中国工业环境规制强度的行业差异及收敛性研究

李小平+李小克

摘要 针对不同行业环境规制强度的差异性，本文运用收敛理论研究了行业环境规制强度的敛散性。传统上利用单位成本或产出的污染治理费用表示的行业环境规制强度可能存在有偏性，本文基于单位污染排放的污染治理费用测算行业环境规制强度，利用Theil指数和收敛检验模型，分析了2001—2015年中国35个工业行业环境规制强度差异、收敛性质及收敛机制。研究发现：①一些行业的环境规制强度与其污染强度未表现出相应的强关联性。②中国工业行业环境规制强度差异呈现“M”型变化趋势，污染行业与清洁行业之间的环境规制强度差异呈现先发散后收敛的倒“U”型趋势。③泰尔指数及其分解还表明，污染行业内部的子行业间环境规制强度差异很大，且是造成工业行业环境规制强度差异的最主要来源。④工业行业环境规制强度存在较长时段的σ收敛和较短时长的俱乐部收敛的同时，还存在绝对β收敛和条件β收敛，即低规制行业向高规制行业看齐，不同行业环境规制强度向各自的稳态水平靠近，此外，污染行业环境规制强度收敛速度慢于清洁行业。⑤企业规模成长和市場化水平提升有利于促进企业提高环境规制水平。⑥对收敛机制的进一步研究表明，出口学习效应和进口技术溢出对行业环境规制强度变化的提升效应随着环境规制强度的提高而扩大，即两者对行业环境规制强度变化具有提升效应，但无促进其收敛的作用。扩大企业规模、提升市场化和对外开放水平，有利于提升企业应对环境规制的能力，并为下一阶段实施更为合理有效的环境规制政策提供支撑。

关键词 行业环境规制强度；泰尔指数；σ收敛；β收敛

中图分类号 F062.1文献标识码 A文章编号 1002-2104（2017）10-0001-09DOI：10.12062/cpre.20170507

“波特假说”和“污染避难所假说”提出以来，学术界着重关注环境规制政策和标准引致的经济社会效应，包括技术进步效应[1-2]、全要素生产率效应[3-4]、贸易效应[5-7]、产业结构效应[8]、就业效应[9]，从各角度检验环境规制产生的正负影响及其机制。但随着我国向工业化中后期阶段深入推进，工业企业排污现象有所加剧、控污治污形势依然严峻，作为应对控制污染物排放的重要工具，环境规制的重要性更加凸显。然而，环境规制强度与公众对于污染减排效果的主观感受还存在差距。中国工业发展的资源禀赋、技术水平、能源利用效率等有很大的行业不平衡性，各行业污染物排放水平也存在较大差异，所实施的环境规制强度必然表现出一定的差异性。然而，迄今为止现有文献对行业环境规制强度收敛性质的分析严重不足。鉴于此，本文对中国工业行业环境规制强度的差异性、收敛性进行定量研究，对驱动环境规制强度收敛的机制进行检验，对现有文献进行了有益补充，也有利于科学研判工业行业环境规制强度演进规律，出台针对性的环境政策，提升环境质量。

1 文献综述

现有文献在研究环境规制政策及其指标变化时，主要沿着两条逻辑展开，一条是研究环境规制约束对象的敛散性，包括对碳排放、污染物排放的收敛问题展开研究；另一条是全球化背景下分析环境规制政策变化的趋同性问题，并解释环境规制行为的相似性。

最近的研究将收敛理论应用到环境领域，开始对环境规制政策所约束的碳排放和污染排放的敛散性问题进行研究。Strazicich和List[10]首次利用收敛理论研究了碳排放收敛问题，Ezcurra[11]研究了87个国家1996—1999年的碳排放数据发现，多数国家的人均碳排放存在收敛，并从人均收入、贸易开放度等解释了碳排放水平差异。随后Yavuz 和Yilanci[12]利用G7国家1996—2005年的面板数据发现人均碳排放存在条件收敛。在碳排放收敛基础上[13]，对污染物排放强度的敛散性也进行了研究。Massimiliano等[14]对1999—2006年意大利103个省份固体废弃物填埋数据分析发现，南部省份缩小了与北部省份在垃圾填埋方面的差距，产生了地区间的收敛。Gouldson等[15]研究了8个OECD国家和15个欧盟国家的石油炼油厂苯排放量数据发现，污染排放水平在不同国家间表现出了显著的收敛，但不同国家污染排放水平差异显著。具体到中国情境下，孙耀华和仲伟周[16]发现中国省际碳排放强度存在显著的空间相关性且呈现“俱乐部”收敛和条件β收敛特征。张可[17]利用中国2002—2012 年285个地级及以上城市的数据表明，污染排放增长存在绝对收敛。刘亦文等[18]的研究表明中国各地区污染物排放强度差异显著，各地区污染强度不存在绝对趋同，但均表现出条件收敛。一个自然而然的问题是对碳排放、污染排放施加约束的环境规制政策的特征，如其水平或强度是否也同时表现出相应的敛散性？

环境规制政策是一国或地区在经济社会领域采取与环境保护和污染治理有关的法律、法规、政策和制度的反映，因而成为观测环境规制强度变化的风向标。因此，最近有关环境规制收敛的研究转向环境规制政策本身，且研究主要集中于分析国家层面环境规制政策的趋同性。Rybolt[19]基于单边规制的经济影响和污染排放的影响，探讨了美国和加拿大在船舶污染排放方面管理上环境规制趋同的可能性。Holzinger等[20]对24个工业化国家1970—2000年环境政策收敛性的研究发现，观察期间内不同国家的环境政策变得更为严格，而且强制性和贸易相关的政策要比自愿性和非贸易相关的政策收敛程度更为明显。Jonas和Steffen[21]对欧盟和美国的环境政策的分析表明，在气候变化情况下，两者采取的环境政策在价格和数量工具的选择上逐渐趋同。随着时间的推移，各国环保政策逐渐趋同，可能在更高的水平上收敛，也可能因环境规制政策竞争引发“逐底效应”，从而收敛于较低水平。这是因为低规制国家执行有效而严格的环境规制政策的意愿和能力不同，普遍存在执行不足的现象[22]；有证据表明低规制国家的环境规制政策很难落到实处[23]，因此其环境规制政策可能收敛于低水平。endprint

最近一些学者还注意到在环境规制非完全执行的传染性情况下[24]，地区环境规制强度也会一定的趋同性特征，Zhang等[25]针对我国地区层面工业环境规制强度的收敛研究发现，东中西地区环境规制强度存在着典型的俱乐部收敛特征。如果不同地区均对一些产业实施相似的环境规制政策，那么不同行业的环境规制强度也将表现出相应的敛散性。事实上，一些产业实施优先发展战略和重点突破，一定程度上掩盖其实际环境规制强度的脆弱性，而一些落后产业受制于经济增长考虑和就业利益的惯性驱使，不同行业的环境规制政策执行的严格程度必然不尽相同。不同行业的环境规制强度的差异是否继续扩大，产生了发散还是仍处于收敛状态，值得进一步研究。

总体而言，现有文献对国家和区域层面环境规制政策及其指标的趋同性研究比较丰富，对于行业环境规制强度的趋同性研究相当匮乏。由于一国或地区在经济领域的环境规制政策最终要落实到不同的产业中，行业环境规制强度的敛散性研究显得十分必要。本研究采用了以单位污染排放为基准的方法测度行业环境规制强度，采用更为灵活的收敛检验模型，对环境规制强度变量可能存在的内生性进行控制，根据σ收敛、俱乐部收敛、绝对β收敛、条件β收敛的完整类型进行研究。以2001—2015年中国工业35个分行业为研究样本，利用Theil指数及其分解技术，研究加入WTO以来中国工业行业环境规制强度的差异及其变动特征，并对是否存在σ收敛、β收敛及收敛的影响机制进行分析。

2 研究方法

2.1 行业环境规制强度的测算

与国家或地区层面环境规制强度的测算相比，行业环境规制强度受限于数据质量和响应主体行为的复杂性，衡量起来尤其困难。由于行业环境规制强度大小依赖于经济主体对政府环境规制政策的响应行为和效果，因而利用行业治污投资或费用、污染排放量来衡量行业环境规制强度在现有文献中得到了应用，通常以单位产出或成本为基准进行测算。一类是利用污染物减排衡量环境规制强弱[4，26-27]，并使用某一行业单位产值的每种污染物排放与全部行业该污染物单位产值排放水平之比作为该类污染物排放的权重。但2011年后，《中国环境统计年鉴》、《中国环境年鉴》、《中国环境统计年报》均不再报告工业分行业污染物去除量、达标量的相关数据，并不适用于后续的研究。另一类是利用单位成本或产出的污染治理费用表示行业环境规制强度[2-3]，侧重于污染主体为降低污染排放所发生的物质投入，该法虽保证了不同行业间环境规制的可比性，但也因治污费用占比极小，产出和成本的变动使得单位产出或成本的治污费用低估行业环境规制强度。王勇和李建民[28]从理论和实证检验两方面说明基于单位产值的污染设施运行费用会高度低估行业环境规制强度，且导致行业环境规制可能呈现相反的变化趋势。

环境规制的目标在于减排，污染排放量的多少与污染控制与治理投入同向变动。因此，以污染支出衡量行业环境规制程度以污染排放量为基准时，单位污染排放的污染治理投入越多，代表的行业环境规制越强。与单位产值或成本为基础测度的污染治理投入相对指标相比，以单位污染排放的治理投入衡量环境规制强度更加准确[28]。然而，国内很少有以污染排放量为基准衡量环境规制进行的研究，闫文娟等[29]在研究地区环境规制强度时，利用污染治理投资与工业废水排放量之比作为其代理变量，王勇和李建民[28]对环境规制的多维性和可比性进行了深入探讨，并且基于单位污染物的治理投入思想，分别构建了地区环境规制强度和行业环境规制强度，发现多维性和可比性问题会对地区和行业环境规制强度的个体差异和时间趋势产生很大甚至颠覆性的影响。

本文将污染排放、污染支出同时引入到环境规制方程，以单位污染排放的治理支出衡量行业环境规制强度，可表示为：

式（2）中，取t时期h行业j污染物的环境规制强度相对于同期全部行业同类污染物的环境规制强度的相对水平，ERijt/ERjt本身是一个无量纲化的变量，其加总是有意义的，从而得到该行业不同类型污染物的综合环境规制强度，而且不同行业的环境规制强度也能够进行比较。由于年鉴未报告工业分行业固体废物设施运行费用，文中使用分行业废水、废气设施运行费用表示污染治理支出。

2.2 行业环境规制强度收敛测度

按照收敛理论划分办法，本文将环境规制强度差异收敛区分为σ收敛、俱乐部收敛、绝对β收敛和条件β收敛。行业环境规制强度的σ收敛是指随着时间的推移，不同行业环境规制水平的离散程度呈现缩小趋势，即主要关注行业间环境规制强度差异程度大小。测度σ收敛的方法主要有变异系数、基尼系数、洛伦兹曲线等方法。泰尔指数（Theil Index）原是收入分配领域中测度不平等的指标，张成等[30]利用该指数对人均GDP和碳生产率的σ收敛进行了分析。本文应用该指数测度行业环境规制强度差异和σ收敛，其具有3个優势：一是其可分解性能够反映总差异与行业间差异、行业内差异的联系；二是它是一种具有良好性质的无量纲化方法，能有效解决污染物异质性造成的不可相加问题；三是利用泰尔指数还能够考察行业环境规制强度是否存在俱乐部收敛[31]。

2.2.1 行业环境规制强度的泰尔指数构建及其分解

参考文献[31]的思路，污染行业与清洁行业之间环境强度差异的泰尔指数是以每类行业每种污染物排放的治污支出占全部行业该污染物排放的治理支出比例作为权重：

其中，m表示行业类型（污染行业和清洁行业），i∈m，Costmjt、Costjt分别表示m类行业和全部行业j污染物的治理支出；Dsichargemjt、Dsichargejt分别代表第m类行业和全部行业污染物j的排放量；Tmjt表示第m类行业各子行业间的环境规制强度差异，它是以该类行业内各子行业的环境规制强度相对比率为权重表示。因此，t时期工业行业环境规制强度的总差异等于各类行业间的差异TBt与各类行业内差异TIt之和。endprint

2.2.2 行业环境规制强度的β收敛检验模型

行业环境规制强度的绝对β收敛指不考虑其它条件，不同行业环境规制强度增长率与其初始环境规制强度负相关。环境规制强度的条件β收敛是指各行业的稳态水平不同，但随时间的演进，环境规制强度趋向各自的稳态水平。

根据收敛理论的研究方法，本文设置的行业环境规制强度绝对β收敛检验模型为：

式（6）中，T表示时间跨度；giT=1Tln（ERit+T/ERit）表示行业环境规制强度的年均增长率；β1为收敛参数，若β1<0，则行业环境规制强度存在β收敛，否则，则发散。在早期研究中，t和T分别取样本的初始时间和样本时间长度[31]，但由于仅使用样本初期和样本末期的特征，其检验结果依赖于样本始末端的端点选择，此外也不利用研究模型可能存在的内生性问题，因此遵循Barro和SalaiMartin[32]，张成等[30]的研究方法，令T=1，且t表示时间。

对于面板数据条件收敛β检验，通常加入一些反映不同个体或截面特征的控制变量，则有：

式（7）中，控制变量Xit主要有：企业规模（Sca）：从规模经济的角度来看，企业生产规模扩大在污染排放控制和治理过程中具有特定优势，但可能还与行业属性有关。用行业单位企业的实际工业增加值表示企业规模。值得注意的是2008年后，《中国工业经济统计年鉴》（现为《中国工业统计年鉴》）不再报告工业分行业工业增加值，根据“按可比价格计算的规模以上工业企业分行业工业增加值累计增长速度”进行推算，然后再以分行业工业生产者价格指数（换算为2001年的不变价格）进行平减，相关数据根据国家统计局网站的公布整理而成。市场化水平（Pri）：市场化水平提高为企业采购第三方环境服务以促进污染物减排提供了更多选择，推动由污染者治理向污染者付费转变，促进环境污染治理的专业分工，提升污染治理效率，这可能也有利于提高企业应对环境规制的积极性。鉴于数据的可得性，用私营工业企业销售产值占规模以上工业企业销售产值比重表示市场化水平。从理论上看，环境规制政策收敛或趋同在贸易领域中更容易发生，Bechtel和Tosun[22]的分析表明高规制国家与低规制国家在环境条款上达成双边自由贸易协定，则环境规制政策的国别差异将减少。贸易协议旨在改变产品的关税、非关税壁垒、市场准入限制或开放投资，促进商品、服务和资本、技术等要素的流动，贸易协议与进出口贸易高度关联，而企业对环境规制政策的响应也体现在本文构建的环境规制强度指标上，故国际贸易也会影响环境规制强度，在式（7）中还引入出口学习效应（Exp）和进口技术溢出（Imp），其中：出口学习效应用行业出口额占行业工业销售产值的比重表示，进口技术溢出用行业进口额占行业工业总产值的比重表示。中国工业行业产品进出口原始数据来自UN Comtrade统计数据库，参考李小平等[6]的方法，按照国际贸易标准分类（STIC3.0）与《国民经济行业分类》（GB/T4754—2002）工业行业分类进行匹配，最终将235种三位数产品进出口额集结得到两位数行业进出口额。

2.2.3 样本选择与行业划分

本文的研究区间是2001—2015年，期间国民经济行业分类历经3次调整，本文使用最新版的行业名称统一表述。考虑数据的完整性，删除开采辅助活动、其他采矿业、机械和设备修理业、工艺品及其他制造业、废弃资源和废旧材料回收加工业等数据缺失较多的5个行业，将木材及竹材采运业并入农副食品制造业，铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业与汽车制造业合并为交通运输设备制造业，橡胶制品业、塑料制品业合并为橡胶和塑料制品业，经过上述处理，共计35个分行业。

行业划分是一个相对概念，参考童健等[8]的研究，通过对废气、废水和固体废物排放的污染强度进行转换，并以污染强度的中位数将全部行业划分为相对清洁行业和相对污染行业。首先，计算单位工业总产值的每种污染物排放量；其次，使用MaxMin标准化处理方法，并将三种污染物强度的标准化值等权加和平均，从高到底进行排序。

3 结果分析

3.1 中国工业环境规制强度的行业差异与σ收敛结果

首先，根据式（2）的计算方法，本文发现2001—2015年环境规制强度均值排名靠前的行业分别是石油，天然气，电力、热力，金属制造，石油加工，纺织，金属冶炼等污染强度高的行业，还包含电子设备等少数相对清洁行业。排名靠后的行业中，不仅包含木材加工制造，专用设备，橡胶和塑料，交通运输设备等清洁行业，还包括非金属矿采选，农副食品，水的生产和供应，非金属矿物，造纸，煤炭开采等一些污染行业。由此可见，一些污染行业的环境规制强度还比较低，而少数清洁行业的真实环境规制强度较高，而且更为重要的是一些污染强度高（低）的行业，其环境规制强度未表现出相应的强关联性，这也印证了王勇和李建民[28]的理论发现。

为进一步分析行业环境规制强度差异及其贡献来源，根据式（3）—（5）的计算方法，图1报告了2001—2015年中国工业行业环境规制强度的泰尔指数及其分解结果，包含中国35个工业行业、18个污染行业与17个清洁行业各自内部及其两类行业间环境规制强度的总差异。

从图1可以看出，中国工业行业环境规制强度的总差异、污染行业与清洁行业内部的总差异均呈现出“M”型的σ收敛趋势，拐点分别是2002年、2008年和2011年，这可能与2001年加入中国WTO的冲击，2008—2009金融危机的影响，以及2011年工业行业统计标准调整带来的变化有关，而在2002—2008年和2011—2015年保持了较长时期的σ收敛；从行业间差异来看，2001—2007年，污染行业与清洁行业工业行业之间环境规制强度的总差异有所扩大，这种差异在2008年后整体上保持縮小态势，因此行业间环境规制强度差异表现出先发散后收敛的倒“U”型趋势。endprint

从行业内差异来看，18个污染行业内部子行业间环境规制强度变化也表现出“M”型趋势，其σ收敛状态与工业行业的收敛趋势一致。17个清洁行业内部子行业间环境规制强度差异在2001—2010年间持续下降，2011年后呈现线性上升，因此行业内部环境规制强度变化存在先σ收敛而后发散，且收敛时间长度大于发散时间长度。

从差异的贡献率来看，污染行业与清洁行业各自内部的环境规制强度差异占主导地位，2002—2007年行业内差异与行业间差异之间的距离缩小，2008—2011年有所扩大，而后再度缩小。清洁行业内部环境规制强度差异对行业内差异贡献率在10%—30%之间，而污染行业内部环境规制强度差异的贡献率在70%以上，因此污染行业内各子行业环境规制强度具有典型的差异。

此外，由行业内差异和行业间差异的变化趋势还可以得到，2002—2007年在行业内部差异收敛的同时，行业间差异持续扩大，因此不同污染密集度的行业环境规制强度还存在“俱乐部”收敛，而该收敛在其余时间段并不存在。

3.2 行业环境规制强度的β收敛检验结果

Levinson和Taylor[33]的研究表明，环境规制政策及其指标存在内生性问题。一方面，环境规制强度变化会受到行业异质性因素和外部冲击的影响，另一方面行业环境规制强度变化与行业特征、对外贸易可能存在双向因果关系，引致模型的内生性，OLS、固定效应、随机效应估计有偏。

在行业环境规制强度的β收敛检验中，本文使用IV法和GMM法消除模型存在的内生性，选择滞后2阶及以上的lnER作为工具变量。表1和表2的结果均显示，在IV（2SLS）估计中，Anderson LM、CraggDonald Wald F和Sargan统计量均通过了检验，不存在工具变量识别不足、弱工具变量和过度识别问题；在GMM（SYS）估计中，ArellanoBond AR（2）、Sargan统计量也都满足相关检验，扰动项不存在自相关，且工具变量有效。

3.2.1 行业环境规制强度的绝对β收敛检验结果

首先对式（6）根据传统方法进行回归，表1中 F检验和Hausman检验的结果表明，固定效应的估计结果更为可靠，该结果显示工业全行业环境规制强度（lnER）的回归参数均显著为负，这说明全行业环境规制强度存在绝对β收敛，即行业环境规制强度的趋同性现象普遍存在。考虑到模型可能存在的内生性问题，本文同时报告了IV（2SLS）和GMM（SYS）的估计结果，回归参数的符号依然显著为负，这进一步验证了绝对β收敛的结论是稳健的，而且GMM估计下，lnER的参数估计值显著变小，这表明GMM估计的结果更有效率。

进一步地，分行业检验表明污染行业和清洁行业环境规制强度（lnER）的系数均显著为负，即初始环境规制强度高的行业其环境规制强度的增长慢。此外，根据收敛速

度与收敛系数反向变动关系规律，污染行业环境规制强度的系数-0.498大于清洁行业环境规制强度的系数-0.648，即污染行业环境规制强度的绝对β收敛速度较慢，这主要是因为污染密集型行业是环境规制实施的关键行业，其面临的节能减排和治理投入的强度通常相对较

高，而环境规制强度高的行业，其收敛速度小。3.2.2 行业环境规制强度的条件β收敛检验结果

加入行业环境规制强度变化的影响因素后，3种估计方法下行业环境规制强度（lnER）的回归参数都保持着负的显著性（见表2），这表明中国工业环境规制强度存在条件β收敛特征，即不同行业向各自的稳态水平收敛。与条件β收敛的静态模型相比，动态模型中IV法估计的全行业环境规制强度的统计值变大，而GMM的收敛参数变小，这说明GMM依然是最有效率的估计，因此该估计下的收敛速度更可信。

对全行业环境规制强度的条件β收敛检验还发现：①企业规模系数不考虑内生性问题时为正但不显著，而经过IV、GMM对内生性问题处理后显著为正，这表明企業规模成长有助于促进环境规制强度的提升。其可能的解释是企业规制扩大有助于发挥其规模经济优势，不仅有利于提高技术水平，降低单位产出的污染排放，还有利于增加更多的污染治理投入，从而提升了企业应对环境规制政策的效果。②出口学习效应的系数在各模型中显著为正，这表明企业在出口过程中学习国外生产管理经验和相关技术来提高自身生产率的同时，随着与国际接轨程度加深，尤其是在发达国家对进口产品实施更加严格的绿色标准背景下，倒逼企业采用先进技术和工艺，进行清洁生产，减少污染，以应对绿色壁垒，这将提高企业的环保标准，客观上也促使企业减排，增强应对环境规制的能力。③进口技术溢出效应的系数也显著为正，说明进口扩大有利于行业提高引进、学习和吸收能力，借助于国外技术的引进、使用，有利于提高我国企业生产技术水平和污染治理能力，加快节能减排也将应对环境规制的实效。④私营经济比重提高使得市场化水平进一步提高，不仅意味着专业化分工会更加细化，资源配置更加有效率，而且市场竞争也更加激烈，对技术水平低、高耗能、高排放的企业来说是一场优胜劣汰的选择，这也有助于降低整个行业的污染排放，增加技术投入，从而增强了应对环境规制的积极性和效果。⑤滞后一期的环境规制强度增长率显著为正，即环境规制强度变化具有显著的惯性效应。

进一步地，由于不同污染类型的行业环境规制强度不同，不同行业环境规制强度的收敛情况也不完全一致，且不同因素对环境规制强度变化的影响应该存在差异。表2还报告了污染行业和清洁行业的环境规制强度的条件β收敛检验的SYS-GMM估计结果。通过对比研究发现：①无论是污染行业还是清洁行业，行业环境规制强度都存在条件β收敛，但污染行业环境规制强度的条件β收敛速度慢于清洁行业，这与绝对β收敛的速度一致。②企业规模、出口学习效应、进口技术溢出和市场化水平的系数均为正，这与全行业的回归结果符号一致，但清洁行业的企业规模系数显著，而污染行业的出口学习效应不显著，可能的共同原因是除分样本容量变小、自由度损失较多外，也可能与清洁行业通常污染排放强度相对较低，面临的环境规制少有关，因此清洁行业的企业平均规模扩大对环境规制强度提升的作用有限；而污染行业中的金属采矿及其冶炼，非金属制造，电力热力，水的生产和供应，石油加工业等行业产值大，垄断性质强，这些行业对国计民生关系重大，但属于低出口行业，其出口学习效应不足以促进这些行业环境规制强度的提升。endprint

3.3 行业环境规制强度收敛机制的进一步研究

经典收敛理论认为技术是经济增长收敛的机制，技术途径可以通过贸易或投资来实现。Holzinger等[20]的研究认为贸易是驱动国家间环境规制政策趋同的重要因素。那么对外开放是否也是行业环境规制强度收敛的影响机制呢？

针对这一问题，分别加入了出口学习效应（Exp）和进口技术溢出（Imp）与环境规制强度的交互项检验上述机制是否存在。表3报告了工业行业环境规制强度β收敛机制的System-GMM回归结果，（1）—（3）列的检验结果表明，Exp*lnER和ImP*lnER的系数均显著为正，即偏效应系数g/Exp（lmp）>0，这表明进一步说明出口学习效应（Exp）和进口技术溢出（Imp）对行业环境规制强度变化的提升效应随着环境规制强度的提高而扩大，这主要是因为环境规制对技术进步效应的存在，放大了进出口效应对企业应对环境规制的能力提升的作用，此外该结果还意味着两者并无促进环境规制强度收敛的作用。这一结论在不同的模型下均成立。该结论说明在中国工业化进程中，工业行业环境规制水平运动至各自的稳态水平单靠外部的力量是不够的，需要进一步优化环境规制组合工具，提高环境规制的自主性和有效性。

4 结论与启示

近年来，包括对碳排放、污染物排放的敛散性问题得到学术界的关注，对排放施加约束的环境规制的变化是否存在相应的敛散性研究也应运而生，尤其是在全球化背景下，学者们开始注意到国家间环境规制政策变化的趋同性。行业环境规制强度是一国环境政策在产业领域的映射，不同行业间的环境规制强度必定存在差異性，针对这种差异性，本文运用收敛理论研究了行业环境规制强度的敛散性问题。本研究利用单位污染排放的污染治理费用，测算了2001—2015年中国35个工业行业环境规制强度，在此基础上，利用Theil指数及其分解技术、β收敛模型对工业行业的环境规制强度差异及其敛散性进行了研究，主要结论有：①中国工业行业环境规制强度差异呈现σ收敛-发散-σ收敛的“M”型变化趋势，污染行业与清洁行业之间的环境规制强度差异呈现先发散后收敛的倒“U”型趋势，即不同行业间环境规制强度差异趋于缩小；不同污染密集度的行业环境规制强度还存在短暂的“俱乐部”收敛。②污染行业内部子行业间环境规制强度差异是中国工业行业环境规制强度差异的最主要来源。③不同估计方法下和分行业检验表明，中国工业行业环境规制强度同时存在绝对β收敛和条件β收敛，即初期环境规制强度偏低的行业会向高规制行业看齐，且不同行业环境规制强度收敛于各自的稳态水平；此外，污染行业环境规制强度收敛速度慢于清洁行业。④企业规模成长和市场化水平提升均有利于促进企业提高环境规制水平。⑤出口学习效应和进口技术溢出对行业环境规制强度提升只有水平效应，无驱动其收敛的作用。

相关政策启示如下：“十三五”期间，一是要准确把握不同时期不同类型行业环境规制强度演变特征，审时度势、因势利导采取有针对性、差异化的环境规制政策。对于相对污染型行业，要在不影响产业正常发展情况下应继续保持高压规制态势，防止污染排放反弹和污染治理乏力现象的出现；二是要壮大企业规模，提升企业经营绩效，发挥对增强污染治理的规模效应。三是要提高市场化水平，国家环境规制政策和市场化发展政策要注重相互协调，以达到最优的实施效果。尤其是在污染行业，加快实施环境污染第三方治理，鼓励社会资本参与污染减排和排污权交易，提高整个行业污染减排与治理的支出和效率。四是要强化对外开放，广泛深度参与全球分工，充分利用出口学习效应和进口技术溢出效应，降低污染排放，增加污染治理投入，提高因对环境规制能力。对于低开放高内需行业，应着力提高其进口技术溢出效应，通过技术引进、消化、吸收，降低污染排放，增加治理投入，提升环境规制的效果。

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