李卫兵 侯少杰：红色基因能否释放绿色发展红利？——来自中国县域的微观证据

一｜引言

古语云：“不以规矩，不能成方圆。”制度是保障社会经济正常运转的基石，深入推进全方位的制度建设对于中国成功实现经济社会绿色发展的转型目标至关重要。新制度经济学认为，制度建设既包括以法律体系和政策规制为代表的正式制度，又涵盖诸如文化传统、风俗习惯等非正式制度。前者往往由官方机构制定与实施，后者则是人们在长期社会交往中自然形成且渐进演化的共同准则。在这个过程中，非正式制度不仅孕育和改良了正式制度，还可以弥补正式制度在现实情境中的应用局限，与其一道推动着经济社会发展。相较而言，正式制度主要采用强制性要素来对微观主体施加外在约束，以督促其实施环境友好型行为，而非正式制度所衍生的规范性和认识性要素能够通过内生束缚来引导和激励微观主体自愿放弃成本转移动机和搭便车行为，从而更为有效地促进经济社会全面绿色发展。立足于历史文化底蕴深厚的中国现实情境，从非正式制度视角来探究绿色发展的驱动因素，无疑具有重要的理论和现实意义。

关于绿色发展的驱动因素，已有文献从地方政府竞争、环境保护税改革、碳排放权交易、低碳城市试点和数字经济发展等正式制度视角进行了广泛且深入的研究。鉴于绿色发展具有典型的外部性特征，正式制度在政策力度、覆盖范围与长效机制上仍存在一定局限，因而仅依赖正式制度难以有效化解绿色发展过程中面临的道德困境。相关研究在关注正式制度的重要作用的同时，也逐渐意识到非正式制度如公众监督、社会网络、家乡认同及儒家文化等要素的潜在影响。但令人遗憾的是，受限于理性预期假定和内生偏好困扰，目前主流研究仍更多聚焦于政策命令、市场激励等正式制度如何在绿色发展过程中发挥显性制度约束作用，鲜有基于非正式制度视角深入分析红色文化等隐性价值规范对微观主体践行绿色生产生活方式的影响。

为了弥补既有文献的不足，本文聚焦于在中国绿色发展过程中可能占据重要地位的某一类非正式制度，即红色基因。红色基因是红色文化丰富内涵的高度凝练呈现和主要表述方式。之所以选择红色基因作为切入点，原因在于：红色基因根植于古老中国五千年文明历史所积淀的优秀传统文化，铸造于中国共产党以马克思列宁主义为指导、民族独立与国家解放的长期革命，这使得其拥有丰富的文化内涵，涵盖为人民服务的根本宗旨、与时俱进的创新精神、密切联系群众的优良作风等要素，并通过共产党员、基层组织和革命老区等载体的持续传承与弘扬，进而深刻塑造了中国社会微观主体的价值观念与行为规范。在红色基因的内在驱动下，微观主体更有可能弱化利己动机，将绿色发展纳入自身决策框架，主动采取绿色生产生活方式。与此同时，红色基因凭借丰富的文化内涵，构筑起具有广泛覆盖面和极强约束力的社会监督网络，强化对阻碍绿色发展行为的外部监督与惩戒，促使微观主体积极参与绿色发展进程。

要有效地识别红色基因对绿色发展的影响，需要处理好两个问题。第一个问题是对红色基因与绿色发展的精准量化。作为近一个世纪以来主导中国革命的主流文化，红色基因早已渗透政治、经济和社会生活的方方面面，不具备显性化特征。为此，既有文献从经济地理学视角出发，选取革命老区作为红色基因的代理变量，实证检验其对微观企业内部薪酬差距的缓解作用。革命老区是中国革命老根据地的简称，由以毛泽东同志为代表的中国共产党人所创建。长期的革命斗争赋予革命老区深厚的红色文化和思想传承，红色基因在这里生根发芽并茁壮成长，因而革命老区是测度红色基因的恰当指标。本文根据中国老区网及各省份老区网公开发布的划分标准，收集并整理出革命老区的县域分布状况，并以此为依据度量各县域是否具备红色基因。与此同时，碳排放强度综合考量经济增长与碳排放量的动态关系，是现阶段中国政府衡量绿色发展水平的重要参考指标。依托既有文献发布的中国县域碳排放数据集，本文选取碳排放强度作为县域绿色发展水平的代理指标，具体做法是将该数据集拟合的县域碳排放量除以对应的地区生产总值，从而得到县域层面的碳排放强度指标。由于该数据集拟合的县域碳排放数据截至2017年，本文参照既有文献，选取2000—2017年的县级行政单位作为研究对象，创新性地考察红色基因对绿色发展的影响程度及其机理。这也是对既有文献的有益补充和完善。

第二个问题是对内生性难题的有效处理。本文采用革命老区来衡量红色基因，以避免红色基因与绿色发展之间可能存在的反向因果关系所导致的内生性问题。然而，二者之间仍可能存在共同的驱动因素，即红色基因与绿色发展均可能与资源禀赋、风土人情或其他不可观测因素有关。为了缓解内生性问题造成的干扰，本文利用各县域的地形起伏度与革命烈士遗址数据，将二者与年份的交互项进行标准化后作为红色基因的工具变量，并通过两阶段最小二乘法分离出红色基因对绿色发展的因果影响。中国革命在起步探索阶段成功开辟了“农村包围城市，武装夺取政权”的革命道路，主动前往井冈山等地形复杂地区创建革命根据地，并以此为中心开展长期的革命斗争，这使得地形起伏度较大的地区更有可能受到党的政策和革命战争的洗礼，孕育红色基因的概率也就越高。革命烈士遗址数目则直接反映了无数仁人志士为探寻救国救民真理而付出的巨大努力和牺牲，为地方烙下了专属于红色基因的深刻印记。同时，地形起伏度和革命烈士遗址数目作为不随时间变化的历史因素，不大可能直接影响现阶段的绿色发展进程，因而充分满足工具变量的相关性和外生性要求。

基于以上分析，本研究先将中国革命老区分布数据与碳排放强度数据在县域层面进行匹配，实证检验红色基因对碳排放强度的影响。基准回归结果显示，在逐步控制经济、社会和气候层面的控制变量后，红色基因显著且稳健地降低县域碳排放强度，这意味着在历史进程中形成的红色基因对于现阶段的绿色发展仍然具有深远影响。然后，本研究进行一系列稳健性检验，包括工具变量法、倾向得分匹配法，以及排除相关政策的干扰、改变核心变量的衡量方式等，结果充分证实了基准回归结果的可信度。此外，本研究基于精准匹配后的县域绿色专利等微观数据，发现红色基因主要通过政府环境规制、企业绿色创新和社会监督网络三大机制作用于地区绿色发展。最后，进一步分析结果显示，红色基因对绿色发展的影响不仅在红色资源开发程度较高、人工智能产业发展较好以及跨区人口流动较少的县域更为明显，而且具有正向的空间溢出效应，能够带动自身和周边邻近地区绿色发展。

本研究的边际贡献体现在以下几个方面：（1）拓展了绿色发展领域的研究视角。既有文献更多关注在正式制度的规制下，微观主体能否主动实施绿色行为，但对非正式制度的重要影响的探讨明显不足。本研究首次从红色基因这一极具中国特色的非正式制度切入，揭示了红色基因对绿色发展的持续促进作用。（2）深化了文化与金融交叉领域的理论认知。既有文献聚焦于探索公众监督、社会网络以及传统文化等非正式制度对经济社会发展的影响，较少关注红色文化的作用。部分相关文献从红色历史、红色文化等多个视角梳理和概括了红色基因的丰富理论内涵，但缺乏对其实际效应的精准测度。值得指出的是，少数学者评估了党组织建设、脱贫攻坚政策及红色旅游发展等制度要素对推动社会发展的独特效用，但其主要围绕相关政策所带来的比较优势展开，并未深入剖析其效应背后的本质原因，即忽视了红色基因深邃的文化内涵。仅有少量文献初步考察了红色基因部分内涵在抑制企业违规、缓解过度杠杆化等企业层面的积极影响，但尚未从区域绿色发展的视角探究这些文化内涵的独特价值。本研究从培育红色基因的革命老区出发，实证检验了红色基因对县域绿色发展的促进作用，丰富了红色基因的理论内涵与应用场景。（3）厘清了红色基因在推动绿色发展过程中的作用机制。本研究利用丰富的微观数据，首次考察了既有文献几乎未涉及的红色基因影响区域绿色发展的潜在机制。检验结果揭示出红色基因主要通过强化政府环境规制、促进企业绿色创新和完善社会监督网络三大机制而作用于县域绿色发展，从而为现阶段政府和企业更好地推动绿色发展提供重要的学理支撑和决策参考。

本文后续章节安排如下：第二部分阐述红色基因的演化历程及其影响绿色发展的理论机制；第三部分介绍变量、数据与模型；第四部分分析基准回归结果并进行稳健性检验；第五部分对理论机制进行实证检验；第六部分开展进一步分析；最后总结全文并提出政策建议。

二｜制度背景与理论机制

（一）红色基因的演化历程

2013年2月，习近平总书记首次提出红色基因概念，并将传承红色基因上提到治国理政和文化自信的新高度。区别于传统生物遗传学中的基因概念，红色基因更多是指中国社会的文化基因，凝炼着中国共产党领导全国人民在长期革命斗争和治国理政实践中形成的一系列文化精髓。红色基因将马克思主义基本原理与中国社会的具体实际相结合，在充分继承中国传统文化核心价值观念的同时，不断赋予自身革命文化和社会主义的先进因子。因而，红色基因具有异常丰富的文化内核，涵盖全心全意为人民服务的根本宗旨、艰苦奋斗的光荣传统、密切联系群众的优良作风、与时俱进的创新精神等要素，为我国经济社会高质量发展提供了关键的文化支撑。

红色基因并非无源之水或一潭死水，而是在传承中发展、在发展中传承，贯穿于中国革命、建设和改革的全过程。红色基因的形成与发展主要经历了三个历史阶段：新民主主义革命时期（1919年至1949年），为红色基因的孕育生成阶段；社会主义革命和建设时期（1949年至1978年），为红色基因的赓续传承阶段；改革开放和社会主义现代化建设新时期（1978年至2013年），为红色基因的创新发展阶段。虽然红色基因在不同阶段的呈现形式各不相同，但其文化内核始终如一，并通过不断地适应与演化来引领时代前行的方向。具体而言，在新民主主义革命时期，无论是从井冈山革命根据地出发的第一支工农红军，还是淮海战役543万民工支前的那一辆辆独轮车，红色基因深深根植于人民，蕴含了全心全意为人民服务的根本宗旨和密切联系群众的优良作风，激励无数共产党人和革命群众浴血奋战、前赴后继。在社会主义革命和建设时期，红色基因持续激发全国人民投身社会主义建设的热情，迅速完成“三大改造”和实现社会主义工业化，确立社会主义制度。面对复杂严峻的国内外环境，红色基因鼓舞着全国人民自力更生、奋发图强，推动取得“两弹一星”等一系列历史性成就，有力巩固和发展了中国社会主义事业。这一历史进程也进一步锤炼和弘扬了红色基因所蕴含的集体主义、艰苦奋斗等光荣传统。在改革开放和社会主义现代化建设新时期，红色基因则能够凭借其科学的社会主义价值观和强大的改革创新能力，有力推动我国经济持续快速发展，并为新时代发展中国特色社会主义事业厚植文化根基。正是在红色基因的支撑和指引下，中国人民实现了从“站起来”“富起来”再到“强起来”的历史性飞跃。随着“双碳”目标的时间节点逐渐临近，全面实现经济社会绿色转型成为当务之急，因此深入挖掘红色基因对绿色发展的重要作用，特别是从微观层面揭示其潜在的影响机制，对于扩展红色基因的应用场景、助力中国经济高质量发展具有重要的现实意义。

（二）理论机制

烙印理论认为，敏感时期的外部环境特征会塑造焦点主体的认识水平、价值偏好和行为模式，形成持续且深远的“烙印”。即使后续环境发生变化，形成的烙印依旧发挥显著作用，并在社会主流思潮的演进中不断发展。这为理解红色基因如何影响绿色发展提供了一个更为深入的思路。绿色发展在短期内往往伴随着更高的生产成本以及不确定的回报周期和收益，而新兴市场中的市场漏洞和融资偏见也会进一步削弱微观主体对绿色发展的参与意愿。面对这些挑战，红色基因所蕴含的全心全意为人民服务、艰苦奋斗、党的“三大作风”以及改革创新等精神内核，不仅可以激励地方政府与企业主动参与经济社会发展的绿色转型进程，还能基于文化内核的广泛认同而在全社会构建起更为健全的监督网络，从而有效提升地区绿色发展水平。具体而言，红色基因优势之所以能转化为绿色发展的重要驱动力，其根源如下所述。

第一，红色基因所坚守的一心为民和无私奉献内涵能够促使地方政府采取更为严格的环境规制。从“打土豪、分田地”到“打赢脱贫攻坚战”，红色基因始终坚持一心为民的根本宗旨和无私奉献的价值导向，强调为实现最广大人民群众的根本利益而不懈奋斗。面对人民群众日益增长的优美生态环境需要，受红色基因鼓舞的地方政府更有可能打破环境保护与经济效率之间的治理困境，主动承担发展方式绿色转型所带来的短期成本与风险。具体而言，地方政府不再仅以纳入环保考核的约束性减排指标为治理重点，而是主动摒弃环境规制中的“逐底竞争”逻辑，通过强化环境规制来切实提升人民群众的生态环境福祉。尽管这可能在短期内带来一定的地方财政压力和官员晋升劣势，地方政府仍会基于无私奉献的价值导向而持续强化环境规制，由此对邻近地区形成示范效应，推动区域整体绿色发展。

第二，红色基因所蕴含的与时俱进和艰苦奋斗内涵有利于推动企业绿色创新进程。作为马克思主义中国化时代化的先进文化基因，红色基因凭借与时俱进的创新精神，不断回应中国社会发展变迁中的现实需要与时代要求，并以艰苦奋斗的光荣传统激励全国人民持续攻坚克难，为一系列历史性成就的取得奠定坚实的文化支撑。当企业长期受到红色基因熏陶时，与时俱进的创新精神将逐步嵌入企业战略决策之中，推动企业摆脱以牺牲生态环境为代价、追求利润最大化的粗放型增长模式，转而依托积极开展绿色创新来塑造自身绿色竞争优势和增强可持续发展能力。同时，红色基因所蕴含的艰苦奋斗传统也有助于企业理性认识绿色创新回报周期长、不确定性高的特征，持续开展绿色前沿技术研发、环境友好型产品设计等绿色创新活动，从而实现企业价值提升与地区绿色发展的双赢。

第三，红色基因所重视的密切联系群众和批评与自我批评内涵有助于构建更为完善的社会监督网络。红色基因始终保持着同人民群众的血肉联系，并根据反馈意见进行深入反省与优化。例如，富含红色基因文化精髓的多党合作与政治协商制度，既增强了中国共产党的先进性和纪律性，又通过凝聚社会共识来确保相关政策更贴近人民的实际需求。正因如此，红色基因塑造了更为广泛的社会监督网络，同时也加强了其内群体偏好和惩戒力度。当微观主体阻碍绿色发展时，其行为被发现的可能性大大提高，并会迅速传播到监督网络，甚至整个社会之中。这种不良声誉不仅导致微观主体遭受愈加严厉的舆论谴责，还可能失去从利益相关者那里获得的必要支持，给自身发展带来极高的机会成本。因而，红色基因促成的社会监督网络能够有效减少微观主体的利己行为，迫使其更加积极地参与绿色发展进程，以适应群体偏好，提高自身合法性。

基于上述理论分析，本文相应提出如下研究假说：

假说1 红色基因能够显著提升地区绿色发展水平。

假说2 红色基因可以通过强化政府环境规制、促进企业绿色创新以及完善社会监督网络这三大机制而作用于地区绿色发展。

三｜研究设计

（一）变量选择和数据来源

1．绿色发展

作为全球面临的重大挑战之一，气候变化会对人类社会、经济和生态系统带来严重的负面影响。绿色发展强调经济、社会和环境的协调发展，追求资源的高效利用、环境的保护与恢复，以及社会的公平和包容，因而绿色发展对于缓解气候变化具有决定性作用。作为表征碳减排潜力和高质量发展协同推进的重要指标，碳排放强度被广泛应用于衡量绿色发展的实际效果。鉴于此，本文依托既有文献发布的中国县域碳排放数据集，采用县域碳排放总量与地区生产总值的比值来构建碳排放强度（Carbon_intensity）指标，据此评估县域绿色发展水平。相较于逐级拆解的碳排放统计口径数据，本文采用的县域碳排放数据由夜间灯光遥感数据反演得出，具有更好的外生性和更广的覆盖范围，能够有效避免潜在的数据操控和数据缺失等问题。受所用县域碳排放数据集的时间限制，本文参考相关研究，将研究区间设定为2000—2017年。此外，本文还利用PM2.5强度（PM2.5_intensity）、人均陆地植被固碳量（Sequestration_person）以及单位GDP陆地植被固碳量（Sequestration_GDP）等指标作为碳排放强度的替代指标进行稳健性检验。具体来说，PM2.5强度由县域PM2.5相关统计量与地区生产总值的比值计算得到；人均陆地植被固碳量与单位GDP陆地植被固碳量分别由县域陆地植被固碳量除以地区人口总数和地区生产总值计算得到。

2．红色基因

革命老区是孕育红色基因的摇篮，也是中国共产党百年奋斗的见证之地。在战争年代，革命老区以及老区人民为艰难的革命事业奉献了粮食、衣物、房舍甚至生命，以英勇无畏的牺牲精神将红色基因的星星之火转化为燎原之势。在和平年代，老区人民依旧积极参与新中国的社会主义事业建设，扎根于基层一线和关键领域，为红色基因的巩固与传承作出了巨大贡献。因此，本文参考相关研究，采用革命老区来衡量红色基因，相关数据来源于中国老区网。具体来说，若县域在革命老区范围之内，说明该县域受红色基因的影响较深，则红色基因的代理变量Red_gene取值为1，否则取值为0。鉴于直辖市具有特殊的政治地位和经济资源，其下属的行政单位可比性较差，故而删除；同时，由于香港、澳门、台湾、西藏数据缺失严重，故未将其涵盖在内。最后，本文得到2000—2017年中国县域共23492个观测值的非平衡面板数据。

3．其他变量

为了有效识别红色基因影响绿色发展的潜在机制，本文从政府环境规制（Environmental_regulation）、企业绿色创新（Green_innovation）和社会监督网络（Supervision_network）三个方面进行检验。首先，本文参考相关研究，通过计算市级政府工作报告中“环保”“减排”“绿色”等十五个环境规制词频比例与县域重工业产值占所在地区重工业产值比例的交乘值来度量政府环境规制。其次，本文参考相关研究，采用县域内企业绿色发明专利与绿色实用新型专利授权总量的自然对数值来衡量企业绿色创新。最后，本文参照既有文献的做法，先计算社会公众关于环境污染的百度搜索年度指数，再将其与县域互联网宽带入户数占所在地区入户总数的比例交乘，以此刻画县域层面的社会监督网络。

关于基准回归中的控制变量，本文参照既有文献，并考虑数据可得性，选取经济、社会等层面的特征变量：（1）产业结构（Structure），以第三产业增加值与第二产业增加值的比例来衡量；（2）金融信贷（Credit），以当地金融机构年末贷款占当年地区生产总值的比例来衡量；（3）财政自给度（Finance），以地方财政一般预算收入与预算支出的比例来衡量；（4）教育规模（Education），以普通中小学在校生总数占年末总人口的百分比来衡量；（5）人口密度（Population），以每平方公里拥有的人口数来衡量；（6）城镇化率（Rate），以城镇人口数占年末总人口数的百分比进行估算；（7）公共服务（Services），以当地拥有的医疗卫生机构床位数的对数值来衡量；（8）信息化程度（Information），以本地电话年末用户数与年末总人口数的比例来衡量。相关数据均来自2000—2017年《中国县域统计年鉴》。考虑气候条件与碳排放强度存在潜在相关性，本文还引入气候特征变量作为控制变量，包括平均降水量（Precipitation）、平均气温（Temperature）、相对湿度（Humidity）以及平均风速（Windspeed）。相关数据均来自国家气象科学数据中心。

（二）描述性统计

为了避免数据异常值的影响，本文对所有连续变量在上下1%水平上进行缩尾处理。表1报告了核心变量的描述性统计结果。从表1可以看出，Carbon_intensity的均值为3.565，最大值（18.373）和最小值（0.530）差距较大，表明不同县域间的碳排放强度存在较大差异。核心解释变量Red_gene的均值为0.577，表明超过半数的县域属于革命老区，这意味着红色基因对中国社会的塑造和发展有着广泛且深远的影响。控制变量方面，县域经济、社会以及气候层面的特征变量的均值和分布与现有研究的描述性统计结果基本一致，此处不再赘述。

（三）模型设计

借鉴既往关于家乡认同、儒家传统等非正式制度研究的文献，本文构建如下模型来检验红色基因对绿色发展的影响，即

其中，i表示县域，t表示时间。被解释变量Greendevelopmenti,t表示绿色发展，在基准回归中采用Carbon_intensity衡量，在稳健性检验部分采用PM2.5_intensity、Sequestration_person和Sequestration_GDP等替代指标进行衡量；核心解释变量为Red_genei，采用红色基因集中体现的县域革命老区来衡量。鉴于革命老区的属性自新民主主义革命时期确立并延续至今，本文参考现有研究，将红色基因（Red_gene）与年份（Year）进行交乘，并将交乘项标准化处理后代入基准模型进行回归分析。Xi,t为一系列可能影响县域绿色发展的控制变量，包括金融信贷、产业结构、城镇化率、教育规模等经济和社会特征变量，以及平均降水量、平均气温和相对湿度等气候特征变量；μi和δt分别表示县域固定效应和时间固定效应，用以控制不随时间和个体变化的潜在特征；εi,t表示聚类稳健标准误。本文重点关注红色基因的估计系数α1，若其显著为负，则表明红色基因能够显著促进县域绿色发展。

四｜实证结果

（一）基准回归结果

本文利用模型式（1）来估计红色基因对绿色发展的影响，相应的回归结果见表2。其中，第（1）列仅控制时间和县域固定效应，结果显示红色基因代理变量（Red_gene·Year）的估计系数在1%的统计水平上显著为负，初步验证了假说1；第（2）~第（4）列逐步加入县域经济、社会以及气候层面的控制变量，结果显示红色基因代理变量的估计系数分别为-0.386、-0.374和-0.288，且均在5%的统计水平上显著。上述结果有力地支持了假说1，即红色基因对县域绿色发展具有显著的促进作用。

在控制变量方面，金融机构支持绿色发展往往面临较长的回报周期和较高的投资风险，且县域层面符合绿色信贷标准的项目较少，因而金融信贷缺乏足够激励来促进绿色发展；财政自给度对县域碳排放强度具有显著的抑制作用，这表明赋予县域政府更高的财政自主权可以更好地发挥财政资金的引导作用，切实支持需求迫切、关键领域的绿色发展；高人口密度所带来的紧凑型城市空间结构有助于建立更为高效的能源管理体系和更为合理的产业布局，进而推动经济社会向绿色低碳方向演进；城镇化率的迅速提高往往伴随着资源的过度开发和粗放利用，从而导致碳排放量急剧增加，并严重阻碍经济社会实现绿色低碳转型；平均降水量、平均气温等气候条件主要通过对大气循环、植被生长以及人类活动的直接作用来影响绿色发展进程，这与既有文献的研究结论基本一致。

（二）稳健性检验

1．内生性问题的处理

尽管本文基于早期历史中形成的革命老区来度量红色基因，从而较好地避免了基准回归结果受到反向因果所导致的估计偏误，但仍可能存在由未观测到的共同驱动因素造成的内生性问题。例如，地区资源禀赋不仅构成了红色基因发展的物质基础，还显著地决定着地区绿色发展的转型路径；地区风土人情极大地丰富了红色基因的内涵特征，也悄然影响着地区绿色发展的实际进程。针对遗漏变量导致的潜在内生性问题，本文选取县域的地形起伏度（TRI）和革命烈士遗址数目（Martyrsite）作为红色基因的工具变量，采用二阶段最小二乘法（2SLS）进行回归。其中，县域地形起伏度数据源于既有文献的测算数据，革命烈士遗址数目则根据民政部编撰的《境内烈士纪念设施统计图册》及其他公开资料整理得到。之所以使用地形起伏度和革命烈士遗址数目作为工具变量，原因在于其满足工具变量的两个基本条件：①相关性，较大的地形起伏能够为中国共产党领导下的游击战争和革命根据地提供天然的防御屏障与隐蔽场所，为红色基因的孕育提供宝贵空间；革命烈士遗址承载着长期革命斗争的集体记忆，直接展现了红色基因壮大的艰辛历程。②外生性，地形起伏度是不随时间变换的外生因素，而革命烈士遗址数目及其分布主要由历史上特定的革命事件决定，二者均与当前县域的绿色发展水平无直接因果关系。需要指出的是，由于县域地形起伏度和革命烈士遗址数目作为历史变量不会随时间变动，为确保基于面板数据的2SLS估计结果的准确性，本文参考相关研究的做法，将二者与年份进行交乘并进行标准化处理。

表3报告了基于工具变量的2SLS回归结果。其中，第一阶段回归结果［第（1）列］显示，标准化后的地形起伏度（TRI·Year）和革命烈士遗址数目（Martyrsite·Year）的估计系数均在1%的统计水平上显著为正，且在1%的统计水平上显著拒绝不可识别和弱工具变量的原假设，这表明地形起伏度和革命烈士遗址数目作为红色基因的工具变量是有效的；第二阶段回归结果［第（2）列］显示，在控制潜在内生性问题后，红色基因对碳排放强度依然具有显著的抑制作用，证实内生性问题并未显著干扰基准回归结果。

2.倾向得分匹配法

由于共产党领导的中国革命遵循“农村包围城市，武装夺取政权”的道路，红色基因的初始分布可能呈现非随机性，那些位于省际交界、乡村密布的县域更有可能拥有红色基因。为避免样本自选择偏误和特征差异对基准回归结果产生影响，本文采用倾向得分匹配法来进行检验。具体而言，本文利用Logit模型生成倾向得分，并分别按照邻近匹配、半径匹配以及核匹配方法对革命老区县域（实验组）与非革命老区县域（对照组）的控制变量集进行匹配，然后基于匹配后的样本重新进行回归。基于匹配后样本的回归结果显示，无论采用哪种匹配方法，红色基因代理变量的估计系数均显著为负，与基准回归结果保持一致。同时，实际拥有红色基因的县域样本的平均处理效应（ATT）在不同匹配方法下均为负，且在1%的统计水平上显著，说明红色基因能显著促进县域绿色发展。

3．排除相关政策的干扰

考虑中国近年来持续推进绿色低碳制度建设且逐步加大支持力度，这些政策举措可能会影响样本地区的碳排放强度。例如，国家发展和改革委员会不仅陆续开展三批次低碳省区和低碳城市的试点工作，还在北京和湖北等八省市启动了碳排放权交易试点的探索。此外，党的十八大以来，中央政府从全局性和系统性的角度出发，重点部署关于赣闽粤原中央苏区等五个革命老区振兴发展的专项规划和关键项目，逐渐勾勒出支持全国革命老区开发建设和脱贫攻坚的“1258”政策体系。革命老区振兴政策在促进革命老区经济发展的同时，还可能影响其碳排放强度，从而干扰本文识别红色基因对碳排放强度的抑制作用。为了排除上述相关政策的扰动，本文分别剔除位于革命老区振兴政策和绿色低碳发展政策覆盖范围内的县域样本，并对剩余样本重新进行回归。回归结果一致表明红色基因依旧显著地抑制碳排放强度。

4．替换核心变量的衡量指标

为了验证基准回归结果对于绿色发展的衡量指标是否敏感，本文采用陆地植被固碳量和PM2.5这两个同样被学界广泛认可与使用的绿色发展指标，替换碳排放强度指标并重新根据模型（1）进行回归。考虑生产活动与消费水平均对碳排放具有重要影响，本文将陆地植被固碳量细分为单位GDP陆地植被固碳量（Sequestration_GDP）和人均陆地植被固碳量（Sequestration_person）两个正向指标；此外，依据PM2.5的统计量，将其最小值、均值及最大值分别除以地区生产总值（地区GDP），得到PM2.5_min、PM2.5_mean和PM2.5_max三个反向指标。回归结果④均表明，替换绿色发展的衡量指标后，核心结论依旧稳健。与此同时，如果县域有较多的下辖乡（镇）位于革命老区，通常意味着该县辖受红色基因的影响较大。本文根据中国老区网公布的革命老区选取标准，进一步量化县域的红色基因程度。具体来说，本文以县域革命老区乡（镇）占比的10%、50%和90%分位数为划分标准，对红色基因程度变量（Red_gene_level）分级赋值为1至4，并将其与年份的交互项标准化后代入基准模型进行回归。回归结果④表明，红色基因程度代理变量的估计系数依旧为负且显著，这充分证实核心结论的稳健性。

五｜机制检验

（一）政府环境规制

环境规制对县域绿色发展的激励已被广泛证实，而红色基因在强化政府环境规制方面的作用将直接促进县域绿色发展。无论是一心为民的根本宗旨，还是无私奉献的价值导向，这些红色基因的精神内核潜移默化地塑造着县域政府关于绿色发展的执政理念，并最终以外化的形式表现在更加严格的环境规制上，以期摆脱对原有污染型生产和生活方式的依赖。为了验证此机制是否存在，本文遍历相关地区政府工作报告文本，计算得到“环保”“减排”“绿色”等十五个能够体现环境规制强度的关键词占全文词频的比例；考虑上级环境规制传导到县域所产生的变异性，将地区环境规制的词频比例与县域重工业产值占所在地区重工业产值的比例进行交乘，从而得到县域政府的环境规制强度。

在此基础上，将变量Environmental_regulation作为被解释变量代入模型式（1）进行回归，结果见表4第（1）列。容易看出，红色基因代理变量（Red_gene Year）的估计系数为正且在1%的统计水平上显著，证实红色基因有助于提升县域政府环境规制强度。这意味着红色基因可以有效缓解“地方锦标赛”“政企合谋”等潜在问题，激励县域政府优先考虑人民福祉和社会可持续发展，并通过持续强化环境规制来倒逼经济社会全面绿色转型。

（二）企业绿色创新

县域内企业绿色创新水平的提升，可能构成红色基因推动县域绿色发展的又一重要影响机制。作为深刻嵌入中国主流社会百余年的文化基因，红色基因潜移默化地将与时俱进的创新精神和艰苦奋斗的光荣传统烙印到企业的经营理念中，促使企业在日常管理中更重视绿色创新，并通过持续绿色创新来推动企业长远发展。为验证这一推断，本文借鉴既有文献的处理方法，以县域内企业绿色发明专利与绿色实用新型专利授权量之和的自然对数值作为企业绿色创新的代理指标（Green_innovation）。具体来说，根据WIPO公布的绿色专利识别标准，本文匹配国家知识产权局提供的企业绿色专利授权数据与企业注册地信息，整理得到县域内企业绿色专利授权数量，从县域层面精准识别企业绿色创新水平。

随后，将变量Green_innovation作为被解释变量代入模型（1）进行回归，结果见表4第（2）列。显而易见，红色基因代理变量（Red_gene·Year）的估计系数为正且在1%的统计水平上显著，说明红色基因能够显著促进企业绿色创新。其原因在于，红色基因蕴藏的与时俱进和艰苦奋斗内涵能够帮助企业更早识别社会各界的绿色需求及绿色创新的潜在价值，驱动企业更加积极地开展绿色创新活动，进而实现经济绩效与环境效益的双重提升。

（三）社会监督网络

如何充分发挥社会监督网络的约束与惩戒功能，成为持续推动县域绿色发展的重要议题。依托红色基因的密切联系群众和批评与自我批评内涵，社会监督网络的覆盖范围和监管力度得到了显著提升，从而对阻碍绿色发展的责任主体和失范行为施加更为严厉的外部约束与惩戒。为了精准识别县域社会监督网络水平，本文参照既有文献的做法，利用网络爬虫技术获取社会公众关于环境污染的百度搜索年度指数。相较于信访维权、政协提案等传统官方渠道，百度搜索年度指数更加契合当下社会公众的行为偏好，能够持续地刻画社会监督网络的实际运行状况。考虑百度搜索年度指数仅能细化至地级市层面，本文进一步借鉴相关文献的思路，构建该指数与县域互联网宽带入户数占所属城市互联网宽带入户总数比例的交乘项，从而更为准确地度量县域层面的社会监督网络（Supervision_network）。其原因在于，在互联网宽带入户数占比越高的县域，社会公众利用百度搜索引擎获取相关信息并参与舆论监督的成本更低、频率更高且范围更广，能够有效提升社会监督网络的治理效能。在此基础上，将变量Supervision_network作为被解释变量代入式（1）进行回归，结果见表4第（3）列。其中，红色基因代理变量（Red_gene·Year）的估计系数为正且在1%的统计水平上显著，这表明红色基因越深厚，其所处社会监督网络越完善。红色基因所编织的社会监督网络不仅可以依托广泛的群众基础即时揭露阻碍绿色发展的责任主体与失范行为，还能够基于紧密的身份认同对其社会声誉和实际利益进行严厉惩戒，从而迫使微观主体更好满足社会公众日益增长的绿色发展需求。综合而言，红色基因能够通过强化政府环境规制、促进企业绿色创新以及完善社会监督网络等机制而提升县域绿色发展水平，即假说2成立。

六｜进一步分析

（一）红色资源开发程度

红色资源开发旨在挖掘中国革命历史文化遗存的文化价值和经济效益，其中培育红色旅游产业尤为突出。作为革命老区乡村振兴的重要产业组成，红色旅游产业实现了传承红色基因与发展旅游经济的同频共振，这可能对红色基因与县域绿色发展的关系产生影响。根据国家发改委等多部门在2005年、2011年以及2016年联合公布的《全国红色旅游经典景区名录》提供的红色旅游经典景区地理分布和开发时间，本文成功识别并匹配出至少拥有一处红色旅游经典景区的县域样本；然后，构建县域红色资源开发程度虚拟变量（Red_resource：如果县域拥有红色旅游经典景区，则赋值为1，否则赋值为0），并将标准化后的红色资源开发程度与红色基因代理变量（Red_gene·Year）的交乘项代入式（1）进行回归。表5第（1）列的回归结果显示，红色基因对县域绿色发展的促进作用在红色资源开发较好的县域更为明显。其原因在于，较高的红色资源开发水平不仅提供了更多诸如财政收入和就业岗位等公共服务，更加强了红色基因在人民群众特别是年轻群体中的普及和传承。在红色资源的开发优势下，红色基因能够通过持续改善营商环境来加快产业结构调整和激发绿色消费潜力，从而因地制宜地推动县域形成绿色生产生活方式。

（二）人工智能产业

在深入推进数字中国建设的背景下，人工智能引领的新一轮科技革命与产业变革正深刻重塑着地区与企业的发展方式，逐渐成为加快经济社会全面绿色发展的关键驱动。作为当代中国最具代表性的非正式制度，红色基因能否与人工智能产业协同推动县域绿色发展进程，仍有待进一步分析。为此，本文参照既有文献的做法，依据中国工商企业注册信息识别人工智能企业。具体而言，若企业经营范围包含图像识别等人工智能相关关键词，则将其认定为人工智能企业。在此基础上，结合企业所属区县信息，统计各县域年度人工智能企业数量，并构建县域人工智能产业虚拟变量（AI_development：当县域年度人工智能企业数量高于当年样本均值时，赋值为1，否则赋值为0）。最后，本文将县域人工智能产业变量与红色基因代理变量（Red_gene Year）的交乘项代入式（1）进行回归。表5第（3）列的回归结果表明，红色基因对县域绿色发展的促进作用在人工智能产业发展较好的县域更为显著：一方面，红色基因能够通过强化长期导向和社会约束规范人工智能产业的发展方向，进一步提升其服务县域绿色发展的实际成效；另一方面，人工智能产业凭借其在资源配置、信息扩散等方面的优势，能够将红色基因的丰富内涵更为高效地转化为县域绿色发展的现实动能，从而加快县域绿色发展进程。

（三）跨区域人口流动

随着基础设施的持续优化和新发展格局的逐步构建，区域间人口流动变得愈加频繁。这种频繁的人口流动不仅直接冲击了个体的价值观念，还加剧了地区文化环境的复杂程度，进而削弱红色基因对县域绿色发展的促进作用。为了考察样本期内跨区域人口流动是否会影响红色基因对碳排放强度的抑制作用，本文首先以各县域2000年的人口数作为基准，利用其所在地区人口自然增长率估算各县域人口数；然后，计算各县域当年实际人口数与估算人口数的差值，并分别对各年度的人口差值取三分位数；最后，构建人口流动变量（Population_movement：根据年度人口差值的三分位数分布，将其从高到低依次赋值2、1、0），并将其与红色基因代理变量（Red_gene·Year）的交互项代入式（1）进行回归。表5第（3）列的回归结果显示，相较于跨区人口流动较多的县域，红色基因更能够促进人口流动较少县域的绿色发展。可能的解释是，大规模的跨区人口流动推动了地区社会结构的开放和多元文化的融合，对作为地区基本文化单元的红色基因产生了一定的冲击。然而，红色基因早已深植于中国经济社会和传统文化之中，成为人民群众日用而不觉的共同价值观念，这使得在更为复杂的文化环境下，人民群众依旧珍视红色基因所凝聚的社会共识，愿意给予彼此更多的信任与支持来推进地区绿色发展。

（四）空间溢出效应

由于绿色发展的前期成本高、回报周期长，邻近地区可能采取“搭便车”行为，减少自身在绿色转型中的投入，并主要依赖周边红色基因县域带来的绿色收益。为了更为全面地评估红色基因对区域绿色协同发展的整体影响，本文选取涵盖整个样本期的中国县域样本，并使用空间杜宾模型进行空间计量分析。具体而言，本文首先采用全局莫兰指数从整体上刻画碳排放强度与红色基因的空间相关性；其次，考虑空间权重矩阵是空间计量模型的核心要素，本文参考相关研究，构建地理距离权重矩阵（W1）和经济与地理嵌套矩阵（W2）；最后，在空间计量模型的选择上，本文结合拉格朗日检验与似然比检验的结果对模型设定进行识别，从而精准测度红色基因在抑制碳排放强度方面的空间溢出效应。

全局莫兰指数结果显示，碳排放强度和红色基因均在1%的统计水平上显著大于0，这表明存在正向的空间相关性。同时，拉格朗日检验与似然比检验的结果一致表明，相较于空间误差模型和空间滞后模型，空间杜宾模型为最优的模型设定②。基于上述分析，表6展示了空间杜宾模型的回归结果，红色基因代理变量（Red_gene·Year）及其空间滞后项的系数均显著为负，证明红色基因不仅可以有效抑制本县域的碳排放强度，还能够通过正向的空间溢出效应促进邻近地区甚至跨区域的绿色发展。可能的解释是，诸如全心全意为人民服务、集体主义等红色基因文化内核能够通过地方社会网络逐步向邻近地区扩散，增强周边县域的生态意识和合作意愿，进而促成跨越行政边界的绿色发展主观共识。而且，红色基因在绿色发展中的成功实践客观上为邻近地区产生了示范效应，激励它们积极借鉴红色基因先进的理念和方法，通过竞相采取更为严格的环境规制来提升自身绿色发展水平，从而在“官员晋升锦标赛”中获得可持续的竞争优势。

七｜结论与政策建议

本文以2000—2017年中国县级行政单位为研究样本，实证检验了红色基因这一中国最为独特和广泛的非正式制度安排如何影响绿色发展。实证结果表明，位于革命老区的县域碳排放强度显著降低。一系列稳健性检验结果充分证实了该结论的可信度。机制检验结果显示，红色基因不仅能够激励政府强化环境规制和促进企业绿色创新，还可以通过完善社会监督网络来实施更为有效的约束，进而促进县域绿色发展。此外，本文还发现红色基因对绿色发展的促进作用更加集中于红色资源开发程度较高、人工智能产业发展较好以及跨区人口流动较少的县域，且能够正向溢出到周边邻近县域，促进地区绿色发展。

与法律法规等正式制度展现出的强制规范不同，以红色基因为核心的非正式制度安排潜移默化带来的主观激励与约束将在经济社会绿色发展进程中扮演更为重要的角色。鉴于红色基因的重要价值，政府应积极推动红色基因的传承与发扬，除健全红色基因的政策体系和宣传机制之外，还需加大对以抗日革命遗址为代表的红色资源开发的财政支持力度，培育壮大红色基因特色产业体系，从而充分发挥红色基因的比较优势，激发地区绿色发展的内生动力。企业应立足红色基因塑造自身的企业文化，主动参与革命老区在生态环境保护与修复、新型能源开发利用、红色旅游产业振兴等重点领域的投资建设，在提升企业绿色竞争力的同时，获得更为广泛的社会认同。最后，个体应更加注重对红色基因的学习与感悟，并在日常生活中积极践行红色基因所倡导的绿色低碳理念，以传承红色基因，彰显时代担当。

作者简介：李卫兵，华中科技大学经济学院教授、张培刚发展研究院教授、博士研究生导师；侯少杰（通讯作者），华中科技大学经济学院博士研究生。