不同环境规制下制造业绿色全要素生产率的演化规律研究＊

毛江巍，王飞航，杜赫轩

（1.成都中小企业融资担保有限责任公司，四川 成都 610031；2.兰州大学经济学院，甘肃 兰州 730000；3.兰州理工大学电信学院，甘肃 兰州 730050）

0 引言

在第七十五届联合国大会上，中国提出2030年前实现碳达峰和2060年前实现碳中和（以下简称“双碳”目标）承诺，绿色与低碳已成为经济、社会与生态发展转型的基本指导原则和重要评判标准。中国制造业规模总量巨大，2018年制造业产出占世界制造业产出的28.4%[1]。中国碳核算数据库2021年数据显示，制造业在全国碳排放总量中占比已接近40%。随着中国经济进入高质量发展阶段，资源与环境对制造业发展的约束日益增强。因此，在实现“双碳”目标背景下，推动制造业的绿色发展，不仅对工业持续发展有重要意义，也是解决气候变化难题的有效方式。

“双碳”目标的实现是以提升制造业绿色全要素生产率GTFP（Green Total Factor Productivity，GTFP）为主战场。据国务院研究发展中心调查数据显示，1978―2019年，中国绿色全要素生产率年均增速不到3%，明显低于传统全要素生产率核算结果。近年来考虑环境因素后GTFP改善明显，但仍然有较大提升空间，相关问题已成为国内外研究热点。制造业是实体经济中最重要也是最基础的部分，中国经济发展模式决定了中央政府主导下的地方政府竞争与环境规制会对经济高质量发展产生重要影响。那么，依托中央或地方政府实施的环境规制是否能够有效提高制造业绿色全要素生产率？不同类型的环境规制政策与制造业绿色全要素生产率之间存在怎样的作用机制和内生差别？如何在有效规制工具下实现制造业绿色全要素生产率的提升，从而降低碳排放，实现产业绿色发展？探究这些问题将为中国制造业从制度、规则等方面打通发展壁垒，在“十四五”时期乃至更长时期畅通国内国际双循环奠定基础。

1 理论基础研究

环境规制是社会规制的重要组成部分，环境规制在解决环境问题的同时将对经济社会发展产生重要影响。企业积极响应“绿色发展”的政策号召，通过实施绿色技术创新来提高自身的绿色全要素生产率。然而，技术创新存在独特的“双重外部性”，即因知识溢出导致的“正外部性”和企业过度污染排放引发的“负外部性”。环境规制政策旨在约束企业的环境行为，消除“双重外部性”缺陷，防止因此引发市场失灵。因此，梳理环境规制的实施对企业绿色全要素生产率的影响，对企业的绿色发展具有重要意义。

有研究表明，以市场为基础的环境规制有利于GTFP水平提升[2]，也有学者认为环境规制对GTFP的影响具有时效性，在短期内有助于GTFP增长，长期来看对GTFP发展有抑制作用[3]。申晨等[4]将环境规制划分为命令-控制型和市场激励型，得出前者与绿色全要素之间呈现“U”型关系，后者对绿色全要素生产率产生正向影响。通过回顾已有文献，可以发现环境规制对绿色全要素生产率的影响主要有3种观点。其一，环境规制对绿色全要素生产率产生促进作用。20世纪90年代，Poter[5]提出著名的“波特假说”，论证了合理的环境规制对企业的绿色变革起到促进作用，从而产生“创新补偿效应”以弥补企业“遵循成本”所带来的资金压力，实现企业GTFP提升。从环境规制对导向性技术发展的影响作用来看，环境规制有利于资本转向绿色技术创新领域，且规制强度与绿色资本利用率正相关[6]。企业环境友好型技术进步促进了经济与环境之间的协调发展，环境规制的实施激发企业依靠自身技术创新水平的提高来减少污染排放[7]。其二，环境规制对绿色全要素生产率产生抑制作用。伍格致和游达明[8]运用空间计量模型，实证研究环境规制与绿色全要素生产率之间的作用机制，发现环境规制的实施会给企业带来生产成本压力，导致企业减少研发投入而抑制其绿色全要素生产率的提升。Lanoie等[9]基于上千组的设备数据，验证了“波特假说”的合理性，得出企业因遵守环境规制政策所产生的治污成本高于企业通过创新手段所得到的经济效益，因此不利于企业绿色全要素生产率的提高。Hancevic和Ignacio[10]指出美国清洁法案实施对本国的发电效率有负面效应导。城市限期达标制度是政府实施环境规制政策的重要体现，虽然此类政策的实施导致未达标城市全要素生产率的降低[11]，但是行业竞争、市场化改革以及绿色金融等能够有效抑制这种负面影响。其三，环境规制与绿色全要素生产率之间存在强耦合非线性关系。成德宁和韦锦辉[12]从不同环境规制类型角度展开实证研究，指出市场型环境规制有利于绿色发展水平的提升，进而实现工业的绿色转型升级，而命令型环境规制对工业绿色发展的影响却不明显。考虑不同类型规制工具的差异性，张小筠等[13]揭示环境规制与制造业绿色全要素生产率之间呈现由阻碍到促进的“U”型趋势，尤其是偏向于行政规制的高竞争制造行业目前还处于阻碍阶段。Lanoie和Lajeunesse[14]指出，从长期来看，灵活的环境规制比技术标准等强制性指标给企业更大的创新动力。Rubashkina等[15]基于污染治理成本视角，研究环境规制对欧洲制造业绿色全要素生产率的影响，发现其作用整体上呈非线性波动。通过对中国工业水资源GTFP实证分析，结果表明技术创新与环境规制的相互作用对工业水资源GTFP值的影响具有地区差异性[16]，其中对中部地区有负面影响，而对东部和中部地区的影响并不显著。另外，基于不同环境规制的综合管控策略可以加速工业GTFP增长，但是如何实现最优规制组合还有待深入研究。

从现有研究来看，环境规制与绿色全要素生产率之间的关系尚未得出一致结论。不同制造业行业之间的产业规模、技术水平、资源禀赋等方面存在较大差异，选用传统的计量模型展开实证研究忽略了某些经济变量与绿色全要素生产率之间的非线性关系；考虑环境规制类型的不同，可能对制造业绿色全要素生产率之间存在差异性影响。因此文章选用面板门槛模型，将环境规制划分为市场激励型环境规制、行政命令型环境规制及综合型环境规制，研究不同类型环境规制政策与绿色全要素生产率之间的门槛效应极其差异。同时为了充分考虑投入和产出变量的松弛性特点，在方向性距离函数DDF（Directional Distance Function，DDF）的环境规制行为分析模型基础上，基于超效率松弛变量度量的方向性距离函数（SBM-DDF）测度中国27个制造业行业的绿色全要素生产率，对制造业绿色全要素生产率水平和行业异质性进行分析，在此基础上为政府提出政策建议。

2 研究设计

2.1 全要素绿色效率测度

针对制造业绿色全要素生产率测算与评估，国内外机构和学者开展了大量理论研究与实证分析。评估绿色经济增长的主要方法有基于绿色增长理论内涵建立的量化指标分析[17]，如熵值法、德尔菲法等；还有通过构建经济数理模型计算绿色增长效率，如数据包络分析为代表的非参数法和随机前沿分析为代表的参数法。

由于SBM-DDF既鼓励期望产出向生产前沿扩张，又鼓励污染排放向污染最小化前沿缩减，符合生产过程的可持续发展理念。基于此文章采用SBMDDF测度模型和ML（Malmquist-Lenberger，ML）指数，对2006—2019年中国制造业行业的绿色全要素生产率进行测算，并假设2006年的绿色全要素生产率GTFP2006=1，GTFPt=GTFPt-1×MLt，t表示年份。

2.2 面板门槛模型

文章选用Bruce和Hansen[18]提出的面板门槛数据模型，根据数据本身特点得到多个研究区间，进一步准确分析环境规制与制造业绿色全要素生产率之间的非线性关系。文章分别以行政命令型环境规制（MHJ）、市场激励型环境规制（SHJ）、综合环境规制（ZHJ）为门槛变量，构建如下门槛模型：

式（1）-（3）中：I(·)是指示函数，当满足函数条件时其值等于1，否则等于0；ZHJit、MHJit、SHJit是解释变量；λ1、λ2、λ3是其对应门槛值；GTFP表示不同规制下制造业绿色全要素生产率；TI表示技术引进经费；TP表示技术进步，具体指制造业各行业专利授权比重；EXP表示出口贸易额；GM表示行业规模，即制造业各行业大型企业数占企业总数的比重；HCLit表示人力资本水平，指科技活动人员与全部从业人员的比值。α、β、γ是变量系数，ui是行业异质效应，εit是随机误差扰动。

2.3 变量说明和数据来源

文章基于SBM-DDF分析和相关研究基础[19-20]，构造投入产出指标体系见表1。文章相关数据取自《中国统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国工业统计年鉴》《中国环境统计年鉴》等，其中对行政命令型环境规制（MHJ）和市场激励型环境规制（SHJ）取对数处理。

表1 制造业全要素绿色效率测算指标体系

2.4 行业异质性分类

这里根据27个制造业行业分类方法，采用中国工业统计结果及其相应废水、废气、固体废物排放量和主营业务收入数据，参考文献[22]方法，测算污染强度平均值（PL值），并将测算结果从高到低进行排序。然后进一步采用取平均值的划分方法，根据PL值由高到低将27个制造行业分为轻度污染行业、中度污染行业和重度污染行业，每组9个行业，见表2。

表2 中国制造业各行业PL值排序与划分结果

3 实证分析

3.1 变量描述性统计分析

对样本进行描述性统计分析，结果见表3，显然综合环境规制强度波动最大，行政命令型环境规制强度波动紧随其后，且远大于市场激励型环境规制强度。这是由于不同制造业行业环境问题具有差异性，政府从行业实际情况出发，对不同行业的环境规制强度执行标准也不尽相同。环境污染较轻的地区，环境规制强度较低，反之亦然。另外，为了完成生态保护任务，政府加大了环境治理的力度，环境规制的实施强度也随之产生变化。行政命令型环境规制以政府强制为特征，因此其强度波动变化与综合型环境规制表现一致。由于技术引进和出口贸易的标准差相对较高，反映出中国制造业在引进技术和贸易出口方面存在行业不平衡性。

表3 变量的描述性统计分析

3.2 GTFP发展分析

中国制造业规模以及制造门类数量均稳居全球第一位，在驱动经济发展、参与国际竞争中发挥着不可替代的重要作用。图1—图3分别展示了制造业轻度污染行业、中度污染行业和重度污染行业GTFP均值、各行业绿色全要素生产率实际值与全行业绿色全要素生产率均值之间的关系。图4是2006—2019年3类制造业行业GTFP变化趋势，在工业绿色转型背景下，3种污染等级的制造业行业GTFP整体稳步上升。下面进行具体分析。

图1 轻度污染行业绿色全要素生产率分析

轻度污染行业绿色全要素生产率平均值1.50%略高于制造业全行业平均水平1.49%，除印刷媒体行业GTFP水平明显低于轻度污染行业及全行业平均值，其余轻度污染行业GTFP值在行业均值附近波动，如图1所示。

中度污染行业GTFP均值为1.36%，低于制造业全行业平均水平（1.49%），仅有交通运输及农副食品业GTFP高于全行业平均值，如图2所示，表明中度污染行业整体绿色发展有较大提升空间。

图2 中度污染行业绿色全要素生产率分析结果

重度污染行业绿色全要素生产率平均值为1.59%高于制造业全行业平均水平（1.49%），其中化学原料行业绿色转型明显高于其他行业，提高了整个重污染行业GTFP均值，如图3所示。

图3 重度污染行业绿色全要素生产率分析结果

三类制造业行业GTFP均值的时间演化规律对比如图4所示，轻度和重度污染行业的GTFP水平自2010年后高于全行业平均水平，其中轻度污染行业呈持续上升趋势，而重度污染行业在2013年和2017年有小幅回落并逐步缓慢增长。相对而言，中度污染行业GTFP发展滞后于其他2类行业，直到2012年才超过全行业均值并缓慢上升。这说明了以污染密集型产业和传统重化工业组成的重度污染行业GTFP水平较高，体现出国家在重视重污染行业生产效率的同时也加强了环保整治力度，且管控措施成效显著。中度污染产业在样本期的GTFP均值在三大类别产业中最低，说明企业自身环保意识薄弱，同时政府规制力度不足，综合因素造成该行业GTFP偏低。

图4 制造业行业绿色全要素生产率变化趋势分析

3.3 门槛效应分析

面板门槛回归模型需要进行门限效应检验，这里以综合环境规制门槛模型为例进行说明。根据式（1）模型，若门槛效应检验原假设为H0∶α6=α7，则模型不存在门槛效应；若备用假设为H1∶α6≠α7，则模型存在门槛效应。为检验门槛效应，构建似然比为：

式中：S0是原假设条件下模型残差的平方和：S1（λ*）是存在门槛效应时模型的残差平方和；σ2是原假设下模型残差方差估计值。

由于F1的渐进分布不是标准分布，因此无法制成表格来进行临界值的假设判断，估计参数和门槛值利用自抽样Bootstrap法完成。Bootstrap法是一类非参数Monte Carlo方法，其实质是对观测信息进行再抽样，进而推断总体分布特性。由于充分利用了观测信息，因此不需要模型其他假设或增加新的观测值，具有良好的稳健性和分析效率。

3.3.1 门槛效果检验

门槛存在性及其门槛个数检验，分别以行政命令型环境规制、市场激励型环境规制和综合环境规制作为门槛变量，通过Bootstrap重复自抽样260次，得到F统计量和P值。由表4可知，行政命令型环境规制单重门槛在5%水平上通过了显著性检验，市场激励型环境规制和综合型环境规制的单重门槛均在10%水平上通过了显著性检验。

3.3.2 门槛参数估计

在存在门槛效应的前提下，还需要进行门槛估计及其置信区间分析，对门槛的估计值是否等于真实值进行检验。这里以综合环境规制门槛模型为例进行说明，假设检验的原假设为H0·λ=λ0，备用假设为H1·λ≠λ0，构建似然比检验统计量：

式中：S1（λ）是原假设为H0·λ=λ0成立时门限模型的残差平方和，由于R1也不满足标准渐进分布，可以通过（6）式判断是否拒绝原假设：

式中：θ代表渐进水平，如果R1（λ0）大于C（θ），则渐进水平θ在测试H0∶λ=λ0上不成立，其对应门槛值不存在。

如表5所示，模型一的门槛值为0.472，门槛估计值与真实值相符，综合型环境规制强度划分为2个区间，分别为ZHJ≥0.472（第一区间）和ZHJ＜0.472（第二区间）；模型二的门槛值为3.501，门槛估计值与真实值相符，行政命令型环境规制强度划分为两个区间，分别为MHJ≥3.501（第一区间）和MHJ＜3.501（第二区间）；模型三的门槛值为1.076，门槛值与真实值相符，市场激励型环境规制划分为2个区间，分别为SHJ≥1.076（第一区间）和SHJ＜1.076（第二区间）。同时，通过似然比函数图进行进一步验证分析，图5是模型一综合型环境规制门槛值为0.472的似然比函数图，图6是模型二行政命令型环境规制门槛值为3.501的似然比函数图，图7是模型三市场激励型环境规制门槛值为1.076的似然比函数图，门槛估计值与真实值相符。

图5 模型一似然比函数图

图6 模型二似然比函数图

图7 模型三似然比函数图

表5 门槛估计值及置信区间

3.3.3 估计结果分析

由表6可知，综合环境规制对GTFP呈现“U”型关系，当环境规制强度≤0.472，即处于第一区间时，影响系数为-0.013，说明环境规制阻碍制造业GTFP水平提升；当环境规制强度＞0.472，处于第二区间时，影响系数上升为0.103，其对GTFP的影响开始产生正向效应。这是由于较低程度的环境规制，无法使制造业有足够的动力通过“创新补偿”来达到经济发展和环境治理的双赢效果，因而有效提高GTFP水平。表7的全行业综合环境规制强度为2.05可知，处于第二区间，说明当前环境规制强度处于促进阶段。

表6 门槛模型参数估计结果

表7 不同环境规制对制造业全要素生产率的异质性影响情况

据表6模型二结果可知，行政命令型环境规制与制造业绿色全要素生产率之间呈现显著的非线性关系。当环境规制强度≤3.501，处于第一区间时，环境规制对GTFP的影响系数为-0.023，当环境规制强度＞3.501，处于第二区间时，影响系数下降为-0.104。这说明随着行政命令型环境规制的提高，其对制造业绿色全要素生产率提升所产生的阻碍作用呈边际效应递增趋势。表7中全行业命令型环境规制强度为1.93，处于第一区间，说明该类型规制阻碍制造业绿色发展。究其原因，行政命令型环境规制在实施的过程中多采用强制性手段，企业为遵守环境规制政策，常采用购买清洁设备、增加绿色技术研发投入、关停污染项目等措施，但这些应对手段多数是以降低企业利润为代价，因此，在大多数企业中，经济增长和环境保护难以并行不悖。

由表6模型三结果揭示出市场激励型环境规制与制造业绿色全要素生产率之间呈现“U”型关系。当环境规制强度≤1.076时处于第一区间，其对GTFP的影响系数为-0.264，说明环境规制政策在一定程度上抑制了GTFP提升。当环境规制强度＞1.076时处于第二区间，影响系数上升为0.002，说明其对GTFP发展起到促进作用。因此，市场激励型环境规制更容易使企业通过技术变革，提升绿色全要素生产率水平。市场激励型环境规制与综合环境规制模型估计结果一致，说明当前我国制造业环境规制以市场激励型为主，在环境规制政策的实施过程中更倾向于采用奖励或处罚等方式，具有一定的激励性。

3.3.4 行业异质性分析

根据表7结果可知，轻度污染行业、中度污染行业和重度污染行业的综合型环境规制强度分别是0.58、1.81和3.76。三类行业的环境规制强度均超过了门槛值，说明在综合型环境规制约束下，制造业整体绿色全要素生产率有上升的趋势。近年来，中国政府对制造业产业绿色转型问题日渐关注，同时也将绿色绩效逐渐纳入地方政府政绩考核范围之内，因此政府对环境规制政策执行和落实效果显著，制造业绿色发展水平处于提升阶段。

轻度、中度和重度污染行业的行政命令型环境规制强度依次为0.69、1.72和3.39，行政命令型环境规制对不同污染程度的制造行业绿色全要素生产率均具有抑制作用，这与行政命令型环境规制下制造业全行业估计结果一致，说明行政命令型环境规制不利于制造业绿色水平的提升。

轻度、中度和重度污染行业的市场激励型环境规制强度分别为0.94、1.16和1.48，其中轻度污染行业的环境规制强度处于拐点之前，环境规制对其影响具有阻碍作用，说明轻度污染行业市场收益受限。而重度污染行业和中度污染行业的绿色全要素生产率处于促进阶段。在环境规制下，环境成本需要自身承担，所以企业需要综合考虑排放水平和技术创新的选择，合理权衡企业成本和收益。随着市场化程度的不断提升，创新活动市场回报的重要性日益凸显，市场型工具应该与创新活动形成正相关关系。

4 结论与建议

提高制造业绿色全要素生产率是实现“双碳”目标和新时期经济高质量发展的重要途径，文章运用SBM方向性距离函数（DDF）及ML生产率指数系统测算、分析中国制造业绿色全要素生产率水平及行业异质性特征，进一步采用面板门槛模型研究不同类型环境规制对制造业绿色全要素生产率的影响，研究结论和政策建议如下：

（1）制造业绿色全要素生产率整体呈上升趋势，但行业间差距较大。针对当前制造业行业绿色全要素生产率现状，一方面，政府应继续有效落实环境规制政策，持续推进制造业产业绿色变革，提升绿色发展水平；另一方面，针对不同行业间绿色全要素生产率的差异性，政府应结合行业的实际情况，因地制宜调整环境规制强度，实施差异化环境规制政策，以起到事半功倍的效果。

（2）环境规制与制造业绿色全要素生产率之间呈“U”型关系，对其影响由抑制逐渐转为促进。现阶段中国制造业环境规制的影响处于促进阶段。说明当前中国制造业污染治理措施实施有效，管控效果显著。在新时期经济高质量发展和“双碳”目标实现的前提下，应继续落实环境治理政策，基于环境规制所带来的“波特假说”现象，政府应充分利用“创新补偿”效应，加快构建良好生态系统，坚持走低碳绿色道路。

（3）行政命令型环境规制与绿色全要素生产率之间呈显著负向门槛效应，不利于制造业绿色全要素生产率的提高。因此，针对当前制造业绿色全要素生产率发展趋势，政府应加快从管理型政府向服务型政府转变，为企业的绿色升级转型提供良好的政策支持，有效提高制造业企业的绿色全要素生产率，确保“双碳”目标的如期实现。

（4）市场激励型环境规制和综合环境规制模型估计结果一致，与绿色全要素生产率之间呈“U”型关系。说明当前制造业环境规制偏向市场化色彩且能够促进制造业绿色全要素生产率的提升。因此，要加快完善以激励内容为主的市场型规制，引导制造业企业走绿色发展之路，增强其注重环境保护和生态发展意识，激发提升绿色全要素生产率水平的最大潜力。