环境规制政策演变对中国医药制造业创新效率的影响研究

赖红波 储艳霞

摘 要：在环境问题日益突出的背景下，学术界做了大量关于环境的研究。但鲜有文献说明不同类型环境规制政策的变化对医药制造业创新效率的影响。因此，文章基于费用型环境规制与投资型环境规制2种政策类型和2004—2016年中国27个省的面板数据，使用随机前沿（SFA）分析方法，实证研究了不同类型环境规制政策对医药制造业技术创新效率的影响。研究结果表明，费用型环境规制政策和投资型环境规制政策都对医药制造业的创新效率产生了“激励效应”;在投资型环境规制中，建设项目“三同时”环保投资对医药制造业创新产出有正向作用;而工业污染源治理投资则对医药制造产业的创新作用不显著。

关键词：费用型环境规制;投资型环境规制;创新效率

中图分类号：R 95

文献标识码：A 文章编号：1672-7312（2019）04-0405-06

0 引 言

医药制造业作为我国高新技术制造产业之一，其发展的核心是需要不断的创新，才能保持快速的增长。多年来，医药制造业虽然保持了较快的增长速度，但在其成为我国支柱产业的同时，也成为国家环保部确定的重点监控和治理的污染行业之一[1]。有研究表明，中国医药制造业70%的化工药品制造和中成药生产过程中，“三废”排放量，对环境污染较重[2]。一方面，我国“十一五”以来对医药制造业的投入不断，但技术创新效率较低，产出较少，资源浪费等现象依然存在[3];另一方面，我国针对环境污染也出台了一些相应的环境政策，如《中华人民共和国环境保护税法》等，目的在于减轻环境污染，提高企业的创新效率，打造绿色产业。基于此，研究运用SFA方法，探究了环境制度因素对医药制造产业创新发展的影响。

1 文献回顾

新古典理论提出“成本说”认为[4]，环境规制会提升企业成本使企业竞争力下降;像Walley和Whilehead都赞同，若政府强制执行环境绩效，可能会导致企业成本上升。与之相反，迈克尔·波特（Michael Porter）的“创新补偿说”认为，短期中的严厉环保政策会提高企业成本;长期中的环境规制将刺激企业进行相关的技术创新活动，并提升产业竞争力[5]。自波特假说提出以来，一部分学者的研究结论反对波特假说，认为环境规制对技术进步和效率改进没有明显的促进作用（Brannlund et al.，1995;Nakano，2002）;另一部分学者则赞同波特假说，即环境规制有利于刺激企业进行技术创新和管理创新[6]（Campbell，2003;张成等，2011）。

关于环境规制影响制造业发展的实证研究[2]，国内外学者根据国研究对象的不同，得出的结论也不尽相同。Jaffe和Palmer（1997）研究美国环境规制对制造业企业研发的影响，发现环境规制会提高企业在污染治理的研发方面的投入。Knellex和Manderson（2012）利用美国制造业数据研究环境规制对技术创新的影响，发现严格的污染排放标准对总体的R&D投入没有起到明显促进作用[7]。Montalvo（2003）对墨西哥北部企业清洁技术进行分析得出，假如技术变化趋势不变，但环境规制过于严厉，会阻碍企业进行绿色技术创新[8]。Conrad and Wast，Boyd and McClelland等学者通过对欧美国家相关产业进行实证分析后表明，环境规制与技术创新之间没有确定的关系。Sun等利用DEA分析方法对韩国制造业技术创新效率进行分析后显示，低技术产业和高技术同时存在技术进步[9]。我国学者张成[6]、李斌[10]、李小平[11]等研究结果显示，环境规制与治污技术创新之间存在非线性关系，王杰和刘斌则证实了适宜的环境规制与中国企业生产率水平呈现倒N形关系[12]。

关于医药制造业创新效率的话题也是国内外学者们研究的热点。如国外学者Pannu等（2010，2011）[13-14]采用DEA方法中的BBC模型和Malmquist指数分析了从1998—2007年印度医药制造业相对效率与生产率的变化。张永庆，刘清华等（2011）采用SFA方法对我国医药制造业的研发效率及其影响因素进行了探索[15]。邬龙，张永安（2013）运用SFA方法研究了北京市信息技术和医药产业的创新效率[16]。谭晓东，陈玉文研究发现政策环境不利于医药制造业创新效率的提高，且经济环境与市场环境对其影响也不显著，但科技环境对其有积极影响[17]。曹阳，张思文运用SFA方法测度了2005—2014年间医药制造业技术研发效率的提升[18]。刘忠敏，马文婷基于网络SBM-Malmquist模型研究医药制造业创新效率时发现政府支持对医药制造业创新效率的提高无影响[19]。樊玉录，陈玉文基于向量自回归模型的研究发现政府资金投入对中国医药制造业企业R&D产出有明显的激励作用[20]。

通过上述文献简述可以发现，国内外学者对环境规制与制造业企业都进行了大量的研究，但是并没有形成统一的意见。重要的问题是对于这两者关系的研究中，通常将环境规制作为一个综合变量来研究，并未将其进一步分类，如利用信息化水平作为广义的环境变量的选择目标[13];还有学者将环境规制强度作为环境变量的度量指标[14];此外，法律、法规数量等也会被选择成为环境规制的度量，但是这都强调环境规制政策的整体影响。在对医药制造业创新效率的研究中，会发现学者们研究的政府资助，政策环境等因素对医药制造业创新效率的影响有明显不同，但鲜有将环境规制與医药制造业两者结合研究。因此，文中根据广义的环境规制分类（信息型（或劝导型）、合作型、经济型、管制型4类（Bocher，2012）），同时借鉴国际上对环境规制工具的划分，并选取以OECD（经济合作与发展组织）为代表的对环境规制三分法（即命令控制手段、经济手段或称市场机制以及劝说式手段）的前2种分类方式。将环境规制划分为费用型环境规制和投资型环境规制2种类型[15]，归属于命令控制型和经济激励型环境规制。通过数据的构造代理指标来分析不同环境规制政策对高技术制造业创新效率的影响。

2 研究假设与设计

目前的研究认为环境规制对企业技术创新具有“正”“负”两方面的影响。费用型环境规制产生的是“负”影响，是指在环境相关投入中，在短期内（一年以内）所产生的相关费用，如与环境相关的税费。强调的是费用型环境规制是一种负担，增加了企业的生产成本，在其他条件都不改变的前提下，它降低了企业在其他方面的资金投入，如研发投入，企业人文环境的投入。原毅军[16]等认为环境费用使企业生产成本上升，最终阻碍了产出增长。投资型环境规制是投资的一种，如环境治理设施投资、环境技术投资等，它不仅具有环境保护效益，更是一种长期效益。从长期来看，能减少企业的经济负担[15]。促使企业增加技术创新投入，提升技术创新能力。

自从数据包络分析方法（简称DEA）及Fried等三阶段DEA模型评价方法提出以来，学术界采用该方法对中国高技术产业投入产出效率进行了比较全面的研究。利用数据包络分析（DEA）方法的研究文献颇为丰富。如在高技术产业的创新投入产出效率上，有余泳泽[17]、肖仁桥[18]等人的大量研究。在随机前沿分析（SFA）方法的研究中，刘志迎等对中国高技术产业效率进行了比较全面的实证分析;朱有为、韩晶[19]、杨青峰[20]等对我国高技术产业的研究也颇有建树。但是，鲜有文献是从环境规制分类的角度对高技术制造业进行研究。因此，文中将从环境规制角度切入，并考虑到数据的获得性，选取高技术制造业中的医药制造业作为研究对象，并安排如下：第一部分是模型设定和变量选择;第二部分是实证分析;最后是研究结论和政策建议。

2.1 模型设定

由于DEA存在一定的缺陷，所以随机前沿方法经常被用于测度企业或区域的经济效率。Aigner、Meeusen等（1977）分别提出了随机前沿生产函数，后来的学者也将其进行了拓展。环境规制变量是文中考察的重点，所以文中将环境规制区分为费用型环境规制和投资型环境规制，并将其纳入随机前沿生产函数中。文中选取的是全国27个省份（除内蒙古、西藏、青海、新疆等）2004—2016年面板数据，样本数为351个。相关数据来源于《中国环境统计年鉴》、《中国高技术产业统计年鉴》。

2.2 变量选择

高技术产业是推动国家实施创新驱动发展的重要产业，是中国经济发展的重要支撑，也是世界各国激烈竞争的关键领域，其对产业结构升级、经济社会转型起着不可替代的作用。在2002年颁布的《高技术产业统计分类目录的通知》中显示医药制造业是囊括在高技术制造产业之中。如下是相关指标计算设计说明。

创新指标：文中用新产品销售收入指标衡量创新产出，创新产出还可分为技术知识、经济效益和社会效益类[21]，文中选取经济效益中的新产品销售收入作为代替创新的指标。

投入指标：资本和劳动的投入是研究投入产出效率的常用方法，文中的研究也同样使用这两者作为投入变量。研究与发展人员全时当量作为技术开发阶段核心投入指标，新产品研发经费作为必要的资金投入，对于产业创新效率来说是很重要的影响因素。

费用型环境规制（F）作为短期指标以“排污费征收额”作为代理指标来衡量环境规制对高技术制造业的创新的短期影响。投资型环境规制（E）存在长期影响且最终形成固定资产的资金[16]，以“污染治理投资总额”来代表投资型环境规制，用来衡量环境规制对高技术制造业创新的长期影响。环境污染治理投资囊括了建设项目“三同时”环保投资、城市环境基础设施建设投资和工业污染治理投资3种分类型。文中都是采用取对数的方式来对数据进行变换，避免数据的波动。

3 实证分析

文中使用的计量分析软件是FRONTIER 4.1，根据式（3）-（10）得到表3中的估计值及其相关检验结果，给出了基于新产品销售收入的医药制造业2004—2016年的计量分析结果。从表3中得到γ值都大于0.9且在1%显著水平下具有统计显著性，说明式（3）-（10）中的误差项有十分明显的复合结构，说明在随机误差项中有至少90%的影响来自技术效率，说明技术效率的损失与环境规制政策之间存在着很大的影响。因此，文中对2004—2016年间的医药制造业产业数据使用SFA技术估计是合理的。

由表3中的模型得知，β0，β1，β2都显著的通过了检验，β1，β2的数值都为正数，说明研发人员全时当量投入、研发经费投入每增加1%，会带来创新产出的增加。这2项的投入都具有规模经济效应，说明中国医药制造业的人员投入和经费投入都是需要再增加，此外，研究经费的投入会使创新产出增长得更快。从创新产出的影响因素来看，模型（1）的δ1，δ2都通过了显著性检验，说明这2种类型的环境规制政策都对医药制造业创新效率有显著的影响;特别是在模型（3）中，单独采用费用型环境规制政策时，对创新效率的影响在1%的置信水平下显著，且影响为正。因此，合理的排污费的征收在某种程度上对医药制造企业来说也不失为一种激励机制。从模型（2）中看出，d1，d3通过了显著性检验，且系数为负;d2系数为负，没有通过显著性检验，说明城市环境基础设施建设投资和建设项目“三同时”环保投资对医药制造企业的创新效率有正的显著性影响，而工业污染治理投资对创新效率的影响没有那么显著。这与张平[25]等学者的研究结果基本相同。在模型（4）中，2010年前实施的投资型环境政策中，单独看建设项目“三同时”环保投资时，可以看到其对医药制造业的创新效率影响为正且非常显著。

在2010年以后，国家对环境政策的改变，不再使用费用型环境政策;只有在投资型环境规制政策方面有明确的统计，特别是在城市环境基础设施建设投资（E1）、工业污染治理投资（E2）2个方向上的投入，其中注重的是城市基础设施建设的投资。在2011—2016年间，从模型（5）的结果看，单独使用投资型环境规制政策对创新效率的影响并没有特别的显著;在模型（6）中可以看出，在建设项目“三同时”环保上如果没有投资，会使得投资型环境规制政策对发挥创新的作用并没有那么显著，且对创新效率的影响较小;模型（7）的結果也显示不论是在哪一个投资项目中，单独使用投资型环境规制政策的效果不显著。虽然投资型环境规制政策对创新效率的影响为正，但是如模型（5）所示，单独使用一个政策的效果比模型（1）中2个政策同时使用的效果差。因此，将2种环境规制政策相结合对医药制造产业的创新激励作用更为明显，特别是费用型环境规制政策的激励作用。如上文所述，文中认为LnSit=β0+β1lnRit+β2InDit+Vit-Uit（0）与nitS=δ0+δ1LnFit+δ2LnEi+wit（1）两者的结合更能反映投资型和费用型环境规制政策对医药制造业技术创新效率的影响。

4 结 语

文中实证分析表明，费用型环境规制和投资型环境规制政策都对技术创新产生了显著的促进作用，它对医药制造产业的技术创新都产生正向的激励作用，甚至费用型环境规制政策更能促进医药制造业的创新能力。从表3可以得到，在2010年以前，排污费征收额每增加1个单位，医药制造业的技术创新能力增加4.6%，这在一定程度上支持了“波特假说”;投资型环境规制中，“三同时”环保投资对医药制造业的创新能力会增加3.03%，而没有该项投资时，投资型环境规制政策对技术创新的影响并不显著，在模型（2）中，工业污染治理投资对创新效率的影响并不显著，因此可以减少该项目的投资，加大“三同时”环保投资，并恢复排污费征收，这样更能促进企业的创新活力。

文中研究的结果说明，在制定环境规制政策时，要有所侧重的制定和实施环境规制政策。因此，一方面要鼓励环境保护投资，特别是城市环境基础设施建设投资、建设项目“三同时”环保投资这2方面。另一方面，要合理的利用费用型环境规制政策，发挥其激励效应，科学制定排污费收费标准。此外，在医药制造业的人才培养方面，还应该加强，这可能是创新效率提升的一个缺漏短板。总之，文中还是有很多的不足之处，还有很多的因素没有作为医药制造业创新效率提升的考虑对象。因此，这是下一次文章研究的方向。

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（责任编辑：王 强）