摘要：随着全球气候变化的加剧，高温热浪等极端天气事件频繁发生，对人类社会和经济产生了深远影响。在工业领域，企业正面临着前所未有的气候挑战。然而，在应对气候变化时，企业并非只能被动承受，还能够通过技术创新主动适应和缓解气候变化带来的影响。

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引言

随着全球气候变化的加剧，高温热浪等极端天气事件频繁发生，对人类社会和经济产生了深远影响。在工业领域，企业正面临着前所未有的气候挑战。然而，在应对气候变化时，企业并非只能被动承受，还能够通过技术创新主动适应和缓解气候变化带来的影响。

以往研究多关注家庭和农业部门如何适应气候变化，而对工业部门的研究相对较少。即使在研究工业部门的文献中，也主要聚焦在企业如何通过搬迁、调整供应链和库存管理等方式来应对气候变化，而企业如何通过创新来适应气候变化尚未得到充分探讨。这篇论文聚焦于企业如何通过技术创新来应对气候变化，特别是企业不仅会因自身受气候影响而创新，还会为满足其他企业对气候相关技术的需求而创新。

图1展示了局部热暴露与气候相关专利数量之间的关系，X轴表示某县热暴露天数（日最高气温超过30°C），Y轴表示该县专利数量。结果表明两者无明显正相关。企业可能需要通过内部研发或从其他企业获取新技术的方式，采用新技术来调整其产品或生产流程。若仅假设那些直接受气候变化影响的企业才会进行创新，将导致低估气候变化对创新的真实影响。因此，本研究将研究重点从企业层面转向专利层面的气候暴露。

图2显示，专利层面的热暴露分布比城市层面的热暴露分布明显更右偏，这表明热暴露水平较高的城市是气候相关技术需求的主要来源。

理论模型

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本文构建了一个理论模型，用以分析气候变化对气候相关技术需求的影响。随着气候变化的加剧，消费者对具有气候适应与气候减缓属性的商品偏好逐渐转变，与此同时，监管机构也可能为应对气候变化带来的挑战出台更为严格的气候法规。这些因素共同构成了企业开展气候相关创新的有力激励。另一方面，气候变化可能通过抬高生产和合规成本压缩企业产出，进而削弱企业采用新技术的收益。因此，气候变化对气候相关创新的总体影响是不确定的，取决于气候适应和气候减缓产品需求的增加与生产及合规成本上升的相对效应。此外，气候变化对气候相关创新的影响在不同类型的技术、企业和地区之间也存在显著异质性。

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数据与研究方法

（一）数据

本文使用了多个数据源，包括：

1. 天气和空气污染数据：作者从中国国家气象数据中心获取了1980年至2020年2421个气象站的每日天气数据，包括日均和最高气温、降水量等，并通过逆距离加权方法将其整合为城市级数据。同时，从NASA获取了1980年至2020年地表SO₂和PM₂.₅的栅格数据，将其整合为城市级数据。

2. 专利数据：专利数据来源于中国国家知识产权局，涵盖1985年至2019年的专利信息，包括申请者、申请日期、IPC代码等。研究中保留了申请人包含企业的专利记录，最终得到15,658,006条专利记录。

3. 需求数据：作者使用了三个需求数据集来计算产品需求的地理分布。首先是2002年中国海关的城市级产品进口数据，涵盖超过5000种不同产品的详细交易记录。其次是基于城市投入产出表的城市级消费数据，由Zheng等人（2022）提供，覆盖中国309个城市的中国行业分类（CIC）。第三是国家统计局发布的省级消费数据，通过转换得到省级产品消费数据。

4. 企业数据：企业数据来源于1998年至2013年的中国工业企业数据库和2007年至2015年的中国税收调查数据库。前者记录企业的产值、就业、资本存量等信息，后者包括企业的能源消耗、劳动力和资本等数据。

5. 家庭调查数据：家庭调查数据包括1989年至2015年的中国健康和营养调查（CHNS）数据和2012年至2018年的中国家庭追踪调查（CFPS）数据。CHNS包含家庭的空调购买情况等信息，CFPS涵盖个体的环境意识等数据。

6. 百度指数数据：本文收集了2012年至2019年期间与“气候变化”、“全球变暖”、“温室效应”等搜索词相关的百度指数数据，用于衡量291个城市对气候相关问题的关注程度。

（二）产品层面的高温暴露测量

本文通过以下步骤测度了产品层面的高温暴露：

1. 城市层面的高温暴露计算：首先，确定城市层面的高温暴露，即计算每个城市每年日最高气温≥30℃的天数。

2. 产品需求数据的获取与处理：研究使用了2002年中国海关进口数据、城市投入产出表和省级消费数据来衡量产品需求的地理分布。这些数据能够反映出不同城市对各种产品的需求情况。

3. 权重的确定：根据产品在各城市的需求比例来确定权重。具体来说，对于每种产品，计算其在各个城市的需求量占该产品总需求量的比例。

4. 加权平均计算：基于上述权重，将各城市高温暴露值进行加权平均，从而得到每种产品的高温暴露。公式如下：

（三）专利层面的高温暴露测量

专利层面的高温暴露的测度过程如下：

1. 文本相似度计算：利用自然语言处理技术（BERT模型），计算专利与产品的文本相似度。具体步骤包括：

①收集专利、IPC专利组和6位HS产品类型的描述文本。

②使用DistilBERT模型对文本进行分词、添加特殊标记和生成掩码。

③生成文本的向量表示，捕捉语义信息。

④计算专利和产品文本数据向量之间的余弦相似度，得到相似度分数。

2. 专利与产品的高温暴露关联：基于相似度分数，将产品层面的高温暴露映射到专利层面。具体来说，专利层面的高温暴露是与其相关的前10个产品高温暴露的加权平均值，权重为相似度分数。公式如下：

（四）实证策略

本文采用了长差分模型来估计气候变化对创新的长期影响。具体来说，研究将样本期分为两个时间段：2003-2010年和2011-2019年。通过计算两个时间段内专利数量的对数差异，分析高温暴露变化对专利数量的影响。模型如下：

实证结果

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表1展示了基准回归结果，面板A分别展示了气候缓解专利和气候适应专利受高温影响的情况，面板B则展示了高温对气候相关专利的综合影响，并使用非气候专利进行了安慰剂检验。研究发现，在2003 - 2019年间，中国的气候适应专利数量因高温暴露增加了8.62%，气候减缓专利增加了10.68%。总体而言，将缓解和适应专利合并来看，本文发现气候变化导致气候相关专利总数增加了约 9.85%。这一结果在多种分类的气候相关专利、不同的高温暴露测量方法和不同的模型规范下均保持稳健。此外，研究还发现高温暴露对非气候专利数量没有显著影响，表明结果并非由专利申请的普遍增长趋势所致，也未出现对非气候技术的挤出效应。

本文还考虑了产品上下游关系对技术创新的影响。在基准回归中，基于文本相似度将专利与产品进行的基准映射并未考虑上下游产品之间的关系。然而，某一特定产品的需求冲击不仅会影响与其直接相关的技术，还会影响相关的上游和下游技术。本文利用投入产出表来确定上下游产业关系，然后将这些产业联系映射到产品层面的关系。表7的结果表明，在考虑下游产品后，高温暴露对专利数量的影响系数显著提高。需求冲击通过供应链影响了创新，上游创新支持下游生产，下游创新建立在上游投入之上。

此外，本文通过构建基于引用的专利质量指标，研究发现高温暴露显著提高了气候专利的质量（表8）。无论是发明专利还是实用新型专利，其数量和质量均有所提升。气候变化不仅刺激了更多创新，还促进了更高影响力的技术进步。

异质性分析的结果表明，气候变化在不同技术类型、不同地区以及不同类型的发明者之间具有差异影响。在机制分析中，本文将公民意识和需求转变、政府意识与政策相应作为两个潜在的机制进行机制检验。结果表明，一方面，极端高温增加了公民对气候变化的关注，进而促使消费者偏好向气候适应和气候减缓产品转变。企业为响应这种需求转变，投资于气候相关技术。另一方面，高温暴露提高了政府对气候问题的关注度，并导致更严格的气候监管政策。在政府意识较高和监管较严格的地区，创新响应更为强烈，尤其是对于气候减缓技术。

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结论

本文通过整合专利、产品和天气数据，开发了一种衡量专利特定气候变化暴露的新方法，深入分析了气候变化对创新的影响。研究结果表明，气候变化显著推动了企业创新，尤其是在气候适应和气候减缓技术领域。这一发现对于制定相关政策具有重要意义。政府可以通过加强气候监管和提高公众意识来进一步激励企业创新，以应对气候变化带来的挑战。未来的研究可以进一步完善专利与产品的映射关系，探讨其他气候现象（如洪水和干旱）以及特定产品政策（如特定产品的贸易关税）对创新的影响。此外，量化企业创新响应气候变化的福利影响，将有助于评估气候诱导技术变革对社会的整体价值。

来源：老夏看商业一点号