有偏技術進步對環境污染的空間溢出效應
——基于環境規制的調節作用

錢 娟，李新春

（1.新疆大學經濟與管理學院，新疆 烏魯木齊 830046；2.西安交通大學經濟與金融學院，陜西 西安 710061）

改革開放以來，中國經濟實現快速發展，國內生產總值從1978 年的0.37 萬億元躍升至2021 年的114.92 萬億元，年均增長達到14.28%。在享受發展紅利的同時，依賴大規模要素投入的粗放型經濟發展方式導致了大量的資源浪費和污染物排放［1］，生態環境污染問題日益嚴峻，不利于中國經濟的高質量發展［2］。近年來，國家對環境污染治理問題的重視度越來越高，黨的二十大報告提出：“統籌產業結構調整、污染治理、生態保護、應對氣候變化，協同推進降碳、減污、擴綠、增長，推進生態優先、節約集約、綠色低碳發展”“深入推進能源革命，加強煤炭清潔高效利用，加快規劃建設新型能源體系，積極參與應對氣候變化全球治理”。綠色技術創新可以有效減少單位產值的能源消耗和污染物排放，是驅動經濟實現高質量、可持續發展的關鍵因素［3］。環境規制作為國家環境污染治理的重要手段之一，可有效解決經濟活動的環境負外部性，影響技術進步偏向方向，促進清潔低碳技術發展，降低污染排放。同時，由于各地區經濟發展水平和資源稟賦不同，區域間環境規制發揮的效果各異，協同技術進步減污的難度增大。因此，如何協調區域間環境規制政策實施力度，以最大效能激發技術進步偏向節約能源，實現對環境污染的聯防聯治是亟待解決的重要問題之一。

1 文獻綜述

現階段國內外學者對有偏技術進步、環境規制與環境污染展開了豐富的研究。以Acemoglu［4］為代表的一系列學者認為如果技術進步更有利于提高某種要素（Z）的邊際產出，則稱為偏向Z的技術進步或技術進步偏向Z。王班班等［5］發現中國工業部門的技術進步在能源和中間品、能源和資本之間偏向能源，在能源和勞動力之間偏向勞動力，但整體上更偏向資本。楊振兵等［6］發現中國工業部門技術進步偏向于使用資本，但偏向程度逐漸弱于勞動要素，少數行業出現勞動要素偏向型技術進步。郭凌軍等［7］發現綠色創新可以有效抑制環境污染，在環境規制鞭策下綠色創新對環境污染抑制作用更強勁。鄺嫦娥等［8］發現環境規制對環境污染的影響呈先促進后抑制的倒“U”型關系，驗證了環境庫茲涅茨曲線的存在性。楊振兵等［2］通過將技術進步偏向分為充裕型和短缺型、清潔型和污染型，發現自主創新可以顯著地提高清潔能源的偏好程度，降低短缺能源的偏好程度。Liu等［9］發現技術進步對環境污染存在非線性的動態環境規制門檻效應，當環境規制邁過門檻后，廣義技術進步對環境污染的抑制作用強于狹義技術進步。王超等［10］發現環境規制對重污染行業的技術創新沒有顯著促進作用，對工業行業綠色技術創新的影響存在顯著的滯后效應。謝榮輝［11］發現綠色技術進步可以有效抑制中國環境污染的形成，環境規制糾正了綠色技術進步外部性導致的市場失靈。董直慶等［12］發現環境規制在跨過“U”型拐點后能有效推動本地綠色技術進步，高環境規制地區通過污染產業轉移誘發鄰地綠色技術進步。王林輝等［13］發現環境規制政策通過影響異質性技術創新激勵方式能使技術進步向清潔生產轉變，技術進步對環境污染的改善作用隨著環境規制強度的提高而增強。現階段國內外學者主要關注技術創新、環境規制和環境污染之間的關系，較少關注有偏技術進步對環境污染治理發揮的重要作用，未充分考慮有偏技術進步對環境污染的空間溢出效應，以及環境規制誘發技術進步偏向以降低環境污染的問題。因此，本研究將有偏技術進步、環境規制和環境污染納入同一研究框架，在測算中國有偏技術進步指數的基礎上，探究有偏技術進步對環境污染的空間溢出效應，以及環境規制的調節效應。與現有研究的不同之處包括：①采用隨機前沿模型測度中國30個省份有偏技術進步指數，分析沿海和內陸地區各異的技術進步要素偏向方向特征；②從空間溢出視角出發，研究有偏技術進步對環境污染的影響；③考慮有偏技術進步與環境規制的交互項對環境污染的聯合影響，驗證環境規制政策誘發技術進步偏向以改善環境污染的有效性。

2 理論機理與研究假設

2.1 有偏技術進步對環境污染的影響

在能源和資源雙重約束下，考慮技術進步的不同要素偏向與環境污染的內在聯系被應用到環境問題的研究中。價格效應和市場規模效應影響著技術進步的偏向方向［14］，當能源要素和非能源要素的替代彈性小于1 時，價格效應占主導，為節約價格昂貴的稀缺要素能源，會通過技術創新來提升稀缺要素能源生產率，減少稀缺要素使用以降低成本，技術進步偏向節約能源，減少環境污染；當能源要素和非能源要素的替代彈性大于1時，市場規模效應占主導，企業會擴大對充裕要素的使用規模以增加總產出，并通過技術創新來提升充裕要素生產率，技術進步偏向節約非能源，加劇環境污染。除此之外，有偏技術進步可通過“干中學”效應形成清潔化生產路徑依賴，促進傳統技術向綠色清潔轉型，以降低環境污染程度。由于有偏技術進步同樣存在擴散效應，本地技術進步偏向方向會由于技術溢出而產生空間擴散，影響鄰地技術進步偏向方向，這種影響大小取決于兩地區要素的替代彈性［15］。基于技術溢出和擴散效應，本地積極的技術創新行為可通過知識、經驗和技術等方式向地理鄰近地區傳播擴散，對鄰地技術研發與應用起到輻射帶動作用，產生空間溢出效應，降低“本地-鄰地”環境污染［16］。

基于此，提出以下假設。

假設1a：有偏技術進步對本地環境污染具有抑制作用。

假設1b：有偏技術進步對鄰地環境污染具有抑制作用。

2.2 環境規制的調節效應

技術進步偏向節約能源要素一般難以自發形成，在一定程度上可由環境規制政策誘導產生，其與環境規制政策融合可有效緩解“雙重外部性”問題［17］。新古典理論提出的“遵循成本說”認為環境規制會增加企業治理污染排放的成本，減少企業技術創新投入，阻礙技術創新的發展。環境規制在短期內可改善環境質量，提高環境績效，但不足以彌補企業遵循成本的費用，長此以往環境規制會阻礙創新資源的流動，減少企業進行技術創新的積極性，為追求利潤進行“偷排”的企業行為會造成污染反彈，增大政府環境治理的難度。波特假說［18］則提出了“創新補償說”，認為適度的環境規制可以誘發企業進行技術創新。積極開展綠色低碳技術的研發和推廣，通過改善生產工藝再生產獲取的利潤可以部分甚至完全抵消企業因遵循環境規制政策而產生的生產經營成本和其他費用，治理環境污染問題。環境規制是誘導技術進步偏向清潔技術的重要因素之一［19］，重污染產業在合適的環境規制政策約束下，能促進企業進行技術創新，從而減少污染物排放。輕度和中度污染產業在環境規制的壓力下對技術創新的影響表現為先抑制后促進［20］。這主要取決于企業因遵循環境規制政策而增加的成本與開展綠色低碳技術創新投入的大小。基于此，提出以下競爭性假設。

假設2a：環境規制會削弱有偏技術進步對環境污染的影響。

假設2b：環境規制能增強有偏技術進步對環境污染的影響。

3 模型構建、變量選擇與特征事實

3.1 隨機前沿模型

度量技術效率常采用以隨機前沿分析法（SFA）為代表的參數法和以數據包絡分析法（DEA）為代表的非參數法，DEA 要求數據精確［21］，且易受到異常值的影響，SFA假設投入與產出符合某個既定的生產函數形式，允許存在誤差項，考慮產出的隨機影響因素，結果較為穩健，故選擇SFA 用來度量有偏技術進步指數較合適。依據Battese 等［22］的研究，在傳統的資本和勞動要素投入外，加入能源要素投入，使用基于超越對數生產函數的隨機前沿模型對中國30個省份的有偏技術進步指數進行估算。具體模型如下：

式（1）中：i和t分別表示省份和時間，Y為總產出，L、K、E分別代表勞動力、資本、能源要素投入，α為待估計參數，ν為隨機干擾項并服從正態分布，μ為技術無效率項，且服從零點截斷的半正態分布。勞動邊際生產率（MPL）、資本邊際生產率（MPK）、能源邊際生產率（MPE）測算公式如下：

其中：εL、εK和εE分別為勞動、資本和能源的產出彈性。有偏技術進步指數測算公式如下：

其中：DKL為資本-勞動偏向型技術進步，DLE為勞動-能源偏向型技術進步，DKE為資本-能源偏向型技術進步。以式（7）為例，若DKE＞0(＜0)，則表示技術進步引致的要素K的邊際產出增長率大于（小于）要素E的邊際產出增長率，即在此生產過程中技術進步偏向于使用資本、節約能源（節約資本、使用能源）。DKE越大，說明偏向程度越高。

3.2 空間計量模型

由于環境污染物具有空間外溢性特征，故選用空間杜賓模型（SDM），其融合了空間滯后模型（SAR）和空間誤差模型（SEM）優點，既可分析環境污染與有偏技術進步、環境規制的空間關聯性，又可探索隨機沖擊的空間影響。因此，基于SDM 構建“獨立效應”模型探討有偏技術進步對環境污染的空間溢出效應，構建“調節效應”模型探討環境規制在有偏技術進步對環境污染影響中起到的作用。獨立效應模型如下：

調節效應模型如下：

其中：EPit為環境污染，ERit為環境規制，Xit為控制變量集，Wij為空間權重矩陣，ρ、θ1-θ4為空間滯后效應系數，β1-β4為解釋變量空間效應系數，λi和φt表示空間和時間固定效應，γit為誤差項，下標i、j表示不同省份，t表示時間。

3.3 變量選取與數據說明

3.3.1 變量選取

（1）環境污染（EP）。綜合考慮不同類型污染物排放情況，選取工業固體廢棄物產生量、工業SO2排放量和工業廢水COD排放量總和的對數衡量［23］。

（2）有偏技術進步（DLE、DKE）。將勞動、資本和能源要素引入生產函數。其中，勞動投入（L）選取各地區年末就業人員數衡量；資本投入（K）采用永續盤存法測算各地區資本存量。具體公式為：+(1 -δ)Kit-1，Kit為i省t年的資本存量，Iit為i省t年的固定資產投資額（當年價），Pit為固定資產投資價格指數，δ為資本折舊率，Kit-1為基年資本存量，用初始年份的固定資產投資額除以10%來代入。考慮到已有文獻對折舊率的估算一般在5%～10%之間，參考張軍等［24］的做法，選擇經濟折舊率為9.6%；能源投入（E）選取各地區以萬噸標準煤衡量的能源消費量。產出（Y）以各地區生產總值衡量。有偏技術進步指數具體測算過程見3.1節。

（3）環境規制（ER）。由環保詞頻所在句子字數占整個政府工作報告總字數的比重衡量。參考Chen 等［25］的研究，以環境保護、環保、霧霾等42 個關鍵詞所在句子字數占政府工作報告總字數的比重衡量環境規制。

（4）控制變量。產業結構（IS）采用第二產業增加值占GDP 的比重衡量［26］。政府干預程度（ZF）采用地方政府財政支出占GDP 的比重衡量［27］。人口規模（PS）采用人口總量的對數衡量［28］。人力資本（RZ）采用6 歲及以上人口中大專及以上學歷人數比重衡量［29］。人口密度（PD）采用人口數與行政區域面積的比值衡量［30］。

3.3.2 數據說明

以2005—2020 年中國30 個省份的面板數據為研究樣本（由于數據不可得性，研究未涉及西藏、香港、澳門和臺灣），數據主要來自《中國統計年鑒》《中國能源統計年鑒》《中國環境統計年鑒》、地方統計年鑒及地方政府官網等。為了避免通貨膨脹對經濟數據的影響，以2000 年為基期，對所有涉及貨幣計量的變量進行GDP 平減。除此之外，為盡量減少異常值對數據結果的影響，對數據中的連續變量進行縮尾處理［31］。

3.4 有偏技術進步的演化特征

使用Frontier 4.1 軟件進行廣義似然比（LR）檢驗以驗證式（1）的合理性，檢驗結果表明采用超越對數生產函數的隨機前沿模型是合理的。根據隨機前沿生產函數估計結果可知，采用超越對數生產函數能有效捕捉技術效率損失。根據隨機前沿模型所得參數及要素邊際生產率，運用公式（5）—公式（7）計算中國有偏技術進步指數可知（表1），2005—2020年中國整體技術進步偏向使用資本、能源、節約勞動，但從2017 年開始技術進步由偏向使用能源要素向偏向節約能源要素轉變，與中國從“十三五”時期開始采取了一系列節能減排措施，并實施能源消費總量和強度“雙控”行動有關，如2016 年國務院印發《“十三五”節能減排綜合工作方案》，明確了推進節能減排工作的具體措施，將能源消費總量和強度控制目標分解到各省份，單位生產總值能源消耗明顯下降，資源節約型、環境友好型社會建設取得積極成效。總體來看，中國技術進步要素偏向逐漸由使用資本、能源、節約勞動型演變為使用勞動、資本、節約能源型。隨著中國資本邊際報酬率的下降，人力資本的提升，勞動邊際產出增長率相對提高，技術進步逐漸偏向使用勞動。同時，為推進生態環境保護和治理，實現綠色發展，政府采取了一系列節能減排政策措施，控制能源消費總量和污染排放，優化能源消費結構，提高可再生能源和清潔能源消費比重，實施了一批節能技術改造項目，鼓勵企業進行節能低碳技術改進，提高能源資源利用效率，促進和倒逼技術進步偏向節約能源。

表1 中國有偏技術進步指數測算結果

由于沿海地區與內陸地區在地理區位、經濟發展水平、要素稟賦、技術創新、產業發展層次、環境規制程度等諸多方面差異性較突出，技術進步偏向方向也可能呈現出各異的典型性特征，對環境污染影響效果不同。因此，將30 個省份劃分為沿海地區（包括天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、廣西、海南）和內陸地區（包括北京、山西、內蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆），進一步探究兩大區域技術進步要素偏向以及對環境污染空間溢出效應的異質性。從技術進步要素偏向方向特征來看（表2），內陸地區2005—2012年技術進步偏向順序為資本＞能源＞勞動，2013年轉為勞動＞資本＞能源，而后保持不變。沿海地區在2005—2019年技術進步偏向順序為資本＞能源＞勞動，2020 年轉為勞動＞資本＞能源。其中，河北、江蘇、浙江、山東和廣東的技術進步始終偏向使用資本、能源、節約勞動，這些地區經濟發展水平相對較高，勞動密集型產業較發達，且屬于中國主要能源消費地區，隨著資本存量在投資驅動型增長方式下逐漸深化，資本積累速度加快，能源要素實現跨區域調配，工業化進程不斷推進，對勞動力的需求相對較高，技術進步與勞動要素相匹配，表現出偏向使用資本、能源、節約勞動的特點。

表2 分地區技術進步要素偏向方向

3.5 環境污染的空間集聚特征

3.5.1 空間權重矩陣構建

如果變量的空間效應中同時含有地理距離因素與經濟距離因素，則適用嵌套權重矩陣。嵌套權重矩陣將地理距離權重矩陣與經濟特征或其他特征權重矩陣有機地結合，能準確地將空間效應的綜合性與復雜性展示出來。借鑒李婧等［32］的研究，構建能夠同時考慮地區間經濟和地理空間相關性的經濟地理距離嵌套權重矩陣。公式如下：

3.5.2 空間自相關性檢驗

雖然環境污染排放計算按照區域劃分，但污染物具有空間擴散、跨區域影響的特征，故通過計算莫蘭指數，驗證中國環境污染的空間自相關性。結果顯示：2005—2020年中國環境污染的莫蘭指數均嚴格為正且顯著性逐漸提高，這說明中國各省份的環境污染呈現顯著空間正相關，且空間自相關性逐漸增強，在實證研究中應充分考慮環境污染的空間屬性，故對環境污染問題采用空間計量模型研究較合適。

從中國各省份的環境污染空間異質性來看（圖1），第一象限為高-高集聚區，山西、河北、內蒙古、山東、河南等11 個地區位列其中，這些地區自身及周邊地區污染程度較高。其中，能源和重工業為主的山西地處黃土高原環境脆弱帶，長期以煤炭為主的資源型經濟發展方式加劇了環境污染問題。根據2020 年12 月全國城市空氣質量報告顯示，在SO2月均濃度最高的10 個城市中山西省有5個城市位列其中。吉林、重慶、寧夏和海南始終處于第二象限低-高集聚區，甘肅、黑龍江從低-低集聚變為低-高集聚，可能與其周邊地區如新疆、青海等地環境污染程度加劇有關；湖南從高-高集聚變為低-高集聚，與湖南環境污染程度得到明顯改善有關，如2020 年湖南大氣環境6項污染物濃度均下降，水質呈現優等狀態。第三象限為低-低集聚區，北京、上海和天津在較強環境規制約束下環境質量日益趨好，其周邊地區浙江、廣東等地環境污染程度減弱，由低-高集聚變為低-低集聚，福建也由高-低集聚變為低-低集聚。第四象限為高-低集聚區，湖北、廣西、陜西、江蘇和遼寧等地環境污染程度未得到明顯改善，環境問題仍較為嚴峻，但其周邊地區環境污染程度均相對較弱；新疆由低-低集聚變為高-低集聚，與其以能源、原材料生產為主的重工業產業結構，能源消費結構偏煤，“烏昌石”區域大氣污染防治重點工作不嚴不實，經濟發展與環境污染的矛盾日益凸顯有關。

圖1 2005年、2020年中國省域環境污染局部莫蘭散點圖

4 空間計量檢驗及結果分析

4.1 基準回歸結果

鑒于空間計量的莫蘭指數主要是針對截面數據回歸模型所提出的，為進一步確保結果的穩健性，通過構建混合最小二乘模型進行回歸并對結果進行LM 檢驗。LMerror、R-LM-error、LM-lag、R-LM-lag 均在1%水平上顯著，進一步說明環境污染存在空間效應，采用空間計量模型較為適用。LR檢驗和Wald檢驗均在1%的顯著性水平上拒絕原假設，說明SDM 模型不會退化為SEM 模型和SAR模型。通過Hausman 檢驗確定選取固定效應模型。為保證模型估計的準確性，對空間杜賓模型分別進行空間固定效應、時間固定效應、雙固定效應回歸，時間固定效應所得結果的顯著性和擬合性較好，故選用時間固定效應的空間杜賓模型。

從空間計量結果來看（表3），勞動-能源偏向型技術進步（DLE）對環境污染影響的回歸系數為-0.058，在10%的水平上顯著；資本-能源偏向型技術進步（DKE）的回歸系數為-0.425，在1%的水平上顯著，這說明勞動-能源偏向型技術進步、資本-能源偏向型技術進步均對環境污染有負向影響，且資本-能源偏向型技術進步對環境污染的抑制效果較好，原因可能是：一是為節約價格相對昂貴稀缺的能源要素，企業通過技術創新提高能源利用效率，提升能源要素生產率，減少能源要素使用以增加利潤；二是由于外部環境規制政策約束逐漸趨強，倒逼企業研發或應用更多節能低碳技術，促進生產工藝的清潔化，減少能源要素投入，技術進步表現出偏向節約能源，有助于改善環境污染。可見，有偏技術進步對本地環境污染具有抑制作用，假設1a得到證明。

表3 SDM模型回歸結果

從控制變量結果來看，產業結構對環境污染具有加劇作用，第二產業占比較高會導致企業能源消耗和污染排放量增加，環境質量不斷惡化。政府干預程度較高也會導致環境污染增加，這主要是由于政府在追求經濟發展的同時忽略環境保護，以犧牲環境質量為代價實現經濟增長。人口規模較大的地區會產生更大規模的生產和消費活動，對環境污染具有正向的加劇效果。人力資本提高會帶來對生活質量的高追求，產生額外的資源消耗和污染浪費，增加環境污染。人口密度相對較大會產生集聚的正外部性，具有知識溢出效應和勞動力池效應，促進資源節約集約利用，有利于改善環境質量。

為進一步分析有偏技術進步對環境污染影響的空間溢出效應，采用偏微分方程分解出直接效應、間接效應和總效應（表4）。其中，勞動-能源偏向型技術進步（DLE）的間接效應系數為-0.027，對鄰地環境污染具有抑制作用但不顯著；資本-能源偏向型技術進步（DKE）的間接效應系數為-1.532，在1%的水平上顯著，對鄰地環境污染具有顯著抑制作用。可見，有偏技術進步在抑制本地環境污染的同時也能間接改善鄰地環境質量，對鄰地環境污染治理起到示范效應，產生輻射帶動作用，促進鄰地借鑒本地先進的綠色低碳清潔技術，減少環境污染排放，改善“本地-鄰地”環境質量。由此，假設1b得到證明。

表4 SDM模型空間效應分解結果

4.2 調節效應

環境規制可糾正技術進步外部性導致的“市場失靈”問題，提升技術進步對環境問題的治理效果，故進一步將有偏技術進步與環境規制交互，探究其在有偏技術進步對環境污染影響中所起的作用效果。從調節效應結果來看（表5），環境規制與勞動-能源偏向型技術進步的交互項（ERI1）對環境污染的影響系數不顯著，說明環境規制在勞動-能源偏向型技術進步對環境污染影響中未產生調節效應。在較強環境規制政策約束下，企業因污染治理導致生產成本增加，加之中國人力資源成本上漲較快，短期內企業更愿意選擇減少產出，以滿足環境規制要求［33］，且企業技術創新積極性不高，使得環境規制的調節效果不佳。

表5 環境規制對有偏技術進步的調節效應結果

環境規制與資本-能源偏向型技術進步的交互項（ERI2）的影響系數在1%的水平上顯著為負，說明環境規制增強了資本-能源偏向型技術進步對環境污染的負向影響。在較強環境規制政策約束下，企業為降低因污染治理而增加的成本，短期內更愿意選擇加大對現有工藝技術和設備的節能低碳更新改造，引進和推廣應用節能環保新技術、新工藝、新設備、新材料，高耗能企業加快聯合重組和綠色低碳轉型，有利于誘發資本-能源偏向型技術進步偏向節約能源以減少環境污染，形成環境規制與有偏技術進步良好匹配的“強強效應”。由此，假設2b 得到證明。

從調節效應的空間分解結果來看（表6），ERI1的間接效應系數不顯著，說明環境規制在勞動-能源偏向型技術進步對鄰地環境污染影響中未產生調節效應。ERI2的間接效應系數在1%的水平上顯著，說明環境規制增強了資本-能源偏向型技術進步對鄰地環境污染的抑制作用。當本地實施較強的環境規制時，會致使本地污染產業向鄰地轉移［34］，易導致區域環境污染“逐底競賽”現象，但本地會集聚更多的高技術、高效益、低污染、低能耗的先進產業和產品，促進綠色技術創新研發投入和推廣應用，并通過知識溢出效應誘發鄰地技術進步偏向節約能源，對鄰地產生輻射帶動作用，形成“本地-鄰地”地區間綠色技術創新水平“競相向上”的良好互動模式，有利于促進環境污染的區域協同治理。

表6 調節效應空間分解結果

綜上可知，環境規制與資本-能源偏向型技術進步具有良好的互動關系，能使資本-能源偏向型技術進步對環境污染的空間溢出效應發揮出更大效果，兩者共同發力對“本地-鄰地”地區間環境質量改善起到“1+1＞2”的效果。

4.3 穩健性檢驗

為確保上述回歸結果的穩健性，分別從更換權重矩陣、替換解釋變量與被解釋變量三個方面進行穩健性檢驗（表7）。首先構建空間鄰接權重矩陣替換前文的經濟地理距離嵌套權重矩陣，回歸結果顯示有偏技術進步對環境污染有顯著的負向影響，在環境規制的調節下，資本-能源偏向型技術進步對環境污染的抑制作用增強，回歸結果與前文一致，證實了基準回歸結果的穩健性；其次以人均工業固體廢棄物產生量替代環境污染指標進行穩健性檢驗，回歸系數、空間項系數與前文一致，再次證實了基準回歸結果的穩健性；最后以能源要素偏向型技術進步DE替代有偏技術進步指標［35］，DE的計算方法為，當DE＞0 時，技術進步偏向使用能源，當DE＜0時，技術進步偏向節約能源。結果顯示能源要素偏向型技術進步對環境污染的影響顯著為正，說明當技術進步偏向使用能源時，對環境污染有正向加劇效果，回歸結果與前文一致，進一步證實了基準回歸結果的穩健性。

表7 穩健性檢驗結果

5 區域異質性分析

由于沿海和內陸地區有偏技術進步特征不同，為實現環境規制和有偏技術進步的有效匹配，促進區域環境污染協同治理，有必要進一步探究有偏技術進步對環境污染的影響以及環境規制調節效應的區域異質性。從沿海和內陸地區的回歸結果來看（表8），勞動-能源偏向型技術進步（DLE）、資本-能源偏向型技術進步（DKE）對沿海和內陸地區的環境污染影響均呈顯著負相關關系，但沿海地區的資本-能源偏向型技術進步減污效果更佳。原因可能是沿海地區經濟發展水平相對發達，擁有較充裕的資本和勞動力優勢，能源資源相對匱乏但能源消費需求較高，科技創新能力較強，更愿意通過加大清潔低碳技術的研發與推廣應用，減少能源要素投入，促進環境污染治理。內陸地區經濟發展水平相對滯后，擁有較豐富的煤炭、石油、天然氣等能源資源［36］，產業結構轉型升級步伐較慢，能源消費需求正處于上升階段，以傳統化石能源為主的能源消費結構短期內難以快速扭轉，更愿意通過技術進步提升能源要素生產率，擴大總產出，進而提高能源利用效率，減少環境污染。

表8 分地區回歸結果

在環境規制的調節作用下，勞動-能源偏向型技術進步對沿海和內陸地區環境污染無顯著影響，資本-能源偏向型技術進步對沿海和內陸地區的環境污染抑制作用明顯增大，且對沿海地區的影響顯著大于內陸地區。原因可能是沿海地區環境規制相對較強，迫使高污染、高能耗產業向其他地區轉移，倒逼產業向綠色低碳轉型升級，同時完善的環境監管體系和技術創新體系有利于綠色低碳技術發展，減少本地的能源消耗和環境污染。內陸地區為推動經濟發展，較容易放松環境規制管控力度，以吸引更多企業投資入駐，導致松弛的環境規制政策對有偏技術進步誘發程度不足，無法最大程度激發有偏技術進步的污染減排效果，且高污染、高能耗產業轉移至內陸地區可能出現能源反彈效應，減弱有偏技術進步對環境污染的抑制效應。

6 結論與政策啟示

6.1 研究結論

本研究運用2005—2020 年中國30 個省份面板數據，在測算中國有偏技術進步指數基礎上，研究了有偏技術進步對環境污染的空間溢出效應及環境規制的調節作用。結論如下。①2005—2020年中國技術進步由偏向使用資本、能源、節約勞動逐步轉變為偏向使用勞動、資本、節約能源。②有偏技術進步可以直接抑制本地環境污染。其中，勞動-能源偏向型技術進步、資本-能源偏向型技術進步均對環境污染具有抑制作用。③有偏技術進步可以間接影響鄰地環境污染治理效果。其中，勞動-能源偏向型技術進步對鄰地環境污染具有抑制作用但不顯著，資本-能源偏向型技術進步對鄰地污染排放有顯著的抑制效應。④環境規制可正向調節資本-能源偏向型技術進步，促進技術進步偏向節約能源，放大對環境污染的抑制效應，說明環境規制與資本-能源偏向型技術進步有更好的適宜性，兩者匹配可激發出對“本地-鄰地”地區更大的環境污染治理效果。⑤有偏技術進步對沿海地區環境污染的抑制效果顯著強于內陸地區。在環境規制調節作用下資本-能源偏向型技術進步對環境污染的抑制作用顯著增強，且對沿海地區的增強效果顯著大于內陸地區。

6.2 政策啟示

首先，加大綠色技術創新研發力度，制定完善的科技和產業聯合政策引導企業選擇適宜的技術進步方向，加大對研發人員的創新補貼，降低對企業的外部融資約束，建立市場導向的綠色技術創新體系。鼓勵企業加大對節能低碳技術的研發投入，激勵企業進行技術改造和升級，逐步推動生產向清潔低碳轉型。發揮有偏技術進步對環境污染的空間溢出效應，加大區域綠色低碳技術合作與交流，推動技術外溢、技術擴散和技術轉移，構建“本地-鄰地”地區間綠色技術創新相互帶動新格局，有利于促進區域污染治理。

其次，制定科學合理的環境規制政策，發揮環境規制增強有偏技術進步減污效應的作用，完善環境污染治理相關法律法規，推動環保機構監測監察執法垂直管理制度改革。建立更加靈活的排污收費標準，推進排污權交易、碳排放權交易、用能權交易等市場激勵型環境規制政策的完善和廣泛實施，避免不同地區環境規制政策目標與技術進步偏向方向不匹配問題，以政策協同發力應對突發的區域環境污染問題。同時，考慮環境污染的空間外溢性，約束污染企業向環境規制標準低的地區的遷移行為，避免鄰地產生技術創新假象，成為污染避難所。

最后，建立區域協同合作機制，沿海地區應利用技術的正向空間溢出，加強向內陸地區轉移先進的清潔生產技術，加大環保產業投資力度，發揮技術和資金優勢促進內陸地區環境質量改善和經濟發展。內陸地區應嚴禁“三高”項目進入，合理提高環境規制強度，加大技術引進與推廣使用力度，推進現有企業加大節能低碳技術改造和升級力度，強化相關領域人才引進。充分發揮各地區的比較優勢，在相互學習借鑒中共同提升綠色技術創新水平和環境質量，實現協同良性發展，形成經濟增長和環境污染治理“雙贏”局面。