民间投资、环境规制与绿色技术创新——长江经济带11省市空间杜宾模型分析

随着党的十八大绿色发展理念的提出，绿色技术创新在企业可持续发展中越来越重要。为加快生态文明体制改革，党的十九大报告进一步提出“构建市场导向的绿色技术创新体系”，将推进绿色技术创新作为现阶段实现经济增长、资源节约和环境保护协调发展的重要途径。然而，绿色技术创新往往需要大量资金支撑，仅仅依靠政府投资远远不能满足其需求，而民间投资作为政府投资的重要补充，其占固定资产投资的比重越来越大，对经济增长的作用也越来越凸显。已有研究表明，民间投资正成为我国经济发展中最活跃的投资主体，有能力为绿色技术创新提供资金支持，并推动其持续发展。那么，如何通过民间投资激发创新活力，有效发挥其稳增长、调结构、促发展的关键作用，是现阶段值得探讨的问题。

民间投资作为一种社会资本，虽然能为企业提供研发资金，但由于其具有逐利性等特点，在缺乏政策引导情况下，往往会投资于那些高耗能、高污染而近期获利的产业，不利于企业绿色技术创新发展，也与我国新时期经济高质量发展的目标背道而驰。为此，本研究引入环境规制作为调节变量，以长江经济带11省市为研究对象，通过分析环境规制在民间投资与绿色技术创新间的重要传导作用，探寻绿色技术创新路径，旨在为推进长江经济带绿色发展提供参考。

1 文献回顾

1.1 民间投资与绿色技术创新

国内外关于民间投资与绿色技术创新的文献较少，且主要集中在民间投资与技术创新上，主要包括以下两种观点：

(1)民间投资通过风险投资推动技术创新。民间投资能为技术创新提供资金支持，由于技术创新项目具有风险高、收益不确定等特点，使得风险投资成为连接民间投资与技术创新的桥梁。于是，国内外大多数学者集中研究风险投资对技术创新的推动作用。国外最早证实风险投资对技术创新具有促进作用的学者是Kortum & Lerner[1]，其实证研究发现风险投资对专利申请的促进作用是R&D投入的3.1倍；此后，Hellman & Puri [2]提出风险投资能够显著提高高新技术企业专业化水平，进而促进创新；Hirukawa & Ueda[3]通过扩大样本选择区间，实证研究发现美国风险投资对企业创新和专利产出仍然具有促进作用；Popov & Roosenboom[4]运用欧洲21个国家10大制造行业面板数据，证实了风险投资对技术创新具有促进作用。与此同时，国内学者也得出类似结论。王婷[5]运用2003-2013年区域数据进行实证分析发现，中国风险投资对技术创新具有显著资本增加效应；焦跃华和黄永安[6]以创业板上市公司为样本，研究发现风险投资持有期与公司创新存在显著正相关关系；于永达和陆文香[7]采用倾向得分匹配法实证检验风险投资对科技创新企业创新效率的异质性影响，结果发现风险投资显著提升了科技企业创新效率；李爽[8]运用2009-2015年面板数据回归发现，风险投资对中国企业技术创新活动存在正向激励作用，且进入时机越早，这种激励作用越大。

(2)聚焦如何引导民间投资参与技术创新。发达国家为促进民间投资推动技术创新，提供了3种对策：一是给予企业税收优惠和财政补贴，鼓励民间投资进入创业市场；二是通过立法和建立专门协调服务机构助推民间投资进入技术创新领域；三是通过提供信贷担保，促进民间投资进入创业活动领域。我国借鉴国外做法，从拓展投资空间、拓宽融资渠道、优化投资环境、实施创新驱动等方面提出促进民间投资参与技术创新的几种途径，以充分发挥民间投资对技术创新的积极作用[9]。

1.2 环境规制与绿色技术创新

著名的“波特假说”认为，加强环境规制能够激励企业创新，建立企业竞争优势。国内外研究多是围绕该假说从不同时间维度、运用不同计量方法以及选用不同变量等进行的实证研究，且形成了3种不同的研究结论。第一种结论支持“波特假说”，认为环境规制促进了绿色技术创新。Jaffe & Palmer[10]利用1973-1991年美国制造业面板数据、Hamamoto [11]运用日本工业发展时期的环境政策、Ambec等[12]以污染型企业为样本均发现环境规制与R&D投入正相关；Arimura、Hibiki & Johnstone[13]、Johnstone、Hascic & Popp[14]也都发现环境规制与专利申请存在正相关关系。国内对“波特假说”的研究较晚，总的来说都是支持观点。蒋伏心等[15]运用GMM法，基于江苏省制造业面板数据发现，环境规制与企业技术创新间呈先下降后上升的“U”型动态特征；张平等[16]利用我国内地30个省份2003-2012年面板数据，将环境规制划分为不同类型，结果表明只有投资型环境规制总体上对企业技术创新产生了“激励效应”；徐建中和王曼曼(2018)基于核密度函数模型分析认为，环境规制强度增加虽然促进了绿色技术创新，但在不同行业和不同年份具有差异。第二种结论认为“波特假说”不成立，即环境规制不利于绿色技术创新。Brannlund等[17]、Gray & Shadbegian等[18]发现，企业污染治理成本与生产率负相关，认为严格的环境规制会导致被规制企业境况变坏；解垩[19]运用DEA方法测度生产率指数发现，治污投资增加对技术效率有负向影响。第三种结论认为环境规制与绿色技术创新间的关系难以确定，这源于国家或地区环境、经济增长程度、产业结构政策等具有多样性。如Alpay等[20]对比分析美国和墨西哥食品行业环境规制与生产率间的关系发现，环境规制对美国食品业生产率增长没有影响但却显著提高了墨西哥食品业生产率；王国印和王动[21]对我国中东部地区进行实证研究发现，“波特假说”在较落后的中部地区未得到支持，而在较发达的东部地区则得到了很好的支持；沈能和刘凤朝(2012)也得出同样结论。臧传琴和张菡[22]通过门槛模型实证研究发现，环境规制与绿色技术创新具有地区差异，即在东部地区，环境规制对绿色技术创新的促进作用更明显；在中西部地区，环境规制对技术创新的正面效应不明显；西部地区甚至出现了负效应。

1.3 民间投资、环境规制与绿色技术创新

鲜有研究民间投资、环境规制和绿色技术创新三者关系的相关文献。王凤祥和张伟[23]以中国内地30个省份2006-2015年面板数据为样本，对环境规制、民间投资与绿色技术创新间的关系进行分析发现，民间投资显著促进了我国绿色技术创新，而环境规制对绿色技术创新的影响为负，且民间投资和环境规制对我国绿色技术创新的影响具有区域差异性。

纵观国内外文献，尽管已有研究在相关领域得出了较为丰富的结论，并为新时期促进绿色技术创新奠定了良好基础，但仍存在有待进一步深入研究的问题，即民间投资是否能够促进绿色技术创新？是否需要进一步考虑环境规制与其它中介变量相互作用对绿色技术创新的影响？从现有研究成果看，相关研究主要集中在民间投资与技术创新、环境规制与技术创新两个方面，而关于民间投资、环境规制和技术创新三者间深层关系的探讨较少，以国家战略为导向促进长江经济带绿色技术创新的研究更少。因此，本研究运用Stata15.0软件与Matlab2016软件，基于长江经济带11省市1999-2016年民间投资、环境规制与绿色技术创新相关数据，通过建立空间杜宾模型，分析民间投资、环境规制与绿色技术创新三者间的空间相关性，考察环境规制对民间投资促进绿色技术创新的中介效应，通过偏微分方法分解空间溢出效应，计算出直接效应、间接效应及其与环境规制的协同效应，以准确诠释民间投资对绿色技术创新的影响，揭示民间投资对绿色技术创新的影响过程，对于更好地发挥民间投资促进效应，引导民间投资合理流动，实现经济高质量发展具有重要意义。

2 研究设计

2.1 变量选取与数据来源

本研究选取长江经济带11省市1999-2016年的数据，以绿色技术创新为被解释变量，以民间投资为解释变量，以环境规制为调节变量，检验现阶段长江经济带区域内民间投资能否通过环境规制促进绿色技术创新。变量数据主要来源于《中国统计年鉴》、各省市统计年鉴。相关变量取值方法、具体含义和代表符号见表1。

(1)被解释变量：绿色技术创新(InY)。国内外对绿色技术创新的测度方法较多。本研究基于数据可得性，借鉴贾军等[24]提出的观点，以国际专利分类(international patent classification，IPC)对应的环境技术领域为选择标准，以发明专利和实用新型专利授权量衡量绿色技术创新水平，并取自然对数。

(2)解释变量：民间投资(PI)。本研究用民间投资额/地区生产总值衡量这一指标。因投资在我国一般指固定资产投资，因此将民间投资用民间固定资产投资数据代替，民间固定资产投资度量目前主要用全社会固定资产投资减去国有经济投资、外商投资、港澳台投资衡量。

(3)调节变量：环境规制(ER)。国内外学者在度量环境规制强度时有综合指标和类型指标两种测度方式。其中，综合指标以原毅军等[25]根据“三废”排放量构建的正式环境规制强度为代表。类型指标主要涵盖以下测度方法：一是污染治理费用；二是治污投资占企业成本或产值的比例；三是关于环境规制政策法规的颁布数量；四是环境管理机构监督检查次数；五是选用人均收入等指标作为内生环境规制指标；六是环境规制下的污染排放情况。考虑到数据可获得性，本研究采用类型指标的第二种方法，即采用治理工业污染项目投资额占工业增加值的比重(ER)衡量环境规制强度。ER值越大，表明环境规制程度越高。

(4)控制变量。参考已有研究成果，本研究选取的控制变量包括研发经费投入、所有制结构、人力资本状况、外商直接投资、产业集中度及财政支出情况等。其中，研发经费投入(lnF)通过取自然对数衡量；所有制结构(NI)用国有及国有控股企业工业总产值/全部工业总产值衡量；人力资本状况(R)用15岁以上高中及高中以上受教育人数比例衡量；外商直接投资(FI)用外商直接投资资金与GDP的比值衡量；产业集中度(I)用各地区规模以上工业企业个数与全国总企业个数的比值衡量；财政支出情况(GI)用政府财政支出与GDP的比值衡量。

2.2 模型构建

我国创新产出存在空间分布现象[26]，即一个省域的科技创新受到其它省域，尤其是邻接省域科技创新发展的影响，各省域间的科技创新存在空间溢出效应。因此，可利用空间因素建立模型，探究长江经济带民间投资、环境规制与绿色技术创新间存在的空间关联性，并且整个区域绿色技术创新还会随区域间的相互影响发生变化，具有一定的空间动态性特征。

2.2.1 空间杜宾模型

空间杜宾模型(SDM)与空间自回归模型(SAR)、空间误差模型(SEM)相比，是一种更为广义的空间计量模型，其既考虑了因变量的空间相关性，又考虑了自变量的空间相关性。因此，本研究选择空间杜宾模型(SDM)，以便更好地反映长江经济带区域绿色技术创新问题。SDM模型设定如下：

lnYit=α0+ρWlnYit+α1PIit+α2ERit+α3Controlit+α4WPIit+α5WERit+α6WControlit+μi+εit

式(1)中，InYit为因变量，是指各地区发明专利和实用新型专利授权数量的对数，用于衡量各地区绿色技术创新。PIit和ERit是自变量，分别表示民间投资和环境规制。Controlit表示控制变量，包括技术创新资金投入lnF、所有制结构NI、人力资本状况R、外商直接投资FI、产业集中度I、财政支出情况GI。下标i和t分别表示省份和年份。μi表示个体效应，εit表示随机干扰项。

为考察环境规制对民间投资促进绿色技术创新发展的中介效应，本研究在模型(1)的基础上引入民间投资与环境规制的交互项PIit*ERit，反映民间投资通过环境规制对绿色技术创新发展的影响。

lnYit=β0+ρWlnYit+β1PIit+β2ERit+β3PIit*ERit+β4Controlit+β5WPIit+β6WERit+β7WPIit*ERit+β8WControlit+μi+εit

如果PIit*ERit的回归系数不显著，说明交互作用没有显著影响绿色技术创新发展；如果民间投资PIit的回归系数不显著或显著为负，而PIit*ERit的回归系数显著，说明民间投资对绿色技术创新的发展作用不明显，需与环境规制相结合才能产生显著促进作用。

如果环境规制ERit的回归系数不显著，而PIit*ERit的回归系数显著，则说明民间投资能够直接促进绿色技术创新发展，不需依赖环境规制。

2.2.2 直接效应和间接效应

Lesage & Pace[27]的研究表明，空间面板模型中各因变量x的回归系数并不能准确诠释x对y的边际效应，需要通过偏微分方法分解空间溢出效应，即直接效应、间接效应和总效应，以便更好地诠释自变量对因变量的影响。

对于本研究建立的SDM模型，因变量Y对自变量X求偏导数后的矩阵为：

其中，直接效应为上述偏微分矩阵中对角线上元素的平均值，代表了各自变量对本地绿色技术创新的影响；间接效应为偏微分矩阵中非对角线元素的平均值，代表了各自变量对邻省绿色技术创新的影响。

2.2.3 空间权重矩阵

空间权重矩阵是空间计量分析的关键，其表达了不同空间区域中某些地理或经济属性值间的相互依赖关系。本研究选用k-nearest neighbors法构建空间权重矩阵[28]。

式(4)中，wij(k)的初始赋值为0或1，代表k阶最邻近距离空间权重，wij*(k)是wij(k)的行标准化值；di(k)是各省市i与j间的k阶最小距离，保证每个省市i都有k个邻近省市。

2.2.4 被解释变量lnY的空间相关特征

本研究用Moran's I指数检验绿色技术创新的空间相关性，计算公式如下：

其中，Yi、Yj依次为第i省和第j省观测样本值，n为省市数量。Wij为空间权重矩阵。Moran's I指数取值范围在-1～1之间，其绝对值越大，空间相关性越强。

3 实证检验

3.1 空间相关性检验

空间计量模型的第一步要求检验各变量间是否存在空间相关性。本研究利用Stata15.0软件，对1999-2016年各省市绿色技术创新(InY)、民间投资(PI)、环境规制(ER)等变量进行空间相关性检验。空间权重矩阵采用k-nearest neighbors法构建，当k在3～6之间时，各主要变量均呈现空间相关性；当k=3时，全局Moran's I指数最大，因此本研究选择k=3作为空间权重矩阵进行研究，检验结果见表2。

表2显示，1999-2016年民间投资、环境规制及绿色技术创新的全域 Moran's I 指数值绝大多数年份为正值且通过统计显著性水平，表明民间投资、环境规制及绿色技术创新在全域范围内存在显著正向空间相关性，且具有空间集聚特征，对周边具有显著空间溢出效应。因此，应考虑空间因素，进一步探讨民间投资、环境规制对绿色技术创新的影响效应。

从Moran's I指数(图1)走势图可以看出，1999-2016年绿色技术创新(lnY)的全域Moran's I 指数值总体呈上升趋势，说明各省市间的绿色技术创新呈现趋同性效果。不过，该相关性在2011年形成拐点，后期指数变动渐趋平缓，表明2011年后，随着改革不断向纵深层次发展，长江经济带各省市间的绿色技术创新开始出现分化，其相关性逐年递减。

3.2 变量描述性分析

3.2.1 长江经济带绿色技术创新水平

由表3可知，本研究变量的观测值为198，为平衡面板数据，仅对本研究关注的变量民间投资、环境规制和绿色技术创新进行描述性统计分析，变量描述性统计结果见表3。其中，绿色技术创新产出最大值、最小值和标准差分别为11.731 8、5.811 1和1.476 5，绿色技术创新投入最大值、最小值和标准差分别为16.623 4、9.607 2和1.399 2，说明各省绿色技术创新投入与产出比较匹配，且各省域间绿色技术创新水平存在一定差距；绿色技术创新均值为8.431 3，说明从总体上看，各省域绿色技术创新已经发展到一定阶段。民间投资标准差为0.163 9，表明各省域间民间投资具有较大差异，主要原因是各地经济发展水平及促进民间投资发展的政策等存在一定差异。环境规制最大值、最小值和标准差分别为137.895、6.006 1和24.581 9，说明各省域间环境规制强度也存在较大区别，这与各省域经济基础、创新要素投入和创新环境有关。

3.2.2 长江经济带绿色技术创新水平区域分布变化特征

在整理和计算出代表被解释变量绿色技术创新(发明专利和实用新型专利授权数量)的基础上，得到 1999年和2016 年的区域分布特征，见图2。从中可见，长江经济带绿色技术创新表现出以下个3个特点：

(1)长江经济带绿色技术创新水平逐渐提升。1999-2016年，长江经济带11个省份绿色技术创新水平显著提高，其主要原因是党的十八大以来，党中央将生态文明建设纳入中国特色社会主义事业“五位一体”总体布局，并将绿色发展作为五大发展理念之一，推动了技术创新向绿色方向发展。

(2)长江经济带绿色技术创新在空间上形成三大区域。一是江苏、浙江和上海区域，其绿色技术创新水平最高，为绿色创新引领区；二是安徽、湖北、重庆、四川区域，绿色技术创新水平有较大幅度提升；三是江西、湖南、贵州及云南区域稍显逊色。总体来说，这些地区绿色技术创新水平与其经济发展格局相适应。

(3)长江经济带绿色技术创新水平在区域分布上存在一定差异。尽管形成了三大引领区域，但截至2016年，部分省份如云南、贵州、江西、湖南绿色技术创新水平还落后于其它省份，这4个省份绿色技术创新水平有待提高。

3.3 空间计量模型估计结果

3.3.1 空间面板模型选择与设定

首先，采用计量软件matlab2016，对空间面板数据模型进行检验，以选定后续分析模型。检验项目包括混合OLS、空间固定效应、时点固定效应及空间时点双固定效应模型，检验结果如表4所示。

表4检验结果表明，上述4个模型中，混合OLS、空间固定效应模型均通过了LM检验和(Robust)LM检验，根据Elhorst[29]的研究，应建立SDM模型；表3也显示，空间固定效应模型拟合优度R2和loglikols值均大于混合OLS模型，Sigma2值则小于混合OLS模型。因此，应建立空间固定效应杜宾模型进行后续分析。

然后，采用matlab2016，对方程(1)和方程(2)采用极大似然估计法进行固定效应模型估计，结果见表5。

(1)民间投资(PI)。模型1中，PI的回归系数为0.554 5，在5%水平下显著，表明单一民间投资能够促进本省绿色技术创新，但由于没有环境规制的约束，此时创新更多地体现为技术创新；W*PI在模型1中的回归系数为-0.900 0，在5%水平下显著，表明民间投资对邻省绿色技术创新呈现负向效应，说明民间投资会抑制邻省绿色技术创新发展。

(2)环境规制(ER)。模型1中，无论是ER还是W*ER的回归系数为正但不显著，表明环境规制力度有待加强，其对绿色技术创新的促进效应未能充分显现，因此无论是对本省还是邻省绿色技术创新均无显著影响。

注：()内为z 统计量。*、**、***分别表示在10%、5%和1%水平下显著

(3)民间投资与环境规制的交互作用。模型2中，PI*ER的回归系数为-0.027 8，且在1%水平下显著，说明民间投资与环境规制相结合显著抑制了企业绿色技术创新，表明在环境规制的作用下，约束了本省民间投资对企业绿色技术创新的影响。W*(PI*ER)在模型2中的回归系数不显著，说明民间投资与环境规制相结合对邻省绿色技术创新无显著效应。

(4)空间自回归系数。W*dep.var.估计值在模型1和模型2中分别为0.625 0和0.627 0，且都在1%水平下显著，说明长江经济带各省份间绿色技术创新存在显著空间正相关关系。

(5)其它控制变量的影响。体现研发资金投入的lnF和W*lnF在模型1中的回归系数分别为0.115 5、0.126 8，均在1%水平下显著；体现产业集中度的I和W*I在模型1中的回归系数分别为7.084 7、7.166 1，均在1%水平下显著；体现财政支出情况的GI、W*GI分别为2.530 0、2.649 1，分别在10%和5%水平下显著，表明企业进行绿色技术创新离不开这些因素的支持，即研发资金投入、产业集中度和财政支出推动了本省和邻省企业绿色技术创新发展，说明宏观经济政策、政府资金投入等不仅为本省企业绿色技术创新提供了支持，而且其政策效果对邻省也产生了正向冲击，能够推动邻省绿色技术创新发展。

3.3.2 直接效应与间接效应

表6为空间效应分解估计结果。绿色技术创新既会受到民间投资和环境规制的影响，也会受到研发经费投入的显著影响。具体分析如下：

(1)民间投资(PI)对绿色技术创新的直接效应通过5%显著性检验，且系数为正，即随着民间投资增加，能够显著推动绿色技术创新；但是其间接效应不显著，表明绿色技术创新并未受周围地区民间投资的影响，因为我国现阶段民间投资空间溢出效应还未有效发挥，未能相互促进引领绿色技术创新、促进经济发展。

(2)环境规制(ER)对绿色技术创新的直接效应通过1%显著性检验，且系数为正，表明环境规制对绿色技术创新的促进作用在长期内有所体现，即随着环境规制强度的增大，可以抑制高污染高耗能企业发展，倒逼企业绿色转型，从而显著推动绿色技术创新；间接效应为正却不显著，说明周边地区环境规制强度加大，对本省绿色技术创新的作用不明显。

(3)研发经费投入(InF)与绿色技术创新直接效应通过了1%的显著性检验，且系数为正，即随着研发经费投入增加，企业绿色技术创新能力显著增强；研发经费投入与绿色技术创新间接效应也通过1%显著性检验，表明绿色技术创新水平同时受周围地区研发经费投入的影响。具体而言，周围地区研发投入水平每提高1%，对本地绿色技术创新水平提高0.241 0%。

(4)其它控制变量。所有制结构、人力资本水平与绿色技术创新关系不显著；外商直接投资(FI)与绿色技术创新的间接效应在10%水平上显著，说明本省绿色技术创新受到其它省份外商直接投资的影响；产业结构集中度(I)和财政支出强度(GI)与绿色技术创新的直接效应分别在1%和5%上显著为正，表明本省产业集中度越高、财政支出力度越大，绿色技术创新水平就越高，但这两个控制变量的间接效应虽为正却不显著，表明本省绿色技术创新受周围地区产业集中度及财政支出的影响较小。

4 研究结论与政策建议

4.1 研究结论

通过以上空间计量检验分析发现：长江经济带绿色技术创新存在显著空间溢出效应，其绿色技术创新水平并不是由单一要素影响决定的，而是多因素交互作用的结果，且随着时间变化，各种因素交互作用的结果也不同。为此，得出以下结论：

(1)民间投资有利于促进企业技术创新。无论是SDM模型还是空间效应分解都表明，单一民间投资对企业技术创新具有显著促进作用。主要原因在于，民间投资增加了企业研发投入，推动了企业技术创新和产品结构升级，从而对技术创新产生了一定的正向影响。

(2)民间投资和环境规制结合抑制了绿色技术创新。实证研究表明，单一民间投资虽对企业技术创新有一定促进作用，但与环境规制相结合却未能有效促进绿色技术创新。主要原因在于，在环境规制约束下，民间资本往往会追求短期利益[30]，放弃投资大、见效慢的绿色技术，倾向于投资环境成本较小的低端产业，从而抑制了企业绿色技术创新。

(3)民间投资与其它要素相互作用共同促进绿色技术创新。空间效应分解结果表明，民间投资对本省绿色技术创新的影响依赖于其它要素的共同作用，其中研发投入、产业集中度、财政支出对本省绿色技术创新存在显著促进作用，而邻省研发投入和外商直接投资也能促进本省绿色技术创新发展。

(4)民间投资、环境规制和绿色技术创新存在空间相关性。Moran's I 指数值及模型1、模型2中的空间自回归系数都表明，中国省域民间投资、环境规制和绿色技术创新存在显著的空间相关性，且具有空间集聚特征，对周边产生了显著的空间溢出效应。

4.2 政策建议

(1)营造良好的投资环境，促进民间投资有效供给。实证结论表明，民间投资能够促进企业技术创新，激发企业创新活力。因此，应营造公平有利的投资环境，提高政府服务水平；加强PPP市场建设，拓宽民间投资进入渠道[31]；放宽市场准入条件，简化准入审批程序；减轻企业负担，降低企业成本；深入推进“互联网+放管服”改革，搭建政企沟通便利化平台，促进民间投资有效供给。

(2)建立环境倒逼机制，引导民间投资健康发展。从实证分析结论中可以看出，民间投资与环境规制相结合抑制了企业绿色技术创新。这表明，我国目前民间投资主要集中在低端产业或产业链低端环节，不利于企业绿色技术创新。因此，应制定切实可行的政策，鼓励民间投资投向高端产业；同时，建立环境倒逼机制，引导民间投资健康发展，推动企业绿色技术创新[32]。

(3)发挥区域协同效应，促进企业绿色技术创新。实证结论表明，绿色技术创新受多种因素影响，并产生了区域交互影响。因此，长江经济带应统筹建立环境规制区域协调机制，充分发挥本身与邻省间的绿色技术创新正向溢出效应，形成区域间共同发展的格局(王凤祥等，2017)。此外，为促进绿色技术创新发展，还应加大研发投入[33]，利用环境规制与研发投入的复合作用，促进企业绿色技术创新发展[34]；大力引进外商直接投资，扩大企业资金来源渠道；加大政府财政支出力度，保障资金供给；提高产业集中度，促进企业转型升级[35]。

[1] KORTUM S,LERNER J.Assessing the contribution of venture capital to innovation[J].The RAND Journal of Economics,2000,31(4):674-692.

[2] HELLMAN T,PURI M.Venture capital & the professionalization of start-up firms[J].Journal of Finance,2002,57(3):169-197.

[3] HIRUKAWAM,UEDA M.Venture capital & industrial 'innovation'[R].Social Science Electronic Publishing,2008.

[4] POPOV A,ROOSENBOOM P.Venture capital & patented innovation:evidence from Europe[J].Economic Policy,2012,27(71):447-482.

[5] 王婷.区域视角下风险投资对技术创新的促进效应研究[J].科学学研究,2016(10):1576-1582.

[6] 焦跃华,黄永安.风险投资与公司创新绩效——基于创业板公司的经验分析[J].科技进步与对策,2014,31(10):84-89.

[7] 于永达,陆文香.风险投资和科技企业创新效率:助力还是阻力[J].上海经济研究,2017(8):47-60.

[8] 李爽.风险资本是否提升了中国企业的技术创新积极性?——基于资本价格扭曲背景下的“双重替代效应”[J].西安交通大学学报：社会科学版,2017,37(2):17-23.

[9] 辜胜阻，韩龙艳，李文晶.进一步激活民间投资的战略思考[J].学习与实践，2018(5)：29-39.

[10] JAFFE A B,PALMER K.Environmental regulation & innovation:a panel data study[J].Review of Economics & Statistics,1997,79(4):610-619.

[11] HAMAMOTO M.Environmental regulation& the productivity of japanese manufacturing industries[J].Resource & Energy Economics，2006,28(4):299-312.

[12] AMBEC S,BARLA P.Can environmental regulations be good for business? an assessment of the porter hypothesis[J].Working paper,2007(1):12-16.

[13] ARIMURA T,HIBIKI A,JOHNSTONE N.An empirical study of environmental R&D:what encourages facilities to be environmentally innovative?in corporate behaviour& environmental policy，ed[R].UK:Edward Elgar in association with OECD,2007.

[14] JOHNSTONE N,HASCIC I,POPP D.Renewable energy policies& technological innovation:evidence based on patent counts[J].Environmental & Resource Economics，2010,45(1):55-133.

[15] 蒋伏心,王竹君,白俊红.环境规制对技术创新影响的双重效应——基于江苏制造业动态面板数据的实证研究[J].中国工业经济,2013(7):44-55.

[16] 张平,张鹏鹏,蔡国庆.不同类型环境规制对企业技术创新影响比较研究[J].中国人口·资源与环境,2016,26(4):8-13.

[17] BRANNLUND R,CHUNG Y,FARE R,et al.Emissions trading & profitability:the swedish pulpand paper industry[J].Environmental & Resource Economics,1998,12(3).

[18] GRAY W B,SHADBEGIAN R J.Plant vintage,technology,& environmental regulation[J].Journal of Environmental Economics & Management,2003,46( 3):384-402.

[19] 解垩.环境规制与中国工业生产率增长[J].产业经济研究,2008(1):19-25+69.

[20] ALPAYE,BUCCOLAS,KERKVLIETJ.Productivity growth & environmental regulation in mexican & U.S.food manufacturing[J].American Journal of Agricultural Economics,2002,84 (4):887-901.

[21] 王国印,王动.波特假说、环境规制与企业技术创新——对中东部地区的比较分析[J].中国软科学,2011(1):100-112.

[22] 臧传琴,张菡.环境规制技术创新效应的空间差异——基于2000-2013年中国面板数据的实证分析[J].宏观经济研究,2015(11):72-83+141.

[23] 王凤祥,张伟.环境规制、民间投资与我国绿色技术创新[J].科技管理研究,2017,37(11):211-216.

[24] 贾军.绿色技术创新中路径依赖及环境规制影响分析[J].科学学与科学技术管理,2014(5):44-52.

[25] 原毅军,谢荣辉.环境规制的产业结构调整效应研究——基于中国省际面板数据的实证检验[J].中国工业经济,2014(8):57-69.

[26] 李文亮，许正中.考虑空间效应的高技术企业创新溢出效应研究[J].软科学,2015(4):1-4.

[27] LESAGE J,PACER K.Introduction to spatial econometrics[M].Boca Raton:Chapman&Hall/CRC Press,2009.

[28] GALLO J L,ERTUR C.Exploratory spatial data analysis of the distribution of regional per capital GDP in Europe,1980-1995[J].Regional Science.2003,82:175-201.

[29] ELHORST J P.Spatial econometrics:from cross-sectional data to spatial panels[M].Berlin:Springer,2014.

[30] 刘树成.民间投资增速严重下滑与宏观经济波动[J].中国工业经济,2016(11):5-12.

[31] 吴伟平,何乔.“倒逼”抑或“倒退”？——环境规制减排效应的门槛特征与空间溢出[J].经济管理,2017(2):20-34.

[32] 许祥云,谢静,李立恒.实现民间投资回暖的政策建议[J].经济研究参考,2017(48):10-11.

[33] 张旭,王宇.环境规制与研发投入对绿色技术创新的影响效应[J].科技进步与对策,2017(9):111-119.

[34] 郭英远,张胜,张丹萍.环境规制、政府研发资助与绿色技术创新：抑制或促进——一个研究综述[J].华东经济管理,2018(7):40-47.

[35] 崔宏凯,魏晓.民间投资、产业结构与经济增长——基于我国省级动态面板数据的实证分析[J].经济问题,2018(1):15-19.

民间投资、环境规制与绿色技术创新
——长江经济带11省市空间杜宾模型分析

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