張 磊 許 明 陽 鎮(zhèn)

一、問題提出

大氣污染問題已經(jīng)成為世界各個國家和地區(qū)廣泛關(guān)注的焦點(diǎn)，談“霾”更是讓人“色變”。20 世紀(jì)美國“洛杉磯煙霧事件”、英國“倫敦?zé)熿F事件”、日本“四日市哮喘病事件”等重大霧霾侵襲事件給予后世深刻的歷史警醒。大氣污染問題之所以讓人產(chǎn)生擔(dān)憂，主要是由于它會給社會造成嚴(yán)重的健康危害和巨大的經(jīng)濟(jì)損失。有研究表明，目前全球超過35 億人口(約占世界總?cè)丝诘?/2)長期暴露在不安全質(zhì)量的空氣之下，每年因惡劣空氣質(zhì)量而死亡的人數(shù)比不安全飲水致死人數(shù)高出5 倍多①數(shù)據(jù)來源于《2016 年環(huán)境績效指數(shù)(EPI)報(bào)告》。；空氣污染導(dǎo)致中國損失了的10%的GDP(Hsu 等，2016)。正因如此，大氣污染問題成為包括環(huán)境經(jīng)濟(jì)學(xué)在內(nèi)的多個學(xué)科的重要研究內(nèi)容之一。

現(xiàn)有大量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究進(jìn)行了有益探索，尤其集中于驗(yàn)證 Grossman 和Krueger(1995)提出的環(huán)境庫茲涅茲曲線，抑或分析經(jīng)濟(jì)集聚和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(張可和汪東芳，2014)、城鎮(zhèn)化(王會和王奇，2011)、貿(mào)易開放和FDI(康雨，2016；冷艷麗等，2015)、能源結(jié)構(gòu)和能源價(jià)格扭曲(馬麗梅等，2016；冷艷麗和杜思正，2016)、環(huán)境規(guī)制(王書斌和徐盈之，2015)、財(cái)政分權(quán)(黃壽峰，2017)等因素對大氣污染的影響，這些研究為大氣環(huán)境治理提供了可參考和借鑒的經(jīng)濟(jì)政策選擇?？傮w來看，大部分文獻(xiàn)主要側(cè)重于分析“什么因素在多大程度上加重了霧霾污染”，而從正面直接回答如何有效抗霾的嚴(yán)謹(jǐn)經(jīng)濟(jì)學(xué)研究則較為少見；并且，現(xiàn)有關(guān)于霧霾污染的研究主要是基于單一國家數(shù)據(jù)的分析，鮮有涉及國際經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

改善大氣環(huán)境是積極推動全球生態(tài)治理、實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展的迫切要求。經(jīng)濟(jì)發(fā)展對環(huán)境質(zhì)量的影響不能獨(dú)立于制度因素起作用(黃壽峰，2017)，而知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度是人類最重要的制度創(chuàng)新之一(顧振華和沈瑤，2015)，其最直接的效果體現(xiàn)在推動技術(shù)進(jìn)步上，而技術(shù)創(chuàng)新對于改善大氣污染具有至關(guān)重要的作用。因此，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)為推動環(huán)境質(zhì)量改善提供了關(guān)鍵性制度保障。

鑒于此，本文將分析知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)對于降低霧霾污染程度的效果，并檢驗(yàn)技術(shù)創(chuàng)新在這一過程中的潛在傳導(dǎo)作用，提供關(guān)于“抗霾”政策選擇的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。本文的主要貢獻(xiàn)可能在于：(1)立足于制度視角，正面回答了知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)對于減輕霧霾污染的效果，彌補(bǔ)了現(xiàn)有關(guān)于環(huán)境污染研究中制度因素分析較少的不足；(2)針對霧霾污染跨國研究鮮見的問題，提供了知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)與霧霾污染關(guān)系的國際經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，并區(qū)分了對于不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平國家的異質(zhì)性影響；(3)利用中介效應(yīng)模型，檢驗(yàn)技術(shù)創(chuàng)新在知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)與霧霾污染減輕之間的中介作用。霧霾污染是全球大氣環(huán)境治理的重點(diǎn)，本文為解決日益嚴(yán)重的霧霾污染問題提供了新的經(jīng)驗(yàn)分析，對于豐富相關(guān)領(lǐng)域文獻(xiàn)具有重要意義。

本文余下部分的結(jié)構(gòu)安排如下：第二部分簡要回顧相關(guān)文獻(xiàn)，并提出理論假說；第三部分設(shè)定計(jì)量模型，說明變量和數(shù)據(jù)，并對樣本國家霧霾污染狀況做簡要統(tǒng)計(jì)描述；第四部分為實(shí)證分析，包括基準(zhǔn)回歸結(jié)果、異質(zhì)性估計(jì)、內(nèi)生性和穩(wěn)健性分析；第五部分為機(jī)制檢驗(yàn)；第六部分是研究結(jié)論和政策啟示。

二、文獻(xiàn)綜述與理論假說

（一）文獻(xiàn)綜述

現(xiàn)有大量研究分析了多種因素對環(huán)境污染的影響，而鮮見直接研究知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)與環(huán)境污染關(guān)系的文獻(xiàn)。與本文相關(guān)的文獻(xiàn)主要有如下兩類。

一是關(guān)于知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)與技術(shù)創(chuàng)新的研究。主要存在三種觀點(diǎn)。第一種觀點(diǎn)認(rèn)為，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)可以增加海外分包合作和技術(shù)轉(zhuǎn)移的可能性(Canals 和Sener，2014)，積極推動技術(shù)創(chuàng)新效率和速率的提升(王華，2011； 菂吳超鵬和唐 ，2016)，總體上有利于一國的技術(shù)創(chuàng)新(Gangopadhyay 和Mondal，2012；Chu 等，2014)。第二種觀點(diǎn)認(rèn)為，創(chuàng)新活動具有較強(qiáng)的慣序性，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)會強(qiáng)化所有者的壟斷力量，提高國際技術(shù)轉(zhuǎn)移成本，減緩全球技術(shù)進(jìn)步速度，對技術(shù)創(chuàng)新沒有促進(jìn)效果，甚至產(chǎn)生抑制作用(陳國宏和郭弢，2008；Brüggemann 等，2016)。第三種觀點(diǎn)則認(rèn)為，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)與技術(shù)創(chuàng)新之間可能呈非線性關(guān)系(郭春野和莊子銀，2012)，包括倒U 型關(guān)系(李平等，2013；劉思明等，2015)和U 型關(guān)系(Allred 和Park，2007)兩類截然相反的研究發(fā)現(xiàn)。

二是關(guān)于技術(shù)創(chuàng)新與環(huán)境污染的研究。大量研究發(fā)現(xiàn)，技術(shù)創(chuàng)新有利于提升產(chǎn)品清潔度和節(jié)能減排效率，降低大氣污染程度、促進(jìn)低碳發(fā)展(李巍和郗永勤，2017；Shen和Lin，2017)，尤其是勞動生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步有利于推動工業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的提升(董敏杰等，2012；劉憲，2020)，降低環(huán)境污染程度。與此同時，技術(shù)進(jìn)步在推動經(jīng)濟(jì)增長的過程中也可能帶來更多的碳排放(Acemoglu 等，2012)，對經(jīng)濟(jì)增長和工業(yè)減排可能存在雙刃效應(yīng)(申萌等，2012；金培振等，2014)。

總體上，現(xiàn)有關(guān)于知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)與技術(shù)創(chuàng)新、技術(shù)創(chuàng)新與環(huán)境污染的研究均存在一定爭議。主要原因在于上述研究所采用的數(shù)據(jù)存在較大差異，也可能沒有較好地進(jìn)行國家和地區(qū)異質(zhì)性的分析。例如，有研究指出技術(shù)創(chuàng)新對環(huán)境污染的影響可能會因各國所處經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段和樣本地區(qū)選擇的不同而不同(原毅軍和謝榮輝，2015；李巍和郗永勤，2017；張磊等，2018)。因此，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)作為經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展中的不可或缺的制度因素，其對環(huán)境污染的影響還有待提供更多的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

（二）理論假說

通過文獻(xiàn)梳理發(fā)現(xiàn)，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)可能與環(huán)境污染存在某種關(guān)聯(lián)，并且技術(shù)創(chuàng)新可能在其中發(fā)揮著重要作用。

技術(shù)創(chuàng)新市場能最直接地反映知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度的作用。知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)對企業(yè)的綠色產(chǎn)品設(shè)計(jì)以及綠色生產(chǎn)和污染治理過程具有一定的積極效果，這主要是因?yàn)橹R產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度的完善對技術(shù)創(chuàng)新具有激勵效應(yīng)和保障效應(yīng)。一方面，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)程度的提高可以使創(chuàng)新者獲得一定時期內(nèi)的技術(shù)壟斷權(quán)及相應(yīng)的超額創(chuàng)新收益，激勵企業(yè)不斷增加研發(fā)投入，激發(fā)各類主體的技術(shù)研發(fā)積極性，從而促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新。并且，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)的這種激勵效果可能對其他企業(yè)產(chǎn)生溢出效應(yīng)，帶動更多的潛在創(chuàng)新主體增加研發(fā)投入，推動創(chuàng)新成果涌現(xiàn)。其中與綠色產(chǎn)品、治污技術(shù)相關(guān)的知識產(chǎn)權(quán)專利都是霧霾治理的重要內(nèi)容。另一方面，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)的加強(qiáng)會提高模仿成本，減少“搭便車”行為，為具有知識產(chǎn)權(quán)的創(chuàng)新成果提供了法律保障，從而迫使企業(yè)進(jìn)行自主研發(fā)以提高自身技術(shù)水平。知識產(chǎn)權(quán)制度的完善可以規(guī)范綠色產(chǎn)品和技術(shù)產(chǎn)權(quán)的使用行為，有效打擊侵害知識產(chǎn)權(quán)的行為，保障創(chuàng)新者的合法權(quán)益，促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新能力提升(周 云波和張敬文，2020)。此外，加強(qiáng)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)還為優(yōu)質(zhì)技術(shù)轉(zhuǎn)移提供安全保障。例如，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)會顯著提高跨國企業(yè)高質(zhì)量產(chǎn)品的創(chuàng)新成功率，讓全球價(jià)值鏈“鏈主”放心地將高質(zhì)量產(chǎn)品的生產(chǎn)制造轉(zhuǎn)移至低成本的發(fā)展中國家(顧振華和沈瑤，2015)，并通過FDI 技術(shù)溢出提升東道國企業(yè)創(chuàng)新績效(胡立君和鄭玉，2014；尹志鋒等，2013)。

進(jìn)一步，技術(shù)創(chuàng)新能夠改善要素資源投入和促進(jìn)污染治理，從而有效降低霧霾污染程度。在較完善的知識產(chǎn)權(quán)制度框架下，企業(yè)能夠降低創(chuàng)新成果應(yīng)用與效益轉(zhuǎn)化過程中的時間成本與制度成本，更好地推動一國企業(yè)的綠色與環(huán)保專利技術(shù)在綠色生產(chǎn)、環(huán)境保護(hù)領(lǐng)域的應(yīng)用。一方面，技術(shù)創(chuàng)新可以優(yōu)化要素資源投入結(jié)構(gòu)，提高要素投入的清潔度，推動新型綠色產(chǎn)品的持續(xù)涌現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品生產(chǎn)過程的綠色化；另一方面，治污技術(shù)進(jìn)步還可以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程污染的事后治理，進(jìn)而有效降低一國霧霾污染程度。在邊際收益遞減規(guī)律下，經(jīng)濟(jì)發(fā)展較落后地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新在促進(jìn)低碳發(fā)展方面可能存在后發(fā)優(yōu)勢(李巍和郗永勤，2017)，其知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)對改善環(huán)境質(zhì)量和促進(jìn)低碳發(fā)展的作用可能更顯著。

結(jié)合上述理論分析，本文提出如下兩個待檢驗(yàn)的研究假說。

假說1：知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)程度的提高總體上有利于減輕一國的霧霾污染。

假說2：促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新是知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)能有效降低霧霾污染程度的重要機(jī)制。

本文接下來利用跨國面板數(shù)據(jù)實(shí)證檢驗(yàn)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)對霧霾污染的影響，并區(qū)分其對不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平國家影響的異質(zhì)性，嘗試檢驗(yàn)技術(shù)創(chuàng)新在其中可能起到的中介作用，為豐富相關(guān)領(lǐng)域研究做出一定邊際貢獻(xiàn)。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）模型設(shè)定

為檢驗(yàn)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平與霧霾污染程度變化之間的因果關(guān)系，本文建立如下基準(zhǔn)計(jì)量模型：

其中，i 表示國家，t 表示時間；lpm2.5it表示國家i 在第t 年的霧霾污染程度，并取自然對數(shù)；ipprotecit為相應(yīng)國家和年份的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平；Xit為一組相關(guān)控制變量；iθ 表示不可觀測的個體固定效應(yīng)或隨機(jī)效應(yīng)，itε 為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

（二）樣本和變量

1. 樣本國家

受霧霾污染和知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)變量數(shù)據(jù)限制，本文樣本為55 個國家2007—2014 年的面板數(shù)據(jù)①2014 年是較新霧霾污染數(shù)據(jù)較易獲得的年份；2007 年之前《全球競爭力報(bào)告》僅提供各國家和地區(qū)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平排名，2007 年及之后才有具體數(shù)值衡量。本文55 個樣本國家分別是(按英文名稱排序)：阿根廷、澳大利亞、奧地利、比利時、巴西、喀麥隆、加拿大、智利、中國、哥倫比亞、哥斯達(dá)黎加、科特迪瓦、捷克共和國、丹麥、多米尼加共和國、愛沙尼亞、芬蘭、法國、德國、希臘、危地馬拉、洪都拉斯、匈牙利、冰島、印度、愛爾蘭、以色列、意大利、日本、韓國、盧森堡、馬來西亞、毛里求斯、墨西哥、荷蘭、新西蘭、尼加拉瓜、挪威、秘魯、菲律賓、波蘭、葡萄牙、盧旺達(dá)、塞內(nèi)加爾、斯洛伐克共和國、斯洛文尼亞、南非、西班牙、瑞典、瑞士、突尼斯、土耳其、英國、美國、烏拉圭。。樣本國家中，有28 個發(fā)達(dá)國家和27 個發(fā)展中國家②28 個發(fā)達(dá)國家分別為(按英文名稱排序)：澳大利亞、奧地利、比利時、加拿大、捷克共和國、丹麥、芬蘭、法國、德國、希臘、匈牙利、冰島、愛爾蘭、以色列、意大利、日本、韓國、盧森堡、荷蘭、新西蘭、挪威、葡萄牙、斯洛文尼亞、西班牙、瑞典、瑞士、英國、美國。其他國家視為發(fā)展中國家。；包括24 個歐洲國家、8 個北美洲國家、8 個亞洲國家③土耳其地跨歐亞兩洲，因其有97%的領(lǐng)土在亞洲，故視為亞洲國家。、7 個非洲國家、6 個南美洲國家和2 個大洋洲國家；目前OECD 的35 個成員國中，除拉脫維亞外，其他國家均被納入樣本?？傮w上，樣本覆蓋區(qū)域較為廣泛，具有較好的代表性。

2. 變量和數(shù)據(jù)

被解釋變量是霧霾污染(lpm2.5)。本文用各國年均PM2.5濃度表示霧霾污染程度，對其值取自然對數(shù)。美國耶魯大學(xué)、哥倫比亞大學(xué)和巴特爾研究所等單位研究人員通過衛(wèi)星搭載設(shè)備對全球氣溶膠光學(xué)厚度進(jìn)行了長期的遙感監(jiān)測，并將測定得到的柵格數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為全球各地區(qū)的PM2.5濃度年均數(shù)值。該數(shù)據(jù)在邵帥等(2016)、張磊等(2018)相關(guān)研究中得到認(rèn)可和應(yīng)用。本文PM2.5數(shù)據(jù)來源于耶魯大學(xué)環(huán)境法律與政策中心(YCELP)聯(lián)合哥倫比亞大學(xué)國際地球科學(xué)信息網(wǎng)絡(luò)中心(CIESIN)、世界經(jīng)濟(jì)論壇(WEF)發(fā)布的環(huán)境績效指數(shù)(EPI)的原始數(shù)據(jù)。

解釋變量為知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)(ipprotec)。目前使用較廣泛的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)衡量方法有世界經(jīng)濟(jì)論壇(WEF)的調(diào)查指標(biāo)“知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)得分”和國際產(chǎn)權(quán)聯(lián)盟(PRA)的國際產(chǎn)權(quán)指數(shù)分項(xiàng)指標(biāo)“知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)得分”以及Ginarte 和Park(1997)的GP 指數(shù)及其拓展指標(biāo)等，現(xiàn)有文獻(xiàn)視具體情況不同而使用不同指標(biāo)。本文所采用的數(shù)據(jù)來自世界經(jīng)濟(jì)論壇發(fā)布的《全球競爭力報(bào)告》(The Global Competitiveness Report)細(xì)項(xiàng)指標(biāo)“知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)”，其原始獲取方式是世界經(jīng)濟(jì)論壇進(jìn)行的高管意見調(diào)查(Executive Opinion Survey)。該指標(biāo)將各個國家和地區(qū)的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平標(biāo)準(zhǔn)化為1～7 的不同等級計(jì)分(小數(shù)點(diǎn)后保留1 位有效值)，數(shù)值越大表示知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)程度越高。這一知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)衡量方式在顧振華和沈瑤(2015)等人的研究中得到應(yīng)用。

控制變量包括以下6 項(xiàng)。(1)經(jīng)濟(jì)增長(gdprate)。知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度與經(jīng)濟(jì)增長密切相關(guān)(蔡虹等，2014)。同時，經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況還在很大程度上影響著污染排放及其防治。一方面，經(jīng)濟(jì)增長越快，生產(chǎn)投入要素資源越多，產(chǎn)生污染負(fù)外部性的可能性就越大；另一方面，經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，居民環(huán)境保護(hù)意識不斷增強(qiáng)，且國家財(cái)政有更充裕的資金用于污染防治，就更可能改善污染狀況(冷麗艷和杜思正，2015)。本文用GDP 增長率來衡量各國經(jīng)濟(jì)增長狀況，數(shù)據(jù)來自世界銀行的世界發(fā)展指數(shù)(WDI)數(shù)據(jù)庫。(2)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(manu)。工業(yè)化石燃料消耗及其廢氣排放是霧霾污染的主要原因。目前眾多國家都尚未完成工業(yè)化進(jìn)程，這一過程中的粗放型發(fā)展需要消耗大量能源資源，從而產(chǎn)生較嚴(yán)重的污染問題。本文用各國工業(yè)增加值占GDP 比重來衡量其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)來自WDI 數(shù)據(jù)庫。(3)金融支持(save)。環(huán)境污染防治離不開金融市場支持，居民存貸款行為為各國霧霾污染防治起到了重要的資金融通作用。本文用各國國民存蓄總額占GDP 比重來衡量金融支持功能，這一數(shù)據(jù)來自IMF 世界經(jīng)濟(jì)展望數(shù)據(jù)庫(World Economic Outlook Database)。(4)外商直接投資。目前，現(xiàn)有文獻(xiàn)對外商直接投資(FDI)的環(huán)境效應(yīng)的研究結(jié)論不一。FDI 可能產(chǎn)生技術(shù)溢出，通過技術(shù)轉(zhuǎn)移效應(yīng)減輕東道國污染；也可能由于“污染天堂”效應(yīng)和生產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)大而加重霧霾污染(嚴(yán)雅雪和齊紹洲，2017)。本文采用相對指標(biāo)FDI 技術(shù)轉(zhuǎn)移效果(fditech)和絕對指標(biāo)FDI 流量(lfdi)兩個指標(biāo)來考察FDI 的環(huán)境效應(yīng)。前者來自《全球競爭力報(bào)告》細(xì)項(xiàng)指標(biāo)“FDI 和技術(shù)轉(zhuǎn)移”①該指標(biāo)仍是標(biāo)準(zhǔn)化為1～7 不同等級的計(jì)分(原始數(shù)據(jù)小數(shù)點(diǎn)后保留1 位有效值)，后面提及的各國市場化程度、研發(fā)投入以及機(jī)制檢驗(yàn)中的技術(shù)創(chuàng)新數(shù)據(jù)均與此類似。；后者來自WDI 數(shù)據(jù)庫，并對其取自然對數(shù)。(5)市場化程度(market)。市場化程度高的國家往往較注重包括知識產(chǎn)權(quán)在內(nèi)的產(chǎn)權(quán)保護(hù)，同時其市場化經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)快速發(fā)展，也可能進(jìn)一步增加污染排放。各國市場化程度數(shù)據(jù)來自《全球競爭力報(bào)告》。(6)研發(fā)投入(rd)。研發(fā)(R&D)投入提高有利于增加技術(shù)產(chǎn)出，強(qiáng)化知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)，推動綠色生產(chǎn)和霧霾污染防治。本文用各國“企業(yè)在R&D 上的投入”衡量其研發(fā)狀況，數(shù)據(jù)來自《全球競爭力報(bào)告》。(7)環(huán)保稅收。環(huán)保稅收對污染排放具有重要影響。它在一定程度上體現(xiàn)各國的環(huán)境規(guī)制程度，并通過市場化手段將企業(yè)的排污行為內(nèi)部化。目前，碳稅仍處于起步推廣階段②截至2014 年，55 個樣本國家中實(shí)施碳稅的僅有14 個(另有澳大利亞2012—2013 年實(shí)施兩年，但于2014 年取消)。，世界各國較普遍使用的環(huán)保稅種主要是針對能源和汽車運(yùn)輸征收的兩種環(huán)保稅。本文分別用能源稅、汽車運(yùn)輸稅占GDP 比重(tax1、tax2)表示各國環(huán)保稅收征管力度，數(shù)據(jù)來源于OECD 數(shù)據(jù)庫。

（三）統(tǒng)計(jì)描述

本文對55 個樣本國家的年均霧霾污染濃度進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)。其結(jié)果顯示，不同國家之間的年均PM2.5濃度值表現(xiàn)出很大差異，主要原因可能是這些國家處于不同的經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段，在經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)等方面具有較大的異質(zhì)性。其中，中國和印度是兩個最大的發(fā)展中國家，近年其PM2.5濃度最高，主要源于經(jīng)濟(jì)迅猛增長過程中的污染排放。圖1 展示了2000—2014 年樣本國家PM2.5濃度變化的時間趨勢①鑒于前期霧霾污染數(shù)據(jù)可獲得性較好，圖1 霧霾污染數(shù)據(jù)在時間年限上向前延伸至2000 年，以便于觀察其長期變化趨勢。。從其中可以發(fā)現(xiàn)，55 個樣本國家PM2.5濃度年均值總體穩(wěn)定在10 微克/立方米左右；在年均PM2.5濃度排名前五的國家中，印度PM2.5濃度表現(xiàn)出不斷增加的趨勢，而中國、韓國、匈牙利、波蘭的PM2.5濃度在2008 年前后開始逐漸緩慢下降。本文主要變量的統(tǒng)計(jì)性描述如表1 所示②在時間年限上限定本文考察期為2007—2014 年。。此外，本文對解釋變量進(jìn)行了相關(guān)性分析，Pearson 相關(guān)系數(shù)矩陣結(jié)果顯示，絕大多數(shù)解釋變量相關(guān)系數(shù)都低于0.3，說明解釋變量之間不存在較嚴(yán)重的多重共線性問題，可以將這些變量同時作為解釋變量進(jìn)行回歸分析③受文章篇幅限制，Pearson 相關(guān)系數(shù)矩陣結(jié)果未予報(bào)告，備索。。

圖1 2000—2014年全部樣本及排名前五國家PM2.5 濃度年均值變化(單位：微克/立方米)

表1 主要變量統(tǒng)計(jì)性描述

四、經(jīng)驗(yàn)分析

（一）基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表2 列示了全樣本國家的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)對霧霾污染程度影響的基準(zhǔn)回歸結(jié)果，這一結(jié)果是在不考慮中介效應(yīng)時知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)對霧霾污染影響的總效應(yīng)。

表2 知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)對霧霾污染的影響：基準(zhǔn)回歸結(jié)果

本文對隨機(jī)效應(yīng)和固定效應(yīng)模型結(jié)果進(jìn)行了豪斯曼(Hausman)檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果p值為0，強(qiáng)烈拒絕使用隨機(jī)效應(yīng)模型(即RE 估計(jì)結(jié)果)的原假設(shè)，而應(yīng)采用固定效應(yīng)模型(即FE 估計(jì)結(jié)果)①感謝匿名審稿專家嚴(yán)謹(jǐn)?shù)刂赋鲞@一點(diǎn)。。其中模型(2)是固定效應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)回歸結(jié)果(即表2 中第(2)列)。其結(jié)果顯示，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)顯著有利于該國霧霾污染程度的降低，具體來說，在其他控制變量保持不變時，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平每提高1 個單位①由于知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平標(biāo)準(zhǔn)化為1～7 不等程度的計(jì)分，故知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平提高1 個單位，即指提高1/7(14.29%)的強(qiáng)度。，會使得霧霾污染程度降低5.2%，且在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著②本文嘗試加入核心自變量二次項(xiàng)以檢驗(yàn)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)與霧霾污染之間是否存在U 型或倒U 型的非線性關(guān)系。結(jié)果顯示，加入二次項(xiàng)后，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)一次項(xiàng)和二次項(xiàng)均不顯著，而其他控制變量的系數(shù)和顯著性均與不加入二次項(xiàng)時保持基本一致。因此，這種非線性關(guān)系并未在本文跨國檢驗(yàn)中得到證實(shí)。感謝匿名審稿專家提醒闡述這一點(diǎn)。。因此，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)這一制度因素能夠減輕各國霧霾污染的命題得到國際經(jīng)驗(yàn)證據(jù)的支持。從其他變量來看，經(jīng)濟(jì)增長總體有利于減少霧霾污染，原因可能是各國有更充裕的資金進(jìn)行清潔產(chǎn)品生產(chǎn)和污染防治(冷麗艷等，2015)；工業(yè)增加值比重上升，特別是污染密集型工業(yè)發(fā)展，使得產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)惡化，工業(yè)生產(chǎn)過程中的化石燃料消耗進(jìn)一步增加，顯著加重了霧霾污染；金融支持顯著改善了污染防治過程中的資金融通狀況，有利于降低霧霾污染程度；關(guān)于外商直接投資的兩個變量系數(shù)均表明，平均來看，各國FDI 并未產(chǎn)生明顯的技術(shù)轉(zhuǎn)移或溢出效果，反而加重了東道國霧霾污染，形成直接的“污染轉(zhuǎn)移”，這一結(jié)果與周力和李靜(2015)的研究一致；市場化程度提升推高了霧霾污染濃度，可能的解釋是市場化使得各國引資、引項(xiàng)較為自由寬松，未能過濾掉污染產(chǎn)業(yè)和明確嚴(yán)格的排放標(biāo)準(zhǔn)，助長了污染產(chǎn)業(yè)的發(fā)展；研發(fā)投入加大有助于清潔產(chǎn)品生產(chǎn)和綠色技術(shù)創(chuàng)新，進(jìn)而減輕霧霾污染；環(huán)保稅收兩個變量系數(shù)顯示，平均來看，能源環(huán)保稅并沒有明顯起到改善霧霾污染的作用，汽車運(yùn)輸稅的影響甚至為正③這可能是由于環(huán)保稅收與霧霾污染存在一定程度的相互影響，從理論上講，霧霾污染越嚴(yán)重，環(huán)保稅會越高(張磊等，2018)。，這一結(jié)果與張磊等(2018)的研究一致。模型(1)為隨機(jī)效應(yīng)回歸結(jié)果，結(jié)論與模型(2)基本一致。

總之，從全樣本基準(zhǔn)回歸結(jié)果來看，各國知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平的提高總體有利于降低其霧霾污染程度。知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)為減輕霧霾污染提供了重要制度性保障，這一結(jié)論總體得到各國經(jīng)驗(yàn)事實(shí)的支持。

（二）異質(zhì)性分析

一般來說，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)對不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平國家的霧霾污染影響可能表現(xiàn)出一定的異質(zhì)性。本文將全部樣本分為發(fā)達(dá)國家和發(fā)展中國家，進(jìn)一步檢驗(yàn)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)對不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平國家霧霾污染的影響。

表3 中FE 估計(jì)結(jié)果顯示，在發(fā)展中國家，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)減輕霧霾污染的效果要比發(fā)達(dá)國家該效果更顯著。從模型(2)來看，發(fā)達(dá)國家知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)有利于降低霧霾污染濃度，但這一影響不顯著，可能的解釋是發(fā)達(dá)國家本身環(huán)保意識較高，排放制度較完備，其霧霾污染減輕并不在很大程度上依賴知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)帶來的技術(shù)進(jìn)步。與之形成鮮明對比的模型(4)表明，在發(fā)展中國家，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)顯著有利于降低其霧霾污染程度。在其他控制變量保持不變時，發(fā)展中國家知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平每提高1 個單位，可使得霧霾污染濃度降低5.7%，且這一污染減小幅度要大于全樣本回歸時5.2%的平均效果。這說明，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的國家，其知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度提高對于改善霧霾污染具有明顯的后發(fā)優(yōu)勢，促進(jìn)環(huán)境質(zhì)量改善的潛力和空間更大，這一結(jié)論與李巍和郗永勤(2017)的研究相印證。其他變量系數(shù)符號與基準(zhǔn)回歸結(jié)果保持一致。

分樣本回歸估計(jì)結(jié)果表明，發(fā)展中國家發(fā)揮知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度作用所獲得的環(huán)境質(zhì)量收益更大。因此，對于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)較不合理、環(huán)境污染挑戰(zhàn)更嚴(yán)峻的廣大發(fā)展中國家和地區(qū)來說，在現(xiàn)有基準(zhǔn)水平上進(jìn)一步強(qiáng)化自身知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度功能，促進(jìn)其環(huán)境污染狀況改善和經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展，更具緊迫性和高效性。

表3 知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)對不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平國家霧霾污染的影響：異質(zhì)性分析

（三）內(nèi)生性討論和穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1. 內(nèi)生性討論

回歸模型可能具有一定的內(nèi)生性，這一問題主要源于模型設(shè)定偏誤(遺漏變量)、樣本選擇偏誤、雙向因果關(guān)系等。從本文的經(jīng)驗(yàn)分析來看，在核心解釋變量知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)之外，控制變量遵循相關(guān)條件和有關(guān)條件原則①控制變量滿足相關(guān)條件，即該控制變量要與核心解釋變量相關(guān)；滿足有關(guān)條件，即該控制變量能影響到被解釋變量。，結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)一般做法，涵蓋了經(jīng)濟(jì)增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、金融支持、市場化、研發(fā)投入等變量，并加入表示經(jīng)濟(jì)開放可能帶來的FDI 技術(shù)轉(zhuǎn)移以及反映環(huán)保稅收征管的控制變量，同時控制了固定效應(yīng)，因而存在模型設(shè)定偏誤的可能性較??；在樣本選取方面，55 個樣本國家廣泛分布于全球各大洲的不同地區(qū)，覆蓋了不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和不同污染程度的國家，具有較高代表性，且被解釋變量也不存在有限取值問題，因此回歸模型不存在樣本選擇偏差?？赡艽嬖诘膿?dān)憂是，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)與霧霾污染之間互為因果，例如一國霧霾污染較重，說明其經(jīng)濟(jì)發(fā)展的任務(wù)較緊迫，粗放型發(fā)展方式仍是該國的主要發(fā)展模式，可能還處于工業(yè)化的中前期階段，對知識產(chǎn)權(quán)的保護(hù)程度和重視程度可能較低；同時，嚴(yán)重的霧霾污染還可能引起人們的環(huán)保警覺，進(jìn)而會影響一國的環(huán)境技術(shù)創(chuàng)新及其知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)程度。為了減輕反向因果問題，本文借鑒席鵬輝(2017)、葛鵬飛等(2018)的研究，從如下兩方面做出努力：(1)采用知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)滯后項(xiàng)作為核心解釋變量，直接減少當(dāng)期霧霾污染的反向因果干擾，這是因?yàn)橹R產(chǎn)權(quán)保護(hù)滯后項(xiàng)不受當(dāng)期霧霾污染的影響；(2)采用知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)滯后項(xiàng)和更高層級、更為宏觀的市場層面的“產(chǎn)權(quán)制度完善程度”(prights)②產(chǎn)權(quán)制度是衡量各國較為宏觀的制度環(huán)境的較好變量。本文中，產(chǎn)權(quán)制度完善程度(包含金融財(cái)產(chǎn)等各方面產(chǎn)權(quán))與知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)密切相關(guān)，但又不受霧霾污染的反向影響，在回歸中可視為較好的工具變量。該變量數(shù)據(jù)來自《全球競爭力報(bào)告》，原始獲取方式為世界經(jīng)濟(jì)論壇組織的高管意見調(diào)查(Executive Opinion Survey)。作為當(dāng)期知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)的工具變量，利用兩階段最小二乘法(2SLS)和GMM 方法進(jìn)行工具變量估計(jì)。

表4 內(nèi)生性檢驗(yàn)：解釋變量滯后回歸和工具變量(IV-2SLS、GMM)估計(jì)

其內(nèi)生性檢驗(yàn)結(jié)果如表4 所示。首先，模型(1)和模型(2)的解釋變量滯后回歸結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果基本一致，且說明知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)減輕霧霾污染的作用效果存在一定的滯后驅(qū)動效應(yīng)，但這種積極影響僅在滯后一期存在，滯后二期降低霧霾污染程度的效果則不存在，甚至產(chǎn)生消極影響。其次，模型(3)2SLS 回歸與基準(zhǔn)回歸結(jié)果仍然一致，其不可識別檢驗(yàn)LM 統(tǒng)計(jì)量的p 值為0.00，強(qiáng)烈拒絕不可識別的原假設(shè)；弱工具變量檢驗(yàn)的Cragg-Donald Wald F 統(tǒng)計(jì)量遠(yuǎn)大于10%顯著性水平臨界值，表明對于名義顯著性水平為5%的檢驗(yàn)，其真實(shí)顯著性水平不會超過10%，拒絕弱工具變量的原假

設(shè)；過度識別檢驗(yàn)Sargan 統(tǒng)計(jì)量的p 值大于0.1，故不能拒絕兩個工具變量均為外生的原假設(shè)。最后，模型(4)GMM 估計(jì)兩步回歸中的工具變量和核心解釋變量結(jié)果與2SLS 估計(jì)結(jié)果基本一致，且工具變量均通過了不可識別檢驗(yàn)、弱工具變量檢驗(yàn)和過度識別檢驗(yàn)①感謝匿名審稿專家強(qiáng)調(diào)GMM 估計(jì)這一點(diǎn)。。總之，考慮內(nèi)生性問題后，以上結(jié)論依然成立。

續(xù)表4

2. 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文從如下三個方面對基準(zhǔn)回歸結(jié)果進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)。(1)剔除經(jīng)濟(jì)開放帶來的FDI 異質(zhì)性。如前所述，F(xiàn)DI 對環(huán)境污染具有重要影響，一方面可能產(chǎn)生技術(shù)溢出，通過技術(shù)轉(zhuǎn)移效應(yīng)減輕霧霾污染，另一方面也可能產(chǎn)生直接的“污染轉(zhuǎn)移”效應(yīng)。本文剔除這一關(guān)鍵因素異質(zhì)性，去掉關(guān)于FDI 的兩個控制變量來檢驗(yàn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。其結(jié)果表明，不考慮經(jīng)濟(jì)開放因素的結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果保持一致。(2)采用OECD國家子樣本。本文利用OECD 國家樣本再次回歸，結(jié)果依然穩(wěn)健。(3)采用未實(shí)施碳稅國家樣本。55 個樣本國家中，至2014 年有14 個國家②這14 個國家分別是：智利、哥斯達(dá)黎加、丹麥、芬蘭、法國、冰島、印度、愛爾蘭、日本、墨西哥、挪威、瑞典、瑞士、英國(澳大利亞在2012—2013 年實(shí)施過碳稅政策，但于2014 年取消)。實(shí)施全國性碳稅政策。本文將實(shí)施碳稅政策的樣本剔除，采用未實(shí)施碳稅的國家樣本進(jìn)行回歸，結(jié)果仍與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致。相關(guān)穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果如表5 所示。

表5 知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)減輕霧霾污染的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

續(xù)表5

五、機(jī)制檢驗(yàn)

如理論部分所述，加強(qiáng)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)會對企業(yè)產(chǎn)生較強(qiáng)的技術(shù)創(chuàng)新激勵，有利于促進(jìn)清潔產(chǎn)品生產(chǎn)，并可能直接對霧霾污染預(yù)防和治理產(chǎn)生積極影響，從而最終降低霧霾污染程度。因此，企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新可能是知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)減輕霧霾污染的一條重要作用路徑。為檢驗(yàn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新在知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)與霧霾污染減輕之間可能起到的中介作用，本文借鑒Baron 和Kenny(1986)的中介效應(yīng)模型(Intermediary Effect Model)構(gòu)建方法，在前文方程(1)將被解釋變量對解釋變量回歸的基礎(chǔ)上，再將中介變量(技術(shù)創(chuàng)新)對解釋變量進(jìn)行回歸，最后將被解釋變量同時對中介變量和解釋變量回歸。據(jù)此，后兩步需分別再建立如下兩個模型：

針對方程(1)～方程(3)的中介效應(yīng)檢驗(yàn)程序如圖2 所示。根據(jù)檢驗(yàn)程序，需在前述基準(zhǔn)回歸估計(jì)系數(shù)1α 的基礎(chǔ)上，分別再對上述兩式主要變量系數(shù)進(jìn)行估計(jì)。

知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的影響結(jié)果如表6 模型(1)和模型(2)所示。由模型(2)回歸結(jié)果可知，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)在1%的顯著性水平上提升了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力。具體來看，控制變量不變時，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平每提高1 個單位，平均可使得企業(yè) 技術(shù)創(chuàng)新能力提升0.450 個單位。從其他控制變量來看，經(jīng)濟(jì)增長對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響為正，但影響均不夠顯著；工業(yè)發(fā)展影響為負(fù)，說明樣本國家工業(yè)發(fā)展總體上并未呈現(xiàn)較強(qiáng)的技術(shù)進(jìn)步導(dǎo)向；金融支持顯著有利于企業(yè)創(chuàng)新，起到創(chuàng)新資金融通作用；FDI 相對指標(biāo)表明其并未產(chǎn)生技術(shù)轉(zhuǎn)移效應(yīng)，不利于技術(shù)創(chuàng)新，絕對指標(biāo)反映出積極效果但遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于不利影響，說明潛在創(chuàng)新效果不是來自FDI 技術(shù)轉(zhuǎn)移效應(yīng)，而是來自資本競爭效應(yīng)(張磊等，2018)；市場化程度和企業(yè)研發(fā)投入水平的提升均顯著促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新?？傊?，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)能夠增強(qiáng)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的結(jié)論得到國際經(jīng)驗(yàn)證據(jù)的支持。

圖2 中介效應(yīng)檢驗(yàn)程序

進(jìn)一步，模型(3)和模型(4)匯報(bào)了中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果。其結(jié)果顯示，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)和中介變量企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新均顯著降低了霧霾污染程度。根據(jù)圖2 中介效應(yīng)檢驗(yàn)程序、表2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果以及表6 中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，1α 、1β 和2γ 、1γ 的估計(jì)系數(shù)均顯著，說明企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新在知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)與霧霾污染減輕之間的中介機(jī)制成立，且為部分中介效應(yīng)。在此基礎(chǔ)上，本文利用Mackinnon 等(1995)提出的中介效應(yīng)占比計(jì)算方法對上述企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的部分中介效應(yīng)進(jìn)行測算：

根據(jù)這一中介效應(yīng)算法和表6 相關(guān)估計(jì)系數(shù)計(jì)算得到的企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的中介效應(yīng)占比為31.03%①(-0 .036 × 0.450) ÷[ (- 0 .036 × 0.450) +( - 0.036)]。。換句話說，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)的霧霾污染減輕效應(yīng)有31.03%的比例是通過促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新這一中介機(jī)制實(shí)現(xiàn)的②額外的68.97%需由技術(shù)創(chuàng)新之外的其他機(jī)制解釋。對于知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)能夠減輕霧霾污染的其他機(jī)制分析，仍有待進(jìn)一步研究。感謝匿名審稿專家指出這一點(diǎn)。。這一機(jī)制很容易理解，企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新一方面有利于產(chǎn)品的清潔生產(chǎn)，減少污染排放，另一方面可以直接利用綠色技術(shù)進(jìn)行霧霾污染防治，從而降低一國的霧霾污染程度?？偟膩砜?，技術(shù)創(chuàng)新中介效應(yīng)分析為各國積極抗霾進(jìn)一步明確了努力方向。

表6 知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)減輕霧霾污染的中介機(jī)制：技術(shù)創(chuàng)新

六、結(jié)論及啟示

長期以來，環(huán)境污染問題是多個學(xué)科研究的熱點(diǎn)。目前從知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)等制度視角分析霧霾污染問題的研究以及關(guān)于霧霾污染的跨國經(jīng)驗(yàn)分析都十分少見。本文利用跨國面板數(shù)據(jù)分析了知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)減輕霧霾污染的效應(yīng)，區(qū)分對不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平國家影響的異質(zhì)性，并檢驗(yàn)技術(shù)創(chuàng)新的中介效應(yīng)，進(jìn)一步豐富了相關(guān)領(lǐng)域文獻(xiàn)。

本文的經(jīng)驗(yàn)分析主要得出以下結(jié)論：(1)平均來看，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)對各國減輕霧霾污染產(chǎn)生了顯著的積極作用。異質(zhì)性分析進(jìn)一步表明，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對較低的發(fā)展中國家，其知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)改善霧霾污染的效果更顯著，具有明顯的后發(fā)優(yōu)勢和更大的潛力。其可能的原因是，發(fā)達(dá)國家經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)總體較清潔，環(huán)境規(guī)制和排放標(biāo)準(zhǔn)相對較嚴(yán)，本身污染程度較低，而發(fā)展中國家污染密集型工業(yè)仍占較大比重，霧霾防治的努力空間還較大?；鶞?zhǔn)回歸結(jié)果的內(nèi)生性分析表明，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)減輕霧霾污染具有一定的滯后驅(qū)動效應(yīng)，解釋變量滯后回歸、工具變量回歸以及不考慮開放可能帶來的技術(shù)轉(zhuǎn)移、利用OECD 國家樣本和未實(shí)施碳稅政策國家樣本回歸均驗(yàn)證了結(jié)論的穩(wěn)健性。(2)中介效應(yīng)檢驗(yàn)表明，“知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)—企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新—霧霾污染減輕”的理論推斷得到經(jīng)驗(yàn)證據(jù)支持。各國知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)顯著促進(jìn)了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，進(jìn)而能使霧霾污染程度降低。技術(shù)創(chuàng)新有利于企業(yè)實(shí)現(xiàn)綠色生產(chǎn)，更有利于霧霾污染的直接防治。知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)為推動企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新、減輕霧霾污染提供了重要的制度性保障。

本文研究結(jié)論為各國減輕霧霾污染、改善環(huán)境質(zhì)量提供了有益啟示。各國在進(jìn)行霧霾污染防治過程中，要注重發(fā)揮知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)的制度功能。特別是發(fā)展基礎(chǔ)較差、環(huán)境挑戰(zhàn)較嚴(yán)峻的國家和地區(qū)更應(yīng)強(qiáng)化知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)和促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，以獲取更大的環(huán)境質(zhì)量收益。以技術(shù)創(chuàng)新促進(jìn)清潔生產(chǎn)和污染防治，是改善霧霾污染的直接有效措施，但不可忽視對新技術(shù)的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)，真正讓經(jīng)濟(jì)制度為環(huán)境污染防治提供根本保障。此外，推動全球生態(tài)治理和實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展，需要世界各國的共同努力。發(fā)達(dá)國家企業(yè)在產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移過程中應(yīng)對發(fā)展中國家進(jìn)行適當(dāng)慷慨的技術(shù)轉(zhuǎn)移，而不應(yīng)進(jìn)行直接的污染轉(zhuǎn)移；發(fā)展中國家要積極借鑒發(fā)達(dá)國家的經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)，為全球大氣污染治理做出更大努力。

值得一提的是，本文盡管從制度視角為回答知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)與霧霾污染減輕關(guān)系做了初步探索，為正面抗擊霧霾污染提供了經(jīng)驗(yàn)證據(jù)支持，但在機(jī)制分析方面仍然存在一定的可拓展空間，尤其是在微觀層面數(shù)據(jù)更具可得性的未來，還可從企業(yè)層面提供更多相關(guān)影響機(jī)制的微觀經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。