环境规制、绿色技术创新与经济高质量发展——基于半参数空间面板VAR模型

叶娟惠，叶阿忠

(1.福州市社会科学院 经济学研究所，福建 福州 350007；2.福州大学 经济与管理学院，福建 福州 350116)

党的二十大报告指出，经济高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务，是实现中国式现代化的必由之路。面对日益突出的环境污染问题，在既要“金山银山”，又要“绿水青山”的双重愿景下，“创新、协同、绿色、开放、共享”的新发展理念成为经济高质量发展的指引。由于环境污染的负外部性，仅仅依靠市场的调节无法有效减少环境污染和促进经济高质量发展，环境规制是在经济高质量发展背景下政府激励企业进行绿色技术转型、平衡经济发展和环境保护的有效手段。绿色技术创新是解决环境污染问题的根本路径，而经济高质量发展要求绿色可持续的发展模式。如何有效发挥环境规制的作用，倒逼企业主动进行绿色技术创新，进而推动经济高质量发展和环境绿色可持续发展成为学术界关注的重点。因此，本文把环境规制、绿色技术创新和经济高质量发展纳入一个系统的研究框架，从时间和空间的动态视角深入探析三者两两之间的相互作用机制，为地方政府提供经济高质量发展和环境绿色可持续发展的政策参考。

一、文献综述和理论分析

环境规制、绿色技术创新与经济高质量发展已经成为国内外学者研究的热门话题。但大部分学者主要围绕环境规制、绿色技术创新和经济高质量发展其中两者之间的单向关系进行研究，关于三者关系的研究也仅局限于中介传导效应和时间效应的分析。

(一)环境规制与绿色技术创新的关系

关于环境规制与绿色技术创新的研究，大多数文献聚焦于环境规制对绿色技术创新的影响，较少文献直接研究绿色技术创新对环境规制的影响。关于环境规制与绿色技术创新的关系主要有“遵循成本”效应和“创新补偿”效应。一方面，环境规制政策的实施，增加了企业治污成本，减少了企业利润，短期内技术研发投入占比下降，无法有效激励企业进行绿色技术研发，抑制了绿色技术创新发展；另一方面，面对环境规制政策的约束，企业为了提升市场竞争力，倾向于增加技术研发投入，进而转变生产方式、提高生产效率，通过绿色技术创新所产生的收益弥补增加的生产成本，有效促进绿色技术创新发展。同时，由于地区经济发展和要素资源禀赋的差异性，地方政府之间异质性的环境规制政策强度和方向会引起污染就近转移效应[1]。环境规制政策的实施，可能会促进本地企业将污染产业就近迁移到环境规制力度小的邻近地区。短期内邻地的产业承接会提升其收入水平进而得以增加技术投入，推动绿色技术创新发展；长期来看，以环境污染为代价的技术提升是不可持续的，产业承接增加的收入不足以抵消日益增加的治污成本，企业利润下滑，抑制了绿色技术创新。因此，环境规制短期来看可以促进邻地绿色技术创新，长期来看抑制了邻地绿色技术创新。而对于本地企业来说，由于环境规制政策的实施，短期内企业所增加的治污成本挤占了绿色技术创新投入，抑制本地绿色技术创新发展；长期来看，企业为弥补增加的治污成本，不得不提高技术和提升管理水平，从而促进了绿色技术创新发展。因此，环境规制短期内抑制本地绿色技术创新，长期来看可以促进本地绿色技术创新发展。如，董直庆等[2]通过面板数据结合空间杜宾模型的实证检验发现，环境规制对本地绿色技术进步呈现先抑制后促进的门槛特征，对邻地绿色技术进步表现出倒“U”型作用效应。贾军等[3]研究发现环境规制对绿色经济的影响效用不够理想，不仅促进了绿色技术创新，还促进了非绿色技术的创新。基于上述分析，提出假设H1。

H1：环境规制对绿色技术创新存在“本地—邻地”的非一致性效应，在本地表现出先抑后扬效应，在邻地则表现出先促进后抑制效应。

(二)环境规制与经济高质量发展的关系

关于环境规制与经济高质量发展的研究，大多数学者聚焦于环境规制通过“遵循成本”效应或“创新补偿”效应影响经济高质量发展，而研究经济高质量发展对环境规制影响的文献很少。环境规制对经济高质量发展主要存在两个方面的影响：一方面，环境规制通过“成本效应”抑制经济高质量发展。生产企业为达到环境保护标准，挤占一部分人力资源和物质资本用于环境治理，其他领域投入随之减少，导致企业利润和收入减少，不利于经济高质量发展。另一方面，环境规制通过“创新补偿效应”促进经济高质量发展。环境规制激励企业提高市场竞争力，提高企业技术创新效率，从而抵消因环境规制所增加的成本，进而推动经济高质量发展。同时，Arrow等指出，环境规制对经济增长具有不同的长期和短期效应[4]。短期内，高强度的环境规制因“成本效应”抑制了经济增长，长期内这种负向影响在经历了“阵痛期”后，能够激发企业的“创新补偿”效应，由“短期损失”向“长期收益”转变，进而推动经济增长[5]。例如，杨白冰等[6]通过面板协整和误差修正模型的实证检验发现，环境规制对经济增长存在短期和长期效应，短期内对中西部地区无显著作用甚至可能产生抑制影响，长期来看显著促进地区经济增长。陶静等[7]研究发现，环境规制对于中国经济增长质量具有显著的促进作用，且存在明显的东中西部的区域差异性，同时环境规制与经济增长质量存在倒“U”型的动态关系。孔凡文等[8]基于京津冀地区的研究发现，京津冀地区经济高质量发展存在空间溢出效应，环境规制和环境宜居性对经济高质量发展均有促进作用，二者交互后对本地区经济高质量发展促进作用显著增强，但对邻近地区经济高质量发展有抑制作用。基于上述分析，提出假设H2。

H2：环境规制对经济高质量发展影响存在“长期—短期”的时间差异性，短期内因成本增加而抑制经济高质量发展，长期内弥补了成本的负面效应，进而促进经济高质量发展。

(三)绿色技术创新与经济高质量发展的关系

关于绿色技术创新与经济高质量发展的研究，学者们侧重于绿色技术创新对经济高质量发展的推动作用，忽视了经济高质量发展对绿色技术创新的反向作用。绿色技术创新对经济高质量发展影响存在长期和短期差异性。短期内企业为推动绿色技术创新投入大量的人力资本和物资资本，减少了提升管理水平、扩大生产规模等其他生产性的投资，产生“挤出效应”，降低资源配置效率，不利于经济高质量发展。同时，由于绿色技术创新在初期呈现出高成本、低产出等特征，创新成果的转化应用不能在短期内实现，导致企业成本增加、利润减少，不利于经济高质量发展。但长期来看，绿色技术创新能够减少污染排放，推动企业生产过程中的绿色和智能化转型升级，提高企业的生产效率和市场竞争力，促进经济和环境协调发展，有利于经济高质量发展。如，陈思杭等[9]基于面板向量自回归模型研究发现，绿色技术进步的正向溢出效应发挥存在时间滞后性，短期内抑制绿色经济发展，但长期具有促进作用。汪明月等[10]指出，非绿色技术创新在短期内可以带来经济收益，但是加速了资源的消耗，不利于生态环境的保护。随着碳达峰目标和碳中和愿景的提出，企业绿色技术创新可以有效促进经济发展和环境污染“脱钩”。彭文斌等[11]运用面板门槛效应模型分析发现，绿色创新对经济发展质量的影响不是单一线性的，而是随着分工水平的的高低呈现不同的分阶段特征。基于上述分析，提出假设H3。

H3：绿色技术创新对经济高质量发展影响具有“长期—短期”效应，呈现短期抑制、长期促进的波动式趋势。

(四)环境规制、绿色技术创新与经济高质量发展三者之间的关系

关于环境规制、绿色技术创新和经济高质量发展三者关系的研究主要基于面板向量自回归模型(PVAR)和中介传导效应的分析，有学者发现三者两两之间存在互动关系。一是环境规制对绿色技术创新存在“本地—邻地”非一致性效应，有研究表明，绿色技术创新也会对环境规制产生影响[12]。企业提高绿色技术创新水平，短期内环境污染物的排放总量减少，环境污染治理投资占财政投入的比重下降，环境规制强度短期内降低。因此，环境规制与绿色技术创新存在双向互动影响。二是环境规制通过“成本效应”或“创新补偿效应”影响经济高质量发展，有学者研究发现，经济高质量发展也会反作用于环境规制。经济发展质量的提升提高了环境资源的利用效率，减少了污染物的排放，降低了治污成本，环境污染治理投资比重降低，环境规制强度随之下降。因此，环境规制与经济高质量发展存在双向互动影响。三是绿色技术创新对经济高质量发展存在“长期—短期”效应，部分学者认为经济高质量发展也会反作用于绿色技术创新发展。一方面，经济高质量发展为绿色技术创新研发投入提供物质基础，促进绿色技术创新要素资源在区域内的有效流动，有利于技术创新成果的高效转化利用。另一方面，经济高质量发展可能通过“吸虹效应”为本地区集聚人才、资本等要素资源，导致周边邻近地区人才等要素资源流失，不利于绿色技术创新发展。因此，绿色技术创新与经济高质量发展存在双向互动影响。关于三者两两之间的互动关系研究，如郭凯路等[13]以长江经济带的面板数据为样本，利用向量自回归模型分析发现，区域环境规制、技术创新与绿色全要素生产率存在动态互动关系。苏斌等[14]研究发现，环境规制、绿色创新和经济高质量发展三者之间存在稳定的长期协整关系，并且存在东中西部的区域异质性。范丹等[15]研究发现，环境规制对绿色技术创新和绿色经济发展的影响存在东、中、西部的区域差异性，同时通过传导机制分析发现，环境规制通过绿色技术创新促进绿色经济发展。胡德顺等[16]利用中介效应模型分析发现，环境规制通过技术创新对经济高质量发展产生影响，并且存在东、中、西部的区域差异性。武云亮等[17]的研究表明，绿色技术创新在环境规制和经济高质量发展之间存在显著的正向中介效应。基于上述分析，提出假设H4。

H4：环境规制、绿色技术创新与经济高质量发展三者之间存在互动效应和区域异质性。

综上，虽然国内外学者对环境规制、绿色技术创新与经济高质量发展关系的研究文献很丰富，但是仍然有值得进一步深入探讨的方面。一是现有研究主要关注环境规制、绿色技术创新和经济高质量发展中两者之间的单向关系，而部分文献对三者关系的研究没有充分考虑变量的内生性问题；二是目前关于环境规制、绿色技术创新与经济高质量发展三者关系的相关研究主要局限于非空间层面，而有研究表明这三者之间的相互影响存在区域异质性，因此有必要使用空间计量模型进行实证分析；三是考虑到外商直接投资对本地环境污染、技术创新的影响存在外部性，因此，有必要将外商直接投资作为外生变量的非参数项加入模型中，探析外商直接投资对环境规制、绿色技术创新和经济高质量发展的影响。基于此，本文将构建半参数空间面板向量自回归模型(SSPVAR)研究环境规制、绿色技术创新和经济高质量发展3个内生变量之间的时间和空间传导效应，以及外商直接投资与3个内生变量的非线性关系，进而发现其内在的协同发展机制。

本文的创新之处在于：一是有别于以往研究仅局限于环境规制、绿色技术创新和经济高质量发展三者之间的单向静态分析，本文创新性地从联动角度出发，研究三者在时间和空间上的双向传导效应；二是现有相关研究缺乏对截面个体空间溢出效应的关注，本文使用半参数空间面板向量自回归模型(SSPVAR)，从空间视角分析三者在时空维度的交互作用及各变量的时空脉冲响应情况；三是在半参数模型中引入外商直接投资这一外生变量，检验外商直接投资对环境规制、绿色技术创新和经济高质量发展的非线性影响。

二、实证模型

(一)半参数空间面板向量自回归模型的构建

传统的单方程模型无法准确反映各变量之间的动态相关关系，需要建立联立方程模型研究环境规制、绿色技术创新和经济高质量发展之间的关系。同时，考虑到3个变量之间存在区域差异性，有必要在计量模型中加入空间相关性分析。在经济活动中，经济变量之间往往存在一定的非线性关系。借鉴叶阿忠等[18]的做法，构建半参数空间面板向量自回归模型(SSPVAR)，此模型综合了向量自回归模型、空间计量经济模型和半参数回归模型的内容，既考虑空间维度和时间维度的相互关系，又增加了放宽预设变量的半参数项，可以更好地分析3个变量之间在时间和空间上的动态关系。由于外商直接投资对环境规制、绿色技术创新和经济高质量发展的影响存在不确定性，因此将其作为外生变量的半参数项引入模型中，建立如下实证模型：

(1)

(二)变量选择

1.环境规制

环境规制(ER)。环境规制的度量标准主要有3种，包括从环境污染排放的角度选择替代指标、从环境污染治理投资的角度选择替代指标、通过综合指标的构建进行衡量。3种方法都存在不足之处，构建综合指标法虽可以全面反映环境规制强度，但存在数据缺失、统计误差大等问题。与环境污染排放相比，环境污染治理投资可以更加直观地反映政府环境规制的力度。因此，本文引用陶静等[7]的做法，采用环境污染治理投资占地区生产总值的比重进行衡量。数据来源于各年份《中国统计年鉴》。

2.绿色技术创新

绿色技术创新(GTI)。借鉴董直庆等[2]的做法，采用绿色发明专利授权数进行衡量。根据世界知识产权组织(WIPO)提供的国际绿色专利分类编码(IPC)，从国家知识产权局中国专利公布公告网站通过高级查询设置专利类型、IPC分类号、公布公告日期及申请地址，分别获取各省市各年度的绿色发明专利授权数。

3.经济高质量发展

经济高质量发展(EQ)。基于“创新、协调、绿色、开放、共享”发展理念，从5个维度构建经济高质量发展测度体系，详见表1。根据测度体系，采用熵权TOPSIS法，得到经济高质量发展综合水平[19]。除了R&D经费支出和R&D人员数据来源于各年份《中国科技统计年鉴》，一般工业固体废物产生量数据来源于各年份《中国环境统计年鉴》，公共图书馆总藏量数据来自各年份《中国文化文物统计年鉴》，其他测评指标数据均来源于各年份《中国统计年鉴》和国家统计局网站。

表1 经济高质量发展水平测度体系

4.外商直接投资

外商直接投资(FDI)。采用外商直接投资额与地区生产总值的比重进行衡量。数据来源于各年份《中国统计年鉴》。

(三)数据说明

鉴于数据的可得性，本文选取中国30个省市2004—2020年数据为样本(由于西藏自治区部分数据缺失严重，港澳台地区的数据统计口径不一致，研究样本暂未包括西藏和港澳台地区)。为消除异方差，对所有变量进行对数处理。变量的描述性统计详见表2。

表2 变量的描述性统计

三、半参数空间面板向量自回归模型的实证结果分析

(一)计量模型检验

1.平稳性检验

利用面板数据单位根检验的LLC、LM等方法对各变量进行平稳性检验，由表2可以看出，各变量都在5%的显著性水平上拒绝了存在单位根的原假设，表明4个变量都是平稳的。

2.格兰杰因果关系检验

本文使用stata软件的stgcause命令代码对面板数据进行格兰杰因果关系检验。检验结果显示，环境规制、绿色技术创新和经济高质量发展两两之间存在显著的因果关系(由于篇幅有限，未详细展示检验结果)。

3.空间相关性检验

基于0～1空间权重矩阵，利用Moran’I值对环境规制、绿色技术创新和经济高质量发展2004—2020年的空间相关性进行检验，3个变量大部分年份的Moran’I值显著为正，表明各变量存在显著的正向空间溢出效应，有必要在实证模型中加入空间因素。由表3可以看出，环境规制(lnER)只有7个年份不显著，其他10个年份都在10%水平上显著，环境规制的空间相关性总体上呈现波动式上升趋势；绿色技术创新(lnGTI)只有4个年份不显著，其他13个年份都在10%水平上显著，绿色技术创新的空间相关性呈现小幅稳步上升的态势；经济高质量发展(lnEQ)各年份的空间相关性均在1%水平上显著，经济高质量发展的空间相关性的波动性较小。

表3 lnER、lnGTI和lnEQ的Moran’I值

(二)半参数空间面板向量自回归模型估计结果

借鉴郭国强等[20]的做法，利用Matlab和R软件，在核密度估计的基础上，使用局部线性估计和广义矩估计(GMM)的方法，估算出模型的参数部分和非参数部分的弹性系数。其中，参数部分时间滞后一期项的系数和时间及空间均滞后一期项的系数估计结果详见表4。

表4 各变量参数估计结果统计表

根据表4的估计结果，运用局部线性估计法[21]，计算出各内生变量对外商直接投资非参数项拟合的偏导数，并运用散点图表示非参数部分的估计结果，如图1～3所示。图1～3中的横轴表示外商直接投资(lnFDI)，数值越大表明外商直接投资强度越高，纵轴表示各内生变量的导数值，表明外商直接投资强度变化一个单位分别对环境规制、绿色技术创新和经济高质量发展的影响幅度。各内生变量的偏导数图表明，外商直接投资与环境规制、绿色技术创新、经济高质量发展之间均存在较为明显的非线性关系，也进一步验证了加入非参数项的合理性和必要性。

图1 lnER对lnFDI的导数图

从图1可以看出，环境规制(lnER)与外商直接投资(lnFDI)存在横向“S”形关系，主要呈现出3个阶段的特点。在外商投资初期，外商直接投资对环境规制的影响呈现波动式下降趋势；在外商投资中期，随着外商直接投资强度的增强，环境规制力度也不断增强；在外商投资后期，随着外商直接投资强度的增加，环境规制呈现波动式下降的趋势。从图2和图3可以看出，绿色技术创新(lnGTI)对外商直接投资(lnFDI)的导数图和经济高质量发展(lnEQ)对外商直接投资(lnFDI)的导数图趋势基本一致，说明外商直接投资强度的变化对绿色技术创新的影响会直接反映在经济高质量发展水平上。在外商投资初期，绿色技术创新和经济高质量发展与外商直接投资呈现“N”型缓慢波动式上升关系；在外商投资中期，随着外商直接投资强度的增加，绿色技术创新和经济高质量发展均呈现快速下降趋势，表明当外商直接投资强度逐渐增加到一定程度，粗放型的发展方式使环境污染问题突显，环境规制强度快速增加。通过外商投资企业技术外溢效应带来的绿色技术创新水平相继下降，经济高质量发展水平也随之降低；在外商投资后期，外商直接投资强度的增加有利于绿色技术创新水平提升和经济高质量发展。

图2 lnGTI对lnFDI的导数图

图3 lnEQ对lnFDI的导数图

由于该内生变量系统模型对解释参数的估计值不能完整地反映时空动态变化下内生变量之间的交互作用，需要采用脉冲响应函数分析各变量的某个个体受到一个单位标准差的冲击时，其他所有截面个体的所有内生变量受到的影响，以此刻画内生变量时间频度和空间效应的动态关系。

(三)时空脉冲响应分析

空间向量自回归模型的脉冲响应不仅可以反映时间层面变量间的“冲击—响应”模式，而且可以反映空间层面变量间的“冲击—响应”模式。一个变量受到一个标准差的冲击，N个截面的K个内生变量都会产生响应[22]。由于篇幅有限，无法对一次冲击产生的90(N*K，N=30，K=3)个响应模式一一进行分析。北京作为中国经济和政治中心，一直是其他省市关注的重点，因此本文以具有区域发展代表性的京津冀地区作为主要研究对象[23]，选择北京作为核心冲击源，分析环境规制、绿色技术创新和经济高质量发展三者的时空脉冲响应。

1.环境规制的冲击影响

从图4可知，在北京环境规制(lnER)一个标准差的正向冲击下，北京、天津和河北地区的环境规制、绿色技术创新和经济高质量发展均产生不同幅度的响应，响应幅度由大到小依次为北京、天津、河北。具体而言：(1)在北京环境规制一个正向标准差的冲击下，北京、天津和河北地区的环境规制均产生正向响应，北京地区的响应敏感度最高(43.39%)，天津次之(2.71%)，河北最低(0.77%)。该结果表明，北京地区的环境规制具有显著的正向自强化效应和微弱的正向空间溢出效应。(2)在北京环境规制一个正向标准差的冲击下，北京地区的绿色技术创新在第1期产生明显的负向影响(-8.91%)，第3期达到最大正向响应值(4.86%)，总体呈现负向波动式收敛趋势。天津和河北地区的绿色技术创新滞后一期呈现出正向响应，最大响应值分别为5.02%、1.43%，最小响应值分别为-3.17%、-0.87%，总体呈现正向波动式收敛趋势。该结果表明，环境规制对绿色技术创新呈现“本地—邻地”非一致性效应，对本地绿色技术创新表现出先抑制后促进特征，但对邻地表现出先促进后抑制影响，且这种影响逐渐减弱。该结果还提示，环境规制既可以通过“空间溢出效应”促进邻近地区的绿色技术创新，也遵循“成本效应”，通过增加本地企业的治污成本抑制绿色技术创新，验证了假设H1。(3)在北京地区环境规制的正向冲击下，北京经济高质量发展在第2期达到最大值(4.19%)，在第3期达到最小值(-3.62%)，总体上表现出正向收敛趋势。天津和河北地区经济高质量发展的最大响应值分别为2.79%、0.53%，最小响应值分别为-2.32%、-0.45%，长期来看呈现正向收敛趋势。该结果表明，环境规制在短期内抑制本地和邻地经济高质量发展，但长期来看对经济高质量发展起到促进作用，证实了假设H2。

图4 冲击源北京lnER：样本地区相关变量的响应图

2.绿色技术创新的冲击影响

从图5可知，在北京地区绿色技术创新(lnGTI)一个标准差的正向冲击下，北京、天津和河北地区的环境规制、绿色技术创新和经济高质量发展均产生不同幅度的响应，在一定程度上呈现出空间异质性。具体而言：(1)在北京绿色技术创新一个标准差的正向冲击下，北京、天津和河北地区的环境规制均在第2期产生负向响应，在第3期达到最大响应值(1.45%、2.41%、0.86%)，在第4期达到最小响应值(-0.86%、-1.78%、-0.60%)，总体上均呈现正向收敛趋势。结果表明，短期内绿色技术创新降低本地和邻地环境规制力度，长期内绿色技术创新加大本地和邻地的环境规制力度，表明绿色技术创新促进了生态环境的保护。(2)在北京绿色技术创新一个标准差的正向冲击下，北京、天津和河北地区的最大响应幅度分别为53.63%、-1.90%、-0.54%，这种影响随着时间推移到第6期趋于零。该结果表明，绿色技术创新具有显著的正向自强化效应和微弱的负向溢出效应，通过吸虹效应抑制邻近地区绿色技术创新。(3)在北京绿色技术创新一个标准差的正向冲击下，北京经济高质量发展第1期的响应值为-9.54%，到第2期回升到正值0.5%，天津和河北地区滞后一期开始响应，响应值分别为-10.94%和-3.13%，到第3期分别回升到5.63%和1.4%的正值，总体呈现波动式收敛趋势，验证了假设H3。该结果表明，绿色技术创新短期内抑制了本地和邻地的经济高质量发展，长期来看这种负向影响逐渐减弱，绿色技术创新对经济高质量发展的影响呈现分阶段的特征，这与彭文斌等[11]的研究相一致。该结果还提示，绿色技术创新对邻地经济高质量发展的最大正向响应值高于本地，表明绿色技术创新对经济高质量发展存在显著的正向空间溢出效应。

图5 冲击源北京lnGTI：样本地区相关变量的响应图

3.经济高质量发展的冲击影响

从图6可知，在北京地区经济高质量发展(lnEQ)一个标准差的正向冲击下，北京、天津和河北地区的环境规制、绿色技术创新和经济高质量发展均产生不同程度的响应，响应幅度由大到小依次为北京、天津、河北，呈现出空间异质性。具体而言：(1)在北京地区经济高质量发展一个标准差的正向冲击下，北京、天津和河北地区的环境规制均产生不同幅度的负向响应，响应值分别为-7.69%、-3.54%和-1.01%，响应幅度随着时间推移呈现波动式收敛趋势。结果表明，随着经济发展质量的提升、环境规制强度下降，经济高质量发展是自然环境绿色协调的发展。(2)在北京经济高质量发展的正向冲击下，北京、天津和河北地区的绿色技术创新均在第2期开始响应，北京地区表现出明显的正向响应(10.47%)，而天津和河北地区均表现出负向响应，响应值分别为-7.59%、-2.17%，响应幅度都随着时间推移呈现波动式收敛趋势。该结果表明，经济高质量发展对绿色技术创新的影响存在时间滞后性，短期内有利于本地绿色技术创新，但是通过空间传导效应对邻地的绿色技术创新产生抑制作用。(3)对于来自北京地区经济高质量发展的正向冲击，北京、天津和河北地区的经济高质量发展均产生了不同幅度的正向响应，响应值分别为46.18%、5.93%、1.69%。结果表明，北京地区的环境规制具有显著的正向自强化效应和正向空间溢出效应。

图6 冲击源北京lnEQ：样本地区相关变量的响应图

四、结论与政策启示

(一)主要结论

本文基于2004—2020年中国30个省份的面板数据，构建了半参数空间面板向量自回归模型(SSPVAR)，选取具有区域经济发展代表性的京津冀地区为例，以中国的经济和政治中心北京为核心冲击源，运用时空脉冲响应函数刻画了环境规制、绿色技术创新和经济高质量发展三者之间的时空传导效应。同时，将外商直接投资作为外生变量的非参数项加入模型中，通过偏导数图刻画了外商直接投资与环境规制、绿色技术创新和经济高质量发展之间的非线性关系。通过实证模型分析，得出以下几个方面的结论：

(1)环境规制、绿色技术创新和经济高质量发展三者表现出明显的两两互动关系和区域异质性，并且所有脉冲响应都在时间和空间两个维度上呈现收敛趋势。环境规制、绿色技术创新和经济高质量发展都具有较强的正向自强化效应，环境规制和经济高质量发展都存在正向空间溢出效应，而绿色技术创新具有微弱的负向空间溢出效应。

(2)环境规制和绿色技术创新存在双向互动关系。环境规制对绿色技术创新存在“本地—邻地”非一致性效应，在本地表现出先抑后扬的“U”型关系，在邻地则表现出先促进后抑制的倒“U”型关系。短期内绿色技术创新对本地和邻地的环境规制均产生负向响应，长期来看绿色技术创新增加本地和邻地的环境规制力度。

(3)环境规制和和绿色技术创新对经济高质量发展都存在“长期—短期”的时间差异性。短期内环境规制和绿色技术创新均抑制本地和邻地的经济高质量发展，长期来看对经济高质量发展均起促进作用。经济高质量发展对本地和邻地的环境规制影响均呈现负向响应，而对绿色技术创新呈现滞后一期的“本地—邻地”非一致性效应，本地呈现明显的正向响应，邻地由于“吸虹效应”表现出负向响应。

(4)外商直接投资与环境规制、绿色技术创新和经济高质量发展之间均存在显著的非线性关系。进一步验证了，在空间向量自回归模型中加入非参数项的必要性和合理性，解决了系统模型中外生变量的非线性影响问题。同时，外商直接投资对3个内生变量的影响效应说明，仅仅依靠引入FDI来推动中国经济高质量发展从长期来看是不可行的。FDI与经济发展长期内伴随着环境污染，随着FDI不断引入带来技术外溢效应减弱、环境污染负外部效应凸显等问题，绿色技术创新和经济高质量发展水平随之下降。

(二)政策启示

基于上述研究结论得到以下几点政策启示：

(1)根据各地区经济发展实际，建立具有区域差异性的、适时适度的环境规制政策体系。由于环境规制对绿色技术创新既“遵循成本”效应，也存在“创新补偿”效应，环境规制对绿色技术创新的响应敏感度存在区域差异性，对经济高质量发展存在“长期—短期”的时间差异性，因此，地方政府要明确环境规制引导绿色技术创新的目标和方向，建立分阶段的环境规制政策执行和监测联动机制，选择恰当的环境规制政策实施时机和最优的规制强度，精准确定政策的区域异质性效应，推动绿色环保产品和新技术的研发和推广，实现经济高质量发展。

(2)鼓励绿色偏向性的技术创新发展，健全完善绿色创新技术跨区域流动机制。由于绿色技术创新对经济高质量发展具有长期促进作用，且存在较强的空间溢出效应，因此，地方政府要营造有利于绿色技术创新发展环境，进一步发挥绿色创新技术的促进作用，畅通绿色技术研发、应用和推广渠道，推动绿色技术研发人员、研发资金等跨区域流动，切实释放绿色技术的内生动力。

(3)增强绿色经济发展理念，创新区域经济高质量发展协同互动机制[24]。由于环境规制、绿色技术创新和经济高质量发展三者存在明显的互动关系和空间异质性，因此，地方政府要加强区域间的合作，共同建立经济发展质量监测、预警等方案，创新利益协调和合作补偿机制，建立健全跨区域协同发展机制。同时，地方政府要意识到经济增长和环境污染并未“脱钩”的现实，要建立区域协同治理和协调发展体系，权衡环境规制可能对绿色技术创新与经济增长的差异化影响。

(4)注重引入外资的“质”而非“量”。不同地区应根据经济发展实际，将“质”比“量”作为更加重要的引进外资原则，有选择地引入合适的外资，注重引入外资与区域内投资的兼容性，促进外资与当地转型升级的产业合拍。同时，要提高外商直接投资的利用效率，不断提升外商直接投资产出和环境代价的比值。