环境规制、政府支持与绿色技术创新——基于资源型企业的实证研究

于克信，胡勇强，宋 哲

(云南财经大学 商学院，昆明 650221)

一、引言

2002年以来，主要依托能源与矿产资源开发而迅速成长起来的我国资源型企业实现了20%以上的年均增速，对我国经济高速增长和工业化进程起到了巨大的推动作用。然而，资源型企业对资源的路径依赖较为严重，其经济增长方式也多以粗放型为主，造成了资源的极大浪费和加剧了环境污染。2014年资源型企业废水排放量为846915万吨，占整个工业企业的45.30%；二氧化硫、氮氧化物和烟粉尘排放量共为3837.46万吨，占整个工业企业的92.04%。与此同时，随着当前快速增长的经济背景下环境压力日益严峻，国家将环境保护和绿色发展视为国家发展战略，党的十九大报告对于生态文明建设和绿色发展的高度重视，也预示着政府在未来将可能实施更为严厉的环境规制政策。因此，如何在环境规制日益增强的条件下，在提升企业经济效益的同时考虑企业环境效益和社会效益，追求三者“共赢”，已成为我国资源型企业当前发展所面临的核心问题。

由于绿色技术创新更加强调无污染、低耗能、可循环和清洁化，因此绿色技术创新正逐渐成为资源型企业追求环境效益、社会效益和经济效益“共赢”的重要手段。相对于传统创新，绿色技术创新具有典型的“双重外部性”特征，当其表现在市场上的时候，则可称为“双重市场失效”。环境规制理论认为政府可以通过环境政策有效解决因绿色技术创新而导致的“市场失灵”问题(Kriecher et al.,2009[1])。理由是:环境政策对绿色技术创新制度因素影响的不确定性，将会引起企业创新要素的重新配置以及创新方向、重点和规模的改变(张成等，2011[2])。由此可见，政府实施环境规制政策是以公共手段来抑制和约束环境资源使用的负外部性，对企业实施的支持政策是为了纠正企业因进行绿色技术创新而产生的正外部性，并激励其绿色研发投入。那么，当负向约束与正向激励的政府环境政策同时作用于企业绿色技术创新时，又会产生怎样的效应呢？这正是本文重点讨论的问题。基于以上考虑，选取2014—2017年36家资源型产业沪深A股上市企业为样本，研究分析环境规制和政府支持对资源型企业绿色技术创新的耦合影响，以期对我国资源型企业在追求经济效益、环境效益和社会效益的 “共赢”发展上有所启迪。

二、研究综述

(一)环境规制与绿色技术创新

环境规制与企业绿色技术创新之间的关系，一直是国内外学术界关注的焦点议题。环境规制是指政府就企业的环境行为提出的一种制度约束(王锋正等，2018[3])。但是由于绿色技术创新所具备的“双重外部性”问题，导致私有企业一般缺乏投资绿色技术创新的动力(Hall and Helmers，2011[4]；Ley et al.，2016[5])，此时就需要政府通过制度约束来解决这一问题。政府促进企业绿色技术创新主要依赖两种政策：一种是环境政策，用以纠正环境外部性；另一种是科技政策，用以纠正技术市场失灵，尽管二者均有助于激发绿色创新行为，但是前者对绿色技术创新的促进效果要优于后者 (Popp et al.，2010[6])。回顾以往国内外相关文献，发现关于环境规制与企业绿色技术创新之间关系的研究尚未形成统一定论，主要有如下四种观点：(1)促进论，即环境规制因为能够激发出“创新补偿”效应而对企业绿色技术创新产生促进作用(Hanamoto, 2006[7]；Horbach, 2008[8]；毕克新等，2013[9]；景维民等，2014[10]；沈能等，2018[11])。(2)抑制论，即认为环境规制政策因为增加了企业的污染治理成本，对企业研发投入产生了“挤出效应”，以及提升环境质量会对管理销售形成“约束效应”，进而阻碍了企业的绿色技术创新(Arduini and Cesaroni，2002[12]；Leeuwen et al.,2013[13]；谢荣辉，2017[14])。(3)“U”型论，即随着环境规制程度的加强，其对技术创新的影响将会从抑制效应转化到引致创新效应(李玲等，2012[15]；蒋伏心等，2013[16])。(4)不确定论，即环境规制对企业绿色技术创新的影响是不确定的，二者之间存在非单调关系或不显著相关关系(Kemp et al.，2000[17]；Lanoie et al.，2008[18]；Rexhauser et al.,2014[19]；何枫等，2015[20]；尤济红等，2016[21])。

(二)政府支持与绿色技术创新

政府支持是指政府或者公共部门通过研发资助、税收优惠或者绿色采购等措施引导和支持企业技术创新的行为。从当前的相关研究来看，关于政府支持与一般技术创新的研究较多，关于政府支持与绿色技术创新的相关研究较少，主要可以分为如下三种观点：(1)促进论，这也是符合传统的市场失灵与政府干预的理论观点，即政府支持会对绿色技术创新产生的正外部性进行纠正，促进企业的绿色技术创新(Acemolgu et al.,2012[22]；张江雪等，2012[23]；王惠等，2016[24])。(2)抑制论，即政府支持会产生“挤出”和“替代”效应，阻碍企业自身的研发投入(钱丽等，2018[25])。(3)不确定论，即由于研究对象、方法等差异，发现政府支持对绿色技术创新具有不确定性(王炳成等，2009[26]；吴超等，2018[27])。

(三)环境规制、政府支持与绿色技术创新

关于环境规制和政府支持共同作用于企业绿色技术创新的相关研究较少。具有代表性的是何小钢(2014)[28]针对绿色技术创新的研究，其构建了一个研发支持与环境规制政策双重互动效应的绿色技术创新诱发机制模型，认为只有政府研发支持与环境规制政策结合使用并形成互补耦合，才能消除绿色技术创新所带来的“双重外部性”效应，有效促进绿色技术的产生与应用。

综上所述，发现以往文献对企业绿色技术创新的研究大多集中在环境规制与绿色创新或者政府支持与绿色创新的单一层面上，忽略了“单一政策不能处理两个不同问题”的事实。根据“丁伯根准则”可知，“政策的工具数量必须等于政策的目标数量”。因此，将环境规制与政府支持共同纳入分析框架，研究环境规制与政府支持对绿色技术创新的耦合作用是本文的研究重点。

三、理论模型与研究假设

(一)理论模型

为了探讨环境规制和政府支持对企业绿色技术创新的影响机制，将污染性企业与创新性企业分开考察(Denicolo,1999[29]；Requate,2005[30]；Montero,2010[31])，并且将创新过程独立于减排过程建立数理模型，在借鉴Kolstad(2010)[32]研究的基础上，引入政府支持变量，考察环境规制政策和政府支持政策对企业绿色技术创新的耦合效应。

首先，在建模之前，需要对一些基本的制度环境进行设定：(1)为简单明了，只考虑两种类型的环境规制政策：一是数量规制；二是价格规制。(2)市场中不存在不确定性，进行绿色技术创新的企业对创新成果拥有完全的所有权，并且创新不存在溢出效应，政府支持的表现形式是政府对创新企业提供研发补贴。

其次，假设某一行业中存在n家污染性企业，1家绿色创新性企业。创新企业主要从事技术的研发创新，并通过将研发成果(如：专利等)出售或授权给行业中的污染性企业获得利润，并帮助污染性企业减少边际减排成本。设n家污染企业会选择一个总的污染减排量a，C(a)为进行绿色技术创新之前n家污染企业的减排成本(不包括创新成本)；B(a)表示进行绿色技术创新之后因减排而获得的环保收益。依照惯例，有C′>0，C″>0；B′>0，B″<0。创新企业会选择一定水平的边际成本减少量σ(元/吨)，企业技术研发成本为R(σ)(元)，且R′>0，R″>0。设R′的反函数为S(元/吨)，创新企业以φ(元/吨)将技术创新授权给污染企业使用。政府会根据所有污染企业的减排量对创新企业进行研发补贴，研发补贴率为θ。因此，对于污染性企业而言，在进行绿色技术创新之后，其边际减排成本的减少量可能会被创新企业的授权费抵消一部分或者全部。

假设公共政策在绿色技术创新前后不改变各类政策水平，即无需考虑政府对创新企业的承诺变化问题(Denicolo，1999[29])。

此时,最大化社会福利函数为：

W(a,σ)=B(a)-[C(a)-σa]-R(σ)-θa

(1)

政府可以选择一定水平的污染减排量和技术创新量来最大化社会福利，即对式(1)中的a和σ分别求偏导：

B′(a*)-C′(a*)+σ*-θ=0

(2a)

a*-R′(σ*)=0 ⟹ σ*=S(a*)

(2b)

然而在现实中，所假设的公共政策无法直接控制企业的减排量(a)和技术创新量(σ)，但其可以通过环境规制政策(数量规制和价格规制)和政府支持政策(研发补贴)影响企业的减排量和技术创新量(a和σ)。考虑存在环境规制和政府研发补贴情形下的最优决策问题：

1.数量型规制政策与政府研发补贴

∏i=σa-R(σ)+θa

(3)

(4)

通过对式(4)进行全微分，可以得到一个关于减排量与创新关系的表达式：

(5)

2.价格规制政策与政府研发补贴

公共政策给污染企业单位减排量设定了一个价格t(即将减排看作企业所获得的一种收入)，政府依然根据污染减排量给创新企业进行政府补贴θ。

此时，污染企业的利润函数为：

∏p=ta-[C(a)-(σ-φ)a]

(6)

对a求偏导：

(7a)

(7b)

再对(7b)进行微分(t是常数)，有：

(8a)

(8b)

(8c)

创新企业的利润函数为：

(9)

根据式(9)可知，创新企业必然会选择σ和φ，以使其利润最大化，即：

(10a)

(10b)

将式(8b)和式(8c)带入式(10a)和式(10b)，可得：

(11a)

(11b)

(11c)

3.社会最优公共政策

式(2b)确定了最优水平的污染减排量a*和技术创新水平σ*。

存在政府研发支持情形下，有：

(12a)

不存在政府研发支持情形下，有：

(12b)

(二)研究假设

上文通过一个理论模型阐述了环境规制政策和政府支持政策对企业绿色技术创新的耦合影响，跟据所得结论提出如下假设：

H1：环境规制对企业绿色技术创新起到正向促进作用。

H2：政府支持对企业绿色技术创新产生正向促进作用。

H3：政府支持在环境规制与企业绿色技术创新之间会起到正向促进作用。

四、研究设计

(一)研究对象与数据来源

资源型企业的主要特点是依赖于特定的自然资源进行勘探、开采、加工和利用。通常有广义和狭义之分，从广义上看，资源型企业是指以能源、矿产、生物、动物、土地等自然资源为对象，从事勘探、开发、利用、更新和保护的企业；狭义上的资源型企业是指对能源、矿产资源的开采洗选和初级加工的企业。考虑到易识别性和数据的可获得性，采用资源型企业的狭义定义，遵照2011年《国民经济行业分类》口径，在参考王锋正等(2015)[33]研究成果的基础上，最终确定所研究资源型企业来自12个行业(表1)。

表1 资源型行业分类及代码

根据资源型行业的分类和代码，选取沪深A股上市公司作为研究样本，进行研究分析，样本区间为2014—2017年。样本公司的具体筛选过程如表2所示。

表2 样本筛选过程表

所使用财务数据来源于CSMAR数据库、巨潮网。环保投入和 R&D投入数据来源于企业公布的“社会责任报告”(也称为可持续发展报告或环境保护书)，并通过手工搜集、整理得到，披露的名称主要有环保支出、污染治理支出等；其余财务数据均来源于企业年报。

(二)变量选取与模型构建

1.变量选取

被解释变量：绿色技术创新(GTI)。根据罗良文等(2016)[34]的研究，将专利申请数(件)、有效发明专利数(件)、研发人员人均专利申请数(件/人)和研发经费平均专利申请数(件/百万元)作为绿色技术创新的衡量指标，同时采用主成分分析法计算各年度各企业的绿色技术创新综合得分。

解释变量：将环境规制(Ers)和政府支持(Gov)设定为解释变量。(1)关于环境规制的衡量，至今还未形成统一标准，已有文献采用多种方法衡量环境规制强度，如:SO2去除率和废水达标率等(Levinson，1996[35])、人均GDP水平(Antweiler et al.,2001[36])、污染物的排放强度(Domazlicky et al.，2004[37]；蒋伏心等，2013[16])、环境治理成本(张成等，2011[2])以及地区环境法规个数与群众环境问题上访批数(蔡乌赶等，2017[38])。考虑到各资源型企业规模与营业水平的差异，选用环保投入与营业收入之比作为环境规制强度(Ers)的衡量指标，比值越大，说明环境规制强度越强，反之，则弱。(2)关于政府支持的度量，以企业所获得的政府补助与企业总资产的比值表示，政府补助指标信息披露于上市公司年报财务报表附注“营业外收入”科目下的“政府补助明细”表中。政府补助可以分为政府创新补助和政府非创新补助。政府创新补助项目可以由“政府补助明细”表中如下关键词确定：①技术创新的关键词，如“技改”“科研”“研发”“研制”“创新”“双创”“科技”“技术开发”“技术项目拨款”“关键技术应用”等；②政府科技支持创新政策的关键词，如“星火计划”“火炬计划”“高新技术企业”“产业升级”“标准化战略”“科技支撑计划”“863”“小巨人”等；③企业创新成果的关键词，如“知识产权”“发明专利”“版权”“著作权”等；④创新人才及技术合作的关键词，如“引才引智”“人才补助”“精英计划”“校企合作”“海外团队”“海外工程师”“对外合作”等；⑤高新技术及其他的关键词，如“高分子”“新材料”“聚氯”“钛带”“钒钛”等(郭玥，2018[39])。在确定政府创新补助项目之后，将各公司每年度的创新补助项目加总得出创新补助总额，计算政府补助与创新补助之差求出非创新补助总额。

控制变量：为了更好地研究环境规制与政府支持对企业绿色技术创新的影响，基于相关文献，选取企业规模(Size)、上市年龄(Age)、财务杠杆(Lev)、盈利能力(Prof)、董事会治理(Bg)作为相关控制变量。

变量描述详见表3。

表3 变量描述

2.模型的构建

根据本文的假设，结合实际情况和已有研究文献，设定计量模型如下：

模型1：环境规制对绿色技术创新的影响

GTIit=α0+β1Ersit+β2LnSizeit+β3Ageit+β4Levit+β5Profit+β6Bgit+εit

模型2：环境规制和政府支持对绿色技术创新的耦合影响

GTIit=α1+β1Ersit+β2Rdsit+β3NRdsit+β4LnSizeit+β5Ageit+β6Levit+β7Profit+β8Bgit+εit

模型3：政府支持对环境规制与绿色技术创新关系的影响

GTIit=α2+β1Ersit+β2Rdsit+β3NRdsit+β4(Ersit×Rdsit)+β5(Ersit×Nrdsit)+β6LnSizeit+β7Ageit+β8Levit+β9Profit+β10Bgit+εit

此外，为了检验环境规制与绿色技术创新之间是否存在非线性关系，构建计量模型4：

模型4：环境规制对绿色技术创新的非线性影响

GTIit=α3+β1Ersit+β2(Ersit)2+β3Rdsit+β4NRdsit+β5(Ersit×Rdsit)+β6(Ersit×Nrdsit)+β7LnSizeit+β8Ageit+β9Levit+β10Profit+β11Bgit+β12Areait+εit

在上述模型中，i表示企业，t表示年份，α0、α1、α2、α3表示截距项，β表示待估参数项，ε表示误差项。

五、实证分析

(一)描述性统计

由表4可知，企业绿色技术创新综合得分的均值为0.004，说明企业的绿色技术创新程度普遍有待提高；最小值为-0.511，最大值为2.622，标准差达到0.614，表明企业之间绿色技术创新水平存在显著差异。环境规制强度的标准差仅为2.943，说明各资源型企业受到环境规制约束的程度相对较大。此外，政府非创新补助的标准差也较大，表明企业间在接受政府支持力度上存在一定差异。

表4 描述性统计

(二)相关性分析

表5给出了沪深A股36家资源型上市企业2014—2017年面板数据的相关性检验。从表5可以发现，环境规制与绿色技术创新之间呈负相关，或许受到其他相关因素的影响，并未呈现出显著性。政府创新补助和非创新补助均与绿色技术创新之间呈正相关，但是均不显著，表明政府支持对资源型企业绿色技术创新具有一定促进作用。另外，为了检验多个变量是否出现多重共线性问题，对VIF值进行测算。根据经验法则可知，当最大方差膨胀因子VIF=max{VIF1……VIFn}≤10时，计量模型不存在多重共线性问题。本文计算发现，最大方差膨胀因子为1.95，平均方差膨胀因子为1.43，均远小于10，说明本文构建的模型中各变量之间基本不存在共线性问题。

表5 相关性分析

注：*表示在0.1水平上显著，**表示在0.05水平上显著，***表示在0.01水平上显著

(三)模型回归分析

采用Stata14.0对模型1至模型4进行逐步回归，并考虑到所使用数据为静态面板数据，在面板数据模型形式的选择上，采用F检验和Hausman检验对混合效应模型、固定效应模型和随机效应模型进行筛选，最终选择固定效应模型进行回归分析。

由表6可知，总体上看，当不考虑非线性回归时，环境规制强度与企业绿色技术创新之间呈负相关，政府支持对企业绿色技术创新起到一定的促进作用。而在考虑非线性回归时，环境规制强度的二次项系数通过了显著性检验，表明模型1、模型2、模型3忽略了环境规制与绿色技术创新之间可能存在非线性关系。

模型4表明，环境规制与资源型企业绿色技术创新之间呈倒“U”型关系，即随着环境规制强度的增加，绿色技术创新也会逐渐提升，但是当环境规制强度越过拐点之后，则会随着环境规制强度的增加而下降，假设1不成立。其原因可能为起初，资源型企业会随着环境规制强度的提高加大对绿色技术研发的资金投入，并通过管理创新与制度保障等措施，加强对研发投入的科学有效利用，从而提高绿色技术创新水平，但随着环境规制强度的提高，企业的生产成本逐渐增加，当越过某一临界值之后，会导致企业负担过重，抑制绿色技术创新。经计算，当资源型企业环保投入与营业收入的比值超越3.1404%时，绿色技术创新水平会随着环境规制强度的增加而下降。从表4的描述性统计来看，资源型企业的环境规制强度均值为1.419%，表明尽管环境规制强度与绿色技术创新水平呈倒“U”型关系，但就目前我国资源型企业而言，增强环境规制水平依然可以提高多数企业的绿色技术创新水平。

政府创新补助对资源型企业的绿色技术创新起到了促进作用，并且通过了显著性检验，而政府非创新补助起到了负向作用，但不显著,假设2部分成立。创新补助对企业绿色技术创新显著的促进作用结果表明，以促进企业绿色研发为目的的政府创新补助可以通过降低企业研发成本、分散企业研发风险，达到增强企业开展绿色创新活动的意愿和动力。但从样本企业数据来看，相较于非创新补助，创新补助的金额较小，如：2017年资源型企业获得的政府创新补助占研发投入之比均值仅为1.88%，政府对创新补助的投入依旧有待提高。非创新补助对绿色技术创新的负向作用可以解释为非创新补助并不要求资源型企业将所得资金用于绿色研发投入，并且企业获得非创新补助之后，在一定程度上改善了企业的财务状况，导致企业绿色研发动力减弱(张兴龙等,2014[40])。

政府创新补助在环境规制和企业绿色技术创新过程中起到显著负向调节作用，非创新补助起到正向调节作用，但不显著，假设3部分成立。可能的解释是资源型企业在执行环境政策时，若政府过度干涉，反而会影响企业对有限资源的合理配置，降低企业的绿色技术创新。

对于控制变量的回归结果，董事会治理对资源型企业绿色技术创新具有显著正向影响，说明在资源型企业中，独董比例越高，越有可能支持企业进行绿色技术创新。企业规模与绿色技术创新之间显著正相关，这也与多数学者的研究结果相一致，主要是由于大企业的规模生产对工艺创新投入的补偿优势以及技术溢出效应对企业集聚的主导作用，在绿色技术创新中往往具有不可替代的作用。企业年龄与绿色技术创新之间呈负相关，原因可能是上市时间较长的资源型企业在前期已经进行了相应的绿色技术研发，后期主要是以环保达标为目的。此外，财务杠杆和盈利能力与企业绿色技术创新均呈负相关。

表6 模型回归结果

注：*表示在0.1水平上显著，**表示在0.05水平上显著，***表示在0.01水平上显著

(四)稳健性检验

为保证回归结果的科学性，通过更换核心解释变量进行稳健性检验。借鉴程都等(2017)[41]的研究成果，以环保投入与营业成本之比取代原有环境规制强度指标，进行再次回归，结果如表7所示。由表7可知，模型1至模型4所得到的结果与前文基本一致，证明本文的研究结果具有较强可靠性。

表7 稳健性回归结果

六、研究结论与政策建议

(一)研究结论

较以往研究有所区别的是本文突破了专注于环境规制单一视角，引入了政府支持变量，将政府支持分为创新支持与非创新支持，以资源型企业为例，进行实证研究。研究发现：

第一，环境规制与绿色技术创新之间呈倒“U”型关系，即企业绿色技术创新会随着环境规制强度的增加逐渐变强，但是当越过某一拐点之后，逐渐变弱。当前多数资源型企业还处于拐点左侧，距离拐点还有一定差距，增强环境规制水平可以提高资源型企业的绿色技术创新。

第二，政府创新补助对企业绿色技术创新具有显著促进作用，而非创新补助与企业绿色技术创新之间的关系不显著。对于当前资源型企业而言，所受政府创新补助资金较小。

第三，政府支持对环境规制与企业绿色技术创新之间起到的调节作用要视政府支持类型而定，创新补助在二者之间起到显著负向调节作用，非创新补助起到正向调节作用，但是不显著，并且系数很小，影响较弱。

第四，企业规模和内部董事会治理对企业绿色技术创新均具有显著促进作用，而上市年龄、资产负债率和盈利水平对绿色技术创新有负向作用，但不显著。

(二)政策建议

根据研究结论，提出以下政策建议：

第一，政府应重视环境规制，政府支持与绿色技术创新之间的非线性关系，应实行有差别的环境规制政策。对于当前多数资源型企业而言，政府应继续采取措施加强其规制强度，促进其绿色技术创新水平，发挥优势作用，最终在获得经济发展的同时绿色创新能力也不断提高。

第二，政府应加强对资源型企业创新方面的资金补助，适度弱化非创新补助。提高创新补助可以激励资源型企业的绿色技术创新活动，以弥补正外部性所带来的市场供给不足；弱化非创新补助可以减弱因资源型企业直接利用其替代自身研发投入而导致的“挤出效应”。具体措施：提高对资源型企业的绿色技术创新成果奖励；对其引进的海内外尖端技术人才给予相应补助；促进资源型企业与相应领域研究机构的合作等。

第三，可以通过合并、重组、兼并等措施适度扩大资源型企业规模，以促进企业规模对绿色技术创新的作用。资源型企业自身也应当认识到董事会治理在促进企业绿色技术创新方面的独特作用，将内部治理与外部政策进行整合。具体措施：可以通过进一步发挥独立董事的作用提升治理水平。

第四，鼓励资源型企业充分利用外部有利政策，进行自主绿色创新。在一定条件下，企业可以通过绿色技术创新从被动和防御性的环境战略转向主动积极，实现更多盈利，提升企业竞争力，实现社会效益、环境效益与经济效益的共赢。具体措施：可以通过引入第三方制衡力量，提高社会公众对绿色产品的偏好，从需求方激励资源型企业进行主动绿色创新。