环境规制、经济增长与地区碳生产率

刘传江+胡威+吴晗晗

摘要：现有文献对环境规制、经济增长与碳排放的相互关系有过不少研究，且大多数是围绕“波特假说”成立与否所做的讨论，鲜有文献本文在同一分析框架下直接本文以2010—2012年中国30个省份的面板数据作为样本，测算了各省份的环境规制强度指数和碳生产率，研究了环境规制和经济增长对碳生产率的影响。研究发现，在全国及东、中、西部地区，环境规制与碳生产率之间均存在U型关系，碳生产率的库兹涅茨曲线假说亦得到了验证。当前全国及东、中、西部地区环境规制抑制了碳生产率的提升，全国及东、中部地区经济增长有利于碳生产率的提升，但西部地区经济增长抑制了碳生产率的提升。

关键词：环境规制；规制强度；经济增长；碳生产率

中图分类号：F26922文献标识码：A文章编号：1000-176X（2015）10-0031-07

一、引言

20世纪以来随着人类活动范围的持续扩大和影响程度的不断加深，全球气候变暖问题日益突出，由此引发的水资源分布不均、海平面上升和农作物减产等一系列问题严重威胁着经济的可持续发展。为应对气候变化，减少人类活动导致的二氧化碳等温室气体排放成为必然选择。然而，经济发展的现实需求使得各国或各地区的碳减排不能脱离基本国情或具体的发展阶段，就中国而言，当前的碳减排应该是一种碳强度意义上的相对减排。作为《联合国气候变化框架公约》（1992年）和《京都议定书》（1997年）的缔约国和推动者，中国政府提出“十二五”期间单位国内生产总值能耗和二氧化碳排放分别降低16%和17%，到2020年单位国内生产总值二氧化碳排放比2005年下降40%—45%的目标，提升碳生产率是中国在实现碳排放总量减少的绝对减排之前的首要选择。

实现碳减排控制和碳生产率提升目标需要一套行之有效的政策保障体系，当前的碳减排政策中以环境规制为主导的命令型政策处于主导地位。然而，长期以来中国的环境规制强度整体偏弱，环境规制的成效并不明显。由美国耶鲁大学环境法律与政策中心和哥伦比亚大学国际地球科学信息网联合发布的全球环境绩效指数EPI（Environmental Performance Index）报告显示，2014年中国在全部参与排名的178个国家和地区中以43分的得分居第118位，较上一次（2012年）的排名下降两位。虽然我们不能因为EPI排名的持续偏后而否定中国在碳减排和环境保护方面所做的努力，但这在一定程度上反映出中国的环境绩效同发达国家相比确实存在较大差距。中国还有相当数量的人口尚未摆脱贫困，城镇化和工业化的目标尚未实现，社会福利水平整体偏低，这就意味着中国在实施环境规制的同时必须考虑经济增长问题[1]。另外，由于地理区位、资源禀赋和发展程度等方面的差异，中国各地区环境规制政策的制定和执行有所不同。环境规制同经济增长和碳生产率的关系较为复杂，厘清不同地区环境规制同碳生产率的关系，最大程度地发挥环境规制对碳生产率的提升作用，以实现碳减排与经济发展的“双赢”格局，对于提高中国环境规制绩效和增强可持续发展能力等方面具有重要的战略意义。

二、文献回顾与理论梳理

传统理论认为，环境规制是政府施加给企业的额外成本，会增加企业的生产支出，因而对经济增长产生负面影响，这一影响可以概括为“成本遵循效应”。政府实施环境规制后，企业一般在环境保护方面增加支出以达到环境规制的标准和要求，从而对企业其他方面的投资产生挤出效应。另外，环境规制相当于给企业的生产决策增加了新的约束条件，进而加大了企业生产、管理和销售等环节的难度，对企业产生约束效应，两种效应的实质是将环境外部成本内部化，即由社会承担的环境成本改由产生污染的企业来承担，从而导致企业成本上升和竞争力下降[2]。Jorgenson和Wilcoxen[3]以美国为例实证研究了有无环境规制变量下的经济增长状况，结果发现环境规制导致美国国民生产总值下降259%。持创新补偿效应（亦称“波特假说”效应）观点的学者则认为，环境规制只是增加了企业的短期成本，从长期来看合理的环境规制将激发企业的自主创新能力，进一步优化资源配置并采用更有效率的生产技术和设备，进而有利于经济增长。Lanjouw 和Mody[4]使用美国、日本和德国的相关数据考察了环境规制与技术创新之间的关系，结果显示以污染治理支出表征的环境规制强度与以环境专利数量表征的技术创新呈显著正相关关系。赵红[5]研究发现，适当提高环境规制强度能够促进产业技术创新，由此产生的创新补偿效应可以抵消环境规制对产业绩效的负面影响。

从环境规制与碳减排或碳生产率的关系来看，研究文献主要集中于环境规制对碳排放的影响。Sinn[6] 提出“绿色悖论”的概念，认为遏制气候变化政策的实施会引起二氧化碳等温室气体排放量的增加，这一理论主要是基于化石能源环境规制政策会越来越严格的心理预期，造成的结果就是意图减缓碳排放的环境规制政策却导致化石能源开采者的加速开采，供给的大幅增加刺激了需求进而引起碳排放量的大幅增长。张华和魏晓平[7]认为环境规制不仅对碳排放产生直接影响，还会借助能源结构、产业结构、技术创新和FDI的传导对碳排放产生间接影响，作者通过2000—2011年中国省级面板数据研究发现，环境规制对碳排放的影响效应呈倒U型曲线，当环境规制强度逐渐增强时其对碳排放的影响效应由“绿色悖论”演变为“倒逼减排”，而现阶段中国的环境规制对碳排放有很好的抑制作用。张先锋等[8]对中国省域环境规制与碳排放中可能存在的“倒逼效应”与“倒退效应”进行了理论与实证分析，的研究结果表明当前的环境规制未能有效地通过促进技术创新进而减少碳排放，环境规制的“倒逼效应”并不明显。

国内外现有文献中对环境规制与经济增长、碳排放的关系已有不少研究，研究结论也不尽相同。关于环境规制与经济增长关系的研究主要围绕“波特假说”成立与否所进行正反两方面的论证，包括环境规制对经济增长的直接影响以及通过技术创新、资源配置和企业竞争力对经济增长的间接影响；关于环境规制与碳排放关系的研究则主要针对环境规制是促进减排还是抑制减排所做的讨论，包括不同环境规制强度和不同传导机制所产生的影响。现有研究的不足之处在于：（1）在环境规制与碳减排关系问题上仅仅探讨了环境规制对碳排放量的影响，而碳生产率是基于经济发展和碳减排的双重考虑，直接研究环境规制对碳生产率的影响更符合当前中国的碳减排实际。（2）现有文献主要考察了环境规制与经济增长、碳减排之间的两两关系，少有研究从经济与碳减排协调发展的角度研究环境规制的影响。本文以2000—2012年中国30个省份作为样本，将环境规制、经济增长和碳生产率纳入同一分析框架以考察不同地区环境规制对碳生产率的影响机制。

三、研究方法设计

（一）计量模型构建

Ehrlich和Holdren[9]提出IPAT方程式用来表征环境问题的成因，即环境问题是人口、富裕程度和技术因素综合作用的结果，表达式为：

I=P×A×T（1）

其中，I表示环境影响，P表示人口，A表示富裕程度，T表示技术水平，如果用二氧化碳排放表示环境影响，则该方程就变为碳排放的IPAT方程。Kaya和Yokobori[10]基于IPAT方程扩展式提出Kaya模型，其将碳排放的驱动因素分解为人口、人均GDP、单位GDP能耗和能源结构碳强度。York等[11]则利用STIRPAT模型将碳排放的驱动因素分解为：

Ei=αGβiPγiTδi（2）

本文将二氧化碳排放（E）的驱动因素分解为经济发展水平（G）、人口规模（P）和技术水平（T）。基于York等[11]的思想，我们主要考察环境规制和经济增长对碳生产率的影响，参考Grossman 和 Krueger[12]的环境库兹涅茨曲线理论，同时考虑到环境规制对碳生产率可能存在的非线性影响，引入环境规制强度指数和经济发展水平的平方项，构建如下计量模型：

cpit=β0+β1ER1it+β2ER12it+β3pgrpit+β4pgrp2it+β5X→it+ui+εit（3）

其中，下标i和t分别表示地区和年份，β0表示不随个体变化的截距项。cp表示碳生产率，ER1和pgrp分别表示环境规制强度指数和人均地区生产总值， X→表示影响碳生产率的其他控制变量，包括产业结构、能源结构、人口规模、外商直接投资水平和技术创新。ui表示各省份之间不可观测的个体异质性，εit表示随机误差项，且εit～N（0，σ2it）。

（二）数据与变量说明

本文以2000—2012年中国30个省份的面板数据作为样本进行研究，

基于数据的可得性，西藏、香港、澳门和台湾地区未列入考虑范围。同时考虑到中国经济社会发展地区间的差异明显，不同区域在环境规制政策、经济增长和技术创新等方面存在较大差异，在全样本分析的基础上将30个省份分为东、中、西部三大区域。

本文采纳国家统计局网站对东、中、西部地区的划分标准。其中东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南，中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北和湖南，西部地区包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆。全部原始数据来源于历年《中国统计年鉴》、《中国环境年鉴》、《中国能源统计年鉴》、《新中国六十年统计资料汇编》和各地区统计年鉴，对需要使用现价统计数据的变量均剔除价格因素平减为2000年的不变价以保证可比性。

1因变量

碳生产率为国内生产总值与二氧化碳排放量的比值，其中二氧化碳排放量的测算是关键。当前全球二氧化碳浓度增加主要来源于化石能源的消费，且各国官方并没有二氧化碳排放量的直接统计数据，政府间气候变化专门委员会（IPCC）编制的《2006年IPCC国家温室气体清单指南》成为目前世界各国进行碳排放量测算的重要依据。本文采用其第二卷中提供的方法并结合《中国能源统计年鉴》中的相关参数进行测算：

CO2=∑ni=1CO2=∑ni=1Ei×NCVi×CCi×COFi×44/12（4）

其中，CO2表示经测算的二氧化碳排放总量，i表示消费的第i种能源。本文选取《中国能源统计年鉴》最终能源消费中的煤炭、焦炭、汽油、煤油、柴油、燃料油和天然气等七种能源以避免简单一次能源划分法而造成误差过大。

地区能源消费中共涉及九种能源，其中原油因绝大部分用于加工转换再投入而未考虑，电力在消费过程中不直接产生二氧化碳亦未列入计算范围。Ei表示第i种能源的实物消费量，NCVi、CCi和COFi分别表示第i种能源的平均低位发热值、含碳量和碳氧化因子，44和12分别表示二氧化碳和碳的分子量，NCVi×CCi×COFi×44/12表示二氧化碳排放系数。

根据碳排放量计算公式和对碳生产率的定义，本文测算了全国及30个省份的碳生产率。2000—2012年全国及东、中、西部地区碳生产率的变动情况显示，整体来看，中国碳生产率呈现先上升后下降再上升的波动趋势，且全国及东、中、西部地区波动步调较为一致。具体而言，2000—2002年为全国及三大地区碳生产率的第一个上升期，之后开始缓慢下降并且在2005年前后降至最低点，而2005年之后为第二个上升期且上升幅度较第一个上升期更大。对比来看，东部地区碳生产率远高于全国水平，其历年碳生产率几乎为西部地区的两倍，而中、西部地区碳生产率则明显低于全国水平，且2005年之后西部地区碳生产率的增长幅度低于中部地区。

2核心解释变量

第一类为环境规制变量，包括环境规制强度指数及其平方项，以考察潜在的非线性关系。第二类为经济增长变量，包括经济发展水平及其平方项，以验证是否存在碳生产率的库兹涅茨曲线假说。其中环境规制强度的测算是重点，国内外学者对环境规制强度的测算主要分为以下几类：（1）从环境政策层面来衡量环境规制强度，主要使用的指标有环境政策法规的数量和环境规制机构对企业排污的检查监督次数。（2）按照污染治理和控制支出在生产成本或产值中所占的比重来衡量环境规制强度[13]，如Berman和Bui[15]、Cole[16]以及Lanoie[17]等。（3）根据污染物排放量或排放密度来衡量环境规制强度，主要使用的指标有废水排放达标率、二氧化碳去除率和固体废物综合利用率等。（4）用人均收入水平作为环境规制的内生指标，认为环境规制强度和人均收入水平之间存在高度相关性。

本文的研究对象为碳生产率。首先，当前中国环境政策法规的制定实施、执行力度并未跟上环境污染和碳排放增长的步伐，政策层面的考察难以衡量实际的环境规制强度。其次，污染物排放量的变化在很大程度上可以看做是技术进步的结果，并不完全是环境规制强度的反映。最后，本文已经将人均收入水平作为控制变量之一纳入到其对碳生产率的影响因素中。因此，本文在借鉴Levinson[14]以及沈能和刘朝凤[15]方法的基础上采用上述第二类方法来衡量环境规制强度指数，以下为具体操作步骤：

计算各省份单位工业产值的污染治理成本，表达式为：

Cit=Iit/Pit（5）

其中，Iit表示i省份第t年的工业污染治理投资完成额，Pit表示i省份第t年的工业产值。为消除因工业产业结构异质性造成的误差，需要使用各省份历年的工业产业结构Sit（即工业产值占地区生产总值的比重）对Cit进行修正，得出环境规制强度指数，表达式为：

ER1it=Cit/Sit（6）

以各省份排污费征收额占工业增加值的比重作为环境规制强度指数的另一表达式，记为ER2it。不难看出，ER1it侧重于环境规制的实施强度，ER2it侧重于环境规制的监督强度。本文主要以ER1it作为环境规制强度指数，ER2it作为稳健性检验的辅助环境规制强度指数。

3控制变量

产业结构（istr）反映的是经济结构对碳生产率的影响，以各省份第二产业增加值占地区生产总值的比重来衡量。能源结构（estr）以各省份煤炭消费量占地区能源消费总量的比重来衡量，煤炭消费量占比对碳排放量影响较大。外商直接投资水平（FDI）以各省份历年实际利用外资额占地区生产总值的比重来衡量，其中实际利用外资额的原始数据均按照当年人民币对美元的年平均汇率转化为人民币。人口规模（pop）以各省份年末常住人口数量来衡量。技术创新（tinn）以各省份R&D经费投入强度来衡量。

实际回归过程中我们根据各变量数据特征对经济发展水平变量和人口规模变量作取对数处理，这样可以避免变量间数值差距较大导致的异方差问题，增加平稳性和减少量纲影响，各变量的描述性统计如表1所示。

表1主要变量的描述性统计

四、经验检验及分析

（一）全国样本回归分析

本文以计量模型（3）为基础，在考虑与不考虑环境规制强度指数平方项的情况下对全国样本进行对比分析。分析过程中分别采用混合最小二乘估计法（POLS）、固定效应估计法（FE）和随机效应估计法（RE）考察环境规制和经济增长对碳生产率的影响，回归结果如表2所示。

从表2可以看出，模型（2）和模型（5）的回归结果显示，固定效应的F统计量分别为683400和690008且均通过了1%的显著性水平检验，表明显示，采用固定效应优于混合效应；Hausman检验均在1%的显著性水平上拒绝原假设，表明在固定效应和随机效应之间应选择固定效应。因此，本文主要采用固定效应的估计结果进行分析。模型（2）的回归结果显示，环境规制变量对碳生产率的影响效应为负，说明环境规制对碳生产率产生了抑制作用，而模型（2）和模型（5）中经济增长变量lnpgrp和lnpgrp2的系数均由负到正，可以初步判断碳生产率的库兹涅茨曲线存在。模型（5）中环境规制变量ER1的系数为负而ER12的系数为正，表明环境规制与碳生产率之间存在U型关系，环境规制对碳生产率的影响存在阈值。当环境规制强度指数小于阈值时其对碳生产率具有抑制作用，当大于阈值时其对碳生产率具有提升作用。我们可以测算出该U型曲线的拐点为35400，即计算得出环境规制强度指数阈值为00354。从表1可以看出，以ER1表征的环境规制强度指数均值为00128，说明当前我国环境规制还未达到阈值，整体来看环境规制对碳生产率产生了抑制作用。计算得出碳生产率的库兹涅茨曲线的拐点为74800，说明当前我国经济增长有利于碳生产率的提升。

根据全国样本数据计算得出经济发展水平变量的对数lnpgrp的均值为95300。

表2以ER1计算的全国回归结果

（二）地区样本回归分析

按照上文的三大区域划分，本文对地区样本分别进行经验分析，各地区样本回归的F检验和Hausman检验统计量在5%的显著性水平上全部通过检验，说明应选择固定效应进行估计，回归结果如表3所示。

从表3可以看出，模型（2）的回归结果显示，环境规制变量ER1的系数为负而ER12的系数为正，即环境规制与碳生产率之间存在U型关系，东部地区对碳生产率的影响亦存在阈值。计算得出该环境规制强度指数阈值为00338，远高于实际的环境规制强度指数均值，计算得出东、中、西部地区环境规制强度指数ER1的均值分别为00100、00106和00171，经济发展水平变量的对数lnpgrp的均值分别为100500、93200和91600。当前东部地区环境规制抑制了碳生产率的提升。经济增长变量lnpgrp和lnpgrp2的系数也出现了先负后正的变化，说明存在碳生产率的库兹涅茨曲线，计算得出该曲线拐点为99800，即经济发展水平变量的对数值小于该值时经济增长会抑制碳生产率的提升，大于该值时则会提升碳生产率，对比东部地区lnpgrp的均值已经越过该阈值，说明当前东部地区的经济增长有利于碳生产率的提升。中部地区也存在环境规制与碳生产率之间的U型关系和碳生产率的库兹涅茨曲线，根据模型（4）的回归结果得出环境规制和经济增长对碳生产率影响的阈值分别为27006和92000，说明当前中部地区与环境规制抑制了碳生产率的提升而经济增长有利于提升碳生产率，这跟东部地区的情况基本一致。 模型（6）的回归结果显示，环境规制与碳生产率之间的U型关系在西部地区同样存在，其中环境规制和经济增长对碳生产率影响的阈值分别为41600和91900，说明当前西部地区

环境规制和经济增长抑制了碳生产率的提升。而lnpgrp的均值并未越过91900的阈值，表明经济增长抑制了碳生产率的提升，这跟东、中部地区有所不同。

从控制变量来看，三大地区产业结构变量和能源结构变量均抑制了碳生产率的提升。外商直接投资和人口规模变量对碳生产率的影响存在区域差异：东、中部地区外商直接投资抑制了碳生产率的提升，而西部地区外商直接投资有利于碳生产率的提升，可能是由于东、中部地区外资质量同内资相比已不占优势甚至落后于内资所致；。人口规模变量在东、中部地区提升了碳生产率而在西部地区却降低了碳生产率，主要是由于东、中部地区劳动力要素的经济创造力明显强于西部地区；。另外，东、中、西部地区技术创新对碳生产率的影响不显著，可能是由于地方政府一味追求经济增长，导致研发投入更倾向于提高劳动生产效率，忽略了低碳环保技术的投入[7]。

表3以ER1计算的地区回归结果

（三）稳健性检验

上文中的全国样本和地区样本回归分析中，环境规制强度指数ER1由工业污染治理投资额在工业产值中的占比并消除工业产业结构异质性而获得， ER1体现的是环境规制的实施强度。为了更准确地反映环境规制对碳生产率的影响，我们从环境规制的执行强度角度选取排污费征收额作为替代指标进行敏感度分析。为了更准确地反映环境规制对碳生产率的影响，本文选取ER2进行稳健性检验。表4的回归结果显示，环境规制与碳生产率之间的U型关系没有改变，碳生产率的库兹涅茨曲线亦依然存在。与表2和表3相比，各变量除了系数的差别外，其作用方向并没有发生显著改变，这说明本文以上研究结论是稳健的。

表4稳健性检验结果

五、结论与启示

本文以2000—2012年中国30个省份的面板数据作为样本，测算了各省份的环境规制强度指数和碳生产率，研究了环境规制和经济增长对碳生产率的影响，主要得出以下结论：第一，全国及东、中、西部地区环境规制与碳生产率之间均存在U型关系，随着环境规制强度的增强，其对碳生产率的影响会经历先促进后抑制的变化。第二，碳生产率的库兹涅茨曲线假说在全国及东、中、西部地区得到了验证，经济增长在库兹涅茨曲线拐点前后对碳生产率分别产生正向影响和负向影响。第三，当前全国及东、中、西部地区环境规制强度都没有越过阈值，较低的环境规制强度抑制了碳生产率的提升。其中东、西部地区离阈值较远，这主要是由于东部经济发展较快而环境规制强度没有同步跟上以及西部地区近年来环境规制强度下降过快所致。另外，当前全国及东、中部地区经济增长有利于碳生产率的提升，但西部地区经济增长尚未越过碳生产率的库兹涅茨曲线拐点，其经济增长抑制了本地区碳生产率的提升。

综上所述，现阶段中国环境规制强度整体偏弱，环境规制在节能减排和提升碳生产率方面并没有发挥应有的倒逼作用。为此，必须进一步加强环境规制强度以刺激企业进行环保和节能减排方面的技术创新，提高生产率和国际竞争力。然而，也应该注意到环境规制对碳生产率的影响不仅依赖于规制强度，也取决于地区发展特征和环境规制工具的选择。因此，在加强环境规制强度的同时，针对不同地区制定差异化的规制强度，综合运用治污投资、排污费征收、排放权交易和碳税等多种环境规制手段，促使环境规制强度尽快突破阈值，进入显著提升碳生产率的上升阶段。另外，西部地区应加快产业结构转型升级的步伐，彻底改变以高污染、高排放换取经济利益的短视行为，扭转现阶段经济增长对碳生产率的不利影响。参考文献：

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Environmental regulation， economic growth and regional carbon productivity

—An empirical survey of Chinese provincial data

Abstract：There have been many studies on the relationship between environmental regulation， economic growth and carbon emissions， and most of studies are focused on "Porter Hypothesis" to discuss whether it carried out or not There is little direct study of environmental regulation， the impact of economic growth on the carbon productivity at the same analytical framework， so this article will expand this area We first measured the Chinese provincial intensity index of environmental regulation and carbon production， then after panel data analysis we found Kuznets curve hypothesis of carbon productivity were confirmed in the whole country and the eastern， central and western regions There is U-shaped relationship between environmental regulation and carbon productivity， and there exist threshold of Impact of Environmental Regulations on carbon productivity From a practical point of view， Current environmental regulation in eastern， central and western regions inhibits its carbon productivity to enhance economic growth in eastern and central regions do good to the carbon productivity， while the western region's economic growth is not conducive to enhancing carbon productivity

Key words：environmental regulation； regulation intensity； economic growth； carbon productivity

（责任编辑：孙艳）