第25卷㊀第2期
2023年3月
㊀
科㊀技㊀与㊀管㊀理
Science-Technology and Management ㊀
Vol.25No.2Mar.,2023
㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀文章编号
基于115个资源型城市
高风平,㊀杨晴越
(内蒙古科技大学经济与管理学院，内蒙古㊀包头㊀014010)
摘㊀要：在追求绿发展和创新经济的背景下，本文运用115个资源型城市2014 2020年面板数据，探讨空气污染对区域创新的影响，发现空气污染显著负向影响资源型城市创新水平㊂利用工具变量法解决内生性后，其回归系数绝对值变大但仍显著为负；创新主体分类回归发现空气污染对于企业创新主体创新能力的负向回归结果更为稳健㊂进一步研究空气污染对区域创新水平的影响路径，结果表明人力资本起部分中介作用㊂最后替换主要变量㊁加入东部虚拟变量并运用动态面板模型检验结果依旧稳健㊂关㊀键㊀词：空气污染；人力资本；区域创新；资源型城市DOI :10.16315/j.stm.2023.02.004中图分类号:F 207
文献标志码:A
Impact of air pollution on regional innovation level :
Based on 115resource-based cities
GAO Fengping,㊀YANG Qingyue
(School of Economics and Management,Inner Mongolia University of Science &Technology,Baotou 014010,China)
Abstract :Under the background of pursuing green development and innovative economy,this paper us
es the panel data of 115resource-based cities from 2014to 2020to explore the impact of air pollution on regional innovation,and finds that air pollution has a significant negative impact on the level of urban innovation.After using the instru-mental variable method to solve the endogenous problem,the absolute value of its regression coefficient becomes larger but still significantly negative;The classification regression of innovation subjects found that the negative re-
gression result of air pollution on the innovation ability of enterprise innovation subjects was more robust;Further study the impact path of air pollution on regional innovation level,the results show that human capital plays a part
of intermediary role;Finally,replace the main variables,add the eastern dummy variables and use the dynamic panel model to test that the results are still stable.
Keywords :air pollution;human capital;regional innovation;resource-based city 收稿日期:2023-02-10
基金项目：国家社会科学基金项目(19BFX171)
作者简介：高风平(1981 )，男，教授，博士，硕士生导师;
杨晴越(1997 )，女，硕士研究生.
㊀㊀大国竞争由全球贸易竞争转入科技创新㊁国家安全等多方位立体化竞争，科技安全㊁创新经济得到国家前所未有的重视㊂近年来中国专利年申请数量已经超越美国成为世界首位㊂这意味着普雷维什-辛格假说正在被打破，即发达国家掌握尖端技术，发展中国家提供低廉价格初级产品的世界经济格局被改变，如在5G 通讯领域中国被认为动了美国的 奶酪 ，该市场价值13.2万亿美元，超美国当年GDP 的一半㊂中国知识产权总局报告指出中国国内知识产权环境向好发展，但企业遭遇海外知识产权纠纷的比例上升迅速，自主研发仍是企业㊁高校等创新主体的主要研发方式㊂而美国为抑制我国的科技竞争
力，不断扩充对我国科技创新企业及高校的制裁名单，限制科研人员交流㊂加之全球经济形势和国际环境的变幻莫测，中国只有提升自主研发能力，才能在国际科技经济竞争中站稳脚跟，捍卫国家利益，在经济活动中获得全球市场价值链的应有分配㊂与此同时，正如美国全面限制中国科研人员的交流活动，国际科技竞争实际上被认为是科研体创新能力的比拼㊂人才是创新的源泉，是发展的根本，科研人员对于国家创新的重要性毋庸置疑㊂
2021年由美国华盛顿大学与全球1100个大学及研究中心等联合发布的‘2019全球疾病负担研究报告“指出，空气污染在87种风险因子中位列前茅，是中国致死风险因素的第4位，仅次于吸烟㊁高血压和不健康膳食的致死风险[1]，已对国人身体健康造成严重威胁㊂当下，我国已经步入经济高质量发展新阶段，国家治理强调坚持绿发展理念，加快构建生态文明体系，走人与自然和谐共生的永续发展之路㊂清洁的空气被认为是高新技术企业的新兴工业生产要素，同样也是影响城市宜居性的重要指标㊂随着人们环
保意识的增强，城市宜居性很大程度上影响着劳动力的流动[2]，研究表明空气污染会从多方面抑制人的创新活力，且对国家经济活动产生负面影响，空气污染问题已然对区域人口㊁经济发展影响显著[3]㊂而据‘2020年全球环境绩效指数报告“显示，中国环境绩效指数在180个国家和地区中位列120，其中空气质量作为关键的环境健康项排名第137位，虽较往年有所改善，但依然不容乐观[4]㊂环境库兹涅茨曲线表明在短时间内经济增长无法抵消给环境带来的负面影响，这也意味着空气污染的负外部性将在长时间内对国家经济㊁人民健康构成挑战㊂城市发展及综合治理要求系统考量环境及经济增长水平，市场投资领域中ESG(环境㊁社会和公司治理)评价体系侧重企业的可持续发展潜力，城市空气质量作为考察城市生态文明建设的重要指标[5]及企业绿发展的关键要素，俨然受到政府㊁资本及创新主体的高度重视㊂
在中国，资源型城市是国家经济的重要组成部分，数量约占我国全部类型城市的45%㊂资源型城市曾是中国经济快速增长的主要力量，但其过去以环境污染和资源消耗为代价的生产方式，造成如今贫困化发展局面尚未彻底改变[6]㊂全国126个资源型城市，超60%的城市人口流失严重，城市能级不断下降㊂资源型城市面临的困境多与其产业特性相关，其政府一定程度上要负担更高的环境治理成本，其产业的负外部性导致城市社会福利的下降，人才流失恶化，进而阻碍资源型城市经济发展，无疑形成了恶性循环㊂ 资源诅咒 假说在资源型城市发展研究中反复被提及，资源开发与经济增长显著的负向关系备受关注㊂邵帅等[7]研究发现加大能源开发会对科技创新和人力资本产生挤出效应，从而导致资源诅咒效应明显出现㊂以资源型城市的稀土产业为例，大多稀土企业多以原料出口为导向，无法在国际贸易中获得价值
链中下游合理的市场分配，只有加大研发投入制成稀土工业品才有望争取更高的市场价值链分配㊂‘全国资源型城市可持续发展规划(2013 2020年)“全方面㊁多层面引导资源型城市发展，强调把生态文明建设放在突出地位，加强人才队伍建设，加大科技创新投入，逐步实现以科技进步驱动地方经济发展㊂资源型城市在全国范围内分布均匀，因其发展方式导致的空气污染问题较为突出，是空气污染负外部性研究颇具代表性的缩影㊂危机中育先机㊁于变局中开新局，必须向科技创新要答案㊂在 资源诅咒 的影响下，资源型城市不可避免地要致力于加快构建生态文明体系，内外联动提升区域人力资本水平，科技创新突破资源依赖，以驱动城市实现转型发展㊂
因此，本文基于115个资源型城市2014 2020的面板数据，实证分析了空气污染对区域科技创新的影响，研究结果表明空气污染显著抑制区域创新发展，且通过损害区域人力资本影响了区域创新水平的提升㊂这为地方政府厘清污染治理与创新发展经济决策关系提供了经验证据，也为空气污染经济后果㊁科技创新影响路径等相关研究提供了适宜补充㊂
1㊀研究综述
熊彼特(Schumpeter)首次将 创新 视为现代经济增长的核心[8]㊂学者们测算了省市科技创新效率[9-10]㊁国家重大区域发展战略地科技创新效率[11-13]，发现区域科技创新水平非均衡发展，整体呈上升趋势㊂其中，部分学者基于经济增长影响因素研究，发现技术进步推动经济增长且具有长远影响[14-15]㊂李翔
等[16]基于地理空间视角研究发现科技创新对经济增长始终表现显著的正向效应㊂可见科技创新对于区域㊁社会经济发展的重要性㊂随中国综合国力不断强盛，人们追求更高质量的生活水平，但国内多地雾霾现象㊁极端天气频发，已经严重影响人们日常生活和社会经济活动㊂当今社会对空气污染后果的关注度上升，多项研究也表明空气污染严重影响人的健康和行为活动,Chen[17]
22㊀科㊀技㊀与㊀管㊀理㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第25卷㊀
研究发现淮河以北因冬季供热导致的空气质量下降，致使北方地区心肺死亡率攀升，预期寿命缩短，空气污染会对劳动者造成疾病负担，在此基础上也会带来相应的经济负担㊂Sasset等[18]研究发现
PM2.5指数与个体负面情绪正相关㊂Stern[19]研究发现大多户外从业人员受空气污染影响，不仅身体健康状况受到威胁，而且会产生焦虑㊁恐慌情绪，从而导致工作积极性下降㊂宋衍蘅等[20]研究空气质量对审计师专业能力的影响，发现外勤工作中空气质量越差审计师对异常工作的接受度越低，专业判断能力越差，空气质量一定程度上影响了劳动者的专业决策㊂Zhang等[21]研究指出从事高认知水平㊁受教育程度较高的劳动者心理健康受空气污染的影响更为严重，且空气污染对其认知水平呈现显著的负向影响㊂个体的情绪低沉㊁认知水平下降均会负向影响个体的工作表现和创新思维，罗勇根等[22]研究空气污染对个体创新的影响，认为空气污染通过负向影响个体情绪和健康从而损害个体创新活力㊂梳理相关文献可知，空气污染通过损害人的身心健康，会造成劳动者认知水平下降，并产生焦虑㊁抑郁等负面情
绪，而相应带来的经济负担，也会对创新工作者的创新行为产生负面影响㊂也有学者立足企业视角，研究空气污染对企业创新活力的影响㊂除分析空气污染导致员工的个体创新活力下降之外，也提到空气污染严重的地区倾向实施更为严格的环境规制㊂企业为应对强环境规制，其环保成本上升会对创新投入和管理成本产生挤出效应，从而负向影响企业创新活动[23-25]㊂通过上述分析可知，空气污染会损害区域内创新主体创新能力，势必会抑制区域整体创新水平的提升㊂由此，提出假设:
假设H1：空气污染负向影响区域创新水平㊂
环境是影响区域人力资源水平的重要因素，根据多城市Rosen-Roback空间均衡模型，劳动力的迁移受地区收入㊁住房成本及城市宜居性等因素的影响㊂随着人们生态环境意识增强，空气质量也成为劳动力就业选址偏好的重要考量因素㊂空气污染对人身心健康的危害，让越来越多的家庭选择流入空气质量更好的城市，尤其对于大多中青年以及高素质劳动力来说，更高的流动性以及对生活环境的高要求，当空气污染带来的负向成本趋于异地流动成本，本着效用最大化原则人们倾向于流入空气质量更好的城市，最终会导致迁出地的人力资本水平的下降㊂楚永生等[26]研究不同劳动力受环境污染影响的流向问题，发现高素质劳动力会更多地考虑生活质量问题，环境污染显著负向影响高素质劳动力流动㊂此外，空气污染对人口还有驱逐效应㊂而人力资本对区域创新发展的重要程度，从各地的人才引进政策的优惠力度就可见一斑㊂学者们也从多视角实证研究，发现人才集聚㊁人力资本投入确实会带动区域创新发展㊂周凡磬[27]研究发现劳动者素质对区域创新存在异质性影响，其中接受高中㊁大学以上教育的劳动力对区
域创新水平有明显的促进作用，且后者的促进作用远高于前者，但从整体上人力资本仍显著正向影响区域创新水平㊂徐斌等[28]也曾提到人才集聚带来的知识资本积累能扩散到企业㊁高校等创新主体，从而提升区域整体科技创新产出㊂空气污染不仅会损害区域内劳动力的身心健康，导致区域整体人力资本水平的下降，也会因应对空气污染风险成本导致的劳动力迁出，抑制人才集聚，致使区域人力资本水平的下降，从而负向影响区域创新水平的提升㊂由此，提出假设:
假设H2：空气污染会通过人力资本路径影响区域创新产出㊂
资源型城市是以本地区矿产㊁森林等自然资源开采㊁加工为主导产业的城市类型，过去粗放单一的发展方式为资源型城市带来一系列的问题，生态环境恶化㊁资源依赖㊁人口流失等等㊂早些年对资源型城市的研究多关注资源依赖[29]㊁产业转型升级[30]及可持续发展[31]等方面㊂随我国经济发展进入新常态，以期实现建设美丽中国，学者们转向研究资源型城市的高质量发展[32]㊁绿发展[33]，资源型城市的生态环境㊁产业绿化备受关注㊂资源型城市的发展遗留环境问题不利于当地居民的身心健康，将损害城市整体人力资本水平，势必也会对城市创新活力的迸发造成影响㊂而要推动资源型城市走上可持续发展之路，打破其技术和制度的双重锁定[34]，优化资源深加工产业，提升污染防治效率，建设城市生态文明，方方面面都离不开创新，离不开人才㊂当前空气污染对创新的影响研究，多以省域或微观主体为研究对象，也有学者从多视角出发，除空气污染外考虑了产业结构㊁区域初始禀赋㊁政府有效干预及创新政策对区域创新水平的影响；或基于产出投入模型，测算科技创新效率，讨论东中西部城市的发展差异；
或基于创新主体研究企业㊁高校和个人的创新发展对区域创新的影响㊂总体上，研究主要涉及空气污染对研发投入要素的挤出以及创新补偿效应倒逼机制，但少有以城市为研究对象分析空气污染对区域创新水平的影响㊂因此，本文以115个资源型城市为例研究空气污染对区域创新水平的影响，并探讨其中的作用机理㊂
32
第2期高风平等：空气污染对区域创新水平的影响 基于115个资源型城市
2㊀研究设计
‘BP世界能源统计年鉴2020“发布的数据显示中国的能源消耗位列第一，且化石燃料已经占能源消耗总量的近85%，这也揭示了资源型城市空气污染的主要来源㊂使用ArcGIS10.8软件，按照空气质量检测平台分级指标，绘制了资源型城市2014年及2020年空气质量图，如图1㊁图2所示㊂由图1㊁图2可知，资源型城市空气质量有明显的向好趋势，但资源型城市轻中度空气污染城市占比高于全国平均水平；良好空气质量城市占比低于全国平均水平㊂资源型城市在全国范围内分布均匀，其空气污染问题颇具代表性，如图3所示
㊂
图1㊀2014年资源型城市空气质量
Fig.1㊀Air quality map of resource-based cities in
2014
图2㊀2020年资源型城市空气质量
Fig.2㊀Air quality of resource-based cities in
2020
图3㊀资源型城市和全国空气质量分布概率
Fig.3㊀Distribution probability of air quality in resource-based cities and the country
㊀㊀鉴于以上对资源型城市空气污染的现状分析,
下面将针对上文提出的假说进行实证研究㊂
2.1㊀模型设定
基于假设H1，为了检验空气污染与区域创新水
平的关系，本文在理论分析的基础上构建如下基准
回归模型:
ln Patent it=β0+β1ln AQI it+β2Control it+εit㊂
(1)
其中：被解释变量Patent it是资源型城市i在第t年的
发明专利㊁外观设计㊁实用新型3种专利的加总，解
释变量AQI it是资源型城市i在第t年的年均空气质
量指数，均取对数处理,Control it代表控制变量集,εit
是模型误差项㊂
全球十大污染城市2.2㊀变量说明
本文采用2014 2020年资源型城市的面板数
据进行实证研究㊂主要解释变量为各地区的空气质
量指数，参考肖振红等研究[35]，数据来自中国空气42㊀科㊀技㊀与㊀管㊀理㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第25卷㊀
质量在线监测平台；被解释变量专利授权数，参考罗勇根等的研究[19]，数据来自PatSnap全球专利检索数据库；其他变量来自‘中国城市统计年鉴“和各地市统计年报，部分缺失数据使用插值法补齐㊂排除了数据缺失严重以及行政区划改变的城市，最终选取115个资源型城市进行实证研究㊂
1)解释变量㊂空气质量指数(AQI)㊂2013年起空气质量监测平台由报告AQI指数取代原来的API指数,AQI
指数综合考虑6种污染物浓度，其数值越大说明地区空气污染程度越高，该研究整理目标城市年度空气质量指数，并将其取对数处理㊂2)被解释变量㊂创新水平(Patent)为3种专利申请授权量加总㊂因各地市统计年鉴专利数据缺失年份较多，线性插值处理误差性较大，故采用PatSnap全球专利检索数据库按照年份 城市的检索方式，整理所需城市的专利数据并将其取对数处理㊂
3)中介变量㊂人力资本(HP)㊂人才是创新的根本，多项研究表明人力资本对区域创新水平的重要性，故研究借鉴林伯强等[36]对城市人力资本变量的选取，用各地市在校大学生劳动力占比表示区域人力资本水平㊂
4)控制变量㊂包含政府支持(GS)㊁区域经济发展(PGDP)㊁对外开放(OP)㊁城镇化率(UL)㊁产业结构(IS)㊂政府对科技创新的支持程度影响区域创新水平的提升㊂吴传清等[37]研究政府在区域创新中的作用，发现地方政府对科创的财政支持有助于区域创新水平的提升，故用政府科学技术支出表示政府支持；普遍认为经济实力强盛的地区能提供更好的创新环境，有助于提升区域创新水平，但当区域经济发展水平无法匹配科技发展速度也会呈现负向影响，故用人均GDP表示区域经济发展水平；区域的对外开放水平，一方面外来资金支持有助于区域创新产出，另一方面外来资金投入不一定会聚焦创新高技术产业或创新水平较高的领域，因此对外开放水平对区域创新的影响也未可知，故用人均外资表示对外开放水平；其他城市创新环境的指标参考已有研究：产业结构以二产增加值占GDP比重表示；城镇化水平以人口城镇化率表示㊂以上涉及时间价值的变量(政府支持㊁经济发展㊁对外开放)都折算到2013年为基期，
除百分比数据外其他数据均取对数处理㊂主要变量的描述性统计，如表1所示㊂
表1㊀主要变量描述性统计值
Tab.1㊀Descriptive statistics of main variables
变量样本均值标准差最小值最大值创新水平(ln Patent)805 6.879 1.137 2.63910.176空气污染(ln AQI)805 4.3270.304 2.890 5.438人力资本(HP)8050.1160.0860.0060.613政府支持(ln GS)8059.855 1.087 6.57112.529经济发展(ln PGDP)80510.6030.4909.20812.227对外开放(ln OP)759 5.326 1.970-1.7568.986城镇化(UL)7840.3320.1770.0710.901产业结构(IS)8050.4490.1140.1210.755 3㊀实证
3.1㊀基准回归
本文分别使用普通最小二乘法和两阶段最小二乘法对式(1)进行回归，结果如表2所示㊂
表2㊀OLS和2SLS回归结果
Tab.2㊀OLS and2SLS Regression results
变量
OLS2SLS
固定效应第一阶段第二阶段ln AQI-0.429∗∗∗-1.272∗㊀
(-6.12)(-1.89) Ruway0.095∗∗∗
(4.17)
ln GS0.064∗∗-0.024∗0.340∗∗∗
(2.12)(-1.97)(8.51) ln PGDP0.813∗∗∗-0.215∗∗∗0.053
(8.76)(-6.97)(0.32) ln OP-0.029∗∗0.033∗∗∗0.079∗∗∗
(-2.58)(5.80)(2.71) UL0.023∗∗∗0.003∗∗∗0.015∗∗∗
(7.55)(4.54)(5.54) IS-0.040∗∗∗0.014∗∗∗0.015
(-15.74)(13.33)(1.59) Constant0.636 5.327∗∗∗ 2.210
(0.62)(18.71)(0.61) N744744744
F77.0647.68214.20 Adjusted R20.9200.2900.623 Cragg-Donald
Wald F statistic12.946注:∗㊁∗∗㊁∗∗∗分别表示显著性水平为10%㊁5%和1%；括号里的值是t值㊂
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第2期高风平等：空气污染对区域创新水平的影响 基于115个资源型城市
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