異質環境規制、政府支持與企業綠色創新效率
——基于兩階段價值鏈視角

肖仁橋 陳小婷 錢 麗

(安徽財經大學，安徽 蚌埠 233030)

一、引言與文獻回顧

改革開放40年來，中國經濟發展取得了舉世矚目的成就，目前已成為世界第二大經濟體，但傳統的粗放型外延式增長模式面臨極大的資源環境約束，經濟社會可持續發展受到政界、學界和企業界前所未有的極大關注。在“創新、協調、綠色、開放、共享”五大發展理念的指引下，綠色技術創新成為破解當前資源環境約束的關鍵途徑。近年來，雖然中國企業的創新投入不斷增加，但部分地區的工業“三廢”、碳排放等仍在持續攀升，環境污染并未得到有效遏制。增加創新投入只是企業開展綠色創新活動的必要條件，在創新投入轉化為經濟與環境效益這一價值創造過程中，創新產出和效率提升更為重要。為推動企業開展綠色創新活動并提高綠色創新效率，中國政府陸續實施了市場激勵型、投資型以及政府命令型等不同類型的環境規制(田紅彬 等,2020)。在新發展理念的引領下，如何發揮各類環境規制工具的政策紅利，取決于企業這一環境污染和創新主體的應對策略。因此，有必要系統深入探析異質環境規制對中國企業綠色創新效率的影響，檢驗“波特假說”在中國情境下是否成立，詮釋如何選擇適宜的環境規制工具及強度促進企業綠色創新。此外，考慮到政府科技與環保支持政策也是激發企業綠色創新活力的重要手段，那么政府支持在上述環境規制效應中又發揮著怎樣的調節效應呢？回答以上問題，有利于環境規制和政府支持政策的調整與優化，促進中國企業綠色創新效率提升，實現經濟發展與環境保護“雙贏”。

與傳統創新相比，綠色創新更加強調資源節約與環境友好，它是對傳統技術、工藝和產品等進行綠色化改良或創造的總稱(Schiederig et al.,2012;解學梅 等,2021)。綠色創新是責任式創新的一個分支，兼具綠色和創新的雙重外部性，其并不能獨占綠色技術商業化和環境改善的成果，因而容易導致雙重市場失靈(梁中 等,2019)。以往研究常將綠色創新視為一個“黑箱”，而忽略了其階段性特征?；趦呻A段創新價值鏈理論，綠色創新活動涵蓋綠色科技研發與綠色成果轉化兩個子階段。其中，前者是企業將綠色創新資源投入轉化為科技成果產出的過程，而后者則是將企業科技成果和非研發投入轉化為經濟產出與環境效益的過程(Guan et al.,2012;Bi et al.,2016)。

綠色創新具有環境污染負外部性特征，企業開展綠色創新不能僅靠自我驅動，還需政府行為加以引導，而環境規制是政府解決環境污染外部性的有效途徑。新古典經濟學理論認為，環境規制使得企業不得不投入資金用于污染治理，進而導致企業經營成本額外增加，研發投入被擠占(沈能 等,2018)，企業創新受到抑制。Porter et al.(1995)基于長期動態視角，認為環境規制會倒逼企業開展綠色創新以提升競爭力，抵消環境規制產生的額外成本，形成創新補償效應。原毅軍等(2016)、Song et al.(2019)研究結論均支持“波特假說”。一些學者的研究表明，環境規制對企業綠色創新(以研發投入為衡量指標)具有先抑后揚的U形影響(蔣伏心 等，2013)，王珍愚等(2021)基于上市公司綠色專利數據，也得出類似結論，且發現綠色發明專利創新的拐點先于綠色實用新型專利創新到達，環境規制有利于更高質量綠色創新。不同環境規制工具對綠色創新活動及效率存在差異化影響，比如：李婉紅等(2013)發現，命令型環境規制有利于企業末端治理創新，而市場型環境規制則有利于綠色工藝和末端治理創新；郭進(2019)研究表明，收繳排污費比環境行政處罰更有效。

政府科技補貼和環保補助可為企業提供研發資金，降低治污成本，促進企業綠色創新。針對政府科技補貼和環保補助與企業綠色創新的關系，已有研究并未得出一致結論。部分研究發現，環境規制和政府研發資助對企業綠色技術創新均具有積極影響，且二者耦合對綠色技術創新的促進作用更強(郭捷 等，2020；李新安，2021)。也有研究得出相反結論，比如：Philipp(2016)發現，政府補貼擠占了企業本應投入的研發資金，不利于綠色技術創新；李青原等(2020)基于中國重污染上市公司數據的研究表明，政府環保資助對企業綠色創新能力形成了擠出效應，這主要體現在迎合政府的環保要求而承擔更多社會責任，以及管理層挪作他用的機會主義。還有研究指出，政府干預在環境規制對技術創新的影響中具有差異化調節作用(Van Rooij et al.,2013)。當政府干預較弱時，企業會積極響應環境規制政策，依托市場手段進行綠色研發和污染治理；而當政府干預較強時，由于企業承受的行政處罰壓力較大，其會更加專注于工藝改進與環境治理，從而導致綠色研發活動和資金被擠占。

綜上所述，雖然已有研究取得了一系列重要成果，但仍然存在以下幾方面不足：其一，有關環境規制對企業綠色創新效率影響的文獻較為匱乏，探討異質環境規制與企業綠色創新效率之間非線性關系的研究更是少見。其二，多數研究將企業綠色創新活動視為一個整體，忽視了其階段差異性；其三，環境規制效應的發揮離不開政府支持，但鮮見政府科技和環保支持對環境規制與綠色創新兩階段效率關系的調節效應的研究。鑒于此，本文基于兩階段價值鏈視角，在將企業綠色創新活動分解為綠色科技研發和成果轉化兩階段的基礎上，探討不同環境規制對企業綠色創新兩階段效率的非線性影響，突破了以往環境規制與綠色創新效率之間線性關系的單一解釋。同時，本文還考察了政府科技和環保支持對環境規制與兩階段效率關系的調節作用，進一步明確環境規制效應發揮的作用情境，從而最大化環境規制和政府支持對企業綠色創新的促進效應。

二、理論分析與研究假設

(一)異質環境規制對企業綠色創新效率的影響

以往學者大多根據環境規制的事后效果，即污染排放強度來分析環境規制對綠色創新的影響(Domazlicky et al.,2004；王珍愚 等，2021；李新安,2021)。這種將污染治理結果等同于環境規制的處理方式，難以有效反映環境規制的異質性及其對企業綠色創新效率的影響。郭進(2019)從環境規制本身入手，將環境規制分為事后懲罰和事先引導兩大類，具體包括排污費收繳、環境行政處罰、環境法規和規章數等環境規制工具。田紅彬等(2020)將環境規制劃分為命令控制型、投資型和費用型三種類型。伍格致等(2019)則分析了治理投入型、經濟激勵型、命令控制型以及公眾參與型四種類型環境規制對技術創新和綠色全要素生產率的差異性影響。本文基于上述研究，從市場激勵和政府命令等角度出發，將環境規制分為激勵型、投資型和命令型三種類型。其中：激勵型環境規制是一種負向化市場激勵工具，包括收繳排污費和環境稅等，是以市場調控為基礎的經濟激勵和約束手段；投資型環境規制則是基于污染治理角度的環境規制工具，屬于政府對市場的正向補貼型激勵行為，其通過加大對工業污染治理的投入，降低企業污染物排放，有效提升了企業綠色創新水平；而命令型環境規制主要以行政命令和法律法規為載體，通過環保系統人員的常態化監督管理和環境行政處罰，對污染嚴重的企業處以停業整改等，倒逼企業在生產過程中遵守環境保護相關政策法規，其具有環境保護的強約束性。

鑒于環境規制主要通過負向“遵循成本效應”和正向“創新補償效應”兩種機制作用于企業綠色創新活動(Larran et al.,2015)，而不同環境規制水平下主導效應有所差異，因而本文推斷環境規制與企業綠色創新效率之間并非呈簡單線性關系。具體分析如下：

1.激勵型環境規制與企業綠色創新效率

激勵型環境規制主要通過排污費征收、排污許可交易以及污染稅等舉措直接作用于企業生產經營過程以實現環保，賦予企業一定程度的自主選擇權。在綠色科技研發階段，當激勵型環境規制強度較低且尚未到達拐點時，企業污染治理成本遠低于綠色技術創新成本，其往往會選擇繳納排污費而較少開展綠色研發活動。伴隨激勵型環境規制水平的提升，由于排污費征收存在擠占企業研發資金投入等政策失靈問題(Petroni et al.,2018)，且綠色創新成本效應顯現，而綠色創新補償效應又具有時滯性，從而使得研發資源供給不確定性增加、專利等創新產出減少。因此，在既定研發人員等投入不變的情形下，企業科技綠色研發效率(綠色專利等產出與研發投入之比)降低，即激勵型環境規制與企業綠色科技研發效率之間呈負相關關系。當激勵型環境規制水平不斷增強并跨越拐點之后，企業面臨的污染成本趨于甚至高于技術創新成本，且激勵型環境規制引致的創新補償效應大于成本效應(王珍愚 等，2021)。這將倒逼企業加大創新投入，主動開展綠色創新活動，進而促使綠色發明專利等科技產出不斷涌現，總體表現為對綠色科技研發效率的促進效應，此時激勵型環境規制與企業綠色科技研發效率正相關。在綠色成果轉化階段，當激勵型環境規制強度水平較低且尚未到達拐點時，相較于綠色技術研發，企業進行污染治理的成本更低，因而繳納排污費或進行末端治理在降低企業污染排放方面發揮著重要作用(Berrone et al.,2013)。隨著環境規制水平的提升，企業的環境經濟產出日益改善，綠色成果轉化效率(本文將工業污染物納入成果轉化階段)不斷增加，此時激勵型環境規制與企業綠色成果轉化效率呈正相關關系。當激勵型環境規制水平不斷增強并跨越拐點之后，企業難以承擔巨額排污費，為了降低環境污染，其更傾向于購買綠色工藝設備、改進工藝流程等，從而導致企業生產成本上升而經濟效益下降。由于工藝設備技術等高成本創新投入在不斷增加，對企業而言，其帶來的經濟和社會產出并不能同比例增加，導致綠色成果轉化效率下降，此時激勵型環境規制對企業綠色成果轉化效率存在負向影響。據此，本文提出：

H1a：激勵型環境規制與企業綠色科技研發效率之間呈U形關系。

H1b：激勵型環境規制與企業綠色成果轉化效率之間呈倒U形關系。

2.投資型環境規制與企業綠色創新效率

投資型環境規制是政府、企業等環保主體采取的綜合投資決策，指政府通過對污染治理進行投資，以減輕企業的治污壓力(田紅彬 等,2020)。在綠色科技研發階段，當投資型環境規制強度水平較低且尚未到達拐點時，其為企業開展綠色研發活動指明了方向，降低了綠色創新不確定性引致的風險和調整成本。伴隨投資型環境規制水平的提升，政府對市場的正向補貼激勵逐漸增強，企業為了獲得更大的市場份額會不斷推出新技術和新產品。最先開展綠色研發活動的企業往往通過專利申請進行知識產權保護(Ambec et al.,2013)，從而使得綠色專利等產出持續增加，綠色科技研發效率穩步提升。當投資型環境規制水平持續提升且跨越拐點之后，政府工業污染治理投資過高，容易導致企業依賴政府治理投資，缺乏自主創新戰略，盲目開展綠色研發活動，進而造成資源冗余，企業綠色科技研發效率降低，此時投資型環境規制對綠色科技研發效率具有負向影響。在綠色成果轉化階段，當投資型環境規制強度未到達拐點時，由于污染治理投資可以有效促進企業綠色工藝的改造升級，提高新項目的環保性，并吸引更多的社會資本參與，社會資本帶來的穩定資金來源和先進管理經驗，促使企業更加專注于綠色創新活動本身，進而有助于創新資源節約、環境改善和成果轉化效率提升。而當投資型環境規制強度跨越拐點之后，企業過于依賴環境污染治理投資而忽略市場導向，可能導致創新補償效應不明顯(原毅軍 等,2016)；并且，污染治理投資總量增加預示污染物排放量居高不下，綠色成果轉化階段的非期望產出較高，從而制約了綠色成果轉化效率的提升。基于上述分析，本文提出：

H2a：投資型環境規制與企業綠色科技研發效率之間呈倒U形關系。

H2b：投資型環境規制與企業綠色成果轉化效率之間呈倒U形關系。

3.命令型環境規制與企業綠色創新效率

命令型環境規制指通過設定明確具體的環境目標，并采取行政手段強制企業遵守環境保護政策法規，對排污主體的生產經營活動展開嚴格監管。在綠色科技研發階段，當命令型環境規制水平尚未到達拐點時，在外部環境壓力下，企業會應激性地開展綠色生產和研發活動，對相關生產和污染排放指標進行綠色化改進(伍格致 等,2019)。有限的創新資源投入能夠實現一定的綠色研發產出，進而促進企業綠色科技研發效率提升。當命令型環境規制強度跨越拐點之后，企業一旦造成環境污染，將會面臨嚴厲的行政處罰，此時企業會轉移較多研發投入用于綠色工藝改進和末端治理，對綠色研發資金形成擠占效應，且綠色研發成果產出及轉化周期較長，企業會將注意力聚焦于短期內改善污染治理，研發投入具有不確定性，研發產出則更為少見，制約了綠色科技研發效率提升。在綠色成果轉化階段，當命令型環境規制強度尚未到達拐點時，因環境監管和行政處罰較為寬松，企業往往選擇違規排污，此時環境規制的創新補償效應還未顯現(Rousseau et al.,2005)，一方面企業需要支付一定的環境成本，且企業并沒有較大綠色創新動力，或短期內無法實現綠色生產、污染治理技術或設備的涌現，環境經濟效益并不能得到明顯改善，使得命令型環境規制對綠色成果轉化效率起阻滯作用。當命令型環境規制強度跨越拐點之后，企業迫于政府規制壓力而從長計議，大力開展綠色工藝流程改進、清潔生產與末端治理技術轉化應用等，以期符合國家規定的環境標準。雖然增加了企業生產成本，但獲得了更大的環境經濟產出和社會效益，促進了企業綠色成果轉化效率的提升?；诖?，本文提出：

H3a：命令型環境規制與企業綠色科技研發效率之間呈倒U形關系。

H3b：命令型環境規制與企業綠色成果轉化效率之間呈U形關系。

(二)政府支持對環境規制與企業綠色創新效率關系的影響

環境規制增加了企業的非生產性成本，且綠色創新具有投入大、周期長以及產出不確定等特點，導致企業綠色創新動力不足(Zhang et al.,2021)。為提升環境規制政策的有效性，政府需向企業提供具有激勵補償性的創新支持。在綠色科技研發階段，企業需配置綠色創新資源以開展綠色研發活動，而環境規制可能導致研發資金被擠占，因此企業需要財政科技支持以彌補研發資金缺口，增強企業開展綠色創新活動的積極主動性。在綠色成果轉化階段，企業利用綠色科技產出進行技術轉化和生產銷售，但難以避免生產過程中的污染物排放，政府作為環保主體之一，可通過節能環保支持以克服企業生產過程中的負外部性，從而遏制環境污染(李青原 等,2020)。

1.政府科技支持的調節效應

一方面，政府財政科技支持既能彌補環境規制下企業綠色創新資源的不足和外部性風險，同時具備信號傳遞作用，便于企業獲取更多風險投資與銀行信貸(Van Werven et al.,2015)，以穩定企業研發資金來源，并與環境規制形成協同效應，有利于企業綠色研發活動開展和效率提升。另一方面，政府科技支持可能會對企業研發投入產生替代和擠出效應。隨著環境規制水平的增強，企業過于依賴政府資助的綠色項目，不僅降低企業自身研發投入，增加了交易成本(周燕 等,2019)，而且政府資助項目關注發展前景大的共性技術，不利于企業市場績效，抑制了綠色科技研發效率提升。對異質環境規制而言，政府科技支持的調節效應存在差異。如：①當激勵型環境規制強度較低且未跨過拐點時，政府科技支持的引致積極效應大于替代擠出效應，減緩了激勵型環境規制對綠色科技研發效率的消極影響。在企業發展初期，政府科技支持緩解了企業研發資金壓力，政府認證標簽有利于企業獲得研發資源，降低了排污費收繳成本效應對綠色研發效率的負面影響。當激勵型環境規制不斷增強并跨越拐點之后，政府科技支持的替代擠出效應強于引致積極效應。此時企業面臨的環保壓力較大，環境規制的市場化水平高，企業必須加大綠色技術研發和污染治理環節的投入，注重綠色研發效率提升。但政府科技資助項目往往關注長遠共性技術目標，短期內很難產生經濟價值，打亂了企業研發活動的自然規律(陳子韜 等,2020)，減弱了環境規制對綠色研發效率的促進效應。②對于投資型環境規制而言，當環境規制強度未跨過拐點時，政府治污投資對企業環境治理行為進行補償，且為企業綠色發展指明方向，有利于企業綠色研發效率提升(田紅彬 等,2020)，而由于政府和企業之間的信息不對稱，難以形成有效激勵，政府科技支持可能會干擾企業綠色創新戰略，對企業研發投入產生擠出效應，從而弱化了投資型環境規制對綠色科技研發效率的積極影響。當投資型環境規制強度跨越拐點之后，企業對政府治污項目補貼形成資源依賴，且較高的治理投資意味著企業面臨較大環境壓力和資金緊張，此時政府科技支持可緩解資金約束，通過認證標簽吸引更多社會資本參與，輔助改善企業綠色研發活動，緩解投資型環境規制對企業綠色研發效率的消極影響。③命令型環境規制強度未跨過拐點時，企業捕捉到環境壓力帶來的機會，重視綠色研發活動開展和效率提升，政府科技支持可彌補企業研發資金缺口，基于政府認可和信號傳遞，降低企業研發合作風險(Kang et al.,2012)，強化了環境規制對綠色科技研發效率的積極影響。當命令型環境規制強度跨越拐點之后，企業會面臨嚴厲行政處罰，往往將研發資金用于購買綠色工藝設備，進行污染治理和減排，無暇顧及企業綠色研發活動。政府資助項目會加劇企業研發注意力的分散，強化了環境規制對綠色科技研發效率的消極影響。據此，本文提出：

H4a：政府科技支持負向調節激勵型環境規制與綠色科技研發效率的U形關系。

H4b：政府科技支持負向調節投資型環境規制與綠色科技研發效率的倒U形關系。

H4c：政府科技支持正向調節命令型環境規制與綠色科技研發效率的倒U形關系。

2.政府環保支持的調節效應

綠色創新需要大量資金投入，政府節能環保資助緩解了環境規制下企業在環保和綠色創新過程中的資金缺口(Montmartin et al.,2015)。同時具有引致效應，減少企業外部投資者對綠色創新不確定性的擔憂，促進社會資產流入以緩解企業資源約束，從而提高產品環境質量和綠色成果轉化效率。還有一種觀點認為，財政節能環保支持存在效率低下現象，環保資助可能對環境規制下企業綠色創新投入形成擠出效應(Shleifer et al.,1994)。從不同類型環境規制來看，①當激勵型環境規制水平較低且未跨過拐點時，政府環保支持的擠占替代效應大于引致促進效應。企業往往采取繳納排污費或末端治理，有利于環境經濟產出和成果轉化效率的提升，而政府環保項目不僅對企業資金產生擠出效應，還易忽視市場變化而效率低下，無法有效治理環境污染問題，弱化了激勵型環境規制對成果轉化效率的積極影響。當激勵型環境規制水平不斷增強并跨越拐點之后，企業迫于外部環境壓力而購買和改造綠色生產工藝設備，增加了企業成本而降低了企業最終收益，政府環保支持則緩解了企業創新資金緊張，引致社會資本進入環保項目，減緩了激勵型環境規制對成果轉化效率的消極影響。②當投資型環境規制水平未跨過拐點時，環境污染治理投資有利于企業綠色生產技術和設備的更新升級，此時政府環保支持彌補環境規制下企業綠色創新資金缺口(Kleer et al.,2010)，并通過信號機制引入社會資本參與，強化投資型環境規制對成果轉化效率的積極影響。當投資型環境規制水平跨越拐點之后，過于依賴政府治理投資，而忽視市場導向，因外部環境壓力大，政府環保支持主要用于企業環境治理，但往往效率低下且忽視市場變化(李青原 等，2020)，強化了投資型環境規制對成果轉化效率的消極影響。③當命令型環境規制水平未跨過拐點時，由于行政懲罰較為寬松，企業往往缺乏綠色創新的動力，創新補償效應還未體現，短期內很難獲得良好環境治理效果，政府環保支持對創新投入產生擠出效應(Shleifer et al.,1994)，創新經濟和環境效益偏低，從而強化了命令型環境規制對成果轉化效率的消極影響。當命令型環境規制水平跨越拐點之后，企業迫于環境壓力而專注于污染減排和創新效率提升，創新補償效應逐步顯現，政府環保支持緩解了環境治理和創新資金約束，減少管理者的擔憂，強化了命令型環境規制對成果轉化效率的積極影響。據此，本文提出：

H5a：政府環保支持負向調節激勵型環境規制與綠色成果轉化效率之間的倒U形關系。

H5b：政府環保支持正向調節投資型環境規制與綠色成果轉化效率之間的倒U形關系。

H5c：政府環保支持正向調節命令型環境規制與綠色成果轉化效率之間的U形關系。

本文研究框架如圖1所示，圖1歸納了異質性環境規制對企業綠色科技研發和成果轉化效率的影響，以及政府科技和環保支持在環境規制對綠色創新兩階段效率影響中的調節效應。

圖1 研究框架

三、研究設計

(一)變量說明

1.被解釋變量

本文的被解釋變量為企業綠色科技研發效率(grd)和綠色科技成果轉化效率(gcon)。在綠色科技研發階段，選取企業研發人員全時當量、研發經費內部支出作為初始投入，以企業專利申請數、有效發明專利數和綠色發明專利申請數作為中間產出指標。在綠色成果轉化階段，中間產出即為該階段投入，同時選取新產品開發經費和引進消化吸收費用作為成果轉化階段的追加投入，以新產品銷售收入、高技術產業產值和環境綜合指數作為最終產出指標。其中：經費類投入指標用研發價格指數進行平減，并采用存量形式；新產品銷售收入、高技術產業產值則采用工業品出廠價格指數進行平減；環境綜合指數通過對單位工業GDP的工業二氧化硫排放量、工業廢水排放量、工業煙粉塵排放量、工業固體廢棄物排放量以及單位工業GDP能耗等5個指標，采用熵值法測算并進行負向標準化而得。兩階段效率均采用DEA-SBM模型計算得出，且考慮投入轉化為產出具有一定時滯，本文取滯后期為2年，即：綠色創新初始投入、中間產出和最終產出數據分別為第t、t+1、t+2年數據。

2.解釋變量

本文的核心解釋變量為環境規制，具體分為三種類型：一是激勵型環境規制(mier)，用各地區排污費解繳入庫金額占工業企業GDP比重來表示；二是投資型環境規制(iner)，用地區工業污染治理投資完成額占工業GDP比重來衡量；三是命令型環境規制(ccer)，用地區環境監察機構人員數占全省總人口比例來衡量(伍格致 等，2019)。

3.調節變量

本文的調節變量為政府支持，具體包括政府科技支持(fts)和政府環保支持(eps)兩個方面。其中，政府科技支持主要與綠色科技研發活動有關，而政府環保支持則與涉及污染物減排的綠色成果轉化階段相關。本文采用政府財政科技支出占財政支出的比例衡量政府科技支持(李政 等,2018)，利用節能環保支出占財政支出的比例衡量政府環保支持。

4.控制變量

本文選取的控制變量主要包括：(1)外商直接投資(fdi)，采用外商直接投資額占GDP比重來衡量。(2)人力資本水平(hum)，用大專及以上學歷人口數/15歲以上人口數來衡量。(3)產業結構高級化(is)，用第三產業與第二產業產值之比來衡量。(4)經濟發展水平(pgdp)，用平減后的人均GDP的對數來衡量。

(二)樣本數據與描述性統計

本文選取2008—2018年中國30個省份規模以上工業企業為研究對象(1)西藏、港澳臺地區數據不全，故未納入研究范圍。。數據來自歷年《中國科技統計年鑒》、《中國環境統計年鑒》、《中國能源統計年鑒》、中國專利數據庫以及EPS數據庫等。表1報告了企業綠色創新兩階段各變量的描述性統計分析結果，從中可見，企業綠色科技研發效率在2010—2017年間的均值為0.368，綠色成果轉化效率在2011—2018年間的均值為0.679，兩階段效率均存在較大的改進空間，尤其是前者。從環境規制類型來看，投資型環境規制強度的均值最大，而命令型環境規制強度的均值最小。從政府支持來看，政府科技支持和政府環保支持的均值分別為0.020和0.029，均有待進一步提升。

表1 綠色科技研發和成果轉化階段變量的描述性統計(2010—2018年)

(三)環境規制對企業綠色創新兩階段效率影響的面板計量模型

1.主效應模型設定

若僅采用靜態面板模型進行估計，則可能存在內生性問題，本文采用系統GMM動態面板模型進行檢驗，選擇環境規制的一階滯后項為工具變量，以克服變量之間的內生性，使得結果更為穩健。主效應模型(1)、(2)如下所示：

(1)

(2)

2.調節效應模型設定

為檢驗政府科技支持在綠色科技研發階段、政府環保支持在綠色成果轉化階段的調節效應，本文構建了模型(3)和(4)。

(3)

(4)

其中：ftsit、epsit分別為政府科技支持和政府環保支持；γ0和δ0為常數項，γ1～γ10、δ1～δ10為待估系數；εit為隨機誤差項。在式(3)中，根據Haans et al.(2016)的研究，當分子γ2γ5-γ3γ4>0時，調節變量使曲線拐點向右平移；反之，拐點向左平移。若γ5>0，則表明調節效應使原來的U形曲線變得更加陡峭，而使倒U形曲線變得更加平緩；而當γ5<0時，則調節效應使U形曲線變得更加平緩，而使倒U形曲線變得更加陡峭，式(4)類似。

四、實證結果與分析

(一)主效應實證分析

1.激勵型環境規制對企業綠色創新效率的影響

表2給出了激勵型環境規制與綠色創新兩階段效率的回歸分析結果，由表2列(4)和列(8)可見，AR(1)的P值基本不超過0.05，AR(2)的P值均大于0.05，Sargan檢驗值的P值均大于0.10，Wald chi2的P值小于0.05，符合GMM估計的要求，本文選取的工具變量(mier的滯后項)有效。由表2列(3)和列(7)可見，靜態面板(依據Hausman檢驗選定固定或隨機效應)模型和動態GMM模型回歸系數的方向基本一致，僅在變量顯著性上存在些許差異。

表2 激勵型環境規制對企業綠色創新效率影響的回歸結果

(續表2)

接下來，以動態GMM模型的回歸結果為準進行解釋。滯后期項grdit-1、gconit-1分別對當期項grdit、gconit均具有顯著正向作用，表明企業綠色創新兩階段效率提升是長期積累的過程。由表2列(4)可知，mier對grd的影響系數顯著為負(-1.042***)，其平方項系數顯著為正(0.010***)，表明mier與grd呈“先抑后揚”的U形關系，假設1a得到驗證。其中，拐點為X1=-α2/(2×α3)=52.10。查閱數據發現，除山西和寧夏兩地部分年份數據以外，其余各省份激勵型環境規制強度均未超過拐點值，其對企業綠色科技研發效率具有阻滯效應。由表2列(8)可知，mier對gcon的影響系數顯著為正(0.690*)，且其平方項的系數顯著為負(-0.012***)，表明mier對gcon存在顯著的倒U形影響，假設1b得到驗證。其中，拐點為X2=-β2/(2×β3)=28.75。從樣本數據可知，除山西、寧夏、內蒙古、河北等地以外，大部分省份的激勵型環境規制強度均未跨過拐點值，其對企業綠色科技成果轉化效率表現為顯著促進作用。綜上可知，當前激勵型環境規制對多數省份企業綠色科技研發效率提升具有阻滯作用，而對綠色成果轉化效率提升具有促進作用。

2.投資型環境規制對企業綠色創新效率的影響

表3報告了投資型環境規制對綠色創新兩階段效率影響的檢驗結果，發現靜態和動態面板模型回歸結果差異不明顯；并且，AR(1)，AR(2)以及Sargan檢驗值的P值均符合系統GMM估計的要求。接下來，以動態GMM估計結果為準進行解釋，具體見表3列(4)、(9)。

表3 投資型環境規制對企業綠色創新效率影響的回歸結果

由表3列(4)可知，iner對grd的影響系數顯著為正(0.146***)，且其平方項的系數顯著為負(-0.003***)，表明iner與grd呈倒U形關系，假設2a得到驗證。其中，拐點為X3=-α2/(2×α3)=24.33(標準化后數據)。當前，除山西、甘肅和寧夏以外的大多數省份iner均在拐點值左側，表明iner顯著促進了grd的提升。由表3列(9)可知，iner對gcon的影響系數顯著為正(0.668***)，其平方項的系數顯著為負(-0.008***)，表明iner對gcon具有顯著的倒U形影響，假設2b得到驗證。其中，拐點為X4=-β2/(2×β3)=41.75，除寧夏的個別年份以外，其他各省份iner均在拐點值左側，說明iner對gcon起促進作用。綜上可知，投資型環境規制對綠色創新兩階段效率均具有積極影響。

需要指出的是，表3還報告了在去掉最后一年數據的情形下，投資型環境規制對企業綠色創新兩階段效率的影響結果，如列(5)、(10)所示。從中可見，各解釋變量的影響方向和程度與列(4)、(9)基本一致，沒有出現明顯變化，驗證了本文結論的穩健性。

3.命令型環境規制對企業綠色創新效率的影響

表4列示了命令型環境規制對企業綠色創新兩階段效率的影響結果。利用靜態面板和動態面板GMM等模型進行回歸分析，發現各模型檢驗結果基本一致，僅個別變量的顯著性存在微小差異。接下來，以動態GMM估計結果為準進行解釋，具體見表4列(4)、(9)。

表4 命令型環境規制對企業綠色創新效率影響的回歸結果

由表4列(4)可知，ccer的系數顯著為正(0.349***)，其平方項系數為負(-0.002**)，表明ccer對grd的影響呈“先揚后抑”的倒U形關系，假設3a成立。其中，拐點為X5=-α2/(2×α3)=87.25。當前，各省份(除山西以外)的ccer均位于拐點左側，表明ccer對grd起顯著促進作用。由表4列(9)可知，ccer對gcon的影響系數顯著為負(-0.974***)，且其平方項系數顯著為正(0.008***)，表明ccer對gcon的影響呈“先抑后揚”的U形關系，假設3b通過檢驗。其中，拐點為X6=-β2/(2×β3)=60.88。除河北、山西、內蒙古以外，其他各省份ccer均位于拐點左側，表明ccer會抑制gcon的提升。綜上可知，現階段大多數省份的命令型環境規制強度均未超過拐點值，且與拐點值有較大距離，這意味著命令型環境規制對企業綠色科技研發效率提升起積極影響，而對綠色成果轉化效率提升則具有阻滯作用。

(二)調節效應實證分析

1.政府科技支持的調節效應分析

表5給出了政府科技支持調節效應的GMM估計結果。其中，模型4-1、4-2、4-3分別用于檢驗政府科技支持(fts)在不同類型環境規制(mier、iner和ccer)與綠色科技研發效率(grd)關系中的調節效應。由表5可見，AR(1)、AR(2)的p值等均符合GMM估計要求。接下來，以全樣本估計結果為準進行介紹。

表5 政府科技支持的調節效應檢驗結果

由表5列(1)可知，mier2×fts的系數顯著為負(-0.0002***)，表明fts在mier與grd之間的U形關系中發揮顯著的負向調節作用。根據前文公式(3)曲線拐點平移的判別式，γ21γ51-γ31γ41=0.00001大于0，表明fts的調節作用使得原來的U形曲線拐點向右平移；γ51=-0.0002<0，表明當fts處于高水平時，U形曲線變得更加平緩。由此，H4a得到驗證。由表5列(3)可知，iner2×fts的系數顯著為正(0.0005***)，表明fts在iner對grd的倒U形關系中發揮顯著的負向調節作用。γ22γ52-γ32γ42=0.0001大于0，表明fts的調節作用使得原來的倒U形曲線拐點右移；γ52=0.0005>0，表明fts的調節作用使得倒U形曲線變得更加平緩。由此，H4b得到驗證。由表5列(5)可知，ccer2×fts的系數顯著為負(-0.0006***)，表明fts在ccer與grd的倒U形關系中起顯著的正向調節作用。γ23γ53-γ33γ43=0.00001大于0，表明fts的調節作用使得原來的倒U形曲線拐點右移；γ53=-0.0006<0，表明原來的倒U形曲線變得更加陡峭。由此，H4c得到驗證。

表5列(2)、(4)、(6)列示了中西部地區樣本的檢驗結果，不難發現，與全樣本的實證分析結果不存在明顯差異。此外，本文還將最后一年數據去除后進行了回歸分析，結果亦未發生變化(2)限于篇幅，未列示具體檢驗結果，相關材料備索。。由此，本文結論是穩健的。

2.政府環保支持的調節效應分析

表6給出了政府環保支持調節效應的GMM估計結果。其中，模型5-1、5-2、5-3分別用于檢驗政府環保支持(eps)在不同類型環境規制(mier、iner和ccer)與綠色成果轉化效率(gcon)關系中的調節效應。由表6可見，AR(1)、AR(2)的p值等均符合GMM估計要求。接下來，以全國樣本估計結果為準進行介紹。

表6 政府環保支持的調節效應檢驗結果

由表6列(1)可知，mier2×eps系數為正(0.001)但不顯著，且mier×eps系數(-0.044)也不顯著，表明eps對mier與gcon的倒U形關系具有不顯著的負向調節作用。由此，H5a不成立。由表6列(3)可知，iner2×eps的系數顯著為負(-0.001***)，表明eps對iner與gcon的倒U形關系存在顯著的正向調節作用。根據公式(4)曲線拐點平移的判別式，δ22δ52-δ32δ42=0.00135大于0，表明eps的調節作用使得曲線拐點向右平移；δ52=-0.001<0，表明原來的倒U形曲線變得更加陡峭。由此，H5b得到驗證。由表6列(5)可知，ccer2×eps的系數顯著為正(0.00039***)，表明eps對ccer與gcon之間的U形關系起到顯著的正向調節作用。δ23δ53-δ33δ43=-0.000002小于0，表明eps的調節作用使得U形曲線拐點左移；δ53=0.00039>0，表明曲線變得更加陡峭。由此，H5c得到驗證。

表6列(2)、(4)、(6)列示了中西部地區樣本的檢驗結果，從中可見，與全樣本回歸結果基本一致。此外，本文還將最后一年數據去除后進行了回歸分析，結果也沒有發生明顯變化(3)限于篇幅，未列示具體檢驗結果，相關材料備索。。因此，本文結論是可靠的。

五、結論與啟示

(一)主要結論

基于環境規制異質性和兩階段價值鏈理論，分析不同類型環境規制對企業綠色創新兩階段效率的非線性影響，同時探索政府科技支持與環保支持對環境規制與綠色創新效率之間關系的調節效應，結果表明：(1)激勵型環境規制對企業綠色科技研發效率具有“先抑后揚”的U形影響，而與綠色成果轉化效率之間呈倒U形關系；投資型環境規制對兩階段效率均表現為倒U形影響；命令型環境規制與綠色科技研發效率之間呈倒U形關系，而對成果轉化效率具有U形影響。(2)政府科技支持對激勵型環境規制與綠色科技研發效率的U形關系具有顯著的負向調節作用，對投資型環境規制與綠色科技研發效率的倒U形關系具有顯著的負向調節作用，對命令型環境規制與綠色科技研發效率的倒U形關系具有顯著的正向調節作用；政府環保支持對激勵型環境規制與綠色成果轉化效率的倒U形關系的調節作用不顯著，對投資型環境規制與綠色成果轉化效率的倒U形關系發揮顯著的正向調節作用，對命令型環境規制與綠色成果轉化效率的U形關系具有顯著的正向調節作用。

(二)實踐啟示

第一，加強以激勵型、投資型和命令型為主體的環境規制體系建設，促進企業綠色創新各階段活動開展和績效提升。環境規制促進效應的發揮，不僅取決于環境規制強度，還包括環境規制方式以及綠色創新所處的不同階段。如：江西、河南等中部地區可充分發揮命令型環境規制的作用，促進企業綠色研發效率提升，而四川、貴州等西部地區企業則需大力開展基于市場導向的排污費收繳制度，引導企業不斷完善綠色科技成果轉化平臺建設，提高綠色成果轉化效率。當前我國大多數省份投資型環境規制強度處于較低水平，其對企業綠色創新效率的促進效用未達最佳狀態，因而需持續強化投資型環境規制建設，加大對工業污染治理的投入力度。激勵型環境規制短期內會增加企業成本而倒逼企業從事綠色創新活動，需繼續深化和加強排污權交易、環境稅、碳中和等相關市場改革和監管力度，同時簡化環境管制流程以減輕污染企業的冗繁應對，完善基于市場導向的綠色技術創新體系建設。充分發揮政府在環境規制中的引導和強制作用，采用數字技術跟蹤、巡查暗訪以及信息披露等多種手段，提高政府環境監管效率和行政處罰力度。綜合利用和改進多種規制工具，如：低碳創新試點、環境分權以及中央環保督察等，驅動企業持續開展綠色研發和成果轉化活動。

第二，完善環境規制下我國企業綠色創新的政府財政支持機制，發揮環境規制與政府支持的協同效應。根據綠色創新不同階段，確定適宜的政府財政科技和環保支持力度，注重異質環境規制與政府支持政策配套實施，縮短環境規制對綠色創新U形影響的下降階段時間，延長倒U形曲線上升階段時間。如：政府科技支持負向調節激勵型環境規制與綠色科技研發效率的U形關系，則在激勵型環境規制實施初期，可適當加大政府科技支持力度，降低激勵型環境規制的成本效應，促進企業綠色科技研發活動開展和效率提升。綜合采用發放創新券、研發人員個稅減免以及環保補貼等方式，對開展實質性創新的企業予以財政精準扶持，尤其是中西部地區急需資金的中小企業?；诰G色創新過程和環境規制效果，對在綠色科技研發活動中資金不足的新創企業給予財政科技支持，對在綠色成果轉化活動中經費短缺的企業給予節能環保支持。充分發揮地方政府在環境治理方面的信息優勢與相互監督效應，詳細記錄環境資產以及政府財政資金的用途去向等，提高政府財政資金使用的透明度。制定科學合理的政府財政支持效果評價方案，促進我國企業綠色創新能力提升和經濟社會可持續發展。