組態視角下減污降碳政策工具對環境規制效率的驅動機制
——基于中國30 個省份的fsQCA實證分析

孫 鈺，宋雪瑤，馬建輝，齊艷芬，姚 鵬

（1.天津商業大學 公共管理學院，天津 300134；2.天津大學 管理與經濟學部，天津 300072；3.河北大學 經濟學院，河北 保定 071000；4.天津商業大學 國際教育合作學院，天津 300134）

0 引言

“雙碳”政策是黨中央統籌國內和國際兩個大局作出的重大戰略決策，加強環境規制建設、提升環境規制效率成為實現“雙碳”目標的必然選擇。“工欲善其事，必先利其器”，環境規制效率提升的關鍵是科學的政策工具，它是政府部署和貫徹某項政策時運用的實際方法與手段［1］。“減污降碳”概念首次提出是在2020 年12 月召開的中央經濟工作會議上，該會議還指出要持續做好碳達峰、碳中和工作，努力打好污染防治攻堅戰［2］。減污降碳政策工具是各級政府部門為實現減污降碳目標而采用的政策手段，其作為政策執行的核心［1］，成為提升環境規制效率的關鍵所在。現有研究文獻主要從政策文本角度對減污降碳政策工具進行分析［3］，對單一政策工具提升環境治理效率的作用［4］，不同政策工具效果的比較及選擇等的研究則較為深入［5］，而針對多種減污降碳政策組合如何影響環境規制效率的研究較為鮮見。

考慮到定性比較分析法（Qualitative Comparative Analysis，QCA）能運用集合理論和布爾運算挖掘多重因素的“組態效應”的獨特優勢［6］，本文基于組態視角，依據2012—2022 年中國30 個省份數據，借助模糊集定性比較分析法（fsQCA），研究不同政策工具組合對環境規制效率的驅動機制，闡明不同區域提升環境規制效率的政策工具組態，提出提升環境規制效率的政策建議。

1 文獻綜述

環境規制概念最早由Barbera 等于1990 年提出，并將其作為政府強制性干預資源分配及利用的政策工具［7］。后來學者們逐漸將效率內涵引入環境規制概念中，從而形成環境規制效率的概念［8］。國內外學者多基于成本—效益理論將環境規制效率定義為為更好履行環境保護這一公共管理職能，開展相應管理活動時取得的環境效益與環境監管成本之比［8］。已有研究多認為經濟發展、產業類型及利用外資水平等是提升環境規制效率的影響因素［9］，且組態視角下政策工具的實施亦是提升環境規制效率的關鍵要素［6］。

在公共政策領域，政策工具是用來達成政策目標的多種手段和方法［6］。國內外學者對其類型劃分中更具說服力的是Michael Howlett等提出的政策工具分類，即根據政府的干預程度，將其分為強制型、混合型和自愿型3 類［10］。就減污降碳政策工具而言，劉勝根據政府的介入程度，將低碳經濟政策工具分為政府引導型、激勵型和自愿參與型三類［11］；羅敏等照政府干預程度的高低將低碳政策工具分為三類：一是以政府強制力為基礎的規制型工具；二是以經濟利益的調節性為基礎的經濟激勵型工具；三是依靠社會主體的社會型政策工具［3］。

關于減污降碳政策工具的研究主要聚焦在不同政策工具的比較及評估效果上［12］。Pontoglio 等認為市場激勵型政策工具比命令控制型政策工具能夠更有效率實現減少二氧化碳排放的目標［13］；Metcalf等認為采用合理的碳價機制相較于管控—命令型政策工具，可以更顯著地實現減排［14］；鄭石明等認為管制型、市場型政策工具的使用會提升環境污染治理效率，但自愿型工具并未產生提升大氣污染治理效率的結果［15］。已有文獻多聚集于不同政策工具的可行性和實施效果［16］，但隨著環境污染問題的不斷升級和單一政策工具局限日益凸顯，減污降碳政策工具需要實現組合，以最大程度地發揮效力［6］，這種工具組合被稱為“政策工具包（policy bundles）”［17］，旨在實現政策目標。研究發現，選擇互補的政策工具有利于增強政策執行效果。Nisinin等認為“政策工具包”的使用對降低住房、客運及食品行業的污染物排放具有重要作用，多種政策工具之間具有補充和協同效應［18］；郭宏寶等根據2014年浙江省化纖行業數據實證研究得出，政策工具組合使用對環境治理整體效能的提升具有明顯的積極影響［10］。

已有文獻為進一步深入探究政策組合對環境規制效率的驅動機制奠定了理論基礎。現有關于環境規制效率影響因素、驅動機制等方面的研究方法主要采用基于變量的回歸分析方法，其分析重點更側重于探究各影響因素對被解釋變量獨立作用的顯著性與作用方向［19］。與之相比，QCA則專注于對多個案例進行整體性、系統化研究，旨在探究不同變量組合和結果變量之間因果關系［20］。其中，模糊集定性比較分析（fsQCA）方法，更專注解決因果關系的非對稱性、部分隸屬等問題，有助于深層次揭示前因變量和結果變量間的復雜因果機制［21］。

當前國內外的研究仍舊存在以下三點不足：①對于政策工具組合助力環境規制效率提升的認識較為模糊，鮮有從組態視角出發探究減污降碳政策工具的組合模式；②從全國宏觀及區域中觀層面進行政策工具對環境規制效率驅動機制方面的研究成果尚顯不足；③采用定性比較分析法揭示減污降碳政策工具對環境規制效率驅動產生的異質性研究比較匱乏。

綜上，本文的邊際貢獻在于：在厘清減污降碳政策工具內涵和類型的基礎上，采用fsQCA 方法對提升環境規制效率的政策工具進行組態分析，研究不同政策工具組合對環境規制效率的影響和驅動機制，為不同區域差異化提升環境規制效率提供政策建議。

2 研究設計與數據

2.1 研究思路

本文基于組態視角，采用fsQCA 從政策工具組合角度分析提升環境規制效率的核心條件與邊緣條件，探究政策工具間的組合搭配效果。參照陳振明等政策工具研究成果［22］，在命令控制型、市場激勵型和自愿參與型3 種類型劃分的基礎上，進一步將其細分為規范性政策文本（government regulation，GR）、產業結構調整（industrial adjustment，ID）、財政支出（fiscal expenditure，FE）、碳排放交易市場（carbon emission trading market，CT）、節能減排專利（the patents of energy saving，PA）和社會組織參與（organization participation，PA）6 種具體政策工具。通過對三類減污降碳政策工具的6 種細分類型開展組態研究，探究不同政策工具組合對環境規制效率提升的有效驅動機制，分析框架如圖1 所示。

圖1 減污降碳政策工具組合分析框架Figure 1 Framework for analyzing the portfolio of pollution and carbon reduction policy instruments

命令控制型政策工具基于政府的強制力量，政府主要根據法律和行政法規，制定環境質量標準，有效控制污染物排放。其主要手段包括優化產業結構、調整能源結構及發布相關技術規制信息等。針對能源技術規制指標測度復雜、數據獲取困難等問題，本文選擇規范性政策文本、產業結構調整作為其細分工具。市場激勵型政策工具借助市場機制，通過采取鼓勵性或限制性等措施引導企業降低污染物排放，實現環境污染外部性的內部化，具體方式包括財政支出、稅費調節及產權拍賣（如碳排放權交易、清潔發展機制）。考慮到中國稅費調節的相關數據尚不完整，故選擇財政支出、碳排放權交易代表市場激勵型政策工具的細分類別。自愿參與型政策工具是多元化的政策主體在自愿基礎上促進減污降碳目標的實現。如公眾通過網絡平臺傳達自身環保訴求或普及低碳理念、企業自主申請節能減排專利等，推動低碳技術的發展。由于自愿參與型政策工具主要來自家庭、社會和公眾，政府干預程度較低，致使其強制力不足且作用范圍受限，效果不如命令控制型、市場激勵型工具。本文選取社會組織參與、節能減排專利作為其細分工具。

鑒于政策工具的選擇會受到經濟發展、技術創新水平和外部環境等多方面影響［23］和數據的可獲得性，根據《中國統計年鑒》最新劃分方法，將中國30個省份（不含西藏自治區、香港特別行政區、澳門特別行政區和臺灣地區）劃分為東部、中部、西部三大地區（表1），解析減污降碳政策工具對環境規制效率的驅動機制。在對30 個省份樣本整體分析和了解全貌的基礎上進行區域異質性和差異性研究，全面探索環境規制效率提升的多元治理路徑。

表1 中國三大區域的省份劃分Table 1 Provincial division of China′s three major regions

2.2 研究方法

定性比較分析是由社會學家Ragin 在1978 年首次提出的，早期主要針對政治學和社會學等領域進行小樣本、跨案例的定性分析［24，25］。后來，它在處理大樣本和復雜組態問題方面的作用引發學者關注，現已作為重要分析工具出現在管理、營銷等多個領域［24，26］。該方法分為清晰集、多值集和模糊集三類，旨在探究構成結果變量的復雜條件組態［27，28］。fsQCA方法適用于中等規模樣本研究，通常涉及10—60 個案例。分析過程中，常采用4—6 個或者4—7 個解釋條件進行解釋［29，30］。因此本文采用定性比較分析法減污降碳政策工具組合問題，符合研究目的和主題。

2.3 數據前期處理

為保證fsQCA 操作的科學性、準確性，需對數據進行前期處理，主要包括變量選取、變量校準和構建真值表3 個步驟。

2.3.1 變量選取

結果變量。鑒于政策存在時滯性，參考Onchette等的研究成果［31］，本文選取環境規制效率的變化率作為結果變量（ERC）。在環境規制效率測度方面，國內外學者多基于非期望SBM 模型［8，32］、DEA模型［33，34］等，構建綜合指標體系以測度環境規制效率。參考孫鈺等的研究［35］，本文基于非期望產出的超效率SBM模型，結合2012—2022 年30 個省份面板數據，從規模報酬不變視角對中國30 個省份的環境規制效率進行測算，得出各省份觀察期內的環境規制效率值，再通過計算年平均變化率得到結果變量值（由于文章篇幅所限，環境規制效率的綜合指標體系及測算結果未在文本說明）。數據詳情如表2 所示。

表2 原始變量賦值標準和數據來源Table 2 Criteria for assigning values to raw variables and data sources

條件變量。①規范性政策文本（GR）。主要以各省份2011—2021 年累計頒布的減污降碳政策本文數表征。采用信息最全、更新速度最快的法律之星作為檢索平臺，檢索來源設置為“中國地方法規數據庫”，主題限定為“環境保護”和“能源資源”，時間以政策實施日期為準。以“節能改造”“目標責任評價考核”“淘汰落后產能”為關鍵詞進行檢索，篩選掉關聯性較差、重復性的政策文本，最終保留法規、規章等政策類型的文本內容。②產業結構調整（ID）。能源消耗作為影響產業結構的重要變量，其中以第二產業為主的能源消耗占比越高，代表該省份對應的煤炭、石油、天燃氣等能源消耗越大。因此，將產業結構調整的細分指標選定為2011—2021年第二產業增加值占GDP 比重的變化率。該指標對應數據結果顯示，其變化率均為負值。此外，數據的絕對值越大，代表區域產業結構轉型力度越大，命令控制型政策工具作用效果越明顯。③財政支出（FE）。依據市場激勵型政策工具的標準化含義，財政支出作為環境規制績效的重要影響因素會對其他利益相關者帶來最直觀沖擊。以各省份在節約能源和環境保護方面的財政支出與地區生產總值的比值來衡量財政投入程度。借鑒Andreas 的處理方式［36］，取2011—2021 年的平均值作為結果。④碳排放權交易（CT）。總體而言，中國碳交易市場起步較晚。截至2023 年3 月，北京、天津等7 省份開展了碳排放交易試點。本文將擁有碳排放權交易的省份在變量校準上劃分為“完全隸屬”；反之，則為“完全不隸屬”。⑤節能減排專利（PA）。作為自愿參與型政策工具的表征之一，指企業或公眾自發地、自愿地參與到節能減排、環境保護工作中來，這也是為實現減污降碳政策目標所做的重要努力之一。本文依據中國專利信息網的專利之星檢索平臺，對2011—2021 年發布的含“節能減排或低碳”關鍵詞的專利數據進行統計。此外，鑒于專利發明的高創新度，進一步將專利類別限定為“發明”而非“實用新型”“外觀”，并排除“審中”的專利。按照省份逐一統計最終保留下來的26 733 項節能減排專利。⑥社會組織參與（OP）。尤以環保類組織為代表的社會組織更能調動和動員全社會成員參與到減污降碳活動中來。在中國社會組織公共服務平臺中，將2021 年設為社會組織成立登記的截止日期，統計帶有“環境”“節能低碳”“生態”“綠色”等關鍵詞的環保類社會組織數量。

2.3.2 變量校準

校準是將變量轉化為集合，并給每個樣本省份的變量測量值賦予隸屬分數的過程［27］。fsQCA 必須先通過校準步驟賦予條件變量、結果變量相應隸屬度。即將原始測量值轉化為0—1 刻度之間的隸屬度數據，以表征變量數值的程度大小［37］。校準可分為直接校準法和間接校準法［27］。根據研究數據類型，本文采用直接校準法，通過變量的取值分布確定3 個定性錨點來建立隸屬關系：“完全隸屬”、“中間點”和“完全不隸屬”［27，38］。

參考已有研究［39，40］，本文的錨點設置如下：對于結果變量和條件變量中的規范性政策文本（GR）、產業結果調整（ID）、財政支出（FE）、節能減排專利（PA）、社會組織參與（OP），將其排序后，依次設置錨點為樣本數據的1%、5%和95%分位數值；將碳排放權交易（CT）視為二分條件變量，錨點設置為0和1，“0”代表完全不隸屬，“1”代表完全隸屬。本研究中校準使用fsQCA3.0 軟件中的Calibrate 功能［41］，已校準的集合隸屬度應在0 到1 之間，變量名稱添加后綴“fs”。需注意的是，ERC賦值越高，代表下降越多；反之亦然。

各變量的校準錨點如表3 所示。

表3 各變量校準錨點Table 3 Calibration anchors for each variable

2.3.3 構建真值表

變量校準之后需構建真值表以分析條件變量組合產生效果，即通過選擇案例頻數等步驟以確定最具說服力的減污降碳政策工具組態。參考以往學者的觀點［42］，將案例數量的閾值設定為1，一致性閾值設定為0.8，即大于0.8 將數據編為“1”，其他則為“0”。

真值表參見表4—7。

表4 真值表＿30 個省份Table 4 Truth table＿30 provinces

表5 真值表＿東部地區Table 5 Truth table＿eastern region

表6 真值表＿中部地區Table 6 Truth table＿central region

表7 真值表＿西部地區Table 7 Truth table＿western region

3 實證分析

3.1 單變量必要性分析

必要性分析旨在探討條件組合在多大程度能夠構成結果集合的超集，用以評估單一條件對結果變量的解釋能力［43］。在簡約解的邏輯運算中，必要條件有可能會作為“邏輯余項”被省略掉［43］，因此需要單變量的“必要性”進行逐個檢驗，即驗證各條件單一作用是否構成提升環境規制效率的必要條件。單個條件變量和結果變量之間的必要性、充分性關系在QCA分析中一般用一致性（consistency）和覆蓋率（coverage）指標來進行表征［6］。通過一致性指標來對單一變量的必要性進行判斷，一般情況下，一致性閾值是0.9，將其計算公式簡化為：

一致性數據應介于0 到1 之間，一致性數值應大于0.8，代表X是Y的充分條件；一致性數值大于0.9，則代表X 是Y 的必要條件。覆蓋率的數值越大，意味著X對Y的解釋程度越高。將計算公式簡化為：

由表8 可知，除中部地區的財政支出一致性大于0.9 之外，30 個省份、東部地區、西部地區的6 個條件變量的一致性均小于0.9，說明政府的財政支出是提升中部地區環境規制效率的必要條件；其余規范性政策文本、產業結構調整等6 個要素均不構成提升30 個省份、東部地區、西部地區環境規制效率的必要條件。這揭示了中國環境規制效率提升存在“多重并發因果”，而不是單一因素所致。因此，各級政府應進一步對各變量組合不同構型產生的聯動效應進行考量。

表8 單變量必要性分析結果Table 8 Results of univariate necessity analysis

3.2 組態效應分析

利用fsQCA3.0 軟件的真值表算法，可得到26（64）條組態路徑。鑒于案例樣本數量均屬于中小樣本范疇，參考Ragin 的研究方案［44］，并結合本文的研究需要，將頻數閾值設為1，原始一致性閾值設為0.8，通過軟件運算形成滿足閾值要求的真值表（表4—7）。結合簡約解和中間解得到30 個省份、東部、中部和西部地區減污降碳政策工具的組態分析結果，進一步剖析影響我國環境規制效率提升的政策工具組合路徑。

通過標準化分析，得到簡潔解、中間解和復雜解。中間解處于簡潔解和復雜解之間，且不排除必要條件，其結果更具普適性和典型性［45］。鑒于此，本文匯報中間解，并結合簡約解確定組態的核心與邊緣條件［24］：其中，同時出現在中間解和簡約解中的是核心條件，僅在中間解出現的是邊緣條件。最終分析結果顯示，促進30 個省份、東部地區、中部地區及西部地區環境規制效率提升的政策工具組合路徑分別有6、5、3 和2 條，各路徑的具體情況如表9、11 所示。

表9 30 個省份減污降碳政策工具的組態分析結果Table 9 Results of grouping analysis of policy instruments for pollution and carbon reduction in 30 provinces

3.2.1 30 個省份條件變量組態分析

30 個省份不同類型減污降碳政策工具對提升環境規制效率的組態分析結果如表9 所示。從表9可見，提升30 個省份環境規制效率的政策工具組合共有6 組，總體一致性和單個前因組態的一致性均高于0.8 的理論閾值，說明6 種組態均可以視為提升環境規制效率的政策工具充分條件組合。總體覆蓋度為0.601，意味著解釋了60.1%省級行政區的情況。30 個省份整體的組態特征：從唯一覆蓋率可以看出，組態H3 對結果的解釋力度最大，約6.2%的提升環境規制效率的案例能被這條路徑所解釋。具體來說，6 條組態可以總結為4 種模式類型，分別為：命令控制型模式、命令控制—市場激勵型模式、命令控制—自愿參與型模式、命令—市場—自愿組合型模式。

命令控制型模式。該組合模式的核心條件或邊緣條件僅有屬于命令控制型政策工具的條件變量構成，對應組態為H5。組態H5 表示“規范性政策文本*產業結構調整*～財政支出*～碳排放權交易*～節能減排專利* ～社會組織參與”，即政府通過發布了相關減污降碳規范性政策法規和加快企業產業結構轉型進而促進環境規制效率的提升。該模式以福建省為典型代表，在所有省份中位居前列，根據“法律之星”檢索詞頻顯示，該省在2011—2021年共有50 條規范性政策文本，這些規范性政策文本是命令控制型政策工具的重要表征之一，對提升福建省環境治理效能具有重要意義，倒逼企業節能減排、清潔生產，從而提升環境規制效率。

命令控制—市場激勵型模式。該組合模式的核心條件或邊緣條件由屬于命令控制型、市場激勵型政策工具的條件變量構成，對應組態為H2。該組態中存在產業結構轉型調整匱乏、節能減排專利數量較少的情況，只要政府加強規范性政策本文頒布、加大節能環保財政支出、促進碳排放交易市場的建設，便可促進環境規制效率提升。湖北具有命令控制－市場激勵型模式特點。作為中部六省中能源供給與消耗較高的傳統工業地區和第一批碳排放交易試點省份，湖北省充分借助命令控制型政策工具淘汰企業落后產能，發揮市場激勵中財政支出在減污降碳目標過程中的輔助作用提升環境規制效率。

命令控制—自愿參與型模式。該組合模式的核心條件或邊緣條件由屬于命令控制型和自愿參與型政策工具的條件變量構成，對應組態為H3。組態H3 表示“規范性政策文本*產業結構調整* ～碳排放權交易*節能減排專利*社會組織參與”，即政府通過充分運用命令控制型和自愿參與型政策工具可以促進環境規制效率提升。典型代表是上海，上海作為經濟較發達地區，命令控制型政策工具的施行對提升環境規制效率起到了關鍵性作用。此外，隨著我國區域經濟的蓬勃發展，市場機制的日益完善，企業自主減排及民間環保組織的廣泛參與，該地區環境規制效率也有了顯著提升。

命令—市場—自愿組合型模式，該組合模式的核心條件和邊緣條件由屬于命令控制型、市場激勵型和自愿參與型政策工具的條件變量構成，對應組態為H1、H4 和H6。無論是哪一種組態，都強調了三類減污降碳政策工具組合在提升環境規制效率上的重要性。即通過強化命令、市場、自愿型政策工具的作用，加強技術創新、促進綠色轉型，從而提升環境規制效率。代表省份如北京、天津和上海，它們充分發揮三類政策工具的組合效應，促進環保產業綠色轉型。作為首批碳排放權交易試點，在實現減污降碳、提升環境規制效率上發揮了重要作用。同時也說明三類政策工具協同發揮組合效應還比較鮮見，未來應持續發揮三省份的技術人才優勢，推廣清潔可再生能源技術，提升環境規制效率。

對比這4 種模式發現，其中模式4 對應組態數量占比最大，模式4 中組態H4 對結果的解釋力度最大，其余測量值較低。說明現今已呈現三類減污降碳政策工具協同發揮組合效應以提升環境規制效率的趨勢。值得注意的是，測量值較低并不代表這些組態在提升全國環境規制效率方面沒有起到重要作用。在此基礎上，對所有條件變量出現的次數進行統計，再進行區域異質性分析，深入挖掘減污降碳政策工具組合對提升環境規制效率的驅動機制。

由表10 可知，5 種組態各條件變量出現的頻數由高到低依次為：規范性政策文本（5 次）＞財政支出（4 次）＝社會組織參與（4 次）＞產業結構調整（3次）＞碳排放權交易（2 次）＞社會組織參與（1 次）。通過對6 條組態路徑進行全面分析可以看出，產業結構調整、碳排放權交易、節能減排專利變量之間并沒有太多關聯，間接說明中國通過產業轉型、碳交易市場、節能減排等途徑提升環境規制效率的作用較弱，同時也折射出三類減污降碳政策工具組合效果有待提升。相反，中國政策性文本、財政支出、社會組織參與等措施對于提升環境規制效率發揮了重要作用。

表10 6 種組態中各條件變量出現的頻數統計Table 10 Frequency statistics of the occurrence of each condition variable in the six configurations

綜合30 個省份減污降碳政策工具的組態分析和條件變量頻數統計結果可以得出，目前已出現命令控制型、市場激勵型、自愿參與型三類減污降碳政策工具協同發揮組合效應以提升環境規制效率的趨勢，但三者組合使用的效果有待提升，同時也折射出在利用產業轉型、拓展碳交易市場提升環境規制效率上發揮的作用依然有限。由此，需要進一步進行區域異質性分析，詳細探究不同區域的減污降碳政策工具組態對環境規制效率提升的驅動機制。

3.2.2 分區域的條件變量組態分析

本文進一步劃分為東部、中部、西部地區，基于分地區的條件組態，進一步識別出東部、中部、西部地區在提升環境規制效率方面減污降碳政策工具的差異化組態。為便于對比，本文將三個地區的政策工具組態整合，如表11 所示。從表11 可見，首先，東部、中部與西部地區提升環境規制效率的前因組態分別有5、3、2 組，總體一致性分別為0.913、0.990、0.921，均高于0.8 的理論閾值［41］，表明實證分析的整體結果是有效的且所有組態均能提升對應區域的環境規制效率；其次，東、中與西部的覆蓋度數值分別為0.766、0.685 和0.291，解釋了對應地區76.6%、68.5%和29.1%的情況。具體而言，東、中、西部的組態中對結果解釋力度最大的分別為H2a、H5c、H6b；最后，提升三大地區環境規制效率的組態結果均存在核心解重合部分，說明有共同組合方式能夠同時推進區域環境規制效率的提升。

表11 東部、中部與西部地區減污降碳政策工具的組態分析Table 11 Grouping of policy instruments for pollution and carbon reduction in the Eastern，Central and Western China

對東部地區而言，產業結構調整和財政支出是核心條件。組態H1 的一致性為0.841，原始覆蓋率是0.211，代表了東部地區21.1%的情況，代表省（市）為北京。北京牢牢抓住疏解非首都功能的“牛鼻子”，加快產業轉型進程，抓好“白菜心”功能、瞄準“卡脖子”技術。在此基礎上，進一步鞏固“以政策指令為導向”的命令控制型政策工具對環境規制效率提升的基礎性作用。北京市2021 年節能環保支出2 256.29 萬元，占本年財政撥款支出30.91%，故財政支出在提升北京地區環境規制效率方面發揮了重要作用。由此，我們可以看到命令控制型、市場激勵型政策工具正在成為推動環境規制效率提升的不可或缺的重要力量。組態H2a 與H2b 具有相同的核心條件，即產業結構調整。代表城市是天津、山東。兩省（市）按照區域環境容量確定和調節產業結構，既關注主導產業培育又促進特色產業高端化發展，追求行業利潤最大化以滿足實現經濟增長、減污降碳目標。另外山東作為碳排放權交易第一大省，利用市場機制降低減排成本，提高減排力度，促進區域環境規制效率提升。財政支出作為核心條件在組態H3 中出現，規范性政策文本等4 個要素作為邊緣條件在組態H4 中出現。組態H3 的一致性為0.875，H4 的一致性為0.947，均以上海為典型代表。相較于2020 年度，上海市節能環保財政投入增長23.44%，并且作為擁有碳排放權交易的首批省（市），其在降低碳排放中發揮重要作用，進一步印證運用市場機制提高環境規制效率的重要意義。同時上海市節能減排專利數量10 年間高達1 285 條、減污降碳社會組織高達152，位居東部第一，憑借自愿型工具，提升環保利益訴求質量，提升區域環境規制效率。碳排放權交易作為市場激勵型工具表征之一，在組態H3、H4 中均中起到輔助作用，未來應充分發揮東部地區的市場激勵作用，發揮技術人才優勢，提升政府環境規制強度。

中部地區包括H5a、H5b和H5c共3 種組態。3種組態的核心條件一致，均為規范性政策工具。組態H5 的一致性和覆蓋率分別為1、31.5%，典型案例是河南。據統計，河南省在2011—2021 年間共出臺了117 條規范性政策文本，在中部地區位居第一，這意味著政府憑借命令控制型和加大財政撥款的手段實現“倒逼”企業減排，從而提升環境規制效率。組態H5b和H5c的一致性分別為0.973 和1，原始覆蓋率0.174 和0.119，即兩組組態分別可以解釋17.4%和11.9%的案例情況，其中規范性政策文本出現和財政支出出現為核心條件；產業結構調整出現、社會組織參與出現同時作為兩種組態的邊緣條件，代表案例為湖北。在能源消耗較高的傳統型工業地區，借助命令控制型政策工具淘汰落后產能，對提高湖北省內環境治理效能具有重要牽引作用，而國家對節能減排的財政支持則起到補充和輔助作用。

西部地區包含H6a 和H6b 兩種組態。組態H6a一致性為0.919，原始覆蓋率為17.8%，代表案例為重慶、四川。規范性政策文本、碳排放權交易均作為核心條件出現。組態H6 的覆蓋度為0.169，代表其能解釋西部地區16.9%的情況。典型案例是陜西。規范性政策文本是處理環境污染和節能減排問題的行動依據，2011—2021 年間陜西省的規范性政策文本共有74 條，數量相對較多且逐年增加，污染防治工作效果顯著；陜西省碳排放交易市場在2019—2020 年實際碳排放履約完成率為99.76%，高出全國0.26 個百分點，位居全國前列。陜西省是中國減污降碳領域的典型代表，陜西省充分利用減污降碳的多元政策工具組合，以“多元工具組合則路徑”為切入點，深度發掘提升區域內環境規制效率的可能性。此外，西部地區“高投入高消耗”的經濟發展模式為命令控制型、市場激勵型治理工具的實施孕育良好環境，特別是規范性政策文本和碳排放權交易在提升環境規制效率方面起到重要推動作用。由此可見，政府在運用政策工具時具有“路徑依賴”特征，即將以往顯著有效的政策工具常規化使用，并逐漸成為主要手段。

結合30 個省份減污降碳政策工具組態分析總結的4 種模式并對照我國東、中和西部政策工具組態分析結果（表12），進一步探究減污降碳政策工具組合在提升環境規制效率上呈現的區域異質性。

表12 各地區減污降碳政策工具組合呈現模式Table 12 Presentation mode of policy tool mix for pollution and carbon reduction by region

綜合東部、中部和西部地區條件變量組態分析結果來看，命令控制—市場激勵型模式、命令—市場—自愿組合型模式是各地區提升環境規制效率的主要驅動路徑。特別是，命令控制型政策工具在中西部地區發揮重要引導作用，尤以中部地區主導作用發揮的最為明顯。需要指出的是，在東部、中部和西部三大地區的有效組態中，自愿參與型政策工具，如節能減排專利和社會組織參與，常依賴于命令控制型或市場激勵型政策工具搭配出現，而不是單一作為主導工具出現。這說明目前自愿型政策工具發揮仍舊薄弱。

3.3.3 穩健性檢驗

目前，QCA 研究的穩健性檢驗主要有兩種方式，即集合論特定和統計論特定方法［24］。參考杜運周等學者的觀點［45］，以集合論為基礎的QCA 研究結果，應優先選擇調整一致性閾值、改變校準方法和案例頻數等［40］方法進行穩健型檢驗。結合本文研究數據特征，采用調整PRI 一致性閾值和改變校準區間兩種方檢驗組態分析結果的穩健性，具體包括將校準點由5%、95%改為6%、96%；PRI 一致性從0.8 改為0.85。通過檢驗發現結果組態之間雖有微弱變化，但仍然具備清晰的子集關系，以此說明本文的研究結果是穩健可靠的。

4 結論與建議

4.1 結論

本文基于組態視角，運用fsQCA 方法實證研究了2012—2022 年中國30 個省份減污降碳政策工具組合效果，重點考察規范性政策文本、產業結構調整等6 種細分政策工具對提升我國環境規制效率的驅動機制。主要結論如下：①3 種政策工具組態對環境規制效率的驅動機制在30 個省份整體性作用呈現4 種模式，其中命令—市場—自愿組合型模式對應組態數量最多，表明中國在“雙碳”目標執行過程中，減污降碳政策工具逐步呈現多元政策工具協同發力的態勢。②在提升中西部環境規制效率方面，命令控制型減污降碳政策工具發揮主導且基礎性作用，尤以中部地區作為明顯。說明中國所采取的命令控制型政策工具依靠政府強制性權威，在提升河南、四川等中西部地區的環境治理效能方面具有明顯的優越性。③在東部、中部和西部地區的10 種有效組態中，自愿參與型政策工具常搭配命令控制型或市場激勵型政策工具組合出現，表明自愿參與型政策工具發揮作用仍舊較弱，西部地區尤為突出。

4.2 建議

基于政策工具組合效應對環境規制效率的影響，結合中國“雙碳”目標，從30 個省份整體性視角出發，探究4 種政策工具組合不同模式的影響。考慮到中國不同區域之間經濟發展水平、技術發展水平以及資源稟賦的差異性，根據具體情況選擇不同的政策工具組合，針對不同區域分別提出相應的對策建議：

第一，從全國整體性視角出發，重視政策工具創新、優化組合，不斷整合優化政策工具鏈，探索多元化政策組合和實施路徑，以提升我國環境規制效率，實現經濟發展和環境規制效率提升的雙贏目標。繼續堅持采納全國視角呈現的政策工具組合，持續深化全國各地區政策組合模式，正如Ostrom 所言，在政策工具選擇和設計上沒有“萬靈藥”［46］。政策工具不同組合模式的共性是強調命令控制型工具的核心地位，市場激勵型、自愿參與型的刺激與支持作用也同樣不可忽視。其一，充分發揮命令控制型組合模式中政策性文本頒布強度與財政支出之間的聯動匹配作用，政府需要為企業擁有更大的發展彈性提供條件，在強化政策性規章制度的同時鼓勵企業提高打造產業集群，培育新興產業集群競爭力；其二，強化命令控制型—市場激勵型組合模式中產業結構調整和政府財政補貼的聯動匹配作用，尤其是針對產能過剩及行業轉型升級呈現下降態勢的行業，政府可結合重點排污單位的特殊條件，制定相應的環保獎勵措施，如對環境治理工作開展較好的企業提供環保補助等，依托政策支撐產業的重組與發展，從而提升環境規制效率；其三，認真落實命令控制—自愿參與型模式對于立法強度和公眾關注度的聯動匹配作用，建立環境監管與觸發機制，加強污染物排放的檢查與執法力度；其四，增強命令—市場—自愿組合模式中規范性政策文本、財政支出與社會組織參與的聯動匹配作用。政府通過強化法律法規制度培育好環境規制市場，吸引企業和社會公眾參與到環境規制過程中來，企業在環保排污中加強技術改造升級，社會公眾切實履行好公眾參與的權利。由此形成政府、企業和公眾三方協同治理格局，從而為利用新型政策工具組合來提升環境規制效率創造良好運作環境。

第二，發揮東部地區命令控制型政策工具對提升環境規制效率的核心作用，強化命令—市場—自愿組合模式的運用。其一，建立命令控制型政策工具使用的追蹤評價機制以有效發揮政策工具的核心作用。規范性政策制定部門應該對具體政策的實施時間和具體情況展開統計，嚴格遵守各項規定，對有關部門的環境規制政策落實進行強有力監督；其二，構建或增強激勵公眾參與該地區大量重污染企業的有效監督機制以提高自愿參與型政策工具的組合效應貢獻。地方政府要敦促企業主動改造排污設備，加強對污染治理設施的自覺性監管。與此同時，政府還應積極關注公眾對環保政策的影響，并加強對新聞媒體的監督；其三，對于東部地區經濟發展水平相對較低的省份，完善產業結構調整和節能減排政策文本頒布、加大節能環保財政支出、促進碳排放交易市場的建設、完善“碳達峰、碳中和”戰略規劃的政策，逐步淘汰落后產能等促進東部地區組合模式的采用或組合效果實現，進而最終可能提升環境規制效率。

第三，注重中部地區在財政支出等市場激勵型政策工具靈活組合運用。其一，完善政府內部財權、事權合理劃分，搭建政府與外部多主體協同參與的融資機制，有效發揮財政支出組合政策工具的效能。引導社會、企業及個體等多方面自愿協助，引入政企合作PPP 項目，保障地方政府融資平臺可持續發展；其二，強力推廣碳交易市場政策試點在中部地區的全面運用。開展低碳城市試點市未來中部崛起戰略的關鍵舉措，借助湖北作為首批碳排放權交易試點的先發優勢，牢固抓住實現“雙碳”目標的發展機遇期，實現市場、金融和技術驅動低碳產業發展。

第四，強化西部地區命令控制型政策工具的使用，切實關注自愿參與型政策工具對提升環境規制效率的驅動作用。其一，強力推行產業結構調整政策。充分發揮西部資源的比較優勢，為避免區域產業自成體系、自我封閉，優先發展新興礦產資源產業經濟，推動產業鏈延伸以優化產業結構；其二，融入西部大開發等區域發展戰略，加大科技創新以降低工業生產過程中的能源消耗，優化西部地區能源消費結構；其三，完善公眾參與機制。轉變思想觀念，營造良好參與氛圍，充分利用“互聯網＋”等現代媒體技術，打通公眾參與環境治理的“最后一公里”；其四，激勵社會組織參與。促進以西促會為代表的社會組織積極開展環境保護，并建立健全信訪制度，高度重視社會組織對非法排污等行為的反應事項，積極開展實地調研，以便作出科學決策，有效指導環境規制效率提升。

5 研究不足與展望

首先，在質性分析上，該方法仍然面臨著如何深化質性分析的困難和條件。其次，在政策工具細分類別的選取上，仍有其他類別的減污降碳政策工具沒有進行深行實證分析。最后，由于經濟發展難免會出現短暫的波動，鑒于減污降碳必然會導致潛在的產量損失，對短時的經濟恢復產生不利影響，減污降碳政策目標的確定、政策工具組合的選擇與使用還應結合國家和經濟社會發展情況進行動態調整。在此基礎上，未來研究將深入探討在不同時期，特別是在經濟不確定條件下，各類具體的政策工具將如何實現工具組合使用的動態調整以及提升環境規制效率的目標。