环境规制与城市绿色创新：助力抑或阻力？※

内容提要：未来，中国经济结构调整、发展方式转变步伐将进一步加速，如何推进城市绿色创新，是中国如期完成碳达峰碳中和任务、实现低碳绿色可持续发展的关键。以中国地级及以上城市层面数据为研究样本，采用线性加权方法构建了环境规制强度指标，实证检验了环境规制对城市绿色创新的影响及其主要影响机制。研究发现：环境规制显著促进了城市绿色创新提升，稳健性检验证明了这一研究结论的可靠性。影响机制检验表明，环境规制可以通过促进城市创新投入显著推动城市绿色创新提升。异质性检验表明，环境规制更有助于东部地区、中部地区以及非省会城市的绿色创新提升。研究结论为未来中国环境规制政策的优化以及生态文明体系的建设提供了可靠的经验证据。

当今中国，在经历了多年经济高速增长铸就的“中国奇迹”后，其环境污染问题愈发为社会各界所关注。传统以高投入、高消耗、高污染为特征的发展模式已然不可持续，提升环境规制强度以推动环境污染治理已成为当务之急。2020年9月22日，中国国家主席习近平在第75届联合国大会上提出，“二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和”。随后，中共中央、国务院先后印发《关于完整准确全面贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和工作的意见》《2030年前碳达峰行动方案》等政策文件，着力构建碳达峰碳中和的“1+N”政策体系。显然，提升环境规制强度已成为如期完成碳达峰碳中和任务、实现低碳绿色可持续发展的关键。在多重压力下，通过有效提升环境规制强度治理环境污染以实现低碳发展，已成为未来中国环境政策的必然选择。

长期以来，城市层面环境规制对创新的影响，一直是学术界关注的热点。其中，传统的“波特假说”认为，环境规制在造成企业成本提升的同时也会激发创新，能够部分或者全部抵消相应的成本。随着习近平总书记在中共十八届五中全会上提出“创新、协调、绿色、开放、共享” 五大发展理念，走绿色低碳循环发展之路已成为调整经济结构、转变发展方式、实现绿色可持续发展的必然选择。因此，不仅要关注城市环境规制政策对创新的影响，更要关注城市层面环境规制对绿色创新的影响。与此同时，城市作为环境规制推进的基础层面，环境规制对城市绿色创新而言是助力还是阻力，也正是中国环境规制能否在城市层面可持续推进的关键所在。那么，环境规制如何影响城市绿色创新，其影响机制是什么？这一问题的厘清对于未来中国更好地推进环境污染治理以及实现绿色低碳发展至关重要。基于此，本文将在理论分析环境规制如何影响城市绿色创新的基础上，以中国地级及以上城市层面数据为研究样本，实证检验环境规制对城市绿色创新的影响及其影响机制。

与本文研究主题关系较为紧密的文献主要包括以下两类：一是绿色创新缘起和测算的相关研究；
二是环境规制对绿色创新影响的研究。第一类绿色创新缘起和测算的相关研究中，学者们多认为绿色科技创新的相关研究自20世纪90年代逐步兴起(Zhang等，2020)。既有研究普遍将绿色创新定义为“在其整个生命周期中减少诸如环境污染和资源浪费等负面影响的创新”。因此，绿色创新成果并不局限于某些行业，致力于减少环境污染、降低资源与原材料消耗和用于治理已污染的环境、处理已污染的资源的创新成果都属于绿色创新的范畴。大部分学者基于地区和产业视角，使用指标体系、效率评价等方法对绿色创新能力进行了测度，并对绿色创新的影响因素逐步展开了探索。考虑到环境保护是一种典型的公共产品，绿色创新本身的驱动力不足，需要通过政策与区域带动效应推动其发展，因此，宏观政策效果等随之成为研究绿色创新的重要切入点。

第二类环境规制对绿色创新影响的研究中，较早的文献多从“波特假说”的视角展开研究，且大多对“波特假说”持肯定态度(李思慧和徐保昌，2020)，即当环境规制产生的补偿效应超过抵消效应时，环境保护就会显著促进企业创新的提升(蒋伏心等，2013)。与此同时，另有部分学者认为，由于环境规制的结构效应遵循成本效应大于创新补偿效应，从而导致总效应为负(Wang等，2019)。与之不同，基于古典经济学理论的相关研究认为，环境规制增加了企业成本，挤出了企业创新资金，从而不利于创新。较为有代表性的文献中，Ambec等(2013)发现，基于绩效或基于市场的环境规制与创新的增长趋势一致，也有学者认为环境规制对绿色创新的影响主要取决于政策的执行力度。Acemoglu等(2012)的研究显示，适度的环境规制可以倒逼企业引进绿色生产技术，据此提升企业的自主创新能力。而景维民和张璐(2014)则认为，严格的环境规制更有益于提高绿色全要素生产率。但宏观政策对绿色创新的调节也存在一定的局限性，当政策方向或幅度出现偏离时，政府政策和制度对绿色创新的驱动就可能会产生市场导向不足、创新资源错配等一系列问题(尤喆等，2019)。不少学者进一步细分了环境规制的具体手段，发现环境规制对省域绿色技术授权专利和绿色技术奖励的影响具有显著的异质性。李青原和肖泽华(2020)认为，排污收费显著促进了企业绿色创新，创造了更多的绿色发明专利成果。另外，齐绍洲等(2018)在国内首次搜集了上市公司企业层面的专利数据，发现排污权交易试点政策能够诱发企业的绿色创新。

总结上述与本文研究主题较为密切的文献可以发现，现有文献从诸多层面和角度出发，卓有成效地探讨了环境规制对创新乃至绿色创新的影响，为本文的研究奠定了良好的文献基础，并提供了可靠的研究经验。然而，既有研究往往忽视了城市层面环境规制对城市绿色创新的影响及其影响机理，这不利于环境规制对绿色创新在执行层面的合理解读，而本文后续一系列工作则旨在解决这一问题。

相较于既有研究，本文可能的边际贡献主要体现在以下三个方面：第一，致力于从城市层面系统研究环境规制对城市绿色创新的影响及其影响机制，相较于既有文献，可以更为深入地从环境规制的实际执行层面精准检验环境规制影响城市绿色创新的实际效果以及环境规制政策的作用逻辑；
第二，本文采用多种权威方法对环境规制、城市绿色创新等关键指标进行科学衡量，相较于既有文献，可以更好地刻画环境规制以及城市绿色创新的实际内涵，从实证检验层面有效扩大了相应指标的选择范围，有效提升了本文研究的实际学术参考价值；
第三，本文对环境规制影响城市绿色创新的影响机制以及异质性特征进行了精准检验，相较于既有文献，本文可以为具有不同样本特征城市的绿色创新推进和实现，以及环境规制政策、绿色创新政策的制定和差异化推进提供可靠的经验证据。

余文结构安排如下：第二部分为理论分析与研究假说；
第三部分为样本选择与研究设计；
第四部分为实证检验与分析；
第五部分为研究结论与启示。

环境规制通常被认为是一种制约经济主体排污行为的政策手段，其主要目的在于减少污染排放，推动经济实现绿色发展和结构转型。环境规制能够通过促进技术创新，显著降低企业生产成本，弥补环保带来的成本上升，从而实现环境保护与经济发展的良性循环。但这类技术创新是否符合低碳绿色发展需求？通过环境规制带动创新的绿色化转型，才是可持续发展的关键，同时也对环境政策的制定提出了更高的要求。其中，绿色创新的主体是从事致力于减少环境污染、降低资源与原材料消耗和从事治理已污染的环境、处理已污染的资源的企业等部门。

绿色创新作为推动城市经济绿色转型的关键要素，需要健全的环境规制并严格执行，以此来激发城市企业环保减排的压力和动机，通过引导企业等部门主动寻求绿色技术保护，从而提升城市环境治理水平和绿色创新能力，促进城市的可持续发展。因此，环境规制对城市绿色创新的推动具有多层面的影响：第一，在环境规制压力下，城市中各部门可能通过绿色创新达到环境规制的相关要求，从而抵消环境规制对其成本的影响；
第二，城市层面各部门可能在通过绿色创新降低现有产品成本的同时，有效迎合环境规制对于相关部门生产的要求，减缓环境政策对产品成本上升的影响，从而对产品成本起到两头压缩的效果，使得相关部门更快达到内部的“成本-收益”平衡；
第三，随着社会环境对低碳绿色发展概念的逐步深入理解，消费者对于使用绿色创新的绿色产品的接受度持续上升，能够在一定程度上容忍绿色产品所带来的产品溢价，进一步扩大了绿色创新给企业带来的利润空间，形成了绿色创新的良性循环。因此，环境规制压力下绿色创新脱离了普通创新纯粹以压缩产品成本的方式被动应对环保政策的局面，可以形成对于环保政策的主动迎合，加速了城市创新的绿色化转型。并且，环境规制强度提升使得创新主体能够通过绿色创新实现利润空间的多渠道扩张，同时获取更为正面的社会形象，从而提升经营绩效形成相关部门和区域发展的双赢局面，推动形成环境规制促进城市绿色创新的良性引导。

与之相反，一方面，环境规制增强了地方政府的环保执法和监管力度，在通过强制执行相关法律、法规实现环境污染程度快速、有效降低的同时，在短期也可能对城市各部门经营形成阻碍，进一步影响城市绿色创新的能力和积极性。可以发现，在实现经济可持续发展的背景下，环境规制对城市经济绿色转型提出了更高要求。另一方面，提升城市绿色创新水平需要依靠长期且大量的资金支持，并且该行为存在较大的风险性，这意味着城市进行绿色创新活动可能会造成环境成本上升，甚至超过创新补偿效应，进一步导致消极的污染治理行为，即通过减少经济活动实现环境资源保护，降低经济主体进行绿色技术创新的动力，从而阻碍城市绿色创新水平的提升。据此，本文提出研究假说：

假说H1a：环境规制促进了城市绿色创新提升。

假说H1b：环境规制阻碍了城市绿色创新提升。

环境规制在实现环境保护和治理目标的同时，要通过绿色创新来实现城市经济发展方式和经济结构转变，这不可避免地影响了城市经济资源分配，尤其是城市创新投入资源。从微观层面看，环境规制可以增加企业开展绿色创新活动的动机和意愿，使得城市绿色创新的相关技术和人力资本要素投入增加，从而推动城市绿色创新发展。首先，环境规制严格限制并减少企业污染排放，面对环境规制带来的高昂治理成本和惩罚性成本，企业进一步完善内部治理机制，积极开展绿色创新活动，通过引进技术创新人才、升级技术设备和转变生产方式等，提高企业绿色创新水平和环境治理能力，进而推动城市绿色技术进步和经济绿色发展。其次，企业提升绿色创新能力和实现绿色转型，需要依靠大量资金的持续投入。然而，环境规制增加企业的治理成本，这限制了企业依靠内部自有资金从事绿色创新活动，可能导致地方政府增加对绿色创新相关领域企业的资金补贴和支持，从而推进城市绿色创新水平提升。从宏观层面看，环境规制加强了地区环境执法和监管力度，从而增加城市绿色创新资本要素投入。一方面，政府颁布并实施与环境规制相关的法律法规，严格限制并规定污染排放，推动城市环保执法力度的增强(包群等，2013)，通过阻碍高污染和高能耗产业发展，进而迫使其增加绿色创新资金投入，提升绿色创新能力，从而实现产业结构调整，促进城市可持续发展。另一方面，环境规制通过限制排污、增加税收等方式积极引导资金流向绿色产业，增加了城市绿色创新资本要素投入，激励城市绿色技术创新实现新突破，推动城市形成“稳经济”和“优环境”正反馈效应。此外，由于增加绿色创新投入带来经济效益和环境效益需要较长周期，并且绿色创新投入的专用性较强，因此，面临经济发展目标考察的城市可能存在中断绿色创新相关投入行为的动机，进一步导致创新投入减少，阻碍城市绿色创新水平提升。综合上述，本文提出研究假说：

假说H2a：环境规制通过促进城市创新投入推动城市绿色创新提升。

假说H2b：环境规制通过抑制城市创新投入阻碍城市绿色创新提升。

1. 样本选择与模型设定

本文研究的样本数据主要包括以下两个来源：《中国城市统计年鉴》和国家知识产权局的国家知识产权数据。借鉴既有研究中普遍认可和采用的方法，通过行业检索构建地级及以上城市层面的绿色专利数据，通过城市代码将上述来源2005-2016年的数据进行匹配，最终构建了后续实证检验所使用的样本数据。

为检验前文研究假说是否成立，本文在参考既有研究的基础上，充分考虑环境规制影响绿色创新所存在的时滞效应，设定如下计量模型：

greeninnoit=β0+β1environmentit-1+β2Cit+δi+δt+μit

(1)

其中，上式中i、t分别表示城市、年份。被解释变量greeninno为城市绿色创新。

解释变量中，environment为环境规制强度，C为其他控制变量的集合，δi、δt分别表示城市层面和年份层面的固定效应，μit为模型的随机扰动项。

2. 指标构建

(1) 被解释变量。被解释变量城市绿色创新指标(greeninno)以国家知识产权局的国家知识产权数据为基础，以世界知识产权组织(WIPO)制定的“国际专利分类绿色清单”(1)世界知识产权组织官网：https:∥www.wipo.int/classifications/ipc/green-inventory/home,2022年3月9日。为依据，检索专利申请数据的相关条目重新进行核算。考虑到原始数据中部分城市的个别年份数值为0，为了不造成样本的缺失，本文采用该城市绿色专利申请量加1的对数值来对城市绿色创新进行测算。

(2) 主要解释变量。环境规制强度指标(environment)借鉴既有研究普遍认可和采用的环境规制测算方法(沈坤荣等，2017；
徐保昌等，2022)，通过以下三个步骤对中国地级及以上城市层面环境规制强度进行测算：

第一，分别对污染物去除率指标进行标准化处理：

(2)

第二，测算城市层面二氧化硫去除率和烟粉尘去除率的标准化数值的调整系数Wij。考虑到各城市不同污染物排放各不相同，并且不同年份同一城市污染物排放也存在一定差异，因此，本文对各城市的不同污染排放设定不同的权重，具体各调整系数Wij的测度方法如下：

(3)

上式中Wij是城市污染物j占全国该污染物排放的比率与该城市GDP占全国GDP比率的比值。

第三，根据二氧化硫、烟粉尘去除率的标准化数值以及各污染物的调整系数Wij，测算得到地级及以上城市层面的环境规制强度，具体测算公式如下：

(4)

(3) 控制变量。为了确保控制变量选择的合理性，本文在考虑数据的可获得性以及既有相关研究中普遍做法的基础上，选择地方经济水平、人口密集度、资本要素密集度、地方产业结构、基础设施水平、外商直接投资等变量作为控制变量，同时控制城市和年份层面的固定特征来尽可能降低遗漏变量问题对回归结果的影响。上述各控制变量的具体设定方法如表1所示。

3. 描述性统计值

为确保回归结果的可靠性，在回归分析之前本文对各变量可能存在的异常值进行了处理，以控制异常值可能对后文回归结果造成的影响。具体而言，本文对被解释变量城市绿色创新和主要解释变量环境规制强度这两个指标前后5%的数值进行了截尾处理，对其他控制变量则视数据实际情况进行了前后5%的缩尾处理。表2详细报告了基础计量模型中主要变量的描述性统计值。由表2中主要变量的统计值可以发现，被解释变量城市绿色创新这一指标的平均值为4.115，最大值约是最小值的14.6倍，表明在城市绿色创新方面不同城市之间往往存在较大的差异，城市绿色创新的不平衡问题可能较为突出。同时，主要解释变量环境规制强度指标的最大值约是最小值的89倍，这表明城市环境规制强度之间同样可能存在较大差异，环境规制强度区域不均衡的情况可能同样存在。

表1 其他控制变量具体衡量方法

1. 基准回归结果

本文基准回归中通过逐步添加变量来对回归中各计量模型进行设定，回归过程中均采用聚类到地级及以上城市层面的标准误进行回归。表3报告了基准回归结果。由表3中回归结果可以发现，模型(1)～(7)中环境规制强度的回归系数均显著为正，这一结果表明，环境规制促进了城市绿色创新提升，本文研究假说H1a得到验证。究其原因，随着环境规制强度的提升，地方环保执法和监管的力度不断提高，地方企业等主体实施绿色创新的压力显著提升，最终促进了绿色创新的增加。需要注意的是，随着控制变量的逐步添加，环境规制强度的回归系数虽有变化，但是均在1%统计水平上显著为正，这一结果验证了本文基准计量模型设定的可靠性。

表2 主要变量描述性统计值

表3模型(7)中其他控制变量方面，地方经济水平的回归系数显著为正，这表明地方经济水平越高，地方企业等主体可能越重视绿色创新问题，进而推动了城市绿色创新。人口密集度、资本要素密集度和地方产业结构的回归系数并不显著，这一结果表明地方的劳动力和资本等要素的实际程度以及实际产业的构成未能有效推动地方实施绿色创新。基础设施水平的回归系数显著为正，这表明基础设施建设是推动地方绿色创新的重要因素，原因在于基础设施水平的提高提升了实施绿色创新的便利程度，因而有助于城市绿色创新的提升。外商直接投资的回归系数显著为负，这表明外商直接投资抑制了城市绿色创新水平的提升，究其原因，外商直接投资的产业往往具有“污染避难”的意味，其整体程度上尚无法激发城市的绿色创新。

表3 基准回归结果

2. 稳健性检验

(1) 工具变量回归。为避免因环境规制与城市绿色创新互为因果导致的内生性对回归结果造成的影响，稳健性检验中本文将采用工具变量法对基础计量模型进行回归，具体回归采用二阶段最小二乘法进行估计。在回归工具变量的选择过程中，采用城市非建成区占市区面积的比重(cityratio)作为环境规制强度的工具变量。一方面，这一指标可以反映地方政府对于环境保护的态度，较好地与环境规制强度相关联；
另一方面，这一指标又不与城市绿色创新直接相关，满足了工具变量外生性的要求，可以较好地满足一个合格工具变量的相关要求。

表4中模型(1)报告了以城市绿色专利申请量为被解释变量的工具变量回归结果，可以发现，表4中模型(1)中Kleibergen-Paap rk LM检验以及Kleibergen-Paap rk Wald F检验均拒绝了其原假设，工具变量选择的合理性得到验证，并且城市非建成区占市区面积的比重(cityratio)的回归系数均显著为正，并且第一阶段F统计量均大于临界值10，这也进一步表明本文选取的工具变量与内生性解释变量之间存在较显著的相关性。从回归结果可以发现，环境规制强度的回归系数均显著为正，这表明在有效控制可能存在的反向因果导致的内生性问题的情形下，环境规制依然有效促进了城市绿色创新，与前文回归结果一致，研究假说H1a的可靠性得到验证。

为进一步确保回归结果的可靠性，本文进一步更换了被解释变量的测算方法。具体而言，本文分别使用绿色实用新型专利申请量和绿色发明专利申请量为原始指标来衡量城市绿色创新，且同样采用该指标加1的对数值来对城市绿色创新进行测算。表4中模型(2)和模型(3)分别报告了以绿色实用新型专利申请量和绿色发明专利申请量为被解释变量的工具变量回归结果，可以发现，表4中模型(2)和模型(3)中工具变量检验以及第一阶段回归F统计量同样均通过了相应检验。从回归结果可以发现，在更换城市绿色创新衡量方法以及有效控制可能存在的反向因果导致的内生性问题的情形下，环境规制强度依然有效促进了城市绿色创新，这与前文一系列回归结果一致，本文研究假说H1a的可靠性得到再次验证。

表4 工具变量回归结果

(2) 双重差分估计。为再次对内生性问题进行处理，验证本文核心结论的稳健性，本文以低碳试点政策作为环境规制强度提升的准自然实验，采用2005-2015年数据进行实证研究，通过构建多期双重差分模型来再次克服可能存在的内生性问题。低碳试点的确立主要分为三个批次：2010年7月19日，国家发改委发布《关于开展低碳省区和低碳城市试点工作的通知》，确立首批低碳试点城市，具体包括广东、辽宁、湖北、陕西、云南五省与天津、重庆、深圳、厦门、杭州、南昌、贵阳、保定八市；
2012年11月26日，国家发改委下发《关于开展第二批国家低碳省区和低碳城市试点工作的通知》，确定了北京市、上海市、海南省等29个试点地区；
2017年1月7日，《国家发展改革委关于开展第三批国家低碳城市试点工作的通知》公布第三批低碳城市试点，包括内蒙古自治区乌海市等45个城市(区、县)。限于数据的可获取现状，本文考察第一批和第二批低碳城市试点建立的政策效应。采用双重差分的方法来估计低碳试点城市的确立对城市绿色创新的净效应，有利于消除城市之间的内在差异以及与处理组无关的时间趋势产生的偏误。考虑到与前文基准模型的设定相一致，采用政策实施后一年的被解释变量以及其他控制变量的数值来进行回归，有效缓解反向因果所导致的内生性问题。具体双重差分计量模型的设定为：

greeninnoit+1=β0+β1policyit+β2Cit+1+δi+δt+μit+1

(5)

其中，policyit为低碳试点政策虚拟变量，用于表示第t年城市i是否被列为低碳试点，若城市i在第t年成为低碳试点，则policyit取值为1，否则取值为0。其余变量的设定方法与基准计量模型保持一致。

表5展示了多期双重差分模型的估计结果，可以发现在进一步控制遗漏因素后，核心解释变量依然在5%的水平上显著为正，说明低碳试点政策对城市创新存在正向影响，表明环境规制依然有效促进了城市绿色创新，这与前文回归结果是一致的，本文研究假说H1a的可靠性得到再次验证。

表5 双重差分回归结果

双重差分法使用的重要前提是政策实施前处理组与控制组城市满足平行趋势假设，即政策实施前处理组和控制组城市的创新水平遵循大体一致的变化趋势。围绕设立低碳试点的城市，本文将该城市设立低碳试点城市年份的之前1～6期值形成6个解释变量，并将设立低碳试点城市年份的以后的1～5期值形成5个解释变量，并将设立低碳试点城市当年年份作为解释变量同时加入回归。具体计量模型设定如下：

(6)

3. 影响机制检验

为验证环境规制影响城市绿色创新的机制，并对本文研究假说进行系统检验，下文将进行影响机制检验。影响机制检验过程中，本文借鉴既有文献中普遍采用的“三步法”来对影响机制进行检验，具体模型设定如下：第一步是基准计量模型的回归，这一步骤中模型的设定方式与前文基准计量模型(1)保持一致；
第二步是城市创新投入对基准计量回归中的所有解释变量进行回归分析；
第三步，则是在基准计量模型中加入城市创新投入变量，并将其作为解释变量，然后，将被解释变量对所有解释变量进行回归分析。“三步法”影响机制检验中，第二步和第三步的计量模型具体设定如下：

innoinputit=α0+α1environmentit-1+α2Cit+δi+δt+μit

(7)

表6 动态效应检验

greeninnoit=λ0+λ1environmentit-1+λ2innoinputit+λ3Cit+δi+δt+μit

(8)

上式中，innoinput表示城市创新投入，其他变量的含义以及设定方法与基准计量模型保持一致。城市创新投入指标(innoinput)的衡量过程中，为了消除地方财政规模对创新投入造成的影响，本文采用科学技术支出占公共财政支出的比重对城市创新投入进行衡量。

表7报告了影响机制检验的回归结果，模型(1)与前文中回归结果基本保持一致，即环境规制促进了城市绿色创新提升。模型(2)中环境规制强度的回归系数显著为正，即环境规制强度提升显著促进了城市创新投入的再增加，这表明在环境规制压力下，城市增加了其在相关领域的创新投入。模型(3)中环境规制强度和城市创新投入的回归系数均显著为正，且环境规制强度的回归系数显著小于模型(1)中环境规制的回归系数，这一结果表明环境规制能够通过促进城市创新投入推动城市绿色创新提升，本文研究假说H2a的可靠性得到验证。

表7 影响机制检验(2)影响机制部分将模型(1)～(3)三个模型的观测值数量进行了统一。

4. 区域异质性检验

省会城市往往作为一个省份乃至区域的行政和经济中心，其在环境规制执行以及绿色创新推进中往往呈现出较好的执行力度。基于此，本文将研究样本划分为省会城市和非省会城市进行分样本回归。进一步看，不同区域的城市在环境规制执行以及绿色创新推进中也呈现较大的差异。为了检验中国不同地区城市中，环境规制对其城市绿色创新的促进作用是否同样显著，本文基于中国“七五”期间的东部、中部和西部的划分方法，将研究样本划分为东部地区、中部地区和西部地区进行分样本回归。表8报告了考虑区域差异性的分样本检验回归结果。模型(2)中非省会城市环境规制强度的回归系数显著为正，而与之相对的模型(1)中省会城市样本中环境规制强度的回归系数却并不显著，表明环境规制促进了非省会城市绿色创新提升，但并未显著推动省会城市的绿色创新。究其原因，省会城市具有显著的政治属性，在政策的执行贯彻过程中必须起到示范带头作用，其在城市绿色创新的推动过程中往往具有较好的规划和较为彻底的政策执行力，加之本身的经济发展先导性，决定了其产业结构更加高科技化和绿色化，不管是否面对环境规制压力提升，省会城市均能按部就班地推动其绿色创新提升，因此，环境规制对省会城市绿色创新的提升不明显。而模型(3)和模型(4)中环境规制强度的回归系数均显著为正，模型(5)中环境规制强度的回归系数并不显著，这表明环境规制显著促进了东部地区和中部地区城市的绿色创新，与之相对应的，环境规制强度提高未能促进西部地区城市绿色创新提升。其背后的原因在于，相较于中东部城市，西部地区城市的环保意识乃至绿色创新能力均相对较弱，因此，在面对环境规制强度提升的压力时，西部地区城市往往缺乏意愿和能力增加创新投入进而推动其绿色创新提升。

表8 异质性检验：地区差异性

环境规制对城市绿色创新而言是助力还是阻力，是当前中国实现环境规制强度提升和推动城市绿色创新发展的关键问题。本文研究发现：环境规制显著促进了城市绿色创新提升，后续工具变量法、倍差法等稳健性检验验证了本文主要研究结论的可靠性；
影响机制检验表明，环境规制强度提升可以通过促进城市创新投入显著推动城市绿色创新；
异质性检验表明，相较于西部地区城市以及省会城市，环境规制更有助于东部地区、中部地区以及非省会城市的绿色创新提升。基于研究结论，提出如下政策启示：

第一，走绿色发展、高质量发展之路不动摇。在碳达峰碳中和目标下，通过环境规制措施的适度增强带动城市绿色创新的整体提升。综合运用行政、市场、法治、科技等多种手段，因地制宜、科学施策，提高生态环境治理的针对性、科学性、有效性。通过财政政策、价格政策、税费政策、生态补偿政策等一整套环境规制工具的综合使用，在确保环境规制压力合理性的同时，通过环境规制政策的结构性调整，提升环境政策的治理精度，加速节能环保等绿色产业的发展扩张进程，推动相关企业加速绿色创新步伐。

第二，研究表明，环境规制强度提升可以通过促进城市创新投入显著推动城市绿色创新，政府应当充分发挥这一传导机制，推动5G、人工智能、区块链等新技术在生态环保产业的应用，加大关联领域创新投入，有效带动城市创新水平的整体提升。建立畅通的政企沟通机制和平台，切实了解企业困难，做好生态环境领域政策宣传、普及。以污染防治攻坚战实际需求为导向，引导开发适用技术，充分利用国家生态环境科技成果转化综合服务平台，为企业开展成本低、效果优的技术服务工作，加强生态环境领域科研成果转化应用。

第三，针对城市绿色创新的异质性问题，大力推进现代感知手段和大数据应用，提高生态环境监管水平。各城市相关部门应当根据实际情况，出台推动城市实现绿色创新的政策组合，做到问题、时间、区域、对象、措施“五个精准”，避免“一刀切”，强化环保规制重点区域、重点行业、重点企业的跟踪分析，强化地方各级生态环境保护议事协调机制作用，形成上下贯通、执行有力的工作体系。西部地区坚决不走“先污染后治理”的老路，科学探索能够充分发挥地区优势的高质量绿色发展之路。省会地区要发挥既有绿色创新优势，进一步提高政治站位，自我要求、自我加压，持续扩大绿色产业规模，提升绿色产业发展质量，持续加大对周边区域的绿色创新外溢和带动作用，为中国实现低碳绿色可持续发展提供强力支撑。

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