程广斌，王朝阳

（石河子大学 经济与管理学院，新疆 石河子 832000）

一、引言与文献综述

改革开放以来，中国经济实现了跨越式发展，但负面问题接踵而来，自然资源逐渐枯竭、生态环境日益恶化均不利于人类福祉的改善，严重制约中国可持续发展的进程。在新发展理念下，经济发展不等同于经济繁荣，而是集经济增长、环境保护、人类福利为一体的综合性指标（蔺鹏和孟娜娜，2020）［1］。因此，中国需尽快打破经济发展瓶颈，以节约资源和环境保护为前提，以追求人民福利为目标，实现经济、环境、社会协同并进。如何提高地区生态福利绩效，实现经济、环境、社会协调发展，已经成为学术界和政府关注的热点问题。要素驱动的经济发展方式已不再适应新发展需要，科技创新成为经济发展的第一推动力。科技创新不仅可以缓解经济发展与生态环境之间的矛盾，还可以提升人类福利水平，是实现可持续发展的主要动力（陈亮和哈战荣，2018）［2］。中国已进入创新驱动发展阶段，要提升地区生态福利绩效，必须以扎实的创新能力为基础。环境分权是中国具有的特色环境治理模式，中央政府将环境权力下放给地方政府，使得地方政府在环境治理方面具有一定的自主权。然而，在中央政府激励和约束双重制度下，地方政府因政绩考核和官员晋升等因素，会导致一定程度的投资偏好和财政支出结构扭曲（李光龙和周云蕾，2019）［3］。因此，在中国特色环境分权背景下，科技创新能否成为地区生态福利绩效的重要推动力？环境分权能否发挥科技创新对地区生态福利绩效的驱动作用？环境分权的调节作用是否存在空间异质性和门槛效应？研究这些问题，对落实中国2030年可持续发展议程具有重要意义。

关于生态福利绩效的研究可以分为三个阶段，分别为早期阶段、中期阶段和现阶段。①早期阶段以Daly（1974）［4］为代表，他提出各国可持续发展水平可以通过衡量每消耗一单位自然资源所导致的社会福利水平进行度量，但在研究中并没有给出具体的测算指标。②中期阶段主要从理论上强调生态福利绩效的必要性、基本内涵和遵循的原则。国内学者以诸大建和张帅（2014）［5］为代表，在早期研究基础上首次定义生态福利绩效，即将自然资源投入转化为社会福利的能力提升，并采用HDI与生态足迹之比将指标量化。③现阶段对生态福利绩效的研究由理论研究逐渐转为以数据为支撑的数理模型研究，研究范围从国家层面（臧漫丹等，2013）［6］扩展到省级层面（钟水映和冯英杰，2017）［7］和城市层面（朱远和刘国平，2017）［8］；研究方法由比值法扩展到数据包络法（龙亮军等，2017）［9］；研究内容从生态福利绩效测度扩展到指标分解（王圣云等，2020）［10］、影响因素（李成宇等，2019）［11］及空间效应（邓远建等，2020）［12］。

关于科技创新与生态福利绩效关系的研究，大多学者从绿色发展角度展开分析。科技创新引领绿色发展，一方面为生产提供绿色技术，实现生产方式绿色化；另一方面倡导绿色消费理念，实现生活方式绿色化。将生产、生活、生态三者高度融合，成为实现经济高质量发展的重要武器。黄娟（2016）基于“三生”视角，从理论方面论证科技创新的重要方向就是绿色发展，并从理念、机制和人才等方面探讨了中国绿色创新的发展道路［13］。冯吉芳（2017）［14］通过构建绿色发展指标衡量地区生态福利绩效水平，并从理论和实证两方面分析绿色发展的创新驱动机制，进一步分析了创新与绿色发展的协同演化机理。滕堂伟等（2019）［15］从时间和空间两个角度研究发现，长江经济带科技创新与绿色发展之间实现协调发展，两者协调水平在时间上逐步上升，在空间上呈集群化分布。侯纯光等（2017）［16］研究发现，科技创新与绿色发展在时间演变和空间分布上具有相似性，并进一步得出科技创新对绿色发展具有正向促进作用。李兰冰等（2021）基于节能减排视角研究了中国城市层面绿色发展的技术创新赋能机制，研究发现，技术创新可显著提升城市绿色发展，并进一步分析节能减排效应是技术创新促进城市绿色发展的重要机制［17］。

关于环境分权与生态福利绩效的研究，多数学者单纯从环境视角分析。一些学者支持环境集权，Burgess et al.（2012）［18］认为，中国现行的行政制度在很多方面给予地方政府较大的决定权，地方政府为了追逐自身利益，往往会降低地方环境标准，加剧地区逐底竞争，降低了环境政策的效率，最终导致环境污染严重。Boskovic（2015）［19］认为，环境污染具有外溢性特征，而环境管理权的不集中会导致环境污染内部化动力不足，进一步加剧了地方政府逐底竞争，最终导致环境权力下放到地方政府的无效性。另一些学者支持环境分权，白俊红和聂亮（2017）［20］认为，环境权力下放会对地方政府的环境管理形成一种强而有力的约束，促进环境保护。Goelr et al.（2017）［21］认为，地区之间存在异质性，地方政府比中央政府拥有更好的信息优势，可以高效率满足公共偏好。Millimet（2008）［22］认为，环境分权会提高地方政府对环境保护的责任，在特定范围内，地方政府制度的环境标准更具有一定的透明度，以便于公众监督，进而带动公众的环境保护意识。此外，也有学者认为环境分权对地方政府环境管理程度和执法行为产生的影响不显著，即使存在环境分权的污染外溢现象和搭便车行为，也并不能说明中央环境集权的效果要优于环境分权（Sigman，2005）［23］。

现有文献围绕生态福利绩效测算、科技创新与绿色发展、环境分权与环境污染等方面进行了深入研究，然而仍存在一些不足：一是大多数学者集中在创新、环境分权与生态环境之间的研究，缺乏基于福祉视角扩展生态效率的实证研究；二是缺乏环境分权下科技创新对生态福利绩效的影响研究。本文结合中国特色治理模式，以中国29个省份（不包括西藏、新疆和港澳台地区）为研究对象，对地区综合创新水平和生态福利绩效进行测算，实证分析科技创新能否成为驱动地区生态福利绩效提升的核心要素？科技创新驱动生态福利绩效提升是否存在环境分权的调节效应？厘清中央与地方政府的环境治理和科技创新责任，提高人民福祉水平，促进地区实现可持续发展目标。

二、理论分析与研究假设

（一）科技创新与生态福利绩效

只有弄清科技创新影响地区生态福利绩效的内在机制，才能实现科技创新带来的可持续发展目标。生态福利绩效体现了一国或地区自然资源消耗向人类福祉转化的能力，是经济增长、环境保护和人类福利共同发力的结果，而科技创新作为经济发展的核心因素，对地区生态福利绩效的提升有着重要推动作用。从生产方式上看，一方面，实现了能源结构的转变，利用技术进步发现可循环能源和清洁能源，代替传统能源，减少能源消耗，为绿色生产提供坚实的基础；另一方面，实现了产业结构的转型，利用技术进步培育新兴产业，在节能环保产业上不断突破技术障碍，促使传统高污染产业向高质量、高效率产业转型。从生活方式上看，科技创新开拓了新的理念，利用技术进步不断引导绿色消费，鼓励绿色出行、绿色居住等，实现了文明健康的理想生活方式转变（黄娟，2017）［13］。综上，科技创新一方面促进企业生产向低污染、高附加值方向转型，既增加了社会财富又实现了资源节约；另一方面深化绿色理念，助力全民绿色生活开启新征程。因此，科技创新通过技术进步实现了生产和生活绿色化，促进地区生态福利绩效的提高，实现地区可持续发展。

（二）环境分权、科技创新与生态福利绩效

环境分权是一种特色环境管理方式，由中央政府向地方政府推行，将环境政策制定和实施的权利交由地方政府，地方政府成为环境保护的主要负责人。在产权界定明晰的前提下，环境具有两大特征，一是排他性，二是可转让性。环境分权明确了地方政府的主体地位，环境分权下政府面临的问责压力加大，使得地方更致力于环境治理工作。然而，地区之间的环境污染问题存在密切联系，环境污染具有较强的空间外溢性，地方政府在制定环境政策时往往忽略对其他地区环境污染带来的影响，从而导致政策实施的无效率或低效率。另外，环境治理是一项投资规模大、周期长、见效慢的系统性工程，在中央政府和公众需求双重压力下，地方政府会大幅度提高环境支出比例，在某种程度上对科技、教育、医疗等社会性支出产生挤出效应，不利于科技创新的产出，从而减缓经济增长速度（傅勇和张晏，2007）［24］。基于以上分析，本文提出假设1、假设2。

H1：科技创新正向促进地区生态福利绩效，是提升地区生态福利绩效的关键因素；

H2：环境分权对科技创新驱动地区生态福利绩效具有负向调节作用。

三、科技创新能力与生态福利绩效的测度

（一）科技创新能力测度

创新是一种综合能力，仅从某单一指标不足以全面评价中国各个区域的综合创新水平。科技创新能否成为核心驱动力主要取决于三个方面：一是地区发展是否具备基本创新条件；二是从研发创新到产品生产，再到市场扩散，科技创新的整个过程是否通畅，这影响到科技创新成果是否实现了自身价值；三是是否具备有利的创新环境。为保证科学合理、全面评价地区科技创新能力，本文从以下三个方面构建科技创新综合指标体系，具体见表1所列。

表1 科技创新综合指标体系

均方差客观赋权法是一种测算综合指标常用的方法，并且可以在合成指标的过程中减少信息损失量，故本文采用该方法测算科技创新能力。表1中，采用大中型工业企业国内技术购买费用与国外技术引进费用之和来表示企业技术引进经费；选取私营企业就业人数占总就业人数之比来表示非国有经济比重；选取私营企业占规模以上工业企业主营业务收入之比来表示非国有经济总产值份额。本文以中国29个省份2005—2018年的数据为分析基础，以上数据均来源于win数据库、《中国劳动统计年鉴》、各省份《统计年鉴》以及《中国科技统计年鉴》。

（二）生态福利绩效测度

本文将借鉴诸大建和张帅（2014）［5］的研究，通过比值法计算地区生态福利绩效，采用人类发展指数（HDI）与人均生态足迹指数（AEF*）之比来表示，公式如下：

其中：EWP表示生态福利绩效；HDI表示人类发展指数；AEF表示人均生态足迹，为保证计算结果准确性，AEF在计算过程中与HDI保持一致，进行无量纲化处理。人类发展指数采用《2010人类发展报告》中的计算方法，公式如下：

其中，平均受教育年限由各个阶段的人口受教育年限的平均值而得，预期受教育年限由累加各个阶段的毛入学率而得。由于部分数据缺失，本文在计算过程中将小学毛入学率默认为100%，2005—2010年初高中毛入学率由后几年的数据拟合得到，高等教育毛入学率近似等于高中毛入学率，而预期寿命数据通过线性插值法得到。

本文借鉴王洪波（2013）［25］的研究，生态足迹（EF）以四种不同类型生态足迹之和来表示，其中：EF1表示污染生态足迹；EF2表示消费生态足迹；EF3表示水资源生态足迹；EF4表示生产生态消费足迹。具体计算公式如下：

式（4）中：d代表三种污染物（水、大气、固体废物）；Qd代表污染物排放量；γ为均衡因子，三种污染物均衡因子分别为0.05、0.37、3.91；Yd表示土地污染物吸收能力。式（5）中：j为化石能源种类；γb、γc分别代表化石能源、建筑用地均衡因子，取值为0.19和3.91；Cj和Ac分别代表化石能源和电能年消费量；Yj和Yc分别代表化石能源和电能全国平均生产力。式（6）中：e代表水资源；W为消费量；γe代表水资源均衡因子，取值5.19；P代表全国生产能力。式（7）中：k代表四种生产土地类型（耕地、林地、草地、水域）；n代表第k类生物质种数；γk代表四类土地均衡因子，取值为3.91、0.67、0.10、0.05；Yki、pki分别代表第k类土地第i种生物质平均生产力、年产量。

以上HDI和EF计算数据主要来源于《中国统计年鉴》《中国林业统计年鉴》《中国农业统计年鉴》以及各地区教育统计公报和统计年鉴。

（三）测度结果

图1展示了2005—2018年中国整体生态福利绩效趋势。由图1可知，中国生态福利绩效值整体呈上升趋势，生态福利绩效值自2005年的0.117上升至2018年的0.198，其中2005—2008年上升剧烈，2009—2011年上升趋于平稳，2012年有轻微下降，2013年以后又呈现平稳增长。党的十八大以来，党中央和国务院高度重视生态文明建设，对绿色发展和绿色生活制定重要方针政策，不断释放生态红利。党的十九大报告重新定义社会主要矛盾，并进一步指出现代化建设既要创造财富满足生活需要，也要提供优质生态产品满足生态环境需要。由此可见，中国近几年以政策为引领，在人类福利上提升科教水平，完善社会保障体系；在生态治理上以绿色为底色，践行绿色发展理念，从而使人类福利水平快速提高且自然消耗速度减慢，生态福利绩效得以有效提升。

图1 2005—2018年中国整体生态福利绩效值

表2为中国29个省份2005—2018年科技创新能力和生态福利绩效的平均值及排名。从科技创新能力看，东部地区高于全国平均值，而中西部地区均低于全国平均值，科技创新能力两极化明显，说明中国科技创新能力在东部地区形成增长极，中西部地区处于弱势状态。东部地区在创新资源、人力资本等方面优势显著，有利于激发创新活力，而中西部地区创新环境尚不成熟，既缺乏基础设施等“硬件”建设，也缺乏制度保障等“软件”措施，创新水平滞后。从生态福利绩效看，高于全国平均水平的城市有8个，其中6个分布在东部地区，大多数中西部地区均低于全国平均水平。东部地区存在资本和技术优势，经济、科教和医疗实力雄厚，社会福利资源充足，生态福利绩效水平遥遥领先；中部地区以能源和工业发展为主，经济、科教和医疗条件较好，但因其工业结构不合理，以重工业为主的产业结构给生态环境带来了破坏，降低了地区生态福利绩效；西部地区经济福利水平较低，虽存在自然资源优势，但随着资源依赖增强，生态环境问题日益严峻，在此双重影响下，使得生态福利绩效水平较低。整体来看，北京、上海、江苏、广东、浙江的科技创新能力在全国排名前五位，上海、浙江、北京、广东、江苏的生态福利绩效在全国排名前五位，这些省市均分布在东部地区。因此，以上研究结果在一定程度上表明科技创新能力与生态福利绩效具有一致性，一个地区的科技创新能力较强，意味着该地区也具有较高的生态福利绩效。因此，为了更准确地考察科技创新能力与地区生态福利绩效的关系，需进一步构建模型进行实证分析。

表2 各地区科技创新能力与生态福利绩效排名

续表2

四、模型设计与实证分析

（一）空间杜宾模型

在知识溢出和人才流动效应下，科技创新活动具有明显的“空间外溢”特征［26］。地区经济的发展特征也并非孤立存在，与其他地区可能存在某种空间联系，考虑地区科技创新和生态福利绩效的空间外溢性，本文首先使用经济距离权重的Moran'sI指数对核心变量进行空间自相关检验，其次建立空间计量模型，最后实证分析科技创新与生态福利绩效的关系。空间计量模型有三种，其中空间杜宾模型（SDM）同时考虑了自变量与因变量之间的相关性，其估计结果比空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM）更具解释性。故本文采用空间杜宾模型，具体形式如下：

在模型（8）的基础上，结合中国特色治理模式，继续研究环境分权下科技创新与生态福利绩效的关系，在现有模型上增加环境分权与科技创新的交互项，公式如下：

其中：i为地区；t为时间；ewp为生态福利绩效；innov为科技创新能力；X为控制变量；ρ为空间自回归系数；W为空间权重矩阵；α为截距项；u为随机扰动项。

由于存在内生空间交互项产生的反馈效应，在Lesage（2009）［27］研究的基础上，为了减少甚至避免空间杜宾模型在检验空间溢出效应时出现的偏误，又将空间溢出效应分为直接效应、间接效应和总效应三个部分。具体计算公式如下：

其中，X′为模型中所要决定的变量。Y对X′求偏导的第k个变量的矩阵如下：

其中：直接效应（X对本地区Y的影响）由矩阵对角线的平均值计算而得；间接效应（X对周边地区Y的影响）由矩阵非对角线的平均值计算而得；总效应（X对Y的总影响）由矩阵所有元素平均值计算而得。

（二）变量选取

1.被解释变量

被解释变量为生态福利绩效（ewp），采用上文的比值法进行测度。

2.核心解释变量

核心解释变量有2个：①科技创新能力（innov），采用上文均方差权值法进行测度；②环境分权（ed），借鉴祁毓等（2014）［28］的计算方法，用地区人均环保人员数与全国人均环保人员数之比来衡量，并以（1-GDPit）/GDPi进行平减处理。为了确保环境分权变量以及实证结果的有效性和准确性，同样参照祁毓等（2014）的做法，在进行稳健性检验时，本文还选择了环境行政分权指标（ed1）和环境监测分权指标（ed2）作为环境分权变量的代理变量，计算方法与环境分权的测度一致。

3.控制变量

控制变量包括：①城市化水平（urban），采用城市常住人口占地区总人口比重衡量；②基础设施水平（infra），采用每万人公路长度衡量；③社会性支出（pub），采用社会保障和就业支出占财政支出比重衡量；④金融水平（fin），采用金融机构存贷款总额占GDP比重衡量。

主要变量的基本统计见表3所列。

表3 变量的描述性统计

（三）实证结果分析

1.科技创新和生态福利绩效空间相关性的Moran'sI指数

Moran'sI指数的范围介于-1和1之间，若该指数为正值，则表示各区域之间存在正相关的空间关系；若指数为负，则表示区域之间存在负相关的空间关系；若该指数为零，则表示区域之间不存在相关性。Moran'sI指数的计算公式如下：

其中：n=39；Y表示生态福利绩效；Y为其平均值；s2表示Y的方差；W为空间权重矩阵。表4为2005—2018年中国29个省份科技创新能力和生态福利绩效的Moran'sI指数。由表4可知，两个变量的Moran'sI指数显著为正，表明中国各地区创新能力和生态福利绩效存在显著的空间外溢性。

表4 科技创新能力和生态福利绩效的Moran's I指数

2.空间杜宾模型估计结果与分析

利用空间杜宾模型对方程（8）和（9）进行估计，得到模型1和模型2，结果见表5所列。由表5可知，在模型1和模型2中，生态福利绩效的空间滞后项系数ρ显著不为0，且为正值，说明地区之间的生态福利绩效并不是相互独立的，存在相互依赖性。在此情况下，科技创新的回归系数不能准确解释地区生态福利绩效的变化。基于此，本文利用空间杜宾模型的直接效应、间接效应和总效应对方程（8）和（9）进一步估计，得到模型3和模型4，结果见表6所列。

表5 空间面板杜宾模型估计结果

表6 空间效应分解

由表6模型3可知，对于核心解释变量而言，科技创新对生态福利绩效的直接效应、间接效应和总效应在1%水平下都显著为正，说明科技创新是提升地区生态福利绩效的关键因素，验证了本文的H1。一方面，在技术进步和制度改革下，企业通过改变生产方式、降低能耗、生产绿色产品，实现经济结构的高端化调整；另一方面，创新引领绿色消费，促进生活方式提升，推动生产绿色化和生活绿色化的融合，最终实现经济、环境、社会的协调发展。此外，随着信息技术的不断传播以及市场化水平的提高，相邻地区可依托地理优势，通过模仿和学习实现技术突破，进而推动地区产业功能升级，不断增加地区生态福祉。因此，科技创新一旦在某地区产生，在外溢作用下不断向周边地区扩散，带动了相邻地区的生态福利绩效。

在一系列控制变量中，城市化的直接效应、间接效应和总效应都显著为负，说明城市化不利于地区生态福利绩效的提高。一方面，城市规模扩大导致“挤出效应”大于“集聚效应”，大量人口在城市集聚，最终导致就业不足、基础设施负荷过重、环境污染等负面效应，对地区生态福利绩效产生不利影响；另一方面，本地区城市化“虹吸效应”的存在导致邻近地区大量资本和人才流失，并向相邻地区进行污染转移，不利于邻近地区的经济发展和环境保护。基础设施的直接效应显著为正，间接效应显著为负。基础设施的改善提高了区域可达性，加快了区域间知识与技术的流动，创造了跨地区竞争环境，推动企业进行绿色创新，淘汰污染环境的落后企业，对人们的生活状态和企业的生产方式都会产生积极影响；同样，本地区基础设施完备会对周边地区经济产生拉力，产生负向外溢性。社会性支出的直接效应显著为正，间接效应为负，说明政府社会性财政支出的增加不仅可以提高居民生活质量，还可以加速人力资本积累，进而提升人们幸福指数［29］。金融发展水平的直接效应、间接效应和总效应都显著为正，说明金融具有引导经济资源优化配置等功能，能够在极大程度上决定实体经济发展方向，促使资本更多地流向绿色创新企业，同时也为经济发展注入充足的市场活力［30］，有利于地区生态福利绩效的提升。

对于交叉项而言，由模型4可知，环境分权的估计系数显著为正，环境分权与科技创新交叉项的估计系数显著为负。在环境分权下，一方面，各地方环保部门依据本地居民环境偏好的差异以及本地环境治理的实际情况等制定符合本地具体情况的环境保护政策，提高环境质量；另一方面，在权责明晰制下，地方政府环境治理的责任和压力较大，中央政府构建了环境政策激励和约束机制，同时，公众对环境保护的偏好日益增加，使得地方政府对环境保护的关注和投入更多［31］。企业为了响应地方号召，在产品生产过程中不断提高“环境合规成本”，对研发创新投入产生一定的“挤出效应”，不利于企业的技术进步，弱化了创新对生态福利绩效的推动作用。因此，环境分权减弱了科技创新对地区生态福利绩效的正向推动作用，验证了本文的H2。

3.稳健性检验

（1）替换环境分权变量。为保证本文的结果更加稳健，将环境分权指标替换为环境行政分权（ed1）和环境监测分权（ed2）指标，对地区生态福利绩效进行回归，回归结果见表7所列。由表7可知，科技创新对本地生态福利绩效的估计结果显著为正，环境行政分权、环境监测分权分别与科技创新的交叉项对本地生态福利绩效的估计结果均显著为负，表明科技创新有利于地区生态福利绩效提升，科技创新对生态福利绩效的促进作用会随着环境分权程度的加剧而降低。替换环境分权指标后，与前文估计结果基本保持一致，说明了本文回归结果的稳健可靠性。

表7 替换环境分权指标的稳健性检验

（2）科技创新滞后一期。科技创新从投入到产出经历的时间较长，对地区生态福利绩效的影响可能存在滞后性。基于此，为保证估计结果稳健，本文将核心解释变量科技创新滞后一期（L.innov），对地区生态福利绩效进行分析，回归结果见表8所列。由表8可知，科技创新对本地生态福利绩效的估计系数显著为正，环境分权与科技创新的交互项对本地生态福利绩效的估计系数显著为负，与前文估计回归结果基本保持一致，进一步验证了本文回归结果的稳健可靠性。

表8 科技创新滞后一期的回归结果

五、进一步分析

（一）地区异质性检验

鉴于地区间环境分权水平和科技创新能力存在较大差异，有必要对环境分权下科技创新对生态福利绩效的影响进行异质性检验，结果见表9所列。由表9可知，对于东部地区，在1%显著水平下，科技创新驱动本地区生态福利绩效提升，环境分权负向调节科技创新对本地生态福利绩效的正向驱动作用，表明科技创新是提升东部地区生态福利绩效的关键因素，但会随着环境分权程度的加大而逐渐减弱；对于中西部地区，科技创新对本地生态福利绩效的估计结果在10%水平下显著为正，科技创新与环境分权交互项对本地生态福利绩效的估计结果为正，但不显著，表明中西部地区环境分权对科技创新驱动生态福利绩效的调节作用不明显。主要是因为中西部地区缺乏产品研发积极性，研发投入不高，科技创新能力低，环境治理成本的增加对研发投入的挤出效应影响较小。

表9 地区异质性回归结果

（二）门槛效应检验

上文分析环境分权存在负向调节作用，那么对于不同程度的环境分权，科技创新对地区生态福利绩效的作用如何？是否存在环境分权门槛效应？只有打开中间环节才能深刻认识科技创新对地区生态福利绩效的影响。Hansen（1999）［32］在传统门槛模型的基础上克服其缺点，在模型中建立了未知门槛值作为变量，形成了非连续函数，检验是否存在“门槛效应”，并有效估计模型参数值。为了弄清科技创新影响生态福利绩效的中心环节，本文选取环境分权、环境行政分权及环境监测分权三个分权指标作为门槛变量，分别建立门限面板数据模型。

其中：edi分别代表环境分权、环境行政分权以及环境监测分权；I（g）为指标函数；λ1，λ2，…，λn为模型估计的门槛值。

根据上述模型，本文首先检验不同环境分权下门槛值效应的存在性，见表10所列。再采用Hansen三步法确定变量的门槛值和参数估计，见表11所列。由表10可知，在1%的显著水平下，科技创新对地区生态福利绩效存在环境分权单门槛效应；在1%的显著水平下，科技创新对地区生态福利绩效存在环境行政分权单门槛效应；在5%显著水平下，科技创新对地区生态福利绩效存在环境监测分权双门槛效应。由表11可知，当环境分权小于1.214 3时，科技创新对生态福利绩效的估计系数为0.302 6；当环境分权大于1.214 3时，科技创新对生态福利绩效的估计系数下降到0.195 3，显著性水平也在下降（t值由5.58下降到3.45）。当环境行政分权小于2.602 7时，科技创新对生态福利绩效的估计系数为0.253 7；当环境行政分权大于2.602 7时，科技创新对生态福利绩效的估计系数下降到0.188 0，显著性水平也在下降（t值由4.13下降到2.90）。当环境监测分权小于3.561 7时，科技创新对生态福利绩效的估计系数为0.232 5（t=4.04）；当环境监测分权介于3.561 7～6.360 2时，科技创新对生态福利绩效的估计系数下降到0.149 8（t=2.28）；当环境监测分权大于6.360 2时，科技创新对生态福利绩效的估计系数下降到0.029 4（t=0.44），且不再显著。因此，由门槛估计结果可得，科技创新只有在合适的环境分权水平下，才能积极推动地区生态福利绩效，进一步验证了H2。

表10 门槛效应估计与检验结果

表11 门槛值及参数估计

六、结论与政策建议

实现经济增长、生态保护、民生福祉协调发展，必须要以坚实的科技创新能力为基础。本文基于2005—2018年中国29个省份数据，采用均方差权值法和比值法测算地区科技创新能力和生态福利绩效，从理论和实证两方面研究环境分权下科技创新与地区生态福利绩效的关系。研究发现：①各地区科技创新能力和生态福利绩效差距较大，东部大多地区科技创新能力和生态福利绩效高于全国均值，而中西部地区科技创新能力和生态福利绩效低于全国均值；②科技创新能显著提升地区生态福利绩效，环境分权与科技创新之间存在交互效应，环境分权负向调节科技创新对地区生态福利绩效的正向推动作用；③环境分权对科技创新驱动地区生态福利绩效的调节作用存在空间异质性和门槛效应，东部地区环境分权负向调节作用显著，中西部地区环境分权调节作用不显著，科技创新对地区生态福利绩效的驱动作用随着环境分权程度的增大而逐渐减弱。由此可见，提升地区生态福利绩效，既要完善地区科技创新体系，又要采取合适的环境分权管理方式。

第一，推进人类福利提升和资源节约双赢模式。各地区应积极响应国家绿色发展政策，培育新业态新模式以促进绿色可持续发展，提高自然资源消耗带来的人类福利产出效率［33］。在中国生态福利绩效“东强、中西弱”的局面下，各地区应结合自身特点，瞄准“滞增”痛点，寻找绿色发展新路径。东部地区依托资本和技术优势，加大资源开发类技术创新投入，大力开发新能源产业，实现生产方式和生活方式绿色化；中西部地区应摆脱自然资源依赖困境，制定资源节约和循环利用的税收优惠政策，对高污染产业加强监管，形成倒逼机制，从而加快产业转型升级，推动产业链向中高端迈进。

第二，充分发挥科技创新对地区生态福利绩效的正向驱动作用。在“创新中寻找出路”，是中国实现经济、环境、社会协调发展的唯一选择。积极发挥政府引导作用，明确科技创新两大任务：一是强化科技创新对绿色发展的驱动作用，解决经济发展中的环境污染问题，加快产业转型升级，逐步实现生产过程清洁化和产业结构绿色化；二是加强科技创新的转化利用，推动创新成果市场化，建立科技创新激励与约束机制，加快实现社会福利最大化。此外，优化创新资源配置，实现资本、人才、技术等创新资源在不同地区的充分流动，最大限度发挥要素流动过程中的空间溢出效应，进而促进各地区生态福利绩效的协同提升。

第三，厘清政府的环境治理与科技创新责任。要合理引导地方政府偏好，优化地区环境治理支出与科技创新支出结构，减轻环境支出对科技创新投入的压力，将压力转化为动力，提升地区科技创新效率。推进中央和地方有关环境保护方面事权和管理权的合理划分，把握适度的环境分权水平。

第四，科技创新驱动地区生态福利绩效的政策制定需因地制宜。东部地区要充分发挥科技创新对生态福利绩效的推动作用，可适当降低环境分权程度，一方面加快东部地区在创新引领上的突破，实现创新量变到质变的转换；另一方面提升地区环保政策的执行能力，对地方环保机构的垂直管理进行本质性改革。中西部地区要进一步加大科技创新投入，既要夯实创新的物质技术基础，也要健全创新激励制度，不断激活创新活力。