“双碳”背景下环境规制对绿色全要素生产率的影响研究
时间：2023-06-16 08:00:05 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
李从欣，孙雪佳
（河北地质大学 经济学院，河北 石家庄 050031）
在全球气候持续变暖的环境下，实现零碳排放将控制气温持续上升[1]。2013年，中国人均碳排放量达到了7.2吨，中国面临的碳排放压力越来越大。作为负责任的大国，2021年，我国正式将碳达峰碳中和计划列入国家生态文明建设总体布局，以提高国家在控制碳排放方面的自主贡献力度，推动社会经济效益持续增长。“双碳”计划旨在促进经济高质量发展和经济低碳绿色转型，提高能源利用率。
发展绿色经济不仅可以刺激经济快速增长，同时还能通过改善环境问题实现碳达峰碳中和的预期目标。环境规制是政府治理环境问题的重要政策手段，也是企业参与环境保护的重要途径，有助于减少污染物排放，实现产出优化。环境规制政策在实现经济效益过程中发挥重要作用，经济发展程度也会对环境规制手段的实施产生影响。“双碳”背景下，基于污染减排的环境规制手段能否促进GTFP的增长？这是值得关注的。这对将来制定和实施环境规制政策具有重大意义。
环境规制、经济发展对GTFP会产生什么样的影响，影响程度和方向如何?成为本文研究的重点。在“双碳”背景下，将环境规制、经济发展和GTFP纳入同一分析系统，有利于探索环境规制对GTFP的影响，为实现GTFP水平的提升提供数据支撑。
（一）GTFP的测度
在新发展理念下，GTFP是衡量绿色发展水平的核心指标。对传统全要素生产率（TFP）而言，学者们主要应用基于数据包络分析（DEA）的Malmquis指数法进行测算，但这种方法缺少约束条件，为探究GTFP的水平，学者们将非期望产出纳入函数，而当存在投入或产出的非零松弛时，测度结果准确性会降低。为解决这个问题，Färe等人提出基于松弛的非径向非角度的方向性距离函数，规避角度偏差[2]。Oh等人以所有各期的总和为参考集，提出了GML生产率指数[3]。相比于传统的M指数和ML指数，GML指数既可累乘又具有传递性，在考虑非期望产出的问题的同时，又避免线性规划无解的情况。本文基于SBM-GML模型测度“双碳”背景下环境规制对GTFP的影响机制。
（二）环境规制与GTFP
政府及企业强化环境规制手段会提高治污能力，净化社会环境，潜移默化地影响人们的环保意识，对经济的可持续发展以及绿色发展具有重要影响。通过阅读相关文献发现，环境规制对GTFP主要有三类影响。第一，环境规制促进GTFP水平的提高。当环境规制到达一定阶段时，会促使企业提高对技术创新的投资力度，从而发挥创新补偿效应，推动GTFP的发展[4-5]。第二，环境规制抑制GTFP水平的提升。在环境规制约束下，企业生产成本负担加大，表现为“遵循成本效应”，减少对技术创新的投资，对GTFP的提升具有消极作用。第三，环境规制与GTFP之间是非线性关系，部分学者发现随着环境规制强度增加，企业的绿色发展表现为先降低后提高或者先提高后降低的趋势[6-9]。也有学者认为环境规制对GTFP存在倒“N”型效应[10]。对已有文献进行梳理，我们发现若运用的研究模型和选择的投入产出变量不同，GTFP的取值会有较大差异，因此，可能会出现环境规制与GTFP关系的实证分析结果不一致的情况。
现有研究在一定程度上为分析环境规制与GTFP之间的关系提供了相关理论和实证经验，但仍有很多不足之处：大多数文献是研究环境规制对GTFP的影响，鲜少从内在路径切入来探讨“双碳”背景下环境规制对GTFP的作用机制。本文聚焦于我国30个省份（不含西藏自治区及港澳台地区）“十二五”和“十三五”期间（2011—2020年）环境规制与GTFP及其分解项之间的关系，可能的边际贡献在于：1）将环境规制分别与EC、TC纳入统一分析框架，探究了环境规制影响GTFP过程中的内在作用路径，丰富了GTFP的研究内容。2）将碳排放量作为GTFP的非期望产出，探究“双碳”背景下环境规制对GTFP的变动影响。3）将30个省份划分为2个地区（沿海地区与内陆地区），对环境规制与GTFP的关系进行区域异质性分析。
（一）研究方法
1.基准回归模型
为考察环境规制对GTFP的影响，构建本文的回归模型如下：
为研究环境规制与GTFP的非线性关系，参考籍艳丽等[10]的做法，在模型中加入平方项及三次项，构建如下回归模型：
其中，δi、θt、εit分别表示地区效应、时间效应和随机误差项。ln gtfpit为被解释变量绿色全要素生产率指数；
erit为环境规制的强度大小，为环境规制强度的平方项；
Xit表示其他控制变量，包括政府干预（govit）、人力资本（ln humanit）、禀赋结构（ln klit）、经济发展（ln regdpit）、科技投入（ln techit）；
β0、β1、β2、β3、β4表示待估参数。
又考虑到环境规制对GTFP的影响存在不同的内在路径，为探究其具体影响，本文构建模型如下：
ln ecit表示绿色技术效率变动指数，ln tcit表示绿色技术进步变动指数，其他变量与上述一致。
2.门槛回归模型
本文进一步构建门槛模型，来验证环境规制对GTFP的影响是否存在门槛条件。门槛模型设定如下：
式中，1（·）为示性函数，括号内的式子是正数的时候，1（·）取 1；
反之取 0；
regdpit为门槛变量，即经济发展水平；
γ为门槛值；
其余变量与前文一致。
（二）变量说明
1.被解释变量
本文的被解释变量是绿色全要素生产率（gtfp）。通过比较已有的GTFP测度方法，本文选择SBMGML指数对该指标进行实际测度。参考安庆贤等[11]的做法，
其中，xt、yt、bt分别为被评价单元在t时期的投入、期望产出与非期望产出，为基于全局生产技术的t时期的投入产出的效率值。GML生产率指数可进一步分解为绿色技术效率指数（ec）和绿色技术进步指数（tc），GML=ec×tc。GML>1，表示 t到 t+1时期的 gtfp上升，反之下降；
ec>1，表示技术效率的提升，ec<1，表示技术效率的倒退；
tc>1，表示技术进步，tc<1，表示技术退步。
对于计算gtfp的投入，本文选择能源投入、固定资本投入和人力资本投入。能源投入、固定资本投入、人力资本投入分别用各省份能源消耗总量（万吨标煤）、全社会年末资本存量（亿元）、全社会就业人数（万人）进行表示。其中，在测算资本存量时，以2011年为基期并采用永续盘存法进行折算，由于不同省份的经济折旧率存在差异，参考宗振利等[12]的研究结果，赋予不同省份不同的经济折旧率。选择期望产出与非期望产出作为计算gtfp的产出部分。其中，期望产出以各省份的实际GDP（亿元）衡量，并以2011年为基期，用各年GDP指数进行折算；
非期望产出用二氧化碳排放量（万吨）表示[13]。本文对gtfp、ec和tc的测度数据进行对数处理。
2.解释变量
本文的解释变量是环境规制（er）。Li等采用命令控制型环境管制、经济约束型环境管制和公众参与型环境管制三个指标测量环境规制[14]。杨岚等使用城市COD减排量与城市工业GDP比值测度环境规制[15]。本文借鉴叶琴等的做法，采用熵值法计算废水、固体废物、二氧化硫排放量的综合指数，并用该指数表征环境规制强度[16]。计算步骤：将各省污染物的单位排放量进行线性标准化处理，，其中UEij为省份i的j污染物的单位产值污染物排放量；
计算各省污染物排放量的权重，；
计算各省环境规制强度，。
3.控制变量
本文的控制变量包括禀赋结构、人力资本、科技投入、政府干预和经济发展。禀赋结构（kl）用年末资本存量与就业人数比值表示。人力资本（human）借鉴陈浩等[17]的做法，采用普通高校在校学生数/总人口进行度量。现有研究主要用财政科学技术支出指标衡量财政科技投入（tech）。基于数据的可得性，本文借鉴沈肇章等[18]的做法，用政府财政科技支出/政府财政支出来度量各省政府科技投入能力。政府干预（gov）使用政府财政支出同GDP比值作为度量指标。经济发展（regdp）用人均GDP度量。进入新发展阶段，我国经济由高速发展转变为高质量发展，人均GDP更能反映一个地区的经济发展质量水平。为减少异方差，对所有控制变量进行取对数处理。变量说明如表1所示。
表1 变量说明
（三）数据来源
本文选取2011—2020年作为研究时段，并将30个省份作为研究对象，首先利用MaxDEA 8.0软件测算了2011—2020年内30个省份的GTFP及其分解项EC和TC，再应用Stata 16.0软件对数据进行实证研究。变量描述性统计见表2。
表2 变量描述性统计
（一）基准回归结果分析
在回归分析前对各变量进行多重共线性检验及协整检验。由检验结果发现，变量间不存在严重的多重共线性，且序列平稳，不存在伪回归问题。由Hausman检验结果显著选择固定效应模型。
考虑到环境规制对GTFP的影响可能存在地区效应与时间效应，本文构建双向固定面板模型进行分析。根据公式（1），得到回归结果见表3。由表中模型（1）可看出，环境规制对GTFP具有不明显的负向影响，且除政府干预变量外，其他控制变量对GTFP的影响均不显著。由环境规制的经济效应不确定理论[19]，进一步对二者之间的非线性关系进行分析，根据公式（2），将环境规制的二次项及三次项加入模型，回归结果如模型（2）所示。环境规制的一次项系数为负，二次项系数为正，且在1%的水平下显著，三次项系数在5%的显著性水平下显著为负，说明环境规制对GTFP的影响呈现显著的倒“N”型特征，即随着环境规制强度的增加，GTFP的发展呈现“先降低后增加再降低”的趋势。这是因为，在环境规制政策实施前期，政府及公众对企业施加的环保压力较小，企业实施环境规制的成本负担过大，会减少清洁技术创新的投资，从而抑制GTFP的发展，即表现为“遵循成本效应”。在环境规制政策实施中期，政府对环境规制的支持力度加大，公众对企业环保产品的期望提高，当跨过第一个拐点后，企业实施环境规制手段会促进企业进行技术创新，发挥“创新补偿效应”，从而实现对GTFP的促进作用。但随着环境规制强度的继续加大，较高的生产成本不能弥补技术创新带来的“补偿效应”，企业减少创新投资，从而抑制GTFP的提高。根据公式（3）和公式（4），进一步对 GTFP的分解项EC及TC进行分析，回归结果分别如模型（3）和模型（4）所示。首先，分析环境规制对EC影响。环境规制对EC的影响系数的方向与环境规制对GTFP的影响方向一致，但皆不显著，说明环境规制手段的实施对EC没有明显影响。其次，分析环境规制对TC的影响。环境规制对TC的影响系数符号和显著性与GTFP一致，表明环境规制与TC之间存在显著的倒“N”型关系，环境规制对GTFP的倒“N”效应主要是由于TC的“先降低后增加再降低”的变动。
表3 样本面板回归结果
进一步考虑控制变量对GTFP及其分解项EC、TC的影响。科技投入与GTFP、EC、TC均存在不明显的正向关系，经济发展对GTFP、EC、TC均具有不明显的负向影响，表明科技投入、经济发展对GTFP及其分解项分别具有正向促进作用与负向抑制作用，但作用非常微弱。政府干预对GTFP的影响显著为负，在内在作用路径上，其对EC与TC也具有显著的抑制作用，且对EC的抑制作用略高于TC。人力资本对GTFP的负向影响显著，且主要体现为TC的恶化，对EC的负向作用不明显。禀赋结构对GTFP的正向影响不显著，对EC的负向影响也不显著，但在一定程度上显著促进了TC的发展。
（二）地区异质性分析
不同地区环境规制对GTFP的影响各有不同，各地区的环境规制强度及环境规制效度有很大区别。籍艳丽等[10]在实证分析环境规制与工业GTFP存在倒“N”型关系的过程中，将地区划分为沿海地区与内陆地区，并进行区域异质性研究。本文参考这一做法，将本研究选取的30个省份划分为内陆地区与沿海地区，根据公式（2）、（3）、（4）计算得到回归结果，结果如表4所示。
表4 地区异质性分析结果
进一步对环境规制影响GTFP的地区异质性进行分析，结果发现两个地区的回归结果存在一定差异。就内陆地区而言，环境规制对GTFP与EC的影响均不显著，对TC的影响则具有显著的“N”型特征。这说明在内陆地区，虽然环境规制对GTFP的影响不明显，但其强度的增加对TC的提升具有直接的影响，即随着环境规制手段的强化，TC呈现出“先上升后下降再上升”的趋势。内陆地区与全国的环境规制效应不一致，可能是由于内陆地区重工业较为密集，环境污染程度相对较高，政府响应国家号召，实现环境优化，会采取引入先进绿色技术的措施，并鼓励企业进行技术创新，从而实现对TC的促进作用。在环境规制趋严的过程中，现有的技术水平不足以实现环境规制的要求，“遵循成本效应”逐渐大于“创新补偿效应”，从而表现为对TC的抑制作用。而随着环境规制强度的进一步加大，政府与公众对绿色生态的要求逐渐提高，迫使企业进行技术创新，进而实现绿色技术进步。在环境规制逐渐加大的过程中，GTFP表现出对环境规制的弱敏感性，不随环境规制的变动发生明显变化。沿海地区样本回归结果显示环境规制对GTFP、EC的影响皆不显著，而对TC表现出明显的“U”型特征，即随着环境规制强度的增加，TC表现为“先降低后增加”的趋势。与内陆地区类似，沿海地区GTFP、EC对环境规制均表现出较低的敏感性，而TC易受环境规制变动的影响。在TC的变化上，沿海地区与全国大致相同，这是因为对于沿海地区而言，在环境规制政策初期，企业负担的生产成本随着环境规制强度的提高会越来越大，而其从该政策中获取的经济效益较低。为获得较高利润，企业会减少对绿色清洁技术创新的投入力度，从而抑制TC的提升。在环境规制政策中期，企业前期投入的技术所产生的经济效益开始显现，企业为追求高收益，会加大对高技术产品的投资力度，从而促进TC的提升。
（三）门槛回归分析
GTFP会受到经济发展程度的影响，在不同经济发展水平下，环境规制对GTFP的作用方向与程度也会存在差异。将经济发展作为门槛变量来研究环境规制与GTFP之间的关系。根据公式（5）对变量进行分析，首先确定门槛个数，结果见表5，只有一个门槛时，F统计量显著，而在双重门槛中，F统计量不显著。因此，在环境规制影响GTFP的过程中，存在以经济发展为门槛变量的单一门槛效应。
表5 门槛效应检验结果
由表6得，随着经济发展水平提高并跨过门槛值10.279时，环境规制对GTFP的影响会发生根本改变。在实现GTFP的高效提升过程中，要根据经济发展阶段的差异，制定相应的环境规制政策。当经济发展水平小于10.279时，环境规制对GTFP的影响为负，可以解释为在经济发展程度较低时，企业为追求经济效益的提升，对绿色技术创新与环境保护的重视不足，不利于GTFP的发展。当经济发展水平大于10.279时，随着经济发展水平的提升，环境规制对GTFP表现为不明显的正向影响，这表明随着经济的发展，环境规制对GTFP的影响趋向积极。
表6 门槛模型回归结果
（四）内生性与稳健性检验
1.内生性检验
为避免双向固定面板回归模型中出现内生性问题，参考郑威等[20]的做法，对模型进行内生性检验，结果如表7所示。一是为防止遗漏变量导致的内生性，将被解释变量gtfp的滞后一期作为核心解释变量加入模型，进行系统GMM回归。在3个模型中，滞后一期的被解释变量均对当期的被解释变量有显著的正向影响，即滞后一期的gtfp的提升可以促进本期gtfp发展进步，ec与tc具有相同的推动作用。二是为防止变量逆向因果关系引发的内生性，将核心解释变量滞后一期纳入模型，进行双向固定面板回归。环境规制的一次项、二次项与三次项系数的方向与显著性均未发生实质变化，故模型不存在内生性问题，不需要工具变量进行回归。
表7 内生性检验结果
2.稳健性检验
为保证估计结果的稳健性与可靠性，参考已往研究，本文进行稳健性检验，结果如表8所示。一是更换研究方法，使用FGLS方法对变量进行回归；
二是加入控制变量，将城镇化水平加入回归模型，并用城镇人口/总人口衡量该指标。以上2种稳健性检验中，核心解释变量的系数估计与显著性均未发生实质性变化，故认为双向固定面板回归模型是稳健的。
表8 稳健性检验结果
（一）研究结论
“双碳”背景下环境规制会对GTFP产生什么样的影响？具体影响效应如何？门槛机制是否存在？基于此，本文将 2011—2020年作为研究时段，选取我国30个省（市、自治区）作为研究对象，通过运用双向固定面板模型，探讨了环境规制影响GTFP的理论机理，结合经济发展水平的门槛效应分析了环境规制对GTFP的具体作用路径。
1）从总体情况来看，“十二五”和“十三五”期间，环境规制与GTFP及TC之间存在显著的倒“N”型关系，与EC的关系不明显。在环境规制程度较低时，企业生产新型清洁产品的成本过大，会减少对技术创新的投资力度，仍以高收益高污染产业为主，导致其对GTFP产生抑制作用。随着环境规制强度的加大，环境监管制度逐渐完善，政府及公民会加大对环境规制的支持力度，当跨过拐点后，为实现较高的经济效益，企业会主动进行技术创新，加大对绿色技术产品的资本投入，从而实现对GTFP的促进作用。在环境规制强度较高时，环境监管达到严格标准，此时的产业结构转型仍处于初级阶段，经济快速发展的需求高于环境保护，且技术创新水平不再满足环境规制的要求，“遵循成本效应”大于“创新补偿效应”，企业减少创新投资，从而抑制GTFP的提升。
2）分地区看，内陆地区环境规制对GTFP及EC的效应不明显，但是环境规制对TC具有显著的“N”型特征。内陆地区的污染密集型产业较多，对环境的破坏较大，因此政府更加重视对环境的保护，加大了技术投资引进，环境规制对TC的影响首先表现为促进作用。沿海地区环境规制对GTFP及EC的效应同样不明显，但是环境规制对TC则具有显著的“U”型特征。这是因为沿海地区经济发展水平较高，经济发展对高新技术产业的依赖程度越来越大，污染密集型产业减少，实施环境规制的“创新补偿效应”不足以弥补“成本效应”，环境规制对TC的影响首先表现为抑制作用。
3）环境规制对GTFP的影响具有门槛效应。在经济发展水平较低时，环境规制对GTFP具有显著的抑制作用；
反之，环境规制对GTFP具有不明显的促进作用。经济发展水平低的地区，人们对发展经济及提高自身生活水平的渴求高于保护环境，绿色经济的短期效益不明显。经济发展水平高的地区，人们的环保意愿较强，在已实现经济充分发展的基础上更愿意追求生活环境的优化，当地更容易发展绿色经济。因此，在环境规制对GTFP发挥作用的过程中，存在经济发展水平的门槛效应机制。
（二）对策建议
根据实证结论，本文提出以下建议：
1）政府应当重视环境规制在促进GTFP提升过程中面临的困境，在环境规制政策初期，加大对环境规制的监管力度，向企业给予适当的政策补贴，促使企业加大环境规制实施力度，尽早进行绿色技术创新，实现对GTFP的促进作用，推动经济高质量发展。同时，环境规制的实施力度应符合当前的发展需求，避免实施力度过大而对GTFP的提升产生消极影响。
2）政府要做到因地制宜，注重沿海地区与内陆地区的环境规制经济效应的差异性，根据各地区独特的经济环境、文化背景等实施相应的环境规制政策，让各地区在保护环境的同时，实现本地区经济的高质量发展。沿海地区经济文化发展程度相对较高，环境规制要适度，使环境政策满足人文经济发展需求，从而大力促进绿色经济的发展。内陆地区要加大对规制手段严格化的追求力度，尽管在一段时期内环境规制的强化会对绿色经济带来消极影响，但政府部门要从长远出发，让环境规制政策最大程度地推动绿色发展。
3）政府要采取多元化措施来实现环境规制对GTFP的影响。政府要考虑到政府干预、经济发展、科技投入、禀赋结构、人力资本等对GTFP的影响，采取多元化规制手段，从不同角度确保环境规制政策的顺利实施，最大化地实现GTFP的增长，推动绿色经济高质量发展。比如加大科技投入力度，提高技术投入的经济效益产出，推动绿色技术产品的发展；
努力提高经济发展水平，破除门槛效应，同时转变经济增长速度对绿色发展的影响，实现“绿色”与“经济”的协同发展。
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