科技創新、環境規制與經濟發展的空間效應研究
——以長江經濟帶為例

黃 寰，王 瑋，尹濤濤

(1.成都理工大學商學院，成都 610059；2.中國人民大學長江經濟帶研究院，四川 宜賓 644000；3.四川文化產業職業學院，成都 610213)

改革開放四十年以來，中國經濟發展狀態發生了顯著的變化，從提高落后的物質生產能力到追求平衡與充分發展，從“先污染后治理”到“綠水青山就是金山銀山”，創新、協調、綠色、開放、共享，既是我國當前階段的發展理念，也是經濟發展質量的重要標準.在這種高速增長轉變為高質量發展的狀態下，長江經濟帶作為高經濟密度、高發展潛力的區域之一，是形成我國經濟發展區域集群的重要陣地，因此研究科技創新、環境規制與經濟發展質量的空間效應，對探索一條加強區域協同關系、培育創新動能、實現生態優先和綠色發展的新道路具有重要的現實意義.

當前學術界普遍認同經濟發展質量具有多元化的內涵，包括平穩性、持續性、協調性、創新性等多個方面，如何促進經濟高質量發展，一直是該研究領域的重點問題[1].洪銀興[2]強調科技創新在經濟發展過程中主要是實現要素的整合與組合，并在應用和擴散過程中，創造出新的要素，從而助推經濟持續性高質量發展.王業強等[3]指出科技創新對地區差距具有積極的促減作用.Feki C[4]在發展中國家中的研究發現科技創新即使在短期內對經濟發展有負面的影響，但從長期來看是正面的.

科技創新解決經濟發展質量的產出問題，生態環境保護則要解決經濟高質量發展的支撐問題.董戰峰等[5]認為我國目前在環境財政、價格、生態補償等多個方面取得了很大的進展，但依然存在著激勵強度不夠、政策滯后性等問題.Yuan等[6]通過對2003年至2013年的面板數據的研究發現環境規制能否促進經濟與環境的協調發展，主要是取決于環境規制的合理水平，就目前的情況而言適度增強環境規制的強度有利于經濟質量的提升.

從定量分析來看，目前對于經濟發展質量的測度較為成熟，綜合指標的選取囊括了經濟增長、產業協調、收入分配、環境制約等多個方面，方法上有采用各類賦權法的，也有采用全要素生產率的[7-8].經濟發展、科技創新、生態環境保護于其他要素的相互關系研究更是熱點領域，研究者普遍認為科技創新是經濟發展的重要助推力，但環境保護對科技創新和經濟發展的促進作用存在著“門檻”和非線性關系[9-12].

李翔等[13]通過設定面板門檻模型，發現在不同的產業結構水平下，科技創新對經濟增長的影響有所不同.石華平等[14]認為環境規制對技術創新的影響表現出倒N型曲線關系，當環境規制處于帕累托最優區間時才會有效促進技術的創新.Rubayyat Hashmi[15]利用空間計量模型，發現在經合組織國家中，環保方面的創新每增加1%可使碳排放減少0.017%，人均環境稅收的增加1%可使碳排放減少0.03%，為協調環境規制與技術創新的提供了可利用的市場化手段.

綜上所述，不少相關研究一方面簡化了經濟發展質量的內涵，用人均GDP作為代表經濟發展的指標，實際上探討的是科技創新與經濟增長的關系，或者是把經濟發展解釋成綠色經濟，只考慮環境污染的負向效應，忽視了經濟發展質量所要求的協調性和創新性；另一方面，多考察金融支持、資本投資、產業集群等要素與科技創新的交互作用，對科技、經濟、環境的三者關系研究相對較少.與此同時，正是由于經濟高質量發展本身所包含的多樣性特征與地區差異特色相契合，使得探討三者的空間關系具有實際意義.針對以上情況，本文從經濟發展質量的四個重要內涵出發，探討科技創新、環境規制、以及交互項對經濟發展質量的空間效應，為長江經濟帶的“一體化”和經濟高質量發展提供科學的決策依據.

1 研究方法與指標選取

1.1 研究方法

空間計量模型有三種常見的形式：空間自回歸模型(SAR)、空間誤差模型(SEM)和空間杜賓模型(SDM)，空間自回歸模型假設因變量相互影響，空間誤差模型假設誤差項相互影響，空間杜賓模型則假設空間依賴性受到本地區和相鄰地區的共同影響.用數學形式表示的空間計量的一般模型為：

(1)

其中，W代表空間權重矩陣，Wyt和Wxi分別表示被解釋變量之間的交互效應、解釋變量之間的交互效應，εit表示擾動項.ρ、β、δ、λ均為系數，ρ反映的是相鄰地區對本地區的影響作用.如果λ=0，模型為空間杜賓模型；如果λ=δ=0，則為空間自相關模型；如果ρ=δ=0，該模型就為空間誤差模型[16-17].

為了更科學地度量長江經濟帶的經濟空間關系，本文先構建傳統的地理空間權重矩陣，再納入林平光等人提出的經濟距離權重構建方法，公式為[18]：

(2)

空間計量模型首先要求觀測值之間存在空間自相關性，該自相關性有全域和局部兩種測度模式.全域空間自相關是研究范圍內的整體空間相關性，但全域空間自相關的不顯著并不影響局部空間自相關的顯著，相反也是如此.描述空間自相關的統計量則通常采用Moran’sI，其全域和局部兩種情況下的計算公式如(3)和(4)所示：

(3)

(4)

其中，Zi和Zj為標準化后的觀測值.

全域Moran’sI的取值是[-1，1]，取值為正時表示存在正向的空間自相關性，反之存在負向的空間自相關性；取值越接近|1|，空間自相關性越高.局部Moran’sI的取值則不會拘泥于該區間，并能夠反映觀測值與相鄰地區的局部聚集情況.

1.2 指標選取

指標的選取在總結參考已有研究成果的基礎上，充分考慮了數據的可比性和可獲得性，具體如表1所示.

被解釋變量為經濟發展質量指數，在鈔小靜、林春艷、朱子云等人的研究基礎上，以投入產出率代表經濟發展的經濟效益，其中全社會固定資產投資和就業總人口數分別代表資本和人力的投入；以技術市場交易額與GDP的比重衡量經濟發展的創新性；用第三產增加值與第二產業增加值的比值反映產業結構的優化程度，該比值大于1時，該地區產業結構越趨近“經濟服務化”；以每單位GDP的廢氣、廢水和工業固體廢氣物的產生量來衡量經濟發展的環境負面效應[19-21].

解釋變量為科技創新，主要以張林和汪元發等人采用的指標體系為基礎，從專利申請授權量、技術市場成交額、工業新產品收入占比三個方面綜合量化[22-23].調節變量為環境規制，采用目前被比較廣泛采納的方法，通過工業污染治理投入占工業產業增加值的比重來反映環境對經濟發展的規制現象.同時，引入科技創新與環境規制的交叉項，以此評估兩者對經濟發展質量產生的聯合效應.控制變量選取高等教育畢(結)業人數占總就業人數、外商投資企業投資額占GDP比重和全社會固定資產投資占GDP的比重分別人力資本狀況、經濟開放水平和社會投資水平.

表1 長江經濟帶評價指標體系Tab.1 Evaluation index system of Yangtze River Economic Belt

2 實證研究

2.1空間分布分析

本文以國家“十二五”科技發展規劃和生態環境保護規劃為起點，選取長江經濟帶2012年-2017年統計數據，數據來源《中國統計年鑒》、《中國科技統計年鑒》、《中國環境統計年鑒》以及長江經濟帶沿線各省市統計年鑒等，利用熵值法計算各指數與變量，變量描述性統計結果如表2所示.

表2 變量描述性統計結果Tab.2 Variable descriptive statistics

長江經濟帶沿線各省份的經濟發展質量、科技創新水平和環境規制強度在整體上均呈現出明顯的上升趨勢.從空間分布來看，如圖1和圖2所示，江浙滬地區經濟發展質量始終處于領先水平，但與其他省市的差距在逐步縮?。恢杏蔚貐^的湖南省和重慶市表現較好；四川和云南兩省在六年的時間里實現了提升和超越；貴州省相比其他省市的位置有所下降.

科技創新水平總體呈現東高西低的格局，上海、浙江、重慶三省(市)的科技創新水平較高，中游地區發展勢頭強勁.科技創新水平與經濟發展質量在匹配上存在著比較明顯的地區差異，大部分地區的科技創新水平與經濟發展質量呈現出一致性；安徽、云南、江西三省由于產業結構的協調程度相對較低，加之污染等負面效應的影響，使得其科技創新水平與經濟發展質量表現不太匹配.四川科技創新水平偏低，但經濟發展質量則在長江經濟帶處于第二梯隊，從實際來看主要是因為污染物排放控制較好，以及產業結構上工業產業的收縮和第三產業的發展壯大.

2012年長江中上游環境規制強度普遍高于中下游地區，中上游地區生態環境的多樣性和脆弱性要高于中下游地區，因此在治理的投入上會更多；下游地區經濟發展水平較高，政府和居民對環境改善、污染治理等方面提出了更高的要求，從而環境規制強度也較高.到了2017年，環境規制強度演變為東高西低，上游地區除了云南環境規制強度始終較高外，貴州的環境規制強度則出現較大程度的下降.

圖1 2012年長江經濟帶各變量空間分布Fig.1 Spatial distribution of variables in the Yangtze River Economic Belt in 2012

圖2 2017年長江經濟帶各變量空間分布Fig.2 Spatial distribution of variables in the Yangtze River Economic Belt in 2017

2.2 空間自相關分析

利用軟件Stata15.1分別對長江經濟帶經濟發展質量、科技創新水平以及環境規制進行空間自相關分析.從表3可以看出，除了環境規制強度在2015年和2016年存在不顯著的負向全域空間自相關和空間不相關，其他Moran’sI指數基本都顯著為正，說明長江經濟帶在經濟發展質量、科技創新水平和環境規制上基本具有明顯的正向空間相關性.同時，經濟發展質量的Moran’sI指數從2013年開始緩步下降，各省市經濟質量出現分化現象；科技創新的空間聚集程度則在逐步上升；環境規制從高度集聚現象逐步演化為分化現象.從局部集聚情況來看，如圖3和圖4所示，經濟發展質量呈現的下游地區高高集聚、中上游地區低低集聚的總體格局不變；科技創新水平的局部空間集聚從下游往中上游推進，高高集聚的范圍不斷擴大；環境規制的強度從云貴兩省高高集聚狀態逐步向其他省市分化，中下游地區呈現出高低低高集聚現象.

表3 變量全域Moran’s I指數Tab.3 Variable global Moran’s I index

注：*、**、***分別表示在10%、5%、1%水平下顯著。

圖3 2012年局部Moran’s I指數散點圖Fig.3 Local Moran’s I index scatter plot in 2012

圖4 2017年局部Moran’s I指數散點圖Fig.4 Local Moran’s I index scatter plot in 2017

2.3 空間計量分析

2.3.1 空間面板數據適用性檢驗 首先對面板數據進行固定效應模型、隨機效應模型和Hausman檢驗，在確定適用固定效應模型的基礎上，通過LR檢驗確定本文更適合空間固定效應模型，最后綜合利用LM檢驗和LR檢驗，可知空間杜賓模型為最適合的空間計量模型[24]，統計檢驗結果如表4所示.

表4 空間面板數據檢驗結果Tab.4 Results of spatial panel data test

注：***表示在1%水平下顯著。

2.3.2 空間計量分析 建立空間杜賓模型方程如公式(5)所示，其中TIit·ERit為科技創新與環境規制的交叉項，Controlit為控制變量.

QEDit=ρWitQEGit+β1TIit+β2ERit+

β3TIit·ERit+cControlit+δWitxit+εit，

(5)

采用極大似然估計，對以上空間杜賓模型進行穩健標準誤下的空間固定效應分析，其中數據先進行了均值化和正向化處理，結果如表5和表6所示.

表5 空間杜賓模型回歸結果Tab.5 Results of spatial Durbin model regression

注：*、**、***分別表示在10%、5%、1%水平下顯著。

表6 空間杜賓模型效應分解Tab.6 Spatial Durbin model effect decomposition

注：**、***分別表示在5%、1%水平下顯著。

回歸結果中log-likelihood值大，而segma2接近0且顯著，空間杜賓模型擬合效果比較好.ρ值小且不顯著，長江經濟帶各省市的經濟發展質量尚未形成明顯的空間溢出效應.

科技創新水平的系數為正，意味著其對本地區的經濟發展質量有正向的影響，顯著性水平偏高的原因在于前文分析中提到的比如安徽、云南等部分地區科技創新水平與經濟發展質量相對不匹配.環境規制的系數顯著為正，環境規制強度對本地經濟發展質量有正向的影響.這兩者的交叉項系數顯著為負，即聯合效應對本地區有一定的負向影響，但影響比較輕微.

人力資本狀況對本地區的經濟發展質量有輕微的負向的影響，結合實際情況來看，部分地區，以江西、安徽、貴州三個省份情況為典型，本省的高等學校畢(結)業人數占總就業人口數比重高，但高素質勞動力外流的情況也相對比較明顯.

從分解的效應來看，長江經濟帶的科技創新具有空間溢出效應，不僅對本省的經濟發展質量有正向影響，對相鄰的省份也有正向的影響.環境規制的直接效應顯著為正，間接效應則顯著為負，環境規制強度的增加從整體上來看有助于促進經濟發展質量的提升，但下游地區經濟發展水平較高的省(市)推行較強的環境規制政策，使得一些對生態環境破壞污染較大的產業從本地區轉移到中上游地區，從而對相鄰地區產生了負面的影響.科技創新與環境規制的交叉項的直接效應顯著為負，原因可能是部分省市對科技創新和環境保護兼顧不當，從而引起本地區經濟發展質量的降低，但間接效應為正，意味著科技創新的空間溢出能夠應對并改善產業轉移給相鄰省份帶來負面影響.

此外，人力資本指標的整體空間效應尚不明顯.經濟開放的直接效應和間接效應均顯著為正，表明經濟的開放不僅能促進本地經濟發展質量的提升，同樣有助于相鄰省份的提升.社會投資的直接效應顯著為正，社會投資的增加有助于本省經濟高質量發展，但由于資本的有限性，增加對本地區的投資，必然也就會降低對其他地區的投資，從而使得其間接效應為負.

3結論與討論

1) 從效益、創新、協調和生態四個方面進行衡量的長江經濟帶的經濟發展質量處于上升趨勢，地區之間的差距逐步縮小，與已有的研究結論整體上一致，但就科技創新水平和環境規制強度的空間分布情況而言，科技創新水平高高集聚的范圍正從下游往中上游地區擴大，部分省(市)的科技創新水平與經濟發展質量存在著一定程度的不匹配性；環境規制強度較高的地區正從原來的上游地區逐步向中下游地區轉化.

2) 以往研究側重于解釋環境規制、科技創新與經濟發展水平之間的單因素影響，比如環境保護對科技創新和經濟發展的促進作用存在著“門檻”和非線性關系等結論.從實證分析來看，可以發現環境規制的增強有助于促進本地區經濟發展質量的提升，卻對相鄰地區有一定的負面影響，同時存在著科技創新與環境規制的聯合效應會引起本地區經濟發展質量的降低的情況，但科技創新的空間溢出效應能夠改善其負面影響.

3) 科技創新是經濟高質量發展的關鍵，更是“一體化”發展的重要引擎，因此要建立完善區域創新合作體系，加強協同創新，充分發揮科技創新的空間溢出效應，實現長江經濟帶的共同發展.同時，對本地區而言，一方面要充分利用環境規制對節能減排、產業結構升級的促進作用，提高生態環境質量，另一方面也要兼顧好科技創新與環境保護兩者之間的關系，實現協調發展.此外，對存在著相鄰地區的污染產業向本地區轉移現象的省(市)，更要積極進行技術引進，利用區域技術市場，發揮科技創新對該負面效應的調節作用.

4) 人力資本對經濟發展質量的空間效應尚不夠顯著，因此有必要大力實施人才引進政策，建立區域間人才交流合作平臺.同時，經濟的開放度和資本的投入都能夠充分促進本地區的經濟發展，長江經濟帶各省(市)既要大力“引進來”，也要“走出去”，發展開放式經濟，加強交流與協作，從而實現經濟的高質量發展.