Returning Laborers' Entrepreneurship and Low-carbon Development in the County
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摘要: 创业活动是实现经济可持续发展的重要途径。以返乡创业试点政策的实施作为一项准自然实验，基于中国2010—2020年2 097个县域样本，在多维度理论剖析返乡创业影响碳排放内在机制的基础上，实证检验劳动力返乡创业的碳减排效应。研究表明：劳动力返乡创业有助于降低县域碳排放水平，促进县域绿色低碳发展，且这一结论在排除多种可能干扰因素后依旧成立；返乡创业试点政策主要通过降低能源消费规模、推动产业结构升级和提升技术创新水平推动县域实现碳减排；劳动力返乡创业对县域碳减排的影响具有门槛特征，当县域数字化和市场化水平发展到一定程度后，其碳减排效应才能得到有效发挥。因此，在鼓励劳动力返乡创业的同时，要注重推进县域数字化建设和要素市场化进程，提升县域间资源再配置的合理化程度。Abstract: Entrepreneurship is a crucial way to achieve sustainable economic development. This paper uses the implement of returning home for entrepreneurship policy in China as a quasi-natural experiment. Based on samples from 2097 Chinese counties from 2010 to 2020, it analyzes the internal mechanism that returning home for entrepreneurship has effects on carbon emissions through multidimensional theory, and empirically examines the carbon emission reduction effect of labor force returning to their hometowns for entrepreneurship. The research indicates that encouraging entrepreneurs to return to their hometowns significantly lowers carbon emissions in these regions, thereby fostering green and low-carbon growth. This effect persists even when controlling for potential confounding factors. The policy facilitates carbon reduction through three main avenues: diminishing energy consumption, advancing industrial restructuring, and boosting technological innovation. However, the policy's effectiveness in reducing carbon emissions hinges on the county's level of digitalization and market development. Only when these reach a certain threshold does the policy's impact become pronounced. Consequently, it's vital to not only encourage entrepreneurship but also enhance digital infrastructure and market-oriented reforms at the county level to rationalize inter-county resource reallocation.
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表 1 主要变量描述性统计
变量 符号 变量测度 均值 标准差 碳排放强度 CO2 二氧化碳排放总量/实际地区生产总值 2.393 18.405 劳动力返乡创业 Policy 劳动力返乡创业试点政策 0.037 0.188 城乡收入差距 Gap 城镇人均可支配收入/农村人均可支配收入，取对数 1.173 0.238 农业发展水平 Agri 农林牧渔业增加值/名义地区生产总值 0.431 0.741 工业发展水平 Ind 第二产业增加值/名义地区生产总值 1.036 2.295 基础建设水平 Fra 全社会固定资产投资/名义地区生产总值 0.992 1.652 政府干预程度 Gov 地方财政一般预算收入/名义地区生产总值 0.157 0.539 教育发展水平 Edu 普通中学在校学生数/年末总人口数 0.048 0.018 企业生产水平 Ent 规模以上工业企业单位数，取对数 3.979 1.187 金融发展水平 Fin 城乡居民储蓄存款余额/金融机构各项贷款余额 3.032 9.967 区域人口密度 Pop 年末总人口数/行政区域面积 0.037 0.046 
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表 2 基准回归结果
变量 CO2 (1) (2) (3) (4) Policy -0.074***(0.010) -0.042***(0.008) -0.040***(0.008) -0.034***(0.007) Gap 0.221***(0.019) 0.217***(0.018) 0.182***(0.017) Agri 0.679***(0.012) 0.567***(0.015) 0.538***(0.015) Ind 0.010***(0.001) 0.010***(0.001) 0.009***(0.001) Fra 0.003(0.002) 0.002(0.002) Gov 0.210***(0.028) 0.248***(0.028) Edu -0.975***(0.175) -1.018***(0.167) Ent -0.239***(0.006) Fin -0.001*(0.001) Pop -1.251***(0.315) 常数项 -0.915***(0.002) -1.479***(0.022) -1.414***(0.024) -0.364***(0.038) 县域固定效应 是 是 是 是 时间固定效应 是 是 是 是 观测值 23 067 23 067 23 067 23 067 R2 0.924 0.970 0.971 0.973 注：*、**、***分别代表在10%、5% 和1%的水平上显著，括号内为稳健标准误。下表同。
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表 3 PSM-DID匹配检验结果
变量 偏差率(%) 偏差降低比率(%) T检验 T值 p>|t| Gap 8.6 57.8 1.83 0.068 Agri 0.5 98.3 0.22 0.822 Ind 2.1 86.1 0.51 0.609 Fra 0.1 99.6 0.04 0.966 Gov -0.8 97.0 -1.23 0.218 Edu 1.4 90.0 0.29 0.775 Ent -7.6 71.1 -1.63 0.104 Fin -1.0 95.9 -1.19 0.232 Pop -2.4 83.5 -0.66 0.510 联合检验 Pseudo R2 LR chi2 p>chi2 MeanBias 匹配前 0.04 288.20 22.0 24.8 匹配后 0.004 8.85 2.7 1.4
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表 4 PSM-DID估计结果
变量 CO2 最近邻匹配 核匹配 半径匹配 Policy -0.021***(0.007) -0.021***(0.007) -0.021***(0.007) 控制变量 是 是 是 常数项 -0.592***(0.035) -0.591***(0.035) -0.603***(0.036) 县域固定效应 是 是 是 时间固定效应 是 是 是 观测值 22 008 22 069 21 636 R2 0.976 0.976 0.976
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表 5 稳健性检验结果
变量 CO2 排除平行政策 删除特殊样本 控制联合效应 替换被解释变量 (1) (2) (3) (4) (5) Policy -0.026*** (0.007) -0.030*** (0.008) -0.016*** (0.006) -0.118*** (0.023) -0.015* (0.009) 控制变量 是 是 是 是 是 常数项 -0.352***(0.038) -1.092***(0.038) -0.849***(0.043) 6.902***(0.121) 2.135*** (0.099) 县域固定效应 是 是 是 是 是 时间固定效应 是 是 是 是 是 观测值 23 067 13 849 23 067 23 067 23 067 R2 0.974 0.982 0.979 0.997 0.988
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表 6 作用机制检验结果
变量 能源消费 碳排放水平 产业升级 碳排放水平 技术创新 碳排放水平 (1) (2) (3) (4) (5) (6) Policy -0.027***
(0.010)-0.017***
(0.006)0.058***
(0.006)-0.020***
(0.007)0.037**
(0.015)-0.033***
(0.007)机制变量 0.643***
(0.012)-0.230***
(0.019)-0.011**
(0.005)控制变量 是 是 是 是 是 是 常数项 -1.937***
(0.042)0.883***
(0.035)6.260***
(0.027)1.077***
(0.128)0.170***
(0.049)-0.362***
(0.038)县域固定效应 是 是 是 是 是 是 时间固定效应 是 是 是 是 是 是 观测值 23 067 23 067 23 067 23 067 23 067 23 067 R2 0.943 0.989 0.879 0.974 0.859 0.974
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表 7 门槛效应检验
门槛变量 门槛数 F值 P值 临界值 门槛估计值 10% 5% 1% 数字化水平 单门槛 24.69 0.073 22.043 26.851 34.682 6.094 双门槛 3.52 0.690 17.504 21.279 28.167 三门槛 1.48 0.803 9.929 12.275 20.706 市场化水平 单门槛 58.90 0.013 28.398 32.460 60.275 0.933 双门槛 21.44 0.120 23.152 28.433 39.726 三门槛 2.12 0.980 19.645 23.823 31.750
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表 8 门槛模型回归结果
变量 CO2 数字化水平 市场化水平 Policy·I(θ≤Threshold) 0.029(0.021) -0.010(0.014) Policy·I(θ＞Threshold) -0.056***(0.015) -31.933***(3.821) 控制变量 是 是 常数项 96.861***(3.006) 100.676***(2.930) 县域固定效应 是 是 时间固定效应 是 是 观测值 23 067 23 067 R2 0.721 0.731
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图(3) / 表(8)
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