環境規制的產業結構調整效應研究
——基于皖江城市帶的實證分析

姜 萱

(巢湖學院 經濟與法學學院，安徽 合肥 238000)

改革開放以來，中國經濟持續快速增長，綜合國力和國民生活水平都有了大幅度的提升，但經濟增長方式沒有發生根本性的轉變，很大程度上依舊保持著高能耗、高污染的粗放型特征，造成資源的日益枯竭與生態環境的持續惡化，“以環境換增長”的發展模式的轉變迫在眉睫。在這樣的背景下，皖江城市帶(以下簡稱“皖江地區”)面臨的環境壓力也日益嚴峻。2005年，皖江地區的生產總值為2.375億元，人均GDP為10113元(即1234美元)，至2016年，生產總值增長了近6倍，人均GDP增長了4倍多①。在經濟快速增長的同時，環境問題日益凸顯。據統計，2016年皖江地區的工業三廢，即廢水、廢氣和固體廢物排放總量分別為31306.9萬噸、18985.08億標立方米和7320.2萬噸，較之2005年分別增長了34.36%、742.79%和211.22%②。由此可見，皖江地區的環境狀況實令人擔憂，生態環境的惡化即是為經濟快速增長所付出的代價。

當前，政府給予環境保護的重視程度越來越高，環境保護的實施標準也隨之提高。2010—2017年間，先后出臺了《安徽省環境保護目標責任考核辦法(試行)》《安徽省大氣污染防治條例》《安徽省“十三五”環境保護規劃》以及修訂后的《安徽省環境保護條例》等多項環保法律法規。環境保護措施的實施業已取得一定的成效，但根本性的問題尚未得到解決。

調整和優化產業結構是可持續發展與環境保護相協調的重要途徑。產業結構的調整能夠淘汰落后產能，實現產業結構的高度化與合理化，促進發展高新技術產業和環保產業，最終形成能夠發揮資源稟賦比較優勢的產業結構。中國市場經濟起步較晚，產業結構的調整較多地依靠宏觀經濟政策的指引和干預，產業結構的調整缺乏內在激勵和動力。而這樣的內在激勵和動力環境規制恰好能夠提供。企業的內部成本因環境規制的實施而被抬高，上升的成本則必須要通過調整自身的產品結構、管理方式、技術水平來予以抵消，否則企業難以維持。環境規制標準的提高，是對產業和企業群體所進行的強制性的“精洗”，具有優勝劣汰的效應[1]。當前，皖江地區產業結構存在的問題在于：較之第二產業，第三產業的發展相對落后，未能居于主導地位。環境規制能否對皖江地區產業結構的調整優化產生作用？怎樣實現這兩者的協調融合。本文將從理論和實證的角度對此展開分析。

一、文獻綜述

最初，關于產業結構與環境規制關系的研究，鮮有學者直接涉及，研究的視角集中于環境規制的經濟效應，主要是關于環境規制對于技術創新、產業績效以及FDI等的影響。環境規制對產業(企業)的影響，基于靜態和動態兩種不同的分析視角，存在兩種截然相反的觀點，即“遵循成本”和“創新補償”。關于環境規制對于FDI的影響，研究的焦點主要在于檢驗“污染避難所假說”，對此亦是“仁者見仁，智者見智”。在我國，一定程度上，由于產業結構不合理導致出現了嚴峻的環境問題。近幾年國內學者致力于研究環境規制對于產業層面的影響，并取得了不少研究成果。李春米依據1985—2007年的數據，運用格蘭杰因果檢驗對陜西省環境規制與產業結構之間的關系展開實證分析，研究表明：在第一產業的產值與環境規制之間，Granger因果關系不存在。但環境規制能夠引起第二產業產值的變動，而第三產業產值的提升又能夠強化環境規制[2]。梅國平研究指出，環境規制能通過消費需求、投資需求、企業進入、技術創新、國際貿易等中間變量影響產業結構，起到促進產業結構優化升級的作用，并且測算了基于不同途徑對產業結構優化升級的影響績效[3]。李強借助Baumol模型分析分析表明：環境規制促進產業結構調整的原因在于環境規制的存在使得服務業的占比提高[4]。原毅軍、謝榮輝基于1999—2011年中國30個省份的面板數據，驗證了環境規制對產業結構存在明顯的倒逼效應，可以驅動產業結構的調整[5]。彭沙沙利用2003—2011年中國30個省市進行了面板數據的分析，證實了環境規制對產業結構合理化和高級化的影響，即環境規制政策有利于我國產業結構向服務經濟的高級化轉型，環境規制強度的提升則更為有益[6]。此外，部分學者認為環境規制的效應存在時滯性和區域差異。呂明元、安媛媛指出，環境規制作用的發揮存在一定的時滯性，滯后一期的環境規制促進產業結構調整的效應更佳[7]。王詢、張為杰研究發現，在我國的區域范圍內，環境規制的實施在東部與中部地區有比較明顯的效應，而在西部地區則作用相對較弱，表明環境規制促進產業結構的調整存在區域差異[8]。

本文在現有研究的基礎上，利用2005—2016年皖江地區的數據，運用面板模型進行實證分析，研究環境規制對產業結構的調整是否存在影響。

二、選取和測度環境規制強度指標

本文研究的重要內容之一是選取合適的環境規制指標。由于各國統計數據的差異性，且環境規制水平的測度是比較復雜的事項，國內外尚未有統一的指標對其加以衡量。本文總結了目前較為流行的環境規制強度衡量的幾種形式：1)有關環境保護的政策法規頒布實施的數量；2)污染治理方面的投資在相關企業總成本或總產值中所占的比重[9-10]；3)企業治污設施運行的費用或人均運行費用[11]；4)環保機構監督、檢查企業排污的次數；5)環境規制背景下，污物排放數量或強度的變化[12-13]；6)此外，有學者研究表明，高度的相關性存在于收入水平與環境規制強度之間，因此，把人均收入作為內生環境規制的衡量指標[14-15]。

上述方法存在著缺陷，即所選取的皆是單一化的指標，難以全面準確地界定環境規制的水平。考慮到數據資料的可獲得性和指標的可比性，本文借鑒傅京燕、李麗莎的方法[16]，選取皖江地區各個地市的工業三廢(固體廢物、廢水、廢氣)的排放密度(污物排放量在各市規模以上工業企業工業增加值中的占比)三個單項指標，采集2005—2016年的相關數據，構建綜合指標體系以測度環境規制強度，數據來源均為歷年來的《安徽省統計年鑒》。

構建綜合指標體系的具體方法如下：首先，由于上述單項指標單位不同，無法直接加以比較。同時，為了消除指標間的矛盾性，需要對三個指標采取線性標準化的處理方式。計算公式為：

其次，各單項指標調整系數(ωij, 即權重)的計算。不同地市,“三廢”的排放程度存在較明顯的差異;即便是特定的某一地市, “三廢”的排放程度也有所不同。因此應賦予各地市的“三廢”指標以不同的權重,通過調整各單項指標值的權重,以體現各地市“三廢”的治理力度變化。計算權重的方法為：

其中,ωij為皖江某地市i中j污染物的調整系數，Eij為該地市j污染物的排放量,∑Eij為皖江地區j污染物排放的總量，Yi為該地市的工業增加值，∑Yi為皖江地區工業增加值之和。

再者，用各單項指標的平均權重乘以標準化值，得出皖江各地市的環境規制強度為：

其中，ERi的數值愈大，環境規制愈嚴格。

三、理論分析與研究假設

從產業理論的角度，環境規制可以通過供給、需求因素和產業政策來影響產業結構。環境規制標準的實施，提高了企業的生產成本，企業為追求利益最大化，可以采取以下幾種做法：第一，通過提高相關產品的價格把增加的生產成本轉嫁給消費者，消費者會減少此類產品的消費轉而尋求替代品。消費結構發生了改變，從而產業結構隨之改變；第二，企業以技術創新為路徑來提高生產效率，以降低生產成本，技術的進步能夠推進產業結構的升級；第三，受到環境規制約束的企業通過產業轉移到環境規制強度相對較弱的地區去尋求新的發展空間。此外，環境規制還可以通過設置進入壁壘、改變貿易開放度等傳導機制來促進產業結構的調整。當前，政府已經充分意識到“先污染后治理”的道路是行不通的，必須要采取控制和治理污染源的新方式。對于企業來說，是否進入市場？政府污染治理模式的轉變對這一決策的做出有直接影響。一方面，新模式要求開展生產活動之前相關企業就要投入環境治理資金，用以控制污染源和消除污染；另一方面，在污染物的環境邊際損害遞增的前提下，政府提出“誰污染誰治理”的原則。這意味著新的市場進入者所面臨的環境規制則更加嚴格。從而新的市場進入者在市場競爭中處于劣勢，這也將影響到潛在市場進入者的進入決策，使資金流入無進入壁壘或進入壁壘低的清潔產業。長此以往，將會擴大清潔產業的規模，促進污染產業逐漸向清潔產業轉變。再者，環境規制的實施和強度的提高會使得污染密集型產業的成本增加，產業規模萎縮，表現為經濟上的替代效應。而貿易開放度的提高能夠提高污染密集型產業的利潤規模，呈現出相反的經濟效應，即擴張效應。在經濟全球化的背景下，不斷擴大替代效應以促進產業結構的調整即為環境規制發揮的作用。

綜上，提出研究假設H1：環境規制對皖江地區產業結構的優化升級呈正相關的關系。以下將構建模型對此進行驗證，分析環境規制會否對皖江地區產業結構的優化升級產生作用。

四、變量的選取與模型的設定

(一)變量選取

為了準確地界定環境規制對皖江地區產業結構調整的影響，此處構建動態面板模型，該模型以產業結構調整指數INDi,t為被解釋變量，環境規制ERi,t-1為核心解釋變量，同時納入影響產業結構調整的其他因素作為控制變量。具體見表1。

表1 變量定義一覽表

(二)設定計量模型

關于皖江地區產業結構的優化升級，環境規制能否發揮作用？本文采用面板數據回歸的方法對此加以實證檢驗。通常，需要較長的時間環境規制才能發揮作用，所以模型中引入其一期滯后變量。同時，也是本文的創新之處，在于將被解釋變量的一期滯后值加入到解釋變量當中。此外為了克服內生性問題，本文選用了IND的三階滯后項作為工具變量，進行一階差分IV估計。具體模型設定如下：

其中，i表示城市(i=1，2，3，…，9)，t表示時間。εi,t表示誤差項。其他指標前文已述及。

(三)樣本選擇和數據說明

本文選取2005—2016年12年間皖江地區九個地級市作為研究對象，進行面板分析，共獲得108個觀測值。各項數據來源自歷年的安徽省統計年鑒。此外，基于數據的可獲得性和連貫性，文中皖江地區的各類數據中，其中六安市金安區和舒城縣相關數據，以六安市整體數據代替。

(四)實證分析

1、數據的描述性統計分析

表2 變量的描述性統計

如表2，數據中存在極端異常值的可能性極小，不需要對數據進行預處理，可以直接進行回歸分析。

2、回歸結果分析

本文運用Stata11.0軟件展開回歸分析。以下將就各個解釋變量對產業結構調整的效應作具體分析闡述。

表3 面板數據的回歸估計結果

注：括號內數值即回歸系數和截距項的Z值。*、**、***分別表示在10%、5%、1%的水平上變量顯著。

如表3，各變量對皖江地區產業結構優化升級的影響是存在差異的。其中，在1%的顯著性水平下，產業結構優化升級指標的滯后一期值、環境規制的滯后一期值、產業規模對皖江地區產業結構優化升級的影響為正，從而驗證了H1。被解釋變量的一階滯后值存在于模型中且系數顯著為正，表明產業結構的優化升級具有慣性和持續性。產業結構的優化升級受滯后一期的環境規制的影響顯著，表明環境規制在皖江地區發揮作用具有時滯性。產業規模(即固定資產投資對數)的顯著效應表明，產業的發展(主要是產業布局和產業結構)受到了固定資產投資的有效引導。可見，當前固定資產投資的結構有效地促進了皖江地區產業結構的升級。

1%的顯著性水平下，經濟發展水平對皖江地區產業結構優化升級的影響為負，原因在于，皖江地區的產業結構中，第三產業的發展相對滯后，對于經濟發展的拉動作用相對較弱。居于主導地位的依然是第二產業(2016年，第二產業在皖江地區生產總值中的占比高達51.44%，而第三產業僅為41.10%)；控制變量UR和OPEN與產業結構優化升級呈正相關，但OPEN對于產業結構優化的效應不顯著，說明在環境規制發生作用的前提下，城鎮化水平促進了皖江地區產業的優化升級，而對外開放度沒有發揮顯著的作用；GOV與產業結構優化升級，兩者間呈現較顯著的負相關的關系。表明皖江地區政策的實施效果很大程度上被扭曲了；FDI與產業結構優化升級，兩者間存在不顯著的負相關，表明在產業結構優化升級中，FDI沒有發揮有效作用。

五、結論和啟示

以上研究結果表明，環境規制對于皖江地區產業結構的優化升級具有明顯的促進作用，但存在一定的時滯性。所以，皖江地區應堅持不懈地實施環境規制，健全環境保護的地方法規，制定合理的環境規制標準，建立全方位、多層次的環境保護體系[18]。并且，完善企業的退出機制，淘汰產能低、能源消耗量高的企業，從生產模式上進行改革，形成清潔的綠色產業結構。與此同時，要充分考慮到皖江不同地區經濟發展水平與環境污染狀況的差異，確定差異化的環境規制強度與實施手段，做到因地制宜。

產業規模(即固定資產投資)和城鎮化水平是皖江地區產業結構優化升級實現的有效途徑。擴大產業規模、增加固定資產投資是社會經濟發展的重要動力。皖江地區應該建造或購置固定資產，采用先進的設備，大力發展高新技術產業，推動資源、勞動密集型產業向資本、技術密集型產業發展，從而達到調整經濟結構的目的。城鎮化水平亦為皖江地區產業結構升級的動力，因此，城鎮化進程的推進毋庸置疑。城鎮化發展要突出皖江地區的地域特色，把握皖江地區承接產業轉移的契機，推進新型工業化與城鎮化的互動發展，合理優化產業布局，本著節約土地和能源、生態環保的原則，采取集約化的發展模式，走綠色發展之路。

經濟政策對皖江地區產業結構的優化升級呈現負面效應。眾所周知，于產業結構的優化升級而言，政府的引導與支持是至關重要的，國內外不乏政策推動產業升級的成功案例。但是，由于現實情況的差異性，政策實施的效果往往會存在顯著差異。換句話說，政策實施的效果取決于多種因素，如政府與產業、企業的關系，區域經濟發展水平，市場化水平、不同類型政策之間的協調性等[19]。有時即便是同一項政策的實施，對于不同的產業來說，效果也會大相徑庭。不能由于短期內皖江地區經濟政策的實施效果被扭曲就全面排斥。另外，政策的實施具有閾值效應，并非越多越好。所以，要結合各地的情況合理制定經濟干預政策。

提及皖江地區的經濟發展水平，表現為第二產業主導，而第三產業基礎薄弱、層次較低，對于經濟的拉動作用不夠。皖江地區應給予服務業以政策上的支持，培植服務業為主導產業，鼓勵科技服務、工業設計、檢驗檢測等新興服務業的發展，促進信息服務、現代物流、健康服務等產業向著集群化、高端化的方向發展[20]。

在環境規制的約束下，皖江地區產業結構的優化升級是漫長而漸進的，在此過程中，務必始終堅持可持續的發展模式。充分考慮到地域的差異性，采取合理的環境規制標準。

注釋：

①數據來源于2006和2017年安徽省統計年鑒。

②基于數據的可獲得性和連貫性，文中皖江地區的各類數據，其中金安和舒城部分，以六安的數據代替。