技術創新是實現環境保護與就業增長“雙重紅利”的有效途徑嗎？
——基于中國34個工業細分行業中介效應模型的實證檢驗

朱金生，李 蝶

(武漢理工大學 經濟學院，湖北 武漢 430070)

一、引言

隨著城市化和工業化的快速發展，資源短缺和環境惡化問題成為制約經濟可持續發展的瓶頸。2018年，中國在全球環境績效指數(EPI)中，得分50.74，在180個國家和地區中排名第120位，這反映出經濟快速增長給環境帶來的壓力。面對日益嚴峻的環境問題，在達到環境承載力之前提高環境規制強度是實現可持續發展的必然選擇。同時，中國經濟處于“三期疊加”階段，經濟下行、結構調整和消化過剩產能等可能引起的失業問題十分嚴峻。同時面臨環境規制強度較低和失業率上升的風險，如何處理環境規制和穩定就業的關系，成為我們必須解決的重要問題。發達國家環境規制與就業的雙重紅利是否適用于中國現階段？環境規制的技術創新效應對實現經濟長期綠色發展意義重大，同時技術創新的就業創造機制也具有改善民生的效果。可見，環境規制、技術創新和就業增長之間存在某種內在聯系。技術創新是兼顧環境保護與就業增長“雙重紅利”的有效途徑嗎？

國內外關于環境規制與就業關系的研究主要存在以下三種觀點：一是環境規制減少了就業數量。Dissou 和 Sun(2013)利用一般均衡框架分析了碳減排政策對勞動力需求的影響，結果表明當許可收入被轉嫁給家庭時，碳減排政策對就業有負面影響[1]。二是環境規制增加了就業數量。Mishra和Smyth(2012)認為，環境規制作用于高勞動力需求產業如環保產業及相關服務業時，會增加勞動力需求，提高就業水平[2]。Gray(2014)運用DID方法對美國制漿和造紙業條例產生的就業效應進行了評估，研究發現該項政策沒有顯著地減少就業，反而可能輕微地促進就業增加[3]。趙連閣(2014)運用聯立方程模型估計了工業污染治理投資強度對地區就業的影響，實證發現污染治理投資有效地帶動了就業增長[4]。陳媛媛(2011)和張平淡(2013)也得到了類似的結論[5-6]。三是環境對就業數量的影響不確定，或者存在先抑制后促進的關系。Kahn 和 Mansur(2013)認為，環境規制標準的差異造成就業的空間轉移，會對不同區域就業造成不確定影響[7]。閆文娟等(2012)利用面板門限模型驗證了以產業結構和環境規制當作門限變量時，環境規制對就業影響的差異。研究表明，低水平的環境規制才能不損害就業，想要實現環境規制和就業雙贏，提高第三產業比重是關鍵[8]。王勇等(2013)在Morgenstern理論框架的基礎上，引入了行業特征參數，利用中國38個工業行業面板數據驗證了環境規制對不同行業就業的影響，發現二者之間存在U型關系，當環境規制跨過門檻值時會對就業產生促進作用[9]。李珊珊(2015)基于勞動力收入和受教育程度的異質性，通過生產者均衡條件下就業的影響因素模型，檢驗了環境規制對就業的影響和差異性，結果發現環境規制與就業之間存在U型動態關系，高收入地區、高教育和中等教育程度地區對就業也表現出先抑制后增加的影響作用[10]。李夢潔(2016)依據污染程度和技術水平劃分就業結構，發現行業的異質性導致U 型曲線的形態及位置存在顯著差異[11]。

環境規制的技術創新效應是實現綠色發展的關鍵驅動力，不少學者對環境規制可能激勵創新的波特假說進行了驗證。Jaffe 和 Palmer( 1997)采用美國工業行業數據，檢驗了污染治理費用對R&D支出和專利申請量的影響，研究發現環境規制對研發支出具有顯著的促進作用，但對專利申請的影響不顯著[12]。部分學者通過僅對環境有關的專利申請量進行實證研究，發現了環境規制與專利申請的正向關系[13-14]。沈能等( 2012)利用非線性門檻面板模型研究了中國環境規制和技術創新的門檻效應，研究表明，環境規制強度和技術創新之間呈現U型關系，只有環境規制強度跨越特定門檻值時，波特假說才能實現[15]。蔣伏心等(2013)運用江蘇省制造業行業數據，采用兩步GMM方法檢驗了環境規制強度對技術創新的影響，結果表明環境規制與企業R&D之間呈現先下降后提升的U型關系[16]。Milani( 2016)通過 28 個 OECD 國家的研發數據發現，不易進行轉移的產業在面對更強的環境規制時，將會開展更多的研發活動，作為對產業重新選址的替代[17]。

技術創新對就業的補償機制和替代機制是學者們百年論爭的課題。技術創新對就業的創造效應和破壞效應，哪一種效應占主導地位是決定技術創新對就業影響結果的重要因素。國內外有大量學者對技術創新與就業增長的關系進行了實證分析，選擇的分析水平不同，技術創新對就業影響的研究結果也不同。從企業層面上，技術創新對企業具有正向的就業效應；從行業層面上，技術創新對就業的最終影響結果體現為創新型企業的正向表現和競爭對手的間接影響。

通過梳理已有文獻可以發現，國內外關于環境規制與就業關系的研究結論各不相同，影響環境規制和就業不確定的因素可能有行業類型的差異、污染程度的差異、技術水平的差異等等。環境規制和技術創新關系的相關研究大部分表明環境規制與技術創新之間呈現U型關系。部分技術創新和勞動就業的文獻表明技術創新對勞動就業的創造效應要大于破壞效應。這些既有研究給本文以啟發，即環境規制可能通過技術創新間接影響就業水平，在分析環境規制對勞動就業直接影響的同時，作為一個新視角，將技術創新作為中介變量，分析環境規制對勞動就業的間接影響，將使環境規制與勞動就業關系的研究更加精確和全面。本文研究主要包括兩部分創新性工作：一是將環境要素引入生產函數，推導就業的影響因素模型，并將技術創新作為中介變量分析環境規制對勞動就業影響的傳導機制；二是采用2007-2015年的工業細分行業面板數據進行計量分析，按照不同污染程度和技術水平行業對技術創新的中介效應進行檢驗。本研究的主要目的是，區分不同污染程度和不同技術水平行業環境規制對企業技術創新的影響，識別和驗證環境規制對勞動就業的傳導路徑，以期為政府部門針對不同行業實際特征制定差異化的環境規制和綠色創新政策提供借鑒和參考。

二、理論分析與傳導機制

(一)理論推導

(1)假設國民經濟有I個行業，每個行業設定為i,Yit代表t年份行業i的產出，借鑒Stokey(1998)[18]在AK模型中引入環境污染強度的處理方法，將環境污染強度作為環境要素引入生產函數，則Yit生產函數中投入要素包括勞動Lit、資本Kit、技術Ait、環境EPit。

(2)假設環境規制力度越強，所投入的環境治理成本越高，單位污染排放量的治理成本越高。

(3)假設行業代表性企業的生產函數為C-D函數形式。

(4)假設pit代表i行業第t年代表性企業產出品價格，類似地，wit、rit分別代表勞動力工資和資本利息，θit代表環境成本。

依據上述假設，行業代表性企業的生產函數為：

Yit=Aitf(Lit,Kit,EPit)=Ait(Lit)α(Kit)β(EPit)γ

(1)

利潤函數為：

πit=pitAitf(Lit,Kit,EPit)-witLit-ritKit-θitEPit

(2)

代表性企業利潤最大化需要滿足如下條件：

(3)

對方程等式兩邊求關于Lit的偏微分如下：

(4)

(5)

方程(5)表明，可能影響就業的因素包括物價、技術、資本、環境規制以及工資等，該方程符合環境規制、技術創新與就業增長中介效應模型基本形式。因此本文試圖采用中介效應模型來揭示三者的作用機制。

(二)傳導機制分析

在面臨環境規制時，為了控制污染排放，企業通常采取兩種方式：一是通過污染治理支出來控制污染水平，這將導致企業創新資金的擠出，稱為抵消效應。因為企業進行技術創新需要大量的資金投入，環境規制使企業污染治理成本提高，企業將有限的資金投入到生產領域，會對研發投入的資金產生擠出效應。同時，嚴格的環境規制會導致企業選擇環境規制相對寬松的行業進行生產投資，而不是開展更多的研發活動，擠出企業的研發投入。二是通過技術創新改進生產工藝，提高企業的生產水平或治污能力，抵消企業遵循環境規制的成本，稱為補償效應。即在利潤最大化的框架下，企業可能開展創新活動，使其在新的約束下降低成本。企業可以通過技術創新改良生產工藝或提高治污能力，提高企業的生產率水平，減緩或抵消政府環境規制給企業增加的環境成本。環境規制激勵企業技術創新的波特假說是否存在，取決于抵消效應和補償效應共同作用的結果。

假設1：環境規制激勵了企業的技術創新，支持了波特假說。

在環境規制實施的初期，人們擔心環境規制會增加生產成本，削弱企業的競爭優勢和生產規模，并且減少企業吸納工人的數量，直覺是環境規制會產生潛在的負效應。環保部長李干杰指出，環境保護并沒有影響經濟發展，因環保關廠停產不會造成失業率提高。不少經驗研究發現，一方面環境規制引起的成本增加導致就業減少，另一方面環境規制能夠推動環保技術研發、環保行業快速發展，二者相互抵消，最終環境規制的就業效應為正值。從作用機理來說，學術界一致認為環境規制對就業的影響存在兩種機制，即負向的成本效應和正向的替代效應。早期的學者主要集中于研究成本效應，認為環境規制會導致企業生產成本和治理成本增加，削弱企業的競爭優勢，進而引起企業規模縮小，降低勞動需求。但是，環境保護需要增加與環境治理活動匹配的勞動力投入，環保產業也能創造大量就業崗位，同時，環境規制在提高資源類生產要素價格時，企業生產性投入會傾向于勞動密集型，導致勞動力投入要素增加，進而產生替代效應。因此，環境規制的就業效應取決于規模效應和替代效應的大小。

環境規制不僅具有以上直接的“環境—社會”效應，還會通過技術創新產生間接的就業效應，即中介效應。為了達到清潔生產的標準，企業會選擇污染治理支出或者生產工藝改進兩種方式。前者由于污染治理需要購買末端治污設備，在企業資金一定的情況下，導致技術創新投入資金的減少；后者通過技術創新改進企業生產工藝或者提高治污能力，最終減緩或抵消企業遵循環境規制的成本。假設環境規制對企業技術創新的正向補償效應大于負向的抵消效應，即波特假說成立，環境規制促進了企業技術創新，技術創新對勞動就業的存在兩種相反的作用，一是破壞就業的替代機制，二是創造就業的補償機制，最終的結果取決于替代效應和補償效應的綜合影響。因此，環境規制通過技術創新影響勞動就業的機制存在兩種情況：第一，在環境規制強度提高時，企業為了達到清潔生產的標準，可能會改進治污技術，包括終端減排技術和生產工藝技術。生產技術的進步，一方面將使廠商單位生產成本和產品價格下降，產品需求增加，生產規模擴大，導致對勞動力需求增加。第二，在環境規制強度增加時，企業加大對技術創新的投資力度，技術創新雖得到了提高，也可能因此帶來生產效率提高，單位產量勞動力需求降低，導致社會就業的下降。環境規制通過技術創新中介作用影響就業增長的傳導機制見圖1所示。

圖1 環境規制影響勞動就業的傳導機制

假設2：環境規制不僅通過“環境—社會”效應直接影響行業就業，而且通過技術創新產生中介效應影響行業就業。

三、計量模型與變量界定

(一)計量模型設定

結合上文的理論分析，根據環境規制對技術創新的影響因素，本文設定如下技術創新的分析方程：

lnr&dit=φ0+φ1lnreguit+φ2(lnreguit)2+φ3lnwageit+φ4lnscaleit+φ5lnfixedit+φ6ownshipit+εit

(6)

上式中，i和t分別表示行業和年份，0為截距項，εit隨機擾動項。被解釋變量r&dit為行業的技術創新水平，reguit為行業受到的環境規制強度，是主要的解釋變量，模型中引入環境規制強度的二次項來考察環境規制可能對技術創新產生的非線性影響。

在完成對技術創新影響因素的計量模型設定后，為進一步研究環境規制對就業增長的直接影響，以及環境規制通過技術創新對就業增長的間接影響，本文擬借助中介效應模型來進行檢驗。中介效應模型表明，如果將解釋變量X對被解釋變量Y的影響進行分解，不僅含有X對Y的直接影響，還包含通過中間變量M對Y產生的間接影響，那么M就是中介變量，即中介變量是解釋變量對被解釋變量發生間接作用的內部傳導媒介。根據上述分析，構建如下計量檢驗模型：

lnemployit=φ0+φ1lnreguit+φ2(lnreguit)2+φ3lnwageit+φ4lnscaleit+φ5lnfixedit+φ6profitit+δit

(7)

lnr&dit=φ0+φ1lnreguit+φ2(lnreguit)2+φ3lnwageit+φ4lnscaleit+φ5lnfixedit+φ6ownshipit+εit

(8)

lnemployit=η0+η1lnreguit+η2(lnreguit)2+η3r&dit+η4lnwageit+η5lnscaleit+η6lnfixedit+η7profitit+μit

(9)

上式中介效應模型中，方程(7)表示環境規制對就業的總效應(一次項系數φ1和二次項系數φ2)，方程(8)表示環境規制對技術創新的影響(一次項系數1和二次項系數2)，方程(9)將環境規制對就業總效應分解為環境規制對就業的直接效應(一次項系數η1和二次項系數η2)和環境規制通過技術創新傳導的中介效應(η3)。其中，wageit表示行業工資水平。行業工資上升會導致企業的勞動力需求下降，另一方面，行業的平均工資越高，對勞動者的吸引力越大，勞動力供給增加，最終影響取決于勞動力市場的供給均衡。scaleit表示行業規模。行業規模越大，規模效應就越顯著，行業內企業可以創造的就業機會就越多，可以吸納的就業量也越大，預期行業規模對就業的影響為正。fixedit表示資本深化程度。資本深化提高了勞動生產率，使得同樣多的勞動投入可以獲得更多的產出，同時，資本深化還會通過增加勞動者收入，促進消費結構的升級和相關產業的發展，增加對勞動力的需求。profitit表示成本費用利用率。企業的獲利能力越強，拓展市場規模的可能性相對較大，對就業崗位的需求也會增長。ownshipit表示所有制結構，代表影響創新活動的制度因素。

(二)變量說明與數據來源

本文的研究區間是2007-2015年，期間國民經濟行業分類歷經3次調整，本文使用最新版的行業名稱統一表述。考慮數據的完整性，刪除開采輔助活動、其他采礦業、其他制造業、廢棄資源綜合利用業、金屬制品、機械和設備修理業水的生產和供應業等數據缺失較多的6個行業，將汽車制造業與鐵路、船舶、航空航天和其他運輸設備制造業合并為交通運輸設備業，橡膠制品業與塑料制品業合并為橡膠和塑料制品業，經過上述處理，共計34個工業分行業。

由于不同工業行業之間的產品特征和生產過程都存在較大差異，不同污染程度、不同技術水平的行業對環境規制做出的反應的不同。因此，我們根據行業污染程度和技術水平的差異對工業行業進行分類(1)行業污染程度的劃分結果：清潔行業(17)：石油和天然氣開采業，煙草制品業，紡織服裝、服飾業，皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋業，木材加工和木、竹、藤、棕、草制品業，家具制造業，印刷和記錄媒介復制業，文教、工美、體育和娛樂用品制造業，醫藥制造業，橡膠和塑料制品業，金屬制品業，通用設備制造業，專用設備制造業，交通運輸設備制造業，電氣機械和器材制造業，計算機、通信和其他電子設備制造業，儀器儀表制造業。污染行業(17)：煤炭開采和洗選業，黑色金屬礦采選業，有色金屬礦采選業，非金屬礦采選業，農副食品加工業，食品制造業，酒、飲料和精制茶制造業，紡織業，造紙及紙制品業，石油加工、煉焦及核燃料加工業，化學原料及化學制品制造業，化學纖維制造業，非金屬礦物制品業，黑色金屬冶煉和壓延加工業，有色金屬冶煉和壓延加工業，電力、熱力生產和供應業，燃氣生產和供應業。(2)行業技術水平的劃分結果：高技術行業(10)：化學原料及化學制品制造業，醫藥制造業，化學纖維制造業，金屬制品業，通用設備制造業，專用設備制造業，交通運輸設備制造業，電氣機械和器材制造業，計算機、通信和其他電子設備制造業，儀器儀表制造業。中低技術行業(24)：煤炭開采和洗選業，石油和天然氣開采業，黑色金屬礦采選業，有色金屬礦采選業，非金屬礦采選業，農副食品加工業，食品制造業，酒、飲料和精制茶制造業，煙草制品業，紡織業，紡織服裝、服飾業，皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋業，木材加工和木、竹、藤、棕、草制品業，家具制造業，造紙及紙制品業，印刷和記錄媒介復制業，文教、工美、體育和娛樂用品制造業，石油加工、煉焦及核燃料加工業，橡膠和塑料制品業，非金屬礦物制品業，黑色金屬冶煉和壓延加工業，有色金屬冶煉和壓延加工業，電力、熱力生產和供應業，燃氣生產和供應業。，并在分類的基礎上進一步考察三者的關系。

(1)環境規制強度。采用李小平(2017)[19]和秦楠(2018)[20]的做法，利用熵值法構建一個工業行業環境規制強度綜合指標。選取工業行業廢氣治理設施運行費用與廢氣排放量的比值、廢水治理設施運行費用與廢水排放量的比值、固體廢棄綜合利用率三項指標來對各行業的環境規制強度進行計算。其中，各工業細分行業廢氣排放量、廢氣治理設施運行費用、廢水排放量、廢水治理設施運行費用以及固體廢棄物綜合利用率等數據均來源于《中國環境統計年鑒》。

(2)技術創新水平。R&D費用衡量技術創新的投入，是評估環境規制技術創新效應最直接的指標[21]，本文借鑒蔣伏心(2013)[16]和李姝(2018)[22]的觀點，采用各行業的研發投入經費作為衡量技術創新能力的指標，研發投入資金越多，代表企業技術創新能力越強，研發投入經費樣本數據來源于《中國統計年鑒》。需要說明的是，由于統計口徑發生變化，2010年以前的樣本數據為大中型工業企業數據，2011年以后的數據為規模以上工業企業數據，與以前的大中型工業企業基本一致。為了保證本文結論的可靠性，本文利用發明專利申請數量進行了穩健性檢驗。

(3)行業就業水平。行業就業總人數用各工業行業全部從業人員年平均人數來衡量，由于年鑒統計口徑和指標的變化，2007-2015年就業人數的統計數據來自于不同的統計年鑒。其中，2007-2011年規模以上工業企業全部從業人員平均人數數據來源于《中國統計年鑒》，2012年平均就業人員是通過Wind數據庫公布的分行業每月從業人員計算得到，2013-2014年的分行業規模以上從業人員平均人數數據來源于《中國工業統計年鑒》。2015年分行業規模以上平均用工人數來源于《中國統計年鑒》。

(4)其他控制變量。①平均工資，采用分行業城鎮單位就業人員的平均工資(元)來表示，數據來源于《中國勞動統計年鑒》。②資本深化程度，采用各行業的固定資產投資(億元)來衡量，數據來源于《中國統計年鑒》。③行業規模，采用按行業分規模以上企業的工業總產值(億元)作為衡量指標，數據來源于《中國工業統計年鑒》。④成本費用利用率，企業利潤總額與成本費用總額的比值，反映企業投入的生產成本及費用的經濟效益，數據來源于《中國統計年鑒》。⑤所有制結構，采用國有及國有控股企業生產總值占工業企業生產總值的比重來衡量，數據來源于《中國統計年鑒》。

(三)主要變量描述性統計

由表1給出了各個變量的統計性描述，34個工業細分行業勞動就業平均為5.207，最大值為6.813，最小值為2.765，環境規制強度平均值為1.376，最大值為2.055，最小值為0.901，技術創新水平平均值為13.267，最大值為16.595，最小值為7.284。可以發現，在樣本研究期內，各個變量的離散程度較高，表明行業之間呈現出一定的差異性。

四、計量結果分析

本文以2007-2015年34個工業細分行業面板數據為樣本進行計量檢驗，Hausman檢驗結果表示應選擇固定效應模型，考慮異方差和截面相關，使用“xtscc,fe”命令進行回歸，以減弱異方差和截面相關對回歸結果的影響。

(一)環境規制對技術創新影響的回歸分析

表2為環境規制對技術創新的回歸結果，其中方程(1)是對工業行業整體的回歸，方程(2)是對清潔行業的回歸，方程(3)是對污染密集行業的回歸，方程(4)是對高技術行業的回歸，方程(5)是對中低技術行業的回歸。

表2 環境規制對技術創新影響的回歸結果

從方程(1)可以看出，環境規制的一次項和二次項系數分別為正值和負值，整體上環境規制對技術創新表現為先促進后抑制的倒U型關系，目前我國環境規制強度平均水平處于拐點左側，適當地提高環境規制強度有利于促進技術創新。方程(2)的回歸結果顯示，清潔行業環境規制對技術創新也呈現為先促進后抑制的倒U型關系，環境規制平均水平處于拐點左側，環境規制對研發投入具有促進作用。方程(3)的回歸結果顯示，污染密集行業環境規制對技術創新表現為先抑制后促進的U型關系，目前環境規制處于拐點右側，已經越過了U型曲線的最低點，這說明在環境規制在初期對研發投入具有一定的擠出作用，由于污染密集行業本身污染排放強度較高，企業減排的邊際成本較大，企業傾向于投資減少污染的項目，導致擠出部分創新活動。隨著環境規制強度的增加，企業必須對生產過程中產生的污染物進行減排處理，不論是生產工藝的升級改進還是末端污染治理，都需要對相應的技術進行改進，倒逼企業技術創新。方程(4)和方程(5)的回歸結果表明，高技術行業和中低技術行業環境規制強度平均值位于倒U型曲線的拐點左側，適當提高環境規制強度有利于提升創新水平。

(二)中介效應分析

表3中，方程(1)檢驗環境規制對行業就業的總體效應，可以看出環境規制強度的一次項和二次項系數分別為負值(-0.723)和正值(0.232)，表明隨著環境規制強度的提升，它對工業行業就業呈現先抑制后促進的U型特征。方程(2)為環境規制對中介變量技術創新的影響，一次項和二次項系數分別為正值(3.722)和負值(-1.131)，即環境規制對技術創新的影響呈現先促進后抑制的倒U型特征。方程(3)中環境規制和技術創新回歸系數均顯著，說明存在部分中介效應，環境規制對就業具有直接影響，同時通過技術創新產生中介效應。環境規制對就業的直接效應一次項和二次項系數為-0.874和0.28，技術創新對就業的影響系數為0.0432，這是產生中介效應的主要原因。

表3 環境規制對就業增長的直接影響與中介效應回歸結果

從控制變量的回歸結果來看，行業平均工資對就業的影響為負，系數為-0.288，行業工資如果增加，企業成本上升，用工需求也會減少，實際工資與勞動力的需求是反方向變動的。行業規模對于就業影響為正，系數為0.184，行業規模越大，市場競爭力度越高，行業的就業吸納能力也就越強。資本深化對就業影響系數為0.107，隨著資本深化程度的提高就業也會提高，投資的增長會導致相應配套的勞動力投入，投資的增長從絕對數量上會帶動就業增加。成本費用利用率對就業的影響系數為0.00175，存在正向影響，企業的獲利能力越強，市場規模和就業容量也會增加。

圖2描繪了環境規制影響就業的總效應和直接效應的變動軌跡，其中總效應和直接效應的刻度為左側的坐標軸，可以發現，在同樣的環境規制水平下，環境規制對行業就業的總效應要小于其直接效應，總效應減去直接效應的那一部分，即是技術創新的中介效應(中介效應的刻度為右側的坐標軸)，大小為負數，作用方向無法清晰地判別，有待進一步剖析不同行業的實際情況。

圖2 環境規制影響就業的總效應與直接效應的比較

由于不同行業之間污染程度存在差異，在環境規制政策下對就業的直接影響和技術創新中介效應也可能存在不一樣的結果。清潔行業(如食品、紡織等)在生產過程中的沉沒成本相對較低，技術設備的更新和改造相對容易，可以根據環境規制要求調整研發和創新策略，企業的規模不會縮小，環境規制對清潔行業就業的沖擊不會很大。污染密集行業(如鋼鐵、煤炭等)環境技術的成本較高，企業的技術水平很難隨著環境規制的變動而進行迅速改變，導致企業規模縮小，環境規制對污染密集行業就業的沖擊相對較大。因此，我們首先分析了按污染程度劃分行業的不同情況。

按污染程度分行業的回歸結果顯示，清潔行業和污染密集行業環境規制對勞動就業的影響均呈現U型關系(見表4)。清潔行業的總效應的一次項和二次項系數分別為-1.067和0.311，常數項為5.462，直接效應的一次項和二次項系數分別為-0.936和0.258，常數項為5.206，環境規制對技術創新影響的一次項和二次項系數分別為1.699和-0.607，技術創新對就業的影響系數為-0.0853。清潔行業總效應U型曲線位于直接效應曲線上方，環境規制通過技術創新影響就業的中介效應為正。污染密集行業的總效應的一次項和二次項系數分別為-2.607和1.08，常數項為6.685，直接效應的一次項和二次項系數分別為-2.381和0.962，常數項為6.719，環境規制對技術創新影響的一次項和二次項系數分別為-4.261和2.385，技術創新對就業的影響系數為0.0435。污染密集行業總效應U型曲線與直接效應曲線相交，環境規制通過技術創新影響就業的中介效應隨著環境規制強度的增加由為負變為正，即中介效應越來越大。

表4 按污染程度分行業環境規制對就業增長的中介效應回歸結果

為了探究清潔行業與污染密集行業總效應與直接效應的差異，根據清潔行業和污染密集行業環境規制和就業增長關系的回歸結果，勾勒出兩者關系的U型曲線，如圖3所示，從圖a可以發現，隨著環境規制的強化，清潔行業的總效應始終大于直接效應，并且差距越來越大，越過最低點以后，就業數量會由下降趨勢變為上升趨勢。從圖b可以看出，在觀測范圍內，污染密集行業的總效應先小于直接效應，隨著環境規制強度增大，逐漸與直接效應趨于相近，最終大于直接效應。相比清潔行業，污染密集行業在越過拐點以后，就業數量回升的速度要更快一些。污染密集行業環境規制對就業增長呈現先抑制后促進的影響，可能是技術創新的作用使得污染密集行業的就業效應發生變化。這與我們設想的污染密集行業可能不會愿意進行技術升級有所不同。

為了進一步清晰地刻畫清潔行業和污染密集行業中介效應的差異，將兩者的中介效應提取出來放在一起進行對比，如圖4所示，從中介效應的大小來看，清潔行業的中介效應大小為正，隨著環境規制強度的提高而變大，污染密集行業的中介效應在環境規制較弱時大小為負，當環境規制達到一定強度后，中介效應大小變為正；從中介效應的斜率來看，清潔行業中介效應隨著環境規制強化增加速度比較緩慢，效率為正，污染密集行業的中介效應隨著環境規制強化增加速度較快，效率為正，這說明污染密集行業技術創新的中介效應水平雖然比清潔行業小，但是正向中介作用力度略強。

a清潔行業總效應與直接效應對比 b 污染密集行業總效應與直接效應對比圖3 清潔行業與污染密集行業U型曲線的比較

圖4 清潔行業與污染密集行業中介效應的比較

接下來，我們對不同技術水平行業的情況進行了分析(如表5所示)。按技術水平分行業的回歸結果顯示，高技術行業和中低技術行業環境規制與就業關系的U型曲線存在顯著差異。高技術行業的總效應的一次項和二次項系數分別為-6.333和2.321，常數項為7.993，直接效應的一次項和二次項系數分別為-4.438和1.615，常數項為6.343，環境規制對技術創新影響的一次項和二次項系數分別為13.81和-5.115，技術創新對就業的影響系數為-0.17。高技術行業總效應U型曲線位于直接效應曲線上方，環境規制通過技術創新影響就業的中介效應為正。中低技術行業的總效應的一次項和二次項系數分別為-0.384和0.125，常數項為5.64，直接效應的一次項和二次項系數分別為-0.585和0.188，常數項為5.975，環境規制對技術創新影響的一次項和二次項系數分別為3.321和-0.99，技術創新對就業的影響系數為0.0685。中低技術行業總效應U型曲線位于直接效應曲線下方，環境規制通過技術創新影響就業的中介效應為負。

對比高技術行業和中低技術行業總效應與直接效應的差異，根據高技術行業和中低技術行業環境規制和就業增長關系的回歸結果，勾勒出兩者關系的U型曲線，如圖5所示，從圖a可以看出，高技術行業總效應一直大于直接效應，隨著環境規制強度的變大，越過最低點后，就業水平的回升速度越來越快。究其緣由，可能是高技術行業的技術水平較高，緩解了環境規制可能帶來的潛在就業負效應。從圖b可以發現，隨著環境規制強度的增大，中低技術行業的直接效應處于總效應上方，差距變化不明顯，就業水平回升比較緩慢。

表5 按技術水平分行業環境規制對就業增長的中介效應回歸結果

a高技術行業總效應與直接效應對比 b中低技術行業總效應與直接效應對比圖5 高技術行業與中低技術行業U型曲線的比較

從圖6可以發現，從中介效應的大小來看，隨著環境規制變強，高技術行業的中介效應先變小后變大，水平大小始終為正，中低技術行業的中介效應變化不是很明顯，大小為負；從中介效應的斜率來看，整體上高技術行業技術創新的正向中介作用強度大于中低技術行業。

圖6 高技術行業與中低技術行業中介效應的比較

雖然高技術行業的就業比重低于中低技術行業，政府進行環境治理時，不但提高了環境質量，而且還創造了更多的綠色就業，使得高技術行業的就業容量可能超過中低技術行業。由此說明，技術水平可能會影響環境規制與就業的動態關系，技術升級可以使得同等環境規制下就業數量達到更高的水平。

(三)穩健性檢驗

為了證明研究結論的穩定性，本文利用創新的產出指標發明專利申請數替代創新的投入指標研發投入經費對環境規制、技術創新和勞動就業三者關系的穩定性進行檢驗。總樣本分析結果顯示，各模型回歸系數的方向和大小與上文基本一致，表明本文的研究結論比較穩定。

表6中，方程(1)檢驗環境規制對行業就業的總體效應，可以看出環境規制強度的一次項和二次項系數分別為負值(-0.723)和正值(0.232)，表明隨著環境規制強度的提升，它對工業行業就業呈現先抑制后促進的U型特征，與前文結論一致。方程(2)為環境規制對中介變量技術創新的影響，一次項和二次項系數分別為正值(4.261)和負值(-1.263)，即環境規制對技術創新的影響呈現先促進后抑制的倒U型特征，假設1得到驗證。方程(3)中環境規制和技術創新回歸系數均顯著，說明存在部分中介效應，環境規制對就業具有直接影響，同時通過技術創新產生中介效應。環境規制對就業的直接效應一次項和二次項系數為-0.766和0.246，技術創新對就業的影響系數為0.0107，這是產生中介效應的主要原因，結論保持不變，假設2 得到驗證。

表6 穩健性檢驗

五、結論及啟示

(一)研究結論

本文將環境要素引入道格拉斯生產函數，分析環境規制和技術創新對勞動就業的影響機制，選取2007-2015年中國34個工業細分行業的面板數據，采用中介效應模型考察環境規制、技術創新和勞動就業三者的關系，得到了如下結論：

(1)整體上環境規制對技術創新呈現先促進后抑制的作用，本文的結論部分支持了波特假說。其中，在清潔行業、高技術行業和中低技術行業，二者關系均呈現倒U型曲線，平均環境規制強度處于拐點左側，適當地提高環境規制強度有利于促進技術創新。污染密集行業的情況相反，二者關系呈現U型曲線，平均環境規制強度處于拐點右側，已經越過了U型曲線的最低點。

(2)環境規制與勞動就業的U型關系存在行業異質性。環境規制強度的一次項和二次項系數分別為負值和正值，表明隨著環境規制強度的提升，它對工業行業就業呈現先抑制后促進的U型特征，并且存在顯著的行業差異。從總效應來看，清潔行業的U型曲線處在污染密集行業曲線的下方，曲線斜率更大，環境規制強度越大，兩者的差距越小，原因之一就是技術創新的中介效應。高技術行業的U型曲線處在中低技術行業曲線的左下方，曲線斜率比中低技術行業更大，隨著環境規制的提升，高技術行業就業容量可能超過中低技術行業。

(3)技術創新的中介效應影響環境規制與勞動就業的動態關系。在觀測范圍內，清潔行業的中介效應大小為正，作用方向也為正，污染密集行業的中介效應大小隨著環境規制的變強由負變為正，中介作用方向為正，隨著環境規制強度的增加中介效應斜率變大。高技術行業的中介效應大小為正，作用方向由負向變為正向，中低技術行業的中介效應大小為負，作用方向不是很明顯，其中高技術行業的中介作用更強。隨著我國環境規制力度的不斷強化，技術創新可能成為兼顧環境規制與就業增長的有效途徑。

(二)啟示

本文根據上述研究結論，提出如下政策建議：

(1)提高行業環境規制強度，增強企業的綠色創新能力。我國環境規制水平處在倒U型曲線拐點的左側，適當提高環境規制強度有利于提升創新水平。不同的是，污染密集行業環境規制與技術創新呈現先抑制后促進的關系，環境規制強度必須越過U型曲線的拐點，才能激勵企業進行技術創新。

(2)針對不同行業環境規制與就業U型曲線的閾值，制定差異化的政策。通過提高環境規制的強度使其越過U型曲線的最低點，環境規制與就業關系由負向變為正向，才能實現環境規制與穩定就業的雙贏。其中，清潔行業和中低技術行業的閾值較大，污染行業和高技術行業的閾值較小，清潔行業和高技術行業就業容納潛力很大。應根據各工業行業 U型曲線和現階段規制狀況的不同，制定下一步差異性的環境規制措施，切不可實行所有行業 “一刀切”的政策。

(3)提倡綠色創新戰略，促進產業結構轉型升級。技術創新在環境規制與就業關系之間起著中介作用，因此，要適當提高污染密集行業和中低技術行業的技術水平，同時充分發揮清潔行業和高技術行業的綠色優勢。由于中國經濟發展長期依賴于高能耗、高污染行業，現階段難以實現就業增長和環境保護的雙重紅利。但是，隨著我國綠色創新戰略的實施、產業結構的轉型升級和環境規制政策的強化，相信實現就業雙重紅利為期不遠。