中国工业行业最优环境规制强度分析

摘要：基于中国2001-2014年37个工业行业的数据，将我国工业行业按环境污染排放程度划分为重度、中度和轻度污染行业。运用非参数的Malmquist指数方法对它们的绿色全要素生产率进行测算和分解；同时建立面板数据模型来估计环境规制和中国工业发展方式转变的非线性关系并计算出拐点值。研究结果表明：2001―2014年我国工业行业的绿色全要素生产率年均增长率低；除重度污染行业呈现倒“U”型特征外，工业行业总体、中度污染行业和轻度污染行业的环境规制与绿色全要素生产率及其分解项均呈现“U”型特征；目前我国工业行业的环境规制强度较弱，我国重度污染行业环境规制合适，中度和轻度污染行业环境规制强度不够。因此，应从行业分类的角度出发，借助环境规制来促进工业行业发展方式的转变。

关键词：最优环境规制强度；绿色全要素生产率；工业行业；分类评价；“U”型拐点；环境污染；能源消耗

中图分类号：F423 文献标识码：A 文章编号：1007-2101（2017）03-0080-08

一、引言

改革开放以来，随着我国工业经济的快速发展，能源资源浪费和环境污染越来越严重。面对资源和环境的“双重约束”，在当前我国经济增长速度放缓的“新常态”背景下，中共十八届五中全会明确提出了“创新、协调、绿色、开放、共享”的发展理念，这为转变我国工业发展方式、实现环境保护和经济增长的“双赢”指明了方向。工业转型发展的一个重要目耸侨面提高我国工业发展的绿色全要素生产率，而制定合适的环境规制政策则是确保工业发展的绿色全要素生产率提高的关键。鉴于此，将能源消耗和环境污染影响引入到工业效率的评价体系中，探究我国工业行业经济发展的影响因素，测算我国工业分行业的最优环境规制具有非常重要的现实意义。

现有的关于工业行业环境规制与工业发展方式转变问题的研究文献主要有如下两个方面：一是工业发展方式转变的衡量。郑京海（2008）等[1]、赵彦云和刘思明（2010）[2]在研究经济增长问题时直接使用工业全要素生产率来衡量工业增长的方式。赵文军、于津平（2012）[3]在研究贸易开放和中国工业经济方式转变问题时，试着运用工业全要素生产率对工业经济增长的贡献率来衡量我国工业经济增长方式转变的程度。余甫功、吴俊杰（2014）[4]在研究广东省工业发展方式转变时，使用工业全要素生产率对工业产出增长的贡献率表示工业经济的增长方式。二是在工业绿色全要素生产率基础上的环境规制问题研究。涂正革、肖耿（2009）[5]在环境生产前沿函数的基础上，利用1998―2005年我国的省际面板数据研究发现：环境全要素生产率已成为中国工业高速增长、污染减少的核心动力。李玲、陶锋（2012）[6]通过测算中国28个制造业部门的环境规制，发现制造业的环境规制与制造业的绿色全要素生产率之间存在“U”型的关系。李斌等（2013）[7]通过对工业环境规制拐点的测算，研究如何通过控制环境规制强度来促进工业行业的可持续发展。查建平等（2014）[8]运用2004―2011年的省际面板数据研究表明，我国东中西部地区的环境规制强度由大到小依次为：东部地区、中部地区和西部地区。通过上面的文献分析可以发现：同时运用能源消耗和环境污染来构建环境污染综合指数进行工业行业绿色全要素生产率测算的文献较少，且没有在环境污染程度的基础上对工业行业进行分类，并分别测算各类工业行业的最优环境规则，以促进我国工业发展方式的转变。

基于此，笔者借用李玲、陶锋（2012）[6]的测算方法，首先对我国工业37个行业①的污染排放进行了测算，在此基础上进行了行业分类，继而测算了各行业的环境规制强度。随后采用Malmquist生产率指数法对各个行业的绿色全要素生产率进行测算与分解，以作为中国工业发展方式转变的衡量标准并进行合理评价。进一步对面板数据进行回归分析，探究环境规制对绿色全要素生产率及其分解项的影响，并找出三类产业的环境规制拐点，进而厘清环境规制通过绿色全要素生产率作用于工业发展方式转变的机理，以期为实现中国工业和环境的双赢发展提供一定的政策参考。

二、我国工业分行业环境规制强度测算

我国工业有37个细分行业，各细分行业都有着自己的特性，因而环境规制对各细分行业的作用也会存在差异。因此，为了使环境规制强度测算结果更为准确合理，笔者将这37个细分行业根据环境污染程度进行分类。

（一）分行业环境污染强度测算

关于行业污染强度的测量，笔者参照赵细康的做法[9]，首先对各类污染物数据进行线性标准化和等权加和平均法处理，进而计算各行业的环境污染强度。对我国工业行业环境污染强度测算的数据来源于历年的《中国统计年鉴》和《中国环境统计年鉴》，考虑到数据的可获得性，笔者选取了工业废气、工业废水和工业废固的排放量作为测算模型中的三大排放污染物，并选取了各行业的工业总产值。对我国37个工业细分行业进行污染排放强度测算，并根据各行业污染强度？酌i的值将选取的工业行业分为三大类，具体分类结果见表1。

通过表1可以看出，重度污染类行业主要由重化工行业和传统的污染密集型行业组成，这类行业本身就具有高污染和高排放的特点。中度污染类行业主要由部分重化工行业和生活资料行业组成，其污染程度仅次于重度污染类行业。轻度污染类行业主要由高新技术行业和部分污染程度较低的传统生活资料行业构成，这类行业尤其是高新技术行业原本就是技术密集型企业，具有低污染和低能耗的特点。

（二）分行业环境规制强度测算

在此笔者研究的是工业各行业的环境规制强度，由于行业的异质性，不同污染物的排放强度也不相同，在此，笔者采用综合指数法，构建环境规制测量体系，这套体系包括一个目标层（环境规制强度）和三个评价指标层（废水、废气、废固）。通过采用《中国统计年鉴》和《中国环境统计年鉴》的相关数据，对我国工业37个细分行业2001―2014年的环境规制强度进行衡量。利用三类产业环境规制强度的平均值绘制了时间变化走势图，其中，重度污染类行业的环境规制强度用右纵轴度量，轻度和中度污染类行业用左纵轴度量，如图1所示。

从横向来看，这十多年来我国重度污染类产业的环境规制强度远远大于另外两类产业，这说明我国对污染程度较重的产业，特别是重化工业产业关注较多，且采取了更为严密的措施对待其带来的环境污染。从纵向的角度来看，我国重度污染产业整体呈下降的趋势，但在部分年份出现了上升，如2003年、2005年，但是其环境规制强度依旧数十倍于中度和轻度污染类行业。中度污染产业和轻度污染产业的环境规制都有所下降，但总体来说中度污染产业的下降幅度大于轻度污染产业，但从2006年开始，两大类的产业环境规制强度逐渐趋同。相对于污染密集型产业和重化工产业而言，中度污染产业虽然造成了比较严重的环境污染，但相应的环境规制却没有得到很好的显现，单位污染环境规制强度远低于高污染类行业。这是因为我国长期重视如纺织工业、造纸工业和重工业等污染大户所带来的环境污染治理，而对同样带来严重污染的食品制造业、皮革制品等生活制品产业重视度不高，从而使得其环境规制强度不够。

三、中国工业行业绿色全要素生产率测度

（一）模型简介与数据处理

笔者采取的Malmquist生产率指数方法是R. Fare[10]于1994年提出的，在规模报酬可变的情况下可以进行生产率的测算，分解公式为：

MV，C（xt，yt；xt+1，yt+1）=■×

■/■1/2×■/■1/2

=PTECH×SECH×TCH（1）

其中，PTECH为技术效率变化指数，SECH为规模效率指数，TCH为技术变化指数。

在此基础上，笔者参考Grosskopf[11]的生产率指标分解思想，得出文中所要使用的分解公式：

GTFP=GTPSC×GTPT×GPEC×GSEC （2）

其中，GTFP为绿色全要素生产率，GTPSC为技术规模指数，GTPT为技术进步指数，GPEC为纯技术效率指数，GSEC为规模效率指数。

本部分使用的数据是2001―2014年我国37个工业行业的投入产出数据，数据来自《中国统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国工业经济统计年鉴》。其中，“好”产出用37个产业的工业总产值表示，但考虑到各年的价格变化因素，将各产业数据折算为2001年的可比价。“坏”产出指的是在生产过程中产生的污染排放物，因为在工业行业的污染排放物中，二氧化硫是最主要的排放物，并考虑到数据的可得性，笔者将选取各产业的二氧化硫排放量作为衡量“坏”产出的指标。劳动和能源投入：采用大多数文献中运用到的全年平均人数作为劳动投入指标，能源投入用能源消耗总量作为衡量指标。资本投入：资本投入用工业行业各产业的资本存量来表示，但统计年鉴中并没有资本存量的统计，需要进行估算。笔者采用永续盘存法估算资本存量，其估算公式为：资本存量t=可比价投资额t+（1-折旧率t）×资本存量t-1，其中可比价投资额t=（固定资产原值t-固定资产原值t-1）/固定资产投资价格指数t。在此，笔者运用非参数方法（DEA）来对绿色生产率进行测算。

（二）我国工业行业全要素生产率测度与分析

运用DEAP2.1软件对考虑能源消耗和环境污染的绿色全要素生产率进行测算，并将绿色全要素生产率（GTFP）分解为技术规模指数（GTPSC）、技术进步指数（GTPT）、纯技术效率指数（GPEC）和规模效率指数（GSEC）。具体测算与分解结果如表2所示。

从表2中可以看出，在考虑能源消耗和环境因素的情况下，我国工业部门全行业平均的绿色全要素生产率在研究期内年均增长率为0.7%，生产效率在研究期间内年均降低了0.6%，技术进步率年均增长1.5%。这说明2002―2014年，我国工业部门全要素生产率的增长主要是由于技术进步而非生产效率的改进所致。众所周知，技术进步是与生产前沿面密切相关的，而生产效率是受其他一些诸如管理水平等因素影响的，这表明我国工业行业的生产效率还存在较大的提升空间。从行业分类来看，污染越严重的产业的绿色全要素生产率越高，且高度和中度污染类产业的绿色全要素生产率有所增长，平均增长分别为6.3%和1.3%，绿色全要素生产率对于轻度污染产业来说是下降的，下降了2.8%。而重度污染类产业在研究期间内绿色全要素生产率均值为1.069，显著高于另外两类产业，这说明较高的环境规制使其能源利用效率和环境效率大大提高。此外，从分解结果来看，重度污染类产业中技术进步指数的提高大大地带动了绿色全要素生产率，年均增长率为3.4%，这充分说明了重度污染类产业通过引进先进技术、增强自主创新等可使技术前沿面不断前移。

四、我国工业分行业最优环境规制强度设定：分类评价

（一）模型设定

笔者将前文测算的环境规制强度（ER）及其平方项（ER2）作为自变量，令绿色全要素生产率（GTFP）、规模效率指数（GSEC）、技术进步指数（GTPT）和纯技术效率指数（GPEC）分别作为因变量，建立如下四个面板数据模型：

GTFPi，t=α0+α1ERi，t-1+α2ER2i，t-1+α3RAVi，t+α4RCPi，t+α5LPi，t+α6EPi，t+εi，t（3）

GESCi，t=α0+α1ERi，t-1+α2ER2i，t-1+α3RAVi，t+α4RCPi，t+α5LPi，t+α6EPi，t+εi，t（4）

GTPTi，t=α0+α1ERi，t-1+α2ER2i，t-1+α3RAVi，t+α4RCPi，t+α5LPi，t+α6EPi，t+εi，t（5）

TPECi，t=α0+α1ERi，t-1+α2ER2i，t-1+α3RAVi，t+α4RCPi，t+α5LPi，t+α6EPi，t+εi，t（6）

其中i=1，2，…，37表示工业行业37个细分行业，t=1，2，…，13表示2001―2014年。考虑到行业的异质性，笔者选取了四个控制变量：RAV为工业增加值率，指的是行业工业增加值与同期工业总产值的比值；RCP指的是成本利润率，用行业利润比上成本费用来表示；LP为全员劳动生产率，是行业工业增加值与全部从业人员人数之比；EP为能源生产率，是行业工业增加值与行业能源消费总量之比。相关数据均来源于历年的《中国统计年鉴》和《中国工业经济统计年鉴》。

（二）面板回归结果及分析

笔者运用EVIEWS 9.0软件，对式（3）―（6）进行面板回归分析，试图找到能最大限度促进工业和三大污染类别产业生产率提高、效率改进和技术进步的最优环境规制强度，即环境规制强度的拐点。考虑到环境规制的滞后性，因此在回w分析中解释变量用滞后一期值来考察环境规制对绿色全要素生产率的影响。在进行回归分析之前，首先要进行单位根检验和Hausman检验。在对各个变量进行单位根检验时发现，相关变量均不存在单位根，因此，所用变量是平稳时间序列，可以进行回归分析，且在Hausman检验的基础上决定采用面板数据固定效应模型。

1. 重度污染类产业环境规制对绿色全要素生产率的影响。表3表示的是我国重度污染类产业的环境规制对该类产业绿色全要素生产率、规模效率、技术进步和纯技术效率的影响。从估计结果可以看出，在绿色全要素生产率、规模效率和纯技术效率三个模型中，环境规制强度的一次项系数为正，二次项系数为负，并且在统计上效果较为显著，这说明环境规制强度与绿色全要素生产率、规模效率和纯技术效率呈倒“U”型关系②。这也符合了波特假说中合理的环境规制强度，即只要将环境规制强度设定在适当的范围，就会对绿色全要素生产率、规模效率和纯技术效率产生正向的作用，若不处于这个范围，则会加重企业的负担，进而会对它们产生不利的影响。通过模型3、模型4、模型6测算出的拐点分别为：4.126、10.636、5.988。若环境规制强度处于倒“U”型的拐点，则其对绿色全要素生产率、规模效率和纯技术效率产生最优的影响。在技术进步指数模型中，环境规制强度的一次项和二次项的系数都为负，环境规制强度与技术进步指数也呈倒“U”型关系，并且目前该类产业的环境规制强度处于拐点的右端，说明目前的环境规制强度已经对技术进步产生了负面的影响。

2. 中度污染类产业环境规制对绿色全要素生产率的影响。表4表示的是我国中度污染类产业环境规制对该类产业绿色全要素生产率、规模效率、技术进步和纯技术效率影响的估计结果。表4中可以看出，环境规制对绿色全要素生产率及其分解项的影响基本是一致的。在四个回归模型中，环境规制强度一次项系数为负，二次项系数为正，说明在研究期内对于中度污染类产业的环境规制强度较弱，通过环境规制，这类产业的生产率并没有提高、生产技术没有进步和效率也没有改进。笔者认为，呈现这一现象的原因是较弱的环境规制所产生的成本费用在企业生产的总成本中只占了很小的比例，并没有引起企业对环境规制成本的重视，从而也就忽略了为保护环境而进行的管理制度创新和绿色技术的研发。但是随着环境规制强度的加大，这部分的成本费用占总成本的比例增大，会引起企业的重视而倒逼其加大管理制度创新和绿色技术研发的投入力度。

绿色全要素生产率、规模效率、纯技术效率和技术进步随着环境规制的增强，呈现了先下降后上升的“U”型特征，拐点分别为：3.209、2.488、2.703和3.812，即技术效率比生产效率和技术进步能更快地达到“U”型的拐点。这说明对于中度污染产业来说，其基础技术薄弱，技术创新能力低，通过管理制度创新比技术创新要更容易适应环境规制强度。此外，目前的环境规制强度较低，环境规制强度没有对这类产业的生产率提高产生正向影响，没有促使企业达到节能减排的目的，也没有促进企业绿色技术创新和管理制度创新，从而使得这类产业成为了污染大户。

3. 轻度污染类产业环境规制对绿色全要素生产率的影响。表5表示的是以高技术产业和清洁产业为主体的轻度污染类产业，在该类产业的四个回归模型中，环境规制强度的一次项系数为负，二次项系数为正，这说明轻度污染产业的环境规制强度与绿色全要素生产率、规模效率、技术进步和纯技术效率的关系呈现“U”型特征，拐点分别为1.336、1.551、1.003和1.221。这是因为当前我国轻度污染类产业的环境规制强度较弱，而且环境规制对绿色全要素生产率、技术进步并没有带来促进作用，要想使环境规制强度产生正的作用，应该加强环境规制强度。从绿色全要素生产率的分解项来看，与中度污染类产业相比，轻度污染类产业的技术进步指数比绿色全要素生产率和技术效率能够更早地突破“U”型拐点。这反映了以高技术产业和轻工业为主的轻度污染产业，其管理制度已经比较先进，要想进一步提高该类产业的生产效率，应该加强技术创新。

4. 工业行业环境规制对绿色全要素生产率及其分解项的影响估计。通过对整个工业的环境规制强度与绿色全要素生产率数据进行回归分析可以发现（见表6），绿色全要素生产率及其分解项均与环境规制强度呈“U”型关系，“U”型的拐点分别为：1.074、1.441、2.503和2.822。这说明目前我国工业行业的环境规制强度较弱，对管理制度与技术创新没有足够的刺激作用，需要进一步加强环境规制强度来激发企业进行管理制度创新和技术进步的动力，从而提高企业的生产效率。

综上所述，通过对我国工业三类产业及工业整体的环境规制对绿色全要素生产率及其分解项的影响可以看出，不同产业的环境规制对绿色全要素生产率及其分解项的影响是不同的，不能一概而论。实证分析结果表明，分产业来看，重度污染产业的环境规制强度对绿色全要素生产率及其分解项产生了正的影响，目前的环境规制强度是比较合适的，而中度和轻度污染产业的环境规制强度对绿色全要素生产率及其分解项产生了负的影响，但随着环境规制程度的加强，其对生产率产生正的影响，环境规制与生产率、技术进步呈“U”型特征。对于我国工业整个行业来说，环境规制与绿色全要素生产率及其分解项呈现“U”型特征，较弱的环境规制对生产率产生负的影响，但环境规制达到一定程度则会产生正的影响，促进绿色全要素生产的提升、技术创新和效率改进。

目前，造成我国工业行业的环境规制强度不够的主要原因：从宏观层面来说，由于环境规制相关体制和政策的不配套，导致了政府虽然已经规定了环境规制，但在实施环境规制政策时执行力度不够，常常被企业所忽视；从微观层面上来看，企业自身对环境规制的实施情况不乐观，由于企业用在环境规制上成本费用较低，占企业总成本较小的比例，未能引起企业的重视，无法促进企业进行技术创新和管理制度创新。因此，只有将环境规制强度提高到一个适当的水平，才能有效促进企业进行技术创新和管理制度创新，进而提高整个行业的绿色全要素生产率，促进工业行业的转型发展。

五、结论与启示

（一）研究结论

1. 中国工业行业环境规制强度和绿色全要素生产率的测算。从横向来看，重度污染产业的环境规制强度明显大于另外两类产业；从纵向来看，我国重度、中度和轻度污染产业整体呈下降的趋势，但总体来说重度污染产业的环境规制强度数十倍于其他两类产业，且中度污染产业的下降幅度大于轻度污染产业。2001―2014年我国工业行业的绿色全要素生产率年均增长率为0.7%，规模效率和技术进步的增长对绿色全要素生产率的提高贡献最大，而技术效率的贡献则相对较小；在过去十多年间，绿色全要素生产率处于缓慢增长的状态。从分行业来看，在研究期间的绿色全要素生产率的均值从高到低依次为：重度污染产业、中度污染产业和轻度污染产业。

2. 环境规制对工业行业绿色全要素生产率的影响。环境规制强度与重度污染产业的绿色全要素生产率、规模效率和纯技术效率呈倒“U”型关系，说明目前的环境规制强度是比较合适的，对该类产业的生产效率产生了正的影响，若要使环境规制对生产效率的作用达到最高，则环境规制强度应设定为“U”型拐点，即4.126、10.636、5.988。以生活资料制造业和部分重工业为主体的中度污染产业目前所采用的相应环境规制较弱，环境规制的作用没有很好地显现出来；环境规制与绿色全要素生产率及其分解项均呈现“U”型特征，从分解项来看，技术效率比生产率和技术进步能更早地突破“U”型拐点。以高技术产业和清洁产业为主体的轻度污染产业的绿色全要素生产率及其分解项与环境规制强度的关系也呈“U”型特征，且相对于生产率和技术效率而言，技术创新能够更早突破“U”型拐点。

（二）对策建议

基于以上结论，笔者分别从工业总体和重度、中度、轻度污染类产业等视角提出如下对策建议。

1. 从工业行业的总体来看，需要根据不同的产业特性制定不同的环境规制强度，实现环境规制方面的政策由“控制性”向“激励性”转变，使以单一治污为目标的环境政策过渡到以“治污、技术改进、预防”等多个目标的环境政策，引导企业进行绿色技术研发，提高技术水平。注重技术创新和技术效率的配合作用，充分发挥政策的引导作用，调动资金的流向，优化资本配置，提高资本使用效率。此外，还要不断加强社会监督和提高企业自身的环保意识，充分发挥政府、社会和企业的综合治理力量。

2. 重度污染类行业应该维持目前的环境规制强度，将在节能减排上的注意力从加强环境规制转向技术创新和结构调整。加大生产过程中的技术创新资本投入，特别是绿色技术方面的投入；在生产环节减少污染物的排放，从传统的“先污染，后排放”转向“先预防，后处理”这样一条可持续发展道路，从污染源头解决环境污染问题；进行资源重组和结构调整，对于环境污染严重的小企业，若继续不在环境规制强度内进行生产活动，则应坚决取缔，使要素资源逐步流向环境友好、技术先进和经济效益高的企业，从而使要素资源得到充分利用。

3. 加大对中度和轻度污染类行业的环境规制强度。严格控制皮革制品、纺织服装等传统生活制品行业和金属制品、塑料制品等重工业行业的污染物排放量，促使企业主动进行绿色技术创新和管理制度创新，提升中度污染产业中企业的可持续发展能力。此外，应该大力发展循环经济，推动绿色产品生产；政府在制定了环境规制要求后要充分发挥好监督职能，提高企业的环境污染成本，迫使企业主动进行设备更新和绿色技术创新。提高对轻度污染类行业治污的重视程度；促进企业进行绿色技术创新研发，进而通过加大技术创新投入提升企业的生产效率和减少环境污染物排放，把技术创新作为轻度污染产业解决污染问题的主要途径，从而达到产业转型的目的。

注释：

①本文使用的工业37个行业分别为：黑金采选、有金采选、非金采选、造纸制品、非金制品、电热供应、黑金加工、水的生产、石油加工、煤炭开采、农副加工、食品制造、饮料加工、木材制品、纺织加工、化学制品、医药制造、化纤制造、有金加工、金属制品、燃气生产、石油开采、烟草制品、纺织服装、皮革服装、家具制造、印刷媒介、文体教育、橡胶制造、塑料制造、通用设备、专业设备、交通O备、电气机械、通信设备、仪器制造、工艺制造。

②文中“U”型曲线的数学函数说明，设二次项函数为y=ax2+bx+c，若a>0，则二次函数为“U”型曲线；a

参考文献：

[1]郑京海，胡鞍钢，Arne Bigsten.中国的经济增长能否持续？――一个生产率视角[J].经济学（季刊），2008，（3）：777-808.

[2]赵彦云，刘思明.中国专利对经济增长方式影响的实证研究：1988―2008年[J].数量经济技术经济研究，2011，（4）：34-48+81.

[3]赵文军，于津平.贸易开放、FDI与中国工业经济增长方式――基于30个工业行业数据的实证研究[J].经济研究，2012，（8）：18-31.

[4]余甫功，吴俊杰.对外贸易、FDI对广东工业经济增长方式的影响――基于1995―2011年数据的实证研究[J].岭南学刊，2014，（2）：98-105.

[5]涂正革，肖耿.环境约束下的中国工业增长模式研究[J].世界经济，2009，（11）：41-54.

[6]李玲，陶锋.中国制造业最优环境规制强度的选择――基于绿色全要素生产率的视角[J].中国工业经济，2012，（5）：70-82.

[7]李斌，彭星，欧阳铭珂.环境规制、绿色全要素生产率与中国工业发展方式转变――基于36个工业行业数据的实证研究[J].中国工业经济，2013，（4）：56-68.

[8]查建平，郑浩生，范莉莉.环境规制与中国工业经济增长方式转变――来自2004―2011年省级工业面板数据的证据[J].山西财经大学学报，2014，（5）：54-63.

[9]w细康.环境保护与产业国际竞争力：理论与实证分析[M].北京：中国社会科学出版社，2003：223-231.

[10]Fare，R.，S.Grosskopf，Lovell .K.Production Frontiers[M].Cambridge University Press，Cambridge，1994：254-271.

[11]Grosskopf，S.Some Remarks on Productivity and Its Decompositions[J]. Journal of Productivity Analysis，2003，20（3）：459-474.

Analysis on the Optional Environmental Regulation Intensity of Chinese Industry

――A Perspective of Classification Evaluation

Li Ping1， Wang Jun1， Yang Xiuhua2

（1. School of Economics， Southwest University of Finance and Economics， Chengdu， Sichuan 611130；

2. Fiscal Payment Center of Chengdu Chenghua Finance Bureau， Chengdu， Sichuan 610056）

Abstract： Based on the data of 37 industrial sectors from 2001 to 2014 in China， China′s industrial sector is divided into severe， moderate and light pollution industries， according to the degree of environmental pollution emission.in the paper， the non-parametric Malmquist index method is used to calculate and decompose their green total factor productivity（TFP）. At the same time， the panel data model is established to estimate the nonlinear relationship between environmental regulation and the change of China′s industrial development mode， and further calculate the inflection point value.The results show that： from 2001 to 2014， China′s industrial sector green TFP annual growth rate is very low； in addition to heavy polluting industries had an inverted "U" type feature， environmental regulations of the overall industrial， moderate and light polluting industries and green TFP and its decomposition term showed "U" type feature as well； at present， China′s industry environmental regulations intensity is weak， as to the heavy pollution industries， the regulation is appropriate， but to the moderate and light pollution industries， it is not enough.Finally， standing on the perspective of industry classification， we shall promote the transformation of industrial development mode by means of environmental regulations.

Key words： the Optional Environmental Regulation Intensity； Green Total Factor Productivity； Industry； Classification Evaluation；"U" Inflection Point； Environmental Pollution； Energy Consumption