环境规制、资本深化对劳动生产率的影响

宋德勇　赵菲菲

摘要

由于环境污染、资源枯竭等生态问题对经济发展约束力不断增强，中国传统生产方式面临的挑战日益加剧，研究环境规制与资本深化对劳动生产率的影响并提出相应的政策建议对于实现环境保护與经济增长双赢具有重要现实意义。基于此，本文采用中国35个行业2005—2015年的面板数据，并根据环境规制强度的差异将行业划分为三大类，探讨在行业污染密集程度存在差异的背景下环境规制对劳动生产率的影响，并以资本深化水平为中介变量，扩展分析资本深化水平对于环境规制影响劳动生产率的门槛效应。研究表明：①环境规制与劳动生产率之间存在倒“U”型关系，当环境规制强度跨越门槛值时，环境规制将会导致劳动生产率的下降；此外环境规制与劳动生产率的关系随着行业污染密集程度的不同而存在显著差别。②资本深化在环境规制与劳动生产率之间的中介效应显著且为正，即资本深化有助于更好发挥环境规制对劳动生产率的提升作用。③资本深化的中介作用存在双重门槛效应，在资本深化的不同门槛区间内，环境规制对劳动生产率的提升作用程度存在差别，随着资本深化门槛值的增加，环境规制对劳动生产率的提升作用逐渐增大。④不同资本密集型行业中资本深化中介作用门槛效应的发挥存在显著差异：在高资本密集行业中，资本深化中介作用具有单门槛效应；而在低资本密集行业中，资本深化的中介作用具有双重门槛效应，且在不同门槛区间内环境规制对劳动生产率的提升作用明显高于高资本密集行业。因此通过丰富环境手段、合理制定环境规制强度、优化资本深化模式有助于增强环境规制对劳动生产率的提升作用，以推进经济健康发展，实现建设美丽中国的伟大目标。

关键词环境规制；资本深化；劳动生产率；中介效应

中图分类号F242文献标识码A文章编号1002-2104（2018）07-0158-09DOI：10.12062/cpre.20180115

当前环境污染、资源耗竭等生态问题对经济发展的制约作用日益凸显，中国依赖高要素投入的传统发展方式面临严峻挑战，要素生产率的提高成为未来中国经济持续增长的主要动力。劳动生产率对经济增长具有较强的引动关系，是促进经济增长的重要变量，而资本深化是劳动生产率提升的重要来源，对提高劳动生产率具有十分重要的作用。环境问题严重影响了居民身体健康和生活质量，进而引起了社会大众和各级政府的高度重视。为治理环境问题，国家出台了多方面的应对措施，环境规制应时而生。环境规制的实施对中国发展方式产生了一系列冲击。而环境规制的冲击是否会对中国未来经济增长造成较大压力，关键要看环境规制与要素生产率之间相互关系。资本深化是影响劳动生产率的重要因素，因此探讨环境规制、资本深化对劳动生产率的影响对于实现环境保护与经济增长的双赢具有现实意义。

1文献综述

近年来，随着对环境规制问题研究的日益深入，其与劳动生产率的关系成为探讨的热点。Becker[1]和Fujii等[2]认为环境规制的实施使得企业将更多的生产性资源用于环境治理这一非生产性活动进而导致劳动生产率的下降；而Lanoie P 等[3] 和Peng R[4]则认为环境规制能够改善环境质量，提高劳动者身体健康水平，推进清洁技术创新以及资源利用水平的提升进而对劳动生产率具有显著正向影响。由此可见，由于研究视角、研究方法等方面的差异，学术界的研究结论并不具有稳健性，学者们关于环境规制对于劳动生产率的作用并未达成一致意见。

关于环境规制对劳动生产率的影响机制研究主要集中于以下两个方面。一方面，环境规制的实施能够通过环境治理影响劳动者行为进而影响劳动生产率，该方面的研究主要集中于环境污染对于劳动者身体健康状况的影响。Willianms[5]认为环境污染的减少会改善劳动者的身体健康进而提高劳动生产率，并对劳动供给产生影响。此外，Mayeres 和Regemorter[6]指出环境规制引起的环境质量改善能够降低劳动者医疗费用的支出，提升劳动者的实际收入与可支配时间，进而提升劳动生产率，但实证分析发现环境规制的上述回馈效应十分微小。Hanna和 Oliva[7]利用局部均衡模型将空气质量量化进入劳动者效用函数后发现，空气质量的改善降低了劳动者工作无效率的状况。另一方面，环境规制的实施对企业行为产生影响进而对劳动生产率具有间接影响。环境规制引起企业生产成本的上升，导致企业缩减生产规模，减少对劳动力的需求。Mishra和Smyth[8]使用中国上海企业层面数据为基础，指出无论政府环境或企业实施自我管制均对劳动者工资具有Hippocket效应，企业会通过降低工人工资达到转嫁环境遵循成本，但对工资减少的幅度有限，控制污染对平均时薪的下降幅度控制在138%～188%之间。V.Mishra 和R.Smyth[9]指出企业污染管理成本转嫁行为降低了劳动者的工资水平。但Kim K [10]指出由于环境规制类型、行业性质的差异，环境规制对劳动者工资水平的影响也并不一致。Morgenstern等[11]部分学者持相反观点，认为环境规制对就业和工资的影响并不明确，应该结合多种相关因素综合分析。

通过梳理上述文献可知，当前鲜有文献从资本深化视角探讨环境规制对劳动生产率的影响。黄浩[12]认为资本水平与全要素生产率共同决定企业的劳动生产率，但由于短期内全要素生产率难以发生根本性变动，因此资本要素对劳动生产率的作用更为明显。吴海民[13]指出资本深化通过“德拉格兰德维尔效应”推动产出增长，然后带动劳动生产率更快的增长，即产生“科尔多-凡顿效应”。而Jason[14]认为对于不同的资本密集水平的行业来讲，资本密集度越高的行业资金成本越高，承受的风险越大，因此更有条件创造更高的劳动生产率；Koch 和Mcgrath[15]通过实证分析指出资本密集度越高的行业需要更多高技能劳动力，因此会加大对劳动者的筛选与培训力度，从而提高劳动生产率；Rhokeun[16]分析认为资本密集度越高的企业工资在总成本中所占比例较小，因而企业更愿意支付较高的工资，以激励员工提高工作效率。随着环境问题的日益凸显，环境规制强度不断增加，对中国传统发展模式产生了强烈冲击，中国资本深化模式、结构发生了一系列改变进而对劳动生产率产生了根本性影响。

基于上述文献梳理，本文在分析环境规制对劳动生产率的直接影响同时，从新的视角，将资本深化作为中介变量，分析环境规制对劳动生产率的间接影响，丰富环境规制与劳动生产率关系的研究。

2理论分析与研究假设

2.1环境规制对劳动生产率的影响

环境规制与劳动生产率之间存在负向相关关系。环境规制的实施使得企业将部分资本、劳动和能源转投于环境治理，即环境规制对企业生产性资源产生挤占效应，进而引起企业生产率的下降。具体来说，企业环境治理活动的实施需要耗费人力资源，引致劳动者从生产性活动进入环境治理领域进而影响劳动生产率；为应对环境规制强度的不断增加，企业需要投入大量资金用于清洁生产以及对原有生产设备、生产工艺的改进，该行为引致资金从生产性活动进入环境治理领域进而影响劳动生产率。综上，环境规制引致生产性资源流入环境治理这一非生产性领域进而对劳动生产率产生负面影响。基于此，提出假设1a。

假设1a：环境规制会降低中国工业行业劳动生产率

环境规制与劳动生产率之间存在正向相关关系。环境规制对劳动生产率的正向影响可以从降低企业生产成本、技术创新补偿等角度加以分析。一方面，環境规制的实施改善了劳动者生活环境，提升了劳动者健康水平，降低了企业用于劳动者医疗保险等方面费用的同时提升了劳动生产率，此外随着劳动者对非货币性因素关注度的提升，环境质量的改善能够提高企业对高素质人才的吸引力，改善企业劳动人员结构，对劳动生产率的提升具有显著促进作用；另一方面，为应对环境规制，企业增强研发投入，推进清洁技术的创新，在一定程度上抵消了资本挤占对劳动生产率造成的负面影响。基于此，提出假设1b。

假设1b：环境规制会提高中国工业行业劳动生产率

2.2资本深化对环境规制与劳动生产率的传导与调节机制

环境规制不仅通过“环境-经济”直接路径对劳动生产率产生影响，还会通过间接影响资本深化对劳动生产率产生影响。环境规制的实施虽然对生产性资本存量产生了一定的挤占效应，但引导资本从传统高污染、低收益的行业流向高技术、高附加值行业，改变了传统的资本深化结构与模式，提升了资本深化效应。杨文举[17]分析发现，虽然资本深化对劳动生产率有显著的促进作用，但其作用的发挥受到资本-劳动替代弹性的影响。当资本-劳动替代弹性大于1时，资本深化能够通过“德拉格兰德威尔效应”与“卡尔多凡顿效应”的综合作用促进劳动生产率的提高。对于资本深化程度不同的行业来讲，受到行业特征、产业规模、国家干预等因素的影响，环境规制对劳动生产率的作用存在显著差异。综上分析，提出：

假设2：环境规制不仅通过“环境-经济”效应直接影响行业劳动生产率，而且通过资本深化水平的中介效应影响劳动生产率。

假设3：在资本深化程度较高的行业，环境规制对于劳动生产率的提升作用明显低于资本深化程度较低的行业。

3模型设定与变量选取

3.1固定效应模型设定

结合上文的理论分析，根据环境规制对劳动生产率的影响机制以及相关影响因素，本文构建如下计量方程，并对假设1a、1b进行检验：

lnLPit=β0+β1lnERit+β2lnERit2+β3lnCDit+β4Xit+ε0（1）

式中，被解释变量（LP）为劳动生产率，衡量一定时间内单位劳动投入的产出指标，反映行业劳动者从业生产活动的能力与效率。张海峰等[18]、唐东波[19]、谢凡等[20]学者将地区层面的劳动生产率衡量通过地区国内生产总值与地区劳动就业数的比值加以表示；孙浦阳等[21]、杨天宇等[22]将行业层面的生产率以行业国内生产总值与相应行业就业量的比值加以衡量。由于本文研究对象为35个工业行业，因此借鉴蔡宏波[23]的测算方法，使用各行业工业总产值与全部从业人员年平均人数的比值表示，前者以各行业工业品出厂价格指数折算为以2005年为基期的不变价。

环境规制（ER）是本文核心解释变量。李小平等[24]指出由于行业环境规制的实施受自身意愿以及能力等因素的影响，因此衡量较为困难。本文借鉴董敏杰等[25]的做法，采用行业废水废气年度运行费用和污染治理投资之和与行业总产值的比值表示环境规制强度，前者是对行业环境规制力度的直接衡量，后者则是对行业污染治理意愿的描述。考虑环境规制对劳动生产率的影响具有非线性关系，因此本文引入环境规制的平方项作为解释变量。

控制变量（X）包括行业规模、技术水平以及就业密度三个变量。行业规模（IS）采用年末总资产加以衡量，并利用固定资产投资价格指数进行平减。克鲁格曼认为全要素生产率增长等同于技术进步水平，因此本文以全要素生产率作为技术水平的代理变量。本文全要素生产率（TFP）的测算利用deap2.1软件，通过选用三个投入指标（企业单位数、总资产、全部从业人员年平均人数）与两个产出指标（工业总产值、产品销售收入）运算获取。就业密度（ED）指标代表行业集聚水平，本文采用各行业全部从业人员平均人数占行业全部从业人员平均人数的比重代表行业的专业化水平。

3.2中介效应模型设定

上述劳动生产率影响因素计量模型的设定，说明了环境规制对劳动生产率的直接影响。在此基础上，为进一步分析行业环境规制通过资本深化对劳动生产率产生的间接影响，本文借助中介效应模型加以验证。中介效应模型表明，自变量X对因变量Y的影响可以分解为两部分加以说明，一是X对Y的直接影响，二是X通过中介变量M对Y产生间接影响。中介变量是自变量对因变量产生间接影响的内部传导媒介。本文借鉴温忠麟等[26]关于中介效应的检验程序，通过构建以下模型对资本深化的中介效应进行实证分析。

lnLPit=β0+β1lnERit+β2lnERit2+β3Xit+ε0（2）

lnCDit=α0+α1lnER+α2lnISit+α3lnTFPit+α4lnGPit+α5lnFIit+α6lnW+ε0 （3）

lnLPit=η0+η1lnERit+η2lnERit2+η3lnCDit+η4lnXit+ε0 （4）

行业资本深化程度（CD）以行业资本密集度加以衡量。资本密集度则通过行业资本存量与行业全部从业人员平均人数之比表示。资本存量的计算方法采用永续盘存法，具体计算公式为：Kt=It+（1-r）Kt-1。其中，Kt表示第t年的资本存量，Kt-1表示第（t-1）年的资本存量，It表示第t年的投资额，r表示平均折旧率。

本文采用Young[27]的做法，基年的资本存量以基期固定资本总额除以10%作为初始的资本存量指标，并采用盛艳燕等[28]的方法，以固定资本形成总额作为当年投资流量指标，由于数据获取限制，本文以固定资产投资代替。折旧率则采用张军等[29]的方法采取9.6%。测算方法如下：

各期分行业实际固定资产投资

It=各期分行业固定资产投资×100各期固定资产价格指数

2006年分行业资本存量

Kt=2005年分行业固定资产投资10%×（1-r）+Ir

政府作用力量（GP）借鉴宫旭红等[30]的做法，选取行业国家資本占行业总产值的比值作为政府作用的衡量指标，它直接反映了在行业发展过程中政府在资本深化中的作用。工资水平（W）采用城镇行业在职人员平均工资加以衡量，并通过居民消费价格指数进行平减。行业对外开放程度（FI）采用行业中外商以及港澳台企业投资额表示。

3.3数据来源及描述性统计

3.3.1数据来源

本文以2005—2015年中国35个工业行业面板数据为样本进行计量分析（不涉及港澳台等省区）。样本企业选定为工业行业规模以上企业。由于工业行业中其它采矿业、水的生产和供应业、废弃物综合利用业数据的缺失，因此加以剔除；由于2011之后《中国工业统计年鉴》将塑料和橡胶制品业合并为一个行业，因此对2011年之前的数据进行合并整理。本文所用数据主要来源于2004—2016年《中国统计年鉴》《中国工业统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国环境年鉴》以及EPS数据平台。

3.3.2行业污染程度分类

此外本文根据环境规制强度的差异，将35个工业行业划分为重度污染行业、中度污染行业以及轻度污染行业三大类（见表1）。

4计量结果与分析

本文通过固定效应模型分析环境规制与劳动生产率之间的相互关系，并对假设1进行验证与完善；通过构建中介效应模型，对资本深化在环境规制与劳动生产率之间存在的中介作用进行检验，并对假设2进行验证；通过构建门槛效应模型，分析资本深化在环境规制与劳动生产率之间的中介作用的门槛效应，对假设2进行完善；通过将35行业划分为高资本密集型行业、低资本密集型行业两种类型对资本深化的调节效应进行分析，对假设3进行验证。

4.1环境规制与劳动生产率

根据环境规制与劳动生产率的分析方程（1），探讨环境规制对劳动生产率影响。根据Hausman检验结果显示应当选择固定效应模型进行分析，具体实证结果见表2。

表2中，从全行业层面来看，环境规制以及平方项均对劳动生产率产生显著影响。环境规制平方项对劳动生产率的系数显著为负，说明环境规制与劳动生产率之间存在倒“U”型关系，结合环境规制系数的正向特征，说明当前中国工业行业环境规制强度正处于倒“U”型的左端。上述结论推翻了假设1a、1b，证明了环境规制与劳动生产率之间存在非线性关系。

根据行业污染程度分类的实证结果分析可知，重度污染、中度污染以及轻度污染行业中环境规制系数均显著为正，重度污染、中度污染行业环境规制平方项均显著为负，轻度环境规制污染平方项并不显著。上述结果表明，当前随着环境规制政策日益趋紧，重度、中度污染行业劳动生产率对环境规制的反应均较为强且两者关系呈现倒“U”型特征，而与之相比，轻度污染行业劳动生产率与环境规制之间呈现线性关系，且对环境规制的敏感度显著低于中度污染行业。出现上述现象的主要原因为：重度、中度污染行业多属于资源密集型或劳动密集型行业，在强环境规制的作用下，绿色技术创新压力及末端污染治理方面都需要劳动生产率的提升以适应行业绿色发展需要；轻度污染行业多属于技术密集型行业，行业劳动生产率已处于相对较高水平，此外轻度污染行业受到环境规制的强度较弱，因此轻度污染行业劳动生产率对环境规制的反应敏感度相对较弱。

控制变量的回归结果表明：资本深化程度对劳动生产率的影响显著为正，全行业总体系数为0.862。行业资本密集度的提升能够增强单位劳动力的资本量，进而促进劳动生产率的上升。按污染程度分类，中度污染行业资本深化水平对劳动生产率的提升作用最强，重度污染行业资本深化系数最小，源于重度污染行业环境规制对单位劳动力资本水平的“挤出”效应较大。从全行业层面上看，行业规模水平系数显著为正，按污染程度分类，重度与轻度污染行业的行业规模水平系数均显著为正，而中度污染行业并不显著。原因在于环境规制的政策驱动下，重度、轻度污染行业会通过适度调整行业规模以达到降低环境治理成本的目的，而行业规模的调整能够增强行业内外企业竞争环境，进而促进企业提升劳动生产率水平。对于中度污染行业，环境规制下行业规模调整效应并不显著，进而对劳动生产率的影响并不明显。从全行业以及污染分类各行业来看，全要素生产率对劳动生产率的影响并不显著，借鉴金春雨等[31]的思路原因可能在于对于各行业劳动生产率来说生产要素积累效应对其增长率远高于全要素生产率的增长。与全要素生产率对劳动生产率的影响相似，行业就业密度对劳动生产率的影响也不显著，说明当前环境规制背景下就业密度对各行业的劳动调节作用并不明显。

4.2中介效应检验

环境规制通过“环境-经济”直接效应以及通过资本深化的中介效应对劳动生产率产生影响。根据前文中介效应模型的设定，对公式（2）～（4）进行验证。根据Hausman检验结果，公式（2）～（4）的实证分析均采用固定效应模型，具体实证结果见表3。

由表3可知，环境规制的一次项系数对劳动生产率的总效应显著为正，而二次项系数显著为负，表明环境规制与劳动生产率之间存在非线性关系。传统理论认为环境规制的实施能够提升改善劳动力的生活环境，提升劳动者身体健康水平，从而对劳动生产率产生一定的正向作用，但当环境规制强度较高时会对劳动生产率的主要影响因素，如技术研发投入、资本投入等产生挤占效应，从而导致劳动生产率的下降。

由于环境规制对劳动生产率具有显著影响，因此中介效应检验可以继续进行。表3中方程（3）的回归结果表明了环境规制对资本深化水平的影响，回归系数在1%的水平上显著为正，说明环境规制能够有效提升资本深化程度。环境规制强度的增加会显著增加企业成本，降低竞争优势，为破解企业发展困境，企业会加大清洁技术研发、创新人才引进等方面的资金投入，从而实现资本深化的目的。

根据方程（4）的回归结果可知，环境规制与资本深化的系数均显著。以上结果说明环境规制对劳动生产率具有直接影响，且影响呈现非线性特征。环境规制通过资本深化对劳动生产率具有间接影响，且间接影响系数为0862，在1%的水平上显著。

从表3可以看出，行业規模对劳动生产率具有正向影响。不加入资本深化时其系数为3.611，加入资本深化后其系数为1.254，且均在1%的水平上显著。在企业发展初级阶段，产业规模较小、竞争能力有限，此时劳动力自身素质较差， 边际产出较低，劳动力生产率普遍不高。但随着产业规模的增加，行业吸纳资金、人才等能力不断提升，劳动生产率相应提高。

4.3门槛效应分析

由前文分析可知，环境规制与劳动生产率存在倒“U”型关系，环境规制与资本深化存在显著正向关系，且资本在设定门槛效应之前需要对其具体形式进行检验，为确定门槛值的个数，本文借鉴Hansen[32]的做法运用Bootstrap抽样法模拟似然比统计量，估计门槛值及其相关统计量，具体结果见表4。根据表4结果，单一门槛的F统计量在1%的水平上显著，双重门槛的F统计量在10%的水平下显著，三重门槛的F统计量不显著，因此认为资本深化存在双重门槛效应。在资本深化不同门槛区间内环境规制通过资本深化对劳动生产率的影响存在差异，因此本文以资本深化的不同门槛值设定虚拟变量，生成与环境规制的交叉项，研究环境规制与劳动生产率之间的非线性关系。门槛模型设定如下：

lnLPit=η0+η1lnXit

+β1lnERit·I（lnCD≤γ1）+

β2lnERit·I（γ1

β3lnERit·I（lnCD>γ2）+ε0

（5）

由表4可知，根据资本深化水平可以将全行业分为三个区间，表5给出了在资本深化不同区间内环境规制对劳动生产率的回归结果。从表5可知，资本深化中介变量的引入丰富了环境规制与劳动生产率之间的非线性关系，其中介作用的发挥主要表现为对环境规制与劳动生产率正向关系的传导。在资本深化不同门槛区间内，环境规制对劳动生产率的作用系数显著为正且递增，说明随着资本深化程度的加深，环境规制对劳动生产率的提升作用逐渐增强。行业资本深化程度的提高增加了劳动力单位资本量，能够吸引高技术劳动者进入的同时推动企业清洁技术的研发，环境规制的创新补偿效应更好地发挥，实现劳动生产率的提升。

4.4调节效应分析

以全行业为研究对象的情况下，环境规制与劳动生产率之间存在倒“U”型非线性关系，资本深化的中介作用具有阶段性特征，主要表现对环境规制与劳动生产率正向关系的传导。为对资本深化水平在环境规制与劳动生产率之间的调节作用进行分析，本文将所有行业高资本密集行业、低资本密集行业对假设3进行验证。

根据表6、表7可知，高资本密集行业中，资本深化在环境规制与劳动生产率之间具有单门槛效应，且在资本深

化程度低于门槛值时环境规制对劳动生产率的提升作用

并不显著，当资本深化程度高于门槛值时环境规制对劳动生产率的系数为0.078，在10%的水平下显著。根据表8、表9可知，低资本密集行业中，资本深化在环境规制与劳动生产率之间具有双重门槛效应，且在不同门槛区间内环境规制对劳动生产率的提升作用逐渐增强。通过对比可知，资本深化水平对环境规制与劳动生产率之间显著调节作用，在低资本密集行业中，随着资本深化程度的提升，环

境规制对劳动生产率的正向作用会逐步增加。但在高资

本密集行业中，环境规制对劳动生产率的正向作用明显低于低资本密集度行业。主要原因在于对于高资本密集度行业中，环境规制强度的增加会对企业生产性资本投入产

生挤占效应加大，继而对劳动生产率的提升产生负面效果。

5研究结论及政策含义

在资源约束日益趋紧的背景下，环境规制对中国的资本深化模式和劳动生产率将产生怎样的影响，如何协调三者之间的关系，备受社会各界的关注。本文将资本深化作为中介变量，分析环境规制与劳动生产率的传导机制，运用中国2005—2015年35个行业的面板数据，通过构建固定效应模型、门槛效应模型进行实证分析。研究结果发现：①环境规制与劳动生产率之间存在倒“U”型非线性关系，且当前中国正处于倒“U”型的左端，环境规制能够有效促进劳动生产率的提升，但两者相互关系受到行业污染密集程度的影响；②资本深化在环境规制与劳动生产率之间的中介效应显著，且中介效应显著为正；③资本深化在环境规制与劳动生产率之间具有门槛效应，环境规制在不同的资本深化区间内对劳动生产率的影响并不相同，随着资本深化程度的加深，环境规制对劳动生产率的影响逐渐增加，说明行业资本深化水平的加深有利于环境规制对劳动生产率的提升；④在不同资本密集度行业中资本深化的门槛作用特征及影响系数存在明显差异，高资本密集行业中资本深化在环境规制与劳动生产率之间的中介作用明显低于低资本密集行业。

本文研究结果的政策含义如下：①环境规制强度的设定需要充分考虑当前中国经济发展的现实情况，采取因地制宜的原则，根据企业性质、企业污染密集水平的差异进行综合分析与判断，避免高强度环境规制对企业成本的过度挤占，进而降低行业劳动生产率；②鉴于资本深化在环境规制与劳动生产率之间的正向传导作用，因此需要正确处理环境规制、资本深化对劳动生产率的影响。通过推进企业技术创新能力、加强人力资本投入等手段，实现行业资本深化能力的优化，提高行业整体资本深化水平，这对于提升行业劳动生产率具有重要意义。

（编辑：刘照胜）

参考文献（References）

[1]BECKER R A. Local environmental regulation and plantlevel productivity[J]. Ecological economics， 2011， 70（12）：2516-2522.

[2]FUJII H， IWATA K， KANEKO S， et al. Corporate environmental and economic performance of Japanese manufacturing firms： empirical study for sustainable development[J]. Business strategy & the environment， 2013， 22（3）：187–201.

[3]AMBEC S， LANOIE P. When and why does it pay to be green？[R]. 2007.

[4]PENG R. Does environmental management improve financial performance？ a metaanalytical review[J]. Organization & environment， 2013， 26（4）：431-457.

[5]LII R C W. Environmental tax interactions when pollution affects health or productivity [J]. Journal of environmental economics & management， 2002， 44（2）：261-270.

[6]MAYERES I， REGEMORTER D V. Modelling the health related benefits of environmental policies and their feedback effects： a CGE analysis for the EU countries with GEM-E3[J]. The energy journal， 2008， 29（1）：135-150.

[7]HANNA R N， OLIVA P. The impact of inspections on plantlevel air emissions[J]. The B.E.journal of economic analysis & policy， 2010， 10（1）：19-19.

[8]MISHRA V， SMYTH R. Environmental regulation and wages in China[J]. Journal of environmental planning & management，2012，55（8）：1075-1093.

[9]VINOD M， RUSSELL S. Environmental regulation and wages in China[J]. Journal of environmental planning & management， 2012， 55（8）：1075-1093.

[10]KIM K. The effects of the clean air act on local industrial wages in the presence of wage spillovers[R]. 2013.

[11]MORGENSTERN R D， PIZER W A， SHIH J S. Jobs versus the environment： an industrylevel perspective[J]. Journal of environmental economics & management， 2002， 43（3）：412-436.

[12]黄浩.中国制造业资本深化与劳动力就业关系实证检验[J]. 统计与决策， 2016（14）：129-132.[HUANG Hao. An empirical test on the relationship between deepening Chinas manufacturing capital and labor employment [J]. Statistics & decision， 2016 （14）： 129-132.]

[13]吳海民. 资本深化带来了劳动生产率下降吗[J]. 财经科学， 2013（9）：40-50. [WU Haimin. Depletion of capital brought about a decline in labor productivity？ [J]. Finance and ecnomics， 2013 （9）： 40-50.]

[14]JANSON H. Modelling crosssectional profitability and capital intensity using panel corrected significance tests[J]. Applied financial economics， 2008， 18：1501-1513.

[15]KOCH M J， MCGRATH R G.Improving labor producitibivity：human resource management policies do matter [J]. Strategic management journal， 1996， 17（5）：335-354.

[16]RHOKEUM P. Selfmanaging teams and employee attitudes： the moderating role of capital intensity[J]. International journal of human resource management， 2012， 23（4）：714-730.

[17]杨文举. 技术效率、技术进步、资本深化与经济增长：基于DEA的经验分析[J]. 世界经济， 2006（5）：73-83. [YANG Wenju. Technical efficiency， technological progress， capital deepening and economic growth： empirical analysis based on DEA [J]. The journal of world economy， 2006 （5）： 73-83.]

[18]张海峰， 姚先国， 张俊森. 教育质量对地区劳动生产率的影响[J]. 经济研究，2010（7）：57-67. [ZHANG Haifeng， YAO Xianguo， ZHANG Junsen.Effects of educational quality on regional labor productivity [J].Economic research journal， 2010 （7）： 57-67.]

[19]唐东波.垂直专业分工与劳动生产率：一个全球化视角的研究[J].世界经济，2014（11）：25-52.[TANG Dongbo. Vertical professional division and labor productivity： a global perspective [J]. The journal of world economy， 2014 （11）： 25-52.]

[20]谢凡， 杨兆庆. 环境规制对劳动生产率的影响——基于京津冀面板数据联立方程组模型分析[J]. 西北人口， 2015（1）：85-90. [XIE Fan， YANG Zhaoqing. Effects of environmental regulation on labor productivity： a simultaneous analysis based on panel data of Beijing， Tianjin and Hebei [J]. Northwestern population， 2015 （1）： 85-90.]

[21]孙浦阳， 韩帅， 许启钦. 产业集聚对劳动生产率的动态影响[J]. 世界经济， 2013（3）：33-53. [SUN Puyang， HAN Shuai， XU Qiqin.Impact of industrial agglomeration on labor productivity [J]. The journal of world economy， 2013 （3）： 33-53.]

[22]杨天宇， 姜秀芳. 产业结构变迁、劳动力市场扭曲和中国劳动生产率增长放缓[J]. 经济理论与经济管理， 2015， V35（4）：57-67. [YANG Tianyu， JIANG Xiufang. Changes in industrial structure， distortion in labor market and slowdown of labor productivity growth in China [J]. Economic theory and business management， 2015， V35 （4）： 57-67.]

[23]蔡宏波. 外包与劳动生产率提升——基于中国工业行业数据的再检验[J]. 数量经济技术经济研究， 2011（1）：63-75. [CAI Hongbo. Outsourcing and labor productivity rethinking： based on retesting of Chinas industrial sector data [J]. Journal of quantitative & technical economics， 2011 （1）： 63-75.]

[24]李小平， 卢现祥， 陶小琴. 环境规制强度是否影响了中国工业行业的贸易比较优势[J]. 世界经济， 2012（4）：62-78. [LI Xiaoping， LU Xianxiang， TAO Xiaoqin.Whether the intensity of environmental regulation affects the comparative advantage of Chinas trade in industry [J].The journal of world economy， 2012 （4）： 62-78.]

[25]董敏杰. 環境规制对中国产业国际竞争力的影响[J]. 中国工业经济， 2011（3），57-67. [DONG Minjie.Effect of environmental regulation on international competitiveness of Chinese industry [J]. China industrial economics， 2011 （3）， 57-67.]

[26]温忠麟， 叶宝娟. 中介效应分析：方法和模型发展[J]. 心理科学进展， 2014， 22（5）：731-745.[WEN Zhonglin， YE Baojuan. Intermediary effect analysis： development of methods and models [J].Progress in psychological science， 2014， 22 （5）： 731-745.]

[27]YOUNG A. Gold into base metals： productivity growth in the Peoples Republic of China during the reform period[J]. NBER working papers，2003，111（6）：1220-1261.

[28]盛艳燕， 李铁斌. 从行业资本密集度看实际工资提升劳动生产率的门槛效应[J]. 广东财经大学学报， 2015， 30（4）：26-34. [SHENG Yanyan， LI Tiebin. Threshold effect of real wages raising labor productivity from industry capital intensity [J].Journal of Guangdong University of Finance and Economics， 2015， 30 （4）： 26-34.]

[29]张军，吴桂英，张吉鹏.中国省际物质资本存量估算：1952—2000[J]. 经济研究，2004（10）：35-44.[ZHANG Jun， WU Guiging， ZHANG Jipeng. Estimation of interprovincial material capital in China： 1952-2000[J]. Economic research journal， 2004（10）：35-44.]

[30]宮旭红， 曹云祥. 资本深化与制造业部门劳动生产率的提升——基于工资上涨及政府投资的视角[J]. 经济评论， 2014（3）：51-63. [GONG Xuhong， CAO Yunxiang. Capital deepening and improvement of labor productivity in manufacturing sector：from the perspective of wage rising and government investment [J].Economic review， 2014 （3）： 51-63.]

[31]金春雨， 程浩. 中国制造业劳动生产率增长来自全要素生产率变动还是要素积累效应——基于状态空间随机前沿面板模型的计量分析[J]. 统计与信息论坛， 2015， 30（7）：30-38.[ JIN Chunyu， CHENG Hao. Chinas labor productivity growth in manufacturing from total factor productivity changes or factor accumulation effectBased on the state space stochastic front panel model of the econometric analysis [J].Journal of statistics and information， 2015，30 （7）：30-38.]

[32]HANSEN B E. Threshold effects in nondynamic panels： estimation， testing， and inference [J]. Journal of econometrics， 1999，93（2）：345-368.