刘帅 杨丹辉 金殿臣

摘   要：从环境规制影响产能利用率的理论脉络出发，探讨实现绿色技术创新与产能利用率提升的双赢路径，进而采用2001—2017年全国省际面板数据，借助机器学习方法筛选控制变量，构建面板固定效应和有调节的中介效应双模型，验证环境规制对产能利用率的作用机制以及技术创新对该机制的中介调节效应。结果表明：环境规制与工业产能利用率之间呈现显著的U型关系。环境规制对工业产能利用率产生的“先抑后扬”影响主要体现在结构效应和技术创新效应两个方面。进一步的实证检验发现，环境规制通过技术创新的完全中介效应能够在一定程度上改善产能利用状况，且这种作用受到产业结构的正向调节。“十四五”时期，应将完善环境规制体系、改进环境治理方式与深化供给侧结构性改革有机结合，堅持创新驱动生产方式绿色转型，以高质量供给推动经济体系优化升级，从而为迈向“碳中和”布好局起好步。

关键词：环境规制;技术创新;产能利用率

中图分类号：F424   文献标识码：A   文章编号：1003-7543（2021）08-0077-13

改革开放40多年来，中国经济持续快速增长，工业化进程加速推进。然而，长期依赖投资驱动的增长方式造成了较为严重的产能过剩，制约着经济体系优化升级。进入新发展阶段，环境规制成为推动工业绿色发展和环境质量改善的重要抓手[1]。如何更好地协同发挥环境规制对工业绿色转型的正向引导和逆向“倒逼”作用，从而在新发展格局下实现绿色创新能力提升、产能利用率提高、经济韧性增强等多重目标，是“十四五”时期持续推进产能过剩治理和环境政策工具创新的共同要求。

实际上，运用环境规制淘汰落后产能的思路和实践本身就是中国产业政策和环境政策融合创新的成果。2013年，国务院印发了《关于化解产能严重过剩矛盾的指导意见》，明确提出采用严格环境准入，包括提高产能过剩行业的环境标准、加大环境执法力度等措施，倒逼企业加快处置落后产能。此举意味着环境规制作为治理产能过剩的重要手段，被纳入工业绿色发展的政策框架之中。此后，各级政府及主管部门不断强化环境规制在产能过剩治理中的应用。随着相关政策措施连续落地实施，2016年以来，总量性“去产能”任务全面完成。2020年，全国工业产能利用率达到74.5%，高出美国同期水平2.61个百分点，系统性“去产能”和结构性优化产能均取得了积极成效。然而，在产能过剩治理过程中，“关、停、并、转”等行政手段仍在较大程度上主导着“去产能”政策工具的投放。尤其需要警惕的是，一些地方政府片面追求短期环境绩效，忽视中长期工业经济韧性的塑造和产业高级化发展，运用“一刀切”的环境执法方式抑制过剩产能，甚至以过早或过度“去工业化”的“代价”换取单一环境指标的改善。这种“重表轻里”的治理模式切断了通过技术创新的正向激励和市场化的反向淘汰共同推动实现环境质量改善与产能利用率提升“双赢”的路径，不仅难以根治产能过剩“顽疾”，而且不利于巩固维护环境治理成果。

党的十九届五中全会进一步强调环境规制对绿色技术创新和产业结构转型等多重目标同步推进的重要作用，要求加快“推动绿色低碳发展，支持绿色技术创新，推进清洁生产，发展环保产业，推进重点行业和重要领域绿色化改革”。近年来，一些学者开始讨论环境规制影响产能利用率的机制以及技术创新在其中的作用方式和效果[2-3]，但现有研究成果在方法和机制检验等方面仍有尚待完善之处。鉴于此，本文基于全国30个省（区、市）的面板数据①，运用机器学习的方法，设计有调节的中介效应模型，尝试回答环境规制能否提高产能利用率，重点论证技术创新对环境规制作用于产能利用率的中介调节效应。

一、相关文献述评

产能过剩是长期困扰中国经济特别是工业高质量发展的“痼疾”。近年来，国内外学术界对中国产能过剩问题的关注度不减，高质量成果不断涌现。随着研究逐步深入，学者们开始从环境规制视角解读产能过剩的成因，探讨环境规制能否提高产能利用率[4-5]，力图廓清环境规制作用于产能利用率的内在机理。相关研究以产能利用率为代理指标，建立计量回归方程，刻画环境规制与产能利用率之间的关系，并围绕环境规制对产能利用率影响的异质性以及环境规制作用于产能利用率的路径和传导机制等问题展开讨论[3，6]。其中，韩国高等基于OECD国家制造业行业面板数据的实证研究表明，环境税主要遵循成本效应和创新补偿效应，能够显著提高制造业产能利用率水平，且环境税治理产能过剩的效果在经济发展水平高、技术创新能力强、市场发育完全的国家更为显著[7]。

近期的研究大都肯定了环境规制以倒逼排放不达标的落后产能退出市场为主要途径来提高产能利用率的作用，而对于环境规制如何间接地改进产能利用率，研究者从促进技术创新、塑造竞争新优势、推动产业结构优化升级、创造市场新需求等角度开展了定量分析，但结论并不明朗。在推演环境规制作用于产能利用率的机制时，现有文献多以“波特假说”为理论依据，将技术创新作为纽带，搭建“环境规制—技术创新—产能利用率”研究框架，以此检验技术创新的中介效应和门槛效应[3，6，8]。值得注意的是，一些实证研究发现，环境规制对绿色技术创新的影响存在不确定性[9-10]。环境规制对技术创新能否产生正向激励取决于政策工具的选择[11]，且只有当跨越了技术创新的门槛值，环境规制和技术创新共同推动产业结构升级的正向效应才能得以显现[12]。

尽管部分研究捕捉到了技术创新在环境规制提高工业产能利用率方面存在门槛效应和中介效应，但并未充分探究环境规制对技术创新影响的不确定性，也没有深入分析技术创新是否会接受其他变量的调节作用。实际上，环境规制对技术创新产生的作用往往受到产业结构、生态环境监管体系以及地方政府官员绩效考核体系等多种因素的影响，致使环境规制的创新补偿效应及其不确定性进一步增大，进而削弱了其改进产能利用率的正向传导力量。陈晓红等指出，环境规制监管机构身份的转变和升级成为提升环保督查制度效力、满足国家环保督政的必然要求[13]。Kostka & Genia的研究则发现，虽然中国以环境目标为核心的实践有助于激励地方官员严格执行环境保护规定，但在具体执法过程中产生了目标僵化、周期性行为、数据质量差等问题，加之缺乏独立的监测机构，造成监管目标与结果之间出现较大偏差[14]。

综上所述，现有文献提供了丰富而深刻的洞见，但相关研究仍有拓展的空间。具体而言，在研究方法上，相当一部分文献的变量选择不够严谨。由于未采用定量方法筛选变量，控制变量选取难免存在一定的主观性，导致实证结果产生误差。在分析技术创新对环境规制作用于产能利用率所具有的中介效应时，现有研究对这种中介效应是否受到其他变量调节这一重要技术问题给予的关注不够[15]。为此，本文在吸收国内外相关研究成果的基础上，着力改进变量筛选方法，以期获得更加稳健、高质量的回归结果。同时，进一步采用有调节的中介效应模型，实证检验环境规制提升工业产能利用率的效果，从而更准确地展示环境规制调节产能的传导路径。

二、理论机制与研究假说

（一）理论机制分析

本文将环境规制纳入生产函数之中，考察环境规制对不同类型产品产量和结构变化的影响，推演出环境规制通过影响产业结构调整和技术创新进而作用于产能利用率的理论脉络。

假设一国有A和B两个生产部门，生产产品a和b。其中，a为清洁产品，b为非清洁产品，生产过程中产生非期望产出z单位的污染物，且与其产量存在固定比例关系。产品a的价格为1，产品b的价格为p。产品a和b在生产过程中均投入资本（K）和劳动力（L）两种生产要素，两种要素价格分别为r和w，国内要素禀赋为■ 和■ ，则两种产品的柯布—道格拉斯生产函数为：

生产效率为产出与投入之间的比重，可改写为：

由此可知，环境规制对产能利用率的影响主要体现在结构效应和技术创新效应两个方面。其中，结构效应反映在不断增大的环境规制强度将刺激工业企业投资绿色产业，从而加速化解落后的非清洁产能，提高产能利用率水平。同时，随着生产规模扩大，生产单位产品的非期望产出减少，即生产效率提升有助于降低单位产品的资源环境投入或非期望产出，这将激励企业转向绿色技术和产品研发生产，逐步完成对落后产能的替代和淘汰，进而产生“技术创新效应”。

（二）研究假说的提出

作为外生性的制度性安排，环境规制在引导企业绿色转型、推动地方政府转变经济发展方式方面发挥着重要作用。短期而言，环保“高压”之下，不达标企业及其落后产能越来越失去生存空间，这种局面一旦形成稳定的预期，势必对企业投资决策产生影响。实际上，环境规制“趋紧从严”将引发中间品价格上涨，企业生产成本随之攀升，“成本效应”逐步显现，使得中下游企业规模扩张受到抑制。而从中长期来看，环境规制对产能利用率的影响不仅体现在技术创新效率提高而带来的“创新补偿效应”，而且表现为产业结构绿色转型和新兴产业发展带来的“结构效应”。具体来说，创新补偿效应来自环境规制对工业企业增加改进清洁生产工艺和绿色技术创新投入，推动企业技术创新能力提高的“双向”激励作用，而结构效应则具有突出的动态性特征。随着生态文明体系不断完善，环境规制的制度影响力日益增强，在不同产业以及产业内部上下游之间产生硬约束和正向引领，强化了企业绿色技术改造意愿，提升了绿色技术创新能力，加快绿色产能对落后产能的替代和更新。需要强调的是，在中国式分权模式下，地方政府之间由“逐底竞争”转向“逐顶竞争”，助推环境规制对产能利用率影响的结构效应更加显著。由此，本文提出假说H1：

H1：环境规制有助于提高工业产能利用率。

就供给端而言，技术创新在环境规制与工业产能利用率之间能够起到纽带作用，加速落后产能退出。在推进以绿色为底色的高质量发展进程中，环境规制承担着“限流”和“引流”的任务，促使新技术有效赋能的作用增强，推动新技术新业态新模式融合发展。在抑制生产要素流向低端产业的同时，引导更多高质量生产要素流向更具创新活力的新经济，并通过刺激投资多样化和高级化破除“潮涌现象”，实现工业产能利用率提升。此外，在开放条件下，环境规制对产能利用率的影响可能更为复杂。总体而言，环境规制为外商投资进入树立了更高的门槛，有助于提高外商直接投资质量，发挥高水平外资的技术外溢作用，进一步带动产业高级化，有利于改善工业产能利用状况。

就需求端而言，技术创新在环境规制与工业产能利用率之间扮演着加速器的角色。随着绿色发展理念深入落实，绿色技术和绿色标准得以快速推广和应用。终端消费市场对低端工业产能的需求强度不断下降，迫使企业主动调整生产规模和产品结构，通过技术创新扩大绿色产品和服务供给成为企业策略调整的重要方向。在技术变革挤出低端落后产能的同时，市场对高端产能的需求随之增加。而在企业绿色转型过程中，政府不仅要强化环境规制的作用，而且要加大新型基础设施建设投资力度，配合产业政策的运用，释放强有力的政策信号，改变市场预期，引领技术创新和产业变革的方向，同步推动环境质量改善和工业产能利用率提升。基于此，本文提出假说H2：

H2：环境规制可以通过技术创新的中介效应起到提升产能利用率的作用，且产业结构对中介效应具有调节作用。

三、模型构建、变量说明与数据来源

（一）变量筛选

为避免变量筛选主观性导致回归模型设定偏差，本文首先采用经验研究法选择潜在变量，再借鉴Tibshirani[16]的研究，采用交叉验证（Cross Validation）和“套索”（LASSO）的方法筛选变量。具体做法是先完成K折交叉验证，计算出最优λ，使得MSPE（Mean-Squared Prediction Error）最小，并用Stata的lasso2命令进行变量筛选，从交叉验证与套索筛选表可以看出，这里计量模型变量选择是合理的①。参考已有研究对产能利用率影响因素的探讨和变量筛选方法，文中以产能利用率来衡量各地区工业产能过剩程度，以环境规制和技术创新为核心解释变量，并引入产业结构、地区开放程度、市场化程度、政商關系以及地方政府投资水平等控制变量。各变量描述性统计如表1（下页）所示。

（二）模型构建

为验证环境规制对产能利用率的影响，构建如下基准面板数据模型：

Lncutiit=β0+β1lnpwfit+β2lnpwfsquit+β3lnRDit+β4Xit+μt+ηi+εit（19）

其中，Lncutiit为地区工业产能利用率，用来衡量工业产能过剩水平。产能利用率越低，产能过剩越严重。lnpwfit为环境规制指标，表示地区环境规制强度。lnpwfsquit为环境规制二次项，用以捕捉环境规制与产能过剩之间的非线性关系。lnRDit为地区技术创新水平。Xit为控制变量组，μt为时间固定效应，衡量时间变化趋势。ηi为个体固定效应，反映地区异质性。εit为误差项，βi为回归系数。

考虑到遗漏变量可能引起的估计偏差，参考现有研究有关产能利用率影响因素的分析，结合变量筛选结果，在式（19）中加入地区技术创新水平、产业结构以及地区开放程度等控制变量，构建式（20）。

Lncutiit=β0+β1lnpwfit+β2lnpwfsquit+β3lnRDit+β4industryit+β5opennessit+β6Lnzsgxit+β7marketit+β8investrateit+εit（20）

为进一步检验环境规制作用于产能过剩的机制机理，本文参考温忠麟等[17]的方法，验证环境规制通过技术创新间接地影响产能利用率。在此基础上，借鉴Muller[18]和Hayes[19]的研究，构建被调节的中介效应模型（21）、（22）和（23），检验产业结构是否对技术创新的中介效应具有调节作用。

Lncuti=β0+β1lnpwfit+β2lnpwfsquit+β3opennessit+β4Lnzsgxit+β5marketit+β6invest_rateit+εit（21）

lnRDit=β0+β1lnpwfit+β2industryit+β3pwf×industryit+β4opennessit+β5marketit+εit（22）

Lncutiit=β0+β1lnpwf+β2lnpwfsquit+β3lnRDit+β4industryit+β5pwf×industryit+β6industry×lnRDit+β7opennessit+β8Lnzsgxit+β9marketit+β10invest_rateit+εit（23）

其中，pwf×industryit为环境规制与产业结构交互项，用以检验环境规制对技术创新的影响是否受到产业结构的调节;industry×lnRDit为产业结构与技术创新的交互项，用来验证产业结构是否对技术创新作用于产能利用率起调节作用。

（三）变量说明与数量来源

1.被解释变量

产能利用率为被解释变量，在回归方程中用Lncutiit表示。现有文献计算产能利用率多用间接测度的方法。相对于企业调查法，间接测度有一定的优势，但测算的假设条件往往与转型经济体实际国情不够契合，且存在“暗箱”评价的缺陷。因此，本文参考张少华和蒋伟杰[20]的研究，运用我国30个省（区、市）的投入产出基础数据，借助GAMS软件对2001—2016年工业企业产能利用率进行估算。由于各地区2017年度基础数据缺失，这里采用插值法趋势外推一期补充缺失值。

2.核心解释变量

环境规制解释变量用lnpwfit表示。关于这一指标，部分研究通过对多个指标进行标准化处理，尝试形成综合性指标，以减少单一指标误差，但这种处理方式忽视了异质性环境规制对产能利用率影响的差异性，难以区分不同环境规制工具及其有效性的差别。因此，本文将环境规制按照市场激励型、命令控制型、公众参与型进行分类分析。对于市场激励型环境规制，国内外研究者主要采用6个指标来衡量[21]。考虑到数据的完整性和连续性，本文借鉴沈能等的度量方法[22]，用地方政府环境污染治理投资占地区工业生产总值比重取对数、地方政府环境设施运行费用占地区工业生产总值取对数、工业企业排污缴纳排污税费占地区工业生产总值取对数表示。各省（区、市）的年度排污费数据来源于《中国环境统计年鉴》、万得数据库以及EPS数据平台。地区工业生产总值数据来源于《中国工业统计年鉴》。对上述数据及指标的具体处置方法为：先采用各地区工业企业排污费缴纳额占地区工业生产总值比重取对数衡量市场激励型环境规制，在稳健性检验部分再将该指标换成另外两种指标。命令控制型环境规制包括发布的法律法规、部门规章以及环境处罚案，用各省（区、市）人均环境处罚案件取对数表示，数据来源于《中国检查年鉴》和《中国法律年鉴》。而公众参与环境规制的测算，则用各地区人均环境信访次数对数、人均环境来访人数与批次对数，以及各地区人均人大环境议案数对数和人均政协环境提案数对数来衡量该地区公众参与环境规制强度。

lnRDit为技术创新水平，以研发投入占地区生产总值比重取对数来衡量。研究表明，技术创新水平的提高，对改进工业产能利用状况具有显著的促进作用。各省（区、市）研发投入数据来自《中国科技统计年鉴》。

3.控制变量

Industryit为地区产业结构，用地区工业总产值与生产总值之比来衡量。各地区工业生产总值数据来自《中国工业统计年鉴》，地区生产总值来自《中国统计年鉴》;opennessit为地区开放程度，用地区实际利用外资与生产总值比重取对数表示。各地区年度实际利用外资数据来源于《中国统计年鉴》和国家统计局地区宏观统计数据库;Lnzsgxit为各地区政府与企业间关系健康度，由地区政商关系得分取对数而得;Marketit为市场化程度，反映各地区市场化程度，取值于地区市场化进程总得分。政商关系和市场化程度的数据均来源于《中国市场化指數》;invest_rateit为政府投资水平，由地方政府投资占地区生产总值比重取对数获得。其中，各地区年度投资值为地区固定资产投资年度差值，固定资产投资数据来自国家统计局中国宏观数据库。

四、实证分析

（一）环境规制对产能利用率的影响

本文先在基准模型基础上采用面板固定效应进行回归分析，结果详见表2（下页）。由表2中列（1）—（6）可知，环境规制一次项系数显著为负，二次项系数显著为正，表明环境规制可以起到提高工业产能利用率的作用，二者之间呈现明显的U型关系。这较好地验证了假说H1，并反映出环境规制的影响由短期的成本效应转为中长期“创新补偿效应”和“结构效应”的规律。从短期来看，环境规制紧约束加速了落后过剩工业产能存量出清，并通过环境成本内部化引致企业的绿色投资，这在一定程度上压缩了实际产出。随着绿色生产技术应用及其产业化水平不断提高，绿色投资质量与绿色产业发展水平有望进一步提升，逐步抵消环境成本内部化的负面作用，进而显著提高工业产业利用率。在这一过程中，工业产能利用率将经历“先抑后扬”的变化，并有可能同步实现清洁产能对落后产能的迭代。

由表2列（6）可知，产业结构（industry）在1%水平上显著为正，说明工业结构优化对提升地区工业产能利用率具有积极作用，这不仅体现为传统产业转型升级，而且表现为新兴产业规模不断扩大以及产业间的深度融合。政商关系（Lnzsgx）在1%水平上显著为正，表明政商关系改善能够在一定程度上提高企业市场信息判断的准确性，减少政府不当干预。可见，构建新型政商关系，促进政企之间健康合作，减少地区间因过度竞争而造成的重复低效投资，有助于缓解产能过剩。政府投资（invest_rate）在1%水平上显著为负，出现这种结果的原因可能在于地方政府过度投资以及由政府投资带动的社会资本集中涌入导致产业趋同，加剧了产能过剩。技术创新（lnRD）系数为由正转为负，意味着在全国层面，技术创新对工业产能利用率的作用并不明确，这是因为现阶段技术创新往往存在路径依赖，加之创新成果应用滞后，加剧了落后工业产能集聚，在一定程度上抵消了技術创新对工业产能利用率提升的促进作用。地区开放程度（openness）系数为正，可以认为开放水平不断提高以及高质量外资增加，有利于扩大海外市场需求，形成高水平的国际产能合作，刺激中间品市场扩张，进而改善国内产能利用状况。市场化程度（market）回归系数为负，原因可能在于市场化催生出的利润空间使得产业结构效应和技术低端化效应进一步固化，反而增加了过剩产能。

（二）技术创新的中介调节效应

立足于基准模型，进一步构建有调节的中介效应结构方程模型（21）、（22）和（23），验证技术创新对环境规制作用于工业产能利用率的中介效应，分析中介效应是否受到产业结构的调节，实证结果如表3（下页）所示。由表3的列（1）可知，环境规制一次项系数在10%水平上显著为负，二次项系数在1%水平上显著为正，再次表明环境规制与工业产能利用率之间存在显著的U型关系。这里需要注意的是，由于环境规制提升工业产能利用率的积极作用存在较为明显的阈值范围，因此，只有当规制强度跨越“拐点”值之后，环境规制才能起到提高工业产能利用率的作用。由列（2）可得，环境规制一次项系数在10%水平上显著为正，二次项系数在10%水平上显著为正，环境规制与技术创新之间关系也为U型，环境规制对技术创新具有先抑制后促进的作用，说明环境规制对技术创新水平的影响由“挤出效应”逐步转为积极有效的“创新补偿效应”。从列（3）可以看出，环境规制一次项系数并不显著，二次项系数为正，且技术创新系数在5%水平上显著为正，环境规制对工业产能利用率的直接影响同样表现为U型关系。同时，研究发现，环境规制还会通过技术创新间接地正向作用于工业产能利用率，显现出技术创新的完全中介效应，因此，H2成立。这一结论展现了技术创新可以从“供给”和“需求”两端共同发力，显著支持了环境规制正向作用于工业产能利用率的理论推定。

技术创新的完全中介效应在一定程度上受产业结构的调节作用，但在不同节点上环境规制与技术创新交互作用的显著性存在差异。由表3列（3）可知，环境规制与产业结构交互项（pwf×industry）并不显著影响技术创新，环境规制通过产业结构调整促进技术创新的作用不够充分。这佐证了环境规制对产业结构转型升级效果尚不明显的结论[23]，其政策含义在于迫切需要以更加合理有效的环境规制政策加快产业结构升级，不断强化“环境规制→技术创新→产能利用率”的正向传导机制。与此相对应，产业结构与技术创新交互项（industry×lnRD）在1%水平上显著为正，反映出产业结构对技术创新的完全中介效应能够起到一定的调节作用，环境规制通过二者的交互作用显著提高工业产能利用率。

以上实证结果验证了环境规制的角色是在供给和需求两端逐步形成有效的绿色技术门槛和环境规制硬约束，在一定程度上激励企业技术创新，有力地挤出“三高”产能，抑制低端落后产能过度投资，吸引高质量生产要素流向战略性新兴产业、先进制造业、现代服务业等领域，进而实现产能利用率的提升。

（三）稳健性检验

进一步讨论命令控制型、市场激励型、公众参与型环境规制工具对工业产能利用率的影响，实证结果如表4（下页）所示。总体来看，三种类型的环境规制工具均能在一定程度上提高产能利用率，这意味着环境规制对工业产能利用率的正向作用具有稳健性。然而，三类环境规制工具与产能利用率之间形态关系并不相同。随着规制强度的变化，环境规制对工业产能利用率的作用效果出现了较大差异。具体而言，市场激励型环境规制提高工业产能利用率的作用更为明显。与之不同的是，命令控制型环境规制与工业产能利用率之间存在倒U型形态关系。短期内这类规制“一刀切”的作用方式会加速部分落后产能出清，但其效果并不具备可持续性，长期实施反而可能会抑制产能利用率的拐点效应。公众参与型环境规制工具对工业产能利用率的影响并不显著。因此，若要更好地运用环境规制工具改善产能利用率状况，应及时调整环境规制工具类型和强度。

五、主要结论、政策启示与研究展望

本文基于2001—2017年全国30个省（区、市）的面板数据，采用机器学习的方法优化变量筛选，构建面板固定效应和有调节的中介效应模型，实证检验在环境规制作用于产能利用率机制中技术创新所能发挥的中介调节作用，得到以下结论：第一，环境规制能够提高产能利用率，二者之间呈现显著的U型关系，即随着环境规制强度增大，工业产能利用率先下降后上升。第二，环境规制可以通过技术创新改进产能利用状况，技术创新在环境规制与产能利用率之间起到完全中介效应，且这种效应受到产业结构的调节。第三，与命令控制型和公众参与型环境规制工具相比，市场激励型环境规制对工业产能利用率的提升作用更加明显。这些结论较好地支持了本文提出的研究假说。

根据上述结论，“十四五”时期，应持续保持适度的规制强度，确保环境执法与环保督查的规范性和有效性，全面形成环境硬约束，稳定企业政策预期，强化环境规制对工业产能过剩行业的挤出效应。同时，优化环境规制工具组合，重点抓好落后产能行业环境税征管，鼓励地方政府在合理运用命令控制型和公众参与型环境规制工具的同时，有针对性地提高市场激励型环境规制工具的使用比例，增强其对落后产能退出市场的“双向”激励。在政策融合方面，综合运用环境税、资源税、财政专项资金等政策手段，加大财税政策对绿色低碳技术的支持力度，全方位地发挥技术创新对产业结构绿色调整的中介调节作用，降低工业企业生产工艺改造成本，助推绿色技术推广应用，加快实现绿色低碳技术产业化发展，有力赋能传统产业绿色转型。

应该看到，落后产能的内涵和外延是动态变化的，今后环境规制的调整会越来越影响特定行业产能是否过剩的判定标准。2020年，主要工业国相继提出“碳中和”目标，大国之间的低碳竞合全面升级，全球生产和消费方式将开启新一轮绿色发展。中国作为世界第一工业大国，加快绿色技术创新的战略紧迫性进一步凸显。这不仅要求环境规制围绕“碳中和”目标不断完善，而且“3060”的愿景（中國于2030年碳排放总量达峰，2060年努力实现“碳中和”）将对国内“高碳”产能带来更大的治理压力。需要指出的是，本文一个潜在的推定是新兴产业的产能比传统产业更加清洁，但实际上新兴产业并不必然形成绿色低碳的产能，特别是一些数据要素密集型的新产业，在现有技术路线下其能耗偏高的问题开始引起学术界关注和政府的重视。现阶段，出于加快数字转型、构建智慧社会的需要，各国对于这类行业的发展普遍比较包容，现行环境规制及其政策工具对新兴产业的针对性和适用性有待探索改进。总体来看，随着中国经济发展新旧动能加快转换，加之经过多轮集中治理，产能过剩问题逐步缓解，但引发产能过剩的深层次体制机制矛盾并未根除。近年来，地方政府扶持和资本“热炒”致使新兴产业和新基建项目投资快速扩张，部分细分领域再现重复建设、同质竞争的迹象。面对世界范围内数字化与绿色化深度融合的新趋势，环境规制如何更有效地激发技术创新的中介效应，从而促使产业结构和产能利用水平不断满足新阶段、新理念、新格局下的“净零排放”条件，给学术研究提出了新课题，成为产业政策与环境规制协同发力的重要方向。

参考文献

[1]王群勇，陆凤芝.环境规制能否助推中国经济高质量发展？——基于省际面板数据的实证检验[J].郑州大学学报（哲学社会科学版），2018（6）：64-70.

[2]杨振兵，张诚.产能过剩与环境治理双赢的动力机制研究——基于生产侧与消费侧的产能利用率分解[J].当代经济科学，2015（6）：42-52.

[3]韩国高.环境规制、技术创新与产能利用率——兼论“环保硬约束”如何有效治理产能过剩[J].当代经济科学，2018（1）：84-93.

[4]JORGENSON D W， WILCOXEN P J. Global change， energy prices， and US economic growth[J]. Structural Change & Economic Dynamics， 1992， 3（1）： 135-154.

[5]江飞涛，耿强，吕大国，等.地区竞争、体制扭曲与产能过剩的形成机理[J].中国工业经济，2012（6）：44-56.

[6]刘建勇，李晓芳.环境规制、技术创新与产能过剩[J].南京审计大学学报，2018（5）：12-20.

[7]韩国高，王昱博.环境税对OECD国家制造业产能利用率的效应研究——兼议对中国制造业高质量发展的启示[J].产业经济研究，2020（2）：87-101.

[8]成琼文，余升然.电解铝行业产能过剩的促进力与抑制力——基于土地要素和环境规制视角[J].中南大学学报（社会科学版），2018（4）：107-116.

[9]杜龙政，赵云辉，陶克涛，等.环境规制、治理转型对绿色竞争力提升的复合效应——基于中国工业的经验证据[J].经济研究，2019（10）：106-120.

[10]董直庆，王辉.环境规制的“本地—邻地”绿色技术进步效应[J].中国工业经济，2019（1）：100-118.

[11]苏昕，周升师.双重环境规制、政府补助对企业创新产出的影响及调节[J].中国人口·资源与环境，2019（3）：31-39.

[12]张娟，耿弘，徐功文，等.环境规制对绿色技术创新的影响研究[J].中国人口·资源与环境，2019（1）：168-176.

[13]陈晓红，蔡思佳，汪阳洁.我国生态环境监管体系的制度变迁逻辑与启示[J].管理世界，2020（11）：160-171.

[14]KOSTKA G. Command without control： the case of China's environmental target system[J]. Regulation & Governance， 2016， 10（1）： 58-74.

[15]郭進.环境规制对绿色技术创新的影响——“波特效应”的中国证据[J].财贸经济，2019（3）：147-160.

[16]TIBSHIRANI R. Regression shrinkage and selection via the lasso： a retrospective[J]. Journal of the Royal Statistical Society， 1996， 58（1）： 267-288.

[17]温忠麟，张雷，侯杰泰.中介效应检验程序及其应用[J].心理学报，2004（5）：614-620.

[18]MULLER D， JUDD C M， YZERBYT V Y. When moderation is mediated and mediation is moderated[J]. Journal of Personality & Social Psychology， 2005， 89（6）： 852-863.

[19]HAYES A. Introduction to mediation， moderation， and conditional process analysis[J]. Journal of Educational Measurement， 2013， 51（3）： 335-337.

[20]张少华，蒋伟杰.中国的产能过剩：程度测算与行业分布[J].经济研究，2017（1）：89-102.

[21]张成，陆旸，郭路，于同申.环境规制强度和生产技术进步[J].经济研究，2011（2）：113-124.

[22]沈能，刘凤朝.高强度的环境规制真能促进技术创新吗？——基于“波特假说”的再检验[J].中国软科学，2012（4）：49-59.

[23]杨光，孙浦阳.外资自由化能否缓解企业产能过剩？[J].数量经济技术经济研究，2017（6）：3-19.

The Impact of Environmental Regulation on Capacity Utilization： Analysis of Moderating Mediating Effect Based on Technological Innovation

LIU Shuai  YANG Dan-hui  JIN Dian-chen

Abstract： Based on the theoretical context of the impact of environmental regulation on capacity utilization， this paper discusses the win-win path of green technology innovation and capacity utilization， and then uses the national provincial panel data from 2001 to 2017， with the help of machine learning method to screen the control variables， constructs the dual model of panel fixed effect and moderated mediating effect， verifies the mechanism of environmental regulation on capacity utilization and the mediating effect of technological innovation on this mechanism. The results show that there is a significant U-shaped relationship between environmental regulation and industrial capacity utilization. The impact of environmental regulation on industrial capacity utilization is mainly reflected in two aspects： structure effect and technological innovation effect. Further empirical test shows that environmental regulation can improve capacity utilization to a certain extent through the full mediating effect of technological innovation， and this effect is positively regulated by industrial structure“ During the period of the 14th five-year plan， we should organically combine the improvement of environmental regulation system， the improvement of environmental governance mode and the deepening of supply side structural reform， adhere to the green transformation of production mode driven by innovation， and promote the optimization and upgrading of economic system with high-quality supply， so as to make a good step towards the "carbon neutral" layout.

Key words： environmental regulation; technological innovation; capacity utilization