市場激勵型環境規制與區域綠色創新效率
——基于產業結構優化的中介作用和財政分權的調節作用

肖振紅,譚 睿,2,安 芮,羅曉梅

(1.哈爾濱工程大學 經濟管理學院,哈爾濱 150001;2.北京工業大學 繼續教育學院,北京 100024;3.北京工業大學 經濟與管理學院,北京 100024)

2022年1月,國務院印發《“十四五”節能減排綜合工作方案》,方案中指出“十四五”期間,中國將進一步推進節能減排工作,推動生態優先和綠色低碳建設,以期促進中國綠色經濟發展模式轉變,培育發展產業新動能,為實現“雙碳”目標提供有力支撐。目前,中國經濟開始從“速度領跑”向“質效優先”嬗變,綠色創新作為中國實現綠色經濟發展的重要途徑,區域綠色技術提升成為綠色創新發展的重要環節。另一方面,市場激勵型環境規制是實現節能減排目標的環境工具,相較于傳統的命令控制型環境規制工具可能造成企業環境監管成本的提升,甚至產生嚴重的“市場失靈”問題。為遏制環境污染治理的負外部性,通過運用經濟手段對企業的環境行為進行治理的市場激勵型環境規制,不僅可以有效地將創新主體的負外部性問題內部化,還可以促進發展方式的綠色轉型,實現區域綠色創新效率的提升。因此,有必要綜合分析市場激勵型環境規制能否有效提升區域綠色創新效率的發展,以及在減少能源排放和實現生態污染治理的前提下,影響市場激勵型環境規制向區域綠色創新效率傳導的中介因素,以挖掘綠色創新投入到產出過程中的“黑箱”,為區域綠色創新系統建設提供理論依據和實踐支撐?；诖?考慮到區域綠色創新效率的內生性問題,本文建立系統廣義矩模型實證分析市場激勵型環境規制在解決環境污染治理、促進區域綠色創新效率關系的影響效應,以期為區域綠色創新效率的提升和環境協調發展提供決策依據。

本文的主要貢獻在于:

(1) 進一步驗證波特假說,探討市場激勵型環境規制對區域綠色創新效率的影響作用。

(2) 拓展市場激勵型環境規制對區域綠色創新效率影響的機制路徑,探究其傳導過程中的“黑箱”,即產業結構優化在其中的傳導作用。

(3) 探究不同創新環境影響下市場激勵型環境規制對區域綠色創新效率影響效應的變化。

1 理論分析與研究假設

1.1 市場激勵型環境規制對區域綠色創新效率的影響

對市場激勵型環境規制能否促進綠色創新效率,學者們持不同觀點。從靜態的角度,傳承新古典環境經濟學的傳統學派觀點認為市場激勵型環境規制不能有效促進區域綠色創新效率的提升,雖然市場激勵型環境規制政策在限制經濟活動對自然環境的有害影響方面是可取的,但企業必須采用更高的成本來減少污染,環境規制監管取代了“生產性”投資,其對生產運營的影響是負面的[1],政府監管和環境規制的不確定性引發交易主體環境治理成本急劇上升,無論是環境規制監管還是稅收,均不能有效激勵企業的綠色創新行為[2]。環境規制降低了新產品和新技術的投資成本投入,導致生產力放緩,從而抑制綠色創新和競爭力的生成,對綠色技術創新能力和綠色創新效率具有抑制作用。學者圍繞這一觀點開展了相關研究。Bigerna等[3]以19個歐盟國家為例,分解環境規制嚴格性指數、經合組織監管指標和綠色全要素生產率增長指數,實證結果發現,市場型環境法規對綠色全要素生產率中的純效率和規模效率指數存在負面影響。Garcia-Quevedo等[4]認為環境規制工具中,尤其是環境保護方面的稅收規模過小,不足以激勵企業投資綠色生態創新。上述觀點佐證了市場激勵型環境規制對綠色創新效率的影響存在“成本效應”。

更現代的觀點來自波特假說,由于企業面臨市場不完善,如信息不對稱、組織慣性或控制問題,市場激勵型環境規制監管將通過尋找被忽視的技術創新機會,以推動交易主體克服“市場失靈”。其中的主要觀點來自波特的思想,即設計得當的市場激勵型環境規制可以引發創新,而這些創新可能部分或超過完全抵消遵守這些法規的成本”[5]。市場激勵型環境規制所激勵的創新效益,通過精益制造實踐以及更有效的能源和資源使用的創新,提高了交易主體的資源效率和產品價值,刺激企業在生產經營活動以及終端用戶創造綠色價值階段的創新能力。市場激勵型環境規制監管是通過企業積極尋找創新的解決方案以促進經濟和環境效益的“雙贏”。此后,對波特假說的分析成為實證的焦點。Jaffe等[6]指出,基于市場的方法可能比命令控制方法對環保技術的發明、創新和傳播產生更積極、更理想的影響。圍繞波特假說的觀點,Inmaculada等[1]發現,更嚴格的市場型環境政策與專利申請數量的增加與綠色全要素生產率的增加有關。Sterlacchini[7]實證發現,歐盟地區的市場激勵型環境規制工具的嚴格性對19個經合組織國家的綠色創新專利產生更積極的促進效應。Maryam 等[8]發現,中國大多數文獻實證檢驗出市場激勵型環境規制對綠色創新的積極影響,但這種積極的結論在歐洲地區的文獻中僅占50%。這被認為中央集權較好的政府體制能有效地推進市場作用,調動和影響企業資源的技術軌跡。廖文龍等[9]發現,碳排放交易能夠有效激勵創新,進而促進綠色經濟增長。趙路等[10]實證發現,市場激勵型環境規制對綠色技術創新效率的直接效應、間接效應和總效應均為正。由此可知,對波特假說的研究也進一步佐證了市場激勵型環境規制對區域綠色創新效率的影響存在“創新效應”。

現有研究針對市場激勵型環境規制對區域綠色創新效率的影響效應尚未達成一致,但理論研究基礎加深了市場激勵型環境規制對區域綠色創新效率影響研究的認識,為后續研究提供有效指引?；谏鲜龇治?提出以下假設:

H1a市場激勵型環境規制對區域綠色創新效率具有促進效應。

H1b市場激勵型環境規制對區域綠色創新效率具有抑制效應。

1.2 產業結構優化的中介作用

研究產業結構優化在市場激勵型環境規制對綠色創新效率影響過程中的中介作用,主要從以下兩個方面進行分析:

(1) 在市場激勵型環境規制對產業結構優化的影響理論方面。市場激勵型環境規制作為區域管理者治理環境污染的經濟性工具之一,對區域產業結構升級的影響效應需要通過產業結構高級化和產業結構合理化兩個途徑來實現,只有市場激勵型環境規制對兩個途徑都有所改善[11],才意味著市場激勵型環境規制對區域產業結構升級具有影響效應。市場激勵型環境規制對產業結構合理化的影響,體現在市場激勵型環境規制依靠經濟獎勵,采用稅收和補貼等經濟工具對交易主體的環境污染行為進行軟約束治理,以促使交易主體對勞動和資金等生產要素進行合理再配置,在市場激勵型環境規制的約束作用下,改變高耗能、高污染、高浪費的生產模式,使資源、生產等要素適應“雙碳”目標要求。在綠色轉型發展理念的推動下,交易主體生產經營的轉型也進一步推動勞動和資本生產要素的綠色化發展,重新配置了區域產業結構的生產要素,使得生產要素在產業結構中有效流動,實現在綠色可持續發展目標基礎上的產業結構合理化。市場激勵型環境規制對產業結構高級化的影響,體現在以創新補償企業治污成本的增加來抵消環保稅的征收,或者通過轉讓“碳排放權”“用能權”指標來提高利潤,促使企業轉型成為綠色環保和新興技術重點企業,使具有較強綠色發展特性和高附加值特點的知識密集與技術密集產業蓬勃發展,構建科技含量高、資源消耗低、環境污染少的產業發展趨勢,以推動全產業鏈轉型升級,促進區域產業結構向高級化發展。陳浩等[12]認為環境規制既有助于通過改善要素重置效率以激勵產業結構合理化,也有助于增強要素升級的產業結構高級化。劉滿鳳等[13]認為市場激勵型環境規制工具之一的“碳排放權”交易有助于地區產業結構優化升級。Wang等[14]實證發現,市場激勵環境規制對產業結構合理化和產業結構高級化的推進作用明顯高于命令控制型環境規制和自愿公眾參與環境規制。

(2) 在產業結構優化對區域綠色創新效率的影響效應方面。隨著產業結構合理化因素的加強,地方政府在制定產業政策時,因地制宜地依據不同地區的產業結構、要素稟賦和綠色轉型發展戰略,通過綠色產品和綠色技術的協議分工合作,實現綠色技術擴散和省際間的綠色知識溢出,以促使本地區綠色創新活動的空間更為集中,這不僅降低了綠色創新活動的不確定性和風險性,而且降低了綠色科技研發和綠色成果轉化的成本,最終帶來區域綠色創新效率的改變。隨著生產要素在區際間產業轉移擴散的加強,在綠色發展戰略目標基礎上,綠色生產要素從發達區域向欠發達地區流動,欠發達地區通過吸納和引進發達區域的綠色生產要素和技術,結合自身地區的資源稟賦特征,經過學習、模仿、吸收和再創新,欠發達地區綠色主導產業的生產和資源要素得到合理配置,在其實現綠色生產、綠色能源和綠色技術后,綠色主導產業具有較高的綠色生產增長率,推動了區域綠色創新效率。對于發達區域,在轉出本地區成熟或失去比較優勢的產業后,在可持續發展目標指導下,可為本地區其他綠色發展優勢產業提供發展空間,為環保、節能、清潔能源、能效項目等產業投入優質綠色生產要素和人員要素,以提高區域內綠色要素稟賦、綠色產品和綠色技術水平,實現區域綠色資源要素效率的提升。此外,隨著產業結構趨向于高級化,生產要素從低效率產業部門向高效率產業部門轉移,這個過程中創新資源的空間重置必然會對綠色技術創新績效產生影響。具有較高綠色生產效率的綠色主導產業會帶動其他新興產業的增長,從而推動上下游產業的創新,擴大區域綠色創新規模,促進區域綠色創新能力和綠色創新效率的提升。佘碩等[15]實證發現,低碳試點政策通過促進產業升級渠道間接提升低碳試點城市的綠色全要素生產率。逯進等[16]采用有限混合模型,實證分析產業結構升級和技術創新對區域綠色全要素生產率有顯著促進效應,且存在明顯的“領先型”“追趕型”和“落后型”的區域梯度差異。Sun等[17]實證發現,產業結構升級和環境調節對綠色全要素生產率具有顯著影響,并呈現區域異質性表現。同時,學者也通過實證檢驗了產業結構優化在市場激勵型環境規制對區域綠色創新效率的中介傳導作用。陳浩等[12]認為環境規制可以通過產業結構合理化、高級化的中介通道,間接促進發展質量的提升。范洪敏[18]認為環境規制可以通過產業結構升級以提升對區域綠色全要素生產率的促進效應。肖振紅等[19]實證發現,“碳排放權”交易試點通過產業結構優化促進綠色創新效率的提升。綜上所述,產業結構優化在市場激勵型環境規制對區域綠色創新效率的影響效應存在中介傳導作用。根據上述分析,提出以下假設:

H2a市場激勵型環境規制促進產業結構合理化,并提高區域綠色創新效率。

H2b市場激勵型環境規制促進產業結構高級化,并提高區域綠色創新效率。

1.3 財政分權的調節作用

財政分權被認為是創造中國經濟迅速增長的重要財稅制度,區域的創新政策和環境政策能有效推動綠色創新活動,但是綠色創新過程具有極強的不確定性和高風險性,這需要建立較為成熟的區域環境基礎條件和雄厚的研發資金做支持,這些支持方式需要通過有效的區域財政支出來實現。因此,區域綠色創新效率的表現與區域財政支出相關聯。

首先,當地方政府獲得獨立財權后,地方政府在本地綠色創新發展方面具有信息優勢,相比于中央政府,地方政府更加了解地區內交易主體對市場激勵型環境規制的應用現狀,可根據本地發展偏好,因地施策地優化財政資金、市場激勵型環境規制工具以及綠色創新資源配置,使地區財政支出更具地區適宜性。

其次,財政分權對地方政府提供經濟激勵表現在財政分權硬化了地方政府的預算約束,使地方政府以“援助之手”的角色發展本地經濟和市場化進程。從投入的角度,財政分權賦予地方政府的經濟和環境決策權,將有助于發揮地方政府在綠色技術創新中的作用。同時,地方政府在低碳創新驅動發展戰略背景下,也會支持、設計和鼓勵更合理的綠色創新支持政策、提供綠色知識與共性技術研發和供給,加強綠色創新發展條件和環境。地方政府對綠色技術創新行為的資金投入,可發揮財政資金的引導作用和集聚功能,影響相關主體對市場激勵型環境規制工具的選擇和應用深度,影響區域內相關主體的綠色技術創新偏好,強化區域內創新主體對綠色技術的發展與擴散的責任意識,提高財政綠色技術資金的投入效果和使用效率。從產出的角度,考慮到綠色技術創新對清潔能源使用效率的提高以及低能耗、低污染、低排放的經濟發展模式具有可持續推動力的優勢,致力于實現區域經濟可持續發展的地方政府對于綠色技術創新具有充分的積極性,通過地方政府的財政預算約束,激發區域內創新主體的綠色技術創新動力,帶動區域綠色技術創新產出的增加。陳斌等[20]實證發現,財政分權通過影響環境規制對綠色技術創新產生積極的間接影響。武力超等[21]實證發現,地方政府財政分權程度高的地級市,市場激勵型環境規制能較好地促進綠色技術的研發和擴散,進而更大程度地改善環境質量。郭然等[22]基于財政分權的視角,分析中國省際2003～2017年環境規制同經濟增長質量間的關系,發現在財政分權程度較低時,環境規制對經濟增長有顯著激勵作用。肖振紅等[19]實證發現,在高財政分權地區,“碳排放權”交易試點政策對區域綠色創新效率具有顯著促進效應。

綜上所述,財政分權對區域綠色創新效率提升具有積極促進作用。由此提出以下假設:

H3市場激勵型環境規制同財政分權的交互對區域綠色創新效率的提升具有正向調節作用。

綜合理論分析過程,重點研究市場激勵型環境規制如何影響區域綠色創新效率以及影響過程所受因素的影響,研究模型如圖1所示。

圖1 理論模型Fig.1 Theoretical model

2 模型設定、指標選擇與數據說明

2.1 系統廣義矩模型(GMM)設定

面板數據模型最常用的估計方法是固定效應模型和隨機效應模型,但是在將被解釋變量的滯后項作為解釋變量引入回歸模型后,使得模型具有動態解釋能力時存在內生性問題,傳統的固定效應和隨機效應模型均不能保證得出無偏的參數估計。Arellano等[23]提出了利用工具變量來推導相應矩條件的GMM 方法。廣義矩估計主要包含差分GMM 和系統GMM 兩種模型。但是,Roodman[24]認為,當工具基于滯后回歸構建時,若時間段較短,則工具變量會變得很弱。這造成差分GMM 模型雖然解決了內生性問題給模型造成的影響,但在有限樣本條件下,“弱工具變量”問題成為制約差分GMM 方法的因素。為此,Blundell等[26]提出了系統GMM 方法,該方法能有效解決自相關、異方差性、內生性和弱工具變量的問題,從而產生無偏、高效、一致的估計結果,是一種較好的估計方法。Roodman[25]認為應用系統GMM 的必要條件是橫截面的數量應該大于時間維度,這正是本文數據的性質。同時,系統GMM 能有效克服被解釋變量與滯后被解釋變量的內生性問題,避免模型分析有偏和不一致問題的出現。因此,本文采用系統GMM 檢驗市場激勵型環境規制對區域綠色創新效率的影響。將區域綠色創新效率(GIE)作為被解釋變量,將綠色創新效率滯后1期引入模型,將市場激勵型環境規制強度(ER)作為核心解釋變量,滿足被解釋變量為動態變量以及不是所有解釋變量都是嚴格外生的條件設定,同時控制了個體和時間雙固定效應,以滿足系統GMM 的使用條件。此外,由于影響區域綠色創新效率的因素眾多,僅考慮核心解釋變量對區域綠色創新效率的影響,其結果會失之偏頗,故將影響區域綠色創新效率的其他因素作為控制變量引入系統GMM,剔除其對區域綠色創新效率的影響,使用兩步系統GMM 法[26]來克服普通面板模型中的內生性問題,以獲知市場激勵性環境規制與區域綠色創新效率之間的關系。

其中,控制變量包括經濟發展水平(AGDP)、城鎮化水平(UR)、外商直接投資(FDI)和能源消費結構(ECS)。同時,模型還控制地區固定效應δ、年份固定效應μ;εi為隨機誤差項;β0為常數,βi為對應變量的回歸系數?？紤]到區域綠色創新效率成果的轉化需要一定的時間周期,當年的區域綠色創新效率水平不僅取決于當期表現,也會受到往年區域綠色創新效率存量的影響,故在模型中加入滯后1期的區域綠色創新效率,以控制其自身的內在沖擊,即GIEit-1為區域綠色創新效率的一階滯后項。由此建立動態面板回歸模型,即

在分析市場激勵型環境規制對區域綠色創新效率影響的過程中,同時需要考慮市場激勵型環境規制與財政分權的交互作用,以此衡量除市場激勵型環境規制外的財政環境影響所造成的循環積累效應。因此,調節作用模型為

2.2 變量選取

2.2.1被解釋變量(GIE)針對綠色創新效率的測度主要采用主成分分析法、投影尋蹤評價模型、粒子群優化算法以及以參數技術為代表的隨機前沿分析法和以非參數技術為代表的數據包絡分析法。由于數據包絡法能回避權重設置問題,便于處理多投入與多產出變量的創新效率測算,且無需事先設定具體的生產函數形式,更符合復雜經濟環境的實際問題分析,故采用可解決非期望產出和非零松弛問題的非徑向、非角度Super-SBM 模型測度2005～2020年中國30個省(自治區、市)的省域綠色創新效率。

具體變量選取如下:

(1) 投入要素。投入要素由人力投入要素、資本投入要素和能源投入要素3項指標構成。其中,人力投入用區域R&D 人員全時當量表示[27-28]。在區域資本投入測度上,借鑒李婧等[29]和林周周等[30]采用的投入法,利用R&D 活動內部經費支出測量區域資本投入情況。能源投入作為綠色創新需要考慮的重要因素,其代理變量為各區域能源消耗總量[28]。

(2) 期望產出。綠色創新的終極目的是實現區域節能減排的技術創新增長和綠色經濟優化,為此,本文選取區域綠色專利申請量和區域技術市場成交合同金額作為代理變量,分別表示區域綠色技術發展態勢和綠色創新成果轉化為市場經濟效益的體現[27]。

(3) 非期望產出。區域在工業生產期間,勢必產生環境污染物排放。在非期望產出方面,有學者以污染物排放的絕對量作為衡量指標,采用“十三五”生態保護環境規劃界定的主要污染物——二氧化硫、氨氮和氮氧化物等;也可采用“三廢”排放量綜合指標作為測度,該變量值越大,意味著環境破壞越大[31-32]。本文選取區域工業廢水、廢氣和固體廢棄物作為非期望產出的代理指標,并運用熵值法對3項污染物指標進行標準化處理,根據信息熵計算各指標權重及區域環境非期望產出綜合指數。

2.2.2解釋變量(ER) 現有圍繞市場激勵型環境規制強度測度指標較多,在單一指標評測方面,部分學者選擇以各省份排污費征收總額直接表征市場激勵型環境規制強度[33-34],或以地區政府在環境規制上投入的激勵成本表征市場激勵型環境規制強度。另一類則傾向于構建復合指標評價體系,從稅收的角度考慮市場化工具在節約資源和保護環境方面的作用[35],也有學者在市場激勵型環境規制綜合指標中同時考慮費用、稅收和投資性補貼對環境治理的促進作用[36]。本文運用熵值法對單位GDP的工業污染治理投資額、排污費收入和城市環境基礎設施建設投資額進行綜合測算。

2.2.3控制變量

(1) 經濟發展水平(AGDP)。衡量地區經濟發展狀況的主要表征指標是人均GDP。

(2) 城鎮化水平(UR)。隨著居民涌入城市,城鎮化水平的提高導致能源消費增多和排放污染。中國目前處于城鎮化加速階段,在分析綠色創新效率問題時,有必要考慮城鎮化的影響。參考文獻[37],本文選取年末城鎮人口占年末總人口比重來表征。

(3) 外商直接投資(FDI)。有學者認為外商直接投資可提升投資國的綠色創新效率[38],但也有研究結果顯示,外商直接投資對投資國綠色創新效率的促進作用不明顯甚至有負向影響[39]。為驗證在外商直接投資同綠色創新效率間是否存在“污染天堂假說”,本文選取外商直接投資額來衡量。

(4) 能源消費結構(ECS)。從能源消耗結構來看,能源消費過高將直接影響區域綠色創新發展動力,由于國家發改委將噸標準煤作為“雙碳”衡量指標,本文利用《中國能源統計年鑒數據》計算煤炭消費與區域能源消費總量的比值。其中,煤炭消費量來自7個相關煤炭終端消費量的加和,能源消費總量來自20個相關能源終端消費量的加和,以此衡量區域能源消費結構對綠色創新效率產生的影響。

2.2.4中介變量 根據干春暉等[11]的觀點,從動態的角度衡量經濟體的產業結構變遷需要從兩個維度來看,即產業結構合理化和產業結構高級化,只有市場激勵型環境規制對這兩個途徑都有所改善,才意味著市場激勵型環境規制對區域產業結構升級具有影響效應。

產業結構高級化(AIS)指標可以體現區域產業結構從低水平向高水平發展的梯次演進過程,尤其體現區域主導產業部門技術創新的吸收過程,在可持續發展經濟的推動下,產業結構高級化體現在產業機構的知識化和服務化特征上。產業結構高級化的方向是區域主導產業由第一產業轉向第二產業,并持續向第三產業發展的過程,這體現了區域產業結構向知識密集型產業轉變以及高附加值的服務化產業轉變的特性。在測算產業高級化指標時,為了體現地區三大產業配置狀況,尤其是第三產業在國民經濟中的比重,部分學者采用第三產業增加值與第二產業增加值的比值來衡量產業結構高級化[11,32,40]。本文沿用這一測度方法對產業結構高級化進行衡量[32,40]。

產業結構合理化(RIS)指標可以體現區域要素資源在產業中的配置狀況以及區域產業結構間的比例關系的優化程度,即產業間具有較高的聚合質量。為體現區域產業間聚合質量和資源稟賦的利用情況,部分學者采用“泰爾指數”表征產業結構合理化[11,32,40],即利用各地區的三大產業產值和勞動力數據構建指數。具體公式為

式中:RIS為產業結構合理化指數;Y為區域第一、二和第三產業的產值;L為第一、二和第三產業的就業人數。泰爾指數是逆向指數,測算值越趨近于0,表明產業經濟趨于均衡,產業結構合理化程度越高。由于其是逆向指數,為便于對實證結果的比較,本文用極值法對泰爾指數負向標準化處理。

2.2.5調節變量 財政分權(FD)。財政分權意味著地方政府的財政力量水平差異?，F有研究對財政分權的指標測度方式主要有3種,分別是地方財政收支自由度、財政收入指標和財政支出指標。財政自主度指標一般用地方自主財政收入占本級政府總支出的比重來衡量[41]。財政收入分權指標主要體現中央與地方在財政收入權力層面的分配關系,通過稅收、土地出讓金等資源獲取方式來實現,采用特定省份地方人均財政收入/(地方人均財政收入+中央人均財政收入)或地方財政收入占整個國家財政收入的比重指標來衡量[42]。財政支出分權指標主要體現中央與地方在政府事權層面的分配關系,通過政府補貼、所得稅優惠和專項基金等方式來履行相關職責。采用特定省份地方人均財政支出/(地方人均財政支出+中央人均財政支出)[43]或地方財政支出占整個國家財政支出的比重來衡量[44]。由于在“雙碳”目標驅動下,政府財政支出分權對于彌補市場制度缺陷、促進綠色經濟可持續發展具有重要作用,本文采用支出法衡量財政分權指標[43]。

2.2.6工具變量 為了避免自然因素所帶來的碳排放影響,本文選擇空氣流通系數(VC)作為明顯外生于環境政策的工具變量,使得區域綠色創新效率的影響作用僅通過市場激勵型環境規制來實現,以便更好地解決內生性問題。借鑒劉傳明等[45]的做法,使用ArcGIS軟件,采用0.125度柵格,以10 m高度風速同大氣邊界層高度的乘積獲得空氣流通系數。

2.3 數據來源

由于港澳臺和西藏數據不足,考慮到樣本的可得性,本文選擇2005～2020中國30個省(自治區、市)的面板數據,樣本觀察值為480。數據來自《中國城市統計年鑒》《中國財政年鑒》《中國科技統計年鑒》《中國統計年鑒》《中國能源統計年鑒》以及各地級市統計年鑒。各指標描述性統計分析如表1所示。

表1 變量描述性統計Tab.1 Descriptive statistics of variables

3 實證結果分析

系統GMM 模型在差分GMM 基礎上進一步使用水平方程的矩條件,減少了估計誤差,同時兩步GMM 在一步GMM 基礎上建立方差-協方差矩陣,解決了一步GMM 的獨立和同方差假設問題,比一步GMM 更有效。由于引入區域綠色創新效率的一階滯后項為解釋變量,為有效控制回歸分析中的內生性問題,故采用系統GMM 作為主效應回歸模型,并采用兩步系統GMM 對面板數據進行估計。

模型回歸結果如表2中的模型(1)和(2)所示。運用系統GMM 需要判斷工具變量有效性過度識別檢驗,即Sargan檢驗原假設為工具變量均為有效變量的情況下,服從均值為0的正態分布。表2中,Sargan檢驗的P值均大于0.1,不拒絕原假設,說明系統GMM 的工具變量的選擇是有效的,不存在過度識別問題。此外,系統GMM 需要利用Arellano-Bond檢驗隨機擾動項的自相關,AR(1)和AR(2)分別考察模型差分后的殘差項是否存在一階和二階序列相關問題,表2中所有模型的AR(1)檢驗P值均小于0.1,AR(2)檢驗的P值均大于0.1,表明系統GMM 模型不存在殘差項二階自相關問題,市場激勵型環境規制對區域綠色創新效率的模型設定合理有效。

表2 主效應及調節效應回歸分析Tab.2 Regression analysis of main effects and moderating effects

3.1 主效應及調節效應回歸分析

表2中模型(1)為考慮區域綠色創新效率的一階滯后項后的市場激勵型環境規制對區域綠色創新效率的影響。由模型(1)可知,被解釋變量一階滯后項在1%的水平下對當期區域綠色創新效率產生顯著促進效應,影響系數為0.459,表明區域綠色創新效率具有慣性,存在顯著累積增長效應,需要不斷地累積區域綠色創新技術,將區域綠色創新能力建設作為區域戰略發展著力點。市場激勵型環境規制對區域綠色創新效率的影響在1%的水平下顯著正向,系數為0.143,假設H1a得到驗證,表明在市場激勵型環境規制的促進作用下,區域內的創新主體在節能減排和綠色生產技術上取得較大成效,顯著正向引導和促進區域綠色創新效率的產生。

就控制變量而言,經濟發展指標在1%的顯著性水平下對區域綠色創新效率產生負向影響作用,系數為-0.073。研究表明,經濟發展能夠顯著促進創新,但部分學者借鑒環境庫茲涅茨曲線,認為經濟發展水平同綠色創新效率之間呈現顯著的U 型曲線,而非簡單的線性關系[46]。在環境庫茲涅茨U型曲線拐點的左側,經濟水平逐漸提高,但綠色創新效率呈負向相關關系,經濟社會尚處于采用非技術因素(如勞動等)追求數量增長以帶動經濟增長的發展模式,部分區域的創新主體尚未意識綠色技術創新的重要性,綠色技術在經濟增長中的作用并未體現。由模型式(1)經濟發展指標回歸分析結果可知,區域人均GDP與區域綠色創新效率呈顯著抑制效應,表明中國經濟發展水平尚處于環境庫茲涅茨曲線拐點的左側。

城鎮化的發展會在1%的顯著性水平下對區域綠色創新效率產生正向影響作用,系數為1.910。表明隨著大量居民涌入城市,人口城鎮化所引發的要素集聚帶來了生產方式的集約化,使得單位污染排放有所降低,而要素集聚所導致的技術集聚和人口集聚,更有利于減排技術的碰撞和交流,從而實現綠色技術創新的提高。

能源消費結構對區域綠色創新效率影響系數為負,且未通過顯著性檢驗。原因可能在于,隨著光伏發電、核能、水能、風能和氫能等清潔能源在社會生產中的使用,清潔能源成為各省、市(自治區)實現碳中和的集中發力點,增加清潔能源的使用有助于降低區域污染排放,與區域綠色創新呈一定的替代效應。

外商直接投資的進入在1%的顯著性水平下對區域綠色創新效率產生抑制作用,系數為-0.013。由于外商直接投資的技術溢出對區域綠色創新效率的影響效應研究尚存在較大爭議,有觀點認為FDI作為技術和資本的結合體,不僅能為流入國的相關企業帶來先進的生產體系和環境治理經驗,還能通過知識和技術溢出效應實現流入國綠色創新效率的提升。但也有觀點從“污染天堂假說”的角度,認為重污染企業會選擇流入環境標準較低的區域生產,形成污染避難所,從而使外商直接投資的技術溢出效應對東道國的綠色技術創新影響不顯著,甚至是負向抑制作用[47]。就表2中模型(1)中的回歸分析結果來看,外商直接投資顯著抑制了中國區域綠色創新效率的增長,研究區域仍存在“污染天堂假說”。

表2中模型(2)為財政分權在市場激勵型環境規制對區域綠色創新效率的調節作用。其中,模型(2)中的財政分權同市場激勵型環境規制的交乘項的回歸系數在1%的顯著性水平下正向影響區域綠色創新效率,系數為2.917,說明財政分權促進了市場激勵型環境規制對區域綠色創新效率的提升作用,具有明顯調節效應,且財政分權程度越高,區域綠色創新效率的促進作用越明顯,H3假設得到驗證。當地方政府獲得地方獨立財權后,在碳中和戰略發展方向的促進下,地方間綠色GDP政績競爭趨向激烈,將更加注重地方綠色可持續經濟發展模式的建立,通過強化市場激勵型環境規制等經濟型工具以及財政綠色技術資金的投入效果和使用效率,倒逼區域內企業開展綠色轉型。同時,在倒逼企業轉型升級時也更能發現創新主體的綠色生產經營著力點、切中要害,加大綠色研發的投入扶持力度,激發和帶動整個區域內綠色技術創新動力,促進區域綠色技術創新產出增加。

3.2 中介效應回歸分析

中介效應普遍使用因果步驟法、Sobel檢驗法和偏差校正的非參數百分位Bootstrap法。因果步驟法雖得到廣大學者的使用,但近年來圍繞逐步檢驗是否有效,是否需要先驗總效應,區分完全中介和部分中介是否合適以及該方法能否反映因果關系等問題受到質疑[48]。Sobel法由于設定抽樣分布服從正態分布的先行假設,很多學者認為其抑制了中介效應的研究應用。相對而言,方杰等[48]和溫忠麟等[49]認為Bootstrap方法校驗結果更精確,適用于中小樣本和多種中介模型,放棄總效應c顯著為中介效應檢驗的前提條件,不再區分完全中介和部分中介的界定,具有較強的普適性,可取代Sobel檢驗法和因果步驟法。

基于此,采用Bootstrap 法驗證市場激勵型環境規制對區域綠色創新效率的中介傳導機制,通過1000次抽樣,構成95%的置信區間,P為百分比置信區間,間接效應系數乘積顯著的標志是置信區間不包含0。檢驗結果如表3所示,模型(3)和(4)分別為針對產業結構合理化指標和產業結構高級化的中介效應檢驗。模型(3)的間接效應置信區間不包含0,說明產業結構合理性在市場激勵型環境規制對區域綠色創新效率影響效應中存在中介效應,間接效應系數為0.020,效應值為26.3%。模型(4)的間接效應置信區間不包含0,說明產業結構高級化在市場激勵型環境規制對區域綠色創新效率影響效應中存在中介效應,間接效應系數為0.037,效應值為49.3%。因此,假設H2a和H2b得到驗證。

表3 中介效應分析結果Tab.3 Results of mediation effect analysis

4 穩健性檢驗

采用模型替換法考察評價方法和指標的穩定性,如果能夠得到相同的結果,則表明數據結論穩定可靠。由于主效應考慮到內生性和弱工具變量問題,且Blundell等[26]利用蒙特卡洛模擬實驗證實,在有限樣本下,系統GMM 較差分GMM 估計結果更有效,故主效應采用系統GMM 進行回歸分析,在穩健性檢驗中利用差分GMM 檢驗數據的穩定性。如表4所示,模型(5)、(6)的區域綠色創新效率一階滯后項、市場激勵型環境規制、市場激勵型環境規制同財政分權的交乘項的回歸系數和顯著性與表1中的模型(1)、(2)一致,證明主效應檢驗結果具有穩定性。

表4 更換回歸分析模型的穩健性檢驗Tab.4 Robust test of replacement regression analysis model

5 異質性分析

為實現中國跨入創新型國家行列的目標,2016年4月科技部印發建設創新型省份工作指引的通知,將江蘇、四川、安徽、湖南、福建、陜西、浙江、湖北、廣東、山東和吉林作為創新型省份試點。此外,北京、上海、重慶和天津作為創新型城市試點。本文以創新型省、市試點為區分條件,探究市場激勵型環境規制對區域綠色創新效率的影響。在創新型省市中,包含8個東部地區區域,4個中部地區區域和3個西部地區區域。模型(7)為非創新型省(市)區域分樣本回歸,模型(8)為創新型省(市)區域分樣本回歸,結果如表5所示,區域綠色創新效率一階滯后項對當期區域綠色創新效率均在5%顯著性水平下存在正向相關性。創新型省(市)的市場激勵型環境規制對區域綠色創新效率在1%顯著性水平下形成促進作用,系數為0.195,同主效應檢驗結論一致。非創新型省(市)的市場激勵型環境規制對區域綠色創新效率有促進效應,但未形成顯著性關系。這可能是因為15個非創新型省(市)包含了12個中西部地區省份,經濟發展程度相對較低,對市場激勵型環境規制的運用相較于東部地區較為滯后,造成綠色創新和高新技術的成果轉化能力較弱,未形成綠色技術創新的競爭力。

表5 分樣本回歸:市場激勵型環境規制影響區域綠色創新效率的回歸結果Tab.5 Sub-sample regression:The regression results of the impact of market incentive environmental regulations on regional green innovation efficiency

6 結論

為有效控制回歸分析中的異方差和內生性問題,本文采用兩步系統GMM 作為主效應回歸模型,對市場激勵型環境規制對區域綠色創新效率的影響效應進行實證分析。實證分析發現:

(1) 市場激勵型環境規制對區域綠色創新效率具有顯著促進效應。

(2) 財政分權在市場激勵型環境規制對區域綠色創新效率影響效應中具有正向調節作用。

(3) 為揭開市場激勵型環境規制同區域綠色創新效率的研究“黑箱”,通過Bootstrap的中介檢驗產業結構合理化和產業結構高級化在市場激勵型環境規制同區域綠色創新效率間的中介傳導作用,證實產業結構優化指標在市場激勵型環境規制對區域綠色創新效率的影響具有中介促進效應。

(4) 中國幅員遼闊,各區域的資源稟賦、經濟發展形勢各有不同,在分樣本回歸中,也發現創新型省市在市場激勵型環境規制的運用方面同非創新型省市試點區域有所不同,各地區需要因地制宜開展環境規制工具的深度和廣度。

基于上述研究結論,提出如下啟示:

(1) 從區域的維度,創新型省份試點省市和非創新型省份試點省市的市場激勵型環境規制對區域綠色創新效率所產生的影響存在顯著空間異質性。政府應循序漸進推進不同省份的市場激勵型環境規制強度,確保不同時期、不同省域的市場激勵型環境規制強度均在創新主體可承受的范圍內。對創新型省份試點省市和非創新型省份試點省市地區實施因地施策的市場激勵型環境規制工具。其中,創新型省份試點地區可根據其資源稟賦優勢重點考慮“碳排放權”交易、“用能權”交易等市場激勵型環境規制工具,非創新型省份試點地區在改善相對落后的經濟和創新能力現狀的同時發揮市場化手段在污染減排方面的基礎性作用。

(2) 區域政府應以產業結構優化為目標,通過構建產業結構的合理化和高級化,為綠色產業發展提供內生動力,以提升區域綠色創新效率。在產業結構合理化建設上,地方管理者應強化環境專項補貼、扶持及研發投入力度,提供必要的綠色項目投入資金、技術和智力支持向知識型、服務型和綠色能源產業轉移。通過推動區域內的產學研綠色協同創新,加大地區環境污染治理人才和綠色創新技術人才的培養力度,通過綠色產業的發展吸納更多的就業人口,調節綠色產業結構同就業結構的平衡,合理配置產業結構中的綠色生產投入要素,提高區域資源投入要素的使用效率。在產業結構高級化建設上,通過市場激勵型環境規制的激勵約束作用,促進第一產業的增產又減污,發揮森林資源的碳匯作用。關注第二產業對高碳資源的低碳化、集約化利用和替代性使用,促進電力、煤化工、油氣等高排放行業在低碳處理方面關鍵技術的發展,加大相關行業的轉型和升級。加大第三產業中的綠色服務和綠色創新技術研發產業的扶持力度,建立綠色產業示范基地建設,以實現區域產業結構從第一、二產業向綠色知識密集型和高附加值服務產業轉變的產業結構高級化趨勢,通過綠色技術產業的帶動,提高區域綠色創新績效的產出。

(3) 從財政分權對區域綠色創新效率的促進效應來看,財政分權對區域綠色創新效率的形成具有顯著促進效應。因此,需要對地方政府效率的考核方式進行適當調整,將區域資源利用、環境治理、生態保護和綠色生活等綠色經濟發展指標與綠色創新能力指標納入地方政府業績考核指標體系,嚴格限制地方政府的自利性投資行為,培育區域發展新動能。有意識地激勵和扶持綠色創新主體的成長,促進綠色創新專利的成果轉化效果,促進綠色項目的穩定運轉,發揮地方政府在區域綠色創新系統建設中的主體作用。

本文圍繞市場激勵型環境規制對區域綠色創新效率的影響進行了較為完整的理論分析,并采用面板回歸效應、中介效應和調節效應實證檢驗相關理論?？紤]到研究能力和文章篇幅,后續可考慮從門限模型的角度入手,優化模型設計,探究非線性關系在市場激勵型環境規制對區域綠色創新效率中的影響,以加強理論研究的深度。