空气污染对区域创新能力的影响<br/>——基于人力资源流动的中介作用与市场化水平的调节作用

空气污染对区域创新能力的影响
——基于人力资源流动的中介作用与市场化水平的调节作用

2021-10-10肖振红范君荻

系统管理学报 2021年5期

肖振红,李炎,范君荻

(哈尔滨工程大学经济管理学院,哈尔滨 150001)

中国是世界第二大经济体,综合国力及科技实力进入了新发展阶段。然而,随着经济的快速增长,环境污染、资源紧张以及过量的碳排放等问题逐渐显现[1]。最新发布的《2018年全球环境绩效指数报告》显示,中国环境绩效指数(EPI)为50.74 分,排名第120位,尤其在空气质量、重金属排放等环境健康项中与发达国家存在较大差距。长期以来,中国经济发展具有快速增长与环境变革两大特征,大量的高耗能、高污染发展使中国面临严重的环境污染与生态失衡问题,其中空气污染对人们生活和经济发展产生了严重的负面影响[2]。在资源与环境双重约束下采取规模扩张为主的外延式发展模式日渐式微。唯有创新是摆脱资源与环境规制、实现经济稳定增长的必由之路。舒尔茨、卢卡斯等的人力资本理论认为人是影响经济发展、技术研发最关键因素。因此,各地区为吸引人才鼓励创新,相继出台了多项人才引进政策:上海市2018年出台的《上海市引进人才申办上海市常住户口试行办法》,大连市新修订的《大连市引进人才若干规定》,以及厦门、苏州等城市、省份纷纷出策,这些政策为地区吸引人才提高创新能力提供了良好的政策环境。

由于环境库兹涅茨曲线(EKC)现象的存在,随着经济的发展环境污染呈现出先递增,达到峰值后逐渐减弱的趋势,尤其是空气污染方面,经济发展与空气质量呈现出明显的倒U 型相关关系[3-4]。改革开放40年的发展,中国GDP 年均增长达10%,与此同时,环境污染也日趋严重。世界银行研究报告显示,全球20个污染最严重地区,中国占16个,中国主要水系有过半不适合人类使用;同时,中国的二氧化碳、二氧化硫排放量也成为全球最高。2012年以来,国内多数城市雾霾现象频发[5],北京、天津、河北及黑龙江部分地区PM2.5浓度一度超出测量范围,国内雾霾面积最高达130万km2。严重的空气污染影响了居民健康,研究发现,空气污染导致秦岭淮河以北的人口预期寿命减少了5年[6],同时因为空气污染致早死人数超过35万人[7];较差的空气状况还会使员工产生心理变化,自控力下降、怠工行为增加[8]。空气污染会导致人力资源在空间上进行重新配置,尤其是具有高知识、高技能的人才流动性会增加,这类人群收入较高,对转移成本的承担能力强,更倾向于向低污染地区流动[9]。空气污染水平通过对人力资源的重新配置与当地员工身体健康的影响对地区的创新能力产生作用。

一般认为员工收益包含货币性收益与非货币性收益两个方面,且良好的空气质量是非货币性收益的重要部分[10]。空气是人类生存的必须要素,其质量高低直接影响员工健康与区域发展[11-12]。首先,长期处于高污环境中的人预期寿命更短,患疾病风险概率更高尤其是呼吸系统疾病[6,13],在相同条件下员工医疗支出增加,工作成本提升;其次,较差的空气质量还会对员工精神产生影响,长期暴露于高浓度PM2.5等空气污染物中,会导致人的情绪低落产生认知障碍[14],多数人员还会因焦虑抑郁而产生怠工行为[8],空气污染通过对员工生理与精神的双重作用,大幅降低了员工的非货币性收益,导致部分具有高转移成本承担能力的人员产生了跨区域流动,由高污染区域向低污染区域转移,区域创新人才的流动间接影响了区域创新能力;同时,空气污染对员工生理与精神的副作用也影响了当地员工的行为状态,直接影响了区域创新活动。研究发现,区域市场化水平与人口流动、环境污染存在明显的相关关系。Ashby[15]和Cebula[16]分别以美国国内人口流动与国外移民流动为研究对象,发现人口流动与经济自由程度有显著的正相关关系,市场化程度越高,人口流入越大,同时市场化水平较高时经济水平增加且个人效用有所提升。Daniel等[17]针对高技术人群流动的研究发现,市场化水平对跨国移民有明显的促进作用,越高水平的市场化对高技术人群吸引力越大。

现有文献对影响中国区域创新的因素进行了研究,研发资源投入[18]、产权制度保护[19]、创新主体间竞争程度与协调程度[20]、政府与市场的科研支持等都是学者关注重点。关于空气污染与经济的影响研究多集中于污染产生、污染对人健康的影响、对经济发展的作用[6,21-22],而对于空气污染对区域创新能力影响的关注较少,且研究重点多置于企业层面,这为本文留下了研究空间。同时,区域创新能力是区域持续发展的重要动力,作为人类赖以生存的空气环境对区域创新能力是否以及如何影响有较高的研究价值。

1 理论分析与研究假设

空气质量是员工的非货币性收益,它对人才流动具有重要作用,进而对区域创新能力产生影响,本文从空气质量对区域创新的直接与间接影响方面进行讨论。

1.1 空气污染与区域创新能力的关系

(1)直接影响。空气污染对区域创新能力的直接影响可以从员工层面与企业层面进行论述。

①员工层面。人的需求是分层并且由低向高的,马斯洛将人的需求划分为生理需求、安全需求、社交需求、尊重需求和自我实现需求5级,当员工生理需求满足时会寻求更高层次的安全需求。空气污染会直接影响员工身体健康,长期处于高污染环境中会减少员工预期寿命[6],增加患病风险[13]与早亡概率[7],空气污染对于员工生理健康的负面影响直接减少了员工工作时长[23],影响了创新水平的提升。同时,空气污染对员工精神状态的影响也极为明显,长期暴露于高浓度PM2.5等空气污染物中,会导致人的情绪低落产生认知障碍[14],多数人员还会因焦虑抑郁而产生怠工行为[8]。行为金融学研究发现,情绪会直接影响人们的判断与决策[24],积极的情绪状况往往意味着更好的工作状态、更高的产出[25]以及更高的创新效率[26],较低的空气质量导致员工精神状态较差,直接影响了员工创新思维与创新活动。

②企业层面。一方面,新古典理论认为污染会促使政府引入更严格的环境规制,进而增加企业环保支出推高经营成本,增加的“环保成本”必然对企业创新资金产生挤出效应,创新资金的减少降低了企业创新能力[27-28];另一方面,空气污染对员工的身心健康造成了影响,员工创新活动受限直接影响了企业的创新能力。同时,企业为了弱化空气污染对员工工作状态的影响,会向员工支付额外的薪酬溢价以激励员工[29],从而增加了企业经营成本;处于高污染地区的企业具有更高的员工流失成本与招募、培训成本[29],高成本、高流动对企业创新活动产生了负面影响。因此,从个人和企业层面来看,空气污染对区域创新能力都产生了直接的负作用。

根据上述分析提出假设:

H1其他条件不变,地区空气污染越严重,其区域创新能力越低。

1.2 人力资源流动的中介作用

(2)间接影响。空气污染对区域创新能力的影响主要是通过区域内创新人力资源流动进行作用的。

①解释人口流动因素的推-拉理论指出,人口流动主要有推力因素、拉力因素与障碍因素[30],这些因素包含经济、社会和地理等,其中经济因素是影响人员流动的主要因素[31]。根据“经济人”假设,员工会对所处环境的非货币性收益与薪酬等货币性收益进行权衡,在其他条件不变的情况下,较差的空气质量降低了员工的非货币性收益[29],同时严重损害了员工身心健康,作为“经济人”的员工具有了迁移动机,即个人迁移是为了最大化的效用[40]。研究表明,通过移徙来减少灾害风险是人类的本性[11],严重的空气污染会导致人口流出,尤其是较为年轻的群体更容易迁出[32]。环境污染对地区健康人力资本造成损害,会阻碍人才引进[33],研究发现,雾霾污染越严重地区富人、中产阶级流失越严重,随之流失的还有资本和人才[34]。与企业普通员工相比,具有高知识储备、高技术能力的创新人员流动性更高。一方面,创新人员薪资水平较高,摆脱户籍管制与对转移成本的承担能力强[9];另一方面,创新人员多集中于中青年群体,与受“安土重迁”思想影响深刻的老年人不同,空气污染对此类人群的推力效应更强[32]。综上所述,空气污染会导致人力资源在空间上进行重新配置,具有高知识、高技能的人才由低空气质量区域向高空气质量区域流动。

②人力资源对区域创新能力的提升具有重要影响。创新从哲学上讲是一种人的创造性实践行为,因此,人在整个创新过程中起着决定性作用。舒尔茨、卢卡斯等的人力资本理论认为人是影响经济发展和技术研发的最关键因素。学者普遍认为人力资源投入对区域创新能力存在稳定的促进作用,并且人力资源投入对区域创新能力的推动作用大于研发经费投入的作用[35]。学者们还从空间视角、企业微观视角发现人力资本流动、人力资本投入可以大幅提升创新能力[36-37];部分学者也发现,人力资源投入对区域创新能力的影响存在滞后性与非线性现象[20,38-39]。因此,从空气污染对区域创新能力的间接影响方面来看,空气污染通过对区域创新人力资源的流动产生作用,进而影响了区域创新能力。

根据上述分析提出假设:

H2a其他条件不变,地区空气污染越严重,其区域创新人力资源流出现象越严重。

H2b其他条件不变,区域创新人力资源对区域创新能力有促进作用。

H3创新人力资源是空气污染影响区域创新能力的重要传导机制,即人力资源在空气污染对区域创新能力的影响中承担中介作用。

1.3 市场化水平的调节作用

在空气污染对区域创新能力的影响过程中可以发现,区域市场化水平在其中也起着一定的作用。区域市场化水平在空气污染与创新人力资源流动间具有调节作用,同时区域市场化水平还调节了创新人力资源流动与区域创新能力间的关系。

(1)区域市场化水平在空气污染与创新人力资源流动间的调节作用。市场化水平较高的地区更能通过生产要素的自由流动、组合促进经济的发展[41],高经济发展水平对人才具有更高的吸引力,Ashby[15]与Cebula[16]分别以美国国内人口流动与国外移民流动为研究对象,发现人口流动与经济自由程度有显著的正相关关系,市场化程度越高,人口流入越大;同时,市场化水平越高,消费者个人效用越高。较高的市场化水平一般意味着较高的经济安全,个人财产利益更能受到保护[42],这意味着拥有更多财富的人群更倾向于向市场化水平较高的地区迁移。Daniel等[17]和Yakovlev等[43]针对高技术人群流动的研究发现,市场化水平对跨国移民有明显的促进作用,越高水平的市场化对高技术人群吸引力越大,因为高技术人才的迁移回报较高[40,44]。但是空气污染对创新人员的非货币性收益产生了严重的影响,在市场化水平较高的地区创新人力资源流动更快,有更高的向高质量空气环境迁移的动机。因此,区域市场化水平在空气污染对创新人力资源流动中存在作用,但作用方向未明确。

根据上述分析提出相互竞争的假设:

H4a市场化水平在空气污染与区域人力资源流动间具有调节作用,在区域市场化水平较高的环境中,空气污染导致区域人力资源向外流动的影响减弱。

H4b市场化水平在空气污染与区域人力资源流动间具有调节作用,在区域市场化水平较高的环境中,空气污染导致区域人力资源向外流动的影响增强。

(2)区域市场化水平在人力资源流动与区域创新能力间具有正向作用。主要可以从如下3个方面解释:①较高的市场化水平往往意味着较高的经济发展水平[45],各类生产要素资源更丰富,同时市场化水平的提升可以减少市场寻租行为,提升资源流通配置能力,相关创新要素组合实现进一步优化[46],对配合人力资源创新有促进作用;②市场化对区域间知识流动有影响,市场化的推进使得经济发展得到深化,企业跨区域交流学习的机会增加,加速了知识在区域间的转移,促进了本区域的知识积累,进而提升了创新能力的基础[39,47];③市场化程度提高,市场竞争水平则随之提升,技术知识的可得性增加、市场交易成本降低。企业创新成果转化收益增加,因此更具有创新的趋势。研究表明,中国情境下市场竞争越激烈企业创新绩效、区域创新能力越高[48]。因此,区域市场化水平在人力资源对区域创新能力有正向作用。

根据上述分析提出假设:

H5市场化水平在人力资源与区域创新能力间具有调节作用,在区域市场化水平较高的环境中,人力资源对区域创新能力的提升影响增强。

研究模型如图1所示。

图1 研究模型

2 研究设计

2.1 样本选择和数据来源

采用2008～2017年中国省际面板数据进行实证研究。主要解释变量为各地区主要城市的空气质量指数,数据来自中国空气质量在线监测分析平台与中华人民共和国生态环境部,调节变量各区域市场化水平变量来自樊纲等编著的《中国市场化指数》,中介变量区域创新人力资源与被解释变量区域创新能力的衡量指标控制变量来自《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》。由于西藏地区数据缺失严重,故选取30省市(除西藏)进行实证研究,同时文中企业相关变量均采用规模以上工业企业数据。

2.2 变量测量及模型构建

2.2.1 变量测量

(1)因变量。现有研究多以专利申请量、专利授权量、竞争性产出和技术性产出等作为区域创新系统能力的衡量指标[49]。其中:专利属于创新中间产出,是初步的成果转化;新产品销售收入属于经济产出,是最终产出中的收益性产出[50];专利授权量较专利申请量更能直接反映科技创新能力。借鉴文献[35,48]中建立综合指标的方法,选取专利授权量、核准注册商标、国外检索工具收录科技论文数以及新产品销售收入4个指标综合测度区域创新能力。相较于现有研究的综合指标各有侧重,本文指标则包含了技术性产出和收益性产出。

(2)自变量。空气质量指数。以空气质量指数衡量空气污染水平[51]。空气质量指数是根据细颗粒物、可吸入颗粒物、二氧化硫等6项参数综合得出的空气污染程度的指数,一般分为6级,数值越大,表明地区空气污染越严重。本文选取各省主要城市和地区空气质量指数进行平均代表全省市的空气污染水平,并将空气质量指数进行对数处理。

(3)中介变量。创新人员为整个创新活动主体,是创新的基础驱动要素,当前研究中人力资源投入主要使用科技人力资源投入、研发人员数、R&D人员全时当量等指标来衡量,本文选取更能精准反映当期人力资源投入的R&D 人员全时当量作为指标。

(4)调节变量。市场化水平用樊纲等编著的《中国市场化指数》中各地区市场化指数指标作为区域市场化进程的参考,该指数具有指标体系稳定、测度连续与结果相对客观的特点,主要包含了政府与市场关系、非国有经济发展与产品、要素市场发育程度以及市场中介组织与法律制度环境等方面。

(5)控制变量。控制变量方面选取加入了区域创新系统结构、区域创新系统规模、R&D 经费投入、政府支持力度、外商直接投资以及市场支持力度作为控制变量[49,52]。

选取区域生产总值为区域创新系统规模的表征变量,区域创新主体间竞争程度也会影响其创新能力;选取高等院校、研究开发机构及有R&D 活动的企业数量之和来衡量区域创新系统结构。研究显示,科研经费投入的多少会直接影响区域创新活动,故选取R&D 经费投入来衡量区域科研经费投入情况。在现实中,政府总是直接、间接地引导创新主体进行科技创新活动,并且多用资金资助形式,故用财政支出中的科学技术支出来衡量政府支持力度。由于外商直接投资可以带来知识溢出与研发经费投入进而影响创新能力,故选取外商直接投资作为区域外部投资的表征指标。区域创新市场的支持对创新成果转化以及创新活动的持续推进具有重要作用,故选取技术市场成交额作为衡量区域创新市场的支持指标。

表1 变量测度与数据来源

2.2.2 模型构建采用面板模型探究空气污染对区域创新能力影响及作用路径。面板模型的一般形式为

式中:yit为被解释变量;Ci为截距项;Xit为解释变量列向量;β为回归系数列向量;εit是随机误差项。

中介效应和调节效应模型分别为:

在上述模型中,RIC 表示区域创新能力,IHR表示创新人力资源,Control表示控制变量包含区域创新系统规模(Tov)、区域创新系统结构(Nerul)、科研经费投入(RIE)、政府支持力度(Ste)、外商直接投资(Fdi)以及市场支持力度(Ms)。

模型式(3)～(5)为依次检验法检验创新人力资源的中介效应模型,式(6)检验市场化水平在空气污染与区域人力资源流动间的调节作用,式(7)检验市场化水平在人力资源与区域创新能力间的调节作用。由于调节变量和解释变量的交互项存在,模型容易出现多重共线问题,参照现有研究,测量调节效应时对数据进行了中心化处理。同时,为了缩小数据数值差异,消除异方差问题,对文中数据进行了对数化处理。

3 实证结果与分析

3.1 描述性统计

变量描述性统计如表2所示。由表2可见,区域创新能力均值为-0.207 5,方差为0.600 6,且最大值与最小值差距较大。这说明,区域间创新能力存在较大的差异,空气质量指数等核心指标也显示出较大的地域差异。控制变量指标区间较大而均值、方差较小,表明数据存在趋势性。对核心变量进行Pearson相关性检验,表3所示为核心变量的相关矩阵和方差膨胀因子(VIF)值。表3结果表明,各变量间有较高相关性,初步验证了所提假设。同时,VIF值较小,表明模型不存在多重共线问题。

表2 全样本描述性统计

表3 核心变量相关性分析

3.2 中介效应回归分析

表4所示为空气污染对区域创新能力的主效应与中介效应回归结果。其中,模型1-1、1-2 为空气污染对区域创新人力资源流动的影响,模型1-3～1-6以区域创新能力为因变量,解释空气污染对区域创新能力的影响与作用路径。

表4 主效应与中介效应回归分析

由模型1-1、1-2可知,空气污染对区域创新人力资源流动有负向影响(α=-0.067,P＜0.05),即空气污染越严重区域创新人力资源流出越多,空气污染增加1个单位则人口流出6%,经济意义显著,假设H2a成立。由模型1-3、1-4可知,空气污染对区域创新能力有负向影响(α=-0.072,P＜0.05),且经济意义显著,假设H1成立。由模型1-3、1-5可知,区域创新人力资源对区域创新能力有促进作用(α=0.169,P＜0.05),假设H2b成立。将模型1-2、1-4与模型1-6综合分析,可得当模型加入区域创新人力资源变量后,空气污染对区域创新能力的影响减弱,说明了区域创新人力资源在空气污染与区域创新能力间起到部分中介作用,假设H3成立。

3.3 调节效应回归分析

参照调节效应主流检验方法,首先对数据进行中心化处理,然后将控制变量、自变量、调节变量以及自变量和调节变量的交互项逐步放入模型中,观测其系数变化与显著性变化。

表5所示为市场化水平调节效应检测结果。其中,模型2-1～2-3为市场化水平对空气污染与区域创新人力资源流动关系的调节效应检测,模型2-4～2-6为市场化水平对区域创新人力资源流动对区域创新能力作用的调节效应检测。

表5 市场化水平调节效应回归分析

由模型2-1～2-3的回归结果可见,空气污染与市场化水平的交互项与创新人力资源流动有正向关系,且在10%的显著性水平下显著,假设H4b 成立。即市场化水平在空气污染与区域创新人力资源流动间起到显著的正向调节作用,市场化水平较高的地区空气污染对创新人力资源的“挤出效应”更大,一方面是市场化水平高,人口流动受限程度低;另一方面是地区经济水平较高,人口对转移成本承担能力强。由模型2-4～2-6的回归结果可见,创新人力资源流动与市场化水平的交互项与区域创新能力有正向关系,且在10%的显著性水平下显著,假设H5成立。即市场化水平在创新人力资源流动与区域创新能力间起到显著的正向调节作用,市场化水平较高的地区创新成果更容易转化,对区域

创新能力的作用更大。

3.4 稳健性检验

为考察上述结果的稳健性,进行稳健性检验。首先将因变量区域创新能力的综合指标替换为区域专利申请数,自变量空气污染指数由区域单位面积SO2排放量代替,中介变量R&D人员全时当量用地区研发人员数代替,模型检验结果如表6、7所示。

表6 主效应与中介效应回归分析

表7 市场化水平调节效应回归分析

由稳健性检验结果可知:空气污染对区域创新能力有负向影响,空气污染对区域创新人力资源流动有负向影响;同时,区域创新人力资源流动的中介效应显著,区域市场化水平两阶段的正向调节作用显著。与之前结果一致。

3.5 异质性检验

上述研究表明,空气污染对中国各区域创新能力具有负面影响,并且主要是通过促进人力资源流动实现的。考虑到国内空气污染在空间上存在较大的差异,本节进一步以子样本回归分析空气污染对区域创新能力影响的异质性。将各地区空气污染水平排序,平均分为高空气污染组与低空气污染组分别进行分析。

由表8结果可见,高污染地区空气污染对人力资源流动、区域创新能力都有负向作用,低污染地区影响不显著。分组回归结果显示,高污染地区的人才“挤出现应”与创新能力负向影响效应更强。由表9、10结果可见,无论高污染地区还是低污染地区,市场化水平在空气污染与区域创新人力资源流动之间以及创新人力资源流动与区域创新能力之间都有一定的调节作用。