中國工業行業最優環境規制強度分析

李萍+王軍+楊秀華

摘要：基于中國2001-2014年37個工業行業的數據，將我國工業行業按環境污染排放程度劃分為重度、中度和輕度污染行業。運用非參數的Malmquist指數方法對它們的綠色全要素生產率進行測算和分解；同時建立面板數據模型來估計環境規制和中國工業發展方式轉變的非線性關系并計算出拐點值。研究結果表明：2001—2014年我國工業行業的綠色全要素生產率年均增長率低；除重度污染行業呈現倒“U”型特征外，工業行業總體、中度污染行業和輕度污染行業的環境規制與綠色全要素生產率及其分解項均呈現“U”型特征；目前我國工業行業的環境規制強度較弱，我國重度污染行業環境規制合適，中度和輕度污染行業環境規制強度不夠。因此，應從行業分類的角度出發，借助環境規制來促進工業行業發展方式的轉變。

關鍵詞：最優環境規制強度；綠色全要素生產率；工業行業；分類評價；“U”型拐點；環境污染；能源消耗

中圖分類號：F423 文獻標識碼：A 文章編號：1007-2101（2017）03-0080-08

一、引言

改革開放以來，隨著我國工業經濟的快速發展，能源資源浪費和環境污染越來越嚴重。面對資源和環境的“雙重約束”，在當前我國經濟增長速度放緩的“新常態”背景下，中共十八屆五中全會明確提出了“創新、協調、綠色、開放、共享”的發展理念，這為轉變我國工業發展方式、實現環境保護和經濟增長的“雙贏”指明了方向。工業轉型發展的一個重要目標是全面提高我國工業發展的綠色全要素生產率，而制定合適的環境規制政策則是確保工業發展的綠色全要素生產率提高的關鍵。鑒于此，將能源消耗和環境污染影響引入到工業效率的評價體系中，探究我國工業行業經濟發展的影響因素，測算我國工業分行業的最優環境規制具有非常重要的現實意義。

現有的關于工業行業環境規制與工業發展方式轉變問題的研究文獻主要有如下兩個方面：一是工業發展方式轉變的衡量。鄭京海（2008）等[1]、趙彥云和劉思明（2010）[2]在研究經濟增長問題時直接使用工業全要素生產率來衡量工業增長的方式。趙文軍、于津平（2012）[3]在研究貿易開放和中國工業經濟方式轉變問題時，試著運用工業全要素生產率對工業經濟增長的貢獻率來衡量我國工業經濟增長方式轉變的程度。余甫功、吳俊杰（2014）[4]在研究廣東省工業發展方式轉變時，使用工業全要素生產率對工業產出增長的貢獻率表示工業經濟的增長方式。二是在工業綠色全要素生產率基礎上的環境規制問題研究。涂正革、肖耿（2009）[5]在環境生產前沿函數的基礎上，利用1998—2005年我國的省際面板數據研究發現：環境全要素生產率已成為中國工業高速增長、污染減少的核心動力。李玲、陶鋒（2012）[6]通過測算中國28個制造業部門的環境規制，發現制造業的環境規制與制造業的綠色全要素生產率之間存在“U”型的關系。李斌等（2013）[7]通過對工業環境規制拐點的測算，研究如何通過控制環境規制強度來促進工業行業的可持續發展。查建平等（2014）[8]運用2004—2011年的省際面板數據研究表明，我國東中西部地區的環境規制強度由大到小依次為：東部地區、中部地區和西部地區。通過上面的文獻分析可以發現：同時運用能源消耗和環境污染來構建環境污染綜合指數進行工業行業綠色全要素生產率測算的文獻較少，且沒有在環境污染程度的基礎上對工業行業進行分類，并分別測算各類工業行業的最優環境規則，以促進我國工業發展方式的轉變。

基于此，筆者借用李玲、陶鋒（2012）[6]的測算方法，首先對我國工業37個行業①的污染排放進行了測算，在此基礎上進行了行業分類，繼而測算了各行業的環境規制強度。隨后采用Malmquist生產率指數法對各個行業的綠色全要素生產率進行測算與分解，以作為中國工業發展方式轉變的衡量標準并進行合理評價。進一步對面板數據進行回歸分析，探究環境規制對綠色全要素生產率及其分解項的影響，并找出三類產業的環境規制拐點，進而厘清環境規制通過綠色全要素生產率作用于工業發展方式轉變的機理，以期為實現中國工業和環境的雙贏發展提供一定的政策參考。

二、我國工業分行業環境規制強度測算

我國工業有37個細分行業，各細分行業都有著自己的特性，因而環境規制對各細分行業的作用也會存在差異。因此，為了使環境規制強度測算結果更為準確合理，筆者將這37個細分行業根據環境污染程度進行分類。

（一）分行業環境污染強度測算

關于行業污染強度的測量，筆者參照趙細康的做法[9]，首先對各類污染物數據進行線性標準化和等權加和平均法處理，進而計算各行業的環境污染強度。對我國工業行業環境污染強度測算的數據來源于歷年的《中國統計年鑒》和《中國環境統計年鑒》，考慮到數據的可獲得性，筆者選取了工業廢氣、工業廢水和工業廢固的排放量作為測算模型中的三大排放污染物，并選取了各行業的工業總產值。對我國37個工業細分行業進行污染排放強度測算，并根據各行業污染強度？酌i的值將選取的工業行業分為三大類，具體分類結果見表1。

通過表1可以看出，重度污染類行業主要由重化工行業和傳統的污染密集型行業組成，這類行業本身就具有高污染和高排放的特點。中度污染類行業主要由部分重化工行業和生活資料行業組成，其污染程度僅次于重度污染類行業。輕度污染類行業主要由高新技術行業和部分污染程度較低的傳統生活資料行業構成，這類行業尤其是高新技術行業原本就是技術密集型企業，具有低污染和低能耗的特點。

（二）分行業環境規制強度測算

在此筆者研究的是工業各行業的環境規制強度，由于行業的異質性，不同污染物的排放強度也不相同，在此，筆者采用綜合指數法，構建環境規制測量體系，這套體系包括一個目標層（環境規制強度）和三個評價指標層（廢水、廢氣、廢固）。通過采用《中國統計年鑒》和《中國環境統計年鑒》的相關數據，對我國工業37個細分行業2001—2014年的環境規制強度進行衡量。利用三類產業環境規制強度的平均值繪制了時間變化走勢圖，其中，重度污染類行業的環境規制強度用右縱軸度量，輕度和中度污染類行業用左縱軸度量，如圖1所示。

從橫向來看，這十多年來我國重度污染類產業的環境規制強度遠遠大于另外兩類產業，這說明我國對污染程度較重的產業，特別是重化工業產業關注較多，且采取了更為嚴密的措施對待其帶來的環境污染。從縱向的角度來看，我國重度污染產業整體呈下降的趨勢，但在部分年份出現了上升，如2003年、2005年，但是其環境規制強度依舊數十倍于中度和輕度污染類行業。中度污染產業和輕度污染產業的環境規制都有所下降，但總體來說中度污染產業的下降幅度大于輕度污染產業，但從2006年開始，兩大類的產業環境規制強度逐漸趨同。相對于污染密集型產業和重化工產業而言，中度污染產業雖然造成了比較嚴重的環境污染，但相應的環境規制卻沒有得到很好的顯現，單位污染環境規制強度遠低于高污染類行業。這是因為我國長期重視如紡織工業、造紙工業和重工業等污染大戶所帶來的環境污染治理，而對同樣帶來嚴重污染的食品制造業、皮革制品等生活制品產業重視度不高，從而使得其環境規制強度不夠。

三、中國工業行業綠色全要素生產率測度

（一）模型簡介與數據處理

筆者采取的Malmquist生產率指數方法是R. Fare[10]于1994年提出的，在規模報酬可變的情況下可以進行生產率的測算，分解公式為：

MV，C（xt，yt；xt+1，yt+1）=■×

■/■1/2×■/■1/2

=PTECH×SECH×TCH（1）

其中，PTECH為技術效率變化指數，SECH為規模效率指數，TCH為技術變化指數。

在此基礎上，筆者參考Grosskopf[11]的生產率指標分解思想，得出文中所要使用的分解公式：

GTFP=GTPSC×GTPT×GPEC×GSEC （2）

其中，GTFP為綠色全要素生產率，GTPSC為技術規模指數，GTPT為技術進步指數，GPEC為純技術效率指數，GSEC為規模效率指數。

本部分使用的數據是2001—2014年我國37個工業行業的投入產出數據，數據來自《中國統計年鑒》《中國環境統計年鑒》《中國工業經濟統計年鑒》。其中，“好”產出用37個產業的工業總產值表示，但考慮到各年的價格變化因素，將各產業數據折算為2001年的可比價。“壞”產出指的是在生產過程中產生的污染排放物，因為在工業行業的污染排放物中，二氧化硫是最主要的排放物，并考慮到數據的可得性，筆者將選取各產業的二氧化硫排放量作為衡量“壞”產出的指標。勞動和能源投入：采用大多數文獻中運用到的全國年平均人數作為勞動投入指標，能源投入用能源消耗總量作為衡量指標。資本投入：資本投入用工業行業各產業的資本存量來表示，但統計年鑒中并沒有資本存量的統計，需要進行估算。筆者采用永續盤存法估算資本存量，其估算公式為：資本存量t=可比價投資額t+（1-折舊率t）×資本存量t-1，其中可比價投資額t=（固定資產原值t-固定資產原值t-1）/固定資產投資價格指數t。在此，筆者運用非參數方法（DEA）來對綠色生產率進行測算。

（二）我國工業行業全要素生產率測度與分析

運用DEAP2.1軟件對考慮能源消耗和環境污染的綠色全要素生產率進行測算，并將綠色全要素生產率（GTFP）分解為技術規模指數（GTPSC）、技術進步指數（GTPT）、純技術效率指數（GPEC）和規模效率指數（GSEC）。具體測算與分解結果如表2所示。

從表2中可以看出，在考慮能源消耗和環境因素的情況下，我國工業部門全行業平均的綠色全要素生產率在研究期內年均增長率為0.7%，生產效率在研究期間內年均降低了0.6%，技術進步率年均增長1.5%。這說明2002—2014年，我國工業部門全要素生產率的增長主要是由于技術進步而非生產效率的改進所致。眾所周知，技術進步是與生產前沿面密切相關的，而生產效率是受其他一些諸如管理水平等因素影響的，這表明我國工業行業的生產效率還存在較大的提升空間。從行業分類來看，污染越嚴重的產業的綠色全要素生產率越高，且高度和中度污染類產業的綠色全要素生產率有所增長，平均增長分別為6.3%和1.3%，綠色全要素生產率對于輕度污染產業來說是下降的，下降了2.8%。而重度污染類產業在研究期間內綠色全要素生產率均值為1.069，顯著高于另外兩類產業，這說明較高的環境規制使其能源利用效率和環境效率大大提高。此外，從分解結果來看，重度污染類產業中技術進步指數的提高大大地帶動了綠色全要素生產率，年均增長率為3.4%，這充分說明了重度污染類產業通過引進先進技術、增強自主創新等可使技術前沿面不斷前移。

四、我國工業分行業最優環境規制強度設定：分類評價

（一）模型設定

筆者將前文測算的環境規制強度（ER）及其平方項（ER2）作為自變量，令綠色全要素生產率（GTFP）、規模效率指數（GSEC）、技術進步指數（GTPT）和純技術效率指數（GPEC）分別作為因變量，建立如下四個面板數據模型：

GTFPi，t=α0+α1ERi，t-1+α2ER2i，t-1+α3RAVi，t+α4RCPi，t+α5LPi，t+α6EPi，t+εi，t（3）

GESCi，t=α0+α1ERi，t-1+α2ER2i，t-1+α3RAVi，t+α4RCPi，t+α5LPi，t+α6EPi，t+εi，t（4）

GTPTi，t=α0+α1ERi，t-1+α2ER2i，t-1+α3RAVi，t+α4RCPi，t+α5LPi，t+α6EPi，t+εi，t（5）

TPECi，t=α0+α1ERi，t-1+α2ER2i，t-1+α3RAVi，t+α4RCPi，t+α5LPi，t+α6EPi，t+εi，t（6）

其中i=1，2，…，37表示工業行業37個細分行業，t=1，2，…，13表示2001—2014年?？紤]到行業的異質性，筆者選取了四個控制變量：RAV為工業增加值率，指的是行業工業增加值與同期工業總產值的比值；RCP指的是成本利潤率，用行業利潤比上成本費用來表示；LP為全員勞動生產率，是行業工業增加值與全部從業人員人數之比；EP為能源生產率，是行業工業增加值與行業能源消費總量之比。相關數據均來源于歷年的《中國統計年鑒》和《中國工業經濟統計年鑒》。

（二）面板回歸結果及分析

筆者運用EVIEWS 9.0軟件，對式（3）—（6）進行面板回歸分析，試圖找到能最大限度促進工業和三大污染類別產業生產率提高、效率改進和技術進步的最優環境規制強度，即環境規制強度的拐點?？紤]到環境規制的滯后性，因此在回歸分析中解釋變量用滯后一期值來考察環境規制對綠色全要素生產率的影響。在進行回歸分析之前，首先要進行單位根檢驗和Hausman檢驗。在對各個變量進行單位根檢驗時發現，相關變量均不存在單位根，因此，所用變量是平穩時間序列，可以進行回歸分析，且在Hausman檢驗的基礎上決定采用面板數據固定效應模型。

1. 重度污染類產業環境規制對綠色全要素生產率的影響。表3表示的是我國重度污染類產業的環境規制對該類產業綠色全要素生產率、規模效率、技術進步和純技術效率的影響。從估計結果可以看出，在綠色全要素生產率、規模效率和純技術效率三個模型中，環境規制強度的一次項系數為正，二次項系數為負，并且在統計上效果較為顯著，這說明環境規制強度與綠色全要素生產率、規模效率和純技術效率呈倒“U”型關系②。這也符合了波特假說中合理的環境規制強度，即只要將環境規制強度設定在適當的范圍，就會對綠色全要素生產率、規模效率和純技術效率產生正向的作用，若不處于這個范圍，則會加重企業的負擔，進而會對它們產生不利的影響。通過模型3、模型4、模型6測算出的拐點分別為：4.126、10.636、5.988。若環境規制強度處于倒“U”型的拐點，則其對綠色全要素生產率、規模效率和純技術效率產生最優的影響。在技術進步指數模型中，環境規制強度的一次項和二次項的系數都為負，環境規制強度與技術進步指數也呈倒“U”型關系，并且目前該類產業的環境規制強度處于拐點的右端，說明目前的環境規制強度已經對技術進步產生了負面的影響。

2. 中度污染類產業環境規制對綠色全要素生產率的影響。表4表示的是我國中度污染類產業環境規制對該類產業綠色全要素生產率、規模效率、技術進步和純技術效率影響的估計結果。表4中可以看出，環境規制對綠色全要素生產率及其分解項的影響基本是一致的。在四個回歸模型中，環境規制強度一次項系數為負，二次項系數為正，說明在研究期內對于中度污染類產業的環境規制強度較弱，通過環境規制，這類產業的生產率并沒有提高、生產技術沒有進步和效率也沒有改進。筆者認為，呈現這一現象的原因是較弱的環境規制所產生的成本費用在企業生產的總成本中只占了很小的比例，并沒有引起企業對環境規制成本的重視，從而也就忽略了為保護環境而進行的管理制度創新和綠色技術的研發。但是隨著環境規制強度的加大，這部分的成本費用占總成本的比例增大，會引起企業的重視而倒逼其加大管理制度創新和綠色技術研發的投入力度。

綠色全要素生產率、規模效率、純技術效率和技術進步隨著環境規制的增強，呈現了先下降后上升的“U”型特征，拐點分別為：3.209、2.488、2.703和3.812，即技術效率比生產效率和技術進步能更快地達到“U”型的拐點。這說明對于中度污染產業來說，其基礎技術薄弱，技術創新能力低，通過管理制度創新比技術創新要更容易適應環境規制強度。此外，目前的環境規制強度較低，環境規制強度沒有對這類產業的生產率提高產生正向影響，沒有促使企業達到節能減排的目的，也沒有促進企業綠色技術創新和管理制度創新，從而使得這類產業成為了污染大戶。

3. 輕度污染類產業環境規制對綠色全要素生產率的影響。表5表示的是以高技術產業和清潔產業為主體的輕度污染類產業，在該類產業的四個回歸模型中，環境規制強度的一次項系數為負，二次項系數為正，這說明輕度污染產業的環境規制強度與綠色全要素生產率、規模效率、技術進步和純技術效率的關系呈現“U”型特征，拐點分別為1.336、1.551、1.003和1.221。這是因為當前我國輕度污染類產業的環境規制強度較弱，而且環境規制對綠色全要素生產率、技術進步并沒有帶來促進作用，要想使環境規制強度產生正的作用，應該加強環境規制強度。從綠色全要素生產率的分解項來看，與中度污染類產業相比，輕度污染類產業的技術進步指數比綠色全要素生產率和技術效率能夠更早地突破“U”型拐點。這反映了以高技術產業和輕工業為主的輕度污染產業，其管理制度已經比較先進，要想進一步提高該類產業的生產效率，應該加強技術創新。

4. 工業行業環境規制對綠色全要素生產率及其分解項的影響估計。通過對整個工業的環境規制強度與綠色全要素生產率數據進行回歸分析可以發現（見表6），綠色全要素生產率及其分解項均與環境規制強度呈“U”型關系，“U”型的拐點分別為：1.074、1.441、2.503和2.822。這說明目前我國工業行業的環境規制強度較弱，對管理制度與技術創新沒有足夠的刺激作用，需要進一步加強環境規制強度來激發企業進行管理制度創新和技術進步的動力，從而提高企業的生產效率。

綜上所述，通過對我國工業三類產業及工業整體的環境規制對綠色全要素生產率及其分解項的影響可以看出，不同產業的環境規制對綠色全要素生產率及其分解項的影響是不同的，不能一概而論。實證分析結果表明，分產業來看，重度污染產業的環境規制強度對綠色全要素生產率及其分解項產生了正的影響，目前的環境規制強度是比較合適的，而中度和輕度污染產業的環境規制強度對綠色全要素生產率及其分解項產生了負的影響，但隨著環境規制程度的加強，其對生產率產生正的影響，環境規制與生產率、技術進步呈“U”型特征。對于我國工業整個行業來說，環境規制與綠色全要素生產率及其分解項呈現“U”型特征，較弱的環境規制對生產率產生負的影響，但環境規制達到一定程度則會產生正的影響，促進綠色全要素生產的提升、技術創新和效率改進。

目前，造成我國工業行業的環境規制強度不夠的主要原因：從宏觀層面來說，由于環境規制相關體制和政策的不配套，導致了政府雖然已經規定了環境規制，但在實施環境規制政策時執行力度不夠，常常被企業所忽視；從微觀層面上來看，企業自身對環境規制的實施情況不樂觀，由于企業用在環境規制上成本費用較低，占企業總成本較小的比例，未能引起企業的重視，無法促進企業進行技術創新和管理制度創新。因此，只有將環境規制強度提高到一個適當的水平，才能有效促進企業進行技術創新和管理制度創新，進而提高整個行業的綠色全要素生產率，促進工業行業的轉型發展。

五、結論與啟示

（一）研究結論

1. 中國工業行業環境規制強度和綠色全要素生產率的測算。從橫向來看，重度污染產業的環境規制強度明顯大于另外兩類產業；從縱向來看，我國重度、中度和輕度污染產業整體呈下降的趨勢，但總體來說重度污染產業的環境規制強度數十倍于其他兩類產業，且中度污染產業的下降幅度大于輕度污染產業。2001—2014年我國工業行業的綠色全要素生產率年均增長率為0.7%，規模效率和技術進步的增長對綠色全要素生產率的提高貢獻最大，而技術效率的貢獻則相對較小；在過去十多年間，綠色全要素生產率處于緩慢增長的狀態。從分行業來看，在研究期間的綠色全要素生產率的均值從高到低依次為：重度污染產業、中度污染產業和輕度污染產業。

2. 環境規制對工業行業綠色全要素生產率的影響。環境規制強度與重度污染產業的綠色全要素生產率、規模效率和純技術效率呈倒“U”型關系，說明目前的環境規制強度是比較合適的，對該類產業的生產效率產生了正的影響，若要使環境規制對生產效率的作用達到最高，則環境規制強度應設定為“U”型拐點，即4.126、10.636、5.988。以生活資料制造業和部分重工業為主體的中度污染產業目前所采用的相應環境規制較弱，環境規制的作用沒有很好地顯現出來；環境規制與綠色全要素生產率及其分解項均呈現“U”型特征，從分解項來看，技術效率比生產率和技術進步能更早地突破“U”型拐點。以高技術產業和清潔產業為主體的輕度污染產業的綠色全要素生產率及其分解項與環境規制強度的關系也呈“U”型特征，且相對于生產率和技術效率而言，技術創新能夠更早突破“U”型拐點。

（二）對策建議

基于以上結論，筆者分別從工業總體和重度、中度、輕度污染類產業等視角提出如下對策建議。

1. 從工業行業的總體來看，需要根據不同的產業特性制定不同的環境規制強度，實現環境規制方面的政策由“控制性”向“激勵性”轉變，使以單一治污為目標的環境政策過渡到以“治污、技術改進、預防”等多個目標的環境政策，引導企業進行綠色技術研發，提高技術水平。注重技術創新和技術效率的配合作用，充分發揮政策的引導作用，調動資金的流向，優化資本配置，提高資本使用效率。此外，還要不斷加強社會監督和提高企業自身的環保意識，充分發揮政府、社會和企業的綜合治理力量。

2. 重度污染類行業應該維持目前的環境規制強度，將在節能減排上的注意力從加強環境規制轉向技術創新和結構調整。加大生產過程中的技術創新資本投入，特別是綠色技術方面的投入；在生產環節減少污染物的排放，從傳統的“先污染，后排放”轉向“先預防，后處理”這樣一條可持續發展道路，從污染源頭解決環境污染問題；進行資源重組和結構調整，對于環境污染嚴重的小企業，若繼續不在環境規制強度內進行生產活動，則應堅決取締，使要素資源逐步流向環境友好、技術先進和經濟效益高的企業，從而使要素資源得到充分利用。

3. 加大對中度和輕度污染類行業的環境規制強度。嚴格控制皮革制品、紡織服裝等傳統生活制品行業和金屬制品、塑料制品等重工業行業的污染物排放量，促使企業主動進行綠色技術創新和管理制度創新，提升中度污染產業中企業的可持續發展能力。此外，應該大力發展循環經濟，推動綠色產品生產；政府在制定了環境規制要求后要充分發揮好監督職能，提高企業的環境污染成本，迫使企業主動進行設備更新和綠色技術創新。提高對輕度污染類行業治污的重視程度；促進企業進行綠色技術創新研發，進而通過加大技術創新投入提升企業的生產效率和減少環境污染物排放，把技術創新作為輕度污染產業解決污染問題的主要途徑，從而達到產業轉型的目的。

注釋：

①本文使用的工業37個行業分別為：黑金采選、有金采選、非金采選、造紙制品、非金制品、電熱供應、黑金加工、水的生產、石油加工、煤炭開采、農副加工、食品制造、飲料加工、木材制品、紡織加工、化學制品、醫藥制造、化纖制造、有金加工、金屬制品、燃氣生產、石油開采、煙草制品、紡織服裝、皮革服裝、家具制造、印刷媒介、文體教育、橡膠制造、塑料制造、通用設備、專業設備、交通設備、電氣機械、通信設備、儀器制造、工藝制造。

②文中“U”型曲線的數學函數說明，設二次項函數為y=ax2+bx+c，若a>0，則二次函數為“U”型曲線；a<0，則二次函數為倒“U”型曲線；若a=0，則“U”型曲線函數不存在。

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責任編輯：李金霞

Analysis on the Optional Environmental Regulation Intensity of Chinese Industry

——A Perspective of Classification Evaluation

Li Ping1， Wang Jun1， Yang Xiuhua2

（1. School of Economics， Southwest University of Finance and Economics， Chengdu， Sichuan 611130；

2. Fiscal Payment Center of Chengdu Chenghua Finance Bureau， Chengdu， Sichuan 610056）

Abstract： Based on the data of 37 industrial sectors from 2001 to 2014 in China， China′s industrial sector is divided into severe， moderate and light pollution industries， according to the degree of environmental pollution emission.in the paper， the non-parametric Malmquist index method is used to calculate and decompose their green total factor productivity（TFP）. At the same time， the panel data model is established to estimate the nonlinear relationship between environmental regulation and the change of China′s industrial development mode， and further calculate the inflection point value.The results show that： from 2001 to 2014， China′s industrial sector green TFP annual growth rate is very low； in addition to heavy polluting industries had an inverted "U" type feature， environmental regulations of the overall industrial， moderate and light polluting industries and green TFP and its decomposition term showed "U" type feature as well； at present， China′s industry environmental regulations intensity is weak， as to the heavy pollution industries， the regulation is appropriate， but to the moderate and light pollution industries， it is not enough.Finally， standing on the perspective of industry classification， we shall promote the transformation of industrial development mode by means of environmental regulations.

Key words： the Optional Environmental Regulation Intensity； Green Total Factor Productivity； Industry； Classification Evaluation；"U" Inflection Point； Environmental Pollution； Energy Consumption