社會信任對環境規制碳減排效果的影響

楊友才　牛曉童

關鍵詞 社會信任；環境規制；碳減排；調節效應

中圖分類號 X321 文獻標志碼 A 文章編號 1002-2104（2023）04-0082-11 DOI：10. 12062/cpre. 20221030

“雙碳”背景下，環境問題一直是各國關注的重點話題［1］。中國作為發展中國家正面臨著綠色轉型的艱巨任務，即需要在發展經濟的同時重視二氧化碳的協同減排。為此，政府制定并實施環境規制政策以加強環境保護和生態優化。環境規制政策的實施是否真正起到了降污減排的作用，環境規制尤其是正式型環境規制又是通過何種路徑作用于碳排放呢？該路徑是線性還是非線性？另外，由于制度之間存在耦合效應和協同效應，正式制度的實施效果又會受到非正式制度的影響。社會信任作為一項非正式制度，是公共政策實施的重要軟環境，同時也是影響政策實施效果的重要變量。良好的社會信任水平可以增加公眾參與公共事務的積極性，提高公共政策的實施效率［2］。現有的研究主要聚焦于環境規制作為正式制度的實施效果，鮮有文獻從制度協調性和互補性視角出發，將社會信任這一非正式制度納入環境規制的研究框架中，探究社會信任在環境規制對碳排放的影響中所發揮的調節效應及作用機制。該研究從城市層面上對此展開實證分析，不僅豐富了社會信任的研究，而且對地方政府因地制宜制定政策以改善人民生活環境和提高生活質量及幸福感，具有十分重要的意義。

1 文獻回顧與研究假設

1. 1 環境規制對碳排放的影響

環境規制對碳排放的影響分為綠色悖論效應倒逼減排效應和混合效應。綠色悖論效應從供給側的動態反應出發，提出環境規制會導致碳排放量增多［3］。該效應指出當能源所有者預測到未來會實施嚴格環境監管時，會加大開采力度以獲取更充裕的能源，而大量開采導致能源地供給過多、價格下跌，能源價格的下降又進一步激發了消費需求，造成污染排放量增加。與綠色悖論效應相反的觀點是倒逼減排效應，該效應的支持者指出綠色悖論效應并沒有考慮到化石能源的有限性以及能源需求與價格之間的相互獨立性，所以并不成立。倒逼減排效應從需求側出發，認為實施環境規制增加了企業成本，倒逼能源需求量降低［4］，與此同時企業會投入更多資金治污、改進生產工藝和創新環境技術，降低污染排放［5］。另一部分學者持混合效應的觀點，認為環境規制在污染治理過程中的作用是動態變化的，在上述兩種效應共同作用下，環境規制對碳排放的影響可能表現為“U”型、倒“U”型、“N”型等多種形態［6-7］。大量的文獻支持環境規制對碳排放的影響呈倒“U”型曲線［ 8-9］，倒“U”型關系從一般概念上來講是兩個潛在函數共同作用的結果，雖然潛在函數通常不可觀察，但是它們通過疊加或者相乘組合解讀自變量對應變量的凈效應［10］。對此，最為常見的是成本收益的觀點，一開始自變量對因變量的收益呈線性增長，而成本往往隨著自變量的增加而迅速上升，從而形成凸函數或者指數函數型成本曲線［11］。另一種解讀為企業進入或退出市場或者區域合法效應（Legitimation Effect）與競爭效應（Competition Effect）［12］，其實這與收益成本理論相似。第三種為相互作用且作用相反的兩個潛在線性函數構成的倒“U”型關系，即一個為正向潛在函數另一個為負向，比如競爭強度與合作會形成倒“U”型關系［13］。因此，提出假設H1。

假設H1：環境規制對碳排放的影響為倒“U”型曲線。

環境規制會通過中介變量間接影響碳排放量［14］。現有文獻大多認為FDI、產業結構高級化和研發創新是環境規制影響碳排放量的三個主要中介渠道。首先從宏觀層面來看，環境規制對FDI的影響分為抑制和促進作用。過于嚴格的環境規制會減少污染型外資企業的進入，部分高污染外資企業甚至會停止對東道國的投資；但當外資企業相較于東道國企業擁有更為先進的生產技術和排污技術時，則會刺激外資流入。隨著中國環境規制的不斷完善，外資企業的環保相關成本必然會隨之增加，在一定程度上抑制了污染嚴重的外資企業進入。同時，中國巨大的市場容量和廣闊的前景以及各地政府的優惠政策會吸引更多優質、清潔生產的外資企業進入，具有環保意識和先進綠色生產經驗的外資企業能夠優化企業的生產流程并提高管理效率，減少生產過程中的碳排放。其次，基于中觀產業層面，大多學者證明環境規制能夠促進產業結構高級化。這是因為環境規制通過提高行業進入壁壘、建立污染型企業退出機制等方式使一部分沒有資金購買環保設施的中小型重污染企業被迫淘汰［15］；除此之外，在綠色發展的時代背景下，環境政策鼓勵綠色清潔產業的發展，推動一部分資金流入綠色產業，且消費者更傾向購買綠色產品，消費結構的改變也會促進產業結構高級化。產業結構的優化升級會在減少重污染企業數量的同時增加綠色企業數量，有助于實現減排目標［16］。最后，從微觀企業層面分析，在研發創新的中介作用下，環境規制對碳排放的影響分為遵循成本假說和波特假說。遵循成本假說指企業為了補償環境成本的支出，會不斷擴大產能以增加利潤，同時企業為了自身利益最大化，往往會擠占研發創新的資金，導致更多的二氧化碳排放。然而，近年來越來越多的學者研究證實了波特假說。該假說認為恰當的環境規制能夠鼓勵企業開展技術創新活動，迫使企業加速突破綠色技術問題的解決方案，彌補企業前期為環保所投入的經營成本，不僅提高企業生產率的綠色生產技術，還有效抑制了污染排放量［17-18］。基于以上分析，提出假設H2。

假設H2：FDI、產業結構高級化和研發創新在環境規制影響碳排放的過程中發揮中介效應。

1. 2 社會信任的調節效應分析

社會信任是社會互動中的一種非正式制度［19］，會在很大程度上影響政策的實施效果。第一，在信任度較高的地區往往會有更多的規范和約束，這一系列的約束和規范會指導人們行為，有助于減少政府腐敗、社會暴力等一系列社會問題［20］，為環境規制的實施提供了重要的軟環境，有助于環境規制的順利開展。相反社會信任水平相對較低的地區所面臨的社會問題更多，不利于政策的推進和實施。第二，信任度越高的地區，公眾的合作意識和監督需求越強，對政策的參與度也隨之越高，進而會在一定程度上強化政策的實施效果，提高制度質量，推動政策更好地實施［21］。相反，在信任水平較低的地區，公眾大多認為此地區存在官僚主義或者政策的公平性缺失，公眾對公共政策的參與度降低，不自愿參與或遵守有關環境規制的相關政策，出現更多的搭便車行為，影響環境規制的實施效果。第三，在信任度高的地區，政府與公眾之間的溝通效率越高［22］。政府通常能夠更為迅速地回應公眾對政策中所存在的疑慮，減少與公眾之間摩擦，降低信息不對稱所導致的風險，更全面快速地披露信息，與公眾達成一致意見，促進地區環境規制政策的實施。因此，提出假設H3。

假設H3：社會信任在環境規制對碳排放的影響中發揮正向調節效應。

進一步考慮社會信任和環境規制交互項通過哪些中介渠道影響碳排放，即對社會信任進行有中介的調節效應檢驗。該研究認為社會信任通過以下三個渠道正向調節環境規制對碳排放的影響。一是，社會信任的調節效應中FDI的中介渠道機制。有研究表明，當國家之間相互信任度增強時，有助于貿易來往，對外貿易水平也隨之提高［23］。趙家章等［24］研究發現東道國的社會信任度越高，兩國之間的貿易金額越高。高信任地區的公司更容易獲得優質的外部資本，有利于非正式融資［25］，促進金融市場繁榮，刺激FDI流入。因此環境規制與社會信任兩者的交互項會通過影響FDI進而影響碳排放量。二是，考慮社會信任的調節效應通過產業結構高級化的中介渠道實現。一個地區的誠信環境越高，就越能夠降低該地區要素市場的交易成本，吸引其他地區的生產要素向該地區流動，尤其是越來越多的高層次人才、資金以及前沿技術的流入，不僅僅為產業結構升級打下了良好基礎，更能推動產業結構不斷高級化發展。因此考慮社會信任會通過產業結構高級化調節環境規制的實施效果。三是，研發創新在調節效應中所發揮的中介機制。Brockman等［26］研究認為良好的社會信任可以更好地共享知識和改善合作環境，信任能緩解企業協作創新過程中的知識泄漏風險和搭便車問題等機會主義行為，從而提高了長期協作創新績效。除此之外，社會信任還能有效降低監管成本、強化員工的道德標準，良好的社會信任通過優化企業合作環境、人力資本等方式推動企業的長期協同創新績效，促進企業發展［27］。即社會信任有助于提升技術創新水平，社會信任水平越高，環境規制對研發創新的影響越大，對碳排放的影響也隨之越大。基于以上分析，提出假設H4。

假設H4：社會信任在環境規制對碳排放影響中所發揮的正向調節效應通過FDI、產業結構高級化和研發創新的中介作用得以實現。

2 研究設計

2. 1 樣本選擇與數據來源

（1）被解釋變量：碳排放（CO₂）。參考吳建新等［28］的方法測算得到，其中城市碳排放量既包括直接能源消耗產生的碳排放，也包括電能和熱能消耗產生的碳排放。

（2）解釋變量：環境規制（ER）。因中國目前尚未公布綜合或分類的環境規制強度數據，并且缺乏統一的度量標準，很難直接度量［29-30］。現有文獻常基于成本角度，選擇環保人員數量、環境污染治理研發投入等指標來測度，或基于實施后的收益角度，選擇污染排放量等單一指標衡量環境規制，但上述指標難以全面完整地反映環境規制強度，且容易產生內生性問題。因此，借鑒Chen等［31］、陳詩一等［32］的研究，采用地方政府工作報告中與環保一詞相關詞匯出現的詞頻占報告全文字數的比重作為環境治理的代理變量。該指標具有如下優點：第一，該指標在很大程度上度量了地方政府環境治理的意愿和決心，可以較為全面地反映中國多種形式環境規制的整體強度；第二，該工作報告于每年的年初公布，而環境污染一般在年末或者下一年初公布，這可以較好地緩解環境規制的內生性問題，因此近年來被越來越多的學者作為環境規制的代理變量［33］。

（3）中介變量：外商直接投資（FDI）、產業結構高級化（IS）和研發創新（RD）。其中，外商直接投資利用各地級市實際利用外資中的外商直接投資額來表示；產業結構高級化用第三產業與第二產業增加值之比衡量，該比值能夠反映產業結構是否朝服務化的方向發展；研發創新利用北京大學開放研究數據平臺所公布的中國區域創新創業指數中的人均得分來衡量，該指標覆蓋大陸全部行業和全部規模的企業，更加客觀、真實地反映研發創新水平。

（4）調節變量：社會信任（Tru）。參考劉寶華等［34］的做法，選取中國城市商業信用環境指數中城市層面指標作為地級市社會信任水平的代理指標。該指標有以下優點：第一，該指標從七個維度衡量中國主要城市遵守信用的狀況，通過設置若干二級指標和三級指標，采用綜合評價分析法，較為全面系統地反映了地級市信任水平［35-36］；第二，目前社會信任的衡量指標多為省級層面數據，如獻血率［37］、社會組織數量和社會捐贈數［38］等。考慮省級層面指標存在一定的測度誤差問題，因此，選擇城市層面作為研究樣本，將中國城市商業信用環境指數作為各城市信任水平的代理變量。

（5）控制變量：選擇經濟發展水平（EL）、基礎設施（IF）、城鎮化水平（URB）和人口密度（DE）作為控制變量。其中經濟發展水平采用人均實際GDP衡量；基礎設施采用道路面積占總人口之比；城鎮化水平選擇常住人口中城鎮人口占常住人口之比；人口密度采用每平方公里的常住人口數衡量。

基于數據的全面性和可得性，最終確定的研究范圍為2010—2019 年中國281 個地級市（研究未涉及西藏、香港、澳門和臺灣，未涉及新疆維吾爾自治區的哈密市和吐魯番市、青海省海東市、海南省三沙市和儋州市、貴州省畢節市和銅仁市等數據缺失嚴重的城市）。數據來源為《中國統計年鑒》《中國城市統計年鑒》《中國能源統計年鑒》《中國城市商業信用環境指數（CEI）藍皮書》以及各地級市的《政府工作報告》和《統計年鑒》。為避免交互項導致的多重共線性問題，對文中的交互項進行中心化處理。

2. 2 模型構建

2. 2. 1 基準回歸模型

采用一元二次回歸方程構建模型（1）以檢驗環境規制對碳排放的非線性影響。

3 實證分析與穩健性檢驗

3. 1 環境規制對碳排放的直接效應與中介效應分析

首先檢驗環境規制對碳排放的直接影響。表1中模型（1）的回歸結果顯示環境規制對碳排放的影響是先上升后下降的倒“U”型曲線，假設H1得到驗證。進一步計算得到拐點值為ER=5. 214，意味著當環境規制強度超過5. 214后，ER 對CO₂的影響會由綠色悖論效應轉變為倒逼減排效應。經計算可知，現階段環境規制對碳減排的促進作用占主導地位。

進一步檢驗FDI、產業結構高級化和研發創新是否為環境規制影響碳排放的中介變量。首先檢驗FDI的中介效應。模型（2）的回歸結果表明ER 對FDI的影響表現為“U”型。這可能是因為在環境規制實施初期，外資企業的治污成本增多，當其面臨一系列環境規制負擔時，會擠占自身的生產性投資、抑制生產效率、減少企業利潤，導致污染密集型外資企業流向環境規制較為寬松的國家；但當環境規制達到一定強度時，外資企業前期有關環保政策所開展的創新改革有所成效，同時通過模仿示范、交流學習等溢出效應降低本地及周邊地區的排污量，還可能對整個地區的減排產生良好效果，當創新效應大于環保成本時，會促進FDI流入。環境規制對FDI影響的“U”型曲線拐點值為ER=7. 8，研究期間ER 均值是5. 658，即ER對FDI的影響位于拐點左側，意味著環境規制強度的增加會抑制FDI的流入。模型（3）中FDI對碳排放的回歸系數為-0. 012，顯著，表明FDI會抑制碳排放，符合污染光環假說，且ER 和ER2均顯著，說明FDI在環境規制影響碳排放中發揮部分中介效應。

其次檢驗產業結構高級化的中介效應。模型（2）的回歸結果表明ER 對產業結構高級化的影響呈倒“U”型曲線。環境規制可以刺激污染產業轉移并逐漸推進產業結構的綠色化調整，但隨著環境規制的持續增強，會導致部分中小企業因承受不住環保成本所帶來的壓力而被迫淘汰。倒“U”型曲線拐點值為ER=14. 5，研究期間環境規制均值位于拐點左側且與拐點存在較大距離，表明此階段環境規制的實施加速產業結構轉型升級。模型（3）中IS 對碳排放的回歸系數為-0. 573，顯著，說明產業結構高級化有效地降低了碳排放，且ER 和ER2均顯著，說明產業結構高級化在環境規制影響碳排放中發揮部分中介效應。

最后檢驗研發創新的中介效應。模型（2）中ER 和ER2分別在10%和5%的水平上負向和正向顯著，即環境規制對研發創新的影響呈“U”型曲線。環境規制實施初期，企業治污成本的提高導致其降低了對研發的關注度，但隨著ER 實施力度的增強，企業會加大對環保技術和能源節約型技術的關注度。“U”型曲線的拐點為ER=4. 8，文章樣本點絕大部分位于拐點右側，這說明環境規制能夠促進研發創新。模型（3）中RD 對碳排放的回歸系數為-0. 012，顯著，表明研發創新能夠抑制碳排放量；ER 和ER2均顯著，證明研發創新在環境規制影響碳排放中同樣發揮部分中介效應。參考屈小娥等［39］的研究，采用Sobel檢驗、Aroian檢驗和Goodman檢驗對中介效應的顯著性進行檢驗，檢驗結果證明了中介效應存在，假設H2成立。

3. 2 調節效應分析

由表2可知，ER×Tru 和ER²×Tru 的系數均顯著，證明社會信任在環境規制對碳排放的影響中存在調節效應。為了更全面地反映社會信任所發揮的調節效應，文章借鑒Haans等［10］的研究，從曲線的形態和拐點移動情況兩方面具體分析。曲線的形態通過頂點曲率K 值來判斷，ER×Tru 和ER²×Tru 的系數依次為0. 058 和-0. 006，意味著社會信任度越高時，曲線的K 值越大，圖形越陡峭。這是因為在拐點到來之前，隨著社會信任的增強，環境規制對碳排放的作用機制得到強化，所以企業的環境治理成本會在初期增加，短期內綠色創新技術尚未發揮作用，導致碳排放量增加，強化了此階段的綠色悖論效應；當超過拐點后，伴隨著社會信任所發揮的調節作用，企業技術水平的提升進一步抑制了碳排放量，倒逼減排效應也隨之得到強化。計算得到新拐點值為ER=4. 833，拐點左移說明隨著社會信任水平的提高，加速了環境規制碳減排拐點的到來。綜上，社會信任使環境規制對碳排放影響的倒“U”型曲線更凸且曲線拐點向左側移動，即社會信任正向調節了環境規制對碳排放的影響，假設H3得到驗證。

3. 3 有中介的調節效應分析

驗證社會信任在環境規制對碳排放的影響中所發揮的調節效應是否通過FDI、產業結構高級化和研發創新三個中介渠道來實現。首先檢驗FDI有中介的調節效應。模型（5）中交互項ER×Tru 和ER²×Tru 均顯著，表明在加入社會信任這一調節變量后，ER×Tru 與FDI之間仍呈正“U”型關系，計算得到拐點值為7. 349，與上文中ER 對FDI影響的“U”型曲線相比，拐點向左移動，意味著在加入社會信任這一調節變量后，可以加速此曲線拐點的到來。模型（6）中FDI 的回歸系數為-0. 012，顯著，交互項系數同樣顯著，說明社會信任的調節效應部分通過FDI起作用。

其次檢驗產業結構高級化有中介的調節效應。模型（5）中交互項ER×Tru 和ER²×Tru 的系數依次為-0. 001和0. 001，均顯著，表明在加入社會信任這一調節變量后，ER×Tru 對產業結構高級化的影響表現為“U”型曲線，拐點為14. 813，與上文中ER 對IS 影響的“U”型曲線相比，拐點右移，說明在加入社會信任這一調節效應后，產業結構高級化下降的拐點會推遲到來。模型（6）中IS 的系數為-0. 503，顯著，交互項的系數同樣顯著，表明社會信任的調節效應部分通過產業結構高級化起作用。

最后檢驗研發創新有中介的調節效應。模型（5）中交互項ER×Tru 和ER²×Tru 的系數依次為0. 086和-0. 005，都在1%的水平上顯著，表明在加入社會信任這一調節變量后，ER×Tru 對研發創新的影響仍呈“U”型曲線，拐點為3. 349，與上文中ER 對RD 影響的曲線相比，拐點明顯向左移動，意味著在加入社會信任這一調節效應后，可以加速這一曲線拐點到來。模型（6）中RD 的系數為-0. 013，顯著，交互項的系數同樣顯著，說明社會信任的調節效應同樣部分通過研發創新起作用。Wald檢驗結果顯示模型的整體檢驗是顯著的。綜上，社會信任與環境規制的交互項通過影響中介變量FDI、IS 和RD，進而影響碳排放，假設H4得到驗證。

3. 4 穩健性檢驗

該研究重點是社會信任在環境規制對碳排放影響中所發揮的調節效應，下文對其進行穩健性檢驗。

3. 4. 1 更換被解釋變量

細顆粒物（PM_{2. 5}）嚴重威脅了空氣質量和大氣能見度，是政府對空氣質量的重要檢測指標，在很大程度上反映大氣污染問題［40］，因此文章將被解釋變量更換為地級市PM_{2. 5}排放量進行穩健性檢驗。由表3可知，當PM_{2. 5}作為被解釋變量時，主要變量的系數、大小和方向與上文一致，通過了穩健性檢驗。

3. 4. 2 更換調節變量

人們對于慈善的熱衷程度是一個地區社會公德水平的重要表現，相比各地區總體的獻血率和社會組織數，不易受政策和其他因素的影響，更能體現自愿的特征，與信任直接關聯，反映了社會信任水平。文章選擇省級層面社會捐贈數作為社會信任的衡量指標進行穩健性檢驗，同時將其他指標統一替換為省級層面數據。表4的回歸結果顯示在更換調節變量后，文章假設仍成立。

3. 4. 3 內生性問題的處理：更換回歸方法

系統GMM可以在一定程度上緩解內生性問題。表5為采用系統GMM方法進行估計的回歸結果，其結果顯示主要變量的正負號和顯著性均與上文一致，穩健性得到驗證。

3. 4. 4 內生性問題的處理：工具變量法

進一步使用工具變量法弱化文章中存在的內生性問題。文章參考李春濤等［41］對內生性問題的處理思路，將相同年度該城市所有接壤城市的ER 均值作為工具變量再次進行檢驗，回歸結果支持上文假設，穩健性再一次得到驗證（表6）。

3. 5 異質性檢驗

考慮到中國各城市之間存在差異，將281個樣本城市按規模大小分為大中型城市和小型城市；按是否受環境政策影響分為環境重點保護城市和非環境重點保護城市，進一步探究社會信任所發揮調節效應的區域異質性。具體來說，依據國務院《關于調整城市規模劃分標準的通知》，將一、二、三線城市劃歸為大中型城市，四、五線城市劃歸為小型城市；依據《國家環境保護“十一五”規劃》，將樣本城市是否受環境政策影響分為大氣污染綜合防治重點城市（以下簡稱環境重點保護城市）和非環境重點保護城市。

由表7可知：①無論城市規模大小、是否為環境重點保護城市，環境規制對碳排放的影響均呈倒“U”型曲線。②回歸結果顯示大中型城市和小型城市曲線的K 值依次為-0. 58和-1. 13，且小型城市K 值的絕對值更大。因此與大中型城市相比，小型城市在加入社會信任這一調節變量后，倒“U”型曲線變得更凸，即對小型城市而言，社會信任在環境規制對碳排放影響中所發揮的調節效應要大于大中型城市。產生這一差異的主要原因是大中型城市的經濟更發達且開放程度更高，較早地借鑒了西方發達國家的先進環境治理技術與經驗，城市中擁有更為完善的治污設施；同時在大中型城市，居民的環保法治意識相對較強，環境治理水平整體較高，因此環境治理受環境規制政策的影響要小，社會信任所發揮的調節效應也相對小于小型城市。③環境重點保護城市和非環境重點保護城市曲線的K 值依次為-0. 716和-0. 854，非環境重點保護城市曲線K 值的絕對值更大，所以對非環境重點保護城市而言，社會信任所發揮的調節效應要大于環境重點保護城市。可能的原因是環境重點保護城市居民受政府的管制和干預越多，城市的環保水平已經達到一定效果，因此社會信任作為一種軟約束，發揮的作用相對較少。

4 研究結論與政策建議

城市的碳排放是實現“雙碳”目標的關鍵陣地，文章以2010—2019年中國281個地級市作為研究樣本，從制度協調性和互補性的視角出發，采用調節效應模型、有中介的調節效應模型實證研究社會信任影響環境規制碳排放的調節效應及作用機制，并分區域檢驗此調節效應的異質性。實證結果表明：①ER 對CO₂的影響為倒“U”型非線性關系，且在現階段ER 通過FDI、產業結構高級化和研發創新中介渠道降低了碳排放。②社會信任在環境規制對碳排放的影響中發揮正向調節效應。在社會信任的調節效應下，曲線更凸且拐點向左側移動；FDI、產業結構高級化和研發創新都在社會信任對環境規制的碳排放影響中發揮部分中介效應。③社會信任的調節效應存在異質性，對于小型城市，社會信任在環境規制對碳排放影響中所發揮的調節效應要大于大中型城市；對于非環境重點保護城市，社會信任所起到的調節效應要大于環境重點保護城市。

理論層面來看，該研究將社會信任作為調節變量，基于這一視角探究其對環境規制與碳排放的間接影響及機制，豐富了社會信任、環境規制的相關研究。現實層面來看，文中研究結論表明社會信任這一非正式制度正向調節了環境規制對碳排放的影響，有利于盡快實現碳達峰、碳中和的目標。

根據以上研究結論，提出以下政策建議：①政府應因地制宜地開展環境規制。基于宏觀層面，中國政府應在鼓勵外商直接投資的同時限制高污染項目的進入，實施統一的招商引資政策。基于中觀層面，政府要加大對低碳產業等高技術產業的支持力度，推動中國產業結構的調整，逐漸將產業重點改善為依靠第三產業。基于微觀層面，政府還需要通過加大稅收優惠、增加政府補助等方式引導企業進行研發創新。②政府應全面提高信用體系的建設，減少誠信流失，提升以發揚中國特色社會主義核心價值觀的信任水平，充分發揮社會信任的調節效應，更好地實現碳減排與可持續發展目標的深度融合。考慮社會信任在小型城市和非環境重點保護城市所發揮的調節效應更強，應改善和轉變在大中型城市和環境重點保護城市中環境規制的實施方式，加速推進城市的綠色轉型。

（責任編輯：田紅）