环境规制工具如何影响企业绿色技术创新？——基于双重视角的异质效应研究

金 昕， 管浩辛， 陈 松

(1.上海海事大学 经济管理学院,上海 201306; 2.同济大学 经济与管理学院,上海 200092)

1 引言

改革开放以来，我国经济发展取得了巨大成就，但“高污染”“高消耗”的粗放型发展方式对生态环境造成了严重破坏。为此，我国政府出台了系列环境治理的法规制度，从《中华人民共和国环境保护法》，到《环境保护公众参与办法》，再到《生态文明体制改革总体方案》等，不断明确政府的环境保护职能、公众的环境监督权力，以及未来环境保护体系改革方案等重要问题。然而，尽管我国环境规制体系在不断完善，环境问题依然突出。现如今，“绿色发展”“健康生活”已成为人民日益增长的生活需要。2019年政府工作报告再次指出大力推动绿色发展，绿色发展是解决环境问题的根本之策。在新旧动能转换的关键时期，绿色发展与创新驱动相结合的绿色技术创新成为了理论和实践界关注的热点话题。企业绿色技术创新并非企业内部的单纯技术活动，而是需要政府、市场等多个主体共同参与的工程管理活动。因此，绿色技术创新也可以看作是生态系统技术创新，是一种以节约资源、保护环境为目的，促进人、自然、社会协调发展的系统化和网络化过程。有效驱动企业的绿色技术创新是一项复杂的系统工程，不仅需要适配的制度环境，还需要各利益相关者的积极参与。如果企业的绿色技术创新活动离开了政策、制度、市场等外部力量的支撑，企业就无法充分利用自身的资源要素，绿色技术创新活动也将难以实现。在环境法规缺失或环境政策工具不适用或不完善的情况下，企业可能缺乏足够的绿色技术创新动力，在绿色技术创新活动中失败的风险也会增加。因此，要推动我国产业绿色升级和可持续发展，实现经济发展与环境保护双赢，选择和实施有效的环境规制工具，从而引导更多企业参与到绿色技术创新活动中是关键之一。

“波特假说”认为严格且适当的环境规制在一定程度下可以促进企业技术创新。围绕波特假说，学者们展开了大量研究，但其结论尚存在分歧，主要可以归为以下三种。一是创新促进说，提出合理的环境规制促使企业主动将环境规制的外部成本内部化，激励企业开展技术创新活动，通过“创新补偿”来弥补企业的“遵循成本”，最终提高企业的技术创新产出。二是创新抑制说，提出环境规制增加了企业的生产经营成本，形成对企业创新资源的“挤出效应”，从而降低企业的技术创新。三是关系不确定性说，认为环境规制对技术创新的影响是非线性的，即随着环境规制强度的增加，影响逐渐由补偿转变为抵消。当前围绕环境规制对企业绿色技术创新的影响尚未形成统一定论，究其原因主要在于：一是将环境规制工具进行简单的归类，忽略了不同环境规制工具的异质效应，导致研究结论不一致；二是将环境规制工具看作静态指标，忽略了环境规制工具影响的时效性；三是缺乏对“波特假说”其它边界影响因素的系统思考，忽略了从内在动力与外在激励双重驱动下的研究。

综上所述，构建合理的环境规制体系对于企业绿色技术创新至关重要。因此，有必要系统研究环境规制工具对企业绿色技术创新的影响及其实际效果，为制定和完善环境规制工具提供参考，利用系统工程管理实现企业绿色技术创新。本研究可能产生的边际贡献如下：(1)证实了环境规制工具的异质效应，从正式和非正式环境规制两个维度选取了7项主要环境规制工具，实证检验了7项环境规制工具对企业绿色技术创新的异质效应。(2)丰富了“波特假说”的适用边界，从内在动力和外在激励双重视角出发，构建了环境规制工具驱动企业R&D投入、政府R&D补助在其间发挥调节作用，进而提升企业绿色技术创新的作用机制。(3)提出了有针对性的对策建议，为政府选择和实施有效的环境规制工具，促进我国产业绿色升级和可持续发展，进而实现环境保护和经济增长双赢提供了路径选择的依据。

2 理论基础与研究假设

2.1 环境规制工具与企业绿色技术创新

绿色技术创新作为绿色创新的一部分，兼具绿色技术和创新的双重属性，是影响一个国家和企业可持续发展的关键环节。但是，由于受政策、市场和科学技术等多种因素的影响，企业实施绿色技术创新仍然存在较多的不确定性。环境规制工具是政府针对环境保护制订的法律法规，能够对生产主体的环境行为进行规范和约束，具有一定的强制性、严格性和普遍性。利用环境规制工具可以刺激某些污染企业限制高污染、高排放工业原料生产，促进企业形成新的技术。企业面对法律情境下的压力，为了维护自身形象和环保信誉，形成初步的绿色技术创新意愿，通过投入与节能环保相关的技术实现节能减排、绿色生产，将生产经营过程中的环境问题尽可能内化吸收，从而最终提升企业绿色技术创新绩效。早期研究认为，环境规制工具挤占了企业的创新投资，给企业带来了负担。环境规制工具可能会在一定时间段挤占企业的R&D投入，企业的盈利也可能会大幅减少，因此环境规制工具无法在短期内对企业绿色技术创新起到有效激励作用；但随着时间的推移，企业通过绿色技术创新进行产品和工艺的改革和创新，改变以往落后的生产效率和制造方式，在实现绿色生产过程中增长了利润，其“创新补偿”的效应远远超过了绿色技术创新所需要投入的成本。

改革开放以来，我国的环境规制逐渐趋于完善，由最初的单一环境规制工具逐渐转变为多种工具综合运用，如果只用某个指标来衡量某一类环境规制工具是不能准确衡量各种规制工具综合运用对企业绿色技术创新带来的影响。因此，本文为了寻找对企业绿色技术创新最有效的环境规制工具，考虑到统计口径一致和环境规制工具的覆盖面，从正式和非正式环境规制两个角度引入当前使用频率最高的7种环境规制工具。正式环境规制工具包括环境立法数、三同时投资额、排污收费额、环境执法人数和环境执法力度。非正式环境规制工具包括公众信访密度和人大政协提案密度。基于此，本文提出假设：

H1a

环境立法数对企业绿色技术创新具有显著正向影响。

H1b

三同时投资额对企业绿色技术创新具有显著正向影响。

H1c

排污收费额对企业绿色技术创新具有显著正向影响。

H1d

环境执法人数对企业绿色技术创新具有显著正向影响。

H1e

环境执法力度对企业绿色技术创新具有显著正向影响。

H1f

公众信访密度对企业绿色技术创新具有显著正向影响。

H1g

人大政协提案密度对企业绿色技术创新具有显著正向影响。

2.2 企业R&D投入、政府R&D补助与企业绿色技术创新

随着环境规制工具的日益完善，企业为响应规制政策号召、实现经济效益与环境效益齐驱并进，逐渐将绿色技术创新作为其有效实现的途径。绿色技术创新与企业一般的技术创新相比，成本更高，风险更大。企业在进行绿色技术创新的过程中，离不开研发资金的支持。研发投入越多的企业将引进更多的先进绿色技术，从而有助于实现绿色技术创新。企业通过研发环境友好型、资源保护型技术体系，促进资源节约与污染防控，从而实现经济发展与环境保护并行不悖。当前关于环境规制对企业绿色技术创新的影响多围绕政府支持与企业绿色创新投资积极性方面展开。王娟等研究我国2006～2012年期间工业36个子行业的数据,发现16个子行业的能源和环境绩效由于R&D投入的增加而有所提高。李德山等以我国30个省市自治区为样本,研究发现研发技术水平的提高对CO2排放效率有正向影响。兰梓睿和孙振清研究发现，现有的R&D经费能够有效促进轻工业行业层面的绿色生产率，但是未来实现低碳发展应重点突破企业的绿色研发。面对政府环境规制工具的压力时，企业意识到通过研发来改变企业的非绿色生产行为的重要性，企业环境保护的积极性会逐渐提高。一些企业开始从源头上解决环境治理问题，加大R&D经费内部支出和相关人才引进力度，提高研发能力与意愿，进而加大研发资金投入不断转化为研发成果，促进绿色技术创新。企业加大R&D投入后，往往会不断引进节能减排设备和采用绿色生产技术，注重生产环保型的产品和使用环保型的生产流程，提高资源的利用效率，实现对污染的控制和减少污染罚款，从而提高企业的绿色技术创新产出。基于此，本文提出假设：

H2a

企业R&D投入在不同环境规制工具对企业绿色技术创新的影响过程中具有中介效应。

政府补助是政府根据特定目的，以直接或间接的方式对企业提供的扶持。政府补助作为一种有效的财政工具，是解决环境问题的有效手段之一。为更好地推动企业绿色技术创新发展，企业在面临环境规制压力时，需要政府补助予以动力，政府补助能够在两者间发挥积极的调节作用。何小钢研究发现，研发支持政策与环境规制政策的耦合能够有效激发企业绿色创新。陈永泰等认为政府对于高技术企业应给予更多的补助，这有利于其绿色创新水平的提升。王旭和褚旭以我国制造业经验数据为研究对象，发现政府补贴比例越高，制造业绿色技术创新水平越高。一方面，政府补助为企业的绿色技术创新活动提供了资金支持，降低了企业因遵循环境规制增加的环境污染治理和节能减排成本，从而缓解了企业由于末端污染治理造成的创新资源不足。另一方面，政府补助还具有信号传递效应，政府会为积极绿色发展的企业提供大量的创新补助，这将有助于提高企业外部融资能力，使其能够在实现经济效益的同时保障环境可持续发展。由于企业绿色技术创新具有高投入、高风险等特性，大部分具有逐利性的企业不愿主动实施环保投资，不会主动承担环境污染治理的义务。企业进行绿色技术创新，会产生社会效益大于个体收益的溢出效应,使企业形成是否进行绿色创新的两难抉择，从而造成市场失灵。此时，政府R&D补助能够补偿企业研发投入带来的负外部性，提升企业创新的积极性，有利于企业扩大自身的R&D投入，从而促进企业绿色技术创新。基于此，本文提出假设：

H2b

政府R&D补助在不同环境规制工具对企业绿色技术创新的影响过程中具有正向调节效应。

3 研究设计

3.1 模型设计

本研究采用动态面板数据模型，通过加入被解释变量的滞后项作为部分遗漏变量的替代变量，有效控制内生性，通过GMM法检验环境规制工具对企业绿色技术创新的影响路径。

3.1.1 直接效应模型

为了检验H1a、H1b、H1c、H1d、H1e、H1f和H1g，本文构建了模型(1)。通过比较模型中

β

的显著性及系数大小情况，进而分析不同环境规制工具对企业绿色技术创新的影响。

GI

=

α

+

ηGI

-1+

β

ER

+

δcontrol

+

μ

+

ε

(1)

其中

i

代表省份，

t

代表时间，

GI

为被解释变量企业绿色技术创新，

ER

为解释变量不同环境规制工具，具体包括正式环境规制工具(环境立法数

ELAW

、三同时投资额

TSS

、排污收费额

PDF

、环境执法人数

EN

、环境执法力度

PW

)和非正式环境规制工具(公众信访密度

TV

、人大政协提案密度

CP

)。

control

为控制变量，

μ

为不可观测的个体效应，

ε

为随机误差项。

3.1.2 中介效应模型

为了检验H2a，本文构建了模型(2)

COMI

=

α

+

ηCOMI

-1+

β

ER

+

δcontrol

+

μ

+

ε

GI

=

α

+

ηGI

-1+

β

ER

+∂

COMI

+

δcontrol

+

μ

+

ε

(2)

其中

COMI

为中介变量企业R&D投入。

3.1.3 调节效应模型

为了检验H2b，需要加入政府R&D补助与不同环境规制工具的交互项，为了避免加入交互项带来的严重多重共线性，需要对相关数据去中心化，因此建立如下计量模型

CGI

=

α

+

ηCGI

-1+

β

CER

+∂

CGOMI

+

γCER

,×

CGOMI

+

δcontrol

+

μ

+

ε

(3)

其中

CGI

为去中心化处理后的企业绿色技术创新，

CER

为去中心化处理后的不同环境规制工具，

CGOMI

为去中心化处理后的政府R&D补助。

3.2 数据来源与变量测度

本研究以2007～2019年中国30个省份的面板数据为样本。其中环境立法数、三同时投资额、排污收费额、环境执法人数、环境执法力度、公众信访密度和人大政协提案密度数据来源于《中国环境年鉴》和《中国环境统计年鉴》，企业R&D投入、政府R&D补助数据来源于《中国科技统计年鉴》，进出口总额、就业人口、GDP等数据来源于《中国统计年鉴》。

3.2.1 被解释变量——企业绿色技术创新(

GI

)

根据以往研究，企业绿色技术创新的测度方法主要包括三种：①构建量表法。如陈力田等，这种方法的缺陷在于测度结果受参与者的主观影响比较大。②投入产出指标法。利用投入指标如企业R&D费用、R&D人员、环境科技经费等度量企业绿色技术创新；利用产出指标如企业的新产品销售收入、新产品毛利率等度量企业绿色技术创新。这种方法面临的问题是数据缺失比较严重，导致有效样本过少。③利用绿色技术专利申请量或授权量。如李婉红通过在专利库中输入“绿色”“生态”“环保”“可持续”“清洁”“节约”“环境”“低碳”“减排”等关键词，统计符合条件的绿色技术专利数量。这种方法能反映企业真实有效的绿色技术创新绩效且便于量化，因此本研究借鉴李婉红绿色技术专利的获取方法，选取各省份企业绿色技术专利申请数与就业人口的比值衡量企业绿色技术创新。

3.2.2 解释变量——不同环境规制工具

本研究从正式和非正式环境规制两个角度引入了使用频率最高的7项环境规制工具。正式环境规制工具包括：环境立法数(

ELAW

)，用当年颁布的与环保有关的地方性法规总数衡量；三同时投资额(

TSS

)，用各省份的三同时投资额与地区GDP的比值衡量；排污收费额(

PDF

)，用各省份企业排污收费额与地区GDP的比值衡量；环境执法人数(

EN

)，用环境执法人员数的自然对数衡量；环境执法力度(

PW

)，用各省份行政处罚案件数的自然对数衡量。非正式环境规制工具包括：公众信访密度(

TV

)，用环保部门受理的电话投诉、网络投诉、来信投诉总数与人口数的比值衡量；人大政协提案密度(

CP

)，用涉及环保部门的人大、政协提案总数与人口数的比值衡量。3.2.3 中介变量——企业R&D投入(

COMI

)

企业R&D投入用各省份工业企业R&D经费内部支出中的企业资金占地区GDP的比值衡量。

3.2.4 调节变量——政府R&D补助(

GOMI

)

政府R&D补助用各省份工业企业R&D经费内部支出中的政府资金占地区GDP的比值衡量。

3.2.5 控制变量

根据董景荣等，周凌燕和刘静宜的研究选取控制变量，包括：对外开放程度(

OPEN

)以进出口总额与地区GDP的比值衡量；就业水平(

WORK

)以就业人口占总人口的比值衡量；经济发展水平(

PGDP

)以人均GDP的自然对数衡量；外商直接投资(

FDI

)以各省份外商直接投资额的自然对数衡量。

4 实证结果与分析

4.1 环境规制工具对企业绿色技术创新的直接影响检验

由表1中列(1)得，AR(1)

p

值小于0.1，AR(2)

p

值大于0.1，说明扰动项不存在自相关。Sargan检验

p

值大于0.1，因此工具变量有效。被解释变量一阶滞后项通过显著性检验，证明了动态面板模型设定的合理性。

正式环境规制工具对企业绿色技术创新的影响：当年的环境立法数和三同时投资额对企业绿色技术创新起显著负向影响，而上一年的环境立法数和三同时投资额对企业绿色技术创新起显著正向影响。当年的排污收费额未能对企业绿色技术创新起显著影响，而上一年的排污收费额对企业绿色技术创新起显著正向影响。说明环境立法数、三同时投资额和排污收费额的增加，短期内增加了企业的治污成本，由此挤占了企业的创新投入，阻碍或没能促进企业的绿色技术创新；但面对环境立法数、三同时投资额和排污收费额的压力，企业为了自身长期获利，只有不断谋求绿色技术创新，由此证实了此三项环境规制工具对企业绿色技术创新的促进具有时滞效应。当年的环境执法人数和环境执法力度对企业绿色技术创新起显著正向影响，而上一年的环境执法人数和环境执法力度对企业绿色技术没有显著影响，说明环境执法人数和环境执法力度对企业绿色技术创新的促进具有即期效应。

非正式环境工具对企业绿色技术创新的影响：当年和上一年的公众信访密度对企业绿色技术创新的影响不显著；当年和上一年的人大政协提案密度对企业绿色技术创新的影响显著为负，说明公众信访密度和人大政协提案密度不能显著提升企业绿色技术创新。随着社会进步，公众参与环境保护的途径增多，公众信访密度和人大政协提案密度大幅度增加，而企业绿色技术创新是一个缓慢过程，其增长幅度远远小于非正式环境工具的增长幅度，因此公众信访密度和人大政协提案密度对企业绿色技术创新的影响未呈现提升效应。

4.2 企业R&D投入在环境规制工具与企业绿色技术创新之间的中介效应检验

由表1可知：当年的环境立法数对企业绿色技术创新起显著负向影响(

α

=-0.0325，

p

<0.05)，因此满足中介检验的第一个条件；当年的环境立法数对企业R&D投入起显著正向影响(

α

=0.0601，

p

<0.01)，企业R&D投入作为中介变量后，当年的环境立法数对企业绿色技术创新的系数显著为负且系数绝对值和显著性变小(

α

=-0.0239，

p

<0.1)，表明企业R&D投入在当年的环境立法数与企业绿色技术创新之间起部分中介作用。同理，企业R&D投入在当年的三同时投资额与企业绿色技术创新之间起部分中介作用。

表1 环境规制工具对企业绿色技术创新的直接效应与企业R&D投入在其中的中介效应

变量(1)GI(2)COMI(3)GI(4)GIL.GI-0.1063∗∗-0.1017∗∗∗-0.1018∗∗∗COMI0.0267∗∗∗0.1219∗∗∗L.COMI-0.1043∗∗-0.0196∗∗-0.0836∗∗ELAW-0.0325∗∗-0.0601∗∗∗-0.0239∗L.ELAW0.0163∗∗∗-0.01710.0212∗∗∗TSS-0.1698∗∗∗-0.8079∗∗∗-0.0925∗∗∗L.TSS0.1439∗∗∗0.07620.0796∗∗∗PDF0.0182-0.00320.0134∗L.PDF0.0339∗∗-0.01170.0358∗∗EN0.4828∗∗∗0.11020.5002∗∗∗L.EN-0.05580.0189-0.0374PW0.5307∗∗∗0.04750.5201∗∗∗L.PW0.1033-0.4465∗∗∗0.1706∗TV0.01240.0609∗∗0.0026L.TV-0.00200.0204-0.0012CP-2.2520∗∗∗1.1735-2.3213∗∗∗L.CP-0.9629∗-0.9696-0.7583∗N390390390390F59.376243.213534.271345.4833p0.00000.00000.00000.0000AR(1)0.0140.0020.0150.013AR(2)0.2820.1280.2560.162Sargan检验0.3470.1390.2450.217

注：，，分别表示在1，5，10的水平上显著；AR(1)，AR(2)和Sargan检验分别提供检验的值；代表变量的上一年。下同。

4.3 政府R&D补助调节不同环境规制工具与企业绿色技术创新之间关系的检验

由表2结果得，政府R&D补助与当年的环境立法数的交互项系数为正且显著(

α

=0.0108，

p

<0.01)，说明政府R&D补助正向调节当年的环境立法数与企业绿色技术创新之间的关系。环境立法的实施，短期内增加了企业的治污成本，由此挤占了企业的创新投入，因此在短期内阻碍了企业的绿色技术创新；政府为了鼓励企业进行技术创新而进行的研发补助，有助于激励企业进行研发投入，通过实现生产技术和工艺上的创新来节能减排，因此政府R&D补助有助于缓解环境立法数对企业绿色技术创新的当期不利影响。

表2 政府R&D补助在不同环境规制工具与企业绿色技术创新之间的调节效应

变量CGICGIL.CGI-0.0097∗∗CELAW×CGOMI0.0108∗∗∗CELAW-0.0147∗∗∗L.CELAW×CGOMI0.0026L.CELAW-0.0019CTSS×CGOMI0.0133∗∗CTSS-0.0346∗L.CTSS×CGOMI0.0240L.CTSS0.0333∗∗CPDF×CGOMI0.0009CPDF0.0035L.CPDF×CGOMI0.0019L.CPDF0.0056∗∗CEN×CGOMI0.0387CEN0.1192∗∗L.CEN×CGOMI-0.0444L.CEN0.0044CPW×CGOMI0.0334CPW0.0400∗L.CPW×CGOMI0.0189L.CPW-0.0323∗CTV×CGOMI0.0075CTV0.0128L.CTV×CGOMI0.0012L.CTV0.0024CCP×CGOMI-0.0756CCP-0.2765∗∗L.CCP×CGOMI-0.0607L.CCP0.0988CGOMI0.3262∗∗L.CGOMI0.0076控制变量控制控制变量控制N390F52.1743AR(1)0.027AR(2)0.640p0.0000Sargan检验0.650

同理，政府R&D补助与当年的三同时投资额的交互项系数为正且显著(

α

=0.0133，

p

<0.05)，说明政府R&D补助正向调节当年的三同时投资额与企业绿色技术创新之间的关系。

4.4 稳健性检验

为了检验各变量指标选取的合理性和实证结果的稳健性，本研究利用普通最小二乘法(OLS)对数据进行稳健性检验。回归结果显示，核心解释变量对被解释变量的影响与采用动态面板GMM法所获得的影响结果基本一致。稳健性检验结论与上文研究结论相比并未发生实质性变化，实证结果稳健可靠。

5 研究结论与启示

本文主要研究结论如下：第一，当年的环境立法数和三同时投资额均对企业绿色技术创新起显著负向影响，而上一年的上述两项工具均对企业绿色技术创新起显著正向影响，说明环境立法数和三同时投资额对企业绿色技术创新的促进具有时滞效应。当年的排污收费额对企业绿色技术创新没有起显著影响，而上一年的排污收费额对企业绿色技术创新起显著正向影响，说明排污收费额对企业绿色技术创新的促进具有时滞效应。第二，当年的环境执法人数和环境执法力度对企业绿色技术创新起显著正向影响，而上一年的环境执法人数和环境执法力度对企业绿色技术创新没有显著影响，说明环境执法人数和环境执法力度对企业绿色技术创新的促进具有即期效应。第三，当年和上一年的公众信访密度对企业绿色技术创新的影响不显著；当年和上一年的人大政协提案密度对企业绿色技术创新的影响显著为负，说明公众信访密度和人大政协提案密度不能显著提升企业绿色技术创新。第四，企业R&D投入在当年的环境立法数与企业绿色技术创新之间起部分中介作用；同理，企业R&D投入在当年的三同时投资额与企业绿色技术创新之间起部分中介作用。第五，政府R&D补助正向调节当年的环境立法数与企业绿色技术创新之间的关系，因此政府R&D补助有助于缓解环境立法数对企业绿色技术创新的短期不利影响；同理，政府R&D补助正向调节当年的三同时投资额与企业绿色技术创新之间的关系，有助于缓解三同时投资额对企业绿色技术创新的短期不利影响。

本研究的实践启示包括如下四个方面。第一，政府应重视环境规制工具的差异性与有效性，实施多样化的环境规制政策。对环境立法、三同时投资和排污收费三种正式环境规制工具，政府应提升其法律实施的延续性和效果。第二，企业应加大R&D投入。企业是绿色技术创新的主体，应加大研发的投入，通过更加清洁的产品和工艺实现节能减排。第三，政府应加强R&D补助。严格的环境规制工具使企业为减少罚金而付出巨大的成本，政府R&D补助能够弥补企业R&D投入的不足，激励企业的绿色技术创新活动。第四，环境规制工具、企业R&D投入、政府R&D补助和企业绿色技术创新，应作为一个系统通盘考虑，提升其协同交互的运行机制和效率。政府应将环境治理纳入地方政绩考评体系，注重经济增长与环境保护之间的关系，在促进经济增长的过程中追求更高的环境质量。