环保产业与制造业协同集聚演化过程中环境规制的作用机制与路径仿真.pdf

2023No.152023年第1 5 期科技管理研究Science and Technology Management Researchdoi:10.3969/j.issn.1000-7695.2023.15.028环保产业与制造业协同集聚演化过程中环境规制的作用机制与路径仿真李晟婷，周晓唯，李娟伟，武增海（陕西师范大学国际商学院，陕西西安710119)摘要：基于产业共生演化视角，采用改进的L-V模型描述环保产业与制造业协同集聚和演化过程，将环境规制作为主要影响变量引入模型，刻画和描述环保产业与制造业短期动态演化过程中的路径和特征以及规制因素在这一过程中的作用。研究发现，规制对于制造业会产生一定的抑制作用，同时对环保产业产生较为显著的促进作用，规制对于共生产业具有转移支付作用，短期内波特假说成立；规制对于环保产业的促进作用具有优势区间，在此区内，规制对于环保产业的促进作用基本达峰，同时对制造业造成的影响处于可接受范围内，过高或过低的规制水平均不利于其激励作用的最大化发挥；目前规制水平已经接近最优规制区间下限，因此可以适当提高规制使其进入最优区间，但在达到最优区间后如果要进一步提高规制水平，需要谨慎权衡环保产业和制造业增长率的变化得失，综合考量才能防止规制水平过犹不及带来的波动性影响。关键词：协同集聚；共生演化；环境规制；环保产业中图分类号：F426文献标志码：A文章编号：1 0 0 0-7 6 9 5（2 0 2 3）1 5-0 2 39-1 0Effect Mechanism and Path Simulation of Environmental Regulation inthe Process of Co-agglomeration Evolution ofEnvironmental Protection Industry and Manufacturing IndustryLi Shengting,Zhou Xiaowei,Li Juanwei,Wu Zenghai(International Business School,Shaanxi Normal University,Xian 710119,China)Abstract:Based on the perspective of industrial symbiotic evolution,this study uses an improved L-V model todescribe the co-agglomeration and evolution process of environmental protection industry and manufacturing industry,and introduces environmental regulation as the main influencing variable into the model to describe the path andcharacteristics of the short-term dynamic evolution of the environmental protection industry and manufacturingindustry and the role of regulatory factors in this process.The research found that regulation will have a certaininhibitory effect on the manufacturing industry,and at the same time have a more significant role in promoting theenvironmental protection industry.Regulation has a transfer payment effect on the co-production industry,and thePorter Hypothesis is established in the short term.The role of regulation in promoting the environmental protectionindustry has an advantageous range,within this range,the promotion effect of regulations on the environmentalprotection industry has basically reached its peak,while the impact on the manufacturing industry is within anacceptable range.Too high or too low a regulation level is not conducive to maximizing its incentive effect.Thecurrent level of regulation is close to the lower limit of the optimal regulation interval,so the regulation can beappropriately increased to enter the optimal interval;however,if the level of regulation is to be further improved afterreaching the optimal range,it is necessary to carefully weigh the gains and losses of changes in the growth rate of theenvironmental protection industry and the manufacturing industry.Only by comprehensive consideration can theimpact of fluctuations caused by excessive regulation be avoided.Key words:co-agglomeration;symbiotic evolution;environmental regulation;environmental protection industry(EPI)收稿日期：2 0 2 3-0 2-1 0，修回日期：2 0 2 3-0 4-1 1基金项目：国家社会科学基金项目“双碳目标下数字技术驱动制造业绿色发展机制与路径研究”(2 2 BJL044)，“创新生态系统背景下开发区知识密集型经济增长研究”（1 9 FGLB059）240李晟婷等：环保产业与制造业协同集聚演化过程中环境规制的作用机制与路径仿真产业协同集聚是目前产业最新的组织模式和资源配置方式，引起众多研究者的兴趣。产业协同集聚是一个较为泛化的概念，一般指制造业与生产性服务业这种大的部类产业之间的协同集聚，但同时其也具有不同层面的内涵，如协同集聚在行业异质性层面上具有多种集聚形态高技术产业与生产性服务业，制造业与物流产业、环保产业与制造业等多种行业层面异质性产业协同集聚，近来越来越多的学者对于协同集聚行业异质性层面的考察和分析也形成了较为丰富的研究成果。近年来，环保产业发展势头强劲，已经形成一定规模，在分布上较为明显地表现出与制造业协同集聚的倾向1 ，从产业生态化视角来看，环保产业与制造业之间的协同集聚是静脉产业与动脉产业的有机结合，二者之间形成长期化稳定化合作网络有利于产业区内部废弃物的无害化和资源化，是传统线性经济向循环经济转变的结构表现之一 2】，相对于一般异质性产业协同集聚，具有更为明显的绿色生态化功能和意义，同时其协同演化对于外部政策的敏感性较强，具有部分他组织特征和较高的正向外部性。因此，其演化过程相对于一般制造业与生产性服务业之间的共生演化具有较为明显的特异性，有必要开展进一步分析。故聚焦于环保产业与制造业协同演化的路径及特征，考察如何在L-V模型的基础上引人他组织控制变量进行模拟仿真。1文献综述1.1异质性产业协同演化的研究脉络关于异质性产业的协同集聚及演化，目前研究热点主要集中在制造业与生产性服务业种群之间的共生协同，相关研究成果较为丰富。产业共生指在分工细化的前提下异质性产业通过各种有形和无形的经济关联和互动从而在产业间形成的相互影响、相互制约同时又相互促进的协同关系【3】。从长时间维度观察，这种共生关系会对彼此种群的演化过程产生重要的影响，从而形成共生协同演化的趋势。James早在1 9 9 5 年即提出生产性服务业提供的服务对于制造业而言是一种重要的无形资源投入，能够从整体上提高制造业的生产效率和行业竞争力【4。此后，研究者从多方面考察并验证了该结论一生产性服务业能够通过生产过程专业化【5-6 、柔性化【7-8 程度的提升进而促进制造业生产效率、创新能力 9】和竞争力的优化，并为自身发展创造有利条件；另外一些研究者着眼于产业协同演化的过程性分析，如：Berardino等1 0】考察了生产性服务业与制造业双向式融合协同演进过程的动态特征，Pelikan11、Fa t a s等 1 2 、Funk等1 3 从技术与制度等非经济因素协同的视角考察了产业演化过程，Dijk等1 4从制度协同的角度解释了电动汽车发动机突破传统内燃机技术轨道的锁定效应，仿真了新能源车产业演化过程。以上研究结论均表明产业协同演化过程能够形成互利合作的双边关系，有利于产业的深度专业化和技术创新，是一种良性演化过程，有必要进行更为深人的探讨。1.2异质性产业协同演化的国内研究进展国内研究者先后从协同产业的相互影响关系【1 5 、时空分布效应【1 6-1 7 以及耦合度1 8-1 等视角对产业协同演化进行了较为深入的观察和分析。所采用的方法主要集中于两个方面，一是采用普通计量或空间计量方法分析二者的适配性和耦合程度及其对于区域经济环境的影响，如：刘浩和原毅军 2 0】研究发现中国生产性服务业与制造业处于非对称性互惠共生状态，生产性服务业对制造业的依存度要大于制造业对生产性服务业的依存度。孙畅【2 1 通过构建产业共生水平评价模型和空间计量模型，发现中国生产性服务业和制造业共生发展水平较低处于前者依附于后者的非均衡初级阶段，且区域发展不平衡。唐晓华等【1 9 基于耦合度优化视角对存增量系数的调节模拟产业耦合协调的演化发展趋势。二是利用Logistic方程进行演化仿真探求二者互动过程中的动态性特征。如：孙久文等【2】利用生态学种群Logistic生长方程对长江流域制造业与生产性服务业的共生发展模式进行分析发现其相互作用的不对称性；徐学军等【2 3】从Logistic生长方程建立生产性服务业与制造业种群共生模型，探索中国生产性服务业与制造业种群共生的特征与规律。通过Logistic模型的仿真分析，能够发现产业协同演化过程中更多的过程性动态性特征和细节，从而为产业发展方向的预测和把控提供一定的理论依据。近年来环保产业发展迅猛，并表现出较为明显的与制造业分布空间重合的趋势，但环保产业与制造业的协同演化目前国内研究并不充分，其原因可能在于环保产业作为新兴产业，大型企业较少而小微企业众多，存在行业不规范、市场秩序不稳定以及与其他产业相互覆盖的现象，造成数据收集和统计存在一定困难，同时目前行业划分标准和数据的统计口径等方面存在一定的滞后性，导致普通年鉴数据并未将环保产业数据单独统计列出，环保产业的宏观数据可得性较差。基于这种现实制约，本研究以国泰安数据库的微观数据为基础计算环保产业的产值，能够在一定程度上克服宏观数据的可得性限制。另外，由于2 0 1 9 年以来受新型冠状病毒感241李晟婷等：环保产业与制造业协同集聚演化过程中环境规制的作用机制与路径仿真染疫情影响，国内工业统计数据波动较大，故采用2019之前的数据进行仿真。2产业共生演化的基本模型及改进2.1协同演化的基本模型及假设异质性产业构成的互利协同关系与生物种群的共生关系具有高度的相似性，故在以往研究的基础上，借鉴L-V模型探讨异质性产业的共生协同演化。基本模型形式如下：dX2Xui2dtNM(1)dx2XXdtN2N,21采用自然语言描述为：种群增长率=最大增长率自我拥挤效应+/-他种群的影响效应。其中，Xi,x2分别代表两种产业规模，N,N,代表产业在现有资源空间内的最大可能规模，r和r为对应产业瞬时增长系数，反映产业现时增长速率，r和r会随产业结构和环境资源限制而表现出差异，U2为产业1对产业2 的影响，U21为产业2 对产业1 的影响，Uiz和U2.的符号不同能够反映产业之间的关系质量的差异性。以上模型构建基于如下假设：假设1：以产业规模的变化表征产业种群的成长变化，产业产值越大，表示产业发展状态越好；反之，则表示产业增长萎靡、趋于萎缩。假设2：共生产业处于产业生态系统环境中，随时受到社会、环境、市场等外部因素以及信息、能量、互动等内部因素的影响和制约，其种群增长的极限值必然存在，且种群发展符合Logistic规律的“s”型曲线。假设3：产业种群之间的相互影响表现为即时发生，不存在时滞现象。假设4：产业影响系数描述共生产业之间的相互作用的性质和大小，系数如果大于0，表示正向作用；反之，系数小于0 表示负向作用，按照影响系数可以划分为偏利共生、偏害共生、互利共生等多种相互关系。2.2引入规制的共生演化模型构建共生关系的本质是互利，而市场是人类社会中这种互利关系的集中体现，生产和消费在市场中发生交换，从而各取所需，互利双赢。市场对于供求的调节作用的前提，是交易的公平性和对等性，即：消费者给生产者支付货币，生产者为消费者提供等值的产品或服务，从而形成价值闭环，因而能够形成自发自组织的市场结构。而制造业与环保产业共同形成的环保市场上的情形却大不相同，没有环境规制的情况下，制造业生产导致的公共环境利益损失，原则上需要制造业支付并购买环保产业的产品或服务予以补偿和修复，但这种产品和服务的效益却具有公共物品性质而不具排他性，即：效益不能被制造业独占，而是改善了环境和社会福利，这就导致了制造业与环保产业之间的价值流动中的一个环节断裂，无法形成有效的自组织市场。同时，治理污染对于企业而言是非必要支出，必然造成企业对环保产业的支付意愿的不足，因此，无干涉情况下污染必然加剧。存在规制的情况下，规制相当于一个外生变量，是一个来自于政府的调节器，如果污染治理达不到标准，则政府会对企业做出处罚，处罚就是制造业面临的最大排污成本，为了降低这一成本，企业会趋利避害地选择或加大购买环保产业的产品和服务，从而促进了企业对环保产品的支付意愿，这样就能够起到治理污染、降低污染水平的客观作用。这种情况下，政府充当了社会公众的代理人，规制被引人系统后能够影响系统演化的序参量，从价值流动的视角看则能够让价值链基本闭合，从而促进制造业与环保产业之间形成自组织的有序市场结构。购买制造业环保产业购买支付制造业环保产业环境规制环境效益生产者消费者环境效益政府社会、环境社会、环境产品/服务（a）一般生产者与消费者关系（b）无规制情况下制造业与环保产业的关系（c）有规制情况下制造业与环保产业的关系图1规制在环保产业与制造业价值循环中的作用存在环境规制的情况下，制造业如果仍然不治理污染，则会面临高昂的罚款及其他惩罚，这是制造业企业不愿意接受的，因此，制造业必然两害相权取其轻，从而选择与环保产业更大规模、更深程度的合作一一为污染治理服务全面付费，保证自己的污染物达标，不触及惩罚红线。波特假说指出规242李晟婷等：环保广产业与制造业协同集聚演化过程中环境规制的作用机制与路径仿真制在短期内对污染企业的产出影响为负，而长期影响为正。基于中短期的视角，认为规制提高了制造业污染治理成本，设g为规制指数，表示环境规制的强度规制指数。g越大，制造业需要承担的治污支出越高；政策规制指数g越小，制造业支付的治污支出越低。同时，规制的对于环保产业的影响是至关重要的，已有研究表明，环保产业是非常典型的政策敏感性产业，对于规制等政策的依赖性非常显著，规制力度越大，制造业的治污需求越大，环保产业的产出相应的也就越大大 2 4-2 5 。存在规制的情况下，制造业和环保业满足的方程如下：dxiX2Ni-Xi+U2?X2N2dtN（2）dx2=R2XN,-x,+U1XdtN2NN其中，xi代表制造业种群，x2代表环保产业种群，二者通过环保治理市场相联系且受到环境规制的调节；N,和N,分别表示种群最大规模，鉴于指标的可得性和可比较性等考虑，本研究以产值表征产业规模；R(g),R(g)分别为制造业和环保产业的瞬时增长系数且令其为规制的单调线性函数，Uz,和Ui2分别为环保产业对制造业的影响系数以及制造业对环保产业的影响系数。本模型为模型（1）的改进形式，因此在假设2至假设4的基础上新增如下假设：假设5：本模型以制造业和环保产业规模的变化表征产业种群的成长变化，产业产值越大，表示产业发展状态越好；反之，则表示产业增长萎靡、趋于菱缩。假设6：规制是制造业种群与环保产业种群的主要影响变量，如果规制强度g降低为0，则制造业就没有动力治理污染，环保产业虽然可能仍然存在，但其规模将保持在一个较低的水平，随着规制水平的提高，环保产业的发展会受到激励。假设7：u2和u21分别为环保产业和制造业的相互影响系数，无规制的情况下，制造业与环保产业存在较为微弱的合作关系，制造业虽然产生污染，但是没有规制的作用时，制造业支付意愿不足，因此与环保产业的合作关系较为微弱。根据波特假说，规制的作用对于制造业的影响短期内呈现负向，而长期则表现为正向影响，由于规制的非线性影响，处理起来具有一定难度，考虑到作为基本模型主要关注非长期情形，因此将环保产业对制造业的影响系数定义为负向影响：u20，二者短期内呈现偏利关系（若考察长期情形，则可能u120,u210，二者成为互利共生关系）。3产业共生协同演化的仿真3.1中国环保产业与制造业协同程度的测量与分析对于产业协同集聚程度的测量存在多种测度方式,Ellison 构建的E-G指数 2 8、Duranton构建的D-0指数【2 9 以及陈国亮等构建的指数30 1 等。以上指数的计算均基于行业平均就业人数，存在一个前提假设一一目标产业的劳资比值差距不大，而这一前提在现实中很难满足，且存在国内环保产业的就业人数等相关数据不易获取的制约因素，因此，基于国内数据统计情况，同时考虑到企业产值是区域产业规模的微观体现，采用一般制造业与环保产业的产值作为基础数据考察二者的协同集聚程度，借鉴杨仁发【31 的研究结论，构造制造业与环保产业协同集聚指数coagg：IMaggir-Eaggilcoaggit=1-,Maggit+Eaggit 1(3)(Magg.+Eagscoaggi为一般制造业与环保产业的协同集聚指数，其值越大，表示协同水平越高；Maggit,Eagg分别表示一般制造业与环保产业产值计算得到的区位熵。由于环保产业相关的宏观数据不易获得，故以微观数据为基础，采用国泰安数据库各省域内主营业务属于环保产业的规模以上企业当年产值加总作为区域环保产业总产值，为保持数据的一致性，同时采用规模以上制造业企业当年产值加总作为区域制造业产业总产值。采用以下方法估算当年企业产值的近似值：企业产值主营业务收入+当期存货净值前期存货净值。为消除通过膨胀引起的误差，以2 0 0 6 年为基期进行平减。中国各省域环保产业与制造业协同集聚程度分布如图2 所示，协同程度最高为1.1 2，最低值为0。指数最高的地区分别是吉林、陕西、江苏、湖北、重庆，程度较低的地区包括：山西、黑龙江、江西、河南、新疆、贵州、甘肃、青海、宁夏、海南、西藏。从2019年数据来看，协同程度与工业污染排放之间可能存在一定的相关性，这一方面说明制造业产生的工业污染可能是环保产业与制造业协同集聚的动因之一，环保产业的末端处理功能能够起到消化污染物的作用进而带来正向环境外部性，另一方面说明制造业和相关生产性服务业是环保产业的必要基础，环保产业作为生产性服务业存在向制造业汇聚的趋势，这为后续研究提供了一定的依据。243李晟婷等：环保产业与制造业协同集聚演化过程中环境规制的作用机制与路径仿真0.121200000.11000000.08800000.06600000.04400000.0220000-00吉林江苏重庆广东浙江云南辽宁湖南山东四川江西新疆黑龙甘肃宁夏西藏省份12013年-2 0 1 6 年2019年工业污染排放指数图2我国环保产业与制造业协同集聚程度统计协同指数最高的吉林、陕西省，其制造业与环保产业的协同性高于其他地区，但从制造业与环保产业在发展趋势图（见图3和图4）来看，其协同程度相对于其他地区仅具有相对优势，其产业种群的共生演化走势与经济最发达的上海、江苏、广东地区的走势并未表现出根本性差异，均未能达到最优状态，存在较大的改善空间，有必要进一步深人探讨其优化的途径。1e111e111.4EnvEnvManu1.2一一Manu2.01.01.50.8把1.00.60.40.50.20.00.020062008201020122014201620182006200820102012201420162018年份年份(a）陕西省(b）吉林省图3陕西省与吉林省制造业与环保产业的发展趋势1e121e1225Env1.2EnvManuManu2.01.01.50.80.61.00.40.50.20.00.020062008201020122014201620182006200820102012201420162018年份年份(a）上海市(b）江苏省1e121e123.51.6EnvEnv3.0Manu1.4Manu1.2251.02.0把0.81.50.61.00.40.50.20.00.020062008201020122014201620182006200820102012201420162018年份年份（c）广东省（d）山东省图4上海、江苏、广东、山东四省市制造业与环保产业的发展趋势上海、江苏、山东、广东四地区2 0 0 6 一2 0 1 9 年的制造业与环保产业产值数据观察生态化协同集聚的发展趋势（见图4）。可以看出四个地区的制造业和环保产业在考察期间的走势基本一致，环保产业虽有增长，但与制造业相比增长并不显著，并未表现出与制造业相匹配的发展趋势，说明环保产业244李晟婷等：环保产业与制造业协同集聚演化过程中环境规制的作用机制与路径仿真在各地区的发展动力仍显不足，缺乏协同效应。作为中国经济最发达的四个地区一上海、江苏、广东、山东，其制造业与环保产业的发展趋势差异性较小、共性较大，因此选择广东省为代表性区域，仿真考察广东地区制造业与环保产业的共生演化趋势3.2产业共生协同共生演化的参数估计本研究采用灰色预测模型(grayforecast model）2 6)估计产业相关参数。灰色系统指介于白色（机制完全确定）和黑色（机制完全不确定）系统之间的仅有部分信息已知的具有一定不确定性的系统，对于不确定性系统，采用一般的预测模型效果往往不太理想。灰色预测模型通过对于已有历史数据进行生成、提取、开发等方式总结抽象出系统运行规律，拟合出既能符合历史数据同时具有可预测性的数据序列建立微分方程，进而对系统未来发展趋势做出预测和判断【2 8 。灰色预测模型能够采用少量的不完全信息对系统趋势进行预测，能够充分利用有限的已知信息并利用灰色数学理论处理小样本贫信息系统，共生产业就是较为典型的灰色系统，因此选用这种方法拟合各地区协同集聚的数据。对L-V模型（2）进行如下变换：dxXX2=片X-X+XX2XU12dtNdxz-+X2XX1UN221dtN2(3)dx=riX-iX+xix2，其中-=六，=些，dtdx2dt-2=,=岁。对上式求积分并简化，得到下式(4)+X()31(+)+x(0)2(+)+3(0)/X(+1)-X()=1244X(+1)+X1(0)*(+1)+X1(0)(+)+(0)2(+)+*3(0)X2(+1)-X2(0)=2244(4）将原始数据归一化后采用最小二乘法在python环境中编程，基于原始数据的离散化求得参数如下：riP然后进一步求得r,N,U12,2,N2,U21,L22,并根据Ui2和U2的取值（表5-1），判断各地区协同集聚产业共生关系。用R,R,分别替换公式（3）、（4）中的r,r2，表示制造业与环保产业的瞬时增长率R,R,是关于环境规制的线性函数，同样采用灰色预测算法估计广东省生态化协同集聚发展趋势，将原始数据归一化后采用最小二乘法在python环境中编程，基于原始数据的离散化求得参数如下：RB0.27553205-0.06505886-0.02591099R22,0.320259433-0.130235590.12904849R,=0.276,N,=4.235,Ui2=-0.231,R,=0.320,N,=2.459,U21=1.707从拟合参数值可见，环保产业对于制造业的影响系数U,为负，制造业对于环保产业的影响系数U21为正，说明制造业与环保产业之间的共生关系属于偏利共生，符合短期内生态化聚集的演化预期，同时证实了波特假说的合理性；N,N,说明制造业的极限规模远大于环保产业的极限规模，RR说明制造业的增长率小于环保产业的增长率，均与预期相符。将计算所得的系数带人模型，在python环境下进行仿真实验，以考察仿真数据与现实数据的拟合程度，如图5 所示。le101e121.751.6OriOri1.50Pre1.4Pre1.251.21.001.00.750.80.500.60.250.40.00200620072008200920102011 201220132014200620072008 200920102011201220132014年份年份(a)环保产业数据(b)制造业产业数据1e121e121.50Env1.50Env1.25-ManuManu1.251.001.000.75nuew0.750.500.500.250.250.000.002006200720082009201020112012 201320142006200720082009 2010 2011 20122013 2014年份年份(c)环保产业与制造业原始数据(d)环保产业与制造业拟合数据图5 广东省制造业与环保产业共生演化的模拟仿真245李晟婷等：环保产业制造业协同集聚演化过程中环境规制的作用机制与路径仿真从图5 可见，2 0 0 6 2 0 1 4年制造业与环保产业的数值大致相同，增长趋势基本吻合，说明灰色预测法得到的参数和模型与现实数据的符合性较高，具有较高的可信度，可以用于后续的仿真模拟。3.3引入规制作用的路径仿真以拟合参数为基础值，考察规制因素对于共生产业增长的影响，考虑到互动参数在演化过程中作用相对于增长系数而言较为微弱，为简化计算，故令Ui2=ui,U21=u,分别为互动系数的基础值；设规制对制造业内慕增长率影响为：R(g)=r(1+g)，而环保产业在规制的作用下能够获得制造业的转移支付，从而加速自身规模增长，体现在其内增量上为：R,(g)=r(1+ag)，表示规制对环保产业增长率的影响呈正向线性关系。由于规制对于环保产业的影响大于对于制造业的影响，因此，取=-0.001,孔=0.5。对于环境规制水平g，设现有规制水平为0 ），同时规制水平在-1 到1 之间变化，-1 g1，当g=-1时认为无规制，当g=1时认为规制最大。通过改变规制g的取值，考察共生产业发展曲线的变化规律。1e111e121e111e121.24.01.24.0EnvEnvManu3.5Manu3.51.01.03.03.0EnvMaxPoint:0.8EnvMaxPoint:0.82.52.59.268+082.800+090.62.00.62.01.51.50.40.41.01.00.20.20.50.50.00.00.00.020062008201020122014201620182006200820102012201420162018年份年份(a)参数g设置为-1 时环保产业与制造业趋势仿真(b)参数g设置为-0.8 时环保产业与制造业趋势仿真1e111e12le111e121.24.04.0Env1.2EnvManu3.5Manu351.0ManuMax Point:1.04.03e+123.0300.8EnvMaxPoint:0.8EnvMaxPoint:2.52.20路+1 02.58.468+090.62.00.62.00.41.50.41.51.01.00.20.50.20.50.00.00.00.020062008201020122014201620182006200820102012201420162018年份年份(c)参数g设置为-0.6 时环保产业与制造业趋势仿真(d)参数g设置为-0.4时环保产业与制造业趋势仿真图6规制不同取值时共生产业的增长表现1le111e121.24.0le111e12Env1.24.0Manu3.5Env1.0ManuMax Point:Manu3.53.76e+123.01.0ManuMax Point:0.8EnvMaxPoint:3.46e+123.04.35.8102.50.8EnvMaxPstnt:2.52.06.20g+100.60.62.01.50.41.51.00.41.00.20.50.20.50.00.020062008201020122014201620180.00.0200620082010201220142016年份2018年份(a)参数g设置为-0.2 时环保产业与制造业趋势仿真(b)参数g设置为0 时环保产业与制造业趋势仿真le111e121e111e121.24.01.24.0EnvEnvManuManuMax Point:3.5Manu3.51.01.0ManuMax Point:3.21e+123.03.03e+123.00.8EnvMaxPoint:2.50.8EnvMax Point:7.11e+207.40e+10m2.50.62.00.62.01.51.50.40.41.01.00.20.50.20.50.00.00.00.020062008201020122014201620182006200820102012201420162018年份年份(c)参数g设置为0.2 时环保产业与制造业趋势仿真(d)参数g设置为0.4时环保产业与制造业趋势仿真图7规制不同取值时共生产业的增长表现2246李晟婷等：环保产业与制造业协同集聚演化过程中环境规制的作用机制与路径仿真le111e121e111e121.24.01.24.0EnvEnvManu3.5一期一Manu3.51.0-ManuMax Point:1.0ManuMaxPoint:2.80e+122.90e+123.03.00.8EnvMaxPoint:0.8EnvMaxPoint:2.57.43e+102.57.45e+100.62.00.62.01.50.41.50.41.01.00.20.20.50.50.00.00.00.020062008201020122014201620182006200820102012201420162018年份年份(a)参数g设置为0.6 时环保产业与制造业趋势仿真(b)参数g设置为0.8 时环保产业与制造业趋势仿真1e111e121.24.0一Env一薪一Manu3.51.0ManuMax Point:2.73e+123.00.8EnvMaxPoint:7.39e+102.50.62.01.50.41.00.20.50.00.02006200820102012201420162018年份(c)参数g设置为1 时环保产业与制造业趋势仿真图8规制不同取值时共生产业的增长表现3表1不同规制水平下平均增长率变化情况规制水平产业项目-0.8-0.6-0.4-0.200.20.40.60.81环保产业环比增长率2.0212.0231.6060.9730.4260.1470.0410.007-0.003-0.005定期增长率2.0218.13222.79945.94565.96575.78178.91879.43979.17778.754制造业环比增长率-0.008-0.019-0.039-0.066-0.080-0.073-0.057-0.043-0.033-0.025定期增长率-0.008-0.027-0.064-0.126-0.196-0.254-0.297-0.327-0.349-0.350表1 描述了规制水平在-1 1 之间变化时共生产业的增长率变化趋势，环比增长率表示后期与相邻前期的平均增长率，定期增长率表示规制各水平相对于无规制状态（g=-1）的平均增长率。由表中数据可知，总体说来规制对于环保产业和制造业增长率的影响均呈现非线性状态。从环比增长率来看，环保产业在规制水平较低（g=-0.6）情况下增长幅度最大，达到2.0 2 3左右，随后逐步收敛，表现为规模效应递减的特征，尤其是规制水平达到0.6 以后环比增长率收敛接近于0，规制对于环保产业环比增长不再产生激励作用；从定期增长率来看，相对于无规制状态，环保产业定期增长率随着规制水平的提高而提高，在规制达到0.6 之后收敛接近于79.1，对定期增长率的促进效应几乎消失。制造业环比增长率在规制的影响下呈现一定程度的降低，但总体降低幅度不大，在规制水平超过现值之后，这种降低的趋势开始趋于收敛；从定期增长率来看规制对于制造业增长的抑制作用始终存在，但在规制水平超过0.6之后能够较为稳定地收敛于-0.34左右。形成这种趋势的原因可能在于：无规制状态下，制造业对自身产生的环境负外部性支付意愿普遍严重不足，二者之间合作规模非常小，环保产业的增长因之而较为微弱，此时制造业以不受抑制的增长率发展，增速较快；引人规制因素后，制造业迫于制度性压力不得不选择购买环保产业的产品和服务以规避处罚，基于需求驱动的环保产业增长率出现大幅度跃升；但随着规制力度的增大，规制对于环保产业的促进效应开始显现出收敛态势，这可能是由于规制力度增大条件下，制造业会权衡两种资源配置方案的优劣一购买环保产业服务以治理污染还是通过技术创新和设备升级以降低污染物排放规模。在规制较高的情况下，显然第二种方案对于制造业更为有利，因为等量资源用于自身设备升级和技术创新方面是对自身长远利益的投资，长期而言必然优于单纯购买环保产业服务。这种绿色技术创新对于购买环保产业服务的替代效应在高规制状态下表现更为显著，因此，可能同时产生两种效果：对环保产业而言，过高的规制水平对产业发展不再具有激励作用；对于制造业而言，过高的规制水平会促使制造业选择将资源配置向源头减排倾斜以替代末247李晟婷等：环保产业与制造业协同集聚演化过程中环境规制的作用机制与路径仿真端治理支出，而源头减排依靠技术创新和结构升级，对于制造业产生的长期效益能够在一定程度上抵消制造业对其的投入，因此制造业在高规制水平下的抑制作用也呈现收敛趋势0.00EnV140Manu0.051200.10100-0.1580-0.20nunw600.2540-0:3020-0.35-0.8-0.6-0.4-0.20.00.20.40.60.81.0Level of parameterg图9规制对制造业与环保产业的影响由图9 可以看出，规制对于环保产业与制造业增长率的曲线走势分别呈现促进作用和抑制作用，对于环保产业而言，目前规制的激励作用已经接近于边际值，如果希望继续激励环保产业增长，规制水平可提升范围最多达到现在规制水平的2 0%，再继续增大规制力度并不会对环保产业产