公众参与理论视角下环境规制对绿色全要素生产率的影响——基于空间计量模型与门槛效应的检验

高 艺，杨高升，谢秋皓

（1.河海大学商学院，江苏南京 211100；2.河海大学工程管理研究所，江苏南京 211100）

我国目前尚存在较严重的环境污染问题和社会和谐问题，环境保护与经济增长的协调发展应得到社会各界的充分重视。中国经济已经从追求高速度发展转为追求高质量发展阶段，并且我国正通过优化产业结构、转变经济增长动力和转换经济发展方式等途径实现高质量经济发展。近几年来，突出“绿色”概念的绿色全要素生产率加入了体现环境污染指标的非期望输出，逐渐代替了传统全要素生产率的测量方式，并且成为衡量地区经济发展质量、资源利用水平、环境保护等情况的重要指标。提高绿色全要素生产率的增长是中国目前发展阶段的重要任务，然而“以人为本”的科学发展观看重“人”的利益和权利，所以只考虑经济与环境因素的绿色全要素生产率评价指标是不全面的。绿色发展的最终目标是实现“经济-资源-环境-社会”四者之间的协调与可持续发展，因此本文以加入“以人为本”概念的绿色全要素生产率作为评价依据进行研究。

设置合理的环境规制是促进绿色全要素生产率提升的重要途径，一系列环保环境规制政策的出台表明了政府捍卫“青山绿水就是金山银山”的决心。然而传统“政治—行政二分法”的行政模式使得地方政府可能为了满足绩效考核、增加财政收益而无视公众权利、损害公众利益，进而影响环境规制政策的公正性和执行效果［1］。公众参与理论认为公众参与式管理可以有效解决这一责任困境，通过公众监督、环境污染举报、环保献计献策、新闻媒体报道等方式可有效弥补政策作用的失灵。

环境规制对绿色全要素生产率的影响是否符合“波特假说”近来引发不少学者从不同角度进行论证，而作为环境主要利益相关者的公众对于“波特假说”的影响却少有人研究，只有少部分学者将公众参与（非正式环境规制方式）作为对环境规制的补充。为考察公众参与对于“波特假说”的影响，本文基于“经济-资源-环境-社会”的可持续绿色发展理念，运用2007—2017 年中国30 个省域的省际面板数据作为样本进行实证分析，以公众参与理论的视角研究环境规制对绿色全要素生产率的影响机制，以期促进正式环境规制方式对企业的创新补偿效应，同时提高公众参与环境保护所发挥的积极作用，对现有研究成果进行补充。

1 文献综述与理论分析

1.1 环境规制与绿色全要素生产率

李俊等［2］首次提出绿全要素生产率（Green Total Factor Productivity，GTFP）概念，即在全要素生产率计算中加入反映环境变化的变量，标志着我国GTPF 研究的开始。关于GTFP 的研究前期主要集中在测度方法的选择上，学者们大都认可Fare 等［3］在SBM 效率测度中加入方向性距离函数的方法，可对效率的不同角度进行评估，保障了测算的科学和准确。后期关于GTFP 的研究主要集中在环境规制、经济发展和产业结构等因素对GTFP 的影响作用上。

在环境规制对绿色全要素生产率的影响作用方面，以往学者多认为两者之间并不是单调线性关系，环境规制的影响作用取决于其对企业产生的绿色创新效应是否可以补偿其造成的成本效应，即存在“波特拐点”。具体来说，何玉梅等［4］采用DEAMalmquist 法验证了环境规制与工业全要素生产率存在非线性“U”型关系，并且环境规制可通过促进技术研发来提高生产率；杨朝均等［5］讨论了各种环境规制政策与工业绿色创新能力之间存在的非线性关系；冯严超等［6］构建SAC 空间计量模型得出环境规制与绿色经济绩效之间存在“U”型关系的结论；陈超凡［7］建立系统GMM 面板模型分析环境规制与中国工业绿色全要素生产率之间的作用关系，最终得出环境规制尚未达到“波特拐点”的结论；蔡乌赶等［8］将环境规制分为三类，并讨论不同类型的环境规制工具与绿色全要素生产率之间的非线性相关关系。

1.2 公众参与对环境规制作用机制的影响

一些学者研究过技术创新、外商投资、政府干预等不同中介因素对环境规制的影响机制。比如，邱兆林等［9］通过Durbin 模型研究环境规制和地区性行政垄断对工业生态效率的影响，并运用门槛模型检验行政垄断程度对“波特假说”的影响；朱金鹤等［10］对“波特假说”和“污染天堂”假说进行门槛检验，验证了技术创新水平和外商直接投资对环境规制的门槛效应以及环境规制对技术创新水平和外商直接投资的门槛效应；纪玉俊等［11］以人力资本水平为核心解释变量建立门槛回归模型，发现环境规制对产业升级的影响存在门槛效应。马勇等［12］、韩超等［13］、王淑英等［14］学者考虑到了非正式环境规制（公众参与式环境规制），但大多只采用环境信访数量这一单一指标来衡量，并且只是将其作为环境规制方式的一种补充，少有学者研究其对其他环境规制方式的影响作用。

本文中的公众参与是指具有共同利益或兴趣的公众为了自身的环境权益，通过信访、上访、投票、举报、请愿、参加听证会等方式表达自己对社会环境问题的意见和建议。我国在很长一段时间内，由于经济发展落后、缺乏相应的理论和实践基础、公众缺乏参与意识和能力，各领域内的公众参与水平都比较落后。近20 年来，随着我国政治、经济和文化实力的大幅度提高，人民的民主意识和社会利益多元化格局的逐渐加深，越来越多的公众积极参与到与自身利益攸关的公共问题中来［15］。田良［16］认为环境保护的第一利益相关者是公众，并且认同和尊重公众的环境价值主体地位是公众参与理论的前提。张辉［17］指出只有公众才可以切实感受到开发建设活动对于他们的影响，并且和自然环境有更真实的沟通交流，公众在城市开发建设过程中的参与地位是不可替代的。戴维奥斯本等［18］提出了一系列公共管理理论，包括政府应放权给公众、掌舵而不是划桨、参与式管理、目标驱动而不是规章驱动等。

由于公众参与这一“软手段”而产生的社会压力和公众监督，一方面促进了地方政府对规制政策的执行力度，另一方面也促进了企业为吸引公众的消费偏好、树立良好的企业形象而进行绿色技术创新、绿色产品创新、生产方式整改等一系列举措，进而弥补了政府在环境问题上规制政策失灵的现象。从上述分析可得，基于公众参与理论的公众参与环境保护不但可以直接作用于环境保护，而且通过外部监督和舆论压力，还会影响环境规制的实施效果以及企业的策略行为，进而对绿色全要素生产率产生作用。故本文提出如下假设：

H1：公众参与对绿色全要素生产率具有直接效应和空间溢出效应，即公众参与理论对于绿色全要素生产率效用的验证。

H2：各种类型环境规制方式的水平会与公众参与程度产生交互效应，进而对绿色全要素生产率产生影响。

H3：公众参与程度是“波特假说”成立的边界条件，即公众参与程度会影响环境规制对绿色全要素生产率的作用效果，并且对不同环境规制方式具有不同的影响。

H4：环境规制程度会影响公众参与环境保护的效果，且不同类型的环境规制方式具有不同影响。

2 研究设计

本文在大量相关文献阅读与总结的基础上选取核心解释变量和控制变量，选取的变量及衡量方法具有全面性和科学性，可有效避免因遗漏变量和测量误差产生的内生性问题，尤其是在对公众参与程度的度量上相比于以往研究更加全面、科学，并具有创新性。本文借鉴彭星等［19］、伍格致等［20］对环境规制的分类方法，将环境规制分为命令控制型环境规制、经济激励型环境规制和治理投入型环境规制方式。

2.1 变量定义

2.1.1 绿色全要素生产率GTFP

本文在以往绿色全要素生产率测量方法的基础上，将社会因素纳入绿色发展效率指标中，构建反应经济增长、资源节约、环境保护、社会和谐四位一体的绿色发展效率指标体系，其中，投入型指标包含城镇化发展必须的劳动力要素、资本要素、技术要素以及资源要素，产出型指标包含期望产出（经济型产出、社会型产出）与非期望产出（污染型产出）。本文运用Max DEA Pro6.6 软件，基于SE-SBM 模型和ML 指数对2007—2017 年中国内地（除西藏以外）30 个省市数据进行测算。

2.1.2 命令控制型环境规划ER1

不同学者对于命令控制型环境规制水平的测量方法并不统一，为了保证度量指标的可靠性，本文采用各地环境保护系统人数/总人口数、环境行政处罚案件数、环境政策法规数量三个指标采用熵权法合成。

2.1.3 经济激励型环境规制水平ER2

排污费是中国最早采用的负向市场激励工具。本文采用各区域排污费收入/GDP 作为度量经济激励型环境规制工具的代理指标。

2.1.4 治理投入型环境规制水平ER3

治理投入型环境规制工具属于正向补贴性激励行为。本文将选取污染投资治理/GDP 衡量治理投入型环境规制工具。

2.1.5 公众参与程度SI

公众参与主要指的是政府有关部门与当地居民之间关于环境保护的互动行为，美国的公众参与理论认为公众参与拥有从投票到对抗，从写信到诉讼等无数种形式［21］，较为细致的分类包括投票、游行、请愿、游说、写信、辩论、运动、参加听证会、甚至提起诉讼。以往研究中多采用各地区的信访数量作为度量标准，无法全面反映公众参与程度。本文中的公众参与程度采用客观层面、主观层面和结果层面等3 个层面的指标来进行全面的度量，并运用熵权法合成该指标。其中，客观层面指政府为促进公众参与所做的努力，包括开展社会环境教育活动的次数和人数两个指标；主观层面指公众参与的意愿和能力，参考Pargal 等［22］对非正式环境规制的衡量方式，选取年龄（15 岁以下人口比重）、教育水平1）和人均收入3 个指标来度量；结果层面指各地区实际发生的公众参与情况，从环境信访件数/人口、来访批次和人大政协提案件数3 个方面衡量。

2.1.6 控制变量Z

控制变量包括经济水平（人均GDP）、技术创新水平（R&D 内部支出/GDP）、产业结构（第二产业产值/GDP）、外商直接投资2）（外商实际直接投资额/GDP）、自然资源禀赋（农林牧渔业和采掘业的固定资产投资之和/全社会固定资产投资总额）、对外开放水平（经营单位所在地进出口总额/GDP）、政府干预（国有及国有控股企业工业总产值/GDP）。

由于本文中解释变量和控制变量多为比例值不适用于对数化处理，故采用标准化处理来控制不同变量的量纲差异，并对被解释变量进行对数化处理。同时采用核心解释变量的一阶、二阶滞后变量作为工具变量进行Hausman 内生性检验，检验结果接受了所有解释变量为外生变量的原假设。各变量的描述性统计情况见表1。

表1 变量描述性统计

2.2 模型设计

2.2.1 空间面板模型

由于空间矩阵是外生的，为了较好地反映客观空间差异现实情况，本文选择构造邻接权重矩阵，并且选用全局莫兰指数、局部莫兰指数和吉尔里指数进行空间自相关性检验，其验证方法分别为：

其中I 为正，表明该省与邻省“高—高”或“低—低”集聚；I 为负，则说明该省与邻省存在空间异质性，“高—低”或“低—高”集聚。

为了探究公众参与和环境规制作用的总效应，构建以下不包括空间自变量相关项的SAR 模型1：

为了进一步验证公众参与对环境规制和各区域绿色全要素生产率中的调节作用，在模型1 中构建环境规制和公众参与的交互项，得到模型2：

由于公众参与环境保护和三种环境规制在对本地区产生影响的同时，很可能也对周边地区产生影响。因此在公众参与理论视角下，探析公众参与、环境规制以及两者交互项对GTFP 的空间溢出效应是对现有研究拓展的重要环节。鉴于空间杜宾模型(SDM)考虑到了解释变量与被解释变量都存在空间溢出效应的情况，因此选择该模型分别探究3 种环境规制方式与公众参与程度空间自变量互动效应：

为进一步探索公众参与对环境规制影响的调节作用的空间互动效应，在模型3 中构建环境规制和公众参与的交互项，得到模型4：

2.2.2 门槛效应模型

门槛模型可以考察核心被解释变量是否随门槛变量调整而发生结构性突变。公众参与程度可能对环境规制的作用机制存在门槛效应，反过来，环境规制水平也会影响公众参与环境保护的效果。为了验证假设，以公众参与程度作为门槛变量分别考查三种环境规制方式对GTFP 的影响，并且以3 种环境规制水平为门槛分别考察其对公众参与效果是否存在门槛效应。借鉴Hansen［23］、王群勇［24］的面板门槛模型思想，构建门槛模型5 和6：

3 实证结果及分析

3.1 空间计量结果分析

图1 2008、2016 年中国GTFP 局部Moran 散点图

通过计算绿色全要素生产率的莫兰指数和吉尔里指数对被解释变量进行空间自相关性验证。由表2 可知，GTFP 在2007—2017 年均表现出显著的莫兰指数和吉尔里指数正向相关性，表明被解释变量具有明显的正向空间溢出性。由图1 可知，中国30个省域在第一、第三象限分布较多，即中国GTFP的空间相关模式以“高—高”和“低—低”集聚为主，说明GTFP 在空间存在非常明显的正相关性。由此可得，本文采用被解释变量纳入空间考察范围的SAR 和SDM 模型是科学合理的。

表2 GTFP 空间相关性分析表

在空间自相关性检验通过后进行空间面板回归分析，通过Wald 检验验证了SDM 模型不可简化为空间误差和滞后模型，并运用Hausman 检验法对固定和随机效应模型进行选择。限于篇幅，在SDM 模型中省略了控制变量的回归结果，如表3、4 所示。

（1）总效应。根据表3 中模型1 可得出：1）命令控制型环境规制在5%的置信水平上抑制绿色全要素生产率，而经济激励型和治理投入型环境规制未产生显著作用，可见目前环境规制水平尚未越过“波特拐点”，环境规制工具对技术创新影响的替代作用大于补偿作用；2）在不同环境规制模型中，公众参与对绿色全要素生产率均有显著促进作用，这验证了公众参与理论在环境保护中发挥了明显的积极作用；3）在控制变量方面，经济水平、产业结构、对外开放水平3 个指标对绿色全要素生产率具有明显的促进作用；外商投资和自然资源禀赋的促进作用并不显著；而技术创新水平和政府干预具有不显著的抑制作用。

（2）直接效应。根据表4 中的模型3 可发现：1）3 种环境规制方式的SDM 模型回归结果与不考虑解释变量空间溢出效果的SAR 模型结果相似，略有不同的是经济激励型环境规制由不显著的促进作用变为了抑制作用，这是由于周边地区的ER2 对本地绿色全要素生产率具有显著的空间溢出效用，分担了大部分正向总效应，导致本地ER2 作用效果降低；2）本地命令控制型环境规制工具在5%的置信水平上显著抑制本地绿色全要素生产率，说明现阶段该工具的成本效应大于创新补偿效应。

（3）空间溢出效应。根据表4 中模型3 可得出：1）经济激励型环境规制工具在1%的置信水平上显著具有正向空间溢出效应。一方面是由于周边地区高强度的环境规制会增加其自主研发绿色技术意愿，周边地区技术研发给予了本地区“搭便车”的可能性，并提升了本地区的绿色全要素生产率。另一方面是由于该工具造成周边污染企业转移到本地，而这类企业在转移后所创造的经济绩效贡献大于其所产生的环境污染，即导致绿色全要素生产率提升；2）周边地区的公众参与程度在10%的置信水平上正向促进本地的绿色全要素生产率。这是因为相邻地区的公众参与热情会互相传播、互相促进，如果周边地区居民积极参与环境保护、有良好的参与风气，势必会鼓动本地居民效仿其行为来保障自己的环境权益。同时，有效的公众参与渠道和参与方式也会在邻地间互相模仿和学习，进而增加了公众参与的有效性。

（4）公众参与对环境规制的调节效应。由表3中模型2 以及表4 中模型4 可看到：无论是公众参与的总调节作用、对直接效应的调节作用还是对空间溢出效应的调节作用，其对绿色全要素生产率的影响方向均为负向。其中，在5%的置信水平上显著负向调节命令控制型和治理投入型环境规制工具对绿色全要素生产率的总作用。这表明中国目前阶段的公众参与未能与正式环境规制方式相配合达到促进绿色全要素生产率的目的，公众参与环境保护仅仅停留在由于不满而进行环境信息举报的阶段，未能推动环境规制越过“波特拐点”，即目前阶段的公众参与和正式的环境规制工具还没有达到有效配合的效果。

表3 SAR 模型回归结果

表4 SDM 模型回归结果

3.2 公众参与理论视角下的“波特假说”门槛检验

基于模型4 和模型5，检验公众参与理论视角下公众参与程度对GTFP 的“波特假说”门槛效应，同时检验不同类型环境规制方式对公众参与环境保护效果的门槛效应。首先通过单一门槛检验是否存在门槛效应，然后确定门槛数目及门槛值，运用Stata15 软件并根据Bootstrap 法1 000 次计算而得，如表5 所示。门槛检验结果表明：当以公众参与程度为门槛变量，考察3 种环境规制对GTFP 的影响时（模型4），经济激励型环境规制的单一门槛在10%的水平上通过了显著性检验，双重门槛没有通过显著性检验，即存在单一门槛效应；当以命令控制型环境规制为门槛变量，考察公众参与程度对GTFP 的影响时（模型5），单一门槛在5%的水平上通过了显著性检验，双重门槛没有通过显著性检验，即存在单一门槛效应；其他门槛回归的单一门槛没有通过显著性检验，即不存在门槛效应。

表5 门槛模型参数估计结果

以公众参与程度为门槛，研究显示经济激励型环境规制方式对区域GTFP 的影响接近于“V”型。当地区公众参与程度小于0.207 4 时，经济激励型环境规制对当地GTFP 的影响并不显著；当地区公众参与程度大于0.207 4 时，经济激励型环境规制对地区GTFP 的影响显著为正，即符合“波特假说”。由此可以看出，以排污费为度量标准的经济激励型环境规制明显受到公众参与程度的中介调节作用。在公众参与度较低的地区，排污费对企业造成了成本负担而并未有效激发企业的创新潜力，即创新补偿效应小于遵循成本的负向效应，“波特假说”不成立。低公众参与省域集中在中西部欠发达地区，这些地区是地方政府“政治锦标赛”的高发区，如果当地公众对环境问题重视程度不足，就为政府和企业制造“政策洼地”提供了机会，进而导致排污费的收取并不能达到其促进企业绿色创新的目的。根据本文上一节中提到的公众参与和经济激励型环境规制交互项的回归结果为负，可知目前阶段的公众参与尚未达到促进环境规制对GTFP 发挥促进作用的程度，即未推动其到达“波特拐点”，我国公众参与状况亟需加强。

以命令控制型环境规制为门槛，研究显示公众参与程度对区域GTFP 的影响接近于倒“V”型。当地区命令控制型环境规制处于较低水平（小于0.447 7）时，公众参与对当地GTFP 的影响显著为正；当地区命令控制型环境规制处于较高水平（大于0.447 7）时，公众参与对地区GTFP 的影响不显著。这说明，在一定命令控制型环境规制水平范围内，当地居民可通过监督举报、舆论压力以及消费偏好等方式正向促进环境规制对GTFP 的作用，即公众参与可以促进环境政策的有效实施。一旦公众通过信访、上访或者新闻媒体报道等方式对企业的污染违规行为进行监督举报，那么企业为了挽回品牌形象、维护企业信誉和群众基础、避免更大的损失而采取积极措施应对，进而引导企业进行绿色技术升级。但过犹不及的定律也蕴藏于环境规制与公众参与的互动关系中，过高的命令控制型环境规制水平反而会限制公众参与效果。一方面，较高的环境规制水平代表了政府十分重视环境保护问题，公众参与的必要性和重要性都有所降低；另一方面，当环境规制水平超过企业能承受的污染外部性内部化水平，企业为追求利润最大化而选择支付环境污染成本，外界公众社会舆论压力也无法有效促进企业进行绿色生产技术创新。由此可见，环境规制水平也并非是越高越好，适度的环境规制水平才能发挥出公众参与和环境规制的最大效益，这与朱金鹤［10］关于环境规制门槛效应的结论一致。

为了验证样本和门槛模型的稳健性，本文按照公众参与程度将30 个省域分为低、中、高公众参与度地区三类3），并分别以三类地区的经济激励型环境规制水平和公众参与程度为核心解释变量进行回归分析，由于样本分组后无法使用空间权重矩阵，故采用普通面板回归进行分析（见表6）。与空间计量模型相比，环境规制系数由负值变为了显著正值，这是由于普通面板回归忽视了被解释变量的空间溢出效果，使得其作用效果分摊到了解释变量上，但这并不影响本节对系数变化趋势进行分析。通过观察ER2 的回归系数变化趋势发现：中、高公众参与度地区的系数明显高于低公众参与度地区，即公众参与可有效促进经济激励型环境规制的“波特效应”。这与公众参与的门槛检验结果一致，验证了本文样本数据和门槛模型的稳健性。

表6 按公众参与程度分组回归结果

4 结论与政策启示

本文首先基于SE-SBM 模型和ML 指数测算了2007—2017 年我国30 个省域的GTFP，并采用熵权法构建了包含客观层面、主观层面和结果层面3个层面指标的公众参与程度指标；其次，通过构建SAR 和SDM 空间计量模型对公众参与理论视角下环境规制对绿色全要素生产率之间作用机制，从总效应、直接效应、空间溢出效应和调节效应几方面进行了探究；最后，采用门槛面板模型，验证了公众参与理论视角下公众参与程度对GTFP的“波特假说”门槛效应，以及不同类型环境规制方式对公众参与环境保护效果的门槛效应。

本文主要得到如下结论：（1）公众参与理论在环境保护领域具有显著效果，本地公众参与对绿色全要素生产率具有显著的促进作用，同时周边地区的公众参与也具有较显著的正向空间溢出效应。（2）公众参与和3 种环境规制交互项系数均为负值，说明在目前阶段，公众参与和正式环境规制工具没能相互配合、相互促进达到促进绿色全要素生产率的目的，即公众参与与正式环境规制工具还没有达到有效配合的效果。（3）公众参与理论视角下公众参与程度对GTFP 的“波特假说”门槛检验。以公众参与程度为门槛，研究显示经济激励型环境规制方式对区域GTFP 的影响接近于“V”型。当地区公众参与程度小于0.207 4 时，经济激励型环境规制对当地GTFP 的影响并不显著；当地区公众参与程度大于0.207 4 时，经济激励型环境规制对地区GTFP 的影响显著为正，即符合“波特假说”。（4）环境规制方式对公众参与环境保护效果的门槛检验。研究结果显示：以命令控制型环境规制为门槛变量，公众参与程度对区域GTFP 的影响接近于倒“V”型。当地区命令控制型环境规制处于较低水平（小于0.447 7）时，公众参与对当地GTFP 的影响显著为正；当地区命令控制型环境规制处于较高水平（大于0.447 7）时，公众参与对地区GTFP 的影响不显著。（5）由公众参与的门槛模型回归系数可得：对于低公众参与地区，经济激励型环境规制工具对于绿色全要素生产率的促进作用最明显；对于高公众参与地区，3 种环境规制工具的效用都有较大提升，其中投资治理型环境规制效果最为明显。

基于以上结论本文得到以下政策启示：（1）充分发挥公众参与对于环境保护的软约束力以及对“波特假说”的促进作用，增加公众参与程度。目前我国环境保护中的公众参与尚存在较多问题，包括环境信息公开质量不足；政府控制社会新闻传播媒体［25］；相关法律法规不完善，无法充分保障公众的环境参与权利；公众参与途径匮乏，没有及时有效的信息反馈机制；公众参与意识和能力不足等。借鉴英国和美国关于保护公众环境参与权的做法，可以将公众的环境诉讼权、决策权和知情权等权利法律化和程序化，让公众参与有法可依、有据可循。同时增加对公众参与意识的宣传和教育，鼓励公众通过正确有效的方式参与到环境保护中来；（2）调整环境规制强度在一定水平范围内。将污染外部性的内部化控制在企业承受限度内，避免企业采取遵循成本策略的同时保障了公众参与环境保护发挥积极有效作用，进而使公众参与和环境规制达成相互配合、相互促进的交互作用关系，促进绿色全要素生产率的提高。（3）根据不同地区的公众参与程度选择环境规制工具。在低公众参与地区应重点加强经济激励型环境规制工具的设立和实施，而在高公众参与地区3 种规制工具要相互配合、均衡发展；（4）根据不同地区的公众参与程度制定相适应的环境规制水平。在公众参与程度较低的地区应设立较高强度的环境规制，充分发挥强制型环境规制的作用来弥补低水平公众参与带来的公众监管弱、社会舆论压力低、绿色产品消费偏好不明显等不足。而在公众参与程度较高的地区，应注意“过犹不及”定律，防止过高水平的环境规制阻碍公众参与环境保护的效果，并且保证公众参与有效促进环境规制工具的实施效果。

注释：

2）FDI 的原始单位为百万美元，利用2007—2017 年的中美年均汇率换算为以人民币为货币单位的相应数值；

3）低公众参与度地区：山西、海南、贵州、黑龙江、甘肃、安徽、内蒙古、河北、云南、陕西；中公众参与度地区：山东、四川、河南、湖南、江西、湖北、宁夏、广西、新疆、青海；高公众参与度地区：天津、北京、江苏、浙江、广东、上海、重庆、吉林、辽宁、福建。