空氣質(zhì)量生態(tài)補償對企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的影響
——基于三重差分模型的實證研究

王素鳳，李化夫

（安徽建筑大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院，安徽 合肥 230022）

0 引言

隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展，能源消耗和環(huán)境污染問題相繼出現(xiàn)。自2013 年出現(xiàn)了較嚴重的霧霾天氣侵襲我國大部分地區(qū)后，霧霾污染受到全社會的關(guān)注。面對影響居民正常生活、危害人體健康的空氣污染問題，政府出臺了一系列政策法規(guī)對其進行治理。

近年來政府不再只依賴于命令型環(huán)境規(guī)制，而是更加倡導(dǎo)用市場型環(huán)境規(guī)制改善生態(tài)環(huán)境[1]。其中，生態(tài)補償（payment for environmental service，PES）是市場環(huán)境規(guī)制中一項重要的制度設(shè)計，在環(huán)境污染治理中發(fā)揮著重要作用。生態(tài)補償一般理解為“生態(tài)環(huán)境或系統(tǒng)的服務(wù)付費”，主要通過經(jīng)濟手段對環(huán)境資源的使用者與保護者產(chǎn)生激勵，以“誰保護、誰受益”與“誰受益、誰付費”為原則，帶動利益相關(guān)者對生態(tài)保護與建設(shè)的積極性。目前，我國生態(tài)補償措施主要有退耕還林(草)工程、森林生態(tài)效益、流域和湖泊生態(tài)補償以及生態(tài)轉(zhuǎn)移支付等，主要集中在草原、森林、耕地、流域等多個自然資源領(lǐng)域。

近些年，政府越來越重視生態(tài)補償機制在空氣污染治理中所發(fā)揮的作用，部分省市先后出臺了一些相關(guān)政策，嘗試將生態(tài)補償機制運用于當(dāng)?shù)乜諝馕廴痉乐喂ぷ髦小，F(xiàn)階段我國治理空氣污染的生態(tài)補償辦法主要包括以下幾種：一是山東省2014 年頒布的《山東省環(huán)境空氣質(zhì)量生態(tài)補償暫行辦法》，湖北、河南和安徽也接連頒布了該項政策；二是天津市 2016 年頒布了《〈天津市清新空氣行動考核和責(zé)任追究辦法(試行)〉補充辦法》；三是河北省2018 年頒布了《河北省城市及縣(市、區(qū)) 環(huán)境空氣質(zhì)量通報排名和獎懲問責(zé)辦法(試行)》。雖然生態(tài)補償政策在大氣領(lǐng)域進行了一些嘗試，但總體上還處于研究與實踐的初級階段，如何把生態(tài)補償機制成功應(yīng)用于更為復(fù)雜的空氣污染治理還需要進一步探索。

鑒于此，本文以安徽省空氣質(zhì)量生態(tài)補償政策為研究對象，考察政策實施效果和作用機理，主要研究其對企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的影響，嘗試從微觀視角探究市場型環(huán)境規(guī)制對我國經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的影響，為政府合理制定環(huán)境規(guī)制提供經(jīng)驗支持。

1 文獻綜述

1.1 生態(tài)補償政策相關(guān)研究

我國生態(tài)補償機制建立后，學(xué)術(shù)界對其做了大量研究，但這些研究成果大多數(shù)集中在流域[2]、草原[3]和森林[4]等領(lǐng)域。相較于其他自然資源領(lǐng)域，大氣領(lǐng)域的相關(guān)研究歷史較短、成果較少。如淦振宇等[5]檢驗了地方生態(tài)補償政策的減污效應(yīng)，研究發(fā)現(xiàn)空氣質(zhì)量生態(tài)補償政策的實施顯著降低了城市各類空氣污染物濃度；杜純布[6]討論了在治理空氣污染過程中引入生態(tài)補償機制的必要性和所面臨的難題。認為當(dāng)前在我國區(qū)域性霧霾協(xié)同治理中，合理構(gòu)建生態(tài)補償機制是必要的，同時指出現(xiàn)階段空氣污染治理工作中所實施的生態(tài)補償政策在補償對象、補償標(biāo)準(zhǔn)以及補償方式等方面存在諸多亟待解決的問題。

1.2 企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新相關(guān)研究

根據(jù)歐盟委員會對“綠色技術(shù)創(chuàng)新”的定義，企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新可理解為企業(yè)在遵循自然生態(tài)經(jīng)濟規(guī)律的基礎(chǔ)上，為了節(jié)約資源和能源，消除或減少環(huán)境污染行為及實現(xiàn)生態(tài)負效應(yīng)最小化目標(biāo)而進行的技術(shù)、工藝和產(chǎn)品等創(chuàng)新活動的總稱。目前，如何科學(xué)地從企業(yè)寬泛的創(chuàng)新活動中識別出綠色技術(shù)創(chuàng)新是一個難題。專利數(shù)據(jù)的可得性和信息全面性以及專利技術(shù)分類特征，使得專利數(shù)據(jù)逐漸成為衡量創(chuàng)新的關(guān)鍵指標(biāo)。因此，越來越多的研究者開始采用綠色專利數(shù)據(jù)衡量綠色技術(shù)創(chuàng)新。

梳理現(xiàn)有文獻發(fā)現(xiàn)，學(xué)術(shù)界對企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)注點主要集中在企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的影響因素與作用機理兩方面。首先，部分學(xué)者從企業(yè)年齡與產(chǎn)權(quán)性質(zhì)[7]、勞動與資本投入[8]、環(huán)境規(guī)制[9]、媒體關(guān)注與公眾參與[10]等角度檢驗了其對企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的影響；其次，關(guān)于企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的作用研究。學(xué)者們主要從推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展[11]和減少環(huán)境污染[12]等方面檢驗企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新發(fā)揮的作用。

1.3 環(huán)境規(guī)制與企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新相關(guān)研究

對于環(huán)境規(guī)制是否能有效提高企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平的問題，已有大量學(xué)者進行了檢驗。1991 年，M. E.Porter[13]較早地提出了波特假說，他認為實施環(huán)境規(guī)制一定程度上能夠帶動企業(yè)創(chuàng)新，從而提高企業(yè)的生產(chǎn)效率和市場競爭力。目前，關(guān)于波特假說，學(xué)術(shù)界主要存在3 種觀點[14]。第一種觀點認為，合理的環(huán)境規(guī)制政策對創(chuàng)新有促進作用，即支持波特假說。第二種觀點與波特假說相悖，認為外部的環(huán)境規(guī)制政策會給企業(yè)帶來額外的成本投入，可能會占用企業(yè)創(chuàng)新領(lǐng)域的資本投入。第三種觀點認為，環(huán)境規(guī)制與創(chuàng)新存在著復(fù)雜的非線性關(guān)系，環(huán)境規(guī)制自身的質(zhì)量以及當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展階段等多種因素都會對創(chuàng)新產(chǎn)生影響。

基于此，本文主要梳理了我國大氣領(lǐng)域中其他環(huán)境規(guī)制對企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的影響研究。部分學(xué)者運用不同方法，結(jié)合綠色專利數(shù)據(jù)或研發(fā)支出數(shù)據(jù)，分別驗證了低碳試點城市[15]、排污權(quán)交易[16]、碳排放交易[17]等政策存在顯著的綠色技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)。但也有學(xué)者研究的結(jié)論與波特假說不符，周迪等[18]以環(huán)境規(guī)制“大氣十條”為準(zhǔn)自然實驗，結(jié)合企業(yè)微觀數(shù)據(jù)，研究結(jié)果表明“大氣十條”政策并沒有顯著促進企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新水平。

綜上所述，關(guān)于生態(tài)補償和企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新，國內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)從不同角度進行了分析。部分學(xué)者檢驗了大氣領(lǐng)域其他環(huán)境規(guī)制對企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的影響，但是對于空氣質(zhì)量生態(tài)補償政策這一重要的環(huán)境規(guī)制對企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的影響分析還比較少。與現(xiàn)有文獻相比，本文的主要貢獻體現(xiàn)在：1）本文首次從微觀角度探討了空氣質(zhì)量生態(tài)補償政策對企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的影響，擴展了空氣質(zhì)量生態(tài)補償政策效果評估方面的研究。2）三重差分（difference-indifference-in-difference，DDD）是政策效果評估領(lǐng)域較前沿的方法，其在提煉空氣質(zhì)量生態(tài)補償政策與綠色技術(shù)創(chuàng)新的因果性方面比雙重差分具備一定優(yōu)勢。3）進一步研究了專利類型以及企業(yè)所有制的異質(zhì)性，使研究結(jié)論更加全面。

2 數(shù)據(jù)來源與模型設(shè)計

2.1 樣本與數(shù)據(jù)來源

1）初始樣本。本文以2015—2019 年間安徽、江西、湖南與山西4 省所有A 股上市企業(yè)作為初始研究樣本。理由如下：首先，本文的分析時間段設(shè)定為2015—2019 年，主要是為了剔除2020 年新型冠狀病毒疫情爆發(fā)等不可控因素對分析結(jié)果的影響。其次，安徽省是政策實施地區(qū)，江西、湖南和山西未實施該項政策。安徽、江西、湖南和山西同屬于中部6省行列，各種變量因素較為相似。選擇這些地區(qū)的上市企業(yè)作為研究樣本可以一定程度上控制內(nèi)生性問題。

2）樣本分類。鑒于空氣質(zhì)量生態(tài)補償政策主要針對空氣污染行業(yè)[18]，本文將上市企業(yè)樣本按行業(yè)分為空氣污染企業(yè)和非空氣污染企業(yè)。以行業(yè)污染屬性區(qū)分處理組和對照組，空氣污染企業(yè)為處理組，非空氣污染企業(yè)為對照組。其中，借鑒劉曄等[17]已有研究結(jié)果并結(jié)合上市公司行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)，篩選出空氣污染行業(yè)分類名單（見表1），將其作為企業(yè)是否屬于空氣污染行業(yè)的區(qū)分標(biāo)準(zhǔn)。

表1 證監(jiān)會行業(yè)對照表Table 1 SEC industry cross-reference table

3）數(shù)據(jù)篩選。首先，為保證研究樣本穩(wěn)定性和豐富性，在研究樣本期間為避免新上市企業(yè)對結(jié)果造成的偏差影響，在初始研究樣本中只保留2016 年前上市的企業(yè)。其次，參考熊廣勤[15]、任勝鋼[19]等的做法，剔除金融、教育、ST 和*ST 等企業(yè)樣本，以及缺失值較嚴重的企業(yè)。最后，選取219 家上市企業(yè)作為檢驗空氣質(zhì)量生態(tài)補償政策綠色創(chuàng)新效應(yīng)為研究樣本，共計1 095 個有效觀測值。其中，安徽上市企業(yè)共79 個，江西、湖南與山西上市企業(yè)共140 個。

4）數(shù)據(jù)來源。作為被解釋變量的上市企業(yè)綠色專利數(shù)據(jù)來源于CNRDS（Chinese Research Data Services）數(shù)據(jù)庫，作為控制變量的各企業(yè)層面經(jīng)濟特征數(shù)據(jù)來源于CSMAR（China Stock Market &Accounting Research Database）數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)處理軟件為STATA 16.0。

2.2 模型設(shè)計

本文以安徽省空氣質(zhì)量生態(tài)補償政策為準(zhǔn)自然實驗，通過三重差分模型研究空氣質(zhì)量生態(tài)補償政策對企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的影響。目前政策效果的評估方法主要有4 種，即工具變量法、RD、雙重差分與傾向匹配方法。本文之所以選取三重差分方法而放棄上面幾種方法的原因如下：1）與傳統(tǒng)的雙重差分相比，三重差分可以應(yīng)用于不滿足平行趨勢假設(shè)前提的情況，且空氣質(zhì)量生態(tài)補償政策主要針對空氣污染行業(yè)，行業(yè)之間的政策效果存在明顯差異，雙重差分無法精準(zhǔn)提煉出該政策的綠色技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)；2）工具變量法有效識別政策效應(yīng)的前提條件是研究對象的異質(zhì)性不影響決策，而該政策對不同行業(yè)之間存在明顯異質(zhì)性影響；3）RD 是一種“局部隨機實驗”，僅能根據(jù)臨界值來判斷斷點處的因果關(guān)系，對本文來說如何選取可靠的綠色創(chuàng)新水平作為臨界值較為困難；4）傾向匹配方法作為一種非參數(shù)方法，其對數(shù)據(jù)量要求極大，而本文研究樣本較少。

因此，為了能更好地提煉空氣質(zhì)量生態(tài)補償政策對企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的影響效應(yīng)，本文在雙重差分模型基礎(chǔ)上，引入行業(yè)的污染屬性作為第三重差分。由于空氣質(zhì)量生態(tài)補償政策主要針對的是空氣污染行業(yè)，其對空氣污染行業(yè)帶來的相關(guān)環(huán)境壓力遠大于非空氣污染行業(yè)。于是，通過區(qū)分比較空氣質(zhì)量生態(tài)補償政策對空氣污染行業(yè)與非空氣污染行業(yè)的綠色技術(shù)創(chuàng)新活動的影響，可以進一步剔除掉生態(tài)補償政策之外的因素，最大程度上把空氣質(zhì)量生態(tài)補償?shù)恼咝Ч麖臒o法觀察到的因素中篩選出來。

空氣質(zhì)量生態(tài)補償政策與企業(yè)綠色專利申請所占比例的三重差分模型如下：

式中：i為企業(yè)；t為時間；j為行業(yè)；r為地區(qū)；εitjr為隨機擾動項；Xit為影響企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的一系列控制變量；rt與ai分別為時間、行業(yè)固定效應(yīng)；Vinnovation為上市公司綠色專利申請所占比例。

第一重：Vtreat為政策地區(qū)虛擬變量，如果企業(yè)所在省份為安徽省，則取值為1，若為其他省份則取值為0。第二重：Vtime為政策時間虛擬變量，2018 年及之后取值為1，2018 年之前取值為0。第三重：Vpollution為空氣污染行業(yè)虛擬變量，企業(yè)為空氣污染行業(yè)取值為1，為非空氣污染行業(yè)取值為0。

1）被解釋變量

本研究選取上市企業(yè)的綠色專利申請所占比例（當(dāng)年綠色專利申請/當(dāng)年所有專利申請）作為被解釋變量。理由如下：

第一，綠色專利具有可量化特征，通過數(shù)量上的變化可以更直觀地反映企業(yè)某階段的綠色技術(shù)創(chuàng)新活動。另外，專利數(shù)據(jù)還具有研發(fā)投入所不具備的技術(shù)性質(zhì)分類優(yōu)勢，通過專利分類可以進一步分析創(chuàng)新活動的不同價值貢獻[20]。

第二，考慮到目前安徽省空氣質(zhì)量生態(tài)補償政策實施時間相對較短，而專利由申請到授權(quán)過程耗時比較長。因此相較于綠色專利授權(quán)，綠色專利申請可以更及時有效地檢驗政策的綠色技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)。

第三，單純的綠色專利申請數(shù)量可能會受到企業(yè)規(guī)模等企業(yè)內(nèi)部因素的影響，選用綠色專利申請所占比例更能反映企業(yè)對綠色創(chuàng)新的相對重視程度。最后，根據(jù)技術(shù)性質(zhì)對專利進行分類，進一步分析空氣質(zhì)量生態(tài)補償政策對不同綠色專利類型的影響作用。綠色專利包括綠色發(fā)明專利和綠色實用新型專利兩種類型，一般來說，綠色發(fā)明專利在創(chuàng)新性和實質(zhì)性進步方面要高于綠色實用新型專利，這里用Vinvent和Vpractical表示上市企業(yè)綠色發(fā)明專利申請占比和綠色實用新型專利申請所占比例。

2）核心解釋變量

Vtreatr×Vtimet×Vpollutionj是政策地區(qū)虛擬變量、政策時間虛擬變量與空氣污染行業(yè)虛擬變量的三重交乘項，也是本文的核心解釋變量。系數(shù)β1是其估計量，也是本文最關(guān)心的系數(shù)，表示空氣質(zhì)量生態(tài)補償政策的綠色技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)。若系數(shù)β1為正，表示該政策促進了企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新水平，若系數(shù)β1為負，則該政策對企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新具有抑制作用，預(yù)期該系數(shù)為正。

3）控制變量

本文借鑒劉曄[17]、周迪[18]等的研究，選用影響企業(yè)創(chuàng)新活動的企業(yè)微觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)作為控制變量。主要包括企業(yè)規(guī)模、企業(yè)成熟度、總資產(chǎn)凈利潤率、股權(quán)集中度以及資產(chǎn)負債率等企業(yè)層面經(jīng)濟數(shù)據(jù)作為控制變量，具體如表2 所示。

表2 企業(yè)層面的控制變量表Table 2 Corporate control variable table

3 實證結(jié)果與分析

3.1 描述性統(tǒng)計

描述性統(tǒng)計結(jié)果如表3 所示。在所有上市企業(yè)樣本中，綠色專利申請所占比例均值僅為0.068，這說明在上市企業(yè)中綠色專利申請占所有專利申請中的比例并不大。目前企業(yè)創(chuàng)新手段主要包括實質(zhì)性創(chuàng)新與策略性創(chuàng)新，進行實質(zhì)性創(chuàng)新的企業(yè)更多的是尋求技術(shù)進步下的企業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力，主要體現(xiàn)在專利質(zhì)量上。而采取策略性創(chuàng)新的企業(yè)更多是為了迎合政府的監(jiān)管或者應(yīng)對外部壓力，主要體現(xiàn)為專利申請的申請速度和數(shù)量上。進一步分析綠色專利類型異質(zhì)性發(fā)現(xiàn)，在申請所占比例上，綠色發(fā)明專利要高于綠色實用新型專利。這表明研究的所有上市企業(yè)樣本在申請綠色專利時，可能更偏向于實質(zhì)性創(chuàng)新，傾向于申請創(chuàng)造性與研發(fā)價值更高的發(fā)明型專利。

表3 變量描述性統(tǒng)計Table 3 Descriptive statistics of variables

3.2 實證結(jié)果

本文通過三重差分方法探究空氣質(zhì)量生態(tài)補償政策對企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的影響，所得分析結(jié)果如表4 所示。

表4 三重差分模型檢驗結(jié)果Table 4 DDD model test results

由表4 可知，其中模型（1）（3）（5）未加入控制變量，（2）（4）（6）加入了控制變量。檢驗結(jié)果顯示，空氣質(zhì)量生態(tài)補償政策的實施對企業(yè)的綠色專利申請產(chǎn)生一定的促進作用，但不顯著。從政策效應(yīng)大小來看，加入控制變量后，空氣質(zhì)量生態(tài)補償政策會使得安徽省空氣污染上市企業(yè)的綠色專利申請所占比例提升0.025。

進一步細分空氣質(zhì)量生態(tài)補償政策對企業(yè)兩種類型綠色專利申請的影響。由模型（5）和（6）可知，無論是否加入控制變量，該政策都對企業(yè)綠色實用新型專利申請具有顯著的促進作用。在加入控制變量的情況下，該政策會使企業(yè)綠色實用新型專利申請所占比例提高0.047，且在5%水平下顯著。值得注意的是，該政策對企業(yè)綠色發(fā)明專利申請表現(xiàn)出不明顯的負向作用，數(shù)值雖不大但與波特假說相悖。出現(xiàn)綠色發(fā)明專利申請與綠色實用新型專利申請政策反應(yīng)強度差異明顯這種情況，可能是以下原因所致：首先，綠色發(fā)明專利在審核手續(xù)和流程、前期研發(fā)投入以及成果轉(zhuǎn)化等方面投入的精力和時間要遠大于綠色實用新型專利[21]。其次，政府的外部環(huán)境監(jiān)管壓力可能會促使空氣污染企業(yè)進行相關(guān)的綠色創(chuàng)新活動，但政府文件并未明確要求企業(yè)綠色創(chuàng)新產(chǎn)出形式。因此，相關(guān)企業(yè)為了迎合政府的環(huán)境監(jiān)管，往往會進行策略性綠色創(chuàng)新，如片面追求綠色實用新型專利數(shù)量等較為簡單的綠色創(chuàng)新活動。換言之，在空氣質(zhì)量生態(tài)補償政策調(diào)控下，污染企業(yè)為了逃避處罰或為了獲得減排補償，短期內(nèi)可能選擇投入更多精力在難度較低的實用新型專利研究中，從而一定程度上減少了綠色發(fā)明專利的研究投入。

關(guān)于控制變量。就研究樣本而言，企業(yè)規(guī)模與資產(chǎn)負債率對企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新有一定的促進作用，而企業(yè)的年齡、總資產(chǎn)利潤率與股權(quán)集中度的系數(shù)均不顯著，說明其對企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新沒有明顯影響。

3.3 穩(wěn)健性檢驗

為了保證分析結(jié)果的可靠性，進一步對空氣質(zhì)量生態(tài)補償政策顯著促進綠色實用新型專利申請的結(jié)果進行檢驗。

1）改變政策實施時間。本文通過改變政策發(fā)生時間來進行穩(wěn)健性檢驗。分別假定安徽省空氣質(zhì)量生態(tài)補償政策實施的起始時間為 2016 年和2017 年，其他變量不改變，并進行三重差分。若模型結(jié)果顯著，則說明存在政策之外的因素干擾。若模型結(jié)果不顯著，則說明結(jié)論具有穩(wěn)定性。改變政策發(fā)生時間的模型結(jié)果顯示，無論是否加入控制變量，綠色實用新型專利申請的三重交乘項并沒有得到與真實效應(yīng)相同的顯著效應(yīng)，結(jié)果說明本文上述結(jié)果穩(wěn)健。因篇幅限制，沒有展示估計結(jié)果。

2）三重差分模型的平行趨勢假設(shè)檢驗。平行趨勢假設(shè)的含義是指在空氣質(zhì)量生態(tài)補償政策實施之前，空氣污染行業(yè)和非空氣污染行業(yè)的綠色實用新型專利申請的時間變化趨勢盡可能一致。如圖1～2，橫軸表示時間，縱軸表示綠色實用新型專利申請所占比例均值，以 2018 年為分界線。圖1 為未實施政策的江西、山西和湖南3 省的綠色實用新型專利申請變化趨勢圖，可以看出在 2015—2019 年間空氣污染行業(yè)與非空氣污染行業(yè)的綠色實用新型專利申請變化趨勢基本相同。圖2 為實施政策的安徽省的綠色實用新型專利申請變化趨勢圖，圖中所示在 2018 年之前，空氣污染行業(yè)與非空氣污染行業(yè)的綠色實用新型專利申請變化趨勢基本相同，而在 2018 年及之后，空氣污染行業(yè)的綠色實用新型專利申請所占比例發(fā)生了顯著的增長。從上述中可以看出本文的平行趨勢假設(shè)基本得到支持。

圖1 江西、湖南和山西綠色實用新型專利申請變化趨勢Fig. 1 Trends in green utility model patent applications in Jiangxi, Hunan and Shanxi provinces

圖2 安徽省綠色實用新型專利申請變化趨勢Fig. 2 Change trend of green utility model patent applications in Anhui province

3）隨機匹配處理組。為了證明其顯著性是由政策效應(yīng)誘發(fā)的，屬于偶然情況。將通過計算機在所有企業(yè)樣本中隨機生成偽處理組，執(zhí)行間接安慰劑檢驗。在其他條件保持一致的基礎(chǔ)上進行三重差分，重復(fù)上述操作500 次。圖3 是重復(fù)500 次的綠色實用新型專利申請所占比例的t統(tǒng)計值概率分布圖。

圖3 隨機匹配處理組t 值概率分布圖Fig. 3 Probability distribution of t-values for the random matching treatment group

從圖3中可以看出，t統(tǒng)計值主要分布在0值附近。由于真實t值為2.08，圖中對應(yīng)的概率分布值很小，因此通過檢驗。

4）企業(yè)所有制異質(zhì)性檢驗。不同的企業(yè)所有制屬性會對其技術(shù)創(chuàng)新活動產(chǎn)生影響[22]。因此，將企業(yè)樣本分為國有企業(yè)和非國有企業(yè)，進一步考察空氣質(zhì)量生態(tài)補償政策對于不同企業(yè)類型的綠色技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)是否存在異質(zhì)性。從表5 可以得知空氣質(zhì)量生態(tài)補償政策顯著促進了安徽省國有空氣污染企業(yè)的綠色實用新型專利申請。從政策效應(yīng)大小來看，該政策會使得國有空氣污染企業(yè)的綠色實用新型專利申請所占比例提升0.080，且在1%水平下顯著。相反，對非國有空氣污染企業(yè)并沒有顯著影響。筆者認為可能由以下兩個原因造成：第一，在我國空氣污染行業(yè)中，國有企業(yè)的資產(chǎn)規(guī)模遠大于非國有企業(yè)。通過整理中國統(tǒng)計年鑒中的行業(yè)資產(chǎn)總額發(fā)現(xiàn)，2015—2019 年間的空氣污染行業(yè)內(nèi)國有企業(yè)的資產(chǎn)總額規(guī)模占總規(guī)模的3/4 左右，而非國有企業(yè)僅占1/4。本文的研究樣本也滿足國有企業(yè)規(guī)模遠大于非國有企業(yè)規(guī)模這一特征?？諝赓|(zhì)量生態(tài)補償政策主要針對空氣污染行業(yè)，相較于非國有企業(yè)，規(guī)模上占優(yōu)的國有企業(yè)可能對政策更為敏感。第二，國有企業(yè)承擔(dān)更多的社會責(zé)任，并更多地著眼于非經(jīng)濟目標(biāo)的實現(xiàn)[23]。面對針對空氣污染行業(yè)的空氣質(zhì)量生態(tài)補償政策，相關(guān)國有企業(yè)可能面臨更多的壓力來實現(xiàn)其環(huán)境保護的非經(jīng)濟目標(biāo)。綜上所述，在空氣污染行業(yè)中，規(guī)模上占優(yōu)的國有企業(yè)在面對空氣質(zhì)量生態(tài)補償政策時比非國有企業(yè)更敏感且承受更多環(huán)保壓力，這往往使得相關(guān)國有企業(yè)采取策略性創(chuàng)新手段，即傾向于申請難度較小的綠色實用新型專利迎合政府監(jiān)管，這一結(jié)論與王珍愚等[24]的研究結(jié)論一致。

表5 企業(yè)所有制異質(zhì)性檢驗結(jié)果Table 5 Heterogeneity test results of enterprise ownership

4 結(jié)論與政策建議

4.1 研究結(jié)論

本文以安徽省2018 年實施的空氣質(zhì)量生態(tài)補償政策為準(zhǔn)自然實驗，結(jié)合2015—2019年間安徽、江西、湖南與山西4 省的A 股上市企業(yè)微觀數(shù)據(jù)，通過構(gòu)造三重差分模型，檢驗空氣質(zhì)量生態(tài)補償政策對企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的影響。主要得出以下結(jié)論：第一，空氣質(zhì)量生態(tài)補償政策顯著促進了安徽省空氣污染行業(yè)內(nèi)上市企業(yè)的綠色創(chuàng)新活動，但該政策對企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的促進作用主要針對于綠色實用新型專利。第二，企業(yè)所有制異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，空氣污染行業(yè)內(nèi)的國有企業(yè)的綠色技術(shù)創(chuàng)新活動對該政策的誘發(fā)反應(yīng)強度比非國有企業(yè)更顯著。第三，通過改變政策實施時間、平行趨勢假設(shè)檢驗以及隨機匹配偽處理組等方法對結(jié)果進行穩(wěn)健性檢驗，研究結(jié)論基本不變。這些發(fā)現(xiàn)擴充了空氣質(zhì)量生態(tài)補償政策效果評估等相關(guān)領(lǐng)域的研究。

4.2 政策建議

基于以上研究結(jié)論，為推進空氣質(zhì)量生態(tài)補償政策和企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新提供了如下政策建議：

1）基于因地制宜的原則，積極推進空氣質(zhì)量生態(tài)補償政策的實施。一方面一部分實踐研究已經(jīng)證明了地方空氣質(zhì)量生態(tài)補償政策可以顯著降低城市空氣污染物濃度；另一方面，本文的實證結(jié)果也驗證了空氣質(zhì)量生態(tài)補償政策對實施地區(qū)空氣污染企業(yè)的綠色創(chuàng)新活動具有明顯的局部促進作用。有利于企業(yè)長期內(nèi)的可持續(xù)發(fā)展，提高我國的經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量。因此，積極推進和落實空氣質(zhì)量生態(tài)補償政策對減少地區(qū)空氣污染和提高企業(yè)長久競爭力都是有利的。

2）在完善空氣質(zhì)量生態(tài)補償政策的同時，加大對實質(zhì)性創(chuàng)新行為的激勵?？諝赓|(zhì)量生態(tài)補償政策開展時間較短、經(jīng)驗不足，在補償對象、補償標(biāo)準(zhǔn)和補償方式等方面存在許多需要解決的問題。建議政府在推進政策實施的同時，要積極完善空氣質(zhì)量生態(tài)補償機制。另外，考慮到政策對不同所有制的企業(yè)所帶來的政策效果差異，要靈活制定相關(guān)企業(yè)創(chuàng)新補償標(biāo)準(zhǔn)、配合政策優(yōu)惠和財政補貼等方式帶動企業(yè)進行綠色技術(shù)創(chuàng)新活動，從而實現(xiàn)降污減排的目標(biāo)。

4.3 研究局限性與展望

本文初步檢驗了空氣質(zhì)量生態(tài)補償政策與企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的影響關(guān)系，但依然存在一些不足。主要包括以下兩個方面：1）本文的研究樣本期較短，需要更長樣本期的企業(yè)綠色專利數(shù)據(jù)對該政策的綠色技術(shù)創(chuàng)新動態(tài)效應(yīng)進行檢驗。2）本文以安徽、江西等4 省的上市企業(yè)作為研究樣本，相較于全國范圍來說，研究區(qū)域相對有限，研究樣本相對較少。處理組和對照組均需要納入更多省份、更多企業(yè)樣本來進一步驗證有關(guān)結(jié)論。隨著國內(nèi)空氣質(zhì)量生態(tài)補償實踐的進一步發(fā)展，樣本量顯著增加，上述問題有望得到深入剖析。