第三節　計量模型與數據說明

一、計量模型

為驗證以上研究假設，本章從企業成本收益的角度展開，依據簡單的企業利潤函數模型提出環境規制及其誘導的創新影響環境效率的經濟模型。企業i的單位產品利潤π等于單位產品價格p減去單位產品成本c：

πi=pi-ci

假設市場上所有的企業面臨同樣的原材料供應和市場條件，那么產品價格將依賴于產品的差異化。也就是說，相同條件下，產品創新是影響產品價格的重要因素。本章認為，環境規制誘導的技術創新同樣也可以通過考慮環境因素來改變產品設計或提高質量從而有別于競爭對手的產品獲得更高收益。因此，企業的產品創新（pd）或者環境規制誘導的產品創新（prod）都可能提高產品價格，使企業獲得超額收益。

p_i=f_p（pd_i，prod_i）

產品成本更多的是與工藝創新聯系在一起，工藝創新提高資源利用效率的同時也能提升生產效率。環境規制誘導的工藝創新由于需要投資污染治理技術而增加單位產品成本，當然環境規制誘導的工藝創新也可以通過提高生產效率降低產品成本。因此，除了工藝創新（pc）、環境規制（pace）給企業帶來成本以外，環境規制誘導的工藝創新（proc）也是影響成本的重要因素。

c_i=f_c（pc_i，proc_i，pace_i）

根據以上分析，可得出企業的利潤函數模型如下：

π_i=p_i-c_i=f_π（pd_i，pc_i，pace_i，prod_i，proc_i）

通常情況下，企業將根據上述利潤函數模型進行生產運營決策，從而最終影響到某一地區或省份的環境效率狀況。因此，環境效率取決于企業的決策，可將上述模型調整為：

hjxl_i=f_π（pd_i，pc_i，pace_i，prod_i，proc_i）

建立在上述分析的基礎上，環境規制及其誘導的技術創新是影響環境效率的關鍵要素。為驗證本章提出的假設1，建立基本的實證模型如下：

其中，i和t分別是指省市自治區和時間。hjxl_it表示第i個地區在t時間的環境效率狀況；pace_it表示第i個地區在t時間的環境規制；X_it表示第i個地區在t時間的區域控制變量。

系數β表示了環境規制對環境效率的影響，若假設1得到支持，系數β₂被期望是負值并且統計顯著。本章的一個重要的目的之一就是研究環境規制誘導的創新是否對環境效率存在正向影響，因此將環境規制誘導的產品創新和工藝創新作為研究的重要變量納入模型（1）中分別建立實證模型（2）和模型（3）來驗證假設2和假設3是否成立。

其中，prod_it表示第i個地區在t時間的環境規制誘導的產品創新；proc_it表示第i個地區在t時間的環境規制誘導的工藝創新。

為驗證環境規制與創新之間的關系，首先提出環境規制正向促進技術創新的研究假設。建立模型（4和模型5）實證驗證假設4和假設5是否成立。之后，為進一步驗證環境規制誘導的創新是否對非環境規制誘導的創新存在擠占效應，建立了模型（6）和模型（7）對假設4-7進行驗證。

其中，pd_it表示第i個地區在t時間的產品創新投入；pc_it表示第i個地區在t時間的工藝創新投入；nprod_it表示第i個地區在t時間的非規制誘導的產品創新投入；nproc_it表示第i個地區在t時間的非規制誘導的工藝創新投入。

二、變量測度

（一）解釋變量

1．環境規制

關于環境規制強度的測量，國內外學者們曾經采用了不同的指標展開度量，例如排污稅、環境污染治理投資、排污費收入以及能源強度等。^[147]本章從指標的相對完善性和數據的可得性等角度考慮，采用環境污染治理投資度量環境規制強度。同時，本章進一步采用環境污染治理投資的細分項目即廢水治理投資和廢氣治理投資指標體現環境規制強度，從而可更深入研究環境規制及其誘導的創新與環境效率之間的關系。

2．誘導性技術創新

由于在國內進行技術創新的度量中，很少有專門的調查對產品創新和工藝創新進行分類定量測度，這為本章的測度帶來了困難。本著科學性、實用性、可操作性的原則，從各指標反映的主要方面考慮，它們可以代表或解釋部分產品創新或者工藝創新的內容。新產品開發經費主要反映了產品創新的內容，而技術引進、改造和消化吸收經費則明顯地反映了工藝創新的內容。其中，新產品開發經費支出、技術引進經費支出、技術改造經費支出以及消化吸收經費支出根據1990年不變價格指數統一進行平減。

誘導性技術創新是按照Hamamoto（2006）提出的方法進行度量。具體的度量公式如下：

（二）被解釋變量

本章的被解釋變量為環境效率。近年來，環境問題引起了世界各國的重視，因而將環境因素納入到產業績效或者生產率測度等模型中成為多數經濟學者的共識。環境效率指標就是在考慮經濟產出的基礎上，充分考慮非期望產出帶來的影響，對產業績效進行測度。目前，采用DEA的方法進行環境效率測度是普遍的做法，因而本章也是采用DEA方法對中國31個省市自治區的環境效率狀況進行測度。

環境效率的具體測度方法如下：

數據包絡分析是一種評價相對效率的方法，被廣泛應用于各類決策單元的效率評價中。A.Charnes和W.W.Cooper等人提出其基本模型即C²R模型，該模型在“凸性”“錐性”“無效性”和“最小性”公理的假設下，可得到如下線性規劃的對偶形式：

其中

X_j=（x_1j，x_2j，…，x_mj）^T，j=1，…，n，

Y_j=（y_1j，y_2j，…，y_sj）^T，j=1，…，n，

n為決策單元個數，x_mj為第j個決策單元第i種輸入的投入量（i=1，2，…，m；即有m種投入），y_sj為第j個決策單元第r種輸入的投入量（r=1，2，…，s；即有S種產出）。X_j和Y_j則分別為第j個決策單元的輸入和輸出向量。ε為阿基米德無窮小量，

當θ=1且S^＋=S^-=0時DMU為DEA有效；當θ=1且S^＋≠0或S^-≠0時，DMU為弱DEA有效；當θ<1時DMU為非DEA有效。

由于C²R模型是假設在規模報酬不變的情況下給出的模型，存在一定的局限性。之后，Banker，Charnes和Cooper給出了BCC模型，即在CCR模型的基礎上添加了約束，使得模型能夠判斷規模效益。本文選取BCC模型計算環境效率。

環境效率的測度其他指標選擇如下：

1．產出指標的選擇

在環境效率的測度過程中，多數學者都采用工業增加值作為正向的經濟產出指標。劉培林等（2002）認為，當研究對象為宏觀經濟時，產出為工業增加值較為恰當，而當研究對象相對微觀，采用總產值相對合理。^[157]本章研究的是中國31個省市自治區的工業企業，因而采用工業增加值作為產出指標。對于非期望產出，中國統計的主要是“三廢”情況，因而將工業廢水排放量、工業廢氣排放量、工業廢物排放量作為非期望產出指標。

2．投入指標的選擇

借鑒沈能（2012）的做法，^[158]采用固定資產凈值、年末從業人員平均數以及能源消費量作為投入指標。其中，固定資產凈值采用固定資產投資價格指數進行平減，而工業增加值采用工業品出廠價格指數進行平減，基期為1999年。

（三）控制變量

在分析環境規制及其誘導的創新對環境效率的影響時，本章采用了一系列的控制變量來區別自變量對環境效率的影響。按照Cole等（2008）的做法，采用“需求—供給”的思路來選擇區域控制變量。^[159]從需求的角度來看，一個省份或者地區的生產總值越高，所需能源、原材料等越大，也就越容易產生更大的污染。因此，地區生產總值（GDP）是影響環境效率的因素之一。特別是在中國嚴重依賴資源投入的情況下，地區生產總值越大可能產生更大的污染。在工業經濟發展過程中，一個省份或者地區的資本強度（CI）可近似地體現出經濟產業結構的環境績效。資本強度越大，體現了更高的工業化程度，經濟產出可快速提升，從而影響環境效率。因此，資本強度是影響環境效率的重要因素，采用固定資產凈值與年末從業人數的比重進行度量。從供給的角度分析，人口密度（Pop）和國有化程度（State）都是影響環境效率的重要因素。部分學者認為，在同樣的收入和污染水平時，人口密度增強會加大污染強度。也有學者認為，人口密度增大使人們更加關心環境的變化。所以，人口密度是影響環境效率的因素，但其系數不定。相對于其他類型的企業，中國的國有企業的資源利用效率較低，也就產生更多的污染。特別是國有企業同當地政府具有很強的討價還價權力，環境規制對國有企業的約束力會大大減弱。因此，國有化率是影響環境效率的重要變量，采用國有及國有控股企業生產總值占地區生產總值的比重進行度量。

在分析環境規制對創新的影響以及環境規制誘導的技術創新的擠占效應時，采用了不同的控制變量。在各地區企業創新的過程中，科技活動人員數是技術創新過程中投入的人力資源。科技活動人員是企業技術創新活動中最主要、最活躍的因素，也是技術創新投入的主體。因此，本章采用科技活動人員數占年末從業人數的比重（H）來表示創新過程中人力資源投入程度。本章同時采用工業增加值作為控制變量。因為，工業增加值與創新能力、污染治理支出具有密切聯系。產業規模越大則污染治理支出的水平越高，企業也就越有可能滿足發展中固定資產投資、承擔風險等需要，也就更能夠加大研發投資力度促進創新。另外，資本強度也是影響創新的關鍵變量，資本強度越大，創新能力越強。