知識產權保護的霧霾污染減輕效應 及其技術創新機制檢驗

張 磊 許 明 陽 鎮

一、問題提出

大氣污染問題已經成為世界各個國家和地區廣泛關注的焦點，談“霾”更是讓人“色變”。20 世紀美國“洛杉磯煙霧事件”、英國“倫敦煙霧事件”、日本“四日市哮喘病事件”等重大霧霾侵襲事件給予后世深刻的歷史警醒。大氣污染問題之所以讓人產生擔憂，主要是由于它會給社會造成嚴重的健康危害和巨大的經濟損失。有研究表明，目前全球超過35 億人口(約占世界總人口的1/2)長期暴露在不安全質量的空氣之下，每年因惡劣空氣質量而死亡的人數比不安全飲水致死人數高出5 倍多①數據來源于《2016 年環境績效指數(EPI)報告》。；空氣污染導致中國損失了的10%的GDP(Hsu 等，2016)。正因如此，大氣污染問題成為包括環境經濟學在內的多個學科的重要研究內容之一。

現有大量經濟學研究進行了有益探索，尤其集中于驗證 Grossman 和Krueger(1995)提出的環境庫茲涅茲曲線，抑或分析經濟集聚和產業結構(張可和汪東芳，2014)、城鎮化(王會和王奇，2011)、貿易開放和FDI(康雨，2016；冷艷麗等，2015)、能源結構和能源價格扭曲(馬麗梅等，2016；冷艷麗和杜思正，2016)、環境規制(王書斌和徐盈之，2015)、財政分權(黃壽峰，2017)等因素對大氣污染的影響，這些研究為大氣環境治理提供了可參考和借鑒的經濟政策選擇?？傮w來看，大部分文獻主要側重于分析“什么因素在多大程度上加重了霧霾污染”，而從正面直接回答如何有效抗霾的嚴謹經濟學研究則較為少見；并且，現有關于霧霾污染的研究主要是基于單一國家數據的分析，鮮有涉及國際經驗證據。

改善大氣環境是積極推動全球生態治理、實現經濟綠色發展的迫切要求。經濟發展對環境質量的影響不能獨立于制度因素起作用(黃壽峰，2017)，而知識產權保護制度是人類最重要的制度創新之一(顧振華和沈瑤，2015)，其最直接的效果體現在推動技術進步上，而技術創新對于改善大氣污染具有至關重要的作用。因此，知識產權保護為推動環境質量改善提供了關鍵性制度保障。

鑒于此，本文將分析知識產權保護對于降低霧霾污染程度的效果，并檢驗技術創新在這一過程中的潛在傳導作用，提供關于“抗霾”政策選擇的經驗證據。本文的主要貢獻可能在于：(1)立足于制度視角，正面回答了知識產權保護對于減輕霧霾污染的效果，彌補了現有關于環境污染研究中制度因素分析較少的不足；(2)針對霧霾污染跨國研究鮮見的問題，提供了知識產權保護與霧霾污染關系的國際經驗證據，并區分了對于不同經濟發展水平國家的異質性影響；(3)利用中介效應模型，檢驗技術創新在知識產權保護與霧霾污染減輕之間的中介作用。霧霾污染是全球大氣環境治理的重點，本文為解決日益嚴重的霧霾污染問題提供了新的經驗分析，對于豐富相關領域文獻具有重要意義。

本文余下部分的結構安排如下：第二部分簡要回顧相關文獻，并提出理論假說；第三部分設定計量模型，說明變量和數據，并對樣本國家霧霾污染狀況做簡要統計描述；第四部分為實證分析，包括基準回歸結果、異質性估計、內生性和穩健性分析；第五部分為機制檢驗；第六部分是研究結論和政策啟示。

二、文獻綜述與理論假說

（一）文獻綜述

現有大量研究分析了多種因素對環境污染的影響，而鮮見直接研究知識產權保護與環境污染關系的文獻。與本文相關的文獻主要有如下兩類。

一是關于知識產權保護與技術創新的研究。主要存在三種觀點。第一種觀點認為，知識產權保護可以增加海外分包合作和技術轉移的可能性(Canals 和Sener，2014)，積極推動技術創新效率和速率的提升(王華，2011； 菂吳超鵬和唐 ，2016)，總體上有利于一國的技術創新(Gangopadhyay 和Mondal，2012；Chu 等，2014)。第二種觀點認為，創新活動具有較強的慣序性，知識產權保護會強化所有者的壟斷力量，提高國際技術轉移成本，減緩全球技術進步速度，對技術創新沒有促進效果，甚至產生抑制作用(陳國宏和郭弢，2008；Brüggemann 等，2016)。第三種觀點則認為，知識產權保護與技術創新之間可能呈非線性關系(郭春野和莊子銀，2012)，包括倒U 型關系(李平等，2013；劉思明等，2015)和U 型關系(Allred 和Park，2007)兩類截然相反的研究發現。

二是關于技術創新與環境污染的研究。大量研究發現，技術創新有利于提升產品清潔度和節能減排效率，降低大氣污染程度、促進低碳發展(李巍和郗永勤，2017；Shen和Lin，2017)，尤其是勞動生產技術進步有利于推動工業環境全要素生產率的提升(董敏杰等，2012；劉憲，2020)，降低環境污染程度。與此同時，技術進步在推動經濟增長的過程中也可能帶來更多的碳排放(Acemoglu 等，2012)，對經濟增長和工業減排可能存在雙刃效應(申萌等，2012；金培振等，2014)。

總體上，現有關于知識產權保護與技術創新、技術創新與環境污染的研究均存在一定爭議。主要原因在于上述研究所采用的數據存在較大差異，也可能沒有較好地進行國家和地區異質性的分析。例如，有研究指出技術創新對環境污染的影響可能會因各國所處經濟發展階段和樣本地區選擇的不同而不同(原毅軍和謝榮輝，2015；李巍和郗永勤，2017；張磊等，2018)。因此，知識產權保護作為經濟社會發展中的不可或缺的制度因素，其對環境污染的影響還有待提供更多的經驗證據。

（二）理論假說

通過文獻梳理發現，知識產權保護可能與環境污染存在某種關聯，并且技術創新可能在其中發揮著重要作用。

技術創新市場能最直接地反映知識產權保護制度的作用。知識產權保護對企業的綠色產品設計以及綠色生產和污染治理過程具有一定的積極效果，這主要是因為知識產權保護制度的完善對技術創新具有激勵效應和保障效應。一方面，知識產權保護程度的提高可以使創新者獲得一定時期內的技術壟斷權及相應的超額創新收益，激勵企業不斷增加研發投入，激發各類主體的技術研發積極性，從而促進技術創新。并且，知識產權保護的這種激勵效果可能對其他企業產生溢出效應，帶動更多的潛在創新主體增加研發投入，推動創新成果涌現。其中與綠色產品、治污技術相關的知識產權專利都是霧霾治理的重要內容。另一方面，知識產權保護的加強會提高模仿成本，減少“搭便車”行為，為具有知識產權的創新成果提供了法律保障，從而迫使企業進行自主研發以提高自身技術水平。知識產權制度的完善可以規范綠色產品和技術產權的使用行為，有效打擊侵害知識產權的行為，保障創新者的合法權益，促進技術創新能力提升(周 云波和張敬文，2020)。此外，加強知識產權保護還為優質技術轉移提供安全保障。例如，知識產權保護會顯著提高跨國企業高質量產品的創新成功率，讓全球價值鏈“鏈主”放心地將高質量產品的生產制造轉移至低成本的發展中國家(顧振華和沈瑤，2015)，并通過FDI 技術溢出提升東道國企業創新績效(胡立君和鄭玉，2014；尹志鋒等，2013)。

進一步，技術創新能夠改善要素資源投入和促進污染治理，從而有效降低霧霾污染程度。在較完善的知識產權制度框架下，企業能夠降低創新成果應用與效益轉化過程中的時間成本與制度成本，更好地推動一國企業的綠色與環保專利技術在綠色生產、環境保護領域的應用。一方面，技術創新可以優化要素資源投入結構，提高要素投入的清潔度，推動新型綠色產品的持續涌現，實現產品生產過程的綠色化；另一方面，治污技術進步還可以實現生產過程污染的事后治理，進而有效降低一國霧霾污染程度。在邊際收益遞減規律下，經濟發展較落后地區的技術創新在促進低碳發展方面可能存在后發優勢(李巍和郗永勤，2017)，其知識產權保護對改善環境質量和促進低碳發展的作用可能更顯著。

結合上述理論分析，本文提出如下兩個待檢驗的研究假說。

假說1：知識產權保護程度的提高總體上有利于減輕一國的霧霾污染。

假說2：促進技術創新是知識產權保護能有效降低霧霾污染程度的重要機制。

本文接下來利用跨國面板數據實證檢驗知識產權保護對霧霾污染的影響，并區分其對不同經濟發展水平國家影響的異質性，嘗試檢驗技術創新在其中可能起到的中介作用，為豐富相關領域研究做出一定邊際貢獻。

三、研究設計

（一）模型設定

為檢驗知識產權保護水平與霧霾污染程度變化之間的因果關系，本文建立如下基準計量模型：

其中，i 表示國家，t 表示時間；lpm2.5it表示國家i 在第t 年的霧霾污染程度，并取自然對數；ipprotecit為相應國家和年份的知識產權保護水平；Xit為一組相關控制變量；iθ 表示不可觀測的個體固定效應或隨機效應，itε 為隨機誤差項。

（二）樣本和變量

1. 樣本國家

受霧霾污染和知識產權保護變量數據限制，本文樣本為55 個國家2007—2014 年的面板數據①2014 年是較新霧霾污染數據較易獲得的年份；2007 年之前《全球競爭力報告》僅提供各國家和地區知識產權保護水平排名，2007 年及之后才有具體數值衡量。本文55 個樣本國家分別是(按英文名稱排序)：阿根廷、澳大利亞、奧地利、比利時、巴西、喀麥隆、加拿大、智利、中國、哥倫比亞、哥斯達黎加、科特迪瓦、捷克共和國、丹麥、多米尼加共和國、愛沙尼亞、芬蘭、法國、德國、希臘、危地馬拉、洪都拉斯、匈牙利、冰島、印度、愛爾蘭、以色列、意大利、日本、韓國、盧森堡、馬來西亞、毛里求斯、墨西哥、荷蘭、新西蘭、尼加拉瓜、挪威、秘魯、菲律賓、波蘭、葡萄牙、盧旺達、塞內加爾、斯洛伐克共和國、斯洛文尼亞、南非、西班牙、瑞典、瑞士、突尼斯、土耳其、英國、美國、烏拉圭。。樣本國家中，有28 個發達國家和27 個發展中國家②28 個發達國家分別為(按英文名稱排序)：澳大利亞、奧地利、比利時、加拿大、捷克共和國、丹麥、芬蘭、法國、德國、希臘、匈牙利、冰島、愛爾蘭、以色列、意大利、日本、韓國、盧森堡、荷蘭、新西蘭、挪威、葡萄牙、斯洛文尼亞、西班牙、瑞典、瑞士、英國、美國。其他國家視為發展中國家。；包括24 個歐洲國家、8 個北美洲國家、8 個亞洲國家③土耳其地跨歐亞兩洲，因其有97%的領土在亞洲，故視為亞洲國家。、7 個非洲國家、6 個南美洲國家和2 個大洋洲國家；目前OECD 的35 個成員國中，除拉脫維亞外，其他國家均被納入樣本?？傮w上，樣本覆蓋區域較為廣泛，具有較好的代表性。

2. 變量和數據

被解釋變量是霧霾污染(lpm2.5)。本文用各國年均PM2.5濃度表示霧霾污染程度，對其值取自然對數。美國耶魯大學、哥倫比亞大學和巴特爾研究所等單位研究人員通過衛星搭載設備對全球氣溶膠光學厚度進行了長期的遙感監測，并將測定得到的柵格數據轉化為全球各地區的PM2.5濃度年均數值。該數據在邵帥等(2016)、張磊等(2018)相關研究中得到認可和應用。本文PM2.5數據來源于耶魯大學環境法律與政策中心(YCELP)聯合哥倫比亞大學國際地球科學信息網絡中心(CIESIN)、世界經濟論壇(WEF)發布的環境績效指數(EPI)的原始數據。

解釋變量為知識產權保護(ipprotec)。目前使用較廣泛的知識產權保護衡量方法有世界經濟論壇(WEF)的調查指標“知識產權保護得分”和國際產權聯盟(PRA)的國際產權指數分項指標“知識產權保護得分”以及Ginarte 和Park(1997)的GP 指數及其拓展指標等，現有文獻視具體情況不同而使用不同指標。本文所采用的數據來自世界經濟論壇發布的《全球競爭力報告》(The Global Competitiveness Report)細項指標“知識產權保護”，其原始獲取方式是世界經濟論壇進行的高管意見調查(Executive Opinion Survey)。該指標將各個國家和地區的知識產權保護水平標準化為1～7 的不同等級計分(小數點后保留1 位有效值)，數值越大表示知識產權保護程度越高。這一知識產權保護衡量方式在顧振華和沈瑤(2015)等人的研究中得到應用。

控制變量包括以下6 項。(1)經濟增長(gdprate)。知識產權保護強度與經濟增長密切相關(蔡虹等，2014)。同時，經濟運行狀況還在很大程度上影響著污染排放及其防治。一方面，經濟增長越快，生產投入要素資源越多，產生污染負外部性的可能性就越大；另一方面，經濟快速發展，居民環境保護意識不斷增強，且國家財政有更充裕的資金用于污染防治，就更可能改善污染狀況(冷麗艷和杜思正，2015)。本文用GDP 增長率來衡量各國經濟增長狀況，數據來自世界銀行的世界發展指數(WDI)數據庫。(2)產業結構(manu)。工業化石燃料消耗及其廢氣排放是霧霾污染的主要原因。目前眾多國家都尚未完成工業化進程，這一過程中的粗放型發展需要消耗大量能源資源，從而產生較嚴重的污染問題。本文用各國工業增加值占GDP 比重來衡量其產業結構，數據來自WDI 數據庫。(3)金融支持(save)。環境污染防治離不開金融市場支持，居民存貸款行為為各國霧霾污染防治起到了重要的資金融通作用。本文用各國國民存蓄總額占GDP 比重來衡量金融支持功能，這一數據來自IMF 世界經濟展望數據庫(World Economic Outlook Database)。(4)外商直接投資。目前，現有文獻對外商直接投資(FDI)的環境效應的研究結論不一。FDI 可能產生技術溢出，通過技術轉移效應減輕東道國污染；也可能由于“污染天堂”效應和生產規模擴大而加重霧霾污染(嚴雅雪和齊紹洲，2017)。本文采用相對指標FDI 技術轉移效果(fditech)和絕對指標FDI 流量(lfdi)兩個指標來考察FDI 的環境效應。前者來自《全球競爭力報告》細項指標“FDI 和技術轉移”①該指標仍是標準化為1～7 不同等級的計分(原始數據小數點后保留1 位有效值)，后面提及的各國市場化程度、研發投入以及機制檢驗中的技術創新數據均與此類似。；后者來自WDI 數據庫，并對其取自然對數。(5)市場化程度(market)。市場化程度高的國家往往較注重包括知識產權在內的產權保護，同時其市場化經濟生產快速發展，也可能進一步增加污染排放。各國市場化程度數據來自《全球競爭力報告》。(6)研發投入(rd)。研發(R&D)投入提高有利于增加技術產出，強化知識產權保護，推動綠色生產和霧霾污染防治。本文用各國“企業在R&D 上的投入”衡量其研發狀況，數據來自《全球競爭力報告》。(7)環保稅收。環保稅收對污染排放具有重要影響。它在一定程度上體現各國的環境規制程度，并通過市場化手段將企業的排污行為內部化。目前，碳稅仍處于起步推廣階段②截至2014 年，55 個樣本國家中實施碳稅的僅有14 個(另有澳大利亞2012—2013 年實施兩年，但于2014 年取消)。，世界各國較普遍使用的環保稅種主要是針對能源和汽車運輸征收的兩種環保稅。本文分別用能源稅、汽車運輸稅占GDP 比重(tax1、tax2)表示各國環保稅收征管力度，數據來源于OECD 數據庫。

（三）統計描述

本文對55 個樣本國家的年均霧霾污染濃度進行了統計。其結果顯示，不同國家之間的年均PM2.5濃度值表現出很大差異，主要原因可能是這些國家處于不同的經濟發展階段，在經濟結構等方面具有較大的異質性。其中，中國和印度是兩個最大的發展中國家，近年其PM2.5濃度最高，主要源于經濟迅猛增長過程中的污染排放。圖1 展示了2000—2014 年樣本國家PM2.5濃度變化的時間趨勢①鑒于前期霧霾污染數據可獲得性較好，圖1 霧霾污染數據在時間年限上向前延伸至2000 年，以便于觀察其長期變化趨勢。。從其中可以發現，55 個樣本國家PM2.5濃度年均值總體穩定在10 微克/立方米左右；在年均PM2.5濃度排名前五的國家中，印度PM2.5濃度表現出不斷增加的趨勢，而中國、韓國、匈牙利、波蘭的PM2.5濃度在2008 年前后開始逐漸緩慢下降。本文主要變量的統計性描述如表1 所示②在時間年限上限定本文考察期為2007—2014 年。。此外，本文對解釋變量進行了相關性分析，Pearson 相關系數矩陣結果顯示，絕大多數解釋變量相關系數都低于0.3，說明解釋變量之間不存在較嚴重的多重共線性問題，可以將這些變量同時作為解釋變量進行回歸分析③受文章篇幅限制，Pearson 相關系數矩陣結果未予報告，備索。。

圖1 2000—2014年全部樣本及排名前五國家PM2.5 濃度年均值變化(單位：微克/立方米)

表1 主要變量統計性描述

四、經驗分析

（一）基準回歸結果

表2 列示了全樣本國家的知識產權保護對霧霾污染程度影響的基準回歸結果，這一結果是在不考慮中介效應時知識產權保護對霧霾污染影響的總效應。

表2 知識產權保護對霧霾污染的影響：基準回歸結果

本文對隨機效應和固定效應模型結果進行了豪斯曼(Hausman)檢驗，檢驗結果p值為0，強烈拒絕使用隨機效應模型(即RE 估計結果)的原假設，而應采用固定效應模型(即FE 估計結果)①感謝匿名審稿專家嚴謹地指出這一點。。其中模型(2)是固定效應標準回歸結果(即表2 中第(2)列)。其結果顯示，知識產權保護顯著有利于該國霧霾污染程度的降低，具體來說，在其他控制變量保持不變時，知識產權保護水平每提高1 個單位①由于知識產權保護水平標準化為1～7 不等程度的計分，故知識產權保護水平提高1 個單位，即指提高1/7(14.29%)的強度。，會使得霧霾污染程度降低5.2%，且在1%的統計水平上顯著②本文嘗試加入核心自變量二次項以檢驗知識產權保護與霧霾污染之間是否存在U 型或倒U 型的非線性關系。結果顯示，加入二次項后，知識產權保護一次項和二次項均不顯著，而其他控制變量的系數和顯著性均與不加入二次項時保持基本一致。因此，這種非線性關系并未在本文跨國檢驗中得到證實。感謝匿名審稿專家提醒闡述這一點。。因此，知識產權保護這一制度因素能夠減輕各國霧霾污染的命題得到國際經驗證據的支持。從其他變量來看，經濟增長總體有利于減少霧霾污染，原因可能是各國有更充裕的資金進行清潔產品生產和污染防治(冷麗艷等，2015)；工業增加值比重上升，特別是污染密集型工業發展，使得產業結構惡化，工業生產過程中的化石燃料消耗進一步增加，顯著加重了霧霾污染；金融支持顯著改善了污染防治過程中的資金融通狀況，有利于降低霧霾污染程度；關于外商直接投資的兩個變量系數均表明，平均來看，各國FDI 并未產生明顯的技術轉移或溢出效果，反而加重了東道國霧霾污染，形成直接的“污染轉移”，這一結果與周力和李靜(2015)的研究一致；市場化程度提升推高了霧霾污染濃度，可能的解釋是市場化使得各國引資、引項較為自由寬松，未能過濾掉污染產業和明確嚴格的排放標準，助長了污染產業的發展；研發投入加大有助于清潔產品生產和綠色技術創新，進而減輕霧霾污染；環保稅收兩個變量系數顯示，平均來看，能源環保稅并沒有明顯起到改善霧霾污染的作用，汽車運輸稅的影響甚至為正③這可能是由于環保稅收與霧霾污染存在一定程度的相互影響，從理論上講，霧霾污染越嚴重，環保稅會越高(張磊等，2018)。，這一結果與張磊等(2018)的研究一致。模型(1)為隨機效應回歸結果，結論與模型(2)基本一致。

總之，從全樣本基準回歸結果來看，各國知識產權保護水平的提高總體有利于降低其霧霾污染程度。知識產權保護為減輕霧霾污染提供了重要制度性保障，這一結論總體得到各國經驗事實的支持。

（二）異質性分析

一般來說，知識產權保護對不同經濟發展水平國家的霧霾污染影響可能表現出一定的異質性。本文將全部樣本分為發達國家和發展中國家，進一步檢驗知識產權保護對不同經濟發展水平國家霧霾污染的影響。

表3 中FE 估計結果顯示，在發展中國家，知識產權保護減輕霧霾污染的效果要比發達國家該效果更顯著。從模型(2)來看，發達國家知識產權保護有利于降低霧霾污染濃度，但這一影響不顯著，可能的解釋是發達國家本身環保意識較高，排放制度較完備，其霧霾污染減輕并不在很大程度上依賴知識產權保護帶來的技術進步。與之形成鮮明對比的模型(4)表明，在發展中國家，知識產權保護顯著有利于降低其霧霾污染程度。在其他控制變量保持不變時，發展中國家知識產權保護水平每提高1 個單位，可使得霧霾污染濃度降低5.7%，且這一污染減小幅度要大于全樣本回歸時5.2%的平均效果。這說明，在經濟發展水平較低的國家，其知識產權保護強度提高對于改善霧霾污染具有明顯的后發優勢，促進環境質量改善的潛力和空間更大，這一結論與李巍和郗永勤(2017)的研究相印證。其他變量系數符號與基準回歸結果保持一致。

分樣本回歸估計結果表明，發展中國家發揮知識產權保護制度作用所獲得的環境質量收益更大。因此，對于經濟發展水平較低、經濟結構較不合理、環境污染挑戰更嚴峻的廣大發展中國家和地區來說，在現有基準水平上進一步強化自身知識產權保護制度功能，促進其環境污染狀況改善和經濟綠色發展，更具緊迫性和高效性。

表3 知識產權保護對不同經濟發展水平國家霧霾污染的影響：異質性分析

（三）內生性討論和穩健性檢驗

1. 內生性討論

回歸模型可能具有一定的內生性，這一問題主要源于模型設定偏誤(遺漏變量)、樣本選擇偏誤、雙向因果關系等。從本文的經驗分析來看，在核心解釋變量知識產權保護之外，控制變量遵循相關條件和有關條件原則①控制變量滿足相關條件，即該控制變量要與核心解釋變量相關；滿足有關條件，即該控制變量能影響到被解釋變量。，結合相關文獻一般做法，涵蓋了經濟增長、產業結構、金融支持、市場化、研發投入等變量，并加入表示經濟開放可能帶來的FDI 技術轉移以及反映環保稅收征管的控制變量，同時控制了固定效應，因而存在模型設定偏誤的可能性較小；在樣本選取方面，55 個樣本國家廣泛分布于全球各大洲的不同地區，覆蓋了不同經濟發展水平和不同污染程度的國家，具有較高代表性，且被解釋變量也不存在有限取值問題，因此回歸模型不存在樣本選擇偏差?？赡艽嬖诘膿鷳n是，知識產權保護與霧霾污染之間互為因果，例如一國霧霾污染較重，說明其經濟發展的任務較緊迫，粗放型發展方式仍是該國的主要發展模式，可能還處于工業化的中前期階段，對知識產權的保護程度和重視程度可能較低；同時，嚴重的霧霾污染還可能引起人們的環保警覺，進而會影響一國的環境技術創新及其知識產權保護程度。為了減輕反向因果問題，本文借鑒席鵬輝(2017)、葛鵬飛等(2018)的研究，從如下兩方面做出努力：(1)采用知識產權保護滯后項作為核心解釋變量，直接減少當期霧霾污染的反向因果干擾，這是因為知識產權保護滯后項不受當期霧霾污染的影響；(2)采用知識產權保護滯后項和更高層級、更為宏觀的市場層面的“產權制度完善程度”(prights)②產權制度是衡量各國較為宏觀的制度環境的較好變量。本文中，產權制度完善程度(包含金融財產等各方面產權)與知識產權保護密切相關，但又不受霧霾污染的反向影響，在回歸中可視為較好的工具變量。該變量數據來自《全球競爭力報告》，原始獲取方式為世界經濟論壇組織的高管意見調查(Executive Opinion Survey)。作為當期知識產權保護的工具變量，利用兩階段最小二乘法(2SLS)和GMM 方法進行工具變量估計。

表4 內生性檢驗：解釋變量滯后回歸和工具變量(IV-2SLS、GMM)估計

其內生性檢驗結果如表4 所示。首先，模型(1)和模型(2)的解釋變量滯后回歸結果與基準回歸結果基本一致，且說明知識產權保護減輕霧霾污染的作用效果存在一定的滯后驅動效應，但這種積極影響僅在滯后一期存在，滯后二期降低霧霾污染程度的效果則不存在，甚至產生消極影響。其次，模型(3)2SLS 回歸與基準回歸結果仍然一致，其不可識別檢驗LM 統計量的p 值為0.00，強烈拒絕不可識別的原假設；弱工具變量檢驗的Cragg-Donald Wald F 統計量遠大于10%顯著性水平臨界值，表明對于名義顯著性水平為5%的檢驗，其真實顯著性水平不會超過10%，拒絕弱工具變量的原假

設；過度識別檢驗Sargan 統計量的p 值大于0.1，故不能拒絕兩個工具變量均為外生的原假設。最后，模型(4)GMM 估計兩步回歸中的工具變量和核心解釋變量結果與2SLS 估計結果基本一致，且工具變量均通過了不可識別檢驗、弱工具變量檢驗和過度識別檢驗①感謝匿名審稿專家強調GMM 估計這一點。?？傊?，考慮內生性問題后，以上結論依然成立。

續表4

2. 穩健性檢驗

本文從如下三個方面對基準回歸結果進行了穩健性檢驗。(1)剔除經濟開放帶來的FDI 異質性。如前所述，FDI 對環境污染具有重要影響，一方面可能產生技術溢出，通過技術轉移效應減輕霧霾污染，另一方面也可能產生直接的“污染轉移”效應。本文剔除這一關鍵因素異質性，去掉關于FDI 的兩個控制變量來檢驗回歸結果的穩健性。其結果表明，不考慮經濟開放因素的結果與基準回歸結果保持一致。(2)采用OECD國家子樣本。本文利用OECD 國家樣本再次回歸，結果依然穩健。(3)采用未實施碳稅國家樣本。55 個樣本國家中，至2014 年有14 個國家②這14 個國家分別是：智利、哥斯達黎加、丹麥、芬蘭、法國、冰島、印度、愛爾蘭、日本、墨西哥、挪威、瑞典、瑞士、英國(澳大利亞在2012—2013 年實施過碳稅政策，但于2014 年取消)。實施全國性碳稅政策。本文將實施碳稅政策的樣本剔除，采用未實施碳稅的國家樣本進行回歸，結果仍與基準回歸結果一致。相關穩健性檢驗結果如表5 所示。

表5 知識產權保護減輕霧霾污染的穩健性檢驗

續表5

五、機制檢驗

如理論部分所述，加強知識產權保護會對企業產生較強的技術創新激勵，有利于促進清潔產品生產，并可能直接對霧霾污染預防和治理產生積極影響，從而最終降低霧霾污染程度。因此，企業技術創新可能是知識產權保護減輕霧霾污染的一條重要作用路徑。為檢驗企業技術創新在知識產權保護與霧霾污染減輕之間可能起到的中介作用，本文借鑒Baron 和Kenny(1986)的中介效應模型(Intermediary Effect Model)構建方法，在前文方程(1)將被解釋變量對解釋變量回歸的基礎上，再將中介變量(技術創新)對解釋變量進行回歸，最后將被解釋變量同時對中介變量和解釋變量回歸。據此，后兩步需分別再建立如下兩個模型：

針對方程(1)～方程(3)的中介效應檢驗程序如圖2 所示。根據檢驗程序，需在前述基準回歸估計系數1α 的基礎上，分別再對上述兩式主要變量系數進行估計。

知識產權保護對企業技術創新能力的影響結果如表6 模型(1)和模型(2)所示。由模型(2)回歸結果可知，知識產權保護在1%的顯著性水平上提升了企業技術創新能力。具體來看，控制變量不變時，知識產權保護水平每提高1 個單位，平均可使得企業 技術創新能力提升0.450 個單位。從其他控制變量來看，經濟增長對企業技術創新的影響為正，但影響均不夠顯著；工業發展影響為負，說明樣本國家工業發展總體上并未呈現較強的技術進步導向；金融支持顯著有利于企業創新，起到創新資金融通作用；FDI 相對指標表明其并未產生技術轉移效應，不利于技術創新，絕對指標反映出積極效果但遠遠小于不利影響，說明潛在創新效果不是來自FDI 技術轉移效應，而是來自資本競爭效應(張磊等，2018)；市場化程度和企業研發投入水平的提升均顯著促進企業技術創新?？傊R產權保護能夠增強企業技術創新能力的結論得到國際經驗證據的支持。

圖2 中介效應檢驗程序

進一步，模型(3)和模型(4)匯報了中介效應檢驗結果。其結果顯示，知識產權保護和中介變量企業技術創新均顯著降低了霧霾污染程度。根據圖2 中介效應檢驗程序、表2 基準回歸結果以及表6 中介效應檢驗結果發現，1α 、1β 和2γ 、1γ 的估計系數均顯著，說明企業技術創新在知識產權保護與霧霾污染減輕之間的中介機制成立，且為部分中介效應。在此基礎上，本文利用Mackinnon 等(1995)提出的中介效應占比計算方法對上述企業技術創新的部分中介效應進行測算：

根據這一中介效應算法和表6 相關估計系數計算得到的企業技術創新的中介效應占比為31.03%①(-0 .036 × 0.450) ÷[ (- 0 .036 × 0.450) +( - 0.036)]。。換句話說，知識產權保護的霧霾污染減輕效應有31.03%的比例是通過促進企業技術創新這一中介機制實現的②額外的68.97%需由技術創新之外的其他機制解釋。對于知識產權保護能夠減輕霧霾污染的其他機制分析，仍有待進一步研究。感謝匿名審稿專家指出這一點。。這一機制很容易理解，企業技術創新一方面有利于產品的清潔生產，減少污染排放，另一方面可以直接利用綠色技術進行霧霾污染防治，從而降低一國的霧霾污染程度。總的來看，技術創新中介效應分析為各國積極抗霾進一步明確了努力方向。

表6 知識產權保護減輕霧霾污染的中介機制：技術創新

六、結論及啟示

長期以來，環境污染問題是多個學科研究的熱點。目前從知識產權保護等制度視角分析霧霾污染問題的研究以及關于霧霾污染的跨國經驗分析都十分少見。本文利用跨國面板數據分析了知識產權保護減輕霧霾污染的效應，區分對不同經濟發展水平國家影響的異質性，并檢驗技術創新的中介效應，進一步豐富了相關領域文獻。

本文的經驗分析主要得出以下結論：(1)平均來看，知識產權保護對各國減輕霧霾污染產生了顯著的積極作用。異質性分析進一步表明，在經濟發展水平相對較低的發展中國家，其知識產權保護改善霧霾污染的效果更顯著，具有明顯的后發優勢和更大的潛力。其可能的原因是，發達國家經濟結構總體較清潔，環境規制和排放標準相對較嚴，本身污染程度較低，而發展中國家污染密集型工業仍占較大比重，霧霾防治的努力空間還較大?；鶞驶貧w結果的內生性分析表明，知識產權保護減輕霧霾污染具有一定的滯后驅動效應，解釋變量滯后回歸、工具變量回歸以及不考慮開放可能帶來的技術轉移、利用OECD 國家樣本和未實施碳稅政策國家樣本回歸均驗證了結論的穩健性。(2)中介效應檢驗表明，“知識產權保護—企業技術創新—霧霾污染減輕”的理論推斷得到經驗證據支持。各國知識產權保護顯著促進了企業技術創新，進而能使霧霾污染程度降低。技術創新有利于企業實現綠色生產，更有利于霧霾污染的直接防治。知識產權保護為推動企業技術創新、減輕霧霾污染提供了重要的制度性保障。

本文研究結論為各國減輕霧霾污染、改善環境質量提供了有益啟示。各國在進行霧霾污染防治過程中，要注重發揮知識產權保護的制度功能。特別是發展基礎較差、環境挑戰較嚴峻的國家和地區更應強化知識產權保護和促進企業技術創新，以獲取更大的環境質量收益。以技術創新促進清潔生產和污染防治，是改善霧霾污染的直接有效措施，但不可忽視對新技術的知識產權保護，真正讓經濟制度為環境污染防治提供根本保障。此外，推動全球生態治理和實現經濟綠色發展，需要世界各國的共同努力。發達國家企業在產業轉移過程中應對發展中國家進行適當慷慨的技術轉移，而不應進行直接的污染轉移；發展中國家要積極借鑒發達國家的經驗和技術，為全球大氣污染治理做出更大努力。

值得一提的是，本文盡管從制度視角為回答知識產權保護與霧霾污染減輕關系做了初步探索，為正面抗擊霧霾污染提供了經驗證據支持，但在機制分析方面仍然存在一定的可拓展空間，尤其是在微觀層面數據更具可得性的未來，還可從企業層面提供更多相關影響機制的微觀經驗證據。