【装备制造业发展研究】
长期以来,发展中国家主要依靠高投入、高能耗、高排放,低质量、低效率、低产出的资源路径来发展经济。这种粗放型的工业增长方式在一段时间内确实对经济增长作出了很大的贡献,但同时也增加了能源消耗、环境污染和污染排放。中国在经过了40多年的飞速发展之后,已成为世界第二大经济体。然而,这种发展是以在能源、环境和社会福利等方面付出巨大代价为前提的。作为制造业大国,中国制造业在经济增长方面发挥着重要作用,但其对能源和环境的负面影响亦不容忽视。制造业带来的高排放、高污染、高消耗已给资源和环境带来巨大压力,日益成为全球关注的焦点。
因此,提高中国制造业能源利用率,减少污染排放迫在眉睫。随着经济的发展、人民生活水平的提升,人们日益重视生态问题,越来越多的企业通过实施绿色技术创新来降低环境污染、提高资源利用效率[1]。虽然“波特假说”提出环境规制对绿色技术创新起正向促进作用,但其观点并未得到完全有效的证实,现有研究对这一观点仍持不同看法,更何况“波特假说”在中国是否成立仍然有待验证。
由此,本文以行业异质性为研究切入点,探析环境规制与制造业绿色技术创新之间的关系,以期为我国制定具有行业针对性的环境规制政策,进而为实现中国制造业降低环境污染程度、改善资源利用效率以及提高经济增长质量提供借鉴。
目前关于环境规制对绿色技术创新的影响存在着不同的看法。第一种观点认为,环境规制对企业的绿色技术创新起到正向促进作用。最具代表性的是美国学者波特,他提出环境规制具有一定的创新补偿效应,能激发企业技术变革,从而减少成本,增强企业的竞争力,亦即波特假说[2]。余伟等通过对37个工业行业的实证分析,证实了环境规制对工业企业技术创新起到正向促进作用[3]。李婉红等以我国16个污染密集型行业为研究对象,发现在考虑一定控制变量的前提下,政府实施严格的环境规制可以有效促进污染密集型行业开展绿色技术创新[4]。
第二种观点认为,环境规制会增加企业成本、挤占企业资源,从而阻碍企业实施绿色技术创新。如Levinsohn等以美国的造纸业为例,发现美国对造纸业进行非常严格的污染控制,但是该行业生产率却长期处于一个比较低的水平上,也就是说美国严格的环境规制降低了其造纸业的生产率[5]。Slater等指出,环境规制与企业总体研发水平呈负相关关系,环境规制强度越大,企业研发的成本效应越难以通过创新效应弥补[6]。Wagner的实证研究结果指出,企业环境规制强度对专利产出具有负向影响[7]。Ramanathan等构建了一个结构方程模型,以美国16个工业部门为研究对象,发现从短期来看,环境规制对技术创新起到抑制作用[8]。
此外,中国学者也从不同角度验证了环境规制对绿色技术创新的抑制作用。如赵细康提出,环境规制实质上是将环境外部成本内部化,企业为了支付排污费、环境破坏治理费等,只能通过提高产品价格的方式将这部分成本转嫁给消费者,但同时产品的市场需求和企业竞争力亦受到抑制,影响企业的技术创新动力[9]。解垩经过研究也发现,环境对企业生产技术进步起到负向抑制作用[10]。
第三种观点认为,环境规制对绿色技术创新的影响不确定。Lanoie等通过对1985—1994年加拿大17个制造行业的分析发现,从长期来看,环境规制对生产率有正向促进作用,而短期内却存在负向影响[11]。刘金林等根据30个省(直辖市、自治区)17个工业企业行业的面板数据进行实证研究发现,环境规制对生产技术进步的影响存在行业异质性,在部分行业中环境规制与生产技术进步呈非线性关系(U型或倒U型),而其他行业中二者关系则不显著[12]。蒋伏心等通过对江苏省工业企业样本研究发现,环境规制强度和工业企业生产技术进步之间既不是简单的线性关系,也不是U型曲线关系,而是一种折线对应关系——当环境规制强度低于一定的门槛值时,环境规制对生产技术进步起抑制作用;而当环境规制强度越过门槛值后,抑制作用开始递减,但并未呈现出正向促进作用[13]。
回顾以往文献可以发现,学者们已从多方面就环境规制对绿色技术创新的影响进行了研究,取得了丰硕的成果,但仍存在不足之处:第一,以往鲜有文献将行业进行分类,根据不同行业所属污染程度来分析环境规制对其生产技术进步的影响。第二,以往成果大多围绕环境规制与一般技术创新之间的关系进行研究,从绿色工艺创新与绿色产品创新双重视角考察的研究相对较少。因此,基于数据的可得性,本文选取2006—2015年面板数据,以27个制造业行业为研究对象,分析环境规制对绿色产品创新与绿色工艺创新的影响机制,以期为国家政策制定、促进制造业绿色可持续发展提供理论支撑。
绿色技术创新(GTI)是指为了实现产品成本最小化的目的,在完整的产品生命周期过程中,对创新过程的每一阶段都严格遵循环保要求的一种技术创新模式[1]。依据环境经济学派的观点,绿色技术创新具有外部性,仅仅依靠市场机制不能完全解决环境的外部性问题,难以形成生态补偿效应,实现资源的最优配置。因此,亟需政府通过实施环境规制来解决环境的外部性问题,进而矫正被规制对象的经济行为[14]。
根据OECD的分类,绿色技术创新进一步被划分为绿色工艺创新(green process innovation,GPSI)和绿色产品创新(green product innovation,GPTI)[15]。因此,环境规制对绿色技术创新的影响可以从绿色工艺创新和绿色产品创新两个方面考察。其中环境规制为核心解释变量,绿色工艺创新和绿色产品创新为被解释变量。并且,为了保证最终结果的稳健性,有必要加入影响绿色技术创新的其他因素作为控制变量。依据Sterner等的研究,行业利润额和企业的创新人力资源投入也会对绿色技术创新产生影响,因而将这两个变量作为控制变量[16]。基于此,构建面板数据模型:模型(1)代表环境规制对绿色工艺创新的影响,模型(2)代表环境规制对绿色产品创新的影响,分别如式(1)、(2)所示。
ln GPSIit=ai+b1ERit+b2ln IMIit+
b3ln TPit+εit
(1)
ln GPTIit=ci+b1ERit+b2ln IMIit+
b3ln TPit+εit
(2)
式中:ln GPSI代表绿色工艺创新指标对数;ln GPTI代表绿色产品创新指标对数;ER代表环境规制(1)由于环境规制(ER)数据波动并不大,且对其取对数后会有负值,因此本文并没有对环境规制(ER)取对数处理。;ln TP代表行业利润总额指标对数(2)部分行业的利润额为负,直接取对数会产生缺失值,本文借鉴John和Draper(1980)提出The log-modulus transformation的做法,对利润额进行对数转换,公式为X=sign(x)·log(|x|+1)。;ln IMI代表创新人力资源投入指标对数;a、c代表截距项;b代表待估参数;i代表第i个制造业;t代表时间(2006—2015年);ε代表误差项。
本文对部分变量进行取对数处理[12],目的是减少数据之间的波动性,消除变量之间的多重共线性以及方程的异方差性。各个变量代表的具体含义和测量方式如下:
(1) 被解释变量
绿色工艺创新(GPSI)主要侧重于引进或研发新设备、新技术或是基于现有工艺设备的更新改造等,以实现有效减排、降低环境污染等目的。绿色工艺创新主要着眼于研发和引进产品生产过程中的新工艺、新设备,以及现有设备的更新改造。因此,本文参照毕克新等的做法,将技术改造经费投入与研发经费内部支出之和作为绿色工艺创新的代理变量,两者的投入之和越大,越有利于企业进行绿色工艺创新[17]。
绿色产品创新(GPTI)是指在顺应绿色、可持续发展的趋势下,产品既能实现消费者的功能性需求,又能满足在研发、设计、生产过程中的环保要求,低耗高效,从而达到合理利用资源、减少环境污染的目的。本文以新产品销售收入占能源消耗量比重的比值来代表绿色产品创新,是因为相较于传统的产品创新,绿色产品创新更多地是关注绿色产品生产、包装、运输等过程中的节能减排。新产品销售收入占能源消耗量的比重越高,绿色产品创新程度越高。
(2) 核心解释变量
环境规制(ER)为核心解释变量。目前学术界关于环境规制的衡量指标并未达成统一意见。归纳起来,主要有以下几种衡量方法:首先,基于环境规制政策的角度。Javorcik等指出,环境规制实施效果可通过政府政策法令数量和环境规制政策实施前后环境污染物排放量考察[18]。其次,基于治理污染投入费用的角度。Fredriksson等提出,可以用治理污染投资与企业产值(或企业总成本)的比值、处理三废(废水、废气和固体废弃物)的总费用衡量政府实施环境规制的力度,所需总费用或所占比值越大,说明环境规制力度越大。再次,基于污染密集度的角度[19]。Cole等指出,环境规制强度可以通过环境污染物排放量占工业行业总产值比重测度[20]。
本文借鉴聂国卿等的做法,从污染治理成本的角度出发,使用治污费用占总费用的比值来衡量环境规制的强度[21]。其中治污费用使用制造业各行业废水、废气治理设施年运行费用之和来衡量,总费用则包括主营业务成本和治污费用。该指标值越大,说明企业所面临的环境规制强度越高。
(3) 控制变量
本文选取利润总额作为控制变量之一,因为利润总额可以衡量企业的规模和盈利能力,以制造业各行业利润总额作为代理变量来衡量。参照李婉红等的做法,以创新人力资源投入作为另一控制变量。创新人力资源投入是指各行业投入于创新活动的人员。从一般意义上来说,企业对创新人力资源投入越多,越能促进行业的绿色技术创新,进而减少污染物排放量[4]。因此,本文用全部从业人员中规模以上工业企业科技活动人员所占的比重来测度创新人力资源投入。
各变量解释如表1所示。
表1 变量说明
变量名称与单位变量符号变量解释绿色产品创新/元·吨标准煤-1GPTI新产品销售收入占能源消耗量的比重绿色工艺创新/亿元GPSI研发经费内部支出与技术改造经费投入之和环境规制/%ER治污费用占总费用的比重利润总额/亿元TP制造业各行业利润总额创新人力资源投入/%IMI规模以上工业企业科技活动人员占全部从业人员比重
由于不同的行业污染强度不同,导致环境规制对其影响不同。因此,本文参照任胜刚等的做法,将中国制造业分为重度污染、中度污染和轻度污染行业[22]。由于2011年前后制造业统计分类和命名存在一定的差异,并且某些行业(如电子及通信设备制造业)存在数据缺失的问题,故将其剔除之后形成本文研究样本的27个行业。具体分类结果如表2所示。
表2 制造业各行业分类
污染类型行业重度污染中度污染黑色金属冶炼及压延加工业造纸及纸制品业非金属矿物制品业化学原料及化学制品制造业有色金属冶炼及压延加工业饮料制造业化学纤维制造业
表2(续)
污染类型行业中度污染轻度污染石油加工、炼焦及核燃料加工业纺织业农副食品加工业食品制造业医药制造业木材加工及竹藤棕草制品业金属制品业皮革毛皮羽绒及其制品业橡胶和塑料制品业印刷业、记录媒介的复制仪器仪表及文化办公用品机械制造业专用设备制造业交通运输设备制造业工艺品及其他制造业通用设备制造业服装及其他纤维制品制造业烟草加工业家具制造业文教体育用品制造业电力机械和器材制造业
本文所使用的数据分别来自《中国环境年鉴》《中国工业经济统计年鉴》《中国统计年鉴》和《工业企业科技活动统计年鉴》,选取时间为2006—2015年。
本文采用Stata 15.0软件进行数据分析,变量的描述性检验结果如表3所示。面板数据必须是平稳序列,否则就会出现伪回归。为保证估计结果的有效性,在正式回归之前通过ADF-Fisher检验和LLC检验进行平稳性检验,结果如表4所示。检验结果表明,样本中各变量均不存在单位根,即所有变量都为平稳序列。
表3 变量描述性统计结果
变量观测值均值标准差最小值最大值lnGPSI27014.1451.32711.06917.434lnGPTI2708.5061.3843.44211.199ER2700.8270.1650.2060.991lnIMI2705.3341.0032.80011.133lnTP2706.6641.504-6.9128.776
表4 数据平稳性检验结果
变量LLC检验调整的t值ADF-Fisher检验P值结论lnGPSI-2.332∗∗∗88.182∗∗∗平稳lnGPTI-3.878∗∗∗101.840∗∗∗平稳ER-5.075∗∗∗138.662∗∗∗平稳lnIMI-4.480∗∗∗120.445∗∗∗平稳lnTP-4.593∗∗∗110.846∗∗∗平稳
注:***代表在1%的水平上显著,下同。
由于面板数据具有二维性,如果模型设定不正确或估计方法选择不当,会导致最终估计结果出现偏误。因此,在对面板数据进行回归之前,先要对模型的设定形式进行检验。为了消除个体效应,采用组内估计的方法(包括固定效应和随机效应)。本文用Hausman检验方法来确定最终采用随机效应(RE)模型还是固定效应(FE)模型:在Hausman检验结果P值显著的情况下使用固定效应模型,不显著的情况下使用随机效应模型,结果如表5所示。
表5 实证分析结果
变量制造业全样本模型(1)模型(2)重度污染行业模型(1)模型(2)中度污染行业模型(1)模型(2)轻度污染行业模型(1)模型(2)ER-1.139∗∗∗(-4.16)-0.760∗(-1.88)-2.061∗∗(-2.18)-4.408(-0.97)-2.307∗∗∗(-4.11)-0.961(-1.32)-0.237(-0.98)-0.218(-0.87)lnIMI0.349∗∗∗(8.06)0.299∗∗∗(4.67)0.383∗∗∗(5.49)0.225(0.72)0.422∗∗∗(5.8)0.333∗∗∗(3.63)0.206∗∗∗(4.74)0.137∗∗∗(3.04)lnTP0.126∗∗∗(6.10)0.174∗∗∗(5.70)0.385∗∗∗(8.26)0.507∗∗(2.39)0.072∗∗∗(2.84)0.115∗∗∗(3.32)0.498∗∗∗(11.40)0.606∗∗∗(13.34)C12.379∗∗∗(29.50)6.384∗∗∗(10.33)12.264∗∗∗(10.52)6.291(1.15)13.252∗∗∗(17.96)6.644∗∗∗(7.06)9.688∗∗∗(21.22)4.959∗∗∗(9.02)R20.4560.2660.7890.2580.4470.2160.9720.765F值67.0028.9352.4110.6128.3231.2590.31297.16适用模型FEFEFEREFEREFERE样本量2702705050120120100100
注:*、**分别代表在10%、5%的水平上显著,下同。
(1) 环境规制对制造业绿色技术创新的影响。从表5可以看出,对于制造业全行业,环境规制对绿色工艺创新和绿色产品创新影响系数均为负,且分别通过了1%和10%水平的显著性检验,说明在样本期内环境规制对制造业绿色工艺创新和绿色产品创新都产生了显著的负向抑制作用,且治污费用占总费用的比重每提升1个单位,企业的绿色工艺创新和绿色产品创新水平就会降低1.139%和0.760%。因此,政府实施的环境规制越严厉,越不利于制造业开展绿色工艺技术改造和设备更新以及开发和生产绿色化、节能型新产品。故对于目前中国的制造业来说,波特假说并没有得到验证,创新补偿说理论失效。这可能是因为企业进行技术创新需要大量的资金投入,而随着环境规制的加强,企业的治污成本增加,对企业研发资金投入产生了挤出效应,导致企业总成本上升。由于技术创新具有长期性和不确定性的特点,由技术创新带来的收益短期内无法弥补政府实施环境规制带来的成本增加。因此,政府相关部门实行严格的环境规制政策并不能调动企业实施绿色创新活动的积极性。
(2) 环境规制对重污染型行业绿色技术创新的影响。从行业异质性的角度来看,对于重污染型行业,环境规制对绿色工艺创新的影响系数在5%的水平上显著为负,对绿色产品创新存在着不显著的负向影响。从以上结果可以看出,对重污染型行业的绿色工艺创新和绿色产品创新而言,如果加强环境规制力度,会产生负向影响。这个结果也从一定程度上验证了前文制造业行业全样本的结论。
(3) 环境规制对中度污染型行业绿色技术创新的影响。对中度污染行业而言,环境规制对绿色工艺创新的影响系数在1%的水平上显著为负,对绿色产品创新也存在着不显著的负向影响,说明环境规制对中度污染行业绿色工艺创新和绿色产品创新同样存在负向抑制作用。
(4) 环境规制对轻度污染行业绿色技术创新的影响。由表5可知,环境规制对轻度污染行业绿色工艺创新和绿色产品创新都存在着不显著的负向影响,这与前文结论一致。由以上分析可知,就本文选取的27个制造业行业而言,波特假说并没有得到验证,环境规制对企业绿色技术创新并没有起到补偿效应,而是起着遵循成本的作用。这也说明,目前中国这27个制造业行业仍然以成本驱动为主,实施严格的环境规制政策可能会增加企业的治污成本,从而对其研发成本产生挤出效应,因此不仅不能对其开展绿色技术创新起到激励作用,反而会起到抑制作用。
(5) 各控制变量对绿色技术创新的影响。关于控制变量,不论是制造业行业全样本,还是三种污染程度不同的行业,利润总额和创新人力资源投入对绿色工艺创新和绿色产品创新都起到了正向促进作用,且大都通过了显著性检验。这表明,利润总额越高的行业,创新人力资源投入越多,越有利于其进行绿色技术创新。
为了使估计结果更加稳健,本文选取各解释变量的滞后一期替代当期项作为解释变量,再次对模型(1)、模型(2)进行固定效应和随机效应估计,估计结果如表6所示,将其作为验证模型稳健性的依据。
表6 制造业全样本稳健性检验结果
变量模型(1)模型(2)ER-0.6940298∗∗∗(-3.98)-0.7538156∗∗∗(-3.26)lnIMI0.1324900∗∗(2.66)0.0448973(0.68)lnTP0.0601193∗∗(2.44)0.0788088∗∗(2.41)C12.8912900∗∗∗(43.72)7.5848160∗∗∗(19.38)R20.19340.4714F值16.408.54适用模型FEFE样本量270270
由表6可知,对于制造业全样本而言,各解释变量滞后一期的结果与以上的结果相比没有太大变化。具体来看,环境规制对绿色工艺创新和绿色产品创新的系数值仍为负,且都通过了一定程度的显著性水平检验,这个结果与表5的结果大致相同。另外,各个控制变量对绿色工艺创新和绿色产品创新的影响系数都为正,且与表5相比,数值变化不大。综上可以说明,本文的结果具有稳健性。
环境规制能否诱导企业进行技术创新从而提升企业竞争力,目前仍然存在争议,传统观点认为对企业实施环境规制有利于保护环境,但会增加企业成本,降低企业利润。然而,哈佛大学商学院教授波特在1991年提出了不同看法,认为美国在环境立法及标准制定方面曾经遥遥领先于其他国家,现在这种地位正在逐渐消失,被日本和德国所取代。因此,他认为要改变传统的认为环境保护与经济竞争力相互矛盾的观点、建立适度的环境规制准则,必须强调防止污染,而不仅仅是减少或清理污染[23]。此外,波特和范德林在1995年通过案例研究,提出严格但设计恰当的环境规制能够对企业创新起到激励作用,并且能够部分甚至完全抵消企业由于环境规制所增加的成本,即波特假说[2]。然而,20多年后的当今中国,在经历了“先污染后治理”的老路之后,面对日益严重的环境污染问题及经济增长的压力,波特假说在中国能否得到验证?尤其是针对制造业这一具有显著的环境负外部性特征的行业,实行严格的环境规制政策对制造业绿色技术创新能否起到激励作用,最终实现其绿色化、生态化的发展?本文选取2006—2015年的面板数据,围绕绿色工艺创新和绿色产品创新两个维度,基于行业异质性的视角,运用实证方法分析环境规制对制造业绿色技术创新的影响,发现若考虑行业利润总额和创新人力资源投入这两个控制变量,政府实施严格的环境规制政策,无论是对于绿色产品创新,还是绿色工艺创新,都具有一定程度的抑制作用。
这主要是因为:首先,相对于美国,中国的市场经济发展时间相对比较短,成熟的市场机制尚未形成,制造业在其发展过程中虽然面临着严格的政府环境政策压力,但其进行技术创新所增加的成本并不能在市场中通过获得更多的利润而得到补偿,因此,企业缺乏足够的内在驱动力进行绿色技术创新活动。其次,进行技术创新需要企业投入大量的资金和人员,若政府采取的环境规制政策过于严格,会使企业只能将有限的资金投入到生产环节,导致对研发资金的挤出效应对企业的绿色技术创新活动产生负面影响[24]。最后,对于大多数传统制造业而言,由于缺乏技术创新前期所需的资金和技术方面的积累,导致其在面临政府严格的环境规制政策时,短期内既没有能力也没有意愿进行技术创新变革,因此一定程度上抑制了其绿色技术创新活动。
基于此,本文提出如下建议:
(1) 政府应从实际出发,在合理范围内制定环境规制政策。从以上实证结果可以看出,政府的环境规制措施确实对制造业绿色技术创新具有重要的影响,但是这种高强度的环境规制政策一定程度上抑制了制造业的绿色技术创新。因此,政府在当前应适当降低对制造业的环境规制强度,否则会增加制造业的治污成本,从而挤占其对技术创新的资金投入,最终对绿色技术创新活动起到抑制作用。
(2) 对于制造业而言,政府在实施环境规制政策、对其加强环境治理和控制其污染排放的同时,还需要制定财政、税收、金融、人才等方面的配套政策,给予一定的财政或税收补贴,支持制造业绿色技术创新的发展,促进其增加创新资源投入,从而实现产品改造和技术升级。
(3) 制造业在国民经济可持续发展中有着举足轻重的作用,应深刻意识到实施绿色技术创新战略的必要性和紧迫性,贯彻可持续发展的经营理念,通过进一步加强绿色产品的研发、绿色工艺技术的引进、工艺设备的改造,来提升自身绿色技术创新能力。
本文在分析过程中仍然存在着不足:以往文献中衡量环境规制强度的指标都存在一定程度上的缺陷,本文选取的代理指标也不例外。如何进一步完善环境规制强度的代理指标,是下一步的研究方向。另外,我国政府越来越重视绿色技术创新方面的研究,亦会进一步加大对企业绿色技术创新的资金支持力度[25-26]。因此,将环境规制与政府资助两种政策相结合以更好地促进企业绿色技术创新的发展,也是未来研究的重点。
[1]王锋正,姜涛.环境规制对资源型产业绿色技术创新的影响——基于行业异质性的视角 [J].财经问题研究,2015(8):17-23.
[2]Porter M E,Van der Linde C.Toward a new conception of the environment-competitiveness relationship [J].Journal of Economic Perspectives,1995,9(4):97-118.
[3]余伟,陈强,陈华.环境规制、技术创新与经营绩效——基于37个工业行业的实证分析 [J].科研管理,2017,38(2):18-25.
[4]李婉红,毕克新,孙冰.环境规制强度对污染密集行业绿色技术创新的影响研究——基于2003—2010年面板数据的实证检验 [J].研究与发展管理,2013,25(6):72-81.
[5]Levinsohn J,Petrin A.Estimating production functions using inputs to control for unobservables [J].Review of Economic Studies,2003,70(2):317-342.
[6]Slater J,Angel I T.The impact and implications of environmentally linked strategies on competitive advantage:a study of Malaysian companies [J].Journal of Business Research,2000,47(1):75-89.
[7]Wagner M.On the relationship between environmental management,environmental innovation and patenting:evidence from German manufacturing firms [J].Research Policy,2007(10):1587-1602.
[8]Ramanathan R,Black A.Impact of environmental re-gulations on innovation and performance in the UK industrial sector [J].Management Decision,2010,48(10):1493-1513.
[9]赵细康.环境保护与产业国际竞争力:理论与实证分析 [M].北京:中国社会科学出版社,2003.
[10] 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):22-28.
[11] Lanoie P,Patry M,Lajeunesse R.Environmental regulation and productivity:new findings on the Porter hypothesis [R].NewYork:NBER Working Paper,2001.
[12] 刘金林,冉茂盛.环境规制对行业生产技术进步的影响研究 [J].科研管理,2015,36(2):107-114.
[13] 蒋伏心,纪越,白俊红.环境规制强度与工业企业生产技术进步之关系——基于门槛回归的实证研究 [J].现代经济探讨,2014(11):39-43.
[14] 张倩.环境规制对企业技术创新的影响机理及实证研究 [D].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2016.
[15] OECD.The measurement of scientific and technological activities:guidelines for collecting and interpreting innovation data [M].Paris:OECD Publishing,2005.
[16] Sterner T,Turnheim B.Innovation and diffusion of environmental technology:industrial NOx abatement in Sweden under refunded emission payments [J].Ecological Economics,2009,68(12):2996-3006.
[17] 毕克新,杨朝均,黄平.中国绿色工艺创新绩效的地区差异及影响因素研究 [J].中国工业经济,2013(10):57-69.
[18] Javorcik B,Wei S J.Pollution havens and foreign direct investment:dirty secret or popular myth? [J].London:CEPR Discussion Papers,2001.
[19] Fredriksson P G,Millimet D L.Is there a ‘California Effect’ in US environmental policy making [J].Regional Science and Urban Economics,2002,32(6):737-764.
[20] Cole M A,Elliott R J R.Do environmental regulations influence trade patterns? testing old and new trade the-ories [J].World Economy,2010,26(8):1163-1186.
[21] 聂国卿,郭晓东.环境规制对中国制造业创新转型发展的影响 [J].经济地理,2018,38(7):110-116.
[22] 任胜钢,胡兴,袁宝龙.中国制造业环境规制对技术创新影响的阶段性差异与行业异质性研究 [J].科技进步与对策,2016,33(12):59-66.
[23] Porter M E.America’s green strategy [J].Scientific American,1991(4):168-174.
[24] 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.
[25] 朱志红,邱书香,徐平,等.我国绿色技术创新研究综述与发展态势分析——基于文献计量法 [J].沈阳工业大学学报(社会科学版),2017,10(5):421-427.
[26] 孙菲,王旭,陈天鹏,等.供给侧改革视域下黑龙江省传统能源产业绿色发展影响因素分析 [J].沈阳工业大学学报(社会科学版),2018,11(6):512-518.