环境规制对区域创新能力的空间溢出效应

沈林 许译元 居玫廷 高照运

【摘  要】环境规制一方面提高了企业的进入门槛，降低竞争程度，减缓企业从事技术创新，另一方面则提高了企业生产成本和市场获取成本，对技术进步提出了更高的要求。基于我国地级市数据，基于地理距离权重，利用空间计量回归模型分析、识别其空间溢出机制，提出可行的环境规制政策建议。

【Abstract】On the one hand， environmental regulations improve the entry threshold of enterprises， reduce the degree of competition， slow down enterprises' technological innovation. On the other hand， it increases the production cost and market acquisition cost of enterprises and puts forward higher requirements for technological progress. Based on the data of prefecture-level cities in China and the weight of geographical distance， the spatial measurement regression model was used to analyze and identify the spatial spillover mechanism， and feasible environmental regulation policy suggestions were put forward.

【关键词】环境规制;区域创新能力;空间溢出效应

【Keywords】environmental regulation; regional innovation capacity; spatial spillover effects

【中图分类号】F127;X321                                             【文献标志码】A                                                 【文章编号】1673-1069（2021）01-0170-02

1 引言

近年来，中国传统的高投入、高排放、低效率的粗放型发展方式已难以为继，环境规制则是促进经济、生态、社会三方面协调发展的有效途径。环境规制是我国生态文明建设的重要内容，区域创新能力也是各地区提升自身竞争力的首要目标。本文利用空间计量模型，研究环境规制与区域创新能力的关系以及环境规制对区域创新能力的空间溢出效应。

2 文献综述

区域创新能力是一个地区创造出新的商业价值的能力。阅读文献发现，多数文献只采用普通最小二乘估计，忽略了空间效应的影响。本文引入地理距离权重矩阵，并选取研发投入、城市化水平等为控制变量，分析研究空间溢出机制。

3 模型设定

3.1 模型Ⅰ

首先对2013-2017年的面板数据进行豪斯曼检验，结果拒绝原假设，选择固定效应。本文采用的个体固定效应表达式为：

其中，Y为被解释变量，代表着区域创新能力;X为解释变量，Xit=（X1X2X3X4X5）'，其中，解释变量的介绍及设定见表1。？琢为截距项，εit为随机扰动项。

3.2 模型Ⅱ

在建立模型Ⅱ之前，要先考察数据是否具有空间依赖性，本文采取莫兰指数（Moran's I）进行空间自相关检验，结果见表2。

莫兰指数计算公式为：

式（2）中，S2为样本方差，wij为空间权重矩阵，以所选175个地级市的地理距离的倒数为权重。表2列出了 2013-2017年中国区域创新能力的Moran's I指数值， Moran's I指数值均为正，也通过了1%的显著性水平检验，说明区域创新能力存在正的空间自相关性，有着明显的空间溢出效应。根据模型一的结果，进行豪斯曼检验，确定使用固定效应模型。

为了检验环境规制对区域创新能力的空间溢出效应，本文采用空间杜宾模型进行回归分析，建立模型2表达式为：

其中，Y为区域创新能力，W为空间权重矩阵，WX为滞后项，ε为随机扰动项。

4 回归结果分析

个体固定效应结果如表3所示，从中我们可以看出，模型Ⅰ的回归结果中，X1的回归系数为负数，在1%的显著水平上回归结果也较为稳健。SO2和工业烟粉尘排放量总和的大小代表该地区的环境规制力度的高低，在环境规制政策的约束限制之下，部分企业介入市场的门槛会相对提高，会相对地减少企业对技术创新的投入，进而抑制创新能力的发展。

X4、X5分别代表城市化水平的两个层次：人居空间和经济空间，在10%的显著水平上两者都较为显著，X4的系数明显大于X5，表明人均绿地面积所代表的城市化程度影响更强，更好地促进区域创新能力的发展。

环境规制强度和城市化水平均为影响创新产出的主要因素，对此我们进一步结合地理距离空间权重矩阵进行回归，最终结果如表4所示。

我们将各解释变量对区域创新能力的空间效应分解为直接效应、间接效应和总效应。间接效应即溢出效应，即本文论述的重点，可得结论：

①环境规制对区域创新能力产生显著的负向溢出效应，说明相邻地区环境规制政策的限制会对本区域产生消极影响，降低本地区创新能力的提升。

②环境规制的系数最低，说明环境规制的抑制作用较弱，城市化水平的系数远远大于环境规划的系数，表明环境规制虽然使企业增加生产成本，短期内企业自身利润降低，会减少对创新的投入，但环境规制会使城市化水平提升，提高区域基础设施的完善程度、促进区域间人员往来，从而提高创新能力。

5 结论与建议

5.1 结论

①基于SDM的回归结果，环境规制的总效应為-0.16，表明一个城市进行环境规制会抑制创新能力的提升。环境规制的溢出效应为-0.124，在总效应中占较大的比重，说明周围城市进行环境规制会大大阻碍本城市创新能力的提升。

②从估计结果来看，环境规制对创新能力产生抑制作用，但城市化水平对创新能力具有促进作用。从长远角度来看，环境规制会促进城市绿地面积的增加，提高区域基础设施完善程度，进而提升创新能力。

5.2 建议

①保证研发经费的合理投入，对资金、人才等生产要素进行合理配置，结合该区域的实际情况，做到生态文明建设和经济建设的统筹规划与协调统一。

②环境规制的空间溢出效应较强，各个区域之间应该加强沟通合作，协同进行环境规制，促进区域间的经济、文化、人员交流有条不紊地进行，实现双赢的发展。

【参考文献】

【1】潘明明，蔡书凯.R&D投入与区域技术创新：地区市场分割的门槛效应检验[J].新疆财经大学学报，2020（03）：27-36.

【2】杨姗姗，任冬梅，贾菲.空间计量理论与应用研究综述[J].统计与决策，2020，36（06）：39-42.

【3】周瑞.环境规制、空间溢出与经济增长[J].黑龙江工程学院学报，2020，34（02）：47-54.