環境規制對中國經濟增長質量的影響研究

陶靜 胡雪萍

摘要環境的資源稀缺性特點決定了經濟增長與環境保護之間必然的矛盾;環境的公共物品屬性決定了環境保護與生態治理應納入政府規制的范疇。本文從經濟增長的結構、效率、穩定性和持續性等四個維度構建指標體系，利用主成分分析法和熵權法分別測算中國經濟增長的分維度質量指數和綜合指數，同時構建計量模型著重分析環境規制對中國經濟增長質量的影響，得出如下結論：①總體來看，加大環境規制強度對提升中國的經濟增長質量具有顯著且穩定的促進作用。但在分維度指數上存在明顯的差異性，環境規制在一定程度上會促進經濟增長質量效率維度和持續性維度的改善，而對結構維度和穩定性維度無顯著的促進作用。②分區域來看，環境規制對中國經濟增長質量的影響存在明顯的區域異質性，即環境規制對中部地區的促進作用最為顯著，其次為西部地區，而對東部地區無明顯促進作用。③環境規制對中國經濟增長質量會產生非線性的影響，即在環境規制強度較弱時，環境規制政策會促進經濟增長質量的提高;但當環境規制強度提高到一定水平時，反而會在一定程度上抑制經濟增長質量的提高。因此，在適宜的范圍內增加環境規制強度，不僅有利于生態環境改善，還能提高要素生產率和能源利用率，促進經濟高質量、可持續發展。

關鍵詞環境規制;經濟增長質量;主成分分析法;熵權法

中圖分類號F424.3

文獻標識碼A文章編號1002-2104（2019）06-0085-12DOI：10.12062/cpre.20190332

中國經濟經過數十年的高速增長，經濟實力和國際影響力大幅提升。然而，在“經濟增長奇跡”的背后，中國資源環境的承載壓力已逼近臨界值[1]。伴隨中國經濟進入“新常態”，過去依靠資源、環境、要素投入的規模擴張增長方式已難以為繼，經濟增長的動力轉換與模式轉變成為引領“新常態”和推動中國經濟有質量、有效益、可持續發展的戰略方向。一方面，國家從“十一五”規劃到“十三五”規劃不斷提高對資源與環境的保護力度，并在《生態文明體制改革總體方案》中明確提出，實施環境保障措施，提高資源利用效率，改善環境質量。另一方面，“十三五”規劃提出了更高質量、更有效率、更可持續的發展方向，切實提高經濟增長的質量和效益。然而，環境規制政策的實施勢必會在一定程度上對創新投入產生“擠出效應”，不利于創新驅動力的形成，進而可能抑制經濟增長質量的提升。因此，厘清環境規制與經濟增長質量之間的關系，對于中國制定適宜的環境規制政策、實現經濟結構性調整和經濟高質量增長具有重要的現實意義，也是當前轉型時期學術界亟待研究的重要議題。

1文獻綜述

在現有研究中，有三類文獻與本文較為相關。

第一類是關于環境規制強度的衡量。國外學者對于環境規制衡量的方法主要有四種：一是采用環境規制的法律、法規的數量來衡量環境規制強度[2];二是采用污染減排成本來衡量環境規制強度[3];三是采用污染減排量來衡量環境規制強度[4];四是采用污染設施運行成本來衡量環境規制強度[5]。國內學者對于環境規制強度的衡量主要有兩種方法。一是使用污染排放強度來衡量環境規制，即通過對不同污染物的單位產值排放量進行標準化和加權處理，構建一地區或行業的污染排放強度指標[6]。二是使用環境污染治理投資占GDP的比重來反映環境規制強度[7-8]。

第二類是關于經濟增長質量測算方法的研究。在現有文獻中，經濟增長質量的測算方法主要包括兩大類。第一類是將全要素生產率（TFP）作為經濟增長質量的替代指標。這類方法的優點在于定量測算的同時，也很好地反映了經濟增長的效率、結構等因素。趙可等[9]利用DEA方法測算出全要素生產率增長指數來反映經濟增長質量。然而，經濟增長質量廣義上的內涵在廣義上，除了經濟增長的效率和穩定性，還包括經濟增長方式的可持續性、增長結構的協調性和增長效益的和諧性[10]。基于此，一些學者提出了第二類經濟增長質量測算方法，即多種指標綜合評價法。較有代表性的文獻是鈔小靜和任保平[11]的研究，他們從經濟增長的結構、穩定性、福利變化和成果分配、資源利用和生態環境代價等四類相關指標，利用主成分分析法綜合衡量經濟增長質量。之后，劉燕妮等[12]利用該方法測算了中國1978—2010年期間的經濟增長質量指數，并實證檢驗了投資消費結構、金融結構、產業結構、區域經濟結構及國際收支結構等五大經濟結構的失衡對經濟增長質量的影響效應。王薇和任保平[13]結合主成分分析和熵權法考察了中國改革開放以來經濟增長質量的階段性特征。此外，何強[1]將第一類方法的效率測度思想和第二類方法的多元指標選取思路相結合，在要素稟賦、資源環境、經濟結構等約束條件下構建隨機邊界異質面板模型測算經濟增長效率，來衡量經濟增長質量。程虹和李丹丹[14]從微觀產品質量的角度對宏觀經濟增長質量進行了理論解釋，并利用省際數據進行了實證檢驗。

第三類是環境規制對經濟增長的影響研究。國內外大量文獻研究了環境規制與經濟增長的關系，得出了兩種結論相反的觀點。第一種觀點，即“遵循成本說”，認為在環境規制政策下，企業必然要承擔相應的污染治理費用，進而增加生產成本[15]，不利于企業生產率的提高[16]，因此，從宏觀上看，環境規制會抑制經濟增長[17]。第二種觀點，即“創新補償說”，認為從動態上看，適宜的環境規制政策可以倒逼企業進行技術創新，提高生產率[18]，進而不僅可以補償企業的治污成本[19]，還能提升企業的盈利能力[20]，因此，環境規制可以促進經濟增長。國內學者基于中國的環境規制政策對以上兩種觀點進行了實證研究。趙霄偉[21]利用地級市工業面板數據研究發現，增強環境規制強度會在一定程度上抑制經濟增長的速度。張成等[22]、吳明琴等[23]的研究結論支持了“創新補償說”，他們認為長期的環境規制政策有利于促進技術進步和經濟增長，即實現生態環境與經濟效益的“雙贏”效果。還有一些學者發現環境規制對經濟增長的影響是非線性的，即存在“門檻”效應。熊艷[24]基于省際面板數據的研究結論顯示，環境規制與經濟增長之間存在“U”型關系。王洪慶[25]從人力資本的視角研究了環境規制對經濟增長的影響，結果發現環境規制對經濟增長的作用方向并非線性，而是存在顯著的“門檻”效應。此外，原毅軍和劉柳[26]從環境規制異質性的角度分析了其對經濟增長的差異性影響。他們將環境規制政策分為費用型和投資型進行實證研究，結果發現只有投資型環境規制政策對經濟增長有顯著的正向影響，而費用型的影響并不顯著。

從以上文獻可以看出，現有研究對環境規制與經濟增長之間的關系進行了多方面的探討，雖然得出的結論不盡一致，但主要圍繞著經濟增長的規模或速度開展研究，較少涉及經濟增長的質量維度。然而，一個國家或地區的經濟目標，不僅包括經濟增長的規模或速度，更應該關注于經濟增長的質量。謝靖和廖涵[27]從微觀視角分析了環境規制對出口產品質量的影響;孫英杰和林春[28]考察了環境規制對中國經濟增長質量的提升作用，但其以全要素生產率作為經濟增長質量的代理變量，可能忽略了經濟增長質量中的其他因素。因此，在充分借鑒現有研究成果的基礎上，本文將從經濟增長的結構、效率、穩定性和持續性等四個維度構建指標體系，利用主成分分析法和熵權法測算中國各地區經濟增長質量的分維度指數和綜合指數，并著重從宏觀視角探討環境規制對經濟增長質量的影響，以期為中國宏觀經濟政策和環境政策的制定提供經驗參考。

2環境規制影響經濟增長質量的理論分析

2.1環境規制通過“成本效應”和“約束效應”影響經濟增長質量傳統新古典環境經濟學家普遍認為，環境保護的機會成本太高，環境規制會造成被規制企業的沉重經濟負擔，進而影響社會產出，對一國或地區的經濟增長產生負面影響。

一方面，隨著政府環境規制政策的實施，企業為使其生產經營過程達到環境保護標準，不管是降低污染物排放強度還是加大污染治理投入力度，都勢必會使得企業將一部分資本、勞動等要素資源投入于環境治理，即環境規制會對企業的生產活動產生“成本效應”。具體而言，為應對環境規制政策的“成本效應”，企業需要投入大量資金和人力資源用于清潔生產以及對原有生產設備、生產工藝的改進，在企業資源總量既定的情況下，生產成本的增加會讓企業重新安排資源配置、降低或控制技術引進和自主研發支出，進而引致勞動、資本等要素從生產性活動轉向環境保護和污染治理領域，這會在一定程度上阻礙企業的技術進步，不利于企業要素生產率的提升。由此可以看出，環境規制政策的“成本效應”會在一定程度上引致生產性資源轉入環境治理這一非生產性領域，對一國或地區的經濟增長質量產生不利影響。

另一方面，從靜態上看，企業是在消費者需求、收入、技術水平及生產過程等條件維持不變的情況下進行生產經營決策的，而面對政府強制實施的污染預防與環境治理措施，企業就需要在其原有的生產經營決策上增加一個額外的環境規制約束，比如企業在產品設計、生產工藝改進、生產設備更新、廠房選址等生產經營決策上都要把環境保護要求納入到約束條件內，從而使得企業在一個更小的決策集下進行生產安排、組織管理，在一定程度上會影響企業的資源配置效率和要素生產率。進而，在宏觀層面上，環境規制的“約束效應”將會限制一國或地區經濟增長質量的提升。因此，從靜態上看，環境規制通過“成本效應”和“約束效應”對一國或地區的經濟增長質量產生消極影響。

2.2環境規制通過“補償效應”影響經濟增長質量

以上靜態視角的觀點認為環境規制與經濟增長質量之間存在著一種對立的關系。然而，現實的情況是，由于市場需求、要素投入組合及生產技術的不斷變化，企業一直處于動態的競爭環境中，因此，必須用動態的視角來考量二者之間的關系。“波特假說”的提出為我們重新審視環境規制與經濟增長質量的關系提供了嶄新的視角，即盡管環境規制會給企業帶來額外的生產成本，但換一個角度來看，設計合理的環境規制會倒逼或激勵企業進行技術創新，以此補償環境規制的“成本效應”，并有助于企業市場競爭力的提升，實現經濟增長質量提升和生態環境改善的“雙贏”。

在環境規制約束下，企業必然會增加污染治理投資，采取必要的污染預防與治理措施，在短期內，與沒有采取污染預防治理措施的企業相比，治污企業可能會成本增加、利潤降低，進而表現出暫時的競爭劣勢。但是，從長期來看，富有創新精神的企業并不會一直被動地去應對環境規制政策。為了在環境規制約束下重建競爭優勢，治污企業會主動加大技術創新投入、改進生產工藝、優化生產程序，以提高生產效率，提升市場競爭力，企業將在市場中獲得更多的利潤，進而可以補償企業的污染治理成本。在動態上，環境規制的“補償效應”將激勵企業繼續加大對技術研發的投入，提高企業的自主創新能力和長期發展能力。此外，環境規制的“補償效應”還體現在勞動者工作環境的改善上。環境質量的改善提升了勞動者健康水平，在降低企業用于勞動者醫療保險等方面費用的同時，也提高了勞動生產率。隨著勞動者對非貨幣性因素關注度的提升，環境質量的改善能夠提高企業對高素質人才的吸引力，優化企業勞動人員結構，對生產效率的提升具有一定的促進作用。因此，從動態上看，環境規制可通過“補償效應”對一國或地區的經濟增長質量產生積極影響。基于以上分析，環境規制對經濟增長質量的綜合影響將取決于“成本效應”、“約束效應”和“補償效應”之和。

3研究設計

3.1經濟增長質量指數的測度

3.1.1測度指標體系構建

近些年，相對于將經濟增長質量簡單地理解為經濟增長的效率[29-30]，學者們從更廣義的范疇來界定經濟增長質量，認為經濟增長質量還應包括經濟效益和穩定性、人的全面發展、經濟社會環境的協調發展、生態環境的可持續性等方面[10-13、31]。借鑒鈔小靜和任保平[11]、王薇和任保平[13]的研究思路，本文從經濟增長的結構、效率、穩定性和持續性等四個維度來考察中國各地區的經濟增長質量，即實現高質量的經濟增長意味著借助于經濟效率的提高，在經濟結構均衡發展和經濟平穩運行的同時實現經濟社會的長期可持續發展。

經濟增長質量的四個維度指標體系設計如下：①經濟增長的結構維度反映的是在經濟增長過程中的資源配置、要素分布、區域和產業協調等情況。基于此，我們從需求結構、產業結構、城鄉二元結構、金融結構、收入分配及國際收支等六個方面來考察經濟增長的結構維度。其中，需求結構用投資率、消費率及二者的比值來衡量;產業結構用各地區第一、二、三產業的相對勞動生產率來衡量（根據鈔小靜和任保平（2011）的研究，產業相對勞動生產率是指一個產業的產值比重與就業比重的比率）

;城鄉二元結構用二元對比系數衡量（二元對比系數是指農業比較勞動生產率與非農業比較勞動生產率的比率）

;金融結構用各地區的銀行存貸款余額與GDP的比值來衡量;收入分配情況用城鄉收入比和泰爾指數衡量;國際收支情況用各地區的進出口總額與GDP的比值衡量。②經濟增長的效率維度是經濟增長質量的核心內容，也是保證經濟穩定、可持續增長的關鍵。高效率的經濟增長在本質上要求相同產出下的更少要素投入和能源消耗[13]，因此我們從要素生產率和能源利用率兩個方面來反映經濟增長的效率維度。其中，要素生產率用勞動生產率和資本生產率來衡量（勞動生產率用實際GDP/從業人數衡量，資本生產率用實際GDP/資本存量衡量;資本生產率中的資本存量參照張軍和章元的方法進行估計，折舊率設定為9.6%）;能源利用率用單位產出能耗比衡量。③經濟增長的穩定性維度反映的是經濟增長過程中的起伏波動情況。我們從產出波動、就業波動和物價波動三個方面來反映經濟增長的穩定性維度。其中，產出波動用經濟增長波動系數衡量（根據王薇和任保平的研究，經濟增長波動系數用當年實際經濟增長率對滯后5年的移動平均增長率的偏離度表示）

;就業波動用失業率衡量;物價波動用通貨膨脹率衡量。④經濟增長的持續性維度反映的是經濟保持長期持續增長的能力。現代經濟增長理論認為技術進步是經濟增長的動力來源，技術進步可以提高要素生產率和能源利用率，促進經濟可持續增長。另一方面，從新制度經濟學的角度來看，通過制度創新設定合理有效的激勵和約束機制，降低市場交易費用，提高社會生產率，進而促進經濟長效增長。因此，本文主要從技術創新和制度創新兩個方面來反映經濟增長的持續性維度。其中，技術創新用專利授權數和R&D投入強度衡量;制度創新用市場化指數衡量。

基于以上分析，經濟增長質量綜合指數主要通過經濟增長的結構、效率、穩定性和持續性等四個分維度指數來測度，而各維度指數又通過不同的分項指標和基礎指標來反映。

3.1.2測度方法與數據說明

從以上指標體系可以看出，經濟增長質量指數是一個由多維度、多分項的指標體系所構成，并且各維度指數和各分項指標之間可能存在著較大的相關性。已有研究主要采用了層次分析法、因子分析法、主成分分析法和熵權法等來測度各維度指數，進而再合成經濟增長質量綜合指數。相對來說，層次分析法主要依據分析者對各指標的主觀判斷來進行賦權，可能會高估或低估一些指標的重要程度，進而影響綜合指數的可靠性。因子分析法和主成分分析法均是利用原始數據本身所反映的信息貢獻度去設定各指標的權重，進而避免指標權重賦值的主觀性。但是，這兩種方法在實際應用中也存在一定的局限性，因子分析法在提取公共因子時就不可避免地舍棄了各分維度指數的變化信息，僅能反映綜合指數的變化信息。主成分分析法在應用中，如果主成分因子的符號有正有負，則綜合評價指數的意義就不明確。而熵權法是根據指標變異程度的大小來客觀確定權重的一種賦權方法，即一個指標的信息熵越小，該指標的變異程度（或離散程度）就越大，說明該指標的信息量越大，在綜合指標體系中的重要程度就越大，該指標的權重就越大。

基于上述分析，本文使用熵權法和主成分分析相結合的方法來測算經濟增長質量的分維度指數和綜合指數。具體來說，首先，使用熵權法對各維度指數的每一基礎指標進行客觀賦權，利用主成分分析的降維技術簡化各維度指數的指標體系，進而測算出經濟增長質量的四個分維度指數;其次，再用同樣的方法測算經濟增長質量的綜合指數，即使用熵權法對每一維度指數進行客觀賦權，然后利用主成分分析法的降維技術將四個分維度指數進行合成，得到經濟增長質量的綜合指數。

本文的樣本期間選取為2000—2016年（鑒于本文主要是分析環境規制對經濟增長質量的影響，而中國的環境規制政策在2000年以后才逐步進入深化階段，同時考慮到數據的可獲得性，本文的樣本期間選取為2000—2016年）

，以上各個指標的原始數據主要來源于歷年各省《統計年鑒》《新中國六十年統計資料匯編》《中國勞動統計年鑒》《中國城市統計年鑒》《中國城鄉建設統計年鑒》《中國能源統計年鑒》《中國科技統計年鑒》《中國區域金融運行報告》以及樊綱等[32]的研究成果（市場化指數的缺失年份數據利用回歸方法進行補齊）

，部分缺失數據使用回歸估計法進行補齊，并選取1978年作為樣本基期。此外，在省際樣本的選擇上，由于西藏自治區的數據缺失較多，港澳臺地區的數據口徑不一致，我們最終選取30個省市作為省際樣本。

由于各個基礎指標在指標屬性上存在較大差異，既有正向指標也有逆向指標，其本身對經濟增長質量的作用方向是相反的，如果將這些作用方向相反的指標直接加總并不能真實反映各基礎指標的綜合作用效果，這就需要將所有逆向指標（主要包括投資率和消費率的比值、城鄉收入比、基尼系數、每單位產出能耗、經濟增長波動系數、失業率及通貨膨脹率）正向化。這里，我們參照鈔小靜和任保平[11]、王薇和任保平[13]的處理方法，對這些逆向指標進行取倒數處理，進而所有基礎指標對經濟增長質量的作用方向一致。此外，還有一類基礎指標（投資率和消費率）屬于適度性質，即這類指標并非越高（或越低）越好，而是存在一定的適度值或適度區間。借鑒項俊波[33]的研究，投資率的適度值為38%，消費率的適度值為60%。此外，各個基礎指標之間還存在量級和量綱有較大差異的問題，如果直接使用這些指標的原始值確定熵值進行賦權和主成分分析，就可能高估具有較大量級或方差的指標的重要程度，進而會影響綜合指數的精確性，因此，需要利用均值化方法將各個基礎指標的數據進行無量鋼化。基于以上處理后的指標和數據，運用熵權法確定各指標權重，利用主成分分析簡化測度指標體系，可分別計算出中國各地區經濟增長質量的分維度指數和綜合指數。

絕大多數省市的經濟增長質量排名一直處于不斷的調整和波動狀態。在樣本初期，一些中部地區省市的經濟增長質量水平相對較高，處于全國前列，但這種領先優勢逐漸被東部地區的發達省市所趕超;此外，一部分西部地區省市的經濟增長質量一直處于較低水平。

3.2模型設定與變量說明

3.2.1計量模型設定

為檢驗環境規制對中國經濟增長質量的影響，基于以上理論分析的基本思路，在充分借鑒現有相關研究的基礎上，我們將基本計量模型設定如下：

Qualityit=β0+β1ERit+ψX+δi+εit（1）

在式（1）中，Quality和ER分別表示經濟增長質量水平和環境規制強度;X代表一系列控制變量;下標i和t分別代表省份和年份;δ和ε分別表示地區固定效應和隨機誤差項。在控制變量的選取上，為盡可能控制其他因素對經濟增長質量的影響，我們在模型中引入資本密集度、人力資本、企業規模、研發投入及外資等控制變量。

然而，從圖1的分析可以看出各地區的經濟增長質量一直處于漸進調整的過程。因此，我們在計量模型（1）中引入被解釋變量Quality的一階滯后項，構建一個動態面板模型，以反映經濟增長質量的動態變化。

Qualityit=β0+β1Qualityi，t-1+β2ERit+ψX+δi+εit（2）

3.2.2變量與數據說明

（1）被解釋變量。被解釋變量為經濟增長質量（Quality），我們用上文測算的各地區經濟增長質量的綜合指數和分維度指數來衡量。

（2）核心解釋變量。核心解釋變量為環境規制（ER）。在現有文獻中，環境規制（ER）的衡量指標尚不統一，使用較多的主要有兩類指標。一類是使用污染排放強度來衡量環境規制，即通過對不同污染物的單位產值排放量進行標準化和加權處理，構建一地區或行業的污染排放強度指標[6]。另一類是使用環境污染治理投資占GDP的比重來反映環境規制強度，一個地區的環境污染治理投資占GDP的比重越高，說明該地區的環境規制強度越大[7-8]。實際上，第一類指標主要反映的是一個地區的污染強度;第二類指標反映了一個地區的污染治理和控制支出，可以更直接地衡量環境規制政策的嚴格程度。由于中國的環境規制政策主要是以行政立法和行政命令為主要手段，直接規制和干預企業生產過程中的環境行為，本文借鑒張江雪等[8]的做法，采用第二類指標來衡量環境規制強度。各地區環境污染治理投資占GDP的比重數據來自歷年《中國環境統計年鑒》。

（3）控制變量。資本密集度是影響經濟增長的重要因素之一，用各地區的固定資產凈值年平均余額與該地區的職工人數的比值衡量，記為K。人力資本水平是提高生產率和促進經濟增長的重要因素，我們用各地區的科技活動人員數占該地區職工總人數的比重衡量，記為HC。一個地區的企業規模可以通過規模經濟、范圍經濟來影響經濟增長質量，我們用各地區的工業總產值與該地區的企業個數的比值衡量，記為S。研發投入也是影響經濟增長質量的重要因素，本文采用支燕和白雪潔[34]的做法，從自主研發和技術引進兩個方面考察研發投入對經濟增長質量的影響，分別用各地區的科技活動經費內部支出和引進技術經費支出占該地區GDP的比重衡量，并分別記為RD和TI。外資對經濟增長的效率、結構等各個方面都有著積極作用，我們采用各地區“三資企業”工業總產值占比來衡量，記為FDI。以上控制變量的原始數據主要來源于《中國工業經濟統計年鑒》和《中國科技統計年鑒》。

在地區樣本的選擇上，由于西藏自治區的數據缺失較多，港澳臺地區的數據口徑不一致，我們最終選取30個省市作為地區樣本。同時，為與前文保持一致，仍以1978年為基期對樣本數據進行物價平減處理。此外，我們對所有變量進行取對數處理，以使數據更為平滑。以上各變量的說明及主要統計指標報告于表1。

4回歸結果分析

4.1基本回歸分析

4.1.1環境規制對經濟增長質量綜合指標的回歸結果

為考察計量模型中是否存在嚴重的多重共線性問題，我們采用逐步回歸的方法進行估計。同時，使用系統GMM方法進行動態面板回歸，以緩解模型中的內生性問題，并根據Sargan檢驗以及AR（1）、AR（2）檢驗來識別工具變量的有效性和估計結果的可靠性。環境規制對中國經濟增長質量綜合指數的估計結果報告于表2。根據Sargan檢驗、AR（1）和AR（2）檢驗結果，各逐步回歸模型均無法拒絕“過度識別約束是有效的”的原假設，且均不存在二階自相關問題，說明表2中各模型的估計結果是可靠的。此外，在表2中被解釋變量Quality的一階滯后項均顯著為正，說明本文設定的動態面板模型是合理的。

表2第（1）列為不包含任何控制變量和個體固定效應的系統GMM估計結果，結果顯示，變量ER的回歸系數在10%的水平上顯著為正，為0.0501，說明環境規制強度每增強1%，將會促進中國經濟增長質量綜合指數提高0.0501%。而考慮到各省市的地區差異以及時間趨勢的

影響，我們從第（2）列開始控制地區固定效應和年份固定效應。相比于第（1）列的估計結果，在控制地區固定效應和年份固定效應后，變量ER的方向及顯著性均未發生實質性改變。從第（3）列至第（6）列，我們逐步引入資本密集度、人力資本水平、企業規模、自主研發、技術引進、外資等其他控制變量，估計結果顯示，變量ER的估計系數依然顯著為正，且估計系數的波動幅度較小，一直保持在????? 0.04～0.06區間。這一方面反映出各列回歸模型中并未受到多重共線性的嚴重影響，回歸結果較為可靠;另一方面也說明加大環境規制強度對提升中國經濟增長質量的促進作用具有一定的穩定性，環境規制政策有助于實現環境保護和經濟增長的雙贏局面。

此外，從其他控制變量來看，變量K的估計系數顯著為負，說明資本密集度的提高并不利于經濟增長質量的提升。這可能是因為，雖然固定資產投入是經濟增長的重要因素，但當經濟總量達到一定水平后，粗放的固定資產投入對經濟增長的邊際貢獻將逐漸弱化;同時，對固定資產投入的過度依賴會加重經濟增長過程中的資源濫用和環境問題，降低經濟增長的質量[35]。變量HC的估計系數均在1%的水平上顯著為正，這表明作為技術進步基本依托的人力資本要素是提高經濟增長質量的重要因素之一。變量S的估計系數為正但不顯著，反映出企業規模的大小并未對經濟增長質量產生明顯影響。變量RD和變量TI的估計系數均顯著為正，說明兩種研發投入方式（自主研發和技術引進）都有助于提高經濟增長質量。一方面，加強自主研發投入有助于提高產出的附加值和資源的利用率，進而提高經濟效率和經濟增長質量;另一方面，引進發達國家的先進技術可以直接在一定程度上改善本國技術水平落后的現狀，促進本國經濟向著高質量方向發展[36]。但相對來說，變量RD的系數較大，這意味著自主研發的促進作用更為明顯，即相對技術引進來說，中國經濟增長質量的提升更多的是依靠于自主研發投入的提高。變量FDI的估計系數顯著為正，與預期相符，說明外資作為資本、先進技術和管理經驗的載體，不僅可以促進中國經濟規模的擴張[37]，還可以有效提高中國經濟增長的質量水平，這與隨洪光和劉延華[38]的研究結論相一致。

4.1.2環境規制對經濟增長質量分維度指數的估計結果

為進一步解析環境規制對中國經濟增長質量的影響，我們分別以經濟增長質量的結構維度指數、效率維度指數、穩定性維度指數和持續性維度指數為被解釋變量進行系統GMM估計，估計結果列于表3。

表3第（1）列為環境規制對經濟增長質量結構維度指數的估計結果，結果顯示，變量ER的回歸系數為正，但不顯著，這說明環境規制對中國經濟增長質量的結構維度并無明顯影響。從經濟增長質量結構維度指數的構成來看，其主要包括需求結構、產業結構、城鄉二元結構、金融結構、收入分配及國際收支等六個方面，雖然環境規制政策已被檢驗可以影響到產業結構升級[39]以及生態保護者和環境受益者間的收入分配格局[40]，但是在總體上對經濟增長結構的影響不大。表3第（2）列為環境規制對經濟增長質量效率維度指數的估計結果，結果顯示，變量ER的估計系數顯著為正，這說明加強環境規制強度可以在一定程度上促進經濟增長質量效率維度的改善。其可能的原因在于，經濟增長的效率維度主要體現在要素生產率和能源利用率這兩個方面，現有研究結論顯示環境規制對要素生產率和能源利用率均存在著正向的積極影響[41-42]。表3第（3）列為環境規制對經濟增長質量穩定性維度指數的估計結果，結果顯示，變量ER的估計系數為負，但不顯著，說明環境規制政策并未對經濟增長過程中的產出波動、就業波動和價格波動等方面產生顯著的有效作用。表3第（4）列為環境規制對經濟增長質量持續性維度指數的估計結果，結果顯示，變量ER的估計系數在1%的水平上顯著為正，這說明加強環境規制強度也可以在一定程度上促進經濟增長質量持續性維度的改善。這是因為環境規制政策能夠對經濟增長產生一種“創造性破壞”作用，進而促使或逼迫生產部門打破原有的經濟增長模式而創立新的經濟增長模式[43];此外，基于“波特假說”的環境規制的創新補償效應也能促進經濟增長可持續能力的提升[44]。以上分維度指數的回歸結果反映出，環境規制對中國經濟增長質量的影響主要體現在經濟增長效率和經濟增長可持續性這兩個維度，而對于經濟增長的結構維度和穩定性維度的影響并不明顯。

此外，其他控制變量對經濟增長質量分維度指數的影響也不一致。資本密集度的提高主要對經濟增長的效率維度和持續性維度產生了抑制作用;人力資本水平的提高顯著促進了經濟增長質量的結構維度、效率維度和持續性維度的改善;企業規模的擴大僅有利于提高經濟增長的持續性能力;自主研發和技術引進對經濟增長質量的四個分維度指數均產生了正向影響;外資參與顯著提高了經濟增長在結構維度、效率維度和持續性維度的質量水平。

4.2穩健性檢驗

為保證以上基本回歸結果的可靠性，我們分別從兩個方面進行穩健性檢驗：一是改變估計方法，用核心解釋變量的滯后項作為工具變量進行2SLS（兩階段最小二乘）估計，以控制計量模型中可能存在的內生性;二是分樣本檢驗，將30個省市分為東中西部地區分別進行估計，考察環境規制對不同地區經濟增長質量的差異性影響。

4.2.1基于工具變量的穩健性檢驗

以上基本回歸模型中考慮了地區層面的特征因素以及時間趨勢的影響，能夠在一定程度上控制遺漏變量對回歸結果的干擾。但是，被解釋變量與核心解釋變量之間的反向因果關系仍可能會產生內生性問題。盡管以上基本回歸中使用了系統GMM估計方法來控制內生性，但系統GMM估計主要是用來解決動態面板模型中的滯后被解釋變量的內生性問題，而并未考慮解釋變量的內生性。因此，為控制這種內生性，我們參照一般做法，用核心解釋變量ER的滯后項作為工具變量，進行2SLS估計。首先，用核心解釋變量ER對工具變量及其他解釋變量進行第一階段回歸，得到擬合值;再將以上擬合值代入到計量模型中進行第二階段回歸，得到估計結果。第二階段估計結果報告于表4。

在分析2SLS回歸結果之前，首先根據第一階段回歸的4個統計量來檢驗本文所選工具變量的有效性，即用Kleibergen-PaaprkLM統計量檢驗工具變量是否識別不足，用Kleibergen-PaapWaldrkF統計量、Minimumeigenvalue統計量和Sheas偏R2統計量檢驗是否存在弱工具變量。從表4的檢驗結果可以看出，Kleibergen-PaaprkLMstatistic均在1%的顯著水平上拒絕“工具變量識別不足”的原假設;Kleibergen-PaapWaldrkF統計量、Minimumeigenvalue統計量（大于10）和Sheas偏R2統計量也均拒絕“存在弱工具變量”的原假設。因此，可以看出表4中各列估計模型所選取的工具變量均是有效的。

在表4中，第（1）列為對經濟增長質量綜合指數的估計結果，結果顯示，在使用工具變量控制內生性后，變量ER的估計系數依然顯著為正，說明加大環境規制強度對提高經濟增長質量的促進作用是顯著且穩健的。第（2）列至第（5）列分別是對經濟增長質量的結構維度指數、效率維度指數、穩定性維度指數及持續性維度指數的估計結果，計結果顯示，變量ER的估計系數僅在第（3）列和第（5）列是顯著為正的，說明環境規制主要顯著改善了經濟增長的效率和持續性這兩個維度，而對經濟增長的結構維度和穩定性穩定的影響不明顯，這一結果也與前文的基本回歸結果保持一致。

4.2.2分樣本檢驗

為進一步檢驗基本回歸結果的穩健性，我們將30個省市分為東中西部（依據大多文獻的慣常做法，我們將遼寧省、河北省、北京市、天津市、上海市、江蘇省、浙江省、福建省、山東省、廣東省及海南省等省市劃分為東部地區，將山西省、河南省、安徽省、湖北省、湖南省、黑龍江省、吉林省及江西省等劃分為中部地區，將陜西省、甘肅省、寧夏自治區、青海省、內蒙古自治區、新疆自治區、四川省、重慶市、云南省、貴州省及廣西自治區等劃分為西部地區），進行分樣本檢驗，同上也可以考察環境規制對不同地區經濟增長質量的差異性影響。表5報告了環境規制對不同地區經濟增長質量綜合指數的估計結果（限于篇幅，這里未報告經濟增長質量分維度指數的分樣本檢驗結果，備索）。

表5第（1）列為東部地區的估計結果，結果顯示變量ER的估計系數雖都為正向，但不顯著，這說明提高環境規制強度對東部地區的經濟增長質量并未有明顯的促進作用。第（2）列為中部地區的估計結果，變量ER的估計系數均在1%的水平上顯著為正，說明環境規制有利于中部地區經濟增長質量的提升。表5第（3）列為西部地區的估計結果，結果顯示，變量ER的估計系數也均顯著為正，說明環境規制政策的實施也能顯著促進西部地區經濟增長質量的提升。但相較而言，環境規制對中部地區經濟增長質量的促進作用（變量ER的估計系數為0.0877）大于對西部地區經濟增長質量的促進作用（變量ER的估計系數為0.0301）。對比以上估計結果可以看出，環境規制對不同地區經濟增長質量的影響存在明顯的區域異質性，即對中部地區的促進作用最為顯著，其次為西部地區，而對東部地區無明顯促進作用。這可能是因為，東部地區經濟起飛較早，與環境保護相關的法律體系、政策措施等較為健全，而隨著環境規制強度的逐漸提高，高端企業的技術創新補償和綠色技術研發成本之間的比較逐漸成為環境規制影響經濟增長質量的關鍵因素;中部地區作為工業生產的核心區域，存在大量高投入、高排放、高污染的低端生產企業，實施適當的環境規制政策恰好能倒逼這些低端生產企業開展綠色技術創新活動，促進該地區要素生產率和經濟增長持續性能力的提升，進而有助于提高該地區的經濟增長質量;西部地區經濟起步較晚，經濟基礎也較為薄弱，但隨著國家“西部大開發”戰略的逐步實施，不斷為西部地區提供政策優勢，政策紅利逐漸釋放，實施與該地區經濟發展相適宜的環境規制政策能發揮創新補償效應，激勵該地區企業加大技術創新力度，促進西部地區經濟增長質量的提升[45]。

4.3擴展性討論

以上回歸結果說明，加大環境規制強度對提升中國整體的經濟增長質量具有顯著且穩健的促進作用，但是在不同區域上卻表現出了明顯的異質性。環境規制對中部地區經濟增長質量提高的的促進作用最為顯著，其次為西部地區，而對東部地區無明顯促進作用。這一結果引入深思，為何環境規制對經濟增長質量的影響在不同區域樣本中表現不一致？基于孫英杰和林春[28]的研究結論，我們猜想，這可能是因為中國各地區的經濟發展水平不同，各地區實施的環境規制政策強度也存在一定差異，進而環境規制與經濟增長質量之間并非是簡單的線性關系。因此，我們在計量模型（2）的基礎上引入環境規制的平方項，構建如下非線性模型：

Qualityit=β0+β0Qualityi，t-1+β2ERit+β3ER2it+ψX+δi+εit（3）

我們分別以經濟增長質量的綜合指數和分維度指數為被解釋變量進行回歸，著重考察環境規制平方項的系數符號和顯著性，以檢驗環境規制與經濟增長質量之間的非線性關系。回歸結果報告于表6。

表6第（1）列為以經濟增長質量綜合指數為被解釋變量的估計結果，結果顯示，環境規制二次項ER2的估計系數顯著為負，說明環境規制對中國整體的經濟增長質量產生一種非線性的影響，二者之間存在著倒“U”型動態關系，即在環境規制強度的較弱階段，環境規制政策會促進經濟增長質量的提高;但隨著環境規制強度的不斷提升，這種促進作用會逐漸弱化，當環境規制強度提高到一定水平時，反而會在一定程度上抑制經濟增長質量的提高。這一結果與孫英杰和林春[28]的研究結論較為一致。其原因可能在于，環境規制會同時產生“成本效應”、“抵消效應”與“補償效應”，因此在規制強度的不同階段，環境規制對經濟增長質量的綜合作用方向也將不同。

表6第（2）～（5）列分別為以經濟增長質量的結構維度指數、效率維度指數、穩定性穩定指數和持續性維度指數為被解釋變量的估計結果。從該估計結果可以看出：①環境規制與中國經濟增長質量的結構維度指數之間無不顯著的線性和非線關系，這與前文結論一致。②環境規制對中國經濟增長質量的效率維度指數的影響呈現顯著的倒“U”型特征。這是因為，效率維度指數主要包括

要素生產率和能源利用率兩個方面，現有研究結論顯示環境規制對要素生產率和能源效率存在著非線性的影響[41-42]。③環境規制對中國經濟增長質量的穩定性維度指數影響也不顯著，說明環境規制政策并未對產出波動、就業波動和價格波動產生有效作用。④環境規制對中國經濟增長質量的持續性維度指數會產生“U”型特征的非線性影響。這是因為環境規制政策能否促進經濟可持續增長主要取決于環境規制的“創造性破壞”作用，而環境規制對經濟增長的“創造性破壞”作用存在明顯的“門檻效應”[43];此外，環境規制對技術創新的促進作用也存在“門檻效應”，“波特假說”的創新補償效應需要環境規制達到一定強度后才能出現[44]。以上分維度指數的非線性估計結果再次反映出，環境規制主要是通過經濟增長效率和經濟增長可持續性這兩種作用渠道來影響中國經濟增長質量。

5研究結論及政策建議

在充分借鑒現有相關文獻的基礎上，本文從經濟增長的結構、效率、穩定性和持續性等四個維度構建指標體系，利用主成分分析法和熵權法分別測算中國經濟增長的分維度質量指數和綜合指數，同時構建計量模型著重分析環境規制對中國經濟增長質量的影響，得出如下結論：①總體來看，加大環境規制強度對提升中國的經濟增長質量具有顯著且穩定的促進作用。但在分維度指數上存在明顯的差異性，環境規制在一定程度上會促進經濟增長質量效率維度和持續性維度的改善，而對結構維度和穩定性維度無顯著的促進作用。②分區域來看，環境規制對中國經濟增長質量的影響存在明顯的區域異質性，即環境規制對中部地區的促進作用最為顯著，其次為西部地區，而對東部地區無明顯促進作用。③環境規制對中國經濟增長質量會產生非線性的影響，二者之間存在著倒“U”型動態關系，即在環境規制強度較弱時，環境規制政策會促進經濟增長質量的提高;但當環境規制強度提高到一定水平時，反而會在一定程度上抑制經濟增長質量的提高。從經濟增長質量的分維度指數來看，環境規制對效率維度指數的影響呈現顯著的倒“U”型特征，而對持續性維度指數會產生“U”型非線性影響。

根據以上研究，本文提出以下政策建議：第一，完善環境規制的制度建設，提高環境政策的執行效率。中國目前的環境規制政策還不夠完善，并且執行效率偏低，環境規制的效果差強人意。因此我們必須完善環境規制的制度建設，提高環境政策的執行效率。第二，在適宜的范圍內增加環境規制強度，不僅有利于生態環境改善，還能提高要素生產率和能源利用率，促進經濟高質量、可持續發展。但是，也應該注意到，環境規制對經濟的影響是動態的，不應盲目加大環境規制強度，而應該考慮經濟實體的承受力，對規制強度作出相應調整，以避免過高的環境成本抑制經濟實體的技術創新積極性。第三，政府的宏觀政策目標不僅包括經濟增長的規模，更應該重視經濟增長的質量。特別是在新常態時期，經濟增長速度明顯放緩，要素成本壓力和資源環境約束逐漸加重，因此推動經濟高質量發展已成為當前制定經濟政策、實施宏觀調控的根本要求。第四，人力資本作為技術進步的基本依托，是提高經濟增長質量的重要因素之一。有關部門應該進一步加大人力資本投資，以不斷輸出創新型人力資本，促進經濟實體提升創新能力和創新績效，推動經濟朝著高質高效方向發展。第五，在技術引進的同時也應重視自主研發創新，通過創新驅動經濟增長方式轉變，提高經濟增長質量。第六，合理引進和科學管理外資，進一步擴大開放，形成良好的外部環境和完善的市場機制，促進經濟高效、穩定發展。

本文研究為厘清環境規制與經濟增長質量之間的關系提供了一個經驗證據，但仍然只是一個起步研究，還有待進一步的深入分析。第一，經濟增長質量是一個涉及多維度因素的綜合指標，而現有的測算方法均存在優缺點，因此，如何精確測度經濟增長的質量水平是今后進一步的研究方向。第二，中國對環境污染的治理已經嵌入到生產全流程中，不僅包括環境污染治理投資這一終端式行為，更多的體現在前端和中段，如何更為客觀地衡量環境規制強度也是值得研究的問題。

感謝：匿名審稿人的有益建議。

（編輯：于杰）

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