环境规制对劳动力就业技能结构的影响研究

吕岩威,杨 菲

(山东大学 商学院,山东 威海 264209)

一、引言

改革开放以来,中国经济迅速发展,取得了举世瞩目的成就,但粗放型经济增长方式也造成了严重的环境问题,导致经济发展与环境保护之间的矛盾日益突出。《2019中国生态环境状况公报》数据显示,中国337个地级及以上城市中仅46.6%的城市环境空气质量达标,出现酸雨的城市比例达33.3%,21%的河段水流、30.9%的重要湖泊水质为III类以下的污、废水,无法作为居民生活水使用。面对如此严峻的环境形势,中国政府近年来逐步加大了环境规制力度,先后出台了一系列环境保护政策,并对主要任务和工作重点进行了部署。然而,由于环境规制的重点对象是具有高能耗、高污染特征的工业企业,这类企业的技术含量一般不高,对低技能劳动力的需求很大,实施环境规制必然会在短期内导致这类企业增加运营成本、关停高污染项目、淘汰落后设备等,使得低技能劳动力大量失业、高技能劳动力更加紧缺,从而加剧劳动力市场中的结构性失业问题。但从长期而言,环境规制也可能会倒逼企业技术创新,形成高技能劳动力对低技能劳动力的替代,从而实现劳动力就业技能结构高级化(1)本文的“劳动力就业技能结构高级化”借鉴了“产业结构高级化”的概念(一国产业结构重心由第一产业向第二产业和第三产业逐次转移的过程)。从世界各国发展来看,发展中国家的高技能劳动力比重普遍低于发达国家,并且随着国家经济的发展,劳动力就业技能结构表现出不断从低级向高级转变的过程。对于这一转变和演进的规律,我们称之为劳动力就业技能结构高级化。。本文以此问题为聚焦点,探讨环境规制对劳动力就业技能结构的影响,对于解决在当前中国低生育率的背景下,如何充分利用好现有的劳动力资源,使劳动力就业技能结构与国家保护环境、促进经济高质量发展的目标要求相匹配,具有重要的现实指导意义和决策参考价值。

从现有文献看,对于环境规制与劳动力就业技能结构之间的关系,学术界尚未达成一致意见。由于环境规制的主要对象是污染类企业,有学者按照污染密集度对行业进行分类,研究在不同污染密集度行业中环境规制对劳动力就业技能结构的影响。如李梦洁发现环境规制对轻、中、重度污染行业就业的影响均呈U型,且重度污染行业拐点更高[1]。余东华等发现环境规制对就业技能溢价具有促进作用,且对重度和中度污染行业的促进作用更大[2]。Hafstead等发现征收环境污染税会导致就业机会由污染密集型行业向非污染密集型行业转移[3]。还有学者从空间外溢角度分析环境规制对劳动力就业技能结构的空间影响,并对影响路径进行探讨。如孙文远等发现地方政府间倾向选择一致性的环境规制互动策略,致使环境规制对劳动力就业技能结构的空间溢出效应为正[4]。但是,周五七等认为地方政府在环境规制上存在逐底竞争倾向,导致环境规制对就业存在负向空间溢出效应[5]。沈宏亮等则得出非正式环境规制对劳动力就业技能结构的空间溢出效应为正,但正式环境规制的空间溢出效应为负[6]。另外,学者们还探讨了异质性环境规制对劳动力就业技能结构的影响。江永红等发现命令型、公众自愿型环境规制对劳动力就业技能结构的影响呈U型,市场型环境规制则表现为促进作用[7]。

综上,上述文献对有关问题做出了卓有成效的研究,但仍存在以下有待拓展之处:一是,现有对环境规制与劳动力就业关系的研究大多集中在就业规模层面,但鉴于中国当前面临“用工荒”和“就业难”的双重困境,在就业技能结构层面进行研究才能抓住问题的本质所在;二是,部分文献探讨了环境规制对劳动力就业技能结构的直接影响,但缺少对环境规制影响劳动力就业技能结构的传导机制进行深入探讨。事实上,技术创新和产业结构作为影响劳动力就业技能结构的主要因素,在环境规制与劳动力就业技能结构的关系中起重要传导作用,对传导机制的研究有助于揭开环境规制影响劳动力就业技能结构内在逻辑的黑箱。

鉴于此,本文在阐述环境规制对劳动力就业技能结构作用机制的基础上,基于2004—2019年中国省级面板数据,运用普通最小二乘(OLS)模型、面板固定效应(FE)模型和受限因变量(Tobit)模型估计环境规制对劳动力就业技能结构的直接影响,并基于结构方程模型构建多重中介效应模型分析环境规制对劳动力就业技能结构的传导机制,以期为政府制定环境规制政策和就业政策提供决策参考。

二、理论分析与研究假设

(一)环境规制对劳动力就业技能结构的直接作用机制

环境规制对劳动力就业技能结构的直接影响主要表现在两个方面,一方面,强化环境规制促使企业增加用于末端污染治理的环保设施投资,这些投资无疑增加了企业额外的生产成本,导致企业利润减少,进而降低对低技能劳动力的雇佣,促使劳动力就业技能结构向高技能方向转化。另一方面,强化环境规制倒逼企业进行技术创新,从源头上减少污染物排放,并逐步使用更先进、更清洁的生产工艺来替代原有的高能耗、高污染的落后产能,形成高技能劳动力对低技能劳动力的替代,促使劳动力就业技能结构高级化[8]。借鉴沈宏亮等的研究,假设企业可变要素替代弹性生产函数为:

(1)

式(1)中,A代表技术进步,K、L1、L2分别代表资本、高技能劳动力、低技能劳动力。δ1、δ2、δ3分别代表上述要素的密集程度,δ1+δ2+δ3=1。σ为可变的要素替代弹性,设σ是环境规制ER的函数,记为σ(ER)。σ=1/(1-ρ)。假设在完全竞争市场中,低技能劳动力数量更多(δ3>δ2),高技能劳动力工资更高(w1>w2),各要素价格短期不变,当市场均衡时有:

(2)

(3)

(4)

式(3)除以式(4)有:

(5)

对式(5)求导有:

(6)

式(6)的符号方向取决于σ′(ER)和ln(2-1/σ),易知高技能劳动力对产出贡献更大,因此ln(2-1/σ)>0;当环境规制强度增加时,企业倾向利用高技能劳动力替代低技能劳动力,高技能劳动力的相对价值将得到提升,因此σ′(ER)>0。式(6)的符号方向为正,即强化环境规制会优化劳动力就业技能结构[6]。据此,提出假设1:

假设1:环境规制促进劳动力就业技能结构高级化。

(二)环境规制对劳动力就业技能结构的间接传导机制

环境规制不仅对劳动力就业技能结构产生直接影响,还通过技术创新和产业结构间接影响劳动力就业技能结构。

1.技术创新

根据波特假说,适度的环境规制强度能够倒逼企业技术创新,通过改进生产工艺和生产技术,获取“创新补偿效应”,进而提高企业竞争力[9-10]。而技术创新一方面需要大量从事核心技术研发攻关的创新人才,从而增加了企业对高技能劳动力的需求;另一方面,企业研发所产生的新技术、新工艺等又会对劳动力特别是低技能劳动力产生替代作用,甚至出现“机器换人”现象,从而抑制了企业对低技能劳动力的需求。据此,提出假设2:

假设2:环境规制通过倒逼技术创新,促进劳动力就业技能结构高级化。

2.产业结构

已有研究表明环境规制可以通过优胜劣汰机制来驱动产业结构转型升级,当对排污企业施加严格的环境约束时,以服务业为代表的清洁型产业获得了绿色发展的比较优势,高耗能、高污染产业则随着成本增加而萎缩[11]。而产业结构转型升级的进程必然伴随着劳动力吸收能力的变化,导致稀缺的高技能劳动力将逐渐取代低技能劳动力,从而促进劳动力就业技能结构高级化[12]。据此,提出假设3:

假设3:环境规制通过驱动产业结构转型升级,促进劳动力就业技能结构高级化。

三、模型与变量

(一)模型构建

1.面板计量模型

在理论分析的基础上,为研究环境规制对劳动力就业技能结构的直接影响,构建面板计量模型如下:

LSit=β0+β1ERit+γXit+ui+εit

(7)

式(7)中,i为省份,t为时间,LSit为劳动力就业技能结构,ERit为环境规制,Xit为一系列控制变量,ui为个体效应,εit为随机扰动项。

2.中介效应模型

为了检验传导渠道的存在性,构建中介效应模型进行实证分析。中介效应分析常用的方法是Baron等提出的逐步回归法[13]。该方法操作简单,但近年来受到诸多质疑。Zhao等提倡利用结构方程模型进行中介效应分析[14-16]。结构方程模型,既能估计模型整体拟合程度,又对中介路径有较好识别效果。因此,基于结构方程模型构建多重中介效应模型,分析环境规制对劳动力就业技能结构的传导机制,构建步骤为:

第一步,模型构建:根据理论分析,确定被解释变量、中介变量和解释变量,设定中介效应的基本模型;

第二步,模型适配度检验和模型修正:判断模型适配状况,进而修正基本模型,实现模型和数据的最佳匹配;

第三步,中介路径系数估计:计算分段路径系数估计值,通过分段路径系数乘积得出完整路径系数估计值。

(二)变量选取

1.被解释变量:劳动力就业技能结构(LS)

劳动力就业技能结构指在就业劳动力中高技能劳动力与低技能劳动力之间的比例关系,借鉴唐东波的研究采用就业人员中高技能劳动力与低技能劳动力的比值衡量[17]。其中,高技能劳动力即就业人员中学历为大专及以上的劳动力,低技能劳动力即就业人员中学历为大专以下的劳动力。劳动力就业技能结构比值增大,意味着低技能劳动力向高技能劳动力转移,即劳动力就业技能结构高级化水平提升。

2.核心解释变量:环境规制(ER)

学术界对环境规制的衡量尚无统一标准,已有研究多采用替代指标来测度,如工业污染治理投资额、污染税费收入、工业废水、废气排放达标率、针对环境的政策数等,但这些指标都是从污染治理角度对环境规制进行度量,体现不出环境规制的实际效果。Kheder等认为可采用GDP/Energy衡量环境规制,该指标能够很好地度量政府对环境规制的真实影响效果[18]。一般而言,在GDP不变的情况下,能源消耗量越少,造成的环境污染也越小,环境规制的实际效果也就越好。这一指标在国内也得到了较为广泛的应用,李阳等众多学者均采用这一指标来衡量环境规制[19-21]。鉴于该指标的优越性,本文同样采用GDP/Energy作为环境规制的替代指标,该数值越大,表明环境规制强度越强。

3.中介变量和控制变量

基于上文的理论分析,选取技术创新(LNA)、产业结构(IND)作为中介变量。其中,技术创新指标借鉴李婧等采用前一期发明专利申请授权量表征[22-23];产业结构指标采用第三产业生产总值占地区生产总值的比重表征。参考已有研究还选取了经济发展水平(LNGDP)、教育水平(LNEDU)、重污染行业比重(POL)为控制变量。其中,经济发展水平指标采用以2004年为基期的生产总值表征;教育水平指标采用每十万人口中高等学校在校生人数表征;重污染行业比重指标采用重污染行业资产总额占规模以上工业企业资产总额的比重表征(2)选取国务院2006年《第一次全国污染源普查方案》中公布的11个重污染行业,分别为:造纸及纸制品业、农副食品加工业、化学原料及化学制品制造业、纺织业、黑色金属冶炼及压延加工业、食品制造业、电力/热力的生产和供应业、皮革毛皮羽毛(绒)及其制品业、石油加工/炼焦及核燃料加工业、非金属矿物制品业、有色金属冶炼及压延加工业。。

以2004—2019年中国30个省份为研究对象(由于数据所限,不含西藏、香港、澳门和台湾)。所有数据均来源于历年《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国人口统计年鉴》《中国环境统计年鉴》。为了保证时间序列数据的平稳性,对相关变量进行了对数处理(前缀LN的变量)。变量的描述性统计结果如表1所示。

表1 变量的描述性统计

四、实证分析

(一)环境规制对劳动力就业技能结构直接影响的估计与分析

1.面板单位根检验

面板数据模型建立的前提条件是面板数据具有平稳性,为避免非平稳数据“伪回归”问题,选取相同根检验中的LLC检验、不同根检验中的PP-Fisher和ADF-Fisher检验方法进行面板单位根检验,结果如表2所示。从表2可以看出,所有变量的原序列均平稳,可以构造计量模型进行分析。

表2 向量单位根检验结果

2.面板计量模型估计结果与分析

利用中国30个省级行政区的面板数据,对式(7)进行回归,以估计环境规制对劳动力就业技能结构的直接影响,表3是分别采用普通最小二乘(OlS)模型、面板固定效应(FE)模型和受限因变量(Tobit)模型的回归结果(3)经豪斯曼检验选择面板固定效应(FE)模型,故表3未列出面板随机效应(RE)模型的回归结果。考虑到本文的因变量为大于0的受限变量,进一步采用Tobit模型进行回归。,模型(1)为OlS基准回归结果,模型(2)为FE回归结果,模型(3)为Tobit回归结果。从表3可以看出,无论是运用OlS、FE还是Tobit模型,环境规制对劳动力就业技能结构均存在正向影响,且均在1%的水平上显著,这说明环境规制显著促进了劳动力就业技能结构高级化,验证了假设1。

表3 环境规制对劳动力就业技能结构直接影响的回归结果

从控制变量来看,技术创新的影响系数在FE和Tobit模型中均为正,且均在1%的水平上显著,说明技术创新增加了企业对高技能劳动力的需求,促进了劳动力就业技能结构高级化。产业结构的影响系数在FE和Tobit模型中均为正,且均在1%的水平上显著,说明产业结构升级导致高技能劳动力取代低技能劳动力,促进了劳动力就业技能结构高级化。经济发展水平的影响系数在FE和Tobit模型中均为正,且均在1%的水平上显著,说明经济发达地区的就业机会和平台更多,对高技能劳动力更有吸引力。教育水平的影响系数在FE和Tobit模型中均为负,且在1%的水平上显著,说明高校在校生占总人口比例越大的地区,本地毕业生面临的就业压力越大,高技能劳动力外流现象越严重。重污染行业比重的影响系数在FE和Tobit模型中均为负,且在至少5%的水平上显著,说明重污染行业生产方式粗放,且对低技能劳动力需求更大,不利于劳动力就业技能结构高级化。

(二)环境规制对劳动力就业技能结构传导机制的估计与分析

根据上文的理论机制,环境规制对劳动力就业技能结构的影响还通过技术创新、产业结构传导渠道发挥作用,因此进一步基于结构方程模型的多重中介效应模型检验这两个传导渠道是否成立。

1.模型的适配性检验

将技术创新和产业结构设定为环境规制影响劳动力就业技能结构的中介变量,在AMOS软件中设定基本的中介效应模型,模型涉及“环境规制→技术创新→劳动力就业技能结构”和“环境规制→产业结构→劳动力就业技能结构”两条路径。结合模型与数据的适配情况,对基本模型进行修正,修正后的模型如图1所示。

图1 环境规制与劳动力就业技能结构的多重中介效应模型

图1中,矩形框表示观测变量,圆形框表示残差项,箭头表示变量间的影响路径,数字为路径的标准化估计系数。如修正后的多重中介效应模型所示,环境规制通过三条中介路径影响劳动力就业技能结构,分别是:“环境规制→技术创新→劳动力就业技能结构”、“环境规制→产业结构→劳动力就业技能结构”和“环境规制→技术创新→产业结构→劳动力就业技能结构”路径。可见,与本文最初对模型的设定不同,环境规制除通过技术创新和产业结构路径影响劳动力就业技能结构外,还由于技术创新对产业结构的影响,存在“环境规制→技术创新→产业结构→劳动力就业技能结构”路径。修正后的模型从逻辑上更加自洽,更符合现实情况,也更具有说服力。

为保证修正后的模型与数据的适配性,在估计前对模型的拟合情况进行检验,结果如表4所示。从表中可以看出,模型整体适配度检验的CMIN/DF的值为1.383 8,小于3。P值为0.239 5,大于0.05。RMSEA的值为0.028 3,小于0.05,GFI、AGFI、CFI、NFI、TLI、IFI的值均大于0.90,说明所有评价指标均达到评价标准,模型与数据的拟合效果良好,可以使用该修正模型进行路径分析。

表4 结构方程模型的适配结果

2.分段传导路径系数估计结果与分析

对于分段传导路径系数的估计,采用AMOS软件的Bootstrap方法进行,设定重复随机抽样的次数为2 000次,使用检验力更高的偏差校正后的Bootstrap置信区间(即偏差校正的非参数百分位Bootstrap法),置信水平设为95%,估计方法选择最大似然估计(Maximum Likeliheod,ML),由此得到表5所示的估计结果。表5中的估计值即为图1多重中介效应模型中箭头所表示的环境规制对劳动力就业技能结构分段传导路径估计系数,以标准化估计系数作为判断分段传导路径估计值的主要系数,非标准化估计系数作为参考,可以得出:环境规制对技术创新的影响系数为0.417 8,在1%的水平上显著,95%置信水平下的Bootstrap置信区间为[0.325 6,0.508 0],说明环境规制促进了技术创新;环境规制对产业结构的影响系数为0.217 3,在1%的水平上显著,95%置信水平下的Bootstrap置信区间为[0.106 8,0.335 8],说明环境规制促进了产业结构转型升级;技术创新对产业结构的影响系数为0.480 4,在1%的水平上显著,95%置信水平下的Bootstrap置信区间为[0.392 2,0.577 5],说明技术创新促进了产业结构转型升级;技术创新对劳动力就业技能结构的影响系数为0.189 3,在1%的水平上显著,95%置信水平下的Bootstrap置信区间为[0.100 2,0.301 5],说明技术创新促进了劳动力就业技能结构高级化;产业结构对劳动力就业技能结构的影响系数为0.731 2,在1%的水平上显著,95%置信水平下的Bootstrap置信区间为[0.652 3,0.795 0],说明产业结构升级促进了劳动力就业技能结构高级化。

表5 环境规制对劳动力就业技能结构分段传导路径的估计结果

3.完整传导路径系数估计结果与分析

对表5的结果进行分析,发现模型适配的分段传导路径具有合理性。进一步将表5中各分段传导路径连接起来,组成环境规制对劳动力就业技能结构间接影响的完整传导路径。将分段传导路径标准化估计系数估计值相乘,计算出每条完整传导路径的系数估计值,系数估计值的显著性水平由1-(1-a1)×(1-a2)或1-(1-a1)×(1-a2)×(1-a3)测算得出(4)a1、a2、a3表示组成分段传导路径估计系数的显著性水平。,通过系数估计值的绝对值比重,还可以计算出每条完整传导路径的贡献率,结果如表6所示。

从表6可以看出,环境规制通过三条传导路径对劳动力就业技能结构产生影响。其中,环境规制→技术创新→劳动力就业技能结构路径的系数估计值为0.079 1,在1%的水平上显著,说明环境规制通过促进技术创新,对劳动力就业技能结构产生正向影响,验证了假设2。环境规制→产业结构→劳动力就业技能结构路径的系数估计值为0.158 9,在1%的水平上显著,说明环境规制通过促进产业结构转型升级,推动劳动力就业技能结构高级化,验证了假设3。环境规制→技术创新→产业结构→劳动力就业技能结构路径的系数估计值为0.146 8,在1%的水平上显著,说明环境规制通过促进技术创新推动产业结构转型升级,最终实现劳动力就业技能结构高级化。

表6 环境规制对劳动力就业技能结构完整传导路径的估计结果

对比三条传导路径对劳动力就业技能结构影响的贡献率可以发现,环境规制→产业结构→劳动力就业技能结构路径的贡献率最大,占总中介效应的41.30%。

其次为环境规制→技术创新→产业结构→劳动力就业技能结构路径,其贡献率占总中介效应的38.15%。环境规制→技术创新→劳动力就业技能结构路径的贡献率最小,占总中介效应的20.56%。这说明现阶段环境规制主要是通过产业结构路径对劳动力就业技能结构产生促进作用,直接通过技术创新路径对劳动力就业技能结构产生正向影响的效果还比较有限,但也不应忽视该路径的中介效应。

五、稳健性检验

为保证研究结论的可靠性,进行如下两项稳健性检验:(1)按受教育年限将劳动力分为小学及以下、初中、高中、大专、本科和研究生,对各组劳动力比重分别进行回归,以考察环境规制对劳动力就业技能结构直接影响结果的稳健性;(2)改变中介效应的测算方法,运用逐步回归法重新检验环境规制通过中介变量对劳动力就业技能结构的影响,以考察环境规制对劳动力就业技能结构传导机制结果的稳健性。

首先,采用面板计量模型对各组劳动力比重分别进行回归,结果如表7所示。经豪斯曼检验所有模型均支持固定效应,从表7可以看出,环境规制对小学及以下劳动力就业、初中劳动力就业、高中劳动力就业的回归系数均为负,且均在至少5%的水平上显著,说明环境规制对低技能劳动力就业产生显著的抑制作用。环境规制对大专、本科、研究生劳动力就业的回归系数均为正,但对大专劳动力就业的影响不显著,对本科、研究生劳动力就业的影响均在至少10%的水平上显著,说明环境规制对高技能劳动力就业产生显著的促进作用。综合各组的回归结果,可以得出环境规制抑制了低技能劳动力就业,促进了高技能劳动力就业,进而推动了劳动力就业技能结构高级化。这说明上文关于环境规制对劳动力就业技能结构直接影响的回归结果具有稳健性。

表7 环境规制对劳动力就业技能结构直接影响的稳健性检验

其次,运用逐步回归法构建中介效应模型,对环境规制对劳动力就业技能结构的传导机制进行重新检验。逐步回归法的步骤是:首先检验解释变量对被解释变量的总效应,其次检验解释变量和中介变量的关系,最后控制中介变量后检验解释变量对被解释变量的影响。由此,采用逐步回归法构建的中介效应模型如下:

LSit=cERit+βXit+εit

(8)

Mit=aERit+βXit+εit

(9)

LSit=c′ERit+bMit+βXit+εit

(10)

式(8)、式(9)和式(10)中,i为省份,t为时间,LS为劳动力就业技能结构,ER为环境规制,M为中介变量,X为一系列控制变量,a、b、c、c′均为估计系数(5)如果系数c、系数a、系数b、系数c′显著,则存在部分中介效应,如果系数a、系数b、系数c显著,系数c′不显著,则存在完全中介效应。如果系数c显著,系数a、系数b一个显著一个不显著,则通过Sobel检验来判定是否存在中介效应。,εit为随机扰动项。

分别对式(8)、式(9)和式(10)进行回归,结果如表8所示。结果显示,环境规制对技术创新、产业结构的影响系数分别为0.559 3、0.124 7,均在1%的水平上显著;技术创新对产业结构的影响系数为0.063 7,在1%的水平上显著;技术创新和产业结构对劳动力就业技能结构的影响系数分别为0.146 3、1.575 2,均在1%的水平上显著。

表8 环境规制对劳动力就业技能结构传导路径的稳健性检验

可见,各变量估计系数的符号方向与原估计结果完全一致,无论是运用结构方程模型还是采用逐步回归法,均能得出环境规制通过技术创新和产业结构对劳动力就业技能结构产生正向作用,说明上文关于环境规制对劳动力就业技能结构传导机制的回归结果具有稳健性。

六、结论与政策建议

本文在阐述环境规制对劳动力就业技能结构作用机制的基础上,基于2004—2019年中国省级面板数据,运用普通最小二乘(OLS)模型、面板固定效应(FE)模型和受限因变量(Tobit)模型估计环境规制对劳动力就业技能结构的直接影响,并基于结构方程模型构建多重中介效应模型分析环境规制通过技术创新和产业结构对劳动力就业技能结构的传导机制,主要得到以下三点结论。

第一,环境规制显著促进劳动力就业技能结构高级化。无论是运用普通最小二乘(OLS)模型、面板固定效应(FE)模型还是受限因变量(Tobit)模型,环境规制对劳动力就业技能结构均存在正向影响,且均在1%的水平上显著,说明环境规制会增加企业生产成本、倒逼技术创新,显著促进劳动力就业技能结构高级化。

第二,环境规制通过技术创新和产业结构显著促进劳动力就业技能结构高级化。其中,环境规制→技术创新→劳动力就业技能结构路径的系数估计值为0.079 1,在1%的水平上显著,说明环境规制通过促进技术创新,对劳动力就业技能结构产生正向影响。环境规制→产业结构→劳动力就业技能结构路径的系数估计值为0.158 9,在1%的水平上显著,说明环境规制通过促进产业结构转型升级,推动劳动力就业技能结构高级化。环境规制→技术创新→产业结构→劳动力就业技能结构路径的系数估计值为0.146 8,在1%的水平上显著,说明环境规制通过促进技术创新推动产业结构转型升级,最终实现劳动力就业技能结构高级化。

第三,环境规制主要通过产业结构路径对劳动力就业技能结构产生促进作用。对比三条传导路径对劳动力就业技能结构影响的贡献率可以发现,环境规制→产业结构→劳动力就业技能结构路径的贡献率最大,占总中介效应的41.30%。其次为环境规制→技术创新→产业结构→劳动力就业技能结构路径,其贡献率占总中介效应的38.15%。环境规制→技术创新→劳动力就业技能结构路径的贡献率最小,占总中介效应的20.56%。可见,环境规制通过产业结构路径对劳动力就业技能结构的正向作用最大,直接通过技术创新路径的作用效果还比较有限,但也不应忽视该路径的中介效应。

基于上述研究结论,为了实现环境质量改善与劳动力就业技能结构优化,进一步提出以下政策建议。

第一,根据各地区实际情况,适度加强环境规制力度。实证结果表明环境规制显著促进劳动力就业技能结构高级化。因此,尽管强化环境规制短期内可能会带来“阵痛”,对总体就业规模产生不利影响,但从长远来看,只有适度强化环境规制水平,才能尽早跨过“痛苦期”,迎来劳动力就业技能结构高级化。一方面,为了避免地方官员在晋升锦标赛体制下采取“逐底竞争”策略所导致的环境规制软化与恶性循环局面,应加大环境治理绩效在地方官员考核中的权重,引导地方政府加强环境治理力度。尤其是在近年来就业压力加大的形势下,仍应以战略性眼光看待环境规制,打好污染防治攻坚战。另一方面,应避免“一刀切”的思路,制定与本地区相适应的差异化环境规制政策,在欠发达地区,为了加快经济发展速度,应以市场手段为主,通过环境保护税、排污权交易、政府补贴等措施实现资源优化配置,防止环境规制过度强化;在发达地区,为了提升经济发展质量,应以行政手段为主,采取严格的环境规制标准,引导企业进行清洁技术创新,开拓清洁技术产品市场。

第二,加大技能培训和教育投入,缓解结构性失业增加。实证结果表明环境规制导致企业对低技能劳动力的需求下降,结构性失业增加。一方面,在短期内政府应加大对低技能劳动者的技能培训和职业教育力度,并出台配套的扶持政策,使低技能劳动者可以更好地适应企业对技能型劳动力的需求,以解决劳动力就业技能结构性失衡现象。另一方面,从长期而言政府还需要进一步加大教育投入力度,提高教育的质量和水平,培养更多高技能人才,以应对中国在未来经济发展转型过程中对高技能人才需求迫切的趋势,为推动中国经济高质量发展提供人才支撑。

第三,加大对企业技术创新的政策支持,推动和引导产业结构转型升级。实证结果表明环境规制通过“环境规制→技术创新→劳动力就业技能结构”、“环境规制→产业结构→劳动力就业技能结构”、“环境规制→技术创新→产业结构→劳动力就业技能结构”路径促进劳动力就业技能结构高级化。一方面,政府应引导企业加大研发投入、促进科技创新,并通过财政政策、税收政策、专利保护政策等为企业技术创新提供资金支持和外部环境保障,以在技术创新过程中创造新的就业领域,提升劳动力就业技能结构。另一方面,政府应进一步调整优化产业结构,改造提升传统产业,培育发展新兴产业,加快发展生产性服务业,以促进产业结构转型升级,实现更高质量和更充分的就业。此外,考虑到技术创新对产业结构转型升级的促进作用,政府还应强化创新成果和产业需求有机衔接,将技术创新打造为促进产业结构转型升级的重要支撑,如建立科技产业孵化园区、“政产学研金用”多方合作的创新战略联盟、科技创新公共服务平台、科技信息共享服务平台等。