经济发展不可避免地会带来生态环境问题，近年来随着经济不断发展，环境污染治理投资也大幅提升，在此背景下，环境规制应运而生。建筑业作为我国经济支柱产业之一，2019年总产值达248446亿元，占国内生产总值的7.16%，达到近十年最高点。在建筑业繁荣发展的同时，带来的生态环境问题日益严峻，建筑业环境规制问题也受到业内人士的关注。

为满足环境规制要求，建筑企业须投入大量人力、物力、财力用于处理企业污水、废水、建筑垃圾等，这使得建筑企业措施费增加，成本增加则相应利润减少，长远来看，环境规制是建筑企业发展必需考虑和处理好的问题。国内外学者有关研究主要可分为：①环境规制促进经济增长。(Ahmet Atıl Aıcı& Sevil Acar，2018)通过研究发现环境规制促进了经济结构的清洁转型。通过转型，资源可被高效开发，并在中长期内避免经济增长的损失。王振东和金田林(2020)通过研究发现，环境规制初期，建筑企业成本大于利润，而后期利润逐渐大于成本。②技术创新促进建筑业经济增长。波特(Michael E.Porter，1991)指出技术创新是在环境规制下使经济增长的重要手段，现代社会技术创新占有极其重要的地位。常红和王军(2020)通过对宏观经济研究发现，技术创新在环境规制促进经济增长中起中介作用。依据现有文献可知，已有研究聚焦于环境规制、经济增长、技术创新三者之间的两两关系研究，因而难免具有局限性，亟待将三者结合起来，通过系统性和综合性的研究来促进建筑业经济的可持续发展。

受环境规制影响，建筑企业为了实现经济增长往往会加强研发以期通过技术创新降低成本，提高利润。因此，基于已有研究成果和分析，提出以下假设：

H1：环境规制对建筑业经济增长存在负向影响。

H2：建筑业技术创新对建筑业经济增长存在正向影响。

H3：环境规制对建筑业经济增长的影响存在技术创新中介效应。

SVAR模型内各指标能真实、准确地反映环境规制、技术创新、经济增长三者的经济意义及其当期及长期变化情况，弥补VAR模型的不足，因此，本文选取SVAR模型深入探究我国建筑业环境规制、技术创新、经济增长三者间内在关系。

以简化的VAR模型(式(1))为基础，推导出SVAR模型(式(2))：

y_t=Γ₁y_t-1+…+Γ_py_t-p+u_t (1)

式中，y_t是M×1向量，u_t是扰动项；

y_t=Γ₁y_t-1+…+Γ_py_t-p+u_t (2)

由于u_t=A^-1Bε_t　　　　　　　　　 (3)

故简化式(3)的协方差矩阵如式(4)、(5)所示。

为使模型能够被识别，需对A、B矩阵进行约束，如式(6)所示。

式中，矩阵A、B皆为乔利斯基约束。矩阵A表示变量间的当期互动关系，且可逆；矩阵B反映变量对当期冲击的反映系数。u_t^en代表环境规制，u_t^ec表示建筑业经济增长，u_t^te表示建筑业技术创新。

以往研究通常选用建筑业增加值和建筑业总产值作为衡量建筑业经济增长的指标，但本文立足于建筑业企业角度，故增加建筑业企业利润总额此项指标。即：选取我国建筑业增加值、建筑业总产值、建筑业企业利润总额作为被解释变量，衡量建筑业经济增长。

环境规制多以制定各项政策与措施为手段达到保护环境的目的。借鉴前人研究选取环境污染治理投资额指标衡量环境规制，并尝试将工业污染源治理投资和工业固体废物综合利用率引入以更好地衡量环境规制水平，最终将环境污染治理投资额、工业污染源治理投资、工业固体废物综合利用率作为解释变量。

本文中技术创新是指研发新技术或在已有技术上的改进。参考已有研究及考虑数据可获得性，选取建筑业R&D人员合计、建筑业R&D经费内部支出、建筑业专利申请数作为中介变量。

为控制其他变量对建筑业经济增长的影响，选取外商投资建筑业企业合同总额、第三产业增加值、城市化水平、固定资产投资额、建筑企业数、建筑企业从业人员数为控制变量，控制变量选择见表1。兼顾数据可得性与合理性，研究时段为2000年～2019年，数据来源主要有《中国统计年鉴》、《中国建筑业统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》等。对于个别年份的缺失数据采用移动平均法补齐，各项指标均进行标准化处理。

首先，对各变量进行描述性分析和相关性分析。描述性分析表明，2000年～2019年，建筑业专利申请数、建筑业企业利润总额均波动较大；相关性分析表明，建筑业R&D人员合计与建筑业增加值、建筑业总产值、建筑业企业利润总额高度相关，建筑业专利申请数与建筑业增加值、建筑业总产值、建筑业企业利润总额也存在较高相关性。

为了避免出现伪回归问题，有必要在构建平稳的SVAR模型之前对模型变量进行单位根检验，本文采用ADF单位根检验法。为有效减少异方差问题，采取对原始数据取对数的方法，分别以lnCVD、lnCTV、lnCCP、lnCRDP、lnCRDF、lnCNPA、lnEPCI、lnIPTI、lnCSW、lnTFCE、lnAVTI、lnTLU、lnFAI、lnNCC、lnNECE表示。如表2为ADF单位根检验结果，由于仍有变量非平稳，须对所有变量再进行差分处理，二阶差分结果显示经两次差分后的所有变量均为平稳序列(各变量ADF检验值均小于0.05)，满足SVAR模型的建立条件。

在所有变量满足平稳序列要求后，还需检验变量间是否存在长期均衡稳定的关系，即需要进行协整检验。协整检验结果如表3所示。r=0表示“变量之间不存在协整关系”，从表中数据可看出r=0在95%的显著性水平下的统计值(399.64>39.10)，所以拒绝原假设r=0，认为在95%的置信区间下15个变量之间至少存在1个协整关系。同理，根据表中数据也拒绝r=4的原假设，由此可以得出结论：15个变量之间至少有5个变量协整，存在长期均衡稳定的关系，可以构建SVAR模型。

脉冲响应可以清楚地描述每个内生变量间的动态影响效果，因此本文基于研究重点，做如图1～图3所示的3个脉冲响应分析，探究环境规制、经济增长、技术创新三者间的关系。

如图1所示，给本期工业污染源治理投资一个不确定性冲击后，建筑业企业利润总额初期无较大波动，从第2期开始出现负向效应，在第3期达到最大。此后，建筑业企业利润总额对工业污染源治理投资的效应一直是负向的。原因可能是：建筑企业若在生产、施工中产生大量建筑垃圾、排放污水，无疑会导致措施费随之提高，致使企业利润减少。环境规制政策实施后，企业将大量预算投入环境治理方面，甚至减少生产。因此环境规制成本的提升使得建筑业企业用于研发投入、生产性投资的资金减少，同时，建筑企业希望减少建筑垃圾的产生，并通过减少产量来实现，这无疑会阻碍建筑业企业生产经营活动，限制建筑业发展。所以环境规制的合理性至关重要，一味的规制可能适得其反，从而验证本文提出的假设H1。

如图2所示，在本期首先给环境污染治理投资额一个不确定性正向冲击，建筑业专利申请数表现为正向效应，在第1期达到最大，随后逐渐减弱但保持基本稳定。这是由于环境规制政策的实施使得建筑企业不得不改变原有的生产方式，通过技术改进、创新迅速找到适合本企业的新生产方式，以期降低排污成本。技术改进、创新需要时间，同时需要投入大量人、财、物，短期之内建筑企业都在不断探索新技术；随后企业通过技术创新寻找到合适的生产经营方式，逐步趋于稳定。

如图3所示，当给建筑业R&D经费内部支出一个不确定性正向冲击，建筑业企业利润总额首先呈现负向效应且在第1期负向效应达到最大，随后在第3期呈现正向效应且呈上升趋势。造成此现象的原因可能是：建筑企业投入更多资金用于创新的同时势必会减少其他支出，研发初期资金投入大、见效慢，所以首先呈现负向效应。随着企业研发不断深入，成果逐渐显现，新技术会提高生产效率、解放劳动力、优化组织结构等，从而使得企业成本逐渐降低，利润不断增加，由此验证了本文提出的假设H2。

综上，通过以上3个脉冲图分析可知，对于我国建筑业而言，环境规制对其经济增长的影响确实存在技术创新中介效应。通过技术创新不断完善与改进建筑业生产，促进建筑行业发展进步，本文提出的H3得以验证。

通过以上脉冲响应分析可知变量间存在一定关系，通过方差分解可以更好地展现它们之间的影响程度，即贡献程度。

根据表4方差分解结果，建筑业R&D人员合计对建筑业企业利润总额的平均影响程度达到22.90%；建筑业R&D经费内部支出对建筑业企业利润总额的平均影响程度达到24.44%；建筑业专利申请数对建筑业企业利润总额的平均影响程度达到18.25%。环境污染治理投资额对建筑业专利申请数的平均影响程度达到7.78%。环境规制通过技术创新中介作用的影响程度远大于其直接影响程度。

对于我国建筑业而言，环境规制通过技术创新对经济增长的影响更大且影响时间更长，即通过中介作用的影响程度远大于其直接影响程度。短期来看，随相关政策的不断实施，环境规制对我国建筑业经济增长没有产生正向影响，反而起了抑制作用，表现为企业措施费提高导致直接利润削减。因此，在环境规制初期，为防止企业出现经营困难，可对小型建筑企业进行补贴；后期可调整为对企业绿色研发等给予补贴。此外，受环境规制政策影响，建筑企业应坚持创新引领高质量发展，坚持绿色发展，提升建筑业技术创新水平。由研究结论可知，建筑业R&D经费内部支出对建筑业企业利润总额影响最大，因此，政府部门或企业，应加大研发投入，结合各类工程的特点并考虑因地制宜，形成创新、先进技术的应用参考或指引。同时，对于促进技术进步、促进绿色发展的研发成果给予相应奖励并大力宣传推广，以此有效激发企业创新活力，从而增加企业利润。