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    綠色創(chuàng)新是否適應(yīng)氣候變化:中國(guó)專(zhuān)利和GHG排放數(shù)據(jù)的實(shí)證

    2021-03-24 11:32:50張意翔成金華徐卓程
    關(guān)鍵詞:氣候變化專(zhuān)利創(chuàng)新

    張意翔 成金華 徐卓程

    摘要 氣候變化是全球面臨的最大環(huán)境挑戰(zhàn),中國(guó)根據(jù)自身發(fā)展的實(shí)際情況提出力爭(zhēng)在2030年前達(dá)到碳高峰,努力爭(zhēng)取在2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和,要想實(shí)現(xiàn)該目標(biāo)就必須減少包含二氧化碳在內(nèi)的溫室氣體排放量??紤]到我國(guó)經(jīng)濟(jì)和能源系統(tǒng)所具有的高碳化特征,綠色創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)被認(rèn)為是實(shí)現(xiàn)碳中和目標(biāo)的重要途徑之一,也是我國(guó)主動(dòng)適應(yīng)氣候變化的主要措施之一?,F(xiàn)有研究主要分析綠色創(chuàng)新對(duì)氣候變化的影響,很少研究綠色創(chuàng)新是否適應(yīng)氣候變化的要求。本文基于2000—2017年我國(guó)30個(gè)省級(jí)行政單位的綠色技術(shù)專(zhuān)利與GHG數(shù)據(jù),通過(guò)Logistic模型、負(fù)二項(xiàng)式固定效應(yīng)回歸及自回歸分布滯后等模型分析了綠色創(chuàng)新對(duì)氣候變化的適應(yīng)程度,該適應(yīng)程度用氣候變化對(duì)綠色創(chuàng)新的影響程度表示,兩者成正相關(guān)關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn):①氣候變化會(huì)誘導(dǎo)綠色創(chuàng)新,但誘發(fā)效應(yīng)較小。盡管CO2EG的影響最大,但也只有0.3%左右。②不同GHG排放源對(duì)綠色創(chuàng)新的影響程度不同,天然氣和煤炭消費(fèi)產(chǎn)生的碳排放與之成正比,石油和其他GHG與之成反比。③區(qū)域碳排放水平與綠色技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)成正比。④不同來(lái)源的投資對(duì)綠色技術(shù)專(zhuān)利數(shù)量的影響具有異質(zhì)性,私人投資比政府投資更能提升綠色創(chuàng)新的適應(yīng)程度。最后,從以下幾個(gè)方面提出了提高綠色創(chuàng)新對(duì)氣候變化適應(yīng)程度的若干建議:①中央政府應(yīng)通過(guò)減稅和補(bǔ)貼等手段刺激地方政府進(jìn)行綠色創(chuàng)新投資;②實(shí)行差異化行業(yè)創(chuàng)新政策,更加致力于促進(jìn)旨在減少煤和天然氣碳排放的技術(shù)研發(fā);③加大新能源投資;④刺激私人投資,完善投資結(jié)構(gòu),把有限的私人投資投入到能源和電信等行業(yè),提高私人公共投資的創(chuàng)新效率。

    關(guān)鍵詞 氣候變化;專(zhuān)利;創(chuàng)新;CO2排放;GHG排放

    在2030年前達(dá)到碳高峰和2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和是習(xí)近平總書(shū)記根據(jù)中國(guó)實(shí)際情況提出的碳減排目標(biāo),要想實(shí)現(xiàn)該目標(biāo)就必須減少包含CO2在內(nèi)的溫室氣體(GHG)排放。盡管調(diào)整結(jié)構(gòu)和技術(shù)創(chuàng)新被認(rèn)為是減排的有效途徑,但在經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)具有高排放特點(diǎn)情況下,充分發(fā)揮綠色創(chuàng)新效應(yīng)就顯得尤為重要[1]。為減少溫室氣體排放,中國(guó)政府不斷加強(qiáng)綠色創(chuàng)新[2]。盡管推廣綠色創(chuàng)新政策降低了溫室氣體排放量,但排放總量的不斷增多說(shuō)明政府政策并沒(méi)有充分適應(yīng)氣候變化[3]。這就說(shuō)明有必要研究中國(guó)綠色創(chuàng)新對(duì)溫室氣體排放的適應(yīng)程度。

    綠色創(chuàng)新作為適應(yīng)氣候變化挑戰(zhàn)的手段備受學(xué)者們關(guān)注,他們均認(rèn)為綠色創(chuàng)新能有效減少溫室氣體[4-12],但這些研究在分析創(chuàng)新與氣候變化關(guān)系時(shí)主要分析綠色創(chuàng)新對(duì)氣候變化的影響,很少研究綠色創(chuàng)新是否適應(yīng)氣候變化。Lee等[4]發(fā)現(xiàn)盡管綠色創(chuàng)新會(huì)減少溫室氣體排放量但并沒(méi)有達(dá)到氣候變化產(chǎn)生的減排要求,這種現(xiàn)象在欠發(fā)達(dá)國(guó)家尤為明顯。他們認(rèn)為要想真正發(fā)揮綠色創(chuàng)新的溫室氣體減排效應(yīng)就必須通過(guò)增強(qiáng)綠色創(chuàng)新能力來(lái)提高綠色創(chuàng)新適應(yīng)氣候變化的變化程度;蔣佳妮等[7]、王為東等[8]認(rèn)為盡管綠色創(chuàng)新提高了中國(guó)溫室氣體減排效率,但仍未滿足氣候變化產(chǎn)生的減排需求;張意翔等[9]認(rèn)為中國(guó)綠色創(chuàng)新對(duì)氣候變化的低適應(yīng)程度不僅使中國(guó)總體生態(tài)績(jī)效水平較低還產(chǎn)生了區(qū)域生態(tài)績(jī)效差異;Lorente等[10]認(rèn)為可根據(jù)氣候變化特點(diǎn)來(lái)調(diào)整綠色創(chuàng)新投資規(guī)模和方向以提高綠色創(chuàng)新對(duì)氣候變化的適應(yīng)程度;王兵等[11]、陳超凡[12]則認(rèn)為中國(guó)需要根據(jù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式變化通過(guò)增加R&D投入等途徑不斷提高綠色創(chuàng)新能力來(lái)提高綠色創(chuàng)新對(duì)溫室氣體排放的適應(yīng)程度??梢?jiàn),要想充分發(fā)揮中國(guó)綠色創(chuàng)新的減排效應(yīng),就需要通過(guò)分析綠色創(chuàng)新對(duì)氣候變化的適應(yīng)機(jī)制和影響因素來(lái)提高中國(guó)綠色創(chuàng)新對(duì)溫室氣體排放的適應(yīng)程度。

    本文試圖從以下方面對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)進(jìn)行完善:首先,通過(guò)檢驗(yàn)氣候變化指標(biāo)對(duì)不同綠色專(zhuān)利的影響來(lái)研究綠色創(chuàng)新對(duì)氣候變化適應(yīng)程度的整體特征;其次,分析不同來(lái)源與不同規(guī)模的溫室氣體排放對(duì)綠色創(chuàng)新影響的異質(zhì)性來(lái)檢驗(yàn)綠色創(chuàng)新對(duì)氣候變化適應(yīng)程度的變化特征;最后,通過(guò)比較私人公共投資對(duì)不同行業(yè)綠色創(chuàng)新的影響來(lái)檢驗(yàn)私人公共投資對(duì)綠色創(chuàng)新的作用機(jī)制。本文不僅能夠在一定程度上擴(kuò)展綠色創(chuàng)新效應(yīng)的研究視野,探尋更能有效緩解氣候變化的綠色創(chuàng)新模式,還有利于完善減排的政策制定體系。

    1 變量、模型設(shè)定與數(shù)據(jù)來(lái)源

    本文主要分析綠色創(chuàng)新與氣候變化的聯(lián)系。綠色創(chuàng)新是指綠色創(chuàng)新能力,使用綠色技術(shù)專(zhuān)利表示,兩者是正相關(guān)關(guān)系[10]。

    1.1 變量

    自變量包括地區(qū)天然氣、煤以及石油燃燒每年產(chǎn)生的CO2排放量、投資虛擬變量、人均GDP以及其他GHG氣體排放量;因變量是指地區(qū)參與開(kāi)發(fā)綠色技術(shù)專(zhuān)利的可能性。

    1.1.1 自變量

    氣候變化用CO2和其他GHG排放表示。由于氣候變化問(wèn)題的復(fù)雜性,還沒(méi)有單一指數(shù)或衡量標(biāo)準(zhǔn)能夠表示氣候變化的全部影響。因此,選擇CO2代表氣候變化,由CO2EG、CO2EL和CO2ES構(gòu)成。CO2EG、CO2EL和CO2ES分別表示使用天然氣、石油和煤時(shí)產(chǎn)生的CO2。OGHGE是指除CO2外的其他GHG的排放水平。GHG和CO2的數(shù)據(jù)單位均為萬(wàn)t 。

    GDPpc采用地區(qū)人均GDP,控制經(jīng)濟(jì)和人口規(guī)模的影響。GDPpc和投資以元為單位。

    投資虛擬變量反映政府投資政策對(duì)綠色技術(shù)專(zhuān)利的影響。包括:①dumIEG表示對(duì)私人參與的能源項(xiàng)目的政府投資。②dumITC變量表示私人參與的電信項(xiàng)目中的政府投資。涵蓋的項(xiàng)目類(lèi)型與dumIEG變量一致。③dumITP表明私人參與的交通項(xiàng)目的政府投資。④dumIWS代表私人參與的水和衛(wèi)生項(xiàng)目政府投資。這四種投資項(xiàng)目類(lèi)型虛擬變量指資本消耗、新建項(xiàng)目和資產(chǎn)剝離的運(yùn)營(yíng)管理合同。

    需要進(jìn)一步說(shuō)明的是,CO2ET是一個(gè)按2000—2017年間的CO2 總排放量對(duì)各地區(qū)進(jìn)行分組的分類(lèi)變量。該變量的值為1~5,其中:1表示大于9億t CO2 排放量的地區(qū),2代表該地區(qū)CO2 排放量超過(guò)6億t 但不超過(guò)8億t ,3表示該地區(qū)CO2 排放量超過(guò)4億t 但小于6億t,4表示該地區(qū)CO2 排放量超過(guò)2億t 伹小于4億t,5表示該地區(qū)CO2 排放量小于2億t 。

    1.1.2 因變量

    專(zhuān)利數(shù)量用Y02表示,共5個(gè),包括Y02B、Y02C、Y02E、Y02T和AllY02。其中:Y02B涉及與建筑物有關(guān)的氣候緩解技術(shù),Y02C包括氣體或液體的貯藏或分配及制冷氣體的液化和GHG氣體固化等技術(shù),Y02E涉及電力發(fā)電、變電、配電及燃燒設(shè)備與技術(shù)等技術(shù),Y02T涵蓋與輸送、包裝、存貯、搬運(yùn)相關(guān)的技術(shù)。這些變量通過(guò)地區(qū)專(zhuān)利數(shù)量加總而成。前四個(gè)變量代表了四個(gè)Y02的國(guó)際專(zhuān)利分類(lèi)IPC類(lèi)別中每一個(gè)專(zhuān)利總數(shù),AllY02是前四個(gè)的加總。

    四個(gè)二元虛擬因變量(dumY02B、dumY02C、dumY02E和dumY02T)表明某地區(qū)是否正在開(kāi)發(fā)上述四個(gè)Y02類(lèi)別中任何一項(xiàng)技術(shù)并申請(qǐng)專(zhuān)利,存在為1,否則為0。

    1.2 基本模型

    為理解氣候變化與綠色創(chuàng)新關(guān)系,采用三階段計(jì)量方法:模型1采用二元Logistic固定效應(yīng)回歸估計(jì)溫室氣體排放對(duì)技術(shù)專(zhuān)利數(shù)量的邊際影響;模型2采用無(wú)條件負(fù)二項(xiàng)式固定效應(yīng)估計(jì)來(lái)研究溫室氣體排放如何影響綠色技術(shù)專(zhuān)利數(shù)量并控制地區(qū)間的影響程度,同時(shí)采用隨機(jī)效應(yīng)估計(jì)不同溫室氣體排放量的影響;通過(guò)控制可能存在偏差估計(jì)的時(shí)間變化遺漏變量使用自回歸分布滯后模型進(jìn)行穩(wěn)健性分析。

    1.2.1 二元Logistic固定效應(yīng)回歸

    Logistic模型旨在分析地區(qū)進(jìn)行發(fā)明和申請(qǐng)新綠色技術(shù)專(zhuān)利的可能性,公式如下:

    其中,DY02it是二進(jìn)制變量,如果i地區(qū)在t年至少存在一個(gè)綠色技術(shù)的專(zhuān)利(Y02),則其值為1,否則為零。P(DY02it=1)被稱(chēng)為“專(zhuān)利傾向”[12],指地區(qū)參與開(kāi)發(fā)和申請(qǐng)氣候變化技術(shù)專(zhuān)利(Y02)的可能性。CO2EGit、CO2ELit和CO2ESit分別表示i地區(qū)在第t年的天然氣、液體和煤產(chǎn)生的CO2排放量。OGHGEit是i地區(qū)第t年其他GHG排放的變量。GDPpcit是控制變量,表示i地區(qū)第t年的人均GDP。Ct表示為控制年份間差異而添加的虛擬二進(jìn)制變量,εit是誤差項(xiàng)。Logistic二元回歸在專(zhuān)利分析中非常普遍,其中輸出變量是二進(jìn)制[13]。

    1.2.2 無(wú)條件負(fù)二項(xiàng)式固定效應(yīng)模型

    為分析綠色技術(shù)專(zhuān)利數(shù)量對(duì)氣候變化的適應(yīng)程度,本文使用以下標(biāo)準(zhǔn)線性模型。

    其中,Y02it代表五個(gè)Y02變量(Y02B、Y02C、Y02E、Y02T和AllY02),CO2EGit、CO2ELit、CO2ESit、OGHGEit、GDPpcit、Ct和εit變量與模型1一致。由于變量Y02過(guò)度離散,因此選擇負(fù)二項(xiàng)式回歸而不是更普遍的泊松回歸來(lái)估計(jì)模型。除了Y02C(約為70%)外,每個(gè)Y02數(shù)據(jù)中零分布是非常合理的。將模型調(diào)整為非線性指數(shù)函數(shù)形式,則yit的條件均值是:

    最常用的固定效應(yīng)負(fù)二項(xiàng)式回歸方法并不符合真正的固定效應(yīng)估計(jì)[14]。Hausman等[15]提出可使用分散參數(shù)的特定個(gè)體變化,但它不能控制時(shí)間不變的協(xié)整變量。Allison等[16]認(rèn)為無(wú)條件負(fù)二項(xiàng)式固定效應(yīng)模型和負(fù)二項(xiàng)隨機(jī)效應(yīng)模型三種替代解決方案可解決該問(wèn)題。

    1.2.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    使用標(biāo)準(zhǔn)線性自回歸分布滯后模型(auto regressive distributed lag,ARDL)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn),并作為分析氣候創(chuàng)新滯后效應(yīng)的擴(kuò)展,該模型如下:

    Y02it表示五項(xiàng)綠色技術(shù)專(zhuān)利中的一項(xiàng);CO2EGit、CO2ELit和CO2ESit的含義與上文相同。i和t分別代表給定地區(qū)和年份。另外,使用廣義矩量法(generdized method and moments,GMM)估計(jì)上述ARDL。類(lèi)似地,由于因變量是非連續(xù)和正相關(guān),因此乘法分布滯后指數(shù)模型相比線性模型更適用。這里將不對(duì)模型3的指數(shù)適用性及其相關(guān)的GMM估計(jì)式做進(jìn)一步討論。GMM通常用于研究動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的內(nèi)生性問(wèn)題[17]。但由于它不能直接用于模型3中的數(shù)據(jù)分析,所以,模型3將使用差分GMM估計(jì)的“準(zhǔn)差分”。該方法由Wooldridge[18]開(kāi)發(fā)并適用于面板數(shù)據(jù)模型。

    1.3 數(shù)據(jù)來(lái)源

    專(zhuān)利數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)家及各省市知識(shí)產(chǎn)權(quán)局、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》以及《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》。各地區(qū)的CO2排放量、其他GHG排放量、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值和人口數(shù)據(jù)均來(lái)自2001—2018年世界銀行數(shù)據(jù)庫(kù)(WDI)??紤]數(shù)據(jù)的可獲得性,不包含西藏、臺(tái)灣、香港和澳門(mén),得到30個(gè)省級(jí)行政單位,選擇其2000—2017年間的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)顯示,自2000年以來(lái)綠色專(zhuān)利數(shù)量呈顯著增加趨勢(shì),而且Y02技術(shù)的數(shù)量大幅增加,尤其是Y02E和Y02T。不僅如此,所有排放水平整體呈逐漸增加的趨勢(shì)。三種能源消耗產(chǎn)生的總碳排放量(CO2ET)遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他GHG。其中,其他GHG=溫室氣體總排放-CO2排放。

    2 綠色創(chuàng)新對(duì)氣候變化適應(yīng)程度

    該程度通過(guò)氣候變化與綠色專(zhuān)利數(shù)量的相關(guān)系數(shù)來(lái)表示,系數(shù)越大則適應(yīng)程度就越大。

    為解決數(shù)據(jù)集可能產(chǎn)生的異方差、自相關(guān)和內(nèi)生性等問(wèn)題,本文參考文獻(xiàn)[18]進(jìn)行序列相關(guān)性檢驗(yàn)。此外,還進(jìn)行了ADF單位根檢驗(yàn)以及變量自相關(guān)及其滯后性檢驗(yàn)。

    首先,從表1可看出,Breusch-Pagan檢驗(yàn)中的p值顯著,說(shuō)明存在異方差;Hausman檢驗(yàn)結(jié)果表明各地區(qū)的影響與其他協(xié)變量不相關(guān),因此模型2存在面板固定效應(yīng);另外,Wooldridge檢驗(yàn)表明模型2中的變量存在序列相關(guān)性。

    其次,表2表示CO2EL與CO2EG和CO2ES高度相關(guān)。所有變量的VIF膨脹因子顯著較低,且估計(jì)值的標(biāo)準(zhǔn)誤差在合理范圍內(nèi)。GDP、人口與CO2、其他GHG排放變量高度相關(guān),而GDPpc則是微弱相關(guān),因此,只分析人均GDP。此外,所有自變量都是I(1),而所有因變量都是I(0)??梢?jiàn),綠色創(chuàng)新在較為微弱的程度上適應(yīng)氣候變化。

    最后,模型檢驗(yàn)結(jié)果顯示其存在自相關(guān)、異方差和內(nèi)生性相關(guān)的問(wèn)題。為解決這些問(wèn)題,利用聚類(lèi)穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤差、一階差分和GMM進(jìn)行修正。

    3 綠色創(chuàng)新對(duì)氣候變化的適應(yīng)機(jī)制

    表3顯示綠色創(chuàng)新在較微弱的程度上適應(yīng)氣候變化。那么,這種適應(yīng)是如何形成的呢?本部分對(duì)此問(wèn)題進(jìn)行分析,所有實(shí)證結(jié)果將分三個(gè)部分進(jìn)行介紹和討論。第一部分討論模型1中的二次項(xiàng)Logistic回歸估計(jì)結(jié)果。第二部分討論模型2中的固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)負(fù)二項(xiàng)式的估計(jì)結(jié)果,最后介紹GMM短期估計(jì)結(jié)果。

    3.1 專(zhuān)利的邊際傾向(Y02技術(shù))

    表3顯示,除OGHGE和一些投資虛擬變量外,所有變量的系數(shù)都具有顯著性。CO2EG 、CO2ES、dumIEG和dumITC對(duì)五個(gè)因變量具有顯著正相關(guān)性,CO2EL具有顯著性但對(duì)其中四個(gè)因變量具有負(fù)相關(guān)性。在AllY02中,四種投資具有顯著性。然而,只有能源和電信投資才能對(duì)專(zhuān)利(Y02)的數(shù)量產(chǎn)生正向影響,運(yùn)輸、水和衛(wèi)生的投資對(duì)AllY02產(chǎn)生負(fù)向影響。在所有因變量中,人均GDP都是顯著的且正相關(guān)的。

    結(jié)果顯示:首先,碳排放量的增加(CO2EL除外)會(huì)使綠色技術(shù)專(zhuān)利增加。其次,四個(gè)部門(mén)的投資并不總是對(duì)于綠色技術(shù)專(zhuān)利數(shù)量產(chǎn)生正向影響,私人投資影響更大[1]。

    3.2 CO2和GHG排放對(duì)Y02專(zhuān)利數(shù)量的影響程度

    表4顯示了模型2的負(fù)二項(xiàng)式固定效應(yīng)的估計(jì)結(jié)果。如表所示,CO2EL和CO2EG至少對(duì)五個(gè)變量中的三個(gè)因變量的影響顯著。與表3中的結(jié)果一致,液體燃料消耗的碳排放對(duì)氣候變化專(zhuān)利具有負(fù)相關(guān)性,而固體燃料消耗的碳排放對(duì)Y02專(zhuān)利的數(shù)量具有正相關(guān)性。OGHGE和CO2EG在固定效應(yīng)下不顯著。證實(shí)了表3的結(jié)果,即綠色創(chuàng)新并沒(méi)有像預(yù)期那樣對(duì)石油等液體燃料消耗所產(chǎn)生的CO2排放做出積極適應(yīng)。另一方面,CO2ES與Y02專(zhuān)利數(shù)量間的顯著正向關(guān)系表明“創(chuàng)新”的高比例上升可以通過(guò)CO2ES的變化來(lái)解釋。

    表5顯示了不同碳排放量對(duì)Y02專(zhuān)利數(shù)量的時(shí)間不變效應(yīng)。按碳排放量將各地區(qū)分為五組,第1組大于9億t (河北、內(nèi)蒙古、江蘇、山東、廣東),第2組是6~9億t (山西、浙江、遼寧、河南),第3組是4~6億t (北京、吉林、上海、天津、江西、廣西、重慶、貴州、云南、甘肅、寧夏),第4組是2~4億t (安徽、福建、湖北、湖南、四川、陜西、黑龍江、新疆),第5組不大于2億t (青海、海南)。除第5組總體上不顯著外,其他都具有顯著性,但第1組的顯著性明顯比第2、3、4組小。第5組之所以總體不顯著,主要是青海和海南的綠色創(chuàng)新規(guī)模太小,尤其是海南省;第1組的顯著性較小的原因主要是河北和內(nèi)蒙古的綠色創(chuàng)新規(guī)模太小。盡管如此,結(jié)論還是充分證明了地區(qū)碳排放水平與Y02技術(shù)的研發(fā)和專(zhuān)利成正比,該結(jié)論與現(xiàn)有文獻(xiàn)的結(jié)論基本一致[5-6, 12]。由此,從上述分析結(jié)論不難看出綠色創(chuàng)新對(duì)氣候變化的適應(yīng)機(jī)制及其影響因素。一方面,從適應(yīng)機(jī)制來(lái)看,除CO2EL外,綠色創(chuàng)新會(huì)隨著溫室氣體排放的增加而提高,但上升幅度較小。這說(shuō)明我國(guó)綠色創(chuàng)新能在一個(gè)較低的程度上適應(yīng)氣候變化。另一方面,從該適應(yīng)機(jī)制的影響因素來(lái)看,綠色創(chuàng)新對(duì)氣候變化的適應(yīng)程度取決于溫室氣體排放源、地區(qū)綠色創(chuàng)新能力與投資主體性質(zhì)。首先,天然氣和煤炭消耗碳排放的增加會(huì)提高綠色創(chuàng)新的適應(yīng)程度,而石油和其他溫室氣體排放的增加會(huì)降低綠色創(chuàng)新的適應(yīng)程度;其次,地區(qū)綠色創(chuàng)新能力越強(qiáng)則適應(yīng)程度越大;再次,私人投資比政府投資更能提升綠色創(chuàng)新的適應(yīng)程度。

    4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)——準(zhǔn)差分GMM結(jié)果

    可見(jiàn),中國(guó)綠色創(chuàng)新在一定程度上適應(yīng)氣候變化。由于在受其他因素影響時(shí),上述變量的大小及變量關(guān)系會(huì)發(fā)生變化。因此,需進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。盡管要對(duì)不同形式的變量進(jìn)行檢驗(yàn),但中國(guó)正處于生態(tài)文明建設(shè)制度不斷完善時(shí)期,政策會(huì)不斷變動(dòng),使排放量變化非常頻繁,無(wú)法對(duì)其變化特征進(jìn)行總結(jié)。綠色創(chuàng)新盡管會(huì)受政策影響,但路徑依賴(lài)等因素使其變化小于CO2排放量和其他溫室氣體排放量的變化頻率[19]。所以,只對(duì)不同技術(shù)專(zhuān)利進(jìn)行檢驗(yàn)。Schleicha等[20]認(rèn)為專(zhuān)利存量可以進(jìn)一步精確反映特定部門(mén)效應(yīng),如技術(shù)提供者的從發(fā)明中學(xué)習(xí)的效應(yīng)。因此,這部分詳細(xì)討論了溫室氣體排放、研發(fā)投入和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)綠色技術(shù)專(zhuān)利的引致效應(yīng)。使用了Lin等[19]的公式來(lái)計(jì)算綠色技術(shù)的專(zhuān)利存量,如下所示:

    綠色技術(shù)專(zhuān)利存量的初始值確定為2000年的專(zhuān)利申請(qǐng)量。折舊率δ是15%[19]。排放量發(fā)生較大變化會(huì)影響綠色創(chuàng)新與碳排放的關(guān)系。這種情況的存在說(shuō)明要想全面揭示綠色創(chuàng)新對(duì)碳排放適應(yīng)程度,需要結(jié)合區(qū)域具體情況來(lái)分析區(qū)域適應(yīng)程度的異質(zhì)性。這將是我們后續(xù)研究重點(diǎn)解決的問(wèn)題。

    5 結(jié)論與建議

    在對(duì)氣候變化與綠色創(chuàng)新關(guān)系及對(duì)不同形式私人公共投資對(duì)綠色創(chuàng)新的影響進(jìn)行分析基礎(chǔ)上,本文研究了綠色創(chuàng)新對(duì)氣候變化的適應(yīng)程度,得出如下結(jié)論:①我國(guó)氣候變化能誘導(dǎo)綠色技術(shù)創(chuàng)新,但誘導(dǎo)效應(yīng)較小。即綠色技術(shù)創(chuàng)新能適應(yīng)氣候變化,但適應(yīng)程度較低。其中,CO2EG對(duì)Y02T的影響程度最大,但也只有0.3%左右。②不同氣體排放源對(duì)綠色創(chuàng)新效應(yīng)的影響程度不同,對(duì)綠色技術(shù)發(fā)展影響最大的是天然氣和煤炭消耗的碳排放,而石油和其他溫室氣體消耗的碳排放對(duì)綠色技術(shù)專(zhuān)利的影響較小。③地區(qū)排放規(guī)模與綠色技術(shù)專(zhuān)利技術(shù)數(shù)量成正比。④私人投資對(duì)綠色創(chuàng)新適應(yīng)程度的影響更大。

    基于上述結(jié)論,本文給出了提高綠色創(chuàng)新對(duì)氣候變化的適應(yīng)程度的幾點(diǎn)建議:①鼓勵(lì)和促進(jìn)符合本地區(qū)社會(huì)發(fā)展需要的綠色創(chuàng)新政策,更好推動(dòng)地區(qū)參與綠色創(chuàng)新。地區(qū)進(jìn)行氣候綠色創(chuàng)新的傾向受到二氧化碳和其他溫室氣體排放量的影響說(shuō)明在中央政府投入有限情況下,地方政府需要重視碳減排過(guò)程中的創(chuàng)新效應(yīng),加大綠色創(chuàng)新投入。這就需要中央政府通過(guò)減稅和補(bǔ)貼等手段刺激地方結(jié)合實(shí)際情況進(jìn)行綠色創(chuàng)新投資[21],提高地區(qū)綠色創(chuàng)新能力,以最大限度減少溫室氣體排放。②實(shí)行差異化行業(yè)創(chuàng)新政策。限于經(jīng)濟(jì)條件,政府需要針對(duì)不同行業(yè)實(shí)行不同的創(chuàng)新政策,更加致力于促進(jìn)旨在減少煤和天然氣碳排放的技術(shù)研發(fā)。盡管溫室氣體排放量的增加會(huì)引發(fā)綠色技術(shù)專(zhuān)利的增加,但對(duì)不同專(zhuān)利的影響具有異質(zhì)性,一方面,它與石油(液體)產(chǎn)生的碳排放和Y02專(zhuān)利數(shù)量之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系,這意味著Y02專(zhuān)利數(shù)量對(duì)石油和其他溫室氣體碳排放增加的適應(yīng)非常弱;另一方面,煤炭和天然氣的碳排放與Y02專(zhuān)利間存在正相關(guān)關(guān)系,這說(shuō)明它們產(chǎn)生的CO2和Y02專(zhuān)利計(jì)數(shù)表明其對(duì)這類(lèi)碳排放具有強(qiáng)烈的創(chuàng)新適應(yīng)。因此,政府需要對(duì)不同能源采取差異化政策,應(yīng)該大力促進(jìn)減少煤和天然氣碳排放的綠色技術(shù)研發(fā)[10]。③加大新能源投資,鼓勵(lì)綠色創(chuàng)新。氣候變化會(huì)誘導(dǎo)綠色技術(shù)創(chuàng)新,反之亦然,這有力地證實(shí)了創(chuàng)新與氣候變化指標(biāo)的變化具有顯著正相關(guān)性。但值得注意的是,綠色技術(shù)專(zhuān)利的相對(duì)數(shù)量將隨著碳排放量的下降而下降,這說(shuō)明需要找到更多的諸如促使新能源技術(shù)開(kāi)發(fā)等新方法來(lái)鼓勵(lì)綠色技術(shù)創(chuàng)新[22]。④刺激私人投資,完善投資結(jié)構(gòu)。綠色投資規(guī)模過(guò)小一直是影響我國(guó)能源技術(shù)創(chuàng)新能力的重要因素,尤其是在不發(fā)達(dá)地區(qū)[1]。研究結(jié)論顯示,投資對(duì)Y02專(zhuān)利數(shù)量在產(chǎn)生積極影響的同時(shí),也會(huì)產(chǎn)生負(fù)面影響。這表明需要采取針對(duì)性政策刺激私人投資,完善投資結(jié)構(gòu),把有限的私人投資投入到能源和電信等行業(yè),提高私人公共投資的創(chuàng)新效率[2]。

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