科技创新对工业绿色全要素生产率的门槛效应分析——基于环境规制视角

籍艳丽

科技创新对工业绿色全要素生产率的门槛效应分析——基于环境规制视角

籍艳丽

（常熟理工学院 数学与统计学院，江苏 常熟 215500）

工业经济新发展理念中，绿色与创新发展尤为重要。不同环境规制水平下，科技创新对工业绿色发展的影响可能存在门槛效应。结合中国2000—2017年省际面板数据，采用DEA-Malmquist指数测算地区工业绿色全要素生产率指数，并选择环境规制门槛变量，运用面板门槛回归模型，考察科技创新的非线性影响。研究表明，两者间存在单一门槛效应。当环境规制强度较低时，科技创新阻碍工业绿色全要素生产率指数的提升，但作用不显著；而环境规制强度较高时，正向促进作用显著。同时，城镇化水平抑制作用最强，能源价格促进效应次之，外商直接投资影响最弱，产权结构阻碍作用与科技创新程度相当。基于上述结论，提出助推地区工业绿色发展的建议。

科技创新；环境规制；工业绿色全要素生产率；面板门槛回归分析

近年来，涌现出许多讨论工业绿色发展水平及其成因的文献[1-5]。多数学者采用绿色全要素生产率测度地区或国家的工业绿色发展水平。众多探究影响因素的研究中，环境规制是一常见变量[1,2,5]。随着供给侧结构改革的进一步推进，各级政府供给的环境规制强度必然会逐步加大，企业与居民的环保意识也会日益增强。在这样的背景下，讨论环境规制对工业绿色与创新发展的影响效应，具有较大的实践意义。基于此，本文从环境规制视角出发，就科技创新对工业绿色全要素生产率的门槛效应展开实证分析，以期为地区经济的高质量发展提供参考依据。

1 方法、模型与变量

1.1 工业绿色全要素生产率测算

与张虎、宫舒文[4]做法一致，在构建包含资本、劳动力与能源投入要素，工业合意与非合意产出变量的指标体系基础上，采用DEA-Malmquist指数测算中国省际工业绿色全要素生产率指数，度量地区工业绿色发展水平。

具体做法为，结合中国大陆2000—2017年30个省市自治区（由于西藏数据缺失过多，无法分析）的工业固定资产净值、第二产业从业人员（因缺少工业从业人员数据，且部分省份也无分行业从业人员的相关数据，故采用第二产业从业人员作为替代指标）与工业终端能源消费量、工业增加值与工业固体废物产生量数据，测算该时期30个省市自治区的工业绿色全要素生产率指数。

从测算结果来看，工业绿色全要素生产率指数地区差异明显，且各地区在时间上的演变方向不同，与东、中、西部的区域划分不完全一致。这由什么原因导致，尤其是科技创新与环境规制的影响如何，还需进一步分析。将2000年Malmquist指数取值为1，后续年份指数依此为基期累积折算，作为被解释变量供后文分析，用表示。

1.2 解释变量与数据

1.2.1 核心变量

核心变量包括科技创新和环境规制。可采用研发强度来度量一个地区科技创新能力，具体为规模以上工业企业内部研发费用占工业增加值比重，用表示。环境规制对绿色全要素生产率的影响主要通过创新下降和价值提升两种方式完成。本文选用排污密度作为环境规制强度的度量指标，采用工业废水排放量、工业SO2排放量与工业固体废弃物产生量占工业增加值之比度量，用1表示。该变量数据越小，表示环境规制强度越高。

1.2.2 控制变量

为增强模型的解释力度，遵循“文献频数法”与“经济理论”相结合原则，选择能源价格水平、城镇化水平、产业结构、外商直接投资、产权结构与对外贸易六个控制变量。其中，能源价格采用燃料动力购进价格指数度量，用表示。城镇化水平采用人口城镇化指标度量，用表示。产业结构选择第三产业增加值占比度量，用表示。外商直接投资选用外商直接投资占地区生产总值比重度量，用表示。产权结构采用国有控股工业企业销售产值占比度量，用表示。对外贸易采用进出口贸易总额占地区生产总值比重度量，用表示。

1.2.3 数据与处理

数据来源于《中国能源统计年鉴》《中国工业经济统计年鉴》《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》和各省市自治区官方统计网站与Wind数据库。其中，计算外商直接投资与对外贸易指标时，需结合人民币美元汇率，折算后与相应地区生产总值作商才能得到。能源价格水平是以2000年为基期、后续年份转化的定基价格指数。部分变量在个别省份的数据缺失，采用相邻年份的平均值替代。为消除异方差影响，对所有变量进行对数化处理。

1.3 面板门槛回归理论模型

依据Hansen[6]的思路，构建单一门槛回归模型：

如需考虑多结构突变，则将（1）式修改为双重门槛回归模型：

门槛回归模型分析要回答两个问题。第一，门槛效应是否显著；第二，门槛估计值是否接近真实值。前者通过构造F统计量完成，但因该统计量不服从F分布，需通过自抽样法模拟检验统计量的渐进分布及其对应p值，结合假设检验决策规则做出判断。后者则通过构造估计门槛值的置信区间完成。

2 面板门槛回归模型估计分析

2.1 门槛效应检验

结合数据，采用Stata软件验证中国省际科技创新对工业绿色全要素生产率指数影响的单一门槛、双重门槛和三重门槛效应是否存在。表1列示了三种情形下检验统计量F值、采用自抽样法得到的p值和三种不同显著性水平下对应的临界值。

由表1可知，单一门槛模型自抽样检验统计量F=89.343，对应相伴概率p=0.000，小于1%显著性水平。因此，拒绝不存在一个门槛的原假设。也即单一门槛通过显著性检验，而双重门槛与三重门槛都没有通过显著性检验。其检验统计量对应相伴概率值分别为0.107与0.112，大于10%显著性水平，说明双重与三重门槛效应并不显著。因此，选择单一门槛模型。下面进一步检验门槛估计值与真实值是否较为接近。

表1 门槛效应自抽样检验结果表

注：采用自抽样法反复抽样800次得到的结果，***表示在1%的显著性水平下通过检验。

单一门槛估计值和相应95%的置信区间列示于表2。同时，图1绘制了门槛估计值的似然比统计量LR。

表2 门槛估计值与置信区间

图1 单一门槛似然比图

2.2 门槛回归结果及分析

2.3 进一步的分析

在低强度的环境规制水平下，科技创新对工业绿色全要素生产率指数的阻碍作用并不显著，而在高强度的环境规制水平下，科技创新的正向促进作用明显。原因可能在于，当环境规制水平较低时，由于规制成本较低，工业企业进行科技创新的动力相对不足，企业会减少科技创新的投入。而当环境规制强度提高到一定水平后，工业企业面对高额的环境规制成本，会加大投入进行创新研究，由此导致价值提升效果明显。最终，科技创新对工业绿色全要素生产率的影响显著，且为促进作用。由此可见，环境规制对工业绿色转型发展起到了积极的作用。

表3 面板门槛回归结果

注：OLS与WLS分别对应同方差普通最小二乘法和异方差加权最小二乘法，*、**与***分别表示在10%、5%和1%的显著性水平下通过检验。

城镇化水平影响显著，且负向效应最大。原因可能在于，过去相当长时期内，我国城镇化只是人口意义上的城镇化。在城镇规模扩张过程中，水泥等高能耗、高污染工业行业的发展降低了当地的工业绿色发展水平。数据显示，2000年至今多数省市自治区的城镇化推进速度较快，故其影响效应较大。

能源价格水平正向促进作用明显。这说明能源价格波动会影响其供需市场。能源价格水平的提高，一定程度上抑制了能源消费，提升了工业绿色发展水平。这种影响渠道较为畅通。

外商直接投资正向作用显著。这说明样本时期“污染天堂”效应略弱于“东道国技术引进”作用，体现了外商直接投资有助于工业绿色全要素生产率的改善。

产权结构具有负向作用，因为私有企业比国有企业更倾向且更易于推进工业绿色转型发展。

3 结论与启示

3.1 结论

结合中国2000—2017年省际面板数据，在采用DEA-Malmquist指数测算该时期地区工业绿色全要素生产率指数的基础上，选择环境规制门槛变量，采用面板门槛回归模型，考察样本期内科技创新对工业绿色全要素生产率指数影响的非线性关系。研究结论显示，科技创新对工业绿色全要素生产率增长的影响存在单一门槛效应。当排污密度高于0.1676（环境规制强度低）时，科技创新的负向作用并不显著；而当排污密度低于或等于0.1676（环境规制强度高）时，科技创新的正向促进作用明显。

能源价格水平、城镇化水平、外商直接投资和产权结构影响作用显著，而产业结构与对外贸易水平的影响并不显著。其中，城镇化水平与所有制结构发挥负向阻碍作用，能源价格、外商直接投资则相反。且城镇化水平效应最强，能源价格水平次之，产权结构较弱，外商直接投资最弱。

3.2 启示

本文实证分析结果对提升地区工业绿色发展水平具有一定的参考意义。（1）适度加大环境规制强度。研究发现，较高的环境规制强度条件下，科技创新对工业绿色全要素生产率指数的正向作用显著。这说明较高强度的环境规制对地区工业绿色发展发挥了积极作用。因此，在供给侧结构性改革推进中，各级政府可结合地区具体情况，提供强度适中的环境规制水平，助推地区工业企业的绿色转型发展。（2）积极提升开放程度。一方面，巩固并壮大民营企业的发展。研究发现，国有控股企业工业销售产值占比度量的产权结构指标越大，工业绿色发展水平越低。因此，可提升民营企业的比例，扩大对内开放力度。另一方面，加大FDI引进力度。样本期内，FDI对工业绿色全要素生产率提升作用较弱。因此，未来可进一步挖掘其潜力。（3）推进新型城镇化建设。城镇化并不仅仅是城镇规模的扩张，更需注重城镇化的全面发展，走集约化发展之路。（4）继续发挥能源价格调节作用。样本期内，能源价格水平与工业绿色全要素生产率指数呈同向变动，因此，未来可继续保持能源价格对能源消费的抑制作用，进而助推地区工业绿色转型发展。

[1] 李斌,彭星,欧阳铭珂.环境规制、绿色全要素生产率与中国工业发展方式转变:基于36个工业行业数据的实证研究[J].中国工业经济,2013(4):56-68.

[2] 原毅军,谢荣辉.FDI、环境规制与中国工业绿色全要素生产率增长:基于Luenberger指数的实证研究[J].国际贸易问题,2015(8):84-93.

[3] 陈超凡.中国工业绿色全要素生产率及其影响因素:基于ML生产率指数及动态面板模型的实证研究[J].统计研究,2016(3):53-62.

[4] 张虎,宫舒文.基于DEA-Malmquist的工业绿色全要素生产率测算及分析:以湖北省为例[J].江西师范大学学报(自然科学版),2017(5):531-537.

[5] 杜龙政，赵云辉，涛克涛，等.环境规制、治理转型对绿色竞争力提升的复合效应:基于中国工业的经验证据[J].经济研究,2019(10):106-120.

[6] BRUCE E, HANSEN. Threshold effects in non-dynamic panels: estimation, testing, and inference [J].Journal of econometrics,1999,93(3):345-368.

Analysis of the Threshold Effect of Scientific and Technological Innovation on Industrial Green Total Factor Productivity：From the Perspective of Environmental Regulation

JI Yan-li

(School of Mathematics and Statistics, Changshu Institute of Technology, Changshu 215500, China)

Under different levels of environmental regulation, technological innovation may have threshold effect on industrial green development. Based on the provincial data of China from 2000 to 2017, the DEA Malmquist index is used to calculate the regional green total factor productivity index. Then the threshold variable of environmental regulation is selected, and the panel threshold regression model is used to investigate the non-linear relationship between the impact of scientific and technological innovation on it. The results show that there is a single threshold effect. When the intensity of environmental regulation is low, the negative effect of technological innovation on the green total factor productivity index of industry is not significant; when the intensity of environmental regulation is high, the positive effect is significant. At the same time, the level of urbanization has the strongest inhibition effect, energy price level has the second positive promotion effect, foreign direct investment has the weakest influence, and the reverse blocking effect of property right structure is equivalent to the level of scientific and technological innovation. Based on the empirical conclusion, this paper puts forward some suggestions to promote the green transformation and development of regional industry.

scientific and technological innovation; environmental regulation; green total factor productivity of industry; panel threshold regression analysis

F124.3

A

2096–7772(2020)03–0030–05

2020-03-02

全国统计科学研究项目（2018LY09）；江苏省高校哲学社会科学研究基金项目（2018SJA1370）

籍艳丽（1978―），女，山西长治人，副教授，博士，主要从事工业统计与环境经济研究。

（责任编辑杨文忠）