环境规制强度变化对制造业“清洁化”的影响分析——基于中国30个省域面板数据的验证

徐常萍　吴敏洁

1(东南大学，南京　211102)　2(南京信息工程大学，南京　210044)

环境规制强度变化对制造业“清洁化”的影响分析
——基于中国30个省域面板数据的验证

徐常萍1，2吴敏洁1，2

1(东南大学，南京211102)2(南京信息工程大学，南京210044)

〔摘要〕随着工业化进程的加快，经济在实现高速发展的同时，必然会带来一系列的环境问题。为了应对环境污染和生态环境恶化，各国普遍对工业(尤其是制造业)实施了环境规制。那么，严格的环境规制真的能促进制造业的“清洁化”吗？本文利用中国30个省(市、自治区)2009～2013年的制造业数据，对中国制造业“清洁化”高度的影响因素进行灰色关联分析，并通过构建GM(1，1)模型进行预测，并得到结论：环境规制是影响制造业“清洁化”发展的最重要因素，但是，环境规制强度与制造业“清洁化”高度呈“剪刀差”现象。

〔关键词〕环境规制制造业“清洁化”清洁产业环境成本技术创新

前言

产业结构升级理论与发达国家的工业化实践表明，在工业升级过程中，除了会出现要素密集度转换的一般规律，即劳动密集型、资金密集型、技术密集型的演进规律外；同时，随着一国经济发展水平的上升及环境质量改善需求的提高，产业发展的资源环境约束必将日益严格，产业结构的污染密集度也会呈现出一般规律，即污染密集型产业、清洁产业的演进规律。改革开放以来，随着工业化进程的不断推进，中国经济实现了持续的高速增长，但也伴随着资源消耗速度过快、环境污染等一系列问题。随着环境标准的进一步提高，理论上“清洁产业”会逐步取代污染密集度高的产业，从而推动制造业产业结构的调整和升级。那么，中国目前的环境规制强度是否促进了“清洁产业”对污染密集型产业的替代？本文通过各制造业产业的污染密集度的不同，将制造业划分为污染密集型产业和“清洁产业”两大类产业，并构建制造业“清洁化”高度指标，并利

用灰色分析方法，对制造业“清洁化”高度和环境规制强度的变化进行灰色关联分析和灰色预测，从而得到结论。

1指标的构建

1.1环境规制强度

环境规制强度的衡量目前还缺乏权威的衡量方法。国内外学者们大多从两个角度来对环境规制强度进行衡量，即污染治理的效果和污染治理的成本(支出)。(1)污染治理的效果可以从污染物的排放量来体现，环境规制较为严格则污染物的排放量较少，环境规制较为宽松则污染物的排放量较多。如张红凤等(2009)、傅京燕等(2010)、朱平芳等(2011)、张中元等(2012)都是以污染物的排放为基础对环境规制强度指标进行构建，还有的学者直接以污染物的排放量为环境规制强度，如尹显萍(2008)、白雪洁等(2009)是以二氧化硫的排放量来衡量环境规制强度；(2)采用污染治理的成本(支出)作为环境规制衡量，当企业面临较严格的环境规制时，会花费较多的

支出和成本在污染治理上，污染治理成本和支出会随着环境规制强度的提高而增加，因此污染治理支出(成本)能够反映出环境规制强度大小。国外学者如Brunnermeier和Cohen采用每千元工业产值的污染治理成本作为环境规制强度的测量指标；国内学者如赵红(2008)、王国印等(2011)、沈能等(2012)均以单位产值的污染治理成本来衡量地区环境规制强度，赵红(2007)、张成等(2010)、李小平等(2012)均采用工业行业的废水和废气治理运行费用强度来作为产业的环境规制强度衡量指标。此外，还有其它一些衡量方法。如Gray(1996)以稽查次数作为环境规制的衡量指标，张三峰等(2011)采用政府环保检查次数作为环境规制代理变量；江珂(2009)用GDP/Energy度量环境规制的严格程度等。

综合考虑到指标的相对完整性和科学性以及数据的可获得性和准确性，本文以工业污染治理强度来衡量制造业的环境规制强度。

1.2“污染密集型产业”与“清洁产业”分类

严格地讲，所有产业都会或多或少地产生污染物，但是某些产业相对其他产业而言污染物排放得更多、更密集，即污染密集型产业(Pollution-intensive Industries，PIIs)。根据夏友富(1999)给出的定义，污染密集型产业是指在生产过程中若不加以治理则会直接或间接产生大量污染物的那些产业，这些污染物对人类、动植物生命或健康有害，促使环境恶化，影响生态质量。目前，学术界尚没有一个统一的标准界定如何划分污染密集型产业。部分学者从污染治理强度的角度入手，Tobey(1990)将污染削减成本占生产总成本1.85%以上的产业归为污染密集型产业；另有学者从污染排放的角度入手，如赵细康(2003)根据不同产业污染排放强度以确定污染密集型产业。

本文对污染密集型制造业和清洁产业的界定从污染治理角度入手，以环境规制强度作为界定标准。思路是：首先计算2009～2013年间制造业27个样本产业每年的污染治理强度，然后将5年数据平均，取数值较大的为污染密集型制造业、数值较小的为“清洁产业”，具体分类结果如表1所示。其中，污染密集型产业共9个产业，分别为造纸及纸制品业，黑色金属冶炼及压延加工业，非金属矿物制品业，石油加工及炼焦业，有色金属冶炼及压延加工业，化学原料及化学制品制造业，化学纤维制造业，纺织业和医药制造业；清洁产业共18个产业，包括酒、饮料、精制茶制造业，食品制造业，金属制品业，皮革、毛皮、羽绒及其制品业，计算机、通信和其他电子设备制造业，计算机、通信和其他电子设备制造业，农副食品加工业，木材加工及竹、藤、棕、草制品业，橡胶和塑料制品业，烟草加工业，交通运输设备制造业，纺织、服装、服饰业，仪器仪表制造业，通用设备制造业，印刷业，记录媒介的复制，电气机械及器材制造业，家具制造业，专用设备制造业和文教体育用品制造业。

表1　污染密集型产业与“清洁产业”分类表

续　　表

数据来源：历年《中国环境统计年鉴》

1.3制造业“清洁化”高度指标

制造业产业结构的演变包括资源投入(资金、人员、技术等)和产出结构(产值)的变化。多数学者采用单一的产值结构的变化来衡量制造业的产业结构升级，如綦良群和李兴杰(2011)采用装备制造业中高加工度产业产值占装备制造业总产值的比重作为衡量装备制造业产业结构升级水平的描述性指标；张宗斌和郝静(2011)采用中高技术制造业和高技术制造业的产值变化及其在制造业总产值中的比重变化来衡量中国制造业的产业结构升级；李珊珊和罗良文(2012)选择制造业技术密集型行业总产值占制造业总产值的比重来衡量制造业产业结构的优化；张明志和李敏(2011)利用制造业三类产业(劳动密集型产业、资本密集型产业和技术密集型产业)产值占制造业总产值的比重来衡量制造业产业间结构升级、每个制造业行业的增加率指数来衡量产业内结构升级。也有学者采用了更为全面的衡量方法，如王志华和陈圻(2011)在研究江苏省的制造业产业结构升级时，通过对制造业的行业的分类，选择技术密集化水平、生态化水平、高附加值化水平、规模化水平和重工业高加工度化水平作为衡量制造业结构升级的指标。而根据郭克莎(1996)的观点，产业结构升级体现在4个方面：产值结构高度化、劳动力结构高度化、技术结构高度化和资产结构高度化，这种产业结构升级的衡量无疑更为全面、合理。在权衡比较之后，本文采用郭克莎的观点，从产值结构高度(“清洁产业”与制造业的主营业务收入之比)、劳动力结构高度(“清洁产业”与制造业的从业人员数之比)、技术结构高度(“清洁产业”与制造业的R&D经费内部支出之比)和资产结构高度(“清洁产业”与制造业的新增固定资产投资之比)4个方面来衡量。并且，以4个指标单项指标、通过等权相加得到综合指标，作为基于污染密集度的制造业产业结构高度的综合指标，即：

ISH数字变化，体现了制造业“清洁化”高度的变化。其中，若数字变大，表明制造业“清洁化”高度的提高。

2制造业“清洁化”高度影响因素的灰色分析

2.1研究方法

2.1.1灰色关联分析

对于两个系统之间的因素，其随时间或不同对象而变化的关联性大小的量度，称为关联度。在系统发展过程中，若两个因素变化的趋势具有一致性，即同步变化程度较高，即可谓二者关联程度较高；反之，则较低。因此，灰色关联分析方法，是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度，亦即“灰色关联度”，作为衡量因素间关联程度的一种方法。灰色关联分析的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密。曲线越接近，相应序列之间关联度就越大，反之就越小。

灰色关联分析的基本步骤如下：

第一步：求各序列的初值像(或均值像)。令

i=0，1，2，…，m

第二步：求差序列。记

Δi=(Δi(1)，Δi(2)，…，Δi(n))

i=1，2，…，m

第三步：求两极最大差与最小差。记

第四步：求关联系数

k=1，2，…，n；i=1，2，…，m

式中ξ为分辨系数，通常ξ取0.5。

第五步：计算关联度

2.1.2GM(1，1)预测模型

设X(0)(t)={x(0)(1)，x(0)(2)，…，x(0)(n)}是所要预测的某项指标的原始数据，对原始数据进行一次累加生成(AGO)，得到一次累加生成序列：

X(1)(t)={x(1)(1)，x(1)(2)，…，x(1)(n)}

由最小二乘法求解方程，得：

a=[a，b]T=(BTB)-1BTY

式中，

Y=(x(0)(2)，x(0)(3)，…，x(0)(n))T

时间相应函数为：

对其还原得：

X(0)(k+1)=X(1)(k+1)-X(1)(k)

2.2制造业“清洁化”高度影响因素的灰色关联分析

制造业产业结构变化的影响因素较为复杂，可以归结为生产力因素、需求因素、对外开放和制度因素等。因此，分别选取制造业就业人员平均工资(WAGE)来衡量产业结构升级的生产力因素；人均国民生产总值(GDP)、居民消费水平(CON)来衡量需求因素；选取工业制成品的出口额(EXP)和实际利用外资额(FDI)来衡量对外开放因素；而环境规制强度(ERI)则作为制度因素对制造业产业结构升级产生影响力。依据2009～2013年基于污染密集度的产业结构高度及其影响因素数据，选择基于污染密集度的制造业产业结构高度作为参考数据列，并根据灰色关联分析步骤进行灰色关联分析(取ξ=0.5)，结果如表2所示。

表2　基于污染密集度的制造业产业结构高度与影响因素的灰色关联分析

由表2可以看出，2009～2013年5年间，制造业“清洁化”高度最大的影响因素是环境规制强度(ERI)，平均关联度为0.8348，明显高于其他影响因素。5年间，虽然环境规制强度对制造业的“清洁化”高度的影响力有下降的趋势，但是仍稳居制造业“清洁化”高度影响因素第一位。此外，外商直接投资(FDI)和居民消费水平(CON)分列影响因素的第二、三位。这表明，环境规制作为产业结构升级的制度因素之一，超过了生产力因素、需求因素和开放因素的影响，是基于污染密集度的中国制造业产业结构升级的最重要的影响因素。

2.3环境规制强度与制造业“清洁化”高度的灰色预测分析

设2009～2013年制造业的“清洁化”高度为原始序列X(0)，以产业的废气和废水治理强度为衡量的环境规制强度为Y(0)，其中，

X(0)=(x(0)(1)，x(0)(2)，x(0)(3)，x(0)(4)，x(0)(5))=(2.5244，2.5470，2.5515，2.5676，2.6202)

Y(0)=(y(0)(1)，y(0)(2)，y(0)(3)，y(0)(4)，y(0)(5))=(1.8377，1.7383，1.8071，1.6012，1.4851)

分别对X(0)、Y(0)进行一次累加，并做准光滑性检验和准指数规律检验，结果发现：

当k>3时，σ(1)(k)=∈[1，1.5]，δ<0.5，X(1)、Y(1)满足准光滑性检验，可对X(1)、Y(1)建立GM(1，1)模型。

运用2009～2013年的制造业的“清洁化”高度和环境规制强度为历史数据，分别建立GM(1，1)预测模型，通过Matlab编程计算得到GM(1，1)预测模型中的参数分别为：

建立制造业的“清洁化”高度和环境规制强度的时间相应预测函数分别为：

运用预测模型，可以得到2010～2013年的基于污染密集度的制造业产业结构高度的预测值数值，如表3所示。

表3　2010～2013年制造业的“清洁化”高度与环境规制强度的预测值与相对误差

由表3可见，利用GM(1，1)模型进行制造业产业结构高度预测的平均相对误差为0.46%，预测的精确度超过99%；环境规制强度预测的平均相对误差为3.04%，预测的准确度超过95%，模型较为理想，可用于短期预测。

通过上面的预测，并结合图1可以看到，2009～2013我国基于污染密集度的制造业产业结构高度和环境规制强度变化呈现“剪刀差”现象：产业结构高度不断提高，而环境规制强度则呈现下降趋势；并且，可以预测到2014～2016年，这种趋势将一直持续。

表4　基于污染密集度的制造业产业结构高度

图1　制造业的“清洁化”高度及预测值

这说明，在我国目前的环境规制政策和工具体系下，环境规制强度的变化还无法对企业形成重新产业选择的压力，环境规制强度的提高也不会促使企业退出污染密集型产业进入“清洁产业”。这是因为污染密集型产业主要为黑色金属冶炼及压延加工业，非金属矿物制品业，石油加工及炼焦业，有色金属冶炼及压延加工业，化学原料及化学制品制造业等资源、资本密集型的重化工产业，其产业特点是：建设周期长；在发展的早期，大部分设备需要从国外引进；初始投资规模巨大。产业的特点决定了企业进入和退出此类产业的成本巨大，因此企业进入或退出较为困难，环境规制强度的变化很难达到产业重新选择的临界点。

2.4影响机制分析

制造业的“清洁化”高度体现在两方面：产业内高度和产业间高度。产业内“清洁化”高度的提升体现在，各产业内先进技术的更多应用以及由此所带来的产出增长、效益优化和生产过程的“清洁化”等；产业间“清洁化”高度的提升则体现在“清洁产业”对污染密集型产业的替代。而环境规制会对制造业的产业内和产业间“清洁化”高度产生复杂的影响。随着环境规制强度的提高，一方面更为严格的环境规制不可避免会增加企业的成本压力，尤其是当企业的资源有限时，这有可能会挤占企业的技术创新的资源投入，对企业的技术创新起到负面的约束作用。另一方面，当企业无法通过污染治理或者技术创新来应对更为严格的环境规制时，可能重新进行产业选择，从而实现“清洁产业”逐步对污染密集型产业的替代。

实证结果表明，环境规制对中国制造业“清洁化”高度的影响主要体现在制造业各产业内部，即环境规制强度的变化会对企业的成本和技术创新产生影响。随着环境规制强度的下降，一方面，企业的环境成本(包括环境资源的使用权成本和消除外部性的成本)会随之减少；另一方面，由于环境成本的减少，企业可以投入技术创新的资源投入随之增多，从而有利于企业的技术创新。因此，环境规制强度的下降更能促进制造业更加“清洁化”。

图2　环境规制对制造业“清洁化”的影响机制

3对策建议

3.1优化环保资金结构

从环保资金的投入总量看，随着环境保护问题的日益严峻和国家对环境保护工作的日益重视，环境保护投资的总量有了较为快速的增长。“十一五”期间，国家环保投资总额为21623.1亿元，占全国GDP的1.4%。但是，从环保资金的投入结构看，我国的环保资金主要流向废气和废水等“末端”治理，对技术创新、循环经济的支持力稍弱；而纵观美、日、德等发达国家，其环保资金投入的重点在污染防控技术创新、废弃物处理、循环经济发展等。比较来看，美、日、德的环保资金投入结构无疑更有利于制造业的可持续发展，因此，我国的环保资金结构亟需优化。

3.2加强环境规制工具的完善和创新

经过20多年的发展，我国制定和颁布了一系列关于防治环境污染、保护自然资源的法律法规，制定和实施了包括排污收费、生态环境补偿费、资源税等多种市场型环境规制工具，积极探索和推进包括公众参与、信息披露、自愿污染治理协议等在内的自愿型环境规制工具。但是，中国目前的环境规制仍然主要以命令控制型的法律法规管制为主，辅以市场型的环境规制措施，存在着很大的改善空间，如环境立法上的空白、现行许多法律滞后，环境经济手段单一，自愿型环境规制工具尚未真正发挥效用等。因此，一方面要积极完善现行的环境规制工具，健全和强化环境的立法和执法体系，不断完善市场型环境规制工具，建立健全公众参与型环境规制工具；另一方面，考虑到环境问题本身具有复杂性和多样性的特点，不断加强环境工具的创新，并通过各种环境规制工具的科学组合、优势互补，发挥多种环境工具的整合效应。通过环境规制工具的完善和创新，以实现相同环境规制强度下更优的环境规制效果，甚至实现环境规制强度的适当下调。

3.3因地制宜选择合适的环境规制工具

一方面，我国各地区经济发展的水平和结构、生态环境及污染排放状况差异明显，有必要根据各地区的状况因地制宜选择合适的环境规制工具。如东部沿海地区经济相对发达，技术发展水平较高、市场化进程更为完善；并且，工业污染问题较早凸显，相关的环境法律法规相对健全。因此，适宜在法规性工具的基础上，更多地选择市场型规制工具、辅以自愿型规制工具，以提高环境规制的绩效。中西部地区经济相对欠发达，市场化程度不够完善，污染治理起步较晚；并且，资源大省集中于中西部地区，环境规制前景更为严峻。因此，适宜以法规性规制工具为主。另一方面，应该根据制造业各产业的产业特性和产业发展特点，确定适当的环境规制水平以及实施适当的环境规制工具。

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(责任编辑：史琳)

Analysis of the Influence of Environmental Regulation Intensity on the Manufacturing’s“Cleaner”——Based on Panel Data of 30 China’s Provinces

Xu Changping1，2Wu Minjie1，2

(1．Southeastern University，Nanjing 211102，China；2．Nanjing University of Information Science & Technology，Nanjing 210044，China)

〔Abstract〕With the speeding up of industrialization process,the economy achieves rapid development at the same time brings a series of environmental problems.In response to environmental pollution and ecological environment deterioration,countries generally implement environmental regulation on industry,especially the manufacturing.So,can tighter environmental regulation really promote manufacturing“cleaner”?In this paper,based on China’s 30 provinces(municipalities and autonomous regions)manufacturing data in 2009-2013,grey correlation analysis is constructed to analyze the influencing factors of manufacturing’s“clean”height.Furthermore,base on the gray forecast theory,a dynamic model-GM(1,1)model is pointed out to forecast the trend.Conclusions are as following:environmental regulation is the most important factor in the manufacturing’s“clean”process.However,phenomenon of“price scissors”appears between the intensity of environmental regulation and manufacturing’s“clean”height.

〔Key words〕environmental regulation;manufacturing“cleaner”;clean industry;environmental cost;technology innovation

〔中图分类号〕F426

〔文献标识码〕A

DOI：10．3969/j．issn．1004-910X．2016．03．017

作者简介：徐常萍，东南大学经济管理学院讲师，南京信息工程大学中国制造业发展研究院博士研究生。研究方向：创新管理。吴敏洁，东南大学经济管理学院讲师，南京信息工程大学中国制造业发展研究院博士研究生。研究方向：创新管理。

基金项目：本文受教育部哲学社会科学发展报告项目“中国制造业发展研究报告”(项目编号：13JBG004)资助；中国制造业发展研究院课题“环境规制对制造业产业结构升级的影响分析”(项目编号：SK20130090-30)。

收稿日期：2015—11—04