環境規制對綠色全要素生產率的影響
——基于環境分權和空間溢出視角

王玉爽

（南開大學經濟學院，天津市 300071）

推動綠色發展、促進人與自然和諧共生是我國長久的價值追求，黨的二十大報告更明確指出：“中國式現代化是人與自然和諧共生的現代化”，要“站在人與自然和諧共生的高度謀劃發展”。也就是說，隨著我國經濟逐漸步入高質量發展階段，以往以破壞生態環境為代價的經濟社會發展模式很明顯已經行不通。讓環境保護成為經濟發展的前置約束是我國踐行綠色發展并實現人與自然和諧共生的必然之路。其中，提高綠色全要素生產率成為兼顧環境保護和經濟發展的關鍵。推動綠色發展、提高綠色全要素生產率，離不開合理高效的實施路徑，離不開環境規制的推動與支持。中央政府、各地方政府、生態環境保護部門等相繼出臺并實施了系列環境保護與治理政策，環境規制的類型不斷豐富，環境政策的體系不斷完善。然而，現實生活中，依然有部分地區污水治理不達標、環保專項資金利用不合理。環境規制尤其是不同類型環境規制是否對綠色全要素生產率起促進作用是一個重要議題，需深入考察。

環境保護方面存在的現實問題與環境類公共品的提供由政府主導[1]并據此形成中國式環境分權治理體系密不可分。中國式環境分權治理體系是在環境治理方面劃分中央和地方兩級政府權責的基本參考依據。環境分權是中央和各地方政府進行環境治理的基礎制度安排，決定了地方政府所擁有的環境事權大小和自主性強弱。我國地域廣闊，各地社會經濟發展水平差異大，基礎資源稟賦不盡相同，環境保護針對的對象涉及水、空氣和固體廢物等，在現有五級政府體制下，環境管理權力和責任的配置已成為環境規制推動綠色發展不可或缺的因素和難以忽略的現實背景。一方面，環境分權體制賦予地方政府因地制宜的權力，即可根據當地獨特的經濟社會條件制定行之有效的環境規制政策。另一方面，過度的分權會讓地方政府擁有更多權衡經濟發展和污染治理的空間，即增強地方政府利用職權的便利與企業合謀的可能性，成為制約環境規制發揮應有作用的重要因素。在環境分權背景下考察不同類型環境規制對綠色全要素生產率的影響更具理論和現實意義。同時，環境分權制度的建立和環境規制的實施，極易在各區域的企業、民眾、各級政府包括鄰地政府之間形成共同協商、平等合作的系統性治理模式，即環境分權的存在和環境規制的實施可能具有一定的地區溢出效應，對綠色全要素生產率產生不可忽視的空間效應。

有鑒于此，本文立足于環境分權這一現實背景，探究環境規制對綠色全要素生產率的影響，尤其是分析環境分權在此過程中的作用。環境政策體系日益豐富，除了命令控制型環境規制以外，包括治理投資型和市場引導型規制工具在內的市場激勵型環境規制正被不斷推陳出新。因此，本文除考察治理投資型環境規制外，還引入綠色金融作為代表性的市場引導型環境規制，以便更充分探究新型環境規制對綠色全要素生產率的影響，進而探索環境分權、環境規制與綠色全要素生產率之間是否存在空間溢出效應，為提高綠色全要素生產率提供更具現實意義的全新視角和合理依據。

一、文獻綜述

已有研究環境規制的文獻眾多，本文從環境規制的發展歷程、環境規制與綠色全要素生產率的關系、環境分權的發展和影響三個視角梳理相關文獻。

（一）環境規制的發展歷程

我國環境規制工具體系隨著國情的變化經歷了從無到有、從單一到多元并行的過程[2]。自20世紀80 年代以來，我國各級政府逐步建立和制定了較完善的環境保護制度與政策，以降低污染排放、提升環境質量[3]。經過幾十年的實踐，我國已經逐步構建了“四維一體”的環境規制體系[4]，環境規制工具種類眾多。如有學者將環境規制工具分為命令控制型、市場激勵型以及公眾自愿型環境規制[5]，費用型和投資型環境規制[6]，事前激勵型和事后懲罰型環境規制[7]等。隨著環境保護和經濟發展進入新階段，綠色信貸[8]、綠色金融[9]等市場型環境規制工具也被納入環境政策體系中。由于環境保護存在不同的傾向和目的，不同類型的環境規制之間具有差異性，進而在執行過程中也存在明顯差別[10]。因此，若忽略環境規制的異質性，僅僅利用單一指標對環境規制進行總量層面的分析，容易產生所謂的“一刀切”錯誤，不能充分認識環境規制的作用[11]。

（二）環境規制與綠色全要素生產率的關系

第一種觀點認為環境規制可以提升綠色全要素生產率。如在大氣污染防治計劃的實施地區，由于技術進步的作用，其綠色全要素生產率得到顯著提升[12]。第二種觀點認為環境規制對綠色全要素生產率無預期作用。黃慶華等[13]提出，在長期內環境規制不僅不能維持綠色全要素生產率持續提高，甚至還會增加污染型經濟產出和污染排放。第三種觀點認為環境規制與綠色全要素生產率之間存在非線性關系，且驗證此種觀點的文獻最多。何凌云等[14]提出，在經濟高質量發展階段，綠色全要素生產率是我國實現綠色發展的微觀體現。通過對微觀企業數據的實證分析發現，環境規制對企業綠色全要素生產率產生倒U 形影響。楊書等[15]提煉出以政府為主導的投資型治污環境規制，引入空間效應和非線性模型研究發現，綠色全要素生產率存在不可忽視的空間相關性。在考慮空間效應后，投資型環境規制對綠色全要素生產率依然存在倒U 形關系。環境規制對綠色全要素生產率的空間溢出效應不可忽視，二者之間為倒U 形關系，且具有明顯的財政分權門檻效應[16]。值得注意的是，不同類型環境規制對綠色全要素生產率的影響過程和結果并不一致。命令型和市場型兩類環境規制對綠色全要素生產率均具有不可忽視的倒U形影響，且二者的正向作用更突出[17]。蔡烏趕等[18]將環境規制工具歸納為三類，認為市場型環境規制對綠色全要素生產率的作用是先促進后抑制，即倒U 形關系，而命令控制型環境規制尚未產生直接作用。吳磊等[5]基于成本—收益角度分析三種環境規制對綠色全要素生產率的影響，發現命令控制型環境規制對綠色全要素生產率無顯著作用，市場激勵型和自愿參與型環境規制對綠色全要素生產率存在短期內抑制、長期內轉化為促進的作用。

（三）環境分權的發展和影響

因環境污染所產生的負外部性在美國等國家或地區已成為不可忽視的關鍵問題，同時，環境資源又是公共品。那么，推動政府承擔環境保護職能、有效配置各層級政府之間環境保護的權力和責任成為解決此問題的關鍵[19-20]。由此，形成了起源于美國并由財政分權理論衍生出的研究中央政府和地方政府環境權力劃分的基礎理論[21-22]，即環境聯邦主義理論。

環境分權由環境聯邦主義理論演化而來。從各國管理與實踐經驗來看，環境分權主要通過行政科層制在各級政府之間完成環境保護權責的合理配置，是對環境事權的向下授權[22]，即可將環境分權理解為地方政府在設計、執行環境政策和環境管理事務中所擁有的決策權和自主權[19]。國外學者對參與環境治理、推動環境保護采用分權還是集權進行了充分研究，環境污染的外溢程度和地區異質性決定著中央政府政策與地方政府政策的效果，影響環境事權的劃分[23]。在我國經濟快速發展的過程中，與之而來的環境污染促使國內學者關注各級政府之間環境權責的劃分問題。然而，在上級政府對下級政府官員具有晉升權和在以經濟發展水平為主要考核指標的財政分權背景下，我國形成了獨特的集權和分權相結合的政府治理模式[24]。也就是說，由西方演化而來的環境聯邦主義理論并不完全適用于中國語境下特定的制度背景。正如張華等[25]提出，中國式分權的特點賦予環境聯邦主義理論不同的含義，可將其稱為“中國式環境聯邦主義”。實際上，自20世紀90年代，我國政府開始進行相應的環境分權改革。隨著地方環保機構的不斷設立和完善，初期的環境事務權力往往意味著向地方政府傾斜即分權程度更高[24]。隨著環境保護問題的凸顯，一方面，在分權體制下中央政府對環境保護宏觀調控和監管如環保約談和環保垂直管理等力度不斷加強，環境分權程度開始下降；另一方面，對地方政府有效環境治理的正向激勵也在不斷增強[20，26]。

由上可知，環境分權是中央政府和各地方政府之間對環境保護權責劃分程度的體現，也是影響環境治理效果和綠色發展的重要因素。國內學者對參與環境保護、治理環境污染的過程應分權還是集權進行了研究。部分學者認為，環境分權對保護環境暫未起到預想中的作用。環境分權與環境質量之間呈顯著負向關系，隨著政府各行政層級的增加，環境分權程度變高，其環境治理效果反而變差[27]。環境分權與市場分割對碳排放的影響是反向的[26]。冉啟英等[28]分析了財政分權、環境分權與綠色全要素生產率的直接關系與關聯作用，認為當前財政分權與環境分權不利于綠色發展，中央適當集權對綠色發展有積極影響。但也有學者支持環境分權制度，認為相對于完全由中央政府掌握環境權責，環境分權有利于地方政府針對實際情況提供更好的服務[29]。同時，環境分權對降低我國的環境污染即對我國實現節能減排、綠色發展的目標有效[30]。白俊紅等[31]提出中央政府可在環境政策制定權、“治霾”資金使用權兩方面給予地方政府更大自由度，允許其根據當地具體情況設置人員崗位與環保機構。馬本等[32]提出環境權力在各層級政府間的合理配置是現代環境治理體系的基石，經實證分析后認為，賦予縣級政府過多的環境管理權力不利于污染減排，但擴大“市級分權”有利于污染減排。

綜上，現有文獻雖然已對不同類型環境規制對綠色全要素生產率的影響進行了深入分析，但仍存在以下不足。首先，對市場激勵型環境規制的衡量仍集中于治理污染投資或者治污費用征收。事實情況是，隨著環境保護進程的推進和市場體系的完善，市場激勵型環境規制在不斷豐富創新。其次，在探究環境規制對綠色全要素生產率的影響時，鮮有文獻將其置于環境分權背景下。最后，鮮有文獻考慮環境分權背景下不同類型環境規制對綠色全要素生產率的空間溢出效應。因此，本文以對環境規制的成本—收益分析和中國式環境聯邦主義理論為基礎，進一步實證分析環境分權、不同類型環境規制對綠色全要素生產率的影響和空間效應。第一，將環境規制劃分為命令控制型和市場激勵型。在市場激勵型環境規制中，除治理投資型環境規制外，引入綠色金融這一市場引導型環境規制。第二，將環境分權、環境規制和綠色全要素生產率置于同一框架進行理論分析，以判斷環境分權對環境規制與綠色全要素生產率關系產生的影響。第三，基于省級宏觀層面數據，在實證分析中循序漸進，除研究不同類型環境規制對綠色全要素生產率的影響外，進一步采用空間模型驗證空間溢出效應。通過厘清環境分權背景下不同類型環境規制對綠色全要素生產率的影響，以期發揮環境分權和環境規制對提高綠色全要素生產率的協同作用，為推動綠色發展提供新路徑。

二、理論分析

（一）環境規制與綠色全要素生產率

從微觀視角看，環境規制影響企業綠色全要素生產率的理論機制主要以成本效應和創新補償效應為主。一方面，在企業生產過程中產生的污染物可視為相伴而生的非期望產出。環境規制的作用就是將生產中對環境要素的使用和破壞成本內化于生產過程[14]，即體現為企業生產成本的直接上升，這會擠占綠色創新和技術研發等方面的投入[15]。另一方面，波特假說認為，成本效應是從靜態角度出發的，若基于動態競爭視角，一定程度的環境規制會促進企業自發進行技術創新活動，將注意力更多地集中于減少污染排放。此過程中技術創新會帶動環境規制成本下降，甚至還會產生收益，即創新補償效應[14，33]。成本效應和創新補償效應互相作用，最終體現到環境規制對綠色全要素生產率的影響中。

但從宏觀視角看，各地環境規制對綠色全要素生產率的影響機制可能與微觀層面略有差異。各地政府在發展過程中須以綠色發展為導向，兼顧經濟、生態、民生三方面，考慮環境分權等環境事權方面的權責劃分問題。因此，應基于政府部門在制定環境政策時所依據的主要衡量標準即成本—收益分析，判斷環境規制對綠色全要素生產率的影響。在成本方面，執行環境規制需要投入大量的人力資本和設備資本[5]，并可能對就業崗位等方面產生不利影響，增加民生成本。在收益方面，環境規制能夠有效治理區域內環境污染問題，有利于可持續性發展，對整體居民均具有正向收益。另外，環境規制對技術創新的推動作用可能會引致技術進步，進而推動經濟增長。若實施環境規制的成本小于收益，那么，環境規制可推動綠色發展，反之，則無益于綠色發展。

不同類型的環境規制在實施形式、實施內容和運行機理等方面均不同，對綠色全要素生產率的影響也存在差異。命令控制型環境規制首要著力點為短期內對環境改善的即刻性以及強制性。但若使其長期有效執行，需要投入較大的人力成本和政策執行成本以完善監督工作。因此，當命令控制型環境規制成本過高或者出臺時間過長時，就不利于綠色全要素生產率的提高。市場激勵型環境規制包括治理投資型和市場引導型環境規制。治理投資型環境規制在短期可能會擠占生產性投資，其對環境污染的治理作用和治理能力只能在長期體現出來。治理投資型環境規制作為以“污染者付費”為原則的政策工具，長期會促進企業提高污染治理投資的資金效率，提升綠色全要素生產率。以綠色金融為代表的市場引導型環境規制給予各經濟主體更自由的環境治理權，在污染產生的源頭即生產端促使資金發揮應有作用，兼顧環境保護和經濟發展，促進綠色全要素生產率提高。但若無日漸成熟的監督體系，容易導致單純追逐經濟增長的情況，不利于綠色發展。

（二）環境分權、環境規制與綠色全要素生產率

基于中國式環境聯邦主義理論，以環境分權的優勢和劣勢論證環境規制對綠色全要素生產率的影響。

環境分權屬于行政管理的向下授權，相較于中央政府，各地方政府在環境監管上擁有降低搜索信息成本和政策執行成本的管理優勢[22]。第一，地方政府對本地的環境資源及企業排污治污的情況比較了解，掌握相關信息的成本更低。第二，地方政府環境執法針對性和有效性容易得到保障，若中央政府對各區域進行環境執法，會加大政府在人員投入和信息傳遞方面的中間成本。第三，隨著各地方政府環保系統的完善，可將環境管理工作深入基層。在此基礎上形成的環境監管網絡除可監督當地環境政策實施效果外，還可根據當地生態資源稟賦，制定并實施更適合本地真實發展情況的環境政策[34]。第四，環境分權會導致地方政府“爭上游”的合作競爭，更高程度的分權會帶來更高的環境標準，這有利于環境質量改善[35]，也有利于地方政府因地制宜實現環境規制的自我創新，為豐富國家環境政策體系提供支撐[36]。

另外，環境分權也存在一定的局限。第一，地方政府在制定政策時，很少考慮對相鄰地區的影響，不同地方政府之間存在著“搭便車”、權責不清[1]等問題。第二，在晉升激勵的作用下，各地方政府極易將“社會福利多任務委托”簡化為“經濟增長的單任務委托”[24]。短期內，各地方政府會抓住環境管理權下放的空間和時間，忽視環境保護，放寬環境治理標準，放松對環境規制實施過程的監管，出現“為增長而競爭”的局面。第三，中央政府對環境權責下放的程度越大，就意味著地方政府在環境治理和環境保護中所受的約束越少，提高各地方政府與當地企業“合謀”的可能性。這種激勵機制的扭曲和中央政府約束力的不足會造成地方政府環境規制污染防治績效下降[20，25]。生態環境是一種公共品，當地方政府擁有環境事務自主權時，為促進本地經濟發展，各地區可能會打破生態紅線，隱瞞環境污染以及治理的真實情況，導致環境規制失效[37]。

（三）事實分析

通過圖1、圖2可看出，中國式環境分權這一現實背景在中央政府和省級政府間確實存在，環境分權以降低地區經濟規模影響后的省級政府環保機構人員數量占比測量。環境分權程度在2017年出現下降態勢但始終保持在相對穩定區間。綠色全要素生產率雖偶有波動、整體處于較低水平，但基本保持上升態勢。命令控制型環境規制在2009年之前基本處于下降態勢，可能的原因是過于重視經濟發展而輕視環境保護，經短暫下降后開始上升，并在2017 年之后不斷升高。治理投資型環境規制在2013年之前呈現類U形變化并在2013年達到頂點，經兩年下降調整后保持相對穩定趨勢。市場引導型環境規制始終保持溫和上升態勢。整體上看，將環境分權作為現實背景有據可依，而且各環境規制與綠色全要素生產率之間的關系存在一定的時間交疊性和趨同性。因此，在環境分權背景下研究不同類型環境規制對綠色全要素生產率的影響是有必要的。

圖1 綠色全要素生產率等變量變化趨勢

圖2 命令控制型環境規制變化趨勢

（四）空間溢出效應

各地方政府在推行環境規制的過程中，初期會呈現明顯的模仿特征，形成“逐底競爭”。隨著對各地方政府官員考核體系的變化，各地對環境保護和環境治理的行為由“逐底競爭”轉為“逐頂競爭”[38]，使各地區之間的環境規制互相影響。同時，本地實施的環境規制可能會導致污染產業或污染物排放轉移到鄰近地區，對鄰近地區綠色全要素生產率產生不利影響。但本地環境規制也可能會通過對環境質量的改善作用，促進清潔型企業發展和綠色技術創新的循環流動，即基于環境質量的正外部性、清潔產業和技術知識的溢出效應對鄰近地區綠色全要素生產率產生正向影響[15]。另外，環境分權的局限可能會導致各地政府以“我污染、你治理”為發展導向[24]。這將加劇政府之間的博弈，導致“以鄰為壑”式的污染排放。而環境分權的優勢基礎給各地方政府實施環境規制帶來更寬松的環境，促進各地方政府就環境治理的溝通協同，提升區域之間治理合作的積極性，形成區域間平臺式治理模式，產生正向空間溢出效應。

基于此，本文提出如下假設：

H1：環境規制對綠色全要素生產率具有非線性影響，且不同類型環境規制對綠色全要素生產率的作用方向不同。

H2：環境分權對環境規制影響綠色全要素生產率的過程存在調節作用。

H3：環境分權、環境規制對綠色全要素生產率的影響存在空間溢出效應。

三、變量說明與模型構建

（一）變量選取與測算

1.綠色全要素生產率（gtee）

測算綠色全要素生產率包括單一指標和綜合指標等方法，其中利用模型測算綜合指標較為常見，常用GML 指數方法[5]、超效率SBM-DEA 方法[16]等。本文采用基于非期望產出的超效率SBM模型測算綠色全要素生產率，以資本存量（K）、勞動力（L）、能源消耗（E）、土地（F）為投入指標。其中，資本存量借鑒單豪杰[39]的研究，以永續盤存法計算，Kt=It+(1-δ)Kt-1，其中，Kt代表t時期資本存量，It代表t時期內的固定資本形成總額，Kt-1代表t-1 時期資本存量，δ代表實物資本的折舊率，以2003 年各省份的固定資本形成總額除以10.96%作為各省份的起始資本存量；勞動力投入指標選取當年年末的就業人數與上年年末的就業人數的均值為本年就業人數；能源消耗包括各地區工業用水總量和折算為標準煤單位的能源消耗量[38]；土地投入以各地區建成區面積表示。期望產出為各省份實際GDP。非期望產出為工業廢水排放量（EF）、二氧化硫排放量（EX）和工業固體廢物排放量（ES），并使用軟件MaxDEA7Ultra 測算綠色全要素生產率。

2.環境分權程度（ed）

國內學者對環境分權的衡量采用單一指標[40]、多重指標[24]為主。本文參考陸鳳芝等[40]構建和衡量環境分權指標體系的方法，對環境分權進行如下測算，并在測算公式中乘以經濟規模縮放因子[1-(GDPit/GDPt)]，對環境分權指標進行平減。

其中，edit表示第i省第t年環境分權程度；LEit表示第i省第t年各地環保系統人員數；LPit表示第i省第t年人口數；NEt表示第t年全國環保系統人員總數；NPt表示第t年全國人口總數；GDPit為第i省第t年地區生產總值；GDPt為第t年各省生產總值之和。

3.環境規制強度（lnoer、mer1、mer2）

本文主要研究命令控制型環境規制（lnoer）和市場激勵型環境規制（mer）。命令控制型環境規制往往通過政府出臺強制性的政策、法規、命令以管控各主體，最終達到治理環境的目的[41]。考慮到數據可得性，采用各省份當年頒布的環境法規、地方性規章以及實施行政處罰案件數之和衡量命令控制型環境規制，并取對數（lnoer）。市場激勵型環境規制（mer）主要以排污收費、適當補貼和治理投資等為信號影響排污者的環保決策。實際上，地方政府會將所獲得的排污費等收入投入到環境治理中，而以重工業為主的工業污染是引致環境污染的主要原因，因此工業污染治理投資完成額可較好地體現為解決環境污染所投入的資金，本文選用工業污染治理投資完成額占第二產業增加值比重代表治理投資型環境規制（mer1）。綠色金融作為對已有環境政策體系的全新補充[42]，主要集中于對能源消耗低、排放污染少的綠色發展領域，如對綠色發展和綠色技術創新項目提供優惠和補貼[43]，因此選取綠色金融代表市場引導型環境規制（mer2）。治理投資型環境規制（mer1）和市場引導型環境規制（mer2）二者共同代表市場激勵型環境規制（mer）。綠色金融的衡量方法尚未統一[9，44]，考慮到綠色金融在區域層面的資金用途和已有研究成果[44-45]，本文從綠色信貸、綠色投資、政府支持、綠色保險四方面構建衡量綠色金融的指標并采用熵權法計算其發展水平，具體如表1所示。

表1 綠色金融指標評價體系

4.其他控制變量

結合已有文獻研究成果，除與環境規制密切相關外，綠色全要素生產率還受地區收入水平、產業結構、外商直接投資、政府財政能力等因素的影響。本文選取以下控制變量：人均地區生產總值并取對數（lnrgdp）：以各省份實際人均產出衡量；產業結構（industry）：以各省份第二產業增加值與第三產業增加值之比衡量；外商直接投資（fdi）：以外商企業投資總額與GDP 之比衡量；財政集中度（finance）：以地區財政支出與GDP 之比衡量；人口密度（pd）：以各地區年末總人口數與當地行政區域面積之比衡量。

（二）數據來源與描述性統計分析

本文選取2003—2020 年我國30 個省級行政區（未包括西藏和港澳臺）的面板數據，相應數據來自中國統計年鑒、中國保險年鑒、中國環境年鑒、中國環境統計年鑒、各省份統計年鑒、國家統計局、EPS（Economy Prediction System）數據庫等。其中，測算綠色全要素生產率的2018 年非期望產出即廢水、廢氣和固體廢物排放量以2017 年和2019 年的均值補齊；因中國環境年鑒對各地環保機構人員構成情況僅僅披露至2015 年，故2016年、2017 年的各地環保機構總人數以披露的各地區執法人員總數替代，2019 年以各地區環保系統培訓總人數替代，2018年以插值法補齊，2020年以平均三年增長率的方法預測補齊；因2019年未披露各地區當年頒布的環境法規和地方性規章，僅公布下達的處罰決定書數，為此以2018 年各地區當年頒布的環境法規和地方性規章與2019 年處罰決定書之和衡量2019 年的命令控制型環境規制，2020 年以平均三年增長率的方法預測補齊。若仍有缺失數據則采用插值法補齊。為避免量綱問題，對非比值變量取對數處理，經濟發展水平以2003 年為基期平減處理。變量描述性統計分析結果如表2所示。

表2 變量描述性統計分析結果

（三）模型構建

不同類型環境規制和環境分權等是影響綠色全要素生產率的重要因素。環境分權對綠色發展等方面的影響大多是以線性關系呈現[22]，而環境規制與綠色全要素生產率之間的關系多半呈現非線性關系[17]。綜上，建立如下模型：

為考察環境分權在環境規制影響綠色全要素生產率過程中的作用，在模型（2）的基礎上，分別加入環境分權與兩類型環境規制的交叉項，構建模型（3）：

其中，gteeit代表各地區綠色全要素生產率，erj.it為環境規制，當j=1、2 時，分別表示命令型環境規制（oer）和市場型環境規制（mer），市場型環境規制（mer）包括治理投資型環境規制（mer1）和市場引導型環境規制（mer2），i為地區維度，t為時間維度，λit表示個體固定效應，μit表示時間固定效應，εit表示誤差項，α0為常數項，α1～α8為各項回歸系數。

考慮到環境分權、環境規制對綠色全要素生產率可能存在的空間溢出效應，構建空間計量模型。因空間誤差相關系數等因素的存在，有多種形式的空間計量模型。本文構建空間杜賓模型（SDM）如下：

其中，ρ代表綠色全要素生產率的空間溢出系數，W代表空間矩陣，分別選擇鄰近矩陣（W1）、地理距離矩陣（W2）和經濟距離矩陣（W3）。β1～β4代表各變量的空間溢出系數。Xit為系列控制變量。

四、實證分析

（一）基準回歸

首先，對模型（2）回歸，以判斷不同類型環境規制對綠色全要素生產率的影響，尤其是以綠色金融為代表的市場引導型環境規制對綠色全要素生產率產生的影響。因數據為短面板數據，所以利用豪斯曼（Hausman）檢驗判斷使用固定效應模型還是隨機效應模型。Hausman 檢驗的p值等于0.000，說明固定效應模型更合理。如表3所示，無論使用何種回歸方法，命令控制型環境規制、治理投資型環境規制和市場引導型環境規制對綠色全要素生產率的影響和顯著性未發生改變，驗證了回歸結果的穩健性。

表3 環境規制對綠色全要素生產率的影響

其次，命令控制型環境規制與綠色全要素生產率之間，一次項系數為正，二次項系數為負，且均顯著，說明二者之間呈倒U形關系。即當命令控制型環境規制的使用強度超過某一拐點后，不僅對綠色全要素生產率毫無益處，反而會抑制綠色發展。可能的解釋是，短期內，當某一環保法規或者強制性環境保護政策出臺后，地方政府或者企業會關停部分污染生產或者開發活動。此時，最明顯的變化就是環境污染得到明顯改善，而對經濟活動的沖擊短期內并不明顯。然而，當命令控制型環境規制的強度超過地方政府、當地企業或者某一行業能夠承受的合理程度時，就容易產生道德風險。而且，當環保法規強制性過強過多時，會導致企業退出行業或直接關停，對經濟增長帶來沖擊，進而不利于綠色全要素生產率的提高。

最后，治理投資型環境規制對綠色全要素生產率影響的一次項系數顯著為負，二次項系數顯著為正。這說明短期內治理投資型環境規制對綠色全要素生產率產生不利影響，但長期內會產生正向影響，二者呈U 形關系。短期內，工業污染治理投資增加了企業的成本壓力，且對污染排放的效果不能即刻凸顯，導致綠色全要素生產率不升反降，但工業污染治理投資的主要目的在于治理重工業的污染排放，隨著投資力度的加大，環境保護與經濟效益之間逐漸平衡，環境污染得到有效治理，進而有益于綠色全要素生產率的提升。

值得注意的是，以綠色金融為代表的市場引導型環境規制對綠色全要素生產率影響的一次項系數為正，二次項系數為負，呈倒U 形關系。這說明市場引導型環境規制在短期內確實發揮著提升綠色全要素生產率、推動綠色發展的預期作用，但隨著市場引導型環境規制力度的加強，對綠色全要素生產率反而產生不利影響。可能的解釋是，以市場為導向的綠色金融將資金更多地投入或者補貼于綠色生產、綠色技術創新等生產活動中，在生產端既可促進經濟增長又可實現污染物減排，直接提高綠色全要素生產率，但隨著力度加大、時間延長和監管體系的缺失，市場引導型環境規制出現不規則發展并流入非綠色生產項目中的情況，不利于綠色全要素生產率提高。

（二）基準回歸——考慮環境分權現實背景

中央政府對地方政府向下授權，是否會影響不同類型環境規制對綠色全要素生產率的作用？為體現對環境分權這一現實背景的考慮，在實證模型中引入環境分權與環境規制的交叉項，構建模型（4）并進行實證分析，結果如表4所示。首先，環境分權與命令控制型環境規制交叉項的系數在5%的水平上顯著為負。這說明環境分權整體上對命令控制型環境規制影響綠色全要素生產率的過程存在削弱作用。環境分權一方面會影響各地方政府對強制性環保政策的出臺和實施速度，另一方面也可能導致各地方政府出現懶政、怠政和地方保護主義等現象，放松本地環保法規的執行力度。因此，如果命令控制型環境規制的實施強度處于促進綠色全要素生產率的階段，環境分權會削弱同等強度環境規制對綠色全要素生產率的促進作用。當然，當命令控制型環境規制強度越過拐點，處于不利于綠色全要素生產率的階段時，環境分權會減緩命令控制型環境規制的不利影響。

表4 環境規制對綠色全要素生產率的影響——考慮環境分權

其次，環境分權與治理投資型環境規制交叉項的系數不顯著，表明環境分權對工業污染治理投資影響綠色全要素生產率的過程無作用。工業污染治理投資包含對工業污染物和噪聲等方面的投資[15]，資金大多源于各地方政府補助和企業自籌，是各地方政府和企業對實現綠色發展的自發性投入，與環境分權程度無關。同時，環境分權與市場引導型環境規制交叉項的系數顯著為正，說明環境分權對綠色金融影響綠色全要素生產率的過程起促進作用。具體體現為，環境分權使綠色金融對綠色全要素生產率影響的拐點值變大，延緩不利進程的到來。環境分權程度的提高給予地方政府更多的環境治理自由度，地方政府可依據綠色金融等市場引導型環境規制的特征給予更切實際的發展引導和更自由的市場環境，以使綠色金融充分發揮對綠色全要素生產率的有利作用。但當市場引導型環境規制強度越過拐點，環境分權會加重市場引導型環境規制對綠色全要素生產率的不利作用。

（三）拐點分析

在未考慮環境分權前，命令控制型環境規制對綠色全要素生產率影響的拐點為6.500，目前強度均值為7.078（>6.500），已過倒U 形曲線拐點。這說明命令控制型環境規制已經不能發揮預期效果，對綠色全要素生產率無提升作用，反而掣肘綠色發展。其中，僅有廣西、貴州、海南、河南、湖南、江西、寧夏、青海、天津的命令控制型環境規制強度依然小于6.500，處于提高綠色全要素生產率階段，其他省份的強度均已過高。治理投資型環境規制對綠色全要素生產率影響的拐點為0.633，目前強度均值為0.731（>0.633），已過U 形曲線拐點。這說明治理投資型環境規制可提高綠色全要素生產率，發揮其對綠色發展的積極作用。其中，福建、河南、湖南、吉林、海南、黑龍江、遼寧的治理投資型環境規制強度尚未越過拐點，不利于提高綠色全要素生產率。市場引導型環境規制即綠色金融對綠色全要素生產率影響的拐點為0.658，目前強度均值為0.173（小于0.658），未過倒U形曲線拐點。這說明市場引導型環境規制對綠色全要素生產率具有促進作用，發揮了其對綠色發展的應有效果。另外，當前市場引導型環境規制的強度依然較低，還有進一步提高和完善空間，以便更好發揮對綠色全要素生產率的促進作用。

在考慮環境分權后，命令控制型環境規制對綠色全要素生產率的影響拐點為5.000，小于未考慮環境分權之前的拐點6.500。廣西、寧夏、貴州、河南和天津的命令控制型環境規制強度不再利于綠色發展。這說明環境分權有負向調節作用。在已存在的環境分權現實背景下，環境分權削弱了命令控制型環境規制對綠色全要素生產率的提升作用，加速拐點的到來。此外，因命令控制型環境規制的實際強度均值為7.078，已過雙拐點，所以環境分權的松綁效應開始顯現。市場引導型環境規制即綠色金融對綠色全要素生產率影響的拐點為0.668，大于未考慮環境分權之前的拐點0.658。這說明環境分權這一現實背景延緩了市場引導型環境規制對綠色發展不利作用的到來，有利于其發揮對綠色全要素生產率的正向作用。

（四）穩健性檢驗

1.更換被解釋變量

采用SBM 模型測算綠色全要素生產率，將結果限制在[0，1]。結果如表5中列（1）、列（2）、列（3）所示，在更換綠色全要素生產率的衡量方法后，其結果與前述一致。

表5 環境規制對綠色全要素生產率的影響——替換被解釋變量、更換實證檢驗方法

2.更換實證檢驗方法

因為更換估計方法后的綠色全要素生產率（gtee1）范圍為[0，1]，為非負截斷數據，屬于受限因變量[5]，殘差項不滿足正態分布。因此，采用Tobit模型實證分析更有效。利用Tobit模型做實證回歸，由Tobit模型得到的回歸系數與一般線性模型回歸系數的解釋不同，為便于分析，對回歸系數轉換以求得邊際效應[35]。結果如表5 中列（4）、列（5）、列（6）所示，主要解釋變量對綠色全要素生產率的影響方向未發生改變。

3.控制變量滯后一期

因在模型設定過程中選取的控制變量可能存在反向因果關系，所以將控制變量做滯后一期處理[32]，并再次對基準模型實證回歸。回歸結果如表6列（1）、列（2）、列（3）所示，主要結論依然穩健。

表6 環境規制對綠色全要素生產率的影響——控制變量滯后一期、剔除直轄市

4.剔除直轄市

因直轄市的經濟規模、發展模式和實施環境規制的特殊性和差異性，在總樣本中剔除直轄市后對基準模型實證回歸。回歸結果如表6 列（4）、列（5）、列（6）所示，核心解釋變量對綠色全要素生產率的影響系數依然顯著，證實了基準回歸結果的穩健性。

（五）異質性分析

1.經濟發展階段差異性

結合對圖1、圖2的分析可以看出，無論是綠色全要素生產率還是各類型環境規制，均在2009—2013 年發生明顯波動，這可能與經濟發展階段有關。因此，以2012年為節點，之前為經濟高速發展階段，之后為經濟高質量發展階段[15]，將樣本分為2003—2011年和2012—2020年做異質性分析。具體結果如表7 所示，在經濟高速發展階段，命令控制型環境規制對綠色全要素生產率的影響系數不顯著，但環境分權有負向影響。在經濟高質量發展階段，命令控制型環境規制對綠色全要素生產率呈倒U 形影響，同時環境分權有負向調節作用，這與基準回歸結果一致；在經濟高速發展階段，治理投資型環境規制對綠色全要素生產率無顯著作用，在經濟高質量發展階段對綠色全要素生產率呈U形影響；市場引導型環境規制在高速發展階段和高質量發展階段均對綠色全要素生產率呈倒U形影響，環境分權有正向調節作用，這與基準回歸結果一致。

表7 環境規制對綠色全要素生產率的影響——融入環境分權交叉項、分發展階段檢驗

在經濟高速發展階段，各區域、各主體均將實現經濟快速發展作為首要目標而忽略環境保護。各地方政府并不會強制實施環保法規，甚至會放松對企業、行業環境標準的管制，以謀取快速發展的機會。同時，各地方政府也不會將重心和資金投入在對工業污染的治理中。這與我國之前的粗放式發展不謀而合。隨著經濟邁入高質量發展階段以及對環境保護重視程度加深，各類型環境規制開始發揮政策效果。值得注意的是，市場引導型環境規制在不同階段對綠色全要素生產率的正向影響始終存在，說明在實施環境規制提升綠色全要素生產率的過程中，充分發揮市場的作用至關重要。

2.區域異質性

在環境分權這一背景下，探究各類型環境規制對不同區域綠色全要素生產率影響的文獻較少。對綠色全要素生產率測算后發現，東部地區的浙江、江蘇等是要素使用效率相對較高的地區，而其他地區的綠色全要素生產率相對較低。那么在相應區域，各類型環境規制是如何影響綠色全要素生產率的，是否與環境分權這一現實背景有關？基于此，本文將整體樣本分為東部和中西部進行實證回歸分析，具體結果如表8所示。

表8 環境規制對綠色全要素生產率的影響——融入環境分權交叉項、分區域檢驗

由表8可知，在東部、中西部地區，命令控制型環境規制對綠色全要素生產率的影響均呈倒U 形關系，同時環境分權有負向調節作用，這與基準回歸結果一致；在東部地區，治理投資型環境規制對綠色全要素生產率的影響不顯著，在中西部地區對綠色全要素生產率呈U形影響，環境分權依然無明顯作用；市場引導型環境規制在東部、中西部地區均對綠色全要素生產率呈倒U形影響，環境分權有正向調節作用，與基準回歸結果一致。這說明環境規制對綠色全要素生產率的影響與區域經濟發展水平和發展特征密切相關。在經濟發展活躍度相對較差的區域，命令控制型環境規制和治理投資型環境規制影響系數的顯著性更強，相應區域更凸顯環保法規的直接影響。但在經濟發展活躍度較高和市場化程度比較完善的東部地區，市場引導型環境規制能更充分發揮對綠色全要素生產率的促進作用。

五、進一步分析——空間溢出效應

（一）空間相關性檢驗

對綠色全要素生產率進行空間相關性檢驗。分別利用鄰近矩陣（W1）、地理距離矩陣（W2）和經濟距離矩陣（W3）對綠色全要素生產率做莫蘭（Moran）指數檢驗。在三種空間距離矩陣下，綠色全要素生產率大多年份的莫蘭指數均顯著為正，證明其存在不可忽視的空間相關性①。

（二）空間計量模型選擇

分別對命令控制型環境規制、市場激勵型環境規制所包含的工業污染治理投資額占比和綠色金融兩種規制工具影響綠色全要素生產率的過程做LM、LR和Wald檢驗，以判斷是否可使用空間計量模型（4）。如表9 所示，三種檢驗的p值均顯著，說明模型（4）即空間杜賓模型（SDM）是合理的。

（三）回歸結果分析

首先，在三種空間距離矩陣下，實證分析環境分權背景下命令控制型環境規制對綠色全要素生產率是否存在空間影響，結果如表10 所示。系數ρ為正且顯著，說明各區域之間的綠色全要素生產率具有不可忽視的空間溢出效應。就命令控制型環境規制和環境分權的本地影響而言，依然與基準結論保持一致，也從側面證明了回歸結果的穩健性。命令控制型環境規制對綠色全要素生產率無空間溢出效應。各地方政府在實施命令控制型環境規制時，所制定的環保法規主要依據當地發展產生的環境污染問題和當地所面臨的特有環境保護問題。各地方政府因地制宜，集中于本地區關鍵環境問題，未推行適用性環保法規政策。

表10 命令控制型環境規制對綠色全要素生產率的空間影響

其次，在三種空間距離矩陣下，實證分析在環境分權背景下市場激勵型環境規制包含的治理投資型環境規制、市場引導型環境規制對綠色全要素生產率是否存在空間影響，結果如表11所示。兩類市場激勵型環境規制對綠色全要素生產率本地影響的系數、方向未發生改變，系數ρ依然為正且顯著。就治理投資型環境規制而言，在三種距離矩陣下，其一次項空間滯后項系數顯著為正，二次項空間滯后項和與環境分權交叉項的系數均不顯著。這說明治理投資型環境規制對相鄰地區綠色全要素生產率具有促進作用。治理投資型環境規制整體上已過U 形曲線拐點，即資金投入已轉化成治污成果和治污能力。相鄰地區間會互相搭乘環境治理過程中的“便車”，促進本地和鄰近地區綠色發展。以綠色金融為代表的市場引導型環境規制，其一次項空間滯后項系數和與環境分權交叉項的空間滯后項系數均顯著為正，二次項空間溢出系數不顯著。此結果在鄰近矩陣（W1）、地理距離矩陣（W2）和經濟距離矩陣（W3）下保持一致。這說明市場引導型環境規制對相鄰地區綠色全要素生產率具有促進作用，而且環境分權這一現實背景具有正向調節作用。以綠色金融為代表的市場型環境規制隨市場發揮作用，而與區位限制無關。環境分權的程度越大，給予市場引導型環境規制發揮作用的自由度就越大，越能促進本地和相鄰地區綠色發展。

表11 市場激勵型環境規制對綠色全要素生產率的空間影響

六、結論與啟示

（一）結論

在推動綠色發展和“中國式現代化是人與自然和諧共生的現代化”的背景下，結合中國環境分權這一重要事實體制，探究不同類型環境規制對綠色全要素生產率的影響十分必要。本文將環境規制對綠色全要素生產率的影響研究置于環境分權現實背景下，在總結已有環境規制分類的基礎上，引入綠色金融作為市場激勵型環境規制工具之一。同時，基于實施環境規制面臨的成本—收益分析和中國式環境聯邦主義理論，構建基本模型和空間計量模型，利用2003—2020 年我國省級宏觀層面數據進行實證分析，結論如下：

第一，命令控制型環境規制對綠色全要素生產率具有倒U 形影響，且目前規制強度已過拐點。考慮到環境分權這一現實背景，發現環境分權具有負向調節作用，加速拐點到來；以工業污染治理投資為代表的治理投資型環境規制對綠色全要素生產率具有U 形影響，且目前規制強度已過拐點，環境分權對此過程無影響；以綠色金融為代表的市場引導型環境規制對綠色全要素生產率具有倒U 形影響，目前規制強度未過拐點且仍有一段距離。環境分權在此過程中具有正向調節作用，利于綠色金融發揮對綠色全要素生產率的促進作用。

第二，在環境分權現實背景下，環境規制對綠色全要素生產率的影響存在時空異質性。在經濟高質量發展階段，各類型環境規制對綠色全要素生產率產生的影響與基準回歸結果一致；而在經濟高速發展階段，命令控制型環境規制和治理投資型環境規制未能發揮作用。在東部地區，市場引導型環境規制對綠色全要素生產率的影響系數更顯著，環境分權的影響也更強；而在中西部地區，命令控制型環境規制影響系數的顯著性明顯強于東部地區。

第三，就空間溢出效應而言，各區域綠色全要素生產率具有不可忽視的空間正相關性。命令控制型環境規制對綠色全要素生產率的影響無空間溢出性。治理投資型環境規制和市場引導型環境規制的一次項空間溢出系數均為正，二者均促進本地和相鄰地區綠色發展。環境分權對市場引導型環境規制的空間溢出性也具有正向調節作用。

以上結論經過更換被解釋變量、更換實證方法和更換空間距離矩陣等檢驗后依然成立，證實了研究結論的穩健性。

（二）啟示

第一，科學把握各類型環境規制對綠色全要素生產率的非線性特征。就命令控制型環境規制而言，因其現在規制強度已過拐點，即處于不利于綠色全要素生產率的階段，所以各區域應適當減少環保法規出臺或為完成短期綠色發展考核指標而盲目規定的環保標準，著力于盤活已有環保法規或針對實際存在問題再出臺法規，對癥下藥，適當松綁，以發揮命令控制型環境規制對綠色全要素生產率的正向影響。對于市場激勵型環境規制包含的治理投資型環境規制和市場引導型環境規制而言，可充分發揮治理投資型環境規制對綠色全要素生產率的正向作用，但要注重區域異質性，促進其在東部地區的積極作用。進一步發揮市場引導型環境規制對綠色發展的有利作用，不斷完善市場型環境規制的實施體系和實施方式，既可加強其強度，又可根據各區域發展情況動態調整政策，以規避對綠色發展的不利影響。

第二，充分發揮治理投資型和市場引導型環境規制對綠色全要素生產率的空間作用。進一步探索各區域間就治理投資型環境規制的合作體系，形成跨區域的網絡發展，促進區域之間對環境治理和經濟發展的提質增效。同時，各區域之間應不斷完善市場運行體制，避免市場分割，促進市場引導型環境規制在區域間更好運行，切實提升市場引導型環境規制的治理效益。

第三，可適當提高省級層面的環境分權程度，匹配實施中央政府對省級政府的環境治理督察工作。整體上，在省級層面，環境分權有利于市場引導型環境規制發揮對綠色全要素生產率的正向影響。雖然環境分權對命令控制型環境規制影響綠色全要素生產率的過程有負向調節作用，但由于命令控制型環境規制已過利于綠色發展的階段，所以適當的環境管理權自由度會沖銷命令控制型環境規制的不利影響。此外，在下放環境管理權時，中央政府可做好環保監測和督察工作，既能讓各地方政府合理制定環境政策，又可在縱向上對地方政府起到約束作用，以防范各地出現不利于綠色發展的現象。

第四，進一步發揮新型市場激勵型環境規制的作用，充分意識到市場機制引導環保工作的重要性，不斷完善以綠色金融等為代表的市場引導型環境規制體系。市場引導型環境規制在不同時間和不同區域均對綠色全要素生產率具有正向作用，并與環境分權緊密契合，互相適應，是提高綠色全要素生產率的關鍵，應結合全國統籌和地區特色，促使市場激勵型環境規制成為推動綠色發展的主要路徑。

注釋：

①限于篇幅，此處未披露莫蘭指數具體值，結果備索。