環境規制、行業異質性與中國工業全要素碳排放績效

何 康

(湖南大學金融與統計學院，湖南 長沙 410079)

1 引言

目前，關于環境規制與工業全要素碳排放績效的研究文獻主要集中于工業全要素碳排放績效測算及研究環境規制對綠色全要素生產率的影響兩個方面。在工業全要素碳排放績效測算方面，學者們提出各種指數來科學測度碳排放績效［1-2］，而應用最為廣泛的是采用基于DEA 模型的Malmquist 指數來衡量碳排放績效［3-5］。李玲和陶鋒［6］則發現環境規制與綠色全要素生產率、技術創新和技術效率的關系呈現U 型。

通過梳理相關文獻不難發現，還沒有學者就環境規制對異質性工業行業的全要素碳排放績效的影響進行研究。因此，本文首先采用考慮非期望產出的Malmquist 指數科學測度工業碳排放績效，然后基于全要素碳排放績效的行業異質性，本文對工業行業進行劃分并分別估計不同行業的環境規制強度對全要素碳排放績效的影響。此外，本文還對環境規制強度與全要素碳排放績效的非線性關系進行面板門限估計，以期能對異質性工業行業的環境規制強度與碳排放績效間的關系形成客觀的理解和認識。

2 工業全要素碳排放績效的測度

2.1 研究方法

本文將每一個工業行業作為一個DMU 構造生產前沿，假設每一個工業行業使用N 種投入x=(x1，…，xN)∈，生產M 種期望產出y=(y1，…，yM)∈，并排放出I 種非期望產出b=(b1，…，bI)∈。假設每個橫截面觀測值的權重為，則運用數據包絡分析(DEA)，環境技術可以模型化為:

從第t 期到第t+1 期考慮轉化后二氧化碳期望產出的Malmquist 指數可以表示為:M0(xt，yt，xt+1，，該指數大于1 時表明從第t 期到第t+1 期的全要素生產率是增長的，反之則出現全要素生產率下降。Malmquist 指數還可分解為技術效率變化指數(EFFCH)和技術進步指數(TECH):TECH。若EFFCH 和TECH 均大于1 表明技術效率的提高和技術進步，反之小于1 則表示技術效率的下降和技術退步。用Malmquist 指數表示的碳排放績效的動態變化記為MCPI，即MCPI=EFFCH ×TECH。

2.2 指標和數據

本文采用2001—2010年工業分行業的投入產出數據來測算工業全要素碳排放績效。考慮到數據的可獲得性，本文的研究對象為“規模以上工業企業”。盡管《中國工業經濟統計年鑒》中提供的是39 個兩位數工業行業的統計數據，但并沒有提供2001—2002年的“工藝品及其他制造業”相關統計數據，而從2003年才開始公布“廢棄資源和廢舊材料回收加工業”的統計數據，另外“木材及竹材采運業”在2001年和2002年的統計中屬于農林牧漁業，因此本文剔除這三個工業行業，最終得到36 個工業行業的投入產出數據。相關數據來源于《中國工業經濟統計年鑒》、《中國能源統計年鑒》及《中國經濟普查年鑒》各期。

假設生產過程中需要勞動、資本和能源三種投入要素，生產期望產出工業總產值和非期望產出二氧化碳，相關指標及數據處理說明如下:①勞動投入。采用規模以上工業企業年從業人員年平均人數來表示。②資本投入。選擇分行業規模以上工業企業的固定資產凈值年平均余額來近似替代資本存量，并采用測算的分行業固定資產投資價格指數折算為2001年不變價。盡管資本存量可以采取永續盤存法進行估算，然而測算結果很大程度上取決于初始資本量和折舊率的決定，為盡量減少數據在測算過程中可能出現的偏差，本文采用固定資產凈值年平均余額來衡量資本存量。③能源投入。采用工業分行業的能源消費總量來表示，并按照標準煤折算系數換算為萬噸標準煤。④期望產出。選取包含中間投入品成本的工業總產值來衡量，并使用以2001年為基期的“分行業的工業品出廠價格指數”進行平減。⑤非期望產出。采用測算的分行業工業二氧化碳排放量來表示，具體測算公式采用IPCC 的參考方法，即根據工業能源消費量來推算二氧化碳排放量:Ci，其中C 為工業行業的二氧化碳排放量，i 表示能源種類，E 表示工業能源消耗量，NCV 為各類能源的平均低位發熱量，CEF 為單位熱值當量的碳排放系數，COF 為碳氧化因子，44 和12 分別為二氧化碳和碳的分子量。

2.3 工業全要素碳排放績效測算

基于2001—2010年36 個工業行業的投入產出數據，本文運用Malmquist 指數來測度工業全要素碳排放績效。鑒于在CRS 和VRS 不同的假設前提下，測算結果可能會出現一定的差異，而規模報酬可變更符合經濟現實，所以本文是基于VRS 的前提下進行效率測算的，所采用的軟件為DEAP 2.1。

3 實證研究

3.1 實證模型設定

本文利用36 個工業行業的面板數據，通過將工業行業劃分為高碳排放績效行業和低碳排放績效行業，就環境規制強度對異質性行業碳排放績效的影響及門限效應進行實證檢驗。本文設定實證模型如下:

其中模型(1)用來估計環境規制強度對異質性行業碳排放績效的影響，i 為行業，t 為年份，μi和ηt分別是無法觀測的個體效應和時期效應，εit為隨機擾動項。Tit為工業碳排放績效，代表工業全要素碳排放績效(MCPI)、技術效率(EFFCH)和技術進步(TECH)。考慮到技術創新對環境規制強度的反應會存在一定的滯后期，本文采用環境規制強度的滯后一期加入模型，并加入平方項以考察兩者之間是否存在倒“U”型關系。RIVit、lnLPit、lnEPit分別代表用以控制行業異質性特征的工業增值率、全員勞動生產率和能源生產率，而OSit、RRDit與FDIit分別表示國有化率、研發支出強度和FDI 水平，考慮到研發支出變量具有一定的滯后性，模型中加入研發支出強度的滯后一階變量。而模型(2)用于檢驗環境規制強度對碳排放績效影響的門限效應，本文選取環境規制強度的滯后一期為門限變量，γ1，…，γn為相應的門限值。

3.2 指標選取

工業碳排放績效采用測算出的工業全要素碳排放績效指數、技術效率指數及技術進步指數衡量，環境規制強度則采用李玲和陶鋒的方法，對工業廢水排放達標率、工業二氧化硫去除率及工業固體廢棄物綜合利用率三個單項指標進行客觀賦權并加總得到分行業的環境規制強度指標。工業增值率為行業工業增加值與同期工業總產值之比，全員勞動生產率為行業工業增加值與全部從業人員平均人數之比，能源生產率采用行業工業增加值與行業能源消費總量之比來表示。此外，國有化率采用國有及國有控股企業生產總值占規模以上工業企業生產總值的比重表示，同時將行業大中型工業企業研發經費占固定資產投資比值作為研發支出強度的代理變量，FDI 用各行業外商資本和港澳臺資本總和占工業產值比重來衡量。

3.3 環境規制對工業碳排放績效影響的行業異質性

本文基于行業異質性，將碳排放績效指數相對較高的18 個工業行業劃分為高碳排放績效行業，其他18 個行業則為低碳排放績效行業，從而就全行業組、高碳排放績效行業組和低碳排放績效行業組中環境規制強度對工業碳排放績效的影響分別進行實證估計。考慮到面板數據存在截面異方差和組間相關性，本文采用截面加權并消除自相關性的廣義最小二乘法(GLS)進行估計，檢驗結果見表1。

從全部行業來看，環境規制強度與工業全要素碳排放績效顯著正相關，表明環境規制力度的加大有利于提高工業行業的全要素碳排放績效，但卻并不存在明顯的“U”型或倒“U”型關系。因此研究結論支持“波特假說”，這與沈能［8］的研究結論是一致的。可見，盡管節能減排規制短期內會不可避免地增加企業成本，但長期而言有利于刺激企業采用低碳清潔的技術改進生產過程，持續的節能減排技術創新會給企業帶來長期的“創新補償”效應。然而對全部行業的碳排放技術效率而言，環境規制強度與其存在明顯的“U”型關系，即隨著節能減排規制力度的加大，碳排放技術效率出現先下降后上升的趨勢，拐點為環境規制強度值達到5.5 的水平。本文認為，原因在于若節能減排規制力度太小，企業的減排成本在企業總成本中所占的比例太少，從而企業沒有動力去進行節能減排技術和制度的創新。但隨著節能減排規制力度的加大，減排成本在企業總成本中所占的比例較大，企業只有通過節能減排的技術和制度創新來降低成本以保持競爭優勢。此外，環境規制強度對全部行業的碳排放技術進步具有明顯的促進作用，從而進一步證實“波特假說”在行業檢驗中是正確的。

計量估計結果還表明，環境規制強度對工業碳排放績效的影響存在明顯的行業異質性，這與李玲和陶鋒的研究發現是一致的。對高碳排放績效行業而言，環境規制強度與工業全要素碳排放績效之間存在明顯的倒“U”型關系，同時環境規制強度加大有利于促進碳排放技術效率的改善，但對碳排放技術進步的影響卻不顯著。對高碳排放績效行業來說，現有的節能減排規制力度是較為合理的，能較好地刺激企業進行技術效率的改善和管理制度的創新。考慮到高碳排放績效的行業一般是低碳清潔的行業，企業擁有低碳清潔的技術進行生產，因此環境規制力度設定較為合理。若進一步加大節能減排規制力度超過特定拐點值，則會加重企業的負擔，企業利潤減少，不利于低碳環保技術的創新和應用，從而對碳排放績效產生負面影響。而對低碳排放績效行業而言，環境規制強度與工業碳排放績效、碳排放技術進步之間呈現先下降后上升的“U”型趨勢，但對碳排放技術效率沒有顯著影響。對此的解釋是，低碳排放績效行業一般為高碳污染行業，相對來說這些行業的節能減排規制還沒有達到可以刺激其放棄高碳污染技術而進行低碳技術創新的程度，因此在達到拐點值以前，即使加大環境規制力度也會促使碳排放績效及技術進步水平下降，只有環境規制強度越過特定的拐點值，高節能減排成本才能明顯地刺激高碳污染企業進行低碳環保技術的研發和應用。

從控制變量來看，盡管影響有所差異，但表征行業異質性的三個變量工業增值率、全員勞動生產率和能源生產率均對行業的碳排放績效具有明顯的促進作用，表明生產效率高、能源消耗少的行業碳排放績效也高。國有化率在全行業樣本中明顯不利于工業碳排放績效的提高，但在高碳排放績效行業中其影響系數為正，在低碳排放績效行業中影響系數則為正。可能的原因在于，高碳排放績效行業中國有化率相對較低，國有企業相對較少，競爭較為激烈，而留存的國有企業資金較為雄厚，研發實力強。在規制和競爭的壓力下，國有企業依靠自身的實力進行節能減排技術研發，有利于提高碳排放績效。反之低碳排放行業的國有化率較高，競爭機制缺乏，國有企業沒有動力進行低碳環保技術研發，碳排放績效自然就低。國有化率整體而言也是不利于碳排放績效提高的。研發支出在所有模型中對工業碳排放績效均具有促進作用，表明增加研發支出是提高工業碳排放績效的重要途徑。而對行業FDI 而言，其對全部行業和高碳排放績效行業是顯著促進的，但對低碳排放績效行業的促進作用并不明顯，這與李子豪和劉輝煌的研究結論是一致的。

表1 GLS 估計結果

3.4 環境規制對工業碳排放績效影響的門限效應

按工業碳排放績效分組的回歸結果表明環境規制強度對工業碳排放績效的影響存在行業異質性，而以環境規制強度為門限變量的面板門限回歸則可以更好地體現環境規制強度與工業碳排放績效之間的非線性關系，面板門限回歸的估計結果如表2 所示。從中不難發現，在以工業碳排放績效為因變量的面板門限模型有三個門限值，當環境規制強度小于第一門限值或介于第一門限值和第二門限值之間時，環境規制強度對工業碳排放績效的影響并不顯著，表明環境規制力度較小不利于刺激低碳環保技術的研發;而當環境規制強度介于第二門限值和第三門限值之間時，合理的環境規制強度有利于工業全要素碳排放績效的提高;但環境規制強度一旦越過第三門限值時，過高的環境規制強度超過企業可以承受的幅度，節能減排的效果并不顯著。另外，碳排放技術效率具有與碳排放績效相近似的結論，但對于碳排放技術進步而言，環境規制力度在未達到第一門限值之前，其對技術進步沒有任何激勵，而當介于第一門限值和第二門限值之間時，有利于技術創新及技術進步，不過當達到過高的環境規制強度時，其對技術進步具有明顯的阻礙作用。綜合可知，面板門限回歸分析的結論與行業異質性分析的結論是一致的，說明針對不同的行業設置合理的環境規制強度是提高工業行業的碳排放績效，刺激技術進步和促進技術效率改善的關鍵所在。

表2 面板門限回歸結果

4 結論與政策建議

(1)政府不能走入盲目提高環境規制強度的誤區，而應該針對不同行業的實際情況設置合理而有差異的環境規制強度。對于低碳環保的高碳排放績效行業而言，應該在保持現有合理的節能減排規制強度的同時，逐步建立和完善能充分調動企業實施低碳清潔生產的激勵機制，引導節能減排規制由命令-控制型向激勵型轉變，并從知識、信息、資金和市場需求等方面破除研發和推廣低碳清潔生產技術面臨的約束。而對高碳污染的低碳排放績效行業而言，應該逐步加大節能減排規制力度使之達到刺激企業進行低碳技術創新的拐點。但在提高的同時要保持適度穩定，不能無限制提高，同時還要注意節能減排規制的手段和方式。對于能源消耗量大、碳排放水平高的企業來說，可以采取資源整合和要素重置的方式，將資源配置到經濟效益好、低碳技術水平高的企業中去，實現產業的重新優化組合。

(2)合理的節能減排規制還需要其他激勵措施的搭配才能實現提高工業碳排放績效的目標。一方面可以通過稅收和補貼的方式加大對企業進行低碳技術創新的支持力度，積極培育低碳技術人才;應通過融資支持和財稅優惠的手段鼓勵非國有經濟進入行業，采取引入競爭的方式鼓勵國有和非國有企業進行低碳綠色技術研發和應用;合理引導FDI 流向高碳污染行業，通過FDI 的技術溢出效應來降低碳排放水平。另一方面，積極調整現有的資源能源價格機制，遏制企業依靠低水平要素供給維持低水平擴張的行為，還需要合理確定環境保護標準和資源有效利用標準，堅決防止低效利用資源能源及過度排放損害環境的行為。

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