環境規制對中國工業綠色增長指數的影響

張江雪+蔡寧+楊陳

摘要

為衡量工業增長對資源的消耗和環境的污染，本文構建了“工業綠色增長指數”，并運用基于松弛測度的方向距離函數（SBMDDF）對2007-2011年中國30?。▍^、市）進行測算，根據得分將其分成高綠化度地區、中綠化度地區和低綠化度地區;采用面板數據模型測算了行政型、市場型和公眾參與型這三種類型的環境規制對工業綠色增長指數的影響，同時考察技術創新、工業結構對工業綠色增長的作用程度。研究發現：東部地區的工業綠色增長指數高于中西部地區;行政型和市場型環境規制對工業綠色增長的作用顯著，市場型環境規制在高、中綠化度地區起主要作用，而低綠化度地區以行政型環境規制為主;公眾參與型環境規制對工業綠色增長的作用有限;技術創新和工業結構也是影響工業綠色增長的重要因素。為促進工業綠色發展，中西部地區要樹立綠色、低碳的理念對東部地區所轉移的產業進行選擇;高綠化度地區需在提高排污費標準的同時，逐步采用排污權交易等方式加大對環境污染總量的控制力度;低綠化度地區可在實行低標準排污費政策的同時，逐步實現從行政型向市場型環境規制的轉變;逐步發揮并擴大公眾參與型環境規制的作用;注重與節能減排相關的技術吸收和應用推廣，降低高載能行業的比重。

關鍵詞環境規制;工業綠色增長指數;SBMDDF模型;面板數據模型

中圖分類號 ?F427 文獻標識碼A文章編號1002-2104（2015）01-0024-08doi：103969/jissn1002-2104201501004

改革開放以來，中國工業作為經濟的主要推動力，用50多年的時間走完了西方發達國家100多年的發展歷程，但主要依靠生產要素的大量投入而非生產率的提升，并付出了巨大的資源和環境代價。2011年，全國工業增加值占GDP的比重為399%，卻消耗了711%的能源。據統計，全球10大空氣污染城市有7個在中國[1]。傳統的粗放型增長模式使我國資源環境對工業發展的承載能力接近極限。我國工業從依靠資源消耗、環境破壞維持競爭力向資源節約型、環境友好型增長方式轉型的核心樞紐，在于實現工業的綠色轉型。對工業綠色增長的衡量，不能單純著眼于增長速度，而要綜合考慮其對資源的消耗和環境的污染程度。環境資源的公共品性質決定了工業污染控制難以完全通過市場機制來解決，必須實施合理有效的規制手段。不同類型的環境規制對工業綠色增長的影響效果存在差異，對這一問題的研究非常重要。

當前對綠色工業的相關測算主要在兩個層面：一是對眾多子指數無量綱化處理后再加權平均來構建綠色工業的總指數[2-3]，該方法由于統計分析和技術手段簡單，被各界學者廣泛使用，但在權重確定方面主觀性較強。二是基于全要素生產率，分析工業增長績效或工業綠色全要素生產率[4-5]。估算方法多采用隨機前沿分析（SFA）或數據包絡分析（DEA）。隨機前沿分析法在多投入單產出分析中優勢明顯，但不適用于多產出分析。數據包絡分析是在測度生產效率中發展起來的，不少學者將自然資源與環境納入其中。最初把污染排放物、能源與資本、勞動一樣作為投入要素[6]。1997年，Chung et al提出了方向性距離函數（DDF）[7]，將污染物處置為非期望產出。2001年，Tone提出了非徑向、非導向性基于松弛變量的測度方法（Slacks Based Measure， SBM）[8];2009年，Fukuyama and Weber將此種方法與方向距離函數相結合，構建了基于松弛測度的方向性距離函數（SBMDDF）[9]，有效避免了傳統方向距離函數的徑向性和導向性。

國內外環境規制與綠色工業的相關研究大多集中在環境規制對企業技術創新、工業污染物排放和工業綠色全要素生產率的影響這三個方面。自20世紀90年代“波特假說”提出以來，環境規制便被認為有利于激勵企業創新，推動企業技術進步[10-11]。但Jorgenson，Wilcoxen認為，環境規制提高了企業的生產成本，減少其生產性投資，因此自主創新投入不足，影響全要素生產率的增長[12]。張成等發現我國東中部地區的環境規制強度和生產技術進步符合“U”型關系，但西部地區不顯著[13]。在環境規制對工業污染物排放的影響方面，Magat and Viscusi驗證了環境規制對美國和加拿大紙漿和紙制品企業的生物需氧量和懸浮物排放量的影響[14];Bhattarai and Hammig發現亞洲、非洲及拉丁美洲的環境規制能明顯減少森林砍伐，改善生態環境[15];王詢和張為杰發現環境規制降低了東中部地區的工業污染水平，而在西部地區作用較小[16]。隨著綠色經濟日益引起關注，少數學者開始著眼于環境規制對工業綠色全要素生產率的研究。李玲和陶鋒認為重度污染產業的環境規制強度相對合理，促進了產業綠色全要素生產率提高、技術創新和效率改進[17]?？偟膩砜?，國內外學者對環境規制與技術進步、污染物排放之間的關系進行了廣泛而深入的研究，但對環境規制與工業綠色全要素生產率關系的研究較少，且對環境規制的測度比較單一。

為此，本文試圖從兩方面進行拓展：一是構建各地區的工業綠色增長指數（Green Growth Index of Industry—GGII），以衡量工業增長對資源和環境的影響程度，研究方法采用基于松弛測度的方向距離函數（SBMDDF）;二是分析行政型、市場型和公眾參與型這三種類型的環境規制對中國工業綠色增長指數的影響效果及差異，以期為建立綠色、生態的工業發展模式提供借鑒和參考。

張江雪等：環境規制對中國工業綠色增長指數的影響

中國人口·資源與環境2015年第1期

1研究方法與數據來源

11工業綠色增長指數的測算

本文測度的工業綠色增長指數，是對綜合考慮能源消耗和環境污染之后的工業發展質量的測度，是工業增長的綠色指數。

本文借鑒SBMDDF方法，以中國各省級行政單位的工業部門為決策單元構造前沿面。假設x表示各?。▍^、市）工業部門生產中的N種投入，x=（x1…xN）∈R*N;y表示M種期望產出，y=（y1…yM）∈R*M;b表示K種非期望產出，b=（b1…bK）∈R*K;則（xti，yti，bti）為第i個地區t時期的投入產出向量，（gx，gy，gb）為方向向量，（sxn，sym，sbk）為投入和產出的松弛向量。那么，第i個?。▍^、市）t時期工業部門的非徑向、非導向的基于松弛測度的方向性距離函數（SBMDDF）定義為：

t（xi，yi，bi，gx，gy，gb）=13max（1N∑Nn=1snxgnx+1M∑Mm=1smygmy+

1K∑Kk=1sbkgbk）（1）

s.t xin=∑Ii=1xinλi+sxn，n;yim=

∑Ii=1yimλi-sym，m;bik=

∑Ii=1bikλi+sbk，k;

λi≥0，∑Ii=1λi=1，i;

sxn≥0，n;

sym≥0，m;

sbk≥0，k

由于本文是對工業綠色增長指數進行測度，重點關注工業在加速增長的同時對能源的消耗和環境的污染，因此以各?。▍^、市）的工業增加值作為期望產出，因為工業發展的質量和效益體現在工業增加值上;由于“十二五”時期重點監測的主要污染物是化學需氧量、二氧化硫、氨氮和氮氧化物，主要集中在工業廢水排放和工業廢氣排放中，所以本文以工業廢水排放總量、工業廢氣排放總量作為非期望產出，代表工業發展對環境的污染程度;以工業能源終端消費作為投入變量，反映工業發展對能源的消耗程度。由于式（1）是從無效率角度進行衡量的，因此求解該線性規劃后，得到的是第i個?。▍^、市）工業部門t時期生產單位工業增加值所消耗的自然資源和所造成的環境污染程度，即基于資源環境約束的工業綠色增長的無效率值。該無效率值越大，則工業綠色增長的無效率水平越高，工業綠色增長水平越低;反之，無效率值越小，則工業綠色增長水平越高。

根據定理：當方向向量gxn=xmaxn-xminn，n且gym=ymaxm-yminm，m時，則有 0≤St（xi，yi，bi，gx，gy，gb）≤1[9]，因此，我們構建各?。▍^、市）的工業綠色增長指數（Green Growth Index of Industry—GGII），公式如下：

GGII=1-St（xi，yi，bi，gx，gy，gb）（2）

s.t gxn=xmaxn-xminn，n;gym=ymaxm-yminm，m;

由于無效率值St介于0和1之間，所以GGII也介于0和1之間。GGII數值越高，則該地區的工業綠色增長水平越高。

12環境規制變量選擇與面板數據模型的構建

基于已有研究成果和當前環境規制力促綠色工業的現實意義，本文以工業綠色增長指數GGII為因變量，以環境規制作為重點考察的影響因素，同時分析其他因素對工業綠色增長指數的作用效果，構建下列模型：

GGIIit=ai+biRegulationit+ciOtherit+εit（3）

其中，GGIIit表示第i?。▍^、市）在第t期的工業綠色增長指數;Regulationit表示第i?。▍^、市）在第t期的環境規制向量;Otherit表示一系列除了環境規制外的其他影響因素組成的向量;ai代表省級區域的固定效應;bi、ci分別代表環境規制、其他因素對工業綠色增長指數的影響程度;εit為隨機擾動項。具體的影響因素指標選擇如下：

（1）環境規制?？紤]到中國環境保護體制及工業發展現狀，特別是在由行政和市場雙調控、民眾適當參與的工業環保領域，不能簡單將環境規制用某一個或一類指標來概括，趙玉民等將環境規制分為顯性環境規制和隱性環境規制[18]，其中，顯性環境規制又分為命令控制型環境規制、以市場為基礎的激勵性環境規制和自愿性環境規制。20世紀 70 年代以前，環境規制主要以命令控制型為主;70-80年代，激勵性環境規制開始成為命令控制型環境規制的重要補充;90 年代之后，信息披露、參與機制、環境標志等自愿性環境規制逐漸引起人們的重視。為此，本文從行政型、市場型和公眾參與型這三種類型對我國各地區的環境規制強度進行衡量綠色增長指數。

①行政型環境規制。行政立法和行政命令是中國政策得以有效實施的重要手段之一，相關的環境規章制度直接對工業生產中的環境行為進行規制和干預，對解決環境問題比較有效，包括事前規制、事中規制和事后規制三種類型：事前規制是行政型環境規制的重點和核心，便于操作;事中規制的規制成本較高，規制效果難以控制;而事后規制通常是對違規的對象進行處理，規制面相對較窄。相比之下，本文以事前規制比較典型的“三同時”制度的相關指標“實際執行‘三同時項目環保投資總額占工業增加值比重”（TIEEP）來衡量行政型環境規制的強度。

②市場型環境規制。市場型環境規制是通過稅費形式或排放許可證交易等工具，將企業外部費用內部化，激勵排污者降低排污水平，促使社會整體污染狀況趨于優化。在市場體系不健全時，排污稅、補貼和可交易的排污許可證等工具無法有效地發揮作用。由于我國的排污收費制度實施的時間較長，政策相對穩定，而排污許可證交易是近年來才興起，處于研究探索階段，故本文選取“排污費收入”（FLWD）衡量市場型環境規制的強度。

③公眾參與型環境規制。公眾參與型環境規制是公眾表達環境利益的有效途徑。公眾對工業企業污染的監督舉報、對抗等會影響廠商的排污決策，包括是否需要調整現有生產模式、引進排污少的儀器設備等。在實踐中，由于存在公民參與能力和水平差異、政府體制可參與性限制等約束，公眾可以參與的環境規制形式有限，僅有環境信訪、環境投訴等方面。由于環境起訴等每年發生的次數較少，數據不夠穩定，隨機性較強，本文選取“各地區環境信訪來信總數”（EP）衡量公眾參與型環境規制的強度。

（2）其他影響因素。影響工業綠色增長的因素很多，本文重點分析環境規制這一核心要素，對其他因素擇重要選取，借鑒相關研究，我們選擇的其他變量有：

①技術創新。技術創新是工業綠色發展的根本動力，會提高要素利用率，促使自然資源的節約和循環利用，導致在給定產出下自然資源消耗降低，進而污染排放減少。關于技術創新水平的衡量指標有專利、技術合同成交額、企業新產品產值等?？紤]到技術創新的最終目的是科技成果的市場化、產業化，而技術合同交易額這一指標更能反映技術本身的市場價值，為此本文采用各地區的“技術合同成交額”（TVTM）進行衡量。

②工業結構。工業結構的優化是提高工業企業綠色發展效率的有效途徑。由于我國工業內部產業結構過度倚重高載能的重化工業，造成能源等資源消耗總量較多。2005-2011年間，我國六大高載能行業（電力與熱力的生產和供應業，化學原料及化學制品制造業，黑色金屬冶煉及壓延加工業，非金屬礦物制品業，石油加工、煉焦及核燃料加工業和有色金屬冶煉及壓延加工業）在工業總產值中所占的比重始終在33%以上，而同期美國這六大行業占工業總產值的份額僅為7%左右[19]。本文用“高載能行業產值占工業增加值比重”（HEI）對工業結構進行衡量。

為提高模型估計的準確性，本文在構建模型時對部分變量取對數。由于本文測算年份選為2007-2011年，重點是分析區域差異，且時間較短，所以假定各系數只是針對不同的地區有變化，滿足時間一致性，面板模型可表示為：

GGIIit=αi+β1iTIEEPit+β2ilnFLWDit+β3ilnEPit

+β4ilnTVTMit+β5iHEIit+εit （4）

其中，GGIIit表示第i?。▍^、市）在第t期的工業綠色增長指數;TIEEPit表示第i?。▍^、市）在第t期的行政型環境規制強度;lnFLWDit表示第i?。▍^、市）在第t期的市場型環境規制強度;lnEPit表示第i?。▍^、市）在第t期的公眾參與型環境規制強度;lnTVTMit表示第i?。▍^、市）在第t期的技術創新水平;HEIit表示第i?。▍^、市）在第t期的工業結構;αi代表省級區域的固定效應;β′=（β1，β2，β3，β4，β5）表示各影響因素對工業綠色增長指數的作用程度。

在參數不隨時間變化的情況下，截距和斜率除了出現式（4）這樣斜率不同、截距不同的情況外，還有以下兩種假設：

假設1：斜率相同，但截距不同，模型為：

GGIIit=αi+β1TIEEPit+β2lnFLWDit+β3lnEPit+

β4lnTVTMit+β5HEIit+εit（5）

其中，β′=（β1，β2，β3，β4，β5）的取值對于不同的?。▍^、市）而言是相同的，即：環境規制等因素對工業綠色增長指數的影響在一定顯著水平下相同;各?。▍^、市）的差異體現在不同的αi

中，包括工業綠色增長水平、工業結構、環境規制等初始水平的差異。

假設2：斜率和截距都相同，模型為：

GGIIit=α+β1TIEEPit+β2lnFLWDit+β3lnEPit+

β4lnTVTMit+β5HEIit+εit（6）

其中，各?。▍^、市）斜率和截距的取值

無顯著差異，相當于多個時期的截面數據放在一起作為樣本數據。

具體選用哪種模型形式要通過兩個F檢驗進行協方差分析來確定。分別構造假設1的檢驗統計量：F1=（S2-S1）/[（N-1）K]S1/[NT-N（K+1）];和假設2的檢驗統計量：F2=（S3-S1）/[（N-1）（K+1）]S1/[NT-N（K+1）];其中，S1、S2、S3分別代表模型（4）、（5）、（6）的殘差平方和。在假設1和假設2的情況下，統計量F1和F2服從特定自由度的F分布。如果F2大（等）于某置信度下的同分布臨界值，則拒絕假設2，繼續檢驗，找出非齊次的來源;反之，利用模型（6）擬和樣本。在已確定參數存在非齊次的基礎上，如果F1大（等）于某置信度下的同分布臨界值，則拒絕假設1，用模型（4）擬和樣本;反之，用模型（5）擬合。如果確定模型形式為模型（4），則各?。▍^、市）環境規制等因素對工業綠色增長指數的影響不同，不能用統一的系數β′=（β1，β2，β3，β4，β5）來表示;如果模型形式為（5）或（6），β′=（β1，β2，β3，β4，β5）對于該樣本組的每個省市是相同的，就可以得到該組各影響因素對工業綠色增長指數的影響系數。

13數據來源

由于2008年之后的《中國工業統計年鑒》不再公布各?。▍^、市）的工業增加值數據，本文中2007年的工業增加值（當年價）來源于《中國工業統計年鑒》，2008-2011年的工業增加值（可比價）則根據中國統計局網站的分地區工業增加值的增長速度計算;環境污染數據來源于《中國環境統計年鑒》;工業能源終端消費以《中國能源統計年鑒》地區能源平衡表（實物量）中各?。▍^、市）的工業終端消費量為基礎，根據國家統計局公布的能源標準系數計算。環境規制、技術創新和工業結構等方面的數據來源于《中國環境統計年鑒》、《中國環境統計年報》、《中國統計年鑒》、《中國工業經濟統計年鑒》。由于西藏部分統計指標缺失，本文研究對象為除西藏外的其余30個?。▍^、市）。

2實證結果與分析

21工業綠色增長指數測度結果及分析

基于SBMDDF方法，應用Matlab軟件，我們測算了2007-2011年中國30個?。▍^、市）的工業綠色增長指數，結果參見表1。這5年均值排名前十位的?。▍^、市）依次是：北京、廣東、上海、海南、天津、江蘇、浙江、山東、青海和黑龍江，我們稱其為“高綠化度地區”，排名前八位的?。▍^、市）均位于東部地區，其中，北京市的工業綠色增長指數得分為1，位于工業綠色增長效率前沿，這與地方政府貫徹工業綠色發展理念密不可分?！笆晃濉睍r期以來，北京在工業發展中強調“低碳高端，環境友好”的發展模式，已經分階段將污染強度較大的企業轉移出北京。廣東省工業綠色增長指數分值為0999 9，接近工業綠色增長效率前沿。中部地區和西部地區都各1個省位于“高綠化度地區”。位于第11-20名的10個?。▍^、市）我們稱其為“中綠化度地區”，其中，東部地區1個，是福建;中部地區4個，分別是吉林、江西、安徽、湖北;西部地區5個，分別是陜西、甘肅、內蒙古、寧夏、貴州。排名后10位的?。▍^、市）我們稱其為“低綠化度地區”，東部地區2個，分別是遼寧和河北;中部地區3個，分別是湖南、河南、山西;西部地區5個，分別是新疆、云南、四川、重慶、廣西。其中，山西省的工業綠色增長指數排名倒數第二位，這與山西省為全國其它地區提供能源支持有密切關聯，長期高強度的資源開發，導致支柱產業單一粗放、生態環境破壞嚴重、資源利用水平偏低、資源枯竭問題日益突出。河北省工業綠色增長指數五年均值排名最后，既與其粗放型的生產方式有直接關系，也與其特殊的地理位置相關。由于地處兩大直轄市之間，而北京、天津兩大直轄市對環境保護水平要求較高，將較多的傳統制造業遷往河北省，比如首鋼，這都對河北省的工業綠色增長帶來一定的負面影響。