双重环境规制、技术创新与产业结构升级：空间效应视角

刘晓雯 刘程军

[摘要]基于中国2007—2017年30个省份的面板数据，运用空间自相关分析、随机前沿模型和空间计量模型实证分析我国环境规制与技术创新对产业结构升级的空间效应。结果表明：产业结构合理化和高级化水平呈现出逐年上升的趋势，从地理格局上看呈现出由东向西递减的特点;正式环境规制促进了本地产业结构升级，对邻省产业结构合理化有显著的促进作用，非正式环境规制的提高促进了邻省产业结构合理化水平的发展，但对本省产业结构合理化水平的作用显著为负;技术创新对产业结构的作用效果不明显，但在与正式环境规制的交互下促进了本地产业结构升级，与非正式环境规制交互推动了邻省产业结构的高级化发展。

[关键词]产业结构升级;环境规制;技术创新;空间杜宾模型（SDM）

一、 引言

改革开放以来，中国的经济实现了长期、持续、快速、平稳的增长，在中外经济发展历史上创造了举世瞩目的“中国奇迹”。经济的快速发展，提升了国家的经济实力，提高了国民的收入水平，但同时也不可避免地出现环境污染和生态失衡的问题[1]。2007年我国第六次全国环保大会提出“三个转变”强调环境保护的重要战略位置，2019年我国提出大力发展循环经济的目标1。这些都可以看出我国对环境治理的决心和高度重视，努力走向社会主义生态文明新时代，实现经济高质量发展以及可持续发展。我国经济增长逐步向高质量增长阶段转变，通过产业结构升级可以降低企业对资源的依赖性和对环境的破坏，产业结构升级是推动经济高质量发展的重要驱动力，技术创新能力是产业结构升级的第一动力，只有通过技术创新才可以打破技术壁垒和封锁，完成产业结构转型和经济发展方式转变[2]。因此，探究环境规制和技术创新对产业结构升级的影响作用具有重要的意义。

二、 相关文献回顾

1. 环境规制与产业结构升级

近年来，学者对环境规制与产业结构升级之间的关系展开了大量的研究，不同的学者呈现出不同的观点。郑晓舟等基于城市群的视角，发现正式环境规制能够促进产业结构升级，而非正式环境规则未能促进产业结构调整[3]。高明等研究发现不同环境规制对产业结构升级影响不同，并且东、中、西部地区存在明显的区域差异[4]。马俊等证实了在我国沿海地区，环境规制和产业结构升级存在U型关系，当环境规制没有跨越拐点时，对产业结构起抑制性作用，跨越拐点时会促进产业结构升级[5]。另有一些学者研究发现环境规制对本国产业结构升级的作用依赖于外商直接、金融发展等因素。宋雯彦等基于动态面板分析得出，对外直接投资和环境规制能够促进产业结构升级，过高的正式环境规制会削弱对外直接投资对产业结构升级的促进作用[6]。

2. 技术创新与产业结构升级

我国正处于经济发展方式转变和产业结构升级的重要时刻。技术创新带来的需求结构变动与劳动生产变革是产业结构升级的重要驱动力。技术创新是产业结构升级的根本动力，可以通过改善产品之间的技术联系优化资源要素的配置比，进而影响生产成本和提高生产效率。龚轶等研究发现，技术创新带来生产力的提升以及物质资本的节约共同推进产业的结构化升级，技术创新促使资源要素的流动和资源配置的提高，从而促进产业结构的升级[7]。季良玉发现融资约束的存在会抑制技术创新活动，进而阻碍了产业结构的优化升级，可以通过优化融资环境、提高创新投入来监督信息的使用[8]。張治栋等认为技术创新能够有效地推动产业结构两化水平的发展，引入市场化中间变量后推动作用更为明显，并在区域分析中发现，这种调节作用对上游以及中游城市相对较强[9]。

3. 环境规制与技术创新

作为产品附加值的重要因素，技术创新是推动产业结构升级的重要驱动力，环境规制可以与技术创新形成良好互动，从而间接地影响产业结构升级。关于环境规制与技术创新的相关研究，时乐乐等认为环境规制会对技术创新产业积极的影响，积极的环境规制有利于企业科研成果的转化，促进企业自主研发能力和创新能力，并且能帮助企业减少污染治理成本[10]。张优智等认为环境规制会对技术创新产生消极的影响，支持这个观点的学者大多认为，过于严格的环境规制会迫使企业为了满足环境规制的条件，增加企业变革的负担，导致企业生产力下降，降低企业竞争力，进而对企业创新产生不利的影响[11]。除此之外还有学者认为环境规制对技术创新的作用存在门槛效应，余东华等研究表明，随着环境规制的不断加强，对技术创新的促进作用呈现出“先降后升”的倒“N”型关系[12]。蒋伏心等以江苏省制造业为研究对象，指出环境规制与科技创新之间呈现“U”型关系[13]。

综合以上文献发现，环境规制和技术创新对产业结构升级具有很大的影响，而环境规制与技术创新又存在较强的互动关系，现有文献大多探讨环境规制、技术创新、产业结构三者中两两之间的关系，鲜有文献将三者纳入统一研究框架中。基于此，本文可能创新之处有以下两点：在研究范围上，兼顾环境规制和技术创新对产业结构升级的重大影响，从两者交互的角度出发进行探讨，同时不仅分析本省的产业结构升级情况，还考虑各省份之间的相互影响。在研究方法上，从正式环境规制和非正式环境规制两个维度出发，充分考虑区域之间的空间效应，在传统面板数据的基础上，引用前沿的空间计量模型，探索地区产业结构升级的空间溢出效应，以便推进环境规制与技术创新的协同发展，使其对产业结构升级的促进作用发挥至最大。

三、 模型、变量与数据

1. 空间自相关与空间计量模型

（1）空间自相关分析

全局Morans I指数是相同变量在不同空间位置上的相关性。本文用来判断产业结构升级是否存在空间关联性。具体公式表示如下：

[I=ni=1nj=1nWijxi-xxj-xi=1nj=1nWiji=1nxi-x2] （1）

其中[xi]、[xj]表示省份i和j的观测值;[x]为均值;n为研究单元数量;[Wij]为邻接空间权重矩阵，即如果省份i和j相邻，取值为1表示省份之间相邻，反之为0。Morans I指数值越大，表示空间联系强度越为紧密[11]。

（2）基本模型建立

本文主要分析环境规制与技术创新对产业结构升级的影响，根据研究内容，将环境规制、技术创新作为主要解释变量，同时将影响产业结构升级的其他因素归入为控制变量，在建立模型前先对各个变量取对数，用来规避异方差和多重共线带来的影响。模型设定如下：

[lnHISit=a1FERit+a2IERit+a3Innoit+a5Xit+εit] （2）

[lnRISit=a1FERit+a2IERit+a3Innoit+a5Xit+εit]  （3）

其中：HIS用来表示产业结构高级化，RIS用来表示产业结构合理化;FER为正式环境规制;IER为非环境正式规制;[Innoit]为技术创新;[Xit]为控制变量;[εit]为随机扰动项。

同时，考虑到技术创新对环境规制的交互作用，将其交互项引入上式中，得到模型如下：

[lnHISit=a1FERit+a2IERit+a3Innoit+a5Xit+a6FERit×Innoit+a7IERit×Innoit+εit] （4）

[lnRISit=a1FERit+a2IERit+a3Innoit+a5Xit+a6FERit×Innoit+a7IERit×Innoit+εit] （5）

（3）空间计量模型的建立

普通面板模型的误差设定不够严谨，无法准确地判定互联网发展水平与区域创新之间的真实关系。本文采用空间面板计量模型做进一步分析。空间面板计量模型可以分为空间滞后模型（SAR）、空间误差模型（SEM）和空间杜宾模型（SDM）3种形式，基本形式如下：

[Yit=α+δi=1nWijYjt+βXit+θj=1nWijXjt+μ] （6）

[μit=ρi=1nWijμj+εit] （7）

其中，i和j表示不同的省份;[Wij]表示空间邻接矩阵（省份相邻时取1，不相邻时取0），[Xit]为创新投入;[δ]表示因变量空间回归系数;[θ]表示空间回归系数;[ρ]表示空间误差回归系数。在上式中，当满足 [δ≠0，  θ=0和  ρ=0]时，为空间滞后模型 [14]。当[δ=0，  θ=0和  ρ≠0]，时，为空间误差模型 [11]。当[δ≠0，  θ≠0和  ρ=0]时，为空间杜宾模型[14]。

2. 变量选取

（1）产业结构升级

传统衡量产业结构升级方法大多集中关注三产业的变动趋势。干春晖等采用第三产业增加值与第二产业增加值的比值来衡量[15]。从动态角度分析，在产业结构升级时，产业合理化和高级化是相辅相成、统一发展的过程。本文从产业高级化和合理化两个维度来衡量产业结构升级。

产业结构合理化（RIS）是调整结构协调发展的过程。本文借鉴刘玉凤等学者的方法采用泰尔指数的倒数作为衡量产业结构合理化的指标[16]。具体公式如下：

[RIS=1/i=1n（YiY）ln（YiLi/YL）]   n=1，2，3 （8）

其中：Y为产值;L为就业人数。[YiY]表示产出結构，[YL]表示生产率。RIS越大，说明产业之间资源配置更加协调和合理。

产业结构高级化（HIS）可以反映产业由低级阶段向高级阶段的转变过程，本文借鉴苏方林等的方法，用夹角余弦构建产业结构高级化指数[17]。具体公式如下：

[θj=arccossi=13（xi，j×xi，0）（i=13（x2i，j）12×i=13（x2i，0）12）] （9）

[HIS=k=13j=1kθj              j=1，2，3]

其中：[xi，0]为第i产业增加值占GDP的比重，分别计算出[x0]与产业由低层次到高层次排序的向量[x1=1，0，0]，[x2=0，1，0]，[x3=0，0，1]的夹角[θ1，θ2，θ3]。HIS越大表示产业结构高级化水平越高。

（2）环境规制

环境规制是以保护环境为目的的约束力量，环境规制不仅包括政府采取的强制性治理污染行动，还包括社会公众等相关利益组织对环境治理的参与以及与污染制造者的谈判。因此，非正式环境规制在环境保护中的作用也越来越重要，本文区分了正式环境和非正式环境规制并将其纳入模型中来全面衡量环境规制的特点。

对正式环境规制的衡量，单一指标很容易造成计量的偏差，本文借鉴高志刚的方法采用工业废水排放量、废气排放量、固体废物排放量3个指标来进行衡量，并利用熵值法综合得到正式环境规制强度指数（FER）[18]。

非环境规制（IER）采用Pargal和Wheeler的方法，选取收入水平（wage）、人口密度（den）、受教育程度（hc）3个指标综合衡量[12，16，19]。收入水平较高的地区对环境更加重视。本文采用城镇在岗职工平均工资衡量;教育水平越高的城市，人们环保意识越强，本文采用各个省份普通高校在校人数与年末总人口之比来表示;人口密度越大的地区，参与非正式规制的人数就越多，本文采用年末人口总数与地区行政面积来表征。

（3）技术创新

技术创新是本文的解释变量之一，这里基于投入产出角度并结合随机前沿方法（SFA）对其进行测算。从创新投入看，人力资源和物质资源的投入是推动区域科技发展的重要驱动力。其中，科技研发人员是完成创新活动的前提，而科研经费的支出表示政府对科技产业投资的强度。从创新产出来看，发明专利数量代表了省份的科技创新成果，也是衡量创新产出的一项重要指标。因此，将省份发明专利数量作为创新产出指标，科研人员数量与科研经费投入作为投入指标，测算出各省份的技术创新指数（INN）[19]。

（4）控制变量

参考程中华、时乐乐等学者的研究，采用政府干预力度（GOV）、消费规模（RCG）、对外开放度（FDI）、资产投资情况（INVEST））作为控制变量[10，14，20]。其中政府干预程度采用财政支出占GDP的比重表示，消费规模采用社会消费品零售总额来衡量，对外开放度采用外商投资总额占GDP的比重来表征，资产投资情况采用新增固定资产占GDP的比重来体现。

3. 数据来源

本文研究范围包括我国30个省域（不包括西藏、港澳台地区），时间跨度为2007—2017年，数据均来自相应年份的《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国环境统计年鉴》、国家统计局官方网站及各省统计局网站。

四、 产业结构的时空格局演变

1. 产业结构合理化

本文將全国划分为东部、中部、西部三大区域进行研究分析1。由表1可见，产业结构合理化水平排名前十的省份大多位于东部地区，说明东部沿海地区产业结构配置最为合理，排名在11到20的区域大多集中于内陆，湖北、湖南和吉林均处于该类型，低水平省份大多集中分布于西部等偏远地区，其中，云南、贵州、甘肃产业结构合理化水平十分低，意味着省份产业内部结构失衡，生产要素没有得到合理的配置。2012—2017年间，产业结构合理化水平呈现逐年上升的趋势，其中黑龙江变化最明显，其产业合理化水平大幅度提升。

整体而言，产业结构合理化水平时空分异明显，呈现出“东密西疏”的空间分布特征。从时间上来看，东部地区要远远高于西部、中部地区。沿海开放的区位优势和先发效应使东部地区具有高城市化水平的特征，金融业、软件业、交通运输业等第三产业可以利用东部地区丰富的资源高速发展。具体来看，2007—2012年间，东部地区产业结构合理化水平高速增长，2013—2016年间，在波动中缓慢增长;2007—2017年间，中部地区呈现出缓慢增长的态势，西部地区在产业结构合理化水平波动中保持稳定，变化幅度不明显。

2. 产业结构高级化

由表2可见，我国30个省份的产业结构高级化水平在逐年上升，说明我国产业结构在不断优化升级，由较低水平的“一二三”产业结构逐渐向“三二一”高级水平形式进行转变。其中，海南省增长幅度最明显，由2007年的5.99增长到2017年6.62，增加了0.63。产业结构高级化水平呈现出明显区域差异特征，具体表现为东部、中部、西部逐级递减趋势。从平均排名来看，北京、上海、天津排名较高，依次为第一、第二、第三名，排名前十的省份大多分布于东部沿海地区，说明东部地区经济发展对第三产业依赖程度更大。陕西省从2007年的第15名下滑到2017年的第21名，全国平均排名处于中等水平，湖南省产业结构高级化水平在全国排名中有显著的进步，2007年全国排名23，2017年全国排名提升至第12名，三次产业结构占比由2007年的17.7∶42.6∶39.8变为2017年的8.84∶41.72∶49.43，产业结构发生了重大的调整。云南省产业高级化水平虽然在全国排名不高，但自身产业高级化水平在逐年增加。

五、 环境规制、技术创新与产业结构升级的影响

1. 空间自相关性分析

在运用空间计量模型前，需要对空间自相关进行检验，本文利用stata14软件，分别计算出2007—2017年产业结构高级化和产业结构合理化的Morans I指数值，如表3所示。

由表3可以看出，产业结构合理化水平的Morans I指数始终在1%的水平下显著为正，意味着各省的产业结构合理化水平在空间上并不是无序分布，而是存在显著的空间正相关关系。产业结构高级化的Moran's I指数始终为正，从时间变化可见，其显著性逐渐提高，2007—2008年产业结构高级化的Moran's I指数没有达到5%的显著水平，2009—2017年产业结构高级化水平均在5%的水平下显著，并且显著性逐渐提升，由此可见，不能用传统的OLS模型进行回归分析，应该采用空间计量模型进一步研究。

2. 估计模型的选择

空间自相关分析结果表明了产业结构合理化水平在空间上存在一定的相关性和异质性。为了验证模型的具体形式，需要利用Wald检验和LR检验，进一步判断空间杜宾模型能否退化为空间滞后和空间误差模型。

由表4结果可以看出，LM-ERR和LM-LAG检验结果均在1%的水平上显著，另外在稳健性检验中，空间误差模型在1%的水平下显著，空间滞后模型在10%的水平下显著，意味着空间误差模型要优于空间滞后模型。在此基础上进一步通过Wald检验和LR检验判断是否为空间杜宾模型，结果发现两者拒绝了θ=0和θ=-βρ的假设，因此认为空间杜宾模型无法退化为空间误差和空间滞后模型，结合hausman检验结果26.72（P=0.003），认为选用固定效应模型。综上可知，空间杜宾固定效应模型是最佳选择。

3. 空间杜宾模型结果分析

空间固定效应可以分为时间固定效应、个体固定和双固定效应。为了保持分析的完整性，本文对3种固定效应都进行验证，检验结果如表5所示。对比3种固定效应模型，双固定效应模型的对数似然值均大于时间固定效应和个体固定效应，并且通过对个体、时间和双固定效应模型的赤池系数（AIC）、贝叶斯系数（BIC）的比较和分析最终模型采用双固定效应的杜宾模型进行后续计量分析。

从双向固定效应空间杜宾结果来看，正式环境规制对产业结构高级化和合理化均呈现出显著的正相关关系，同时正式环境规制与技术创新的交互项在5%的水平下显著为正，对产业结构高级化发展起到积极促进作用，因为正式环境规制的增加会倒逼企业产业结构升级，迫使企业由污染较高的第二产业逐渐向污染程度较低的第三产业转变，进而推进产业高级化水平发展。外商直接投资对产业结构升级起着抑制性作用，因为外商直接的低端技术投资会抑制本地企业自主创新，同时对技术密集型产业涉足较少，不利于产业结构的均衡发展。政府干预程度对产业结构高级化呈现正向变化，当地政府对实行环保企业提供资金鼓励、保护本地企业的发展，有利于产业结构向高级化转变。

从空间滞后项结果来看，正式环境规制空间交互项（W[×] ln FER）、非正式环境规制空间交互项（W[×] ln IER）、技术创新空间交互项（W[×] ln INN）的系数均为正，结果显著，可以判断环境规制和非正式环境规制以及技术创新能通过地理空间机制对产业结构合理化水平产生积极作用。正式环境规制与技术创新的空间交互项W[×] （In INN [× ]In FER），非正式环境与技术创新的空间交互项W[×] （In INN[× ]In IER）均在1%的水平下显著为正，意味着环境规制和技术创新的互动能通过地理空间机制对产业结构合理化水平产生积极影响。固定资产投资空间交互项（W[×]  In INVEST ）系数在10%的水平显著，也就是说在地理空间机制的作用下，固定资产投资能够对产业结构高级化发展产生正向影响。

4. 空間杜宾模型效应分解

通过前文分析确定空间双固定效应杜宾模型结果的可信程度较高，因此，本文将空间双固定效应杜宾模型中自变量对因变量的影响分解为直接效应、间接效应和总效应。

表6中，正式环境规制的直接效应和间接效应均显著为正，一方面表明正式环境规制带来的污染治理成本的增加可以倒逼产业结构合理化的配置;另一方面，本地环境规制的加强，使得地区环境质量得以改善，吸引了更多人才和环境资源，间接促进了相邻省份合理化的提升。非正式环境规制与产业结构合理化的直接效应显著为负，间接效应在1%的水平下显著为正，由于我国人口众多，拥有充足的劳动力，多数劳动者受教育程度低于平均水平，导致从事第一产业的劳动者工作收入相对较低，而进入第三产业的门槛条件较高，因此会有大量劳动者选择收入水平较高、竞争压力较小的第二产业。同时，本省非环境规制的增加，导致行业门槛提升，劳动力人口会向政策比较宽松的省份迁移，使得相邻省份的产业结构合理化水平显著提升。

为了研究技术创新对环境规制的干预，将技术创新与正式环境规制、非正式环境规制进行交互，结果显示正式环境规制与技术创新的交互项的直接效应显著为正，表明正式环境规制与技术创新形成了良性的互动，环境规制会对技术创新产生倒逼作用，促使企业实现科技创新成果的转化，进而向绿色化和高级化转换，对产业升级有积极的影响。非正式环境与技术创新交互项的直接效应为负且不显著，间接效应在1%的水平下显著为正，说明非正式环境规制和技术创新对本省产业结构合理化并无显著影响，但对相邻省份产业结构合理化具有促进效应。这是因为，随着人口密度的不断提升，非环境规制的加强将会给城市资源环境带来一定的压力，政府必须采用严格的政策进行管辖，进而导致人力和物质资源流入相邻省份，从而促进邻省产业结构合理化提升。

控制变量对省份产业结构合理化的影响。外商直接投资直接效应显著为负，间接效应显著为正，说明外商直接投资会抑制本地产业结构合理化，但对省外有正向的溢出效应，外商投资在投资方向更倾向于劳动密集型产业。虽然近些年我国第二产业比重有所下降，但是所占市场份额还是较大的，在知识密集型等第三产业涉足较少，导致本地产业结构发展不均衡;政府干预程度直接效应不显著，间接效应显著为负，当地政府利用经济手段保护本地的产业，造成了资源不合理配置，地方保护同时也阻碍了相邻省份的产业合理化发展。

在表7中，正式环境规制直接效应显著为正，间接效应为正并不显著。全国范围而言，正式环境规制的实施提高了治理环境的成本，提高了企业治理污染的成本和创新技术门槛，迫使企业逐渐向绿色友好型转变，进入到污染较低的第三产业，产业结构高级化水平得到提升。

技术创新直接效应与间接效应结果均不显著，但与正式环境规制的交互项在5%的水平下显著为正，意味着技术创新与正式环境的良性互动会促进本省产业结构向高级化发展。非正式环境规制、非正式环境规制和技术创新的交互项直接效应和间接效应均为负，且不显著，非环境规制的系数要显著弱于正式环境规制，很难与技术创新有良好的循环，这意味着公众的环保意识的增强，但是由于法律等机制的不完善，非正式环境规制不能充分发挥其作用。固定资产投资直接效应显著为负数、间接效应为正，我国固定资产投资存在投资过度和分布不平衡的情况，对产业结构调整有着约束的作用，因此本地区资产的投资不能抵消这种约束，降低了产业生产效率，不利于本省产业结构高级化的提升。社会消费品零售总额直接效应在1%的水平下显著为正，表示社会消费品零售总额每提高1%，本省的产业结构高级化相应提高0.047%。

六、 结论与建议

1. 结论

本文从产业结构合理化和产业结构高级化两个维度进行考量，利用空间自相关以及空间计量模型分析环境规制和技术创新对产业结构升级的影响，结果显示产业结构合理化和产业结构高级化在空间上并不是无序分布的，存在显著的正相关关系，因此需要利用空间计量模型进一步分析。结论如下：

（1）产业结构合理化和产业结构高级化水平呈现出逐年上升的趋势，从地理格局上看，呈现出由东向西递减的特点。

（2）不同因素对产业结构升级的影响不同。正式环境规制促进了本地产业结构高级化和合理化的发展。非正式环境规制的提高，抑制了本地产业结构合理化的发展，而对邻近省份产业结构合理化有显著提升作用。

（3）环境规制与技术创新的交互项对产业结构升级的影响不同。正式环境规制与技术创新的交互项能够促进本地产业结构合理化和高级化的发展，而非正式环境规制与技术创新的互动能促进相邻省份产业结构趋于合理化，但是对本地产业结构合理化无显著影响。

2. 建议

基于以上结论，本文提出以下几点政策建议：

（1）选择合适的环境规制类型，制定相关政策。在充分考虑当地实情的前提下，实现资源效益的最大化。正式环境规制可以在短时间内取得较为明显的实施成效，但是在政策规定的同时也会增加企业的变革负担，因此，政府在完善环境、污染交易的相关法律法规的同时也要对环境友好型企业给予财政支持和补贴，为企业创造良好的环境，发挥其推动产业结构升级的重要作用。非正式环境规制有更低的实施成本，对产业结构升级有促进作用，但不及正式环境规制的影响，因此政府应该加强居民的环境保护意识，建立完善的环境监督管理体系，提升公众对环境保护参与的积极性，双重实现环境保护和产业结构升级。

（2）降低企业创新技术风险，提高科技成果转化率。政府应该加大科研经费的投入，加强对高端技术以及尖端人才的引进，注重研发成果的实用性和循环性，使得资源要素能够得到充分运用和有效流转，利用现代科技带来的便利，加强经济体制、科技体制改革，通过创新来激发市场活力，形成完整的创新驱动发展机制。

（3）环境规制不仅对本地产业结构升级产生影响，也会通过空间溢出效应影响相邻省份，因此要对治理无望的企业坚决依法停办，对于环境友好型企业及时给予奖励和表扬。此外，为了防止某一区域带来的污染企业的转移，应该提升区域之间的联合治理，形成良性的循环，完善各地区的环境规制的协调机制。各个地区选择合适的环境规制相关政策，在促进本地产业结构升级的同时，最大限度地促进邻近地区的产业结构升级，减少免费“搭便车”的情况。

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Dual Environmental Regulation， Technological Innovation and Industrial Structure Upgrading：

a Spatial Effect Perspective

Abstract： Based on the panel data of 30 provinces in China from 2007 to 2017， this paper uses spatial autocorrelation analysis， stochastic frontier model and spatial econometric model to empirically analyze the spatial effects of environmental regulation and technological innovation on industrial structure upgrading in China. The results show that the level of industrial structure rationalization and upgrading is increasing year by year， and from the perspective of geographical pattern， it is decreasing from east to west. Formal environmental regulations promoted the upgrading of local industrial structure and had a significant promoting effect on the rationalization of industrial structure in neighboring provinces. The improvement of informal environmental regulations promoted the development of the rationalization of industrial structure in neighboring provinces， but had a significant negative effect on the rationalization of industrial structure in neighboring provinces. The effect of technological innovation on industrial structure is not obvious， but the interaction between technological innovation and formal environmental regulations promotes the upgrading of industrial structure， and the interaction between technological innovation and informal environmental regulations promotes the advanced development of industrial structure in neighboring provinces.

Key words：industrial structure upgrading;environmental regulation;technological innovation; spatial dubin model

基金项目：国家自然科学基金项目“区域层级分工与产业空间调整——基于‘四化同步研究的视角”（项目编号：71774145）;浙江省新苗人才计划“技术封锁背景下知识产权密集型产业的空间布局特征与驱动机制研究——以浙江省为例”（项目编号：2020R40306）。

作者简介：刘晓雯（1997-），女，浙江工业大学经济学院硕士研究生，研究方向为产业集群与分工;刘程军（1987-），男，浙江工业大学之江学院副教授，研究方向为产业集群与城市创新。

（收稿日期：2021-04-09  责任编辑：顾碧言）