（北京化工大学经济管理学院，北京 100029）

1 研究背景

进入21 世纪以来，中国在新一轮快速工业化、重工业化过程的催化下，经济得以高速发展的同时，能源消耗量快速增长、生态环境逐渐恶劣等问题也日益突出。根据耶鲁大学2018 年发布的《环境绩效指数报告》的数据排名，中国的环境绩效指数在180 个经济体中排名120 位，在环境健康和生态系统活力两大领域表现均不够理想［1］。当前中国为数不少的企业仍未摆脱粗放型的发展模式，而在众多粗放发展的企业中，工业能源消耗强和污染排放体量大的高耗能产业更是成为了制约中国生态文明建设的主要瓶颈。2016 年中国高耗能产业工业销售产值占工业整体销售产值的1/4，而能源消费总量、二氧化硫排放量却占到工业整体的比例分别为74.34%、32.34%。近年来，中国愈来愈重视环境污染问题，但由于环境污染问题的外部不经济性，仅依靠市场难以调节，环境规制作为政府为实现环境保护和资源合理利用的手段，已经成为工业企业减少能源消耗和约束污染排放的关键机制［2］，也是高耗能产业走出粗放型发展模式、实现自身转型升级的重要抓手。

与此同时，工业经济增长与生态环境保护的“双赢”局面的实现也离不开技术创新的支持［3］，《中国制造2025》中明确指出，要加快企业由要素驱动向创新驱动的转变，高耗能产业作为资源要素驱动发展的一大巨头，以技术创新推动高耗能产业高质量发展已经刻不容缓。那么作为平衡经济增长速度与资源环境承载力的两大重要工具——环境规制与技术创新，二者之间的关系又是如何？环境规制对工业技术创新会产生怎样的影响已引起学术界的关注，学者们在此方面做了一定的研究，但得出的结论有所差别，观点不一。

当前关于环境规制与技术创新的关系主要有以下三种：第一种观点是传统的遵循成本说，认为环境规制会给企业带来额外的生产经营成本，导致企业研发经费支出不足，从而降低企业的创新绩效，环境规制最终阻碍了企业的技术创新［4-6］。第二种观点为创新促进说，认为环境规制对技术创新具有一定的促进作用，技术创新产生的正面影响超过环境规制的负面影响［7］，这种观点也是著名的“波特假说”，部分学者的研究结论也支持了“波特假说”［8-10］。第三种观点为不确定说，认为环境规制和技术创新之间是非线性关系，部分学者指出环境规制对技术创新的影响呈“U”型特征［11-13］。以上学者从不同维度研究了环境规制与技术创新的关系，由于研究对象、指标选取和研究方法的不同，导致实证结果并未形成一致的结论。

通过梳理前人的研究，发现以下两点值得关注的问题：第一，上述文献研究的对象主要以工业整体和地区为主，有学者对各行业（地区）的污染密集程度进行分类，分析环境规制对不同污染程度的产业（地区）的作用差异［11,14］。与污染密集型产业相比，高耗能产业一样会对环境产生较大污染，同时也是资源消耗的大户，是以实现环境保护和资源合理利用为目的的环境规制的主要管制对象，但鲜有学者具体研究环境规制对高耗能产业技术创新的影响。第二，已有研究多考察环境规制对研发投入的影响［9,15］，不能反映出对技术创新水平的作用。有部分学者用专利数表示创新绩效，但技术专利只能代表企业在技术研发方面取得的成就，而技术创新作为一个复杂过程，不止包含技术研发这一个阶段，已有研究忽略了技术创新具有阶段差异性的特点，未能全面衡量环境规制对技术创新绩效的影响。环境规制是否会对技术创新过程的每个阶段都产生影响？对技术创新过程的不同阶段是否会产生不同的影响？这些问题仍亟待解决。因此，本文以《2017年国民经济和社会发展统计公报》认定的高耗能产业为研究对象1），将能源消耗纳入环境规制测算当中，基于面板数据从技术开发和成果转化两个阶段来研究环境规制对创新绩效的影响，为相关行业制定合理环境规制强度，提高创新绩效提供参考依据。

2 理论分析

在价值链视角下，为顺利完成自主创新过程，企业必须经历研究开发、成果产业化和市场运营三个环节，即从技术创新资源投入到研究成果的开发阶段，研究成果到经营绩效的转化阶段［16］。本文将高耗能产业的技术创新过程分为技术开发阶段和成果转化阶段：技术开发阶段即产业内企业技术创新从相关创新资源投入到实现研究成果的开发阶段，代表的是工业行业利用创新资源的创新能力；成果转化阶段是指从研究成果到提升企业经营绩效的转化阶段，代表的是工业行业研究成果的转化能力。基于以上分析本文构建的环境规制对创新绩效影响的两阶段理论模型（如图1 所示）。

图1 环境规制与技术创新两阶段理论模型

3 研究设计

3.1 模型构建

结合上文的理论模型分析，本研究进一步构建两阶段面板数据模型以揭示环境规制对高耗能产业创新绩效的影响。鉴于已有学者关于环境规制与创新绩效的关系观点不一，高耗能产业环境规制与创新绩效可能存在非线性关系，为了使模型能够考察两者之间的非线性特征，模型中的解释变量包含环境规制强度的平方项。

技术开发阶段模型和成果转化阶段模型设置如下：

3.2 变量选取

（1）创新绩效（PAT、NPS）。本研究将技术创新过程分为技术开发和成果转化两个阶段。由于有效发明专利数表示的国家统计局已经授权专利数量，比专利申请量更能反映技术创新产出的质量，所以在技术开发阶段选取有效发明专利数（PAT）作为技术开发阶段产业创新绩效的主导产出变量；新产品销售率（NPS）即新产品销售额占主营业务收入的百分比能够直接反映技术成果在市场的受认可程度，所以在成果转化阶段选取新产品销售率作为产业创新绩效的主导产出变量。

（2）环境规制（ER）。已有学者在衡量环境规制强度时采取了多种不同的指标，其中最为常见的指标有人均GDP/Energy［17-18］、不同污染物排放强度［19］、环境规制成本如污染治理费用和投资［20-21］等。考虑到在搜集高耗能产业指标数据的过程中，统计年鉴上的指标量纲差别较大，本文借鉴蒋伏心等［3］、孙学敏等［22］的研究构建相应的指标体系，采用线形标准化来处理环境规制指标，由于高耗能产业具有能耗高、污染大的特点，所以测算各行业的能源消耗强度和污染排放强度来表示环境规制强度，一般而言能源消耗强度和污染排放强度越高代表环境规制越为严厉［3］。能源消费量（万t 标准煤）是最具代表性能源品种，化学需氧量（COD）排放量和二氧化硫（SO2）排放量是中国“十二五”时期的规划纲要认定的主要污染物，学者们也经常用这两种污染物来衡量生态环境的污染情况［23-24］。基于此，本文收集了细分行业能源消费量、二氧化硫排放量和化学需氧量排放量和工业销售产值数据，得到高耗能行业单位产值的能源消耗量和单位产值主要污染物排放量，然后对其进行标准化和加权平均处理，具体处理方法如下：

首先是对各行业的能源消费量和污染排放量进行标准化处理，避免由于变量均值不同而导致的数据扭曲。

（3）控制变量。技术创新投入，考虑到无论是技术开发阶段还是成果转化阶段均需要大量的资金资本和人力资本的投入，故将技术创新投入设为控制变量。本文选取R&D 内部经费、R&D 人员全时当量和新产品开发经费分别作为研发经费投入（EXP）、研发人员投入(PER)和产品开发经费投入(DNP)，并以2006 年为基期用工业生产者出厂价格指数对资金投入等指标进行平减。因此在模型1（技术开发阶段）中加入控制变量EXP 和PER；在模型2、3（成果转化阶段）中加入控制变量PER 和DNP。企业规模（SIZE），企业规模对技术创新水平具有重要影响已成为学者们的共识，但其影响因素和方向具有不确定性，本文采用行业平均用工人数与行业企业数之比的比值作为衡量指标。外资参与程度(FDI)，外部资本作为技术引进技术溢出的重要途径，与工业行业技术创新的发展关联密切，本文采用外商资本与港澳台资本之和占所有者权益合计的比值作为衡量指标。因此，在模型1、2、3 中均加入控制变量SIZE 和FDI。

以上相关数据均来源于相应年份的《中国科技统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国能源统计年鉴》和《中国工业统计年鉴》，通过计算整理得到，统一统计口径，对于个别缺失数据采用灰色关联法进行填补。此外，鉴于创新绩效及控制变量各指标量纲大小不一，本文对这些指标进行了标准化处理。

4 实证结果及分析

4.1 面板数据平稳性检验

在进行面板回归之前有必要检验面板数据是否为平稳序列，以避免出现“伪回归”等问题。本文为保证结果的有效性采用同质面板单位根检验（LLC 检验）和异质面板单位根检验（IPS 检验）判定样本数据的平稳性。检验结果表明，各变量均拒绝了LLC 检验和IPS 检验的原假设，为平稳变量，如表1 所示。

表1 面板数据单位根检验结果

4.2 环境规制对两阶段创新绩效的影响

在进行面板回归分析之前，首先要确定模型的效应类型。根据Hausman 检验结果，技术开发和成果转化阶段的检验值分别为33.04，17.42，P值分别为0.000 和0.004，强烈拒绝认为“随机效应模型最有效率”的原假设，即固定效应模型比随机效应模型更有效，本文基于此选择确定建立固定效应模型，具体实证结果如表2 所示。其中，模型1 为技术开发阶段（以有效专利数为被解释变量）的回归结果，模型2 和模型3 为成果转化阶段（以新产品销售率为被解释变量）的回归结果。

表2 两阶段创新绩效的面板模型估计结果

如表2 所示，模型1 中环境规制及其平方项均对技术开发阶段创新绩效有效专利数的影响分别在1%和5%的水平上显著，其中环境规制系数为-0.154 6，其平方项系数为0.036 5。模型3 中的R2（0.922 7）明显高于模型2 中的R2（0.349 1），这说明在解释变量中加入有效专利数的模型拟合效果更好，其回归结果也更为可信。因此，本文主要以模型3 为基础来分析环境规制等因素对新产品销售率的影响。在模型3 中，环境规制系数为-0.046 8，其二次项系数为0.006 9，对新产品销售率的影响均在10%的水平上显著。这表明环境规制与技术开发阶段和成果转化阶段的创新绩效呈“U”形关系，也反映了现阶段中国高耗能产业环境规制强度对两阶段创新绩效的影响均位于“U”形的左端下降区间，这一现象在技术开发阶段体现的更为明显，因为环境规制及其二次项对有效专利数的影响更为显著。出现这种情况的原因可能在于，高耗能产业在面临初期的环境规制措施时，企业首先意识的并不是通过技术创新来改进生产方式以提高能源利用效率，更新清洁生产技术、治污技术以减少污染物排放。长期以来的粗放型发展方式使高耗能产业在科技进步方面具有一定的惰性，存在“侥幸心理”和“投机心理”。所以在环境规制实施的初期，企业认为投入一定的资金用于末端治理或缴纳罚金是可以接受的，甚至可能会因此挪用科技研发的投入，影响企业技术开发的创新产出，产生一定的抵触效应。转折出现在环境规制达到一定强度之后，高额的罚金对高耗能产业的企业而言已经超过其承受范围，使得企业必须转变发展战略，加快技术开发，通过更新生产技术、治污技术以及推出新产品等方式来解决环境规制所带来的挑战。此外，在模型3 中有效专利数对新产品销售率具有显著的促进作用，说明技术开发与成果转化是紧密相连的，前期的技术积累为以后企业成果转化和市场占领打下了基础。

此外，通过分析表2 的回归检验结果可知，控制变量对技术开发阶段和成果转化阶段创新绩效的影响差别较大，在控制变量技术创新投入中，研发经费投入对技术开发阶段创新绩效具有显著正向影响；而PER 系数均显著为负，说明研发人员投入对两阶段创新绩效具有显著负向影响。值得一提的是，产品开发经费对新产品销售率影响虽然为正，但并不显著，且对有效专利数的影响显著为负，这表明高耗能产业创新产出提高在很大程度上依赖于研发经费的大量投入，其科研人员的科研水平和效率有待提高，而产品开发经费并未取得提高成果转化阶段创新绩效的应有效果，反而因占用了研发经费的投入降低了技术开发阶段的创新绩效。而控制变量中企业规模和外资参与程度对有效专利数并无显著影响，对新产品销售率具有显著的促进作用，原因可能是外资参与程度较高的企业在新产品开发和市场开拓方面会得到外资企业较多的帮助，比如提供较为成熟的生产技术指导和产品推广模式。而在技术开发阶段，外资企业通常不会分享最新的前沿技术或派遣核心技术人员到中国高耗能企业。此外，一般的高耗能产业科研实力较为薄弱，在进行纯技术开发时很难会产生规模效应，而在成果转化和市场推广方面借助以往的市场经验和外资支持则可能产生规模效应。因此外资参与程度和企业规模对技术开发阶段创新绩效影响不显著，而对成果转化阶段创新绩效具有显著影响。

4.3 门限效应回归分析

根据面板数据回归分析结果，我们发现高耗能产业环境规制与两阶段创新绩效之间为“U”型的非线性关系。但相同强度的环境规制在不同阶段对创新绩效的影响方向和程度是否相同？不同阶段的“U”型拐点是否相同？是否存在多个拐点？这些问题还尚未解决，因此本文构建门限效应模型，将环境规制设置为门限变量和核心解释变量，以期更加深入分析环境规制对创新绩效的影响并找到“U”型曲线的拐点。本文参考Hansen［25］的研究利用Bootstrap抽样法来确定门限值的个数及相关统计量，抽样检验结果如表3 所示。从表3 中可以看出，在两阶段的单一门限的F 统计量均在10%水平上显著，双重门限的F 统计量并不显著，因此认为环境规制存在单一门限效应。模型如下：

表3 门限效应自抽样检验结果

表4 门限回归结果和置信区间

检验结果如表4 所示，在技术开发阶段环境规制的门限值为1.460 2，在成果转化阶段环境规制的门限值为1.009 9，门限值将环境规制强度分成了两个区间，这两个区间对创新绩效的影响也存在差异。在技术开发阶段，当环境规制强度低于门限值1.460 2 时，对创新绩效产生-0.114 8 的抑制作用；当环境规制强度大于门限值1.460 2 时，对创新绩效的抑制作用有所下降，其影响系数为-0.0451。在成果转化阶段，当环境规制强度低于门限值1.009 9 时对创新绩效产生高达-4.318 3 的抑制作用；当环境规制强度大于门限值1.009 9 时，对创新绩效开始产生促进作用，其影响系数为0.083 1。这说明无论在技术开发阶段还是成果转化阶段，环境规制强度在初期对创新绩效的影响都是消极的，但是随着环境规制强度的不断加强达到某一水平之后，其对创新绩效的抑制作用会逐渐减弱（技术开发阶段）或者转为促进作用（成果转化阶段），这一结论也与面板数据回归的结果相互验证。

技术开发阶段的门限值（1.460 2）明显高于成果转化阶段的门限值（1.009 9），其原因可能在于技术开发更偏向于基础研究和原始创新，研发周期较长，高耗能产业由于自身技术积累薄弱等原因对于研发清洁生产、减排等关键技术信心不足，初期的环境规制对有效专利数存在较大负向作用，当环境规制强度已经达到其所能承受的最高水平，高耗能产业不得不抛弃“末端治理”方式转而寻求“源头控制”，全力以赴进行技术开发，因此环境规制对创新绩效的负向影响有所减弱，但尚未达到正向影响的程度。而新产品销售率对环境规制强度的提升更为敏感，一方面是由于高耗能产业推出新型环保产品有前期技术专利作为基础，另一方面企业可以通过技术引进、技术改造来快速缩短新产品推出周期，提升新产品销售收入。因此，成果转化阶段的环境规制门限值要略低于技术开发阶段的门限值，即政府在促进企业开展成果转化活动时，要采取比促进企业开展技术开发更低强度的环境规制，才能达到效果。目前来看，中国高耗能产业两阶段环境规制强度均未突破“U”形曲线拐点，现有的环境规制强度对创新绩效发挥抑制作用。

综上所述，环境规制强度对创新绩效的影响并不是一成不变的，从技术创新两阶段视角来看，环境规制强度与创新绩效之间存在单一门限的非线性关系，技术开发阶段的门限值要明显高于成果转化阶段的门限值，成果转化阶段环境规制影响系数的变化幅度（门限值前后）明显大于技术开发阶段环境规制影响系数的变化幅度。

5 结论与政策建议

在生态文明建设和资源约束趋紧的大背景下，中国高耗能产业面临以科技促发展、以创新谋转型的现实需求，环境规制强度对不同阶段技术创新绩效影响如何？如何提高创新绩效以促进高耗能产业可持续发展？这些问题也是社会关注的重点。本文基于两阶段的视角，运用中国2006—2016 年高耗能产业的面板数据，通过构建固定效应模型以及门限效应模型来实证分析环境规制强度对创新绩效的影响。主要结论如下：第一，环境规制与两阶段创新绩效之间均存在“U”型非线性关系，目前高耗能产业正处于“U”型的左侧的下降阶段；第二，环境规制与创新绩效之间存在单一门限值，不同区间的环境规制强度对创新绩效的影响程度及方向都有所不同。在技术开发阶段，环境规制对创新绩效具有负向影响，但高强度的环境规制（高于门限值）产生的影响程度要明显弱于低强度环境规制（低于门限值）对创新绩效影响程度。在成果转化阶段，不同强度的环境规制对新产品销售率影响方向是不同的，低强度环境规制（低于门限值）会阻碍创新绩效的提高，而高强度的环境规制（高于门限值）则有利于提升产业创新绩效。第三，除环境规制外，不同阶段的创新绩效还受其他因素影响，研发经费投入对技术开发阶段的创新绩效具有显著正向影响，而产品开发经费对成果转化阶段的创新绩效具有正向影响但并不显著，研发人员投入对其具有显著负向影响，创新绩效受外资参与程度和企业规模的影响因技术创新阶段的不同而有所差别。

上述的研究结果表明，在不同的技术创新阶段，环境规制等因素对创新绩效的影响具有一定的差别，在制定环境规制政策时有必要针对技术创新阶段特点的差异有所侧重的制定并调整相应的环境规制政策。

综上所述，针对研究结果提出如下建议：（1）从实证结果来看目前的环境规制强度还不足以倒逼企业改善两阶段的创新绩效，因此仍需加大环境规制的强度来促进企业积极开展技术开发以及在已有研发成果的基础上进一步进行成果转化，但政府也切忌陷入忽略企业处于技术创新的两个不同阶段时的特点而盲目提高环境规制强度的误区。（2）政府在使用环境规制手段促进高耗能企业创新绩效时，不能一成不变，在整个企业创新过程中都采取相同的环境规制手段，要针对因地制宜，灵活运用不同手段以更好地达到促进高耗能企业创新绩效提升的目的；如在技术开发阶段，高耗能企业存在较强的“侥幸心理”和“投机心理”，政府应根据地区差异和预估的产业能承受的最高强度设置环境规制标准，应以排污费征收等“控制型”环境规制手段为主，加大对企业违规行为的惩罚力度，推动环境规制效应尽快越过“U”形曲线拐点，将环境规制对有效专利数的抑制作用降到最低；而在成果转化阶段，技术专利对创新绩效新产品销售率具有促进作用，与此同时，环境规制在成果转化阶段的门限值相对较低，新产品销售率受环境规制的影响更为敏感，此时政府不适宜采取单一激进的“控制型”命令，应该更多的通过排污权交易、绿色消费、税收返还机制“激励型”手段来推动企业逐步提高环境规制强度，激发环境规制对新产品销售率的促进作用。（3）高耗能企业应优化创新资源投入结构，重视原始创新，持续加大研发经费的投入，此外，还应引进高素质人才，采取定期培训、出国交流等方式加强对科技人才的培养，提升自身科研水平，使企业进入“技术突破-绩效产出-研发投入”的良性循环。

注释：

1）高耗能行业包括石油加工、炼焦和核燃料加工业，化学原料和化学制品制造业，非金属矿物制品业，黑色金属冶炼和压延加工业，有色金属冶炼和压延加工业，电力、热力生产和供应业。