周勇鍵

【摘? 要】論文基于2003-2017年中國31個省級面板數(shù)據(jù)，實證檢驗了技術創(chuàng)新水平對中國環(huán)境污染的影響。論文運用空間杜賓模型進行回歸分析，結果表明環(huán)境污染具有空間正相關性，本省和鄰近省份技術創(chuàng)新水平的提升會降低本省的環(huán)境污染程度。為此，企業(yè)應繼續(xù)加強技術創(chuàng)新水平的提升，提高能源的利用效率，改善環(huán)境污染問題。

【Abstract】Based on the panel data of 31 provinces in China from 2003 to 2017， this paper empirically tests the impact of the technological innovation level on China's environmental pollution. The paper uses the spatial Dubin model to perform regression analysis， and the results show that environmental pollution has a positive spatial correlation. The improvement of the technological innovation level of this province and neighboring provinces will reduce this province's environmental pollution degree. Therefore， enterprises should continue to strengthen the improvement of the technological innovation level， improve energy utilization efficiency and improve environmental pollution problems.

【關鍵詞】技術創(chuàng)新;環(huán)境污染;空間杜賓模型

【Keywords】technological innovation; environmental pollution; spatial Dubin model

【中圖分類號】F124.3;X196? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文獻標志碼】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章編號】1673-1069（2022）01-0124-03

1 引言

改革開放以來，中國取得許多輝煌成就。我國已經(jīng)基本實現(xiàn)全面建成小康社會目標;全國脫貧任務基本完成;在科技方面，北斗全球?qū)Ш较到y(tǒng)全面建成，火星探測器成功發(fā)射;在經(jīng)濟方面，工業(yè)產(chǎn)值位列世界第一。然而，在中國經(jīng)濟呈現(xiàn)高速增長態(tài)勢的同時也面臨資源的匱乏和環(huán)境的惡化。Grossman和Krueger（1995）認為收入水平較低的國家中環(huán)境污染與人均GDP呈負向關系[1]。環(huán)境污染現(xiàn)象日益嚴重，不僅危害人們健康，也為社會的轉型和發(fā)展帶來一系列問題。為此，習近平總書記在黨的十九大報告中指出，要貫徹和落實保護環(huán)境的基本國策。當前，我國正處于經(jīng)濟轉型時期，在推進服務業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的同時，在工業(yè)方面更注重綠色化發(fā)展，采用新能源、可再生能源代替?zhèn)鹘y(tǒng)的不可再生能源，更加注重減排，提高資源利用效率，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，這些都與技術創(chuàng)新密切相關。

2 文獻回顧

環(huán)境污染有很多影響因素，主要包括外商直接投資（許和連和鄧玉萍，2012）[2]、產(chǎn)業(yè)結構（李鵬，2015）[3]、城市化水平（李姝，2011）[4]等，其中，技術創(chuàng)新是研究環(huán)境污染的重要切入點。國內(nèi)外學者探究技術創(chuàng)新對環(huán)境污染的影響主要持3種觀點：

第一，部分學者認為技術創(chuàng)新有利于緩解環(huán)境污染。Kemfert（2004）探究企業(yè)的技術研發(fā)與能源利用率的關系，認為增加技術研發(fā)的支出能顯著促進能源利用率的提升[5]。王鵬和謝麗文（2014）探究企業(yè)創(chuàng)新與工業(yè)廢水、廢氣、固體廢物污染治理效率之間的聯(lián)系，發(fā)現(xiàn)企業(yè)技術創(chuàng)新顯著提高二氧化硫的去除率，而在工業(yè)用水循環(huán)利用和工業(yè)固體廢物綜合利用率方面促進作用相對較弱[6]。

第二，有學者持相反觀點，即技術創(chuàng)新會進一步惡化資源環(huán)境，造成嚴重的環(huán)境污染。李粉等（2017）通過分析中國21個工業(yè)行業(yè)，認為技術創(chuàng)新不利于環(huán)境污染的改善，同時，其發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集聚通過技術創(chuàng)新進一步惡化資源環(huán)境，處于產(chǎn)業(yè)集聚初期和中期的企業(yè)更多地關注利潤和報酬，環(huán)保技術往往被忽視[7]。Zhang等（2019）提出了環(huán)境規(guī)制對空氣污染治理影響的理論機制，認為技術創(chuàng)新通過“合規(guī)成本”效應進而惡化空氣環(huán)境，技術創(chuàng)新與環(huán)境污染具有顯著正向關系[8]。

第三，有學者認為二者之間的關系并不是單一的促進和抑制關系，或者需要在調(diào)節(jié)變量的控制下二者之間才會有關聯(lián)。孫軍和高彥彥（2014）對技術創(chuàng)新進行異質(zhì)性實證分析后發(fā)現(xiàn)，只有資源節(jié)約型的技術創(chuàng)新才能促進環(huán)境污染問題的減緩，部分發(fā)達國家更多地只顧眼前的利潤利益而忽略本身所帶來的環(huán)境污染等社會影響，同時，末端治理模式使后發(fā)國家也經(jīng)歷環(huán)境污染，形成惡性循環(huán)[9]。白俊紅和聶亮（2017）基于倒U形的環(huán)境庫茲涅茨曲線的理論觀點提出假設，通過門檻回歸分析發(fā)現(xiàn)我國技術創(chuàng)新與環(huán)境污染存在倒U形關系，東部、中部已經(jīng)進入環(huán)境污染下降階段，而西部還未進入下降階段[10]。

綜上所述，目前對于技術創(chuàng)新與環(huán)境污染的關系還沒有明確的界定。可以發(fā)現(xiàn)，年份較遠的文獻通常贊同技術創(chuàng)新有利于環(huán)境污染的改善，但是近年來的觀點更多是倒U形以及技術創(chuàng)新加劇了環(huán)境污染的惡化，為此，需要辯證地看待二者的關系，對今后社會與經(jīng)濟的發(fā)展指明新的方向。

3 研究設計

3.1 計量模型的構建

為分析技術創(chuàng)新與環(huán)境污染的關系，本文構建了空間面板模型。

式（1）～（3）分別為空間自回歸模型、空間誤差模型與空間杜賓模型。其中，被解釋變量lnair為環(huán)境污染狀況;核心解釋變量lntech為技術創(chuàng)新水平;ρ 和θ為空間自回歸系數(shù);W為空間權重矩陣;X為控制變量集;εi，t 為隨機誤差; ψi，t為遺漏變量的空間相關性;μ 為時間和個體效應;i和t分別為省份和時間。

①空間權重矩陣。

本文選取0-1矩陣作為空間權重矩陣。眾多學者采取空間權重矩陣（0-1矩陣）對環(huán)境污染狀況進行分析，當省份i與省份j邊界相鄰時，取值為1;反之兩個省份邊界不相鄰時則為0。

②空間自相關檢驗。

在進行空間面板實證分析時，首先應檢驗是否存在空間自相關，通常通過莫蘭指數(shù)、吉爾里指數(shù)和Getis-Ord指數(shù)進行檢驗。本文采用莫蘭指數(shù)（Moran's I）進行檢驗分析。

3.2 變量選取

本文選擇二氧化硫的排放量作為被解釋變量。核心解釋變量創(chuàng)新水平通常用專利申請量來衡量。對于控制變量，外商直接投資通常采用實際利用外資占GDP比重來衡量;經(jīng)濟發(fā)展水平采用人均實際GDP來衡量;人口規(guī)模水平采用人口總數(shù)來衡量;財政支出采用財政支出占GDP比重來衡量。

基于數(shù)據(jù)的可得性，本文最終選取2003-2017年中國31個省份的面板數(shù)據(jù)進行實證檢驗，數(shù)據(jù)主要來源于2004-2018年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》。變量的描述性統(tǒng)計如表1所示。

4 實證研究

4.1 空間面板模型分析

表2為2003-2017年中國31個省份環(huán)境污染的莫蘭指數(shù)。從空間權重矩陣的Moran's I指數(shù)可以看出，系數(shù)均大于0，且都在1%水平下通過顯著性檢驗，表明環(huán)境污染的布局情況具有空間正相關性。

由表3可知，空間回歸系數(shù)ρ（λ）均大于0，且均通過1%的顯著性水平，這表明中國各省份的環(huán)境污染存在空間溢出效應，受到相鄰省份環(huán)境污染的影響，同時，受到相鄰省份沖擊擾動的影響。空間面板模型的LR檢驗結果表明，都通過1%的顯著性水平，拒絕SDM可以還原成SAR和SEM的原假設，同時，SDM中R2和Log-likelihood的數(shù)值最大，表明模型擬合效果最佳。為此，本文選擇空間杜賓模型進一步分析。模型3的空間系數(shù)ρ（λ）為0.610 4且通過1%的顯著性水平，表明技術創(chuàng)新的必要性，且對環(huán)境污染的惡化具有緩解作用。首先，技術創(chuàng)新帶來了生產(chǎn)技術的進步，促進了能源循環(huán)利用，大大減少了能源的消耗量，進而能源在消耗過程中轉化的各種污染物的排放量減少。其次，新能源時代更多以風力、水力、太陽能發(fā)電，新能源汽車的普及使清潔能源代替?zhèn)鹘y(tǒng)汽油，環(huán)境污染得到改善。在技術創(chuàng)新的同時促進產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化與轉型，淘汰傳統(tǒng)粗放的重污染企業(yè)，轉向低排放的高新技術制造業(yè)與現(xiàn)代服務業(yè)。從空間滯后項系數(shù)來看，技術創(chuàng)新對環(huán)境污染的影響也呈負相關關系，且通過1%水平的顯著性檢驗。由于技術創(chuàng)新往往具有溢出效應，當某個省份技術創(chuàng)新水平較突出時，往往會向四周省份輻射，帶動四周省份的發(fā)展，較為典型的例子就是蘇浙滬地區(qū)，通過技術相互共享，在能源利用、新能源的研究與綠色科技等方面作出卓越的貢獻。

4.2 穩(wěn)健性檢驗

為確保實證的有效性，本文進行穩(wěn)健性檢驗：第一，為剔除異常值對結果的影響，利用winsorize函數(shù)對樣本進行縮尾處理;第二，將表示環(huán)境污染水平的二氧化硫排放量換為工業(yè)廢水排放量進行空間杜賓回歸。表4為穩(wěn)健性檢驗結果，從中可以看出，模型1、2中技術創(chuàng)新水平的系數(shù)依然為負值，且通過5%的顯著性水平，肯定了技術創(chuàng)新可以改善環(huán)境污染，同時，控制變量估計結果也與上述空間面板估計結果大致相同。

5 結論與啟示

本文基于2003-2017年中國31個省級面板數(shù)據(jù)進行實證分析，探討技術創(chuàng)新水平對中國環(huán)境污染的影響，得出以下幾點結論：通過空間杜賓模型進行回歸分析，結果表明環(huán)境污染具有空間正相關性，呈現(xiàn)“高-高、低-低”的空間集聚現(xiàn)象。通過工業(yè)廢水排放量代替二氧化硫排放量進行穩(wěn)定性檢驗，肯定了技術創(chuàng)新改善環(huán)境污染的情況。

基于以上結論，本文提出以下政策建議：企業(yè)應繼續(xù)加強技術創(chuàng)新水平的提升，通過生產(chǎn)技術的不斷研發(fā)，提供環(huán)保設備的強力保障，同時，新的生產(chǎn)技術的出現(xiàn)和新設備的研發(fā)，通過減少資源、能源的消耗，提高資源、能源的利用效率，大大減少污染物的排放量。政府應加強環(huán)保政策的實施與監(jiān)管，完善環(huán)保政策體系與綠色產(chǎn)業(yè)體系，加大對企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的研發(fā)投入，加大對企業(yè)的綠色監(jiān)管執(zhí)行力度，引導企業(yè)增加清潔環(huán)保技術的研發(fā)投入，加大對新型環(huán)保產(chǎn)業(yè)和節(jié)能產(chǎn)業(yè)的技術支持，依靠科技創(chuàng)新加快推動制造業(yè)綠色轉型升級。

【參考文獻】

【1】Gene M Grossman，Alan B Krueger.Economic Growth and the Environment[J].Nber Working Papers，1995，10（2）：353-377.

【2】許和連，鄧玉萍.外商直接投資導致了中國的環(huán)境污染嗎？——基于中國省際面板數(shù)據(jù)的空間計量研究[J].管理世界，2012（2）：30-43.

【3】李鵬.產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整惡化了我國的環(huán)境污染嗎？ [J].經(jīng)濟問題探索，2015（6）：150-156.

【4】李姝.城市化、產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整與環(huán)境污染[J].財經(jīng)問題研究，2011（6）：38-43.

【5】Claudia Kemfert.Induced technological change in a multi-regional， multi-sectoral， integrated assessment model （WIAGEM）[J].Ecological Economics，2004，54（2）：293-305.

【6】王鵬，謝麗文.污染治理投資、企業(yè)技術創(chuàng)新與污染治理效率[J].中國人口·資源與環(huán)境，2014，24（9）：51-58.

【7】李粉，孫祥棟，張亮亮.產(chǎn)業(yè)集聚、技術創(chuàng)新與環(huán)境污染——基于中國工業(yè)行業(yè)面板數(shù)據(jù)的實證分析[J].技術經(jīng)濟，2017，36（3）：1-7.

【8】Ming Zhang，Xiaoxiao Liu，Yueting Ding，et al.How does environmental regulation affect haze pollution governance？—An empirical test based on Chinese provincial panel data[J].Science of the Total Environment，2019，695（C）：1-7.

【9】孫軍，高彥彥.技術進步、環(huán)境污染及其困境擺脫研究[J].經(jīng)濟學家，2014（8）：52-58.

【10】白俊紅，聶亮.技術進步與環(huán)境污染的關系——一個倒U形假說[J].研究與發(fā)展管理，2017，29（03）：131-140.