〔摘 要〕 在中国生态文明建设背景下， 企业能源消耗强度是衡量企业可持续发展水平的重要标准。基于２０１０～２０２３ 年中国Ａ 股上市公司数据， 本文将中欧班列的开通视作准自然实验， 运用多期双重差分模型研究贸易便利化对企业能源消耗强度的影响及内在机制。研究发现， 贸易便利化显着降低了企业的能源消耗强度。机制分析表明， 贸易便利化对企业能源消耗强度的抑制通过企业科技创新效应和优化资源配置来发挥作用。异质性分析发现， 在私有企业、普通污染企业及中部企业中， 贸易便利化对能源消耗强度的抑制作用更加显着。本文丰富了贸易便利化政策的经济效应研究， 为企业可持续发展提供了一定的理论参考。
〔关键词〕 中欧班列 贸易便利化 一带一路 企业能源消耗强度 准自然实验 绿色金融 可持续发展 多期双重差分模型
ＤＯＩ：１０．３９６９ ／ ｊ．ｉｓｓｎ．１００４－９１０Ｘ．２０２４．１２．０１２
〔中图分类号〕Ｆ７５２； Ｆ２７９. ２ 〔文献标识码〕Ａ
引 言
党的十八大以来， 中国的生态环境保护取得了历史成就， 中国的生态环境质量得到了明显的改善， 碳排放强度显着下降。但不可否认的是， 当前中国生态环境仍面临结构性、根源性压力［１］ ， 生态文明建设仍处于压力叠加、负重前行的关键阶段。党的二十大报告强调“站在人与自然和谐共生的高度谋划发展”， 然而， 伴随着中国的工业化建设与节能减排深入推进， 末端减排压力日益剧增，协同推进节能减排面临严峻挑战［２］ 。２０２２ 年６ 月，相关政府部门公布的《减污降碳协同增效试方案》明确提出要充分发挥市场机制的作用， 协同推进节能减排和减污降碳。这无疑进一步要求企业等市场主体充分发挥自身作用， 推进节能减排。
中国在强化节能减排的实践历程中， 企业发挥了不可忽视的作用。国家发展改革委员会和科技部于２０２２ 年联合印发了《关于进一步完善市场导向的绿色技术创新体系实施方案（２０２３～２０２５ 年）》，强调加强企业绿色创新的主体地位， 完善技术转化及应用市场机制， 这一举措进一步推动企业绿色转型。但是， 在企业节能转型过程中， 存在试错成本过高、经营风险过大等问题， 而以商业银行为首的金融机构， 出于安全性经营原则的考虑，往往会被拒绝为相关企业提供贷款。而这加强了企业的融资约束困境， 阻碍了企业的节能转型。
与此同时， 习近平总书记在２０１３ 年提出了“一带一路” 倡议， 倡议明确指出“一带一路” 是绿色环保的发展道路， 绿色是“一带一路” 的底色， 鼓励中国企业积极走出国门， 和“一带一路” 沿线国家企业进行深度合作交流， 并与相关科研机构开创绿色创新合作， 研发生态友好、低碳绿色的生产材料与相关技术， 引导企业加大环境保护领域的投入力度， 推动企业履行自身社会责任， 树立良好的企业形象， 传播中国文化形象， 进而提升中国在全球环境治理之中的影响力， 这为我国经济的绿色转型提供了全新动力。
为此， 本文基于２０１０～２０２３ 年中国Ａ 股上市企业的数据， 检验贸易便利化政策实施对企业能源消耗强度的影响以及作用机制。本文有助于丰富贸易便利化政策的经济效应的相关研究。现有关于贸易便利化政策的研究主要从经济效应和非经济绩效两个角度出发， 聚焦贸易便利化政策对提升企业绩效、促进企业创新投入和降低企业经营风险等方面的影响， 而对于企业环保节能角度的分析相对匮乏。本文通过实证检验了贸易便利化政策降低企业能源消耗强度的路径， 拓展了贸易便利化政策的相关研究， 并且提供相应建议， 以期为之后的政策行动提供参考。
１ 研究背景与理论分析
１. １ 研究背景
２０２０ 年全球新冠肺炎疫情的大背景下， 海陆空运力不足， 大量货物涌向中欧班列， 进而导致中欧班列的订单数量和开行数量都大幅度上升。为了缩短货物流通时间， 中国铁路总公司进行了相应部署， 大幅度缩减了货物运往欧洲的时间。同时， 沿线地区政府也为中欧班列提供了政策优惠条件， 大幅度降低了中欧班列的运行成本。这些举措都有利于发挥中欧班列的重要作用， 凸显其重要的市场价值。
目前， 国内众多地区开通了国际货运班列， 中欧班列成为维系国内与国际市场的重要纽带， 促使国际贸易往来更加便捷， 不仅为中国产品走向欧洲市场创造有利条件， 同样也为中欧班列沿线城市带来新的发展机遇。
１. ２ 理论分析
国内对于企业能源消耗的研究大多集中于企业产业结构的升级与企业能源利用效率的提高， 且主要的理论基础是内生增长理论。而中欧班列本质上属于交通基础设施建设， 目前对于交通基础设施建设的经济效应理论较为复杂， 但总体来说可以概括为以下３ 点： （１） 技术水平的升级； （２）资源要素的流动； （３） 产业中心的扩散与聚集［３］ 。
（１） 技术水平升级。国内学者针对技术水平升级提出了一系列研究， 而针对如何进行产业升级， 多数学者都认为“技术的创新” 能够显着促进企业的技术水平升级。丁晓强与葛秋颖（２０１５）［４］指出， 在企业技术进步的众多影响因素之中， 科技进步是产业升级和技术进步的关键性因素。阳立高等（２０１８）［５］ 指出， 科技的创新对于技术进步提升具有显着的促进作用。时乐乐与赵军（２０１８）［６］则通过限制企业环境规制强度和其他因素， 认为只要技术创新水平提高就会促进产业结构升级。综上所述， 技术创新能够显着提升技术水平。
而贸易便利化政策实施助推企业发挥科技创新效应降低能源消耗强度。具体来说， 由于中欧班列贸易产品也以具有一定附加值和技术含量的工业产品为主， 中欧班列开通后， 从主动角度来看，中欧班列开通可以推动区域之间的技术转移［７］ ， 使中心地区与外围区域之间能更便捷地进行知识、信息和技术交流， 传播更加先进的管理经验， 以知识溢出加速中心区域技术溢出， 提升外围区域技术创新能力并充分发挥“互联互通” 的关键性作用， 这无疑有利于不同企业之间的交流学习， 从而促使企业以较低成本获取创新资源并开展创新活动。从被动角度来看， 出于企业开拓海外市场和扩大企业经营规模的目的， 企业会优化生产工序［８］ ， 降低产品生产成本， 提升出口竞争力， 国际市场环保高标准也促使企业重视能源消耗和绿色产品的研发， 与此同时海外先进产品的涌入也倒逼企业提升全要素生产率， 不断开展创新活动以提高产品市场竞争力［９，１０］ 。
因此， 中欧班列的开通为企业开展创新活动创造良好条件， 从而发挥企业科技创新效应， 实现企业技术水平的升级。在技术水平升级的过程中，企业会舍弃原有的“粗加工高能耗” 的生产方式，以降低能源消耗成本， 提升产品竞争力。由此， 本文提出研究假设：
研究假设１： 贸易便利化能够发挥科技创新效应， 进而降低企业的能源消耗强度。
（２） 资源要素的流动。经济要素空间流动理论认为， 资源要素的空间流动会受到外力作用的影响。而外力作用中， 运输成本的高低会对其产生显着影响。交通基础设施建设带来的贸易便利化显着降低了运输成本， 进而推动了资源要素的空间流动。在当前中国各地区资源要素配置效率较低和区域间经济发展不均衡的大背景下， 中欧班列的开通显着降低了不同区域间的运输成本， 不仅可以改善传统贸易的通达条件， 也为中心地区与落后外围地区的经济联动与要素流通提供了有利条件［１１］ 。具体来说， 中欧班列开通为区域间的资金资源、信息资源、技术资源、人力资源等资源要素的流动带来了便利。中欧班列加强了国内国际市场的交流， 促使国际资本进入中国， 为国内企业带来了大量投资机会， 这为企业获得国内银行信贷支持创造了条件， 与此同时， 外来资金的引入有利于企业拓宽资金渠道， 进而改善企业的融资约束困境； 另外， 中欧班列开通促使各地区信息流通和人员交流日益密切， 交通成本的降低和投资机遇的增加有利于不同区域间人才的流通［１２］ ， 这为企业优化自身人力资源配置创造了有利条件。而中欧班列带来的资金资源为企业提供具有市场竞争力的薪酬以雇佣高素质人才提供可能。在资源要素流动的过程中， 企业利用资金资源改进生产流程， 利用高素质人才改进企业管理流程， 利用技术和信息资源改进生产工艺， 都有利于企业提高资源的利用效率， 降低企业的能源消耗强度。综上所述， 本文提出研究假设２。
研究假设２： 贸易便利化能够优化企业资源配置， 进而降低企业的能源消耗强度。
（３） 产业中心的扩散与聚集。根据“中心－外围” 理论， 中心地区相较于外围落后地区， 会存在比较优势， 通过虹吸效应， 会吸引外围地区的人力资源、技术、资金等要素流入中心地区。而中欧班列的开通， 不仅会为沿线地区提供低成本的交通运输渠道， 而且会获得当地政府的政策支持。因此， 中欧班列沿线地区会形成地区比较优势， 进而吸引其他城市的资源流入。并且， 中心区域的发展会形成辐射带动作用， 通过区域之间的联动带动其他区域和全国范围的产业升级与高速发展［１３］ 。那么， 中欧班列开通不仅带动开通城市企业的高质量发展和能源消耗的降低， 也可以通过扩散效应和市场竞争作用， 带动沿线未开通中欧班列城市和地区的企业开展产业升级， 以维护其原有市场份额， 在这一过程中， 企业面临激烈的市场竞争， 也会主动调整生产模式， 降低自身能源消耗成本， 进而降低企业的能源消耗强度， 实现企业的可持续发展。基于此， 本文提出研究假设３。
研究假设３： 贸易便利化能着降低企业的能源消耗强度， 促进企业的可持续发展。
除此之外， 在实际经济运行中， 贸易便利化对企业能源消耗强度的影响可能因企业特征的不同而存在差异。为了探究贸易便利化对企业能源消耗强度的作用在不同类型企业间是否具有差异性影响， 本文从企业所有制差异、企业污染程度、以及区域差异３ 个角度进行异质性分析， 以期对本文核心逻辑的论述形成有益补充， 同时更准确地评估贸易便利化的经济影响。
２ 研究设计
２. １ 变量选取与数据来源
（１） 能源消耗强度（ＥＣＩ）。通过借鉴Ｓｕ 等（２０２２）［１４］ 的研究， 本文采用企业能源消耗量与企业的工业产值之比来衡量企业能源消耗强度， 即单位工业产出的能源消耗。计算公式如下：
由于上市企业的工业产值难以获得， 因此本文采用企业的营业收入来代替企业的工业产值。并且， 煤炭在中国的能源消耗中占比在７０％， 且中国的能源消费结构相对稳定。因此， 本文将企业的能源消耗量计算成吨标准煤［１５］ ， 并据此计算企业的能源消耗强度指数。
（２） 贸易便利化（ｔｒｅａｔｉ ×ｐｏｓｔｔ ）。本文设定， 如果某一城市开通中欧班列， ｔｒｅａｔｉ 取值为１， 否则为０。若该城市观测时间在开通年份的当年及以后， 那么ｐｏｓｔｔ 取值为１， 否则ｐｏｓｔｔ 取值为０， 本文借鉴现有研究的做法， 将各地级市第一次开通中欧班列的时间设为政策实施时间。
（３） 参考刘行和赵健宇（２０１９）［１６］ 、Ｌｉ 和Ｌｉｎ（２０１６）［１７］ 、Ｆａｎ 和Ｌｉｕ （２０２０）［１８］ 的做法， 选择企业盈利能力、企业杠杆水平、第一大股东持有比例、企业成长性、企业年龄、企业资本密集度、两权分离率和女性董事人数作为本文的控制变量。具体度量方式依次如下： ①企业盈利能力ＲＯＥ， 采用净资产收益率衡量； ②企业杠杆水平ＤＡ， 用总负债与企业总资产的比值衡量； ③第一大股东持有比例ＬＮＨ１， 利用第一大股东持股比率的平方对数值衡量； ④企业成长性ＬＮＰＥ， 采用企业市盈率的对数值衡量； ⑤企业年龄ＬＮＡＧＥ， 采用企业现有年份减去企业初始年份并取对数衡量； ⑥资本密集度ＬＮＣＡＰ， 采用企业资本密集度的对数衡量； ⑦两权分离率ＳＥＰ， 采用公司的股东持有股份数减去董事会股份数的差值与企业总股本的比值衡量； ⑧女性董事会人数ＬＡＤＹ， 采用企业董事会和高管层职务的女性人数衡量。
２. ２ 模型构建
本文研究目的是探索企业贸易便利化政策影响企业能源消耗强度的过程， 考虑到不同城市开通中欧班列的时间存在差异， 因此本文采用多期双重差分模型进行分析， 基准模型如下：
２. ３ 数据来源
本文选取中国Ａ 股上市公司作为研究样本，以２０１０～２０２３ 为样本区间， 初始数据来源于国泰安数据库， 而ＥＣＩ 能源消耗强度数据来源于手动搜集处理， 并根据以往研究， 对数据进行预处理：（１） 剔除ＰＴ 和ＳＴ 类上市公司以及金融类企业数据； （２） 用插值法补足部分企业数据； （３） 删除资不抵债的上市公司数据； （４） 对所有数据进行上下１％的缩尾处理。表１ 展示了主要变量的描述性统计， 包括观测值数量、均值和标准差等。
３ 实证分析
３. １ 基准回归结果
基于前文构建的多期双重差分模型， 分别对贸易便利化赋能企业能源消耗强度做如下检验。检验结果见表２。结果表明， 贸易便利化显着降低了企业的能源消耗强度。由此， 假设１ 得到证实。
３. ２ 机制检验
根据前文的理论分析， 贸易便利化政策可能会通过发挥科技创新效应和优化资源配置进而降低企业的能源消耗强度， 接下来本文从两个角度对贸易便利化政策降低企业能源消耗强度的机制进行验证。参考顾乃华和张瑞志（２０２２）［１０］ 的做法， 构建如下模型：
３. ２. １ 科技创新效应
为检验科技创新效应的存在， 本文从企业研发投入与企业创新产出两个维度进行了细致分析。（１） 本文以企业研发投入的自然对数衡量企业的研发投入水平， 回归结果如表３ 列（１）、（３） 所示， 结果说明贸易便利化通过提升研发投入进而降低企业能源消耗强度； （２） 本文以企业专利数量衡量企业的创新产出水平， 回归结果如表３ 列（２）、（４） 所示。结果表明贸易便利化政策通过提高企业创新产出以降低企业能源消耗强度。综上所述， 贸易便利化政策通过发挥科技创新效应， 进而降低企业能源消耗强度， 研究假设２ 得到证实。
３. ２. ２ 优化资源配置
为检验资源配置优化效应， 本文从银行信贷支持和企业高技能劳动力数量两个角度进行分析。（１） 中欧班列开通便利了中心地区与落后外围地区的经济联动与要素流通［１３，１９］ 。企业能够通过中欧班列开通获取资金支持， 外来资金的引入有利于企业拓宽资金渠道， 进而改善企业的融资约束困境， 同时， 中欧班列也为国内企业带来了大量投资机会， 这为企业进一步获得银行信贷支持创造了条件， 因此， 本文用企业获得银行贷款额度的自然对数值衡量银行信贷支持水平， 结果如表４所示。结果表明， 贸易便利化政策通过增加企业信贷资源进而降低企业能源消耗强度； （２） 中欧班列开通为企业带来大量发展机遇， 提高企业对于高技能劳动力的需求， 进而优化企业人力资本结构， 降低企业的能源消耗强度。因此， 本文采用企业科研人员数量衡量企业的高技能劳动力， 回归结果如表４ 列（２）、（４） 所示， 结果表明， 贸易便利化提升企业的高技能劳动力数量， 优化企业人力资本结构。综上所述， 贸易便利化政策通过优化资源配置进而降低企业能源消耗强度， 促进企业可持续发展。由此， 研究假设３ 得到证实。
３. ３ 排除同期政策干扰
在２０１０～２０２３ 的样本期间内， 国家实施一系列政策以鼓励企业开展绿色创新和节能转型， 如专利质押融资政策、公共数据开放政策、增值税留抵退税政策以及新能源城市政策等， 这些政策的实施可能对企业的能源消耗强度产生影响， 因此为保证结论的稳健性， 需要将同时间段内的相关政策混杂效应进行排除。具体来说， 本文开展如下工作：
（１） 排除新能源示范城市试点政策的影响。能源转型政策是中国近些年应对气候变化和能源供需结构变化的相关政策， 而新能源示范城市政策作为中国能源转型的重点工程， 其对城市绿色创新活力具有显着的促进作用， 并对企业能源消耗产生影响。因此， 本文参考李豫新等（２０２３）［２０］ 的研究， 构建新能源示范城市的政策虚拟变量， 并加入计量模型进行回归， 结果如表５ 列（１） 所示。
（２） 排除公共数据开放政策的影响。杨秀云和韩奇（２０２３）［２１］ 发现， 公共数据开放政策的实施有利于企业优化资源配置， 提升企业的全要素生产率。而方锦程等（２０２３）［２２］ 发现， 公共数据开放政策有利于区域协调发展， 促进区域之间的信息资源流通， 这无疑为企业的绿色转型和节能减排带来了新的发展机遇。本文同样构建公共数据开放的政策虚拟变量并加入计量模型进行回归，结果表５ 列（２） 所示。
（３） 排除专利质押融资政策的影响。袁礼和龚钰涵（２０２３）［２３］ 研究发现， 专利质押融资政策的实施会提升企业的创业活跃度和绿色创新倾向，因此有可能对企业的能源消耗强度也产生影响。本文以企业当年是否收到专利质押融资政策影响构建政策虚拟变量， 并将其加入计量模型进行回归，回归结果如表５ 列（３） 所示。
（４） 排除增值税留抵退税政策的影响。２０１８年， 财政部与国家税务总局发布《２０１８ 年退还部分行业增值税留抵退税额有关税收政策的通知》（财税［２０１８］７０ 号）， 宣布对部分制造业行业进行留抵税额退还。李逸飞（２０２３）［２４］ 发现， 增值税留抵退税政策的实施能够优化人力资本结构， 进而提升企业价值， 这一政策的实施无疑会对企业决策产生影响。因此， 本文构建增值税留抵退税政策虚拟变量， 并将其加入计量模型进行回归， 回归结构如表５ 列（４） 所示。
特别地， 本文将以上政策同时纳入计量模型之中， 同时排除它们对企业能源消耗强度的影响，结果如表５ 列（５） 所示。
观察结果表明， 排除同期政策影响后， 贸易便利化降低企业能源消耗强度， 这表明本文的研究结论是稳健的。
３. ４ 稳健性检验
（１） 平行趋势检验。为了进一步考察回归结果是否稳健， 本文对回归结果进行平行趋势检验检验。具体而言， 本文采用样本内时间窗口（－４，＋５）内的独立年份， 借助事件研究分析法， 验证本文的结果是由贸易便利化这一政策驱动。结果如图１ 所示， 可以看到， 贸易便利化政策实施前后系数出现了较大的差异， 由此可以认为， 处理组和控制组满足平行趋势假定， 贸易便利化政策的实施显着降低企业能源消耗强度。
（２） 安慰剂检验。为进一步排除其他不可观测因素对于企业能源消耗强度的影响， 保证本文结论是贸易便利化政策因素推动而非其他随机因素推动， 本文参考Ｃｈｅｔｔｙ 等（２００９）［２５］ 的方法， 通过随机抽取实验组， 进行安慰剂检验加以验证说明。其基本思路是根据企业所在地区中欧班列开通的真实状况， 随机生成假想的处理组， 并针对假想处理组进行重新估计， 其结果如图２ 所示。结果表明贸易便利化降低企业能源消耗强度的结论通过安慰剂检验。
（３） 倾向性匹配得分法。考虑到实验组企业与控制组企业数据之间可能存在系统性差异， 本文采用倾向性匹配得分法（ＰＳＭ－ＤＩＤ）为实验组企业寻找合适的对照组， 即将所有的控制变量作为匹配变量并进行１∶１ 的近邻匹配， 最后用匹配样本进行计量回归， 其回归结果如表６ 列（１） 所示。
（４） 剔除新冠肺炎疫情年份。考虑到企业在新冠肺炎疫情期间受到新冠肺炎疫情导致的直接影响和附加影响， 可能会对回归结果产生影响。因此， 本文剔除新冠肺炎疫情年份数据， 结果如表６列（２） 所示。
（５） 工具变量法。通过参考历史资料及陈胜蓝和刘晓玲（２０１８）［２６］ 的研究， 并考虑到“一带一路” 倡议的目的之一就是重新焕发古代“丝绸之路” 的活力， 带动地区经济发展和文化交流。因此， 作为“一带一路” 倡议建设重点的“中欧班列” 与古代“丝绸之路” 高度相符， 满足了工具变量的相关性原则， 并且， 古代丝绸之路的时间为中国古代， 不可能对近期的企业能源消耗强度产生影响， 因此满足工具变量的外生性原则。同时， 本文对工具变量进行弱工具变量检验和工具变量不足检验。使用Ｋｌｅｉｂｅｒｇｅｎ－Ｐａａｐ 检验“工具变量识别不足假设”， 得到ｐ 值为０. ００１， Ｐ＜０. １，通过工具变量识别不足检验。同时， 经实证得知Ｃｒａｇｇ－Ｄｏｎａｌｄ Ｗａｌｄ Ｆ 的值为５４０. ６６１， 远远大于１０％水平下Ｓｔｏｃｋ－Ｙｏｇｏ 弱工具变量测试的临界值１６. ３８， 通过了弱工具变量检验。综上所述， 本文选取古代丝绸之路途径地区作为工具变量， 回归结果如表６ 列（３） 所示。
结果表明， 在经过一系列稳健性检验后， 贸易便利化政策实施显着降低了企业的能源消耗强度。
４ 异质性分析
接下来本文对异质性企业进行细致研究， 用于识别不同特征的企业面对贸易便利化政策实施时所呈现的企业能源消耗强度的差异性反应， 从而对本文结论进行补充完善。
（１） 所有制异质性分析。考虑到中国国有企业与私有企业之间在政策支持、抗风险能力、行业地位等方面存在较大差异， 而这无疑会对贸易便利化政策的效应产生影响。因此， 本文根据企业所有制区分国有企业和私有企业， 回归结果如表７列（１）、（２） 所示。结果表明， 在私有企业之中，贸易便利化更显着地降低企业能源消耗强度。
（２） 企业污染程度异质性分析。考虑到不同企业的能源利用效率和环境污染程度存在极大差异， 本文参考李井林等（２０２１）［２７］ 的研究， 将企业区分为重污染企业与普通污染企业， 并进行回归分析， 回归结果如表７ 列（３）、（４） 所示。结果表明， 普通污染企业中， 贸易便利化更显着地降低企业能源消耗强度。
（３） 区域异质性分析。我国地域幅员辽阔，各地区经济发展水平和基础设施条件都存在较大差异， 而这无疑会对贸易便利化政策的实施效果产生影响。本文参考邹新月和王旺（２０２０）［２８］ 、李聪和汪康（２０２３）［２９］ 的做法， 将企业划分为东部企业、中部企业和西部企业进行回归， 结果如表７列（５）～（７） 所示。结果表明， 在中部企业中， 贸易便利化更显着地降低企业能源消耗强度。
５ 结 论
本文基于中国沪深Ａ 股上市公司２０１０～２０２３年的企业数据， 以中欧班列开通视为准自然实验，多角度分析了贸易便利化政策降低企业能源消耗强度的作用。主要研究结论如下： （１） 贸易便利化政策显着降低企业的能源消耗强度， 且该作用经过一系列稳健性检验之后仍然显着； （２） 作用机制发现， 贸易便利化政策实施通过发挥科技创新效应和优化资源配置， 进而降低企业能源消耗强度； （３） 贸易便利化对企业能源消耗强度的抑制作用在私有企业、一般污染企业和中部企业之中发挥更强的作用。
基于以上研究结论， 本文提出如下建议：
（１） 完善中欧班列沿线地区基础设施建设。①进一步加强中欧班列基础设施建设， 扩大中欧班列的开通范围。充分发挥政府、企业、治理主体的多方力量， 结合群众的现实需要， 利用中欧班列开通引进先进环保技术， 提高清洁能源和技术的普及率； ②进一步完善中欧班列的运行路线，并结合当地情况优化运行班次， 简化相关手续， 进一步降低运行成本， 为外资引进和相关技术创新打好坚实基础。
（２） 中欧班列开通过程中， 重视科研投入、环保技术、人力资本和产业结构的关键作用。在扩大地区贸易规模的同时， 鼓励企业加大科研投入， 并提供研发资金和税收优惠等政策支持， 鼓励企业尽快自身绿色转型， 推动绿色技术创新； 鼓励传统企业进行绿色环保转型， 淘汰落后高污染高耗能产业， 降低环境污染的同时推动环保创新技术的研发与推广； 并推动绿色创新要素的国内国外双向流动， 逐步推动地区产业结构升级， 促使企业可持续发展。
（３） 在中欧班列开通的过程中， 明确各地区的资源禀赋差异， 制定合理政策， 完善相关法律法规。①各级地方政府应该切实结合当地综合状况， 明确中欧班列开通过程中的短期、长期目标和重点工程任务， 制定切实可行的长期发展战略，完善顶层设计， 为中欧班列的发展筑牢政策基础；②针对当前企业降低能耗过程中可能存在的数据造假、操作违规等现实问题， 应该完善相关的法律法规， 保护各方的合法权益， 塑造良好的市场秩序。
参考文献
［１］ 宋德勇， 陈梁， 王班班． 环境权益交易如何实现减污降碳协同增效： 理论与经验证据［Ｊ］． 数量经济技术经济研究， ２０２４，（２）： １７１～１９２．
［２］ 刘华军， 郭立祥， 乔列成． 减污降碳协同效应的量化评估研究———基于边际减排成本视角［Ｊ］． 统计研究， ２０２３， （４）：１９～３３．
［３］ 强国令， 白瑞． 贸易便利化与沿线城市产业结构升级———基于中欧班列的准自然实验［Ｊ］． 价格月刊， ２０２４， （５）： ３９～４８．
［４］ 丁晓强， 葛秋颖． 产业升级内涵及研究思路的文献综述［Ｊ］．长春理工大学学报（社会科学版）， ２０１５， ２８ （６）： ６６～７０．
［５］ 阳立高， 龚世豪， 王铂， 等． 人力资本、技术进步与制造业升级［Ｊ］． 中国软科学， ２０１８， （１）： １３８～１４８．
［６］ 时乐乐， 赵军． 环境规制、技术创新与产业结构升级［Ｊ］． 科研管理， ２０１８， ３９ （１）： １１９～１２５．
［７］ 刘兴华， 易扬． 中欧班列开通促进了城市外商投资吗？———来自中国地级市的经验证据［ Ｊ］． 南京财经大学学报， ２０２２，（５）： ８７～９７．
［８］ 李杰， 刘清． 中欧班列运行对区域产业结构优化的影响研究———基于ＤＩＤ 与ＳＤＩＤ 的实证分析［Ｊ］． 工业技术经济， ２０２３， ４２（８）： ９９～１１０．
［９］ 徐元国， 刘歆． 跨境电商综合试验区能否推动中国高质量出口？ ［Ｊ］． 天津商业大学学报， ２０２３， （６）： １９～２５， ６１．
［１０］ 顾乃华， 张瑞志． 中欧班列开通能否助推企业全要素生产率提高？———基于我国制造业上市公司数据的准自然实验［Ｊ］． 广东社会科学， ２０２２， （３）： ５～１４， ２８６．
［１１］ 裴长洪， 刘斌． 中国对外贸易的动能转换与国际竞争新优势的形成［Ｊ］． 经济研究， ２０１９， （５）： ４～１５．
［１２］ Ｂｒｏｗｎ Ｊ， Ｍａｔｓａ Ｄ Ａ． Ｂｏａｒｄｉｎｇ ａ Ｓｉｎｋｉｎｇ Ｓｈｉｐ？ Ａｎ Ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎ ｏｆ Ｊｏｂ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｔｏ Ｄｉｓｔｒｅｓｓｅｄ Ｆｉｒｍｓ ［ Ｊ］． Ｔｈｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｆｉ⁃ｎａｎｃｅ， ２０１６， ７１ （２）： ５０７～５５０．
［１３］ 李佳， 闵悦． “一带一路” 背景下企业金融化动机研究———基于“中欧班列” 开通的准自然实验［Ｊ］． 证券市场导报， ２０２１，（４）： ２０～３２．
［１４］ Ｓｕ Ｚ， Ｇｕｏ Ｑ， Ｌｅｅ Ｈ Ｔ． Ｇｒｅｅｎ Ｆｉｎａｎｃｅ Ｐｏｌｉｃｙ ａｎｄ Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ Ｅｎｅｒｇｙ Ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ： Ｅｖｉｄｅｎｃｅ ｆｒｏｍ ａ Ｑｕａｓｉ－ｎａｔｕｒａｌ Ｅｘ⁃ｐｅｒｉｍｅｎｔ ｉｎ Ｃｈｉｎａ ［Ｊ］． Ｅｎｅｒｇｙ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ， ２０２２， １１５： １０６３７４．
［１５］ Ｃｈｅｎ Ｘ， Ｃｈｅｎ Ｚ． Ｃａｎ Ｇｒｅｅｎ Ｆｉｎａｎｃｅ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ Ｒｅｄｕｃｅ Ｃａｒｂｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎｓ？ Ｅｍｐｉｒｉｃａｌ Ｅｖｉｄｅｎｃｅ ｆｒｏｍ ３０ Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｐｒｏｖｉｎｃｅｓ ［ Ｊ］．Ｓｕｓｔａｉｎａｂｉｌｉｔｙ， ２０２１， １３ （２１）： １～１８．
［１６］ 刘行， 赵健宇． 税收激励与企业创新———基于增值税转型改革的“准自然实验” ［Ｊ］． 会计研究， ２０１９， （９）： ４３～４９．
［１７］ Ｌｉ Ｋ， Ｌｉｎ Ｂ． Ｉｍｐａｃｔ ｏｆ Ｅｎｅｒｇｙ Ｃｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎ Ｐｏｌｉｃｉｅｓ ｏｎ ｔｈｅ Ｇｒｅｅｎ Ｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ ｉｎ Ｃｈｉｎａｓ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ Ｓｅｃｔｏｒ： Ｅｖｉｄｅｎｃｅ ｆｒｏｍ ａ Ｔｈｒｅｅ－ｓｔａｇｅ ＤＥＡ Ｍｏｄｅｌ ［Ｊ］． Ａｐｐｌｉｅｄ Ｅｎｅｒｇｙ， ２０１６， １６８： ３５１～３６３．
［１８］ Ｆａｎ Ｚ， Ｌｉｕ Ｙ． Ｔａｘ Ｃｏｍｐｌｉａｎｃｅ ａｎｄ Ｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔ Ｉｎｃｅｎｔｉｖｅｓ：Ｆｉｒｍ Ｒｅｓｐｏｎｓｅｓ ｔｏ Ａｃｃｅｌｅｒａｔｅｄ Ｄｅｐｒｅｃｉａｔｉｏｎ ｉｎ Ｃｈｉｎａ ［ Ｊ］． Ｊｏｕｒ⁃ｎａｌ ｏｆ Ｅｃｏｎｏｍｉｃ Ｂｅｈａｖｉｏｒ ＆ Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ， ２０２０， １７６： １～１７．
［１９］ 李光芹． 贸易便利化对我国出口的影响及贸易潜力分析———基于“中欧班列” 沿线国家的实证［Ｊ］． 商业经济研究， ２０２１，（５）： １５５～１５８．
［２０］ 李豫新， 程洪飞， 倪超军． 能源转型政策与城市绿色创新活力———基于新能源示范城市政策的准自然实验［ Ｊ］． 中国人口·资源与环境， ２０２３， （１）： １３７～１４９．
［２１］ 杨秀云， 韩奇． 公共数据开放能提升企业全要素生产率吗？［Ｊ］． 证券市场导报， ２０２３， （１２）： １８～３０．
［２２］ 方锦程， 刘颖， 高昊宇， 等． 公共数据开放能否促进区域协调发展？———来自政府数据平台上线的准自然实验［Ｊ］． 管理世界， ２０２３， ３９ （９）： １２４～１４２．
［２３］ 袁礼， 龚钰涵． 专利质押融资对创业活跃度的影响［Ｊ］． 数量经济技术经济研究， ２０２３， （１１）： ２０２～２２４．
［２４］ 李逸飞． 增值税留抵退税与企业人力资本升级［ Ｊ］． 世界经济， ２０２３， （１２）： １１５～１４０．
［２５］ Ｃｈｅｔｔｙ Ｒ， Ｌｏｏｎｅｙ Ａ， Ｋｒｏｆｔ Ｋ． Ｓａｌｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔａｘａｔｉｏｎ： Ｔｈｅｏｒｙ ａｎｄ Ｅｖｉｄｅｎｃｅ ［Ｊ］． Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｅｃｏｎｏｍｉｃ Ｒｅｖｉｅｗ， ２００９， ９９ （４）：１１４５～１１７７．
［２６］ 陈胜蓝， 刘晓玲． 经济政策不确定性与公司商业信用供给［Ｊ］． 金融研究， ２０１８， （５）： １７２～１９０．
［２７］ 李井林， 阳镇， 陈劲， 等． ＥＳＧ 促进企业绩效的机制研究———基于企业创新的视角［Ｊ］． 科学学与科学技术管理， ２０２１， （９）：７１～８９．
［２８］ 邹新月， 王旺． 数字普惠金融对居民消费的影响研究———基于空间计量模型的实证分析［Ｊ］． 金融经济学研究， ２０２０， （４）：１３３～１４５．
［２９］ 李聪， 汪康． 数字普惠金融对绿色创新水平的影响［Ｊ］． 重庆理工大学学报（社会科学）， ２０２３， （８）： ５４～６４．
（责任编辑： 张舒逸）
