環境規制、FDI與技術創新關系再審視
——江蘇制造業樣本的經驗研究

王樹喬,王　惠,,侍建旻 ,王　敏

(1.淮陰工學院,江蘇　淮安　223003；2.河海大學商學院,江蘇　南京　211100)

環境規制、FDI與技術創新關系再審視

——江蘇制造業樣本的經驗研究

王樹喬1,王惠1,2,侍建旻1,王敏2

(1.淮陰工學院,江蘇淮安223003；2.河海大學商學院,江蘇南京211100)

摘要：本文基于江蘇制造業2004—2013年28個行業的面板數據，采用分位數回歸方法考察環境規制、FDI對企業技術創新在不同行業的差異性以及各分位點處的溢出效應。結果表明：從江蘇省制造業全部樣本來看，FDI技術溢出效應隨著企業技術創新條件分布由低分位點向高分位點處移動呈現倒“U”型特征，而環境規制對技術創新具有“U”型杠桿效應；對污染密集型行業而言，環境規制技術溢出更多的凸顯在補償效應，而對于清潔生產型行業來說，由環境規制帶來的抵消效應更為顯著，FDI的技術溢出效應在污染密集型和清潔生產型行業中均有出現，FDI的吸收能力尚待提升。

關鍵詞：環境規制；FDI；技術創新；分位數面板回歸

1引言

目前，技術創新已被提升至國家戰略的高度，學術界圍繞如何提升技術創新能力這一話題也展開激烈的討論。其中，有兩大問題值得特別關注：一是自從中國開始實施以“市場換技術”戰略以來，引進外商直接投資，獲取國外先進技術并通過消化吸收，但外資企業并不想看到中國企業通過技術進步成為他們潛在的競爭對手，市場上的擠壓、技術上保留通常會成為其戰略上的必然選擇[1]，在這種大環境下，外商直接投資的技術溢出是否能真正地提升中國企業的技術創新是值得深入思考。伴隨貿易開放、FDI大肆引入，中國能源消耗加劇、環境污染日漸嚴重，污染治理工作艱巨，環境形勢日益嚴峻促使政府部門不斷提升管制的標準，環境規制對中國企業的技術創新影響機制如何？FDI和環境規制的雙重作用為中國制造業提升技術創新提出一系列新問題。

環境規制與技術創新的關系學者們各抒己見。傳統觀點認為，環境規制會增加企業治理排污成本，進而不利于企業生產率提高[2]。但是，波特認為，環境規制能夠刺激企業進行“創新補償”，從而補償環境規制帶來的成本，提高企業生產效率和國際競爭力，此為“波特假說”[3]。

而對于FDI和企業技術創新的關系研究，存在以下三類觀點：第一，FDI促進技術創新觀點認為，外資企業與本地企業搶奪市場，迫使本地企業為了在競爭中取勝，定會通過增加研發投入、學習先進生產工藝、管理制度等等以提升企業的創新能力[4]。第二，FDI妨礙技術創新觀點認為，由于FDI的引入致使本土企業過分依賴國外先進技術，進而逐步喪失研發創新的能力[5]。第三，FDI對技術創新來言是把“雙刃劍”，外資企業的進入對本地企業的技術進步是一個雙方博弈的過程，結果尚未明朗[6]。

綜上所述，環境規制、FDI對技術創新的觀點尚未形成統一，國內綜合考慮環境規制和FDI對技術創新的文獻也不多見。多數研究是基于總體時間序列數據進行檢驗和分析環境規制和FDI對技術創新的作用[7-9]。然而，環境規制和FDI對技術創新影響效應的整體分布特征并不能顯現。據此，本文基于江蘇制造業面板數據，利用分位數回歸模型估計環境規制和FDI對技術創新影響效果，相關結論為江蘇省制造業乃至整個工業的發展以及政府制定相關政策方針提供客觀依據。

2方法、模型和數據

2.1方法、模型構建

分位數回歸最早由Bassett和Koenker(1978)提出，相比較傳統的條件均值回歸模型，能精準地刻畫被解釋變量的條件變化范圍和分布形狀；同時分位數回歸模型將加權的絕對誤差和作為目標函數，更具穩健性[10]。Koenker[11]進一步將分位數引入面板數據模型的參數估計中，數學表達式如下：

j=1,…,mi,i=1,…,n

(1)

對參數進行估計轉化為求解下述最小化問題：

(2)

本文考慮通過控制人力資本、行業利潤、企業規模等因素，考察FDI和環境規制對技術創新的影響，設定分析的回歸模型如下式3，選取五個具有代表性的分位點為0.10、0.25、0.50、0.75、0.90進行分析。

lnRD=ω0+ω1lnERS+ω2lnSIZE+ω3lnFDI+ω4lnHUM+ω5lnPRO+ω6lnFDI×lnHUM+ε

(3)

其中，RD表示行業的研發投入，FDI表示外商直接投資，ERS表示污染排放強度，SIZE表示企業規模，PRO表示行業利潤率，HUM表示人力資本，FDI×HUM表示外商直接投資與人力資本的交互作用，用來衡量外商直接投資在人力資本中的技術吸收能力。

2.2變量與數據說明

本文選擇引進外資、環境規制、經濟發展水平均位于全國前列且具有代表性的江蘇省制造業為研究對象，數據來自于相應年份的《江蘇統計年鑒》，個別行業樣本數據存在的缺失值采用插值法補齊。由于煙草制造業的壟斷性質，FDI無法進入，故在樣本中將其刪除，為了統計數據口徑一致，本文將橡膠制品業、塑料制品業合并為橡膠和塑料制品業，將汽車制造業，鐵路、船舶、航空航天和其他運輸設備制造業合并成為交通運輸設備制造業，最終納入樣本的包含江蘇省制造業行業數量為28個，時間跨度設定為2004—2013年。具體變量做如下設定：技術創新(RD)。鑒于數據的可獲取性，選取各行業的研發投入經費來衡量；外商直接投資(FDI)，選取各行業實際外商直接投資額，按照當年時間加權平均匯率進行調整；人力資本(HUM)，選取分行業的工資水平作為替代指標，通常情況下人力資本水平與工資高低成正比；企業規模(SCA)，采用行業總產值與企業單位數之比來表征；環境規制(ERS)，考慮到行業的性質存在差異，環境規制強度的衡量主要借鑒蔣伏心[12]測算的各行業污染排放強度來替代；行業利潤(PRO)，選取成本費用利潤率來衡量各行業的利潤率水平。

3實證結果與討論

為了更為直觀、細致地描述環境規制與FDI對江蘇省制造業技術創新影響效果的差異化分布特征，本文采用經典傳統的回歸模型和分位數回歸對樣本數據對比研究。鑒于本文選取的樣本數據為平衡面板數據，具有固定效應模型和隨機效應模型兩種基本設定，經過豪斯曼檢驗認為選擇固定效應模型進行分析較為適宜。

固定效應回歸結果見表1，環境規制對技術創新的彈性系數顯著為正，說明增強環境規制力度有助于提升技術創新效率，“補償效應”凸顯；FDI對技術創新的彈性系數顯著為正，顯示外商直接投資對江蘇制造業技術創新提升具有明顯的杠桿效應。而FDI和人力資本水平的交互作用沒有促進技術創新的增長，相反，彈性系數顯著為負，表明江蘇制造業的技術創新還尚缺一定的基礎和吸收能力，FDI對于技術創新的進一步溢出效應受制于“人力資本”這一門檻。

表1　江蘇制造業全部行業的技術創新影響因素效果差異化對比

注：***、**、*表示在1%、5%和10%的水平上顯著;括號內為P值，下同。

為了反映條件分布不同位置下的環境規制、FDI與技術創新影響效果的變化，本研究選取具有代表性的分位點對樣本數據進行分位數回歸。從表1看出固定效應模型與分位點面板數據回歸所得系數的正負基本一致，當江蘇制造業的技術創新在條件分布不同位置上發生變化時，環境規制、FDI、企業規模、行業利潤等環境因素對其影響的彈性系數也呈現出一定的規律。環境規制對技術創新的彈性系數在五個分位點處均為正值，都通過顯著性水平檢驗，并隨著分位點從低處向高處移動，彈性系數大致呈現先下降，后上升的“U”型特征，如在0.50分位點時最低為0.015，在0.75、0.90分位點時上升至0.304和0.244，該變化表明當技術創新水平處于條件分布的高分位點時，環境規制的創新補償效應增大，隨著分位點的下降，環境規制對技術創新的杠桿作用逐漸減弱。FDI對僅在分位點0.25、0.50和0.75的技術創新具有顯著正向促進作用，彈性系數在[2.283，2.423]之間浮動，呈現倒“U”型的杠桿效應，作用效果高于固定效應模型分析的結果，在分位點的兩端即最低處0.10和最高處0.90沒有表現出明顯效應。

為了更為深入分析環境規制、FDI對技術創新的溢出效應，以期獲得更為有針對性、有價值的參考經驗結論，考慮到江蘇省制造業在產業中污染排放、資源稟賦以及產業周期等方面存在不同，本文進行分位數回歸分析全部行業同時，依據屈小娥[13]的環境污染綜合評價結果將28個行業分為兩類，清潔生產型行業以及污染密集型行業進行分組考察。

對于污染密集型行業而言，固定效應模型顯示FDI和人力資本交互項對技術創新的彈性系數為負，FDI、環境規制與人力資本對技術創新的彈性系數為正。分位點回歸結果顯示環境規制對技術創新的彈性系數在考察的各個分位點處均為正，“波特假說”成立，環境規制隨著技術創新條件分布由分位點0.10向高分位點0.90移動時，環境規制的技術溢出效應呈現先升后降的倒“U”型特征，且在0.25分位點處達到峰值(0.0399)(見表2)，環境規制給企業技術創新帶來的“補償效應”大于“抵消效應”，究其原因污染密集型行業中產生的污染物排放較大，為了滿足較高標準的環境規制，有時會抽取有限的生產投入成本中的部分創新投入資金用于治污，從短期來看，不可避免影響到技術創新的提高，隨著政府環境規制力度的不斷提高，無法滿足政府環境規制要求的污染密集型小企業慘遭市場淘汰，導致被規制行業的市場集中度進一步提高，有利于實現行業資源的優化配置；另一方面，對于重污染行業，治污的成本占總成本的比重相對高，面對嚴苛的環境規制要求，倘若不通過研發創新、改進工藝實現節能減排的綠色生產勢必難以生存。

外商直接投資方面，在全部行業考察樣本的估計結果中，FDI對技術創新在各個分位點處彈性系數均為正值，而污染密集型行業子樣本中回歸系數顯示，在分位點0.10和0.90處彈性系數為負值，影響效果較弱。雖然“污染天堂”假說在污染密集型行業中僅當技術創新位于條件分布的低分位點和高分位點時存在，但產生的負面效果可以忽略。與固定效應模型大致作用相同，FDI在分位點0.25和0.50顯著正向提升技術創新，只是彈性系數小于固定效應模型的分析結果，FDI的進入，一方面為了搶占有利的投資機會和國內市場，必然會對內資企業產生“擠出”效應；另外一方面，內資企業通過學習、模仿、競爭等途徑獲取FDI技術溢出的益處。總體而言，外資企業不論在資本還是技術等方面巨大優勢是有利于江蘇省制造業的技術創新。

表2　污染密集型行業的技術創新影響因素效果比較

對于清潔生產型行業，其固定效應模型的結果大致與全部行業相似，但環境規制對技術創新溢出效應與污染密集型行業存在差異。在技術創新條件分布在0.50、0.75和0.90分位點處時，隨著技術創新條件分布分位點由高端向低端變化，環境規制對技術創新的彈性系數均為負值，呈現逐步提高的趨勢，在0.50分位點處到達峰值(-0.0288)(見表3)，表現出顯著的“抵消效應”，即環境規制強度每提高1%單位，技術創新下降2.88%單位。對于污染密集型行業而言，環境規制對其技術創新作用是“抵消效應”不及“補償效應”，而在清潔生產型行業卻相反，顯現出“補償效應”不及“抵消效應”，“波特假說”在清潔生產型行業不成立。因為清潔生產型產業在技術創新條件分布位于中高端時，環境規制對其技術創新提升具有顯著抑制作用，與污染密集型產業比較而言，清潔生產型產業在從事生產活動中，排放的污染物數量上相對較少，面對嚴格的污染治理要求，清潔生產型產業更具適應性，治污成本在總成本中所占比重不大，企業通過較少的治污成本就足以滿足環境規制的要求，隨著環境規制力度的增大，更多的是弱化企業的資金優勢和規模優勢，并沒有帶給清潔生產型行業足夠的動力和壓力使其主動革新生產工藝，推進技術創新提升企業生產率。

表3　清潔生產型行業的技術創新影響因素效果比較

固定效應模型的結果顯示FDI正向影響清潔生產型行業的技術創新，這點與污染密集型和全部行業作用一致，只是影響較小。分位數回歸分析結果反映出隨著分位點的向高端移動，彈性系數由正變負，作用效果減弱。與污染密集型行業不同，在高分位點處，FDI引入對清潔生產型行業的技術創新更多地表現為“擠出”效應，在外資和環境規制的雙重壓力下，清潔生產型企業面臨著污染治理成本，同時要與外資企業搶奪市場，導致較多的清潔生產企業更多依賴模仿性和技術創新，失去技術研發的動力。在0.10、0.25較低分位點處，FDI對技術創新的彈性系數顯著為正，且在0.25分位點處技術溢出效應達到峰值(4.091)，表明對于清潔生產型技術創新能力不強的行業，FDI引入的技術溢出效應可以有效提升其技術創新，因為這些行業自身的自主基礎研發能力相對較弱，FDI帶來的先進生產工藝、經驗理念和高素質的人才都對其技術創新具有明顯的驅動作用。人力資本和FDI的交互性作用在分位點0.10、0.25和0.50彈性系數為負值，且作用的強度逐漸提升，說明人力資本顯著改變外商直接投資對技術創新的影響，可能的原因是由于當地區人力資本水平低于某個門檻值，為了利用發展中國家豐富、廉價的勞動力，FDI會主要流向勞動密集型行業；相反，當地區的人力資本水平高于某個門檻值，為了擺脫技術和資本束縛，地區會重視引資的質量，FDI會更多投入技術和資本密集型行業，人力資本對清潔生產型行業的溢出效應并不明顯，說明清潔生產型行業的人力資本需要進一步提升，FDI在清潔生產型行業溢出效應需要跨越一定的“門檻”，遺憾的是與污染密集型行業一樣，在清潔生產型行業中我們依舊沒有看到FDI和人力資本交互作用有所突破。

4結論與建議

本文基于2004—2013年江蘇省28個制造業行業的面板數據，利用面板分位數回歸方法分析FDI和環境規制對企業的技術創新產生影響。結果發現：環境規制對企業技術創新的影響效果存在鮮明的行業差異性，對于污染密集型行業，環境規制對企業技術創新作用效果更多表現在“補償效應”，“波特假說”在污染密集型成立，而對于清潔生產型行業，環境規制對企業技術創新則更多表現在“抵消效應”，“波特假說”在清潔生產型行業不成立；FDI技術溢出效應正向促進污染密集型行業和清潔生產型行業的技術創新，FDI進駐在生產工藝、經驗理念和管理人才等方面都存在巨大的優勢，尤其在垂直技術溢出效應顯著。

政府需要根據不同行業的環境污染程度、技術創新以及行業特點，采取差異化環境規制措施。對于污染密集型產業，實施“激勵型”的環境規制工具，增大環境規制強度、改善環境的同時，應給予更多政策和經濟上的激勵，例如制定全面反映環境成本和經濟成本的能源價格政策，或者對新材料、綠色能源的使用給予資金上的資助。對于清潔型生產產業，實施“靈活型”的環境規制工具，一方面，要繼續提升行業的環境規制標準和強度，通過政府的外在約束力量提升清潔型生產行業的生產工藝優化；亦不可一味提高環境規制的標準，對于這些行業需要適度穩定，因為過強的環境規制會超出企業所能承受的范圍。

其次，應當根據行業的具體特點，區別看待FDI。對于污染密集型產業，應注重合理引導更多FDI的注入，尤其是針對技術創新能力不強的企業，通過FDI的水平和垂直溢出效應可以顯著提升企業技術創新，要適當控制FDI在形式和內容上的引進，多采用合作合資形式，盡量較少引進獨資企業，有效降低“飛地經濟”的概率，增強FDI的技術溢出效應，提升FDI企業的根植性；特別值得注意的是清潔生產型行業究竟能在多大程度上獲取FDI流入所帶來的技術外溢，不僅取決于行業本身的技術水平，還取決于本行業自身的吸收能力強弱，清潔生產型行業重視技術引入后的消化吸收才能更凸顯FDI的技術溢出效應。

參考文獻：

[1]白嘉,韓先鋒,宋文飛.FDI溢出效應、環境規制與雙環節R&D創新：基于工業分行業的經驗研究[J].科學學與科學技術管理,2013(01):56-66.

[2]張華,魏曉平.綠色悖論抑或倒逼減排-環境規制對碳排放影響的雙重效應[J].中國人口·資源與環境，2014(09)：21-29.

[3]張成,郭炳南,于同申.環境規制強度對行業生產技術進步的非線性影響[J].中國科技論壇,2014(01):57-61.

[4]葉嬌,王佳林.FDI對本土技術創新的影響研究：基于江蘇省面板數據的實證[J].國際貿易問題,2014(01):131-138.

[5]李曉鐘,何建瑩.FDI對我國高新技術產業技術溢出效應分析[J].國際貿易問題,2012(07):87-95.

[6]REDDY P.New trends in globalization of corporate R&D and implications for innovation capability inhost countrises:a survey from India[J].World development,1997,25(11):1821-1837.

[7]張中元,趙國慶.FDI、環境規制與技術進步:基于中國省級數據的實證分析[J].數量經濟技術經濟研究,2012(04):19-32.

[8]李國平,楊佩剛,宋文飛,韓先鋒.環境規制、FDI與“污染避難所”效應：中國工業行業異質性視角的經驗分析[J].科學學與科學技術管理,2013(10):122-129.

[9]黃順武.環境規制對FDI影響的經驗分析:基于中國的數據[J].當代財經,2007(06):87-91.

[10]KOENKER R,BASSETT G W.Regression quantiles[J].Econometrica,1978，46(1):33-50.

[11]KOENKER R.Quantile regression for longitudinal data[J].Journal of multivariate analysis,2004,91(1):74-89.

[12]蔣伏心,王竹君,白俊紅.環境規制對技術創新影響的雙重效應:基于江蘇制造業動態面板數據的實證研究[J].中國工業經濟,2013(07):44-55.

[13]屈小娥.中國工業行業環境技術效率研究[J].經濟學家,2014(07):55-65.

(責任編輯劉傳忠)

Rethinking the Impact of Environmental Regulation and FDI on the Technological Innovation——Experience Research with Manufacturing Samples in Jiangsu

Wang Shuqiao1,Wang Hui1,2,Shi Jianmin1,Wang Min2

(1.Huaiyin Institute of Technology,Huai’an 223003，China；2.College of Business，Hohai University，Nanjing 211100,China)

Abstract：Based on the panel data of manufacturing industry in Jiangsu from 2004 to 2013,it examines the impacts of FDI and environment regulation on enterprise’s technology innovation in each industry and typical quantile by using the quantile regression methods.The results show that FDI technology spillover effect shows a inverted“U”type features with the conditional distribution moving to the higher quantile with all the samples collected，and environment regulation produces leverage effects on technology innovation，showing a“U”type features.The environmental regulation spillover has more compensation effect on the pollution intensive industries，and more counteracts effect on cleaner production industry.FDI spillover effect exists in both pollution intensive and clean production industry,but FDI absorption capacity still needs to be improved.

Key words:FDI;Environmental regulation;Technological innovation;Quantile Regression

基金項目：江蘇省社會科學基金青年項目(15JYC002)，江蘇高校哲學社會科學研究項目(2015SJB716)，國家自然科學青年基金項目(41301048)。

收稿日期:2015-09-11 作者介紹：王樹喬(1982-)，男，江蘇響水人，淮陰工學院教務處助理研究員，碩士；研究方向:技術創新管理。

中圖分類號:F424.6

文獻標識碼:A