王思雨（河南理工大學(xué) 河南焦作 454002）

以往粗放式的經(jīng)濟增長方式，給企業(yè)發(fā)展造成了一系列影響。一方面，企業(yè)必須妥善處理好發(fā)展與環(huán)境的關(guān)系，逐步緩解資源消耗和環(huán)境污染壓力；另一方面，企業(yè)面臨著提高自身競爭力與技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展之間的矛盾。怎樣解決上述問題，在保護環(huán)境的同時鼓勵企業(yè)開展技術(shù)創(chuàng)新，從而達到企業(yè)盈利和環(huán)境保護互利共贏的目標(biāo)，已成為環(huán)境政策制定過程中一個亟待解決的重要問題。本文聚焦于環(huán)境政策強度對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響，對促進新時期環(huán)境政策的實施和國民經(jīng)濟的增長具有一定的現(xiàn)實意義。

一、理論分析與研究假設(shè)

一直以來，學(xué)者關(guān)注的焦點在于環(huán)境政策與技術(shù)創(chuàng)新兩者之間的關(guān)系，主要有以下幾種觀點：

第一，環(huán)境政策對于企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生了負(fù)面影響。Lanoie等（2008）認(rèn)為，加大環(huán)境政策強度所帶來的額外成本對于生產(chǎn)率具有短期負(fù)面影響，且超過了隨后的積極影響，降低了企業(yè)的生產(chǎn)能力。國內(nèi)不少學(xué)者也持該負(fù)面觀點，如徐彥坤、祁毓（2017）利用準(zhǔn)自然實驗，采用OP方法衡量企業(yè)生產(chǎn)率，觀察環(huán)境政策強度對其產(chǎn)生的影響，經(jīng)過分析發(fā)現(xiàn)，環(huán)境政策強度降低了企業(yè)的創(chuàng)新能力，影響了企業(yè)的生產(chǎn)率，然而這種負(fù)面效應(yīng)會隨時間遞減。

第二，環(huán)境政策不但不會對企業(yè)競爭力造成負(fù)面效應(yīng)，還會產(chǎn)生技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)，技術(shù)創(chuàng)新所節(jié)約的成本可以抵消增加的環(huán)境政策遵從成本，使得企業(yè)的競爭力得以提升。波特（1995）認(rèn)為，德國和日本都制定了嚴(yán)格的環(huán)境政策，但兩國的經(jīng)濟增長率和生產(chǎn)率增長速度都持續(xù)超越美國。我國學(xué)者也從不同方面對兩者的正向關(guān)系進行了分析。黃德春等（2006）使用帶有技術(shù)系數(shù)的Robert模型，以海爾公司為例進行了研究，發(fā)現(xiàn)環(huán)境政策雖然會使企業(yè)的費用上漲，但卻對技術(shù)創(chuàng)新具有促進作用，原因是技術(shù)創(chuàng)新可以抵消一部分增加的成本。

第三，環(huán)境政策與技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系是非線性的，如張成等（2011）選取三種污染物指標(biāo)來分析環(huán)境污染與技術(shù)創(chuàng)新之間的關(guān)系，經(jīng)過實證分析發(fā)現(xiàn)呈U形變化，沈能等（2012）發(fā)現(xiàn)，這種關(guān)系可能存在于特定地區(qū)。劉金林和冉茂盛（2015）選取2000—2011年我國17個行業(yè)的省級面板數(shù)據(jù)，運用廣義矩陣估計法分析了環(huán)境政策對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生的作用，經(jīng)過分析發(fā)現(xiàn)環(huán)境政策對不同性質(zhì)的企業(yè)技術(shù)進步產(chǎn)生的影響是不同的，主要有三種關(guān)系類型，分別是U型、倒U型或不存在顯著關(guān)系。

第四，環(huán)境政策對技術(shù)創(chuàng)新的影響并不確定。Jaffe等（1997）發(fā)現(xiàn)，采用美國制造業(yè)R&D支出作為創(chuàng)新的替代指標(biāo)時，環(huán)境政策強度會對技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生積極影響，但如果將技術(shù)創(chuàng)新指標(biāo)改為專利數(shù)量，兩者之間的關(guān)系并不顯著。國內(nèi)一些學(xué)者認(rèn)為，環(huán)境政策導(dǎo)致企業(yè)支出的性質(zhì)決定了環(huán)境政策的技術(shù)創(chuàng)新效果。張平等（2016）把環(huán)境政策支出分為兩種：投資型和費用型，費用型支出在很大程度上“擠壓”了技術(shù)創(chuàng)新資金，無法刺激企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，而以投資為基礎(chǔ)的環(huán)境政策則鼓勵企業(yè)進行技術(shù)創(chuàng)新。

綜上，目前對環(huán)境政策強度與技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系的深入分析仍然較少，可能是因為在企業(yè)層面難以選取恰當(dāng)?shù)闹笜?biāo)和數(shù)據(jù)來度量技術(shù)創(chuàng)新和環(huán)境政策強度，并且現(xiàn)有研究大部分只選取了某個時間點的數(shù)據(jù)。本文以制造業(yè)企業(yè)為研究對象，選擇面板數(shù)據(jù)進行實證分析，提出如下假設(shè)：

H1：其他條件相同的情況下，環(huán)境政策強度與技術(shù)創(chuàng)新正相關(guān)。

H2：其他條件相同的情況下，環(huán)境政策強度與技術(shù)創(chuàng)新負(fù)相關(guān)。

H3：其他條件相同的情況下，環(huán)境政策強度對技術(shù)創(chuàng)新的影響存在滯后性。

H4：其他條件相同的情況下，環(huán)境政策強度對技術(shù)創(chuàng)新的影響不存在滯后性。

二、數(shù)據(jù)、變量與計量模型

（一）數(shù)據(jù)來源

本文選擇的研究樣本是2009—2018年我國A股制造業(yè)上市公司的財務(wù)數(shù)據(jù)。根據(jù)證監(jiān)會2012年修訂的上市公司行業(yè)分類指引，制造業(yè)主要包括31個行業(yè)，如采礦、紡織、造紙、化工等。本文剔除了ST公司、退市的公司以及連續(xù)兩年未披露環(huán)境數(shù)據(jù)且缺乏相關(guān)數(shù)據(jù)的公司，最終獲得244家公司、1 464份有效觀測值。

本文的研究數(shù)據(jù)來源于以下途徑：（1）樣本公司的專利數(shù)量從知網(wǎng)專利庫中手工搜集、整理而得。（2）財務(wù)數(shù)據(jù)均取自國泰安數(shù)據(jù)庫；排污費數(shù)據(jù)主要在樣本公司財務(wù)報表附注中的“管理費用”項目中披露，披露的名稱有：排污費、排污及水資源費、排污及污物處理費、排污費用、排污綠化費、排污及固廢處理費、排污及環(huán)保支出、排污綠化費、排污及碳排放費、排污及污水處理費、排污環(huán)保費、排污檢驗費、排污及廢物處理等。2018年排污費改征環(huán)境保護稅后，在營業(yè)稅金及附加中的環(huán)境保護稅中披露。（3）控制變量原始數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫，并通過計算獲得。

（二）變量選取

本文的被解釋變量是企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，選擇企業(yè)專利授權(quán)數(shù)來度量技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出。選擇這個指標(biāo)衡量有以下優(yōu)勢：一是可以準(zhǔn)確獲得專利數(shù)據(jù)的統(tǒng)計值。二是可以有效說明技術(shù)創(chuàng)新的能力和產(chǎn)出。三是專利建立在一個緩慢變化的基礎(chǔ)上，便于記錄和分析。

本文的核心解釋變量是環(huán)境政策強度，該變量主要有三種計量方式，一是單一指標(biāo)替代法，如通過排污費、污染處罰款和治理污染投資額（運營費用）等來衡量環(huán)境政策強度的程度。二是指標(biāo)替代法，如通過廢水排放達標(biāo)率、工業(yè)二氧化硫去除率或者人均收入水平等來衡量環(huán)境政策強度的程度。三是賦值法，建立環(huán)境政策強度的打分體系。本研究的環(huán)境政策強度替代變量是企業(yè)的排污費，采用該方法的優(yōu)點在于數(shù)據(jù)的真實和客觀，因為地區(qū)或企業(yè)的環(huán)境污染狀況數(shù)據(jù)是需要監(jiān)測的，并且企業(yè)上報的污染排放數(shù)據(jù)也受到相應(yīng)的監(jiān)督。

其他控制變量方面，包括：資產(chǎn)負(fù)債率（lev），如果企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率過高，可能會出現(xiàn)現(xiàn)金流不足的情況，財務(wù)危機的可能性較大，該指標(biāo)可以衡量企業(yè)是否有足夠的資金對產(chǎn)品進行研發(fā)創(chuàng)新。企業(yè)利潤率（roe），由于企業(yè)外部融資渠道有限和技術(shù)創(chuàng)新的高風(fēng)險特征，所以企業(yè)擁有充足的內(nèi)部資金尤為重要。并且利潤率越高，企業(yè)就會有更多的資金進行研發(fā)活動，同時管理層也會對企業(yè)的發(fā)展保持樂觀的態(tài)度，從而更愿意在創(chuàng)新方面進行投資，進而形成良好的循環(huán)。企業(yè)規(guī)模（size），用總資產(chǎn)的對數(shù)值來表示，一個企業(yè)的規(guī)模越大，可以整合的資源也就越多，比如可以利用規(guī)模經(jīng)濟優(yōu)勢和地區(qū)優(yōu)勢來更好地發(fā)展技術(shù)創(chuàng)新，企業(yè)規(guī)模在其開展技術(shù)創(chuàng)新的過程中往往占據(jù)著重要地位。地區(qū)分布（area），表示地區(qū)變量，由于受地區(qū)因素的影響，不同地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平存在較大差距，經(jīng)濟制度和生產(chǎn)要素也不盡相同，為了減少該因素對研究結(jié)論的影響，本文將東部地區(qū)賦值為1，非東部地區(qū)賦值為0。

各變量定義如下頁表1所示。

（三）模型選擇

本文選擇的數(shù)據(jù)是面板數(shù)據(jù)，由于面板數(shù)據(jù)兼具兩個維度，出于嚴(yán)謹(jǐn)性考慮，應(yīng)對模型的設(shè)定形式進行檢驗。通常利用F檢驗確定是選擇固定效應(yīng)模型還是混合模型，若檢驗值顯著，則選擇固定效應(yīng)模型，反之則選擇混合模型。同時，利用LM檢驗確定是選擇隨機模型還是混合模型，若檢驗結(jié)果顯著，則選擇隨機模型，反之則選擇混合模型。最后利用Hausman檢驗確定是選擇隨機效應(yīng)模型還是固定效應(yīng)模型，若檢驗結(jié)果顯著，則選擇固定效應(yīng)模型，反之則選擇隨機效應(yīng)模型。檢驗結(jié)果如表2所示。因此，本文采用固定效應(yīng)模型，并控制了年份固定效應(yīng)。

表2 模型設(shè)定形式檢驗結(jié)果

三、實證結(jié)果與分析

（一）描述性統(tǒng)計

各個變量的描述性統(tǒng)計分析如表3所示，樣本公司排污費的平均值為14.69，標(biāo)準(zhǔn)差為1.813，最大值為18.39，最小值為9.798，說明樣本公司排污費的差異較大，可能是因為不同公司的規(guī)模不同，有的公司在排污費方面的投入總體水平較高，符合制造業(yè)的實際情況，樣本公司具有代表性。專利授權(quán)數(shù)的平均值為2.605，標(biāo)準(zhǔn)差為1.291，說明樣本公司的創(chuàng)新產(chǎn)出差距較大?？赡苁且驗橹圃鞓I(yè)細(xì)分為31個行業(yè)，不同行業(yè)發(fā)展的側(cè)重點不同，對于創(chuàng)新的需求不同，所以研發(fā)投入資金也不相同，也有可能是有的公司進行了研發(fā)活動，但是因為技術(shù)不夠成熟或者高級研究人員流動頻繁等問題，最后導(dǎo)致活動失敗?？刂谱兞恐校Y產(chǎn)負(fù)債率最為平穩(wěn)（標(biāo)準(zhǔn)差為0.206），說明樣本公司在償債能力方面的差距不大。而企業(yè)規(guī)模這個指標(biāo)波動最大（標(biāo)準(zhǔn)差為1.233），說明樣本公司的發(fā)展水平相差較大，資產(chǎn)規(guī)模差距明顯，從側(cè)面可以看出樣本公司中存在一些小規(guī)模企業(yè)，樣本涵蓋的范圍較廣。

表3 變量描述性統(tǒng)計結(jié)果

（二）相關(guān)性分析

各變量的Pearson相關(guān)系數(shù)如表4所示。由Pearson相關(guān)性分析結(jié)果可以看出，各主要變量間的相關(guān)系數(shù)低于0.8，說明變量之間存在多重共線性的概率較低，大體上不存在多重共線的問題。結(jié)果顯示專利授權(quán)數(shù)patent與環(huán)保政策強度x-paiwu的相關(guān)系數(shù)（0.216）在1%的統(tǒng)計水平上顯著為正，初步說明在制造業(yè)企業(yè)中，專利授權(quán)數(shù)與環(huán)境政策強度呈正相關(guān)關(guān)系。而企業(yè)規(guī)模與專利授權(quán)數(shù)的相關(guān)系數(shù)為0.365，并在1%的水平上顯著，說明對于制造業(yè)企業(yè)而言，企業(yè)規(guī)模對于技術(shù)創(chuàng)新能力具有正面影響。并且地區(qū)與專利的相關(guān)系數(shù)為0.046，在1%的水平上顯著，說明不同地區(qū)的樣本公司技術(shù)創(chuàng)新的差距非常明顯，這可能是由于我國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展不平衡造成的。資產(chǎn)負(fù)債率與專利授權(quán)數(shù)相關(guān)系數(shù)為0.138并在1%的水平上顯著，說明償債能力強的樣本公司更有意愿進行研發(fā)活動。

表4 變量的相關(guān)系數(shù)表

（三）回歸結(jié)果分析

本文利用STATA 13.0對固定效應(yīng)模型采用組內(nèi)估計量FE進行回歸分析。由于企業(yè)需要大量時間進行產(chǎn)品研發(fā)和技術(shù)的創(chuàng)新，對環(huán)境政策的反應(yīng)也許存在滯后現(xiàn)象。為了保證實證檢驗的準(zhǔn)確性，應(yīng)當(dāng)觀察環(huán)境政策強度對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新當(dāng)期和滯后1期的影響情況。

1.下頁表5是環(huán)境政策強度與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的實證回歸結(jié)果。當(dāng)期的F值為12.77并且在1%的水平上顯著，模型的R2為0.124，表明該固定效應(yīng)模型擬合程度較高，回歸結(jié)果真實可信。其中x-paiwu的系數(shù)為0.1281，在1%的統(tǒng)計水平上顯著為正，說明對于制造業(yè)企業(yè)來說，環(huán)境政策強度與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新具有顯著的正向相關(guān)關(guān)系，驗證了假設(shè)1。

表5 固定效應(yīng)模型回歸分析

2.關(guān)于當(dāng)期和滯后1期的結(jié)果比較，當(dāng)期結(jié)果顯著，滯后1期結(jié)果不顯著，驗證了假設(shè)4。說明當(dāng)期環(huán)境政策強度對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生了正的即時效應(yīng)?？赡苁且驗楸疚倪x擇的量化環(huán)境政策強度的指標(biāo)是企業(yè)的排污費用，與企業(yè)的研發(fā)投入相比其作用更加明顯和短促，不需要太長時間，在當(dāng)期的效果更加顯著。

3.當(dāng)前和滯后1期的行業(yè)資產(chǎn)規(guī)模系數(shù)為負(fù)，但是統(tǒng)計上結(jié)果并不顯著，說明企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模對技術(shù)創(chuàng)新基本不存在負(fù)面影響，這與預(yù)期的結(jié)果相反?？赡苁且驗楹芏噘Y產(chǎn)規(guī)模較大的企業(yè)認(rèn)為與其投入更多的環(huán)保支出還不如多交稅費，從而對專利授權(quán)數(shù)造成了負(fù)面影響。

4.利潤率與專利授權(quán)數(shù)的系數(shù)當(dāng)期和滯后1期的結(jié)果并不顯著，可能是因為企業(yè)在剛開始創(chuàng)新時需要大量的資金投入，但是研發(fā)活動失敗的概率也比較大，雖然投入了大量資金但最后也沒有取得任何創(chuàng)新產(chǎn)出。而那些獲利較低的企業(yè)很可能由于沒有大量的資金周轉(zhuǎn)而根本沒有機會進行創(chuàng)新。

（四）穩(wěn)健性檢驗

為了增加實驗結(jié)果的可信度，本文選擇了不同的替代變量進行進一步的研究，對于環(huán)境政策強度和技術(shù)創(chuàng)新的衡量分別使用企業(yè)的環(huán)保支出和研發(fā)支出來表示。研究結(jié)果表明：環(huán)境政策強度對當(dāng)期的R&D投入與滯后1期的R&D投入分別在5%和1%的水平上顯著，表明本文的結(jié)論是比較可靠的。

四、結(jié)論與政策建議

本文對環(huán)境政策強度與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新之間的關(guān)系進行了研究分析。從實證結(jié)果可以看出：環(huán)境政策強度對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新來說具有正向的積極作用。因此本文提出以下幾點建議：

第一，根據(jù)市場進程和企業(yè)發(fā)展需要，適時出臺不同的環(huán)境政策，企業(yè)的發(fā)展要緊跟生態(tài)文明建設(shè)的步伐。政府應(yīng)進一步完善和加強相關(guān)環(huán)境法規(guī)和政策，創(chuàng)造優(yōu)越的外部環(huán)境，為企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新奠定發(fā)展基礎(chǔ)。第二，注重經(jīng)濟發(fā)展。從以上的檢驗結(jié)果可以得出，一個地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展越好，該地區(qū)的企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力也就越強，兩者之間呈現(xiàn)正向關(guān)系，所以應(yīng)盡可能保證地區(qū)間的協(xié)調(diào)發(fā)展。第三，制定激勵政策。一般情況下，企業(yè)在進行產(chǎn)品研發(fā)或者創(chuàng)新時失敗的概率比較大，創(chuàng)新產(chǎn)出的效率比較低，將要承受的創(chuàng)新風(fēng)險和成本較高。所以在實施促進研發(fā)的稅收政策時，關(guān)鍵不在于企業(yè)后期取得技術(shù)創(chuàng)新成果后減少稅負(fù)，而在于研發(fā)初期及時降低企業(yè)成本，為企業(yè)降低風(fēng)險。對于稅收政策，可以借鑒國際經(jīng)驗，針對不同的研發(fā)階段制定相應(yīng)的激勵手段。第四，企業(yè)在加強自身環(huán)保意識的同時還應(yīng)該在創(chuàng)新方面多投入資金，將開展技術(shù)創(chuàng)新置于一個重要的戰(zhàn)略位置。響應(yīng)節(jié)能減排的號召，對企業(yè)的每個生產(chǎn)環(huán)節(jié)運用技術(shù)手段進行更高效的監(jiān)控。此外，對于企業(yè)選擇技術(shù)創(chuàng)新方法可以保留一定的彈性，使企業(yè)在保證自身長期發(fā)展的同時可以自主選取環(huán)保方案，在市場中產(chǎn)生間接激勵作用，形成既重經(jīng)濟又重環(huán)保的良性循環(huán)。

五、不足與改進之處

首先，本文衡量技術(shù)創(chuàng)新的指標(biāo)選擇的是專利授權(quán)數(shù)，專利共分為三個方面，分別是發(fā)明專利、實用新型、外觀設(shè)計。其中最能代表一個企業(yè)創(chuàng)新能力的就是發(fā)明專利，其他兩個方面的專利比較容易被模仿，但筆者在搜集數(shù)據(jù)時無法將這三個方面做出區(qū)分。其次，由于篇幅限制，衡量環(huán)境政策強度的很多變量沒有納入統(tǒng)計系統(tǒng)，不能完全代替本體。最后，本文的研究樣本是A股非ST上市公司，上市公司一般情況下會得到政策的傾斜，且資金狀況普遍好于非上市公司，更多的非上市民企并未納入樣本，本文的建議是否會對其產(chǎn)生同樣的效用還值得商榷。