环境规制对工业绿色全要素生产率的影响——基于金融发展中介效应的检验

李雅琳

(福建师范大学 经济学院，福建 福州 350108)

0 引 言

2018年我国工业增加值规模超过30万亿元，继续保持世界重要工业生产国的地位。然而，工业经济在高速发展的同时，也带来严重的环境污染和生态破坏。尽管目前我国已经高度重视工业污染治理，但仍存在部分区域污染物排放量高、治理水平差的现象。因此，开展工业污染治理已经迫在眉睫，以环保为目的、个体或组织为执行对象、有形制度或无形意识为存在形式的环境规制应运而生。绿色全要素生产率(GTFP)是经济体利用包括能源、环境、劳动力、资本、技术、土地等在内的全部生产要素实现增长和可持续发展的能力，目前工业绿色全要素生产率已经成为衡量工业绿色发展水平的关键指标。理论和实践表明，环境规制通过税负、信贷、价格等经济手段把环境污染和资源损耗带来的外部不经济转化为企业的内部生产成本，促使企业做出优化要素分配、改善生产技术或者退出行业等不同决策，从而改变企业全要素生产率；而金融作为现代经济的重要组成部分，其作为一种市场手段具有促进区域内部金融资源充分流动和优化资源配置的作用，金融发展具有引导资源向绿色行业倾斜、支撑工业绿色发展的潜在可能性，这就意味着金融具有提升或抑制全要素生产率的潜在可能性。

那么，环境规制对工业绿色全要素生产率的作用机制与路径是什么？金融发展在环境规制对工业绿色全要素生产率影响过程中发挥怎样的作用？以上两个问题构成了本文的研究主题。本文在理论分析的基础上，通过DEA-Malmquist生产率指数构建工业绿色全要素生产率指标，利用中国30个省份2009—2017年的省域面板数据，实证检验环境规制通过影响金融发展促进或抑制工业绿色全要素生产率提升的潜在可能性，探讨环境规制政策有效制定和有效实施的关键意义，以期为相关决策提供参考依据。

1 文献综述

目前学术界出现了环境规制“不利论”的说法，有学者认为环境规制的实施将抑制企业生产率增长，“绿色悖论”理论认为，以节能减排保护环境为目的的环境规制政策反而会促使污染排放的增加。李卫兵，刘方文等[1]72-82研究发现，两控区政策的实施显著抑制了绿色全要素生产率的增长，两控区政策通过人力资本和能源消耗抑制了绿色全要素生产率的提升。关于环境规制、金融发展与全要素生产率的研究，学者基于不同视角提出了不同的观点。丁杰、胡蓉[2]1-10通过研究绿色信贷政策的资源配置效应，发现绿色信贷政策能够有效抑制重污染企业的信贷融资，尤其对长期的信贷融资抑制效果更显著，环境规制越强的地区，其绿色信贷政策对重污染企业信贷融资抑制效果越强。李凯风、夏勃勃[3]11-19研究认为，环境规制和金融资产配置已经成为驱动工业实现绿色发展的重要引擎，提升省域环境规制水平与金融资源配置能力有助于地区实现工业绿色发展。宁凌、宋泽明[4]151-156研究海洋环境规制、海洋金融与海洋产业结构的内在关系，发现海洋环境规制的实施在一定程度上促进了海洋产业的转型升级，海洋金融支持对海洋产业结构转型升级的影响存在地区差异性。倪瑛、陈柏云等[5]12-21利用空间杜宾模型实证检验金融发展、环境规制对绿色全要素生产率的空间溢出效应，认为分开考虑金融发展和环境规制，两者都能够单独促进绿色全要素生产率的提升；但是当两者相结合起到的作用却是相反的，即“金融发展—环境规制”的模式将会抑制绿色全要素生产率的提升。李荣锦、杨阳[6]147-152研究发现环境规制水平越高，地区绿色发展效率越低；环境规制强度的增加将促使金融资源向第二产业转移，从而抑制地区绿色发展效率的提升。李晓青、郑晓妮等[7]70-84基于环境规制视角的研究发现，环境规制是企业可持续发展的重要驱动因素，是激励企业减少污染排放的动力，命令控制型环境规制与企业绩效之间存在正相关关系。苗苗、苏远东等[8]100-107研究环境规制、融资约束与企业技术创新之间的内在关系，认为加强环境规制能够有效缓解企业外部融资约束压力，促进研发投入的增加，从而提升企业创新水平。汪朝阳[9]134-141研究认为，金融的发展有利于促进产业结构升级，但是这种正向影响受制于环境规制的强度，过强或者过弱的环境规制水平都将弱化金融发展对产业结构升级的促进作用。谢婷婷、刘锦华[10]83-90研究金融聚集、产业结构和绿色经济增长，认为金融聚集和产业结构升级对绿色经济增长具有显著促进作用，金融聚集强化了产业结构对绿色经济增长的积极促进作用。徐璋勇、朱睿[11]117-129研究认为金融发展主要通过提升绿色技术效率和绿色技术进步来实现绿色全要素生产率的提升。周五七、朱亚男[12]74-89研究发现金融发展对绿色全要素生产率增长的促进作用不显著。

综上所述，现有研究大多数以企业等微观主体为对象，针对环境规制或金融发展能否对绿色全要素生产率产生影响，以及产生怎样的影响构建计量模型并做出实证分析。然而，目前在环境规制和金融发展背景下针对工业行业绿色全要素生产率的关注是不够充分的，而且环境规制、金融发展与工业绿色全要素生产率三者之间究竟存在何种关联的问题并未得到有力解释，应做进一步深入分析。

2 理论机制与研究设计

2.1 理论机制

2.1.1 环境规制对生产率的消极影响

(1)环境规制导致“环境红利”的消失。环境红利指通过环境载体所获取的收益，包括污染环境和治理环境带来的红利，此处论述的“环境红利”研究重点倾向于前者，有学者在进行中国工业发展环境成本估计过程中，利用《中国环境统计年鉴》数据证明了“环境红利”的存在，在环境规制政策的实施下，企业难以逃避环保监管，“环境红利”的消失，必然导致企业全要素生产率的逐渐下降。

(2)严格的环境规制会使部分行业产能下降。有学者认为在技术不变的前提下，减少污染的排放就意味着直接减少产能产出。严格的环境规制将会在很大程度上对纺织、化工、造纸等产能和污染排放量密切关联的行业造成负面影响。

(3)“绿色悖论”具有现实性。汉斯·维尔纳·西恩2008年在《绿色悖论》一书中阐明观点，认为假如石化企业忽略开发新技术和供求关系，仅仅凭借高碳的方式获取利润，对石化能源企业征税或者对非石化能源企业进行财政补贴，将会降低石化能源企业的利润额，为了规避环境规制带来的高成本低收益风险，此类企业预见环境规制政策在长期内只会具有日趋严格的可能性，那么企业将做出增加近期能源产量以规避低收益的决策。在这种情况下，出于环境保护目的的环境规制政策适得其反，企业的短视决策可能意味着环境规制的实施成为徒劳，企业绿色全要素生产率将伴随污染排放量的增多而降低。

2.1.2 金融发展的中介效应分析

金融发展有助于企业全要素生产率的提升，早期的学者认为金融中介和金融市场通过增加储蓄和信贷提高资本回报率和流动性，从而推动经济增长。伴随对金融发展的深入研究，金融机构在分散风险、促进技术进步中的作用越发显现，金融发展除了具备有效缓解企业面临的外部融资约束、优化资源配置、分散跨期和流动性风险的功能外，还能够通过促进企业增加研发创新投入、推动绿色技术进步等中介传导渠道对企业全要素生产率达到提升的效果。同时，金融的高度发展意味着企业融资渠道更多、融资效率更高，企业将拥有更多的资金投入到改善生产技术、减少污染排放、减少污染成本中，使得提升绿色全要素生产率具有可能性。而不发达的金融体系则容易引起“资本错配”，从而阻碍全要素生产率增长[13]69-77。

环境规制强度的加大将迫使企业通过融资支付额外的生产成本。优序融资理论认为，公司进行融资活动时，优先考虑的是采用内部盈余融资，其次是债权融资，最后是股权融资。因为股权融资意味着控股权的转移不受控制，企业家偏好债权融资而非股权融资，债权融资成为企业融资的重要渠道。在很长一段时间里，我国金融资源配置存在严重的“金融错配”弊病[14]51-68，早期研究认为，相对于民营企业，金融资源往往向国有企业倾斜。伴随银行股份制改革，商业银行的金融资源开始向重资产行业倾斜，而重资产行业和产能过剩行业往往属于重污染行业，金融机构对该类行业的信贷投放将显著影响工业环境污染水平，我国信贷资源大多向污染行业倾斜，钢铁业、煤炭化工高能耗高污染石化行业已经成为金融资源的集中区[6]147-152。在技术不变的前提下，环境规制使企业面临生产成本约束，企业除了将额外支付的成本转嫁于消费者之外，往往通过扩大融资规模以维持正常的生产经营，在这种情形下，金融资源向污染密集型企业的错配现象将更加严重，这一方面不利于环境友好型企业扩大生产规模，另一方面融资的快捷意味着企业尤其是工业企业拥有更多的资金快速扩大生产规模，造成更大的污染。环境规制的实施通过影响金融资源向第二产业倾斜进而影响工业污染的排放，从而间接对工业绿色全要素生产率产生负面影响。据此本文提出如下假设：

环境规制对工业绿色全要素生产率具有直接负向作用效应，金融发展在环境规制对工业绿色全要素生产率影响过程中发挥中介效应。

2.2 工业绿色全要素生产率的测度

2.2.1 测度方法与数据处理

本文选取2009—2017年中国30个省份工业行业决策单元的投入和产出数据，采用非期望产出的DEA-Malmquist指数测算绿色全要素生产率，作为被解释变量。Malmquist指数可分解为技术效率变化(EFFCH)与技术进步变化(TECHCH)，见(1)式：

(1)

(1)式中，EFFCH指数由纯技术效率变化和规模效率变化指数组成，反映决策单元由于生产效率变化引起的相应产出变化；TECHCH指数反映来源于技术进步的产出变化。当ML、EFFCH和TECHCH各自大于1、等于1和小于1时，说明该决策单元的绿色全要素生产率、技术效率和技术进步各自是增长、不变和倒退的状态。

本文数据反映除港澳台地区和西藏以外的30个省份规模以上工业企业的有关情况。数据均来源于历年《中国统计年鉴》《中国能源统计年鉴》。

期望产出：在对生产效率测算过程中，期望产出指标一般采用增加值概念的指标，例如国内或地区生产总值、工业总产值、工业增加值，鉴于数据的可得性，本文采用各地区工业增加值指标衡量期望产出。数据来源于国家统计局。

非期望产出：工业污染源种类繁多，各种指标之间存在较大差异。考虑到我国生态环境监测规划纲要(2020—2035年)提出的“加强重点区域及全国工业园区PM2.5、NOx、SO2等污染物的网格化遥感监测”，同时各地区在制定节能减排与生态文明建设过程中，均把二氧化硫排放量设定为控制目标，本文采用各地区工业二氧化硫排放量作为非期望产出指标。

劳动投入：各省工业行业城镇单位就业人员人数作为劳动投入。

能源投入：考虑到能源消耗是非期望产出的主要来源，采用能源消费总量衡量能源投入，单位为万吨标煤。

2.2.2GTFP测度结果

运用maxdea软件对引入能源投入和非期望产出的工业绿色全要素生产率进行测度，我国30个省份工业绿色全要素生产率(GTFP)、分解项绿色效率进步指数(EFFCH)、绿色技术进步指数(TECHCH)的均值如表1所示。

表1 GTFP测算结果

2.3 模型构建

本文采用2009—2017年我国30个省份的工业面板数据，以工业绿色全要素生产率作为被解释变量，环境规制水平作为核心解释变量，金融发展作为中介变量，从新增长理论视角考虑工业经济取得跨越式发展的原因，将所有制结构、外商直接投资、人力资本、行业规模等纳入到控制变量中，以验证环境规制对工业绿色全要素生产率的直接影响，见模型(1)：

GTFP=α0+α1ERI+α2FDI+α3HUM+α4OS+α5SIZE+ε

模型(1)

模型(1)中：GTFP为工业绿色全要素生产率、ERI为环境规制、FDI为外商直接投资、HUM为人力资本水平、OS为所有制结构、SIZE为工业规模。为了探究环境规制对工业绿色全要素生产率影响的传导机制，本文将金融发展水平(FIN)变量设定为中介变量，纳入模型(1)中，验证独立中介效应即“环境规制→金融发展→工业绿色全要素生产率”的存在，以此构建模型(2)和(3)：

FIN=β0+β1ERI+β2FDI+β3HUM+β4OS+β5SIZE+ε

模型(2)

GTFP=γ0+γ1ERI+γ2FDI+γ3HUM+γ4OS+γ5SIZE+ε

模型(3)

中介效应示意见图1。

图1 中介效应示意

变量说明见表2。变量数据描述性统计见表3。

表2 变量说明

表3 变量数据描述性统计

2.4 实证结果分析

2.4.1 总体效应检验

环境规制对工业绿色全要素生产率总体效应估计结果见表4。

表4中，列(1)显示了环境规制的估计系数在1%水平下显著为负，这表明环境规制显著降低了工业绿色全要素生产率的水平；列(2)～列(5)为逐步添加了外商直接投资水平、人力资本水平、所有制结构、行业规模的回归结果，环境规制的估计系数大多在5%水平下显著为负，说明环境规制对工业绿色全要素生产率存在显著的抑制作用，假设得到支持。根据加入所有控制变量的列(5)回归结果，环境规制每增加1个单位，工业绿色全要素生产率就下降16.536个单位，即环境规制对工业绿色全要素生产率的总体效应值为-16.536。环境规制之所以会降低工业绿色全要素生产率，是因为严厉的环境规制导致“环境红利”的逐渐消失，部分行业产能下降，生产率降低，间接对绿色全要素生产率产生负面影响。除此之外，根据控制变量的回归结果，对外商直接投资水平的估计系数显著为正，说明外商直接投资能够提升工业绿色全要素生产率水平，原因是资本、知识和技术的溢出效应的存在；人力资本水平估计系数显著为正，说明人力资本水平的提升能够促进工业绿色全要素生产率的提升；所有制结构系数为正但不显著，说明所有制结构对工业绿色全要素生产率的影响不明显；工业规模的估计系数显著为正，说明工业规模越大，规模效应越大，越有利于提升工业绿色全要素生产率。

表4 环境规制对工业绿色全要素生产率总体效应估计结果

2.4.2 中介效应检验

中介效应模型的估计结果见表5。

表5 中介效应模型的估计结果

表5中，模型(1)以工业绿色全要素生产率作为被解释变量，解释变量环境规制在5%的水平下显著为负，说明环境规制抑制工业绿色全要素生产率的增长；模型(2)以金融发展作为被解释变量，环境规制在5%的水平下显著为正，说明环境规制的实施促进了金融发展，事实上，环境规制使企业通过信贷融资等渠道弥补环境规制带来的“遵循成本”，从而达到间接促进金融发展的正向效果；模型(3)以工业绿色全要素生产率为被解释变量，金融发展在5%的水平下显著为负，在加入中介变量后，环境规制在10%的水平下显著为负，表明存在中介效应，说明环境规制可以通过金融发展这条中介渠道降低工业绿色全要素生产率水平。企业面临遵守环境规制带来的额外生产成本，往往通过扩大融资规模以维持正常的生产经营，在这种情形下，金融资源向污染密集型企业错配的现象将更加严重，快捷的融资使企业尤其是工业企业拥有更多的资金快速扩大生产规模，造成更大的污染，从而导致绿色全要素生产率的下降。下文将进一步通过Sobel-Goodman法判断中介效应的大小。

Sobel-Goodman Mediation Tests检验结果见表6。

表6 Sobel-Goodman Mediation Tests检验结果

表6中，Sobel检验的P值小于0.05，说明中介效应成立，金融发展水平中介效应在总效应中占比为21.25%。因此可以认为金融发展水平在环境规制对工业绿色全要素生产率影响过程中发挥中介效应，假设成立。环境规制通过金融发展这条传导渠道对工业绿色全要素生产率产生间接的负向影响。

2.4.3 稳健性检验

稳健性检验的方法包括：变换变量度量方式、剔除特殊样本、内生性检验等，本文参考钱雪松、康瑾等[15]42-59的做法，尝试加入政府干预(GOVERN)和创新研发投入水平(RND)两个控制变量，以保证实证结果的可靠性。加入新的控制变量后环境规制对工业绿色全要素生产率总体效应估计结果见表7。加入新的控制变量后的中介效应模型估计结果见表8。加入新的控制变量后的Sobel-Goodman Mediation Tests检验结果见表9。

表7 加入新的控制变量后环境规制对工业绿色全要素生产率总体效应估计结果

表8 加入新的控制变量后的中介效应模型估计结果

表9 加入新的控制变量后的Sobel-Goodman Mediation Tests检验结果

本文在加入新的控制变量后，对上述所有模型进行重新估计，其中政府干预(GOVERN)变量采用地方环境保护支出占地区生产总值比重进行衡量，创新研发投入水平(RND)变量采用规模以上工业企业R&D经费占工业增加值比重进行衡量。

表7中，加入新的控制变量后，环境规制的估计系数在1%水平下显著为负，逐步添加了外商直接投资水平、人力资本水平、所有制结构、行业规模、政府干预后的回归结果，环境规制的估计系数在5%水平下显著为负，这表明环境规制确实显著降低了工业绿色全要素生产率的水平。表8中，虽然核心解释变量和中介变量系数的绝对值和显著性水平有所变化，但系数符号均未改变。表9中Sobel检验的P值小于0.05，在10%的水平下显著通过中介效应检验。基于以上分析可以得出与前文一致的结论：环境规制对工业绿色全要素生产率产生直接作用效应，而且该效应是负向的，金融发展是环境规制对工业绿色全要素生产率影响过程中的中介变量。综上所述，本文对总体效应和中介效应的测度具有可信性。

3 结论和启示

3.1 结论

本文从金融维度构建金融发展指数，考虑工业行业能源消耗投入和环境污染的非期望产出对工业绿色全要素生产率的影响，通过DEA-Malmquist生产率指数测算2009—2017年中国30个省份的工业绿色全要素生产率，在此基础上实证分析环境规制对工业绿色全要素生产率的影响及金融发展的中介效应路径。研究发现：环境规制对工业绿色全要素生产率产生直接作用效应，而且该效应是负向的，金融发展水平是环境规制对工业绿色全要素生产率影响过程中的重要中介变量，环境规制的实施通过影响金融资源向工业企业倾斜影响工业污染的排放，从而间接对工业绿色全要素生产率产生负面影响。环境规制往往通过财税、法律、行政等市场激励或行政命令手段对企业的生产活动进行特定的限制以达到减少污染排放的目的，目前我国工业发展模式还未摆脱“三高一低”即高投入、高能耗、高污染、低产出的发展瓶颈，资源依赖性特征仍较为明显，环境规制的加强导致“环境红利”减少，在环境规制政策的实施下，企业难以逃避环保监管，“环境红利”消失导致工业企业全要素生产率逐渐下降。同时，严格的环境规制会对工业行业造成严重冲击，尤其使纺织、化工、造纸等产能和污染排放量密切关联的行业的产能大幅度下降。金融具有配置资源的功能，我国信贷资源大多向污染行业倾斜，钢铁业、煤炭化工高能耗高污染石化行业已经成为金融资源的集中区，而且在技术不变的前提下，环境规制使企业面临生产成本约束，企业往往通过扩大融资规模以维持正常的生产经营，在这种情形下，金融资源向污染密集型企业错配的现象将更加严重，这既不利于环境友好型企业扩大生产规模，也使工业企业拥有更多的资金快速扩大生产规模，造成更大的污染。

3.2 启示

首先，工业实现绿色发展首先需要提倡绿色金融理念，推进绿色金融转型，加大对环保、节能、清洁能源等领域的项目投融资，促进环境保护及治理，引导资源从高污染、高能耗产业流向理念、技术先进的部门。[16]34-42其次，制定合理的环境规制政策。环境规制强度与工业生产和绿色发展息息相关，环境规制政策应根据行业、地区、发展特征的异质性作出不同的安排。最后，改进资源依赖型发展模型，利用创新驱动摆脱“环境红利”消失带来的发展瓶颈。应推动传统产业转型升级，加快新兴产业培育，促进成果顺畅转化。搭建成果转化平台，畅通科技成果与市场对接渠道，健全科技资源开放共享机制，用创新驱动战略实现经济发展与环境保护的和谐发展。