環(huán)境規(guī)制對技術(shù)創(chuàng)新的影響及啟示——基于Meta回歸技術(shù)的多重誤設(shè)定偏差分析

郭　際　張扎根

(南京信息工程大學(xué)，南京　210044)

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環(huán)境規(guī)制對技術(shù)創(chuàng)新的影響及啟示
——基于Meta回歸技術(shù)的多重誤設(shè)定偏差分析

郭際張扎根

(南京信息工程大學(xué)，南京210044)

摘要〔〕環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新之間存在著何種關(guān)系，學(xué)者們提出了不同的觀點?！按龠M說”、“抑制說”和“不確定說”均得到了一些研究的支持。本文運用定量文獻研究中的Meta回歸技術(shù)，以28篇重要文獻中的100個觀測樣本為研究對象，多層面、多角度地探討了導(dǎo)致不同研究結(jié)論的原因。通過對影響環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系的誤設(shè)定偏差分析及10個相關(guān)假設(shè)的檢驗，從樣本、方法、變量和文獻發(fā)表特征4個方面獲取了一系列有價值的調(diào)節(jié)因素。研究認為，由于納入文獻中的調(diào)節(jié)因素不同、調(diào)節(jié)因素的作用不同，導(dǎo)致研究結(jié)果出現(xiàn)差異。這一發(fā)現(xiàn)有助于理解環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新之間的內(nèi)在關(guān)系，為今后該領(lǐng)域的理論研究和實踐工作提供參考。

關(guān)鍵詞〔〕環(huán)境規(guī)制技術(shù)創(chuàng)新調(diào)節(jié)因素Meta回歸技術(shù)誤設(shè)定偏差

引言

隨著全球環(huán)境惡化和自然資源的日益短缺，社會的可持續(xù)發(fā)展遇到嚴峻挑戰(zhàn)。各國一方面實施環(huán)境規(guī)制；另一方面長期致力于加強技術(shù)創(chuàng)新，并以此作為提高經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量的重要措施。但是，環(huán)境規(guī)制政策的實施，在解決環(huán)境污染問題的同時，又在一定程度上影響了技術(shù)創(chuàng)新的方向與發(fā)展水平。因此，研究環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新兩者之間的內(nèi)在關(guān)系，有利于合理制定并實施環(huán)境規(guī)制措施，增強地區(qū)和企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力，因而具有重要的理論和現(xiàn)實意義。自20世紀70年代以來，學(xué)者們圍繞這一主題進行了大量的研究。但由于研究樣本所在國家和地區(qū)的資源稟賦、制度環(huán)境、技術(shù)創(chuàng)新能力，以及經(jīng)濟發(fā)展階段不同，環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新之間的關(guān)系表現(xiàn)出較大的差異。研究結(jié)論可大致可歸納為以下3類：

(1)“促進說”，環(huán)境規(guī)制激勵技術(shù)創(chuàng)新。如Porter[1，2]提出“波特假說”，認為合理設(shè)置環(huán)境規(guī)制政策，能夠刺激企業(yè)進行技術(shù)創(chuàng)新，產(chǎn)生創(chuàng)新補償，部分甚至全部抵消環(huán)境規(guī)制成本，從而提高企業(yè)競爭力。Hamamoto[3]對日本制造業(yè)進行研究，發(fā)現(xiàn)增加污染治理支出，將顯著提高R&D支出，并逐漸增強技術(shù)創(chuàng)新能力；Horbach[4]以德國制造業(yè)與服務(wù)業(yè)企業(yè)為例開展研究，得出環(huán)境規(guī)制、環(huán)境管理工具以及組織變化促進環(huán)保創(chuàng)新的結(jié)論。Carrión-Flores和Innes[5]以1989～2004年美國127個制造行業(yè)為研究樣本，檢驗企業(yè)排污量與環(huán)保技術(shù)專利之間的關(guān)系，研究表明環(huán)境規(guī)制政策可以刺激被管制企業(yè)進行創(chuàng)新。Helmut Yabar等[6]以日本二惡英排放和家電回收為例分析了環(huán)境規(guī)制對技術(shù)創(chuàng)新的影響，通過比較規(guī)制期與非規(guī)制期的相關(guān)專利數(shù)，發(fā)現(xiàn)靈活設(shè)置的環(huán)境規(guī)制可以引發(fā)技術(shù)創(chuàng)新。Ford等[7]以澳大利亞石油和天然氣行業(yè)企業(yè)為研究樣本，發(fā)現(xiàn)當企業(yè)面臨嚴格的規(guī)制時，更有可能進行產(chǎn)品與服務(wù)創(chuàng)新。

(2)“抑制說”，環(huán)境規(guī)制阻礙技術(shù)創(chuàng)新。如Walley和Whitehead[8]指出環(huán)境規(guī)制引起成本增加，并且導(dǎo)致資金資源發(fā)生轉(zhuǎn)移，服從環(huán)境規(guī)制占用了部分財務(wù)資源，最終抑制了技術(shù)創(chuàng)新能力。Marcus Wagner[9]使用德國制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)，實證研究了環(huán)境管理、環(huán)境創(chuàng)新和專利申請之間的關(guān)系。分析認為，環(huán)境管理體制的實施水平負向影響企業(yè)一般專利的申請；Chintrakarn[10]利用SFA模型，以1982～1994年期間美國48個州的制造業(yè)為研究對象，分析得出嚴格的環(huán)境規(guī)制不利于技術(shù)效率的提高。

(3)“不確定說”，環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新沒有明顯的相關(guān)關(guān)系。如Jaffe和Palmer[11]利用美國制造企業(yè)1975～1991年的數(shù)據(jù)，以污染治理支出作為環(huán)境規(guī)制強度指標，分別以R&D支出和成功的專利申請量作為技術(shù)創(chuàng)新指標，實證分析后發(fā)現(xiàn)環(huán)境規(guī)制促進R&D支出，但與專利申請量表現(xiàn)出負相關(guān)。Brunnermeier和Cohen[12]通過使用污染治理成本和強制規(guī)制(政府檢查、監(jiān)督活動)作為環(huán)境規(guī)制強度的衡量指標，使用成功的環(huán)境專利申請量作為技術(shù)創(chuàng)新的衡量指標，實證分析了美國1983～1992年間146個制造業(yè)環(huán)境規(guī)制與產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新之間的關(guān)系，結(jié)果表明環(huán)境創(chuàng)新與污染治理成本之間存在正相關(guān)關(guān)系，而強制規(guī)制卻沒能引發(fā)技術(shù)創(chuàng)新。Arimura-Toshi和Sugino[13]以日本19個制造業(yè)和非制造業(yè)為考察對象，發(fā)現(xiàn)從統(tǒng)計意義上看，環(huán)境規(guī)制和技術(shù)創(chuàng)新之間的關(guān)系不明顯。Jolle Noailly[14]使用能源規(guī)制標準、能源稅、政府能源R&D支出作為環(huán)境規(guī)制政策指標，提高建筑業(yè)能源效率的技術(shù)專利數(shù)作為技術(shù)創(chuàng)新指標，根據(jù)1989～2004年歐洲七國的建筑業(yè)數(shù)據(jù)，分析認為能源規(guī)制標準與政府能源R&D支出對專利數(shù)有較小的正向影響，但能源稅對專利數(shù)沒有影響。

由以上可知，環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系研究，目前尚無統(tǒng)一的結(jié)論。針對這一情況，本文為避免定性文獻研究的局限，采用定量文獻研究方法——國際上流行的Meta法對已有文獻進行分析，厘清環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新之間的關(guān)系及其影響因素。具體包括：(1)利用Meta分析合并已有的關(guān)于環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系的多種實證研究結(jié)果，找出誤設(shè)定偏差(Mis-specialization Bias)[15]，即導(dǎo)致不同估計結(jié)果的前提假設(shè)，并從樣本、方法、變量和文獻發(fā)表4個方面找出影響關(guān)系差異的調(diào)節(jié)因素。(2)采用Meta回歸技術(shù)方法進行原因探索式研究，在找出各類調(diào)節(jié)因素的同時，還能夠比較各調(diào)節(jié)效應(yīng)的大小和方向，而這些信息是以往的定性研究所反映不出來的，這些都是該領(lǐng)域定量文獻研究的有益補充。

1研究假設(shè)、方法及框架

1.1樣本特征方面的差異來源分析

1.1.1樣本來源國不同

現(xiàn)有文獻的研究樣本來自眾多國家(地區(qū))，有發(fā)達國家(地區(qū))，也有發(fā)展中國家(地區(qū))。如Lee等[16]的研究樣本來自美國，Zhao等[17]以中國為例，Johnstone等[18]的研究樣本則來自多個國家，他們的研究結(jié)論也有所差異。因此，我們針對樣本來源國的不同提出以下假設(shè)：

H1：來自發(fā)達國家(地區(qū))和發(fā)展中國家(地區(qū))的樣本，環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新之間的關(guān)系(正負相關(guān)、強度、顯著與否)存在顯著差異。

1.1.2樣本容量不同

文獻中使用樣本觀測值的多少，影響研究結(jié)果的可靠性，對研究結(jié)論有著不容忽視的影響。Brunnermeier和Cohen[12]使用1460個觀測值得出顯著但較弱的關(guān)系；Kammerer[19]使用355個觀測值得出顯著且較強的關(guān)系。因此，我們進一步提出：

H2：樣本容量大的文獻與樣本容量小的文獻，環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新之間的關(guān)系(正負相關(guān)、強度、顯著與否)存在顯著差異。

1.1.3樣本數(shù)據(jù)年份不同

本文涉及的研究文獻分布在1970～2010年代。隨著時間的推移，環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新之間的關(guān)系可能發(fā)生相應(yīng)的變化。如Jaffe和Palmer[11]利用1975～1991年的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)環(huán)境規(guī)制與專利申請量表現(xiàn)出負相關(guān)；而Carrión-Flores和Innes[5]使用1989～2004年的數(shù)據(jù)得出環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新之間的正相關(guān)關(guān)系。針對數(shù)據(jù)年份的不同，本文提出：

H3：距今較早與較晚的樣本數(shù)據(jù)年份，環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新之間的關(guān)系(正負相關(guān)、強度、顯著與否)存在顯著差異。

1.1.4樣本觀測年數(shù)不同

本文研究的文獻中，樣本觀測年數(shù)最短的1年，最長的為29年。Jolle Noailly[14]使用25年的數(shù)據(jù)得出能源稅與專利數(shù)之間呈現(xiàn)出不顯著的負相關(guān)；Demirel和Kesidou[20]使用2年的數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新存在著顯著的正相關(guān)關(guān)系。針對時間跨度的長短，本文提出：

H4：樣本觀測年數(shù)的長短不同，環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新之間的關(guān)系(正負相關(guān)、強度、顯著與否)存在顯著差異。

1.1.5樣本層面不同

學(xué)者們對環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系的研究往往來自不同的樣本層面，包括企業(yè)層面、行業(yè)層面和國家(地區(qū))層面等。如Klemetsen[21]使用挪威企業(yè)層面的數(shù)據(jù)，分析認為環(huán)境規(guī)制可以促進技術(shù)創(chuàng)新。Kneller和Manderson[22]使用英國制造行業(yè)數(shù)據(jù)，研究認為環(huán)境規(guī)制提高環(huán)境R&D投入和環(huán)境資本投資，但對總R&D投入和總資本投資沒有積極影響。Johnstone等[18]的研究則立足于自國家層面，認為環(huán)境規(guī)制可以提高環(huán)保專利數(shù)。針對樣本層面的不同，本文提出：

H5：使用國家(地區(qū))層面、企業(yè)層面和行業(yè)層面的樣本，環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新之間的關(guān)系(正負相關(guān)、強度、顯著與否)存在顯著差異。

1.2計量方法特征方面的差異來源分析

1.2.1計量回歸方法不同

不同的回歸方法，其假設(shè)條件及適用范圍有所區(qū)別，可能導(dǎo)致結(jié)果的差異。Hamamoto[3]使用OLS回歸方法，認為污染控制成本正向影響R&D支出；Marcus Wagner[9]利用Probit回歸方法，發(fā)現(xiàn)環(huán)境管理體制的實施水平負向影響企業(yè)一般專利的申請；Kneller和Manderson[22]使用GMM回歸方法，發(fā)現(xiàn)環(huán)境規(guī)制對總的R&D投資和總資本投資沒有積極影響等。本文涉及的研究文獻中使用了OLS、Probit、GMM、Logit等回歸方法，其中以O(shè)LS和Probit回歸居多。因此，本文提出：

H6：使用OLS、Probit回歸和其他回歸方法，環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新之間的關(guān)系(正負相關(guān)、強度、顯著與否)存在顯著差異。

1.2.2數(shù)據(jù)類型不同

采用面板數(shù)據(jù)或橫截面數(shù)據(jù)或時間序列數(shù)據(jù)都將影響研究結(jié)果，單一的橫截面或時間序列數(shù)據(jù)可能存在異方差性、多重共線性等問題，而面板數(shù)據(jù)能夠有效克服這些缺陷，更加可靠地反映出變量之間的關(guān)系。現(xiàn)有文獻使用了多種數(shù)據(jù)處理方法，實證結(jié)果也存在差異。Yang等[23]基于面板數(shù)據(jù)分析認為，污染治理資本支出與R&D支出沒有統(tǒng)計意義上的顯著關(guān)系；Ford等[7]采用橫截面數(shù)據(jù)得出，環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新正相關(guān)。因此提出：

H7：使用面板數(shù)據(jù)和其他類型數(shù)據(jù)的研究，環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新之間的關(guān)系(正負相關(guān)、強度、顯著與否)存在顯著差異。

1.3變量選擇特征方面的差異來源分析

1.3.1環(huán)境規(guī)制指標選取不同

借鑒Brunel和Levinson[24]衡量環(huán)境規(guī)制的方法，本文將環(huán)境規(guī)制的衡量指標大致歸為3類：以調(diào)查為基礎(chǔ)對環(huán)境規(guī)制進行評分、評級而獲取的環(huán)境規(guī)制定性評價指標(Horbach；Johnstone等)[4，18]、以治污成本與支出來衡量的環(huán)境規(guī)制指標(Brunnermeier和Cohen)[12]、以污染物釋放(或能源使用)來衡量的環(huán)境規(guī)制指標(Lin；Borghesi等)[25，26]。針對環(huán)境規(guī)制指標選取不同，本文提出：

H8：使用不同類型環(huán)境規(guī)制評價方法的研究，環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新之間的關(guān)系(正負相關(guān)、強度、顯著與否)存在顯著差異。

1.3.2技術(shù)創(chuàng)新指標選取不同

目前針對技術(shù)創(chuàng)新指標多使用專利數(shù)來衡量，其中包括專利申請數(shù)和授權(quán)數(shù)(Wagner；Kammerer)[9，19]。也有學(xué)者使用R&D支出來衡量技術(shù)創(chuàng)新(Jaffe和Palmer；Kesidou，2012)[11，27]。另外還有以調(diào)查為基礎(chǔ)對技術(shù)創(chuàng)新進行評分、評級而獲取的技術(shù)創(chuàng)新評價指標(Ford等；Ying Dong等)[7，28]。針對技術(shù)創(chuàng)新指標選取不同，本文提出：

H9：使用不同類型的技術(shù)創(chuàng)新評價方法的研究，環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新之間的關(guān)系(正負相關(guān)、強度、顯著與否)存在顯著差異。

1.4發(fā)表特征方面的差異來源分析

文獻發(fā)表年份不同，可能存在不同的發(fā)表傾向。因此，就文獻發(fā)表的年份不同，以及可能對環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系的影響，本文提出：

H10：發(fā)表時間距今較近的文獻和發(fā)表時間距今較遠的文獻，環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新之間的關(guān)系(正負相關(guān)、強度、顯著與否)存在顯著差異。

1.5研究方法與研究框架

1.5.1研究方法

本文借鑒Horváthová[29]、陳立敏和王小瑕[30]的研究方法，基于現(xiàn)有研究文獻，運用Meta回歸技術(shù)分析方法，探究上述各調(diào)節(jié)因素對環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系的影響。Meta回歸技術(shù)分析以前提假設(shè)為自變量，以研究估計結(jié)果為因變量構(gòu)造多元回歸模型，能夠有效識別誤設(shè)定偏差，找出導(dǎo)致研究結(jié)果出現(xiàn)分歧的原因。

1.5.2研究框架

本文的具體研究工作是從3個角度展開的：(1)關(guān)于環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系的正負相關(guān)性，利用Probit二元選擇模型從樣本、方法、變量和文獻發(fā)表特征4個方面分析影響正負相關(guān)性的因素。(2)關(guān)于環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系的強度大小，以變量回歸系數(shù)的絕對值為因變量進行多元OLS回歸分析，從以上4個方面找出影響關(guān)系強度的因素。(3)關(guān)于環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系的顯著性，采用Probit二元選擇模型從以上4個方面找出影響關(guān)系顯著與否的因素。

2數(shù)據(jù)收集與變量設(shè)置

2.1文獻的收集與篩選

為獲得完整的研究數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)搜集方面，本文主要參考Rothstein等[31]、陳立敏和王小瑕[30]的方法。以“Environmental Regulation”、“Technological Innovation”①等為檢索詞，在Elsevier、Spring link、Emerald、EBSCO host以及Google學(xué)術(shù)網(wǎng)站搜索題名、關(guān)鍵詞或摘要中含有上述檢索詞的文獻。

獲得初始文獻后，根據(jù)以下原則進行嚴格篩選：(1)文獻的研究問題必須是環(huán)境規(guī)制對技術(shù)創(chuàng)新的影響；(2)必須是產(chǎn)生定量結(jié)果的實證研究，剔除理論性、綜述性以及定性研究的文獻；(3)必須報告環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新的回歸系數(shù)或能夠推導(dǎo)計算出回歸系數(shù)的數(shù)據(jù)，如結(jié)構(gòu)方程模型和路徑分析中的路徑系數(shù)等[32]；(4)如果多個文獻的研究樣本相同且研究方法、數(shù)據(jù)處理方式也基本相同，則取其中樣本觀測值最大的一篇文獻納入分析32〗依據(jù)以上標準，本文最終篩選、整理出28篇文獻，其中24篇來自SCI和SSCI期刊論文(除1篇文獻的影響因子為0.518外，其余23篇文獻影響因子均在1.0以上)，3篇Working Paper(分別來自Fondazione Eni Enrico Mattei、Sustainability Environmental Economics and Dynamics Studies(SEEDS)、Statistics Norway，Research Department)，1篇來自EI期刊。并從28篇文獻中獲得100個有效的研究樣本，其中有正相關(guān)關(guān)系的85個，負相關(guān)關(guān)系的15個，得到顯著結(jié)果的66個，結(jié)果不顯著的34個。

2.2變量設(shè)置及編碼

2.2.1解釋變量

本文的解釋變量包括文獻的樣本、計量方法、變量選擇和發(fā)表特征4個方面，具體設(shè)置如下：

(1)樣本特征。①樣本來源國。根據(jù)國際貨幣基金組織的分類標準將樣本來源國分為發(fā)達國家(地區(qū))與發(fā)展中國家(地區(qū))，并設(shè)置“發(fā)達國家”虛擬變量：若研究樣本全部來自發(fā)達國家(地區(qū))時編碼為1，全部來自發(fā)展中國家(地區(qū))時編碼為0，來自多種國家(地區(qū))編碼為0.5。②文獻的樣本容量。用文獻中樣本觀測值的對數(shù)(lnOBS)進行編碼。③樣本數(shù)據(jù)年份。選取研究樣本的數(shù)據(jù)期間中值，例如，當數(shù)據(jù)期間為1985～2008年時，編碼為1996.5。④樣本觀測年數(shù)。例如，當數(shù)據(jù)期間為1985～2008年時，編碼為24。⑤樣本層面。分為3類：企業(yè)層面、行業(yè)層面、國家(地區(qū))層面。設(shè)置兩個虛擬變量：“企業(yè)層面”和“行業(yè)層面”，以國家(地區(qū))層面為參照組。當研究樣本為企業(yè)時“企業(yè)層面”變量編碼為1，否則為0；研究樣本為行業(yè)時“行業(yè)層面”變量編碼為1，否則為0。(2)方法特征。①計量回歸方法。分為3類：OLS、Probit、其他回歸方法。以“其他回歸方法”變量為參照組，設(shè)置“OLS”和“Probit”兩個虛擬變量。當研究文獻采用OLS回歸方法時“OLS”變量編碼為1，否則為0；當研究文獻采用Probit回歸方法時“Probit”變量編碼為1，否則為0。②數(shù)據(jù)類型。設(shè)置“面板數(shù)據(jù)”虛擬變量：當研究文獻使用面板數(shù)據(jù)時編碼為1，否則為0。(3)變量特征。①環(huán)境規(guī)制的測量。以污染物釋放強度為參照組，設(shè)置“規(guī)制評價”和“治污成本與支出”兩個虛擬變量，當研究文獻中采用以調(diào)查為基礎(chǔ)進行評分、評級，獲得的環(huán)境規(guī)制強度這一指標時，“規(guī)制評價”變量編碼為1，否則為0；若研究文獻中采用治污成本與支出來衡量環(huán)境規(guī)制強度“治污成本與支出”變量，編碼為1，否則為0。②技術(shù)創(chuàng)新的測量。設(shè)置“專利數(shù)”和“R&D支出”兩個虛擬變量，并用以調(diào)查為基礎(chǔ)進行評分、評級而獲得的技術(shù)創(chuàng)新評價指標作為對照組。若研究文獻中采用專利數(shù)指標則“專利數(shù)”變量，編碼為1，否則為0；若使用R&D支出指標則“R&D支出”變量編碼為1，否則為0。(4)發(fā)表特征。設(shè)置“發(fā)表年份”虛擬變量，以文獻發(fā)表在期刊上的年份進行編碼。

2.2.2被解釋變量

本文的被解釋變量包括3類：環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新的正負關(guān)系、關(guān)系強度以及關(guān)系的顯著性。(1)選擇Probit二元選擇模型分析環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新的正負關(guān)系時，依據(jù)正負關(guān)系對因變量進行編碼，正向關(guān)系編碼為1，負向關(guān)系編碼為0。(2)進行關(guān)系強度的多元回歸分析時，因變量為環(huán)境規(guī)制變量回歸系數(shù)的絕對值。(3)采用Probit二元選擇模型分析環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系的顯著性時，若環(huán)境規(guī)制變量回歸系數(shù)顯著(P<0.10)，因變量編碼為1，反之編碼為0。

3Meta回歸技術(shù)分析結(jié)果

3.1環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新正負相關(guān)的影響因素

表1是環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新正負關(guān)系的Probit分析結(jié)果③，表中前4列為分別加入樣本特征、方法特征、變量及發(fā)表特征自變量的回歸結(jié)果，最后一列是進行穩(wěn)健性檢驗的全變量回歸結(jié)果。由表1可知：

(1)樣本特征方面。較早數(shù)據(jù)年份的研究得到正相關(guān)關(guān)系的可能性更大(Coef=-0.042，P<0.10)。較短的樣本觀測年數(shù)更傾向于得到正相關(guān)關(guān)系(Coef=-0.788，P<0.05)。相對于國家(地區(qū))層面，企業(yè)層面樣本出現(xiàn)負相關(guān)關(guān)系的可能性更大，但這一結(jié)果在模型1和模型5中有差異，說明結(jié)果還不穩(wěn)健。而行業(yè)層面樣本相比于國家(地區(qū))層面，更容易呈現(xiàn)出負相關(guān)關(guān)系(Coef=-1.045，P<0.10)。

(2)方法特征方面。相比于其他回歸方法采用Probit回歸傾向于得到正相關(guān)關(guān)系(Coef=1.185，P<0.05)，而OLS回歸卻無顯著影響。

(3)變量特征方面。相對于污染物釋放強度的環(huán)境規(guī)制指標，采用以調(diào)查為基礎(chǔ)而獲得的環(huán)境規(guī)制強度評價指標即規(guī)制評價，更易于得到正相關(guān)關(guān)系(Coef=1.246，P<0.05)。

(4)發(fā)表特征方面。近期，具有正相關(guān)關(guān)系結(jié)果的文獻更多地被發(fā)表(Coef=0.062，P<0.10)。

以上結(jié)果分別參見表1的第3、4、5、6列。

表1　環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新正負相關(guān)的影響因素：Probit分析結(jié)果

注：(1)因變量為二分變量，正相關(guān)時取值為1；(2)括號中數(shù)值為標準誤；(3)*、**、***、****分別表示0.15、0.10、0.05、0.01顯著水平。

3.2環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系強度的影響因素

環(huán)境規(guī)制變量回歸系數(shù)絕對值的大小代表環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系的強弱。表2是以環(huán)境規(guī)制變量回歸系數(shù)的絕對值為因變量的多元回歸結(jié)果。由表2可知：

(1)樣本特征方面。樣本特征方面的各變量都顯著影響環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系強度，但影響方向卻不盡相同。樣本容量的回歸結(jié)果顯著為負，表明樣本量越多關(guān)系越弱(Coef=-0.176，P<0.01)。數(shù)據(jù)年份顯著正向調(diào)節(jié)環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系強度(Coef=0.028，P<0.05)。觀測年數(shù)也顯著正向調(diào)節(jié)兩者間的關(guān)系強度(Coef=0.058，P<0.01)。相對于國家(地區(qū))層面，企業(yè)層面環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系更強(Coef=0.508，P<0.05)。而發(fā)達國家變量則對二者之間的關(guān)系起著負向調(diào)節(jié)作用(Coef=-0.714，P<0.05)。相對于國家(地區(qū))層面，行業(yè)層面環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系更弱，但回歸結(jié)果不一致，證明這一結(jié)果不穩(wěn)健。

(2)方法特征方面。面板數(shù)據(jù)模型得到的關(guān)系更弱(Coef=-0.465，P<0.05)。OLS回歸方法得到的關(guān)系更強(Coef=0.518，P<0.05)。

(3)變量特征方面。相比較于污染物釋放強度指標，治污成本與支出表示的環(huán)境規(guī)制指標得到的線性關(guān)系更弱(Coef=-0.558，P<0.05)。但是和以調(diào)查為基礎(chǔ)而獲得的技術(shù)創(chuàng)新評價指標相比，用R&D支出表示的技術(shù)創(chuàng)新得到的關(guān)系更強(Coef=0.889，P<0.05)。

(4)發(fā)表特征方面。針對發(fā)表年份而言，發(fā)表年份負向調(diào)節(jié)線性關(guān)系強度，但是回歸結(jié)果在模型4與模型5中不一致，因此這一結(jié)果不穩(wěn)健。

以上結(jié)果分別參見表2的第3、4、5、6列。

表2　環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系強度的多元回歸分析

續(xù)　　表

注：(1)因變量為變量回歸系數(shù)的絕對值；(2)括號中數(shù)值為標準誤；(3)*、**、***、****分別表示0.15、0.10、0.05、0.01顯著水平。

3.3環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系顯著性的影響因素

表3是環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系顯著性因素的Probit分析結(jié)果。由表3可以看出：

(1)樣本特征方面。大的樣本量更有可能得到關(guān)系顯著的結(jié)論(Coef=0.346，P<0.01)。而數(shù)據(jù)年份越近，得到兩者之間關(guān)系顯著的可能性越小(Coef=-0.087，P<0.10)。樣本觀測年數(shù)越長，越有可能出現(xiàn)關(guān)系不顯著的情況(Coef=-0.111，P<0.01)。相比于國家(地區(qū))層面樣本，企業(yè)層面和行業(yè)層面出現(xiàn)顯著性關(guān)系的可能性更低(Coef=-1.980，P<0.01)、(Coef=-1.778，P<0.50)。

(2)方法特征方面。和其他回歸方法相比，采用OLS與Probit回歸方法時，傾向于得到關(guān)系顯著的結(jié)論(Coef=0.610，P<0.15)、(Coef=0.920，P<0.01)。使用面板數(shù)據(jù)時，同樣更容易出現(xiàn)關(guān)系顯著的結(jié)論(Coef=1.456，P<0.10)。

(3)變量特征方面。相比較于污染物釋放強度指標，使用治污成本與支出表示的環(huán)境規(guī)制指標傾向于得到關(guān)系不顯著的結(jié)論(Coef=-0.965，P<0.05)。用R&D支出表示的技術(shù)創(chuàng)新在顯著性方面得到了不穩(wěn)健的結(jié)果。

(4)發(fā)表特征方面。從發(fā)表年份的回歸結(jié)果來看，近期發(fā)表的文獻，其結(jié)論多為關(guān)系顯著(Coef=0.073，P<0.05)。

以上結(jié)果分別參見表3的第3、4、5、6列。

表3　環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系顯著性的影響因素：Probit分析結(jié)果

續(xù)　　表

注：(1)因變量為二分變量，回歸系數(shù)顯著時取值為1；(2)括號中數(shù)值為標準誤；(3)*、**、***、****分別表示0.15、0.10、0.05、0.01顯著水平。

4研究結(jié)論與啟示

針對“環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系如何” 這一爭議問題， 本文借助定量文獻分析的Meta回歸技術(shù)將影響環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新之間關(guān)系的各種調(diào)節(jié)因素納入分析，并從樣本特征、方法特征、變量特征、文獻發(fā)表特征4個層面進行了多重誤設(shè)定偏差分析，獲得結(jié)論如下。

4.1樣本不同，環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系的結(jié)論出現(xiàn)顯著差異

樣本容量越大，越有可能得到關(guān)系顯著的結(jié)論，關(guān)系強度則可能會被削弱，但對正負相關(guān)性沒有顯著影響?？赡芤驗闃颖救萘吭酱?，所包含的可能會影響技術(shù)創(chuàng)新的潛在因素越多，從而在一定程度上削弱環(huán)境規(guī)制對技術(shù)創(chuàng)新的影響。

較大的樣本觀測年數(shù)正向調(diào)節(jié)關(guān)系強度，卻不利于得到顯著性結(jié)果?？赡苡捎诃h(huán)境規(guī)制存在滯后效應(yīng)，對技術(shù)創(chuàng)新的影響尚未顯現(xiàn)。同時，隨著時代的變化，如新經(jīng)濟、信息技術(shù)和新一輪工業(yè)革命等的出現(xiàn)，影響技術(shù)創(chuàng)新能力的因素大量涌現(xiàn)，環(huán)境規(guī)制對技術(shù)創(chuàng)新的影響有可能正在被其他因素所弱化或替代，進而出現(xiàn)兩者之間關(guān)系負相關(guān)或不顯著的結(jié)果。

相對于國家(地區(qū))層面，行業(yè)層面的樣本研究傾向于得到負向或不顯著的關(guān)系。企業(yè)層面的樣本易于得到更強的線性相關(guān)關(guān)系，但關(guān)系不顯著的居多。在行業(yè)和企業(yè)層面，環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新之間的關(guān)系傾向于不顯著，這說明在行業(yè)和企業(yè)層面，利用環(huán)境規(guī)制刺激技術(shù)創(chuàng)新的目的較難實現(xiàn)。

相對于發(fā)展中國家，發(fā)達國家環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新之間的關(guān)系強度更弱?？赡芤驗榘l(fā)達國家的非生產(chǎn)類產(chǎn)業(yè)占比較低，三高型(高污染、高耗能、高排放)產(chǎn)業(yè)比例較小，其技術(shù)創(chuàng)新也多與環(huán)境規(guī)制無關(guān)，因此，環(huán)境規(guī)制對技術(shù)創(chuàng)新的影響不大。

4.2方法和數(shù)據(jù)類型不同，會顯著影響研究結(jié)論

研究文獻采用OLS回歸方法時，環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新之間表現(xiàn)出更強的關(guān)系，同時有利于得到關(guān)系顯著的結(jié)論。采用Probit回歸方法時，兩者更有可能表現(xiàn)出正相關(guān)的、顯著的關(guān)系。

當采用面板回歸技術(shù)時，關(guān)系強度會有所下降，但得到顯著關(guān)系的可能性會提高。原因可能在于面板數(shù)據(jù)能夠有效克服異方差性、多重共線性等問題，從而更加可靠地反映出變量之間的顯著關(guān)系。

4.3選取不同的環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新指標，對研究結(jié)論存在顯著影響

與污染物釋放強度指標相比，采用治污成本與支出指標，環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新之間的關(guān)系強度傾向于更弱，得出關(guān)系顯著結(jié)論的可能性更小。這啟示我們，在現(xiàn)實中，以污染物釋放強度為基礎(chǔ)設(shè)置環(huán)境規(guī)制，或許能夠更有效地刺激技術(shù)創(chuàng)新。

與污染物釋放強度指標相比，使用規(guī)制評價指標，正線性關(guān)系出現(xiàn)的可能性大。規(guī)制評價指標是定性指標，該信息帶有一定的主觀性，而評價者往往傾向于保護環(huán)境，可能會產(chǎn)生有偏的評價和判斷。因此可能存在環(huán)境規(guī)制對技術(shù)創(chuàng)新影響被高估的情況。

對技術(shù)創(chuàng)新而言，使用R&D支出指標進行衡量時，更有可能提高環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新之間的關(guān)系強度。原因之一可能在于環(huán)境規(guī)制強度與R&D支出指標同時增長，兩者之間易于出現(xiàn)正向關(guān)系；二是面對嚴格的環(huán)境規(guī)制時，被規(guī)制對象往往是通過增加R&D投入以減少環(huán)境污染方面的產(chǎn)出。因此環(huán)境規(guī)制與R&D支出之間的關(guān)系更加顯著。

4.4從發(fā)表特征方面來看，發(fā)表時間距今較近的文獻，所得結(jié)論多為正相關(guān)且關(guān)系顯著

Ambec等[33]也認為，在“波特假說”誕生后，越來越多的研究開始傾向于支持環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新之間有正相關(guān)關(guān)系，因此期刊可能也存在這樣的發(fā)表傾向。

綜上可知，在觀測年數(shù)長、樣本數(shù)據(jù)距今年份近、樣本來自行業(yè)層面的文獻中“促進說”容易得到驗證，而在發(fā)表年份近、使用定性環(huán)境規(guī)制指標、使用Probit回歸分析方法的文獻中“抑制說”容易得到驗證。由此本文研究發(fā)現(xiàn)，環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新之間的關(guān)系會受到多種因素的影響，且各種調(diào)節(jié)因素對兩者之間關(guān)系的正負方向、強度大小、顯著與否的影響各不相同。這在樣本選取、指標設(shè)計、計量回歸方法使用等方面為以后該領(lǐng)域的研究提供了參考和借鑒。但本文仍有一些局限。如本文的研究樣本全部為英文文獻，沒有包含中文及其他語言的文獻樣本；受能力和條件的限制，研究也沒有窮盡所有相關(guān)文獻；在進行環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系研究時，可能還存在一些中介變量的影響，為突出研究重點，本文亦未將其考慮在內(nèi)；采用Meta方法進行分析時，本文僅能對某個文獻的整體研究結(jié)果進行分析，并得出該文獻整體層面的結(jié)論，沒有針對單個研究個體，如針對單個企業(yè)或行業(yè)進行編碼并給出研究結(jié)論。以上種種不足，留待后續(xù)認真研究。

注釋：

①為防止翻譯誤差影響文獻收集的完整性，本文分別以“Technology Innovation”、“Technical Innovation”作為“Technological Innovation”的相關(guān)替代詞對文獻進行了同樣的檢索收集。

②當研究樣本相同且研究方法、數(shù)據(jù)處理方式也基本相同時，樣本觀測值越大，研究結(jié)果越可靠。

③由于在使用Stata12.0軟件進行正負關(guān)系的Probit回歸分析時，“發(fā)達國家”、“面板數(shù)據(jù)”兩虛擬變量均出現(xiàn)了完美預(yù)測(Predicts Success Perfectly)的情況，因此表1是剔除了以上兩個虛擬變量后的回歸結(jié)果。

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The Impact and Enlightenment of Environmental Regulation on

Technological Innovation

——Analysis of Multiple Mis-specialization Bias Based on Meta-regression Technique

Guo JiZhang Zhagen

(Nanjing University of Information Science and Technology，Nanjing 210044，China)

〔Abstract〕About the relationship between environmental regulation and technological innovation,scholars have put forward different views such as“promotion”,“suppression”and“uncertainty”.In this paper we use Meta-regression to analyze 100 observations derive from 28 important relevant papers and explore the causes of different conclusions from multiple levels and multiple perspectives.We investigate the mis-specialization bias influencing this relationship.After testing 10 hypotheses we get a series of valuable moderating factors from four aspects:samples,methods,variables and literature characteristics.Different results were caused by different moderating factors in the paper and different effects of moderating factors.This found can help to understand the internal relationship between environmental regulation and technological innovation,and provide a reference for future theoretical research and practical work in the field.

〔Key words〕environmental regulation;technological innovation;moderating factors;Meta-regression technique;mis-specialization bias

(責(zé)任編輯：史琳)

作者簡介：郭際，南京信息工程大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院副教授，博士。研究方向：科技管理、技術(shù)創(chuàng)新。張扎根，南京信息工程大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院碩士研究生。研究方向：技術(shù)創(chuàng)新。

收稿日期：2015—10—10

中圖分類號〔〕F062.2〔

文獻標識碼〕A

DOI：10．3969/j．issn．1004-910X．2016．02．018