環境規制的就業效應——基于低碳城市試點政策的準自然實驗

云南財經大學 安彥文

一、引言

我國自改革開放以來，經濟發展取得了令世界矚目的成就，但在保證經濟高速健康穩定發展的同時也付出了慘重的環境代價。在我國經濟結構中，第二產業占據了重要地位，其快速發展是經濟快速增長的一個重要原因，但第二產業的粗放發展對生態環境產生了巨大的負面影響。為了更好地應對環境問題，實現可持續性綠色發展，政府出臺了一系列環境治理法律法規。2010年國家頒布《關于開展低碳省區和低碳城市試點工作的通知》，開始設立第一批低碳試點城市，2012年設立第二批，2017年設立第三批。低碳城市試點環境規制政策的出臺，促使企業從兩方面對就業產生影響：一方面，環境規制政策嚴格控制企業碳排放，企業施行嚴格的污染控制，會對生產規模產生負面影響，進而抑制部分就業；另一方面，污染治理成本的增加同時也會增加生產成本，降低企業收入，從而減少了對勞動力的需求。就業是中國民生的基礎，促進人民就業，切實保障就業權益，是改善民生的重中之重。近年來，政府采取了一系列促進就業的措施，并取得了一定成效。但目前我國正處于外部環境不穩定、經濟下行壓力較大的時期，就業增速有所放緩。因此，在我國各級人民政府全力推進生態環境綜合治理建設和改善的背景下，要把實現充分就業、增加勞動機會作為全面建設小康社會的重要目標分析環境規制，對我國第二產業就業的影響具有重要的理論和現實意義。

而關于環境規制對就業的影響研究，目前學術界還存有大量爭議。一種觀點認為環境規制是促進就業的，如Gray等[1]運用雙重差分法分析了1992-2007年的數據，以造紙和紙漿行業的環境規制作為準自然實驗，深入研究得出環境規制在一定程度上會使就業增加；陳媛媛[2]研究表明，像重化工行業這種污染密集型產業的環境規制政策也會增加就業；李斌等[3]也認為環境規制不僅能促進節能減排，還可以增加就業。另一種觀點并非如此，學者們認為環境規制會導致失業。如 Henderson[4]、Greenstone[5]等認為環境規制會增加污染企業的成本，增加企業的額外支出，同時企業會因順應環境規制政策而調整生產計劃，縮小生產規模，從而減少對勞動力的需求。陸旸[6]利用VAR模型模擬了中國就業雙重紅利問題，結果發現征收碳稅能有效促使污染企業進行有力的節能減排，且與發達國家不同，中國難以在短時間內獲得更多的就業紅利，即征收碳稅短期內會導致失業。另外一些觀點認為環境規制并不是簡單地促進或抑制就業。施美程等[7]研究發現，不同行業的環境規制與就業的關系不盡相同，環境規制會增加高污染-高資本密集型行業的就業機會，而對紡織業等高污染-高勞動密集型行業來說環境規制會增加失業。而秦楠[8]發現環境規制與重污染行業就業之間存在先抑制后促進的U型關系，而與中、輕污染行業就業之間存在先促進后抑制的倒U型關系。

國內外學者對于環境規制與就業的關系展開了大量研究，但對環境規制與第二產業就業的關系研究較少。高污染、高耗能的第二產業對生態環境造成了嚴重的破壞，環境規制對第二產業企業的整體生產經營規模、生產成本等都產生了一定的直接影響，因而可以認為環境規制也會影響第二產業的就業。因此，本文以低碳城市試點政策為準自然實驗，運用傾向得分匹配雙重差分法（PSM-DID），對2008-2016年中國289個地級市面板數據進行定量分析，研究環境規制政策的實施對第二產業就業的影響。

二、研究設計

（一）研究方法

2010至2017年，發改委批準設立了三批低碳試點城市。由于2017年實施后現有數據不足，不具有研究代表性，因此本文選取2010年和2012年兩組低碳城市政策作為準自然實驗，以分析環境規制的就業效應。由于選取的城市間實際發展水平差異較大，因此在使用雙重差分法（DID）來評估低碳城市政策的就業效應之前，先使用傾向得分匹配法（PSM）來克服系統性偏差，選取與試點城市組相似的非試點城市組來細分樣本數據，這樣能合理評估低碳城市試點政策的有效性，減少結果偏差，使試點組與非試點組之間的比較更為合理。

為準確區分試點組和非試點組，本文構建兩個虛擬變量：①地級市虛擬變量（pcity），試點城市（試點組）賦值為1，非試點城市（非試點組）賦值為0；②年份虛擬變量（ptime），第一批試點城市在2010年以后賦值為1（試點期）；否則賦值為0（非試點期）。第二批試點城市在2012年以后賦值為1（試點期）；否則賦值為0（非試點期）。依據兩個虛擬變量可將樣本分成4組：非試點期非試點組（pcity =0，ptime =0）、非試點期試點組（pcity=1，ptime=0）、試點期非試點組（pcity=0，ptime=1）、試點期試點組（pcity=1，ptime=1）。兩個虛擬變量的交叉項（pcity×ptime）記為PCT，為核心解釋變量，體現低碳城市試點政策的實施對試點城市第二產業就業水平的影響。

1.傾向得分匹配法（PSM）

傾向得分匹配法的目的是盡可能從樣本中選取與試點組相似的城市來匹配作為其非試點組。具體來說，試點組取值為1，非試點組取值為0，因變量為評價兩組相似程度的第二產業就業指標，依次計算每個城市成為試點組的概率，即傾向得分：

Pi(xkit)=pr(pcityit=1/xkit)=F[h(xkit)]

其中，pcityit是因變量；xkit代表影響低碳試點城市第二產業就業水平的一系列變量，包括地級市職工年工資水平、固定資產投資和實際外商投資等，k代表第k個變量，i代表第i個城市，t代表第t年；h(.)表示城市特征變量的線性函數；F(.)為Logist分布函數。根據傾向得分計算結果，對每個確定為試點組的城市i，找出傾向得分最接近的城市作為非試點組。由于非試點組和試點組的傾向得分相近，可以認為試點組和非試點組城市之間沒有顯著差異[9]。

2.雙重差分法（DID）

本文以低碳城市試點政策作為準自然實驗，采用雙重差分法（DID）評估環境規制對第二產業就業水平的影響。將受到低碳城市試點環境規制政策的城市作為試點組，否則作為非試點組，建立如下的雙重差分模型：

employitPSM=α0+βPCT+∑αkxkit+γt+μi+εit

其中，employit表示各年份各地級市第二產業就業水平；PCT表示政策虛擬變量，其系數β反應低碳城市試點政策對第二產業就業的影響，若β顯著為正，說明低碳城市試點政策對第二產業就業具有正向促進作用；γt表示年份固定效應，是地級市時間控制變量；μi表示個體（城市）固定效應，是地級市控制變量[9]。

（二）變量選取

本文根據《中國城市統計年鑒》及各地級市統計年鑒，收集整理了2008-2016年我國289個地級市的面板數據，變量描述統計見表1。

表1 主要變量描述統計

被解釋變量：employ，表示第二產業就業人數。

解釋變量：主要解釋變量包括pcity和ptime，分別為實施低碳試點城市環境規制政策的地級市虛擬變量和年份虛擬變量；核心解釋變量為pcity和ptime的交叉項PCT。

控制變量：①地級市職工工資水平salary，用職工平均工資來衡量；②固定資產投資g，用地級市固定資產投資總額來衡量；③外資投資fdi，用地級市當年實際使用外資總額來衡量；④科研工作人員數量tecpeo；⑤地級市貨運總量trans。

三、實證分析

（一）雙重差分法實證分析

為了評估低碳城市試點這一環境規制政策與第二產業就業水平之間的關系，在使用PSM-DID之前，先使用DID并逐步加入控制變量來構建六組模型進行估計，如表2所示，例如模型（1）只有變量，此模型結果顯示并不顯著。隨后依次加入salary、g、fdi、tecpeo、trans等控制變量，模型（5）和（6）結果表明PCT變量在10%的顯著水平上為負，說明低碳城市試點政策對第二產業就業產生了抑制作用?？刂谱兞恐?，工資水平和外資投資對第二產業就業的影響并不顯著；而固定資產投資、科研人員數量和貨運總量都在1%的顯著水平上為正，說明這三個控制變量對第二產業就業有顯著的促進作用（在實際操作中，已對變量對應的數據取自然對數）。

表2 DID計量結果

（二）傾向得分匹配法實證分析

在使用DID之前，使用PSM找到與試點組盡可能相似的非試點組，這樣克服了系統性偏差，消除了干擾。本文構建以pcity為被解釋變量，以salary、g、fdi、tecpeo、trans為解釋變量的Logist分布函數，采用逐步回歸法剔除不顯著的變量。在進行DID之前，還需進行平衡性檢驗來測試PSM結果的合理性，如表3所示。

表3 PSM平衡匹配結果（數值為取自然對數后）

從表3可知，控制變量在經過匹配之后標準差偏差變小，且經過匹配之后在5%的顯著性水平上都可通過檢驗，說明匹配后試點組與非試點組基本滿足了雙重差分法的共同趨勢假設。

在三個圖中，圖1顯示了標準化偏差，匹配后變量的標準化偏差明顯減小，基本都在20%以內；圖2、圖3分別為匹配前、后核密度圖，匹配后，試點組和非試點組傾向得分值的概率密度分布比匹配前更接近，即通過了平衡性檢驗，表明傾向得分匹配法是合理的。

圖1 標準化偏差變化

圖2 匹配前傾向得分核密度

圖3 匹配后傾向得分核密度

（三）PSM-DID實證分析

PSM-DID的實證結果如表4所示，模型（5）和（6）結果顯示變量PCT的系數仍在10%的顯著水平上為負，表示低碳城市試點政策對第二產業的就業水平具有抑制作用，同時也說明結果與DID方法之間沒有顯著差異，數據樣本具有一定的穩健性。

表4 PSM-DID計量結果

四、結論及建議

為了準確評估低碳城市試點這一環境規制政策是否對試點城市第二產業就業水平產生了影響，本文采用PSM-DID方法對2008-2016年我國289個地級市的面板數據進行了實證研究。結果表明，該環境規制政策對試點城市第二產業就業具有顯著的負面影響。但是，固定資產投資、科技人員數量和貨運總量對促進第二產業就業具有一定的作用?；诖耍趯嵤╊愃骗h境規制政策時，政府不僅要注重環境改善，還要注重民生和就業問題。政府需要通過引導企業擴大固定資產投資、引進科技創新人才促進企業創新等措施，引導企業創造更多的就業崗位，實現環境規制政策的“環境”與“就業”的雙重紅利。