環境規制、產業升級與霧霾治理1

范慶泉 儲成君 劉凈然 張銘毅

0 引言

高能耗、低效率的粗放式發展模式推動了中國經濟快速增長，同時也產生了嚴重的霧霾污染問題?，F階段霧霾污染呈現出發生頻率高、影響范圍廣、治理難度大等特點(邵帥等，2016)，已經嚴重影響了人們的生產生活，引發社會各界的廣泛關注。霧霾治理是打好污染防治攻堅戰的重要任務，是改善民生的當務之急，如何有效治理霧霾污染已成為當前社會各界研究的重點課題。

傳統工業生產方式是造成霧霾污染的主要來源，也是政府大力推進節能減排和推動產業升級的重要考量。據統計，2019年我國單位GDP能耗相比2015年已經累積下降13.7%，年均降速3.6%；高技術產業增加值相比2015年累積增加52.7%，平均增速11.2%；戰略性新興產業增加值相比2015年累積增加44.8%，平均增速9.7%，分別高出規模以上工業增加值年平均增速5.0和3.6個百分點，產業升級已取得階段性成果(1)本文將產業升級定義為傳統產業的能源消費結構優化以及新興清潔產業發展，以低污染、高效率、高質量為典型特征的新經濟發展模式。。與此同時，我國環境空氣質量也有了明顯改善。2019年全國337個城市環境空氣質量達標率46.6%，相比2015年的21.6%提高了25個百分點(2)2015年我國開始公布338個城市的環境空氣質量狀況；因萊蕪市并入濟南市，故2019年城市數量由338個變為337 個。。盡管如此，337個城市的環境空氣質量達標率仍未過半，PM2.5平均濃度為37微克/立方米也僅與2018年持平，霧霾污染問題依然十分嚴峻。面臨逐年加大的經濟下行壓力，越來越嚴格環境規制政策也受到社會的一定質疑。產業升級對霧霾治理是否產生了積極性影響亟須評價，這對于回應人們對環境質量的現實關切和堅定中國政府污染防治的戰略定力都具有重要的研究價值。

實際上，有關產業升級對霧霾治理的實證研究文獻并不多見。一方面是受限于數據的可獲取性，有關新興產業增加值的公布時間較短，采用年度數據會存在樣本量不足的問題。如果采用季度頻度進行分析，霧霾污染又會受到區域、氣象等一系列因素的干擾，也可能會帶來估計偏誤。另一方面，包括高技術產業、戰略性新興產業在內的新興產業增加值，也并非我國產業升級的全部內容，傳統產業的能源消費結構優化也是實現產業升級的重要組成部分，但我們又無法從傳統產業統計口徑中提取出來。更為重要的是，無論使用新興產業增加值規模變量，或是使用能源消費的結構占比，都無法將傳統產業的規模效應考慮在內，也就無法客觀估計產業升級背景下工業經濟發展對霧霾污染的綜合影響狀況。這是因為，盡管新興產業發展、能源結構優化均對霧霾治理可能存在著積極影響，如果傳統產業發展的規模效應仍然推動污染物排放量屢創新高，人們對環境空氣質量改善的訴求依然無法得到滿足，環境規制強度仍需進一步加大。如何科學刻畫產業升級下工業經濟發展的代理指標，進而合理客觀評估產業升級對霧霾污染的綜合影響效果，將是本文研究的重點內容。

環境規制通過產業升級對霧霾治理產生影響的作用機制，也是本文從理論層面上需要回答的關鍵問題；尤其是環境規制政策是否有必要越來越嚴格，如果霧霾治理效果呈現，是否可以降低規制政策強度等。而回答上述問題的關鍵是，要充分理解環境規制的約束機制與企業治污動機的決策因素，要合理刻畫企業的污染治理行為，要科學厘清影響產業升級的關鍵指標。因此，本文在新古典理論模型基礎上，構建了一個包括能源消耗排放污染物和企業進行污染治理的理論模型，通過分析不同環境規制政策情景下的企業治污動機，識別推動產業升級的關鍵因素，評估產業升級對霧霾治理的影響程度，并從中國污染治理實踐中尋找經驗證據，為推動產業結構升級和提高霧霾治理效率提供理論依據與經驗支撐。

1 文獻述評

有關霧霾污染影響因素的實證文獻較為多見(Keller and Levinson，2002；Poon et al.，2006；許和連和鄧玉萍，2012；Han et al．，2014；Guan et al．，2014；邵帥等，2016，2019；黃壽峰，2017；李金珂和曹靜，2017；Gehrsitz，2017；張華和馮烽，2019；宋弘等，2019)。Keller and Levinson(2002)、Poon et al.(2006)、許和連和鄧玉萍(2012)均從外商直接投資(FDI)的視角研究了其對環境污染的影響。黃壽峰(2017)從財政分權的視角研究了區域間霧霾污染的溢出效應，財政分權加劇了本地區及周邊地區的霧霾污染程度。李金珂和曹靜(2017)采用斷點回歸模型，分析供暖集中期前后空氣污染濃度的變化情況，研究指出集中供暖加劇了空氣污染水平，在供暖開始后PM2.5濃度增加了近三成。Han et al．(2014)、邵帥等(2019)均從城市化進程的視角對霧霾污染的實證影響展開論述，指出霧霾污染是城市化進程的階段性產物，而城市化的聚集效應和結構效應是霧霾治理的主要方式。張華和馮烽(2019)研究了高鐵開通對霧霾污染的實證影響，指出高鐵開通從規模效應、結構效應和技術效應等途徑影響空氣污染水平。Gehrsitz(2017)、宋弘等(2019)從低碳城市建設行為的視角研究了其對環境空氣質量的影響及作用機制，低碳城市主要通過企業污染減排和工業產業結構升級的方式降低了空氣污染程度。

然而，從產業升級視角研究霧霾治理的文獻并不多見。在上述大多數文獻中也都將產業結構作為主要的控制變量引入到實證模型當中，并預期該變量對霧霾污染的影響系數為正，甚至有些文獻也將能源消費結構作為控制變量加入模型當中。實際上，無論是產業結構或是能源消費結構作為獨立變量都不足以全面刻畫工業經濟的總體狀況，也無法合理估計產業升級下的工業經濟結構對霧霾污染的綜合影響效果；尤其是傳統產業發展對霧霾污染的規模效應仍然占據主導時，產業升級并沒有扭轉霧霾污染擴張的趨勢，通過綜合效果評估有助于客觀認識當前霧霾治理的現狀，也有助于科學制定后續的環境規制政策。對此，本文采用門限面板模型，通過單位產出能耗和工業經濟結構占比的雙變量組合方式構造產業升級指標，作為刻畫產業升級的組合代理變量。這樣既可能反映各地區的規模經濟狀況，也可以反映地區間的產業升級差異，估計產業升級對霧霾污染的總體影響狀況，以評價產業升級的不同階段對霧霾治理的非線性影響效果。

環保稅主要通過限制污染性產業規模以達到減少污染排放的目的(Pang and Shaw，2011)，我們將其稱為規模減排模式。隨著環境規制政策強度不斷加大，企業治污動機愈加明顯，此后有關污染減排方式及其機制設計的研究文獻也越來越多(Krysiak，2011；Pang and Shaw，2011；Chakravorty et al.，2012；Acemoglu et al.，2012， 2016；王鵬和謝麗文，2014；Aghion et al.，2016；范慶泉和張同斌，2018)通過設計各種污染減排的機制來降低單位產出的污染排放量，即在保持產出規模不變的情況下，減少污染排放量，我們將其稱為效率減排模式。Pang and Shaw(2011)通過理論推導得出政府最優的減排補貼將會產生更高的污染水平。該文認為政府的污染減排補貼減弱了環境稅的政策效果，導致最優環境稅率下降，進而使得產出規模擴大，由于規模效應造成污染排放增加量大于單位產出污染水平下降所帶來的污染排放減少量，最終導致污染水平上升。該文指出由于污染減排補貼可以兼顧經濟發展與降低污染的雙重目標，在一定程度上受到政策制定者的青睞。Krysiak(2011)等構建了包括清潔技術和非清潔技術部門的模型，并指出由于技術研發成本具有不確定性以及專利權的期限是有限的，環境規制政策將會影響技術發展方向。Acemoglu et al.(2012)認為清潔技術路徑轉變存在經濟外部性，適當的環境規制政策有利于提高技術水平。王鵬和謝麗文(2014)提出適度增加污染治理投資有利于提高企業的生產技術，可以通過前端預防的形式減少環境污染。Acemoglu et al.(2016)指出清潔技術對于減少使用化石能源和改善環境質量具有重要作用，并從微觀層面研究促進清潔技術轉變的最優政策組合路徑。范慶泉和張同斌(2018)指出環境規制是促使企業進行治污投入和推動能源消費結構優化進而實現產業升級的必要條件。

上述文獻大都建立在內生增長理論模型上，主要從清潔技術進步的視角研究污染減排機制，隨著清潔技術進步甚至環保稅額最終可以趨向于零(Acemoglu et al.，2016)。由于內生增長理論主要是基于技術進步、人力資本或產品創新等方式推動經濟增長，這與發展中國家以要素推動為主的發展模式存在較大差異，有關環境規制政策演變趨勢的研究結論在發展中國家不具有適用性(范慶泉等，2016)。因此，本文仍然采用新古典理論框架設計模型，并加入企業的污染治理機制，將環境規制政策設計為企業實施治污決策的先決條件，在不同環境規制政策強度下研究企業進行治污投入的時點選擇問題，進一步分析環境規制推動下的產業升級對霧霾治理的作用機制，為后續的實證研究提供理論支撐。

2 環境規制推動產業升級的理論框架構建

在新古典理論一般均衡框架中，本文構建了包括能源消耗排放污染物，污染導致經濟效率損失、企業具有污染治理動機的理論模型，刻畫企業選擇規模減排和效率減排的決策行為，分析環境規制政策對于激發企業治污動機和提高減排效率的作用機制，為研究企業清潔生產的雙重紅利提供理論支撐。

2.1 模型設定

2.1.1 兩類生產部門及污染排放函數

以能源消耗為主的粗放式經濟發展方式可以推動經濟快速發展，但在生產過程中排放了大量污染物，嚴重的環境污染對人們的生產生活均產生了不利影響。對此，參照范慶泉和張同斌(2018)的設計思路，本文將能源品和污染負外部性行為納入到生產函數當中，以刻畫這一典型的經濟發展模式，為進一步研究企業清潔生產和產業升級提供理論基礎。不失一般性，我們假設生產函數投入要素包括兩類，一類是資本品投入要素，另一類是能源品投入要素，具體產品部門的生產函數表達式為：

(1)

其中，Yt表示第t期的產出水平，Ky,t表示第t期資本品的投入水平，Et表示第t期能源品的投入水平，α、1-α分別表示資本品和能源品的產出彈性系數，At表示第t期產品部門的技術水平，EMt表示第t期生產過程中排放的污染物數量，d(EMt)為效率損失函數，代表第t期污染排放對生產效率損失的影響程度。d′(EMt)>0，表示隨著污染排放量增加，經濟效率的損失程度越大。

能源品供給的生產函數如下：

(2)

其中，Et表示第t期能源品供給的產出水平，Ke,t表示第t期能源生產所需資本品的投入水平，Bt表示第t期能源部門的技術水平，γ表示能源資本品的產出彈性系數。產品部門能源消耗過程中排放污染物，污染排放函數為：

EMt=f(Et,Ks,t)

(3)

在治污投入不變的條件下，企業消耗的能源品越多，其排放的污染物數量就越大，即滿足：f′1(Et,Ks,t)>0；Ks,t表示第t期企業為降低污染排放，提升減排效率而進行的治污資本投入。在消耗能源品數量不變的前提下，企業治污投入水平越高，則污染排放量越小，即滿足：f′2(Et,Ks,t)<0。為保證經濟系統的穩定性，設定f″22(Et,Ks,t)>0，表示治污資本投入的邊際效果越來越小。

2.1.2 環境規制下的企業治污動機

由于企業自身無法將污染行為納入其最優決策行為當中，即存在市場失靈現象。政府通過對污染排放行為課稅的方式對此加以糾正，本文將政府課征的環保稅視為一種環境規制政策。征收的環保稅額越大，則表示環境規制政策強度越高。在政府實施環境規制政策下，企業追求利潤最大化的目標函數如下：

Πy,t=PtYt-rtKy,t-Pe,tEt-τtEMt-rtKs,t

(4)

其中，Πy,t表示第t期企業的利潤水平，rt表示第t期的資本租賃價格，Pt表示第t期最終產品的價格水平，Pe,t表示第t期能源品的價格水平。τt為第t期政府對污染行為征收的環保稅，是一種從量征收的稅種。為進行均衡求解，不失一般性，假設Pt=1。

首先，我們給出企業治污資本投入決策的拉格朗日條件，即：

[rt+τtf′2(Et,Ks,t)]Ks,t=0

(5)

其中，-f′2(Et,Ks,t)可以視為治污資本的邊際減排效果，是治污資本投入的減函數，即隨著治污資本投入額的增加，邊際減排效果必然越來越小。換言之，當治污資本投入水平為零時，邊際治污效果(-f′2(Et,0))取值最大。資本租賃價格可以視為治污資本的邊際成本，而-τtf′2(Et,Ks,t)可以視為治污資本的邊際收益。在穩態均衡時，由于資本租賃的均衡價格是由外生參數決定的，可以將其視為一個常數。因此，企業進行治污資本投入時需要權衡兩個因素，一方面是環境規制政策的強度，二是治污資本的邊際減排效果。企業具備治污資本的投入動機，需要滿足如下條件：

rt<-τtf′2(Et,0)

(6)

則存在Ks,t>0，滿足rt+τtf′2(Et,Ks,t)=0的條件成立。此時，治污資本投入大于零，企業有了進行污染減排的動機，企業進入效率減排階段。值得注意的是，當政府開征的環保稅額較低，以至于存在rt>-τtf′2(Et,Ks,t)的情況，即治污資本投入的邊際成本大于其邊際收益時，為實現式(6)一階條件成立，此時優化治污資本的投入數量為零。本文將該階段稱為規模減排階段，主要通過抑制能源品消費降低污染排放量，尤其當政府不針對污染排放行為課稅時，企業沒有治污投入的動機。此外，產品部門資本品和能源品投入的一階條件為：

能源部門追求利潤最大化的一階條件為：

(9)

2.1.3 均衡求解的其他條件

假設經濟體中存在一個代表性家庭，其追求效用最大化目標，效用函數設定為：

(10)

預算約束方程為：

Ct+It=rtKt+Πt+Trt

(11)

其中，β為效用貼現率，Ct表示第t期代表性家庭的消費水平，It表示第t期代表性家庭的投資額，Πt表示第t期產品部門和能源部門的利潤之和；Trt表示政府的轉移支付額，即政府將征收的環保稅收入全部轉移支付給代表性家庭。資本動態累積方程式：

Kt+1=(1-δ)Kt+It

(12)

其中，δ為資本折舊率。假設資本要素市場在各個部門之間是自由流通的，即各部門租賃的資本品要素的價格是一樣的。各部門資本要素投入額等于總資本水平，即：

Kt=Ky,t+Ke,t+Ks,t

(13)

進一步求解可得代表性家庭跨期消費選擇的歐拉方程為：

Ct+1=Ctβ[rt+1+(1-δ)]

(14)

產品市場的出清條件：

Ct+It=Yt

(15)

2.2 參數校準

2.3 環境規制推動產業升級的理論分析

本文將環保稅視為一種外生變量，通過連續調增環保稅額的數值，在環境規制政策不斷趨強的背景下，分析主要經濟變量的變化趨勢以及企業治污投入相機抉擇過程，以及研究企業清潔生產的雙重紅利實現機制。

2.3.1 規模減排與效率減排

圖1和圖2分別給出了不同環境規制政策情景下穩態時均衡產出水平和均衡投資額的變化趨勢。不難發現，在環保稅額由零逐漸提高到0.79的階段，隨著環境規制政策不斷趨強，均衡產出水平也在不斷提高，但均衡投資額卻在不斷下降。在這一階段，通過實施環保稅，增加了企業能源消耗的成本，進而抑制了能源需求(后文將給出能源消費量的模擬曲線)，也使得投資需求隨之下降，通過減少能源消費已達到減少污染排放的目的。由于污染排放量的下降，減緩了其經濟損失效率程度，使得均衡產出水平得到了進一步的提高。盡管產出水平有所提升，因為限制了能源使用，使得產出水平的提升速度是緩慢的。由于污染排放量的下降是通過抑制能源消費規模實現的，本文將這一階段稱之為規模減排階段。

圖1 不同環境規制情景下的均衡產出水平

圖2 不同環境規制情景下的均衡投資額

隨著環保稅額的持續提高(由0.79逐漸提高到2.08)，無論是均衡產出或是投資額均得到了迅速提升。在這一階段，由于環保稅額較高，導致企業必須承擔較高的污染減排成本，這將會提高企業的治污動機，加大治污資本投入，以降低單位能源消耗的污染排放量，本文將這一階段稱之為效率減排階段。下文中，我們將對該階段各個經濟變量的變化趨勢進行詳細介紹。如果環保稅額超過2.08后仍在持續提高，均衡產出水平則開始下降。過高的環保稅額的稅收扭曲性大于其污染減排的經濟外部性，最終將會導致產出水平下降。從產出規模最大化的視角，則存在著最優環保稅的環境規制政策。

2.3.2 環境規制與治污動機

圖3和圖4分別給出了不同環境規制政策情景下的均衡能源消費量和企業治污研發的資本投入水平。在規模減排階段，由于企業治污的研發投入邊際收益較低，該階段主要通過減少能源消費量以降低污染排放，此時企業治污資本投入量為零。隨著環境規制政策的進一步趨強，企業污染排放的成本不斷提高，其污染治理的邊際收益也隨之增加，促使企業加大治污資本投入力度，以降低能源消耗的污染排放量。由于減排效率的提升，也進一步推動了能源消費需求的復蘇。這充分表明環境規制并不必然導致產業升級，而只有不斷強化的環境規制政策執行力度，才能“倒逼”產業升級，實現效率減排。

圖3 不同環境規制情景下的能源消費量

圖4 不同環境規制情景下的治污研發投入

在效率減排階段，隨著環境規制強度不斷提高，企業治污研發的資本投入水平也越來越高，這主要得益于治污資本的邊際收益越來越高。然而，能源消費量并未隨之持續增加，其經歷了需求復蘇，再創新高，而后又有所下降的變化趨勢。能源消費量變化的本質在于治污減排效率、污染經濟損失與環境規制強度等綜合因素的影響。當然，我們更為關心的是，更高的能源消費量是否再次拉升污染物的排放量，企業治污投入是否對產業升級產生實質性的積極影響。

2.3.3 產業升級與污染治理

圖5 不同環境規制情景下的單位GDP能耗

圖5給出了不同環境規制政策情景下單位GDP能耗的變化趨勢。在規模減排階段，由于能源需求量的減少，降低了污染的經濟效率損失，產出水平緩慢提升，使得單位GDP的能源消耗也有所下降；在效率減排階段，由于治污技術的提高，降低了單位能源的污染排放量，促使能源消費需求復蘇，隨之產出水平規模提升速度更快，單位GDP能耗也得到進一步的下降。單位GDP能耗不斷下降，直觀上是企業治污投入的直接結果，即污染經濟效率損失下降，帶動了全要素生產率以及產出規模的提升。根據式(8)我們可知，本質上在于環保稅額的不斷提高，“迫使”單位能源的產出水平不斷提升，以降低污染排放的邊際成本。根據模擬結果顯示，由于能源消費價格水平走勢也類似于能源消費量的變化趨勢，先緩慢下降，而后復蘇再創新高，并逐漸回落，由此單位GDP能耗的持續下降，最終原因落實在環保稅額和能源的邊際污染排放量函數上。而能源邊際污染排放函數，隨著治污資本投入的增加而不斷下降。只有環保稅額的不斷提升，才是保持單位GDP能耗持續下降的關鍵因素。因此，我們將單位GDP能耗也設為一種環境規制政策的代理變量，環境規制政策越強，則意味著單位GDP能耗水平越低，并將其視為企業清潔生產行為內生動力的外在表現形式。

圖6 不同環境規制情景下的污染物排放量

圖6給出了不同環境規制政策情景下污染物排放量的變化趨勢。類似地，在規模減排階段，能源需求量的下降使得污染物排放量下降；在效率減排階段，由于治污資本投入使得單位能源消耗的污染物排放量下降，盡管能源消費量有所提升，但污染物排放量下降的趨勢依然沒有改變。無論是單位GDP能耗下降，或是企業加大治污資本的研發投入等措施，我們統一將其視為在環境規制政策趨嚴的背景下企業的內在清潔生產行為。企業加大清潔生產力度，可以在宏觀層面上推動產業結構不斷升級。由于污染物排放量總量的下降，既實現了污染治理的目標，同時也保持了經濟的可持續發展，我們將其視為清潔生產和產業升級的雙重紅利?；诖?，本文提出產業升級對霧霾治理影響關系的基本假設：

隨著環境規制政策的不斷趨強，轉換為企業提高清潔生產的內在動力，表現為單位GDP能耗的不斷下降，使得經濟發展對大氣污染的影響系數在逐漸減弱，體現為兩者動態遞減的影響關系，即產業升級具有顯著的霧霾治理效果。

3 產業升級對霧霾治理的實證研究

隨著大氣污染問題的逐漸凸顯，中國政府不斷推出各種環境規制的管制措施，優化能源消費結構，推進重點領域的節能減排工作，促進企業進行清潔生產，這為我們從實踐中研究產業轉型升級對霧霾治理的影響提供了可能。本文將基于中國節能減排與清潔生產的宏觀經濟數據，在堅決打好污染防治攻堅戰的背景下，研究產業升級對霧霾治理的顯著性影響關系，為進一步夯實和堅定霧霾治理政策提供經驗證據。

3.1 實證模型構建和變量選取

3.1.1 計量經濟模型設定

邵帥等(2016)指出霧霾產生的主要來源是工業部門和建筑業部門。實際上，無論是傳統產業加大治污研發投入或是清潔產業也基本來自于上述部門。由此，我們使用兩類部門的產出增加值占GDP的比重來衡量一個地區工業的經濟結構?；谏鲜隼碚摲治?，我們可以理解為該經濟結構變量是造成霧霾污染的主要影響因素?？紤]到環境規制政策逐漸趨嚴的背景下，該類部門中企業治污投入的不斷加大和清潔產業的快速發展，使得其內部結構不斷優化，其對霧霾污染的影響程度應該逐漸減弱，由此明確了本文進行實證檢驗的基本思路：在傳統產業結構下，工業經濟結構占比對霧霾污染的影響系數較大；隨著產業結構升級步伐加快，工業經濟結構占比對霧霾污染的影響系數也在逐漸變小，甚至可能會降低霧霾污染。如果工業經濟結構占比對霧霾污染存在著顯著遞減的非線性影響關系，則表明產業結構升級對霧霾治理具有顯著性影響?；谏鲜龇治?，我們將選用以門限回歸模型考察產業升級對霧霾治理的實證影響。

具體而言，本文將衡量產業結構升級的代理變量作為門限變量，譬如可以選取單位GDP能耗(eneperit)、單位GDP電耗(eleperit)和發電耗煤率(eleffit)等作為代理變量。以單位GDP能耗為例，假設存在一個門限值(λ1)將其分為高能耗區制(eneperit>λ1)，作為衡量以傳統產業為主的產業結構；低能耗區制(eneperit≤λ1)，作為衡量以清潔產業為主的產業結構。門限值的個數及具體的數值在實證檢驗中加以確定。由此，我們可以建立產業升級對霧霾治理的面板門限模型：

(16)

其中，lnPMit表示第i個地區第t期的PM2.5濃度值的對數形式；indstrit代表第i個地區第t期的工業和建筑業產出增加值占GDP的比重；Xit代表為控制變量向量組，主要包括環保財政支出占比(renvfinit)、城市人口密度(citydenit)、經濟開放度(openit)、消費者價格指數(CPIit)、生產者價格指數(PPIit)等；μi、νt分別代表地區、時間固定效應變量。本文對PM2.5濃度值進行了對數化處理，一方面是為了降低異方差和進行線性化轉換，另一方面使得產業結構變量估計系數的經濟學含義更為直觀。接下來，我們將通過實證模型檢驗不同區制下產業結構變量估計系數的大小關系。譬如，在一個門限值模型中，如果α1>α2，這表明清潔產業相比傳統產業有助于降低霧霾污染，即證實產業升級對霧霾治理具有積極影響。

3.1.2 變量選取

(1) 被解釋變量。我們收集了2007—2017年哥倫比亞大學發布的PM2.5濃度的衛星監測數據和2015—2018年生態環境部發布PM2.5濃度數據，分別整理為我國各省份年均的PM2.5濃度值。本文以2007—2016年哥倫比亞大學發布的PM2.5濃度的衛星監測數據為主，將同一省份所有城市濃度值進行平均計算，進而得到各省份PM2.5濃度值；為進一步擴大樣本量，我們也計算了2014—2018年生態環境部提供的省際PM2.5年度濃度值的同比增速，并以2017和2018兩個年度的同比增速作為衛星監測數據的變化趨勢，據此將衛星監測數據補充到2018年度。衛星監測的PM2.5濃度值被廣泛應用(馬麗梅和張曉，2014；邵帥等，2016，2019；黃壽峰，2017)，衛星監測屬于面源監測，其精確度要高于地面監測數據，該指標可以較好地測度各省份的霧霾污染狀況。

(2) 解釋變量與門限變量?；茉聪暮徒ㄖP塵是造成霧霾污染的主要來源，由此我們構造了工業增加值和建筑業增加值占GDP比重的經濟結構指標。由于工業增加值份額遠高于建筑業，不失一般性，后續我們將該比值稱為工業經濟結構占比指標(indstrit)，用以衡量某地區工業經濟規模份額。同時，選取可以衡量產業結構升級狀況的(eneperit)、單位GDP電耗(eleperit)和發電耗煤率(eleffit)等指標作為門限變量。在相同的工業經濟結構中，如果單位GDP能耗、電耗或者發電耗煤率指標越低，則表明該地區工業經濟體系中清潔產業占比越高；反之反然。

(3) 控制變量。環保財政支出占比(renvfinit)是各地區環保財政支出占總財政支出的比值，用以衡量各省級環保支出力度，理論上該變量系數應該為負。為緩解該變量可能與霧霾污染存在著內生性問題，參照杜龍政等(2019)的思路，在后續實證模型中我們使用該變量的滯后一期變量作為穩健性檢驗?？紤]到環保支出轉化為霧霾治理效果可能存在一定滯后性，該變量系數可能不顯著；城市人口密度(citydenit)是城市單位面積的人口數量，該指標可以反映出人口聚集程度，有可能人口聚集可能會加重霧霾污染(童玉芬和王瑩瑩，2014)，也有可能人口聚集有助于提升節能減排效應(邵帥等，2019)，進而達到實現霧霾治理的效果，該變量系數預期符合未定；經濟開發程度(openit)使用進出口總額占GDP比重衡量，該指標可以反映各地區與外部經濟的密切關聯程度，體現的是一個地區的經濟開放度。該變量對于霧霾污染影響系數也存在兩種研究結論，一是經濟開放度有利于引入清潔技術以減少環境污染(許和連和鄧玉萍，2012)；二是經濟開發程度越高有可能會引入高污染產業加劇環境污染(List and Co，2000)，或者有助于增加出口的高污染產品的產出規模而惡化環境質量。此外，本文還將消費者價格指數(CPIit)、生產者價格指數(PPIit)加入到控制變量序列當中，用以刻畫不同經濟周期、產業周期對霧霾污染的影響。

本文選取的樣本區間為2007—2018年。節能減排政策是2006年在我國“十一五”規劃綱要中首次提出的，2007年是該項政策全面貫徹落實的起始年份。此外，環保財政支出指標自2007年以來各省份數據也較為齊全，因此我們選擇樣本起點為2007年。本文采用各省份的工業增加值、建筑業增加值、GDP、單位GDP能耗、單位GDP電耗、發電耗煤率、環保財政支出、公共財政支出、進出口總額、城市人口密度、消費者價格指數、生產者價格指數等數據全部來源于2008—2019年的《中國統計年鑒》以及各省份統計年鑒。需要指出的是，由于中國地域遼闊、各地區經濟發展存在著較大差異，將我國各省份劃分為沿海地區與內陸地區(潘文卿和李子奈，2007)(3)沿海地區包括北京、天津、河北、遼寧、山東、上海、江蘇、浙江、福建和廣東共10個省份，考慮海南的數據指標特征與內陸地區更為接近，因此將其劃分為內陸地區；內陸地區包括云南、內蒙古、吉林、四川、寧夏、安徽、山西、廣西、新疆、江西、河南、海南、湖北、湖南、甘肅、貴州、重慶、陜西、青海和黑龍江，共20個省份。。表1給出了全國及兩類地區各變量的描述性統計結果。

表1 主要變量的描述性統計

續表

3.2 門限檢驗與實證分析

3.2.1 門限效應檢驗

為了能夠恰當選擇工業經濟結構升級代理變量的門限個數及門限值，本文依次進行線性模型、單門限模型、雙門限模型和三門限模型的檢驗?；诓煌愋湍Ｐ蜌埐钇椒胶蜆嬙斓腇檢驗統計量不再滿足標準F分布，因此需要通過自舉法模擬計算F檢驗統計量的p值(Hansen，2000)。由于模擬統計在局部范圍內具有一定隨機性，本文主要根據具有確定性顯著關系的統計檢驗結果選擇適合的門限數量。(4)本文的門限檢驗和實證估計都是使用Stata13.1統計軟件操作的，命令名稱是xthreg。有關工業經濟結構升級變量門限個數及其門限值的檢驗結果如表2所示。

由表2可得，在線性門限和單門限模型的選擇檢驗中，無論是全國模型或是地區模型均拒絕了線性模型的原假設；在單門限模型和雙門限模型的選擇檢驗中，除單位GDP能耗作為門限變量的沿海地區模型外，也均拒絕了單門限模型的原假設。在雙門限模型和三門限模型的選擇檢驗中，均無法拒絕雙門限模型與三門限模型無顯著性差異的原假設。鑒于絕大部分模型均選擇雙門限模型，在接下來的分析中本文將采用雙門限模型進行實證研究。以全國模型為例，單位GDP能耗的兩個門限值分別為0.502和0.671，則將取值高于0.671的單位GDP能耗劃分為高能耗區制，將介于0.502～0.671的單位GDP能耗劃分為中能耗區制，而將取值低于0.502的單位GDP能耗劃分為低能耗區制。

表2 三類門限變量模型的門限效應檢驗

圖7給出了2007—2018年度不同耗能區制下各省份的數量變化。其中，高耗能區制的省份數量由2007年的30家逐漸下降到2018年的9家；而中耗能區制的省份數量先由2008年的1家上升到2013年的13家，然后又持續下降到2018年的5家；低耗能區制的省份數量由2010年的1家持續增加到2018年的16家。從不同耗能區制的省份數量變化來看，我國清潔生產發展迅速，產業升級步伐有了明顯提升，新興高技術產業占工業經濟中的份額持續上升。

圖7 2007—2018年份不同耗能區制下的省份數量

3.2.2 實證結果分析

表3中，本文給出了以單位GDP能耗為門限變量的實證估計結果，考察產業升級的不同階段工業經濟占比對霧霾污染的影響系數。在全國和兩類地區模型中，工業經濟占比對霧霾污染均具有顯著性影響。沿海地區的模型中，在高能耗區制下工業經濟占比對霧霾污染的影響系數為0.860，而在中耗能區制下工業經濟占比的影響系數有所下降，為0.673，值得關注的是，在低耗能區制下工業經濟占比霧霾污染的影響系數甚至為負值-0.848。這表明隨著工業經濟內部產業升級，其對霧霾污染的影響在下降，甚至對霧霾治理具有顯著性影響。在內陸地區的模型中，征稅方式轉變對福利總平均水平的影響也是顯著為正的，但估計系數值低于沿海地區模型，同樣也具有類似的影響趨勢，隨著單位GDP能耗不斷下降，工業經濟占比對霧霾污染的影響系數正在逐漸下降。由于單位GDP能耗的不斷下降，本質上是企業加大能源結構優化，提高能源使用效率，加大污染治理力度，推進企業進行清潔生產，實現產業結構轉型升級的具體表現。我們可以將單位GDP能耗下降的工業經濟占比視為產業轉型升級的代理指標。換言之，我們可以理解為產業升級對霧霾治理具有顯著性影響，支持了理論分析中給出命題的相關結論。

表3 單位GDP能耗作為門限變量情景下的實證估計結果

表4和表5分別給出以單位GDP電耗和發電耗煤率為門限變量的情況下工業經濟占比對霧霾污染的實證估計結果。除單位GDP電耗為門限變量的沿海地區模型外，所有模型估計系數均具有顯著性正影響，一方面表明工業經濟依然是造成霧霾污染的主要因素；另一方面，隨著產業結構升級，工業經濟對霧霾污染的影響系數在逐漸減弱。需要指出的是，在低電耗和低耗煤率的區制下，沿海地區工業經濟占比對霧霾污染的影響系數不顯著或顯著為負，該地區清潔產業發展對霧霾治理的影響效果更為明顯。這表明沿海地區工業經濟結構中新興產業已經占據主導地位，清潔產業的污染減排量已經超過了傳統行業的污染排放增量，使得環境空氣質量得到了明顯改善。

表4 單位GDP電耗作為門限變量情景下的實證估計結果

表5 發電耗煤率作為門限變量情景下的實證估計結果

在低耗能、低耗電以及低耗煤率的清潔發展模式下，工業經濟占比對霧霾污染的影響系數更低，其中沿海地區對霧霾污染的影響系數甚至為負，其根本原因在于清潔產業的份額越來越大。正如前文所述，我們將企業治污投入、高技術產業發展視為清潔產業發展的主要推動力，對此我們使用高技術產業總產值(tecoutit)、環保類固定投資(envinvit)作為主要解釋變量分別對單位GDP電耗(eleperit)和發電耗煤率(eleffit)三個產業結構升級代理變量的影響進行實證分析，如表6所示。為降低異方差和趨勢性因素可能的影響，上述變量均取對數形式。實證結果顯示，高技術產業發展對單位GDP能耗、單位GDP電耗和發電耗煤率均具有顯著性負影響，這表明新興產業發展，減少了能源消耗，有助于優化能源消費結構，促進了產業結構升級；環保類固定資產投資也對單位GDP能耗、單位GDP電耗和發電耗煤率具有顯著性負影響，這表明環保類固定投資通過提高污染治理水平、降低污染排放強度，也促進了產業結構升級。鑒于此，為提高產業升級對霧霾治理實證估計結果的穩健性，本文使用高技術產業發展、環保類投資作為產業結構升級的代理變量進行穩健性檢驗。

表6 高技術產業發展與環保類固定投資對產業結構升級的實證影響結果

3.3 穩健性檢驗

表7中，本文給出了高新技術產業、環保類固定投資作為門限變量的門限檢驗結果。在線性模型和單門限模型的檢驗中，大部分模型均拒絕了線性模型的原假設；在單門限模型和雙門限模型的選擇檢驗中，除沿海地區模型外，也均拒絕了單門限模型的原假設；基于統計檢驗結果，并且考慮與上述實證模型的一致性，我們均采用雙門限模型進行實證研究。

表7 兩類門限變量模型的門限效應檢驗

表8和表9分別給出了高技術產業總產值、環保類投資額作為門限變量情況下工業經濟占比對霧霾污染的實證估計結果。以沿海地區為例，在高新技術行業低產值區制下，工業經濟占比對霧霾污染的影響系數為0.915；在中產值區制下，工業經濟占比對霧霾污染的影響系數為0.636；在高產值區制下，工業經濟占比對霧霾污染的影響系數為0.460。不難發現，隨著高技術產值規模的增加，工業經濟占比對霧霾污染的影響系數在逐漸變小。類似地，隨著環保類投資規模的擴大，工業經濟占比對霧霾污染的影響系數也在逐漸變小，這也進一步佐證了產業升級對霧霾治理具有顯著性的積極影響。

表8 高新技術產業總產值作為門限變量情景下的實證估計結果

續表

表9 環保投資額作為門限變量情景下的實證估計結果

由此我們得出產業升級依然是霧霾治理的關鍵因素。近些年來，我國各級政府堅決打好污染防治攻堅戰，加快能源結構優化調整，推動新興產業發展，在保持經濟可持續發展的前提下，霧霾治理效果也十分明顯。正如理論分析所述，政府強有力的環境規制是推動清潔產業發展的必然條件和外在動力，這對于政府堅定污染防治戰略定力提供了實踐支撐；尤其是沿海地區，隨著清潔產業在工業經濟中的比重不斷提升，其對霧霾污染的影響程度越來越小，在產業升級較高的區制下，甚至會降低霧霾污染的程度，真正實現了經濟高質量發展與生態高水平保護的雙重目標。

4 結論

環境規制推動產業升級是否已轉化為霧霾治理的有效手段？對此本文從理論層面和實證角度展開了研究。在新古典理論模型上，構建了一個包括能源消耗排放污染物和企業進行污染治理的理論模型，分析不同環境規制政策情景下的企業治污動機，刻畫企業選擇規模減排和效率減排的決策行為，識別推動產業升級的關鍵因素，評估產業升級對霧霾治理的影響程度，并從中國污染治理實踐中尋找經驗證據，為制定新一輪的霧霾治理措施提供科學證據。

理論研究發現，企業霧霾治理分為兩個階段：在環境規制強度較低時，企業主要通過減少能源消費量以降低污染排放，稱之為規模減排階段；在環境規制強度較高時，企業污染治理的邊際收益逐漸大于污染排放的邊際成本，促使其加大了治污資本投入力度，以降低單位能源消耗的污染排放量，稱之為效率減排階段，這表明環境規制并不必然導致產業升級，只有不斷強化環境規制政策的執行力度，才能“倒逼”產業升級，實現效率減排。隨著環境規制政策的不斷趨強，轉換為企業提高清潔生產的內在動力，表現為單位GDP能耗的不斷下降，使得經濟發展對大氣污染的影響系數在逐漸減弱，體現為兩者動態遞減的影響關系，即產業升級具有顯著的霧霾治理效果。

實證研究表明，產業升級對霧霾治理具有顯著的非線性影響。在產業升級的初期，工業經濟結構占比仍然是造成霧霾污染的關鍵因素；隨著產業結構持續升級，工業經濟對霧霾污染的影響系數顯著下降。需要指出的是，在沿海地區產業升級的較高階段，工業經濟占比對霧霾污染的影響不再顯著，這表明沿海地區工業經濟結構中新興產業已經占據主導地位，清潔產業的污染減排量已經超過了傳統行業的污染排放增量，使得環境空氣質量得到了明顯改善；而內陸地區的產業升級仍未扭轉霧霾污染的蔓延趨勢，環境規制強度仍需持續提高，以推動清潔產業發展和加大企業治污投入力度。

霧霾治理是一項長期性、系統性工程，是響應民眾對環境空氣質量改善訴求的根本需要，是倒逼產業結構升級和推動高技術產業發展的重要契機?，F階段，產業升級依然是霧霾治理的關鍵因素，全國大部分地區傳統工業經濟產生的霧霾污染仍然占據主導地位。政府應加強污染防治的戰略定力，一方面要加強環境規制政策的執行力度，譬如提高環境管理的相關標準，或者盡快制定相關法律法規，進一步提高霧霾污染的成本，增加治污投入的收益，通過市場經濟手段，推動企業加大治污投入力度；另一方面政府應加快能源結構優化調整，通過包括提增資源稅、建立全國排污權交易機制、加大清潔能源補貼等各種約束或激勵型措施，提升新興產業在工業經濟中的比重，壯大經濟發展的新動能，扭轉霧霾污染持續擴增的基本局面，依靠市場化機制實現環境高水平保護和經濟高質量增長的戰略目標。