环境规制对碳排放效率的多重性影响

江三良 鹿才保

摘 要：环境规制对碳排放效率具有多重影响，本文对环境规制与城市碳排放效率的关系及作用机理进行深入分析，并采用非参数百分位Bootstrap法、逐步回归法、联合显著检验法和调节效应检验产业结构升级、产业集聚、绿色技术创新和能源效率提升的多重中介机制。研究发现：环境规制有助于碳排放效率提升；环境规制对碳排放效率存在既有正向促进也有负向“遮掩”的多维关系；考虑时间和空间外部性，短期内环境规制对碳排放效率具有“本地-邻地”溢出效应，长期来看，会抑制邻地碳排放效率提升。因此，需要发挥环境規制对城市减排的结构和效率双向激励，鼓励关联产业合理集聚，重视“本地-邻地”的产业分工协同。

关键词：环境规制；碳排放效率；多重中介机制；“本地-邻地”效应

中图分类号：F427；F224  文献标识码：A  文章编号：1001-148X（2023）01-0029-11

收稿日期：2022-01-24

作者简介：江三良（1969-），女，安徽歙县人，教授，博士生导师，研究方向：产业经济学；鹿才保（1998-），男，安徽合肥人，硕士研究生，研究方向：产业经济学。

基金项目：国家社会科学基金项目“‘双循环新格局下制造业高质量发展的驱动机制、效果测度及提升策略研究”，项目编号：21CJY050。

一、引 言

据《2020世界能源统计》，相较于自然碳达峰和波动碳达峰类型国家，中国2019年能源消费和碳排放仍然比2006年分别增长69. 7%和47. 2%，处于“双上升”阶段。中国虽已明确了“碳锁定—碳脱钩—碳达峰—碳中和”的低碳发展道路，但是，绿色技术创新效率不高导致中国能源强度和能源利用效率方面与欧美国家之间仍存在较大差距，“碳脱钩”的经济发展任重且道远。

中国通过环境规制治理碳排放正在逐渐成熟，从“谁污染，谁治理”的环境政策、实施“三同时”制度、“关停并转”治污手段等“事前管控”手段到设立排污权交易制度试点城市、碳排放权交易制度、设置碳税以及碳汇等“建立市场”环境规制管控，生态经济并重发展的环境绩效评价标准和治理手段正逐步形成。但经济结构转型和效率提高并不是一蹴而就的，对中国而言，向着“碳达峰”“碳中和”的目标努力，通过环境规制纠正“市场失灵”，仍需要不断坚持和创新。

自Sinn提出“绿色悖论”［1］以来，国内外学者围绕着环境规制是否具有“绿色悖论”效应的争论甚嚣尘上。文献研究表明在企业预期环境规制日益严格并且存在政策刚性的条件下，外部成本以及不合理的碳税设置会迫使企业加快当期化石能源消耗，造成碳排放水平上升［2］；相反的观点则认为企业对于能源消费的需求在短期内受制于生产成本和企业规模，碳排放量并不会因为化石能源价格下降而急剧增多，政府环境规制的实施可以有效降低碳排放水平［3］。因此，环境规制影响二氧化碳排放可能存在供给端和需求端两个方面影响，环境规制与碳排放之间存在着 “绿色悖论”向“倒逼减排”的“倒U型”过渡［4］。

从环境规制与碳排放的其他作用路径方面来看，现有文献主要集中“结构红利说”和“效率论”两个方面。环境规制可以促进产业结构高度化转型［5］以及能源结构优化打破对于能源资源的“资源诅咒”依赖［6］，从而降低区域碳排放水平。而技术效率变革是实现区域低碳发展、绿色循环的重要途径，其中绿色技术创新带来的生产方式变革是城市碳排放持续降低的不竭动力［7］。

已有环境规制与碳排放的研究为本文提供了有益借鉴，本文对环境规制与城市碳排放效率的关系进行深入分析，并采用非参数百分位Bootstrap法、逐步回归法、联合显著检验法和调节效应检验产业结构升级、产业集聚、绿色技术创新和能源效率提升的多重中介机制。

二、理论机制和研究假设

城市二氧化碳排放来源主要来自于地区经济发展水平、能源强度、产业结构、能源结构、人口集聚水平和城镇化水平等诸多方面，这些因素既包括来自结构方面也包括技术效率方面。因此，本文将环境规制对城市碳排放效率结构端和效率端的中介影响归纳为产业结构升级、产业集聚调整、绿色技术创新和全要素能源利用效率四个方面。

（一）环境规制与产业结构升级

产业结构升级不仅包括第二产业向第三产业演进的高度化演进过程，也包括内部结构合理化布局。环境规制的实施可以有效推动产业结构的高度化演进，具体体现在以下两方面，第一，环境规制通过提高重污染产业的生存成本，有效地降低了当地重污染产业的产值比重，从而从总量水平上提升了城市碳排放效率；第二，环境规制通过绿色技术创新促进产业结构转型。依据“波特假说”［8］，环境规制的实施也可能会触发企业的“绿色创新补偿”机制，提升重污染企业的能源利用效率和生产方式绿色变革，从而促进产业结构的转型升级，最终从经济效率上提升地区碳排放效率水平。因此，本文提出如下假设：

H1：环境规制通过促进产业结构高度化提升地区碳排放效率水平。

与之对应，环境规制不仅作用于产业结构的高度化，还影响着产业结构内部的合理化水平。一般而言，环境规制通过降低第二产业重污染部门产值比重，有利于产业结构合理化布局。但是，地方政府间的“标尺竞争”也会导致环境规制的非完全执行，政府实施环境规制过程中的“有限理性”也会使得资源要素不能合理流向生产率较高产业，不利于产业合理化进程［9］。从产业内部而言，产业结构不合理包括中低端生产性服务业的大量集聚，高附加值绿色产业占比并不高，第三产业结构性失衡。从产业结构与碳排放关联角度来看，产业结构高度化效应要强于产业结构合理化对于碳排放的作用效果［10］。相对于第二产业而言，通过第三产业比重上升使得地区碳排放总量降低可以弥补由于产业内部不合理集聚产生的效率损失。从产业协同集聚角度而言，传统制造业在度过产业转型的“阵痛期”的同时也存在产业结构不合理的趋势，但是，产业间的协同融合产生的正向激励可以弥补产业结构内部短期失衡对于碳排放效率的抑制［11］。综上，环境规制可以通过产业结构合理化途径作用于城市碳排放效率。由此，本文提出如下假设：

H2：环境规制对于城市碳排放效率具有产业结构合理化的中介途径。

（二）环境规制与产业集聚调整

产业结构升级离不开产业集聚调整的动态推进。依据外部性，产业集聚模式可以分为产业专业化集聚和产业多样化集聚，产业多样化集聚依据产业技术关联水平又可分为产业相关多样化集聚和产业无关多样化集聚严格来说，绝对“无关”是不存在的，但为分析方便，我们可以依据关联高低相对区分为“无关”和“相关”。。具体而言，产业专业化集聚是指单一产业类型内部企业规模的扩大；产业相关多样化集聚是对于企业而言具有外部性，由于产业关联、交通运输费用的权衡以及降低市场交易费用而在特定空间范围内形成地方化产业集聚；产业无关多样化集聚是对于企业和产业而言是外部的，由于部门之间存在较强的产业技术壁垒，技术关联性较弱而形成的相对无关多样化集聚［12］。本文将环境规制纳入研究框架之中，探讨环境规制通过不同类型的产业集聚模式如何影响地区碳排放效率水平。依次从企业层面、产业层面和城市层面进行分析探讨。

（1）对于企业层而言，企业对于环境规制的成本效应可能会有两种响应行为：第一种通过产业转移方式，寻求“污染天堂”庇护［13］，从而导致地区产业内部规模的不断收缩，降低产业内部专业化集聚程度。对于重污染产业而言，环境规制通过降低其产业的内部规模以达到降低产能的目标，最终实现地区碳排放效率的提升；第二种通过专业化集聚应对外部成本。面对严格的环境规制，企业可能会采取“抱团取暖”的方式。强大的国内市场可以通过经济体量的规模效应、资源虹吸效应以及产业内部专业化分工协作等途径降低环境规制带来的外部成本。但是，产业专业化集聚方式也决定着地区产业结构区域形成单一结构的生产模式。技术专用性较高导致风险不确定性成本增加以及缺乏产业前后关联带来的技术在空间和行业间的溢出，不利于地区碳排放效率水平的提升［14］。基于此，面对环境规制与产业专业化集聚的不同影响路径和不确定性，本文提出如下假设：

H3：环境规制对于城市碳排放效率存在产业专业化集聚的中介机制。

（2）对于产业层面而言，地方政府环境规制强度的提高一定程度上增加了区域重污染产业准入的绿色门槛，同时也提高了新准入产业的绿色环保标准。重污染产业受到环境规制的严格管控，其内部规模存在不断收缩的可能，不利于产业相关多样化集聚。从产业协同的多样化集聚角度而言，也有研究认为地方高污染制造业产值的降低会由低污染制造业“填补替代”，低污染制造业规模上升有助于关联度较高产业集聚［15］。环境规制对于产业相关多样化集聚的影响一方面表现为，传统重污染产业规模的降低导致与之关联度较高产业受到一定的规模冲击，从而降低产业相关多样化集聚水平，不利于碳排放效率提升。另一方面，環境规制又有助于低污染高附加产业规模的培育，促进传统污染型产业转型升级，进而促进低污染新兴产业内部行业之间的协同集聚，提升产业相关多样化集聚水平，有助于碳排放效率提升。基于此，本文提出如下假设：

H4：环境规制对产业相关多样化集聚及城市碳排放效率的影响存在不确定性。

（3）对于城市层面而言体现为产业间耦合程度的上升。产业多样化集聚可以降低碳排放效率水平，短期来看，产业无关多样化集聚可以通过规模效应提升区域碳排放效率。考虑环境规制的影响，首先，环境规制提高了产业间的关联成本，对于产业无关多样化集聚而言，环境规制的成本效应要远大于技术创新补偿。其次，环境规制强度作为政府经济发展与生态环境权衡的信号，其强度提升预示政府更偏好于高附加值绿色产业，为促使重污染产业转型，产业关联度越高越容易形成技术关联促进产业转型。因此，环境规制可以有效抑制产业无关多样化集聚水平，而通过抑制产业无关多样化集聚一方面不利于产业多样化集聚产生的规模经济的有效发挥，不利于城市碳排放效率提升；另一方面由于城市间产业间耦合程度提升，无关产业降低有利于产业间技术、信息的互换共享，最终有利于城市碳排放效率提升。基于此，本文提出如下假设：

H5：环境规制对于碳排放效率存在产业无关多样化集聚降低的中介机制。

（三）环境规制与绿色技术创新

环境规制强度的提升可能会倒逼企业加大对于科技技术研发的投入、改善自身生产方式，提升区域碳排放效率。然而，由此引致的不同水平的绿色创新对于碳排放效率的影响可能并非呈现线性关系。第一在于绿色技术创新成果转化可能存在时空上的时滞，各地区绿色创新内生动力的凝聚较弱以及绿色技术创新成果转化的时滞是造成各省市未能实现低碳发展的主要因素。第二体现在技术创新积累过程中存在着量变到质变的演变历程。环境规制可能会通过“波特效应”促进地方绿色技术创新水平存量增加。但是存量的提升并不意味质量的增加，企业创新能力较弱，更倾向于为获取绿色补贴或者减税等短期利益进行策略性创新行为［16］。低碳技术知识基础的存量是未来绿色技术创新的基础，创新能力提升、创新产业结构升级以及后发优势积累产生的“干中学”效应最终会促进城市低碳发展。基于此，本文提出如下假设：

H6：环境规制对于碳排放效率提升具有绿色技术创新促进的中介机制。

（四）环境规制与能源效率提升

城市碳排放效率的提升不仅来源于结构层面的升级促进，也包括能源强度的降低、能源利用方式的改良带来的能源效率水平的提升。环境规制通过严格的外部成本，迫使企业将原来用于生产经营的投资用于减排治污治理，企业一方面可以通过降低产能的方式降低了地方能源消费强度，另一方面根据“波特效应”减排治污投资形成的技术创新投入有利于生产方式的变革，进而提升区域能源利用效率。与此同时，作为绿色发展的两大系统，节能减排“双提升”提升的关键在于节能生产效率提升足以弥补经济发展过程中的效率损失［17］。能源强度降低以及能源利用效率的提升是企业减排目标实现的主要推动力。环境规制通过促进能源技术效率变革引致的能源利用效率的提升可以实现经济发展过程中的“自净”，从而实现区域碳排放效率的提升［18］。基于此，本文提出如下假设：

H7：环境规制对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、变量测度及模型设定

（一）变量测度与数据来源

1. 城市二氧化碳排放效率

对于地区二氧化碳排放效率的测度，本文借用数据包络分析，选择包含非期望产出的Undesirable-SBM模型进行测度。具体模型设置如下：

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为本文所研究的城市二氧化碳排放效率。s-为要素投入，包括以地区人均资本作为指标的资本投入、地区能源消耗为指标的能源投入以及年末城镇就业人口数为指标的劳动力投入。sh为期望产出不足的松弛变量，本文期望产出测度以地区生产总值为衡量。sm为非期望产出过剩的松弛变量，在本文研究中以地区二氧化碳排放量作为衡量

2. 环境规制强度

现有文献关于环境规制的测度，主要通过工业废水排放量、工业二氧化硫排放量以及固体废弃物产生量等污染物排放强度进行测度衡量，污染物强度越高则该地区的环境规制强度越弱。本文根据工业废水排放量强度、工业二氧化硫强度以及固体废弃物产生强度，利用熵值法進行综合表示。

3. 中介变量

对于产业结构升级指标的测度，本文分别从产业结构高度化和产业结构合理化两个维度进行衡量。其中，产业结构高度化采用第二产业产值占GDP比重表示，代表二产比重逐渐降低的过程。产业结构合理化采用泰尔指数进行衡量，计算公式如下：

TL=1∑3i=1YiY×ln （Yi/LiY/L-1）

其中，Yi和Y以此表示第i产业产值和地区总产值，Li和L依次表示第i产业就业人口数和年末就业人口数。TL为泰尔指数，该指数越大表明该地区产业结构越不合理，该指数越小表明，产业结构越合理，其中，0

对于产业集聚调整指标的测度，本文从产业专业化集聚、产业相关多样化集聚以及产业无关多样化集聚三个层面进行衡量。其中，对于产业行业的划分，本文将统计年鉴中19个产业划分为五大类（M）包括第一产业、第二产业、生产性服务业、生活性服务业和公共服务业。根据五大部门（M）内19类（n）行业从业人口数依次计算产业专业化集聚指数、产业相关多样化集聚以及无关多样化集聚指数。

对于产业专业化指数的测算，大多数文献采用Krugman专业化指数进行衡量，本文也采用该指数进行测算，计算公式如下：Rzi=∑ni=1Pi-Pi-|，其中，Pi为该地区第i产业的就业比重，Pi-为其他地区i产业就业比重的均值。

对于产业相关多样化集聚指数测算，本文参考李金滟等学者研究［19］，以各大部门内部技术关联性较强的细分产业集聚水平衡量。首先将19类产业就业比重归于五大部门：有Pm=∑i∈mPi，Pm为各部门的就业比重。其次计算每大部门内部产业多样化指数，借用Frenken产业多样化水平的熵指标思想［12］：V=∑ni=1Piln1/Pi），产业相关多样化熵值计算公式如下：Vm=∑i∈mPiPm）ln （PmPi）。最后，依据熵值得出相关多样化集聚指数：Rdi=∑Mm=1Pm×Vm。此公式用于衡量各大部门内部产业技术关联程度较高行业之间的多样化水平。

对于产业无关多样化集聚指数测算，本文参考周国富的研究，以技术关联性较弱的各大部门之间的集聚水平衡量［20］，采用公式：Rwi=∑Mm=1Pmln （1/Pm）计算得出，此公式用于衡量产业关联度较低的各大部门之间的多样化水平。

对于绿色技术创新的衡量，本文用各地区的绿色发明专利申请数进行替代。根据世界产权组织推出的IPO绿色专利清单的绿色专利分类号，在专利数据库中对各地级市进行匹配筛选得到地区绿色发明专利申请数。

对于能源利用效率的测度，本文从能源效率的投入产出角度出发，用各地区绿色全要素能源利用效率替代。投入指标选择人均资本、各地区能源消耗以及城镇就业人口数；期望产出指标选择地区生产总值；非期望产出包括工业废水排放量、工业二氧化硫排放量以及固体废弃物产生量。

4. 控制变量

城市碳排放效率的提升离不开能源消费结构的升级转型，因此本文以区域电力能耗占地区能源消耗总值作为能源消费结构转型的重要指标；以城镇常住人口数占总人口数代表城镇化率；以单位行政面积内人口数代表区域人口密集度，控制来自城镇规模以及人口规模对于碳排放效率的影响。与此同时，地区经济增长也是影响区域碳排放效率的重要原因之一，现有学者认为经济增长与碳排放之间可能存在环境库伦涅茨曲线“倒U型”关系［21］。因此，本文分别加入地区生产总值及其二次项形式以探讨经济增长与碳排放效率之间的关系。除此以外，本文以人均资本存量衡量地区资本积累程度来控制来自城市资本积累对于碳排放效率的影响。

5. 数据来源及说明

本文以2006年至2019年全国范围内除港澳台及西藏地区、剔除行政规划调整城市后共计279个地级市行政单位为研究对象。所选取的数据来源《中国城市统计年鉴》《中国统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国环境年鉴》《中国城建统计年鉴》《中国区域统计年鉴》以及IPO绿色专利数据库。各变量的描述性统计见表1。

（二）模型设置

1. 环境规制与碳排放效率

为考察环境规制与城市碳排放效率之间的直接关系，本文构建如下双固定效应模型（1）以检验静态层面下，二者之间的影响关系。同时，为了进一步探讨环境规制与碳排放效率是否存在“绿色悖论”至“倒逼减排”的非线性关系，本文在后续实证中通过在模型（1）加入环境规制二次项进行探讨。与此同时，考虑到碳排放效率之间可能存在动态时滞导致的“滚雪球”效应，本文健立动态GMM模型（2）以观测动态层面下，二者之间的变动关系。

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表示固定城市效应；γt表示固定时间效应；σit为随机误差项。

2. 环境规制与碳排放效率的中介模型

对于中介模型的选择，大多数学者选择逐步回归法进行分析，以此为基础进行了大量的实证分析并贡献诸多研究成果。因此，本文通过构建逐步回归法模型以探讨环境规制与城市碳排放效率之间存在的中介机制。其中，Xit表示前文所涉及的一系列控制变量。

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变量。模型（1）、模型（3）和模型（4）共同构成基于固定效应下的中介机制逐步回归模型。

3.环境规制与碳排放效率的调节机制模型

目前，学术界关于中介模型的合理性争议较大，同时也考虑到中介变量也可以充当调节变量影响解释变量作用效果；因此，本文通过构建调节效应模型以探究各路径下，环境规制对碳排放效率的协同作用效果，模型设置见模型（5）：

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

其中，β1为交互项系数，是本文重点探究的对象，旨在探究环境规制在不同情境下对于碳排放效率的协同效果，从而厘清环境规制与各变量间的中介和调节关系。

四、实证结果分析

（一）基准回归

作为实证研究的初始一环，表2显示的是环境规制与城市碳排放效率的净影响关系。其中列（1）为传统ols模型；列（2）为双固定效应模型，本文事先通过Hausman检验显示P值小于0. 01，因此采用固定效应模型合理；列（3）为检验环境规制与城市碳排放效率是否存在“绿色悖论”向“倒逼减排”的过渡，加入环境规制的二次形式进行研究；列（4）和列（6）为基准回归的部分稳健性检验，其中，列（4）为采用环境規制的一阶滞后项作为工具变量进行的2sls回归，通过LM检验显示P值小于0. 01，即该工具变量可以认为是有效的；此外，本文参考Hering和Ponce的方法［22］，进一步采用空气流通系数和政策滞后项作为工具变量进行IV-GMM估计检验。如列（5）所示，通过LM检验以及Sargan过度识别检验可以判断该工具变量具有统计学意义；同时，由于碳排放存在着“滚雪球”的动态效应，碳排放效率的提升可能依赖于前期的技术积累，基于此，列（6）显示动态系统GMM估计结果，以缓释可能存在的内生性问题。

从各项回归结果来看，环境规制对于城市碳排放效率之间均存在显著的促进作用。列（3）结果显示，目前来看，环境规制对于城市碳排放效率之间并不存在非线性影响。其检验结果为中国实施环境规制治理碳排放问题的成效提供了肯定的证据支撑。动态角度而言，地区碳排放效率提升受到前期碳排放效率的滞后影响，表明碳排放效率提升的确存在技术积累和 “滚雪球”效应。

从各项控制变量回归结果来看：（1）人口集聚角度而言，人口集聚对于碳排放效率影响表现为抑制作用，但并不显著。考虑到动态时滞的影响，人口密度的提高可能会加剧地方碳排放水平从而不利于碳排放效率的提升。（2）城镇化角度而言，城镇人口比重的提高并不利于碳排放效率的提高。工业产业在城镇的集聚提供了大批量的非农就业岗位促使农村人口转向城镇人口，城镇人口集聚形成的低廉劳动成本，促使工业规模进一步扩大又加剧了非农人口的迁出，造成工业产业的过度集聚不利于提升碳排放效率。（3）经济发展水平角度而言，城市经济发展水平与城市碳排放效率之间呈现出先抑后扬的“U型”曲线关系。（4）能源消费结构角度而言，目前中国能源消费结构升级对于碳排放效率的提升并不明显。但是，从动态角度来看，能源消费结构清洁化可以显著地提升城市碳排放效率水平。（5）地区资本存量角度而言，城市资本的大规模集聚并不利于地区碳排放效率水平的提升。

（二）中介机制检验

1. 基于偏差矫正Bootstrap检验

Bootstrap是一种有放回的非参数重复抽样的方法，可以有效降低样本非正态分布的问题，从而得到更加渐进有效的估计量，通过反复抽样形成自助样本得到中介效应的非参数近似分布。表3展示的是环境规制对于城市碳排放效率的多重中介效应的检验结果，从产业结构升级角度来看：（1）产业结构高度化方向。环境规制通过降低第二产业占比促进了城市碳排放效率水平提升，其促进作用系数为0. 018，显著有效。环境规制通过提高产业门槛和企业成本可以显著促进二产主导的产业结构转型升级，通过产业结构高度化有利于城市碳排放效率的提升。假设H1得到验证， 即环境规制通过降低二产比重， 推动产业高度化升级， 提升了区域碳排放效率。（2）产业结构合理化方向。虽然，环境规制提升城市碳排放效率具有产业结构合理化的中介途径，但是严格的环境规制并不利于产业结构合理化布局。同时，在高耗能产业占主导地位的发展背景下，产业结构合理化初期带来的绿色效率提升可能难以弥补经济发展效率损失，从而难以发挥其“自净”功能。因此， 假设H2成立， 即环境规制具有产业结构合理化路径作用。

从产业集聚调整角度来看：（1）产业专业化集聚而言，环境规制促进了产业专业化集聚。面对环境规制的成本冲击，重污染企业会通过“抱团取暖”的专业化集聚方式应对外部成本。但是，产业专业化集聚对于城市碳排放效率却呈现出抑制作用，中介效应值为-0. 003，显著有效，假设H3成立。其蕴含的经济意义揭示现阶段，中国产业专业化集聚仍然处于初级水平。产业内部专业化集聚并未形成向专业化集群的转变，从而导致规模不经济程度较为严重。（2）产业多样化集聚而言，环境规制对于产业相关多样化集聚的影响并不显著，假设H4成立。对于无关产业多样化集聚呈现出显著抑制作用，效应值为-0. 015。环境规制虽然有利于产业间耦合程度的提升，降低无关产业多样化集聚水平，但是也会造成产业多样化集聚规模的降低，短期来看并不利于城市碳排放效率提升。因此，假设 H5 成立， 环境规制具有抑制产业无关多样化集聚的路径， 但同时也会抑制其正向激励作用。

从绿色技术创新角度来看：环境规制促进了绿色技术创新水平提升，但是，环境规制通过绿色技术创新的中介机制同样也“遮掩”了对城市碳排放效率的促进作用，其遮掩程度为0. 006，联合显著有效。其蕴含的经济意义表明，现阶段中国环境规制虽然能触发绿色创新的补偿机制，但是还需要通过环境规制进一步完善多种政策的协调配合才能发挥绿色技术创新对于城市碳排放效率的“波特效应”。 假设H6成立， 环境规制虽然具有“波特效应”促进绿技术创新， 但并未满足“弱波特效应”提出的有效性前提， 未能提升区域碳排放效率。

从能源利用效率角度来看，环境规制促进能源效率水平提升，通过能源效率水平中介机制可以显著促进城市碳排放效率的提升，其效应值为0. 039，联合显著有效。其蕴含的政策意义表明，目前中国环境规制的实施可以实现节能与减排的“双赢”，并且通过节能目标的实现，可以促进减排效率的提升。因此， 假设H7成立， 环境规制主要通过提升能源利用效率水平提振区域碳排放效率“增质提效”。

2. 基于固定效应的逐步回归检验

为了确定逐步回归法中各项系数的独立显著水平，本文进行了传统的逐步回归检验。基于前文基准回归结果显示，不考虑中介机制后，环境规制对于城市碳排放效率具有显著促进作用。并且通过Hausman检验显示，选择固定效应模型，基于此，本文采用固定效应进行后续分析。从表4可以看到，产业结构升级方面，环境规制可以通过促进产业结构高度化有助于城市碳排放效率水平提升，产业合理化水平上升并不利于城市碳排放效率上升。其结论再次佐证了中国目前仍然是以第二产业主导，产业结构合理化过程并非一朝一夕就能实现。产业集聚调整方面，环境规制通过促进产业专业化集聚并不利于城市碳排放效率提升。相对于产业相关多样化集聚，环境规制更多地通过抑制产业无关多样化集聚削弱了其对于碳排放效率的促进作用；绿色技术创新方面，环境规制促进绿色技术创新但是并未提升城市碳排放效率；能源效率提升方面，环境规制促进能源效率提升，环境规制通过能源效率提升可以实现节能与减排的“双赢”。其结论与前文Bootstrap法估计保持一致。

3. 中介效应显著性检验

针对逐步回归检验结果，本文同样检验了联合系数显著水平，如表5所示。除了汇报环境规制的直接效应、中介效应以及总效应值，表5也计算得出环境规制多重中介机制占总效应的绝对比重。通过中介效应显著性检验结果显示，其结论与非参数百分位Boostrap法和逐步回归检验所得结论保持一致。

4. 调节效应检验

部分中介变量不仅起到中介传导作用，也充当调节变量反向影响自变量与因变量之间的因果关系。基于此，本文借助模型（ 5） 对于所研究的多重中介变量进行调节效应检验，结果如表6所示。从回归结果列（1）-列（7）的拟合效果来看，回归结果列（7）的拟合优度最高，并且涵盖的调节效应最广。由此，本文以回归结果列（7）检验结果进行分析解釋。

综合而言，产业结构高度化、绿色技术创新和能源效率提升可以显著调节环境规制对于城市碳排放效率的促进作用，其余变量交互项均不显著，并不具备统计意义上的调节关系。具体来看，工业占比较高地区，实施环境规制可以有效促进产业结构高度化转型，提升环境规制对于碳排放效率的促进影响。而绿色技术创新和能源利用效率水平较高地区，实行环境规制反而会削弱其对城市碳排放效率的提升作用，其蕴含的政策意义表明，对于绿色技术创新能力和能源利用效率较高地区，虽然具有较高的节能减排水平，但也面临着绿色创新瓶颈和节能潜能的局限。此时，采用严格的环境规制倒逼城市提升绿色技术创新或者能源利用效率可能会适得其反，不利于城市碳排放效率水平提升。这也表明，单纯依靠环境规制实现“双碳”目标可能是具有政策激励上限，对于具有更高绿色创新和节能水平地区，需要配合多种调控手段和产业政策的协同指导，才能促进产业向高附加值的绿色产业转型升级，最终实现城市绿色低碳与可持续发展。

5. 稳健性检验

考虑到模型可能存在的自选择、异方差、反向因果以及多重共线等问题造成模型估计的有偏，本文对于模型进行了稳健性再检验，具体检验结果如表7所示。列（1）采用PSM估计进行稳健估计，利用PSM的非参数估计。结果显示，相对于固定效应结果，PSM法估计下环境规制对于碳排放效率的作用有小幅度的降低，但仍然显著促进。列（2）和列（3）展示环境规制对于碳排放强度和总量的影响，相对于碳排放效率，环境规制对于强度和总量的抑制影响更为直接。列（4）进行反向因果检验，城市环境规制的实施是否会受到地区碳排放效率的反向影响通过反向因果检验结果，碳排放效率系数并不显著。故本文认为不存在反向因果解释。列（5）-列（7）进行面板数据分位数回归，模型结果显示在缓释异常值和随机误差项产生的有偏估计影响后结论依旧稳健。并且随着环境规制强度提升，其对于碳排放效率的促进作用也逐渐加强。

五、扩展分析

（一）空间自相关检验

二氧化碳排放作为温室气体排放，在空间范围内具有一定的扩散效应，因此本文通过构建空间模型以检验环境规制对于碳排放效率的空间溢出影响。在进行空间面板模型回归之前，有必要检验基于其相应的ols估计结果的残差空间自相关性以观察环境规制对于城市碳排放效率是否具有空间效应，确定采用空间面板估计的合理性。

通过空间误差检验和空间滞后检验汇报的Morans I以及LM结果显示，各项指标与碳排放效率之间均通过1%水平的显著性检验。说明环境规制与碳排放效率之间的确存在明显的空间自相关性，适宜采用空间面板进行扩展性分析。

（二）环境规制与碳排放效率空间溢出模型

通过空间相关性LM检验后的Moran指数以及空间滞后系数显示，环境规制对于城市碳排放效率之间的确存在空间自相关和滞后效应，基于此，有必要考虑环境规制的空间溢出效应。在模型选择上，本文事先通过LR检验、Wald检验显示空间杜宾模型（SDM）不能退化为空间自回归模型（SAR）和空间误差模型（SEM），均在1%水平上通过LR检验和Wald检验，说明适宜采用空间杜宾模型进行回归估计。基于此，本文构建基于固定效应模型下的空间杜宾模型（6）。

同时，考虑到碳排放变化可能存在时间上的路径依赖特征以及碳排放与经济增长、能源消费结构、人口规模、城镇化水平以及地区资本存量可能存在双向因果关系造成内生性问题。构建模型（7）动态空间杜宾模型进行分析检验。其中，wij用来描述地区间的空间邻近关系，选用标准化后的地理距理空间权重矩阵代替。其余变量经济含义和前文保持一致。

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）空间效应分析

表8依次展示的是空间自回归模型、空间滞后模型、空间杜宾模型以及动态空间杜宾模型（Han-Phillips GMM）的检验结果。当考虑了空间效应之后，环境规制对于城市碳排放效率的促进作用有略微的上升。相对于动态面板估计结果，动态空间视角下，环境规制对于城市碳排放效率的促进作用更强。无论是采用SAR、SEM还是SDM模型，环境规制对于城市碳排放效率都具有显著的直接溢出影响。SDM模型下，环境规制的间接溢出效应并不显著，但是在动态和空间视域下，环境规制对于碳排放效率具有明显的间接溢出影响。并且从各个模型的拟合优度而言，采用动态空间SDM模型进行空间面板回归估计都是最优选择。基于此，本文以Han-Phillips GMM估计结果作为主要解释。

从估计结果来看，短期内环境规制实施会促进本地碳排放效率提升，其效应值为0. 0615显著。对于邻地的激励作用较强为4. 124，同样显著有效。环境规制具有明显的正向空间溢出效应，本地环境规制实施存在“棘轮效应”而非“绿色悖论”。地方政府间相互模仿学习可以促进城市碳排放效率水平，并且长期来看，环境规制的本地促进直接作用更为明显，其效应值为0. 0932，但是，对于邻地碳排放效率的提升具有负向溢出影响。长时期的环境规制实施其产生的成本压力、相邻政府间环境政策制定存在的政策趋同、非完全执行及“搭便车”的寻租行为给邻地政府放松环境规制强度提供了动机，从而引发环境规制竞争的“逐底竞争”和“绿色悖论”现象，不利于城市碳排放效率的可持续发展。

六、结论与建议

基于全國2006-2019年279个城市面板数据，本文通过构建多重中介机制模型实证检验环境规制对碳排放效率的作用路径和机理。研究发现：（1）中国目前环境规制与城市碳排放效率之间呈现显著正向激励作用。（2）环境规制通过促进产业结构高度化、能源利用效率有效提升了区域碳排放效率；但产业专业化集聚、产业无关多样化集聚及地方绿色技术创新“遮掩”了环境规制对城市碳排放效率的提升，这个“遮掩”在相关产业多样化集聚中不明显。（3）城市工业产值占比越高，环境规制促进地方碳排放效率的调节作用越强；但城市绿色技术创新和地方能源利用效率水平越高时，严格的环境规制反而会削弱其对城市碳排放效率的促进作用。（4）环境规制对城市碳排放效率存在“本地-邻地”的空间溢出，短期内，环境规制对于邻地具有正向溢出作用，但是长期来看，环境规制不利于邻地碳排放效率提升。据此，本文提出如下政策建议：

第一，要从“结构和效率”的“多重性”影响因素出发，发挥环境规制对城市减排的多层激励作用。中国利用环境规制治理碳排放问题具有显著成效，但是就“碳达峰、碳中和”的目标而言，仍然任重而道远，需从结构升级、产业集聚、绿色技术创新和全要素能源利用效率多层机理上发挥环境规制的正向激励促进，完善结构和效率的双向减排。

第二，要考虑环境规制对城市减排的“非线性”影响，加快重污染制造产业结构转型和生产方式变革，减少产业无关多样化集聚。地方政府在培育产业基础、实施“筑巢引凤”战略的同时，应关注产业关联度较高、绿色技术创新潜力巨大的高新制造产业的吸引集聚，促进能源利用向“集约式”发展过渡，降低产业专业化集聚、以及绿色技术创新中介机制对于环境规制促进作用的“遮掩”效应。

第三，要重视环境问题及其治理的“外部性”，因地制宜合理决策和把握环境规制实施强度，促进区域间合作。要区分工业占比较高和地区绿色技术创新和能源利用效率水平较高两类地区，实施差异化环境规制手段。进一步发挥环境规制“棘轮效应”对“本地-邻地”的碳排放效率提升的促进作用，降低地方政府之间在环境问题上“搭便车”现象，促进跨区域合作。

参考文献：

［1］ Sinn H W. Public Policies Against Global Warming： A Supply Side Approach ［J］. International Tax Public Finance，2008，15：360- 394.

［2］ Van der Ploeg F，Withagen C. Is There Really a Green Paradox？ ［J］. Journal of Environmental Economics and Management，2012， 64： 342 -363．

［3］ 陈瑶，吴婧.工业绿色发展是否促进了工业碳强度的降低？——基于技术与制度双解锁视角［J］．经济问题，2021（1）：57-65.

［4］ 张华，魏晓平.绿色悖论抑或倒逼减排——环境规制对碳排放影响的双重效应［J］.中国人口·资源与环境，2014，24（9）：21-29.

［5］ 何文海，张永姣.环境规制、产业结构调整与经济高质量发展——基于长江经济带11省市PVAR模型的分析［J］．统计与信息论坛，2021，36（4）：21-29.

［6］ 于向宇，李跃，陈会英，等.“资源诅咒”视角下环境规制、能源禀赋对区域碳排放的影响［J］.中国人口·资源与环境，2019，29（5）：52-60.

［7］ 杨振兵，邵帅，杨莉莉.中国绿色工业变革的最优路径选择——基于技术进步要素偏向视角的经验考察［J］.经济学动态，2016（1）：76-89.

［8］ Porter M E，Van der Linde C.Toward a New Conception of the Environment-competitiveness Relationship ［J］.Journal of Economic Perspectives， 1995， 9：97-118

［9］ 林秀梅，關帅.环境规制推动了产业结构转型升级吗？——基于地方政府环境规制执行的策略互动视角［J］.南方经济，2020（11）：99-115.

［10］张琳杰，崔海洋.长江中游城市群产业结构优化对碳排放的影响［J］.改革，2018（11）：130-138.

［11］韩峰，阳立高.生产性服务业集聚如何影响制造业结构升级？——一个集聚经济与熊彼特内生增长理论的综合框架［J］.管理世界，2020，36（2）：72-94，219.

［12］Frenken K， Van Oort F，Verburg T.Related Variety and Regional Economic Growth［J］. Regional Studies，2007，41（5）：685-697

［13］Graciela Chichilnisky. North-South Trade and the Global Environment［J］.The American Economic Review， 1994，84（4）：851-874

［14］Feidman M P， Audretsch D B.Innovation in Cities： Science-based Diversity， Specialization and Localized Competition ［J］.European Economic Review，1998，43（2）：409-429

［15］罗知，齐博成.环境规制的产业转移升级效应与银行协同发展效应——来自长江流域水污染治理的证据［J］.经济研究，2021，56（2）：174-189.

［16］陶锋，赵锦瑜，周浩.环境规制实现了绿色技术创新的“增量提质”吗——来自环保目标责任制的证据［J］.中国工业经济，2021（2）：136-154.

［17］王兵，刘光天.节能减排与中国绿色经济增长——基于全要素生产率的视角［J］.中国工业经济，2015（5）：57-69.

［18］韩超，陈震，王震.节能目标约束下企业污染减排效应的机制研究［J］.中国工业经济，2020（10）：43-61.

［19］李金滟，宋德勇.专业化、多样化与城市集聚经济——基于中国地级单位面板数据的实证研究［J］.管理世界，2008（2）：25-34.

［20］周国富，白士杰，王溪.产业的多样化、专业化与环境污染的相关性研究［J］.软科学，2019，33（1）：81-86.

［21］Grossman，G.M.，Krueger，A.B.， Environmental Im-pacts of the North American Free Trade Agreement［Z］. Working Paper， 1991; 3914.NBER， Cambridge MA.

［22］Hering L， Poncet S. Environmental Policy and Exports： Evidence from Chinese Cities［J］.Journal of Environmental Economics and Management，2014，68（2）：296-318.

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

（責任编辑：周正）