環(huán)境規(guī)制對(duì)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

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(南京信息工程大學(xué)，南京　210044)

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環(huán)境規(guī)制對(duì)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?jiān)?/p>

(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(diǎn)。“促進(jìn)說”、“抑制說”和“不確定說”均得到了一些研究的支持。本文運(yùn)用定量文獻(xiàn)研究中的Meta回歸技術(shù)，以28篇重要文獻(xiàn)中的100個(gè)觀測(cè)樣本為研究對(duì)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(duì)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(gè)相關(guān)假設(shè)的檢驗(yàn)，從樣本、方法、變量和文獻(xiàn)發(fā)表特征4個(gè)方面獲取了一系列有價(jià)值的調(diào)節(jié)因素。研究認(rèn)為，由于納入文獻(xiàn)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(shí)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(huì)的可持續(xù)發(fā)展遇到嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。各國(guó)一方面實(shí)施環(huán)境規(guī)制；另一方面長(zhǎng)期致力于加強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新，并以此作為提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的重要措施。但是，環(huán)境規(guī)制政策的實(shí)施，在解決環(huán)境污染問題的同時(shí)，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(shí)施環(huán)境規(guī)制措施，增強(qiáng)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(shí)意義。自20世紀(jì)70年代以來，學(xué)者們圍繞這一主題進(jìn)行了大量的研究。但由于研究樣本所在國(guó)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(jì)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(jìn)說”，環(huán)境規(guī)制激勵(lì)技術(shù)創(chuàng)新。如Porter[1，2]提出“波特假說”，認(rèn)為合理設(shè)置環(huán)境規(guī)制政策，能夠刺激企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新，產(chǎn)生創(chuàng)新補(bǔ)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(jìng)爭(zhēng)力。Hamamoto[3]對(duì)日本制造業(yè)進(jìn)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(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新能力；Horbach[4]以德國(guó)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(jìn)環(huán)保創(chuàng)新的結(jié)論。Carrión-Flores和Innes[5]以1989～2004年美國(guó)127個(gè)制造行業(yè)為研究樣本，檢驗(yàn)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(jìn)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(duì)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(dāng)企業(yè)面臨嚴(yán)格的規(guī)制時(shí)，更有可能進(jìn)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(cái)務(wù)資源，最終抑制了技術(shù)創(chuàng)新能力。Marcus Wagner[9]使用德國(guó)制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)，實(shí)證研究了環(huán)境管理、環(huán)境創(chuàng)新和專利申請(qǐng)之間的關(guān)系。分析認(rèn)為，環(huán)境管理體制的實(shí)施水平負(fù)向影響企業(yè)一般專利的申請(qǐng)；Chintrakarn[10]利用SFA模型，以1982～1994年期間美國(guó)48個(gè)州的制造業(yè)為研究對(duì)象，分析得出嚴(yán)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(guó)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(qiáng)度指標(biāo)，分別以R&D支出和成功的專利申請(qǐng)量作為技術(shù)創(chuàng)新指標(biāo)，實(shí)證分析后發(fā)現(xiàn)環(huán)境規(guī)制促進(jìn)R&D支出，但與專利申請(qǐng)量表現(xiàn)出負(fù)相關(guān)。Brunnermeier和Cohen[12]通過使用污染治理成本和強(qiáng)制規(guī)制(政府檢查、監(jiān)督活動(dòng))作為環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度的衡量指標(biāo)，使用成功的環(huán)境專利申請(qǐng)量作為技術(shù)創(chuàng)新的衡量指標(biāo)，實(shí)證分析了美國(guó)1983～1992年間146個(gè)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(qiáng)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(gè)制造業(yè)和非制造業(yè)為考察對(duì)象，發(fā)現(xiàn)從統(tǒng)計(jì)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(biāo)準(zhǔn)、能源稅、政府能源R&D支出作為環(huán)境規(guī)制政策指標(biāo)，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(biāo)，根據(jù)1989～2004年歐洲七國(guó)的建筑業(yè)數(shù)據(jù)，分析認(rèn)為能源規(guī)制標(biāo)準(zhǔn)與政府能源R&D支出對(duì)專利數(shù)有較小的正向影響，但能源稅對(duì)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(duì)這一情況，本文為避免定性文獻(xiàn)研究的局限，采用定量文獻(xiàn)研究方法——國(guó)際上流行的Meta法對(duì)已有文獻(xiàn)進(jìn)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(shí)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(jì)結(jié)果的前提假設(shè)，并從樣本、方法、變量和文獻(xiàn)發(fā)表4個(gè)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(jìn)行原因探索式研究，在找出各類調(diào)節(jié)因素的同時(shí)，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(xiàn)研究的有益補(bǔ)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(guó)不同

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

H1：來自發(fā)達(dá)國(guó)家(地區(qū))和發(fā)展中國(guó)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(fù)相關(guān)、強(qiáng)度、顯著與否)存在顯著差異。

1.1.2樣本容量不同

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

H2：樣本容量大的文獻(xiàn)與樣本容量小的文獻(xiàn)，環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新之間的關(guān)系(正負(fù)相關(guān)、強(qiáng)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(xiàn)分布在1970～2010年代。隨著時(shí)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(qǐng)量表現(xiàn)出負(fù)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(duì)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(fù)相關(guān)、強(qiáng)度、顯著與否)存在顯著差異。

1.1.4樣本觀測(cè)年數(shù)不同

本文研究的文獻(xiàn)中，樣本觀測(cè)年數(shù)最短的1年，最長(zhǎng)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(fù)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(duì)時(shí)間跨度的長(zhǎng)短，本文提出：

H4：樣本觀測(cè)年數(shù)的長(zhǎng)短不同，環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新之間的關(guān)系(正負(fù)相關(guān)、強(qiáng)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(duì)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(guó)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(rèn)為環(huán)境規(guī)制可以促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新。Kneller和Manderson[22]使用英國(guó)制造行業(yè)數(shù)據(jù)，研究認(rèn)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(duì)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(guó)家層面，認(rèn)為環(huán)境規(guī)制可以提高環(huán)保專利數(shù)。針對(duì)樣本層面的不同，本文提出：

H5：使用國(guó)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(fù)相關(guān)、強(qiáng)度、顯著與否)存在顯著差異。

1.2計(jì)量方法特征方面的差異來源分析

1.2.1計(jì)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(rèn)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(shí)施水平負(fù)向影響企業(yè)一般專利的申請(qǐng)；Kneller和Manderson[22]使用GMM回歸方法，發(fā)現(xiàn)環(huán)境規(guī)制對(duì)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(xiàn)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(fù)相關(guān)、強(qiáng)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(shí)間序列數(shù)據(jù)都將影響研究結(jié)果，單一的橫截面或時(shí)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?，F(xiàn)有文獻(xiàn)使用了多種數(shù)據(jù)處理方法，實(shí)證結(jié)果也存在差異。Yang等[23]基于面板數(shù)據(jù)分析認(rèn)為，污染治理資本支出與R&D支出沒有統(tǒng)計(jì)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(fù)相關(guān)、強(qiáng)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(biāo)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(biāo)大致歸為3類：以調(diào)查為基礎(chǔ)對(duì)環(huán)境規(guī)制進(jìn)行評(píng)分、評(píng)級(jí)而獲取的環(huán)境規(guī)制定性評(píng)價(jià)指標(biāo)(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(biāo)(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(biāo)(Lin；Borghesi等)[25，26]。針對(duì)環(huán)境規(guī)制指標(biāo)選取不同，本文提出：

H8：使用不同類型環(huán)境規(guī)制評(píng)價(jià)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(fù)相關(guān)、強(qiáng)度、顯著與否)存在顯著差異。

1.3.2技術(shù)創(chuàng)新指標(biāo)選取不同

目前針對(duì)技術(shù)創(chuàng)新指標(biāo)多使用專利數(shù)來衡量，其中包括專利申請(qǐng)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(duì)技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)行評(píng)分、評(píng)級(jí)而獲取的技術(shù)創(chuàng)新評(píng)價(jià)指標(biāo)(Ford等；Ying Dong等)[7，28]。針對(duì)技術(shù)創(chuàng)新指標(biāo)選取不同，本文提出：

H9：使用不同類型的技術(shù)創(chuàng)新評(píng)價(jià)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(fù)相關(guān)、強(qiáng)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(xiàn)發(fā)表年份不同，可能存在不同的發(fā)表傾向。因此，就文獻(xiàn)發(fā)表的年份不同，以及可能對(duì)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(shí)間距今較近的文獻(xiàn)和發(fā)表時(shí)間距今較遠(yuǎn)的文獻(xiàn)，環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新之間的關(guān)系(正負(fù)相關(guān)、強(qiáng)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(xiàn)，運(yùn)用Meta回歸技術(shù)分析方法，探究上述各調(diào)節(jié)因素對(duì)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(jì)結(jié)果為因變量構(gòu)造多元回歸模型，能夠有效識(shí)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(gè)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(fù)相關(guān)性，利用Probit二元選擇模型從樣本、方法、變量和文獻(xiàn)發(fā)表特征4個(gè)方面分析影響正負(fù)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(qiáng)度大小，以變量回歸系數(shù)的絕對(duì)值為因變量進(jìn)行多元OLS回歸分析，從以上4個(gè)方面找出影響關(guān)系強(qiáng)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(gè)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(xiàn)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(xiàn)。

獲得初始文獻(xiàn)后，根據(jù)以下原則進(jìn)行嚴(yán)格篩選：(1)文獻(xiàn)的研究問題必須是環(huán)境規(guī)制對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響；(2)必須是產(chǎn)生定量結(jié)果的實(shí)證研究，剔除理論性、綜述性以及定性研究的文獻(xiàn)；(3)必須報(bào)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(jì)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(gè)文獻(xiàn)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(cè)值最大的一篇文獻(xiàn)納入分析32〗依據(jù)以上標(biāo)準(zhǔn)，本文最終篩選、整理出28篇文獻(xiàn)，其中24篇來自SCI和SSCI期刊論文(除1篇文獻(xiàn)的影響因子為0.518外，其余23篇文獻(xiàn)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(xiàn)中獲得100個(gè)有效的研究樣本，其中有正相關(guān)關(guān)系的85個(gè)，負(fù)相關(guān)關(guān)系的15個(gè)，得到顯著結(jié)果的66個(gè)，結(jié)果不顯著的34個(gè)。

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(xiàn)的樣本、計(jì)量方法、變量選擇和發(fā)表特征4個(gè)方面，具體設(shè)置如下：

(1)樣本特征。①樣本來源國(guó)。根據(jù)國(guó)際貨幣基金組織的分類標(biāo)準(zhǔn)將樣本來源國(guó)分為發(fā)達(dá)國(guó)家(地區(qū))與發(fā)展中國(guó)家(地區(qū))，并設(shè)置“發(fā)達(dá)國(guó)家”虛擬變量：若研究樣本全部來自發(fā)達(dá)國(guó)家(地區(qū))時(shí)編碼為1，全部來自發(fā)展中國(guó)家(地區(qū))時(shí)編碼為0，來自多種國(guó)家(地區(qū))編碼為0.5。②文獻(xiàn)的樣本容量。用文獻(xiàn)中樣本觀測(cè)值的對(duì)數(shù)(lnOBS)進(jìn)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(dāng)數(shù)據(jù)期間為1985～2008年時(shí)，編碼為1996.5。④樣本觀測(cè)年數(shù)。例如，當(dāng)數(shù)據(jù)期間為1985～2008年時(shí)，編碼為24。⑤樣本層面。分為3類：企業(yè)層面、行業(yè)層面、國(guó)家(地區(qū))層面。設(shè)置兩個(gè)虛擬變量：“企業(yè)層面”和“行業(yè)層面”，以國(guó)家(地區(qū))層面為參照組。當(dāng)研究樣本為企業(yè)時(shí)“企業(yè)層面”變量編碼為1，否則為0；研究樣本為行業(yè)時(shí)“行業(yè)層面”變量編碼為1，否則為0。(2)方法特征。①計(jì)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(gè)虛擬變量。當(dāng)研究文獻(xiàn)采用OLS回歸方法時(shí)“OLS”變量編碼為1，否則為0；當(dāng)研究文獻(xiàn)采用Probit回歸方法時(shí)“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(dāng)研究文獻(xiàn)使用面板數(shù)據(jù)時(shí)編碼為1，否則為0。(3)變量特征。①環(huán)境規(guī)制的測(cè)量。以污染物釋放強(qiáng)度為參照組，設(shè)置“規(guī)制評(píng)價(jià)”和“治污成本與支出”兩個(gè)虛擬變量，當(dāng)研究文獻(xiàn)中采用以調(diào)查為基礎(chǔ)進(jìn)行評(píng)分、評(píng)級(jí)，獲得的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度這一指標(biāo)時(shí)，“規(guī)制評(píng)價(jià)”變量編碼為1，否則為0；若研究文獻(xiàn)中采用治污成本與支出來衡量環(huán)境規(guī)制強(qiáng)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(cè)量。設(shè)置“專利數(shù)”和“R&D支出”兩個(gè)虛擬變量，并用以調(diào)查為基礎(chǔ)進(jìn)行評(píng)分、評(píng)級(jí)而獲得的技術(shù)創(chuàng)新評(píng)價(jià)指標(biāo)作為對(duì)照組。若研究文獻(xiàn)中采用專利數(shù)指標(biāo)則“專利數(shù)”變量，編碼為1，否則為0；若使用R&D支出指標(biāo)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(xiàn)發(fā)表在期刊上的年份進(jìn)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(fù)關(guān)系、關(guān)系強(qiáng)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(fù)關(guān)系時(shí)，依據(jù)正負(fù)關(guān)系對(duì)因變量進(jìn)行編碼，正向關(guān)系編碼為1，負(fù)向關(guān)系編碼為0。(2)進(jìn)行關(guān)系強(qiáng)度的多元回歸分析時(shí)，因變量為環(huán)境規(guī)制變量回歸系數(shù)的絕對(duì)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(shí)，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(fù)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(fù)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(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)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(cè)年數(shù)更傾向于得到正相關(guān)關(guān)系(Coef=-0.788，P<0.05)。相對(duì)于國(guó)家(地區(qū))層面，企業(yè)層面樣本出現(xiàn)負(fù)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(guó)家(地區(qū))層面，更容易呈現(xiàn)出負(fù)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(duì)于污染物釋放強(qiáng)度的環(huán)境規(guī)制指標(biāo)，采用以調(diào)查為基礎(chǔ)而獲得的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度評(píng)價(jià)指標(biāo)即規(guī)制評(píng)價(jià)，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(xiàn)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(fù)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(shí)取值為1；(2)括號(hào)中數(shù)值為標(biāo)準(zhǔn)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(qiáng)度的影響因素

環(huán)境規(guī)制變量回歸系數(shù)絕對(duì)值的大小代表環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系的強(qiáng)弱。表2是以環(huán)境規(guī)制變量回歸系數(shù)的絕對(duì)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(qiáng)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(fù)，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(qiáng)度(Coef=0.028，P<0.05)。觀測(cè)年數(shù)也顯著正向調(diào)節(jié)兩者間的關(guān)系強(qiáng)度(Coef=0.058，P<0.01)。相對(duì)于國(guó)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(qiáng)(Coef=0.508，P<0.05)。而發(fā)達(dá)國(guó)家變量則對(duì)二者之間的關(guān)系起著負(fù)向調(diào)節(jié)作用(Coef=-0.714，P<0.05)。相對(duì)于國(guó)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(qiáng)(Coef=0.518，P<0.05)。

(3)變量特征方面。相比較于污染物釋放強(qiáng)度指標(biāo)，治污成本與支出表示的環(huán)境規(guī)制指標(biāo)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(píng)價(jià)指標(biāo)相比，用R&D支出表示的技術(shù)創(chuàng)新得到的關(guān)系更強(qiáng)(Coef=0.889，P<0.05)。

(4)發(fā)表特征方面。針對(duì)發(fā)表年份而言，發(fā)表年份負(fù)向調(diào)節(jié)線性關(guān)系強(qiáng)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(qiáng)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(duì)值；(2)括號(hào)中數(shù)值為標(biāo)準(zhǔn)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(cè)年數(shù)越長(zhǎng)，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(guó)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(shí)，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(shí)，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(qiáng)度指標(biāo)，使用治污成本與支出表示的環(huán)境規(guī)制指標(biāo)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(xiàn)，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(shí)取值為1；(2)括號(hào)中數(shù)值為標(biāo)準(zhǔn)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(duì)“環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系如何” 這一爭(zhēng)議問題， 本文借助定量文獻(xiàn)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(xiàn)發(fā)表特征4個(gè)層面進(jìn)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(qiáng)度則可能會(huì)被削弱，但對(duì)正負(fù)相關(guān)性沒有顯著影響。可能因?yàn)闃颖救萘吭酱?，所包含的可能?huì)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(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響。

較大的樣本觀測(cè)年數(shù)正向調(diào)節(jié)關(guān)系強(qiáng)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(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響尚未顯現(xiàn)。同時(shí)，隨著時(shí)代的變化，如新經(jīng)濟(jì)、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(duì)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(jìn)而出現(xiàn)兩者之間關(guān)系負(fù)相關(guān)或不顯著的結(jié)果。

相對(duì)于國(guó)家(地區(qū))層面，行業(yè)層面的樣本研究?jī)A向于得到負(fù)向或不顯著的關(guān)系。企業(yè)層面的樣本易于得到更強(qiáng)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(shí)現(xiàn)。

相對(duì)于發(fā)展中國(guó)家，發(fā)達(dá)國(guó)家環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新之間的關(guān)系強(qiáng)度更弱。可能因?yàn)榘l(fā)達(dá)國(guó)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(duì)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(huì)顯著影響研究結(jié)論

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

當(dāng)采用面板回歸技術(shù)時(shí)，關(guān)系強(qiáng)度會(huì)有所下降，但得到顯著關(guān)系的可能性會(huì)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(biāo)，對(duì)研究結(jié)論存在顯著影響

與污染物釋放強(qiáng)度指標(biāo)相比，采用治污成本與支出指標(biāo)，環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新之間的關(guān)系強(qiáng)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(shí)中，以污染物釋放強(qiáng)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(qiáng)度指標(biāo)相比，使用規(guī)制評(píng)價(jià)指標(biāo)，正線性關(guān)系出現(xiàn)的可能性大。規(guī)制評(píng)價(jià)指標(biāo)是定性指標(biāo)，該信息帶有一定的主觀性，而評(píng)價(jià)者往往傾向于保護(hù)環(huán)境，可能會(huì)產(chǎn)生有偏的評(píng)價(jià)和判斷。因此可能存在環(huán)境規(guī)制對(duì)技術(shù)創(chuàng)新影響被高估的情況。

對(duì)技術(shù)創(chuàng)新而言，使用R&D支出指標(biāo)進(jìn)行衡量時(shí)，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(qiáng)度。原因之一可能在于環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度與R&D支出指標(biāo)同時(shí)增長(zhǎng)，兩者之間易于出現(xiàn)正向關(guān)系；二是面對(duì)嚴(yán)格的環(huán)境規(guī)制時(shí)，被規(guī)制對(duì)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(shí)間距今較近的文獻(xiàn)，所得結(jié)論多為正相關(guān)且關(guān)系顯著

Ambec等[33]也認(rèn)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(cè)年數(shù)長(zhǎng)、樣本數(shù)據(jù)距今年份近、樣本來自行業(yè)層面的文獻(xiàn)中“促進(jìn)說”容易得到驗(yàn)證，而在發(fā)表年份近、使用定性環(huán)境規(guī)制指標(biāo)、使用Probit回歸分析方法的文獻(xiàn)中“抑制說”容易得到驗(yàn)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(huì)受到多種因素的影響，且各種調(diào)節(jié)因素對(duì)兩者之間關(guān)系的正負(fù)方向、強(qiáng)度大小、顯著與否的影響各不相同。這在樣本選取、指標(biāo)設(shè)計(jì)、計(jì)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(xiàn)，沒有包含中文及其他語言的文獻(xiàn)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(xiàn)；在進(jìn)行環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系研究時(shí)，可能還存在一些中介變量的影響，為突出研究重點(diǎn)，本文亦未將其考慮在內(nèi)；采用Meta方法進(jìn)行分析時(shí)，本文僅能對(duì)某個(gè)文獻(xiàn)的整體研究結(jié)果進(jìn)行分析，并得出該文獻(xiàn)整體層面的結(jié)論，沒有針對(duì)單個(gè)研究個(gè)體，如針對(duì)單個(gè)企業(yè)或行業(yè)進(jìn)行編碼并給出研究結(jié)論。以上種種不足，留待后續(xù)認(rèn)真研究。

注釋：

①為防止翻譯誤差影響文獻(xiàn)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(duì)文獻(xiàn)進(jìn)行了同樣的檢索收集。

②當(dāng)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(shí)，樣本觀測(cè)值越大，研究結(jié)果越可靠。

③由于在使用Stata12.0軟件進(jìn)行正負(fù)關(guān)系的Probit回歸分析時(shí)，“發(fā)達(dá)國(guó)家”、“面板數(shù)據(jù)”兩虛擬變量均出現(xiàn)了完美預(yù)測(cè)(Predicts Success Perfectly)的情況，因此表1是剔除了以上兩個(gè)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(jiǎn)介：郭際，南京信息工程大學(xué)經(jīng)濟(jì)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?jiān)暇┬畔⒐こ檀髮W(xué)經(jīng)濟(jì)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(hào)〔〕F062.2〔

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕A

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