环境政策强度对制造业企业技术创新的影响

王思雨（河南理工大学 河南焦作 454002）

以往粗放式的经济增长方式，给企业发展造成了一系列影响。一方面，企业必须妥善处理好发展与环境的关系，逐步缓解资源消耗和环境污染压力；另一方面，企业面临着提高自身竞争力与技术创新发展之间的矛盾。怎样解决上述问题，在保护环境的同时鼓励企业开展技术创新，从而达到企业盈利和环境保护互利共赢的目标，已成为环境政策制定过程中一个亟待解决的重要问题。本文聚焦于环境政策强度对企业技术创新的影响，对促进新时期环境政策的实施和国民经济的增长具有一定的现实意义。

一、理论分析与研究假设

一直以来，学者关注的焦点在于环境政策与技术创新两者之间的关系，主要有以下几种观点：

第一，环境政策对于企业的技术创新产生了负面影响。Lanoie等（2008）认为，加大环境政策强度所带来的额外成本对于生产率具有短期负面影响，且超过了随后的积极影响，降低了企业的生产能力。国内不少学者也持该负面观点，如徐彦坤、祁毓（2017）利用准自然实验，采用OP方法衡量企业生产率，观察环境政策强度对其产生的影响，经过分析发现，环境政策强度降低了企业的创新能力，影响了企业的生产率，然而这种负面效应会随时间递减。

第二，环境政策不但不会对企业竞争力造成负面效应，还会产生技术创新效应，技术创新所节约的成本可以抵消增加的环境政策遵从成本，使得企业的竞争力得以提升。波特（1995）认为，德国和日本都制定了严格的环境政策，但两国的经济增长率和生产率增长速度都持续超越美国。我国学者也从不同方面对两者的正向关系进行了分析。黄德春等（2006）使用带有技术系数的Robert模型，以海尔公司为例进行了研究，发现环境政策虽然会使企业的费用上涨，但却对技术创新具有促进作用，原因是技术创新可以抵消一部分增加的成本。

第三，环境政策与技术创新的关系是非线性的，如张成等（2011）选取三种污染物指标来分析环境污染与技术创新之间的关系，经过实证分析发现呈U形变化，沈能等（2012）发现，这种关系可能存在于特定地区。刘金林和冉茂盛（2015）选取2000—2011年我国17个行业的省级面板数据，运用广义矩阵估计法分析了环境政策对企业技术创新产生的作用，经过分析发现环境政策对不同性质的企业技术进步产生的影响是不同的，主要有三种关系类型，分别是U型、倒U型或不存在显著关系。

第四，环境政策对技术创新的影响并不确定。Jaffe等（1997）发现，采用美国制造业R&D支出作为创新的替代指标时，环境政策强度会对技术创新产生积极影响，但如果将技术创新指标改为专利数量，两者之间的关系并不显著。国内一些学者认为，环境政策导致企业支出的性质决定了环境政策的技术创新效果。张平等（2016）把环境政策支出分为两种：投资型和费用型，费用型支出在很大程度上“挤压”了技术创新资金，无法刺激企业技术创新，而以投资为基础的环境政策则鼓励企业进行技术创新。

综上，目前对环境政策强度与技术创新关系的深入分析仍然较少，可能是因为在企业层面难以选取恰当的指标和数据来度量技术创新和环境政策强度，并且现有研究大部分只选取了某个时间点的数据。本文以制造业企业为研究对象，选择面板数据进行实证分析，提出如下假设：

H1：其他条件相同的情况下，环境政策强度与技术创新正相关。

H2：其他条件相同的情况下，环境政策强度与技术创新负相关。

H3：其他条件相同的情况下，环境政策强度对技术创新的影响存在滞后性。

H4：其他条件相同的情况下，环境政策强度对技术创新的影响不存在滞后性。

二、数据、变量与计量模型

（一）数据来源

本文选择的研究样本是2009—2018年我国A股制造业上市公司的财务数据。根据证监会2012年修订的上市公司行业分类指引，制造业主要包括31个行业，如采矿、纺织、造纸、化工等。本文剔除了ST公司、退市的公司以及连续两年未披露环境数据且缺乏相关数据的公司，最终获得244家公司、1 464份有效观测值。

本文的研究数据来源于以下途径：（1）样本公司的专利数量从知网专利库中手工搜集、整理而得。（2）财务数据均取自国泰安数据库；排污费数据主要在样本公司财务报表附注中的“管理费用”项目中披露，披露的名称有：排污费、排污及水资源费、排污及污物处理费、排污费用、排污绿化费、排污及固废处理费、排污及环保支出、排污绿化费、排污及碳排放费、排污及污水处理费、排污环保费、排污检验费、排污及废物处理等。2018年排污费改征环境保护税后，在营业税金及附加中的环境保护税中披露。（3）控制变量原始数据来源于国泰安数据库，并通过计算获得。

（二）变量选取

本文的被解释变量是企业技术创新，选择企业专利授权数来度量技术创新产出。选择这个指标衡量有以下优势：一是可以准确获得专利数据的统计值。二是可以有效说明技术创新的能力和产出。三是专利建立在一个缓慢变化的基础上，便于记录和分析。

本文的核心解释变量是环境政策强度，该变量主要有三种计量方式，一是单一指标替代法，如通过排污费、污染处罚款和治理污染投资额（运营费用）等来衡量环境政策强度的程度。二是指标替代法，如通过废水排放达标率、工业二氧化硫去除率或者人均收入水平等来衡量环境政策强度的程度。三是赋值法，建立环境政策强度的打分体系。本研究的环境政策强度替代变量是企业的排污费，采用该方法的优点在于数据的真实和客观，因为地区或企业的环境污染状况数据是需要监测的，并且企业上报的污染排放数据也受到相应的监督。

其他控制变量方面，包括：资产负债率（lev），如果企业的资产负债率过高，可能会出现现金流不足的情况，财务危机的可能性较大，该指标可以衡量企业是否有足够的资金对产品进行研发创新。企业利润率（roe），由于企业外部融资渠道有限和技术创新的高风险特征，所以企业拥有充足的内部资金尤为重要。并且利润率越高，企业就会有更多的资金进行研发活动，同时管理层也会对企业的发展保持乐观的态度，从而更愿意在创新方面进行投资，进而形成良好的循环。企业规模（size），用总资产的对数值来表示，一个企业的规模越大，可以整合的资源也就越多，比如可以利用规模经济优势和地区优势来更好地发展技术创新，企业规模在其开展技术创新的过程中往往占据着重要地位。地区分布（area），表示地区变量，由于受地区因素的影响，不同地区的经济发展水平存在较大差距，经济制度和生产要素也不尽相同，为了减少该因素对研究结论的影响，本文将东部地区赋值为1，非东部地区赋值为0。

各变量定义如下页表1所示。

（三）模型选择

本文选择的数据是面板数据，由于面板数据兼具两个维度，出于严谨性考虑，应对模型的设定形式进行检验。通常利用F检验确定是选择固定效应模型还是混合模型，若检验值显著，则选择固定效应模型，反之则选择混合模型。同时，利用LM检验确定是选择随机模型还是混合模型，若检验结果显著，则选择随机模型，反之则选择混合模型。最后利用Hausman检验确定是选择随机效应模型还是固定效应模型，若检验结果显著，则选择固定效应模型，反之则选择随机效应模型。检验结果如表2所示。因此，本文采用固定效应模型，并控制了年份固定效应。

表2 模型设定形式检验结果

三、实证结果与分析

（一）描述性统计

各个变量的描述性统计分析如表3所示，样本公司排污费的平均值为14.69，标准差为1.813，最大值为18.39，最小值为9.798，说明样本公司排污费的差异较大，可能是因为不同公司的规模不同，有的公司在排污费方面的投入总体水平较高，符合制造业的实际情况，样本公司具有代表性。专利授权数的平均值为2.605，标准差为1.291，说明样本公司的创新产出差距较大。可能是因为制造业细分为31个行业，不同行业发展的侧重点不同，对于创新的需求不同，所以研发投入资金也不相同，也有可能是有的公司进行了研发活动，但是因为技术不够成熟或者高级研究人员流动频繁等问题，最后导致活动失败。控制变量中，资产负债率最为平稳（标准差为0.206），说明样本公司在偿债能力方面的差距不大。而企业规模这个指标波动最大（标准差为1.233），说明样本公司的发展水平相差较大，资产规模差距明显，从侧面可以看出样本公司中存在一些小规模企业，样本涵盖的范围较广。

表3 变量描述性统计结果

（二）相关性分析

各变量的Pearson相关系数如表4所示。由Pearson相关性分析结果可以看出，各主要变量间的相关系数低于0.8，说明变量之间存在多重共线性的概率较低，大体上不存在多重共线的问题。结果显示专利授权数patent与环保政策强度x-paiwu的相关系数（0.216）在1%的统计水平上显著为正，初步说明在制造业企业中，专利授权数与环境政策强度呈正相关关系。而企业规模与专利授权数的相关系数为0.365，并在1%的水平上显著，说明对于制造业企业而言，企业规模对于技术创新能力具有正面影响。并且地区与专利的相关系数为0.046，在1%的水平上显著，说明不同地区的样本公司技术创新的差距非常明显，这可能是由于我国区域经济发展不平衡造成的。资产负债率与专利授权数相关系数为0.138并在1%的水平上显著，说明偿债能力强的样本公司更有意愿进行研发活动。

表4 变量的相关系数表

（三）回归结果分析

本文利用STATA 13.0对固定效应模型采用组内估计量FE进行回归分析。由于企业需要大量时间进行产品研发和技术的创新，对环境政策的反应也许存在滞后现象。为了保证实证检验的准确性，应当观察环境政策强度对企业技术创新当期和滞后1期的影响情况。

1.下页表5是环境政策强度与企业技术创新的实证回归结果。当期的F值为12.77并且在1%的水平上显著，模型的R2为0.124，表明该固定效应模型拟合程度较高，回归结果真实可信。其中x-paiwu的系数为0.1281，在1%的统计水平上显著为正，说明对于制造业企业来说，环境政策强度与企业技术创新具有显著的正向相关关系，验证了假设1。

表5 固定效应模型回归分析

2.关于当期和滞后1期的结果比较，当期结果显著，滞后1期结果不显著，验证了假设4。说明当期环境政策强度对企业技术创新产生了正的即时效应。可能是因为本文选择的量化环境政策强度的指标是企业的排污费用，与企业的研发投入相比其作用更加明显和短促，不需要太长时间，在当期的效果更加显著。

3.当前和滞后1期的行业资产规模系数为负，但是统计上结果并不显著，说明企业资产规模对技术创新基本不存在负面影响，这与预期的结果相反。可能是因为很多资产规模较大的企业认为与其投入更多的环保支出还不如多交税费，从而对专利授权数造成了负面影响。

4.利润率与专利授权数的系数当期和滞后1期的结果并不显著，可能是因为企业在刚开始创新时需要大量的资金投入，但是研发活动失败的概率也比较大，虽然投入了大量资金但最后也没有取得任何创新产出。而那些获利较低的企业很可能由于没有大量的资金周转而根本没有机会进行创新。

（四）稳健性检验

为了增加实验结果的可信度，本文选择了不同的替代变量进行进一步的研究，对于环境政策强度和技术创新的衡量分别使用企业的环保支出和研发支出来表示。研究结果表明：环境政策强度对当期的R&D投入与滞后1期的R&D投入分别在5%和1%的水平上显著，表明本文的结论是比较可靠的。

四、结论与政策建议

本文对环境政策强度与企业技术创新之间的关系进行了研究分析。从实证结果可以看出：环境政策强度对企业技术创新来说具有正向的积极作用。因此本文提出以下几点建议：

第一，根据市场进程和企业发展需要，适时出台不同的环境政策，企业的发展要紧跟生态文明建设的步伐。政府应进一步完善和加强相关环境法规和政策，创造优越的外部环境，为企业的技术创新奠定发展基础。第二，注重经济发展。从以上的检验结果可以得出，一个地区的经济发展越好，该地区的企业技术创新能力也就越强，两者之间呈现正向关系，所以应尽可能保证地区间的协调发展。第三，制定激励政策。一般情况下，企业在进行产品研发或者创新时失败的概率比较大，创新产出的效率比较低，将要承受的创新风险和成本较高。所以在实施促进研发的税收政策时，关键不在于企业后期取得技术创新成果后减少税负，而在于研发初期及时降低企业成本，为企业降低风险。对于税收政策，可以借鉴国际经验，针对不同的研发阶段制定相应的激励手段。第四，企业在加强自身环保意识的同时还应该在创新方面多投入资金，将开展技术创新置于一个重要的战略位置。响应节能减排的号召，对企业的每个生产环节运用技术手段进行更高效的监控。此外，对于企业选择技术创新方法可以保留一定的弹性，使企业在保证自身长期发展的同时可以自主选取环保方案，在市场中产生间接激励作用，形成既重经济又重环保的良性循环。

五、不足与改进之处

首先，本文衡量技术创新的指标选择的是专利授权数，专利共分为三个方面，分别是发明专利、实用新型、外观设计。其中最能代表一个企业创新能力的就是发明专利，其他两个方面的专利比较容易被模仿，但笔者在搜集数据时无法将这三个方面做出区分。其次，由于篇幅限制，衡量环境政策强度的很多变量没有纳入统计系统，不能完全代替本体。最后，本文的研究样本是A股非ST上市公司，上市公司一般情况下会得到政策的倾斜，且资金状况普遍好于非上市公司，更多的非上市民企并未纳入样本，本文的建议是否会对其产生同样的效用还值得商榷。