環境規制、技術創新與工業高質量發展
——基于中國省際面板數據的分析

張建濤，隋 鑫

（沈陽師范大學 旅游管理學院，遼寧 沈陽 110034）

一、引言

黨的十八大以來，習近平總書記曾在多個重要場合反復提及生態文明建設：要堅持“綠水青山就是金山銀山”的理念，堅定不移走生態優先、綠色發展之路。要繼續打好污染防治攻堅戰，加強大氣、水、土壤污染綜合治理，持續改善城鄉環境。要強化源頭治理，推動資源高效利用，加大重點行業、重要領域綠色化改造力度，發展清潔生產，加快實現綠色低碳發展等。綠色發展理念和生態文明建設對工業發展質量的內涵與外延產生了深刻影響（史丹、李鵬，2019）。“既要金山銀山，也要綠水青山”意味著必須兼顧“穩發展”與“優環境”的雙重目標。伴隨經濟新常態發展，生態文明建設的重要性逐步突顯，污染治理力度不斷增大、制度出臺頻度逐步增多、監管執法尺度日趨嚴密，加快了中國生態文明建設的步伐，為工業的高質量發展提出了新要求。

全球性污染的出現與人類的工業化進程密不可分。伴隨著各國環保與經濟發展之間的矛盾日益尖銳，強化環境規制逐漸成為全球性趨勢（杜龍政等，2019；孫金花等，2021）。中國環境評價制度、排污收費制度、中央環保督察、專項整治行動在生態環境保護中發揮了重要作用，各級地方政府及環保部門也相應出臺了配套的污染物排放標準、企業環境行為評價等條例和規章（趙黎明、陳妍慶，2018），為生態文明的建設提供了有力保障。黨的二十大報告提出，到2035 年要實現高水平科技自立自強，進入創新型國家前列。技術創新對工業發展的貢獻度日益成為學者們研究的焦點（郭朝先，2019；黃群慧，2014）。環境規制、技術創新與工業高質量發展方面，國內外學者從不同角度研究環境規制對微觀企業的全要素生產率、企業績效及獲取競爭優勢等方面的影響，形成了“遵循成本說”和“波特假說”。部分學者認為環境規制對工業經濟發展有顯著的阻礙作用，即實施環境規制政策后，對工業經濟有顯著的“約束效應”，造成企業治污費用增加（Knellex，2012；魏巍，2020），增加生產成本，不利于企業提高生產效率和技術研發（Kathruia，2007；汪海鳳，2022）。部分學者認為環境規制會迫使企業進行技術改造和轉型升級，進而促進工業經濟高質量發展，即在環境規制約束下，追求利潤最大化的企業必須通過漸進式創新，改造現有生產工藝水平，進而有效提升企業生產效率（張江雪等，2015；王定星、張晶，2019），或者進行突破性創新，進行技術創新投入，推進企業生產工藝轉型，有利于企業提升技術創新水平（李小平，2017；王超等，2021）。也就是說，技術創新帶來的競爭優勢完全可以抵消環境規制所增加的企業成本，甚至可以擴大比較優勢(Porter，1995)。環境規制對中國工業高質量發展有顯著的正向影響，但環境規制必須要有一個“度”的限制（李欣、曹建華，2018；李青原、肖澤華，2020）。相關的研究成果頗豐，為本研究奠定了扎實的理論基礎。然而，多數既有研究忽視了產業發展的空間相關性，將省域視為獨立的個體，忽略了工業的空間溢出效應。在現有研究的基礎上，文章嘗試運用空間計量模型，深入探討環境規制、技術創新對工業發展的影響，文章要解決的核心問題包括：環境規制是否促進工業發展水平提升？技術創新是否能夠推動環境規制對工業發展水平的作用？中國的工業發展是否存在空間相關性？不同地區間環境規制、技術創新對工業發展的推動作用是否存在差異化？基于此，文章根據研究結果提出對策建議。

二、理論分析與研究假設

1.環境規制對工業發展的直接影響分析

環境規制對工業發展的作用是學者們熱議的課題。環境規制能夠影響工業企業的生產成本，保證經濟主體公平地履行職責與義務，提高環保效率，是降低工業環境污染的重要方式?，F有研究多從綠色全要素生產率（李斌等，2013）、空氣污染（白雪潔、曾津，2019）、城市經濟發展（黃金枝、曲文陽，2019） 和政府科技投入（周凌燕、劉靜宜，2021） 等方面探討環境規制對工業發展的影響。部分研究得到環境規制與工業綠色發展水平之間呈“U”型關系（黃磊、吳傳清，2020；楊仁發、李娜娜，2019；王麗霞等，2018），也有研究指出環境規制是工業創新的決定因素（閆瑩等，2020）。基于上述理論分析，文章認為環境規制可以對工業發展發揮積極作用，直接推動工業發展水平的提升，故提出假設H1。

假設H1：環境規制可直接促進工業發展。

2.技術創新的中介效應分析

波特假說認為適當的環境規制可以促使企業進行創新活動，企業的創新將提高其生產力，從而抵消由環境保護帶來的成本，并提高產品質量，有利于企業獲得競爭優勢，同時，有可能提高產業生產率（汪海鳳，2022）。也有研究得到環境規制會對技術創新產生積極的拉動作用，幫助企業減排，生產環保產品，提高市場競爭力(Bi 等，2014)。由此可見，技術創新在環境規制對企業發展推動作用的過程中，可能存在一定的中介效應?；诖?，提出文章的研究假設H2。

假設H2：環境規制可通過提升技術創新水平促進工業發展。

3.環境規制促進工業發展的區域異質性分析

由于中國幅員遼闊，各區域特色鮮明，為深入研究環境規制對工業發展的推動作用，文章進一步考察東部地區、中部地區、西部地區和東北地區環境規制對工業發展促進作用的異質性。東部地區地理位置優越，經濟發展迅猛，處于國內發展前沿的東部沿海地區大力推動工業轉型升級，其增長紅利逐漸釋放。與東部地區相比，中部地區和西部地區具有更大的提升空間，中部與西部地區資源豐富、要素成本相對較低、市場潛力較大，加之相關政策傾斜，工業發展面臨新的機遇。長期以來，黨中央高度重視東北地區工業發展，2003 年實施東北老工業基地振興的重大戰略決策，出臺了一系列支持、幫助、推動東北地區振興發展的政策措施，東北地區工業的全面振興指日可待。由此提出研究假設H3。

假設H3：環境規制對工業發展的推動作用具有區域差異性。

三、研究設計

1.變量說明

文章主要探討環境規制與技術創新對工業發展水平的影響，因此，工業發展水平為被解釋變量，解釋變量主要包括環境規制與技術創新。除了環境規制和技術創新之外，其他影響工業高質量發展的因素很多，不可能窮盡?；跀祿目傻眯?、完善性和實用性原則，在參考相關研究成果并進行篩選的基礎上，文章選取經濟發展水平、企業規模和城鎮化程度三個控制變量。

（1） 工業發展水平(ID)

學者對于工業發展水平的衡量標準各不相同，多見于通過構建指標體系的方式進行測度（黃磊、吳傳清，2020），也有部分學者采用綠色全要素生產率（楊仁發、李娜娜，2019） 等單一要素作為工業發展水平的代理變量。考慮到指標體系測度的內容差別較大，因此文章選取應用范圍較廣的工業增加值作為工業發展水平的直接度量依據。

（2） 環境規制(ER)

對于環境規制的度量尚未有統一的標準，通常根據研究側重點不同而選擇不同的代理變量進行度量，參考已有研究（杜龍政等，2019），文章分別選取ER（工業增加值） 和ER2（污染源治理投資/工業企業主營業務成本） 作為環境規制的代理變量，其中，ER2 用于穩健性檢驗。

（3） 技術創新水平(TI)

把專利作為創新水平的指標頻繁出現在文獻中（郭燕青和王洋，2019），文章采用專利申請授權數來度量省域的技術創新水平。同時，選取R&D 經費內部支出作為TI2，用于穩健性檢驗。

（4） 經濟發展水平(ED)

工業的發展受企業經濟發展水平的影響，學者對于經濟發展水平的考量多見于GDP 或人均GDP，由于人均GDP 為相對指標，更加合理，因此文章選取人均GDP 作為衡量區域經濟發展水平的指標。

（5） 企業規模(ES)

企業規模決定著工業發展的速度與質量，因此文章選取有R&D 活動的企業數作為企業規模的度量指標。

（6） 城鎮化程度(UR)

隨著社會生產力的發展、科學技術的進步以及產業結構的調整，以農業為主的傳統鄉村型社會逐漸向以工業等非農產業為主的現代城市型社會轉變，因此城鎮化程度與工業發展水平密不可分。文章以城鎮人口比重作為城鎮化程度的代理變量。

2.數據來源

本研究樣本涵蓋了中國30 個省、市、自治區（不含西藏及港澳臺地區），樣本時間跨度為2005—2020 年，數據主要來源于歷年《中國統計年鑒》 《中國環境統計年鑒》和《中國科技統計年鑒》。

3.空間權重矩陣

學者通常使用的空間權重矩陣包括0～1 鄰接權重矩陣、經濟距離權重矩陣與嵌套空間權重矩陣?？紤]到0～1 鄰接權重矩陣的應用范圍較廣，結合文章的研究對象，構建30 個省、市、區的用0～1 鄰接矩陣ωij，作為空間權重矩陣。空間權重ωij主要測度省域i 與省域j 之間是否相鄰，若省域相鄰，則ωij=1；若省域不相鄰，則ωij=0。海南省雖然在地理空間上屬于單獨的島嶼，但在發展中與廣東省聯系密切，因此文章將廣東省視為與海南省相鄰。

4.空間計量模型

由于環境污染具有較強的擴散性與流動性，可能存在一定的空間溢出效應。文章使用空間計量模型進行統計。根據研究內容與研究目的，確定研究涉及的空間計量模型為空間滯后模型(Spatial Lag Model，SLM)或空間誤差模型。

（1） 空間滯后模型

空間滯后模型主要用于測度變量是否存在溢出效應（趙磊等，2014），即本省域的工業發展水平取決于相鄰省域的觀測值。針對研究假設H1 和假設H2，分別構建文章的空間滯后模型如下所示：

其中，IDit表示被解釋變量工業發展水平，i 表示地區，t表示時間；α0為常數項；ρ 為空間滯后自回歸系數，主要表示觀測值的空間依賴性，即相鄰省域間工業發展水平的相互影響程度，其大小測度了相鄰省域間工業發展的溢出效應；ωij為空間權重矩陣；ωijf為空間滯后變量；βi表示自變量對因變量的影響系數；ERit表示環境規制；TIit表示技術創新；Xit為控制變量，包含經濟發展水平、企業規模和城鎮化水平；ε 為隨機誤差項。

（2） 空間誤差模型

空間誤差模型主要反映了誤差項對被解釋變量的影響（李如友，2016），即當省域間工業發展水平的依賴與影響由于各自所處的地理空間不同而產生差異時，采用該模型。同樣根據假設H1 和假設H2，分別構建文章空間誤差模型如下：

其中，λ 為空間誤差自回歸系數，表示各省域工業發展水平的空間依賴程度；ωijγ 為空間滯后誤差項；μ 為正態分布的隨機誤差項；其他變量與式(2)相同。

（3） 空間滯后模型與空間誤差模型的選取

空間計量模型的選擇，主要參考Lagrange Multiplier 和Robust LM 等指標（張建濤、陳珂，2020）。當Lagrange Multiplier(error)通過顯著性檢驗，Lagrange Multiplier(lag)未通過顯著性檢驗，且Robust LM(error)顯著，Robust LM(lag)不顯著時，選擇空間誤差模型(Anselin 等，2004)。當Lagrange Multiplier(lag)通過顯著性檢驗，Lagrange Multiplier(error)未通過顯著性檢驗，且Robust LM(lag)顯著，而Robust LM(error)不顯著時，則選擇空間滯后模型。

與此同時，采用最大似然估計ML 方法，對擬合優度R2、自然對數似然函數值(Log likehood，Log L)、似然比率檢驗(Likelihood Ratio Test，LRT)、施瓦茨準則(Schwartz Criterion，SC)以及赤池信息準則(Akaike Information Criterion，AIC)等指標進行檢驗。指標R2和Log L 越大，LRT、SC 和AIC 越小，模型擬合效果越好。

四、實證結果分析

1.變量多重共線性檢驗

（1） 相關系數分析

由檢驗結果可知，變量間的相關系數均小于0.7，技術創新TI 與企業規模ES 的相關系數最高，為0.630。

（2） 方差膨脹因子VIF 分析

文章解釋變量的方差膨脹因子VIF 的檢驗結果見表1，所有變量中最大的VIF 值為5.05，小于10。

表1 解釋變量的方差膨脹因子VIF

結合相關系數和方差膨脹因子VIF 的分析結果可知，變量間不存在多重共線性。

2.面板數據回歸結果

（1） 普通面板數據回歸分析

對于假設H1，文章建立計量模型檢驗環境規制對工業發展水平的推動作用，設立的回歸模型如下所示：

模型中，IDit為被解釋變量工業發展水平，ERit代表環境規制，ESit代表企業規模，URit代表城鎮化水平，ai表示各省域不隨時間變化的因素，用于控制省域的固定效應，εit為隨機干擾項，其中，i 表示省域，t 表示時間。變量描述性統計分析見表2。為消除原始數據存在異方差的可能性，進一步提高數據的準確度與一致性，文章將所有數據進行取對數處理。

表2 變量描述性統計分析

對于假設H2，文章主要運用中介效應模型驗證技術創新是否為環境規制推動工業發展水平提升的機制，構建回歸模型如下：

模型中，TIit表示技術創新，i 表示省域，t 表示時間，其他變量與式(6)相同。

由于文章選取的數據N=30，T=13，屬于短面板數據，無需做單位根檢驗和協整檢驗。首先，對數據進行Hausman 檢驗，來判斷使用固定效應模型還是隨機效應模型。假設H1 面板模型的Hausman 檢驗結果為chi2(5)=124.18，Prob＞chi2=0.0000，拒絕原假設，認為固定效應模型的估計方法更為適合。假設H2面板模型的Hausman 檢驗結果為chi2(6)=141.64，Prob＞chi2=0.0000，拒絕原假設，同樣得出固定效應模型的估計方法更為適合，回歸結果如表3 所示。

表3 普通面板模型估計

由表3 的普通面板模型估計結果（模型1、模型2、模型3） 可知，傳統的OLS 回歸得到環境規制、經濟發展水平、企業規模均對省域的工業發展水平有顯著的正向影響，城鎮化程度對工業發展無影響。固定效應模型結果顯示，環境規制、經濟發展水平和城鎮化水平對工業發展有顯著正向影響，而企業規模對省域的工業發展水平無顯著影響。對比可知，傳統的OLS 模型會高估環境規制和企業規模對工業發展水平的影響，也會低估城鎮化水平對工業發展水平的作用程度。由普通面板模型的估計結果可知，假設H1 成立，即環境規制會顯著影響省域工業發展水平。

接下來進行中介效應分析，加入變量技術創新后（模型4、模型5、模型6），OLS 估計結果顯示環境規制、技術創新、企業規模和城鎮化均對工業發展水平有顯著的正向影響，經濟發展對工業發展水平無顯著影響。固定效應模型結果顯示，環境規制、技術創新、經濟發展和城鎮化對省域工業發展有顯著的推動作用，企業規模無影響，由此可見，OLS 回歸高估了環境規制、技術創新、企業規模和城鎮化對工業發展水平的影響，低估了經濟發展的推動作用。研究結果顯示，假設H2 成立，即技術創新是環境規制推動工業發展水平提升的機制，具有一定的中介效應。

（2） 空間面板數據回歸分析

由于環境規制、技術創新對工業發展水平的影響存在區域異質性，需要考慮空間因素，對傳統的回歸模型進行修正，即進行空間計量回歸分析，文章的空間權重矩陣選擇的是Rook鄰接矩陣。將空間權重矩陣引入后，對OLS 估計進行空間依賴性的檢驗，得到LM(SARMA)和LM(lag)均未通過顯著性檢驗，LM(error)在5%的水平下通過顯著性檢驗；Robust LM(lag)未通過顯著性檢驗，Robust LM(error)在10%的水平下通過顯著性檢驗，說明不適宜選擇空間滯后模型，因此文章選擇空間誤差模型，估計結果見表4。

表4 SLM 與SEM 估計

由表4 可知，與傳統OLS 模型相比，引入空間因素的空間誤差模型和空間滯后模型擬合優度均得到了提高，且空間誤差模型和空間滯后模型中解釋變量通過顯著性檢驗的數量增加，表明中國省域工業發展水平確實存在一定的空間相關性。根據空間誤差模型和空間滯后模型選擇標準可知，與空間滯后模型相比，空間誤差模型的R2較高，Log L 較大，AIC、SC、Sigmasquare 與S.E of regression 值較小，因此，可以確定空間誤差模型是相對較優的空間計量模型，能夠更好地揭示環境規制、技術創新對工業發展水平的影響。

表4 的空間誤差模型檢驗結果顯示，LAMBDA 在1%水平上顯著為正，表明中國工業發展存在正的空間相關性，相鄰省域的工業發展呈現空間集聚態勢。城鎮化未能通過顯著性檢驗，表明在其他條件不變的情況下，僅依靠提升城鎮化率很難提高省域的工業發展水平。環境規制和企業規模通過了1%水平的顯著性檢驗，經濟發展通過了10%水平的顯著性檢驗，表明環境規制、企業規模和經濟發展水平對省域的工業發展有顯著的推動作用。技術創新通過了5%水平的顯著性檢驗，驗證了其中介效應，說明環境規制會通過技術創新進一步影響工業發展?？芍夹g創新能夠增加環境規制對工業發展水平的影響程度，也就是說，可以通過加大技術創新力度來推動環境規制對工業發展的影響。

（3） 區域異質性分析

為深入探討環境規制對工業發展水平的推動作用，研究進一步探究環境規制影響工業發展水平的區域異質性。文章采用中國統一的地區分類標準，將研究樣本劃分為東部地區、中部地區、西部地區和東北地區進行考量。東部地區主要包括北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南，共10 個省份；中部地區主要包括山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南，共6 個省份；西部地區主要包括內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆，共11 個省份；東北地區主要包括遼寧、吉林和黑龍江，共3 個省份。

首先，對東部地區的觀測值進行Hausman 檢驗，假設H1與假設H2 得到的檢驗結果分別為chi2(5)=83.04 和chi2(6)=77.35，且Prob＞chi2=0.0000，均拒絕原假設，認為固定效應模型的估計結果更加準確合理。對中部地區數據進行Hausman 檢驗，假設H1 得到的檢驗結果分別為chi2(5)=9.13，Prob＞chi2=0.1038，接受原假設，認為隨機效應模型結果更加合理；假設H2得到的結果為chi2(5)=43.40，Prob＞chi2=0.0000，拒絕原假設，采用固定效應模型。西部地區的Hausman 檢驗得到假設H1 與假設H2 的檢驗結果分別為chi2(5)=80.27 和chi2(6)=76.19，且Prob＞chi2=0.0000，選定固定效應模型。東北地區的Hausman檢驗結果為chi2(2)=21.12 和chi2(2)=25.21，同樣，Prob＞chi2=0.0000，以固定效應模型的結果為準。將四個地區的回歸結果匯總如表5 所示。

由表5 可知，模型11 和模型15 分別為東部地區OLS 估計和固定效應模型估計的結果，可知環境規制和經濟發展均顯著影響工業發展水平，企業規模和城鎮化程度不會推動東部地區工業發展水平的提升，技術創新是環境規制影響工業發展的中介變量。模型12 和模型16 分別是中部地區OLS 與隨機效應模型的檢驗結果，同樣得到環境規制、經濟發展水平和城鎮化程度顯著影響地區工業發展水平，企業規模對工業發展水平無顯著影響，環境規制不會通過技術創新影響工業發展。模型13與模型17 為西部地區的回歸結果，OLS 估計和固定效應模型結果顯示，環境規制對西部地區的工業發展無顯著影響，但經濟發展水平、企業規模、城鎮化程度和技術創新均推動其工業發展水平的提升。模型14 與模型18 分別代表東北地區OLS 估計和固定效應模型估計的回歸結果，可知環境規制、經濟發展水平和城鎮化顯著影響東北地區的工業發展水平，且環境規制能夠通過技術創新推動工業發展，相比之下，企業規模對工業發展水平無顯著影響。通過對東部地區、中部地區、西部地區和東北地區的分析可得，環境規制、技術創新對工業發展的影響確實存在區域異質性，假設H3 成立。

表5 區域異質性檢驗結果

（4） 穩健性檢驗

為了保證研究結果的可靠性，文章進行了穩健性檢驗，主要通過替換核心變量的方法進行，文章以ER2（工業污染源治理投資/工業企業主營業務成本） 來衡量環境規制，以TI2（R&D 經費內部支出） 來衡量技術創新，進行了回歸結果的穩健性檢驗?；貧w結果得到，在依次加入各解釋變量的過程中，各變量的系數及顯著性未發生明顯變化，采用三種計量方法進行類似的回歸，核心解釋變量系數的符號均與研究結果相同，并符合理論預期，具備較好的統計顯著性，說明文章的實證結果是穩健的。

五、結論與啟示

1.結論

文章對2005—2020 年中國30 個省、直轄市、自治區的環境規制、技術創新與工業發展水平進行了分析與探討，在此基礎上構建空間計量模型，并探索技術創新的中介作用。主要研究結論包括：

第一，基于普通面板模型估計結果來看，環境規制、經濟發展水平和城鎮化程度對省域的工業發展均有顯著正向影響，影響程度從高到低依次為：經濟發展、城鎮化、環境規制，企業規模對省域的工業發展水平無顯著影響。技術創新具有中介作用，能夠推動環境規制對工業發展水平的提升。

第二，環境規制、技術創新對工業發展的影響存在區域異質性。中國東部地區、中部地區和東北地區的環境規制顯著影響其工業發展水平，但西部地區無影響。東部地區、西部地區和東北地區的技術創新能夠推動環境規制對工業發展的作用，而對于中部地區來說，技術創新尚無明顯的中介效應。

第三，中國工業發展存在空間相關性，環境規制、企業規模和經濟發展水平對省域的工業發展有顯著的推動作用，且環境規制會通過技術創新進一步影響工業發展。與此同時，技術創新能夠增加環境規制對工業發展水平的影響程度。

2.啟示

文章的研究結果為提升工業高質量發展提供了現實啟示：

第一，環境規制顯著影響工業發展水平，因此，要重視環境規制的相關工作，使其成為促進省域工業高質量發展的重要抓手。技術創新具有中介效應，各省域也要提升技術創新水平，運用新技術、新方法、堅持新理念發展工業，加大力度推進數字經濟發展，把握5G 時代機遇，聚焦科技創新尖端和前沿領域，加快相關技術、產品和經營模式創新，努力實現數字經濟賦能工業高質量發展。

第二，考慮到區域異質性問題，建議東部地區、中部地區和東北地區可通過增加環境規制力度來推動工業發展水平的提升。尤其對于東北老工業基地的建設，更要把握環境規制的作用機制，與此同時，不斷提升技術創新水平，加大數字技術與工業的深度融合，有利于東北地區工業向智能制造、工業強基、綠色制造轉型。助推東北地區產業優化升級，推動工業數字化智能化轉型，提高東北地區工業企業競爭力，從而實現工業的高質量發展，振興東北老工業基地。

第三，由于中國工業發展存在空間相關性，建議各省域在制定相關政策時，也要分析相鄰省域工業發展的基本情況，打破組織邊界，彼此借勢，促進各省域協調發展，共同實現工業的高質量發展。

第四，環境規制、技術創新、經濟發展水平、企業規模和城鎮化程度均在不同程度上對工業發展產生促進作用，因此，推動工業的高質量發展，需要全面提升省域的環境規制和技術創新水平，打造“數字經濟+工業”的模式，并注重經濟發展水平的提升、企業規模的擴大，并且加快城鎮化進程。