环境规制、要素投入结构与工业行业转型升级，本文主要内容关键词为：要素论文,规制论文,结构论文,环境论文,工业论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言 改革开放以来，中国工业创造了巨大的经济红利，工业增加值年均增长率高达11.5％。然而在工业规模快速扩张过程中，粗放式发展模式并未得到根本转变，高能耗、高污染现象突出，环境污染给中国带来的经济损失约占GDP的8％—15％(韩超和胡浩然，2015)，经济的可持续增长受到严重威胁。现实的环境问题已经不允许中国等待环境库兹涅兹曲线中未知拐点的出现，需要通过适当干预来实现绿色增长模式。环境规制是政府解决环境问题“市场失灵”的手段，也是实现工业结构调整的重要措施。但是，我国经济的二元特征决定了环境规制政策不能采用一刀切的方式，企业间和行业间的资源禀赋、要素投入结构差距依然较大，而要素投入结构决定了在不同行业间环境规制应对机制的巨大差异。原毅军和谢荣辉(2014)认为环境规制强度的提高，对产业群体是一种强制性“精洗”，发挥优胜劣汰作用，最终驱动产业结构调整。因此，充分考虑中国经济的二元特征，准确回答环境规制能否实现工业行业转型升级，探讨其面临的现实问题，可以为中国在“新常态”下制定差异化的环境政策提供依据。 传统观点认为环境规制会提升环境友好型技术水平，但不能抵消全要素生产率的损失。Ricci(2007)研究发现环境规制有助于提升环境友好型技术水平，Popp & Newell(2012)指出环境规制带来的环境友好型技术进步并不能抵消全要素生产率的损失。部分学者的研究驳斥了这一观点，如Jaffe & Palmer(1997)、Hamamoto(2006)等发现部分行业的环境规制有助于促进整体研发水平。李眺(2013)等从服务业与工业比重变化的角度研究环境规制对产业结构转型的影响，但环境规制大多是通过影响工业生产活动来实现工业行业转型升级。对于工业行业，学者们多关心环境规制对技术创新的激励效应(Porter，1991；Porter & Van，1995)，如Greenstone(2002)等认为环境规制会降低污染密集行业的全要素生产率水平，张成等(2011)对1998-2007年中国30个省份的工业部门进行实证检验，发现环境规制强度对技术进步率的影响存在区域差异，长期来看能实现环境规制和经济发展的双赢。 近年来，学术界开始关注行业异质性对环境规制与技术创新间关系的影响，但结论并不统一。如张红凤等(2009)指出环境规制与污染密集型产业的发展存在冲突，只有严格的环境规制才能抑制污染密集型产业的发展，实现产业结构调整。李玲和陶锋(2012)发现重度污染产业的环境规制可以促进绿色全要素生产率的提高，中度污染产业和轻度污染产业的环境规制与绿色全要素生产率、技术创新和技术效率的关系均呈现U型。造成结论差异的根源在于现有文献对异质性行业中环境规制政策的作用机理研究不足。Aghion et al.(2013)、Suphi(2015)等从公司治理、产权结构和委托代理等角度解释环境规制在异质性行业中的差异化效应，但这些视角并不能很好地解释不同工业行业在面对环境规制时的差异化行为机制。 要素投入结构差异是异质性工业行业的固有属性，但现有研究多忽略了工业行业的技术调整行为与要素投入结构之间的关系。一般而言，固定资产投资比重越高的行业环境技术调整成本越高。因此，要素投入结构将直接决定工业行业环境技术的调整意愿和对环境规制的容忍程度①。环境规制对工业行业转型升级的影响取决于环境规制对污染密集行业和清洁行业的经济产出影响的相对大小，而工业行业的经济产出是由要素投入结构差异引发的环境规制经济效应②的差异决定，即资源配置扭曲效应与技术效应的相对大小。因此，分析环境规制对工业行业转型升级的影响就必须厘清由要素投入结构差异引发的环境规制扭曲性与外部性间的相互博弈。基于此，本文构建理论模型分析在异质性行业中环境规制经济效应的差异，深入研究环境规制对工业行业转型升级的影响机理，并结合中国工业行业的省际面板数据对这一影响机理进行实证检验，继而提出相应的政策建议。 二、环境规制对工业行业转型升级的影响机理分析 本文将命令控制型环境规制和市场激励型环境规制综合考虑，用环境规制强度指标来表示。环境规制强度上升对工业行业经营活动的影响体现在两方面：一是改变工业行业的环境技术调整意愿；二是提高环境税率，加重对工业污染排放的惩罚。在理论模型设定中，假设环境技术由环境技术调整意愿和环境技术研发投入共同决定，污染密集行业和清洁行业可以增加环境技术研发投入来提升环境技术水平，但两类行业在面对环境规制时的环境技术调整意愿有所差别。本文依据行业间要素投入结构的差异来刻画异质性行业在面对环境规制时环境技术调整意愿的差异，参考Porter & Van(1995)、张成等(2011)的研究，假定污染密集行业和清洁行业的环境技术调整意愿与环境规制间均呈现U型特征，但清洁行业环境技术调整意愿最低时对应的环境规制强度要低于污染密集行业。这是因为要素投入结构中固定资产投资比重越高的行业环境技术调整成本越高，环境技术调整意愿U型曲线拐点处对应的环境规制强度也越高。下面，本文将基于动态一般均衡模型分析环境规制对工业行业转型升级的影响机理。 (一)污染密集行业的生产行为 在生产过程中污染密集行业需要投入资本、劳动和环境资源，在消耗环境资源的同时会排放污染。环境资源包括化石能源，也包括土地、水和空气等自然资源，但自然资源不能直接投入生产，需要能源行业的再加工。如前所述，受机器设备重置成本限制，污染密集行业环境技术调整意愿呈现U型特征。因此，污染密集行业的生产函数表示如下：
污染密集行业的污染排放方程表示如下：
其中，
表示环境技术水平越高，在相同环境资源条件下行业的污染排放量越低；
表示环境资源使用越多，在相同环境技术条件下行业的污染排放量越高。 政府通常对污染排放征收环境税，当环境规制强度高时，企业所需承担的税收成本也越高。污染密集行业需对增加环境资源使用带来的税费成本增量与减少环境资源使用带来的税费成本减量进行权衡。同时，为激发环境规制的技术效应，政府会补贴环境技术的研发投入。因此，污染密集行业的利润函数表示如下：
其中，
表示政府对污染排放征收的环境税率与环境规制强度正相关，即环境规制强度越高，企业所需承担的环境税收成本也越高。 (二)清洁行业的生产行为 在生产过程中清洁行业需要资本、劳动和环境资源投入，在消耗环境资源的同时排放污染，其环境技术调整意愿也呈现U型特征。但由于清洁行业的综合技术研发能力较强且机器设备重置成本较低，故清洁行业的环境技术调整意愿u型曲线拐点处对应的环境规制强度要低于污染密集行业。为激发环境规制的技术效应，政府会补贴环境技术研发投入。因此，清洁行业的生产函数表示如下：
清洁行业可通过提高环境技术水平来降低污染排放，也可通过降低环境资源使用来降低污染排放，故其污染排放方程为：
(三)能源行业的生产行为 能源行业通过资本和劳动的投入将自然资源再加工成工业行业所需的环境资源(如化石原料的开采、水资源的供应和煤炭开采等)，并通过市场机制向工业行业提供。因此，能源行业的生产函数表示如下：
(四)公众的消费选择行为 公众通过在消费和储蓄间、消费污染品和清洁品间进行选择，来实现终生效用最大化。公众的目标函数可表示为：
(五)政府预算约束方程 为激发企业对环境技术的研发，假定政府将全部环境税收用于补贴工业行业的环境技术研发投入。因此，政府预算约束方程为：
需特别指出的是，本文选取的工业行业转型升级变量可表示为：
(六)模型求解 结合上述一阶条件、资本形成方程、政府预算约束方程和市场出清条件，可对理论模型进行求解。③由于稳态方程组中各参数与变量间呈现复杂的非线性关系，本文无法求出环境规制对最优产业结构影响的显式解。因此，本文借助Matlab软件通过模拟运算的方法来分析环境规制的资源配置扭曲效应和技术效应的相对大小，以及环境规制对工业行业转型升级的影响机理。 (七)参数校准 1.清洁行业与污染密集行业的划分 工业行业的细分标准参照《中国工业经济统计年鉴》中的行业分类，由于工艺品及其他制造业、废弃资源和废旧材料回收加工业以及其他采矿业部分年份的数据缺失，本文将这3个子行业剔除。由于不同年份的工业行业分类标准有所变化，为保持统计口径一致，本文将塑料制品业与橡胶制品业合并为塑料橡胶制品业。经上述调整后，形成35个工业行业。参考Akbostanci et al.(2007)、陆旸(2009)的研究，本文以各行业污染排放强度的中位数作为划分依据将工业行业划分为清洁行业和污染密集行业。④其中，污染排放强度(EMI)的计算方法如下： 首先计算每个行业单位产值的污染排放，即
，其中
为行业i的主要污染物j的污染排放，
为各行业的工业总产值；然后对各行业的单位产值的污染排放进行标准化处理；最后将上述各种污染排放得分等权重加权平均，即可求得各行业的污染排放强度。 2.环境规制强度计算 目前国内外学者主要从六个角度来度量环境规制(张成等，2011)，考虑到各行业的省际面板数据的可获得性，本文采用其中的两种方法来度量环境规制强度。一是从治污设施运行费用的角度，借鉴沈能(2012)等的做法，选用各工业行业污染治理运行费用占工业产值的比重(ERI1)作为环境规制强度的代理变量，由于《中国环境统计年报》中各工业行业的固体废物治理运行费用数据并未统计，因而污染治理运行总费用包括各行业废水和废气的治理运行费用。二是从污染排放量角度，借鉴王文普(2013)的做法，指标的计算方法是：先计算
处理率(工业
去除量/(工业
排放量+工业
去除量))和废水排放达标率(工业废水达标排放量/工业废水排放量)两个子项，然后通过标准化将其转换成0-1值，最后通过求算术平均计算出合成指标(ERI2)表示环境规制强度。⑤环境变量的数据来自《中国环境统计年报》，工业产值的数据来自《中国工业经济统计年鉴》。 3.生产函数的估算 本文使用我国省际面板数据样本(考虑到西藏数据的缺失，剔除西藏)来估计清洁行业、污染密集行业和能源行业(考虑到能源行业数据较难获取，本文用煤炭开采业来替代能源产业)的生产函数。同时，将污染密集行业和清洁行业的全要素生产率分解得出技术进步变化，并对两类行业的R&D投入进行回归，结果见表1。 4.污染排放函数的估算 考虑到工业三废排放中废水和固废数据存在缺失，本文使用工业二氧化硫排放量作为污染排放的代理变量，将能源消耗量对污染排放量做回归，结果见表2。
5.模型其余参数的设定 由于政府绿色采购、消费者的消费数据难以获得，本文借鉴董直庆等(2014)、Acemoglu et al.(2012)及黄茂兴和林寿富(2013)等文献，对模型的其余参数进行设定，具体如下：
三、环境规制对工业行业转型升级影响的政策模拟 (一)环境规制政策的经济效应分析 如前文所述，环境规制政策的经济效应由资源配置扭曲效应和技术效应构成，但污染密集行业和清洁行业中两种效应相对大小取决于要素投入结构。要素投入结构中固定资产投资比重越高的行业环境技术调整成本越高，行业对环境规制的“容忍水平”越高，通过增加生产要素投入获取经济产出以抵消环境规制成本上升的激励越强，资源配置扭曲效应越强；反之，要素投入结构中固定资产投资比重越低的行业环境技术调整成本越低，行业对环境规制的“容忍水平”越低，工业行业通过增加环境技术研发投入来降低单位产出污染排放量的激励越强，技术效应越强。当环境规制的资源配置扭曲效应强于技术效应时，工业行业的技术水平下降；反之，当环境规制的技术效应强于资源配置扭曲效应时，工业行业的技术水平上升。 图1为环境规制政策的经济效应分析。如图所示，环境规制政策对污染密集行业技术水平的影响呈现J型特征，而环境规制政策对清洁行业技术水平的影响呈现边际影响严格递增的特征，即为J型特征的右半段。对于污染密集行业来说，当环境规制强度较低时，污染密集行业受制于较高的环境技术调整成本，选择增加生产要素投入，挤占环境技术研发投入，带来工业行业技术水平的降低；当环境规制强度进一步上升时，环境税率加速上升，污染密集行业增加要素投入获得的经济产出难以抵消环境规制成本的提高，同时环境技术的研发投入补贴对污染密集行业环境技术研发的激励效应增强，污染密集行业会增加环境技术研发投入提升技术水平，降低单位产出的污染排放，规避环境规制成本的上升。就清洁行业而言，要素投入结构中固定资产投入比重较低(约为污染密集行业的1/4)，环境技术调整成本较低，环境技术调整意愿较强，环境规制强度上升时，清洁行业会增加环境技术的研发投入提升技术水平，降低污染排放，规避环境规制成本的上升。同时，随着环境规制强度的上升，环境技术研发投入的技术激励效应加速增强，环境规制政策对清洁行业技术水平的影响呈现边际影响严格递增的特征，即为J型特征的右半段。
图1 环境规制政策的经济效应分析 (二)环境规制政策对工业行业转型升级的影响分析 环境规制政策对工业行业转型的影响取决于环境规制对两类行业经济产出影响的相对大小。若环境规制政策的实施同时降低两类行业的经济产出，当清洁行业经济产出的减少量低于污染密集行业时，环境规制促进了工业行业转型升级；反之，环境规制抑制了工业行业转型升级。若环境规制政策的实施同时提高两类行业的经济产出，当清洁行业经济产出的增加量高于污染密集行业时，环境规制促进了工业行业转型升级；反之，环境规制抑制了工业行业转型升级。而环境规制对污染密集行业和清洁行业经济产出的影响方向取决于要素投入结构差异导致的环境规制政策经济效应的差异。因此，研究环境规制政策对工业行业转型升级的影响需要分两步，第一步分析环境规制政策对工业行业经济产出的影响方向，第二步分析环境规制对污染密集行业和清洁行业经济产出影响的相对大小。 当环境规制强度提升时，环境税率提高，环境规制成本必然上升。当环境规制成本上升时，短期内环境税的扭曲效应必然导致经济产出的下降，但经济产出的下降量取决于环境规制的资源配置扭曲效应和技术效应的相对大小。长期来看，如果工业行业进行技术创新，其经济产出可能提高。当资源配置扭曲效应强于技术效应时，工业行业技术水平下降，其经济产出必将下降。当技术效应强于资源配置扭曲效应时，工业行业会增加环境技术的研发投入进而提升技术水平，降低污染排放和规避环境规制成本。但在技术效应占优之初，环境技术研发投入的增加是以挤占生产要素投入为代价，经济产出必然下降，直至工业行业技术水平上升带来经济产出的增加量多于环境技术研发投入量时，经济产出得以提升。因此，环境规制对工业行业经济产出的影响也呈现J型特征，但J型底部对应的环境规制强度要高于对技术水平影响的J型曲线底部对应的环境规制强度。 图2给出了环境规制政策对工业行业经济产出的影响。如前所述，就污染密集行业而言，当环境规制强度较低时，环境规制政策的资源配置扭曲效应强于技术效应；当环境规制强度高于J型曲线拐点对应的环境规制强度时，环境规制政策的技术效应强于资源配置扭曲效应。就清洁行业而言，环境规制政策的技术效应始终强于其资源配置扭曲效应。因此，环境规制政策对污染密集行业、清洁行业经济产出的影响均呈现J型特征，且污染密集行业J型曲线底部对应的环境规制强度要高于清洁行业J型曲线底部对应的环境规制强度。
图2 环境规制政策对工业行业经济产出的影响 下面来分析环境规制对污染密集行业和清洁行业的经济产出影响的相对大小。如前文所述，经济产出的下降量取决于环境规制的资源配置扭曲效应和技术效应的相对大小。在资源配置扭曲效应占优时，工业行业经济产出的下降量要低于其不增加生产要素投入时的下降量；在技术效应占优之初，工业行业经济产出的下降量要高于其不增加技术研发投入时的下降量。这是因为环境规制政策应对行为改变了环境税的扭曲效应，资源配置扭曲效应占优时生产要素投入的增加减弱了环境税的扭曲效应，技术效应占优时增加技术研发投入增强了环境税的扭曲效应。因此，在环境规制对工业行业经济产出影响的J型曲线下降阶段，环境规制对污染密集行业的影响以资源配置扭曲效应为主，污染密集行业用生产要素投入的增加来抵消环境规制成本的上升，即通过减少环境技术研发投入来增加生产要素投入，其经济产出的下降量要低于不增加生产要素投入时经济产出的下降量；而清洁行业用环境技术研发投入的增加来规避环境规制成本的上升，即通过减少生产要素投入来增加环境技术研发投入，其经济产出的下降量要高于不增加环境技术研发投入时经济产出的下降量。换言之，在环境规制对工业行业经济产出影响的J型曲线下降阶段，污染密集行业经济产出的下降量低于清洁行业经济产出的下降量，因此，环境规制抑制了工业行业转型升级。 当环境规制强度高于环境规制对清洁行业的经济产出影响的J型曲线底部对应的环境规制强度时，清洁行业的经济产出开始增加，而污染密集行业经济产出仍在减少，此时环境规制会促进工业行业转型升级。在环境规制对两类工业行业的经济产出影响均处于J型曲线上升阶段时，环境规制对工业行业的影响以技术效应为主，污染密集行业和清洁行业会增加环境技术的研发投入提升技术水平以降低环境规制成本。同时，工业行业技术水平提升所带来的经济产出增量要高于环境技术的研发投入增量，生产要素投入增加，经济产出提高。然而，当环境规制强度超过环境规制对污染密集行业的经济产出影响的J型曲线底部对应的环境规制强度时，清洁行业的技术水平在环境规制强度增加过程中已经得到积累，其经济产出的增加量高于污染密集行业的经济产出的增加量，此时环境规制会促进工业行业转型升级。 如图3所示，环境规制对工业行业转型升级的影响呈现J型特征，当环境规制强度较低时，环境规制强度的上升会抑制工业行业转型升级；当环境规制强度超过一定水平后，环境规制会促进工业行业转型升级。需要注意的是，环境规制对工业行业转型升级影响的J型曲线底部对应的环境规制强度介于环境规制对清洁行业和污染行业经济产出影响的J型曲线底部对应的环境规制强度之间。
图3 环境规制政策对工业行业转型升级的影响 综上可知，环境规制政策的经济效应体现在资源配置扭曲效应和技术效应两个方面，受要素投入结构差异影响，两类行业中资源配置扭曲效应和技术效应的相对大小存在差异。就污染密集行业而言，当环境规制强度较低时，环境规制政策的资源配置扭曲效应强于技术效应；当环境规制强度较高时，环境规制政策的技术效应强于资源配置扭曲效应。就清洁行业而言，环境规制政策的技术效应始终强于资源配置扭曲效应。环境规制政策对工业行业转型升级的影响取决于环境规制对污染密集行业和清洁行业经济产出影响的相对大小，不难发现，环境规制政策对工业行业转型升级的影响呈现J型特征。因此，环境规制政策的制定需要以激励技术效应、抑制资源配置扭曲效应为目标，从而实现工业行业转型升级。因此，本文提出环境规制政策对工业行业转型升级影响的2个命题。 命题1：受要素投入结构差异的影响，污染密集行业和清洁行业中资源配置扭曲效应和技术效应的相对大小存在差异。环境规制对污染密集行业技术水平的影响呈现J型特征，而环境规制对清洁行业技术水平的影响呈现边际影响严格递增的特征，即为J型特征的右半段。 命题2：环境规制对工业行业转型升级的影响呈现J型特征，且环境规制对工业行业转型升级影响的J型曲线拐点对应的环境规制强度要同时高于环境规制对清洁行业和污染密集行业技术创新影响的J型曲线拐点对应的环境规制强度。 四、环境规制对工业行业转型升级影响的实证分析 (一)数据来源 本文以我国省际工业行业为研究对象，使用2002-2012年间我国30个省市区的面板数据(考虑到西藏数据的缺失，剔除了西藏)进行实证分析，样本量为330。样本数据来源于《中国科技统计年鉴》、《中国环境统计年报》、《中国工业经济统计年鉴》、《中国统计年鉴》(2003-2013)、《新中国60年统计资料汇编》、Wind资讯和中经网统计数据库。 (二)变量计算与说明 1.工业行业结构。本文采用清洁行业总产值与污染密集行业总产值之比来度量。 2.环境规制强度。如前文所述，参考沈能(2012)等的研究，选用各行业污染治理运行费用占工业产值的比重(ERI1)作为环境规制强度的代理变量，并采用王文普(2013)的做法构建污染排放强度指标(ERI2)对实证结果进行稳健性分析，变量说明见参数校准部分。 3.污染密集行业和清洁行业的全要素生产率。本文将分别使用清洁行业和污染密集行业的投入产出数据来计算各产业的全要素生产率，计算公式由参数校准部分的估算结果导出，计算方法如下： 污染密集行业的全要素生产率为：
4.控制变量。财政支出占比，用财政支出占GDP的比重表示；所有制结构，用国有及国有控股企业总产值和规模以上企业工业总产值的比重来表示；城市化率，用城镇人口占总人口的比重表示；外贸依存度，用进出口总额占GDP比重表示。 (三)计量经济模型设定 1.经济效应分析 本文构建面板数据模型来检验环境规制的经济效应，污染密集行业和清洁行业的全要素生产率为被解释变量，环境规制强度为解释变量。为了考察环境规制对工业行业技术水平影响的非线性特征，将环境规制强度的平方项纳入模型。在考虑其他控制变量的基础上，本文设定的实证模型为：
2.环境规制对工业行业转型升级的影响 本文构建面板数据模型检验环境规制强度对中国工业行业转型升级的影响。工业行业结构为被解释变量，环境规制强度为解释变量。为了考察环境规制对工业行业转型升级影响的非线性特征，将环境规制强度的平方项纳入模型。在考虑其他控制变量的基础上，本文设定的实证模型为：
(四)实证结果及分析 在计量模型中，区分内生变量和外生变量是实证分析的关键。在各解释变量中，环境规制强度是用各行业污染治理运行费用占工业产值的比重来衡量的，而各行业污染治理运行费用与全要素生产率及产业结构间可能存在双向因果关系，即环境规制强度属于内生变量，如果采用一般的面板数据模型回归，所得到的回归结果可能是有偏的。因此，本文参考白重恩等(2008，2009)的方法，采用Arellano & Bover(1995)提出的系统广义矩法(System GMM)对上述模型进行估计，用解释变量的滞后项作为工具变量来解决模型中存在的内生性问题。在实证分析中，系统GMM方法估计需要通过两个检验：一是Arellano-Bond提出的对差分方程随机扰动项进行的二阶序列相关检验；二是对工具变量的有效性进行Hansen过度识别约束检验。此外，鉴于中国各区域工业行业发展的差异性特征，本节将分别对全国、东部地区、中部地区和西部地区⑥的面板数据进行实证分析，以期研究环境规制政策对工业行业转型升级影响的区域差异。 1.经济效应分析 本文采用系统GMM方法对式(19)和式(20)进行估计，结果见表3和表4。二阶序列相关检验结果表明所有区域至少在5％的显著性水平下，AR(1)显著而AR(2)不显著，或AR(1)和AR(2)均不显著，说明模型至多存在一阶自相关、但不存在二阶自相关，系统GMM方法是适用的。Sargan检验和Hansen检验结果表明，模型的总体矩条件成立，工具变量的选择整体上也是有效的。 如表3和表4所示，无论是污染密集行业还是清洁行业，至少在5％显著性水平下，全国、东部地区、中部地区和西部地区环境规制强度的系数显著为负，环境规制强度二次项的系数显著为正。这表明环境规制政策对技术水平的影响呈现J型特征，即在环境规制强度较低时，环境规制政策会抑制技术创新；在环境规制强度较高时，环境规制政策会促进技术创新。这是因为，当环境规制强度较低时，企业往往从短期利润考虑，挤占技术研发投入进行污染治理或增加生产要素投资，继而降低企业短期技术水平；当环境规制强度较高时，企业被动治理污染的长期成本过高且效果较差，只能通过提高环境技术创新投入来降低单位产出的污染成本。同时，随着环境规制强度的提高，受规制行业的企业数量在减少，市场集中度提高，剩余企业的市场竞争力较强，重视技术创新，技术水平加速提升，因此，当环境规制强度超过拐点后，技术水平的提升呈现边际影响递增的形态。
对于污染密集行业而言，全国样本下环境规制政策对技术创新影响的J型曲线拐点处对应的环境规制强度为0.5760，而东部、中部和西部地区环境规制政策对技术创新影响的J型曲线拐点处对应的环境规制强度依次为0.3549、0.8734和0.8961。对于清洁行业而言，全国样本下环境规制政策对技术创新影响的J型曲线拐点处对应的环境规制强度为0.4999，而东部、中部和西部地区环境规制政策对技术创新影响的J型曲线拐点处对应的环境规制强度依次为0.2149、0.5116和0.4546。这同样表明不同区域污染密集行业和清洁行业对环境规制强度的“容忍水平”不同，以清洁行业为例，东部地区的“容忍水平”最低，中、西部地区的“容忍水平”较高。造成这一现象的原因在于不同区域处于不同的发展阶段，产业结构差异较大，中、西部地区多处于工业化初、中期，对经济发展需求远远强于环境治理，因而对环境规制的“容忍水平”较高。然而，东部地区多处于工业化后期，环境治理的需求更强，对环境规制的“容忍水平”较低。 此外，清洁行业环境规制对技术创新影响的J型曲线拐点处对应的环境规制强度水平远低于污染密集行业，这是由两类行业的要素投入结构差异所致。数据显示，全国、东部、中部和西部地区的污染密集行业的固定资产投资均值约为清洁行业的2.5倍，这表明污染密集行业的技术调整成本较高，资源配置扭曲效应更强，对环境规制的“容忍水平”较高，而清洁行业的技术调整成本低，技术效应更强，能够及时的提高技术水平。以上结论验证了本文提出的命题1。 2.环境规制对工业行业转型升级的影响分析 本文使用系统GMM方法对式(21)进行估计，估计结果见表5。二阶序列相关检验结果表明所有区域至少在5％的显著性水平下，AR(1)显著而AR(2)不显著，或AR(1)和AR(2)均不显著，说明模型至多存在一阶自相关、不存在二阶自相关，系统GMM方法是适用的。Sargan检验和Hansen检验结果表明，模型的总体矩条件成立，工具变量的选择整体上也是有效的。 如表5所示，全国、东部、中部和西部地区的环境规制强度变量的系数至少在5％水平下显著为负，环境规制强度二次项的系数至少在5％水平下显著为正，这表明环境规制政策对工业行业转型升级的影响呈现J型特征。同时，全国、东部、中部和西部区域J型曲线拐点对应的环境规制强度依次为0.6524、0.3117、0.7642和0.9410，这表明环境规制对工业行业转型升级的影响存在较为明显的区域差异。
从现实数据来看，东部地区清洁行业产值占污染密集行业产值比重的平均值为1.0232，中部地区为0.6411，西部地区为0.5710，全国平均值为0.7159。这表明，经过改革开放30多年的经济发展，东部地区已经实现了工业行业的产业精洗，清洁行业所占比重已超过污染密集行业，环境规制的外部性已占主导地位，对环境规制的“容忍水平”较低。但中部地区和西部地区的污染密集行业所占比重依然较大，污染密集行业(如钢铁、采矿、煤炭、石油等行业)的治污成本很高，治污技术水平的调整成本较高，其对环境规制的“容忍水平”也较高。因此，东部地区环境规制对工业行业转型升级的J型曲线拐点对应的环境规制强度要低于中、西部地区。 此外，东部地区的环境规制强度已超过J型曲线拐点对应的水平，环境规制强度的提升会促进工业行业转型升级；但中、西部区域绝大多数省份的环境规制强度仍低于J型曲线拐点对应的水平，环境规制强度的提升会抑制工业行业转型升级。目前，东部地区已经处于J型曲线的右半段，而中部、西部地区仍处于J型曲线的左半段，但已接近拐点。以上结论验证了本文提出的命题2。 (五)稳健性检验 为验证上述回归结果的稳健性，本文选用环境规制强度的代理变量2(ERl2)作为解释变量，采用系统GMM方法对式(19)、式(20)和式(21)进行估计，将结果⑦与表3、表4和表5进行对比后发现，无论是环境规制的经济效应还是环境规制对工业行业转型的影响，环境规制强度2(ERI2)和环境规制强度1(ERI1)的估计结果基本一致。因此，本文的理论推理和实证结论都是稳健的。 五、研究结论与政策建议 本文首先构建了考虑行业异质性的环境规制对工业行业转型升级影响的理论模型，通过数值模拟发现，污染密集行业和清洁行业的环境规制对技术水平的影响均呈现J型特征，其原因在于环境规制的资源配置扭曲效应与技术效应的相互博弈。同时，环境规制对工业行业转型升级的影响取决于其对污染密集行业和清洁行业的经济产出影响的相对大小，结合环境规制的资源配置扭曲效应和技术效应相互博弈的结果，本文发现环境规制对工业行业转型升级的影响呈现J型特征。其次，本文以我国省际工业行业为研究对象，使用2002-2012年我国30个省市(西藏除外)的工业行业面板数据，分别实证检验了全国、三大区域环境规制的经济效应，以及环境规制对工业行业转型升级的影响。实证分析结果显示，污染密集行业和清洁行业的环境规制对技术水平和工业行业转型升级的影响均呈现J型特征，且具有明显的区域差异。 根据本文研究结果，提出以下政策建议：一是实施差异化的区域性环境规制政策。根据本文的研究结论，东部地区已经处于“J”型曲线的右侧，而中部和西部地区尚处在“J”型曲线的左侧。因此，中部和西部地区的环境规制强度应进一步加强，多采取命令型的环境规制政策以约束工业行业的生产行为，加大对地方政府的财政转移支付力度。东部地区应重点采用市场激励型环境规制政策，通过排污费、排污许可证交易等市场机制发挥环境规制的外部性效应，并加强对工业行业的专项技术补贴力度，激发环境规制的技术效应，促进工业行业转型升级。此外，我国很多“一刀切”的环境政策未能合理地反映不同地区的环境治理需求，需尽早转变。二是改善投融资机制，弱化资源配置扭曲效应，激发技术效应。技术效应有助于促进工业行业转型升级，但受其融资环境的制约。清洁行业的固定资产比重低，不利于清洁行业融资，可用于环境技术研发投入的资金不足，难以形成技术效应。因此，建议政府改善投融资机制，拓宽清洁行业的融资渠道，加快环境金融改革的进程，引入PPP模式，吸引更多的民间资本进入清洁行业，激发技术效应，促进工业行业转型升级。三是选择不同行业环境治理的合适时机。考虑到异质性行业的要素投入结构差异，建议政府有针对性的选择环境治理的合适时机，使用不同规制手段的优化组合影响企业环境治理行为。例如，对污染密集行业来说，政府应倾向于预防控制，通过设立恰当的环境准入标准来引导污染行业的环境治理行为，实现源头治理；而对清洁行业来说，政府应倾向于事中控制，通过命令控制型环境规制与市场激励型环境规制的有效结合引导清洁行业进行环境治理，提升环境规制的有效性。 注释： ①此处容忍程度是指工业行业愿意不改变其环境技术水平，接受环境税惩罚所对应的环境规制强度的最高水平。 ②环境规制的经济效应由资源配置扭曲效应和技术效应构成，资源配置扭曲效应是指工业行业通过增加生产要素投入获取经济产出以抵消环境规制成本的上升，最终引发污染排放增加的效应；技术效应是指工业行业通过环境技术研发投入的增加来降低单位产出的污染排放量以规避环境规制成本的提升，最终引发污染排放减少的效应。 ③考虑到篇幅限制，本文在正文中省略了模型求解过程，如有兴趣，请向作者索取。 ④清洁行业共17个，包括电气机械及器材制造业，文教体育用品制造业，印刷业和记录媒介的复制，通信设备、计算机及其他电子设备制造业，家具制造业，纺织服装、鞋、帽制造业，通用设备制造业，烟草制品业，交通运输设备制造业，仪器仪表及文化、办公用机械制造业，专用设备制造业，金属制品业，皮革、毛皮、羽毛(绒)及其制品业，石油和天然气开采业，木材加工及木、竹、藤、棕、草制品业，橡胶塑料制品业，医药制造业；污染密集行业共18个，包括食品制造业，农副食品加工业，纺织业，燃气生产和供应业，饮料制造业，石油加工、炼焦及核燃料加工业，水的生产和供应业，有色金属冶炼及压延加工业，化学原料及化学制品制造业，化学纤维制造业，非金属矿采选业，黑色金属冶炼及压延加工业，煤炭开采和洗选业，非金属矿物制造业，造纸及纸制品业，电力、热力的生产和供应业，黑色金属矿采选业，有色金属矿采选业。 ⑤由于多数行业的工业固体废物排放量数据缺失，本文只考虑工业废水和二氧化硫的排放量。 ⑥参照《中国科技统计年鉴》分组方式，本文将30个省市区分成东部、中部和西部三个组，东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南11个省市区，中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北和湖南8个省市区，西部地区包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆11个省市区。 ⑦考虑到篇幅限制，本文在正文中未给出稳健性检验的估计结果，如有兴趣，请向作者索取。
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