环境规制、产业结构升级与就业效应：线性还是非线性？(上)

内容提要：本文构建了一个旨在说明环境规制与就业关系的非线性面板门限模型，利用2003-2010年的省际面板数据验证了当以产业结构和环境规制作为门限变量时，环境规制对就业影响的差异。具体的研究结果如下：当以环境规制本身作为门限变量时，有两个门限值，当环境规制小于第一个门限值时，环境规制对就业的影响显著为正，而基本上所有的地区环境规制都小于第一个门限值，这意味着只有保持低水平的环境规制才能不损害就业，随后笔者选取产业结构(第三产业占GDP的比值)作为门限变量，搜索到两个门限值，当产业结构这一比值大于第二个门限值时，环境规制对就业的影响显著为正，这意味着要想出现环境规制和就业双赢的局面，提高第三产业的比重是关键，同时发现在这几个发达地区，产业结构大于第二个门限值，环境规制水平的提高对就业有促进作用，这为发达地区帮助欠发达地区提供资金援助治理环境污染提供了很好的依据。

关键词：环境规制，就业，门限回归

一、问题提出

综合世界银行、中科院和环保总局的测算，我国每年因环境污染造成的损失约占GDP 的10%左右。近年来，群众的环境投诉和因环境问题引发的群体性事件以每年30%的速度上升。放眼世界，中国是个负责任的大国，在国际气候谈判上尽最大努力承诺减排，2009年哥本哈根气候大会上中国承诺到2020年中国单位国内生产总值二氧化碳排放比2005年下降40%-45%。内外双重压力让污染治理成为中国必须且极为迫切的一项任务，但是由于环境污染具有很强的外部性，市场机制在解决环境污染时暴露出来的问题必须由政府弥补，因此环境规制显得极为必要。但是在讨论环境规制的政策效应的同时，学者以及政府更多关注的是环境规制的环境效应，很少有人关注环境规制的社会效应，如环境规制或改变企业的成本函数，或要求采用新的生产方式，采用新的技术，对就业是否会产生影响呢，如果产生正面推动就业的作用，是什么机制引发这种正向推动作用？如果产生负面的影响，如何在环境规制的环境效应和社会效应之间权衡呢？抑或是环境规制对就业的影响是不确定，依赖于第三个变量或环境规制本身的累积程度？这正是本文要解决的问题。而且在中国，不同地区由于经济发展水平差异巨大，对资源能源的消耗程度及对环境造成的破坏程度也不相同，因而不同地区理应承担的环境保护责任也不尽相同，本文通过分析环境规制对就业的影响一定程度上可以为不同地区的环境责任分担提供依据。

环境规制对就业的影响在现有的理论研究上是不确定的。一方面，规模效应使得就业减少，具体而言：环境保护增加了企业的生产成本以及污染处理成本，减少了企业的净收益，进而减弱了企业的竞争力，企业的生产规模缩小，对劳动力的需求减少；另一方面，替代效应增加了企业的就业，因为治理污染同样需要劳动力，特别是随着环境保护越来越受到政府、社会和企业的关注，环保产业将成为一个“就业创造”的主要行业(Bezdek et al.，2008)。

环境规制与就业之间究竟是什么关系，在不同国家不同地区不同行业应该呈现出不同的关系。关于环境规制与就业之间是否存在权衡关系的研究始于发达国家。1990年，美国商业圆桌会议发布了一个研究报告，几年后通过的《预测清洁空气法案》的修正案会对就业产生影响，其结论认为毫无疑问至少20万以上的就业将会随着十几个州的工厂关闭迅速消失，减少就业岗位很容易超过100万，甚至达到200万。由于考虑到大范围的工作损失，该法案授权每年花5000万美元培训被替代的工人(Goodstein，1996)。但随后大量的研究机构开始评估在发达国家环境法规对就业的影响，基于这方面的研究，经济学家达成了三点惊人的认识：其一，在经济层面，根本没有环境保护和就业的权衡。其二，由于环保法规的数量导致工人下岗的数量很少。其三，少数企业搬迁到贫穷国家主要是利用其宽松的环境法规的优势(Goodstein，1996)。经济学界的研究有一个共识即发达国家在经济层面根本不存在就业机会和环境之间的权衡，Tietenberg(1992)在顶尖的环境经济学教科书中用案例佐证了这个观点。

大量实证研究表明，环境规制对就业的负向影响微不足道，反而最终会创造就业。正如Goodstein(1996)的研究表明，失业率最重要是受到宏观经济的影响，截止到1995年，失业率没有受到环境法规的影响。Bezdek(1993)实证检验表明，与传统的研究相反，严格的环境规制并没有减弱美国的工业国际竞争力，也没有牺牲成千上万的就业岗位，反而发现严格的环境规制会加速经济增长。Morgenstern et al.(1999)选取造纸、塑料、汽油冶炼、钢铁等四个污染严重的行业进行研究，结论表明日益增长的环境规制方面的花费没有造成失业。Bovenberg和van der Ploeg(1997)、Schneider(1997)研究发现污染税不仅提高了环境质量同时还减轻了失业，人们普遍担心的环境保护会导致失业的论断不成立，当考虑了创造就业这个因素的污染控制政策，环境保护会增加就业。真正的由于环境规制而导致失业的规模是很小的。环境保护提升了就业水平，并在一定程度上有效刺激了经济需求。政府的数据揭示了很少有制造业工厂关闭是因为环境的或安全的规制。二氧化碳排放征税到2014年就业会增加0.5%，这相当于在全世界新创造了一亿四千三百万个岗位(ILO，2009)。Bezdek(2008)全面细致地研究了美国环保工业的规模和与环保相关的就业的关系，发现环境保护、经济增长以及就业创造是互补相容的，对环境保护的投资会增加就业也会减少就业，但是净效应是正的，即增加就业。

以上都是以发达国家为背景展开的研究，国内关于此命题的研究非常罕见，陆旸(2011)利用VAR模型以中国43个行业为样本估计了开征碳税后可能对就业产生的冲击，结论表明，中国与发达国家不同，难以在短期内获得环境保护和就业的“双重红利”，征收10元/吨的碳税对未来五年内中国就业增长率的影响十分有限。陈媛媛(2011)利用中国2001-2007年25个工业行业的面板数据证实了环境管制加强会促进就业增加，而且环境管制对污染密集型的重化工行业带来的就业增加更大。

综上所述，我们发现已有的关于环境保护和就业之间关系的研究大都以发达国家为样本进行研究，关于环境规制的衡量大都是环境法规、环境保护支出或碳税，而国内学者关于此命题的研究尚不多见，都是以行业层面的数据为样本展开，得出的结论也不太一致，最为关键的是已有研究得出的结论都是环境规制与就业之间是线性关系，要么正向影响要么负向影响，本文认为环境规制对就业的影响很难用简单的线性关系来刻画，随着环境污染治理投资的累积增加，环境规制对就业的影响并不是固定不变的，而且环境规制通过影响产业结构，降低第二产业的比例，提高第三产业的比例，进而影响就业机会的创造。

二、模型简介与数据选取

(一)门限面板回归模型简介

本文采用门限回归模型进行实证研究，其实质是捕捉某变量可能发生跃升的临界点，具体分析方法是将回归模型按门限值区分为两个或两个以上的区间，每一个区间由不同的回归方程表达，选定某一观测值作为门限变量，根据门限变量的大小将其他样本值进行归类，分别回归后比较回归系数的不同。本文借鉴Hansen(1999)门限模型的思路，该方法以“残差平方和最小化”为原则确定门限值，同时检验门限值的显著性，进而保证了门限值的可靠性，不同以往chow检验主观设定结构突变点等方法容易出现主观偏误。以单门限模型为例，模型设定如下：

y_it=μ_i+β₁＇x_itI(q_it≤γ)+β₂’χ_itI(q_it>γ)+ε_it (1)

其中，i代表地区，t代表时间。I(.)代表指示性函数，γ是门限值，q_it为门限变量，ε_it～iid，μ_i为观测的个体特征。

矩阵表达式为：

y_it=μ_i+β＇x_it(λ)+ε_it (2)

为了消除个体效应μ_i的影响，先对(2)式组内平均，再让(2)式减去各自组内平均，得到相应的矩阵表达式Y^*=β'X^*(γ)+e^* (3)

其残差平方和(RSS)为：

接下来寻找门限最优估计值，使得S₁(γ)最小，即：接下来要进行门限检验，包括两个方面：第一，检验门限效应是否显著，通常构造F统计量以单门限回归模型为例，原假设是没有门限效应，备择假设是有一个门限值，应用Hansen的Bootstrap方法获得其渐进分布，进而得到P值，当P值足够小时，则拒绝原假设，证明模型至少存在一个门限效应。然后检验是否存在第二个门限，以此类推，直到得到的门限不具有显著性为止。第二，检验门限估计值是否等于真实值。它的原假设是τ=，相应的似然比函数为

以上只是假设存在一个门限的计量方程，从计量的角度来看，会出现多个门限，多门限模型设定类似双门限模型设定，下面列出双门限的模型设定形式：

(二)模型构建和变量说明

由于目前尚未确定门限的个数，因此，本文以双门限回归模型为例构建多门限模型，关于门限个数的确定，下文将通过实证检验确定门限的个数。

本文分别以产业结构和环境规制为门限变量，构建环境规制与就业的门限回归模型为：

ljyry_it=α+β₁lfszl_it(scgdp_it<γ₁)+β₂lfszl_it(scgdp_it<γ₂)+β₃lfszl_it(scgdp_it>γ₂)+θ₁fdi_it+θ₂jck_it+θ₃ldscl_it+θ₄lgdzc_it+θ₅lrjgdp+μi+ε_it (7)

ljyry_it=a+β₁lfszl_it(scgdp_it<γ₁)+β₂lfszl_it(lfszl_it<γ₂)+β₃lfszl_it(lfszl_it>γ₂)+θ₁fdi_it+θ₂jck_it+θ₃ldscl_it+θ₄lgdzc_it+θ₅lrjgdp+μi+ε_it (8)

其中，下标i和t分别表示地区和年份；jyry是就业人员，fszl表示废水治理投资，scgdp代表第三产业占GDP的比值，fdi和jck分别从外资依存度和外贸依存度的角度来考察对外开放对就业的影响。核心解释变量及控制变量的含义见下文的变量说明。

被解释变量是就业人员(jyry，单位：万人)用全部从业人员平均人数来衡量。

核心解释变量是环境规制(1fszl，单位：万元/万吨)，目前没有直接度量环境规制的指标(Cole etal.(2008))，Deliy和Gray(1991)采用厂商是否受到稽查作为环境规制的指标；国内傅京燕(2009)用地区污染投诉率、失业率代表正式规制，用收入、人口密度、人口因素代替非正式规制；傅京燕(2010)采用综合指数法构建了环境规制强度，选取了废水排放达标率、二氧化硫去除率、工业烟尘去除率、工业粉尘去除率、工业固体废物综合利用率等五个单项指标衡量环境规制；陈媛媛(2011)采取人均GDP、环保相关的行政处罚案件和污染治理项目本年完成投资来表示环境规制；Gray(1987)及张成(2011)用污染治理投资占企业总成本或产值的比重来衡量。出于本文的研究目的以及数据的可得性，本文采用“污染治理投资与工业废水排放量之比”来衡量环境规制，仅考虑污染治理投资绝对量是不客观的，必须与本地区的废水排放量做一个对照才能真实的反应相对于本地区废水排放量而言投入的治理投资。

资本存量K(lgdzc，单位：亿元)：本文用固定资产净值来衡量资本存量。刘宗明(2011)认为投资一方面促进了物质生产资本的积累，另一方面也会对就业形成一定影响，运用结构向量自回归方法识别出投资冲击对劳动就业的动态影响，结果显示，投资冲击能拉动就业，这种拉动效应大约持续10个季度后进入超调状态，就业的动态反应呈现驼峰形态。

劳动生产率(ldscl，单位:亿元/万人)采用各地区平减后规模以上经济的工业总产值占从业人员比值表示。Beaudry和Collard(2003)通过扩展的新古典增长模型证明，在传统技术生产向现代技术生产的转换阶段，会出现资本积累和深化的过程，并导致劳动生产率与就业之间出现替代，但这种替代关系仅仅是阶段性的，估计要持续20-25年。劳动生产率对就业的影响在理论上是不确定的，因为提高劳动生产率一方面可以增加企业利润，则企业对劳动力的需求会增加；另一方面，劳动生产效率提高，需要较少的劳动力就会完成生产任务。

经济发展水平(GDP，单位：亿元)：本文用平减后的GDP来衡量经济发展水平。显然GDP越高，经济规模越大，能吸收的就业越多。

产业结构(第三产业占GDP的比重，scgdp，单位：%)用第三产业产值占国内生产总值比重来衡量，第一、第二、第三产业带动就业的程度不同，在不同国家呈现的就业效应也不同。产业结构调整和升级对就业存在替代效应和收入效应。产业结构调整和升级淘汰了大量产能，从而短时期内导致就业规模减小，从长期看，由于新技术应用，传统产业实现改造升级，新兴产业规模不断扩大，从而创造了大量新的工作岗位。因此，产业升级对就业影响很可能存在门槛效应，当替代效应大于收入效应时，总的就业数量就会减少，当收入效应大于替代效益时，总的就业量就会增加。从实证研究文献看，随着中国第三产业规模逐渐扩大，其对就业拉动效应逐渐显现，张车伟，蔡昉(2002)分别计算了三次产业的平均就业弹性，第一产业为0.06，第二产业为0.34，第三产业为0.57，说明第一产业对就业的拉动作用最小，第三产业对就业的拉动作用最大，且有很大的潜力。本文将国际贸易效应分别用“外贸依存度”(进出口总额占GDP之比，jck，单位：%)和“外资依存度”(各省外商直接投资与全国外商直接投资占比，fdi，单位：%)来衡量。毛日昇(2009)研究表明出口规模和出口开放度都会促进制造业劳动需求增长，扩大出口对于稳定和促进制造业就业，特别是劳动密集型制造业的就业仍然特别重要。表1是各变量的统计描述。

本文的样本为2003-2010年29个省、直辖市的面板数据，其中不包括西藏和海南。外资依存度来自中经数据库，外贸依存度来自《中国统计年鉴》，固定资产，就业人员平均数，劳动生产率数据来自《中国工业经济统计年鉴》(除2004年)，2004年的上述数据来自《2004年中国经济普查年鉴》。

表1 变量的统计描述

三、回归结果及其分析

本文关于环境规制对就业的门限回归效应的实证检验分为两部分，一部分是以环境规制作为门限变量进行的回归，一部分是以产业结构作为门限变量进行的回归。

(一)以环境规制作为门限变量的分析

环境规制对就业的影响本身具有特殊性，当环境规制本身达到更高水平时，环境规制对就业的影响在原有程度之上会增加或者改变符号。环境规制往往需要形成积累，才能对就业起足够大的影响。来看具体的实证结果，表2列出了门限效应检验，原假设为没有门限、单个门限、双门限以及三门限的实证检验，可以观察在各假设检验中P值以及相应的10%、5%、1%显著性水平下对应的临界值。从中可见，在单门限检验和双门限检验中P 值很小，说明在1%显著性水平下拒绝了没有门限以及只有一个门限的假设，模型有显著的两个门限。而在三门限检验中，P值为0.1033，应当接受原假设，且判断有两个门限值。表3给出了在双门限模型中估计的门限值，括号内是相应的95%的置信区间。

表2 门限效应检验

表3 门限估计值

（未完待续）

责任编辑：夏雨