環境規制、工業技術創新與產業結構的動態關系研究

李從欣，王 寧

（河北地質大學 經濟學院，河北 石家莊 050031）

改革開放以來，中國經濟飛速發展，已經成為世界第二大經濟體。在高質量發展的大背景下，中國作為工業大國，必須重視工業綠色創新。技術創新能力是衡量工業綠色發展的重要因素，也是工業行業持續發展的不竭動力。另外，我國在發展過程中產業結構優化也受到了制約，產業不合理、不均衡等問題亟待解決，通過產業優化，形成節約資源、保護環境的產業結構。對環境規制、工業技術創新和產業結構三者之間的變動關系進行深入研究，有利于平衡生態環境與經濟發展之間的關系，激發工業行業創新，通過技術創新有效地提高生產效率，從而提高我國經濟增長質量，促進各領域協調發展。

環境規制、工業技術創新與產業結構之間關系的相關研究主要分為三類。第一類是針對環境規制對技術創新的影響研究。蔣為研究結果顯示環境規制能夠激發企業的創新意識，刺激企業加大研發投資，擴大創新項目，增強企業的創新能力[1]。徐常萍和吳敏潔則認為嚴格的環境規制在改善環境的同時，必然會對制造業的發展產生一定的影響，尤其影響制造業的技術創新，因此要適當地采取環境規制措施[2]。楊朝均等利用不同的環境規制政策對工業綠色技術創新進行研究，結果表明，中部地區和西部地區的污染治理制度對技術創新呈現出“U”型影響[3]。蔣伏心等認為環境規制與企業技術創新之間是先下降后上升的“U”型動態特征[4]。第二類是針對環境規制對產業結構的影響研究。陳璇等研究發現環境規制對產業結構升級的影響呈現正“U”型關系[5]。郭曉蓓認為環境規制政策會提升制造業行業清潔化，降低污染治理成本，提高生產效率，從而環境規制能夠促進產業間的結構升級[6]。馬駿等得出環境規制能夠推動制造業產業結構的升級，效果較為顯著[7]。衛平等認為嚴格的環境規制和公眾環保意識更有利于產業結構的高級化[8]。杰夫（Jaffe）等發現環境規制對美國制造業結構轉型升級起著積極的促進作用[9]。帕爾默（Palmer）等在研究中發現環境規制在推動技術創新的同時會進而推動產業的轉型和發展[10]。第三類是針對技術創新與產業結構的關系研究，學者們以兩者之間的作用機理作為出發點展開研究。吳振華發現創新對產業結構優化的促進具有區域異質性且存在門檻效應[11]，徐銀良等也得到了類似的結論[12]。產業結構的逐漸優化也會激發市場創新的活躍度，王鵬等認為產業結構的調整能夠實現資源最優配置，從而提高創新效率[13]。韓文艷、陳妤凡等認為產業結構與技術創新之間存在耦合協調關系，且存在空間異質性[14-15]。

一、研究設計

（一）變量設定

環境規制（ER）：環境規制強度的測量有很多種方法，一部分學者選取某個變量代替環境規制，如徐常萍等使用工業污染治理投資完成額占工業總產值的比例表示環境規制的強度[2]。還有一些學者采用相關政策的數量以及在環境保護方面采取的有力措施來衡量[16]，但是在年鑒數據中，這些變量指標不完整，個別數據缺失嚴重，會影響到環境規制測量的準確性。因此，本研究選取工業污染治理投資額與地區生產總值的比值來衡量環境規制強度。

工業技術創新（RD）：參照國內外學者的研究，一般使用專利申請數量、新產品銷售收入占主營業務收入的比重以及研究與開發費用等指標[17-19]。基于專利申請數量能夠表示出研發產出量，本研究選取各省市規模以上工業企業專利申請數量來衡量技術創新能力。

產業結構（IS）：多數學者采用三次產業的比重或者兩類產業的比值[15]，但這些測度方法都是從數量角度衡量產業結構的變化，尚不能夠體現產業結構質的提升。借鑒付凌暉、申開麗等的產業結構測度方法[20-21]，通過測度產業結構高級化指數來衡量產業結構，將三個產業的增加值占GDP的比重作為空間向量中的一個分量，構成一組三維向量 X0=（x1，0，x2，0，x3，0），第一、二、三產業的空間向量分別為：X1=（1，0，1），X2=（0，1，0），X3=（0，0，1），計算 X0與 Xj的夾角（θj，j=1，2，3）：

（二）數據來源

采用我國30個省、自治區、直轄市面板數據，主要研究各省份在2004—2017年的環境規制、工業技術創新以及產業結構三者之間的動態變動特征，所涉及到的相關指標來源于《中國統計年鑒》《中國科技統計年鑒》《中國環境統計年鑒》以及各省份的統計年鑒。

二、實證分析

（一）模型構建

傳統的結構方程模型可以描述各變量之間的變動關系，但是這種以經濟理論為基礎的方法并不能反映其中的動態變化情況，使用起來比較復雜，不適用于本文的研究。向量自回歸模型（VAR）由Holtz-Eakin首次提出，側重于分析經濟指標的動態特征和傳導機制。本文基于面板數據進行研究，選取面板向量自回歸模型（PVAR），該模型結合了面板模型和VAR模型的優點，能夠有效地捕捉到個體差異，充分考慮個體效應和時間效應。PVAR模型如下：

其中，Yi，t是因變量的矩陣，包括環境規制（ER）、工業技術創新（RD）和產業結構（IS）三因素；Yi，t-j是內生變量Yit的滯后項，λj是滯后項的估計矩陣；αi和βt分別表示個體效應和時間效應的向量；εi，t是隨機誤差項。

對建立的PVAR模型進行參數估計時，需要對模型進行Helmert轉換，以消除樣本中的固定效應。然后利用滯后變量作為工具變量，對PVAR模型進行廣義距估計（GMM）。

最終構建的模型分3個層次：其中A層是目標層，反映醫院藥品費用影響因素。B層是準則層，以醫院管理-科室管理-藥事管理3要素評價體系來反映醫院藥品費用的影響因素。

（二）面板單位根檢驗

在對環境規制、工業技術創新、產業結構之間的關系進行分析前，需要對各個變量進行單位根檢驗，以避免“偽回歸”現象的存在。為了保證結果的穩健性，同時采用LLC檢驗、IPS檢驗和ADF-Fisher檢驗對變量進行單位根檢驗，檢驗結果如表1所示。

表1 面板單位根檢驗

在5%的顯著性水平下，三種檢驗方法下環境規制都拒絕了存在單位根的原假設；工業技術創新沒有通過IPS和ADF-Fisher檢驗，接受了存在單位根的原假設；產業結構的三種單位根檢驗均未通過。因此，環境規制是平穩序列，工業技術創新和產業結構都是不平穩序列。經過一階差分后，三個變量均能通過5%顯著性水平的檢驗，ΔRD和ΔIS均為一階單整序列。

（三）最優滯后階數的選擇

利用AIC、BIC和HQIC信息準則為模型選擇最優滯后階數，如表2所示。根據AIC準則，在4階達到最小值，而BIC準則和HQIC準則推薦選擇的最優滯后階數為2階。遵循最小原則，確定模型的最優滯后階數為滯后2階。

表2 最優滯后階數的選擇

（四）PVAR模型的估計

對滯后2階的PVAR模型進行GMM估計，結果如表3所示。

表3 PVAR模型的GMM估計結果

環境規制作為被解釋變量時，滯后一期的環境規制對自身有顯著的正向影響效應，系數估計為0.459，滯后二期的環境規制對自身仍然是正向影響，說明環境規制受到自身的影響比較大。滯后一期的工業技術創新對環境規制的影響為-0.045，在1%的顯著水平下顯著，而滯后二期的工業技術創新對環境規制的動態影響在5%的顯著水平下顯著為正，說明工業技術創新對環境規制的影響存在滯后性，工業技術創新初期對環境規制起反向抑制作用，隨著時間的推移，工業技術創新會推動環境規制的加強，從而得到創新與環境的雙贏。滯后一期的產業結構對環境規制的負向影響不顯著，滯后二期時，負向影響有所降低，產業結構的不斷優化能夠緩解自身對環境規制的抑制作用。

工業技術創新作為被解釋變量時，滯后一期的環境規制對工業技術創新呈現出顯著的負向影響，系數估計值為-0.634，而滯后二期時環境規制對工業技術創新的影響轉為正向效應，但系數估計值很小且不顯著，說明環境規制實施初期對工業技術創新沒有足夠的驅動力，隨著政策的逐步實施，環境規制會刺激企業進行技術創新，以達到節能減排、提高生產率的目的。滯后一期和滯后二期的工業技術創新對自身都是顯著的正向影響，說明工業技術創新主要受自身驅動作用的影響。滯后一期的產業結構對工業技術創新有顯著的負向影響，在滯后二期轉為顯著的正向影響，且系數為1.651。產業結構對工業技術創新的作用由負轉為正，說明隨著產業結構的不斷優化，工業行業更加注重技術創新，提高產品質量，提升在行業內的綜合競爭力。

產業結構作為被解釋變量時，滯后一期的環境規制對產業結構有不顯著的正向影響，滯后二期時轉為不顯著的負向影響。環境規制的實施增加企業的生產成本，在一定程度上抑制了產業結構的優化，兩者之間的發展尚不協調。滯后一期和滯后二期的工業技術創新對產業結構都呈現顯著的正向促進作用，工業技術創新能力的不斷提高能夠加快各行業的高質量發展，從而促進產業結構優化。滯后一期的產業結構對自身的影響顯著為正，而滯后二期的影響則表現為顯著的負向影響，表明隨著時間推移，產業結構對自身的正效應會逐漸被削弱為負效應。

（五）脈沖響應分析

基于PVAR模型的GMM估計結果，通過Monte Carlo模擬得到脈沖響應圖（如圖1所示）。脈沖響應圖描繪了PVAR模型中在其他變量的當期和以前各期值保持不變的情況下，PVAR系統中的擾動項當期發生一個標準差的變化對未來各期內生變量的沖擊響應情況。

圖1第1行反映了給予環境規制一個單位的標準差沖擊，對PVAR模型的影響程度。環境規制受到自身一個單位標準差的沖擊后，產生顯著的正向影響，隨后呈現出迅速下降趨勢，到第6期開始趨于零，說明環境規制受到自身的沖擊較大。環境規制對工業技術創新一直呈現反向抑制狀態，在第1期時達到最小值，隨后開始上升，到第6期仍然為負，之后趨于平穩。環境規制對工業技術創新的影響還存在滯后效應，當環境規制受到沖擊時會阻礙工業技術創新，第6期以后又變為正向影響的趨勢。當產業結構受到來自環境規制的沖擊時，從當期一直到第6期都呈現出正向影響作用，且在第1期達到頂峰，隨后逐漸下降趨近于零，環境規制是我國高質量發展的保障，能夠有效地調整產業結構，促進各產業向高級化發展。

圖1第2行反映了給予工業技術創新一個單位標準差沖擊，對PVAR模型的影響程度。工業技術創新受到自身的沖擊后，產生明顯的正向影響，第1期和第2期出現了兩次快速下降趨勢，第2期以后緩慢下降，說明工業技術創新的提高具有長期持續性，對我國高質量發展具有重要推動作用。當環境規制受到工業技術創新的沖擊時，對當期的影響最大，從第1期開始下降為0，在第4期左右負向影響達到最大，之后又開始緩慢回升但整體處于負值區間。當產業結構受到來自工業技術創新的沖擊后，作出負向響應，在第1期達到最小值，隨后出現逐漸上升的趨勢，工業技術創新不斷地提高，但不足以激發產業結構調整的積極性，從而顯示出反向抑制的效應。

圖1第3行反映了給予產業結構一個單位標準差沖擊，對PVAR模型的影響程度。當產業結構受到一個單位標準差的沖擊后，給自身帶來長期的正向影響，到第5期時正向影響為0，產業結構的優化具有滯后性。當環境規制受到產業結構的沖擊后，當期作出短暫的正向響應，第1期以后開始逐漸下降至負向影響，產業結構優化會使環境規制強度增加，同時也會對環境規制提出更高的要求。工業技術創新受到產業結構的沖擊后，呈現出明顯的正向影響，從第1期到第4期持續上升，第4期達到最大值，之后開始逐漸下降，但始終為正值。產業結構優化促進工業技術創新的發展與提高，激發市場創新活力，為技術創新提供良好的環境與條件。

圖1 基于面板VAR（2）系統的脈沖響應

（六）方差分解

方差分解能夠反映結構沖擊對內生變量變化的貢獻度，從而可以顯示出結構變動對內生變量的相對重要性，如表4所示。

表4 方差分解

從環境規制的沖擊來源來看，未來1期內，只受自身的沖擊影響，在未來5期產業結構的變動對環境規制產生的沖擊大于技術創新變動所帶來的影響，產業結構對環境規制的方差貢獻率為2.5%，而工業技術創新的貢獻率僅有1.8%。在未來10期，產業結構的方差貢獻率上升為2.7%，工業技術創新的貢獻率為1.9%。由未來10期和未來20期的方差分解結果可見，產業結構的方差貢獻率沒有變化，工業技術創新的貢獻率緩慢提高。

從工業技術創新的沖擊來源來看，在未來1期內，工業技術創新對自身的影響最大，產業結構對工業技術創新不產生沖擊影響。隨著時間的推移，產業結構和環境規制對工業技術創新的影響逐漸增強。未來5期，產業結構對工業技術創新的影響比重較大，方差的15.6%由產業結構解釋。未來10期，環境規制和產業結構對工業技術創新的方差貢獻率都有所增加，其中環境規制的方差貢獻率為3.8%，產業結構的方差貢獻率為18.4%。未來20期，環境規制的方差貢獻率上升至4.0%，而產業結構的方差貢獻率和未來1期相比差異較小。環境規制強度的增加和產業結構的優化對工業技術創新的影響存在滯后性，且環境規制的影響效應隨著時間也在不斷加大。

從產業結構的沖擊來源來看，未來1期對產業結構的沖擊主要來源于其自身，在未來5、10、20期內，自身變動帶來的沖擊隨著時間的推移逐漸減小。在未來10期，產業結構的方差貢獻率減少至71.5%，工業技術創新對產業結構能夠產生較大的沖擊，方差貢獻率達到16.5%，比未來1期增加了14.8%，說明工業技術創新能力的增加可以更好地促進產業結構的升級和優化。未來20期的方差分解結果和未來10期沒有較大的差異。在未來10期的預測之后，方差分解結果已經趨于穩定。

（七）格蘭杰因果檢驗

對模型中各變量的因果關系進行檢驗，能夠更好地了解內生變量之間是否存在因果關系。從表5結果來看，環境規制與工業技術創新、工業技術創新與產業結構之間互為因果關系，均在5%的顯著性水平下拒絕了原假設。環境規制與產業結構不存在顯著的因果關系，但是綜合來看，拒絕了所有變量不是環境規制的原因和所有變量不是產業結構的原因這兩個原假設。

表5 格蘭杰因果檢驗

三、結論與對策建議

（一）結論

本文主要運用PVAR模型分析了環境規制、工業技術創新與產業結構三者之間的動態影響關系。實證分析結果顯示：1）環境規制、工業技術創新與產業結構三者之間存在密切的動態關系，且存在異質性。環境規制對工業技術創新沒有顯著的推動作用；環境規制強度的增加對產業結構的促進作用隨著時間逐漸降低甚至轉為負效應。2）工業技術創新在短期內有助于產業結構優化，長期內這種正向影響會逐步降低并轉為反向抑制作用。短期內，工業技術創新能力的提高會促進環境規制，但是前者對后者的影響主要處于反向抑制區間內。3）產業結構的優化對工業技術創新能力呈現出長期持續的正向影響，之后收斂于很小的正效應。產業結構優化在初期會強化環境規制，隨后就轉為很小的負向影響。4）環境規制、工業技術創新和產業結構主要受自身變動的影響，受到其他兩個變量的影響呈現逐漸增長趨勢。其中工業技術創新對環境規制和產業結構的影響貢獻較大，環境規制和產業結構兩者之間的影響效應較小。

（二）對策建議

1.完善環境規制相關政策，充分發揮環境規制的積極作用

根據各地區的發展現狀及特點，差異化制定環境規制政策。針對工業發展較快的東部地區，實施嚴格的環境規制政策，倒逼工業企業通過技術創新降低污染排放，避免先污染后治理的情況發生。針對中、西部地區，實行激勵型環境規制政策，對低污染、低能耗的產業給予政策支持和資金補貼，充分發掘環境規制促進技術創新和產業結構升級的潛力。

2.增加創新投入，增強技術交流，提高技術創新能力

一方面，健全相關政策提升工業技術創新能力，通過資金補貼等方式鼓勵企業進行產品研發和技術升級，保證企業有足夠的經費進行人才引進和培養，進而推動技術創新能力的提高。另一方面，出臺企業合作相關政策，促進企業間的要素流動和創新技術交流，加強技術創新與產業發展的銜接，通過搭建產業交流平臺，降低企業獲取信息的門檻，為中小企業提供技術支持，從而提升整體產業的技術創新效率。

3.堅持綠色創新理念，提高產業結構升級效率

各地區要盡快解決因產業結構失衡造成的高污染、高耗能及要素分配不均衡等問題，通過相關政策，充分發揮優勢產業的滲透作用，使低端產業逐步優化為綠色可持續發展的高端產業，推動產業結構的高級化。強化產業發展、技術創新、環境保護之間的融合度，不斷通過產業結構升級提高市場競爭力，提高資源利用率，降低污染排放，促進產業與生態環境的協調發展。