侯榮榮， 王文寅， 張克勇， 武勇杰

（中北大學經濟與管理學院，太原 030051）

改革開放以來，我國的創(chuàng)新水平取得了重大的突破，創(chuàng)新數(shù)量位于世界前列，根據(jù)國家的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，我國的專利申請量位居世界第二，授權專利數(shù)量位居世界第三. 但是，相比于創(chuàng)新數(shù)量，我國的創(chuàng)新質量水平還很低，在很多領域還受制于人，需要我們持續(xù)的努力. 在提升創(chuàng)新水平的同時，消耗的自然資源和產生的環(huán)境問題受到嚴峻的挑戰(zhàn). 有關數(shù)據(jù)顯示，在全球的環(huán)境指數(shù)排名中，中國位于第120位，處于倒數(shù)的位置. 為此國家出臺了一系列的節(jié)能環(huán)保的政策被稱為環(huán)境規(guī)制，大力倡導使用清潔能源，降低污染排放，提高我國的環(huán)境質量. 在此大背景下，如何實現(xiàn)我國創(chuàng)新水平提升的同時又提高了環(huán)境的質量成為重點要解決的問題.那么環(huán)境規(guī)制對我國的創(chuàng)新水平存在什么樣的影響，是否存在空間溢出效應，需要我們深入的研究.

1 文獻綜述

在學術界，目前學者對環(huán)境規(guī)制與創(chuàng)新的關系進行了大量的研究，成果比較豐富. 但在研究結論上存在很大的差異，大體上呈現(xiàn)三種態(tài)度：①支持者認為環(huán)境規(guī)制會促進創(chuàng)新. Porter［1］認為，政府實施環(huán)境規(guī)制以后，不但不會降低企業(yè)的競爭能力，相反會提高它們的技術水平；Lanjouw和Mody［2］從國家層面發(fā)現(xiàn)，環(huán)境規(guī)制是獲取技術的來源之一；Brunnermeier 和Cohen［3］也認為環(huán)境規(guī)制有益于技術創(chuàng)新；國內學者趙紅［4］認為，從長期來看，環(huán)境規(guī)制對創(chuàng)新的影響為正；謝喬昕［5］研究上市公司數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，環(huán)境規(guī)制對創(chuàng)新具有正向影響.②反對者認為環(huán)境規(guī)制會抑制創(chuàng)新. Brannlund 等［6］認為環(huán)境規(guī)制會降低企業(yè)的利潤，不利于創(chuàng)新；Gray 和Shadbegian［7］認為環(huán)境規(guī)制會提高減排成本導致企業(yè)的生產力下降；李斌和陳崇諾［8］認為環(huán)境規(guī)制會抑制生產率進而會抑制技術創(chuàng)新；黃慶華等［9］認為環(huán)境規(guī)制會增加企業(yè)減污成本，不利于企業(yè)的創(chuàng)新. ③不確定者認為，環(huán)境規(guī)制對創(chuàng)新的影響存在不確定性. Bhatnagar 和Cohen［10］認為目前環(huán)境規(guī)制對創(chuàng)新影響的證據(jù)不是非常充分；李婧［11］認為，環(huán)境規(guī)制強度不同，對企業(yè)的創(chuàng)新影響也不同；韓先鋒等［12］認為環(huán)境規(guī)制對技術進步的作用呈先促進后抑制；王國印和王動［13］基于面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，環(huán)境規(guī)制對中國不同的地區(qū)影響不同，對西部地區(qū)呈負影響，中部地區(qū)影響微弱，東部地區(qū)正影響.

在創(chuàng)新數(shù)量和創(chuàng)新質量的關系研究方面，Haner［14］最早提出創(chuàng)新質量的定義. 國內學者楊幽紅［15］認為創(chuàng)新質量是一個綜合體；蔡紹洪和俞立平［16］認為創(chuàng)新數(shù)量和創(chuàng)新質量必須同時提高，才能促進企業(yè)的效益；俞立平等［17］發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)新數(shù)量和創(chuàng)新質量之間存在一定的互動關系；閆緒嫻和曾強［18］通過構建PVAR模型發(fā)現(xiàn)研發(fā)經費對創(chuàng)新數(shù)量作用顯著，對創(chuàng)新質量作用不顯著.

對現(xiàn)有文獻分析發(fā)現(xiàn)，國內外學者對環(huán)境規(guī)制與創(chuàng)新的關系及創(chuàng)新數(shù)量與質量的關系進行了大量的研究，成果相對豐碩. 雖然學者們得出的結論有所差異，可能與研究的視角、采用的方法和模型有關. 從中可以發(fā)現(xiàn)，目前學者對于創(chuàng)新數(shù)量和質量的研究大多集中于靜態(tài)和動態(tài)的視角，鮮有學者從空間的角度進行研究，那么創(chuàng)新數(shù)量和創(chuàng)新質量是否存在空間溢出效應以及相鄰的省份之間是否存在關聯(lián)性，環(huán)境規(guī)制對本省的創(chuàng)新成果作用如何，對鄰近省份的創(chuàng)新成果作用又如何，需要我們進行深入的思考和研究.

2 研究設計

2.1 模型設定

首先根據(jù)Cobb-Douglas生產函數(shù)構建以下方程，并取對數(shù)處理，以消除異方差帶來的影響，具體如下式：

其中：Y1,it表示創(chuàng)新數(shù)量；Y2,it表示創(chuàng)新質量；ERit為環(huán)境規(guī)制強度；Iit為影響創(chuàng)新成果的一系列控制變量；εit為誤差項；i為省份；t為時間.

為進一步分析相鄰省份的創(chuàng)新成果對本省份創(chuàng)新成果的影響，在式（1）和（2）的基礎上分別加入lnY1和lnY2的空間滯后項WlnY1,it和WlnY2,it，W為空間權重矩陣，ρ為空間自回歸系數(shù)，得到SAR模型. 空間自回歸模型指的是因變量存在很強的空間依賴性，相鄰地區(qū)的因變量也會影響到本地區(qū)的因變量：

為了進一步考察環(huán)境規(guī)制是否對相鄰省份的創(chuàng)新成果產生影響，即是否存在空間溢出效應，在式（3）和式（4）的基礎上加入環(huán)境規(guī)制的空間滯后項構成空間杜賓模型（SDM），SDM 模型指的是本地的因變量不僅受到本地自變量的影響還受到相鄰地區(qū)自變量的影響：

最后，為分析控制變量除了對本省份影響，是否還對相鄰省份的被解釋變量產生影響，即是否存在空間溢出效應，在式（5）和式（6）的基礎上分別加入控制變量I的滯后項，得到以下方程：

式中βir分別是各個變量對應的系數(shù).

2.2 空間權重矩陣

在實際構建模型時，需要構建空間權重矩陣來將經濟變量的空間效應納入回歸方程中，并且對距離進行量化，目前有鄰接矩陣、地理距離矩陣和經濟距離矩陣.

鄰接矩陣指的是，地圖上有n個區(qū)域，區(qū)域i和區(qū)域j有相鄰的邊界，則定義為Wn,ij=1，否則Wn,ij=0. 相鄰方式有車相鄰、象相鄰和后相鄰. 車相鄰指的是相鄰區(qū)域有共有的邊；象相鄰是指相鄰的區(qū)域沒有共有的邊，但有共有的點；后相鄰指的是既有共有的邊，又有共有的點.

地理距離矩陣計算的是兩個區(qū)域的歐氏距離，根據(jù)區(qū)域的質心坐標計算.

在設定空間距離時存在一定的問題，Pace（1970）在此基礎上進行了改進，即以距離閾值設定權重.

目前學術界大部分使用經濟距離，以舒適程度、運費和時間來表示距離，受基礎設施和技術的影響，可以用歐式距離來度量經濟距離，即想要衡量兩地之間的經濟距離時，只需要知道某項經濟指標就可以計算出這項經濟指標的差值. 具體計算公式為：

為使估計結果更加可靠，本文同時使用三種權重矩陣來進行計算.

2.3 變量說明

2.3.1 被解釋變量

1）創(chuàng)新數(shù)量：創(chuàng)新數(shù)量衡量的是企業(yè)的創(chuàng)新規(guī)模，為全面分析企業(yè)的創(chuàng)新數(shù)量水平，采用Griliches［19］的做法，用新產品銷售收入表示.

2）創(chuàng)新質量：創(chuàng)新質量衡量的是企業(yè)的實際創(chuàng)新水平，目前學術界對于創(chuàng)新質量的測定方法很多，有專利引用次數(shù)［20］、付費期長度［21］、IPC分類號［22］、專利支付年費［23］等，本文采用張占鵬等［24］的做法，用發(fā)明專利與申請專利比表示.

2.3.2 核心解釋變量

環(huán)境規(guī)制：環(huán)境規(guī)制是政府為提高環(huán)境水平實施的一項政策，當前不同的學者對于環(huán)境規(guī)制衡量的方法不同，有用SO2排放量［25］、環(huán)保機構數(shù)量［26］、排放強度［27］、環(huán)保政策數(shù)量［28］. 為了保證數(shù)據(jù)的精確性，采用環(huán)境污染治理投資額占GDP的比值［29］來表示，比值的大小反映環(huán)境規(guī)制的強弱.

2.3.3 控制變量

1）資本（K）：采用研發(fā)經費內部支出和外部支出之和來表示；

2）勞動力（L）：為全面反映勞動力對創(chuàng)新成果的影響，采用從業(yè)人員平均人數(shù)來表示；

3）經濟發(fā)展水平（PGDP）：用每個省的人均GDP來表示.

2.4 數(shù)據(jù)來源

本文選取2009—2019年全國30個省份共計330個樣本數(shù)據(jù)，對我國高技術產業(yè)進行實證分析，高技術產業(yè)在我國創(chuàng)新產業(yè)中具有很高的地位，對于數(shù)據(jù)缺失的年份用移動加權法進行填充，對西藏地區(qū)的數(shù)據(jù)進行剔除處理. 數(shù)據(jù)來源于《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》《中國高技術產業(yè)統(tǒng)計年鑒》. 表1描述了變量的基本統(tǒng)計特征.

表1 描述性統(tǒng)計Tab.1 Descriptive statistics

3 實證分析

3.1 空間自相關性檢驗

在確定使用空間計量方法之前，需要判斷創(chuàng)新成果是否存在空間依賴性. 如果不存在，則使用普通的計量方法即可；如果存在，則可使用空間計量模型，考察空間自相關常用的指標為莫蘭指數(shù)Moran’sI，具體的公式為：

表2顯示了三種權重矩陣下2009—2019年創(chuàng)新數(shù)量的全局Moran’sI. 結果顯示，2009—2019年三種權重矩陣情況下的全局Moran’sI都大于0，且在1%的水平上顯著，說明我國的創(chuàng)新數(shù)量存在顯著的空間正相關性，也就是說，創(chuàng)新數(shù)量在省域空間上并不是隨機分布的，而是呈現(xiàn)出一定的集聚性. 此外，從變化趨勢來看，雖然三種矩陣下的Moran’sI存在一定的差異，且呈現(xiàn)一定的波動性，但是整體上呈現(xiàn)穩(wěn)中上升的態(tài)勢，說明我國的創(chuàng)新數(shù)的空間自相關性在不斷增強，因此可以采用空間計量模型進行分析.

表2 創(chuàng)新數(shù)量的全局Moran’s ITab.2 Global Moran’s I index of innovation quantity

表3 顯示了創(chuàng)新質量2009—2019年三種矩陣下的全局Moran’sI. 從中可以發(fā)現(xiàn)，三種矩陣下的Moran’sI都有正有負，且不顯著，說明我國的創(chuàng)新質量在空間上是隨機分布的，不存在相應的空間溢出效應，對于創(chuàng)新質量，應采用普通計量進行分析，因此在下面的分析中，僅對創(chuàng)新數(shù)量用空間計量模型進行分析.

表3 創(chuàng)新質量的全局Moran’s ITab.3 Global Moran’s I index of innovation quality

3.2 全國創(chuàng)新數(shù)量區(qū)域分布變化特征

通過上面對創(chuàng)新數(shù)量的全局Moran’sI的分析，我國的創(chuàng)新數(shù)量呈現(xiàn)一定的集聚特征，為進一步分析各個地區(qū)的空間集聚情況，用LISA集聚圖對其進行正相關性解釋.

我國的創(chuàng)新數(shù)量水平逐年提高. 我國2009—2019年創(chuàng)新數(shù)量的高集聚區(qū)和低集聚區(qū)變化較大. 從中可以發(fā)現(xiàn)，我國的創(chuàng)新數(shù)量水平呈現(xiàn)逐年上升的趨勢，主要原因是，隨著我國進入現(xiàn)代化的發(fā)展進程中，為縮小和發(fā)達國家之間的差距，國家持續(xù)強調創(chuàng)新的重要性，推出一系列鼓勵創(chuàng)新的政策，“大眾創(chuàng)業(yè)，萬眾創(chuàng)新”的理念深入人心.

我國的創(chuàng)新數(shù)量在空間上分成三大部分：第一部分是沿海地區(qū)，包括浙江、安徽、福建、山東等，創(chuàng)新水平最高，為我國的創(chuàng)新引領區(qū)域，沿海地區(qū)地理位置占有優(yōu)勢，而且資源非常充裕，提高了良好的物質基礎；第二部分為中部地區(qū)，主要包括四川、陜西等地，中部地區(qū)的創(chuàng)新水平較高，自2009年以來有很大的提升，隨著改革開放，交通便利、信息通暢，大量的資源也從沿海地區(qū)流入內地；第三部分為西部地區(qū)，主要包括新疆、青海、寧夏、云南等，西部地區(qū)的創(chuàng)新數(shù)量水平相比較低，雖然經過近幾年持續(xù)的發(fā)展，創(chuàng)新數(shù)量有所提升，但是與東中部地區(qū)還有較大的差距.

我國的創(chuàng)新數(shù)量水平在空間分布上有很大的差異. 雖然我國的創(chuàng)新數(shù)量在全國大體上可以分為三個區(qū)域，但是到2019年，有些省份如重慶、湖南、廣西等的創(chuàng)新數(shù)量水平與其他省份還存在較大的差異，地區(qū)之間發(fā)展不平衡，“低低集聚”區(qū)域和“高高集聚”區(qū)域之間的差距越來越大.

全局Moran’sI和局部LISA 集聚圖都表明我國的創(chuàng)新數(shù)量存在顯著的正空間相關性，因此在分析環(huán)境規(guī)制對創(chuàng)新數(shù)量的影響時應充分考慮其本地效應和空間溢出效應，故將采用空間計量模型對其進行分析.

3.3 選擇計量模型

在用空間計量模型分析之前，需要運用一些統(tǒng)計數(shù)據(jù)對模型進行選擇和檢驗，具體操作方法如下：①LM檢驗是用來檢驗模型選擇OLS回歸模型還是選擇空間回歸模型，四個統(tǒng)計結果LM-error、R LM-error、LM-lag和R LM-lag 均顯著地拒絕了原假設，說明同時存在空間滯后項和空間誤差項，有必要選擇空間回歸模型.②第二步用Hausman檢驗是用來檢驗選擇固定效應模型還是隨機效應模型，三種權重矩陣結果均顯著地拒絕隨機效應的原假設，故選擇固定效應模型. ③對模型進行穩(wěn)健性檢驗，用LR檢驗SDM模型是否可以退化成SLM模型或SEM模型，LR-lag和LR-error均顯著地拒絕了原假設，說明應該選擇SDM模型. ④固定效應模型包括地區(qū)固定、時點固定和地區(qū)時點雙固定，在這三種模型下，哪一種模型的R2最大表示該模型擬合度最好，三種權重矩陣下的時點固定效應模型的R2最大，故選擇時點固定效應模型.

表4 三種權重矩陣LM、LR及Hausman結果Tab.4 Three kinds of weight matrix LM，LR and Hausman results

3.4 SDM模型估計結果

根據(jù)式（6）來分析環(huán)境規(guī)制對創(chuàng)新數(shù)量的影響，三種空間權重矩陣下的估計結果如表5所示，R2分別是0.934 5、0.922 3和0.893 1，總體擬合程度較優(yōu)，解釋力較強.

從表5中的回歸結果可以看出，本省的創(chuàng)新數(shù)量不僅受到本地解釋變量如環(huán)境規(guī)制強度、資本、勞動力、經濟發(fā)展水平的影響，還受到相鄰省份變量的影響. 不同省份之間的創(chuàng)新數(shù)量存在顯著的空間相關性和溢出效應，相鄰省份創(chuàng)新數(shù)量水平較高，本地的創(chuàng)新數(shù)量水平也比較高，不同省份的創(chuàng)新數(shù)量存在顯著的趨同效應. 因此，相鄰省份的企業(yè)會相互模仿進行戰(zhàn)略的最優(yōu)選擇，從而使我國的創(chuàng)新數(shù)量產生局部的“扎堆現(xiàn)象”［30］. 由于在三種權重矩陣中，經濟距離矩陣下的回歸結果較好，且比較顯著，因此以經濟距離矩陣為例進行詳細分析.

表5 SDM模型估計結果Tab.5 SDM model estimation results

環(huán)境規(guī)制對創(chuàng)新數(shù)量影響顯著. 本地的環(huán)境規(guī)制水平對創(chuàng)新數(shù)量的作用系數(shù)為0.325，且在1%的水平上顯著，表明環(huán)境規(guī)制促進了本地的創(chuàng)新數(shù)量水平，驗證了“波特假說”. 原因是當政府實施環(huán)境規(guī)制以后，企業(yè)為達到新的污染物排放標準，會進行技術的研發(fā)和創(chuàng)新，提高生產水平，進行綠色創(chuàng)新，從而提高企業(yè)的創(chuàng)新數(shù)量水平. 其他省份的環(huán)境規(guī)制對本省的創(chuàng)新數(shù)量水平的作用系數(shù)為0.316，也在1%的水平上顯著，說明當其他省份的環(huán)境規(guī)制水平提高以后，本省的創(chuàng)新數(shù)量水平有所增加. 原因可以分析為：當一個地區(qū)的環(huán)境規(guī)制水平提高以后，會受到相應的技術資本共享和人力資本共享的影響，對相鄰的省份會產生“虹吸效應”. 即人力資本和技術資本會向著環(huán)境規(guī)制水平較低的地區(qū)流動和轉移，促進了該地區(qū)的創(chuàng)新數(shù)量水平.

本文主要分析環(huán)境規(guī)制對企業(yè)的創(chuàng)新質量的影響，之后還引入資本、勞動力、經濟發(fā)展水平三個控制變量對創(chuàng)新成果的影響，從經濟距離權重矩陣的回歸結果來看，控制變量對創(chuàng)新成果的影響如下：本省和鄰近省份的資本對創(chuàng)新數(shù)量的作用系數(shù)為正，且在1%的水平上顯著，說明資本對創(chuàng)新成果產生顯著的正向影響，原因是資本是企業(yè)從事一切生產活動和經營活動的根本動力，因此對企業(yè)的創(chuàng)新數(shù)量水平的提高起到助推的作用. 勞動力對鄰近省份的創(chuàng)新成果的系數(shù)為負，且比較顯著，說明企業(yè)中的勞動力更愿意留在本地區(qū)進行生產和研究，對當?shù)氐膭?chuàng)新成果產生正向影響. 人均GDP對本地區(qū)和相鄰地區(qū)的創(chuàng)新成果的影響均為正，說明一個地區(qū)及周邊地區(qū)的經濟發(fā)展水平越高，企業(yè)的創(chuàng)新成果水平也越高.

4 結論與啟示

4.1 結論

本文主要運用了空間杜賓模型實證檢驗了環(huán)境規(guī)制對創(chuàng)新數(shù)量和創(chuàng)新質量的本地效益及空間溢出效應，得到以下結論：

1）我國的創(chuàng)新質量不存在空間自相關性，且在全國呈現(xiàn)隨機分布. 從創(chuàng)新質量的全局Moran’sI指數(shù)可以看出，三種權重矩陣下的I值均比較小，P值比較大且不顯著，說明我國的創(chuàng)新質量僅僅存在本地效應，不存在外溢效應.

2）我國的創(chuàng)新數(shù)量存在顯著的空間溢出效應，且相關性在逐漸上升. 即一個地區(qū)的創(chuàng)新數(shù)量不僅受到本地區(qū)相關資源要素的影響，還受到相鄰省份及周邊地區(qū)創(chuàng)新成果和資源要素的影響. 目前我國的創(chuàng)新數(shù)量存在明顯的“集聚扎堆”現(xiàn)象，且集聚區(qū)域集中在東部沿海地區(qū).

3）環(huán)境規(guī)制對創(chuàng)新數(shù)量的影響比較顯著. 本地的環(huán)境規(guī)制不僅對本地區(qū)的創(chuàng)新數(shù)量產生顯著的正向作用，而且對鄰近地區(qū)的創(chuàng)新數(shù)量產生顯著的正向作用，進一步驗證了“波特假說”. 說明當政府實施環(huán)境規(guī)制以后，企業(yè)會進行綠色技術研發(fā)和創(chuàng)新，降低污染物的排放，提高企業(yè)的創(chuàng)新數(shù)量.

4.2 啟示

根據(jù)上文得出的結論，為協(xié)調好環(huán)境規(guī)制與創(chuàng)新成果之間的關系，提出以下建議和啟示：

第一，加強區(qū)域創(chuàng)新數(shù)量協(xié)同，強化合作交流. 根據(jù)實證結果表明，我國的創(chuàng)新數(shù)量不僅存在本地效應，還存在一定的空間集聚效應，因此在政府制定相應的政策時，不僅要考慮地區(qū)間的空間關聯(lián)性，強化相鄰地區(qū)之間的合作與交流，還要建設良好的基礎設施，使資源和要素在相鄰的省份相互流動，形成“共享效應”和“溢出效應”，從而使本地和相鄰地區(qū)的創(chuàng)新數(shù)量協(xié)調提高.

第二，優(yōu)化區(qū)域創(chuàng)新質量. 從結果中可以得出，創(chuàng)新質量僅僅存在本地效應，無法形成地區(qū)性的集聚效應和空間溢出效應，為改變現(xiàn)狀，政府要根據(jù)每個地區(qū)自身的基礎設施情況和資源優(yōu)勢，合理配置資源，制定激勵措施，向市場發(fā)出積極信號，從而提高創(chuàng)新質量水平. 向西方等發(fā)達國家學習先進的理念和先進的技術，使我國的創(chuàng)新質量形成一定的區(qū)域性的效應. 另一方面，企業(yè)要根據(jù)內部情況制定合理化的戰(zhàn)略，提高自身的思辨能力，精準判斷創(chuàng)新質量的變化趨勢，使本地和鄰地的創(chuàng)新成果形成一定的集聚性.

第三，制定漸近化和具體化的環(huán)境規(guī)制. 環(huán)境規(guī)制對創(chuàng)新成果存在不同的影響，對創(chuàng)新數(shù)量起到促進作用，對創(chuàng)新質量作用效果微弱. 因此，政府需要根據(jù)每個地區(qū)的具體情況來制定適應本地區(qū)的環(huán)境政策，合理調配環(huán)境規(guī)制政策組合，搭配使用各種環(huán)境規(guī)制工具，循序漸進推進環(huán)保市場建設，引導企業(yè)對污染性的生產方式進行升級和改造，使企業(yè)走健康發(fā)展之路. 并且政府可以設立相應的保護環(huán)境專項資金，使社會民眾參與其中，為社會創(chuàng)造良好的環(huán)境，從而充分激發(fā)企業(yè)的創(chuàng)新活力.