如何解决面板数据的内生性问题？

利用宏观经济社会指标进行面板数据分析，不可避免地会面临内生性问题。首先，创新与雾霾污染存在互为因果的关系。Shuai Chen，et al（2017）发现空气污染会降低人口的迁入迁出率，并且对受到良好教育的劳动力迁移意愿影响最大。人力资本具有较强选择迁移的能力，从事创新活动时会倾向于选择环境质量较好的地区，降低了雾霾污染严重地区的创新能力。同时，环境质量较差地区政府的环境规制和干预手段可能越为严厉，导致企业拥有较高的创新意愿从而增进专利产出。其次，形成雾霾的原因众多，若误差项中影响PM2.5浓度的因素无法被完全控制，创新的估计系数仍将有偏。对此，本章使用两阶段最小二乘法解决内生性问题。

考虑到工具变量必须满足外生性和相关性条件，本章选择如下两个工具变量：

（1）知识产权保护（case）：知识产权保护尤其是专利保护是激发创新活力的重要手段之一（龙小宁等，2018）。研发具有失败的风险，创新活动拥有高度不确定性。知识产权保护不仅可以通过保障创新回报和化解不确定性，提高专利价值，增进创新投入（Gallini，et al，2002）；还可以通过累积创新效应，提供公开专利信息促进技术传播，降低知识获取成本和激发后续创新（Cassiman，et al，2016）。国内有研究表明，不断完善的知识产权保护制度有利于专利数量的增长和创新产出的持续增加（吴超鹏等，2016）。目前我国知识产权保护制度为行政保护与司法保护并行的“双轨制”。司法保护作为权利人通向司法机关寻求法律救济而启动的保护，遵循“不告不理”的原则；行政保护则更多是基于行政职权的主动出击，效率更高，具有便捷性、取证手段多样性以及维权成本经济性等优势。此外，在后续救济机会方面，行政保护和司法保护也存在一些差别，倘使权利人对行政救济的结果不满意，可再次寻求司法保护；如果权利人先寻求司法保护，则无法在司法保护不满意的情况下再次诉求行政保护。并且有数据显示我国发明专利在司法诉讼案件中的数量较少，国家知识产权侵权损害赔偿体系运转效率相对较低，表明目前我国司法保护的影响还十分有限。因此，本章尝试使用知识产权制度的行政保护作为工具变量，研究创新对雾霾的影响作用。

我们从国家知识产权局中手工搜集了历年各省专利侵权纠纷及其他纠纷立案数，同时为剔除经济规模的影响，以“立案数+1”与地区人口比值表征知识产权制度的“行政保护”。

（2）公共创新环境（voc）：政府不仅可以通过完善知识产权保护制度，而且会营造良好的公共创新环境引导企业的创新行为。陈诗一和陈登科（2018）认为政府工作报告是依法行政和执行权力机关决定、决议的纲要，是指导政府工作的纲领性文件。用研发补贴或税收优惠某一单一指标往往难以全面刻画创新环境，而公共创新环境则涵盖了更为丰富的内容，政府工作报告中与创新有关词汇出现的频次占全部字数的比重能够凸显出政府对创新的重视程度。因而我们使用该指标作为专利存量的另一工具变量。(www.xing528.com)

政府公共创新环境指标的具体构建步骤如下：首先，手工搜集整理30个省2003—2016年共420份政府工作报告，其次，利用Python Jieba软件对政府工作报告文本进行分词处理；最后，统计创新相关词汇出现的频次，并计算创新词频占政府工作报告全部词频的占比。与创新相关词汇具体包括：创新、技术、科技、科研、人才、技改、产学研、科教、专利以及研发等。需要特别说明的是，选取省级变量来度量地级市政府公共创新环境在缓解了内生性的同时也降低了地级市层面上的变异性。针对此问题，本章借鉴陈诗一和陈登科（2018）的方法进行处理。根据复旦大学《中国城市和产业创新力报告2017》（寇宗来等，2017），2000—2017年我国行业创新指数排名前50%的产业大类为制造业和信息传输、软件和信息技术服务业，由于地级城市制造业和信息传输产业产值占GDP比重数据缺失，同时考虑到创新主要存在于二、三产业，因此我们使用地级城市二、三产业占比之和与创新词频交乘，最终得到地级市政府公共创新环境指标。省级层面政府治理对其内部地级市的影响因各市二、三产业占比不同而存在差异，二、三产业占比越高的城市，政府营造公共创新环境力度越为强劲。

表5中2SLS第一阶段的回归结果显示，知识产权保护制度与专利总量、发明专利和实用新型专利数量具有显著的正相关性，对外观设计专利的影响则并不显著。说明知识产权保护不仅有效提升了城市的创新数量，更重要的是对高质量创新水平的促增尤为强烈。而公共创新环境对创新则显示出相反的影响效果，政府营造的公共创新环境仅仅显著地增加了专利总量、实用新型和外观设计专利的数量，但对技术含量最高的发明专利申请量影响却并不显著。可能的原因在于，政府年度工作报告中创新相关词汇占比与创新受重视程度呈显著正相关关系，词汇占比越高意味着政府对创新的干预活动增多，越可能倾向于通过研发补贴、税收优惠等方式鼓励个体和企业增加创新投入；然而，政府对创新的直接干预行为往往会产生创新政策租（黎文靖等，2016），诱使企业将资源投入难度较小的专利研发活动中，为“寻扶持”进行策略性创新，因此政府营造的公共创新环境对质量最高的发明专利的激励影响甚微。回归结果第一阶段的F值均大于10，说明不存在弱工具变量的问题。

在表5第二阶段回归中，专利总量存量、发明专利申请存量及实用新型专利存量依然显著降低了雾霾污染，并且三种专利中科技含量最高的发明专利系数负向最大，对降低污染排放释放出最强的技术效应，而技术含量最低的外观设计专利的影响却不显著。纳入工具变量后，实证结果依然支持创新具有积极的治霾效果。

表5　2SLS估计结果