環境規制對長江經濟帶綠色創新效率的影響研究——基于外商直接投資的中介效應檢驗

范 斐，張雪蓉，連 歡

(1.武漢大學區域與城鄉發展研究院，2.武漢大學中國中部發展研究院，湖北武漢 430072)

綠色技術創新因為能夠有效降低環境污染排放、節約能源資源，成為有效解決當前資源環境問題，推動中國經濟可持續發展的關鍵［1］。而綠色創新效率作為衡量區域綠色創新發展水平的重要指標，代表單位科技創新投入對科技創新產出的貢獻程度，是科技創新質量的綠色化指數［2］。長期以來，環境資源的公共性和生態破壞的外部性使得單純依靠市場機制來解決經濟可持續發展問題變得十分困難［3-4］，綠色創新效率獨具的創新知識溢出正外部性和環境負外部性特征，導致單純靠區域創新資源自主配置收效甚微，因此，實施合理有效的環境規制政策，通過環境規制彌補綠色技術創新雙重外部性和提高綠色創新效率，越來越成為解決生態環境問題、實現工業綠色轉型的有效手段［5-6］。

環境規制對創新的影響研究，目前主要存在兩種既相互關聯又相互對立的觀點，一種是“制約假說”，認為企業技術創新會受到環境規制的制約［7］，即企業為實現社會收益而采取的環境規制政策會間接導致企業生產運營成本增加［8］。另一種與“制約假說”相對立的觀點是“波特假說”［9］，即適當的環境管制可能在短期內增加成本，但它能在長期內刺激企業進行技術創新，使企業的生產成本下降、產品質量得到提高，從而企業就會具備較大的競爭優勢。通過對相關文獻的梳理可以發現，關于環境規制與創新的研究，主要是圍繞環境規制的內涵及種類、環境規制和企業創新之間的關系、環境規制促進企業創新的條件、環境規制下企業創新行為的選擇來進行探討［10-12］，在計量方法上主要是以下兩種，一種是大部分文獻認為兩者之間是線性關系，環境規制促進技術創新或者抑制技術創新。還有小部分文獻是從非線性的角度考慮的，運用門檻模型或者將環境規制二次項納入到模型之中［13-14］，從而得出環境規制對技術創新造成的不同影響。這些研究大多以企業為研究對象，從微觀視角探討環境規制和技術創新的關系，較少從空間的宏觀視角探索政府環境規制對于城市綠色技術創新的影響作用。在知識經濟大背景之下，城市作為國家創新系統的空間載體地位日益突出［15-16］，那么環境規制對于城市綠色創新效率會造成怎樣的影響？環境規制強度的不同是否會對城市綠色創新效率的作用方向發生改變？這些問題都值得進一步研究與探討。

污染避難所假說認為，環境標準相對寬松的國家會促進部分污染產業或企業從環境標準相對較高的國家流入，從而導致這些國家環境污染型產業的發展，并最終使成為污染避難所［17］。由于國家和地區間產業梯度與勢能的差異，國際貿易的自由流動必然將導致環境污染型產業不斷從發達國家向發展中國家轉移。中國相對于發達國家而言環境規制程度較低，因此一些研究也將中國設定為發達國家污染企業的避難所，進一步討論中國區域環境規制的異質性對于企業遷入的影響［18］。例如，Bu 等［19］研究了美國跨國公司在中國不同省份間選址時，遵循競次還是競優原則問題。而另一方面，地方政府經常受到GDP 錦標賽的壓力，為了吸引更多的外商直接投資（FDI）發展經濟而降低環境規制標準，在這個過程中，FDI 在環境規制對城市綠色創新效率的影響中是否具有中介作用？這種中介作用是促進還是抑制了環境規制對城市綠色創新效率的影響作用？因此，本研究基于考慮非期望產出的SBM模型，在測度2004—2018年長江經濟帶102個沿線城市綠色創新效率的基礎上，加入FDI 這一中介變量，構建“環境規制—外商直接投資—城市綠色創新”的中介效應檢驗模型，研究環境規制對城市綠色創新效率影響的傳導路徑，并基于門檻回歸模型，綜合考察環境規制在不同FDI 發展水平下對長江經濟帶沿線城市綠色創新效率的影響機制。

1 模型與數據來源

1.1 考慮非期望產出的SBM模型

借鑒Tone［20］構造的效率評價模型（Slack-based Measure，SBM），該模型對忽略松弛變量、隨機誤差項和外部環境對效率影響問題的傳統DEA模型進行了改進，使得創新活動中產生的非期望產出問題得到了很好的解決，同時實現了有效決策單位效率大小的區分。其數學表達式為：

1.2 中介效應模型

借鑒溫忠麟等［21］歸納的中介效應模型，采用層級回歸分析的方法，分別建立環境規制對綠色創新效率、環境規制對外商直接投資、環境規制和外商直接投資對綠色創新效率的回歸模型，具體如下所示：

1.3 門檻效應模型

為進一步探討長江經濟帶環境規制、FDI 與城市綠色創新效率的非線性作用機制，即驗證環境規制與城市綠色創新效率之間是否存在基于FDI 的門檻效應，本文借鑒Hansen［22］提出的非線性面板門檻模型，首先設定傳統的單一門檻回歸模型：

式（6）和式（7）僅僅假設存在一個門檻，但是有可能會存在兩個及兩個以上門檻，限于篇幅原因，二重及二重以上門檻檢驗本文不再贅述。

1.4 指標說明

本文的被解釋變量是城市綠色創新效率，綠色低碳視角下的城市創新效率可以從創新投入、期望產出、非期望產出3個方面測度［23］。創新投入是進行科技創新活動的基礎和前提，借鑒已有研究［24-25］，選取科學研究、技術服務人員數/萬人、地方財政科學技術支出/萬元、固定資產投資/萬元和互聯網寬帶接入戶數/萬戶等指標分別代表創新活動投入指標；選取檢索科研論文總數/篇、檢索三大專利申請數/件代表科技創新過程中的期望產出；選取工業廢水排放量/萬t、工業煙（粉）塵排放量/t、工業二氧化硫排放量/t 等指標代表綠色低碳生活背景下創新活動的非期望產出。

核心解釋變量是環境規制，借鑒黃建歡等［26］、李玲等［27］的指標構建方法，基于工業二氧化硫去除率、生活污水處理率和工業固體廢棄物綜合利用率3個指標，應用熵值法構建綜合指數表征環境規制強度，指數越大（小）意味著污染物排放越少（多）。用FDI 集聚表征中介變量，使用外商直接投資總額/萬美元的對數來衡量。城市綠色創新效率的高低受城市發展情況、科技政策以及創新氛圍等因素的影響，因此選取第二產業占GDP 的比重、人均GDP/萬元、教育支出/億元、社會消費品零售總額/億元、就業人數/萬人、人均道路面積/m2 等作為控制變量。

1.5 數據來源及處理

基于數據的可得性和連續性，將長江經濟帶108個城市中數據嚴重缺失的（包括宣城市、婁底市、資陽市、安順市、臨滄市、贛州市、畢節市、銅仁市）剔除，最終得到102個城市2004—2018年的數據，期望產出中科技論文的檢索數量（篇）由中文和英文論文組成，中文論文數量來源于中國知網（CNKI），英文論文數量來源于Web of Science（WOS），三大專利申請數（件）根據《中國專利全文數據庫（知網版）》檢索得到，其中少數指標數據缺失值采用直線插值法補全，其余指標數據來源于《中國城市統計年鑒》（2005—2019年）。

2 實證結果及分析

2.1 長江經濟帶各城市綠色創新效率

利用Max-DEA 軟件測度2004—2018年長江經濟帶102個城市的綠色創新效率，將長江經濟帶102個城市的綠色創新效率的取值范圍按照四等位劃分為4個等距離的區間，第一區間為（0.75，1］、第二區間為（0.5，0.75］、第三區間為（0.25，0.5］、第四區間為（0，0.25］，繪制2004年與2018年長江經濟帶的城市綠色創新效率空間分布表（表1）。

表1 2004年與2018年長江經濟帶的城市綠色創新效率空間分布表

在時間維度上，長江經濟帶平均城市綠色創新效率由2004年的0.441上升到2018年的0.522，相較于研究基期來說，平均綠色創新效率增加了18.449%。從表1 可以看出，從2004 到2018年，位于第一區間的城市個數由2004年的11個增加到2018年的22個，位于第二區間和第三區間的城市個數基本沒有變化，處于第四區間的城市個數有了顯著地減少，由2004年的17個城市減少到2018年的8個城市。在研究期間，長江經濟帶的綠色創新效率整體上有所提高，但是第一區間內城市占比依然較小，僅占全部所研究樣本的20.588%，第三區間的城市個數占據較大比例，綠色創新效率依然很低，這在一定程度上也說明，長江經濟帶創新驅動戰略雖然初見成效，但大多數城市的綠色創新效率有待于進一步的提升。

根據各城市所屬的省、市、區，將長江經濟帶9 省2 市劃分為長江上游（包括重慶市、四川省、貴州省、云南省，共計28個地級市）、長江中游（包括江西省、湖北省、湖南省，共計34個地級市）、長江下游（包括上海市、浙江省、江蘇省、安徽省，共計40個地級市）三大區域，并計算三大區域城市的平均綠色創新效率。在空間維度上，長江經濟帶綠色創新效率表現出較強的空間非均衡性。長江上游的平均綠色創新效率由研究基期的0.482 變為研究末期的0.481，長江中游的平均綠色創新效率研究基期與研究末期基本維持在0.395，長江下游的平均綠色創新效率由研究基期的0.450 增長為研究末期的0.659，長江上游和長江中游平均綠色創新效率基本保持動態平衡，長江下游的平均綠色創新效率有了很顯著地提升，相較于研究基期，增長了大約46.23%。在研究基期，較低綠色創新效率城市廣泛分布于長江上、中、下游地區，較高綠色創新效率城市主要分布在長江中游地區，到了研究末期，較低綠色創新效率城市主要分布在長江上游和長江中游地區，較高綠色創新效率城市主要集中于長江下游地區。

2.2 中介效應結果及分析

首先對模型進行了Hausman 顯著性檢驗，結果表明拒絕原假設，因此選擇固定效應模型進行分析，計量模型面板數據回歸分析的估計結果如表2所示。

表2 中介效應回歸結果

表2 （續）

從模型（1）回歸結果可知：環境規制的系數為0.038>0，在10%的顯著性水平上通過檢驗，充分說明環境規制力度加強能夠顯著地促進長江經濟帶沿線城市綠色創新效率，長江經濟帶各城市地環境規制力度越強，則越有利于該城市進行綠色創新。模型（2）中，代表長江經濟帶沿線各城市FDI 作為被解釋變量，此時環境規制的系數為－0.219<0，在10%的顯著性水平上通過檢驗，能夠在一定程度上說明環境規制力度的加強在一定程度上會抑制長江經濟帶FDI 的流入。最后，將環境規制、FDI 同時作為解釋變量放入模型（3）中對長江經濟帶沿線城市綠色創新效率進行回歸，前者的系數是0.036，依然顯著為正，并且在10%的水平上通過顯著性檢驗，后者的系數為-0.011，仍然顯著為負，并且在5%的水平上通過顯著性檢驗。與模型（1）相比，此時環境規制的系數有所降低。這是因為：模型（1）中系數α1是環境規制對城市綠色創新效率作用的總效應，不僅包含了環境規制對城市綠色創新效率的直接效應，也包含它通過中介變量——FDI 對沿線城市綠色創新效率的間接效應，而模型（3）中由于加入了FDI，此時環境規制對長江經濟帶沿線城市綠色創新效率的影響部分被FDI 所表現，因此導致模型（3）中環境規制的系數大小有所下降。依照溫忠麟等歸納的中介效應檢驗方法得出：FDI 在長江經濟帶沿線城市環境規制和城市綠色創新效率的關系中發揮了顯著的部分中介作用。

使用公式β1×δ2和β1×δ2/（δ1+β1×δ2）來計算中介效應的大小和強度，以探究環境規制對長江經濟帶沿線城市綠色創新效率的影響多大程度是通過FDI 集聚所反映。其中β1×δ2反映間接影響長江經濟帶沿線城市綠色創新效率的邊際大小，計算結果為0.002 4。即環境規制力度每增加1個單位，將引起FDI 集聚降低0.219個單位，進而導致長江經濟帶沿線城市綠色創新效率增加0.002 4個單位；而β1×δ2/（δ1+β1×δ2）代表了總效應中間接效應的比例，它反映了中介效應的強度，計算結果是6.27%。說明環境規制對長江經濟帶沿線城市綠色創新效率的促進作用中有6.27%的部分是通過限制FDI 流入來實現的。

2.3 門檻效應檢驗

利用Stata13 軟件對核心解釋變量進行檢驗，其中抽樣方法為“Bootstrap”方法，Bootstrap 次數為300 次。門檻的檢驗與估計結果，具體如表3 所示：

表3 門檻的檢驗與估計結果

由表3 可知，FDI 門檻變量分別在1%、1%和10%的顯著性水平下通過檢驗，但是三門檻的門檻變量與其他門檻共線，不符合要求，被剔除，因此判斷以FDI 為門檻變量存在兩個門檻值，說明環境規制對長江經濟帶沿線城市綠色創新效率的影響存在基于FDI 的顯著雙門檻效應。

由表4 的估計結果可知，環境規制在不同的FDI 發展水平下對長江經濟帶沿線城市綠色創新的影響存在顯著的雙門檻效應，當外商直接投資總額在第一門檻值8.293（即外商直接投資小于3 995.804萬美元）以下時，環境規制對城市綠色創新效率的彈性系數為0.126，這可能是因為，在經濟發展初期，外商直接投資規模較小，FDI 主要是通過技術溢出效應促進長江經濟帶沿線城市技術水平的提升，這在一定程度上抑制了長江經濟帶的環境污染；當外商直接投資總額在第一門檻值8.293 和第二門檻值11.695 之間（即外商直接投資處于3 995.804 萬美元～119 970.361 萬美元之間）時，環境規制對長江經濟帶沿線城市綠色創新效率的作用方向發生改變，彈性系數變為－0.063，這可能是因為，長江經濟帶沿江地區為了促進經濟的發展，大規模引進外資，降低環境規制標準，從而吸引了較多的高污染行業，特別是長江中上游地區引進的外資主要集中于技術相對落后的中低端行業，不利于技術轉化，進而抑制了長江經濟帶城市的綠色創新效率；當外商直接投資總額超過第二門檻11.695（即外商直接投資大于119 970.361 萬美元）時，環境規制對長江經濟帶城市綠色創新效率的作用方向又由負轉正，彈性系數為0.054，這可能是因為隨著長江經濟帶經濟發展水平的不斷提升，為了保持經濟發展和環境保護的動態平衡，長江經濟帶沿線地區出臺了一系列的措施限制一部分污染型行業外資的流入，在外資引進上更傾向于引進那些科技含量、技術水平俱佳的高質量外資，這有效地促進了長江經濟帶各城市的綠色創新效率。

表4 門檻模型回歸結果

3 結論

本文利用考慮非期望產出的SBM模型測算了2004—2018年長江經濟帶102個城市的綠色創新效率，以直接利用外資總額為切入點，構建了“環境規制—FDI—綠色創新效率”的中介效應檢驗模型，討論了FDI 在環境規制對長江經濟帶沿線城市綠色創新效率影響機制中的中介效應，并探究了在不同FDI 投資區間內，環境規制對長江經濟帶沿線城市綠色創新效率造成的不同影響，主要結論如下：

（1）研究期內，長江經濟帶平均城市綠色創新效率逐步上升到研究末期的0.522，整體雖然有所進步，但沿江大多數城市的綠色創新效率有待于進一步的提升。長江經濟帶102個城市的綠色創新效率存在較大的空間非均衡性，長江上游和長江中游的平均綠色創新效率基本保持穩定，長江下游的平均綠色創新效率呈現出不斷上升的趨勢。較低綠色創新效率城市主要分布在長江上游和長江中游，較高綠色創新效率城市主要集中于長江下游地區。這可能是因為長江下游地區更靠近東部沿海地區，其地理區位、人才和資金各方面優于長江上游和中游，使長江下游的綜合實力更雄厚，從而促使了長江下游的綠色創新效率高于長江上中游地區。

（2）根據中介效應模型層級回歸結果，環境規制綜合指數對長江經濟帶各城市綠色創新效率具有顯著的促進作用。說明地方政府加強環境規制力度能夠促進長江經濟帶城市綠色創新效率，這一結果說明生態環境保護與城市創新能夠達到雙贏狀態，在一定程度上證明了“波特假說”在中國城市層面的適用性。中介效應檢驗結果表明：FDI 在長江經濟帶環境規制和城市綠色創新的關系中發揮顯著的部分中介作用，即環境規制對城市綠色創新的部分影響是通過抑制一部分污染型行業外資的流入來實現長江經濟帶綠色創新效率的提高。

（3）門檻模型的驗證結果顯示，環境規制對于長江經濟帶城市的綠色創新具有基于FDI 的雙門檻特征，在第一個門檻值拐點8.293 前后，環境規制對城市綠色創新的作用由正向促進變為負向抑制，而在第二個門檻值拐點11.695 前后，環境規制對城市綠色創新的作用方向由負變正。這說明外商直接投資規模的不同，會影響長江經濟帶沿線城市的綠色創新效率，因此，可以根據環境規制在不同FDI 區間內對城市綠色創新效率的作用方向不同，針對沿江城市不同的資源稟賦和環境條件，出臺更具有針對性的吸引外資措施，促進城市綠色創新效率的穩步提升，通過綠色發展與創新發展的深度融合，探究促進長江經濟帶高質量發展的新路徑。