环境规制工具实现节能减排的路径分析

谢子雄  张明香*

摘要：“十一五”时期以来，中国政府为了实现对环境污染问题的有效控制，首次将节能减排目标层层分解，作为约束性指标写入了五年规划纲要，并在实践中取得了不错成效。研究“十一五”、“十二五”期间各省份通过何种方式和手段完成节能减排目标，可以为未来各地方政府在深化结构改革和目标责任考核的双重压力下完成节能减排任务提供经验借鉴。本文对政府控制命令型和市场激励型两种环境规制工具的节能减排效果进行了实证检验，侧重分析了节能目标考核压力下两种规制工具实现节能减排的作用机制，并找出了实现单位国内生产总值能耗和二氧化碳排放下降的主要作用路径。实证结果表明，从总体看来，五年计划期间节能减排目标实现更多地是依赖于控制命令型规制工具，政府的直接控制干预依然是实现节能减排目标的有效手段。从长期看来，环境规制对节能减排目标的实现最终是依靠技术进步来达到的，环境规制工具通过促进清洁技术的研发、引进优质外商投资来有效实现节能减排目标，而通过传统的控制能源价格、调整能源消费结构、产业结构等方式难以取得理想的环境污染治理效果。

关键词：环境规制工具 政府控制命令型 市场激励型 节能减排 路径分析

一  引言

全球温室气体减排与能源安全已逐渐成为国际社会高度关注的热点，作为全球温室气体排放第二大国，中国在社会发展中长期规划中提出了自主的节能减排计划，承诺截至2020年实现单位国内生产总值二氧化碳排放在2005年的基础上逐步下降40%-45%。因此为了实现这一节能减排目标，全国范围内省级层面的节能减排成为了我国的基本国策。中央政府在“十一五”规划纲要中首次将减排目标进一步层层分解至各省（自治区、直辖市），并将单位国内生产总值能耗下降的完成情况以目标责任考核的形式纳入了地方政府绩效考核指标中。中央政府在节能减排综合工作方案中分别提出了全国范围内“十一五”时期单位GDP能耗在“十五”基础上下降20%，“十二五”时期单位GDP能耗在“十一五”基础上下降16%的约束性指标，并且国务院成立了专门的领导小组负责各省节能减排工作的落实与考核。从表1及表2可知，截至2010年底，全国单位GDP能耗在2005年的基础上下降19.06%，各省份基本完成了“十一五”规划《纲要》制定的节能减排目标任务；截至2015年底，全国单位GDP能耗在2010年的基础上下降18.4%，各省份超额完成“十二五”规划《纲要》的节能减排目标任务；截至2015年底全国单位GDP能耗在2005年的基础上累计下降32.01%，实践表明，2005-2016年间全国单位GDP能耗、二氧化碳排放呈现显著的逐年下降趋势，全国范围的节能减排取得显著成效。该现象反映出自“十一五”纲要首次将节能减排目标责任制作为地方政绩考核的约束性指标，对各省份节能减排能力提升具有显著的正向激励效果。

由此，节能目标责任制作为一项重要的自上而下的政策任务用来保障我国实现单位GDP能耗和二氧化碳排放降低的约束性政策考核，在我国“十一五”和“十二五”计划期间发挥了重要的作用。中央政府在“十三五”节能减排综合工作方案中提出了新一阶段的节能减排目标，即单位GDP能耗和二氧化碳排放量分别在“十二五”时期的基础上下降17％和18％。目前我国产业结构不断优化升级，第三产业占比增加，能源消费量的增长速度减缓，经济发展步入新常态阶段。但伴随着城镇化和工业化进程带来的环境污染和治理问题依旧是经济发展关注的重点，十三五时期的节能减排任务依然艰巨。研究各地方政府在“十一五”、“十二五”期间通过何种方式和手段实现节能减排目标，对各省份完成节能减排任务寻求新动力和环境政策制定提供经验具有重要意义。

 

表1  节能减排目标和完成情况

	能耗强度降低目标（%）			单位GDP能耗降低率（%）
地区	十一五时期	十二五时期	十三五时期	2010年累计	2015年累计
全国	20	16	17	19.06	32.01
北京	20	17	17	26.59	39.07
天津	20	18	17	21.00	35.22
河北	20	17	17	20.11	33.69
山西	22	16	15	22.66	35.03
内蒙古	22	15	14	22.62	34.23
辽宁	20	17	15	20.01	33.61
吉林	22	16	15	22.04	34.51
黑龙江	20	16	15	20.79	33.46
上海	20	18	17	20.00	34.40
江苏	20	18	17	20.45	34.77
浙江	20	18	17	20.01	34.41
安徽	20	16	16	20.36	33.10
福建	16	16	16	16.45	29.82
江西	20	16	16	20.04	32.83
山东	22	17	17	22.09	35.33
河南	20	16	16	20.12	32.90
湖北	20	16	16	21.67	34.20
湖南	20	16	16	20.43	33.16
广东	16	18	17	16.42	31.46
广西	15	15	14	15.22	27.94
海南	12	10	10	12.14	20.93
重庆	20	16	16	20.95	33.60
四川	20	16	16	20.31	33.06
贵州	20	15	14	20.06	32.05
云南	17	15	14	17.41	29.80
西藏	12	10	10	12.00	20.80
陕西	20	16	15	20.25	33.01
甘肃	20	15	14	20.26	32.22
青海	17	10	10	17.04	25.34
宁夏	20	15	14	20.09	32.08

资料来源： 国家发改委、国家统计局公布的节能减排综合工作方案

表2  2005-2016年全国单位GDP能耗和二氧化碳碳排放

年份	单位GDP能耗均值 （吨标准煤/万元）	单位GDP碳排放均值（吨/万元）
2005年	1.64	1.080
2006年	1.54	1.071
2007年	1.39	1.039
2008年	1.21	1.042
2009年	1.18	1.053
2010年	1.06	1.066
2011年	0.96	1.079
2012年	0.92	1.072
2013年	0.82	1.076
2014年	0.79	1.063
2015年	0.77	1.054
2016年	0.74	1.054

资料来源： 国家发改委、国家统计局公布的节能减排综合工作方案

二  环境规制对节能减排的作用机制

（一）不同环境规制工具的比较

大量学者研究表明，环境规制工具的运用在各地方政府实现环境污染问题的治理中发挥了巨大作用。目前主流学者们依据地方政府在环境规制政策实施过程中的干预程度不同，主要将环境规制工具划分为三类：政府控制命令型、市场激励型、自愿型环境规制。政府控制命令控制型环境规制是指各省份设定不同程度的环境投资标准、生产技术和设备的规定、污染物排放要求等，通过命令要求和行政法规制度来对环境污染行为进行有效管理，这是目前最传统并且运用范围最广泛的环境治理手段（王班班等，2016；涂正革等，2008）；市场激励型环境规制主要是指各省份通过征收排污费、实行交易许可、碳排放权交易等方式利用市场机制自动调节环境资源，并对环境污染行为进行惩罚的一种经济手段，近年来国内正在进行大规模的市场型环境规制工具的实践试点，因而市场型环境规制也逐渐成为国内学者关注的重点（Kemp and Pontoglio，2011；Jaffe、Newell and Stavins，2005）；自愿型环境规制工具实现环境污染控制的方式主要表现为地方政府运用一些非强制性的手段如利用网络舆论、环境污染治理知识宣传等方式鼓励市民积极参与环境污染治理，发挥监督作用等（Zhou and Zhang，2014）。但目前国内自愿型环境规制主要试用于发达省份地区，从全国范围看来自愿型环境规制工具的运用在国内还处于起步阶段。大量学者研究证实政府型和市场型环境规制工具都对环境污染治理具有明显效果，但关于哪种规制工具更为有效的争论从未停止。关于不同环境规制工具在中国的作用效果，研究地方政府如何利用不同环境规制工具实现单位GDP能耗和二氧化碳排放量降低的作用机制，可以为各省未来实现减排目标提供充分的理论和实践经验。[②]

环境规制工具作用对象的差异对预期带来的环境污染治理效果的不同，大量学者表明环境规制工具往往通过生产端管理和需求端管理来实现环境污染的有效控制。生产端管理要求污染厂商在社会生产过程中使用清洁的生产技术，在生产过程中通过提高能源使用效率，来降低单位GDP能耗和减少空气污染物的排放，从而达到污染的综合治理。即地方政府要求企业按照严格的环境标准推广清洁技术、不断改革创新，通过运用先进的设备和清洁生产技术实现平衡经济增长、环境保护“双赢”的目标（张平等，2016）。需求端管理可以通过调控能源价格、能源消费结构等，减少需求端能源使用和浪费，促使能源需求方选用更加清洁的能源，减少高污染能源使用造成的污染事件，在一定程度减缓对环境造成的污染和破坏（李平等，2013；蒋伏心等，2013；Alwi、Klemeš and Varbanov，2016）。但部分学者认为需求端管理其作用本质并未涉及能源使用效率以及生产技术的提高，只能在短时间内达到目的但并不能从根源上降低单位GDP能耗和二氧化碳排放，因此只能减轻环境恶化程度但不能解决根本问题（Liu and Sajid，2018）。而通过生产端管理如制定减免税收政策、引进具有先进生产技术的优质外商，鼓励生产者申请技术创新项目，对新技术研究开发提供无偿拨款或补贴等可以从生产源头上促进企业环境技术创新减少污染排放，实现区域环境绩效和经济绩效的双赢目标（Karunanithi，2017）。[③]

（二）环境规制工具作用于生产端

1.环境规制对技术创新的影响

环境规制通过促进生产端技术创新来实现对单位GDP能耗和二氧化碳排放的影响一直是理论界关于环境污染问题关注的热点。波特假说认为政府采取严格的环境规制会使污染企业承受较高的生产成本以及支付额外的污染治理费用，成本的增加迫使企业投资于创新研发活动，提高生产技术以及污染治理技术，从而实现对环境污染的有效控制。波特假说受到了大量学者的支持，并从不同角度进行了实证验证（Yue、Long and Chen，2013；Zhou and Zhang，2014；Hamamoto，2006）。地方政府对能源密集型大中型工业制定严格的技术标准和排污标准会对污染厂商生产技术创新产生积极的激励效果，带来节能减排相关的科研创新支出以及专利研发申请的增加（柴建等，2012；赵红，2008），技术进步带来的能源使用效率提高是减缓中国二氧化碳排放强度以及能耗强度的主要原因（Fisher，2004；Crompton and Wu，2005；齐志新，2006）。[④]

2.环境规制对外商投资的影响

一般说来发展中国家的技术创新主要通过两种手段实现，一方面发展中国家可以根据本国的具体资源特征和发展需求自主的进行技术研究和开发，另一方面可以通过向发达国家学习模仿实现技术创新（Ghebrihiwet，2017）。但开发尖端新技术需要大量的资金投入，风险较高，因而通过吸引外商投资、引进先进的生产技术设备和管理经验等方式提高生产技术是发展中国家实现技术进步的主要手段。因此鉴于与技术创新的直接相关性，地方政府环境规制作用于外商直接投资实现节能减排也一直是学者们关注的重点。各省份采取不同的环境规制工具会直接影响外商投资对东道国的区位选择，规制工具的严格程度会影响外商投资的强度和类型（成金华等，2010）。学者们认为在政府环境规制的约束下，FDI对东道国技术创新具有双重效应（Dong、Gong and Zhao，2012；蒋伏心等，2013）。一方面“污染避难所假说”认为外资生产企业具有追求利润最大化的动机，政府环境管制强制要求企业进行污染治理，导致企业生产成本增加，迫使污染密集型的产业转移到对环境规制相对较弱的地区进行生产来减少企业的治污支出，因此相对严格的环境规制可能会阻碍一个地区FDI的流入（Ederington，2001）。另一方面，随着地区环保意识的提高，相对严格的环境规制会提高外资进入的“环境门槛”，对外资企业生产技术有着更高的要求。地方政府可以通过调整外资引进政策有选择地引入外资企业，如设置外资企业进入标准来限制具有污染密集型特征的外资企业的进入，鼓励具有技术密集型和资本密集型特征的外资企业的流入，外资企业先进的管理理念和技术水平能促使生产消耗更少的能源，能源使用效率得到提高，二氧化碳排放带来的环境污染得到控制（Hübler，2009；Chen and Chen，2010）。同时优质外资流入会为本土生产企业带来竞争压力，环境规制有助于营造良好的市场氛围刺激促进本土企业生产技术的创新（Levinson，1996）。[⑤]

（三）环境规制工具作用于需求端

1.环境规制对城镇化的影响

近年来中国政府大力推进城镇化进程对单位GDP能耗强度和二氧化碳排放有着极为显著的影响。一方面，全国范围内城市基础设施的施工建设导致了大量钢材、水泥等高耗能产品消费，大规模的生产活动需要消耗大量化石能源（Zheng and Kahn，2013）；同时城镇居民人均商品能源消费量远远高于普通的农村生活用能，人们交通出行等生活习惯的改变也带来了大量的能源消费，城镇生活对高碳商品的消费是单位GDP能耗和二氧化碳排放增加的主要原因（Liu、Wu and Wang，2011；Cai、Mou and Fang，2011）。另一方面，从表面看城镇化的过程会加速能源的消费增速导致单位GDP能耗增长，但伴随着城镇化的推进政府可以利用健全的城镇基础设施来提高公共用能的集中利用效率，鼓励清洁能源的组合使用，减少高污染能源的使用，从而提高能源使用效率减少化石能源带来的污染（Lin and Zhu，2018）；并且城镇化可以实现对各种污染物进行分类，并且集中有效的处理污染物，由此通过环境规制手段推进城镇化进程更能有助于单位GDP能耗的降低和污染物排放的减少。因此，要真正理解中国工业化进程中地方政府环境规制和城镇化建设对降低能源消费以及能源利用情况的作用效果有待进一步探讨。[⑥]

2.环境规制对能源消费结构及能源价格的影响

大量学者表示中国能耗强度与发达工业化国家存在差距的主要原因之一在于能源消费结构的差异，能源消费结构的调整和产业结构变化是导致单位GDP能耗和二氧化碳排放下降的主要因素（Fan and Liu，2007）。煤炭消费在我国一次能源消费结构中一直以来占有很大比重，而非化石能源的增长却很缓慢，能源消费结构的不合理会降低能源利用效率，消耗大量的化石能源，带来大量的工业污染和废气排放（成金华，2010；Chen and Chen，2010）。中国20世纪90年代以来制造业单位GDP能耗强度的下降主要得益于煤炭消费量的减少，以及电力和及天然气能源使用的增加，针对性的环境规制政策的可以实现以煤炭消费为主的高污染能源消费结构比重下降（Fang and Deng，2011；Long、Yang and Song，2015）。[⑦]

能源价格的调整对能源消费有着直接的影响效果，提高能源价格能够有效的降低单位生产总值能耗强度（Birol and Keppler，2000），政府通过调控工业和制造业中能源的市场价格，导致煤炭、电力、天然气等能源相对价格变动，可以对不同化石能源的消费量进行调控。节能减排规制工具的运用可以对能源价格、能源消费结构进行直接调整，在短时间内有效实现能耗强度和二氧化碳排放的减少。但大量学者表明近年来中国严格的能源价格管制导致市场上能源价格过低，由此带来的能源使用的浪费是单位GDP能耗增加的主要原因（Hang and Tu，2007），能耗强度的高低取决于能源价格的高低以及环境规制政策力度的大小，过低的能源价格会导致制造业能源的大量浪费和环境污染（柴建等，2012；Miketa，2001）。政府逐渐放松管制促进能源价格市场化，随着能源价格逐步回升为市场价格，才能有效的提高能源利用效率。[⑧]

3.环境规制对产业结构的影响

重工业在各省份第二产业工业中扮演重要角色，第三产业比第二产业能耗相对较小，故产业结构的调整如第三产业的增长、第二产业占比下降对国内单位GDP能耗强度和二氧化碳排放有着显著影响（Fu、Pietrobelli and Soete，2011；Cooray，2014）。改革开放以来中国能耗强度降低的主要原因是能源使用效率的提高，其次是对外开放程度、产业结构、能源消费结构调整，这是导致中国能耗强度显著下降的主要原因（Tsai，2014）。第二产业在产业结构中的占比是影响各地区单位GDP能耗和二氧化碳排放的主要因素，环境规制工具对产业结构的调整虽然短期内作用效果不明显但在中长期看来对降低能耗和二氧化碳排放具有重要意义（史丹等，2002；齐志新等，2007）。[⑨]

（四）环境规制工具对节能减排的作用机制分析

基于以上研究建立理论模型如下图1，箭头方向描述核心变量之间的因果影响。地方政府在面临中央层层分解下来的省级层面节能减排目标考核压力（progress of energy conservation targets，PECT）下，为了控制污染并顺利完成五年计划中的节能减排绩效考核，主要采取了政府控制命令型（command and control regulation，CAC）和市场激励型（market-based regulation，MB）两种环境规制工具来直接和间接影响单位生产总值能耗（energy intensity, EI）和二氧化碳排放（carbon intensity, CI），其通常采取以下两种作用机制:一是利用环境规制工具作用于生产端（supply side management, SSM），即政府通过环境规制手段制定和执行严格的技术标准、环境基础设施建设投资额等促进企业进行研发清洁技术，引进优质外资，改进生产工艺，提高能源使用效率和减少污染物的排放，伴随着企业生产率水平的提高和生产工艺的改进，企业利润的增加可以弥补污染治理技术研发支出，最终减少污染排放和污染治理成本。二是利用环境规制工具作用于需求端（demand side management, DSM），即政府通过环境规制手段如征收排污费等对能源使用价格加价，利用能源价格波动促使消费者选用更加清洁的能源推动对清洁能源以及对多种能源的组合使用，同时减少能源的浪费，迫使能源消费结构进行调整；推进城镇化进程，提高能源的集中使用效率和实现污染的集中处理机制。

传导机制迫使排污厂商权衡采取减排技术与支付环境污染费用的成本。采取清洁技术要求厂商对生产工艺进行重大调整，当厂商研发技术成本较高而支付能源使用费用以及排污费成本相对较小的话，那么对于污染厂商来说研发清洁技术是不划算的，最终宁愿选择支付相对小额的排污费和能源使用价格。虽然能源加价和排污费征收会使企业的生产成本上升，但当这种成本的上升与企业保持原有高污染高利润的生产方式相比显得微不足道时，企业更愿意认缴罚金以及支付更高的能源使用价格而不愿进行技术创新。相反，当支付能源使用费用以及排污费成本等相对较高，缴纳越来越高排污费会导致企业生产成本也会越来越大，那么对于污染厂商来说为了长远利益，最终会选择增加技术创新投入来减少污染，改进生产工艺，提升企业的生产率水平。一般情况下企业经过一次性清洁技术研发投入，污染排放得到有效控制最终符合地方环境标准后，企业就可免于缴纳排污收费和相关环境污染罚款等经济惩罚，从长期来看企业进行技术创新有利于真正减少企业的经济负担。综上所述，我们可以发现环境规制工具通过影响污染厂商的决策行为来达到控制环境污染问题的目的，环境规制工具不同作用机制的效果受污染厂商应对环境规制的投机取向以及决策的机会成本所影响。

 

     

图1  理论模型

三  模型设定和估计

本文利用中国2006-2015年即“十一五”、“十二五”期间的省际面板数据对节能目标考核压力下各省份利用不同环境规制工具实现节能减排目标的作用机制进行深入研究，主要对以下两方面问题进行探讨：（1）利用实证分析比较政府控制命令型和市场激励型两种规制工具影响单位GDP能耗和二氧化碳排放作用效果，分析两种规制工具作用于不同变量实现节能减排目标的影响机制；（2）基于技术创新、外商直接投资情况、城镇化水平、能源价格、能源消费结构、产业结构等影响单位GDP能耗和二氧化碳排放的主要变量，探讨了在“十一五”“十二五”期间环境规制工具通过作用于这一系列中介变量降低单位GDP能耗和二氧化碳排放的作用路径，并找出其中实现节能减排的最佳路径。

路径分析是一种通过联结自变量、中介变量、因变量等，利用回归分析来描述变量之间背后的因果关系从而得出经济理论的一种方法，在学者间广泛运用于研究影响单位GDP能耗和二氧化碳排放变量间的因果关系（Lin and Zhao，2009；Chen and Lei，2017）[⑩]。鉴于路径分析不能同时考虑和处理多个因变量，本文所牵涉的变量关系较为复杂，且存在多个中介变量多个因变量，因此采用更为通用、复杂的路径分析模型即结构方程模型（structural equation modeling）来进一步度量节能目标考核压力下不同环境规制工具作用于多个中介变量，实现单位能源消费和二氧化碳排放降低的作用机制。结构方程模型进行路径分析能够更加系统性的同时处理多个因变量、多个原因、多个结果变量之间的因果关系，以及不可直接观测的变量之间的关系，该分析方法常用于社会学、统计学以及管理学等来解释变量之间复杂的因果关系和社会现象，在对能源消费和环境污染问题的研究中也被学者们广泛使用（Nagase and Kano，2017；Kreiberg and Söderström，2016；Giovanis and Ozdamar，2016）[11]。

基于图1 传导机制，其对应的结构方程模型如下：[12]

 

   （3.1）

中央政府的节能目标考核压力（PECT）会影响地方政府对不同环境规制工具即政府命令型规制工具（CAC）和市场型环境规制（MB）的选择和运用，并且地方政府两种环境规制工具的作用效果主要通过一系列中介变量来实现节能减排，其中作用路径主要通过一系统对生产端管理（       ）和需求端管理（       ）的变量，进而实现单位GDP能耗（EI）和单位二氧化碳排放（CI）的降低。因此，基于理论模型研究的多元回归变量间的因果关系。各变量与变量之间关系的回归系数称为路径系数，在结构方程模型中变量之间的关系为线性并且具有可加性，选取的变量是可量化的连续变量，误差项为正态且独立。不同环境规制工具对单位GDP能耗和二氧化碳排放的影响除了直接作用外还具有间接作用，间接作用的强度可以由变量之间的直接效应标准的回归系数相乘可得，结构方程模型主要基于变量的协方差矩阵来分析变量之间关系，本模型参数用极大似然法来估计。

 

四  变量说明和数据来源

（一）解释变量

节能目标考核压力（PECT），用地方政府当年节能目标完成进度来描述。伴随着五年计划节能减排目标的制定和逐步完成，地方政府处在每个五年计划的不同年份不同阶段将面临不同程度的节能减排目标考核压力（PECT）。以“十一五”时期为例，我们定义       为中央政府分解到第       省份应该完成的“十一五”期间单位GDP能耗下降的约束性目标（即中央政府规定的各省区五年计划中应当完成的节能减排目标）。因此，根据表1所示，北京“十一五”规划的能耗强度降低目标，因此，       。因此我们第       省在“十一五”期间的第       年的节能目标完成进度（即节能目标完成率）定义如下:

     

其中       表示第       省在第       年的单位GDP能耗，因此       表示相较于2005年（即“十一五”计划初期即基年的单位GDP能耗）该省在第       年的单位GDP能耗下降的量。本文定义节能目标考核压力（PECT）的替代变量为下式所示。

      。

“十二五”阶段的PECT的计算方式与“十一五”相似。

（二）被解释变量

政府控制命令型规制工具（CAC），由“环境保护投资总额”来描述各地方政府控制命令型规制工具对单位GDP能源消费和二氧化碳排放影响的宽严程度。考虑到各省份需强制完成一定额度的环境保护项目投资来进行清洁技术的研发，投资于完善城市基础设施，投资于环境污染治理等一系列环境保护投资可以体现地方政府在环境问题管理上，政府法定要求的干预程度和环境问题管理付出的努力和决心，故选择用地方政府城镇环境基础设施建设投资、工业污染源治理投资、完成环保验收项目环保投资数据进行加权用以衡量政府命令型环境规制工具。

市场激励型环境规制工具（MB），由各省排污费征收额来衡量市场型环境规制工具对单位GDP能耗和二氧化碳排放的影响。自2003年起开始全国范围内实行排污费收费制度，排污费的征收作为一种重要的市场型环境规制工具可以针对不同程度的污染行为带来的污染量进行惩罚，地方政府通过市场中征收排污费价格的调整影响不同程度排污者的决策行为，能直接有效的对环境污染行为进行管制，因此具有很强的数据可得性和代表性，用各省份排污费征收总额来描述市场激励型环境规制工具对单位GDP能耗和二氧化碳排放的影响程度。

单位GDP能耗强度（EI），即生产单位国内生产总值所消耗的化石能源，由各省当年实际能源消费总量与地区GDP的比值表示，能耗强度的大小具体表示为化石燃料消费总量除以单位国内生产总值，其中每个省的化石能源消费（包括原煤，石油，天然气和电力）数据来自《中国能源统计年鉴》（2005-2016）。单位GDP能耗强度可以综合地反映国民经济中一个省份或地区生产时对单位化石能源的使用效率情况，是描述能源使用效率的重要指标，也是节能减排目标的重要指标。

单位GDP二氧化碳排放量（CI），即生产每单位国内生产总值所排放的二氧化碳，国内主要的二氧化碳排放来自于大量的化石燃料（包括原煤，天然气，石油和电力等）的消费，二氧化碳排放量的大小可以通过由各省份煤炭、天然气，石油等化石能源的消费量与对应的碳排放系数的乘积与该省份GDP的比值所得。各类能源消费量数据的计算和折算标准煤采用《中国能源统计年鉴》中发布的折标系数，计算二氧化碳排放量所用的二氧化碳排放系数借鉴宋明智（2016）[13]中《2006年IPCC国家温室气体清单指南》公布的计算标准。

（三）生产端管理与需求端管理的中介变量

本文的中介变量（mediators），主要分为在环境规制工具影响下一系列在生产端（       ） 和需求端（       ）影响单位GDP能耗和二氧化碳排放的变量。生产端（       ）的中介变量包括：(1) 技术创新程度（technology progress，TP）。用各地区专利研发申请数量来衡量，地方政府投入大量资金和人力进行技术创新的主要产出形式是对发明成果进行专利保护申请，因此各地区专利研发数量可以侧面反映出不同省份间技术创新能力的差异，是地方技术进步的重要指标，因此我们采用各省（直辖市、自治区）发明专利申请数量作为各省技术创新的衡量指标。(2) 各地区接受的外商直接投资额（foreign direct investment，FDI）。

需求端（       ）的中介变量则包含：(1)城镇化（urbanization，URBAN）由地区城镇人口比重占总人口的比重组成表示。(2)能源价格（energy price，EP），由各地区主要消费的化石能源，煤、石油、天然气、电力消费量占总的能源消费量的比重，乘以各类能源对应的工业品出厂价格指数来计算综合的能源价格（由于国家统计局并未公布能源价格的绝对量数据，借鉴王班班和齐绍洲的方法[14]）。(3) 能源消费结构（energy structure，ES）由各省份煤炭能源的消费量占该地区能源消费总量的比重进行描述，反映了各省份间以煤炭为主的能源消费总量之间的差异。(4) 产业结构（industry structure，IS）由各地区第二产业增加值占GDP的比重表示。

因此，式（3.1）模型的生产端的中介变量为       ，需求端的中介变量则为       。

（四）数据来源

基于数据的可得性和完整性，本文选取了全国29个省、市、自治区2005-2016年即“十一五”、“十二五”期间的省际面板数据来研究各省不同环境规制工具对节能减排目标的动态实现（其中新疆和西藏部分年份数据不完整，为了保持数据的有效性和连续性，在实际计量估计的过程中已删除）。所用的数据主要来源于全国及各省份历年统计年鉴和中国国家统计局官方网站以及高校财经数据库。其中各省份化石能源消费量和能源价格的估计数据来源于《中国能源统计年鉴》；排污费征收额、城镇环境基础设施建设投资、工业污染源治理投资、完成环保验收项目环保投资等来源于《中国环境年鉴》、《中国环境统计年鉴》；节能减排目标及完成进度数据来自国家发改委、国家统计局各年公布的节能减排综合工作方案；各地区专利研发申请数量来源于《中国科技统计年鉴》；各省份城镇化比重数据来源于《中国城市（镇）生活与价格年鉴》；各省份GDP、产业结构、外商投资额等主要来源于全国历年统计年鉴。本文对所用到的价格数据如能源价格等均以2005年为基期，用工业品出厂价格指数对数据作了平减来消除物价变动对分析结果的影响进行初步的设定，所用变量具体详情见表3。

 

表3  变量定义表

	变量名称	符号	定义	单位
解释变量	节能目标考核压力	PECT	地方政府五年计划中当年节能目标的完成进度。	%
被解释变量	政府控制命令型	CAC	城镇环境基础设施建设投资，工业污染源治理投资，完成环保验收项目环保投资总额。	亿元
	市场激励型	MB	各省排污费征收总额。	亿元
	单位GDP能耗	EI	各省当年实际能源消费总量与地区GDP的比值。	吨标准煤/万元
	单位GDP碳排放	CI	煤炭石油天然气等能源消费量乘以对应的碳排放系数与地区GDP的比值。	吨/万元
中介变量	技术进步	TP	用各地区专利研发申请数量表示。
	外商投资	FDI	各地区接受的外商直接投资额。	亿元
	城镇化	URBAN	城镇人口比重占总人口的比重组成。	%
	产业结构	IS	各地区第二产业增加值占GDP比重。	%
	能源消费结构	ES	各地区煤炭消费占该地区总能源消费总量的占比。	%
	能源价格	EP	能源价格指数。

五  实证结果及分析

（一）环境规制对单位GDP能耗和二氧化碳排放作用效果分析

中央政府将节能减排目标分解到各省份，以节能目标责任考核的形式将各省节能减排目标完成情况与地方绩效考核挂钩，促使地方政府采取一系列的环境规制工具来实现对单位GDP能耗和二氧化碳排放的控制。从表5可知，节能减排目标责任考核（PECT）能有效促进节能减排目标的实现，对单位GDP能耗（EI）和二氧化碳排放（CI）的影响效果显著且回归系数均为负值，对命令型规制工具（CAC）和市场型规制工具（MB）的作用效果显著且回归系数为正值，说明节能目标责任考核的压力越大，地方政府采取的环境规制手段力度越大，对减少能源消费和污染气体排放的作用效果越大。

从表5可见，命令型和市场型环境规制工具对实现中国节能减排目标至关重要，实证结果表明2006-2015年间政府采取的一系列环境规制工具作用对降低单位GDP能耗和二氧化碳排放取得了显著成效，解释变量中两种环境规制工具对被解释变量单位GDP能耗、二氧化碳排放显著相关。具体表现为政府命令型环境规制工具（CAC）对单位GDP能耗（EI）和二氧化碳排放（CI）的回归系数在5%的显著性水平下分别为-0.619（95%置信区间-0.699，-0.546）、-0.759（95%置信区间-0.867，-0.663），其回归系数为负值说明采取越严格的政府控制命令型的环境规制手段，单位GDP能耗越少、单位GDP碳排放量越少。该结果说明政府控制命令型环境规制促使地方政府加大力度投资于城市环境基础设施投资、环境保护项目投资、工业污染治理等可以有效的降低单位GDP能耗和二氧化碳排放。同时，市场激励型环境规制工具（MB）对单位GDP能耗（EI）和二氧化碳排放（CI）的回归系数在5%的显著性水平下分别为0.351、0.517，其回归系数为正值说明地方各省征收排污费额越高会带来单位GDP能耗增加、二氧化碳排放量增多。

具体说来，征收排污费在我国已经实施了20多年，是我国相对较为成熟的市场型规制工具，但本文发现排污费的征收会导致单位GDP能耗和二氧化碳排放上升，说明五年计划期间市场型规制手段对环境污染的控制并不能达到预期的节能减排效果。这可能因为虽然排污费的征收能在短期内对减少污染排放起到立竿见影的效果，但其规制手段的本质是对能源使用价格带来外生加价，随着环境规制力度的加强，高污染的中小企业在承受生产成本的同时需要缴纳越来越高的排污费，导致企业生产成本也越来越高，最终增加企业生产的经济负担和成本，不利于企业的技术研发；另一方面对于具备规模的大型生产企业来说，支付一定的排污费比起花费大量的清洁技术研发投资来说是更为简易廉价的选择。因此，通过市场价格的手段，以征收排污费的方式来实现控制环境污染不能达到理想的效果。从排污厂商权衡进行节能减排技术创新与支付能源使用费用和污染治理费用的成本的决策来看，市场型环境规制工具一定程度上可以筛选掉不具有社会责任感只关注经济利益的企业，命令型规制工具则可以引导实力较强的企业重视环境问题，并将资金用于技术创新，实现环境规制与企业环境绩效的良性互动。因此，总体看来，政府的直接控制干预依然是实现节能减排目标最有效的手段，五年计划期间节能减排的实现更多地是依赖于行政手段和命令规制型政策工具。

 

表4  节能目标责任考核的作用效果

	估计时间	估计值	95%置信区间
			下界	上界
PECT→EI	2006年-2015年	-0.177*	0.766	0.094
PECT→CI	2006年-2015年	-0.182*	0.943	0.075
PECT→CAC	2006年-2015年	0.519*	0.369	1.541
PECT→MB	2006年-2015年	0.409*	0.271	1.246

注: *表示显著水平为5%。

表5  环境规制对能耗和二氧化碳排放的作用效果

	估计时间	估计值	95%置信区间
			下界	上界
CAC→EI	2006年-2015年	-0.619*	-0.699	-0.546
	十一五	-0.548*	-0.668	-0.453
	十二五	-0.732*	-0.880	-0.612
MB→EI	2006年-2015年	0.351*	0.294	0.412
	十一五	0.298*	0.228	0.378
	十二五	0.379*	0.293	0.474
CAC→CI	2006年-2015年	-0.759*	-0.867	-0.663
	十一五	-0.662*	-0.813	-0.544
	十二五	-0.981*	-1.228	-0.794
MB→CI	2006年-2015年	0.517*	0.450	0.589
	十一五	0.437*	0.360	0.529
	十二五	0.598*	0.475	0.738

注: *表示显著水平为5%。

（二）环境规制对生产端的作用效果分析

从表6、表7可知，政府控制命令型环境规制工具通过影响技术创新（TP）、外商投资（FDI）对被解释变量单位GDP能耗（EI）和二氧化碳排放（CI）的回归系数均在5%的显著性水平。2006-2015年间政府控制命令型规制工具通过促进技术创新，影响单位GDP能耗和二氧化碳排放的回归系数为分别为-0.128（95%置信区间-0.252，-0.016）、-0.352。从实证研究结果看来，回归系数为负值说明政府命令型环境规制工具通过制定一定的污染治理的技术标准，投入大量环境保护项目资金，从而迫使污染厂商进行清洁生产技术研发，促进技术创新水平和能源使用效率的提升，降低对环境的污染程度。因此，命令型环境规制工具对促进企业技术创新实现节能减排目标有着巨大的贡献，各省在适当提高命令型规制强度的同时，制定相应针对企业技术创新的激励政策，加大企业采用清洁生产技术的激励力度。同时，政府控制命令型规制工具通过吸引外商投资影响单位GDP能耗和二氧化碳排放的回归系数为分别为-0.194、-0.330，实证结果中环境规制通过作用于FDI对单位GDP能耗和二氧化碳排放的回归系数均为负，表明环境规制通过作用于外商投资对能源消费和二氧化碳排放具有负向影响，这可能因为伴随着地方政府加大环境规制的力度，一方面实施一系列招商引资政策，投入大量资金在城市基础设施、环境保护项目、工业污染治理项目等营造了良好的外商投资的市场环境，吸引了更多优质外商投资流入，优质的外商投资有着先进生产技术和设备，具有能源使用效率高且污染物排放少的特征；同时外资的引入可以对本土污染企业产生竞争作用，排挤掉高污染、高能耗的生产企业，迫使本土企业改变原有方式，提高生产技术、改善生产工艺，从而提高能源使用效率减少能源消费和污染物排放。因此，命令型环境规制能有效地吸引优质的外商投资的流入，通过与本土企业市场竞争、互相学习影响等促进本土企业主动进行技术研发创新，与国内企业实现良性互动提高东道国生产技术水平。

市场激励型规制工具通过影响技术创新（TP）、外商投资（FDI）对被解释变量单位GDP能耗（EI）和二氧化碳排放（CI）的回归系数均在5%的显著性水平显著。2006年-2015年间市场激励型环境规制工具通过影响技术进步、外商投资对单位GDP能耗的回归系数为分别为0.019、0.058，对单位GDP碳排放的回归系数为分别为0.053、0.099。从实证研究结果看来，回归系数为正值说明排污费的征收并没有达到预期控制单位GDP能耗和二氧化碳排放的效果。一方面提高市场型环境规制强度会给企业带来生产成本的增加，进而缩减了企业营业利润，同时可能导致企业原本用于技术创新的资金用于缴纳排污费，挤占了企业研发资金和环保治理资金，对企业积极进行生产技术创新产生了抑制作用。另一方面也阻碍了外资企业的流入，降低了本土企业的技术吸收能力。其原因可能因为我国工业污染主要来源于中小企业，而中小企业大多数集中在技术水平低、污染治理难的行业，在自身资金融通和研发能力等方面一直处于劣势，排污费的征收让企业在承受生产成本的同时需要支付额外的排污费用，加大了企业生产的经济负担和成本。因此从生产端管理来看，比起市场型环境规制工具，命令型规制工具可以更好的促进企业技术创新，并有效地吸引优质的外商投资，实现对环境污染问题的有效控制。

表6  环境规制通过生产端对能耗的作用效果

	估计时间	估计值	95%置信区间
			下界	上界
CAC→TP→EI	2006年-2015年	-0.128*	-0.252	-0.016
	十一五	-0.154*	-0.329	-0.025
	十二五	-0.204*	-0.420	-0.009
MB→TP→EI	2006年-2015年	0.019*	0.002	0.044
	十一五	0.013	-0.004	0.047
	十二五	0.038*	0.001	0.090
CAC→FDI→EI	2006年-2015年	-0.194*	-0.295	-0.560
	十一五	-0.480*	-0.751	-0.285
	十二五	-0.646	-4.030	1.542
MB→FDI→EI	2006年-2015年	0.058*	0.016	0.093
	十一五	0.142*	0.066	0.248
	十二五	0.204	-0.479	1.193

注: *表示显著水平为5%。

表7  环境规制通过生产端对二氧化碳排放的作用效果

	估计时间	估计值	95%置信区间
			下界	上界
CAC→TP→CI	2006年-2015年	-0.352*	-0.529	-0.152
	十一五	-0.351*	-0.660	-0.118
	十二五	-0.501*	-0.899	-0.121
MB→TP→CI	2006年-2015年	0.053*	0.017	0.093
	十一五	0.030	-0.010	0.088
	十二五	0.940*	0.020	0.178
CAC→FDI→CI	2006年-2015年	-0.330*	-0.513	-0.153
	十一五	-0.659*	-1.494	-0.394
	十二五	-1.232	-8.139	1.750
MB→FDI→CI	2006年-2015年	0.099*	0.054	0.159
	十一五	0.195*	0.102	0.365
	十二五	0.389	-0.562	2.405

注: *表示显著水平为5%。

（三）环境规制对需求端的作用效果分析

从表8、表9可知，2006-2015年命令型环境规制和市场型环境规制工具通过作用于城镇化进程（URBAN）对单位GDP能耗和二氧化碳排放的影响在5%的显著性水平显著。政府控制命令型规制工具通过作用于城镇化进程来影响单位GDP能耗和二氧化碳排放的回归系数为分别为0.154、0.258；市场型规制工具通过作用于城镇化进程影响单位GDP能耗和二氧化碳排放的回归系数为分别为-0.102、-0.171。实证结果表明，中国城镇化进程是导致大量能源消费和二氧化碳气体排放的重要因素，命令型规制工具回归系数为正值，说明地方政府在加大城镇基础设施建设，推动城镇化进程的大规模扩张的同时，会加速能源的消费和污染气体排放。市场型规制工具回归系数为负值说明，排污费的征收可以对城镇化进程中能源浪费和污染物排放进行惩罚，迫使地方政府减少能源浪费，提高能源的集中利用效率，统一集中处理城市污染物，从而达到减少能源消费和污染物排放的目的。

同时，两种规制工具通过作用于能源消费结构（ES）、能源价格（EP）、产业结构（IS）影响单位GDP能耗和二氧化碳排放的作用效果并不如预期。解释变量两种规制工具对被解释变量单位GDP能耗和单位二氧化碳排放的回归系数整体都不显著。这可能因为从需求端管理减少能源的消费和污染气体的排放，其政策手段的治理目的更多为控制污染情况在最低要求内，很难促使企业自主主动的进行减排技术创新。从产业结构调整看来，中国处于工业化起步阶段时重工业化的趋势明显，产业增长伴随着大量的能源消费，因此地方政府可以通过环境规制对产业结构进行调整，来达到降低能源消费和二氧化碳排放的目的。但“十一五”、“十二五”以来中国整体产业结构调整己经得到发展，重工业在第二产业中的占比相对稳定，因此通过环境规制促进产业结构升级的效果并不明显。如今，第三产业份额的提升与生产技术提高息息相关，要真正利用产业结构调整降低我国的能耗强度和二氧化碳排放，有待未来由生产科技的进步引导的第三产业结构的优化升级，实现更深程度的节能减排。

环境规制手段可以对能源消费结构进行优化，煤炭消费在能源消费中的比重下降在一定程度上能降低能耗强度。“十一五”时期以来中央政府通过环境规制工具对能源消费结构进行调整，逐步降低煤炭消费在能源消费中的比重，增加天然气、电能、石油等能源需求的多种组合，对单位GDP能耗和二氧化碳排放下降有一定影响但效果不太显著。结果表明，在生产设备和生产技术没有提高，能源节约使用、能源使用效率提高等观念没有在全国范围内普及的情况下，依靠立竿见影的环境规制政策手段进行调整，将能源消费由以煤炭为主向其他能源转移可能是统计结果不显著的原因。只有实质上提高生产技术、改善能源的利用效率才可能带来能源消费的显著下降和环境污染气体排放量的减少。

理论认为政府可以通过控制能源的市场价格等政策手段来调整需求端对化石能源的消费，因此能源价格提高在一定程度上能降低能源消费。但从实证结果看来，政府对能源价格的调控并不能有效的实现单位GDP能耗和二氧化碳排放的显著降低。这可能由于长期以来我国的能源价格一直受国家管制能源市场不健全，导致能源定价体系不合理，能源使用价格长期偏低，能源价格的变动无法真实的反应能源市场中的供需关系，因此对能源消费的影响并不显著。同时，政府长期压低能源产品价格造成了大量能源的廉价使用和浪费，能源的过度需求和资源利用效率不高制约了社会对原油、天然气及可再生能源等清洁能源的使用，最终导致现行的能源价格管理机制并不能有效实现能源消费和二氧化碳排放的降低。中国能源价格市场化建设是国内能源安全和节能政策顺利实施的必要保障，也是实现节能减排目标的一个关键。因此，政府在实行能源价格市场化控制时需要慎重考虑能源市场规则不健全的因素，不能单纯地通过提高能源价格水平来引导企业与个人的能源消费。

对于处于工业化中后期的中国，政府通过对需求端能源消费结构、能源价格以及产业结构的调整对单位GDP能耗和二氧化碳排放降低的影响作用都相对较弱，这可能因为一方面中国能源价格制定长期受政府管控，另一方面能源消费结构和产业结构等结构转型升级需要长时间的积累，难以在短期内呈现明显的节能减排政策反应。实证结果表明，经济结构的调整和优化最终还是要依靠对生产端能源使用技术的研发提高来实现，生产端技术进步和优质外资流入对于能耗强度和二氧化碳排放降低的影响是从本质上提高能源利用效率和降低污染物排放的方式。因此，采取环境规制工具对环境污染问题的治理应当通过立足于长远的政策效果，依靠技术进步来从生产端根本地解决问题，不能期望在短时间内对能源价格和结构调整等来获取短暂立竿见影的效果。

 

表8  环境规制通过需求端对能耗的作用效果

	估计时间	估计值	95%置信区间
			下界	上界
CAC→URBAN→EI	2006年-2015年	0.154*	0.089	0.230
	十一五	0.148*	0.670	0.246
	十二五	0.147*	0.012	0.273
MB→URBAN→EI	2006年-2015年	-0.102*	-0.151	-0.060
	十一五	-0.095*	-0.157	-0.044
	十二五	-0.086*	-0.162	-0.007
CAC→IS→EI	2006年-2015年	-0.008	-0.030	0.012
	十一五	-0.013	-0.041	0.005
	十二五	-0.008	-0.067	0.040
MB→IS→EI	2006年-2015年	0.014	-0.022	0.049
	十一五	0.031	-0.015	0.072
	十二五	0.010	-0.057	0.076
CAC→EP→EI	2006年-2015年	-0.009	-0.022	0.000
	十一五	-0.011*	-0.030	-0.002
	十二五	0.000	-0.015	0.003
MB→EP→EI	2006年-2015年	0.003	-0.006	0.012
	十一五	0.004	-0.006	0.016
	十二五	0.000*	-0.009	-0.009
CAC→ES→EI	2006年-2015年	-0.005	-0.039	0.041
	十一五	0.025	-0.018	0.079
	十二五	-0.031	-0.146	0.067
MB→ES→EI	2006年-2015年	0.006	-0.050	0.053
	十一五	-0.033	-0.097	0.002
	十二五	0.032	-0.071	0.133

注: *表示显著水平为5%。

表9  环境规制通过需求端对二氧化碳的作用效果

	估计时间	估计值	95%置信区间
			下界	上界
CAC→URBAN→CI	2006年-2015年	0.258*	0.160	0.379
	十一五	0.220*	0.100	0.365
	十二五	0.318*	0.105	0.578
MB→URBAN→CI	2006年-2015年	-0.171*	-0.249	-0.107
	十一五	-0.141*	-0.230	-0.064
	十二五	-0.185*	-0.339	-0.058
CAC→IS→CI	2006年-2015年	0.019	-0.014	0.053
	十一五	-0.004	-0.034	0.002
	十二五	0.065	-0.026	0.139
MB→IS→CI	2006年-2015年	-0.033	-0.091	0.026
	十一五	0.008	-0.048	0.074
	十二五	-0.083	-0.175	0.029
CAC→EP→CI	2006年-2015年	-0.006	-0.020	0.002
	十一五	-0.023*	-0.058	-0.003
	十二五	-0.016	-0.056	0.004
MB→EP→CI	2006年-2015年	0.002	-0.005	0.010
	十一五	0.008	-0.015	0.030
	十二五	0.008	-0.005	0.033
CAC→ES→CI	2006年-2015年	0.033	-0.031	0.105
	十一五	0.126*	0.030	0.222
	十二五	-0.109	-0.321	0.068
MB→ES→CI	2006年-2015年	-0.044	-0.141	0.039
	十一五	-0.168*	-0.293	-0.036
	十二五	0.112	-0.072	0.296

注: *表示显著水平为5%。

六  结论和政策含义

“十三五”节能减排综合工作方案中，中央政府提出了各地区能耗总量和强度“双控”目标，在深化结构改革和节能减排考核的双重压力下，各地方政府十三五时期的节能减排任务依然艰巨。本文针对五年规划期间市场型和命令型两种环境规制工具的节能减排效果和作用机理进行了实证检验，并进一步分析了影响单位生产总值能耗和二氧化碳排放的不同作用路径，主要结论如下：①“十一五”、“十二五”期间节能减排目标的实现更多依赖于命令控制型环境规制工具，政府直接的环境控制干预依然是实现节能减排目标最有效的手段。市场型环境规制工具中排污费的征收虽然能在短期内对减少污染物排放起到立竿见影的效果，但其规制手段本质是对能源使用价格带来外生加价，最终导致企业生产成本越来越高，增加了企业生产的经济负担和成本。②生产端管理会促使企业生产率水平的提高和生产工艺的改进，技术进步、优质外资的流入等带来能源使用效率的提高，进而减少能源消费和二氧化碳排放，能从源头解决能源消费和环境污染问题；需求端管理其治理目的主要是通过直接的手段限制能源消费，将环境污染情况控制在最低要求内，最终企业宁愿支付能源消费加价、缴纳排污费也不愿主动进行环境污染治理。③从长期看来，节能减排目标最终是依靠技术进步实现的。地方政府设定环境投资标准、生产技术和设备的规定等可以为企业提供明确有效的技术创新方向，减少企业生产技术创新过程的不确定性并降低风险，对企业节能减排技术创新产生激励作用，进行清洁生产技术的运用与推广，最终实现单位生产总值能源消费和二氧化碳排放降低。

本文的政策含义在于：①一方面，命令要求和行政法规制度更容易实现对环境污染行为的监控和管理，是实现节能减排目标最有效的手段。各省份可以通过设定不同程度的环境投资标准、污染物排放要求、工业污染源治理投资等手段来有效实现十三五阶段节能减排目标。另一方面，市场型规制工具的应用还需要在具体的实施过程中不断尝试，完善节能减排市场监督和惩罚的管理机制，营造可执行的市场环境。如设定科学的排污费收费标准，对现行排污费的征收、管理、使用等进行综合改革；中国碳交易市场、碳排放权、排污许可等市场型规制工具有待未来不断试点尝试，积累经验再推广普及。②技术进步是实现节能减排目标的根本手段。地方政府应当将环境规制的重点聚焦于有利于引导和鼓励污染厂商提高能源使用效率、清洁能源开发使用、促进清洁生产技术的创新和应用推广等方面，进行积极的节能减排。同时，地方政府应进一步加大开放力度，通过制定合适的招商引资政策来引进优质外资企业，先进的技术和管理理念的引进会促使本土企业自主创新能力的提高，从而降低单位生产总值能源消费和二氧化碳排放，减少污染排放，最终实现区域环境绩效和经济绩效的双赢目标。

A path analysis of transmission mechanism among environmental

regulations and energy consumption and CO2 emissions

Xie Zixiong, Zhang Mingxiang

Abstract: Since the “Eleventh Five-Year Plan” period, the Chinese government has published an energy conservation target as a binding indicator for the first time to achieve effective control of environmental pollution problems, and finally achieved good results in practice. Studying the transmission mechanism by how the provinces achieved the energy conservation and emission reduction targets during the “Eleventh Five-Year Plan” and “Twelfth Five-Year Plan” period, it is good experience for the local governments to complete the emission reduction targets under the dual pressure of deepening structural reform and energy conservation and emission reduction goal. This paper conducts an empirical test on the energy conservation and emission reduction effects of command and control and market-based regulations, focusing on the analysis of the mechanism of energy-saving and emission reduction of two regulatory tools under the pressure of energy conservation target, and finds out the realization. The main role of energy intensity and carbon dioxide emissions decline. The empirical results show that, from the overall perspective, the realization of the energy saving and emission reduction targets during the five-year plan is more dependent on command and control regulations, and the government’s direct control intervention is still an effective means to achieve energy conservation and emission reduction targets. In the long run, the realization of energy conservation and emission reduction targets by environmental regulations is ultimately achieved by technological progress. Environmental regulations effectively achieve energy conservation and emission reduction targets by influencing the development of clean technologies and the inflow of high quality foreign investment. While traditionally ways are difficult to achieve an ideal environmental pollution control effect in terms of energy prices, adjustment of energy consumption structure, and industrial structure.

Keywords: Environmental Regulations; Command-and-control Regulations; Market-based Regulations; Energy Consumption and Emissions Reduction; Path Analysis

 

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* 谢子雄(1980 ~)，男，暨南大学经济学院副教授，硕导，主要研究方向：资源环境、计量经济学、经济预测，电子邮箱：txiezixiong@jnu.edu.cn，邮政编码：510000；张明香(1994 ~)，女，暨南大学经济学院硕士研究生，邮政编码：510000。

[②] 王班班、齐绍洲：《市场型和命令型政策工具的节能减排技术创新效应——基于中国工业行业专利数据的实证》，《中国工业经济》，2016年第6期，第91 ~ 108页；涂正革：《环境，资源与工业增长的协调性》，《经济研究》，2008年第2期第3卷，第93 ~ 105页；Kemp, R. & Pontoglio, S. The Innovation Effects of Environmental Policy Instruments—A Typical Case of the Blind Men and the Elephant? Ecological Economics, 2011, 72: 28–36; Jaffe, A. B., Newell, R. G. & Stavins, R. N. A Tale of Two Market Failures: Technology and Environmental Policy, Ecological Economics, 2005, 54 (2–3): 164–174; Zhou, L., Zhang, X. & Qi, T. Regional Disaggregation of China's National Carbon Intensity Reduction Target by Reduction Pathway Analysis, Energy for Sustainable Development, 2014, 23: 25–31.

[③] 张平、张鹏鹏、蔡国庆：《不同类型环境规制对企业技术创新影响比较研究》，《中国人口·资源与环境》，2016年第26期第4卷，第8 ~ 13页；李平、慕绣如：《波特假说的滞后性和最优环境规制强度分析——基于系统GMM及门槛效果的检验》，《产业经济研究》，2013年第4期，第21 ~ 29页；蒋伏心、王竹君、白俊红：《环境规制对技术创新影响的双重效应——基于江苏制造业动态面板数据的实证研究》，《中国工业经济》，2013年第7期，第44 ~ 55页；Alwi, S. R. W., Klemeš, J. J. & Varbanov, P. S. Cleaner Energy Planning, Management and Technologies: Perspectives of Supply-demand Side and End-of-pipe Management, Journal of cleaner production, 2016, 136: 1–13; Liu, F., Lv, T. & Sajid, M. Optimization for China’s Coal Flow based on Matching Supply and Demand Sides, Resources, Conservation and Recycling, 2018, 129: 345–354; Karunanithi, K., Saravanan, S. & Prabakar, B. R. Integration of Demand and Supply Side Management Strategies in Generation Expansion Planning, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2017, 73: 966–982.

[④] Yue, T., Long, R. & Chen, H. The Optimal CO2 Emissions Reduction Path in Jiangsu Province: An Expanded IPAT Approach, Applied energy, 2013, 112: 1510–1517; Zhou, L., Zhang, X. & Qi, T. Regional Disaggregation of China's National Carbon Intensity Reduction Target by Reduction Pathway Analysis, Energy for Sustainable Development, 2014, 23: 2–31; Hamamoto, M. Environmental Regulation and the Productivity of Japanese Manufacturing Industries, Resource and Energy Economics, 2006, 28 (4): 299–312; 柴建、郭菊娥、汪寿阳：《能源价格变动对中国节能降耗的影响效应》，2012年；赵红：《环境规制对产业技术创新的影响-基于中国面板数据的实证分析》，《产业经济研究》，2008年第3期，35 ~ 40页；Fisher, V. K, Jefferson, G. H. & Liu, H. What is Driving China’s Decline in Energy Intensity? Resource and Energy Economics, 2004, 26 (1): 77–97; Crompton, P. & Wu, Y. Energy Consumption in China: past Trends and Future Directions, Energy Economics, 2005, 27 (1): 195–208; 齐志新、陈文颖：《结构调整还是技术进步?——改革开放后我国能源效率提高的因素分析》，《上海经济研究》，2006年第6期第8卷，第16页。

[⑤] Ghebrihiwet, N. Acquisition or Direct Entry, Technology Transfer, and FDI Policy Liberalization, International Review of Economics & Finance, 2017, 51: 455–469; 成金华、李世祥：《结构变动，技术进步以及价格对能源效率的影响》，《中国人口·资源与环境》，2010年第20期第4卷，第35 ~ 42页；Dong, B., Gong, J. & Zhao, X. FDI and Environmental Regulation: Pollution Haven or a Race to the Top?, Journal of Regulatory Economics, 2012, 41 (2): 216–237; 蒋伏心、王竹君、白俊红：《环境规制对技术创新影响的双重效应——基于江苏制造业动态面板数据的实证研究》，《中国工业经济》，2013年第7期，第44 ~ 55页；Ederington, J. International Coordination of Trade and Domestic Policies, American Economic Review, 2001, 91 (5): 1580–1593; 蒋伏心、王竹君、白俊红：《环境规制对技术创新影响的双重效应——基于江苏制造业动态面板数据的实证研究》，《中国工业经济》，2013年第7期，第44 ~ 55页；Hübler, M. Energy Saving Technology Diffusion via FDI and Trade: a CGE Model of China, Kiel working paper, 2009; Chen, G. Q. & Chen, Z. M. Carbon Emissions and Resources Use by Chinese Economy 2007: a 135-sector Inventory and Input–output Embodiment, Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation, 2010, 15 (11): 3647–3732; Levinson, A. Environmental Regulations and Manufacturers' location Choices: Evidence from the Census of Manufactures, Journal of Public Economics, 1996, 62 (1-2): 5–29.

[⑥] Zheng, S., Kahn, M. E. & Liu, H. Towards a System of Open Cities in China: Home Prices, FDI Flows and Air Quality in 35 Major Cities, Regional Science and Urban Economics, 2010, 40 (1): 1–10; Liu, L. C., Wu, G. & Wang, J. N. China’s Carbon Emissions from Urban and Rural Households during 1992–2007, Journal of Cleaner Production, 2011, 19 (15): 1754–1762; Cai, S., Mou, D. & Fang, M. A Study on Driving Forces of China’s Industrial Structure Optimization under the Carbon-intensity Abatement Objective, Chinese Journal of Management Sciences, 2011, 19 (4): 167–173; Lin, B. & Zhu, J. Changes in Urban Air Quality during Urbanization in China, Journal of Cleaner Production, 2018, 188: 312–321.

[⑦] Fan, Y., Liu, L. C. & Wu, G. Changes in Carbon Intensity in China: Empirical Findings from 1980–2003, Ecological Economics, 2007, 62 (3-4): 683–691; Fang, Y. & Deng, W. Affecting Elements and Regional Variables Based on the Objective of Carbon Intensity Reduction in China, International Journal of Sustainable Development & World Ecology, 2011, 18 (2): 109–117; Long, R., Yang, R. & Song, M. Measurement and Calculation of Carbon Intensity Based on ImPACT Model and Scenario Analysis: A Case of Three Regions of Jiangsu Province, Ecological Indicators, 2015, 51: 180–190.

[⑧] Birol, F. & Keppler, J. H. Prices Technological Development and the Rebound Effect, Energy Policy, 2000, 28 (6): 460–463; Hang, L. & Tu, M. The Impacts of Energy Prices on Energy Intensity: Evidence from China, Energy Policy, 2007, 35 (5): 2978–2988; 柴建、郭菊娥、汪寿阳：《能源价格变动对中国节能降耗的影响效应》，2012年；Miketa, A. Analysis of Energy Intensity Developments in Manufacturing Sectors in Industrialized and Developing Countries, Energy Policy, 2001, 29 (10): 769–775.

[⑨] Fu, X., Pietrobelli, C. & Soete, L. The Role of Foreign Technology and Indigenous Innovation in the Emerging Economies: Technological Change and Catching-up, World Development, 2011, 39 (7): 1204–1212; Cooray, A., Tamazian, A. & Vadlamannati, K. C. What Drives FDI Policy Liberalization? An Empirical Investigation, Regional Science and Urban Economics, 2014, 49: 179–189; Tsai, S. F. Analysis of Influencing Factors on Regional Carbon Emission Intensity in China-Based on Empirical Rsearch with Provincial Panel Data, Journal of Sustainable Development, 2014, 7 (3): 83; 史丹：《我国经济增长过程中能源利用效率的改进》，《经济研究》，2002年第9期第2卷；齐志新、陈文颖、吴宗鑫：《工业轻重结构变化对能源消费的影响》，《中国工业经济》，2007年第2期第2卷，第35页。

[⑩] Lin, S., Zhao, D. & Marinova, D. Analysis of the Environmental Impact of China Based on STIRPAT Model, Environmental Impact Assessment Review, 2009, 29 (6): 341–347; Chen, W. & Lei, Y. Path Analysis of Factors in Energy-related CO2 Emissions from Beijing’s Transportation Sector, Transportation Research Part D: Transport and Environment, 2017, 50: 473–487.

[11] Nagase, M. & Kano, Y. Identifiability of Nonrecursive Structural Equation Models, Statistics & Probability Letters, 2017, 122: 109–117; Kreiberg, D., Söderström, T. & Yang, W. F. Errors-in-variables System Identification Using Structural Equation Modeling, Automatica, 2016, 66: 218–230; Giovanis, E. & Ozdamar, O. Structural Equation Modelling and the Causal Effect of Permanent Income on Life Satisfaction: The Case of Air Pollution Valuation in Switzerland, Journal of Economic Surveys, 2016, 30 (3): 430–459.

[12] 结构方程模型中，为了能使用矩阵方式表达，式中的       向量代表与其后乘的向量的运算方向采用矩阵乘法哈达马积（Hadamard product），即其元素定义为两个矩阵对应元素的乘积。因此，       。

[13] 宋明智：《北京城市碳排放量与影响指标分析》，《环境工程》，2016年第1期。

[14] 王班班、齐绍洲：《有偏技术进步, 要素替代与中国工业能源强度》，2014年。