低碳城市试点政策对企业技术创新的影响研究

邓思远 杨湘浩 叶旭

关键词：低碳城市；断点回归设计；RDD；技术创新

一、引言

气候变化是人类共同面临的严峻挑战，为应对这一挑战，我国于2010年起分三批次开展低碳城市试点工作（下文简称低碳城市试点政策）。企业作为试点城市发展的中坚力量，对城市的低碳化负有主要责任（段宏波和汪寿阳，2019）。这一政策对企业的研发和生产做了一定的限制，进而对企业技术创新产生了较大冲击。在经济全球化背景下，技术创新是推动中国稳定跨过“结构性减速”阶段的重要动力（梁丽娜和于渤，2021），也是实现创新型国家目标的必由之路。因此，深入研究低碳城市试点政策对企业技术创新的影响，并进一步剖析其作用机制，对于客观评价和推广该政策具有积极意义。

低碳城市试点政策的相关研究近年来成为学者们关注的重点，现有的研究主要涉及该政策对碳排放水平（张华，2020）、全要素生产率（赵振智等，2021）、产业结构（陈启斐和钱非非，2020）、绿色经济增长（王巧和佘硕，2020）的影响，这些成果为本文提供了有益参考。在涉及低碳城市试点政策和企业技术创新的相关研究中，多数研究将企业技术创新归纳为政策功能实现的中介机制，并从以下三个角度进行探讨：第一，企业技术创新可以使生产要素配比趋于合理化，进而推动产业内部的生产结构调整，实现产业结构优化（逯进等，2020）；第二，为落实低碳城市试点政策，试点城市政府出台了一系列补贴政策和税收优惠，以技术创新为导向，达到碳减排的目的（苏涛永等，2022）；第三，低碳城市试点政策实施后，进一步推动企业技术创新，正向作用于企业全要素生产率（赵振智等，2021）。在此基础上，学者们又单独对低碳城市试点政策对企业技术创新的影响进行考察，研究结论形成了两种不同的观点：持第一种观点的学者认为，低碳城市试点政策实施后，在改善环境的同时不可避免地对企业生产过程、区域资源再分配和资本投资产生影响，从而诱导了企业的技术创新（李林红等，2019；徐佳和崔静波，2020）。相反，持另一种观点的学者认为，低碳试点政策的实施加重了企业运营成本，从而间接影响了企业在研发方面的投入，抑制了企业的技术创新能力（Zhou等，2022）。同时，为了落实低碳城市试点政策，试点城市政府推出的政策红利提高了企业对政府补贴的依赖程度，增加了试点城市内僵尸企业的数量，不利于企业技术创新（Tian等，2021）。可见，低碳城市试点政策是否促进企业技术创新，结论尚未统一，这为本文的研究提供了良好的契机。

通过梳理文献发现，现有关于低碳城市试点政策与企业技术创新的关系研究，尚未形成统一的结论。虽然有研究认为低碳城市试点政策正向作用于企业技术创新，但对其作用机制没有进行相关的实证研究（李林红等，2019；熊广勤等，2020）。政策效应计量分析的主要方法有双重差分法和断点回归，但使用双重差分法研究本问题，可能存在以下缺陷：一是低碳城市试点政策并非完全外生的，双重差分法存在选择偏差的内生性问题，使得实验组与控制组可能存在某些不同的属性特征，导致估计结果存在偏差。二是可能存在某些不可直接观测的变量同时作用于低碳城市试点政策和企业技术创新，导致遗漏变量。处理好内生性问题是准确估计低碳城市试点政策对企业技术创新影响的关键。为了进一步缓解上述内生性问题，本文利用精确断点回归设计进行估计，这一方法在断点处可视为局部随机试验，可以避免选择偏差问题（陈林等，2019）。同时，本文在稳健性检验中观察不同最优带宽下的估计结果，避免在断点处遗漏变量对结果的影响（李卫兵和刘美玉子，2021）。此外，本文还进行了参数估计、前定变量连续性检验、排除其他政策干扰、安慰剂检验等一系列稳健性检验，确保估计结果的稳健性。

文章的边际贡献包括：（1）本文采用断点回归设计的方法对低碳城市试点政策对企业技术创新的影响进行定量分析，解决了以往研究中存在的选择偏差、遗漏变量等内生性问题，拓展了政策效应定量评价的思路。（2）本文实证结果表明，低碳城市试点政策对企业技术创新有显著正向影响，对非国有企业、大城市的企业和非资源型城市的企业正向影响更为明显，为政府进一步在全国范围内推广该政策、精准施策提供了有益借鉴和参考。（3）本文对低碳试点政策对企业技术创新的作用机制进行了深入剖析，重点考察了该政策如何通过刺激企业加大研发投入力度、推动产业结构升级、提高环境重视程度和促进人口有序流动来推动企业技术创新，是对现有研究的补充和完善。

二、研究设计与变量选取

（一）研究设计

2010年首次出台低碳城市试点政策，2012年递补上海、石家庄、海南等29省市，2017年递补南京、大连等45个城市。由于第一批试点城市涉及的城市太少、不具有代表性，第三批试点城市距今实施时间较短，故本文以2012年为考察时间点，考察低碳城市试点政策对企业技术创新的影响。

参考已有的研究（李明等，2018；毕睿罡和王钦云，2019；杜鹏程等，2021），本文应用断点回归设计识别策略的主要思想为：如果低碳城市试点政策实施的前后，研究对象未发生明显的变化，则上市公司的专利申请数理论上是平滑变动的；如果借助断点回归设计方法发现在断点（2012年）前后，样本出现了明显向上的断点，则可以说明在没有任何外生冲击的状况下，这种正向的变化是由低碳城市试点政策实施引起的。本文以公司注册所在地为第二批试点城市的A股上市公司为研究对象，借助断点回归设计的方法估计低碳城市试点政策对企业技术创新的影响。对于这些公司，在2012年会存在一个政策实施的时间断点，在断点处这些公司被处理的概率由0跃迁到1，符合精确断点回归设计（SharpRDD）的特点。为了使用精确断点回归分析评估低碳城市试点政策对企业技术创新的影响，需要估计断点（2012年）附近的局部平均处理效应（localaveragetreatmenteffect，LATE）。局部平均处理效应的表达式为：

利用断点回归设计对政策进行评估时，还会涉及到参数估计和非参数估计的选择问题。参数估计对模型依赖性强，且存在计算效率不高（Lee和Lemieux，2010）、误差较大（Gelman和Imbens，2019）、精度不高（谢谦等，2019）和稳健性不强等缺点。因此，本文利用非参数估计的方法作為基准回归，并以参数估计的方法作为稳健性检验，确保回归结果的稳健性。同时，本文参考Lee和Lemieux（2010）建议的赤池信息准则（AIC）确定了参数估计中模型多项式的系数，估计模型如下：

（二）变量选取与数据来源

（1）结果变量。通常衡量企业技术创新产出的相关指标主要包括专利申请数、专利授权数和新产品销售收入（范德成和李盛楠，2018）。考虑到部分上市公司的新产品销售收入未在年报和审计报告中披露，专利授权数受到申请周期的影响，为了更好地估计低碳城市试点政策在断点处的局部平均处理效应，本文使用专利申请数作为衡量企业技术创新的指标。同时，为了消除异方差对样本的影响，将发明专利申请数和实用新型专利申请数进行求和，并加一取自然对数。

（2）处理变量。处理变量（D）表示企业是否受低碳城市试点政策影响，如果驱动变量x≥2012，则x=1，否则x=0。

（3）协变量。对于协变量的选择，本文参考谭成雪和林秀丽（2022）的研究，选用了影响企业技术创新的微观经济数据，有公司规模、资产负债率、总资产周转率、托宾Q值、公司上市年限、净资产收益率六个变量。此外，在产业结构升级的机制检验中，引入政府支出规模、城市发展程度、基础设施水平作为协变量（李卫兵和刘美玉子，2021）；在环境重视程度和人口流动的机制检验中，引入城市发展程度、产业结构、城市科学技术支出作为协变量。

（4）机制检验变量。本文参考杨林等（2018）、干春晖等（2011）、陈安琪（2021）、邵宜航（2016）的研究，引入研发投入强度、产业结构升级、政府环境重视程度和人口流动水平四个变量，对低碳城市试点政策促进企业技术创新的潜在机制进行探讨。

本文相关变量的定义如表1所示。

2.数据来源

本文数据来源：（1）上市公司专利数据来源于中华人民共和国国家知识产权局专利数据库和Incopat专利数据库；（2）上市公司微观经济数据来源于CAMRS国泰安数据库；（3）机制检验中的人口流动水平指标根据各省份统计年鉴的人口数据整理而得，机制检验的协变量来源于《中国城市统计年鉴》；（4）机制检验中的政府环境重视程度通过确定环境保护、环保、污染、能耗、减排、绿色、低碳在内的15個关键词①，手工从政府工作报告中整理计算而得②。此外，本文对数据进行了处理，上市公司数据剔除金融行业、教育行业和ST类企业的样本；针对地区发展程度和城市科学技术支出两个变量，以2005年为基期，对该指标进行去价格化处理；同时，本文对所有连续变量进行1%的缩尾处理，并对样本异常值进行剔除。最终，经筛选得到9399个样本，核心变量的描述性统计如表2所示。

三、实证分析

（一）基准回归结果

在进行断点回归分析前，为了更直观地展示断点回归的结果，本文借助图的形式展示结果变量在断点附近的变化。如图1所示，在低碳城市试点政策的作用下，试点城市的上市公司的专利申请数在2012年产生了向上跳跃，出现一个明显的断点。这意味着低碳城市试点政策对企业技术创新产生了正向的影响。

在进行断点回归分析时，控制协变量可以减少扰动项方差，使估计的结果更为准确，但如果加入的协变量与扰动项相关，反而会影响LATE的估计值。因此，本文为了保证稳健性，分别探讨了加入协变量和未加入协变量两种情形。基准回归的最优带宽选择参考Calonico等（2014）的最小均方误差（MSE）的方法，核密度函数选择三角核函数。如表3所示，所有回归结果均至少在5%水平上显著（未加入协变量的回归结果P值为0.012，与1%的显著性水平差距不大）。因此，低碳城市试点政策会对企业的技术创新产生明显的促进作用。

（二）稳健性检验

1．参数估计结果

本文用参数估计的方法检验基准回归结果的稳健性，具体结果如表4所示。其中，模型（1）～（5）汇报了最优带宽分别设定为2、3、4、5、6时的参数估计结果。尽管最优带宽的改变使回归系数发生了变化，但所有结果均在1%水平上显著为正。因此，表4的结果也表明，低碳城市试点政策促进了企业技术创新。

2.不同带宽下的回归结果

在利用断点回归设计进行估计时，不能只单一看一种最优带宽下的回归结果，还应该检验不同带宽下的稳健性（Imbens和Kalyanaraman，2012）。因此，本文参考Calonico等（2017）的研究中提出的覆盖错误率带宽法（coverageerrorrate，CER）、Msetwo（断点两侧最优带宽不同的MSE最优带宽法）和Certwo带宽法（断点两侧最优带宽不同的CER带宽法）进行估计，作为稳健性检验。如表5所示，所有回归结果均在1%水平上显著。可以看出，尽管最优带宽的选择不同，低碳城市试点政策对企业技术创新的正向影响仍然显著，这意味着带宽的改变并不影响核心结论。

3.前定变量连续性检验

在进行断点回归分析后，为了保证回归结果的一致性，需要检验协变量在断点处是否发生跳跃。本文采用非参数估计的检验方法，回归的设定与上文相同，仅将因变量替换为公司规模、资产负债率、总资产周转率、托宾Q值、公司上市年限和净资产收益率。由表6可得，所有协变量的条件密度函数在断点处均为连续的。这也表明，低碳城市试点政策对企业技术创新的影响并非是由前定变量的不连续引起的。因此，本文的断点回归设计通过连续性检验。

4．排除其他政策的干扰

虽然基准回归结果表明，因为低碳城市试点政策的实施，企业技术创新水平在2012年出现了一个断点，但在低碳城市试点政策实施过程中，其他政策的实施可能会对本文的结果造成一定的外生冲击，使得基准回归的估计结果有偏。梳理已有的研究（逯进等，2020；苏涛永等，2022），国家自主创新示范区政策、创新型城市试点政策、环保约谈政策实施后与低碳城市试点政策共同作用于部分试点城市，可能潜在地对本文基准结果造成干扰。为此，本文进行如下稳健性检验：（1）为了排除国家自主创新示范区政策、创新型城市试点政策、环保约谈政策的干扰，本文剔除上述三种政策与低碳城市试点政策共同影响的试点城市的上市企业样本①，并重复进行断点回归，结果如表7的PanelA、PanelB、PanelC所示。（2）为了排除其他可能的干扰政策对本文基准结果的影响，我们以非试点城市的企业为样本重复进行断点回归。倘若有低碳城市试点政策以外的其他政策对企业技术创新造成影响，那么我们将会观察到非低碳试点城市的企业技术创新水平也会相应发生变化。反之，若是没有明显的差异，则可佐证低碳城市试点政策对企业技术创新的影响。

表7的PanelA、PanelB、PanelC分别报告了剔除国家自主创新示范区政策、创新型城市试点政策、环保约谈政策干扰后的结果。结果表明，所有回归系数至少在10%水平上显著，且大小与基准回归相似，说明国家自主创新示范区政策、创新型城市试点政策、环保约谈政策对本文的核心结论不存在明显的干扰。表7的PanelD报告了非低碳试点城市的回归结果，回归系数均为不显著，表明在断点前后非试点城市的技术创新水平没有明显的差异。综上，这也表明低碳城市试点政策促进企业技术创新的结论是稳健有效的。

5.安慰剂检验

为了保证实证的断点不是因为数据中的偶然因素所导致，本文同时采用安慰剂检验对基准回归结果的稳健性进行检验。安慰剂检验思路为：在远离断点的其他年份做一个“伪断点”，并重复进行回归，观测结果是否会出现断点。如表8所示，无论是将“伪断点”设定为2011年还是2013年，回归系数均不显著。

（三）异质性分析

基准回归部分的结果表明，低碳城市试点政策的实施促进了企业技术创新，但不同样本对政策的处理效应可能会存在异质性（Xie等，2012）。鉴于此，本文进一步从企业产权异质性、城市规模异质性、城市资源禀赋异质性三个角度对样本进一步分析。

1.企业异质性分析

本文按实际控制人的产权性质划分，将样本企业分为国有企业和非国有企业，重复进行断点回归。如表9所示，国有企业无论是否加入协变量，回归结果均为不显著；而非国有企业的回归结果均至少在5%水平上显著。可能的原因为：创新具有投入大、周期长和不确定性因素多的特点，而部分国有企业高管存在一些“官本位”的思想，这种“不求有功，但求无过”的动机在很大程度上抑制了国有企业的创新行为（陈修德等，2021）。目前国有企业高管薪酬缺乏创新激励特性，出于政治晋升的目的，高管任职期间更愿意选择风险小、周期短、突出个人政绩的投入。

2.城市规模异质性分析

当前，我国城市区域的发展已经进入了通过政策制度安排以促進资源配置流动的城镇化发展新阶段（李平和李颖，2016），城市作为人口和产业高度集中的空间载体，区域间的资源禀赋和经济基础存在一定的差异，这也使得低碳城市试点政策对不同城市规模下企业的创新行为的影响存在差异。因此，本文借鉴孙瑜康等（2021）的做法，将试点城市的规模划分为小城市、中等城市和大城市，以探究不同城市规模对企业技术创新的异质性影响。具体做法为：分别对小城市、中等城市和大城市的样本进行断点回归，协变量保持不变。如表10所示，只有在大城市，低碳城市试点政策的实施才对上市企业的技术创新产生了显著的正向影响。大城市具有明显的集聚效应，这不仅优化了生产要素结构，而且降低了公共投资的边际成本和交易成本，更有利于技术扩散和技术创新。同时，相较中小规模城市，大城市政府财政投入充足，更加追求环境规制下的经济高质量发展和创新效应，这又进一步促进了大城市环境规制的动力。

3.城市资源禀赋异质性分析

为了落实低碳城市试点政策，试点城市政府在实践中会根据自身资源禀赋选择不同类型的环境规制工具，使得政策对企业技术创新的影响可能存在差异。因此，借鉴范丹和刘婷婷（2022）的研究，本文基于《全国资源型城市可持续发展规划（2013—2020年）的通知》将样本分为资源型城市和非资源型城市重复断点回归。如表11所示，资源型城市无论是否控制变量，回归结果均为不显著，而非资源型城市的回归结果至少在5%水平上显著。出现这种情况的原因可能是资源型城市在城市发展过程中过度依赖已有的资源，大规模开采资源后会逐步进入资源枯竭期，进一步导致城市发展模式、产业结构水平固化滞后，企业缺乏创新活力（逯进等，2020）。

四、机制检验

识别出低碳城市试点政策对企业技术创新的正向影响固然重要，但了解政策是通过什么路径作用于企业技术创新则更具现实意义。根据Cai等（2020）、张华（2020）、佘硕等（2020）、丁一兵和刘紫薇（2020）的研究，本文认为低碳城市试点政策可能从以下四条路径对企业技术创新产生正向作用。

第一，低碳城市试点政策通过激励企业加大研发投入力度，正向影响企业技术创新。波特等认为，在合理的环境规制政策的引导下，企业提升技术创新能力，所获得的创新收益可以部分或全部补偿环境治理付出的成本，从而进一步增加创新投入的意愿（Porter和Van，1995；Rubashkina等，2015）。为落实低碳城市试点政策，试点城市加大了创新服务和政策支持的力度，鼓励企业通过技术创新来推动经济发展与碳排放的脱钩。有研究发现，低碳城市试点政策实施后最终会促使企业由“遵循成本效应”转向“创新补偿效应”（赵振智等，2021）。这意味着低碳城市试点政策有助于企业加大研发投入，进而提升试点城市的企业技术创新水平。

第二，低碳城市试点政策通过推动产业结构升级，从而诱导企业技术创新。在国家发展改革委和各低碳试点城市公布的低碳城市建设的方案中，大多把优化产业结构、提高产能、通过发展低碳产业来推进技术创新作为指导原则（张华，2020）。为促进低碳城市试点政策的实施，加快试点城市的低碳转型，政府推出了税收优惠、政策补贴等一系列政策红利，推动了产业结构升级，而产业结构升级对技术创新有着诱导作用（任晓燕和杨水利，2020）。产业结构的升级不仅可以提高区域资源的利用效率，还可以推动城市资源产业链上下延伸，通过资源要素的合理分配促进整个技术系统的演进。因此，本文认为低碳城市试点政策通过推动产业结构升级，正向作用于企业技术创新。

第三，低碳城市试点政策实施后，试点城市政府会提高对环境问题的重视程度，进而倒逼企业技术创新。低碳城市试点政策是中央政府和地方政府互动下的综合性环境政策，政策实施后，试点城市结合本地的经济、环境、资源等要素，探索适合自身低碳发展的模式（龚梦琪等，2019）。在这种政策模式下，试点城市政府根据自身偏好选择环境规制政策工具，如设定减排目标、碳排放交易等来实现降低碳排放的目标。相比于以往的环境规制政策，低碳城市试点政策更能充分发挥地方环保行政部门监管执行和区域企业参与的积极作用（庄贵阳，2020）。同时，这样的政策模式无疑也给企业指明了未来技术改进的方向，降低了政策不确定性和市场不确定性对企业投资的影响，使企业对未来的创新投资持有一个积极的态度，从而促进企业技术创新。

第四，低碳城市试点政策会提升试点城市的人口流动水平，从而促进企业技术创新。为加快城市绿色低碳转型，武汉、苏州等城市规划建立了低碳产业园区，引入了新能源、先进环保、高效节能等生产企业（Yu等，2018）。这些措施提升了试点城市的就业岗位，为人口流动创造了优越的环境。此外，部分试点城市出台了低碳人才引进政策，使得更多人口主动流入。具体来看，人口流动带来创新要素的转移，使得具有不同文化、教育背景的人才进行思想融合和碰撞，激发了企业整体的创新活力（雷光勇等，2020；崔婷婷和陈宪，2021）。同时，人口流动带来人力资本流动（王春杨等，2020），进而带动知识、技术和信息等资源转移，在促进企业技术创新方面发挥重要作用（丁一兵和刘紫薇，2020）。

（一）研发投入强度

低碳城市试点政策的实施可能会刺激企業加大研发投入力度，从而促进企业技术创新。本文用上市公司当年研发支出与当年主营业务收入的比值作为研发投入强度的代理变量来检验此机制。具体做法是将非参数估计中的因变量替换为研发投入强度，对其重复进行断点回归。如表12的PanelA所示，低碳城市试点政策的实施显著促进了企业加大研发投入强度，从而促进试点城市的企业技术创新。

（二）产业结构升级

为了有效推进低碳城市试点政策的实施，试点城市政府发布了一系列政策文件优化产业结构，推动了试点城市的产业结构升级，这无疑有利于促进试点城市企业的技术创新。本文参考干春晖等（2011）的研究，用当年城市第三产业增加值与第二产业增加值的比值进行衡量，作为产业结构升级的代理变量来验证此机制。本文选择政府支出规模、城市发展程度、基础设施水平作为城市层面的协变量。如表12的PanelB所示，在1%水平上，被解释变量均显著正相关，进一步说明低碳城市试点政策实施后，促进了试点城市的产业结构升级，进而正向作用于企业技术创新。

（三）政府环境重视程度

低碳城市试点政策可能有助于促进试点城市政府提高环境重视程度，从而对企业技术创新的提升产生正向作用。本文通过对试点城市政府工作报告中的环境词频进行统计，对地方政府环境重视程度进行测算，作为政府环境重视程度的代理变量。考虑到政府工作报告在每年年初颁布，而第二批试点城市的确立在此之后，因此将政府环境重视程度机制检验部分的断点滞后一年，设置为2013年。如表12的PanelC所示，低碳城市试点政策实施与地方政府环境重视程度有明显的正向关系。政策实施后，试点城市政府对环境的重视程度日益提高，降低了政策不确定性对企业的影响。企业花费更少的时间和精力对政策进行解读，降低了创新投入的机会成本，进一步加大了企业技术创新的意愿，促进了创新的有效产出。

（四）人口流动水平

低碳城市试点政策实施后促进了人口主动流入试点城市，从而正向促进了企业技术创新。本文参考邵宜航（2016）的研究对人口流动水平进行定义，并利用其作为代理变量对机制进行检验。如表12的PanelD所示，回归结果在5%水平上显著，这意味着低碳城市试点政策实施后明显促进人口流入试点城市，进而对企业技术创新产生正向作用。政策实施后，伴随人口流动，丰富了试点城市的劳动力市场，为其提供新的创新资源要素，直接正向作用于企业技术创新。

五、结论与建议

本文基于2005—2019年沪深两市A股上市公司数据，构建了低碳城市试点政策的准自然实验，借助断点回归设计的方法，研究了低碳城市试点政策对企业技术创新的影响。实证结果表明，低碳城市试点政策实施明显促进了试点城市上市公司的技术创新，而对非试点城市的上市公司的技术创新影响不大。异质性分析结果表明，低碳城市试点政策对企业技术创新的影响受企业产权性质、城市规模、城市资源禀赋的影响。政策实施后明显促进了非国有企业、大城市企业和非资源型城市企业的技术创新。机制检验结果表明，低碳城市试点政策主要通过刺激企业加大研发投入力度、推动产业结构升级、提高环境重视程度、促进人口流动等途径作用于企业技术创新。

基于上述结论，本文得出以下政策启示：第一，在推广低碳城市试点政策时，需要根据城市规模、城市资源禀赋和企业产权性质等的不同，因地制宜做出调整，切勿生搬硬套。针对中小城市，政府可以考虑给予更多金融和财政支持以降低公共投资的边际成本，优化区域生产要素结构；针对国有企业，政府可以进一步推进国有企业混合所有制改革，充分调动国有资本和非国有资本的创新积极性；针对资源型城市企业，政府可以改变传统的政策发展模式，激发企业创新活力。第二，低碳城市试点政策实施过程中，需要充分发挥试点城市地方政府的监管执行作用。地方政府在低碳城市试点政策实施过程中，需要进一步完善现有的环境管理体制，加大户籍制度的改革力度，加速试点城市人力资本积累。同时，中央政府可以在地方官员绩效考核时给予环境指标更高的权重，加强约束作用。第三，政府应当提升产业政策的针对性并细化相关的产业配套措施，鼓励引导企业增加创新投入力度。从政府层面看，政府需要加大试点城市人力资本支持、税收优惠、政策补贴和相关配套等一系列政策红利，推动产业结构升级。从企业层面看，作为创新活动的主体，企业要灵活运用政策补贴支持，增加研发投入，形成创新有效产出。

本文采用断点回归方法实证研究低碳城市试点政策对企业技术创新的影响，得出了一些有价值的结论，但仍然存在不足之处，可能没有完全剔除其他政策对本政策实施效果的影响，这将是今后需要进一步深入研究的地方。