制造业绿色低碳转型的多维评估和政策驱动_毛晖.pdf

2023年第3期53 基金项目 教育部人文社会科学研究规划基金“区域环境规制的绿色增长效应研究基于环境全要素生产率的视角”（19YJAZH062）、国家社会科学基金重大项目“政府职能转变的制度红利研究”（18ZDA113）、中央高校基本科研业务费专项资金资助“双循环 视角下我国工业企业绿色转型的多维驱动与精准施策研究”（2722022EK071）作者简介 毛晖，中南财经政法大学财政税务学院教授，博士生导师（湖北武汉，430073）；王一帆，中南财经政法大学财政税务学院硕士研究生（湖北武汉，430073）；张佳楠，中南财经政法大学财政税务学院硕士研究生（湖北武汉，430073）。制造业绿色低碳转型的多维评估和政策驱动毛 晖王一帆张佳楠 摘 要 推进制造业绿色低碳转型是我国实现“双碳”目标和经济高质量发展的重要途径。文章从生产流程绿色化、绿色生产高度化与产业结构合理化三个维度，采用熵值法构建评价制造业绿色低碳转型的综合性指标，并运用20092017年的省级面板数据，探讨不同环境规制政策的影响效应。研究发现，命令控制型环境规制和投资型环境规制对制造业绿色低碳转型存在显著的促进作用，费用型环境规制与制造业绿色低碳转型存在“U”形的非线性关系。因此，建议从完善命令控制型环境规制制度，保持合理的环境污染治理投资规模，优化环保税体系等方面推动制造业绿色低碳转型。关键词 制造业；绿色低碳转型；环境规制 中图分类号 F812.0；X196 文献标识码 A 文章编号 1673-8616（2023）03-0053-142020年，我国提出力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和的“双碳”目标。“双碳”目标是我国为推进高质量发展、全面贯彻新发展理念而作出的重大战略决策。在“双碳”目标引领下，我国加快推进经济社会绿色低碳发展，促进减污降碳协同增效。我国是制造业大国，而制造业也是能源消耗和碳排放的重要源头。2020年，我国全年能源消费总量为2023年第3期（第17卷 总第105期）5449.8亿吨标准煤，煤炭消费量占能源消费总量的56.8%1。2020年，我国工业生产所排放的温室气体达38亿吨二氧化碳当量，占温室气体排放总量的33%2。由此可见，为了推进“双碳”目标的实现，制造业实施绿色低碳转型势在必行。近年来，国家高度重视制造业绿色低碳转型升级。2021年10月，中共中央 国务院关于完整准确全面贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和工作的意见 指出，要加快形成节约资源和保护环境的产业结构、生产方式等，支撑“双碳”目标任务如期实现。2021年11月，工业和信息化部印发 “十四五”工业绿色发展规划，强调要引导制造业发展紧紧围绕高质量发展主题，推动传统行业绿色低碳发展，壮大绿色环保战略性新兴产业，深入实施绿色制造。2022年3月，国务院在 政府工作报告 中再次强调，要建设绿色制造体系，加快形成绿色低碳的生产方式。在推进制造业绿色低碳转型的进程中，我国政府采取了多种环境规制手段。研究不同环境政策工具对制造业绿色低碳转型的影响，对提升各地环境治理能力具有重要意义。在此背景下，如何综合评估各地的制造业绿色低碳转型水平？各类环境政策工具是否有效推动了制造业绿色转型？厘清这些问题，有利于对制造业绿色低碳转型能力进行全面的评价，为推动制造业绿色低碳转型提供实证参考，进而推动“双碳”目标的实现。基于此，本文从生产流程绿色化、绿色生产高度化与产业结构合理化三个方面，运用熵值法构建制造业绿色低碳转型的综合性指标，基于20092017年的省级面板数据，构建双向固定效应模型，实证考察命令控制型环境规制手段和市场激励型环境规制手段对我国制造业绿色低碳转型的影响效应。一、文献综述（一）制造业绿色低碳转型的必要性我国已进入新发展阶段，推进“双碳”目标的实现是解决资源约束突出问题、推动经济结构转型升级进而实现可持续发展的迫切需要。但我国制造业仍存在高耗能、高排放的现象，造成了一定的环境污染问题。特别是当制造业在面临碳减排压力的情况下，以消耗资源为主的低端制造业发展模式更是将难以为继3。碳排放贯穿于制造业生产的全过程，为如期实现“双碳”目标，制造业绿色低碳转型不容忽视。（二）制造业绿色低碳转型的测度学术界多采用绿色全要素生产率来衡量工业企业绿色发展程度4-5，或者运用其对工业经济增长的贡献率来衡量工业经济增长方式的转变6。近年来，学者们开始运用企业社会责任报告中的环境责任评分来衡量企业绿色发展程度7-9，该项评分具体包含环保意识、环境管理体系认证、排污种类数、节约能源种类数四个子指标。另外，也有研究尝试构建综合指标评价体系，即根据企业绿色转型的内涵及其影响因素，如绿色投入、绿色生产、绿色创新等，对企业绿色发展水平进行评估10。（三）推动制造业绿色低碳转型的环境政策工具与效应评估环境政策工具是推动制造业绿色低碳转型的重要驱动因素。罗森将环境规制分为命55令控制型和市场激励型两类，前者包括市场准入、环境标准等，后者包括环境税费、排污权交易、减排补贴等11。不同类型环境规制政策工具对企业绿色低碳转型的影响效力存在差异12-13。命令控制型环境规制强制力突出，能够快速限制废水、废气及固体废弃物的排放，在短期内实现明显的治理效果14-15，但推动产业技术创新的效率相对较低16-18。相比之下，市场激励型环境规制更具减排灵活性和激励长效性19，对企业绿色技术创新行为的诱导性更强20。总的来看，目前与产业升级理论融合并从多维度衡量制造业绿色低碳转型的研究相对较少。因此，本文从生产流程绿色化、绿色生产高度化与产业结构合理化三个维度，构建制造业绿色低碳转型的衡量指标，并进一步研究不同环境规制手段对制造业绿色低碳转型的影响效应。二、制造业绿色低碳转型水平的测度2021年，工业和信息化部印发 “十四五”工业绿色发展规划，强调要大力推进制造业提高资源利用效率，积极促进减污降碳，推行清洁生产改造，构建工业绿色低碳转型与工业赋能绿色发展相互促进、深度融合的现代化产业格局。基于此，本文将从生产流程绿色化、绿色生产高度化及产业结构合理化三个维度出发，分项度量制造业绿色转型升级水平，并构建度量制造业绿色低碳转型的综合评价指标。（一）数据来源2017年以后，我国的地方性环保法规颁布数量、行政规章颁布数量、受理环境行政处罚案件数及环境污染治理投资额的数据在相关统计年鉴中均不再单独列表发布。此外，我国于2018年1月1日施行 中华人民共和国环境保护税法，排污费改为环保税，尽管此次“费改税”改革遵循平稳过渡原则，但两者在征收标准与征管程序方面仍存在一定差异。基于此，在样本期选取上为确保数据口径的一致性，本文最终采取截至2017年的数据开展研究。综上，本文采用20092017年我国30个省级行政区（限于数据可得性，不包含西藏、港澳台地区）的环境规制和制造业相关数据展开研究。其中，测算各省级行政区制造业绿色低碳转型水平的数据来源于 中国能源统计年鉴 中国科技统计年鉴 中国工业统计年鉴 等统计年鉴及中国经济普查数据。地方性环保法规颁布数量、行政规章颁布数量、环境行政处罚案件数量和排污费收入数据来源于中国环境年鉴，地方环境污染治理投资数据来源于 中国环境统计年鉴，其余相关数据来源于 中国统计年鉴。（二）制造业绿色低碳转型水平的多维评估指标1.生产流程绿色化目前，我国能源消费仍以煤炭为主。2022年煤炭消费占我国能源消费总量的比重为56.2%21。在各类能源中，煤炭的二氧化碳排放量最大。因此，降低能源消耗就意味着减少碳排放。本文借鉴祝树金等人测算制造业节能减排效果的做法22，采用制造业能源消耗强度来度量制造业生产流程绿色化，并以此衡量制造业减碳水平，计算公式如式（1）所示。制造业绿色低碳转型的多维评估和政策驱动丨毛 晖 王一帆 张佳楠2023年第3期（第17卷 总第105期）56 参考何平等人的清洁型制造业划分方法，根据制造业细分行业污染排放强度的中位数，将中国制造业的细分行业划分为污染密集型制造业和清洁型制造业两大类。由于制造业多数行业的固体废物排放量数据缺失，此处污染物排放只考虑废水和废气排放量。因此，清洁型制造业企业具有污染排放低、绿色发展水平高的特点。Enit=Eit/Yit（1）其中，Enit为i 省份在t 期的制造业能源消耗强度，反映制造业每单位产出的能源消耗数量Eit为i省份制造业在t期的能源消耗量，Yit为i 省份制造业在t 期的产业增加值。能源消耗强度越大，说明每单位产出的能源消耗数量越大，意味着生产流程的绿色化水平越低。2.绿色生产高度化产业结构高度化指的是不同产业部门产值比例关系改变、整体生产率提高的过程，是量和质两个方面的变化23。具体到制造业绿色低碳转型方面，绿色生产高度化指在制造业产业内部，绿色生产技术水平相对较高的清洁型制造业与一般制造业产值比例关系的改变，最终提高整个制造业环境效益的过程。为实现“双碳”目标约束下的减污降碳协同增效，制造业在减少能源消耗的同时，还需不断减少各类污染物排放，进一步提高清洁型制造业产业值，实现绿色发展，因此本文借鉴何平等人的方法，构建结构超前指数，测算清洁型制造业超过制造业产值增长率发展的程度24，量化分析清洁型制造业对制造业绿色低碳转型的带动作用，计算公式如式（2）所示。（2）Uit=100%mitmit1（1+r）MitMit1其中，Uit为i省份t期清洁型制造业的产业结构超前值，mit和mit-1分别表示i 省份清洁型制造业t 期和t-1期的产值增加值，Mit和Mit-1表示i 省份制造业全行业在t 和t-1期的产值增加值，r 为i 省份制造业在t-1期至t 期的产值增长率。如果Uit0，说明i 省域清洁型制造业发展滞后；反之，若Uit0，则说明i 省域清洁型制造业产值增长率存在高于制造业产值整体增长率的发展趋势。3.产业结构合理化产业结构合理化反映产业间的聚合质量和协调程度，同时也反映资源有效利用程度。在实现“双碳”目标背景下，制造业绿色低碳转型不仅表现为制造业生产流程绿色化、清洁型制造业产值比重提升，也表现为更多的生产资源流向清洁型制造业产业内部，使清洁型制造业内部各部门之间关联程度和协调水平增加，带动地方制造业整体实现绿色低碳转型。本文借鉴傅元海等人构建的结构偏离指数和泰尔指数组合25，测算我国各地清洁型制造业内部的要素分布合理均衡程度，以此衡量制造业绿色产业结构合理化水平。计算公式如式（3）所示。（3）（）TL=i=1n1nYiY（）Yi/YLi/L其中，TL 用来衡量清洁型制造业的产业偏离程度，Yi为省域清洁型制造业不同部门的产值，Y为省域清洁型制造业总产值，Li为省域清洁型制造业不同部门吸纳的劳动力数量，L为省域清洁型制造业吸纳的劳动力总数量。57 本文对东部中部西部地区的划分参照国家统计局2003年发布的标准。由于数据可得性原因，本文研究中不包括西藏自治区。表 1 制造业绿色低碳转型水平综合评分地区平均值2009年2010年2011年2012年2013年2014年2015年2016年2017年东部1.661 1.768 1.825 1.981 2.206 2.169 2.255 2.324 2.421 中部1.025 1.155 1.297 1.410 1.564 1.537 1.539 1.523 1.561 西部0.579 0.668 0.642 0.747 0.759 0.784 0.800 0.815 0.910 全国1.047 1.099 1.158 1.260 1.382 1.383 1.413 1.436 1.509 由表1可知，全国制造业绿色低碳转型水平综合评分的平均值逐年增加，由2009年的1.047上升为2017年的1.509。2016年综合评分增长率为1.6%，2017年综合评分增长率则为5.1%，其增速为上年的3倍之多。这可能是由于2015年 中国制造2025 出台后，制造业整体绿色低碳转型水平加速推进。从地区差异来看，东部地区平均值一直高于全国平均水平，中部地区平均值除了2009年，其他年份均高于全国平均水平。但是从总体趋势来看，东部地区评分呈上升趋势，而中部地区存在小幅波动。2014年后，中部地区与东部地区的评分差距逐渐扩大。西部地区制造业绿色低碳转型水平始终低于全国平均水平。但是，西部地区仅在2011年评分下降，其余年份均不断提高，说明西部地区的制造业绿色发展水平逐步提升。三、研究设计（一）模型构建环境政策工具在推动制造业绿色低碳转型中发挥重要作用。目前，我国环境规制政策制造业绿色低碳转型的多维评估和政策驱动丨毛 晖 王一帆 张佳楠当省域清洁型制造业达成整体均衡时，TL 为0。TL 越大，说明清洁型制造业的产业偏离程度越大，产业内部不同生产率的部门差异越明显。（三）制造业绿色低碳转型水平的综合评价指标为得到单个指标相对最优权重、反映单个指标在研究中的实际效用价值26，本文在对上述三个指标进行测算的基础上，采用熵值法对制造业绿色低碳转型水平进行综合评分。由于本文的研究对象为20092017年省域制造业绿色低碳转型水平，在考虑不同地区单个指标权重的基础上，还需进行不同时间区间的比较。因此，本文借鉴杨丽和孙之淳对熵值法的改进方法27，引入时间变量，对i省份t年3个单个指标分别进行标准化处理，最终得出各地制造业绿色低碳转型的综合评分，并计算出东部地区、中部地区、西部地区的绿色低碳转型平均水平，结果见表1。2023年第3期（第17卷 总第105期）58主要包括命令控制型和市场激励型两类。其中，前者包括制定和颁布环保政策法规、环境行政处罚、督察企业环保情况等，后者包括环境污染治理投资、排污费征收、环保补贴等，本文将市场激励型环境规制又细分为投资型环境规制和费用型环境规制。基于目前环境政策工具的运用现状及数据的可得性，本文主要研究环保政策法规（命令控制型环境规制）、环境污染治理投资（投资型环境规制）与排污费征收（费用型环境规制）等规制手段对制造业绿色低碳转型的影响，并基于此建立双向固定效应模型，计算公式如式（4）（6）所示。其中，i 表示我国不包括西藏、香港、澳门、台湾在内的30个省级行政区，t 表示年份。Gtmiit表示i 省份t 年制造业绿色低碳转型水平，PENAit表示i 省份t 年命令控制型环境规制强度，LGIit表示i 省份t 年投资型环境规制强度，FEEit表示i省份t年费用型环境规制强度。Conit表示控制变量，i代表个体固定效应，t代表时间固定效应，it表示随机误差项。（二）变量选取1.被解释变量本文将各省份制造业绿色低碳转型综合评分作为被解释变量。2.核心解释变量一是环保政策法规（PENA）。环保政策法规具体包括当年颁布的地方性环保法规、行政规章及受理环境行政处罚案件数。地方性环保法规、行政规章是由地方国家权力机关依照法定职权制定的、适用于本行政区域内有关环境保护的规范性文件。同时，环境行政处罚也能直接反映出企业因污染排放行为受到的处罚情况，体现环境规制的强制执行力度。因此，本文选用地方性环保法规、行政规章以及受理环境行政处罚案件的加总值28，以万件为计量单位，来衡量命令控制型环境规制的强度。二是环境污染治理投资（LGI）。从统计口径来看，环保投资主要包括城市环境基础设施投资、工业污染源治理投资和建设项目“三同时”投资。环保投资的资金主要来源于政府和企业，而在很大程度上，企业投资污染治理源于政府环境规制带来的压力和激励，反映出政府环境规制的压力传导程度与执行效果。“三同时”指建设项目中环境保护设施必须与主体工程同时设计、同时施工、同时投产使用。（4）（5）（6）Gtmiit=0+1PENAit+2Conit+i+t+itGtmiit=0+1LGIit+2Conit+i+t+itGtmiit=0+1FEEit+2Conit+i+t+it59基于此，本文将地方环境污染治理投资总额作为投资型环境规制的代理变量，以百亿元为计量单位。三是排污费收入（FEE）。2018年1月1日开始，我国开始征收环境保护税。因此，本文选取2018年以前的排污费数据，以各地排污费收入总额占各地生产总值的比重来衡量政府征收排污费的强度，作为费用型环境规制的代理变量。3.控制变量一是经济发展水平（GDP）。地区经济发展水平与该地的环境治理存在密切关系，通常来说，经济发展水平越高，意味着该地的技术创新、人才储备能力更强，从而更有利于推动制造业转型升级。本文选取人均GDP 的对数来衡量经济发展程度。二是所有制结构（NAT）。国有企业与非国有企业的产权关系有差异。在绿色低碳转型方面，环境规制政策及环保产业相关优惠政策对不同所有制企业的约束效应和激励效应不同。本文选取国有控股工业企业销售产值占规模以上工业企业销售产值的比重来衡量所有制结构。三是对外开放程度（FDI）。外商直接投资一方面可以带来先进的制造业生产经营模式，促进本土制造业企业进行技术创新，有利于制造业的绿色低碳转型；但是，另一方面由于各国间存在环境规制强度的差异，因而可能在环境规制相对宽松的国家形成污染密集型制造业的产业集聚，不利于该国的制造业绿色转型。本文选取实际利用外商投资额与该地国内生产总值的比重来衡量对外开放程度。各指标变量的描述性统计见表2。四、实证结果及分析（一）基准回归结果为研究不同环境规制政策对制造业绿色发展的影响，本文根据式（4）、式（5）、式（6）的模型设定，分别对环保政策法规、环境污染治理投资、排污费收入进行回归，结果见表3。制造业绿色低碳转型的多维评估和政策驱动丨毛 晖 王一帆 张佳楠表 2 各变量的描述性统计变量名称符号数量均值标准差最小值最大值省域制造业绿色低碳转型水平综合评分Gtmi2701.6091.0150.1664.622环保政策法规PENA2700.4140.64304.514环境污染治理投资LGI2702.6042.0340.12314.162排污费收入FEE2703.8453.2020.15534.795经济发展水平GDP27010.5660.4789.28911.832所有制结构NAT2700.3580.1750.0970.797对外开放程度FDI2700.0330.0260.0010.1282023年第3期（第17卷 总第105期）60表3中Gtmi（1）列的实证结果表明，以环保政策法规衡量的命令控制型环境规制与制造业绿色低碳转型水平存在显著正相关，说明其对制造业绿色低碳转型产生了显著的促进作用。原因可能在于各地按照环境政策法规要求，对企业的污染行为采取了违者罚款、责令整改、限期关停等具有强制性的行政手段，使得企业污染成本大为增加。此外，公众媒体对企业违反环保政策法规的行为进行曝光会使得企业形象受损。因此，基于排污成本与企业形象的考虑，污染企业不得不进行技术创新，改善生产流程，或采用更加清洁的生产手段，以满足环境政策法规的要求，因而命令控制型环境规制推动了企业绿色低碳转型。表3中Gtmi（2）列、Gtmi（3）列的实证结果表明，不同的市场激励型规制手段对制造业绿色低碳转型的影响作用不同。环境污染治理投资对制造业绿色低碳转型的回归系数显著为正，说明环境污染治理投资促进了制造业绿色低碳转型。这可能是由于政府的环境治理投资向市场传递了良好的政策信号，引导生产要素不断流向环保企业，促进了环保企业生产规模的扩大。而工业污染源治理投资则会激励制造业企业重视环保设备、技术、人力等投资，推进企业生产流程绿色低碳化，进而减少了二氧化碳和其他污染物排放，提升了企业履行环境责任的水平。而排污费收入则与制造业绿色低碳转型之间呈负相关，原因可能在于样本期排污费率较低，对制造业企业排污的调节作用有限。由此提出设想，排污费与制造业绿色低碳转型之间是否存在非线性关系，这将在下文进行进一步验证。从控制变量与制造业绿色低碳转型的关表 3 基准回归结果项目Gtmi（1）Gtmi（2）Gtmi（3）PENA0.272*（0.063）LGI0.115*（0.022）FEE-0.065*（0.013）GDP1.252*1.165*1.275*（0.114）（0.116）（0.112）NAT-2.473*-2.155*-2.428*（0.244）（0.251）（0.242）FDI-3.247*-1.836-4.305*（1.828）（1.813）（1.820）_cons-10.100*-9.491*-9.853*（1.151）（1.149）（1.141）时间固定效应YesYesYes个体固定效应YesYesYesN270270270注：*表示在1%的水平上显著，*表示在5%的水平上显著，*表示在10%的水平上显著。61系来看，经济发展水平与被解释变量呈正相关关系，原因可能在于，随着经济发展水平的提升，该地的技术创新能力也相继提高，同时会吸引诸多专业化人才，为制造业绿色低碳转型提供技术支持和人才保障。所有制结构与被解释变量呈负相关关系的结果说明，当地国有控股工业比重越大，制造业绿色低碳转型水平越低。这是由于在地方环境规制执行过程中，国有企业的博弈能力更强，可能存在环境规制的软执行29。对外开放程度对制造业绿色低碳转型存在显著的负向影响，说明出现了承接外国污染型制造业转移的“污染避难所”效应，对制造业绿色低碳转型产生了抑制作用30-31。（二）稳健性检验1.替换被解释变量作为度量某一产业或地区绿色发展水平的指标32，绿色全要素生产率可以体现产业绿色转型中的投入与产出效率，可以有效地将资源环境要素纳入产业发展的分析框架，并被诸多学者采纳。因此，本文借鉴李斌等人使用非径向非角度SBM 效率测度模型及结合ML 生产率指数的测算方法33，测度绿色全要素生产率（Gtfp）并将其用于稳健性检验，分析异质性环境规制与制造业绿色低碳转型之间的关系，结果见表4。由于篇幅原因，此处对绿色全要素生产率测算方法不进行详细论述。制造业绿色低碳转型的多维评估和政策驱动丨毛 晖 王一帆 张佳楠表 4 稳健性检验结果项目Gtfp（1）Gtfp（2）Gtfp（3）PENA0.250*（0.067）LGI0.140*（0.022）FEE-0.026*（0.014）GDP0.917*0.776*0.986*（0.121）（0.119）（0.122）NAT-0.639*-0.221-0.675*（0.259）（0.259）（0.265）FDI-5.415*-3.723*-5.784*（1.938）（1.870）（1.993）_cons-7.595*-6.536*-8.047*（1.220）（1.185）（1.249）时间固定效应YesYesYes个体固定效应YesYesYesN270270270注：*表示在1%的水平上显著，*表示在5%的水平上显著，*表示在10%的水平上显著。从表4可以看出，在制造业绿色低碳转型的过程中，命令控制型环境规制和投资型环境规制对制造业绿色低碳转型存在显著的正向影响，而费用型环境规制对制造业绿色低碳转2023年第3期（第17卷 总第105期）62其中，Gtmiit、Gtmii,t-1为制造业绿色低碳转型水平及其滞后一期，PENAit、LGIit、FEEit分别作为式（7）、式（8）、式（9）的核心解释变量，Conit是控制变量，it表示随机误差项。GMM模型回归结果见表5。表5的实证结果表明，制造业绿色低碳转表 5 GMM 模型回归结果项目GMM_Gtmi（1）GMM_Gtmi（2）GMM_Gtmi（3）L.Gtmi0.256*0.326*0.225*（0.087）（0.057）（0.096）PENA0.254*（0.111）LGI0.137*（0.054）FEE-0.055*（0.023）GDP0.932*0.946*0.899*（0.172）（0.173）（0.357）NAT-1.983*-1.299*-2.175*（0.506)（0.717）（0.656）FDI-1.5410.111-3.220（3.796)（1.845）（2.836）_cons-8.023*-8.810*-7.196*（1.976)（1.848）（3.973）AR（1）-2.673-2.441-2.530（P=0.008）（P=0.015）（P=0.011）AR（2）-0.982-1.369-1.260（P=0.326）（P=0.171）（P=0.208）SarganP=1.000P=1.000P=1.000N261261261注：*表示在1%的水平上显著，*表示在5%的水平上显著，*表示在10%的水平上显著。型存在负向影响。这与前文分析结果一致，说明回归结果具有稳健性。2.内生性问题的讨论静态面板模型在内生性问题和遗漏变量等方面存在一定的不足，考虑到制造业绿色低碳转型情况很可能受到上期转型情况的影响，本文在式（4）、式（5）、式（6）的基础上分别引入被解释变量的滞后项，构建动态面板模型，并运用广义矩估计方法（GMM）来估计结果，模型设定如式（7）（9）所示。（7）（8）（9）Gtmiit=0+1Gtmii,t-1+2PENAit+3Conit+itGtmiit=0+1Gtmii,t-1+2LGIit+3Conit+itGtmiit=0+1Gtmii,t-1+2FEEit+3Conit+it63型综合评分的一阶滞后项系数均显著为正，说明制造业绿色低碳转型升级的水平基于前期的成果积累，上一期的制造业绿色低碳转型水平对本期产生了促进作用，由此验证了模型构建过程中将滞后项纳入考虑范围的合理性。实证结果显示，所有模型中AR（1）检验P 值小于0.1，AR（2）检验P 值大于0.1，表明GMM 模型不存在扰动项二阶自相关，模型设立合理。Sargan 检验P 值均大于0.1，说明模型不存在对工具变量的过度识别。从回归结果来看，命令控制型环境规制和市场激励型环境规制（投资型、费用型）对制造业绿色低碳转型的影响均与前文的结论一致，且采用GMM 模型解决了部分内生性问题，说明了本文的结论具有稳健性。（三）异质性分析本文在基准模型设定的基础上，分别从东部地区、中部地区、西部地区分析异质性环境规制对制造业绿色低碳转型的影响，结果见表6。表6中，（1）、（2）、（3）分别表示命令控制型环境规制、投资型环境规制、费用型环境规制对不同地区制造业绿色低碳转型的影响。由表6中可见，在东部地区，各类环境规制政策对制造业绿色低碳转型均产生了显著的正向影响，特别是费用型环境规制也发挥了制造业绿色低碳转型的多维评估和政策驱动丨毛 晖 王一帆 张佳楠表 6 区域异质性检验结果项目东部地区（1）中部地区（1）西部地区（1）东部地区（2）中部地区（2）西部地区（2）东部地区（3）中部地区（3）西部地区（3）PENA0.438*0.0410.996*（0.070）（0.099）（0.390）LGI0.143*-0.006-0.053（0.012）（0.072）（0.047）FEE0.098*-0.044*-0.120*（0.042）（0.013）（0.020）GDP2.164*1.971*-0.340*2.044*1.997*-0.1882.504*1.887*0.168（0.142）（0.552）（0.204）（0.137）（0.631)（0.226）（0.198）（0.509）（0.192）NAT-3.011*-3.195*-1.404*-2.717*-3.081*-1.364*-3.185*-2.757*-1.268*（0.415）（0.771）（0.348）（0.397）（0.783）（0.358）（0.484）（0.686）（0.302）FDI-7.214*6.8959.637*-4.487*7.55014.870*-8.433*4.3814.080（1.934）（6.174）（5.053）（1.886）（7.159）（4.960）（2.265）（5.692）（4.448）_cons-19.540*-17.160*4.697*-18.570*-17.480*3.229-23.130*-16.090*0.620（1.459）（5.691）（1.997）（1.393）（6.504）（2.199）（2.143）（5.248）（1.822）时间固定效应YesYesYesYesYesYesYesYesYes个体固定效应YesYesYesYesYesYesYesYesYesN997299997299997299注：*表示在1%的水平上显著，*表示在5%的水平上显著，*表示在10%的水平上显著。2023年第3期（第17卷 总第105期）64正向调节作用。这可能是由于东部地区市场机制相对发达，市场竞争激烈，在政府征收排污费的情况下，制造业企业通过改善生产流程、促进绿色技术创新以降低企业成本，不断提升自身竞争优势，因而发挥了排污费的积极调节作用。而在中部地区和西部地区，由于市场机制相对欠发达，导致市场激励型规制手段未能发挥有效的作用。五、进一步探讨基于前文费用型环境规制对制造业绿色低碳转型存在显著负向影响的结果，本文将在式（3）的基础上，引入费用型环境规制强度的二次项，以进行非线性关系的检验（见表7）。模型设定如式（10）所示。表 7 费用型环境规制对制造业绿色低碳转型影响的非线性关系检验结果项目GtmiFEE-0.125*（0.025）FEE20.003*（0.001）GDP1.196*（0.114）NAT-2.389*（0.239）FDI-4.345*（1.797）_cons-8.887*（1.180）时间固定效应Yes个体固定效应YesN270注：*表示在1%的水平上显著，*表示在5%的水平上显著，*表示在10%的水平上显著。由表7可知，在1%的显著性水平下，排污费与制造业绿色低碳转型关系的一次项系数为-0.125，二次项系数为0.003。回归结果中，一次项系数小于0，二次项系数大于0，证明存在“U”形关系，说明排污费的征收只有在越过拐点后，才会显现出对制造业绿色低碳转型的正向调节效应。在到达拐点前，排污费收入的提高对制造业绿色低碳转型产生了负向影响，原因可能在于，排污费征收费率过低，此时企业的排污费成本小于排放污染的总体收益，因此未能对企业节能减排产生足够的驱动力，结果导致更多的污染排放。但是当排污费收入越过拐点后，随着排污费征收标准的提高，使得企业排污成本不断提升，因而倒逼企业进行技术创新，改善内部要素分布结构，最终实现绿色低碳转型。六、结论与政策建议本文从生产流程绿色化、绿色生产高度化与产业结构合理化三个维度，构建制造业绿色低碳转型的综合性指标，并对各地转型水平进行评价。同时，基于20092017年的省级面板数据，探讨不同环境规制政策的影响效应，得出以下结论。第一，整体而言，我国制造业绿色低碳转型水平不断提升，但不同地区间存在差异。中（10）GTMIit=0+1FEEit+2FEEit2+3Conit+i+t+it65制造业绿色低碳转型的多维评估和政策驱动丨毛 晖 王一帆 张佳楠部地区、东部地区的制造业绿色低碳转型水平明显高于全国平均水平，西部地区则落后于全国平均水平。第二，命令控制型环境规制和投资型环境规制显著推动了制造业绿色低碳转型，且前者的激励效应高于后者，但样本期间，费用型环境规制并未体现出对制造业绿色低碳转型的正向调节作用。第三，进一步研究发现，费用型环境规制与制造业绿色低碳转型之间存在“U”形关系。当排污费收入越过拐点后，将倒逼企业治理环境污染，从而实现绿色低碳转型。第四，不同地区环境规制手段的作用效果存在差别。市场激励型规制手段在东部地区作用明显；而在中部地区和西部地区，对制造业绿色低碳转型产生主要作用的则是命令控制型规制手段。基于以上结论，本文提出以下政策建议。首先，完善命令控制型环境规制。在“双碳”目标引领下，我国应加快推进生态环境领域的立法，尤其是修订完善与减碳相关的法律法规，并根据各地制造业产业发展情况，完善当地环境标准体系，建立起科学的执法监督制度，不断提升环境监管执法效能。同时，应通过加大公众和媒体的监督力度，督促企业履行自身的环境责任，以切实推进制造业绿色低碳转型。其次，保持合理的环境污染治理投资规模。“双碳”目标对政府的环境污染治理水平提出了更高要求。政府应保持合理的环保投资规模，优化环保投资机制，完善环境基础设施。政府可以综合运用金融、税收、补贴等政策，发挥财政资金的导向作用，引导社会资本投向环境基础设施、污染治理等领域，吸引多主体参与环境治理。政府、市场共同发力，有利于完善环境治理投资体系，保障制造业绿色低碳转型的资金投入。最后，完善环保税体系。2018年1月1日，中华人民共和国环境保护税法 开始实施，环保税与排污费在征收对象和范围、计税方法和标准等方面基本相同，环保“费改税”遵循了负担平移的原则。我国应逐步拓宽环保税征收范围，适时提高现行环保税率，加大企业的排污成本。同时，应完善税收优惠政策，鼓励企业推进绿色技术创新，实现清洁生产。此外，还应加大环境监测和税收稽查力度，实现环保部门与税务部门的有效合作。多部门积极配合，才能更好地发挥环保税在降污减排方面的作用，从而助力我国制造业加速实现绿色低碳转型。参考文献：1 国家统计局.中华人民共和国2020年国民经济和社会发展统计公报EB/OL.（2021-02-28）2023-03-10.http：/ 许刚，胡玲，周涵，等.碳中和时代的机遇和挑战：聚焦重工业EB/OL.（2021-08-19）2022-07-20.http：/ 韩云，孙林岩.我国低端制造业的形成路径、内在矛盾与提升方向J.预测，2010（2）：1-4.4 吴英姿，闻岳春.中国工业绿色生产率、减排绩效与减排成本J.科研管理，2013（2）：105-111，151.5 崔和瑞，王浩然，赵巧芝.中国工业绿色全要素生产率动态演变特征及驱动因素研究J.统计与决策，2021（3）：117-120.6 查建平，唐方方.中国工业经济增长方式转变及其影响因素研究J.当代经济科学，2014（5）：61-69，126.7 JIANG Y,XUE X,XUE W.Proactive corporate 2023年第3期（第17卷 总第105期）66environmental responsibility and financial performance：evidence from Chinese energy enterprisesJ.Sustainability，2018（4）：964.8 卢洪友，邓谭琴，余锦亮.财政补贴能促进企业的“绿化”吗：基于中国重污染上市公司的研究J.经济管理，2019（4）：5-22.9 唐勇军，夏丽.环保投入、环境信息披露质量与企业价值J.科技管理研究，2019（10）：256-264.10 韩楠，黄娅萍.环境规制、公司治理结构与重污染企业绿色发展：基于京津冀重污染企业面板数据的实证分析J.生态经济，2020（11）：137-142.11 罗森.财政学M.郭庆旺，译.北京：中国人民大学出版社，2015：81-84.12 杨仁发，郑媛媛.环境规制、技术创新与制造业高质量发展J.统计与信息论坛，2020（8）：73-81.13 李青原，肖泽华.异质性环境规制工具与企业绿色创新激励：来自上市企业绿色专利的证据J.经济研究，2020（9）：192-208.14 闫莹，孙亚蓉，俞立平，等.环境规制对工业绿色发展的影响及调节效应：来自差异化环境规制工具视角的解释J.科技管理研究，2020（12）：239-247.15 高志刚，杨柳.异质型环境规制与黄河流域高质量发展关系研究J.人民黄河，2021（2）：6-12.16 张小筠，刘戒骄.新中国70年环境规制政策变迁与取向观察J.改革，2019（10）：16-25.17 成德宁，韦锦辉.不同类型环境规制影响我国产业竞争力的效应分析J.广东财经大学学报，2019（3）：26-33.18 赵路，高红贵，肖权.环境规制对绿色技术创新效率影响的实证J.统计与决策，2021（3）：125-129.19 申晨，贾妮莎，李炫榆.环境规制与工业绿色全要素生产率：基于命令控制型与市场激励型规制工具的实证分析J.研究与发展管理，2017（2）：144-154.20 王娟茹，张渝.环境规制、绿色技术创新意愿与绿色技术