中国环保产业高质量发展的异质性政策驱动研究

李晟婷，周晓唯，武增海

(陕西师范大学国际商学院，西安 710119)

0 引言

建国70年以来，随着中国经济的迅猛发展，环境污染与资源约束问题也日益突出。依靠资源投入和规模扩大的粗放型增长模式带来了城市雾霾、水体污染、垃圾围城等严重的环境问题，为了维护生态平衡、阻止环境进一步恶化，迫切需要转变经济发展方式，使经济增长与环境污染脱钩[1]，推动工业结构与技术升级的同时促进环保产业的发展以实现治理污染、改善环境的目的。在这一背景下，经过30年的发展，中国环保产业从无都有、逐步形成现有规模。目前，国家环保支出以年均15%以上的速度增长，2018年中国环境污染治理投资总额达9539亿元，但同年环保产业GDP贡献率不足5%，而同期美国等发达国家环保产业贡献率可达20%左右，可见，尽管中国环保支出持续增长，但环保产业的增长效应和结构升级效应并不显著[2]。环保产业属于复杂性系统，具有多主体、多对象，自组织、自适应等系统性特征，同时具有高度的政策敏感性且处于产业发展初期[3]，因此，在新常态下立足于系统论的视角，考察政策工具对环保产业高质量发展的激励作用，是目前中国经济全面可持续发展的重要课题之一。

1 研究综述

本研究的相关研究主要包括两个方面：环保产业发展政策驱动以及系统动力方法的应用。分别梳理如下：

环保产业是中国七大战略性新兴产业之一，本质上属于生产性服务业范畴，其发展受到多种因素的影响和制约。研究发现环保产业发展存在明显的阶段性特征，中国环保产业处于发展初期阶段，存在投资总量不足、融资来源和投资主体单一、投资效率低下等问题[4-5]。金融支持[5-6]、税收优惠[7-8]、财政补贴[4，7]等政策工具对产业发展具有影响且异质性特征显著[4]，对于不同产业、不同政策目标的激励效应也存在差异[4，7，9-10]；同时，体制、制度等环境因素对产业政策效果具有重要的影响[11]——进一步佐证了中国环保产业政策驱动的特异性与差异化，又因为政策的精准性以政策的差异化识别为前提，故有必要进一步探讨环保产业对政策工具的响应机理。此外，环境规制对于环保产业的激励作用也有较多论述，国内部分研究认为环境规制对于产业的促进作用可能呈现L型[9]、倒U型[10-12]等非线性形式，同时存在门槛效应及明显的行业异质性[9-10]和空间异质性[6]，规制对于环保产业[12]和污染产业[9，13]的技术创新存在激励作用，同时对全要素生产率[14]、产业结构优化[9，15]以及社会福利[14]等方面均存在正向影响。国外研究大多证实环境规制对于环保产业存在激励作用[16-18]，且存在波纹效应和转移效应[18-20]，部分研究否证了波特假说[21-22]。这说明规制的激励作用可能依赖于更加复杂的内外部环境因素，因此有必要进行更加深入系统的研究。

系统动力学SD(System Dynamics)是基于反馈控制理论、计算机仿真技术，研究复杂系统的结构、行为和功能的方法和建模技术。SD涉及定性分析和定量表达，适用于处理高阶，多变量，非线性和复杂的时变系统问题。关于系统动力学在产业发展中的应用研究成果较为丰富，国内学者利用系统动力学方法构建了节能减排[23]、生态福利[24]以及产业生态集群的演化[25]等复杂研究对象的仿真模型，对系统的稳定性、竞争优势以及可持续能力等方面进行了分析；国外研究者对石油进口系统[26]及城市系统的弹性[27]、远程医疗系统[28]和房地产市场的均衡[29]、综合城市交通[30]和雨水系统[31]的策略、区域资源产业可持续发展[32-34]等复杂对象构建了仿真模型、模拟并分析了系统演化趋势及稳定性。以上研究成果能够为本研究提供较为丰富的方法论支持。

目前针对环保产业的政策激励研究存在以下两方面不足：1)国内研究主要采用经济计量方法进行静态层面的因素识别和实证评价，本质上是立足于系统之外评价各种影响因素的作用，对于各种因素作用于环保产业内部后的具体路径和协同模式无法做到客观的观察和预测，无法从系统演化的角度考察环保产业发展的动态变化；2)现有的政策评价虽然较为丰富，但从系统性视角考察各种政策传导机制和实现机理的实证研究较少，因而难以对政策的准确性和适应性进行动态仿真和效果评价，导致政策制定的精准性和针对性不强。因此，本研究首先剖析高质量发展的深刻内涵并将其具象化为环保产业的5个发展维度，从投资、产出、研发、效益等子系统要素出发构造系统动力学仿真模型，引入税收、金融、科技、环境规制等政策因子，更为直观量化地观察和评价环保产业的发展趋势以及各种政策因素的实施效果。

2 环保产业高质量发展的评价维度

高质量发展作为一个新的导向性理念由党的十九大报告提出“我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段”。高质量发展就是经济的总量与规模增长到一定阶段后，经济结构优化、新旧动能转换、经济社会协同发展、人民生活水平显著提高的结果,是可持续发展、建设生态文明社会的必然选择[35]、是新常态阶段中国经济发展的核心取向。对产业系统而言，其本质包含高效、协调、创新、绿色、可持续等多重目标。高质量发展的关键聚焦于产业发展质量的提高，是一个多目标综合性的评价体系，克服了以往过分注重规模化而忽视结构化、平衡性的弊端；强调产业发展质与量的统一，经济增长与生态优化的统一，创新突破与规模协调的统一，因此，可以概括为规模化、效益化、创新化、协调化、生态化等多个维度，与产业结构升级、高端化发展、绿色可持续发展等概念具有内在的统一性。借鉴已有研究成果[35-36]，本文将环保产业高质量发展的内涵概括为以下5个方面：产业创新，产业规模，经济效益、产业协调、环境效益，以全面评价环保产业发展的质量(见表1)。

表1 环保产业高质量发展的维度及解释

3 环保产业高质量发展的动力学模型构建

3.1 环保产业的系统边界

环保产业本身属于多因素多主体互动的复杂系统，从不同层面观测包含不同粒度的因素和主体，本文关注的焦点是环保产业发展的质量及其影响因素，因而选定中观层面的考察视角，将产业系统划分为环保产出、科技进步、环保投资、环保效益4个子系统，如图1所示。由于政策、经济、环境等因素对于环保产业系统具有较为紧密的联系和影响，故本研究将这些因素作为外生变量，采用拟合数据、以常量或表函数的形式引入系统，从而保证系统运行能够更加贴近于现实状态，更好地反映环保产业的真实状态。

图1 环保产业高质量发展子系统

环保产业的高质量发展系统牵涉因素和主体众多，要全部涵盖难度较大，因此采用剔除次要因素，保留核心变量的方式将现实的复杂系统抽象简化成本研究的模型系统，有利于在具象化分析过程中抓住主要矛盾，有针对性地开展综合研究。本研究模型构造依赖于以下假设：

H1：假定外部经济环境平稳有序，不存在较大的意外市场波动；

H2:以指数形式描述产业政策与环境规制强度；

H3:基于直观量化分析环境污染程度及环境承载能力的目的，通过层次分析得到环境污染综合指数，用以观测生态环境的动态变化。

3.2 子系统划分与因果关系分析

环保产出子系统：主要研究环保产业的供给能力、产出水平及产业规模效应，主要水平变量为环保产业产值、固定资产合计，固定资产形成、产值增加、固定资产折旧等因素作为辅助变量，主要研究环保产业投资规模、技术进步及环境污染水平等因素波动的情况下、以及各种政策与规制作用于系统后，环保产业的产出的动态发展趋势与规律。环保产出子系统包含的主要反馈回路如下：

•GDP→国家财政环保支出→环保产业投资总量→固定资产合计→环保产业产值→环保产业增加值→GDP；

•环保产业产值→营业利润→利润总额→自筹投资→环保产业投资总量→固定资产合计→环保产业产值；

•固定资产合计→环保产业产值→GDP→国家财政环保支出→国家预算资金→环保产业投资总量→固定资产合计。

技术进步子系统：主要考察在既定的产业发展水平、投资规模及需求刺激下，技术进步的程度及速度对产出及环境污染改善程度的影响；同时考察科技政策通过投资倾斜所产生的研发激励作用。本系统以R&D资本存量作为主要水平变量，以环保产业有效专利数增长率作为技术水平进步率的替代变量，分析技术进步程度对产业固定资产及产出规模的促进机制。技术进步子系统包含的主要反馈回路如下：

•环保产业R&D资本存量→环保产业科技水平增长率→环保产业产值→利润总额→R&D企业资金→R&D经费内部支出→环保产业R&D资本存量；

•环保产业科技水平增长率→环保产业产值→GDP→R&D政府资金→R&D经费内部支出→环保产业R&D资本存量→环保产业科技水平增长率。

环保投资子系统：主要研究在经济发展水平、工业发展水平、环境污染水平等因素的影响和制约下、环保产业投资总额的变化规律以及其通过市场配置作用对环保产业所产生的影响。模型中以环保产业投资总额为核心变量，考察外资投资、国家财政及企业投资等来源汇集形成的总投资对环保产业产出、科技研发、产业规模产生的动态影响。环保投资子系统包含的主要反馈回路如下：

•环保产业投资总量→固定资产合计→环保产业产值→GDP→国家财政环保支出→国家预算资金→环保产业投资总量；

•自筹投资→环保产业投资总量→固定资产合计→利润总额→自筹投资。

环境效益子系统：环保产业作为末端处理环节嵌入社会经济系统后，在现有的社会工业发展水平下，以时间为主轴、观测环境污染程度的变化与环保产业需求和产出之间的相互影响效应。环境效益子系统包含的主要反馈回路如下：

•环境相对污染度→污染损失延迟→GDP减少量→GDP→国家财政环保支出→国家预算资金→环保产业投资总量→固定资产合计→环保产业产值→污染度降低→环境相对污染度。

由多因素多变量构成的复杂系统中的变量可能同时处于多个反馈回路当中，从而对多个反馈环产生影响，各回路之间彼此重叠、联系、相互作用，协同构成系统的整体性功能。本系统包含主要变量如表2和表3所示。

表2 环保产业高质量发展各子系统及变量

表3 政策因素及选择依据

4 系统动力学流图模型构建

基于中国环保产业发展的现实情况与特征以及因果反馈回路的分析，为了便于进一步深入剖析各系统变量之间的逻辑关系、反馈路径以及相互作用，引入水平变量、速率变量以及辅助变量等要素，从而构造完整的环保产业高质量发展的系统流图，以期全面、系统地描述系统的要素构成、运行机制以及行为特征。本研究中出现的变量共计57个，其中水平变量5个，速率变量9个，辅助变量39个，其余为常量和表函数。基于以上子系统的划分和反馈回路分析，本研究将各子系统进行相互联系和有机整合构造、利用VEMSIM8.04软件绘制完整的系统流图，如图2所示。

图2 环保产业高质量发展的系统流图

4.1 系统变量分析及参数确定

本系统模拟期限设置2008～2025年共13年，仿真步长DT设置为1年，其中2008～2016年为检验时段，用于考察系统仿真结果与现实情况的符合程度，并根据仿真结果和相关理论调整参数设定；2017～2025年为模拟仿真预测时段，系统模拟运行于该阶段的目的在于预测环保产业的各项指标发展状态及趋势，同时考察各类政策工具的系统性效应。本系统中主要数据来源为《中国统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》、《中国环境年鉴》、《中国经济统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》、《中国第三产业统计年鉴》以及国家统计局网站等；其中水平变量初值为2008年统计值，涉及金额的数据单位统一为亿元；同时按国家统计局网站公布的当年价格，将GDP，固定资产、产值等变量换算为以2008年为基准的实际值，以便消除价格波动对数据产生的影响。

环保产业高质量发展系统中涉及的变量参数估计方法有以下几类：

1)文献资料分析法。本研究中部分数据可以由现有的各种年鉴、统计公报和统计文献中查阅得到，如：GDP、国家财政环保支出、第二产业增加值、自筹投资、贷款投资等来自于国家统计局网站公布的数据；工业销售产值、固定资产合计、主营业务利润、总利润等来自中国工业经济统计年鉴；工业污染治理投资、工业废气排放总量、二氧化硫排放量、氮氧化物排放量、工业固体废物排放量等来自于中国环境统计年鉴。环境规制政策数量、信访数量等来自于中国环境年鉴。部分数据无法在各种文献中直接获得，需要对已有数据进行分类、筛选、整合、统计的处理，从而得到本研究关注的变量。如：环保产业产值及固定资产等，由于中国工业经济统计年鉴中的41个工业一级门类中未包括环保产业，因此本文采用统计计算的方法从各个二级分类中分离出环保产业的相关子行业并合计，从而计算得到环保产业的销售产值与固定资产合计等指标。本文中所指环保产业包含以下三类子行业：废弃资源综合利用业、污水处理及其再生利用、环保、社会公共服务及其他专用设备制造，其中2012年之前，环保、社会公共服务及其他专用设备制造未从专用设备制造业分类中单独列出，2011年之前污水处理及其再生利用未从水的生产和制造分类中单独列出，故采用指数平滑法估计环保产业占比从而得到出以上两个子行业的早期数据。

2)回归分析法。本系统中的部分变量参数需要采用回归方法估计，如：环保产业产值增加=环保产业固定资产合计×固定资产产值率，将环保产业产值增加与环保产业固定资产合计进行回归拟合，得到固定资产产值率为0.251 5，R2=0.891 4。对于部分缺失值，采用均值补插、可能值尝试等方法进行弥补，以保证系统数据的真实性和完整性。

3)层次分析法。环境污染是一个内涵较为丰富的概念，包括水污染、空气污染污染、固体废弃物污染等方面，不同研究领域的观测者所关注的重点都可能有所不同，本文关注环境污染对于经济社会产生的影响，为了较为全面客观地反应中国目前环境污染的现实状态，借鉴已有研究成果[40]，采用德尔菲与层次分析相结合的方法评价环境相对污染程度。选择废水排放总量、氨氮排放量、化学需氧量排放量、二氧化硫排放量、工业固体排放量、工业废气排放量、烟尘排放量共7个污染排放指标变量，根据德尔菲法建立判断矩阵以确定指标权重，对各个污染物指标进行标准化处理后与权重相乘，得到历年环境相对污染程度指数。

表4 环境相对污染程度测度值

系统中部分常量数据采用算数平均或加权平均的方法求得，对个别难以处理的参数采用公式推导、模糊评判以及灰色预测等方法得到，以期最大程度保证系统参数与真实数据的贴合性。通过综合运用以上方法，构建环保产业高质量发展系统中的变量方程，主要方程为:

(1)GDP=INTEG (GDP增加-GDP减少, 319 244)

(2)固定资产合计=INTEG (固定资产形成-固定资产折旧,625)

(3)环保产业R&D资本存量=INTEG (R&D资本新增加-R&D资本折旧, 13)

(4)环保产业产值=INTEG (产值增加, 1 890)

(5)环境相对污染程度=INTEG (污染度增加-污染度降低,1.33)

(6)自筹投资=0.147 73×净利润总额+0.735×工业污染治理投资+479.614

(7)贷款投资额=贷款基准值×信贷支持因子

(8)R&D企业资金=(0.013×环保产业固定资产投资总量+0.12×净利润总额+35.99)×科技政策调节因子

(9)R&D政府资金=环保科技支持因子×GDP+0.452 4

(10)R&D经费内部支出=R&D企业资金+R&D政府资金

(11)R&D资本折旧=知识资本折旧率×环保产业R&D资本存量

(12)R&D资本新增加=R&D资本转化率×R&D经费内部支出

(13)产值利润率=0.077 6×(1+环保产业科技水平影响因子/10)

(14)产值增加=固定资产产值率×固定资产合计

(15)净利润总额=(产值利润率×环保产业产值-88.891)×税收调节因子

(16)固定资产形成=投资转化率×环保产业固定资产投资总量/100

(17)固定资产折旧=固定资产合计×固定资产折旧率

(18)国家财政环保支出=环保投资比重×GDP-1 143.7

(19)国家预算资金=国家预算占比×国家财政环保支出

(20)工业污染治理投资=第二产业增加值×治污投资占比/10 000

(21)污染度增加=LN(第二产业增加值)×工业污染影响因子

(22)污染度降低=治污效果转化率×LN(环保产业产值)+0.488 7

(23)污染延迟=SMOOTH(污染损失, 污染延迟时间)

(24)污染损失=污染损失系数×环境相对污染程度-58 013

(25)环保产业固定资产投资总量=(国家预算资金+环保产业外资投资+自筹投资+贷款投资额)

(26)环保产业增加值=环保产业产值-环保产业成本

(27)环保产业科技水平影响因子=环保产业科技进步率(有效专利数相对增长率)×一般科技进步贡献率/100

(28)环保产业科技进步率(有效专利数相对增长率)=0.001 52×环保产业R&D资本存量+0.032 4×R&D人员折合全时当量+0.011 45

4.2 模型有效性检验

系统动力学建立的模型是现实系统的简化同构性系统，目的在于从整体上描述系统的运行特征，动力学模型无法做到现实系统的精确复制，因此动力学模型建立之后必须对模型的有效性、合理性进行必要的检验以考察模型是否能够真实反映现实系统的运动特征，以保证后续的预测和政策仿真能够客观真实地反映环保产业的发展状态。

可采用方式包括模型结构适合性和模型行为适合性检验。模型结构适合性检验中的量纲一致性测试是VEMSIM软件自带的检测功能，软件会自动报错并中断，修正后才能运行，因此相关错误在系统调试过程中已修正。模型行为适合性检验一般是将系统仿真模拟数据与真实的历史数据作比较，考察二者的偏离程度，从而评价模型对现实系统的贴合程度和有效性，本文采用参数吻合及趋势吻合的方法予以检验。

表5 参数吻合性检验

由表5可知，选取系统中GDP、国家财政环保支出、环保产业自筹投资、工业污染治理投资、环保产业R&D企业资金、环保产业固定资产共6个内生变量的仿真值与真实历史数据作比较，可以看出，系统仿真值与真实历史值之间的误差较小、拟合度较高，说明仿真系统能够较为准确地把握环保产业系统的运行规律，能够较好地描述环保产业的发展趋势，可以进行下一步的仿真模拟工作。

5 系统仿真与政策模拟

为了预测环保产业高质量发展的趋势以及考察各项政策实施的具体效果，本研究将产业政策划分为税收、金融、科技、环境4个维度，初始2008年～2016年的历史检验时段的各调节因子假设为最小值，自2017年起，保持其他政策因子不变的前提下，分别设置方案一至方案三的政策调节因子为递增的序列值，以考察不同力度的单一政策作用下系统各输出变量的表现和发展趋势，后续结果分析主要关注2017年之后的激励效果。

5.1 信贷政策

表6 信贷政策仿真方案设计

设置环保产业投资贷款利率浮动作为信贷政策的调控因子，并以2008年贷款额为基值，利率浮动的变化会引起年贷款投资额的变化，进而影响环保产业投资规模、以及对环保产业系统产生激励作用。其中2008～2016年为历史检验时段，故期间利率浮动采用历史值，2017年起设置利率浮动为等步长渐进的模拟值(在基准利率的基础上，逐年递减2%，见表6)，以仿真逐渐增大的信贷利率优惠对于输出变量的影响，仿真运行结果如图3所示。

图3 信贷政策作用下的系统输出变量的发展趋势

表7 信贷政策驱动效果

从表7所示的仿真结果来看，信贷政策优惠幅度增加对于环保产业的发展具有正向促进作用。其中对于固定资产的促进作用较为显著(增幅均值超过1%)，对于环保产业产值和R&D资本存在一定的刺激作用(增幅介于0.3%～0.5%之间)，而对环境相对污染程度的降低所起的作用非常微弱，可以视为无显著性影响(增幅低于0.01%)，这种表现与环保产业所处的发展阶段存在高度的相关性，目前中国环保产业处于产业培育和资产积累阶段，该阶段最明显的特征为企业资金主要流向固定资产积累环节，符合产业发展的一般规律。同时，在等比例放大信贷支持因子的过程中，各输出变量的增长率基本维持稳定(未表现出明显的增长或收敛趋势，见表7)，说明信贷政策对环保产业的激励作用存在规模效应不变的特征。可能的解释是，对于成长期的环保产业而言，融资约束是其面临的主要问题，因此对于利率浮动的刺激存在一定的敏感性，利率优惠客观上起到了降低融资成本、缓解融资困难、扩大融资规模的作用，能够为企业投资、生产、研发等环节提供一定程度的资金支持，从而缓解了环保产业的主要制约因素，因而表现为该阶段的规模效应恒定特征，进而产生对产业系统的整体性驱动作用，与已有研究结论[41-42]一致。同时，信贷因子对于R&D资本存量的激励作用微弱，提示贷款属于外源性债权融资，企业需要支付一定的成本，而企业R&D活动存在较大的风险和不确定性，因此企业在利用外源性融资的决策倾向于固定资产规模的扩张，而非R&D资本的投入。

表8 税收政策仿真方案设计

5.2 税收政策

设置税收调节因子为税收政策的代理变量，假设现行税收调节因子为0，设置方案一至方案三的调节因子分别为5%、10%及15%，表示在现有政策的基础上提高不同程度的税收优惠幅度，考察系统各输出变量的变化趋势。税收政策方案设计如表8所示。

图4 税收政策驱动下系统输出变量的发展趋势

不同的税收方案驱动下，系统仿真趋势见图4，系统变量变化如表9所示。

表9 税收政策的激励效果

等步长放大税收优惠力度，环保产业各项输出变量均表现出不同程度的增长(在图4中表现为各条仿真曲线的尾部发散上扬状态)，说明税收政策对于环保产业发展存在较为可靠的激励作用，其中对固定资产和R&D资本的促进作用较为显著(增长率均超过2%)，对环境污染程度的影响微乎其微，可视为无显著性影响(增长率低于0.05%)。中国目前税收优惠政策包括减免税、退税、加速折旧、延期纳税、免征额度等多种形式[43]，实施优惠的税收政策能够将更多利润保留在企业内部、在一定程度上提高企业可支配资金容量，促进生产规模和研发投入的扩大；同时，税收优惠导致的更大利润空间本质上属于内源性融资，相对于外源性融资具有成本低、自主性及决策自由度高等特点，而高风险的企业研发活动对于内源性融资的依赖程度较高[43]，因此，税收政策对R&D资本的激励作用较为显著。优惠的税收政策能够间接促进企业自我发展和科技投入，进而提高企业盈利能力乃至长远发展。同时，表7中各指标的增长率随着税收优惠力度的增大均表现出收敛的趋势，说明环保产业作为复杂系统，对于税收优惠存在一定的耐受现象，这可能是由于系统内部各主体之间的复杂联系能够对这种内源性激励起到一定的消化和适应作用。

5.3 科技政策

设置科技政策调节因子表征科技政策的调节和变化，初始2008年～2016年的历史检验时段的调节因子为0，自2017年分别设置方案一至方案三的调节因子分别为5%、10%及15%，表示在现有政策的基础上提高政策的扶持力度，考察系统各输出变量的变化趋势。科技政策方案设计如表10所示。

不同的科技政策力度驱动下，系统变量变化如表11和图5所示。

表11 科技政策驱动效果

图5 科技政策作用下系统输出变量的发展趋势

如表11所示，科技政策支持力度的增大，对R&D资本存量的提升作用最为显著(增长率保持在3.4%以上)，产值利润率和固定资产合计也存在相应的提高(增长率分别保持在0.2%和0.1%以上)，但对产值和污染程度的影响力较为微弱(增长率分别为0.013%和-0.001%)。在科技政策的刺激下环保产业R&D资本增长率显著提高，但增长幅度逐渐放缓(见表11)，呈现出激励效应收敛的态势。本模型中科技政策作用于系统的着力点是企业R&D资金(见图2)，意图在于体现科技政策对于企业研发活动的资源配置的直接影响——科技政策能够促进资金、人员等资源向研发活动倾斜，在研发投入增加的前提下，企业研发创新活动将会带来更大的产出(过程性改善、成本节约、产品附加值增加等)，从而表现为产值利润率的提高。而这种直接作用对于环保产业系统而言会产生一定的应激和耐受作用，表现为激励效果在实施前期较好，随着时间的推移激励作用逐渐衰减。这可能是由于科技政策属于局部激励性政策，其作用的显现也存在波纹性延迟，首先体现在产业内部的利润率上，然后沿价值链逐渐向后传导。

5.4 环境规制政策

环境规制是政府利用政策、法规、标准等手段约束企业行为，以期完成减排治污等环境目标。通过政策工具加强工业污染治理是治理污染的核心任务，工业污染治理的途径主要分为：污染治理与清洁生产，前者是治污——在污染型生产技术背景下通过各种手段将污染物进行净化处理；后者是减排——采用清洁型生产技术和设备，从而降低污染物的生产总量或浓度[13]。本模型中设置环境规制因子和减排因子分别代表环境规制中治污投入影响和减排影响，环境规制因子作用于工业污染治理投资，减排因子作用于污染增加，在现有政策的基础上调整以上两个因子体现实施更为严格的环境规制政策。环境规制政策方案设计如表12所示。

表12 环境规制仿真方案设计

由图6系统输出变量趋势以及表13可见，在不断提高的规制强度下，环保产业的各输出变量均存在不同程度的提升，尤其对于固定资产和环境相对污染程度的促进作用较为明显。规制对环保产业发生影响的路径有二：1)由于各种法规和标准的约束，排污企业需要加大治污投入，购买更多的治污产品和服务，以规避高额污染罚款，因而工业污染治理投资总额的上升导致了环保产业投资上升，进一步引起环保产业规模扩大，可以视为规制的治污效应；2)当规制力度持续加大，治污投入持续上升，则排污企业可能趋利避害地选择更新工艺和设备、在流程控制过程中降低污染物的排放，达到政府排放标准，可以称之为规制的减排效应。环境规制能够从两个途径作用于环保产业系统，其中减排效应更加接近污染源、属于源头治理，对环境污染的降低能够起到更为直接和显著的效果。另外，规制对环境相对污染程度的影响还表现出规模效应递增的特点(见表13)，这一点是各种产业政策效应未能体现的。这可能是由于环境规制会影响企业技术选择偏好，在规制强度较弱阶段，企业倾向于保持现有技术和设备的前提下加大治污投入使排放达标；而在规制较强阶段，治污投入过大导致企业倾向于选择采用新工艺新设备的清洁型生产方案降低自己的治污投入，这客观上导致了减排效应的增强。

图6 环境规制作用下的系统输出变量发展趋势

表13 环境规制驱动效果

5.5 不同政策方案的比较

针对环保产业高质量发展的5个维度(规模化，创新化、效益化、协同化、生态化)，采用各政策因子最大预设值的方案三作对比，分析系统输出变量在不同政策驱动下的变化趋势，如图7及表14所示。

图7 四种政策维度激励效果的比较

表14 四种政策维度激励效果

信贷政策、税收政策、科技政策、环境规制4种政策的驱动下，环保产业产值、固定资产、R&D资本、环境相对污染程度、产值利润率以及环保产业增加值等系统变量均产生不同程度的提升，表现为输出变量的尾部发散特征(见图7)，说明政策工具产生的激励效果优于现行政策状态。

对于固定资产和环保产业产值而言，税收优惠的提升效果最为显著，信贷优惠和环境规制次之(见表14)。研究中发现，由于自筹投资在环保产业总投资中所占比例较高(历年均超过70%)，而自筹投资主要来源于环保产业的利润再分配。税收优惠直接作用于环保产业的利润分割环节，采用国家让利的方式允许企业保留更多可支配资金用于扩大再生产，因而对环保产业固定资产增长和产值增加具有显著的推动作用，且在产业发展初期尤其明显；但税收的激励作用表现出较为明显的规模递减效应，而信贷政策并未显示出这一趋势，说明税收政策对产能的短期刺激较为明显而长期效果衰减，而信贷政策存在较好的中长期效果。因此，现实操作中政策需要适时地根据具体情况及时调整和优化才能更好地促进环保产业的发展和进步。

科技政策对于R&D资本和产值利润率的促进作用最为显著(增长率分别为3.4%和0.7%，见表14)，远高于其他因素的激励效果，符合科技政策作为发展导向型政策的预期目标。通过投资抵免、奖励、加计扣除等方式，促使企业在资金和人力配置决策中倾向于R&D活动，对企业研发创新产生一定程度的激励作用，从而促进企业创新能力培育和竞争力的提升，乃至促进整个行业的增长方式的转变。增长方式转变最为集中的效果体现就是产值利润率的提升，高技术含量、高附加值的产品和服务占比能够反映企业和行业的高端化程度。随着科技政策优惠力度的提升，环保产业产值利润率基本与R&D资本保持同步增长，说明局部倾向性的科技政策在促进环保产业高端化的过程中存在较为显著的激励作用。

环境相对污染程度对于规制强度表现最为敏感(增长率超过0.7%，远高于其他因素激励效果，见表14)，由于规制政策的多效性和倒逼效应，能够从末端治污与前端减排两条路径起到改善环境相对污染程度的作用，因而规制政策的生态效应较为可观；而税收和金融政策属于激励型策略，主要作用于环保产业投资端，在系统中经过复杂的消耗和转化过程，对于环保产业的外部性效果的激励作用不明显；科技政策则主要通过提高环保产业的技术效率从而间接促进产业规模，由于存在研发周期和技术转化延迟的影响，短期内对于环境相对污染程度的影响难以及时体现。

为了考察环保产业与第二产业协同发展的程度，选择第二产业增加值与环保产业增加值的变化率作为表征变量Syn，可以看出产业协同程度在各政策因子的作用下均存在不同程度的提高(见表14)，其中税收政策的激励作用最为显著(增长率超过0.7%)，信贷与规制次之(增长率超过0.5%)，这种表现与各政策因子对于产值与固定资产的激励作用基本一致，说明各种政策工具在促进环保产业产能增长的同时，客观上缩小了第二产业与环保产业规模和产能之间的差距，产业发展与产业协调之间存在一定的协同增长效应。

6 结论与建议

本文以环保产业系统的高质量发展为研究目标，通过剖析系统内外部各种主体和因素之间的相关性，构造了系统动力学模型，并通过4个维度的政策情景仿真，系统地考察了环保产业发展趋势以及不同政策力度刺激对系统状态的影响作用。研究结果表明，4种政策相对于现行政策状态而言，对环保产业的高质量发展的各方面指标均能够起到一定的促进作用，但不同政策对系统的激励作用体现出较为明显的差异性——税收政策对于环保产业的产能、规模以及产业协调发展均存在较大的促进作用但存在规模效应递减现象；信贷政策对于系统各输出变量的激励作用虽不突出，但能够保持基本恒定的规模效应；科技政策主要对环保产业的R&D资本以及产值利润率产生较为显著的影响，环境规制对于环境相对污染程度的改善作用较为突出，同时存在规模效应递增现象，但科技政策与环境规制对于产业规模及产能的促进作用较为微弱。

可见，不同政策的作用与机制存在较大差异，政策工具之间存在较高的互补性，政策工具需要根据具体情况遴选和实施，盲目单一的政策工具只能对部分指标产生激励、无法起到均衡促进环保产业高质量发展的作用。故提出以下政策优化建议：1)推进环保产业的高质量发展必须兼顾高质量发展的不同维度，既要做大又要做强，从税收、信贷、科技和环境规制等多种政策维度出发，制定出兼顾短期与长期、环保产业与工业等多重目标的均衡性综合政策体系；2)通过税收减免、降低税率、提高起征点等相关税收政策促进环保产业效益和规模提升的同时，强化绿色化信贷的激励和约束作用，利用信贷政策的长期效应中和税收、科技政策的短期效应，从而建立环保产业增长的长效机制；3)利用环境规制的多效性，一方面切实贯彻各项环保标准和法规的执行，迫使排污企业加大治理污染投资；另一方面继续促进“三同时”制度的深化以及第三方治理市场的完善，引导企业采用清洁型生产技术和节能减排产品，从源头入手促进污染减排；4)合理适度地加大政府对环保产业的研发投入和鼓励，同时对企业研发投入进行适当的奖励和补贴，逐步建立研发投入的稳定增长机制，加大人才培养和引进力度，激励环保产业的科技创新和高端化进程。