環境規制對碳排放效率的多重性影響

江三良 鹿才保

摘?要：環境規制對碳排放效率具有多重影響，本文對環境規制與城市碳排放效率的關系及作用機理進行深入分析，并采用非參數百分位Bootstrap法、逐步回歸法、聯合顯著檢驗法和調節效應檢驗產業結構升級、產業集聚、綠色技術創新和能源效率提升的多重中介機制。研究發現：環境規制有助于碳排放效率提升；環境規制對碳排放效率存在既有正向促進也有負向“遮掩”的多維關系；考慮時間和空間外部性，短期內環境規制對碳排放效率具有“本地-鄰地”溢出效應，長期來看，會抑制鄰地碳排放效率提升。因此，需要發揮環境規制對城市減排的結構和效率雙向激勵，鼓勵關聯產業合理集聚，重視“本地-鄰地”的產業分工協同。

關鍵詞：環境規制；碳排放效率；多重中介機制；“本地-鄰地”效應

中圖分類號：F427；F224??文獻標識碼：A??文章編號：1001-148X（2023）01-0029-11

收稿日期：2022-01-24

作者簡介：江三良（1969-），女，安徽歙縣人，教授，博士生導師，研究方向：產業經濟學；鹿才保（1998-），男，安徽合肥人，碩士研究生，研究方向：產業經濟學。

基金項目：國家社會科學基金項目“‘雙循環新格局下制造業高質量發展的驅動機制、效果測度及提升策略研究”，項目編號：21CJY050。

一、引?言

據《2020世界能源統計》，相較于自然碳達峰和波動碳達峰類型國家，中國2019年能源消費和碳排放仍然比2006年分別增長69.?7%和47.?2%，處于“雙上升”階段。中國雖已明確了“碳鎖定—碳脫鉤—碳達峰—碳中和”的低碳發展道路，但是，綠色技術創新效率不高導致中國能源強度和能源利用效率方面與歐美國家之間仍存在較大差距，“碳脫鉤”的經濟發展任重且道遠。

中國通過環境規制治理碳排放正在逐漸成熟，從“誰污染，誰治理”的環境政策、實施“三同時”制度、“關停并轉”治污手段等“事前管控”手段到設立排污權交易制度試點城市、碳排放權交易制度、設置碳稅以及碳匯等“建立市場”環境規制管控，生態經濟并重發展的環境績效評價標準和治理手段正逐步形成。但經濟結構轉型和效率提高并不是一蹴而就的，對中國而言，向著“碳達峰”“碳中和”的目標努力，通過環境規制糾正“市場失靈”，仍需要不斷堅持和創新。

自Sinn提出“綠色悖論”［1］以來，國內外學者圍繞著環境規制是否具有“綠色悖論”效應的爭論甚囂塵上。文獻研究表明在企業預期環境規制日益嚴格并且存在政策剛性的條件下，外部成本以及不合理的碳稅設置會迫使企業加快當期化石能源消耗，造成碳排放水平上升［2］；相反的觀點則認為企業對于能源消費的需求在短期內受制于生產成本和企業規模，碳排放量并不會因為化石能源價格下降而急劇增多，政府環境規制的實施可以有效降低碳排放水平［3］。因此，環境規制影響二氧化碳排放可能存在供給端和需求端兩個方面影響，環境規制與碳排放之間存在著?“綠色悖論”向“倒逼減排”的“倒U型”過渡［4］。

從環境規制與碳排放的其他作用路徑方面來看，現有文獻主要集中“結構紅利說”和“效率論”兩個方面。環境規制可以促進產業結構高度化轉型［5］以及能源結構優化打破對于能源資源的“資源詛咒”依賴［6］，從而降低區域碳排放水平。而技術效率變革是實現區域低碳發展、綠色循環的重要途徑，其中綠色技術創新帶來的生產方式變革是城市碳排放持續降低的不竭動力［7］。

已有環境規制與碳排放的研究為本文提供了有益借鑒，本文對環境規制與城市碳排放效率的關系進行深入分析，并采用非參數百分位Bootstrap法、逐步回歸法、聯合顯著檢驗法和調節效應檢驗產業結構升級、產業集聚、綠色技術創新和能源效率提升的多重中介機制。

二、理論機制和研究假設

城市二氧化碳排放來源主要來自于地區經濟發展水平、能源強度、產業結構、能源結構、人口集聚水平和城鎮化水平等諸多方面，這些因素既包括來自結構方面也包括技術效率方面。因此，本文將環境規制對城市碳排放效率結構端和效率端的中介影響歸納為產業結構升級、產業集聚調整、綠色技術創新和全要素能源利用效率四個方面。

（一）環境規制與產業結構升級

產業結構升級不僅包括第二產業向第三產業演進的高度化演進過程，也包括內部結構合理化布局。環境規制的實施可以有效推動產業結構的高度化演進，具體體現在以下兩方面，第一，環境規制通過提高重污染產業的生存成本，有效地降低了當地重污染產業的產值比重，從而從總量水平上提升了城市碳排放效率；第二，環境規制通過綠色技術創新促進產業結構轉型。依據“波特假說”［8］，環境規制的實施也可能會觸發企業的“綠色創新補償”機制，提升重污染企業的能源利用效率和生產方式綠色變革，從而促進產業結構的轉型升級，最終從經濟效率上提升地區碳排放效率水平。因此，本文提出如下假設：

H1：環境規制通過促進產業結構高度化提升地區碳排放效率水平。

與之對應，環境規制不僅作用于產業結構的高度化，還影響著產業結構內部的合理化水平。一般而言，環境規制通過降低第二產業重污染部門產值比重，有利于產業結構合理化布局。但是，地方政府間的“標尺競爭”也會導致環境規制的非完全執行，政府實施環境規制過程中的“有限理性”也會使得資源要素不能合理流向生產率較高產業，不利于產業合理化進程［9］。從產業內部而言，產業結構不合理包括中低端生產性服務業的大量集聚，高附加值綠色產業占比并不高，第三產業結構性失衡。從產業結構與碳排放關聯角度來看，產業結構高度化效應要強于產業結構合理化對于碳排放的作用效果［10］。相對于第二產業而言，通過第三產業比重上升使得地區碳排放總量降低可以彌補由于產業內部不合理集聚產生的效率損失。從產業協同集聚角度而言，傳統制造業在度過產業轉型的“陣痛期”的同時也存在產業結構不合理的趨勢，但是，產業間的協同融合產生的正向激勵可以彌補產業結構內部短期失衡對于碳排放效率的抑制［11］。綜上，環境規制可以通過產業結構合理化途徑作用于城市碳排放效率。由此，本文提出如下假設：

H2：環境規制對于城市碳排放效率具有產業結構合理化的中介途徑。

（二）環境規制與產業集聚調整

產業結構升級離不開產業集聚調整的動態推進。依據外部性，產業集聚模式可以分為產業專業化集聚和產業多樣化集聚，產業多樣化集聚依據產業技術關聯水平又可分為產業相關多樣化集聚和產業無關多樣化集聚嚴格來說，絕對“無關”是不存在的，但為分析方便，我們可以依據關聯高低相對區分為“無關”和“相關”。。具體而言，產業專業化集聚是指單一產業類型內部企業規模的擴大；產業相關多樣化集聚是對于企業而言具有外部性，由于產業關聯、交通運輸費用的權衡以及降低市場交易費用而在特定空間范圍內形成地方化產業集聚；產業無關多樣化集聚是對于企業和產業而言是外部的，由于部門之間存在較強的產業技術壁壘，技術關聯性較弱而形成的相對無關多樣化集聚［12］。本文將環境規制納入研究框架之中，探討環境規制通過不同類型的產業集聚模式如何影響地區碳排放效率水平。依次從企業層面、產業層面和城市層面進行分析探討。

（1）對于企業層而言，企業對于環境規制的成本效應可能會有兩種響應行為：第一種通過產業轉移方式，尋求“污染天堂”庇護［13］，從而導致地區產業內部規模的不斷收縮，降低產業內部專業化集聚程度。對于重污染產業而言，環境規制通過降低其產業的內部規模以達到降低產能的目標，最終實現地區碳排放效率的提升；第二種通過專業化集聚應對外部成本。面對嚴格的環境規制，企業可能會采取“抱團取暖”的方式。強大的國內市場可以通過經濟體量的規模效應、資源虹吸效應以及產業內部專業化分工協作等途徑降低環境規制帶來的外部成本。但是，產業專業化集聚方式也決定著地區產業結構區域形成單一結構的生產模式。技術專用性較高導致風險不確定性成本增加以及缺乏產業前后關聯帶來的技術在空間和行業間的溢出，不利于地區碳排放效率水平的提升［14］。基于此，面對環境規制與產業專業化集聚的不同影響路徑和不確定性，本文提出如下假設：

H3：環境規制對于城市碳排放效率存在產業專業化集聚的中介機制。

（2）對于產業層面而言，地方政府環境規制強度的提高一定程度上增加了區域重污染產業準入的綠色門檻，同時也提高了新準入產業的綠色環保標準。重污染產業受到環境規制的嚴格管控，其內部規模存在不斷收縮的可能，不利于產業相關多樣化集聚。從產業協同的多樣化集聚角度而言，也有研究認為地方高污染制造業產值的降低會由低污染制造業“填補替代”，低污染制造業規模上升有助于關聯度較高產業集聚［15］。環境規制對于產業相關多樣化集聚的影響一方面表現為，傳統重污染產業規模的降低導致與之關聯度較高產業受到一定的規模沖擊，從而降低產業相關多樣化集聚水平，不利于碳排放效率提升。另一方面，環境規制又有助于低污染高附加產業規模的培育，促進傳統污染型產業轉型升級，進而促進低污染新興產業內部行業之間的協同集聚，提升產業相關多樣化集聚水平，有助于碳排放效率提升。基于此，本文提出如下假設：

H4：環境規制對產業相關多樣化集聚及城市碳排放效率的影響存在不確定性。

（3）對于城市層面而言體現為產業間耦合程度的上升。產業多樣化集聚可以降低碳排放效率水平，短期來看，產業無關多樣化集聚可以通過規模效應提升區域碳排放效率。考慮環境規制的影響，首先，環境規制提高了產業間的關聯成本，對于產業無關多樣化集聚而言，環境規制的成本效應要遠大于技術創新補償。其次，環境規制強度作為政府經濟發展與生態環境權衡的信號，其強度提升預示政府更偏好于高附加值綠色產業，為促使重污染產業轉型，產業關聯度越高越容易形成技術關聯促進產業轉型。因此，環境規制可以有效抑制產業無關多樣化集聚水平，而通過抑制產業無關多樣化集聚一方面不利于產業多樣化集聚產生的規模經濟的有效發揮，不利于城市碳排放效率提升；另一方面由于城市間產業間耦合程度提升，無關產業降低有利于產業間技術、信息的互換共享，最終有利于城市碳排放效率提升。基于此，本文提出如下假設：

H5：環境規制對于碳排放效率存在產業無關多樣化集聚降低的中介機制。

（三）環境規制與綠色技術創新

環境規制強度的提升可能會倒逼企業加大對于科技技術研發的投入、改善自身生產方式，提升區域碳排放效率。然而，由此引致的不同水平的綠色創新對于碳排放效率的影響可能并非呈現線性關系。第一在于綠色技術創新成果轉化可能存在時空上的時滯，各地區綠色創新內生動力的凝聚較弱以及綠色技術創新成果轉化的時滯是造成各省市未能實現低碳發展的主要因素。第二體現在技術創新積累過程中存在著量變到質變的演變歷程。環境規制可能會通過“波特效應”促進地方綠色技術創新水平存量增加。但是存量的提升并不意味質量的增加，企業創新能力較弱，更傾向于為獲取綠色補貼或者減稅等短期利益進行策略性創新行為［16］。低碳技術知識基礎的存量是未來綠色技術創新的基礎，創新能力提升、創新產業結構升級以及后發優勢積累產生的“干中學”效應最終會促進城市低碳發展。基于此，本文提出如下假設：

H6：環境規制對于碳排放效率提升具有綠色技術創新促進的中介機制。

（四）環境規制與能源效率提升

城市碳排放效率的提升不僅來源于結構層面的升級促進，也包括能源強度的降低、能源利用方式的改良帶來的能源效率水平的提升。環境規制通過嚴格的外部成本，迫使企業將原來用于生產經營的投資用于減排治污治理，企業一方面可以通過降低產能的方式降低了地方能源消費強度，另一方面根據“波特效應”減排治污投資形成的技術創新投入有利于生產方式的變革，進而提升區域能源利用效率。與此同時，作為綠色發展的兩大系統，節能減排“雙提升”提升的關鍵在于節能生產效率提升足以彌補經濟發展過程中的效率損失［17］。能源強度降低以及能源利用效率的提升是企業減排目標實現的主要推動力。環境規制通過促進能源技術效率變革引致的能源利用效率的提升可以實現經濟發展過程中的“自凈”，從而實現區域碳排放效率的提升［18］。基于此，本文提出如下假設：

H7：環境規制對地方能源利用效率水平的提升有助于提升城市碳排放效率。

三、變量測度及模型設定

（一）變量測度與數據來源

1.?城市二氧化碳排放效率

對于地區二氧化碳排放效率的測度，本文借用數據包絡分析，選擇包含非期望產出的Undesirable-SBM模型進行測度。具體模型設置如下：

minρ=1-1m∑mi=1s-ixi01+1s1+s2（∑s1i=1shiyhi0+∑s2i=1smiymi0）

s.?t?x0=βX+s-

yh0=βYh-sh

ym0=βYm+sm

s-i0，shi0，smi0，β0

其中，ρ為本文所研究的城市二氧化碳排放效率。s-為要素投入，包括以地區人均資本作為指標的資本投入、地區能源消耗為指標的能源投入以及年末城鎮就業人口數為指標的勞動力投入。sh為期望產出不足的松弛變量，本文期望產出測度以地區生產總值為衡量。sm為非期望產出過剩的松弛變量，在本文研究中以地區二氧化碳排放量作為衡量

2.?環境規制強度

現有文獻關于環境規制的測度，主要通過工業廢水排放量、工業二氧化硫排放量以及固體廢棄物產生量等污染物排放強度進行測度衡量，污染物強度越高則該地區的環境規制強度越弱。本文根據工業廢水排放量強度、工業二氧化硫強度以及固體廢棄物產生強度，利用熵值法進行綜合表示。

3.?中介變量

對于產業結構升級指標的測度，本文分別從產業結構高度化和產業結構合理化兩個維度進行衡量。其中，產業結構高度化采用第二產業產值占GDP比重表示，代表二產比重逐漸降低的過程。產業結構合理化采用泰爾指數進行衡量，計算公式如下：

TL=1∑3i=1YiY×ln?（Yi/LiY/L-1）

其中，Yi和Y以此表示第i產業產值和地區總產值，Li和L依次表示第i產業就業人口數和年末就業人口數。TL為泰爾指數，該指數越大表明該地區產業結構越不合理，該指數越小表明，產業結構越合理，其中，0

對于產業集聚調整指標的測度，本文從產業專業化集聚、產業相關多樣化集聚以及產業無關多樣化集聚三個層面進行衡量。其中，對于產業行業的劃分，本文將統計年鑒中19個產業劃分為五大類（M）包括第一產業、第二產業、生產性服務業、生活性服務業和公共服務業。根據五大部門（M）內19類（n）行業從業人口數依次計算產業專業化集聚指數、產業相關多樣化集聚以及無關多樣化集聚指數。

對于產業專業化指數的測算，大多數文獻采用Krugman專業化指數進行衡量，本文也采用該指數進行測算，計算公式如下：Rzi=∑ni=1Pi-Pi-|，其中，Pi為該地區第i產業的就業比重，Pi-為其他地區i產業就業比重的均值。

對于產業相關多樣化集聚指數測算，本文參考李金滟等學者研究［19］，以各大部門內部技術關聯性較強的細分產業集聚水平衡量。首先將19類產業就業比重歸于五大部門：有Pm=∑i∈mPi，Pm為各部門的就業比重。其次計算每大部門內部產業多樣化指數，借用Frenken產業多樣化水平的熵指標思想［12］：V=∑ni=1Piln1/Pi），產業相關多樣化熵值計算公式如下：Vm=∑i∈mPiPm）ln?（PmPi）。最后，依據熵值得出相關多樣化集聚指數：Rdi=∑Mm=1Pm×Vm。此公式用于衡量各大部門內部產業技術關聯程度較高行業之間的多樣化水平。

對于產業無關多樣化集聚指數測算，本文參考周國富的研究，以技術關聯性較弱的各大部門之間的集聚水平衡量［20］，采用公式：Rwi=∑Mm=1Pmln?（1/Pm）計算得出，此公式用于衡量產業關聯度較低的各大部門之間的多樣化水平。

對于綠色技術創新的衡量，本文用各地區的綠色發明專利申請數進行替代。根據世界產權組織推出的IPO綠色專利清單的綠色專利分類號，在專利數據庫中對各地級市進行匹配篩選得到地區綠色發明專利申請數。

對于能源利用效率的測度，本文從能源效率的投入產出角度出發，用各地區綠色全要素能源利用效率替代。投入指標選擇人均資本、各地區能源消耗以及城鎮就業人口數；期望產出指標選擇地區生產總值；非期望產出包括工業廢水排放量、工業二氧化硫排放量以及固體廢棄物產生量。

4.?控制變量

城市碳排放效率的提升離不開能源消費結構的升級轉型，因此本文以區域電力能耗占地區能源消耗總值作為能源消費結構轉型的重要指標；以城鎮常住人口數占總人口數代表城鎮化率；以單位行政面積內人口數代表區域人口密集度，控制來自城鎮規模以及人口規模對于碳排放效率的影響。與此同時，地區經濟增長也是影響區域碳排放效率的重要原因之一，現有學者認為經濟增長與碳排放之間可能存在環境庫倫涅茨曲線“倒U型”關系［21］。因此，本文分別加入地區生產總值及其二次項形式以探討經濟增長與碳排放效率之間的關系。除此以外，本文以人均資本存量衡量地區資本積累程度來控制來自城市資本積累對于碳排放效率的影響。

5.?數據來源及說明

本文以2006年至2019年全國范圍內除港澳臺及西藏地區、剔除行政規劃調整城市后共計279個地級市行政單位為研究對象。所選取的數據來源《中國城市統計年鑒》《中國統計年鑒》《中國能源統計年鑒》《中國環境統計年鑒》《中國環境年鑒》《中國城建統計年鑒》《中國區域統計年鑒》以及IPO綠色專利數據庫。各變量的描述性統計見表1。

（二）模型設置

1.?環境規制與碳排放效率

為考察環境規制與城市碳排放效率之間的直接關系，本文構建如下雙固定效應模型（1）以檢驗靜態層面下，二者之間的影響關系。同時，為了進一步探討環境規制與碳排放效率是否存在“綠色悖論”至“倒逼減排”的非線性關系，本文在后續實證中通過在模型（1）加入環境規制二次項進行探討。與此同時，考慮到碳排放效率之間可能存在動態時滯導致的“滾雪球”效應，本文健立動態GMM模型（2）以觀測動態層面下，二者之間的變動關系。

lnceeit=αit+β1lnerit+β2lnestit+β3lnluit+β4lnpdit+β5lngdpit+β6lngdp2it+β7lncxit+μi+γt+σit（1）

lnceeit=αit+β1lnceeit－1+β2lnerit+∑6j=1βjXit，j+μi+σit（2）

其中，μi表示固定城市效應；γt表示固定時間效應；σit為隨機誤差項。

2.?環境規制與碳排放效率的中介模型

對于中介模型的選擇，大多數學者選擇逐步回歸法進行分析，以此為基礎進行了大量的實證分析并貢獻諸多研究成果。因此，本文通過構建逐步回歸法模型以探討環境規制與城市碳排放效率之間存在的中介機制。其中，Xit表示前文所涉及的一系列控制變量。

lnMit=αit+β1lnerit+∑6j=1βjXit，j+μi+γt+σit（3）

lnceeit=αit+β1lnerit+β2lnMit+∑6j=1βjXit，j+μi+γt+σit（4）

其中，lnMit泛指本文所研究的一系列中介變量。模型（1）、模型（3）和模型（4）共同構成基于固定效應下的中介機制逐步回歸模型。

3.環境規制與碳排放效率的調節機制模型

目前，學術界關于中介模型的合理性爭議較大，同時也考慮到中介變量也可以充當調節變量影響解釋變量作用效果；因此，本文通過構建調節效應模型以探究各路徑下，環境規制對碳排放效率的協同作用效果，模型設置見模型（5）：

lnceeit=αit+β1lnerit×lnMit+β2lnerit+β3lnMit+∑6j=1βjXit，j+μi+γt+σit（5）

其中，β1為交互項系數，是本文重點探究的對象，旨在探究環境規制在不同情境下對于碳排放效率的協同效果，從而厘清環境規制與各變量間的中介和調節關系。

四、實證結果分析

（一）基準回歸

作為實證研究的初始一環，表2顯示的是環境規制與城市碳排放效率的凈影響關系。其中列（1）為傳統ols模型；列（2）為雙固定效應模型，本文事先通過Hausman檢驗顯示P值小于0.?01，因此采用固定效應模型合理；列（3）為檢驗環境規制與城市碳排放效率是否存在“綠色悖論”向“倒逼減排”的過渡，加入環境規制的二次形式進行研究；列（4）和列（6）為基準回歸的部分穩健性檢驗，其中，列（4）為采用環境規制的一階滯后項作為工具變量進行的2sls回歸，通過LM檢驗顯示P值小于0.?01，即該工具變量可以認為是有效的；此外，本文參考Hering和Ponce的方法［22］，進一步采用空氣流通系數和政策滯后項作為工具變量進行IV-GMM估計檢驗。如列（5）所示，通過LM檢驗以及Sargan過度識別檢驗可以判斷該工具變量具有統計學意義；同時，由于碳排放存在著“滾雪球”的動態效應，碳排放效率的提升可能依賴于前期的技術積累，基于此，列（6）顯示動態系統GMM估計結果，以緩釋可能存在的內生性問題。

從各項回歸結果來看，環境規制對于城市碳排放效率之間均存在顯著的促進作用。列（3）結果顯示，目前來看，環境規制對于城市碳排放效率之間并不存在非線性影響。其檢驗結果為中國實施環境規制治理碳排放問題的成效提供了肯定的證據支撐。動態角度而言，地區碳排放效率提升受到前期碳排放效率的滯后影響，表明碳排放效率提升的確存在技術積累和?“滾雪球”效應。

從各項控制變量回歸結果來看：（1）人口集聚角度而言，人口集聚對于碳排放效率影響表現為抑制作用，但并不顯著。考慮到動態時滯的影響，人口密度的提高可能會加劇地方碳排放水平從而不利于碳排放效率的提升。（2）城鎮化角度而言，城鎮人口比重的提高并不利于碳排放效率的提高。工業產業在城鎮的集聚提供了大批量的非農就業崗位促使農村人口轉向城鎮人口，城鎮人口集聚形成的低廉勞動成本，促使工業規模進一步擴大又加劇了非農人口的遷出，造成工業產業的過度集聚不利于提升碳排放效率。（3）經濟發展水平角度而言，城市經濟發展水平與城市碳排放效率之間呈現出先抑后揚的“U型”曲線關系。（4）能源消費結構角度而言，目前中國能源消費結構升級對于碳排放效率的提升并不明顯。但是，從動態角度來看，能源消費結構清潔化可以顯著地提升城市碳排放效率水平。（5）地區資本存量角度而言，城市資本的大規模集聚并不利于地區碳排放效率水平的提升。

（二）中介機制檢驗

1.?基于偏差矯正Bootstrap檢驗

Bootstrap是一種有放回的非參數重復抽樣的方法，可以有效降低樣本非正態分布的問題，從而得到更加漸進有效的估計量，通過反復抽樣形成自助樣本得到中介效應的非參數近似分布。表3展示的是環境規制對于城市碳排放效率的多重中介效應的檢驗結果，從產業結構升級角度來看：（1）產業結構高度化方向。環境規制通過降低第二產業占比促進了城市碳排放效率水平提升，其促進作用系數為0.?018，顯著有效。環境規制通過提高產業門檻和企業成本可以顯著促進二產主導的產業結構轉型升級，通過產業結構高度化有利于城市碳排放效率的提升。假設H1得到驗證，?即環境規制通過降低二產比重，?推動產業高度化升級，?提升了區域碳排放效率。（2）產業結構合理化方向。雖然，環境規制提升城市碳排放效率具有產業結構合理化的中介途徑，但是嚴格的環境規制并不利于產業結構合理化布局。同時，在高耗能產業占主導地位的發展背景下，產業結構合理化初期帶來的綠色效率提升可能難以彌補經濟發展效率損失，從而難以發揮其“自凈”功能。因此，?假設H2成立，?即環境規制具有產業結構合理化路徑作用。

從產業集聚調整角度來看：（1）產業專業化集聚而言，環境規制促進了產業專業化集聚。面對環境規制的成本沖擊，重污染企業會通過“抱團取暖”的專業化集聚方式應對外部成本。但是，產業專業化集聚對于城市碳排放效率卻呈現出抑制作用，中介效應值為-0.?003，顯著有效，假設H3成立。其蘊含的經濟意義揭示現階段，中國產業專業化集聚仍然處于初級水平。產業內部專業化集聚并未形成向專業化集群的轉變，從而導致規模不經濟程度較為嚴重。（2）產業多樣化集聚而言，環境規制對于產業相關多樣化集聚的影響并不顯著，假設H4成立。對于無關產業多樣化集聚呈現出顯著抑制作用，效應值為-0.?015。環境規制雖然有利于產業間耦合程度的提升，降低無關產業多樣化集聚水平，但是也會造成產業多樣化集聚規模的降低，短期來看并不利于城市碳排放效率提升。因此，假設?H5?成立，?環境規制具有抑制產業無關多樣化集聚的路徑，?但同時也會抑制其正向激勵作用。

從綠色技術創新角度來看：環境規制促進了綠色技術創新水平提升，但是，環境規制通過綠色技術創新的中介機制同樣也“遮掩”了對城市碳排放效率的促進作用，其遮掩程度為0.?006，聯合顯著有效。其蘊含的經濟意義表明，現階段中國環境規制雖然能觸發綠色創新的補償機制，但是還需要通過環境規制進一步完善多種政策的協調配合才能發揮綠色技術創新對于城市碳排放效率的“波特效應”。?假設H6成立，?環境規制雖然具有“波特效應”促進綠技術創新，?但并未滿足“弱波特效應”提出的有效性前提，?未能提升區域碳排放效率。

從能源利用效率角度來看，環境規制促進能源效率水平提升，通過能源效率水平中介機制可以顯著促進城市碳排放效率的提升，其效應值為0.?039，聯合顯著有效。其蘊含的政策意義表明，目前中國環境規制的實施可以實現節能與減排的“雙贏”，并且通過節能目標的實現，可以促進減排效率的提升。因此，?假設H7成立，?環境規制主要通過提升能源利用效率水平提振區域碳排放效率“增質提效”。

2.?基于固定效應的逐步回歸檢驗

為了確定逐步回歸法中各項系數的獨立顯著水平，本文進行了傳統的逐步回歸檢驗。基于前文基準回歸結果顯示，不考慮中介機制后，環境規制對于城市碳排放效率具有顯著促進作用。并且通過Hausman檢驗顯示，選擇固定效應模型，基于此，本文采用固定效應進行后續分析。從表4可以看到，產業結構升級方面，環境規制可以通過促進產業結構高度化有助于城市碳排放效率水平提升，產業合理化水平上升并不利于城市碳排放效率上升。其結論再次佐證了中國目前仍然是以第二產業主導，產業結構合理化過程并非一朝一夕就能實現。產業集聚調整方面，環境規制通過促進產業專業化集聚并不利于城市碳排放效率提升。相對于產業相關多樣化集聚，環境規制更多地通過抑制產業無關多樣化集聚削弱了其對于碳排放效率的促進作用；綠色技術創新方面，環境規制促進綠色技術創新但是并未提升城市碳排放效率；能源效率提升方面，環境規制促進能源效率提升，環境規制通過能源效率提升可以實現節能與減排的“雙贏”。其結論與前文Bootstrap法估計保持一致。

3.?中介效應顯著性檢驗

針對逐步回歸檢驗結果，本文同樣檢驗了聯合系數顯著水平，如表5所示。除了匯報環境規制的直接效應、中介效應以及總效應值，表5也計算得出環境規制多重中介機制占總效應的絕對比重。通過中介效應顯著性檢驗結果顯示，其結論與非參數百分位Boostrap法和逐步回歸檢驗所得結論保持一致。

4.?調節效應檢驗

部分中介變量不僅起到中介傳導作用，也充當調節變量反向影響自變量與因變量之間的因果關系。基于此，本文借助模型（?5）?對于所研究的多重中介變量進行調節效應檢驗，結果如表6所示。從回歸結果列（1）-列（7）的擬合效果來看，回歸結果列（7）的擬合優度最高，并且涵蓋的調節效應最廣。由此，本文以回歸結果列（7）檢驗結果進行分析解釋。

綜合而言，產業結構高度化、綠色技術創新和能源效率提升可以顯著調節環境規制對于城市碳排放效率的促進作用，其余變量交互項均不顯著，并不具備統計意義上的調節關系。具體來看，工業占比較高地區，實施環境規制可以有效促進產業結構高度化轉型，提升環境規制對于碳排放效率的促進影響。而綠色技術創新和能源利用效率水平較高地區，實行環境規制反而會削弱其對城市碳排放效率的提升作用，其蘊含的政策意義表明，對于綠色技術創新能力和能源利用效率較高地區，雖然具有較高的節能減排水平，但也面臨著綠色創新瓶頸和節能潛能的局限。此時，采用嚴格的環境規制倒逼城市提升綠色技術創新或者能源利用效率可能會適得其反，不利于城市碳排放效率水平提升。這也表明，單純依靠環境規制實現“雙碳”目標可能是具有政策激勵上限，對于具有更高綠色創新和節能水平地區，需要配合多種調控手段和產業政策的協同指導，才能促進產業向高附加值的綠色產業轉型升級，最終實現城市綠色低碳與可持續發展。

5.?穩健性檢驗

考慮到模型可能存在的自選擇、異方差、反向因果以及多重共線等問題造成模型估計的有偏，本文對于模型進行了穩健性再檢驗，具體檢驗結果如表7所示。列（1）采用PSM估計進行穩健估計，利用PSM的非參數估計。結果顯示，相對于固定效應結果，PSM法估計下環境規制對于碳排放效率的作用有小幅度的降低，但仍然顯著促進。列（2）和列（3）展示環境規制對于碳排放強度和總量的影響，相對于碳排放效率，環境規制對于強度和總量的抑制影響更為直接。列（4）進行反向因果檢驗，城市環境規制的實施是否會受到地區碳排放效率的反向影響通過反向因果檢驗結果，碳排放效率系數并不顯著。故本文認為不存在反向因果解釋。列（5）-列（7）進行面板數據分位數回歸，模型結果顯示在緩釋異常值和隨機誤差項產生的有偏估計影響后結論依舊穩健。并且隨著環境規制強度提升，其對于碳排放效率的促進作用也逐漸加強。

五、擴展分析

（一）空間自相關檢驗

二氧化碳排放作為溫室氣體排放，在空間范圍內具有一定的擴散效應，因此本文通過構建空間模型以檢驗環境規制對于碳排放效率的空間溢出影響。在進行空間面板模型回歸之前，有必要檢驗基于其相應的ols估計結果的殘差空間自相關性以觀察環境規制對于城市碳排放效率是否具有空間效應，確定采用空間面板估計的合理性。

通過空間誤差檢驗和空間滯后檢驗匯報的Morans?I以及LM結果顯示，各項指標與碳排放效率之間均通過1%水平的顯著性檢驗。說明環境規制與碳排放效率之間的確存在明顯的空間自相關性，適宜采用空間面板進行擴展性分析。

（二）環境規制與碳排放效率空間溢出模型

通過空間相關性LM檢驗后的Moran指數以及空間滯后系數顯示，環境規制對于城市碳排放效率之間的確存在空間自相關和滯后效應，基于此，有必要考慮環境規制的空間溢出效應。在模型選擇上，本文事先通過LR檢驗、Wald檢驗顯示空間杜賓模型（SDM）不能退化為空間自回歸模型（SAR）和空間誤差模型（SEM），均在1%水平上通過LR檢驗和Wald檢驗，說明適宜采用空間杜賓模型進行回歸估計。基于此，本文構建基于固定效應模型下的空間杜賓模型（6）。

同時，考慮到碳排放變化可能存在時間上的路徑依賴特征以及碳排放與經濟增長、能源消費結構、人口規模、城鎮化水平以及地區資本存量可能存在雙向因果關系造成內生性問題。構建模型（7）動態空間杜賓模型進行分析檢驗。其中，wij用來描述地區間的空間鄰近關系，選用標準化后的地理距理空間權重矩陣代替。其余變量經濟含義和前文保持一致。

lnCEEit=α0+β1∑ni=1wijlnERjt+β2∑ni=1wijlnCEEjt+β3lnERit+δ∑Xit+φ∑ni=1wijXjt+μi+εit（6）

lnCEEit=α0+β1lnCEEit-1+β2∑ni=1wijlnERjt+β3∑ni=1wijlnCEEjt+β4lnERit+δ∑Xit+φ∑ni=1wijXjt+μi+εit（7）

（三）空間效應分析

表8依次展示的是空間自回歸模型、空間滯后模型、空間杜賓模型以及動態空間杜賓模型（Han-Phillips?GMM）的檢驗結果。當考慮了空間效應之后，環境規制對于城市碳排放效率的促進作用有略微的上升。相對于動態面板估計結果，動態空間視角下，環境規制對于城市碳排放效率的促進作用更強。無論是采用SAR、SEM還是SDM模型，環境規制對于城市碳排放效率都具有顯著的直接溢出影響。SDM模型下，環境規制的間接溢出效應并不顯著，但是在動態和空間視域下，環境規制對于碳排放效率具有明顯的間接溢出影響。并且從各個模型的擬合優度而言，采用動態空間SDM模型進行空間面板回歸估計都是最優選擇。基于此，本文以Han-Phillips?GMM估計結果作為主要解釋。

從估計結果來看，短期內環境規制實施會促進本地碳排放效率提升，其效應值為0.?0615顯著。對于鄰地的激勵作用較強為4.?124，同樣顯著有效。環境規制具有明顯的正向空間溢出效應，本地環境規制實施存在“棘輪效應”而非“綠色悖論”。地方政府間相互模仿學習可以促進城市碳排放效率水平，并且長期來看，環境規制的本地促進直接作用更為明顯，其效應值為0.?0932，但是，對于鄰地碳排放效率的提升具有負向溢出影響。長時期的環境規制實施其產生的成本壓力、相鄰政府間環境政策制定存在的政策趨同、非完全執行及“搭便車”的尋租行為給鄰地政府放松環境規制強度提供了動機，從而引發環境規制競爭的“逐底競爭”和“綠色悖論”現象，不利于城市碳排放效率的可持續發展。

六、結論與建議

基于全國2006-2019年279個城市面板數據，本文通過構建多重中介機制模型實證檢驗環境規制對碳排放效率的作用路徑和機理。研究發現：（1）中國目前環境規制與城市碳排放效率之間呈現顯著正向激勵作用。（2）環境規制通過促進產業結構高度化、能源利用效率有效提升了區域碳排放效率；但產業專業化集聚、產業無關多樣化集聚及地方綠色技術創新“遮掩”了環境規制對城市碳排放效率的提升，這個“遮掩”在相關產業多樣化集聚中不明顯。（3）城市工業產值占比越高，環境規制促進地方碳排放效率的調節作用越強；但城市綠色技術創新和地方能源利用效率水平越高時，嚴格的環境規制反而會削弱其對城市碳排放效率的促進作用。（4）環境規制對城市碳排放效率存在“本地-鄰地”的空間溢出，短期內，環境規制對于鄰地具有正向溢出作用，但是長期來看，環境規制不利于鄰地碳排放效率提升。據此，本文提出如下政策建議：

第一，要從“結構和效率”的“多重性”影響因素出發，發揮環境規制對城市減排的多層激勵作用。中國利用環境規制治理碳排放問題具有顯著成效，但是就“碳達峰、碳中和”的目標而言，仍然任重而道遠，需從結構升級、產業集聚、綠色技術創新和全要素能源利用效率多層機理上發揮環境規制的正向激勵促進，完善結構和效率的雙向減排。

第二，要考慮環境規制對城市減排的“非線性”影響，加快重污染制造產業結構轉型和生產方式變革，減少產業無關多樣化集聚。地方政府在培育產業基礎、實施“筑巢引鳳”戰略的同時，應關注產業關聯度較高、綠色技術創新潛力巨大的高新制造產業的吸引集聚，促進能源利用向“集約式”發展過渡，降低產業專業化集聚、以及綠色技術創新中介機制對于環境規制促進作用的“遮掩”效應。

第三，要重視環境問題及其治理的“外部性”，因地制宜合理決策和把握環境規制實施強度，促進區域間合作。要區分工業占比較高和地區綠色技術創新和能源利用效率水平較高兩類地區，實施差異化環境規制手段。進一步發揮環境規制“棘輪效應”對“本地-鄰地”的碳排放效率提升的促進作用，降低地方政府之間在環境問題上“搭便車”現象，促進跨區域合作。

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Multiple?Effects?and?Dynamic?Spatial?Effects?of?Environmental?Regulation?on

Carbon?Emission?Efficiency

JIANG?San-liang，LU?Cai-bao

（Economics?School?of?Anhui?University，Hefei?230039，?China）

Abstract：To?characterize?the?relationship?and?mechanism?of?environmental?regulation?on?urban?carbon?emission?efficiency，?non-parametric?percentile?Bootstrap?method，?Step-wise?regression?method，?joint?significant?test?method?and?moderating?effect?were?used?to?examine?the?multiple?mediating?mechanisms?of?industrial?structure?upgrading，?industrial?agglomeration，?green?technology?innovation?and?energy?efficiency?improvement.?Evidence?from?279?prefecture-level?cities?in?China?from?2006?to?2019?shows?that：?environmental?regulation?contributes?to?the?improvement?of?carbon?emission?efficiency;There?is?a?multi-dimensional?relationship?between?environmental?regulation?and?carbon?emission?efficiency，?which?has?both?positive?promotion?and?negative?“hiding”;Considering?the?temporal?and?spatial?externalities，?environmental?regulation?has?a?“local-neighborhood”?spillover?effect?on?carbon?emission?efficiency?in?the?short?term，?and?will?inhibit?the?improvement?of?carbon?emission?efficiency?in?neighboring?areas?in?the?long?term.?Therefore，?it?is?necessary?to?give?full?play?to?the?two-way?incentive?of?the?structure?and?efficiency?of?environmental?regulation?on?urban?emission?reduction，?encourage?the?reasonable?agglomeration?of?related?industries，?and?attach?importance?to?the?industrial?division?and?coordination?between?“local?and?neighboring?places”.

Key?words：environmental?regulation;?carbon?emission?efficiency;?multiple?intermediary?mechanism;?“local-neighborhood”?effect

（責任編輯：周正）