赵春明，魏云飞

（北京师范大学经济与工商管理学院，北京 100875）

自2001 年加入WTO 以来，中国精准把握经济全球化带来的深入发展机会，积极推动进口贸易自由化，分阶段调整进口许可、进口配额等政策规制，依靠国内劳动要素禀赋优势和相对宽松的环境管制，进一步释放国内进口动能。2006 年中国首次提出“积极扩大进口”，主动取消部分产品进口管制，满足国内经济发展的原材料供应，及人民生活的日常需求，提高进口便利，更好发挥进口对国民经济的拉动作用。至此，中国拉开主动扩大进口的帷幕。经过多年的发展，中国进口贸易逐步从量的增长向质的提升转变。一方面，进口贸易规模不断上升，进口总额从2000 年的1.86 万亿元增长至2021 年的17.36 万亿元；另一方面，进口商品结构不断优化调整，中高技术商品成为最主要的进口商品种类。

然而，经济增长与贸易扩张不可避免地带来了环境污染问题，其中工业企业既是国际贸易的参与主体，又是污染排放的源头。因此，在经济结构转型以及发展动能转换的重要阶段，实现中国工业企业减污降碳至关重要。研究企业进口技术复杂度与企业污染排放密度之间的关系，不仅可以明晰企业进口的环境效应，而且对实现中国“双碳”目标以及经济高质量发展有着非常重要的实践价值和意义。

1 文献综述

现有文献中大部分与进口技术复杂度测算相关的研究，着眼于测度方法的不断演进及进出口商品技术复杂度的国际比较，其中进口技术复杂度的测算一般沿用出口技术复杂度的计算方法。Michaely[1]首先建立了商品出口技术复杂度计算模型。Hausmann 等[2]在Michaely 的基础上进行了改进，以显性比较优势指数作为权重得到出口技术复杂度。樊纲等[3]运用显示技术附加值赋值这一原理，在此基础上开展贸易品技术附加值水平识别相关研究，并结合上述原理提出了较为具体的赋值方法，创造性地提出四种建立在贸易品技术分布基础上的贸易结构分析方法，这些方法分别为：竞争互补指数、竞争压力指数、技术高度曲线以及贸易品高低技术分类分析法，文章根据所提方法对中国对外贸易结构进行了整体性分析研究，目前中国出口结构已经从先前的低技术附加值变成中等技术附加值为主的形式，而进口仍然以中高技术为主。杜修立等[4]在樊纲等[3]基础上，提出全新的出口贸易技术结构测算方式，该方式结合一国产品总生产在全球的分布权重及SITC 三位码分类水平，站在国际比较的层面对中国改革开放至今的贸易出口技术水平进行分析，结果表明虽然中国出口贸易技术水平始终表现出持续上升的状态但仍然较低。杨汝岱等[5]在Hausmann 等[2]研究基础上，通过剔除技术复杂度中与本国相关的部分，对贸易商品技术复杂度及国家产品出口技术含量给出了新的定义。Xu[6]拓展了研究角度，将全国人均GDP 这一数值替换为中国沿海的9 个出口主力省份的人均GDP 加权平均值，同时综合考量不同产品存在的质量差异，使用出口产品单位价格考量产品质量水平，在一定程度上调整了国家产品出口技术复杂度的计算。

随着测算方法的成熟，近几年关注进口技术复杂度经济效应的研究逐渐增多。一方面，进口技术复杂度提升促进了经济增长。徐光耀[7]在计算过程中选取中国四个主要进口贸易伙伴：法国、澳大利亚、日本以及俄罗斯，针对不同进口贸易结构下进口贸易对经济增长的促进作用展开分析，结果表明扩展优质产品、核心设备以及中国短缺资源能够为国内生产总值提升带来积极影响，而杨玲[8]测算了“一带一路”规划中所包含的18 个省份的生产性服务业进口技术复杂度水平，并检验了其对中国制造业带来的增加值提高效应，同时文章发现生产性服务业进口技术复杂度对于制造业增加值提升表现出明显的区域异质性。Chen 等[9]研究发现进口技术复杂度提升对于经济高质量发展具有显著的促进作用，尤其是进口中间品与最终品。另一方面，进口技术复杂度的外溢性为进口国带来技术进步。叶灵莉等[10]针对国家进口产品贸易结构及技术进步之间的作用展开了研究，其协整分析结果表明，进口贸易过程中资本品及中间品能够对技术进步产生明显的正向影响，中间品表现出更强的技术溢出。钱学锋等[11]借助Feenstra[12]的研究建立了能够观察进口商品结构发展变化的测算方法，同时计算了国家进口商品结构变化对于制造业全要素生产率的作用，结果表明处于制造业产业链上端的行业，其扩展进口产品的种类能够对全要素生产率产生正向促进影响；同时，自身行业进口产品丰富度提升无法有效推动这一数值的提高。黄茂兴等[13]将中国31 个省（市）在1991 年至2007 年间的面板数据作为研究样本，对技术发展、产业结构升级同国家经济增长之间的关系进行了分析，结果表明技术水平提升、经济增长以及科学的资本深化可以对国家产业结构升级过程带来积极的影响。

进口技术复杂度与企业污染之间的关系问题，本质上是从企业层面研究贸易与环境之间的关系，而要理解它们之间的关系需要梳理影响企业排放的因素。人口及经济密集度提升对污染物排放密度的降低具有积极作用[14]，同时产业集聚与环境污染具有空间溢出效应。苏丹妮等[15]聚焦产业集聚及其集聚模式对企业减排产生的影响，研究发现产业集聚通过降低中间品价格、提升全要素生产率水平、优化企业污染处理能力三种主要方式降低企业污染排放密度。Shapiro 等[16]建立量化模型发现，1990年到2008 年美国制造业污染下降背后主要的驱动因素是环境规制。Bao 等[17]收集了中国31 个省份层面84 个区域法规，运用DID 与合成控制法估计中国省级层面环境立法与区域污染间的因果关系，研究发现仅仅当环境法规被严格执行时才能显著降低区域污染排放。而韩超等[18]在约束性污染物总量控制的基础上，将二氧化硫作为具体样本案例，对减排压力当中不同地区实现减排的方式进行了探索，研究结果显示站在企业层面来看，约束性污染物总量控制会产生明显的减排效应，其将推动企业应用更为清洁的生产方式。

通过梳理文献发现，目前对进口技术复杂度的测算主要集中在行业层面，虽然已有文献尝试将其与环境质量联系，但仍然较少聚焦在污染排放的微观主体层面。本文的主要边际贡献如下：一是聚焦参与贸易和污染排放的微观主体——制造业企业，探究制造业企业层面的进口技术复杂度与其污染排放密度的关系，为进口的环境效应提供直接的微观证据。二是补充了贸易环境效应的机制检验结论，即企业进口技术复杂度与其人力资本存在“互补效应”，且企业全要素生产率对进口技术复杂度的减排效应具有调节作用。三是利用尚未广泛使用的中国企业污染排放数据库，并将其与工业企业数据库及海关数据库进行匹配，使用企业污染物排放量与总产值的比值取对数作为污染度量指标，从而可以更加客观地衡量企业的污染排放水平。

2 理论假说

国际贸易主要通过规模效应、技术效应以及结构效应对企业污染排放产生影响，其中规模效应对企业污染排放具有正效应，而技术效应与结构效应是贸易减排效应的关键作用机制。在企业异质性范式兴起以后，关于国际贸易对环境质量的影响文献逐渐聚焦到企业层面。本文将进口技术复杂度对污染排放密度的影响分为直接效应与间接效应。

假说1：直接效应——进口技术复杂度提高促使企业污染排放密度降低。

贸易促使生产要素跨国配置，加速资源国际流动，而进口贸易使得进口国企业在生产端优化要素投入，增加多元化要素选择，差异化的要素结构投入对行业的污染排放行为产生影响[19]。同时，进口贸易使得国家间市场整合，加剧市场竞争，而市场竞争程度内生决定了企业价格加成和企业数量，价格加成在企业价值增加值的占比越高，企业污染排放密度越低，企业进入与退出对企业污染排放密度的影响取决于企业自身的污染排放水平。

企业进口技术复杂度也可能通过外包直接影响企业污染排放密度。企业经过生产环节的重组与优化，将重污染生产环节外包给国内或国外企业，会降低自身的平均污染排放密度。如果将重污染生产环节外包给国内企业，那么在国家层面污染排放总量不会发生改变；如果将重污染生产环节外包给国外企业，那么企业自身的污染排放密度下降会拉动国家的污染排放总量下降。

假说2：间接效应——人力资本提高与企业进口技术复杂度具有“互补效应”。

通过与发达国家贸易，进口国可以进口到生产技术含量高的产品，进而消化、吸收促进企业人力资本积累。赵春明等[20]利用中国的数据验证了高新技术产品进口与人力资本积累之间的关系。制造业企业的减排不仅需要技术的提高，也需要人力资本的积累。因为无论是企业大量的研发投入，还是进口技术复杂度的提高，均需要相应的人力资本进行生产转化。同时，高人力资本投入会降低制造业企业生产过程中的污染排放水平，所以人力资本在进口技术复杂度对企业污染排放密度的影响中发挥调节作用。

企业进口技术复杂度的提高与人力资本的积累相互促进、相辅相成。一方面，进口技术复杂度的提高促进了企业人力资本积累，且进口知识溢出需要人力资本实现转化；另一方面，企业人力资本提高会促进企业生产端优化要素投入，进而促使企业提高进口产品技术水平。

假说3：间接效应——全要素生产率在进口技术复杂度对企业污染排放密度的影响中具有调节效应。

进口贸易是技术外溢的传递渠道之一，企业层面的进口技术复杂度指标，从企业进口商品数量与进口商品结构的角度衡量了进口贸易质量。出口国的高技术复杂度产品为进口企业带来潜在的先进生产技术与产品生产经验，进口企业通过借鉴和学习国外的产品生产经验，促进本国技术发展，从而降低企业的污染排放水平。从Coe 等[21]通过实证检验研究贸易的技术溢出如何通过进口传导影响母国的全要素生产率以来，学者们从各种角度分析了进口贸易溢出效应的存在性及程度大小[22]。而林伯强等[23]通过联立方程组检验了进口产品技术外溢与能源环境效率之间的关系，研究发现对外贸易的进口技术传导显著提高了能源环境效率。

3 实证分析

3.1 数据来源与样本选择

本文主要使用了中国工业企业数据库、中国企业污染排放数据库和中国海关数据库，样本区间为2000—2014 年。中国工业企业数据库是国家统计局收集的达到一定规模的工业企业基本信息及财务信息的原始统计数据，该数据在研究企业层面相关话题时被广泛使用，其权威性与可靠性毋庸置疑。本文借鉴了Brandt 等[24]和聂辉华等[25]文章中对该数据库的清洗方法。首先，剔除主要财务指标的异常值，包括删除观测值为负的样本，比如总资产及工业总产值等，删除从业人员小于8 的样本。其次，参考会计准则给出的标准，将流动资产和固定资产净值大于企业总资产和累计折旧小于当期折旧等不符合会计准则的样本删除。中国企业污染排放数据库目前开发和使用程度较低，该数据库覆盖了排污总量占各地区排放85%以上的工业企业，其中包括详细的企业污染排放和处理指标，如二氧化硫、工业废气、工业粉尘的排放量和去除量等。因为该数据库的企业层面污染相关指标是由企业自行上报，有学者怀疑企业存在瞒报行为，针对这一不可避免的疑虑，陈登科[26]在其研究中进行了详细论述，通过描绘二氧化硫排放量与其他变量的相关关系论证了该数据库的可靠性，同时本文对该数据库的异常值进行处理，剔除明显的离群值。中国海关数据库是中国海关总署公布的基于产品视角的月度交易数据，该数据库在国际贸易领域的研究中得到广泛应用。

本文首先使用世界银行的人均GDP 数据与CEPII-BACI 数据库中的贸易数据，测算出商品技术复杂度指数，然后将该指标与海关数据库进行匹配。其次，将商品技术复杂度指数加权到企业层面，计算出企业进口技术复杂度。最后，将企业进口技术复杂度、工业企业数据库和污染数据库进行匹配，仅保留制造业企业样本。

3.2 变量说明与实证方程

被解释变量为lnwrit，表示t 期i 企业的污染排放。本文参考卜文超等[27]，选取二氧化硫排放密度（SO2）、工业废水排放量密度（water）、工业废气排放密度（gas）与烟尘排放密度（smoke）衡量制造业企业的污染排放，即该企业的当期污染物排放总量与其工业总产值比值取对数。借鉴Brandt 等[24]的做法，本文将名义总产值用产出价格指数平减计算出企业当期实际产出水平。

核心解释变量为import_tech_sophit，表示t 期i企业的进口技术复杂度。Hausmann 等[2]基于传统比较优势理论，提出能够对产品技术复杂度指数进行计算的方式，作者假定高收入国家产出的产品质量水平优于低收入国家。本文借鉴该方法对制造业企业层面下的进口技术复杂度进行计算。需要通过式（1）得出产品层面技术复杂度指数。

其中，f 表示产品，k 表示国家，t 表示年份；Xkft表示t 年k 地区或国家产品f 的出口额，Xkt表示t年k 地区或国家的出口总额，pergdpkt表示t 年k地区或国家的人均GDP，Prodyft则代表了t 年f 产品的技术复杂度指数。我们将计算出的产品层面技术复杂度指数与中国海关数据库进行匹配，然后根据企业不同产品进口占企业进口产品总额的比重将产品技术复杂度指数加权，从而得到企业层面的进口技术复杂度指标式（2）：

其中，Hift表示t 年i 企业进口f 产品的金额，Hit表示t 年i 企业进口总额，import_tech_sophit则表示t 年i 企业的进口技术复杂度。

控制变量为controlit，表示t 年企业层面的控制变量。主要包括：企业年龄（age）根据当期年份减去企业成立年份加1 衡量；企业规模（size）根据企业雇员数量、营收等变量所划分，为工业企业数据库中原有变量，本文将其做为固定效应加入实证模型中；企业人均资产规模（assets）运用企业资产总量与全部从业人员年平均人数的比值取对数衡量；企业营运能力（risk）使用应收账款与固定资产总额取对数衡量；企业出口交货值（exp）使用数据库中该指标取对数。变量描述性统计如表1 所示。

表1 主要变量描述性统计

为了有效识别企业层面污染排放密度受到进口技术复杂度带来的影响，本文在参考吕越等[28]和刘晓丹等[29]文献基础上，构建式（3）双向固定效应计量模型做因果识别：

其中，γi代表企业固定效应，γt代表年份固定效应，controlit表示企业层面的控制变量，import_tech_sophit表示t 年i 企业的进口技术复杂度，lnwrit表示t 年i 企业的污染排放密度，εit为随机扰动项；β 是核心识别系数，表示所涉及的企业i在t 年进口技术复杂度的对数值上升对于该企业污染排放规模的影响程度。

3.3 基准回归结果

表2 为未加入企业层面控制变量的基准回归结果，进口技术复杂度对废水排放密度、二氧化硫以及烟尘排放密度具有显著的负效应，且企业进口技术复杂度每提高1%，废水排放密度降低约3%，二氧化硫排放密度降低约2%，烟尘排放密度降低约4%。因此，可以得出文章基本结论，进口技术复杂度可以促进制造业企业减排。

表2 基准回归

表3 中汇报了加入控制变量后的基准回归结果，我们可以发现企业进口技术复杂度对于企业废水、二氧化硫以及烟尘的排放规模依然具有显著负向影响，进一步验证了基准回归的可靠性，其中进口技术复杂度每提高1%，二氧化硫排放密度降低约6%，而烟尘排放密度的显著性水平下降且系数略微下调，工业废水排放密度结果稳健。在表3 中加入人均资产、企业营运能力和出口交货值作为控制变量，且其在四种被解释变量中均产生了对于企业污染排放密度的明显负向影响，其中高人均资产与高企业营运能力反映了企业自身良好的基本面，而这些规模较大、经营较好的企业更加注重环保；参与出口的企业生产效率更高，而生产效率更高的企业有更好的能力应对企业污染排放。

表3 基准回归——控制变量

3.4 稳健性检验

3.4.1 交叉固定效应

在基准回归中，我们仅仅考虑到企业与年份的双向固定效应，而企业的进口技术复杂度会受到企业所处行业的影响，且不同行业中企业污染排放规模各有差别。我们通过行业小类代码与年份的交叉固定效应，可以控制在四位行业码层面逐年变动可能影响企业污染排放的因素，比如，行业层面逐年变化的污染规制程度、不同行业的技术冲击等因素，该做法的好处是确保文章所关注的核心解释变量系数β，所产生的效应来自于同一年处于同一行业的不同企业层面的污染排放密度差异。通过控制行业四位码与年份的交叉固定效应，我们可以进一步精准地识别出企业层面进口技术复杂度对于各企业污染排放密度产生的影响β。

表4 汇报了加入行业与年份交叉固定效应的回归结果。从表中可以看出，企业进口技术复杂度对其工业废水排放密度和二氧化硫排放密度具有显著的负效应，且进口技术复杂度的对数值每提高1%，废水排放密度降低约4%，二氧化硫排放密度降低约5.5%，表明基准回归的结果在控制住行业层面可能的影响后结果依然稳健，且进一步论证了进口技术复杂度的提高可以显著降低企业污染物排放密度。

表4 加入交叉固定效应

3.4.2 更换被解释变量

本文的被解释变量是制造业企业的污染排放密度，使用企业污染物的排放总量与企业当年实际工业总产值的比取对数来衡量，但是在工业企业数据库与污染数据库中均存在企业工业总产值变量，研究基准回归中所涉及到的企业污染排放密度是来自数据库中的工业总产值，考虑到污染数据库的数值为企业自行上报的数据，可能存在瞒报问题，导致本文基本结论改变。所以我们将企业污染排放密度的分母更换为工业企业数据库中的当年可比价格工业总产值，回归结果汇报在表5 中可见。

表5 更换被解释变量

根据回归结果，我们可以看出企业进口技术复杂度对二氧化硫排放密度具有显著影响，且进口技术复杂度的对数值每提高1%，二氧化硫排放密度降低约4%。虽然对二氧化硫排放密度的影响系数略有下滑，但是回归结果在统计学意义上依然显著，同时虽然其他污染物的排放密度在统计学意义上不显著，但是系数的方向依然说明，提升进口技术复杂度能够为企业减排带来积极影响。

3.5 内生性检验

本文先使用海关数据库测算制造业企业层面的进口技术复杂度，然后将其与污染数据库和工企数据库匹配，所以不可避免的存在样本损失，为了弥补样本选择性偏差所带来的内生性问题，参考Heckman[30]提出的解决方法，采用两阶段样本自选择模型做内生性检验。具体包括两步回归，使用Probit 模型进行一阶段样本自选择回归，测算逆米尔斯比（inv_mills），见式（4）：

其中，matchit=1 表示成功匹配的企业，matchit=0则表示样本损失。然后将计算的逆米尔斯比做为控制变量加入基准回归中，检验企业进口技术复杂度对企业污染排放密度的影响。

表6 汇报了Heckman 两步法的回归结果，从表中可以看出，一阶段核心解释变量对样本匹配损失具有显著影响，且在二阶段回归中，逆米尔斯比在1%的显著性水平下对企业污染排放密度有显著负向影响，在控制样本自选择影响后，我们依然得到企业进口技术复杂度在1%的显著性水平下降低了企业污染排放水平。故尽管在数据匹配中存在样本损失，且存在一定的样本选择性偏差，但是依然不影响基本结论，即企业进口技术复杂度明显负向作用于企业污染排放。

表6 内生性检验结果

3.6 机制检验

3.6.1 人力资本

本文采用应付职工薪酬与全部从业人员年平均人数作为企业人力资本的衡量指标。根据经济学效率工资理论与信号理论可知，若企业的薪酬水平越高，则会吸引到人力资本高的雇员，同时高工资会提高雇员的工作效率，所以可以用平均薪酬作为人力资本的替代指标。

本文参考心理学中常用的调节效应进行机制检验[31]，表7 第（1）列汇报了人力资本作为调节变量的回归结果。从表中可以看出，在加入进口技术复杂度与人力资本的交乘项后，核心解释变量与调节变量不显著，但是交叉效应对企业污染具有显著的负效应。该结果验证了人力资本与进口技术复杂度的“互补性”假说，即当人力资本为0 时，进口技术复杂度对企业污染排放密度的负效应不显著，同时当进口技术复杂度为0 时，企业人力资本提高对企业污染排放密度的影响也不显著，只有当人力资本与进口技术复杂度相交时结果才显著。

表7 机制检验

从表中第（1）列人力资本与企业进口技术复杂度的交乘项可以看出，人力资本的调节效应在5%的显著性水平下增加了进口技术复杂度对企业污染排放密度的负效应，即人力资本越高企业进口技术复杂度降低企业污染排放密度的效应越强，且假定企业的进口技术复杂度保持不变，人力资本每提高1%，进口技术复杂度对企业污染排放的负效应增强约7.3%。因此，企业进口技术复杂度对企业污染排放密度具有显著的负效应，且企业进口技术复杂度与企业人力资本之间具有“互补效应”，而该效应随着企业人力资本的提高而上升。

3.6.2 技术外溢

技术外溢是国际贸易领域被广泛证实的事实，企业参与进出口贸易的行为可以促进企业创新及生产率水平的提高。在贸易的环境效应研究中，该途径被称为“技术效应”，即企业通过技术进步降低污染排放水平。根据产品技术复杂度指数测算的假设，若企业进口技术复杂度越高，则该企业进口的商品大多来源于人均GDP 水平较高的国家或地区，而富裕国家或地区往往具有较高的生产率水平，且技术进步较快，具有进口行为的母国企业可以通过借鉴、学习并引进新的生产技术，降低自身生产成本，从而提高企业生产效率。

本文使用“索洛残差”衡量企业全要素生产率。参考徐瑛等[32]、胡亚茹等[33]的文献，首先，假定企业生产行为符合柯布·道格拉斯函数，即：yit=Akitαlitβ，假定α+β=1，yit表示t 期i 企业的工业产值，kit表示t 期i 企业的固定资产总额，lit表示t 期i 企业劳动力水平，A 表示企业的全要素生产率；将该生产函数取对数，得到简约估计式（5）：

其次，通过固定效应模型测算出“索洛残差”；最后，通过调节效应检验企业全要素生产率对进口技术复杂度与企业污染排放密度的影响。

表7 第（2）列汇报了企业全要素生产率的机制检验结果，我们发现进口技术复杂度对企业污染在1%的显著性水平下具有负向影响，而该影响会受到全要素生产率变化的调节，当企业全要素生产率每提高1%时，在统计的意义上，该负效应会上升14.3%。与人力资本的调节效应相比，企业技术进步对进口技术复杂度与企业污染排放密度的调节效应更明显且更有效。

3.7 异质性分析

3.7.1 是否出口

大部分学者认为，出口行为的企业环境效应主要来自于“技术外溢”，企业通过提高技术水平进行绿色转型，说明存在持续出口的企业样本中，进口技术复杂度的提高对污染排放密度的负向效应更加明显。本文在进口企业的样本中，根据出口交货值筛选出2000 年到2014 年存在持续出口行为的企业，通过分样本回归检验进口技术复杂度对污染排放密度的影响，在具有持续出口行为的企业样本与非持续出口企业样本之间的差异。表8 汇报了出口异质性的回归结果，第（1）列是存在持续出口行为的企业，第（2）列是非持续出口的企业。

表8 异质性——是否出口

我们发现进口技术复杂度对企业污染排放密度的影响，在具有持续出口行为与非持续出口行为的样本中均具有显著的负向影响，但是存在显著性水平差异与影响系数大小差异。这主要是因为在非持续出口的企业中，既包括不存在出口行为的企业样本，又包括出口行为不连续的企业样本。与存在持续出口行为的企业样本对比发现，在非持续出口企业的样本中，进口技术复杂度对企业污染排放密度的影响仅在5%的显著性水平下显著，且系数值比存在持续出口行为的企业样本小。因为存在持续出口行为的企业与国际高密度互动，相比不存在出口行为的企业或非持续出口的企业更容易受到国际先进技术水平外溢的影响，从而使得出口企业在进口技术复杂度对污染排放密度的影响效应上更为显著且程度更高。

3.7.2 是否为国资控股

企业股权结构对企业生产效率与技术进步具有显著影响，特别是国资与外资企业在研究中被广泛讨论。吉生保等[34]探究了中国国资控股与外资控股的研发效率，结果发现外资嵌入促进国资企业的研发效率提升。为了观察企业进口技术复杂度对企业污染排放密度，在国资企业与外资企业中的异质性效应，我们根据企业性质，将总样本划分为国资控股和外资控股企业。国资控股企业包括个体工商户、国有企业、集体企业和私营企业，外资控股企业包含外商独资、中外合资以及中外合作企业。表9汇报了分样本回归结果。第（1）列为国资企业的回归结果，第（2）列为外资企业的回归结果。

表9 异质性——是否国资

根据回归结果，企业进口技术复杂度对污染排放密度的影响在外资企业中显著，而在国资企业中不显著，说明进口技术复杂度对企业污染排放密度的影响主要集中在外资企业。因为相比于外资企业的市场化技术进步，国资企业相对保守，且在国际贸易中处于价值链的中低端[35]，进而使得全要素生产率与人力资本的调节效应在外资企业样本中更为显著，所以在外资企业中进口技术复杂度对污染排放密度的负向影响也更为显著。

3.7.3 企业区位

企业的空间布局是市场选择与政府规划的共同结果，本文通过分样本回归，研究进口技术复杂度对污染排放密度的地区异质性。表10 汇报了分样本回归结果，其中第（1）列为东部地区，第（2）列为中西部地区。

表10 异质性——区位因素

从回归结果来看，与中西部相比，东部地区的企业进口技术复杂度对污染排放密度的影响更为显著，且回归系数的值更高，这说明进口技术复杂度的减排效应在东部地区更强。一种可能的解释是污染密集型企业的空间迁移导致进口技术复杂度的减排效应更加显著[36]，而本文认为相比较而言，中国东部区域整体经济发展水平以及对外开放程度更高，所以全要素生产率与人力资本的调节效应在东部地区更强，进而导致东部地区企业进口技术复杂度对污染排放密度的影响比中西部地区更加显著。

4 研究结论与政策建议

4.1 研究结论

本文从微观视角出发检验了制造业企业进口技术复杂度的提高对其污染排放的直接效应与间接效应。制造业企业是直接参与国际贸易的主体，所以可以直接从国际贸易的知识溢出与技术溢出中受益。在进入国际市场后，企业会受到市场竞争的冲击，经过市场选择，持续参与国际贸易的企业生产效率更高。同时进口国享受到来自出口国的“技术外溢”，进一步促进了企业生产技术水平的提高。人力资本积累也是进口贸易的有利方面，其中知识的传播、技能偏向型技术进步等方式是高技术产品进口促进人力资本积累的有效途径。

在实证分析部分，本文利用中国2000—2014年工业企业数据库、企业污染数据库与海关数据库，检验了进口技术复杂度对企业污染排放密度的直接效应与间接效应。通过双向固定效应模型验证了企业进口技术复杂度的提高会降低企业污染排放密度，且该效应对污染物——二氧化硫的影响更加显著。在进行了一系列稳健性检验与内生性分析后，本文的基本结论依然成立。在机制检验部分，本文参考调节效应的机制检验方法，验证了人力资本与全要素生产率对进口技术复杂的减排效应具有显著的调节作用，其中人力资本与企业进口技术复杂度具有“互补效应”。在异质性分析部分，本文分别检验了企业的持续出口行为、企业性质和企业区位的异质性效应，其中进口技术复杂度对企业污染排放密度的负效应对位于东部或外资参股、控股的企业更加显著，而在是否具有持续出口行为异质性分析中，企业进口技术复杂度对企业污染排放密度的影响均显著，但是显著性水平与回归系数的大小存在差异，具有持续出口行为的企业与轻污染行业的显著性水平更高，回归系数更大。

4.2 政策建议

首先，优化进口产品结构，拓展海外市场。中国需要进一步扩大进口，优化产品进口结构，提高进口产品质量，无论在国家层面还是企业层面，都应该坚定不移贯彻执行“走出去”与“引进来”。其次，注重人力资本积累，提高生产技术水平。高技术产品进口促进了制造业企业人力资本积累，而人力资本的提升又会促使企业生产效率提高，进而促使企业生产端资源配置更加高效。所以，在合理优化进口贸易结构时，也应注重人力资本的有效配置，实现进口技术复杂度提高与人力资本积累的“势能互补”。再次，优化产业空间布局，强化区域减排。位于东部的企业，其进口技术复杂度对污染排放密度的影响更加显著。一方面是区位优势，另一方面反映出产业空间分布的不均衡性。中国幅员辽阔，区域差异大，实现高质量发展的首要任务是解决区域发展不均衡问题，而产业布局对区域经济的影响显而易见，国家应进一步优化产业布局，将超大城市的工业企业向周边卫星城疏解，缓解中心城市的重污染，带动卫星城市的经济发展。最后，优化地区营商环境，扩大对外开放。一方面，中国要进一步推动产业链、供应链优化升级，从原材料加工向自主创新转型，进一步做大做强做优国资企业；另一方面，则要坚持不懈扩大对外开放，不断打造更加优质的区域营商环境，使市场焕发出更强劲的生命力，加大力度招商引资，提高环保技术标准，推动产业链绿色化、清洁化转型。