环境规制强度、产业结构优化与我国资源配置改善*

秦炳涛，刘建昆，葛力铭

(1.上海理工大学 管理学院，上海 200093；2.复旦大学 区域与城市发展研究中心，上海 200433；3.上海财经大学 城市与区域科学学院，上海 200433)

一、问题提出

改革开放以来，中国的经济保持中高速增长，经济总量稳居世界第二。但是粗放式的经济增长主要依靠劳动力、资本等生产要素源源不断地投入，存在生产要素配置效率低下、空气质量恶化、能源耗费严重等问题。如果资本和劳动力得到有效的配置，1998年我国的制造业全要素生产率将提高57.1%，而2007年将提高30.1%(龚关和胡关亮，2013)[1]。

党的十九大提出我国正处在转变发展方式，优化经济结构，转换增长动力的攻关期，要加快完善要素的市场化配置，实现要素的自由流动，提高全要素生产率。同时，政府对环境污染防治工作高度重视，环保力度空前加大，修订了《中华人民共和国环境保护法》，颁布实施了《土壤污染防治行动计划》，先后印发了《“十三五”生态环境保护规划》《“十三五”节能减排综合工作方案》等重要文件。统计年鉴显示，我国的环境污染治理投资总额由2009年的5 258亿元增长到2017年的9 539亿元，着力解决突出的环境问题。

地区的产业结构会受到环境规制的约束，当环境规制在一定限度内增强，是否会倒逼产业结构的优化？产业作为劳动力和资本流动的重要载体，在产业结构变化的过程中是否会优化资源的配置效率？

已经有较多的学者从环境规制的视角，研究其对产业结构的影响。现有的研究有多种结论：一是环境规制对产业结构的影响存在门槛效应。以环境规制为门槛变量，随着环境规制的由弱变强，它对产业结构的调整会产生先抑制、后促进、再抑制的影响(原毅军和谢荣辉，2014)[2]。当以人力资本水平为门槛变量时，环境规制对产业升级会产生先不显著的促进、后显著的促进、再到不显著的抑制(纪玉俊和刘金梦，2016)[3]。因此，学者就环境规制强度越过拐点之后能促进产业结构的升级达成了共识(李虹和邹庆，2018[4]；钟茂初等，2015[5])。二是环境规制对产业结构的影响存在异质性。东、中、西部的产业结构调整对于环境规制的反映存在差异，这主要是受到区域创新能力和市场化程度等的影响(郑加梅，2018[6]；高明和陈巧辉，2019[7]；游达明等，2019[8]；韩晶等，2014[9]；肖兴志和李少林，2013[10]；卫平和余奕杉，2017[11])。

目前，环境规制对资源配置的相关影响研究较少。韩超等(2017)[12]以首次约束性污染控制为基础，分析了环境规制影响的资源再配置效应。发现约束性污染控制对全部行业的资源再配置效应并不具有显著的稳健性，但对污染行业的资源再配置效应具有显著且稳健的“去错配”效应。进一步研究发现，约束性污染控制促进资本向高生产率企业流动，同时在产出端也提高了高生产率企业的市场份额，有力地揭示了“去错配”效应的微观机制。杨赫等(2019)[13]认为环境规制倒逼地区间的产业进行转移，提高了地区的全要素生产率，并间接通过产业转移改善地区的资源配置效率。刘斌斌等(2019)[14]以我国2012—2016年省份面板数据为样本，发现提升环境规制强度标准有利于降低信贷错配对环境规制较弱地区绿色技术创新的阻碍作用，但对环境规制较强地区的影响不明显。

梳理已有的文献发现，少有文章研究环境规制通过产业结构的变化影响资源配置。本文利用2003—2017年中国29个省级面板数据，研究环境规制对资源配置的影响，同时，将产业结构作为中介变量，研究产业结构在此过程中发挥的作用。本文可能存在如下的创新点：一是测度的资源错配指数更加合理精确，本文将要素的产出弹性视为随机变量，采用随机系数模型，得到的劳动力和资本的要素产出弹性之和接近于1，满足原假设。二是通过中介效应模型，阐释环境规制对资源错配的作用机理。

二、资源配置的估计方法和结果

关于资源配置或资源错配的测度方法，主要以Olley & Pakes(1996)[15]、Bartelsman et al.(2013)[16]、Hsieh & Klenow(2009)[17]、Aoki(2012)[18]、Brandt et al.(2013)[19]为代表。曹玉书和楼东玮(2012)[20]、王文和牛泽东(2019)[21]、文东伟(2019)[22]等人在此基础上研究中国的资源错配现象。本文参考陈永伟和胡伟民(2011)[23]基于竞争均衡下的要素价格相对扭曲系数，测量劳动力和资本的错配指数，通过要素错配指数衡量资源的配置水平。方法如下：

(1)

其中，TKi为资本价格绝对扭曲系数，表示资源相对没有扭曲时的加成情况。在实际测算中可以用价格相对扭曲系数MKi(--)来代替。Si为地区i的生产总值占整个经济体的份额。βK=∑SiβKi。Ki/K是地区i的资本总量占整个经济体的比重，SiβKi/βK是地区i有效配置资本的理论比例。当MKi(--)大于1时，表示该地区实际配置的资本要素高于有效配置时的理论水平，资本配置过度。即TKi<0时，资本配置过度；反之，资本配置不足。

对于要素的产出弹性，参考白俊红和刘宇英(2018)[24]。现假设生产函数为规模报酬不变的C-D函数，形式如下：

Yit=AKit βKiLit 1-βKi

(2)

整理可得：

ln(Yit/Lit)=lnA+βKiln(Kit/Lit)+μt+εit

(3)

其中，Yit用地区的生产总值表示，Lit用地区的就业人数表示，Kit参考张军等(2004)[25]的做法，用地区的固定资本存量表示。

在变系数模型中，本文将“可变系数”视为随机变量，而非常数。由随机系数模型的回归结果，参数稳定性检验的P值为0.000，因此拒绝“参数不变”的原假设，而且得到的劳动力和资本的产出弹性系数之和非常接近于1，满足生产函数为规模报酬不变的C-D函数的假设。

表1显示了各地区部分年份的资源错配指数。从劳动力角度来看，福建、山东的劳动力要素一直处于最优水平附近；河北、山西、安徽、江西、河南、四川等12个省份配置的劳动力过度；北京、天津、上海、江苏、浙江、广东等8个地区的劳动力一直配置不足。可以发现，生产总值较高的地区对劳动力的需求较高，劳动力通常表现为不足；而生产总值较低的地区对劳动力的需求较低，现有的劳动力过度了。从变化趋势看，15年时间，北京、上海、广州等地的劳动力不足状况趋于缓解；江苏、陕西的劳动力配置不足现象愈加严重。四川和贵州的劳动力配置过度状况正在逐年改善；劳动力配置越来越过度的省份有黑龙江。安徽、河南、云南、甘肃的劳动力一直保持在相对稳定的过度水平，变动较小。内蒙古的劳动力错配指数呈现倒“U”型，先上升后下降。

表1 各省部分年份错配指数

从资本角度看，江西、山东、云南的资本要素一直处在最优水平附近；北京、天津、上海、浙江、广东等13个地区一直处于配置过度的状况；安徽、湖北、广西、四川、贵州、陕西等9个地区一直是资本匮乏状态。从地区生产总值的角度看，GDP较高的地区拥有过量的资本，而GDP较低的地区资本不足。从时间趋势看，在2003—2017年，湖北、湖南、四川、贵州、陕西等地的资本不足现象越来越严重；黑龙江的资本要素趋于过度。北京和上海的资本要素一直处于相对稳定的过度水平，变动较小。内蒙古的资本配置变化幅度较大，由过度变为不足又转为过度。

三、计量模型的构建与变量说明

(一)模型设计

产业结构的优化会加速劳动力和资本的跨省流动，而环境规制会对产业结构施加影响。因此产业结构在此时可能发挥了中介作用。刘晨跃等(2017)[26]利用三个步骤检测中介效应是否存在。第一，去除中介变量，核心解释变量对被解释变量要具有显著性影响；第二，要满足核心解释变量对中介变量具有显著性影响；第三，加入所有变量后，要满足中介变量对被解释变量的影响显著，同时核心解释变量对被解释变量影响程度下降或者不显著。为了研究环境规制对资源错配的影响以及作用机理，以劳动力错配指数为例，构建面板模型：

TLit=α0+α1ERit+α2Xit+μt+εit

(4)

STit=φ0+φ1ERit+φ2Xit+μt+εit

(5)

TLit=ω0+ω1ERit+ω2STit+ω3Xit+μt+εit

(6)

其中，i和t分别表示地区和年份；TL为劳动力错配指数；ER是核心解释变量，表示环境规制强度；ST表示产业结构，为中介变量。Xit是一系列控制变量；α0、α1等是待估计参数；μt是地区固定效应，εit是随机误差项。

(二)变量及指标的构建

1.被解释变量

本文采用劳动力和资本的错配指数(TL和TK)作为资源错配的代理变量。当资源错配指数小于0，表示资源配置过度；当资源错配指数大于0，表示资源配置不足。错配指数的绝对值越大，表示错配程度越大，扭曲越严重，偏离理想水平也越远。

2.核心解释变量

在阅读相关文献的基础上，总结目前常见的环境规制强度测度方法：一是用关于环境规制政策法规的颁发数量衡量环境规制强度；二是利用地区的污染排放量表征；三是用环境污染治理投资额；四是用废水排放达标率、二氧化硫去除率、烟粉尘去除率和固体废物综合利用率等指标构建综合指数；五是用治污投资占企业成本或产值的比重。基于指标的可比较性和数据的可获得性，本文采用地区环境污染治理投资总额除以该年全国环境污染治理投资平均额表示环境规制强度(ER)，如果数值大于1，表明该地区的环境规制高于全国的平均水平；如果数值小于1，表明低于全国的平均水平。

3.中介变量

本文参考冯根福等(2010)[27]，采用各省工业增加值与全国平均的工业增加值的比值衡量产业结构(ST)。假定某省在本期和上期的工业增加值分别为p和q，对应的全国工业增加值的平均值分别为m和n，即该省的比值分别为p/m和q/n，当p/m

4.控制变量

技术水平(TECH)。技术水平的不同会造成劳动力和资本的利用率水平的差异，同一地区的技术水平随时间的变化也会影响地区资源配置的最佳水平。本文采用技术市场成交额占地区生产总值的比重衡量技术水平，该比重越大，表明该地区的技术水平越高。对外开放度(OPEN)。改革开放以来，资源的流动不仅限于国内，越来越多的资源在全球范围内寻找最佳的配置。各地区的市场主体也面临着全球的竞争，市场会引导劳动力和资本流向效率高的地区。本文利用全社会固定资产投资中利用外资除以全社会固定资产本年资金衡量对外开放度。财政分权度(FISCAL)。我国正处于经济转轨时期，政府的干预弱化了市场价格的引导作用，使得劳动力和资本被迫停留或流向某地区。本文用地方财政一般预算收入与地方财政一般预算支出的比值代替财政分权度。

本文的样本由 2003—2017年中国29个省级面板数据组成(因数据残缺，剔除西藏、新疆两个样本)。数据主要来源于国家统计局、各省级的历年统计年鉴和EPS数据库。

四、实证结果与分析

(一)变量的描述性统计

本文的计量模型主要涉及7个变量，变量的描述性统计如表2所示：

表2 主要变量的描述性统计

(二)基本回归结果

由Hausman检验结果可知，本文适合采用固定效应模型。表3报告了固定效应模型回归结果。环境规制的回归系数为正数。无论是劳动力错配指数(TL)还是资本错配指数(TK)，环境规制对资源错配的影响显著为正，表明当资源配置过度时，环境规制可以减轻资源的过度配置，甚至由资源的过度配置转变为不足；但是当资源配置不足时，环境规制会加重资源配置的不足。即环境规制只能在一定限度改善资源的配置。对比(2)列和(4)列，发现(2)列环境规制系数接近于(4)列环境规制系数的2倍，表明相对于资本错配，劳动力错配更加敏感，即增加同一单位的环境规制，劳动力错配的变动更大。

表3 环境规制对资源错配的直接效果

(三)作用机制的讨论

中介效应的第一个步骤在上文中已得到证明。关于第二个步骤，表4的(2)列可知，环境规制的回归系数为0.100 6，在1%的水平下对产业结构优化具有正向显著性影响。对于控制变量，对外开放度和财政分权度对产业结构的优化起到了显著的促进作用。在对外开放的背景下，企业面临的市场环境和竞争形势也越来越复杂多样，企业为了生存和在全球范围内挖掘竞争力，被迫或主动选择优化产业结构。企业对外的经济交流越来越频繁，也有企业通过迁移、转型和停产等多种方式规避这种竞争。财政分权度越高，即政府的干预越少，地区的市场竞争机制越完善，也有利于产业结构的优化。

表4 中介效应的结果分析

为了验证中介效应的第三个步骤，加入产业结构这一中介变量。此时，无论是以劳动力错配还是资本错配为被解释变量，环境规制均不再显著，产业结构在1%的水平下显著。这验证了环境规制确实通过产业结构实现了劳动力和资本的再配置，产业结构发挥了中介作用。环境规制的实施促进了产业结构的优化，产业结构的优化进一步提升了中国省级的资源配置水平。具体地看，以劳动力错配指数为被解释变量，产业结构的系数是0.731 4；以资本错配指数为被解释变量，产业结构的系数是0.398 3，前者的系数接近于后者的2倍。这与中介效应的第一个步骤，劳动力错配指数对环境规制更敏感是一致的，与资源错配指数相比较，产业结构的升级对劳动力错配指数的影响显然是更大的。

(四)异质性分析

1.时间异质性

2010年中国加快推动了绿色信贷、环境污染责任保险、“双高”产品名录、排污交易试点等一系列环境经济政策的落实。上述政策对2010年及以后的资源错配的影响与2010年之前可能存在差异。本文将2003—2017年分成2003—2009年与2010—2017年两组，进行时间异质性的讨论。回归结果如表5。

表5 时间异质性讨论

由表5可知，环境规制与劳动力和资本的错配指数依然存在显著的正向关系。随着环境规制在一定限度内增强，会改变地区劳动力和资本的配置过度状态，当环境规制超过某个临界值，劳动力和资本会转出，导致资源不足。比较两组的回归系数，可以发现环境规制在2003—2009年对资源错配的影响大于2010—2017年。需要说明的是，2010—2017年环境规制的回归系数0.019 3不显著，这可能与当时国内外复杂的经济形势相关，环境规制的作用被弱化了，但是回归系数依然为正数。

2.地区经济发展水平异质性

环境规制对资源错配的影响可能存在地区经济发展水平的差异，根据各省15年的人均地区生产总值的排名，按照中位数法，将29个省分为较发达地区(14个省)和欠发达地区(15个省)两组(1)较发达地区包括：上海、北京、天津、江苏、浙江、广东、内蒙古、福建、山东、辽宁、吉林、重庆、湖北、河北；欠发达地区包括：黑龙江、山西、宁夏、陕西、青海、湖南、海南、河南、四川、江西、安徽、广西、云南、甘肃、贵州。，表6报告了这两组回归分析的结果。

表6 地区经济发展水平异质性讨论

由回归结果可知，在地区经济发展水平不同的条件下，上述结论依然成立。而且，无论是TL还是TK，欠发达地区的ER系数都高于较发达地区的ER系数，表明欠发达地区环境规制对劳动力和资本的影响高于较发达地区。尤其是在资本层面，欠发达地区的环境规制系数达到了0.078 1，远大于较发达地区的回归系数0.026 6，资本要素在欠发达地区的流动性远大于较发达地区。

(五)稳健性检验

劳动力和资本的错配程度可能存在时间滞后性，(1)(2)式分别以TL和TK滞后一期为被解释变量，其他条件不变，回归结果表明环境规制有助于缓解资源的过度配置，但是当环境规制增强时，资源会从配置过度转变为不足，并且缺口会越来越大。这个结论对于劳动力和资本的错配都是成立的。为了提高研究结论的稳健性，本文用第二产业增加值占地区生产总值的比重衡量产业结构(STRU)，并且，考虑资源错配的滞后性，研究上述结论是否成立。结果如表7所示，可以发现上述结论依然是稳健的。

表7 稳健性检验

五、基本结论与对策建议

本文运用2003—2017年中国省级面板数据考察了环境规制、产业结构和资源配置的关系，得出如下的结论：(1)运用随机系数模型测得2003—2017年中国省级的资源错配指数，判断各省份的劳动力和资本的配置水平以及时间变动趋势。地区生产总值较高的地区通常拥有过度的资本，但劳动力不足；而地区生产总值较低的地区拥有过量的劳动力，但资本不足。(2)环境规制对劳动力和资本的错配指数具有正向影响，随着环境规制在一定限度内增强，会减轻劳动力和资本的错配程度，当环境规制持续增强，劳动力和资本的错配程度会由过度转向不足，并且不足的程度会恶化，要素扭曲越来越严重。(3)劳动力错配指数受环境规制的影响程度远大于资本错配指数，回归系数分别为0.062 4和0.038 3。相比资本错配指数，劳动力错配指数对产业结构的变化也是更加敏感，回归系数分别为0.731 4和0.398 3。(4)在一定水平内，环境规制会倒逼产业进行优化，产业优化会改善劳动力和资本的配置水平。针对以上研究，提出几点对策建议。

首先，不同地区的资源配置水平存在差异，环境规制强度应因地制宜。在资源配置过度的地区，可以适当提高环境规制水平，将资源量降到合理的水平，避免经济低效率；在资源配置不足的地区，应减少不必要的环境规制。劳动力和资本等要素结合起来才能更好地发挥作用，但环境规制对劳动力和资本要素的影响程度是不同的，在实施环境规制时，要考虑到当地的劳动力和资本要素的实际配比，使其达到较为均衡的状态。宏观上，政府应该引导资本流向欠发达地区，缓解较发达地区劳动力不足的问题。

其次，加速要素市场的改革，打破要素流动的桎梏，充分发挥市场在资源配置中的决定性作用，推动资源要素的利用从粗放型到集约型的转变。建立区域间的利益共享和责任共担机制，加强区域间的协调联动性，优化市场竞争秩序，避免各地区对资源的恶性掠夺，造成经济的低效率。

最后，在劳动力方面，要加大基础教育和高等教育，提高人力资本的存量；也要加强在职培训教育，提高技术型和应用型人才在劳动力中的比重，促进劳动力由数量向质量的转变。在资本方面，守住不发生系统性金融风险的底线，深化金融体制改革，引导同业机构的差异化发展，优化信贷结构，促进资本的合理流动。