环境规制、碳减排如何助推经济高质量发展——基于中国省域面板的空间计量分析

禹久泓，武传浩

（苏州大学 金融工程研究中心，江苏 苏州 215008）

0 引言

当前，气候变化已成为国际社会关注的焦点，全球气候治理也已进入全面落实《巴黎协定》的阶段。应对气候变化是我国可持续发展的必然要求，是推动我国经济高质量发展和生态文明建设的重要抓手。党的十八届五中全会将绿色发展提升到生态文明建设的新高度，明确指出坚持绿色发展，坚持可持续发展，推进美丽中国建设，为全球生态安全做出新贡献。而环境规制政策作为绿色发展理念的重要内容，对中国经济高质量发展产生的影响至关重要。习近平总书记也在2021 年中央财经委员会第九次会议上强调，“要把碳达峰、碳中和纳入生态文明建设整体布局……坚定不移走生态优先、绿色低碳的高质量发展道路”。与此同时，我国作为世界上最大的发展中国家，也是最大的碳排放国，正经历百年未有之大变局，在全球疫情冲击、加快构建新发展格局的背景下，制定并实施低碳排放发展战略，加快发展方式绿色转型，已成为我国实现经济高质量发展、完成碳达峰碳中和目标的必由之路。那么，如何推进经济绿色低碳循环发展转型，实现既要“金山银山”，又要“绿水青山”的美好愿景？我国幅员辽阔，各地区制度基础、地理条件、区位优势、市场效率和环境状况等有所不同，从而各地环境规制政策手段及强度也存在差异。

根据污染避难所假说与官员锦标赛理论，污染密集型企业会从环境规制力度较强的地区向环境规制力度较弱的地区转移，这使得环境规制政策对经济高质量发展影响的空间关联程度日渐加强，并且会对邻近地区产生一定程度的空间溢出效应。基于此，本文在新经济增长理论框架的基础上，运用空间杜宾方法，探究我国环境规制政策对碳减排与经济高质量发展的空间溢出效应，同时检验环境规制、碳减排对经济高质量发展的传导机制与影响机理，厘清三者之间的关系，以期为实现碳减排与经济高质量发展的双目标提供政策方向。

1 文献综述

目前，国内外学者对环境规制与碳排放的关系主要围绕以下观点展开：一是“绿色悖论”，认为能源开采者在预期环境规制政策使其未来收入下降后，会采取加速开采的措施使得能源的价格下降，最终导致碳排放增加[1-3]。王雅楠等[4]以能源强度、产业结构、FDI 为门槛变量，得出环境规制在东部地区会促进碳排放的结论。孙帅帅等[5]通过分析碳排放的空间分布，研究得出市场型环境规制对碳排放的正向溢出效应最为明显。二是“倒逼减排”，认为环境规制政策会增加碳排放成本，从而使得碳排放量减少。丁斐等[6]以全国278 个地级市为考察对象，研究发现环境规制有力抑制了城市碳排放。王康等[7]利用中介效应，发现环境规制政策在东北三省存在较为明显的抑制效应。郭卫香和孙慧[8]采用SBM-DDF 模型，得出我国环境规制政策能够促进全要素碳生产率提升的结论。也有学者研究认为环境规制与碳排放间的关系为倒“U”型。张华和魏晓平[9]采用两步GMM 法检验环境规制对碳排放的影响，研究得出随着环境规制强度的增强，其对碳排放的影响轨迹呈现倒“U”型。徐盈之等[10]运用面板门槛回归，得出环境规制对产业结构的调整效应与碳排放量呈“N”型。王旻[11]采用空间滞后模型和空间误差模型，研究认为环境规制强度对碳排放的作用存在拐点。

早期研究更多探讨经济增长对环境污染及治理的影响，近年来有学者开始关注环境规制对经济增长的影响。然而从目前的研究成果来看，关于环境规制、碳减排对经济高质量发展的影响在统一框架下的相关研究还有待丰富。王群勇和陆凤芝[12]运用动态面板方法，发现环境规制对中国经济发展质量的影响存在区域异质性，其中，在中西部地区促进作用明显，东部地区并不显著。上官绪明等[13]构造空间杜宾模型，并借助工具变量法，研究发现十八大以来环境规制对经济高质量发展的促进效应越来越显著。刘洁等[14]基于新结构经济学视角，认为环境规制促进经济高质量发展机制并非静态的，而与经济结构变迁机制密切相关。刘建民等[15]通过建立非线性调节模型，发现环境规制对经济高质量发展具有“U”型调节效应，并呈现门槛特征。王文寅和刘佳[16]利用HDI 指数对我国各省份进行了分区，认为环境规制对经济高质量发展具有直接影响。范庆泉等[17]以单位GDP 排污量为门限变量，构建面板门槛回归模型，得出环境规制与我国经济高质量发展之间的关系为非线性。葛林等[18]运用面板回归，得出环境规制政策能够显著推动我国经济高质量发展的结论，且主要通过产业结构调整与创新投入两条路径来实现。

本文基于前人的研究，在应用超越对数生产函数的随机前沿法测算中国各省份经济高质量发展的基础上，将环境规制、碳减排纳入统一分析框架，在所构建的经济距离权重矩阵下，刻画中国省域经济高质量发展的空间格局，运用空间杜宾模型，检验环境规制、碳减排对经济高质量发展的空间溢出效应，并分析环境规制与碳排放之间的内在关联及耦合协同作用，从而厘清三者之间的内在关系。

2 机理分析

环境规制是指个体或组织为了保护生态环境而采取的政策与措施，其工具主要有制定排污许可权、征收排污费与税费、对污染企业给予处罚等。根据波特假说理论，环境规制会使得企业碳排放成本增加，从而“倒逼”企业进行技术创新，以实现在维持既定产出水平的同时经济效率的提高。此外，企业为了“遵循”环境规制命令，不得不改良生产设备或购置治污设备，研发新的生产技术，使其生产过程达到环保要求和排污标准，这必然带来环境治理成本和创新研发费用的增加，进而给企业带来了经营成本的增加、挤占企业的收入与利润，不利于经济的高质量发展。

基于此，提出假设1：环境规制对经济高质量发展的空间影响存在异质性。

根据古典经济学理论，环境规制对碳排放除了存在“绿色悖论”抑或“倒逼减排”的直接效应，还会通过低碳技术创新、产业结构低碳化转型、外商直接投资（FDI）以及能源结构低碳化这四条路径[19-20]间接作用于碳排放，进而影响经济高质量发展。

（1）低碳技术创新。适度的环境规制会给企业带来“创新补偿效应”，该正外部性会挤占企业的创新研发投入，为企业低碳技术成果转化提供了平台，进而影响经济高质量发展。通过使用法律、行政和市场等手段，使得碳排放交易的约束力得以增强，通过知识传播、技术外溢等途径推进了碳市场交易的发展，进而有助于推动建立自上而下的绿色低碳循环发展体系，助力经济高质量发展。

（2）产业结构低碳化转型。严厉的环境规制会给企业带来“遵循成本”效应，污染密集型行业必然要承担昂贵的遵循成本，这会倒逼污染密集型行业的转型、改造与升级，而清洁密集型产业会因环境规制政策享受正的外部性，这有利于促进以服务业为主体的第三产业的发展，进而推进了产业结构的高级化，实现碳减排与经济高质量发展的双赢。

（3）外商直接投资。出于各国经济发展水平、要素禀赋、政治制度、地理条件、环保政策等方面的差异，欧美发达国家的企业污染排放标准相对发展中国家较高。当发展中环境规制力度较低时，发展中国家容易成为“污染避难所”，不利于经济发展质量的提高。另一方面，当发展中国家环境规制力度较高时，会提高外商直接投资门槛，这不仅可以将发达国家污染较高的企业拒之门外，还可以优化国内外商投资结构，通过推动高技术产业绿色技术进步[21]，助推经济高质量发展。

（4）能源结构低碳化。能源结构是影响我国碳排放的主要驱动因素[22]，其中以煤炭为代表的化石能源占主要比重，环境规制提高了企业对传统化石能源的使用成本，进而提高了碳排放权交易成本，通过产权交易的市场价格规律撬动了产业链的重新分工，使得清洁能源逐步替代化石能源成为可能，推动了能源结构向多元化、清洁化、低碳化转型。在推动全国碳排放达峰和实现碳中和目标的指引下，随着环境规制政策的不断出台，可以预见，我国将形成煤、油、气、核、新能源、可再生能源多轮驱动的低碳化能源结构，从而助推经济高质量发展。

基于此，提出假设2：环境规制、碳减排通过低碳技术创新、产业结构低碳化转型、FDI、能源结构低碳化四条路径影响经济高质量发展。

3 研究设计

3.1 模型构建

由于碳排放与经济发展质量具有空间溢出特征，已有研究大多忽视了空间上的影响，故本文采用空间计量模型探究碳排放、环境规制与经济高质量发展的空间关联。空间滞后模型（SAR）模型多用于考察因变量间的空间关联性，空间误差模型（SEM）主要考虑随机干扰项的空间影响，经过LR 检验之后，本文选取两者结合的空间杜宾模型（SDM），如下所示：

式中：TCit表示各省份碳排放量，ERit表示各省份环境规制水平，TFPit表示各省份经济高质量发展水平，Xit表示本文纳入的控制变量，W为30×30 空间权重矩阵，α、β与θ为回归系数，μi表示个体效应，νt表示时间效应，εit表示随机扰动项。

为了检验碳减排在环境规制对经济高质量发展的影响机制中是否存在中介效应，本文还建立以下有中介的调节效应模型，将环境规制与碳排放同时纳入空间计量模型，其模型设定形式如下：

3.2 空间自相关检验

为了判别碳减排与经济高质量发展能否用空间计量方法进行分析，首先需要检验所研究变量的空间相关性。全局Moran’s I 指数是测度空间相关性较好的指标，其计算公式为：

3.3 变量定义与数据描述

本文选取我国30 个省份（未含西藏、香港、澳门、台湾）2010—2017 年的面板数据，原始数据均来自于《中国环境统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国人口与就业统计年鉴》《中国劳动统计年鉴》以及中经网统计数据库。定义变量如下：

（1）被解释变量：经济高质量发展水平（TFP）。由于经济发展质量的核心是效率[23]，本文选用全要素生产率衡量经济高质量发展水平。传统的TFP度量方法存在较多技术无效率现象，其假设的局限性及对数据精准性的要求会对测算结论造成较大的差异。随机前沿分析法（SFA）相对于增长核算法和DEA 法，可以较好规避上述问题。故本文基于超越对数生产函数的SFA 法，利用Frontier4.1 软件，测算我国全要素生产率[24-25]。超越对数生产函数具体形式如下：

式中：K代表资本存量，L代表劳动力投入；νit为随机扰动项，服从标准正态分布，其中i表示个体，t表示时间；u为技术无效率项，η为技术效率水平的时变参数。对于资本存量（K），参照张军等[26]、单豪杰[27]的做法，对中国30 个省份不同年度折旧率进行差异化处理。对于劳动力投入量（L），由于不同省份的劳动力结构存在较大差异，进而造成对TFP测度的偏差，这里进行同质化处理，以平均受教育年限表征劳动者技能，其处理方式为：式中：ELit表示第i个省份第t年有效劳动力投入，Lit表示第i个省份第t年劳动力投入，Eit表示第i个省份第t年劳动力平均受教育年限，Eat表示第t年全国劳动力平均受教育年限。

根据Kumbhakar &Lovell[28]的分解法，对式（5）中的t求导：

（2）核心解释变量：①环境规制（ER）。环境规制的度量标准至今尚未统一，现有研究多方法可以归纳为采用环境污染物治理效果、环境治理投资总额占比以及运用熵值法构建综合指数三方面来衡量环境规制强度。由于从三废污染物降低率、运用熵值法构建综合指数等角度多以利用线性标准化为主，这不利于对不同时期的环境规制进行比较；通过比较各种方法的优劣并考虑到数据的可得性后，本文借鉴江心英等[29]的做法，运用各省份污染治理投资总额构建环境规制指数，具体方法如下：

式中：Costit表示各省份在各年度的单位工业产值污染治理成本，Inνestmentit、Valueit分别对应为污染治理投资总额、工业增加值。

式中：ERit、Industrialit分别表示各省份在各年度的环境规制强度、工业增加值占GDP 的比重。

②碳排放（TC）。本文基于物料核算法，选取煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然气、液化石油气九大化石原料，通过折标煤系数进行换算，加总而得。计算公式如下：

式中：Ei为i能源的消费量，Ri为折标煤系数。

（3）控制变量。基于假设2，环境规制与碳减排将通过技术创新、产业结构、能源结构、外商直接投资这四条路径作用于经济高质量发展。除此之外，考虑到各地区经济发展水平、要素禀赋、政府财政支出以及人力资本水平差异对经济高质量发展的影响，本文纳入以下控制变量：技术创新（RD），选用专利申请授权数表示；产业结构（IS），选用第三产业增加值与第二产业增加值之比表示；对外开放水平（FDI），选用外商直接投资额表示；经济发展水平（PGDP），以人均GDP 表示；要素禀赋（RE），以资本与劳动的比值表示；政府财政支出（GOV），选用政府公共预算财政支出与GDP 的比值衡量；能源结构（ES），本文选用煤炭与焦炭的消费量占能源消费总量的比值表示；人力资本（HUM），选用平均受教育年限表征（表1）。此外，对部分变量取对数进行处理。

表1 各变量描述性统计结果

4 实证结果与分析

4.1 空间自相关测度结果分析

空间格局下，我国2010 年、2014 年与2017 年各省份经济高质量发展水平按照自然断点分级法划分为低、中、高三个梯次，相同梯次的省份基本相邻，这表明我国各省份经济高质量发展在空间上存在一定的集聚分布特征。除此之外，我国东部沿海地区的经济高质量发展状况明显高于西部欠发达地区，而中部地区的经济高质量发展状况介于两者之间，故该分布特征又可以概括为“由东到西，逐级递减”。

基于经济距离权重矩阵，利用Moran’s I 值检验碳排放和经济高质量发展的空间自相关性。由表2 可知，中国30 省份碳排放与经济高质量发展的Moran’s I 值全大于0，且分别通过了5%和1%的显著性检验，这表明二者存在一定的空间集群分布特征。

表2 2010—2017年中国省域碳排放与经济高质量发展Moran’s I指数

为进一步探讨局部相关性，分别绘制2010 年、2014 年与2017 年中国30 省份经济高质量发展的Moran’s I 指数散点图，其局部特征分别如图1、图2 和图3 所示。其中处于第一象限的江苏、浙江、福建、山东、上海等东部沿海地区，不仅自身的经济发展质量较高，其周边地区的经济发展质量也较高，呈现“高—高”集聚（H-H）。处于第三象限的陕西、青海、甘肃、宁夏、新疆等西部欠发达地区，多呈现“低—低”集聚（L-L）的分布态势，这与前文得出的结论基本一致。

图1 2010年中国各省份经济高质量发展局部Moran’s I指数散点图

图2 2014年中国各省份经济高质量发展局部Moran’s I指数散点图

图3 2017年中国各省份经济高质量发展局部Moran’s I指数散点图

4.2 环境规制、碳减排对经济高质量发展的空间计量分析

基于已验证的空间自相关性，为进一步探讨环境规制对碳排放与经济高质量发展的空间溢出效应，本文首先对中国30 个省份2010—2017 年的面板数据进行LR 检验与Wald 检验，其结果均拒绝SDM 模型退化为SAR 模型和SEM 模型，然后再对模型进行Hausman 检验，其结果拒绝了原假设，即表明应选择固定效应进行实证分析。

4.2.1 环境规制对碳减排的空间溢出效应

为了探究环境规制、碳排放对经济高质量发展的空间溢出效应，本文先基于经济距离权重矩阵，控制要素禀赋、能源结构、人力资本、产业结构等变量后，检验环境规制政策与碳减排的内在关系。由表3 可知，环境规制对碳排放的直接效应在1%水平上显著为正，且二次项系数在5%水平上显著为负，空间溢出效应虽不显著但其系数与二次项系数也表现为一正一负，表明二者之间倒“U”型关系的存在。

表3 环境规制对碳减排的空间溢出效应

从控制变量看：（1）要素禀赋（RE）。要素禀赋对本地区和邻近地区的碳排放量均起到正向作用，且通过1%的显著性检验。这反映出中国过去重数量的粗放式经济发展方式对生态环境造成的污染较为明显，带来碳排放量的增加。（2）产业结构（IS）。产业结构的直接效应为负，且通过1%的显著性检验，空间溢出效应为负但不显著。近些年来，随着我国第三产业比重的上升，产业结构调整带来了一定的碳减排红利。另一方面，由于环境规制会给企业带来“遵循成本”，污染密集型行业必然要承担昂贵的遵循成本，这会倒逼污染密集型行业的转型、改造与升级，这有利于进一步促进以服务业为主体的第三产业的发展，以此推进产业结构的高级化，进而有助于促进碳减排。（3）人力资本（HUM）。人力资本对碳排放的间接效应和总效应显著为负，直接效应也为负，但不显著。表明随着人均受教育水平的提高，人们对自然环境的保护意识及关注度也在逐步提高，这对碳减排的促进效应是明显的。（4）能源结构（ES）。无论是从直接效应、间接效应还是总效应看，能源结构对碳排放的影响均起到显著的促进作用。尽管近10 年来，中国可再生能源消费量逐渐增加，但煤炭依旧是我国第一大消费能源，能源结构的调整压力任重道远。

4.2.2 环境规制、碳减排对经济高质量发展的空间溢出效应

表4 的（1）～（2）列为没有纳入碳排放时得到的空间杜宾模型分解结果，（3）～（4）列为纳入碳排放因素后的空间杜宾模型分解结果。从直接效应看，环境规制政策对经济高质量发展的系数均为负值，即本地的环境规制政策会抑制该地区经济的高质量发展，且在纳入碳排放变量后该效应达到了1%的显著性水平，这说明环境规制在本地可能存在“遵循成本效应”，即当污染治理力度加强时，企业由于成本的增加会对部分投资产生“挤出效应”，进而抑制了经济发展质量的提高。从间接效应看，环境规制对经济高质量发展的溢出效应显著为正。这一结论同时表明环境规制对我国经济高质量发展的空间影响具有异质性，验证了本文提出的假设1。

表4 环境规制、碳减排对经济高质量发展的空间溢出效应检验

对于部分控制变量，（1）对外开放水平（FDI）。一方面，外商直接投资对经济高质量发展的本地效应和邻地效应均产生抑制作用，其原因在于外商直接投资引入虽然为国内解决了资本和产业规模问题，带来了一定经济数量的增长。然而另一方面，由于发达国家环境规制强度的增强，发展中国家成为其“污染避难所”，进而不利于经济质量的提高。（2）技术创新（RD）。技术创新对经济高质量发展的本地效应及对邻地的溢出效应都显著为正，说明技术创新对经济高质量发展起到了积极的推动作用。（3）人力资本（HUM）。人力资本对经济高质量发展的两种效应系数均显著为负，与王恕立和王许亮[30]的研究结论一致，可能的原因是目前人力结构还不能完全适应绿色生产技术发展需要，科技人才结构性问题依然存在，高层次技术人才比例较低，且欠发达地区与发达地区人才配置差距较大。（4）政府财政支出（GOV）。本地区财政支出的提高对本省份的经济高质量发展具有显著抑制作用，在引入碳排放变量后，财政支出对邻近省份的空间溢出效应也变得显著且也为抑制作用。主要原因可能是政府在考核机制上不断提升生态环境保护等指标权重，使得地方企业环境规制成本提升，在一定程度上抑制了经济发展质量的提高。

为了进一步探究碳排放在环境规制影响经济高质量发展路径中的作用，将环境规制与碳排放同时纳入考察范围后，由表4 可知，环境规制、碳排放对经济高质量发展的影响系数也均通过1%的显著性检验，且表4 中环境规制对经济高质量发展的影响系数小于表3 中的影响系数。表明碳排放在环境规制影响经济高质量发展的过程中存在中介效应。此外，碳排放对经济高质量发展的本地效应及邻地效应均显著为负，进而说明碳减排政策对推动经济高质量发展是有效且必要的。同时还可以看到，碳排放的平方项对经济高质量发展的影响系数与碳排放相反，表明碳排放在这一路径中起到的调节效应呈现出“U”型特征，即随着碳减排强度的增加，其对经济高质量发展的作用力度会由强变弱。

4.3 稳健性检验

为了保证研究结果的稳健性，本文采用地理距离权重矩阵（W1）、经济地理嵌套矩阵（W2），分别再进行SDM 模型回归。由于篇幅所限，表5 只列出模型（3）的回归结果。可以看到，采用W1和W2重新进行回归后，主要变量的系数依然显著，且方向与前文基本一致。

表5 稳健性检验结果

5 研究结论与政策建议

5.1 研究结论

环境规制、碳减排是促进我国经济绿色低碳循环发展转型的有效措施，二者的耦合协同作用对于我国完成2030 年碳达峰目标、实现经济高质量发展具有重要意义。本文在应用超越对数生产函数的随机前沿法测算中国各省份TFP的基础上，基于2010—2017 年的中国大陆30个省份的面板数据，在所构建的经济距离权重矩阵下，刻画了中国省域经济高质量发展的空间格局，采用空间杜宾模型，探讨了环境规制对碳减排及经济高质量发展的空间溢出效应，同时，检验了环境规制与碳减排的耦合协同作用。得出如下结论：

（1）中国各省份经济高质量发展在空间上呈现出显著关联性，其中东部沿海地区多呈现“高—高”集聚，西部欠发达地区多呈现“低—低”集聚。

（2）环境规制对碳排放的直接效应显著为正，其影响系数为1.054，且二者关系存在倒“U”型；空间溢出效应不显著。

（3）环境规制政策对本地区与邻近地区经济高质量发展的影响存在异质性，具体表现为环境规制政策能够产生推动经济高质量发展的空间溢出效应，但对本地区经济高质量发展的影响相反，影响系数分别为-0.218和0.413。

（4）碳减排能够有效助推经济高质量发展，且在环境规制对经济高质量发展的影响中存在中介效应。

5.2 政策建议

（1）完善环境规制治理体系，强化环境考核激励机制。以新发展理念为指引，创新政策工具，完善法律法规和制度标准体系，激发碳减排动力和市场活力。由于环境规制政策对本地区与邻近地区经济高质量发展的影响存在异质性，要依据各地制度基础、地理条件、资源禀赋、经济发展阶段和环境状况等不同，选择科学适宜的环境规制工具，实行差异化的环境规制手段，实现碳总量可控、经济高质量发展双目标，开创生态文明建设和经济建设新局面。

（2）推动碳市场建设，让碳市场交易成为更主流的减排政策工具，助力经济高质量发展。研究结果表明碳排放与经济高质量发展的空间溢出效应均显著相关，碳减排能够有效助推经济高质量发展，而碳市场是实现我国碳达峰与碳中和目标的有效工具。目前，我国碳市场建设仍处于起步阶段，碳定价机制与排放权交易等有待完善。应加快我国碳市场建设步伐，发挥其对能源产业的激励与约束功能，推动交易层次与品种的多样化，引导碳市场作为碳定价机制的减排作用。

（3）充分引导并发挥对外开放、技术创新、人力资本、产业结构在助推碳减排与经济高质量发展双目标中的积极作用。第一，注重FDI 引入质量，各地区应根据自身禀赋、经济发展阶段等，优化与引导外商准入门槛及标准，同时以新发展理念为指引，降低“三高”行业投资比重，充分发挥FDI 的技术扩散效应。第二，不断完善我国科技创新能力，激发企业组织创新、管理创新进而促进技术创新，加快技术进步，推动经济高质量发展。第三，继续深入实施“人才强国”战略，加大人才培养力度，让人力资本的知识与技术溢出成为推动经济高质量发展的内在推动力。第四，制定并实施低碳排放发展战略，加快发展方式绿色转型，合理安排政府减排优惠政策。加大着力调整经济产业结构，大力提高对低碳部门的扶持力度，并积极发展现代服务、新能源、电子信息等新兴产业，助推我国碳减排与经济高质量发展双目标的实现。