1、基于经济门槛效应的创新能力与生态环境非均衡关系研究 严翔 成长春 金巍 周亮基 河海大学商学院 盐城师范学院商学院 摘 要： 本文基于 Hansen 非动态面板门槛回归模型, 利用中国 30 个省份 19982014 年的面板数据进行实证分析, 验证区域创新能力与生态环境间的非均衡发展关系。结果表明:创新能力对生态环境的正向影响具有显著的门槛效应, 东部的积极拉动效应明显强于中部;分别以经济水平及工业结构为门槛变量时, 出现了不同的影响关系曲线。在目前生态约束加剧的背景下, 要坚持“创新驱动、生态优先”的发展理念, 通过提升区域创新能力, 驱动工业绿色发展, 促进产业间融合渗透, 落实生态环境
2、倒逼机制, 推进生态文明建设, 对中国生态环境改善具有重要的现实意义。关键词： 经济发展; 生态环境; 创新能力; 门槛效应; 作者简介：严翔 (1983-) , 男, 江苏盐城人, 博士研究生, 讲师;研究方向:区域经济、战略管理。收稿日期：2017-01-04基金：2016 年度国家社会科学基金重点项目“长江经济带协调性均衡发展研究”(16AJL015) Non-Equilibrium Relationship Between Regional Innovation Ability and Ecological Environment Based on Economic Threshold
3、 EffectYan Xiang Cheng Changchun Jin Wei Zhou Liangji Business School of Hohai University; Abstract： This paper applies non-dynamic panel threshold regression model of Hansen, based on the panel data of Chinese provincial level from 1998 to 2014, and verifies the non-equilibrium relationship of deve
4、lopment between regional innovation ability and ecological environment. The results show that: the positive effect of innovation ability on ecological environment has a significant threshold effect, and the positive stimulating effect is stronger in the eastern than in the central. Using the economi
5、c level and industrial structure as the threshold variable respectively, it finds different influence relation curves. In the current background of ecological constraints intensifying in China, we should adhere to the concept of “innovation-driven and ecological priority”, and through enhancing regi
6、onal innovation capability, we could drive industrial green development, promote inter-industry integration and infiltration, implement mechanism of reversal pressure on ecological environment, and promote construction of ecological civilization, which would be great practical significance to the im
7、provement of Chinas ecological environment.Keyword： Economic growth; Ecological environment; Innovation ability; Threshold effect; Received： 2017-01-041 文献回顾及述评1.1 国内外文献梳理寻求促进社会经济与生态环境间协调发展的新动能, 成为学术界的焦点议题。Ehrlich 和 Holdren 的研究早就构建了 IPAT 模型, 指出技术进步可以减轻由人口增长造成的环境污染1;Grossman 和 Krueger 也提出技术创新的发展效应, 认
8、为越先进的技术往往越“绿色”, 强调科技创新在改善生态环境质量中的重要作用2。关于创新能力与生态环境对社会经济发展的影响研究最具代表性的是“波特假说”, 认为严苛的环保政策对经济的主要影响途径是促进企业进行技术创新或采用创新性技术, 虽然可能在短期内增加成本, 但在长期内可以提升生产效率, 增加企业竞争力, 补偿生态环境建设的成本, 进而促进经济增长3。国内学者也结合中国情境进行了多角度研究。如从产业结构角度, 李建兰用循环经济理论分析经济与环境协调发展过程中存在的问题, 指出调整产业结构、转变经济发展方式、研发高新技术等相关措施是大力发展循环经济的重要手段, 也是实现经济与环境协调发展的必然
9、选择4。彭建通过构建不同产业类型的生态环境影响系数与区域产业结构的总体生态环境影响指数, 定量评述丽江市产业结构变化带来较好的生态环境效应5。刘跃等通过空间计量经济模型, 得出区域间技术创新的溢出效应对产业结构与生态环境的发展具有正向带动作用6;另有些学者从三废排放的环境压力视角探析创新能力与生态环境间的关系。如李斌实证分析了产业结构和技术进步对工业废气减排的关系, 表明结构生产技术效应和结构治理技术效应都可促进废气减排7。李博、黄娟的研究则分别从碳排放与 SO2排放切入, 验证区域创新能力的正向改善效用8-9;还有些研究基于波特假说, 验证了环境规制与技术创新间有着显著的正向效应10-12。
10、王国印则指出波特假说在较落后的中部地区得不到支持, 而在较发达的东部地区则得到很好的支持13。也有相关研究表明, 当环境保护与经济增长发生矛盾时, 技术创新更多倾向于促进经济增长14。1.2 文献述评通过整理研究文献发现, 在经济发展的作用下, 创新能力与生态环境之间存在着不断的交互作用:创新能力的提升不仅可以提高生产率, 拉动经济发展, 也可缓解环境恶化, 为生态环境保护与建设提供技术支撑;反之, 生态环境的优势可以吸引投资、人才等生产要素的输入, 生态环境的压力亦会倒逼企业提高科技创新能力以实现产业的转型升级。但不可回避的是两者的发展都需要大量的资金成本, 需要一定的经济发展基础, 尤其在
11、资源约束不断强化的当下, 任一方的提高都有可能挤占另一方的资源与空间, 造成不均衡发展。由于研究缺乏, 学界对创新能力与生态环境之间的关系研究并无定论, 两者间是否存在正向关系值得进一步探讨。过往相关研究囿于统计方法或数据来源的限制, 大都采用普通线性回归分析, 缺失“门槛效应”引起的两者间非均衡关系的研究, 掩盖了科技创新对生态环境的阶段性影响趋势, 分析结果可能有悖现实, 进而影响相关政策制定的有效性。什么样的经济结构可以释放创新能力对生态环境的拉动效能?是否当创新能力发展到一定阶段才会对生态环境产生正向影响, 抑或当创新能力超过某一阈限后, 反而会弱化对生态环境的正向作用, 甚至是负向影
12、响, 两者之间的影响是否存在多重边界的门槛效应也是值得分析的。以往相关研究大都用单一指标参与分析, 如使用 CO2排放量代表生态环境水平;使用专利量代表创新能力。本研究认为单一指标可能是描述某一变量的有用指标, 但忽略了其他相关指标的价值贡献, 不能全面解释目标构念的整体发展趋势。在现实情况下有可能出现虽然“三废”排放较大, 但治理力度也大, 或者即便治理投入大, 但整体生态环境发展却迟滞不前的情况。为了弥补现有研究空白, 本文尝试通过建立指标体系的方法综合衡量区域生态环境及创新能力的发展, 避免以往文献中使用单一指标参与分析可能带来的解释偏误, 同时采用 Hansen 非动态面板门槛模型探析
13、近 20 年在中国经济结构变化影响下的创新能力与生态环境间非均衡发展关系, 检验是否存在阶段性非线性影响作用, 对我国在生态约束加剧、努力由“中国制造”向“中国创造”转变的背景下, 贯彻生态优先、创新驱动的发展理念, 走符合国情的可持续发展道路。2 模型设定“门槛效应”是指当一个经济参数达到特定的数值后, 引起另一个经济参数发生突然转向其他发展形式的现象。以往不管是基于离散型变量还是连续型变量, 大都采用分组的方法以检验门槛效应, 或将门槛变量与被影响的变量交叉作为解释变量, 一起引入回归模型进行检验门槛效应存在与否。但判断分组的标准靠主观判断, 而交叉项的形式及内涵意义也不易确定, 且这两类
14、方法的门槛效应显著性无法检验。为了弥补上述不足, 本研究采用 Hansen 的非动态面板门槛回归模型15, 验证区域技术创新能力对生态环境的影响是否存在非线性门槛效应, 将经济结构作为待估计值, 即门槛变量, 构建分段函数。优点是以“内生分组”替代主观性较强的“外生分组”, 一定程度上避免了人为武断判断;同时与一般回归的分析结果相比, 门槛回归方法得到的结果更能准确拟合不同分组中自变量与它变量之间的非线性发展关系。构建的单一门槛模型如下:式中, i 表示地区, t 为年度。y it (生态环境) 为被解释变量;x it为影响生态环境的控制变量集, 本文选择已经被证实与生态环境有稳定关系的因素,
15、 包括经济发展水平、产业结构、资本存量、人力资本; 为相应变量的系数;IA it (创新能力) 为受门槛变量影响的解释变量;thr it为门槛变量 (为防止多重共线性问题, 分别将经济水平、工业比例作为门槛变量) 。 为待估门槛值;I () 为指示函数, 当 thr 时, I () =1, 否则 I () =0; it为随机扰动项。双重门槛或多重门槛可在模型 (1) 的基础上扩展推得。理论上门槛值 可以是门槛变量 thr 的取值范围内的任意值。将任意 0作为初始值赋给 , 并通过普通最小二乘法获得其他相关变量的回归系数, 同时求出相应的残差平方和 S0, 然后以此方式从小到大排序 , 逐步选取
16、残差平方和最小时所对应的门槛值, 即 , 以此类推多重门槛值。在估计出门槛值及斜率值后还需要进一步校验门槛效应的显著性和真实性。2.1 显著性检验首先基于门槛值划分的两组样本模拟估计参数是否显著不同, 以证实是否存在门槛值。构建显著性检验原假设 H0 1= 2, Hansen 检验 LM 统计量为, 其中 S0、 分别为原假设无门槛和门槛估计下的残差平方和, 为门槛估计下残差的方差。因为原假设下的门槛值 不确定, 所以 F1统计量呈非标准非相似分布, 故临界值无法模拟。本文采用 Hansen (1996) 提出以统计量本身的大样本分布函数来转换, 即用“自抽样法” (Bootstrap) 模拟
17、其渐进分布, 构造对应的 P 值。如 P 值小于临界值, 则拒绝原假设, 得到一个门槛值, 反之接受。在确定了第一个门槛值后还需要进行第二个门槛值的搜寻, 方法依据估计得到第一个门槛值的过程以此类推, 多门槛亦然。2.2 真实性检验进一步确定门槛值的置信区间, 验证门槛估计值与实际值之间是否一致。设原假设为 H0 , 相应似然比统计量, 因干扰参数存在, LR 1 () 也是非标准分布, 所以借鉴 Hansen (2000) 提出的拒绝域计算方法, 即当显著性水平为 、时, 不可拒绝原假设。一般当 在 95%的置信水平时, 临界值为 7.35。若模型通过单一门槛假设检验, 则需要重复上述步骤进
18、行双重或多重门槛的显著性和真实性检验。3 数据来源及说明3.1 数据来源本次研究的时间跨度较大, 各类统计年鉴中相关创新能力与生态环境指标的口径保持不变的不多, 同时由于重庆 1997 年成为直辖市, 因此在保证原始数据可获得性及连续性的基础上, 本文选取 19982014 年 30 个省、直辖市和自治区的面板数据进行实证分析 (西藏的数据缺失较多, 未纳入样本范围) 。数据大体来源于中国统计年鉴中国科技统计年鉴中国环境统计年鉴及各省市自治区的统计年鉴, 个别缺失数据参考各省市同期统计年鉴或采用插值法估得。3.2 指标遴选及说明经济水平 (PGDP) 。既有相关文献普遍认可将人均 GDP 作为
19、评价经济发展水平的指标, 本研究以 1998 年为基期进行平减处理, 去除价格因素的影响。人力资本 (HUM) 。借鉴 Barro 和 Lee 的算法16, 衡量区域劳动者平均受教育水平程度, 将小学、初中、高中和大专及以上的受教育年限分别设定为 6 年、9 年、12 年和 16 年, 区域资本存量计算公式为 HUM= (6小学人口+9初中人口+12高中人口+16大专及以上人口) /6 岁以上人口总数。产业结构 (IND2、3) 。既有研究表明, 相对于第一产业, 二、三产业对生态环境和创新能力关联较大17。第二产业可分为工业和建筑业, 占比较小的建筑业对资本依赖较大, 与创新能力、生态环境的
20、关联体现不明显, 而工业变化对生态及创新能力的影响更符合现实情况需要。因此, 本文选择第二产业中的工业增加值占 GDP 比重 (IND2) 与第三产业增加值占 GDP 比重 (IND3) 来表示产业结构发展。资本存量 (CAP) 。本文使用永续盘存法进行存量资本计算, 借鉴单豪杰的研究18, 以 1952 年为资本原值, 折旧率为 10.96%, 并参照其方法将资本存量扩展到 2014 年。具体形式为 Kit= (1-) K i, t-1+Iit, Kit表示第 i 个地区第 t 年的资本存量, I it表示第 i 个地区第 t 年的投资量, 表示资本存量折旧率。创新能力 (IA) 。本文借鉴
21、陈劲与刘中文的研究19-20, 用创新投入、创新产出、创新扩散与创新环境 4 个一级指标, 共 13 个二级指标, 综合反映创新能力发展水平 (见表 1) 。表 1 创新能力指标体系 下载原表 表 1 创新能力指标体系 下载原表 具体计算方法如下:(1) 首先采用极差法对正向、逆向指标进行无量纲化处理, 消除原始数据多指标间的单位及数量级等差异。同时为了满足取对数的要求, 将指标函数公式调整为:其中, x ij 为区域 i 第 年的第 j 个创新能力指标值。(2) 根据各指标提供的信息量, 采用熵权法计算指标间的相对权重, 避免主观因素带来的偏差。公式为 Ej=-ln (n) i=1pijln
22、pij, 其中 pij=xij / i=1xij , 指标信息熵为 (E 1, E2, , Ek) , 权重公式为:(3) 采用几何平均法和线性加权法对各二级指标逐层集成, 测算综合功效函数如下:生态环境 (ECO) 。学术界一般从水、土、气、生物和资源能源五要素出发构造生态环境发展水平21, 本文借鉴 OECD 与 UNEP 提出的生态环境 PSR 概念模型, 将要素划分为生态环境的压力、状态和响应三类, 并参考刘耀斌的研究22, 选取 7 个二级指标以构造评价体系, 其中前一类是负功效指标, 后两类是正功效指标 (见表 2) 。计算方法同上。表 2 生态环境指标体系 下载原表 4 实证结果
23、与分析根据上文研究方法, 利用 STATA13.0, 按照最终效果选择固定效应面板门槛模型估算, P 值及临界值都采用 Bootstrap 法模拟 300 次后的结果 (Hansen 等指出, 计算估计量的一般统计量只需 50200 次自抽样即可, 本研究为确保估计量的精确度, 将自抽样次数增至 300) 。4.1 门槛存在性及置信区间检验表 3 列出了全国及东、中、西三区的门槛效应存在性检验结果, 表 4 列出了以PGDP 与 IND2 为门槛变量时, 全国及三区的门槛估计值及 95%置信区间。除西部在 IND2 门槛下的三重门槛效应不显著外, 其余三重门槛效应皆在 5%水平下显著。为了更准
24、确地分析创新能力与生态环境间的影响趋势, 本文选择三重门槛模型进行分析, 这也说明两者间的非均衡发展研究具有一定得合理性。表 3 门槛变量检验结果 下载原表 4.2 全国实证结果分析三重门槛参数估计结果见表 5, 虽然个别省份的经济发展对生态环境可能存在正向促进作用, 但从全国层面各控制变量对生态影响数值来看, 我国经济发展仍然对生态环境造成了负面影响, 且工业与第三产业的发展与生态环境间皆为显著负向关联, EKC 中的经济发展对环境改善的拐点还没到来, 尚未产生正向拉动作用。究其原因, 中国早期经济的高速发展一定程度上是以牺牲环境为代价:工业化以高投入、高消耗、高排放的粗放发展模式。20 世
25、纪末至 2008 年, 劳动密集型产业占比一直维持在 20%左右, 而高新技术产业占比却长时间滞留在 5%以下。虽然 2008 年金融危机后, 产业结构逐步进行优化调整, 高新技术产业占比大幅提升, 但多年对生态环境的破坏使得工业污染超过环境承载阈限, 环境治理进度不及污染速度, 导致经济水平与生态环境发展不平衡;第三产业与工业相比, 对生态环境的负向影响较弱23, 在不同门槛变量的影响下弹性系数存在 0.069 与 0.248 的差距, 但商业生活也带来了诸如塑料袋、塑料瓶、一次性包装等“白色污染”, 房地产开发挤占了森林绿地与农垦资源的同时, 也带来了施工垃圾与玻璃幕墙污染, 交通运输等能
26、耗型产业产生了大量的尾气及噪音。表 4 门槛估计值及置信区间 下载原表 表 5 全国层面回归结果 下载原表 表 5 全国层面回归结果 下载原表 但我们也欣喜地发现, 多年来我国人力资本、资本存量对生态环境的回归系数显著为正, 促进了生态环境的发展, 这与我国现实发展情况相符。主要因为人力资本反映了居民受教育程度, 提高改善了人们日常生活的消费结构及排污习惯, 同时也提高了人们在生产过程中对资源的合理开发与可持续利用能力, 也是几十年来创新能力稳步提升的体现;资本存量对生态环境的正向影响主要由于近 20 年在基建投资方面的持续增加, 如污水、生活垃圾等处理设施建设, 城市园林绿化建设, 以及“三
27、废”综合利用等污染治理项目的持续投资等。尤其是在 2009 年全球金融危机后, 国家大规模的经济刺激使基建固定资产投资实现了42%的同比增长。最近几年的基建投资增长虽有所下降, 但 2015 年同比仍然达17%。这些都带动了生态环境的保护与治理。创新能力对生态环境的非线性正向影响效应得到验证, 说明创新能力提升带来的技术进步可以有效提高生产效率, 实现节能减排, 进而促进生态环境的发展。但值得注意的是, 表 5 中不同门槛变量影响下的生态环境发展趋势迥异, 创新能力对环境的正向拉动效应强弱也取决于区域经济发展水平与产业结构配比。全国经济发展门槛检验显示, 当人均 GDP 低于 25000 元时
28、, 创新能力在经济发展的作用下对生态环境的影响最大, 弹性系数为 0.43, 但越过此门槛后, 不管是区域人均 GDP 在 2500033000 元, 还是大于 33000 元, 两变量间的正向影响效应均减弱, 弹性系数由 0.294 再次降低为 0.182, 呈边际效应递减。原因在于经济发展水平是创新能力提升的基础, 直接关系创新人才的引进及区域市场对新技术、新产品的消化吸收能力, 同时也决定区域环境规制的强弱与诸如物流、通信、交通等配套基建设备的完善程度。因此随着经济的发展, 生态环境的其他影响要素作用日益显现, 而创新能力对生态环境的促进作用则相对减弱。全国工业占比门槛检验分析, 创新能
29、力与生态环境的正向作用呈现“U 型”发展。当工业占比低于 27.2%时, 弹性系数高达 0.52, 但在 27.2%至 40.9%的门槛区间内, 弹性系数突降至 0.27, 但越过 40.9%的工业占比门槛后, 弹性较前一门槛有所提高, 超过 49.5%后由系数由 0.383 再回升至 0.477。究其原因, 中国早期的经济快速发展主要归因于资源密集型与劳动密集型工业的拉动, 此种工业类型占比的增加使得创新能力对生态环境的正向拉动效应边际递减。自十七大报告后, 中国开始转变经济增长方式, 第二产业由低端制造业向高技术产业、装备制造业转型升级, 从劳动密集型、资本密集型产业向技术密集型和知识密集
30、型产业过渡。经过十多年依靠科技创新驱动产业结构调整, 中国工业增加值连年提高的同时, 高技术产业在整个工业的占比也在逐年提高, 更好地发挥创新能力对生态环境的正向影响作用, 科技创新能力积累到一定程度后对生态环境的反哺效应显现, 出现了越过第二门槛值后对生态环境拉动效应的两次增幅。4.3 区域间比较分析鉴于中国经济发展具有明显的地域差异, 因此本研究对照全国实证分析的结论, 进一步检验东、中、西区的创新能力对生态环境的影响。经济发展门槛检验的结果如表 6 所示, 东部跨越两道门槛值后, 创新能力对生态环境的正向弹性都较前一门槛显著缩小, 由最初的 0.374 降为 0.101。中、西两区则皆呈
31、现倒 U 型发展, 在经济发展较低水平的门槛下, 对生态环境的正向影响阶段性提升明显, 但越过 8592.7 元门槛后, 创新能力对生态环境的拉动效能疲态凸显。门槛检测结论与上文分析吻合, 原因在于经济发展水平是创新能力提升的基础, 直接影响创新人才引进及区域市场对新技术、新产品的消化吸收能力, 但经济发展水平同样也决定与生态环境相关的其他因素, 诸如区域环境规制的强弱, 环保宣传的力度, 基础设施的完善程度等。随着东部经济的快速发展, 创新能力对生态环境的促进效能边际递减, 而其他要素对生态环境的影响作用日益显现;经济相对落后的中西部地区传统资源消耗型产业基数大, 近二十年粗放式发展使环境污
32、染严重, 诸如政策扶持、产业转移等带来的创新能力提升短时间内是可以有效降低能耗, 减少污染排放, 对生态环境的正向影响会呈阶段性边际效能提升。但中西部地区缺少创新能力培养与投资的长效机制, 缺少源源不断的创新输入, 再加之基础设施、教育、通信等社会各方面建设都亟待分享经济发展的红利, 而反哺给生态环境修复的部分偏少, 且显得不那么急迫。所以如再不注意经济发展模式调整, 中西部生态环境的压力还会继续加大。表 6 基于 PGDP 为门槛变量的区域间比较 下载原表 工业结构占比门槛检验的结果如表 7 所示, 东部创新能力对生态环境的正向影响系数经历先降再升的“U 型”发展, 在跨越工业占比门槛值 5
33、0.4%后由正向边际递减效应反升至 0.433;中部地区的正向拉动效用持续下行, 由 0.553 降至0.183;西部地区三重门槛检验不显著, 不参与分析。表 7 基于 IND2 为门槛变量的东西部比较 下载原表 据国家统计局数据, 2014 年东部地区的高技术产业主营业务收入高达全国的72.3%, 近中西两区总和的三倍, 技术合同成交额及技术吸纳交易额近全国总额的 70%。作为中国创新驱动发展战略实施的前沿阵地, 东部发展也可以部分代表全国发展趋势, 实证结果也与上文全国数据结论相似。主要原因是东部同样也经历过低端制造业、劳动密集型工业主导, 高科技低污染产业占比不高的阶段, 该时期的创新能
34、力对生态环境的影响经由上文分析, 呈现边际效应递减, 如发展模式再不加转换, 甚至可能出现负向效应。但近十几年东部地区工业产业结构在优化调整中注重节能环保的绿色高科技产业占比提升, 多年来的创新储备使其越过门槛拐点后对生态环境的后发影响优势凸显;经济发展较落后的中部地区因先天的资源禀赋, 而选择资源密集型产业为主, 这可能是其陷入“资源诅咒”的原因之一。虽然从上个十年开始, 中区开始承接东区产业转移, 但囿于产业甄别机制不完善、人才配比不合理、基础设施不配套等, 造成高技术产业发展缓慢, 加之东部转入的技术日趋淘汰, 对生态环境的正向影响大不如前, 所以从各门槛区间内呈现边际效能递减的结果来看, 中区在资源约束变大的背景下, 创新能力发展遇到了瓶颈 (通过各门槛区间的弹性系数也可以发现中部创新能力对生态环境的拉动效应明显弱于东部) , 对生态环境的拉动效应放缓。4.4 稳健性检验
