工业污染治理投资对区域技术创新水平及其差距的影响

朱晴艳，田启波

（1.深圳大学经济学院，广东深圳 518060；2.深圳大学中国经济特区研究中心，广东深圳 518060）

改革开放以来，中国工业化和城市化进程快速推进，经济增长迅速，但日益严峻的环境污染问题伴随着中国经济腾飞的整个过程。中国政府在党的十八大以来采取了一系列环境规制相关政策措施改善环境问题，但污染防治的任务仍然十分艰巨，特别是工业污染治理问题。工业污染主要是工业废气、工业废水和工业固体废物等排放造成的环境污染，其治理方式分为末端治理和前端预防，通过利用技术创新手段达到清洁化、低污染、低能耗和可循环的治理效果，比如末端治理通过开发治理技术、改善治理设施来对产生的污染物进行净化处理，前端预防则主要对能源系统、生产系统进行改良来降低污染程度。由于技术创新存在路径依赖，且具有经济外部性，需要政府积极进行干预。政府的环境规制政策在约束环境资源作为公共产品的负外部性的同时，支持企业改善因技术创新引起的正外部性［1］。比如适当的研发补贴和污染排放征税等措施有利于清洁技术进步［2］。政府对地区污染治理的措施会对企业的生产技术改进、污染治理设备的购置和环保资金的配置等产生影响［3-4］。由此可见，加强工业污染治理可以促进技术创新水平的提高，而提高技术创新水平亦是工业污染治理的重要手段。

我国近年来一直重视对工业污染治理的投资，与一般的生产性投资不同，其主要是驱动技术创新来弥补环境成本，在改善环境污染问题的同时实现经济效益，打赢污染防治攻坚战。2019 年，我国的工业污染治理完成投资615.15 亿元，其中治理废水、废气和固体废物完成投资分别为69.90 亿元、367.70亿元、17.07 亿元。但我国地域辽阔，各区域的区位要素、经济发展水平等因素的差异会导致累积的技术创新水平存在差距，那么工业污染治理投资对这些区域技术创新水平的影响是否存在显著差距？是否能通过调整工业污染治理投资的规模或模式在提高区域技术创新的同时缩小区域技术创新水平的差距？

1 文献回顾

现有文献对工业污染治理投资与技术创新的关系研究主要集中在两个方面。一方面是研究环境规制对技术创新的影响。工业污染治理投资是政府进行工业污染治理的一种重要的环境规制政策，有关环境规制对技术创新的影响的研究结果大致分为三种：一是促进关系。环境规制显著改善了企业绩效，提升企业竞争力，能促进厂商技术创新，为“波特假说”提供了新证据［5-6］。环境规制政策越严格，企业将在环保技术方面投入越多的研发成本，对企业技术创新的促进作用越强［7-9］。二是抑制关系。环境规制强度越大，同期的技术创新专利数量越少，因为环境规制将会提高厂商的遵循成本，不但不能够实现技术创新的提高，反而会导致企业的技术创新能力和市场竞争力下降［10-11］。三是“U”型或倒“U”型关系。环境规制在某个转折点后才可能有效促进技术创新，呈现先下降后提升的“U”型动态特征［12］。一种相反的观点认为环境规制与企业技术创新之间呈先正向后负向的倒“U”型关系［13-14］。另一方面是研究工业污染治理投资与工业污染治理效率的关系。石光等［15］研究发现政府的补贴政策可以有效激励燃煤电力行业企业投运脱硫设施和二氧化硫减排，促进了环境保护。王鹏等［16］的研究表明资金投入是影响工业污染治理效率的主要因素，工业污染治理完成投资额对废水、废气、固体废物的污染治理效率存在差异。胡艳等［17］构建了我国环境治理投资效率评价体系，认为中国大多数地区环境治理投资效率较低且存在区域差异，需要加大环境治理投资的力度。

通过梳理相关文献后发现，相关学者专门针对工业污染治理投资对技术创新的影响及其差距的因果关系研究很少，特别是没有厘清工业污染治理投资对技术创新产生影响的作用机制。且以往的实证分析主要运用条件期望、均值回归，对异常值的敏感程度低，容易产生偏误。与以往研究相比，本文可能有以下创新点：第一，根据相关的经济学理论厘清和分析工业污染治理投资作用于技术创新及其差距的影响机制。第二，采用分位数回归实证检验工业污染治理投资对区域技术创新的影响及其差距，并用动态回归模型进行验证，估计结果更稳健。第三，进行工业污染治理投资对区域的技术创新水平差距产生的影响的比较研究有助于为政府实行区域性的工业污染治理投资政策提供参考。

2 理论分析与研究假说

2.1 工业污染治理投资对技术创新的影响机制

根据污染控制经济学，污染控制不仅依靠市场调节，还需要强有力的政府干预。企业是造成环境污染的主要来源，也是进行污染治理的重要责任人，如果企业在未来可以采用新技术，那么未来的污染治理成本取决于现在的投资决策。而现在的污染治理投资意愿不仅取决于市场价格，也取决于政府的环境规制政策，比如排污费用、补贴制度等。企业为达到环境规制政策关于污染物排放、环境保护的强制要求，会自筹一部分资金用于污染治理，同时政府的环境规制政策也可以激励企业进行污染治理，比如绿色金融、税收优惠与补贴政策，降低企业污染治理的融资和成本约束。因此，政府通过调整环境规制政策可以改变企业的污染治理投资意愿。波特假说认为政府的环境规制政策如果引导并鼓励企业进行技术创新，受管制的企业将愿意把一部分资金投资于污染治理技术的创新，最终企业研发出的新产品将比原产品更先进、污染更少，原材料和能源使用效率得到提高。取得新的改进型产品专利和技术的这些企业相比于其他企业更具备竞争优势，随着企业的生产和盈利能力提高，这部分成本将被抵消，实现环境保护和企业竞争力增强的双赢［18］。

除了政府的环境规制政策，社会公众的环境保护意识的不断增强和环保部门的严格监管都要求工业企业积极进行污染治理投资。工业企业进行污染治理投资主要用于两个方面：一方面进行末端治理，投入资金和人员研发出净化污染物的设施和技术，对产生的污染物进行无毒、无污染的净化处理；另一方面进行前端预防，在能源和生产系统上进行技术创新，开发出新技术和新产品来提高能源、原料的使用效率，减轻污染排放的规模和程度。由此可见，工业企业对污染物末端治理和前端预防投入资金的最终目的是提高治污效率，减轻企业对环境的污染和破坏程度，在实现自身经济效益的基础上达到政府环境规制政策的要求、符合环保部门的制度并满足公众的环境利益，而技术创新是实现这种目的最为有效的途径。在现实中，有竞争力的公司往往是具有较强创新能力的公司，而不是投入成本最低或者规模最大的公司。企业进行技术创新后研发出具有商业价值和环境价值的新工艺或新产品将会增加企业的比较优势，同时达到经济效益增加和环境保护。若企业为了减少环境成本而挤占工业污染治理投资，不积极进行技术创新，将面临无法弥补环境成本、产品不被市场所接受、缺乏竞争优势等而逐渐退出市场的局面，为避免造成这种结果，将会倒逼企业进行工业污染治理投资来实现技术创新。影响机制见图1，由此，提出假说1。

图1 工业污染治理投资对技术创新的影响机制

假说1：政府的环境规制政策将引导工业企业增加污染治理投资来进行前端预防与末端治理技术的提升，整体上促进了技术创新水平的提高。

2.2 工业污染治理投资对技术创新水平差距的影响机制

在新古典经济学中，资本作为企业的一种生产要素是符合边际报酬递减规律的，即在其他生产要素数量投入保持不变的条件下，随着生产者对某种生产要素的增加，则最终所增加的边际产 出是递减的。本文将技术创新视为企业的一种技术创新产出，将工业污染治理投资视为实现这种技术创新产出的资本要素投入。那么技术创新产出函数可以表示为式（1）：

其中，gtii表示不同企业或区域的技术创新产出，inv 代表工业污染治理投资，z代表其他生产要素投入。

如果区域1、2、3 在前期已经累积的技术创新水平依次降低，由生产要素边际报酬递减规律可知，边际产量最终必然会呈现出递减的特征，即工业污染治理投资对技术创新的边际产出随着技术创新水平的提高而下降，。说明当某个区域累积的技术创新水平上升到一定高度时，增加工业污染治理投资对技术创新产出的促进作用将会比其他技术创新水平低的区域减弱。相比于技术创新水平较高的企业或区域，低技术创新水平的企业或 区域通过工业污染治理投资来促进技术创新的潜力更大。因此，政府应该对技术创新水平较低的企业或区域增加工业污染治理投资，获得更高的技术创新水平来改善环境污染问题。这在一定程度上可以缩小区域间技术创新水平的差距，给技术创新水平较低的企业或区域实现赶超的机会。由此，提出假说2。

假说2：工业污染治理投资对技术创新水平较低的企业或区域的促进作用大于技术创新水平较高的企业或区域，说明工业污染治理投资在一定程度上具有缩小区域技术创新水平差距的作用。

3 模型、变量与数据

3.1 模型构建与变量选择

相关文献在考察工业 污染治理投资与技术创新的关系时，主要运用条件期望、均值回归，但实际上大多数变量数据会存在尖峰、肥尾等情况。为此，Koenker 等［19］提出了分位数回归，其对误差项分布没有具体假定，并且对异 常值的敏感程度低，估计结果更稳健。因此，本文采用能提供关于条件分布全面信息的分位数回归方法进行基准回归，选取不同分位数上的各项回归系数来计算2008—2018 年的技术创新数值，对技术创新进行水平高低的区分，在进行分类估计后找出工业污染治理投资对技术创新的影响差异。为了变量的平稳性，给所有变量取自然对数引入到实证模型，见式（2）。

其中，i表示省份，t表示年份，μ代表常数项，β表示各项待估系数，为随机误差项。

被解释变量：技术创新（gti）。以往文献关于技术创新的度量大多数与企业的研发投入、专利数量相关，如王锋正等［20］采用单位能耗所需的研发投入度量绿色技术创新，同样基于研发投入角度，本文以各省市规模以上工业企业R&D 人员全时当量除以规模以上工业企业全部从业人员年平均数来度量技术创新，比值越大，技术创新水平越高。

核心解释变量：工业污染治理投资（inv）。本文借鉴高萍等［21］的研究，基于污染治理投入费用的视角，将工业污染治理完成投资额除以工业增加值衡量工业污染治理投资，其比值越大，说明工业污染治理投资水平越高。

其他控制变量：经费投入（rdf）。企业对技术研发与创新方面的资金投入是影响技术创新水平高低的因素之一，本文选取各省市规模以上工业企业R&D经费除以规模以上工业企业资产作为经费投入。对外开放度（open）。技术创新不仅依靠自主创新，还与学习国外先进技术密切相关。对外开放程度对技术、人才、知识的溢出和引进产生重要影响，会间接影响到企业的技术创新，本文采用规模以上工业企业外商资本金占规模以上工业企业资产的比重作为对外开放度的代理变量。经济发展水平（gdp）。经济发展水平直接影响居民生活水平和经济建设投入水平，与环境污染状况、技术创新水平密切相关，本文采用各省市的人均GDP 衡量经济发展水平。产业结构（ind）。由于教育、科技服务等第三产业对技术创新产生较大的影响，本文选取第三产业增加值占地区生产总值的比重代表产业结构。

3.2 数据说明与变量描述性统计

基于数据的可得性，本文选取2008—2018 年中国30 个省、自治区、直辖市（剔除数据不全的西藏和港澳台地区）规模以上工业企业相关的面板数据为样本，来探讨工业污染治理投资整体上如何影响技术创新。数据来源于30 个省份相应年份的统计年鉴与统计公报、《中国科技统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》和国家统计局网站。相关变量的描述性统计结果见表1。

表1 变量的描述性统计

4 实证结果与分析

4.1 基准回归分析

运用Stata15.1 软件对模型进行Hausman 检验，结果显示P值为0.000 1，使用固定效应模型。采用bootstrap 自助法估计标准误，进行分位数回归得到更加渐近有效的估计量。根据Cameron 等［22］的建议，针对5%的显著水平，取自助样本为400，每次均使用相同的抽样“种子”为10 101 保证可重复性，分别计算0.1，0.5 和0.9 分位数上的系数估计值及标准误，结果见表2。

表2 基准回归结果

工业污染治理投资在1%的置信水平上显著地促进了技术创新，可能是因为政府的环境规制政策会促使工业企业增加污染治理投资，工业企业会将这部分资金用在污染的末端治理和前端预防上，通过进行研发和技术创新来平衡自身效益与环境要求，更新净化设施和技术，提高原材料和能源使用效率。企业的经济成本虽然增加，但治污效率提升、生产和盈利能力的提高将会催化出新的商机与财富，这部分成本最终将被抵消，因此，工业企业愿意增加污染治理投资来促进技术创新水平的提高，验证了假说1。

但在技术创新的0.1、0.5 和0.9 分位点上，工业污染治理投资依次为0.105、0.076 6 和0.064 3，说明随着技术创新水平的提高，工业污染治理投资对技术创新的促进作用逐渐降低。相比于高技术创新水平的地区而言，低技术创新水平的地区通过相同的工业污染治理投资可以促使技术创新水平得到更大程度的提升，也就是说工业污染治理投资在一定程度上可以缩小区域技术创新水平的差距，验证了假说2。究其原因，在技术创新水平越高的地区，具备高端、成熟的治理技术来改进生产工艺、改善污染排放，进行新的技术创新突破的成本和风险大，这些地区更倾向于向技术创新水平较低的地区转移技术和设备来获取经济效益，以便弥补环境规制带来的工业污染治理投资增加的这部分成本，因此，工业污染治理投资对技术创新水平越高的地区的促进作用越小。而在技术创新水平越低的地区，为达到环境规制的要求，工业企业会加大污染治理投资来引进先进的污染治理和预防技术，同时巨大的垄断利润会驱使大多数企业进行自主的技术创新，因此，工业污染治理投资对技术创新水平越低的地区的促进作用越大。

从控制变量来看，经费投入、经济发展水平和产业结构的系数估计值均显著为正，都对技术创新产生促进作用。这可能是由于经费投入反映了地区或企业的研发意识，企业进行技术创新的前提是要有强烈的研发意识，研发意识将促进技术创新的实施；经济发展水平是一个地区经济增长程度、人均收入的体现，当经济发展水平越高，地区或企业将越有充足的资金来进行环保技术、清洁技术等的创新，因此，经济发展水平正向影响技术创新；产业结构代表一个地区的第三产业的发展程度，第三产业为技术创新提供教育、知识等有力支持，因此，产业结构优化将有利于技术创新；对外开放程度的影响系数显著为负，说明对外开放程度对技术创新产生负向影响。这可能是由于许多国家实行贸易保护主义，设置技术壁垒，同时我国的技术人才、知识专利等出现外溢效应。

4.2 稳健性检验

技术创新受到多方面因素的影响，在以上的模型回归分析中可能忽视或遗漏了一些重要因素，产生了遗漏变量的问题。因此，运用补充变量法来加强模型的稳健性和回归结果的科学性。根据以往文献研究，行业规模对技术创新会产生一定程度的影响，本文在模型中增加行业规模（scal）这个控制变量，用规模以上工业企业主营业务收入除以规模以上工业企业单位数来表示，并取对数引入模型中，结果见表3。

表3 稳健性检验结果

表3 中固定效应和随机效应估计结果显示工业污染治理投资对技术创新的系数显著为正，说明工业污染治理投资对技术创新产生促进作用，这与前文保持一致；在技术创新的0.1、0.5 和0.9 分位点上，工业污染治理投资依次为0.105 0、0.080 5 和0.052 1，呈现逐渐下降的趋势，说明随着技术创新水平的提高，工业污染治理投资对技术创新的促进作用逐渐降低，与前文一致。由此可见，本文的回归结果是稳健且合理的。

4.3 进一步分析

考虑到技术创新存在滞后性，解决模型可能存在的内生性问题，在模型中引入技术创新的一阶滞后项进行动态面板模型的检验。为保证模型中的各变量之间不存在多重共线性而导致方差增大、显著性降低的问题出现，运用方差膨胀因子（VIF）检验方法对其进行多重共线性检验，结果如表4 所示。从表4 中可以看出，各变量的方差膨胀因子的数值均小于10，说明各变量之间的多重共线性问题很轻微、是可控的，之后的实证分析不需要考虑多重共线性问题。

表4 各变量的方差膨胀因子

对于动态面板模型的估计，Blundell 等［23］将差分GMM 和水平GMM 方法结合，构建一个方程系统进行GMM 估计，这种系统GMM 估计方法可以提高估计效率，估计结果偏误更小。因此，本文采用SYS-GMM 方法进行动态回归分析，且为了判断工具变量是否有效和存在过度识别的问题，将采用AR（1）、AR（2）检验和Hansen 检验。表5 给出了SYS-GMM 结果和固定效应回归结果。

表5 进一步分析

由表5 可知，AR(1)和AR(2)检验结果表明，扰动项的差分存在一阶自相关，但不存在二阶自相关，在10%的显著水平上接受扰动项无自相关的原假设。Hansen 检验结果显示，可以在10%的显著水平上接受所有工具变量都有效的原假设，因此，以上的SYS-GMM 估计结果是可靠的。研究发现被解释变量技术创新的一阶滞后项的系数在两种回归结果中均显著为正，说明技术创新是一个逐渐累积的过程，上一期的技术创新对当期的技术创新水平产生正向影响。针对技术创新的这一特性，国家和政府需要持续对企业或区域的技术创新进行激励，比如通过环境规制政策对工业污染治理投资进行补贴和支持等来提高技术创新水平。工业污染治理投资对技术创新的系数估计值均显著为正，其他控制变量的系数符号与前文保持一致，再次证明本文估计结果的稳健性与科学性。

5 结论与启示

技术创新始终是解决工业污染的重要手段，是走出经济与环境此消彼长怪圈的关键所在，研究工业污染治理投资对区域技术创新水平及其差距的影响具有重要的理论与现实意义。本文以2008—2018年中国30 个省份的面板数据为研究样本，基于分位数回归模型分析工业污染治理投资对区域技术创新水平及其差距的影响，得出以下结论：从整体上来看，工业污染治理投资可以显著提高区域技术创新水平；随着技术创新分位点的提高，工业污染治理投资对技术创新水平的促进作用逐渐降低，说明工业污染治理投资在一定程度上有助于缩小区域技术创新水平的差距；进一步分析显示，技术创新是一个逐渐累积的过程，上一期的技术创新对当期的技术创新水平产生正向影响，需要持续加强对工业污染治理投资的补贴与支持，实现技术创新水平的提高与累积。

根据研究结果，为了提高中国整体的技术创新水平以及缩小区域技术创新水平差距，应该逐步解决工业污染治理投资所需资金的筹集问题与其投资不合理问题。一方面，拓宽工业污染治理资金来源的渠道，适度增加工业污染治理投资规模。除企业自筹资金以外，进行工业污染治理所需资金主要来源于政府补助和银行贷款，政府可以利用环境规制的激励机制来加强工业污染治理的补助、价格优惠等支持性政策，并且完善关于工业污染治理的银行信贷的法律与配套政策。企业受到正向激励后将会注重加强技术和生产工艺的创新，缺乏自主创新能力的企业也将会积极引进生产技术、设备或创新人才，扩大前端预防效果且提高末端治理效率，有效防治工业污染。另一方面，依据区域技术创新实际发展水平，有差异化地进行工业污染治理投资，缩小区域技术创新水平差距。技术创新水平较低的地区缺乏自主创新能力，政府需要加大对这些区域的工业污染治理投资规模，鼓励企业在引进技术、创新人才等的同时加强技术创新与研发。在技术创新水平较高的区域，不能只单纯追求工业污染治理投资规模对技术创新的促进作用，而是要注重转变工业污染治理投资模式，比如加强工业污染治理相关的产学研合作，加快技术创新成果的转化与应用，对技术创新水平较低的区域起到示范与统筹作用。