降低生產(chǎn)成本并引發(fā)創(chuàng)新補償效應，提升經(jīng)濟效益和環(huán)境效益。例如，閆志俊等發(fā)現(xiàn)中國的環(huán)境信息披露政策促進了綠色技術創(chuàng)新，進一步降低了霧霾污染。科技創(chuàng)新主要從以下三方面影響空氣質量：一是優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結構。在產(chǎn)業(yè)層面，企業(yè)的創(chuàng)新行為改造傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，推動采用清潔生產(chǎn)工藝，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結構，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)的節(jié)能減排。內(nèi)生增長理論認為，內(nèi)生的技術進步是保證經(jīng)濟持續(xù)增長的決定因素，同樣，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級的關鍵在于技術進步。范慶泉等2]的研究表明，產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整和升級可以協(xié)同減少空氣污染。二是提升能源效率。技術進步和產(chǎn)業(yè)升級提高了能源利用效率。降低工業(yè)部門的用電量是改善環(huán)境質量的重要途徑。工業(yè)用電強度的降低意味著單位產(chǎn)出能耗的降低，間接地減少了電廠燃煤的使用，從而改善了環(huán)境質量。反過來，人口的能源使用結構也發(fā)生了變化。傳統(tǒng)燃料（如煤和柴）的大量使用是溫室氣體排放和室內(nèi)空氣污染的重要來源14]，威脅著低收入家庭的健康[15]。因此，城市技術創(chuàng)新通過優(yōu)化能源使用結構來減少固體燃料的使用，最終改善空氣質量。三是提高資源配置效率。一方面，以5G、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為代表的新型基礎設施，能夠覆蓋到企業(yè)產(chǎn)品的產(chǎn)前、產(chǎn)中、產(chǎn)后等各個階段，促進企業(yè)生產(chǎn)組織的集約轉變，優(yōu)化要素資源投入結構，提高資源配置效率，因此降低了單位產(chǎn)出的物資消耗和能源消耗；另一方面，技術創(chuàng)新可以促進企業(yè)朝著信息化和科學化的方向發(fā)展，讓公司對市場的需求有一個精確的了解，讓他們的生產(chǎn)活動更接近市場的需要，用靈活的生產(chǎn)方式來提高資源的使用效率，減少資源的浪費和污染的排放量]。因此，提出假設 H1。

H1：城市技術創(chuàng)新有助于改善空氣質量。

城市科技創(chuàng)新不僅對區(qū)域內(nèi)空氣質量產(chǎn)生影響，還會對鄰近區(qū)域的空氣質量產(chǎn)生影響。城市科技創(chuàng)新存在技術溢出和擴散效應，即本區(qū)域內(nèi)的科技創(chuàng)新行為可以通過人才流動加快知識和技術在區(qū)域間流動，對鄰近區(qū)域的技術發(fā)展起到輻射帶動的作用，產(chǎn)生空間溢出效應。從技術溢出理論視角來看，科技創(chuàng)新通過技術擴散與要素流動形成空間關聯(lián)網(wǎng)絡，促進清潔技術本地化積累，形成技術鎖定效應下的環(huán)境治理優(yōu)勢[1；從擴散效應視角來看，綠色創(chuàng)新技術在鄰近區(qū)域的擴散，可以形成對地理鄰近區(qū)域空氣質量的正向環(huán)境溢出[2。然而，科技創(chuàng)新資源的空間集聚可能觸發(fā)“虹吸效應”，導致環(huán)境治理能力的區(qū)域失衡。根據(jù)核心-邊緣理論，創(chuàng)新要素在中心城市的高度集中會形成技術勢差，引發(fā)三大虹吸機制：（1）環(huán)境規(guī)制競爭導致高污染產(chǎn)業(yè)向創(chuàng)新洼地轉移；（2）創(chuàng)新要素的極化分布削弱鄰近區(qū)域技術吸收能力；（3）創(chuàng)新集聚區(qū)的規(guī)模經(jīng)濟產(chǎn)生環(huán)境治理擠出效應2。在虹吸效應下，一個地區(qū)的科技創(chuàng)新會對周邊地區(qū)的空氣質量產(chǎn)生負向的溢出效應。因此，提出假設H2。

H2：城市科技創(chuàng)新對空氣質量的影響存在空間溢出效應。

H2a：城市科技創(chuàng)新對鄰近區(qū)域的空氣質量產(chǎn)生正向溢出效應。

H2b：城市科技創(chuàng)新對鄰近區(qū)域的空氣質量產(chǎn)生負向溢出效應。

二、研究設計

（一）模型構建

為探究城市科技創(chuàng)新是否對區(qū)域空氣質量產(chǎn)生影響，本文首先構建雙向固定效應模型如式（1）：

式（1）中， χ_i ， t 分別表示城市和時間， PM2.5_it 表示第 χ_j^? 個城市在第 t 年的 PM2.5_it 年均濃度， UTL_it 表示城市科技創(chuàng)新水平， X_it 是一系列控制變量，β₀～β₁ 表示待估計的參數(shù)向量， μ_i 和8分別表示城市固定效應和時間固定效應， ε_it 表示誤差項。

基準回歸模型明確了城市科技創(chuàng)新能否改進空氣質量，但沒考慮區(qū)域間空氣質量和科技創(chuàng)新水平的空間相關性，故本文構造空間計量模型如式（2）和式（3）：

式（2）和式（3）中， ρ 為空間自回歸系數(shù)，β，γ，ψ 、K等為各變量的系數(shù)， β 、 ψ 衡量其他城市科技創(chuàng)新和控制變量對本城市空氣質量的影響， λ 為空間誤差系數(shù)， W_ji 表示空間權重矩陣。本文選取二元鄰接矩陣來反映城市之間的空間性關系，其余符號含義同式（1）。在式（2）和式（3）中，當β、 γ 、 Ψ=0 時，則模型為空間滯后模型（SAR）；當 β 、 Ψ 、 ρ_P=0 時，則模型為空間誤差模型（SEM）；當 λ=0 時，則模型為空間杜賓模型（SDM）。

（二）變量測度及說明

1.被解釋變量：空氣質量

借鑒黃壽峰22的做法，以城市年均 PM_2.5 濃度測度空氣質量。 PM_2.5 能在空中飄浮很久，含大量有毒有害物質，并可與其他大氣污染物發(fā)生相互作用?？諝庵?PM_2.5 濃度越低，空氣質量越高。選取加拿大達爾豪斯大學大氣成分分析組公布的 PM_2.5 濃度數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)可信度較高。

2.核心解釋變量：城市科技創(chuàng)新水平

參考上官緒明和葛斌華23的做法，用科學技術支出占GDP的比值來測度科技創(chuàng)新水平。研發(fā)資本投入直接影響區(qū)域科技創(chuàng)新水平，這樣可以從根本上反映出區(qū)域科技創(chuàng)新活躍度和技術研發(fā)熱度?？茖W技術支出對GDP的比值越大，說明區(qū)域科技創(chuàng)新水平越高。

3.控制變量

（1）城市層面。人均生產(chǎn)總值，作為經(jīng)濟增長的代理變量，用GDP與人口的比率衡量。不少研究發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟發(fā)展水平的提高可能與空氣污染成本的增加有關[24，需要在計量回歸中予以控制。人均道路面積，定義為道路面積與人口的比值，衡量了當?shù)鼗A設施發(fā)展的指標。鑒于已有文獻證明基礎設施建設加劇空氣污染[25]，故有必要將人均道路面積納入控制變量。綠化水平，以綠化覆蓋率測度，植被可以有效緩解城市污染2。人口密度，由人口數(shù)量與土地總面積的比值決定，因為人口密度高的地區(qū)面臨更嚴峻的空氣污染挑戰(zhàn)2]。企業(yè)數(shù)，以工業(yè)企業(yè)數(shù)表征，企業(yè)是經(jīng)濟和生產(chǎn)活動的主體，需將企業(yè)數(shù)納入到控制變量中。

（2）氣候層面。空氣污染的形成與傳播受風速、風向、濕度、逆溫等多種氣候因素的共同作用，而良好的氣候條件有利于大氣污染物的擴散，故需要將氣候因素在計量回歸中予以控制。參考Greenstone等2的研究，選取空氣流通系數(shù)（ AC） （2號和平均氣溫（ AT） 兩個氣候指標。空氣流通系數(shù)數(shù)據(jù)來源于哥白尼氣候變化服務中心（CDS）發(fā)布的中國境內(nèi)10米風速和邊界層高度柵格數(shù)據(jù)①。氣溫數(shù)據(jù)來源于中國氣象數(shù)據(jù)服務中心的《中國地面氣候資料日志數(shù)據(jù)集》②。

各變量除 PM_2.5 濃度和氣候數(shù)據(jù)外，城市數(shù)據(jù)集主要源自歷年《中國城市統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》、EPS數(shù)據(jù)庫等。變量的描述性統(tǒng)計如表1所示。

三、實證結果與分析

（一）線性回歸結果分析

表2為城市科技創(chuàng)新水平與空氣質量的線性回歸結果。其中，列（1）為在沒有控制變量和未加人固定效應的情況下進行了估計；列（2）為在列（1）的基礎上加入城市層面的控制變量的結果；

列（3）在列（2）的基礎上納入了氣候層面的控制變量；列（4）是在列（3）的基礎上對城市和時間層面的差異進行控制的回歸結果。列（1）～（4）的結果顯示，無論是否考慮其他特征變量，城市科技創(chuàng)新水平與空氣污染程度之間始終呈顯著的負相關關系，即城市科技創(chuàng)新水平越高，空氣質量越好。上述結果表明，城市科技創(chuàng)新能夠帶動城市整體環(huán)境與空氣質量的改善，H1得到初步驗證。進一步地，本文還檢驗了城市科技創(chuàng)新水平對空氣質量影響的經(jīng)濟顯著性，由表2列（4）的檢驗結果可知，當模型中納入全部控制變量后，在 1% 的顯著性水平下，城市科技創(chuàng)新水平的回歸系數(shù)為-0.534，通過計算可得，城市科技創(chuàng)新水平每上升一個標準差，城市的PM_2.5 濃度將下降 2.67% （ 0.534×2.161÷43.18 ，具有較為顯著的經(jīng)濟顯著性。

（二）空間計量模型實證回歸結果

城市科技創(chuàng)新水平對空氣質量的影響是否具有空間外溢效應，即某一城市的空氣質量是否會受到鄰近各城市科技創(chuàng)新水平的影響？線性回歸結果證明了城市科技創(chuàng)新水平對空氣質量的促進作用，但是未涉及以上問題。本文在構造空間鄰接矩陣下采用MoransI指數(shù)分別對284個地級及以上城市2006一2021年城市空氣質量進行空間自相關檢驗。

2006—2021年284個地級及以上城市Moran'sI指數(shù)均為正數(shù)且在 1% 顯著性水平下通過檢驗，意味著城市空氣質量空間自相關的特征顯著，高水平城市的聚集明顯，具有穩(wěn)定的空間相關性，可以采用空間計量分析來探究上述問題。另外，通過分析發(fā)現(xiàn)，空氣質量的Moran'sI指數(shù)在0.79上下波動，表明全國范圍內(nèi)各城市空氣質量的空間分布格局未發(fā)生根本改變。

本文采用Moran散點圖進一步分析各城市空氣質量的空間相關度（圖1）。由圖12006年、2010年、2015年和2021年中國各城市空氣質量的局部莫蘭散點圖可知，Moran'sI指數(shù)為正且中國284個地級及以上城市的空氣質量數(shù)據(jù)主要分布在第一象限和第三象限，即高高聚集和低低聚集模式，這再次證實了空氣質量的全局空間自相關分析結論，同時也表明了各城市空氣質量具有較強的空間相關性。

進行空間相關性檢驗之后，接下來需要對模型的具體形式進行檢驗和設定。在全局自相關與空間誤差和滯后模型檢驗均通過的前提下，選擇空間杜賓模型（SDM）驗證城市科技創(chuàng)新對鄰近區(qū)域空氣質量的空間溢出效應。最后，通過構建LR統(tǒng)計量對城市固定效應、時間固定效應和城市時間雙固定效應模型進行檢驗，LR檢驗表明個體固定效應模型優(yōu)于城市時間雙固定與時間固定效應模型。因此，應采用城市固定效應杜賓模型。

為了計量結果的穩(wěn)健性，同時將空間滯后模型、空間誤差模型和空間杜賓模型都納入回歸，回歸結果見表3。根據(jù)表3可知，在 1% 的顯著性水平下，城市科技創(chuàng)新水平的估計系數(shù)均為負，說明城市科技創(chuàng)新水平對本城市的空氣質量具有顯著的促進作用，即城市科技創(chuàng)新水平的提高會改善本城市的空氣質量，為H1提供驗證。由列（3）可知，Wx指自變量的空間滯后項，在 1% 的顯著性水平下，權重矩陣與城市科技創(chuàng)新水平乘積項的彈性系數(shù)為-0.170，一個城市的空氣質量會受到鄰近各城市的科技創(chuàng)新水平的正向影響，即城市科技創(chuàng)新對鄰近區(qū)域的空氣質量產(chǎn)生正向溢出效應，故H2a成立，而H2b不成立。

為了進一步衡量城市科技創(chuàng)新水平對空氣質量影響的空間特征，本文進一步將空間效應分解為直接效應、間接效應以及總效應。其中，直接效應由兩部分組成：一是指某城市的科技創(chuàng)新水平對該城市空氣質量的影響；二是該城市的科技創(chuàng)新水平對鄰近城市空氣質量的影響，鄰近城市的空氣質量又反饋給該城市的空氣質量。間接效應則是指鄰近城市的科技創(chuàng)新水平對該城市空氣質量的影響，即空間溢出效應?？傂侵改吵鞘械目萍紕?chuàng)新水平對中國空氣質量的平均影響。表4為城市科技創(chuàng)新水平對空氣質量的空間效應分解結果。如列（1）所示，城市科技創(chuàng)新水平直接效應顯著為負，說明一個城市的科技創(chuàng)新水平促進了該城市的空氣質量，進一步印證了H1成立。由列（2）可知，在1% 的顯著性水平下，城市科技創(chuàng)新水平的系數(shù)為負，即一個城市科技創(chuàng)新水平對鄰近城市的空氣質量具有顯著的促進作用， H2a 再次得到驗證。從總效應來看，城市科技創(chuàng)新水平在 1% 的顯著性水平上促進了中國空氣質量的改善。

（三）穩(wěn)健性檢驗

為確保上述回歸結果的穩(wěn)健性，進行下述穩(wěn)健性檢驗：（1）更換空間權重矩陣；（2）核心解釋變量替換為城市專利申請量；（3）剔除北京、上海、天津和重慶4個直轄市樣本，結果如表5所示。首先，構建空間經(jīng)濟距離矩陣替換前文的空間鄰接矩陣，回歸結果顯示城市科技創(chuàng)新水平的估計系數(shù)在 1% 水平上通過顯著性檢驗，回歸結果與前文一致，對基準回歸結果進行了驗證。其次，將科學技術支出水平（UTL）替換為實用新型專利申請數(shù)（UTL2）進行穩(wěn)健性檢驗，在 1% 的顯著性水平下，城市科技創(chuàng)新水平的回歸系數(shù)為負值，再次證實了基準回歸結果的穩(wěn)健性。最后，剔除4個直轄市的樣本，結果顯示城市科技創(chuàng)新水平對空氣污染的影響顯著為負，說明城市科技創(chuàng)新對空氣質量有顯著的促進作用，回歸結果與前文一致，進一步證實了結果的穩(wěn)健性。

（四）異質性分析

城市主導產(chǎn)業(yè)不同，科技創(chuàng)新對城市空氣質量的影響會有差異，在此分析兩種較為特殊的城市，即旅游城市和工業(yè)城市。

旅游城市的經(jīng)濟發(fā)展模式與其他城市有所不同，旅游業(yè)通常具有“低排放”和“低污染”的特征，這使得旅游城市在環(huán)境保護方面可能具有一定的優(yōu)勢。因此，有必要進一步研究旅游城市科技創(chuàng)新對空氣質量的影響。由于城市層面旅游業(yè)增加值數(shù)據(jù)缺失，借鑒張景帆和江曼琦2的做法，以2021年各地市國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報中公布的旅游總收入與同年GDP比值來計算，按大于0.5和小于0.5，將284個城市劃分為旅游城市和非旅游城市。表6列（1）和列（2）回歸結果顯示，城市科技創(chuàng)新改善空氣質量的效果在旅游城市中更加明顯，但城市科技創(chuàng)新改善空氣質量的外溢作用在非旅游城市顯著。

工業(yè)城市通常具有較高的污染排放和復雜的產(chǎn)業(yè)結構，科技創(chuàng)新在這些城市中對空氣質量的改善和空間溢出效應是否具有顯著影響還有待探究。借鑒曹倩雯和曾軍平3的做法，以第二產(chǎn)業(yè)增加值占地區(qū)國民生產(chǎn)總值比重是否大于 50% 劃分工業(yè)城市和非工業(yè)城市。表6列（3）和列（4）回歸結果顯示，城市科技創(chuàng)新改善空氣質量的效果在工業(yè)城市中更加明顯，但城市科技創(chuàng)新改善空氣質量的外溢作用在非工業(yè)城市顯著。

四、結論與政策建議

目前，鮮有文獻從空間溢出效應的視角探究城市科技創(chuàng)新水平對于空氣質量的影響，本文基于中國284個地級以上城市2006—2021年構成的面板數(shù)據(jù)，采用固定效應模型、空間計量方法等探究了城市科技創(chuàng)新對于空氣質量的作用效果，得出以下結論：第一，城市科技創(chuàng)新水平能夠有效改善空氣質量；第二，全國各城市空氣質量具有較強的空間相關性，均以高高集聚或低低集聚模式呈現(xiàn)出空間聚集特征；第三，城市科技創(chuàng)新水平對空氣質量的影響具有正向的空間溢出效應，即一個城市的空氣質量會受到鄰近城市的科技創(chuàng)新水平的正向影響；第四，異質性分析顯示，城市科技創(chuàng)新改善空氣質量的效果在旅游城市和工業(yè)城市中更加明顯，但城市科技創(chuàng)新改善空氣質量的空間溢出效應在非旅游城市和非工業(yè)城市中更顯著。

本文的研究結論為推動城市科技創(chuàng)新和改善空氣質量具有重要啟示。第一，強化城市科技創(chuàng)新驅動空氣質量改善。政策制定需聚焦創(chuàng)新要素集聚與制度保障，建立多元化資金支持體系，通過專項基金、稅收減免及研發(fā)補貼激勵企業(yè)開發(fā)低排放技術。同時，應強化知識產(chǎn)權保護，完善綠色專利審查機制，優(yōu)先支持兼具減排效益與產(chǎn)業(yè)轉型潛力的技術創(chuàng)新。第二，通過區(qū)域聯(lián)動放大技術擴散與知識共享，在政策上應著力打破行政壁壘，在重點區(qū)域（如京津冀、長三角）建立跨區(qū)域綠色技術創(chuàng)新聯(lián)盟，聯(lián)合制定技術標準與轉移協(xié)議，促進清潔生產(chǎn)技術向鄰近地區(qū)梯度轉移，為中國打贏藍天保衛(wèi)戰(zhàn)添磚加瓦。第三，加強區(qū)域聯(lián)防聯(lián)控機制，尤其是在空間溢出效應顯著的非旅游和非工業(yè)城市中，以防止周邊城市的負面效應影響本地空氣質量。此外，鼓勵旅游城市和工業(yè)城市通過技術創(chuàng)新實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級和能源轉型，從而帶動整體空氣質量的提升。政府應加大對綠色技術創(chuàng)新的投入和激勵政策，特別是在人力資本豐富、市場化程度高的城市，以促進高質量創(chuàng)新產(chǎn)出。

注釋

① 數(shù)據(jù)來源：哥白尼氣候變化服務中心（C3S）（2020）.ClimateData Store，DataHub，OpenGMS，https：// geomod-eling.njnu.edu.cn/dataHub/1ad7b8d6-9a14-428c-9747-6ff12878427ao

② 數(shù)據(jù)來源： http：//data.cma.cn/°

參考文獻

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The Impact of Urban Technological Innovation on Air Quality and ItsSpatial Spillover Effects

LIU Yan， LIU Xiangjie

（Academy of Strategies for Innovation and Development，Anhui University， Hefei ，Anhui， China）

Abstract：Air pollutionhascaused serious consequences，and improvingairqualityhas becomea major globalchalenge.Urban scientific and technologicalinnovation playsakeyoleinimproving airqualityandexploringitseffect has becomeaniportant practicalissue.However，fewpapers haveanalyzedtheimpactofurbanSTI（scientificandtechnological innovation）levelonair quality fromaspatial perspective.Basedonthepaneldataof284 prefecture-levelandabovecitis in China from2Oo6to021，the paperappliedOLSandspatialDurbin models to explorethe impact of urbansienceand technology innovationonairqualityand its mechanismofactionThestudyfindstat： thereissigificantspatialcorelatioinairqualityamongcsacrosthecountrysowingpatemsofighandighaggregatioandlowandlowaggregatio;urbanteclogicaliovationhassigniicantlyimproedair qualityandexertedapositivespatialsplloverefectonneighbouring cities;thheterogeneityresultsshowthattheefectfurban technologicaliovationonmprovingairqualityismorepronouncedintouristcitiesandindustralties，butthespatalsillver efectofurbantechnologicalinovationonimprovingairqualityis morsignificant innon-touristcitiesandnon-dustrialcities.In view of this， the urban STI perspective provides new insights for improving air quality.

Keywords： technological innovation， air quality， spatial spillover effects， spatial Durbin model