谢 波，刘晓琴

（昆明理工大学 管理与经济学院，云南 昆明 650500）

一、引言

当今气候变化是国际社会普遍关注的问题，也是人类面临的最严峻挑战之一。二氧化碳排放是气候变化的主要驱动因素，如何有效地减少碳排放已成为人们讨论的重点问题。近年来，探索低碳发展的驱动路径成为人们关注的热点，普遍认为绿色技术创新是发展低碳经济的重要途径。

在18 世纪工业革命之前，大气中的二氧化碳浓度为280×10-6，而目前已超过了400×10-6，根据2019 年5 月莫纳罗亚天文台记录的大气中二氧化碳浓度达到了414.7×10-6。大气中二氧化碳浓度急剧增加，可能造成严重的经济损失和生态破坏［1］。为了应对日益增长的碳排放和全球气候变化，中国在2009 年哥本哈根会议上承诺，到2020 年将单位国内生产总值二氧化碳排放量在2005年的基础上减少40%～45%，在2015 年正式公布中国国家自主贡献预案《强化应对气候变化行动—中国国家自主贡献》（INDC）中提出，到2030 年减少60%～65%［2］。为实现这一目标，各行各业积极进行绿色技术创新，中国政府将降低单位国内生产总值二氧化碳排放纳入“十二五”规划和“十三五”规划。为了降低碳排放，绿色技术在低碳生产中的应用将会促进工业企业转型以及新兴产业发展。绿色技术创新将有助于企业开发新的资源，如风能、太阳能和潮汐能，以取代高排放的化石燃料。但是，如果技术创新的目标不是为了节能减排，而是为了提高生产效率、扩大产量规模，这将会增加能源消耗和碳排放量。因此，为降低碳排放，需要各行各业积极进行绿色技术创新。

碳减排约束对企业绿色技术创新的影响问题值得探讨，碳减排约束将如何影响企业绿色技术创新？碳减排约束是直接促进或抑制绿色技术创新还是通过其他因素对其产生间接影响？针对这些问题，本文首先构建了碳减排约束对绿色技术创新产生影响的理论框架，围绕这一框架又建立固定效应模型和门槛回归模型来探究其影响机制。本文试图做出以下几点贡献：①在分析碳减排约束对绿色技术创新的影响时，不仅分析了直接影响，还进一步分析了碳减排约束通过企业预期对绿色技术创新的间接影响，比以往仅考虑两者直接关系的研究更加全面。②将地级市层面的碳减排约束目标匹配到各企业建立平衡面板数据，分类分析国有企业、私营企业以及具有碳排放权交易的试点城市与不具有碳排放权交易的城市的碳减排约束对企业绿色技术创新的影响，并且从专利授权总量、专利申请总量、发明专利授权量和申请量、实用新型授权量和申请量等角度进行区分。现有文献大多仅仅研究地级市、企业单一层面，或者仅从专利授权、专利申请等单一方面进行研究。③通过寻找合适的工具变量进行最优GMM 估计检验，解决了存在的内生性问题。现有研究大多在寻找工具变量方面存在困难，本文为此提供了一定的理论依据和研究思路。

二、文献综述与研究假设

（一）碳减排约束与绿色技术创新

关于环境规制对企业技术创新影响的相关研究，目前学术界存在三种观点，即波特假说、抑制性假说和不确定性假说。

（1）波特假说认为，环境规制是促进企业技术创新的主要驱动因素。黄平和胡日东（2012）［3］认为，环境规制一方面通过时期效应和强度效应促进企业技术创新，另一方面通过保护产权、激励创新资源的有效利用和流动引导企业进行技术创新；黎智慧（2019）［4］基于中国上市工业企业面板数据，基于Dagum 基尼系数模型研究认为，降低能源消耗和增加污染治理投资对工业企业技术创新效率的提高具有显著驱动作用；Feng和Li（2019）［5］研究发现，以技术创新为阈值变量构建面板阈值模型加以分析，研究表明，技术创新会影响环境规制的碳减排效果，技术创新程度越高，环境规制的碳减排效果越强；熊航等（2020）［6］研究得出，环境规制工具对企业技术创新均发挥了不同程度的促进作用，且呈现出一定的结构和时序特征，部分验证了波特假说“弱”版本；辛晓华和吕拉昌（2021）［7］研究发现，环境规制均能强化技术创新对环境污染的改善作用，技术创新对环境污染的影响更多的是通过技术进步优化产业结构，从而减少环境污染。

（2）抑制性假说认为，环境规制能够抑制技术创新。伍格致和游达明（2019）［8］研究发现，环境规制抑制技术创新，强和弱波特假说均不成立；Lin 等（2021）［9］研究发现，空气污染指数（分别以人均二氧化硫排放量、人均烟尘排放量和人均工业废气排放量衡量）的增加显著阻碍了技术创新，空气污染对创新资金具有显著的挤出效应，从而降低创新产出；Zhao 等（2021）［10］通过构建动态面板模型并采用系统的广义矩量法（GMM），实证检验了不同来源技术进步对雾霾污染的整体影响以及影响的区域异质性，研究发现，对于全国而言，自主创新对雾霾污染具有显著的抑制作用，技术引进在一定程度上加剧了雾霾污染；杨小东（2020）［11］基于2005—2016 年271 个地级市面板数据建立动态空间杜宾模型，研究结果表明，城市创新水平提升对环境污染存在明显的抑制作用；Wang 等（2021）［12］基于2009—2015 年中国工业企业的综合数据集，采用K-最近邻倾向得分匹配-差异中差异（PSM-DID）方法，探讨了新安江生态补偿对赌协议（ECGA）对企业技术进步的影响及其驱动机制，实证结果表明，ECGA 抑制了上游工业企业的技术进步，对重污染企业的抑制作用更为明显；Feng等（2017）［13］研究表明，碳排放交易政策的实施总体上会显著降低企业创新，并分别采用了稳健性检验、差异中差异法、安慰剂检验和排列检验来证实这些结果。

（3）不确定性假说认为，环境规制对技术创新产生不确定性影响。蒋伏心（2013）［14］等基于制造业行业面板数据，研究发现环境规制与企业技术创新之间呈现先下降后提升的“U”型动态特征，随着环境规制强度上升而由弱变强；Wang 和Luo（2020）［15］认为，外商直接投资（FDI）数量和FDI 质量为双阈值时，技术创新能力与环境污染之间存在复杂的非线性关系；Ouyang 等（2020）［16］采用双向固定效应面板数据模型对边缘影响和异质性影响进行了研究，结果表明，环境调控与技术创新之间存在“U”型关系，短期内环境监管对我国产业部门的研究和创新能力具有“抵消效应”；黄天航等（2020）［17］研究认为，在不同的时间段，环境规制政策的存在与否对专利申请受理量和工业SO2排放量两者产生不同的影响。

综上所述，环境规制与技术创新之间关系错综复杂。因此，本文提出假设1。

H1：碳减排约束能促进、抑制或者对绿色技术创新产生不确定性影响。

（二）碳减排约束、企业创新预期与绿色技术创新

上述观点表明，环境规制对技术创新具有不确定性影响，因为创新本身就具有不确定性、高风险、投资大、投资回报晚等特点，是一个复杂的过程，单靠市场力量是无法实现预期转型的。为了使技术变革朝着更可持续的方向发展，有必要了解这种创新过程的动态。熊彼特早在1990 年就提出企业创新的重要前提是一定的收益预期，包括对未来创新收益的预期和对实际获得这种收益的预期［18］；后来，Tomaszewski 和Swiadek（2017）［19］从经济社会学和金融社会学的最新发展对此加以解释，形势看好的技术期望和愿景在技术创新中产生重要驱动作用，提出与收入相关的预期比实际收入水平在促进创新活动中发挥更重要的作用，当企业感觉经济状况预期变好时，创新活动就会增加，如果企业预期未来经济衰退，则情况相反，即企业对未来经济形势的预期是促进企业技术创新最重要的因素；沈能和刘凤朝（2012）［20］建立门槛模型研究表明，环境规制对技术创新的促进作用存在地区差异，“波特假说”在较落后的中西部地区难以支持，而在较发达的东部地区则得到了很好的支持；Zhou 等（2020）［21］研究发现，环境规制抑制了公司的财务活动，环境规制与公司的非财务绩效也呈负相关，这种作用在西部地区重污染行业和企业中更为明显；王淑杰和邵磊（2020）［22］通过建立企业创新预期收益与其自主创新驱动力的门槛和中介效应模型进行研究，表明激发企业创新的主要动力是预期收益；Li 和Ouyang（2021）［23］研究表明，碳税与技术进步相结合可以实现2030 年碳强度目标，但会对经济增长产生负面影响。

综上，企业创新预期能够影响技术创新，当预期向好时，企业技术创新水平会显著增加；当预期衰退时，则会抑制企业技术创新，并且环境规制的实施也会对企业创新预期产生影响。因此，本文提出假设2。

H2：碳减排约束能够通过企业创新预期对绿色技术创新产生影响。

三、数据指标与模型构建

（一）数据来源

本文通过2011—2020 年城市CO2排放量以及GDP 指标得到城市碳减排约束目标进而计算获得企业碳减排约束目标，同时对所选数据进行筛选：①剔除已退市的企业；②剔除金融保险业企业；③剔除缺失值严重的企业。最终获得N=1406、T=10的中国上市企业平衡面板数据，并对部分存在缺失值的数据通过移动平均法补齐。地市级数据来自各地级市《统计年鉴》和统计公报，上市企业数据来自《国泰安数据库》《中国工业企业数据库》、巨潮资讯等网站以及企业年报等，所用数据均为手工整理计算所得。

（二）变量测度

1.被解释变量

本文被解释变量为绿色技术创新（Tech）。借鉴陶峰等（2021）［24］、王洪庆和张莹（2020）［25］的相关研究，以2011—2020 年我国上市企业的绿色技术专利授权量来衡量绿色技术创新。绿色专利标准是根据世界知识产权组织提出的“国际专利分类绿色清单”进行匹配获得，并以此衡量企业的绿色技术创新水平。随着专利数据可得性的提高以及研究者对专利信息的深入挖掘，专利数据所具有的优势使其成为衡量创新的关键指标。

2.解释变量

本文解释变量为碳减排约束（CRC）。本文将碳减排政策分为两个时期：一是“十二五”时期，到2015 年实现碳排放强度（CI）比2010 年下降17%；二是“十三五”时期，计划到2020 年实现CI 比2015年下降18% 的碳减排目标。借鉴王明喜等（2015）［26］、谢波和贾佳豪（2021）［27］的研究方法，碳排放强度选取各地市单位GDP 的CO2排放量来表征。碳减排约束目标CRC 由五年规划的总碳排放强度CI 降低值，通过指数计算得到每年下降约3.5%的目标后与每年各企业生产总值相乘得到。

3.门槛变量

本文门槛变量为企业创新预期（SEE）。借鉴王淑杰等（2020）［22］、邵磊和唐盟（2019）［28］的做法，用企业平均杠杆率的调整速度来表示企业创新预期稳定性。

计算公式为：

企业创新预期计算公式的含义为：若杠杆率调整频繁则表示SEE 不稳定，若调整缓慢则说明SEE 稳定。当SEE 不稳定时，企业需要不断根据预期调整自身资本结构；当SEE 稳定时，则表明企业不需要对自身资本结构进行大规模调整。

4.控制变量

参考Wang等（2021）［12］、徐佳和崔静波（2020）［29］等的研究，设置相关控制变量。各变量定义具体见表1所列。

表1 变量定义

（三）模型构建

1.固定效应模型

为验证H1 即碳减排约束能够促进、抑制或对绿色技术创新产生不确定性影响，设定如下模型：

其中：i为企业；t为年份；CVi,t表示控制变量；γi、λt分别表示地区和年份固定效应；εi,t表示估计的残差。

2.门槛效应模型

为验证H2即碳减排约束能够通过对企业创新预期产生非线性门槛效应进而影响企业绿色技术创新，建立门限面板模型如下：

其中：企业创新预期SEE 为门限变量；r为门限值；SEE 在r1水平以下时，碳减排约束对绿色技术创新的影响系数为ω1，SEE在r1与r2水平之间时影响系数为ω2，SEE超过r2水平时影响系数为ω3。

四、实证结果

（一）固定效应检验

本研究已将数据进行相关处理，研究变量均通过单位根检验、协整检验，并且不存在多重共线性。此外，通过双向固定效应检验可知，研究变量的时间固定效应不显著。

为验证碳减排约束对绿色技术创新的影响机制，建立固定效应面板模型作为基本模型，并且从多方面的影响因素出发，探究碳减排约束对企业绿色技术创新的作用机制。郭红欣等（2021）［30］基于碳排放权交易试点的准自然实验研究发现，中国低碳技术创新在东中部地区表现出明显的空间集聚效应，碳排放权交易试点的建立显著促进了区域的低碳技术创新水平；胡珺等（2019）［31］提出，碳排放交易机制的实施能够显著推动企业技术创新。因此，具有碳排放权交易试点的城市（记为1）与不具有碳排放权交易的城市（记为0），其碳减排约束政策对企业绿色技术创新可能产生不同的影响。

此外，碳减排约束对企业绿色技术创新的影响还可能受到企业股权性质的制约，不同的企业股权属性可能导致企业对碳减排约束的态度产生差异，进而影响企业绿色技术创新水平。因此，本文将建立若干模型通过计算进行具体分析，结果见表2所列。

表2 固定效应结果

表2 中模型（1）是针对所有企业的估计结果；模型（2）是具有碳排放权交易的城市碳减排约束对企业绿色技术创新的影响结果；模型（3）是不具有碳排放权交易的城市碳减排约束对企业绿色技术创新的影响结果；模型（4）是股权属性为国有企业时，碳减排约束对绿色技术创新的影响结果；模型（5）是私营企业的影响结果。

为了确定碳减排约束对绿色技术创新的影响作用，首先需要验证β1的正负性，若β1>0，那么碳减排约束将会对绿色技术创新产生促进作用。从模型（1）（2）（4）可以看出，CRC 对Tech 的影响系数均显著为正，即碳减排约束的提高能够推动企业绿色技术创新的发展，但是也可以从表2 所列的5 个模型得知，碳减排约束对企业绿色技术创新的影响程度存在差异。模型（1）是针对所有企业而言，碳减排约束每增加1 个单位就能促进企业绿色技术创新增加3.447 个单位；模型（2）是具有碳排放权交易的试点城市，其碳减排约束每增加1 个单位能够显著促进企业绿色技术创新增加10.57 个单位；模型（3）是不具有碳排放权交易的城市，其碳减排约束对企业绿色技术创新的影响不显著，其他控制变量均没有较大差别，这说明碳排放权政策的实施有助于碳减排约束，促进企业绿色技术创新；模型（4）（5）是国有企业、私营企业的碳减排约束，每增加1 个单位会促进企业绿色技术创新增加10.42 个单位，私营企业却会因此降低1.026 个单位。碳减排约束对国有企业绿色技术创新水平的推动作用明显超过私营企业，这可能是因为：国有企业不以盈利为最终目标，其身负更重要的社会责任，因此在国家颁布碳减排政策时，国有企业会积极响应政府号召，重点进行绿色技术创新的开发，促进碳减排政策的实施；而私营企业大多以盈利为目的，碳减排约束会增加私营企业的环保减排成本，因此会对绿色技术创新产生“挤出效应”，因此对私营企业来说，碳减排约束只会使得其绿色技术创新水平降低。

此外，对于所有企业而言，常数项和企业年龄对企业绿色技术创新产生显著正向影响，企业经营规模、托宾Q值以及企业监事规模都会抑制企业绿色技术创新，这可能是因为企业产生了规模不经济效应，包括企业生产技术、管理体制和管理能力等达到极限，使得管理效率降低，从而造成管理人员浪费，管理费用增加。企业经营规模和企业监事规模在国有企业与私有企业间存在差异。其中，私营企业的监事规模对绿色技术创新不产生显著影响，但是企业经营规模能够对其绿色技术创新能力产生显著促进作用，这是因为私营企业相比国有企业更能避免规模不经济行为，更能够促进管理效率的提升、促进人才的合理安排与分配，私营企业规模扩大可能使得企业自身资本结构发生变动，从而有利于绿色技术创新。

如表3 所列为了更清楚地研究碳减排约束对绿色技术创新产生的作用机制，本文将碳减排约束可模型（a）绿色发明专利授权量、模型（b）绿色实用新型授权量、模型（c）绿色发明专利申请量和模型（d）绿色实用新型申请量分别进行对比剖析。结果表明，碳减排约束明显促进绿色发明专利授权量和申请量的增加，对绿色实用新型授权量和申请量不产生显著影响；随着企业经营规模的扩大，只有绿色实用新型申请量显著增加，抑制了绿色发明专利授权量、绿色实用新型授权量和绿色发明专利申请量的增加，托宾Q值仅造成绿色授权量的减少，不对绿色申请量产生影响，企业监事规模抑制了绿色发明专利授权量和申请量的增加，对绿色实用新型不产生影响；企业年龄和常数项显著促进所有绿色技术创新的增加。

表3 发明专利与实用新型专利对比结果

（二）门槛回归检验

为了验证碳减排约束能否通过企业创新预期进而对其绿色技术创新产生影响，本文建立非线性门槛模型，将企业创新预期设置为门槛变量进行研究。门槛效应检验及回归结果见表4、表5所列。

表4 门槛效应检验

表5 门槛回归结果

由表4 可知，碳减排约束通过企业创新预期的双门限模型对绿色技术创新产生影响，第一门槛值r1=0.011 8，第二门槛值r2=0.017 8。从表5可以看出，当企业创新预期不超过第一门槛值时，碳减排约束能够对企业绿色技术创新产生正向推动作用；当r1

如图1所示，通过对双门限1近距离观察，可以看出，当企业创新预期不超过第一门槛值和超过第二门槛值时，碳减排约束均能够显著促进企业绿色技术创新；但是当企业创新预期在两个门槛值之间，即低于图中虚线时，碳减排约束对绿色技术创新不产生影响。从双门限2的微观方面来看，曲线波动幅度不同，但是整体上仍然符合上述分析，存在双门槛效应，即验证了H2，碳减排约束能够通过企业创新预期进而对企业绿色技术创新产生不同的影响。

图1 门限回归

（三）稳健性与内生性检验

1.稳健性检验

本文从以下几个方面进行稳健性检验，结果见表6 所列。以模型（1）作为参照，模型（2）表示城市异质性检验结果，剔除惠州、丽水、珠海、台州、福州、厦门、贵阳、深圳、中山、烟台、昆明和青岛这些环境相对较好的城市；模型（3）表示对绿色技术创新指标进行5%缩尾处理，去除极端值的结果；模型（4）表示增加是否具有碳交易试点政策的城市与年份的交互项，记为交互1；模型（5）表示增加东部、中部、西部城市与年份的交互项，记为交互2。

首先，在指标选取上，本文参考徐佳和崔静波（2020）［29］的研究，将被解释变量绿色技术创新使用绿色专利申请量来表示，并且将样本进行多种分类分析，验证了估计结果的稳健性（见表3）。其次，在城市异质性上，本文选取了1 406 家上市公司平衡面板数据，但是匹配到各个地级市之后，可能存在城市异质性问题，因此借鉴余泳泽等（2020）［32］的检验方法，一方面，将样本剔除12 个环境相对较好的城市进行研究，模型（2）估计结果显著，碳减排约束每提高1 个单位则促进企业绿色技术创新增加3.377 3 个单位；另一方面，对绿色技术创新指标进行5%的缩尾处理，去除了极端值的影响，模型（3）得到的结果通过稳健性检验。最后，分别控制了是否具有碳排放权交易试点政策的城市以及东部、中部、西部城市与年份的交互项，考察了宏观因素系统性变化对结果的影响，模型（4）（5）的结果显示，交互项1和交互项2 对企业绿色技术创新没有显著影响，即验证宏观因素系统性变化不会对本文结果产生影响。另外，从表6 模型（2）（3）（4）（5）得到的结果看出，碳减排约束能够显著促进企业绿色技术创新，控制变量中年龄、企业规模、托宾Q值、监管规模、常数项都能够显著促进企业绿色技术创新，其余影响均不显著，所有变量结果都与参照模型（1）结果相差不大。

表6 稳健性检验结果

经过上述的稳健性检验后，本文的研究结论仍然成立，估计结果具有较强的稳健性。

续表6

2.内生性检验

用企业创新预期测量绿色技术创新存在误差，本文借鉴陈强（2017）［33］的内生性检验方法，通过寻找合适的工具变量进而解决内生性问题。

第一步，工具变量与扰动项不相关，即验证工具变量外生性，通过寻找足够多的相关变量，逐步将冗余变量剔除，最后得到投资收益率（RRI）满足外生性假设，证明所设工具变量与扰动项不相关；第二步，验证工具变量与企业创新预期存在显著相关性，使用最优GMM 估计法与参照回归做对比。检验结果见表7 所列，其中，模型（A）参照系表示不加入企业创新预期时的混合OLS 回归结果；模型（B）是加入SEE 时的OLS回归结果；模型（C）表示当SEE 加入工具变量时的GMM 估计结果。

表7 结果表明，模型（A）（B）（C）中碳减排约束均能显著促进企业绿色技术创新的增加。模型（A）为不加入企业创新预期时，碳减排约束对企业绿色技术创新的影响；模型（B）中混合回归企业创新预期抑制企业绿色技术创新；模型（C）为加入工具变量后显示企业创新预期显著促进企业绿色技术创新，仍然表现为显著性影响。由此，说明工具变量设置有效。除此之外，其他控制变量变化不大，但是加入工具变量以后，模型（C）中企业年龄对绿色技术创新的影响不显著，与另外两个模型企业年龄对其产生显著正向影响的效果不同；同样，模型（C）中营业收入增长率的变化显著抑制绿色技术创新，这也与另两个模型存在差异。但是，此工具变量仍然可以解决本文存在的内生性问题。

表7 内生性检验结果

五、结论与建议

本文手工整理2011—2020年中国地级市及上市企业数据，建立碳减排约束对企业绿色技术创新的固定效应模型和碳减排约束、企业创新预期与绿色技术创新的门槛效应模型，并设置工具变量通过最优GMM估计法解决文章存在的内生性问题。得到的结论与建议如下：

第一，具有碳排放权交易的试点城市，其碳排放约束能够显著促进企业绿色技术创新，而没有碳排放权交易的城市，碳减排约束对企业绿色技术创新没有显著影响。这启示各个企业应该积极配合当地政府促进碳排放权交易政策的实施，以利于绿色技术创新水平的提高。从研究结果可以看出，在国有企业中，碳减排约束每增加1 个单位能够促进国有企业绿色技术创新增加10.42 个单位；但是对于私营企业来说，碳减排约束能够显著抑制企业绿色技术创新，而私营企业经营规模的扩大能够显著促进绿色技术创新的增加，这与国企存有差异。此外，通过对绿色技术创新指标的分类研究发现，碳减排约束增加更能够促进绿色发明专利授权量和申请量的增加。这意味着政府制定碳减排政策时需要充分考虑企业股权属性，对于国有企业应该加强碳减排约束，对于私营企业则要分清侧重点，要想在增加碳减排约束的形势下使得私营企业绿色技术创新水平上升，应该扩大私营企业规模，使得其满足规模经济的效果。政府为避免碳减排约束对私营企业的绿色技术创新投入产生“挤出效应”，应该适当为其提供财政补贴，促进私营企业的绿色技术研发。

第二，将企业创新预期作为门槛变量时，碳减排约束对企业绿色技术创新的影响存在明显的双门限效应。当企业创新预期水平不超过第一门槛值或者企业创新预期水平超过第二门槛值时，碳减排约束均能够显著促进企业绿色技术创新；但是当企业创新预期为0.011 8～0.017 8 时，碳减排约束不对企业绿色技术创新产生显著影响。这表明政府应该制定科学的差异化政策，合理制定碳减排约束目标，掌握好其对企业绿色技术创新产生的“度”的问题。碳减排不是一味地增加约束程度，应该有差异化政策，有针对性地实施。

第三，研究发现，企业经营规模和企业监事规模以及托宾Q值都明显抑制绿色技术创新的增长，这意味着若企业存在规模不经济问题则会抑制企业绿色技术创新。由于产生规模不经济的原因可能是生产技术、管理体制和管理能力等达到极限，使得管理无效率或低效率，从而造成管理人员之间信息沟通缓慢、管理费用增加、生产要素价格和销售费用成本增加、环境污染严重等问题。企业应该制定高效率的管理体制，减少无效交流，缩减过程成本，促进管理人员积极参与培训，能够做到管理人员减少但是管理效率上升的效果。若企业创新预期不稳定，则需要对企业自身内部资本结构做调整，进行战略重组，争取解决创新动力不足的问题。

第四，形成积极的企业与政府合作共赢的现代企业制度，是实现碳减排与绿色技术创新的重要途径。现代企业制度最重要一点是企业应该与政府形成良好的合作关系，以政府为主导、企业为主体。对于政府而言，社会不断发展，人与自然和谐共生，积极推进各项有利于社会进步的政策相当重要。但是政府也要做到不越俎代庖，尊重企业，形成良好的合作共赢的关系，真正形成硬约束的、平等竞争的社会环境。对于企业而言，只有在政府合理合法合规的要求下生产经营，不断进行技术创新才能不断提高产品技术含量，提高产品性价比和竞争力，进而促进企业本身的转型升级，才能实现不断进步与发展的美好愿景。政府应该针对不同企业合理制定约束政策，避免一刀切的现象出现。

六、局限与展望

本文虽然为碳减排约束对绿色技术创新的影响机制提供了一定的研究思路和实验证据，有一定的贡献，但是也存在一些局限性。本文主要从政府颁布的“十二五”“十三五”污染物约束政策来确定碳排放下降目标，进而计算得出每年需要下降的碳排放量，形成碳减排约束，然后按地级市匹配到企业。这种表达存在一定的局限，即没有考虑各地企业本身的环保意识与行为、外部媒体关注与监督以及客观的外部因素等对绿色技术创新的影响。之后的研究思路需要更多地考虑主观因素的影响，外部监督与内部考察结合分析，做到更加客观的深度论证。