異質性環境規制治理效率分析
——基于空間杜賓模型與中介效應

何壽奎，周潤香

（重慶交通大學 經濟與管理學院，重慶 400074）

0 引言

發展經濟必須把環境保護放在重要地位，中國歷來重視生態環境保護。自1979 年《中華人民共和國環境保護法》頒布以來，中國制定和修改了30 多部與生態環境和資源保護有關的法律，生態環境法律體系日益完善。黨的十八大以來，以生態文明建設為總體規劃，推進“五位一體”整體布局，促進生態環境保護。然而，根據《2018 年中國生態環境狀況公報》顯示，在全國338 個地級市及以上城市中有217 個城市環境污染超標，占比為64.2%，海河和遼河流域仍為中度污染地區。由此可見，環境治理情況并沒有達到預期效果，政府仍需高度重視環境治理。目前，以政府主導的命令型環境規制發揮了重要作用；同時，應用碳排放交易與流域生態環境橫向補償市場機制政策治理環境污染，形成了市場型環境規制；以公民和環保組織為代表的自主型環境規制成為傳統命令型環境規制的有效補充。由于中國地域廣闊，地區經濟水平、產業結構與居民環保意識存在差異，需選擇不同規制方式，因此研究不同環境規制方式以及產業結構對環境治理效率的影響機理，對環境治理決策有重要意義。

本文選取2004—2015 年（由于本文部分指標數據年鑒只統計到2015 年）中國30 個省域的數據，運用空間杜賓模型討論命令型環境規制、市場型環境規制和自主型環境規制對環境治理效率的影響，再將政府環保投入能力納入研究框架中，考察政府環保投入能力在異質性環境規制與環境治理效率之間是否發揮中介效應，并提出環境治理政策。

1 文獻回顧與評述

關于環境規制方式的研究。余泳澤等通過梳理中國式環境規制政策的演變，從宏觀、中觀、微觀三個方面研究了中國式環境規制的經濟效應［1］；趙玉民等將環境規制方式分為顯性環境規制和隱性環境規制，其中把隱性環境規制界定為內在于個體的、無形的環保思想、觀念、意識、態度和認知等［2］。肖權等將環境規制方式分為命令控制型環境規制、市場激勵型環境規制以及自主型環境規制［3］；孫慧等將環境規制方式分為正式環境規制和非正式環境規制［4］。

關于環境規制效率的研究。張明等采用空間滯后模型從環境規制本地效應和溢出效應的雙重視角分別考察了命令控制型、市場激勵型和公眾參與型環境規制對霧霾污染的影響［5］；孫慧等運用靜態和動態空間杜賓模型分別探討環境規制對環境污染的影響［4］；張丹等采用動態空間面板模型實證分析異質性環境規制對經濟波動的直接影響機制和外商直接投資間接影響機制［6］；徐曉慧等運用面板數據模型，提出外商直接投資與環境規制對制造業產業結構升級的影響存在替代關系［7］。環境規制測度時采用不同測算方法得到的結果會使研究結論有所不同［8］。Ebenstein認為環境污染影響公眾健康并誘發嚴重的疾病威脅，環境治理效率的高低是判斷環境治理情況的有效指數［9］。楊俊等使用DEA 三階段模型，研究了2004—2008 年中國區域環境治理投入效率［10］；羅明等采用Stackelberg博弈—DEA模型分析環境社會治理效率與子系統效率及時空演化規律［11］。呂雪梅等運用SBM 模型和Malmquist 生產率指數，從靜態和動態的水平研究2006—2016 年中國環境治理效率［12］；曾賢剛基于DEA 方法和Tobit模型分析環境效率的影響因素，得出人均GDP和進出口貿易額對環境效率影響較大［13］。

關于政府環境治理能力的中介效應。現有研究從定性和定量的角度研究政府能力對環境治理效率的影響，認為地方政府通過獲取、配置和整合各種有形和無形資源，提供滿足社會能力需求的公共產品和服務，形成獨特的政府行為模式等。謝秋山認為國內政府能力研究在廣度與深度方面都取得了明顯的進展，但是，亟需進一步分析政府部門治理能力的差異［15］；田華文通過對江西省東陽鄉和臺灣省臺北市兩地的垃圾分類案例進行研究，提出地方政府能力是“強制”的先決條件［16］。定量研究方面。李靖使用熵值法，研究了吉林省政府治理能力［14］；Ping Lei等采用三階段博弈，提出當政府能力足夠時，企業規模對環境規制沒有影響［17］；祁海軍以治理主體、治理過程和治理績效為評估對象，側面研究了河南各地的治理能力，認為政府能力越強，環境治理效率就越高，招商引資能力也相對較強，企業間的競爭壓力促使企業進行技術創新，進而降低成本和減少污染排放［18］。

綜上所述，當前國內對環境規制效率以及政府環境治理能力中介效應的研究已經取得一定進展，給本文提供了理論與方法的借鑒，但仍存在研究方法和研究視角兩個方面的不足。從研究方法來看，更多討論0—1 權重和地理權重，較少討論經濟權重和經濟地理權重，由于各地區經濟情況不同，回歸結果也存在差異，因此采用林光平等研究的經濟權重［19］，討論經濟空間外溢效應。從研究視角來看，產業結構升級、綠色技術創新和外商直接投資是研究熱點，環境庫茲涅茨曲線通過改變解釋變量被反復驗證，但很少研究由政府環保投入能力、環境規制與產業結構優化帶來的環境治理效率變化。

2 研究假設與理論分析模型

2.1 研究假設

學者對環境規制影響治理效果開展了大量研究。安錦等實證檢驗了強制性環境規制相較于市場型環境規制對污染減排的作用更顯著［20］；江三良等研究發現環境規制與碳排放效率呈現“U”型關系和負向溢出影響，且具有工具選擇、地區差異以及資源稟賦異質特征［21］；伊志宏等研究發現公眾環境關注通過強化政府環境規制發揮作用，能夠驅動企業綠色創新行為［22］。環境規制是中國省市環境污染治理關鍵要素［23］，由此可假設各類環境規制對環境治理效率起作用。關于異質性環境規制與環境治理效率的關系假設：①命令型環境規制是依靠政府政策的剛性約束，強制實施政策文件，給予未遵守企業行政處罰；②市場型環境規制基于環境治理的補貼，污染排放征收碳稅和碳排放交易等方法促使企業減少污染排放；③自主型環境規制是由公眾和環保組織通過媒體網絡問政、環保投訴和信訪等方式，參與到環境污染治理中。

2.2 環境規制的非期望產出SBM模型

數據包絡分析（Data Envelopment Analysis，DEA）是利用數學規劃和統計數據確定生產前沿面，并判斷決策單元效率高低的非參數技術效率分析方法［24］。為測算環境治理的效率值，本文采用非期望產出SBM 模型，SBM 模型由Tone 提出和發展［25］，屬于非徑向和非角度的DEA 模型。SBM 模型彌補了傳統DEA模型大多屬于徑向和角度衡量，并將投入產出松弛變量放入到目標函數中，使評價非期望產出下的效率問題更加有效。模型表達為：

式中：θ*表示效率值；投入、期望產出與非期望產出的個數分別為m、q、h；投入、期望產出與非期望產出的指標類型分別為i、r、k；x、y、b 代表松弛變量類型；投入、期望產出與非期望產出的松弛向量分別為表示第o個決策單元投入產出值；λj代表決策單元的權重。目標函數θ*在關于嚴格單調遞減，0 ＜θ*≤1；當θ*＝1 時，決策單元效率值位于DEA 最優前沿面；當θ*＜1時，決策單元存在效率損失［26］。

本文采用的投入產出指標如下：①投入指標。環境污染治理投資總額；公共設施管理及水利業從業人員數；財政支出中科學和教育事業支出環境費用；②產出指標。地區GDP為期望產出指標。非期望產出：一般工業廢水、廢氣和固體廢棄物排放量。

2.3 環境規制的空間杜賓模型

為了分析不同環境規制的效率，本文用空間杜賓模型分析環境規制的空間效應。在已有研究中，地方環境污染被認為存在一定的區域內空間自相關性和外溢性［27］，空間杜賓模型通過考慮空間效應，調整模型空間因素導致的誤差，以提高分析結果的準確性。模型設定如下：

式中：i表示省份；t表示年份；eff為環境治理效率；ER1 為命令型環境規制；ER2 為市場型環境規制；ER3 為自主型環境規制；x為一系列控制變量；W為空間權重矩陣；α、β、δ 為待估參數；αi和vt分別為空間固定效應、時間固定效應，是模型的可選項；εit為隨機誤差項。

2.4 環境規制的中介效應模型

在異質性環境規制影響環境治理效率的過程中，可能直接作用于環境治理效率，也可能通過政府能力來影響環境治理效率。因此，政府能力為中介變量，異質性環境規制通過政府能力來影響環境治理效率。本文借鑒溫忠麟等的研究方法［28］，具體設置的模型如下：

2.5 空間權重矩陣

經濟權重矩陣采用林光平等的研究［19］，經濟距離采用地區間人均GDP的差額，矩陣構建如下：

3 數據來源及指標體系構建

3.1 數據來源

根據數據可獲得性及連續性，本文測算2004—2015 年中國30 個省域的數據（因西藏樣本數據缺失嚴重，同時部分指標數據年鑒只統計到2015 年，由于數據的不可替代性，無法舍棄，因此本文使用2004—2015 年的數據進行測度；因數據收集原因，故未包含我國香港特別行政區、澳門特別行政區和臺灣地區），環境治理效率的投入產出指標、異質性環境規制的各項數據、政府能力和控制變量的數據都來源于《中國統計年鑒》《中國環境統計年鑒》《中國環境統計年報》《中國環境年鑒》，個別缺失的觀測值采用線性插值法補齊。

3.2 指標選取

解釋變量：從政府、資本和公眾的角度將環境規制分為命令型環境規制、市場型環境規制和自主性環境規制［29］。①命令型環境規制（ER1）選取當年某省市實施行政處罰案件數、行政部門和監察機構總人數和當年完成環保驗收項目數；②市場型環境規制（ER2）選取建設項目“三同時”環保投資、污染治理項目本年完成投資和排污費收入；③自主型環境規制（ER3）選取人大建議與政協提案數、信訪辦總結數和科研機構人數。本文采用熵權TOPSIS 構建3 種類型環境規制的綜合指標，以解決各項指標量綱的差異。以往研究沒有對數據進行正／逆向化處理，直接采用歸一化或者區間化（將數據壓縮成1—2 之間）。因此，將某些指標進行逆向化處理，再進行區間化。

中介變量：政府環保投入能力。政府環保投入能力考慮不同政府部門職能存在差異，要根據職能特征和面臨的不同挑戰制定差異化對策。例如環保部門關注環境執法，而組織部門則關注科學選拔任命黨員干部、教育管理和監督黨員領導干部等，所有政府部門都需具備協調能力［15］。《環境保護法》規定：地方各級人民政府，應當對本轄區的環境質量負責，所以考慮政府能力對環境規制的影響至關重要。地方財政支出能反映地方的財政實力，影響環保投入水平，GDP 能反映地區經濟狀況。因此，用地方財政支出占GDP的比重測算政府環保投入能力。

控制變量：①經濟增長（gdp）：選取各地區人均GDP來表示，為消除通貨膨脹因素的影響，以2010年為基期，換算成實際人均GDP。為驗證環境治理效率與人均收入之間是否存在環境庫茲涅茨曲線（EKC假說），在模型中引入平方項，如果GDP 估計系數為正，平方項估計系數為負，則EKC假說成立。②產業結構（manu）：采用第二產業增加值占GDP比重。③能源消耗（ene）：采用人均電力消耗強度進行測度。④外商直接投資（fdi）：采用各地級市外商直接投資（根據當年年平均匯率將美元折算為人民幣）與GDP之比來測度。樣本統計性描述見表1。

表1 樣本統計結果Table 1 Sample statistical results

4 環境規制效率空間差異分析

4.1 基于SBM的環境規制效率空間差異分析

本文使用2004—2015 年各省區市的面板數據，采用非期望產出的SBM模型，對中國各省區市的環境治理效率進行測算，然后計算各省區市環境治理效率的均值并進行排序，結果如圖1、圖2、表2 所示。從圖1 可見，2004—2015 年環境治理效率均值處于0.6—0.8，呈波動狀。將其分為4 個階段進行分析，2004—2008 年環境治理效率值下降趨勢，2009—2010 年環境治理效率值上升趨勢，2011—2013 年環境治理效率上升趨勢，2014—2015 年環境治理效率有所下降。說明環境治理效率受經濟發展水平、行政政策干預等多種因素的影響，環境狀態與治理效率呈現一定波動性。

圖1 2004—2015 年中國環境治理效率變化趨勢Figure 1 Change trend of environmental governance efficiency in China，2004－2015

圖2 中國各省代表年份環境治理效率Figure 2 Efficiency of environmental governance in representative years of each province in China

表2 中國各省環境治理效率與環境規制情況Table 2 Environmental governance efficiency and environmental regulation of each province in China

由圖2、表2 可知：北京、山東、廣東、海南、青海、上海環境治理效率2004—2015 年期間一直穩定在1 左右，北京、山東、廣東、上海4 個省份在觀察期內的環境治理效率值為1 左右，為最優前沿面，主要是4 個省市在經濟發展水平、產業結構存在優勢；海南和青海的環境治理效率值為1，是因其自然資源稟賦；北京、山東、廣東環境治理行政處罰數較高，說明命令型規制在這些地區發揮了作用；北京、廣東、上海、青海單位產值污染治理投資、排污費收入為全國后5 位，廣東、江蘇、浙江、山東、上海在環境治理的人大建議與政協提案數，信訪辦總結數排名全國前10 名，說明市場型環境規制在這些地區沒有發揮明顯作用，自主型環境規制模式在這些經濟發達地區表現充分。

安徽、新疆、甘肅、廣西、山西、陜西的環境治理效率均值低于0.5，其環境治理成效不明顯。這6個省區的第二產業占比較低，安徽、甘肅、廣西的環境污染治理行政處罰數為全國后7 名，新疆、甘肅、山西、陜西4 個省區的單位產值污染治理投資為全國前7 名，甘肅、山西、新疆3 個省區的人大建議與政協提案數，信訪辦總結數排名全國后10 名。說明環境治理效率低的省份第二產業占比低，命令型環境規制使用不充分，市場型環境規制積極性高，自主性環境規制有待培育和提升。

內蒙古、遼寧、黑龍江、四川、貴州、寧夏環境治理績效介于0.6—0.76 之間，遼寧、黑龍江、四川在2004－2015 年間的環境行政處罰數分別為全國第1、4、9 名，寧夏、內蒙古、貴州單位產值污染治理投資為全國第1、4、8 名，寧夏、新疆、內蒙古、遼寧單位產值“三同時”環保投資分別位列全國第1、2、6、10名，遼寧、內蒙古、四川的排污收入均在全國前10名，說明在經濟欠發達地區命令型規制和市場型規制有利于提升環境治理效率。

各省環境治理效率變化。2004—2015 年，黑龍江、重慶、河南、湖北、貴州、湖南、江西、甘肅、山西環境治理效率有一定程度下降或者呈現波動，與經濟發展有一定相關性；遼寧、內蒙古環境治理效率有一定提升，與加大環保投資相關。

4.2 環境規制效率空間相關性檢驗

為了分析環境規制效率的空間相關性，首先考察數據是否存在空間依賴性，需要結合上述空間矩陣測算出空間關聯度，并對其加以檢驗，目前學者采用最多的是全局Moran′s I指數，計算公式如下：

式中：Ii為Moran 指數；xi為i 地區環境治理效率。

由表3 可知，在經濟權重下，2004—2015 年內各省市環境治理效率的Moran 值基本上通過了1%水平上的顯著性檢驗，只有少部分在5%和10%的顯著水平上，經濟權重下各年份的Moran 值為正。說明中國30 個省份的環境治理效率在經濟空間上表現出顯著的正相關性或空間依賴性。

表3 各年份的莫蘭指數Table 3 Moran′I index by year

4.3 空間計量檢驗與結果分析

首先，進行Hausman 檢驗，對模型的效應類型進行選擇，檢驗結果顯示采用固定效應；其次，進行LR檢驗，在5%的顯著性水平上拒絕了原假設，說明SDM模型不會退化成SAR、SEM模型；再次，對固定效應模型中個體固定效應、時間固定效應和雙向固定效應進行選擇，其結果在1%的顯著性水平上拒絕了使用個體固定效應和時間固定效應的假設，表明將采用雙向固定效應的SDM模型進行計量，其結果如表4 所示。

表4 空間杜賓模型的回歸結果Table 4 Regression results for the spatial Durbin model

命令型環境規制ER1 的系數為正且在5%的水平上顯著，說明命令型環境規制提高環境治理效率。究其原因在工業化初期，中國對生態環境的保護是以出臺法律法規為主且法律法規不斷完善，政府自上而下治理模式和權威性一直影響著企業和公眾。2008 年以后，在環境友好型戰略的驅動下，中國將環境目標納入政府績效考核，并且發布了《主要污染物總量減排考核辦法》，更是提出了環保考核問責制和“一票否決”制。“一票否決”制作為中國特色績效評估體系中的一項干部考核制度，彰顯了中央加大對地方干部減排績效的考核力度，因此命令型環境規制有利于環境治理，整體上提高了中國環境治理效率，在環境狀態沒有根本轉變以及經濟發展較粗放時期需要命令型環境規制。

市場型環境規制ER2 的系數為負，但是不顯著，說明市場型環境規制與環境治理效率不相關。原因在于市場型環境規制中碳排放交易會擠占企業的生產性投資，不利于企業進行創新投入減少排放，且技術進步本身難以調和企業經濟發展與環境保護間的矛盾。在經濟高速發展階段，企業追求利潤，粗放經營，如果實施沒有嚴格行政指令的市場型環境規制，當碳排放交易成本低于企業污染環境增加的收益時，環境污染程度可能會隨經濟發展而加劇，在碳排放市場交易與環境監督機制不健全的情形下，市場型環境規制難以達到環境治理的預期目標。

自主型環境規制ER3 的系數為正且在5%的水平上顯著，說明自主型環境規制促使環境治理效率有所提高。隨著經濟的快速發展，環保投資增加，信息技術、區塊鏈技術的推廣，以及公眾環保意識的不斷增強，公眾和環保組織獲取環境信息越來越便捷，公眾通過公開信息平臺，政府利用互聯網信息平臺對企業進行監管。同時，政府為了保護公眾參與制度法制化、規范化，發布《環境影響評價公眾參與的辦法》，在政府和社會公眾雙重作用下，自主型環境規制促進了環境治理效率的提升。

其他控制變量分析結果：①經濟增長（gdp）的系數為正，平方項估計系數為負，且在1%的水平上顯著。說明環境治理效率與人均收入之間存在環境庫茲涅茨曲線（EKC假說），經濟發展中高速時期環境污染可能加劇，經濟發展到一定階段人們加大環保投入、重視環境治理，環境污染隨著經濟發展水平提高污染減輕。②產業結構（manu）的系數為正且在5%的水平上顯著。表明產業結構有利于環境治理效率的提高。追求經濟高質量發展背景下，降低高污染、高耗能產業的比重，提高技術密集型、知識密集型產業的比重，能夠促使技術進步扶持新興產業，鼓勵環境技術研發和清潔設備投資，控制污染的產生和排放［30］。③外商直接投資（fdi）的系數為正，但是不顯著，表明外商直接投資對促進環境治理效率沒有明顯作用，因為當一個地區加強環境規制后，為了降低污染控制的成本，污染企業將搬遷到環境法規較弱的地區，外商直接投資為部分污染企業提供了避難所，且污染排放具有空間溢出性，雖然外商直接投資地區經濟增長了，但環境問題沒有得到真正的改善。④能源耗量（ene）的系數為正且在10%水平上顯著。表明能源耗量對環境治理效率起促進作用，隨著經濟快速發展，對環境質量的要求越來越嚴格，使用風電、光伏等新能源或使用水電等清潔能源改善能源消費結構，促使生產技術不斷進步，發展高技術密集型、知識密集型產業，降低單位產值能源消耗，間接減少了環境污染排放，環境規制與產業發展需有機融合，通過環境規制與環保政策引導產業發展，產業優化升級同時也需要動態調整環境規制，二者有機融合提升環境治理效率。

4.4 穩定性檢驗

為了提高研究結果的可靠性，將上文中空間經濟距離矩陣替換為空間地理矩陣，與上文實證結果相比，各解釋變量對環境治理效率作用方向一致，表明本文得出的研究結論具有穩健性。空間杜賓模型穩定性檢驗結果如表5 所示（由于篇幅的原因，只展示了部分結果）。

表5 空間杜賓模型穩定性檢驗Table 5 Stability test of spatial Durbin model

4.5 政府環保投入能力的中介效應分析

表6 模型5 檢驗了異質性環境規制對環境治理效率的影響，命令型環境規制回歸結果顯著為正，系數記為總效用c1；市場型環境規制回歸結果不顯著為負，系數記為總效用c2；自主型環境規制回歸結果顯著為正，系數記為總效用c3。模型6 檢驗了異質性環境規制對政府環保投入能力的影響，命令型環境規制回歸結果顯著為負，系數記為a11；市場型環境規制回歸結果不顯著為負，系數記為a12；自主型環境規制回歸結果顯著為正，系數記為a13。模型7檢驗了異質性環境規制和政府環保投入能力對環境治理效率的影響，命令型環境規制回歸結果顯著為正，自主型環境規制回歸結果顯著為正，中介變量政府環保投入能力的回歸系數記為b，b 不等于0，表明政府環保投入能力起到了部分中介效應作用。中介效應可以通過ab／c進行具體計算，命令型環境規制的系數為0.134 9，自主型環境規制的系數為0.1474，說明命令型環境規制和自主型環境規制通過政府環保投入能力提高了環境治理效率，分別為13.49%和14.74%。

表6 中介效應回歸結果Table 6 Mediation effect regression results

5 結論與啟示

5.1 結論

本文采用非期望產出SBM 模型分析環境治理效率，使用空間杜賓模型，分析了異質性環境規制對環境治理效率的影響，最后分析了政府環保投入能力對環境規制的中介效應作用。主要結論如下：①全國各省環境治理效率存在顯著差異，環境治理效率呈現波動。本文采用非期望產出SBM模型，測度了環境治理效率，分析結果表明北京、山東、廣東、海南和青海的環境治理效率為1，產業結構優勢影響這些地區環境治理效率，自主型環境規制數量在這些地區表現充分市場型環境規制在這些地區沒有發揮明顯作用；安徽、新疆、甘肅、廣西、山西、陜西的環境治理效率均值低于0.5，環境治理效率低的這些省份命令型環境規制使用不充分，但市場型環境規制積極性高。②異質性環境規制呈現不同的治理效率。命令型環境規制與環境治理效率正相關，推行法律法規有利于環境污染治理；市場型環境規制與環境治理效率負相關但是不顯著；自主型環境規制與環境治理效率正相關，公眾積極參與有利于環境污染治理。產業結構與能源結構優化有利于環境治理效率的提高，環境治理效率與人均收入之間存在環境庫茲涅茨曲線，外商直接投資對促進環境治理效率無明顯作用。③環境規制模式通過政府能力影響環境治理效率。通過中介效應得出政府環保投入能力起到了部分中介作用，命令型環境規制和自主型環境規制通過政府環保投入能力提高了環境治理效率。

5.2 啟示

首先，強化環境規制適配力度，構建網格化環境治理體系，提升環境治理能力。在有限政府和社會無限需求的現實悖論下，不同層級政府的能力要求是有明顯差異的，中央政府從國家層面出臺環境保護政策，較高層級省市地方政府負責分解治理目標、分配任務和開展監督，較低層級區縣地方政府著重于環保政策執行。需要進一步明確各級政府職責，細化環境規制政策與工具，提高政府能力和政策工具的適配力度，更好地開展環境污染治理。構建從國務院環保部門、省市環保部門、縣區環保部門到街道及村社居民環境管理網絡，基于大數據、環保信息平臺及區塊鏈技術，落實環境治理責任與績效評價，提升環境治理能效。

其次，因地制宜實施不同的環境規制方式與產業發展模式。各地區因經濟發展水平、自然資源稟賦和環境基礎設施建設完備程度不同，以及受國家產業發展規劃的影響，各地選擇的環境行政規制與經濟發展方式不同（圖3）。①經濟發展水平較高及公眾環保意識強的地區可重點使用自主型環境規制。相較于命令型和市場型環境規制，自主型環境規制政府可以減少相應的治理成本，經濟發展水平較高的地區應該著重完善自主型環境規制的相關制度與內容。這些地區產業發展方向：率先實施“雙碳”戰略、積極推行新能源汽車及補貼政策、建立碳交易機制，完善第三產業發展政策，發展數字經濟與智能產業。管理制度上，完善人大對環境監督與公眾參與機制，建立多方參與環境管理智能化監管平臺。②對中等發展地區一般選擇命令型與市場型相結合的規制方式。生態保護市場體系需不斷完善，加快推動全國碳排放權注冊登記系統建設，推進碳排放權交易試點。中等發展地區需要完善環境監督制度建設、加大監督力度，建立多方參與智能化監管平臺，發揮市場規制機制作用，加大環保投入、排污收費，開展水權配置與水權流轉，完善生態環境市場補償機制，積極推進新型工業化與綠色高效農業，發展清潔高效能源項目。③對于經濟欠發達地區重點使用命令型環境規制方式。命令型環境規制依然是環境污染治理的中間力量，加強環保執法對于規范企業和公眾有著不可或缺的作用。經濟欠發達地區公眾的環保意識不強，需要政府強有力的推動以提升環境治理效率。國家財政需要加大這些地區環境投資，完善環境治理的市場補償機制；制定中西部發展低碳綠色產業及產業升級改造政策，培育城鄉生態產品交易市場，發展綠色農業、鄉村旅游，挖掘城鄉特色文化價值，根據資源稟賦完善生態文化產品價格機制與市場交易機制，通過發展綠色產業來改善城鄉人居環境。

最后，建立社會投資者、公眾參與環境治理的社會動員機制。環境治理有很強的正外部性，要實現“雙碳”戰略目標，中國各方面需要付出極其艱巨的努力，但政府在環境方面投資和監督管理力量有限，需要發揮自主型環境規制的作用，構建政府、社會投資者、公眾多元協同參與環境治理的社會動員機制，鼓勵社會資本參與污水治理、生態恢復等環境基礎設施建設與環境治理，落實環保項目付費機制和投資回報機制。同時，利用大數據與區塊鏈技術建立區域環境狀態信息管理平臺，開展環境監督，建立公眾參與環境治理的激勵機制，充分動員社會公眾及第三方對環保投資、環境污染及治理績效進行監督，充分發揮自主型環境規制的優勢，多方位提升環境治理效率。