科技金融政策對碳中和技術創新的影響

摘要 碳中和技術創新是應對氣候變化、實現碳中和的關鍵。在面臨巨額投資需求的情況下，促進科技和金融結合試點的科技金融政策能否助力碳中和技術創新，現有研究尚無確定答案。該研究以科技金融政策的實施作為一項準自然實驗，基于2006—2021年中國277個地級及以上城市面板數據，從低碳技術、零碳技術以及負碳技術3個方面綜合衡量碳中和技術創新，采用雙重機器學習方法，檢驗了科技金融政策對碳中和技術創新的影響及作用機制。研究表明：①科技金融政策的實施對碳中和技術創新具有顯著的促進作用。其中，科技金融政策對低碳技術創新以及零碳技術創新的促進作用更為明顯，主要體現在涉及能源利用與工業生產過程的相關碳排放部門；對負碳技術創新的促進作用則存在較大提升空間。②機制檢驗發現，科技金融政策的實施通過提高政府科技投入水平以及科技人才集聚水平兩個途徑促進碳中和技術創新。③異質性分析表明，對于發達城市、非資源型城市以及知識產權保護水平高的城市，科技金融政策的實施均可以顯著促進碳中和技術創新。基于以上結論，提出以下政策建議：①科技金融政策的實施應根據碳中和技術創新的類型以及所處階段進行調整，從而適應碳中和技術創新的發展需要。②受不同類型城市的外在條件影響，科技金融政策實施效果的發揮，還應注重產業的綠色轉型升級以及知識產權保護制度的完善。該研究為科技金融政策影響碳中和技術創新的效果評估提供了理論支持和經驗證據。

關鍵詞 科技金融政策；碳中和技術創新；雙重機器學習方法

中圖分類號 F832. 0；F124. 3 文獻標志碼 A 文章編號 1002-2104（2024）10-0066-14 DOI：DOI：10. 12062/cpre. 20240719

在氣候變化日益嚴峻的背景下，全球已有150多個國家作出了碳中和承諾［1］。中國作為最大的發展中國家以及最大的碳排放國，高度重視氣候變暖問題。黨的二十大報告亦表明了中國積極參與全球氣候治理的態度，指出要“立足我國能源資源稟賦，堅持先立后破，有計劃分步驟實施碳達峰行動”。中國擁有高碳的能源結構，承諾實現從碳達峰到碳中和的時間卻遠遠短于發達國家所用時間。要實現這一艱巨任務，關鍵在于碳中和技術創新［2］。碳中和技術創新是發展和應用碳中和技術方面的創新［1］，是降低脫碳成本、實現全面脫碳的根本要求。但是，作為實現碳中和的關鍵手段，碳中和技術創新需要巨額資金投入。據國家發展改革委價格中心預測，實現碳中和目標，需要在新能源發電以及先進儲能等領域新增投資超過139萬億元。因此，解決融資需求、推動科技創新，是助力碳中和技術創新進而實現碳中和的關鍵。科技部等部門在2011年和2016年分批部署實施了促進科技和金融結合試點工作，科技金融政策正是旨在推動金融支持科技創新發展、促進科技成果轉化、培育和發展戰略性新興產業的金融創新舉措。那么，科技金融政策的實施能否促進碳中和技術創新的發展？其具體機制如何？厘清以上問題對促進“雙碳”目標的實現、發揮科技金融政策的有效性以及對科技金融政策的進一步推廣均具有重要的現實意義。

1 文獻綜述

近年來，在氣候問題的重要性日益凸顯，創新驅動發展戰略不斷深化，科技金融融合發展的背景下，科技金融和碳中和技術創新問題愈發受到學界關注。

科技金融是指為促進技術創新而實施的系列金融手段［3］，可以推動金融資源流向科技創新領域，進而促進從技術研發到商業化的全周期發展［4-5］。近年來，學者們已圍繞科技金融展開相關研究，主要分為兩個方向：①從宏觀上來看，科技金融的效應評估主要集中在綠色技術創新、產業轉型升級、環境改善效應以及經濟高質量發展等方面［6-9］。學者們大多認為科技金融可以降低碳排放規模、促進經濟的綠色低碳發展，其作用機制主要包括提升城市的綠色創新能力、促進生產結構合理化等［10］。②從微觀上來看，科技金融的效應評估主要集中在企業的創新效率上［11］。科技金融政策的實施顯著提高了試點城市的高新技術企業創新產出［12］，其作用機制主要包括緩解融資約束［13］、提升企業的研發投入等［14］。科技金融政策是技術進步沖擊下的金融創新舉措，是與經濟制度互相影響、互為因果關系的制度改革［15］。已有研究指出，金融創新在促進綠色創新的過程中起著關鍵作用［16］，并且這一促進作用在碳密度高的國家更為明顯［17］。其次，由于可再生能源的技術發展不成熟、前期投入大等特性，可再生能源技術創新相比于化石燃料技術創新更易受到融資約束［18］。未來實現碳中和仍需主要依靠以可再生能源為代表的零碳技術創新，以CCUS技術（碳捕集利用與封存技術）為代表的負碳技術成本高昂，更適宜作為應急和備用手段，以減少實現碳中和目標的不確定性［19］。

由此可見，上述研究針對科技金融政策進行了不同視角的分析與探討。同時，已有研究討論了碳交易政策對碳中和技術創新的影響［20］、金融發展以及技術創新二者分別對碳中和的影響［21-22］，但是從科技創新與金融發展相結合的視角出發，分析科技金融對碳中和技術創新影響的相關研究較少。基于此，本研究以科技金融政策的實施作為一項準自然實驗，基于2006—2021 年中國277個地級及以上城市面板數據，采用雙重機器學習方法，檢驗科技金融政策對碳中和技術創新的影響及作用機制，并探究在不同城市等級、不同資源稟賦以及不同知識產權保護水平的城市，科技金融政策影響碳中和技術創新的異質性表現。

本研究的邊際貢獻在于：①在研究內容上，將科技金融政策納入碳中和技術創新的框架體系，并從提高政府科技投入水平以及科技人才集聚水平這兩個視角分析相應的傳導機制，有助于拓展已有研究。②在研究方法上，首次使用雙重機器學習方法，對科技金融政策影響碳中和技術創新的效果進行評估，可以有效解決傳統計量方法的函數誤設、高維詛咒和假設過于嚴格等問題，從而獲得更加準確的研究結論。③在政策實踐上，通過考察科技金融政策對碳中和技術創新的促進作用，以及該作用在不同類型城市的異質性表現，并結合實際情況提出相應的政策建議，對于厘清科技金融政策助力碳中和技術創新的實施方向具有現實指導意義。

2 政策背景與理論分析

2. 1 政策背景

為推進實施創新驅動發展戰略，積極引導金融資源向科技創新領域配置，科技部、中國人民銀行等5部門聯合，通過組織專家評審各申報地區的試點方案，最終確定于2011年面向16個地區開展首批促進科技和金融結合試點工作，并于2016年確定第二批9個試點城市。試點地區或城市具有科技資源相對密集、金融生態良好等特點。自科技金融政策試點工作實施以來，各試點城市結合當地的實際情況，根據總體方案編制了詳細規劃，積極引導金融資本參與實施國家科技重大專項等科技計劃，主要圍繞促進科技和金融結合、加快科技成果轉化、培育發展戰略性新興產業等方面細化落實建設任務。此外，各試點城市在實踐中將部分募集資金投向綠色環保、清潔能源以及生態保護等綠色產業項目，并重點向節能環保、新材料以及能源化工等領域的科技型中小企業和重大科技產業化項目進行直接或間接投資。從政策實施效果來看，已有研究表明，科技金融政策的實施，不僅可以顯著提高試點城市的創新水平［23］，還具有減少碳排放等環境改善效應［8，10］。但是，在科技金融政策對于碳中和項目有所支持的情況下，缺少檢驗科技金融政策對碳中和技術創新影響的相關研究。在“雙碳”目標下，探討科技金融政策對碳中和技術創新具有何種影響，能夠為科技金融政策助力碳中和技術創新、進而實現“雙碳”目標提供重要的政策啟示。

2. 2 理論分析

科技金融是促進科技開發、成果轉化和高新技術產業發展的一系列金融工具、金融制度、金融政策和金融服務，是國家科技創新體系和金融體系的重要組成部分［24］。科技金融政策旨在促進金融資本和科技的結合，通過融合創業投資、銀行信貸以及多層次資本市場等多元化金融資源，引導金融機構加大對科技企業的信貸支持，降低科技企業的風險損失，推動技術創新的發展。在促進原有工業結構轉型升級的同時，科技金融政策以科技型、創新型企業為重點支持對象，催生出具有關鍵核心技術的戰略性新興產業［25］。同時，科技金融的發展有助于引導資本流向環保意識強的企業［26］，從而有利于低碳相關的新技術研發和產業落地，為在“雙碳”目標下面臨經濟發展與產業轉型升級壓力的城市提供科技與產業支撐。

作為實現碳中和的核心驅動力，碳中和技術創新具有高資本、高知識密集性的特征，對創新主體的資本實力和創新能力均有較高的要求［27］。科技金融政策不僅可以通過政策引導更多的金融資本支持科技創新，從而提高創新主體的資本實力，為科技創新活動提供多元化的金融服務和融資渠道，降低其進行科技創新活動的風險；還可以通過市場資源配置的作用，引導資金流向創新能力更強的創新主體［23］，為實現碳中和提供全產業鏈協同減排的科技支撐。科技金融政策的以上特點為實現碳中和技術創新提供了相應支持。同時，在氣候變化問題愈發嚴重、中國碳減排壓力不斷增大的情況下，創新主體在肩負科技創新重任的同時，需要主動或被動地兼顧經濟可持續增長的責任，從而促使創新主體升級既有技術，不斷改進創新流程，更好地助力自身或者其他市場主體實現碳中和技術創新，研發出符合“雙碳”目標發展需求的科技成果。據此，提出如下待檢驗假說。

H1：科技金融政策的實施促進了碳中和技術創新。

科技主體本身技術、市場、商業模式等不成熟，發展過程中存在極大的不確定性。同時，科技主體資產專有性強、缺少抵押品，信貸風險定價過高，創新過程存在信息不對稱等問題，以致其面臨嚴重的外部融資約束。技術創新能夠得益于資金的可獲得性［28］。科技金融政策為促進科技創新，明確指出創新財政科技投入方式、提高財政資金使用效益，利用財政資金的引導和放大作用，撬動民間資本加大科技投入，加快科技成果轉化。科技金融的資金配置以及信息識別功能，有助于將金融資源優先配置給技術含量較高的環境友好型項目［29］。碳中和技術創新具有前期資金投入大、獲利周期長、風險難以預估的特征。在科技金融政策的指導下，政府通過設立基金、提供稅收優惠和財政補貼等方式，引導資金進入技術創新領域，緩解科技主體在進行碳中和技術創新時面臨的融資約束問題，助力其進行實質性的創新。此外，政府的科技投入釋放了對投入項目質量和市場前景表示認可的信號［30］，帶動其他金融資源為不同成長階段的科技主體提供多樣化的融資服務［7］，從而可以優化資源配置，引導資金流向科技創新主體，助力其突破融資瓶頸，促進碳中和技術創新。據此，提出如下待檢驗假說。

H2：科技金融政策的實施通過提高政府科技投入水平促進碳中和技術創新。

人才是知識產出和技術革新的主體，科技型企業的發展需要的不僅僅是資金，更需要招募相關專業人才、引進技術以及擴展市場。科技金融政策為科技主體提供金融產品設計、金融資源配置和金融服務安排以激勵其創新，并引導政府推出諸多人才引進配套政策［31］，以滿足科技主體對于科技人才的需求。同時，科技創新主體具有本行業的關鍵技術和知識產權優勢［32］。試點政策中如知識產權質押貸款等的實施優化了創新環境，在保護創新成果產出的同時亦有利于創新融資［33］，從而有利于科技人才開展科技創新活動。此外，科技金融政策通過直接融資或間接融資方式為科技型企業發展提供資金支持、信用增進以及風險分擔，引導金融資本進入工業、民生等領域以及綠色環保、清潔能源等綠色產業項目，促進科技成果產業化以及地區產業結構優化升級［7］。在“雙碳”目標下，效率低下、技術滯后的產業受到沖擊，碳中和技術創新相關的產業集群逐漸興起。新興高生產率的低碳產業發展，將抵消高碳產業退出對產出帶來的影響［34］，產業的轉型升級為科技人才提供了更加充裕的創新資源和發展機會［35］。科技人才的集聚，不僅通過知識的交流、擴散和分享來幫助其進行交互式學習和創新知識溢出，而且通過加劇市場的競爭程度，促使效率較低的主體被市場淘汰，高技術產業經濟要素的配置效率以及技術創新的研發效率則得以提高［36］，從而提升碳中和技術創新水平。據此，提出如下待檢驗假說。

H3：科技金融政策的實施通過提高科技人才集聚水平促進碳中和技術創新。

3 研究設計

3. 1 模型構建

3. 1. 1 基準模型

為研究科技金融政策對碳中和技術創新的影響，參考已有研究［37］，采用雙重機器學習方法進行評估。傳統計量模型和方法在處理非線性關系和高維協變量時存在局限，易產生多重共線性和維數詛咒等問題，帶來估計偏誤。其他常用于評估事件效果的傳統因果推斷方法則依賴于嚴格的假設體系，如雙重差分方法需要假定事件發生前處置組和對照組的被解釋變量隨時間的趨勢變化一致，傾向得分匹配方法在數據量大的情況下匹配過程中會損失大量觀測值，斷點回歸方法在斷點的選擇上具有較大的主觀性，合成控制法要求處置組不具有極值特性且僅適用于“一對多”的情況等，從而導致研究結果的穩健性較低。機器學習方法在可以處理非線性關系的同時，通過引入正則項進行降維來避免維數詛咒問題，但是也會帶來正則偏誤。

基于以上考慮，近年來提出的雙重機器學習方法（double/debiased machine learning，DDML）可以有效彌補傳統研究的不足［38］。雙重機器學習方法通過兩次使用機器學習方法來消除正則偏誤。因此，不僅無須預設變量間的關系從而允許變量間非線性、交互影響等關系的存在，還可以同時考慮高維控制變量，且經研究證明該方法得到的處理效應系數是無偏的［38］，從而可以精確地估計因果關系。碳中和技術創新受到經濟社會中諸多因素的影響，且在技術創新的發展過程中，變量間的非線性關系是常態，為確保政策效果估計的準確性，應盡可能控制其他因素對碳中和技術創新的干擾。因此，本研究采用雙重機器學習方法來估計科技金融政策對碳中和技術創新的影響效果。

使用雙重機器學習方法，建立部分線性模型［ 38］：