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user: 4. 实证结果 4.1. 门槛模型的选择 本文参考HANSEN [ 24 ] 的相关研究，首先根据门槛效应检验对具体的门槛模型进行选择。具体检验结果如表2与表3所示。由结果可知，无论核心解释变量是空气污染(lnPM)还是空气污染的滞后项(L.lnPM)，当门槛变量为环境规制(lner)时，单一门槛效应都在5%的水平上显著，且双门槛效应与三门槛效应都不显著；当门槛变量为经济发展水平(lnpgdp)时，双门槛效应都在5%的水平上显著，单一门槛效应在1%的水平上显著，三门槛效应不显著。因此，当门槛变量是环境规制(lner)时，本文选择单一门槛模型进行分析；当门槛变量是经济发展水平(lnpgdp)时，本文选择双门槛模型进行分析。 Table 2 Threshold effect test (1 核心解释变量：lnPM 门槛变量 门槛效应 F值 P值 临界值 90% 95% 99% lner 单一门槛 70.86 ** 0.0175 41.5287 49.5535 88.1868 双门槛 13.14 0.6225 33.9635 43.8415 77.5539 三门槛 14.82 0.5250 31.3054 40.1755 48.8888 lnpgdp 单一门槛 770.23 *** 0.0000 32.6019 40.1105 57.0408 双门槛 369.16 ** 0.0300 52.4391 64.1934 765.1101 三门槛 158.25 0.3000 294.7220 367.6464 450.9242 表2. 门槛效应检验(一) 注： * 、 ** 、 *** 分别表示在10%、5%、1%水平上显著。 Table 3 Threshold effect test (2 核心解释变量：L.lnPM 门槛变量 门槛数 F值 P值 临界值 90% 95% 99% lner 单一门槛 71.53 ** 0.0175 43.2114 53.0460 83.3335 双门槛 16.56 0.4750 34.2732 43.1720 68.9685 三门槛 13.50 0.5725 30.3077 36.6228 48.8493 lnpgdp 单一门槛 783.72 *** 0.0000 32.7015 39.0046 57.9022 双门槛 389.30 ** 0.0325 53.7761 66.3958 895.7616 三门槛 158.47 0.2850 292.8597 351.5630 448.1491 表3. 门槛效应检验(二) 注： * 、 ** 、 *** 分别表示在10%、5%、1%水平上显著。 4.2. 门槛值估计 接着本文对相应模型的门槛值进行估计并且给出各个门槛值的置信区间。具体结果如表4与表5所示。对于两个核心解释变量来说，由于它们的差别仅仅是当期与滞后一期，它们所分别对应的两个门槛变量的门槛值是相同的。其中，当门槛变量为环境规制(lner)时，采用单一门槛模型，门槛值 γ 1 为16.5177。当门槛变量为经济发展水平(lnpgdp)时，采用双门槛模型，门槛值 γ 1 、 γ 2 分别为1.8123和2.4070。 Table 4 Threshold effect estimates and confidence interval 核心解释变量：lnPM 门槛变量 门槛数量 估计值 95%置信区间 lner 门槛值 γ 1 16.5177 [0.0331， 0.0508] lnpgdp 门槛值 γ 1 1.8123 [0.0523， 0.0558] 门槛值 γ 2 2.4070 [0.1311， 0.1300] 表4. 门槛效应估计值与置信区间 Table 5 Threshold effect estimates and confidence interval 核心解释变量：lnPM 门槛变量 门槛数量 估计值 95%置信区间 lner 门槛值 γ 1 16.5177 [0.0536， 0.0508] lnpgdp 门槛值 γ 1 1.8123 [0.0523， 0.0558] 门槛值 γ 2 2.4070 [0.1311， 0.1300] 表5. 门槛效应估计值与置信区间 4.3. 门槛效应估计结果 根据前文的门槛效应检验以及门槛值故居。本文基于固定效应，对各个门槛模型系数进行估计。本文的核心解释变量是空气污染(PM)以及滞后一期的空气污染(L.PM)，分别对应两个门槛变量环境规制(lner)与经济发展水平(lnpgdp)。因此，本文一共构建四个面板数据门槛模型具体的估计系数如表6所示： Table 6 Specific estimation results of the threshold mode 变量 模型1 模型2 模型3 模型4 lnpgdp 225.563 *** (4.87) 125.2537 *** (3.92) 234.2148 *** (4.96) 131.1168 *** (4.06) lner 59.4139 ** (2.87) 16.2965 (1.47) 56.8583 ** (2.67) 14.7669 (1.36) sec 17.96747 *** (4.63) 11.30843 *** (4.40) 18.15075 *** (4.67) 11.28174 *** (4.39) lnFDI 12.54505 (1.30) 10.24103 (1.22) 11.18037 (1.15) 9.055061 (1.08) gover 264.0499 (0.82) 86.19673 (0.38) 302.7763 (0.95) 126.586 (0.55) lnPM_lner_1 −177.5516 *** (−3.44) − − − lnPM_lner_2 −217.2614 *** (−4.00) − − − lnPM_lnpgdp_1 − −157.4182 ** (−3.11) − − lnPM_lnpgdp_2 − −32.08636 (−0.58) − − lnPM_lnpgdp_3 − 213.0744 * (2.29) − − L.lnPM_lner_1 − − 92.76403 ** (3.14) − L.lnPM_lner_2 − − 55.19753 * (1.91) − L.lnPM_lnpgdp_1 − − − 64.68204 ** (2.82) L.lnPM_lnpgdp_2 − − − 189.3027 *** (5. 5.26) L.lnPM_lnpgdp_3 − − − 435.5167 *** (5.41) constant −1055.264 *** (−2.25) −235.7372 (−0.94) −1969.992 *** (−3.75) −990.3131 *** (−3.95) 表6. 门槛模型具体的估计结果 注： * 、 ** 、 *** 分别表示在10%、5%、1%水平上显著；括号内为t值。 4.3.1. 核心解释变量 模型1是以环境规制(lner)为门槛变量，当期空气污染(PM)为核心解释变量的单一门槛模型。其中环境规制(lner)的门槛值为16.5177。当环境规制未迈过这一门槛时，当期的空气污染对生态技术创新的影响系数显著为负(−177.5516)，即生态技术创新未能响应环境的恶化，且以雾霾为代表的空气污染抑制了低碳技术的发展。而当环境规制迈过门槛值(16.5177)之后，可以发现空气污染对生态技术创新的抑制效应进一步扩大(−217.2614)。可能的原因是由于高强度的环境规制的存在，企业负担着较高的成本，再加上空气污染造成的种种负面影响，企业的创造活力被削弱，从而进一步带来了生态技术创新能力的下降。 模型2是以经济发展水平(lnpgdp)为门槛变量，当期空气污染(PM)为核心解释变量的双门槛模型。在该模型下，随着门槛变量的增加，空气污染对生态技术创新的影响呈现“U型”。在经济发展水平较差的地区，空气污染抑制了生态技术创新的进步，且在5%的水平上显著；随着经济发展水平迈过第一个门槛值(1.8123)，空气污染对生态技术创新抑制效应的系数减小(−33.02067)，且不再显著；当经济发展水平迈过第二个门槛值2.4070，雾霾指数对生态技术创新的影响系数开始显著为正(212.3885)，且在10%的水平上显著。这表明在经济发展水平较高的地区，生态技术创新能够响应当期的空气污染。经济质量高的地区，往往具备更高的科学技术研发水平，且具备较高的市场应用配套能力，因此在该地区，研发部分能够更快地响应当前的生态环境的变化，即当期的空气污染对政府、企业产生了“逼迫”作用，从而促进生态技术创新水平的进步。值得注意的是，“逼迫作用”在经济发展水平较低的地区不能完全显现出来，只是表现为空气污染负面影响的减弱。 模型3是以环境规制(lner)为门槛变量，滞后一期空气污染(L.PM)为核心解释变量的单一门槛模型。与当期空气污染与生态技术创新的关系不同，无论环境规制的强度大小，生态技术创新都响应了空气污染，即空气污染始终促进生态技术创新的进步。此外，在该模型下，滞后一期空气污染与生态技术创新呈现“折线型”关系。当环境规制未迈过门槛值(16.5177)时，空气污染对生态技术创新的作用在5%的水平上显著为正(92.76403)。而随着环境规制强度的上升，当环境规制迈过门槛值(16.5177)时，生态技术创新对空气污染的响应系数减弱(55.19753)，且显著性水平降为10%。这表明随着环境规制强度的上升，生态技术创新的响应系数未能提高。 模型4是以经济发展水平(lnpgdp)为门槛变量，滞后一期空气污染(L.PM)为核心解释变量的双门槛模型。同样地，生态技术创新始终能够响应上一期的空气污染。其次，与当期空气污染的门槛模型类似，随着经济发展水平的提高，空气污染对技术创新的响应也相应地提高。当经济发展水平未迈过第一个门槛值1.8123时，生态技术创新对空气污染的响应指数是65.03122，并且在5%的水平上显著。紧接着，当经济发展水平位于第二阶段即两个门槛值中间时，空气污染对生态技术创新的影响系数提高到189.8013，并且在10%的水平上显著。最后，在经济高质量发展的地区，即经济发展水平迈过第二个门槛值(2.4070)时，生态技术创新对空气污染的响应系数进一步扩大为436.3805，且在5%的水平上显著。由此可这，以经济发展水平为门槛的条件下，生态技术创新与空气污染呈现“折线型”关系。这其中的原因与模型相似，即一个区域的经济越发达，民众或者企业对于环境恶化与气候变化的关注就越大，从而造成一定的“环境压力”，表现为雾霾对生态技术创新的“逼迫”作用。 4.3.2. 控制变量 1) 经济发展水平(pgdp)。在四个门槛模型中，经济发展水平对生态技术创新的影响都在1%的水平上显著为正。随着经济水平的发展，除了因为需求拉动效应促进了生态技术创新之外，民众以及企业对生态环境的日益重视，也能够对生态技术创新产生正向的作用。 2) 环境规制(er)。根据实证分析的结果可以发现，环境规制作为一般的控制变量时，对生态技术创新的影响系数为正，指出了“波特假说”。环境规制作为门槛变量时，在高强度的环境规制条件下，空气污染对生态技术创新的抑制作用增强或者生态技术创新对空气污染的响应系数减小。可能的原因是在高强度的环境规制条件下，生态技术创新的进步，不仅仅来源于空气污染的“逼迫”，更多的可能是由于环境规制的压力。 3) 产业结构(sec)。经过实证分析发现，在4个模型中，产业结构对生态技术创新的作用都为正，且都在1%的水平上显著。产业结构高级化能够带来生产要素从低效率生产部门向高效率生产部门的转移 [ 27 ]，从而促进技术创新的发展与进步。 4) 开放度(FDI)。由外商直接投资表征的城市开放度对生态技术创新起到促进作用，但在统计学意义上未能通过显著性检验。可能的原因是随着外资的进入，引起的“竞争效应”抵消了技术溢出带来的“流动效应”。 5) 政府支持(gover)。在本文的实证结果中，政府支持力度对技术创新的拉动作用并不显著。可能的原因是政府对于市场研发活动的支持存在一定的脱节，并且与企业的具体研发行为产生冲突 [ 28 ]。 4.4. 稳健性检验 本文通过将被解释变量进行替换来对模型进行稳健性检验。上述模型全部采用Y02分类申请专利数来表征生态技术创新。本文参考鄢哲明的做法 [ 29 ]，提取出Y02分类申请专利中的清洁技术创新(clean)，作为更加低碳环保的生态技术创新，并且构建与上文相同的门槛回归模型。其中模型1模型2的核心解释变量是当期空气污染(PM)；模型1模型2的核心解释变量是当期空气污染(L.PM)。回归结果见表7、表8。 Table 7 Specific estimation results of the robustness test threshold model (1 变量 模型1 模型2 系数 t值 系数 t值 lnpgdp 57.8915 *** 4.24 31.02407 *** 3.93 lner 16.38308 ** 2.49 6.320084 * 1.75 sec 4.701537 *** 3.94 2.856752 *** 4.47 lnFDI 2.725101 1.19 2.352798 1.13 gover 75.74813 0.79 25.94514 0.41 lnPM_lner_1 −40.90489 ** −3.18 − − lnPM_lner_2 −49.2766 *** −3.59 − − lnPM_lnpgdp_1 − − −35.13218 ** −2.64 lnPM_lnpgdp_2 − − −4.742117 −0.32 lnPM_lnpgdp_3 − − 65.45424 * 1.84 constant −319.1234 ** −2.04 −106.4419 −1.15 表7. 稳健性检验门槛模型具体的估计结果(一) 注： * 、 ** 、 *** 分别表示在10%、5%、1%水平上显著。 Table 8 Specific estimation results of the robustness test threshold model (2 变量 模型1 模型2 系数 t值 系数 t值 lnpgdp 60.27849 *** 4.31 32.35885 *** 4.04 lner 15.62202 ** 2.44 5.854463 1.64 sec 4.771837 *** 3.99 2.846661 *** 4.48 lnFDI 2.442825 1.06 2.09092 1.00 gover 84.26764 0.89 34.03653 0.54 lnPM_lner_1 28.11484 *** 3.27 lnPM_lner_2 20.25067 ** 2.33 lnPM_lnpgdp_1 21.13496 ** 3.17 lnPM_lnpgdp_2 51.72526 *** 5.70 lnPM_lnpgdp_3 122.5731 *** 3.95 constant −554.6533 *** −3.25 −297.4703 *** −3.29 表8. 稳健性检验门槛模型具体的估计结果(二) 注： * 、 ** 、 *** 分别表示在10%、5%、1%水平上显著。 可以看出，稳健性检验模型中各变量的系数以及显著性与原模型十分相近，仅有少处存在差异。在稳健性检验模型中，当期空气污染(PM)对清洁技术创新(clean)的影响：在以环境规制为门槛变量时，当期空气污染(PM)对清洁技术创新(clean)的影响呈现出“折线型”关系，在以经济发展为门槛变量时，当期空气污染(PM)对清洁技术创新(clean)呈现出“U型”关系；滞后一期空气污染(L.PM)对清洁技术创新(clean)的影响：在以环境规制为门槛变量时，滞后一期空气污染(L.PM)对清洁技术创新(clean)的影响呈现出“折线型”关系，空气污染的“逼迫”效应减弱；在以经济发展为门槛变量时，滞后一期空气污染(L.PM)对清洁技术创新(clean)呈现出“折线型”关系，空气污染的“逼迫”效应随着经济的增长而增强。稳健性检验的结果与上文中的模型十分近似，因此可以说明本文设定的单一门槛与双门槛模型具有稳健性。