环境规制对绿色全要素生产率的影响——基于技术进步偏向视角的研究

刘伟江，杜明泽，白 玥

（1.吉林大学数量经济研究中心，吉林长春 130012；2.吉林大学商学院，吉林长春 130012）

作为中国经济的支柱性产业，制造业为中国经济的蓬勃发展奠定了良好的基础。然而近20年来经济的高速增长却有着明显的高能耗、高排放、高投资的特征。与此同时，制造业领域的产能过剩、技术老旧、结构失衡等问题导致了大量的资源浪费和严峻的环境污染问题。依靠化石能源为导向实现经济飞速发展的发展模式成为了中国经济发展所面临的严重问题［1］。中国自2006年以来就超越美国成为了世界上最大的CO2排放国，2019年中国CO2排放量近100亿t，占全球CO2排放近1/3。规模巨大的温室气体减排任务与不断侵扰的空气污染问题成为了当下中国亟待解决的难题。为此，国家主席习近平在2021年3月15日主持召开中央财经委员会第九次会议时强调：“实现碳达峰、碳中和是一场广泛而深刻的经济社会系统性变革，要把碳达峰、碳中和纳入生态文明建设整体布局，拿出抓铁有痕的劲头，如期实现2030年前碳达峰、2060年前碳中和的目标。”［2］

当前，不断恶化的环境与资源问题迫使中国面临着严峻的经济转型压力。要想实现中国经济的可持续发展，为世界环境问题改善做出贡献，就要坚持绿色化可持续的经济发展方式。作为中国经济的重要组成部分，制造业成为了中国经济绿色发展转型的首要目标，发展方式转变的根源就是提高绿色全要素生产率。因此通过合理的环境规制推进中国制造业绿色全要素生产率的提升才是实现中国经济绿色发展的正确道路。

以往的研究表明，技术进步是全要素生产率提高的主要动力［3-6］。经济增长由粗放型向集约型转变，其实质就是提高技术进步对经济增长的贡献份额，技术进步是经济长期稳定增长的核心动力，是促进经济增长方式转变的根本途径成为了大家的共识［7］。然而现有关于技术进步的研究中，大多将技术进步视为外生的、中性的，而在实际的生产过程中，技术引进和技术创新的过程以及区域及行业要素禀赋的异质性会导致对投入要素的不同偏好性，进而产生技术进步的不同偏向性。Acemoglu［8］将技术进步偏向定义通过改变要素投入之间的边际替代率，从而增加要素的边际产量，实现稀缺资源的最优配置。自此，很多学者都对技术进步偏向进行了研究，发现许多地区和行业的技术进步都是非中性的，存在一定的偏向性［9-15］。然而这些研究并未过多关注技术进步的偏向性对环境和资源投入的影响。在实际的经济运行中，当技术进步趋向于投入较少的生产资源或产出较少的不良产出（污染物等）时，可以有效促进经济增长的同时实现节能减排。技术进步无论是从生产角度偏向于节约资源还是从产出角度偏向于减少非期望产出（CO2等污染物）均体现了生产技术朝向绿色化的进步。然而，在碳中和、碳达峰的背景下，技术进步偏向于减少非期望产出能够有效的减少CO2等污染物的排放，能够有效实现减排的目的。实现这一目的的有效方法，就是对考虑非期望产出的绿色全要素生产率进行分解，将分解出的绿色技术进步进一步分解成偏向性技术进步和规模技术进步，并就环境规制等因素对绿色全要素生产率和技术进步偏向的影响机理进行分析，从而实现环境保护和经济健康绿色发展的双重目标。

与以往的研究相比，该研究边际贡献如下：首先，基于SBM和Malmquist指数方法测算中国制造业分行业的绿色全要素生产率并进一步将绿色技术进步分解成规模技术进步和包含投入及产出型在内的技术进步偏向，同时对投入和产出偏向的关注，避免了对技术偏向研究的片面性，并且对期望与非期望产出的研究，更加符合对中国经济可持续发展的要求。其次，在总结了中国制造业的绿色TFP增长及技术偏向的基础上，对该部门投入、产出要素组合与技术偏向的情况进行了研究，分析出研究期内技术偏向与投入、产出要素的发展趋势，能够对该部门的技术进步来源及发展现状更加了解。最后，作者进一步研究了环境规制等因素对技术进步和技术偏向的影响机制，对环境规制强度的灵活调控以及其他影响因素对技术进步的影响机理有了更深层次的把握，从而对更加合理的政策制定有了详细的理论支撑。该研究的结构组织如下，第1节对已有研究进行了简要回顾。第2节介绍了文章涉及到的主要方法和数据，包括SBM非期望产出模型，Malmquist生产率指数以及对技术进步偏向的相关理论包含技术偏向的分解过程等，还对环境规制及相关控制变量的模型设定进行了介绍。第3节总结了关于中国制造业绿色全要素生产率和技术进步的相关研究结论，并对环境规制等因素对绿色全要素生产率和技术进步的内在影响机制进行了分析。第4节给出了基于该研究的相关结论和政策建议。

1 文献综述

近年来，环境保护和经济增长问题深受学术界关注，随着2016年巴黎协定全球应对温室气体的减排约定，如何在考虑环境因素的前提下让经济良好发展成为了学者们研究的热点。最早在Grossman等［16］提出环境污染与经济发展两者之间存在着倒U型关系即环境库兹涅茨曲线（EKC）后，学者们对环境和经济之间的关系研究逐渐形成了两种观点：一种认为环境规制会加大企业的治污成本，不利于经济增长［17-19］，即“遵循成本说”，Jaffe等［20］和Boyd等［21］的研究也对此观点进行了佐证；另外一种说法认为适度的环境规制可以促进企业技术进步，从而带动企业发展并抵消企业的治污成本，因此有利于经济增长［22-25］即“创新补偿说”，Porter等［26］提出的“波特假说”便是对此观点的有力佐证。

这些研究对环境与经济增长问题作出了很好的剖析。近年来，中国经济从追求高速增长转变为追求高质量增长，日益严重的环境污染问题和经济高质量发展的矛盾性成为了当下研究的热点［27-29］。追求经济高速增长时期，会导致地方政府唯GDP论，从而催生地方之间的经济竞争导致环境规制失灵［30-32］。厉无畏等［28］认为经济增长集约化就是全要素生产率增长率从对经济增长率的贡献［33］。此后有很多学者将全要素生产率作为衡量经济“高质量”的指标［34］，如蔡昉［35］认为靠大规模的政府主导型投资以保持经济增速的方式不具备可持续性，应向全要素生产率支撑型经济发展模式转变以提高经济质量。如余永泽等［36］运用绿色全要素生产率衡量中国经济高质量发展，对中国2003—2016年的中国经济由高速增长向高质量增长的时空转换特征进行分析。史代敏等［37］以绿色全要素生产率衡量经济发展质量，分析了绿色金融对绿色全要素生产率的影响机理。现有关于环境规制与经济增长的研究中，中国学者从不同角度研究了环境规制与经济增长之间的影响机制，如孙英杰等［38］运用系统GMM估计方法探讨了费用型和投资型环境规制对中国经济增长质量的提升作用，发现环境规制与经济增长质量呈现倒“U”型关系。邓晓兰等［38］对碳排放与经济发展之间的“U”型检验进行了验证，发现伴随着经济发展，碳排放并非传统的EKC倒“U”型曲线，而是表现为单调递增形态。张卫东等［18］对中国环境政策对经济增长与环境污染总体关系进行分析，发现中国环境政策的实施并没有明显改善经济增长加剧环境污染以及环境污染一直经济增长的总体关系。张同斌［40］将环境规制、污染积累与经济增长纳入到统一的理论框架中，发现高强度的环境规制约束了污染型企业的排放行为，达到了“创新补偿”效应进而促进经济长期增长，而低强度环境规制未能抑制污染排放对环境的边际损害。刘和旺等［40］利用省级层面的环境规制数据和微观层面的工业企业数据，检验了中国地区环境规制强度对企业全要素生产率的影响及其机制，发现环境规制强度与企业全要素生产率之间存在倒U型关系，表明适宜的环境规制可以实现环保和经济高质量发展的双赢结果。

现阶段中国经济主动向高质量调整，其关键在于技术创新、要素活力的释放和发展方式的创新［42，43］。经济由粗放式向集约式的转变过程，就是技术进步对经济增长贡献的提高过程，如孙巍等［44］认为技术研发对地区经济增长存在单一的正向促进作用。傅元海等［45］认为技术进步与资源配置的良性互动能够提升中国经济增长质量。唐未兵等［7］认为技术进步是全要素生产率提升的关键。所以，有学者将研究细化到环境规制与技术进步的关系中来，如董直庆等［46］对环境规制与“本地-邻地”绿色技术进步创新的影响关系进行研究，发现环境规制表现出先抑后扬的门槛特征，且不同城市环境规制政策并未实现同步激励。祁敏等［47］运用趋势评分匹配的双重差分法对环境规制的“降污”和“增效”的双赢效应进行检验，发现环境规制的“减排降污”效应影响有利于“经济增长”效应实现，良好的制度环境可以放大环境规制的正向效应和减弱扭曲效应。关海玲等［48］对地方环境规制下地区间的绿色全要素生产率提升原因作出分析，发现技术进步是绿色全要素生产率提升的关键因素，合理的环境政策能够有效刺激企业的技术进步，实现创新补偿。然而，按照Färe等［49］的说法，如果没有满足技术进步的中性假设，那么就必须考虑到生产过程中的投入和产出技术都具有偏向性的可能。在目前环境规制与技术进步相关的论文中，此类考虑技术进步偏向的研究较少，Li等［50］对中国工业水资源的绿色全要素生产率和技术偏向进行研究，表明中国大多数省和地区都将水资源过度用于工业生产，而偏向产出的技术进步加剧了中国“十一五”规划实施之前的水污染排放。向国成等［51］从分工视角研究了碳税规制影响清洁技术偏向的微观机理，认为政府实施碳税规制对清洁技术偏向产生显著正向效应。王林辉等［52］结合中国环境政策，通过数理演绎不同性质政策的技术偏向，认为环境技术进步方向是技术研发效率和环境政策累积作用的结果，环境政策通过影响不同类型技术创新激励的方式，改变环境技术进步的方向。Song等［53］通过构建与环境有关的技术进步定义，对中国考虑节能减排的环境技术偏向进行测算。Zhou等［54］分析了环境法规对能源和环境偏向的技术进步作用机制，表明不同类型的环境法规对技术偏向的影响有明显差异。

综上对环境规制与经济增长关系相关文献的梳理，作者发现学者们对于环境规制对经济健康发展的影响给出了不同的诠释，从中可以看出环境规制对经济增长的重要性不言而喻。但是已有研究大多集中在环境规制对经济增长的速度上，在环境规制对经济增长质量的研究中也较少将技术进步从全要素生产率中进行分解。研究环境规制对技术进步的影响机理。尤其是在碳中和大背景下，探究环境规制对技术进步偏向的影响机理（如投入和产出型技术偏向）能够有效实现节能减排的总体要求。基于此背景下，作者尝试选择中国制造业2003—2018年面板数据，探讨环境规制对制造业绿色全要素生产率及技术进步偏向的影响机理，以期得到有效的实证结论，为中国“十四五”时期的环境政策和经济改良做出一点贡献。

2 模型设定、指标选择与数据说明

2.1 超效率SBM模型设定与全要素生产率的分解

鉴于传统DEA模型在测算效率评价时未能较好解决松弛变量的问题，并且当有效决策单元的效率都为1的单元不能很好地加以区分。因此该研究采用Tone［55］提出的考虑非期望产出的SBM模型，该模型可以综合考虑投入、产出和不良污染产出间的关系，且能较好地解决效率评价中的松弛问题。

在该研究中，作者将中国制造业27个行业每个行业视作一个生产决策单元DMU来构造最优生产技术边界。假设每个行业使用N种投入，得到D种期望产出和I种非期望产出，则运用DEA方法可将生产过程表示为：

根据公式（1），非期望产出的SBM模型可以写为：

其中：sx-，sy+，sb-分别代表了投入、好产出和坏产出的松弛值；xnk，ydk，bik分别代表了第k个DMU的第n个投入，第d个期望产出和第i个非期望产出；ρk是介于0～1之间的代表第k个DMU环境效率的变量，小于1时表示第k个DMU是低效率的。

结合SBM不可分非期望产出模型构造Malmquist指数的距离函数，根Malmquist指数分解方法，将TFP增长率分解为技术变化、效率变化，进一步地将技术变化分解为产出偏向性技术进步和投入偏向性技术进步以及规模技术进步三个部分。

表示第k个DMU在t到t+1时期技术变化即技术前沿面的移动，表示相对效率的变化。

将MI分解后，根据Färe等［55］的分解方法，将TC分解为规模技术进步指数（MATC）和技术偏向指数（BTC），进一步地，可以将技术偏向指数分解为投入偏向性技术进步和产出偏向性技术进步指数，具体分解过程如下：

即，

其中：MATC表示技术进步的规模效应，是技术前沿的中性转移；BTC表示技术进步的偏向性，是技术前沿的“非中性”转移。IBTC和OBTC反应了投入和产出变化对技术进步的影响，如果IBTC（OBTC）＞1（＜1），表示投入偏向性技术存在进步（退步）。当IBTC和OBTC=1时，表示技术变化是希克斯中性的。

2.2 回归模型的设定

一般来说，环境规制对技术进步的影响有两种主要结论，一种观念认为环境规制会增加企业生产成本，影响企业R&D投资，进而会影响企业绩效和生产率的提升。另一种观点认为环境规制强度较低时，企业往往会支付一定的环境税和排污费用而不会对绿色技术进行研发，并且排污费用也会对研发技术造成一定的挤出效应。当环境规制达到一定强度时，环境税和排污费用的增加导致企业的生产成本不断上升，从而引导企业技术创新朝清洁技术方向发展，正如环境库兹涅茨曲线所刻画的经济发展水平与环境质量的作用关系一样，环境规制与技术进步之间并非简单的线性关系，因此，为进一步探讨两者关系，对文章分析所需的绿色全要素生产率和技术进步及其分解项与环境规制之间的关系进行散点拟合如图1所示。由图1可知，绿色全要素生产率以及技术进步分解项与环境规制之间可见明显的U型关系。因此为探明环境规制对其具体的影响机理，在设定模型时引入环境规制的二次项。

图1 绿色TFP和技术进步分解项对环境规制的散点拟合图

模型设定如下：

其中：TC包含TC及其分解项IBTC，OBTC等技术偏向指标，限于篇幅这里只列举TC的模型；i代表行业；t代表年份；εit为随机扰动项。ERit为环境规制强度变量，lnR&Dit、lnEDVit、lnCIit、lnPROPit、lnASEit、lnSECit、lnGSit分别为分行业的研发强度、行业出口、资本密集度、产权结构、行业平均规模、能源消费结构、政府创新补贴等控制变量。

由于该研究采用的是时间较短、行业较多的短面板数据，并且数据选择的中国制造业27个细分行业的差异较大，并且经济活动中行业间存在着一定的经济相关性，考虑处理复杂的面板误差结构以及计量结果的准确性，该研究运用广义最小二乘法（FGLS）进行估计，能够修正由于数据造成的异方差、同期相关和序列相关等问题，提高了面板回归的异质性和有效性。

2.3 数据选择与数据说明

该研究使用中国制造业分行业面板数据进行绿色全要素生产率的测算并考察技术进步的偏向性。设定研究的时间跨度为2003—2018年，基于27个制造业行业的投入产出数据，运用考虑非期望产出的SBM模型以及MI指数测度中国制造业绿色全要素生产率增长率，并将其分解为投入偏向性技术进步指数、产出偏向性技术进步指数、技术规模变化指数和技术效率变化指数。投入产出数据及处理方式如下：

（1）劳动投入。使用中国制造业27个分行业规模以上企业年平均人数来衡量劳动力数据，数据来源于《中国工业经济统计年鉴》。

（2）资本投入。采用中国制造业27个分行业规模以上企业固定资产净值年平均余额作为资本存量的近似估计值，并采用构建的分行业固定资产投资价格指数折算成2000年不变价。

（3）能源投入。采用中国制造业27个分行业规模以上企业能源消费总量数据来衡量，数据来源于《中国能源统计年鉴》，并按照标准煤折合系数转换为万t标准煤，折合系数来源于《中国能源统计年鉴》附表。

（4）期望产出。采用中国制造业27个分行业规模以上企业主营业务收入表征期望产出，并以2000年为基期的工业出厂价格指数进行平减。

环境规制（ER）：环境规制可以代表一个国家对绿色化程度的需求。采用各行业当年度废水治理设施运行费用和废气治理设施运行费用占相应行业主营业务收入比重并进行加权处理表征环境规制强度。

研发强度（R&D）：该变量代表行业实际创新强度，采用R&D经费支出来衡量。

对外开放程度（EDV）：国际贸易的发展，扩大中国本土企业的市场规模，并且通过出口学习、技术引进等方式提高了中国企业的绿色技术水平，采用行业出口值来表征该变量。

资本密集度（CI）：用行业固定资产原值与行业员工年平均人数的比值来表征。

产权结构（PROP）：鉴于中国制造业企业中有相当比例的企业隶属于国有或者集体所有制企业，不同的企业类型对环境保护的选择有较大差异，因此不能忽略产权结构对环境的影响，采用国有资产占比表征产权结构这一变量。

行业平均规模（ASE）：行业平均规模越大，其行业内企业的盈利能力和市场地位也相应地越高，行业内存在市场垄断能力较强的企业。因此采用各行业主营业务收入与行业内企业数量的比值来表征该变量。

能源消费结构（SEC）：煤炭消费占消费总量的比例可以衡量一个行业的能源消费结构，该变量越高，表明该行业的绿色化程度越低。采用煤炭消费占能源消费总量表征能源消费结构这一变量。

政府创新补贴（GS）：政府对行业的技术研发补贴可以有效促进行业的技术进步，政府补贴的额度高低也可以说明政府对行业的重视程度。由于数据统计方法发生变化，2009年之前采用行业研发经费筹集总额中政府资金比例，之后采用活动经费中政府资金占R&D经费内部指出比例来表征该变量。

上述数据来源于《中国工业统计年鉴》《中国科技统计年鉴》，环境规制数据来源于《中国环境统计年鉴》，能源数据来源于《中国能源统计年鉴》。各指标描述性统计分析如下表所示：

3 实证结果分析

3.1 中国制造业绿色全要素生产率及技术进步

为了更好理解中国制造业绿色全要素中产率增长和技术进步偏向的趋势特征，分别将中国制造业绿色TFP及其分解项、TC及其分解项做累乘处理，处理后如图2所示。由图2可知，中国制造业整体绿色全要素生产率整体呈逐年增长态势，并于2016年开始逐渐下降。从趋势上看，TFP的趋势与TC趋势大体相同，证明了技术进步是全要素生产率提升的主要原因。由TC分解项的趋势图可知，与有偏技术进步相比，MATC即规模技术进步是技术进步增长的主要来源。这一现象说明中国制造业的技术进步仍以规模扩张为主，在研究期内，其特点为企业的规模小，数量较多，行业的发展主要依靠规模扩张，而不是技术创新，并没有实现规模经济，这一分析与中国制造业现实情况较为一致。由有偏性技术及其分解项的趋势图可知，技术进步偏向指数呈逐年上升态势，产出型技术进步的偏向性比投入型技术进步的偏向性更为明显。技术进步是全要素生产率提升的重要来源，由图2（a）可知其主导了中国制造业绿色全要素生产率的增长趋势。由前文模型分析可知，技术进步是由规模技术进步和偏向性技术进步组成，偏向性技术进步真正代表了生产过程中生产技术进步的实际偏好。虽然就图2（a）而言，相对于规模技术进步，偏向性技术进步的逐年趋势并不明显，但从图2（b）中可以看出，其逐年波动较为明显，这代表了相关年份的技术进步方向性的变化。

图2 中国制造业绿色TFP及分解项、技术进步及分解项趋势图

3.2 技术进步偏向要素特征分析

由于生产过程中的复杂性，在技术创新和技术引进等技术进步行为发生时，随着时代需求的不同，其对于生产过程中的生产要素投入过程和产出要素过程有着不同的要素偏向性。在追求经济高速增长时期，技术进步的偏向性更多追求固定产出水平下更少的投入生产要素，和固定的投入生产要素水平下有更多的产出，而忽略的非期望产出的情况，从而导致“碳锁定现象”［57-59］。因此，对中国制造业技术进步偏向要素特征的分析，有助于了解研究期内技术进步偏向的特点

技术进步分解出的投入偏向性技术进步表示在一定产出水平下，不同投入的技术变化幅度，反应了技术进步对不同投入要素边际替代率的变化。产出偏向性技术进步表示在一定的投入水平下，不同产出的技术变化幅度，反应了技术进步对不同产出的倾向。

结合要素前后两期的变化，具体的技术偏向要素特征描述见表2所列，该研究中xl代表劳动要素投入；xk代表行业资本投入；xe代表能源要素投入；yg代表期望产出；yb代表非期望产出。

表2 技术偏向要素特征描述

结合上表中的技术偏向要素特征，该研究将中国制造业27个细分行业的技术进步偏向进行了分析，并将研究期2003—2018年按照中国五年规划时期进行划分（“十五”计划为2001—2005年，“十一五”规划为2006—2010年，“十二五”规划为2011—2015年，“十三五”规划为2016—2020年），目的在于研究这三个期间内中国制造业技术变化的特征，结果详见表3。由表3可知，研究期内，中国制造业存在一定的技术进步的偏向性。从时间顺序上看，中国制造业在资本和劳动之间存在K-K-L-L的要素偏向特征，即从“十五”期间到“十三五”期间，中国制造业多数行业在发展过程中经历了资本要素偏好到劳动要素偏好的转变，这与中国经济发展的国情有关，从资本到劳动力的倾向性选择，也体现了中国经济发展的阶段性变化。在经济发展初期，资本的投入能够带来更多的收益。到中期，由于劳动力价格较为低廉，制造业的发展转变为更倾向于劳动力的使用。这一分析结果在劳动与能源之间的要素偏向中也得以证实，劳动力相对于能源在研究期内存在着E-E-L-L的要素偏好转向特征，这是因为研究期初期，能源的供给相比于劳动力能够带来更多的收益，到中期，由于技术的进步不再更多依赖能源，而劳动力供给较为充足且相对于能源更为廉价，技术进步更偏向于使用劳动要素。在资本与能源之间存在着EK-E-K的要素偏向特征，这可能与中国经济发展的进程有关，在“十五”时期和“十二五”时期，相对于能源，资本的供应较为稀缺。并且从分析结果可以看出，在“十五”、“十一五”以及“十三五”期间，我国制造业的产出偏向上一直有增加CO2排放的趋势，“十二五”期间，产出偏向于增加期望产出。这可能由于在前两个期间内中国制造业仍处于飞速发展的阶段，相对于节能环保而言，企业更注重扩大规模和提升产能，直到“十二五”期间中国出台了一系列的环境规制政策和绿色技术发展的扶持政策后，相关行业的排放情况有所改善，但这种改善效果仍有待深化。

表3 研究期内技术进步偏向要素变化

3.3 环境规制与中国制造业技术进步偏向的影响机制分析

3.3.1 面板数据检验

为避免伪回归的出现，该研究对各面板序列进行了LLC、IPS、Fisher-ADF和PP单位根检验，以确保估计结果的有效性。结果显示各变量均通过了单位根检验，表明面板数据在时间序列上是平稳的。并且，在面板数据平稳性的基础上，对各变量进行了Pedron和westerlund协整检验，由表4的检验结果，中国制造业的绿色全要素生产率与相关影响因素之间有协整关系，因此可以进行回归分析。

表4 面板协整检验

3.3.2 制造业绿色全要素生产率回归结果分析

由于该研究使用的数据为中国制造业27个细分行业的面板数据，在实际的经济运行当中，行业间存在一定的经济关联性，其扰动项可能存在一定的异方差和自相关等问题。因此分别对数据进行了沃尔德检验和LM检验对组间异方差和组内自相关的情况进行检验，结果都显著拒绝原假设，因此制造业绿色全要素生产率和技术进步偏向的影响因素之间存在异方差，自相关等情形。若使用普通回归模型如面板随机效应、固定效应、混合效应等模型进行估计时其估计结果存在有偏性。因此该研究选择了广义最小二乘法（FGLS）和面板校正标准误差法（PCSE）同时进行回归估计。由表5回归结果可以看出，FGLS和PCSE的结果差距较小，环境规制对绿色全要素生产率的影响显著性较为一致。由于相比较而言FGLS比PCSE有效性更强，因此，该研究选择FGLS的估计结果分析环境规制和相关影响因素对绿色全要素生产率和技术进步的影响。

由模型（1）FGLS的回归结果显示，环境规制及环境规制的二次项与绿色全要素生产率在1%的显著性水平上相关，且环境规制的一次项系数为正，系数为0.089 6；二次项系数为负，系数为-0.013 3，表明环境规制与我国制造业绿色全要素生产率呈倒“U”型关系，其拐点为3.369，这也表明环境规制强度较弱时，环境规制强度的提升有助于提高中国制造业的发展质量，而当环境规制超过拐点以后，环境因素则会对制造业的经济增长质量进行制约，由表1可知，当前的环境规制水平尚处于拐点左侧，表明研究期内环境规制的加强促进了中国制造业的发展质量。对于控制变量来讲，除研发和行业结构外，所有变量均在1%水平上显著，其中对外开放程度、资本密集度、政府补贴对制造业发展有着显著的正向影响；行业规模和能源结构却对其有显著的抑制作用。由上述分析可知，环境规制强度的增强对中国制造业绿色转型以提高发展质量起到了至关重要的作用，分析结果与前文相关研究得到了印证，同时也证明环境库兹涅茨倒“U”型曲线在中国制造业中成立的事实。

表1 变量的描述性统计

3.3.3 制造业技术进步及其分解项回归结果分析

尽管环境规制对全要素生产率的研究屡见不鲜，却很少有对其影响机理进行细致剖析的研究。环境规制能够有效的促进行业技术朝着绿色化变革，实现发展质量提升的同时兼顾环境保护，并且早有研究证明技术进步［3-4-6］是全要素生产率提升的核心驱动力，因此，细致剖析环境规制对技术进步的影响机理对提升我国制造业经济发展质量和环境规制政策有着至关重要的作用。

由表6可知，环境规制与中国制造业技术进步的影响在1%显著性水平上相关，并且一次项系数为正，系数为0.043 3；二次项系数为负，系数为-0.006 7。说明环境规制与技术进步之间的倒U型关系依然成立，并且从控制变量来说，所有变量均通过显著性检验，且多数变量系数与全要素生产率系数保持一致，这也印证了技术进步是全要素生产率的核心驱动力这一说法。

表6 环境规制对我国制造业技术进步及其分解项的回归结果

对于投入型技术进步偏向来说，环境规制的一次项系数为正，二次项系数为负，均在1%水平上显著，倒U型拐点为2.365，当前环境规制强度仍处于拐点左侧。从控制变量来说，除政府补贴不显著外，其余变量均通过1%显著性水平检验，其中对研发强度、行业规模、能源结构系数为正，表明这些因素对投入型技术进步偏向产生了正向促进作用。对外开放程度、基本密集度、行业结构系数为负，表明这些因素对投入型技术进步偏向产生了负向影响。

对于产出型技术进步偏向而言，环境规制的系数均通过1%水平的显著性检验，且其一次项系数为负，二次项系数为正，呈正“U”型，拐点为4.3，而当前的环境规制水平尚处于拐点左侧，这表明当前环境规制强度的增强会导致产出型技术进步偏向水平的降低（注：此处要结合具体的偏向要素分析），然而除“十二五”时期外，中国制造业的大部分行业仍然偏向于产出CO2，不过随着环境规制的进一步增强，其偏向于减少CO2的倾向性将会被降低。造成这一现象可能的原因是这一期间环境规制的增强导致企业的治污成本增加，而在此期间刚好经历企业技术绿色化变革时期，治污成本的增加将对绿色研发行为造成挤出效应，并且相对于绿色技术的应用，带有不良产出CO2的制造业生产过程仍会带来较大收益。对于控制变量而言，变量均通过1%水平显著性检验，其中资本密集度为正，表明行业资本密集度的提升有助于提高产出型技术进步的偏向水平，而研发强度、对外开放程度、行业结构、行业规模、能源结构和政府补贴均对产出型技术进步偏向水平有抑制作用。

对于规模技术进步来说，如图2所示，在所有技术进步的分解项中，规模技术进步主导了技术进步的走势，究其原因，可能是研究期内正值中国制造业的蓬勃发展，规模扩张的同时，新技术的应用比例远比老旧行业高，也正因如此，新兴行业和规模扩张行业的环境规制效果较好，因其规模扩张行为中应用的绿色技术比例较高。从表6结果来看，环境规制对规模技术进步的影响系数均通过1%水平的显著性检验，其一次项系数为正，二次项系数为负，其拐点为4.55，当前的环境规制水平仍处于拐点左侧，提高环境规制的水平有助于提高规模技术进步水平，这也可能是环境规制的增强会让企业的扩张行为中采用更多的先进环保技术和硬件设施。对于控制变量而言，所有控制变量均通过1%水平显著性检验，这其中代表对代表行业结构、行业规模系数为负，研发强度、对外开放程度、资本密集度、能源结构、政府补贴系数均为正。

综上关于环境规制与技术进步的影响因素结果来看，能源结构对技术进步、投入型技术进步和规模技术进步的系数均为正，而行业规模和行业结构都为负。这可能是研究期内的经济结构形成一定的“碳锁定”效应，有较强的资源依赖度，在经济高速发展时期，化石能源结构的非清洁技术更为高效，对于化石能源依赖性较高的经济结构会阻碍绿色低碳技术的发展，并且技术的改革从研发到应用会使得行业面临经济调整的“阵痛”，造成更换硬件成本的大幅支出和生产过程的中断，行业规模越大，国企比例越高，这种“阵痛”的阻力便越大。

3.3.4 稳健性检验

为保证实证结果的可靠性，对该研究数据进行分时间段回归，分析其结果与上述研究结果的差异性，保证结果真实有效。此处将研究期分为2003—2010，2011—2018两个时间段进行分别回归，前者归属于“十五”“十一五”期间，后者归属于“十二五”“十三五”期间。“十二五”“十三五”时期是全面建成小康社会的关键时期，正值转变经济发展方式的攻坚时刻，并且出台了更为严苛的环境规制相关政策。结果表明环境规制对于绿色全要素生产率和技术进步均具有显著的促进作用，且倒“U”型均成立，这与前文分析结果吻合，说明前文结果是较为稳健的。从稳健性检验的结果可以看出，2011—2018年时间段与2003—2010时间段相比，环境规制系数明显变大，这表明经济发展水平的较好时，环境规制能发挥更好的作用，并且从研发强度等控制变量来看，这一时段的研发强度对全要素生产率和技术进步的贡献更大。

4 结论与政策建议

4.1 结论

该研究运用2003—2018年中国制造业分行业数据，测算了我国制造业绿色全要素生产率和技术进步偏向等指标，并实证研究了环境规制强度和其他影响因素对其影响机理，得出了如下结论：

（1）中国制造业绿色全要素生产率在研究期内总体呈上升态势，且技术进步的提升是其主要上升原因。对于技术进步来说，规模技术进步是其增长的主要动力，但技术进步偏向决定了技术进步的方向。通过分析中国制造业分行业的要素投入组合与技术进步偏向，我们发现中国制造业每个行业都存在技术进步偏向要素的特征，研究期内投入型技术进步偏向和产出型技术进步偏向水平大体呈上升态势，技术进步偏向要素的特征与当期经济结构发展有关。对产出型技术进步偏向来讲，多数行业在“十五”“十一五”“十三五”期间偏向于CO2排放，而在“十二五”期间转变为偏向于期望产出。

表7 稳健性检验结果

（2）环境规制对制造业绿色全要素生产率和技术进步存在着稳定且显著的倒“U”型关系，随着环境规制强度的提高，能有效促进绿色全要素生产率和技术进步的增长。这也表明，合理的环境规制可以通过“创新补偿效应”在改善环境的同时提高经济发展，从而对“波特假说”进行了印证。环境规制对于技术进步的内部影响机理较为不同。对于投入型技术进步偏向，环境规制一次项系数为正，二次项系数为负，呈倒“U”型关系；对于产出型技术进步偏向，环境规制的一次项系数为负，二次项系数为正，呈正“U”型关系，且系数均通过1%的显著性水平，且当前环境规制水平均处于“U”型的拐点左侧，环境规制强度的提升有助于提高投入型技术进步偏向水平和降低产出型技术进步偏向水平，但由于研究期内多数时间产出型技术进步均偏向于产出CO2，因此，环境规制的增强有助于节约要素投入，减少污染产出，达到节约能源和减少排放的双重目标。

（3）能源结构对绿色全要素生产率为负向影响，对技术进步有正向影响，说明当前的技术进步路径对化石能源有一定的依赖性。从技术进步偏向能源的分析结果和能源结构系数为正可以看出，技术进步的能源偏向趋势较为明显，表明当前技术进步对碳排放的影响存在一定的“碳锁定”效应，环境规制未能有效降低煤炭使用依赖。对外开放程度、资本密集度、政府补贴等因素均对制造业绿色全要素生产率和技术进步有正向影响，深化这些方面将有益于提高制造业经济发展。行业结构和行业规模对绿色全要素生产率和技术进步均为负向影响，表明行业国企比例越高、行业规模越大，不利于技术更新和研发的灵活性进而影响绿色全要素生产率的提升。

4.2 政策建议

（1）环境规制对中国制造业绿色全要素生产率和技术进步存在着显著的正向影响关系，这表明环境规制带来的企业治污成本的增加并未影响制造业企业的发展，这对环境规制政策适宜性提供了合理的支撑。研究结论表明企业积极应对环境规制政策可以通过“创新补偿效应”弥补相应政策带来的环保成本损失。政府在实施环境规制政策时，合理地把控环境规制强度能有效避免对经济发展质量的影响，并推动技术进步向节能减排方向转变。技术进步偏向的转变可通过加强对绿色技术研发和应用的补贴，征收资源税等形式激励技术进步朝向绿色化发展。

（2）技术进步能有效提升全要素生产率的增长，加大研发强度、鼓励出口、提升资本密集度和政府补贴等行为能够给技术进步带来正向影响。并且随着经济水平的提高，这种影响愈发明显。对于产出端技术进步的把控能有效的减少CO2的排放，并且环境规制对技术进步偏向性的影响十分有效且显著，合理的环境规制政策能够有效减少生产过程中产生的污染排放和节约生产要素的投入，达到节能环保的双重目的。

（3）鼓励企业的出口行为、提高研发强度，增加政府对绿色技术的研发补贴能有效提高绿色全要素生产率和技术进步，有助于环境规制对企业绿色技术创新的诱导，并且当前环境规制对生产过程中的技术进步无论是对产出环节的污染排放还是对投入端的生产节能技术影响均较为显著，合理地制定环境规制政策能有效达到节能与减排的双重目标。当前制造业部门的能源依赖现象和技术偏向能源现象仍较为突出，通过加大如光伏、风电等绿色能源供应比例可有效破解“碳锁定”现象，为绿色化技术进步打下良好基础。