异质性环境规制对中国纺织服装业碳排放的影响

张建磊, 申攀登, 何 琳, 程隆棣

(1.嘉兴学院 商学院, 浙江 嘉兴 314001; 2.嘉兴职业技术学院 时尚设计学院, 浙江 嘉兴 314036;3.东华大学 纺织学院, 上海 201620)

纺织服装业是中国经济的传统支柱产业之一,也是中国碳排放的重要来源之一。进入21世纪以来,中国纺织服装业碳排放规模经历了先增长后下降的趋势,2020年碳排放总量约为1 530万t[1],目前仍然面临较大的减排压力。《纺织行业“十四五”发展纲要》提出了2021—2025年间纺织服装业单位工业增加值二氧化碳排放下降18%的绿色发展目标。削减碳排放成为中国纺织服装产业实现绿色发展的必由之路。

环境规制是削减碳排放的重要工具,可分为命令控制型环境规制、市场激励型环境规制和公众参与型环境规制3类异质性工具。在环境规制与碳排放的关系上,学术界形成了绿色悖论效应、倒逼减排效应和非线性关系3种分歧较大的观点。绿色悖论效应最早由Sinn[2]提出,认为环境规制无法抑制碳排放,反而会促进碳排放的增加。Wang等[3]对新兴经济体的研究印证了绿色悖论效应的存在。在波特假说[4]的基础上,倒逼减排效应的观点认为合理设计的环境规制能激励企业进行技术创新,通过提高生产效率补偿增加的环境规制成本,进而促进产业转型升级,降低碳排放[5]。新的研究则认为由于绿色悖论效应和倒逼减排效应的同时存在,环境规制对碳排放的影响取决于谁占主导地位,二者之间存在动态变化的非线性关系。如Wang等[6]利用中国282个城市的数据研究表明环境规制与碳排放之间呈倒U型关系。鉴于这3类环境规制工具各自在中国纺织服装业削减碳排放中发挥的作用及其影响机制尚不清楚,并且由于中国各地区的纺织服装业发展存在较大差异,其影响机制的地区异质性同样不清楚;因此,研究异质性环境规制对中国纺织服装业碳排放的影响具有较强的现实紧迫性。

在异质性环境规制对碳排放的影响研究方面,现有研究主要从地区层面展开,较少从产业层面展开,集中于探讨命令控制型环境规制的影响,对市场激励型环境规制的影响研究相对较少,而对公众参与型环境规制的影响研究则比较鲜见。从对单一环境规制工具的研究看,Yang等[7]从时空间视角证实政府环境规制能够显著降低中国碳排放。Neves等[8]对欧盟17个国家的研究表明,市场激励型环境规制在长期范围内同样能够降低碳排放。张华等[9]认为环境信息公开有助于降低碳排放水平,但存在区域异质性。从多种环境规制工具的对比看,现有文献大都关注于对比研究命令控制型与市场激励型或公众参与型对碳排放的影响,较少同时对比研究3类环境规制的影响。Cheng等[10]对中国30个省份研究发现,命令控制型能显著降低碳排放,但市场激励型的减排作用较弱。Wu等[11]对中国钢铁业的研究表明,命令控制型、市场激励型和公众参与型环境规制对碳排放的影响呈倒U型。上述成果同样揭示出学术界在环境规制对碳排放的影响机制上存在着较大分歧。而在对中国纺织服装业的研究上,现有文献主要集中于碳排放的估算与影响因素研究[12-13],缺少关于环境规制对中国纺织服装业碳排放影响的研究。由于相关研究的缺失,这3类环境规制工具与中国纺织服装业碳排放的关系以及是否存在地区异质性均不清楚。为解决上述现实问题,弥补相关研究缺失,本文综合运用面板门槛模型和普通面板模型研究命令控制型、市场激励型和公众参与型环境规制对2005—2020年中国及东部、中部、西部和东北4个地区纺织服装业碳排放总量和强度的影响,分析这3类环境规制与中国纺织服装业碳排放的关系,并探究其地区异质性。通过本文研究,有助于明确异质性环境规制在国家和地区层面与中国纺织服装业碳排放的关系,为政府部门科学发挥这3种环境规制工具的碳减排效用提供决策参考,推动实现纺织服装业绿色发展。

1 研究方法与数据来源

1.1 模型设定

由于环境规制与中国纺织服装业碳排放之间可能存在单一的增加、减少或动态的非线性关系,选择合适的模型进行研究尤为关键,因此,为探究异质性环境规制对中国纺织服装业碳排放的影响机制,参考李菁等[14]的研究,本文首先利用面板门槛模型实证研究命令控制型、市场激励型、公众参与型环境规制对中国纺织服装业碳排放总量和强度的影响。相较于普通面板模型的线性回归(假定自变量对因变量的影响系数在任何阶段都是相等的),面板门槛模型通过对门槛变量(门槛变量可以与自变量相同,也可以不相同)分阶段,然后再在不同阶段内进行线性回归,能够有效解决随着门槛变量的变化自变量对因变量的影响系数可能发生动态变化的问题,适合于首先判断环境规制对中国纺织服装业碳排放的影响机制是否会随着环境规制的增加发生动态变化(此时,门槛变量和自变量均为环境规制)。如果面板门槛模型的门槛效应存在,则表明相应的环境规制对中国纺织服装业碳排放呈动态非线性影响。若门槛效应不存在,则表明二者之间存在单一的增加或减少关系,应进一步利用普通面板模型研究其影响机制是绿色悖论效应还是倒逼减排效应。

参考Hansen[15]构建的面板门槛模型,本文分别以命令控制型、市场激励型、公众参与型环境规制为自变量,门槛变量同样依次分别为命令控制型、市场激励型、公众参与型环境规制,并以中国纺织服装业碳排放总量和碳排放强度为因变量,首先构造如下面板门槛模型分别研究这3类环境规制对中国纺织服装业碳排放是否存在非线性影响:

lnYit=Cit+β1lnXERit·I(XERit≤γ1)+

β2lnXERit·I(γ1

βnlnXERit·I(γn-1

βn+1lnXERit·I(XERit>γn)+θlnXit+εit

(1)

式中:Yit分别表示t时期i省纺织服装业碳排放总量CEit和碳排放强度CEIit;XERit分别表示命令控制型(CERit)、 市场激励型(MERit)和公众参与型(PERit) 环境规制;Xit表示控制变量,参考部分学者[12-13]的研究,本文选择经济发展水平(PGDP)、城镇化水平(URB)、能源结构(ES)和外商直接投资(FDI) 作为控制变量;θ为控制变量影响系数;Cit与εit分别表示截距项和随机误差项;I(*)为指示函数,当括号内的条件成立时,取值为1,反之为0;γ1～γn为待估算的门槛值;β1～βn分别表示门槛变量的不同区段内环境规制强度对碳排放的影响系数,均由Stata软件计算得到。通过检验β1～βn的估计值或符号是否表现出显著差异(如正负号、数值大小的变化)来判断环境规制的门槛效应是否存在。若门槛效应存在,则表明随着该类型环境规制强度增加,其对纺织服装业碳排放的影响系数也发生变化,二者之间呈非线性影响。反之,则呈线性关系,需构建如下普通面板模型做进一步研究:

lnYit=Cit+β1lnXERit+θlnXit+εit

(2)

为进一步探究环境规制的地区异质性,根据国务院的地区划分标准,本文将中国分为东部、中部、西部和东北4个地区,同样利用上述面板门槛模型和普通面板模型研究异质性环境规制对中国各地区纺织服装业碳排放的影响。

1.2 指标选择

1.2.1 被解释变量

碳排放总量(CE)来源于中国碳核算数据库中纺织服装业碳排放数据。

碳排放强度(CEI)由纺织服装业碳排放总量与总产值之比得到。

1.2.2 核心解释变量

命令控制型环境规制(CER)是指政府及相关机构通过制定法律法规及相关政策措施参与环境问题的调控。李菁等[14]认为工业污染治理方面的投资可反映政府对当地环境问题的关注与治理环境问题的决心,参考其做法,本文选用各省工业污染治理完成投资与规模以上工业总产值之比来衡量命令控制型环境规制。

市场激励型环境规制(MER)是指政府及相关机构通过设置排污收费、碳排放权交易和碳税等市场化工具来引导企业做出相应的环境决策。其中,排污费征收是中国目前最主要的市场激励型环境规制手段,实施范围广,时间长,相较于碳排放权交易等手段,代表性更强。参考Wu等[11]的研究,本文选用各省排污费征收额占规模以上工业总产值的比重来衡量市场激励型环境规制。

公众参与型环境规制(PER)是指通过社会公众舆论监督等方式施加压力将环境意识及责任内化到企业的经营决策中。参考Pargal等[16]的做法,本文选用各省居民收入水平、人口密度和受教育水平 3个指标,利用熵值法求出这3个指标的加权值来衡量当地公众参与型环境规制。

1.2.3 控制变量

本文选择经济发展水平、城镇化水平、能源结构和外商直接投资作为控制变量。其中,经济增长通常伴随着大量的碳排放,选用人均国内生产总值来衡量各省经济发展水平(PGDP)。城镇化的迅速发展也是造成环境问题的重要因素,选用城镇人口占总人口比重来衡量各省城镇化水平(URB)。以化石能源为主的能源结构同样是造成环境问题的重要原因,选用煤炭消耗与能源消耗总量之比衡量各省能源结构(ES)。外商直接投资同样会影响投资对象国家的经济发展和生态环境,选用外商直接投资总额来衡量各省外商直接投资(FDI)。

1.3 数据来源

本文所用的碳排放数据来自中国碳核算数据库(CEADs)[1], 环境规制及各项控制变量数据均来自历年《中国统计年鉴》[17]和《中国工业统计年鉴》[18]。由于目前CEADs尚未公布2021年的碳排放数据,国家统计局尚未发布2022年版《中国统计年鉴》和《中国工业统计年鉴》(统计的均为上年,即2021年数据),因此本文研究能用到的最新数据均到2020年,所用数据的时间序列为2005—2020年。

2 中国纺织服装业碳排放演变趋势

表1示出中国及各地区纺织服装业的碳排放情况。可以看出,中国纺织服装业碳排放总量在2005—2020年处于先增长后下降的态势,2008年达到最大值(2 992万t)。从地区结构来看,东部地区始终是纺织服装业碳排放的主要来源地区,占比维持在75%以上,西部地区从第3位上升至第2位,中部地区次之,东北地区最小。2020年东部地区碳排放总量占比高达78.29%,高于其总产值占比(70.63%),表明削减东部地区碳排放是中国纺织服装业实现绿色发展目标的关键。

表1 中国及各地区纺织服装业碳排放Tab.1 Carbon emissions of textile and garment industry in China and its regions

与碳排放总量变动趋势不同的是,中国及各地区纺织服装业碳排放强度呈现先大幅下降后略微上升的态势。中国纺织服装业碳排放强度从2005年的 1 506 t/亿元下降至2020年的410 t/亿元,降幅达72.78%。2020年东部纺织服装业碳排放强度是全国平均水平的 1.11倍, 意味着东部碳排放强度仍有较大的下降空间。中部纺织服装业碳排放强度从2005年全国水平的174%倍下降至2020年的41%倍,而且只有中部碳排放强度低于全国平均水平,这说明中部在降低碳排放强度方面是所有地区中成效最显著的。

3 对中国纺织服装业碳排放的影响

本文首先检验3类环境规制对中国纺织服装业碳排放总量和强度的门槛效应,检验结果如表2所示。结果表明,命令控制型和市场激励型环境规制对碳排放强度的门槛效应显著,分别存在单门槛和双门槛效应,其余均未通过显著性检验。Hausman检验结果(篇幅有限,检验结果不再列出,下同)显示均需利用固定效应模型。面板门槛模型和普通面板模型回归结果如表3所示,当表中所列影响系数为正值时,表明该类型环境规制对纺织服装业碳排放总量或强度表现为促进作用(即绿色悖论效应);反之则为抑制作用(即倒逼减排效应),且系数的大小表示其效应的强弱。

表2 门槛效应检验结果Tab.2 Threshold effect test results

表3 中国纺织服装业碳排放的回归结果Tab.3 Regression results of textile and garment industry in China

从表3可看出,命令控制型环境规制对中国纺织服装业碳排放强度的影响呈单门槛效应,其影响系数在门槛值两侧分别为正值与负值,均显著。这表明其影响呈倒U型,小于门槛值时绿色悖论效应起主导作用,超过门槛值时转为倒逼减排效应,政府的正式环境监管在超过一定程度时能够有效倒逼纺织服装企业提高碳排放效率,降低碳排放强度。市场激励型环境规制对纺织服装业碳排放强度的影响呈双门槛效应,其影响系数在第2个门槛值(-0.710)两侧显著,分别为-0.323和0.367,其影响分别呈倒逼减排效应和绿色悖论效应,意味着在一定范围内加强碳税和碳排放权交易等市场化环境规制工具的使用有助于降低纺织服装业碳排放强度。公众参与型环境规制对纺织服装业碳排放总量的影响系数显著为正(0.300),表明目前社会公众对环境问题的监督尚无法对削减纺织服装业碳排放总量产生积极作用。其余系数均不显著,不再进行讨论。

4 对地区纺织服装业碳排放的影响

在上述研究的基础上,本文进一步研究环境规制对中国纺织服装业碳排放影响的地区异质性。门槛检验结果与Hausman检验结果如表4所示,面板门槛模型和普通面板模型回归结果如表5所示。由于篇幅有限,本文仅列出了核心解释变量(环境规制)的影响系数,并对其进行分析。

表4 各地区门槛效应检验结果Tab.4 Threshold effect test results in every region

表5 各地区纺织服装业碳排放回归结果Tab.5 Regression results of textile and garment industry in every region

在东部地区,命令控制型环境规制对纺织服装业碳排放总量与强度的影响均呈单门槛效应,其影响系数(见表5)在门槛值两侧均分别为负值与正值。这表明其对纺织服装业碳排放的影响呈U型,小于门槛值时倒逼减排效应起主导作用,超过门槛值时以绿色悖论效应为主。原因在于东部纺织服装业集聚程度最高,正式环境规制强度超过一定程度时,日益增长的环保成本会对纺织服装企业的绿色研发投入造成挤出效应,不利于纺织服装业的碳减排。市场激励型环境规制对纺织服装业碳排放总量的影响系数显著为正,其影响呈绿色悖论效应;对碳排放强度的影响呈双门槛效应,影响系数在第2个门槛值两侧显著(-0.811),分别为-0.455和0.619,这意味着只有在一定范围内才能起到降低东部纺织服装业碳排放强度的作用。公众参与型环境规制对纺织服装业碳排放总量的影响呈双门槛效应,但其影响系数仅在超过第2个门槛值(-0.878)时显著,为 -1.014, 表明当社会公众对环境问题的关注程度超过一定范围时,能够显著促进纺织服装业碳排放总量的降低。公众参与型环境规制对碳排放强度的影响显著为正,表明其影响呈绿色悖论效应。

在中部地区,命令控制型、市场激励型和公众参与型环境规制对纺织服装业碳排放总量与强度的影响系数(见表5)均为负,但只有市场激励型环境规制的2个影响系数显著,这表明其影响以倒逼减排效应为主,原因在于中部纺织服装业企业经营成本低于东部地区,加强市场化环境规制工具的使用尚不足以对企业研发投入造成挤出效应,这有利于倒逼企业加强研发投入提高生产效率、补偿环境成本,因此加强市场化环境规制工具的使用有助于降低中部纺织服装业碳排放。

在西部地区,命令控制型环境规制对纺织服装业碳排放强度的影响系数(见表5)显著为负,表明其影响同样以倒逼减排效应为主,原因在于相较于东部,西部纺织服装业企业经营成本更低,环境规制对技术创新的挤出效应更小,更有利于倒逼企业加强研发投入提高生产效率、补偿环境成本,故加强政府的正式环境监管有助于降低西部纺织服装业碳排放强度。市场激励型、公众参与型环境规制对碳排放总量与强度的影响均为负,但不显著。

在东北地区,命令控制型环境规制对纺织服装业碳排放强度的影响系数(见表5)呈单门槛效应,小于门槛值时,其影响系数显著为正,表现为以绿色悖论效应为主。市场激励型环境规制对碳排放总量的影响呈双门槛效应,但其影响系数均不显著;其对碳排放强度的影响显著为负值,原因同样在于加强市场化环境规制工具的使用能够倒逼纺织服装企业加强研发投入、提高生产效率,有助于降低东北纺织服装业碳排放强度。公众参与型环境规制对纺织服装业碳排放总量和强度的影响系数均不显著。

5 结束语

本文综合利用多种计量模型研究异质性环境规制对中国纺织服装业碳排放的影响,并探究其地区异质性,得到如下主要结论。1)整体上,命令控制型环境规制对中国纺织服装业碳排放强度的影响呈倒U型,政府的正式环境监管超过一定程度时有助于降低纺织服装业碳排放强度。市场激励型环境规制对碳排放强度的影响在2个门槛值之间呈倒逼减排效应,在此范围内市场化环境规制工具的使用能够有效倒逼纺织企业降低碳排放强度。公众参与型环境规制对纺织服装业碳排放总量的影响呈绿色悖论效应。2)分地区看,命令控制型环境规制对东部纺织服装业碳排放的影响呈U型,超过门槛值时其影响由倒逼减排效应转为绿色悖论效应,其对西部和东北碳排放强度的影响分别以倒逼减排效应和绿色悖论效应为主。市场激励型环境规制仅在一定范围内能降低东部纺织服装业的碳排放强度,对中部与东北碳排放的影响呈倒逼减排效应。公众参与型环境规制对东部纺织服装业碳排放总量的影响在超过第2个门槛值时呈倒逼减排效应,对碳排放强度的影响则呈绿色悖论效应。

基于上述研究结论,本文提出如下对策建议。1)整体上,继续加强命令控制型环境规制强度,利用好市场激励型环境规制以倒逼纺织服装业持续降低碳排放总量与强度。2)分地区看,将东部地区命令控制型环境规制强度保持在合理范围内,加强市场化环境规制工具的使用;提高中、西部与东北地区的命令控制环境规制强度,进一步完善这些地区市场激励型环境规制体系,增强社会公众对其纺织服装业碳排放的舆论监督程度。通过精准、协调运用多种环境规制工具,不断降低中国纺织服装业碳排放,实现纺织服装业绿色发展目标。