我国碳排放权交易机制和绿色信贷制度支持低碳技术创新的路径研究

张修凡，范德成

（哈尔滨工程大学 经济管理学院，黑龙江 哈尔滨 150001）

一、引言

目前，我国积极将市场机制引入环境规制与相关政策中，自2011年起，北京、上海等地区着手建立碳排放权交易市场，以市场交易机制优化资源配置，实现减排目标。在市场机制下，纳入碳排放权交易市场企业可通过碳排放权交易市场，进行碳排放权交易，通过碳排放权交易完成配额目标的同时，有效降低减排成本。因此，碳排放权交易机制是实现碳减排的重要制度创新和政策工具。2016年，国务院批准了全国碳排放权交易市场的总体设计方案，我国开始建立全国碳排放权交易市场，引导实体经济的低碳发展。2021年7月16日，全国碳市场交易正式启动，上海环境能源交易所成为全国碳市场的交易运营和维护单位。我国在建立碳排放权交易试点市场和自愿减排抵消机制的基础上，根据减排需求进行统筹规划。因此，研究碳排放权交易机制这一实现节能减排目标的重要工具，探索其发挥减排效应的机制原理，实现低碳技术创新与可持续发展，解决碳减排难题，碳排放权交易机制是促进环境保护目标完成的政策工具，按交易标的可进一步细分为碳排放权交易市场（ETS）与CCER项目。碳排放权交易机制能够激发企业创新活力进行低碳技术改造以节约碳排放额，有效控制碳排放总量。企业减排成本的差异决定碳市场与控制工具相比具有效率优势。由此可见，通过碳排放权交易市场交易降低减排成本，对于低碳技术创新活动具有激励作用。低碳技术创新被认为是应对气候变化、降低长期减排成本的重要手段，碳排放权交易市场能够通过推进碳减排联盟的形成、技术共享、优化资源配置和成本节约效应而实现低碳技术创新。在技术与市场的双重力量下，企业间组建联盟致力于共享碳减排相关技术和战略以共同实现低碳技术创新目标。同时，绿色信贷制度倾向于绿色环保型企业，同时积极推进技术共享，将属于个体层面的低碳技术聚合为整体层面优势。因此，绿色信贷制度与碳排放权交易机制引导资源配置优化而激发创新活力进行低碳改造，使得企业通过资本积累实现低碳技术创新。碳排放权交易机制对低碳技术创新产生的影响来自成本节约激励机制产生的创新补偿效应。同时，绿色信贷制度能够通过促进产业结构升级、加快淘汰落后产能而实现资源和能源在效率和分配上的更优配置，促进低碳技术升级的政策目标。

本文的创新之处在于详细阐述了我国碳排放权交易机制和绿色信贷制度对于低碳技术创新的影响机制，利用我国2014—2019年省级面板数据考察绿色信贷制度与碳排放权交易机制支持低碳技术创新的路径研究。通过阐述碳排放权交易机制和绿色信贷制度现阶段的发展成果，对可能促进二者协同效率提升的相关因素进行检验，并对市场协同效果进行分析。对于碳排放权交易机制的考察进一步细化为碳排放权交易市场与自愿减排项目带来的变化。通过考察环境规制对市场协同效果的影响，从细节上为碳排放权交易机制和绿色信贷的发展提供依据，从而提高政策制定的精准性，加强对低碳技术创新产生协同效果。

二、理论机制

（一）绿色信贷制度的低碳技术创新效应。

企业在技术创新过程寻求绿色金融市场的资金支持。[1]（p29-40）绿色信贷制度能够推动对低碳企业形成良好的投融资环境，减少风险敞口，进而促进低碳技术的产生。[2]（p101-111）绿色信贷制度的发展以及绿色产业和项目的政府服务通道的建设能够激发技术创新活力进行低碳改造，市场机制产生的创新补偿效果进一步扩大。[3]（p131-136）在绿色信贷制度快速发展下，环保型企业融资规模扩大，市场规模及资金流动性大，足以为低碳技术投融资起到引导作用，同时也为企业提供有效的碳减排及低碳技术研发创新支持。[4]（p102-114）绿色信贷制度的规模优势在满足企业逐渐增加的资金需求和降低成本方面具有特定的优势。同时，绿色信贷制度能够推动企业积极树立良好的社会责任形象，提高环境管理水平，从而在绿色信贷市场上获得优势，积极引导低碳技术创新。绿色信贷制度的制定能够推动企业的流程重组和附加值创造，在生产环节中进行低碳改造，并通过发挥市场功能和力量实现资源的优化配置，进而实现低碳技术创新。[5]（p112-130）低碳技术创新需要融资的大力支持，绿色信贷制度将金融资本汇聚低碳经济领域，从而发挥货币职能和金融服务的重要作用，以形成低碳技术创新的要素基础。

（二）碳排放权交易机制的低碳技术创新效应。

碳排放权交易机制对低碳技术创新产生的效应体现为其能为企业提供更持久的研发动力与资金支持。低碳技术创新[6]（p94-102）的“相对有效性”使其对于投融资环境与动力模式要求较高，碳排放权交易机制就是企业实现技术贸易的重要市场。一方面，在碳排放权交易机制中，企业可以直接通过交易所进行低碳技术的转让与交换。碳排放权交易机制的关键要素包括配额总量及分配。碳排放权交易机制配额总量设置松紧度是高排放企业控制能源消耗和温室气体排放的重要因素。[7]（p88-97）若配额总量设置较紧，高排放企业将积极探索减排措施，开发碳减排潜力。若企业进入减排潜力递减阶段，通过提高技术水平等措施来实现配额要求可能难度较高，则通过购买配额以实现减排目标。

同时，CCER 项目能够激励和吸引大批的技术人才和市场研究开发者投身到节能低耗和可再生能源的开发中，从而培养和组织庞大的技术顾问和市场研究开发团队，这对企业技术创新与可持续发展起到重要影响。[8]（p19-28）CCER项目多以风电、水电和太阳能等项目进行综合应用，开发新一代能源和可再生能源工程。这些项目投资规模大、辐射半径广，对区域低碳技术创新能力、能源消费结构和环境治理有持续且深远的影响。[9]（p102-114）通过CCER项目引进先进的低碳技术和装置，在国内普遍推广促进适应气候变化、节能减排等理念。[10]（p183-194）因此，CCER 项目的实施在区域层面上推动传统高排放生产方式的创新与绿色发展，同时为企业带来外部的资金，核证减排收益和减排技术。

（三）绿色信贷制度与碳排放权交易机制的协同。

政策协同是指不同政策之间通过相互协调，以最大化政策的实施效果实现帕累托最优状态。[11]（p68-78）通过前文绿色信贷制度与碳排放权交易机制对低碳技术创新产生影响的分析，本文认为，二者可以从以下两个渠道展开政策协同：

1.碳排放权交易机制与绿色信贷协同。

碳排放权交易机制和绿色信贷制度之间的协同功能可以通过调节和引导其在资源分配中的方向和力度，给予企业和金融机构一个明确的资源配置信号，促进其实现低碳科技创新和资源优化配置。碳排放权交易机制的有效运作需要金融机构的参与。碳交易产品是由政府分配的碳排放配额和减排活动下产生的碳减排量。碳排放权交易机制设定严格的排放标准，对高污染、高排放的“两高”企业设定配额，强化对“两高”企业的约束，因而碳排放权具有典型的金融产品属性，对金融机构具有吸引力。[12]（p101-123）金融机构的参与大大增加了碳排放权交易机制的流动性。我国碳排放权交易机制要有效、平稳运行，亦需要与绿色金融机构进行合作。否则，易发生企业惜售其排放配额或减排量的现象，导致碳排放权交易机制因缺乏流动性而无法形成市场化的定价机制，无法发挥促进企业减排与低碳技术创新的作用。[13]（p5-9）

碳排放交易制度可以使得企业创新过程中的投融资现金流增加，提高企业的创新投入，绿色信贷制度与碳排放权交易机制的协同发展能够刺激企业进行低碳技术创新。低碳技术创新关联企业需要绿色信贷制度的权益型融资支持。[14]（p39-45，58）同时积极开展碳交易服务，开发绿色信贷产品，有利于碳排放权交易机制贯彻落实产业政策，充分发挥低碳企业的业务优势。开发并创新绿色信贷避险工具，鼓励企业通过资产证券化等多种创新方式实现风险与收益的重组安排，拓展筹资渠道。其中包括很多国际和政府发展银行、知名商业银行、私募基金等。他们的参与大大增加了碳排放权交易机制的流动性。[15]（p57-73）

绿色信贷制度和碳排放权交易机制对低碳技术创新发挥协同作用的渠道可通过碳金融产品的开发，以及金融服务创新而得到实现。碳市场具有金融属性，为企业提供资金的外部支持，支撑企业模仿创新能力的提升，进而形成区域低碳经济转型能力。碳市场通过推动技术交易与创新资本积累两种方式来促进低碳技术创新。[16]（p31-42）绿色信贷和碳资产抵质押融资等融资工具的开发可以降低技术创新的融资成本。由此可见，绿色信贷制度有利于企业开发新能源和低碳技术，从而实现经济的可持续发展。

绿色信贷制度与碳排放权交易机制的协同发展从政策、产品、市场及模式等多个方面构建了全方位的碳交易市场支持系统。针对企业在低碳信贷技术创新开发中融资途径渠道缺乏的问题，绿色信贷制度能够发挥支撑能力。[17]（p95-107）针对企业低碳技术节约成本激励不足的问题，增加碳排放权交易市场的活跃度。以低碳科技产业链为主要依托，实现了企业低碳技术创新与市场互动相结合。碳排放权交易机制逐步放开金融机构准入，目前证券公司进入二级市场交易，使得了解企业情况的银行为企业设计风险对冲的方案，最大程度地促进企业低碳技术创新。企业低碳技术创新与碳市场形成良好的互动和结合。

2.CCER项目与绿色信贷协同。

在银行自主开发的绿色投资理财系列中，目前推出了定期国际碳排放产品额度系列的绿色金融产品。在绿色项目工程方面，工程顾问咨询服务逐步产生。如目前，中国农业银行率先选择联合美国花旗银行等全球多家国际知名大型投资银行，将其纳入作为开展CCER 项目业务的战略伙伴，拓宽新的客户资源，在信息资源共享、购买价格匹配、项目技术研究产品开发与业务合作等各个领域进行广泛务实的国际交流。对于追求效益最大化的金融机构而言，由于CCER项目具有社会性和产品属性，在低金融摩擦及充分市场化的环境中，企业购入环保基金的最终收益来源是减排带来的实际利润，实现企业资源的有效聚集与收益再分配。由于CCER项目的融资风险性比较高，开发周期相对比较长，且需要申请项目审批的相关程序繁琐，所以在设计CCER 项目产品的过程时，绿色信贷贴息能够调动绿色信贷投放，企业增强利用绿色信贷实现低碳技术创新的积极性。[18]（p113-117）CCER项目种类丰富，以清洁能源与生物质能为主。将其与电力行业相结合，能迅速提高能源利用效率，避免能源浪费，使能源得到高效利用。而林业碳汇项目的减排效果最佳。[19]（p14-17）如广东长隆碳汇造林项目，自2014 年8 月8 日备案以来，年均碳减排量高达17365 吨。又如2016 年4 月备案的CCER 项目，库布齐沙漠造林项目，预计到2025 年可产生的“碳中和”总量高达607.9万吨，具有显著的减排效益。随着全国碳排放权交易市场的建设与启动，CCER 项目有望再次启动，与碳排放权交易市场共同带动我国节能减排事业的大力发展，并在一定程度上助力产业结构转型升级并调整能源结构。

由此可见，绿色信贷制度有利于企业通过调节资产存量实现产权转换和优化组合，提供多样化和灵活性的资金配置，绿色信贷有效缓解财政补贴投入结构不合理问题，以提高资金使用和技术创新的效率。[20]（p5-19）此外，政府增加环保财政支出，加大绿色基础设施投入力度，能够降低企业绿色投资难度，进而提高绿色信贷配置效率。绿色信贷则可以有效缓解财政补贴投入结构不合理及浪费严重的问题。

3.环境规制的调节作用。

波特假说最早指出了严格的环境规制强度对技术创新活动的促进作用，并吸引众多学者对此进行研究。已有的研究结果表明，适当强度的环境规制可以促进科技的进步和创新。李清文[21]（p6-8）基于2008—2015年中国省级面板数据，构建非线性的门槛模型，以环境规制为门槛变量，实证分析了环境规制对技术模仿和技术创造能力的影响。研究结果表明：建立高强度的环境规制对于企业技术创造能力的发展具有巨大的倒逼作用，同时有助于有效提升企业对技术的模仿和融合能力，即提升企业的模仿创新能力。环境规制在市场化程度不同的环境中对技术创新能力的影响存在差异。

三、研究设计

1.变量定义与描述性统计分析。

考虑样本量的充足性，本文以各变量月度数据构建模型，选取2014—2019年我国8个碳排放权交易试点地区为研究样本，其中福建碳市场2016年开始运行。对于部分以季度进行报告的低频数据，无法获得月度数据的变量，在Eviews软件中使用二次插值方法（quadratic）将部分低频时间序列数据转换到高频时间序列数据，将企业规模（ES）和行业属性（INDUSTRY）的季度数据转化为月度数据，并对各变量取对数以使得模型更平稳。

（1）被解释变量：低碳技术创新能力。为了进一步增强变量的代表性，参考已有研究对技术创新的定义与类型，将低碳技术创新分为自主创新和模仿创新。其中，对自主创新变量的测度，考虑专利授权标准的稳定性与客观性及相关数据可得性，使用欧洲专利局和美国专利局联合颁布的合作专利分类法的Y02 类下的专利数量对低碳技术创新水平进行测度，仅保留中国公民于中国大陆境内进行申请、授权且无争议的专利。从专利地图的视角考察低碳技术的创新态势和特征，具有系统化和结构化的特征，更适合于对低碳技术整体创新态势进行追踪与研究。检索时间为2020 年12 月31 日，采用指令检索法进行专利检索，检索式为（CPC=（Y02）AND（（PNC=（"CN"）））），并按照年份与专利归属进行手工分类，以各月度新增专利数量代表突破式创新能力。参考已有研究对企业低碳技术创新的测度方法，在专利库中进行爬虫，再根据专利归属做筛选加工获得月度数据。数据来源于万象云检索系统、Innojoy检索系统。在企业模仿创新能力的指标选取方面，Wintonl[22]（p862-886）通过对我国企业自主创新能力与模仿创新能力的分析，认为企业模仿创新能力主要体现在对关键技术的获取与改造。Rogge 和Schleich[23]（p1639-1654）认为企业模仿创新的关键在于对新技术能否掌握以适应企业发展，而在该过程中对于技术的获取与改进十分重要。因此，本文以区域内企业低碳技术获取和改造经费支出与区域GDP的比值来衡量区域企业模仿创新的能力。

（2）核心解释变量：对于碳排放权交易机制对低碳技术创新产生的影响，本文以碳排放权交易市场的交易活跃度来衡量市场发展水平。后文进一步介绍如何测度碳排放权交易市场的交易活跃度。对于绿色信贷制度的影响，以绿色信贷余额占贷款总额的比重进行测度。绿色贷款余额数据来源于中国银行业的社会风险责任研究报告（2014—2020）。

（3）自愿减排抵消：以区域的CCER项目数进行度量。数据来自中国自愿减排项目市场网上公布的已通过CCER项目执行委员会（EB）审核的CCER项目市场数据库。截至2019 年12 月31 日，我国境内共有3807个CCER项目市场注册实施，经核准的碳减排量为10.43亿吨二氧化碳当量。通过手工处理识别出全部CCER项目审批时间及所在城市。

（4）环境规制（ER）：政府环境管理的相关政策与法规都是直接或间接影响到企业实现科技成果引入及技术创造的重要因素，构成企业技术引入与创新过程中不可分离的外部环境。特别是近年来，政府进一步加大了环保的支持力度，督促我国高耗能与高排放企业加快节能减排的步伐，对实施技术改造的企业施加环保优惠政策。在此背景下，政府的大力鼓励和积极推动使得高排放企业的减排压力加大，对企业技术升级的推动力度加强，促进企业尽快实现低碳转型和产能升级。借鉴于渤[24]（p241-269）等的研究做法，以各省区市发布的月度环境标准和其他环境保护规定数量为基础进行测度。

（5）控制变量。

对于控制变量的选取，参考以往研究，以下变量可能在一定程度上影响企业低碳技术创新能力，将其作为控制变量。

企业规模（ES）。规模更大的企业通常具有更雄厚的资金实力以完成研发创新，最大程度地降低减排成本。因此，规模不同的企业在进行低碳技术创新时具有不同的边际费用，已有研究通常选择从业人员总数、资产总额或营业收入来测定企业规模。本文将区域内从业人员总量取对数衡量企业规模，数据资料来源于《中国人口和就业统计年鉴》。

企业年龄（EA）。根据Baird（2019）[25]（p161）的学习理论，企业年龄在企业技术创新和城中动态中是“干中学效应”的一个代理变量。因此，本文选取区域内企业年龄的均值作为控制变量，根据企业成立时期和观测期计算得到，计算数据来源于国家企业信用信息公示系统。

行业变量（Industry）。目前我国碳排放权交易的实施针对试点省区市里面的高碳排放行业，因此，企业是否属于纳入行业也会带来研发创新的差异。因此，本文设置行业变量作为控制变量，以区域内纳入重点排放监管的企业占企业数量的比值测度。

财政科技支出（FE）。已有学者通过实证研究，验证了财政科技支出能够促进科技创新。因此，本文选择财政科技支出作为控制变量。财政科技投入数据来源于《全国科技经费投入统计公报》（2014—2020年）的统计数据。

政策性科技贷款（PL）。企业在技术创新与发展的过程中可能同时存在市场干预失灵现象。企业在加强知识产权储备管理的环节中，需整合技术与资金的市场外部性，这为政府是否需要积极进行有关技术创新的市场干预工作提供了理论基础。[26]（p47-60）相较于其他的各类公共政策，政策性科技贷款可以更为有效地弥补由于外部市场属性变动可能带来的市场供给量的增长，有利于促进技术创新的持续健康发展。因此，本文选取了政策性科技贷款为控制变量。政策性科技贷款数据来自三大政策性银行的年度报表和私募通信息数据库。

表1 变量描述性统计

综上，本文从低碳技术创新角度，对绿色信贷制度和CCER项目与碳排放权交易之间是否存在协同效应进行检验。鉴于前文指出环境规制在理论上能够影响资源配置效率，考察环境规制水平对绿色信贷制度和碳排放权交易机制协同作用的影响。在讨论绿色信贷与碳排放权交易机制协同效应时，将低碳技术创新能力按照技术创新模式分开进行检验。综上，本文提出4个理论模型如下∶

其中，INOV1表示自主创新，以区域季度新增专利数量的对数形式表示；INOV2表示模仿创新，以各地区季度技术获取和改造经费支出与季度GDP的比值表示；GL为区域投放的绿色信贷占全部贷款总额的比重，CCER为区域自愿减排项目数量，以对数形式表示；CT为碳市场流动性，GL·CCER、GL·CT分别表示绿色信贷和CCER项目及碳排放权交易机制的协同作用，ER·GL·CCER与ER·GL·CT则表示环境规制水平对协同作用产生的影响，CONT为控制变量。在上述4 个模型中，若α3显著不为0，则表明在促进企业低碳技术创新上，绿色信贷制度与碳排放权交易机制具有协同效应；如果α4显著大于0，则表明环境规制会增强碳排放权交易机制和绿色信贷的协同作用。

四、假设检验

（一）面板单位根检验与面板协整检验。

由于面板模型各截面通常存在显著异质性，本文采用异质面板模型的IPS检验和Fisher 检验对各变量进行单位根检验。各变量和检验式的设定均包含截距项而不含趋势项，辅助回归中的滞后阶数根据AIC信息准则加以确定，检验结果如表2所示。

从表2 中可以看出，变量INOV2、CCER、CT和ES为I（0）过程，其余变量均为I（1）过程。因此，进一步地通过协整检验，确定这些变量之间是否具有长期均衡的关系。参考Greiner[27]的研究和检验方法，分别建立组间和组内的统计量，检验变量间是否存在协整关系。将原假设设置为变量间不存在协整关系，检验设置为协整回归中包括截距项而不含趋势项，滞后的阶数依据AIC 信息准则进行确定，如表3所示。本文的面板模型中各变量之间都是协整的，即各变量之间都具有均衡关系。

表2 面板单位根检验结果

表3 面板协整检验结果

（二）参数估计结果及分析。

本文通过两步系统GMM估计方法首先进行估计，以此处理该模型中可能出现的内生性问题。对两步系统的GMM估计量标准误差的向下偏倚进行修正。在选取工具变量上，主要采用核心解释变量及其交叉项的一阶滞后项作为工具变量，估计结果如表4 所示。表4 中关于Sargan 检验与Arellano Bond检验的结果表明，本文所用的工具变量具有合理性，并且两步系统中的GMM 估计量之间关系具有一致性。

表4 两步系统GMM估计结果

从参数估计结果看，绿色信贷变量GL在回归中均显著。GL变量的增加将会使自主创新（INOV1）显著提高，同时使模仿创新（INOV2）显著提高，表明绿色信贷业务的拓展确实对低碳技术创新能力产生积极作用。对于我国碳排放权交易机制而言，碳市场流动性对于两种技术创新模式均有十分显著的正向影响。而对于自愿减排项目的影响，在回归1中，变量CCER影响显著，而回归3中变量CCER的影响不显著，这表明CCER项目对自主创新有显著的正向作用，而对模仿创新不具有显著影响。原因可能在于自愿减排项目在技术创造与突破的过程中发挥重要作用，直接通过信息引导企业的技术创新与行为，有助于企业低碳技术的研发与创新式发展。但模仿创新是对技术的改造与学习，而CCER 项目的信息调控传导方式在目前的市场环境下更多表现为间接性的影响，在经过多个中间环节后可能出现传递信号或者传递方式失真的情况，削弱对企业模仿创新的影响。表明目前政府初步通过碳排放权交易机制的调整实现了促进企业自主创新的政策目标，但在促进模仿创新方面，政策效果不甚明显，碳排放权交易机制仍需得到政府进一步的调整、引导和完善。

对于碳排放权交易机制与绿色信贷制度的协同效应，交叉项CCER*GL和CT*GL分别在回归1和回归2 中系数显著大于0，这表明在促进自主创新方面，碳排放权交易机制和自愿减排项目均与绿色信贷存在协同效应；在回归3 和回归4 中，交叉项CCER*GL和CT*GL的回归系数均显著大于0，意味着碳排放权交易机制和自愿减排项目与绿色信贷制度的协同作用对促进企业渐进式技术创新也发挥了显著作用。为了进一步理解绿色信贷制度在协同效应中的地位，本文利用回归方程对变量GL求一阶导数，并将CCER和CT的均值代入导数表达式，得到变量GL对相关被解释变量的平均边际效应。计算结果显示，回归1和回归2中，GL的平均边际效应分别为0.9376和0.7253；回归3和回归4中，GL的平均边际效应分别为0.3963 和0.3012，意味着在促进低碳技术创新的过程中，绿色信贷制度和CCER 项目的协同效果略优于绿色信贷与碳排放权交易机制的协同效果。出现上述情况的原因可能是相对于碳排放权交易机制，CCER 项目能够传达更明确的信号，且与绿色信贷制度的参与程度更强，能够降低企业的信息不对称程度，从而有利于在技术创新过程中进一步广泛开展绿色信贷业务。在分别验证了碳排放权交易机制、绿色信贷规模对两种低碳技术创新模式产生影响的基础上，环境规制ER在回归1-回归4 中显著大于0，这表明了较高的环境规制能够通过设定合理的环保目标，对区域的低碳发展施加一定的压力，从而提高企业技术创新的积极性，并进一步促进地区储蓄向低碳投融资方向转化，从而充分地发挥绿色信贷制度的融资功能，显著促进绿色信贷制度与碳排放权交易机制的协同作用。同时，在回归1 和回归3 中，ER的回归系数均大于回归2 与回归4，表明相对于碳排放权交易机制与绿色信贷的协同效果，环境规制对提升CCER项目与绿色信贷制度的协同效果更明显。

在控制变量方面，企业年龄对于促进低碳技术创新过程中所发挥的正向推动力的作用并不明显，但企业规模对促进自主创新具有显著的正向作用。对于财政科技贷款FE和政策性贷款PL，已经逐渐改变过去“高投入、低效率”的粗放型发展方式，以推动技术创新，驱动绿色经济发展模式为发展路径，从而从根本上有效支持区域低碳技术创新，实现可持续发展。而对于行业控制变量，在回归1和回归2 中，行业变量的回归系数不显著，而在回归3 和回归4 中，行业变量的回归系数显著大于0。这表明在控制相关变量的前提下，虽然行业变量对于促进模仿创新作用有限，但对自主创新则有显著促进作用。究其原因，行业属性对自主创新具有十分显著的影响，与行业关键性生产环节与核心技术有紧密联系。而模仿创新对于技术的引进与改造较多，大多对先进企业进行模仿，因此与行业的关系稍弱。

（三）内生性分析。

解释变量可能存在内生性问题。一是绿色信贷制度伴随绿色金融的发展，可能与低碳技术创新之间存在逆向因果关系；二是变量的测量误差和重要变量的遗漏会造成估计结果产生内生性偏误。为了确保结果的稳健性，本文继续釆用工具变量法进行内生性分析：

首先，釆用城市绿色金融服务平台数（GP）为工具变量。服务平台是绿色信贷发放的载体，故绿色信贷业务的发展和服务质量与绿色金融服务平台数息息相关，同时绿色金融服务平台数量对低碳技术创新不存在直接影响，因此以绿色金融服务平台数为工具变量满足选取工具变量的要求。为了充实对工具变量选取合理性的验证，采用绿色信贷环境数据检索与增信数量（DRCE）为工具变量。一方面，绿色金融的发展需要企业表现数据作为支持，公众环境研究中心发布数据助力企业绿色信贷，跟踪企业信息披露过程，对企业能否发放绿色信贷进行追踪。跟踪记录数量越多，对企业的监测与反馈状况也越好。另一方面，对企业的整改、监测与反馈的监督与低碳技术创新没有造成直接影响。因此，本文进一步釆用绿色信贷环境数据检索与增信数量作为绿色信贷制度的工具变量。进一步选取绿色信贷规模的滞后一、二期作为当期工具变量，用IV-GMM估计的结果见表5。

表5 绿色信贷制度和碳排放权交易机制对低碳技术创新的估计结果

在考虑了内生性问题后，绿色信贷制度对低碳技术创新依然具有正向影响。工具变量与内生变量满足相关性，外生性检验表明工具变量是外生的。所以，工具变量的选取合理。模型中，绿色信贷规模变量对低碳技术创新发挥积极作用。模型结果验证了绿色信贷规模对低碳技术创新具有正向作用，其他变量的影响基本保持一致。

对于以二者为代理变量的绿色信贷制度和碳排放权交易机制如何对低碳技术创新产生推动作用，构建加入交互项的全模型。模型结果显示，加入交互项后，单个变量对低碳技术创新的推动作用会相应变小，进一步验证了绿色信贷制度和碳排放权交易机制对低碳技术创新具有协同作用。

（四）稳健性检验。

通过以下方式进行稳健性分析：一是更换被解释变量，釆用两种创新模式的合成变量及区域内企业技术直接引进和购买先进产品的总支出与区域GDP的比值作为被解释变量。数据来源于《中国统计年鉴》和《中国科技统计年鉴》等。二是更换解释变量的度量方法，分别采用碳排放权交易市场配额总量松紧度和交易总量进行碳排放权交易机制变量的替换。三是釆用解释变量绿色信贷规模的一期滞后和两期滞后。为检验绿色信贷与碳交易市场的协同影响对低碳技术创新影响滞后效应是否具有稳健性，本文进一步将解释变量的一期滞后和两期滞后纳入模型进行回归。表6中的结果表明，稳健性分析后得到的结果与基准模型估计结果基本一致。

（五）异质性分析。

1.基于政策的异质性分析。

绿色金融改革创新试验区的建立是《绿色信贷指引》发布后的绿色金融政策的区域性探索，旨在推动和引导资源型城市的低碳转型。本文通过对2017 年我国五省区建设绿色金融改革创新试验区总体方案进一步分析，回归结果可知，绿色金融改革创新试验区的建立对于绿色信贷规模对低碳技术创新的影响系数的显著度进一步提高。这表明，绿色金融改革创新发展更有利于低碳技术创新。

2.基于行业的异质性分析。

在不同的行业中，排放量可能有巨大差异，绿色信贷制度和碳排放权交易机制产生的创新效应可能存在较大差异。其中碳排放总量=Σ 能源消耗×碳排放系数，能耗数据取自《中国能源统计年鉴》分行业数据，碳排放系数取自《温室气体清单编制指南》。其次，根据行业碳排放强度的中位数对39 个工业部门按照组距分组，碳排放强度CI >6.843 的行业属高排放行业，3.216

表6 稳健性检验

3.基于城市级别的异质性分析。

在不同级别城市中，绿色信贷制度与碳排放权交易机制的低碳技术创新效应可能存在差异。在我国建立的碳排放权交易市场中，北京、上海、广州和深圳为一线城市，湖北、重庆和天津为非一线。为验证城市级别是否对绿色信贷制度与碳排放权交易机制的低碳技术创新效应产生差异，将全样本分为两组样本进行分析。结果如表7中的第（5）（6）列所示，一线城市的绿色信贷规模对低碳技术创新的影响更为显著，且影响程度有所提高。非一线城市对低碳技术创新的影响系数显著为正，但与一线城市相比较弱。这表明，相对于金融快速发展且低碳观念更加先进的大城市，碳排放权交易机制对发展相对落后的城市的低碳技术创新更具影响力，而绿色信贷制度对发展程度更高的城市的低碳技术创新的正向影响更高。这一结论证明了碳排放权交易机制具有包容性，而二者的协同经过中和，对发展程度更高的城市的低碳技术创新的正向影响更高，同时弥补传统金融发展的不足，提高区域低碳技术创新水平，也与谢绚丽等的研究结论相一致；造成这种差异的原因可能是，一线城市的排放行业、交通基础设施等优势明显，为创新提供了更加优越的外部环境，提高了创新资金的使用效率，使得绿色金融的协同创新效应更为显著。

表7 绿色信贷制度和碳排放权交易机制协同促进低碳技术创新的异质性分析

五、主要研究结论与政策启示

（一）研究结论。

基于技术创新理论与市场调整理论，对我国碳排放权交易机制、绿色信贷交易市场与低碳技术创新之间的发展路径关系等问题进行了深入的研究，在提出假设、搜集数据的基础上，深入地分析我国绿色信贷制度、碳排放权交易机制（CCER项目和碳排放权交易）发展现状的基础上，对于绿色信贷制度和碳排放权交易机制的作用机理及三者可能会采取政策协同途径进行分析，并通过综合考虑2014—2019年月度面板数据，开展了相关的实证研究，得出以下结论：

1.总体而言，碳排放权交易机制和绿色信贷制度的快速发展均对低碳技术创新发展带来显著正向影响：碳排放权交易机制是应对气候变化、降低长期减排成本的重要手段，绿色信贷制度的推出能够通过推进企业的绿色发展，促进碳减排联盟的形成、技术共享、优化资源配置和成本节约效应而实现低碳技术创新。

2.通过深入地研究我国绿色信贷、碳排放权交易机制及二者的协同在推动低碳技术创新发展方面的意义和作用，能够发现绿色信贷业务有助于促进低碳技术创新，而碳排放权交易市场对于模仿创新的提高可能存在一定的局限性，其政策的效果还不甚明显，仍然有待于进一步的调整和完善。在制度与市场的双重力量下，企业致力于开发碳减排相关技术和战略以实现低碳技术创新。在协同作用下，将属于个体层面的低碳技术聚合为整体层面优势。引导企业优化资源配置而激发创新活力进行低碳改造，通过资本积累实现低碳技术创新。

3.在低碳技术创新的过程中，绿色信贷与碳排放权交易的协同效果优于绿色信贷或CCER项目的单独作用。因此，应进一步发挥并放大碳排放权交易机制对低碳技术创新产生的成本节约激励和创新补偿效应。

4.环境规制对绿色信贷交易市场与碳排放权交易机制的协同作用也起到了显著促进作用，并且对CCER 项目与绿色信贷协同的促进作用更明显。进一步引领环境规制通过在对资源和能源方面的指导与约束从而实现在效率和分配上的更优配置，促进产业转型升级，加快淘汰落后产能，使得技术创新与绿色信贷制度和碳排放权交易机制之间由市场机制而形成的促进关系发挥作用。

（二）政策启示。

1.碳市场在我国依然处于发展的初级阶段，随着相关政策的提出和对减排活动的重视而高速发展并伴随着动态变化。在提高低碳技术创新的过程中，应考虑区域内绿色信贷制度的实际情况，为碳排放权交易机制市场提供良好的环境。积极推进全国碳排放权交易机制市场的建设，降低交易成本，促进实际交易的发生。

2.加快绿色金融制度与产品的创新。较高的绿色信贷制度规模程度最终将激励技术创新。因此针对目前绿色信贷制度规模程度不足的问题，应从制度、产品和模式等方面加快金融创新，以增强绿色金融支持能力。市场制度与产品的创新能够实现区域技术创新和绿色信贷制度的互动和结合，最终实现资源与环境的协调发展。

3.在绿色信贷制度与碳排放权交易机制协同方面，鉴于绿色信贷业务与自愿减排项目产生的协同作用对低碳技术创新具有更加积极作用，政府应进一步完善与绿色信贷相关政策体系，将绿色信贷业务规模纳入商业银行绩效考核范围，并推动自愿减排项目与绿色信贷制度的协同发展。

4.制定合理的环境规制政策，环境规制在碳排放权交易机制与绿色信贷制度发挥协同作用的过程中起到正向调节作用，因此，应积极发挥其促进低碳技术的改造与创新，以及对碳排放权交易机制中配额总量的约束作用，并与其他环境政策产生协同作用，共同激励低碳技术创新。

5.实现自主创新和模仿创新的双重促进效果。区域低碳技术创新能力的提高和现有技术的优化调整存在互相促进的关系，而两者的共同进步对于区域建立低碳技术竞争力具有深远影响，因此，应推动区域发展由能源依赖向创新驱动的转变，推广应用新技术与新能源的结合，推动绿色信贷制度与碳排放权交易机制共同繁荣发展下的技术创新驱动力量。