袁宝龙，张坤

(中南林业科技大学商学院，湖南长沙410004)

制度“解锁”能够释放制造业绿色发展的活力吗？
——基于2003-2014年28个行业面板数据的证据

袁宝龙，张坤

(中南林业科技大学商学院，湖南长沙410004)

文章基于2003-2014年中国制造业28个行业面板数据，运用超效率DEA模型评价其生态效率水平，并基于“波特假说”理论，构建计量回归模型检验环境规制对生态效率的影响。结果显示：中国制造业的生态效率总体呈递增态势，但长期处于低效率状态；环境规制对生态效率的影响存在滞后效应，短期内规制遵循的成本效应大于创新补偿效应，而且地方政府存在明显的策略性遵循行为；环境规制对生态效率的影响存在行业异质性，环境规制只促进了重度污染行业的生态效率，对中度和轻度污染行业具有抑制作用，“波特假说”仅在重度污染行业得到验证。最后，针对不同行业提出了对策建议。

生态效率；环境规制；滞后性；异质性；制造业

制造业是中国国民经济的支柱。自改革开放以来，中国充分利用能源、资源禀赋优势及劳动力低成本优势而迅速成为“世界工厂”。然而，中国制造业的快速发展是以巨大的资源消耗和环境损害为代价，从世界平均水平来看，制造业能源消费量占世界能源消费总量近1/3，CO2排放量占世界排放总量的36%［1］，而中国制造业能源消费量占国内能源消费总量近60%，CO2排放量占国内碳排放总量的50%以上［2］。粗放型的发展模式导致制造业发展面临严峻的资源与环境约束问题，严重影响了制造业的可持续发展。因此，提高制造业生态效率，是中国实现产业转型升级的必然要求。然而，中国制造业细分行业的生态效率水平如何？促进或阻碍生态效率提高的内生动力是什么？目前还鲜有学者进行全面分析。科学评价制造业各行业的生态效率水平，有助于准确把握各行业的绿色发展程度，为实现“中国制造2025”绿色发展目标提供决策支持。

面对制造业发展引发的资源过度消耗和环境损害问题，中国政府制定了一系列环境保护政策。自2003年以来，中国政府相继颁布《排污费征收管理条例》（2003）、《固体废物污染环境防治法》（2004）、《环境信息公开办法（试行）》（2007）、《循环经济促进法》（2008）、《环境行政处罚办法》（2010）、《大气污染防治法》（2015）等多部环保法律法规，而且，自党的十八大以来，将制度建设作为生态文明建设的核心任务。然而，环保政策的完善和环境规制体系的健全是否促进了制造业生态效率的提高？目前还鲜有学者进行深入研究，而这一研究对科学评价当前中国环境规制政策的效果及指导不同行业调整优化环境规制工具，促进中国制造业发展向绿色转型具有重要指导意义。

从“波特假说”的理论来说，设计恰当的环境规制能够达到一种双赢的状态，即企业可以同时实现环境清洁和增强自身竞争力的双重目标（Porter和Van der Linde，1995）［3］，因此，环境规制的最终目标不仅仅是技术创新，而是提高企业的竞争力。而前人研究又将企业的竞争力以经济指标来衡量（Rassier和Earnhart，2015）［4］，未能反映环境规制对环境和经济两个方面的综合影响。由于中国制造业污染物排放量较大，仅以经济指标来衡量制造业的竞争力是不全面的，这会导致对中国制造业生产效率的过高估计［5］。因此，亟需通过实证研究来检验当前的环境规制是否提高了制造业的生态效率。

基于上述问题，本文首先运用超效率DEA模型评价2003-2014年中国制造业28个细分行业的生态效率水平；其次，构建面板计量回归模型分析环境规制对制造业生态效率的影响。本文分为五个部分：第一部分是文献综述，第二部分是研究方法与模型，第三部分是数据来源与处理，第四部分是实证结果分析与讨论，第五部分是研究结论与政策启示。

一、文献综述

（一）生态效率的概念

OECD将生态效率定义为增加的生产价值与减少的环境影响二者的比率［6］。自从这一概念产生以来，生态效率在评价和管理生产系统的环境绩效中具有重要作用，该指标较好地将环境信息融入到复杂、系统的经济信息中，因此，“生态效率”这一概念才得以广泛应用。事实上，生态效率之所以被政府、企业、行业、研究者一致认为是衡量经济社会向可持续发展转型的最佳指标，主要原因是该指标既考察了经济社会价值的增值，也考察了价值增值对资源、环境的影响。“生态效率”概念的核心是最大化经济社会价值增值、最小化生态环境损害，将经济发展与环境保护纳入到同一个概念框架下讨论，能够有效解决前人研究顾此失彼的缺陷。

（二）行业生态效率评价

目前，关于行业生态效率的研究主要集中在评价方面。例如，Oggioni等使用DEA方法测量21个国家水泥行业的生态效率，结果显示，一个国家在水泥行业的生产过程中投入的先进技术、替代性燃料和原料越多，该行业的生态效率就越高［7］。Van Caneghem等评价了比利时佛兰德1995-2006年的工业生态效率，结果显示，佛兰德的工业生产总值持续增长，但总体的环境影响却在下降，表明佛兰德的经济增长与环境影响呈完全脱钩的状态［8］。Park等使用经济投入—产出和生命周期评价（EIO-LCA）与主成分分析法（PCA）评价美国制造业的生态效率，结果显示，食品制造业的生态效率最高，钢铁和农用化学品制造业的生态效率最低［9］。

关于中国行业生态效率的研究相对较少，而且主要是对单一行业生态效率的评价。例如，Long等评价了中国水泥行业2005-2010年的生态效率［10］。Wang等使用物质流分析法评价了中国水泥及水泥制品业的生态效率，结果显示，其生态效率水平仍然处于低位［11］。王飞儿、史铁锤利用价值—影响比值法评价了1996-2005年中国纺织业的生态效率，结果显示，该行业的生态效率不断提高，并开始向循环经济模式转变［12］。然而，现有研究鲜有全面评价中国制造业的生态效率水平，而且，前人研究较少进一步分析环境规制等制度因素对生态效率的影响及行业异质性问题，这导致对于具体行业的发展缺少针对性的政策指导。

基于以上文献梳理，本文的学术贡献包括：①将“生态效率”这一概念纳入“波特假说”的理论框架内，通过分析环境规制对生态效率的影响程度，能够反映环境规制对制造业经济与环境的综合效应，避免因单独考察经济绩效而忽视制造业经济发展对环境的影响。这既符合当下中国制造业寻求经济增长与环境保护双赢的要求，也是尝试对“波特假说”内涵的一种拓展；②本文评价了28个细分行业的生态效率，进一步分析了环境规制对其短期和长期的影响，有助于全面揭示中国制造业生态效率的变化水平，也是对现有关于生态效率评价和影响因素研究文献的丰富；③本文检验了环境规制对制造业生态效率影响的行业异质性，研究结论也表明，不同行业需要与之相适应的的规制强度和方式，这也为优化环境规制强度和方式提供理论依据。

二、研究方法与模型

（一）制造业生态效率的评价

本文利用生态效率来评价中国制造业的绿色发展水平。基于全要素生产过程的视角，本文使用超效率DEA模型（SE-DEA）评价2003-2014年制造业28个细分行业的生态效率（式1）。该模型计算得出的效率值范围不再局限于［0，1］，并且可将全部决策单元进行排序，而且，超效率DEA模型不存在效率值的截尾问题，不需要使用专门处理截尾数据的Tobit回归模型分析影响生态效率的因素。

其中，m表示每个DMU的投入种类，q表示每个DMU的产出种类，n表示DMU的个数，ρ为生态效率值。xij表示第j个决策单元的第i种投入，yrj表示第j个决策单元的第r种产出，s-表示投入的松弛变量，s+表示产出的松弛变量。根据数据的可获得性，同时参考Huang等［13］、Zhang等［14］、Long等［10］学者的研究，确定本文的测量指标见表1所列。

表1 中国制造业生态效率的评价指标

（二）计量回归模型

1.变量选择

由于本文使用工业污染治理设施运行费用来衡量环境规制强度，受投资回收期的影响，该指标对当期制造业生态效率或经济绩效的改善可能存在滞后性。为了捕捉这种滞后效应，本文使用环境规制的当期、滞后一期和滞后二期作为核心自变量。

另外，为了剔除其它因素对回归模型的影响，本文从行业外部和内部两个方面控制影响生态效率的因素。行业外部因素参考Zhang等人的研究［15］，选取外商直接投资（FDI），行业内部从能力因素、规模因素、结构因素三个子项进行控制。其中，能力因素参考Marin［16］、Ford等［17］、Eamhart和Segerson［18］的研究，重点考察行业的技术创新能力（R&Dem和R&Dcap）、盈利能力（PA）和负债经营能力（ALR）；规模因素参考Yan和Fang［1］的研究，主要考察行业规模（IS）和资本密集度（CI）；结构因素参考Ansari等人［19］的研究，主要考察行业的能源结构（ES）和进入壁垒（BE）。

2.模型构建

根据上述分析，构建如下计量回归模型：

其中，EEit为第i种行业第t年的生态效率，ERit为第i种行业第t年的环境规制强度，ERit-1和ERit-2为第i种行业的滞后一期和滞后二期环境规制强度，Con⁃trols为控制变量，i代表行业类别（i=1，2，3，…，28），t代表时期（t=1，2，3，…，12），εit为残差项。变量说明见表2所列。

表2 计量回归模型各变量的定义

三、数据来源与处理

基于制造业能源数据和环境类数据的可获得性，本文选取2003-2014年为样本期。能源消耗数据来自《中国能源统计年鉴》（2004-2015）；废水、COD、废气、SO2、烟尘、固废排放量和工业污染治理设施运行费用数据来自《中国环境统计年鉴》（2004-2015）；CO2排放数据根据IPCC提供的国家温室气体清单指南中二氧化碳排放量计算方法进行计算获得；R&D人力投入和研发资金投入数据来自《中国科技统计年鉴》（2004-2015）；其它经济指标数据来自《中国统计年鉴》（2004-2015）。

表3报告了计量回归模型中各变量的描述性统计结果，表4报告了各变量之间的相关系数。环境规制与生态效率之间的相关系数现在为正，说明环境规制强度越高，制造业的生态效率越高，与“波特假说”的理论相符。此外，本文通过计算方差膨胀因子发现，VIF值均小于2，表明变量之间不存在明显的多重共线性。

表3 计量回归模型各变量描述性统计

BE3367.1832.06911.8610.693FDI3360.1420.0660.3040.000

表4 计量回归模型各变量相关系数

为了消除通货膨胀的影响，使用现价/工业品出厂价格指数把货币值数据的当年价格转换成1995年不变价格。为进一步区分行业异质性，本文参考傅京燕和李丽莎［20］、王杰和刘斌［21］的做法，采用工业废水、废气和固废排放数据进行标准化与等权加和平均的方法计算中国制造业各行业的污染强度，并根据污染强度将28个行业分为重度污染、中度污染和轻度污染行业，分组结果如表5所示。

表5 根据污染强度划分的行业分类结果

四、实证结果分析与讨论

（一）生态效率水平分析

本文采用投入导向的SE-DEA模型，运用MyDEA0.91β软件计算得到中国制造业各行业的生态效率值。总体来看（如图1所示），2003-2014年制造业生态效率处于上升趋势，由2003年的0.631提高至2014年的1.204，提高了90.8%，这表明中国制造业资源、能源利用效率得到显著提高分年度来看，只有2014年的制造业生态效率值大于1，而2003-2013年的生态效率值均小于1，表明在过去较长时间内，中国制造业的生态效率处于低效率的水平。主要原因是中国制造业凭借资源、能源、劳动力等要素价格优势实现了期望产出的大幅度增长，但是粗放式的产业发展模式导致了大量的废水、废气等污染物排放，使得产业发展的环境损害程度加剧，环境类投入也有一定程度增长，整体表现出低效率递增的态势。分组来看，重度污染组的生态效率由2003年的0.318提高至2014年的1.009，提高了217%，中度污染组的生态效率由2003年的0.646提高至2014年的1.026，提高了64.7，轻度污染组的生态效率由2003年的0.89提高至2014年的1.49，提高了67.4%。

图12003 -2014年中国制造业生态效率均值

分行业来看（如图2所示），重度污染组的平均生态效率为0.584，中度污染组的平均生态效率为0.609，轻度污染组的平均生态效率为0.938。2003-2014年，仅有烟草制品业、家具制造业、印刷业、文体用品业、通信设备业和仪器仪表业6大行业的生态效率值大于1，处于有效率水平，而其它行业均处于无效率水平。主要原因是：①这6大行业的污染物排放较低，但行业总产值较高，例如，这6大行业的废水排放量仅占全行业的2.5%，废气排放量仅占全行业的1.7%，固体废弃物排放量仅占全行业的0.8%，但行业总产值占全行业的14%；②这6大行业的综合能源消费量较低，仅占制造业全行业的2%，相比较高的生产总值规模，这6大行业的能耗强度相对较低。因此，低能耗、低污染、高产值是导致行业生态效率水平较高的主要原因。

图2 中国制造业细分行业生态效率均值

（二）计量回归结果分析

考虑当期环境规制与制造业生态效率之间可能存在逆向因果关系而导致内生性问题，即生态效率较高的行业所受到的当期环境规制强度较低。针对可能的内生性问题，本文在当期环境规制对生态效率影响的计量回归模型中，借鉴杨洋等人［22］的研究，选用环境规制的滞后一期作为工具变量，利用2SLS来解决环境规制可能导致的内生性问题。在滞后一期和滞后二期环境规制对生态效率影响的计量回归模型中，使用面板固定效应（FE）模型进行回归。为了进一步探讨环境规制对制造业生态效率影响的行业异质性，本文分别分析了重度污染、中度污染和轻度污染行业的环境规制对生态效率的影响。表6、表7报告了全行业和行业分组的计量回归结果。

1.全行业分析

从全部制造业样本回归结果来看（如表6中模型（1）-（3）所示），当期、滞后一期、滞后二期的环境规制均对生态效率具有显著促进作用，而且，滞后二期的估计系数为28.382，在10%的水平下显著，大于当期和滞后一期，这表明环境规制对生态效率的影响存在显著的滞后效应，“波特假说”得到了验证。主要原因是，①短期之内环境规制会产生较强的成本效应，各行业为遵循环境规制而投入适当的环境治理资金和人力，从而在一定程度上挤占其在一般技术创新或扩大生产规模方面的投资［23-24］；②地方政府在经济发展与环境保护之间的张力短期难以消除，环境规制政策在执行过程中受到地方政府的策略性扭曲［25］。但长期来看，随着环境治理投资效用的发挥和环境规制体系的完善，对创新的挤出效应逐渐

分组检验结果显示，不同污染强度的行业的环境规制对生态效率的影响存在显著差异。对重度污染行业而言（如表7中模型（4）-（6）所示），当期、滞后一期和滞后二期的环境规制均对生态效率具有显著降低，地方政府的策略性行为也将会矫正。从产业发展能力维度来看，技术创新对制造业生态效率产生了显著的阻碍作用，可能的原因是制造业研发资金主要流向促进产业经济效率的领域，而忽视了对环保创新的资金投入，行业的资产负债率对生态效率具有显著的抑制作用，而盈利能力对制造业生态效率并未产生显著影响。从产业发展规模维度来看，行业规模和资本强度并未对制造业生态效率产生显著影响。从产业发展结构维度来看，能源结构和市场壁垒对制造业生态效率也具有显著的抑制作用。从外部因素来看，外商直接投资并没有对制造业的生态效率产生显著的影响。

表6 制造业总体回归结果

2.行业异质性分析的促进作用，“波特假说”得到验证。当期而且，环境规制的促进作用最大，滞后期的影响相对减弱。究其原因在于，重度污染行业一直是政府规制的重点，例如，“大气十条”、“水十条”重点规制的行业为水泥、有色、化工、石油、钢铁等，该类行业预期如果不加快改进自身环境绩效，那么随着环保政策执行力度的增强，行业将付出更多的遵循成本，在这一利益权衡和博弈之下，该类企业会尽快通过改进生产工艺或技术创新而规避更高的遵循成本。从产业发展能力维度来看，技术创新对该组行业的生态效率产生了显著的阻碍作用，可能的原因是制造业研发资金主要流向促进产业经济效率的领域，而忽视了对环保创新的资金投入，盈利能力对该组行业的生态效率产生显著的抑制作用，行业的资产负债率未对生态效率产生作用。从产业发展规模维度来看，行业规模显著促进了该组行业的生态效率，可能的原因在于该组行业的经济发展与环境影响呈现相对脱钩的状态，行业规模的扩大显著提高了其经济绩效，从而生态效率得到相对提高，相反，资本强度并未对该组行业的生态效率产生影响。从产业发展结构维度来看，市场壁垒对制造业生态效率也具有显著的抑制作用。从外部因素来看，外商直接投资显著抑制了该组行业生态效率的提高，“污染天堂假说”在该组行业得到验证。

表7 分组回归结果

对中度污染行业而言（如表7中模型（7）-（9）所示），环境规制的当期、滞后一期和滞后二期均对生态效率具有显著的抑制作用。而且，当期环境规制的抑制作用大于滞后期，这表明环境规制对中度污染行业造成的规制成本效应大于创新补偿效应。究其原因在于：短期一刀切的环境规制政策使得该类行业承担了超过其边际减排水平的成本，这既限制了行业产能的扩张，也过度挤占了行业的绿色技术创新投入。但长期而言，环境规制引致的技术创新效应必然给企业带来经济绩效的补偿，这在一定程度上缓解了该类行业经济绩效的损失，降低了对生态效率的削减作用。从产业发展能力维度来看，技术创新显著抑制了该组行业的生态效率，与重度污染行业一致，该组行业的研发资本主要用于非环保类技术创新，行业盈利对该组行业的生态效率具有显著的促进作用，而负债经营能力并未对生态效率产生显著影响。从产业发展规模维度来看，行业规模与资本强度均未对生态效率产生显著影响。从产业发展结构维度来看，能源结构和市场壁垒也未对生态效率产生显著影响。从外部因素来看，外商直接投资对该组行业的生态效率具有显著的抑制作用，“污染天堂假说”得到验证。

对轻度污染行业而言（如表7中模型（10）-（12）所示），环境规制的当期、滞后一期和滞后二期均对生态效率具有抑制作用，而且，随着时间的推移，环境规制的抑制作用更强，但并不显著，“波特假说”并没有成立，这与沈能［24］的研究结论并不一致。究其原因在于，轻度污染行业自身具有低排放、低污染的特征，行业通过自身一般的技术创新便能实现生态效率的提高，但是，强制性的环境规制使得遵循成本效应长期大于创新补偿效应，加之长期以来，中国市场型和自愿型的环境规制工具发育并不健全，轻度污染企业难以通过灵活选择不同的规制强度而实现节能减排的最优效率。从产业发展能力维度来看，技术创新、盈利能力和负债经营能力对该组行业生态效率的影响与中度污染行业一致。从产业发展规模维度来看，资本强度对该组行业的生态效率具有显著的抑制作用，而行业规模的影响并不显著。从产业发展结构维度来看，能源结构显著抑制了该组行业的生态效率，而市场壁垒的影响并不显著。从外部因素来看，外商直接投资对该组行业的生态效率并未产生显著影响，“污染天堂”假说没有得到验证。

五、研究结论与政策启示

1.研究结论

（1）整体来看，制造业生态效率呈递增趋势，但仍未实现有效率的状态。分行业来看，生态效率较高的行业主要有烟草制品业、家具制造业、印刷业、文体用品业、仪器仪表业、通信设备业等；生态效率较低的行业主要有非金属矿业、造纸制品业、化学制品业、黑色金属业等，这一结果符合中国水泥、造纸、化工、钢铁等行业高能耗、高污染的特征和现实。从动态变化来看，制造业生态效率每年得到了明显的改进，技术变化增长率大于效率变化增长率，技术进步成为制造业生态效率提高的主要动力。

（2）整体来看，环境规制能够显著促进制造业生态效率的提高，但是规制效用的发挥存在时滞性。分组检验发现，环境规制对制造业生态效率的影响存在明显的行业异质性，其中，重度污染行业的环境规制能够显著促进生态效率的提高，“波特假说”得到了验证，但是该类行业的环境规制具有明显的即时性；中度污染行业和轻度污染行业的环境规制并没有促进生态效率的提高，“波特假说”也未得到验证。技术创新显著抑制了三组行业的生态效率，行业盈利能力的提高只促进了中度污染和轻度污染行业的生态效率。资本密集度仅对轻度污染行业的生态效率产生抑制作用，而行业规模仅对重度污染行业的生态效率产生促进作用。能源结构仅对轻度污染行业的生态效率具有抑制作用，市场壁垒仅对重度污染行业的生态效率产生抑制作用。“污染天堂假说”仅在重度和中度污染行业得到验证，表明外资投入结构以污染密集型为主。

2.政策启示

（1）中国制造业整体表现出低生态效率的特征，因此，政府应通过补贴等手段鼓励企业加大低碳技术的研发应用，加快从资源、能源等要素投入向低碳技术创新驱动转型。

（2）由于环境规制效用的滞后性，地方政府应强化环保政策的执行和监管力度，降低企业的策略性遵循行为。

（3）由于行业异质性的存在，政策制定者应根据不同污染强度的行业制定差异化的环境规制政策，对于重度污染行业，应继续保持和强化政策的针对性和强制性，集中治理该类行业的环境污染问题，对于中度污染行业和轻度污染行业，应加强市场型和自愿型环境规制政策的应用，鼓励其参与排污权交易、生态标签等规制方式，减少规制遵循成本对技术创新的挤出效应。

（4）由于“污染天堂效应”的存在，政策制定者应通过环境负面清单管理方式提高重度污染和中度污染行业引进外资的环保门槛；其五，以煤炭为主的能源结构显著抑制了制造业的生态效率，因此，政策制定者应通过补贴等手段鼓励清洁能源的使用，减少煤炭等化石能源消费。

［1］Yan X，Fang Y P.CO2Emissions and Mitigation Potential of the Chinese Manufacturing Industry［J］.Journal of Clean⁃er Production，2015，103：759-773.

［2］Zhao C F，Chen B，Hayat T，et al.Driving Force Analysis of Water Footprint Change Based on Extended STIRPAT Model：Evidence from the Chinese Agricultural Sector［J］. Ecological Indicators，2014，47：43-49.

［3］Porter M E，Van der Linde C.Toward a New Conception of the Environment-Competitiveness Relationship［J］.Journal of Economic Perspective，1995（9）：97-118.

［4］Rassier D G，Earnhart D.Effects of Environmental Regula⁃tion on Actual and Expected Prof i tability［J］.Ecological Economics，2015，112，129-140.

［5］Yang C H，Tseng Y H，Chen C P.Environmental Regula⁃tions，Induced R&D，and Productivity：Evidence from Tai⁃wan’s Manufacturing Industries［J］.Resource and Energy Economics，2012，34（4）：514-532.

［6］OECD.Eco-efficiency［M］.Organization for Economic Cooperation and Development，Paris：1998：7.

［7］Oggioni G，Riccardi R，Toninelli R.Eco-efficiency of the World Cement Industry：A Data Envelopment Analysis［J］. Energy Policy，2011，39（5）：2842-2854.

［8］Van Caneghem J，Block C，Van Hoosete H，et al.Eco-effi⁃ciency Trends of the Flemish Industry：Decoupling of Envi⁃ronmental Impact from Economic Growth［J］.Journal of Cleaner Production，2010，18：1349-1357.

［9］Park Y S，Egilmez G，Kucukvar M.A Novel Life Cycle-Based Principal Component Analysis Framework for Eco-ef⁃ficiency Analysis：Case of the United States Manufacturing and Transportation Nexus［J］.Journal of Cleaner Produc⁃tion，2015，92：327-342.

［10］Long X L，Zhao X C，Cheng F X.The Comparison Analy⁃sis of Total Factor Productivity and Eco-efficiency in Chi⁃na’s Cement Manufactures［J］.Energy Policy，2015，81：61-66.

［11］Wang Z H，Zhang B，Zeng H L.The Effect of Environ⁃mental Regulation on External Trade：Empirical Evidenc⁃es from Chinese Economy［J］.Journal of Cleaner Produc⁃tion，2015，147（2）：649-660.

［12］王飞儿，史铁锤.基于物质代谢的中国纺织业生态效率评价［J］.中国人口·资源与环境，2008，18（6）：116-120.

［13］Huang J H，Yang X G，Cheng G，et al.A Comprehensive Eco-efficiency Model and Dynamics of Regional Eco-effi⁃ciency in China［J］.Journal of Cleaner Production，2014，67（6）：228-238.

［14］Zhang N，Kong F B，Yu Y N.Measuring Ecological Total-Factor Energy Eff i ciency Incorporating Regional Heteroge⁃ neities in China［J］.Ecological Indicators，2015，51：165-172.

［15］Zhang C，Guo B N，Wang J K.The Different Impacts of Home Countries Characteristics in FDI on Chinese Spill⁃over Effects：Based on One-Stage SFA［J］.Economic Modelling，2014，38：572-580.

［16］Marin G.Do Eco-innovations Harm Productivity Growth through Crowding Out？Results of an Extended CDM Model for Italy［J］.Research Policy，2014，43：301-317.

［17］Ford J A，Steen J，Verreynne M L.How Environmental Regulations Affect Innovation in the Australian Oil and Gas Industry：Going Beyond the Porter Hypothesis［J］. Journal of Cleaner Production，2014，84：204-213.

［18］Earnhart D，Segerson K.The Influence of Financial Status on the Effectiveness of Environmental Enforcement［J］. Journal of Public Economics，2012，96：670-684.

［19］Ansari M F，Kharb R K，Luthra S，et al.Analysis of Bar⁃riers to Implement Solar Power Installations in India Using Interpretive Structural Modeling Technique［J］.Renew⁃able and Sustainable Energy Reviews，2013，27：163-174.

［20］傅京燕，李丽莎.环境规制、要素禀赋与产业国际竞争力的实证研究［J］.管理世界，2010（10）：87-98.

［21］王杰，刘斌.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［J］.中国工业经济，2014（3）：44-56.

［22］杨洋，魏江，罗来军.谁在利用政府补贴进行创新——所有制和要素市场扭曲的联合调节效应［J］.管理世界，2015（1）：75-86.

［23］沈能.环境效率、行业异质性与最优规制强度——中国工业行业面板数据的非线性检验［J］.中国工业经济，2012（3）：56-68.

［24］张彦博，潘培尧，鲁伟，等.中国工业企业环境技术创新的政策效应［J］.中国人口·资源与环境，2015，25（9）：137-144.

［25］李永友，沈坤荣.我国污染控制政策的减排效果——基于省际工业污染数据的实证分析［J］.管理世界，2008（7）：7-17.

Institution Unlocked Can Release the Vitality of Manufacturing Green Development? Based on the Panel Data Analysis of 28 Industries in 2003-2014

YUAN Bao-long，ZHANG Kun
（School of Business，Central South University of Forestry and Technology，Changsha 410004，China）

This paper evaluates the 28 sub-sectors of manufacturing eco-efficiency by SE-DEA model and analyzes the effect of environ⁃mental regulation on it(Porter hypothesis)by econometric regression model over the period 2003-2014.Results show that,manufacturing eco-efficiency is increasing in general,but low value for a long time;There is the hysteresis effect of environmental regulation on eco-effi⁃ciency.In the short term,the cost effect of regulation is greater than the compensation effect of innovation,and the local government has obvious strategic compliance;The effect of environmental regulation on eco-efficiency is heterogeneity.It promotes the eco-efficiency of the heavily polluted industries,but has the effect of suppressing in the moderate and mildly polluted industries,therefore,"Porter hypothe⁃sis"is only tested in the heavily polluted industry.At last,we provide policy implications for different industries.

eco-efficiency;environmental regulation;hysteresis;heterogeneity;manufacturing

C93，F42

A

1007-5097（2017）08-000-0

［责任编辑：余志虎］

10.3969/j.issn.1007-5097.2017.08.016

2017-01-15

湖南省社会科学成果评审委员会课题（XSP17YBZZ144）；中南林业科技大学青年科学基金重点项目（2016QZ003）；国家社会科学基金重大项目（15ZDA020）；湖南省自然科学基金杰出青年项目（2015JJ1018）；国家社会科学基金青年项目（15CHS022）

袁宝龙（1986-），男，甘肃庆阳人，讲师，管理学博士，研究方向：环境规制，产业绿色创新；

张坤（1982-），男，辽宁锦州人，讲师，管理学博士，研究方向：商业伦理，企业生态。