环境规制、FDI与长江经济带绿色创新效率

孙 辉, 张会恒, 孙 珊

(1.安徽财经大学 经济学院,安徽 蚌埠 233030;2.安徽财经大学 安徽经济社会发展研究院,安徽 蚌埠 233041;3.郑州大学 商学院,河南 郑州 450000)

近年来,随着我国经济发展速度不断加快,人们所面临的环境污染、能源过度消耗等问题也越来越严峻。党的十八大明确提出“科技创新是提高社会生产力和综合国力的战略支撑”,党的十九大再次强调“创新是引领发展的第一动力”。在当前经济高质量发展的要求下,提高绿色创新效率既符合生态文明建设的要求,又是促进经济增长质量变革的内生动力。然而“逐底竞争”的存在驱使着各地政府在招商引资时竞相降低环境规制强度以换取经济总量的增长[1]。在开放型经济环境背景下,外商直接投资(FDI)引致的“污染避难所”效应以及“污染光环”效应也一直处于争论的焦点,带来的污染跨区域流动以及技术的空间溢出效应也不容忽视[2]。不同类型环境规制如何对FDI产生作用进而影响区域绿色创新效率?基于此,本研究从异质性环境规制角度出发,考察不同类型环境规制对FDI的影响,并运用空间模型对异质性环境规制、FDI以及绿色创新效率进行实证分析。

1 文献综述

Mink[3]最早提出绿色创新概念,强调企业在生产、经营等相关战略中考虑的生态维度均属于绿色创新范畴。目前提到的绿色创新更多是广义上的创新,不仅包括生产绿色产品、技术创新,还包括与产品、工艺相关的组织以及制度上的创新[4]。本研究文献综述主要从以下两方面展开:

1.1 环境规制与绿色创新效率

环境规制和绿色创新效率的研究主要集中于三个方面:第一,环境规制有利于促进绿色创新效率发展。“创新补偿效应”认为合理的环境规制会通过激励企业进行技术创新来提高经营绩效,由此带来的补偿会抵消环境规制带来的成本增加[5]。第二,环境规制抑制绿色创新效率。“遵循成本效应”认为政府实施环境规制增加了企业的生产成本,从而降低了企业自主创新能力[6]。第三,环境规制和绿色创新之间的关系不确定[7-8]。

1.2 FDI与绿色创新效率

FDI和绿色创新效率的研究主要集中于三个方面:第一,FDI对绿色创新效率的影响显著为正。“污染光环”假说认为FDI可以带来先进生产技术、减少企业自身污染排放,同时通过技术溢出效应等降低本地甚至邻近地区环境污染水平[9]。第二,FDI流入对绿色创新的影响显著为负。“污染天堂”假说认为发展中国家通过降低环境标准等方式吸引外资流入,加剧本国环境污染,形成污染的空间转移[10]。第三,FDI与绿色创新之间存在非线性关系。邓峰等[11]发现FDI与技术创新之间存在显著的门槛效应。

目前来看,不管是从环境规制还是FDI角度探讨其对绿色创新效率的作用,讨论结果均存在一定的分歧。在开放经济的环境下,研究环境规制、FDI与绿色创新之间的关系具有重要的现实意义。与现有的文献相比,本研究可能的边际贡献在于:第一,从环境规制角度出发,对比分析命令控制型、市场激励型以及自主型环境规制对FDI的差异性影响;第二,在经济全球化不断深入的背景下,着重考察环境规制、FDI和绿色创新三者之间的关系;第三,通过构建空间杜宾模型,将环境规制和FDI的溢出效应纳入考察范围。

2 基于SBM-GML指数的绿色创新效率测度及评价

2.1 绿色创新效率及效率分解

结合Jesús等[12]、Yong等[13]的研究,长江经济带绿色创新效率指数测算基本模型构建如下:

式中:xt——投入要素;yt和bt分别表示期望产出以及非期望产出;DG(xt,yt,bt)——全局方向距离函数。本研究参考Chung等[14]的方法,将GML指数进一步分解为绿色创新技术效率变化(GEC)和绿色创新技术进步(GTC),即:

2.2 指标选取

2.2.1 投入变量

在综合参考前人研究的基础上[15-19],将R&D人员全时当量(X1)、R&D经费内部支出(X2)、技改支出(X3)以及能源消耗(X4)作为投入指标。

2.2.2 期望产出

规模以上工业企业发明专利申请数量(Y1)、新产品销售收入(Y2)以及工业增加值(Y3)。其中新产品销售收入和工业增加值采用以2008年为基期的生产者出厂价格指数进行平减。

2.2.3 非期望产出

工业废水排放量(Z1)、工业二氧化硫排放量(Z2)、工业固体废物产生量(Z3)以及工业烟(粉)尘产生量(Z4)。

2.3 数据来源及处理

数据主要来源于《中国环境统计年鉴》、各省市统计年鉴及EPS数据库,缺少的个别数据采用线性差值法补齐。

3 长江经济带绿色创新效率分析

本研究将绿色全要素生产率(GML)分解为绿色技术效率变化(GEC)和绿色技术进步变化(GTC),进一步明确技术创新效率以及技术进步对绿色创新效率的影响。2008—2018年长江经济带绿色全要素生产率GML指数及其分解结果见表1:

表1 长江经济带2008—2018年绿色全要素生产率动态GML指数及其分解均值

从整体年均增长率上看,样本期间长江经济不变);如果带绿色全要素生产率、绿色技术水平以及技术创新效率均呈现出逐步上升趋势。三者年均增速分别为11.66%,35.74%和9.37%,其中技术创新效率增速最高,绿色全要素生产率次之,技术进步增速最低,可以看出长江经济带绿色全要素生产率的提高是绿色技术创新和技术进步共同作用的结果。

从区域年均GML指数上看,三大区域GML指数的年均增长率由高到低分别为下游、中游和上游地区,其中中游地区与下游地区差距相对较小,而上游地区与中下游地区有较大差距。通过对比区域GML指数分解发现,三大区域的技术创新效率年均增速分别为8.81%,3.6%和15.53%,技术变化分别为1.11%,2.68%和11.08%,可见长江经济带各区域之间绿色创新水平仍具有较大差距。

从省际GML指数来看,长江经济带GML年均增长率虽均大于1,但云南、贵州等地区绿色全要素生产率水平有待提高。总体上看,四川、重庆等地绿色全要素生产率增速较快;上海、江苏、四川以及云南的工业技术创新效率增速较高;重庆、湖南、四川以及江苏等地的技术进步最明显。

4 计量模型构建、变量与数据

4.1 空间计量模型

综合考虑长江经济带绿色创新效率的空间异质性以及FDI的技术溢出效应等特点,本研究构建空间计量模型:

式中:GMLit——绿色创新效率;αi——截距项;ωFDIit、ωERit分别表示第i城市第t年的FDI、环境规制的空间滞后项;ω——空间权重矩阵;ρ——空间溢出系数;X——控制变量的合集;ηi——个体 效 应;vt——时 间 效 应;ξij——随 机误差。

4.2 空间权重矩阵

4.2.1 地理距离权重矩阵

地理距离权重矩阵(Wd)是基于两个城市距离的倒数构建地理距离的矩阵,具体表示为:

式中:dij——第i省份和第j省份之间的地理距离。

4.2.2 经济距离权重矩阵

本研究以实际人均GDP作为城市经济发展程度的衡量指标,构建经济距离权重矩阵(Wj),矩阵具体表示为:

4.3 变量说明与数据来源

4.3.1 被解释变量地区绿色创新效率(GML)通过超效率SBMGML指数模型测算得出。

4.3.2 核心解释变量

外商直接投资水平(FDI)采用实际利用外商直接投资额占当地GDP的比重表示。环境规制(ER)借鉴薄文广等研究中采用的[20]方法,将其分为命令控制型(CONER)、市场激励型(MARER)以及自主型(AUTOER),如表2所示:

表2 环境规制分类及指标选取

4.3.3 控制变量

地区人力资本水平(HCL)采用地区平均受教育年限表示;市场化水平(MAR)采用国有及国有控股销售产值占工业总产值的比重表示;知识产权保护(INT)采用技术成交额占地区GDP的比重表示;创新氛围(INNO)采用有R&D活动企业数占总企业数的比重表示。

4.3.4 数据来源

长江经济带各省市绿色创新效率由超效率SBM-GML指数模型测得,其余数据主要来自《中国统计年鉴》《中国环境统计年鉴》以及EPS数据库,个别年份缺失数据使用插值法补齐。

5 实证结果及分析

5.1 空间相关性检验

在建立空间模型之前,需要使用Moran’I指数对长江经济带绿色创新效率是否存在空间相关性进行检验。Moran’I指数的计算公式如下:

由表3可知,长江经济带绿色创新效率的Moran’I指数几乎均为正数,且大部分Moran’I指数均通过了显著性检验,这表明长江经济带绿色创新效率具有较强的空间正相关性。

5.2 空间杜宾模型回归结果

在进行空间计量模型回归之前,本研究分别采用Wald检验和LR检验确定模型形式。由检验结果可知建立空间杜宾模型是合理的, 空间杜宾模型的回归结果如表4所示。

由表4可知,绿色创新效率的空间滞后项系数始终显著为正,这表明了环境规制以及绿色创新之间存在空间依赖性,且绿色创新效率存在显著正向溢出效应;同时,不同类型环境规制和对区域绿色创新效率均具有显著的促进作用。

表3 2008—2018年长江经济带绿色创新的Moran’I指数

5.3 空间效应分解

由于空间效应的存在,不能用空间杜宾模型的估计系数直接解释其对被解释变量的影响程度。本研究通过对空间杜宾模型的进一步处理,得到各变量的直接效应、间接效应和总效应,从而提高模型估计结果的说服力和准确度。基于经济距离权重矩阵的空间效应分解结果如表5所示。

表4 两种距离权重矩阵下个体、时点双固定的SDM模型估计结果

表5 基于经济距离权重矩阵的空间效应分解结果

第一,从FDI的直接效应上看,三种环境规制工具下的FDI对长江经济带绿色创新效率的系数,分别为0.136 6,0.152 5和0.122 8,表明了外资的流入有利于引进国外先进生产技术,加速长江经济带绿色创新效率的提高。且从系数大小上可以看出,市场激励型环境规制下的FDI对绿色创新效率的激励作用优于命令控制型,自主型环境规制下的FDI作用效果最差。

从环境规制的直接效应上看,三种环境规制工具对长江经济带绿色创新效率系数均显著为正,分别为0.048 6,0.020 0和0.040 0,表明不论实施哪种环境规制均有利于提升本地区绿色创新效率。且从系数大小上看,命令控制型环境规制效果要优于其他两类。可能原因在于:目前市场激励型环境规制机制还不健全,一些高污染企业在达不到相关环保要求下为了维持生产甚至愿意主动缴纳排污费,使环境规制达不到预期效果。而自主型环境规制缺乏政府政策法规约束,完全基于社会公众的自觉意识,使得其规制效力较为薄弱。

第二,从FDI的间接效应来看,三种环境规制下的FDI系数均显著为负,分别为-0.090 0,-0.107 7和-0.039 8,这表明FDI流入会对邻近地区产生负向影响,阻碍邻近地区绿色创新效率水平的提升。从系数大小上可以看出,市场激励型下的FDI对邻近地区绿色创新效率的阻碍作用最大,命令控制型下的FDI次之,自主型环境规制下的FDI阻碍作用最小。产生这一现象的主要原因可能在于:外资企业更加看重我国廉价的要素资源,因而外资进入后常流入中低端附加值产业,不利于外资的技术扩散效应发挥有效作用。

从环境规制的间接效应上看,三类环境规制工具对区域绿色创新效率的影响效果有所差异。命令控制型环境规制的间接效应系数显著为负,表明本地采用命令控制型环境规制会阻碍邻近地区绿色创新水平的提升;市场激励型环境规制系数显著为正,表明本地实施市场激励型环境规制对邻近地区绿色创新效率有显著正向促进作用;而自主型环境规制系数未通过显著性检验。产生这种现象的原因可能在于:地方政府采取强硬环境规制手段可能会导致周边地方政府采取“逐底竞争”行为,从而阻碍了邻近地区绿色创新效率的提升。相较于命令控制型环境规制而言,市场激励型手段较为温和且易于使企业达到技术创新和节能减排的双重目标,因而能促进整体绿色创新水平的提高。自主型环境规制仅靠社会公众和企业的自发约束,对邻近区域的扩散效应有限,所以未能形成区域之间的有效互动。

第三,从控制变量上看,地区人力资本对本地绿色创新效率水平提升有正向作用,但是对邻近区域的溢出效应不显著;提高市场化水平对绿色创新效率有正向促进作用;知识产权保护有利于激励本区绿色创新效率的提升;区域创新氛围不仅显著促进了本地绿色创新效率,也推动了邻近区域绿色创新效率的提高。

6 结论与政策建议

6.1 结论

本研究基于超效率SBM-GML模型测度了长江经济带2008—2018年绿色创新效率,实证研究环境规制对FDI的门槛效应以及环境规制、FDI对长江经济带绿色创新效率的空间效应,得出以下结论:(1)2008—2018年长江经济带绿色创新效率水平不断提高,呈现逐步稳定上升态势。上中下游区域间效率值仍存在显著差异,绿色创新效率整体水平仍有较大的提升空间。(2)从整体上看,FDI有利于长江经济带绿色创新效率提升;从空间效应上看,对本地区绿色创新效率有正向激励作用而对邻近地区绿色水平起到了抑制作用。(3)三种类型环境规制对本地绿色创新效率水平均有显著促进作用,而对邻近区域绿色创新效率影响各有不同。命令控制型环境规制对邻近地区绿色创新效率起负向阻碍作用;市场激励型环境规制对邻近地区绿色创新效率有显著促进作用;自主型环境规制系数未通过显著性检验。(4)人力资本水平、市场化程度、知识产权保护以及创新氛围总体上有利于长江经济带绿色创新效率的提升。

6.2 政策建议

(1)加快实施长江经济带一体化发展战略,实现上中下游协调发展。为了促进长江经济带绿色创新效率水平的整体提升,要利用中上游等地区的“后发优势”,进一步加强长江经济带上中下游的政策联动。(2)因地制宜实施环境规制政策,合理使用环境规制工具的组合。各地方政府应选择适宜的环境规制工具,考虑环境规制的空间溢出效应,注意加强环境规制的空间联动。(3)制定科学合理的外资引入政策,积极引导高质量FDI流入,努力消除技术壁垒和“污染天堂”效应,区域之间应该避免陷入“逐底竞争”的恶性循环之中,实现互利共赢。(4)坚持社会主义市场经济改革方向,坚持全面深化改革,不断提高市场化水平,促进长江经济带一体化发展;不断提高人力资本质量,创建完善人才激励机制和服务保障制度;不断加大国内知识产权保护力度,在全社会营造创新氛围。