环境补贴对区域创新能力的作用效果及影响机制——基于空间溢出的研究视角

汪红霞，唐 星，许佩蓉，董秋丽

（1.南京审计大学 统计与数据科学学院，江苏 南京211815；2.上海交通大学 数学科学学院，上海200240；3.上海师范大学 数理学院，上海200234）

一、引言

据2019年国家发展改革委公布数据显示，改革开放以来，中国经济总量以14.74%的平均增长率实现了高速增长，占世界经济的比重近16%。但是，由于长期依赖用能源消耗来换取经济增长的传统路径，使我国面临着严重的生态环境难题。在能源短缺、生命保障、经济负担等多重压力下，我国环境问题与产业发展动能之间的矛盾尤为明显，以“高耗能、高污染、高投入”为主的粗放型增长模式制约了中国经济实现可持续高质量发展。如何协调经济发展和环境约束之间的关系，实现我国经济绿色高质量发展成为了一个关键问题。针对这一问题，2019年政府工作报告中指出，政府工作应坚持创新引领发展，培育壮大新动能。伟大事业都基于创新，随着中美贸易摩擦逐步转向科技摩擦，创新能力推动国家经济长期增长的重要性越发明显。绿色技术创新既具有“创新”这一特性，符合经济长期高质量发展的时代背景，也兼具“绿色发展”这一基本理念，是解决经济发展与环境问题冲突的关键所在。单纯依赖市场手段难以解决环境问题，环境规制作为一种以降低环境污染为目的来约束企业排污行为的政府手段，对地区创新能力的作用机制复杂多样，成为促进产业转型升级、影响创新产出的重要因素。此外，不同产业在要素投入结构方面具有异质性，环境规制对创新产出的影响效应以及政府支持在二者关系中发挥的作用也不尽相同。在绿色发展背景下，探索环境补贴行为对创新能力发展的作用机制可以为政府制定高技术产业的财政扶持政策提供理论依据，是值得关注的问题。

地方区域是实施改革创新科技研发和产业化应用政府方案的基础，受政治、经济、地理等因素的影响，各区域发展之间存在较大差异，区域创新能力也呈现出不同的特征。区域创新能力的核心在于促进地方区域机构之间的互动和联系，可以认为它代表了一个区域的未来发展潜力，“科技决定未来”，科技能力和科技竞争力就是区域创新能力的基础，由此，它不仅可以体现区域经济的竞争优势，也可以解释各地区经济繁荣程度的差异。在新时代背景下，创新是经济长期发展的重要引擎，区域创新是国家创新体系的重要组成部分，推动地方区域创新能力提升对实现经济高质量发展和提升居民幸福感具有重要的现实意义。在高效发展经济的同时，很有必要保证经济绿色有效发展，环境补贴作为一种以降低环境污染为目的的政府手段，分析区域创新能力的变化背后财政补贴起着怎样的作用以及如何作用具有重要的现实意义。

本文研究内容主要包括三个方面：第一，在理论上阐述环境补贴行为作用于区域创新能力发展的机制，为后文实证检验奠定理论基础，最终为政府制定区域高新技术产业财政扶持政策提供理论和实证依据；第二，从地区角度出发，同时考虑影响地区创新能力发展的直接效应和空间外溢效应，引入多方控制变量，构建空间计量模型，分析地区环境补贴行为对区域创新能力发展的作用效果并进行机制甄别检验，最终探究多因素影响下的环境补贴对区域创新能力的影响程度；第三，根据相关实证分析结果，对所构建的空间计量模型进行稳健性检验，总结提出绿色创新发展道路及相关政策指引，使环境补贴行为在实现保障环境质量的基础目标上推动我国区域经济高质量可持续发展。

二、文献综述

环境补贴是政府为应对地方环境保护所制定的一项产业优惠政策，主要采取现金补贴、税收激励和豁免以及设备投资等多种形式，在确保地方环境得到有效投资的基础上帮助企业改良生产技术等。正是在环境补贴与环境征税的交互作用下，大多数学者得出环境规制行为的影响呈U型的结论，认为一种良好的环境机制可以刺激企业创新，进而提高企业竞争力，即“波特假说”（Poter and Linde，1995）[1]。波特假说提出以后，国内外许多学者对其进行了实证研究，其中有多项研究发现了环境规制影响技术创新的证据，环境规制与创新能力之间存在关系的结论得到了论证，验证了“波特假说”的有效性（Johnstone et al.，2010；李静、沈伟，2012）[2，3]。与此同时，有学者发现“波特假说”仅在环境规制强度大于特定门槛值时才成立，环境规制和技术创新存在U型关系（刘和旺等，2016）[4]。环境规制和政府补贴作为两种运用广泛的政策手段，对于发展绿色经济理念具有重大影响，许多学者就环境规制与政府补贴对绿色技术创新的本地效应进行了实证分析，研究了政府补贴提升绿色创新能力的作用机制（Li，2019；方永恒、霍璐欣，2020；王文华、胡美玲，2021；李珊珊、马艳芹，2019；李新安，2021）[5-9]。Li（2019）[5]基于2005—2015年中国工业部门数据，考察了环境规制对技术合作、技术引进和内部研发这三种技术进步方法的影响，结果表明在高污染行业环境监管对这三种方法具有显著的负面影响，在低污染行业则没有显著影响。方永恒、霍璐欣（2020）[6]采用面板回归模型测度了我国30个省（市）的环境规制、政府补贴及其交互作用对我国绿色产业发展的影响，实证结果显示环境规制与我国绿色产业发展之间呈U型关系。王文华、胡美玲（2021）[7]以2014—2018年我国制造业A股上市公司为样本，分析了政府补贴对创新投入的非线性作用，研究证实政府补贴与创新投入呈倒U型关系，即适度的政府补贴才能显著激励企业的创新投入，而低额度或高额度的政府补贴则会抑制企业的创新投入。李新安（2021）[9]基于2014—2018年我国省际面板数据，运用空间杜宾模型考察了环境规制对绿色技术创新的效用机制，发现绿色技术创新在省际空间上表现出了明显的聚集特征，政府实施的环境规制政策会对绿色技术创新产生倒U型的本地效应，同时发现，环境规制和政府补贴均不利于关联地区的绿色技术进步。

此外，环境补贴作为环境规制中处理外部经济的重要工具，除了能推动绿色产业发展，还能通过优化产品结构、打破绿色贸易壁垒等方式推进国际贸易活动（Wang et al.，2018；Chen et al.，2018；毛建辉，2019）[10-12]。在环境补贴的影响效应强度方面，多数研究是基于创新研发补贴这一角度。在政府提供生态创新研发补贴的假设下，游达明和朱桂菊（2014）[13]研究了在多种竞争与合作模式下如何制定最优的企业生态技术创新补贴。易永锡等（2012）[14]采用两阶段动态博弈，发现在企业合作的假设下加大治污技术投资能够获得更多长期利润。宋之杰和孙其龙（2012）[15]同样以博弈论为理论基础，通过构建企业研发补贴下的企业研发模型，发现研发补贴并不会对企业的研发投入产生“排挤效应”。企业研发水平很大程度上决定了所在地区的创新能力，尤其是在市场决定资源配置的社会背景下，企业实力对地区创新而言很重要。正如曾婧婧和周丹萍（2019）[16]指出，政府及企业创新投入对城市的创新能力均具有显著的促进作用，其中企业创新投入的贡献度更大。进一步，李琳和刘瑞（2020）[17]发现地区创新研发投入对城市群协同创新的影响呈非线性，且相应拐点在地区间具有异质性。目前，直接探讨环境补贴对创新能力的影响的文献尚不多见，多数文献仍在探究创新要素对创新能力的贡献行为（李琳、刘瑞，2020；Hu et al.，2017；任优生、任保全，2016）[17-19]。

就空间溢出效应而言，传统的新古典增长理论在完全竞争和规模收益不变等假定下，忽视了空间相关性对经济活动的重要影响。潘文卿（2012）[20]、吴士炜和余文涛（2018）[21]通过空间计量技术研究了环境补贴等区域关联政策与经济增长的空间溢出效应，发现地区政策的空间溢出方向会随政策的不同而改变。另外，在创新能力的正向外部性特征下，创新要素通过空间自由流动的方式对城市群协同创新造成了非线性影响，且拐点与非线性形式皆存在异质性（李琳、刘瑞，2020）[17]。环境补贴政策在地区政府的联动实施下，引致创新要素流动方向发生偏差，比较下的地区创新能力发展水平必将出现波动。

综上分析，在有关环境规制的技术创新导致的经济增长效应研究中，鲜有研究探讨地区环境补贴行为影响区域创新能力的机制。在资本、劳动力、政府等多要素的联动作用下，对地区创新能力发展的研究考虑空间外溢效应是更紧贴实际的一种思路。本文的贡献主要体现在三点：（1）鉴于现有研究方法，本文将考虑具有地方政府主导性质的环境补贴行为，从而构建环境补贴影响区域创新能力发展的空间计量模型并探究其作用机制；（2）基于时空双重固定效应的SDM模型，深入探讨环境补贴对区域创新能力的直接效应与空间外溢效应，同时，考虑政府对市场的干预强度，探究多因素联动下环境补贴对区域创新能力的影响程度；（3）基于理论分析进行机制甄别检验，仔细探讨环境补贴对区域创新能力的影响及其作用机制，并基于不同权重系数的加权经济地理距离矩阵进行多角度研究。

三、理论分析与研究假设

技术创新是促进经济增长转型的主要动力，企业可通过内部研发等创新活动促进生产要素配置的优化。在强调绿色可持续发展这一背景下，通过环境补贴来解决技术创新发展过程中出现的环境问题逐渐成为经济产业转型升级的重要手段。环境规制主要包括三大方面的要素：一是规制主题，即政府部门；二是规制客体，即以企业为代表的各类经济主体；三是规制手段，即政府实施的相关法律法规和措施等。传统研究多关注环境规制对一般技术创新的影响，忽略了绿色创新的外部性，少有研究对环境规制与绿色创新的关系进行探讨。此外，传统研究多将环境规制看作单一整体，忽略了环境规制的多维性。故此，本文将从创新驱动视角，采用多指标来探讨不同维度环境规制手段影响区域绿色技术创新的作用机制。

环境补贴作为一种以降低环境污染为目的的政府手段，主要采取现金补贴、税收激励和豁免以及设备投资等多种形式，在确保地方得到环境有效投资的基础上帮助企业改良创新生产技术等。本部分将从四个方面对其作用机理进行阐述，并提出相应的研究假设。

（一）高新技术企业集群与区域绿色创新

企业的绿色创新活动具有公共产品性，具有外部特征。由于该特性的存在，企业的绿色创新成果不能被企业完全吸收，有可能会被竞争对手模仿，从而使得企业无法拥有此创新成果带来的全部产出，导致企业进行技术创新的主动性减弱。为了提高地区进行技术创新的积极性，高新技术企业集群很有必要。

与产业集聚相类似，高新技术企业集群有利于形成创新要素池，进而推动地区创新能力提升。与要素流动不同的是，高新技术企业集群带来更多的是规模经济与完备的创新资源，正如纪祥裕和顾乃华（2020）[22]研究发现，集聚行为主要通过优化创新资源配置、提升市场规模促进城市创新。集聚经济及其带来的报酬递增在城市持续发展过程中不容忽视，且其规模效应在后期表现得更为强势（Rosenthal and Strange，2004）[23]。企业创新能力是衡量某地区创新能力的一大重要指标，在古典经济学劳动分工的驱动下，创新要素交由高新技术企业配置，同时环境补贴的存在降低了企业创新成本，地区对创新型企业吸引力的提升更易引进高新技术企业驻立（Sachs and Warner，1999；李晓峰，2004）[24,25]。而且，环境补贴的设立可通过定向分配等方式扩大高新技术企业规模，帮助地区筛选有利于长远发展的产业（汪红霞等，2020）[26]。当地区内逐步出现高新技术企业集群现象时，规模报酬也将呈递增趋势，以创新绩效衡量的地区创新能力将逐渐攀升。据此，本文提出假设1。

H1：环境补贴能通过提升地区对高新技术企业的吸引力引入配备完整创新要素的高新技术企业，形成高新企业集群，实现规模报酬递增，进而拉升地区创新能力。

（二）科研对象密度与区域绿色创新

企业在绿色创新过程中可能会面临很多的风险和不确定因素，比如人才流失、研发资金短缺以及市场变化等，这些因素都可能会导致企业的绿色技术创新失去价值。当企业与外部资本市场之间存在信息不对称时，外部资本市场可能会因为不够充分了解企业绿色创新的价值而减少对企业的投资，从而导致企业研发资金融资困难。

公共物品的存在会导致市场失灵，无法判断需求、产品供给不足与“搭便车”现象等引起的市场资源配置不当，因此政府必须承担公共物品的基础供给。但是，公共物品的需求在社会经济发展下并非一成不变，因此该产品领域的创新压力自然也就由政府背负。在失去市场自主研发创新机制下，陈安和王锴（2020）[27]认为知识溢出能够在一定程度上弥补企业满足社会需求过程的不足，尤其体现在收益回报低下领域，在无法获取资本回报的预期下，市场资本开始逃离，但迫于社会基本需求，政府将依托高校设立研发课题进行公共产品创新，由此形成知识溢出现象。江瑶等（2020）[28]对学术科研人员的调查发现，知识溢出与学术科研紧密挂钩，甚至某种程度上能够直接利用学术科研衡量知识溢出，这就意味着学术科研对象的丰富程度能够决定修正市场失灵的效果，促进公共产品领域创新能力提升。环境补贴作为环保公共产品领域研发课题的重要部分，通过设立更多科研对象，提高地区高校学术科研密度，能够弥补部分社会公共物品领域的创新匮乏。据此，我们提出假设2。

H2：环境补贴能够通过设立更多科研对象提高学术科研对象密度，进而解决环保公共产品领域的创新市场供给失灵问题，提高地区创新能力。

（三）研发投入与区域绿色创新

由于技术创新活动存在不确定性，企业为了有效控制风险，有可能会减少研发投入。在这种情况下，研发补贴可以在一定范围内弱化企业创新活动的风险，确保企业绿色创新的有序进行。政府研发补贴能够激励企业进行绿色技术创新活动的积极性，也能够缓解投资者与企业间的信息不对称，进而影响不同地区企业集群之间的竞争行为。

创新要素在开放市场中能够自由流动，且会理性地流向边际收益率高的区域（李琳、刘瑞，2020）[17]。研发投入作为主要的创新要素，可细分为研发经济资本投入与研发人力资本投入。在政府环境补贴的支持下，企业内部从开始研发投入到实现创新绩效的整个过程都能够得到调节（王一卉，2013）[29]。环境补贴以某种资本形式进入市场，市场资本总量得到提升，在政府确立该资本以促进环保工艺形成为目的的要求下，市场整体直接获得研发经济资本投入。顾国爱等（2012）[30]指出，政府资金的支持对地区发明专利的积极影响更大，因为能得到研发经济资本的足够支持，创新效率较高的研发团体能够更快实现资本收益回报。李平等（2007）[31]指出，近年来，中国自主创新能力的提升主要依靠国内自主研发投入，国外研发溢出效应对我国多层次自主创新的影响有限，且贡献度存在层次异质性。另外，研发人力资本投入对不同研发资本投入产生绩效的影响存在显著差异，同时能够降低国外研发对我国自主创新的贡献度。研发人员是创新形成的主观能动者，环境补贴无法直接增加研发人员数量，而是主要通过间接方法来实现，常见的是利用市场研发需求价值促使企业研发机构等引进人才，进而提高地区研发人力资本。在研发经费与研发人员交互增加的双向驱动下，地区创新能力与发展潜力得以巩固。总的来讲，政府的环境补贴行为有助于弥补企业创新投入的不足，在一定范围内控制企业的创新风险，解决创新的信息不对称，激励企业绿色技术创新发展。据此，我们提出假设3和假设4。

H3：环境补贴直接形成市场资本，作为市场研发的经济资本投入支持创新活动，积极推动地区创新能力提升。

H4：环境补贴通过资本的多种形式促使企业利用社会研发需求引入研发人才，间接提高地区研发人力资本，进而提升地区创新能力，巩固地区创新能力的发展潜力。

（四）临近区域绿色创新的空间溢出效应

从新经济地理学理论角度来看，一个地区的溢出效应并不会受制于地理边界，从而只作用于初始溢出地区。地区的经济不连续性难以用地理或者文化差异进行解释，环境补贴对技术创新的影响往往也具有地区差异，即由于不同地区的经济发展水平存在差异，不同地区的环境补贴行为对绿色技术创新活动的影响也不尽相同。一般来讲，经济发展水平较高的地区拥有更为丰富的创新资源，其市场机制更加完整，进行技术创新所实现的环境污染成本更低（Krugman，1991；Guo and Minier，2021；郭捷、杨立成，2019）[32-34]。同时，环境补贴可能会通过要素流动和示范模仿等途径产生空间溢出，对周边地区技术创新能力的发展产生影响。第一，环境补贴作为一种以环境与经济协同发展为目标的地区政府主导性政策，较易产生要素竞争现象（游达明、朱桂菊，2014）[13]。环境补贴政策的深度发展与完善使得绿色环保生产要素和创新型劳动力不再仅停留于本地区范围内，先进的生产技术和与研发创新有关的信息伴随要素流动会产生空间溢出。第二，环境质量与创新能力都具有较强的正向外部性特征，本地区环境补贴政策的成功与创新能力的提升会通过“示范模仿”传导至周边地区（刘伟，2014）[35]。在地区竞争与政治晋升的驱动下，周边地区将以赶超或趋同为政策目标，最终易形成地区间趋同的极化现象。据此，我们提出假设5。

H5：环境补贴可通过空间外溢效应作用于邻近地区的创新能力发展。

四、研究设计

（一）空间计量模型设定

相关研究表明，除环境补贴外，地区产业结构（IS）、地区开放水平（RO）、政府干预（GI）、人力资本（HC）、城镇化水平（CL）、地区基础建设（FC）也是影响地区创新能力发展的重要因素。基于上述分析，为考察环境补贴对地区创新能力的影响，本文将基准回归计量模型设定为：

其中，下标i和t分别表示地区和年份，被解释变量RI表示地区创新能力，核心解释变量ES表示环境补贴，β0与εi，t分别表示回归截距项与随机扰动项。

地区创新能力是各地区间相互竞争的结果比较表象。在交通工具快速发展的时代，地理距离不再是阻隔地区联系的主要因素，这意味着地区创新能力的空间交互效应将逐步显著。在地方政府联合性或竞争性的政策联动下，创新要素在各地区间可发生急速流动，逐步流向范围位于当前所在地区的（经济、地理或其他）邻近地区，进而地区创新能力呈现出不相上下的发展态势，故本文将在式（1）的基础上引入各变量的空间滞后项。在未进行实证分析的前提下，无法甄别空间依赖是只含有空间外溢还是只含有误差交互效应，或是二者皆存在，鉴于此，本文设定时空双重固定效应SDM模型，实证部分再进行固定效应检验与模型退化检验，以检验模型设定的正确性。本文设定的空间计量模型为：

其中，μi与γt分别表示个体固定效应与时间固定效应，εi，t为随机扰动项，wj，i为N×N维空间权重矩阵元素。传统空间矩阵为邻近矩阵或地理矩阵，考虑到我国经济实际发展情况，本文选用经济地理加权空间矩阵，即W=cW1+（1-c）W2。为简化分析，根据邵帅等（2016）[36]的做法，令由人均GDP的年均值所构造的经济距离矩阵W1与由地理直线距离构成的地理距离矩阵W2的权重系数皆为0.5，稳健性检验部分将再次调整权重系数c值。

（二）变量选取及数据来源

本文选取2007—2016年我国大陆地区29个省、直辖市和自治区相关数据为样本，受制于数据的缺失性，剔除海南省和西藏自治区。数据主要来源于国家统计局、EPS数据库、《中国城市和产业创新力报告2017》以及中经网统计数据库，部分城市缺失数据采用均值法与平滑法予以补齐。

1.被解释变量：区域创新力指数（RI）。为客观有效地考察我国各区域创新能力，本文引用《中国城市和产业创新力报告2017》中的城市创新指数。基于国家知识产权局公布的发明授权专利数据，通过专利更新模型估计每个专利的价值，再将其价值加总得到城市层面的发明授权专利价值，即为城市创新指数（沈立等，2020）[37]。该指数越大，代表城市创新能力越强，城市的可持续竞争力也就越强。该数据的优点在于充分利用了各城市专利成果及专利价值等信息，可以全面代表我国各城市的创新能力。地区创新力指数由各省份含有的所有行政城市创新指数加总得到。

2.核心解释变量：环境补贴（ES）。参考王杏芬和郑佳（2020）[38]的做法，采用各省份当年财政支出中的环境保护支出作为地方环境补贴额度，并作对数化处理。本文之所以选取2007—2016年的地方财政环境保护支出作为环境补贴的代理变量，原因主要有两个：首先，我国2007年实施收支分类改革，财政支出统计口径发生了重大变化，因此2007年前后相对应的财政支出数据统计有所出入；其次，环境补贴主要体现在两个方面，分别是环境整治与扶持环保产业链，地方财政预算每年都依据地方实际情况进行调整，故环境保护支出也能够客观准确地描述地方当年环境状况与环境补贴强度。

3.中介变量。根据前文理论分析，总结发现环境补贴对地区创新能力的作用机制主要表现在高新企业集群、科研对象密度和研发投入三个维度。为了验证假设3与假设4，将区域研发投入分为研发人力资本投入与研发经济资本投入进行衡量。考虑到数据的可得性，高新技术企业规模（RE）以区域当年末高新技术企业实际数量的对数表示，科研密度（RT）以区域高等学校当年获得的研究发展课题数目的对数表示，研发人力资本投入（RP）以区域当年末研发部门实际在岗人员数量的对数表示，研发经济资本投入（RF）以区域当年研发经费投入的强度表示。通常而言，一个区域的研发投入越多，该区域的技术创新能力就越强。

4.其他控制变量。环境补贴因地区不同而有所差异，为了消除这种影响，本文设定了控制变量。（1）产业结构（IS），以区域第二、第三产业增加值占GDP的比重表示。产业结构是地区经济发展水平的基本反映，一般而言，高水平的产业结构能够为创新活动提供更优的生产要素，而且可以有效减少创新活动所需的成本，可以较好地控制区域创新水平差异。（2）地区开放水平（RO），以进出口总额占该地区GDP的比重表示。（3）政府干预（GI），以区域财政收入占GDP的比重表示。从理论上讲，政府资金的支持可以降低创新活动的风险性，对企业创新具有激励作用。（4）人力资本（HC），以中学及以上在校学生和教师数量的对数表示。作为技术创新的核心竞争力，地区受教育水平越高，越容易形成高质量的劳动力市场，越能够提升高新技术企业集群的人才匹配质量，进而提升区域技术创新水平。（5）城镇化水平（CL），以区域内城市建设用地面积占行政辖区总面积的比重表示。通常而言，城镇化水平越高，该区域的技术创新竞争力越强，越容易引进高质量创新人才。（6）地区基础建设（FC），基于多方面因素的考虑，将对数地区人均邮电业务额、人均拥有医疗机构床位数、人均拥有公共交通车辆数、人均道路面积、对数人均社会住宅投资数据按年份标准化，并选取总方差贡献率达到87.63%的主成分，以各主成分方差贡献率作为权重进行线性加权，得到区域基础建设代理指标。表1为各变量的描述性统计结果。

表1 变量的描述性统计

考虑到数值差异的影响，对环境补贴、高新技术企业规模、科研密度、研发人力资本投入以及人力资本这五个变量作对数处理，用以压缩变量的尺度，消除数据异方差问题。表1的统计数据显示，区域创新能力强度的代表性指标地区创新指数的最大值为1 109.712、最小值为0.711、均值为92.144，地区创新指数的极差较大，均值相对较小，说明在样本区间内我国区域创新能力存在较为明显的地区差异，且我国总体技术创新能力偏弱，与现实情况基本相符合。从中介变量指标来看，高新技术企业规模、科研密度、研发人力资本投入与研发经济资本投入的最大值与最小值之间都存在一定的距离，说明不同地区政府部门对地区创新的扶持存在各自的地理经济特点。其他指标取值的标准差和极差均较小，即各变量数据的波动性较小，极端值点较少，处于合理范围。

五、实证结果与分析

（一）基准回归分析

1.区域创新能力的全局空间自相关性。考虑到相邻地区间的经济活动存在相关性，基于已有样本数据，本文采用全局莫兰（Moran）指数检验区域创新能力之间是否存在空间自相关性。结果显示，我国地区创新力指数的面板全局莫兰（Moran）指数值为0.057 8，且通过了1%水平的显著性检验。虽然莫兰（Moran）指数值过小，无法直接判断具有相似创新能力的地区在空间上是否呈集聚分布状态，但能够确定的是，各地区间创新能力观测值的空间分布不具有完全随机性。因此，本文模型中考虑变量空间因素具有合理性。

2.空间计量模型的确定。根据Elhorst（2014）[39]、韩峰等（2020）[40]的检验思路，本文通过“正向检验”与“退化检验”相结合的方法确定合适的空间计量模型。估计结果表明：（1）LM检验下的LM-lag、LMerr、R-LM-lag、R-LM-err四类统计量均在1%的显著性水平下通过了检验，说明空间自回归模型（SAR）与空间误差模型（SEM）在本文样本数据下皆适用，故本文实证部分将采用扩展后的同时包含因变量与自变量空间滞后项的空间杜宾模型（SDM）进行相关分析；（2）由于短面板数据具有时间和空间两个维度，因此有必要对SDM模型的固定效应与随机效应进行检验，结果显示豪斯曼（Hausman）检验进一步支持时空双重固定效应SDM模型；（3）对已设定模型进行退化检验，Wald-lag、LR-lag、Wald-err、LR-err四类统计量的检验结果均表明在1%显著性水平下应当拒绝原假设，即时空双重固定效应SDM模型无法退化至SAR模型或SEM模型。

基于上述检验结果，本文将采用修正偏误的极大似然法估计双重固定效应的SDM模型，估计结果如表2所示。为体现参数估计的稳健性，表2同时列出了时空双重固定效应下SAR模型、SEM模型的参数估计结果，再根据时空双重固定效应综合分析环境补贴对区域技术创新的作用机制。

表2 空间计量模型参数估计结果

（续表2）

从SAR、SEM以及SDM模型的拟合优度（R2）来看，具有时空双重固定效应的SDM模型的值最大，SAR模型次之，SEM模型最低，再次验证了该模型的选择是可行的。表2回归结果显示：（1）SAR模型与SDM模型的空间自回归系数（ρ）显著为负，说明区域创新能力在地区间存在显著的内生交互效应，创新能力水平相差较大的地区在空间上呈集聚分布，这进一步弥补了莫兰（Moran）指数无法判断空间分布状态的缺陷；（2）SEM模型的空间自相关系数（ψ）显著为负，说明误差项的空间交互效应也是引致区域创新能力存在空间依赖性的一大因素，但误差项的空间交互效应并未包含空间外溢效应的任何信息。

另外，可以发现环境补贴（lnES）的系数在上述三个模型中均在1%的水平下显著为正，表明环境补贴可以显著推动区域创新能力发展。但是，在SDM模型的估计结果中，环境补贴的空间滞后项（W×lnES）的系数虽为正，却未通过显著性检验，这一回归结果无法表示环境补贴（lnES）对地区创新力指数（RI）的边际影响，更无法判断及衡量环境补贴（lnES）是否产生了空间外溢效应。

3.环境补贴与区域创新能力的溢出效应。在空间杜宾模型中，为了分析环境补贴对区域创新能力的影响，需关注变量间的直接效应和间接效应。本文借鉴Elhorst（2014）[39]提出的方法，通过对变量取偏微分的方法检验及测度空间溢出效应，即使用直接效应来衡量某地区自变量对当地因变量的影响，使用间接效应来衡量某地区自变量对其他地区因变量的影响。基于表2得到的时空双重固定效应SDM模型估计结果，为分析环境补贴与其他控制变量对区域创新能力强度的影响，本文计算了模型的直接效应与间接效应，结果如表3所示。

表3 效应分解结果

由表3可知，环境补贴（lnES）对地区创新能力（RI）直接效应的系数为正，且在1%的水平下显著，表明本地区的环境补贴能够促进当地创新能力提高，验证了理论分析中环境补贴推动地区创新能力提升的预期。在传统环保措施打压传统工业产业链，使地区经济增速出现疲软，甚至部分地方政府对中央环保相关政策一知半解，在政策实施中并未做到推动区域经济高质量发展的现实背景下，环境补贴一方面可以缓解企业的资金运营压力，另一方面可以直接改善地区环境质量，在优化环境质量的同时，循序渐进地对传统工业进行改造升级，避免出现企业大面积关停、工业产量断崖式下跌现象，从而保证环保政策的落实效果，更快更好地实现区域经济高质量发展。

环境补贴（lnES）对地区创新能力（RI）间接效应的系数为负，且通过了10%水平的显著性检验，意味着当地的环境补贴行为抑制了周边地区创新能力的提高。一般而言，在资源有限理论假设下，存在政策扶持的区域在创新要素争夺中占据有利地位，加上邻近地区创新要素贫瘠，不足以支撑其创新能力快速发展，阻碍了区域创新的协同发展。另外，区域政策联动常来自于两种不同模式的经验参考，即学习借鉴与跟风模仿（刘伟，2014）[35]。在意识到环境补贴能够实现环境保护与产业科学优化后，学习借鉴与跟风模仿的空间传导速度加快。学习借鉴能够结合区域实际发展状况确定适宜的环境补贴强度，提高区域自身创新要素竞争力，形成区域间创新水平相当的态势，这种有利竞争在长期能够驱使全局协同发展。从表面上看，跟风模仿与学习借鉴大同小异，但也可能会导致截然不同的政策效果。盲目效仿跟风不仅易加剧区域间的恶性竞争以及创新要素与基础资源不匹配问题，而且可能会危害政策内容的合法性，弱化政策主体公信力。这两种经验参考模式在环境补贴政策推行过程中同时存在，共同对区域要素竞争与政策效果产生影响，但在实践中如何判断政策追随者是科学的学习借鉴还是盲目的跟风模仿仍是一大难题。当理性的学习借鉴未能成为其他区域的政策行为驱动时，本地区环境补贴的提高就会制约邻近地区创新能力的发展，上述间接效应结果正是这一现象的反映，H5通过检验。

观察表3中其他控制变量对区域创新能力的效应估计结果可发现：（1）产业结构（IS）与城镇化水平（CL）均未通过显著性检验，其中产业结构（IS）的直接效应的系数为正，而城镇化水平（CL）的直接效应的系数为负，两者的间接效应系数均在5%的水平下显著为正，说明本地区产业结构的优化和城镇化水平的推进能够对周边地区产生辐射作用，可以通过空间溢出效应提升邻近地区的创新水平，但对当地却未产生明显影响，究其原因主要在于二者的影响程度远不及其他因素的影响程度；（2）地区开放水平（RO）的直接效应与间接效应的系数均为负，且通过了1%水平的显著性检验，说明随着地区开放程度的提高，创新成果的进口成本远小于创新投入，故无法刺激当地及邻近地区的创新能力提升，易明等（2013）[41]也发现外商直接投资不利于我国区域创新水平提高；（3）政府干预（GI）的直接效应的系数为正，但未通过显著性检验，而间接效应显著为负，表明政府干预行为容易产生恶性竞争现象，即在无法显著提升本地区创新水平的情况下，遏制周边地区的创新能力发展；（4）人力资本（lnHC）作为知识的重要载体，创新人才的增加显然会提高技术创新成功的概率，人力资本出逃这一现象就很好地解释了其显著为负的直接效应，即当地人力资本的外溢必然会导致该地区创新能力发展；（5）区域基础建设（FC）的直接效应与间接效应的系数均未通过显著性检验，也就是说区域基础建设并不会对当地及其周边地区的创新能力发展造成明显影响。

（二）作用机制甄别检验

上述研究结果表明，环境补贴可以显著促进当地创新能力发展和显著抑制邻近地区创新能力发展，但其对区域创新能力的作用机制仍不明确。结合前文的理论分析与研究假设，本部分将从高新企业集群（lnRE）、科研对象密度（lnRT）、研发经济资本投入（lnRP）和研发人力资本投入（RF）四个方面进行作用机制检验。在保证控制变量与上述基准回归一致的前提下，采用时空双重固定效应SDM模型对以上各项机制进行空间计量参数估计。环境补贴对各中介变量的效应分解结果如表4所示。

表4 作用机制检验的效应分解结果

（续表4）

在高新企业集聚方面，环境补贴的间接效应在10%的水平下显著为负，直接效应未通过显著性检验，说明环境补贴能抑制周边地区高新技术企业集聚，但对促进本地区高新技术企业集聚的作用效果不显著。总的来看，环境补贴通过增强地区吸引力使得邻近地区高新企业向本地区转移，促进本地区创新能力发展，进而对周边地区高新企业集聚产生负的空间外溢效应，H1通过检验。在科研对象密度方面，环境补贴的直接效应在5%的水平下显著为正，而间接效应不显著，说明环境补贴能够增加当地学术科研对象密度，而对周边地区学术科研对象密度无明显影响。总的来讲，环境补贴可以通过增加当地科研对象密度来降低技术创新活动的风险性，解决环保产品的自给自足，进而促进当地创新能力发展，H2通过检验。在研发投入方面，环境补贴对经济资本投入与人力资本投入的直接效应均在1%的水平下显著为正，间接效应均未通过显著性检验，说明环境补贴能够有效推动当地研发投入提升，而对邻近地区的研发投入则无显著影响。首先，环境补贴可通过研发经济资本投入来支持当地的研发创新活动，进而显著推动当地创新能力发展，H3通过检验。其次，环境补贴能够通过企业引入创新人才来满足社会研发需求，而高质量创新人才可以有效降低创新活动的风险性，进而间接提升当地创新能力的发展潜力，H4通过检验。总体而言，环境补贴可以通过多种资本投入形式缓解企业资金问题，以支撑企业在创造资本收益过程中增加资源要素，提高区域实际研发投入。

由此可见，环境补贴对地区创新能力的影响是其对高新企业集聚、科研对象密度以及研发投入这几个作用机制影响的综合反应，但不同作用机制的作用方向和边际影响程度不同。具体而言，环境补贴主要通过研发投入和科研对象密度这两条机制促进本地区创新能力提升，同时通过削弱临近地区高新企业的集聚效应来抑制临近地区的创新能力发展，从而表现出环境补贴对地区创新能力的直接效应与间接效应。

（三）多因素联动下的回归分析

由基准回归结果已知，环境补贴能够推动地区自身创新能力积极发展，同时制约邻近地区创新水平提高。由于环境补贴强度是地区政府结合地区实际发展情况而确定的，其主要目的是提高地区自身环境质量，同时实现地区产业链的转型升级，进而实现经济高质量发展的转型升级，故本文将环境补贴对区域创新能力的影响归因于政府干预与区域竞争。在未考虑周边地区经济未来发展的情况下，政策目的的指向仅是地区自身，结合资源有限理论与资源的理性流动，地方政府干预能够进一步提高地方保护强度。为进一步验证及分析区域创新能力发展过程中政府干预与环境补贴的交互作用，本部分在模型（2）的基础上引入其交互项，估计并计算模型的直接效应与间接效应，效应分解结果如表5所示。

表5 引入交互项后的效应分解结果

由表5可知，环境补贴与政府干预交互项（lnES×GI）的直接效应系数为正，间接效应系数为负，二者均在1%的显著性水平下通过检验。综合上述结果可以得出，政府干预加强了环境补贴的作用效果，具体而言，政府干预进一步加强了环境补贴对本地区创新能力的促进作用，同时加强了环境补贴对临近地区创新能力的抑制作用。

政府干预与环境补贴协同作用于产业结构和要素流动，从而加强环境补贴的作用效果。从产业结构角度来看，在创新发展和绿色发展的大背景下，地方政府迫于政治晋升和政绩考核压力，在面临优化产业结构的抉择下，通过政府干预剔除地区内与创新能力毫无干系的“三高（高投入、高消耗、高污染）”产业，并结合环境补贴等市场政策提高地区吸引力，引入更多的高新技术产业，从而促进本地创新能力提升。在地区政府干预提高本地区高新技术产业吸引力的同时，周边地区由于“三高”产业的大规模转移入驻和高新技术产业的转移流失，创新能力发展受到重大打击。从要素流动角度来看，政府干预与环境补贴的政策指向相同，地区内各产业机构对创新要素的竞争力大幅提升，进而影响周边地区资源要素的加快流动，造成周边地区的比较竞争力进一步下降，其创新能力的发展也会受到遏制。

六、稳健性检验

关于空间计量模型的基准回归的稳健性，本文已在表2中同时列出时空双重固定效应下的SAR模型、SEM模型和SDM模型的参数估计结果，结果显示三模型的系数符号及显著性大体一致，表明本文构建的空间杜宾模型参数估计结果具有稳健性。但正如前文所言，回归参数无法准确代表各变量对地区创新能力的影响，故本部分采用更换空间权重矩阵、更换核心变量两种方法对时空双重固定效应SDM模型进行估计，在保证控制变量与前文一致的条件下做效应分解，以进行模型稳健性检验。

（一）更换核心变量

为研究环境补贴对地区创新能力的影响，参照刘海英和丁莹（2019）[42]的做法，本文采用各省当年的节能环保支出占公共财政支出的比重来衡量环境补贴强度（RES），以替代原核心解释变量（地区创新力指数）进行稳健性检验，相应的效应分解结果如表6第（1）列所示。可见，环境补贴的直接效应在1%的水平下仍显著为正，而间接效应却未通过显著性检验，说明变量的选取对模型估计结果会造成一定影响。各控制变量的直接效应均与表3保持一致，但间接效应的显著性却存在部分差异。另外，拟合优度（R2）仅比前文减少了0.001 6，这一整体结果意味着模型估计具有稳健性。

表6 稳健性检验

（续表6）

（二）更换空间权重矩阵

空间权重矩阵是空间计量模型不可或缺的一个组成部分，但人为给定的主观影响过大，故本文通过更换权重矩阵的加权系数进行稳健性检验。考虑到目前我国各区域间的经济距离影响大于地理距离影响，故在（0.5，1）区间内等间隔取值，结合邵帅等（2016）[36]的思想，设定权重系数c值分别为1和0.7，进而构造新的空间权重矩阵进行时空双重固定效应SDM模型估计，其效应分解结果如表6第（2）和（3）列所示。可见，环境补贴的直接效应均在1%的水平下显著为正，但在权重系数为0.7的空间矩阵下，其间接效应未通过显著性检验，说明空间权重矩阵的选取会对估计结果造成一定影响，但该影响并未颠覆模型参数估计结果的解释。各控制变量的直接效应和间接效应与表3基本保持一致，结合拟合优度（R2）的比较，可认为该模型估计结果具有稳健性。

七、研究结论与对策建议

（一）研究结论

环境补贴的目的在于促进环境保护与产业经济共同发展，本文的研究意义在于依据实证分析结果有针对性地提出绿色创新发展道路和政策指引，使环境补贴在保障环境质量的基础上为推动经济高质量发展做出超额贡献。本文以我国省际面板数据为样本，构建了时空双重固定效应SDM模型，检验了环境补贴对区域创新能力的影响效果及作用机制。检验结果表明，环境补贴可通过提高地区科研对象密度、增加地区研发投入等机制显著推动地区创新能力发展，同时能够通过高新技术企业集群等机制显著抑制周边地区的创新能力发展，意味着环境补贴对创新能力的推动作用具有显著的空间局限性，无法实现区域间协同创新。进一步从政府干预来看，当地政府的干预行为并不能直接提高本地区创新能力，但却对邻近地区的创新能力提升产生了抑制作用，政府干预能够进一步作用于环境补贴等市场政策，强化环境补贴对当地及周边地区创新能力的影响。

（二）对策建议

基于上述结论，本文提出三点建议。第一，环境补贴政策制定部门需加强对地区发展现状的认识，及时反馈并纠正创新能力发展过程中暴露的问题与不足，充分发挥环境补贴对本地区创新能力提升的积极推进作用。摸清地区经济发展现状，一方面能够正确把控政策行为驱动，防止政策追随演变为跟风效仿，另一方面能够合理调配运用地区内的资源要素，避免政策先行者因过度扩张而引发资源不匹配问题。在提升地区创新能力的过程中，相关部门应重点关注当地资源要素的构成与包容度，通过理性的政策学习借鉴优化地区环境质量与产业链。同时，加快环境补贴在市场中的引力形成速度，保障区域自身创新得到足够发展。

第二，打破地区恶性竞争，减少地方保护主义行为，增强地区间的创新技术访问，进而激发高新技术企业集聚的溢出效应，促进地区创新发展。环境补贴能够显著推动地区创新能力发展，但却制约了邻近地区的发展速度，而地区政府干预能够进一步加强环境补贴的作用程度。地区间的相互遏制主要源于恶性竞争，地区政策联动的缺乏形成了地方保护主义，创新要素的理性流动进一步扩大了地区间的创新能力差异。在当前深入推进协同创新和产业联动的社会背景下，各地区政府更应减少地方保护主义行为，增强对全局区域产业政策效果的认识，真正发挥出高质量绿色产业链的正向空间外溢作用。

第三，企业入驻区域要求严格化，保证产业发展方向的高质量，降低“三高”产业对资源要素攫取的可能性，确保有限的资源要素尽可能成为区域创新能力发展的一部分。高投入、高消耗、高污染的产业不仅未能对地区创新能力发展做出贡献，反而会高度消耗资源要素，并产生大量不利于环境的附加物。另外，应提高企业设立门槛，这能够使生产要素得到更合理的利用，结合环境补贴的直接目标指向，地区环境质量也能够得到良好提升，最终促进区域实现环境质量与创新能力协同提升。