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环境规制对中国制造业绿色增长率的影响——基于Malmquist-Luenberger指数和系统GMM模型的分析
原文题目:Impact of environmental regulation on green growth in China’s
manufacturing industry–based on the Malmquist-Luenberger index and the system GMM model
原文作者：Yaru Cao，Jun Liu，Yu Yu，Guo Wei
文章期刊：Environmental Science and Pollution Research
发布时间：2020年
关 键 词：环境规制、绿色增长率、M-L指数、系统GMM模型、行业异质性
一、研究背景与创新点
改革开放以来，我国的制造业部门产生了显著的经济效益，在国民经济中占据重要地位。与此同时，伴随而来的能源过度消耗和环境污染等的加剧也为我国经济社会的健康发展带来了严重威胁。绿色增长主要指基于可再生能源和资源循环使用的集约增长过程，已成为制造业未来行业发展的重要驱动力(Mathews和Reinert，2014)，而制造业从属于能源密集型行业的性质，导致自身地绿色增长潜力受到了极大限制。因此，通过环境规制政策促进绿色增长对于制造业的绿色转型至关重要。党的十八大以来，我国出台了一些列的环境规制措施，生态文明建设稳步推进。基于这种背景，本文探讨了环境规制政策对于制造业绿色增长率的作用机制和影响后果。
本文主要贡献如下：(1)基于“节能减排约束”和“绿色技术创新激励”的双重作用，从短期和长期两个角度分析了环境规制对制造业绿色增长的影响机制。(2)采用ML指数方法对制造业的绿色增长率进行测算，并将技术创新作为一个输入因子纳入计算过程，以此证明了环境规制主要通过技术进步促进制造业的绿色增长。(3)文章根据能源和污染排放强度对制造业进行了分类，并基于行业异质性的角度，分析了环境规制对不同能源强度和污染水平的制造业行业的差异性影响。
二、理论分析
环境规制主要通过节能减排(Cheng 等，2017)和绿色创新激励(Jin 等，2019)等机制对企业的绿色转型产生影响。短期内，环境规制政策迫使企业增加环境治理投资，这可能会给企业带来一定的成本压力，不利于企业的绿色增长。但长期来看，环境规制会激励企业进行绿色技术创新(Bai等，2019年)，研发绿色工艺和产品。而随着经济社会的持续发展，人们的环保意识愈发明显，绿色产品和服务会构成企业的长期竞争力。(Li等，2019b)。即长期来看，环境规制有助于企业进行绿色增长。基于此，作者提出本文第一个假设：
假设1：环境规制和制造业绿色增长之间存在“U”型关系。在短期内，环境规制会抑制绿色增长。然而在长期，环境规制可以通过企业的绿色技术创新从而促进绿色增长。
我国制造业门类范围广泛，不同行业在能源需求和污染排放方面存在明显差异。对于高耗能产业，这些部门生产的原材料往往构成产业链的基础。因此，环境规制可能会在短期内抑制绿色增长。然而，从长远来看，合理的环境规制可以通过增加绿色技术运用以及淘汰落后产能等途径实现绿色增长。另外，考虑到环境规制的主要作用对象是高能耗行业，因此，对于低能耗的轻工业行业，环境规制的作用可能并不明显。基于此，作者提出了第二个假设：
假设2：环境规制对制造业绿色增长的影响具有异质性。环境规制对高耗能行业具有显著的“U”型影响，而对低耗能行业的作用可能并不显著。
制造业的不同门类具有不同的污染强度。对于重污染行业，短期内，环境规制可能会抑制其绿色增长，但长期而言，合理的环境法规可以促进这些行业的“减排”。环境规制可以通过完善行业清洁生产评价体系以及绿色工艺转型等途径促进高污染行业现绿色增长。另外，考虑到环境规制的主要作用对象是高污染行业，因此，对于低污染行业，环境规制的作用可能并不明显。基于此，作者提出了第三个假设：
假设3：环境规制对制造业不同行业绿色增长的影响具有异质性。环境规制与高污染行业的绿色增长率之间存在“U”型关系。但这种关系在低污染行业中并不显著存在。
三、研究设计
考虑到变量的测量以及数据的完整性，本文选取了我国2008-2015年制造业行业的面板数据进行分析。数据分别来源于《中国统计年鉴》、《中国工业统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》以及《中国科技统计年鉴》等。
本文的主要回归模型如下所示：
其中i是制造业部门，t是年份，gtfp是制造业的绿色增长率，er表示环境规制强度。参考Li和Wu(2017)、Zhang等(2018)的研究。本文选取外商直接投资(fdi)、人均资本存量(pck)、产业集聚(agg)和能源结构(ens)作为控制变量。另外，为了消除解释变量的异方差性，对环境规制变量(er)进行了对数化处理。
绿色增长率是本文的被解释变量，采用Malmquist-Luenberger指数模型并运用MATLAB进行测算。同时为消除内生性问题带来的估计偏差，文中采用了系统GMM方法进行模型估计。该方法可用于控制模型变量之间可能存在的内生性和异方差问题(Jin等，2019年)。
四、实证结果分析
1.描述性分析
图 1
图1展示了制造业的总体ML指数分布趋势。根据分解结果可以看出，技术进步是推动增长的主要因素。具体行业中，烟草制造业(M4)的指数值最高，其次是“环境友好型”行业，如药品制造业(M10)和测量仪器业(M21)。从投入产出的角度来看，这些部门的特点是投入低且非期望产出少。在指数值最低的三个行业部门中，主要是污染物排放较严重的行业。例如，排放大量工业废水的纺织品制造行业(M5)、产生高废气排放的石油加工、焦化和核燃料加工行业(M8)以及产生大量工业固体废物的非金属矿物行业(M12)。
图 2
图2的散点图直观地反映了环境规制强度与制造业绿色增长率之间的关系，其中，图中横轴表示2008年至2015年间的环境规制强度，纵轴表示了制造业的绿色增长率(gtfp)。由散点图的分布可以看出，两者大致存在“U”形关系。
2. 回归结果分析
表1：回归结果
表1中的(1)-(4)，作者分别采用了固定效应、双向固定效应、随机效应和FGLS进行估计，模型(5)-(7)显示了基于系统GMM方法的估计结果。经过模型设定的一系列检验，作者以系统GMM的估计结果讨论了实证检验的结果。从模型(5)来看，lner系数为负，而二次项为正，并且都通过了显著性检验。证明了环境规制与制造业绿色增长之间存在的“U”型关系。根据估计系数，当环境规制强度为4.6时，曲线达到最小值。另外，根据模型(6)和模型(7)的回归结果来看，环境规制对技术进步的影响呈“U”形关系，而对于技术效率指数，则呈倒“U”形关系。
3.进一步分析
作者在文中继续讨论了环境规制对不同能耗行业的影响。结果显示，环境规制对高耗能产业具有显著的“U”型影响。结果与假设2保持了一致。并且曲线的最低值对应的环境规制强度是4.1。而七个高耗能行业对应的环境监管强度中，有六个行业的相应数量超过4.1。表明环境规制对这些行业的绿色增长贡献更大。另外，环境规制对中低能耗产业的影响并不显著，同样与假设保持一致。
最后，文章进一步讨论了环境规制对不同污染排放强度的行业的影响。回归结果显示环境规制对中高污染行业具有显著的“U”型曲线效应。并且根据数值计算，当曲线达到最小值时，对于高污染和中等污染行业，对应的环境规制数值分别为3.92和4.54。而七个高污染行业中，多数行业的环境规制数值均超过3.92，表明环境规制对高污染行业的绿色增长具有正向影响。相比之下，七个中污染行业的环境监管强度未超过4.54，表明环境规制对这些行业绿色增长的影响仍然是负面的。可能原因是中污染行业还不是环境政策所重点监管的对象。
五、结论与启示
本文通过采用M-L指数模型测算了我国制造业部门的绿色增长率，并构建计量经济学模型实证分析了环境规制对绿色增长率的影响。研究发现：(1)环境规制对制造业绿色增长率的影响呈现出“U”型关系。通过对于曲线的数值计算，作者进一步发现，整体而言，环境规制对制造业的促进作用尚未显现。(2)通过将绿色增长效率进一步分解为技术效率和技术进步指数后，文章进一步发现环境规制政策分别与技术效率和技术进步指数呈倒“U”型和“U”型关系。(3)异质性研究表明，“U”型关系曲线只显著存在于高能耗产业和高、中污染行业中。并且数值计算显示，针对高耗能、高污染行业的环境监管力度已超过阈值(“U”形曲线的最低点)，即环境规制政策有力促进了这些行业的绿色转型。
基于本文的研究结论，作者认为：(1)政府应继续提高在促进制造业绿色发展方面的指导作用。依法实施环境监管政策，加大环境治理资金投入和补贴力度，制定技术创新补偿机制，推动绿色技术创新，实现绿色增长。(2)强化制造业企业在节能减排中的主导地位。提高企业社会责任意识，积极配合政府的环境保护政策。激励企业提高技术创新水平。通过促进清洁生产过程和资源回收效率，以实现更高的污染排放达标率。(3)对于不同的制造业部门，政府应制定不同的环境政策，不能采取“一刀切”的做法。对于高能耗和高污染行业，政府应制定严格的奖惩措施，督促企业提高环境信息披露的透明度。而对于低能耗、低污染行业，政府则可以实施相对宽松的环境监管政策。
文献分析：
王文翰 中央财经大学博士研究生
指导老师：
王 遥 中央财经大学绿色金融国际研究院院长
原标题：文献分析 | 环境规制对中国制造业绿色增长率的影响——基于Malmquist-Luenberger指数和系统GMM模型的分析
