工业企业绿创新对城市污染治理效益的影响
工业企业绿创新对城市污染治理效益的影响
张丹
（新疆维吾尔自治区环境保护科学研究院，新疆  乌鲁木齐　８３００１１）
摘要：以ＳＯ
２
为例，分析工业企业绿创新对空气污染治理效益的影响规模与作用边界条件，助力我国工业企业高度绿转型。先利用世界知识产权组织的《国际专利分类绿清单》识别绿专利，同时结合我国工业企业数据库和污染数据库构建“工业企业绿专业申请”数据集，再通过设计多维固定效应模型，进行描述性统计分析与基准回归分析，明确工业企业绿创新对城市控制污染治理效益的影响，并进一步从所有权性质和绿创新技术方向探析工业企业绿创新的作用及边界条件。结果表明，工业企业绿创新对城市空气污染治理效益存在显著正向影响，在国有企业中更为显著。
关键词：大气污染防治；工业企业；绿创新；污染治理效益
引言
全球十大污染城市ＳＯ２过度排放会导致酸雨、空气质量下降与呼吸系统疾病等多种环境和健康问题［１］。为应对ＳＯ２过度排放，我国出台了一系列针对工业企业ＳＯ２排放的治理政策，如《大气污染防治行动计划》《控制污染物排放许可制实施方案》，以及各种财税激励政策来促进企业减排［２］，不仅对传统的污染治理提出了更高的要求，也更强调了绿创新的重要性。因此，本研究基于大气污染防治视角，以ＳＯ２为例，分析了工业企业绿创新对于空气污染治理效益的影响规模与作用边界条件，以明确工业企业绿创新对城市控制污染治理效益的具体影响，为我国工业企业在高度绿转型过程中提供有用的政策建议和实践指导。
１工业企业绿创新与城市控制污染治理效益的关系
绿创新对工业企业来说不仅仅是技术上的升级，更是在经济、社会、文化、政策和环境等多个方面的深度融合与创新［３］。根据《国际专利分类绿清单》获取的数据显示，２０１９～２０２２年期间，全球工业企业绿创新专利的申请量增长速度约３２％，其中我国在绿专利申请量中的占比高达４５％，说明我国工业企业在绿创新方面的巨大努力和进步，同时也反应了我国在环境保护与经济发展中已探寻到了微妙平衡点。
１．１工业企业绿创新对城市空气污染治理效益产生正向影响
从宏观角度看，绿创新与城市的污染治理绩效之间存在明确的正向关系。以我国新疆地区为例，该地区兼具了工业和自然的双重特质，大型工业企业（如钢铁厂）的存在，导致ＳＯ２排放问题日益凸显。但在“双碳”目标的引领下，新疆某大型钢铁厂在引进了绿创新技术后，其ＳＯ２的排放量在一年内减少了３０％，不仅改善了城市环境质量，而且为工业企业发展打开了新的增长点，提升了企业的生产效率和经济效益［４］。综上提出“假设１：工
业企业的绿创新活动会对城市的空气污染治理效益产生显著的正向影响”。
１．２国有企业对城市空气污染治理效益的正向影响更为显著
国有企业因其特殊的所有权属性，往往拥有更多的资源和更强的执行能力［５］。同时，受到国家政策的引导和监管，国有企业在绿创新方面更具前瞻性和决策力，其在绿创新的投入和成果上往往超越其他所有制类型的企业。据调查数据显示，我国国有企业在过去３年中的绿创新投入增长率高达６０
％，其在ＳＯ２排放治理上的效果也更为显著。尤其是宝钢集团在实施绿创新技术后，ＳＯ２排放减少了４０％［６］。因此，基于以上事实提出“假设２：国有企业在绿创新的推动下，对城市空气污染治理效益的正向影响更为显著”。
２　模型构建与数据来源
２．１　数据来源与处理
为了深入了解工业企业绿创新对城市控制污染治理效益的影响，本研究综合使用了世界知识产权组织的《国际专利分类绿清单》和我国工业企业数据库与污染数据库中的数据。通过将数据进行筛选、整合，最终构建了“工业企业绿专利申请”数据集，为后续的分析提供了科学的、充足的数据支撑。２．１．１世界知识产权组织的《国际专利分类绿清单》
从该清单中，筛选出与ＳＯ２排放相关的绿创新专利，详见表１。统计显示，２０１３～２０２２年，涉及ＳＯ２处理与减排的绿专利在全球范围内呈上升趋势。
２．１．２我国工业企业数据库与污染数据库结合国内外的数据库，研究构建了一个独特的数据集，涵盖了我国大部分工业企业的ＳＯ２排放数据和其绿创新专利申请情况，详见表２。从表２可以看出，随着工业企业对于绿创新技术的推广与应用，ＳＯ２排放量逐年减少，绿创新专利的申请数量持续
增长。授权／申请比例也保持在相对稳定的范围内，为进一步研究绿创新对大气污染治理效益的影响提供了重要的数据支撑。
２．２　变量选择与模型设计
结合上述的数据和研究主题，设计多维固表１　ＳＯ２相关绿创新专利统计
（２０１３～２０２２年）
年份
发明专利
申请数量
（件）
发明专利
授权数量
（件）
授权／申请
比例
（％）２０１３１５１２０１２０８９７９．９
２０１４１６００５１２９４２８０．９
２０１５１６５３２１３３５８８０．８
２０１６１６８９９１３６１５８０．６
２０１７１７３５５１４０２２８０．８
２０１８１７８９９１４４５８８０．７
２０１９１８４１０１４８９５８０．９
２０２０１９０３５１５３４２８０．６
２０２１１９５８８１５７７０８０．５
２０２２２０２２０１６３０８８０．７
注：表中数据来源于《国际专利分类绿清单》。
表２　工业企业ＳＯ２排放与绿专利申请
（２０１３～２０２２年）
年份
ＳＯ２排放量
（ｋｔ）
发明专利
申请数量
（件）
发明专利
授权数量
（件）
授权／申请
比例
（％）
２０１３２１８００１２８０１０１０７８．９
２０１４２１０５０３８５１１１５８０．５
２０１５２０３５０１４５０１１７０８０．７
２０１６１９６００１５３５１２３５８０．４
２０１７１８９００１６２０１３００８０．２
２０１８１８１２０１７７１０１３８０８０．７
２０１９１７４００１７５８１４４０８０．７
２０２０１６５５０１８８０１５２０８０．９
２０２１１５９００１９７０１５８５８０．５
２０２２１５２００２０６５１６７０８０．９注：表中数据来源于我国工业企业数据库与污染数据库。
定效应模型进行实证分析，按照式（１），检验绿创新（通过发明专利申请数量、授权数量和授权／申请比例来衡量）对ＳＯ２排放量变化的影响［７］。
式中          —在年份ｔ下城市或地区ｉ的ＳＯ２排放量变化，为依赖变量；                        —在年份ｔ下城市或地区ｉ绿创新发明专利申请数量，为独立变量；                        　—在年份ｔ下城市或地区ｉ绿创新发明专利授权数量，为独立变量；          　—在年份ｔ下城市或地区ｉ绿创新发明授权数量占申请数量的比例，为独立变量；    —１个向量（包括ＧＤＰ、城市的工业化水平、人口密度等其他可
能影响ＳＯ２排放量的控制变量），为控制变量；  　—城市或地区的ｉ固定效应捕获所有时间不变的、可能影响ＳＯ２排放的城市或地区特性，为固定效应；  　—年份ｔ的固定效应捕获所有跨城市或地区全国性的经济政策变化、全球经济趋势等随时间变化的因素，为固定效应；    —误差项［８］。
３　实证分析
３．１　描述性统计分析
本次描述性统计分析结果见表３。基于表３数据可以得出，            　的平均变化量为－０．２５，中位数为－０．２，意味着大多数企业的ＳＯ２排放量都有所下降；绿专利的平均申请数量                        为９６．５件，其中中位数为９３．５件，显示了工业企业的绿创新趋势；                   
即绿专利的平均授权数量为４５．３件，中位数为４４件，说明大约５０％的申请最终获得了授权；            　的平均值为０．４７，中位数为０．４６，意味着平均每１００件专利申请中，有４７件获得授权，间接说明绿技术的专利申请质量相对较高，获得授权的可能性也较大。
根据描述性统计分析结果发现，            与                        　之间呈显著正向关系，由此可以验证“假设１：工业企业的绿创新活动会对城市的空气污染治理效益产生显著的正向影响”。特别是随着绿专利申请和授权数量的增加，ＳＯ２的排放量呈现下降的趋势［９］。
３．２　基准回归分析
为了验证假设２，需要将企业所有权性质纳入模型，并检查其与变量（如ＰａｔｅｎｔＡｐｐ和ＰａｔｅｎｔＧｒａｎｔ）的交互效应。首先，引入一个虚拟变量ＳＯＥ，当企业为国有时，ＳＯＥ＝１，否则为０。然后，将ＳＯＥ与ＰａｔｅｎｔＡｐｐ和Ｐａｔｅｎｔ－Ｇｒａｎｔ进行交互，以检查国有企业的绿创新是否与ＳＯ２的排放量有不同的关系［１０］。由此可得到式（２）。
式中      和    　—国有企业绿创新与ＳＯ２的相互效应。
基准回归分析结果见表４，当考虑到国有企业和民营企业之间的差异时，ＰａｔｅｎｔＡｐｐ和ＰａｔｅｎｔＧｒａｎｔ的系数与我们之前的模型中的结果大致相同，说明它们对ＳＯ２的排放都有一定的影响；ＳＯＥ×ＰａｔｅｎｔＡｐｐ的估计系数为－０．０３０，
（１）
表３　描述性统计分析结果
注：＊＊＊、＊＊、＊分别表示Ｐ＜０．００１、Ｐ＜０．０１、Ｐ＜０．０５。Ｐ＜０．０５指差异具有统计学意义，下同。
（２）
意味着国有企业的绿创新申请与ＳＯ２排放量的负关系更为强烈；ＳＯＥ×ＰａｔｅｎｔＧｒａｎｔ的估计系数为０．０２０，显示了国有企业在专利授权后与ＳＯ２排放量的正关系更为明显。以上结果验证了“假设２：国有企业在绿创新的推动下，对城市空气污染治理效益的正向影响更为显著”。
结论
经过深入的研究和分析发现，工业企业的绿创新活动明显促进了ＳＯ２减排，提高了城市的空气质量，特别是在国有企业中，这种影响更为显著，与本研究假设相一致，进一步凸显了绿创新在大气污染防治中的核心地位。因此，可加强工业企业、政府部门、研究机构及其他相关方的跨部门合作，共同制定和实施绿创新策略；鼓励金融机构和企业共同设立绿创新基金，支持有前景的绿技术研发和
推广；企业内部应当鼓励员工参与绿创新，为其提供必要的培训和资源，建立积极的创新氛围，培育绿创新文化，助力工业企业绿创新活动。
经研究可以看出，绿创新对于改善空气质量（尤其是ＳＯ２的减排）有着积极的促进作用。因此，在环境治理与经济发展双重压力下，工业企业的绿创新显得尤为关键，未来应在大气污染防治视域下，持续深化对工业企业绿创新的探讨。如，可进一步研究不同行业之间绿创新的异质性、技术研发与市场推广的时效性、区域差异对绿创新效益的影响等，深入分析如何平衡经济增长与环境质量之间的关系，以确保实现真正的绿、高质量、可持续的发展。
参考文献
［１］姜练发，杨海毅．工业企业水污染中重金属污染的控制措施分析［Ｊ］．资源节约与环保，　２０２３（０５）：８５－８８．
［２］王守坤，范文诚．环境信息披露能否约束污染企业进入市场——基于地级市与中国工业企业匹配数据的分析［Ｊ］．产业经济研究，２０２３（０３）：３１－４３．
［３］王浩．上海市某工业企业地块土壤污染状况初步调查研究［Ｊ］．皮革制作与环保科技，　２０２３，　４（０５）：９８－１００．
［４］李婷．协同治理视角下工业污染治理中政府监管研究［Ｄ］．重庆：西南政法大学，２０２３．
［５］谭淳，张寅．探究声屏障在工业企业噪声污染控制上的应用［Ｊ］．清洗世界，２０２３，３９（０１）：１００－１０２．［６］蒋为，张明月，吉萍．中国工业污染排放的企业动态分解：技术进步、资源配置与选择效应［Ｊ］．数量经济技术经济研究，２０２２，３９（１２）：１５３－１７２．［７］周添，高振，肖小健．北京某工业企业地块土壤污染状况初步调查研究［Ｊ］．山东化工，　２０２２，５１（１４）：２０３－２０６．
［８］康红勃．西安高新区工业企业ＶＯＣｓ污染特征及防控建议［Ｊ］．广东化工，２０２２，４９（１３）：１２６－１２８．［９］任峻辰，李建颖．西部某高新区工业企业ＶＯＣｓ污染源特征分析［Ｊ］．绿科技，２０２２，２４（１２）：２９－３１．［１０］孙晓琳．环境监管体系垂直管理改革对企业污染排放及生产率的影响研究［Ｄ］．大连：东北财经大学，２０２２．
作者简介
张丹（１９９０—），女，汉族，新疆哈密人，本科，研究生在读，工程师，研究方向为大气环境。
表４　基准回归分析结果
注：“ｎｓ”表示非显著。

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