1、邓思远等：低碳城市试点政策对企业技术创新的影响研究基于断点回归设计的实证分析 71 低碳城市试点政策对企业技术创新的影响研究低碳城市试点政策对企业技术创新的影响研究 基于断点回归设计的实证分析 邓思远 杨湘浩 叶 旭*摘 要：研究低碳城市试点政策对企业技术创新的影响对于实现我国经济增长和环境保护的双赢具有重要意义。文章以 20052019 年沪深两市 A 股上市公司数据为研究样本，首先采用断点回归设计考察低碳城市试点政策是否对企业技术创新产生影响；其次，对低碳城市试点政策对企业技术创新的具体影响机制展开研究。研究发现，低碳城市试点政策对企业技术创新有显著的正向影响，尤其对非国有企业、大城市的企
2、业和非资源型城市的企业正向影响更为明显。机制分析的结果表明，低碳城市试点政策通过刺激企业加大研发投入力度、推动产业结构升级、提高环境重视程度、促进人口流动等途径对企业技术创新产生积极影响。本文为低碳城市试点政策是否促进、如何促进企业技术创新提供了新的证据，同时也为政府推进低碳城市试点工作提供新的思路和决策依据。关键词：低碳城市；断点回归设计；RDD；技术创新 DOI：10.19313/10-1223/f.20221118.001 一、引 言 气候变化是人类共同面临的严峻挑战，为应对这一挑战，我国于 2010 年起分三批次开展低碳城市试点工作（下文简称低碳城市试点政策）。企业作为试点城市发展的中
3、坚力量，对城市的低碳化负有主要责任（段宏波和汪寿阳，2019）。这一政策对企业的研发和生产做了一定的限制，进而对企业技术创新产生了较大冲击。在经济全球化背景下，技术创新是推动中国稳定跨过“结构性减速”阶段的重要动力（梁丽娜和于渤，2021），也是实现创新型国家目标的必由之路。因此，深入研究低碳城市试点政策对企业技术创新的影响，并进一步剖析其作用机制，对于客观评价和推广该政策具有积极意义。低碳城市试点政策的相关研究近年来成为学者们关注的重点，现有的研究主要涉及该政策对碳排放水平（张华，2020）、全要素生产率（赵振智等，2021）、产业结构（陈启斐和钱非非，2020）、绿色经济增长（王巧和佘硕，
4、2020）的影响，这些成果为本文提供了有益参考。在涉及低碳城市试点政策和企业技术创新的相关研究中，多数研究将企业技术创新归纳为政策功能实现的中介机制，并从以下三个角度进行探讨：第一，企业技术创新可以使生产要素配比趋于合理化，进而推动产业内部的生产结构调整，实现产业结构优化（逯进等，2020）；第二，为落实低碳城市试点政策，试点城市政府出台了一系列补贴政策和税收优惠，以技术创新为导向，达到碳减排的目的（苏涛永等，2022）；第三，低碳城市试点政策实施后，进一步推动企业技术创新，正向作用于企业全要素生产率（赵振智等，2021）。在此基础上，学者们又单独对低碳城市试点政策对企业技术创新的影响进行考察
5、，研究结论形成了两种不同的观点：持第一种观点的学者认为，低碳城市试点政策实施*邓思远，上海工程技术大学管理学院硕士研究生；杨湘浩（通讯作者），上海工程技术大学管理学院副教授，管理学博士，E-mail:Y；叶旭，上海工程技术大学管理学院硕士研究生。本文为国家自然科学基金重点国际合作研究项目“新兴产业全球创新网络形成机制、演进特征及对创新绩效的影响研究”（71810107004）的阶段性成果。产业经济评论 2022 年第 6 期 72 后，在改善环境的同时不可避免地对企业生产过程、区域资源再分配和资本投资产生影响，从而诱导了企业的技术创新（李林红等，2019；徐佳和崔静波，2020）。相反，持另一
6、种观点的学者认为，低碳试点政策的实施加重了企业运营成本，从而间接影响了企业在研发方面的投入，抑制了企业的技术创新能力（Zhou 等，2022）。同时，为了落实低碳城市试点政策，试点城市政府推出的政策红利提高了企业对政府补贴的依赖程度，增加了试点城市内僵尸企业的数量，不利于企业技术创新（Tian 等，2021）。可见，低碳城市试点政策是否促进企业技术创新，结论尚未统一，这为本文的研究提供了良好的契机。通过梳理文献发现，现有关于低碳城市试点政策与企业技术创新的关系研究，尚未形成统一的结论。虽然有研究认为低碳城市试点政策正向作用于企业技术创新，但对其作用机制没有进行相关的实证研究（李林红等，2019
7、；熊广勤等，2020）。政策效应计量分析的主要方法有双重差分法和断点回归，但使用双重差分法研究本问题，可能存在以下缺陷：一是低碳城市试点政策并非完全外生的，双重差分法存在选择偏差的内生性问题，使得实验组与控制组可能存在某些不同的属性特征，导致估计结果存在偏差。二是可能存在某些不可直接观测的变量同时作用于低碳城市试点政策和企业技术创新，导致遗漏变量。处理好内生性问题是准确估计低碳城市试点政策对企业技术创新影响的关键。为了进一步缓解上述内生性问题，本文利用精确断点回归设计进行估计，这一方法在断点处可视为局部随机试验，可以避免选择偏差问题（陈林等，2019）。同时，本文在稳健性检验中观察不同最优带宽
8、下的估计结果，避免在断点处遗漏变量对结果的影响（李卫兵和刘美玉子，2021）。此外，本文还进行了参数估计、前定变量连续性检验、排除其他政策干扰、安慰剂检验等一系列稳健性检验，确保估计结果的稳健性。文章的边际贡献包括：（1）本文采用断点回归设计的方法对低碳城市试点政策对企业技术创新的影响进行定量分析，解决了以往研究中存在的选择偏差、遗漏变量等内生性问题，拓展了政策效应定量评价的思路。（2）本文实证结果表明，低碳城市试点政策对企业技术创新有显著正向影响，对非国有企业、大城市的企业和非资源型城市的企业正向影响更为明显，为政府进一步在全国范围内推广该政策、精准施策提供了有益借鉴和参考。（3）本文对低碳
9、试点政策对企业技术创新的作用机制进行了深入剖析，重点考察了该政策如何通过刺激企业加大研发投入力度、推动产业结构升级、提高环境重视程度和促进人口有序流动来推动企业技术创新，是对现有研究的补充和完善。二、研究设计与变量选取（一）研究设计 2010 年首次出台低碳城市试点政策，2012 年递补上海、石家庄、海南等 29 省市，2017 年递补南京、大连等 45 个城市。由于第一批试点城市涉及的城市太少、不具有代表性，第三批试点城市距今实施时间较短，故本文以 2012 年为考察时间点，考察低碳城市试点政策对企业技术创新的影响。参考已有的研究（李明等，2018；毕睿罡和王钦云，2019；杜鹏程等，202
10、1），本文应用断点回归设计识别策略的主要思想为：如果低碳城市试点政策实施的前后，研究对象未发生明显的变化，则上市公司的专利申请数理论上是平滑变动的；如果借助断点回归设计方法发现在断点（2012 年）前后，样本出现了明显向上的断点，则可以说明在没有任何外生冲击的状况下，这种正向的变化是由低碳城市试点政策实施引起的。本文以公司注册所在地为第二批试点城市的 A 股上市公司为研邓思远等：低碳城市试点政策对企业技术创新的影响研究基于断点回归设计的实证分析 73 究对象，借助断点回归设计的方法估计低碳城市试点政策对企业技术创新的影响。对于这些公司，在 2012 年会存在一个政策实施的时间断点，在断点处这些
11、公司被处理的概率由 0 跃迁到 1，符合精确断点回归设计（Sharp RDD）的特点。为了使用精确断点回归分析评估低碳城市试点政策对企业技术创新的影响，需要估计断点（2012 年）附近的局部平均处理效应（local average treatment effect,LATE）。局部平均处理效应的表达式为：LATE=limXcEY|XlimXcY|XlimXcD|X limXcD|X(1)其中，c 代表断点，Y 代表结果变量；X 代表驱动变量，定义为年份；D 为处理变量，表示企业是否受低碳城市试点政策影响；x c代表年份在断点左侧；x c代表年份在断点右侧。若 LATE的估计值大于 0，则表示政
12、策实施对企业技术创新产生了正向的影响；反之，则表示政策实施抑制了企业技术创新。利用断点回归设计对政策进行评估时，还会涉及到参数估计和非参数估计的选择问题。参数估计对模型依赖性强，且存在计算效率不高（Lee 和 Lemieux，2010）、误差较大（Gelman 和 Imbens，2019）、精度不高（谢谦等，2019）和稳健性不强等缺点。因此，本文利用非参数估计的方法作为基准回归，并以参数估计的方法作为稳健性检验，确保回归结果的稳健性。同时，本文参考 Lee 和Lemieux（2010）建议的赤池信息准则（AIC）确定了参数估计中模型多项式的系数，估计模型如下：Y=0+1D+3(x c)2+4
13、D(x c)2+5W+(2)其中，Y、D和c的设定同式（1），W为协变量，为其他扰动项。（二）变量选取与数据来源（1）结果变量。通常衡量企业技术创新产出的相关指标主要包括专利申请数、专利授权数和新产品销售收入（范德成和李盛楠，2018）。考虑到部分上市公司的新产品销售收入未在年报和审计报告中披露，专利授权数受到申请周期的影响，为了更好地估计低碳城市试点政策在断点处的局部平均处理效应，本文使用专利申请数作为衡量企业技术创新的指标。同时，为了消除异方差对样本的影响，将发明专利申请数和实用新型专利申请数进行求和，并加一取自然对数。（2）处理变量。处理变量（D）表示企业是否受低碳城市试点政策影响，如果
14、驱动变量 x2012，则D=1，否则D=0。（3）协变量。对于协变量的选择，本文参考谭成雪和林秀丽（2022）的研究，选用了影响企业技术创新的微观经济数据，有公司规模、资产负债率、总资产周转率、托宾 Q 值、公司上市年限、净资产收益率六个变量。此外，在产业结构升级的机制检验中，引入政府支出规模、城市发展程度、基础设施水平作为协变量（李卫兵和刘美玉子，2021）；在环境重视程度和人口流动的机制检验中，引入城市发展程度、产业结构、城市科学技术支出作为协变量。（4）机制检验变量。本文参考杨林等（2018）、干春晖等（2011）、陈安琪（2021）、邵宜航（2016）的研究，引入研发投入强度、产业结构
15、升级、政府环境重视程度和人口流动水平四个变量，对低碳城市试点政策促进企业技术创新的潜在机制进行探讨。本文相关变量的定义如表 1 所示。产业经济评论 2022 年第 6 期 74 表 1 相关变量的定义 变量类型 变量名称 变量符号 变量定义 结果变量 专利申请数 lnpatent 发明专利申请数和实用新型专利申请数之和，取对数 处理变量 政策实施 D 驱动变量x 2012则D=1，否则D=0 基准回归的协变量 公司规模 Size 企业年总资产，取自然对数；单位：元 资产负债率 Lev 企业年末总负债/年末总资产 总资产周转率 ATO 企业营业收入/平均资产总额 托宾 Q 值 TobinQ（流通
16、股市值+非流通股股份数每股净资产+负债账面值)/总资产 公司上市年限 ListAge 当年年份减去上市年份，加一取自然对数 净资产收益率 ROE 净利润/股东权益平均余额 机制检验的协变量 政府支出规模 Gov 试点城市当年政府支出/当年 GDP 城市发展程度 Ln_Gdp 试点城市当年人均 GDP；单位：元/人 基础设施水平 Tinf 铁路里程*0.5+公路里程*0.3+内河航道里程*0.2，取对数；单位：万吨 产业结构 Second 试点城市当年第二产业增加值/当年 GDP 城市科学技术支出 Ln_cost 试点城市当年科学技术支出费用，取对数；单位：万元 机制检验变量 研发投入强度 Rsi 上市公司年末研发支出/主营业务收入 产业结构升级 Ind 试点城市的第三产业增加值/第二产业增加值 政府环境重视程度 Att 试点城市政府报告中环境相关词语的词频统计，并取对数 人口流动水平 Flow 常住人口-户籍人口+每年户籍人口变动总量-人口自然增长量；单位：万人 2.数据来源 本文数据来源：（1）上市公司专利数据来源于中华人民共和国国家知识产权局专利数据库和Incopat 专利数据库；
