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user: 3. 模型构建 3.1. 门槛模型的构建 考虑到环境规制与经济发展水平与技术创新之间可能存在的非线性关系，本文引入Hansen [ 24 ] 提出的面板数据门槛回归模型。该模型通过设置门槛变量，建立分段函数来检验各个指标之间的非线性关系。门槛面板模型能够自动地识别以及确定门槛值。考虑到环境规制以及经济发展水平与技术创新之间可能存在的非线性关系，本文以空气污染作为核心解释变量，生态技术创新为被解释变量，分别建立以环境规制与经济发展水平为门槛变量的单一门槛回归模型： Y 02 = β 0 + α 1 ln P M ∗ I ( ln e r ≤ γ 1 ) + α 2 ln P M ∗ I ( ln e r > γ 1 )     + β 1 ln p g d p + β 2 ln e r + β 3 s e c + β 4 ln F D I + ε i t (1) Y 02 = β 0 + α 1 ln P M ∗ I ( ln p g d p ≤ γ 1 ) + α 2 ln P M ∗ I ( ln p g d p > γ 1 )     + β 1 ln p g d p + β 2 ln e r + β 3 s e c + β 4 ln F D I + ε i t (2) 其中，Y02代表生态技术创新，PM代表空气污染，pgdp为人均GDP，er为环境规制，sec为产业结构，FDI为城市开放度， β 0 为常数项， ε i t 为随机干扰项； γ 1 为门槛值，I为响应变量，其后括号内的条件成立时，则I取1，否则取0； α 1 、 α 2 为估计的门槛效应值，代表各分段函数内空气污染与生态技术创新之间的系数。考虑到具体门槛数量并不确定，本文进一步构建多重门槛模型： Y 02 = β 0 + α 1 ln P M ∗ I ( ln e r ≤ γ 1 ) + α 2 ln P M ∗ I ( γ 1 < ln e r ≤ γ 2 ) + ⋯     + α 3 ln P M ∗ I ( γ n < ln e r ) + β 1 ln p g d p + β 2 ln e r + β 3 s e c + β 4 ln F D I + ε i t (3) Y 02 = β 0 + α 1 ln P M ∗ I ( ln p g d p ≤ γ 1 ) + α 2 ln P M ∗ I ( γ 1 < ln p g d p ≤ γ 2 ) + ⋯     + α 3 ln P M ∗ I ( γ n < ln p g d p ) + β 1 ln p g d p + β 2 ln e r + β 3 s e c + β 4 ln F D I + ε i t (4) 此外，考虑到技术创新对环境污染的响应效应可能存在滞后，本文将核心解释变量空气污染(PM)滞后一期，也作为核心解释变量，并分别构建单一门槛以及多重门槛模型，具体函数如下所示： Y 02 = β 0 + α 1 L . ln P M ∗ I ( ln e r ≤ γ 1 ) + α 2 L . ln P M ∗ I ( ln e r > γ 1 )     + β 1 ln p g d p + β 2 ln e r + β 3 s e c + β 4 ln F D I + ε i t (5) Y 02 = β 0 + α 1 L . ln P M ∗ I ( ln p g d p ≤ γ 1 ) + α 2 L . ln P M ∗ I ( ln p g d p > γ 1 )     + β 1 ln p g d p + β 2 ln e r + β 3 s e c + β 4 ln F D I + ε i t (6) Y 02 = β 0 + α 1 L . ln P M ∗ I ( ln e r ≤ γ 1 ) + α 2 L . ln P M ∗ I ( γ 1 < ln e r ≤ γ 2 ) + ⋯     + α 3 L . ln P M ∗ I ( γ n < ln e r ) + β 1 ln p g d p + β 2 ln e r + β 3 s e c + β 4 ln F D I + ε i t (7) Y 02 = β 0 + α 1 L . ln P M ∗ I ( ln p g d p ≤ γ 1 ) + α 2 L . ln P M ∗ I ( γ 1 < ln p g d p ≤ γ 2 ) + ⋯     + α 3 L . ln P M ∗ I ( γ n < ln p g d p ) + β 1 ln p g d p + β 2 ln e r + β 3 s e c + β 4 ln F D I + ε i t (8) 3.2. 指标的选取 3.2.1. 被解释变量 生态技术创新(Y02)。本文以2013年美国和英国联合颁布的合作专利分类法(CPC)中Y02分类申请专利数来衡量 [ 2 ]，并且只计算中国人在国内申请的专利。Y02专利囊括了具有缓解气候变化潜力的各类技术。值得注意的是，虽然专利并不等同于创新，特别是未得到实际应用的专利，但是专利能够较好地反映创新技术层面的情况 [ 2 ]。 3.2.2. 核心解释变量 空气污染(PM)。本文以雾霾即PM2.5浓度数据来表征各个地区的空气污染。参考邵帅的相关研究 [ 3 ]，本文采用哥伦比亚大学社会经济数据和应用中心公布的全球PM2.5浓度卫星监测数据 [ 25 ]，该数据能够较好地反映出一个地区的空气污染程度。此外本文考虑到技术创新研发的滞后性，构造了空气污染的滞后一期数据(L.PM)。 3.2.3. 控制变量 1) 经济发展水平(pgdp)。本文以人均国内生产总值(pgdp)衡量经济发展水平。考虑到经济发展对需求的拉动从而促进技术创新，以及经济质量提高带来公众对于环保、绿色产品的需求，本文预期其对生态技术创新的作用为正。 2) 环境规制(er)。本文参考国内相关学者的计算方法 [ 26 ]，通过构造综合污染逆指数来表征环境规制。具体的计算方法如下： 首先计算综合污染指数(INDEX_P)： I N D E X _ P i t = 1 3 ∑ l = 1 3 I N D E X _ P l ， i t / Y i t ∑ i = 1 272 ( I N D E X _ P l ， i t / Y i t ) 其中 I N D E X _ P 1 、 I N D E X _ P 2 、 I N D E X _ P 3 分别代表各个城市工业粉尘、工业废水、工业二氧化硫排放量， Y i t 代表各个城市工业总产值。 再计算综合污染指数的逆指数，即环境规制(er)： e r i t = 1 I N D E X _ P i t 考虑到波特假说的相关内容，本文预期高强度的环境规制能够对生态技术创新产生促进作用。 3) 产业结构(sec)。本文用第二产业产值占该地区的生产总值来表示产业结构。本文预期产业结构的转型升级对生态技术创新的作用为正。 4) 开放度(FDI)。本文以外商直接投资来表示各个地区的开放程度。本文预期开放度能够拉动生态技术创新的增长。 5) 政府支持(gover)。本文用科技、教育支出占地方财政一般预算内支出比重来表示政府对技术创新的支持力度。 3.2.4. 数据的来源与处理 本文根据2004年~2016年中国272个地级市的面板数据为研究对象(部分城市因数据缺失不予考虑)。其中Y02专利数据来自Incopat专利数据库，人均GDP、外商直接投资、产业结构等数据来自历年《中国城市统计年鉴》；其次，考虑到本文研究的时间跨度较长，为了消除价格波动带来的影响，本文以2004年为基期，对相关变量进行了不变价处理，其中经济发展水平采用历年居民消费价格指数(GPI)进行平减处理；外商直接投资采用历年的固定资产价格指数进行平减处理。此外，本文对部分变量进行对数化处理以消除异方差影响。变量的描述性统计如表1所示。 Table 1 Variable descriptive statistic 变量 样本量 平均值 标准差 最小值 最大值 生态技术创新(Y02) 3536 161.3102 438.8228 0 4972 空气污染(PM) 3536 3.514137 0.4944793 1.50787 4.5098 环境规制(er) 3536 5.14e+07 6.72e+08 29029.1 2.80e+10 经济发展水平(pgdp) 3536 3.033679 3.302612 0.113984 37.4056 产业结构(sec) 3536 36.7563 8.732276 11.05 85.34 开放度(FDI) 3536 58，287.68 143142.1 12.8188 2，600，000 政府支持度(gover) 3536 0.1981066 0.0466351 0.015814 0.497399 表1. 变量描述性统计表