多元环境规制对绿色技术创新的影响

摘 要：建立健全环境规制体系是持续激发绿色技术创新动力和活力的重要保障，也是协同推进生态文明建设的基础支撑。利用多种计量方法，考察了多元环境规制对绿色技术创新的影响。结果表明：命令控制型、市场激励型和自愿参与型环境规制对绿色技术创新产生显著的正向效应。基于空间视角，多元环境规制具有显著的空间溢出效应，显著促进本地和异地绿色技术创新发展。此外，相较于单一规制手段，多元环境规制对绿色技术创新的协同促进作用更为突出;异质性检验结果显示，命令控制型环境规制在经济欠发达地区更有效，而市场激励型和自愿参与型环境规制在东部地区表现得更显著。缩小市场激励型和自愿参与型环境规制强度的地区差异有助于缩减地区间绿色技术创新的差距。东部地区确立以市场激励型和自愿参与型为主体的环境规制，中部、西部和东北地区确立以命令控制型为主体的环境规制，能够激发绿色技术创新的正向效应，进而推动绿色技术创新发展。

关键词：多元环境规制;命令控制型;市场激励型;自愿参与型;绿色技术创新

中图分类号：F124.3 文献标识码：A 文章编号：1003-7543（2024）11-0149-19

科学、有效处理经济发展与环境污染之间的突出矛盾，是新时代推进生态文明建设、实现高质量发展和建设美丽中国的重大战略任务。世界气象组织（WMO）发布的《2023年全球气候状况》报告显示，2023年温室气体浓度、平均温度和海平面等气候指标均创下新纪录。作为世界能源生产第一大国，中国2023年的能源消费总量达57.2亿吨标准煤，比2022年的54.1亿吨标准煤增加了5.7%①。面对复杂严峻的环境问题和实现碳中和、碳达峰目标的压力，国家通过一系列政策和措施推动绿色创新发展。党的二十大报告明确要求“加快发展方式绿色转型”，强调“推动经济社会发展绿色化、低碳化是实现高质量发展的关键环节”。对此，党的二十届三中全会特别强调要“健全生态环境治理体系，推进生态环境治理责任体系、监管体系、市场体系、法律法规政策体系建设”。我国生态环境正在从单纯的“治理”转向“治理体系”，通过推动环境规制体制改革，充分发挥政府的引导作用、市场的资源配置作用和社会的监督作用，全面提升绿色技术创新发展水平，为解决生态环境问题和经济高质量发展提供坚实支撑。

传统环境规制因越位、缺位、失灵等现象，导致资源错配、浪费、破坏加剧，同时社会参与能力、意识和程度低下，使得环境规制效率降低。因此，加快推进政府规制、市场调节和社会参与的有机融合、动态调整、协同互补和差异化布局，成为提升环境质量和建设创新型国家的重要举措。在此背景下，以明确命令控制型的政府规制、市场激励型的市场调节和自愿参与型的社会监督三维系统的运行差异为基础，剖析三大子系统对绿色技术创新产生的差异化效应，缩小地区间不同规制差异，减少地区间绿色技术创新差距，提出多元环境规制协同作用的优化策略和绿色技术创新能力的提升策略，有助于消除规制冲突、减少屏蔽效应，强化创新活动正向外在压力，优化创新环境，对于深入实施创新驱动发展战略、推动经济高质量发展和生态可持续发展具有重要理论价值和现实意义。

一、相关文献综述

国内外学者围绕环境规制与绿色技术创新问题进行了大量研究，并取得丰硕成果。这些研究主要集中于验证或拓展“波特假说”[1]。

一方面，部分学者立足验证或拓展波特假说，认为设计合理的环境规制政策在短期内可能增加企业的治理或管理成本，挤占研发资金，但从长期来看，这些政策可以产生“倒逼效应”，促进技术创新，从而实现环境绩效与经济绩效的双赢，平衡生态保护与资源优化配置[2]。不同学者选择了不同的研究视角、对象和方法来探讨“波特假说”。Beaumont和Tinch[3]分析发现，环境规制有助于实现经济增长和环境保护的双赢目标，验证了“波特假说”。然而，Feichtinger等[4]在考虑环境规制的非线性效应后，发现环境规制对技术创新的影响与“波特假说”相悖。国内学者则多从产业结构[5]、绿色全要素生产率[6]和经济发展[7]等角度分析环境规制对技术创新的“补偿效应”和“挤出效应”，并探讨这些效应是否能促进创新发展。张宇和蒋殿春[8]研究了污染强度对技术进步的影响，发现外商投资可能引起部分产业向污染型行业倾斜，不利于技术进步。郑兵云等[9]利用省际面板数据验证并支持了“波特假说”，发现环境规制强度与技术创新之间存在显著的“U”型关系。

另一方面，基于中国国情，研究不同类型规制手段和绿色技术创新进步之间的关系成为关注重点。有学者将环境规制分为正式规制和非正式规制[10]，也有学者将其细分为命令控制型、市场激励型和自愿参与型，以便为不同类型的环境规制制定差异化策略[11-12]。王红梅[13]将自愿参与细分为公众参与和自愿行动，构建了“四位一体”的环境规制，并通过贝叶斯模型分析了不同规制工具的有效性，结果显示命令控制型和市场激励型环境规制是最有效的工具。张江雪等[14]构建了工业绿色增长指标，测算了不同类型规制的贡献率，结果与前述结论一致。王娟茹和张渝[15]比较了命令控制型和市场激励型环境规制对绿色技术创新的促进作用，发现市场激励型环境规制的正向效应更为显著。然而，大多数研究仍从总体环境规制视角出发，分析其对绿色技术创新的影响效应，并测度不同规制强度对绿色技术创新的影响，以促进环境规制政策的落实，激发绿色技术创新的“倒逼效应”。

综上所述，现有研究主要聚焦于影响效果、规制强度和作用机制等方面。较少有研究基于国家“健全生态环境治理体系”的时代要求，从系统视角探讨多元环境规制与绿色技术创新之间的关系。对于环境规制类型的划分也尚未达成统一，未明确定义并进行区分。此外，许多研究仅利用污染排放量、治污投资支出等单一指标来表征环境规制，而环境规制与绿色技术创新是在动态时空和复杂环境下发生的。多元环境规制是一个复杂系统，单一指标测度可能存在偏差。因此，需构建包含规制对象、规制手段、规制强度和规制结果等全过程的综合指标体系，以全面测度并真实考察规制效应。基于此，本文从时空和非线性双重视角出发，构建综合指标体系和不同类型的空间权重矩阵，测度多元环境规制对绿色技术创新的效应。同时，从区域差异的现实背景出发，采用两两地区对比的方法，深入分析缩小各地区环境规制差异是否有助于缩小绿色技术创新差距。本文旨在完善环境规制体系，发挥多元环境规制的差异化效应，更好地促进绿色技术创新发展，实现生态环境保护与经济高质量发展的双赢目标。

二、理论分析与研究假说

多元环境规制以政府规制、市场调节和社会监督为主体，旨在实现行政、市场和社会三维有机融合。其中，政府规制是中央统一立法、各地方政府依据法律法规并结合各地具体情况采用行政手段负责环境规制政策实施和落实的命令控制型环境规制;市场调节是在政府引导下利用市场作用实现资源、要素优化配置的市场激励型环境规制;社会监督受参与者的参与权利、参与意识和参与能力影响，是采取信息披露、舆论压力等方式参与环境监督的自愿参与型环境规制。

（一）命令控制型环境规制与绿色技术创新

命令控制型环境规制是一种以强制手段直接干预企业行为的政策工具，通常通过设定明确的排放标准、技术规范、罚款等措施，迫使企业达到环境标准。这种规制方式因其具备的强制性和可执行性，而被广泛应用于污染防治和资源保护领域[16]。根据波特假说，合理设计的环境规制能够产生“创新补偿”效应[17]，即尽管规制增加了短期成本，但企业为了提高合规效率，会主动进行技术革新，进而在长期内获得竞争优势。这一假说表明，当地方政府实施严格的环境规制时，企业会被迫进行绿色技术创新，以应对新规制所带来的挑战。在这种情况下，命令控制型环境规制不仅不会阻碍技术创新，反而会激励企业在合规过程中进行技术升级。此外，命令控制型环境规制的影响不局限于本地，具有跨区域的正向溢出效应。在分权治理结构下，各地政府在制定环境政策时往往会参考毗邻地区或经济联系密切地区的政策经验，尤其是当邻近地区实施更严格的环境规制时，本地区的企业也可能面临类似的合规压力。这种压力促使企业间通过合作和技术共享，提高整体技术创新能力，从而带动区域间绿色技术创新的协同发展。基于此，提出以下假说：

假说1：命令控制型环境规制对本地和异地绿色技术创新产生显著激励效应。

（二）市场激励型环境规制与绿色技术创新

市场激励型环境规制通过市场机制引导企业自主选择环保行为[18]，从而减少污染并推动技术创新。典型的市场激励工具包括排污权交易、环境保护税和生态补偿等。这类政策机制的核心在于通过市场价格信号和经济激励，促使企业在满足环境要求的同时，最大限度地优化资源配置，从而促进绿色技术创新。市场激励型环境规制相较于命令控制型环境规制具有更大的灵活性和效率[19]，因为它允许企业根据自身情况选择最佳成本效益的合规路径。例如，排污权交易系统能够为污染排放设置上限，同时允许企业通过购买或出售排污额度来灵活调节自身排放量。在这一过程中，企业为降低排污成本，会积极投资于技术研发，以减少未来的排污额度需求，进而促进绿色技术创新。市场激励型环境规制还能产生跨区域溢出效应。在市场机制作用下，企业之间的竞争和合作促进技术、资源和知识的流动，这不限于本地区的企业，还会影响到其他地区。通过跨区域的技术交流、资源共享和学习效应，市场激励型环境规制能够加速绿色技术在更广泛地域范围内的传播与扩散。这种溢出效应有助于提升整个区域的绿色技术创新水平，形成绿色经济的区域联动效应。基于此，提出以下假说：

假说2：市场激励型环境规制对本地和异地绿色技术创新产生显著激励效应。

（三）自愿参与型环境规制与绿色技术创新

自愿参与型环境规制是一种依靠企业、公众和社会组织自主参与的环保机制，旨在通过信息披露、社会监督和舆论压力等手段，促使企业主动实施环保行为[20]。这种规制方式不依赖强制性的法律手段，而是通过引导和激励企业和公众的环保意识，进而推动绿色技术创新。自愿参与型环境规制的重要特征是其依赖社会责任感和声誉机制。企业为获得更好的社会形象和市场认可，通常会主动采取绿色技术创新措施。例如，通过取得绿色认证或良好的环保信用级别，企业不仅能够吸引更多的绿色消费者，还可通过提升市场声誉获得经济效益[21]。此外，随着社交媒体和新闻传播的广泛应用，企业的环保行为会迅速为公众所知，进而激励其他企业效仿，形成正向的激励效应。这种社会监督不仅对本地区企业有效，而且能通过信息共享和公众监督对其他地区产生积极影响。由于社交媒体和网络平台具有跨区域的传播能力，环保创新的成功案例和经验可以迅速在全国范围内传播，促使异地企业进行绿色技术创新，从而带动异地的环保技术进步。基于此，提出以下假说：

假说3：自愿参与型环境规制对本地和异地绿色技术创新产生显著激励效应。

（四）多元环境规制的协同效应

命令控制型、市场激励型和自愿参与型环境规制在各自机制下具有不同的特点和作用，但它们并不是孤立的，而是相互协作，共同促进绿色技术创新的发展。多元环境规制体系通过将行政、市场和社会三种维度的机制有机结合，能够形成协同效应，最大化推动绿色技术创新[22]。命令控制型环境规制提供了法律和行政保障，确保企业的环保行为符合国家和地方的强制性要求[23];市场激励型环境规制通过价格信号和经济激励，促使企业在合规基础上进行自主创新;而自愿参与型环境规制进一步增强了社会公众对环保问题的关注，推动企业从社会责任角度加大绿色技术研发投入。这三类规制手段的协同作用，使得绿色技术创新不仅在本地有显著发展，而且能够通过政策借鉴、资源共享和知识溢出，带动毗邻地区的绿色技术创新发展。基于此，提出以下假说：

假说4：多元环境规制协同促进绿色技术创新发展。

三、模型设计和变量选择

（一）基准回归模型

在以往研究和理论分析的基础上，构建多元环境规制的复合指标体系，设计包括政府规制、市场调节和社会监督在内的命令控制型、市场激励型和自愿参与型环境规制，并多维度地综合分析多元环境规制对绿色技术创新发展的影响。据此，构建计量模型如下：

GPIit=∂0+∂1X+∂2Cit+vi+ut+εit（1）

三类环境规制并非独自发挥作用，还可能相互作用、相互影响，共同影响绿色技术创新。因此，需将其同时纳入分析框架，并探究其协同效应，找出最优政策组合，以实现环境规制效果最大化。据此，在式（1）的基础上同时纳入三者，并考虑三类环境规制的交互作用。

GPIit=θ0+θ1controlit+θ2marketit+θ3voluntaryit+θ4controlit×marketit×voluntaryit+θ5Cit+vi+ut+εit（2）

式（2）中，GPI指代绿色技术创新能力，X是t时期i地区n类环境规制强度，包括命令控制型（control）、市场激励型（market）和自愿参与型（voluntary），Cit代表控制变量。∂为待估计参数，ui、vi和εit分别代表个体效应、时间效应和随机扰动项。

（二）空间计量模型

基于空间视角，各地区的多元环境规制相互作用、相互影响，地区间多元环境规制可能存在空间效应。因此，需要进一步利用空间计量分析方法，探究多元环境规制的空间交互作用，以考察地区间多元环境规制的空间效应。据此，构建空间杜宾模型，以此验证空间视角下多元环境规制与绿色技术创新之间的关系，具体如下：

GPIit=α0+ρ∑WijGPIjt+δX+γ1∑WijX+θCit+γ2∑WijCjt+vi+ut+εit（3）

式（3）中，X是t时期i地区以外其他地区j的n类环境规制，Wij指代空间权重矩阵中i行j列元素，α、δ和θ为待估参数;ρ为空间自相关回归系数，反映空间溢出效应，若ρ为正，表明存在正向空间溢出效应;γ是指来自其他地区自变量的影响。根据LeSage和Pace[24]的方法，将各因素对绿色技术创新的影响分解成直接效应和间接效应。回归系数包含了相关地区的交互信息，任意给定一个解释变量，该解释变量的改变不仅会影响本地区被解释变量（以下称为直接效应），还会影响异地被解释变量（以下称为间接效应），并通过循环反馈机制引发一系列变化。

（三）空间权重设定

由于地理区位特征和经济联系特征均会对绿色技术创新及其空间相关性产生影响，本文构建地理距离空间权重矩阵和经济联系空间权重矩阵。以各省份省会城市之间中心距离平方的倒数为权重[25]，并将地理距离空间权重矩阵定义为W1;除地理距离外，经济发展程度相似或联系紧密地区间也会产生空间关联，经济联系越紧密的地区赋予权重越大，将其定义为W2;此外，还考虑同时受地理距离和经济联系的影响，并借鉴邵帅等[26]构造地理距离和经济联系相结合的嵌套矩阵，即嵌套型空间权重矩阵W3。最后，对上述三类空间权重矩阵进行标准化处理，使各行元素之和为1。三类空间权重矩阵的计算公式如下：

W1∶Wij=1/

d

，i≠j

0，i=j（4）

W2∶Wij=

，其中

=

0（5）

W3=<E：＼2024改革＼10期＼图＼赵曦字母.tif>W1+（1-<E：＼2024改革＼10期＼图＼赵曦字母.tif>）W2，其中<E：＼2024改革＼10期＼图＼赵曦字母.tif>=0.5（6）

（四）核心变量选取

本文核心解释变量主要是命令控制型、市场激励型和自愿参与型三类环境规制，环境规制手段、工具和实施强度相辅相成、不可分割。鉴于手段和工具无法量化，只能通过观察和测度现实生活中规制手段的实施结果，以此衡量三类环境规制手段的强度和功效。

1.命令控制型环境规制（control）

命令控制型环境规制是我国使用最广泛的环境规制手段，相关管理措施由政府统一制定、统一管理、强制执行，是政府利用行政手段对环境污染行为的约束。以行政命令方式要求企业遵守相关规定或措施，违反相关规定或标准的企业将会受到处罚，具有强制性特征。现实生活中主要体现为控制各种污染物排放的规制或行政审批，《中华人民共和国环境保护法》第四十四条规定：国家对重点污染物排放量实行控制约束。据此，本文利用工业废水排放量、工业SO2排放量、工业烟尘排放量、年平均PM2.5①、工业固体废弃物排放量、行政处罚案件数和环境监察执法人员数7个指标，用以测度命令控制型环境规制强度。该指标体系包含规制主体、规制对象、规制手段和规制结果四方面，可缓解研究单一指标或“三废”排放量测度的偏差。

2.市场激励型环境规制（market）

市场激励型环境规制是利用市场机制，借助市场信号和市场调节引导企业、组织和个人等参与主体提升环境保护意识、减少污染排放、刺激企业摆脱落后和粗放生产方式的内在动力，以增加绿色创新产出的政策规范，是在现有政策体系下，以政府引导为前提，以市场调节为基础的环境规制政策。现实中主要通过治理投资、缴纳税费和排污许可证制度对企业排污行为进行管控、约束和惩罚，以达到减少污染排放、促进绿色技术创新的目的。本文利用政府对环境保护的财政补贴和支持①、当年完成环保验收项目的总投资、地方车船税、排污费解缴入库金额、污染治理项目本年完成投资、地方财政资源税6个指标，包含补贴、税、费等规制手段，以综合刻画市场激励型环境规制。为清除各类税、费和资金的“杂质”，需考虑通货膨胀和物价上涨的影响，以2000年为基期，采用GDP平减指数法对市场激励型环境规制的二级指标进行平减。

3.自愿参与型环境规制（voluntary）

自愿参与型环境规制建立在行为主体自愿参与实施的基础上，无特定行政强制约束力。企业、组织或个人通过教育培训、社会压力、社会舆论等方式，内化环境保护意识和责任，并将保护意识和责任内化于决策偏好。自愿参与型环境规制主要受参与者的参与权利、参与意愿和参与能力影响，具体包括政府鼓励自愿参与环境监督、环境信息披露和环保责任意识等。因此，选取当年人大议案与政协提案数、信访办结总数、科研机构R&D人员数和人均受教育年限4个指标。其中，人均受教育年限可代表该地区的人力资本[27]，能反映公民参与环境监督的能力和意愿。

基于上述17个指标，利用以下公式作标准化处理，得到无量纲变量：

E=（7）

其中，n=1表示命令控制型环境规制，n=2表示市场激励型环境规制，n=3表示自愿参与型环境规制，i表示不同省份，s表示二级指标，maxE和minE分别表示观测期内环境规制的最大值和最小值。鉴于目前学术界尚未形成统一方法处理不同类型环境规制的权重比例，本文认为各类环境规制手段同等重要，故采用简单加权平均构建一级指标体系[28]。

4.绿色技术创新能力（GPI）

绿色技术创新是指通过研发和使用符合生态环保要求的绿色技术推动创新。这里借鉴韩燕等[29]和孙博文等[30]的方法，利用各地区的绿色专利授权数总量的对数形式来衡量。

5.控制变量

除考虑上述政府政策、市场调节和社会参与等影响因素外，还需考虑经济发展水平和产业结构调整等控制变量。借鉴林伯强等[31]的做法，各地区经济发展水平（GDP）采用平减指数法平减后的人均GDP来表示;产业结构（ins）采用第三产业占地区生产总值的比重来表示;地方财政支出（bud）用各省份地方财政预算支出金额占地区生产总值的比重来表示;居民消费能力（C）利用各地居民消费指数来衡量;技术交易活跃度（act）用技术市场成交额占地区生产总值的比重来表示;城市规模（size）利用各地区年末常住人口来表示;对外开放程度（open）用当年实际使用外资金额占地区生产总值的比重来表示;地区工业发展水平（ind）用各地区当年工业增加值占地区生产总值的比重来表示。为缓解变量之间的异方差，以上绝对值变量均取对数。

上述各变量数据来源于《中国环境年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国人口和就业统计年鉴》《中国保险年鉴》及各省份统计年鉴、国家统计局网站、CEIC数据库、中国研究数据库CNRDS和国泰君安数据库（CSMAR），部分残缺值采用移动平均法和插值法进行补充，最后形成2000—2022年30个省份②的面板数据。

四、实证分析

基于上述理论分析和模型，利用工具变量法、空间计量方法和门槛效应检验法等方法检验多元环境规制对绿色技术创新的影响。为证实选取变量的科学性和可靠性，进一步对式（1）所涉及变量的相关性进行初步检验，结果显示经济发展水平（GDP）与绿色技术创新（GPI）、技术交易活跃度（act）与产业结构（ins）两组变量相关性分别为0.820和0.736，除此之外其余所有变量的相关系数都较小，均未高于0.7。此外，方差膨胀因子值为 25.03，大于10，说明不存在严重多重共线性问题。

（一）工具变量选取

多元环境6f5d411f894ab5a7dc6ee56af73811c0a6223fb2e47b6e7a0b18f46b7b29ac6e规制对绿色技术创新的影响效应检验，可能存在反向因果或遗漏变量导致的内生性问题。据此，基于式（1）利用工具变量法对多元环境规制与绿色技术创新之间的关系进行检验。关于工具变量的选择，参考傅京燕等[32]的方法，选择能源消费标准煤总量作为命令控制型的工具变量。因为政府对能源消费标准煤总量制定了严格的规定和要求，能源消费标准煤总量与命令控制型环境规制存在相关性。针对两个变量的关系进行检验，发现结论符合预期。命令控制型环境规制（control）和能源消费标准煤总量（stc）的相关系数为0.936，且通过了1%的显著性检验。此外，选取空气流通系数①作为市场激励型环境规制的工具变量。以往众多学者利用空气流通系数作为政府环境治理的工具变量[33-34]。沈坤荣等认为空气流通系数体现出政府治理效果，空气流通系数低的省份环境规制偏严格[34]。空气流通系数取决于地区性气候条件，是一种自然现象，是各方面环境因素导致的结果，是环境规制或各市场参与主体综合作用的规制结果，而环境规制均要通过市场机制才能发挥作用。因此，空气流通系数（air）与市场激励型环境规制的相关性更强。本文分别对命令控制型环境规制、市场激励型环境规制和空气流通系数的相关性进行检验，发现命令控制型环境规制、市场激励型环境规制和空气流通系数的相关系数分别为-0.036（未通过显著性检验）和0.490（通过1%显著性水平检验）。可见，利用空气流通系数作为市场激励型环境规制的工具变量是可行的。另外，本文还利用各地区基层工会组织数（funds）作为自愿参与型的工具变量，该指标体现参与权利、参与能力和参与意愿，其对自愿参与型环境规制的相关系数为0.164，且通过1%的显著性检验。因此，工具变量的选择符合相关性要求。

（二）基准回归分析

表1（下页）列（1）结果显示，命令控制型环境规制对绿色技术创新有显著的正向影响，系数为0.343，在1%的水平上显著。这说明通过强制性环境规制手段可以有效引导各市场主体进行绿色技术的研发和应用，即假说1得以证实。表1列（2）结果显示，市场激励型环境规制对绿色技术创新具有激励效应，系数为1.710，在1%的水平上显著。该结果表明市场化环境规制（如碳交易和排污权交易）能够激励企业更加积极地进行绿色技术创新。这是因为，市场机制为企业提供了经济激励，使其在遵循环境法规的同时还能获得经济回报，从而促进了绿色技术发展。据此，假说2得以证实。表1列（3）结果显示，自愿参与型环境规制的系数为0.373，通过了1%水平的显著性检验，表明自愿参与型环境规制对绿色技术创新具有显著的促进作用。据此，假说3得以证实。

在现实中，三类环境规制可能会相互影响、共同作用、协同互补。命令控制型、市场激励型和自愿参与型环境规制是政府利用行政手段、市场机制和社会监督，借助政府、市场和社会力量，引导企业、组织和个人等参与主体进行环境保护，倒逼或激励生产方式转型升级，促进绿色技术创新发展的规制工具。因此，有必要考虑三种环境规制的交互作用，对式（2）进行估计。结果见表1列（4），命令控制型、市场激励型和自愿参与型环境规制的交互项系数为0.758，通过了5%的显著性水平检验，表明多元环境规制之间存在协同效应。当三种环境规制同时作用时，对绿色技术创新仍存在显著促进作用。多种规制方式相结合能够弥补单一规制方式的不足之处，协同促进绿色技术创新。因此，政府在设计环境规制时，应注重通过合理结合多种规制工具，利用环境政策“组合拳”，协同促进绿色技术创新。据此，假说4得以证实。

（三）空间计量分析

基于理论分析和式（3），采用空间计量方法进行分析。该方法利用极大似然估计方法，兼顾了时空滞后效应和遗漏变量导致的内生性问题，相对于传统计量方法在一定程度上能缓解内生性问题[35]。在进行参数估计前，需对被解释变量和解释变量的空间自相关性予以判断，结果显示三类空间权重矩阵下多元环境规制和绿色技术创新之间均存在显著空间自相关性。同时，分别进行空间杜宾模型（SDM）、SAR、SEM和SAC检验，对比结果发现SDM更符合现实情况，且符合SDM相较于其他空间计量模型具有多方面优势的判断[36]。对SDM的个体效应、时点效应和个体时点双固定效应进行检验，结果显示个体固定效应更符合现实且拟合效果最佳。分别检验三类环境规制对绿色技术创新的影响效应（见表2，下页），结果发现，在三类不同空间权重矩阵下，命令控制型、市场激励型和自愿参与型环境规制对绿色技术创新的空间溢出效应均通过显著性检验。

首先，在W1矩阵下，命令控制型环境规制的直接效应为0.019，间接效应为0.411，总效应为0.430，均通过了显著性检验。这表明命令控制型环境规制不仅能够促进本地区绿色技术创新，还对邻近地区产生了溢出效应。这种溢出效应可能是由于技术扩散或政策模仿效应导致的，使得邻近地区受益于此类强制性政策的推行。然而，这种正向溢出效应并没有在其余两个矩阵下得到证实。

其次，在W1矩阵下，市场激励型环境规制的直接效应、间接效应和总效应分别为0.027、1.129和1.156，且通过了显著性检验。这表明市场机制在推动绿色技术创新方面具有较大的激励作用，特别是在跨地区的政策协调和市场联动下，绿色技术创新的溢出效应较为显著。然而，在W2矩阵下，市场激励型环境规制的作用并不显著。经济联系空间权重矩阵反映了地区之间的经济互动关系，但如果这些联系并未能促进有效的资源流动或信息交换，则可能削弱市场激励型环境规制的效果。

再次，在W1和W2矩阵下，自愿参与型环境规制的直接效应、间接效应和总效应分别为0.023（0.021）、0.845（0.446）和0.868（0.467），且均通过了显著性检验。自愿参与型环境规制显著促进本地和异地绿色技术创新，但这种正向效应还不够突出。政策制定者可以通过加强区域间合作和协调，进一步放大自愿参与型环境规制的正向效果。

最后，考虑三种环境规制同时发挥作用，将其同时纳入模型进行检验。结果发现，多元环境规制的交互作用，显著促进了绿色技术创新。多种环境规制方式的组合能够在空间维度上产生强大的协同效应，显著促进绿色技术创新。多元环境规制之间的相互作用能够弥补单一规制方式的不足，进而产生更大的溢出效应。

（四）区域异质性分析

各地区资源禀赋、经济发展水平、产业结构等方面存在差异，环境规制和绿色技术创新发展具有异质性特征，研究多元环境规制产生的效应有必要对区域异质性进行讨论。以东北地区为基准，基于严格外生的地理距离矩阵，在式（3）中引入东部（d1）、中部（d2）和西部（d3）地区虚拟变量与三类环境规制的交互项。利用空间杜宾模型进行检验，结果见表3所示。东部、中部和西部地区的命令控制型、市场激励型和自愿参与型环境规制对绿色技术创新的影响，基本上通过了显著性检验。在东部、中部和西部地区，命令控制型、市场激励型和自愿参与型环境规制对绿色技术创新均产生了空间溢出效应。

在检验命令控制型与绿色技术创新环境规制的关系时，中部和西部地区命令控制型环境规制对绿色技术创新的促进效应均显著高于东部地区。这说明命令控制型环境规制对绿色技术创新具有显著的区域异质性，其对中部地区的绿色技术创新更有效。此外，研究市场激励型的区域异质性时，发现市场激励型环境规制在东部地区对本地或异地绿色技术创新的促进效应更强。由此可知，经济欠发达的中部、西部和东北地区采用命令控制型环境规制对本地绿色技术创新更有利，经济发达的东部地区采用市场激励型和自愿参与型环境规制更有利。部分研究也证实了环境规制的区域异质性作用，如董直庆和王辉[37]研究关注环境规制对绿色技术创新的激励作用，发现不同城市环境规制并未实现相同的激励效应，整体上弱化了环境规制对绿色技术创新的激励效应，同时降低了“本地—毗邻”的联动效应。

（五）地区组合对比分析

从区域异质性检验结果发现，多元环境规制在各地区发挥的作用效果、适用性、实施强度皆不同，导致绿色技术创新发展水平不一。在此基础上，进一步论证缩小地区间环境规制强度差异能否缩减地区间绿色技术创新能力的差距，为经济高质量发展提供部分参考。将各地区三类环境规制强度、经济发展水平、产业结构、城市规模等变量通过两两地区相减转化为矩阵数据。为更好地反映关系矩阵的相关关系和影响效应，将关系矩阵数据转化成“地区组合”变量数据，并剔除基于“关系—关系”层次数据组合中的重复样本，最终形成435对地区组合和10 005个样本数据（见表4）。结果发现，弱化地区间命令控制型环境规制强度差异并不能缩小地区间绿色技术创新的差距，反而扩大了地区间绿色技术创新的差距。因此，适当扩大两地之间命令控制型环境规制差异，形成竞争效应，能显著缩小地区间绿色技术创新差距。当一个地区加强命令控制型环境规制时，另一个地区可能会感受到压力，促使其采取相应措施提高环保标准。为了在这种竞争中保持优势，企业往往会加速在绿色技术上的投资与创新。

控制其他因素不变，检验各地市场激励型、自愿参与型环境规制差异与绿色技术创新差距间的关系，发现两者皆呈正向相关关系，系数分别是0.184和0.116。这说明削弱各地区间市场激励型、自愿参与型环境规制差异，能促进各地区间绿色技术创新差距的缩小。当各地区的市场激励型、自愿参与型环境规制趋于一致时，有助于形成统一的行业标准，促进市场机会均等化。统一大市场能够降低企业的技术壁垒，促进新技术的快速普及和应用，从而缩小创新差距。此外，同时引入三类环境规制，环境规制各子系统共同作用于绿色技术创新，结论依然稳健。对比系数大小，发现市场激励型环境规制产生显著激励效应且效果最佳，这与王娟茹和张渝[15]的研究结果一致。可能的原因是，时空环境下市场激励型环境规制利用污染减排、税收政策等经济激励手段更具灵活性，在严格监控管制成本的同时也能减轻企业负担，引导企业实施环境保护和技术创新行为，蕴含较大经济红利。

（六）门槛效应检验

鉴于环境规制和绿色技术创新的滞后性、复杂性和动态性，两者之间的关系并非简单线性，可能在不同阈值下对创新产生不同的激励或抑制效果。因此，接下来深入探究多元环境规制对绿色技术创新的影响是否存在门槛效应。为此，构建非线性面板门槛回归模型，具体如下：

GPIit=α0+α1Eit×I（q≤λi）+α2Eit×I（q>λi）+α3Cit+εit（8）

式（8）中，I（*）为示性函数，q指门槛变量，λi为特定门槛值。根据面板门槛模型的原理，门槛变量既可为解释变量，又可为其他独立变量[5]，为进一步验证多元环境规制的滞后性，本文除了以命令控制型、市场激励型和自愿参与型环境规制及其差异为门槛变量外，还引入核心解释变量的滞后项作为门槛变量（L.control、L.market和L.voluntary）。门槛值检验发现均存在一个门槛值（见表5），双门槛值均未通过显著性检验，即存在单门槛值。范丹和孙晓婷[38]基于命令控制型和市场激励型环境规制的研究，也发现两种环境规制均存在门槛值，呈现非线性特征。

检验以三类环境规制及其滞后项作为门槛变量（见表6，下页），结果显示命令控制型环境规制在门槛值0.088内对绿色技术创新具有显著负效应。然而，当命令控制型环境规制的滞后项作为门槛变量时，其规制强度控制在0.067内更能发挥其对绿色技术创新的激励效应。这表明命令控制型环境规制对绿色技术创新发展具有显著的滞后效应。市场激励型环境规制的门槛值分别为0.049和0.039，规制强度控制在门槛值内，市场激励型环境规制对绿色技术创新能产生显著促进作用。与命令控制型环境规制相比，市场激励型环境规制发挥的促进作用更大（3.067>0.043）。以自愿参与型环境规制及其滞后项作为门槛变量，结果显示门槛值分别为0.132和0.144，即不论是否跨过门槛值均对绿色技术创新产生激励效应，但环境规制强度必须控制在合适范围内才能使其发挥最佳作用。

以三类环境规制强度的差异值作为门槛值的检验结果表明，在其他因素保持不变的情况下，各地区命令控制型环境规制的差异值控制在0.601内时，命令控制型环境规制的差异值控制在门槛值内，削弱其规制差异能缩小地区间绿色技术创新的差距。这表明当各地命令控制型环境规制及其地区规制差异控制在一定范围内时，不仅能提升本地的绿色技术创新能力，还能缩小地区间差距，形成协同效应。然而，超过门槛值后，这种效应将转变为竞争效应。市场激励型和自愿参与型环境规制的差异值分别控制在0.069和0.063内，更有助于缩小各地绿色技术创新的差距（0.268>0.187，0.608>0.112）。这表明各地的市场激励型和自愿参与型环境规制应形成协同效应，从而更有效地促进绿色技术创新。

五、研究结论与启示

本文基于多元环境规制视角，利用多种计量估计方法检验多元环境规制对绿色技术创新产生的影响效应，得到如下研究结论：

第一，当前我国绿色技术创新主要受到命令控制型和市场激励型环境规制的影响。同时，从空间视角来看，多元环境规制与绿色技术创新对地理距离更为敏感。在其他因素不变的情况下，命令控制型、市场激励型和自愿参与型环境规制对本地和异地绿色技术创新具有显著的激励效应。此外，不论是在时间序列层面还是空间层面，多元环境规制对绿色技术创新均能产生协同效应，共同促进绿色创新发展。

第二，基于区域异质性的分析发现，相较于东北地区，在东部、中部和西部地区三类环境规制均对绿色技术创新产生了更显著的影响效应。比较不同类型环境规制的影响效应后发现，命令控制型环境规制在经济欠发达的中部、西部和东北地区更为有效，而市场激励型和自愿参与型环境规制在经济发达的东部地区更有效。本文进一步研究了弱化地区间多元环境规制强度差异是否有助于缩小绿色技术创新的差距。通过对比435对地区组合的10 005个样本数据，研究发现，弱化命令控制型环境规制的差异并不能缩小绿色技术创新的差距，反而可能拉大差距，地区间形成竞争效应，而减小地区间市场激励型和自愿参与型环境规制的差异则显著缩小了绿色技术创新的差距，形成了激励效应。

第三，基于非线性特征，选择三类环境规制及其滞后项、地区间多元环境规制差距作为门槛变量，并使用面板门槛回归方法进行估计。结果发现，三类环境规制均存在一个门槛值，且具有显著的门槛效应。从长期来看，命令控制型环境规制控制在0.067门槛值内时，能够充分发挥其对绿色技术创新的倒逼效应。现阶段，市场激励型和自愿参与型环境规制分别控制在0.049和0.132门槛值内时，均能形成显著的激励效应。各地命令控制型环境规制的差异值控制在0.601以内时，不会导致地区间绿色技术创新差距的增加，也不会形成竞争效应。而市场激励型和自愿参与型环境规制的差异值分别0.069和0.063门槛值内时，能更好地发挥其对绿色技术创新的激励效应。

基于上述结论，得到如下政策启示：

第一，建立健全多元环境规制的协同机制，充分发挥政府、市场、社会等多方的积极作用。紧抓绿色发展和转型新机遇，为推进绿色发展提供制度保障、市场空间和社会基础。应建立严格监管与有效激励相结合的长效机制，构建以命令控制型为基础、市场激励型为主体和自愿参与型为支撑的多元环境规制，实现政府规制、市场调节和社会监督三维子系统有机结合与互补协同。通过促进法律、行政、经济、社会治理手段与科学技术相结合，推动短期效益与长远效益、区域利益与整体利益有机结合，形成有为政府、有效市场和有力社会的良性互动。区分政府命令控制型环境规制的激励效应和竞争效应，用足用好市场激励型环境规制的补偿效应和协同效应，鼓励并引导社会参与以激发其倒逼效应和学习效应。通过提升命令控制型环境规制的科学性和权威性，增强市场激励型环境规制的广泛性和针对性，提高自愿参与型环境规制的主动性和有效性，确保多元环境规制的相互协同与充分竞争，最终实现减污、降碳、扩绿和集成创新的提效增值目标。这将为提高绿色技术创新效率、实施绿色发展战略和推动经济高质量发展奠定坚实基础。

第二，各地区应结合自身独特优势，构建差异化环境规制体系。东部地区应建立以市场激励型和自愿参与型为主体的环境规制，强化环境保护税、排污交易和节能减排投资等措施，重点加强北京和上海等中心城市的市场激励型环境规制，鼓励全民参与、全民监督。致力培育长三角城市群、京津冀都市圈、粤港澳大湾区的市场激励型和自愿参与型环境规制，提升其空间辐射带动作用和空间溢出效应，从而全面提升绿色技术创新效率。中部、西部和东北地区应建立以命令控制型为主体的环境规制，通过加强污染行政处罚和控制污染排放量等措施，确保环保红线不被突破。通过完善成渝地区双城经济圈、武汉都市圈和长株潭都市圈的命令控制型环境规制，形成有序竞争、合理竞争和规制有效的良性增长态势，充分发挥其空间溢出效应、激励效应和竞争效应，持续推进生态文明建设，促进地区间绿色技术创新的协同发展。

第三，合理控制多元环境规制强度，实现多元化规制效应的最大化。为优化多元环境规制效果，各地区应因地制宜实施规制、作出合理部署，确保命令控制型环境规制及其差距控制在合理范围内，完善环境保护和强度“双调控”机制，尽量避免因跨过门槛值而导致的强竞争效应、弱化绿色技术创新的促进效应以及加剧地区间绿色技术创新差距的情况。同时，完善市场激励体系和社会监督体系，通过调整和引导环境规制政策法规，提升公民参与环境规制权利、意识及能力，增强市场激励型和自愿参与型的强度，形成多方合作、相互监督、共同促进的良性态势。充分发挥市场激励型和自愿参与型环境规制在地区间的协同效应，加快绿色技术自主创新步伐，推动建设创新型国家。 [Reform]

参考文献

[1]PORTER M E， LINDE C V D. Toward a new conception of the environment-competitiveness relationship[J]. Journal of Economic Perspectives， 1995， 9（4）： 97-118.

[2]AMBEC S， BARLA P A. Theoretical foundation of the Porter hypothesis[J]. Economics Letters， 2002， 75（3）： 355-360.

[3]BEAUMONT N J， TINCH R. Abatement cost curves： A viable management tool for enabling the achievement of win-win waste reduction strategies？[J]. Journal of Environmental Management， 2004， 71（3）： 207-215.

[4]FEICHTINGER G， RICHARD F， HARTL P M， et al. Environmental policy， the Porter hypothesis and the composition of capital： Effects of learning and technological progress[J]. Journal of Environmental Economics and Management， 2005， 50（2）： 434-444.

[5]原毅军，谢荣辉.环境规制的产业结构调整效应研究——基于中国省际面板数据的实证检验[J].中国工业经济，2014（8）：57-69.

[6]尹礼汇，孟晓倩，吴传清.环境规制对长江经济带制造业绿色全要素生产率的影响[J].改革，2022（3）：101-113.

[7]方晓萍，廖晓玲，邓又军.我国省际高质量发展水平测度[J].统计与决策，2022（5）：111-115.

[8]张宇，蒋殿春. FDI、政府监管与中国水污染——基于产业结构与技术进步分解指标的实证检验[J].经济学（季刊），2014（2）：491-514.

[9]郑兵云，徐曼琳，李邃.环境规制对异质型绿色技术创新的非线性影响[J].科研管理，2024（4）：157-165.

[10]傅京燕.产业特征、环境规制与大气污染排放的实证研究——以广东省制造业为例[J].中国人口·资源与环境，2009（2）：73-77.

[11]钟茂初，李梦洁，杜威剑.环境规制能否倒逼产业结构调整——基于中国省际面板数据的实证检验[J].中国人口·资源与环境，2015（8）：107-115.

[12]洪涛，王阳阳，姚树洁.低碳城市试点政策与企业ESG表现——基于企业投资偏好的视角[J].产业经济评论，2024（3）：75-94.

[13]王红梅.中国环境规制政策工具的比较与选择——基于贝叶斯模型平均（BMA）方法的实证研究[J].中国人口·资源与环境，2016（9）：132-138.

[14]张江雪，蔡宁，杨陈.环境规制对中国工业绿色增长指数的影响[J].中国人口·资源与环境，2015（1）：24-31.

[15]王娟茹，张渝.环境规制、绿色技术创新意愿与绿色技术创新行为[J].科学学研究，2018（2）：352-360.

[16]余泳泽，尹立平.中国式环境规制政策演进及其经济效应：综述与展望[J].改革，2022（3）：114-130.

[17]罗良文，雷朱家华.中国碳市场政策的减污降碳协同效应[J].资源科学，2024（1）：53-68.

[18]孙晓华，张竣喃，李佳璇.市场型环境规制与制造企业转型升级——来自“排污权交易”的微观证据[J].数量经济技术经济研究，2024（1）：90-109.

[19]吴崇，岳梦瑶，陈美花.外资持股对OFDI国有企业绿色创新的影响研究——来自中国工业上市公司的微观证据[J].科研管理，2023（9）：60-70.

[20]刘祎，尹云龙，杨旭.数量或质量：环境信息披露对绿色创新的影响[J].科研管理，2024（4）：166-174.

[21]NIE G Q， ZHU Y F， WU W P， et al. Impact of voluntary environmental regulation on green technological innovation： Evidence from Chinese manufacturing enterprises[J]. Frontiers in Energy Research， 2022， 10： 889037.

[22]LIU J， ZHAO M， ZHANG C， et al. Analysis of the influence of heterogeneous environmental regulation on green technology innovation[J]. Sustainability， 2023， 15（4）： 3649.

[23]ZHANG Y， WANG J， XUE Y， et al. Impact of environmental regulations on green technological innovative behavior： An empirical study in China[J]. Journal of Cleaner Production， 2018， 188： 763-773.

[24]LESAGE P J， PACE R K. Introduction to spatial econometrics[M]. New York： CRC Press， 2009.

[25]郑飞鸿，李静.科技型环境规制对资源型城市产业绿色创新的影响——来自长江经济带的例证[J].城市问题，2022（2）：35-45.

[26]邵帅，李欣，曹建华，等.中国雾霾污染治理的经济政策选择——基于空间溢出效应的视角[J].经济研究，2016（9）：73-88.

[27]张腾飞，杨俊，盛鹏飞.城镇化对中国碳排放的影响及作用渠道[J].中国人口·资源与环境，2016（2）：47-57.

[28]薄文广，徐玮，王军锋.地方政府竞争与环境规制异质性：逐底竞争还是逐顶竞争？[J].中国软科学，2018（11）：76-93.

[29]韩燕，李衡，王巍.高铁发展对城市雾霾污染的影响研究[J].软科学，2021（12）：50-55.

[30]孙博文，张友国.中国绿色创新指数的分布动态演进与区域差异[J].数量经济技术经济研究，2022（1）：51-72.

[31]林伯强，谭睿鹏.中国经济集聚与绿色经济效率[J].经济研究，2019（2）：119-132.

[32]傅京燕，李丽莎.环境规制、要素禀赋与产业国际竞争力的实证研究——基于中国制造业的面板数据[J].管理世界，2010（10）：87-98.

[33]HERING L， PONCET S. Environmental policy and exports： Evidence from Chinese cities[J]. Journal of Environmental Economics and Management， 2014， 68（2）： 296-318.

[34]沈坤荣，金刚，方娴.环境规制引起了污染就近转移吗？[J].经济研究，2017（5）：44-59.

[35]韩峰，阳立高.生产性服务业集聚如何影响制造业结构升级？——一个集聚经济与熊彼特内生增长理论的综合框架[J].管理世界，2020（2）：72-94.

[36]ELHORST J P. Spatial econometrics： From cross-sectional data to spatial panels[M]. Springer-Verlag Berlin Heidelberg， 2014.

[37]董直庆，王辉.环境规制的“本地—邻地”绿色技术进步效应[J].中国工业经济，2019（1）：100-118.

[38]范丹，孙晓婷.环境规制、绿色技术创新与绿色经济增长[J].中国人口·资源与环境，2020（6）：105-115.

The Impact of Multidimensional Environmental Regulations on Green Technology Innovation

ZHAO Xi LUO Qing-feng

Abstract： Establishing a robust environmental regulation system is crucial for continuously stimulating the dynamics and vitality of green technology innovation and serves as a foundational support for advancing ecological civilization. This study employs various econometric methods to examine the impact of multidimensional environmental regulations on green technology innovation. The results indicate that command-and-control regulations， market-based incentives， and voluntary participation schemes have significant positive effects on green technology innovation. From a spatial perspective， multidimensional environmental regulations exhibit considerable spatial spillover effects， significantly promoting both local and external green technology innovation development. Furthermore， compared to single regulatory approaches， multidimensional regulations are more effective in fostering collaborative improvements in green technology innovation. Heterogeneity tests reveal that command-and-control regulations are more effective in economically underdeveloped regions， whereas market-based incentives and voluntary participation are more pronounced in eastern regions. Reducing regional disparities in the intensity of market-based incentives and voluntary participation will help narrow the gap in green technology innovation across different areas. In the eastern region， establishing an environmental regulation system primarily based on market incentives and voluntary participation， while focusing on command-and-control mechanisms in central， western， and northeastern regions， can stimulate positive effects on green technology innovation and promote its development.

Key words： multidimensional environmental regulation; command-and-control; market-based incentives; voluntary participation; green technology innovation

基金项目：国家自然科学基金地区项目“滇桂黔石漠化片区土地生态脆弱性对农户生计安全的影响研究”（72363001）;国家社会科学基金项目“双城经济圈建设背景下成渝协同辐射效应研究”（21XJY009）。

作者简介：赵曦，西南财经大学中国西部经济研究院教授、博士生导师;罗庆凤（通信作者），清华大学环境学院博士后。

①数据来源：《中华人民共和国2023年国民经济和社会发展统计公报》。