环境规制、数字经济与产业结构升级.pdf

024一、引言改革开放以来，我国制造业快速发展，工业总产值逐年增加，然而在经济飞速发展的同时，重污染行业产值占比较高、资源利用效率低下、生态环境恶化等负面影响日益凸显，以往单纯依靠资源投入实现行业规模扩张的粗放式经济增长模式已不可持续，必须适时转变经济发展方式，加快推动产业结构优化升级。已有文献表明，环境规制是改善环境质量、影响产业结构升级的有力政策工具。不过对于环境规制能否促进产业结构升级，相关学者争论已久，其中较多学者认为环境规制能够促进产业结构升级（李强，2013；裴潇，2021），但也有部分学者得出了相反结论（徐晓慧，廖涵，2021；李强，丁春林，2019），环境规制强度、类型、地区及研究视角均是环境规制能否促进产业结构升级的重要因素（宋雯彦，韩卫辉，2021；阮陆宁等，2017）。不过，尽管大量学者基于不同视角对环境规制的产业结构升级效应进行了考察，但以我国产业发展现状来看，从数字经济发展视角进行考察或许会更加准确和全面。数字经济，作为一种新的经济发展形式，近年来凭借人工智能、大数据、云计算、物联网等技术的广泛应用而蓬勃发展，深刻影响着社会生活的方方面面，已成为推动传统环境规制、数字经济与产业结构升级蒋长流，司怀涛 摘要 基于 20112020 年 30 个省（自治区、直辖市）面板数据，对环境规制、数字经济与产业结构升级之间的关系进行了理论分析与实证研究。各模型检验结果显示，环境规制系数均显著为负，表明环境规制对工业部门的影响存在显著的“创新补偿效应”，环境规制能够通过促进科技创新使工业部门企业获得更大发展。数字经济系数显著为正，表明数字经济能够对产业结构升级产生显著的正向影响。另外，调节效应模型的检验结果还显示，数字经济能够降低环境规制对传统工业产业的负向影响，不断驱动传统产业转型升级，提高工业部门的经济占比。面板门槛模型的检验结果显示，在不同的门槛水平下，环境规制和数字经济对产业结构升级的影响均呈现出先促进后抑制的倒 U 型特征。关键词 数字经济；产业结构；环境规制；调节效应；面板门槛 中图分类号 F293.3 文献标识码A 文章编号1000-4211(2023)04-0024-13（安徽大学经济学院 合肥 230601）收稿日期 2022-08-11 基金项目 安徽省科技创新战略与软科学研究重大专项“全社会 R&D 投入持续稳定提高的政策措施与途径研究（1706a02020046）”。作者简介 蒋长流，安徽大学经济学院教授，博士生导师，研究方向:宏观经济理论与政策、科技创新与管理等。司怀涛，安徽大学经济学院硕士，研究方向:宏观经济理论与政策。2023 年第 4 期 产业025产业绿色转型，助力我国现代化经济体系建设的重要力量。因此，随着数字经济在我国经济中的占比增加，这种新的经济业态是否会影响产业结构？在环境规制影响产业结构升级的过程中存在何种作用？梳理清这些问题有利于加深对环境规制影响产业结构升级渠道的理解，对探索我国产业结构升级路径，推动我国经济高质量发展具有重要的理论与现实意义。环境规制作为政府环境管理制度中最为直接有效的政策体系，国内外相关学者对此进行了大量研究。国外对环境规制相关经济效应的研究主要分为两类，一类侧重于考察环境规制对科技创新的影响；另一类则着重探讨环境规制如何影响 FDI 流向问题。对于前者，“创新补偿说”认为，适度的环境规制能够激发企业创新，降低企业经营成本，增加企业竞争优势（Porter，1991）。“遵循成本说”则认为环境规制会增加企业经营成本，抑制企业创新（Ramanathan et al，2010）。对于后者，“污染避难所说”则认为，环境规制会导致受规制企业向国外转移，进而使得相关国家环境质量恶化（Copeland rt al,1995）。国内学者也对环境规制的相关经济效应进行了大量研究，在环境规制能否促进产业结构升级的研究方面，张忠杰（2019）运用中介效应模型，对环境规制、国际贸易影响产业结构升级的内在机理进行了研究，发现环境规制能够促进产业结构升级，但环境规制无法通过国际贸易及技术创新对产业结构升级产生正向影响。之后，宋华等（2020）使用非线性模型考察了环境规制对产业结构优化的影响，发现环境规制对产业结构优化的影响存在倒 U 型特征，且这种影响在东部与西部地区更加明显，郭然、原毅军（2020）亦使用相同方法得出了类似结论。另外，刘玉凤、高良谋（2020）运用空间杜宾模型，对异质性环境规制、地方保护与产业结构升级之间的空间效应进行了研究，其研究结果表明，正式环境规制可以促进产业结构的合理化与高级化，但非正式环境规制对邻近省份的空间影响并不显著。地方保护对产业结构高级化具有正向影响，对产业结构合理化具有负向影响，且在地区层面存在较大影响差异。裴潇、胡晓双（2021）基于空间杜宾模型，对环境规制及产业结构之间的关系进行研究后认为，环境规制能够对本地区产业结构升级产生正向影响，但对邻近地区产业结构升级的影响并不显著。宋雯彦、韩卫辉（2021）基于固定效应与动态面板模型，实证分析了环境规制、OFDI 对产业结构升级的影响，发现环境规制与 OFDI 均能够对产业结构升级产生显著的正向影响，但环境规制强度过高会削弱 OFDI 对产业结构升级的正向影响。不过还有部分学者如李强，丁春林（2019）在使用静态面板和空间杜宾模型进行研究后发现，环境规制不仅会对本地区产业结构升级产生抑制作用，还会阻碍邻近地区的产业结构升级，徐晓慧、廖涵（2021）亦得出了类似结论。另外，随着数字经济在我国经济中的占比迅速增加，国内不少学者开始关注数字经济并对其进行研究。在数字经济对产业结构影响的研究方面，陈晓东、杨晓霞（2021）基于灰关联熵及耗散结构理论，对数字经济与产业结构之间的关系进行研究后发现，数字经济是推动我国产业结构升级的主要来源，且其中产业数字化对产业结构升级的影响更加显著。俞伯阳、丛屹（2021）则使用广义矩和面板门槛模型，对数字经济、人力资本及产业结构三者之间的关系进行了考察，结果显示，数字经济发展有助于提升人力资本对产业结构高级化的正向影响，但就不同地区而言，人力资本对产业结构高级化的影响存在较大差异。另外，何地、林木西（2021）基于交互效应模型，分析了数字经济、营商环境对产业结构升级的影响，其研究后认为，数字经济与营商环境交互项对产业结构升级具有显著的正向影响，但是就环境规制、数字经济与产业结构升级026地区层面来看，北方地区数字经济与营商环境交互项对产业结构升级的影响并不显著。除此之外，刘洋、陈晓东（2021）使用中介及面板门槛模型，对数字经济影响产业结构升级的内在机理进行了实证研究，发现数字经济发展对产业结构高级及合理化均具有显著的促进作用，且数字经济可以通过人力资本与科技创新促进产业结构升级。姚维翰、姚战琪（2021）亦基于中介效应模型，对数字经济、研发投入与产业结构三者间的关系进行了考察，其研究结果显示，数字经济不仅可以直接促进产业结构升级，还可以通过促进研发投入对产业结构升级产生正向影响。通过对上述文献的梳理可知，尽管大量学者基于不同视角、使用不同方法对环境规制的产业结构调整效应进行了研究，但对于环境规制能否促进产业结构升级，不同学者之间意见并不统一。此外，对于环境规制、数字经济与产业结构三者之间关系，鲜有学者进行研究。因此，本文可能存在的边际贡献主要有以下两点：第一，本文首先对环境规制、数字经济影响产业结构升级的内在机理进行了分析，之后基于省级面板数据，使用不同计量模型，考察了环境规制、数字经济对产业结构升级的影响，进一步丰富了数字经济相关研究，在一定程度上弥补了环境规制与数字经济之间相关研究的不足。第二，利用调节及面板门槛模型，实证分析了数字经济在环境规制影响产业结构升级过程中所起作用，并对三者之间的非线性关系进行了检验，进一步加深了我们对环境规制影响产业结构升级渠道的理解。二、理论分析与研究假设新古典经济理论认为，环境规制会增加企业排污成本，导致企业产品价格上升，市场需求减少，利润降低，并对企业原有研发投入产生挤出效应，使得企业技术创新的内生能力下降，只得凭借简单的限产限量进行节能减排，无法真正有效地从源头减少污染，而缺乏技术创新能力的企业只能停留在产业链的低端环节进行价格竞争，这就使得企业生存环境不断恶化，研发投入进一步挤出，由此形成恶性循环，不利于企业竞争力的提升，亦不利于产业的高质量发展。不过从长期来看，在环境规制强度不断提升的情况下，无法满足环保标准的企业必然会退出市场，中低端产业也会被逐渐淘汰出局，进而使得产业结构不断优化升级。另外，Porter 等学者经过长期研究后发现，尽管环境规制会增加企业生产成本，但受规制企业为追求长期利润最大化，会倾向于进行技术创新，采用更先进的技术设备从源头减少污染排放，即环境规制也会对企业技术创新产生激励作用，进而促进企业转型升级及劳动生产率的提高，即“创新补偿效应”，受规制企业也会因此获得更大发展。基于以上分析，本文提出如下假设：H1a：环境规制能够显著促进产业结构升级。H1b：环境规制能够显著抑制产业结构升级。随着数字技术的快速发展，数字经济正深刻改变着传统的经济发展模式与产业结构。首先，数字经济发展催生了一批新的经济业态，如软件产业、信息服务业、电子信息制造业等。另外，随着近年来 5G、大数据、物联网、云计算等数字产业的兴起，基于数字信息技术的新经济业态进一步发展，数字产业在经济中的比重不断提高，即数字产业化。数字产业发展改变了传统产业构成，促进了产业结构升级（刘洋，陈晓东，2021）。此外，数字技术的发展也对传统产业组织及生产模式产生了深刻影响。数字经济发展突破了传统市场的空间2023 年第 4 期 产业027阻隔，打破了信息要素流动的空间和时间约束，降低了技术、知识等传播成本，促进了人才、资本的区域间流动，提高了产业资源的空间配置效率，对传统产业结构产生了优化作用。不仅如此，借助数字信息技术，企业管理者还可以快速获取市场供求信息，学习其他企业先进的经营方法，革新企业管理模式，促进数字信息技术与传统产业的深度融合。并且借助数字化改造，传统行业企业在减少资源投入的同时还可以提高企业产出，降低企业经营成本，增加企业经营利润，激发企业经营活力（陈晓东，杨晓霞，2021）。通过信息技术与传统产业的深度融合，各产业间的界限愈发模糊，推动了产业的智能化、扁平化发展，传统产业被不断变革，产业结构不断升级。数字经济在环境规制影响产业结构升级的过程中发挥着重要的调节作用。首先，环境规制会增加传统企业产品的生产成本，改变各生产要素投入比例，促进生产要素的产业间流动（司怀涛，2021），加快劳动、资本向数字信息行业的转移，进而促进数字经济发展。而数字经济发展则会对生态环境建设产生积极影响，这是因为，数字经济本身具有低污染、低能耗等特征，属于环境友好型产业。通过促进数字经济发展，可以进一步优化产业结构，改善生态效率，提升经济的绿色发展水平（梁琦等，2021）。其次，由于信息技术具有通用性等特点，数字经济中的信息技术不仅可以促进数字信息等新兴产业发展，进而推动产业结构升级，还可以应用到传统产业生产制造的各个环节，并通过数字信息技术与传统生产工艺的深度融合，进一步优化生产流程，提高产出效率，减少能源消耗，降低污染排放，促进传统产业由能源消耗型、劳动密集型向技术密集型转变（肖远飞，姜瑶，2021），并使环境规制对传统工业部门的负向影响降低，传统工业部门借助数字化转型可获得更大发展。除此之外，凭借大数据及人工智能，企业可以快速了解消费者产品偏好信息，掌握产品市场需求变化，有针对性的研发及生产产品，优化资源配置，减少资源投入，使得企业有更多资金进行技术研发，进而促进传统企业的转型，不断推动产业的高质量发展。基于以上分析，本文提出如下假设：H2：数字经济能够促进新兴产业发展，对产业结构升级具有显著的正向影响。H3a：数字经济能够增强环境规制对产业结构升级的正向影响。H3b：数字经济能够降低环境规制对传统产业的负向影响，不断驱动传统产业的转型升级。三、模型设定与指标测度（一）基准模型设定为考察环境规制对产业结构升级的影响，设定如下基准回归模型：012nititjjitiitjSTRERcontrol=+其中 t 代表年份，i 代表地区；STR 表示产业结构升级；ER 表示环境规制强度；control表示控制变量，具体包括投资水平（INV）、互联网发展水平（LnINTE）、外贸依存度（LnTR）、社会服务水平（LnSE）、金融发展水平（LnFIN）、要素禀赋（LnFA）、政府创新支持水平（LnTEC）；表示个体固定效应或地区效应；表示随机误差项。另外，为减少异方差和多重共线性，对其中一些变量进行对数化处理。环境规制、数字经济与产业结构升级028（二）变量定义1.被解释变量产业结构升级（STR）：参考郭然、原毅军（2020）等学者做法，采用产业结构层次系数对产业结构升级进行测度，具体计算公式如下：()3,1i t mmSTRym=其中 i 表示省份，t 表示时间，m（m=1,2,3）表示产业，y 表示 m 产业在 i 地区 t 年的年度生产总值中的所占比重。2.解释变量环境规制（ER）：借鉴朱平芳等（2011）学者做法，采用废水、烟尘及二氧化硫排放的相对指标测度环境规制强度。具体公式如下：11lilinlijppxpn=其中 l=1,2,3 分别是指废水、烟尘与二氧化硫排放量。pli表示 i 地区第 l 种污染物的单位 GDP 排放量。之后对无量纲变量 pli进行加权平均，即：()12313iiiiERpxpxpx=+ER 越大，则环境规制强度越高；反之，则越小。数字经济（DE）：参照李雪等（2021）学者研究，本文选用互联网宽带接入用户数、人均电信业务总量、计算机服务和软件业从业人员占城镇单位从业人员比重、每百人中移动电话用户数以及普惠金融指数五个方面，使用熵权法对各省份数字经济发展水平进行测度。3.控制变量投资水平（INV）：用全社会固定资产投资表示。互联网发展水平（LnINTE）：用互联网宽带接入端口数表示。对外开放水平（LnTR）：用进出口总额在地区生产总值中的占比表示。社会服务水平（LnSE）：用社会服务经费支出在地区生产总值中的占比表示。金融发展水平（LnFIN）：用金融机构存贷款余额占地区生产总值的比重衡量。要素禀赋（LnFA）：用就业人数与固定资产投资的比值表示。政府创新支持水平（LnTEC）：用政府财政科技支出占但地区生产总值的比重衡量。（三）数据来源与变量的描述性统计本文选取 20112020 年全国 30 个省（自治区、直辖市）面板数据，其中由于西藏地区数据缺失严重，故未将西藏列入考察范围，其余省份缺失数据用插值法进行处理。文中所使用的数据均来自中国统计年鉴、中国环境统计年鉴、中国科技统计年鉴。各变量的描述性统计结果如表 1 所示。另外，本文变量的最大方差膨胀系数（VIF）为 5.67，小于 10，表明各变量之间不存在严重的多重共线性。2023 年第 4 期 产业029表 1 变量的描述性统计符号观测个数均值标准差最小值最大值STR3006.7350.2906.0657.654ER3001.0000.5850.0583.086LnDE300-1.7710.785-4.216-0.039INV30018687.9213741.671435.57766059.94LnINTE3007.2620.9194.1279.066LnTR30014.4140.91411.35716.455LnSE300-3.4690.513-4.693-2.126LnFIN3001.1540.2770.5181.987LnFA300-3.4560.517-4.329-1.337LnTEC300-4.0760.629-5.550-2.695四、实证结果与分析（一）基准回归结果与分析对于基准回归模型，本文使用 OLS，RE 及 FE 模型进行检验。表 2 中第（1）（3）列的检验结果显示，无论采用何种检验方法，环境规制均会对产业结构升级产生抑制性影响。另外，Huasman 的估计结果显示，应选择固定效应模型的估计结果作为基准结果，因此本文只对第（3）列固定效应模型的估计结果进行分析。第（3）列的估计结果显示，环境规制对产业结构升级的影响在 5%的统计水平上显著，系数大小为-0.018，这或许表明环境规制对工业部门的影响存在显著的“创新补偿效应”，环境规制能够通过促进工业部门科技创新使得工业部门企业获得更大发展，本文假设 H1b 得到验证。对于表 2 的控制变量来说，投资水平的影响系数在 5%的统计水平上显著为正，但系数大小接近 0，表明增加全社会固定资产投资对产业结构升级的促进作用有限；互联网发展水平、对外开放水平、社会服务水平、金融发展水平及要素禀赋的影响系数均为正，且在 1%或 5%统计水平上显著，表明推动互联网发展、提升对外开放水平、社会服务水平、金融发展水平及要素禀赋将显著推动国内产业结构的转型升级；另外，政府创新支持水平的影响系数在 10%的统计水平上显著为负，表明增加政府创新支持能够显著促进工业部门在不同产业中的占比。表 2 基准回归模型检验结果变量(1)(2)(3)OLSREFEER-0.034*-0.021*-0.018*(-4.22)(-2.81)(-2.49)INV0.0000.0000.000*(0.88)(1.25)(2.06)LnINTE0.0040.016*0.027*(0.69)(1.81)(2.88)LnTR-0.019*0.033*0.028*(-3.29)(5.27)(4.33)LnSE-0.051*0.025*0.044*(-3.60)(2.03)(3.58)环境规制、数字经济与产业结构升级030LnFIN0.360*0.134*0.088*(17.96)(6.85)(4.46)LnFA-0.0020.014*0.013*(-0.20)(2.42)(2.33)LnTEC0.048*-0.004-0.011*(4.80)(-0.57)(-1.79)cons2.257*1.745*1.822*(17.39)(14.69)(14.32)N300300300控制时间NOYESYES控制地区NOYESYESHuasmanP=0.0000Adj.R20.7880.6010.880注：*、*、*分别表示在 1%、5%、10%水平下显著，下同。（二）稳健性检验1.替换变量为考察基准回归结果稳健性，本文第（1）（5）列分别借鉴付凌晖（2010）、蒋长流等（2020）、徐德云（2008）、陈小辉等（2020）、干春晖等（2020）学者做法对产业结构进行测度。表 3 的估计结果显示，在替换被解释变量后，环境规制的影响系数均显著为负，表明本文估计结果和结论相对稳健。表 3 替换被解释变量的稳健性检验结果(1)(2)(3)(4)(5)ER-0.031*-0.125*-0.070*-2.164*-2.556*(-1.75)(-2.48)(-2.59)(-2.07)(-6.58)INV0.000*-0.000*-0.000*0.000*0.000*(2.44)(-3.61)(-3.29)(1.92)(3.78)LnINTE0.100*-0.115*-0.0495.915*1.638*(4.41)(-1.77)(-1.42)(4.42)(3.29)LnTR0.068*-0.054-0.0171.3150.368(4.31)(-1.20)(-0.69)(1.42)(1.06)LnSE0.089*0.299*0.177*0.082-1.592*(2.96)(3.49)(3.86)(0.05)(-2.42)LnFIN0.224*0.2160.156*9.955*0.223(4.65)(1.57)(2.12)(3.50)(0.21)LnFA0.022*0.0080.0111.589*0.554*(1.65)(0.21)(0.52)(2.03)(1.90)LnTEC-0.037*-0.065-0.036-2.320*0.100(-2.40)(-1.47)(-1.54)(-2.56)(0.30)cons4.976*3.364*1.753*159.136*71.665*(15.98)(3.78)(3.69)(8.65)(10.47)N300300300300300控制时间YESYESYESYESYES控制地区YESYESYESYESYESAdj.R20.8670.7630.7990.8380.4442023 年第 4 期 产业0312.数据平滑性处理为剔除异常值所带来的估计偏差，本文对所有变量进行 1%的缩尾处理。进行数据缩尾处理后的估计结果如表 4 所示。表 4 的估计结果显示，环境规制的影响系数均显著为负，表明本文结果未受异常值干扰，也说明本文结论较为稳健。表 4 数据缩尾处理后的检验结果(1)(2)(3)OLSREFEER-0.034*-0.021*-0.019*(-4.16)(-2.68)(-2.47)INV0.0000.000*0.000*(0.62)(1.68)(2.55)LnINTE0.0070.019*0.032*(1.00)(2.21)(3.51)LnTR-0.019*0.034*0.028*(-3.33)(5.08)(3.95)LnSE-0.052*0.025*0.044*(-3.64)(1.98)(3.46)LnFIN0.361*0.135*0.087*(17.86)(6.81)(4.36)LnFA-0.0020.019*0.018*(-0.23)(2.94)(2.88)LnTEC0.049*-0.003-0.010(4.86)(-0.38)(-1.58)cons2.248*1.727*1.810*(17.16)(14.03)(13.68)控制时间NOYESYES控制地区NOYESYESN300300300Adj.R20.7890.59900.878（三）调节效应检验为考察数字经济在环境规制影响产业结构升级过程中的调节作用，设定如下回归模型：1234+itititititititSTRERLnDEERLnDEControl=+（1）表 5 的估计结果显示，数字经济系数在 5%的统计水平上为正，表明数字经济能够对产业结构升级产生显著的促进作用，本文假设 H2 得到验证。另外，数字经济与环境规制交互项的结果显示，数字经济能够降低环境规制对传统产业的负向影响，不断驱动传统产业的转型升级，提高工业部门的经济占比，对传统工业产业高质量发展具有显著的促进作用。据此，本文假设 H3b 得到验证。环境规制、数字经济与产业结构升级032（四）拓展分析：面板门槛模型回归结果及分析为进一步探究在不同变量门槛水平下，环境规制或数字经济对产业结构升级的非线性影响，本文选择面板门槛模型进行考察（Hansen,1999）。当存在单一门槛时，面板门槛模型设定如下：当存在双重门槛时，面板门槛模型设定如下：()()()011212132+nitjjitititjititSTRcontrolIII=+()()()011212132+nitjjitititjititSTRcontrolIII=+()()()011212132+nitjjitititjititSTRcontrolIII=+其中 i 表示省份，t 表示年份，STR 为被解释变量（产业结构），表示门槛变量，表示解释变量，为门槛值。在本文中，当门槛变量 为数字经济时，核心解释变量 为环境规制。当门槛变量 为环境规制时，核心解释变量 则为数字经济。Control 表示控制变量，表示随机误差项。表 6 的门槛效应判定结果显示，当以数字经济作为门槛变量时，双重门槛的 P 值显著，即数字经济存在双重门槛。另外，结合图 1 的 LR 统计图形，也可以看出各模型存在显著的门槛效应，且双重门槛模型门槛值的 95%置信区间（右侧）要小于单一门槛模型门槛值的 95%置信区间（左侧）；当以环境规制作为门槛变量时，门槛 P 值显示，环境规制仅存在单一门槛，图 2 为相应的 LR 统计图形，可以看出单一门槛模型的门槛值显著。除此之外，由于其它变量门槛 P 值不显著，因此认为不存在门槛效应。表 6 的门槛效应结果表明，环境规制、数字经济与产业结构升级之间存在显著的非线性关系。表 6 环境规制、数字经济影响产业结构升级的门槛效应判定模型门槛P 值F 值10%临界值5%临界值1%临界值BS模型一单一门槛0.03029.8823.10826.93033.003500双重门槛0.00032.8416.94221.49426.969500模型二单一门槛0.04431.8226.47330.03947.935500 表 5 调节效应模型检验结果变量（1）ER-0.034*(-4.35)LnDE0.023*(2.50)ERLnDE-0.014*(-4.54)INV-0.000(-0.01)LnINTE0.031*(3.08)LnTR0.025*(3.99)LnSE0.039*(3.20)LnFIN0.084*(4.26)LnFA0.008(1.47)LnTEC-0.011*(-1.77)cons1.852*(12.69)控制时间YES控制地区YESN300Adj.R20.8882023 年第 4 期 产业033 图 1 以数字经济为门槛变量的 LR 统计图形表 7 的估计结果显示，模型一中数字经济的影响系数在 1%的统计水平上显著为正，表明数字经济可以对产业结构升级产生显著的促进作用。对于门槛变量，当数字经济发展水平低于门槛值-0.943 时，环境规制对产业结构升级的影响系数为0.012，当数字经济发展水平介于门槛值-0.943 与-3.057 时，环境规制对产业结构升级的影响系数为-0.014；而当数字经济发展水平高于门槛值-3.057时，环境规制对产业结构升级的影响系数进一步降低为-0.031。这表明在不同的数字经济门槛水平下，环境规制对产业结构升级的影响呈现出先促进后抑制的倒 U 型特征。这可能表明环境规制会在短期内抑制传统工业部门发展，而在长期内，通过数字化转型，环境规制反而可以使传统的工业部门获得更大发展。对于模型二，当环境规制强度低于门槛值 1.559 时，数字经济对产业结构升级的影响系数为 0.014，且在1%的统计水平上显著，而当环境规制强度高于门槛值 1.559 时，数字经济对产业结构升级的影响系数变为-0.005，但并不显著，表明随着环境规制强度的提升，数字经济促进产业结构升级的边际效应正在不断减弱。模型二中环境规制的影响系数在1%统计水平上显著为负，这再次表明环境规制对工业部门的影响存在显著的“创新补偿效应”。五、研究结论与政策建议本文基于 20112020 年全国 30 个省（自治区、直辖市）面板数据，对环境规制、数字经济与产业结构升级之间的关系进行了理论分析及实证研究。各模型的检验结果显示，环境规制系数均显著为负，这表明环境规制对工业部门的影响存在显著的“创新补偿效应”，环境规制能够通过促进工业部门科技创新使得工业部门企业获得更大发展，而数字经济系数显著为正，表明数字经济能够对产业结构升级产生显著的正向影响。另外，调节效应模型的检验结果还显示，数字经济能够降低环境规制对传统产业的负向影响，不断驱动传统产业的转型升级，提高工业部门的经济占比。面板门槛模型的检验结果显示，在不同的门槛水平下，环境规制和数字经济对产业结构升级的影响均呈现出先促进后抑制的倒 U 型特征。图 2 以环境规制为门槛变量的LR 统计图形环境规制、数字经济与产业结构升级034基于以上结论，本文提出以下政策建议：第一，因地制宜设定环境规制强度，推动产业结构与地区资源禀赋及经济发展水平相协调。从实证结果来看，尽管环境规制可以改善环境质量，但是却会对产业结构升级产生抑制性影响，因此不同地区应结合本地区经济发展水平、要素禀赋、地理区位及自然环境等实际情况，制定科学合理的环境规制措施。第二，加大信息基础设施建设，促进数字产业发展。数字经济作为一种新兴的经济业态，对经济发展的重要性正在不断增强。根据本文检验结果，数字经济不仅可以显著促进产业结构升级，还能够降低环境规制对传统产业的负向影响，因此各地区应进一步加大数字信息基础设施建设，促进数字经济发展。加大信息基础设施建设，增加相关研发投入，既可以夯实数字经济发展基础，拓宽数字经济发展空间，丰富数字技术应用场景，还可以促进传统产业的数字化转型，优化资源配置，减少污染排放。各地区政府应不断优化营商环境，制定数字经济发展战略，激励传统产业的数字化转型，促进数字产业发展，构建环境改善、经济发展、产业升级的良好格局。参考文献：1Copeland B R.,Taylor M S.North-South Trade and the EnvironmentJ.The Quarterly Journal of Economics,1994,109（3）：755-787.2Hansen B E.Threshold effects in non-dynamic panels:Estimation,testing,and 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