空氣污染對區域創新水平的影響

高風平 楊晴越

摘?要：在追求綠色發展和創新經濟的背景下，本文運用115個資源型城市2014—2020年面板數據，探討空氣污染對區域創新的影響，發現空氣污染顯著負向影響資源型城市創新水平。利用工具變量法解決內生性后，其回歸系數絕對值變大但仍顯著為負；創新主體分類回歸發現空氣污染對于企業創新主體創新能力的負向回歸結果更為穩健。進一步研究空氣污染對區域創新水平的影響路徑，結果表明人力資本起部分中介作用。最后替換主要變量、加入東部虛擬變量并運用動態面板模型檢驗結果依舊穩健。

關?鍵?詞：空氣污染；人力資本；區域創新；資源型城市

DOI：10.16315/j.stm.2023.02.004

中圖分類號：?F207

文獻標志碼：?A

Impact?of?air?pollution?on?regional?innovation?level：

Based?on?115?resourcebased?cities

GAO?Fengping，?YANG?Qingyue

（School?of?Economics?and?Management，?Inner?Mongolia?University?of?Science?&?Technology，?Baotou?014010，?China）

Abstract：Under?the?background?of?pursuing?green?development?and?innovative?economy，?this?paper?uses?the?panel?data?of?115?resourcebased?cities?from?2014?to?2020?to?explore?the?impact?of?air?pollution?on?regional?innovation，?and?finds?that?air?pollution?has?a?significant?negative?impact?on?the?level?of?urban?innovation.?After?using?the?instrumental?variable?method?to?solve?the?endogenous?problem，?the?absolute?value?of?its?regression?coefficient?becomes?larger?but?still?significantly?negative;?The?classification?regression?of?innovation?subjects?found?that?the?negative?regression?result?of?air?pollution?on?the?innovation?ability?of?enterprise?innovation?subjects?was?more?robust;?Further?study?the?impact?path?of?air?pollution?on?regional?innovation?level，?the?results?show?that?human?capital?plays?a?part?of?intermediary?role;?Finally，?replace?the?main?variables，?add?the?eastern?dummy?variables?and?use?the?dynamic?panel?model?to?test?that?the?results?are?still?stable.

Keywords：air?pollution;?human?capital;?regional?innovation;?resourcebased?city

收稿日期：?2023-02-10

基金項目：?國家社會科學基金項目（19BFX171）

作者簡介：?高風平（1981—），男，教授，博士，碩士生導師；

楊晴越（1997—），女，碩士研究生.

大國競爭由全球貿易競爭轉入科技創新、國家安全等多方位立體化競爭，科技安全、創新經濟得到國家前所未有的重視。近年來中國專利年申請數量已經超越美國成為世界首位。這意味著普雷維什-辛格假說正在被打破，即發達國家掌握尖端技術，發展中國家提供低廉價格初級產品的世界經濟格局被改變，如在5G通訊領域中國被認為動了美國的“奶酪”，該市場價值13.2萬億美元，超美國當年GDP的一半。中國知識產權總局報告指出中國國內知識產權環境向好發展，但企業遭遇海外知識產權糾紛的比例上升迅速，自主研發仍是企業、高校等創新主體的主要研發方式。而美國為抑制我國的科技競爭力，不斷擴充對我國科技創新企業及高校的制裁名單，限制科研人員交流。加之全球經濟形勢和國際環境的變幻莫測，中國只有提升自主研發能力，才能在國際科技經濟競爭中站穩腳跟，捍衛國家利益，在經濟活動中獲得全球市場價值鏈的應有分配。

與此同時，正如美國全面限制中國科研人員的交流活動，國際科技競爭實際上被認為是科研群體創新能力的比拼。人才是創新的源泉，是發展的根本，科研人員對于國家創新的重要性毋庸置疑。2021年由美國華盛頓大學與全

球1?100個大學及研究中心等聯合發布的《2019全球疾病負擔研究報告》指出，空氣污染在87種風險因子中位列前茅，是中國致死風險因素的第4位，僅次于吸煙、高血壓和不健康膳食的致死風險［1］，已對國人身體健康造成嚴重威脅。當下，我國已經步入經濟高質量發展新階段，國家治理強調堅持綠色發展理念，加快構建生態文明體系，走人與自然和諧共生的永續發展之路。清潔的空氣被認為是高新技術企業的新興工業生產要素，同樣也是影響城市宜居性的重要指標。隨著人們環保意識的增強，城市宜居性很大程度上影響著勞動力的流動［2］，研究表明空氣污染會從多方面抑制人的創新活力，且對國家經濟活動產生負面影響，空氣污染問題已然對區域人口、經濟發展影響顯著［3］。而據《2020年全球環境績效指數報告》顯示，中國環境績效指數在180個國家和地區中位列120，其中空氣質量作為關鍵的環境健康項排名第137位，雖較往年有所改善，但依然不容樂觀［4］。環境庫茲涅茨曲線表明在短時間內經濟增長無法抵消給環境帶來的負面影響，這也意味著空氣污染的負外部性將在長時間內對國家經濟、人民健康構成挑戰。城市發展及綜合治理要求系統考量環境及經濟增長水平，市場投資領域中ESG（環境、社會和公司治理）評價體系側重企業的可持續發展潛力，城市空氣質量作為考察城市生態文明建設的重要指標［5］及企業綠色發展的關鍵要素，儼然受到政府、資本及創新主體的高度重視。

在中國，資源型城市是國家經濟的重要組成部分，數量約占我國全部類型城市的45%。資源型城市曾是中國經濟快速增長的主要力量，但其過去以環境污染和資源消耗為代價的生產方式，造成如今貧困化發展局面尚未徹底改變［6］。全國126個資源型城市，超60%的城市人口流失嚴重，城市能級不斷下降。資源型城市面臨的困境多與其產業特性相關，其政府一定程度上要負擔更高的環境治理成本，其產業的負外部性導致城市社會福利的下降，人才流失惡化，進而阻礙資源型城市經濟發展，無疑形成了惡性循環。“資源詛咒”假說在資源型城市發展研究中反復被提及，資源開發與經濟增長顯著的負向關系備受關注。邵帥等［7］研究發現加大能源開發會對科技創新和人力資本產生擠出效應，從而導致資源詛咒效應明顯出現。以資源型城市的稀土產業為例，大多稀土企業多以原料出口為導向，無法在國際貿易中獲得價值鏈中下游合理的市場分配，只有加大研發投入制成稀土工業品才有望爭取更高的市場價值鏈分配。《全國資源型城市可持續發展規劃（2013—2020年）》全方面、多層面引導資源型城市發展，強調把生態文明建設放在突出地位，加強人才隊伍建設，加大科技創新投入，逐步實現以科技進步驅動地方經濟發展。資源型城市在全國范圍內分布均勻，因其發展方式導致的空氣污染問題較為突出，是空氣污染負外部性研究頗具代表性的縮影。危機中育先機、于變局中開新局，必須向科技創新要答案。在“資源詛咒”的影響下，資源型城市不可避免地要致力于加快構建生態文明體系，內外聯動提升區域人力資本水平，科技創新突破資源依賴，以驅動城市實現轉型發展。

因此，本文基于115個資源型城市2014—2020的面板數據，實證分析了空氣污染對區域科技創新的影響，研究結果表明空氣污染顯著抑制區域創新發展，且通過損害區域人力資本影響了區域創新水平的提升。這為地方政府厘清污染治理與創新發展經濟決策關系提供了經驗證據，也為空氣污染經濟后果、科技創新影響路徑等相關研究提供了適宜補充。

1?研究綜述

熊彼特（Schumpeter）首次將“創新”視為現代經濟增長的核心［8］。學者們測算了省市科技創新效率［9-10］、國家重大區域發展戰略地科技創新效率［11-13］，發現區域科技創新水平非均衡發展，整體呈上升趨勢。其中，部分學者基于經濟增長影響因素研究，發現技術進步推動經濟增長且具有長遠影響［14-15］。李翔等［16］基于地理空間視角研究發現科技創新對經濟增長始終表現顯著的正向效應。可見科技創新對于區域、社會經濟發展的重要性。

隨中國綜合國力不斷強盛，人們追求更高質量的生活水平，但國內多地霧霾現象、極端天氣頻發，已經嚴重影響人們日常生活和社會經濟活動。當今社會對空氣污染后果的關注度上升，多項研究也表明空氣污染嚴重影響人的健康和行為活動，Chen［17］研究發現淮河以北因冬季供熱導致的空氣質量下降，致使北方地區心肺死亡率攀升，預期壽命縮短，空氣污染會對勞動者造成疾病負擔，在此基礎上也會帶來相應的經濟負擔。Sasset等［18］研究發現PM2.5指數與個體負面情緒正相關。Stern［19］研究發現大多戶外從業人員受空氣污染影響，不僅身體健康狀況受到威脅，而且會產生焦慮、恐慌情緒，從而導致工作積極性下降。宋衍蘅等［20］研究空氣質量對審計師專業能力的影響，發現外勤工作中空氣質量越差審計師對異常工作的接受度越低，專業判斷能力越差，空氣質量一定程度上影響了勞動者的專業決策。Zhang等［21］研究指出從事高認知水平、受教育程度較高的勞動者心理健康受空氣污染的影響更為嚴重，且空氣污染對其認知水平呈現顯著的負向影響。個體的情緒低沉、認知水平下降均會負向影響個體的工作表現和創新思維，羅勇根等［22］研究空氣污染對個體創新的影響，認為空氣污染通過負向影響個體情緒和健康從而損害個體創新活力。梳理相關文獻可知，空氣污染通過損害人的身心健康，會造成勞動者認知水平下降，并產生焦慮、抑郁等負面情緒，而相應帶來的經濟負擔，也會對創新工作者的創新行為產生負面影響。也有學者立足企業視角，研究空氣污染對企業創新活力的影響。除分析空氣污染導致員工的個體創新活力下降之外，也提到空氣污染嚴重的地區傾向實施更為嚴格的環境規制。企業為應對強環境規制，其環保成本上升會對創新投入和管理成本產生擠出效應，從而負向影響企業創新活動［23-25］。通過上述分析可知，空氣污染會損害區域內創新主體創新能力，勢必會抑制區域整體創新水平的提升。由此，提出假設：

假設H1：空氣污染負向影響區域創新水平。

環境是影響區域人力資源水平的重要因素，根據多城市RosenRoback空間均衡模型，勞動力的遷移受地區收入、住房成本及城市宜居性等因素的影響。隨著人們生態環境意識增強，空氣質量也成為勞動力就業選址偏好的重要考量因素。空氣污染對人身心健康的危害，讓越來越多的家庭選擇流入空氣質量更好的城市，尤其對于大多中青年以及高素質勞動力來說，更高的流動性以及對生活環境的高要求，當空氣污染帶來的負向成本趨于異地流動成本，本著效用最大化原則人們傾向于流入空氣質量更好的城市，最終會導致遷出地的人力資本水平的下降。楚永生等［26］研究不同勞動力受環境污染影響的流向問題，發現高素質勞動力會更多地考慮生活質量問題，環境污染顯著負向影響高素質勞動力流動。此外，空氣污染對人口還有驅逐效應。而人力資本對區域創新發展的重要程度，從各地的人才引進政策的優惠力度就可見一斑。學者們也從多視角實證研究，發現人才集聚、人力資本投入確實會帶動區域創新發展。周凡磬［27］研究發現勞動者素質對區域創新存在異質性影響，其中接受高中、大學以上教育的勞動力對區域創新水平有明顯的促進作用，且后者的促進作用遠高于前者，但從整體上人力資本

仍顯著正向影響區域創新水平。徐斌等［28］也曾提到人才集聚帶來的知識資本積累能擴散到企業、高校等創新主體，從而提升區域整體科技創新產出。空氣污染不僅會損害區域內勞動力的身心健康，導致區域整體人力資本水平的下降，也會因應對空氣污染風險成本導致的勞動力遷出，抑制人才集聚，致使區域人力資本水平的下降，從而負向影響區域創新水平的提升。由此，提出假設：

假設H2：空氣污染會通過人力資本路徑影響區域創新產出。

資源型城市是以本地區礦產、森林等自然資源開采、加工為主導產業的城市類型，過去粗放單一的發展方式為資源型城市帶來一系列的問題，生態環境惡化、資源依賴、人口流失等等。早些年對資源型城市的研究多關注資源依賴［29］、產業轉型升級［30］及可持續發展［31］等方面。隨我國經濟發展進入新常態，以期實現建設美麗中國，學者們轉向研究資源型城市的高質量發展［32］、綠色發展［33］，資源型城市的生態環境、產業綠色化備受關注。資源型城市的發展遺留環境問題不利于當地居民的身心健康，將損害城市整體人力資本水平，勢必也會對城市創新活力的迸發造成影響。而要推動資源型城市走上可持續發展之路，打破其技術和制度的雙重鎖定［34］，優化資源深加工產業，提升污染防治效率，建設城市生態文明，方方面面都離不開創新，離不開人才。當前空氣污染對創新的影響研究，多以省域或微觀主體為研究對象，也有學者從多視角出發，除空氣污染外考慮了產業結構、區域初始稟賦、政府有效干預及創新政策對區域創新水平的影響；或基于產出投入模型，測算科技創新效率，討論東中西部城市的發展差異；或基于創新主體研究企業、高校和個人的創新發展對區域創新的影響。總體上，研究主要涉及空氣污染對研發投入要素的擠出以及創新補償效應倒逼機制，但少有以城市為研究對象分析空氣污染對區域創新水平的影響。因此，本文以115個資源型城市為例研究空氣污染對區域創新水平的影響，并探討其中的作用機理。

2?研究設計

《BP世界能源統計年鑒2020》發布的數據顯示中國的能源消耗位列第一，且化石燃料已經占能源消耗總量的近85%，這也揭示了資源型城市空氣污染的主要來源。使用ArcGIS10.8軟件，按照空氣質量檢測平臺分級指標，繪制了資源型城市2014年及2020年空氣質量圖，如圖1、圖2所示。由圖1、圖2可知，資源型城市空氣質量有明顯的向好趨勢，但資源型城市輕中度空氣污染城市占比高于全國平均水平;良好空氣質量城市占比低于全國平均水平。資源型城市在全國范圍內分布均勻，其空氣污染問題頗具代表性，如圖3所示。

鑒于以上對資源型城市空氣污染的現狀分析，下面將針對上文提出的假說進行實證研究。

2.1?模型設定

基于假設H1，為了檢驗空氣污染與區域創新水平的關系，本文在理論分析的基礎上構建如下基準回歸模型：

ln?Patentit=β0+β1ln?AQIit+β2Controlit+εit。（1）

其中：被解釋變量Patentit是資源型城市i在第t年的發明專利、外觀設計、實用新型3種專利的加總，解釋變量AQIit是資源型城市i在第t年的年均空氣質量指數，均取對數處理，Controlit代表控制變量集，εit?是模型誤差項。

2.2?變量說明

本文采用2014—2020年資源型城市的面板數據進行實證研究。主要解釋變量為各地區的空氣質量指數，參考肖振紅等研究［35］，數據來自中國空氣質量在線監測平臺；被解釋變量專利授權數，參考羅勇根等的研究［19］，數據來自PatSnap全球專利檢索數據庫；其他變量來自《中國城市統計年鑒》和各地市統計年報，部分缺失數據使用插值法補齊。排除了數據缺失嚴重以及行政區劃改變的城市，最終選取115個資源型城市進行實證研究。

1）解釋變量。空氣質量指數（AQI）。2013年起空氣質量監測平臺由報告AQI指數取代原來的API指數，AQI指數綜合考慮6種污染物濃度，其數值越大說明地區空氣污染程度越高，該研究整理目標城市年度空氣質量指數，并將其取對數處理。

2）被解釋變量。創新水平（Patent）為3種專利申請授權量加總。因各地市統計年鑒專利數據缺失年份較多，線性插值處理誤差性較大，故采用PatSnap全球專利檢索數據庫按照年份—城市的檢索方式，整理所需城市的專利數據并將其取對數處理。

3）中介變量。人力資本（HP）。人才是創新的根本，多項研究表明人力資本對區域創新水平的重要性，故研究借鑒林伯強等［36］對城市人力資本變量的選取，用各地市在校大學生勞動力占比表示區域人力資本水平。

4）控制變量。包含政府支持（GS）、區域經濟發展（PGDP）、對外開放（OP）、城鎮化率（UL）、產業結構（IS）。政府對科技創新的支持程度影響區域創新水平的提升。吳傳清等［37］研究政府在區域創新中的作用，發現地方政府對科創的財政支持有助于區域創新水平的提升，故用政府科學技術支出表示政府支持；普遍認為經濟實力強盛的地區能提供更好的創新環境，有助于提升區域創新水平，但當區域經濟發展水平無法匹配科技發展速度也會呈現負向影響，故用人均GDP表示區域經濟發展水平；區域的對外開放水平，一方面外來資金支持有助于區域創新產出，另一方面外來資金投入不一定會聚焦創新高技術產業或創新水平較高的領域，因此對外開放水平對區域創新的影響也未可知，故用人均外資表示對外開放水平；其他城市創新環境的指標參考已有研究：產業結構以二產增加值占GDP比重表示;城鎮化水平以人口城鎮化率表示。以上涉及時間價值的變量（政府支持、經濟發展、對外開放）都折算到2013年為基期，除百分比數據外其他數據均取對數處理。主要變量的描述性統計，如表1所示。

3?實證

3.1?基準回歸

本文分別使用普通最小二乘法和兩階段最小二乘法對式（1）進行回歸，結果如表2所示。

在表2第2列加各控制變量進行最小二乘回歸，可得空氣污染的系數為-0.429，意味著空氣污染每增加1%，創新產出下降0.429%，證明空氣污染和區域創新產出呈負相關關系，即空氣污染程度越高區域創新水平越低。控制變量中，區域人力資本水平、政府支持強度、經濟發展水平和城鎮化率均與區域創新呈正相關關系，符合預期。說明較高的人力資本水平［38］，政府加大科技財政支持［39］，全方位發展城市建設，營造良好區域環境有助于區域創新能力的提升。此外，由表2可知，對外開放程度、產業結構顯著負面影響區域創新水平。首先，考慮到國際貿易的資金支持不一定聚焦高產出的研發端，且外商投資不穩定性較高難以貫穿較長的研發周期，因此對外開放程度可能會對創新產生負面影響；其次，我國產業結構調整呈現二產比重下降三產業比重上升的趨勢，且創新產出多集中在新興產業，兩者之間的負相關也說明了產業結構調整可能會對科技創新產生積極影響。

通常認為空氣污染和區域創新水平之間存在內生性關系，空氣污染會影響區域創新產出，但反過來，區域創新水平較高的地區往往空氣污染程度較輕，即空氣污染和區域創新產出之間存在反向因果關系。一方面，當區域整體創新水平上升，其中綠色創新專利會從源頭、中末端治理多方面降低生產中的環境污染，勢必也會降低對空氣的污染程度；另一方面，區域創新水平提升會帶動區域經濟發展，政府可支配環保財政增多有利于改善環境問題，政府創新政策出臺可能會加劇空氣污染和區域創新的內生性關系。因此，該研究使用工具變量解決模型內生性問題，已知工具變量的選擇需要滿足2個條件：相關性和外生性。它們可以解釋空氣污染的變化，但不能通過其他途徑直接或間接影響區域創新水平。

從歷史角度選擇工具變量，過去交通基礎設施與當今空氣質量相關，但是時間上與現在相距甚遠，并不會影響當今區域創新水平。歷史上鐵路建設多半是因礦山運煤而建成，而鐵路建設以線到網的覆蓋方式隨城市的發展而興盛。考慮到資源型城市的發展歷程、產業發展特性以及交通工具使用帶來的污染問題，基于歷史的延續性，研究認為1933年各城市是否通鐵路影響空氣質量，但1933年鐵路建設已成為歷史事實，不會影響當今城市創新水平。因此借鑒林伯強等［39］做法，把1933年該城市有鐵路通過設為1，否則為0。

表2中的3～4列是工具變量法對模型重新估計的結果。第1階段的F檢驗值為47.68，大于10，且CraggDonald?Wald檢驗統計量12.946，大于臨界值8.96，說明不存在弱工具變量問題。由第2階段估計結果可得空氣污染的系數為-1.272，意味著空氣污染每增加1%，創新產出下降1.272%，與不使用工具變量相比系數絕對值明顯變大。說明不考慮空氣污染和區域創新水平之間的內生性問題，會低估空氣污染對區域創新水平的負面影響，但總體來看空氣污染程度加劇仍是不利于區域創新水平的提升，驗證了假設H1。究其原因，一方面，空氣污染會對人的心理和身體健康產生不利影響，疾病和不良情緒會降低勞動者的工作效率，而因環境問題勞動者將承擔更高的醫療、防護成本多方面會影響勞動者的生產率。尤其對于推動區域創新的發明人來說，空氣污染帶來的一系列不良影響，不利于其創新思維的迸發和成果轉化。因此，長久積累下來導致空氣污染地區的整體勞動效率下降，自然也不利于區域創新水平的提升；另一方面，為加快推進生態文明建設，地方政府應對空氣污染會付出更多的環保成本，采取更為嚴格的環境規制。雖然波特理論認為環境規制會反向激勵企業創新，但創新并非易事，創新研發的周期較長且需要大量的人員和研發資金的支持。企業為遵循環境規制要付出更多的污染防治成本，從而擠占研發投入，將不利于企業創新產出。因此，空氣污染對于區域整體創新水平產生了負向影響。

以上討論了空氣污染對區域整體創新水平的影響，為了進一步觀測空氣污染對區域創新主體創新水平的影響，該部分分別檢驗空氣污染對企業和高校及科研院所兩大創新主體創新能力的影響，結果如表3所示。

表3所使用的方法與前文類似，分別使用了OLS和IV（2SLS）對企業和高校及研究所兩大創新主體進行回歸分析。其中CraggDonald?Wald檢驗統計量12.946大于臨界值8.96，且一階段F值均大于10，表示該工具變量有效。對于企業主體在糾正內生性問題后，系數仍為負值，但絕對值明顯變大，研究可能低估了空氣污染對企業創新的負向影響；而對于院校及研究所在糾正內生性問題后系數為正，但是結果不顯著。表明空氣污染對不同創新主體創新能力的影響呈現異質性，原因可能是多方面的，從統計數據來看，企業主體仍是區域創新產出的主力，且企業更易受到污染的影響。一方面，企業必須承擔相應的社會責任，區域環境規制的強度可能導致企業付出更多的環保成本；另一方面，企業員工受空氣污染的影響，可能會減弱其科技創新能力。《2021年中國專利調查報告》指出我國知識產權轉化率穩步上升，尤其是企業主體自主研發的專利產業化率要優于其受讓專利的產業化率，高校及科研單位專利的產業化率較低，但是通過產學研合作可以提高其專利產業化率。對于高校及研究院所，自主性研究更加要求研發人員的主動性，空氣污染導致的身心危害和更高的防護成本都會損害個體的工作效率，不利于科研人員創新。但由于高校工作性質的原因，創新個體流動性相對企業員工較低，且外界資金的支持、晉升要求可能是推動高校創新主體創新的主要因素，空氣污染對高校創新主體的影響力仍需討論。

3.2?進一步研究

此外，為了探究空氣污染對區域創新的影響機制，結合前文對空氣污染影響區域創新水平的理論分析，空氣污染會抑制區域人力資本的提升，進一步負向影響區域創新水平。基于假設H2，為檢驗空氣污染是否通過影響區域人力資本水平間接影響區域創新產出，借鑒Baron等［40］模型的設計，第1步，以人力資本為被解釋變量，空氣污染為解釋變量，檢驗空氣污染對人力資本的影響；第2步，以人力資本為解釋變量，創新產出為被解釋變量，檢驗人力資本對區域創新水平的影響。依據上述思路，設定如式（2）和（3）所示中介效應模型。為檢驗人力資本的中介效應是否完全，在控制人力資本的間接影響后，檢驗空氣污染對區域創新的影響是否仍然顯著，構建式（4）回歸模型。

HPit=ρ0+ρ1ln?AQIit+ρ2Controlit+εit，（2）

ln?Patentit=η0+η1HPit+η2Controlit+εit，（3）

ln?Patentit=α0+α1ln?AQIit+α2HPit+α3Controlit+εit。（4）

其中，HP表示區域人力資本水平，以各城市在校大學生占勞動力比例作為代理變量表示。檢驗結果如表4所示。其中：列（1）是式（2）回歸結果;列（2）是式（3）回歸結果;列（3）是式（4）回歸結果。

由表4可知，空氣污染與人力資本水平顯著負相關，人力資本水平與區域創新水平顯著正相關，而空氣污染與區域創新水平顯著負相關，即符號ρ1η1與β1一致，存在間接效應。式（4）系數α1和α2均顯著，即在控制空氣污染對區域創新直接影響的前提下，調整后的間接效應系數為ρ1α2為-0.041。因而可以認為空氣污染導致區域人力資本水平下降，進一步抑制區域創新產出。即驗證了假設H2。這一結果符合預期。如前文分析，空氣是影響城市宜居性的重要因素之一，也是影響城市人口流動的關鍵因素。現今人們追求高質量的生活環境，空氣污染不利于人們的身心健康發展，也有學者提出空氣污染對人口有驅逐效應。尤其是對于高素質創新人才，他們普遍受教育水平較高，有較強的生態環保意識，在相同價值水平下，擁有更多的選擇機會。而空氣污染會降低人的非貨幣性收益，基于效用最大化原則，嚴重的空氣污染會使高素質勞動力流出，由此影響區域人力資本水平，進一步導致區域創新能力的下降。因此，空氣污染會通過損害區域人力資本從而抑制區域創新發展。

3.3?穩健性檢驗

為了檢驗上述結果是否穩健，即空氣污染是否負向影響區域創新水平，進行如下幾種穩健性檢驗，如表5所示。首先，考慮衡量空氣污染的指標選取，分別有學者采用可吸入固體顆粒物、其他污染物排放等指標研究空氣污染對城市發展的影響，因此在表5列（1）～（3）用PM2.5濃度、SO2排放量以及CO排放量替換AQI指數，檢驗空氣中其他污染物對區域創新水平的影響，以上指標均取對數處理。其次，考慮到東部地區經濟發展水平較高，為排除區域差異性對研究的影響，在表5列（4）加入東部虛擬變量和空氣污染的交叉項。最后，考慮到模型可能存在動態面板偏差，故在表5列（5）使用動態面板模型系統GMM進行檢驗。

表5列（1）～（4）依舊使用最小二乘法回歸，可以發現空氣污染系數均顯著為負。表5列（5）使用系統GMM回歸，AR（1）和?AR（2）的P值分別為0.000和0.139，無法拒絕不存在兩階自相關原假設；同時，Hansen檢驗結果不顯著說明變量有效，即采用滯后兩階的GMM估計有效，模型合理。其回歸結果同樣表明空氣污染顯著負向影響區域創新水平，與上文得到結論基本一致，由此證明上文得到的結論是穩健可靠的。

4?結論和建議

新階段下，國家對社會生態文明建設和區域創新發展的重視程度日益增強，研究空氣污染對于區域創新的影響顯然具有重要意義。資源型城市空氣質量和創新水平向好發展，但可持續發展困境仍待解決，推動資源型城市環境治理和創新發展有助于資源型城市突破資源依賴，找到新的接續發展產業，走上高質量發展道路。因此，本文使用2014—2020年115個資源型城市空氣質量指數作為空氣污染指標，使用3種專利申請授權量作為衡量資源型城市創新水平的指標，實證分析空氣污染對區域創新水平的影響。為研究其影響機制，以各城市在校大學生占勞動力的比例作為區域人力資本水平的代理變量，使用鏈式中介效應模型。研究結果表明，空氣污染顯著抑制區域創新水平的提升，人力資本在其中起到部分中介效應。研究解決了模型內生性問題，運用工具變量法進行兩階段最小二乘回歸估計，發現因雙向因果關系可能會低估空氣污染對區域創新產出的負向影響，但負向關系仍舊顯著，結果穩健。為確保研究的可靠性，替換其他污染物作為空氣污染指標或加入東部發展較快區域交互項或使用動態面板模型等進行了多項穩健性檢驗。結果具有高度一致性表明本文結果具有穩健性。

基于上述結論，提出以下建議：第一，地方政府應提高對環境和創新的重視程度，嚴格遵循綠色發展戰略，多方位加大對環境的監管力度。從源頭把控，對創新生產方式、提高產業綠色經濟效率的創新主體及應用綠色生產方式的企業提供政策優惠，促進產業多元化轉型；從末端治污，拉大積極響應控制排污企業與不作為企業的治污成本，倒逼企業減少污染排放，積極響應“誰污染，誰治理”，有度把握環保和經濟發展之間的平衡。第二，基于國家知識產權總局公布的創新主體，地方政府應因地制宜進行對口支持，定向加大對企業、高校及院所的科創財政支持。一方面引導企業提升自主研發能力，加大知識產權保護力度；一方面引導企業和本地高校的產學研合作，進一步提升高校知識產權的產業化率，以此助力創新主體科技創新效率的提升。第三，政府應著力改善區域人力資本水平，發揮屬地高校關鍵作用。加大對屬地高校支持，辦好高等教育，支持高校校園基礎設施建設和學科建設；創建多層次人才培養合作，包括對技術型職業院校支持，力爭留住屬地大、中專和普本及以上畢業生。具體政策惠及應當考慮所在地實際情況做出調整，創新政策聯動人才政策有助于形成以人才為內核創新驅動發展的良性循環，因此地方政府應頒布更有競爭力的人才落地政策，進一步完善配套設施建設，系統性提升區域社會福利水平，提升城市能級，增加城市對年輕人的吸引力，切實服務當地產業轉型的人才需求。推進經濟轉型創造多元就業需求、屬地高校為人才主要輸出、積極提升城市宜居指數，資源型城市創新要素的綜合生態環境將被改善。

參考文獻：

［1］?VALERY?L?FEIGIN.Global，regional，and?national?burden?of?stroke?and?its?risk?factors，1990—2019：A?systematic?analysis?for?the?Global?Burden?of?Disease?Study?2019［J］.Lancet?Neurology，2021，396：1223.

［2］?邵帥.空氣污染對城市外來勞動力居留意愿的影響研究［J］.現代經濟探討，2021（2）：26.

SHAO?S.Research?on?the?impact?of?air?pollution?on?the?willingness?of?urban?migrant?labor［J］.Modern?Economic?Research，2021（2）：26.

［3］?宋德勇，于飛.空氣污染與城市經濟發展：基于285個地級市的實證分析［J］.金融與經濟，2020（2）：61.

SONG?D?Y，YU?F.Air?pollution?and?urban?economic?development：Empirical?analysis?based?on?285?prefecturelevel?cities［J］.Finance?and?Economy，2020（2）：61.

［4］?郝春旭，邵超峰，董戰峰，等.2020年全球環境績效指數報告分析［J］.環境保護，2020，48（16）：68.

HAO?C?X，SHAO?C?F，DONG?Z?F，et?al.Analysis?of?the?global?environmental?performance?index?report?in?2020［J］.Environmental?Protection，202048（16）：68.

［5］?石慶玲，郭峰，陳詩一.霧霾治理中的“政治性藍天”：來自中國地方“兩會”的證據［J］.中國工業經濟，2016（5）：40.

SHI?Q?L，GUO?F，CHEN?S?I.“Political?blue?sky”?in?haze?control：Evidence?from?Chinas?local?“two?sessions”［J］.China?Industrial?Economy，2016（5）：40.

［6］?崔丹，卜曉燕，徐禎，等.中國資源型城市高質量發展綜合評估及影響機理［J］.地理學報，2021，76（10）：2489.

CUI?D，BU?X?Y，XU?Z，et?al.Comprehensive?assessment?and?impact?mechanism?of?highquality?development?of?resourcebased?cities?in?China［J］.Journal?of?Geography，2021，76（10）：2489.

［7］?邵帥，齊中英.西部地區的能源開發與經濟增長：基于“資源詛咒”假說的實證分析［J］.經濟研究，2008（4）：147.

SHAO?S，QI?Z?Y.Energy?development?and?economic?growth?in?the?western?region：Empirical?analysis?based?on?the?“resource?curse”?hypothesis［J］.Economic?Research，2008（4）：147.

［8］?約瑟夫·熊彼特.經濟發展理論［M］.北京：中國人民大學出版社，2019：252.

JOSEPH?S.Economic?development?theory［M］.Beijing：Renmin?University?of?China?Press，2019：252

［9］?蘭海，吳悅，王丹.基于DEA和Malmquist指數的青海省科技創新效率研究［J］.科技管理研究，2021，41（17）：40.

LAN?H，WU?Y，WANG?D.Research?on?the?efficiency?of?scientific?and?technological?innovation?in?Qinghai?province?based?on?DEA?and?Malmquist?index［J］.Science?and?Technology?Management?Research，2021，41（17）：40.

［10］范建平，連嘉琪，吳美琴.中國區域科技創新效率研究：基于三階段EBMWindows模型［J］.中國科技論壇，2019，（11）：113.

FAN?J?P，LIAN?J?Q，WU?M?Q.Research?on?the?efficiency?of?regional?scientific?and?technological?innovation?in?China：Based?on?the?threestage?EBMWindows?model［J］.China?Science?and?Technology?Forum，2019，（11）：113.

［11］席增雷，袁青川，徐偉.基于MalmquistTFP模型的京津冀地區科技創新經濟效率評價［J］.宏觀經濟研究，2018（7）：132.

XI?Z?L，YUAN?Q?C，XU?W.Evaluation?of?economic?efficiency?of?scientific?and?technological?innovation?in?BeijingTianjinHebei?region?based?on?MalmquistTFP?model［J］.Macroeconomic?Research，2018（7）：132.

［12］陳升，扶雪琴.“一帶一路”沿線科技創新效率區域差異及影響因素分析：基于三階段DEA和Tobit模型［J］.重慶大學學報（社會科學版），2020，28（9）：1.

CHEN?S，FU?X?Q.Analysis?of?regional?differences?and?influencing?factors?of?scientific?and?technological?innovation?efficiency?along?the?“the?Belt?and?Road”：Based?on?the?threestage?DEA?and?Tobit?model［J］.Journal?of?Chongqing?University?（Social?Science?Edition），2020，28（9）：1.

［13］董會忠，劉鵬振.創新價值鏈視角下環境規制對技術創新效率的影響：以黃河流域為例［J］.科技進步與對策，2021，38（16）：37.

DONG?H?Z，LIU?P?Z.The?impact?of?environmental?regulation?on?technological?innovation?efficiency?from?the?perspective?of?innovation?value?chain：Taking?the?Yellow?River?Basin?as?an?example［J］.Science?and?Technology?Progress?and?Countermeasures，2021，38（16）：37.

［14］賴一飛，覃冰潔，雷慧，等.“中三角”區域省份創新要素集聚與經濟增長的關系研究［J］.科技進步與對策，2016，33（23）：32.

LAI?Y?F，QIN?B?J，LEI?H，et?al.Research?on?the?relationship?between?innovation?factor?concentration?and?economic?growth?in?provinces?in?the?“Middle?Triangle”?region［J］.Science?and?Technology?Progress?and?Countermeasures，2016，33（23）：32.

［15］汪曉文，杜欣.中國經濟增長方式轉變的影響因素及路徑選擇［J］.北京理工大學學報（社會科學版），2018，20（6）：104.

WANG?X?W，DU?X.Influencing?factors?and?path?selection?of?the?transformation?of?Chinas?economic?growth?mode［J］.Journal?of?Beijing?University?of?Technology?（Social?Science?Edition），2018，20（6）：104.

［16］李翔，鄧峰.科技創新、產業結構升級與經濟增長［J］.科研管理，2019，40（3）：84.

LI?X，DENG?F.Scientific?and?technological?innovation，industrial?structure?upgrading?and?economic?growth［J］.Scientific?Research?Management，2019，40（3）：84.

［17］CHEN?Y?Y，EBENSTEIN?A，GREENSTONE?M，et?al.Evidence?on?the?impact?of?sustained?exposure?to?air?pollution?on?life?expectancy?from?Chinas?Huai?River?policy［J］.Proceedings?of?the?National?Academy?of?Sciences?of?the?United?States?of?America，2013，110（32）：36.

［18］VICTORIA?S，NICOLE?K?W，STEVEN?M?K，et?al.The?effects?of?air?pollution?on?individual?psychological?distress［J］.Health?and?Place，2017，48：72.

［19］STERN?R?E.Hong?Kong?haze：Air?pollution?as?a?social?class?issue［J］.Asian?Survey，2003，43（5）：780.

［20］宋衍蘅，宋云玲.空氣質量會影響審計師的專業判斷嗎？［J］.會計研究，2019（9）：71.

SONG?Y?H，SONG?Y?L.Will?air?quality?affect?auditors?professional?judgment？［J］.Accounting?Research，2019?（9）：71.

［21］ZHANG?X，CHEN?X，ZHANG?X?B.The?impact?of?exposure?to?air?pollution?on?cognitive?performance［J］.Proceedings?of?the?National?Academy?of?Sciences?of?the?United?States?of?America，2018，115（37）：93.

［22］羅勇根，楊金玉，陳世強.空氣污染、人力資本流動與創新活力：基于個體專利發明的經驗證據［J］.中國工業經濟，2019（10）：99.

LUO?Y?G，YANG?J?Y，CHEN?SQ.Air?pollution，human?capital?flow?and?innovation?vitality：Empirical?evidence?based?on?individual?patent?inventions［J］.China?Industrial?Economy，2019?（10）：99.

［23］BAI?X，SONG?Y.Environment?regulation，technology?innovation?and?efficiency?improvement?of?Chinese?thermal?power?industry［J］.China?Industrial?Economics，2009，29（8）：68.

［24］楊繼東，章逸然.空氣污染的定價：基于幸福感數據的分析［J］.世界經濟，2014，37（12）：162.

YANG?J?D，ZHANG?Y?R.Air?pollution?pricing：Analysis?based?on?happiness?data［J］.World?Economy，2014，37（12）：162.

［25］羅能生，徐銘陽，王玉澤.空氣污染會影響企業創新嗎？［J］.經濟評論，2019（1）：19.

LUO?N?S，XU?M?Y，WANG?Y?Z.Will?air?pollution?affect?enterprise?innovation？［J］.Economic?Review，2019（1）：19.

［26］楚永生，劉楊，劉夢.環境污染效應對異質性勞動力流動的影響：基于離散選擇模型的空間計量分析［J］.產經評論，2015，6（4）：45.

CHU?Y?S，LIU?Y，LIU?M.The?impact?of?environmental?pollution?effect?on?heterogeneous?labor?mobility：A?spatial?econometric?analysis?based?on?discrete?choice?model［J］.Industrial?and?Economic?Review，2015，6（4）：45.

［27］周凡磬.人力資本、人力資本結構與區域創新效率的隨機前沿分析：基于2001—2008中國省域面板數據的檢驗［J］.情報雜志，2011，30（S2）：282.

ZHOU?F?Q.Stochastic?frontier?analysis?of?human?capital，human?capital?structure?and?regional?innovation?efficiency：Based?on?2001—2008?China?provincial?panel?data［J］.Journal?of?Intelligence，2011，30（S2）：282.

［28］徐斌，羅文.價值鏈視角下科技人才分布對區域創新系統效率的影響［J］.科技進步與對策，2020，37（3）：52.

XU?B，LUO?W.The?impact?of?scientific?and?technological?talent?distribution?on?the?efficiency?of?regional?innovation?system?from?the?perspective?of?value?chain［J］.Science?and?Technology?Progress?and?Countermeasures，2020，37（3）：52.

［29］萬建香，汪壽陽.社會資本與技術創新能否打破“資源詛咒”？：基于面板門檻效應的研究［J］.經濟研究，2016，51（12）：76.

WAN?J?X，WANG?S?Y.Can?social?capital?and?technological?innovation?break?the?“resource?curse”：Research?based?on?panel?threshold?effect［J］.Economic?Research，2016，51（12）：76.

［30］鄧國營，龔勤林.創新驅動對資源型城市轉型效率的影響研究［J］.云南財經大學學報，2018，34（6）：86.

DENG?G?Y，GONG?Q?L.Research?on?the?impact?of?innovationdriven?on?the?transformation?efficiency?of?resourcebased?cities［J］.Journal?of?Yunnan?University?of?Finance?and?Economics，2018，34（6）：86.

［31］李炳意，師學義.基于生態足跡的資源型城市可持續發展能力分析：以山西省晉城市為例［J］.水土保持研究，2016，23（2）：255.

LI?B?Y，SHI?X?Y.Analysis?of?sustainable?development?capacity?of?resourcebased?cities?based?on?ecological?footprint：Taking?Jincheng?city，Shanxi?province?as?an?example［J］.Research?on?Water?and?Soil?Conservation，2016，23（2）：255.

［32］崔丹，卜曉燕，徐禎，等.中國資源型城市高質量發展綜合評估及影響機理［J］.地理學報，2021，76（10）：2489.

CUI?D，BU?X?Y，XU?Z，et?al.Comprehensive?assessment?and?impact?mechanism?of?highquality?development?of?resourcebased?cities?in?China［J］.Journal?of?Geography，2021，76（10）：2489.

［33］肖瀅，盧麗文.資源型城市工業綠色轉型發展測度：基于全國108個資源型城市的面板數據分析［J］.財經科學，2019（9）：86.

XIAO?Y，LU?L?W.Measurement?of?industrial?green?transformation?and?development?of?resourcebased?cities：Based?on?panel?data?analysis?of?108?resourcebased?cities?in?China［J］.Financial?Science，2019（9）：86.

［34］張生玲，李躍，酒二科，等.路徑依賴、市場進入與資源型城市轉型［J］.經濟理論與經濟管理，2016（2）：14.

ZHANG?S?L，LI?Y，JIU?E?K，et?al.Path?dependence，market?entry?and?resourcebased?city?transformation［J］.Economic?Theory?and?Economic?Management，2016（2）：14.

［35］肖振紅，李炎，范君荻.空氣污染對區域創新能力的影響：基于人力資源流動的中介作用與市場化水平的調節作用［J］.系統管理學報，2021，30（5）：994.

XIAO?Z?H，LI?Y，FAN?J?D.The?impact?of?air?pollution?on?regional?innovation?capacity：Based?on?the?intermediary?role?of?human?resource?flow?and?the?regulatory?role?of?marketization?level［J］.Journal?of?Systems?Management，2021，30（5）：994.

［36］林伯強，譚睿鵬.中國經濟集聚與綠色經濟效率［J］.經濟研究，2019，54（2）：119.

LIN?B?Q，TAN?R?P.Chinas?economic?agglomeration?and?green?economic?efficiency［J］.Economic?Research，2019，54（2）：119.

［37］吳傳清，黃磊，文傳浩.長江經濟帶技術創新效率及其影響因素研究［J］.中國軟科學，2017（5）：160.

WU?C?Q，HUANG?L，WEN?C?H.Research?on?the?efficiency?of?technological?innovation?and?its?influencing?factors?in?the?Yangtze?River?Economic?Belt［J］.China?Soft?Science，2017（5）：160.

［38］錢曉燁，遲巍，黎波.人力資本對我國區域創新及經濟增長的影響：基于空間計量的實證研究［J］.數量經濟技術經濟研究，2010，27（4）：107.

QIAN?X?Y，CHI?W，LI?B.The?impact?of?human?capital?on?regional?innovation?and?economic?growth?in?China：An?empirical?study?based?on?spatial?measurement［J］.Quantitative?Economic?and?Technological?Economic?Research，2010，27（4）：107.

［39］樊琦，韓民春.政府R&D補貼對國家及區域自主創新產出影響績效研究：基于中國28個省域面板數據的實證分析［J］.管理工程學報，2011，25（3）：183.

FAN?Q，HAN?M?C.Research?on?the?performance?of?the?impact?of?government?R&D?subsidies?on?national?and?regional?independent?innovation?output：Empirical?analysis?based?on?panel?data?of?28?provinces?in?China［J］.Journal?of?Management?Engineering，2011，25（3）：183.

［40］BARON?R?M，KENNY?D?A.The?moderatormediator?variable?distinction?in?social?psychological?research：Conceptual，strategic，and?statistical?considerations［J］.Journal?of?personality?and?social?psychology，1986，51（6）：1173.

［編輯：厲艷飛］