產業結構變遷視角下的中國碳科技創新機制研究

【摘要】文章基于市級面板數據，采用動態面板門檻回歸模型，研究了中國產業結構變遷對碳科技創新的影響。在構建門檻回歸模型的基礎上，以第三產業就業比重為門檻變量，第三產業占GDP比重為核心解釋變量，同時納入了經濟發展、工業化水平、資本要素、創新人力資本、環境污染等維度的控制變量，考察了產業結構變動對碳科技專利授權數量的非線性影響。實證結果表明，當第三產業就業比重超過49.19%后，第三產業占比提高開始促進碳科技創新，服務業自身的創新動力顯現，但同時也對工業部門形成“擠出效應”?；诖宋恼抡J為中國產業結構轉型升級與碳科技創新的關系并非簡單的線性關系，而是存在顯著的“結構突變”，這種突變受到服務業就業比重的門檻效應影響。為推動產業結構優化和碳科技創新協同發展，一方面要大力發展生產性服務業，提升其環保、節能等生產性服務功能；另一方面要推動科技資源開放共享，促進創新資源向綠色低碳領域集聚。

【關鍵詞】產業結構變遷；碳科技產出；門檻效應；動態面板模型

【中圖分類號】F127

★ 基金項目：本文為河北省高校人文社科研究計劃青年基金項目《基于去中心化應用的河北碳交易體系研究》（編號：SQ2023107）和河北省社科聯課題《河北省產業數字化推動實現“雙碳”目標路徑研究》（編號202303 03022）的成果。

一、引言

碳達峰、碳中和目標下，傳統的高碳發展路徑和經濟增長方式面臨重大挑戰。推動產業結構轉型升級、加快發展綠色低碳產業已成為共識。但在現實中，不同產業部門在低碳轉型進程中的表現存在明顯差異，其對碳科技創新的貢獻也大相徑庭。在產業結構調整過程中，不同產業部門低碳發展水平的差異，以及現代服務業發展質量的高低，都會對整個經濟體的碳科技創新產出產生復雜影響。厘清這種結構性影響的作用機制，對于因地制宜地推進產業結構優化、精準施策引導綠色技術創新，加快實現碳達峰、碳中和目標具有重要意義。本文擬通過構建門檻回歸模型，以產業結構為核心解釋變量，納入一系列經濟、社會、環境維度的控制變量，考察產業結構變遷對碳科技創新的非線性影響。

二、文獻綜述

產業結構變化與碳科技創新產出的關系日益受到學界關注。王中英和王禮茂（2006）通過相關分析探討了中國國內生產總值（GDP）的增長與碳排放量的關系，發現二者有明顯的相關性。他們進一步指出，中國過分依賴投資的經濟增長方式和以第二產業為主的經濟結構在很大程度上導致了溫室氣體排放量的增加[1]。李健和周慧（2012）運用灰色關聯分析方法，研究了中國碳排放強度與各產業之間的關聯性，結果表明第二產業是影響地區碳排放強度的主要因素，而第三產業對地區碳排放強度的降低效應并不明顯[2]。張永軍（2011）估算了中國1978—2008年的碳生產率，并用拉氏分解法分析了技術進步、產業結構變動和能源消費結構等因素的影響，認為推動產業結構持續演進是提高碳生產率、發展低碳經濟的可靠路徑[3]。隨著近年來低碳經濟和可持續發展理念的深入，學者們開始更多關注產業結構升級與碳排放效率之間的關系。劉志華等（2022）基于PVAR模型，以中國30個?。ㄊ?、自治區）2010—2018年的數據為例，分析了科技創新、產業結構升級與碳排放效率的動態關系[4]。宋錦和張午敏（2023）利用CHIP數據，通過Brown分解從產業結構角度識別了中國勞動收入增長的主要來源，以及產業結構變化和勞動稟賦變化在其中的作用[5]。卓瑪草（2022）基于“需求增加值法”結合供給側相對價格效應、需求側收入效應和其他因素量化評估廣延和集約邊際需求變化，解釋了中國1981—2017年產業結構變遷的特征和貢獻[6]。

文獻表明產業結構變遷與碳排放強度和效率密切相關，合理的產業結構調整有助于推動低碳技術進步和碳生產率的提高。但產業結構對碳科技創新的影響機制可能因經濟發展階段和區域特征而有所差異，這需要在未來研究中給予更多關注。

三、研究方法

自Hansen（1999）提出門檻效應模型后，該方法在研究經濟變量雙向影響關系方面得到了廣泛應用。胡援成和肖德勇（2007）通過構建模型和運用面板門檻回歸分析，研究了制約我國省際層面自然資源詛咒現象的經濟因素[7]。連玉君和程建（2006）則從委托代理理論出發，在考慮公司成長機會差異的情況下，采用門檻面板模型對上市公司資本結構與經營績效間的關系進行了研究[8]。此類基于門檻效應的研究范式在學術界已經得到廣泛承認，門檻效應模型能夠有效捕捉經濟變量之間的非線性關系和結構突變，為理解復雜的經濟現象提供了新的視角。

四、實證研究

（一）模型構建

（二）數據來源

1.被解釋變量：碳科技創新

被解釋變量為各省份每年的綠色低碳技術專利授權數量，反映了各地區綠色低碳技術創新產出的規模和水平。專利數據根據國家知識產權局發布的《綠色低碳技術專利分類體系》進行遴選和統計。該分類體系從化石能源降碳技術、節能與能量回收利用、清潔能源、儲能技術、溫室氣體捕集利用封存五個方面，對綠色低碳技術專利進行了系統梳理和歸類，并明確了各技術類別對應的IPC分類號和關鍵詞。

基于專題分類標準，編寫了涵蓋五大類低碳技術的數據庫檢索式，利用專利之星檢索平臺2（CPRS）獲取了300個主要城市的2015—2023年的綠色低碳技術專利授權數據。一方面，專利授權數量直接體現了創新成果的數量和質量；另一方面，《綠色低碳技術專利分類體系》3權威性強、涵蓋全面，能夠精準刻畫綠色低碳技術的內涵和外延。因此，基于該分類體系的專利數據統計，能夠準確反映各地綠色低碳技術創新的真實水平1、2，數據表征見圖1，表2。

不同類型的碳減排技術專利授權數量在城市間差異顯著，平均數遠低于最大值，說明某些城市在特定領域的碳減排技術研發上非?；钴S。總體上，清潔能源與節能與能量回收技術較為活躍，同時標準差較大。

2.解釋變量與控制變量

本文使用了2015—2023年中國地級市的面板數據。解釋變量與控制變量的原始數據主要來源于《中國城市統計年鑒》。該年鑒由國家統計局城市社會經濟調查司編制，數據權威、口徑一致、時間跨度長，是開展城市層面實證研究的重要數據源。

由于數據收集和整理工作截止于2023年，而2022年和2023年的《中國城市統計年鑒》尚未正式發布，對每個城市的各變量數據分別計算自相關系數（ACF）和偏自相關系數（PACF），確定ARIMA模型中AR項和MA項的最大滯后階數，并結合 AIC、BIC等準則選擇最優模型，然后利用2021年及以前的實際數據對2022—2023年進行動態預測。

經過插補和預測后形成了一個包含300個地級市、時間跨度為2015—2023年的平衡面板數據集。通過Stata軟件檢查面板數據的結構，確認其為強平衡面板（strongly balanced panel）。城市在所有時期都有完整的觀測記錄，不存在任何缺失值。該數據集涵蓋了產業結構變遷、經濟發展水平、工業化程度、資本要素稟賦、政府支持力度、創新人力資本、環境污染程度等多個維度的變量，可以較為全面地刻畫影響碳科技創新的經濟社會因素。

其中門檻變量第三產業比重呈現駝峰型，在2020年各市均值達到最高，為49%，隨后逐年下降，各個城市間的差異較大，見圖2，表3。

第三產業比重和第三產業從業人員數據共有2700個觀察值。第三產業比重的平均值為46.18，標準差為9.09，變量值范圍從0到83.87，表明數據集中第三產業比重的分布相對集中，波動較小。第三產業從業人員的平均值為31.98，標準差為57.02，數據的分布較廣。

（三）回歸結果

通過估計上述模型，試圖觀察產業結構變動對碳科技創新的總體影響方向和強度；不同門檻區制下，產業結構變動對碳科技創新影響的差異，并探討門檻效應形成的原因，以及背后的經濟學邏輯和現實意義，在使用Stata中xthenreg命令，將門檻變量的取值范圍劃分為200個等距點，分別估計模型，并最終選擇殘差平方和最小的點作為門檻值估計結果，對門檻變量取值的最小30%和最大30%的觀測值進行縮尾處理，即將其替換為相應百分位數的值，門檻回歸結果見表4。

從門檻估計結果來看，模型識別出的門檻值（r）為49.18688，即當第三產業就業比重超過49.19%時，核心解釋變量（PV3GDP）對被解釋變量（T）的影響系數發生了顯著變化。

從回歸系數的估計結果來看：當第三產業就業比重低于門檻值49.19%時（系數后綴為_b），碳科技專利的一階滯后項（Lag_y）系數為0.8432，說明當期專利數量與前期水平呈顯著正相關，表明存在明顯的路徑依賴效應。第三產業就業比重（TertiangTmpRatio）的系數為-0.2778，在10%的水平下顯著，表明第三產業占比提高反而不利于碳科技創新。這可能是由于產業結構“高級化”程度不夠所致。工業企業數量（ln_Industrial Ents）、研發人員數量（ln_ Research Emp）、科技支出強度（Science Expenditure Rate）的系數均在5%水平下顯著為正，表明工業化水平、創新人力資本和科研投入是促進碳科技創新的重要因素。

固定資產規模（ln_ AvgFixedAssets）、二氧化硫排放強度（ln_SO2 Generated GDP）的系數在5%水平下顯著為負，說明資本存量提高和污染加劇可能擠占了碳科技創新的資源空間。

當第三產業就業比重高于門檻值49.19%時（系數后綴為_d）：碳科技專利的一階滯后項系數提高到0.9604（=0.8432+0.1171），動態相關性進一步增強。第三產業就業比重的系數變為1.5355（=-0.2778+1.8133），由顯著負向變為顯著正向，表明第三產業占比提高開始促進碳科技創新。這意味著，只有第三產業發展到一定水平，其環保、節能等生產性服務功能才能有效發揮。工業企業數量的系數變為-39.0733（=12.9527-52.0261），由正轉負，且絕對值大幅上升，說明過度“去工業化”并不利于碳科技創新。這凸顯了實體經濟的重要性。財政支出（ln_Local Fiscal Expenditure）、PM2.5濃度（ln_PM25 Concentration GDP）的系數轉為顯著為負，科技支出強度的系數也由正轉負，表明經濟結構轉型期，政府投資和污染治理的機會成本上升，創新資源配置的效率有待提高。

上述門檻回歸結果表明，第三產業就業比重是影響第三產業占比與碳科技創新關系的關鍵門檻變量。當第三產業發展水平較低時，碳科技創新主要依賴于工業部門的資本和技術積累；而當第三產業發展到一定水平后，其自身的創新動力開始顯現，但同時也對傳統制造業部門形成了一定的“擠出效應”。

五、結論與建議

根據上述門檻回歸結果，認為推動第三產業高質量發展，應加快生產性服務業發展。研究表明，只有第三產業發展到一定水平，才能有效發揮其環保、節能等生產性服務功能，促進碳科技創新。研究結果同時顯示，經濟結構轉型期，政府投資和科技支出的機會成本上升，創新資源配置效率有待提高。因此，要進一步深化科技體制改革，建立健全政產學研用協同創新機制，推動科技資源開放共享，促進創新資源向綠色低碳領域集聚。此外根據控制變量的回歸結論，無論是第三產業發展水平較低還是較高，工業部門在碳科技創新中都發揮著不可替代的作用。因此，在大力發展服務業的同時，也要維護制造業合理比重，推動制造業高端化、智能化、綠色化發展。要加快構建現代產業體系，促進工業和服務業融合發展，培育發展新動能。

產業結構高級化程度達到一定閾值后，服務業的發展才能真正促進碳科技創新。在此之前，服務業比重提高反而可能擠壓制造業創新資源，對碳科技創新形成負面影響。這提示我們在推動產業結構轉型升級時，要注重提升服務業發展質量，特別是生產性服務業，增強其對制造業的支撐作用，而不是簡單追求服務業比重。

在不同產業結構階段，影響碳科技創新的關鍵因素有所差異。對于服務業發展不充分的地區，工業企業數量、研發投入等傳統創新要素發揮著主導作用；而在服務業比重較高的地區，環境約束因素的影響開始凸顯。這提示地方在制定碳科技創新政策時，要因地制宜，充分考慮產業結構特點。

科技資源開放共享、環境約束硬化，是推動產業結構調整和碳科技創新良性互動的關鍵。當服務業比重較高時，加大科研支出、加強環境管控，反而會抑制碳科技創新。這可能是由于創新資源配置不合理、環保措施較為粗放導致的。未來應推動科技資源向綠色低碳領域聚集，完善碳排放權交易等市場化環境政策工具。

推動產業結構調整與碳科技創新協同發展，既要發揮好市場機制的資源配置作用，又需要政府加強頂層設計和統籌協調。應加快建立健全有利于低碳轉型的制度體系，完善綠色低碳技術創新的激勵機制，為產業結構優化升級營造良好的制度環境。

主要參考文獻：

[1]王中英，王禮茂.中國經濟增長對碳排放的影響分析[J].安全與環境學報，2006，6（5）：88-91.

[2]李健，周慧.中國碳排放強度與產業結構的關聯分析[J].中國人口 資源與環境，2012，22（1）：8.

[3]張永軍.技術進步，結構變動與碳生產率增長[J].中國科技論壇，2011（5）：7.

[4]劉志華，徐軍委，張彩虹.科技創新，產業結構升級與碳排放效率——基于省際面板數據的PVAR分析[J].自然資源學報，2022，37（2）：13.

[5]宋錦，張午敏.產業結構變遷，勞動力稟賦變化與勞動收入增長[J].南開經濟研究，2023（4）：101-122.

[6]卓瑪草.中國產業結構變遷特征，驅動機制及成因分解——理論模型與定量事實[J].中國經濟問題，2022（4）：125-140.

[7]胡援成，肖德勇.經濟發展門檻與自然資源詛咒——基于我國省際層面的面板數據實證研究[J].管理世界，2007（4）：9.

[8]連玉君，程建.不同成長機會下資本結構與經營績效之關系研究[J].當代經濟科學，2006，28（2）：7.

[9]齊冠鈞，尹政平，馬林靜.加強應對全球供應鏈變局的調整與重構[J].國際商務財會，2023，431（05）：3-7.

責編：楊雪

1 Seo，M.H.，Kim，S.，& Kim，Y.J.（2019）.Estimation of dynamic panel threshold model using Stata.The Stata Journal，19（3），685-697.

2 專利之星檢索平臺：https：//cprs.patentstar.com.cn/

3 國家知識產權局：《綠色低碳技術專利分類體系》，https：//www.cnipa.gov.cn/