【目的】加大低碳技術轉移是縮小區域間低碳技術差距和提升全國整體低碳技術水平的關鍵。本文旨在探討低碳技術轉移與碳排放降低的關系，以及知識學習（STI）和技術學習（DUI）對中國碳排放的影響，以尋求有效低碳技術轉移路徑。
【方法】基于2005—2019年中國城際低碳技術專利轉讓數據，分析中國城際低碳技術轉移格局，并運用空間計量模型分析知識學習和技術學習兩種低碳技術轉移模式對碳排放的影響。
【結果】①中國城際低碳技術轉移具有高度集聚性、等級層次性等特征，呈現以全國主要城市群為“核心”、其他城市為“邊緣”的“核心—邊緣”結構，而碳排放呈北高南低格局；②中國城際低碳技術轉移對技術轉入地碳排放降低具有積極影響，但因技術轉移方式而存在差異，基于知識學習的技術轉移對碳排放降低的影響強于基于技術學習的技術轉移；③在經濟發達城市知識學習和技術學習均對碳排放降低具有積極影響，在經濟欠發達城市僅知識學習具有積極影響，各城市需把握異質性低碳技術轉移規律，推動低碳技術資源高效配置。
【結論】中國城際低碳技術轉移水平與碳排放強度存在空間錯位；基于知識學習的技術轉移能有效彌補基于技術學習的技術轉移的市場失靈；中國城際低碳技術轉移對碳排放降低的影響存在區域異質性。中國應積極構建多中心、多層級低碳技術轉移網絡體系，協同發揮學研機構及企業在低碳技術轉移中的作用，因地制宜推進城際低碳技術轉移，積極完善低碳技術轉移服務體系。
1 引言
面對全球氣候危機，中國作出了碳達峰、碳中和的目標承諾，并提出推動低碳科技革命。碳達峰、碳中和是全國共同的目標與責任，但當前全國各城市低碳技術創新水平差距十分顯著。自從《聯合國氣候變化公約》簽署以來，學術界及政界均肯定了低碳技術轉移對碳排放降低的積極意義[1]。因此，加強低碳技術轉移或將成為彌補城際技術差距、提升各城市碳減排能力以及實現碳達峰、碳中和整體目標的有效途徑。然而，就全球和中國而言，低碳技術轉移效率均有待提高。盡管全球各國或地區為積極推動低碳技術創新合作采取了較多措施，但低碳技術轉移并未同步促進碳排放降低，全球綠色發展不平等仍然在加劇[2]；中國欠發達地區低碳技術落后局面也未能得到扭轉，其碳排放依然保持增長態勢，碳達峰壓力仍然巨大[3]。為此，如何有效提升低碳技術轉移效率及其對碳排放降低的支撐作用，成為中國碳達峰、碳中和整體目標實現的關鍵所在。
長期以來，學術界未充分認識到低碳技術有別于一般技術的特征，其公共物品屬性強，且具有研發周期長、投入產出效益低、雙重外部性突出等特征[4,5]，這使強調經濟利益和短期效益的企業缺乏自主研發動力，過度依賴企業為主導知識來源的低碳技術轉移形式容易出現市場失靈，進而不利于技術轉入地低碳技術水平有效提升。這引發了不同知識來源與技術轉移方式對技術轉入地低碳技術水平提升和碳排放降低的作用的討論。從理論上看，根據創新來源“二分法”，低碳技術轉移可分為知識學習（Science,Technology and Innovation,STI）與技術學習（Doing,Using and Interacting,DUI）兩種模式，STI強調與研究機構、大學進行科學知識和專業知識合作，DUI強調與產業鏈伙伴進行經驗與技術交流[6,7]，這使得STI和DUI兩種技術轉移模式分別伴隨著學研機構與企業，企業與企業的技術轉移進行。學研機構是重要的公共資源提供者，技術轉移排他性弱、正外部性強[8]；企業技術轉移更強調應用性[9]，但技術轉移排他性強。當前，學術界對知識學習與技術學習兩種低碳技術轉移方式差異的關注相對不足，二者對碳排放的影響有待重新審視。
從現實上看，全球低碳技術轉移通常注重以設備購買使用為主的DUI模式，忽視知識積累學習為主的STI模式[10]。由于缺乏科學知識、經驗知識的傳遞，近30年來只有1/3的國際低碳技術轉移是成功的[11]。中國低碳技術轉移與推廣應用通常強調企業為主導的技術升級改造，忽視學研機構科學知識、原理知識的傳播；在中國“低碳技術成果轉化推廣清單”中，學研機構參與明顯不足。這種重技術學習、輕知識學習在客觀上可能容易實現低碳技術在部分領域的突破，但基礎知識的缺乏導致難以實現整體低碳技術水平提升和更好地轉化應用，最終難以有效推動低碳技術水平及碳減排能力整體提升。長期以來，基礎研究是中國科技創新的短板之一，應高度重視知識學習與技術學習對碳排放的影響。有鑒于此，有必要探討低碳技術轉移與碳排放降低的關系，以及知識學習和技術學習對中國碳排放的影響，進而尋求有效低碳技術轉移路徑。
本文通過系統分析低碳技術轉移與碳排放關系，基于incoPat專利數據庫獲取2005—2019年中國城際低碳技術專利轉讓數據，分析中國城際低碳技術轉移格局，并運用空間計量模型分析城際低碳技術轉移對碳排放的影響，以期為中國科技創新支撐碳達峰、碳中和目標順利實現提供理論與決策支撐。
2 文獻綜述與研究假設
2.1 低碳技術轉移與碳排放的關系
低碳技術是指減少溫室氣體排放并實現經濟社會發展的技術，其具有公共物品屬性，以及復雜性、多樣性和行業異質性等，幾乎跨越所有經濟部門[12]。從技術領域看，國際能源署（IEA）將低碳技術分為清潔能源技術、節能技術、碳排放降低技術3類。同時，大量學者認為，低碳技術轉移包括資本貨物與服務轉移、技能知識轉移、科學知識轉移等[13]；并認為有效的技術轉讓不僅包括硬件設備（如太陽能電池板、風力渦輪機、水電發電機），還包括理解、操作和維護新技術所必須的知識與能力，甚至促進低碳技術吸收和激勵創新的制度安排[14]。
低碳技術轉移與碳排放關系的研究最早可追溯至Ehrlich等[15]提出的IPAT模型，技術水平被認為是影響環境質量的重要因素。低碳技術創新資源分布高度不均導致了發達地區與欠發達地區間的“綠色鴻溝”[16]。綠色技術轉移是優化綠色技術資源配置的重要途徑，而低碳技術的公共物品屬性及環境問題的共同性使得低碳技術相較于其他技術更容易發生技術轉移[4]。對于低碳技術轉移與碳排放的關系，盡管部分學者認為，低碳技術轉移仍是一個政治性議題，低碳技術跨區域轉移仍然不充分，用貨幣對生態系統服務進行估值可能形成少數資本力量對自然資源與生態環境的控制，導致對生態環境及其他群體的損害，且當前低碳技術轉移合作的系統性政策制度設計仍然不足，使其綠色發展效應難以充分發揮[18]。然而，更多學者們積極呼吁發揮低碳技術轉移對實現可持續發展目標的關鍵作用[17]，并認為低碳技術轉移是實現區域整體碳減排的重要途徑，那些積極推動低碳技術轉移的國家或者地區，其低碳技術要素豐富度和綠色發展能力也會得到普遍提高[19]。如Gu等[20]指出在國家間完全共享低碳技術時，低碳技術轉移可以減少約40%的全球累積碳排放量。這也得到全球和中國的實際行動響應，多個國家（地區）和中國通過大力推進低碳技術轉移促進碳減排。基于此，本文提出以下假設：
H1：低碳技術轉入將有助于促進本地碳排放降低。
2.2 不同低碳技術轉移方式對碳排放的影響
技術轉移方式的多樣性使得異質性技術轉移方式可能產生不同的創新效應[21]，為此，分析不同低碳技術轉移方式的研究顯得十分必要。根據知識來源，技術轉移方式可分為知識學習（STI）與技術學習（DUI）兩種迥異的模式，其中，知識學習是指偏重于加深對客觀規律認知的學習方式，強調對原理知識（Know-why）的探索與傳遞，更關注正式研發活動、高學歷人才應用，通常以高校、科研院所為知識來源；而技術學習是指偏重于提升將客觀規律運用于現實生產中的能力的學習方式，強調對技能知識（Know-how）的探索與傳遞，通常以產業鏈上的客戶、供應商甚至同行為技術來源[6,7]。技術來源及技術轉移方式的差異對碳排放可能產生異質性影響，盡管學術界缺乏直接對知識學習及技術學習兩種低碳技術轉移對碳排放降低差異化影響的探討，但二者的差異不容忽視。分析STI和DUI低碳技術轉移對碳排放的影響，是探尋有效低碳技術轉移路徑和提升對碳減排支撐作用的重要切入點。
2.2.1 基于知識學習的低碳技術轉移對碳排放的影響
技術轉移不僅需要傳遞技術知識，還需要傳遞更深層次、具體和系統的知識[22]，為此有學者呼吁重視STI模式低碳技術轉移[10,11]。STI模式低碳技術轉移對碳排放的影響主要表現為三方面：①STI推動知識在不同創新主體間流動，實現科學知識與其他生產要素重新組合配置[23]，進而促進低碳技術創新能力和碳減排能力的提升。②STI強調完善技術轉入地低碳技術知識體系，并幫助當地企業將科學知識轉化為能夠應用的技術知識[24]，承擔著將科學知識轉化為碳減排能力的中介作用。同時，STI還有助于通過高校資源優勢彌補企業自身研發短板，完善企業低碳技術研發體系[25]，激勵增加低碳技術創新投入，還將幫助企業更好地嵌入低碳技術創新網絡，更好地獲取外部低碳技術[6]。③STI通過人才培養、技術轉讓、發布專利等方式，了解市場技術與人才需求，引導學研機構的人才培養與科技創新，低碳技術轉移產生的逆向需求效應將進一步促進區域低碳技術創新能力提升[9]。基于此，本文提出以下假設：
H2：STI模式低碳技術轉移將顯著促進技術轉入地碳排放降低。
2.2.2 基于技術學習的低碳技術轉移對碳排放的影響
DUI是低碳技術轉移的主要模式，對技術轉入地碳排放具有直接和間接影響。一方面，DUI強調應用性，企業間的技術轉移以解決當前實際問題為主[6]，通過推動低碳技術要素流動、技術人員經驗傳遞，優化技術轉入地低碳技術結構，加速落后高碳技術淘汰，實現在較短時間內推動技術轉入地企業進行設備與技術改造和技術進步。另一方面，DUI有助于促使企業認識到自身與前沿技術的差距，進而拓寬企業創新路徑，激勵技術轉入地開展低碳技術創新[9]。由此，DUI通過“引進—吸收—擴散—再創新”促進技術轉入地低碳技術創新水平[26,27]和碳減排能力的提升，并推動能源結構優化、能源利用效率提升、產業結構優化調整等[28,29]，進而實現碳排放總量與碳排放強度的不斷下降。基于此，本文提出以下假設：
H3：DUI模式低碳技術轉移將顯著促進技術轉入地碳排放降低。
2.3 低碳技術轉移對碳排放影響的區域異質性
根據技術轉移理論，城際低碳技術轉移的形成源于轉出地技術供給與轉入地低碳技術需求[30]，包括技術轉入地的技術需求、技術吸收能力以及轉出地擴張動機、技術供給能力、市場經驗等[13]，通過有效的技術轉移通道，促進了技術轉移供需雙方的對接。此外，技術轉移地的經濟基礎、創新環境、開放水平等主體屬性、城市鄰近性，以及城市間產業結構與經濟基礎差異性、人口流動等城市聯系度均是影響城際技術轉移的重要因素[31,32]。可見，城際技術轉移路徑、驅動因素等具有復雜性，也導致其對碳排放的影響具有復雜性，在空間上形成差異化的技術轉移效應。如Ma等[33]發現跨區域能源技術轉移對中國東部和西部地區碳排放降低有積極影響，但對中部地區影響不顯著。尋找異質性影響產生的原因，部分學者開始關注技術吸收能力，即識別、吸收和利用知識的能力；并認為低碳技術轉移促進碳減排的關鍵在于將低碳技術轉移內化為本地低碳技術創新水平[12]。如果技術吸收能力較低，技術轉入地就很難推動新技術的使用、適應、開發，也難以促進技能、知識的創造，以及組織變革與制度安排；即使技術吸收能力較高，也需要不斷學習和投入資源[34]。此外，也有大量學者認為，低碳技術轉移對碳排放的影響還決定于投資與創新環境、開放水平、產業結構、環境規制等技術轉移影響因素[13,35]，以及城市化與人口規模、能源消費、產業結構、經濟增長、技術創新等碳排放影響因素[36,37]，上述因素都可稱為區域環境因素。而經濟發展水平往往是各項區域環境因素的綜合函數，通常各項區域環境因素越優越，經濟發展水平也相對越高[38]，低碳技術轉移就越活躍，對碳排放降低的影響也越明顯。如Pigato等[12]發現，2010—2015年，日本、美國、德國、韓國、中國低碳技術專利產出占全球的73%，而其余國家僅占27%。基于此，本文提出以下假設：
H4：低碳技術轉移對不同經濟水平的地區具有異質性影響，對經濟發達地區的影響強于欠發達地區。
綜上所述，現有文獻對低碳技術轉移的碳減排效應作了較多探討，但總體存在以下不足：①現有研究對知識學習與技術學習兩種低碳技術轉移模式的研究較為碎片化，缺乏對不同技術轉移方式特征及其效應的系統分析；②現有研究罕有從地理學視角審視低碳技術轉移空間特征規律，以及對不同技術轉移模式的空間規律分析；③低碳技術轉移與碳排放的關系仍未明確，且缺乏通過面板數據開展中國城際低碳技術轉移對碳排放影響的實證檢驗，尤其是知識學習與技術學習對碳排放的異質性影響有待進一步驗證。鑒于以上不足，本文的貢獻在于：①從創新“二分法”出發，將STI和DUI兩種低碳技術轉移模式納入同一模型，建立起了異質性低碳技術轉移方式與碳排放降低的理論關聯；②基于專利數據和GIS可視化工具，對2005—2019年中國城際低碳技術轉移格局進行全局性空間分析，并進行碳排放影響的檢驗；③引入專利數據與空間計量分析，從技術轉移方式異質性、區域異質性角度，實證檢驗了低碳技術轉移對碳排放的異質性影響，探尋不同地區依靠低碳技術轉移提升碳減排能力的有效途徑。
3 數據與方法
3.1 數據來源
專利轉讓作為一種市場交易行為，能反映出專利在城市間的技術共享和專利交易信息，是測度區域技術知識流動、擴散和轉移的重要形式[32]。本文采用專利轉讓數據反映中國城際低碳技術轉移特征與水平，數據采集及處理過程如下：首先，OECD于2015年發布ENV-TECH，定義了低碳技術的IPC/CPC專利分類號，包含能源、運輸、建筑、廢物管理、制造、信息通信領域的減緩技術以及CCS技術等7個類別。本文基于ENV-TECH低碳技術專利分類號，通過incoPat專利數據庫進行低碳技術專利轉讓信息檢索，包含專利分類號、申請人、申請日期、法律狀態、所在城市、主體屬性等信息；并根據研究需要，剔除國際及中國港澳臺地區，個人申請專利信息，以及信息不詳等異常數據。由于專利申請到授權存在滯后性問題，通常需要1~2年的審核期[39]，為保證數據完整性，本文主要提取2005—2019年低碳技術專利轉讓數據。其次，根據專利申請人及其法律狀態變更信息等提取專利轉讓信息，生成低碳技術專利轉讓數據庫；若專利轉讓人、受讓人中有多個參與人，則視為多個轉讓、受讓人之間均存在轉讓關系。同時，運用Python工具進行數據清洗，根據專利申請人的主體屬性，提取大專院校、科研單位向企業的低碳技術轉移事件，形成STI低碳技術轉移數據；并提取企業向企業的低碳技術轉移事件，形成DUI低碳技術轉移數據。為強調外部技術轉入對本地低碳技術創新能力的影響，本文僅篩選其他城市學研機構、企業向本市企業進行的低碳技術專利轉讓事件。再次，將專利轉移數據進行地理信息匹配，本文主要考慮中國地級以上城市，依據各城市郵政編碼與專利申請人地址進行匹配，生成“郵政編碼—城市名稱”空間數據庫，獲得專利權利人的城市地理空間信息；其中，城市郵政編碼數據來源于“全國行政區劃信息查詢平臺”。最后，對數據進行清洗核查，將發生在同一城市內的專利轉讓數據進行剔除，并通過隨機抽取、交叉檢驗等方式進行數據校驗，確保數據科學性和一致性。基于上述處理流程，共提取城際低碳技術專利轉入數據91649條。
本文碳排放數據來源于“中國碳核算數據庫”（CEADs）的城市碳排放清單，部分城市缺失數據根據數據庫中“縣級尺度碳排放數據”或近3年平均增速進行擬合。其他社會經濟數據來源于《中國城市統計年鑒》、各城市統計年鑒與統計公報等。研究對象選擇地級市（含直轄市），綜合考慮低碳技術轉移數據、碳排放數據及主要控制變量數據缺失情況，剔除數據缺失嚴重的三沙、拉薩、日喀則、昌都、林芝、山南、那曲、吐魯番、哈密等城市，共獲得284個地級以上城市樣本的數據。
3.2 研究方法
IPAT模型指出環境的決定因素是人口、富裕程度和技術。Dietz等[40]在IPAT模型基礎上進行改進，提出STIRPAT模型，該模型允許將各系數作為參數進行估計，并對影響因子進行分解和擴展。模型基礎表達形式為：
式中：I為環境影響，用碳排放強度表征；P為人口；A為富裕程度，通常用人均GDP表征；T為技術進步，在本文中反映為低碳技術轉移；ε為誤差；a、b、c、d為待估參數。基于該模型，并借鑒相關學者做法[41,42]，研究碳排放的影響因素。由于碳排放與技術轉移均具有強空間溢出性，區域間碳排放與低碳技術轉移在空間上存在相互影響，有必要構建空間計量模型來探討低碳技術轉移對碳減排的影響。其中，空間杜賓模型為空間計量模型的一般形式，以及捕捉各類空間溢出效應的標準框架[43]，本文選擇空間杜賓模型進行空間計量分析，其公式為：
式中：CESit為被解釋變量——i城市t年份的碳排放強度；PATSTIit和PATDUIit分別為STI和DUI低碳技術轉移；CONTROLit為一系列控制變量；W為采用城市間空間直線距離構建的284×284的空間權重矩陣，且對矩陣采取標準化處理；λi和μt分別為個體固定效應和時間固定效應；εit為誤差項；δ、β0-β3、θ1-θ3為待估參數。W的公式為：
式中：n為矩陣行列數，即地級及以上城市數量284；wij是矩陣W中第i個城市與第j個城市間的空間距離。
3.3 變量選取
3.3.1 被解釋變量
被解釋變量選擇碳排放強度（CES），即各城市當年單位GDP二氧化碳排放量，其中GDP采用當年實際值（表1）。
3.3.2 解釋變量
技術轉移的測度通常包括技術轉讓、人才流動、研發合作、商品與服務貿易、國外投資、技術援助等變量，其中，專利轉讓實質是基于社會網絡嵌入的知識流動和創新資源整合的交互創新過程，能反映知識與技術在組織間的共享與轉移，成為研究創新網絡的重要數據源[44]。考慮到專利轉入更能反映外部技術轉移對本地低碳技術創新能力提升的作用，本文采用各城市從其他城市向本市的低碳技術專利轉入量衡量低碳技術轉移水平。從基于三螺旋理論的產學研合作角度看，專利轉讓主要發生于學研機構和企業內部或之間，表現為學研機構—企業，企業—企業，企業—學研機構，學研機構—學研機構等類型，由于低碳技術強調應用場景，需要應用于企業生產過程才能有效發揮其對碳排放降低的作用，面向企業及應用于企業是低碳技術轉移的關鍵所在。現實中，學研機構—企業以及企業—企業技術轉移占據技術轉移的主體，故本文主要考慮學研機構—企業，企業—企業兩種類型低碳技術轉移活動。借鑒Losacker[4]、Fitjar等[6]的思路，使用學研機構—企業低碳技術專利轉入數量（PATSTI）衡量從其他城市學研機構向本市企業的低碳技術專利轉入量，使用企業—企業低碳技術專利轉入數量（PATDUI）衡量從其他城市企業向本市企業的低碳技術專利轉入量，以此考察STI及DUI兩種技術轉移模式對碳減排的影響（表1）。
3.3.3 控制變量
為考察低碳技術轉移對碳排放強度影響的復雜性，結合理論模型及相關研究，進一步引入相關控制變量如下：①技術吸收能力（TAC）。技術吸收能力是識別、吸收和利用知識的能力[45]，較強的技術吸收能力有助于低碳技術轉化為本地低碳技術創新能力和碳排放降低效應。參考Pigato等[12]的研究，將低碳技術專利存量作為考察低碳技術吸收能力的變量。②產業結構（IS）。低碳技術轉移與碳排放均受到技術轉入地產業結構的影響，第二產業作為主要碳排放源，其占比越高，對低碳技術轉入的需求也越強，參照何愛平等[46]的研究，將第二產業比重作為控制變量。③人均GDP（PGDP）。碳排放水平、綠色低碳技術創新合作量與經濟發展水平有著顯著正相關關系[36,47]，借鑒Peng[47]的研究，將人均GDP作為控制變量。④人口密度（PD）。人口活動是碳排放的主要因素，采用城市人口密度作為控制變量。⑤環境規制（ER）。環境規制與低碳技術轉移、碳排放有著緊密關系[48]，其測度方法通常有單一指標法、賦值打分法、分類考察法和綜合指數法4種[49]。由于單一指標容易產生偏差，賦值打分具有主觀性，且城市層面數據難以支撐分類考察環境規制強度，采用綜合指數法，借鑒李虹等[49]、鐘茂初等[50]的研究，用工業二氧化硫、工業煙粉塵，以及一般工業固廢綜合利用率、生活垃圾無害化處理率、污水處理廠集中處理率等作為環境規制測度指標，以間接反映環境規制強度。考慮到城市尺度工業二氧化硫及煙粉塵去除率數據缺乏，采用單位工業增加值二氧化硫排放量、單位工業增加值煙粉塵排放量代替，并對其進行指標逆向化處理，保證5個指標的方向性一致；進而，對上述5項指標數據進行標準化，并賦等權重進行加權求和，計算得到各城市環境規制指數（表1）。為減小指標間的異方差，對各指標進行取對數處理，由于個別指標存在0值，可能導致無法進行對數處理；因此，本文對各指標值加1后再進行對數處理。
4 結果與分析
4.1 低碳技術轉移及碳排放空間特征分析
4.1.1 中國城際低碳技術轉移空間特征
2005—2019年，中國城際低碳技術轉移水平持續提升，全國各城市合計低碳技術專利轉入量由166件增長至19115件，有效促進了跨區域低碳技術流動和知識溢出。通過進一步對中國城際低碳技術轉讓關系信息進行矩陣化處理，運用ArcGIS10.2軟件繪制了2005—2019年中國城際低碳技術轉移網絡圖（圖1）。
從整體空間格局看，中國城際低碳技術轉移強度分布不均衡，2005—2019年，STI及DUI低碳技術轉入量排名前10的城市分別占全國低碳技術轉入量的53.24%和47.07%，中國低碳技術轉入高度集聚在京津冀、長三角、珠三角、成渝、長江中游等城市群，大量城市未能有效獲得外部低碳技術轉入或技術轉入水平較低。同時，中國城際低碳技術轉移網絡呈現明顯的等級層次性和“強—強聯系”特征，經濟發達城市間技術轉移頻率遠高于經濟欠發達城市間的技術轉移頻率，2005—2019年，上海—北京、南京—北京、北京—天津、北京—深圳等經濟發達城市間的低碳技術轉移位居前列（表2）。而經濟欠發達城市在低碳技術轉移網絡中處于邊緣化，形成明顯的“核心—邊緣”結構。
從不同技術轉移方式的差異看，中國STI和DUI低碳技術轉移網絡整體格局相似，但二者也存在一定差異。在STI低碳技術轉移網絡中，京津冀、長三角城市群因豐富的高校與科研院所資源和密集的產業經濟活動而占據網絡的絕對核心地位；珠三角城市群因學研機構優勢不足，其STI低碳技術轉移網絡密度相對較低；而東北地區因其科研資源豐富及工業活動集聚也占據網絡重要位置。值得注意的是，保定、太原等經濟相對欠發達城市或處于網絡邊緣的城市在STI低碳技術轉移關系對中也位居前列，這些城市相對鄰近高校與科研院所，且高碳產業相對聚集導致其低碳技術需求較大，往往以STI低碳技術轉移網絡作為獲取外部低碳技術資源的有效渠道。在DUI低碳技術轉移網絡中，低碳技術轉移活動集聚特征更為明顯，且與產業經濟活動在空間上高度相關。如表2所示，排名前列的DUI低碳技術轉移關系幾乎均集聚在三大城市群。相較于STI低碳技術轉移網絡，珠三角城市群、西北地區在DUI低碳技術轉移網絡中的地位明顯提升，東北地區網絡地位則有所下降；其原因可能為珠三角城市群產業經濟活動密集，西北地區能源、化工等高碳產業占比較高，在綠色低碳發展要求下，積極尋求外部低碳技術轉入，以推動碳排放水平降低。
從區域異質性看，東部地區城際低碳技術轉移活動頻繁，技術轉移網絡的網絡化、集群化特征明顯，這為低碳技術資源區際優化配置、提升區域整體低碳技術創新能力和碳減排能力提供了重要條件。而中西部及東北地區低碳技術轉移網絡總體表現為以重慶、成都、西安、蘭州、昆明、烏魯木齊、沈陽、長春等中心城市為核心的“星芒狀”結構，這些城市發揮著區域內“技術守門員”作用，與外部技術發達地區建立聯系通道，將外部低碳技術引入本地集群。
4.1.2 中國各城市碳排放強度空間特征
通過對2005、2019年中國城市碳排放強度進行可視化分析發現，中國城市碳排放強度空間分異明顯，并整體呈現北高南低的地理格局（圖2）。2005和2019年，中國城市碳排放強度的高值城市主要位于山西、陜西、內蒙古、河北、遼寧、甘肅等北方地區，這可能是因為北方城市能源結構以煤為主，采暖熱源仍然主要是熱電聯產和燃煤、燃氣鍋爐等生產的熱力，且鋼鐵、火電等高碳產業占比較高，其碳排放強度也明顯高于南方城市。南方城市碳排放強度整體較低，僅馬鞍山、六盤水、鷹潭、新余、萍鄉、內江、攀枝花、韶關等部分城市碳排放強度相對較高，這些城市煤炭、鋼鐵、金屬冶煉等高耗能產業密集，經濟發展高碳特征明顯。從2005—2019年碳排放強度變化空間格局看，南方城市高碳排放強度城市數量有所減少，北方城市高碳排放強度城市數量明顯增多。其中，內蒙古、陜西、遼寧、黑龍江等是主要增長區域，而這些地區低碳技術轉移相對欠缺，但低碳技術轉移需求較強。總體上，中國碳排放強度及其增長與低碳技術轉移水平存在空間錯位，當前低碳技術轉移格局難以滿足全國整體碳排放降低的需求。為此，優化低碳技術轉移格局，提高低碳技術資源跨區域配置效率，加強對碳排放強度高值地區、經濟相對欠發達地區的低碳技術轉移，是中國低碳技術轉移、提升碳減排能力的重點。
4.2 空間計量分析
為避免使用非平穩變量建立的模型所產生虛假回歸問題，需要對變量進行單位根檢驗。本文數據年份為2005—2019年，選擇Hadri LM檢驗對各指標數據進行單位根檢驗，其目的是檢驗指標數據是否平穩，如果存在單位根，則指標不平穩，反之則平穩。LM檢驗的原假設H0為所有個體是平穩的，備選假設H1為部分個體非平穩。表3顯示所有指標數據均在1%水平上顯著，表示不拒絕原假設，說明各指標數據是平穩的。
碳排放并非單純的局部環境問題，在很大程度上會擴散到周邊地區，這就要求在研究中對碳排放的空間溢出效應予以考察和控制，以增強分析結果的穩健性和提供更加準確的決策[51]。通過對2005—2019年碳排放強度的全局Moran’sI進行計算發現（表4），2005—2019年，中國城市碳排放強度Moran’sI均在1%水平上顯著為負；反映中國碳排放強度存在顯著的空間負相關性，需要采用空間計量模型探討低碳技術轉移對碳排放強度的影響。
本文運用hausman檢驗、LM檢驗、Robust LM檢驗和似然比檢驗等進行模型檢驗，最終選擇固定效應下的空間杜賓模型進行估計。表5顯示了低碳技術轉移影響碳減排的估計結果，模型（1）-（3）分別為OLS面板回歸、SAR模型回歸和SEM模型回歸結果，模型（4）為SDM模型回歸結果。結果顯示，各模型中lnPATSTI和lnPATDUI的系數均顯著為負，即STI和DUI低碳技術轉移對碳減排均具有積極影響；且各空間計量模型的空間滯后項系數顯著為正，表明本地碳排放強度會受到鄰近地區經濟活動的加權影響。以上驗證了H1。
從模型（4）可見，lnPATSTI和lnPATDUI的系數分別在1%和在5%水平上顯著為負，反映低碳技術轉移顯著促進了碳排放強度降低。城際低碳技術轉移將在更大程度上提升低碳技術資源配置效率，進而有助于提升技術轉入地低碳技術水平，增強碳減排能力，實現碳排放降低，以上說明H2和H3成立。需要指出的是，STI和DUI兩種低碳技術轉移模式對碳排放的影響存在程度上的差異，lnPATSTI的估計系數為-0.020，是lnPATDUI的兩倍，反映STI低碳技術轉移對技術轉入地碳排放強度的影響更大。其主要原因是，由于企業間資源的強競爭性和排他性，DUI低碳技術轉移更加強調經濟利益，對于公共物品屬性強、投入產出效益相對較弱、雙重外部性較強的低碳技術，擴散效果不明顯。在現實中，中國企業間低碳技術轉移相對較為零散，更加注重解決當下的實際問題，這容易實現低碳技術單點突破，但科學知識以及全鏈條協同缺乏，導致其難以有效推動技術轉入地低碳技術創新水平的整體提升。而學研機構作為公共物品提供者，其STI低碳技術轉移具有開放性、公益性特征，且正外部性強、排他性弱。同時，學研機構通常在創新網絡中占據關鍵節點位置，是創新主體聯系的重要“橋接者”，其接觸信息與知識、掌握創新網絡資源的能力突出，更有助于促進創新主體間的知識溢出[52]，并依托其創新網絡資源間接幫助企業開展低碳技術轉移。
除了核心變量，控制變量的系數也總體顯著，且符合預期。技術吸收能力（TAC）的估計系數顯著為負，反映出相對較好的本地低碳技術基礎將有助于推動低碳技術轉移轉變為本地低碳技術創新能力。第二產業是碳排放的主要來源，產業結構（IND）的估計系數顯著為正，反映出較高的第二產業比重不利于區域碳排放降低。人均GDP（PGDP）的估計系數顯著為負，其原因在于隨著經濟發展水平提高，碳排放強度通常也隨之下降。人口密度（PD）的估計系數顯著為負，人口不僅反映了人力資本水平，也是低碳技術流動的載體和低碳技術吸收轉化能力的構成要素；同時，人口密度大的城市，通常其經濟發展水平、技術創新水平也相對較高，碳排放強度相對較低。環境規制（ER）的估計系數顯著為負，環境規制政策的執行和嚴厲程度不斷增加，將導致污染型企業邊際成本不斷接近社會邊際成本；企業出于對長期性強環境規制預期和長遠發展利益的考慮，將加大低碳技術創新投入，并尋求外部低碳技術轉入，提升企業低碳技術創新能力，進而促進本地碳排放水平的降低。
4.3 穩健性檢驗
空間面板回歸結果與OLS回歸結果基本一致，在一定程度上說明了回歸結果的穩健性。為了進一步驗證中國城際低碳技術轉移對碳減排的作用是否穩健，本文分別替換被解釋變量和縮短時間窗口進行穩健性檢驗。使用碳排放總量替換被解釋變量，考慮到2010—2019年STI低碳技術轉移量占其2005—2019年總量的97.5%，2010—2019年DUI低碳技術轉移量占其2005—2019年總量的96.9%，將樣本期調整為2010—2019年，并重新進行SDM模型估計。從模型（1）-（2）可見，各項指標的系數顯著性及方向基本不變，說明空間面板回歸結果穩健（表6）。
4.4 區域異質性分析
由于中國各地區技術水平、經濟基礎、環境規制水平等存在差異，低碳技術轉移對不同地區碳排放降低產生的效果不同。因此，本文將全國城市分為東部、中部、西部和東北4類，進行區域異質性分析，檢驗結果見表7。
從模型（1）可見，東部地區STI和DUI兩種低碳技術轉移的估計系數均在1%水平顯著為負，說明東部低碳技術轉移顯著促進了碳排放強度降低。從模型（2）可見，中部地區STI低碳技術轉移總體促進了碳減排，但DUI低碳技術轉移的作用不顯著，來自企業的低碳技術轉移對碳減排貢獻仍然有限。從模型（3）可見，西部地區STI和DUI兩種低碳技術轉移對碳減排均具有積極作用，但lnPATDUI的顯著性相對較弱，僅在10%水平上顯著。而模型（4）顯示，東北地區低碳技術轉移對碳減排的作用仍然總體不顯著，僅lnPATSTI的估計系數在10%水平上顯著為負，反映出東北地區企業間低碳技術轉移水平可能相對較低，難以為碳減排提供足夠支持。以上說明H4成立。其原因可能有三方面：①東部地區網絡狀的低碳技術轉移格局更有利于各地獲取外部低碳技術，增強本地低碳技術創新水平，為碳排放強度降低提供了技術基礎；而中西部地區及東北地區為“星芒狀”的低碳技術轉移格局，導致低碳技術轉移高度集聚在中心城市，欠發達城市缺乏有效的低碳技術轉入通道，難以實現低碳技術更新與技術改造升級。②東部地區低碳技術資源豐富，擁有一大批從事綠色低碳技術創新的企業、高校、科研院所，這為STI和DUI低碳技術轉移提供了良好的載體，也為將外部技術轉化為本地低碳技術水平和碳減排能力提供了重要支撐；而中西部及東北地區低碳技術基礎相對薄弱，強調經濟利益的東部地區企業及本地周邊發達地區企業相對缺乏向中西部及東北地區低碳技術轉移的積極性，STI低碳技術轉移成為獲取外部技術的有效途徑。③東部地區產業經濟水平相對較高，綠色低碳意識及環境規制力度較強，通過積極推動產業綠色低碳轉型，有效激勵了STI和DUI低碳技術轉移，進而促進了碳排放持續降低；而中西部地區及東北地區產業結構相對落后，地方政府及企業綠色低碳理念相對落后，體制機制存在諸多不足，企業間開展DUI低碳技術轉移缺乏足夠動力。
5 結論與政策建議
5.1 結論
本文基于知識學習與技術學習“二分法”視角，以2005—2019年中國城際低碳技術專利轉移數據為基礎，以全國284個地級以上城市為研究對象，探討知識學習（STI）和技術學習（DUI）兩種低碳技術轉移模式對碳減排的影響，分析中國城際低碳技術轉移格局，并構建空間計量模型對STI和DUI兩種低碳技術轉移及對碳排放的影響進行實證檢驗。研究得出以下結論：
（1）中國城際低碳技術轉移水平與碳排放強度存在空間錯位。中國低碳技術轉移水平不斷提高，但整體水平依然偏低，大量城市在低碳技術轉移網絡中被邊緣化；低碳技術轉移網絡呈等級層次性和“強—強聯系”特征，并表現為以京津冀、長三角、珠三角、成渝、長江中游等城市群為“核心”、經濟欠發達城市為“邊緣”的“核心—邊緣”結構。其中，STI低碳技術轉移集聚于京津冀、長三角城市群以及東北地區和中西部地區的中心城市，DUI低碳技術轉移主要集聚于三大城市群、中西部地區中心城市和西部地區能源消費密集城市。中國城市碳排放整體呈現北高南低的地理格局，且碳排放強度變化南北分化有所加劇，內蒙古、陜西、遼寧、黑龍江等是高碳排放強度城市數量主要增長區域。當前低碳技術轉移水平與碳排放強度的空間錯位現象不利于低碳技術資源優化配置，也不利于欠發達地區通過獲取外部低碳技術資源擺脫低技術鎖定和高碳發展鎖定。
（2）中國城際低碳技術轉移對技術轉入地碳排放降低具有積極影響，但因技術轉移方式不同存在差異。城際低碳技術轉移將優化低碳技術資源配置效率，推動各地低碳技術水平及碳減排能力整體提升，進而促進碳排放降低。其中，DUI低碳技術轉移為企業間獲取外部技術提供了重要通道，與一般技術轉移活動中企業占據主導有所不同，STI低碳技術轉移對碳排放降低的影響相對更強；STI低碳技術轉移具有公益性、正外部性強、排他性弱等特征，學研機構發揮著知識流動和創新主體聯系“橋接者”的作用，有助于彌補DUI低碳技術轉移的市場失靈，為欠發達地區獲取外部技術提供了有效渠道。
（3）中國城際低碳技術轉移對碳排放的影響存在區域異質性，對經濟發達地區具有積極影響，對經濟欠發達地區影響相對有限。東部地區低碳技術轉移網絡發育較成熟，且技術基礎、環境規制、產業基礎相對較好，STI和DUI低碳技術轉移均顯著促進了碳排放降低。中西部及東北地區STI低碳技術轉移對碳排放降低具有積極影響，DUI低碳技術轉移的影響總體相對較弱或不顯著，當前低碳技術轉移難以滿足低碳技術需求。
5.2 政策建議
基于研究結論，本文提出以下政策建議：
（1）積極構建多中心、多層級低碳技術轉移網絡體系。一方面，結合各城市低碳技術需求，優化全國技術轉移體系和空間布局體系，緩解技術供需空間錯配問題，促進低碳技術供需有效對接。另一方面，積極推動東部地區三大城市群向東北、中部、西部地區技術水平低、產業結構落后、碳減排壓力大的城市開展綠色低碳技術推廣應用，幫助其擺脫低技術鎖定和高碳鎖定；鼓勵中西部及東北地區中心城市發揮好“技術守門員”角色，拓展低碳技術轉移合作，推動自身及周邊城市低碳技術進步。
（2）協同發揮企業與學研機構在低碳技術轉移中的作用。一方面，充分發揮學研機構公益性、共享性、開放性優勢，彌補企業低碳技術轉移的市場失靈；尤其是支持欠發達地區城市建設各類創新合作平臺、技術轉移辦公室等，開展校地合作、院地合作、校企合作，促進低碳技術成果供需精準匹配和高效轉移。另一方面，積極發揮DUI低碳技術轉移的市場優勢，通過建立新型研發機構、技術交易市場、中介機構等，激活低碳技術轉移網絡，推動低碳技術資源高效配置。
（3）因地制宜推進城際低碳技術轉移。一方面，積極推動東部地區建立以城市群為載體的區域創新共同體，推進創新集群內低碳技術轉移轉化一體化；并以技術轉移促合作研發，推動前沿和顛覆性低碳技術創新，增強低碳技術引領輻射與源頭供給作用。另一方面，加大對中西部地區及東北地區承接低碳技術轉移轉化的差異化支持力度，圍繞煤炭、電力、鋼鐵、有色金屬、非金屬礦物制品等高碳產業需求進行科技成果精準對接，探索低碳技術轉移梯度有序轉移的利益分享機制和合作共贏模式，加快先進適用低碳技術成果轉移轉化，推動經濟社會綠色低碳轉型。
（4）積極完善低碳技術轉移服務體系。加快制定全國層面的綠色低碳技術轉移實施方案，破解中國當前低碳技術轉移零散低效、政策碎片化等問題，系統性地推進低碳技術轉移。完善低碳技術交易網絡，支持建設一批專業化從事低碳技術交易和技術轉化服務的中介機構，提升低碳技術交易服務能力，有效促進低碳技術轉移供需端的溝通對接。創新低碳技術轉移利益共享機制、對口幫扶援助機制、技術轉移投入機制、科技成果市場化評價機制，培養專業化技術轉移服務人才，為低碳技術跨區域轉移營造良好環境。
原文信息
題目：中國城際低碳技術轉移對碳排放的影響——基于知識學習與技術學習“二分法”視角
作者：尚勇敏 宓澤鋒 周燦 林蘭
期刊：《資源科學》23年4期
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