环境规制、能源工业投资与绿色技术创新关系研究

何智励?汪发元?汪宗顺

摘 要：基于全国2000—2019年数据，构建VAR模型，实证分析环境规制、能源工业投资与绿色技术创新三者之间的影响关系。结果显示：短期内环境规制可积极推进绿色技术创新，而在长期消极作用明显;能源工业投资能积极推动绿色技术创新;绿色技术创新和能源工业投资能驱动企业响应环境规制政策。应当加大环境规制强度，提高企业社会责任;增加能源工业投资，强化绿色技术创新;协调创新与投资关系，促进经济绿色发展。

关键词：环境规制;能源工业投资;绿色技术创新

中图法分类号：F127.5              文献标志码：A                  DOI：10.19679/j.cnki.cjjsjj.2021.0204

1  文献综述

1.1  环境规制对绿色技术创新的影响研究

关于两者的关系，学界尚未达成一致结论，目前主要存在三种观点。一是促进论。持有该类观点的学者多以“波特假说”[1]为基础进行研究，发现环境规制能够借助创新补偿效应促进企业进行绿色技术创新。如殷秀清等[2]研究认为，环境规制可以通过对技术创新的正向激励与反向倒逼的双重作用，弥补技术创新成本上涨的“负面抵消”效应，从而提高技术创新水平。原毅军等[3]选择矩估计法分析认为，严苛的环境规制能够提升绿色技术创新能力。王洪庆等[4]实证发现环境规制始终正向影响我国不同区域的绿色技术创新，支持了“波特假说”的结论。二是抑制论。持有该类观点的学者基于遵循成本效应，认为环境规制会给企业带来高额的治污成本，挤占技术创新资源，约束企业创新能力，此结论得到了王凤祥等[5]、李平等[6]和尤济红等[7]国内学者的实证检验。三是不确定性。持有该类观点的学者认为由于外部环境具有不确定性，环境规制政策对绿色技术创新水平的影响也是非线性的。如李楠博[8]的研究提出在理论与实践两种意义上，环境规制不会对绿色技术创新产生直接作用，必须由高管团队环境注意力作为中介进行间接作用。邝嫦娥[9]、陈晓[10]和于克信等[11]通过实证分析分别提出绿色技术创新与环境规制中间存在着“V”型、“U”型和倒“U”型关系。

1.2  不同投资渠道、环境规制以及绿色技术创新的关系研究

一是民间投资。王凤祥等[5]以全国数据为样本发现，民间投资对绿色技术创新具有明显的正向作用，而分区域实证发现这种影响存在区域异质性。裴潇等[12]构建空间杜宾模型实证分析发现单一的民间投资对技术创新具有一定的正向影响，但与环境规制结合时其正向影响并不显著。二是政府支出。陈晓等[10]和郭捷等[13]从不同角度进行实证研究，提出环境规制能够通过政府补助的正向调节作用积极影响绿色技术创新，且两者互补耦合促进作用更大。而于克信等[11]和高萍等[14]分析发现，政府财政支持在环境规制和企业技术创新之间的调节作用要视具体类型而定。三是外商直接投资。肖权等[15]研究发现FDI对本地绿色技术创新效率具有提升作用，但其间接效应显著为负，总体呈现“污染天堂”效应。张庆等[16]认为环境规制政策对FDI产生了挤出作用，污染避难所假说成立。而徐建中等[17]研究发现中国FDI对绿色技术创新的影响具有命令型和市场激励型环境规制门槛。

关于环境规制和绿色技术创新关系的研究成果较多，但尚未形成一致认识，对不同投资渠道下两者关系的讨论也颇为丰富，为本研究奠定了一定基础。但从能源工业视角出发，关于两者关系的研究尚少，将环境规制、能源工业投资和绿色技术创新三者纳入同一研究框架的文献更少。因此，本文选取2000—2019年全国数据，构建VAR模型，研究环境规制、能源工业投资和绿色技术创新之间的关系。

2  理论分析与研究假设

环境规制以保护环境为目的，对企业生产和排污行为具有强制性的约束力量，引导企业对绿色技术创新和环境污染治理进行投入。绿色技术创新将有限资源进行高效配置以达成经济效益最大化和污染排放最小化，实现绿色经济。[18]无论是环境污染治理还是技术创新研发都需要大量资金投入，而能源工业方面的资金投入将有助于污染治理和创新研发，因此，本文提出三点假设。

假设1：环境规制对绿色技术创新具有正向影响。政府发布的环境政策要求企业整治废弃污染以实现排放达标，企业在响应国家环境规制政策时，可能会产生治污和减排成本，而且环境规制程度越高，企业承担的成本越大。因此，环境规制强烈的负外部性会倒逼企业增加研发投入，将治污减排的成本内部化，以提高治污能力，从而推动绿色技术创新。

假设2：能源工业投资能显著提升绿色技术创新能力。基于环境政策的要求，能源工业投资一方面有利于企业解决技术创新过程中的研发资金不足问题，另一方面也可以缓解企业治理污染的成本压力，减少对技术创新投入的“挤出效应”。因此，在满足常规生產需要后，能源工业投资越多，越能引导企业增加绿色技术创新的资金投入和环境规制的成本补贴，进而激励企业进行绿色技术创新。

假设3：绿色技术创新和能源工业投资会激励企业执行环境规制政策。理论上，企业执行环境规制政策不力的原因在于企业要承担额外的治污和减排费用，而技术的进步可以产生“创新补偿效应”，为企业带来超额利润。当企业绿色技术创新水平持续提升到一定程度时，超额利润会超过环境成本，企业承担环境成本的压力得到缓解甚至消失，此时企业更积极地响应政府号召并执行环境政策。同样，能源工业投资一方面有助于绿色技术创新的持续投入，另一方面能够缓解环境成本压力，让企业有较大余地选择更节约的生产方式和适宜的污染处理方法，从而加强了企业贯彻执行环境规制政策的行为活动。

3  研究设计

3.1  数据说明

3.1.1  数据来源

为分析环境规制、能源工业投资和绿色技术创新之间的相互作用，以环境规制与能源工业投资为解释变量，绿色技术创新为被解释变量。借鉴相关文献，用每万元GDP能源消耗（吨标准煤/万元）衡量环境规制（X1）[19]，其指标值越小，对应环境规制程度越强。用能源工业投资总额衡量能源工业投资（X2）[20]。借鉴贾军等[21]提出的观点，用发明专利和实用新型专利授权数量之和衡量绿色技术创新（Y）。数据来自国家统计局官方网站。为了消除可能存在的异方差，对X1、X2和Y作自然对数处理，标记为LNX1、LNX2和LNY。

3.1.2  变量描述性统计

如图1所示，2000年以来，我国每万元GDP能耗持续稳定降低，表明我国环境规制水平越来越高，而且能源工业投资总额与发明专利和实用新型专利授权数量之和同步上升。

为进一步了解样本的基本特征，统计出对数处理后的每万元GDP能源消耗（LNX1）、能源工业投资总额（LNX2）以及发明专利与实用新型专利授权数量之和（LNY）的基本描述性特征。（见表1）

3.2  模型选择

本研究选择向量自回归（VAR）模型进行实证分析，VAR（p） 模型的表达式如下：

（k=1，2，3，T）（1）

（1）式中，p为最优滞后阶数，Ik为lny、lnx1和lnx2的列向量，k为样本数，δ1，…，δp是n × n 维矩阵。

4  实证分析

4.1  数据平稳性检验

为避免变量不平稳而出现虚假回归现象，选择ADF单位根检验方法对数据进行平稳性检验，结果见表2。

由表2可知，LNX1、LNX2和LNY均不平稳;一阶差分序列DLNX1、DLNX2及DLNY均通过1%显著水平的检验，达到下文协整检验与Granger因果关系检验的要求。

4.2  协整关系检验

由于变量LNX1、LNX2和LNY之间可能存在长期均衡关系，在此选择Johansen法进行检验，结果见表3。

表3    Johansen协整检验结果

原假设 迹检验 最大特征值检验

统计量 5%临界值 P值 统计量 5%临界值 P值

无* 71.60016 35.19275 0.0000 34.80512 22.29962 0.0006

最多一个* 36.79504 20.26184 0.0001 21.74342 15.8921 0.0053

最多两个* 15.05162 9.164546 0.0035 15.05162 9.164546 0.0035

注：*表示检验在5%的水平下拒绝原假设

根据迹统计量和最大特征值统计量的信息可知，LNX1、LNX2与LNY之间的协整关系不少于两个，重点分析第一组协整关系：

方程括号内显示为标准差。从上式可以发现，由于环境规制是一个负向指标，因此环境规制与能源工业投资一样对于绿色技术创新都具有正向促进作用，符合假设1和假设2。从具体数量分析，当每万元GDP能耗降低1%时，绿色技术创新增长2.07%;当能源工业投资增加1%时，绿色技术创新增长1.07%。

4.3  模型构建

4.3.1  最优滞后阶数

为确定VAR模型的最优滞后阶数，选择考察LR、FPE、AIC、SC以及HQ五个信息准则。由表4可以看出，所有准则最小时，滞后阶数为1，最终选择构建VAR（1）模型。

表4    VAR模型最优滞后期确定

Lag LogL LR FPE AIC SC HQ

0 8.300959 NA 0.000108 -0.623642 -0.476605 -0.609026

1 88.73287 123.0135* 2.48E-08* -9.027396* -8.439246* -8.968933*

2 95.72506 8.226113 3.57E-08 -8.791184 -7.76192 -8.688873

3 102.7359 5.773666 6.49E-08 -8.55717 -7.086793 -8.411011

注：*表示推荐的最优滞后阶数

根据Eviews8.0计算结果，得到VAR（1）模型系数估计结果矩阵：

4.3.2  模型有效性

为方便后续检验分析需要进行模型稳定性检验，采用AR根图进行判断。结果如图2所示，全部单位根都落在单位圆内，表明模型稳定性较好。

根据计量结果，该模型调整后的R2为0.9926，而且通過了结构稳定性检验，说明选择构建的VAR（1）模型拟合效果最佳。

4.4  Granger因果关系检验

在时间序列情形下，格兰杰因果关系表示变量彼此间的“预测能力”。因此对三组数据作Granger因果关系检验，分析环境规制、能源工业投资与绿色技术创新三者之间的互动关系，结果见表5。

表5显示，在5%的检验水平下，环境规制不是绿色技术创新的Granger原因，可能是因为当前环境规制程度较低，对绿色技术创新的作用还未显现。绿色技术创新是环境规制的Granger原因;能源工业投资是绿色技术创新的Granger原因，绿色技术创新不是能源工业投资的Granger原因;而能源工业投资与环境规制互为Granger因果。

4.5  脉冲响应函数

脉冲响应函数图是分析经济变量间互相冲击响应的有效工具。图3～图6分别描绘了LNY对LNX1和LNX2的脉冲响应函数变化，LNX1对LNY和LNX2的脉冲响应函数变化曲线。各图中横轴为期数，纵轴为脉冲响应值，实线是脉冲响应函数，虚线是两个标准差的变动范围，期数设置为10年。

由图3可知，LNY对LNX1的脉冲响应在当期为0，第2期落到最小值-0.015，随后缓慢增长，第3期是0.012，第10期到达最大值0.14。这说明短期内环境规制对绿色技术创新存在正向促进作用，但是从长期来看，整体呈现负向影响。假设1得到部分验证。从图4可以看出，LNY对于LNX2的响应当期为0，于第2期显著上升，第5期值升到0.057，随后基本稳定，说明能源工业投资对绿色技术创新的冲击效应始终维持正向影响。假设2得到验证。

从图5可以看到，LNX1对LNY的脉冲响应在当期即为-0.021，于第4期开始缓慢升高，直到第10期升至最大值-0.012。由图6可知，LNX1对LNX2的脉冲响应在当期为0，随后迅速下降，在第6期达到-0.018，后期保持稳定。由于环境规制采用了能源消耗的负向指标，表明绿色技术创新水平的提高和能源工业投资的增加有利于减少企业能源消耗，这从一定程度上说明两者水平的提升会强化企业响应环境规制政策的行为，假设3得到验证。

4.6  方差分解

方差分解的目的在于将变量的方差归因，因此研究环境规制、能源工业投资对于绿色技术创新结构冲击的贡献度变化，对LNY进行方差分解，得到LNX1和LNX2对LNY变化的贡献率，时间设置为10期（见表6）。

由以上结果可知，LNX1对LNY的贡献率一直呈现升高趋势，在前三期保持较低水平，第3期升到7.42539%，随后就以很快的速度上升，在第10期达到最大值58.09712%。LNX2对LNY的贡献率先升高后降低，呈现倒“U”型态势，而且前期上升速度较快，到第6期到达最大值20.61018%，而后出现舒缓的回落趋势，最终稳定于18%以上。比较来看，在绿色技术创新变动的贡献率方面，环境规制高于能源工业投资。

5  结论与建议

基于全国2000—2019年数据，构建VAR模型，经过一系列相关检验和分析，可以得出以下结论。（1）环境规制在短期内正向推进绿色技术创新，而在长期消极作用明显。在环境规制政策刚刚出台的时候，企业迅速反应，加大投入技术研发，但随着时间的推移，企业投入会逐步减弱，这可能与企业社会责任感欠缺以及环境规制会产生高昂的成本有关。（2）能源工业投资能显著推动绿色技术创新。加大能源工业投资可以缓解企业因环境规制而产生的治污成本，并且也会加大企业对于技术研发的投入，从而提高绿色技术创新水平。（3）绿色技术创新和能源工业投资能驱动企业响应环境规制政策。在经济发展和环境改善过程中，绿色技术创新和能源工业投资均表现出重要的正向影响作用。

基于以上结论，提出以下建议。（1）加大环境规制强度，增强企业社会责任。环保意识和社会责任是企业响应环境规制政策的基础，应当在提高企业环保意识，增强企业社会责任的同时，着力加强环境规制的执行和监管力度，确保政策的高效落实，以提升绿色技术创新水平。（2）增加能源工业投资，激发绿色技术创新。通过增加能源工业的投资，提升企业规模效益，缓解因环境规制而产生的治污成本压力。同时，以绿色技术创新为引领，加强绿色技术创新的研发投入，充分发挥能源工业投资对绿色技术创新水平提升的推动作用。（3）协调创新与投资的关系，促进经济绿色发展。以创新带动投资，以投资推动创新，协调好创新与投资的关系，加快促进绿色技术创新与环境规制的良性互动，推动经济绿色发展。

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Environmental Regulation，Energy Industry Investment and Green Technology Innovation

—— A VAR Model Analysis Based on 2000-2019 Data

He Zhili  Wang Fayuan  Wang Zongshun

（School of Economics and Management，Yangtze University，Jingzhou 434023，China）

Abstract：Based on the national data from 2000 to 2019，the VAR model was built to analyze the relationship between environmental regulation，energy industry investment and green technology innovation. The results show that environmental regulation promotes the innovation of green technology in the short term，but has obvious negative effects in the long term. Energy industry investment can significantly promote green technology innovation. Green technology innovation and energy industry investment can encourage companies to follow environmental regulatory policies. Therefore，we should strengthen environmental regulation and enhance enterprises sense of social responsibility，increase energy industry investment and strengthen green technology innovation，and coordinate innovation and investment to jointly promote green economic development.

Keywords：environmental regulation; energy industry investment; green technology innovation

收稿日期：2021-01-21

基金項目：湖北省教育厅哲学社会科学重大研究项目“长江经济带沿江省市实体经济发展调查研究”（项目编号：16ZD020）

作者简介：何智励，女，研究方向为区域经济。

汪发元，男，研究方向为区域经济和农村经济。E-mail：442634784@qq.com