环境规制对中国经济增长质量的影响研究

陶静 胡雪萍

摘要环境的资源稀缺性特点决定了经济增长与环境保护之间必然的矛盾;环境的公共物品属性决定了环境保护与生态治理应纳入政府规制的范畴。本文从经济增长的结构、效率、稳定性和持续性等四个维度构建指标体系，利用主成分分析法和熵权法分别测算中国经济增长的分维度质量指数和综合指数，同时构建计量模型着重分析环境规制对中国经济增长质量的影响，得出如下结论：①总体来看，加大环境规制强度对提升中国的经济增长质量具有显著且稳定的促进作用。但在分维度指数上存在明显的差异性，环境规制在一定程度上会促进经济增长质量效率维度和持续性维度的改善，而对结构维度和稳定性维度无显著的促进作用。②分区域来看，环境规制对中国经济增长质量的影响存在明显的区域异质性，即环境规制对中部地区的促进作用最为显著，其次为西部地区，而对东部地区无明显促进作用。③环境规制对中国经济增长质量会产生非线性的影响，即在环境规制强度较弱时，环境规制政策会促进经济增长质量的提高;但当环境规制强度提高到一定水平时，反而会在一定程度上抑制经济增长质量的提高。因此，在适宜的范围内增加环境规制强度，不仅有利于生态环境改善，还能提高要素生产率和能源利用率，促进经济高质量、可持续发展。

关键词环境规制;经济增长质量;主成分分析法;熵权法

中图分类号F424.3

文献标识码A文章编号1002-2104（2019）06-0085-12DOI：10.12062/cpre.20190332

中国经济经过数十年的高速增长，经济实力和国际影响力大幅提升。然而，在“经济增长奇迹”的背后，中国资源环境的承载压力已逼近临界值[1]。伴随中国经济进入“新常态”，过去依靠资源、环境、要素投入的规模扩张增长方式已难以为继，经济增长的动力转换与模式转变成为引领“新常态”和推动中国经济有质量、有效益、可持续发展的战略方向。一方面，国家从“十一五”规划到“十三五”规划不断提高对资源与环境的保护力度，并在《生态文明体制改革总体方案》中明确提出，实施环境保障措施，提高资源利用效率，改善环境质量。另一方面，“十三五”规划提出了更高质量、更有效率、更可持续的发展方向，切实提高经济增长的质量和效益。然而，环境规制政策的实施势必会在一定程度上对创新投入产生“挤出效应”，不利于创新驱动力的形成，进而可能抑制经济增长质量的提升。因此，厘清环境规制与经济增长质量之间的关系，对于中国制定适宜的环境规制政策、实现经济结构性调整和经济高质量增长具有重要的现实意义，也是当前转型时期学术界亟待研究的重要议题。

1文献综述

在现有研究中，有三类文献与本文较为相关。

第一类是关于环境规制强度的衡量。国外学者对于环境规制衡量的方法主要有四种：一是采用环境规制的法律、法规的数量来衡量环境规制强度[2];二是采用污染減排成本来衡量环境规制强度[3];三是采用污染减排量来衡量环境规制强度[4];四是采用污染设施运行成本来衡量环境规制强度[5]。国内学者对于环境规制强度的衡量主要有两种方法。一是使用污染排放强度来衡量环境规制，即通过对不同污染物的单位产值排放量进行标准化和加权处理，构建一地区或行业的污染排放强度指标[6]。二是使用环境污染治理投资占GDP的比重来反映环境规制强度[7-8]。

第二类是关于经济增长质量测算方法的研究。在现有文献中，经济增长质量的测算方法主要包括两大类。第一类是将全要素生产率（TFP）作为经济增长质量的替代指标。这类方法的优点在于定量测算的同时，也很好地反映了经济增长的效率、结构等因素。赵可等[9]利用DEA方法测算出全要素生产率增长指数来反映经济增长质量。然而，经济增长质量广义上的内涵在广义上，除了经济增长的效率和稳定性，还包括经济增长方式的可持续性、增长结构的协调性和增长效益的和谐性[10]。基于此，一些学者提出了第二类经济增长质量测算方法，即多种指标综合评价法。较有代表性的文献是钞小静和任保平[11]的研究，他们从经济增长的结构、稳定性、福利变化和成果分配、资源利用和生态环境代价等四类相关指标，利用主成分分析法综合衡量经济增长质量。之后，刘燕妮等[12]利用该方法测算了中国1978—2010年期间的经济增长质量指数，并实证检验了投资消费结构、金融结构、产业结构、区域经济结构及国际收支结构等五大经济结构的失衡对经济增长质量的影响效应。王薇和任保平[13]结合主成分分析和熵权法考察了中国改革开放以来经济增长质量的阶段性特征。此外，何强[1]将第一类方法的效率测度思想和第二类方法的多元指标选取思路相结合，在要素禀赋、资源环境、经济结构等约束条件下构建随机边界异质面板模型测算经济增长效率，来衡量经济增长质量。程虹和李丹丹[14]从微观产品质量的角度对宏观经济增长质量进行了理论解释，并利用省际数据进行了实证检验。

第三类是环境规制对经济增长的影响研究。国内外大量文献研究了环境规制与经济增长的关系，得出了两种结论相反的观点。第一种观点，即“遵循成本说”，认为在环境规制政策下，企业必然要承担相应的污染治理费用，进而增加生产成本[15]，不利于企业生产率的提高[16]，因此，从宏观上看，环境规制会抑制经济增长[17]。第二种观点，即“创新补偿说”，认为从动态上看，适宜的环境规制政策可以倒逼企业进行技术创新，提高生产率[18]，进而不仅可以补偿企业的治污成本[19]，还能提升企业的盈利能力[20]，因此，环境规制可以促进经济增长。国内学者基于中国的环境规制政策对以上两种观点进行了实证研究。赵霄伟[21]利用地级市工业面板数据研究发现，增强环境规制强度会在一定程度上抑制经济增长的速度。张成等[22]、吴明琴等[23]的研究结论支持了“创新补偿说”，他们认为长期的环境规制政策有利于促进技术进步和经济增长，即实现生态环境与经济效益的“双赢”效果。还有一些学者发现环境规制对经济增长的影响是非线性的，即存在“门槛”效应。熊艳[24]基于省际面板数据的研究结论显示，环境规制与经济增长之间存在“U”型关系。王洪庆[25]从人力资本的视角研究了环境规制对经济增长的影响，结果发现环境规制对经济增长的作用方向并非线性，而是存在显著的“门槛”效应。此外，原毅军和刘柳[26]从环境规制异质性的角度分析了其对经济增长的差异性影响。他们将环境规制政策分为费用型和投资型进行实证研究，结果发现只有投资型环境规制政策对经济增长有显著的正向影响，而费用型的影响并不显著。

从以上文献可以看出，现有研究对环境规制与经济增长之间的关系进行了多方面的探讨，虽然得出的结论不尽一致，但主要围绕着经济增长的规模或速度开展研究，较少涉及经济增长的质量维度。然而，一个国家或地区的经济目标，不仅包括经济增长的规模或速度，更应该关注于经济增长的质量。谢靖和廖涵[27]从微观视角分析了环境规制对出口产品质量的影响;孙英杰和林春[28]考察了环境规制对中国经济增长质量的提升作用，但其以全要素生产率作为经济增长质量的代理变量，可能忽略了经济增长质量中的其他因素。因此，在充分借鉴现有研究成果的基础上，本文将从经济增长的结构、效率、稳定性和持续性等四个维度构建指标体系，利用主成分分析法和熵权法测算中国各地区经济增长质量的分维度指数和综合指数，并着重从宏观视角探讨环境规制对经济增长质量的影响，以期为中国宏观经济政策和环境政策的制定提供经验参考。

2环境规制影响经济增长质量的理论分析

2.1环境规制通过“成本效应”和“约束效应”影响经济增长质量传统新古典环境经济学家普遍认为，环境保护的机会成本太高，环境规制会造成被规制企业的沉重经济负担，进而影响社会产出，对一国或地区的经济增长产生负面影响。

一方面，随着政府环境规制政策的实施，企业为使其生产经营过程达到环境保护标准，不管是降低污染物排放强度还是加大污染治理投入力度，都势必会使得企业将一部分资本、劳动等要素资源投入于环境治理，即环境规制会对企业的生产活动产生“成本效应”。具体而言，为应对环境规制政策的“成本效应”，企业需要投入大量资金和人力资源用于清洁生产以及对原有生产设备、生产工艺的改进，在企业资源总量既定的情况下，生产成本的增加会让企业重新安排资源配置、降低或控制技术引进和自主研发支出，进而引致劳动、资本等要素从生产性活动转向环境保护和污染治理领域，这会在一定程度上阻碍企业的技术进步，不利于企业要素生产率的提升。由此可以看出，环境规制政策的“成本效应”会在一定程度上引致生产性资源转入环境治理这一非生产性领域，对一国或地区的经济增长质量产生不利影响。

另一方面，从静态上看，企业是在消费者需求、收入、技术水平及生产过程等条件维持不变的情况下进行生产经营决策的，而面对政府强制实施的污染预防与环境治理措施，企业就需要在其原有的生产经营决策上增加一个额外的环境规制约束，比如企业在产品设计、生产工艺改进、生产设备更新、厂房选址等生产经营决策上都要把环境保护要求纳入到约束条件内，从而使得企业在一个更小的决策集下进行生产安排、组织管理，在一定程度上会影响企业的资源配置效率和要素生产率。进而，在宏观层面上，环境规制的“约束效应”将会限制一國或地区经济增长质量的提升。因此，从静态上看，环境规制通过“成本效应”和“约束效应”对一国或地区的经济增长质量产生消极影响。

2.2环境规制通过“补偿效应”影响经济增长质量

以上静态视角的观点认为环境规制与经济增长质量之间存在着一种对立的关系。然而，现实的情况是，由于市场需求、要素投入组合及生产技术的不断变化，企业一直处于动态的竞争环境中，因此，必须用动态的视角来考量二者之间的关系。“波特假说”的提出为我们重新审视环境规制与经济增长质量的关系提供了崭新的视角，即尽管环境规制会给企业带来额外的生产成本，但换一个角度来看，设计合理的环境规制会倒逼或激励企业进行技术创新，以此补偿环境规制的“成本效应”，并有助于企业市场竞争力的提升，实现经济增长质量提升和生态环境改善的“双赢”。

在环境规制约束下，企业必然会增加污染治理投资，采取必要的污染预防与治理措施，在短期内，与没有采取污染预防治理措施的企业相比，治污企业可能会成本增加、利润降低，进而表现出暂时的竞争劣势。但是，从长期来看，富有创新精神的企业并不会一直被动地去应对环境规制政策。为了在环境规制约束下重建竞争优势，治污企业会主动加大技术创新投入、改进生产工艺、优化生产程序，以提高生产效率，提升市场竞争力，企业将在市场中获得更多的利润，进而可以补偿企业的污染治理成本。在动态上，环境规制的“补偿效应”将激励企业继续加大对技术研发的投入，提高企业的自主创新能力和长期发展能力。此外，环境规制的“补偿效应”还体现在劳动者工作环境的改善上。环境质量的改善提升了劳动者健康水平，在降低企业用于劳动者医疗保险等方面费用的同时，也提高了劳动生产率。随着劳动者对非货币性因素关注度的提升，环境质量的改善能够提高企业对高素质人才的吸引力，优化企业劳动人员结构，对生产效率的提升具有一定的促进作用。因此，从动态上看，环境规制可通过“补偿效应”对一国或地区的经济增长质量产生积极影响。基于以上分析，环境规制对经济增长质量的综合影响将取决于“成本效应”、“约束效应”和“补偿效应”之和。

3研究设计

3.1经济增长质量指数的测度

3.1.1测度指标体系构建

近些年，相对于将经济增长质量简单地理解为经济增长的效率[29-30]，学者们从更广义的范畴来界定经济增长质量，认为经济增长质量还应包括经济效益和稳定性、人的全面发展、经济社会环境的协调发展、生态环境的可持续性等方面[10-13、31]。借鉴钞小静和任保平[11]、王薇和任保平[13]的研究思路，本文从经济增长的结构、效率、稳定性和持续性等四个维度来考察中国各地区的经济增长质量，即实现高质量的经济增长意味着借助于经济效率的提高，在经济结构均衡发展和经济平稳运行的同时实现经济社会的长期可持续发展。

经济增长质量的四个维度指标体系设计如下：①经济增长的结构维度反映的是在经济增长过程中的资源配置、要素分布、区域和产业协调等情况。基于此，我们从需求结构、产业结构、城乡二元结构、金融结构、收入分配及国际收支等六个方面来考察经济增长的结构维度。其中，需求结构用投资率、消费率及二者的比值来衡量;产业结构用各地区第一、二、三产业的相对劳动生产率来衡量（根据钞小静和任保平（2011）的研究，产业相对劳动生产率是指一个产业的产值比重与就业比重的比率）

;城乡二元结构用二元对比系数衡量（二元对比系数是指农业比较劳动生产率与非农业比较劳动生产率的比率）

;金融结构用各地区的银行存贷款余额与GDP的比值来衡量;收入分配情况用城乡收入比和泰尔指数衡量;国际收支情况用各地区的进出口总额与GDP的比值衡量。②经济增长的效率维度是经济增长质量的核心内容，也是保证经济稳定、可持续增长的关键。高效率的经济增长在本质上要求相同产出下的更少要素投入和能源消耗[13]，因此我们从要素生产率和能源利用率两个方面来反映经济增长的效率维度。其中，要素生产率用劳动生产率和资本生产率来衡量（劳动生产率用实际GDP/从业人数衡量，资本生产率用实际GDP/资本存量衡量;资本生产率中的资本存量参照张军和章元的方法进行估计，折旧率设定为9.6%）;能源利用率用单位产出能耗比衡量。③经济增长的稳定性维度反映的是经济增长过程中的起伏波动情况。我们从产出波动、就业波动和物价波动三个方面来反映经济增长的稳定性维度。其中，产出波动用经济增长波动系数衡量（根据王薇和任保平的研究，经济增长波动系数用当年实际经济增长率对滞后5年的移动平均增长率的偏离度表示）

;就业波动用失业率衡量;物价波动用通货膨胀率衡量。④经济增长的持续性维度反映的是经济保持长期持续增长的能力。现代经济增长理论认为技术进步是经济增长的动力来源，技术进步可以提高要素生产率和能源利用率，促进经济可持续增长。另一方面，从新制度经济学的角度来看，通过制度创新设定合理有效的激励和约束机制，降低市场交易费用，提高社会生产率，进而促进经济长效增长。因此，本文主要从技术创新和制度创新两个方面来反映经济增长的持续性维度。其中，技术创新用专利授权数和R&D投入强度衡量;制度创新用市场化指数衡量。

基于以上分析，经济增长质量综合指数主要通过经济增长的结构、效率、稳定性和持续性等四个分维度指数来测度，而各维度指数又通过不同的分项指标和基础指标来反映。

3.1.2测度方法与数据说明

从以上指标体系可以看出，经济增长质量指数是一个由多维度、多分项的指标体系所构成，并且各维度指数和各分项指标之间可能存在着较大的相关性。已有研究主要采用了层次分析法、因子分析法、主成分分析法和熵权法等来测度各维度指数，进而再合成经济增长质量综合指数。相对来说，层次分析法主要依据分析者对各指标的主观判断来进行赋权，可能会高估或低估一些指标的重要程度，进而影响综合指数的可靠性。因子分析法和主成分分析法均是利用原始数据本身所反映的信息贡献度去设定各指标的权重，进而避免指标权重赋值的主观性。但是，这两种方法在实际应用中也存在一定的局限性，因子分析法在提取公共因子时就不可避免地舍弃了各分维度指数的变化信息，仅能反映综合指数的变化信息。主成分分析法在应用中，如果主成分因子的符号有正有负，则综合评价指数的意义就不明确。而熵权法是根据指标变异程度的大小来客观确定权重的一种赋权方法，即一个指标的信息熵越小，该指标的变异程度（或离散程度）就越大，说明该指标的信息量越大，在综合指标体系中的重要程度就越大，该指标的权重就越大。

基于上述分析，本文使用熵权法和主成分分析相结合的方法来测算经济增长质量的分维度指数和综合指数。具体来说，首先，使用熵权法对各维度指数的每一基础指标进行客观赋权，利用主成分分析的降维技术简化各维度指数的指标体系，进而测算出经济增长质量的四个分维度指数;其次，再用同样的方法测算经济增长质量的综合指数，即使用熵权法对每一维度指数进行客观赋权，然后利用主成分分析法的降维技术将四个分维度指数进行合成，得到经济增长质量的综合指数。

本文的样本期间选取为2000—2016年（鉴于本文主要是分析环境规制对经济增长质量的影响，而中国的环境规制政策在2000年以后才逐步进入深化阶段，同时考虑到数据的可获得性，本文的样本期间选取为2000—2016年）

，以上各个指标的原始数据主要来源于历年各省《统计年鉴》《新中国六十年统计资料汇编》《中国劳动统计年鉴》《中国城市统计年鉴》《中国城乡建设统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国区域金融运行报告》以及樊纲等[32]的研究成果（市场化指数的缺失年份数据利用回归方法进行补齐）

，部分缺失数据使用回归估计法进行补齐，并选取1978年作为样本基期。此外，在省际样本的选择上，由于西藏自治区的数据缺失较多，港澳台地区的数据口径不一致，我们最终选取30个省市作为省际样本。

由于各个基础指标在指标属性上存在较大差异，既有正向指标也有逆向指标，其本身对经济增长质量的作用方向是相反的，如果将这些作用方向相反的指标直接加总并不能真实反映各基础指标的综合作用效果，这就需要将所有逆向指标（主要包括投资率和消费率的比值、城乡收入比、基尼系数、每单位产出能耗、经济增長波动系数、失业率及通货膨胀率）正向化。这里，我们参照钞小静和任保平[11]、王薇和任保平[13]的处理方法，对这些逆向指标进行取倒数处理，进而所有基础指标对经济增长质量的作用方向一致。此外，还有一类基础指标（投资率和消费率）属于适度性质，即这类指标并非越高（或越低）越好，而是存在一定的适度值或适度区间。借鉴项俊波[33]的研究，投资率的适度值为38%，消费率的适度值为60%。此外，各个基础指标之间还存在量级和量纲有较大差异的问题，如果直接使用这些指标的原始值确定熵值进行赋权和主成分分析，就可能高估具有较大量级或方差的指标的重要程度，进而会影响综合指数的精确性，因此，需要利用均值化方法将各个基础指标的数据进行无量钢化。基于以上处理后的指标和数据，运用熵权法确定各指标权重，利用主成分分析简化测度指标体系，可分别计算出中国各地区经济增长质量的分维度指数和综合指数。

绝大多数省市的经济增长质量排名一直处于不断的调整和波动状态。在样本初期，一些中部地区省市的经济增长质量水平相对较高，处于全国前列，但这种领先优势逐渐被东部地区的发达省市所赶超;此外，一部分西部地区省市的经济增长质量一直处于较低水平。

3.2模型设定与变量说明

3.2.1计量模型设定

为检验环境规制对中国经济增长质量的影响，基于以上理论分析的基本思路，在充分借鉴现有相关研究的基础上，我们将基本计量模型设定如下：

Qualityit=β0+β1ERit+ψX+δi+εit（1）

在式（1）中，Quality和ER分别表示经济增长质量水平和环境规制强度;X代表一系列控制变量;下标i和t分别代表省份和年份;δ和ε分别表示地区固定效应和随机误差项。在控制变量的选取上，为尽可能控制其他因素对经济增长质量的影响，我们在模型中引入资本密集度、人力资本、企业规模、研发投入及外资等控制变量。

然而，从图1的分析可以看出各地区的经济增长质量一直处于渐进调整的过程。因此，我们在计量模型（1）中引入被解释变量Quality的一阶滞后项，构建一个动态面板模型，以反映经济增长质量的动态变化。

Qualityit=β0+β1Qualityi，t-1+β2ERit+ψX+δi+εit（2）

3.2.2变量与数据说明

（1）被解释变量。被解释变量为经济增长质量（Quality），我们用上文测算的各地区经济增长质量的综合指数和分维度指数来衡量。

（2）核心解释变量。核心解释变量为环境规制（ER）。在现有文献中，环境规制（ER）的衡量指标尚不统一，使用较多的主要有两类指标。一类是使用污染排放强度来衡量环境规制，即通过对不同污染物的单位产值排放量进行标准化和加权处理，构建一地区或行业的污染排放强度指标[6]。另一类是使用环境污染治理投资占GDP的比重来反映环境规制强度，一个地区的环境污染治理投资占GDP的比重越高，说明该地区的环境规制强度越大[7-8]。实际上，第一类指标主要反映的是一个地区的污染强度;第二类指标反映了一个地区的污染治理和控制支出，可以更直接地衡量环境规制政策的严格程度。由于中国的环境规制政策主要是以行政立法和行政命令为主要手段，直接规制和干预企业生产过程中的环境行为，本文借鉴张江雪等[8]的做法，采用第二类指标来衡量环境规制强度。各地区环境污染治理投资占GDP的比重数据来自历年《中国环境统计年鉴》。

（3）控制变量。资本密集度是影响经济增长的重要因素之一，用各地区的固定资产净值年平均余额与该地区的职工人数的比值衡量，记为K。人力资本水平是提高生产率和促进经济增长的重要因素，我们用各地区的科技活动人员数占该地区职工总人数的比重衡量，记为HC。一个地区的企业规模可以通过规模经济、范围经济来影响经济增长质量，我们用各地区的工业总产值与该地区的企业个数的比值衡量，记为S。研发投入也是影响经济增长质量的重要因素，本文采用支燕和白雪洁[34]的做法，从自主研发和技术引进两个方面考察研发投入对经济增长质量的影响，分别用各地区的科技活动经费内部支出和引进技术经费支出占该地区GDP的比重衡量，并分别记为RD和TI。外资对经济增长的效率、结构等各个方面都有着积极作用，我们采用各地区“三资企业”工业总产值占比来衡量，记为FDI。以上控制变量的原始数据主要来源于《中国工业经济统计年鉴》和《中国科技统计年鉴》。

在地区样本的选择上，由于西藏自治区的数据缺失较多，港澳台地区的数据口径不一致，我们最终选取30个省市作为地区样本。同时，为与前文保持一致，仍以1978年为基期对样本数据进行物价平减处理。此外，我们对所有变量进行取对数处理，以使数据更为平滑。以上各变量的说明及主要统计指标报告于表1。

4回归结果分析

4.1基本回归分析

4.1.1环境规制对经济增长质量综合指标的回归结果

为考察计量模型中是否存在严重的多重共线性问题，我们采用逐步回归的方法进行估计。同时，使用系统GMM方法进行动态面板回归，以缓解模型中的内生性问题，并根据Sargan检验以及AR（1）、AR（2）检验来识别工具变量的有效性和估计结果的可靠性。环境规制对中国经济增长质量综合指数的估计结果报告于表2。根据Sargan检验、AR（1）和AR（2）检验结果，各逐步回归模型均无法拒绝“过度识别约束是有效的”的原假设，且均不存在二阶自相关问题，说明表2中各模型的估计结果是可靠的。此外，在表2中被解释变量Quality的一阶滞后项均显著为正，说明本文设定的动态面板模型是合理的。

表2第（1）列为不包含任何控制变量和个体固定效应的系统GMM估计结果，结果显示，变量ER的回归系数在10%的水平上显著为正，为0.0501，说明环境规制强度每增强1%，将会促进中国经济增长质量综合指数提高0.0501%。而考虑到各省市的地区差异以及时间趋势的

影响，我们从第（2）列开始控制地区固定效应和年份固定效应。相比于第（1）列的估计结果，在控制地区固定效应和年份固定效应后，变量ER的方向及显著性均未发生实质性改变。从第（3）列至第（6）列，我们逐步引入资本密集度、人力资本水平、企业规模、自主研发、技术引进、外资等其他控制变量，估计结果显示，变量ER的估计系数依然显著为正，且估计系数的波动幅度较小，一直保持在      0.04～0.06区间。这一方面反映出各列回归模型中并未受到多重共线性的严重影响，回归结果较为可靠;另一方面也说明加大环境规制强度对提升中国经济增长质量的促进作用具有一定的稳定性，环境规制政策有助于实现环境保护和经济增长的双赢局面。

此外，从其他控制变量来看，变量K的估計系数显著为负，说明资本密集度的提高并不利于经济增长质量的提升。这可能是因为，虽然固定资产投入是经济增长的重要因素，但当经济总量达到一定水平后，粗放的固定资产投入对经济增长的边际贡献将逐渐弱化;同时，对固定资产投入的过度依赖会加重经济增长过程中的资源滥用和环境问题，降低经济增长的质量[35]。变量HC的估计系数均在1%的水平上显著为正，这表明作为技术进步基本依托的人力资本要素是提高经济增长质量的重要因素之一。变量S的估计系数为正但不显著，反映出企业规模的大小并未对经济增长质量产生明显影响。变量RD和变量TI的估计系数均显著为正，说明两种研发投入方式（自主研发和技术引进）都有助于提高经济增长质量。一方面，加强自主研发投入有助于提高产出的附加值和资源的利用率，进而提高经济效率和经济增长质量;另一方面，引进发达国家的先进技术可以直接在一定程度上改善本国技术水平落后的现状，促进本国经济向着高质量方向发展[36]。但相对来说，变量RD的系数较大，这意味着自主研发的促进作用更为明显，即相对技术引进来说，中国经济增长质量的提升更多的是依靠于自主研发投入的提高。变量FDI的估计系数显著为正，与预期相符，说明外资作为资本、先进技术和管理经验的载体，不仅可以促进中国经济规模的扩张[37]，还可以有效提高中国经济增长的质量水平，这与随洪光和刘延华[38]的研究结论相一致。

4.1.2环境规制对经济增长质量分维度指数的估计结果

为进一步解析环境规制对中国经济增长质量的影响，我们分别以经济增长质量的结构维度指数、效率维度指数、稳定性维度指数和持续性维度指数为被解释变量进行系统GMM估计，估计结果列于表3。

表3第（1）列为环境规制对经济增长质量结构维度指数的估计结果，结果显示，变量ER的回归系数为正，但不显著，这说明环境规制对中国经济增长质量的结构维度并无明显影响。从经济增长质量结构维度指数的构成来看，其主要包括需求结构、产业结构、城乡二元结构、金融结构、收入分配及国际收支等六个方面，虽然环境规制政策已被检验可以影响到产业结构升级[39]以及生态保护者和环境受益者间的收入分配格局[40]，但是在总体上对经济增长结构的影响不大。表3第（2）列为环境规制对经济增长质量效率维度指数的估计结果，结果显示，变量ER的估计系数显著为正，这说明加强环境规制强度可以在一定程度上促進经济增长质量效率维度的改善。其可能的原因在于，经济增长的效率维度主要体现在要素生产率和能源利用率这两个方面，现有研究结论显示环境规制对要素生产率和能源利用率均存在着正向的积极影响[41-42]。表3第（3）列为环境规制对经济增长质量稳定性维度指数的估计结果，结果显示，变量ER的估计系数为负，但不显著，说明环境规制政策并未对经济增长过程中的产出波动、就业波动和价格波动等方面产生显著的有效作用。表3第（4）列为环境规制对经济增长质量持续性维度指数的估计结果，结果显示，变量ER的估计系数在1%的水平上显著为正，这说明加强环境规制强度也可以在一定程度上促进经济增长质量持续性维度的改善。这是因为环境规制政策能够对经济增长产生一种“创造性破坏”作用，进而促使或逼迫生产部门打破原有的经济增长模式而创立新的经济增长模式[43];此外，基于“波特假说”的环境规制的创新补偿效应也能促进经济增长可持续能力的提升[44]。以上分维度指数的回归结果反映出，环境规制对中国经济增长质量的影响主要体现在经济增长效率和经济增长可持续性这两个维度，而对于经济增长的结构维度和稳定性维度的影响并不明显。

此外，其他控制变量对经济增长质量分维度指数的影响也不一致。资本密集度的提高主要对经济增长的效率维度和持续性维度产生了抑制作用;人力资本水平的提高显著促进了经济增长质量的结构维度、效率维度和持续性维度的改善;企业规模的扩大仅有利于提高经济增长的持续性能力;自主研发和技术引进对经济增长质量的四个分维度指数均产生了正向影响;外资参与显著提高了经济增长在结构维度、效率维度和持续性维度的质量水平。

4.2稳健性检验

为保证以上基本回归结果的可靠性，我们分别从两个方面进行稳健性检验：一是改变估计方法，用核心解释变量的滞后项作为工具变量进行2SLS（两阶段最小二乘）估计，以控制计量模型中可能存在的内生性;二是分样本检验，将30个省市分为东中西部地区分别进行估计，考察环境规制对不同地区经济增长质量的差异性影响。

4.2.1基于工具变量的稳健性检验

以上基本回归模型中考虑了地区层面的特征因素以及时间趋势的影响，能够在一定程度上控制遗漏变量对回归结果的干扰。但是，被解释变量与核心解释变量之间的反向因果关系仍可能会产生内生性问题。尽管以上基本回归中使用了系统GMM估计方法来控制内生性，但系统GMM估计主要是用来解决动态面板模型中的滞后被解释变量的内生性问题，而并未考虑解释变量的内生性。因此，为控制这种内生性，我们参照一般做法，用核心解释变量ER的滞后项作为工具变量，进行2SLS估计。首先，用核心解释变量ER对工具变量及其他解释变量进行第一阶段回归，得到拟合值;再将以上拟合值代入到计量模型中进行第二阶段回归，得到估计结果。第二阶段估计结果报告于表4。

在分析2SLS回归结果之前，首先根据第一阶段回归的4个统计量来检验本文所选工具变量的有效性，即用Kleibergen-PaaprkLM统计量检验工具变量是否识别不足，用Kleibergen-PaapWaldrkF统计量、Minimumeigenvalue统计量和Sheas偏R2统计量检验是否存在弱工具变量。从表4的检验结果可以看出，Kleibergen-PaaprkLMstatistic均在1%的显著水平上拒绝“工具变量识别不足”的原假设;Kleibergen-PaapWaldrkF统计量、Minimumeigenvalue统计量（大于10）和Sheas偏R2统计量也均拒绝“存在弱工具变量”的原假设。因此，可以看出表4中各列估计模型所选取的工具变量均是有效的。

在表4中，第（1）列为对经济增长质量综合指数的估计结果，结果显示，在使用工具变量控制内生性后，变量ER的估计系数依然显著为正，说明加大环境规制强度对提高经济增长质量的促进作用是显著且稳健的。第（2）列至第（5）列分别是对经济增长质量的结构维度指数、效率维度指数、稳定性维度指数及持续性维度指数的估计结果，计结果显示，变量ER的估计系数仅在第（3）列和第（5）列是显著为正的，说明环境规制主要显著改善了经济增长的效率和持续性这两个维度，而对经济增长的结构维度和稳定性稳定的影响不明显，这一结果也与前文的基本回归结果保持一致。

4.2.2分样本检验

为进一步检验基本回归结果的稳健性，我们将30个省市分为东中西部（依据大多文献的惯常做法，我们将辽宁省、河北省、北京市、天津市、上海市、江苏省、浙江省、福建省、山东省、广东省及海南省等省市划分为东部地区，将山西省、河南省、安徽省、湖北省、湖南省、黑龙江省、吉林省及江西省等划分为中部地区，将陕西省、甘肃省、宁夏自治区、青海省、内蒙古自治区、新疆自治区、四川省、重庆市、云南省、贵州省及广西自治区等划分为西部地区），进行分样本检验，同上也可以考察环境规制对不同地区经济增长质量的差异性影响。表5报告了环境规制对不同地区经济增长质量综合指数的估计结果（限于篇幅，这里未报告经济增长质量分维度指数的分样本检验结果，备索）。

表5第（1）列为东部地区的估计结果，结果显示变量ER的估计系数虽都为正向，但不显著，这说明提高环境规制强度对东部地区的经济增长质量并未有明显的促进作用。第（2）列为中部地区的估计结果，变量ER的估计系数均在1%的水平上显著为正，说明环境规制有利于中部地区经济增长质量的提升。表5第（3）列为西部地区的估计结果，结果显示，变量ER的估计系数也均显著为正，说明环境规制政策的实施也能显著促进西部地区经济增长质量的提升。但相较而言，环境规制对中部地区经济增长质量的促进作用（变量ER的估计系数为0.0877）大于对西部地区经济增长质量的促进作用（变量ER的估计系数为0.0301）。对比以上估计结果可以看出，环境规制对不同地区经济增长质量的影响存在明显的区域异质性，即对中部地区的促进作用最为显著，其次为西部地区，而对东部地区无明显促进作用。这可能是因为，东部地区经济起飞较早，与环境保护相关的法律体系、政策措施等较為健全，而随着环境规制强度的逐渐提高，高端企业的技术创新补偿和绿色技术研发成本之间的比较逐渐成为环境规制影响经济增长质量的关键因素;中部地区作为工业生产的核心区域，存在大量高投入、高排放、高污染的低端生产企业，实施适当的环境规制政策恰好能倒逼这些低端生产企业开展绿色技术创新活动，促进该地区要素生产率和经济增长持续性能力的提升，进而有助于提高该地区的经济增长质量;西部地区经济起步较晚，经济基础也较为薄弱，但随着国家“西部大开发”战略的逐步实施，不断为西部地区提供政策优势，政策红利逐渐释放，实施与该地区经济发展相适宜的环境规制政策能发挥创新补偿效应，激励该地区企业加大技术创新力度，促进西部地区经济增长质量的提升[45]。

4.3扩展性讨论

以上回归结果说明，加大环境规制强度对提升中国整体的经济增长质量具有显著且稳健的促进作用，但是在不同区域上却表现出了明显的异质性。环境规制对中部地区经济增长质量提高的的促进作用最为显著，其次为西部地区，而对东部地区无明显促进作用。这一结果引入深思，为何环境规制对经济增长质量的影响在不同区域样本中表现不一致？基于孙英杰和林春[28]的研究结论，我们猜想，这可能是因为中国各地区的经济发展水平不同，各地区实施的环境规制政策强度也存在一定差异，进而环境规制与经济增长质量之间并非是简单的线性关系。因此，我们在计量模型（2）的基础上引入环境规制的平方项，构建如下非线性模型：

Qualityit=β0+β0Qualityi，t-1+β2ERit+β3ER2it+ψX+δi+εit（3）

我们分别以经济增长质量的综合指数和分维度指数为被解释变量进行回归，着重考察环境规制平方项的系数符号和显著性，以检验环境规制与经济增长质量之间的非线性关系。回归结果报告于表6。

表6第（1）列为以经济增长质量综合指数为被解释变量的估计结果，结果显示，环境规制二次项ER2的估计系数显著为负，说明环境规制对中国整体的经济增长质量产生一种非线性的影响，二者之间存在着倒“U”型动态关系，即在环境规制强度的较弱阶段，环境规制政策会促进经济增长质量的提高;但随着环境规制强度的不断提升，这种促进作用会逐渐弱化，当环境规制强度提高到一定水平时，反而会在一定程度上抑制经济增长质量的提高。这一结果与孙英杰和林春[28]的研究结论较为一致。其原因可能在于，环境规制会同时产生“成本效应”、“抵消效应”与“补偿效应”，因此在规制强度的不同阶段，环境规制对经济增长质量的综合作用方向也将不同。

表6第（2）～（5）列分别为以经济增长质量的结构维度指数、效率维度指数、稳定性稳定指数和持续性维度指数为被解释变量的估计结果。从该估计结果可以看出：①环境规制与中国经济增长质量的结构维度指数之间无不显著的线性和非线关系，这与前文结论一致。②环境规制对中国经济增长质量的效率维度指数的影响呈现显著的倒“U”型特征。这是因为，效率维度指数主要包括

要素生产率和能源利用率两个方面，现有研究结论显示环境规制对要素生产率和能源效率存在着非线性的影响[41-42]。③环境规制对中国经济增长质量的稳定性维度指数影响也不显著，说明环境规制政策并未对产出波动、就业波动和价格波动产生有效作用。④环境规制对中国经济增长质量的持续性维度指数会产生“U”型特征的非线性影响。这是因为环境规制政策能否促进经济可持续增长主要取决于环境规制的“创造性破坏”作用，而环境规制对经济增长的“创造性破坏”作用存在明显的“门槛效应”[43];此外，环境规制对技术创新的促进作用也存在“门槛效应”，“波特假说”的创新补偿效应需要环境规制达到一定强度后才能出现[44]。以上分维度指数的非线性估计结果再次反映出，环境规制主要是通过经济增长效率和经济增长可持续性这两种作用渠道来影响中国经济增长质量。

5研究结论及政策建议

在充分借鉴现有相关文献的基础上，本文从经济增长的结构、效率、稳定性和持续性等四个维度构建指标体系，利用主成分分析法和熵权法分别测算中国经济增长的分维度质量指数和综合指数，同时构建计量模型着重分析环境规制对中国经济增长质量的影响，得出如下结论：①总体来看，加大环境规制强度对提升中国的经济增长质量具有显著且稳定的促进作用。但在分维度指数上存在明显的差异性，环境规制在一定程度上会促进经济增长质量效率维度和持续性维度的改善，而对结构维度和稳定性维度无显著的促进作用。②分区域来看，环境规制对中国经济增长质量的影响存在明显的区域异质性，即环境规制对中部地区的促进作用最为显著，其次为西部地区，而对东部地区无明显促进作用。③环境规制对中国经济增长质量会产生非线性的影响，二者之间存在着倒“U”型动态关系，即在环境规制强度较弱时，环境规制政策会促进经济增长质量的提高;但当环境规制强度提高到一定水平时，反而会在一定程度上抑制经济增长质量的提高。从经济增长质量的分维度指数来看，环境规制对效率维度指数的影响呈现显著的倒“U”型特征，而对持续性维度指数会产生“U”型非线性影响。

根據以上研究，本文提出以下政策建议：第一，完善环境规制的制度建设，提高环境政策的执行效率。中国目前的环境规制政策还不够完善，并且执行效率偏低，环境规制的效果差强人意。因此我们必须完善环境规制的制度建设，提高环境政策的执行效率。第二，在适宜的范围内增加环境规制强度，不仅有利于生态环境改善，还能提高要素生产率和能源利用率，促进经济高质量、可持续发展。但是，也应该注意到，环境规制对经济的影响是动态的，不应盲目加大环境规制强度，而应该考虑经济实体的承受力，对规制强度作出相应调整，以避免过高的环境成本抑制经济实体的技术创新积极性。第三，政府的宏观政策目标不仅包括经济增长的规模，更应该重视经济增长的质量。特别是在新常态时期，经济增长速度明显放缓，要素成本压力和资源环境约束逐渐加重，因此推动经济高质量发展已成为当前制定经济政策、实施宏观调控的根本要求。第四，人力资本作为技术进步的基本依托，是提高经济增长质量的重要因素之一。有关部门应该进一步加大人力资本投资，以不断输出创新型人力资本，促进经济实体提升创新能力和创新绩效，推动经济朝着高质高效方向发展。第五，在技术引进的同时也应重视自主研发创新，通过创新驱动经济增长方式转变，提高经济增长质量。第六，合理引进和科学管理外资，进一步扩大开放，形成良好的外部环境和完善的市场机制，促进经济高效、稳定发展。

本文研究为厘清环境规制与经济增长质量之间的关系提供了一个经验证据，但仍然只是一个起步研究，还有待进一步的深入分析。第一，经济增长质量是一个涉及多维度因素的综合指标，而现有的测算方法均存在优缺点，因此，如何精确测度经济增长的质量水平是今后进一步的研究方向。第二，中国对环境污染的治理已经嵌入到生产全流程中，不仅包括环境污染治理投资这一终端式行为，更多的体现在前端和中段，如何更为客观地衡量环境规制强度也是值得研究的问题。

感谢：匿名审稿人的有益建议。

（编辑：于杰）

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