环境规制对区域生态效率的影响——基于中国省际面板数据的检验

高瑜玲, 林 翊

(福建师范大学经济学院,福建 福州 350117)

当前中国经济发展迅猛，但长期依靠要素驱动的粗放型经济发展方式所带来的生态失衡和环境污染问题阻碍了中国经济的可持续发展[1]。近年来，中国各地政府积极实施环境规制政策以保护地区生态环境，2016年中国节能环保财政支出4439.33亿元，与2010年的2441.98亿元相比增加了1997.35亿元[2]。尽管中国政府已加大环境规制力度，但根据耶鲁大学和哥伦比亚大学联合发布的《环境绩效指数报告》，2010年中国环境绩效指数为49.0分，而2018年中国环境绩效指数仅为50.74分[3]。由此可见，中国环境规制的效用较弱。波特假说指出，合理的环境规制政策所产生的创新补偿效应在弥补环境成本、降低环境污染的同时，能够有效地激励企业进行技术创新，进而提升企业的竞争力[4]。因此，如何制定合理的环境规制政策以促进中国经济和环境共同发展是当前政府亟须解决的问题。生态效率作为衡量可持续发展的指标之一，主要关注经济和环境的协调发展，这与环境规制的目标一致。基于此，本文对环境规制和区域生态效率的关系进行探讨，以为实现经济发展和环境保护的双赢目标提供一定的参考。

一、文献综述与问题的提出

生态效率最早由Schaltegger等于1990年提出，指的是经济活动产出与资源环境消耗的比值[5]。1998年，经济合作与发展组织对生态效率的概念进行扩展，将其界定为投入与产出的比值，即尽可能地以最少的资源投入和环境污染实现最大的经济产出。当前，在生态效率及其影响因素的研究中，许多学者均考虑了环境规制这一变量。如陈傲以中国29个省份为研究对象，指出环境规制对生态效率的影响并不显著[6]；梁星等以中国30个省份为研究对象，发现环境规制对生态效率有显著的负向影响[7]；王晓玲等以东北老工业基地为研究对象，发现环境规制对生态效率有显著的正向影响[8]。相关文献关于环境规制对生态环境影响的观点存在较大差异，笔者进一步对相关文献展开综述以深入探究环境规制与生态效率的关系。

学界主要从生态环境和经济发展两个角度对环境规制与生态效率的关系展开研究。(1)从生态环境角度看，学界普遍认为环境规制能显著地提高生态环境质量。如Panayotou在研究环境库兹涅茨曲线时发现环境规制政策的制定能够减少SO2对环境的影响[9]；Cole等以英国工业为研究对象展开实证研究，发现环境规制能够有效减少工业废气污染排放[10]。但也有学者提出不同观点，如Goldar等以印度产业集群为研究对象，发现环境规制政策对下游水质的影响并不显著[11]；张华等指出环境规制强度与碳排放之间呈倒U型关系[12]。(2)从经济发展角度看，学界主要存在遵循成本和创新补偿两个观点。从遵循成本角度出发，Jorgenson等以美国经济为研究对象，发现环境规制会在一定程度上增加企业的生产成本，进而导致生产效率的损失[13]；Greenstone研究发现环境规制对污染型产业的发展有抑制作用[14]。从创新补偿角度出发，Porter提出的波特假说表明环境规制会倒逼企业进行技术创新，进而提高企业的创新能力和生产能力[4]；黄德春和原毅军等分别以海尔集团和中国30个省份为研究对象展开实证研究，发现环境规制政策可以在降低污染的同时通过技术创新来增加生产效率，进而促进经济增长[15-16]。近年来，中国已有部分学者对环境规制与生态效率的关系展开直接研究。沈能以中国工业行业为研究对象，发现环境规制与生态效率之间呈倒U型关系[17];但李玲等的研究结果与沈能截然不同，他们以中国制造业为研究对象，发现环境规制与生态效率之间呈U型关系[18]；张子龙等利用中国省级面板数据进行实证研究，发现环境规制在短期内对生态效率有消极影响，但从长期来看，环境规制对生态效率有积极影响[19]。

综上所述，中国学者对环境规制与生态效率的关系存在不同意见，但研究结果一致表明二者之间存在非线性关系。由于中国不同地区的生态环境和经济发展水平存在较大差异，环境规制对区域生态效率的影响亦不相同，当前仅有少数学者从区域层面研究环境规制与生态效率的关系。鉴于此，本文在对中国区域生态效率进行测算和比较的基础上，利用Tobit模型分别对中国东、中、西部地区的环境规制与区域生态效率的关系进行实证检验。

二、区域生态效率测算

(一)区域生态效率测算方法

当前，学界主要用单一比值法、指标体系法和数据包络分析方法对生态效率进行测算。单一比值法无法区分不同环境的影响[20]；指标体系法要通过权重来对环境和经济之间的关系进行分析，且加权过程无法排除主观因素的影响[21]。因此，本文采用数据包络分析(Data Envelopment Analysis, DEA)方法对中国区域生态效率进行测算。该方法是一种应用数学规划方法对多投入、多产出的决策单元(Decision-Making Unit, DMU)之间的相对有效性进行评价的非参数评价方法。DEA模型可以分为规模报酬不变(Constant Returns to Scale, CRS)的DEA-CCR模型和规模报酬可变(Variable Returns to Scale, VRS)的DEA-BCC模型。由于环境改善和资源投入的规模报酬可变，且生态效率追求在既定的产出水平下消耗最少的环境资源，故本文采用投入导向的DEA-BCC模型对区域生态效率进行测算[22]。

假设测算h个地区的生态效率，即有h个DMU，每个DMU中有m个投入和n个产出。其中，xij(i=1,2,…,h;j=1,2,…,m)表示第i个DMU中的第j种投入,yik(i=1,2,…,h;k=1,2,…,n)表示第i个DMU中的第k种产出，则第i个DMU的投入和产出分别表示为Xi=(xi1,xi2,…,xim)T,Yi=(yi1,yi2,…,yin)T；用uj表示第j种投入变量的权重,vk表示第k种产出变量的权重，分别记作u=(u1,u2,…,um)T和v=(v1,v2,…,vn)T，则第i个DMU的效率指数wi为：

(1)

为了取得适当的权重使得每个DMU的效率得到最优，应在一定约束条件下解决如下最优化问题：

(2)

将式(2)转换为对偶形式：

(3)

式(3)中，θ表示生态效率的对偶值，λ表示决策单元的线性组合系数，s+和s-表示松弛变量。模型的最优解为θ*，取值范围为(0,1]。θ*值越大，表示生态效率越高。当θ*=1时，表示该决策单位在前沿面上。

(二)指标选取

世界可持续发展工商理事会在1992年里约地球峰会上提出生态效率指标。生态效率计算公式为：

(4)

式(4)中，产品和服务的价值表示区域经济活动产出，生态环境的影响表示区域生态投入，生态效率表示单位区域生态投入对应的区域经济活动产出。其中，区域生态投入包括资源投入和环境污染两个部分，而环境污染实际上是资源投入的一个负向产出。本文以2006—2015年中国除西藏和港澳台地区外的30个省、自治区和直辖市为研究对象，参考Dyckhoff和Allen的研究，将环境污染视作对环境资源的消耗，并将其作为投入项纳入DEA模型[23]；同时，借鉴杨斌的生态效率指标体系构建区域生态效率评价指标体系(表1)[24]。数据来源于2007—2016年的《中国环境统计年鉴》《中国能源统计年鉴》和《中国统计年鉴》。其中，地区GDP以2006年为基期进行平减。

表1 区域生态效率评价指标体系

(三)区域生态效率测算结果分析

本文利用上述指标，采用DEAP 2.1软件分别对2006—2015年中国除西藏和港澳台地区外的30个省、自治区和直辖市的区域生态效率进行测算，同时将全国各地区分为东、中、西部三大地区进行区域间的比较。图1表示2006—2015年中国东、中、西部地区和全国区域生态效率均值的变化趋势。

由图1可知：(1)从时间变化上看，中国东、中、西部地区区域生态效率呈相同的变化趋势。2006—2010年，区域生态效率呈缓慢下降趋势；2011年，区域生态效率显著上升；2012—2015年，区域生态效率再次呈缓慢下降趋势，但与2006—2010年相比，总体有所改善。2006年和2011年分别作为“十一五”规划和“十二五”规划的开局之年，各个省份均遵循国家建设资源节约型、环境友好型社会的规划，注重污染治理和资源的有效利用，但在随后的年份里，由于各省份对生态环境的关注逐渐减少，使得区域生态效率呈现下降趋势。(2)从地理分布上看，中国各地区的区域生态效率存在显著差异。东部地区的区域生态效率明显高于中、西部地区，且高于全国平均水平；而中、西部地区的区域生态效率呈交替变换趋势，均低于全国平均水平。通过分析各省份的区域生态效率值可知，截至2015年，北京、上海、山东、广东、海南、青海、宁夏等7个省份的区域生态效率为1，即这7个省份处于最佳前沿面。值得注意的是，其中，除了北京、上海、山东、广东、海南等东部省份外，还有青海、宁夏等2个西部省份。前者区域生态效率有效主要缘于这些省份经济发达，环境治理投入较多，产业结构合理；而后者区域生态效率有效主要缘于这些省份的工业发展较为落后，主要以第一产业为主，其资源消耗和环境污染相对较小。目前，仍有10个省份的区域生态效率低于0.6的合格水平，包括江西、安徽、湖北、湖南、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西。这些省份大多位于中、西部地区，主要以工业发展为主，其技术水平与东部地区相比存在一定差距，存在以破坏生态环境为代价来发展经济的情况。

图1 2006-2015年中国东、中、西部地区和全国区域生态效率均值变化趋势

三、环境规制对生态效率影响的实证分析

(一)模型构建和变量说明

本文研究环境规制对区域生态效率的影响，以环境规制为解释变量，区域生态效率为被解释变量；同时，根据前文文献分析可知环境规制与生态效率之间存在非线性关系，因此模型加入环境规制的平方项。为了剔除其他因素对区域生态效率的影响，本文借鉴潘兴侠和李燕等的研究成果，选取产业结构、外商直接投资和技术进步为控制变量加入模型[25-26]。模型构建如下：

E=β0+β1R+β2R2+β3S+β4lnF+β5lnT+ε

(5)

式(5)中，E表示区域生态效率；R和R2分别表示环境规制及其平方；S表示产业结构，本文选用第二产业生产总值占地区生产总值的比重来衡量；F表示外商直接投资，本文选用各地区使用外资总额来衡量；T表示技术进步，本文选用各地区专利申请数来衡量；β0表示常数项，β1、β2、β3、β4、β5分别表示环境规制、环境规制平方、产业结构、外商直接投资和技术进步的系数；ε表示误差项。为避免多重共线性和异方差对回归结果的影响，本文对非比例变量取对数。

环境规制的定义由规制的界定演化而来。植草益认为规制即通过规则的制定以限制经济主体的行为[27]，在此基础上，赵玉民等将环境规制定义为：为了保护环境而从制度和意识上对个体或组织进行约束[28]。当前，学界主要从污染物排放和污染治理投入这2个角度对环境规制进行衡量，由于这2个角度均存在单一化的缺点，因此本文考虑将污染物排放和污染治理投入结合起来，借鉴王勇等的研究方法，通过计算单位污染物所需治理投入对环境规制进行衡量[29]。具体公式如下所示：

(6)

上述指标数据均来自2007—2016年的《中国统计年鉴》和《中国环境统计年鉴》。为消除价格因素影响，本文以2006年为基年对相关数据进行平减。各变量的描述性统计如表2所示。

表2 各变量描述性统计

(二)实证结果分析

由于区域生态效率的取值为0～1，若使用OLS法对这种受限因变量进行回归会得到有偏的结果，故本文采用Tobit模型进行实证检验。本文采用STATA 13.0分别对中国东、中、西部地区的数据进行回归分析(表3)，以研究不同地区环境规制对区域生态效率影响的差异。由表3可知，中国东、中、西部地区的卡方检验统计值分别为70.970、36.430和27.950，对应的P值均为0.000，这说明模型整体设定合理，各解释变量能够较好地解释区域生态效率。

表3 回归结果

注：括号内的值为稳健标准误，**、***分别表示在5%、1%的水平上显著

由表3可知：中国东、中、西部地区环境规制的系数均为负数，而其平方项的系数均为正数，这说明环境规制与区域生态效率之间呈U型关系。当环境规制强度较弱时，环境治理投入较少，污染物无法得到有效处理。随着环境规制强度的加大，环境治理投入的增加会在一定程度上占用经济发展资源，污染物仍无法得到有效处理，进而使区域生态效率下降。而随着环境规制强度的进一步加大并跨越U型曲线拐点，污染物则可以得到有效治理。蒋伏心等研究发现，环境规制强度达到一定值时，能够激励技术创新[30]，当技术创新带来的创新补偿效应大于环境治理投入的挤出效应时，会推动地区经济增长，区域生态效率随之提高。

通过统计可以分别得到中国东、中、西部地区环境规制强度的拐点值分别为0.375、0.325和0.335。截至2015年，中国东、中、西部地区环境规制强度的平均值分别为0.386、0.191和0.159。对比上述数据可知，当前只有东部地区的环境规制强度位于U型曲线的右侧，而中、西部地区的环境规制强度均位于U型曲线的左侧。这主要是缘于东部地区处于产业转型升级阶段，更注重发展污染较少、创新能力较强的高新技术产业。东部地区的企业在环境规制的压力下倾向于通过技术水平的提高来减少污染物排放和提高生产效率，由此产生的创新补偿效应能够很好地弥补环境规制成本，进而提高区域生态效率。而中、西部地区主要靠发展工业以保持经济增长，其污染排放量较大，环境规制无法有效控制环境污染；同时，中、西部地区的基础设施、人力资本、技术水平等生产要素都较为匮乏，环境规制的加强无法有效倒逼企业进行技术创新。因此，中、西部地区的环境规制成本无法得到有效弥补，区域生态效率不升反降。

本文以2015年各省份环境规制强度为判断标准，根据U型曲线拐点分别将东、中、西部地区省份分为高规制组和低规制组(表4)。在高规制组，环境规制强度的加强对区域生态效率产生积极影响；在低规制组，环境规制强度的加强对区域生态效率产生消极影响。由表4可知，东部地区较多省份位于高规制组，中、西部地区的大多数省份位于低规制组。

表4 中国各省份环境规制强度分布情况

从产业结构上看，东部地区产业结构的系数显著为负数，中、西部地区产业结构的系数不显著。各地区的差异可能是由于在经济新常态影响下，东部地区产业结构优化升级，产业结构变化较大对区域生态效率产生显著影响。从外商直接投资上看，外商直接投资额对东、中部地区的区域生态效率均有显著的促进作用，但对西部地区的影响显著为负。这是因为相比西部地区，东、中部地区的对外开放程度较高，通过对国外资本和技术的引进可以有效地提高治污技术和促进地区经济发展，进而提高区域生态效率；而国外资本对西部的投资倾向于资源的开发与利用，导致区域生态效率不升反降。从技术进步上看，东、中部地区的技术进步会显著提高区域生态效率，这是因为技术进步在带来经济效应的同时能够促进产业升级与减少资源消耗和污染物排放，进而提高区域生态效率；但技术进步对西部地区区域生态效率的影响并不显著，这可能是由于西部地区的技术水平较为落后，未能有效地影响区域生态效率。

四、结论与建议

(一)结论

本文首先通过DEA模型测度了中国除西藏和港澳台地区外的30个省、自治区和直辖市的区域生态效率，随后运用Tobit模型对环境规制与区域生态效率之间的关系进行回归分析，得出以下2点结论。

1.中国区域生态效率在空间和时间上呈现一定的特性。在空间维度上，中国区域生态效率总体呈东高西低的格局；在时间维度上，中国区域生态效率按照“十一五”规划和“十二五”规划分为两个阶段，在规划出台的第一年，各地区区域生态效率均较高，但随着时间的推进，各地区区域生态效率呈缓慢下降趋势。

2.环境规制与区域生态效率呈U型关系。其中，东部地区的环境规制强度位于U型曲线右侧，而中、西部地区的环境规制强度位于U型曲线左侧。根据U型曲线拐点将各省、自治区和直辖市分为高规制组和低规制组，东部地区较多省份位于高规制组，而中、西部地区大多数省份位于低规制组。

(二)建议

根据上述研究结论，为进一步促进我国区域生态效率提升，从以下3个方面展开对策分析。

1.加强地区间的环境治理合作。当前，中国区域生态效率呈现东高西低的不平衡局面，因此，应加强地区间的合作以有效地提高区域生态效率。具体可采取以下2个措施：(1)作为区域生态效率的高值区，东部地区应充分发挥其示范作用，加强与中、西部地区环境规划、污染治理等方面的合作；而中、西部地区作为区域生态效率的低值区，在发展经济的同时应更加重视污染治理，积极借鉴东部地区先进的治污技术和治污经验。(2)各地政府在处理环境污染问题时应注意加强区域之间的协同合作，邻近省份应共享污染信息，以便于各省份能够对相邻省份的环境污染采取及时有效的应对措施。

2.建立长效的环境保护机制。考虑到中国区域生态效率在时间上具有阶段式下降的特性，地方政府应建立和实行长效的环境保护机制。具体可采取以下2个措施：(1)各级政府应转变以经济增长为主的政绩考核方式，将环境保护作为重要的考核指标，落实环境保护目标责任制，明确政府与污染企业的奖惩关系。(2)各地应完善其环境监督机制，采取环保部门与公众共同监督的方式，切实保障各项环境规制政策的贯彻执行。

3.制定差异化的环境规制政策。当前，中国东部地区仍有部分省份位于低规制组，同时东部地区正处于产业转型升级时期，较为严格的环境规制政策可能会限制其发展，进而间接降低其区域生态效率；而中、西部地区的环境规制强度设定不合理，大多数省份位于低规制组，且这两个地区都承接了东部地区的产业转移，污染排放量较大。根据东、中、西部地区的特点，具体可采取以下2个措施：(1)从环境规制方法上看，政府可对东部地区实行环境补贴、可交易的排污许可证等激励型环境规制政策，以激励东部地区企业的环境治理行为；政府可对中、西部地区实行环境准入、环保标准规制等命令控制型环境规制政策，以引导中、西部地区的企业从污染源头治理环境。(2)从环境规制强度上看，对于东部地区，政府应稳定高规制组省份的环境规制强度，并适度加强低规制组省份的环境规制强度；对于中、西部地区，政府应稳步加强低规制组省份的环境规制强度，促使其尽早跨越U型曲线拐点，并在产业转移的压力下适度加强高规制组省份的环境规制强度，使得东、中、西部地区在合理的环境规制强度下发展经济。

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