環境補貼能實現經濟發展與治污減排的雙贏嗎?
——基于隱性經濟的視角

劉海英,丁 瑩

(1.吉林大學 數量經濟研究中心,吉林 長春 130012;2.吉林大學 商學院,吉林 長春 130012)

一、研究背景

近年來,全球范圍內對環境的關注,使得區別于傳統懲罰型環境規制政策的激勵型環境補貼政策逐步走入大眾視野。作為工業化大國,中國出臺了一系列環境補貼政策鼓勵企業進行綠色生產。袁曉玲等[1]研究表明,經濟發展與環境質量應是對立統一的關系,目前二者的不協調已成為制約中國經濟高質量增長的關鍵因素。而在存在隱性經濟的現實情況下,這些旨在保護環境的激勵型舉措是否能夠達到環保與經濟發展的雙贏,則是本文研究的重點。

環境補貼是指政府出于環保的目的,對企業進行包括現金支付、稅收激勵以及利率優惠等各種形式的補貼,幫助企業進行環保設備的購置以及環保工藝的改進。環境補貼被認為是環境稅的對立面,環境補貼和環境稅分別是處理外部經濟與外部不經濟的重要工具,在現實經濟中需相互配合才能起到相應效果。但李曉峰[2]研究表明,征稅短期效果明顯,長期來看還需更加重視環境補貼將外部經濟內在化的重要作用。世界貿易組織(WTO)關于環境補貼的相關規定也明確了環境補貼對于經濟發展與國際貿易的重要性,以環境補貼為戰略重點對于綠色發展具有里程碑式的意義。對于環境補貼的研究,姚愛萍等[3-4]著力于理論研究階段,主要是對某些特定行業如新能源汽車等的環境補貼政策的執行效果進行驗證。波特(Porter)等[5-6]通過實證研究發現政府補貼可使企業產品創新和環境效益達到雙贏,此處的補貼是各項補貼的總和,并非特定的環境補貼,其在促進產品創新的同時,降低了環境污染,驗證了補貼的環保效應。對于環境補貼的經濟效應鮮少研究,僅見于胥力偉[7]利用PARRYA模型對庇古補貼、間接補貼、減產補貼及環境非友好補貼四種不同類型環境補貼的經濟效應的分析,但偏重于理論分析與比較,缺乏實證的檢驗。

環境補貼作為政府對官方經濟活動干預的手段,其目的在于減少環境污染。但在隱性經濟存在的前提下,由于隱性經濟的隱蔽性,其完全游離于環境規制及環境補貼政策之外,政府無法監管隱性經濟部門,可能導致環境補貼政策效果失真。楊燦明等[8]提出隱性經濟是指完全不受政府監督,也不受各項政策及規制約束的隱蔽經濟活動,包含偷稅漏稅等各項非法經濟活動。理論上政府對企業進行環境補貼,將有利于其改進作業方式,從而改善生態環境,有效降低環境污染。潘峰等[9]采用演化博弈理論證實,提高環境規制標準將促進企業減排行為,但其針對的研究對象僅為官方經濟部門。對于隱性經濟部門來說,由于其生產方式本身往往不符合環境規制且無法進行有效監督,例如無營業執照的黑煤窯等,將會加劇對環境的破壞力度。

關于隱性經濟,它影響著生活的方方面面,其規模在全球范圍內各不相同(1)施耐德(Schneider)[10]研究表明,隱性經濟規模在發展中國家、轉型經濟國家以及OECD國家的比例分別為41%、38%及17%。在中國,1990、1995及2000年隱性經濟規模分別為10.5%、12%及13.1%。,對經濟發展的影響也頗多爭議。中國1998—2013年各省的隱性經濟規模位于15.55%～24.66%之間(2)有學者分別利用MIMIC方法[8]、稅收差異法[11]及要素需求法[12]對中國隱性經濟規模進行了測算。,其規模不容小覷。同時,路江林[13]研究發現隱性經濟規模與其直接造成的稅收流失呈逐年增長的態勢。關于隱性經濟對經濟發展的影響,布恩(Buehn)[14]對德國隱性經濟規模進行的研究表明,其與經濟發展水平存在緊密相關性;閆海波等[15]也對中國各省的隱性經濟規模空間格局進行了研究,發現其在不同經濟發展水平的省份具有顯著差異。理論上來說,一方面,隱性經濟的存在會破壞官方經濟部門的競爭模式,從而造成市場效率的低下;但另一方面,隱性經濟部門的人員收入對官方經濟可能產生促進作用[16]。關于隱性經濟對環境污染的影響,現有相關研究結論并不一致,一種觀點以比斯瓦斯(Biswas)等[17-18]為代表,認為隱性經濟加劇了環境污染;而與之對立的另一種觀點是隱性經濟規模在不同地區的影響不同,且隱性經濟規模越大,環境破壞力度越小[15]。造成二者研究結論相左的重要原因首先在于污染物的選取,前者將霧霾作為唯一污染物來衡量環境污染,而后者采用了復合環境污染指數,將工業三廢與化學需氧量及二氧化硫排放量綜合考量,不同代理變量的選取對研究結果造成了重要影響。再者,二者將隱性經濟規模引入環境污染模型的形式有所不同,前者在模型中引入了隱性經濟規模來驗證其線性特征,后者在研究中引入了隱性經濟規模的平方項,認為隱性經濟對環境污染具有顯著非線性特征。

綜上,本文擬針對環境補貼的雙重效應進行驗證,可作為國內相關研究的補充。隱性經濟規模對于環境補貼經濟效應與減排效應的影響在不同情境中可能存在差異,采用分位數回歸對不同經濟發展程度及不同環境污染程度的省份分類研究具有一定必要性。環境補貼對經濟發展與環境污染的作用方向及影響程度,需結合隱性經濟規模進行理論與實證的研究思考。因此,本文將研究基于隱性經濟視角的環境補貼能否實現經濟發展與治污減排的雙贏。

二、理論模型

本文將構建包含隱性經濟與環境補貼的生產部門理論模型,以比斯瓦斯(Biswas)等[17,19]構建的包含隱性經濟的模型為基礎,并在其中加入環境規制與環境補貼,將隱性經濟與環境政策結合起來探究企業的生產行為。其中,企業的生產部門分為官方經濟部門和隱性經濟部門兩部分,可同時組織生產。那么,一個代表性企業的產出為y=yO+yH,其中yO為官方經濟部門產出,yH為隱性經濟部門產出。兩個部門都會在生產過程中對環境產生外部性,且假設生產1單位合意產出的同時產生1單位非合意產出,即環境污染。二者的差異在于官方經濟部門在政府管控之下,遵循政府的環境規制政策與措施,且可得到政府的環境補貼;而隱性經濟部門由于難以監測而不受政府環境規制約束,也不能得到環境補貼。

假設一個代表性企業面臨的環境規制強度r∈[0,1],r越大表示政府實施的環境規制強度越大。官方經濟部門需在該環境規制強度下組織生產,非合意產出會隨著環境規制強度的上升而下降,因此假定官方經濟部門的非合意產出為1-r,合意產出價格標準化為1。

基于以上假定,該代表性企業的收入分為兩部分:(1)銷售總收入。定義為TR=yO+yH。(2)環境補貼。企業收入的另一部分來源于官方經濟部門的清潔生產所獲得的環境補貼s,單位環境補貼收益為β=β(s),且滿足dβ/ds<0,d2β/ds2<0。因此企業因環境補貼獲得的收益為β(s)yO。此處的環境補貼s為總額補貼,補貼增多時將刺激生產發生擠出效應。

因此,企業利潤函數為:

π=yO+yH+β(s)yO-c(yO+yH)-α(r)yO-

p(yH)yH-q(yH)yH

(1)

企業實現利潤最大化的一階條件為:

(2)

(3)

由式(2)(3)可得:

(4)

為考察環境補貼s對總產出y以及隱性經濟部門產出yH的影響,分別對式(2)(3)進行全微分,并代入式(4)可得:

(5)

>0

(6)

由式(5)(6)可知,環境補貼對總產出和隱性經濟部門產出具有相反的效應。在存在環境規制的前提下,提高環境補貼將會使得隱性經濟規模上升,總產出下降。

由于環境規制的存在,代表性企業的污染總排放量為TE=(1-r)yO+yH,對其求導可得:

(7)

據式(5)(6)可知,式(7)第一項(1-r)dy/ds<0,第二項rdyH/ds>0,最終式(7)的正負取決于環境補貼分別對總產出和隱性經濟部門產出作用的相對大小。

綜上,本文提出如下假設,并在下文運用實證研究對其進行檢驗:

假設1:環境補貼對人均產出具有負向影響作用,且隱性經濟規模的存在可能會強化這一負向作用。

假設2:環境補貼對環境污染的影響方向不確定,隱性經濟規模會對該影響過程產生作用,但作用方向尚不能明確,需在實證研究中加以檢驗。

三、計量模型設定

(一)人均產出計量模型

1.模型設定

基于以上分析,為考察環境補貼以及隱性經濟規模對人均產出的影響,本文設定的人均產出計量模型為:

gdpit=α0+α1esit+α2esitsheit+ΘCit+εit

(8)

其中,gdpit表示第i個省份在第t年的人均實際GDP;esit表示第i個省份在第t年的環境補貼;sheit表示第i個省份在第t年的隱性經濟規模;esitsheit為環境補貼與隱性經濟規模的交互項;Cit表示第i個省份在第t年影響人均GDP的其他控制變量,包括環境規制、人均資本存量、財政支出水平、城市化率以及貿易開放程度;εit為隨機誤差項。

2.變量說明

(1)人均實際GDP(gdp)。本文采用以2000年為基期的人均實際GDP作為該模型被解釋變量。

(2)環境補貼(es)。采用各省當年的節能環保支出占公共財政支出的比重作為環境補貼的代理變量。首先,采用節能環保支出作為環境補貼的代理變量,是由于本文將整個經濟社會假定為兩方,即政府和企業,因此節能環保支出實質上是企業的收入。環境補貼主要來源于兩個方面:所得稅優惠以及各省節能專項資金中對新能源產業的扶持,對于企業來說,這兩項都直接或間接地構成企業的收入。符合節能、節水、循環經濟、資源綜合利用、污染防治等要求的企業申請環境補貼,是由各省政府在其財政支出中的節能環保支出分項中下撥款項,從而激勵企業進行綠色生產,因此節能環保支出與環境補貼都是企業除日常生產銷售外所獲得收入,二者實質上對等。其次,之所以使用各省當年的節能環保支出占公共財政支出的比重,是因為各省經濟規模差異較大,采用比重可以很好地去除這個差異的影響,且使用占公共財政支出的比重,可以體現各省政府對環境補貼的重視程度,從而有效驗證其執行效果。

(3)隱性經濟規模(she)。關于隱性經濟規模的估算,本文參考劉洪等[20]采用的要素分配法。利用以下比例關系可求得隱性經濟規模:

隱性經濟部門勞動者報酬/隱性經濟規模=調整后的勞動者報酬/GDP

隱性經部門勞動者報酬=居民消費支出總額+居民儲蓄年增量-(城鎮居民人均純收入×城鎮總人口+農村居民人均純收入×農村總人口)

調整后的勞動者報酬=勞動者報酬+生產稅凈值/2

(4)環境規制(er)。本文采用綜合指數法對環境規制變量進行測算,選取的單項指標如下。對各單項指標進行線性標準化處理后,利用各省GDP占全國GDP的比重對其施加權重,從而得到環境規制這一解釋變量。

廢氣治理投入(WGTI)=廢氣治理設施運行費用/廢氣排放總量

廢水治理投入(WWTI)=廢水治理設施運行費用/廢水排放總量

固體廢物綜合利用率(SWU)=固體廢物利用量/固體廢物產生量

固體廢物處置率(SWD)=固體廢物處置量/固體廢物產生量

(5)控制變量。為使得估計結果更為穩健,本文引入如下控制變量:環境規制,其定義如上;人均資本存量,即以永續盤存法核算的各省資本存量與當年人口數的比值;財政支出水平,此處以地方公共財政支出占GDP比重作為其代理變量;城市化率,即城鎮人口占總人口的比重;貿易開放程度,以貨物進出口總額占GDP比重進行核算。

本文研究數據為2000—2013年中國30個省、自治區、直轄市的面板數據(不包含西藏自治區、香港、澳門和臺灣)。以上數據均來源于《中國統計年鑒》《中國環境年鑒》《中國人口和就業統計年鑒》以及Wind數據庫。

(二)環境污染計量模型

1.模型設定

在考察環境補貼以及隱性經濟規模對人均產出的影響之外,本文還將考察二者對環境污染的影響方向和程度。因此設定的環境污染計量模型為:

(9)

2.變量說明

(1)環境污染(ep)。依然采用綜合指數法對環境污染變量進行測算,使用的單項指標為工業三廢排放量,即單位產值廢氣排放量、單位產值廢水排放量以及單位產值固體廢物排放量。分別對其進行線性標準化后計算各省當年的平均得分,即測得環境污染,并作為被解釋變量。

(2)環境補貼(es)。同人均產出計量模型中對該變量的說明。

(3)隱性經濟規模(she)。同人均產出計量模型中對該變量的說明。

(4)控制變量。為使得估計結果更為穩健,引入了如下控制變量:環境規制;財政支出水平;人均資本存量(以上三個變量同人均產出計量模型中對該變量的說明);人力資本,以高等學校在校學生比例度量;能源消費結構,以煤炭消費量占能源消費量的比重度量;經濟發展程度,即各省人均實際GDP,其可解決解釋變量的內生性問題;能源效率,以單位GDP的能源使用量作為其代理變量,這是一個反向解釋變量,該值越高,表示能源效率越低。

本文研究數據為2000—2013年中國30個省、自治區、直轄市的面板數據(不包含西藏自治區、香港、澳門和臺灣)。以上數據均來源于《中國統計年鑒》《中國環境年鑒》《中國能源統計年鑒》以及Wind數據庫。

四、實證結果分析

本文旨在研究環境補貼及其通過隱性經濟規模的作用力在不同經濟發展程度及不同環境污染程度省份的效果是否一致,以及明確其影響方向與影響程度的高低。分位數回歸區別于均值回歸,考察的是解釋變量對被解釋變量的整個條件分布的影響,能夠反映整個條件分布的全貌,因此本文采用面板數據分位數回歸模型對其進行實證檢驗。首先分別對人均產出變量及環境污染變量的分布情況進行分位數劃分,結果如表1所示。在此基礎上,分別對人均產出模型及環境污染模型進行分位數回歸實證檢驗。

表1 被解釋變量分位數分布區間

資料來源:筆者經數據處理后得到。

在回歸檢驗之前,首先利用要素分配法對各省2000—2013年的隱性經濟規模進行測算,其結果如表2所示(3)因篇幅所限,隱性經濟規模測算結果未一一列示,此處僅列示其均值,具體結果留存備案。。從表2可知,隱性經濟規模在各地間差異明顯,但總體來說,大部分省份的隱性經濟規模為正值,僅有少數地方(海南、江西、廣西)的隱性經濟規模存在負值。說明隱性經濟規模在中國大部分地方確實存在,因而研究其在環境補貼經濟效應與減排效應中的作用效果具有重要意義。

表2 各省域隱性經濟規模測度結果 單位:億元

資料來源:筆者經數據處理后得到。

(一)人均產出的分位數回歸模型估計

首先對人均產出計量模型中的面板數據進行單位根檢驗,本文采用LLC檢驗和IPS檢驗來驗證數據是否平穩(4)因篇幅所限,單位根檢驗結果未一一列示,留存備案。。檢驗結果表明,除貿易開放程度變量之外,其他變量均平穩,對該變量進行一階差分后得到平穩數據,因此在回歸中引入其一階差分數據。然后利用Stata軟件對面板數據進行分位數回歸,使用自助法計算協方差矩陣,得到1/10、5/10及9/10分位數回歸的估計結果,如表3所示。

由表3可知,總體來說,環境補貼對人均產出呈現顯著負向影響,但這一負向影響隨著經濟發展程度的提升而減弱。環境補貼與隱性經濟規模的交互項系數為正值,表明隱性經濟規模對環境補貼的經濟效應具有促進作用,即隱性經濟規模增加時,環境補貼的負向經濟效應加強。且交互項的作用效果隨著經濟發展程度的提升而減弱,意味著經濟發展程度越高,隱性經濟規模對環境補貼經濟效應的影響作用越小。綜上,在經濟發展程度較高的省份,環境補貼的負向經濟效應較小,且隱性經濟規模對該負向效應的強化程度較低。而在經濟發展程度相對較低的省份,如處于1/10分位數以下的貴州、甘肅與云南,隱性經濟規模使得環境補貼的負向經濟效應顯著加深,即隱性經濟規模的存在,會使得該省的環境補貼政策更加不利于經濟發展。這是因為其地處內陸,又缺乏經濟帶的帶動,市場競爭本就不夠激烈,環境補貼對市場競爭的干預由于非法經濟活動的泛濫而更深入,從而不利于企業間競爭和發展,最終影響總產出。因此在現實情況下,只有考慮隱性經濟規模才能夠全面捕捉環境補貼的經濟效應。

表3 人均產出模型分位數回歸估計結果

注:表中***、**、*分別表示在1%、5%及10%顯著性水平下顯著,括號中為標準誤差。

進一步,在以上三個分位數回歸中,分別檢驗環境補貼及交互項的系數是否相等。結果表明,在10%的顯著性水平下,環境補貼與交互項在分位數回歸中系數存在顯著差異。如圖1所示,二者系數及置信區間在分位數回歸間的差異性直觀可見。

由圖1可知,隨著分位數的增加,環境補貼的系數整體呈先上升后下降再上升的趨勢,在約20%處達到最大值,因此可與表3中環境補貼回歸系數結果相印證。且其95%置信區間在前半段有所收縮,后半段逐漸加寬,在80%后又收縮,這是由于該系數估計值的標準誤呈現先有所降低,而后逐漸增加,最后降低的過程。交互項的系數先降低,在約20%處開始緩慢上升,至80%處明顯下降,其標準誤先小幅增加,而后小幅減少,因此95%置信區間變化不明顯。

圖1 人均產出模型分位數回歸系數變化趨勢

綜上,環境補貼對人均產出具有顯著負向影響,且該負向影響隨著經濟發展程度的增加而減小,意味著環境補貼更加不利于經濟發展程度較低的地方。隱性經濟規模的存在會強化環境補貼的這一負向經濟效應,且此強化作用在經濟發展程度較低的地方更明顯。

其他控制變量的回歸結果顯示,環境規制對人均產出呈顯著負向影響,且在不同分位數差別較小。人均資本存量對人均產出呈現顯著正向影響,回歸系數整體呈增長趨勢,表明人均資本存量對人均產出的積極影響,在經濟越發達的地區作用越明顯。財政支出水平對人均產出呈顯著負向影響,且對于經濟發展程度分布的兩端的影響小于中間,即財政支出的較大受害者為經濟發展處于中等水平的地方。城市化率對人均產出整體上呈正向影響,該影響隨著經濟發展程度的提升而增大。貿易開放程度增量對人均產出呈顯著正向影響,經濟發展程度越高,該正向影響越大。

(二)環境污染的分位數回歸模型估計

同上,對環境污染計量模型中的面板數據進行單位根檢驗,采用LLC檢驗和IPS檢驗來驗證數據是否平穩(5)因篇幅所限,單位根檢驗結果未一一列示,留存備案。。檢驗結果表明,變量數據均平穩,因此可對其進行分位數回歸,回歸結果如表4所示。

由表4可知,在環境污染程度較低或中等的地方,環境補貼能夠起到顯著的減排效應,但在污染程度較高的地方,環境補貼的作用效果并不顯著。且在環境污染程度較低或中等的地方,環境補貼與隱性經濟規模的交互項為負值,環境補貼的減排效應有所削弱,由數值可知,該弱化作用隨著環境污染程度的加深而增大。在環境污染程度相對較低的廣東、北京及天津,隱性經濟規模的存在會顯著削弱環境補貼的減排效應;而在環境污染程度較高的貴州、廣西及寧夏,回歸結果不顯著,表明環境補貼并未達到減排效果。這是由于在本身環境污染程度較低的地方,環境補貼的激勵更有效果,使得其將隱性經濟轉為官方經濟,從而得到補貼,同時降低了對環境的污染;在環境污染程度較高的地方,經濟結構轉型困難,補貼效果并不明顯,企業可能申請環境補貼,并繼續投入高污染生產過程中,因此環境將逐步惡化。意味著在該地區隱性經濟規模對進一步,在以上三個分位數回歸中,分別檢驗環境補貼及交互項的系數是否相等。結果表明,在10%的顯著性水平下,二者在分位數回歸中系數存在顯著差異。圖2所示為該回歸中環境補貼及交互項的分位數回歸系數變化圖。

表4 環境污染模型分位數回歸估計結果

注:表中***、**、*分別表示在1%、5%及10%顯著性水平下顯著,括號中為標準誤差。

由圖2可知,環境補貼的系數值前半段波動較小,在其70%分位數后開始增加,至80%達到峰值而后下降。其95%置信區間先略減小,后逐漸增大,這與表4中環境補貼系數標準誤的變化方向相同。交互項系數呈下降趨勢,且其置信區間在50%之前逐漸收縮,其后明顯變寬,標準誤顯著增大。

圖2 環境污染模型分位數回歸系數變化趨勢

綜上,環境補貼對環境污染整體上具有負向影響,即環境補貼會降低環境污染,且在各個環境污染程度不同省份的影響程度不同。隱性經濟規模會對環境補貼的減排效果產生一定的削弱作用,且這一作用力隨著環境污染程度的加深而增大。

其他控制變量的回歸結果如下所述。環境規制對環境污染呈現顯著的負向影響,且這一影響隨著分位數的增加而增大。財政支出水平對環境污染呈現顯著的正向影響,且該影響隨著環境污染的加劇而增大。人均資本存量對環境污染的影響不完全顯著,僅當環境污染處于中等程度時呈現正向影響。人力資本對環境污染的影響在環境污染較少的地方不顯著,但隨著環境污染的加劇,人力資本開始對環境污染呈現顯著的負向影響,且逐漸加深,即伴隨著環境的惡化,人力資本的減排作用逐漸凸顯。能源消費結構對環境污染程度低的地方的減排效應不顯著,隨著環境污染程度的增大,該效應顯著且逐步增大。人均產出對環境污染呈現顯著的負向影響,該控制變量對環境污染在環境污染程度較高的地方作用力較大。能源效率是一個反向變量,因此其對環境污染呈現顯著的正向影響,表明能源效率越低,環境污染水平越高,即提高能源效率可有效降低環境污染。

五、結論與政策建議

環境補貼的目的在于治污減排,在制定環境補貼政策時,并未考慮其對經濟發展的影響,但實施環境補貼政策,作用于相關企業,必然會對宏觀經濟產生影響。并且由于隱性經濟部門的存在,環境補貼的經濟效應與減排效應會在不同程度上受到干擾。為此,本文首先從理論上研究了隱性經濟部門存在時,環境補貼對人均產出及環境污染的作用方向,并在此基礎上,運用面板數據分位數回歸模型實證考察了環境補貼及其通過隱性經濟規模對人均產出及環境污染的影響。

本文的理論研究表明,在隱性經濟部門存在的情境下,環境補貼對人均產出呈負向效應,對環境污染效應作用方向并不明確,可能正向也可能負向。實證研究結果表明,一方面,環境補貼對人均產出具有顯著負向影響,且該負向影響隨著經濟發展程度的增加而減小,意味著環境補貼更加不利于經濟發展程度較低的地方。隱性經濟規模的存在會強化環境補貼的這一負向經濟效應,且這一強化作用在經濟發展程度較低的地方更明顯;另一方面,環境補貼對環境污染整體上具有負向影響,即環境補貼會降低環境污染,且在各個環境污染程度不同地方的影響程度不同。隱性經濟規模會對環境補貼的減排效果產生一定的削弱作用,且這一作用力隨著環境污染程度的加深而增大。總體來說,環境補貼并不能達到經濟發展與治污減排的雙贏效果,可有效降低環境污染,但不利于經濟發展。面板數據分位數回歸結果還表明,環境規制、人均資本存量、財政支出水平、城市化率以及貿易開放程度都對人均產出呈顯著影響;環境規制、財政支出水平、人均資本存量、人力資本、能源消費結構、經濟發展程度以及能源效率會對環境污染產生重要影響。

由此,本文提出如下政策建議:(1)環境補貼政策的制定應因地制宜。根據不同地區、不同行業及不同污染程度和經濟發展程度來制定彈性的環境補貼政策,并可根據環境治理情況進行動態調整,有針對性地采取不同的環境補貼力度,在盡最大可能減排的同時,降低對經濟發展的負向影響作用。(2)應制定合理的法律法規,引導隱性經濟規模中的合法部分逐步轉向官方經濟部門,從而合理合法地進行生產活動。政府對隱性經濟部門一貫采取的是“一經發現,嚴厲懲處”的強硬態度,但一味地打壓并不能達到預期效果,應制定完善的法律法規和激勵政策,引導其轉變生產模式,對經濟發展和環境保護起到積極的正向影響。