环境规制、工业技术创新与产业结构的动态关系研究

李从欣，王 宁

（河北地质大学 经济学院，河北 石家庄 050031）

改革开放以来，中国经济飞速发展，已经成为世界第二大经济体。在高质量发展的大背景下，中国作为工业大国，必须重视工业绿色创新。技术创新能力是衡量工业绿色发展的重要因素，也是工业行业持续发展的不竭动力。另外，我国在发展过程中产业结构优化也受到了制约，产业不合理、不均衡等问题亟待解决，通过产业优化，形成节约资源、保护环境的产业结构。对环境规制、工业技术创新和产业结构三者之间的变动关系进行深入研究，有利于平衡生态环境与经济发展之间的关系，激发工业行业创新，通过技术创新有效地提高生产效率，从而提高我国经济增长质量，促进各领域协调发展。

环境规制、工业技术创新与产业结构之间关系的相关研究主要分为三类。第一类是针对环境规制对技术创新的影响研究。蒋为研究结果显示环境规制能够激发企业的创新意识，刺激企业加大研发投资，扩大创新项目，增强企业的创新能力[1]。徐常萍和吴敏洁则认为严格的环境规制在改善环境的同时，必然会对制造业的发展产生一定的影响，尤其影响制造业的技术创新，因此要适当地采取环境规制措施[2]。杨朝均等利用不同的环境规制政策对工业绿色技术创新进行研究，结果表明，中部地区和西部地区的污染治理制度对技术创新呈现出“U”型影响[3]。蒋伏心等认为环境规制与企业技术创新之间是先下降后上升的“U”型动态特征[4]。第二类是针对环境规制对产业结构的影响研究。陈璇等研究发现环境规制对产业结构升级的影响呈现正“U”型关系[5]。郭晓蓓认为环境规制政策会提升制造业行业清洁化，降低污染治理成本，提高生产效率，从而环境规制能够促进产业间的结构升级[6]。马骏等得出环境规制能够推动制造业产业结构的升级，效果较为显著[7]。卫平等认为严格的环境规制和公众环保意识更有利于产业结构的高级化[8]。杰夫（Jaffe）等发现环境规制对美国制造业结构转型升级起着积极的促进作用[9]。帕尔默（Palmer）等在研究中发现环境规制在推动技术创新的同时会进而推动产业的转型和发展[10]。第三类是针对技术创新与产业结构的关系研究，学者们以两者之间的作用机理作为出发点展开研究。吴振华发现创新对产业结构优化的促进具有区域异质性且存在门槛效应[11]，徐银良等也得到了类似的结论[12]。产业结构的逐渐优化也会激发市场创新的活跃度，王鹏等认为产业结构的调整能够实现资源最优配置，从而提高创新效率[13]。韩文艳、陈妤凡等认为产业结构与技术创新之间存在耦合协调关系，且存在空间异质性[14-15]。

一、研究设计

（一）变量设定

环境规制（ER）：环境规制强度的测量有很多种方法，一部分学者选取某个变量代替环境规制，如徐常萍等使用工业污染治理投资完成额占工业总产值的比例表示环境规制的强度[2]。还有一些学者采用相关政策的数量以及在环境保护方面采取的有力措施来衡量[16]，但是在年鉴数据中，这些变量指标不完整，个别数据缺失严重，会影响到环境规制测量的准确性。因此，本研究选取工业污染治理投资额与地区生产总值的比值来衡量环境规制强度。

工业技术创新（RD）：参照国内外学者的研究，一般使用专利申请数量、新产品销售收入占主营业务收入的比重以及研究与开发费用等指标[17-19]。基于专利申请数量能够表示出研发产出量，本研究选取各省市规模以上工业企业专利申请数量来衡量技术创新能力。

产业结构（IS）：多数学者采用三次产业的比重或者两类产业的比值[15]，但这些测度方法都是从数量角度衡量产业结构的变化，尚不能够体现产业结构质的提升。借鉴付凌晖、申开丽等的产业结构测度方法[20-21]，通过测度产业结构高级化指数来衡量产业结构，将三个产业的增加值占GDP的比重作为空间向量中的一个分量，构成一组三维向量 X0=（x1，0，x2，0，x3，0），第一、二、三产业的空间向量分别为：X1=（1，0，1），X2=（0，1，0），X3=（0，0，1），计算 X0与 Xj的夹角（θj，j=1，2，3）：

（二）数据来源

采用我国30个省、自治区、直辖市面板数据，主要研究各省份在2004—2017年的环境规制、工业技术创新以及产业结构三者之间的动态变动特征，所涉及到的相关指标来源于《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国环境统计年鉴》以及各省份的统计年鉴。

二、实证分析

（一）模型构建

传统的结构方程模型可以描述各变量之间的变动关系，但是这种以经济理论为基础的方法并不能反映其中的动态变化情况，使用起来比较复杂，不适用于本文的研究。向量自回归模型（VAR）由Holtz-Eakin首次提出，侧重于分析经济指标的动态特征和传导机制。本文基于面板数据进行研究，选取面板向量自回归模型（PVAR），该模型结合了面板模型和VAR模型的优点，能够有效地捕捉到个体差异，充分考虑个体效应和时间效应。PVAR模型如下：

其中，Yi，t是因变量的矩阵，包括环境规制（ER）、工业技术创新（RD）和产业结构（IS）三因素；Yi，t-j是内生变量Yit的滞后项，λj是滞后项的估计矩阵；αi和βt分别表示个体效应和时间效应的向量；εi，t是随机误差项。

对建立的PVAR模型进行参数估计时，需要对模型进行Helmert转换，以消除样本中的固定效应。然后利用滞后变量作为工具变量，对PVAR模型进行广义距估计（GMM）。

最终构建的模型分3个层次：其中A层是目标层，反映医院药品费用影响因素。B层是准则层，以医院管理-科室管理-药事管理3要素评价体系来反映医院药品费用的影响因素。

（二）面板单位根检验

在对环境规制、工业技术创新、产业结构之间的关系进行分析前，需要对各个变量进行单位根检验，以避免“伪回归”现象的存在。为了保证结果的稳健性，同时采用LLC检验、IPS检验和ADF-Fisher检验对变量进行单位根检验，检验结果如表1所示。

表1 面板单位根检验

在5%的显著性水平下，三种检验方法下环境规制都拒绝了存在单位根的原假设；工业技术创新没有通过IPS和ADF-Fisher检验，接受了存在单位根的原假设；产业结构的三种单位根检验均未通过。因此，环境规制是平稳序列，工业技术创新和产业结构都是不平稳序列。经过一阶差分后，三个变量均能通过5%显著性水平的检验，ΔRD和ΔIS均为一阶单整序列。

（三）最优滞后阶数的选择

利用AIC、BIC和HQIC信息准则为模型选择最优滞后阶数，如表2所示。根据AIC准则，在4阶达到最小值，而BIC准则和HQIC准则推荐选择的最优滞后阶数为2阶。遵循最小原则，确定模型的最优滞后阶数为滞后2阶。

表2 最优滞后阶数的选择

（四）PVAR模型的估计

对滞后2阶的PVAR模型进行GMM估计，结果如表3所示。

表3 PVAR模型的GMM估计结果

环境规制作为被解释变量时，滞后一期的环境规制对自身有显著的正向影响效应，系数估计为0.459，滞后二期的环境规制对自身仍然是正向影响，说明环境规制受到自身的影响比较大。滞后一期的工业技术创新对环境规制的影响为-0.045，在1%的显著水平下显著，而滞后二期的工业技术创新对环境规制的动态影响在5%的显著水平下显著为正，说明工业技术创新对环境规制的影响存在滞后性，工业技术创新初期对环境规制起反向抑制作用，随着时间的推移，工业技术创新会推动环境规制的加强，从而得到创新与环境的双赢。滞后一期的产业结构对环境规制的负向影响不显著，滞后二期时，负向影响有所降低，产业结构的不断优化能够缓解自身对环境规制的抑制作用。

工业技术创新作为被解释变量时，滞后一期的环境规制对工业技术创新呈现出显著的负向影响，系数估计值为-0.634，而滞后二期时环境规制对工业技术创新的影响转为正向效应，但系数估计值很小且不显著，说明环境规制实施初期对工业技术创新没有足够的驱动力，随着政策的逐步实施，环境规制会刺激企业进行技术创新，以达到节能减排、提高生产率的目的。滞后一期和滞后二期的工业技术创新对自身都是显著的正向影响，说明工业技术创新主要受自身驱动作用的影响。滞后一期的产业结构对工业技术创新有显著的负向影响，在滞后二期转为显著的正向影响，且系数为1.651。产业结构对工业技术创新的作用由负转为正，说明随着产业结构的不断优化，工业行业更加注重技术创新，提高产品质量，提升在行业内的综合竞争力。

产业结构作为被解释变量时，滞后一期的环境规制对产业结构有不显著的正向影响，滞后二期时转为不显著的负向影响。环境规制的实施增加企业的生产成本，在一定程度上抑制了产业结构的优化，两者之间的发展尚不协调。滞后一期和滞后二期的工业技术创新对产业结构都呈现显著的正向促进作用，工业技术创新能力的不断提高能够加快各行业的高质量发展，从而促进产业结构优化。滞后一期的产业结构对自身的影响显著为正，而滞后二期的影响则表现为显著的负向影响，表明随着时间推移，产业结构对自身的正效应会逐渐被削弱为负效应。

（五）脉冲响应分析

基于PVAR模型的GMM估计结果，通过Monte Carlo模拟得到脉冲响应图（如图1所示）。脉冲响应图描绘了PVAR模型中在其他变量的当期和以前各期值保持不变的情况下，PVAR系统中的扰动项当期发生一个标准差的变化对未来各期内生变量的冲击响应情况。

图1第1行反映了给予环境规制一个单位的标准差冲击，对PVAR模型的影响程度。环境规制受到自身一个单位标准差的冲击后，产生显著的正向影响，随后呈现出迅速下降趋势，到第6期开始趋于零，说明环境规制受到自身的冲击较大。环境规制对工业技术创新一直呈现反向抑制状态，在第1期时达到最小值，随后开始上升，到第6期仍然为负，之后趋于平稳。环境规制对工业技术创新的影响还存在滞后效应，当环境规制受到冲击时会阻碍工业技术创新，第6期以后又变为正向影响的趋势。当产业结构受到来自环境规制的冲击时，从当期一直到第6期都呈现出正向影响作用，且在第1期达到顶峰，随后逐渐下降趋近于零，环境规制是我国高质量发展的保障，能够有效地调整产业结构，促进各产业向高级化发展。

图1第2行反映了给予工业技术创新一个单位标准差冲击，对PVAR模型的影响程度。工业技术创新受到自身的冲击后，产生明显的正向影响，第1期和第2期出现了两次快速下降趋势，第2期以后缓慢下降，说明工业技术创新的提高具有长期持续性，对我国高质量发展具有重要推动作用。当环境规制受到工业技术创新的冲击时，对当期的影响最大，从第1期开始下降为0，在第4期左右负向影响达到最大，之后又开始缓慢回升但整体处于负值区间。当产业结构受到来自工业技术创新的冲击后，作出负向响应，在第1期达到最小值，随后出现逐渐上升的趋势，工业技术创新不断地提高，但不足以激发产业结构调整的积极性，从而显示出反向抑制的效应。

图1第3行反映了给予产业结构一个单位标准差冲击，对PVAR模型的影响程度。当产业结构受到一个单位标准差的冲击后，给自身带来长期的正向影响，到第5期时正向影响为0，产业结构的优化具有滞后性。当环境规制受到产业结构的冲击后，当期作出短暂的正向响应，第1期以后开始逐渐下降至负向影响，产业结构优化会使环境规制强度增加，同时也会对环境规制提出更高的要求。工业技术创新受到产业结构的冲击后，呈现出明显的正向影响，从第1期到第4期持续上升，第4期达到最大值，之后开始逐渐下降，但始终为正值。产业结构优化促进工业技术创新的发展与提高，激发市场创新活力，为技术创新提供良好的环境与条件。

图1 基于面板VAR（2）系统的脉冲响应

（六）方差分解

方差分解能够反映结构冲击对内生变量变化的贡献度，从而可以显示出结构变动对内生变量的相对重要性，如表4所示。

表4 方差分解

从环境规制的冲击来源来看，未来1期内，只受自身的冲击影响，在未来5期产业结构的变动对环境规制产生的冲击大于技术创新变动所带来的影响，产业结构对环境规制的方差贡献率为2.5%，而工业技术创新的贡献率仅有1.8%。在未来10期，产业结构的方差贡献率上升为2.7%，工业技术创新的贡献率为1.9%。由未来10期和未来20期的方差分解结果可见，产业结构的方差贡献率没有变化，工业技术创新的贡献率缓慢提高。

从工业技术创新的冲击来源来看，在未来1期内，工业技术创新对自身的影响最大，产业结构对工业技术创新不产生冲击影响。随着时间的推移，产业结构和环境规制对工业技术创新的影响逐渐增强。未来5期，产业结构对工业技术创新的影响比重较大，方差的15.6%由产业结构解释。未来10期，环境规制和产业结构对工业技术创新的方差贡献率都有所增加，其中环境规制的方差贡献率为3.8%，产业结构的方差贡献率为18.4%。未来20期，环境规制的方差贡献率上升至4.0%，而产业结构的方差贡献率和未来1期相比差异较小。环境规制强度的增加和产业结构的优化对工业技术创新的影响存在滞后性，且环境规制的影响效应随着时间也在不断加大。

从产业结构的冲击来源来看，未来1期对产业结构的冲击主要来源于其自身，在未来5、10、20期内，自身变动带来的冲击随着时间的推移逐渐减小。在未来10期，产业结构的方差贡献率减少至71.5%，工业技术创新对产业结构能够产生较大的冲击，方差贡献率达到16.5%，比未来1期增加了14.8%，说明工业技术创新能力的增加可以更好地促进产业结构的升级和优化。未来20期的方差分解结果和未来10期没有较大的差异。在未来10期的预测之后，方差分解结果已经趋于稳定。

（七）格兰杰因果检验

对模型中各变量的因果关系进行检验，能够更好地了解内生变量之间是否存在因果关系。从表5结果来看，环境规制与工业技术创新、工业技术创新与产业结构之间互为因果关系，均在5%的显著性水平下拒绝了原假设。环境规制与产业结构不存在显著的因果关系，但是综合来看，拒绝了所有变量不是环境规制的原因和所有变量不是产业结构的原因这两个原假设。

表5 格兰杰因果检验

三、结论与对策建议

（一）结论

本文主要运用PVAR模型分析了环境规制、工业技术创新与产业结构三者之间的动态影响关系。实证分析结果显示：1）环境规制、工业技术创新与产业结构三者之间存在密切的动态关系，且存在异质性。环境规制对工业技术创新没有显著的推动作用；环境规制强度的增加对产业结构的促进作用随着时间逐渐降低甚至转为负效应。2）工业技术创新在短期内有助于产业结构优化，长期内这种正向影响会逐步降低并转为反向抑制作用。短期内，工业技术创新能力的提高会促进环境规制，但是前者对后者的影响主要处于反向抑制区间内。3）产业结构的优化对工业技术创新能力呈现出长期持续的正向影响，之后收敛于很小的正效应。产业结构优化在初期会强化环境规制，随后就转为很小的负向影响。4）环境规制、工业技术创新和产业结构主要受自身变动的影响，受到其他两个变量的影响呈现逐渐增长趋势。其中工业技术创新对环境规制和产业结构的影响贡献较大，环境规制和产业结构两者之间的影响效应较小。

（二）对策建议

1.完善环境规制相关政策，充分发挥环境规制的积极作用

根据各地区的发展现状及特点，差异化制定环境规制政策。针对工业发展较快的东部地区，实施严格的环境规制政策，倒逼工业企业通过技术创新降低污染排放，避免先污染后治理的情况发生。针对中、西部地区，实行激励型环境规制政策，对低污染、低能耗的产业给予政策支持和资金补贴，充分发掘环境规制促进技术创新和产业结构升级的潜力。

2.增加创新投入，增强技术交流，提高技术创新能力

一方面，健全相关政策提升工业技术创新能力，通过资金补贴等方式鼓励企业进行产品研发和技术升级，保证企业有足够的经费进行人才引进和培养，进而推动技术创新能力的提高。另一方面，出台企业合作相关政策，促进企业间的要素流动和创新技术交流，加强技术创新与产业发展的衔接，通过搭建产业交流平台，降低企业获取信息的门槛，为中小企业提供技术支持，从而提升整体产业的技术创新效率。

3.坚持绿色创新理念，提高产业结构升级效率

各地区要尽快解决因产业结构失衡造成的高污染、高耗能及要素分配不均衡等问题，通过相关政策，充分发挥优势产业的渗透作用，使低端产业逐步优化为绿色可持续发展的高端产业，推动产业结构的高级化。强化产业发展、技术创新、环境保护之间的融合度，不断通过产业结构升级提高市场竞争力，提高资源利用率，降低污染排放，促进产业与生态环境的协调发展。