環境規制、經濟增長與地區碳生產率

劉傳江+胡威+吳晗晗

摘要：現有文獻對環境規制、經濟增長與碳排放的相互關系有過不少研究，且大多數是圍繞“波特假說”成立與否所做的討論，鮮有文獻本文在同一分析框架下直接本文以2010—2012年中國30個省份的面板數據作為樣本，測算了各省份的環境規制強度指數和碳生產率，研究了環境規制和經濟增長對碳生產率的影響。研究發現，在全國及東、中、西部地區，環境規制與碳生產率之間均存在U型關系，碳生產率的庫茲涅茨曲線假說亦得到了驗證。當前全國及東、中、西部地區環境規制抑制了碳生產率的提升，全國及東、中部地區經濟增長有利于碳生產率的提升，但西部地區經濟增長抑制了碳生產率的提升。

關鍵詞：環境規制；規制強度；經濟增長；碳生產率

中圖分類號：F26922文獻標識碼：A文章編號：1000-176X（2015）10-0031-07

一、引言

20世紀以來隨著人類活動范圍的持續擴大和影響程度的不斷加深，全球氣候變暖問題日益突出，由此引發的水資源分布不均、海平面上升和農作物減產等一系列問題嚴重威脅著經濟的可持續發展。為應對氣候變化，減少人類活動導致的二氧化碳等溫室氣體排放成為必然選擇。然而，經濟發展的現實需求使得各國或各地區的碳減排不能脫離基本國情或具體的發展階段，就中國而言，當前的碳減排應該是一種碳強度意義上的相對減排。作為《聯合國氣候變化框架公約》（1992年）和《京都議定書》（1997年）的締約國和推動者，中國政府提出“十二五”期間單位國內生產總值能耗和二氧化碳排放分別降低16%和17%，到2020年單位國內生產總值二氧化碳排放比2005年下降40%—45%的目標，提升碳生產率是中國在實現碳排放總量減少的絕對減排之前的首要選擇。

實現碳減排控制和碳生產率提升目標需要一套行之有效的政策保障體系，當前的碳減排政策中以環境規制為主導的命令型政策處于主導地位。然而，長期以來中國的環境規制強度整體偏弱，環境規制的成效并不明顯。由美國耶魯大學環境法律與政策中心和哥倫比亞大學國際地球科學信息網聯合發布的全球環境績效指數EPI（Environmental Performance Index）報告顯示，2014年中國在全部參與排名的178個國家和地區中以43分的得分居第118位，較上一次（2012年）的排名下降兩位。雖然我們不能因為EPI排名的持續偏后而否定中國在碳減排和環境保護方面所做的努力，但這在一定程度上反映出中國的環境績效同發達國家相比確實存在較大差距。中國還有相當數量的人口尚未擺脫貧困，城鎮化和工業化的目標尚未實現，社會福利水平整體偏低，這就意味著中國在實施環境規制的同時必須考慮經濟增長問題[1]。另外，由于地理區位、資源稟賦和發展程度等方面的差異，中國各地區環境規制政策的制定和執行有所不同。環境規制同經濟增長和碳生產率的關系較為復雜，厘清不同地區環境規制同碳生產率的關系，最大程度地發揮環境規制對碳生產率的提升作用，以實現碳減排與經濟發展的“雙贏”格局，對于提高中國環境規制績效和增強可持續發展能力等方面具有重要的戰略意義。

二、文獻回顧與理論梳理

傳統理論認為，環境規制是政府施加給企業的額外成本，會增加企業的生產支出，因而對經濟增長產生負面影響，這一影響可以概括為“成本遵循效應”。政府實施環境規制后，企業一般在環境保護方面增加支出以達到環境規制的標準和要求，從而對企業其他方面的投資產生擠出效應。另外，環境規制相當于給企業的生產決策增加了新的約束條件，進而加大了企業生產、管理和銷售等環節的難度，對企業產生約束效應，兩種效應的實質是將環境外部成本內部化，即由社會承擔的環境成本改由產生污染的企業來承擔，從而導致企業成本上升和競爭力下降[2]。Jorgenson和Wilcoxen[3]以美國為例實證研究了有無環境規制變量下的經濟增長狀況，結果發現環境規制導致美國國民生產總值下降259%。持創新補償效應（亦稱“波特假說”效應）觀點的學者則認為，環境規制只是增加了企業的短期成本，從長期來看合理的環境規制將激發企業的自主創新能力，進一步優化資源配置并采用更有效率的生產技術和設備，進而有利于經濟增長。Lanjouw 和Mody[4]使用美國、日本和德國的相關數據考察了環境規制與技術創新之間的關系，結果顯示以污染治理支出表征的環境規制強度與以環境專利數量表征的技術創新呈顯著正相關關系。趙紅[5]研究發現，適當提高環境規制強度能夠促進產業技術創新，由此產生的創新補償效應可以抵消環境規制對產業績效的負面影響。

從環境規制與碳減排或碳生產率的關系來看，研究文獻主要集中于環境規制對碳排放的影響。Sinn[6] 提出“綠色悖論”的概念，認為遏制氣候變化政策的實施會引起二氧化碳等溫室氣體排放量的增加，這一理論主要是基于化石能源環境規制政策會越來越嚴格的心理預期，造成的結果就是意圖減緩碳排放的環境規制政策卻導致化石能源開采者的加速開采，供給的大幅增加刺激了需求進而引起碳排放量的大幅增長。張華和魏曉平[7]認為環境規制不僅對碳排放產生直接影響，還會借助能源結構、產業結構、技術創新和FDI的傳導對碳排放產生間接影響，作者通過2000—2011年中國省級面板數據研究發現，環境規制對碳排放的影響效應呈倒U型曲線，當環境規制強度逐漸增強時其對碳排放的影響效應由“綠色悖論”演變為“倒逼減排”，而現階段中國的環境規制對碳排放有很好的抑制作用。張先鋒等[8]對中國省域環境規制與碳排放中可能存在的“倒逼效應”與“倒退效應”進行了理論與實證分析，的研究結果表明當前的環境規制未能有效地通過促進技術創新進而減少碳排放，環境規制的“倒逼效應”并不明顯。

國內外現有文獻中對環境規制與經濟增長、碳排放的關系已有不少研究，研究結論也不盡相同。關于環境規制與經濟增長關系的研究主要圍繞“波特假說”成立與否所進行正反兩方面的論證，包括環境規制對經濟增長的直接影響以及通過技術創新、資源配置和企業競爭力對經濟增長的間接影響；關于環境規制與碳排放關系的研究則主要針對環境規制是促進減排還是抑制減排所做的討論，包括不同環境規制強度和不同傳導機制所產生的影響?，F有研究的不足之處在于：（1）在環境規制與碳減排關系問題上僅僅探討了環境規制對碳排放量的影響，而碳生產率是基于經濟發展和碳減排的雙重考慮，直接研究環境規制對碳生產率的影響更符合當前中國的碳減排實際。（2）現有文獻主要考察了環境規制與經濟增長、碳減排之間的兩兩關系，少有研究從經濟與碳減排協調發展的角度研究環境規制的影響。本文以2000—2012年中國30個省份作為樣本，將環境規制、經濟增長和碳生產率納入同一分析框架以考察不同地區環境規制對碳生產率的影響機制。

三、研究方法設計

（一）計量模型構建

Ehrlich和Holdren[9]提出IPAT方程式用來表征環境問題的成因，即環境問題是人口、富裕程度和技術因素綜合作用的結果，表達式為：

I=P×A×T（1）

其中，I表示環境影響，P表示人口，A表示富裕程度，T表示技術水平，如果用二氧化碳排放表示環境影響，則該方程就變為碳排放的IPAT方程。Kaya和Yokobori[10]基于IPAT方程擴展式提出Kaya模型，其將碳排放的驅動因素分解為人口、人均GDP、單位GDP能耗和能源結構碳強度。York等[11]則利用STIRPAT模型將碳排放的驅動因素分解為：

Ei=αGβiPγiTδi（2）

本文將二氧化碳排放（E）的驅動因素分解為經濟發展水平（G）、人口規模（P）和技術水平（T）。基于York等[11]的思想，我們主要考察環境規制和經濟增長對碳生產率的影響，參考Grossman 和 Krueger[12]的環境庫茲涅茨曲線理論，同時考慮到環境規制對碳生產率可能存在的非線性影響，引入環境規制強度指數和經濟發展水平的平方項，構建如下計量模型：

cpit=β0+β1ER1it+β2ER12it+β3pgrpit+β4pgrp2it+β5X→it+ui+εit（3）

其中，下標i和t分別表示地區和年份，β0表示不隨個體變化的截距項。cp表示碳生產率，ER1和pgrp分別表示環境規制強度指數和人均地區生產總值， X→表示影響碳生產率的其他控制變量，包括產業結構、能源結構、人口規模、外商直接投資水平和技術創新。ui表示各省份之間不可觀測的個體異質性，εit表示隨機誤差項，且εit～N（0，σ2it）。

（二）數據與變量說明

本文以2000—2012年中國30個省份的面板數據作為樣本進行研究，

基于數據的可得性，西藏、香港、澳門和臺灣地區未列入考慮范圍。同時考慮到中國經濟社會發展地區間的差異明顯，不同區域在環境規制政策、經濟增長和技術創新等方面存在較大差異，在全樣本分析的基礎上將30個省份分為東、中、西部三大區域。

本文采納國家統計局網站對東、中、西部地區的劃分標準。其中東部地區包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南，中部地區包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北和湖南，西部地區包括內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆。全部原始數據來源于歷年《中國統計年鑒》、《中國環境年鑒》、《中國能源統計年鑒》、《新中國六十年統計資料匯編》和各地區統計年鑒，對需要使用現價統計數據的變量均剔除價格因素平減為2000年的不變價以保證可比性。

1因變量

碳生產率為國內生產總值與二氧化碳排放量的比值，其中二氧化碳排放量的測算是關鍵。當前全球二氧化碳濃度增加主要來源于化石能源的消費，且各國官方并沒有二氧化碳排放量的直接統計數據，政府間氣候變化專門委員會（IPCC）編制的《2006年IPCC國家溫室氣體清單指南》成為目前世界各國進行碳排放量測算的重要依據。本文采用其第二卷中提供的方法并結合《中國能源統計年鑒》中的相關參數進行測算：

CO2=∑ni=1CO2=∑ni=1Ei×NCVi×CCi×COFi×44/12（4）

其中，CO2表示經測算的二氧化碳排放總量，i表示消費的第i種能源。本文選取《中國能源統計年鑒》最終能源消費中的煤炭、焦炭、汽油、煤油、柴油、燃料油和天然氣等七種能源以避免簡單一次能源劃分法而造成誤差過大。

地區能源消費中共涉及九種能源，其中原油因絕大部分用于加工轉換再投入而未考慮，電力在消費過程中不直接產生二氧化碳亦未列入計算范圍。Ei表示第i種能源的實物消費量，NCVi、CCi和COFi分別表示第i種能源的平均低位發熱值、含碳量和碳氧化因子，44和12分別表示二氧化碳和碳的分子量，NCVi×CCi×COFi×44/12表示二氧化碳排放系數。

根據碳排放量計算公式和對碳生產率的定義，本文測算了全國及30個省份的碳生產率。2000—2012年全國及東、中、西部地區碳生產率的變動情況顯示，整體來看，中國碳生產率呈現先上升后下降再上升的波動趨勢，且全國及東、中、西部地區波動步調較為一致。具體而言，2000—2002年為全國及三大地區碳生產率的第一個上升期，之后開始緩慢下降并且在2005年前后降至最低點，而2005年之后為第二個上升期且上升幅度較第一個上升期更大。對比來看，東部地區碳生產率遠高于全國水平，其歷年碳生產率幾乎為西部地區的兩倍，而中、西部地區碳生產率則明顯低于全國水平，且2005年之后西部地區碳生產率的增長幅度低于中部地區。

2核心解釋變量

第一類為環境規制變量，包括環境規制強度指數及其平方項，以考察潛在的非線性關系。第二類為經濟增長變量，包括經濟發展水平及其平方項，以驗證是否存在碳生產率的庫茲涅茨曲線假說。其中環境規制強度的測算是重點，國內外學者對環境規制強度的測算主要分為以下幾類：（1）從環境政策層面來衡量環境規制強度，主要使用的指標有環境政策法規的數量和環境規制機構對企業排污的檢查監督次數。（2）按照污染治理和控制支出在生產成本或產值中所占的比重來衡量環境規制強度[13]，如Berman和Bui[15]、Cole[16]以及Lanoie[17]等。（3）根據污染物排放量或排放密度來衡量環境規制強度，主要使用的指標有廢水排放達標率、二氧化碳去除率和固體廢物綜合利用率等。（4）用人均收入水平作為環境規制的內生指標，認為環境規制強度和人均收入水平之間存在高度相關性。

本文的研究對象為碳生產率。首先，當前中國環境政策法規的制定實施、執行力度并未跟上環境污染和碳排放增長的步伐，政策層面的考察難以衡量實際的環境規制強度。其次，污染物排放量的變化在很大程度上可以看做是技術進步的結果，并不完全是環境規制強度的反映。最后，本文已經將人均收入水平作為控制變量之一納入到其對碳生產率的影響因素中。因此，本文在借鑒Levinson[14]以及沈能和劉朝鳳[15]方法的基礎上采用上述第二類方法來衡量環境規制強度指數，以下為具體操作步驟：

計算各省份單位工業產值的污染治理成本，表達式為：

Cit=Iit/Pit（5）

其中，Iit表示i省份第t年的工業污染治理投資完成額，Pit表示i省份第t年的工業產值。為消除因工業產業結構異質性造成的誤差，需要使用各省份歷年的工業產業結構Sit（即工業產值占地區生產總值的比重）對Cit進行修正，得出環境規制強度指數，表達式為：

ER1it=Cit/Sit（6）

以各省份排污費征收額占工業增加值的比重作為環境規制強度指數的另一表達式，記為ER2it。不難看出，ER1it側重于環境規制的實施強度，ER2it側重于環境規制的監督強度。本文主要以ER1it作為環境規制強度指數，ER2it作為穩健性檢驗的輔助環境規制強度指數。

3控制變量

產業結構（istr）反映的是經濟結構對碳生產率的影響，以各省份第二產業增加值占地區生產總值的比重來衡量。能源結構（estr）以各省份煤炭消費量占地區能源消費總量的比重來衡量，煤炭消費量占比對碳排放量影響較大。外商直接投資水平（FDI）以各省份歷年實際利用外資額占地區生產總值的比重來衡量，其中實際利用外資額的原始數據均按照當年人民幣對美元的年平均匯率轉化為人民幣。人口規模（pop）以各省份年末常住人口數量來衡量。技術創新（tinn）以各省份R&D經費投入強度來衡量。

實際回歸過程中我們根據各變量數據特征對經濟發展水平變量和人口規模變量作取對數處理，這樣可以避免變量間數值差距較大導致的異方差問題，增加平穩性和減少量綱影響，各變量的描述性統計如表1所示。

表1主要變量的描述性統計

四、經驗檢驗及分析

（一）全國樣本回歸分析

本文以計量模型（3）為基礎，在考慮與不考慮環境規制強度指數平方項的情況下對全國樣本進行對比分析。分析過程中分別采用混合最小二乘估計法（POLS）、固定效應估計法（FE）和隨機效應估計法（RE）考察環境規制和經濟增長對碳生產率的影響，回歸結果如表2所示。

從表2可以看出，模型（2）和模型（5）的回歸結果顯示，固定效應的F統計量分別為683400和690008且均通過了1%的顯著性水平檢驗，表明顯示，采用固定效應優于混合效應；Hausman檢驗均在1%的顯著性水平上拒絕原假設，表明在固定效應和隨機效應之間應選擇固定效應。因此，本文主要采用固定效應的估計結果進行分析。模型（2）的回歸結果顯示，環境規制變量對碳生產率的影響效應為負，說明環境規制對碳生產率產生了抑制作用，而模型（2）和模型（5）中經濟增長變量lnpgrp和lnpgrp2的系數均由負到正，可以初步判斷碳生產率的庫茲涅茨曲線存在。模型（5）中環境規制變量ER1的系數為負而ER12的系數為正，表明環境規制與碳生產率之間存在U型關系，環境規制對碳生產率的影響存在閾值。當環境規制強度指數小于閾值時其對碳生產率具有抑制作用，當大于閾值時其對碳生產率具有提升作用。我們可以測算出該U型曲線的拐點為35400，即計算得出環境規制強度指數閾值為00354。從表1可以看出，以ER1表征的環境規制強度指數均值為00128，說明當前我國環境規制還未達到閾值，整體來看環境規制對碳生產率產生了抑制作用。計算得出碳生產率的庫茲涅茨曲線的拐點為74800，說明當前我國經濟增長有利于碳生產率的提升。

根據全國樣本數據計算得出經濟發展水平變量的對數lnpgrp的均值為95300。

表2以ER1計算的全國回歸結果

（二）地區樣本回歸分析

按照上文的三大區域劃分，本文對地區樣本分別進行經驗分析，各地區樣本回歸的F檢驗和Hausman檢驗統計量在5%的顯著性水平上全部通過檢驗，說明應選擇固定效應進行估計，回歸結果如表3所示。

從表3可以看出，模型（2）的回歸結果顯示，環境規制變量ER1的系數為負而ER12的系數為正，即環境規制與碳生產率之間存在U型關系，東部地區對碳生產率的影響亦存在閾值。計算得出該環境規制強度指數閾值為00338，遠高于實際的環境規制強度指數均值，計算得出東、中、西部地區環境規制強度指數ER1的均值分別為00100、00106和00171，經濟發展水平變量的對數lnpgrp的均值分別為100500、93200和91600。當前東部地區環境規制抑制了碳生產率的提升。經濟增長變量lnpgrp和lnpgrp2的系數也出現了先負后正的變化，說明存在碳生產率的庫茲涅茨曲線，計算得出該曲線拐點為99800，即經濟發展水平變量的對數值小于該值時經濟增長會抑制碳生產率的提升，大于該值時則會提升碳生產率，對比東部地區lnpgrp的均值已經越過該閾值，說明當前東部地區的經濟增長有利于碳生產率的提升。中部地區也存在環境規制與碳生產率之間的U型關系和碳生產率的庫茲涅茨曲線，根據模型（4）的回歸結果得出環境規制和經濟增長對碳生產率影響的閾值分別為27006和92000，說明當前中部地區與環境規制抑制了碳生產率的提升而經濟增長有利于提升碳生產率，這跟東部地區的情況基本一致。 模型（6）的回歸結果顯示，環境規制與碳生產率之間的U型關系在西部地區同樣存在，其中環境規制和經濟增長對碳生產率影響的閾值分別為41600和91900，說明當前西部地區

環境規制和經濟增長抑制了碳生產率的提升。而lnpgrp的均值并未越過91900的閾值，表明經濟增長抑制了碳生產率的提升，這跟東、中部地區有所不同。

從控制變量來看，三大地區產業結構變量和能源結構變量均抑制了碳生產率的提升。外商直接投資和人口規模變量對碳生產率的影響存在區域差異：東、中部地區外商直接投資抑制了碳生產率的提升，而西部地區外商直接投資有利于碳生產率的提升，可能是由于東、中部地區外資質量同內資相比已不占優勢甚至落后于內資所致；。人口規模變量在東、中部地區提升了碳生產率而在西部地區卻降低了碳生產率，主要是由于東、中部地區勞動力要素的經濟創造力明顯強于西部地區；。另外，東、中、西部地區技術創新對碳生產率的影響不顯著，可能是由于地方政府一味追求經濟增長，導致研發投入更傾向于提高勞動生產效率，忽略了低碳環保技術的投入[7]。

表3以ER1計算的地區回歸結果

（三）穩健性檢驗

上文中的全國樣本和地區樣本回歸分析中，環境規制強度指數ER1由工業污染治理投資額在工業產值中的占比并消除工業產業結構異質性而獲得， ER1體現的是環境規制的實施強度。為了更準確地反映環境規制對碳生產率的影響，我們從環境規制的執行強度角度選取排污費征收額作為替代指標進行敏感度分析。為了更準確地反映環境規制對碳生產率的影響，本文選取ER2進行穩健性檢驗。表4的回歸結果顯示，環境規制與碳生產率之間的U型關系沒有改變，碳生產率的庫茲涅茨曲線亦依然存在。與表2和表3相比，各變量除了系數的差別外，其作用方向并沒有發生顯著改變，這說明本文以上研究結論是穩健的。

表4穩健性檢驗結果

五、結論與啟示

本文以2000—2012年中國30個省份的面板數據作為樣本，測算了各省份的環境規制強度指數和碳生產率，研究了環境規制和經濟增長對碳生產率的影響，主要得出以下結論：第一，全國及東、中、西部地區環境規制與碳生產率之間均存在U型關系，隨著環境規制強度的增強，其對碳生產率的影響會經歷先促進后抑制的變化。第二，碳生產率的庫茲涅茨曲線假說在全國及東、中、西部地區得到了驗證，經濟增長在庫茲涅茨曲線拐點前后對碳生產率分別產生正向影響和負向影響。第三，當前全國及東、中、西部地區環境規制強度都沒有越過閾值，較低的環境規制強度抑制了碳生產率的提升。其中東、西部地區離閾值較遠，這主要是由于東部經濟發展較快而環境規制強度沒有同步跟上以及西部地區近年來環境規制強度下降過快所致。另外，當前全國及東、中部地區經濟增長有利于碳生產率的提升，但西部地區經濟增長尚未越過碳生產率的庫茲涅茨曲線拐點，其經濟增長抑制了本地區碳生產率的提升。

綜上所述，現階段中國環境規制強度整體偏弱，環境規制在節能減排和提升碳生產率方面并沒有發揮應有的倒逼作用。為此，必須進一步加強環境規制強度以刺激企業進行環保和節能減排方面的技術創新，提高生產率和國際競爭力。然而，也應該注意到環境規制對碳生產率的影響不僅依賴于規制強度，也取決于地區發展特征和環境規制工具的選擇。因此，在加強環境規制強度的同時，針對不同地區制定差異化的規制強度，綜合運用治污投資、排污費征收、排放權交易和碳稅等多種環境規制手段，促使環境規制強度盡快突破閾值，進入顯著提升碳生產率的上升階段。另外，西部地區應加快產業結構轉型升級的步伐，徹底改變以高污染、高排放換取經濟利益的短視行為，扭轉現階段經濟增長對碳生產率的不利影響。參考文獻：

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Environmental regulation， economic growth and regional carbon productivity

—An empirical survey of Chinese provincial data

Abstract：There have been many studies on the relationship between environmental regulation， economic growth and carbon emissions， and most of studies are focused on "Porter Hypothesis" to discuss whether it carried out or not There is little direct study of environmental regulation， the impact of economic growth on the carbon productivity at the same analytical framework， so this article will expand this area We first measured the Chinese provincial intensity index of environmental regulation and carbon production， then after panel data analysis we found Kuznets curve hypothesis of carbon productivity were confirmed in the whole country and the eastern， central and western regions There is U-shaped relationship between environmental regulation and carbon productivity， and there exist threshold of Impact of Environmental Regulations on carbon productivity From a practical point of view， Current environmental regulation in eastern， central and western regions inhibits its carbon productivity to enhance economic growth in eastern and central regions do good to the carbon productivity， while the western region's economic growth is not conducive to enhancing carbon productivity

Key words：environmental regulation； regulation intensity； economic growth； carbon productivity

（責任編輯：孫艷）