王 玥， 譚 雪， 翁智雄， 石 磊*， 馬 中， 陸根法

1.中國人民大學(xué)環(huán)境學(xué)院, 北京 100872 2.國網(wǎng)能源研究院有限公司, 北京 102209 3.北京工業(yè)大學(xué)循環(huán)經(jīng)濟(jì)研究院, 北京 100124 4.南京大學(xué)環(huán)境學(xué)院, 污染控制與資源化研究國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 江蘇 南京 210023

京津冀地區(qū)是我國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展重地[1]，也是大氣污染防治重點(diǎn)區(qū)域之一[2]. 2017年，為加強(qiáng)區(qū)域大氣污染協(xié)同防控，原環(huán)境保護(hù)部將京津冀及周邊地區(qū)“2+26”城市(包括北京市、天津市、石家莊市、唐山市、保定市、廊坊市、滄州市、衡水市、邯鄲市、邢臺(tái)市、濟(jì)南市、淄博市、聊城市、德州市、濱州市、濟(jì)寧市、菏澤市、鄭州市、新鄉(xiāng)市、鶴壁市、安陽市、焦作市、濮陽市、開封市、太原市、陽泉市、長治市、晉城市)納入京津冀大氣污染傳輸通道，制定了高強(qiáng)度的大氣規(guī)制. 大氣規(guī)制是環(huán)境規(guī)制的重要領(lǐng)域之一，通過多種舉措(包括命令控制、市場激勵(lì)、自愿自發(fā)等形式)的實(shí)施以實(shí)現(xiàn)改善空氣質(zhì)量、治理大氣污染的規(guī)制目標(biāo)[3-5]. 大氣規(guī)制將“2+26”城市協(xié)同考慮，但各城市的經(jīng)濟(jì)社會(huì)情況和資源稟賦條件等存在顯著差異，不宜采取“一刀切”的規(guī)制策略，有必要研究如何結(jié)合各地實(shí)際進(jìn)行差異化規(guī)制，更好地激發(fā)區(qū)域協(xié)同減排效益，促進(jìn)地區(qū)大氣環(huán)境質(zhì)量改善和經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展.

環(huán)境規(guī)制對經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)產(chǎn)生何種影響一直是學(xué)術(shù)界的爭議話題. 傳統(tǒng)觀點(diǎn)認(rèn)為，環(huán)境規(guī)制使企業(yè)在減排上分配勞動(dòng)力和資本，將阻礙生產(chǎn)力提升[6]. Porter等[7]提出的“波特假說”則具有不同的觀點(diǎn)，該假說有強(qiáng)、弱等分支[8]，其中，強(qiáng)波特假說認(rèn)為，適宜的環(huán)境規(guī)制能夠提高生產(chǎn)力[9]；弱波特假說認(rèn)為，環(huán)境規(guī)制能夠促進(jìn)創(chuàng)新，但該創(chuàng)新能否提高生產(chǎn)力并不確定[10]. 波特假說著力于探究環(huán)境規(guī)制與生產(chǎn)力之間的關(guān)系，為學(xué)界提供了全新的研究思路，波特假說不僅能夠?yàn)榄h(huán)境規(guī)制的制定提供理論支撐，也對環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度調(diào)整具有現(xiàn)實(shí)參考意義. 目前，對于波特假說及其分支的爭論仍未結(jié)束[11-12]，其是否適用于中國也尚未定論[13]. 當(dāng)前檢驗(yàn)波特假說的研究既有國家產(chǎn)業(yè)層面[14-15]，也拓展到了省級層面[16-17]，但城市層面的有關(guān)研究尚顯不足. “2+26”城市作為我國大氣規(guī)制重點(diǎn)施行區(qū)域，為從大氣規(guī)制角度研究波特假說提供了良好的條件，而全要素生產(chǎn)率(total factor productivity, TFP)作為表征生產(chǎn)力的重要指標(biāo)[18]，被選為研究波特假說的核心因子.

TFP代表非生產(chǎn)要素投入對產(chǎn)出的貢獻(xiàn)，引起了國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注. 20世紀(jì)末，Gray[19]利用美國450個(gè)制造行業(yè)數(shù)據(jù)測算了TFP，發(fā)現(xiàn)環(huán)境規(guī)制導(dǎo)致企業(yè)成本增加，而使得制造業(yè)的TFP降低；之后Barbera等[20]估算了美國工業(yè)產(chǎn)業(yè)的TFP，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)所受的環(huán)境影響與其對能源的依賴度有關(guān). 我國也涌現(xiàn)了大批以技術(shù)創(chuàng)新或TFP作為標(biāo)準(zhǔn)來分析環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度的研究，例如，李佳澍[21]利用中國2004—2018年省際面板數(shù)據(jù)檢驗(yàn)了環(huán)境規(guī)制對TFP的影響，發(fā)現(xiàn)二者之間存在顯著的“U”型關(guān)系，且環(huán)境規(guī)制對TFP的影響存在顯著的區(qū)域異質(zhì)性；黃金枝等[22]以東北老工業(yè)基地為研究對象，評估城市TFP并分析了環(huán)境規(guī)制與城市TFP、創(chuàng)新效率及經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)環(huán)境規(guī)制推動(dòng)了城市TFP與創(chuàng)新效率的提高，波特假說在東北老工業(yè)基地可以成立. 2017年，“提高全要素生產(chǎn)率”出現(xiàn)在黨的十九大報(bào)告中，凸顯了黨和國家對TFP發(fā)展情況的高度重視. 然而，現(xiàn)有研究多關(guān)注于環(huán)境規(guī)制整體[23-24]，專門針對大氣規(guī)制的研究尚未充分開展，同時(shí)，對環(huán)境規(guī)制短期、長期效應(yīng)的細(xì)化評測仍有待補(bǔ)充. TFP的變動(dòng)趨勢對生產(chǎn)力發(fā)展模式的改進(jìn)具有重要的參考作用，識別TFP的主要驅(qū)動(dòng)因素，有利于深入剖析環(huán)境規(guī)制對TFP的影響，具有重要現(xiàn)實(shí)意義. 分析大氣規(guī)制沖擊下，“2+26”城市TFP及其主要驅(qū)動(dòng)因素將受到何種影響，并考慮大氣規(guī)制效用的滯后性，從更長的時(shí)間尺度預(yù)測該影響的變化情況、持續(xù)時(shí)間，可以為大氣規(guī)制的制定、評估提供參考，也有利于探索“2+26”城市大氣環(huán)境與社會(huì)經(jīng)濟(jì)的協(xié)同發(fā)展途徑.

該研究從城市層面出發(fā)，聚焦多種大氣規(guī)制手段綜合作用的效果，以探究大氣規(guī)制對各城市生產(chǎn)力發(fā)展的動(dòng)態(tài)影響. 通過對“2+26”城市TFP動(dòng)態(tài)指數(shù)的測算和影響因子分解，考察各城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的狀態(tài)以及該城市群經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的變動(dòng)趨勢，并識別TFP變動(dòng)的關(guān)鍵影響因素；在此基礎(chǔ)上，分析大氣規(guī)制對各城市TFP及其關(guān)鍵影響因素的短期、長期影響和影響持續(xù)時(shí)間，驗(yàn)證強(qiáng)、弱波特假說在“2+26”城市的適用性. 該研究旨在根據(jù)波特假說的成立情況，以及各城市的大氣規(guī)制影響特點(diǎn)，提出相應(yīng)的政策建議，為實(shí)現(xiàn)“全面布局、精準(zhǔn)施策”的大氣規(guī)制設(shè)計(jì)提供參考.

1 研究方法

1.1 全要素生產(chǎn)率動(dòng)態(tài)指數(shù)測算

繼瑞典經(jīng)濟(jì)學(xué)家Malmquist[25]提出Malmquist指數(shù)后，Andersen等[26]提出了超效率數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(data envelopment analysis，DEA)模型，在此基礎(chǔ)上建立的超效率DEA-Malmquist指數(shù)，能夠比較不同時(shí)期TFP的動(dòng)態(tài)變化[27]，是當(dāng)前用來研究TFP變動(dòng)情況最為普遍的技術(shù)之一[28]. 表征相鄰時(shí)期TFP差異的Malmquist指數(shù)(Mi)形式如下：

Mi(xit+1,yit+1;xit,yit)=

(1)

式中：xit、yit為t時(shí)期的輸入、輸出向量，為全面評測各城市生產(chǎn)力狀況，除將傳統(tǒng)的資本、勞動(dòng)力作為投入、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平作為期望產(chǎn)出外，將能源納入投入要素，將工業(yè)SO2、工業(yè)煙粉塵排放量納入非期望產(chǎn)出要素，以使所測算的TFP變動(dòng)指數(shù)可表征綠色生產(chǎn)力的變化情況；Dit(xit,yit)為t時(shí)期技術(shù)條件下第i個(gè)決策單元的距離函數(shù)值，其定義等同于被觀測點(diǎn)(xit,yit)與生產(chǎn)前沿面的距離，距生產(chǎn)前沿面越近，該點(diǎn)的生產(chǎn)率水平越高. 當(dāng)Mi>1時(shí)，說明與t時(shí)期相比，t+1時(shí)期的TFP呈增長狀態(tài)；Mi=1時(shí)表示未發(fā)生變化；Mi<1時(shí)則呈下降態(tài)勢.

Malmquist指數(shù)可分解為技術(shù)效率、技術(shù)創(chuàng)新的形式：

Mi(xit+1,yit+1;xit,yit)=effch×techch=

(2)

式中：effch為t時(shí)期到t+1時(shí)期技術(shù)效率的變動(dòng)，用于衡量決策單元對最佳生產(chǎn)前沿的追趕程度；techch為技術(shù)創(chuàng)新水平變動(dòng)，表征t時(shí)期到t+1時(shí)期前沿技術(shù)方面的進(jìn)退情況.

為保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，以全社會(huì)固定資產(chǎn)投資統(tǒng)計(jì)口徑發(fā)生變化的2004年為起點(diǎn)；為避免大氣規(guī)制的統(tǒng)一趨勢對結(jié)果的影響，以“2+26”城市劃定完成的2017年為時(shí)間節(jié)點(diǎn). 在測算TFP動(dòng)態(tài)指數(shù)時(shí)，資本要素的量化指標(biāo)為用永續(xù)盤存法計(jì)算所得的固定資本存量[29]；勞動(dòng)力要素的量化指標(biāo)為各城市從業(yè)人員期末人數(shù)；能源要素的量化指標(biāo)為各城市綜合能源消費(fèi)量；經(jīng)濟(jì)發(fā)展的量化指標(biāo)為各城市地區(qū)生產(chǎn)總值(2005年為基準(zhǔn)年). 主要投入產(chǎn)出指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示. 數(shù)據(jù)來源于2005—2018年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、2007—2018年《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》及各省份統(tǒng)計(jì)年鑒，中間缺失數(shù)據(jù)以插值法填充，首尾缺失數(shù)據(jù)以相鄰年份數(shù)據(jù)與其他年份平均增長率進(jìn)行估算. 由于非期望產(chǎn)出與期望產(chǎn)出之間存在概念、單位等方面的差異，無法直接從期望產(chǎn)出中扣除，因此采用間接轉(zhuǎn)換法[30]，將非期望產(chǎn)出轉(zhuǎn)換為DEA模型可以求解的數(shù)據(jù)模式，即將取倒數(shù)后的非期望產(chǎn)出看作期望產(chǎn)出納入模型，從而達(dá)到“期望產(chǎn)出上升時(shí)，非期望產(chǎn)出下降”的研究目的.

表1 主要投入產(chǎn)出指標(biāo)描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

1.2 大氣規(guī)制影響效應(yīng)評估

1.2.1大氣規(guī)制強(qiáng)度綜合指數(shù)構(gòu)建

“2+26”城市群劃定前，各城市大氣規(guī)制制定比較分散，強(qiáng)度存在明顯差異. 以排放標(biāo)準(zhǔn)為例，北京市、山東省制定了本地大氣污染物綜合排放標(biāo)準(zhǔn)，天津市、河北省、河南省僅在行業(yè)層面出臺(tái)了地方排放標(biāo)準(zhǔn)，山西省則主要執(zhí)行GB 16297—1996《大氣污染物綜合排放標(biāo)準(zhǔn)》，規(guī)制背景的異質(zhì)性為研究各城市的差異化管理提供了有利條件，各城市TFP的響應(yīng)情況能夠?yàn)槌鞘蟹诸惞芾硖峁﹨⒖? 對于大氣規(guī)制強(qiáng)度的量化，目前尚未形成固定的模式和體系，現(xiàn)有的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度量化思路，主要有根據(jù)規(guī)制實(shí)施的過程衡量、根據(jù)規(guī)制產(chǎn)生的結(jié)果衡量兩個(gè)角度，前者多關(guān)注治理支出，如減排成本占總成本的比重[31]、減排成本占附加值的比重[32]等，然而該類指標(biāo)受當(dāng)?shù)刎?cái)政收入、經(jīng)濟(jì)水平等因素影響較大，在不同城市之間的可比性不高；后者多關(guān)注污染排放，如不同污染物的排放密度[33]等，但因污染物的排放與當(dāng)?shù)氐墓I(yè)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等因素關(guān)系密切，這類指標(biāo)也很難反映出各城市所感受到的規(guī)制壓力. 大氣規(guī)制強(qiáng)度受到經(jīng)濟(jì)、環(huán)境等多方面的影響，應(yīng)用單一指標(biāo)很難進(jìn)行量化，且由于各污染物之間、各城市之間存在差異，難以直接進(jìn)行比較. 考慮到相較于規(guī)制實(shí)施過程而言，規(guī)制結(jié)果更接近各城市感受到的實(shí)際壓力和做出的反應(yīng)，因此選擇從規(guī)制結(jié)果角度出發(fā)，以實(shí)現(xiàn)“2+26”城市大氣規(guī)制強(qiáng)度可比性為目的，參考傅京燕等[34]的方法，構(gòu)建與大氣規(guī)制強(qiáng)度(atmospheric regulation strength，ARS)正相關(guān)的綜合指數(shù). 不同地區(qū)、不同行業(yè)所關(guān)注的大氣污染物有所不同，為使各城市大氣規(guī)制強(qiáng)度具有可比性，需選取“2+26”城市大氣規(guī)制均聚焦的污染物. 通過比對各地的排放標(biāo)準(zhǔn)，基于數(shù)據(jù)的可得性，以工業(yè)SO2、工業(yè)煙粉塵的去除率為主要指標(biāo)進(jìn)行指數(shù)構(gòu)造.

對大氣污染物的去除率進(jìn)行去量綱化：

(3)

式中：Rkj為城市k大氣污染物j的無量綱指數(shù)，rkj為城市k大氣污染物j去除率的原始值，%；Max(rj)、Min(rj) 分別為大氣污染物j在所有城市中當(dāng)年去除率的最大值、最小值，%.

通過調(diào)整系數(shù)對不同城市、不同污染物的指標(biāo)進(jìn)行調(diào)整：

(4)

式中:Wkj為城市k大氣污染物j的調(diào)整系數(shù)，Ekj為城市k大氣污染物j的排放量，104t;Dk為城市k的地區(qū)生產(chǎn)總值,108元. 對城市k來說，大氣污染物j的排放量越大、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越低，大氣規(guī)制造成的壓力就會(huì)越大，城市k大氣污染物j被賦予的調(diào)整系數(shù)就越高.

根據(jù)式(3)(4)的計(jì)算結(jié)果，通過(5)得出各城市當(dāng)年的大氣規(guī)制強(qiáng)度比較矩陣(ARSk).

(5)

1.2.2基于向量自回歸模型的脈沖響應(yīng)函數(shù)

TFP除受自身滯后效應(yīng)的影響外，同時(shí)還受到大氣規(guī)制滯后效應(yīng)的影響，這種動(dòng)態(tài)關(guān)系可以用向量自回歸(vector autoregression，VAR)模型擬合. 在滯后階數(shù)為p的情況下，VAR(p)可用式(6)[35]表示：

VAR(p)l=v+A1VAR(p)l-1+…+

ApVAR(p)l-p+ul

(6)

式中，A1～Ap為變量系數(shù)，l代表被解釋變量VAR(p)的所在時(shí)期,VAR(p)l-1～VAR(p)l-p代表VAR(p)l的滯后1期至滯后p期，即將VAR(p)l表示為其過去1期至p期值的線性函數(shù)，v為常數(shù)，ul為隨機(jī)誤差.

僅通過VAR模型尚無法直觀識別變量間的因果關(guān)系，脈沖響應(yīng)函數(shù)(impulse response function，IRF)作為研究動(dòng)態(tài)系統(tǒng)內(nèi)變量之間因果關(guān)系的方法，被廣泛用于VAR模型的補(bǔ)充分析[36]. 運(yùn)用該方法探究大氣規(guī)制對各城市TFP變動(dòng)的短期、長期因果效應(yīng)，并預(yù)測大氣規(guī)制影響的持續(xù)時(shí)間，以期在“2+26”城市大氣規(guī)制的制定和評估中為決策者提供該規(guī)制的短期、長期經(jīng)濟(jì)影響估計(jì)，并提出有參考價(jià)值的政策調(diào)整和評估周期，進(jìn)而通過提高大氣規(guī)制設(shè)計(jì)的科學(xué)性和合理性，促進(jìn)大氣環(huán)境質(zhì)量與經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的“雙贏”.

2 結(jié)果與討論

2.1 TFP動(dòng)態(tài)指數(shù)測算分解

對“2+26”城市的TFP動(dòng)態(tài)指數(shù)(Malmquist指數(shù))進(jìn)行測算，并在規(guī)模報(bào)酬不變的假設(shè)下，分解得到技術(shù)效率、技術(shù)創(chuàng)新的貢獻(xiàn)指數(shù)，從空間角度進(jìn)行城市間的對比分析(見圖1).

圖1 “2+26”城市平均TFP動(dòng)態(tài)指數(shù)測算及分解Fig.1 Estimation and decomposition of average dynamic TFP index in ‘2+26’ cities

整體上看，石家莊市、衡水市、德州市、開封市、新鄉(xiāng)市、濮陽市的平均TFP動(dòng)態(tài)指數(shù)均超過臨界值1，TFP呈上升態(tài)勢，而其他22個(gè)城市的TFP有不同程度的下降. 根據(jù)TFP動(dòng)態(tài)指數(shù)的分解結(jié)果，技術(shù)效率指數(shù)區(qū)間為[0.950，1.024]，各城市差距并不顯著；而技術(shù)創(chuàng)新指數(shù)區(qū)間為[0.818，1.097]，各城市差別相對較大，且技術(shù)創(chuàng)新指數(shù)值與TFP動(dòng)態(tài)指數(shù)值較為接近.

從時(shí)間角度對“2+26”城市群的TFP動(dòng)態(tài)指數(shù)及其分解因子進(jìn)行歷年變化趨勢分析，結(jié)果見圖2. 2014—2015年及以前，TFP動(dòng)態(tài)指數(shù)尚未達(dá)到1，此時(shí)“2+26”城市群的TFP處于下降態(tài)勢；2015—2016年后TFP動(dòng)態(tài)指數(shù)突破臨界值1，說明TFP已轉(zhuǎn)為上升態(tài)勢. 整體上看，TFP動(dòng)態(tài)指數(shù)的平均值為0.954，表明TFP總體上降低了4.6%. 技術(shù)創(chuàng)新指數(shù)與TFP動(dòng)態(tài)指數(shù)具有相似的變化趨勢，而技術(shù)效率指數(shù)總體上略有下降.

圖2 TFP動(dòng)態(tài)指數(shù)及技術(shù)效率、技術(shù)創(chuàng)新指數(shù)變化趨勢Fig.2 Trends of TFP dynamic index, technological efficiency index and technological innovation index

綜上，“2+26”城市的TFP變動(dòng)情況存在區(qū)域差異，2006—2017年間經(jīng)歷了先降后升的過程. 技術(shù)創(chuàng)新為TFP變動(dòng)的主要驅(qū)動(dòng)因素，而技術(shù)效率對TFP的貢獻(xiàn)率則有待提升. 然而，僅通過TFP動(dòng)態(tài)指數(shù)及其分解因子的時(shí)間、空間分析，尚無法得知大氣規(guī)制對TFP及其主要驅(qū)動(dòng)因素(技術(shù)創(chuàng)新)的具體效應(yīng)，需進(jìn)一步定量分析.

2.2 大氣規(guī)制的影響效應(yīng)分析

以各城市ARS指數(shù)為解釋變量，分別以TFP動(dòng)態(tài)指數(shù)、技術(shù)創(chuàng)新指數(shù)為被解釋變量建立VAR模型，采用單位根方法進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，“2+26”城市中僅有衡水市未通過數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)，表明該城市當(dāng)前的數(shù)據(jù)對于其未來發(fā)展態(tài)勢不具有代表性. 根據(jù)楊婷等[37]的研究，衡水市作為河北省曾經(jīng)污染最嚴(yán)重的城市，近年來的減排措施起到了顯著效果，2017年其主要大氣污染物的排放總量均有較大幅度下降. 該城市的減排效果得以從圖1所示的測算結(jié)果證實(shí)，衡水市平均TFP動(dòng)態(tài)指數(shù)最高，表明其TFP增幅最大，綠色生產(chǎn)力提高顯著，這也使得其數(shù)據(jù)出現(xiàn)較大波動(dòng)，僅使用當(dāng)前的數(shù)據(jù)難以對該城市未來的發(fā)展情況進(jìn)行準(zhǔn)確評測. 與此同時(shí)，楊婷等[37]發(fā)現(xiàn)，衡水市大氣污染物的外地貢獻(xiàn)率高于其本地貢獻(xiàn)率，鑒于該城市臨近重工業(yè)污染城市——保定市、邢臺(tái)市等，該城市大氣規(guī)制所產(chǎn)生的影響存在諸多不確定性，應(yīng)結(jié)合區(qū)域發(fā)展情勢、大氣污染物傳輸規(guī)律等進(jìn)行具體分析. 各城市的IRF輸出結(jié)果如圖3～4所示，界定被解釋變量的1期響應(yīng)為短期效應(yīng)，2期及以上響應(yīng)為長期效應(yīng)，IRF圖像在橫軸上方時(shí)，表示ARS的沖擊產(chǎn)生正向效應(yīng)，在橫軸下方時(shí)則代表負(fù)向效應(yīng).

圖3 “2+26”城市變量TFP對變量ARS的IRF圖Fig.3 IRF of variable TFP on variable ARS in ‘2+26’ cities

圖4 “2+26”城市變量techch對變量ARS的IRF圖Fig.4 IRF of variable techch on variable ARS in ‘2+26’ cities

根據(jù)IRF的輸出結(jié)果對“2+26”城市進(jìn)行歸類，結(jié)果如表2所示. 在大氣規(guī)制對TFP產(chǎn)生有利影響時(shí)，強(qiáng)波特假說成立；在其對技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生有利影響時(shí)，弱波特假說成立. 由表2可見，強(qiáng)波特假說并非適用于所有區(qū)域，且其成立情況隨時(shí)間的延長有所改變，這與熊航等[38]的研究結(jié)論相符合；同樣，弱波特假說的成立情況也在區(qū)域、時(shí)間階段上存在差異，這與于鵬等[39]的研究結(jié)果相似. 從長期效應(yīng)來看，大氣規(guī)制對TFP和技術(shù)創(chuàng)新的影響會(huì)持續(xù)15～20年甚至更長時(shí)間，因此大氣規(guī)制的設(shè)計(jì)、制定需審慎對待.

表2 “2+26”城市大氣規(guī)制效應(yīng)歸類

值得注意的是，波特假說在邯鄲市短期內(nèi)不成立，但在大氣規(guī)制施行后的2～4年內(nèi)轉(zhuǎn)為成立. 通過對各投入產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行深入分析發(fā)現(xiàn)，邯鄲市是研究時(shí)間范圍內(nèi)能源消費(fèi)增幅最大的城市，綜合能源消費(fèi)量變化率高達(dá)187.05%，能源消費(fèi)是其經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵動(dòng)力，在大氣規(guī)制出臺(tái)后受到一定程度的抑制，短期內(nèi)其TFP受到了負(fù)面沖擊，但隨著時(shí)間的延長，技術(shù)創(chuàng)新在大氣規(guī)制的刺激下將有所突破，能源替代率提高，能源消費(fèi)對TFP的限制減弱，大氣規(guī)制對TFP的有利作用開始顯現(xiàn). 相對應(yīng)地，波特假說在天津市、淄博市短期內(nèi)成立，但在大氣規(guī)制施行后的2年內(nèi)轉(zhuǎn)為不成立. 從指標(biāo)數(shù)據(jù)來看，這兩個(gè)城市的工業(yè)廢氣排放量均位于“2+26”城市的前4位，限制了其TFP的發(fā)展. 大氣規(guī)制出臺(tái)后，刺激污染物減排，減排產(chǎn)生的效益對TFP產(chǎn)生有利影響，但隨著時(shí)間的延長，城市的減排潛力下降，大氣規(guī)制對其能源投入、經(jīng)濟(jì)發(fā)展等領(lǐng)域的抑制作用逐漸顯現(xiàn)，對TFP的影響開始轉(zhuǎn)為負(fù)面.

從波特假說的分支來看，弱波特假說在唐山市、邢臺(tái)市、滄州市、濱州市始終成立，2006—2017年，該4個(gè)城市的工業(yè)廢氣污染物減排情況相對其他城市較差，在唐山市、濱州市、滄州市甚至出現(xiàn)工業(yè)煙粉塵排放量增加的現(xiàn)象，其增長率分別為71.8%、57.4%、2.7%. 相對于其他城市而言，這些城市的減排任務(wù)更加難以完成，僅憑傳統(tǒng)的、強(qiáng)制性的手段難以實(shí)現(xiàn)，因此更傾向于采取具有持續(xù)性、靈活多樣的手段，與此相關(guān)的減排激勵(lì)也會(huì)更多，這對當(dāng)?shù)氐募夹g(shù)創(chuàng)新有著更大的促進(jìn)作用，為弱波特假說的實(shí)現(xiàn)創(chuàng)造了有利條件. 值得注意的是，以上城市中，強(qiáng)波特假說僅在邢臺(tái)市出現(xiàn)不成立的情況，原因在于邢臺(tái)市的污染物減排情況(變化率為-26.2%)優(yōu)于唐山市、滄州市、濱州市等3個(gè)城市，減排壓力相對較小. 除此之外，邢臺(tái)市的技術(shù)創(chuàng)新雖然被大氣規(guī)制推動(dòng)，但該城市的技術(shù)效率發(fā)展態(tài)勢不佳，對TFP的平均貢獻(xiàn)率僅有0.98(見圖1)，新技術(shù)出現(xiàn)后未能及時(shí)普及，導(dǎo)致該城市的TFP沒有得到提升. 相較而言，唐山市、滄州市、濱州市的技術(shù)效率變動(dòng)率都在0.99以上(見圖1)，發(fā)展態(tài)勢穩(wěn)定，在技術(shù)有所創(chuàng)新后，新技術(shù)能夠高效地普及，從而促進(jìn)TFP提升，有利于強(qiáng)波特假說實(shí)現(xiàn). 對于廊坊市、鄭州市、開封市、安陽市來說，雖然弱波特假說存在不成立的情況，但強(qiáng)波特假說得以成立，表明這些城市的大氣規(guī)制并非主要通過技術(shù)創(chuàng)新提升TFP，而是通過社會(huì)經(jīng)濟(jì)的其他不可觀測因素，如執(zhí)行力、環(huán)保意識等. 在所研究的時(shí)間范圍內(nèi)，廊坊市、鄭州市、開封市、安陽市SO2去除率的平均值低于其他城市，反映其污染物去除技術(shù)可能難以在短時(shí)間內(nèi)有較大突破，需積極從其他角度謀求減排，大氣規(guī)制對其社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的影響更為廣泛和深入，對TFP產(chǎn)生有利影響.

3 結(jié)論與建議

a) 在大氣規(guī)制日趨協(xié)同化的背景下，“2+26”城市的TFP經(jīng)歷了先降后升的過程，發(fā)展態(tài)勢總體趨好，但后期的上升尚未彌補(bǔ)前期的損失，2006—2017年仍存在4.6%的降幅. 技術(shù)創(chuàng)新是“2+26”城市TFP變動(dòng)的主要驅(qū)動(dòng)因素，為穩(wěn)固和優(yōu)化TFP發(fā)展態(tài)勢，應(yīng)注重前沿技術(shù)的普及和推廣，著力提升該城市群整體技術(shù)效率.

b) 大氣規(guī)制對TFP、技術(shù)創(chuàng)新的影響可持續(xù)15～20年甚至更長時(shí)間，波特假說并非適用于所有地域和時(shí)間范圍. 減排壓力相對較大的城市更有利于波特假說的實(shí)現(xiàn)，而該假說能否長期成立則與城市的能源依賴度、減排潛力有關(guān). 大氣規(guī)制的效應(yīng)轉(zhuǎn)變多發(fā)生在其施行后的2～4年內(nèi)，對于能源依賴度較高的城市，大氣規(guī)制對TFP的有利影響在規(guī)制施行一定時(shí)間后才得以顯現(xiàn)；而對于當(dāng)前減排潛力較大的城市，大氣規(guī)制對TFP的促進(jìn)作用會(huì)隨著減排潛力的下降而削弱.

c) 對于波特假說成立的城市，可結(jié)合本市產(chǎn)業(yè)的反應(yīng)速度，穩(wěn)步提升大氣規(guī)制強(qiáng)度. 對于不符合波特假說的城市，應(yīng)在保持本市大氣規(guī)制強(qiáng)度穩(wěn)定的同時(shí)，通過組織管理改進(jìn)、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)升級等方式促進(jìn)TFP提升，逐步改良發(fā)展模式以轉(zhuǎn)變當(dāng)前狀態(tài).

d) 對于波特假說短期成立、長期不成立的城市，決策者應(yīng)在效應(yīng)發(fā)生轉(zhuǎn)變之前(2年內(nèi))及時(shí)對大氣規(guī)制進(jìn)行評估和調(diào)整，以避免該規(guī)制對TFP、技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生不利影響. 對于波特假說短期不成立、長期成立的城市，決策者除持續(xù)施行大氣規(guī)制(2年以上)外，還應(yīng)激勵(lì)技術(shù)創(chuàng)新、提升TFP水平，以縮短臨界點(diǎn)的到達(dá)時(shí)間，加快該影響方向的轉(zhuǎn)變.

e) 研究顯示，大氣規(guī)制影響力持久，各城市在大氣規(guī)制的標(biāo)準(zhǔn)和政策制定施行前應(yīng)慎重考評，對潛在的負(fù)面影響制定規(guī)避策略. 除此之外，應(yīng)在本市大氣規(guī)制影響消失前(多為20年內(nèi))及時(shí)對其進(jìn)行評估、調(diào)整或修訂，以維持其影響.