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标题 异质性环境规制对矿业绿色发展的影响
范文 高苇　成金华　张均



摘要 绿色已成为新时代矿业发展的主基调，经济增长方式转变和供给侧结构性改革对矿业提出了新要求，环境规制强度影响矿业绿色水平的短期效应，环境规制结构决定矿业绿色发展的长效机制。基于2001—2015年我国省级面板数据，采用EBM模型定义的方向性距离出数（EBM-DDF）方法构建GML指数来衡量矿业绿色水平。采用动态面板模型和系统GMM估计方法，检验环境规制对矿业绿色发展的直接和间接效应及其传导机制，并重点考察不同类型、不同地区环境规制对矿业绿色发展的异质效应，探索构建矿业绿色发展的长效机制。研究发现：①环境规制强度与矿业绿色水平之间存在“U”型非线性关系，命令控制型和市场激励型环境规制对矿业绿色发展表现出先抑制后促进的直接效应。②技术创新和能源消费结构对矿业绿色水平具有“U”形间接调节效应，技术创新仅在市场激励型环境规制越过拐点后促进矿业绿色发展，能源消费结构对命令控制型环境规制的倒逼作用显著。经济发展水平学矿业绿色水平之间存在“U”形关系，只有经济发展到一定水平后，提高环境规制强度才有利于改善地区环境质量。③东南沿海地区的市场激励型环境规制对矿业绿色水平存先抑制后促进的作用，而命令控制型环境规制的影响不显著；中西部内陆地区由于经济发展水平相对滞后，环境规制并不能促进矿业绿色发展。因此，政府要合理选择环境规制类型，因地制宜地设定环境规制强度，增强绿色技术创新能力，推动能源消费结构升级，加快推进绿色矿山建设和绿色矿业发展，实现矿业转型升级和绿色发展。
关键词 环境规制；绿色矿业；异质性效应；动态面板数据模型
中图分类号 F062.1 文献标识码 A 文章编号 1002-2104（2018）11-0150-12 DOI：10.12062/cpre.20180525
新时代背景下我国矿业面临着新形势新问题，对矿业绿色发展提出了新要求。我国正处于由“工业型经济”向“服务型经济”转变的工业化中后期，城镇化建设加速推进，矿业发展表现出“四期叠加”的特征（即矿业复苏酝酿期、技术创新孕育期、矿业管理政策调整博弈期和能源资源治理结构的改革期），在相当长一段时期内矿产品的消费需求仍将在高位运行，“资源约束趋紧、环境污染严重、生态系统退化”的形势依然严峻。然而，矿业发展过程中，由于矿产资源勘查、开发利用过程产生的环境污染问题，其具有负外部性和“公共产品”的性质，加之产权难以界定，单靠市场力量难以实现矿业绿色发展的目标，亟需政府设计科学的矿产资源环境规制来弥补“市场失灵”的缺陷（矿产资源环境规制是指政府对矿产资源的勘查、开发、利用、保护等行为进行规范和管理，并将矿产资源、环境作为规制手段，对企业、地方政府及其他社会组成部分的经济社会行为进行约束，以使之更符合国家利益、公共目标和社会需求的行为）。发展绿色矿业和建设绿色矿山上升到了国家战略高度，供给侧结构性改革不断深入，矿产资源开发利用环境准入门槛不断提高，对生态环境的公众舆论和监督压力增大。如何正确处理资源开发利用与生态环境保护之间的关系，因地制宜设定环境规制政策工具，激励技术创新推动矿业绿色转型升级，加快形成绿色生产体系、绿色消费体系，加强绿化建设和生态修复，是各地政府亟需解决的关键问题，也是需要展开系统研究的重要课题。
1 文献评述
矿产资源环境规制的一个重要目标，是鼓励矿山企业开展技术创新以及促进绿色低碳产品和清洁能源的使用，改善环境质量，提升企业全要素生产率。环境规制会对采矿业发展模式产生影响，设计与矿业绿色发展相适应的环境规制有助于解决制约矿产勘查开发的矛盾，破除资源诅咒，改善当地生态环境，矿业绿色发展战略能够创造一个更有利、更透明和更环保的经济环境，吸引更多的潜在投资者支持和发展绿色矿产资源产业[1]。环境规制的政策效果取决于环境规制的目标或标准和环境规制工具的选择[2]，即环境规制的规模和结构。环境规制规模即规制强度，其高低直接影响着环境成本是否会被纳入到经济主体的行为决策中，当环境成本不足以影响到企业生产行为时，环境规制的绿色约束不足，效应可能不明显。宽松的环境规制政策以污染环境换取经济的增长红利，严格的环境规制措施以降低增长为代价提高环境质量，产生环境红利。环境规制的结构主要指环境规制的类型及其内部结构，包括环境规制的工具结构、激励约束结构等，通过政策工具组合搭配来实现绿色治理目标。环境规制规模影响矿业绿色水平的短期效应，环境规制结构决定着矿业绿色发展的长效机制。
现有文献大多侧重于矿业绿色发展的定性分析和路径探讨，从定量角度分析环境规制与矿业绿色发展之间关系和内在机理的研究尚不多见，方法上大多借鉴环境规制与工业行业绿色发展的研究。朱训[3]认为绿色矿业需要解决的主要问题是资源的合理开发与节约利用和良好的矿山生态环境。龚兴祥[4]在分析我国矿业的勘查、开发和矿产资源的利用现状基础上，探讨了我国矿业低碳化发展路径。常前发[5]从循环经济和可持续发展视角分析了矿业绿色发展的路径，鞠建华和强海洋[6]通过总结我国矿业绿色发展的管理政策与取得的经验成效，探讨了矿业绿色发展的趋势和方向。李国政[7]指出需要发挥政府的主导作用、企业的主体作用、行业协会及社会的协调支撑作用，推动绿色矿业健康有序发展。而关于环境规制与产业绿色发展的研究主要集中在兩个方面。而关于环境规制与产业绿色发展的研究主要集中在两个方面。一是产业绿色水平的衡量。目前基本采用考虑非期望产出的数据包络分析（DEA）方法，通过基于非径向的SBM（Slacks Based Measure）模型来定义方向距离函数（Directional Distance Function， DDF），主要采用L指数（Luenberger）[8]、ML指数（MalmquistLuenberger）[9]和GML指数 [10]来测度绿色全要素生产率。二是研究环境规制对绿色全要素生产率的影响。相关学者基于不同视角得出的研究结论不尽相同，认为具有正向促进作用[11]、存在“U”形关系[12]、存在“倒U”形关系[13]、存在“倒N”形关系[14]，还有认为存在门槛效应[15]。此外，影响效应还取决于环境规制的类型，在不同地区间这种效应也存在差异[16-17]。以上研究对展开关于环境规制与矿业绿色发展之间的关系具有理论和方法上的借鉴意义。
通过梳理相关文献发现，当前尚没有从矿业视角系统研究环境规制与绿色发展之间的关系，更没有对异质性环境规制影响矿业绿色水平的直接和间接效应及其传导机制作深入探讨；也没有关于矿业绿色水平或其全要素生产率的测度，在测算绿色全要素生产率上大多基于CCR模型和SBM模型的L指数或ML指数，在解释力和效率值上都存在一定缺陷。有鉴于此，本文主要从以下三个方面进行推进：①研究机制上，提出了矿产资源环境规制对矿业绿色水平的直接和间接影响效应和传导机制，补充了关于矿业绿色发展分析的理论框架。②研究对象上，充分考虑了不同类型（命令控制型和市场激励型）、不同地区（东南沿海和中西内陆）环境规制对矿业绿色水平的异质性效应。③研究方法上，一方面采用Tone[18]拓展的综合径向和非径向特点的EBM（Epsilonbased Measure）模型来定义方向性距离函数，构建GML指数来衡量矿业绿色水平，能够避免非传递性和线性等缺陷；另一方面，采用动态面板模型和系统广义矩估计（sysGMM）估计方法，既可反映环境规制对矿业绿色水平影响的动态性和异质性，又能克服可能的内生性问题。
2 环境规制影响矿业绿色发展的机理分析
环境规制对矿业绿色发展的作用大小和传导机制，是通过直接效应和间接效应来实现的。直接效应取决于环境规制对企业的“环保成本效应”与“优胜劣汰效应”之间的权衡；间接效应是通过供给側的技术创新和需求侧的能源消费结构升级的调节效应来传导的。
2.1 环境规制对矿业绿色发展的直接影响机制
环境规制对矿业绿色发展的直接效应，取决于“环保成本效应”与“优胜劣汰效应”的权衡。①当环境规制强度较低时，环保约束力不强，既面临环保成本增加和生产率下降，也会刺激矿产品的粗放型生产消费，使得矿业绿色水平下降，产生“环保成本效应”。一方面，当存在环境规制时，矿山企业要为开采生产过程中带来的环境污染承担社会成本，即缴纳一种环境保护税，环境税会约束企业的污染排放，还会需要购置环保设备或采用清洁技术，增加企业的生产成本，在其它条件不变的情况下，成本的增加意味着生产率的下降。另一方面， 由于环境监管和处罚较为宽松，企业有激励扩大开采和生产规模，通过扩大产量的收益来抵消增加的成本，甚至“小、散、乱、污”的矿业企业也有能力承担环保成本，使得矿产资源的开采活动和使用行为更为粗放，不仅无助于矿业绿色水平的提高，还会带来更严重的环境污染问题。②随着环境规制强度的提高，环境标准和监管变得更加严格，会直接影响矿业企业的投资和进入退出决策，转向绿色发展，使得矿业绿色水平上升，产生“优胜劣汰效应”。一方面，实施严格环境规制相当于设置了绿色进入壁垒，会抑制已有企业规模的扩张，关停“小、散、乱、污”的矿业企业，淘汰低效、落后产能；想进入该行业的企业也因面临环保门槛成本的提高，进入矿业的企业数量减少，存活企业面临的竞争降低。另一方面，政府在对矿业采取严厉环境规制的同时，也会对发展绿色环保清洁的矿业企业提供财政政策和产业政策的支持，矿业行业获得“绿色”发展的比较优势，吸引绿色金融资本、技术性人才和先进管理流程和设备等生产要素向其流动转移，企业更有动力投资于绿色矿业，进行绿色生产，矿业转向绿色发展。因此，在“环保成本效应”与“优胜劣汰效应”的共同作用下，环境规制强度对矿业绿色水平具有先下降后上升的“U”形关系。根据以上分析，提出假设1：
假设1：环境规制强度与矿业绿色水平之间可能具有“U”形关系。
2.2 环境规制对矿业绿色发展的间接影响机制
技术创新对环境规制与矿业绿色水平的间接调节效应，主要是通过“遵循成本假说”的投资挤出效应和“波特假说”的创新补偿效应来传导。①投资挤出效应。“遵循成本假说”认为，环境规制会增加企业成本，挤压研发投资，从而阻碍企业创新[19]。在静态条件下，短期内企业已做出了成本最小化的资源配置，当政府实施环境规制时，企业生产经营成本增加，环境治理成本上升、利润空间变小，企业生产性投资和技术创新投入下降，从而抑制了全要素生产率的提高，尤其是对于资金匮乏的中小企业，挤出效应更大[20]。②创新补偿效应。“波特假说”认为，合理有效的环境规制将激励企业创新，会提升企业生产率和竞争力[21]。动态条件下，面对环境规制约束，企业将更多考虑长期利益，增加新设备和R&D;上的投资[22]，进行治污减排技术创新活动，改进工艺流程，选择和采用更先进的开采、生产、治污的技术和设备，优化矿山企业组织结构和管理体系，企业既能生产更为清洁的产品，降低污染产生和排放水平，也能节省单位产品的生产成本，提高企业生产率，通过“创新补偿效应”来抵消企业遵循成本的“挤出效应”[23]。
随着环境规制强度的变化，“投资挤出效应”和“创新补偿效应”作用大小存在差异。在环境规制水平逐渐上升的过程中，企业行为由服从逐渐变为创新[24]，环境规制的“创新补偿效应”往往滞后于“投资挤出效应”[25]。短期内，企业资金预算难以变化，以消化环境规制带来的企业成本增加，技术创新激励不足，挤出效应作用较强；随着时间的推移，面对环境成本和同行业的竞争压力，为保持企业竞争力和利润增长，将激励企业加大减排技术研发投入，通过创新提高生产率来抵消增加的环境成本，创新补偿效应将逐渐完全弥补并强于挤出效应。因此，在“投资挤出效应”和“创新补偿效应”的共同作用下，技术创新的调节效应表现出先下降后上升的“U”形关系。根据以上分析，提出假设2：
假设2：技术创新对环境规制与矿业绿色水平之间的关系可能具有“U”形调节效应。
能源消费结构对环境规制与矿业绿色水平的间接调节效应，主要是通过“绿色悖论假说”的黑色预期效应和“倒逼减排假说”的绿色替代效应来传导的。①黑色预期效应。当矿产能源消费者面临环境规制压力时，会带来能源消费需求的结构性变化，引起生产者（矿产企业）的价格上涨和环境治理成本增加的预期，从而加速矿产资源的开发利用，导致环境恶化和企业生产率下降。环境规制政策目的是通过对消费者施加一种环境税，内部化环境负外部性，使其采用先进的节能减排设备技术和清洁能源，增加开采的环境治理成本，降低对化石矿产能源的需求，优化能源消费结构。但“绿色悖论”假说认为，短期内很难实现这种政策意图[21]。环境规制会引起矿产能源供给侧的矿山企业的响应，尤其是高污染高消费份额的矿产能源（如煤炭），受到环境规制的影响越大，生产者预期更加强烈，使得开采路径会向前移动，加快矿产资源开发利用[27]，造成环境状况进一步恶化。②绿色替代效应。在环境规制和节能减排压力下，长期中消费者将会转向采用新技术新要素新产品来替代传统的技术产品，带来生产率的提升。一方面，环境规制会提升消费者的绿色消费意识，增加对低碳绿色产品和清洁能源的需求，提高清洁能源行业的份额，使得供给侧的矿产企业减少中低端和无效的供给，增加高品质和清洁能源的供给。另一方面，环境规制会提高行业准入门槛，矿产品等生产要素价格上升，使得矿产相关的行业企业停产或转移，会增加对新设备新技术和新组织管理模式的需求，促使各种生产要素从生产率较低的非清洁生产型行业转向生产率较高的清洁生产型产业，实现产业价值链向高端延伸，带来规模经济和比较优势收益，极大提升绿色全要素生产率。
矿产能源的消费者和生产者对市场供求和价格变化的响应相对较快，使得“黑色预期效应”在初期比较显著；由于环境规制政策实施与执行之间存在时滞，传统产品和技术存在一定生命周期，綠色技术推广和应用需要较长时间，“绿色替代效应”也往往滞后于“黑色预期效应”，随着环境规制强度的变化和时间的推移，“绿色替代效应”将会推动绿色产品、低碳技术和清洁能源的使用，带来企业成本的下降和生产率的提高。因此，在“黑色预期效应”和“绿色替代效应”的共同作用下，能源消费结构的调节效应表现出先下降后上升的“U”形关系。根据以上分析，提出假设3：
假设3：能源消费结构对环境规制与矿业绿色水平之间的关系可能具有“U”形调节效应。
3 研究设计
3.1 模型构建
环境规制作为弥补污染负外部性带来的市场失灵的政策工具，是矿产企业生产投资决策的约束性外在条件，也是影响生产率和环境质量的重要外部因素。技术创新是企业提高生产效率的内在动力，也是实现清洁绿色生产和有效供给的重要保障，在供给侧对环境规制影响企业生产率起到重要调节作用；能源消费结构升级对企业生产决策起到重要导向作用，既会直接引起产品价格波动倒逼企业调整生产，也通过消费偏好的改变间接引导企业生产投资决策相应变化，在需求侧对环境规制影响绿色全要素生产率发挥调节效应（见图1）。
基于前文的理论分析，为了检验异质性环境规制对矿业绿色水平的影响，借鉴王杰和刘斌[14]、郭妍和张立光[28]和谢荣辉[29]等的研究方法，以矿业绿色水平作为因变量，用环境规制强度作为核心解释变量，分别构建包含环境规制二次项和三次项的模型（1）和（2），验证环境规制与矿业绿色水平的非线性关系。考虑到“波特假说”的“动态性”假设前提，矿业绿色发展的持续性会具有“路径依赖”特征，模型中增加因变量的一阶滞后项GMLit-1，构建了以下动态面板数据模型，以检验环境规制对矿业绿色水平的异质性效应。同时还加入了一些控制变量，包括经济发展水平、对外开放水平、市场化程度、矿产资源丰裕度、城镇化水平、年度和地区因素等。
式中，GML表示矿业绿色水平，用矿业绿色全要素生产率来衡量，GMLit-1为其一阶滞后项。ERI表示环境规制强度。技术创新水平（RD）用研发强度表示，能源消费结构（ECS）用绿色能源水平表示。控制变量X中，包括经济发展水平（PGDP）、对外开放水平（FDI）、市场化程度（MDI）、矿产资源丰裕度（AMR）、城镇化水平（URI）等。ui为地区效应变量，vt为年份效应变量，εit为随机误差项。
交互项可作为内部的一种有效传导机制，可检验环境规制与技术创新和能源消费结构升级的内在互动可能对矿业绿色发展的促进作用。分别引入其平方项、交叉项和平方项的交叉项，构建含有两种交互项的模型（3）与（4），从供给侧和需求侧探讨环境规制影响矿业绿色水平的内在机理和传导路径。
模型（3）和模型（4）是分别是用来检验技术创新、能源消费结构对环境规制强度和矿业绿色水平之间的调节效应，主要是检验β4和β5的显著性（当对其静态模型两边取微分可得：dGMLitERIit=1+β4RDit+β5RDit2，环境规制强度对矿业绿色水平的边际效应取决于技术创新水平RDit（或能源消费结构ECSit）的二次曲线形状，也即其一次项和二次项系数）。若β5的系数显著为正，则表明可能存在“U”型的调节效应，反之，则为倒“U”型关系。
3.2 矿业绿色水平的测度
Oh[30]借鉴全局基准思想构建了GML指数，该方法使得不同时期不同地区具有可比性，具备传递性，且不存在VRS模型无可行解，还能解决决策单元（DMU）数量不足导致的前沿面粗糙问题。因此，本研究基于综合径向与非径向的EBM模型和方向性距离函数，构建GML指数测度绿色全要素生产率来衡量矿业绿色水平。
GML指数可构建全局生产可能集，能够避免ML指数存在的非传递性和线性等缺陷。结合t期和t+1期的全局生产可能集，GML指数的表达式为：
GML指数的测算涉及到要素投入、期望产出和非期望产出等指标。产出指标。期望产出用采矿业工业销售产值（亿元）表示，非期望产出采用矿业开采累计占用损坏土地表示，大多数测算工业绿色水平的研究中，把工业三废排放量的数据作为非期望产出，由于该部分是测算矿业绿色水平，直接采用工业污染物排放量，会弱化与矿业的直接相关性，也会造成结果被大大低估。而采用与矿业直接相关的指标矿业开采累计占用损坏土地，能反映矿业开采过程中对土地环境的直接破坏情况，侧面体现矿业绿色发展状况。但这一指标会使得矿业绿色水平一定程度上被高估，综合考虑数据可得性和相关性，也是一种可取的折中选择。投入指标。劳动投入指标用采矿业年平均从业人数（万人）表示，矿地投入指标采用采矿许可证批准登记面积（km2）表示，资本投入指标用资本存量（亿元）表示。资本存量通常采用永续盘存法来估算，涉及初始资本存量、新增国定资产和资本折旧率等指标，受数据可得性限制，采矿业初始资本存量与资本折旧率难以获取估算。以2000年采矿业固定资产净值按当年不变价格作为初始资本存量Kit0，以相邻两年的固定资产净增加值作为新增固定资产Δkit，并用其价格指数进行平减，而固定资产净值已将折旧值减去，故各省区年末采矿业资本存量Kit计算公式可表示为：
3.3 指标选取与数据来源
根据以上模型设定，指标选取如下。
（1）矿业绿色水平（GML）。采用上述Tone[18]和Oh[30]的方法，基于综合径向与非径向的EBM模型和方向性距离函数构建GML指数来测度绿色全要素生产率衡量矿业绿色水平。由于GML指数是增长率而不是绿色全要素生产率本身，以2000年的绿色全要素生产率为1，则2001年的绿色全要素生产率水平为2000年的水平乘以2001年的GML指数，依此类推，得到2001—2015年的省域矿业绿色水平。
（2）环境规制强度（ERI）。目前我国对于矿产资源的开发利用等活动的监督管理和规制政策，主体还是取决于相关政府政策调控和矿业市场价格引导，公众对于矿山企业或矿业产业链相关环节的规制力量薄弱，相关矿山环境标准等自愿意识型环境规制尚未形成。因此，从矿业行业层面的环境规制出发，这里主要分析命令控制型环境规制（ERI_CAC）以采矿许可证批准登记发证数的倒数来衡量，其值越大则规制强度越高，表示许可证发证数越少，进入采矿业门槛更高、监管更严；市场激励型（ERI_MBI）以矿山环境恢复治理本年投入资金与环境污染治理投资总额的比值来表示，其值越大说明用于矿山环境治理的成本占比越高，环境规制强度更大。
（3）其它变量技术创新水平（RD）用研发经费内部支出占GDP的比重表示。能源消费结构（ECS）采用天然气消费量占能源总量比重来衡量能源消费结构（energy consumption structure），来反映绿色能源消费水平。经济发展水平（PGDP）采用人均GDP的对数值衡量。对外开放水平（FDI）采用外资依存度（FDI与GDP的比值）来反映各省市经济总量对外资利用的依赖水平。市场化程度（MDI）采用市场化指数表示。借鉴邵帅和杨莉莉[31]的方法采用人均原煤产量来衡量矿产资源丰裕度。城镇化水平（Urban）采用城镇人口占总人口的比重来衡量。
因数据可得性等原因，本研究的样本区域不包括港、澳、台，涵盖31个省、直辖市和自治区，样本时期为2001—2015年。同时将样本划分东南沿海和中西内陆地区两个子样本（东南沿海地区包括北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、辽宁、广东、广西和海南等12省、市、自治区；中西内陆地区包括山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南、内蒙古、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、吉林和黑龙江等19省、市、自治区。尽管中部地区和西部地区之间在资源禀赋和发展基础方面有所差别，但两者仍具有较多相似之处，并均与东部地区差异较大，同时出于计量回归样本量考虑，因此本文将中部6省与西部13个省市（自治区）合并为中西部地区）。指标数据主要来源于《中国统计年鉴》《中国工业统计年鉴》《中国人口和就业统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国国土资源统计年鉴》以及中国知网经济与社会发展统计数据库等。市场化指数2001—2007年數据来源于樊纲，王小鲁和朱恒鹏的《中国市场化指数——各地区市场化相对进程2011年报告》，2008—2015年数据来源于王小鲁、樊纲和余静文的《中国分省份市场化指数报告（2016）》。相关变量的描述性统计见表1。
4 实证结果分析
4.1 环境规制对矿业绿色水平的直接和间接效应分析
4.1.1 环境规制的直接效应检验及分析
本文根据被解释变量滞后一期的显著性、Sargan检验和AR（1）检验、AR（2）检验来判断动态面板模型的设定是否合理。表2所示的估计结果显示，所有模型的被解释变量滞后一期均显著为正，反映出绿色矿业水平具有路径依赖特征和动态性。Sargan检验表明所选择的工具变量是有效的（p值不显著，拒绝原假设），AR（1）检验和AR（2）
检验证明动态面板模型设定是合理的。（AR（1）的p值显著拒绝原假设，AR（2）的p值不显著接受原假设）。
环境规制与矿业绿色水平之间存在“U”型的非线性关系。估计结果显示，环境规制的一次项和二次项系数的符号分别为负号和正号，并且均在5%的水平上显著，说明随着环境规制强度的提高，矿业绿色水平出现先下降后上升的“U”形趋势，环境规制只有在越过一定拐点之后才能对矿业绿色发展产生促进作用。进一步对其三次项进行检验发现，命令控制型环境规制的一次项、二次项和三次项系数分别为正号、负号、正号，呈现“N”形趋势，而市场激励型环境规制的一次项、二次项和三次项系数分别为负号、正号、负号，呈倒“N”形趋势，但两者在5%的水平上均不显著。因此，环境规制与矿业绿色水平呈现出“U”形关系，假设1得到验证。
不同类型环境规制对矿业绿色水平的影响存在较大差异。模型（1）结果显示，命令控制型和市场激励型环境规制的一次项和二次项符号均为负号和正号，前者虽都通过了10%显著性检验，但二次项在5%的水平上不显著，而后者均通过了5%的显著性检验。说明命令控制型环境规制对矿业绿色水平的促进作用既具有门槛效应，还存在一定条件制约，而市场激励型环境规制在迈过门槛值后能显著提升矿业绿色水平。
4.1.2 环境规制的间接效应检验及分析
环境规制可通过激励技术创新来提高矿业绿色水平。模型（3）检验结果发现，环境规制技术创新的交叉项系数为负，环境规制与技术创新平方项的交叉系数为正，技术创新对环境规制与矿业绿色水平之间的关系具有“U”型调节效应，假设2得到验证。不同类型环境规制对企业技术创新的影响存在差异，命令控制型环境规制与技术创新的交叉项均不显著，市场激励型环境规制则通过了显著性检验，说明在市场激励型环境规制下，才能更好发挥技术创新的“U”型调节效应。
环境规制可通过引导能源消费结构升级来促进矿业绿色发展。模型（4）结果发现，环境规制与能源消费结构交叉项的系数为负，环境规制与能源消费结构平方项的交叉系数为正，能源消费结构对环境规制与矿业绿色水平之间的关系具有“U”型调节效应，假设3得到了验证。其中，命令控制型环境规制与能源消费结构的交叉项通过了显著性检验，而市场激励性环境规制则不显著。说明在命令控制型环境规制下，能源消费结构才能更好的发挥这种“U”型调节效应。
控制变量的估计结果中，经济发展水平系数在模型（1）中为正，在模型（3）和（4）中均为负，命令控制型环境规制下均不显著，市场激励型环境规制下均显著（通过对经济发展水平与绿色矿业水平之间关系的检验发现，人均GDP对绿色矿业水平的一次项系数为负，二次项系数为正）。经济发展水平与矿业绿色水平之间存在先下降后上升的 “U”形关系。
对外开放水平和城镇化水平在所有模型中均为负，但对外开放水平的系数在模型（1）中均显著，城镇化水平只在市场激励型环境规制下显著。这表明地区为吸引外商直接投资和城镇化建设过程中，会增加对矿产资源的开采利用，从而放松环境规制，导致地区环境恶化，抑制了矿业绿色发展。市场化程度的系数在模型（1）下显著为正，（3）和（4）中虽为正号，但均不显著。说明通过市场化运作提升矿产资源市场化配置程度有利于矿业绿色发展，加快构建绿色矿业产业体系，不断提升绿色发展水平。矿产资源丰裕度的系数均显著为负，说明矿产资源越丰富的地区，矿业绿色水平相对较低，存在“资源诅咒”现象。尤其是矿业产业结构比较单一地区，“资源红利”消失，环境状况恶化，如煤炭等资源型产业比重偏高，产业链短、战略性新兴产业发展不足，有效需求和有效供给不足并存，矿业结构调整、转型升级十分紧迫，亟需加快推进绿色矿山建设和绿色矿业发展。
4.2 不同地区不同类型环境规制的影响效应检验及分析
鉴于环境规制与矿业绿色水平均具有较大的区域差
异性，东部沿海地区与中西部内陆地区在经济发展水平、人力资本水平及科技创新水平等方面差异较大，可能导致环境规制对矿业绿色水平的影响效应存在较大差别。基于此，对不同地区的不同类型环境规制与矿业绿色水平之间的关系进行了检验，结果见表3和表4（控制变量不再做讨论，表中暂不列出其估计结果）。
根据表3中估计结果发现，东南沿海地区环境规制与矿业绿色水平之间存在非线性关系。命令控制型环境规制的一次项和二次项系数符号分别为负、正，与技术创新、能源消费结构的一次项和二次项的交叉项均未通过显著性检验。市场激励型环境规制的一次项系数显著为负，二次项系数显著为正，说明其与矿业绿色水平之间存在先下降后上升的“U”型关系，环境规制强度越过拐点后，有助于促进矿业绿色发展；市场激励型环境规制与技术创新、能源消费结构的一项交叉项系数显著为负，二次项交叉项系数显著为正，说明该类型的环境规制存在显著的调节效应，能充分发挥倒逼激励效应，通过创新补偿和绿色替代效应促进企业进行绿色创新。
根据表4的估计结果，中西内陆地区不同类型环境规制与矿业绿色水平之间不存在非线性关系。命令控制型环境规制的一次项系数为负，仅通过10%的显著性检验， 二次项系数为正，但不显著，说明命令型环境规制与矿业绿色水平之间不存在非线性关系；其与技术创新、能源消费结构的一次项交叉项系数显著为负，二次项交叉系数为正但不显著，说明中西部地区，命令控制型环境规制与技术创新、能源消费结构之间的交互效应不利于矿业绿色发展。市场激励型环境规制的一次项和二次项系数符号为负、正，但均不显著，表明西部地区市场激励型环境规制与
矿业绿色水平之间也不存在非线性关系；其与技术创新、能源消费结构的交叉项均未通过显著性检验，没有发挥对环境规制的调节效应。
4.3 稳健性检验
本文采用了sys-GMM方法对原有动态面板模型进行了回归估计，在不引入外部工具变量下，能解决参数估计的有偏和不一致问题，同时可以克服弱工具变量问题。为进一步增强结论的稳健性，在原有动态面板模型的基础上，采用固定效应的静态模型重新回归，引入外部工具变量，并用面板工具变量法进行参数估计。考虑到命令控制型和市场激励型环境规制对矿业绿色水平的影响存在滞后性，环境规制强度与矿业绿色水平之间可能存在互为因 果关系，从而导致联立性偏误问题。采用环境规制变量滞后一期作为核心解释变量对静态模型进行重新估计，并采用解释变量环境规制强度的滞后二期和滞后三期作为工具变量，采用两阶段GMM方法进行估计。从表5的估计结果可知，模型估计结果非常稳健，命令控制型和市场激励型环境规制对矿业绿色水平的影响方向与原有结论一致。
5 结论和政策建议
通过有效设计环境规制来激励绿色技术创新以推动矿业绿色发展，是一个紧迫且具有重要现实意义的研究主题。但环境规制的增强并不必然会激励绿色技术创新，不同类型环境规制及不同地区不同类型环境规制的影响效应存在较大差别。通过对环境规制非线性的检验，以及不同类型、不同地区和不同时段环境规制对矿业绿色水平影响的检验。主要结论有：①环境规制强度与矿业绿色水平之间存在先下降后上升的“U”形非线性关系，不同类型环境规制对矿业绿色水平的影响存在差异。命令控制型环境规制对矿业绿色水平的促进作用既要跨越门槛，还存在制约条件；市場激励型环境规制只要越过拐点，就可对矿业绿色水平具有促进作用。②技术创新仅对市场激励型环境规制和矿业绿色水平之间的关系具有“U”形调节效应，而能源消费结构仅对命令控制型环境规制和和矿业绿色水平之间的关系具有“U”形调节效应，经济发展水平与矿业绿色水平之间存在“U”形关系，只有当经济发展达到一定水平后，提高环境规制强度有助于改善地区环境质量。③东南沿海地区的市场激励型环境规制与矿业绿色水平之间存在非线性关系，而命令控制型环境规制则不存在；中西部内陆地区，命令控制型和市场激励型环境规制与矿业绿色水平之间均不存在非线性关系。
通过对矿业不同发展阶段、不同地区，设定相应类型和强度的环境规制，才能更好的激励技术创新和能源消费升级，发挥创新补偿效应和绿色替代效应，使得创新收益超越环保成本，提高矿业绿色水平，推动矿业绿色发展。基于以上分析，需要从以下几方面推进：
第一，科学设定环境规制强度，合理选择环境规制结构。政府要因地制宜地制定环境规制强度，形成矿山区域差别化、大中小规模差别化，特色鲜明、简洁管用的行业环境标准。创新机制，厘清政府、市场和社会边界，提升市场激励绿色创新和内化环境外部性的能力，逐步完善分地域、分行业绿色矿山建设标准和相关制度，建立健全环境产权制度，制定有利于矿业绿色发展的税费等激励政策，将生产和消费领域所产生的环境成本显性化，倒逼矿业企业通过技术创新提升生产效率和实现绿色发展。
第二，增强绿色技术创新能力，推动能源消费结构升级。技术创新是引领矿业绿色发展的新动力，提高绿色科技研发程度，提升技术创新对绿色矿业的产业化支撑能力。大力推广应用航空物探、遥感等新技术和新方法，开
展开拓绿色勘查、绿色矿山建设的技术装备支撑，建设地质科技创新和探、采、选技术装备创新的“产学研”合作交流平台，进一步优化矿山发展方式，合理统筹矿山开发布局，整合、协调矿产资源和社会资源，减少地质勘查、矿产资源开发利用对生态环境的影响。推动经济能源绿色化，大力提高可再生和清洁能源，以及高效节能、先进环保、资源循环利用的节能环保产品的供应比例，提高过度替代能源的供应比例，降低或限制污染环境、安全度低的产品和非清洁能源在市场的流通和供应。以能源互联网重构能源供需生态、推动能源产业链式变革，实现整个能源网络的“可再生和清洁替代”和能源消费总量的控制，抑制不合理能源消费，提高能源总体效率，推动能源消费结构升级。
第三，加快推进绿色矿山建设和矿业绿色发展。通过树立新型矿产资源观、推进矿法修改进程和深化绿色矿山建设，实现建设绿色矿山、绿色矿业发展示范区和矿业经济绿色转型的“三步走”战略。以点带面，整体推动全域绿色矿山建设，优化绿色矿山建设布局，鼓励有条件地区开展绿色矿业发展示范区建设，集中连片推动绿色矿业发展。将绿色建设贯穿于矿产资源规划、勘查、开发利用与保护全过程，引领带动传统矿业转型升级，重塑矿业产业链结构，探索矿业绿色全产业链发展模式，加强矿业领域生态文明建设，促进矿业发展方式转变与绿色发展。
（编辑：于 杰）
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Abstract Green development has become the main tone of mining in the new era. The transformation of economic growth mode and the structural reform of supplyside put forward new requirements for the mining industry. The environmental regulation intensity affects the shortterm effect of green level of mining， and the environmental regulation structure determines the longterm mechanism of mining green development. Based on the provincial panel data from 2001 to 2015， we used the directional distance function （EBM-DDF） method defined by the EBM model， and the GML index to measure the green mining level. The direct and indiect offects of environment regualation on the green development of the mining industry were estimation by the dynamic panel model and system GMM method. We examined its transmission mechanism， and focused on examining the heterogeneity effects of environmental regulations on green mining development in different types， regions and periods. We also explored the establishment of a long-term mechanism for green mining. The results showed that： ①There was a ‘U type nonlinear relationship between environmental regulation intensity and mining green level. The direct effect of the commandcontrolbased and the marketincentivebased environmental regulation on the green development of mining showed the characteristics of inhibition and then promotion. ②There was a ‘U type indirectly moderating effect between technological innovation and energy consumption structure on green level of mining. In the marketincentivebased environmental regulation， the technological innovation promoted the green development of mining industry only after the inflection point； the commandcontrolbased environmental regulation played a significant guiding role in the upgrading of energy consumption structure. There is a ‘U-shoped trend between the economic development level and the green mining level. Only when the economic development reaches a certain level does improving the intensity of environmental regulation help improve the regional environmental quality. ③ In the southeast coastal area， there was inhibition and then promotion effect of marketincentivebased environmental regulation on the green level of mining， but the influence of command control environmental regulations were not significant. In the central and western inland region， the environmental regulation could not promote the green level of mining due to the relatively backward economy. Therefore， the government should choose the proper environmental regulation type， set the intensity of environmental regulation according to local conditions， enhance the ability of green technology innovation， promote the upgrading of the energy consumption structure， accelerate the green mine construction and development of green mining， and realize the transformation and upgrading of the mining industry and the green development.
Key words environmental regulation； green mining； heterogeneous effects； dynamic panel data model
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