环境规制与企业全要素生产率——基于中国工业企业数据的经验分析

中国制造业企业全要素生产率研究中国制造业企业全要素生产率研究随着中国制造业的快速发展以及全球化背景下国际竞争的加剧，提高制造业企业全要素生产率已成为关键的问题。

本文旨在探讨中国制造业企业全要素生产率的现状、存在问题及其影响因素，并提出相关的政策建议。

一、全要素生产率的意义及计算方法全要素生产率（Total Factor Productivity，TFP）是衡量企业生产效率的一个重要指标。

它包括企业所使用的生产要素（劳动力、资本等）之间的配合效率以及技术创新、经营管理等要素对企业生产效率的影响，旨在反映企业生产过程中资源利用的效率。

具体地说，全要素生产率可用以下公式计算：TFP=（产出量）^a /（劳动力）^b x（资本）^c其中，a、b、c 分别表示与产出量、劳动力和资本有关的弹性系数。

通过计算全要素生产率可获取企业在不同要素条件下的相对效率，从而把企业绩效的提高转化为对全要素产出的提高。

二、中国制造业企业全要素生产率的现状及存在问题1. 现状根据国家统计局的数据，近年来中国制造业企业全要素生产率仍然保持了较快的增长。

其增速分别为2015年的6.6%、2016年的8.5%、2017年的9.5%和2018年的8.0%。

尽管如此，中国制造业企业全要素生产率与发达国家相比仍然存在较大差距。

2. 存在问题中国制造业企业全要素生产率增长仍然面临许多问题。

具体表现在以下几个方面：（1）资源成本过高：劳动力和资本等生产要素成本不断上涨，企业在使用资源方面效率不高，沉重的成本负担是企业提高全要素生产率的重要障碍。

（2）技术创新能力较弱：大多数制造业企业缺乏自主知识产权和核心技术能力，技术创新能力不强是影响企业全要素生产率提高的主要因素之一。

（3）管理水平有限：中国制造业企业大多规模较小，管理体系不健全，缺乏有效的供应链管理、生产过程控制等现代管理手段，从而导致生产效率不高。

三、影响中国制造业企业全要素生产率的因素1. 全要素生产率与企业规模的关系规模经济是制造业企业全要素生产率提高的重要因素之一。

环境规制、绿色全要素生产率与中国工业发展方式转变——基于36个工业行业数据的实证研究首先，本文对绿色全要素生产率进行了测算。

绿色全要素生产率是综合考虑资源利用效率和环境影响的指标，可以反映出生产过程中的资源利用效率和环境影响的程度。

通过引入环境污染物排放作为环境影响的度量指标，利用生产函数方法计算了36个工业行业的绿色全要素生产率。

研究发现，不同行业之间存在着显著差异，部分行业的绿色全要素生产率较高，而部分行业的绿色全要素生产率较低。

接着，本文对环境规制对绿色全要素生产率的影响进行了实证分析。

研究结果表明，环境规制对绿色全要素生产率有显著的正向影响。

环境规制可以促使企业采取更加环保的生产技术和管理方法，提高资源利用效率，降低环境污染物排放，从而提升绿色全要素生产率。

此外，研究还发现，环境规制对不同行业的影响存在差异。

对于资源密集型和污染物排放较多的行业来说，环境规制的影响更明显。

最后，本文讨论了环境规制对中国工业发展方式转变的作用。

工业发展方式转变是指从以数量扩张为主导的高污染、高能耗发展模式向以质量效益为主导的绿色低碳发展模式转变的过程。

研究发现，环境规制对工业发展方式转变具有重要的促进作用。

环境规制可以引导企业转变发展理念，鼓励其采用环保技术和管理手段，加强环境管理，推动工业向绿色低碳方向发展。

综上所述，环境规制对绿色全要素生产率和中国工业发展方式转变具有显著影响。

在环境规制的推动下，工业企业将更加注重资源利用效率和环境保护，提高绿色全要素生产率，实现可持续发展。

同时，环境规制还将引导中国工业向绿色低碳方向转变，推动经济转型升级，为构建资源节约型、环境友好型社会提供坚实基础。

因此，加强环境规制，促进绿色全要素生产率的提高和工业发展方式转变，对于实现可持续发展目标具有重要意义综上所述，环境规制对企业和工业发展方式具有积极影响。

通过环境规制，企业被促使采取更加环保的生产技术和管理方法，提高资源利用效率，降低环境污染物排放，从而提升绿色全要素生产率。

2020年第23期科技管理研究Science and Technology Management Research2020 No. 23doi: 10.3969/j.issn. 1000-7695.2020.23.031环境规制、技术创新对全要素碳生产率的影响研究—基于中国省域的空间面板数据分析郭卫香U2，孙慧K2(i.新疆大学新疆创新管理研究中心；2.新疆大学经济与管理学院，新疆乌鲁木齐830046)摘要：为探究环境规制政策能否实现碳减排和经济增长的“双红利”，采用SBM-DDF模型，测算2006—2017年 中国省域全要素碳生产率，刻画中国省域T C P的空间特征，进一步厘清环境规制、技术创新对全要素碳生产率的 影响机理。

结果显示，（1)中国各省份T C P存在显著的空间集聚特征，其中高-高集聚省份多位于东部沿海发达地区，而低-低集聚省份多位于中西部欠发达地区；（2)环境规制会促进T C P的提升，且环境规制对T C P的“本 地效应”大于“邻地效应”；（3)技术创新在环境规制对T C P的影响中存在部分中介效应。

关键词：环境规制；技术创新；全要素碳生产率；中国中图分类号：X24; F062.1 文献标志码：A 文章编号：1000-7695 ( 2020 ) 23-0239-09 Research on Impact of Environmental Regulation and Technical Innovation on Total Factor Carbon Productivity: Based on Chinese Provinces Spatial Panel Data AnalysisGuo Weixiang1,2, Sun Hui1,2(1. Center for Innovation Management Research of Xinjiang;2. Xinjiang University School of Economics and Management, Xinjiang University, Urumqi 830046, China )Abstract：To explore whether environmental regulation policies can realize "double dividend" of carbon emission reduction and economic growth, this paper uses the SBM-DDF model, by measuring panel data from china* s 30 provinces covering the year from 2006 to 2017, describes the spatial characteristics of total factor carbon productivity (TCP) in Chinese provinces, further clarifies the impact mechanism o f environmental regulation and technological innovation on TCP. The results show that:(l)Am ong the provinces in China, theTC P has significant spatial agglomeration characteristics, among which, the high—high agglomeration (H—H) provinces are mostly located in the developed eastern coastal areas, while the low-low agglomeration (L—L) provinces are mostly in the less developed central and western regions. (2) Environmental regulation can significandy promote the improvement of TCP, and the "local effect" of environmental regulation on TCP is greater than the "neighborhood effect1'. (3) Technical innovation has some mediating effect in the influence of environmental regulation on TCP.Key words：environmental regulation; technology innovation; total factor carbon productivity; China21世纪以来，由于世界范围内的能源枯竭、环境恶化和气候变化等问题，全球变暖已成为不争 的事实，绿色增长已然成为许多国家关注的重要问 题[1]。

引文格式:韩书棋,孙剑斌,边俊杰.数字经济㊁环境规制与绿色全要素生产率 基于中国省级面板数据[J].赣南师范大学学报,2023,44(5):91-97.数字经济㊁环境规制与绿色全要素生产率基于中国省级面板数据*韩书棋,孙剑斌†,边俊杰(赣南师范大学经济管理学院,江西赣州341000)摘要:基于中国30个省份的面板数据,运用中介模型与门槛模型,实证分析数字经济发展水平与各省域绿色全要素生产率之间存在的潜在关系,研究结果显示:数字经济的发展能够显著助力省域绿色全要素生产率的提升㊂进行进一步机制分析,结果表明,环境规制是数字经济促进省域绿色全要素生产率持续提升的重要渠道;且数字经济的正向促进作用在省域间存在明显的异质作用,东中部地区数字经济发展对绿色全要素生产率的促进作用明显强于西部地区;通过门槛效应模型结果可知,数字经济以及环境规制均对绿色全要素生产率具有非线性特征,当跨越门槛值后促进效应会呈现递增的规律㊂关键词:数字经济;环境规制;绿色全要素生产率;中介模型;门槛模型中图分类号:F49;F124文献标志码:A 文章编号:2096-7659(2023)05-0091-07近年来,我国数字经济发展势头迅猛,演变成为经济领域最具潜力和活力的新经济形态㊂根据国务院印发的‘ 十四五 数字经济发展规划(2022)“,数字经济是继农业经济㊁工业经济之后形成的主要经济形态,是以数据资源为关键要素,以现代经济信息网络为主要创新载体,以信息通信技术融合应用㊁全要素数字化转型为重要技术推动力,促进产业公平与效率更加统一的新经济形态㊂2022年,我国数字经济规模达50.2万亿元,占国内生产总值比重提升至41.5%㊂数字经济发展变化速度之快㊁辐射范围之广,影响效果程度之深都是前所未有的,正在悄然推动我国生产方式㊁生活方式和治理方式新一轮的深刻变革,成为重组全球资源㊁重塑全球经济结构㊁改变全球竞争格局的关键力量㊂中国经济正在由高增速发展转向追求绿色的高质量发展阶段,[1]绿色发展是发展新阶段的战略选择,但中国经济发展仍存在对能源和环境的严重依赖,资源和环境问题就成为我国绿色转型的重大挑战㊂而绿色发展的根本途径在于绿色全要素生产率(G T F P)的全方位提高㊂[2]基于此,学术界开始广泛关注推动G T F P发展的途径和渠道㊂提升经济高质量发展的本质是以高效率高效益生产方式为全社会持续而公平地提供高质量产品和服务,减少生产制造中引出的环境污染,即提升G T F P㊂为了控制经济发展所带来的污染问题,各级政府先后颁布㊁实施了各类环境规制政策,一定程度上减少了污染排放㊂[3]在数字经济不断发展的背景下,环境规制成为促进G T F P提升的基础性政策工具㊂面对数字经济带来的历史机遇,其能否促进G T F P如何发挥作用机制?对于不同省域,数字经济对G T F P的作用机制是否存在异质性?数字经济能否通过促进环境规制以提升G T F P数字经济和环境规制对G T F P的影响作用是否具有门槛效应?关于这些问题的研究都对促进经济绿色高质量发展具有重要意义㊂本文将结合已有的研究成2023年赣南师范大学学报 ɴ.5第五期J o u r n a l o f G a n n a n N o r m a l U n i v e r s i t y S e p.2023*收稿日期:2023-03-21 D O I:10.13698/j.c n k i.c n36-1346/c.2023.05.016基金项目:国家社会科学基金项目(22X T J001);江西省社会科学基金项目(22Y J24);江西省教育厅科学技术研究项目(G J J201421)作者简介:韩书棋(1999-),女,河南新乡人,赣南师范大学经济管理学院硕士研究生,研究方向:绿色金融;边俊杰(1975-),男,河北保定人,赣南师范大学经济管理学院教授,博士,研究方向:绿色金融㊁科技金融㊂†通讯作者:孙剑斌(1969-),男,江西赣州人,赣南师范大学经济管理学院教授,硕士生导师,研究方向:数字经济㊁绿色金融㊂Copyright©博看网. All Rights Reserved.果,对以上问题展开实证分析㊂一、文献综述与研究假设对于数字经济㊁绿色全要素生产率和环境规制三者之间存在的对应关系,大部分学者的研究重点在于其两两之间的关系㊂首先,关于数字经济对G T F P的相关研究主要集中在以下三个方面:一是数字经济相关文献,二是G T F P相关文献,三是数字经济对G T F P作用机制的相关文献㊂(一)数字经济对绿色全要素生产率的直接效应数字技术的广泛应用,使得全球经济快速发展,传统生产方式由此发生变革并产生了新的经济形态㊂一方面,传统经济发展难以摆脱对能源和环境的严重依赖,使得我国经济增长的同时也造成了严重的环境问题,已经不适用于我国经济发展的新战略㊂数字经济降低了传统工业生产过程中的能源消耗,通过节能减排效应促进社会经济的绿色高质量发展㊂另一方面,新一轮科技革命和产业革命已经深入发展,数字化和转型升级已经成为产业新时代的新型发展趋势,发展数字经济无疑是把握新一轮科技革命和产业变革所带来的新机遇做出的一项战略选择,是加快满足人民生活需要的重要途径㊂程文险和钱学锋研究发现数字经济能够显著提升G T F P,并且具有边际效应递增的非线性关系㊂[3]周勇和王怀英通过探究发现数字经济对工业G T F P 的增长具有显著的正向影响,且区域基础吸收能力在其中具有重要的调节作用㊂[4]肖远飞和姜瑶以绿色发展视角为切入点,构建T o b i t模型多维度探究数字经济发展对地区G T F P的影响效果及作用机制,研究发现数字经济发展有利于提升地区G T F P,进一步研究发现节能降耗与技术创新效应,并且数字经济对G T F P的作用具有异质性㊂[5]乌静等运用空间杜宾模型与面板门槛模型,研究发现数字经济的发展对提升G T F P具有直接效应和溢出效应㊂[6]蔡玲和汪萍实证分析了中国城市数字经济发展水平对城市G T F P的影响效应及作用机制,结果表明,数字经济发展显著促进了中国城市G T F P提升,这一结论在选取历史数据作为工具变量进行相关检验后依然成立㊂[7]随着我国数字经济的不断发展和创新,各区域之间的流动壁垒大大降低,通过激发创新效率㊁优化产业结构等有效增加社会经济效益,提升区域的G T F P㊂基于此,本文提出以下研究假设: H1:数字经济发展有助于推动区域G T F P提升㊂(二)数字经济对绿色全要素生产率的间接效应数字经济发展促进了企业绿色生产模式的构建㊁通过数字化技术加强了政府的环境监管作用㊁完善社会对环境监管的手段,通过这些环境规制手段减少省域环境污染物的排放,从而实现经济的绿色发展㊂赵涛等的研究表明,作为一种越来越重要的投入要素,数字经济在各领域中的融合度正不断加深,并促进经济社会的全面进步㊂[8]华淑名和李京泽认为,发展数字经济可以大幅降低企业创新门槛,缓解企业融资约束,降低环境规制过程中的企业遵循成本,强化所有规制工具的绿色创新激励作用㊂还可以通过环保宣传㊁公众环境监督渠道和企业宣传途径影响公众参与型规制的绿色创新激励作用,互联网的发展使信息传播更加迅速㊁覆盖面更广,电话㊁短信㊁微信等多样化通信方式能够为公众提供便捷的监督渠道㊂[9]我国当前的环境规制政策体系建设经历了一个从适应计划经济到适应现代市场经济,从过去强调政府干预发展到强化市场激励再过渡到注重公众参与,从行政手段为主导转变到现在以行政㊁市场和公众参与手段相结合的理论演进过程㊂其中,命令控制型环境规制主要表现为政府主导的强命令管制或通过政府下达行政命令的方式对企业的生产行为进行直接干预,迫使高耗能㊁高污染企业转型升级,淘汰部分落后产能,倒逼企业进行技术升级,从而实现生产方式绿色化转型㊂市场激励型环境规制注重发挥市场信号的正面积极引导作用,以环保税㊁排污权交易等市场激励型环境规制工具,使环境的负外部性成本内部化,以引导激励企业减少污染排放㊁加强企业环境治理,实现产业效益提升和资源环境保护双赢发展㊂公众参与型环境规制属于非正式型环境规制,主要基于自愿,相对而言容易流于形式,可能不会产生显著效果㊂关于环境规制与G T F P之间的关系,李璇认为,虽然环境规制一直被政府认为是控制污染最有效的途径,但事实上环境规制所带来的影响是否是正外部性且长期有效,不同学者持有不同的看法㊂[10]环境规制的影响作用主要分为 波特假说 和 合规成本说 两种流派,且我国已有文献的研究结果大都认为,环境规制的 波特假说 理论要强于 合规成本说 理论㊂在现有研究中,这些观点主要分为三类:一是正向关系,认为适度的环境规制有利于绿色全要素生产率的提高㊂[11]吕康娟等㊁C H E N G e t a l以及张优智和乔宇鹤也对两者关系持正向影响的29赣南师范大学学报2023年Copyright©博看网. All Rights Reserved.观点㊂[12-14]二是负向关系,尹礼汇等认为,环境规制会产生资源配置扭曲从而阻碍全要素生产率的提升㊂[15]三是非线性关系,李玲和陶锋[16]等认为,环境规制和制造业绿色全要素生产率呈 U 型关系;而G o n g 认为,环境规制对制造业转型升级影响是先促进后抑制的,呈倒 U型关系㊂[17]关于三者之间的关系,张帆等认为综合现实因素来看,将数字经济发展和适宜的环境规制政策结合起来,可以对G T F P 的提升发挥更好的效应,并具体体现在以下两个方面:一方面,数字经济作为经济领域的一种新业态,具有比传统发展模式更先进的发展动能,可以使生产过程中的能源发挥更大效用,避免资源浪费和由此带来的环境污染问题;另一方面,互联网的发展和普及使得更多的经济主体和社会组织参与环境治理,治理方式也由此变得更加多元化,有效提升了环境规制政策产生的效果㊂[18]基于此,本文提出以下研究假设:H 2:环境规制在数字经济对绿G T F P 的影响中起到了中介作用㊂二、研究设计(一)计量模型根据前文所阐述的理论机制,本文建立如下基准模型来分析数字经济对绿G T F P 的影响:G T F P i ,t =δ0+δ1D i g i ,t +δ2C i ,t +μi +δi +εi ,t (1)其中,下标i 和t 表示省域和年份,G T F P i ,t 表示绿色全要素生产率,D i g i ,t 表示数字经济发展水平,C 是控制变量;μi 和δi 分别表示地区和时间的固定效应;εi ,t 为潜在的随机误差项㊂根据前文分析可知,环境规制是数字经济提升G T F P 的重要途径之一㊂因此,引入省域环境规制(E R )变量,构建如下中介效应模型来分析数字经济促进省域G T F P 提升的机制原理:E R i ,t +a 0+a 1D i g i ,t +a 2C i ,t +εi ,t(2)G T F P i ,t =δ0+δ1D i g i ,t +δ2E R i ,t +δ3C i ,t +εi ,t(3)其中E R i ,t 表示中介变量环境规制㊂数字经济发展水平对G T F P 可能产生非线性动态溢出效应,因此,设定门槛回归模型对此假设结果进行验证,设定条件如下:G T F P i ,t =σ0+σ1D i g i ,t ˑI (A d j i ,t ⩽Z 1)+σ2D i g i ,t ˑI (Z 1<A d j i ,t ⩽Z 2)+σ3D i g i ,t ˑI (A d j i ,t >Z 2)+σ4E R i ,t ˑI (A d j i ,t ⩽D )+σ5E R i ,t ˑI (A d j i ,t >D )+μi +εi ,t(4)(二)变量测度1.核心解释变量:数字经济(D i g)的测度参照张凌洁和马立平以及乌静等的做法,[6,19]从数字产业化㊁产业数字化和数字经济基础设施三个主要维度构建中国省域数字经济发展水平测度体系,同时采用主成分分析法对面板数据进行处理,最终得到各省域的数字经济发展水平指数㊂中国省域数字经济水平测度体系具体见表1㊂表1 数字经济发展水平指标体系一级指标二级指标三级指标数字经济发展水平数字基础设施数字产业化产业数字化互联网普及率移动电话普及率电信业务占G D P 比重人均电信业务每百人中通信业从业人员人均软件业务收入每百家企业拥有网站数规模及以上企业R&D 经费支出数字普惠金融指数2.被解释变量:绿色全要素生产率(G T F P )的测度绿色全要素生产率是基于全要素生产率基础上,在考虑期望产出的同时加入非期望产出的一种效率计算方式㊂[20]已有相关文献中,大多学者在测算G T F P 时采用M L 指数,但可能存在线性规划无解和非传递性问题㊂本文借鉴李博等的测算方法,基于数据包络分析法(D E A ),同时将投入产出㊁期望产出和非期望产出纳入测算框架,运用非径向㊁非角度松弛方向性距离函数(S B M ),并结合全局M a l m q u i s t -L u e n b e r ge r (GM L )来测算省际的GM L 指数,测度指标具体见表2㊂[21]由于测得的S B M -GM L 指数是年度之间的环比,因此本文借鉴蔡玲和汪萍的方法,设定基期的G T F P 数值为1,并依次与其他各年度的S B M -GM L 值进行累乘,最终获得各个省域各年份的G T F P ㊂[7]其公式如下:R ⇀(c ,l ,e d y ,d o )=ma x a s .t . Nn =1λn c n ⩽c ' Nn =1λn l n ⩽l ' Nn =1λn e n ⩽e ' Nn =1λn y n ⩽y '+a d y Nn =1λn o n ⩽o '-a d oNn =1λn=1 λn ⩾0a [0,1](5)39第5期韩书棋,孙剑斌,边俊杰 数字经济㊁环境规制与绿色全要素生产率Copyright ©博看网. All Rights Reserved.式中:R 表示方向性距离函数;α表示最大值的期望产出㊁最小值的投入产出和非期望产出;y 表示期望产出;o 表示非期望产出;c ㊁l ㊁e 分别表示资本投入㊁劳动投入和能源投入;d =(d y ,d o )表示方向向量;λn 表示各决策单元的权重,其和为1,生产函数是规模报酬可变的,公式如下:G ML =1+R G ⇀(c t ,l t ,e t ,y t ,o t)1+R G ⇀(c t +1+l t +1+y t +1+o t +1)(6)3.中介变量:环境规制(E R )的测度环境规制作为影响绿色发展的关键因素,目前学术界采用的度量方法有很多,如典型的污染物排放水平㊁环境政策制定和出台数量㊂但如果采用单一的指标去衡量,则可能出现有偏误的情况㊂[22]本文借鉴邓荣荣和张翱祥的度量指标,选取了工业废水排放量㊁工业烟尘排放量以及工业S O 2排放量3个指标进行衡量,并采用熵权法测得环境规制最终指数㊂[23]4.控制变量借鉴现有相关文献,本文选取了以下4个控制变量:对外开放水平(O P E N ),用外商直接投资占G D P 比重表示;城镇化率(U R B ),用城镇人口占总人口比重表示;政府研发投入(R D ),用政府科技支出占总支出的比重表示;政府干预(G O V ),用政府支出占G D P 的比值表示㊂表2 绿色要素生产率测算指标一级指标二级指标三级指标投入资本投入劳动投入能源投入固定资本存量年末就业人员地区标准煤用量产出期望产出非期望产出地区生产总值工业废水排放量工业烟尘排放量工业S O 2排放量(三)数据来源与描述性统计表3 数据描述性统计变量样本量平均值标准差最小值最大值被解释变量G T F P 3001.9781.0990.6435.379核心解释变量D i g 300121.535.720.183212.5中介变量E R 3000.7650.1760.2130.999控制变量O P E NU R B R D G O V3003003003001.90459.571.73425.081.51311.801.15110.260.01036.410.44610.668.55089.606.52964.30由于西藏自治区的相关数据资料存在缺失,所以本文研究将其进行剔除处理,选取中国2012-2021年①30个省(自治区㊁直辖市)的面板数据进行实证分析㊂本文所使用的数据主要来源于‘中国统计年鉴“‘中国科技统计年鉴“‘中国能源统计年鉴“‘中国电子信息统计年鉴“,数字普惠金融指数采用北京大学数字普惠金融指数表示,其中个别缺失的数据使用插值法补齐,数据的描述性统计如表3㊂三、实证分析(一)基准回归结果分析数字经济对G T F P 的基准回归结果如表4所示,本部分依次采用随机效应(R E )模型和固定效应(F E )模型进行了回归㊂第(1)列是不加入控制变量的随机效应模型回归结果,第(2)列是不加入控制变量的固定效应模型回归结果,第(3)列是加入控制变量后的固定效应模型回归结果,回归系数均在1%水平下显著为正㊂其中固定效应模型结果要明显优于随机效应,且经过H a u s m a n 检验,发现固定效应模型拟合效果更好㊁结果更加稳健㊂基准回归结果表明数字经济发展促进了省际绿色全要素生产率的提升,本文的研究在现有文献上进一步证实了数字经济发展具有绿色价值,可以推动经济绿色高质量发展,符合我国的经济发展理念㊂假设1得到了验证㊂表4 基准回归结果(1)(2)(3)D i g 0.288***(16.61)0.302***(5.18)0.119***(2.19)O P E N -0.198**(-2.08)U R B 0.011(0.34)R D 1.793***(5.44)G O V -0.031**(-2.45)固定效应N OY E SY E SR20.5190.744F69.4033.63 注:***㊁**㊁*分别表示在1%㊁5%㊁10%的水平上显著,括号 内为稳健标准误㊂下同㊂(二)机制分析根据前文的理论机制分析,本部分将数字经济㊁环境规制和G T F P 放入同一框架进行研究,利用中介效应模型来探究数字经济发展对G T F P 的影响机制,回归结果如表5所示㊂在加入环境规制后,根据H a u s m a n 检验结果,本部分选取了固定个体和时间因素的固定效应模型进行回归㊂第(1)列结果显示,环境规制对G T F P 的回归系数是4.721且在1%水平下显著为正,这充分表明环境规制正向促进我国省际经济绿色高质量发展㊂第(2)列结果显示,49赣南师范大学学报 2023年①某些所需数据仅更新至2021年㊂Copyright ©博看网. All Rights Reserved.数字经济对环境规制的回归系数在10%水平下显著为正,数值为0.411,表明数字经济为环境规制开辟了渠道㊂第(3)列是不考虑控制变量的情况下,加入环境规制后的中介效应结果,由回归系数可知数字经济和环境规制的回归系数通过了1%的显著性且均为正数值,这说明数字经济可以通过推进环境规制发展规模以提升G T F P ㊂第(4)列为加入控制变量后的结果㊂表5 机制分析回归结果(1)(2)(3)(4)变量G T F PE R G TF PG T F PE R 4.721***(6.68)1.433***(3.60)0.438***(1.19)D i g 0.411***(7.90)2.642***(10.19)0.811**(2.12)O P E N -0.262***(-5.98)U R B 0.020**(2.00)R D 0.177**(2.41)G O V -0.043***(-6.06)C o n s 1.633***(3.02)1.212***(4.84)0.617(5.45)-2.170(-1.45)R20.3740.4250.5160.430F44.6862.3633.9236.91外开放水平(O P E N )回归系数在1%水平下为负,可能是利用外资阻碍了G T F P 的提升,该结果证明了 污染天堂假说 的存在,与周晓辉等的研究结果一致㊂[24]城镇化率(U R B )的回归系数在10%水平下显著为正,这可能是因为城镇化水平的提高促进居民环保以及绿色发展理念的深化,从而促进其发展㊂政府干预(G O V )的回归系数也在1%水平下显著为负,这可能是地方政府在经济建设与环境治理中管理费用㊁支出成本较高,对执法水平要求也较高,但在实际中政府使用权利时存在有法不依㊁执法不严㊁违法不究等行为,从而阻碍绿色全要素生产率的提升,与聂雷等的研究结果一致㊂[25]政府研发投入(R D )对绿色全要素生产率的回归系数在10%水平下显著为正,说明加强对科教创新的支持力度,有利于经济绿色转型升级,这与蔡玲等的研究结果一致㊂[7](三)异质性分析根据已有文献的研究经验可知,中国省际数字经济发展一般呈现异质性特质,因此本部分从中国东部㊁中部和西部三个区域展开异质性分析,探究数字经济对不同区域的G T F P 的作用机制是否存在差异,结果如表6所示㊂从表格中可以发现数字经济对不同区域省际G T F P 的作用机制具有明显的异质性㊂从表中的第(2)列㊁第(4)列㊁第(6)列可知,数字经济发展对于东中部地区省际G T F P 提升表现出正向促进作用,但对西部地区省际G T F P 的回归系数不显著㊂这可能是因为和西部地区相比,东中部地区本身发展更为迅速,已经拥有较为完善的数字化基础设施,且从回归系数可以看出中部地区数字经济对G T F P 的提升作用更明显,可能源于中部崛起等政策的落实使得中部地区发展不均衡的问题得到改善,充分发挥了中部地区的产业基础㊁市场优势,加快构建数字经济发展新格局的正外部性作用,进而提供了更大的市场空间和可能性用以提升G T F P ㊂东部地区发展较早,现在处于平稳发展阶段;而西部地区所享受的政策红利还未完全发挥作用,数字化产业和企业的发展空间相对较小,导致其数字经济还未发挥出对G T F P 的重要推动作用㊂表6 数字经济对不同地区G T F P 的影响东部(1) (2)中部(3) (4)西部(5) (6)变量E R G T F PE R G TF PE R G TF PD i g 0.400***(3.13)1.307***(1.44)0.000(0.36)1.415***(4.28)0.001(0.84)0.091(0.28)E R 2.823***(5.42)0.701(1.58)0.150(0.18)O P E N -0.002(-0.15)-0.133(-1.09)0.007(0.63)0.066(1.40)-0.011(-0.57)-0.218(-0.97)U R B -0.006(-1.57)-0.028(-0.70)0.013***(3.84)0.047***(3.13)0.013**(3.13)0.060**(3.22)R D -0.000*(-1.86)2.094***(5.12)0.083***(3.18)0.553***(4.92)-0.109(-1.52)0.850(1.50)G O V -0.382**(-2.05)-0.126***(-4.15)0.007**(2.53)-0.035***(-3.11)-0.004(-1.41)-0.034**(-2.51)C o n s 0.150(0.84)-2.929(-1.54)-0.267*(-1.97)-8.232(-7.27)0.370*(2.17)-1.646(-1.16)R20.3000.7860.5490.7690.6290.851F9.81750.2720.4646.1544.3436.5959第5期韩书棋,孙剑斌,边俊杰 数字经济㊁环境规制与绿色全要素生产率Copyright ©博看网. All Rights Reserved.(四)门槛效应检验学术界已有研究结论中有部分认为数字经济发展对G T F P 的影响作用具有非线性特征㊂在回归之前,先用H a n s e n 进行面板门槛存在性检验,采用B o o t s t r a p 自助法反复抽样1000次,结果显示数字经济显著通过双门槛检验并由此获得相应的门槛值,环境规制仅显著通过单一门槛检验并由此获得相应门槛值,具体结果如表7所示㊂表7 数字经济影响G T F P 提升门槛模型的回归结果变量G T F P 变量G T F P 门槛变量D i g门槛变量E R第一门槛值Z 1120.8163门槛值D0.3664第二门槛值Z 2181.3037E R*I (A d j ɤD )0.096***(3.45)D i g *I (A d j ɤZ 1)-0.257(-0.67)E R*I (A d j >D )0.169***(5.89)D i g *I (Z 1<A d j <Z 2)0.039**(0.12)D i g *I (A d j ȡZ 2)0.783***(2.54)控制变量Y E S控制变量Y E S拟合优度0.670拟合优度0.778样本量300样本量300由表7可知,随着数字经济水平的提升和环境规制强度的增加,数字经济及环境规制对省际G T -F P 提升具有显著正向的非线性边际溢出效应㊂四㊁稳健性检验(一)内生性问题处理为了缓解内生性问题,本文参考周晓辉等的研究方法,以1984年各省域拥有的固定电话数量与样本期间全国互联网用户数量的乘积,作为这一年省域数字经济的工具变量[24]㊂表8第(1)列的结果显示,再识别内生性问题之后,数字经济对G T F P 的提升效应仍然显著为正,研究结论比较稳健㊂表8 稳健性检验(1)(2)(3)(4)变量G T F PG T F P G T F PG T F PE R 2.365***(3.75)0.375(1.13)1.473**(2.35)D i g 1.195**(2.19)0.017***(7.38)0.884***(2.61)0.012**(2.36)O P E N -0.198**(-2.08)-0.142***(-3.30)-0.144*(-1.87)U R B 0.011(0.34)0.004(0.34)-0.029(-0.90)R D 1.793***(5.44)0.716***(7.05)1.655***(6.93)G O V -0.031**(-2.45)-0.017**(-2.45)-0.047***(-3.28)C o n s -2.104(-1.68)0.466***(4.76)-0.081(-0.18)-0.589(-0.47)R20.7440.6250.4940.730F33.6345.9041.2122.93(二)剔除直辖市考虑到直辖市在经济㊁政治等方面可能和普通省域存在较大差异,为使样本更具有可比性,剔除直辖市进行检验,表8的(2) (3)列结果显示,在剔除直辖市之后,数字经济对绿色全要素生产率的提升效应仍然成立㊂(三)滞后一期由于用S B M-GM L 测算出的绿色全要素生产率指数是动态指数,所以对绿色全要素生产率进行滞后一期并重新进行回归,结果如表8第(4)列所示,由结果可知,数字经济对绿色全要素生产率的提升效应仍然成立㊂五㊁结论与政策建议在数字经济和实体经济融合发展不断深化,成为推动我国经济高质量发展新动能的背景下,本文着重关注数字经济所发挥的绿色效应,基于面板数据,运用中介效应模型实证探究了数字经济对不同省域G T F P 的作用机制,对东中西部地区进行异质性分析,并进一步运用门槛模型探索了数字经济对G T F P 提升作用中存在的边际溢出效应㊂主要研究结论如下:(1)整体来看数字经济在中国省域G T F P 的提升过程中发挥着重要的推力作用,有利于推动我国省域经济实现绿色转型升级㊂同时,中介效应模型的检验结果可以看出,数字经济发展过程中配合适宜的环境规制政策,可以促进省域G T F P 的提升㊂(2)数字经济发展对不同地区G T F P 的提升具有异质性㊂数字经济发展对东中部地区省域G T F P 有显著促进作用,但是在西部地区这一效应并不显著㊂同时,环境规制强度对G T F P 的影响也存在异质性,东西部地区省域的环境规制显著促进了G T -F P 的发展,但是在中部地区这一效应并不显著㊂(3)数字经济对省域G T F P 的提升发挥了双门槛作用,当超过门槛值后促进效应会呈现非线性边际溢出特征;且环境规制也对省域G T F P 的提升发挥了单一门槛作用,呈现非线性边际溢出特征㊂为进一步使各省域抓住历史机遇,以数字经济助推区域经济高质量发展,本文提出以下建议:(1)国家加快数字经济发展的新型基础设施建设,加大数字经济创新人才队伍建设,培育数字经济市场主体,缩小不同省域㊁市场区域之间数字技术发展差距,加速省域G T F P 提升;进一步强化资源的合理分配,提升资源的有效利用率,完善数据安全监管体系,进一步提升市场活力,形成有利于数字经济市场主体发展的市场环境㊂(2)注重环境规制政策的长期规划与可持续性㊂完善环境规制政策体系,进一步加快环境保护法律69赣南师范大学学报 2023年Copyright ©博看网. 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工业增加值与全要素生产率估计基于中国制造业的拟蒙特卡洛实验一、本文概述本文旨在探讨中国制造业的工业增加值与全要素生产率（TFP）之间的关系，并基于拟蒙特卡洛实验进行估计。

工业增加值是衡量一个国家工业发展水平的重要指标，而全要素生产率则反映了生产过程中各种投入要素的综合效率。

在中国这样一个以制造业为主导的发展中国家，深入理解和评估工业增加值与全要素生产率的关系，对于优化产业结构、提升经济增长质量具有重要的理论和现实意义。

本文首先介绍了工业增加值和全要素生产率的基本概念和研究背景，回顾了相关文献和研究成果。

随后，文章详细阐述了拟蒙特卡洛实验的基本原理和应用方法，以及在工业增加值和全要素生产率估计中的应用。

通过构建数学模型和设定实验参数，文章模拟了不同情境下的工业增加值和全要素生产率的变化情况，并对实验结果进行了深入分析和讨论。

文章的研究结果揭示了工业增加值与全要素生产率之间的内在联系和相互影响机制，为政策制定者提供了决策参考和理论依据。

本文还指出了研究中存在的局限性和未来研究方向，以期推动相关领域的研究进一步深化和发展。

二、文献综述在经济学领域，工业增加值和全要素生产率是衡量一个国家或地区工业发展水平和效率的重要指标。

近年来，随着中国制造业的快速发展，对工业增加值和全要素生产率的深入研究逐渐成为学术界的热点。

本文旨在通过拟蒙特卡洛实验的方法，对中国制造业的工业增加值和全要素生产率进行更为精确的估计。

关于工业增加值的研究，早期文献主要关注其定义、计算方法以及对经济增长的贡献。

随着研究的深入，学者们开始关注工业增加值的影响因素的分析，如技术进步、产业结构、资源配置等。

同时，也有研究尝试通过不同的统计方法，对工业增加值进行预测和分解，以便更好地理解工业增长的内在动力。

在全要素生产率的研究方面，早期文献主要集中在全要素生产率的测算方法、影响因素及其对经济增长的贡献等方面。

近年来，随着计量经济学和统计学的发展，越来越多的学者开始运用更为复杂的方法，如随机前沿分析、数据包络分析等，来更准确地估计全要素生产率。

FDI、环境规制对绿色全要素生产率的影响研究一、研究背景和意义随着全球经济的快速发展，各国政府纷纷将发展绿色经济作为实现可持续发展的重要途径。

绿色全要素生产率(Green Total Factor Productivity, GFPT)作为一种衡量经济增长与环境保护之间平衡关系的有效指标，已经成为国际上研究经济发展与环境问题的重要领域。

在这个背景下，外国直接投资(Foreign Direct Investment, FDI)作为一种重要的国际资本流动形式，对各国经济的发展和环境规制产生了深远的影响。

FDI是指跨国公司通过在国外设立子公司、合资企业或购买股权等方式进行的投资活动。

FDI的流入对于接受国的经济结构优化、技术进步和就业创造具有积极作用。

FDI的流入也可能导致资源错配、环境污染和社会不公平等问题。

研究FDI对绿色全要素生产率的影响，有助于更好地理解FDI与环境规制之间的关系，为制定有效的政策提供理论依据。

环境规制是指政府为了保护生态环境、实现可持续发展而采取的一系列政策措施。

环境规制的实施对于提高绿色全要素生产率具有重要意义，环境规制可以引导企业采用清洁生产技术，提高资源利用效率，降低生产过程中的环境污染；另一方面，环境规制可以促使企业进行技术创新和管理创新，从而提高绿色全要素生产率。

研究FDI与环境规制之间的关系，有助于揭示二者之间的相互作用机制，为促进绿色经济发展提供政策建议。

本研究旨在探讨FDI、环境规制对绿色全要素生产率的影响，以期为实现经济与环境的协调发展提供理论支持和实践指导。

A. FD一、中国经济的作用和发展趋势自改革开放以来，中国经济取得了举世瞩目的成就。

在过去的几十年里，中国成功地将数亿人口从贫困中解救出来，成为世界第二大经济体。

中国的经济增长主要依赖于出口导向型产业的发展，特别是制造业。

随着全球经济环境的变化和国内资源环境的约束，中国政府意识到需要转变经济发展模式，实现可持续发展。

碳排放规制、企业减排激励与全要素生产率基于中国碳排放权交易机制的自然实验一、本文概述1、背景介绍：全球气候变化与碳排放问题，中国在全球碳减排中的角色与责任随着工业化的快速推进，全球气候变化已成为21世纪最重要的环境问题之一。

作为气候变化的主要驱动因素，碳排放问题日益受到国际社会的广泛关注。

大量科学研究表明，过量的碳排放导致全球气温升高，进而引发极端天气事件频发、冰川融化、海平面上升等一系列严重问题，对人类的生存和发展构成巨大威胁。

在这一全球性的挑战面前，各国政府纷纷采取措施，以减缓碳排放的增长速度。

其中，碳排放规制作为一种有效的政策工具，被广泛应用于各国的碳减排实践中。

碳排放规制通过设定碳排放上限、实施碳排放权交易等措施，激励企业减少碳排放，从而实现碳减排的目标。

作为全球最大的碳排放国，中国在全球碳减排中扮演着举足轻重的角色。

面对国际社会的减排压力和自身可持续发展的需求，中国政府高度重视碳排放问题，并采取了一系列措施来推动碳减排工作。

中国不仅积极参与国际气候谈判，提出了一系列减排目标和承诺，还在国内实施了严格的碳排放规制政策，推动企业减排。

作为世界上最大的发展中国家，中国在碳减排中承担着重要的责任。

一方面，中国需要平衡经济增长和环境保护的关系，确保在推动经济发展的实现碳减排的目标。

另一方面，中国还需要加强与其他国家的合作，共同应对全球气候变化问题。

在这一背景下，研究碳排放规制、企业减排激励与全要素生产率之间的关系具有重要的理论和现实意义。

通过深入探讨中国碳排放权交易机制下的自然实验，我们可以更好地理解碳排放规制对企业减排行为的影响，以及这种影响如何进一步作用于全要素生产率。

这不仅有助于我们评估中国在全球碳减排中的角色和责任，还能为其他国家提供有益的参考和借鉴。

2、问题提出：碳排放规制对企业减排激励和全要素生产率的影响随着全球气候变化的日益严重，减少碳排放、实现绿色低碳发展已成为全球的共识。

在这个过程中，碳排放规制作为一种重要的政策工具，其对企业减排激励和全要素生产率的影响日益受到学术界和政策制定者的关注。