河流污染、雾霾、生态恶化、资源枯竭等一系列环境问题给人们敲响了警钟,恶劣的环境已经严重威胁到了人类健康,每年因水污染至少造成全球2 000万人死亡[1]。环境污染不但极大程度上损害了居民的身体健康,还对经济社会可持续发展构成威胁[2]。面对严重的环境问题,2017年开始的环境治理风暴力度空前、效果显著,但也产生了一些负面影响和社会问题,如企业一刀切关停引发的就业问题。在正式环境规制治理效果大打折扣的同时,非正式环境规制治理功能尚未得到应有关注[3]。民众或环保团体通过劝说、抗议等方式,促使企业将环保意识及责任内化到其经营决策中。企业往往通过研发创新优化生产工艺,实现污染减排,避免减产和关闭带来的不利影响。那么,非正式环境规制对工业企业研发是促进还是抑制作用?两者是线性关系还是非线性关系?这都是目前亟待解决的问题。
环境规制是一种约束性力量,其目的是保护环境,对象为个体或组织,存在形式为有形制度和无形意识[4]。环境规制包括正式环境规制和非正式环境规制两种。其中,正式环境规制是指政府为改善环境而制定的带有强制力的法律法规、行为规范,正式环境规制由公权力保障实施[5];而关于非正式环境规制的研究起步较晚,最早被认为是正式环境规制失效时,社会团体基于自身利益而追求较高环境质量的行为[6]。之后,随着居民环保意识的逐渐增强,国内外学者将非正式环境规制概念扩大为居民环境意识的外在表现[7],如民众对环境损害的申诉和控告、对污染行为的曝光、选购绿色商品等环保行为[8]。
关于环境规制对研发创新的影响,学者多从正式环境规制角度展开,结论包括抑制研发、促进研发、非线性关系和无显著影响4种观点。第一种观点认为正式环境规制削弱企业研发创新。正式环境规制迫使企业改变生产工艺,引导企业兼顾环境和效益,增加企业环保支出,挤占研发资金[9];第二种观点认为合理的正式环境规制能够激励企业研发,补偿效应抵消了遵循规制的成本,企业由此在竞争中更具优势,这种规制激励企业创新的效应被称为波特假说[10]。根据该假说,正式环境规制能够促进企业研发支出、专利申请数量增加和全要素生产率提升[11];第三种观点认为,正式环境规制创新效应的发挥受到多种因素的影响,正式环境规制与企业研发创新间呈U型关系,即对于研发创新起先抑制后促进效应[12];第四种观点认为,正式环境规制对研发创新无显著影响。严格的正式环境规制虽然增加了环境研发支出成本,但却降低了非环境研发支出成本,总体上并未使研发支出增加[13]。
正式环境规制对于研发创新影响的研究结果之所以不同,是因为正式环境规制对研发创新的影响存在区域、产业和规制工具异质性[14-16]。与正式环境规制相比,非正式环境规制不具有强制性,在经济发展初期,其对于企业研发创新的激励作用并不明显;但随着经济的不断发展和民众环保意识的日渐增强,非正式环境规制促进企业研发创新的效应逐步显现[17],环境信息披露也促使企业出于维护声誉而积极投资环保研发[18]。彭文斌等[19]认为,非正式环境规制与环保研发创新效率间呈倒U型关系。
综合国内外相关文献发现,多数研究集中在正式环境规制与研发创新之间,对于非正式环境规制与研发创新关系的研究较少。非正式环境规制在环境治理中的作用越发重要,相比于正式环境规制,非正式环境规制对于企业环保研发创新的激励作用更强[4],但现有文献缺少对于非正式环境规制与工业企业研发关系的定量研究。此外,研发过程包括研发投入和研发成果两个必不可少的方面,多数研究将研发创新等同于研发投入或者研发成果,只研究了研发过程的一个方面。由于阶段和目标差异,非正式环境规制对于研发投入和研发成果的影响有所不同。另外,环境规制与研发创新间的关系通常不是线性的,达到特定值后会发生改变,以往研究使用线性回归模型对二者间非线性关系的研究较少。因此,本文在区分研发投入和研发成果的基础上,使用面板门槛模型研究非正式环境规制与工业企业研发间的非线性关系。
正式环境规制对于企业研发创新存在补偿效应和挤占效应[20],非正式环境规制对研发创新的影响也可以总结为补偿效应和挤占效应。其中,挤占效应表现在:①民众通过环境信访、环境听证向政府施加压力,使得政府重视环境问题并出台更严格的环境法律法规。另外,加强环保执法力度[21],企业因受到威慑而进行环保投资,环保投资挤占研发资金导致研发创新水平下降;②企业环境成本增加致使企业总成本利润下降,导致企业研发创新投入不足,产生挤占效应。补偿效应体现在:首先,随着环境信息的全面公开,社会公众监督日趋严格,出于名誉受损和污染事件被曝光风险加大的考虑,企业被迫增加研发创新投入[20];其次,消费者对于绿色环保产品的偏好增强,在消费过程中更多选择绿色认证标志产品,企业出于获取竞争优势的考虑增加研发投入;最后,企业为获取更多利润,通过研发创新改进生产工艺进而补偿环境成本(夏后学,2017)。非正式环境规制对企业研发创新的作用路径如图1所示。根据以上分析,本文提出如下假设:
H1:非正式环境规制强度达到门槛值后将促进工业企业研发。
图1 非正式环境规制对企业研发创新的作用路径
挤占效应和补偿效应大小决定了非正式环境规制是促进还是抑制企业研发创新。当非正式环境规制强度较低时,创新收益不足以弥补创新和环保成本,企业倾向于冒险偷排,此时非正式环境规制对于企业研发创新的促进作用有限。随着非正式环境规制强度的增加,企业通过研发投入减少污染排放带来环境成本下降、产品竞争力提升、销量增加。换言之,研发创新收益超过研发投入,企业因此投入研发。
基于此,本文提出如下假设:
H2:企业现金流达到门槛值后,非正式环境规制强度提升有助于促进工业企业研发。
挤占效应成立的前提是工业企业受到现金流约束,研发需要大量资金投入,如果企业现金流充裕,即使环保投资增加、利润受限,企业也有资金用于研发,由此挤占效应较小[22]。此时,企业拥有通过研发建立竞争优势的动机,不仅如此,出于资金管理和减税的考虑也会将资金投入到研发活动中,补偿效应加强。反之,现金流短缺,将增大挤占效应、减小补偿效应。由此,本文提出如下假设:
H3:企业经营效率达到门槛值后,非正式环境规制强度提升有助于促进工业企业研发。
当非正式环境规制强度提升时,企业是否投入研发取决于研发创新成本及成功概率。经营效率是衡量企业绩效的关键指标,经营效率高的企业通常内部管理水平、更高研发能力更强,研发成功率更高[23],企业投入研发的预期收益更大,补偿效应也相应更好;企业通过高效经营保证研发资金和资源配置,挤占效应较小。反之,经营效率较低导致可投资资金较少,挤占效应将被放大;企业预期研发成功率较低,补偿效应将减小。
根据前文对非正式环境规制与研发创新的研究,非正式环境规制与研发创新间存在非线性关系,并且存在若干阈值,超过阈值后,非正式环境规制才能够促进工业企业研发创新。对这种门槛效应进行研究,通常采用在方程中加入二次项的方法,但加入二次项可能会影响模型的稳定性,甚至引发内生性问题,使得估计结果无效。为此,本文将Hansen[24]面板门槛模型引入到非正式环境规制与研发创新研究中,通过对数据自动识别门槛值,准确分析环境规制与研发创新间的非线性关系。为充分考虑工业企业研发创新的影响因素,结合中国工业发展实际情况,设定面板门槛模型如式(1)、式(2)、式(3)所示。其中,式(1)以非正式环境规制强度作为门槛变量;式(2)以现金流作为门槛变量;式(3)以企业经营效率作为门槛变量。
rnd=β0+β1empit+β2alrit+β3lrit+β4prit+β5noeit+β6pcoit+α1ifer·I(ifer≤γ1)+α2ifer·I(ifer>γ1)+εit
(1)
rnd=β0+β1iferit+β2empit+β3alrit+β4prit+β5noeit+β6pcoit+α1ifer·I(lr≤γ1)+α2ifer·I(lr>γ1)+εit
(2)
rnd=β0+β1iferit+β2empit+β3alrit+β4lrit+β5prit+β6noeit+α1ifer·I(pco≤γ1)+α2iifer·I(pco>γ1)+εit
(3)
其中,i代表省份,t代表时间,rnd为研发投入,emp为科技人员占比,alr为企业资产负债率,lr为企业现金流,pr为行业利润率,noe为行业竞争程度,pco为企业经营效率。I(·)为分段函数,由于预先不知道门槛数量,基于单一门槛效应检验结果,进一步构建多重门槛模型如下:
rnd=β0+β1empit+β2alrit+β3lrit+β4prit+β5noeit+β6pcoit+α1ifer·I(ifer≤γ1)+α2ifer·I(γ1<ifer≤γ2)+……αnifer·I(ifer>γn)+εit
(4)
rnd=β0+β1iferit+β2empit+β3alrit+β4prit+β5noeit+β6pcoit+α1ifer·I(lr≤γ1)+α2ifer·I(γ1<lr≤γ2)+……αnifer·I(lr>γn)+εit
(5)
rnd=β0+β1iferit+β2empit+β3alrit+β4lrit+β5prit+β6noeit+α1ifer·I(pco≤γ1)+α2ifer·I(γ1<pco≤γ2)+……αnifer·I(pco>γn)+εit
(6)
研发成果面板门槛模型和研发投入模型解释变量与控制变量相同,被解释变量从研发投入rnd更换成研发成果pat,此处不再赘述。
本文选取2007-2016中国内地30个省市(因数据原因,未将西藏纳入统计分析)省际面板数据进行分析,被解释变量、解释变量、门槛变量、控制变量指标选取如下(见表1):
(1)被解释变量。研发过程包括两个方面,分别为研发投入和研发成果。①研发投入用于衡量企业研发投入意愿,是指企业基于自身资源约束实际投入研发活动的资源。学者通常使用研发机构内部支出衡量研发投入[25],但未考虑企业规模大小的影响,会造成对规模较小企业研发投入的误判,无法准确衡量研发投入强度。因此,本文选取科技活动经费内部支出占工业主营业务收入的比重进行衡量;②研发成果是指研发后端的输出结果,企业进行研发活动的最终结果是技术升级及生产流程优化,学者通常使用新产品销售收入占主营业务收入的比重衡量企业研发成果(时乐乐,等,2018),但影响新产品销量的因素较多,如市场环境、销售政策等,因此其不能完全反映研发创新结果,所以本文选取工业有效专利数量对研发成果进行衡量[26]。
(2)解释变量。非正式环境规制是指民众对环境行为的参与,是环保意识的集中体现。对于非正式环境规制的量化可分为公众参与及综合指数两种类型:①公众参与型可使用媒体对污染事件的曝光率以及搜索引擎环境污染关注度数值进行衡量[27],或使用信访数量进行衡量[28];②综合指数型通常选取收人水平、受教育程度、人口密度和年龄结构等指标度量[29]。因曝光程度等数据未公开且只局限于媒体监督视角度,因此本文借鉴综合指数构建方法,选取环境信访频次及人口密度的几何平均数衡量非正式环境规制。非正式环境规制ifer处理过程如下:
(7)
其中,pet为年度环境信访来访批次数,dop为省份常住人口比总面积。
(3)门槛变量。非正式环境规制强度如上文所述。①现金流用于衡量企业运转所需流动资金的充裕程度,一般使用流动比率或速度比率指标对其进行度量。结合研发业务投入周期和数据可获得性,本文选取流动比率即流动资产与流动负债的比值对其进行衡量;②经营效率可衡量企业生产经营过程中成本与收益的配比关系,一般使用投入产出指标进行测算。企业经营目标之一就是销售收入最大化,人均销售收入体现了企业经营效率,所以本研究使用人均销售收入对其进行衡量[30]。
(4) 控制变量。①科技人员比例选取科技人员占全部工业就业人员的比重衡量。科技人员占比可以反映研发人员配置是否充足,研发活动中最重要的投入要素是资金和人力资本,科研人员配置越多,企业研发实力越强,在面临外部环保要求时,越倾向于投入研发活动以减少排污;②资产负债率选取规模以上工业企业总负债与总资产的比值衡量,其是反映企业经营状况的重要指标。资产负债率越低,企业能够动用的资金越多,偿还债务压力越小,企业就越敢于进行研发投入并接受研发失败风险;③利润率选取规模以上工业企业利润总额与主营业务收入的比值衡量。企业盈利能力越强,可投入的资金越充裕,越愿意投资研发并适应环保标准要求,但一般垄断行业利润率较高,垄断一定程度上又会抑制研发创新,所以利润率与研发间的关系暂时无法判定;④行业竞争程度选取规模以上工业企业数量衡量。行业内企业越多,面临的竞争越激烈,越需要通过研发保持技术优势。
表1 变量指标选取与数据来源
变量指标指标度量数据来源rnd研发投入规上工企科技活动经费内部支出占比主营业务总收入《中国科技统计年鉴》pat研发成果规上工企发明专利数占比主营业务总收入同上ifer非正式环境规制综合指数《中国环境年鉴》与《中国统计年鉴》emp科研人员占比规上工企科技人员数占全部员工比重《中国科技统计年鉴》alr资产负债率规上工企总负债占比总资产《中国工业经济统计年鉴》lr现金流规上工企速度比率同上pr利润率规上工企利润总额占比主营业务总收入同上noe竞争程度规上工企数量同上pco经营效率规上工企人均销售收入同上
数据来源:
(1) 描述性统计。本文选取2007-2016年中国内地30省份的面板数据,样本描述性统计结果如表2所示。
(2)平稳性检验。为避免伪回归问题,在设定模型和估计参数前需要对面板数据进行平稳性检验。本文数据为短面板数据类型,故采用LLC、IPS和HT检验面板数据的平稳性,结果如表3所示。从中可见,变量经一阶差分后均不含单位根,数据具有较好的平稳性。
表2 样本描述性统计结果
变量单位均值标准差最小值中位数最大值rnd无量纲0.6422.4780.5784.08213.588pat件/千亿元1.4151.1180.0751.0805.528ifer无量纲0.5480.3830.0650.4382.229emp无量纲0.2860.1200.0120.2630.757alr无量纲0.5850.0520.4010.5810.761lr无量纲1.0290.0280.0080.0660.199pr无量纲0.07022.6122.58025.226118.376noe个12.78214.4500.3376.40565.495pco万元/人90.45828.92036.57792.245181.347
3.4.1 门槛效应检验
(1)研发投入。根据上文设定的门槛面板模型,首先对门槛效应进行检验,确定不同方程的门槛个数。本文设计了3个门槛变量,分别为非正式环境规制、现金流、经营效率。当因变量为研发投入时,非正式环境规制和现金流的一重门槛效应成立,门槛值分别为0.149和0.955;经营效率的双重门槛效应成立,门槛值分别为55.815和109.646,如表4所示。非正式环境规制与研发投入间的关系为非线性关系,非正式环境规制对研发投入的作用受现金流和经营效率的影响。图2、图3、图4分别是门槛变量为非正式环境规制、现金流和经营效率时的似然比函数图。
表3 数据平稳性检验结果
变量LLC检验一阶差分IPS检验一阶差分HT检验一阶差分rnd-4.181∗∗∗-3.871∗∗∗-3.265∗∗∗-3.316∗∗∗0.9770.466∗∗∗pat-23.650∗∗∗-34.498∗∗∗-2.605∗∗∗-9.640∗∗∗0.942∗∗0.055∗∗∗ifer-11.023∗∗∗-25.075∗∗∗-32.353∗∗∗-13.575∗∗∗0.9720.182∗∗∗emp-48.498∗∗∗-13.278∗∗∗-26.768∗∗∗-11.272∗∗∗0.826∗∗∗0.012∗∗∗alr-4.976∗∗∗-6.934∗∗∗0.408-5.652∗∗∗0.9920.198∗∗∗lr4.726-6.555∗∗∗-1.937∗∗-7.418∗∗∗1.020-0.002∗∗∗pr45.222-8.888∗∗∗8.722∗∗∗-8.682∗∗∗0.886∗∗∗-0.010∗∗∗noe-46.204∗∗∗-11.695∗∗∗-5.687∗∗∗-6.091∗∗∗0.989-0.282∗∗∗pco-23.225∗∗∗-16.335∗∗∗-13.716∗∗∗-8.098∗∗∗0.904∗∗∗0.026∗∗∗
注:***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平上显著,LLC、IPS、HT检验的原假设均为存在单位根
表4 研发投入门槛检验结果
门槛变量门槛数F值P值门槛值估计值临界值1%5%10%ifer单一门槛30.510.0840.14958.21935.47829.277双重门槛43.650.0960.14949.53339.08730.01611.150.5040.47151.33433.22825.104lr单一门槛28.410.0700.95539.31130.85324.021双重门槛28.410.0730.95544.32532.00424.41613.100.2730.94132.17825.17419.090单一门槛30.580.030109.64637.37426.45223.783pco双重门槛23.870.04355.81530.22522.64218.28530.580.040109.64640.00329.98523.90423.870.01655.81527.42320.55218.118三重门槛13.210.05079.88137.24628.68425.14230.580.463109.64638.16829.20225.322
注:Bootstrap自抽样次数设定为1 000次,***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平上显著,下同
图2 投入—非正式环境规制
图3 投入—现金流
图4 投入—经营效率
(2)研发成果。当因变量为研发成果时,非正式环境规制、现金流和经营效率的一重门槛效应成立,门槛值分别为0.166、0.950和59.027(见表5)。非正式环境规制与研发成果间的关系为非线性关系,非正式环境规制对研发成果的作用还受到现金流和经营效率的影响。图5、图6、图7分别是门槛变量为非正式环境规制、现金流和经营效率时的似然比函数图。
表5 研发成果门槛检验结果
门槛变量门槛数F值P值门槛值估计值临界值1%5%10%ifer单一门槛62.660.0000.16640.21632.17026.757双重门槛62.660.0000.16643.60532.07324.53311.340.4660.62835.37527.07924.026lr单一门槛26.290.0260.95030.01222.19318.660双重门槛26.290.0330.95030.62422.61219.32212.920.2130.93427.29120.08416.854pco单一门槛71.310.00359.02736.61026.50922.769双重门槛71.310.00059.02736.60830.47624.10715.250.233108.682 028.29924.67219.822
图5 成果—非正式环境规制
图6 成果—现金流
图7 成果—经营效率
3.4.2 门槛模型估计
根据上文的门槛检验结果,分别将研发投入和研发成果作为被解释变量,研究非正式环境规制与研发投入及研发成果间的非线性关系。在进行回归前,首先对模型数据进行内生性检验,最终检验结果如表6所示。从中可见,模型设定内生性不显著。
表6 模型内生性检验结果
变量MacKinnon检验Hausman-Wu检验研发投入0.1831.562研发成果1.2012.380
本文使用门槛面板模型进行回归分析,其中(1)、(2)、(3)、(4)分别是被解释变量为研发投入时选择非正式环境规制、现金流、经营效率作为门槛变量的方程,(5)、(6)、(7)分别是被解释变量为研发成果时选择非正式环境规制、现金流、经营效率作为门槛变量时的方程(见表7)。具体结果如下:
(1)研发投入。方程(1)结果显示,非正式环境规制的一重门槛效应成立。当非正式环境规制强度超过门槛值0.149后,非正式环境规制与工业企业研发投入间的关系从不显著变为正相关。这说明,当非正式规制未超过门槛值时,补偿效应和挤出效应相当;而当非正式环境规制超出一定门槛值后,补偿效应超过挤出效应。这是因为,非正式环境规制未超过门槛值之前,社会环保监督力度较小,工业企业会选择缴纳环境税或者偷排,研发创新收益小于研发创新成本;当非正式环境规制超出一定门槛值后,环境成本显著增加,企业的环境信息需要向社会公众公开,消费者对于非环保产品开始抵制,这就使得研发创新收益随之增加;同时,工业企业需要考虑环保信誉和消费者绿色偏好,这均促使工业企业进行研发投入,实现绿色生产,以降低环境成本。
方程(2)结果显示,非正式环境规制对研发投入的作用受现金流的影响,现金流的一重门槛效应成立,当现金流超过门槛值0.955后,非正式环境规制强度提升对于工业企业研发投入的正向促进作用增强。这说明,当非正式环境规制强度提升时,现金流越充裕的工业企业其研发投入越高。补充企业现金流,能够激发非正式环境规制对于工业企业研发创新的积极性。这是因为,研发活动具有高风险、高投入特性,流动比率小于1代表工业企业资金紧张,当企业现金流较少时,企业研发投入意愿和力度都会受到影响,挤占效应较大而补偿效应较小;当企业现金流较为充裕时,企业新增环保支出并不影响工业企业其它经营活动,面对非正式环境规制强度的提升,工业企业出于资金管理和扩大竞争优势的需要,会加大研发投入力度。
表7 非正式环境规制对研发创新的门槛效应估计
非正式环境规制现金流经营效率非正式环境规制现金流经营效率单一门槛单一门槛单一门槛双重门槛单一门槛单一门槛单一门槛(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)ifer≤γ10.0510.106∗∗0.137∗∗∗0.576∗∗∗0.636∗∗∗0.473∗∗∗(1.180)(2.501)(3.171)(5.200)(5.462)(4.246)ifer>γ10.133∗∗∗0.179∗∗∗0.0070.862∗∗∗0.833∗∗∗0.758∗∗∗(3.082)(4.142)(0.146)(7.602)(6.844)(6.915)ifer≤γ10.094∗∗(2.209)γ1
方程(3)和方程(4)结果显示,非正式环境规制对研发投入的作用还受经营效率的影响,经营效率的双重门槛效应成立。当经营效率达到第一门槛值55.815后,非正式环境规制强度提升对于研发投入的正向促进作用增强;当经营效率达到第二门槛值109.646后,非正式环境规制与研发投入间从正相关变为不相关。这说明,经营效率适中的企业,非正式环境规制对研发创新的促进作用最强,而经营效率最高的企业,其研发投入不会受到非正式环境规制的影响。原因主要在于:工业企业间以往研发投入与研发能力存在差距。对于经营效率小于门槛一的低经营效率企业,以往研发投入较少,内部管理也相对薄弱,预期研发成功率较低,企业研发投入意愿不高;经营效率介于门槛一与门槛二间的中经营效率企业研发能力较强,也有充足的资金进行研发,所以其研发投入强度高于低经营效率企业;经营效率大于门槛二的高经营效率企业一贯重视研发及企业管理,在研发中投入最大、不断改进生工艺,已经满足甚至领先于国家环保标准,实现了绿色生产,所以面对非正式环境规制强度提升,工业企业并不会再专门增加研发投入。
(2)研发成果。方程(5)结果显示,非正式环境规制的一重门槛效应成立,与方程(1)结果共同验证了假设H1。当非正式环境规制强度超过门槛值后,其对工业企业研发成果的正向促进作用增强。这是因为,非正式环境规制强度超过门槛值后,环境成本迅速增加,研发收益显著提升,企业选择加大研发投入,会收获更多研发成果。非正式环境规制门槛值为0.166,高于在研发投入下的门槛值0.149,说明研发投入能否转化为研发成果存在不确定性,只有非正式环境规制强度更大时,企业才有足够压力和动力持续进行研发,并敢于在生产中应用新技术,注重专利成果认定。
方程(6)结果显示,非正式环境规制对研发成果的作用受到现金流的影响,现金流的单一门槛效应成立,与方程(2)结果共同验证了假设H2。当现金流超过门槛值0.950后,非正式环境规制对研发成果的正向促进作用增强。这是因为,研发成果可促使企业获得高新企业资质认定,享受税收加计扣除优惠和政策扶持,研发的节税效应使得企业在现金流充裕时更倾向于通过研发活动完成节能减排目标,既可以满足公众对环境的要求,又可通过研发支出合理减税[31]。
方程(7)结果显示,非正式环境规制对研发成果的作用还受到经营效率的影响,经营效率的单一门槛效应成立,与方程(3)、方程(4)结果共同验证了假设H3。当经营效率超过门槛值59.027后,非正式环境规制对于研发成果的正向促进作用明显增强,高于被解释变量为研发投入时的第一门槛值55.815,体现了工业企业研发活动的高风险性。不同于被解释变量为研发投入时,高经营效率企业研发成果与非正式环境规制依然正相关,这是因为低经营效率企业研发能力和管理能力都相对较弱,企业即使选择投入研发,形成研发成果的概率也较低;而高经营效率企业研发意愿和研发能力均较强,对新产品和新流程的研发更容易形成研发成果。
研究结果表明,非正式环境规制对工业企业研发投入和研发成果存在显著单一门槛效应,当超过门槛值后,非正式环境规制与研发投入间的关系从不显著变为正相关,对研发成果的促进作用增强。非正式环境规制对于研发投入和研发成果的作用还受到工业企业现金流及经营效率的影响。研究非正式环境规制对研发投入的影响发现,现金流存在单一门槛,经营效率则存在双重门槛;研究非正式环境规制对研发成果的影响发现,现金流和经营效率均存在单一门槛。因此,提升研发人员比重、降低企业资产负债率、维持行业适当竞争也会促进工业企业研发。
(1)充分发挥非正式环境规制对研发创新的促进作用,全面提升非正式环境规制强度。首先,增强居民环保意识,通过多渠道环保宣传使民众了解环保、支持环保,加深居民对绿色产品的偏好激发其参与环保活动的热情,使工业企业重视环保信誉;其次,加强电子政务建设,拓宽民众环保诉求表达渠道,保证民众环保诉求能够顺畅得到反映和解决,让公众参与环保发挥应有作用,给予工业企业充分的威慑力;最后,加大环境信息公开力度,让环境信息在阳关下公开,使研发成为工业企业减排的必经之路。
(2)充分发挥企业现金流和经营效率对非正式环境规制与研发创新关系的正向影响,补充工业企业现金流,建立企业信用制度,降低应收账款坏账率;加强对工业企业的金融支持,促进银行信贷服务工业企业,对民营工业企业在金融业务中一视同仁,降低工业企业资金成本;帮助工业企业盘活资产,扩大托收承付、汇票承兑业务范围,降低资产证券化、中小企业集合债券的业务门槛。运用科技与制度提高工业企业经营效率,推进以大数据为代表的基础技术研发与应用,通过技术进步提升企业经营效率;推进工业供给侧改革,促进工业企业兼并重组,充分发挥规模效应带来的经营效率提升。
在非正式环境规制逐渐成为主流规制工具背景下,本研究对非正式环境规制与工业企业研发间的非线性关系进行探讨,发现非正式环境规制对工业企业研发投入和研发成果存在门槛效应。另外,本文从提升公众环保意识、促进工业企业研发角度提出一些有价值的建议,未来可从以下3个方面展开研究:①非正式环境规制推动研发的数理模型构建还相对薄弱,可借鉴宏观经济增长模型构建二者间的关系,使理论机制论述更加充分;②代表居民环保意识的非正式环境规制具有一定的空间相关性,运用空间计量模型可以反映这种居民环保意识在区域间的相互影响,使研究更加贴近实际;③本研究对象为工业整体,工业内部细分产业间的研发创新具有一定的差异性,细分产业对研发的依赖程度也不尽相同,可能会影响研究结论,而研究工业内部产业间结论的差异性对实际工作开展更具指导意义。
[1] EBENSTEIN A,FAN M,GREENSTONE M,et al.Growth,pollution,and life expectancy:China from 1991-2012[J].Social Science Electronic Publishing,2015:32(2):226-231.
[2] 张红凤,周峰,杨慧,等.环境保护与经济发展双赢的规制绩效实证分析[J].经济研究,2009,44(3):14-26+67.
[3] 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,2017,39(2):20-34.
[4] 赵玉民,朱方明,贺立龙.环境规制的界定、分类与演进研究[J].中国人口·资源与环境,2009,19(6):85-90.
[5] 周海华,王双龙.正式与非正式的环境规制对企业绿色创新的影响机制研究[J].软科学,2016,30(8):47-51.
[6] PARGAL S,WHEELER D.Informal regulation of industrial pollution in developing countries:evidence from Indonesia[J].Journal of Political Economy,1995,104(6):1314-1327.
[7] 傅京燕.产业特征、环境规制与大气污染排放的实证研究——以广东省制造业为例[J].中国人口·资源与环境,2009,19(2):73-77.
[8] LANGPAP C,SHIMSHACK J P.Private citizen suits and public enforcement:substitutes or complements[J].Journal of Environmental Economics & Management,2010,59(3):240-249.
[9] RAMANATHAN R,BLACK A,NATH P,et al.Impact of environmental regulations on innovation and performance in the UK industrial sector[J].Management Decision,2010,48(10):1493-1513.
[10] PORTER M E,CLAAS V D L.Toward a new conception of the environment-competitiveness relationship[J].Journal of Economic Perspectives,1995,9(4):97-118.
[11] MORALES-LAGE R,MORANCHO A B.Does environmental policy stringency foster innovation and productivity in OECD countries[J].SSRN Electronic Journal,2016,4(1):1-33.
[12] 沈能.环境规制对区域技术创新影响的门槛效应[J].中国人口·资源与环境,2012,22(6):12-16.
[13] KNELLER R,MANDERSON E.Environmental regulations and innovation activity in UK manufacturing industries[J].Resource & Energy Economics,2012,34(2):211-235.
[14] 张成,陆旸,郭路,等.环境规制强度和生产技术进步[J].经济研究,2011,46(2):113-124.
[15] 李平,慕绣如.环境规制技术创新效应差异性分析[J].科技进步与对策,2013,30(6):97-102.
[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] COLE M A,ELLIOTT R J R,OKUBO T,et al.The carbon dioxide emissions of firms:a spatial analysis[J].Journal of Environmental Economics and Management,2013,65(2):290-309.
[18] 贾瑞跃,魏玖长,赵定涛.环境规制和生产技术进步:基于规制工具视角的实证分析[J].中国科学技术大学学报,2013,43(3):217-222.
[19] 彭文斌,程芳芳,路江林.环境规制对省域绿色创新效率的门槛效应研究[J].南方经济,2017(9):73-84.
[20] 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.
[21] 邝嫦娥,田银华,李昊匡.环境规制的污染减排效应研究——基于面板门槛模型的检验[J].世界经济文汇,2017(3):84-101.
[22] 刘伟,童健,薛景.行业异质性、环境规制与工业技术创新[J].科研管理,2017,38(5):1-11.
[23] 王春丽,张伟.上市公司经营效率的区域差异比较[J].统计研究,2011,28(6):41-46.
[24] HANSEN B E.Threshold effects in non-dynamic panels:estimation,testing and inference[J].Journal of Econometrics,1999,93(2):345-368.
[25] 余东华,胡亚男.环境规制趋紧阻碍中国制造业创新能力提升吗?——基于“波特假说”的再检验[J].产业经济研究,2016(2):11-20.
[26] RUBASHKINA Y,GALEOTTI M,VERDOLINI E.Environmental regulation and competitiveness:empirical evidence on the porter hypothesis from european manufacturing sectors[J].Energy Policy,2015,83(1):288-300.
[27] KATHURIA R,JOSHI M P.Environmental influences on corporate entrepreneurship:executive perspectives on the internet[J].International Entrepreneurship & Management Journal,2007,3(2):127-144.
[28] 张倩.环境规制对绿色技术创新影响的实证研究——基于政策差异化视角的省级面板数据分析[J].工业技术经济,2015,34(7):10-18.
[29] 原毅军,刘柳.环境规制与经济增长:基于经济型规制分类的研究[J].经济评论,2013(1):27-33.
[30] 童锦治,黄克珑,林迪珊.税收征管、纳税遵从与企业经营效率——来自我国上市公司的经验证据[J].当代财经,2016(3):24-32.
[31] 黎文靖,郑曼妮.实质性创新还是策略性创新——宏观产业政策对微观企业创新的影响[J].经济研究,2016,51(4):60-73.