環境規制對企業技術創新效率的影響
2013-01-01 00:00:00殷寶慶
鄱陽湖學刊 2013年2期
[摘 要]本文在規模報酬可變的條件下，構建了網絡DEA模型，測算了2002-2008年中國大中型工業企業的技術創新效率，在此基礎上探討了環境規制對技術創新效率的影響機理，并以中國三大經濟區域面板數據進行實證檢驗。研究結果表明：環境規制強度與技術創新效率在東部地區符合“U”型關系，在西部地區呈現倒“U”型關系，在中部地區尚未形成統計檢驗上顯著的“U”型關系；垂直專業化水平和市場化程度對東部地區技術創新效率具有顯著的促進作用，而在中西部地區并沒有對創新效率帶來積極影響；人力資本存量整體對技術創新效率的正向效應不明顯。
[關鍵詞]網絡DEA；技術創新效率；環境規制；垂直專業化；人力資本
[中圖分類號]F0624.；X32 [文獻標識碼]A [文章編號]1674-6848（2013）02-0086-10
[作者簡介]殷寶慶（1975—），男，湖北云夢人，浙江經濟職業技術學院副教授，浙江大學經濟學院博士研究生，主要從事環境規制與技術創新等方面的研究。（浙江杭州 310018）
[基金項目]國家社會科學重大招標項目“深入貫徹落實科學發展觀 加快經濟發展方式轉變研究”（10ZD003）、浙江省自然科學基金項目“RD國際化背景下浙江省戰略性新興產業的創新能力培育研究”（Y6110226）、浙江省哲學社會科學規劃重點課題“經濟轉型期浙江文化消費結構變遷及其優化升級的對策研究”（12YD17Z）和教育部人文社科青年基金項目“空間異質性與地區出口增長失衡的關聯與機理研究”（12YJC790078）的階段性成果。
Title： The Impact of Environmental Regulation on Enterprise’s Efficiency of Technology Innovation in China—An Empirical Test Based on the Three Major Economic Regions of China
Author： Yin Baoqing
Abstract： This paper measures the efficiency of technology innovation of large and medium industrial enterprises in China from 2002 to 2008 by constructing a network DEA model under the assumption of variable returns to scale. Then we try to identify and estimate the mechanism of effects of environmental regulation on the efficiency of technology innovation by using panel data of the Three Major Economic Regions. The results show that：（1）between the intensity of environmental regulation and enterprise’s efficiency of technology innovation there is a U-type relationship in eastern regions and a inverse-U-shaped pattern in western regions， but in central regions， the intensity of environmental regulation and enterprise’s efficiency of technology innovation haven’t formed a U-type relationship in statistical significance；（2）both vertical specialization and market mechanism degree have promoted the efficiency of technology innovation significantly in eastern regions， but in central and western regions they haven’t brought some positive effect on the efficiency of technology innovation； （3）human capital stock has little positive effect on the efficiency improvement.
Key words： network DEA； efficiency of technology innovation； environmental regulation； vertical specialization； human capital
在國際垂直專業化①引致的環境污染問題日益凸顯的背景下，學界在關注環境規制節能減排效應的同時，也對環境規制的技術創新效應這一主題引發了濃厚的興趣。我國國民經濟和社會發展“十二五”規劃綱要提出，要堅持把科技進步和創新作為加快轉變經濟發展方式的重要支撐，在這種背景下探討環境規制與技術創新效率之間的關系，理論和現實意義兼具。
一、文獻綜述
與技術創新績效不同，技術創新效率刻畫的是技術創新過程中創新資源投入與創新成果產出之間大致的比例關系。有關技術創新效率的測算，常用的方法有三種。第一種為數據包絡DEA的非參數方法。池仁勇以研發投入、新產品開發人員和總資產作為投入變量，以新產品增長率、新產品銷售份額、主要產品更新周期及重大產品創新比重來衡量產出績效變量，根據浙江省微觀層面的230家企業調研數據，對不同規模企業的創新效率進行了測算，分析結果表明國有企業的創新效率偏低。②李雙杰等以技術創新活動人員、技術創新經費作為投入變量，以專利申請受理量、科技論文與科技著作發表及出版數、行業總產值變化率為產出變量，利用DEA方法測算了北京制造業的創新效率，并得出技術創新過程中普遍存在資源配置效率低下的結論。③吳延兵選取新產品開發項目數為創新產出，以RD存量和RD人員為創新投入，對1996-2003年我國29個省的大中型工業企業的知識生產效率進行了測算。④第二種為隨機前沿SFA方法。張宗益等以RD人員和RD經費作為投入變量，以專利申請量作為產出變量，采用基于CobbDouglas生產函數的隨機前沿方法，估計了我國的區域創新效率，研究結果表明，我國區域技術創新效率較低，雖然總體呈上升趨勢，但東、中、西部區域之間技術創新效率差距明顯。⑤白俊紅等選用RD資本存量和RD人員全時當量作為投入量，選用發明專利授權量作為創新產出的考核指標，應用隨機前沿模型對1998-2007年中國30個省份的研發創新效率進行了測算，研究發現樣本期內中國研發創新效率仍然處于較低水平，但呈逐年上升的趨勢。⑥第三種為指標體系法。黃魯成、張紅彩以RD經費、科技經費內部支出、RD人員和科技活動人員作為技術創新投入指標，以產品項目數、專利申請數、新產品銷售收入和新產品工業總產值作為技術創新的產出指標，應用因子分析定權法對北京制造業部門的技術創新效率進行測算，研究發現高技術制造行業的技術創新效率較低，而低技術行業的技術創新效率卻反而較高。⑦雖然上述有關技術創新效率的衡量取得了較為豐富、有益的成果，但這些適用于單個生產過程效率的測算方法，未必適用于現代經濟體系中多階段生產方式效率的評估。
對技術創新效率影響因素的探討，學者們主要從行業和地區層面，考察了研發投入、企業規模、市場競爭程度、制度環境、市場機會等指標對技術創新效率變動的影響。基于行業層面，朱有為和徐康寧通過對中國高科技產業的考察發現，企業規模與市場競爭程度對研發效率存在顯著的正向作用，外商投資企業與國有企業比重也對研發效率具有正向影響，但前者的貢獻程度更高。①馮根福等對1997-2005年中國35個工業部門的研究表明，市場競爭程度、資產規模、研發投入的增長與行業研發效率之間呈負相關關系，企業利潤和國有企業占行業銷售額的比重與行業研發效率之間呈正相關關系。②基于區域層面，李習保考察了創新環境因素對創新產出效率的影響，證實一個地區對教育的投入水平和政府對科技的扶持力度能對創新效率產生顯著的正向作用。③白俊紅等基于創新系統視角發現，各創新主體要素及其之間的聯結均對創新效率產生負向作用。④于明超和申俊喜在對1998-2007年我國地區大中型工業企業創新效率進行測算的基礎上研究發現，除了技術引進和消化吸收外，制度環境差異是影響創新效率的重要因素。⑤
與已有的研究成果相比，本文的創新之處主要體現在：一是采用網絡DEA模型測算了2002-2008年中國區域大中型工業企業技術創新效率，以打開創新過程的“黑箱”；二是將環境規制與垂直專業化同時納入對企業技術創新效率的分析，并考察了不同環境規制強度對東、中、西三大區域技術創新效率影響的差異性。
二、基于網絡DEA模型的大中型工業企業技術創新效率測算
數據包絡DEA作為一種較為靈活測算效率的方法，在不確定性環境下比隨機前沿SFA模型更恰當。⑥Banker和Natarajan進行仿真模擬結果也表明，基于DEA的非參數方法在決策單元效率的測度中比參數方法更有效。⑦近年來將DEA應用于創新活動測度的研究成果不斷涌現，然而，傳統的一階段DEA模型沒有考慮中間產品的技術創新，即未能將技術創新的過程分解為創新資源轉換與創新知識轉化兩個相互關聯的子進程，因而導致其難以真正打開技術創新的“黑箱”。基于以上分析，本文將引入網絡DEA模型框架對中國大中型企業的技術創新效率進行測算。
假定在決策單元
其中，
考慮如圖1所示的關聯兩階段創新系統，我們設定各個區域大中型企業的創新資源轉換（如研究、開發、測試等）與創新知識轉化（如產業化、市場推廣與商業化運作等）處于同等重要的階段，運用MAXDEAP6.0軟件在可變規模報酬（VRS）假設下，選擇產出優先的雙向模型對企業技術創新的整體效率與兩個子階段的創新資源轉換效率與創新知識轉化效率進行測算。一般來說，從創新的投入到產出轉換之間存在一定的時滯，但Hollanders和Celikel-Esser的研究表明，創新中各階段變量時滯長短的選取對創新效率的估算影響不大。①據此，本文選取我國28個省市②的大中型工業企業為研究對象，時間跨度為2002-2010年，具體的指標選取與數據處理情況如下：（1）初始投入指標選取人力投入、資金投入與知識資本存量三個指標。用t期大中型工業企業的RD人員全員當量（
根據網絡DEA模型估算的結果計算年份平均值，繪制我國大中型工業企業創新效率變化趨勢圖（見圖2），2002-2008年中國工業企業技術創新過程的整體效率呈上升趨勢，但上升程度并不顯著，尚存在較大的提升空間。從技術創新過程的分解來看，兩個子階段的創新效率表現并不同步，其中第一階段創新資源轉換的效率值波動幅度較大，第二階段創新知識轉化的效率值相對平穩。在樣本區間內第一階段效率值遠遠高于第二階段，相對于第一階段而言，第二階段的效率不足以成為制約技術創新整體效率提升的主要因素。將我國各省市按東部、中部、西部三大區域①進行劃分，并將各區域的技術創新過程效率值進行對比，如圖3所示，整體技術創新效率表現較好的為東部地區，中部地區次之，而西部地區則相對落后。第一階段效率與第二階段效率則呈現出與整體效率相類似的區域分布特征。我們的測算結果與龐瑞芝、李鵬②、馮宗憲等③的研究結論基本一致。
三、理論分析和計量模型的設定
（一）理論分析框架
環境規制作為應對市場失靈的一種社會性規制手段，在增加企業生產成本的同時，也通過改變生產要素及創新資源的配置對技術創新效率產生影響，具體來說主要體現在以下幾個方面。
1.通過影響技術創新的決策過程對創新效率產生作用④
比如較嚴格的環境規制對技術創新產生外部壓力，阻止了企業通過避免環境投資獲取競爭優勢的可能，有利于營造一個公平競爭的市場環境。公平的競爭環境能夠提升技術創新投資者與技術創新管理者進行研發投資的主觀能動性，促使他們更有效地進行創新資源要素（人力資本投入、物質資本投入）的配置，從而對技術創新效率產生積極的作用。
2.環境規制的信息交流功能對創新效率產生作用
嚴格而有效的環境規制為企業提供了關于無效率可能產生的來源以及潛在的技術改進方面有益的信息，提示專業科技活動人員如何在研發過程中削減累贅的材料和減少不必要的產品組件，為產品研發設計和生產組織富有效率的運轉指出了具體的改進方向。
3.通過影響市場需求對技術創新效率產生作用
適當而嚴格的環境規制有助于企業在國際市場上獲取先行優勢，推動企業進入研發新技術的上游市場，并創造新的市場需求。在環保和節能趨勢日益明顯、消費者需求復雜多變的情形下，為了順應綠色經濟發展的趨勢，搶占技術的制高點并贏得市場先機，企業將致力攤薄研發成本、提升技術創新的效率。張宗益、張瑩采用中國2002-2006年31個省市的面板模型證實，市場需求每上升1個百分點，將引起區域技術創新效率提高0.162個百分點。①
4.通過設置綠色進入壁壘、影響產業集聚，進而對技術創新效率產生作用
嚴格的環境規制水平一方面通過“關停并轉”迫使污染排放不達標的企業退出市場，另一方面促使行業內現有企業向特定區域聚集，這樣方便企業通過聯合購買、共享污染處理設施的辦法以達到滿足排污標準、降低排污費用的目的。張成、于同申利用中國工業部門1996-2006年的面板數據研究發現，在控制相關變量時環境規制水平的提升將對產業集中度水平產生顯著的正向推動作用。②而產業集中度的提升是否有利于技術創新效率的改善，目前的研究尚未得出一致性的結論。③段會娟采用中國2000-2007年省級制造業樣本數據的GMM模型研究表明，產業集聚將促進區域創新效率的提升。④金祥榮、余冬筠的研究證實區域行業集中度指標對東部地區創新效率呈現顯著的負向作用。⑤彭向、蔣傳海采用動態面板模型對中國1997-2007年的工業數據分析后發現，MAR外部性與Jacobs外部性對地區產業創新的影響都顯著為正，但在影響程度上存在差異。⑥
（二）計量模型構建和數據處理
根據上文關于環境規制影響技術創新效率路徑的探討，并借鑒Guan和Cheng⑦與樊華、周德群⑧的計量研究模型，我們構建環境規制對技術創新效率影響的計量方程如下：
考慮到環境規制與技術創新效率之間可能存在的非線性關系，我們在式（5）的基礎上加入環境規制的平方項，重新構建如下計量方程：
其中，E表示技術創新效率，我們用創新過程整體效率KIP表示；ER以SO2去除率表示環境規制強度，由于環境規制對技術創新影響存在滯后效應，取環境規制強度的滯后一期進入方程；VSS表示各省市參與國際垂直專業化分工的程度，用加工貿易額占總進出口貿易額的比重近似衡量；HC表示人力資本存量，借鑒岳書敬、劉朝明①的方法使用人均受教育年限與企業就業人數的乘積度量，而各省市人均受教育年限則根據Li等②的測算方法而得，對人力資本存量取對數形式進入方程；MI表示各省市的市場化程度，采用樊綱等③發布的市場化指數，取對數形式代入模型。變量的描述性統計見表1。
[變量＼平均值＼中位數＼標準差＼最大值＼最小值＼KIP＼0.545＼0.352＼0.287＼1.013＼0.079＼ER＼0.349＼0.331＼0.184＼0.771＼0.037＼VSS＼0.224＼0.172＼0.171＼0.706＼0.014＼HC＼1058.886＼579.296＼1373.954＼8476.135＼53.428＼MI＼6.726＼6.420＼1.947＼11.710＼3.040＼][表1 變量的統計特征值（樣本數=196）]
四、回歸結果分析
為了防止回歸分析中出現“偽回歸”，確保估計結果的有效性，必須對各面板序列的平穩性進行檢驗。本文利用LLC、IPS、ADF、PP四種檢驗方法對各變量進行平穩性檢驗，檢驗結果表明，這五個經濟變量之間存在穩定的線性組合，滿足同階單整，符合面板協整性檢驗的要求。據此采用Kao④提出的ADF統計量，判斷各個非平穩變量之間是否存在著協整關系。協整檢驗結果顯示：計量模型中各經濟變量均在5%的顯著水平下拒絕“不存在協整關系”的原假設。為此，我們將采用28個省市2002-2008年的面板數據，分析環境規制對我國大中型工業企業技術創新效率的影響。
考慮到東部、中部、西部地區間的非均衡發展以及企業外部環境上的差異性，本文分別按照東、中、西三大經濟區域分組進行計量分析。為了避免截面異方差與同期相關性帶來的影響，我們考慮使用FGLS（cross-section SUR）的方法進行回歸。回歸結果見表2。
（一）環境規制對創新效率的影響
在不考慮非線性回歸結果時，模型I中ER（-1）的系數為負，模型V中ER（-1）的系數為正，但都未能通過顯著性檢驗。而在考慮非線性影響并加入ER（-1）平方項的回歸中，模型II、模型VI中ER（-1）的系數符號不變，不僅通過了顯著性檢驗，而且系數值也大大提升。模型II中，ER2（-1）的系數為2.453，在0.05水平上顯著，表明在東部地區環境規制強度與企業技術創新效率之間符合“U”型關系，即隨著環境規制強度由弱逐漸變強，將對企業技術創新效率產生先降低后提升的影響。與模型II相反，在模型VI中ER2（-1）的系數為-1.145，在0.01水平上顯著，表明在西部地區環境規制強度與企業技術創新效率之間呈現倒“U”型關系，即伴隨環境規制強度的不斷增強，其對企業技術創新效率具有先上升后下降的作用。在東部地區與西部地區中，環境規制對技術創新效率作用方向的拐點分別為0.377和0.259。從本文的樣本區間來看，東部省份的環境規制強度大多分布在“U”型曲線的右端，而西部省份則多數處于倒“U”型曲線的右端。因此，加強環境規制強度對東部地區企業技術創新效率具有積極的正向效應，但對西部地區企業的技術創新效率會產生負向影響。環境規制對中部地區技術創新效率的影響不顯著，可能是由于中部地區樣本較少所導致的（中部地區僅有8個省份，而東、西部地區分別有10個省份）。
（二）國際垂直專業化對技術創新效率的影響
參與國際垂直專業化對東部地區企業技術創新效率具有顯著的正向作用，而在中西部地區對技術創新效率的積極效應并不明顯。造成的原因主要有：一是東部沿海省份憑借較優越的地理區位優勢、較完備的基礎設施與產業配套能力，在參與國際垂直專業化分工中具有先動優勢。2002-2008年間東部沿海省市工業垂直專業化程度平均值約為0.395，而同期中西部省市這一指標的平均值僅為0.131左右。因此，中西部地區企業參與國際垂直化的比例過低，難以發揮其對技術創新效率的促進作用。二是東部沿海省市參與國際垂直專業化主要集中在中高技術產業，如珠三角的電子產品產業集群、長三角筆記本電腦產業鏈等，國內企業通過參與這些技術密集型產業的生產工序，能夠通過對標桿企業的學習獲取更大的技術外溢效應，并促進自身技術創新效率的提升。而廣大中西部地區在國際分工中主要依靠勞動力成本上的比較優勢參與勞動密集型工序環節，這些工序環節的技術含量不高，本土企業所能獲得的技術外溢效應也相對有限。三是中西部省市的人力資本相對匱乏，基礎設施條件相對落后，這在一定程度上制約了國際分工協作過程中企業自身技術吸收能力的提升。
（三）人力資本對技術創新效率的影響
人力資本存量在東、中、西三大經濟區域對技術創新效率的影響系數都未能通過10%的顯著性水平檢驗，即人力資本存量整體對技術創新效率的正向積極效應不明顯。我們的結果與朱承亮等①的研究結論是一致的。在本文的樣本區間，東、中、西三大經濟區域人均受教育的年限分別為7.35、6.81和5.67，僅相當于初中文化程度水平。而人力資本對技術創新效率的促進作用主要取決于其中高學歷、高素質科研人員的比重，這部分人力資本的技術吸收、模仿、創新更強，對技術創新效率的改善作用更大。因此，本文的研究結果可能與指標選擇中未對人力資本結構進一步細分有關。此外，史修松等的研究也表明，創新人員的不合理配置以及創新人員的科研水平難以與科技硬件的要求相匹配，也是制約人力資本對區域創新效率發揮作用的重要因素。②
（四）市場化程度對技術創新效率的影響
市場化程度對東部地區企業技術創新效率具有明顯的促進作用，而在中西部地區并沒有對技術創新效率產生積極影響，這主要是由于我國區域經濟發展存在著非均衡現象，東部省份經濟較為發達，而中西部省份相對落后。東部地區產品市場、要素市場以及中介組織發育程度較高，法律、法規較為健全，更有利于發揮市場機制對創新資源的優化配置，減少“搭便車”與非生產性的尋租行為，并能充分調動和激發企業家的創新熱情，進而提高企業的技術創新效率。而在中西部地區，相關情形則恰恰相反。中西部省市的研發基礎相對薄弱，其研發資金中相當一部分都是來自中央與地方政府的財政撥款。如果脫離當地經濟發展實際，片面追求提高市場化程度，比如過度強調知識產權保護，就有可能增加企業的模仿創新成本，并對技術創新效率產生消極作用。王麗英在探討市場化程度與經濟增長的關系時也發現，市場化程度對東部地區經濟增長的貢獻在增加，而對中西部地區的貢獻在不斷削弱。③
五、結論與啟示
本文利用我國28個省市大中型工業企業的面板數據，采用網絡DEA模型測算了技術創新過程的整體效率，在此基礎上重點考察了環境規制、國際垂直專業化、人力資本和市場化程度對技術創新效率的影響。研究結果表明：（1）環境規制強度與技術創新效率在東部地區符合“U”型關系，在西部地區呈現倒“U”型關系，在中部地區尚未形成統計檢驗上顯著的“U”型關系；（2）國際垂直專業化水平和市場化程度對東部地區技術創新效率具有顯著的促進作用，而在中西部地區并沒有對技術創新產生積極的影響；（3）人力資本存量在東、中、西三大經濟區域未能對技術創新效率發揮明顯的正向作用。
本研究結論具有一定的政策指導意義。
其一，實行區域差異化的環境規制力度。針對區域經濟非均衡發展的客觀現實，各地可以實施與經濟發展水平相適應的環境規制政策。東部地區的人均收入較高，人們對污染問題的容忍度較小，對清潔型環境的需求更迫切，在這些經濟發達地區加大環境規制的強度，引導企業推廣清潔型技術，創造新的商機和就業機會，并支持企業向更有效率的生態經濟轉變，將有利于技術創新效率的提升。中西部地區的環境資源稟賦相對豐富，環境的承載力與污染的自凈力較強，與之相對應，該地區企業技術水平大多較低且對環境規制的敏感度較高，對這些后發地區采取相對適中的環境規制力度，既能防止污染密集型行業的過度集中，又能避免企業由于環境規制強度過高而不得不從創新投入中抽取較多的資金用于節能減排，從而有利于技術創新效率的改善。
其二，抓住中國產業轉型升級的重大機遇，發揮國際垂直專業化分工與市場化程度對技術創新效率的積極作用。針對新一輪國際生產要素流動和產業轉移的有利契機，政府應積極推動東部沿海地區參與國際垂直專業化的深入發展，同時鼓勵中西部地區借鑒東部沿海的成功經驗，并結合人力資源、區位、產業配套、綜合服務能力等各方面存在的比較優勢參與國際分工，拉伸和延長全球價值鏈在國內的工序環節，在加大知識外溢與擴散力度的同時，提高各地企業自身的技術吸收能力。要營造一個有利于市場機制發揮作用的政策環境，比如培育和建立較完備的市場規則、良好的法制環境以及市場化社會服務體系等。對于經濟先天不足中西部地區來說，政府要在適度提高市場化程度的同時，加大對區域內重大重點科技創新項目的扶持力度，并動用相應的政策工具，引導創新資源要素向該地區集聚，以達到資源更有效率的配置與技術創新效率的提升。
其三，加大高層次創新型科技人才的培養力度。人才是技術創新的主要推動力和決定性因素，科技人才團隊的數量規模、質量層次、配置結構與科技人力資源開發和利用效率的高低，在很大程度上決定了國家與地區競爭力的高低。當前我國要在最大限度地提高人均受教育年限、提升人力資本存量的同時，重點關注拔尖型、高層次創新型科技人才的培養。要逐步完善人才的激勵和保障措施，營造良好的學術環境與創新氛圍，引導海內外高端創新型人才向企業集聚，并充分發揮其主觀能動性，以形成人才與產業互動發展的良好局面。
