环境规制影响安徽省制造业绿色转型的路径分析与实证研究

云 坡

(合肥学院 经济与管理学院，合肥 230601)

制造业绿色转型是加快推进制造业高质量发展、筑牢实体经济增长基础、落实绿色发展理念和双碳目标的重要支撑。近年来，安徽省致力于打造“工业强省、制造强省”的发展定位，新型制造业建设已经成为安徽新的名片。《2023安徽制造业发展报告》数据显示，安徽省近10年来规模以上工业增加值年均增长9.9%，位居全国第3，制造业总量和质量迈入全国第一方阵。快速发展的制造业在引领经济高质量增长的同时，也使得在新的双碳背景下推进绿色转型的紧迫性和压力增强，而环境规制的实施则对绿色转型的开展提供了外部约束。也就是说，绿色规制对于制造业绿色转型具有特殊的约束机理。

基于此，从外部环境规制视角，研究环境规制对安徽省制造业绿色转型的直接和间接影响机理，以及探索外商直接投资和产业结构对制造业绿色转型的非线性影响，可以为加快安徽省制造业的绿色转型、实现以高端制造业引领新型工业化建设提供参考。

一、文献综述

从以下三个绿色转型的驱动因素角度对国内外文献进行梳理：

(1)在政策激励视角上，以环保处罚、行政规制、能源政策等代表的政策性环境规制与制造业绿色转型关系基本符合环境库兹涅茨曲线的特点[1]。环境规制通过产业结构、技术创新等中介渠道对我国制造业绿色转型发生非线性关系，命令型和志愿型环境规制对绿色转型具有先抑制后促进的关系[2]68；市场型环境规制与其关系正好相反[3]；基于绿色竞争力测度的研究也对上述环境规制与制造业绿色全要素生产率间的关系进行了印证，结论基本一致[4]。

(2)在技术创新视角上，技术创新是推动绿色转型的外在动力。在技术创新投入初期，企业绿色转型下降，而当技术创新成熟并用于改善能源消耗结构时，绿色转型效率提高，即技术创新与绿色转型存在U型非线性关系[5]1907。技术创新对绿色转型的影响随环境规制水平而变化，我国高端制造业的绿色蜕变受到技术创新调节效应的影响[6-7]，并通过绿色工艺创新和绿色产品创新推动企业绿色转型升级[8]。特别指出的是，自主创新对技术改造存在挤出效应，国内碳交易价格和市场规模能推动企业自主创新，进而影响制造业绿色全要素生产率[9]。

(3)在资源禀赋视角上，根据“资源诅咒”理论，区域资源丰裕度抑制地区经济的发展[10]，制造业绿色转型对资源禀赋具有强依赖性。为了破解“资源诅咒”现象，制造业可通过加强技术创新和有效的制度设计激发资源禀赋的正向溢出效应[11-12]。我国制造业发展的资源禀赋具有地理空间的差异性，对邻近地区或是“一带一路”共建国家制造业绿色发展产生空间扩散与溢出效应[13]。但是，也有研究发现，资源禀赋难以为制造业绿色转型提供持续动力，只有通过规制政策才可以释放资源禀赋的比较优势[14-15]。

综上，现有研究从全国性宏观视角探索影响我国制造业绿色转型逻辑路径，较少选择具有产业结构特殊性的区域视角为对象，导致部分结论无法适用于区域特定范畴，研究视角需要明确和细化。另外，大多数环境规制倾向于使用环境规制效果衡量，如排污费征收额、工业三废达标或去除率等，难以反映政策性环境规制的政府决心和治理力度。因此，以制造业发展具有特色的安徽省为例，以词频分析法挖掘各地市政府工作报告中的环保相关词频构造命令型环境规制水平，对环境规制影响制造业绿色转型的效果和路径进行测度，并进一步考虑资源禀赋异质性差异对绿色转型的影响，增强结论的可靠性。

二、模型构建与变量选择

(一)制造业绿色转型的测度模型

制造业绿色转型的测度需要同时考虑经济效益和环境效益。使用具有非期望产出处理优势的SBM-GML方法实现对安徽省各地市制造业绿色全要素生产率的度量，以此反映制造业绿色转型效率。其中，SBM (Slacks-Based Measure)模型能解决决策单元非径向效率测度问题，提高生产函数逼近最优前沿面的收敛效率；GML(Global Malmquist-Luenberger)方法则适用于处理决策空间较大、考虑非期望产出的面板数据全技术效率测度问题。假设安徽省16个地市制造业系统决策单元拥有3个向量，即投入x、期望产出yg、非期望产出向量yb，X、Yg、Yb分别表示变量数据集合，则各种要素投入X 所构成的期望和非期望产出组合P可以定义为：P={(x，yg，yb)/x≥Xλ，yg≥Ygλ，yb≥Ybλ，λ≥0}。

根据定义，考虑非期望产出的SBM效率测算模型定义为：

(模型1)

约束函数为：

(模型2)

基于非期望效率产出的SBM模型，构建反映制造业绿色转型的全要素生产率GML指数。假设决策单元面板数据时间跨度为t期，则基于t 和t+1 期最优决策前沿技术的Malmquist 全要素生产率指数为：

(模型3)

在上述测算中，决策单元为安徽省16个地市制造业经济系统，投入指标包括资本、劳动和能源投入。其中，资本为各地市固定资产投入总额衡量，劳动为各地市制造业就业人员数衡量，能源为各地市能源消费总量衡量。期望产出选择各地市全部规模以上工业企业的营业收入衡量，非期望产出使用各地市工业三废的排放总量衡量。所有数据均来自《安徽统计年鉴》和各地市统计公报。

(二)环境规制影响制造业绿色转型的模型

聚焦研究环境规制对制造业绿色转型的影响关系，构建的基准模型为：

GTFPit=β0+β1GTFPi，t-1+β2ERit+βnlnXn+εit

(模型4)

其中，GTFP表示各地市绿色转型，滞后项反映绿色转型的滞后效应；ER为命令型环境规制，根据各地市政府工作报告环保相关词频的比重衡量；Xn为控制变量，ε为随机项。

为了验证环境规制对制造业绿色转型的非线性关系，将环境规制二次项引入模型：

GTFPit=β0+β1GTFPi，t-1+β2ERit+β3ERit×ERit+βnlnXn+εit

(模型5)

为了刻画外商直接投资(FDI)和产业结构(STR)可能发生的调节作用，将交互项ER×FDI和ER×STR引入非线性模型中：

(模型6)

上述模型中，β2和β3是重点关注的系数，体现环境规制对绿色转型的直接影响；β4和β5测度的是间接影响路径，反映外商直接投资和产业结构影响制造业绿色转型的具体路径。

(三)指标构建与数据

(1)被解释变量：制造业绿色全要素生产率(GTFP)。使用SBM-GML方法测度并得出安徽省各地市制造业的绿色全要素生产率，以此衡量制造业绿色转型水平，再使用一阶滞后项反映绿色转型长面板数据的滞后效应。

(2)核心解释变量：环境规制(ER)。考虑到安徽省环境规制的实际执行情况，以及数据可得性，重点考虑命令型环境规制的影响关系。参考陈诗一等[16]的做法，对各地市政府工作报告中出现的环保相关词频进行统计挖掘，将环保词频占比作为命令型环境规制的代理指标。环保相关词汇包括低碳、环境保护、空气、绿色、PM2.5、化学需氧量、二氧化碳、PM10、生态、排污、减排、污染、环保、二氧化硫、能耗等15个。

(3)其他解释变量。使用外商直接投资(FDI)和产业结构变量(STR)衡量环境规制对制造业绿色转型的间接调节作用。其中，外商直接投资FDI选择各地市实际利用外资的自然对数表示；产业结构STR使用第三产业在三个产业中的占比衡量。

(4)控制变量：制造业新增固定资产投资额(GUDING)、制造业研发经费内部支出(RES)和各地市的国内生产总值(GDP)。为了减少量纲差异、规避异方差等，对各控制变量取自然对数处理，这样有助于在降低异方差的同时突出弹性意义。

各变量描述性统计如表1所示。研究所涉及指标的时间窗口为2011—2020年，城市个体为安徽省16个地市。被解释变量GTFP和解释变量ER的数据均来自上述计算，其他解释变量和控制变量来自于《安徽统计年鉴》和各地市统计公报。

表1 研究样本描述性统计

根据SBM-GML计算的各地市制造业绿色转型的变动趋势如图1所示。可以看出，绝大多数地市在多数年份制造业绿色转型大于1，处于增长趋势，但部分年份有不同程度的下降。

图1 2011—2020年安徽省各地市制造业绿色转型的数据水平现状

三、实证分析

(一)直接效应检验

表2为环境规制影响制造业绿色转型的直接路径。结果显示，环境规制影响制造业绿色转型的线性模型1和模型2且分别通过5%和10%水平的Hausman检验，说明应该建立固定效应模型进行面板回归。

表2 环境规制影响制造业绿色转型的直接路径(线性模型)

第一，模型1和模型2的结果均显示环境规制ER与制造业绿色转型GTFP显著负相关。表明安徽省各地市严格实行的环境政策和治污标准等导致制造业承担较多的环保开支和合规成本等，尤其对生产效率较弱的制造业来说，可能会破坏可持续生产率和绿色转型。

第二，外商直接投资FDI与绿色转型GTFP负相关。表明当前安徽省各地市制造业引进的FDI主要聚集于低效率非清洁领域，制约了绿色转型。可能原因在于，安徽省环境规制强度和管理体系总体较弱，在引进外资过程中成为发达国家转移高耗能、高污染产业的主要区域，沦为发达国家的污染“天堂”，制约了制造业绿色转型。

第三，产业结构STR与绿色转型GTFP显著正相关。表明各地市产业结构逐渐合理，特别是近年来实施的绿色发展方式、产业结构优化政策，以及以绿色高效清洁为代表的第三产业壮大，促进了绿色转型。

第四，绿色转型一阶滞后项均显著正相关。表明安徽省制造业绿色转型具有时间滞后效应，这与朱东波等[17]的结论一致，证明了绿色转型具有短期持续性特征。

(二)间接效应检验

表3为环境规制影响制造业绿色转型的间接路径。结果显示，非线性模型3、模型4和模型5的Hausman统计值均在1%水平下显著，应拒绝随机效应的模型设定而选择固定效应模型。

表3 环境规制影响制造业绿色转型的间接路径(非线性模型)

第一，各模型测度结果均表明绿色转型的一阶滞后项显著正相关，时间序列滞后效应明显。说明2011—2020年间各地市绿色转型的发展具有时间序列的动态性和连续性。

第二，各模型ER的一次项系数显著负相关，系数分别为-15.481、-41.453和-12.896；二次项ER*ER系数显著正相关，分别为0.03、0.035和0.031。表明环境规制与安徽省制造业绿色转型存在U型非线性关系。当环境规制较弱时，企业环境违约或处置成本相对较低，导致缺乏足够的动力来扩大环保开支以实现节能降耗，甚至出于短期倾向挪用环保资金投放到高耗能粗放型产业，践行绿色发展理念的经营思维较薄弱，绿色转型效率较低。而当环境规制逐渐增强时，高耗能的制造业或被淘汰，或大环境治理开支，推动绿色高质量发展，绿色转型水平逐渐提升。因此，对政府而言，环境规制的实施只有超出一定程度才能发挥其对制造业绿色转型的促进作用[18]。

第三，模型4和模型5中，环境规制与外商直接投资的交互项ER*FDI均在5%水平下显著负相关，系数分别为-4.571和-4.745。表明外商直接投资对安徽省制造业绿色转型具有显著的负向调节效应。由于当前总体较弱的环境规制以及对外资的内在需求，使得安徽省外商投资产业领域的绿色效率较弱，环境规制的增强成为阻止外资进入的主要门槛，导致伴随外资而来的绿色绩效溢出效益减弱，制约了制造业绿色转型。

第四，模型5中，环境规制与产业结构的交互项ER*STR在1%水平下显著负相关，相关系数为19.404，产业结构的绿色转型调节效应显著。产业结构优化和绿色第三产业发展一直是近年来安徽省落实国家绿色发展理念、践行双碳目标的重要抓手，如安徽省第二产业贡献率由2011年的69.26%下降到2021年的38.2%，而第三产业贡献率由2011年的26.57%上升到2021年的54.3%。因此，产业结构的持续优化，特别是在环境规制强度增强的压力下，各地市制造业更具有推进绿色转型的内在动力和外在助力。

第五，控制变量中，各地市制造业新增固定资产投资GUDING和GDP均与绿色转型显著正相关，发挥推动作用。说明制造业产能的扩张也更多地关注绿色高效发展，企业倾向采取具备长期环境绩效的绿色低碳发展模式，推动制造业绿色转型。值得关注的是，表2和表3均显示研发经费内部支出(RES)与绿色转型不存在显著的线性关系，这与部分研究将研发投入视为影响绿色转型的调节路径的结论不同[2]69，[5]1909。可能的原因是，安徽省各地市制造业总体实力不强且区域差异较大，绿色技术总体投资和技术成果不足，成果转化能力优势不明显，技术创新溢出效应较弱，对制造业绿色转型的支撑尚不显现。

(三)基于资源禀赋异质性的再检验

为了进一步验证环境规制对制造业绿色转型的非线性关系从而得出稳健结论，将研究样本分为资源型城市和非资源型城市两类，测度城市资源禀赋异质性下环境规制与绿色转型的影响关系。详情如表4所示。

表4 环境规制影响制造业绿色转型的路径(资源型城市VS非资源城市)

事实上，安徽省资源型城市的制造业发展长期对资源能源的依赖较大，无论是内部转型还是外在约束，制造业都面临更加严峻的绿色转型需求，研究资源型城市制造业绿色转型更加契合研究主旨。根据2013年国务院印发的《全国资源型城市可持续发展规划(2013—2020年)》并考虑到行政区划调整，以地市为单位确定的安徽省资源型城市主要有宿州、淮北、亳州、淮南、滁州、马鞍山、铜陵、池州和宣城等9市，其余为非资源型城市(1)根据《全国资源型城市可持续发展规划(2013—2020年)》，安徽省资源型城市包括宿州、淮北、亳州、淮南、滁州、马鞍山、铜陵、池州和宣城，以及巢湖和颍上县。考虑到统计口径一致性和可获得性，研究主要聚焦地市级城市的考察。。

第一，环境规制的一次项和二次项系数分别为负和正。说明无论是资源型城市还是非资源型城市，环境规制与制造业绿色转型依然存在U型非线性关系。持续的环境规制可作为推动各地市制造业，特别是资源型城市制造业绿色转型的重要外部动力，这一结论与安徽省整体样本的结果一致。

第二，有别于外商直接投资的调节效应，资源型城市的环境规制和外商直接投资交互项(ER*FDI)显著正相关，具有正向调节效应。资源型城市制造业发展面临严峻的能源资源困境，产业转型的内在需求和压力较大，对引进外资的投放领域筛选严格，特别是在外部环境规制增强的约束下对外资的门槛筛选效应逐步显著，新增的外资将鼓励从污染性的制造业领域逐渐转移到绿色清洁或低碳领域，从而提高制造业整体的绿色绩效，促进绿色转型。

第三，环境规制和产业结构的交互项(ER*STR)与资源型城市和非资源型城市均显著正相关，产业结构对绿色转型的调节效应明显，这与总体样本的研究结果一致。进一步印证了持续不断优化的产业结构、绿色高效的第三产业规模壮大，都有力地推动各地市制造业的长期可持续发展和绿色转型。

四、结论与建议

(一)研究结论

加速推进制造业绿色转型是安徽省落实工业强省战略、以高端制造业引领新型产业化的重要内驱力量。首先，基于SBM-GML方法，构建2011—2020年安徽省各地市制造业绿色全要素生产率指数，用以衡量绿色转型水平。使用词频分析法挖掘各地市政府工作报告中的环保相关词频，构建命令型环境规制数据。其次，构建线性和非线性模型，测度环境规制影响安徽省制造业绿色转型的作用机理，探索外商直接投资和产业结构变革对绿色转型的非线性调节效应。最后，进一步从资源禀赋异质性视角研究资源型城市和非资源型城市的制造业绿色转型的影响路径，从而得到相对稳健的研究结果。

命令型环境规制对安徽省制造业绿色转型具有U型的非线性关系，即环境规制实施到一定程度后才会发挥对绿色转型的推动作用；环境规制政策的实施降低了外商直接投资对制造业绿色转型的调节效应，即作为外资筛选门槛，环境规制抑制了外商直接投资可能产生的技术外溢效应，降低了绿色转型；产业结构的持续优化对制造业绿色转型具有正向促进作用，说明在推进绿色发展理念的过程中产业结构的调整同样促进了绿色清洁产业的发展，制造业也因此发生较大的产业升级和结构蜕变，绿色转型得到推动。

(二)相关建议

第一，优化存量资源配置，扩大优质增量供给，提高绿色生产率。制造业绿色转型的推进需要强化产业内部资源要素的有效驱动和整合配置，即效率提升是关键。在近年来安徽省推动落实“三地一区”建设过程中，要持续加大对制造业转型升级的资金支持和技术支撑，加强政策创新和协同创新，完善政策帮扶和法律制度基础，推动产业技术研发和产品创新，搭建区域性科技成果转化和技术转让平台，为制造业绿色转型开辟有效的外部资源配置途径。推动数字经济、信息技术与传统制造业的深度融合，注重在绿色低碳领域形成新的增长动能，切实提高制造业整体的效率效能，增强绿色转型的内在动力。

第二，制定灵活差异的外商投资引进策略。目前，安徽省外商直接投资对制造业绿色转型具有负向调节效应。一方面，所引进的外资更多集中于低效率产业领域，存在外资投放领域不合理等问题；另一方面，外资并未产生所期望的绿色技术溢出效应，未能打破环境污染的不利局面。因此，在制定并严格执行环境政策的同时，要注重外资遴选的质量和产业类别，优先引进环境友好、清洁绿色、技术领先的高质量外资，给予政策优惠和激励机制[20]，支持技术研发、成果转化和产业集聚，激发环境效益和经济效益的正向作用。

第三，根据产业发展实际，实施差异性的环境规制政策。只有环境规制实施一定阶段后，才能发挥其对制造业绿色转型的正向推动作用，“拐点”的确定是一个重要命题。因此，政府既要遵循行业发展规律也要加强环境规制实施的过程管控，并针对不同地区、不同企业的实际特点和发展阶段有步骤有规划渐进地落实环境规制政策，将产业发展、外资引进以及产业结构优化与制造业绿色转型的内在要求相结合，提高环境管理的政策灵活性，杜绝“一刀切”和粗放式执行。