環境規制對區域創新能力的空間溢出效應

沈林 許譯元 居玫廷 高照運

【摘? 要】環境規制一方面提高了企業的進入門檻，降低競爭程度，減緩企業從事技術創新，另一方面則提高了企業生產成本和市場獲取成本，對技術進步提出了更高的要求。基于我國地級市數據，基于地理距離權重，利用空間計量回歸模型分析、識別其空間溢出機制，提出可行的環境規制政策建議。

【Abstract】On the one hand， environmental regulations improve the entry threshold of enterprises， reduce the degree of competition， slow down enterprises' technological innovation. On the other hand， it increases the production cost and market acquisition cost of enterprises and puts forward higher requirements for technological progress. Based on the data of prefecture-level cities in China and the weight of geographical distance， the spatial measurement regression model was used to analyze and identify the spatial spillover mechanism， and feasible environmental regulation policy suggestions were put forward.

【關鍵詞】環境規制;區域創新能力;空間溢出效應

【Keywords】environmental regulation; regional innovation capacity; spatial spillover effects

【中圖分類號】F127;X321? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文獻標志碼】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章編號】1673-1069（2021）01-0170-02

1 引言

近年來，中國傳統的高投入、高排放、低效率的粗放型發展方式已難以為繼，環境規制則是促進經濟、生態、社會三方面協調發展的有效途徑。環境規制是我國生態文明建設的重要內容，區域創新能力也是各地區提升自身競爭力的首要目標。本文利用空間計量模型，研究環境規制與區域創新能力的關系以及環境規制對區域創新能力的空間溢出效應。

2 文獻綜述

區域創新能力是一個地區創造出新的商業價值的能力。閱讀文獻發現，多數文獻只采用普通最小二乘估計，忽略了空間效應的影響。本文引入地理距離權重矩陣，并選取研發投入、城市化水平等為控制變量，分析研究空間溢出機制。

3 模型設定

3.1 模型Ⅰ

首先對2013-2017年的面板數據進行豪斯曼檢驗，結果拒絕原假設，選擇固定效應。本文采用的個體固定效應表達式為：

其中，Y為被解釋變量，代表著區域創新能力;X為解釋變量，Xit=（X1X2X3X4X5）'，其中，解釋變量的介紹及設定見表1。？琢為截距項，εit為隨機擾動項。

3.2 模型Ⅱ

在建立模型Ⅱ之前，要先考察數據是否具有空間依賴性，本文采取莫蘭指數（Moran's I）進行空間自相關檢驗，結果見表2。

莫蘭指數計算公式為：

式（2）中，S2為樣本方差，wij為空間權重矩陣，以所選175個地級市的地理距離的倒數為權重。表2列出了 2013-2017年中國區域創新能力的Moran's I指數值， Moran's I指數值均為正，也通過了1%的顯著性水平檢驗，說明區域創新能力存在正的空間自相關性，有著明顯的空間溢出效應。根據模型一的結果，進行豪斯曼檢驗，確定使用固定效應模型。

為了檢驗環境規制對區域創新能力的空間溢出效應，本文采用空間杜賓模型進行回歸分析，建立模型2表達式為：

其中，Y為區域創新能力，W為空間權重矩陣，WX為滯后項，ε為隨機擾動項。

4 回歸結果分析

個體固定效應結果如表3所示，從中我們可以看出，模型Ⅰ的回歸結果中，X1的回歸系數為負數，在1%的顯著水平上回歸結果也較為穩健。SO2和工業煙粉塵排放量總和的大小代表該地區的環境規制力度的高低，在環境規制政策的約束限制之下，部分企業介入市場的門檻會相對提高，會相對地減少企業對技術創新的投入，進而抑制創新能力的發展。

X4、X5分別代表城市化水平的兩個層次：人居空間和經濟空間，在10%的顯著水平上兩者都較為顯著，X4的系數明顯大于X5，表明人均綠地面積所代表的城市化程度影響更強，更好地促進區域創新能力的發展。

環境規制強度和城市化水平均為影響創新產出的主要因素，對此我們進一步結合地理距離空間權重矩陣進行回歸，最終結果如表4所示。

我們將各解釋變量對區域創新能力的空間效應分解為直接效應、間接效應和總效應。間接效應即溢出效應，即本文論述的重點，可得結論：

①環境規制對區域創新能力產生顯著的負向溢出效應，說明相鄰地區環境規制政策的限制會對本區域產生消極影響，降低本地區創新能力的提升。

②環境規制的系數最低，說明環境規制的抑制作用較弱，城市化水平的系數遠遠大于環境規劃的系數，表明環境規制雖然使企業增加生產成本，短期內企業自身利潤降低，會減少對創新的投入，但環境規制會使城市化水平提升，提高區域基礎設施的完善程度、促進區域間人員往來，從而提高創新能力。

5 結論與建議

5.1 結論

①基于SDM的回歸結果，環境規制的總效應為-0.16，表明一個城市進行環境規制會抑制創新能力的提升。環境規制的溢出效應為-0.124，在總效應中占較大的比重，說明周圍城市進行環境規制會大大阻礙本城市創新能力的提升。

②從估計結果來看，環境規制對創新能力產生抑制作用，但城市化水平對創新能力具有促進作用。從長遠角度來看，環境規制會促進城市綠地面積的增加，提高區域基礎設施完善程度，進而提升創新能力。

5.2 建議

①保證研發經費的合理投入，對資金、人才等生產要素進行合理配置，結合該區域的實際情況，做到生態文明建設和經濟建設的統籌規劃與協調統一。

②環境規制的空間溢出效應較強，各個區域之間應該加強溝通合作，協同進行環境規制，促進區域間的經濟、文化、人員交流有條不紊地進行，實現雙贏的發展。

【參考文獻】

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