“双碳”背景下环境规制对我国工业绿色发展的影响

王鸿儒

经过改革开放四十多年的快速发展，我国工业化进程快速推进，“中国制造”走向全球，工业经济总量跃居世界第一。但同时，我国工业经济也表现出高投入、高能耗、高排放、低效益的粗放型发展特征，不仅导致约8%～15%的GDP直接损失①The World Bank，State Environmental Protection Administration,P.R.China.Cost of pollution in China： economic estimates of physical damages［R/OL］.（2007-07-11）［2022-05-08］.https://documents1.worldbank.org/curated/en/782171468027560055/pdf/392360CHA0Cost1-of1Pollution01PUBLIC1.pdf.，更严重制约了我国经济高质量发展②张成，陆旸，郭路，等.环境规制强度和生产技术进步［J］.经济研究，2011（2）：113-124.。近年来，党中央国务院高度重视生态环境保护，将生态文明建设纳入国家战略发展总体布局，同时明确提出要实现“双碳”目标③中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要［N］.人民日报，2021-03-13（01）.。在此背景下，大力发展绿色经济，实现工业绿色转型已刻不容缓④杜宇，黄成，吴传清.长江经济带工业高质量发展指数的时空格局演变［J］.经济地理，2020（8）：96-103.。为有效解决日益严峻的环境污染问题，我国采取了以环境规制为核心的治理手段，有效遏制环境持续恶化的同时，也积极推动工业结构合理调整，取得了积极成效⑤童健，刘伟，薛景.环境规制、要素投入结构与工业行业转型升级［J］.经济研究，2016（7）：43-57.。

然而，相关研究却指出，环境规制在有效解决环境污染问题的同时，也会增加企业环保支出，进而抑制企业自主创新的动力，对工业绿色发展造成严重负面影响①沈能，刘凤朝.高强度的环境规制真能促进技术创新吗？——基于“波特假说”的再检验［J］.中国软科学，2012（4）：49-59.。那么，环境规制是推动还是抑制工业绿色发展？是否会对周边地区的工业绿色发展产生影响？对这些问题的思考有助于回应既有研究中关于环境规制的争论，厘清环境规制与工业绿色发展之间的内在关系，且对于“双碳”背景下通过环境规制推动工业转型升级、实现绿色发展具有重要意义。

一、研究假设的提出

现阶段，学术界关于环境规制的讨论大多围绕“波特假说”而展开，该假说提出环境规制可以有效激励企业技术创新，从而弥补企业的环保支出，提升企业的长期竞争力和盈利能力②PORTER M E， VAN DER LINDE C.Toward a new conception of the environment-competitiveness relationship［J］.Journal of economic perspectives，1995（4）：97-118.。然而，学术界尚未就环境规制与工业绿色发展之间的关系形成一致的结论，主要有两种不同理论预测和实证结果。一方面，赞同环境规制有利于推动工业绿色发展的文献大多秉承下述论点：一是严格的环境规制会通过关停无法达到环保标准的工业企业，从而达到减少本地工业污染物的排放的目的③金刚，沈坤荣.以邻为壑还是以邻为伴？——环境规制执行互动与城市生产率增长［J］.管理世界，2018（12）：43-55.；二是环境规制有利于激励企业绿色技术创新，加速绿色转型升级，弥补企业环保支出，从而提升工业绿色发展水平④邓玉萍，王伦，周文杰.环境规制促进了绿色创新能力吗？——来自中国的经验证据［J］.统计研究，2021（7）：76-86.；三是环境规制会提高节能减排标准⑤李启庚，冯艳婷，余明阳.环境规制对工业节能减排的影响研究——基于系统动力学仿真［J］.华东经济管理，2020（5）：64-72.，推动工业企业树立节能减排意识，进而降低地方工业能源消耗强度⑥陈诗一.节能减排与中国工业的双赢发展：2009—2049［J］.经济研究，2010（3）：129-143.。此外，由于地方政府是环境规制的主要执行者，在环境规制执行上具有一定的“自由裁量权”⑦姚圣，杨洁，梁昊天.地理位置、环境规制空间异质性与环境信息选择性披露［J］.管理评论，2016（6）：192-204.，考虑到不同地区在发展基础、地理环境和资源禀赋等方面存在差异，不同地方政府对待环境污染问题的态度也随之不同，环境规制的执行效果必然存在明显的地区差异⑧朱东波，任力.环境规制、外商直接投资与中国工业绿色转型［J］.国际贸易问题，2017（11）：70-81.。综上所述，本文认为环境规制对工业绿色发展的影响效应将呈现明显的空间异质性。

据此，提出假说H1：环境规制可以有效促进本地工业绿色发展，但存在空间异质性。

另一方面，相关文献也揭示了环境规制对工业企业产生的负面影响。保罗·拉诺伊（Paul Lanoie）等人发现环境规制对企业产生的负向成本效应大于正向创新效应，严重抑制了企业经营绩效的提升⑨LANOIE P， LAURENT-LUCCHETTI L， JOHNSTONE N， et al.Environmental policy， innovation and performance： new insights on the porter hypothesis［J］.Journal of economics＆management strategy，2011（3）：803-842.。徐彦坤和祁毓发现环境规制对企业全要素生产率产生了负向影响，严重降低了企业绿色创新的积极性⑩徐彦坤，祁毓.环境规制对企业生产率影响再评估及机制检验［J］.财贸经济，2017（6）：147-161.。李玲和陶锋发现环境规制对制造业绿色发展存在非线性影响，表现出先下降后上升的U型趋势，其研究表明发挥环境规制的积极效益需要一定的门槛，只有达到足够的规制强度才能助推制造业绿色发展⑪李玲，陶锋.中国制造业最优环境规制强度的选择——基于绿色全要素生产率的视角［J］.中国工业经济，2012（5）：70-82.。此外，相关文献指出环境规制存在负向的空间溢出效应。当地方政府采取更为严格的环境规制时，这将促使本地的污染企业向环境规制强度低的地区（特别是相邻地区）转移，对邻近地区工业绿色发展产生不利影响⑫上官绪明，葛斌华.数字金融、环境规制与经济高质量发展［J］.现代财经（天津财经大学学报），2021（10）：84-98.。综上所述，本文认为环境规制具有负向的空间溢出效应，对相邻地区的工业绿色发展存在抑制。

据此，提出假说H2：环境规制具有负外部性，可能会通过产生负向的空间溢出效应而阻碍相邻地区工业绿色发展。

二、研究设计和数据来源

（一）空间计量模型的构建

从既有的空间计量文献来看，大部分学者主要使用空间杜宾（SDM）模型、空间自相关（SAR）和空间误差（SEM）模型进行分析。其中，SDM模型假设解释变量不仅影响本地被解释变量，还通过空间溢出效应影响其他地区被解释变量；SAR模型假设被解释变量在空间上呈现相互依赖关系；SEM模型假设随机扰动项存在空间相互影响，即空间相关性主要体现在随机冲击的空间溢出效应①LESAGE J P， PACE R K.Spatial econometric modeling of origin-destination flows［J］.Journal of regional science，2008（5）：941-967.。对此，为验证本文的理论假说，本文主要选取了空间杜宾（SDM）模型进行回归，具体设定形式如下：

其中，i表示省份，t表示年份，μ、η、λ分别代表个体固定效应、时间固定效应和随机误差项。lsg为工业绿色发展水平，env为地区环境规制强度，X为控制变量集。其中，β1是本文关注的核心系数，反映了环境规制对工业绿色发展的影响。

此外，为进一步确保回归结果的稳健性，本文也利用SAR模型和SEM模型进行分析。当解释变量不存在空间滞后项时，即θ1=0和θ2=0时，SDM模型即转换为SAR模型，具体设定如下：

当被解释变量空间滞后系数ρ、解释变量的空间滞后系数θi以及解释变量直接回归系数βi之间满足θi=-ρβi时，SDM模型即转换为SEM模型，具体设定如下：

（二）变量选择

1.被解释变量

在被解释变量工业绿色发展的测度方面，本文根据《“十四五”工业绿色发展规划》中提出的推进产业结构高端化转型、加快能源消费低碳化转型、推动生产过程清洁化转型、构建绿色低碳技术体系等要求，从工业增长、创新驱动、能效提高、污染排放、污染治理、环境建设等六个方面构建工业绿色发展的一级指标，并在此基础上提出19个二级指标，进而对我国不同地区的工业绿色发展水平进行测度（见表1）。

表1 我国工业绿色发展水平评价指标体系的构建

（续表）

2.核心解释变量

在核心解释变量环境规制强度（env）的测度方面，本文在借鉴伊莱·伯曼（Eli Berman）等人①BERMAN E， BUI L T M.Environmental regulation and productivity：evidence from oil refineries［J］.The review of economics and statistics，2001（3）：498-510.和保罗·拉诺伊等人②LANOIE P， PARTY M， LAJEUNESSE R.Environmental regulation and productivity： testing the porter hypothesis［J］.Journal of productivity analysis，2008（2）：121-128.研究的基础上，利用地区工业废水、废气等环境污染治理投资总额占地区工业总产值的比重来测度地区环境规制强度，这种测度方式既考虑了地方政府在环境治理方面的投入成本，又避免了因地区产业结构的差异而产生的对环境规制强度造成的测量误差。

3.控制变量

（1）绿色技术创新水平（tec）：以各地区当年获得的绿色发明数量与全国常住人口的比值来表示③孙海波，刘忠璐.环境规制、清洁技术创新与中国工业绿色转型［J］.科研管理，2021（11）：54-61.。（2）市场化程度（mar）：选取《中国分省份市场化指数报告》中的市场化指数。（3）对外开放水平（fdi）：以美元年均汇率换算后的实际利用外资总额与GDP的比值来表示④何凌云，祁晓凤.环境规制与绿色全要素生产率——来自中国工业企业的证据［J］.经济学动态，2022（6）：97-114.。（4）能源结构（ene）：以地区电力消费占全国电力消费总量的比重来表示⑤郭威，曾新欣.绿色信贷提升工业绿色全要素生产率了吗？——基于空间Durbin模型的实证研究［J］.经济问题，2021（8）：44-55.。（5）金融发展水平（fin）：以金融存贷款余额占地区GDP的比重表示⑥周鹏飞，沈洋.环境规制、绿色技术创新与工业绿色发展［J］.河北大学学报（哲学社会科学版），2022（4）：100-113.。（6）地区经济发展水平（gdp）：以剔除物价因素的实际人均GDP来表示。（7）产业结构（ind）：以工业增加值占GDP的比重来表示。

（三）数据来源

本文所有样本数据主要来源于2008—2020年的《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国环境统计年鉴》等。

三、估计结果及其分析

（一）环境规制强度的测度分析

从我国东部、中部和西部地区环境规制强度的时间变化趋势（见图1）来看，2008—2020年，三大地区的环境规制强度均呈现先上升后下降的变化态势，不同地区、不同时间的环境规制强度差异明显。从时间上来看，主要分为三个阶段。第一阶段为2008—2011年，环境规制强度呈现波动中缓慢上升的过程的变化趋势。大多数年份，东部地区环境规制强度最高，西部地区和中部地区的环境规制强度则相对较低。党的十七大以来，国家高度重视生态文明建设，政策理念由过去重经济增长、轻环境保护向实现经济增长与环境保护并重转变，通过制定一系列环境保护法规来提高环境规制强度，进而引导形成资源节约与生态环境保护的产业结构与经济增长方式。第二阶段为2012—2016年，环境规制强度的上升趋势比较明显，中部地区的环境规制力度最高，西部地区次之，东部地区最低。党的十八大以来，国家对生态环境保护的重视达到空前水平，通过完善环保法规建设，进一步加大环境规制强度，从而推动形成环境保护与经济发展的相互平衡。第三阶段为2017—2020年，环境规制强度的下降趋势明显，中部地区的环境规制力度最高，西部地区次之，东部地区最低。党的十九大以来，我国的环境治理进入新阶段，中央对环境治理逐渐由单一行政命令向多维共建共治共享转变，更加注重调动不同市场主体的积极性，推动多方参与环境治理。因而，传统意义上的行政命令式环境规制强度呈现下降的变化趋势。

图1 我国环境规制强度变化趋势图（2008—2020年）

（二）环境规制强度与工业绿色发展的相关性分析

本文初步绘制了环境规制与工业绿色发展相关关系图（见图2）。由图2可知，我国环境规制强度具有明显阶段性特征。2008—2016年，我国环境规制力度和工业绿色发展水平表现出比较一致的共同上升趋势，二者之间出现明显的正相关关系。2017—2020年，我国环境规制强度呈现震荡下降趋势，而工业绿色发展水平则呈现波动上升趋势，二者的变化特征不一致，呈现明显的负相关关系。

图2 我国环境规制强度与工业绿色发展的变化趋势（2008—2020年）

（三）我国工业绿色发展的空间溢出效应

1.空间权重矩阵设定

参考既有文献，本文主要选用了两种空间权重矩阵：一是空间邻接权重矩阵，该矩阵主要考虑不同地区的空间毗邻关系；二是地理距离权重矩阵，该矩阵主要考虑不同地区之间的地理距离。具体如下：

其中，wij为W(1)的第i行、第j列元素，该权重设定依据是，当省份i与省份j相邻，则赋值为1，否则为0。

其中，wij为W(2)的第i行、第j列元素，d为省份i与省份j的地理距离。该权重设定依据是，当不同省份间的地理距离越近，1/d2的值越大，省份i与省份j的空间相互联系越强。

2.空间相关性

为测量各省份的工业绿色发展水平是否存在空间相关的特征，参考既有文献，本文将利用莫兰指数（Moran’sI）进行分析，相关计算公式如下：

表2 我国工业绿色发展水平的Moran’s I指数（2008—2020年）

（四）基准估计结果及其分析

基于模型（1）至模型（3），本文分别在邻接空间权重矩阵W（1）和地理距离空间权重矩阵W（2）下，就环境规制对我国工业绿色发展的影响效应分别运用空间SDM、空间SAR、空间SEM模型进行估计。表3反映了回归结果，首先，由第（1）列和第（2）列可知，空间自相关系数ρ均显著为正，表明我国省域层面的工业绿色发展水平呈现显著空间正相关关系。其次，环境规制系数在两类不同空间权重矩阵下均显著为正，分别为0.431和0.3，p＜0.01，表明环境规制可以有效推动当地工业绿色发展，这一回归结果在空间SAR、SEM模型下仍保持一致，均在1%水平上显著为正。上述结论表明环境规制有效促进了地区工业绿色发展，假说H1得到证实。

表3 环境规制影响中国工业绿色发展的空间计量模型估计结果

控制变量方面，绿色技术创新水平、市场化水平、地区经济发展水平均在1%～10%水平上显著为正，表明绿色技术创新、市场化、地区经济发展可以推动工业绿色发展。产业结构的估计系数在1%水平上显著为负，表明以工业化为主的产业结构则显著制约我国工业绿色发展。地区能源结构和金融发展水平对工业绿色发展影响的估计系数分别为负和为正，但不显著，表明能源结构和金融发展水平对工业绿色发展的影响尚未显现。控制变量的结果进一步表明环境规制的实证结果初步稳健。

（五）环境规制对工业绿色发展影响的直接效应与间接效应

为进一步验证假说H2，本文进一步分析了环境规制对工业绿色发展的直接效应和间接效应。其中，直接效应反映了环境规制对本地工业绿色发展的影响，间接效应则反映了环境规制对相邻地区工业绿色发展的影响。当存在空间溢出效应时，一个地区环境规制强度的变化不仅会影响本地区的工业绿色发展，还会影响相邻地区的工业绿色发展。表4反映了基于空间SDM模型的直接效应和间接效应回归结果。

表4 环境规制对工业绿色发展影响的直接效应和间接效应

由表4可知，环境规制的直接效应估计系数在两种空间权重矩阵下均在1%水平上显著为正，而环境规制的间接效应估计系数在两种空间权重矩阵下均在1%水平上分别显著为负。该回归结果表明，环境规制对当地区工业绿色发展具有显著的促进作用。然而，环境规制存在负面的空间溢出效应，对相邻地区的工业绿色发展具有显著的阻碍作用。一个地区实施环境规制政策时，本地区工业企业为达到环保标准且不降低自身利润，会选择将污染源或落后产能转移到相邻地区，这减轻了本地区的环保压力，有利于促进工业绿色发展，但同时增加了邻近地区的环保压力，不利于其工业绿色发展。假说2得到验证。

（六）稳健性检验

为进一步确保本文实证结果的稳健，本文分别采取更换空间权重矩阵、替换核心解释变量和分时段回归的方式进行稳健性检验。

1.替换空间权重矩阵

考虑到不同地区之间经济发展的相互依赖性，本文分别构建经济距离空间权重矩阵和经济地理空间权重矩阵，重新进行回归。参考张学良的研究①张学良.中国交通基础设施促进了区域经济增长吗——兼论交通基础设施的空间溢出效应［J］.中国社会科学，2012（3）：60-77.，经济距离空间权重矩阵具体设定如下：

wij由任意两个省份之间的经济发展水平差异比重计算得出。其中，和分别为省份i和省份j(i≠j)在2008—2020年的实际人均GDP均值。

经济距离空间权重矩阵具体设定如下：

wij由任意两个省份之间的地理距离和经济发展水平计算得出。其中，Wdij为地理距离空间权重矩阵为样本研究期间省份i的实际人均GDP均值，-y=为样本研究期间我国30个省份的实际人均GDP均值。本文在回归中将空间权重矩阵进行列标准化。

表5反映了替换经济距离空间权重矩阵W（3）和经济地理空间权重矩阵W（4）的空间计量模型估计结果。由表5可知，当替换空间权重矩阵后，环境规制对我国工业绿色发展影响的估计系数的方向和显著性未发生明显变化，均显著为正，表明基准估计结果具有稳健性。

表5 替换空间权重矩阵的稳健性检验估计结果

2.替换核心解释变量

参考既有文献①杨喆，陈庆慧，李涛.环境规制与工业绿色转型升级——基于规制异质性和执行力度视角的分析［J］.重庆理工大学学报（社会科学），2022（4）：41-54.，本文用工业污染治理项目完成投资占工业增加值比重度量环境规制，并重新回归，表6反映了解释变量替换后的空间计量模型回归结果。由表6可知，当替换核心解释变量后，环境规制对我国工业绿色发展影响的估计系数在方向和显著性方面未发生显著变化，再次表明基准估计结果的稳健可靠。

表6 替换核心解释变量的稳健性检验估计结果

3.分时段回归

考虑到党的十八大和十九大是我国大力推进生态文明建设的两个重要时点，本文以2012年和2017年设为分界点，将样本划分为2008—2011年、2012—2016年和2017—2020年三个时间段，分别回归分析环境规制对工业绿色发展的影响。表7反映了环境规制与工业绿色发展的时间异质性回归结果。由表7可知，环境规制对2008—2011年、2012—2016年和2017—2020年的工业绿色发展影响的估计系数均在1%水平上显著为正，但在系数大小上存在差异。邻接权重矩阵和地理距离权重矩阵下，2008—2011年的估计系数分别为0.382、0.360，2012—2016年的估计系数均为0.437，2017—2020年的估计系数均为0.708。可以看出，分时段下我国环境规制对工业绿色发展影响的估计系数在时间上逐渐递增，这充分说明了2008年以来我国政府主导下的环境规制对工业绿色发展的提升作用在时间上显著增强。

表7 环境规制对工业绿色发展影响的时间异质性估计结果

4.分地区回归

考虑到我国东部、中部、西部三大地区面临的环境治理问题各不相同。本文进一步对我国东部、中部、西部三大地带进行分样本估计。由表8可知，环境规制与工业绿色发展的地区异质性估计结果表明，环境规制对我国东部、中部、西部三大地区的工业绿色发展影响的估计系数均在1%水平上显著为正，但系数大小存在明显差异。邻接权重空间矩阵W（1）下，东部、中部、西部地区的估计系数分别为0.338、0.155、0.415，西部地区的估计系数最大，东部地区次之，中部地区最小。地理矩阵空间权重矩阵W（2）下，东部、中部和西部地区的估计系数分别为0.335、0.150、0.258，东部地区的估计系数最大，西部地区次之，中部地区最小，意味着环境规制显著促进了我国东部、中部、西部三大地区的工业绿色发展水平的提升，且这种促进效应在东部和西部地区较大，中部地区相对较小。

表8 环境规制对工业绿色发展影响的区域异质性估计结果

四、相关结论与对策建议

（一）相关结论

2008—2020年，我国工业绿色发展水平总体呈现波动增长的变化趋势，但东部、中部、西部三大地区的工业绿色发展水平发展不平衡，东部地区的工业绿色发展水平远高于中部和西部地区。环境规制对我国省域工业绿色发展具有显著的正向影响，且在进行替换环境规制测度指标、空间权重矩阵以及时空异质性分析后，结论依然稳健。环境规制对相邻地区的工业绿色发展产生了显著的负向影响，地理相邻地区在环境规制方面呈现相互竞争的格局，本地环境规制力度的加强会引致污染产业向相邻地区的转移，不利于相邻地区的工业绿色发展。

（二）对策建议

1.增强政策的针对性

加强区域环境规制与长江经济带、京津冀协同发展、长三角一体化等区域发展战略规划的协调，在充分考虑区域资源禀赋与生态环境承载力的基础上，制定差异化环境规制标准，构建区域差异化环境监管体系。在严格执行总量控制的前提下，根据区域资源禀赋与产业发展特色，细化各项污染物排放标准、排污收费标准等，推动环境规制政策与工业绿色发展的统一。充分发挥东部沿海地区在完善环境规制工具与工业绿色发展中的引领带动作用，严格控制高污染、高能耗、高成本等产业从沿海向内地的转移。在顺应生态环境保护要求的基础上，中部、西部地区应加快推动形成生态环境保护与绿色发展相统一的产业结构，适时淘汰关停落后产能，倒逼本地工业绿色升级。

2.丰富区域环境规制工具

充分发挥市场力量在环境规制领域的作用，鼓励各级地方政府综合利用法律、经济、技术等方式，制定环境规制操作流程。以行政命令型环境规制为基础，以市场型环境规制为主导，以社会参与型环境规制为补充，加强多种环境治理工具的综合运用。不断强化市场力量在环境规制领域的运用，健全排污权交易、碳排放交易等规章制度，激励企业的绿色技术研发和创新动力，推动工业绿色转型升级，实现生态环境优化和工业绿色发展的双赢。

3.完善区域环境协同治理机制

通过市场化交易、转移支付、税收等方式协调不同地区在环境治理领域的利益关系，探索构建不同地区、不同部门共同参与、合作共赢的区域环境协同治理体系，推动地理相邻地区在环境规制方面达成共识，降低企业通过跨地转移逃避环境规制的可能性，实现环境治理的波特效应最大化，最大程度推动工业绿色发展。完善生态补偿相关法规制度，引导地方政府为环境治理和工业绿色发展而竞争，建立健全区域相关合作机制，合理分配区域环境保护成本，形成良性的区际竞争关系。