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第28卷第1期管理评论Vol. 28ꎬ No. 12016年1月Management Review Jan.ꎬ 2016不同环境政策工具对技术创新的影响分析 基于2004-2011年我国省级面板数据的实证研究余 伟1 陈 强2 陈 华11.南昌大学管理学院ꎬ南昌330031ꎻ2.同济大学经济与管理学院ꎬ上海200092摘要利用2004-2011年我国省级面板数据ꎬ将环境政策工具分为直接管制、经济手段和“软”手段ꎬ并分别以“三同时”环保投资、人均排污费收费和环境新闻报道量作为度量指标ꎬ并控制工业企业规模、所有制结构、贸易开放、经济发展水平等因素ꎬ分析不同类型环境政策工具对区域技术创新的影响ꎮ研究结果表明ꎬ从全国层面看ꎬ直接管制和经济手段对R&D投入都有效果不显著的促进作用ꎬ但“软”手段对R&D投入具有显著的促进作用ꎮ分区域看ꎬ直接管制对东部和内陆地区R&D投入都有效果不显著的促进作用ꎻ经济手段对东部R&D投入具有效果不显著的抑制作用ꎬ但对内陆地区R&D投入具有显著的促进作用ꎻ“软”手段对东部R&D投入具有显著的促进作用ꎬ但对内陆地区R&D投入具有效果不显著的促进作用ꎮ关键词直接管制ꎻ经济手段ꎻ“软”手段ꎻR&D投入ꎻ面板模型收稿日期2014-01-19基金项目国家软科学研究计划项目2013GXS1D005ꎮ作者简介余伟ꎬ南昌大学管理学院讲师ꎬ博士ꎻ陈强ꎬ同济大学经济与管理学院教授ꎬ博士生导师ꎮ引 言随着全球经济的发展ꎬ人类经济活动带来的工业污染严重损害了全球环境ꎬ并导致了气候变迁ꎮ如何抑制当前环境恶化的趋势ꎬ积极应对全球气候变化威胁是当前世界各国面临的艰巨任务ꎮ在经济学中ꎬ环境具有负外部性特征ꎬ政府如果缺乏适时积极的政策干预ꎬ生产活动产生的污染物过度排放会造成环境污染ꎮ所以ꎬ政府必须制定并实施积极的环境保护政策ꎬ以解决经济发展带来的环境问题ꎬ实现经济增长与环境质量改善的“双赢”ꎮ政策工具是环境政策的具体实现形式ꎮ根据环境政策工具发挥作用的主体性角度和政策工具的强弱性特征相结合的标准ꎬ大多数学者将政府环境政策工具分为直接管制命令-控制、经济手段市场激励和“软”手段三大类型[1]ꎮ不同类型的环境政策工具作用方式存在明显的差异ꎮ直接管制是由国家制定、颁布并实施的一系列法律法规ꎬ规定污染排放者必须遵守的目标、排放标准和技术标准ꎬ以及各级政府部门用于环境治理的各种支出ꎻ经济手段是通过改变经济主体的成本或效益ꎬ间接导致环境友好型行为的发生ꎬ常见的如环境税费、可交易排污许可证等ꎻ“软”手段又称为劝说鼓励手段ꎬ是除了直接管制和经济手段之外的所有环境政策工具ꎬ包括环境信息公开、环境宣传教育、考核与表彰等[2]ꎮ环境政策对企业技术创新具有重要影响ꎮ早在1932年ꎬ著名经济学家Hicks[3]提出政府规制能够引致创新的观点ꎮ哈佛大学波特教授1995年通过理论分析和案例研究ꎬ进一步明确提出更加严格但设计恰当的环境规制能够激励企业创新[4]ꎮ而且不同的环境政策工具创新效应也存在显著差别ꎮ直接管制要求不同的排污企业ꎬ采取统一的技术和排放标准ꎬ因而限制了企业污染物处理方式的选择空间ꎬ使得企业大多只能被动地增加治污成本ꎬ减少了研发投入ꎬ进而影响了企业技术创新ꎻ经济手段使经济主体获得一定程度选择和采取行动的自由ꎬ有利于排污企业积极开展研发与创新ꎬ以开发出适应企业的污染处理技术ꎻ“软”手段发挥作用的主体是社会公众ꎬ通过借助公众对环境破坏事件进行参与监督ꎬ会对企业和地方政府带来舆论压力ꎬ迫使其采取相应的技术改进措施ꎮ54 管理评论第28卷改革开放30多年来ꎬ我国环境政策工具经历了简单多数走向复合多样的历史变迁ꎬ从20世纪70年代末以单一的直接管制为主导的环境政策工具体系逐步转变为20世纪90年代以来以直接管制、经济手段和“软”手段相结合的环境政策工具体系ꎮ那么ꎬ对于中国来说ꎬ不同类型的环境政策工具对区域技术创新的影响是否存在差异而相同类型的环境政策工具对不同区域技术创新是否有不同影响这些都是优化我国环境政策ꎬ以进一步提升区域技术创新能力亟需解决的重要问题ꎮ鉴于此ꎬ本文利用我国30个省份2004-2011年的经验数据ꎬ将环境政策工具分为直接管制、经济手段和“软”手段ꎬ并且控制经济发展水平、工业企业规模、所有制结构、贸易开放等因素ꎬ探求不同类型环境政策工具对区域技术创新的影响ꎮ文献综述关于环境政策工具对企业技术创新的影响ꎬ近年来许多学者积极展开了研究ꎮ直接管制方面ꎬ学者们关于其对创新影响的实证研究得出了不同的结论ꎮ Hemmelskamp[5]注意到直接管制不能持续地刺激污染减排至规定的标准ꎮ相反ꎬKuntze[6]认为直接管制有效激励创新的潜能依赖于具体设计如标准VS最佳可用技术、管制范围是否包括旧工厂等和实施灵活性、强迫服从等ꎮ经济手段方面ꎬJaffe等[7]认为以交易许可等为代表的市场化环境规制对发明、创新以及环境友好型技术的扩散拥有较为显著的积极作用ꎮ Iraldo等[8]以欧盟生态管理和审计计划EMAS为案例进行研究ꎬ计量分析显示设计良好的环境管理系统除对环境绩效有积极影响ꎬ对技术和组织创新也产生了积极影响ꎮ Wirl[9]研究了排放税和排放许可对清洁技术的刺激作用ꎬ发现排放许可能够完全消除污染ꎬ并有利于促进清洁技术的扩张ꎮ同时ꎬ较多文献也考察了“软”手段对企业创新的影响ꎮ Brouhle等[10]研究了美国最大的自愿环保项目“气候智慧方案”Climate Wise Program对企业创新活动的影响ꎬ发现企业项目的参加确实引起了环境专利的变化ꎬ但是仅仅存在于低R&D强度企业ꎮ与考察单个政策工具对企业技术创新的影响不同ꎬ少数学者对不同政策工具创新效应进行了比较分析ꎮPopp[11]发现SO2可交易排放体系的引进较之前技术标准下的直接管制而言ꎬ设备脱硫效率有显著的提高ꎮJohnstone等[12]就不同类型环境规制措施对特定产业的创新影响进行了更为细致的研究ꎬ分别检验了出口退税、可交易能源证明、投资激励、税收措施、价格限制、自愿产业协议、环境责任等手段对相关产业创新的作用ꎮ研究表明可交易能源证明能激励与化石能源竞争的产业的技术创新ꎬ出口退税更易激励太阳能产业的技术创新ꎮ Testa等[13]利用2011年欧洲三个地区建筑部门不同细分市场中公司层面的调查数据ꎬ考察了三大环境政策工具直接管制、经济手段、“软”手段的相互作用是否会给企业竞争力带来不同的影响ꎮ研究发现直接管制对企业技术创新和无形绩效有显著的促进作用ꎬ经济手段对企业经济绩效具有抑制作用ꎮ Testa等[14]通过对2012年25家意大利建筑-化学企业和28家爱尔兰制药企业问卷调查发现ꎬ直接管制与经济或自愿管制相比较是更为重要的产业环境绩效驱动因素ꎮ从上述研究中可以看出ꎬ现有的研究大都是独立考察不同环境政策工具对企业技术创新的影响ꎬ而对三种环境政策工具对技术创新的影响差异进行比较的实证研究不足ꎬ结论也不尽一致ꎬ特别是目前对中国不同的环境政策工具对技术创新的影响差异研究较少ꎬ鉴于此ꎬ本文利用我国30个省市2004-2011年的面板数据ꎬ将环境政策工具分为直接管制、经济手段和“软”手段ꎬ采用计量分析方法ꎬ基于柯布-道格拉斯Cobb ̄Douglas函数ꎬ探求三大类型环境政策工具对我国区域技术创新影响的差异ꎬ以期找到环境政策工具合理组合ꎬ提高环境政策的创新效应ꎬ弥补现有文献的不足ꎮ模型的设定和说明1、模型设定由于柯布-道格拉斯Cobb ̄Douglas函数及其扩展形式被认为是一种很实用的传统生产函数ꎬ在经济理论和实证研究中具有重要意义ꎮ由于技术创新产出主要为知识产出形式ꎬ本文将传统物质生产函数向技术创新生产领域延伸ꎬ假设技术创新产出函数与前者形式相同ꎮ又由于不同类型的环境政策工具对企业技术创新的影响机制存在差异ꎬ本文将环境政策工具分为直接管制DR、经济手段EI、“软”手段SI三种类型ꎮ考第1期余 伟ꎬ等不同环境政策工具对技术创新的影响分析55 虑到我国地区经济发展差异较大ꎬ经济资源的禀赋条件、对外贸易水平和所有制结构必然对区域技术创新产生影响ꎬ因此也将经济发展水平、贸易开放强度和所有制结构纳入模型ꎮ我国各地区的技术创新产出函数形式设定如下Iit = αDRitβ1ENVitβ2SIitβ3SIZEitβ4OSitβ5OPENNESSitβ6GDPitβ7 1为了剔除异常项和异方差的影响ꎬ对模型1取对数ꎬ得到基本计量方程为lnIit= α+β1lnDRit+β2lnENVit+β3lnSIit+β4lnSIZEit+β5lnOSit+β6lnOPENNESSit+β7lnGDPit+εit 2其中ꎬ变量i代表不同地区ꎬt代表不同的年份ꎮ技术创新I是被解释变量ꎻ环境政策工具ENV是解释变量ꎬ包括直接管制DR、经济手段EI和“软”手段SIꎻ控制变量包括地区工业企业规模SIZE、所有制结构OS、贸易开放程度OPENNESS、经济发展水平GDPꎮ α、β均为待估参数ꎬεit为残差项ꎮ2、数据来源与变量说明本文数据来源于历年的«中国统计年鉴»、«中国科技统计年鉴»和«中国环境年鉴»以及高校财经数据库ꎬ为保持数据的一致性ꎬ选取时间跨度为2004-2011年的省际面板数据西藏自治区数据缺失严重ꎬ未包含ꎬ其中名义变量以2004年的不变价格为基准做了处理ꎮ各变量的描述性统计如表1所示ꎮ1技术创新创新活动水平的高低通常取决于创新的投入水平ꎬ即研发投入水平和科研人员的数量ꎮ考虑到指标的可获得性ꎬ借鉴Hamamoto[15]ꎬKneller和Manderson[16]的方法ꎬ本文采用各地区企业研究开发R&D经费支出作为衡量创新能力的指标ꎮ企业研发投入资金越多ꎬ意味着区域技术创新能力越强ꎮ2环境政策工具直接管制的度量在诸多直接管制中ꎬ“三同时”制度是我国独创的一项环保政策和环境管理制度ꎬ它要求一切新建、改建、扩建的基本建设项目ꎬ在设置或安装防污设施或其他环保设施时ꎬ必须与主体工程同时设计、同时施工、同时投产ꎬ是中国目前提高环境准入门槛ꎬ防止新污染源产生的有力手段ꎮ根据数据的可得性ꎬ本文将各省份历年“三同时”环保投资与工业总产值的比重作为直接管制的度量指标ꎬ指标数据均来自于«中国环境年鉴»2004-2011ꎮ直接管制强度=“三同时”环保投资/工业产值1000经济手段EI的度量经济手段主要通过价格、税收、收费、补贴及信贷等市场信号来影响排污者的行为决策ꎮ排污收费制度是目前中国最为典型的经济手段型环境政策工具ꎮ本文采用人均排污收费作为各地区经济手段型环境政策工具衡量指标ꎮ“三同时”手段SI的度量由于环境信息披露在“软”手段中扮演着越来越重要的角色ꎬ本文利用环境信息披露来对地区“软”手段进行度量ꎮ借鉴贾瑞跃等[17]的方法ꎬ我们以各省份的省市委机关报所报道的环境新闻数量来衡量该地区的环境信息披露情况ꎬ反映该地区的“软”手段情况ꎮ3地区工业企业规模熊彼特认为ꎬ大规模的企业由于拥有更多的创新所必需的资源ꎬ因而相比于小规模的企业ꎬ越有可能创新ꎮ国内外学者多数认为企业规模会在一定程度上影响到企业的技术创新能力和水平ꎮ我国各个省市的产业发展规模参差不齐ꎬ我们采用企业工业总产值来衡量企业规模对技术创新的影响ꎮ4所有制结构工业企业的所有制结构是决定区域创新能力的一个重要因素ꎮ我们利用国有及国有控股工业资产合计占规模以上工业企业资产合计的比重作为所有制结构衡量指标ꎮ5贸易开放区域的贸易开放程度也能够影响创新ꎬ来自国外贸易的强烈竞争将会刺激本地区企业减少成本ꎬ因而鼓励创新ꎮ本文采用各地区按境内目的地和货源地分货物进出口总额与地区生产总值的比值衡量贸易开放程度ꎮ6经济发展水平我们利用人均国内生产总值来衡量地区经济发展水平ꎮ为了确保数据的可比ꎬ以1999年为基期的国内生产总值平减指数对人均国内生产总值进行平减ꎮ56 管理评论第28卷为了对不同区域进行系统性的实证研究ꎬ本文将全国省份划分为东部和内陆地区两大区域ꎬ考察三种环境政策工具是如何影响区域R&D投入水平ꎬ以获得具有意义和可比较的研究发现ꎮ东部地区包括辽宁、河北、北京、天津、山东、江苏、浙江、上海、福建、广东、海南共11个省市ꎻ内陆地区包括黑龙江、吉林、山西、河南、湖北、湖南、安徽、江西、四川、重庆、云南、贵州、广西、陕西、内蒙古、甘肃、青海、宁夏、新疆共19个省份ꎮ对于面板数据模型ꎬ常利用豪斯曼检验Hausmanꎬ1978[18]方法ꎬ确定是选择随机效应还是固定效应模型ꎬ若豪斯曼检验值显著则选择固定效应模型ꎬ若豪斯曼检验不显著则选择随机效应模型ꎮ由于政府环境政策对企业技术创新存在一定的滞后效应ꎬ本文考察三种环境政策工具的滞后1期对R&D投入的影响ꎮ而且所有控制变量都设置为滞后1期ꎬ避免模型产生内生性问题ꎮ本文分析工具为Stata12􀆰 0ꎮ变量的描述性统计见表1ꎮ表1 变量的描述性统计变量均值标准差最小值最大值R&D支出lnR&D 13􀆰 4648 1􀆰 4125 9􀆰 6772 16􀆰 181614􀆰 3402 1􀆰 4590 9􀆰 6772 16􀆰 181612􀆰 9581 1􀆰 1073 10􀆰 2940 14􀆰 9880直接管制lnDR 0􀆰 9048 0􀆰 6488 -1􀆰 1168 3􀆰 77450􀆰 7302 0􀆰 6677 -0􀆰 6943 3􀆰 77451􀆰 0058 0􀆰 6175 -1􀆰 1168 2􀆰 6734经济手段lnEI 2􀆰 3164 0􀆰 6470 0􀆰 5329 4􀆰 40182􀆰 4364 0􀆰 6717 0􀆰 5329 3􀆰 47462􀆰 2469 0􀆰 6239 1􀆰 0644 4􀆰 4018“软”手段lnSI 5􀆰 1040 0􀆰 9262 1􀆰 0986 7􀆰 04495􀆰 0321 1􀆰 0071 3􀆰 0445 7􀆰 04495􀆰 1456 0􀆰 8766 1􀆰 0986 6􀆰 4361工业企业规模lnSIZE 9􀆰 0269 1􀆰 1928 5􀆰 9064 11􀆰 58699􀆰 7810 1􀆰 2192 5􀆰 9996 11􀆰 58698􀆰 5904 0􀆰 9339 5􀆰 9064 10􀆰 7548所有制结构OS 0􀆰 5610 0􀆰 1811 0􀆰 1400 0􀆰 90560􀆰 4064 0􀆰 1751 0􀆰 1400 0􀆰 78770􀆰 6505 0􀆰 1106 0􀆰 3970 0􀆰 9056贸易开放程度OPENNESS 0􀆰 3454 0􀆰 3962 0􀆰 0295 1􀆰 66820􀆰 7305 0􀆰 4348 0􀆰 1492 1􀆰 66820􀆰 1225 0􀆰 0548 0􀆰 0295 0􀆰 4147经济发展水平lnGDP 9􀆰 9407 0􀆰 6106 8􀆰 3658 11􀆰 332010􀆰 4242 0􀆰 5115 9􀆰 1867 11􀆰 33209􀆰 6608 0􀆰 4736 8􀆰 3658 10􀆰 9657注各变量中的第一行、第二行和第三行分别为全国、东部和内陆地区数据ꎮ图1 全国及东部、内陆地区“三同时”环保投资变化趋势图1反映了2004-2011年间全国及东部、内陆地区“三同时”环保投资的变化趋势ꎮ从图1可以看出2004-2011年间全国及东部“三同时”环保投资呈现先上升后下降再上升的态势ꎬ尤其是在2004-2008年间第1期余 伟ꎬ等不同环境政策工具对技术创新的影响分析57 上升速度较快ꎬ这主要由于这期间中国特别是东部经济的快速增长导致污染排放量的急剧增加ꎬ国家加大了直接管制的强度ꎬ推动全国“三同时”环保投资额随之增加ꎻ另外ꎬ还发现东部的“三同时”环保投资一直大于内陆地区ꎬ表明东部较高的经济发展水平有力促进了“三同时”环保投资ꎮ图2可以看出2004-2011年全国及东部、内陆地区排污费征收呈现逐步增长的变化趋势ꎬ且自2006年后内陆地区每个年份略多于东部ꎬ表明2006年以来ꎬ自然资源丰富而经济相对落后的内陆地区在经济发展的过程中面临着比东部更严峻的污染排放形势ꎬ经济手段的执行力度相应加大ꎮ图3反映了2004-2011年间全国及东部、内陆地区环境新闻数量呈现持续增长的态势ꎬ表明“软”手段这一环境政策工具越来越多的得到了应用ꎬ随着环境污染的日益严峻ꎬ导致环境新闻数量也相应不断增加ꎮ图2 全国及东部、内陆地区排污费征收变化趋势图3 全国及东部、内陆地区环境新闻报道量变化趋势计量结果及分析为了确保估计结果的有效性ꎬ避免产生伪回归ꎬ首先需要进行单位根检验ꎬ以分析面板数据是否平稳ꎮ面板数据的单位根检验通常分为相同根情形下的单位根检验和不同根情形下的单位根检验ꎮ借鉴通常文献做法ꎬ本文同时采用相同根情形下的LLC检验和不同根情形下的IPS检验ꎬ当两者结论不一致时则认为存在单位根ꎬ即数据非平稳ꎬ检验结果见表2ꎬ可以看出ꎬ所有变量序列均为平稳序列ꎬ因此可以进行回归分析ꎮ表2 面板数据单位根检验结果变量LLC IPS结论lnR&D -1􀆰 3630􀆰 00∗ ∗ ∗ -2􀆰 1190􀆰 00∗ ∗ ∗平稳lnDR -1􀆰 9690􀆰 00∗ ∗ ∗ -2􀆰 6630􀆰 00∗ ∗ ∗平稳lnEI -1􀆰 6540􀆰 00∗ ∗ ∗ -2􀆰 5990􀆰 00∗ ∗ ∗平稳lnSI -1􀆰 2880􀆰 00∗ ∗ ∗ -2􀆰 7170􀆰 00∗ ∗ ∗平稳lnSIZE -1􀆰 0180􀆰 00∗ ∗ ∗ -1􀆰 9250􀆰 02∗ ∗平稳OS -1􀆰 2520􀆰 00∗ ∗ ∗ -1􀆰 8240􀆰 050∗ ∗ ∗平稳TRADE -1􀆰 5170􀆰 00∗ ∗ ∗ -2􀆰 2980􀆰 00∗ ∗ ∗平稳lnGDP -1􀆰 8690􀆰 00∗ ∗ ∗ -2􀆰 3340􀆰 00∗ ∗ ∗平稳注∗ ∗ ∗ 、∗ ∗ 、∗分别表示参数估计在1%、5%、10%的水平下拒绝变量不平稳的原假设ꎬ括号内为相应检验统计量的伴随概率ꎮ1、不同环境政策工具对全国层面技术创新能力影响的分析本文利用中国2004-2011年30个省市自治区数据对模型进行回归分析ꎬ结果如表3所示ꎮ回归结果表3表明ꎬ模型的豪斯曼统计量拒绝了个体随机效应的形式ꎬ模型最终设定为个体固定效应形式ꎮ由表3可知ꎬ直接管制对全国R&D投入具有促进作用ꎬR&D投入弹性为0􀆰 0214ꎬ但效果并不显著ꎬ这可能由于“三同时”环保投资使得全国层面的企业进一步增加了生产成本ꎬ从而影响了企业的R&D投入ꎻ经济手段对全国R&D投入也具有促进作用ꎬR&D投入弹性为0􀆰 0157ꎬ效果也并不显著ꎬ这与Jaffe等[19]发现市场化环境规制对创新拥有较为显著的积极作用的研究结果不一致ꎮ可能的原因是ꎬ目前我国排污费征收是一种超标排污收费ꎬ而不对所有污染排放收费ꎬ不是一种动机收费ꎬ是一种惩罚性的消极手段ꎬ不是激励型积极手段[20]ꎬ因而不能对企业技术创新带来充分的激励ꎮ “软”手段对全国R&D投入有显著的促进作用ꎬR&D投入弹性为0􀆰 0444ꎬ也就是环境新闻数量每增加1%ꎬ全国R&D投入将增加0􀆰 0444%ꎬ说明环境信息披露能给全国层面企业带来较大的环境技术创新压力ꎬ促进了企业的R&D投入ꎻ企业规模对全国R&D投入有显著的促58 管理评论第28卷表3 总体回归结果变量估计值C 3􀆰 623∗ ∗ ∗4􀆰 47lnDR 0􀆰 02140􀆰 93lnEI 0􀆰 01570􀆰 42lnSI 0􀆰 0444∗ ∗ ∗2􀆰 43lnSIZE 0􀆰 1616∗1􀆰 23OS -1􀆰 4559∗ ∗ ∗TRADE -0􀆰 5513∗ ∗ ∗-3􀆰 77lnGDP 0􀆰 9168∗ ∗ ∗5􀆰 36调整后的R2 0􀆰 9249F统计量 63􀆰 68∗ ∗ ∗Hausman 60􀆰 70∗ ∗ ∗注∗ ∗ ∗ 、∗ ∗和∗分别表示t值在1%、5%和10%的水平上显著ꎬ括号内为t统计量ꎮ进作用ꎬR&D投入弹性为0􀆰 1616ꎬ这与熊彼特的观点相一致ꎻ地区经济发展水平对全国R&D投入也有显著的促进作用ꎬR&D投入弹性为0􀆰 9168ꎬ说明经济发展水平的提高对R&D投入能产生积极影响ꎻ企业所有制结构对全国R&D投入有不显著的负面影响ꎬ说明国有产权比重的增加不利于全国企业R&D投入ꎻ贸易开放程度对全国R&D投入有显著的抑制作用ꎬ这可能是由于我国进出口贸易主要为加工贸易ꎬ技术含量较低产品在进出口中贸易中占较大比重造成ꎮ2、不同环境政策工具对区域层面技术创新能力影响的分析由于在经济发展、环境规制政策ꎬ以及技术创新水平方面ꎬ我国的东部和内陆地区都有较大的差异ꎬ本文进一步分析不同环境政策工具对中国技术创新影响的区域性差异ꎮ回归结果表4显示ꎬ东部和内陆地区的豪斯曼统计量拒绝了个体随机效应形式ꎬ因此ꎬ分区域的面板模型为个体固定效应形式ꎮ表4 分区域的回归结果变量东部地区内陆地区C 0􀆰 67030􀆰 49 5􀆰 068∗ ∗ ∗4􀆰 70lnDR 0􀆰 02060􀆰 78 0􀆰 02980􀆰 86lnEI -0􀆰 0135-0􀆰 32 0􀆰 0924∗ ∗1􀆰 60lnSI 0􀆰 0705∗ ∗ ∗3􀆰 590􀆰 01860􀆰 66lnSIZE -0􀆰 0635-0􀆰 38 0􀆰 3994∗ ∗ ∗2􀆰 02OS -1􀆰 4904∗ ∗ ∗ -1􀆰 2205∗ ∗ ∗-2􀆰 10 -2􀆰 52TRADE -0􀆰 1555 -1􀆰 4099∗ ∗ ∗-1􀆰 06 -2􀆰 40lnGDP 1􀆰 4087∗ ∗ ∗6􀆰 220􀆰 5279∗ ∗ ∗2􀆰 01调整后的R2 0􀆰 9543 0􀆰 9210F统计量62􀆰 98∗ ∗ ∗ 47􀆰 65∗ ∗ ∗Hausman 33􀆰 79∗ ∗ ∗ 18􀆰 03∗ ∗注∗ ∗ ∗ 、∗ ∗和∗分别表示t值在1%、5%和10%的水平上显著ꎬ括号内为t统计量ꎮ第1期余 伟ꎬ等不同环境政策工具对技术创新的影响分析59 由表4可以发现直接管制无论对东部还是内陆地区的R&D投入促进作用都不明显ꎬR&D投入弹性分别为0􀆰 0206和0􀆰 0298ꎮ经济手段对东部和内陆地区R&D投入具有不同的影响ꎮ经济激励型工具对东部R&D投入具有负的作用ꎬR&D投入弹性为-0􀆰 0135ꎬ但效果不显著ꎻ经济激励型工具对内陆地区R&D投入具有显著的促进作用ꎬR&D投入弹性为0􀆰 0924ꎬ排污收费每增加1%ꎬR&D投入将增加0􀆰 0924%ꎮ这一结果说明ꎬ相比较经济发展水平较高的东部沿海ꎬ内陆地区排污费的征收更能促进技术创新水平的提高ꎮ“软”手段对东部和内陆地区R&D投入也产生了不同的影响ꎮ公众参与型工具对东部R&D投入具有显著促进作用ꎬR&D投入弹性为0􀆰 0705ꎬ环境新闻量每增加1%ꎬR&D投入将增加0􀆰 0705%ꎻ公众参与型工具对内陆地区的R&D投入具有促进作用ꎬR&D投入弹性为0􀆰 0186ꎬ但效果不显著ꎮ说明环境信息披露能对经济发展水平较高地区带来更大的技术创新压力ꎮ企业规模有利于促进内陆地区的R&D投入ꎬR&D投入弹性为0􀆰 5630ꎬ企业规模每增加1%ꎬR&D投入将增加0􀆰 5630%ꎬ而企业规模对东部的R&D投入具有负作用ꎬR&D投入弹性为-0􀆰 0635ꎬ但效果并不显著ꎮ一般认为ꎬ规模更大的企业倾向开展更多的R&D活动ꎮ但Aghion等[21]提出ꎬ企业规模和技术创新两者存在着倒“U”型关系ꎬ即企业发展初期ꎬ规模越大ꎬ越能促进技术创新ꎬ但随着企业发展到一定水平后ꎬ规模越大ꎬ反而不利于技术创新ꎮ由于我国内陆地区和东部企业规模处于不同的水平ꎬ因而对技术创新具有不同影响ꎮ企业所有制结构无论对东部还是内陆地区的R&D投入都具有显著的抑制作用ꎬR&D投入弹性分别为-1􀆰 4904和-1􀆰 2205ꎬ国有资产比重每提高1%ꎬ东部和内陆地区R&D投入将分别减少1􀆰 4904%和1􀆰 2205%ꎮ贸易开放程度对东部R&D投入具有抑制作用ꎬR&D投入弹性为-0􀆰 1555ꎬ但效果不显著ꎻ贸易开放程度对内陆地区R&D投入具有显著的抑制作用ꎬR&D投入弹性为-1􀆰 4099ꎬ这主要归因于我国东部和内陆地区进出口贸易都是以加工贸易为主ꎬ高技术产品进出口贸易较少ꎬ进出口贸易总量的增加并不能带来区域技术创新能力的提高ꎮ地区经济发展水平对东部和内陆地区的R&D投入均具有显著的促进作用ꎬR&D投入弹性分别为1􀆰 4087和0􀆰 5279ꎬ人均地区生产总值每增加1%ꎬ东部和内陆地区R&D投入将分别增加1􀆰 4087%和0􀆰 5279%ꎬ并且地区经济发展水平对东部R&D的促进作用大于对内陆地区的促进作用ꎮ这说明地区经济发展水平是区域技术创新的重要条件ꎬ并且地区经济发展水平越高ꎬ越能促进区域技术创新ꎮ研究结论与政策建议本文研究了环境政策、企业规模、所有制结构、贸易开放程度和经济发展水平等各自对地区技术创新的影响ꎬ并且将环境政策工具细分为直接管制、经济手段和“软”手段ꎬ研究结果表明一是全国层面上ꎬ“三同时”投资衡量的直接管制对R&D投入的具有效果不显著的促进作用ꎬ排污收费衡量的经济手段对R&D投入也具有效果不显著的促进作用ꎬ但以环境信息披露衡量的“软”手段对R&D投入却具有效果显著的促进作用ꎮ当前我国环境政策工具应用的基本特征是直接管制行政命令手段运用较多ꎬ经济手段应用不足ꎬ“软”手段较为欠缺[22]ꎮ Ambec等[23]认为ꎬ由于基于市场并且灵活的经济手段如排放税、贸易许可和绩效标准给公司留下了更多的空间找到减少遵循成本的技术办法ꎬ因而经济手段比环境标准、排放限额等基于命令-控制的直接管制更有助于企业创新ꎮ另外ꎬ在形成有效行动的政治意愿方面ꎬ信息公开、社区压力和公众参与是最有决定性的作用[24]ꎬ信息披露、绿色标签等“软”手段作用日益突出ꎮ根据实证结果ꎬ我国今后环境政策工具应以直接管制为主逐渐转变为直接管制、经济手段和“软”手段三种政策工具综合运用ꎬ实现优势互补ꎮ在完善现有直接管制工具的同时ꎬ改革排污费的征收方式、内容和动机ꎬ使之成为激励型的积极手段ꎬ另外ꎬ更多运用排放税、排污贸易许可等更具创新激励作用的经济手段ꎮ同时ꎬ强化环境信息披露等“软”手段的应用ꎬ使得企业迫于信息披露压力而高度关注自身生产的清洁程度、环保行为和产品安全指数ꎬ从而推动企业进行环境技术创新ꎮ二是在资源禀赋不同并且经济和技术发展处于不同阶段的地区ꎬ环境政策工具对R&D投入的影响存在差异ꎮ “三同时”制度衡量的直接管制无论对东部还是内陆地区的R&D投入促进作用都不明显ꎮ排污收费60 管理评论第28卷衡量的经济手段对东部R&D投入具有效果不显著的抑制作用ꎬ但对内陆地区R&D投入具有显著的促进作用ꎮ环境信息披露衡量的“软”手段对东部R&D投入具有显著的促进作用ꎬ但对内陆地区R&D的促进作用不明显ꎮ我国不同地区应根据本区域资源禀赋和经济发展水平ꎬ实施与本地相适宜的环境政策工具ꎮ东部除应对排污费征收进行改革外ꎬ今后应积极运用更具灵活性的其他经济手段ꎮ此外ꎬ还应加大环境信息披露力度ꎬ充分发挥“软”手段的作用ꎮ内陆地区现阶段要继续发挥排污费征收对技术创新的激励作用ꎬ并重视环境信息披露的作用ꎬ促使企业采取相应的环境技术改进措施ꎮ三是企业规模对全国层面的R&D投入具有显著的促进作用ꎬ从区域来看ꎬ企业规模对东部沿海R&D投入具有不显著的抑制作用ꎬ而对内陆地区具有显著的促进作用ꎮ根据这一实证结果ꎬ东部企业应走出规模扩张的老路ꎬ更加注重增强产品开发能力ꎬ加快技术改造步伐ꎬ注重效益及节能降耗减排ꎬ通过内涵发展来进一步提升区域技术创新水平ꎻ而内陆地区现阶段应继续提高工业化发展水平ꎬ鼓励扶持做大工业企业规模ꎬ通过工业企业规模扩张来带动区域技术创新能力增强ꎮ四是所有制结构即国有经济比重无论从全国层面还是从区域层面对R&D投入都有显著的负作用ꎮ这种抑制作用很大程度上是因为地方政府对国有企业的干预过多ꎬ国有企业承担了政府过多的政策性负担ꎬ而地方政府对增加财政收入、扩大就业率等短期利益的追逐导致了国有企业没有积极性去投资高风险见效慢的创新项目[25]ꎮ为此ꎬ要适度减少地方政府对国有企业的行政干预ꎬ减轻国有企业政策性负担ꎬ让其有更多的积极性开展技术创新ꎮ五是贸易开放程度对全国层面R&D投入有显著的负面影响ꎬ从区域看ꎬ贸易开放程度对东部和内陆地区R&D投入都具有负面影响ꎮ要加快改变我国进出口贸易中以加工贸易为主的贸易结构ꎬ不断提高高新技术产品在进出口贸易中的比重ꎬ提升进出口贸易层次ꎬ以激烈的高技术产品贸易竞争倒逼区域创新能力的不断提升ꎮ最后ꎬ地区经济发展水平对R&D投入具有显著的促进作用ꎬ尤其是经济发展水平越强的区域ꎬR&D投入也越多ꎮ要继续增强我国和各区域经济发展水平ꎬ为R&D投入创造良好的外部条件ꎬ以促进加快建设创新型国家ꎮ在经验分析的过程中ꎬ本文也存在着不足目前关于环境政策工具尚未建立统一完善的衡量指标ꎬ虽然本文就三种环境政策工具分别各自选取了具有代表性的指标ꎬ但仍然存在一定程度的缺陷ꎮ另外ꎬ我们并没有对我国30个省份污染密集度进一步进行区分ꎬ如分成高污染密集型区域和低污染密集型区域ꎬ三种环境政策工具对两个区域有何不同影响如何进一步完善上述问题ꎬ将是我们下一步的研究方向ꎮ参考文献[1] 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