文献来源
原文题目：Smart city policies and corporate renewable energy technology innovation: Insights from patent text and machine learning
原文作者：Yang Huang, Ni Xiong, Chengkun Liu*
第一作者单位：The Institute for Sustainable Development, Macau University of Science and Technology, Macao 999078, China
通讯作者单位：School of Business, Macau University of Science and Technology, Macao 999078, China
原载期刊：Energy Economics
发表时间：2025年5月
关键词：智慧城市政策；可再生能源技术创新；机器学习；双重差分模型
观点摘要
日益增长的能源消耗加剧了中国面临的生态环境挑战，同时也显著增加了对可再生能源的需求，有关可再生能源技术创新（RETI）的研究成为学者们关注的焦点。由于可再生能源技术在早期发展阶段面临风险较高，政策引导成为推动其发展的核心驱动力。近年来，智慧城市政策通过物联网、云计算和大数据等新兴技术范式智能化地连接城市服务系统，逐渐成为平衡经济增长与碳减排的关键战略。现有文献鲜少考察智慧城市政策对企业层面可再生能源创新成果的影响。基于此，本研究采用双重差分模型，辅以双重机器学习方法，实证考察了中国智慧城市政策（SCP）对企业可再生能源技术创新（RETI）的影响及其机制。
研究发现：（1）智慧城市政策显著促进了企业可再生能源技术创新，政策实施后RETI平均提升20.7%；（2）机制分析表明，智慧城市政策主要通过缓解融资约束、提升人力资本促进企业可再生能源技术创新，这些效应在企业制度完善以及高管具有环保专业背景的条件下会进一步增强。（3）异质性分析表明，智慧城市政策对RETI的促进效应在非国有企业和东部地区的企业中更为显著。
基于以上结论，建议：（1）将可再生能源技术创新纳入国企高管考核体系，设立绿色创新专项基金。（2）对环保专业背景高管占比≥30%的企业提供税收优惠，推出“绿色领导力”培训计划。（3）推动区域均衡发展，支持中西部优先投资数字基础设施，建设绿色技术产业集群。（4）优化制度环境，完善绿色信贷等金融支持的配套实施，发挥政策协同效应。
研究展望
本研究边际贡献主要有以下几点：（1）首次将智慧城市政策（SCP）与企业可再生能源技术创新（RETI）纳入统一分析框架，揭示SCP通过集聚效应驱动RETI的机制，弥补了现有文献对于“数字基建如何影响企业绿色创新”的研究缺口。（2）开发“Bow+TF-IDF+交叉验证”的专利分类模型，并首次将随机森林分类器应用于能源专利文本分析，有效解决了人工编码的主观性问题，提升文本分析的精确性。（3）结合DID与双重机器学习模型，通过正交化处理吸收高维非线性控制变量，降低内生性偏差。（4）创新性提出高管环保专业背景的调节作用，为推动“绿色领导力”这一政策设计提供经验证据。
同时，本研究存在以下局限性：（1）仅覆盖A股上市公司样本，未包含中小企业和非上市创新主体。（2）仅验证融资与人力资本两条路径，未对数字基础设施建设的技术溢出效应进行分析。（3）采用地形起伏度作为工具变量缓解内生性，政策试点城市选择仍可能受到隐性经济因素影响。
整理发布
杨熙锐浙江工业大学2024级应用经济学博士研究生
