環境規制對區域綠色創新效率的影響研究

肖振紅 譚睿 史建幫 王芳

摘 要：為促進節能減排和“雙碳”目標的實現，國務院于2011年批準7省（市）開展“碳排放權”交易試點工作。為評估“碳排放權”交易試點政策對區域綠色創新效率的影響，本文利用2004～2019年中國30個省（市、自治區）的面板數據，以雙重差分為模型開展回歸分析。實證結果顯示：“碳排放權”試點省市改革政策有效推動了區域綠色創新效率水平的提升。促進“碳排放權”政策對綠色創新效率的影響在于地方政府效率、數字金融使用深度和地方財政分權水平。“碳排放權”交易政策通過改變能源消費結構和產業結構促進區域綠色創新效率的提升。本文根據實證結果提出國家、區域及企業的建議，為進一步完善全國碳排放權交易市場建設提供啟示。

關鍵詞：碳排放權;綠色創新效率;雙重差分;環境規制

中圖分類號：F205文獻標識碼：A文章編號：2097-0145（2022）02-0063-07doi：10.11847/fj.41.2.63

The Impact of Environmental Regulation on Regional Green Innovation Efficiency

——A Guasi-natural Experiment Based on the Pilot of “Carbon Emission Right”

XIAO Zhen-hong1， TAN Rui1，2， SHI Jian-bang1， WANG Fang3

（1.School of Economics and Management， Harbin Engineering University， Harbin 150001， China; 2.School of Continuing Education， Beijing University of Technology， Beijing 100024， China; 3.School of Economics and Management， Beijing University of Technology， Beijing 100024， China）

Abstract：In 2011， The State Council approved seven provinces to carry out pilot projects for trading carbon emission rights in order to promote energy conservation， emission reduction and the realization of “dual carbon” targets.? In order to evaluate the impact of carbon emission trading pilot policies on regional green innovation efficiency， this paper uses panel data of 30 provinces （municipalities and autonomous regions） in China from 2004 to 2019 to conduct a differential dual regression analysis. The empirical results show that the pilot reform policy of “carbon emission right” has effectively promoted the improvement of regional green innovation efficiency. The impact of policies promoting “carbon emission right” on the efficiency of green innovation lies in the efficiency of local governments， the depth of digital finance use and the level of local fiscal decentralization. “Carbon emission right” trading policy can promote regional green innovation efficiency by changing energy consumption structure and industrial structure. Based on the empirical results， this paper puts forward suggestions for the country， region and enterprises， and provides enlightenment for further improving the construction of the national carbon emission trading market.

Key words：carbon emission right; green innovation efficiency; differences-in-differences; environmental regulation

1 引言

2021年4月，習近平主席出席領導人氣候峰會時指出，中國會摒棄損害生態環境的發展模式，破除區域發展舊動能，大力推進經濟、能源、產業結構的轉型升級，堅持走“生態優先、綠色低碳”的發展道路，建立區域經濟可持續發展能力。為此，各省（市、自治區）在加強環境規制的前提下，持續優化創新生態，改善區域創新環境，推動產業技術轉型，加快新舊動能的轉換速度，提升區域綠色創新效率。然而，隨著中國經濟高速發展，環境問題日益嚴重。2019年中國人均碳排放量10.1噸，雖低于經合組織成員國的平均水平，但碳排放總量高達101.7億噸。為了實現節能減排和資源有償使用制度的系統發展，2011年10月29日，國務院批準北京、上海、天津、湖北、重慶、廣東和深圳7個省（市）開展“碳排放權”交易試點工作。上述地區在“碳排放權”交易平臺系統創新、碳排放交易產品創新、企業碳排放監管體系創新等方面先行先試，以促進碳排放額度合理分配、地區生產方式的轉變，產業結構的升級和轉型，國家能源“雙控”目標的達成，以期建立新經濟引擎，實現“節能減排”、“碳中和”和“生態創新”的遠期目標。39CA1AF6-1F4F-4B24-8079-C596A98A33CB

“碳排放權”試點交易的建設方案作為一項基于地區制定的市場激勵型環境規制政策，是區域間的系統工程建設，是實施國家可持續發展規劃的重要支撐。其包含碳排放額分配方法設定、碳排放數據檢測與核查、清潔能源的高效利用、能源的票證制度建設，以及碳排放同金融發展相結合的多項建設內容。其系統發展的有效性對滿足環境治理工程和環境管理需要，實現區域競爭優勢和環境發展戰略具有重要的意義，對全國碳排放交易市場的發展起到顯著的示范作用，應作為區域工程管理研究的重點關注對象。從宏觀發展上看，“碳排放權”試點交易面臨著企業規模大，參與行業多，復雜性強，產品流動性與能源市場關聯性強，但試點區域交易規定存在差異，未來發展不確定性因素較多等特征。從微觀建設上看，隨著國家對污染防治攻堅戰的要求和市場激勵型環境規制強度的增加，企業面臨污染治理成本升高，研發投入資金被擠占的現狀，創新補償能否超過污染治理成本，將直接影響綠色創新成效和區域系統發展。基于此，本文從系統工程建設出發，在工程理念指導下，利用雙重差分模型評估碳排放交易試點對區域綠色創新效率的影響，系統研究環境生態治理的發展成效，分析“碳排放權”交易試點能否對區域綠色創新技術、綠色經濟和綠色發展效率產生影響，以及政策效應對區域綠色創新效率提升的影響機制，探究試點政策的綠色創新效率除區域差異外，還受到哪些異質性因素的影響。

2 文獻綜述

2.1 綠色創新效率

國內外大部分學者認為綠色創新同傳統創新對區域的影響和機理研究不盡相同。綠色創新概念由Fussler[1]首次提出，其認為綠色創新從本質上是在強調區域發展過程中的環境收益屬性，在具有商業價值的新過程、新產品、新能源的開發和使用過程中，考慮可持續發展的特性。對區域經濟發展和進步而言，綠色創新是遵循生態文明建設的要求，重點開發對環境污染破壞較小的經濟引擎，減少能源和資源的消耗。我國學者對區域綠色創新的研究主要體現在以下三方面。

首先，部分學者認為我國區域綠色創新效率整體水平普遍偏低，總體呈現“下降-上升-下降-上升”的波幅變化[2～4]，部分區域綠色創新無效現象也較為突出，相較于技術無效，規模無效的問題更為顯著[3]。其次，由于區域經濟水平和綠色知識積累的不同，我國區域綠色創新效率存在空間差異性。許學國和周燕妃[4]認為技術無效主要體現在東北地區;規模無效因規模投入產出不均衡，主要體現在長江中游和沿海地區。吳旭曉[2]認為華南、華東和西南地區的綠色創新效率明顯高于華中、華北和東北地區，而西北地區的綠色創新效率最低。趙路等[5]在現有研究文獻基礎上，實證分析東中西部地區的綠色創新效率存在自東向西逐級下降和南高北低的分布格局。

第三，學者對綠色創新效率影響因素的探索主要體現在外部環境因素和內部驅動因素兩方面。從外部環境因素來看，區域綠色創新是多主體、多路徑的交互，必然存在多影響因素的交互屬性。依托“波特假說”、“污染避難所”、影子經濟微觀模型、開放式創新、產業集聚等理論，分析環境規制、外商直接投資、政府支持力度、能源結構、經濟發達程度、信息化和市場化、對外開放度和區域資源稟賦情況對區域綠色創新效率的影響[2，5，6]。從內部驅動因素來看，主要集中在人力資本、企業規模、環保投入、公司治理、創新氛圍和文化、產學研協同創新等方面分析企業綠色創新效率的影響[7，8]。

2.2 環境規制與綠色創新效率

借鑒彭甲超和肖建忠[9]的研究，環境規制工具可分為命令控制型、市場激勵型和公眾自愿型。“碳排放權”試點交易政策作為一項市場激勵型環境規制政策，國內學者的研究主要集中在碳交易試點對企業綠色創新效率和區域綠色創新效率兩方面的影響研究。在企業綠色創新效率方面，胡玉鳳和丁友強[10]認為碳排放交易對中國上市公司綠色全要素生產率有抑制作用，但在綠色創新、市場化和政府補貼的中介調節作用下，“碳排放權”交易能夠實現綠色全要素生產率的提升。宋德勇等[11]以2010～2019年“碳排放權”交易試點控排企業為樣本，實證發現“碳排放權”交易對企業綠色創新有顯著促進作用，進而推動綠色經濟的發展。魏麗霞和任麗源[12]以2008～2019年碳排放試點地區上市企業綠色專利數據為樣本，研究發現碳交易在碳排放價格的作用下，對企業綠色技術創新有顯著提升作用。在區域綠色創新效率方面，楊露鑫和劉玉成[13]以2006～2016年30個省（市、自治區）為研究對象，發現“碳排放權”交易試點政策同區域實質性創新效率和策略性創新效率存在非線性關系，且為U型。李勝蘭和林沛娜[14]以2000～2017年省級數據為樣本，實證分析碳排放交易政策正向影響地區污染物排放和綠色經濟發展。總的來說，國內學者對碳交易試點同企業或行業的綠色創新關系關注更多，但鮮有分析以“碳排放權”交易試點政策為出發點的環境規制同地區綠色創新效率的關系。

針對現有文獻的不足，本文基于2004～2019年中國30個省（市、自治區）的面板數據，運用非期望產出超效率模型界定區域綠色創新效率，以“碳排放權”交易試點開展地區為政策分組變量，探究“碳排放權”交易試點對地區綠色創新效率的影響機制，以及交易試點政策在資源稟賦、政府效率不同的地區所存在的異質性表現。本研究對區域綠色創新效率的綜合提升具有現實意義。

3 模型構建及變量說明

3.1 模型構建

3.1.1 超效率SBM模型

基于非期望產出的Super-SBM模型是一種非徑向、非角度的效率評價模型。一方面，該模型在傳統DEA模型基礎上考慮“壞”產出指標對效率評價的影響，更具兼容性。另一方面，該模型效率值參考其他DMU構成的前沿得到，可進行有效區分。為此，本文建立區域綠色創新效率評價模型如下，其中ρ值表示區域綠色創新效率值，xkn為第k個生產單元的投入要素，ykm， bki為第k個生產單元的產出要素，分別為期望產出和非期望產出。zxk，zky，zby分別為投入要素、期望產出和非期望產出的權重。39CA1AF6-1F4F-4B24-8079-C596A98A33CB

min ρ=1-1N∑Nn=1sxnxkn

1+[1M+I（∑Mm=1symykm+∑Ii=1sbibki）]（1）

s.t.∑Kk=1zkyykm-sym=ykmm=1，…，M

∑Kk=1zbybki+sbi=bkii=1，…，I

∑Kk=1zxkxkn+sxn=xknn=1，…，N

zik0，sym0，sbi0，sxn0k=1，…，K

3.1.2 雙重差分模型

根據Angrist和Pischke[15]，李健等[16]的研究，現有雙重差分模型可采用固定效應模型或隨機效應模型，二者差異在于前者是通過假設方差不變而進行最小二乘估計方法，后者是通過假設殘差存在自相關而進行廣義最小二乘法。借鑒國內外學者的文獻，考慮到廣義最小二乘估計要求的假設更強，且研究樣本數據可能存在異方差序列相關的問題[17，18]，本文采用FGLS構建雙重差分模型的回歸分析，模型如（2）式

GIEit=α0+θDIDit+Xit′ β+μi+λt+εit

i=1，2，…，n;t=1，2，…，T（2）

其中GIE為被解釋變量綠色創新效率;DIDit為核心解釋變量，即度量處理組政策效應的虛擬變量，當處理組變量和處理期變量取值均為1時，該虛擬變量為1，否則為0;Xit、β為控制變量的k維列向量;μi和λt分別為個體固定效應和時點固定效應;εit為隨機擾動項。

3.2 變量說明

現有綠色創新效率的測度主要采用基于參數的隨機前沿分析方法和數據包絡分析法，而數據包絡法因不要求投入產出指標之間不存在共線性，其權重不受人為主觀因素干擾，且更適合決策評價單元之間效率的評價，被眾多學者所采用。因此，本文被解釋變量采用可解決非期望產出和非零松弛問題的非徑向、非角度Super-SBM模型，一級指標包括投入要素、期望產出要素和非期望產出要素，投入要素又包含人力投入、資本投入和能源投入三方面，綜合測度2004～2019年中國30個省（市、自治區）的省域綠色創新效率。

本文的核心解釋變量為“碳排放權”政策交乘項Treat×Post，其中Treat為政策分組變量，2011年10月被國務院批準為“碳排放權”交易試點省市的樣本被界定為處理組，Treat賦值為1，非試點省市樣本界定為控制組，Treat賦值為0;Post為政策時間變量，2012年以后（含2012年）賦值為1，2012年之前賦值為0。

考慮到各地區的人力資本水平、經濟發展水平、政府投入、外商直接投資和能源消費結構指數的差異性，且它們也可能對區域綠色創新效率產生影響，本文引入上述因素為控制變量。具體變量選取如表1所示。

3.3 數據來源

本文選取2004～2019年中國30個省（市、自治區）的面板數據，由于西藏和港澳臺地區數據缺失嚴重，未納入分析樣本。數據來源于《中國城市統計年鑒》《中國科技統計年鑒》《中國能源統計年鑒》以及各地級市統計年鑒。為消除數據量綱影響，對數據作標準化處理。其中綠色創新效率（GIE）的均值為0.439，最大值1.721，最小值為0.029，標準差為0.368，說明我國不同省（市、自治區）之間的綠色創新效率水平存在一定差異。處理組變量Treat占樣本比20%，處理期變量Post均值為0.5，試點前后樣本分布均勻。

4 實證分析

4.1 雙重差分模型回歸結果與分析

4.1.1 平行趨勢檢驗

使用雙重差分方法的先決條件是保證處理組和控制組在政策實施之前具有相同的綠色創新效率趨勢。考慮到時間趨勢圖對平行趨勢檢驗的結果較為粗糙，不能在統計意義上準確界定政策效應的顯著差異，本文根據tvdiff命令分析政策時點前后的處理組與控制組差異，實證結果顯示個體趨勢F值為0.63，p>F=0.6447;時間趨勢F值為0.11，p>F=0.7392，均通過平行假設檢驗。說明“碳排放權”試點政策對綠色創新效率的平行趨勢假設是成立的，試點省市同非試點省市在“碳排放權”政策推行之初具有可比性。

4.1.2 傾向匹配得分—雙重差分（PSM-DID）

為避免處理組和控制組在區域經濟發展水平、資源稟賦和綠色知識存量等方面存在差異，進而對基礎回歸結果產生干擾。借鑒Leuven和Sianesi[21]提出的最近鄰匹配算法，本文對控制組進行配比，將樣本隨機排序，以GIE為結果變量，使用Logit來估計傾向得分，對共同取值范圍內個體進行1對6有放回匹配。匹配后數據各變量p值均大于0.05，不拒絕原假設，確保了“碳排放權”政策試點處理組和控制組沒有顯著差異。傾向得分匹配后極大縮減“碳排放權”試點政策處理組和控制組樣本的分布差異和回歸估計偏差。

通過表2中模型（1）和（2）的PSM-DID回歸檢驗結果可知，無論是否控制外生變量對區域綠色創新效率的影響，虛擬變量DID的回歸系數均在99%的置信區間內顯著為正。由此可知，在排除試點省市和非試點省市特征差異后，“碳排放權”交易試點政策對試點區域的綠色創新效率產生顯著正向影響，符合波特假說的理論，且環境規制政策同綠色創新績效間存在強波特假說。

4.2 異質性分析

根據基準回歸結果可知，“碳排放權”交易試點改革對區域綠色創新效率有顯著正影響。但對資源稟賦、政府效率不同的地區，是否全部存在促進作用還有待進一步考證。為此，本文從地方政府效率、數字金融使用深度和地方財政分權水平三個維度檢驗在不同特質標準下“碳排放權”交易試點政策的地區差異。

4.2.1 地方政府效率異質性比較

區域綠色創新效率的水平將受到地方政府一般運行效率的影響，有著高效率的地方政府更為重視區域經濟發展和創新活動中的長期經濟項目發展，并注重經濟的可持續發展效應。本文借鑒李鳳嬌等[22]的做法，將地方財政一般預算支出作為投入指標，教育發展、基礎設施建設和衛生條件三方面作為產出指標，通過DEA估算地方政府2004～2019年綜合效率指數。將樣本劃分為高地方政府效率等級和低地方政府效率等級。表3中模型（3）和（4）顯示，高地方政府效率等級的DID虛擬變量系數在99%置信區間內顯著為正，而低地方政府效率的DID虛擬變量系數在99%置信區間內顯著為負，即高地方政府效率對促進“碳排放權”交易試點區域的綠色創新效率更為突出。39CA1AF6-1F4F-4B24-8079-C596A98A33CB

4.2.2 數字金融使用深度異質性比較

碳排放交易試點區域將二氧化碳排放權作為標的物在各地區碳排放交易平臺上交割，為了促進碳排放交易市場的快速發展，在“雙碳”目標激勵下，碳金融機制體系的建立和金融資源結構、配置力度的建設是保障碳交易市場有序運行的重要途徑。本文借鑒“北京大學數字普惠金融指數”[23]中的數字金融使用深度指標來衡量各地區金融水平，根據2012～2019年樣本平均指數將樣本劃分為高數字金融使用深度等級和低數字金融使用深度等級。表3中模型（5）和（6）顯示，高數字金融使用深度地區的DID虛擬變量系數在99%置信區間內顯著為正，而低數字金融使用深度地區的DID虛擬變量系數在99%置信區間內顯著為負。說明數字金融使用深度較高的地區，對以“碳排放權”為交易標的物的碳金融產品和衍生工具的使用更易接受，相關地區企業的碳金融控排產品更為豐富，融資能力相對較高，對進一步改善企業和地區的綠色創新績效水平有顯著促進作用。

4.2.3 財政分權水平異質性比較

財政分權水平意味著地方政府的財政力量差異，財政分權程度將有助于區域創新和地方經濟的快速增長。本文借鑒毛建輝[24]的做法，采用地方政府財政收入與全國財政收入的比值作為地方財政分權的衡量指標，根據2004～2019年樣本平均指數將樣本劃分為高財政分權等級和低財政分權等級。表3中模型（7）和（8）顯示，高財政分權地區的DID虛擬變量系數在99%置信區間內顯著為正，而低財政分權地區的DID虛擬變量系數在95%置信區間內顯著為負。說明低財政分權地區由于資源稟賦不足，地方政府在準GDP的刺激下，難以將財政經費投入到綠色創新技術領域，政府在區域綠色創新建設方面滯后，同高等級財政分權地區存在技術勢差。而高財政分權地區較少出現資源捉襟見肘的局面，政府有能力引導地區產學研組織開展創新活動，能為以“雙控”為目標的組織活動提供適宜的基礎條件，促進“碳排放權”交易試點區域的綠色創新效率全面提升。

4.3 影響機制

“碳排放權”試點政策作為一項以政府為推動力，以節能減排為目標的市場型環境規制實踐，前文論證了該項環境規制政策對區域綠色創新效率的促進效應。本節就政策能夠產生效應背后的機制進一步加以論證。

一方面，政府推行更嚴格的市場型環境規制政策時，率先被沖擊的是企業，“碳排放權”試點交易政策通過“碳價格”推行碳配額買賣交易，企業為規避購買碳配額的支出成本，就需要摒棄粗放型經營發展模式，開展綠色低碳技術創新，加大對可再生能源的使用，以避免因缺乏可持續發展動力而被淘汰。企業的綠色技術進步效應將為區域帶來能源結構的改變。另一方面，由于企業之間會存在技術、制度和社會等多維鄰近性，企業間的綠色協同創新活動也將隨著生產關系而形成外溢，從而推動產業的調整，實現產業的協同度和創新度，促使產業結構實現升級。基于此，本文以能源結構（P）和產業結構（BC）為中介變量，通過中介效應模型驗證“碳排放權”試點交易政策對區域綠色創新效率形成的傳導機制。能源結構以控制變量ECS為指標，產業結構借鑒周迪和劉弈淳[25]的做法，采用第三產業增加值占地區生產總值的比重加以衡量。

本文采用Bootstrap法[26，27]驗證“碳排放權”試點政策對區域綠色創新效率的中介傳導機制，通過800次抽樣，構成95%的百分比置信區間和偏差校正置信區間，間接效應的置信區間不包含0，則系數乘積顯著。檢驗結果如表4所示，模型（9）對能源消費結構所做的中介效應檢驗，置信區間均不包含0，間接效應系數0.025，說明“碳排放權”交易政策通過改變能源消費結構以促進區域綠色創新效率的提升，效應值為21.3%。模型（10）對產業結構所做的中介效應檢驗，置信區間均不包含0，間接效應系數0.081，說明“碳排放權”交易政策通過改變產業結構以促進區域綠色創新效率的提升，效應值為86.4%。

4.4 穩健性檢驗

4.4.1 安慰劑檢驗

為驗證處理組與控制組在基準回歸結果中是否受到其他政策或不可預測因素的影響，本文借鑒任勝鋼等[28]采取隨機抽樣方式構造虛擬政策處理組，結果顯示無論是否加入外生控制變量，虛擬控制組變量同控制期變量的交乘項系數均不顯著。即未觀測到地區特征差異對回歸結果產生顯著的影響，表2中基準回歸結果具有穩定性。

4.4.2 剔除其他政策的干擾

環境規制對區域綠色創新效率的影響是一個復雜的動態過程，會出現多個經濟政策和政府規制的交叉或平行制約，為避免虛擬變量DID的系數不僅受“碳排放權”試點政策對區域綠色創新效率的影響，還受到其他給區域綠色創新效率帶來沖擊的政策影響，從而導致基準回歸存在偏誤現象，本文選取兩項同“碳排放權”相關的環境規制政策對基準回歸結果加以控制。其一，自2007～2012年環保部陸續批復江蘇、浙江、河北等11省（市、自治區）為排污權交易試點地區，以探索在試點區域建立環境成本合理負擔機制和污染減排激勵約束機制。而在“碳排放權”交易試點樣本中，天津、重慶和湖北同時被列入“碳排放權”和“排污權”交易試點區域，為此，在模型中將控制組樣本觀察期中并行“碳排放權”和“排污權”的省市Treat值賦值為1，否則為0。其二，2015年12月，國務院下發《生態環境損害賠償制度改革試點報告》，2016年4月批準吉林、江蘇、山東、重慶等7省市的試點實施方案。重慶被列入“碳排放權”、“排污權”和“生態環境損害賠償”三項試點地區，為此，在模型中將2016年至2019年重慶地區Treat值賦值為1。通過觀察加入“排污權”、“生態環境損害賠償”虛擬變量后回歸結果，“碳排放權”交易試點政策的交乘項系數仍然顯著，說明區域綠色創新效率的提升并非沖突政策一和二所致，基準回歸結果具有穩健性。

5 結論與建議

5.1 結論

本文利用2004～2019年中國30個省（市、自治區）的面板數據，運用Stata軟件的雙重差分模型，基于2012年后“碳排放權”試點省市為處理組，實證分析“碳排放權”試點省市改革政策對區域綠色創新效率的影響。得到如下結論：39CA1AF6-1F4F-4B24-8079-C596A98A33CB

從基準回歸結果來看，“碳排放權”試點作為探索環境治理新路徑，實現“碳中和”和“碳達峰”目標的重要措施，該項政策有效推動了區域綠色創新效率水平的提升。該基準回歸結論在考慮平行趨勢檢驗、傾向得分匹配、安慰劑檢驗和剔除沖突政策影響等一系列校驗后仍然成立。從異質性分析結果顯示，促進“碳排放權政策”對綠色創新效率的影響在于地方政府效率、數字金融使用深度和地方財政分權水平。中介校驗結果表明，政策效應的影響機制是通過能源消費結構調整和產業結構效應實現的。

5.2 建議

第一，“碳排放權”試點交易政策作為新興的市場型環境規制政策，能夠有效提升區域綠色創新效率水平。隨著2021年7月16日全國“碳排放權”交易市場線上交易正式啟動，國家需以試點區域的“碳排放權”交易經驗為基礎，完善全國“碳排放權”交易市場制度，發展以“碳排放權”為交易標的物的交易產品和衍生工具的創新，促進“碳排放權”交易市場的流動性和活躍性。另一方面，由于我國現行關于二氧化碳排放的環境規制政策較少，政府可建立系統的環境法律法規，完善關于“環境稅”、“用能權”等系列市場型環境規制政策的推行，以對“碳排放權”交易政策形成區域協同效應。最后，由于我國東中西部地區經濟發展水平的差異性，政府可通過合理設計，推動環境治理的市場化機制，推進“碳排放權”交易市場的實施范圍，向經濟發展程度較好的非試點省市轉移，在非試點省市開展節能減排，落實“碳排放”交易指標。

第二，從區域角度來看，各試點區域需通過增加環境保護的財政預算，完善生態環境基礎設施建設。摒棄區域對傳統第二產業的依賴，引導財政資金向綠色技術創新產業轉移，加大綠色新興產業的扶持研發力度，促進產業結構發展的合理化和高級化，提升綠色經濟和綠色創新效率的持續拉動力。從企業層面，以節能減排為目標，激發區域內企業開展前沿綠色創新技術研發活動的主動性;推進工業企業利用可再生能源開展清潔生產，進行節能環保制造;開展管理活動創新，探索企業綠色轉型的新思路和新方法，提升企業綠色可持續競爭力，以帶動區域綠色創新效率的提升。

第三，低財政分權地區會對區域綠色創新效率起到抑制作用，因此該類地區需積極探索本地區的綠色創新制度和政策。根據區域資源稟賦的不同，加強以激勵型和控制型環境規制政策的結合運用;加強區域內高等教育質量，加大本地區研發資本和研發人員的投入力度，以提升人力資本存量，提高區域內綠色創新學習能力。低等級數字金融使用深度地區需要在“新基建”政策的推動下，加快本區域金融機構數字化轉型，強化同數字金融發達地區的成果共享和協同創新，為區域綠色創新技術產業的發展做好服務保障。低等級政府運行效率地區無法支撐區域綠色技術創新目標的實現，該類地區需論證政府效率失靈的原因，以加快政府職能的轉變，提高資源配置效率，服務于區域綠色創新發展。

參 考 文 獻：

[1]Fussler C J. Eco-innovation： a breakthrough discipline for innovation and sustainability[M]. London： Pitman Publishing， 1996. 25-41.

[2]吳旭曉.中國區域綠色創新效率演進軌跡及形成機理研究[J].科技進步與對策，2021，36（23）：36-43.

[3]朱建峰，郁培麗，石俊國.綠色技術創新環境績效經濟績效與政府獎懲關系研究[J].預測，2015，34（5）：61-66.

[4]許學國，周燕妃.基于三階段Malmquist-PNN的區域綠色創新效率評價與智能診斷研究[J].科技進步與對策，2020，37（24）：54-62.

[5]趙路，高紅貴，肖權.中國工業綠色創新效率動態演變趨勢及其空間溢出效應研究[J].統計與決策，2020，（7）：95-99.

[6]吳超.中國重污染行業綠色創新效率提升模式構建[J].中國人口·資源與環境，2018，28（5）：40-48.

[7]陳兵，王偉龍.互聯網發展、產業集聚結構與綠色創新效率[J].華東經濟管理，2021，35（4）：42-56.

[8]錢麗，王文平，肖仁橋.共享投入關聯視角下中國區域工業企業綠色創新效率差異研究[J].中國人口·資源與環境，2018，28（5）：27-39.

[9]彭甲超，肖建忠.環境規制、能源要素價格與綠色創新效率[J].環境經濟研究，2021，（1）：158-178.

[10]胡玉鳳，丁友強.碳排放權交易機制能否兼顧企業效益與綠色效率[J].中國人口·資源與環境，2020，30 （3）：56-64.

[11]宋德勇，朱文博，王班班.中國碳交易試點覆蓋企業的微觀實證：碳排放權交易、配額分配方法與企業綠色創新[J].中國人口·資源與環境，2021，31（1），37-47.

[12]魏麗霞，任麗源.碳排放權交易能否促進企業綠色技術創新——基于碳價格的視角[J].蘭州學刊，2021，（6）：1-20.

[13]楊露鑫，劉玉成.環境規制與地區創新效率：基于碳排放權交易試點的準自然實驗證據[J].商業研究，2020，（9）：11-24.

[14]李勝蘭，林沛娜.我國碳排放權交易政策完善與促進地區污染減排效應研究[J].中山大學學報，2020，60（5）：182-194.

[15]Angrist J D， Pischke J S. Mostly harmless econometrics： an empiricals companion[M]. Princeton： Princeton University Press， 2009. 15-18.

[16]李健，馮山，代昀昊.國家級高新區和中國城市全要素生產率增長——基于雙重差分方法的研究[J].經濟經緯，2020，37（1）：9-16.39CA1AF6-1F4F-4B24-8079-C596A98A33CB

[17]楊以文，周勤，李衛紅.創新型企業試點政策對企業創新績效的影響——來自微觀企業的經驗證據[J].經濟評論，2018，（1）：91-105.

[18]唐睿，馮學鋼.“一帶一路”倡議是否推動了入境旅游的發展？——基于“21世紀海上絲綢之路”沿線地區雙重差分的實證[J].上海對外經貿大學學報，2018，25（4）：17-27.

[19]Psacharopoulos G， Patrinos H A. Returns to investment in education： a further update[J]. Education Ecomomics， 2004. 12（2）： 111-134.

[20]齊紹洲.發展中國家經濟增長與能源消費強度收斂的實證分析[J].世界經濟研究，2010，（2）：8-13.

[21]Leuven E， Sianesi B. PSMATHC2： stata module to perform full Mahalanobis and propensity score matching， common support graphing， and covariate testing[R]. Statistical Software Components， S432001， Department of Economics Boston College， 2003.

[22]李鳳嬌，吳非，任玎.財政分權、地方政府效率與區域創新[J].科研管理，2021，42（2）：112-120.

[23]郭峰，王靖一，王芳，等.測度中國數字普惠金融發展： 指數編制與空間特征[J].經濟學季刊，2020，19（4）：1401-1418.

[24]毛建輝.政府行為、環境規制與區域技術創新—基于區域異質性和路徑機制的分析[J].山西財經大學學報，2019，41（5）：16-27.

[25]周迪，劉弈淳.中國碳交易試點政策對城市碳排放績效的影響及機制[J].中國環境科學，2020，40（1）：453-464.

[26]MacKinnon D P， Lockwood C M， Williams J. Confidence limits for the indirect effect： distribution of the product and resampling methods[J]. Multivariate Behavioral Research， 2004， 39（1）： 99-128.

[27]溫忠麟，葉寶娟.中介效應分析：方法和模型發展[J].心理科學進展，2014，22（5）：731-745.

[28]任勝鋼，鄭晶晶，劉東華，等.排污權交易機制是否提高了企業全要素生產率[J].中國工業經濟，2019，（5）：5-23.39CA1AF6-1F4F-4B24-8079-C596A98A33CB