论文部分内容阅读
摘要：本文构建了一个涵盖经济增长效率、产业结构优化程度、经济发展稳定性、绿色发展水平、福利改善程度和收入分配公平性六方面的经济增长质量评价体系，并基于中国省际面板数据考察了环境规制对经济增长质量的影响。结果表明：总体上看，环境规制有助于显著促进综合经济增长质量的改善；分项来看，环境规制有助于显著改善经济增长效率，促进经济绿色发展程度，提升社会福利水平。不过，环境规制显著加剧了收入不平等且环境规制对产业结构升级和经济发展稳定影响并不显著。最后，环境规制对综合经济增长质量的影响存在门槛效应，较低的环境规制强度并不能显著影响综合经济增长质量，而当环境规制强度跨越特定门槛值时，环境规制对综合经济增长质量产生显著的提升作用。
关键词：环境规制；经济增长质量；门槛效应
文献标识码：A 文章编号：1002-2848-2018（02）-0001-10
一、引言和文献述评
改革开放以来，随着经济快速增长，中国环境问题日益突出。为应对严峻的环境形势，政府对企业的环境规制力度日趋增强。环境规制的趋紧对经济的影响是政策制定者必须考虑的问题。目前，关于环境规制对经济影响的研究中，主要存在两种观点：一种是“遵循成本说”，这种观点认为在环境规制约束下，企业会不断增加环境治理投入以达到环境标准，这样必然会增加企业的经营成本并对企业的绩效产生负向的影响，从而降低经济增长速度[1-2]。另一种观点是“创新补偿说”，提出这种观点的代表性人物是Porter，他认为经过严格且恰当的环境规制设计可以激励企业创新并能部分甚至完全抵消环境规制的成本，提高企业竞争力，促进经济增长，这就是著名的“波特假说”[3]。
针对两种观点的差异，大量文献实证检验了环境规制对经济增长的影响。比如，Olga和Grzegorz[4]发现波兰实施二氧化硫和氢氧化物的排放限制政策显著抑制了经济增长。封福育[5]利用中国2007—2012年的省级面板数据并构建包含环保部门和生产部门的两部门经济增长模型，实证检验了环境规制和经济增长之间的关系。研究结果显示，环境规制提升了我国经济增长速度。梁洁等[6]在动態随机一般均衡模型中引入环境规制冲击，探讨环境规制对经济产出的影响。结果表明，环境规制对经济增长数量具有长期正向效应。张林姣[7]基于2009—2013年中国省际面板数据，发现环境规制显著抑制了中国经济增长。进一步分析，这种负向效应在东部地区最小，中部地区次之，西部地区最大。夏勇和钟茂初[8]基于中国271个地级城市的数据，实证检验了环境规制对经济增长的影响。结果表明，递增的环境规制强度有助于促进经济增长且促进作用主要是通过倒逼企业调整生产方式实现的。
上述研究大多只探讨环境规制对经济增长数量的影响，本文认为这对于全面评价环境规制的经济社会影响远远不够。这是因为经济增长除了数量因素，还包含经济发展过程中效率增加、结构优化、稳定性提升、发展方式绿色化、福利水平改善和分配公平等经济增长质量因素的变化。任保平[9]认为数量型增长和质量型增长是经济增长理论同一问题的两个方面。数量型经济增长追求的是经济增长速度，而质量型经济增长是在数量增长基础上优劣程度的价值判断。不过，综合文献研究现状，只有在部分考察环境规制对全要素生产率、产业结构影响的研究中，隐含了环境规制可以带动增长效率提升、产业结构优化等某一方面经济增长质量因素的提升，并没有研究系统、全面地分析环境规制的经济增长质量效应。在现有研究不足的情况下，建立一个涵盖效率、结构、环境、社会等多方面因素的综合评价体系考察环境规制对经济增长质量的影响，对于理解环境规制对“新常态”下中国经济社会转型的全面影响是有必要的，既是对环境规制的经济社会效应理论的补充，也是国情转变下的现实需要。
因此，本研究将基于2000—2014年中国28个省区市（不包括港澳台地区和吉林、西藏、山东地区）面板数据，通过考察环境规制对经济增长质量的影响，将环境规制的经济增长数量效应拓展到经济效率效应、结构效应、稳定效应、环境效应、福利效应、收入分配效应和综合经济增长质量效应，以全面评价环境规制产生的经济社会影响，为科学制定环境规制政策提供借鉴。本文余下部分将做以下安排：第二部分为经济增长质量指标体系构建与测度；第三部分为影响机理分析与研究假设；第四部分为实证分析；第五部分为结论与讨论。
二、经济增长质量指标体系构建与测度
一般来讲，学者对于经济增长质量内涵的界定，主要包括狭义经济增长质量和广义经济增长质量两方面。狭义的经济增长质量往往从效率变化、效益提升等某一方面阐述；广义的经济增长质量内涵除了包括经济增长因素外，还涵盖了与经济增长紧密联系的社会、环境、政治、收入分配和文化等各方面因素[10]。考虑到狭义经济增长质量只片面考虑经济增长数量，而没有将与经济发展紧密联系的资源消耗、环境改善、结构优化、福利增加、文化提升等多个因素涵盖在内，本文将构建广义的经济增长质量综合指标进行研究。综合文献现状和数据可得性，本文从经济增长效率、产业结构升级、经济发展稳定性、绿色发展、福利改善与收入分配公平六个维度构建地区经济增长质量指标体系。以下将详细介绍指标体系构成。
（一）经济增长效率
经济增长效率衡量增长过程中各类要素和投入产出的比值，它反映了生产要素转换为产出的效率。本文选取的经济增长效率指标有劳动生产率、资本生产率和全要素生产率。劳动生产率等于国内生产总值（GDP）除以劳动力就业人口数。资本生产率等于GDP除以全社会固定资产投资额。全要素生产率参照孙琳琳等[11-12]采用超越对数生产函数的形式，并利用增长核算法进行计算。本文中，物质资本的方法主要采用了单豪杰[13]的处理方法，2000年初始资本存量直接采用张军[14]计算的资本存量；投资流量指标选择为每个省份历年固定资本形成额的时间序列；投资价格指数选择采用官方统计数据公布的固定资产投资价格进行平减；物质资本的折旧率按照张军[14]将各省区市固定资本形成总额的折旧率确定为96%。 （二）产业结构升级
本文定义的产业结构升级是指产业结构从低端形态向更优形态不断转变的过程。本文选取的衡量产业结构升级的基础指标有三个：第一个是第三产业增加值占GDP比重，用于反映地区服务业发达程度；第二个是高技术产业产值占规模以上工业企业总产值比重，用于反映工业行业内部结构升级状况；第三个是按劳动生产率差异赋权的产业结构升级系数，等于各产业劳动生产率和增加值占GDP比重的乘积。为了避免产业内高低产业率的差异，本文对劳动生产率做开方处理，该指标以劳动差异率为客观标准赋权，能较为全面地反映第一、二、三产业结构变迁带来的产出效率差异。
（三）经济发展稳定性
经济发展稳定性衡量的是地区经济增长过程是否遵循平稳增长的态势。本文选取的经济发展稳定性基础指标有三个：经济增长波动率、CPI和城镇登记失业率。其中经济增长波动率用于衡量产出稳定程度，CPI用于衡量价格稳定程度，城镇登记失业率用于衡量就业稳定程度。CPI和城镇登记失业率可直接通过查询相关统计年鉴得到，经济增长波动率指标计算方法见如下：
经济增长波动率=（当年GDP增長率-
去年GDP增长率）/去年GDP增长率
（四）绿色发展
本文定义绿色发展为经济发展过程中资源消耗和环境破坏的代价更低。本文选取的绿色发展指标有四个：地区单位GDP能耗（标准煤）、单位GDP工业废气排放、单位GDP工业废水排放和单位GDP工业废弃固体物排放。
（五）福利改善
本文定义福利改善为全民共享经济发展成果，包含个人福利改善和公共福利水平改善。本文采用的用于反映福利水平的基础指标有城镇居民恩格尔系数、农村居民恩格尔系数、每千人医疗卫生技术人员数量、高等教育师生比、城市人均绿化面积、每万人社区福利设施数量。这些基础指标从消费升级、医疗、教育、环境和公共福利设施等方面全面反映地区公众福利水平的改善。
（六）收入分配公平
收入分配公平是指一个国家或者地区各个社会成员之间的收入差距减小，并保持在社会可接受的范围内。本文用于衡量收入分配公平性的基础指标有四个：城镇居民基尼系数、农村居民基尼系数、农村居民人均纯收入与城镇居民可支配收入比值和劳动者报酬占GDP比重。其中，采用田卫民[15]测算基尼系数的方式，可分别得到多数省区市城镇居民和农村居民的基尼系数。对于仅给出最低收入组和最高收入组的省区市，本文采用胡祖光[16]的简单估算法。另外，对于湖南、云南和天津三个省市的统计年鉴在少数年份并没有公布详细收入分组数据，本文通过中国统计局公布的历年基尼系数，采用全国基尼系数变化率估算出三个省市基尼系数的缺失值。另外，农村居民人均纯收入与城镇居民可支配收入比值和劳动者报酬占GDP比重指标可直接通过查询相关统计年鉴数据后简单计算获得。
在构建好经济增长质量基础指标体系的基础上，本文将采用主成分分析法（PCA）将各个基础指
表1 经济增长质量指标体系构建一览表
其中，Growqualityijt是i地区t年第j类经济增长质量指标，包含经济增长效率指数（Efficiency）、产业结构升级指数（Structure）、经济发展稳定性指数（Stability）、绿色发展指数（Green）、福利改善指数（Welfare）、收入分配公平性指数（justice）和经济增长质量综合指数（ZGrowquality）；Growqualityijt-1是滞后一期的各类经济增长质量指标，代表经济增长质量的惯性趋势；Erit为i地区t年的环境规制强度综合指数；Zit为影响经济增长质量的控制变量；ui为不可观测的地区固定效应；εit为服从独立同分布的误差项。
上述回归方程均引入了被解释变量的滞后一期，成为动态面板，采用简单固定效应模型做实证分析，会产生内生性问题。系统广义矩估计（GMM）将差分方程和原水平方程作为一个联立方程体系，然后使用变量滞后项作为差分方程的工具变量，同时使用差分变量的滞后项作为水平方程的工具变量进行估计，既可以估计不随时间变化变量的系数，又不要求扰动项的准确信息分布，允许随机误差项存在异方差和序列相关，提高估计的效率和稳健程度[17]。本文也将采用两步系统GMM方法估计模型参数。基于模型（1）的回归结果见表3。系统GMM估计量的一致性的重要前提是差分以后的扰动项不存在二阶序列相关。此外，由于系统GMM使用了滞后项作为工具变量，也需要对工具变量做过度识别检验。在表3中，通过ArellanoBond序列相关检验二阶序列相关检验（AR（2））均显示各回归方程不存在二阶序列相关；Sargan检验也显示各回归方程接受工具变量有效性的原假设。采用系统GMM模型是合理的。
具体来看，环境规制显著促进了经济增长质量综合指数的提升，环境规制强度指数每增加1，经济增长质量综合指数增加00912，表明环境规制总体上促进了我国经济增长质量的改善，假设H7a得以证明。分项来看，环境规制显著提升了经济增长效率，环境规制强度综合指数每增加1，经济增长效率指数增加0103，假设H1a得证；环境规制显著提升了绿色发展程度，环境规制强度综合指数每增加1，绿色发展指数增加0108，假设H4得到证明；环境规制显著改善了福利水平，环境规制强度综合指数每增加1，福利改善指数增加00361，假设H5a得以证明；环境规制显著提升了收入不平等性，环境规制强度综合指数每增加1，收入分配公平综合指数下降00624，假设H6b得以证明。不过，回归结果显示，环境规制对产业结构升级指数和经济发展稳定性指数的影响并不显著。其中，环境规制对产业结构升级指数有着不显著的正向影响，对经济发展稳定性指数有着不显著的负向影响。尽管假设H2a和假设H3b得以证明，但在10%水平下并没有通过显著性检验。
（三）环境规制对综合经济增长质量的区域差异分析：分地区回归 表3 环境规制对经济增长质量的影响：基于全样本的回归结果
注：括号内为标准误差，***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著，下同。
考虑到不同地区经济社会发展的差异，环境规制对经济增长质量的影响可能存在异质性。本研究仍然基于模型（1），分别检验了环境规制对东、中、西部地区经济增长质量综合指数的影响
东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、广东和海南等10个省市；中部地区有7个省级行政区，分别是山西、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部地区包括四川、重庆、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、广西、内蒙古11个省区市。另外，受限于篇幅，此处只分地区汇报了环境规制对综合经济增长质量指数影响的回归结果。读者如有兴趣，可索取环境规制对分维度经济增长质量指数影响的回归结果。，结果如表4所示。
表4 环境规制对经济增长质量的影响：分地区回归结果
环境规制对东、中、西部地区经济增长质量综合指数的影响都是正向的。不过，环境规制对东部、西部地区经济增长质量的提升效应是显著的，但对中部地区经济增长质量综合指数的影响并不显著。另外，在不考虑显著性的情况下，环境规制对东部地区经济增长质量综合指数影响最大，环境规制强度综合指数增加1，经济增长质量综合指数提高0287；对中部地区经济增长质量综合指数影响次之，环境规制强度综合指数增加1，西部地区经济增长质量综合指数提高0149；对东部地区经济增长质量综合指数影响最小，环境规制强度综合指数增加1，西部地区经济增长质量综合指数提高00217。
可以看出，环境规制表现出对东部地区综合经济增长质量更高的促进效应。为什么会出现这一结果？本研究认为一个重要原因在于环境规制对综合经济增长质量的影响存在环境规制强度的门槛效应。具体分析如下：由于不同地区经济发展阶段、产业结构、政府和公众环境保护意识等因素的差异，不同地区的环境规制强度也存在差异。从本文测算的环境规制强度指数来看，浙江、北京、广东和江苏等东部地区环境规制强度排名靠前，而大部分中西部省区市排名较为靠后
限于篇幅，正文中不再详细公布通过主成分分析法（PCA）计算出的各省区市环境规制强度指数，读者如有兴趣可向作者索取结果。
。由于环境规制对经济增长质量存在门槛效应且多数东部省区市跨越这一门槛值，因此环境规制对东部地区综合经济增长质量的影响程度更大。
（四）扩展性探讨：环境规制的门槛效应检验
为检验环境规制对经济增长质量的影响是否存在门槛效应，借鉴Hansen等[18-19]采用的方法，以环境规制强度综合指数（Er）为门槛变量，建立以下动态面板门槛模型
限于篇幅，本文只检验了环境规制对综合经济增长质量的门槛效应，如读者有兴趣，可向作者索取环境规制对各分维度经济增长质量门槛效应检验的实证结果。：
ZGrowqualityit=α0+α1EritI（Erit≤γ）+
α2EritI（Erit>γ）+α3ZGrowqualityit-1+ψZit+
ui+εit（2）
在式（2）中，I（·）为指标函数，取值取决于门槛变量（Er）和门槛值（γ）：当括号内表达式成立时，I（·）=1，否则I（·）=0。通过比较环境规制强度指数（Er）和门槛值（γ）的大小，可以将样本省区市分为高环境规制强度地区和低环境规制强度地区，然后分别估算系数。另外，式（2）中涉及的其它变量与式（1）保持一致。
由于动态面板门槛模型有被解释变量的滞后项，传统对均值离差消除固定效应会使得式（2）中被解释变量滞后项与个体误差均值存在相关性，采用一阶差分消除固定效应又会使误差项出现负相关，使得Hansen[19]提出的分布理论无法直接应用于动态面板数据模型。为解决上述问题，Kremer等[20]采用Arellano和Bover[21]提出的前向离差变换来消除固定效应。经过前向正交离差變换处理后，误差项变换为：
ε*it=T-tT-t+1εit-1T-t（εi（t+1）+…+εiT），
（t=1，…，T-1）（3）
经前向离差变换后的误差项不再存在序列相关，且方差具有单位的形式。不过，由于式（2）中含有被解释变量的滞后项ZGrowqualityit-1，模型存在内生性的问题。本研究将内生变量ZGrowqualityit-1作为被解释变量，然后对其一阶滞后项（ZGrowqualityit-2）和其它解释变量做最小二乘回归，然后将回归得到的预测值ZGrowualityit-1作为内生解释变量的工具变量带入回归方程中。然后，就可按照Hansen[19]的方法确定门槛值。门槛值确立后，考虑到解释变量会使得传统参数估计方法出现有偏性和非一致性，而GMM允许随机误差项存在异方差和序列相关性，因此采用GMM方法得到参数的估计值。在进行门槛模型估计之前，必须先检验是否存在门槛效应，并确定门槛数量。拔靴法bootstrap（300次）的门槛效应检验如下：
从表5的结果可以看出，存在单一门槛的p值为00633，双重门槛和三重门槛模型的p值为02367和06600，在10%的显著性水平下只能接受单一面板门槛模型。另外，动态面板门槛效应检验还确定了单一门槛估计值为-06690，95%置信区间为（-06832，-06674）。确定好单一门槛值后，采用GMM方法就可以得到参数的估计值，表5为回归结果。
表6的估计结果显示：当环境规制强度低于-06690时，环境规制强度指数增加1，经济增长质量综合指数增加00349，但p值为0266，在10%显著性水平下无法接受这一系数。不过，当环境规制强度高于-06690时，环境规制强度对经济增长质量综合指数的影响为01377，且p值为0006，在1%显著性水平下可接受这一回归系数。这个结果表明环境规制强度对综合经济增长质量的影响的确存在门槛效应，环境规制强度跨越门槛之后，环境规制对综合经济增长质量的显著促进效应开始显现。 表5 动态面板门槛效应检验
表6 基于环境规制强度的动态面板单一门槛模型回归结果
五、结论与讨论
十九大报告中提出要“加快生态文明体制改革，建设美丽中国”。与此同时，十九大报告也指出“我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，要推动经济发展质量变革”。可以看出，环境保护和提升经济增长质量两者都是政府的执政重点和目标。本文发现：两者还存在内在关联，环境规制是影响经济增长质量的手段之一。基于2000—2014年中国28个省区市面板数据的实证研究结果显示：环境规制除了能改善环境，还可以促进地区提升经济增长效率并改善福利水平。不过，环境规制也对一些维度的经济增长质量存在负面效应或影响不显著：环境规制一定程度上加剧了收入分配的不公平，环境规制并没有显著促进产业结构优化和提升经济发展稳定性。最后，在各种效应综合作用下，环境规制可以显著改善综合经济增长质量。不过，环境规制对综合经济增长质量产生显著正向效应需建立在环境规制跨越特定强度门槛的前提下，如果未突破这一门槛，环境规制并不会显著影响综合经济增长质量。
本文的贡献体现在理论价值和现实意义上。理论意义方面，本文通过探讨环境规制对经济增长质量的影响，从单一考察环境规制的经济影响扩展到全面考察环境规制对涵盖效率、结构、稳定、环境、福利和社会公平等更广层次的经济社会影响。从这个角度来看，本研究是对现有环境规制经济社会效应理论的丰富或补充。
另外，本研究还具有适用中国经济社会发展国情的现实意义。首先，本文的现实意义在于系统、科学评估环境规制政策。在新常态发展模式下，经济增长速度从高速增长转为中高速增长，经济发展逐步进入优化、调整、转型、升级并行的质量优化过程。本文从经济增长质量效率效应、结构效应、稳定效应、环境效应、福利效应、分配效应和综合效应出发，探讨环境规制对经济增长质量的影响。研究结论有助于科学、合理制定环境规制政策，为新常态下中国经济实现更高质量增长提供政策支撑。其次，本文关于影响机理的探讨为在环境规制约束下，改善经济增长质量提供了可行路径建议。政府决策者必须思考的是如何制定财税、金融、土地、人才等配套政策以激励企业创新、优化管理效率和产业转型，提升中间路径对经济增长质量的积极效应。
参考文献：
[1] Jorgenson D W， Wilcoxen P J. Environmental regulation and U. S. economic growth [J]. The Rand Journal of Economics， 1990， 21（2）： 314-340.
[2] Chintrakarn P. Environmental regulation and U. S. states technical inefficiency [J]. Economics Letters， 2008， 100（3）： 363-365.
[3] Porter M E. America’s green strategy [J]. Scientific American， 1991， 264（4）： 168.
[4] Olga K， Grzegorz P. Sectoral and macroeconomic impacts of the large combustion plants in Poland： A general equilibrium analysis [J]. Energy Economics， 2006， 28（3）： 288-307.
[5] 封福育. 环境规制与经济增长的多重均衡： 理论与中国经验 [J]. 当代财经， 2014（11）： 14-24.
[6] 梁潔， 史安娜， 马轶群. 环境规制与中国宏观经济 ——基于动态随机一般均衡模型的实证分析 [J]. 南京农业大学学报（社会科学版）， 2014（2）： 93-102.
[7] 张林姣. 新常态下环境规制对经济增长的影响——基于2009—2013年省际面板数据 [J]. 科技与管理， 2015（5）： 100-104.
[8] 夏勇， 钟茂初. 环境规制能促进经济增长与环境污染脱钩吗？——基于中国271个地级城市的工业SO2排放数据的实证分析 [J]. 商业经济与管理， 2016（11）： 69-78.
[9] 任保平. 经济增长质量： 经济增长理论框架的扩展 [J]. 经济学动态， 2013（11）： 45-51.
[10] 杨君， 褚桂楠， 肖明月. 经济增长质量的测度及其影响因素——一个研究述评 [J]. 浙江理工大学学报， 2016（12）： 515-521.
[11] 孙琳琳， 任若恩. 中国资本投入和全要素生产率的估算 [J]. 世界经济， 2005（12）： 3-13.
[12] 李宾， 曾志雄. 中国全要素生产率变动的再测算： 1978—2007年 [J]. 数量经济技术经济研究， 2009（3）： 3-15.
[13] 单豪杰. 中国资本存量K的再估算： 1952—2006年 [J]. 数量经济技术经济研究， 2008（10）： 17-31.
[14] 张军， 吴桂英， 张吉鹏. 中国省际物质资本存量估算： 1952—2000 [J]. 经济研究， 2004（10）： 35-44.
[15] 田卫民. 省域居民收入基尼系数测算及其变动趋势分析 [J]. 经济科学， 2012（2）： 48-59.
[16] 胡祖光. 基尼系数理论最佳值及其简易计算公式研究 [J]. 经济研究， 2004（9）： 60-69.
[17] Blundell R， Bond S R. Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data models [J]. Journal of Econometrics， 1998， 87 （1）： 115-143.
[18] Hanser B E. Threshold effects in nondynamic panels： Estimation， testing and inference [J]. Journal of Econometrics， 1999， 93（2）： 345-368.
[19] Caner M， Hansen B E. Instrumental variable estimation of a threshold model [J]. Econometric Theory， 2004， 20（5）： 813-843.
[20] Kremer S， Bick A， Nautz D. Inflation and growth： New evidence from a dynamic panel threshold analysis [J]. Empirical Economics， 2013， 44（2）： 861-878.
[21] Arellano M， Bover O. Another look at the instrumental variable estimation of errorcomponents models [J]. Journal of Econometrics， 1995， 68（1）： 29-51.
关键词：环境规制；经济增长质量；门槛效应
文献标识码：A 文章编号：1002-2848-2018（02）-0001-10
一、引言和文献述评
改革开放以来，随着经济快速增长，中国环境问题日益突出。为应对严峻的环境形势，政府对企业的环境规制力度日趋增强。环境规制的趋紧对经济的影响是政策制定者必须考虑的问题。目前，关于环境规制对经济影响的研究中，主要存在两种观点：一种是“遵循成本说”，这种观点认为在环境规制约束下，企业会不断增加环境治理投入以达到环境标准，这样必然会增加企业的经营成本并对企业的绩效产生负向的影响，从而降低经济增长速度[1-2]。另一种观点是“创新补偿说”，提出这种观点的代表性人物是Porter，他认为经过严格且恰当的环境规制设计可以激励企业创新并能部分甚至完全抵消环境规制的成本，提高企业竞争力，促进经济增长，这就是著名的“波特假说”[3]。
针对两种观点的差异，大量文献实证检验了环境规制对经济增长的影响。比如，Olga和Grzegorz[4]发现波兰实施二氧化硫和氢氧化物的排放限制政策显著抑制了经济增长。封福育[5]利用中国2007—2012年的省级面板数据并构建包含环保部门和生产部门的两部门经济增长模型，实证检验了环境规制和经济增长之间的关系。研究结果显示，环境规制提升了我国经济增长速度。梁洁等[6]在动態随机一般均衡模型中引入环境规制冲击，探讨环境规制对经济产出的影响。结果表明，环境规制对经济增长数量具有长期正向效应。张林姣[7]基于2009—2013年中国省际面板数据，发现环境规制显著抑制了中国经济增长。进一步分析，这种负向效应在东部地区最小，中部地区次之，西部地区最大。夏勇和钟茂初[8]基于中国271个地级城市的数据，实证检验了环境规制对经济增长的影响。结果表明，递增的环境规制强度有助于促进经济增长且促进作用主要是通过倒逼企业调整生产方式实现的。
上述研究大多只探讨环境规制对经济增长数量的影响，本文认为这对于全面评价环境规制的经济社会影响远远不够。这是因为经济增长除了数量因素，还包含经济发展过程中效率增加、结构优化、稳定性提升、发展方式绿色化、福利水平改善和分配公平等经济增长质量因素的变化。任保平[9]认为数量型增长和质量型增长是经济增长理论同一问题的两个方面。数量型经济增长追求的是经济增长速度，而质量型经济增长是在数量增长基础上优劣程度的价值判断。不过，综合文献研究现状，只有在部分考察环境规制对全要素生产率、产业结构影响的研究中，隐含了环境规制可以带动增长效率提升、产业结构优化等某一方面经济增长质量因素的提升，并没有研究系统、全面地分析环境规制的经济增长质量效应。在现有研究不足的情况下，建立一个涵盖效率、结构、环境、社会等多方面因素的综合评价体系考察环境规制对经济增长质量的影响，对于理解环境规制对“新常态”下中国经济社会转型的全面影响是有必要的，既是对环境规制的经济社会效应理论的补充，也是国情转变下的现实需要。
因此，本研究将基于2000—2014年中国28个省区市（不包括港澳台地区和吉林、西藏、山东地区）面板数据，通过考察环境规制对经济增长质量的影响，将环境规制的经济增长数量效应拓展到经济效率效应、结构效应、稳定效应、环境效应、福利效应、收入分配效应和综合经济增长质量效应，以全面评价环境规制产生的经济社会影响，为科学制定环境规制政策提供借鉴。本文余下部分将做以下安排：第二部分为经济增长质量指标体系构建与测度；第三部分为影响机理分析与研究假设；第四部分为实证分析；第五部分为结论与讨论。
二、经济增长质量指标体系构建与测度
一般来讲，学者对于经济增长质量内涵的界定，主要包括狭义经济增长质量和广义经济增长质量两方面。狭义的经济增长质量往往从效率变化、效益提升等某一方面阐述；广义的经济增长质量内涵除了包括经济增长因素外，还涵盖了与经济增长紧密联系的社会、环境、政治、收入分配和文化等各方面因素[10]。考虑到狭义经济增长质量只片面考虑经济增长数量，而没有将与经济发展紧密联系的资源消耗、环境改善、结构优化、福利增加、文化提升等多个因素涵盖在内，本文将构建广义的经济增长质量综合指标进行研究。综合文献现状和数据可得性，本文从经济增长效率、产业结构升级、经济发展稳定性、绿色发展、福利改善与收入分配公平六个维度构建地区经济增长质量指标体系。以下将详细介绍指标体系构成。
（一）经济增长效率
经济增长效率衡量增长过程中各类要素和投入产出的比值，它反映了生产要素转换为产出的效率。本文选取的经济增长效率指标有劳动生产率、资本生产率和全要素生产率。劳动生产率等于国内生产总值（GDP）除以劳动力就业人口数。资本生产率等于GDP除以全社会固定资产投资额。全要素生产率参照孙琳琳等[11-12]采用超越对数生产函数的形式，并利用增长核算法进行计算。本文中，物质资本的方法主要采用了单豪杰[13]的处理方法，2000年初始资本存量直接采用张军[14]计算的资本存量；投资流量指标选择为每个省份历年固定资本形成额的时间序列；投资价格指数选择采用官方统计数据公布的固定资产投资价格进行平减；物质资本的折旧率按照张军[14]将各省区市固定资本形成总额的折旧率确定为96%。 （二）产业结构升级
本文定义的产业结构升级是指产业结构从低端形态向更优形态不断转变的过程。本文选取的衡量产业结构升级的基础指标有三个：第一个是第三产业增加值占GDP比重，用于反映地区服务业发达程度；第二个是高技术产业产值占规模以上工业企业总产值比重，用于反映工业行业内部结构升级状况；第三个是按劳动生产率差异赋权的产业结构升级系数，等于各产业劳动生产率和增加值占GDP比重的乘积。为了避免产业内高低产业率的差异，本文对劳动生产率做开方处理，该指标以劳动差异率为客观标准赋权，能较为全面地反映第一、二、三产业结构变迁带来的产出效率差异。
（三）经济发展稳定性
经济发展稳定性衡量的是地区经济增长过程是否遵循平稳增长的态势。本文选取的经济发展稳定性基础指标有三个：经济增长波动率、CPI和城镇登记失业率。其中经济增长波动率用于衡量产出稳定程度，CPI用于衡量价格稳定程度，城镇登记失业率用于衡量就业稳定程度。CPI和城镇登记失业率可直接通过查询相关统计年鉴得到，经济增长波动率指标计算方法见如下：
经济增长波动率=（当年GDP增長率-
去年GDP增长率）/去年GDP增长率
（四）绿色发展
本文定义绿色发展为经济发展过程中资源消耗和环境破坏的代价更低。本文选取的绿色发展指标有四个：地区单位GDP能耗（标准煤）、单位GDP工业废气排放、单位GDP工业废水排放和单位GDP工业废弃固体物排放。
（五）福利改善
本文定义福利改善为全民共享经济发展成果，包含个人福利改善和公共福利水平改善。本文采用的用于反映福利水平的基础指标有城镇居民恩格尔系数、农村居民恩格尔系数、每千人医疗卫生技术人员数量、高等教育师生比、城市人均绿化面积、每万人社区福利设施数量。这些基础指标从消费升级、医疗、教育、环境和公共福利设施等方面全面反映地区公众福利水平的改善。
（六）收入分配公平
收入分配公平是指一个国家或者地区各个社会成员之间的收入差距减小，并保持在社会可接受的范围内。本文用于衡量收入分配公平性的基础指标有四个：城镇居民基尼系数、农村居民基尼系数、农村居民人均纯收入与城镇居民可支配收入比值和劳动者报酬占GDP比重。其中，采用田卫民[15]测算基尼系数的方式，可分别得到多数省区市城镇居民和农村居民的基尼系数。对于仅给出最低收入组和最高收入组的省区市，本文采用胡祖光[16]的简单估算法。另外，对于湖南、云南和天津三个省市的统计年鉴在少数年份并没有公布详细收入分组数据，本文通过中国统计局公布的历年基尼系数，采用全国基尼系数变化率估算出三个省市基尼系数的缺失值。另外，农村居民人均纯收入与城镇居民可支配收入比值和劳动者报酬占GDP比重指标可直接通过查询相关统计年鉴数据后简单计算获得。
在构建好经济增长质量基础指标体系的基础上，本文将采用主成分分析法（PCA）将各个基础指
表1 经济增长质量指标体系构建一览表
其中，Growqualityijt是i地区t年第j类经济增长质量指标，包含经济增长效率指数（Efficiency）、产业结构升级指数（Structure）、经济发展稳定性指数（Stability）、绿色发展指数（Green）、福利改善指数（Welfare）、收入分配公平性指数（justice）和经济增长质量综合指数（ZGrowquality）；Growqualityijt-1是滞后一期的各类经济增长质量指标，代表经济增长质量的惯性趋势；Erit为i地区t年的环境规制强度综合指数；Zit为影响经济增长质量的控制变量；ui为不可观测的地区固定效应；εit为服从独立同分布的误差项。
上述回归方程均引入了被解释变量的滞后一期，成为动态面板，采用简单固定效应模型做实证分析，会产生内生性问题。系统广义矩估计（GMM）将差分方程和原水平方程作为一个联立方程体系，然后使用变量滞后项作为差分方程的工具变量，同时使用差分变量的滞后项作为水平方程的工具变量进行估计，既可以估计不随时间变化变量的系数，又不要求扰动项的准确信息分布，允许随机误差项存在异方差和序列相关，提高估计的效率和稳健程度[17]。本文也将采用两步系统GMM方法估计模型参数。基于模型（1）的回归结果见表3。系统GMM估计量的一致性的重要前提是差分以后的扰动项不存在二阶序列相关。此外，由于系统GMM使用了滞后项作为工具变量，也需要对工具变量做过度识别检验。在表3中，通过ArellanoBond序列相关检验二阶序列相关检验（AR（2））均显示各回归方程不存在二阶序列相关；Sargan检验也显示各回归方程接受工具变量有效性的原假设。采用系统GMM模型是合理的。
具体来看，环境规制显著促进了经济增长质量综合指数的提升，环境规制强度指数每增加1，经济增长质量综合指数增加00912，表明环境规制总体上促进了我国经济增长质量的改善，假设H7a得以证明。分项来看，环境规制显著提升了经济增长效率，环境规制强度综合指数每增加1，经济增长效率指数增加0103，假设H1a得证；环境规制显著提升了绿色发展程度，环境规制强度综合指数每增加1，绿色发展指数增加0108，假设H4得到证明；环境规制显著改善了福利水平，环境规制强度综合指数每增加1，福利改善指数增加00361，假设H5a得以证明；环境规制显著提升了收入不平等性，环境规制强度综合指数每增加1，收入分配公平综合指数下降00624，假设H6b得以证明。不过，回归结果显示，环境规制对产业结构升级指数和经济发展稳定性指数的影响并不显著。其中，环境规制对产业结构升级指数有着不显著的正向影响，对经济发展稳定性指数有着不显著的负向影响。尽管假设H2a和假设H3b得以证明，但在10%水平下并没有通过显著性检验。
（三）环境规制对综合经济增长质量的区域差异分析：分地区回归 表3 环境规制对经济增长质量的影响：基于全样本的回归结果
注：括号内为标准误差，***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著，下同。
考虑到不同地区经济社会发展的差异，环境规制对经济增长质量的影响可能存在异质性。本研究仍然基于模型（1），分别检验了环境规制对东、中、西部地区经济增长质量综合指数的影响
东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、广东和海南等10个省市；中部地区有7个省级行政区，分别是山西、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部地区包括四川、重庆、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、广西、内蒙古11个省区市。另外，受限于篇幅，此处只分地区汇报了环境规制对综合经济增长质量指数影响的回归结果。读者如有兴趣，可索取环境规制对分维度经济增长质量指数影响的回归结果。，结果如表4所示。
表4 环境规制对经济增长质量的影响：分地区回归结果
环境规制对东、中、西部地区经济增长质量综合指数的影响都是正向的。不过，环境规制对东部、西部地区经济增长质量的提升效应是显著的，但对中部地区经济增长质量综合指数的影响并不显著。另外，在不考虑显著性的情况下，环境规制对东部地区经济增长质量综合指数影响最大，环境规制强度综合指数增加1，经济增长质量综合指数提高0287；对中部地区经济增长质量综合指数影响次之，环境规制强度综合指数增加1，西部地区经济增长质量综合指数提高0149；对东部地区经济增长质量综合指数影响最小，环境规制强度综合指数增加1，西部地区经济增长质量综合指数提高00217。
可以看出，环境规制表现出对东部地区综合经济增长质量更高的促进效应。为什么会出现这一结果？本研究认为一个重要原因在于环境规制对综合经济增长质量的影响存在环境规制强度的门槛效应。具体分析如下：由于不同地区经济发展阶段、产业结构、政府和公众环境保护意识等因素的差异，不同地区的环境规制强度也存在差异。从本文测算的环境规制强度指数来看，浙江、北京、广东和江苏等东部地区环境规制强度排名靠前，而大部分中西部省区市排名较为靠后
限于篇幅，正文中不再详细公布通过主成分分析法（PCA）计算出的各省区市环境规制强度指数，读者如有兴趣可向作者索取结果。
。由于环境规制对经济增长质量存在门槛效应且多数东部省区市跨越这一门槛值，因此环境规制对东部地区综合经济增长质量的影响程度更大。
（四）扩展性探讨：环境规制的门槛效应检验
为检验环境规制对经济增长质量的影响是否存在门槛效应，借鉴Hansen等[18-19]采用的方法，以环境规制强度综合指数（Er）为门槛变量，建立以下动态面板门槛模型
限于篇幅，本文只检验了环境规制对综合经济增长质量的门槛效应，如读者有兴趣，可向作者索取环境规制对各分维度经济增长质量门槛效应检验的实证结果。：
ZGrowqualityit=α0+α1EritI（Erit≤γ）+
α2EritI（Erit>γ）+α3ZGrowqualityit-1+ψZit+
ui+εit（2）
在式（2）中，I（·）为指标函数，取值取决于门槛变量（Er）和门槛值（γ）：当括号内表达式成立时，I（·）=1，否则I（·）=0。通过比较环境规制强度指数（Er）和门槛值（γ）的大小，可以将样本省区市分为高环境规制强度地区和低环境规制强度地区，然后分别估算系数。另外，式（2）中涉及的其它变量与式（1）保持一致。
由于动态面板门槛模型有被解释变量的滞后项，传统对均值离差消除固定效应会使得式（2）中被解释变量滞后项与个体误差均值存在相关性，采用一阶差分消除固定效应又会使误差项出现负相关，使得Hansen[19]提出的分布理论无法直接应用于动态面板数据模型。为解决上述问题，Kremer等[20]采用Arellano和Bover[21]提出的前向离差变换来消除固定效应。经过前向正交离差變换处理后，误差项变换为：
ε*it=T-tT-t+1εit-1T-t（εi（t+1）+…+εiT），
（t=1，…，T-1）（3）
经前向离差变换后的误差项不再存在序列相关，且方差具有单位的形式。不过，由于式（2）中含有被解释变量的滞后项ZGrowqualityit-1，模型存在内生性的问题。本研究将内生变量ZGrowqualityit-1作为被解释变量，然后对其一阶滞后项（ZGrowqualityit-2）和其它解释变量做最小二乘回归，然后将回归得到的预测值ZGrowualityit-1作为内生解释变量的工具变量带入回归方程中。然后，就可按照Hansen[19]的方法确定门槛值。门槛值确立后，考虑到解释变量会使得传统参数估计方法出现有偏性和非一致性，而GMM允许随机误差项存在异方差和序列相关性，因此采用GMM方法得到参数的估计值。在进行门槛模型估计之前，必须先检验是否存在门槛效应，并确定门槛数量。拔靴法bootstrap（300次）的门槛效应检验如下：
从表5的结果可以看出，存在单一门槛的p值为00633，双重门槛和三重门槛模型的p值为02367和06600，在10%的显著性水平下只能接受单一面板门槛模型。另外，动态面板门槛效应检验还确定了单一门槛估计值为-06690，95%置信区间为（-06832，-06674）。确定好单一门槛值后，采用GMM方法就可以得到参数的估计值，表5为回归结果。
表6的估计结果显示：当环境规制强度低于-06690时，环境规制强度指数增加1，经济增长质量综合指数增加00349，但p值为0266，在10%显著性水平下无法接受这一系数。不过，当环境规制强度高于-06690时，环境规制强度对经济增长质量综合指数的影响为01377，且p值为0006，在1%显著性水平下可接受这一回归系数。这个结果表明环境规制强度对综合经济增长质量的影响的确存在门槛效应，环境规制强度跨越门槛之后，环境规制对综合经济增长质量的显著促进效应开始显现。 表5 动态面板门槛效应检验
表6 基于环境规制强度的动态面板单一门槛模型回归结果
五、结论与讨论
十九大报告中提出要“加快生态文明体制改革，建设美丽中国”。与此同时，十九大报告也指出“我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，要推动经济发展质量变革”。可以看出，环境保护和提升经济增长质量两者都是政府的执政重点和目标。本文发现：两者还存在内在关联，环境规制是影响经济增长质量的手段之一。基于2000—2014年中国28个省区市面板数据的实证研究结果显示：环境规制除了能改善环境，还可以促进地区提升经济增长效率并改善福利水平。不过，环境规制也对一些维度的经济增长质量存在负面效应或影响不显著：环境规制一定程度上加剧了收入分配的不公平，环境规制并没有显著促进产业结构优化和提升经济发展稳定性。最后，在各种效应综合作用下，环境规制可以显著改善综合经济增长质量。不过，环境规制对综合经济增长质量产生显著正向效应需建立在环境规制跨越特定强度门槛的前提下，如果未突破这一门槛，环境规制并不会显著影响综合经济增长质量。
本文的贡献体现在理论价值和现实意义上。理论意义方面，本文通过探讨环境规制对经济增长质量的影响，从单一考察环境规制的经济影响扩展到全面考察环境规制对涵盖效率、结构、稳定、环境、福利和社会公平等更广层次的经济社会影响。从这个角度来看，本研究是对现有环境规制经济社会效应理论的丰富或补充。
另外，本研究还具有适用中国经济社会发展国情的现实意义。首先，本文的现实意义在于系统、科学评估环境规制政策。在新常态发展模式下，经济增长速度从高速增长转为中高速增长，经济发展逐步进入优化、调整、转型、升级并行的质量优化过程。本文从经济增长质量效率效应、结构效应、稳定效应、环境效应、福利效应、分配效应和综合效应出发，探讨环境规制对经济增长质量的影响。研究结论有助于科学、合理制定环境规制政策，为新常态下中国经济实现更高质量增长提供政策支撑。其次，本文关于影响机理的探讨为在环境规制约束下，改善经济增长质量提供了可行路径建议。政府决策者必须思考的是如何制定财税、金融、土地、人才等配套政策以激励企业创新、优化管理效率和产业转型，提升中间路径对经济增长质量的积极效应。
参考文献：
[1] Jorgenson D W， Wilcoxen P J. Environmental regulation and U. S. economic growth [J]. The Rand Journal of Economics， 1990， 21（2）： 314-340.
[2] Chintrakarn P. Environmental regulation and U. S. states technical inefficiency [J]. Economics Letters， 2008， 100（3）： 363-365.
[3] Porter M E. America’s green strategy [J]. Scientific American， 1991， 264（4）： 168.
[4] Olga K， Grzegorz P. Sectoral and macroeconomic impacts of the large combustion plants in Poland： A general equilibrium analysis [J]. Energy Economics， 2006， 28（3）： 288-307.
[5] 封福育. 环境规制与经济增长的多重均衡： 理论与中国经验 [J]. 当代财经， 2014（11）： 14-24.
[6] 梁潔， 史安娜， 马轶群. 环境规制与中国宏观经济 ——基于动态随机一般均衡模型的实证分析 [J]. 南京农业大学学报（社会科学版）， 2014（2）： 93-102.
[7] 张林姣. 新常态下环境规制对经济增长的影响——基于2009—2013年省际面板数据 [J]. 科技与管理， 2015（5）： 100-104.
[8] 夏勇， 钟茂初. 环境规制能促进经济增长与环境污染脱钩吗？——基于中国271个地级城市的工业SO2排放数据的实证分析 [J]. 商业经济与管理， 2016（11）： 69-78.
[9] 任保平. 经济增长质量： 经济增长理论框架的扩展 [J]. 经济学动态， 2013（11）： 45-51.
[10] 杨君， 褚桂楠， 肖明月. 经济增长质量的测度及其影响因素——一个研究述评 [J]. 浙江理工大学学报， 2016（12）： 515-521.
[11] 孙琳琳， 任若恩. 中国资本投入和全要素生产率的估算 [J]. 世界经济， 2005（12）： 3-13.
[12] 李宾， 曾志雄. 中国全要素生产率变动的再测算： 1978—2007年 [J]. 数量经济技术经济研究， 2009（3）： 3-15.
[13] 单豪杰. 中国资本存量K的再估算： 1952—2006年 [J]. 数量经济技术经济研究， 2008（10）： 17-31.
[14] 张军， 吴桂英， 张吉鹏. 中国省际物质资本存量估算： 1952—2000 [J]. 经济研究， 2004（10）： 35-44.
[15] 田卫民. 省域居民收入基尼系数测算及其变动趋势分析 [J]. 经济科学， 2012（2）： 48-59.
[16] 胡祖光. 基尼系数理论最佳值及其简易计算公式研究 [J]. 经济研究， 2004（9）： 60-69.
[17] Blundell R， Bond S R. Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data models [J]. Journal of Econometrics， 1998， 87 （1）： 115-143.
[18] Hanser B E. Threshold effects in nondynamic panels： Estimation， testing and inference [J]. Journal of Econometrics， 1999， 93（2）： 345-368.
[19] Caner M， Hansen B E. Instrumental variable estimation of a threshold model [J]. Econometric Theory， 2004， 20（5）： 813-843.
[20] Kremer S， Bick A， Nautz D. Inflation and growth： New evidence from a dynamic panel threshold analysis [J]. Empirical Economics， 2013， 44（2）： 861-878.
[21] Arellano M， Bover O. Another look at the instrumental variable estimation of errorcomponents models [J]. Journal of Econometrics， 1995， 68（1）： 29-51.