環(huán)境規(guī)制對技術創(chuàng)新影響的Meta回歸分析

張 平，蔡國慶，張鵬鵬

（武漢大學 經濟與管理學院，武漢 430072）

0 引言

長期以來，人們普遍認為環(huán)境規(guī)制會增加企業(yè)生產成本，降低企業(yè)競爭力，進而影響地區(qū)經濟增長。直到“波特假說”提出后，人們對這個問題才有了新的認識。波特等（1991、1995）[1,2]從動態(tài)的視角分析發(fā)現(xiàn)，設計合理的環(huán)境規(guī)制政策能夠為企業(yè)提供技術創(chuàng)新的信息和動力，使企業(yè)在面對較高的污染治理成本時，投資于創(chuàng)新活動以滿足規(guī)制政策的要求，產生創(chuàng)新補償效應，從而提高產業(yè)的國際競爭力，在環(huán)境規(guī)制與技術創(chuàng)新之間實現(xiàn)“雙贏”。近幾年來，針對“波特假說”的有效性和合理性，國內學者從多個角度對其進行了實證檢驗，但未能形成統(tǒng)一的共識。事實上，由于數據來源、樣本量、區(qū)域差異、模型構建、估計方法等的不同，導致實證研究結論莫衷一是。對于這種實證結論反差巨大的事實，本文重點關注的是哪些因素導致了研究結論的不一致，即實證研究結果是否受具體研究特征（如模型設計、研究方法、指標選取等）的影響。

目前，針對實證研究結果的不一致，已有學者應用Meta回歸分析方法對導致實證結果不一致的原因進行了實證分析，但是對于環(huán)境規(guī)制與技術創(chuàng)新之間的爭論，國內還無人應用Meta回歸分析方法對其進行研究。基于此，本文嘗試使用Meta回歸分析方法系統(tǒng)研究國內關于環(huán)境規(guī)制與技術創(chuàng)新關系的文獻。本文從中國全文期刊文獻庫中搜索、篩選出32篇符合Meta回歸分析要求的文獻，從中提取出88條結論，從而構建Meta回歸模型對導致結果不一致的因素進行實證分析，以期從中發(fā)現(xiàn)環(huán)境規(guī)制與技術創(chuàng)新關系的趨勢性、一致性的研究結論。

1 Meta回歸分析

1.1 樣本選擇

Meta回歸分析的基礎是對原始研究文獻進行全面準確地搜集和篩選。本文利用中國全文期刊數據庫，在核心數據庫中輸入“環(huán)境規(guī)制”、“環(huán)境管制”、“技術創(chuàng)新”、“技術進步”、“波特假說”等詞匯進行搜索，共搜集了上千篇文獻資料。根據研究主題進行了篩選，要求文獻中必須同時包括“環(huán)境規(guī)制”與“技術創(chuàng)新”，而且文獻必須有計量模型。由于大部分文獻為文獻綜述類或邏輯闡釋類的文章，而且有些文章在回歸中沒有匯報t值、p值等研究所需信息，不符合本文的實證研究要求，予以剔除。有些文獻雖然進行了實證研究且匯報了t值、p值等研究所需信息，但是與本文研究的側重點不符，這一部分文獻也予以剔除。經過篩選剔除，最終共獲得32篇有效文獻，見文獻[3]至文獻[34]。這些文獻大部分發(fā)表在CSSCI來源期刊上，部分發(fā)表在權威期刊上，保證了研究數據的有效性和可靠性。

在篩選出32篇有效文獻后，需要對文獻中的信息進行提取分析，包括發(fā)表年份、研究時間段、研究區(qū)域、數據類型（全國、省際或行業(yè)數據）、數據格式（截面、時間序列或面板格式）、計量方法（OLS、固定效應或者隨機效應等）、t值、顯著性、參數估計量系數的符號以及研究所采用的主要因變量、關鍵變量和控制變量等。由于一篇文獻中可能涉及多個區(qū)域或者使用多個計量模型導致多個結論出現(xiàn)，會對信息提取造成一定程度的困擾。因此，本文借鑒已有的研究方法，建立以下文獻信息提取標準：當同一篇文獻中涉及多個計量模型導致多個實證結論出現(xiàn)時，選擇該文作者認為最佳的估計結果；如果論文作者沒有指出其所偏好的實證結論而且多個估計結果之間的符號或顯著差異較小時，擬合優(yōu)度最高(R2)的將被選取；當論文替換不同的子樣本時（如全國、東中西部數據等），或替換不同的被解釋變量（如R＆D支出、專利授權量、專利申請量等），或包含不同的衡量環(huán)境規(guī)制的代理變量（如環(huán)境污染治理支出和成本、環(huán)境污染排放水平等），在沒有指出多個估計結果中的最佳結果時，同一篇論文的多個結論信息可能均被提取。根據以上信息提取標準，本文從32篇有效文獻中提取出88條適合進行Meta回歸分析的實證結論。

1.2 Meta回歸分析法

Meta回歸分析是對具有相同研究目的的多個獨立研究結果進行系統(tǒng)分析、定量綜合的研究方法，國內有些稱之為“元回歸”或“薈萃回歸”。Meta回歸分析最初應用于醫(yī)學研究，現(xiàn)在則廣泛應用于醫(yī)學、心理學、社會學、經濟學、管理學等學科。與傳統(tǒng)的文獻綜述不同，Meta回歸分析不再局限于定性描述和總結，借助計量軟件對實證研究結論再次進行實證分析，可以得到較為明確的結論，從而克服了傳統(tǒng)文獻綜述中存在的個體主觀性問題。

根據Stanley和Jarrell（1989）的研究，Meta回歸分析可以采用以下計量模型：

其中，被解釋變量Yi為原始文獻中的研究結論，一般為相關參數估計量的t值、相關參數估計量的顯著性、相關參數估計量符號的正負等指標。Meta回歸分析中的K個解釋變量Zik是反映所有實證研究設計特征的代理變量，用以描述樣本文獻在研究數據、模型構建、估計方法等方面的差異，一般包括樣本數據特征（研究時間段、研究區(qū)域、數據類型、數據格式、計量方法等）、原始文獻指標特征（因變量的代理變量、關鍵變量、控制變量等）等。

根據上述一般Meta回歸分析模型，本文構建了以下Meta回歸模型：

由于Sign、Posit是二元虛擬變量，本文使用Probit模型對方程（2）和方程（3）進行回歸，相關變量的說明見表1。

表1 Meta回歸分析的變量說明

1.3 變量構建及說明

為了考察現(xiàn)有實證研究結論與其具體研究特征之間的關系，本文選擇以下兩個指標作為因變量用以Meta回歸分析：相關參數估計量的系數符號（Posit）、相關參數估計量的顯著性（Sign）。

本文選取的解釋變量主要包括：（1）數據特征變量。文獻數據的樣本量，用以考察樣本量的大小對顯著性和系數符號的影響；起始年份、終止年份和時間跨度用以考察數據選取的時間對相關指標的影響；東部、中部、西部地區(qū)指標考察環(huán)境規(guī)制對技術創(chuàng)新的影響是否具有區(qū)域差異性；行業(yè)數據考察使用行業(yè)或企業(yè)數據對因變量的影響，其對立面為使用省際數據；面板數據指標用來考察使用面板數據是否影響回歸結果的差異性；固定效應用以說明估計方法的不同是否導致了回歸結果的不同。（2）指標構建變量。現(xiàn)有文獻中，不同學者構建了不同的代理指標來衡量環(huán)境規(guī)制和技術創(chuàng)新，本文設置指標構建變量來觀察代理指標的差異是否影響了原始文獻回歸結果的差異性。技術創(chuàng)新的代理指標為R＆D支出，如果研究文獻用R＆D支出來測度技術創(chuàng)新，賦值為1；使用專利申請或受理量或其他代理變量時賦值為0，現(xiàn)有文獻中有27.3%選擇使用R＆D支出衡量技術創(chuàng)新。環(huán)境規(guī)制的指標為環(huán)境污染治理支出和成本（Cost），如果研究文獻用污染治理設施運行費用或工業(yè)污染治理投資總額來度量環(huán)境規(guī)制強度，賦值為1，如果選擇污染排放水平或者排放達標率等指標則為0，有61.4%的文獻選擇環(huán)境污染治理支出和成本（Cost）指標。（3）控制變量。影響技術創(chuàng)新的因素有很多，本文搜集原始文獻中常見的幾個控制變量，有經濟發(fā)展水平（GDP）、行業(yè)規(guī)模（Scale）、外商直接投資（FDI）和研發(fā)人員投（Human），這些控制變量的選取是否影響了論文回歸結果的差異性，這也是本文所關注的。

2 Meta回歸結果分析

為了檢驗環(huán)境規(guī)制與技術創(chuàng)新實證研究結果是否受到樣本數據特征、變量指標構建等因素的影響，本文使用Meta回歸分析法分別對模型（2）和模型（3）進行回歸分析。

2.1 “環(huán)境規(guī)制對技術創(chuàng)新有正向影響”的Meta回歸結果

表2顯示的是以“環(huán)境規(guī)制對技術創(chuàng)新有正向影響”為因變量的Meta回歸結果。其中變量“樣本量”、“時間跨度”、“東部地區(qū)”、“西部地區(qū)”、“行業(yè)數據”、“環(huán)境污染治理支出和成本”分別在不同的顯著性水平下顯著，說明這些變量影響了實證研究結果。而其他變量則未能通過顯著性水平檢驗，表明這些變量對實證研究結果未能造成影響。

表2 環(huán)境規(guī)制對企業(yè)技術創(chuàng)新有正向（Posit）影響的Meta回歸結果

具體來說，變量“樣本量”通過了10%的顯著性水平檢驗，且系數符號為正，說明在實證研究中擴大樣本量能增加“正向影響”的可能性。樣本量反映了原始數據的廣度，大樣本量能夠充分反映指標的特征信息，使得回歸結果更具顯著性和科學性。“時間跨度”變量在5%的顯著性水平上顯著，但是系數為負，說明研究樣本跨越的時間越長，實證回歸結果為負向影響的可能性越大。一般來說，時間跨度越長，樣本量也相應的越大，回歸系數應該同“樣本量”指標的系數相同。但是，在一個較長的時間段內，一個經濟體面臨的經濟形勢可能發(fā)生了深刻的變化，這時如果不加區(qū)分的將這個時間段作為一個整體研究，可能掩蓋了一些具有“轉折性”的信息。如2008年發(fā)生了國際金融危機，中國國內經濟不可避免的受到影響，使得以環(huán)境治理支出成本衡量的環(huán)境規(guī)制在2008年之后出現(xiàn)了下降趨勢，這必然對相關研究產生影響。

變量“東部地區(qū)”和“西部地區(qū)”都在10%的顯著性水平上顯著為正，說明以東部地區(qū)和西部地區(qū)為研究對象都更可能獲得“環(huán)境規(guī)制對技術創(chuàng)新有促進作用”的結論。東部地區(qū)經濟發(fā)達，技術水平較為先進，且擁有大量的科技人才，面對環(huán)境規(guī)制更容易通過技術創(chuàng)新來內部化環(huán)境規(guī)制成本。中部地區(qū)不存在顯著的正向效應，可能與中部地區(qū)大量承接東部地區(qū)勞動密集型產業(yè)和污染密集型產業(yè)有關。有些研究發(fā)現(xiàn)環(huán)境規(guī)制影響污染密集型產業(yè)的區(qū)際轉移，這些企業(yè)不具有技術創(chuàng)新的積極性，轉移到中部地區(qū)不僅不能提升中部地區(qū)的技術創(chuàng)新水平，反而會增加該地區(qū)的環(huán)境污染和治污壓力。“行業(yè)數據”變量通過了10%的顯著性檢驗，且系數符號為正，說明在實證研究中使用中微觀的行業(yè)數據或企業(yè)數據更能增加正向影響的可能性。變量“環(huán)境污染治理支出和成本”在5%的顯著性上為正，說明在實證研究中將環(huán)境污染治理支出和成本作為環(huán)境規(guī)制強度的代理變量更能得到正向影響的結論。其他的控制變量如GDP、行業(yè)規(guī)模、FDI等皆不顯著，說明是否將這些控制變量納入回歸模型中對實證研究結果沒有影響。

2.2 “環(huán)境規(guī)制對企業(yè)技術創(chuàng)新有顯著影響”的Meta回歸結果

下頁表3是以“環(huán)境規(guī)制對企業(yè)技術創(chuàng)新有顯著影響”為因變量的Meta回歸結果。在樣本數據特征變量中，“東部地區(qū)”變量在5%的顯著性水平上顯著，且符號為正，說明在研究中選取東部地區(qū)作為研究對象會增加回歸結果的顯著性。相反，“中部地區(qū)”變量的系數為負值，說明以中部地區(qū)為研究對象得到的回歸結果顯著性會降低，但是這一影響并不顯著。“行業(yè)數據”指標在5%的顯著性上顯著為正，表明選擇行業(yè)或企業(yè)數據研究環(huán)境規(guī)制對技術創(chuàng)新的影響更可能得到顯著的結論。同時也說明使用宏觀的省際數據可能降低回歸結果的顯著性，一個可能的解釋是由微觀數據加總形成的宏觀數據使得計量檢驗中的變量關系發(fā)生改變，加總數據未能考慮到行業(yè)異質性和企業(yè)異質性，同時在數據統(tǒng)計的過程中，隨著數據統(tǒng)計層級的增多，數據“失真”的可能性也在增加。其他的樣本數據特征變量如樣本量、起止年份、時間跨度、面板數據、固定效應等未能通過10%的最低顯著性水平檢驗，說明樣本量的大小、數據時間跨度的大小以及數據類型、估計方法的選擇不影響回歸結果的顯著性。

在指標構建變量中，“R＆D支出”指標在10%的顯著性水平上顯著為正，說明用R＆D支出來衡量技術創(chuàng)新比用專利申請或授權量來衡量更能增加回歸結果的顯著性。“環(huán)境污染治理支出和成本”變量的系數為正，且通過了10%的顯著性水平檢驗，說明在研究中使用環(huán)境污染治理支出和成本來衡量環(huán)境規(guī)制強度更可能得到顯著的回歸結果，而使用環(huán)境污染排放水平、排放達標率等指標則可能降低回歸結果的顯著性。“外商直接投資”變量在5%的顯著性水平上顯著，且符號為正，這說明外商直接投資對技術創(chuàng)新有重要的貢獻，若遺漏該變量會導致研究結果扭曲。而其他的控制變量如GDP、企業(yè)規(guī)模、人力資本投入等未能通過顯著性檢驗，說明在研究中增加或遺漏這些變量對回歸結果的顯著性并未造成影響。

表3 環(huán)境規(guī)制對企業(yè)技術創(chuàng)新有顯著（Sign）影響的Meta回歸結果

綜上所述，不管是以“系統(tǒng)符號為正”為因變量，還是以“回歸顯著性”為因變量進行Meta回歸分析，都證實了環(huán)境規(guī)制與技術創(chuàng)新實證研究結果受到多個樣本數據特征和指標構建變量的影響，這就要求我們在進行相關實證分析時多注意一些因素考慮及指標的選擇。

3 結論及啟示

3.1 結論

本文從中國全文期刊數據庫中篩選出32篇有效文獻，整理了88條符合研究要求的結論，運用Meta回歸模型對影響實證研究結論差異性的因素進行了回歸分析，研究發(fā)現(xiàn)環(huán)境規(guī)制對技術創(chuàng)新影響的不同結果受到多個樣本數據特征和指標構建特征的影響。

第一，在實證研究中擴大樣本量能增加“正向影響”的可能性，以東部地區(qū)和西部地區(qū)為研究對象更可能獲得“環(huán)境規(guī)制對技術創(chuàng)新有促進作用”的結論，在實證研究中使用中微觀的行業(yè)數據或企業(yè)數據更能增加正向影響的可能性，將環(huán)境污染治理支出和成本作為環(huán)境規(guī)制強度的代理變量更能得到正向影響的結論，而擴大“時間跨度”則更有可能得到負向效應。第二，在實證研究中使用“東部地區(qū)”、“行業(yè)數據”、“R＆D支出”和“環(huán)境污染治理支出和成本”這四個變量，能夠顯著地增加環(huán)境規(guī)制與技術創(chuàng)新實證研究結果的顯著性；外商直接投資對技術創(chuàng)新有重要的貢獻，若遺漏該變量會導致研究結果扭曲；其他變量對顯著性沒有影響。

3.2 啟示

第一，與傳統(tǒng)的文獻述評不同，Meta回歸分析甄別了經濟學中實證研究結果不一致的問題，并對影響因素進行了實證分析，從中發(fā)現(xiàn)環(huán)境規(guī)制與技術創(chuàng)新關系的趨勢性、一致性的研究結論，為未來學術研究者的實證研究設計提供了標準，同時為經濟決策者更加準確科學地制定經濟政策提供了依據。

第二，就本文而言，要特別謹慎對待現(xiàn)有的實證研究結果，在相關指標的選取和構建上要保持謹慎的態(tài)度。特別注意時間段的選取，重點關注具有“轉折性”的時間節(jié)點，可以采用分段研究的方法。在研究中要盡量擴大樣本選擇范圍，避免樣本選擇的主觀性、隨意性和小范圍性。外商直接投資是一個不可忽視的重要因素，在以后的學術研究和政策制定中要重點關注。宏觀經濟數據大都由微觀經濟數據簡單的加減乘除處理而來，這種簡單地處理很可能是應用兩個或者多個低相關度的微觀數據組推導宏觀數據，可能改變宏觀經濟變量之間的關系，使用中微觀數據進行研究將更加嚴謹、科學。

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