貿易開放、環境規制與綠色全要素生產率
——基于長江經濟帶的實證檢驗

黃慶華，劉 敏，胡江峰

西南大學 經濟管理學院，重慶 400715

長江經濟帶橫跨我國東中西部11個省市，覆蓋范圍十分廣泛，是我國經濟發展的戰略增長極[1]． 近年來，長江經濟帶的經濟發展水平得到快速提升，但由此所引發的環境污染問題也日益突出，這顯然有悖于我國加強生態文明建設的初衷[2]． 尤其是在經濟高質量發展背景下，長江經濟帶亟需推動綠色經濟轉型，加快綠色發展步伐． 綠色全要素生產率因在傳統全要素生產率的基礎上考慮了資源消耗、污染排放等資源環境約束，與新時代綠色發展理念更為契合，已成為衡量區域經濟綠色發展水平的核心指標[3]． 此外，綠色全要素生產率的增長能夠為加快綠色經濟轉型提供重要動力，有助于經濟發展和生態環境質量實現“雙贏”[3-5]，對經濟高質量發展具有積極影響． 因此，研究長江經濟帶綠色全要素生產率的增長機制十分必要．

長江經濟帶作為我國重要的經濟區域，具備貿易開放的天然優勢，能夠在貿易開放過程中引入發達國家的先進技術與資源，推動區域經濟增長[6-7]． 然而，貿易開放在對長江經濟帶產生眾多有利影響的同時，也引發了“資源消耗過快、空氣污染壓力加大、生態環境日益脆弱”等一系列嚴重的資源環境問題[1]，造成生態環境對經濟高質量發展的約束效應愈發明顯，嚴重阻礙該區域的綠色發展[8-9]． 諸多研究表明，環境規制作為解決污染外部性問題的非市場方式，一方面有益于改善貿易開放對長江經濟帶綠色發展帶來的不良影響，引導貿易結構在升級過程中更加注重清潔技術和綠色能源的使用；另一方面還能夠推動貿易結構不斷向全球價值鏈中高端環節靠攏，促使長江經濟帶獲得更多的綠色技術溢出[4，10-11]． 相關研究強調，只有合理的環境規制強度才能夠減輕貿易開放對自然環境造成的危害，促進綠色全要素生產率增長，但如果環境規制力度過大，不僅不利于“雙贏”目標的實現，而且還會降低本國產業或企業競爭力[12-14]． 那么，在什么范圍內環境規制強度才算合理、不同環境規制強度對貿易開放與綠色全要素生產率的調節效果如何、以及是否存在區域差異是本文需要深入研究的重點問題．

1 文獻綜述

進入新時代，綠色發展已成為重要趨勢，綠色全要素生產率作為綠色發展水平的核心指標，該如何測度的問題引起了學者們的廣泛關注． Chung等[15]在測度瑞典紙漿廠的全要素生產率時，運用方向性距離函數，將污染排放看作非預期產出，以測算考慮環境因素的綠色全要素生產率，并在此基礎上構建了基于比值的Malmquist-Luenberger指數． 然而，當存在投入過度或產出不足，即存在投入或產出的非零松弛(Slack)時，這種徑向型的DEA(Data Development Analysis)效率測度會高估評價對象的效率． 因此，Fare等[16]、Fukuyama等[17]在Tone[18-19]非徑向基于松弛的(SBM)效率測度的基礎上，發展出更加一般化的非徑向且基于松弛型的(SBM)方向性距離函數． 胡江峰等[13]、黃慶華等[3，20]在有關研究中，運用SBM函數分別測度出了中國工業和長江經濟帶的綠色全要素生產率． 基于此，本文采用SBM方向性距離函數的Malmquist-Luenberger指數方法，對長江經濟帶2007-2018年110個地市的綠色全要素生產率進行測度．

有關貿易開放與綠色全要素生產率關系的理論和實證研究成果較為豐富，但對于二者之間究竟是正向還是負向的因果關系并未形成統一的結論． 部分學者認為，貿易開放能夠促進綠色全要素生產率的增長． 彭星等[21]研究貿易開放對中國工業綠色全要素生產率的作用機制發現，貿易開放能夠顯著促進工業綠色全要素生產率的提高． Cao等[22]提出貿易開放可以通過改變研發投入成本、優化勞動資本比率等方式正向作用于區域綠色技術進步率． Peng等[23]認為貿易開放在一定程度上可以優化產業結構，從而對綠色全要素生產率產生有利作用． 齊紹洲等[24]的研究結果進一步說明，貿易開放是實現綠色全要素生產率增長的重要途徑，能夠促使“一帶一路”沿線國家的綠色技術創新效率得到提升． 然而，也有一些學者對上述觀點進行了反駁． 王兵等[25]研究了APEC(Asia Pacific Economic Cooperation)國家的綠色全要素生產率增長機制，發現貿易開放對一國綠色全要素生產率的增長具有負向影響． 王偉等[26]提出貿易開放水平的提高會使得長江經濟帶依然利用以犧牲環境為代價的方式促進經濟發展，阻礙了綠色全要素生產率的提高． 葛鵬飛等[27]認為以初級產品為主的貿易模式會驅使許多企業采取雇傭廉價勞動力的方式降低生產成本，從而造成企業對技術革新的關注度下降，不利于綠色全要素生產率的增長． 吳磊等[28]提出貿易開放可以通過調整產業結構、影響技術溢出等方式作用于綠色全要素生產率的變化，但無法判別究竟是正向還是負向影響．

近年來，隨著諸多環境保護和治理政策的出臺，學者們也開始關注起環境規制對貿易開放與綠色全要素生產率的調節作用． 目前，學界主要形成了以下3種觀點：① 支持正向調節論． 這是因為在貿易開放進程中，嚴格的環境規制不僅能夠減少污染程度較高的資源進入，而且還能夠推動環保程度較好的資源發揮綠色技術溢出效應，有利于綠色全要素生產率的提高[6，29-32]． 余泳澤等[11]發現環境規制會驅動企業主動改進自身生產技術，降低要素投入成本，提高產品質量，推動貿易結構轉型升級，有助于提升綠色全要素生產率． 張峰等[33]也發現環境規制政策的實施會促使貿易開放對中國綠色全要素生產率的增長起正向作用． ② 支持負向調節論． 聶雷等[34]發現在貿易開放過程中，寬松的環境規制會增加污染企業的流入，加大環境污染程度，造成綠色發展動力不足，從而對綠色全要素生產率具有一定的抑制作用． 謝榮輝[35]認為在考慮環境規制因素的情況下，貿易開放與中國綠色全要素生產率呈負相關． ③ 認為環境規制強度存在一個合理區間． Wang等[14]認為環境規制強度并非越大越好，環境規制強度存在一個合理區間，只有在這個合理區間內，貿易開放才有利于綠色全要素生產率的增長． 胡江峰等[13]發現環境規制對貿易開放與綠色全要素生產率的正向調節作用存在一個合理的環境規制強度范圍．

國內外學者對貿易開放、環境規制以及綠色全要素生產率三者之間關系的研究尚未得到一致的結論． 梳理現有文獻發現，將貿易開放和環境規制這兩個變量同時納入綠色全要素生產率模型考察的研究較少，關于長江經濟帶的此類研究更是亟待補充． 鑒于此，本文在測度長江經濟帶2007-2018年110個地市綠色全要素生產率的基礎上，采用面板門檻模型實證考察環境規制強度對貿易開放與綠色全要素生產率的調節效應．

2 研究設計

2.1 計量模型構建

為研究貿易開放水平對長江經濟帶綠色全要素生產率的影響效應，本文構建基準計量模型如式(1)所示．

lngtfpit=μ+β1lntrait+β2lnerit+φxit+εit

(1)

式(1)中，下標i代表長江經濟帶樣本地市，下標t代表時間；ln表示對變量進行對數化處理，從而可以有效減輕異方差和量綱問題的干擾；lngtfpit表示綠色全要素生產率水平，lntrait表示貿易開放水平，lnerit代表環境規制強度；xit是本文的控制變量組，包含經濟發展水平(lnpgdpit)、基礎設施水平(lninfrit)、金融支持(lnfinit)、科技投入(lntechit)和產業結構(lnindit)；μ為常數項；β1，β2，φ分別為貿易開放變量、環境規制變量以及控制變量的系數；εit為隨機擾動項．

根據王洪慶等[4]的研究發現，環境規制能夠對貿易結構升級的溢出效應產生一定的影響，貿易開放與環境規制間存在交互作用，并且該作用可以影響綠色技術創新水平． 因此，為考察貿易開放水平與環境規制強度相互作用究竟會對長江經濟帶綠色全要素生產率產生何種影響，本文在式(1)中加入lntrait×lnerit的交互項，得到式(2)．

lngtfpit=μ+β1lntrait+β2lnerit+β3lntrait×lnerit+φxit+εit

(2)

式(2)中，β3為貿易開放變量與環境規制變量交互項的系數．

盡管在式(2)中加入貿易開放與環境規制交互項后，可以檢驗貿易開放與環境規制相互作用對長江經濟帶綠色全要素生產率的影響，但仍然無法考察究竟在何種環境規制強度下才能使貿易開放促進綠色全要素生產率的增長． 面板門檻模型可以將門檻變量納入實證模型，實現對環境規制強度門檻值的檢驗，并且能以環境規制強度門檻值為分段點構造分段函數，從而反映貿易開放與綠色全要素生產率間的非線性因果關系[36]． 基于此，本文主要采用面板門檻模型對前述問題進行分析，如式(3)所示．

(3)

式(3)中，β1，β2，…，βn為n個不同環境規制門檻值下的貿易開放變量系數；I(*)為指示函數，當括號內的條件滿足時，取之為1、反之為0；γ1、γ2…γn為n個不同水平的門檻值．

2.2 變量選取說明

1) 綠色全要素生產率(gtfp)． 傳統全要素生產率的測算方法因未能將資源消耗、污染排放等環境約束條件納入投入產出指標中而具有局限性，SBM方向性距離函數的ML指數方法可以彌補這一不足，故本文采用該方法，使用Matlab 2020a軟件測度長江經濟帶各地級市2007-2018年的綠色全要素生產率． 綠色全要素生產率測算模型中的變量指標包含要素投入、期望產出和非期望產出指標． 各指標計算方法如下：

要素投入：① 勞動投入，用年末單位從業人員數(單位：萬人)來衡量． ② 能源投入，采用全年用電量(單位：萬千瓦時)來表示． ③ 資本投入，用資本存量(單位：萬元)來衡量，本文采用永續存盤法來計算固定資產資本存量，并借鑒單豪杰[37]，Hall等[38]對基期資本存量、折舊率、固定資產投資價格指數以及固定資產形成總額的處理方法，計算出長江經濟帶2007-2018年的資本存量． 期望產出：選取人均地區生產總值(單位：元)來衡量． 非期望產出：采用工業“三廢”(工業二氧化硫、工業廢水和工業煙塵)排放量(單位：萬噸)來表示．

需要說明的是，由于ML生產率指數反映的不是綠色全要素生產率，而是綠色全要素生產率的變化率，所以本文需要對ML指數做進一步處理． 參考邱斌等[39]的方法，以2006年為基期設定2006年的綠色全要素生產率水平為1，并結合ML指數進行計算，即可得到2007-2018年長江經濟帶110個地市的綠色全要素生產率水平指標．

2) 貿易開放(tra)． 本文采用貿易進出口總額占GDP(Gross Domestic Product)的比例來衡量貿易開放水平[8]． 值得注意的是，貿易進出口總額應由美元單位換算成人民幣單位．

3) 環境規制(er)． 本文選取單位產值工業“三廢”排放量作為環境規制強度的衡量指標，采用工業“三廢”排放量除以GDP計算其指標值，并對該指標值進行倒數化處理，使其具有正向意義，從而更具參考價值．

4) 控制變量． ① 經濟發展水平(pgdp)：經濟發展是區域發展的根本，也會影響綠色全要素生產率，本文選取人均GDP作為衡量指標． ② 基礎設施水平(infr)：基礎設施水平的波動可以改變信息和知識傳播速度，影響規模經濟的形成，對勞動分工能夠產生一定的作用，進而可能對綠色全要素生產率產生影響，本文采用人均道路面積來體現． ③ 金融支持(fin)：金融發展水平可以影響資源配置效率和綠色技術生產率，本文將金融機構年末存貸款余額占地區國內生產總值的比例作為金融支持的代理變量． ④ 科技投入(tech)：科技投入能夠通過技術外溢、技術進步等來促進環境治理能力和資源配置效率的提高，本文采用當年科技支出總額占地區國內生產總值的比例來衡量． ⑤ 產業結構(ind)：產業結構與綠色全要素生產率息息相關，相較于第一產業和第三產業，第二產業會消耗更多的資源并產生更多的污染，本文選取第二產業增加值占地區國內生產總值的比例來表示此變量．

2.3 數據來源介紹

① 本文主要通過整理EPS(Economy Prediction System)數據庫和各省市區統計年鑒(2007-2018年)的有關數據獲得所需要的原始樣本． ② 本文針對原始樣本數據中嚴重缺失的數據進行了刪除處理，小部分缺失數據則借助Stata15軟件和R軟件，運用插值法和線性擬合方法予以補充． ③ 本文對上一步得到的數據進行相關計算整理后，即可得到長江經濟帶2007-2018年110個地市的1 320個指標量化面板數據．

3 實證結果與分析

3.1 基準線性回歸結果分析

表1為基準線性OLS(Ordinary Least Square)回歸結果． 其中，模型1為貿易開放對綠色全要素生產率的影響結果；模型2是在模型1的基礎上增加貿易開放與環境規制交互項后的基準回歸結果；模型3是在模型1的基礎上加入控制變量后得到的回歸結果；模型4是在模型3的基礎上引入貿易開放與環境規制交互項后得到的回歸結果． 為保證回歸結果的穩健性，本文在回歸模型中控制了城市和時間固定效應，同時采用穩健標準誤進行回歸．

表1 長江經濟帶貿易開放對綠色全要素生產率的影響機制

根據模型1和模型3的回歸結果可以看出，貿易開放系數為負且在1%的顯著性水平上顯著，這表明貿易開放抑制了綠色全要素生產率的增長． 原因可能來自兩方面：① 長江經濟帶的環境規制標準相對其他地區來說比較寬松，污染密集型企業會因該地區生產成本相對較低，產品價格在市場上更具競爭優勢而選擇到長江經濟帶駐扎，此時貿易開放度提高可能會促使其成為污染密集型產業的“避難所”，不利于綠色全要素生產率的增長． ② 當前污染密集型產業在長江經濟帶的經濟發展中占有重要地位，其在生產運作過程中會產生大量的污染物，對生態環境造成極其不利的影響． 長江經濟帶的環境規制強度現階段較為薄弱，環境規制政策的實施不僅無法有效地改善這種現象，而且還會促使污染密集型產業依然保持貿易比較優勢，抑制綠色全要素生產率的提高．

分別對比模型1、模型2以及模型3、模型4的回歸結果可以觀測到，加入貿易開放與環境規制交互項后，貿易開放變量系數由負轉為正，在模型2中通過了10%的顯著性水平檢驗，但在模型4中不顯著；而環境規制變量的系數始終顯著為正且增大． 這表明對貿易開放施加嚴格的環境規制，在一定程度上可能有利于促進綠色全要素生產率的提升． 本文認為原因主要來自以下3個部分：① 對貿易開放施加嚴格的環境規制在一定程度上能夠誘發企業進行綠色技術變革，優化要素利用率，這對提升綠色全要素生產率具有正面影響． ② 長江經濟帶的污染密集型產業具有貿易比較優勢，貿易開放水平的提高會促進污染密集型產業發展，造成地區生態環境惡化，而施加環境規制政策能夠改善這一問題． 但是，在貿易開放和環境規制兩股完全相反作用力的對沖下，貿易開放究竟會對長江經濟帶綠色全要素生產率造成怎樣的影響具有不確定性． ③ 環境規制強度增強更容易推動地區企業產生“收益補償”效應，從而刺激企業進行綠色技術革新，促使資源配置更加合理化，進而能夠為綠色全要素生產率的提升貢獻力量．

觀察模型3、模型4的各控制變量回歸系數可以發現，lnpgdp的系數顯著為正，表明經濟發展水平的提高可以促進綠色全要素生產率的增長．lninfr的系數顯著為正，表明基礎設施水平的提升對綠色全要素生產率的增長具有正向作用．lnfin的系數為負，在模型3、模型4中未通過顯著性檢驗，這表明金融發展水平對綠色全要素生產率的影響具有不確定性．lntech的系數為負，通過了模型3的顯著性檢驗，但未通過模型4的顯著性檢驗，表明科技投入對綠色全要素生產率的增長具有一定的抑制作用． 這與本研究的設想相背離，可能是由于長江經濟帶現階段對綠色技術研發的重視度不高，不利于綠色全要素生產率的增長．lnind的系數顯著為負，表明第二產業比例的增加不利于綠色全要素生產率的增長．

3.2 面板門檻模型結果分析

在上述線性基準回歸結果的基礎上，將環境規制作為門檻變量，采用面板門檻模型考察貿易開放與綠色全要素生產率之間是否具有非線性關系，從而檢驗環境規制變量是否存在門檻效應． 若存在門檻效應，則可測算出對應的環境規制門檻值(表2)．

從表2可知，環境規制的雙重門檻模型未通過顯著性檢驗水平，而單一門檻模型在5%的顯著性水平上顯著． 這表明環境規制可以非線性調節貿易開放與綠色全要素生產率之間的關系，并且具有顯著的單一門檻效應，門檻值為9.018 0．

表2 面板門檻值估計與顯著性檢驗結果

3.3 穩健性檢驗

3.3.1 環境規制門檻穩健性檢驗

為檢驗面板門檻估計與顯著性檢驗結果的穩健性，本文采用逐一加入控制變量的方法，分別估計環境規制門檻值的大小及其顯著性，從而考察各控制變量是否會對這一門檻值造成較大的影響(表3)．

根據表3可知，無論是否加入控制變量，環境規制門檻值均通過了5%或者10%的顯著性水平檢驗． 由此說明，控制變量對門檻值的顯著性水平影響不大，環境規制門檻效應較為顯著且穩?。?/p>

表3 環境規制門檻穩健性檢驗結果

為保證門檻回歸結果的準確性，本文在模型5-10中均加入穩健標準誤進行回歸，詳細的環境規制門檻效應回歸結果見表4．

表4 環境規制對貿易開放與綠色全要素生產率之間關系的調節作用(門檻效應分析)

由表4可知，在模型5-模型7中，貿易開放估計系數無論是否跨越門檻均為負，且數值大小都在增大；在模型8-模型10中，貿易開放估計系數(Tra1)在未跨越門檻值時(lner≤9.018 0)均為負，貿易開放估計系數(Tra2)在跨越門檻值后(lner>9.018 0)其系數均為正． 由此可知，控制變量的加入對結果的干擾十分有限． 本文以模型10的估計結果為例進行說明，當環境規制強度小于9.018時，貿易開放變量的系數為-0.026 0，表示貿易開放對綠色全要素生產率具有顯著的負向效應；當環境規制強度大于9.018時，貿易開放變量的系數為0.006 9，說明貿易開放對綠色全要素生產率具有正向影響． 由此可知，當環境規制強度跨越門檻后，貿易開放對綠色全要素生產率的作用效應發生了逆轉，由原來的負向效應變成正向效應，這進一步說明了對貿易開放施加嚴格的環境規制，能正向促進長江經濟帶綠色全要素生產率的提高，并與基準線性回歸結果所得結果相符． 模型5-模型9的估計結果與前述相似，此部分不再贅述．

3.3.2 其他穩健性測試

為確保上述研究結論的正確性，本文采用多種方法進行穩健性檢驗． ① 為消除模型內生性的擔憂，本文采用滯后一期的貿易開放變量來表示貿易開放水平；② 環境規制強度改用單位產值污水排放量來衡量，即采用工業污水排放量除以GDP計算其指標值，為使指標值具有正向意義，對其進行倒數化處理[7]；③ 含有直轄市的樣本數據可能會對估計結果的準確度有一定影響[40]，本文刪除了上海和重慶兩個直轄市的樣本數據；④ 異常值和非隨機性可能會影響估計結果的科學性，本文縮尾處理了綠色全要素生產率1%分位兩端的樣本數據；⑤ 考慮到樣本時間因素在一定程度上會造成統計結果出現較大的差異，本文剔除了首尾時間樣本數據． 前述各種方法得到的穩健性檢驗估計結果如表5中模型11-模型15所示．

從表5可以看出，隨著環境規制強度的增大，貿易開放估計系數的大小都在變大，且有一半通過了顯著性水平檢驗． 這表明環境規制強度的增大弱化了貿易開放對長江經濟帶綠色全要素生產率產生的負面作用． 由此可見，本文研究結論穩健性良好．

表5 各種穩健性檢驗估計結果

續表5

3.4 異質性檢驗

為進一步考察環境規制門檻對貿易開放與綠色全要素生產率之間關系的作用機制是否具有區域差異，本文以長江經濟帶上游、中游、下游3個區域為對象，對比長江經濟帶整體的門檻效應回歸結果，分析在環境規制門檻條件下，不同區域貿易開放水平對綠色全要素生產率會產生何種影響． 從表6可以看出，各區域的貿易開放度均存在顯著的單一門檻效應，但環境規制門檻值有所不同． 長江經濟帶整體、上游、中游、下游的環境規制門檻值分別為9.018 0，5.842 1，9.785 9，8.721 9． 除此之外，環境規制對不同區域貿易開放與綠色全要素生產率的影響機制也存在明顯差異．

表6 區域異質性檢驗結果

長江經濟帶上游與長江經濟帶總體的貿易開放系數變化趨勢正好相反，隨著環境規制強度的增大，其系數由顯著為負變為正． 當環境規制強度小于5.842 1時，其估計系數為0.788 5；反之，其估計系數為-0.030 3． 這表明隨著環境規制強度的增大，貿易開放阻礙了長江經濟帶上游綠色全要素生產率的提高． 可能的原因在于長江經濟帶上游城市主要位于我國西部，由于西部地區單位產值的資源消耗總量大且經濟發展、科技發展、基礎設施等水平較低，使環境規制強度增大造成貿易開放難以發揮技術外溢的作用，從而致使長江經濟帶上游城市對貿易開放帶來的資源要素、先進技術、規模效應、示范效應等吸收利用率不高，抑制了其綠色全要素生產率的提高．

長江經濟帶中游與長江經濟帶總體的貿易開放系數變化趨勢略有不同，隨著環境規制加強，其系數始終為正且增大． 當環境規制強度小于9.785 9時，貿易開放估計系數為0.011 6；反之，貿易開放估計系數則增大到0.147 4． 這表明隨著環境規制強度增大，貿易開放對長江經濟帶中游綠色全要素生產率的促進作用加強． 這可能是因為長江經濟帶中游城市在國家中部崛起戰略的引領下，貿易開放環境得到較大改善，產業承接能力日益增強，加之其本身就具備勞動力、土地等要素成本優勢，給該地區造就了極大的綠色發展空間，強化了環境規制為貿易開放與綠色全要素生產率這兩者關系帶來的正向調節效應．

長江經濟帶下游與長江經濟帶總體的貿易開放系數變化趨勢相同，都是隨環境規制強度增大由負變為正． 當環境規制強度小于8.721 9時，其估計系數為-0.027 2；反之，其估計系數為0.013 5． 這表明當環境規制強度跨越門檻后，貿易開放能夠促使長江經濟帶下游綠色全要素生產率變高． 可能的原因在于長江經濟帶下游的江浙滬經濟發達地區通過利用較高的技術創新水平推動了產業綠色化轉型進程，促使產業逐漸向產業鏈和價值鏈中高端聚集，為下游地區的綠色全要素生產率增長貢獻了力量．

由此可知，在環境規制門檻條件下，貿易開放水平對綠色全要素生產率的影響是非線性的，且存在較為明顯的區域異質性．

4 研究結論與政策建議

本文采用2007-2018年長江經濟帶110個地市的面板數據，以基準線性回歸模型、面板門檻模型、區域異質性門檻效應檢驗的回歸結果為切入點，分析了環境規制對貿易開放與綠色全要素生產率這兩者關系產生的調節作用．

1) 基于基準線性模型回歸結果發現，環境規制對貿易開放與長江經濟帶綠色全要素生產率這兩者關系的調節作用具有正向效應． 對貿易開放施加嚴格的環境規制，有利于長江經濟帶綠色全要素生產率的提高． 本文認為在實施嚴厲的環境規制政策的情況下，貿易開放可以通過擴大產品的生產和銷售規模引發規模效應，促使地區產業結構由污染密集型向清潔型轉變，這種局面在一定程度上能夠激勵企業進行綠色技術創新以適應環境規制標準，促進綠色技術溢出效應產生，從而有利于綠色全要素生產率增長．

2) 基于環境規制門檻效應模型回歸結果發現，貿易開放對長江經濟帶綠色全要素生產率的影響存在單一環境規制門檻效應． 當環境規制強度未跨越門檻時，其對貿易開放與長江經濟帶綠色全要素生產率這兩者的關系能起到顯著的負向調節作用；反之，則起到正向調節作用，但不顯著． 這表明環境規制對貿易開放與長江經濟帶綠色全要素生產率之間關系的調節作用呈現出非線性規律． 本文認為當環境規制強度保持在一定的合理區間時，產業結構會由污染密集型逐漸向清潔型轉變，此時貿易開放水平提高所帶來的生產率提升效應會大于環境污染效應，這會促使綠色全要素生產率增長．

3) 基于區域異質性門檻效應檢驗結果發現，貿易開放對長江經濟帶上中下游綠色全要素生產率的影響效應表現出明顯的區域差異且都存在單一環境規制門檻效應． 對于長江經濟帶上游，當環境規制強度未跨越門檻時，可以為貿易開放與綠色全要素生產率這兩者的關系起到顯著的正向作用；反之，則起到顯著的負向作用． 對于長江經濟帶中游，環境規制可以為貿易開放與綠色全要素生產率這兩者的關系產生有利影響，且邊際效應存在上升趨勢． 對于長江經濟帶下游，當環境規制強度未跨越門檻時，可以為貿易開放與綠色全要素生產率這兩者的關系起顯著的負向作用；反之，則起正向作用，但不顯著． 本文認為在實施環境規制政策的過程中，貿易開放水平能否促進一個區域綠色全要素生產率的增長，主要看該區域在實施環境規制政策狀態下其成本依賴效應與知識溢出效應、規模效應的相互作用結果，若成本依賴效應發揮的作用大于知識溢出和規模效應發揮的作用，貿易開放則不利于綠色全要素生產率的增長；反之，則有利于綠色全要素生產率的增長．

綜合上述所有研究分析結果，本文提出以下政策建議：① 實施階段性環境規制政策． 長江經濟帶沿線各地市應清晰地掌握環境規制在調節貿易開放與綠色全要素生產率兩者關系中存在的非線性規律，并根據各自實際的貿易開放情況，在不同環境規制強度門檻區間內合理革新環境規制政策，體現出其階段性． 特別是當前我國正處于環境規制體系全面提升時期，長江經濟帶各地市政府在設計環境規制工具時，應堅持生態優先，更多地關注經濟發展與生態環境保護工作是否和諧統一，將激發企業的自主創新能力視為重點，全面推廣節能減排技術、清潔高效工藝的使用，促進生產技術綠色化，提升各地區綠色技術水平． ② 實施差異化環境規制政策． 貿易開放與綠色全要素生產率的環境規制門檻效應在長江經濟帶上中下游各流域呈現出較為顯著的差異． 因此，長江經濟帶沿線各地市應因地制宜地推進綠色對外貿易發展，有針對性地根據地區環境規制政策適時調整對外貿易結構，促進對外貿易結構轉型升級，減少各地市發展“不平衡、不協調、不可持續”現象的出現，提高各地區綠色發展水平． 尤其是環境規制強度相對較低的長江經濟帶上游各地市更應結合其自身的資源稟賦和環境承載能力，靈活搭配環境規制類型，使用多樣化激勵型工具，提高資源配置效率，為推動綠色全要素生產率的增長助力．