环境规制、产业结构升级与经济波动 -...

环境规制、产业结构升级与经济波动——基于动态面板门槛模型的实证研究

张丹陈乐一*

摘要：当前，我国经济社会已步入增长速度换挡和结构调整阵痛的“新常态”，

如何通过环境规制促进产业结构升级并减缓经济波动是我国面临的重要问题。本

文以 2003-2016年中国 35个工业行业为研究对象，运用动态面板门槛技术对环境

规制与经济波动之间的直接效应及产业结构升级效应进行实证检验。研究发现环

境规制与经济波动之间存在倒“U”型关系，且环境规制对产业结构升级及经济波动

存在技术创新门槛，跨过技术创新门槛值后，加强环境规制可通过促进产业结构合理

化或产业结构高级化熨平经济波动。因此，政府在制定政策时应针对不同行业设置

差异化的环境规制水平，通过政策优惠提高技术创新投入，优化结构并提高效率。

关键词：环境规制；产业结构合理化；产业结构高级化；经济波动

一、引言

长期经济增长和短期经济波动是宏观经济学重点关注的两个主题，经济围绕长期趋势增

长，但短期波动是常态。20世纪80年代以来，信息技术革命引发世界产业结构深刻变革，高

端现代服务业成为经济发展动力，产业结构不断升级，对保持经济平稳发展贡献巨大。然而，

2008年金融危机发生后，经济稳定遭遇挑战，经济波动风险增大。因此，如何在平稳经济波动

下实现产业结构升级并减缓经济波动是每个国家面临的重要问题。从我国来看，当前经济社

会已步入增长速度换挡和结构调整阵痛的“新常态”。党的十九大报告提出，建设生态文明是

中华民族永续发展的千年大计，要坚决打好污染防治重大攻坚战，体现出党和国家对环境保

护的重视。一方面，环境规制政策在一定程度上增加企业成本和利润，促使企业调整生产行

为，引致产业结构调整；另一方面，产业结构升级作为协调经济和环境的核心工具，通过影响

*张丹，湖南大学经济与贸易学院，邮政编码：410079，电子信箱：[email protected]；陈乐一，湖南

大学经济与贸易学院，邮政编码：410079，电子信箱：[email protected]。

感谢匿名审稿人的宝贵意见，文责自负。

张丹陈乐一：环境规制、产业结构升级与经济波动

DOI:10.19511/j.cnki.jee.2019.02.007

92

2019年第2期

高耗能、高污染行业的比重及清洁设备投资、绿色技术研发来影响环境质量和经济波动。因

此，将环境规制作为产业结构升级的内在激励，分析环境规制通过倒逼产业结构升级以减缓

经济波动的影响机制，是具有重要的理论和现实意义的研究课题。

环境规制与产业结构升级之间关系的研究主要集中在影响机制和实证研究两个方面。

一是影响机制。环境规制主要通过需求、技术创新和国际贸易传导机制等途径影响产业结构

升级（姚昕、刘希颖，2010；肖兴志、李少林，2013；李强，2013；于立宏、贺媛，2013；钟茂初等，

2015）。二是实证研究。大部分学者认为环境规制能够有效促进产业结构的优化和升级（郑

金铃，2016；李娜等，2016；卫平、余奕杉，2017；郑加梅，2018；李晓英，2018），但这些文献基本

上假设环境规制与产业结构升级之间是一种线性关系。当然，也有部分学者学者指出环境规

制对产业结构的影响可能并不是简单的线性关系，而是呈非线性关系（李斌等，2013；梅国平、

龚海林，2013；查建平，2015）。目前，产业结构的不同变动对经济波动的影响存在较大差异。干春晖等（2011）认为产业

结构合理化和高级化对经济波动的影响机制存在差异，产业结构合理化有助于熨平经济波

动，而产业结构高级化会加剧经济波动。李强（2012）研究发现产业结构合理化和高级化都有

助于抑制经济波动，但产业结构高级化比产业结构合理化对经济波动的影响更大。彭冲等

（2013）运用面板向量自回归模型考察产业结构变迁对经济波动的影响，研究发现产业结构的

合理化对经济波动具有“熨平效应”，高级化冲击则对经济波动具有明显的正向效应。另外，

张娟（2017）基于 2004-2014 年资源型城市数据，验证中国资源型城市环境规制对经济增长的

影响及其传导机制，结果显示：资源型城市工业污染物治理对经济增长的影响显著为正，且环

境规制通过促进产业结构升级进而促进经济增长的中介作用比创新补偿效应更显著。

综上可知，目前还没有文献探讨环境规制、产业结构与经济波动之间的关系，特别是在环

境规制对经济波动的直接效应和产业结构变动效应方面缺乏实证研究。同时，相关研究文献

主要是基于省级面板数据来检验，缺乏对行业层面环境规制、产业结构升级与经济波动关系

的考察和判断，而工业行业是我国经济的主体，对经济波动具有重要影响，因此对工业行业的

检验和分析非常有必要。此外，最重要的是环境规制对产业结构升级及经济波动的影响存在

门槛效应，但目前相关文献对门槛的设置较为简单，仅仅以环境规制作为门槛，相对而言不够

全面，而且现有的静态面板门槛技术忽视被解释变量的动态性、延续性，也不能处理环境规制

的内生性问题，因此具有较大改进的空间。

针对现有研究的不足，本文主要以2003-2016年中国35个工业行业为研究对象，运用动

态面板门槛技术对环境规制与经济波动之间的直接效应及产业结构升级效应进行非线性检

验，为设置合理的环境规制强度倒逼产业结构升级以减缓经济波动提供理论依据，最终实现

环境保护和经济发展的双赢。本文的贡献之处在于：一是将环境规制、产业结构升级和经济

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波动纳入统一研究框架，并对环境规制对经济波动的直接效应和产业结构升级效应进行探

讨；二是将检验扩展到工业行业层面，运用工业行业数据进行检验；三是考虑经济波动的动态

性、延续性及门槛效应，构建动态面板门槛模型进行估计，且解决环境规制的内生性问题，估

计结论更为稳健。

二、理论机制分析

（一）环境规制对经济波动的直接影响机制

环境规制影响经济波动的直接效应取决于“遵循成本说”与“创新补偿说”的权衡。根据

“遵循成本说”，企业为达到环境规制标准，将不断加大环境污染治理投入，势必会增加企业经

营成本，降低企业经济绩效，造成宏观经济的产出、就业、出口等持续下降，加剧经济波动。根

据“创新补偿说”，企业为降低环境成本可能会主动提升公司的创新能力，更早的研发出新产

品占领市场，形成其竞争优势，减缓经济波动。因此，提出以下待检验假设H1。H1：在“遵循成本说”与“创新补偿说”的共同作用下，环境规制强度对经济波动具有先上

升后下降的倒“U”型关系，且不同类型环境规制政策与经济波动之间的倒“U”型关系可能存

在差异。

（二）环境规制对经济波动的间接影响机制

产业结构升级是产业结构合理化、高级化的过程。环境规制强度的提高可能短期内对企

业的生产、投资产生一定的冲击，但是随着环境规制强度的进一步提高，将会使整个产业群体

内部进行一种强制性的“清洗”，引导企业不断调整生产行为和资源的再配置，引起产业转移、

资源的再配置及主导产业的转移，将对经济波动产生影响。因此，本文提出研究假说H2。H2：产业结构升级对环境规制与经济波动之间的倒“U”型关系可能具有调节效应。

环境规制可以通过技术创新影响微观企业行为，倒逼污染产业转移。当环境规制强度提

高时，生产性企业为达到环境标准，需要对生产技术进行革新。如果技术创新产生的成本大

于收益，则会导致创新投资减少，但是如果技术创新取得的收益大于成本，则会形成“创新补

偿”。因此，本文提出研究假说H2a。H2a：环境规制对产业结构升级及经济波动可能存在技术创新门槛。

环境规制强度的提升短期内可能会增加外资企业的非生产性成本，减少企业利润，阻碍

外商直接投资（FDI）的流入。FDI的大幅减少甚至退出，可能导致国内资产价格下跌，企业融

资规模减小，投资下降，进一步引起产出下降，导致经济增长下滑，加剧经济波动。当环境规

制强度越过某个拐点值时，政府会通过财政补贴等政策引入清洁度较高的资本和技术密集型

外资企业，这类企业具有更强的技术溢出，更有利于促进产业结构升级，减缓经济波动。因

此，本文提出研究假说H2b。


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2019年第2期

H2b：环境规制对产业结构升级及经济波动可能存在FDI门槛。

产业升级的核心要素是技术进步，实现技术进步的主要途径包括技术创新和技术引进，

而技术创新必须通过人力资本物化实现其最终价值。因此环境规制需要通过人力资本才能

推动技术创新，影响产业升级。同时，环境规制可以通过人力资本水平的提高更有利于吸引

外资，并且FDI的技术溢出也需要人力资本的消化吸收才能更有效地推动产业结构升级。因

此，本文提出研究假说H2c。H2c：环境规制对产业结构升级及经济波动可能存在人力资本门槛。

三、模型设定与数据说明

（一）计量模型设定

本文主要分析环境规制通过产业结构升级对经济波动的影响，考虑到经济波动具有动态

性和延续性，以及环境规制具有的内生性，因此设定动态面板模型作为基础模型：

VOLit = β0 + φVOLit - 1 + β1ERit + β2 ERit ´ ISit + β3ISit + β4 Xit + μi + νt + εit （1）其中，i 和 t 分别表示行业和时间，μi 是个体效应，νt 是时间效应，εit 是随机扰动项。被解释

变量VOLit 表示经济波动，加入滞后一期VOLit - 1 体现经济波动的动态性和延续性，ERit 是环

境规制，衡量对经济波动的直接效应。 ISit 是产业结构升级，包括产业结构合理化 ISRit 和产

业结构高级化 ISSit 。本文还加入其与环境规制的交叉项 ERit ´ ISit 来衡量环境规制通过产业

结构升级对经济波动的间接效应。 Xit 是控制变量，主要选用技术创新 TIit 、人力资本 HUit 、

外商直接投资 FDIit 及行业控制变量工业增值率 IVit 和劳动全要素生产率 LPit 来控制相关因

素对经济波动的影响。

同时，考虑到环境规制对产业结构升级具有门槛效应，进而与经济波动之间存在非线性

关系，本文在基础模型的基础上引入门槛估计，构建动态面板门槛估计模型进行检验：

VOLit = γ0 + δVOLit - 1 + γ1ERit ´ I(thr λ)+ γ2 ERit ´ I(thr > λ)+ γ3ERit ´ ISit ´ I(thr λ)+ γ4 ERit ´

ISit ´ I(thr > λ)+ γ5ISit + γ6 Xit + μi + νt + εit （2）其中，I 为门槛示性函数，thr 为设定的门槛变量，λ为相应的门槛值。本文主要设定三个门

槛变量，分别为技术创新 TIit 、人力资本 HUit 及外商直接投资 FDIit ，它们也是环境规制作用

于产业结构升级的三个中间变量，其他变量的设定同上。

（二）变量选取和数据来源

本文主要以35个工业行业2003-2016年的环境、经济数据作为研究样本。《中国工业经济

统计年鉴》中有39个两位数工业行业，将39个行业作如下处理合并为35个行业。由于部分

数据缺失，剔除“工艺品及其他制造业”“废弃资源和废旧材料回收加工业”行业。考虑到原有

行业统计数据较少，合并“其他采矿业”与“非金属矿采选业”为新的“其他采矿业”；合并“橡胶

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制品业”和“塑料制品业”为“橡胶和塑料制品业”。主要数据来源于《中国工业统计年鉴》《中

国科技统计年鉴》和《中国环境统计年鉴》各期，涉及以货币为单位的名义变量均采用CPI指数对相应指标进行平减，调整为以 2003 年为基期的可比价格。相关变量选取如下，其描述性

统计分析见表1：（1）经济波动（VOL）。对于宏观经济波动的测度，主要有HP 滤波法、BK 滤波法和 CF 滤

波法等。本文借鉴 Christiano等（2003），选取2003-2016年35个行业的工业增加值作为度量

指标，运用CF 滤波法进行测度。

（2）环境规制（ER）。环境规制的衡量指标主要有环境法规颁布数、排污费收入等，但行

业层面缺乏相关数据，本文主要借鉴相关文献的做法，以各行业废水和废气治理费用和治理

运行费用占工业总产值的比重来表示，比重越大表明环境规制强度越大。

（3）产业结构升级。根据相关文献，产业结构升级主要包括产业结构合理化（ ISR）和高

级化（ ISS ），分别用结构偏离度指数（或泰尔指数）和第三产业产值与第二产业产值之比表

示，但这些指标均难以应用到行业层面。本文主要参考张兵兵和朱晶（2015）的做法，用各工

业行业产值占工业行业总产值的比重来作为产业结构合理化的替代指标。同时，参考傅元海

等（2014）的方法，利用高知识复杂性产业①占全部工业产值的比重来衡量产业结构高级化。

（4）门槛变量。技术创新（TI ）用各行业科技活动经费内部支出占工业总产值的比重来

表示；人力资本（HU ）用各行业科技活动人员数占从业人员总数的比重来表示；外商直接投

资（FDI ）参考赵文军和于津平（2012）的做法，用外商投资和港澳台商投资工业企业资产合

计占规模以上工业行业资产合计的比重来表示。

（5）行业控制变量。工业增值率（ IV ）用工业增加值与同期工业总产值的比值来表示，劳

动生产率（LP）用工业增加值与全部从业人员数的比值来表示。

表1 变量的描述性统计分析变量VOL

ER

ISR

ISS

TI

HU

FDI

IV

LP

变量定义

经济波动

环境规制

产业结构合理化

产业结构高级化

技术创新

人力资本

外商直接投资

工业增值率

劳动生产率

单位

/%%%%%%%

万元/人·年

均值

614.4570.2092.8571.1550.7192.52225.72929.21623.344

标准差

610.0950.2682.4550.8920.5441.94016.37612.74932.734

最小值

10

0.1410.0750.0100.1500

8.4202.870

最大值

27041.78211.2413.6722.8208.81072.610105.98028.170

①高知识复杂性产业包括化学原料及化学制品制造业、化学纤维制造业、医药制造业、通用设备制造业、

专用设备制造业、交通运输设备制造业、电气机械及器材制造业、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。


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2019年第2期

计量估计的前提是变量平稳。本文主要运用面板单位根检验法来检验变量的平稳性，主

要分为同质单位根检验法（LLC检验）和异质单位根检验法（IPS检验、Fisher-ADF检验）。考

虑到检验的全面性，本文以同质的LLC检验和异质的 IPS检验、Fisher-ADF检验作为面板单位

根检验的主要方法。同时，针对平稳变量，还运用Kao协整检验法来判断变量之间是否具有

长期均衡关系，原假设为不存在协整关系。表2所示的检验结果表明，相关变量的原序列都

是平稳的，可以进行协整检验，而Kao检验在1%的显著性水平上拒绝不存在协整关系的原假

设，表明变量之间存在长期均衡关系，估计结果是可靠的。

表2 面板单位根和协整检验结果变量

VOL

ER

ISR

ISS

TI

HU

FDI

IV

LP

Kao检验

LLC

-16.922***

-9.274***

-9.934***

-17.273***

-9.339***

-10.889***

-13.553***

-10.233***

-12.880***

-8.729***

IPS

-5.562***

-5.229***

-2.625***

-5.390***

-2.519***

-3.528***

-2.112**

-2.988**

-7.825***

Fisher-ADF

173.274***

151.236***

109.890***

148.232***

94.970***

112.469***

113.428***

102.007***

185.370***

注：***、**分别表示在1%、5%的显著性水平上拒绝原假设。

（三）动态面板门槛估计方法

本文设定的动态面板门槛模型中存在个体固定效应 μi ，因此估计之前需要消除个体效

应，通常有组内变换和一阶差分两种方法进行处理。但动态面板门槛模型中被解释变量滞后

一期与个体误差项的均值存在序列相关，因此组内变换估计结果不再一致。而运用一阶差分

导致误差项存在负相关，不能直接应用于Hasen提出的门槛模型。针对组内变换和一阶差分

消除动态面板模型中固定效应的不足，本文参考Kremer等（2013）的方法，以前向正交离差变

换消除固定效应，主要是用该观察值减去自该观察值之后所有观察值的平均值，经变换后误

差项不再存在序列相关问题。对模型（2）进行前向正交离差变换，其中误差项的前向正交离

差变换模型如下：

εit* = T - t

T - t + 1× [εit -

1T - t

(εit + 1 + + εiT)] t = 1T - 1 （3）其他变量的前向正交离差变换与误差项一致。考虑到模型（2）被解释变量滞后一期具有较强

的内生性，本文根据Caner和Hansen（2004）对包含内生解释变量动态面板门槛的处理方法，

具体分三步进行估计：

第一步，估计简化型方程。运用面板模型最小二乘法估计内生变量VOLit - 1 与工具变量

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xit 的简化型方程：VOLit - 1 = g(xitΠ)+ υit ，获得简化型系数估计值 Π^，同时根据 Π

^来预测

VOLit - 1 ，得到拟合值VOLit - 1 ，将VOLit - 1 作为VOLit - 1 的工具变量代入模型。

第二步，估计门槛值。按照门槛变量 thr 进行排序，逐一取门槛值 λ代入前向正交离差变

换后的模型，通过面板最小二乘法估计模型，获得残差平方和 S(λ) 。同时，根据残差平方和最

小的 thr 作为门槛值的估计值 λ^= arg min

λSn(λ) 。假设显著性水平为 θ ，通过 Ψ ={λ : LRn(λ)

}C(θ) 来确定门槛值的置信区间。其中，LRn(λ)= n[Sn(λ)- Sn(λ^)]/Sn(λ

^)，C(θ)= -2 log(1 - 1 - θ )。

第三步，估计门槛系数。通过第二步确定门槛值 λ^，将样本划分为 thr λ

^和 thr> λ

^两个

样本区间。同时，根据门槛值 λ^和工具变量 xit ，运用面板数据广义矩（GMM）估计门槛系数 γ1

^

和 γ2

^。

四、实证结果分析

（一）非线性关系检验

根据设定的基础模型，本文首先运用动态面板估计方法检验环境规制对经济波动的直接

效应和产业结构升级效应。考虑到环境规制具有较强的内生性，主要以环境规制的滞后一阶

作为工具变量来解决内生性问题，并且运用系统GMM两步法稳健标准误估计，获得稳健的估

计结果。

估计结果显示（见表3），Sargan检验结果均接受工具变量有效的原假设，表明工具变量设

定合理，而且AR（2）检验结果表明不存在二阶序列相关，经济波动的滞后一阶系数在0.95以

上且显著。从环境规制与经济波动的非线性效应估计来看，不论是在产业结构合理化还是产

业结构高级化模型中，环境规制的系数均显著为正，而平方项均显著为负，表明环境规制与经

济波动之间存在倒“U”型关系，伴随环境规制增强，经济波动先上升后下降。当环境规制低于

特定的阈值时，短期内非生产性环境成本的增加将促使企业减少投资，但投资下降的主体是

污染治理设备落后、污染严重的企业。当环境规制进一步提高至越过阈值时，污染企业逐步

被“清洗”掉，行业的绿色创新能力不断提高，一旦满足创新投资收益大于成本，整个行业就会

选择增加创新投资，提高整体投资水平。因此，环境规制与投资之间存在非线性的倒“U”型关

系。同时，当投资下降时对经济增长的影响也是显而易见的，加剧经济波动，当投资增加时特

别是创新投资水平提高时，将促使经济稳步增长，减缓经济波动。因此，环境规制与经济波动

之间也表现出非线性的倒“U”型关系。

从环境规制对经济波动的产业结构升级效应来看，尽管环境规制的系数在产业结构合理

化模型中显著为正或者在产业结构高级化模型中不显著，但其与产业结构合理化或者产业结


98

2019年第2期

表3 动态面板GMM估计结果

变量

VOLt - 1

ER

ER2

ER ´ ISR

ER ´ ISS

ISR

ISS

TI

HU

FDI

IV

LP

形状

拐点

地区效应

时间效应

Sargan检验

AR(1)

AR(2)

样本数

直接效应产业结构合理化

0.972***

(325.63)

462.459***

(6.40)

-167.635***

(-5.59)

-76.850***

(-8.58)

-41.620***

(-4.31)

-43.713***

(-10.79)

-12.418***

(-21.20)

-22.129***

(-55.45)

-8.012***

(-29.92)

倒U型

1.379

是

是

31.347[1.000]

-2.131[0.033]

0.596[0.551]

490


0.968***

(410.64)

466.942***

(6.21)

-178.294***

(-5.65)

-163.268***

(-17.47)

-10.684***

(-3.32)

-44.906***

(-16.31)

-13.042***

(-19.41)

-18.855***

(-38.79)

-8.195***

(-34.02)

倒U型

1.309

是

是

31.041[1.000]

-2.104[0.035]

0.687[0.492]

490

产业结构升级效应产业结构合理化

0.965***

(317.30)

254.118**

(2.50)

-98.899***

(-5.03)

-37.410**

(-2.41)

-14.449**

(-1.98)

-39.243***

(-18.27)

-13.008***

(-17.51)

-23.230***

(-29.82)

-7.614***

(-23.84)

/

/

是

是

29.858[1.000]

-2.072[0.038]

0.499[0.618]

490


0.975***

(314.25)

43.506(0.47)

-109.99***

(-2.61)

-158.231***

(-6.27)

-17.843*

(-1.73)

-40.560***

(-9.23)

-14.274***

(-21.83)

-21.530***

(-46.02)

-7.749***

(-28.57)

/

/

是

是

29.996[1.000]

-2.024[0.043]

0.535[0.592]

490

注：***、**和*分别表示1%、5%和10%的显著性水平上拒绝原假设，圆括号内为统计量的Z值，方括号内统

计量的P值。下表同。

99

构高级化的交叉项 ER ´ ISR、ER ´ ISS 均显著为负，表明环境规制的增强，有利于促进产业结

构升级并减缓经济波动。当环境规制增强时，污染行业成本上升，部分污染严重企业逐步退

出市场，资源流向清洁产业，有利于产业结构优化升级，长期来看有利于促进经济平稳增长，

减少经济波动。产业结构合理化和产业结构高级化的系数均显著为负，表明两种形式的产业

结构升级均有利于减缓经济波动。产业结构优化有利于促进经济长期健康发展，将增加经济

的稳定性，这与经济现实是相符的。控制变量方面，技术创新和人力资本均有利于减缓经济

波动，技术创新和人力资本都是经济长期增长的重要支撑因素，对经济波动有“熨平效应”；

FDI带来的先进技术管理经验及引发的技术外溢效应有利于促进东道国技术进步，进而推动

经济增长，减缓经济波动。此外，工业增值率和劳动生产率表明经济效率和发展质量的提高，

对减缓经济波动有促进作用。

（二）门槛效应检验

（1）门槛值估计及显著性检验。根据动态面板门槛的估计方法，本文首先对相关变量进

行前向正交离差变换，消除个体固定效应，然后以VOLit - 1 对其工具变量及外生变量进行面板

最小二乘法估计，获得拟合值VOLit - 1 ，并将VOLit - 1 作为VOLit - 1 的代理变量，按照面板门槛值

估计方法确定技术创新、人力资本和外商直接投资的门槛值和置信区间，然后根据门槛值划

分样本区间，运用两步系统动态面板GMM估计门槛系数。

表4 门槛值估计及显著性检验结果

模型



门槛变量

TI

HU

FDI

TI

HU

FDI

门槛

单一

双重

单一

单一

单一

双重

单一

单一

F值

21.010**

13.030

8.730

29.460

23.080**

13.300

12.370

26.140

10%

15.529

16.445

15.846

32.083

16.152

18.036

16.595

36.958

5%

18.520

20.604

20.730

36.953

19.303

22.247

18.420

43.190

1%

23.844

29.510

26.538

46.877

34.260

28.780

27.905

60.853

门槛值

1.350

0.140

3.090

58.630

1.260

0.140

4.480

58.630

95%置信区间

[1.240,1.380]

[0.110,0.140]

[2.790,3.110]

[57.520,59.090]

[1.205,1.270]

[0.110,0.140]

[4.330,4.490]

[26.220,59.090]

注：表中的F值和相关临界值、95%的置信区间均采用“自举法”反复抽样1000次得到的结果。

根据门槛值估计及显著性检验结果可知（表4），若以技术创新为门槛变量，无论是在产业

结构合理化模型还是产业结构高级化模型中均只有一个门槛值。其中，若在产业结构合理化

模型中，门槛值是技术创新水平1.35%；而在产业结构高级化模型中，门槛值是技术创新水平

1.26%。通过计算 2003-2015年 35个工业行业的技术创新水平均值发现，跨越 1.35%门槛值

的行业主要有医药业、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、电气机械及器材制造业六个行业，其他29


100

2019年第2期

个行业的技术创新水平则没有跨越门槛值；跨越1.26%门槛值的除上述六个行业外还有通用

设备制造业，共计七个行业。此外，根据图1和图2也发现，单一门槛值是存在的，且比较显

著，表明环境规制对产业结构升级及经济波动存在技术创新门槛。

若以人力资本和FDI为门槛变量，不论是在产业结构合理化模型还是产业结构高级化模

型中都未通过显著性检验，表明行业环境规制的增强通过人力资本和FDI影响产业结构升级

及经济波动的作用较小。其实，环境规制对产业结构升级进而对经济波动存在影响的关键是

环境规制增强引发的创新投资收益是否大于成本，进而影响整个行业对创新投资的选择和投

资水平的提高，这些均取决于该行业技术创新水平的高低，但技术创新水平较低时，要通过环

境规制促使创新投资收益超过成本，难度较大；而只有越过门槛值的行业，有较好的技术创新

实力，环境规制增强时，这些企业就会通过创新投资提高收益，一旦超过成本时，就会提高整

个行业的投资水平。因此，不难理解为何环境规制对产业结构升级的影响存在显著的技术创

新门槛而不存在显著的人力资本和FDI门槛。

2520151050

LRSta

tistics

0 0.5 1 1.5 2First Threshold 0 0.5 1 1.5 2First Threshold

30

20

10

0

LRSta

tistics

图1 产业结构合理化模型中技术创新图2 产业结构高级化模型中技术创新

TI 为门槛变量的门槛值及置信区间 TI 为门槛变量的门槛值及置信区间

（2）动态面板门槛估计结果。本文将产业结构升级区分为合理化和高级化，同时根据相

应的门槛值 TI 为1.35%（合理化）和1.26%（高级化）进行区间划分，以环境规制的滞后一阶以

上作为工具变量来解决内生性问题，并且运用动态面板GMM两步法稳健标准误检验环境规

制、产业结构升级对经济波动的门槛效应。表5和表6所示的估计结果中，Sargan检验结果表

明工具变量设定合理，而且AR（2）检验表明不存在二阶序列相关，经济波动的滞后一阶系数

在0.90以上且非常显著，说明经济波动本身具有动态性。

从环境规制、产业结构合理化与经济波动的估计模型来看，当 TI ≤1.35%和 TI >1.35%时

主要变量的系数存在较大差异（见表5）。一是非线性效应方面。当 TI ≤1.35%时，环境规制

ER 的系数不显著，而且二次项系数也不显著，说明环境规制对减缓经济波动的促进作用不明

101

表5 产业结构合理化模型中动态面板门槛估计结果

变量

ER

ER2

ER ´ ISR

VOLt - 1

ISR

TI

HU

FDI

IV

LP

形状

拐点

地区效应

时间效应

Sargan

AR(1)

AR(2)

直接效应

TI ≤1.35%

-2998.277(-0.79)

1498.876(0.41)

/

0.955***

(203.21)

-49.052***

(-8.04)

-14.085***

(-3.23)

-8.136*

(-1.93)

-12.223***

(-31.02)

-18.376***

(-20.58)

-5.423***

(-14.25)

/

/

是

是

3.844[1.000]

0.488[0.625]

-0.810[0.418]

TI >1.35%

-263.093***

(-7.90)

54.848***

(4.67)

/

U型

2.398

产业结构升级效应

TI ≤1.35%

-37947.050(-1.20)

/

6681.612(1.10)

0.918***

(207.96)

-23.363**

(-2.47)

-36.598***

(-4.70)

-37.533***

(-17.70)

-11.373***

(-33.95)

-187.498***

(-27.20)

-3.468***

(-14.12)

/

/

是

是

2.885[1.000]

-0.508[0.612]

1.169[0.242]

TI >1.35%

-114.012*

(-1.67)

/

-59.505***

(-8.17)

/

/

显；但当 TI >1.35%时环境规制的系数显著为负且二次项系数显著为正，表明环境规制与经济

波动之间存在非线性的“U”型关系，伴随环境规制的增强，经济波动先减缓后增大，相应的拐

点值是环境规制水平为2.398%。但通过计算2003-2016年分行业的环境规制水平，发现没有

越过此门槛值的行业，因此当 TI >1.35%环境规制增强有利于减缓经济波动。这与前文的分

析也是一致的，当技术创新水平较高时，环境规制的增强有利于激励行业创新投资，提高整体

投资水平，保持经济平稳发展，减缓经济波动。二是产业结构升级效应方面。当 TI ≤1.35%时环境规制的一次项和交叉项均不显著，表明环境规制的增强并没有对产业结构升级形成倒


102

2019年第2期

逼效应，进而减缓经济波动；不过当 TI >1.35%时，环境规制对减缓经济波动有促进作用，同时

又可以通过倒逼产业结构升级来间接减缓经济波动，这从 ER 的一次项和交叉项的系数均显

著为负获得证实。同样地，当环境规制水平和技术创新水平均越过一定门槛值时，环境标准

提高带来的成本上升引致劳动和资金向清洁行业转移，有利于优化产业结构，促进经济发展，

减缓经济波动。此外，产业结构合理化的系数在两个模型中均显著为负，表明产业结构合理

化有利于减缓经济波动，这与前面的分析是一致的。其他变量的系数及显著性与前文的分析

保持一致，此处不再赘述。

表6 产业结构高级化模型中动态面板门槛估计结果

变量

ER

ER2

ER ´ ISS

VOLt - 1

ISS

TI

HU

FDI

IV

LP

形状

拐点

地区效应

时间效应

Sargan

AR(1)

AR(2)

直接效应

TI ≤1.26%

-442.090(-0.06)

-2669.195(-0.29)

/

0.968***

(283.48)

-107.534***

(-9.82)

-21.179**

(-2.59)

-0.949(-0.38)

-11.926***

(-22.18)

-15.083***

(-44.65)

-5.863***

(-21.69)

/

/

是

是

3.290[1.000]

-0.416[0.677]

-1.271[0.204]

TI >1.26%

-352.346***

(-9.34)

98.916***

(7.36)

/

U型

1.781


TI ≤1.26%

48101.090(1.60)

/

-22240.520*

(-1.73)

0.910***

(259.85)

-127.422***

(-8.72)

-35.154***

(-6.00)

-43.942***

(-32.26)

-13.744***

(-44.65)

-13.390***

(-57.56)

-2.620***

(-11.68)

/

/

是

是

0.890[1.000]

-0.709[0.478]

-0.020[0.983]

TI >1.26%

-155.982***

(-3.25)

/

-57.029**

(-2.57)

/

/

103

从环境规制、产业结构高级化与经济波动的估计模型来看，主要变量的影响系数在 TI ≤1.26%和 TI >1.26%时差异也比较明显。一是非线性效应方面。当 TI ≤1.26%时环境规制的

系数为负但不显著，而且二次项系数也不显著，说明环境规制对减缓经济波动的促进作用不

明显；但当 TI >1.26%时环境规制的系数显著为负且二次项系数显著为正，再次反映出环境规

制与经济波动之间存在“U”型关系，当环境规制不断增强，经济波动先减缓后增大，相应的拐

点值是环境规制水平为1.781%。整体来看，只有电力、热力的生产和供应业的个别年份环境

规制水平达到拐点值，其他行业均没有跨越，说明当 TI >1.26%环境规制增长有利于减缓经济

波动。二是产业结构升级效应方面。当 TI ≤1.26%时环境规制的一次项不显著，但交叉项系

数显著为负，这与产业结构合理化模型有较大差异，表明环境规制的增强对产业结构高级化

有一定的促进作用，进而减缓经济波动；当 TI >1.26%时，此时环境规制的一次项和交叉项均

显著为负，说明环境规制对减缓经济波动有促进作用，同时又可以通过促进产业结构高级化

来间接减缓经济波动。相对而言，当技术创新水平较高时，环境规制增强对产业结构的高级

化作用更强，促进劳动和资本流向高知识复杂性产业，无疑对促进产业结构高级化和减缓经

济波动是有利的。此外，产业结构高级化对减缓经济波动的作用系数的绝对值也明显大于产

业结构合理化，表明产业结构高级化对减少经济波动的贡献更大，其他变量的估计系数基本

与前文保持一致。

（三）稳健性检验

本文的稳健性检验主要从两个方面展开。第一，替换核心指标，主要选取 2003-2016年

35个行业的工业增加值作为度量指标，运用HP 滤波法进行测度，考察结论的稳健性。第二，

运用环境规制的高阶滞后变量作为其工具变量进行GMM估计。稳健性估计结果如下：

（1）基础模型非线性关系检验。替换变量后运用一到五阶滞后变量作为环境规制的工具

变量，检验结果显示（见表7）相关变量的符号及显著性基本与表3保持一致，反映出估计结果

的稳健性。而且，不论是产业结构合理化还是产业结构高级化模型中，环境规制与经济波动

的倒“U”型关系依然成立，只是拐点值略小于之前的拐点值，两个模型中的产业结构升级效应

也基本保持一致，表明研究结论的稳健性。

（2）环境规制、产业结构升级与经济波动的门槛效应检验。替换变量后的门槛值估计及

显著性检验结果显示（见表8），无论是在产业结构合理化还是产业结构高级化模型中，只具有

技术创新门槛，而且门槛值与表4保持不变，模型不具有人力资本门槛和FDI门槛。替换变量

后仅仅改变F值和对应的临界值，表明估计结果的稳健性。

替换变量并运用高阶滞后变量作为环境规制的工具变量后，表9和表10所示的动态面板

门槛估计结果显示，相关变量的符号及其显著性并未发生明显的变化，基本与表5和表6保持

一致。只有当 TI >1.35%（产业结构合理化）及 TI >1.26%（产业结构高级化）时，环境规制与经


104

2019年第2期

表7 替换变量后的动态面板GMM估计结果

变量

VOLt - 1

ER

ER2

ER ´ ISR

ER ´ ISS

ISR

ISS

形状

拐点

是否加入控制变量

地区效应

时间效应

Sargan检验

AR(1)

AR(2)

样本数

直接效应


0.972***

(623.22)

204.855***

(6.04)

-75.395***

(-4.92)

-35.958***

(-13.66)

倒U型

1.358

是

是

是

30.962[1.000]

-2.170[0.029]

0.638[0.523]

490


0.970***

(441.84)

248.238***

(7.76)

-99.205***

(-6.83)

-78.779***

(-14.50)

倒U型

1.251

是

是

是

30.923[1.000]

-2.104[0.035]

0.705[0.480]

490



0.966***

(461.90)

102.927**

(2.56)

-42.650***

(-5.18)

-25.832***

(-6.50)

/

/

是

是

是

31.904[1.000]

-2.060[0.039]

0.408[0.682]

490


0.976***

(289.35)

0.174(0.01)

-45.632*

(-1.69)

-79.537***

(-3.39)

/

/

是

是

是

29.533[1.000]

-2.042[0.040]

0.523[0.600]

490

表8 替换变量后门槛值估计及显著性检验结果

模型

产业结构

合理化

产业结构

高级化

门槛变量

TI

HU

FDI

TI

HU

FDI

门槛

单一

双重

单一

单一

单一

双重

单一

单一

F值

21.000**

12.990

8.730

29.470

23.050**

13.280

12.400

26.140

10%

16.624

15.299

15.905

32.596

16.589

16.875

14.509

35.168

5%

19.226

19.776

19.188

37.592

18.975

20.750

17.795

39.722

1%

27.556

25.769

23.733

52.593

30.632

26.169

25.316

48.092

门槛值

1.350

0.140

3.090

58.630

1.260

0.140

4.480

58.630

95%置信区间

[1.240,1.380]

[0.110,0.150]

[2.790,3.110]

[57.520,59.090]

[1.205,1.270]

[0.110,0.150]

[4.330,4.490]

[26.220,59.090]

注：表中的F值和相关临界值、95%的置信区间均采用“自举法”反复抽样1000次得到的结果。

105

济波动之间存在非线性的“U”型关系，拐点值相比之前的结果也未发生明显的变化，而且此时

环境规制均能通过倒逼产业结构升级及促进产业结构高级化来间接减缓经济波动，与前文的

结果基本一致，再次表明研究结论的稳健性。

表9 替换变量后产业结构合理化模型中动态面板门槛估计结果

变量

ER

ER2

ER ´ ISR

VOLt - 1

ISR

形状

拐点


地区效应

时间效应

Sargan

AR(1)

AR(2)

直接效应

TI ≤1.35%

-1512.528(-0.80)

754.213(0.42)

/

0.954***

(222.27)

-49.052***

(-8.04)

/

/

是

是

是

3.820[1.000]

0.476[0.634]

-0.809[0.418]

TI >1.35%

-134.688***

(-6.94)

31.329***

(4.28)

/

U型

2.150


TI ≤1.35%

-19256.760(-1.21)

/

3392.880(1.12)

0.922***

(287.40)

-34.056***

(-6.25)

/

/

是

是

是

2.854[1.000]

-0.512[0.608]

1.195[0.232]

TI >1.35%

-139.726**

(-2.49)

/

-24.217**

(-2.23)

/

/


106

2019年第2期

表10 替换变量后产业结构高级化模型中动态面板门槛估计结果

变量

ER

ER2

ER ´ ISR

VOLt - 1

ISR

形状

拐点


地区效应

时间效应

Sargan

AR(1)

AR(2)

直接效应

TI ≤1.26%

-220.700(-0.06)

-1335.243(-0.29)

/

0.969***

(333.55)

-56.516***

(-9.70)

/

/

是

是

是

3.299[1.000]

-0.410[0.682]

-1.274[0.202]

TI >1.26%

-174.707***

(-8.39)

48.832***

(5.82)

/

U型

1.789


TI ≤1.26%

24300.600(1.62)

/

-11230.490*

(-1.74)

0.909***

(250.53)

-63.752***

(-8.63)

/

/

是

是

是

0.882[1.000]

-0.712[0.476]

-0.021[0.983]

TI >1.26%

-74.568***

(-3.04)

/

-27.610**

(-2.46)

/

/

五、研究结论和政策启示

当前，我国经济社会已步入增长速度换挡和结构调整阵痛的“新常态”，如何在平稳经济

波动下实现产业结构升级，以及如何通过产业结构升级减缓经济波动是我国面临的重要问

题。本文将环境规制作为产业结构升级的内在激励，以2003-2016年中国35个工业行业为研

究对象，运用动态面板门槛技术对环境规制与经济波动之间的直接效应及产业结构升级效应

进行非线性检验，为设置合理的环境规制强度倒逼产业结构升级以减缓经济波动提供理论依

据。主要结论如下：

（1）环境规制与经济波动之间存在倒“U”型关系，伴随环境规制增强，经济波动先上升后

下降。环境规制与产业结构合理化或者产业结构高级化的交叉项均显著为负，表明环境规制

的增强，有利于促进产业结构升级并减缓经济波动。产业结构合理化和产业结构高级化的系

107

数均显著为负，表明两种形式的产业结构升级均有利于减缓经济波动。

（2）环境规制对产业结构升级及经济波动存在显著的技术创新门槛，跨过技术创新门槛

值后，加强环境规制可通过促进产业结构合理化或产业结构高级化熨平经济波动，但人力资

本门槛和FDI门槛并不显著。

根据研究结论，本文认为：一方面应针对不同行业设置差异化的环境规制水平。对没有

跨越拐点值的行业加大环境规制力度，对已经越过拐点值的行业维持现有环境规制水平的基

础上丰富环境规制手段，通过政策组合激励创新投资，促进劳动和资源向清洁行业、高技术行

业转移，优化产业结构，促进经济平稳增长，减缓波动。另一方面加大技术创新投入，特别是

对没有跨越技术创新水平门槛的行业，通过政策优惠提高技术创新投入，提高这些行业的技

术创新水平；对于高知识复杂性产业，应保持合理技术创新投入的基础上，优化结构提高效

率，促进产业结构高级化发展，减缓经济波动。

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Environmental Regulation, Upgrading of Industrial Structureand Economic Fluctuation：An Empirical Study of Dynamic

Panel Threshold

Zhang Dan and Chen Leyi

（School of Economic & Trade，Hunan University）

Abstract: At present, China's economy and society have entered the "new normal" of the shift of growth rate and the

pain of structural adjustment. How to promote the upgrading of industrial structure and slow down the economic fluc-

tuation through environmental regulation is an important problem. This paper takes 35 industrial sectors in China

from 2003 to 2016 as the research object, and uses dynamic panel threshold technology to empirically test the direct

effect between environmental regulation and economic fluctuation and the upgrading effect of industrial structure. It is

found that there is an inverted "U" relationship between environmental regulation and economic fluctuation, and there

is a threshold of technological innovation for industrial structure upgrading and economic fluctuation. After crossing

the threshold of technological innovation, strengthening environmental regulation can smooth economic fluctuation by

promoting rationalization of industrial structure or upgrading of industrial structure. Therefore, the government should

set different levels of environmental regulation for different industries, improve investment in technological innovation

through preferential policies, optimize the structure and improve efficiency.

Keywords: Environmental Regulation; Rationalization of Industrial Structure; Upgrading of Industrial Structure;

Economic Fluctuation

JEL Classification: Q56

（责任编辑：卢玲）

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环境规制、产业结构升级与经济波动 -...

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