环境规制对就业规模和就业结构的影响——基于异质性视角

马骥涛，郭 文

(1.北京大学 经济学院，北京 100871；2.南京财经大学 会计学院，江苏 南京 210046)

一、问题的提出

党的十八大以来，中央政府将生态文明建设作为统筹推进“五位一体”总体布局和协调推进“四个全面”战略布局的重要内容，谋划开展了一系列根本性、长远性、开创性的工作。2017年政府工作报告中指出“加大生态环境保护治理的力度”，并首次提出“打好蓝天保卫战”的目标。2018年政府工作报告提出“巩固蓝天保卫战成果”。尤其是党的十九大，站在历史和全局的角度将生态文明建设提升到中华民族永续发展千年大计的高度，要实现两个一百年“奋斗目标”，必须树立和践行绿水青山就是金山银山的理念，坚持节约资源和保护环境的基本国策，必须坚定不移贯彻创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念。到2020年，生态环境质量要得到总体改善，生态环境保护水平要同全面建成小康社会总目标相适应，到2035年，生态环境质量实现根本好转，美丽中国目标基本实现。因此，环境治理将成为与经济、民生并列发展的重要国策，实施恰当的环境规制成为打赢蓝天保卫战、碧水保卫战、净土保卫战的必要举措。但实施环境规制在短期内会加大企业运营成本、关停部分工厂和淘汰落后设备等，会对企业利润、就业人员数量和就业结构带来一定的压力。而“就业是最大的民生”，未来五年在经济和环境发展的同时就业规模和就业质量也要得到显著改善。因此，实施环境规制的同时要考虑其对就业的影响，要充分研究环境规制对不同省份就业的影响，从而因地制宜，制定最合适的环境规制政策。本文立足于异质性视角，试图分析环境规制对就业的重要方面——就业规模和就业结构的影响，即环境规制通过经济生产系统的传导，将如何影响中国各省份的就业规模和就业结构？这也是学术界关注和讨论的焦点问题。

对于环境规制影响就业规模的相关研究，现有观点分为三种：一是早期的学者大多关注环境规制的成本增长效应，Henderson[1]与Greenstone[2]认为严格的环境规制会增加企业的生产成本，弱化企业成本竞争力，导致企业生产规模减小，雇佣劳动力的数量减小，从而得出环境规制对居民整体就业规模有负向影响的结论。也有学者验证了碳减排政策对居民就业的负向影响，Kahn和Mansur[3]与Sun和Emery[4]都认为趋紧的碳税政策不利于当地就业规模的增加。二是有学者认为适当的环境规制能够实现环境改善和就业增长的双重红利。Morgenstern等[5]采用美国工业行业的实际运营数据验证了环境规制对就业的增长效应。陈媛媛[6]的实证研究也支持这一假说。三是有学者认为环境规制对就业规模的影响方向不确定，即环境规制对就业规模的影响还受到行业类型、产业结构、技术创新的属性、劳动力熟练程度以及劳动力成本份额等其他环境因素的影响。

关于环境规制对就业结构的影响，现有国内外的相关研究文献较少。理论基础来自于Walter和Ugelow[7]提出的“污染避难所”假说，即环境规制会导致环境污染较重的产业向相对宽松的地区转移，从而对地区就业结构产生影响。Wagner和Timmins[8]也认为环境规制通过影响地区间的产业转移对地区就业结构产生影响。而张先锋等[9]则是从实证的视角验证了环境规制对中国就业结构的影响程度及其方向。Wagner和Timmins[8]以产业结构变动为桥梁，连接了环境规制指标与就业结构指标，认为环境规制政策要求企业采用先进的绿色生产技术，将推动高技能劳动力就业对低技能劳动力就业的替代；张先锋等[9]则直接检验了环境规制对异质性劳动力的影响。

综上所述，国内外关于环境规制对就业影响的研究文献大多集中于环境规制对区域就业规模的影响，且未能得出一致结论。然而，环境规制对于就业结构的影响更多体现为区域间的就业分布[10]。并且，鉴于中国目前“用工荒”和“大学生就业难”的实际矛盾，环境规制对就业结构的影响值得关注。因此，针对现有文献的上述不足，本文试图从以下三方面进行拓展：一是同时关注就业规模和就业结构两个指标，验证环境规制强度与就业规模的U型关系，并分析环境规制强度对就业结构的影响。二是进一步讨论现阶段中国各省环境规制强度在U型曲线上的位置，测算省级最优规制强度，明确中国各省份现阶段环境规制强度的调整方向。三是基于省际异质性视角，从污染程度和产业结构两个角度划分省份类型，分别检验环境规制对不同省份类型就业规模和就业结构的影响，以期提出具有差异性和针对性的环境规制政策。

二、理论分析与研究假设

环境规制对就业规模和就业结构的影响最终取决于企业在环境规制条件下的生产决策。柯布—道格拉斯生产函数认为，企业的投入要素包含劳动力和资本。在考虑环境规制的条件下，Cole等[11]认为，企业的环境污染也可以作为一项投入要素引入生产函数，环境规制强度类似于企业环境污染投入要素的价格。那么，考虑环境污染投入的企业生产函数为：

Y=A(t)EαLβKγCλ

(1)

其中,Y表示企业的整体产出水平；E、L、K、C分别表示企业的环境污染投入、劳动力投入、资本投入和其他要素投入；α、β、γ、λ分别表示与其对应要素的产出弹性系数，0<α,β,γ<1；A(t)表示技术因素。

企业的利润函数可表示为：

π=pY-eE-lL-kK-cC=pA(t)EαLβKγCλ-eE-lL-kK-cC

(2)

其中,π表示企业利润；p表示企业产品价格；e、l、k、c分别表示企业各项投入要素对应的价格。可用环境污染的价格e来表征环境规制强度。

假设企业依据利润最大化原则配置其要素的投入水平，则劳动力要素投入与环境污染投入的关系式为：

L=eEβ/αl

(3)

环境规制强度可用环境污染的价格e来表示，可求劳动力关于e的偏导，即：

(4)

假设采用δE→e来表示环境污染投入的价格弹性，则：

(5)

环境规制越强，企业的环境污染投入就越小，因此，(∂E/E)/(∂e/e)为负数，为了保证δE→e的非负性，本文在式(5)中加入负号，则环境规制强度对就业规模的影响可表示为：

(6)

其中，βE/αl表示环境规制造成环境污染要素相对价格的变动引起的就业规模的变动，即劳动力要素对环境污染要素的替代效应；(βE/αl)δE→e表示环境规制造成企业生产规模变动引起的就业规模的变动，即环境规制对企业的规模效应。

式(6)表明，环境规制影响就业规模的方向取决于环境污染投入的环境规制弹性δE→e。在环境规制实施的初始阶段，环境污染要素的投入减少速度能高于环境规制的变动，此时δE→e>1，即环境规制的规模效应大于替代效应，环境规制的增强可能导致就业总规模的下降。继续加大环境规制强度带来的企业环境污染较少的数量相对较低，可能出现环境污染要素的投入减少速度低于环境规制变动的情况，此时δE→e<1，即环境规制的替代效应大于规模效应，环境规制的进一步增强会带来就业总规模的增加。

基于上述分析，提出研究假设：

假设1：就业规模上，就业规模随环境规制增强呈现先降后升的趋势，即U型曲线形式。

环境规制对就业结构的影响主要体现在以下两个方面：一方面，严苛的环境规制会促使企业淘汰落后产能进而采用更先进的生产技术，从而增加高技能劳动力对低技能劳动力的绝对替代，进而影响整体的就业结构；另一方面，在环境规制降低总就业规模的阶段，整体的高技能劳动力降低幅度会小于低技能劳动力的降低幅度，从而引起高技能劳动力对低技能劳动力的相对替代，进而影响整体的就业结构。

基于上述分析，提出研究假设：

假设2：就业结构上，环境规制引起高技能劳动力对低技能劳动力的替代。

三、模型构建、变量选择与数据说明

(一)模型构建与变量选择

本文具体探讨环境规制对就业规模和就业结构的影响，因此，被解释变量为就业规模(employ)和就业结构(employ_s)。核心解释变量为环境规制(regulation)。构建模型如下：

employit=β0+β1regulationit+β2(regulationit)2+αXit+εit

(7)

employ_sit=γ0+γ1regulationit+λYit+μit

(8)

其中, i、t分别表示行业和年份；employit表示各省份的就业规模，选取各省份年末从业人员总量来计算；employ_sit表示各省份的就业结构，借鉴唐东波[12]的做法，选择各省份年末从业人员总量中大专及以上学历从业人员所占的比重来计算；regulationit、(regulationit)2分别表示环境规制及其二次项，该指标选取各省污染治理设施运行费用占工业废水排放量的比重来计算；εit、μit表示随机误差项；Xit、Yit分别表示控制变量，包括：经济总量(scale)、资本深化程度(capital)、平均工资水平(salary)、技术水平(technology)和经济增长率(scale_git)。则：

αXit=α1scaleit+α2capitalit+α3salaryit+α4technologyit

(9)

λYit=λ1scale_git+λ2salaryit+λ3technologyit

(10)

其中,scaleit、scale_git分别采用各省历年GDP总值、各省历年GDP总值的增长率。capitalit选取各省固定资产存量来指代，具体计算方法借鉴郭文和孙涛[13]采用的永续盘存法。salaryit选取城镇单位就业人员平均工资来指代。technologyit选取各省R&D经费投入来指代。如Postel-Vinay[14]所述，技术水平的提高对就业规模和就业结构都产生较大影响，因此，本文进一步考察环境规制是否通过促进技术水平的提高而间接地影响就业规模和就业结构。具体方法为在模型(7)和模型(8)中引入环境规制与技术水平指标的交互项，构建新的回归模型(11)和模型(12)。

(11)

employ_sit=γ0+γ1regulationit+γ2regulationit×technologyit+λYit+μit

(12)

(二)数据说明

本文选取2000—2015年中国30个省份的面板数据(鉴于西藏自治区的缺省数据较多，本文剔除该省份)，共480个观察值。数据来源分别为：年末从业人员总量、大专及以上学历从业人员总量、GDP总值数据来自于2001—2016年《中国统计年鉴》计算获得；城镇单位就业人员平均工资数据来自于2001—2016年《中国劳动统计年鉴》；污染治理设施运行费用与工业废水排放量数据来源于2001—2016年《中国环境统计年鉴》以及中国统计局发布的2003—2014年《环境统计资料》；R&D经费投入数据来自于2001—2016年《中国科技统计年鉴》。其中：GDP总值、城镇单位就业人员平均工资、污染治理设施运行费用、R&D经费投入等指标以2000年为基期，采用中国历年CPI指数进行平减处理；固定资产存量等指标采用中国历年固定资产投资价格指数进行平减处理。

四、实证分析

(一)全样本估计结果与分析

本文首先采用SPSS22.0软件计算了各变量间的Pearson相关系数矩阵，结果表明各个变量之间的相关系数值大多小于0.5000，因此，认为样本不存在严重的多重共线性问题，可以进行多元回归分析。另外，在混合OLS模型、随机效应模型和固定效应模型的选择方面，本文采用Eviews5.0软件的F检验和Hausman检验两种方法进行了对比分析，最后选定固定效应模型。全样本数据的估计结果如表1所示。

表1 全样本估计结果

注：*、**和***分别表示通过10%、5%和1%水平上的显著性水平，括号内为t值，下同。

从表1可以看出，模型(1)中环境规制的估计系数为负值，而环境规制指标的二次项的估计系数为正值，且都在5%的水平上显著，验证了假设1。即：在环境规制较为宽松的初期，环境规制强度的增加将导致就业规模的损失，而随着环境规制的持续趋紧，劳动力要素对环境投入要素的替代效应逐渐将逆转其影响方向，环境规制与就业规模的双重红利可能出现，而现阶段环境规制对就业规模的影响主要取决于省份环境规制强度在U型曲线的位置。在控制变量方面，scale和technology的系数估计值均为正数，且分别通过了5%和1%的显著性检验。表明在样本期间，scale、technology对就业规模具有显著地正向影响，各省致力于经济总量的增长和创新技术的投入都有利于就业规模的提高。而Capital的估计结果并未通过显著性检验，可能的解释是现阶段中国各省资本深化带来的就业规模增长的规模效应与资本对劳动力的替代效应在相互角力的过程中互相抵消了。salary对就业规模没有显著的影响。模型(2)中，regulation与technology的交互项及其二次项的系数估计结果都在10%的水平上显著，即环境规制能通过影响技术水平进而间接地影响就业规模，其他解释变量的估计结果基本无变化，此处不再赘述。模型(3)在剔除环境规制效果可能滞后的假设后，将就业规模指标滞后1期，核心解释变量以及控制变量的系数估计结果并无明显变化，环境规制影响就业规模的U型趋势以及经济发展水平、技术投入对就业规模的促进效果依旧成立，这也在一定程度上验证了本文模型估计结果的稳健性。

表1中的模型(4)呈现了环境规制影响就业结构的估计结果，环境规制指标的估计系数为正值，且通过了5%水平上的显著性检验，验证了假设2。在控制变量方面，scale_g、salary和technology的系数估计值均为正数，且分别通过了5%和1%水平上的显著性检验。表明在样本期间，经济增长率、劳动力工资水平和R&D经费投入能显著促进高技能劳动力对低技能劳动力的替代，进而调节就业结构。模型(5)中，regulation与technology的交互项的系数为正值，且在1%的水平上显著，即环境规制能通过影响技术水平，间接促进高技能劳动力对低技能劳动力的替代，进一步影响就业结构。模型(6)在剔除环境规制效果可能滞后的假设后，将就业结构指标滞后1期，核心解释变量以及控制变量的系数估计结果并无明显变化。

(二)按污染程度分类的估计结果与分析

污染排放综合指数的计算考虑了工业废水排放量、二氧化硫排放量、工业烟尘排放量、工业粉尘排放量和工业固体废物排放量五大工业污染物的单位GDP排放量，笔者借鉴郭文等[15]改进的熵值法计算出2011—2015年各省份的污染排放综合指数。将30个省份进行分类，年均污染排放综合指数大于0.0450的为重度污染地区，包括：山西、黑龙江、江西、河南、广西、海南、贵州、云南、甘肃、青海、宁夏和新疆；年均污染排放综合指数大于0.0380、小于0.0450的为中度污染地区，包括：河北、辽宁、江苏、浙江、安徽、福建、山东、湖北和湖南；年均污染排放综合指数小于0.0380的为轻度污染地区，包括：北京、天津、内蒙古、吉林、上海、广东、重庆、四川和陕西。表2列示了估计结果。

表2 估计结果

从表2左半部分可以看出，在就业规模方面，对于重污染地区和中污染地区，环境规制及其二次项的系数估计结果与前文一致，表明环境规制对就业规模的影响较大，而对于轻污染地区，环境规制及其二次项的系数估计都不显著。轻污染地区的各省份相较于其他省份本身受环境规制的影响较小，相应的就业规模的变动受环境规制的影响也有限。Capital的系数估计结果在重污染地区与中、轻污染地区正好相反，其对重污染地区就业规模的作用体现为替代效应，对中、轻污染地区则体现为促进作用。省际异质性导致资本投资对各省份就业规模的影响存在较大差异，最终在相互抵消的作用下导致资本投资对中国整体就业规模不存在显著的影响。

从表2右半部分可以看出，在就业结构方面，regulation、scale_g、salary和technology的系数在三类地区的估计结果仍然为正值且显著，表明环境规制、经济总量、劳动力平均工资水平和技术水平对高技能劳动力替代低技能劳动力的促进作用在各省份始终存在。

(三)按产业结构分类的估计结果与分析

笔者选择2011—2015年中国各省份工业增加值均值占GDP的比重表示产业结构，将30个省份分为工业为主地区、第三产业为主地区(产业结构中第三产业占比大于45%)。第三产业为主地区包括：北京、天津、山西、辽宁、黑龙江、上海、江苏、浙江、广东、海南、重庆、云南和甘肃；工业为主地区包括：河北、内蒙古、吉林、安徽、福建、江西、山东、河南、湖北、湖南、广西、四川、贵州、陕西、青海、宁夏和新疆。表3列示了估计结果。

从表3可以看出,环境规制对两类地区就业结构的影响都是正向的，即推动高技能劳动力对低技能劳动力的替代。Capital对就业规模的影响在两类地区都是显著的，但系数符号则相反。其对第三产业为主地区就业规模的作用体现为替代效应，对工业为主地区则体现为促进作用，可能的原因在于第三产业主要包含多个轻资产的非物质生产行业，资本的投入更多被用于经营活动而非形成固定资产，对劳动力要素具有较强的替代性。

(四)拐点分析

1.环境规制影响就业规模的拐点分析

根据笔者测算，目前中国环境规制影响就业规模U型变化曲线的拐点值为2.4076。而中国各省2000—2015年的排污费征收额均值为2.2746，这表明现阶段中国环境规制的强度仍处于U型曲线的下降阶段，考虑到中国地区经济发展的异质性进一步测算出东部、中部和西部区域环境规制强度分别为2.8827、2.0696和1.8156，分别位于U型曲线的上升阶段、下降阶段和下降阶段。可见，要想实现环境与就业的双重红利，中国还需要继续加强环境规制。

2.按污染程度分类的环境规制影响就业规模的拐点分析

通过笔者的具体测算，中国重污染地区U型曲线的拐点值为3.1544，这个数值大于中污染地区的拐点值(2.6190)，重污染地区U型曲线向中污染地区的右侧移动，表明重污染地区需要更强的环境规制水平才能实现环境改善与就业增长的双重红利。而2000—2015年重污染地区的环境规制强度仅为2.4656，与拐点值尚存在一定差距。从表2可以看出，重污染地区的常数项估计结果明显小于中污染地区，其U型曲线在中污染地区U型曲线的下方，表明在环境规制强度相同的条件下，重污染地区的就业规模低于中污染地区。这同样预示着重污染地区应当加强环境规制强度，尽早的跨过U型曲线的拐点。

3.按产业结构分类的环境规制影响就业规模的拐点分析

从表3可以看出，第三产业为主地区的常数项估计结果明显大于工业为主地区，其U型曲线在工业为主地区U型曲线的上方，这表明在环境规制强度相同的条件下，第三产业为主地区的就业规模高于工业为主地区。主要原因在于，工业是中国环境污染的主要源头，环境规制的实施对工业发展的冲击较大，同时带来的工业就业规模的冲击也较为明显。根据测算，第三产业为主地区就业规模U型曲线的拐点值小于工业为主地区，意味着该地区就业规模U型曲线向左移动，表明第三产业为主地区在较低的环境规制强度条件下实现就业的逆转。

(五)稳健性检验

为保证研究结论的稳健性，笔者选择各省历年排污费征收额占各省份废水排放总量的比重指标来替代前文省份污染治理设施运行费用占工业废水排放量的比重指标重新进行估计。理由在于，征收排污费是各省处理企业排污的主要处罚手段之一，排污费征收额的大小在一定程度上体现了政府对于企业排污的管制程度，其占地区废水排放总量的比重可以作为环境规制强度的表征指标。估计结果与上文的估计结果基本一致，表明本文的分析结果具有稳健性。

五、结论与启示

(一)结论

本文基于柯布—道格拉斯生产函数分析了环境规制对就业规模和就业结构的影响机理，采用2000—2015年中国30个省份的面板数据进行实证检验，并根据省份在污染程度和产业结构方面的异质性做进一步实证研究，得出如下结论：

第一，样本期间环境规制对就业规模的影响呈现U型变化趋势，中国环境规制强度仍处于U型曲线的下降阶段，其规模效应发挥主要作用；环境规制对就业结构具有正向作用，推动了高技能劳动力对低技能劳动力的替代。

第二，经济总量、技术水平对就业规模具有显著正向影响，而资本存量、劳动力工资水平对就业规模的影响并不显著；经济增长率、劳动力工资水平和技术水平能显著促进高技能劳动力对低技能劳动力的替代，进而调节就业结构。

第三，从污染程度分类的视角来看，环境规制对轻污染地区就业规模U型曲线移动没有影响，环境规制影响重污染地区就业规模的U型曲线向右下方移动，污染的程度越大，就业规模U型曲线的拐点值越大。

第四，从产业结构分类视角来看，第三产业为主地区就业规模的U型曲线向左上方移动，其拐点小于工业为主地区，在相同的环境规制强度下，其就业规模也大于工业为主地区。

(二)启示

第一，总体来看，应继续增加环境规制强度。尽管目前中国环境规制正处于实施的“阵痛阶段”，但从发展的眼光来看，只有继续增加环境规制强度，才能在后期跨过环境规制对就业规模影响的U型曲线的拐点，同时，环境规制对企业排污的震慑效果也有利于培养企业及其员工的环保意识。因此，中国“十三五”时期有必要继续提升环境规制强度，推动环境规制强度尽早跨过U型曲线的拐点，最终实现环境改善和就业规模增加的双赢。

第二，加大对劳动力的培训力度，提升高技能劳动力所占比重。随着各省环境规制的加强，高技能劳动力对于低技能劳动力的替代将更加明显。因此，中国“十三五”时期一方面应继续提升居民整体受教育水平，提升劳动力整体素质，从而增强劳动力的整体就业适应性；另一方面还应注重劳动力的技能培训，增强劳动力的再就业能力，缓解由环境规制强度增加引起就业结构调整带来的劳动力替代压力。

第三，根据各省份污染程度实施差异化的环境规制。由于各省污染强度异质性差异的客观存在，各省份在环境规制的选择上应避免“一刀切”的思路，对重污染、中污染和轻污染地区区别对待。同时，由于重污染地区环境规制强度对就业规模的影响最大，并且U型曲线的拐点也最高，应大力加强重污染地区的环境规制强度。

第四，加快产业结构调整，促进产业结构升级。政策制定者也可以通过产业结构的调整和升级来调节环境规制影响就业规模U型曲线的位置，从而促进环境规制强度越过U型曲线的拐点。鉴于第三产业的环境外部性较小，并且有利于U型曲线拐点的减小，各省份应致力于产业结构的高级化，即向“第三产业为主，第二、第一产业共同发展”的产业结构转型，从而更快实现环境改善和就业增长的双赢。