空氣污染對區域科技創新的雙邊影響效應分析

丁晨輝，王 威，2，宋曉明，3

（1.河海大學 商學院，南京 211100；2.黃河水利委員會移民局，鄭州 450003；3.石家莊郵電職業技術學院，石家莊 050021）

0 引言

改革開放40 多年以來，具有高能耗、高排放、高污染特點的粗放型經濟增長模式在給中國帶來高速發展的同時，也對自然生態環境造成了巨大破壞，嚴重阻礙了經濟可持續發展[1]。尤其是空氣質量嚴重下降、霧霾頻發等問題，對經濟增長與科技創新的負面影響日益突出[2]。美國宇航局衛星監測數據顯示，中國城市PM2.5的平均濃度自2000年起一直遠高于世界衛生組織制定的國際空氣質量標準值（10μg/m3）。面對空氣污染的嚴峻形勢，政府部門對大氣污染防治制定了針對性戰略部署，將重點地區和行業的空氣污染治理成效納入政府績效考核[3]。科技創新是可持續發展的重要驅動力，科技創新可以提供解決環境污染和資源短缺問題的技術方案[4]。在空氣污染治理壓力下，政府提出將創新和技術進步作為轉變經濟增長方式的重要抓手，是實現經濟增長和環境保護“雙贏”目標的最優選擇[5]。

現有研究針對環境污染與科技創新做了諸多有益探索，然而對于兩者之間關系究竟如何尚未得出一致結論，相關研究大致可以分為兩類：一類觀點認為空氣污染對科技創新具有抑制效應?？諝馕廴究赏ㄟ^資金擠出效應[6]、人力資本損失效應[7]以及引發嚴格的環境規制增加企業成本，降低企業生產率，從而抑制科技創新。另一類觀點認為空氣污染會對科技創新產生激勵效應。隨著更為嚴格的環境規制政策出臺，為緩解由此帶來的生產成本增加，相關企業不得不加快技術創新與升級步伐[8]，空氣污染反過來“激勵”了科技創新。綜上所述，已有研究多集中于空氣污染對科技創新單邊作用的評價和分析，而忽視了空氣污染對科技創新的雙面性及異質性影響。本文在分析空氣污染對科技創新雙邊影響機理的基礎上，基于2011—2020 年中國30 個省份的面板數據，采用雙邊隨機前沿模型實證檢驗空氣污染對科技創新的雙邊影響效應及其異質性作用。

1 理論機制分析

1.1 空氣污染對區域科技創新的抑制效應

空氣污染對區域科技創新的抑制效應主要表現在影響人力資本的投入數量和質量上。同時，地方政府為應對空氣污染會制定嚴格的環境規制政策，通過提升企業生產成本和市場集中度、擠占研發資金等方式抑制科技創新。（1）從人力資本方面看，空氣污染通過影響教育水平、健康狀況、員工流動而顯著損害人力資本的積累[9]?？諝馕廴緯Ξ數鼐用裨斐缮頇C能、認知能力和心理健康損害，如導致呼吸道疾病、心血管疾病等健康問題，增加醫療費用和健康風險?？諝馕廴驹黾恿烁哔|量勞動力遷移的可能性，因其對空氣質量更為敏感[10]。這可能會降低污染嚴重地區的勞動力供給水平，扭曲勞動力資源配置，降低地區科技創新水平。（2）在環境規制政策方面，由于空氣污染具有顯著的外部不經濟性，各地政府會為了降低這一負外部經濟效應而采取環境規制政策。這些政策會對科技創新產生兩個方面的影響。一是企業為應對環境規制需要增加污染治理的“遵循成本”和“防范成本”，從而擠占創新資金[11]，這使企業在激烈市場競爭中處于不利地位；同時，空氣污染對員工健康造成的損害也會使企業增加勞動力健康保險支出或補償，減少潛在人力資本損失[12]。二是嚴格的環境規制提高了市場準入門檻，使小企業難以進入生產領域，導致市場集中度升高，最終形成壟斷，這將降低市場效率和區域科技創新水平。

1.2 空氣污染對區域科技創新的激勵效應

空氣污染的激勵效應主要是通過地方政府財政激勵，倒逼管理創新以及環境規制帶來的工藝改進、資源配置優化等促進科技創新水平提升。（1）政府財政激勵通過財政補貼引導企業進行技術創新，不僅降低了創新融資的限制，還分擔了創新失敗風險，激發了企業的創新積極性。（2）隨著空氣污染程度加劇，員工工作效率下降或高技能員工流失將會刺激企業進行管理創新，以維持人力資源的穩定。管理創新不僅彌補了員工認知和經濟損失，還有助于緩解由高技能員工流失引起的經濟績效下降[13]，形成了“管理創新補償效應”，從而促進企業創新能力提升。（3）環境規制會對科技創新產生激勵效應，最終實現環境改善和技術進步的雙贏局面。合理的環境規制能夠促使企業改善工藝、減少資源投入、提高生產效率，進而激發“創新補償效應”，提高企業的科技創新能力。一方面，環境規制對企業的研發投資決策產生深遠影響，由于環境規制導致企業維持原有生產方式的成本上升，迫使企業走出“舒適圈”，通過創新謀求發展。另一方面，環境規制可以促進環境友好型的技術創新，有研究表明環境規制政策會顯著提高環境友好型專利的產出水平[14]，倒逼生產者加快科技創新與產品升級的步伐。

2 研究設計

2.1 模型構建

參照Kumbhakar 和Parmeter（2009）[15]的研究，構建如下雙邊隨機前沿模型：

其中，lnTCit為科技創新；xit為影響科技創新的一系列控制變量；δ為待估參數，i(xit)為前沿科技創新，ξit為復合殘差擾動項，ξit=ωit-uit+εit。其中，εit為隨機誤差項，反映不可觀測因素導致的科技創新對前沿科技創新的偏離程度；ωit和uit分別為激勵效應和抑制效應。由式（1）可知，最終的科技創新水平是空氣污染的抑制與激勵兩種效應雙邊共同作用的結果?？諝馕廴緦萍紕撔碌募钚箍萍紕撔赂哂谇把乜萍紕撔?，而空氣污染對科技創新的抑制效應使科技創新低于前沿科技創新，通過計算二者共同影響的凈效應來衡量實際科技創新的偏離程度。計算公式如下：

基于式（2）和式（3）推導出空氣污染對科技創新影響的凈效應，計算公式如下：

其中，NE為激勵效應與抑制效應的差值。若NE＞0，則說明激勵效應強于抑制效應，即激勵效應起主導作用；若NE＜0，則表明激勵效應弱于抑制效應，即抑制效應發揮主導作用。

2.2 數據來源與變量說明

本文選取2011—2020 年中國30 個省份（不含西藏和港澳臺）的面板數據，分析空氣污染對各省份科技創新的影響。數據來自《中國統計年鑒》《中國科技統計年鑒》、ESP 全球數據庫等。本文的被解釋變量為科技創新，采用專利申請授權數量的對數值衡量[16]，記為lnTC。此外，穩健性檢驗采用發明專利授權數量的對數值衡量科技創新的質量。解釋變量為空氣污染，用各省份每立方米空氣中PM2.5的濃度來衡量，將其做取對數處理，記為lnPm2.5。

本文還控制了部分可能影響科技創新水平的其他變量，經濟發展水平（lnPgdp）用人均GDP 取對數表示；研發強度（RD）用研發經費投入占GDP 的比重表示；知識產權保護（KP）用技術市場交易額占GDP 的比重表示；基礎設施建設（lnINFR）用郵電業務總量占GDP的比重取對數表示；貿易開放度（lnOPEN）用進出口總額占GDP 的比重取對數表示。由于當年進出口額以萬美元計價，這里采用《中國統計年鑒》中公布的年均中美匯率將其換算為萬元人民幣，并計算其在GDP 中的占比，做取對數處理。教育投入（lnEDI）用教育支出占GDP 的比重取對數表示；政府支持（lnGOV）用一般公共預算支出占GDP 的比重取對數表示；財政自主（lnFFR）用一般公共預算收入與一般公共預算支出的比值取對數表征。其中，涉及價格因素的變量均以2011年為基期進行平減處理。變量的描述性統計結果見下頁表1。

表1 變量描述性統計結果

3 實證結果分析

3.1 雙邊隨機前沿模型估計

3.1.1 基準回歸結果分析

表2為通過式（1）計算空氣污染對區域科技創新影響的結果。列（1）為不考慮偏離效應的OLS估計結果；列（2）至列（4）逐步控制地區固定效應與時間固定效應，采用雙邊極大似然估計法（MLE）估計的結果；列（5）和列（6）分別為只考慮空氣污染對科技創新水平的激勵效應和抑制效應的單邊估計結果；列（7）為同時控制空氣污染對科技創新水平的正、負效應的估計結果。

表2 空氣污染的雙邊隨機前沿模型估計結果

根據模型似然比檢驗（LR），加入偏離效應后模型（7）相比OLS 估計及剩余模型更為合理，最終確定以列（7）為基礎進行后續雙邊影響效應分析。

3.1.2 空氣污染對區域科技創新的雙邊影響效應測度

進一步分解空氣污染對科技創新的激勵效應與抑制效應，結果見表3?？諝馕廴緦萍紕撔碌募詈鸵种朴绊懗潭确謩e為0.0718和0.1931，空氣污染對科技創新的凈效應影響程度為E(u-ω)=σu-σω=0.1214，可知空氣污染抑制了區域科技創新水平提升?？傮w來看，由于空氣污染的抑制效應占主導地位，最終導致省域實際科技創新水平低于最優水平，即空氣污染抑制了科技創新水平提升。

依據模型將空氣污染對科技創新激勵效應與抑制效應影響的大小進行分解，以便更準確地比較空氣污染的實際影響效應。由表3可知，空氣污染對科技創新的抑制效應占比為87.87%，而促進科技創新的激勵效應占比為12.13%，表明空氣污染的抑制效應占比大于激勵效應，抑制效應占主導地位，再次證明上述估計結果的準確性，即空氣污染顯著抑制了省域科技創新水平提高。

3.1.3 空氣污染的雙邊影響效應對區域科技創新的影響程度分析

由表4可知，空氣污染的激勵效應使得科技創新高于前沿水平6.58%，而空氣污染的抑制效應使科技創新低于前沿水平16.17%，最終在兩種效應的綜合作用下使科技創新低于前沿水平9.59%。由于空氣污染雙邊影響效應的不對稱性，使得空氣污染對科技創新水平呈抑制作用。表4分別呈現了在不同分位數水平上，空氣污染對科技創新的激勵效應與抑制效應的差異。在25%、50%、75%分位數上，空氣污染雙邊影響效應的共同作用使實際科技創新水平分別下降19.50%、6.78%、0。空氣污染對科技創新產生的凈效應為-9.59%，表明全樣本下空氣污染對科技創新的抑制作用強于激勵作用，進一步驗證了空氣污染抑制科技創新水平提升的結論。

3.2 空氣污染影響區域科技創新的區域特征分析

如下頁表5所示，東、中、西三大地區的空氣污染對科技創新影響的凈效應均值均為負數，數值分別為-10.51%、-8.97%、-9.11%，表明三大地區的空氣污染抑制了科技創新水平提升。具體而言，東部地區空氣污染對科技創新的抑制作用最大、西部地區次之、中部地區最小。

表5 三大地區空氣污染對區域科技創新影響的凈效應（單位：%）

3.3 空氣污染影響區域科技創新的演變趨勢分析

接下來依據時間變量分析不同年份空氣污染對區域科技創新影響效應的差異，結果見圖1。在大部分年份樣本內，空氣污染的抑制效應占主導地位，其作用大小介于-5.19%～16.66%。整體而言，空氣污染對科技創新影響的凈效應始終為負，且隨著時間推移，空氣污染對科技創新的抑制效應始終占主導地位并呈減弱趨勢，這一結果與中國空氣污染的變化趨勢相吻合。

圖1 空氣污染對科技創新影響凈效應的變化趨勢（單位：%）

3.4 不同空氣污染程度影響區域科技創新的差異性分析

通過對空氣污染程度按照25%、50%、75%分位數進行低、中、高分組，分析不同空氣污染程度下雙邊影響效應的分布情況，結果見表6。其中，空氣污染（lnPm2.5）≤3.34為低水平組，3.34＜空氣污染（lnPm2.5）≤3.85 為中水平組，空氣污染（lnPm2.5）＞3.85為高水平組。隨著空氣污染程度加深，空氣污染對科技創新影響的凈效應均值分別從低水平組的-5.11%上升至高水平組的-8.70%，且凈效應始終為負，表明隨著空氣污染程度加劇，其對科技創新的抑制效應始終占主導地位，空氣污染的抑制效應隨著空氣污染程度加深而增強。

表6 不同空氣污染程度下區域科技創新凈效應差異（單位：%）

3.5 穩健性檢驗

借鑒沈可和李雅凝（2021）[16]的研究，采用發明專利授權數量取對數來表征科技創新的質量進行穩健性檢驗，再次估算空氣污染對區域科技創新的激勵效應、抑制效應及凈效應。如表7所示，空氣污染對區域科技創新的激勵效應為0.0731，抑制效應為0.1343，兩者的凈效應為0.0612，這與前文結論一致，說明空氣污染對區域科技創新存在雙邊影響效應。從凈效應看，空氣污染的正向效應占比22.8%，負向效應占比77.2%，說明在空氣污染對區域科技創新的影響中，由于空氣污染的抑制效應占主導地位，從而使空氣污染相對負向偏離其前沿水平，進一步驗證了結果的穩健性。

表7 影響效應與方差分解

進一步估計空氣污染對區域科技創新的激勵效應、抑制效應和二者相互作用的凈效應，結果見8。隨著空氣污染程度加劇，其激勵效應使區域科技創新水平提高5.83%，而抑制效應使區域科技創新水平降低11.67%，凈效應使實際區域科技創新水平相對低于前沿水平5.84%，與前文估計結果大致相同。

4 結論與建議

4.1 結論

（1）總體上空氣污染對區域科技創新產生抑制作用。全樣本下空氣污染對區域科技創新的總抑制效應強于總激勵效應，其中，空氣污染的激勵效應使科技創新高于前沿水平6.58%，而抑制效應使科技創新低于前沿水平16.17%，在兩種效應綜合作用下，科技創新低于前沿水平9.59%。

（2）在研究期內空氣污染對科技創新影響的凈效應在不同年份均為負，空氣污染的抑制效應仍占據主導地位，且凈負效應呈波動減弱趨勢；分區域估計結果表明，空氣污染的抑制效應呈東、西、中部地區減弱趨勢。

（3）激勵效應與抑制效應呈明顯的反向聯動性，但整體上抑制效應仍占主導地位且在不同條件下呈異質性影響，空氣污染程度加深會加劇對科技創新的抑制效應。

4.2 建議

（1）加強環境規制和發展環保技術創新是提升區域科技創新水平的關鍵。應實施有針對性的環境監管政策，建立信息共享和聯合執法機制，增強聯防聯控能力。推動綠色技術的應用與推廣，鼓勵城市間進行創新合作，提升整體創新水平。企業應主動承擔社會環境責任，加大綠色技術研發力度，構建協同創新平臺，以提升整體科技創新水平。

（2）營造良好的創新人才環境，增加高端人才供給有助于緩解空氣污染對區域科技創新的制約。政府在技術交易市場、創新環境和污染治理方面應采取積極引導措施，構建健全的治理體系，制定有競爭力的生態環境保護和人才落戶政策來提高城市競爭力。企業要重視技術革新，為創新人才提供發展條件和環境，給予污染補貼，提升企業創新能力。

（3）推進數字金融發展，緩解企業創新融資壓力有助于減輕空氣污染對區域科技創新的負面影響。政府應推動數字金融發展，拓展融資渠道，出臺優惠政策，引導企業進行清潔生產和技術創新。數字金融可以解決企業科技投入與利潤增長矛盾，減輕財政壓力。在環境規制、人才發展和數字金融的支持下，可以有效降低環境污染程度，減輕空氣污染對區域科技創新的抑制作用，提升科技創新能力和成果產出水平。