碳排放对绿色技术创新驱动产业升级的动态调节机制

韩先锋，陈龙涛，宋文飞，李勃昕，陈星宇

（1.昆明理工大学管理与经济学院，云南 昆明 650093；2.陕西师范大学西北历史环境与经济社会发展研究院，陕西 西安 710062；3.西安财经大学经济学院，陕西 西安 710100；4.新加坡国立大学商学院，新加坡，119245）

改革开放四十多年的历史经验充分证明，技术创新一直是中国加快实现产业升级、推动经济转型的可靠路径。然而，面对当前日益严峻的资源环境压力，传统的技术创新并不能较好地践行绿色环保理念，已无法完全满足经济高质量发展和现代化经济体系建设的现实要求。这种情形下，开展绿色技术创新就俨然成为政府加快产业转型升级的重中之重。国家“十四五”规划明确提出，要支持绿色技术创新，推进清洁生产，发展环保产业，推进重点行业和重要领域绿色化改造。因此，如何有效依托绿色技术创新加速产业升级就成为了近两年学界关注的重点话题。但遗憾的是，当前关于绿色技术创新与产业升级的关联性研究才刚刚起步，对于该问题的探讨和认识尚较为有限。与此同时，“双碳”目标的提出预示着持续降碳将可能成为未来较长一段时间内中国经济发展的主基调，而碳减排和绿色技术创新又会不可避免地时刻发生着碰撞与交织，导致研究绿色技术创新的产业升级效应问题已无法忽略碳排放造成的潜在动态冲击。那么，一系列值得深思的问题是，碳排放会如何动态调节绿色技术创新的产业升级效应？如何科学降碳才会最有利于激发绿色技术创新对产业升级的积极影响？碳排放的动态冲击又会诱发何种时空差异现象？客观回答上述问题，对于未来国家实现“双碳”目标和经济高质量发展的“双赢”无疑具有重要的理论与现实意义。

1 文献综述与机制阐释

1.1 文献综述

与本研究较为相关的早期文献主要聚焦于探究一般技术创新对产业升级的影响。已有研究从不同角度直接肯定了产业升级过程中技术创新的积极作用。龚轶等［1］从过程创新和产品创新的双重视角实证发现，技术创新有利于产业结构向更合理的方向演进。聂高辉等［2］采用时变参数向量自回归模型研究表明，技术创新对产业结构升级的短期促进效应大于长期。沈琼等［3］比较了技术创新和制度创新对中部地区产业转型升级的影响，结果发现，相对于技术创新，制度创新对产业升级的积极贡献更明显。也有部分学者对技术创新驱动产业升级的约束机制作了探究，认为技术创新的产业升级效应会随着外部环境因素的变化而演变。代表性的研究有：时乐乐等［4］考察显示，高强度环境规制对技术创新具有倒逼作用，进而推动了产业结构升级，而宋德勇等［5］则得出了不相一致的研究结论，认为较弱的环境规制强度反而更有助于提升技术创新的产业结构合理化效应。王立新等［6］基于市场化角度分析发现，较低的市场化水平有利于技术模仿的产业升级效应，而当市场化水平超过一定限度时，这种积极影响将不再显著。李爱真等［7］基于金融发展视角探究认为，当金融发展达到某一水平时，技术创新才能显著地促进产业升级。可以发现，已有研究对关于何种因素会制约技术创新驱动产业升级这一问题的认识还不够深入，研究视角也有待拓宽和挖掘。

进一步，随着绿色发展理念的不断深入，绿色技术创新对产业升级的冲击逐步引起了学界的关注，但相关研究还比较少见。Wang 等［8］实证发现，绿色技术创新对全要素生产率增长具有积极作用，进而驱动了经济的绿色可持续转型。Xie 等［9］分析显示，绿色技术创新是促进中国产业清洁升级的有效动力，但这种积极影响在低附加值经济部门尚不明显。毕克新等［10］基于中国制造业行业面板数据检验表明，低碳技术突破性创新对制造业产业升级具有显著的正向影响，其中服务创新的正面冲击最为明显。刘在洲等［11］、汪发元等12］、谢长青等［13］基于不同角度得出了和上述学者较为一致的分析结论。然而，较为有限的文献主要集中于分析绿色技术创新驱动产业升级的静态特征，普遍忽略了探究绿色技术创新对产业升级的动态冲击。徐盈之等［14］实证检验绿色技术创新对产业升级影响的要素市场扭曲调节机制。结果显示，绿色技术创新能够有效促进产业结构升级，而要素市场扭曲则会对绿色技术创新的产业升级效应产生抑制调节冲击。Ge 等［15］研究表明，在绿色金融水平相对较低的地区，可再生能源技术创新会抑制产业升级，只有当绿色金融发展程度较高时，可再生能源技术创新才能对产业升级产生显著的正向影响。上述文献虽对加深理解如何提升绿色技术创新的产业升级效应具有重要启示，但不足之处在于，现有研究挖掘的环境调节因素还极为有限，且鲜有文献开始关注绿色技术创新与产业升级之间的异质动态关联现象及其潜在的调节机制。

综上可知，对于如何有效释放绿色技术创新的产业升级红利，部分学者已从要素市场扭曲、绿色金融等有限维度提出了宝贵意见，但尚未考虑到碳排放在当中究竟扮演着何种调控角色。特别是，关于如何最大化为绿色技术创新驱动产业升级提供助力的研究还极为少见，也几乎未有文献开始探究碳排放如何动态调节绿色技术创新的产业升级效应这一现实问题。不同于以往研究，本研究主要试图从以下两方面作出创新拓展：一方面，试图将碳排放纳入绿色技术创新影响产业升级的分析框架，阐释促使绿色技术创新助力产业升级的碳排放动态调节机制，为依托碳排放与绿色技术创新联动来有效助推产业升级提供新的分析视角，拓展当前产业升级问题的研究边界；另一方面，通过不同碳排放水平、不同地区的异质性检验，不仅强化研究结果的可靠性，也探索有利于绿色技术创新驱动产业升级的最优化碳减排方案，从而可为政府在驱动产业升级过程中，更有针对性地制定碳减排与绿色技术创新的联动政策提供现实依据。

1.2 机制阐释

作为一种以生态环保和节能低碳为前提的新型技术创新模式，绿色技术创新是有效实现经济、社会和环境协调发展的重要手段［16］，无形中会对地区产业升级产生潜在影响。一方面，通过开展绿色技术创新活动，企业便于获取更多有利于节能减排和清洁升级的新知识、新工艺和新技术，由此带来的技术应用、扩散和迭代创新将持续刺激和培育绿色产业和高新产业增长，从而带动产业结构实现跨越式发展［14］；另一方面，绿色技术创新会产生明显的信号特征和示范效应，在经济高质量发展的现实约束下，一些高能耗、高污染的传统产业面临着被彻底淘汰的风险，其不得不研发或使用新技术、新设备进行清洁改造，这将会持续刺激和倒逼传统产业加快绿色化转型，由此亦会在一定程度上推动产业升级。据此提出第一个研究假说。

假说1：绿色技术创新有利于地区产业升级。

同时，在“双碳”目标约束下，绿色技术创新活动将更加积极响应碳排放和环境法规的变化［17］，致使绿色技术创新与产业升级的协调发展始终难以脱离碳排放的约束和冲击。这种情形下，碳排放强度是否适宜、碳减排策略是否科学均可能会直接影响到绿色技术创新的产业升级效果。具体而言，在碳排放强度过低时，产业和企业一般承受着过于沉重的减排压力，往往导致其现有的绿色技术创新能力无法与碳减排的实际要求即时匹配，此种情境下盲目实施过于严苛的碳减排政策无形中会为企业日常运营套上远超出自身承受能力的枷锁。由于自主研发新技术又通常具有长周期、高风险和不确定性约束，导致企业往往可能选择将有限绿色技术创新资源转用于碳排放的末端治理，这种做法的后果无异于“饮鸩止渴”，故此时的碳排放强度可能会弱化，甚至不利于绿色技术创新的产业升级效应；当碳排放强度处于适度水平时，碳减排给社会经济系统带来的压力处于可承受范围内，在政府相关环境政策的监督和引导下，企业将不得不根据碳减排标准和要求开始研发、引进和使用清洁技术，以持续加快自身生产的清洁化和产品的绿色化。随着碳减排要求的持续发力，绿色技术将在更大范围、更多领域和更长时间内扩散应用，这既有利于不断提高企业的经营绩效，又能倒逼其主动承担环境社会责任［18］，由此将会切实对产业升级产生积极影响；在全社会碳排放强度过高情境下，通常伴随着较为宽松的环境治理政策和“为增长而增长”的粗放型发展模式，此时对应的绿色技术创新水平通常较为薄弱［19］。由于该阶段污染所要付出的代价相对较小，导致碳减排并不能对企业绿色技术创新产生有效倒逼效果，相应的企业开展绿色技术创新的动机也较为缺失。在利益的持续驱使下，企业往往不会将有限的资源投向见效慢和风险高的绿色技术创新领域，从而致使过高的碳排放水平亦可能会损害绿色技术创新的产业升级效果。据此提出第二个研究假说。

假说2：碳排放对绿色技术创新的产业升级效应具有正向倒“U”型调节机制。

基于以上分析，碳排放会对绿色技术创新的产业升级效应产生明显的调节影响。进一步，中国不同地区在经济发展、环境政策和绿色产业发展等方面均存在明显差距，东部沿海地区产业升级进程较快、绿色技术创新水平较高，具备绿色技术创新与产业升级协调发展的先天条件；而中西部地区受制于落后经济发展水平，产业绿色化、清洁化能力偏弱，绿色技术创新发展较为滞后，导致其依托绿色技术创新助力产业升级的基础相对薄弱。然而，正因为如此，导致“双碳”目标带给中西部地区绿色技术创新与产业升级的冲击更为明显。事实上，由于经济发展阶段不同，经济落后地区与发达地区在碳排放强度、碳减排目标和倾向上通常有所差异，也往往在碳减排执行过程和效果上存在明显偏差，这都会在一定程度上导致不同地区碳排放对绿色技术创新驱动产业升级的调节效应存在差异。加之，不同地区碳排放、绿色技术创新和产业升级三者均是随时间持续动态演变的，这意味着碳排放对绿色技术创新驱动产业升级的调节广度、深度和效果都始终在不断变化，从而使得碳减排调节下绿色技术创新的产业升级效应呈现出潜在空间差异特征。据此提出第三个研究假说。

假说3：碳排放调节下绿色技术创新的动态产业升级效应存在一定的区域差异。

2 研究设计

2.1 计量模型构建

为较为全面地揭示碳排放对绿色技术创新助力产业升级的潜在冲击，首先考察绿色技术创新对产业升级的静态影响。具体建立如下线性模型：

其中：indit为表示产业升级水平的被解释变量，gtiit为代表绿色技术创新水平的核心解释变量，xit为其他一些可能影响产业升级的特征变量。i和t分别代表样本和时间编号，α0为截距项，ηj为第j个控制变量的估计系数，εit表示随机扰动项。α1为绿色技术创新变量的估计系数，其大小及方向刻画了绿色技术创新对产业升级影响的基本特征。

在刻画静态特征的基础上，构建面板门槛模型（2），检验绿色技术创新诱发产业升级的动态演变特征：

式中：gtiit、indit和其他变量的定义与式（1）相同。此处gtiit既是门槛变量，又是核心解释变量。γ为门槛值，误差项εit～iid(0，σ2)。I(*)是指示函数，当括号内条件满足时，取值为1；不满足时，取值为0。

由于模型（2）仅为单一门槛模型，考虑到可能存在多门槛冲击情景，将单一门槛模型（2）拓展为多门槛模型：

进一步，引入碳排放这一重要的门槛调节变量，检验碳排放如何影响绿色技术创新的动态产业升级效应，具体在式（3）的基础上构建如下模型：

式中：cemit为碳排放指标，表示门槛调节变量，基于cemit与门槛值γ的大小比较可将所有样本划分为多个门槛区间，不同区间内gtiit具有不同的估计系数，表示随着碳排放水平的变化，绿色技术创新的产业升级效应也在相应变化。

为较好地剔除非线性模型的内生性干扰，进一步构建动态面板门槛模型：

2.2 变量设定

（1）被解释变量：产业升级水平（ind）。产业升级体现了经济系统中资源由生产效率低的产业部门向生产效率高的产业部门流动。随着经济发展水平的不断提高，经济结构服务化特征日益明显，其已成为反映产业升级水平的最直观指标。借鉴刘满凤等［20］、陆远权等［21］的做法，基于第三产业增加值与第二产业增加值的比值来衡量产业升级水平。同时，为了确保研究结论的可靠性，还参照孙伟增等［22］的做法，采用产业结构层次系数体现产业升级水平，具体如下：

式中：pijt表示第j地区第i产业在t时期占地区生产总值的比重，该指数从份额比例的相对变化上反映了三大产业的动态演进过程。该指数数值越大，说明产业升级水平越高。

（2）核心解释变量：绿色技术创新（gti）。目前关于绿色技术创新水平的衡量方法主要有两种：一种是将二氧化硫等污染排放物作为整个经济系统的非期望产出进行笼统测算，另一种是采用绿色专利来代理绿色技术创新。考虑到绿色专利能较为客观和直观地刻画绿色技术创新的水平和能力［23］，参照宋德勇等［24］的经验，选取绿色专利申请数来刻画绿色技术创新。同时，为增强研究结论的稳健性，借鉴王洪庆等［25］的做法，采用绿色专利授权量作为辅助指标进行稳健性测试。为尽可能地消除异方差，均对上述指标作了对数化处理，指标数值越大，表示相应地区的绿色技术创新水平越高。

（3）调节变量：碳排放（cem）。根据李勃昕等［26］的经验，采用二氧化碳排放量（百万t）作为碳排放的代理指标，以检验碳排放在绿色技术创新驱动产业升级过程中的潜在调节机制，该数值越大表示碳排放水平越高。碳排放数据来自清华大学构建的中国碳核算数据库。该机构研究人员基于政府间气候变化专门委员会（IPCC）公布的碳排放系数，并采用分部门排放核算方法估算二氧化碳排放量。

（4）控制变量：为较为客观地刻画碳排放如何影响绿色技术创新的产业升级效应，还引入如下控制变量辅助实证检验，人力资本（hc），采用平均受教育年限来衡量；政府研发资助（gov），基于研发经费内部支出中政府资金金额占比来体现；贸易开放度（tra），运用人民币表示的进出口总额与GDP 的比值来刻画；就业水平（emp），选取对数化的就业人员年末数来反映；知识产权保护（ipr），参照吴超鹏等［27］的做法，采用专利未被侵权率指标来表征；经济增长目标（mb），借鉴詹新宇等［28］的做法，使用历年政府工作报告公布的经济增长速度目标来表示。

2.3 数据说明与描述性统计

考虑到数据可获得性和统计口径的一致性，选取2004—2019 年30 个省级面板数据进行研究，未涉及西藏、香港、澳门和台湾。研究基础数据主要来自历年的《中国统计年鉴》《中国知识产权年鉴》《中国科技统计年鉴》、省级政府工作报告，以及国家知识产权局中国专利公布公告网、中国碳核算数据库和国家知识产权局官网。

图1反映了考察期内碳排放、绿色技术创新和产业升级之间的三维关系。不难发现，第一，绿色技术创新与产业升级之间具有明显的正向关联，即绿色技术创新水平越高，产业升级进程就越快。第二，碳排放与绿色技术创新之间亦具有正向关联性，说明碳排放有利于倒逼绿色技术创新发展。第三，随着碳排放水平的提升，绿色技术创新与产业升级在中段位置的观测点更为集中，初步印证了碳排放对绿色技术创新的产业升级效应具有异质调节差异。另外，三维立体空间图中存在较多边沿观测点，又说明了三者间的关联性可能存在一定差异。图1 只是从表面初步刻画了碳排放对绿色技术创新驱动产业升级的基本调节特征，为得到更为细致可靠的分析结论，仍需通过实证手段来进一步解析碳排放的潜在动态调节机制。

图1 碳排放、绿色技术创新与产业升级三维关系

3 实证结果及分析

3.1 计量模型合理性检验

在实证分析前，首先做两方面辅助检验，以证明上文所构建计量模型的合理性。一是多重共线性检验。测算VIF发现，本研究变量的平均方差膨胀因子VIF数值为1.47，最大、最小VIF数值分别为1.93 和1.10，尚远远低于多重共线性的判断边界10，完全处于可接受范围内，可知本 研究所构建的计量模型共线性问题较弱，由此不会对下文的估计结果产生较大干扰。二是面板平稳性检验。为避免因省级面板数据波动而带来的伪回归现象，以确保计量结果的有效性，首先对主要变量的平稳性做了测试。具体分别基于原假设为存在同质面板单位根的LLC 方法，以及原假设为存在异质面板单位根的IPS、PP-Fisher 和ADF-Fisher 方法对变量的平稳性进行联合检验。测试结果表明，碳排放、绿色技术创新和产业升级等变量均是一阶平稳的，印证了本研究所选取面板数据是平稳的，这能在一定程度上避免或克服计量过程中的伪回归冲击，即在此基础上可直接对计量模型进行回归。

3.2 绿色技术创新驱动产业升级的基本事实刻画

经Hausman 检验发现，固定效应模型更为吻合本研究。表1 反映了绿色技术创新对产业升级影响的具体情况。依据模型1的结果可知，绿色技术创新的估计系数显著为正，表明绿色技术创新对产业升级产生了明显的促进作用。从经济显著性上看，若绿色技术创新水平增加1%，将诱发产业升级水平提升0.034%，印证了假设1 成立。在此基础上，为增强研究结论的可靠性，采用以下手段作了稳健性测试：一是改变研究方法。采用GLS 方法结合white-period稳健方法的固定效应结果见模型2，可知绿色技术创新的系数依然显著为正，支持了基本结论。二是改变研究时段。考虑到2015年召开的十八届五中全会首次提出了包括“绿色”“创新”在内的五大新发展理念，这预示着国家对绿色技术创新的重视上升到了一个新的高度。以此为分界点，将研究时段分解为2004—2014、2015—2019 两个时段，具体结果分别见模型3 和模型4。可以发现，在国家提出新发展理念前，绿色技术创新对产业升级的影响效果并不明显，而在2015年以后，绿色技术创新开始对产业升级产生了显著的积极影响。三是改变被解释变量。采用产业结构层次系数作为产业升级的代理指标，根据模型5 估计结果可知，绿色技术创新系数依然显著为正，验证了基本结论依然是稳健的。

表1 基本模型估计结果

进一步，为了尽可能降低内生性干扰，选择滞后一期gti作为当期gti的工具变量，并采用固定效应的2SLS模型进行回归。结果发现，第一阶段回归结果的F值统计量为90.78，大于10，说明工具变量选择合理。第二阶段估计结果中Kleibergen-Paap rk LM 检验、Kleibergen-Paap rk Wald F 检验统计量分别为75.686 和90.784，均在10%水平上拒绝原假设，证明了工具变量的有效性，进行工具变量处理后模型6 中的gti系数估计值仍然保持显著为正，这和前文基本一致。同时加入绿色技术创新滞后一期和二期变量为核心变量再估计。模型7 中绿色技术创新估计系数显著为正，说明本研究内生性问题并不严重。同时，滞后二期绿色技术创新的估计系数有所增大，表明绿色技术创新对产业升级的积极影响存在一定时滞特征，即绿色技术创新的产业升级效应发挥需要一个较长时间才能充分展现。纳入滞后一期的ind为解释变量构建动态面板模型进行重新估计。由模型8结果可知，加入产业升级滞后一期变量后，绿色技术创新变量的估计结果和模型1相比并不存在明显区别。总体看来，考虑内生性后，绿色技术创新依然显著有利于产业升级，再次印证了上文结论。那么，绿色技术创新的产业升级效应具有何种动态演化特征呢？碳排放在其中又扮演着何种调节角色呢？为回答上述问题找寻现实证据。

3.3 绿色技术创新驱动产业升级的碳排放调节机制分析

基于Hansen 面板门槛方法，首先以绿色技术创新为门槛变量，揭示其对产业升级影响的动态演变规律。具体运用“自举法”重叠模拟似然比检验统计500次做检验，并依据bootstrapP值来判断门槛效应的存在性。结果表明，以绿色技术创新作为门槛变量时，单一、双重和三重门槛的F值均通过了1%的显著性水平检验，表明采用三重面板门槛模型进行研究是科学的。进一步，以碳排放作为门槛变量，检验碳排放对绿色技术创新驱动产业升级的动态调节机制。可以发现，单一、双重和三重门槛检验的F值均在1%的显著性水平下通过了检验，且三重门槛检验的95%置信区间为［355.879，401.795］，说明绿色技术创新的产业升级效应存在显著的基于碳排放的三重门槛效应，即采用三重门槛模型作解析是合理的。为确保上述检验和估计的可靠性，还从以下几方面作了稳健性测试：一是改变研究方法，运用双重面板门槛模型进行稳健性检1，估计结果见模型3。二是改变研究时段，随机选取2007—2017 年为研究时段作稳健性检验2，估计结果见模型4。三是改变核心解释变量，选取绿色专利授权量作为绿色技术创新的代理指标作稳健性检验3，估计结果见模型5。四是核心变量滞后处理，绿色专利申请数滞后一期作稳健性检验4，估计结果见模型6。五是构建动态面板门槛模型进行稳健性检验5，估计结果见模型7。结果表明，不同情境下均适合采用门槛模型作估计，也初步反映本研究所得结论是可信的。具体检验结果见表2。

表2 门槛检验结果

表3 列示了上述检验对应的具体估计结果。由模型1 可知，绿色技术创新依次存在三个门槛值3.296、5.094和6.881，由此可以划分为四个估计系数不同的门槛区间。具体而言，当绿色技术创新水平小于3.296 时，其在一定程度上迟滞了产业升级进程。当绿色技术创新水平依次超越3.296、5.094 但小于6.881 时，其对产业升级的影响开始“由负转正”，但这种积极作用并不明显。只有当绿色技术创新水平超越6.881时，其才能显著地驱动产业升级。可以发现，绿色技术创新的产业升级效应发挥具有一定的条件约束。只有当绿色技术创新水平达到一定程度时，才能切实为产业升级发展提供助力，而过低的绿色技术创新水平甚至会阻碍产业升级进程。

表3 碳排放动态调节下的面板模型估计结果

由基准模型2的估计结果可知，绿色技术创新的产业升级效应会因碳排放强度的变化而呈现动态演化特征，且不同碳排放水平调节下绿色技术创新的估计系数及其显著性存在一定差异。为了方便剖析，主要基于基准模型2 的结果展开。总体看来，在碳排放调节下，绿色技术创新对产业升级的影响呈现有条件的正向倒“U”型非线性规律，佐证了假设2 成立。具体而言，碳排放的三个门槛值从低到高依次分别为64.417、115.474 和380.795。当碳排放水平低于第一门槛值64.417 时，绿色技术创新系数为正但不显著，表明在较低的碳排放水平调节下，绿色技术创新的产业升级效应不明显，意味着过低强度的碳排放并不能有效释放绿色技术创新的产业升级红利。正如前文理论分析指出的，过低碳排放强度通常对应着过于严厉的环境标准，而这会在一定程度上为产业可持续发展带来沉重负担，企业也须因此付出更多代价，当这种成本效应远超于碳减排带来的激励效应时，反而还可能会导致碳排放产生消极调节冲击。当碳排放水平依次超越64.417和115.474但小于380.795水平时，绿色技术创新显著地驱动了产业升级，且存在有利于绿色技术创新促进产业升级的最优碳排放调节区间（64.417，115.474］；当碳排放水平超越115.474 但小于380.795时，绿色技术创新的产业升级效应依然较为明显，但这种积极效应已开始明显减弱，此时存在有利于绿色技术创新助力产业升级发展的次优碳排放区间，表明适度强度的碳排放方能起到显著的倒逼效果，且适度偏低的碳排放强度相对而言最为有利；当碳排放水平跨越380.795门槛时，绿色技术创新的产业升级效应则开始变得不明显，意味着与适度碳排放水平情景相比，过高强度的碳排放不仅不能起到有效的激励调节，反而会在较大程度上造成绿色技术创新赋能的红利损失。可以发现，在不同碳排放水平冲击下，绿色技术创新对产业升级的影响具有丰富的异质性特征。相对而言，过低或过高强度的碳排放均会造成绿色技术创新的产业升级红利损失，而适度强度的碳排放才更有利于实现绿色技术创新和产业升级的良性协调，且适度偏低的碳排放对绿色技术创新驱动产业升级的激发效果是最优的，这意味着绿色技术创新和产业升级耦合系统对碳减排有着较强的承受力。

进一步计算发现，考察期内中国碳排放的平均水平为317.629，整体尚位于碳排放次优调节的第三门槛区间内，且距离第三门槛区间下限值115.474 差距较大，表明长期内通过降碳来倒逼绿色技术创新驱动产业升级是可行的。这也从另一侧面印证了碳减排尚具有较大的调整空间，表明未来国家实现“双碳”目标不仅不会损害绿色技术创新与产业升级的协调发展，反而会起到一定的助力效果，只是现阶段碳排放的积极调控效果并未实现最优化。从各省份实际看，内蒙古、山西、山东、河北等9 个碳排放大省已跨入了第四门槛区间，天津、吉林、上海等18 省份的碳排放强度迈入了次优的第三门槛区间，仅北京迈入了最优碳排放区间，而海南和青海正处于碳排放的第一门槛区间内。另外，最优和次优门槛区间内的样本集中度高达63%，表明现阶段碳排放总体有利于提升绿色技术创新的产业升级效应。因此，推动降碳与绿色技术创新的融合对加速产业升级是大有裨益的，政府未来应积极实现“双碳”目标，科学有序、分区分类调整碳减排压力，以进一步激发绿色技术创新对产业升级的积极贡献。进一步，对比模型3 至模型7 的稳健性估计结果发现，不同情境下五个稳健性检验模型亦在一定程度上佐证了本研究的新发现。

3.4 碳排放动态调节的空间异质性分析

为揭示碳排放动态调节的空间异质性特征，将全国行政区域按传统地理划分为东部、中部和西部三大地区继续做考察。门槛检验结果表明，三大地区的碳排放变量均在不同显著性水平下依次通过了单一、双重和三重门槛检验，表明均应采用三重面板门槛模型作解析。同时，为尽可能增强研究结论的可靠性，还进行了以下稳健性处理：一是对于东部地区，将样本区间随机调整为2004—2018年进行检验；二是对于中部地区，将核心解释变量替换为绿色专利授权量再检验；三是对于西部地区，将被解释变量替换为产业结构层次系数作检验。结果发现，不同稳健性检验情景下的碳排放变量均依次通过了单一、双重和三重门槛检验，具体检验结果见表4。

表4 分地区门槛检验结果

不同空间层面上碳排放动态调节绿色技术创新驱动产业升级的估计结果见表5。可以发现，不同地区绿色技术创新赋能产业升级发展过程中，碳排放扮演着动态化、差异化的调控角色，实际调节效果亦存在着显著的空间差异。

表5 碳排放调节下的异质分区估计结果

由东部地区的基准模型1可知，碳排放对绿色技术创新驱动产业升级的动态影响存在倒“U”型调节特征。当碳排放水平低于78.994 时，其对绿色技术创新的产业升级效应具有一定的积极调节影响，但这种积极作用并不明显，表明较低的碳排放水平并不能有效激发该地区绿色技术创新的产业升级溢出。也就是说，碳减排压力并非越高越好，应有“度”的限制，不能超过地区经济系统的承载能力；只有当碳排放水平超越78.994时，碳排放才会产生显著的正向冲击影响，且存在最优碳排放区间（78.994，130.352］，表明适度偏低的碳排放强度对提升东部地区绿色技术创新的产业升级效应是大有裨益的；当碳排放水平超越130.352、365.678时，绿色技术创新开始对产业升级产生了消极影响，且这一负面冲击会随着碳排放水平的提升而增强。采用2004—2018年样本重新估计的模型2 亦支持了上述结论。由中部地区的基准模型3 可知，在碳排放约束下，绿色技术创新的产业升级效应呈现出显著的正向“N”型特征。随着碳排放水平的提升，绿色技术创新对产业升级的积极影响依次呈现“增大-减小-增大”的非线性演化特征。模型4 将核心解释变量替换为绿色专利授权量再估计的结果亦佐证了模型3 的发现。由西部地区的基准模型5 可知，碳排放对绿色技术创新的产业升级效应存在正向倒“U”型调节机制。具体而言，当碳排放水平低于98.253时，绿色技术创新显著地促进了地区产业升级，且这种积极影响在增强；当碳排放水平超越98.253 时，绿色技术创新的产业升级效应又开始持续弱化。模型6 将被解释变量替换为产业结构层次系数的估计结果也较好地支持了模型5 的观点。上述分析充分验证了假设3成立。

进一步比较发现，东部地区平均碳排放强度为369.122，正处于第四门槛区间内，表明碳排放对该地区绿色技术创新驱动产业升级的调节效果总体是消极的。中部地区平均碳排放强度为354.949，正处于第二门槛区间内，表明该地区碳排放的调节效果是积极的。西部地区平均碳排放强度为238.177，尚处在第三门槛区间内，说明现阶段碳排放有效提升了该地区绿色技术创新的产业升级效应。据此可知，从实际调节效果来看，现阶段碳排放对绿色技术创新驱动产业升级的积极效果仅体现在中西部地区，东部地区碳排放的理想调节效果尚未显现。另外，相比中西部地区，东部地区存在更为严格的碳排放约束。因此，要最大限度地释放绿色技术创新的产业升级红利，东部地区应实施更为严厉的碳减排策略，而中西部地区则应采取适度的碳减排策略。

4 结论与政策建议

本研究将碳排放纳入到绿色技术创新与产业升级的关联性分析框架，客观揭示了碳排放如何动态调节绿色技术创新的产业升级效应。主要得到以下几点结论：第一，绿色技术创新显著地驱动了中国产业升级，且只有当绿色技术创新水平达到一定程度时，这种积极影响才能显现。第二，绿色技术创新的产业升级效应显著存在基于碳排放的三重门槛效应，在碳排放调节下，绿色技术创新对产业升级的影响呈现正向倒“U”型非线性规律，即过低或过高强度的碳排放均会在一定程度上造成绿色技术创新的产业升级红利损失，而唯有适度的碳排放策略有利于激发绿色技术创新对产业升级的积极影响。第三，现阶段碳排放总体有利于提升绿色技术创新的产业升级效应，但平均碳排放水平位于次优门槛区间内，未来较长一段时间内总体尚有较为广阔的碳减排空间。第四，碳排放动态调节下绿色技术创新的产业升级效果存在显著差异，表现为：一方面，东部、中部和西部地区的碳排放调节效果依次呈现倒“U”型、正向“N”型和正向倒“U”型演化特征，预示着相较中西部地区，未来东部地区应承受更为沉重的碳减排压力，才能有效助力绿色技术创新和产业升级的协调发展；另一方面，现阶段碳排放对不同地区绿色技术创新的产业升级效应产生了异质调节，但积极的调节效果仅体现在中西部地区，在东部地区尚未显现。

本研究有别于现有聚焦绿色技术创新与产业升级的关联性分析，实证考察了碳排放在其中所扮演的动态调控角色，得出了绿色技术创新的产业升级效应会受到当地碳排放水平调整而不断动态演化的新结论，这为新发展格局下通过兼顾实现“双碳”目标和加快绿色技术创新的复合政策来有效驱动产业升级提出了一些新的思考。同时，这也从侧面印证了“双碳”目标的实现具有积极的外溢特征，无形中有利于促进绿色技术创新与产业升级的良性协调。本研究蕴含的具体政策含义如下。

首先，积极加速绿色技术创新与产业升级的融合发展。以实现“双碳”目标为契机，要注重加快推动前瞻性和颠覆性绿色技术创新，尤其是要加大零碳、低碳和负碳等前沿绿色技术创新领域的投资力度，鼓励绿色创新主体和社会服务机构共建新型绿色技术创新联盟，集中优势资源攻克传统产业和绿色产业领域的关键绿色技术。同时，政府应坚持两端发力，持续通过绿色技术转化、扩散、应用和示范，既注重推动“两高一剩”传统产业的绿色化转型，又要积极培育绿色新兴产业和高技术产业发展，从而持续加速产业升级进程。

其次，从客观规律看，经济增长始终会伴随着碳排放，降碳不等于除碳，绿色技术创新驱动产业升级亦不例外。在处理绿色技术创新与产业升级关联时，应科学有序地实施与实际发展相匹配的碳减排策略。也要意识到，通过碳减排激发绿色技术创新的产业升级效应并非简单有效，过高的碳排放容忍度或过于沉重的碳减排压力均会在一定程度上损害绿色技术创新的实际赋能效果，只有适度的碳排放水平才足以撬动绿色技术创新的最佳驱动力。可见，降碳不应该盲目采用“一刀切”式的“两端挤压”，而是要坚持动态优化、循序渐进和系统关联，主动在动态演进中寻求碳减排冲击的最佳均衡，以最大限度地实现绿色技术创新与产业升级发展的“双赢”。

最后，碳排放调节策略不可大水漫灌，应因地制宜、因时制宜和因事制宜。东部地区在技术创新和产业基础上均存在先天优势，导致其具有更为严格的碳排放约束，现阶段尤要注重持续提升碳减排压力，避免较高碳排放容忍度造成绿色技术创新赋能的红利损失。中西部地区产业和技术相对较为薄弱，碳排放调节策略还具有较为广阔的优化空间，短期内应充分考虑到经济系统的承受力，采用循序渐进式策略逐步为碳减排“加码”，以力争实现绿色技术创新赋能产业升级的最佳碳排放调控效果。