环境规制对中国制造业全要素生产率的影响研究*

吴朝霞 , 张智颖

(湘潭大学 商学院 ，湖南 湘潭 411105)



环境规制对中国制造业全要素生产率的影响研究*

吴朝霞 , 张智颖

(湘潭大学 商学院 ，湖南 湘潭 411105)

采用非参数的DEA-Malmquist指数法测算了我国制造业28个行业2001—2013年期间的全要素生产率，并采取线性标准化方法构建环境规制的综合测量体系来量化环境规制强度。研究表明：我国制造业行业生产率总体上是有效率的，技术进步是影响全要素生产率提高的主要原因；环境规制促进了制造业总体全要素生产率的增长。从行业分类来看对重度污染行业具有显著的促进作用；对中度污染行业具有阻碍作用；而对于轻度污染行业的作用结果不显著。

环境规制；全要素生产率；DEA-Malmquist指数法

一、引言

制造业是我国过去30多年快速发展的核心动力，但是其粗放式的发展模式导致的环境问题已成为阻碍我国绿色发展的重要因素，经济新常态下中国经济面临转型的压力，同时还需继续通过适当的环境规制政策来实现经济的绿色发展。传统的思维认为严格的环境规制会增加企业的治污成本、阻碍制造业全要素生产率的提高，拖累经济的发展。现实中环境规制是否阻碍制造业的全要素生产率的提高呢？目前的环境规制是否在制造业中的某些行业出现了政策失灵呢？新一轮科技革命和产业革命已经初现端倪，政府采取怎样的环境规制，制造业如何摆脱传统的劳动力、资本、资源要素的依赖，依靠技术、人才、信息等新的要素，推动全要素生产率提高呢？在未来新经济的发展中我们必须思考如何实现环境治理与提高制造业全要素生产率的双赢。

学者们关于环境规制对全要素生产率的影响存在以下三种观点：一是porter(1995)提出著名的“波特假说”，认为合理的环境规则能激发“创新补偿”效应，不仅能弥补企业的“遵循成本”，进一步优化资源配置效率和改进技术进步，而且还能提高企业的全要素生产率与竞争能力[1]97-118。代表学者有Murthy & Kumar(2006)[2]1-9、张成(2011)等[3]11-17、王杰、刘斌(2014)[4]44-56等；二是认为环境规制将会导致企业成本上升，进而损害企业竞争力，导致全要素生产率下降。研究学者有Gray(1993)[5]76-89、Boyd & McClell(1999)[6]121-142等；三是认为环境规制并不能直接影响全要素生产率的提升或降低。如Walley & Whitehead(1994)[7]36-81等。综上可知，环境规制对全要素生产率的影响并没有达到统一的结论。其主要原因是不同国家不同时间段选择研究的数据有所不同，同时对于污染强度的测算存在巨大差异，因此所得的实证结果也会不同。

本文在考虑资本、劳动投入的同时，将能源投入以及非有效产出如工业废气来综合测算全要素生产率，并分别从总体以及行业分类两个角度实证研究环境规制对制造业全要素生产率的影响。

二、研究方法与数据说明

(一)研究方法

目前，研究环境规制对全要素生产率的测度方法主要有随机前沿法(SFA)等参数方法和数据包络分析(DEA)等非参数方法两种。实际应用中，参数法需要事先设定一种具体的函数形式；相比参数分析方法，非参数DEA模型不需要事先设定具体的函数形式，可以避免函数形式设定错误而影响结论的正确性。Charnes et al.在规模报酬不变的基础上将DEA理论和Malmquist指数结合起来，截至目前也是对全要素生产率测算应用最广泛的分析方法。国内外学者如Boyd & pang(2000)[8]289-296、Mukherjee(2008)[9]662-672、张成等(2011)[3]11-17均采用DEA-Malmquist来测算全要素生产率。本文以制造业的28个行业为主要研究样本，因为行业分类具有多样性和异质性，不宜设定统一的函数形式，所以采用非参数的DEA-Malmquist指数法。

Malmquist指数可以用距离函数对其进行定义，(xt,yt)、(xt+1,yt+1)分别表示行业在t和t+1时期的投入产出水平。Fare将Malmquist指数分解为技术进步变动(TECH)和技术效率变动(EFFCH),其中技术效率又可以分解为纯技术效率(PECH)以及规模效率(SECH)，即：M=TECH*PECH*SECH。其中，M指数代表全要素生产率，M、TECH、EFFCH的值大于1时，表示从t到t+1时期全要素生产率增长、技术效率改善、技术进步，反之则反是。

(二)数据说明

1.污染排放强度测算。本文采用李玲等(2012)[10]70-82对各类污染排放数据进行线性标准化以及等权加和平均的方法测算中国制造业各行业的污染排放强度并按其标准进行分类，选取的污染排放单项指标是：废水排放总量、废气排放总量以及固体废物排放总量。

(1)计算行业i污染物j单位产值的污染排放值：UEij=Eij/Oi，Eij为行业i(i=1,2,...,m)污染物j(j=1,2,...,n)的污染排放量，Oi为各个行业i的工业总产值。

(4)将平均分进行汇总，得出行业历年总体的污染排放强度系数λi。根据测算结果对行业进行分类，如表1所示：

表1 根据污染排放强度系数的行业分类

资料来源：历年《中国环境统计年鉴》。

2.环境规制强度的度量。本文采用线性标准化方法构建环境规制的综合测量体系，用于衡量不同行业环境规制的综合绩效(蒋伏心等，2013)[11]44-55。

第一步：通过收集各行业的废水、废气、固体废物排放量三项单指标以及各行业的工业总产值，并对各行业的单位污染排放量进行线性标准化处理，以消除指标间的不可公度性。

第二步：计算各个指标的调整系数Wj：

第三步：通过各单项指标的标准化值以及调整系数，计算各行业环境规制强度：

将各行业不同污染物的环境规制强度进行汇总，并得出环境规制强度的平均值ωi。

3.中国制造业全要素生产率的测算。本文基于DEA-Malmquist指数法，通过DEAP2.1软件，测算了制造业各行业的全要素生产率。

借鉴大多数学者已有研究，对投入产出指标的界定如下：①有效产出。采用工业总产值作为有效产出，并通过分行业工业产品出厂价格指数以2000年为基期进行平减，单位为亿元；②非有效产出。选取了工业废气排放量作为能源消耗对环境的消极影响，单位为万吨；③能源投入。采用制造业各行业每年实际能源消耗总量来表示，单位为万吨标准煤；④资本投入。采用制造业分行业固定资产净值年平均余额作为资本投入指标。并利用分行业固定资产投资价格指数以2000年为基期进行平减，单位为亿元；⑤劳动投入。选取分行业从业人员平均人数作为劳动力投入指标，单位为万人。

三、测算及分析

(一)环境规制强度的测算及分析

本文参照线性标准化的综合测量体系的具体步骤，对中国制造业13年的环境规制强度进行测算，并将其作为实证模型的主要解释变量。为了更加清楚地分析三大类别行业环境规制强度的总体特征以及时间演化趋势，我们利用历年环境规制强度的平均值绘制了如图1所示的变化趋势图。从总体上可以看出，行业的环境规制强度与污染排放强度呈正相关关系；同时可以发现，重度污染行业的环境规制强度远高于其他两大类型行业。

图1 三大类别行业环境规制强度变化趋势

此外，从三大类别行业环境规制强度变化趋势图中还可以发现两个重要特征：①三大类别行业的环境规制水平存在很大差异，相对重度污染行业来讲，中度污染行业以及轻度污染行业在2001—2013年间的环境规制强度非常小，且保持在一个相对稳定的低水平状态；②从污染排放强度的计算可以看出，中度污染行业的污染排放强度明显大于轻度污染行业；但是，这两大类型的环境规制强度却没有明显的差异，甚至出现了重合现象。这说明，对于中度污染行业而言，虽然其在生产过程中给环境造成了很大的破坏，却并没有得到相应的环境管制。

(二)Malmquist指数的测算及分解

从2001至2013年这13年的时间段内，中国制造业全要素生产率的平均增长率为6.2%。从分解结果来看，制造业全要素生产率增长主要得益于技术进步的贡献，平均增长率达7.1%；技术效率的贡献为负数，证明了我国制造业整体上存在规模不经济以及要素配置不合理的现象，对全要素生产率的增长起阻碍作用。从行业细分来看，增长率最快的是烟草加工行业，其平均增长率达到13.3%，其次是黑金加工,达到13.2%，排名第三的是印刷媒介为12%。从行业类别来分析，重度污染行业的平均增长率为4.4%，中度污染行业的平均增长率为4.6%，轻度污染行业的平均增长率为8.4%。由此可见轻度污染行业的增长态势明显优于重度污染行业，主要原因在于轻度污染行业的技术创新水平高，生产能力以及管理水平较强。

表2 2001—2013年制造业分行业Malmquist指数的均值及分解值

四、实证分析

(一)模型设定与变量选取

被解释变量：全要素生产率(TFP)，该指标使用前文测算出来的28个制造业行业全要素生产率变动指数。

解释变量：①环境规制(ERS)，采用线性标准化方法构建环境规制的综合测量体系来测算环境规制强度；②行业规模(SCAL)，用各个行业的工业总产值和行业从业人员之比来表示各个行业规模的大小；③资本劳动结构(K/L)，本文采用各个行业的固定资产净值与行业从业人员的比值，即人均资本来衡量每个行业的禀赋结构；④技术创新(RD)，考虑到数据的可获得性，本文采用各行业的研究与开发机构R&D经费内部支出与固定资产投资的比值来表示行业的技术创新水平；⑤成本利润率(RCP)，采用各个行业在一定时期内利润与成本费用的比值来表示，主要用来反映各个行业在生产过程中的经济效益。

为了消除变量的异方差，提高模型的精准度，本文对相关变量进行了对数化处理。我们选择面板数据模型来研究环境规制对全要素生产率的影响，本文设定的面板模型如下：

TPFit=C+β1ERSit+β2LnSCALit+β3LnK/Lit+β4RDit+β5RCPit+εit

(二)实证结果分析

通过STATA12.0对数据进行回归分析，根据Hausman检验后选择固定效应模型，结果见表3：

表3 环境规制对中国制造业全要素生产率总效应回归——基于行业整体

注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平下显著。

通过分析表3的回归结果，我们可以发现：

(1)我国环境规制对全要素生产率有着显著的正向影响，即当环境规制强度增强时，会促进全要素生产率的提高(庞瑞芝等，2011)[12]36-47。这个回归结果表明，当企业受到严格的环境规制政策时，用于治理污染成本的费用会逐渐上升，从而形成“倒逼机制”。使得企业加大研发投入来提高治污技术，实现环境保护和全要素生产率增长的双赢局面。

(2)行业规模对全要生产率具有显著的正面影响。这表明企业具有显著的规模效应，即规模越大越有利于全要素生产率的提高。

(3)资本劳动比与全要素生产率呈显著的负相关性(涂正革，2008)[13]93-105。我国的资本劳动比与重工业化同步，而重工业化又将导致效率的降低，因此资本劳动比与全要素生产率负相关。同时也表明，当制造业行业的资本劳动比上升，即表明该行业的经济结构正从劳动密集型向资本密集型转变，又由于资本密集型倾向于污染密集型行业，所以应注意降低工业化程度对环境造成的负面影响。

(4)技术创新指数对全要素生产率产生显著的负面效应。当企业面临严格的环境规制政策时，需要动用一部分资金用于治理污染和支付环境规制成本，从而减少投入到生产技术创新领域的资金，因此会降低企业的生产水平以及技术研发强度，最终导致企业的全要素生产率受到抑制。

(5)行业的利润率越高，其全要素生产率也会得到提升。高利润率创造的留存收益为企业的科研创新、人才引进以及专业培训提供了重要的资金来源，进而提升企业的竞争力，促进全要素生产率的增长。

表4 环境规制对中国制造业全要素生产率效应回归——基于行业分组

注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平下显著。

考虑到行业间的差异，我们进一步检验了环境规制对重度污染行业、中度污染行业以及轻度污染行业全要素生产率的影响。通过回归结果表4可以发现，环境规制对重度污染行业的全要素生产率有显著的正向影响，其结果支持“波特假说”，即严格的环境政策能促进技术进步，从而减少生产成本，获得竞争优势，促进全要素生产率的提升。从中度污染行业回归结果发现其不支持“波特假说”，环境规制对全要素生产率具有明显的阻碍作用。本文认为在中度污染行业中，环境规制强度较弱，污染排放没有得到相应的治理，环境污染治理成本占企业的生产总成本比例较小，企业以节能减排为目标的技术研发以及管理制度完善没有足够的驱动力，将一部分的投入成本单纯用于支付环境规制成本，因此环境规制对中度污染行业的全要素生产率的提高起到了消极作用。轻度污染行业的回归结果不显著，因此没有证据表明环境规制对于轻度污染行业全要素生产率的作用方向。

五、结论与启示

本文研究分析了环境规制对我国制造业全要素生产率的影响，重点考察我国现行的环境规制政策是否实现了环境保护与经济增长的双赢的效果。研究结论如下：在考虑了污染排放等负产出的情况下，制造业的全要素生产率的年平均增长率为6.2%，新技术的创新、新产品的应用起到主要的促进作用，但纯技术效率以及规模效率却有所下降，表示制造业存在规模经济没有实现、经营管理水平不足等现象。

从行业整体来看，随着环境规制强度的加大，全要素生产率的增长得到了提高，支持“波特假说”。因此需要进一步加强环境保护力度，在经济与环境协调发展的同时提高全要素生产率。

从行业分组来看，现有的环境规制对重度污染行业的全要素生产率起到了激励作用，支持波特假说所描述的“环境规制刺激企业进行相关的技术创新活动，从而达到经济与环境双赢的局面”。中度污染行业全要素生产率和环境规制呈相反方向。因此，对于中度污染行业来讲，应该在制定适宜强度环境规制的同时依靠技术创新以及结构调整来实现节能减排的目的。一方面加大对技术研发的投入资金，使得企业在生产过程中进行管理技术创新和管理创新从而降低污染排放，从源头上解决环境污染的问题，彻底改变“先污染，后治理”这条老路；另一方面，对于污染特别严重、技术水平低下的小企业应该坚决取缔，实现产业重组，使有限的资源逐渐向技术水平高、环境效益好的大中型企业汇集。

本文的研究结果值得进一步关注：一考虑行业的差异性应灵活使用命令控制型和市场激励型环境规制政策。对重度污染行业侧重加强命令控制型环境规制政策，而对于中度、轻度污染行业可以逐步选用排污税、补贴、可交易排污权等市场激励型环境规制政策，激发企业的技术创新能力，提高行业的全要素生产率，从而达到节能减排的目的。二由于我国资本劳动比与全要素生产率负相关，我们需要谨慎注意资本化进程是否与我国当期经济发展水平相适应。三应该积极调整当前的产业结构，发展新型清洁能源，推广清洁生产，鼓励技术创新，实现绿色发展。四改革环境治理基础制度，加强环保部门的执法力度和监管力度。

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责任编辑：廖文婷

The Study of Environmental Regulations Impact on China’s Manufacturing Industry Total Factor Productivity

WU Zhao-xia, ZHANG Zhi-ying

(Business School, Xiangtan University ,Xiangtan,Hunan 411105,China)

The paper using non-parametric DEA-Malmquist index to calculate the total factor productivity of China's 28 manufacturing industries during 2001-2013, taking a standardized method for constructing linear environmental regulation of integrated measurement system to quantify the intensity of environmental regulation.The studies show that:the productivity of the manufacturing industry is generally efficient, technological progress is the main reason to increase total factor productivity ;the environmental regulations contributed to the overall growth of total factor productivity in manufacturing. From the industry classification point of view,it significantly promotes the heavy pollution industries; hinders moderate pollution industries; and the effect on light pollution industries is not significant.

environmental regulation; TFP; DEA-Malmquist index

2016-01-18

吴朝霞(1973-)，女，湖南双峰人，经济学博士，湘潭大学商学院副教授。

教育部人文社会科学基金项目“基于环境政策的中国区际污染产业转移问题研究”(项目编号：11Y790204)；湖南省社科规划办项目“FDI技术溢出机理及绩效分析——基于产业组织视角”(项目编号：07YBA021)。

F407

A

1001-5981(2016)04-0077-05