摘要 行业异质性导致出口企业在面对环境规制时采取不同的企业行为：被动型的“制度管理”或主动型的“技术创新”，从而对行业出口技术复杂度产生不同的调整效应。本文将环境规制的“抵消效应”与“补偿效应”参数引入Hausman模型中构建环境约束下出口技术复杂度调整的理论模型，并在测算1995-2012年三位编码下27个工业行业的出口技术复杂度的基础上，用固定效应模型和系统GMM估计方法实证检验了环境规制对我国工业行业出口技术复杂度的直接及间接影响。此外，本文还利用门槛面板模型考察人力资本作为企业吸收能力的替代变量在环境规制的出口技术调整机制中的门槛效应，进而估计出我国工业行业人力资本的最优“门槛阀值”。研究结论显示：在“补偿效应”与“抵消效应”的共同作用下，环境规制强度与出口技术复杂度之间表现出先负向抑制、后正向促进的U型特征；行业异质性导致环境规制对出口技术复杂度的调整效应不仅取决于环境规制的强度，还取决于行业自身的物质资本、人力资本、研发投入等要素禀赋。其中，行业人力资本的吸收能力是环境规制技术调整效应的门槛条件，即当行业人力资本水平跨越门槛阀值（行业员工人均受教育年限为11.49年）时，对企业实行严格的环境管制将促使企业选择主动性的“技术创新”，从而对行业出口技术复杂度的提升产生较强的“补偿效应”；反之，即使在适度的环境管制之下，企业在行业吸收能力及调整能力不足的情况下容易选择被动性的“制度管理”，从而对行业出口技术复杂度的提升产生较强的“抵消效应”。

关键词 环境规制；出口技术复杂度；行业异质性；人力资本；门槛效应

中图分类号 F205 文献标识码 A 文章编号 1002-2104（2015）08-0125-10 doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2015.08.016

环境规制与技术进步是否是一种“鱼与熊掌不可兼得”的关系？这是一个关系到经济、社会可持续发展的重大命题。早期的理论文献认为，环境规制必然不利于企业的技术创新，因为环境规制成本的上升会加大出口企业的生产成本，消极诱导企业减少研发投入与技术创新来控制成本，严重妨碍厂商的生产率水平和国际市场竞争力，从而对出口技术复杂度的提升产生较强的“抵消效应”[1-3]。但这些结论大多建立在企业技术水平、生产过程及消费需求不变的假定下。随着“波特假说”将动态创新机制引入企业竞争优势的分析框架，环境规制中的“创新补偿”和“先动优势”效应得到了更多学者的重视。越来越的学者通过实证研究的方法证实了环境规制对企业技术进步的积极影响，认为环境规制成本的上升会加大出口企业的竞争压力从而正向激励出口企业加大研发投入与技术创新，尤其是绿色技术创新行为的发生，从而对出口技术复杂度的提升产生较强的“补偿效应”[4-9]。到底是“抵消效应”还是“补偿效应”？实际上取决于出口企业在环境管制中所采取的差异化行为：一是被动性的“制度规避”，即通过更严厉的制度管理或更多的罚单承受来被动规避环境规制对企业生产的影响；二是主动性的“技术创新”，即通过原有技术工艺的升级来突破环境规制的约束。在实际经营中，企业到底是选择被动性的“制度管理”还是主动性的“技术创新”不仅取决于环境规制的力度，还取决于企业自身的要素禀赋、技术特征、产品性质及节能减排适应程度等先定条件。这些条件差异不仅会导致企业在面对环境管制时采取不同的应对行为，还会在环境规制约束下自动调整其技术效率，从而表现出不同的行业技术进步效应。鉴于此，本文从企业异质性的角度出发，考察了环境规制对我国工业行业出口技术复杂度的直接影响及间接影响，并进一步考察了行业异质性所引发的门槛效应。相比以往文献，本文的主要特色体现在：①在企业异质性框架下，引入环境规制变量的二次项、交叉项考察环境规制与出口技术之间的非线性关系，避免了直接采用线性模型的先验性错误。②本文以人力资本作为拓展点考察了要素禀赋、创新投入、吸收能力等行业条件在环境规制技术调整机制中的重要性，并利用门槛效应模型估计了各行业人力资本在环境约束下技术调整的最优“门槛阀值”，避免了环境规制政策的“一刀切”，也强调行业要素及企业能力自我优化、自我提升的重要性。

余娟娟：环境规制对行业出口技术复杂度的调整效应

中国人口·资源与环境 2015年 第8期

1 分析框架与理论假设

Hausman模型[10]中的“成本发现”原理假设出口投资商进入一个全新的项目时会在模仿进入和创新进入两种生产模式之间进行选择。本文假设企业在面对环境管制时，同样面临着“自主创新”和“制度规避”两种行为选择。假设某出口企业的技术水平为A，服从[0，B]之间的均匀分布，B为该行业生产出口产品的技术水平的可能性边界。如果该产品最具优势企业的出口技术水平为Amax，市场上共有m家企业从事该产品的生产，则最优生产效率Amax的期望值为mB/（m+1）。当企业以“自主创新”进入市场时具备最大的生产效率为Amax，选择“制度规避”进入市场的企业生产效率将受到规避效应参数μ的约束，最大生产技术效率表现为μAmax，0<μ<1。这里的制度规避效应参数μ反映的是企业采用制度管理模式规避环境规制时对出口技术生产率所产生的影响，是环境规制变量ERS的函数。当环境规制不恰当时，企业更多地选择制度管理的方式而不是技术创新的方式去应对，从而对出口技术进步表现为较强的“抵消效应”，即μ/ERS<0。

在实际生产决策中，企业面对环境管制时进行自主创新还是进行管理制度的规避具有较大的不确定性，若企业自主创新生产率A大于μAmax，则选择自主创新应对环境规制。否则企业将选择制度规避来进行生产决策。因此，当企业生产效率为μAmax≤A

假设不存在环境规制时，企业产品的单位可变成本为c；存在环境管制时，企业若选择“技术创新”应对则需要增加更多的研发投入、人才投入等创新成本，使得产品成本函数表现为c+k1μ；企业若选择“制度规避”应对需要支付更多的管理费用、环保罚款等规避成本，使得产品成本函数表现为c+k2μ。其中，参数k1和k2分别表示企业进行技术创新和制度规避的费用弹性。另外，假设产品市场信息不对称和市场失灵导致消费者难以辨别创新技术和传统技术下的产品质量，产品的价格统一在p的水平。那么，在已知成本价格的情况下，企业进行“技术创新”和“制度规避”两种不同选择时所面临的利润期望值分别为：

由于企业在实际生产决策中进行技术创新还是制度规避带有较大的不确定性，综合考虑两种选择概率所得到的利润期望值为：

上述结论表明，环境规制与出口企业生产率水平之间之间并非简单的线性关系，环境规制对出口技术的作用方向取决于企业制度规避效应参数μ的大小。当企业的制度规避效应参数较低时，进一步加强环境管制有利于企业出口技术复杂度的提升；当企业的制度规避效应参数较高时，进一步加强环境管制则不利于企业出口技术复杂度的提升。

运用到行业层面：行业异质性的存在可能导致不同的行业在统一的环境规制框架下存在不同的“制度规避”效应，从而表现出不同的技术调整路径。例如一些高新产业等知识技术密集型行业，行业间技术能力趋于多样化和高端化使得产业技术升级和技术转型的弹性空间较大，同时丰富的人力资本使得企业具备较强的吸收能力和学习能力，技术创新相对更容易成功。在这种情况下，行业的制度规避效应就较弱，进一步加强环境管制将使得企业主动选择技术创新来实现环境约束下的生产最大化或成本最小化。相反，对于标准化、模式化生产为主要的纺织、文体制造等行业而言，行业间技术能力趋近于同质化和低端化使得行业产业转型和技术升级的弹性空间不大，同时薄弱的创新能力和吸收能力也使得企业很难在短时间内进行技术创新和技术转型，创新成本和创新风险较大。在这种情况下，行业的制度规避效应就较强，进一步加强环境管制将只会使得企业被动选择制度管理来规避环境规制的影响，从而对出口技术进步表现出较强的“挤占效应”。

2 模型、变量与数据

2.1 计量模型

理论模型显示，环境保护制度通过影响制度规避效应参数μ来让市场机制发挥作用进而影响出口技术复杂度，且其影响并非简单的线性关系。为此，我们构建包含环境规制变量二次项的计量模型如下：

其中，下标i和t分别代表行业和时间。ETSi，t表示i行业第t年的出口技术复杂度，ERSi，t表示i行业的环境规制强度，为该模型的核心解释变量。Zi，t表示影响行业出口技术进步的要素禀赋变量，主要有行业的物资资本量、人力资本量、研发投入、行业规模等，作为回归方程的控制变量。

瘙 窞 i是不可观察的行业效应，用于控制不随时间变化的个体差异因素，如行业特征；μt是不可观察的时间效应，用于控制不随行业变化的时间因素，如国家的宏观政策，贸易环境、信息化水平等；εi，t为随机扰动项。为了减低异方差及时间趋势因素的影响，各变量均做了对数化处理。

另外，环境规制不仅可以直接影响出口技术复杂度，还可以通过影响行业禀赋条件间接地影响出口技术复杂度。为了进一步考察这种间接效应的大小，本文引入环境规制与相关变量的交叉项构建计量模型如下：

（11）式中其他变量的含义不变，α系数值反映环境规制对出口技术复杂度的直接效应，β系数值反映环境规制对出口技术复杂度的间接效应，即环境规制约束下其他变量的出口技术结构调整效应。

2.2 相关变量及数据描述

（1）被解释变量：行业出口技术进复杂度（ETS）。Hausmann认为一种出口产品的技术复杂度与该产品出口国的人均收入水平正相关[10]。在自由贸易条件下，某种出口产品的技术复杂度等于其所有出口国的人均收入的加权平均值，权重为各出口国出口该产品的总额占世界该产品出口总额的比重，即

ETSj=∑c[xcj/Xc∑cxcj/XcGDPc] （12）

其中，ETSj表示产品j的出口技术复杂度度，xcj表示c国j产品的出口额，Xc表示c国的所有产品的出口总额，xcj/Xc表示c国j产品的出口比重，GDPc表示c国的人均GDP。

由于行业间GDP差异的存在，行业出口技术复杂度不能直接采用公式（12）进行测算，而是在产品出口技术复杂度的基础上进行加权求得。另外，姚洋、张晔认为对中国这样的“加工贸易大国”而言，其进出口贸易中包含了大量的外国成分，如果直接使用Hausmann模型测算中国的出口技术复杂度，容易产生“统计假象”，进而拉高中国出口技术结构[11]。为此，本文借鉴姚洋、张晔测度国内技术含量的方法，从行业层面将中国出口技术含量中进口的“外国成分”进行剔除，得到基于国内要素投入产出的行业出口技术复杂度如下：

ETSk=（1-θk）∑j（xkjXkETSj）

（13）

其中，ETSk代表行业k的出口技术复杂度，θk为行业k进口中间产品的投入比重。xkj表示一国k行业j产品的出口额，Xk表示一国k行业所有产品的出口总额，xkj/Xk表示k行业j产品的出口比重。由于同类产品之间无技术差异，因此，基于产品层面推导行业出口技术复杂度可以不用直接考虑行业间GDP差异。

为了计算行业层面的ETSk值，首先根据盛斌总结的关于SITC（Rev. 3.0）分类标准和国家统计局公布的国民经济行业分类标准GB/4757-2002 之间的对照表[12]，将SITC（Rev. 3.0）五位码下的2 600多个产品归类到国民经济行业分类标准GB/4757-2002 两位码，并选用其中27个代表性工业行业作为研究对象；然后根据GB/T4757-2002和投入产出表的编制说明对投入产出表的行业进行合并，与国民经济统计中的工业部门对应起来，从而获得27个工业部门的进口中间产品投入比重θ值；最后在计算SITC（Rev 3.0）五位码分类标准下2 600 多个产品出口技术复杂度的基础上测算中国27个工业行业的国内技术复杂度。其中，进口中间产品投入比重θ值参考平新乔[13]对投入产出表的处理：假设i行业进口中间产品的比例λi等于i行业的总进口/（总产品=总产出+进口-出口），然后用λi乘以A矩阵可以得到进口要素投入矩阵AM。1995-2012年各国人均GDP数值来自WDI数据库，各国出口数据来自UNCOMTRADE数据库，采用2000年不变价计算，单位为美元。

（2）核心解释变量：行业环境规制力度（ERS）。目前关于环境管制的直接统计数据较难获取，学术界大多采用替代指标的方式进行衡量：Antweiler et al采用人均GDP作为环境规制的替代指标，认为随着收入水平的不断上升，环境规制将更加严格[14]；Domazlicy和Weber采用不同污染物的排放强度作为替代指标，即污染排放强度越高，环境规制措施越严格[15]；张成等分别采用环境治理成本及污染治理设施运行费来衡量环境规制的强度[16-17]。本文将借鉴Domazlicy和Weber的处理方法采用排污综合指数（不同污染物排放强度的加权平均）作为衡量一国环境规制强度的指标[15]。该指标体系由一个目标层（环境规制强度）、三个评价指标层（废水、废气、废渣）构成。基于数据的可得性，本文选取了废水排放达标率、二氧化硫去除率和固体废物综合利用率3个单项指标综合衡量环境规制强度。历年工业“三废”排放量数据来源于《中国环境统计年鉴》，其中工业废水、工业固体废物计量单位为万t，工业二氧化硫、工业烟尘、工业粉尘的单位为t。

鉴于量纲差异及及污染物不可相加性，需做如下处理：①计算出单位产值的隐含污染排放量UEij。UEij=Eij/Yi，Y表示各行业工业增加值。考虑到价格变动因素和数据的可比性，将各年份的分行业工业总产值数据（当年价）用工业品出厂价格指数进行了平减处理，换算成不变价工业总产值，单位为亿元。相关数据来自历年《中国统计年鉴》和《中国工业经济统计年鉴》，②UEij标准化处理。为了减少行业数据异方差现象，利用UEsij=[UEij-min（UEij）max（UEij）-UEij]将各行业的排污系数UEij标准化为UEsij，UEsij的值位于0-1之间。其中，min（UEij）和max（UEij）分别表示该行业中各部门排污系数的最大值和最小值。③加权平均求得行业环境规制指数ERSi。ERSi=1n∑k[]j=1∑n[]j=1WjUEsij。其中，Wj为行业权重，表示i产业j污染物的单位排放在整个产业j污染物单位排放的比重。参考赵细康的做法，Wj等于i行业j污染物排放量占整个工业行业j污染物排放量的比重Eij/∑n[]i=1Eij比上i行业工业增加值占工业行业总产值的比重Yi/∑n[]i=1Yi，即

Wj=Eij∑n[]i=1Eij Yi∑n[]i=1Yi=EijYi×∑n[]i=1Eij∑n[]i=1Yi=UEijUEij[7]

（3）控制变量。为了提高估计结果的稳健性，除了ERS变量以外，我们加入如下控制变量：①劳动资本比（KL）。非熟练劳动力和物质资本是生产函数的最基本要素投入，而劳动资本比反映了要素禀赋的基本结构，直接影响产出效率或技术系数。本文利用劳动资本比（KL）指标综合考察劳动力和物质资本对技术复杂度的影响。其中，物质资本K的测算参照Goldsmith开创的永续盘存法[18]：Kit=Ki，t-1（1-δit）+Iit，Kit表示第t年第i行业的实际资本存量；δit表示经济折旧率，这里参考张军等人的处理方法其设定为9.6%[19]；Iit表示第t年第i行业的实际固定资本的投资总额； L代表样本期间第t年第i行业的劳动投入，用各行业从业人员平均数表示。②行业规模（Scale）。这里用各行业的工业总产值的对数值表示。③研发投入（RD）。科研经费投入反映行业技术要素投入的水平，直接影响出口技术含量的提升。这里的科研投入比重使用各行业规模以上工业企业的科研经费投入占各行业主营业务收入的比重。④外商投资资本（FDI）。外商投资资本不仅可以改善国内资本要素条件，还可以通过外溢效应促使出口企业的技术进步。本文选用“各行业外国和港澳台工业企业实际利用外资占该行业工业总产值的比重”作为FDI的替代变量。⑤人力资本（Human）。Bowlus和Robinson指出，人力资本对于现代经济学中的一些关键问题具有重要意义[20]，但学术界在量化人力资本数量（human）方面存在指标差异，如Ngo对人力资本的量化以大学生人数（含中专）占总人口的比重来衡量[21]；刘海英等采用人均受教育年限[22]；祝树金等使用高等教育的总入学率[23]。结合中国的实际情况，本文选取选用“行业员工人均受教育年限”反映人力资本数量human。⑥其他影响因素。洪世勤等从经济自由度的特征出发，使用三资企业资产占行业资产的比重来间接反应行业制度差异[24]本文已经通过物质资本纳入了FDI变量，在此就不再重复考察。另外，本文在计量模型中纳入环境规制的变量也是对行业制度差异的一个体现，其他不可观察的行业差异（金融、物流、通讯、邮电等基础设施方面）通过加入ηi进行控制，增强回归结果的稳健性。以上变量相关数据来源于历年的《中国工业统计年鉴》、《中国劳动统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》、WDI数据库及UNCOMTRADE数据库。

3 方法、结果及分析

3.1 环境规制对出口技术调整的直接效应

面板数据容易产生异方差和序列相关的问题，可能导致OLS估计失效。为了消除异方差和序列相关的不良影响，本文采用Hausman检验和似然F统计量来确定选择固定效应还是随机效应。结果显示，无论是似然F统计量还是Hausman检验都在5%显著性水平上拒绝了随机效应模型，为此，本文均采用固定效应模型。另外，通过Pearson相关系数检验发现，各控制变量之间均存在不同程度的正相关关系。为了避免多重共线性对回归结果的影响，本文将在纳入核心变量的基础上依次纳入其他控制变量，从而形成表1所示的7组方程。

表1显示环境规制变量二次项系数在7组方程中均显著为正，估计系数值位于0.189 9-0.311 5之间。这表明在控制相关变量的情况下，环境规制强度对出口技术复杂度的调整效应表现为先下降后上升的“U”型动态特征：

当低于临界“阀值”时，呈现出负面抑制效应；当超过临界“阀值”时，呈现出正面促进效应。这一结论与前文的理论预期相吻合。在环境规制的初期阶段，环境污染的治理成本占企业总成本的比重较低，企业以节能减排为目的技术创新和管理制度创新没有足够的驱动力[25-26]。在这种情况下，企业的治污成本过多地表现为对企业研发成本的“挤占效应”，从而对出口技术进步产生显著的“负效应”。但随着环境规制的不断加强，企业需要增加治污成本才能满足环境规制的要求，从而造成治污成本占企业总成本比重的不断上升。一旦这一比重超过某一临界值，就会对企业形成强有力的“治污动力”。企业将会根据环境规制的强度主动增加研发投入来提高污染治理技术和生产工艺水平，以降低环境规制所产生的负面影响。在这种情况下，环境规制力度的提升将对企业研发与创新产生较强的“补偿效应”，从而对出口技术进步产生显著的“正效应”。由此可见，环境规制与出口技术复杂度之间并非简单的线性关系，而是在“挤占效应”与“补偿效应”共同作用下表现为先负向抑制后正向促进的 “U”型动态特征。

其他控制变量的回归结果基本符合理论预期。其中，KL变量的回归结果显著为正，表明资本劳动力要素禀赋结构的优化有利于我国出口技术进步。这种要素禀赋结构的优化主要反映在资本劳动力的配比上，尽管中国长期以来是劳动力充裕大国，但随着市场经济的发展和资本结构的不断深化，资本要素的比重在显著提升，资本劳动力

表1 环境规制与技术进步之间直接关系的固定效应模型回归结果

Tab.1 Fixed effect regression result of direct relationship between environmental regulation and technological progress

配比不断优化，从而带来产出效率和出口技术水平的显著提升。Scale，RD， FDI及Human变量的回归系数也均通过了显著性检验，说明在环境规制下，行业规模的扩大、研发投入的增加、外商资本投入的增加及人力资本的提升等行业条件的优化均有利于行业出口技术复杂度的提升，这与唐海燕等[28]、祝树金等[24]的研究结论相一致。

3.2 环境规制对行业出口技术调整的间接效应

前文研究显示，物质资本、人力资本、研发投入等行业要素禀赋是影响中国工业行业出口技术复杂度的重要变量。在环境规制的约束下，这些要素条件对出口技术复杂度的作用机制是否会发生变化？本部分将通过设置交叉项的方法检验环境规制对行业出口技术进步的间接效应。由于KL的变异程度较高，所以KL *ERS与KL高度相关，而与变量ERS的相关性较小。类似的还有变量Scale，RD， FDI及Human。逐步纳入各变量的交叉项进行回归，结果如表2所示。

从表2中我们可以看到，在环境规制的约束下，劳动资本比KL、研发投入RD和工资Wage对出口技术进步的作用机制没有发生实质性变化。相反，环境规制的实施在一定程度上强化了劳动资本比KL、研发投入RD等变量对出口技术复杂度的作用机制。其中，ERS*KL的估计系数为0.421 4，且通过1%的显著性检验。这在一定程度上说明了环境规制和要素禀赋结构优化之间有着较强的互补性，即环境规制约束下要素禀赋结构优化有利于出口复杂度的提升，而要素禀赋结构的优化也有利于环境规制技术效率的发挥。劳动资本比的提升在一定程度上反映了要素禀赋结构的优化及比较优势的升级，这种变化有利于企业在面对严格的环境管制中采取主动性的技术创新而不是被动性的制度管理，从而使得环境规制的“补偿效应”大于“挤占效应”，最终表现为行业出口技术复杂度和国际竞争优势的提升；ERS*RD的回归系数为正的0.151，且通过1%的显著性检验。这说明环境规制与研发投入之间也存在较强的互补性。环境规制的增强有利于企业进一步加大研发投入从而表现出较强的技术进步效应，另一方面，对于研发投入比重较大的行业，在技术创新上具有一定的先发优势，因此在面对严格的环境管制时更容易采取积极的技术创新去规避环境规制所带来的成本上升问题，从而表现为环境规制约束下行业出口技术复杂度的提升。

值得注意有两个显著变化：①FDI*ERS的回归系数相比表1中FDI的回归系数有了实质性变化，交叉项的回归系数显著为负。这表明，在不考虑环境管制的条件下，FDI对出口技术复杂度具有显著的促进作用。但在考虑环境管制的条件下，FDI对出口技术复杂度的促进效应变得非常微弱。这可能是由于以下两方面的原因：一是环境规制对FDI投资区位决策的影响。正如“污染避难所假

表2 环境规制与技术进步之间间接关系的固定效应模型回归

Tab.2 Fixed effect regression result of indirect relationship between environmental regulation and technological progress

说”等理论所指出的，环境规制会显著影响FDI的投资区位决策。陈刚曾证实环境规制会对我国FDI流入量产生显著的抑制效应[28]；二是因为我国FDI大多以加工贸易为主，主要是承接的是劳动力密集型环节的生产，这些环节的技术含量本身就不高。在面对严格的环境管制时，这些以加工贸易为主的外资企业首先想到不是如何改进生产技术，而是如何通过调整管理制度或者组织结构来控制企业成本。在这种倾向下，企业极有可能分散原本稀缺的人力、物力、财力，减少了在技术引进和知识学习上的投入，导致吸收能力的下降，从而弱化了外资的技术溢出效应。②ERS*Human交叉变量的回归系数变得不显著。这和我们的理论预期不一致。为了保证回归结果的稳健性，本文进一步运用OLS方法进行回归发现回归结果仍然不显著。这可能源自两方面的原因：一方面可能是因为环境规制的加强容易导致我国工业行业中“人力资本的企业生产率悖论”的出现，即在环境保护约束下，人力资本不能带来企业的技术进步和生产效率的上涨。这在某种程度上反映了我国人力资本培育中所存在的问题：在知识结构不能更新换代的情况下企业员工缺乏对前沿性绿色工艺及绿色产品的理解能力和创新能力；另一方面可能是因为人力资本的构成部分存在行业异质性，忽略这种异质性进行总量层面的回归可能导致结果的不显著或者是不一致。这种异质性是否导致了环境规制技术调整机制的改变，本文将在第四部分做出进一步的探讨。

4 进一步讨论：人力资本的门槛效应及稳健性检验

4.1 人力资本的门槛效应

间接效应模型的回归结果显示环境规制约束下人力资本对出口技术复杂度的提升效应不显著，这与我们的理论预期不一致。我们认为这种不一致极有可能是因为行业人力资本构成的异质性所造成的。从行业异质性的角度来看，不同行业之间的人力资本的质量存在较大差异，这种差异可能导致企业在面对环境管制时采取不同的应对行为，从而产生不同的技术调整效应。例如一些知识密集型行业的人力资本较丰富，应对环境管制时适应能力和调整能力都较强，选择自主创新的成本也相对较小，因此就更容易以“技术创新”来规避环境规制的影响。相反，一些知识稀缺型行业的人力资本较匮乏，企业的吸收能力和调整能力都较差。在面对严格的环境管制时，企业很难在短时间内进行技术调整与技术突破，另外，企业人力资本的匮乏也使得企业的创新成本和创新风险都较大。在这种情况下，企业往往选择被动性的“制度管理”去规避环境管制的约束。由此可见，行业人力资本构成的异质性极有可能导致ERS*Human与ETS之间的非线性关系。忽视这种行业异质性简单地从行业总量的层面进行线性回归将导致估计结果的偏误。为此，本文将进一步讨论人力资本要素在环境规制的出口技术调整机制中的门槛效应。这里的“门槛效应”指的是人力资本与环境规制对技术进步的影响过程存在若干个关键点，行业的人力资本水平只有跨越了关键点，环境规制才会促进出口技术水平的提升。对于“门槛效应”的检验方法，通常采用分组检验和交叉项检验。分组检验事先对样本进行分组，但对样本进行分组缺乏客观统一的标准；交叉项检验建立包含交叉项的线性模型，但交叉项的形式难以确定。而且，两种方法都无法解决“门槛效应”的显著性验证问题。为此，笔者采用Hansen提出的面板门槛回归模型检验人力资本要素在环境规制效应中的门槛值[29]。当只存在一个门槛值时，Hansen将面板门槛模型设定为：

（15）式中Xit表示前文出现的其他控制变量。在多门槛情形下，模型设定与此类似。概况而言，确定门槛值的思想是，模型残差平方和最小时所对应的门槛值γ即为求得的实际门槛值γ。在得到门槛值之后，需要对其进行显著性和真实性进行检验。显著性检验就是考察β2和β3是否存在显著差异。对于真实性检验，Hansen提供了一个简单公式以计算出拒绝域[30]，即当LR（r）>2log（1-（1-α）1/2）时，拒绝原假设，α为显著性水平，当α为1%、5%和10%时，LR统计量的临界值分别为10.59、7.35和5.94。

表3显示，式（15）的门槛效应检验中人力资本的门槛值为11.49年，表明当该行业人均受教育年限高于11.49年时，环境规制的加强对出口技术复杂度的影响系数显著为正（0.117 2）；当低于这一水平时，环境规制的加强对出口技术复杂度的影响系数不显著。Wald检验的p值为0.017 4，表明两个系数之间存在显著差异，人力资本对环境规制的出口技术调整效应存在明显的门槛γ特征。另外，人均受教育年限的一个门槛值对应的LR值远小于临界值7.35表明门槛值是真实有效的。

观察发现，1995-2012年间人均受教育年限的平

表3 面板门槛模型回归结果

Tab.3 Regression results of panel threshold model

注：被解释变量为出口技术复杂度的对数值；括号内的数字为对应的t值，列（3）根据常规标准误计算，列（4）经过Driscoll和Kraay（1998）调整的稳健标准误计算。

均值高于11.49年的行业有7个，这7个行业分别是专用设备制造业、交通运输设备制造业、通信设备、计算机及其他电子设备制造业、仪器仪表及文化办公用机械制造业、化学原料及化学制品制造业、医药制造业。对于这些行业而言，人均受教育程度较高，员工的创新能力、吸收能力及新规则的适应能力都较强。在面对严格环境管制时，这些行业从无论从成本收益的角度来看，还是从企业转型的角度来看都倾向于采取技术创新来积极应对环境规制所带来的影响。由于人力资本水平较高，其技术创新和产品创新也更容易成功，最终在环境约束下实现成本节约与技术进步的双赢局面。相比而言，对家具制造业、造纸及纸制品业、橡胶制品业、塑料制品业、黑色及有色金属冶炼及压延加工业、金属制品业等行业在1995-2012年间人均受教育年限的平均值低于门槛值11.49，从而表现为环境规制对行业出口技术进步的抑制效应。这主要是因为这些行业大多属于资本劳动密集型行业，一方面是行业员工的吸收能力、学习能力、创新能力较薄弱，企业的创新文化和创新动力均不足；另一方面是这些行业大多属于污染密集型行业，所面临的环境规制相对更加严厉。因此他们在考虑员工的吸收能力及企业的创新能力不足的情况下，往往会采取“制度管理”、“上缴罚款”等消极方式去应对环境管制问题，从而对出口技术复杂度的提升产生较强的“挤占效应”。由此可见，在考虑行业人力资本异质性的情况下，一定的人力资本水平是“波特定理”成立的先定条件，这将有利于我们更好地理解“波特定理”的适用性。

4.2 稳健性检验

企业出口行为的“惯性特征”可能导致面板数据之间的内生性问题。虽然工具变量能够在一定程度上克服变量的内生性问题，但在实际操作中很难找到恰当的工具变量。GMM动态面板模型以差分变量的滞后项作为工具变量，能够较好地克服变量的内生性问题。为此，本文在固定效应模型的基础上采用两步差分法的系统GMM估计分别对方程（10）和方程（11）进行回归，估计结果受篇幅所限在此忽略，有需要的读者敬请向作者索取。将GMM的回归结果与固定效应FE的回归结果进行对比分析，发现两种方法在关键变量的估计系数及显著性水平上不存在实质性差异，因此我们有理由认为前文的分析结论是稳健的。

5 政策建议

本文的政策含义是明显的：首先，在环境管制由弱保护阶段向强保护过渡的过程中，要科学、动态把握环境规制对出口企业生产成本及技术效率的影响，避免政策的盲目性。对广大发展中国家而言，环境管制存在较强的“鳗鱼效应”：在环境保护的初级阶段，严峻的环境规制会加大企业成本负担，挤占研发投入，从而降低企业的技术效率，甚至威胁到企业生存；但经过一段时间的磨合调整之后，企业的创新动力往往会得到激发，严格的环境规制将促使企业通过技术研发、产业升级来实现环境约束的突破，从而带来新一轮的技术进步。因此，我国应根据宏观经济的发展阶段和微观企业的承受能力，分阶段、分层次地实施环境保护战略，多渠道、多层面地帮助各部门、各行业安全渡过环境规制的磨合阶段，缩小环境规制对技术创新的“抵消效应”，放大“补偿效应”，最终实现“鱼与熊掌兼得”的双赢局面；其次，环境规制应该充分考虑行业的异质性，根据行业的具体情况实施差异化的环境保护战略。本文研究显示环境规制对出口技术复杂度的调整机制存在显著的行业差异，因此，政府应该针对不同行业的禀赋特征制定出差异化的环境保护战略：对行业规模较大、物质资本雄厚、吸收能力较强的产业，政府可以适度强化环境保护力度，通过加大企业的环境成本“倒逼”企业加大绿色清洁型技术的研发与创新，从而实现产业的绿色升级；对一些规模较小、物质资本薄弱、吸收能力较弱的产业，环境保护政策应该在考虑企业适应能力基础上做到循序渐进、趋利避害，通过行业帮扶、技术支持等手段帮助企业更好地突破环境规制的约束。最后，环境规制中的技术“补偿效应”并不能自主发挥，必须要具备一定的行业要素禀赋条件，尤其是需要具备一定的行业吸收能力和调整能力。这就需要各行业在面对环境管制的过程中积极提升和改善行业自身的要素条件，尤其是加强对行业优质人力资本的创新和培育。只有当企业的吸收能力达到一定水平以后，企业在面对严格环境管制时才能更容易、更高效地向清洁型生产转型，最终实现出口技术升级。但人力资本的培育是一个长期且持续的工程，需要政府企业、高校等多部门的通力合作：加大教育投入、提升教育水平、加强员工培训等。

（编辑：田 红）

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Adjustment Effect of Environmental Regulation on Industries Export Technology Complexity

YU Juanjuan

（Economic Department， Zhongnan University of Economics and Law， Wuhan Hubei 430073，China）

Abstract

Industry heterogeneity leads to different enterprise actions in face of the environmental regulation： the passive management circumvention or the active technology innovation， which would lead to the different adjustment on the industrial export technology complexity. This paper inducted the compensation effect parameters and the offset effect parameters of environmental regulation into Hausmans model about export technology complexity adjustment. Calculating threedigit code of 27 industries export technical complexity from 1995-2010， this paper tested the influence mechanism of environmental regulation on export technology complexity in the methods of fixedeffect model and the system GMM. Whats more， this paper observed the threshold effect of human as the substitute variable of enterprise absorption ability in the mode of threshold panel and estimated the optimal threshold value. Our conclusion is that with the combined influence of compensation effect and offset effect， the relationship of environmental regulation and export technology complexity is first negative and then positive， which performed like the Ucurve. Industry heterogeneity leads that export technical adjustment effect of environmental regulation depended both on the intensity of environmental regulation， and on the factor endowment of industry itself， such as the industries capital， human and R & D investment. Especially， the industrial humans absorption ability is the threshold precondition on the export technical adjustment effect of environmental regulation. Only if the industrial humans absorption ability transcended the threshold value （the industry employees average years of schooling is 11.49 years）， the industry would select the active technology innovation to cope with the environmental regulation， which would make strong compensation effects on export technology complexity. Otherwise， the industry would select the passive management circumvention because of inadequacy of human， which makes strong offset effects on export technology complexity.

Key words environmental regulation； export technology complexity； industry heterogeneity； human； threshold effect