不同环境政策工具对技术创新的影响分析——基于2004-2011年我国省级面板数据的实证研究.pdf

第２８卷第１期管理评论Ｖｏｌ. ２８ꎬ Ｎｏ. １２０１６年１月Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｒｅｖｉｅｗ Ｊａｎ.ꎬ ２０１６不同环境政策工具对技术创新的影响分析 基于２００４－２０１１年我国省级面板数据的实证研究余 伟１ 陈 强２ 陈 华１１.南昌大学管理学院ꎬ南昌３３００３１ꎻ２.同济大学经济与管理学院ꎬ上海２０００９２摘要利用２００４－２０１１年我国省级面板数据ꎬ将环境政策工具分为直接管制、经济手段和“软”手段ꎬ并分别以“三同时”环保投资、人均排污费收费和环境新闻报道量作为度量指标ꎬ并控制工业企业规模、所有制结构、贸易开放、经济发展水平等因素ꎬ分析不同类型环境政策工具对区域技术创新的影响ꎮ研究结果表明ꎬ从全国层面看ꎬ直接管制和经济手段对Ｒ＆Ｄ投入都有效果不显著的促进作用ꎬ但“软”手段对Ｒ＆Ｄ投入具有显著的促进作用ꎮ分区域看ꎬ直接管制对东部和内陆地区Ｒ＆Ｄ投入都有效果不显著的促进作用ꎻ经济手段对东部Ｒ＆Ｄ投入具有效果不显著的抑制作用ꎬ但对内陆地区Ｒ＆Ｄ投入具有显著的促进作用ꎻ“软”手段对东部Ｒ＆Ｄ投入具有显著的促进作用ꎬ但对内陆地区Ｒ＆Ｄ投入具有效果不显著的促进作用ꎮ关键词直接管制ꎻ经济手段ꎻ“软”手段ꎻＲ＆Ｄ投入ꎻ面板模型收稿日期２０１４－０１－１９基金项目国家软科学研究计划项目２０１３ＧＸＳ１Ｄ００５ꎮ作者简介余伟ꎬ南昌大学管理学院讲师ꎬ博士ꎻ陈强ꎬ同济大学经济与管理学院教授ꎬ博士生导师ꎮ引 言随着全球经济的发展ꎬ人类经济活动带来的工业污染严重损害了全球环境ꎬ并导致了气候变迁ꎮ如何抑制当前环境恶化的趋势ꎬ积极应对全球气候变化威胁是当前世界各国面临的艰巨任务ꎮ在经济学中ꎬ环境具有负外部性特征ꎬ政府如果缺乏适时积极的政策干预ꎬ生产活动产生的污染物过度排放会造成环境污染ꎮ所以ꎬ政府必须制定并实施积极的环境保护政策ꎬ以解决经济发展带来的环境问题ꎬ实现经济增长与环境质量改善的“双赢”ꎮ政策工具是环境政策的具体实现形式ꎮ根据环境政策工具发挥作用的主体性角度和政策工具的强弱性特征相结合的标准ꎬ大多数学者将政府环境政策工具分为直接管制命令－控制、经济手段市场激励和“软”手段三大类型[１]ꎮ不同类型的环境政策工具作用方式存在明显的差异ꎮ直接管制是由国家制定、颁布并实施的一系列法律法规ꎬ规定污染排放者必须遵守的目标、排放标准和技术标准ꎬ以及各级政府部门用于环境治理的各种支出ꎻ经济手段是通过改变经济主体的成本或效益ꎬ间接导致环境友好型行为的发生ꎬ常见的如环境税费、可交易排污许可证等ꎻ“软”手段又称为劝说鼓励手段ꎬ是除了直接管制和经济手段之外的所有环境政策工具ꎬ包括环境信息公开、环境宣传教育、考核与表彰等[２]ꎮ环境政策对企业技术创新具有重要影响ꎮ早在１９３２年ꎬ著名经济学家Ｈｉｃｋｓ[３]提出政府规制能够引致创新的观点ꎮ哈佛大学波特教授１９９５年通过理论分析和案例研究ꎬ进一步明确提出更加严格但设计恰当的环境规制能够激励企业创新[４]ꎮ而且不同的环境政策工具创新效应也存在显著差别ꎮ直接管制要求不同的排污企业ꎬ采取统一的技术和排放标准ꎬ因而限制了企业污染物处理方式的选择空间ꎬ使得企业大多只能被动地增加治污成本ꎬ减少了研发投入ꎬ进而影响了企业技术创新ꎻ经济手段使经济主体获得一定程度选择和采取行动的自由ꎬ有利于排污企业积极开展研发与创新ꎬ以开发出适应企业的污染处理技术ꎻ“软”手段发挥作用的主体是社会公众ꎬ通过借助公众对环境破坏事件进行参与监督ꎬ会对企业和地方政府带来舆论压力ꎬ迫使其采取相应的技术改进措施ꎮ５４ 管理评论第２８卷改革开放３０多年来ꎬ我国环境政策工具经历了简单多数走向复合多样的历史变迁ꎬ从２０世纪７０年代末以单一的直接管制为主导的环境政策工具体系逐步转变为２０世纪９０年代以来以直接管制、经济手段和“软”手段相结合的环境政策工具体系ꎮ那么ꎬ对于中国来说ꎬ不同类型的环境政策工具对区域技术创新的影响是否存在差异而相同类型的环境政策工具对不同区域技术创新是否有不同影响这些都是优化我国环境政策ꎬ以进一步提升区域技术创新能力亟需解决的重要问题ꎮ鉴于此ꎬ本文利用我国３０个省份２００４－２０１１年的经验数据ꎬ将环境政策工具分为直接管制、经济手段和“软”手段ꎬ并且控制经济发展水平、工业企业规模、所有制结构、贸易开放等因素ꎬ探求不同类型环境政策工具对区域技术创新的影响ꎮ文献综述关于环境政策工具对企业技术创新的影响ꎬ近年来许多学者积极展开了研究ꎮ直接管制方面ꎬ学者们关于其对创新影响的实证研究得出了不同的结论ꎮ Ｈｅｍｍｅｌｓｋａｍｐ[５]注意到直接管制不能持续地刺激污染减排至规定的标准ꎮ相反ꎬＫｕｎｔｚｅ[６]认为直接管制有效激励创新的潜能依赖于具体设计如标准ＶＳ最佳可用技术、管制范围是否包括旧工厂等和实施灵活性、强迫服从等ꎮ经济手段方面ꎬＪａｆｆｅ等[７]认为以交易许可等为代表的市场化环境规制对发明、创新以及环境友好型技术的扩散拥有较为显著的积极作用ꎮ Ｉｒａｌｄｏ等[８]以欧盟生态管理和审计计划ＥＭＡＳ为案例进行研究ꎬ计量分析显示设计良好的环境管理系统除对环境绩效有积极影响ꎬ对技术和组织创新也产生了积极影响ꎮ Ｗｉｒｌ[９]研究了排放税和排放许可对清洁技术的刺激作用ꎬ发现排放许可能够完全消除污染ꎬ并有利于促进清洁技术的扩张ꎮ同时ꎬ较多文献也考察了“软”手段对企业创新的影响ꎮ Ｂｒｏｕｈｌｅ等[１０]研究了美国最大的自愿环保项目“气候智慧方案”Ｃｌｉｍａｔｅ Ｗｉｓｅ Ｐｒｏｇｒａｍ对企业创新活动的影响ꎬ发现企业项目的参加确实引起了环境专利的变化ꎬ但是仅仅存在于低Ｒ＆Ｄ强度企业ꎮ与考察单个政策工具对企业技术创新的影响不同ꎬ少数学者对不同政策工具创新效应进行了比较分析ꎮＰｏｐｐ[１１]发现ＳＯ２可交易排放体系的引进较之前技术标准下的直接管制而言ꎬ设备脱硫效率有显著的提高ꎮＪｏｈｎｓｔｏｎｅ等[１２]就不同类型环境规制措施对特定产业的创新影响进行了更为细致的研究ꎬ分别检验了出口退税、可交易能源证明、投资激励、税收措施、价格限制、自愿产业协议、环境责任等手段对相关产业创新的作用ꎮ研究表明可交易能源证明能激励与化石能源竞争的产业的技术创新ꎬ出口退税更易激励太阳能产业的技术创新ꎮ Ｔｅｓｔａ等[１３]利用２０１１年欧洲三个地区建筑部门不同细分市场中公司层面的调查数据ꎬ考察了三大环境政策工具直接管制、经济手段、“软”手段的相互作用是否会给企业竞争力带来不同的影响ꎮ研究发现直接管制对企业技术创新和无形绩效有显著的促进作用ꎬ经济手段对企业经济绩效具有抑制作用ꎮ Ｔｅｓｔａ等[１４]通过对２０１２年２５家意大利建筑－化学企业和２８家爱尔兰制药企业问卷调查发现ꎬ直接管制与经济或自愿管制相比较是更为重要的产业环境绩效驱动因素ꎮ从上述研究中可以看出ꎬ现有的研究大都是独立考察不同环境政策工具对企业技术创新的影响ꎬ而对三种环境政策工具对技术创新的影响差异进行比较的实证研究不足ꎬ结论也不尽一致ꎬ特别是目前对中国不同的环境政策工具对技术创新的影响差异研究较少ꎬ鉴于此ꎬ本文利用我国３０个省市２００４－２０１１年的面板数据ꎬ将环境政策工具分为直接管制、经济手段和“软”手段ꎬ采用计量分析方法ꎬ基于柯布－道格拉斯Ｃｏｂｂ￣Ｄｏｕｇｌａｓ函数ꎬ探求三大类型环境政策工具对我国区域技术创新影响的差异ꎬ以期找到环境政策工具合理组合ꎬ提高环境政策的创新效应ꎬ弥补现有文献的不足ꎮ模型的设定和说明１、模型设定由于柯布－道格拉斯Ｃｏｂｂ￣Ｄｏｕｇｌａｓ函数及其扩展形式被认为是一种很实用的传统生产函数ꎬ在经济理论和实证研究中具有重要意义ꎮ由于技术创新产出主要为知识产出形式ꎬ本文将传统物质生产函数向技术创新生产领域延伸ꎬ假设技术创新产出函数与前者形式相同ꎮ又由于不同类型的环境政策工具对企业技术创新的影响机制存在差异ꎬ本文将环境政策工具分为直接管制ＤＲ、经济手段ＥＩ、“软”手段ＳＩ三种类型ꎮ考第１期余 伟ꎬ等不同环境政策工具对技术创新的影响分析５５ 虑到我国地区经济发展差异较大ꎬ经济资源的禀赋条件、对外贸易水平和所有制结构必然对区域技术创新产生影响ꎬ因此也将经济发展水平、贸易开放强度和所有制结构纳入模型ꎮ我国各地区的技术创新产出函数形式设定如下Ｉｉｔ ＝ αＤＲｉｔβ１ＥＮＶｉｔβ２ＳＩｉｔβ３ＳＩＺＥｉｔβ４ＯＳｉｔβ５ＯＰＥＮＮＥＳＳｉｔβ６ＧＤＰｉｔβ７ １为了剔除异常项和异方差的影响ꎬ对模型１取对数ꎬ得到基本计量方程为ｌｎＩｉｔ＝ α＋β１ｌｎＤＲｉｔ＋β２ｌｎＥＮＶｉｔ＋β３ｌｎＳＩｉｔ＋β４ｌｎＳＩＺＥｉｔ＋β５ｌｎＯＳｉｔ＋β６ｌｎＯＰＥＮＮＥＳＳｉｔ＋β７ｌｎＧＤＰｉｔ＋εｉｔ ２其中ꎬ变量ｉ代表不同地区ꎬｔ代表不同的年份ꎮ技术创新Ｉ是被解释变量ꎻ环境政策工具ＥＮＶ是解释变量ꎬ包括直接管制ＤＲ、经济手段ＥＩ和“软”手段ＳＩꎻ控制变量包括地区工业企业规模ＳＩＺＥ、所有制结构ＯＳ、贸易开放程度ＯＰＥＮＮＥＳＳ、经济发展水平ＧＤＰꎮ α、β均为待估参数ꎬεｉｔ为残差项ꎮ２、数据来源与变量说明本文数据来源于历年的«中国统计年鉴»、«中国科技统计年鉴»和«中国环境年鉴»以及高校财经数据库ꎬ为保持数据的一致性ꎬ选取时间跨度为２００４－２０１１年的省际面板数据西藏自治区数据缺失严重ꎬ未包含ꎬ其中名义变量以２００４年的不变价格为基准做了处理ꎮ各变量的描述性统计如表１所示ꎮ１技术创新创新活动水平的高低通常取决于创新的投入水平ꎬ即研发投入水平和科研人员的数量ꎮ考虑到指标的可获得性ꎬ借鉴Ｈａｍａｍｏｔｏ[１５]ꎬＫｎｅｌｌｅｒ和Ｍａｎｄｅｒｓｏｎ[１６]的方法ꎬ本文采用各地区企业研究开发Ｒ＆Ｄ经费支出作为衡量创新能力的指标ꎮ企业研发投入资金越多ꎬ意味着区域技术创新能力越强ꎮ２环境政策工具直接管制的度量在诸多直接管制中ꎬ“三同时”制度是我国独创的一项环保政策和环境管理制度ꎬ它要求一切新建、改建、扩建的基本建设项目ꎬ在设置或安装防污设施或其他环保设施时ꎬ必须与主体工程同时设计、同时施工、同时投产ꎬ是中国目前提高环境准入门槛ꎬ防止新污染源产生的有力手段ꎮ根据数据的可得性ꎬ本文将各省份历年“三同时”环保投资与工业总产值的比重作为直接管制的度量指标ꎬ指标数据均来自于«中国环境年鉴»２００４－２０１１ꎮ直接管制强度＝“三同时”环保投资/工业产值１０００经济手段ＥＩ的度量经济手段主要通过价格、税收、收费、补贴及信贷等市场信号来影响排污者的行为决策ꎮ排污收费制度是目前中国最为典型的经济手段型环境政策工具ꎮ本文采用人均排污收费作为各地区经济手段型环境政策工具衡量指标ꎮ“三同时”手段ＳＩ的度量由于环境信息披露在“软”手段中扮演着越来越重要的角色ꎬ本文利用环境信息披露来对地区“软”手段进行度量ꎮ借鉴贾瑞跃等[１７]的方法ꎬ我们以各省份的省市委机关报所报道的环境新闻数量来衡量该地区的环境信息披露情况ꎬ反映该地区的“软”手段情况ꎮ３地区工业企业规模熊彼特认为ꎬ大规模的企业由于拥有更多的创新所必需的资源ꎬ因而相比于小规模的企业ꎬ越有可能创新ꎮ国内外学者多数认为企业规模会在一定程度上影响到企业的技术创新能力和水平ꎮ我国各个省市的产业发展规模参差不齐ꎬ我们采用企业工业总产值来衡量企业规模对技术创新的影响ꎮ４所有制结构工业企业的所有制结构是决定区域创新能力的一个重要因素ꎮ我们利用国有及国有控股工业资产合计占规模以上工业企业资产合计的比重作为所有制结构衡量指标ꎮ５贸易开放区域的贸易开放程度也能够影响创新ꎬ来自国外贸易的强烈竞争将会刺激本地区企业减少成本ꎬ因而鼓励创新ꎮ本文采用各地区按境内目的地和货源地分货物进出口总额与地区生产总值的比值衡量贸易开放程度ꎮ６经济发展水平我们利用人均国内生产总值来衡量地区经济发展水平ꎮ为了确保数据的可比ꎬ以１９９９年为基期的国内生产总值平减指数对人均国内生产总值进行平减ꎮ５６ 管理评论第２８卷为了对不同区域进行系统性的实证研究ꎬ本文将全国省份划分为东部和内陆地区两大区域ꎬ考察三种环境政策工具是如何影响区域Ｒ＆Ｄ投入水平ꎬ以获得具有意义和可比较的研究发现ꎮ东部地区包括辽宁、河北、北京、天津、山东、江苏、浙江、上海、福建、广东、海南共１１个省市ꎻ内陆地区包括黑龙江、吉林、山西、河南、湖北、湖南、安徽、江西、四川、重庆、云南、贵州、广西、陕西、内蒙古、甘肃、青海、宁夏、新疆共１９个省份ꎮ对于面板数据模型ꎬ常利用豪斯曼检验Ｈａｕｓｍａｎꎬ１９７８[１８]方法ꎬ确定是选择随机效应还是固定效应模型ꎬ若豪斯曼检验值显著则选择固定效应模型ꎬ若豪斯曼检验不显著则选择随机效应模型ꎮ由于政府环境政策对企业技术创新存在一定的滞后效应ꎬ本文考察三种环境政策工具的滞后１期对Ｒ＆Ｄ投入的影响ꎮ而且所有控制变量都设置为滞后１期ꎬ避免模型产生内生性问题ꎮ本文分析工具为Ｓｔａｔａ１２􀆰 ０ꎮ变量的描述性统计见表１ꎮ表１ 变量的描述性统计变量均值标准差最小值最大值Ｒ＆Ｄ支出ｌｎＲ＆Ｄ １３􀆰 ４６４８ １􀆰 ４１２５ ９􀆰 ６７７２ １６􀆰 １８１６１４􀆰 ３４０２ １􀆰 ４５９０ ９􀆰 ６７７２ １６􀆰 １８１６１２􀆰 ９５８１ １􀆰 １０７３ １０􀆰 ２９４０ １４􀆰 ９８８０直接管制ｌｎＤＲ ０􀆰 ９０４８ ０􀆰 ６４８８ －１􀆰 １１６８ ３􀆰 ７７４５０􀆰 ７３０２ ０􀆰 ６６７７ －０􀆰 ６９４３ ３􀆰 ７７４５１􀆰 ００５８ ０􀆰 ６１７５ －１􀆰 １１６８ ２􀆰 ６７３４经济手段ｌｎＥＩ ２􀆰 ３１６４ ０􀆰 ６４７０ ０􀆰 ５３２９ ４􀆰 ４０１８２􀆰 ４３６４ ０􀆰 ６７１７ ０􀆰 ５３２９ ３􀆰 ４７４６２􀆰 ２４６９ ０􀆰 ６２３９ １􀆰 ０６４４ ４􀆰 ４０１８“软”手段ｌｎＳＩ ５􀆰 １０４０ ０􀆰 ９２６２ １􀆰 ０９８６ ７􀆰 ０４４９５􀆰 ０３２１ １􀆰 ００７１ ３􀆰 ０４４５ ７􀆰 ０４４９５􀆰 １４５６ ０􀆰 ８７６６ １􀆰 ０９８６ ６􀆰 ４３６１工业企业规模ｌｎＳＩＺＥ ９􀆰 ０２６９ １􀆰 １９２８ ５􀆰 ９０６４ １１􀆰 ５８６９９􀆰 ７８１０ １􀆰 ２１９２ ５􀆰 ９９９６ １１􀆰 ５８６９８􀆰 ５９０４ ０􀆰 ９３３９ ５􀆰 ９０６４ １０􀆰 ７５４８所有制结构ＯＳ ０􀆰 ５６１０ ０􀆰 １８１１ ０􀆰 １４００ ０􀆰 ９０５６０􀆰 ４０６４ ０􀆰 １７５１ ０􀆰 １４００ ０􀆰 ７８７７０􀆰 ６５０５ ０􀆰 １１０６ ０􀆰 ３９７０ ０􀆰 ９０５６贸易开放程度ＯＰＥＮＮＥＳＳ ０􀆰 ３４５４ ０􀆰 ３９６２ ０􀆰 ０２９５ １􀆰 ６６８２０􀆰 ７３０５ ０􀆰 ４３４８ ０􀆰 １４９２ １􀆰 ６６８２０􀆰 １２２５ ０􀆰 ０５４８ ０􀆰 ０２９５ ０􀆰 ４１４７经济发展水平ｌｎＧＤＰ ９􀆰 ９４０７ ０􀆰 ６１０６ ８􀆰 ３６５８ １１􀆰 ３３２０１０􀆰 ４２４２ ０􀆰 ５１１５ ９􀆰 １８６７ １１􀆰 ３３２０９􀆰 ６６０８ ０􀆰 ４７３６ ８􀆰 ３６５８ １０􀆰 ９６５７注各变量中的第一行、第二行和第三行分别为全国、东部和内陆地区数据ꎮ图１ 全国及东部、内陆地区“三同时”环保投资变化趋势图１反映了２００４－２０１１年间全国及东部、内陆地区“三同时”环保投资的变化趋势ꎮ从图１可以看出２００４－２０１１年间全国及东部“三同时”环保投资呈现先上升后下降再上升的态势ꎬ尤其是在２００４－２００８年间第１期余 伟ꎬ等不同环境政策工具对技术创新的影响分析５７ 上升速度较快ꎬ这主要由于这期间中国特别是东部经济的快速增长导致污染排放量的急剧增加ꎬ国家加大了直接管制的强度ꎬ推动全国“三同时”环保投资额随之增加ꎻ另外ꎬ还发现东部的“三同时”环保投资一直大于内陆地区ꎬ表明东部较高的经济发展水平有力促进了“三同时”环保投资ꎮ图２可以看出２００４－２０１１年全国及东部、内陆地区排污费征收呈现逐步增长的变化趋势ꎬ且自２００６年后内陆地区每个年份略多于东部ꎬ表明２００６年以来ꎬ自然资源丰富而经济相对落后的内陆地区在经济发展的过程中面临着比东部更严峻的污染排放形势ꎬ经济手段的执行力度相应加大ꎮ图３反映了２００４－２０１１年间全国及东部、内陆地区环境新闻数量呈现持续增长的态势ꎬ表明“软”手段这一环境政策工具越来越多的得到了应用ꎬ随着环境污染的日益严峻ꎬ导致环境新闻数量也相应不断增加ꎮ图２ 全国及东部、内陆地区排污费征收变化趋势图３ 全国及东部、内陆地区环境新闻报道量变化趋势计量结果及分析为了确保估计结果的有效性ꎬ避免产生伪回归ꎬ首先需要进行单位根检验ꎬ以分析面板数据是否平稳ꎮ面板数据的单位根检验通常分为相同根情形下的单位根检验和不同根情形下的单位根检验ꎮ借鉴通常文献做法ꎬ本文同时采用相同根情形下的ＬＬＣ检验和不同根情形下的ＩＰＳ检验ꎬ当两者结论不一致时则认为存在单位根ꎬ即数据非平稳ꎬ检验结果见表２ꎬ可以看出ꎬ所有变量序列均为平稳序列ꎬ因此可以进行回归分析ꎮ表２ 面板数据单位根检验结果变量ＬＬＣ ＩＰＳ结论ｌｎＲ＆Ｄ －１􀆰 ３６３０􀆰 ００∗ ∗ ∗ －２􀆰 １１９０􀆰 ００∗ ∗ ∗平稳ｌｎＤＲ －１􀆰 ９６９０􀆰 ００∗ ∗ ∗ －２􀆰 ６６３０􀆰 ００∗ ∗ ∗平稳ｌｎＥＩ －１􀆰 ６５４０􀆰 ００∗ ∗ ∗ －２􀆰 ５９９０􀆰 ００∗ ∗ ∗平稳ｌｎＳＩ －１􀆰 ２８８０􀆰 ００∗ ∗ ∗ －２􀆰 ７１７０􀆰 ００∗ ∗ ∗平稳ｌｎＳＩＺＥ －１􀆰 ０１８０􀆰 ００∗ ∗ ∗ －１􀆰 ９２５０􀆰 ０２∗ ∗平稳ＯＳ －１􀆰 ２５２０􀆰 ００∗ ∗ ∗ －１􀆰 ８２４０􀆰 ０５０∗ ∗ ∗平稳ＴＲＡＤＥ －１􀆰 ５１７０􀆰 ００∗ ∗ ∗ －２􀆰 ２９８０􀆰 ００∗ ∗ ∗平稳ｌｎＧＤＰ －１􀆰 ８６９０􀆰 ００∗ ∗ ∗ －２􀆰 ３３４０􀆰 ００∗ ∗ ∗平稳注∗ ∗ ∗ 、∗ ∗ 、∗分别表示参数估计在１％、５％、１０％的水平下拒绝变量不平稳的原假设ꎬ括号内为相应检验统计量的伴随概率ꎮ１、不同环境政策工具对全国层面技术创新能力影响的分析本文利用中国２００４－２０１１年３０个省市自治区数据对模型进行回归分析ꎬ结果如表３所示ꎮ回归结果表３表明ꎬ模型的豪斯曼统计量拒绝了个体随机效应的形式ꎬ模型最终设定为个体固定效应形式ꎮ由表３可知ꎬ直接管制对全国Ｒ＆Ｄ投入具有促进作用ꎬＲ＆Ｄ投入弹性为０􀆰 ０２１４ꎬ但效果并不显著ꎬ这可能由于“三同时”环保投资使得全国层面的企业进一步增加了生产成本ꎬ从而影响了企业的Ｒ＆Ｄ投入ꎻ经济手段对全国Ｒ＆Ｄ投入也具有促进作用ꎬＲ＆Ｄ投入弹性为０􀆰 ０１５７ꎬ效果也并不显著ꎬ这与Ｊａｆｆｅ等[１９]发现市场化环境规制对创新拥有较为显著的积极作用的研究结果不一致ꎮ可能的原因是ꎬ目前我国排污费征收是一种超标排污收费ꎬ而不对所有污染排放收费ꎬ不是一种动机收费ꎬ是一种惩罚性的消极手段ꎬ不是激励型积极手段[２０]ꎬ因而不能对企业技术创新带来充分的激励ꎮ “软”手段对全国Ｒ＆Ｄ投入有显著的促进作用ꎬＲ＆Ｄ投入弹性为０􀆰 ０４４４ꎬ也就是环境新闻数量每增加１％ꎬ全国Ｒ＆Ｄ投入将增加０􀆰 ０４４４％ꎬ说明环境信息披露能给全国层面企业带来较大的环境技术创新压力ꎬ促进了企业的Ｒ＆Ｄ投入ꎻ企业规模对全国Ｒ＆Ｄ投入有显著的促５８ 管理评论第２８卷表３ 总体回归结果变量估计值Ｃ ３􀆰 ６２３∗ ∗ ∗４􀆰 ４７ｌｎＤＲ ０􀆰 ０２１４０􀆰 ９３ｌｎＥＩ ０􀆰 ０１５７０􀆰 ４２ｌｎＳＩ ０􀆰 ０４４４∗ ∗ ∗２􀆰 ４３ｌｎＳＩＺＥ ０􀆰 １６１６∗１􀆰 ２３ＯＳ －１􀆰 ４５５９∗ ∗ ∗ＴＲＡＤＥ －０􀆰 ５５１３∗ ∗ ∗－３􀆰 ７７ｌｎＧＤＰ ０􀆰 ９１６８∗ ∗ ∗５􀆰 ３６调整后的Ｒ２ ０􀆰 ９２４９Ｆ统计量 ６３􀆰 ６８∗ ∗ ∗Ｈａｕｓｍａｎ ６０􀆰 ７０∗ ∗ ∗注∗ ∗ ∗ 、∗ ∗和∗分别表示ｔ值在１％、５％和１０％的水平上显著ꎬ括号内为ｔ统计量ꎮ进作用ꎬＲ＆Ｄ投入弹性为０􀆰 １６１６ꎬ这与熊彼特的观点相一致ꎻ地区经济发展水平对全国Ｒ＆Ｄ投入也有显著的促进作用ꎬＲ＆Ｄ投入弹性为０􀆰 ９１６８ꎬ说明经济发展水平的提高对Ｒ＆Ｄ投入能产生积极影响ꎻ企业所有制结构对全国Ｒ＆Ｄ投入有不显著的负面影响ꎬ说明国有产权比重的增加不利于全国企业Ｒ＆Ｄ投入ꎻ贸易开放程度对全国Ｒ＆Ｄ投入有显著的抑制作用ꎬ这可能是由于我国进出口贸易主要为加工贸易ꎬ技术含量较低产品在进出口中贸易中占较大比重造成ꎮ２、不同环境政策工具对区域层面技术创新能力影响的分析由于在经济发展、环境规制政策ꎬ以及技术创新水平方面ꎬ我国的东部和内陆地区都有较大的差异ꎬ本文进一步分析不同环境政策工具对中国技术创新影响的区域性差异ꎮ回归结果表４显示ꎬ东部和内陆地区的豪斯曼统计量拒绝了个体随机效应形式ꎬ因此ꎬ分区域的面板模型为个体固定效应形式ꎮ表４ 分区域的回归结果变量东部地区内陆地区Ｃ ０􀆰 ６７０３０􀆰 ４９ ５􀆰 ０６８∗ ∗ ∗４􀆰 ７０ｌｎＤＲ ０􀆰 ０２０６０􀆰 ７８ ０􀆰 ０２９８０􀆰 ８６ｌｎＥＩ －０􀆰 ０１３５－０􀆰 ３２ ０􀆰 ０９２４∗ ∗１􀆰 ６０ｌｎＳＩ ０􀆰 ０７０５∗ ∗ ∗３􀆰 ５９０􀆰 ０１８６０􀆰 ６６ｌｎＳＩＺＥ －０􀆰 ０６３５－０􀆰 ３８ ０􀆰 ３９９４∗ ∗ ∗２􀆰 ０２ＯＳ －１􀆰 ４９０４∗ ∗ ∗ －１􀆰 ２２０５∗ ∗ ∗－２􀆰 １０ －２􀆰 ５２ＴＲＡＤＥ －０􀆰 １５５５ －１􀆰 ４０９９∗ ∗ ∗－１􀆰 ０６ －２􀆰 ４０ｌｎＧＤＰ １􀆰 ４０８７∗ ∗ ∗６􀆰 ２２０􀆰 ５２７９∗ ∗ ∗２􀆰 ０１调整后的Ｒ２ ０􀆰 ９５４３ ０􀆰 ９２１０Ｆ统计量６２􀆰 ９８∗ ∗ ∗ ４７􀆰 ６５∗ ∗ ∗Ｈａｕｓｍａｎ ３３􀆰 ７９∗ ∗ ∗ １８􀆰 ０３∗ ∗注∗ ∗ ∗ 、∗ ∗和∗分别表示ｔ值在１％、５％和１０％的水平上显著ꎬ括号内为ｔ统计量ꎮ第１期余 伟ꎬ等不同环境政策工具对技术创新的影响分析５９ 由表４可以发现直接管制无论对东部还是内陆地区的Ｒ＆Ｄ投入促进作用都不明显ꎬＲ＆Ｄ投入弹性分别为０􀆰 ０２０６和０􀆰 ０２９８ꎮ经济手段对东部和内陆地区Ｒ＆Ｄ投入具有不同的影响ꎮ经济激励型工具对东部Ｒ＆Ｄ投入具有负的作用ꎬＲ＆Ｄ投入弹性为－０􀆰 ０１３５ꎬ但效果不显著ꎻ经济激励型工具对内陆地区Ｒ＆Ｄ投入具有显著的促进作用ꎬＲ＆Ｄ投入弹性为０􀆰 ０９２４ꎬ排污收费每增加１％ꎬＲ＆Ｄ投入将增加０􀆰 ０９２４％ꎮ这一结果说明ꎬ相比较经济发展水平较高的东部沿海ꎬ内陆地区排污费的征收更能促进技术创新水平的提高ꎮ“软”手段对东部和内陆地区Ｒ＆Ｄ投入也产生了不同的影响ꎮ公众参与型工具对东部Ｒ＆Ｄ投入具有显著促进作用ꎬＲ＆Ｄ投入弹性为０􀆰 ０７０５ꎬ环境新闻量每增加１％ꎬＲ＆Ｄ投入将增加０􀆰 ０７０５％ꎻ公众参与型工具对内陆地区的Ｒ＆Ｄ投入具有促进作用ꎬＲ＆Ｄ投入弹性为０􀆰 ０１８６ꎬ但效果不显著ꎮ说明环境信息披露能对经济发展水平较高地区带来更大的技术创新压力ꎮ企业规模有利于促进内陆地区的Ｒ＆Ｄ投入ꎬＲ＆Ｄ投入弹性为０􀆰 ５６３０ꎬ企业规模每增加１％ꎬＲ＆Ｄ投入将增加０􀆰 ５６３０％ꎬ而企业规模对东部的Ｒ＆Ｄ投入具有负作用ꎬＲ＆Ｄ投入弹性为－０􀆰 ０６３５ꎬ但效果并不显著ꎮ一般认为ꎬ规模更大的企业倾向开展更多的Ｒ＆Ｄ活动ꎮ但Ａｇｈｉｏｎ等[２１]提出ꎬ企业规模和技术创新两者存在着倒“Ｕ”型关系ꎬ即企业发展初期ꎬ规模越大ꎬ越能促进技术创新ꎬ但随着企业发展到一定水平后ꎬ规模越大ꎬ反而不利于技术创新ꎮ由于我国内陆地区和东部企业规模处于不同的水平ꎬ因而对技术创新具有不同影响ꎮ企业所有制结构无论对东部还是内陆地区的Ｒ＆Ｄ投入都具有显著的抑制作用ꎬＲ＆Ｄ投入弹性分别为－１􀆰 ４９０４和－１􀆰 ２２０５ꎬ国有资产比重每提高１％ꎬ东部和内陆地区Ｒ＆Ｄ投入将分别减少１􀆰 ４９０４％和１􀆰 ２２０５％ꎮ贸易开放程度对东部Ｒ＆Ｄ投入具有抑制作用ꎬＲ＆Ｄ投入弹性为－０􀆰 １５５５ꎬ但效果不显著ꎻ贸易开放程度对内陆地区Ｒ＆Ｄ投入具有显著的抑制作用ꎬＲ＆Ｄ投入弹性为－１􀆰 ４０９９ꎬ这主要归因于我国东部和内陆地区进出口贸易都是以加工贸易为主ꎬ高技术产品进出口贸易较少ꎬ进出口贸易总量的增加并不能带来区域技术创新能力的提高ꎮ地区经济发展水平对东部和内陆地区的Ｒ＆Ｄ投入均具有显著的促进作用ꎬＲ＆Ｄ投入弹性分别为１􀆰 ４０８７和０􀆰 ５２７９ꎬ人均地区生产总值每增加１％ꎬ东部和内陆地区Ｒ＆Ｄ投入将分别增加１􀆰 ４０８７％和０􀆰 ５２７９％ꎬ并且地区经济发展水平对东部Ｒ＆Ｄ的促进作用大于对内陆地区的促进作用ꎮ这说明地区经济发展水平是区域技术创新的重要条件ꎬ并且地区经济发展水平越高ꎬ越能促进区域技术创新ꎮ研究结论与政策建议本文研究了环境政策、企业规模、所有制结构、贸易开放程度和经济发展水平等各自对地区技术创新的影响ꎬ并且将环境政策工具细分为直接管制、经济手段和“软”手段ꎬ研究结果表明一是全国层面上ꎬ“三同时”投资衡量的直接管制对Ｒ＆Ｄ投入的具有效果不显著的促进作用ꎬ排污收费衡量的经济手段对Ｒ＆Ｄ投入也具有效果不显著的促进作用ꎬ但以环境信息披露衡量的“软”手段对Ｒ＆Ｄ投入却具有效果显著的促进作用ꎮ当前我国环境政策工具应用的基本特征是直接管制行政命令手段运用较多ꎬ经济手段应用不足ꎬ“软”手段较为欠缺[２２]ꎮ Ａｍｂｅｃ等[２３]认为ꎬ由于基于市场并且灵活的经济手段如排放税、贸易许可和绩效标准给公司留下了更多的空间找到减少遵循成本的技术办法ꎬ因而经济手段比环境标准、排放限额等基于命令－控制的直接管制更有助于企业创新ꎮ另外ꎬ在形成有效行动的政治意愿方面ꎬ信息公开、社区压力和公众参与是最有决定性的作用[２４]ꎬ信息披露、绿色标签等“软”手段作用日益突出ꎮ根据实证结果ꎬ我国今后环境政策工具应以直接管制为主逐渐转变为直接管制、经济手段和“软”手段三种政策工具综合运用ꎬ实现优势互补ꎮ在完善现有直接管制工具的同时ꎬ改革排污费的征收方式、内容和动机ꎬ使之成为激励型的积极手段ꎬ另外ꎬ更多运用排放税、排污贸易许可等更具创新激励作用的经济手段ꎮ同时ꎬ强化环境信息披露等“软”手段的应用ꎬ使得企业迫于信息披露压力而高度关注自身生产的清洁程度、环保行为和产品安全指数ꎬ从而推动企业进行环境技术创新ꎮ二是在资源禀赋不同并且经济和技术发展处于不同阶段的地区ꎬ环境政策工具对Ｒ＆Ｄ投入的影响存在差异ꎮ “三同时”制度衡量的直接管制无论对东部还是内陆地区的Ｒ＆Ｄ投入促进作用都不明显ꎮ排污收费６０ 管理评论第２８卷衡量的经济手段对东部Ｒ＆Ｄ投入具有效果不显著的抑制作用ꎬ但对内陆地区Ｒ＆Ｄ投入具有显著的促进作用ꎮ环境信息披露衡量的“软”手段对东部Ｒ＆Ｄ投入具有显著的促进作用ꎬ但对内陆地区Ｒ＆Ｄ的促进作用不明显ꎮ我国不同地区应根据本区域资源禀赋和经济发展水平ꎬ实施与本地相适宜的环境政策工具ꎮ东部除应对排污费征收进行改革外ꎬ今后应积极运用更具灵活性的其他经济手段ꎮ此外ꎬ还应加大环境信息披露力度ꎬ充分发挥“软”手段的作用ꎮ内陆地区现阶段要继续发挥排污费征收对技术创新的激励作用ꎬ并重视环境信息披露的作用ꎬ促使企业采取相应的环境技术改进措施ꎮ三是企业规模对全国层面的Ｒ＆Ｄ投入具有显著的促进作用ꎬ从区域来看ꎬ企业规模对东部沿海Ｒ＆Ｄ投入具有不显著的抑制作用ꎬ而对内陆地区具有显著的促进作用ꎮ根据这一实证结果ꎬ东部企业应走出规模扩张的老路ꎬ更加注重增强产品开发能力ꎬ加快技术改造步伐ꎬ注重效益及节能降耗减排ꎬ通过内涵发展来进一步提升区域技术创新水平ꎻ而内陆地区现阶段应继续提高工业化发展水平ꎬ鼓励扶持做大工业企业规模ꎬ通过工业企业规模扩张来带动区域技术创新能力增强ꎮ四是所有制结构即国有经济比重无论从全国层面还是从区域层面对Ｒ＆Ｄ投入都有显著的负作用ꎮ这种抑制作用很大程度上是因为地方政府对国有企业的干预过多ꎬ国有企业承担了政府过多的政策性负担ꎬ而地方政府对增加财政收入、扩大就业率等短期利益的追逐导致了国有企业没有积极性去投资高风险见效慢的创新项目[２５]ꎮ为此ꎬ要适度减少地方政府对国有企业的行政干预ꎬ减轻国有企业政策性负担ꎬ让其有更多的积极性开展技术创新ꎮ五是贸易开放程度对全国层面Ｒ＆Ｄ投入有显著的负面影响ꎬ从区域看ꎬ贸易开放程度对东部和内陆地区Ｒ＆Ｄ投入都具有负面影响ꎮ要加快改变我国进出口贸易中以加工贸易为主的贸易结构ꎬ不断提高高新技术产品在进出口贸易中的比重ꎬ提升进出口贸易层次ꎬ以激烈的高技术产品贸易竞争倒逼区域创新能力的不断提升ꎮ最后ꎬ地区经济发展水平对Ｒ＆Ｄ投入具有显著的促进作用ꎬ尤其是经济发展水平越强的区域ꎬＲ＆Ｄ投入也越多ꎮ要继续增强我国和各区域经济发展水平ꎬ为Ｒ＆Ｄ投入创造良好的外部条件ꎬ以促进加快建设创新型国家ꎮ在经验分析的过程中ꎬ本文也存在着不足目前关于环境政策工具尚未建立统一完善的衡量指标ꎬ虽然本文就三种环境政策工具分别各自选取了具有代表性的指标ꎬ但仍然存在一定程度的缺陷ꎮ另外ꎬ我们并没有对我国３０个省份污染密集度进一步进行区分ꎬ如分成高污染密集型区域和低污染密集型区域ꎬ三种环境政策工具对两个区域有何不同影响如何进一步完善上述问题ꎬ将是我们下一步的研究方向ꎮ参考文献[１] Ｉｒａｌｄｏ Ｆ.ꎬ Ｔｅｓｔａ Ｆ.ꎬ Ｍｅｌｉｓ Ｍ.ꎬ ｅｔ ａｌ. Ａ Ｌｉｔｅｒａｔｕｒｅ Ｒｅｖｉｅｗ ｏｎ ｔｈｅ Ｌｉｎｋｓ ｂｅｔｗｅｅｎ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｃｏｍｐｅｔｉｔｉｖｅｎｅｓｓ[Ｊ].Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｐｏｌｉｃｙ ａｎｄ Ｇｏｖｅｒｎａｎｃｅꎬ ２０１１ꎬ２１３２１０￣２２２[２] 宋国君等.环境政策分析[Ｍ].北京化学工业出版社ꎬ ２００８[３] Ｈｉｃｋｓ Ｊ. Ｒ. Ｔｈｅ Ｔｈｅｏｒｙ ｏｆ Ｗａｇｅｓ [Ｍ]. Ｍａｃｍｉｌｌａｎ Ｌｏｎｄｏｎꎬ １９３２[４] Ｐｏｒｔｅｒ Ｍ. Ｅ.ꎬ ｖａｎ ｄｅｒ Ｌｉｎｄｅ Ｃ. Ｔｏｗａｒｄ ａ Ｎｅｗ Ｃｏｎｃｅｐｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ￣ｃｏｍｐｅｔｉｔｉｖｅｎｅｓｓ Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ [Ｊ]. Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｅｃｏ￣ｎｏｍｉｃ Ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｓꎬ １９９５ꎬ９４９７￣１１８[５] Ｈｅｍｍｅｌｓｋａｍｐ Ｊ. Ｔｈｅ Ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｏｆ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｐｏｌｉｃｙ ｏｎ Ｉｎｎｏｖａｔｉｖｅ Ｂｅｈａｖｉｏｒ￣Ａｎ Ｅｃｏｎｏｍｅｔｒｉｃ Ｓｔｕｄｙ[Ｒ]. Ｆｏｎｄａｚｉｏｎｅ Ｅｎｉ ＥｎｒｉｃｏＭａｔｔｅｉ Ｗｏｒｋｉｎｇ Ｐａｐｅｒꎬ Ｎｏ.１８􀆰 ９９ꎬ Ｍｉｌａｎꎬ １９９９[６] Ｋｕｎｔｚｅ Ｕ. Ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ Ｅｍｐｉｒｉｃａｌ Ｌｉｎｋｓ ｉｎ Ｐｌａｓｔｉｃｓ Ｒｅｃｙｃｌｉｎｇ[Ｒ]. Ｆｉｎａｌ Ｒｅｐｏｒｔꎬ Ｋａｒｌｓｒｕｈｅ Ｆｒａｕｎｈｏｆｅ￣Ｉｎｓｔｉｔｕｔ ｆüｒＳｙｓｔｅｍ￣ｕｎｄ Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎｓ ＦｏｒｓｃｈｕｎｇＩＳＩꎬ １９９９[７] Ｊａｆｆｅ Ａ. Ｂ.ꎬ Ｎｅｗｅｌｌ Ｒ. Ｇ.ꎬ Ｓｔａｖｉｎｓ Ｒ. Ｎ. Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｐｏｌｉｃｙ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌ Ｃｈａｎｇｅ[Ｊ]. Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ａｎｄ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｅｃｏ￣ｎｏｍｉｃｓꎬ ２００２ꎬ２２１４１￣６９[８] Ｉｒａｌｄｏ Ｆ.ꎬ Ｔｅｓｔａ Ｆ.ꎬ Ｆｒｅｙ Ｍ. Ｉｓ ａｎ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ Ａｂｌｅ ｔｏ Ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ａｎｄ Ｃｏｍｐｅｔｉｔｉｖｅ Ｐｅｒｆｏｒｍ￣ａｎｃｅ Ｔｈｅ Ｃａｓｅ ｏｆ ａｎ Ｅｃｏ￣Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ａｎｄ Ａｕｄｉｔ ＳｃｈｅｍｅＥＭＡＳ ｉｎ ｔｈｅ Ｅｕｒｏｐｅａｎ Ｕｎｉｏｎ[Ｊ]. Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｌｅａｎｅｒ Ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎꎬ２００９ꎬ１７１６１４４４￣１４５２[９] Ｗｉｒｌ Ｆ. Ｔａｘｅｓ ｖｅｒｓｕｓ Ｐｅｒｍｉｔｓ ａｓ Ｉｎｃｅｎｔｉｖｅ ｆｏｒ ｔｈｅ Ｉｎｔｅｒｔｅｍｐｏｒａｌ Ｓｕｐｐｌｙ ｏｆ ａ Ｃｌｅａｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｂｙ ａ Ｍｏｎｏｐｏｌｙ[Ｊ]. Ｒｅｓｏｕｒｃｅ ａｎｄ Ｅｎ￣第１期余 伟ꎬ等不同环境政策工具对技术创新的影响分析６１ ｅｒｇｙ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓꎬ ２０１４ꎬ３６１２４８￣２６９[１０] Ｂｒｏｕｈｌｅ Ｋ.ꎬ Ｇｒａｈａｍ Ｂ.ꎬ Ｈａｒｒｉｎｇｔｏｎ Ｄ. Ｒ. Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ ｕｎｄｅｒ ｔｈｅ Ｃｌｉｍａｔｅ Ｗｉｓｅ Ｐｒｏｇｒａｍ[Ｊ]. Ｒｅｓｏｕｒｃｅ ａｎｄ Ｅｎｅｒｇｙ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓꎬ２０１３ꎬ３５２９１￣１１２[１１] Ｐｏｐｐ Ｄ. Ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎｓ ａｎｄ ｔｈｅ Ｃｌｅａｎ Ａｉｒ Ａｃｔ ｏｆ １９９０[Ｊ]. Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｐｏｌｉｃｙ Ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔꎬ ２００４ꎬ２２４６０￣６４１[１２] Ｊｏｈｎｓｔｏｎｅ Ｎ.ꎬ Ｈａｓｃｉｃ Ｉ.ꎬ Ｐｏｐｐ Ｄ. Ｒｅｎｅｗａｂｌｅ Ｅｎｅｒｇｙ Ｐｏｌｉｃｉｅｓ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌ Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ Ｅｖｉｄｅｎｃｅ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｐａｔｅｎｔ Ｃｏｕｎｔｓ[Ｊ]. Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ａｎｄ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓꎬ ２０１１ꎬ４５１５５￣１３３[１３] Ｔｅｓｔａ Ｆ.ꎬ Ｉｒａｌｄｏ Ｆ.ꎬ Ｆｒｅｙ Ｍ. Ｔｈｅ Ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ ｏｎ Ｆｉｒｍｓ’ Ｃｏｍｐｅｔｉｔｉｖｅ Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ[Ｊ]. Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｅｎｖｉｒｏｎ￣ｍｅｎｔａｌ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔꎬ ２０１１ꎬ９２９２１３６￣２１４４[１４] Ｔｅｓｔａ Ｆ.ꎬ Ｓｔｙｌｅｓ Ｄ.ꎬ Ｉｒａｌｄｏ Ｆ. Ｃａｓｅ Ｓｔｕｄｙ Ｅｖｉｄｅｎｃｅ ｔｈａｔ Ｄｉｒｅｃｔ Ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ Ｒｅｍａｉｎｓ ｔｈｅ Ｍａｉｎ Ｄｒｉｖｅｒ ｏｆ Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ Ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ Ａｖｏｉｄ￣ａｎｃｅ ａｎｄ Ｍａｙ Ｂｅｎｅｆｉｔ Ｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌ Ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ[Ｊ]. Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｌｅａｎｅｒ Ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎꎬ ２０１２ꎬ２１１１￣１０[１５] Ｈａｍａｍｏｔｏ Ｍ. Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｈｅ Ｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ ｏｆ Ｊａｐａｎｅｓｅ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ Ｉｎｄｕｓｔｒｉｅｓ[Ｊ]. Ｒｅｓｏｕｒｃｅ ａｎｄ Ｅｎｅｒｇｙ Ｅｃｏ￣ｎｏｍｉｃｓꎬ ２００６ꎬ２８４２９９￣３１２[１６] Ｋｎｅｌｌｅｒ Ｒ.ꎬ Ｍａｎｄｅｒｓｏｎ Ｅ. Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎｓ ａｎｄ Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ Ａｃｔｉｖｉｔｙ ｉｎ ＵＫ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ Ｉｎｄｕｓｔｒｉｅｓ[Ｊ]. Ｒｅｓ