環境規制、能源工業投資與綠色技術創新關系研究

何智勵?汪發元?汪宗順

摘 要：基于全國2000—2019年數據，構建VAR模型，實證分析環境規制、能源工業投資與綠色技術創新三者之間的影響關系。結果顯示：短期內環境規制可積極推進綠色技術創新，而在長期消極作用明顯;能源工業投資能積極推動綠色技術創新;綠色技術創新和能源工業投資能驅動企業響應環境規制政策。應當加大環境規制強度，提高企業社會責任;增加能源工業投資，強化綠色技術創新;協調創新與投資關系，促進經濟綠色發展。

關鍵詞：環境規制;能源工業投資;綠色技術創新

中圖法分類號：F127.5? ? ? ? ? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? DOI：10.19679/j.cnki.cjjsjj.2021.0204

1? 文獻綜述

1.1? 環境規制對綠色技術創新的影響研究

關于兩者的關系，學界尚未達成一致結論，目前主要存在三種觀點。一是促進論。持有該類觀點的學者多以“波特假說”[1]為基礎進行研究，發現環境規制能夠借助創新補償效應促進企業進行綠色技術創新。如殷秀清等[2]研究認為，環境規制可以通過對技術創新的正向激勵與反向倒逼的雙重作用，彌補技術創新成本上漲的“負面抵消”效應，從而提高技術創新水平。原毅軍等[3]選擇矩估計法分析認為，嚴苛的環境規制能夠提升綠色技術創新能力。王洪慶等[4]實證發現環境規制始終正向影響我國不同區域的綠色技術創新，支持了“波特假說”的結論。二是抑制論。持有該類觀點的學者基于遵循成本效應，認為環境規制會給企業帶來高額的治污成本，擠占技術創新資源，約束企業創新能力，此結論得到了王鳳祥等[5]、李平等[6]和尤濟紅等[7]國內學者的實證檢驗。三是不確定性。持有該類觀點的學者認為由于外部環境具有不確定性，環境規制政策對綠色技術創新水平的影響也是非線性的。如李楠博[8]的研究提出在理論與實踐兩種意義上，環境規制不會對綠色技術創新產生直接作用，必須由高管團隊環境注意力作為中介進行間接作用。鄺嫦娥[9]、陳曉[10]和于克信等[11]通過實證分析分別提出綠色技術創新與環境規制中間存在著“V”型、“U”型和倒“U”型關系。

1.2? 不同投資渠道、環境規制以及綠色技術創新的關系研究

一是民間投資。王鳳祥等[5]以全國數據為樣本發現，民間投資對綠色技術創新具有明顯的正向作用，而分區域實證發現這種影響存在區域異質性。裴瀟等[12]構建空間杜賓模型實證分析發現單一的民間投資對技術創新具有一定的正向影響，但與環境規制結合時其正向影響并不顯著。二是政府支出。陳曉等[10]和郭捷等[13]從不同角度進行實證研究，提出環境規制能夠通過政府補助的正向調節作用積極影響綠色技術創新，且兩者互補耦合促進作用更大。而于克信等[11]和高萍等[14]分析發現，政府財政支持在環境規制和企業技術創新之間的調節作用要視具體類型而定。三是外商直接投資。肖權等[15]研究發現FDI對本地綠色技術創新效率具有提升作用，但其間接效應顯著為負，總體呈現“污染天堂”效應。張慶等[16]認為環境規制政策對FDI產生了擠出作用，污染避難所假說成立。而徐建中等[17]研究發現中國FDI對綠色技術創新的影響具有命令型和市場激勵型環境規制門檻。

關于環境規制和綠色技術創新關系的研究成果較多，但尚未形成一致認識，對不同投資渠道下兩者關系的討論也頗為豐富，為本研究奠定了一定基礎。但從能源工業視角出發，關于兩者關系的研究尚少，將環境規制、能源工業投資和綠色技術創新三者納入同一研究框架的文獻更少。因此，本文選取2000—2019年全國數據，構建VAR模型，研究環境規制、能源工業投資和綠色技術創新之間的關系。

2? 理論分析與研究假設

環境規制以保護環境為目的，對企業生產和排污行為具有強制性的約束力量，引導企業對綠色技術創新和環境污染治理進行投入。綠色技術創新將有限資源進行高效配置以達成經濟效益最大化和污染排放最小化，實現綠色經濟。[18]無論是環境污染治理還是技術創新研發都需要大量資金投入，而能源工業方面的資金投入將有助于污染治理和創新研發，因此，本文提出三點假設。

假設1：環境規制對綠色技術創新具有正向影響。政府發布的環境政策要求企業整治廢棄污染以實現排放達標，企業在響應國家環境規制政策時，可能會產生治污和減排成本，而且環境規制程度越高，企業承擔的成本越大。因此，環境規制強烈的負外部性會倒逼企業增加研發投入，將治污減排的成本內部化，以提高治污能力，從而推動綠色技術創新。

假設2：能源工業投資能顯著提升綠色技術創新能力。基于環境政策的要求，能源工業投資一方面有利于企業解決技術創新過程中的研發資金不足問題，另一方面也可以緩解企業治理污染的成本壓力，減少對技術創新投入的“擠出效應”。因此，在滿足常規生產需要后，能源工業投資越多，越能引導企業增加綠色技術創新的資金投入和環境規制的成本補貼，進而激勵企業進行綠色技術創新。

假設3：綠色技術創新和能源工業投資會激勵企業執行環境規制政策。理論上，企業執行環境規制政策不力的原因在于企業要承擔額外的治污和減排費用，而技術的進步可以產生“創新補償效應”，為企業帶來超額利潤。當企業綠色技術創新水平持續提升到一定程度時，超額利潤會超過環境成本，企業承擔環境成本的壓力得到緩解甚至消失，此時企業更積極地響應政府號召并執行環境政策。同樣，能源工業投資一方面有助于綠色技術創新的持續投入，另一方面能夠緩解環境成本壓力，讓企業有較大余地選擇更節約的生產方式和適宜的污染處理方法，從而加強了企業貫徹執行環境規制政策的行為活動。

3? 研究設計

3.1? 數據說明

3.1.1? 數據來源

為分析環境規制、能源工業投資和綠色技術創新之間的相互作用，以環境規制與能源工業投資為解釋變量，綠色技術創新為被解釋變量。借鑒相關文獻，用每萬元GDP能源消耗（噸標準煤/萬元）衡量環境規制（X1）[19]，其指標值越小，對應環境規制程度越強。用能源工業投資總額衡量能源工業投資（X2）[20]。借鑒賈軍等[21]提出的觀點，用發明專利和實用新型專利授權數量之和衡量綠色技術創新（Y）。數據來自國家統計局官方網站。為了消除可能存在的異方差，對X1、X2和Y作自然對數處理，標記為LNX1、LNX2和LNY。

3.1.2? 變量描述性統計

如圖1所示，2000年以來，我國每萬元GDP能耗持續穩定降低，表明我國環境規制水平越來越高，而且能源工業投資總額與發明專利和實用新型專利授權數量之和同步上升。

為進一步了解樣本的基本特征，統計出對數處理后的每萬元GDP能源消耗（LNX1）、能源工業投資總額（LNX2）以及發明專利與實用新型專利授權數量之和（LNY）的基本描述性特征。（見表1）

3.2? 模型選擇

本研究選擇向量自回歸（VAR）模型進行實證分析，VAR（p） 模型的表達式如下：

（k=1，2，3，T）（1）

（1）式中，p為最優滯后階數，Ik為lny、lnx1和lnx2的列向量，k為樣本數，δ1，…，δp是n × n 維矩陣。

4? 實證分析

4.1? 數據平穩性檢驗

為避免變量不平穩而出現虛假回歸現象，選擇ADF單位根檢驗方法對數據進行平穩性檢驗，結果見表2。

由表2可知，LNX1、LNX2和LNY均不平穩;一階差分序列DLNX1、DLNX2及DLNY均通過1%顯著水平的檢驗，達到下文協整檢驗與Granger因果關系檢驗的要求。

4.2? 協整關系檢驗

由于變量LNX1、LNX2和LNY之間可能存在長期均衡關系，在此選擇Johansen法進行檢驗，結果見表3。

表3? ? Johansen協整檢驗結果

原假設 跡檢驗 最大特征值檢驗

統計量 5%臨界值 P值 統計量 5%臨界值 P值

無* 71.60016 35.19275 0.0000 34.80512 22.29962 0.0006

最多一個* 36.79504 20.26184 0.0001 21.74342 15.8921 0.0053

最多兩個* 15.05162 9.164546 0.0035 15.05162 9.164546 0.0035

注：*表示檢驗在5%的水平下拒絕原假設

根據跡統計量和最大特征值統計量的信息可知，LNX1、LNX2與LNY之間的協整關系不少于兩個，重點分析第一組協整關系：

方程括號內顯示為標準差。從上式可以發現，由于環境規制是一個負向指標，因此環境規制與能源工業投資一樣對于綠色技術創新都具有正向促進作用，符合假設1和假設2。從具體數量分析，當每萬元GDP能耗降低1%時，綠色技術創新增長2.07%;當能源工業投資增加1%時，綠色技術創新增長1.07%。

4.3? 模型構建

4.3.1? 最優滯后階數

為確定VAR模型的最優滯后階數，選擇考察LR、FPE、AIC、SC以及HQ五個信息準則。由表4可以看出，所有準則最小時，滯后階數為1，最終選擇構建VAR（1）模型。

表4? ? VAR模型最優滯后期確定

Lag LogL LR FPE AIC SC HQ

0 8.300959 NA 0.000108 -0.623642 -0.476605 -0.609026

1 88.73287 123.0135* 2.48E-08* -9.027396* -8.439246* -8.968933*

2 95.72506 8.226113 3.57E-08 -8.791184 -7.76192 -8.688873

3 102.7359 5.773666 6.49E-08 -8.55717 -7.086793 -8.411011

注：*表示推薦的最優滯后階數

根據Eviews8.0計算結果，得到VAR（1）模型系數估計結果矩陣：

4.3.2? 模型有效性

為方便后續檢驗分析需要進行模型穩定性檢驗，采用AR根圖進行判斷。結果如圖2所示，全部單位根都落在單位圓內，表明模型穩定性較好。

根據計量結果，該模型調整后的R2為0.9926，而且通過了結構穩定性檢驗，說明選擇構建的VAR（1）模型擬合效果最佳。

4.4? Granger因果關系檢驗

在時間序列情形下，格蘭杰因果關系表示變量彼此間的“預測能力”。因此對三組數據作Granger因果關系檢驗，分析環境規制、能源工業投資與綠色技術創新三者之間的互動關系，結果見表5。

表5顯示，在5%的檢驗水平下，環境規制不是綠色技術創新的Granger原因，可能是因為當前環境規制程度較低，對綠色技術創新的作用還未顯現。綠色技術創新是環境規制的Granger原因;能源工業投資是綠色技術創新的Granger原因，綠色技術創新不是能源工業投資的Granger原因;而能源工業投資與環境規制互為Granger因果。

4.5? 脈沖響應函數

脈沖響應函數圖是分析經濟變量間互相沖擊響應的有效工具。圖3～圖6分別描繪了LNY對LNX1和LNX2的脈沖響應函數變化，LNX1對LNY和LNX2的脈沖響應函數變化曲線。各圖中橫軸為期數，縱軸為脈沖響應值，實線是脈沖響應函數，虛線是兩個標準差的變動范圍，期數設置為10年。

由圖3可知，LNY對LNX1的脈沖響應在當期為0，第2期落到最小值-0.015，隨后緩慢增長，第3期是0.012，第10期到達最大值0.14。這說明短期內環境規制對綠色技術創新存在正向促進作用，但是從長期來看，整體呈現負向影響。假設1得到部分驗證。從圖4可以看出，LNY對于LNX2的響應當期為0，于第2期顯著上升，第5期值升到0.057，隨后基本穩定，說明能源工業投資對綠色技術創新的沖擊效應始終維持正向影響。假設2得到驗證。

從圖5可以看到，LNX1對LNY的脈沖響應在當期即為-0.021，于第4期開始緩慢升高，直到第10期升至最大值-0.012。由圖6可知，LNX1對LNX2的脈沖響應在當期為0，隨后迅速下降，在第6期達到-0.018，后期保持穩定。由于環境規制采用了能源消耗的負向指標，表明綠色技術創新水平的提高和能源工業投資的增加有利于減少企業能源消耗，這從一定程度上說明兩者水平的提升會強化企業響應環境規制政策的行為，假設3得到驗證。

4.6? 方差分解

方差分解的目的在于將變量的方差歸因，因此研究環境規制、能源工業投資對于綠色技術創新結構沖擊的貢獻度變化，對LNY進行方差分解，得到LNX1和LNX2對LNY變化的貢獻率，時間設置為10期（見表6）。

由以上結果可知，LNX1對LNY的貢獻率一直呈現升高趨勢，在前三期保持較低水平，第3期升到7.42539%，隨后就以很快的速度上升，在第10期達到最大值58.09712%。LNX2對LNY的貢獻率先升高后降低，呈現倒“U”型態勢，而且前期上升速度較快，到第6期到達最大值20.61018%，而后出現舒緩的回落趨勢，最終穩定于18%以上。比較來看，在綠色技術創新變動的貢獻率方面，環境規制高于能源工業投資。

5? 結論與建議

基于全國2000—2019年數據，構建VAR模型，經過一系列相關檢驗和分析，可以得出以下結論。（1）環境規制在短期內正向推進綠色技術創新，而在長期消極作用明顯。在環境規制政策剛剛出臺的時候，企業迅速反應，加大投入技術研發，但隨著時間的推移，企業投入會逐步減弱，這可能與企業社會責任感欠缺以及環境規制會產生高昂的成本有關。（2）能源工業投資能顯著推動綠色技術創新。加大能源工業投資可以緩解企業因環境規制而產生的治污成本，并且也會加大企業對于技術研發的投入，從而提高綠色技術創新水平。（3）綠色技術創新和能源工業投資能驅動企業響應環境規制政策。在經濟發展和環境改善過程中，綠色技術創新和能源工業投資均表現出重要的正向影響作用。

基于以上結論，提出以下建議。（1）加大環境規制強度，增強企業社會責任。環保意識和社會責任是企業響應環境規制政策的基礎，應當在提高企業環保意識，增強企業社會責任的同時，著力加強環境規制的執行和監管力度，確保政策的高效落實，以提升綠色技術創新水平。（2）增加能源工業投資，激發綠色技術創新。通過增加能源工業的投資，提升企業規模效益，緩解因環境規制而產生的治污成本壓力。同時，以綠色技術創新為引領，加強綠色技術創新的研發投入，充分發揮能源工業投資對綠色技術創新水平提升的推動作用。（3）協調創新與投資的關系，促進經濟綠色發展。以創新帶動投資，以投資推動創新，協調好創新與投資的關系，加快促進綠色技術創新與環境規制的良性互動，推動經濟綠色發展。

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Environmental Regulation，Energy Industry Investment and Green Technology Innovation

—— A VAR Model Analysis Based on 2000-2019 Data

He Zhili? Wang Fayuan? Wang Zongshun

（School of Economics and Management，Yangtze University，Jingzhou 434023，China）

Abstract：Based on the national data from 2000 to 2019，the VAR model was built to analyze the relationship between environmental regulation，energy industry investment and green technology innovation. The results show that environmental regulation promotes the innovation of green technology in the short term，but has obvious negative effects in the long term. Energy industry investment can significantly promote green technology innovation. Green technology innovation and energy industry investment can encourage companies to follow environmental regulatory policies. Therefore，we should strengthen environmental regulation and enhance enterprises sense of social responsibility，increase energy industry investment and strengthen green technology innovation，and coordinate innovation and investment to jointly promote green economic development.

Keywords：environmental regulation; energy industry investment; green technology innovation

收稿日期：2021-01-21

基金項目：湖北省教育廳哲學社會科學重大研究項目“長江經濟帶沿江省市實體經濟發展調查研究”（項目編號：16ZD020）

作者簡介：何智勵，女，研究方向為區域經濟。

汪發元，男，研究方向為區域經濟和農村經濟。E-mail：442634784@qq.com