环境规制、R_D资本存量与绿色技术创新_陈宇科.pdf
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1、收稿日期:2022-11-23作者简介:陈宇科(1978),男,四川泸州人,博士,重庆师范大学经济与管理学院教授,主要研究方向:技术创新管理、供应链风险管理、产业组织理论。王猛利(1991),男,河南永城人,重庆师范大学经济与管理学院硕士研究生,主要研究方向:技术创新管理。基金项目:2018 年度国家社会科学基金项目“绿色技术创新视角下的西部地区环境规制研究”(18BJY093);2020 年度重庆市社会科学规划重大项目“科技创新驱动重庆智造重镇建设研究”(2020ZDJJ01)。重庆师范大学学报(社会科学版)2023 年第 2 期环境规制、R&D 资本存量与绿色技术创新陈 宇 科1 王 猛
2、利(1.重庆师范大学 经济与管理学院,重庆 401331)摘 要:科技创新是一个国家经济发展的内生动力。技术创新能力的提升需要持续的 R&D 投入,而 R&D资本存量正是衡量持续研发投入水平的最佳指标。本文基于 BEA 原理,合理测算出中国大陆 30 个省区市(西藏除外)的 R&D 资本存量,并采用省际面板数据,构建空间计量模型,探讨环境规制下 R&D 资本存量对绿色技术创新的影响机制。研究表明:环境规制与 R&D 资本存量对绿色技术创新均具有促进作用,但一定强度的环境规制会挤占 R&D 投入资源,与 R&D 资本存量的累积发生“负挤出效应”,进而影响绿色技术创新;同时,R&D资本存量、环境规
3、制对中国东部、中部与西部地区的绿色技术创新的影响呈现显著的区域异质性。因此,本文提出了制定差异化的 R&D 投资和环境规制策略。关键词:环境规制;R&D 资本存量;绿色技术创新;空间计量中图分类号:F12 文献标识码:A文章编号:1673-0429(2023)02-0029-16 doi:10.19742/ki.50-1164/C.230203一、引言当今世界,人类社会正面临着气候变化和污染加剧等生态环境问题的严峻挑战。为应对日益严峻的生态危机,推动世界经济发展全面绿色转型,中国正积极转变经济增长方式,通过加强绿色技术创新,在保持经济稳定增长的同时,有效降低污染排放和能源消耗1。据统计,202
4、2 年中国全社会 R&D 经费投入达到 3.09 万亿元,是 2012 年的 3 倍,稳居世界第二大研发投入国地位,R&D 经费投入强度从 2012 年的 1.91%提升至 2022 年的 2.55%,超过欧盟国家平均水平。然而,在改革开放后的 34 年间即 1978-2012 年间,中国的 R&D 投入强度低于 2%,导致全国 R&D资本存量较低,技术积累薄弱,难以在关键核心领域取得重大技术突破,“卡脖子”的现象时有发生。科技创新需要持续的 R&D 投入与深厚的技术积累,且理论上 R&D 资本存量才是衡量 R&D 持续投资的最佳指标2。然而,由于中国于 2016 年才开始改革研发支出核算方法
5、,以 R&D 支出作为固定资本处理计92入 GDP3,回顾文献,之前有关技术创新的研究普遍采用当年 R&D 投入或当期 R&D 强度代替 R&D 投资数据作主要解释变量,这使得相关研究存在一定缺陷4。基于此,本文借鉴 BEA 方法合理测算出省域 R&D 资本存量,并将其作为主要解释变量之一,进一步探讨环境规制下省域 R&D 资本存量对绿色技术创新的影响机制。二、理论分析与研究假设(一)波特假说理论通常环境规制被视为工业技术创新的重要影响因素,两者之间的关系存在著名的波特假说5。有关探讨环境规制对工业技术创新影响的文献,目前学界已有大量基于“波特假说”的实证研究,主要有以下三种观点:一是“波特假
6、说”效应的成立。一定强度的环境规制促使企业将环境治理的外部成本内部化,刺激企业进行技术创新,进而提高绿色全要素生产率,提高企业收益与市场竞争力6-7。二是环境规制阻碍技术创新。环境规制导致工业污染治理成本上升,对生产性投资、创新活动等产生抑制作用,进而阻碍技术创新与绿色全要素生产率提升8-9。三是环境规制与技术创新成“U”型或倒“N”型的非线性关系。环境规制对技术创新产生积极作用存在阈值效应,即环境规制强度越过一定的阈值或在一定范围内才会促进绿色技术创新10。尽管已有不少学者研究了环境规制对技术创新的影响,但差异化的方法以及研究对象的不同,都有可能导致研究结论大相径庭,如 G.Li 等11人在
7、研究环境规制对我国制造业技术创新效率的影响中发现,不同类型的环境规制对制造业技术创新效率的影响程度不同且存在时滞效应。基于此,本文提出以下假设:H1:一定强度上的正式环境规制与非正式环境规制均有利于绿色技术创新发展。(二)R&D 资本存量与绿色技术创新在关于 R&D 投资之于技术创新的研究中,以往大多数文献选取当期 R&D 投入或 R&D 强度,作为技术创新产出的重要解释变量12-13。但是,这类研究忽视了技术创新绩效的滞后性,且技术积累需要持续的 R&D 投入才会对技术创新产生促进作用。自 1984 年 Griliches Z 首次提出 R&D 资本存量概念并证实了 R&D 资本存量能够提高
8、生产效率之后1416,不少国内外学者也对 R&D 资本存量对工业生产效率的作用进行了研究,并实证得出 R&D 资本存量是通过提高创新绩效来提高生产效率的结论17-18。中国的 R&D 资本化核算起步稍晚,于 2016 年依据 SNA2008 的核算标准,对 R&D 支出核算方法进行了改革19。此后,一些学者对中国改进、完善 R&D 资本化核算和 R&D 资本存量测算展开了研究与探讨2-420。如关于中国省域 R&D 资本存量测算方面,有刘建翠21与李颖22采用永续盘存法,以及侯睿婕23利用 BEA 方法系统估算出中国大陆 31 个省市区的 R&D 资本存量等。R&D 资本存量作为持续R&D 投
9、入的积累成果,已有研究表明,其积累到一定程度会对创新绩效起到支持作用24-26。综上所述,为研究持续 R&D 投资对技术创新的关系,本文将 R&D 资本存量作为表征持续 R&D 投资的指标,提出以下假设:H2:省域 R&D 资本存量对绿色技术创新有正向促进作用。(三)环境规制与 R&D 资本存量一方面,新古典经济学理论认为,环境规制政策会导致企业污染治理成本上升,间接提高企业的生产成本,对企业生产性投资、创新活动等产生抑制作用,阻碍企业绿色生产率提升,降低企业竞争力,产生遵循成本效应27;另一方面,在关于 R&D 资本存量的研究中,现有研究文献大都聚焦于 R&D 资本存量的测算以及分地区分析
10、R&D 资本存量的差异,少有文献将 R&D 资本存量作为解释变量,进行更深一步的研究。基于此,本文试图思考以下问题:因中国不同省区市地理资源差异以及经济发展的不均衡,03一方面,中国各省区市 R&D 资本存量存在差距;另一方面,中国各省区市面对约束经济发展的生态环境危机采取不同的规制方式和强度,表现为异质性环境规制28。在此情形下,遵循成本效应是否会间接阻碍工业企业的 R&D 投入,进而影响 R&D 的资本存量累积?中国省域 R&D 资本存量与异质性环境规制以及二者交乘项对绿色技术创新作何影响?基于此本文提出以下假设:H3:一定强度的环境规制会挤占 R&D 投入资源,不利于 R&D 资本存量的
11、累积,进而影响绿色技术创新。三、模型设定和关键性指标测度(一)模型设定 1.模型建立本文探讨环境规制下中国省域 R&D 资本存量对绿色技术创新的影响机制,由于空间因素的影响可能体现在被解释变量的空间滞后项或误差项当中,不妨我们先考虑被解释变量的空间滞后项,以探究其在某一地区是否有溢出效应,建立空间自相关模型(Spatial Autoregression Model,SAR)如下:lnGIit=WlnGIit+1lnRDit+2lnFERit+3lnIERit+4lnRDitlnFERit+5lnRDitlnIERit+6lnCYit+7lnLit+8lnTCit+9lnSIZEit+i+t+i
12、t(1)上式中,被解释变量为绿色技术创新(GI),主要解释变量有 R&D 资本存量(RD),正式环境规制(FER)以及非正式环境规制(IER)。另外,参照以往学者的研究将影响绿色技术创新的其他因素,如企业规模(SIZE)、技术能力(TC)、产业结构(CY)、人力资本(L)归于控制变量范围之中29,取各变量对数值建立模型。WlnGIit为空间滞后项,用以度量周边省市区 GI 对本省市区 GI 的影响,为空间自回归系数,W为空间权重矩阵;lnRDitlnFERit与 lnRDitlnIERit分别为 R&D 资本存量与正式环境规制以及非正式环境规制的交乘项。1、2、3、4、5、6、7、8、9分别为
13、对应的上述变量的待估参数;i为个体效应;t为时间效应;it表示随机扰动项。下同。再者,考虑到环境规制下中国省域 R&D 资本存量对绿色技术创新具有空间异质效应,建立空间误差模型(Spatial Error Model,SEM)如下:lnGIit=1lnRDit+2lnFERit+3lnIERit+4lnRDitlnFERit+5lnRDitlnIERit+6lnCYit+7lnLit+8lnTCit+9lnSIZEit+i+t+it(2)上式中,uit为空间误差项,为空间误差系数,表示邻近区域影响被解释变量的误差冲击对本区域被解释变量的作用方向与程度。因被解释变量不但受本区域解释变量的影响,而
14、且还可能受到其他区域解释变量以及被解释变量的影响,且空间杜宾模型(Spatial Durbin Model,SDM)更具一般性,是 SAR 模型和 SEM 模型的综合,故建立 SDM 模型如下:lnGIit=ijWijlnGIit+1lnRDit+2lnFERit+3lnIERit+4lnRDit lnFERit+5lnRDit lnIERit+6lnCYit+7lnLit+8lnTCit+9lnSIZEit+1ijWijlnRDit+2ijWijlnFERit+3ijWijlnIERit+4ijWijlnRDit lnFERit+5ijWijlnRDit lnIERit+i+t+it(3)上
15、式中,1、2、3、4、5分别为对应项的空间溢出强度;Wij为 i 与 j 两地区的空间权重矩阵。2.空间权重矩阵常见的空间权重矩阵的设定有两种,第一种是基于邻近概念的空间权重矩阵,如 Rook 和 Queen 邻近空间权重矩阵。第二种是其他经济社会空间权重矩阵,除考虑地理距离外,还将资本流动、地域间的13从图2 得知,20002019 年中国 R&D 研发资本存量整体呈现显著的增长趋势,然而,中国的东、中、西部地区 R&D 资本存量却存在明显的空间分布差异性与空间非平衡性。空间结构上,东部沿海省区市的 R&D 资本存量明显高于中部和西部地区的内陆省区市,并且随着时间的推移呈现出高度集聚和辐射扩
16、散的空间特征。结合下图 3 的 R&D 资本存量增长趋势图得知,尤其是 2007 年以后的发展,东部地区R&D 资本存量增长速度明显远高于中部和西部地区,而中部地区 R&D 资本存量增长速度又高于西部地区,差距均不断拉大。20072019 年,中部省区市 R&D 资本存量呈现明显的上升趋势,如湖北,湖南,安徽等地。西部地区的成渝经济区 R&D 资本存量也增长显著,成为西部地区的创新重地。(2)正式环境规制(FER):借鉴学者王勇和李建民34的研究,本文采用基于单位污染物排放所需治理投入的方法计算各省市区正式环境规制强度,计算公式如下:FERit=FitFt 3j=1EijtEjt()|(7)上
17、式中,FERit表示地区 i 在 t 年正式环境规制强度;Fit为地区 i 在 t 年“三同时”项目环保投资额和工业污染源治理投资额以及工业废水废气污染治理设施运行费用的总和;Ft表示全国 t 年工业污染治理总投入的均值;Eijt为地区 i 在 t 年 j 类污染物的排放量;Ejt为全国 t 年 j 类污染物排放量的均值,包括工业废水废气以及固体废弃物。(3)非正式环境规制(IER):本文非正式环境规制强度借鉴 Pargal and Wheeler35的研究,选取人口密集度和收入水平指标综合衡量各地区非正式环境规制强度。具体操作为:第一,搜集数据,以城市人口密度衡量人口密度,以城镇居民人均可支
18、配收入表征收入水平;第二,对上述两项指标的原始数据进行标准化之后,采用熵权法客观赋权分别求出其权重;第三,加权分别求得各省区市的非正式环境规制强度。4.控制变量参考以往文献研究将产业结构、人力资本、技术能力、产业规模作为控制变量引入到模型中32。其中,采用工业增加值与 GDP 之比来度量产业结构(CY);采用年从业人数来表征人力资本(L);技术能力(TC)采用有研发活动的企业与企业总数的比值衡量;控制变量企业规模(SIZE)运用各地区企业主营业务收入来表示。本文变量定义与描述性统计如表 1 所示。表 1 变量定义与描述性统计变量符号定义均值标准差最大值最小值绿色技术创新lnGI研发内部投入/能
19、源消耗总量4.7350.9446.5202.736研发资本存量lnRD研究与发展资本累计存量6.0341.3628.6842.207正式环境规制lnFER单位污染物排放所需治理投入0.9560.4732.388-0.637非正式环境规制lnIER收入水平人口密集度综合衡量9.6060.32110.5758.934技术能力lnTC有研发活动企业数/企业总数-1.0210.625-0.521-3.421企业规模lnSIZE企业主营业务收入9.8981.10413.6716.917产业结构lnCY工业增加值/GDP-1.9720.291-0.634-2.199人力资本lnL年从业人数5.1501.1
20、017.2892.084四、环境规制、R&D 资本存量对绿色技术创新的影响(一)空间相关性检验43在构建空间计量模型探讨环境规制下中国省域 R&D 资本存量对绿色技术创新的影响之前,需要计算绿色技术创新的莫兰指数,验证空间相关性,以证明本文运用空间计量模型方法的必要性。全局 Mo-ranI 值计算公式如下:MoranI=ni=1nj=1wij(Yi-Y-)(Yj-Y-)/S2ni=1nj=1wij()(8)上式中,S2=ni=1(Yi-Y-)2/n;Y-=ni=1Yi/n;Yi为地区 i 的观测值;wij表示空间权重矩阵。本文运用 stata16 软件分别计算出绿色技术创新 20092019
21、年的 Morans 指数,结果如表 2 所示。表 2 绿色技术创新 20092019 年的全局空间自相关 Moran 指数年份20092010201120122013201420152016201720182019绿色技术创新Moran 指数0.1930.2100.2160.2130.1910.1920.1880.1800.1690.1870.185P-值0.0040.0020.0020.0020.0040.0040.0050.0060.0090.0050.006从表 2 可知,每一年的绿色技术创新的 Morans I 指数均大于 0,绿色技术创新在 1%的显著水平上存在显著的空间相关性,因此
22、不能采用传统的 OLS 经典回归模型进行估计,可以采用空间计量模型的方法进行研究。(二)估计模型选择由于空间关联性既可以误差项存在,也可以滞后项存在,抑或两者均存在,而且通过 Morans I 检验只可判断绿色技术创新是否存在空间自相关性,无法判定应选择何种适用的空间计量模型。因此,本文需要采用 LM 检验进行模型的筛选。表 3 模型筛选检验结果检测方法统计值概率检测方法统计值概率LM-spatial lag106.9340.000LR-spatial lag43.1100.000Robust LM-spatial lag27.0880.000Wald-spatial lag57.2100.0
23、00LM-spatial error169.1020.000LR-spatial error38.7000.000Robust LM-spatial error89.2560.000Wald-spatial error63.5300.000Hausman 检验18.2200.508表 3 结果显示,LM-Spatial lag 与 LM-spatial error 均通过了 1%的显著性检验,其稳健性检验也均通过了 1%的显著性检验,说明空间关联性以误差项和滞后项共同存在,不能采用混合 OLS 模型,应当采用 SDM 模型。为了检测 SDM 模型是否可简化为 SAR 模型与 SEM 模型,在进
24、行 LR 检验与 Wald 检验之前,应当进行 Hausman 检验,用以判断模型是选择固定效应还是随机效应。由表 3 中数据可知,Haus-man 检验结果是 18.220(P=0.508),接受原假设。LR 检验中 LR-spatial lag、LR-spatial error 与 Wald 检验中 Wald-spatial lag、Wald-spatial error 均通过了 1%的显著性检验,拒绝原假设。综上分析,本文应当采用随机效应的 SDM 模型。(三)实证结果分析1.绿色技术创新空间效应分解由模型3 及表4 结果可知:第一,R&D 资本存量的总效应中系数为3.086,且十分显著
25、,这说明 R&D资本存量对绿色技术创新有正向促进作用。R&D 资本存量直接效应系数为负,但不显著,间接效应中53显著为正,表明本地 R&D 资本存量对邻近地区的绿色技术创新产生正向促进作用,抑或是邻近地区R&D 资本存量对其绿色技术创新的正向促进影响,间接正向促进了本地区的绿色技术创新。据中国R&D 投入统计数据显示,中国 2020 年 R&D 投入总量突破了 2.4 万亿元,R&D 投入强度高达 2.40%,比上年提升 0.16%,虽受新冠疫情因素影响,但其增长幅度仍创近 11 年来新高。这表明,中国持续加大R&D 投入,促进 R&D 资本存量累积,进而促进了绿色技术创新,假设 H2 得到验
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