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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[1] 宋祺佼, 王宇飞, 齐晔. 中国低碳试点城市的碳排放现状[J]. 中国人口·资源与环境, 2015(1): 78-82. [2] 张华. 低碳城市试点政策能够降低碳排放吗?——来自准自然实验的证据[J]. 经济管理, 2020(6): 25-41. doi: 10.3969/j.issn.1671-0975.2020.06.008 [3] 孙振清, 刘保留, 李欢欢. 产业结构调整、技术创新与区域碳减排——基于地区面板数据的实证研究[J]. 经济体制改革, 2020(3): 101-108. [4] 秦炳涛, 俞勇伟, 葛力铭, 等. 智慧降碳: 数字经济发展对城市碳排放影响的效应与机制[J]. 广东财经大学学报, 2023(3): 4-23. http://xb.gdufe.edu.cn/article/id/eea95a8c-7d68-4a53-9788-443882123334 [5] 王睿, 张赫, 强文丽, 等. 基于城镇化的中国县级城市碳排放空间分布特征及影响因素[J]. 地理科学进展, 2021(12): 1999-2010. [6] 魏滨辉, 罗明忠, 曾春影. 劳动力返乡创业与县域产业结构升级: 理论线索与经验证据[J]. 中国农村经济, 2023(10): 26-48. [7] 任远, 施闻. 农村外出劳动力回流迁移的影响因素和回流效应[J]. 人口研究, 2017(2): 71-83. [8] 罗明忠, 魏滨辉. 返乡创业、产业升级与农民收入增长[J]. 中南财经政法大学学报, 2023(1): 84-97. [9] 黄祖辉, 宋文豪, 叶春辉, 等. 政府支持农民工返乡创业的县域经济增长效应——基于返乡创业试点政策的考察[J]. 中国农村经济, 2022(1): 24-43. [10] 林龙飞. 乡村振兴背景下青年返乡创业的内隐逻辑——基于个人意义构建视角的多案例研究[J]. 中国青年研究, 2019(10): 62-68. [11] 何志武, 陈天明. 乡村振兴与"能人"回乡: 农村产业转型观念的创新扩散机制研究[J]. 西南民族大学学报: 人文社会科学版, 2022(10): 136-143. [12] STEL A, CARREE M, THURIK R. The effect of entrepreneurial activity on national economic growth[J]. Small Business Economics, 2005, 24: 311-321. doi: 10.1007/s11187-005-1996-6 [13] HALL J K, DANEKE G A, LENOX M J. Sustainable development and entrepreneurship: past contributions and future directions[J]. Journal of Business Venturing, 2010, 25(5): 439-448. doi: 10.1016/j.jbusvent.2010.01.002 [14] JIANG P, HU Y C, YEN G F, et al. Green supplier selection for sustainable development of the automotive industry using grey decision-making[J]. Sustainable Development, 2018, 26(6): 890-903. doi: 10.1002/sd.1860 [15] 李贵成. 返乡农民工绿色创业存在的问题与对策研究[J]. 中州学刊, 2020(6): 88-94. doi: 10.3969/j.issn.1003-0751.2020.06.014 [16] YORK J G, VENKATARAMAN S. The entrepreneur-environment nexus: uncertainty, innovation, and allocation[J]. Journal of Business Venturing, 2010, 25(5): 449-463. doi: 10.1016/j.jbusvent.2009.07.007 [17] PATZELT H, SHEPHERD D A. Negative emotions of an entrepreneurial career: self-employment and regulatory coping behaviors[J]. Journal of Business Venturing, 2011, 26(2): 226-238. doi: 10.1016/j.jbusvent.2009.08.002 [18] HE J, NAZARI M, ZHANG Y, et al. Opportunity-based entrepreneurship and environmental quality of sustainable development: a resource and institutional perspective[J]. Journal of Cleaner Production, 2020, 256: 120390. doi: 10.1016/j.jclepro.2020.120390 [19] HUSSAIN S, UDEMBA E N, EMIR F, et al. Assessing sustainable development with the forces of technological innovation, entrepreneurial activity and energy consumption: insight from asymmetric and bootstrap causality methods[EB/OL]. (2023-03-21)[2023-04-01]. https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/0958305X231159442 .[20] OMRI A, AFI H. How can entrepreneurship and educational capital lead to environmental sustainability?[J]. Structural Change and Economic Dynamics, 2020, 54: 1-10. doi: 10.1016/j.strueco.2020.03.007 [21] GU W, ZHENG X. An empirical study on the impact of sustainable entrepreneurship: based on the environmental Kuznets model[J]. Journal of Business Research, 2021, 123: 613-624. doi: 10.1016/j.jbusres.2020.10.011 [22] OMRI A. Entrepreneurship, sectoral outputs and environmental improvement: international evidence[J]. Technological Forecasting and Social Change, 2018, 128: 46-55. doi: 10.1016/j.techfore.2017.10.016 [23] UDEMBA E N, PHILIP L D, EMIR F. Performance and sustainability of environment under entrepreneurial activities, urbanization and renewable energy policies: a dual study of Malaysian climate goal[J]. Renewable Energy, 2022, 189: 734-743. doi: 10.1016/j.renene.2022.03.024 [24] HAMEED K, SAHER A, ARSHED N, et al. Does climate change risk and environmental quality influence macroeconomic entrepreneurship[J]. International Journal of Social Science & Entrepreneurship, 2023, 3(2): 367-386. [25] CHENG X, SHUAI C, WANG J, et al. Building a sustainable development model for China's poverty-stricken reservoir regions based on system dynamics[J]. Journal of Cleaner Production, 2018, 176: 535-554. doi: 10.1016/j.jclepro.2017.12.068 [26] ANTWEILER W, COPELAND B R, TAYLOR M S. Is free trade good for the environment?[J]. American Economic Review, 2001, 91(4): 877-908. doi: 10.1257/aer.91.4.877 [27] 郭晨浩, 李林霏, 夏显力. 劳动力流动、地方感与农户参与人居环境整治行为[J]. 人文地理, 2022(1): 81-89. [28] MAHMOOD N, WANG Z, HASSAN S T. Renewable energy, economic growth, human capital, and CO2 emission: an empirical analysis[J]. Environmental Science and Pollution Research, 2019, 26: 20619-20630. [29] 程广帅, 胡锦锈. 人力资本积累对环境质量的影响[J]. 城市问题, 2019(10): 46-52. [30] MURPHY R. Return migrant entrepreneurs and economic diversification in two counties in south Jiangxi, China[J]. Journal of International Development, 1999, 4: 661-672. [31] 郝政, 何刚, 王新媛, 等. 创业生态系统组态效应对乡村产业振兴质量的影响路径——基于模糊集定性比较分析[J]. 科学学与科学技术管理, 2022(1): 57-75. [32] 向其凤, 王文举. 中国能源结构调整及其节能减排潜力评估[J]. 经济与管理研究, 2014(7): 13-22. [33] 李朝晖, 李安. 农民工创业与区域后发优势创造[J]. 农村经济, 2013(4): 12-15. [34] XIE Z, WU R, WANG S. How technological progress affects the carbon emission efficiency? evidence from national panel quantile regression[J]. Journal of Cleaner Production, 2021, 307(1): 127133. [35] 王守坤, 范文诚. 数字普惠金融与碳减排——基于中国县级数据的实证分析[J]. 当代财经, 2022(11): 53-64. [36] YOUSSEF A B, BOUBAKER S, OMRI A. Entrepreneurship and sustainability: the need for innovative and institutional solutions[J]. Technological Forecasting and Social Change, 2018, 129: 232-241. [37] 辜胜阻, 李睿. 以互联网创业引领新型城镇化[J]. 中国软科学, 2016(1): 6-16. [38] 沈费伟. 乡村技术赋能: 实现乡村有效治理的策略选择[J]. 南京农业大学学报: 社会科学版, 2020(2): 1-12. [39] OZILI P K. Impact of digital finance on financial inclusion and stability[J]. Borsa Istanbul Review, 2018, 18(4): 329-340. [40] 高同彪. 基于市场化程度视角的中国民营企业创业的区域性差异研究[J]. 社会科学战线, 2014(4): 246-248. [41] 吴晓晖, 叶瑛. 市场化进程、资源获取与创业企业绩效——来自中国工业企业的经验证据[J]. 中国工业经济, 2009(5): 77-86. [42] 赵峰, 王轶. 市场化信贷、非市场化信贷对返乡创业企业绩效的影响研究——基于中国返乡创业调查问卷的证据[J]. 经济纵横, 2022(4): 67-81. [43] 张荣博, 钟昌标. 智慧城市试点、污染就近转移与绿色低碳发展——来自中国县域的新证据[J]. 中国人口·资源与环境, 2022(4): 91-104. [44] 孙华臣, 孙丰凯. 城乡收入差距对碳排放影响的经验证据——兼论"公平"何以提升"效率"[J]. 宏观经济研究, 2016(1): 47-58. [45] BECK T, LEVINE R, LEVKOV A. Big bad banks? the winners and losers from bank deregulation in the United States[J]. The Journal of Finance, 2010, 5: 1637-1667. [46] GOODMAN-BACON A. Difference-in-differences with variation in treatment timing[J]. Journal of Econometrics, 2021, 225(2): 254-277. [47] 刘瑞明, 李林, 亢延锟, 等. 景点评选、政府公共服务供给与地区旅游经济发展[J]. 中国工业经济, 2018(2): 118-136. [48] 张明斗, 闫昱睿. 低碳战略能否增强城市经济发展与生态环境的协调性——基于低碳城市试点的准自然实验[J]. 广东财经大学学报, 2023(3): 24-37. http://xb.gdufe.edu.cn/article/id/61403d4d-879b-4491-8dd3-d2bb4a289b4e [49] 王小鲁, 樊纲, 胡李鹏. 中国分省份市场化指数报告(2018)[M]. 北京: 社会科学文献出版社, 2019: 45-58. [50] 魏滨辉, 罗明忠. 数字普惠金融对农业服务业的影响——来自中国地级市的经验证据[J]. 金融经济学研究, 2023(5): 61-74. -
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图(3) / 表(8)
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