环境规制对工业结构升级的动态影响研究
2021-07-09朱礼才
张 迪，朱礼才
安徽财经大学国际经济贸易学院，安徽蚌埠，233030
1 问题提出
改革开放以来，中国制造业发展迅猛，逐渐形成了门类齐全、结构完整的产业体系。在工业化进程中，能源的大量消耗和污染物的排放对环境承载力提出了挑战。从历年《全球环境绩效指数报告》排名看,中国的环境绩效排名始终处于较为靠后的位置。如何在坚持绿色低碳的前提下发展工业体系成为全球工业结构升级进程中的难题。《中国制造2025》提出的坚持“创新驱动、质量为先、绿色发展、结构优化、人才为本”的方针，为我国打破传统工业化模式，走新型工业化道路指明了方向。
工业结构调整是转变经济增长方式的重要内容。从发达国家的产业发展经验来看，第三产业占比的不断提高是以第二产业的迅猛发展为前提的。因此，第二产业仍应是我国产业升级的着力点[1]。我国经济发展主要依靠第二产业拉动，而第二产业又是污染排放的主要来源，这就造成了经济发展与环境保护之间的矛盾日益凸显。政府通过制定环境规制政策减少工业污染，出台的措施对工业结构升级产生的效果如何值得关注。
2 文献综述
传统学派认为，环境规制通过内部化环境的外部性而增加了企业的成本，迫使企业改变原有的最优生产决策，从而削弱了企业的创新能力和竞争力[2]。Walley等[3]从动态的角度发现，企业并不总是能够作出最优的决策,想要实现通过环境规制政策的实施来促进企业技术创新从而弥补企业成本的增加，需要把握好规制政策的实施强度。从长期角度来看，环境规制能够通过促进技术进步来正向影响企业的竞争力[4]，环境约束下的节能减排举措不仅能够提高环境质量，还能提高产出和生产率，最终实现经济和环境的双赢发展[5]。从欧洲的制造业来看，环境规制推进了技术进步，但在生产率方面效果并不明显[6]。环境规制对技术创新和产业绩效的影响表现出的不确定性特征是由于不同的激励平衡机制可以改变环境规制产生的影响[7]。环境质量对产业的影响不是单方面的，经济增长也会通过作用于产业结构对环境质量产生影响[8]。Grossman等[9]提出的环境库兹涅兹曲线更具体的指出随着产业结构的变化，环境质量会先好转再恶化。
在全球工业绿色发展的趋势下，一些学者开始考虑环境规制与绿色生产率的关系。环境规制可以划分成自愿协议型、市场激励型和命令控制型[10]，正式型以及非正式型[11]。钱争鸣和刘晓晨[12]将环境规制作为条件计算得到条件绿色经济效率，结果表明，随着环境规制强度的增加，绿色经济效率会先降低再提高。但是，刘和旺[13]指出随着环境规制强度提高，制造业全要素生产率会先提高再下降。环境规制和企业技术创新的关系表现为“U”型，环境规制强度的提升会增强“补偿效应”[14]。环境规制还可以通过作用于外商直接投资来改变本国的投资结构，影响产业结构升级[11]。
综上所述，大部分学者主要针对环境规制的经济效应的不确定性进行了研究，认识到政府通过政策对产业发展进行引导可能具有双面性，但并未指出为避免产生负面影响政府在制定政策时应如何选择。目前相关研究存在的不足是：大部分的研究只是考虑到环境规制对绿色生产率和产业结构的影响，结合实际对工业结构升级的关注较少，或只是将工业结构作为环境规制影响经济增长的中介变量来研究。故本研究将工业按生产要素划分为劳动密集型、资源密集型和技术密集型产业来构建工业结构升级指标，探究环境规制驱动工业结构升级的机理和效果。
3 研究设计
3.1 变量选取
3.1.1 被解释变量
被解释变量为工业结构升级指数(IS)。投入产业的各要素比例决定了一个产业的结构。劳动、资本、技术是基本的生产要素，也是决定工业结构的主要因素。本文选取23个工业行业，按要素密集度分为劳动密集型、资本密集型和技术密集型行业(见表1)。
表1 23个工业行业按要素密集度划分
再定义工业结构升级指数：
其中，i=1时，y1为劳动密集型产业的产值；i=2时，y2为资本密集型产业的产值；i=3时，y3为技术密集型产业的产值。
从定义上看，工业结构升级是一种动态过程，在要素密集度上则表现为由劳动密集型向技术密集型产业升级。因此，劳动、资本、技术密集型行业在指标中所占的比重是不同的。受所处工业发展阶段、资源禀赋等要素的限制，中国的工业结构升级不能照搬发达国家的方式，大力推动战略性新兴产业的发展是实现我国工业结构升级的关键。工业企业通过加大产品研发投入，鼓励创新，从源头上推动产品价值上升，助推中国工业升级。
3.1.2 解释变量
环境规制(ER)，采用环境治理投资额占工业总产值的比重来衡量。
3.1.3 控制变量
外资依存度(FDI)，采用按照历年人民币平均汇率折算的各省份实际利用外商直接投资总额与之比来衡量。开放程度(OPEN)，选取各省年末进出口贸易总额占国内生产总值比重表示。人口城镇化(UR)，用各省年末城镇常住人口与年末总人口之比衡量。工业规模(SIZE)，采用工业增加值衡量。政府干预(GOV)用政府财政支出占GDP的比重表示。
3.2 数据说明
3.2.1 数据来源说明
本文选取2004—2019年中国30个省的面板数据(未包含台湾、澳门和香港特别行政区的数据，西藏地区由于数据缺失严重，也未包含)。由于《中国工业经济统计年鉴》的行业分类有所调整，为统一口径，本文将汽车制造业、铁路、船舶、航空航天以及其他运输设备制造业统一纳入交通运输设备制造业。文中其他数据来源于《中国统计年鉴》《中国环境统计年鉴》及各省历年统计年鉴。
3.2.2 数据描述分析
依据上文收集的数据，对计量模型中的主要变量数据进行了简单的描述性统计分析(见表2)。
表2 主要变量描述性统计分析表
同时，对作为解释变量的环境规制指数以及作为被解释变量的工业结构升级指数进行详尽的描述分析。首先，将我国环境规制指数按照<0.1、0.1～0.2、>0.2～0.3、>0.3～0.4、>0.4进行等级划分，发现各省市的环境规制指数存在显著的空间分布差异，安徽、河北、湖南、江西、福建、广东的环境规制指数处于0.1～0.2阶段，与其相邻的省份大多处于0.2～0.3阶段，欠发达的西部地区环境规制指数较高。通过与2019年环境规制指数对比得出，全国绝大多数省份的环境规制指数有所上升，四川和重庆出现了下降趋势。中部和西北部地区环境规制程度普遍高于东部地区。
将我国工业结构升级指数按照<1.9、1.9～2、>2～2.2、>2.2～2.4、>2.4进行等级划分，发现2004年西部和中部地区工业结构升级指数普遍高于2，其中广西省和河南省略低。东部地区中浙江省较低，处于0～1.9阶段。与2019年工业结构升级指数对比得出，我国大部分省份工业结构升级指数出现了上升，而甘肃、陕西出现了明显的下降。
3.3 计量模型设定
因为研究重点是环境规制对工业结构升级的动态影响，故构建如下动态面板模型作为分析工具。
(1)
(2)
(3)
其中，i,t分别代表省份和时间，IS、ER分别为工业结构升级指数和环境规制指数。ER2用于检验环境规制与工业结构升级之间是否存在非线性关系，control、reg和ε分别为控制变量、地区虚拟变量和随机扰动项。
4 实证分析
4.1 动态面板回归
本文使用计量软件Stata 14.0对面板数据进行了回归分析。在静态面板回归的基础上，考虑到工业结构升级可能受前期影响，加入被解释变量的一阶滞后项进行动态面板回归。为了解决内生性问题，本文采用广义矩估计GMM方法对动态面板模型进行估计，见表3。
表3 环境规制对工业结构升级影响的实证结果
表3是我国30个省份的总体样本回归结果。模型1 是在不考虑环境规制指数(ER)的内生性问题和其与工业结构升级指数(IS)的非线性关系的情况下，研究环境规制指数(ER)与工业结构升级指数(IS)之间关系的固定效应回归结果。结果表明，环境规制指数的系数为0.245 1，在10%的水平下不显著。模型2是考察ER与IS之间是否存在“U”型关系的随机效应回归结果。结果发现，ER和其平方项的系数分别为-3.590 7、33.851 1，并且都在1%的显著水平下显著，说明ER和IS之间存在显著的“U”型关系。“U”型最低点的估算数值为4.713 5，由观测值可知当前我国环境规制强度处于曲线最低点的左端。模型3和模型4分别是不控制地区虚拟变量和控制地区虚拟变量系统的GMM模型回归结果，由AR(1)和AR(2)结果可知，两个模型扰动项的差分项均只存在一阶自相关，接受估计模型中扰动项无自相关的原假设。模型3的回归结果表明，ER的回归系数在1%的显著水平下为-2.964 7，平方项的回归系数在1%的显著水平下为30.483 8，表明ER与IS之间可能存在门槛效应。在控制变量中，城镇化水平显著为正并通过了1%的显著性水平检验，说明城镇化对工业结构升级有显著的促进作用。人口城镇化可以通过集聚和提升人力资本，从而优化工业结构中劳动密集型和技术密集型产业的比重，对工业结构升级产生推动效应。SIZE、OPEN、FDI的系数为正，但并未通过10%的显著性水平检验。FDI对IS产生正向影响，可能是由于外资企业的技术溢出有利于本国工业创新能力的提升。GOV的系数为负，未通过10%的显著性水平检验，说明政府干预对工业结构升级产生了一定的阻碍作用，并且作用不显著。产业政策作为政府行为，目标之一就是形成最有利的产业结构形态。产业政策并不是万能的，它的有效实施要以政府效率的提高为基础。现阶段，我国环境规制强度较低，环境规制强度的提升不仅依赖于政府统一制定的规制政策，还包括公众环保意识的提高，媒体对污染事件的关注和曝光等。因此需要将市场配置和政府调控有效结合，在提高工业行业进入壁垒的同时，完善高污染、低产能落后企业的退出机制。从现实来看，中部和西北部地区环境规制强度普遍高于东部地区，而西北部地区的创新能力普遍低于东部地区。西北部地区受创新能力水平的制约，企业的治污方式很难和技术进步有效结合，进而阻碍了技术密集型行业的发展。为缓和地区间的不平衡，沿海地区可以考虑继续发挥先进制造业、技术密集型产业的优势，摆脱长期依赖进口高质量高技术中间投入的僵局，积极引导处于价值链上游的工业向西北部地区转移，更好的发挥环境规制政策的作用。
4.2 门槛回归
结合前文的回归结果可以得出以下结论：环境规制对工业结构升级的影响可能存在非对称和非线性特征。当变量门限变动时，自变量对因变量的影响可能会有较大的差异。因此，采用Hansen面板门限回归模型实证分析环境规制对工业结构升级影响的门槛效应，并以环境规制为门槛变量建立门限面板数据模型。考虑到模型可能存在内生性，在门限面板数据模型中加入工业结构升级的一阶滞后项，得到本文所需要的门限面板数据模型：
ISi,t=β0+β1ISi,t-1+β21ERi,tI(ERi,t≤λ1)+β22ERi,tI(λ1
通过建立面板门限回归模型实证检验环境规制对工业结构升级的影响，结果如表4所示。观察表4发现，以环境规制为门槛变量模型的单门槛效应在1%的置信水平下显著，双门槛效应在5%的置信水平下显著，而三门槛检验在10%的置信水平下不显著。因此，可以认为环境规制对工业结构升级的影响存在双重门槛，接下来本文将基于双重门槛模型进行分析。
表4 门槛效应检验
环境规制存在双门槛值，当环境规制强度小于0.021 5，即位于第一个区间处于较低水平时，参数估计为5.851，能对工业结构升级产生显著的推动作用；当环境规制强度跨越第一个门槛处于0.021 5和0.032 4之间时，参数估计为3.041 3，说明正向作用的效果有所减弱；当环境规制强度大于0.032 4达到第三个区间时，参数估计为1.322 3。从2004—2019年，在环境规制双门槛效应的基础上，随着环境规制指数的上升，其对工业结构升级的影响具有非线性的特征，并且这种正向影响能力在逐渐减弱。环境规制对工业结构升级的影响是一个循序渐进的过程，政府在制定环境规制政策时要把握适度的原则，持续大幅度的提高规制强度可能引发大量企业退出市场，造成工业结构升级停滞。近年来，我国劳动要素成本上升，东南亚地区廉价劳动力优势凸显，我国在“微笑曲线”中间的制造环节所获得的利润是有限的。当环境规制处于较低水平时，企业投放在环境治理上的费用较少，企业成本上升幅度不高，能够激励企业投入相对较多的人力和资本等进行研发，推动企业生产技术的革新，从而显著推动工业结构升级。随着环境规制强度的提高，企业需要投入更多的治理污染费用，用于技术创新的经费有所降低，从而使工业结构升级的速度放缓。
表5 门槛值及参数估计
5 研究结论和启示
工业是国家发展的重要根基，作为“世界工厂”的中国如何在保护环境的同时实现工业结构升级是当前亟待解决的关键问题。本文对环境规制强度是否能够推动工业结构升级进行了实证检验。研究结论如下：2004—2019年，全国绝大多数省份的环境规制指数有所上升，中部和西北部地区环境规制强度普遍高于东部地区。大部分省份工业结构升级指数也呈上升趋势，其中甘肃、陕西出现了明显的下降。环境规制强度和工业结构升级存在非线性关系，随着环境规制指数的上升，工业结构升级呈先下降后提升的特点。人口城镇化、工业规模、经济开放度、外资依存度与工业结构升级指数正相关，政府干预对工业结构升级产生负面影响。2004—2019年的观测值表明当前我国的工业结构升级尚处于“U”型曲线最低点的左端，与发达国家相比当前中国的环境规制强度仍然偏低。当突破“U”型最低点之后，环境规制对工业结构升级的正向作用将逐渐增强。根据门槛回归的结果，随着环境规制强度的提高，对工业结构升级虽然有积极的推动作用，但这种倒逼效应在逐渐减弱。
政府应适当提高环境规制强度，缩小与发达国家的差距。环境规制强度的提升不仅依赖于政府统一制定的规制政策，还包括公众环保意识的提高，媒体对污染事件的关注和曝光等。在提高工业行业进入壁垒的同时完善高污染、低产能落后企业的退出机制，逐步形成绿色可持续的工业结构。环境规制对工业结构升级的影响是一个循序渐进的过程，持续大幅度的提高规制强度可能引发大量企业退出市场，造成工业结构升级停滞。政府需要统筹内陆和沿海地区协同发展，沿海地区继续发挥先进制造业、技术密集型产业的优势，加强和内陆地区的分工协作，积极引导处于价值链上游的工业向内陆转移，构建一体化的工业结构升级模式。中国工业调整方向应该是逐步压缩附加值低的工业，稳步提升高附加值工业，重点推进技术密集型等战略性新兴产业的发展，提高企业的自主创新能力和吸收技术溢出的能力，培育出能够进入全球价值链中高端环节的产业。
