环境污染、技术创新强度与产业结构转型升级

孟浩 张美莎

摘要：本文将环境污染和技术创新强度引入生产模型，从理论上探究环境污染通过技术创新强度影响产业结构升级的机制。在此基础上，选取中国2001—2018年省级面板数据构建SDM模型，实证检验现阶段环境污染对产业结构合理化、高级化的影响及空间溢出效应，进一步分析环境污染通过技术创新强度对产业结构合理化、高级化影响的传导路径，同时兼顾了影响结果和传导机制的区域异质性问题。结果表明：（1）现阶段中国环境污染阻碍了产业结构合理化和高级化进程，且这种现象具有显著的空间溢出效应;（2）现阶段环境污染通过抑制技术创新强度对产业结构合理化、高级化造成了负面影响，技术创新强度在这一传导路径中起到了部分中介作用，并且这一传导机制的空间溢出效应显著;（3）环境污染对产业结构合理化、高级化的作用结果及传导机制具有明显的区域异质性。

关键词：环境污染;技术创新强度;产业结构升级;空间效应;区域差异

文献标识码：A

文章编号：100228482021（04）006512

党的十九大报告明确指出要坚定贯彻“创新、协调、绿色、开放、共享”的发展理念，提出了建设“美丽中国”和实现经济高质量发展的宏伟目标。然而，长期追求速度的发展模式导致环境污染不断加剧，产业发展出现了产业间配比不均衡、生产模式粗放、低端行业比重大、产能过剩等“顽疾”，这与新发展理念和经济高质量发展的要求相距甚远[1-2]。产业作为支撑经济发展的中观基础，其结构水平是促进经济结构转型、构建现代化经济体系以及实现环境与经济“双赢发展”的关键因素[3]，特别是在深化供给侧结构性改革、构建国内国际双循环相互促进的新发展格局背景下，全社会对产业结构的合理性和高级化程度提出了更高要求。基于此，本文试图回答以下关键但尚未得到很好回答的问题：中国当前的环境污染对产业结构转型升级产生了怎样的影响，是否存在明显的空间溢出效应？环境污染影响产业结构转型升级的传导机制是什么？不同地区环境污染对产业结构转型升级产生的影响有何差异？寻找上述问题的答案不仅可以进一步丰富生态环境与产业结构关系研究的理论成果，同时还可以为新时期打好污染防治攻坚战、优化产业结构、实现高质量发展提供决策支撑。

一、文献综述

以往相关研究大多侧重于关注产业结构如何影响环境这一单向关系[4-5]，忽略了环境污染对产业结构的影响。事实上，中国作为一个发展中大国，环境质量对社会经济发展过程中的诸多要素影响巨大。有学者认为，随着环境质量恶化，环境规制强度随之提升，环境规制强度的提升能够倒逼企业加快减排技术和生产工艺的革新，加大绿色新产品的研发强度[6]。也有学者认为，随着环境治理力度增强，污染物处理、罚款缴纳、寻租等成为加重企业运营成本的“泥潭”，从而对企业的研发资金产生挤出效应，阻碍企业创新进程[7]。同时，环境污染严重的地区会对人类健康造成较大损害，难以吸引高端创新人才和引入创新投资，导致技术创新强度难以得到有效提升[8]。技术创新和产业结构的关系同样是学界讨论的焦点。有研究认为，技术创新会通过技术进步效应促使劳动生产率不断提高[9]。同时，技术进步还会加速劳动分工，促使产业部门精细化，从而导致已有产业被不断“精洗”，新产业部门不断生成，并通过扩散效应不断推动相关产业部门的高度化，使得产业布局趋于合理并达到升级的效果[10]。由此可见，环境质量能够通过影响技术创新强度进而作用于产业结构转型升级进程。本文将基于技术创新强度这一路径，通过理论和实证两个层面剖析环境污染影响中国产业结构转型升级的效果和机制。

本文主要研究对象的度量问题一直是学术界研究的热点和难点。具体来讲，一是在度量环境污染时，以往研究多是选取CO2、SO2、NO2、PM2.5等单一污染物指代[11]，之后有学者为综合反映环境污染程度，采用模糊测算法、熵值法、因子分析法等构建测算体系，但仍然无法全面客观地表征涵盖大气、土壤、水体三大要素的环境污染水平[12];二是在研究产业结构升级时，现有研究通常采用产业间、产业内的产值或增加值占比作为衡量产业结构的指标，鲜有兼顾产出结构、就业结构及产业间差异化特征;三是在衡量技术创新强度时，学者们经常采用R&D经费投入、专利申请数量等单一数据指标，鲜有文献基于创新流程视角，从创新研发投入、产出和转化等完整过程表征技术创新强度，难以准确反映技术创新的真实情况。需要特别指出的是，环境污染和技术创新都具有空间溢出效应已成为学界共识，技术创新的动力主要来自行业间和行业内知识的空间溢出，环境污染则会通过空气、水流、土壤等媒介对其他地区造成二次污染[13-14]。然而，目前生态环境、技术创新与产业结构之间相关性的空间效应研究成果较少。

鉴于此，全文将从空间视角深入研究环境污染对产业结构升级的影响机理。首先，以价值链理论为分析框架，将环境污染和技术创新强度引入生产模型，从理论上解释环境污染通过技术创新强度影响产业结构转型升级的机制。其次，在指标选取上，采用改进的纵横向拉开档次法测算涵盖大气、水体、土壤三大环境要素的环境污染指数，采用Hamming贴近度法和夹角余弦法分别测算产业结构合理化和高级化水平，采用主成分分析方法（PCA）测算包含创新研发“投入—产出—转化”三阶段的技术创新强度指标。在此基础上，选取中国2001—2018年省级面板数据构建SDM模型，实证检验环境污染、技术创新强度和产业结构升级的关系，并进一步探讨空间效应和区域异质性结果。最后，本文使用Python软件进行文本爬虫，搜集整理30个省份[限于数据可得性，西藏自治区及港澳台除外。]2001—2018年政府工作报告中的环境相关词汇总数与全文词频总数，计算环境相关词汇出现频次占政府工作報告全文词频总数的比例，以此作为工具变量度量环境治理力度，构建2SLS模型进行实证检验。一方面，在一定程度上解决了内生性问题;另一方面，间接检验了环境治理对污染减排和产业结构转型升级的双重影响。

本文的边际贡献主要有以下三个方面：（1）不同于以往文献考察产业结构对环境污染的影响，本文重点关注了环境污染对产业结构转型升级的影响，构建了包含环境污染、技术创新强度和产业结构升级的数理模型，揭示了环境污染通过技术创新影响产业结构的理论机制;（2）基于空间溢出视角研究了环境污染、技术创新强度和产业结构升级之间的关系，特别是从中国实践出发验证了现阶段环境污染通过技术创新强度对产业结构转型升级的空间传导机制，同时兼顾了区域异质性问题的探讨，补充了相关研究领域的经验证据;（3）在指标度量方面，针对环境污染、技术创新强度和产业结构升级构建了科学的测算体系，力求更加准确、全面地反映三个研究对象的真实水平，进一步丰富相关指标测算体系的研究成果。

二、理论机制研究

本文在研究环境污染时，首先借鉴杨宏林[15]对环境污染的假设，设定环境效率因子为η，0<η≤1。环境效率因子趋近于0，说明环境污染程度越高;环境效率因子趋近于1，说明随着环境治理强度的提升，环境污染问题得以有效改善。然后进一步以余泳泽[16]提出的内生技术能力假设条件和创新价值理论[17]为基础，将创新研发投入、研发产出和成果转化三个阶段技术创新的投入决定要素分别设定为h、r、p，进而设定生产模型为：

F（X，I）=AeαtXβI（h，r，p）·η（1）

式（1）中，F为某一地区经济总产出，A为该地区的生产条件，α为外生技术进步，X和β分别为要素投入及其弹性，I为内生技术创新水平，η为环境效率因子。由此可见，当环境效率因子η趋近于1时，区域经济总产出越大。

由于技术创新强度提高对技术创新三个阶段的要素投入都有所增加，从而提高了技术创新水平，因此设定某一地区技术创新水平与创新强度的关系为I=δInn，其中Inn为技术创新强度，δ为构成实际创新水平的系数。进一步设定技术创新产出弹性为λ，则有产出函数为：

F（X，I）=AeαtXβI（δ·Inn）λ·η（2）

依据技术创新水平内生化研究框架的原理，需要将产业部门分为普通和高级两种，高附加值产品由高级部门生产，其余产品为普通部门生产，它们的符号分别设定为Fh与F0。为追求产品的高附加值，高级产业部门需要让技术创新强度高于平均水平，而普通产业部门由于生产出的产品附加值低，技术创新强度应当在地区平均水平之下。因此，0<δ0<δ<δh<1，0<λ0<λ<λh<1，δ0和δh分别为普通产业部门和高级产业部门的转换系数，λ0和λh分别为普通产业部门和高级产业部门的产出弹性。提高产品附加值是产业结构转型升级的根本目的，因此本文以高级产业部门的产出与地区经济总产出的比重来衡量产业结构，得到如下函数：

IS=Fh/F=AhAe（αh-α）tXhXβδλhhδλ（Inn）λh-λ·ηhη（3）

其中，IS代表产业结构升级，Xh为高级产业部门生产投入要素。进一步设定σh和σ0为高级产业部门和普通产业部门的要素价格，设定X0为普通产业部门的生产要素投入。事实证明，高级产业部门会更倾向于多支付要素价格获取要素竞争优势进而促进产业升级，所以σ0<σh。当要素长期均衡时，X=Xh+X0，σ0X0=σhXh，从而有Xh/X0=σ0/σh，Xh/（X0+Xh）=σ0/（σ0+σh）。将其代入式（3），可得到：

IS=AhAe（αh-α）tσ0σ0+σhβδλhhδλ（Inn）λh-λ·ηhη（4）

依据式（4），设A（h）=Ah/A，η（h）=ηh/η，可得到：

IS=A（h）e（αh-α）tσ0σ0+σhβδλhhδλ（Inn）λh-λ·η（h）（5）

对式（5）进行等价变换，设定地区i的产业结构升级模型如下：

ISi=A（h）e（αh-α）tσhσ0+1-βδλhhδλ（Inni）λh-λ·ηi（h）（6）

进一步考虑空间溢出效应。设定地区间环境污染溢出损耗和技术创新溢出损耗分别为θ和ρ，并且0<θ<1，0<ρ<1。（1-θ）ηj表示j区域扩散的污染物对i地区造成的二次污染，（1-ρ）Innj表示j地区的技术溢出被i地区吸纳的部分，并且i≠j。由此可得：

ISi=A（h）e（αh-α）tσhσ0+1-βδλhhδλ[Inni+（1-ρ）Innj]λh-λ[ηi（h）+（1-θ）ηj（h）]（7）

对式（7）进一步求偏导可得出：

ISiηj（h）>0;ISiInnj>0;2ISiηj（h）Innj>0（8）

最后，根据式（8）分析可以提出本文命题：当各地区的外在条件不变时，环境污染加剧会直接抑制产业结构转型升级并且具有显著的负向空间溢出效应;技术创新会对产业结构转型升级产生积极的促进作用，这种促进作用具有显著的空间外溢效应;环境污染会通过抑制技术创新强度减缓产业结构转型升级的进程。

三、实证研究设计

（一）模型构建

根据上文的理论研究结论，运用兼顾滞后效应和误差效应的SDM模型设定基准回归模型[18]，以此检验环境污染对产业结构升级的影响及其空间效应。同时，为消除数据异方差并保证数据的平稳性，在回归之前，对所有变量取对数处理。

lnisit=Cit+β1lnenvit+β2lnXit+0W×lnisit+1W×lnenvit+2W×lnXit+μi+λt+εit（9）

其中，isit为i省份t年的产业结构升级水平，包括产业结构合理化和高级化两个维度;envit为i省份t年的环境污染指数;Xit为一系列控制变量的集合;W为空间权重矩阵，由于本文涉及的环境污染、产业结构、技术创新等主要研究对象在地区之间的空间关联程度会受到地理距离远近和社会经济发展密切度的双重影响，因此采用地理与经济距离嵌套的空间权重矩阵，以此完整地反映出各地區之间的相关性，计算方式为直辖市、省会城市间距离倒数与各省份在样本区间内GDP平均值差值绝对值倒数的乘积;W×isit为产业结构合理化、高级化的空间滞后;λt为时间固定效应，μi为空间固定效应，εit为随机误差项。

为进一步考察环境污染通过技术创新影响产业结构升级的传导机制及可能存在的空间溢出效应，在上文基准回归模型的基础上结合中介传导路径的研究思路[19]，构建如下回归模型：

lninnit=Cit+β1lnenvit+β2lnXit+0W×lninnit+1W×lnenvit+2W×lnXit+μi+λt+εit（10）

lnisit=Cit+β1lninnit+β2lnXit+0W×lnisit+1W×lninnit+2W×lnXit+μi+λt+εit（11）

其中，innit为i省份t年的技术创新强度;W×innit为技术创新强度的空间滞后;其余指标均与式（9）中的含义相同。

（二）指标说明

1.产业结构升级（is）

产业结构升级是本文的被解释变量，包含产业结构合理化和高级化两个维度，具体度量方法如下：

（1）产业合理化（isr）。产业结构的合理性主要关注产业间要素配置结构和产出结构匹配情况是否合理。本文采用结构偏离度指标与Hamming贴近度方法[20]对产业结构的合理化水平进行测算，具体计算公式为：

isr=1-13∑3i=1|syi-sli|（12）

其中，syi=yi/y为各产业的产值比重，sli=li/l为各产业的就业比重。isr值越大，产业结构越合理。

（2）产业高级化（iss）。本文运用夹角余弦法[21]测算各省份产业结构高级化水平。在测算产业结构高级化时，首先计算三次产业增加值与GDP比重，计算结果构成一组3维向量Y0=（y1，0，y2，0，y3，0），然后计算产业结构由低层次到高层次排列的向量X1=（1，0，0），X2=（0，1，0），X3=（0，0，1）的夹角α1、α2、α3，公式为：

αj=arccos

∑3i=1（xi，j·yi，0）

∑3i=1（x2i，j）1/2

∑3i=1（y2i，0）1/2，j=1，2，3（13）

进一步计算产业高级化的产值结构数值：

issy=∑3k=1∑kj=1αj（14）

同理，设定就业结构向量为L0=（l1，0，l2，0，l3，0），计算产业高级化的就业结构数值，最终产业高级化测算公式如下：

iss=issy+issl（15）

公式（12）中，iss值越大，说明产业高级化程度越高。

2.环境污染（env）

环境污染为本文的核心解释变量，参考杨万平[22]测算生态环境质量的原理，选取大气、水体、土壤三大要素中涵盖工业、农业、生活等领域的10种污染排放物测算环境污染指数，以此衡量环境污染程度，具体指标选取见表1。

经过对上述指标数据的标准化处理、计算实对称矩阵及其最大特征值和相应的标准特征向量、标准特征

向量归一化处理、求解权重等环节，最后通过式（16）测算环境污染指数。

envi（tk）=∑mj=1ωjxij（tk）（16）

其中，k=1，2，…，N;i=1，2，…，n;envi（tk）为被测算省份在tk时期的环境污染指数值;ωj是第j个子指标的权重值，xij（tk）是在tk时期i省的第j个标准化后的测算子指标。该指数是负向变量，指数值越大说明污染程度越高，环境质量越差。

3.技術创新强度（inn）

技术创新强度为本文的中介变量，参考陶长琪[23]等研究技术创新强度的思想，选取包含创新投入、产出、转化三个阶段的指标，运用主成分分析方法（PCA）测算中国各地区技术创新强度，并遵循累计方差贡献率需大于0.9的要求，对得出的技术创新强度综合数值进行归一化处理，最终作为环境污染影响产业结构转型升级传导路径的表征变量。具体指标选取见表2。

4.控制变量（X）

为尽可能缓解遗漏变量带来的偏误，本文选取政府消费支出占GDP比重（gov）、人均金融机构贷款额（fcl）、实际利用外资金额（fdi）、城镇人口比例（urb）、能源结构（es）、人均受教育年限（edu）等6项指标分别表征各省份的政府投入、社会资本投入、对外开放程度、城镇化发展、能源禀赋、人力资本水平等特征，从而控制这些因素对技术创新强度及产业结构升级的影响。其中，能源结构采用煤炭消费占能源消费总量的比重表征，人均受教育程度采用6岁（含）以上受教育年限表征，按照小学6年、初中9年、高中12年、大学及以上16年计算平均受教育年限。

（三）数据说明及描述性统计

本文选取2001—2018年我国30个省份（限于数据可得性，西藏自治区及港澳台除外）的数据为样本，以2001年作为基期，对数据进行平减处理，个别年份缺失的指标数据采用移动平均法和插值法补齐。产业结构升级、环境污染、技术创新强度的基础测算指标以及各控制变量指标的原始数据来源为《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国工业统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国水资源公报》《中国图书馆年鉴》《中国金融年鉴》《中国人口统计年鉴》《中国社会统计年鉴》《中国教育统计年鉴》以及国家统计局网站、CEIC数据库、新浪财经数据库、CSMAR数据库、Wind数据库等。

对被解释变量、核心解释变量、中介变量以及控制变量的原始数据进行描述性统计分析，结果见表3。

可以看出，各变量的均值与中位数相差不大，不存在显著偏态分布，但是产业结构转型升级、环境污染程度、技术创新强度的最大值与最小值差距明显，这表明中国现阶段不同地区之间发展程度存在较大差异。

四、实证结果分析

在讨论环境污染对产业结构升级产生的空间效益及传导机制前，需要检验产业结构升级及技术创新强度这一传导机制是否具有显著的空间自相关性。根据ESDA方法[24]测算产业结构合理化、高级化以及技术创新强度的全局空间自相关指数Moran I测算公式为：

I=

∑ni=1

∑nj=1ωij（xi-xo）（xj-xo）S2

∑ni=1

∑nj=1ωij（17）

其中，观测值方差为S2=1n∑ni=1（xi-xo）2;-1≤I≤1;I为正时正相关，I为负时负相关;绝对值越大空间相关性越大。ωij为空间距离权重矩阵;n为省份数量;xi、xj为区域i或j的观测值;xo为其平均值。检验结果见表4。

由表4的结果可以看出，产业结构合理化和产业结构高级化的空间效应都很显著且整体呈现出扩大趋势，产业结构高级化的Moran I指数普遍高于产业结构合理化。具体来看，产业结构高级化的Moran I指数均在1%显著性水平上显著，产业结构合理化的Moran I指数均在5%显著性水平上显著，充分说明了在全国范围内产业结构发展存在明显的正相关关系，相似产业结构发展程度的区域在地理空间上呈现集聚特点。技术创新强度在5%和10%显著性水平上显著，空间溢出效应较为明显，并且存在明显的空间依赖性，说明全国技术创新强度相似区域在地理空间上具有集聚特点。另外，技术创新强度的Moran I指数变化较不稳定，正外部性影响程度也随之波动，本地的技术创新水平会随着知识扩散提高其他地区的技术创新强度。

通过上述对产业结构升级和技术创新强度空间溢出效应的检验，发现产业结构升级和技术创新强度存在显著自相关，可以采用空间面板回归模型研究环境污染对产业结构的影响及其传导机制。接下来，本文首先对回归数据进行LM检验和稳健性LM检验，发现同时满足SEM和SAR模型的条件，表明应当选取SDM模型进行研究。其次，对数据进行Hausman检验，发现结果均在1%显著水平上拒绝原假设，因此应当选取固定效应面板回归模型。最后，采用方差膨胀因子法（VIF）对样本数据进行检验，发现结果均小于10，这表明模型整体不存在严重的多重共线问题。

（一）基准回归结果分析

环境污染影响产业结构转型升级的基准回归结果见表5。

从全国层面的结果来看，环境污染指数与产业结构合理化、产业结构高级化均呈现出显著负相关关系，说明现阶段环境污染阻碍了产业结构转型升级的进程。在其他条件一定的情况下，环境污染程度每增加1%，产业结构合理化程度和高级化程度分别下降0.289%和0.360%。环境污染指数的空间回归系数同样显著为负，说明现阶段本地环境污染程度增加会对其他地区产业结构合理化及高级化进程产生负面的溢出效应。另外，从回归系数大小来看，环境污染对产业结构高级化的影响程度大于环境污染对产业结构合理化的影响程度，环境污染对产业结构合理化产生的本地效应大于空间效应，而环境污染对产业结构高级化产生的空间效应大于本地效应。

从分区域[

东部地区包括：北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南;中部地区包括：山西、吉林、内蒙古、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、广西;限于西藏自治区统计数据缺失，西部地区包括：重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。]回归结果来看，东部地区环境污染对产业结构合理化、高级化的回归系数没有通过显著性检验，说明现阶段东部地区的环境污染对产业结构转型升级没有造成直接影响;中部地区环境污染对产业结构合理化、高级化的回归系数均为负，分别通过了10%和1%的显著性水平检验，西部地区环境污染对产业结构合理化、高级化的回归系数均为负，均通过了10%的显著性水平检验，反映出现阶段中、西部地区环境污染不利于产业结构转型升级。

控制变量中，政府投入、城镇化发展、人力资本水平等要素对产业结构合理化和高级化产生了积极的促进作用，并且这一影响具有显著的空间溢出效应。社会资本投入和对外开放程度促进了产业结构高级化发展，但是抑制了产业结构合理化进程，并且这一影响的空间外溢效应显著。现阶段能源结构对产业结构转型升级负面的本地效应和空间效应均显著。

（二）传导机制回归结果分析

环境污染通过技术创新强度路径影响产业结构转型升级的回归结果见表6。结果显示，环境污染可以通过技术创新强度影响中国产业结构合理化和高级化进程，技术创新强度起到了部分中介作用，并且这一传导机制的空间效应显著。

从全国范围来看，环境污染对技术创新强度的回归系数为-0.225，通过了5%的显著性水平檢验，即在其他条件一定的情况下，环境污染程度每增加1%，技术创新强度就会下降0.225%。技术创新强度对产业结构合理化、高级化的回归系数分别为0.277和0.159，分别通过了10%和1%的显著性水平检验，即在其他条件一定的情况下，技术创新强度每提高1%，产业结构合理化、高级化程度就会提高0.277%和0.159%。这表明技术创新对产业结构升级具有显著的促进作用，随着技术创新强度的提升，产业结构高级化和合理化得到不断改善。然而，环境污染对技术创新强度的影响是负面的，这就导致环境污染抑制了技术创新强度进而减缓了产业结构转型升级的步伐。究其原因，从环境污染指数的测算结果来看，2001—2016年全国范围内污染程度持续上升，2017年起才显现出回落的趋势。环境污染加重迫使各地环境治理力度加大，强制性的治理手段一方面会增加企业运营成本，对技术创新项目产生挤出效应，阻碍了企业技术创新进程;另一方面，环境质量下降导致人们身心健康受到损害，不利于创新人才和资金的引入，进而导致技术创新进程滞后。因此，环境质量下降会通过抑制技术创新强度进而阻碍产业结构合理化和高级化进程。从空间回归系数来看，这一影响机制的空间效应十分显著。究其原因，可能在于一方面污染物会扩散至其他地区从而抑制技术创新，对产业结构的合理化和高级化产生了负面效应;另一方面，污染加剧增加了本地技术创新发展负担，从而技术条件难以通过知识外溢渠道推动产业结构合理化和高级化进程。

从区域层面来看，东部地区环境污染对技术创新强度的影响效果并不显著，而中、西部地区环境污染对技术创新强度造成了显著消极影响。三大区域的技术创新对产业结构高级化进程均产生了促进作用，并且伴随着知识溢出，技术创新对产业结构高级化发展的空间效应非常显著，其中东部地区的促进作用最为显著。技术创新强度对产业结构合理化的回归系数只有中部地区显著为正，东部地区和西部地区均不显著，这与中部地区近年来利用后发优势促使产业发展相对完备的现实相吻合。从环境污染通过技术创新影响产业结构升级的机制检验结果来看，中部地区环境污染会通过抑制技术创新的渠道阻碍产业结构高级化和合理化进程，西部地区环境污染会通过抑制技术创新的渠道阻碍产业结构高级化进程，而东部地区并未出现这种现象。

（三）稳健性检验

本文同时采用剔除样本、更换计量回归模型、样本区间分段3种方法对上文的回归结果进行稳健性检验，用以控制可能存在的计量结果偏差。具体来说，本文剔除环境污染指数排名前三名和后三名的省份，分别采用SEM和SAR模型，按样本区间将样本数据分为2001—2008年及2009—2018年两部分进行回归估计。回归结果显示各项回归结果均与原模型一致，所有变量的系数方向没有变化，仅存在个别变量显著性程度的细微差异，这表明本文的实证结果是稳健的，限于篇幅原因，具体分析不再赘述[限于篇幅，各种稳健性检验的回归结果未披露，如有需要可联系笔者。]。

（四）加入工具变量的估计分析

如上文所述，环境污染能够对产业结构转型升级造成影响，但是产业结构本身也会通过规模效应、技术效应、结构效应等影响环境污染。为了克服环境污染与产业结构之间潜在双向相关性造成的计量误差，本文选取环境治理指标作为工具变量，使用2SLS方法重新对上述研究内容进行实证分析。这不仅可以处理内生性问题，还可以进一步估计环境治理的污染减排效果及其对产业结构升级的影响。

具体来说，本文使用Python软件进行文本爬虫，搜集整理30个省份（限于数据可得性，西藏自治区及港澳台除外）2001—2018年政府工作报告中的环境相关词汇总数与全文词频总数，环境相关词汇包括环境治理、环境保护、环保、污染、减排、生态、绿色、空气、低碳、PM2.5、PM10、二氧化碳、二氧化硫等。最后，计算环境相关词汇出现频次占政府工作报告全文词频总数的比例，用以度量環境治理力度。采用这种方法的原理是环境污染程度必然与环境治理力度呈正比，但是产业结构如何并不能直接影响本年度政府工作报告中对于环境治理的决策。另外，这种方法统计得出的结果还能完整、全面地反映出一个地区的环境治理全貌，完善了对环境治理多种手段的综合表达。

加入工具变量的估计结果见表7，其中F值为Gragg-Donald Wald F统计量，用来检验工具变量的强弱，从检验结果可以看出政府治理是强工具变量。加入工具变量的回归结果与前文相比仅是解释变量的系数值略有改变，研究结论与前文一致，这表明环境治理有助于缓解环境污染。此外，现阶段环境治理对产业结构合理化、高级化的回归系数为负，这表明环境治理强度的提升并没有真正促进产业结构转型升级。究其原因，可能在于我国现阶段环境治理手段主要以命令控制型为主，未能有效激发市场主体的绿色创新意识。

五、结论及启示

本文选取中国2001—2018年省级面板数据构建SDM模型，实证检验现阶段环境污染对产业结构合理化、高级化的影响及空间溢出效应，进一步分析环境污染通过技术创新强度对产业结构合理化、高级化影响的传导路径。结果表明：（1）现阶段中国环境污染阻碍了产业结构合理化和高级化进程，环境污染对产业结构高级化的影响程度大于环境污染对产业结构合理化的影响程度，且这种现象具有显著的空间溢出效应。（2）现阶段环境污染通过抑制技术创新强度阻碍了产业结构合理化和高级化进程，技术创新强度在这一传导路径中起到了部分中介作用，并且这一传导机制的空间溢出效应显著。（3）环境污染对产业结构合理化、高级化的作用结果及传导机制具有明显的区域异质性。东部地区环境环境污染对产业结构合理化、高级化的影响效果不显著，中部地区环境污染通过技术创新对产业结构合理化、高级化产生了负面效应，西部地区环境污染没有对产业结构合理化进程造成显著影响，但是对高级化进程产生了阻碍。

根据上述研究结论，本文可以得到以下兼顾环境治理和推动产业结构升级的启示：（1）努力降低环境污染程度，以良好的环境质量保障产业结构转型升级，促成环境与产业协调发展的新局面。这需要坚决执行科学治污手段，进一步深化体制改革，提升环境立法质量，完善法律体系及监督约束机制，加强民众保护环境和治理环境的意识，由此减轻企业在节能减排、生产工艺等方面的技术创新压力，进而逐步优化全社会的产业结构。（2）坚持以技术创新为核心的产业培育政策和发展政策。加大财税、金融、政府采购、人才吸引和奖励等方面政策的扶持力度，努力提高高新技术产业在产业结构中的占比，实现科学技术的产业化和市场化，提高对引进技术的消化、吸收和再创新能力。以技术创新推动产业结构合理布局，推动传统劳动密集型产业向资本密集型和知识密集型产业发展。（3）各地区需要明确自身产业结构调整的方向和目标，制定差异化的政策推动产业结构转型升级。东部地区需要继续加强环境治理能力，继续提高资源环境准入门槛，限制高能耗和高污染型企业进入，把构建与本地区发展更加匹配的产业结构作为工作重点。与此同时，东部省份需要利用先发优势所取得的成果带动中、西部地区协同发展。劳动生产率相对较低的中、西部地区，环境治理不能采取“一刀切”的粗暴方式。简单的关停难以推动产业结构更加合理化、高级化，需要根据实际情况逐渐淘汰落后产能。政府等有关机构需要加大政策引导和支持力度，包括变“招商引资”为“招商选资”，积极鼓励绿色环保型企业进入，重视发展教育加快人才引进步伐，加大对技术创新的投入，提升技术创新强度。

参考文献：

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责任编辑、校对： 郑雅妮

Environmental Pollution， Intensity of Technological Innovation and Transformation and Upgrading of Industrial Structure

MENG Hao， ZHANG Meisha

（School of Economics and Finance， Xian Jiaotong University， Xian 710061， China）

Abstract： This paper focuses on the impact of environmental pollution on industrial structure upgrading and its transmission mechanism based on technological innovation. Firstly， environmental pollution and technological innovation intensity are introduced into the production model， and the mechanism of environmental pollution affecting industrial structure upgrading through technological innovation intensity is theoretically studied. On this basis， the SDM model was constructed by using the provincial panel data from 2001 to 2018 in China to empirically test the impact of environmental pollution on industrial structure rationalization and upgrading and the spatial spillover effect. The transmission path of environmental pollutions impact on industrial structure rationalization and upgrading through the intensity of technological innovation was further analyzed. The regional heterogeneity affecting the results and the transmission mechanism was also considered. The results show that： （1） Environmental pollution in China hinders the process of industrial structure rationalization and advancement， and has significant spatial spillover effect; （2） At the present stage， environmental pollution has a negative impact on the rationalization and upgrading of industrial structure through the intensity of technological innovation. The intensity of technological innovation plays a partial intermediary role in this transmission path， and the spatial spillover effect of this transmission mechanism is significant; （3） The effect of environmental pollution on the rationalization and upgrading of industrial structure and its transmission mechanism have obvious regional heterogeneity.

Keywords： environmental pollution; technological innovation intensity; upgrade of industrial structure; space effect; regional differences

收稿日期：2020-12-20。

基金項目：教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目“促进城市高质量建设发展的长效机制研究”（20JZD012）。

作者简介：孟浩，男，西安交通大学经济与金融学院博士研究生，研究方向：产业经济学;

张美莎，女，通信作者，西安交通大学经济与金融学院博士研究生，研究方向：制度经济学，电子邮箱：zhangmeisha@stu.xjtu.edu.cn。