摘要：通过构建非线性面板门槛回归模型，基于285个城市面板数据分析我国技术创新对环境污染的门槛效应。结果表明：技术创新对环境污染具有单门槛效应，当技术创新水平小于门槛值时，技术创新会增加环境污染，当技术创新跨越门槛值后，技术创新对环境污染具有显著的抑制作用。我国各城市技术创新水平不断跨过门槛值，东部地区样本城市的技术创新水平仍显著高于中西部地区，但中部和西部地区的技术追赶效应开始显现。此外，经济发展水平与环境污染之间存在“倒U型”关系，产业结构升级和人口集聚均有助于改善环境，而能源消耗不利于环境问题的改善。因此，应着力推进产业结构优化升级，完善创新生态环境，积极开展绿色技术创新活动，推动城市协同创新发展。

关键词：技术创新;环境污染;面板计量;门槛效应

中图分类号：F127;F124.3     文献标识码：A     文章编号：1003-1502（2021）01-0098-12

引   言

新常态下，我国经济已由高速增长阶段向高质量发展阶段转变，但伴随着经济高速增长出现的资源过度消耗、生态系统脆弱等环境问题尚未根本扭转，环境问题已严重制约了我国经济高质量发展。近年来，我国十分重视生态文明建设和生态环境保护，党的十九大报告也强调了绿色发展的重要作用，我国各地区生态环境质量已有明显改善。据《2019年中国生态环境状况公报》显示，2019年我国地级及以上城市环境空气PM2.5年均浓度呈不断下降趋势，其中，有337个城市的平均优良天数比例达到82%，生态环境总体呈现好转态势。随着绿色发展以及智慧城市建设理念的深入推进，技术创新降低城市环境污染这一特征十分显著[1]。因此，在我国全面建设社会主义现代化国家的关键时期，要深入践行习近平总书记绿色发展理念，有效发挥技术创新对环境污染治理的重要作用。那么，随着我国各地区科技创新水平的不断提升，技术创新对环境污染的影响机制如何，是否有利于改善环境质量，由此，本文聚焦技术创新对环境污染的影响特征，并以中国285个城市为例，验证技术创新对环境污染的门槛效应，对于深入推进创新驱动经济发展战略及落实相应节能减排政策具有重要的现实意义。

学术界也重点探讨了技术创新与环境污染之间的关系，关于技术创新对环境污染的作用方向却观点各异。其中，部分研究证实了技术创新对环境污染的影响具有显著的阶段性特征。Jaffe等学者研究认为经济发展初期生产型创新会加剧环境污染，而经济发展转型后生态型创新则会降低环境污染[2]。同样，宋马林和王舒鸿发现当技术水平低于经济发展水平时，虽然技术进步可能提高生产效率，但也会过度消耗资源而造成环境污染[3]。李粉等认为由于环保技术创新不成熟、缺乏绿色专利以及高技术企业对绿色技术的抢占等原因，使得技术创新加剧了环境污染的排放[4]。张居营认为技术创新主要通过工业新产品研发、压缩生产工艺流程、降低生产成本等方式发挥作用，但技术创新的早期阶段由于过于重视工业生产的经济价值而忽视了环境污染问题，而新出现的绿色技术使得工业生产中的资源得到充分利用，从而有助于降低环境污染[5]。但是，也有研究认为技术创新对环境污染的作用有限。如学者玮娜、姜照华和马娇认为由于现阶段中国环境污染治理、科技创新机制、绿色创新发展不够成熟等原因，技术创新对环境污染的改善作用则较为有限，只有实现经济水平和科技创新同步发展，扩大绿色创新效益，加强绿色创新意识才能真正解决环境问题[6] [7]。此外，还有多位学者从不同视角验证技术创新对环境污染的改善作用。一方面，技术创新对降低环境污染产生了直接效应。Levinson等通过研究美国企业数据，发现美国制造业中的技术进步有利于减少SO2排放量[8]。黄娟和汪明进认为科技创新有助于降低污染排放量[9]。郝汉舟和吴则宇运用情景分析验证了科技创新水平的提升对我国东中部地区的环境污染减排成效最为明显[10]。黄天航等基于转型创新政策视角，认为当环境规则政策发挥作用时，通过技术转型创新发展可以有效减少环境污染[11]。任亚运和张广来基于空间溢出视角，研究发现技术创新具有积极的减霾作用[12]。另一方面，技术创新通过间接作用的发挥而有助于降低环境污染。原毅军和谢荣辉提出技术创新与产业集聚的关联效应更有助于改善环境质量[13]。王文普、宋弘和孙雅洁等认为污染减排、低碳城市建设和产业结构升级能有效促进科技创新，创新驱动作为城市发展战略，技术创新不仅能优化城市治理模式，还能通过提升城市资源利用效率，进而改善环境状况，实现技术创新水平和环境保护共赢[14][15]。而逯进等则认为由于技术创新和人力资本的协同作用以及产业结构、金融发展、外商直接投资的中间传导机制影响，技术创新呈现出明显的减污效应[16]。

综上所述，目前学者关于环境污染问题的相关研究较为丰富，证实了技术创新是解决环境污染问题的关键因素，为本文提供了参考。但现有文献关于技术创新的数据样本大多停留在工业或企业数据层面，不能较为全面地反映整体创新水平。此外，文献大部分直接验证技术创新对环境污染的影响，未考虑技术创新水平不同阶段对环境问题的影响。因此，基于数据样本选取存在地区差异性，需要在考察技术创新样本分布特征的基础上，深入探讨技术创新对环境污染的影响效应。本文边际贡献在于：一是深入分析技术创新对环境影响的作用机制，旨在充分厘清技术创新与环境污染之间的内在机理，为本文后续实证分析提供依据;二是借助复旦大学产业发展研究中心发布的中国城市创新能力指数，基于中国2005—2016年的285个城市面板数据考察技术创新水平对环境污染的影響，弥补了省际层面数据的粗糙性;三是采用基准回归模型和门槛模型分析技术创新对环境污染的直接影响特征及非线性关系，并对不同技术创新能力的城市进行分组，验证技术创新对环境污染的门槛效应，保证结论更具有稳健性。

一、技术创新对环境的作用机制分析

根据波特假说，技术创新会不断激发企业的“创新补偿”效应，从而有助于降低环境污染。更多学者研究认为，技术创新对环境的影响差异关键在于人类使用生产技术的方式、治理技术水平高低、产业结构优化效应以及是否存在严格的环境规章制度等[12] [17] [18]。本文认为技术创新对环境的作用机制表现在两个阶段（如图1所示），在技术创新初始阶段，经济规模扩张及工业技术发展引致的资源利用和能源消耗是引起环境问题的关键，而在技术创新成熟阶段，不断优化的绿色技术创新能够开发清洁能源，减少不可再生能源的使用，提升资源利用效率和生产效率，从而有助于改善环境。

具体而言，在经济规模扩张阶段或工业生产初期，技术创新对环境具有一定的负向作用。在初始阶段，创新主体为追求过多的经济效益而忽略了公共利益，其技术效应缺乏具有生态偏好的生态型技术外溢[19]，且用于研究可再生能源的经费有限，从而转为向大自然索取资源、物质进行生产。当这一技术的应用过程无法带动产业结构优化升级且对环境的影响超过环境承载力时，必然会加剧环境污染[18]。这一观点也被学者Wils[20]、李粉等[4]证实，企业往往为了追求经济利益而忽视对环境造成的负面效应和科技研发，特别是一些低技术企业对绿色技术的研发投入相对不足，影响了整体生态环境质量的建设与改善。这一阶段，由外商直接投资引致的生产性技术外溢效应也较为明显，也不利于环境质量的改善。由此，能源与环境的约束引发市场主体进一步考虑平衡经济增长与环境之间的关系，从而推动了经济增长方式转型。技术开发不断优化生产方式，转向环境友好型发展，技术创新进入成熟阶段。

随着经济发展转型以及工业化水平的不断提升，成熟阶段的技术创新对环境污染具有改善优化作用。全球环境问题日益凸显，创新主体逐渐认识到环境污染带来的弊端，考虑到技术进步与环境污染的关系，提出偏向于节能环保的绿色技术创新[21]。创新主体对技术进行创新研發，逐步完善技术体系，通过资源有效利用、产业转型升级和人口集聚等效应的发挥，有效降低了污染排放量[22]。由此，技术创新发展转向更加成熟的阶段。在这一阶段，创新主体在技术研发过程中更加注重创新引领可持续发展、生态环境建设、绿色技术创新等理念，开展绿色创新活动来实现经济增长[17]。而具有生态偏好的生态型技术创新不断开发清洁能源、新型技术、低耗能产品，构建科技创新生态体系，选择更加优化升级的技术、产品和行动[23]，提升资源利用效率和生产效率，从而使环境问题得到有效改善。因此，处于成熟阶段的技术创新目的是减少对环境的不利影响，设定有利于生态建设的可持续发展目标，将环境绩效考虑在内，在社会上的表现形式为开展实现环境—经济—社会协同发展的创造性活动，通过绿色技术创新的应用助推经济转向高质量发展[24]。

二、模型构建与数据来源

（一）实证模型

文中构建技术创新对环境污染直接影响的基准回归模型，如式（1）所示，并以我国285个城市的面板数据为样本开展实证分析，以验证技术创新对环境的作用机制。

POL_it=β₀+β₁INN_it+αX_it+μ_i+υ_i+ε_it（1）

其中，POLit表示环境污染水平，INNit表示技术创新水平，Xit为控制变量组合，μi和υi分别表示时间效应和个体效应，εit表示随机干扰项，下标i表示城市，t表示为年份。

针对技术创新对环境污染的非线性门槛效应，文中以技术创新为门槛变量，构建的门槛效应模型如式（2）所示：

POL_it=φ₀+φ₁INN_it·I（INN_it≤γ）+φ₂INN_it·I（INN_it>γ）+αX_it+μ_i+ε_it（2）

其中，INNit为门槛变量和核心解释变量;I（·）为示性函数，γ为技术创新估计门限值，μi为个体固定效应，εit服从独立同分布。

（二）变量选取与数据来源

1.变量选取

为深入探讨技术创新对环境污染的影响效应，本文的被解释变量为环境污染，核心解释变量和门槛变量为技术创新，此外，还选用地区经济发展水平、能源消耗、产业结构、人口密度等指标作为控制变量。具体指标说明如下：

环境污染指数（POL）。借鉴陈阳等[18]的方法，对工业三废排放量进行标准化后之和来表示城市环境污染指数。此外，还借鉴刘飞宇和赵爱清[25]的研究，采用工业二氧化硫（SO2）、工业废水（H2O）和工业烟尘（SD）进一步衡量环境污染水平，以保证模型分析的稳健性。

技术创新水平（INN）。本文选用复旦大学产业发展研究中心发布的城市创新指数来衡量技术创新水平，该创新指数主要结合专利和创业两方面数据，能够较为客观地反映技术创新水平，保证了研究的稳健性。因此，本文以技术创新（INN）作为核心解释变量和门槛变量研究分析不同技术创新水平下环境污染的影响因素及其作用程度。

此外，为了避免内生性问题的出现，本文选取了地区经济发展水平、能源消耗、产业结构、人口密度等指标作为主要控制变量。其中，地区经济发展水平用人均地区生产总值（PGDP）反映，预期经济发展水平越高则越有利于提升技术创新水平;能源消耗用全社会用电量（ELE）来反映，更多能源消耗不仅会加剧资源枯竭，还会对环境质量造成负面影响;产业结构用第三产业产值与第二产业产值比重（IND）来反映，一般情况下随着第二产业比重降低以及第三产业高端化发展，工业生产过程中的污染物排放量势必下降，同时还可吸纳更多高质量的人力资本集聚，进而通过实现产业结构转型升级助推环境的可持续发展;人口密度用地区单位面积人口数（PEO）来反映，人才要素集聚有助于降低“城市蔓延”带来的环境污染，随着人口素质的提升以及环保意识的转变，更利于环保技术研发并倾向于使用清洁能源，因此预期高素质人口集聚将会减少环境污染。

2.数据来源

基于数据可得性的考虑，文中以2005—2016年的中国285个地级及以上城市面板数据为研究样本。其中，技术创新指数选自《中国城市和产业创新力报告2017》[26]，其余指标数据均来源于2006—2017年的《中国城市统计年鉴》，部分缺失数据采用插值法补充，所有以货币为单位的数据均以2005年为基期进行消除通货膨胀处理。基于技术创新指数已消除量纲的考虑，这里对除技术创新以外的所有数据进行对数化处理。各变量经过处理后的描述性统计特征如表1所示。

三、实证检验与结果分析

（一）单位根检验和协整检验

为保证面板数据模型参数估计的有效性，文中采用HT检验对各指标变量进行平稳性检验和协整关系检验（如表2所示）。其中，环境污染指数、工业三废排放量、技术创新水平、经济发展水平、产业结构、能源消耗、人口密度等变量均通过了单位根检验，为平稳序列。另外，本文采用Kao检验对变量进行协整关系检验，分别对以城市环境污染指数（POL）、工业二氧化硫（SO2）、工业废水（H2O）和工业烟尘（SD）衡量环境污染水平的面板数据模型进行协整分析，结果显示四种情况下的ADF值分别为-13.10、-23.20、-3.20和-26.97，通过了1%的显著性检验，说明各变量之间均具有长期协整关系。

（二）面板计量回归及稳健性检验

本文首先运用基准面板计量模型验证技术创新对环境污染的线性影响，分别运用混合回归、随机效应和固定效应模型进行回归，另外，根据基准回归的LM检验和Hausman检验结果，最终选择固定效应模型，回归结果如表3所示，从我国285个城市整体来看，自2005年以来，技术创新（INN）对环境污染（POL）具有显著的负向效应，说明技术创新有助于改善环境污染。本文引入人均地区生产总值的二次项，系数为-0.0218，证实了研究期内经济发展水平与环境污染之间仍呈现“倒U型”关系，符合为环境库兹涅茨曲线（EKC），验证了经济发展水平与环境污染之间的非线性关系。控制变量中，产业结构（IND）系数显著为负，说明产业结构优化升级有助于降低环境污染，特别是近年来随着第三产业比重的不断上升，有效降低资源和能源的消耗量，从而减少了环境污染。人口密度（PEO）系数显著为负，人口密度每提升1%，会有效降低环境污染指数0.1083%，这说明随着人口密度的增加，特别是人才要素不断向创新水平发达的城市集聚，将有利于开展创新活动并提升技术创新水平，从而改善环境状况。能源消耗量（ELE）系数显著为正，全社会用电量每增加1%，会导致环境污染指数增加0.028%，表明全社会用电量的增加会对环境质量产生明显的负面作用，进而加剧了环境污染。

为深入考察技术创新对环境污染的影响，借鉴刘飞宇和赵爱清[25]的研究，验证模型的稳健性，结果如表4所示，与环境污染（POL）作为被解释变量的回归结果基本保持一致。技术创新对工业二氧化硫排放量和工业烟尘排放量仍表现出显著的负效应，工业废水排放量作为被解释变量的回归结果不显著，但符号为负，进一步验证了技术创新对环境污染的抑制作用，说明本文选择的变量数据具有稳健性，模型设定合理。另外，经济发展水平对环境污染的影响仍呈现“倒U型”关系，人均地区生产总值的二次项的影响系数分别为-0.0426、-0.0455和-0.1629，仍符合EKC曲线。值得关注的是，全社会用电量每增加1%，会导致工业二氧化硫（SO2）、工业废水（H2O）和工业烟尘（SD）等工业三废排放量的提高0.0729%、0.0609%和0.1875%，因此，应重点发展绿色技術创新，通过技术创新实现能源节约，降低能源使用成本[27]，从而达到节能降耗的目的。

（三）环境污染门槛效应检验结果

本文运用面板门槛模型验证技术创新对环境污染的门槛效应，以便深入分析技术创新对环境污染的影响。表5和表6所示为门槛效应检验结果，单一门槛在10%的显著性水平下通过检验，门槛估计值为0.32，95%置信区间为[0.30，0.34]。因此，可以判定技术创新和环境污染之间具有非线性关系，且技术创新对环境污染的影响存在单一门槛效应，最终选择单门槛模型。

（四）环境污染面板门槛效应结果分析

如表7所示，门槛值均通过1%的显著性水平检验，当技术创新指数在0.32门槛值以下时，技术创新对环境污染的影响显著为正，系数为0.119，这说明当地区技术创新指数较低时，技术创新指数每增加1%时，会导致环境污染加剧0.119%;而当技术创新指数跨过0.32门槛值时，技术创新对环境污染具有显著的抑制作用，意味着当地区技术创新能力相对较高且超过0.32时，技术创新水平的提升将有助于降低环境污染。由此说明我国285个城市的技术创新水平对环境污染具有显著的“单门槛效应”。同样，与基准回归参数估计结果一致，经济发展水平、产业结构和人口密度与环境污染呈现负相关关系，而能源消耗会加剧环境污染。其中，人口密度系数为-0.105，再次验证了人口向城市集聚有助于降低环境污染，特别是本地区的高素质人才与技术创新的协同效应更利于改善环境质量。根据《2020年中国城市人才吸引力报告》显示，2019年我国超过六成的人才流向五大城市群，其中长三角地区人口净流入最高，达5.0%。而生态环境部公布的2019年全国生态环境质量简况显示，长三角地区41个城市平均优良天数比例为76.5%，空气质量状况明显好于其他重点区域空气质量。事实数据也说明人口流动比率与地区的经济发展水平、产业空间结构和生态宜居环境密切相关，特别是随着第三产业所占比重上升时，吸纳了大量的高素质人才就业，推进了一些新兴产业、高端服务业的快速发展，由此，人口集聚对环境污染也产生了很强的抑制作用，显著促进了地区经济高质量发展。

为进一步证明技术创新水平对环境污染的作用以及门槛模型的稳健性，本文以技术创新指数门槛值0.32为界，将数据样本分为低技术创新水平城市组和高技术创新水平城市组开展分析。具体来看，研究期内我国低技术创新水平城市数量呈现逐渐递减趋势，而高技术创新水平城市数量则显著增多，东、中、西部三大地区高技术创新水平城市的增长率分别为58.73%、288%、315.79%，表明我国285个城市整体技术创新水平呈不断提升态势，且中部和西部地区的技术创新水平提升速度较快，技术追赶效应开始显现。在此基础上，本文采用模型（1）对低技术创新水平城市组和高技术创新水平城市组分别进行固定效应面板回归，结果如表8所示，在低技术创新水平样本城市组中，技术创新在5%显著性水平上对环境污染具有显著正效应，而高技术创新水平样本城市组中，技术创新在10%统计水平上对环境污染具有显著负效应，与门槛回归结论一致。其他变量中，高创新水平地区的经济发展水平、产业结构和人口密度均对环境污染具有显著负效应，对环境具有显著改善作用。而能源消耗量对环境污染的影响系数显著为正，低技术创新水平城市组的系数为0.0215，高技术创新水平城市组的系数为0.04。由此，各地区在加快推进创新驱动发展战略的同时，要不断践行新发展理念，一方面应着力推动能源转型，降低对能源的依赖程度，另一方面加快整合创新资源，推进产业转型升级，助推地区经济高质量发展。

四、结论与政策启示

本文基于2005—2016年我国285个城市的面板数据，以技术创新指数为核心解释变量和门槛变量，运用基准回归参数估计和面板门槛模型，研究技术创新水平对环境污染的直接影响特征和非线性关系，结果表明：1.技术创新对环境污染整体上呈现“先促进，后抑制”的单门槛效应。当技术创新水平低于门槛值时，技术创新会增加环境污染，这主要源于经济扩张时期，工业技术研发过程中的资源过度利用和能源大量消耗导致了环境问题的恶化。当技术创新水平跨越门槛值后，技术创新则有助于降低环境污染，原因在于随着工业技术开发过程的优化及经济转型时期创新主体意识的转变，推进了绿色技术创新的应用，而具有生态偏好的生态型技术创新又显著提升了资源利用效率和生产效率，从而达到节能减排的目的。2.总体来看，我国各城市的技术创新水平正不断提升，呈现环境友好发展态势。其中，我国低技术创新水平城市数量呈现逐渐递减趋势，高技术创新水平城市数量增长态势明显，且样本城市整体技术创新水平不断跨过门槛值。3.由于不同城市的技术创新水平存在差异，跨越门槛值呈现出显著的区域分异特征。其中，东部地区样本城市的技术创新水平仍显著高于中西部地区，但中部和西部地区的技术创新水平提升速度也较快，技术追赶效应开始显现。4.我国285个城市的经济发展水平与环境污染之间仍呈现“倒U型”关系，产业结构升级和人口集聚均有助于降低环境污染，能源消耗的增加会加剧环境污染。进一步分析表明，我国现阶段应通过推动能源转型，降低对能源的依赖程度，同时强化本地区的高素质人才与技术创新的协同效应，促进产业结构优化升级，从而有效改善环境质量。

基于以上结论，本文的政策启示如下：

第一，强化重点领域核心技术研发，提升技术研发能力。虽然我国技术创新水平对环境污染呈现显著的抑制作用，但仍存在单一门槛效应。因此，各城市应运用产业链思维，推动构建科技创新生态体系和跨境创新网络，培育科技创新企业，强化重点领域核心技术研发，融入全球分工体系;推动科研服务平台建设，构建多渠道融资服务体系，切实加强科技金融支撑，打造适于科技创新企业成长发展的全流程金融服务链;有效整合本地创新资源，吸引域外创新要素集聚，充分调动创新主体以及科技创新人才的积极性和创新活力，激发其创新能力。

第二，构建产业生态要素供给体系，推动产业转型升级。各地区应聚焦本地区重点领域、重点行业，推动构建“产业+配套、平台+生态、技术+赋能”的产业生态要素供给体系;以传统产业升级为主线，推进新型产业与本地传统业态融合发展，强化提升制造业智能制造基础支撑条件，并推进主导产业与大数据、物联网、云计算等新业态融合创新，逐步实现产业转型升级;大力发展现代服务业，完善产业配套工作，并提供便捷的融资渠道，实现人才、资金、土地、技术和信息等产业生态圈要素的高效配置和集约利用，形成良好的具有本地特色的产业生态。

第三，加强绿色技术创新与应用，实现绿色科技跃升。各城市应樹立绿色创新和节能环保理念，以“创新”“绿色”为引领，制定完善的绿色创新发展体系。首先，培养绿色技术创新主体，挖掘人才资源优势，加强与高等院校、科研院所、企业研发中心等机构的联动互助，提升绿色技术供给能力;其次，建立绿色产业发展协调推进机制，出台专项政策措施，放宽绿色产业服务消费领域市场准入，并以重大政策清单推进绿色科技发展;最后，进一步强化市场和行业监管，推进绿色产业标准建设，为企业绿色技术创新提供公平竞争和服务环境。

第四，加快数字基建的建设，推动城市间协同创新。数字基建是技术创新的新载体，有助于各城市实现传统主导产业与新兴技术的融合创新，因此，应积极推进新型基础设施建设，积极营造良好的创新网络环境，优化科技创新管理办法，为技术创新发展提供优越的运营环境，从而有效降低环境治理成本。同时，还应加强城市间的协同创新，推进技术创新成熟地区对技术创新落后地区的精准帮扶，促进全域要素的有效流动和资源的优化配置，实现优势互补，助推低创新水平城市的产业结构优化升级，进一步释放各城市的潜力、活力，从而推进经济高质量发展。

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An Analysis of the Threshold Effect of Technological Innovation on Environmental Pollution Reduction

——An Empirical Test Based on Panel Data of 285 Cities in China

FAN Xiaoli

Abstract： This paper analyzes the threshold effect of technological innovation on environmental pollution in China based on panel data from 285 cities by building a nonlinear panel threshold regression model.The results show that technological innovation has a single threshold effect on environmental pollution. When the technological innovation level is lower than the threshold value， technological innovation will increase environmental pollution. When the technological innovation crosses the threshold value， technological innovation has a significant inhibition effect on environmental pollution.The technological innovation level of all cities in China keeps crossing the threshold value. The technological innovation level of the sample cities in the eastern region is still significantly higher than that of the central and western regions， but the technological catch-up effect of the central and western regions begins to appear.In addition， there is an "inverted U-shaped" relationship between the level of economic development and environmental pollution， and the upgrading of industrial structure and population agglomeration are both conducive to improving the environment.Energy consumption is not conducive to the improvement of environmental problems.Therefore， it is important to promote the optimization and upgrading of industrial structure， improve the innovation of ecological environment， actively carry out green technology innovation activities， and promote the collaborative innovation development of cities.

Key words： technological innovation; environmental pollution; panel metering; threshold effect

責任编辑：翟   祎

基金项目：天津市科技发展战略研究计划项目“天津市科技创新生态系统演化路径与发展建设研究”，项目编号：18ZLZXZF00280。

作者简介：范晓莉（1982—），女，经济学博士，天津城建大学经济与管理学院副教授、硕士生导师。