工業污染治理投資對區域技術創新水平及其差距的影響

朱晴艷，田啟波

（1.深圳大學經濟學院，廣東深圳 518060；2.深圳大學中國經濟特區研究中心，廣東深圳 518060）

改革開放以來，中國工業化和城市化進程快速推進，經濟增長迅速，但日益嚴峻的環境污染問題伴隨著中國經濟騰飛的整個過程。中國政府在黨的十八大以來采取了一系列環境規制相關政策措施改善環境問題，但污染防治的任務仍然十分艱巨，特別是工業污染治理問題。工業污染主要是工業廢氣、工業廢水和工業固體廢物等排放造成的環境污染，其治理方式分為末端治理和前端預防，通過利用技術創新手段達到清潔化、低污染、低能耗和可循環的治理效果，比如末端治理通過開發治理技術、改善治理設施來對產生的污染物進行凈化處理，前端預防則主要對能源系統、生產系統進行改良來降低污染程度。由于技術創新存在路徑依賴，且具有經濟外部性，需要政府積極進行干預。政府的環境規制政策在約束環境資源作為公共產品的負外部性的同時，支持企業改善因技術創新引起的正外部性［1］。比如適當的研發補貼和污染排放征稅等措施有利于清潔技術進步［2］。政府對地區污染治理的措施會對企業的生產技術改進、污染治理設備的購置和環保資金的配置等產生影響［3-4］。由此可見，加強工業污染治理可以促進技術創新水平的提高，而提高技術創新水平亦是工業污染治理的重要手段。

我國近年來一直重視對工業污染治理的投資，與一般的生產性投資不同，其主要是驅動技術創新來彌補環境成本，在改善環境污染問題的同時實現經濟效益，打贏污染防治攻堅戰。2019 年，我國的工業污染治理完成投資615.15 億元，其中治理廢水、廢氣和固體廢物完成投資分別為69.90 億元、367.70億元、17.07 億元。但我國地域遼闊，各區域的區位要素、經濟發展水平等因素的差異會導致累積的技術創新水平存在差距，那么工業污染治理投資對這些區域技術創新水平的影響是否存在顯著差距？是否能通過調整工業污染治理投資的規?；蚰Ｊ皆谔岣邊^域技術創新的同時縮小區域技術創新水平的差距？

1 文獻回顧

現有文獻對工業污染治理投資與技術創新的關系研究主要集中在兩個方面。一方面是研究環境規制對技術創新的影響。工業污染治理投資是政府進行工業污染治理的一種重要的環境規制政策，有關環境規制對技術創新的影響的研究結果大致分為三種：一是促進關系。環境規制顯著改善了企業績效，提升企業競爭力，能促進廠商技術創新，為“波特假說”提供了新證據［5-6］。環境規制政策越嚴格，企業將在環保技術方面投入越多的研發成本，對企業技術創新的促進作用越強［7-9］。二是抑制關系。環境規制強度越大，同期的技術創新專利數量越少，因為環境規制將會提高廠商的遵循成本，不但不能夠實現技術創新的提高，反而會導致企業的技術創新能力和市場競爭力下降［10-11］。三是“U”型或倒“U”型關系。環境規制在某個轉折點后才可能有效促進技術創新，呈現先下降后提升的“U”型動態特征［12］。一種相反的觀點認為環境規制與企業技術創新之間呈先正向后負向的倒“U”型關系［13-14］。另一方面是研究工業污染治理投資與工業污染治理效率的關系。石光等［15］研究發現政府的補貼政策可以有效激勵燃煤電力行業企業投運脫硫設施和二氧化硫減排，促進了環境保護。王鵬等［16］的研究表明資金投入是影響工業污染治理效率的主要因素，工業污染治理完成投資額對廢水、廢氣、固體廢物的污染治理效率存在差異。胡艷等［17］構建了我國環境治理投資效率評價體系，認為中國大多數地區環境治理投資效率較低且存在區域差異，需要加大環境治理投資的力度。

通過梳理相關文獻后發現，相關學者專門針對工業污染治理投資對技術創新的影響及其差距的因果關系研究很少，特別是沒有厘清工業污染治理投資對技術創新產生影響的作用機制。且以往的實證分析主要運用條件期望、均值回歸，對異常值的敏感程度低，容易產生偏誤。與以往研究相比，本文可能有以下創新點：第一，根據相關的經濟學理論厘清和分析工業污染治理投資作用于技術創新及其差距的影響機制。第二，采用分位數回歸實證檢驗工業污染治理投資對區域技術創新的影響及其差距，并用動態回歸模型進行驗證，估計結果更穩健。第三，進行工業污染治理投資對區域的技術創新水平差距產生的影響的比較研究有助于為政府實行區域性的工業污染治理投資政策提供參考。

2 理論分析與研究假說

2.1 工業污染治理投資對技術創新的影響機制

根據污染控制經濟學，污染控制不僅依靠市場調節，還需要強有力的政府干預。企業是造成環境污染的主要來源，也是進行污染治理的重要責任人，如果企業在未來可以采用新技術，那么未來的污染治理成本取決于現在的投資決策。而現在的污染治理投資意愿不僅取決于市場價格，也取決于政府的環境規制政策，比如排污費用、補貼制度等。企業為達到環境規制政策關于污染物排放、環境保護的強制要求，會自籌一部分資金用于污染治理，同時政府的環境規制政策也可以激勵企業進行污染治理，比如綠色金融、稅收優惠與補貼政策，降低企業污染治理的融資和成本約束。因此，政府通過調整環境規制政策可以改變企業的污染治理投資意愿。波特假說認為政府的環境規制政策如果引導并鼓勵企業進行技術創新，受管制的企業將愿意把一部分資金投資于污染治理技術的創新，最終企業研發出的新產品將比原產品更先進、污染更少，原材料和能源使用效率得到提高。取得新的改進型產品專利和技術的這些企業相比于其他企業更具備競爭優勢，隨著企業的生產和盈利能力提高，這部分成本將被抵消，實現環境保護和企業競爭力增強的雙贏［18］。

除了政府的環境規制政策，社會公眾的環境保護意識的不斷增強和環保部門的嚴格監管都要求工業企業積極進行污染治理投資。工業企業進行污染治理投資主要用于兩個方面：一方面進行末端治理，投入資金和人員研發出凈化污染物的設施和技術，對產生的污染物進行無毒、無污染的凈化處理；另一方面進行前端預防，在能源和生產系統上進行技術創新，開發出新技術和新產品來提高能源、原料的使用效率，減輕污染排放的規模和程度。由此可見，工業企業對污染物末端治理和前端預防投入資金的最終目的是提高治污效率，減輕企業對環境的污染和破壞程度，在實現自身經濟效益的基礎上達到政府環境規制政策的要求、符合環保部門的制度并滿足公眾的環境利益，而技術創新是實現這種目的最為有效的途徑。在現實中，有競爭力的公司往往是具有較強創新能力的公司，而不是投入成本最低或者規模最大的公司。企業進行技術創新后研發出具有商業價值和環境價值的新工藝或新產品將會增加企業的比較優勢，同時達到經濟效益增加和環境保護。若企業為了減少環境成本而擠占工業污染治理投資，不積極進行技術創新，將面臨無法彌補環境成本、產品不被市場所接受、缺乏競爭優勢等而逐漸退出市場的局面，為避免造成這種結果，將會倒逼企業進行工業污染治理投資來實現技術創新。影響機制見圖1，由此，提出假說1。

圖1 工業污染治理投資對技術創新的影響機制

假說1：政府的環境規制政策將引導工業企業增加污染治理投資來進行前端預防與末端治理技術的提升，整體上促進了技術創新水平的提高。

2.2 工業污染治理投資對技術創新水平差距的影響機制

在新古典經濟學中，資本作為企業的一種生產要素是符合邊際報酬遞減規律的，即在其他生產要素數量投入保持不變的條件下，隨著生產者對某種生產要素的增加，則最終所增加的邊際產 出是遞減的。本文將技術創新視為企業的一種技術創新產出，將工業污染治理投資視為實現這種技術創新產出的資本要素投入。那么技術創新產出函數可以表示為式（1）：

其中，gtii表示不同企業或區域的技術創新產出，inv 代表工業污染治理投資，z代表其他生產要素投入。

如果區域1、2、3 在前期已經累積的技術創新水平依次降低，由生產要素邊際報酬遞減規律可知，邊際產量最終必然會呈現出遞減的特征，即工業污染治理投資對技術創新的邊際產出隨著技術創新水平的提高而下降，。說明當某個區域累積的技術創新水平上升到一定高度時，增加工業污染治理投資對技術創新產出的促進作用將會比其他技術創新水平低的區域減弱。相比于技術創新水平較高的企業或區域，低技術創新水平的企業或 區域通過工業污染治理投資來促進技術創新的潛力更大。因此，政府應該對技術創新水平較低的企業或區域增加工業污染治理投資，獲得更高的技術創新水平來改善環境污染問題。這在一定程度上可以縮小區域間技術創新水平的差距，給技術創新水平較低的企業或區域實現趕超的機會。由此，提出假說2。

假說2：工業污染治理投資對技術創新水平較低的企業或區域的促進作用大于技術創新水平較高的企業或區域，說明工業污染治理投資在一定程度上具有縮小區域技術創新水平差距的作用。

3 模型、變量與數據

3.1 模型構建與變量選擇

相關文獻在考察工業 污染治理投資與技術創新的關系時，主要運用條件期望、均值回歸，但實際上大多數變量數據會存在尖峰、肥尾等情況。為此，Koenker 等［19］提出了分位數回歸，其對誤差項分布沒有具體假定，并且對異 常值的敏感程度低，估計結果更穩健。因此，本文采用能提供關于條件分布全面信息的分位數回歸方法進行基準回歸，選取不同分位數上的各項回歸系數來計算2008—2018 年的技術創新數值，對技術創新進行水平高低的區分，在進行分類估計后找出工業污染治理投資對技術創新的影響差異。為了變量的平穩性，給所有變量取自然對數引入到實證模型，見式（2）。

其中，i表示省份，t表示年份，μ代表常數項，β表示各項待估系數，為隨機誤差項。

被解釋變量：技術創新（gti）。以往文獻關于技術創新的度量大多數與企業的研發投入、專利數量相關，如王鋒正等［20］采用單位能耗所需的研發投入度量綠色技術創新，同樣基于研發投入角度，本文以各省市規模以上工業企業R&D 人員全時當量除以規模以上工業企業全部從業人員年平均數來度量技術創新，比值越大，技術創新水平越高。

核心解釋變量：工業污染治理投資（inv）。本文借鑒高萍等［21］的研究，基于污染治理投入費用的視角，將工業污染治理完成投資額除以工業增加值衡量工業污染治理投資，其比值越大，說明工業污染治理投資水平越高。

其他控制變量：經費投入（rdf）。企業對技術研發與創新方面的資金投入是影響技術創新水平高低的因素之一，本文選取各省市規模以上工業企業R&D經費除以規模以上工業企業資產作為經費投入。對外開放度（open）。技術創新不僅依靠自主創新，還與學習國外先進技術密切相關。對外開放程度對技術、人才、知識的溢出和引進產生重要影響，會間接影響到企業的技術創新，本文采用規模以上工業企業外商資本金占規模以上工業企業資產的比重作為對外開放度的代理變量。經濟發展水平（gdp）。經濟發展水平直接影響居民生活水平和經濟建設投入水平，與環境污染狀況、技術創新水平密切相關，本文采用各省市的人均GDP 衡量經濟發展水平。產業結構（ind）。由于教育、科技服務等第三產業對技術創新產生較大的影響，本文選取第三產業增加值占地區生產總值的比重代表產業結構。

3.2 數據說明與變量描述性統計

基于數據的可得性，本文選取2008—2018 年中國30 個省、自治區、直轄市（剔除數據不全的西藏和港澳臺地區）規模以上工業企業相關的面板數據為樣本，來探討工業污染治理投資整體上如何影響技術創新。數據來源于30 個省份相應年份的統計年鑒與統計公報、《中國科技統計年鑒》、《中國環境統計年鑒》和國家統計局網站。相關變量的描述性統計結果見表1。

表1 變量的描述性統計

4 實證結果與分析

4.1 基準回歸分析

運用Stata15.1 軟件對模型進行Hausman 檢驗，結果顯示P值為0.000 1，使用固定效應模型。采用bootstrap 自助法估計標準誤，進行分位數回歸得到更加漸近有效的估計量。根據Cameron 等［22］的建議，針對5%的顯著水平，取自助樣本為400，每次均使用相同的抽樣“種子”為10 101 保證可重復性，分別計算0.1，0.5 和0.9 分位數上的系數估計值及標準誤，結果見表2。

表2 基準回歸結果

工業污染治理投資在1%的置信水平上顯著地促進了技術創新，可能是因為政府的環境規制政策會促使工業企業增加污染治理投資，工業企業會將這部分資金用在污染的末端治理和前端預防上，通過進行研發和技術創新來平衡自身效益與環境要求，更新凈化設施和技術，提高原材料和能源使用效率。企業的經濟成本雖然增加，但治污效率提升、生產和盈利能力的提高將會催化出新的商機與財富，這部分成本最終將被抵消，因此，工業企業愿意增加污染治理投資來促進技術創新水平的提高，驗證了假說1。

但在技術創新的0.1、0.5 和0.9 分位點上，工業污染治理投資依次為0.105、0.076 6 和0.064 3，說明隨著技術創新水平的提高，工業污染治理投資對技術創新的促進作用逐漸降低。相比于高技術創新水平的地區而言，低技術創新水平的地區通過相同的工業污染治理投資可以促使技術創新水平得到更大程度的提升，也就是說工業污染治理投資在一定程度上可以縮小區域技術創新水平的差距，驗證了假說2。究其原因，在技術創新水平越高的地區，具備高端、成熟的治理技術來改進生產工藝、改善污染排放，進行新的技術創新突破的成本和風險大，這些地區更傾向于向技術創新水平較低的地區轉移技術和設備來獲取經濟效益，以便彌補環境規制帶來的工業污染治理投資增加的這部分成本，因此，工業污染治理投資對技術創新水平越高的地區的促進作用越小。而在技術創新水平越低的地區，為達到環境規制的要求，工業企業會加大污染治理投資來引進先進的污染治理和預防技術，同時巨大的壟斷利潤會驅使大多數企業進行自主的技術創新，因此，工業污染治理投資對技術創新水平越低的地區的促進作用越大。

從控制變量來看，經費投入、經濟發展水平和產業結構的系數估計值均顯著為正，都對技術創新產生促進作用。這可能是由于經費投入反映了地區或企業的研發意識，企業進行技術創新的前提是要有強烈的研發意識，研發意識將促進技術創新的實施；經濟發展水平是一個地區經濟增長程度、人均收入的體現，當經濟發展水平越高，地區或企業將越有充足的資金來進行環保技術、清潔技術等的創新，因此，經濟發展水平正向影響技術創新；產業結構代表一個地區的第三產業的發展程度，第三產業為技術創新提供教育、知識等有力支持，因此，產業結構優化將有利于技術創新；對外開放程度的影響系數顯著為負，說明對外開放程度對技術創新產生負向影響。這可能是由于許多國家實行貿易保護主義，設置技術壁壘，同時我國的技術人才、知識專利等出現外溢效應。

4.2 穩健性檢驗

技術創新受到多方面因素的影響，在以上的模型回歸分析中可能忽視或遺漏了一些重要因素，產生了遺漏變量的問題。因此，運用補充變量法來加強模型的穩健性和回歸結果的科學性。根據以往文獻研究，行業規模對技術創新會產生一定程度的影響，本文在模型中增加行業規模（scal）這個控制變量，用規模以上工業企業主營業務收入除以規模以上工業企業單位數來表示，并取對數引入模型中，結果見表3。

表3 穩健性檢驗結果

表3 中固定效應和隨機效應估計結果顯示工業污染治理投資對技術創新的系數顯著為正，說明工業污染治理投資對技術創新產生促進作用，這與前文保持一致；在技術創新的0.1、0.5 和0.9 分位點上，工業污染治理投資依次為0.105 0、0.080 5 和0.052 1，呈現逐漸下降的趨勢，說明隨著技術創新水平的提高，工業污染治理投資對技術創新的促進作用逐漸降低，與前文一致。由此可見，本文的回歸結果是穩健且合理的。

4.3 進一步分析

考慮到技術創新存在滯后性，解決模型可能存在的內生性問題，在模型中引入技術創新的一階滯后項進行動態面板模型的檢驗。為保證模型中的各變量之間不存在多重共線性而導致方差增大、顯著性降低的問題出現，運用方差膨脹因子（VIF）檢驗方法對其進行多重共線性檢驗，結果如表4 所示。從表4 中可以看出，各變量的方差膨脹因子的數值均小于10，說明各變量之間的多重共線性問題很輕微、是可控的，之后的實證分析不需要考慮多重共線性問題。

表4 各變量的方差膨脹因子

對于動態面板模型的估計，Blundell 等［23］將差分GMM 和水平GMM 方法結合，構建一個方程系統進行GMM 估計，這種系統GMM 估計方法可以提高估計效率，估計結果偏誤更小。因此，本文采用SYS-GMM 方法進行動態回歸分析，且為了判斷工具變量是否有效和存在過度識別的問題，將采用AR（1）、AR（2）檢驗和Hansen 檢驗。表5 給出了SYS-GMM 結果和固定效應回歸結果。

表5 進一步分析

由表5 可知，AR(1)和AR(2)檢驗結果表明，擾動項的差分存在一階自相關，但不存在二階自相關，在10%的顯著水平上接受擾動項無自相關的原假設。Hansen 檢驗結果顯示，可以在10%的顯著水平上接受所有工具變量都有效的原假設，因此，以上的SYS-GMM 估計結果是可靠的。研究發現被解釋變量技術創新的一階滯后項的系數在兩種回歸結果中均顯著為正，說明技術創新是一個逐漸累積的過程，上一期的技術創新對當期的技術創新水平產生正向影響。針對技術創新的這一特性，國家和政府需要持續對企業或區域的技術創新進行激勵，比如通過環境規制政策對工業污染治理投資進行補貼和支持等來提高技術創新水平。工業污染治理投資對技術創新的系數估計值均顯著為正，其他控制變量的系數符號與前文保持一致，再次證明本文估計結果的穩健性與科學性。

5 結論與啟示

技術創新始終是解決工業污染的重要手段，是走出經濟與環境此消彼長怪圈的關鍵所在，研究工業污染治理投資對區域技術創新水平及其差距的影響具有重要的理論與現實意義。本文以2008—2018年中國30 個省份的面板數據為研究樣本，基于分位數回歸模型分析工業污染治理投資對區域技術創新水平及其差距的影響，得出以下結論：從整體上來看，工業污染治理投資可以顯著提高區域技術創新水平；隨著技術創新分位點的提高，工業污染治理投資對技術創新水平的促進作用逐漸降低，說明工業污染治理投資在一定程度上有助于縮小區域技術創新水平的差距；進一步分析顯示，技術創新是一個逐漸累積的過程，上一期的技術創新對當期的技術創新水平產生正向影響，需要持續加強對工業污染治理投資的補貼與支持，實現技術創新水平的提高與累積。

根據研究結果，為了提高中國整體的技術創新水平以及縮小區域技術創新水平差距，應該逐步解決工業污染治理投資所需資金的籌集問題與其投資不合理問題。一方面，拓寬工業污染治理資金來源的渠道，適度增加工業污染治理投資規模。除企業自籌資金以外，進行工業污染治理所需資金主要來源于政府補助和銀行貸款，政府可以利用環境規制的激勵機制來加強工業污染治理的補助、價格優惠等支持性政策，并且完善關于工業污染治理的銀行信貸的法律與配套政策。企業受到正向激勵后將會注重加強技術和生產工藝的創新，缺乏自主創新能力的企業也將會積極引進生產技術、設備或創新人才，擴大前端預防效果且提高末端治理效率，有效防治工業污染。另一方面，依據區域技術創新實際發展水平，有差異化地進行工業污染治理投資，縮小區域技術創新水平差距。技術創新水平較低的地區缺乏自主創新能力，政府需要加大對這些區域的工業污染治理投資規模，鼓勵企業在引進技術、創新人才等的同時加強技術創新與研發。在技術創新水平較高的區域，不能只單純追求工業污染治理投資規模對技術創新的促進作用，而是要注重轉變工業污染治理投資模式，比如加強工業污染治理相關的產學研合作，加快技術創新成果的轉化與應用，對技術創新水平較低的區域起到示范與統籌作用。