通往地狱的道路是由善意铺就的：低碳城市建设如何影响制造业企业的低碳技术创新？

《Environmental Impact Assessment Review》：The road to hell is paved with good intentions: How does the construction of low-carbon cities affect corporate low-carbon technological innovation in manufacturing?

　　

• 我们使用了交错三重差分模型和中国制造业企业数据。
• 我们探讨了低碳城市试点（LCCP）政策对企业低碳技术创新的影响。
• LCCP 政策的实施显著阻碍了企业的低碳技术创新。
• 这种不利影响可归因于两个主要渠道：政策不确定性和合规成本。
• LCCP 政策制度设计的修改并未带来预期的积极成果。

引言

关于环境监管与创新之间相关性的争论仍在持续（Xu 等，2023）。传统经济理论认为，政府干预（如环境监管）会增加生产成本，从而抑制企业的创新激励（Zhou 等，2022；Sun 等，2023）。然而，波特假说的论点认为，精心制定的环境法规可以鼓励企业内的技术创新，这反过来可能抵消合规成本（Porter, 1991；Porter 和 van der Linde, 1995）。值得注意的是，这一论点并非声称所有环境法规都能促进创新；相反，它强调了监管设计对于实现这一成果的重要性（van Leeuwen 和 Mohnen, 2017）。因此，环境监管与创新之间的关系不能被简化为一个普遍结论。近年来，众多学者通过检验一系列环境法规来测试波特假说，包括基于市场的法规（Ren 等，2020；Liu 和 Sun, 2021）、命令与控制型法规（Xu 等，2023）以及自愿型法规（Bu 等，2020；Zhu 和 Lee, 2022）。

碳排放是全球变暖的主要贡献者，并对可持续发展构成重大风险（Zhang 等，2022）。以制度创新为特征的国家创新能力对可持续增长至关重要（Wei 等，2025）。2007 年，中国成为全球最大的碳排放国。为了遏制碳排放，国家陆续制定了各种政策，包括设定具有约束力的温室气体排放目标、提高高耗能行业的准入门槛以及制定清洁生产促进法。1 这些政策的特点是自上而下的命令与控制型政策，通过强制手段减缓碳排放。作为政策补充，中国于 2010 年开创了一项“自下而上”的自愿减排政策，即低碳城市试点（LCCP）。该政策赋予地方政府更大的自主权，旨在通过城市层面的自愿政策创新探索多元化的低碳发展路径，从而提供城市层面的减少碳排放解决方案。评估 LCCP 的绩效对于中国实现脱碳至关重要，同时也为其他发展中国家追求适应其本地情境的低碳发展提供参考和启发。

大量研究考察了 LCCP 如何影响碳排放（Zhang 等，2022；Ren 等，2024；Zhang 等，2024）和技术创新（Tian 等，2021；Zhu 和 Lee, 2022；Yu 等，2023）。作为降低碳排放的关键因素，技术创新预计能使经济和环境同时受益。然而，尽管该倡议目标宏大，学术界对于它是否能产生“波特效应”仍存在相当大的争议。Tian 等（2021）、Zhu 和 Lee（2022）以及 Zhou 等（2022）调查了 LCCP 对城市层面技术创新的影响，但他们的结论显著分歧。Zhou 等（2022）认为，该政策通过破坏企业的增长环境和城市的产业基础而抑制了创新。相反，Zhu 和 Lee（2022）认为，该政策提高了绿色全要素生产率和产业结构，从而促进了技术创新。Tian 等（2021）将技术创新区分为绿色和非绿色类别，并发现 LCCP 减少了城市的非绿色创新，但对它们的绿色技术创新没有显著影响。具体而言，作者发现该政策抑制了缺乏绿色创新能力的工业企业发展，但对具有绿色创新能力的工业企业影响不显著。

此外，一些研究关注生态友好型技术创新以调查政策效应，但它们的结论与 Tian 等（2021）不同。例如，Yu 等（2023）关于低碳技术创新（LCTI）、Qu 等（2023）关于能源技术创新以及 Yin 等（2023）关于绿色技术创新的研究，都实证证实了政策对生态友好型技术创新的积极影响。总体而言，LCCP 对创新的影响仍未定论，关于对总体技术创新以及特别涉及环保技术的创新的影响，研究结果存在分歧。

事实上，当前在分析 LCCP 创新效果时存在的上述差异凸显了更专注探索该领域的必要性。作为一项城市层面的制度安排，LCCP 跨越了相当长的时间段，并涵盖了多样的主体。研究区间、主体和创新指标的选择差异可能会得出不同的结论。政府间气候变化专门委员会（IPCC）认为，减少终端能源需求对于防止全球气温升高超过 1.5 °C 至关重要。2 制造业是最大的能源终端使用部门，约占碳排放总量的 25.3%（Pan 等，2022）。显然，该部门内的 LCTI 对于实现碳减排具有巨大潜力。本文选取 2007 年至 2021 年上市公司制造业数据，利用三重差分（DDD）模型探讨 LCCP 的实施能否诱导能源终端使用产业中的 LCTI。研究发现，该政策显著阻碍了制造业企业的 LCTI，这与波特假说的预测相矛盾。基于实物期权理论的机制识别表明，LCCP 加剧了企业面临的政策不确定性并增加了其合规成本，共同削弱了制造业企业追求 LCTI 的激励。此外，本研究还根据企业特征、区域特征以及政策的制度设计探讨了异质性。

当前研究的贡献如下。首先，研究结果揭示了 LCCP 对制造业企业 LCTI 的不利影响。以往研究通常利用宏观城市或跨所有行业的企业数据，得出结论认为 LCCP 要么促进要么对生态友好型技术创新没有显著影响（Tian 等，2021；Qu 等，2023；Yu 等，2023；Wang 和 Chu, 2024）。然而，这些研究未能充分考虑行业异质性，特别是忽视了制造业——既是主要能源终端使用部门又是碳排放核心来源——所面临的独特政策压力和约束。相反，本文专注于制造业，首次提供了 LCCP 阻碍企业 LCTI 的新证据。这些发现为 LCCP 的波特效应提供了细微的见解，从而显著推进了现有研究。

其次，本研究根据《绿色低碳技术专利分类体系》（PCSGLCT）3 中的专利数据子类别来衡量企业 LCTI。指标的准确测量对于得出可靠结论至关重要。LCTI 特指旨在减少碳排放的技术进步（Pan 等，2022）。以往研究通常采用 IPC 绿色清单（Luo 等，2024）或 Y02 分类（合作专利分类系统（CPC）中的一个部分）来衡量 LCTI（Yu 等，2023）。然而，IPC 绿色清单范围广泛，涵盖了各个气候缓解领域的专利，而 Y02 分类并未涵盖所有低碳技术类型（Zhu 等，2019；Wang 和 Chu, 2024）。此外，Wang 和 Chu（2024）的研究根据中国于 2022 年底发布的 PCSGLCT 评估了中国城市层面的 LCTI。该分类体系与中国国情相符，确立了低碳技术分类的精确标准，并排除了具有碳减排协同效益的绿色技术。LCCP 旨在减缓碳排放。因此，本文采用 PCSGLCT 进行企业层面的 LCTI 测量，从而能够更精细地识别 LCCP 对制造业企业的影响。

第三，基于实物期权理论，本文揭示了 LCCP 如何通过两个渠道影响制造业企业的 LCTI：政策不确定性和合规成本效应。从制度设计的角度来看，LCCP 授权地方政府通过政策创新实验多元化的低碳发展路径，这可能会无意中提高试点地区的政策不确定性。近期文献日益凸显政策不确定性对企业微观行为的影响，一些研究记录了对创新和脱碳努力的负面影响（Cui 等，2021；Wang 等，2024）。受这些论文的启发，我们通过两阶段基于 LLM 的方法创新性地构建了一个气候政策不确定性感知指数，并在实物期权理论框架下对 LCCP 对制造业企业 LCTI 的影响进行了系统调查。具体而言，我们首先利用大语言模型（DeepSeek-V3）进行语义标注以获得种子句子，然后通过 BERT 模型（BERT-base-Chinese）将这些种子句子的判别标准扩展到全语料库，从而实现该指标的准确高效构建。研究发现，首先，LCCP 通过加剧企业的政策不确定性感知来推迟企业 LCTI 决策，以避免延迟期权价值的损失；其次，该政策增加了企业的合规成本，挤出了企业的 LCTI 资本，从而减少了其参与 LCTI 活动的激励。以往研究主要考察了该政策在公众环境关注（Wang 和 Chu, 2024）、政府补贴（Luo 等，2024）和融资约束（Yu 等，2023）方面对企业创新的影响，忽视了实物期权理论的独特价值，特别是理解 LCCP 如何起效的政策不确定性渠道。本文丰富了理解 LCCP 如何塑造企业 LCTI 的理论基础，并首次揭示了试点政策诱导的政策不确定性对制造业企业 LCTI 的抑制逻辑。这不仅加深了对 LCCP 微观机制的理解，也为优化政策设计以增强制造业部门对 LCTI 的积极激励提供了参考。

本文其余部分结构如下。第 2 节概述了政策背景并介绍了三个理论假设；第 3 节描述了计量模型、变量和数据；第 4 节呈现了基准结果和稳健性检验；第 5 节考察了影响机制和异质性；第 6 节提出了结论性评论。

章节片段

政策背景

荷兰环境评估局宣布自 2007 年以来中国是全球最大的碳排放贡献者，2020 年约占全球碳排放总量的 30%（Lee 等，2022）。为应对日益增长的降低碳排放的公众压力并实现可持续低碳增长，中国承诺大幅减少碳排放。在 2009 年哥本哈根气候大会上，中国承诺到...减少碳排放强度 40%–45%。

计量模型

如上所述，LCCP 于 2010 年启动，并已逐步实施三批。其主要目标是减少碳排放，这使得高碳行业面临比清洁行业更强的环境合规压力。为了检验假设 1，本文在传统 DID 模型中引入了第三个差分，即行业的碳属性，以构建交错 DDD 模型。这种方法有效地消除了同时性

基准结果

基于公式 (1) 对 LCCP 对企业 LCTI 的影响进行了检验，该公式纳入了双向固定效应，即企业和年份。如表 4 所示，为了评估关系的稳健性，我们依次引入了各种控制变量组。具体而言，模型 (1) 指没有任何控制变量的基准规范，模型 (2) 纳入了与经营业绩相关的控制变量，模型 (3) 增加了与治理结构相关的控制变量，以及模型 (4)

机制识别

上述估计结果证实 LCCP 对企业 LCTI 有负面影响。根据第 2.2 节中概述的假设 2 和假设 3，这种不利影响可归因于两个主要渠道：政策不确定性和合规成本。

结论性评论

本研究从企业 LCTI 的角度评估了中国自愿碳监管，即 LCCP 的有效性。

关注低碳城市试点计划（LCCP）之所以重要，不仅因为它代表了全球最大的新兴经济体应对气候变化的首个大规模举措，还因为其制度设计遵循“自下而上”的原则，赋予地方政府大量的自由裁量权。这一方法为……提供了独特的框架

利益冲突声明

作者声明不存在已知可能影响本文所述工作的竞争性财务利益或个人关系。

致谢

本文受国家自然科学基金委（项目编号：72404089 和 72573116）、国家社会科学基金（项目编号：25VRC038）、中国博士后科学基金（项目编号：2024M760906 和 GZC20230803）以及中央高校基本科研业务费专项资金（项目编号：22120260374）支持。

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