引言

长江经济带是中国内陆经济密度最大的区域，横跨11个省（市），人口约占我国42.86%，作为中国生态文明建设的示范带，推进长江经济带绿色发展既是时代发展的趋势，也是实现“美丽中国”的重要路径。2016年印发的《长江经济带发展规划纲要》提出，2030年长江经济带生态环境需全面改善，在保护生态条件下实现经济发展与资源环境相适应。2018年，习近平总书记指出，长江经济带发展必须坚持生态优先、绿色发展，把生态环境保护摆上优先地位，共抓大保护，不搞大开发。2021年，“十四五”规划提出，健全生态保护补偿机制，完善市场化多元化生态补偿，鼓励各类社会资本参与生态保护修复。遵照《中华人民共和国环境保护法》，政府对环境问题突出的企业提出整改要求，大批企业开始重视生态技术创新和生态技术吸收，转变生产方式，实现可持续发展。由于生态技术创新具有高投入、回收期长的特征，部分企业对生态技术创新缺乏热情，加之生态技术在企业间迅速扩散是实现经济绿色发展的不可或缺的环节，因此生态技术的扩散远比生态技术创新重要。目前，长江经济带正处于转变经济发展方式的关键时期，通过实现生态技术高效扩散，有望推动长江经济带高质量发展。

对现有文献进行分析，发现大部分研究仅考虑了环境规制对生态效率的直接影响，而其内在的作用路径却鲜有关注。在环境规制影响工业集聚方面，一些研究者认为环境规制表现出“逐底竞赛”特征，企业有动机迁往“污染避难所”^[1]，如Cheng等^[2]指出环境规制能促使外商直接投资（FDI）流向环境规制宽松的地区，并引发FDI的邻近转移效应。但也有学者指出当国家环境规制较为严格时，则不会出现“污染避难所”^[3]；还有学者从行业污染程度^[4]、行业类型^[5]、自然资源禀赋^[6]等角度研究环境规制对工业集聚的作用路径。对于环境规制对生态技术扩散的影响，大部分研究表明目前环境规制能有效加速生态技术的传播^[7-10]；环境规制能通过“创新补偿效应”在一定程度上促进企业对研发投入加大力度^[11]，如在取得成果后通过出售相关专利或技术设备获得创新补偿^[12]；Wei等^[13]基于复杂网络进化博弈方法的分析表明低碳技术扩散程度都会随着碳税力度的增加而增加；胡逸群等^[14]阐明环境规制能促进集聚区域内工业技术创新产出；但当环境规制超过阈值时，能强化FDI对绿色技术创新的负面影响^[15]。关于工业集聚与生态技术扩散关系这方面，有学者认为过度工业集聚会加剧环境污染^[16]；也有学者认为工业集聚在地理空间上有利于企业发挥学习效应、生态知识和技术溢出效应，从而提升地区的生态绩效^{[17, 18]}。一方面，不同行业的产业集聚对城市环境效率产生的影响不同^[19]；另一方面，不同集聚水平的工业集聚也具有不同的节能减排效应^[20]。

通过梳理文献可以看出，学者们对于环境规制、FDI、工业集聚和生态技术扩散间的相互关系观点不一，各具特色。因此，在新发展理念的背景下，如何合理评价环境规制政策的执行效果，以及环境规制实施后如何通过工业集聚影响生态技术的扩散，对于中国工业行业实现绿色发展、提升企业环境保护责任具有重要的现实意义。

本文的边际贡献有以下三方面：首先，利用非径向方向距离函数测算长江经济带110个地级及以上城市的工业企业生态技术扩散效率，探究环境规制与生态技术扩散效率的内在关系；其次，将环境规制、FDI、产业集聚和生态技术扩散效率纳入同一研究框架，深入剖析了环境规制对生态技术扩散效率的影响及多重传导路径，进一步丰富大众对环境规制影响工业企业生态技术扩散效率的作用机制的可能性；最后，从区域的异质性视角对长江经济带上、中、下游三大地区环境规制下的工业企业生态技术扩散效率进行检验，以便采取相关政策，实现长江经济带经济永续绿色发展。

1 理论分析与研究假设 1.1 环境规制与生态技术扩散效率

生态技术扩散也可称作绿色技术扩散或生态技术创新扩散，是指生态技术在一定时间阶段通过某些渠道被社会群体中的成员接纳并传播的过程^[21]。也有人提出，生态技术扩散是高密度产业区域内不同企业间或不同区域的企业间实现生态技术创新的外溢^[22]。知识溢出和环境溢出作为生态创新的特征，致使政府政策对生态技术扩散具有显著影响，但其扩散也离不开其他资源的有力支持^[23]。企业采纳生态创新技术，以期降低自身能源消耗或减少污染排放，满足公众和社会需求，履行企业社会责任，获得生态技术的超额收益和提高市场竞争力^[24]。在适度的环境规制内，企业采纳绿色技术会降低减排成本^[25]，企业采纳绿色技术的积极性高涨。政府采取各种环境规制政策作为企业生产经营的一种外部性约束去解决环境的负外部性问题，如通过制定环境税率、推行排污权交易和确定生态技术标准或绩效标准等方式，但不同程度的相关政策会导致不同的扩散率^[26]。

环境规制约束着企业生产经营过程的碳排放及各类污染物的排放，是生态技术扩散的主要决定因素^[27]。对工业企业来说，环境规制如同一把“双刃剑”，一方面，严格的环境规制提高企业的环境成本甚至严重影响企业的日常生产经营；另一方面，也能促进企业加大生态技术研发和引进，加快企业的产业结构升级。政府通过环境规制赋予环境商品的特征，对企业生产经营造成环境不利影响的行为收取相关费用，导致企业的生产成本提高，利润空间被压缩。因此，工业企业面临着生态技术采购和生态技术创新两种选择。当环境规制强度较弱时，大部分中小企业局限于自身的经济实力，难以投入大量资金研发创新。受消费者环保意识的影响，企业往往会出资购买相关生态技术，以期达到排放标准，符合环保要求，适应社会发展需要，发挥出生态技术成本缩减效应，增强企业在产品市场上的竞争力。当环境规制强度愈来愈高时，仅有少量企业拥有符合标准的生态技术，其他不具备生态技术的企业在市场上引入生态技术是比较困难的，不利于生态技术的扩散。因此，提出以下研究假设：

H1：随着环境规制强度的逐渐提高，生态技术扩散效率先下降后上升，即环境规制与生态技术扩散间存在“U”形关系。

1.2 基于外商直接投资的中介机制

当地区环境规制处于较宽松但逐渐加强时，企业为达到环境标准，可能购买环保设备，或者缴纳相应的排污费，势必引起单位生产成本的上升，迫使企业缩小生产规模，闲置部分企业生产资源，导致产量和营业收入下滑。而外资进入的目的是获得丰厚利润，无法达到外商的期望，将不利于外资的引入。随着环境规制的强度越来越大，企业难以负担沉重的排污支出，可能激励企业自身开展生态技术创新，而技术创新是一个投入高、周期长的过程，企业更愿意引入FDI支持创新活动。当企业引入外资后，而外商直接投资作为一种外部性流入资源，一般包含资金、技术及先进管理经验^[28]，是企业经营发展的重要因素。在全球环境保护的背景下，许多发达国家较早地意识到环境保护问题，也较早开始对生态技术的创新研究。因此对于我们而言，它们的许多生态技术都较为先进，而我们通过接纳发达国家的投资，通过协商消化吸收其先进的管理理念或生态技术，达到技术领先市场并提升产品市场竞争力的目的，同外商实现共赢并促进生态技术的扩散。为此，提出以下研究假设：

H2a：环境规制强度较低时，对FDI的流入具有负向影响；环境规制强度较高时，对FDI的流入具有正向影响。

H2b：FDI能正向影响生态技术的扩散。

1.3 基于工业集聚的中介机制

环境规制政策无疑会直接增加工业企业的生产成本，从这个角度看，环境规制可以看作是企业生产性污染的“排污费用”，这种方式必然导致企业的生产成本不断上升，利润下滑。对于不能承受如此代价的污染企业，则选择退出市场或迁往生产成本较低的地区，形成工业集聚区，符合“污染天堂假说”。从另一个角度来看，工业企业的生产成本确实会因环境规制而上升，企业为降低生产成本通常会通过选择扎根于物质资源丰富或劳动力成本低廉的地区去实现生产资源在地理位置上的优化配置。而工业集聚水平的提高能够顺畅发挥技术溢出效应^[29]，一方面，随着产业的不断集聚，区域内的产业结构逐渐走向合理化，分工更为专业化和精细化，上下游企业间的联系与交流更为顺畅，能降低企业采购费用和销售费用等，并有利于企业间相互借鉴生态技术；另一方面，产业的集聚造成当地劳动力资源越发丰富，企业对劳动力的挑选优势更为显著，造成生产要素成本下降，有利于激发员工的潜能，提升企业的生态效率，同时这也会造成该区域内产业竞争尤为激烈，促使部分企业主体进行沟通交流与合作，知识共享，产生竞争学习效应^[30]，促进生态技术进步，导致其他企业最大程度获取技术外溢，实现生态技术扩散。为此，提出以下研究假设：

H3a：环境规制对工业集聚具有正向影响。

H3b：工业集聚对工业企业生态技术扩散具有正向影响作用。

1.4 基于外商直接投资和工业集聚的链式中介机制

基于比较优势理论相关内容，政府为实现经济快速发展向经济高质量发展转变和达成“双碳”目标，需要出台相关环境规制政策对高耗能、高污染企业进行限制。具体而言，就是政府通过提高环境税率和生态技术标准等方式，为具有生态技术优势的企业创造优良的产品竞争环境。同时，这种生态技术差异的影响会引起外商的关注并带来外资的进驻。外资的进入往往带来雄厚的资金、先进的技术和优秀的管理经验支持企业的发展，减少企业因环境污染问题额外支付的生产成本，发挥技术优势效应。基于新经济地理理论^[31]，外商考虑到地区资源禀赋和经济规模的差异，优先选择在资源丰富的地区投资；同时本土企业出于投资风险的考虑，又为降低供应链上下游的生产网络成本，往往会优先考虑外资集中投资区域，跟随FDI企业投资生产，从而促进工业集聚的形成。随着工业集聚密度的增大，一方面集聚区域内企业竞争越发激烈，FDI企业为了维持自身的生态技术优势，通常会加大对企业的生态技术支持或生态技术的研发投入；另一方面由于供应链上下游企业生态技术的不匹配性，出于资源优化配置的考虑抑或交易过程中生态技术学习模仿行为，FDI企业倾向通过技术溢出效应带动工业集聚区域内生态技术的扩散效率。根据这一逻辑，环境规制的加强能促进FDI的进驻，间接影响工业企业的集聚过程，最终带来工业集聚区域内生态技术扩散效率的整体提升。为此，提出以下研究假设：

H4a：FDI能正向促进工业集聚的形成。

H4b：环境规制通过FDI与工业集聚的链式中介作用对生态技术扩散效率产生影响。

综上所述，构建环境规制影响生态技术扩散效率过程的概念模型，如图 1所示。

2 研究设计 2.1 模型的构建

考虑到技术的溢出和扩散过程存在着非线性的发展阶段^[32]，加上环境规制的两面性^[33]，本文引入环境规制的二次项，根据上述理论分析构建如下模型，考察环境规制对工业企业生态技术扩散的直接效应：

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

方程（7）中，被解释变量是生态技术扩散效率GTD；ER代表环境规制强度；FDI表示外商直接投资；AI表示工业集聚；X代表模型的控制变量；i代表城市；t代表年份；µ_i代表城市固定效应；v_t代表年份固定效应；ε代表随机扰动项。

2.2 变量的衡量 2.2.1 被解释变量

生态技术扩散效率（GTD）：生态技术扩散的目的是降低能源消耗，减少污染排放。为将能源与污染排放纳入同一框架并计算，本文采用非径向方向距离函数（NDDF）来测算工业企业生态技术扩散效率指数。在数据包络分析法（DEA）模型框架下，假定规模报酬不变，每个地级市为一个决策单元DMU。DMU_it表示城市i处在第t个时期（t=1，2，…，T）。以工业电力消耗（E）、第二产业从业人员（J）、规模以上工业企业固定资产（F）、排水管道长度（P）和政府科技投入（S）为投入要素，以当地第二产业生产总值（G）为期望产出，用废水排放量（W）、二氧化硫排放量（C）和烟尘排放量（Y）代表非期望产出（N），则各地级市投入产出函数可以表示为：

(8)

根据Fare等^[34]的观点，进一步定义测量各决策单元环境规制效率的非径向方向距离函数：

(9)

其中，是权重向量，代表各个要素的重要性；；T ≥ 0为松弛变量，代表各个相对应变量可以增加或减少的比例或其相应的无效率水平。因不存在明确的划分依据，故选择默认权重设置，即赋予投入、期望产出与非期望产出1/3权重，所以权重向量设为（1/15，1/15，1/15，1/15，1/15，1/3，1/3）。与此相应，方向向量为（-1，-1，-1，-1，-1，1，-1），由此建构各市生态技术扩散效率DEA模型：

(10)

求解得到第n个城市的松弛变量最优解。进而定义公式并计算第n个城市的生态技术扩散效率：

(11)

式中，表示能源利用效率；表示污染排放效率；表示经济产出效率。

2.2.2 核心解释变量

环境规制（ER）：关于环境规制如何衡量，在学术界观点不一，各具特色。考虑到政府出台环境政策既要兼顾经济发展，又要考虑污染排放，因此本文决定采用当地生产总值与污染排放之和的比值来表示环境规制强度。其比值越大，代表环境规制强度越强。污染排放选取工业企业废水、二氧化硫和烟（粉）尘排放量等三类指标，污染排放之和采用熵权法确定。

2.2.3 中介变量

外商直接投资（FDI）：采用各地区实际利用外资额与地区生产总值之比来衡量外商直接投资^[35]。

工业集聚（AI）：目前许多学者采用赫芬达指数、基尼系数、区位基尼系数、Hoover指数和区位熵指数等来衡量地区产业集聚程度。由于区位熵能够消除区域规模差异，比较真实地衡量不同地理位置的工业集聚程度^[36]，因而工业集聚水平采用区位熵表示。公式如下：

(12)

式中，I_it表示地区i在t时刻第二产业生产总值；E_it表示地区i在t时刻生产总值；I_t表示全省（区、市）在t时刻第二产业生产总值；E_t表示全省（区、市）在t时刻生产总值。其值越大，代表当地的工业集聚程度越高。

2.2.4 控制变量

本文选取的控制变量主要包括教育水平（EL）、网络化水平（HL）、人口密度（PD）、经济发展水平（EE）、旧技术固化度（OT）和企业规模（ES）。其中，教育水平采用地区教育业从业人数占地区全部从业人员比重来衡量；网络化水平采用年末移动电话接入数来表示；人口密度采用各地区每平方公里人口数衡量；经济发展水平采用人均生产总值来衡量；由于生态技术扩散会受到旧技术的阻碍^[37]，故引入旧技术固化度这个控制变量，并采用工业电力消耗与规模以上企业利润总额之比来衡量；企业规模采用规模以上企业流动资产、固定资产之和来衡量。

2.3 数据来源

本文主要选取中国长江经济带110个地级及以上城市面板数据进行实证研究。数据来自2013—2020年《中国城市统计年鉴》，少量缺失数据来源于各市的统计年鉴，其余部分缺失数据采用插值法进行补充，对部分较大离群值采取1% 缩尾处理。

3 实证结果分析 3.1 变量的描述性统计

考虑到数据的离散程度，对部分变量数据取对数处理。由表 1可知，生态技术扩散效率的最小值和最大值分别为0.0268和1，两者数值相差较大，这说明各个城市间生态技术扩散效率存在较大的差异；核心解释变量环境规制强度和中介变量工业集聚水平的变化范围也比较大，这也说明中国环境规制政策和工业集聚在不同地区拥有巨大的差异性；而对于控制变量而言，大部分变量的极值之差同样较大，这也为我们的研究提供了充足的必要性。

3.2 相关系数矩阵与方差膨胀因子（VIF）检验

根据相关系数矩阵可知各变量间的相关系数并不大，相关系数最高值是网络化水平与企业规模的相关系数，为0.706。再结合方差膨胀因子的检验结果，发现最大的VIF远小于10，故可以认定各变量之间并不存在严重的多重共线性。

3.3 全样本回归分析 3.3.1 基本回归分析

为得到更为准确的研究方法，对模型进行豪斯曼检验，其检验结果表明该模型使用固定效应模型更为有效。表 2中模型（1）~模型（7）分别对应方程（1）~方程（7）的固定效应模型的回归结果。模型（1）结果显示环境规制的一次项在1% 的水平上显著为正，环境规制的二次项ER2与生态技术扩散效率呈负相关，这说明环境规制与生态技术扩散效率呈倒“U”形关系，即环境规制与生态技术扩散效率的作用存在一个阈值，当环境规制强度还未达到阈值时，环境规制对生态技术扩散效率起促进作用；当环境规制强度达到阈值后，环境规制抑制生态技术扩散。这验证了上文所提的环境规制对生态技术扩散效率存在非线性影响关系，H1成立。模型（2）结果显示在1% 的置信水平下，环境规制的一次项系数为负，二次项系数为正，说明环境规制对FDI的影响表现为先抑制后促进的动态过程，这可能在于环境规制强度较弱时，FDI难以为外商获得期望利润；当环境规制逐步增强时，外商能够依借自身技术优势在市场中取得优势而乐意进行投资，故H2a成立。模型（3）同样表明环境规制能够正向促进工业集聚，这说明随着环境规制强度不断增加，工业集聚水平也趋向上升，故H3a成立。模型（4）结果显示FDI的回归系数在1% 的水平上显著为正，表明FDI对工业集聚具有正向促进作用，H4a成立。结合模型（1）和模型（2）可以看出FDI在环境规制影响工业集聚的过程中发挥了部分中介作用。从模型（5）中可以看出FDI的回归系数显著为负，表明FDI不利于生态技术的扩散，H2b不成立。从模型（6）可以看出工业集聚在1% 的水平上对生态技术扩散效率的影响显著为正，这可能在于工业集聚能够带来一定的正外部性（如知识溢出、人员充足、成本缩减），促使该区域内生态技术扩散效率在一定程度上提升，H3b成立。再结合模型（1）~ 模型（3）可以认定FDI和工业集聚在环境规制对生态技术扩散效率的关系中起部分中介作用。从模型（7）可以看出，将环境规制、FDI和工业集聚纳入同一回归方程时，它们依旧对生态技术扩散效率具有显著影响，结合之前的判断，可以初步认定环境规制还可能通过FDI和工业集聚的链式中介从而促进生态技术扩散效率的提升。

3.3.2 链式中介效应分析

参照温忠麟等^[38]的观点采用bootstrap法抽样1000次和2000次检验链式中介效应，检验结果如表 3所示。结果表明在抽样1000次和2000次的状况下，总效应、直接效应和链式中介效应的95% 置信区间都不包含0值，说明链式中介效应存在，表明环境规制通过FDI影响产业集聚，进而提升生态技术扩散效率，H4b得到验证。

3.4 区域异质性分析

考虑到长江经济带110个城市地区差异显著，将其按照地理位置分为长江上游、中游和下游再进行回归分析，进一步揭示环境规制、工业集聚对生态技术扩散效率的影响。根据表 4的回归结果可知，环境规制的二次项系数并不显著，环境规制的加强并不能吸引外资的进入，但环境规制依旧能促进工业集聚，并通过工业集聚提升该区域的生态技术扩散效率，这可能是因为长江上游地区经济欠发达，同时又是重要的生态保护区域，环保力度居高不下，FDI进入该地区并不能为它带来预期的利润，导致外商投资兴趣缺失。同时这也意味着当地企业必须抱团取暖，发挥集聚正外部效应来达到环境标准。根据表 5的回归结果可知，环境规制对FDI和生态技术扩散效率的影响与全样本回归结果基本一致，环境规制通过FDI的中介作用形成产业集聚，但FDI和工业集聚对生态技术扩散效率的影响并不显著，原因可能是工业生产一直以来都是长江中游的优势，同时中游地区资源丰富，人力成本低，当提升环境规制强度时，FDI进入并不带来先进的生态技术，而是通过投资将本国内重污染高耗能产业转移，形成“污染天堂”，使得当地政府不得不通过高压环境政策提升当地生态水平。而根据表 6的回归结果可知，环境规制对生态技术扩散的影响与全样本保持一致，但能通过抑制FDI的进入间接促进生态技术的扩散。这可能在于长江下游地区经济水平发达，开发环境和开放水平更优，教育保障完善，导致当地人员对于环境质量的要求更高，对环境规制政策的接受能力和执行能力更强，不利于FDI将污染产业转移，从而也不利于工业产业形成集聚区。

3.5 稳健性检验

为了验证上述回归结果的稳健性，本文用替换变量、剔除长江经济带直辖市两种方法对上述模型进行检验。在替换变量上，本文借鉴陈诗一等^[39]的方法，采取省级政府工作报告中出现与环境保护相关词汇频数构建环境规制强度，将环境词汇出现的文本频数与城市工业生产总值占省（区、市）内工业生产总值之比相乘得到地级市的环境规制替代指标（UPO），回归结果如表 7所示，与上文回归结果保持一致，并且链式中介效应依旧显著。在剔除上海、重庆两个直辖市数据进行回归后，各个变量系数有些微小变化，显著性几乎不变，这两种稳健性检验方法皆表明上述回归结果是较为稳健的。再进一步验证环境规制对生态技术扩散效率、FDI和工业集聚的影响是否存在拐点，利用门槛效应回归结果进行验证。门槛效应自抽样检验如表 8所示，结果表明环境规制对生态技术扩散效率和FDI的影响存在拐点，而环境规制对工业集聚的影响不存在拐点，符合模型的设定。

4 结论与政策建议 4.1 结论

本文采用非径向方向距离函数模型对2013—2020年长江经济带110个地级及以上城市的工业企业生态技术扩散效率进行测算，并建构固定效应模型和中介效应模型来检验环境规制、FDI、工业集聚对生态技术扩散效率的影响，得出以下结论：

第一，环境规制与生态技术扩散效率之间存在倒“U”形关系，即环境规制处在低水平时，加强环境规制有利于提高生态技术扩散效率；当环境规制强度达到阈值时，环境规制对生态技术扩散效率的影响为负。

第二，环境规制对FDI呈先抑制后促进的“U”形关系，而FDI对生态技术扩散效率具有负向影响；环境规制对工业集聚起促进作用，工业集聚同样正向影响生态技术扩散效率。

第三，环境规制对生态技术扩散的影响存在多重影响路径，FDI、工业集聚在其过程中起中介作用，且FDI的链式中介效应显著。

第四，长江经济带城市环境规制对FDI、工业集聚和生态技术扩散效率的影响表现出区域异质性。长江上游城市环境规制对生态技术扩散效率的影响表现出地区的差异性，长江中游、下游城市环境规制对生态技术扩散效率的作用呈现出近似性，且长江经济带各区域FDI和工业集聚对生态技术扩散效率的影响也不尽相同。

4.2 政策建议

第一，合理实施环境规制政策，保障经济可持续发展。政府在制定环境政策时，需要结合当地经济发展水平和企业自身的需求，制定合理的环境标准，开展环境绩效评价，有效激励企业推动生态技术的扩散，实现绿色发展的目标。

第二，发挥政府市场调控作用，有选择地吸引外来投资并推动长江中游工业企业集聚。在促进生态技术扩散的过程中，需要因地制宜，有效利用长江中游生产资源，适当引进FDI，推动工业集聚，加强区域内部环境治理的协调能力，有效利用工业集聚带来的正向效应，从而更为高效地提升生态技术扩散效率，促进社会和谐发展。

第三，综合运用政策手段，分区域推动生态技术扩散效率的提升。长江经济带永续发展的目标需要群策群力，发挥各自资源优势。长江下游地区资金、技术优势突出，可以引导技术创新人才聚集，加快生态技术研发并推动其快速扩散。长江上游地区属于生态重点保护区域，应提高环境标准，做好源头防范，优化产业结构，依靠自身地理优势承接长江经济带中下游环保优势企业。同时，加强长江经济带上中下游生产要素的流动性，构建交流合作平台，推动环境信息互联互通，充分发挥生态技术与知识的溢出效应，促进生态技术的扩散，打造绿色长江经济带。