環境規制對高碳制造業綠色低碳發展的影響——基于數字技術的調節效應

劉承毅，李 欣

(鄭州航空工業管理學院 經濟學院，河南 鄭州 450046)

過度依賴資源能源消耗和生態環境負債的傳統發展模式，導致資源能耗嚴重、生態環境破壞和產業結構失衡等問題。為解決經濟社會發展面臨的突出矛盾，國家提出“雙碳”目標，旨在實現經濟社會可持續發展。黨的二十大報告提出“統籌產業結構調整和綠色低碳轉型”，明確通過協同推進“降碳、減污、擴綠、增長”實現高質量發展目標，對持續推動制造業綠色低碳發展提出了新要求。近年來，隨著大數據、5G技術、人工智能、物聯網、區塊鏈等技術的廣泛應用，能夠有效利用智慧型數字化監管手段提高政府監管效率，還可以消解信息不對稱障礙進而提高公共治理能力。數字技術是提升資源要素重組能力和提高政府規制效能水平的時代要素，加快推進數字經濟與實體經濟的深度融合與協調發展，能夠有效實現傳統經濟向低碳經濟發展模式的綠色轉型。產業結構的低碳轉型和優化升級可直接依靠要素、投資和創新等因素驅動，在“雙碳”目標約束下，也可間接通過環境規制手段來實現。其中，環境規制不僅包括政府強制實施的正式環境規制，也包括依靠民間環保組織、新聞媒體輿論和公眾環保意識等的非正式環境規制。據此，本文將環境規制推動高碳制造業綠色低碳發展嵌入數字經濟視閾，探索數字技術增強正式和非正式環境規制促進制造業綠色低碳發展的調節機制。

考慮到中國制造業門類廣泛，本文選擇對節能減排有顯著影響效應的高碳排細分制造行業作為研究對象。根據國泰安中國經濟金融研究數據庫(CSMAR)中2006—2019年細分行業碳排放數據進行測算可知，黑色金屬冶煉及壓延加工業、非金屬礦物制品業、石油煉焦及核燃料加工業、化學原料制品業和有色金屬冶煉加工業的碳排放量占制造業總碳排放量的累計比重由90.71%上升到92.2%，因此本文將高碳制造業作為重點研究對象是傳統制造業優化產業結構和實現低碳發展的關鍵所在?？疾鞌底旨夹g視閾下環境規制驅動高碳制造業綠色低碳發展的內在機制，實證檢驗數字技術對正式和非正式環境規制影響高碳制造業綠色低碳發展的調節效應，有助于在實踐上推動高耗能、高污染制造業企業綠色低碳發展與結構優化升級，為推進高碳制造業綠色低碳和高質量發展提供理論依據與決策參考。

(一)環境規制影響制造業結構升級和綠色發展

近年來，中國面臨著一定的經濟形勢與資源環境壓力，環境規制與制造業綠色低碳發展的關系受到廣泛關注。黨的二十大報告強調要“深入推進環境污染防治”，為政府加強環境污染治理指明了方向。目前環境規制影響制造業結構升級和綠色發展的研究主要包括：(1)環境規制促進制造業結構升級和綠色發展。波特和范(Porter &Van，1995)認為企業長期內會利用技術創新來規避環境規制給企業帶來的負面影響，從而倒逼產業結構升級[1]。此后有較多學者認為環境規制有助于激勵制造業企業探索綠色技術創新，通過創新補償效應提高企業競爭力并促進制造業低碳轉型[2]。萬攀兵等(2021)研究發現制定環境技術標準有助于降低污染排放強度并提高生產效率，驅動制造業企業實現綠色升級[3]。(2)環境規制抑制制造業結構升級和綠色發展。吳敏潔等(2019)研究發現環境規制對中國制造業結構升級的影響存在區域異質性，即環境規制促進東部地區制造業結構升級但抑制中西部地區制造業結構升級[4]。朱東波(2020)認為投資型和費用型環境規制對工業綠色發展存在負向影響作用[5]。(3)環境規制對制造業結構升級和綠色發展存在非線性影響效應。有學者研究發現環境規制和制造業轉型升級之間存在倒U型曲線關系[6]。余東華和崔巖(2019)實證研究異質性環境規制對制造業結構升級和綠色發展的直接效應和間接效應，認為正式環境規制對制造業轉型升級和綠色發展產生U型影響作用[7]。

(二)數字技術影響制造業轉型與發展

數字技術在促進經濟提速增質和高質量發展過程中的作用日益重要，國家“十四五”規劃強調要“以數字化轉型整體驅動生產方式變革”。數字技術具有強滲透性，能有效實現由虛擬空間嵌入實體經濟，利用高效信息優勢實現資源鎖定與有效整合，推動傳統制造業技術攻堅、結構升級和全產業鏈發展。一般認為，數字技術的快速發展能有效促進制造業轉型升級與高質量發展。有學者提出數字技術是產業結構升級的催化劑[8]。同時，數字經濟的快速發展能夠推動制造業加快轉型發展[9]，其關鍵性生產要素就是數據信息和物聯網技術等[10-11]。有學者研究發現通信產業與其他產業互聯互融所產生的溢出效應能夠有效提升傳統產業生產效率和促進產業結構升級[12]。關于數字經濟促進制造業轉型與發展路徑的研究主要有兩個方面：一是產業鏈視角。即數字技術能夠突破創新鏈障礙、提高制造鏈質量、優化供應鏈效率和拓展服務鏈范圍，進而驅動制造業轉型與發展[13]。數字經濟與實體經濟的深度融合成為制造業高質量發展的新動能，驅動路徑在于降低制造業產業鏈的交易成本、提高產業鏈上的分工效率和優化創新產業鏈上的價值分配方式等[14-15]。廖信林和楊正源(2021)認為數字經濟可通過優化資源配置、降低生產成本和提高創新水平等路徑推動制造業轉型與發展[16]。二是價值鏈視角。李馥伊(2018)、何文彬(2020)實證研究數字經濟對制造業轉型與發展的重構效應，發現投入數字要素能夠促進知識密集型制造業實現全球價值鏈高端化[17-18]。

現有研究環境規制影響制造業結構升級和綠色發展，以及數字技術影響制造業轉型的成果相對豐富，但仍然存在可拓展之處：(1)目前鮮有學者將環境規制影響制造業綠色低碳發展嵌入由數字技術驅動的研究框架之中，基于數字技術的調節效應模型，考察正式和非正式環境規制驅動制造業綠色低碳發展的作用機制與影響效應；
(2)現有文獻一般將傳統制造業結構升級與低碳轉型作為研究對象，較少關注環境規制對制造業綠色低碳發展的數字驅動效應和空間溢出效應，并且對其中的驅動機制和溢出效應缺乏實證檢驗；
(3)現有研究大都簡單將大類制造業的低碳轉型作為研究對象。本文結合“雙碳”目標的戰略方向和現實要求，把“綠色低碳發展”的研究對象聚焦于高碳制造業，便于從更深層次和細分環節甄別影響“雙碳”目標實現的制約因素，分析環境規制如何助力高碳制造業綠色低碳發展。本文根據現有文獻研究成果界定高碳制造業的內涵和范疇，系統構建高碳制造業綠色低碳發展指數、數字技術發展指數以及正式和非正式環境規制指標體系，采用雙重固定效應模型研究正式和非正式環境規制影響高碳制造業企業綠色低碳發展的內在機制與實際效果，同時構建空間計量模型，實證考察在數字技術作用下正式和非正式環境規制驅動高碳制造業綠色低碳發展的空間溢出效應。

本文可能的邊際貢獻在于：(1)考慮到制造業碳排放中的現實問題，研究數字技術驅動下環境規制對高碳制造業綠色低碳發展的影響效應。高碳制造業是傳統制造業門類中對碳排放貢獻最大的特定細分行業，合理界定高碳制造業的內涵與范疇，厘清促進其綠色低碳發展的機制和路徑，是實現“雙碳”目標和高質量發展的關鍵所在。(2)在數字技術調節效應下研究正式和非正式環境規制驅動高碳制造業綠色低碳發展的機制與效果。數字技術不僅賦能政府，也能夠通過縮減信息傳遞層級和化解信息不對稱障礙，賦權其他主體，實現環境規制協同，最大限度確保環境規制的政策實施效果。(3)著眼于環境規制促進高碳制造業綠色低碳發展的機制分析。在統一研究框架內，實證考察數字技術能夠通過賦能政府、賦權其他主體，提升環境規制效能并促進高碳制造業綠色低碳發展。(4)基于“提能”和“增權”雙重維度，研究技術賦能條件下環境規制影響高碳制造業綠色低碳發展的空間溢出效應，對跨越數字鴻溝、促進數字經濟與制造業轉型發展的深度融合具有重要意義，并為加快制造業綠色低碳發展在區域間的協同推進提供政策參考。

(一)環境規制影響高碳制造業綠色低碳發展

環境規制包括正式環境規制和非正式環境規制。正式環境規制對高碳制造業綠色低碳發展的影響效應主要表現在遵循成本效應和創新補償效應。一方面，政府制定嚴格的環境規制政策對經濟活動主體及生產活動過程進行強制性約束，增加高碳排放制造業企業的生產成本。短期內企業為規避環境成本，會降低產品生產效率，阻礙高碳制造業綠色發展，但由于長期內環境規制日益嚴格，高碳制造業企業意識到環保成本是持續性的，可能會主動對原有高耗能、高碳排放的生產方式進行變革，從而降低能源消耗和減少污染物排放[19]。另一方面，企業基于自身利潤最大化追求，為規避政府環境規制所帶來的成本，需要不斷調整生產決策，改進污染治理技術，提升自主研發能力，開展綠色技術創新活動，將產生的減碳治污成本內部化，通過創新補償以減少或抵消政府環境規制所帶來的環境保護成本，進而減少碳排放量，促進高碳制造業綠色低碳和高質量發展。非正式環境規制對高碳制造業綠色低碳發展的影響效應主要體現在公眾團體及社會組織的環保意識水平。當高碳制造業企業帶來的環境污染被居民所感知和預規避時，其就會通過民意表達、參政議政等方式督促政府實施更嚴格的環境規制政策，并對企業環境治理行為和實施效果進行有效監督，進而降低高碳排放制造業企業碳排放，降低環境污染程度，加快綠色低碳發展?；诖?，本文提出假設H1。

H1：環境規制通過倒逼高碳制造業節能減排，促進高碳制造業綠色低碳和可持續發展。

(二)數字技術驅動下的高碳制造業綠色低碳發展

“十四五”規劃和2035年遠景目標綱要提出“堅持節能優先方針，推動能源清潔低碳安全高效利用，深入推進工業、建筑、交通等領域低碳轉型”，同時要求“以數字化轉型整體驅動生產方式、生活方式和治理方式變革”，這為加快推動制造業綠色低碳發展指明了方向。黨的二十大報告提出“加快建設數字中國”“加快發展數字經濟，促進數字經濟與實體經濟深度融合”，產業發展和社會治理的數字化轉型為高碳制造業綠色低碳發展提供了戰略指引和推進路徑。在新時代，數字經濟已經成為中國產業結構改革和企業創新發展的重要力量[20]，其對高碳制造業的碳減排效應主要體現在：(1)數字基礎設施建設能夠促進高碳制造業動能轉換。數字基礎設施具有很強的技術屬性和不可分割性，自2020年開始，國家在制造業領域逐漸加大對互聯網、5G等數字基礎設施的投入力度[21]。這不僅加強了信息傳遞、知識溢出以及研發協同，還有助于利用規模經濟效應和網絡分工效應不斷提升高碳制造業綠色創新能力，促進高碳制造業實現動能轉換，全方位推進高碳制造業生產模式轉變與創新水平提高，從而減少碳排放[22]。(2)數字技術相關產業的發展可以促進高碳制造業綠色發展。數字化產業本身具有環境友好型特征，其綠色化水平普遍高于傳統制造業。數字化產業可憑借其數字技術的高滲透性和衍生性對高碳排放產業進行改造與變革，推動高碳制造業綠色發展。同時，企業管理者在人工智能廣泛應用條件下創建智能化工廠，并根據消費者信息作出智能決策，不僅能夠提高制造業的整體生產效率，而且有助于推進高碳制造業綠色低碳發展。(3)數字技術創新能夠改進高碳制造業生產技術。數字化網絡平臺能夠實現信息的開放共享、互聯互通，加快了物質和技術的自由配置，保障資源要素的充分利用。作為數字經濟的載體，數字技術可以內嵌到產品制造生產的全過程，能夠有效促進高碳制造業資源要素的合理配置，從而降低能源消耗，減少碳排放。同時，數字技術可以突破時空的障礙，能夠將雜亂無章的知識匯總整理，隨著信息和知識的不斷豐富，為新一輪高碳制造業綠色低碳發展提供源源不斷的經驗和動力?；谏鲜龇治?，本文提出假設H2。

H2：數字技術能夠驅動高碳制造業綠色低碳發展。

(三)數字技術強化環境規制對高碳制造業綠色低碳發展的驅動作用

數字技術主要通過影響環境規制執行力度和公眾參與環保程度，進而優化生產技術，加快推動高排放和高污染制造業企業綠色低碳發展。(1)政府環境規制執行力度。政府環境規制執行力度是影響制造業企業綠色低碳發展的重要因素[23]。一方面，隨著數字技術的廣泛應用，地方政府逐步確立數字化治理理念，能夠實現對所管轄地區制造業的環境污染源、企業環境治理情況實時化、精準化和全程化監管，這大幅度提升了監管質量，有利于消除政府和企業之間的信息不對稱，從而倒逼高碳制造業企業選擇綠色技術創新和改進生產技術，以減少污染物及碳排放。另一方面，隨著網絡等數字化平臺的建設，地方政府環境治理效果和制造業企業環境污染狀況的信息逐漸透明化，有利于提高中央政府對地方政府環境規制行為的監管能力，促使地方政府更好地履行環境治理和碳減排責任。(2)公眾參與環保程度。數字技術的應用降低了政府、個人與企業之間的信息不對稱程度，增強了知識信息的傳播力度、廣度和深度，拓寬了信息傳播媒介和途徑[23]。公眾不僅可以學習到更多環保知識，增強環保意識，還可借助數字化信息平臺加強社會監督，這能夠有效激勵高碳制造業企業重視節能減排，積極承擔治污責任?；谝陨戏治?，本文提出假設H3。

H3：數字經濟可通過其調節效應，加強環境規制對高碳制造業綠色低碳發展的驅動作用。

(四)環境規制影響高碳制造業綠色低碳發展的空間溢出效應

環境規制在影響本地高碳制造業綠色低碳發展的同時，也會通過空間溢出效應影響鄰地高碳制造業綠色低碳發展。生態環境作為一種公共物品，存在著“搭便車”現象[24-25]。環境規制的空間溢出效應主要有：(1)技術溢出效應。政府制定實施嚴格的環境規制，會使得當地高碳排放制造業企業減少污染物和二氧化碳的排放。同時，鄰地制造業企業會搭上改善環境的“便車”，改進生產技術，提升綠色創新水平，即本地環境規制會對鄰地的高碳制造業產生正向的空間溢出效應。同時，由于本地政府實施的環境規制政策會使得高污染企業轉移到鄰近地區，鄰近地區則會參考當地的環境規制以制定更為嚴格的環境規制政策，從而促使高碳制造業企業進行生產技術革新以滿足環保要求，實現綠色低碳與高質量發展。(2)信息溢出效應。數字技術的快速發展打破了時空上的距離，促使社會公眾借助高效連通的信息網絡獲取更加多元化的綠色信息，自覺積極地參與環境監督，推動環境規制更加快速高效地輻射到其他周邊地區，從而產生了非正式環境規制的空間溢出。(3)人力資本溢出效應。與正式環境規制相比，非正式環境規制推動高碳制造業低碳轉型的溢出效應還表現在高技術人才流動上。高質量的人力資本流動不僅對周邊地區高碳企業綠色技術創新和高質量發展產生正向溢出效應，而且會使得居民對高污染高排放制造業企業的環境治理提出更高的要求，從而加快推動高碳制造業企業綠色低碳和可持續發展?；谝陨戏治?，本文提出假設H4。

H4：環境規制對高碳制造業綠色低碳發展存在正向的空間溢出效應。

(一)高碳制造業界定

由于制造業涵蓋多種工業行業，且2006—2019年行業分類發生了變化，為了保證數據統計口徑的一致性，本文選取制造業中的20個細分行業作為研究對象。對于高碳制造業的界定，本文參考王霞(2020)[26]的研究，采用制造業細分行業能源消費所導致的二氧化碳排放總量與總的制造業二氧化碳排放總量的比值進行測算(1)由于篇幅所限，未列示全部結果。。測算結果顯示，石油煉焦及核燃料加工業占比均值最高，為0.374；
其次是黑色金屬冶煉及壓延加工業，占比為0.279；
化學原料制品業占比為0.121；
非金屬礦物制品業占比為0.103；
有色金屬冶煉加工業占比為0.037。這五類行業碳排放總量均值之和占比已達90%以上，即占比位于前五位的有石油煉焦及核燃料加工業、黑色金屬冶煉及壓延加工業、化學原料制品業、非金屬礦物制品業和有色金屬冶煉加工業。同時，在樣本省份中，這五大高碳行業的二氧化碳排放總量均位于該省份制造業二氧化碳排放總量的前十位。因此，本文將石油煉焦及核燃料加工業、黑色金屬冶煉及壓延加工業、化學原料制品業、非金屬礦物制品業和有色金屬冶煉加工業界定為高碳制造業。

(二)計量模型設定

由于高碳制造業低碳轉型受多重因素影響，為緩解遺漏變量問題對估計系數的干擾和提高估計結果的準確性，本文使用包含控制變量的面板回歸模型進行實證檢驗，計量模型設定如下：

LCOi，t=α0+α1ERSi，t+∑αjXi，t+εi，t

(1)

LCOi，t=β0+β1IERSi，t+∑βjXi，t+εi，t

(2)

其中，i、t分別表示地區和時期；
LCOi，t為i省份第t年的高碳制造業綠色低碳發展水平；
ERSi，t表示i省份第t年的正式環境規制強度；
IERSi，t表示i省份第t年的非正式環境規制強度；
Xi，t為一系列的控制變量；
εi，t為隨機擾動項。其中α1、β1為本文最為關注的估計系數，衡量正式環境規制與非正式環境規制對高碳制造業低碳發展的影響。若α1、β1均為正，表明假設H1成立，即環境規制能夠顯著促進高碳制造業綠色低碳發展。針對面板數據模型進行豪斯曼(Hausman)檢驗，結果均強烈拒絕原假設，因此模型采用固定效應模型。

基于前文理論分析，為了檢驗數字技術對高碳制造業綠色低碳發展的影響效應，本文構建面板數據計量模型進行實證分析，基準模型如式(3)所示：

LCOi，t=γ0+γ1DIGi，t+∑γjXi，t+εi，t

(3)

其中，DIGi，t表示i省份第t年的數字技術水平，若估計系數γ1顯著為正，則說明數字技術能夠促進高碳制造業綠色低碳發展，從而假設H2成立。

(三)指標選取與變量說明

1.被解釋變量

高碳制造業綠色低碳發展水平指數(LCO)?！半p碳”承諾的提出為中國高碳制造業綠色低碳發展提出了新的要求，長期的資源環境約束下的節能降耗、產業資源的高效利用、綠色清潔生產等低碳技術創新均有助于快速實現產業綠色低碳發展。何寧和夏友富(2018)從綠色發展、技術創新、人才結構、產業結構、資產結構以及兩化融合等方面，構建制造業升級的評價指標體系[27]。因此，本文參考已有研究[28]，綜合考慮“雙碳”目標下高碳制造業低碳發展的影響因素，從產業效益、產業效率、能源消耗、低碳產出和創新能力五個方面構建高碳制造業綠色低碳發展水平綜合指標評價體系，最終形成8個測度指標，如表1所示。

表1 高碳制造業綠色低碳發展水平綜合指標體系

考慮到不同指標在量綱和性質方面存在差異，首先將正負指標進行標準化，正向指標按照式(4)進行標準化，負向指標按照式(5)標準化，然后根據客觀賦權的熵值法進行權重計算，具體測算方法如下：

Zij=(Xij-minXj)/(maxXj-minXj)

(4)

Zij=(maxXj-Xij)/(maxXj-minXj)

(5)

其中，Xij表示省份i的第j項指標的數值，Zij表示將各項指標進行標準化的結果，maxXj表示樣本省份中第j項指標的最大值，minXj表示樣本省份中第j項指標的最小值。

計算各項指標的權重：

(6)

高碳制造業綠色低碳發展水平的綜合指數為：

(7)

2.核心解釋變量

環境規制作為主要的解釋變量，在具體作用過程中又分為正式環境規制和非正式環境規制。正式環境規制是以政府的行政性命令為主要手段來對環境資源進行直接干預；
相反，非正式環境規制是社會團體組織以及個人出于追求自身利益的目的而主動參與環境治理的行為。

(1)正式環境規制(ERS)。地方政府作為環境治理的主體之一，其環保財政支出因具有引致經濟和環境規制的雙重屬性，成為政府干預經濟和保護環境的重要政策手段?；跀祿目色@得性和統一性，本文參考姜楠(2018)[29]的研究，采用地方財政環境保護支出與地區生產總值(GDP)的比值來衡量正式環境規制強度。由于正式環境規制是政府以行政性命令直接干預環境資源，因此當地政府財政環境保護支出與GDP的比值越大，表明環境規制強度越強。

(2)非正式環境規制(IERS)。本文借鑒原毅軍和謝榮輝(2014)[30]的做法，并依據數據的可獲得性，選取各地區收入水平、地區人口密度和突發性環境事件次數三類指標來衡量非正式環境規制強度。并利用上述熵值法對各地區制造業城鎮單位就業人員平均工資、人口密度和突發性環境事件次數進行加權賦值，構造出非正式環境規制指數。

3.調節變量

數字技術水平(DIG)。數字技術是信息時代國家競爭優勢的先導力量，學術界尚未形成統一的內涵界定和評價標準。本文在方湖柳等(2022)[31]的研究基礎上，從通信技術基礎設施建設、信息技術相關服務業發展和數字技術創新科研水平三個維度選取13個細分指標構建數字技術綜合指標評價體系(見表2)。

表2 數字經濟綜合指標體系

4.控制變量

為保證研究結論的一致性，對以下變量進行控制：政府支持力度(GOV)，本文選取財政一般公共預算支出占GDP的比重來表征，比重越大，說明該地區政府相應的支持力度越大；
人力資本水平(HUM)，本文采用人力資本結構高級化來表征，參考劉智勇等(2018)[32]的做法，先將各地區人口按照受教育水平分為五類，然后利用人力資本空間向量與它們的夾角計算得出；
金融發展水平(FIN)，采用區域內金融機構人民幣貸款余額占地區生產總值的比重來表示；
外商投資力度(FDI)，選取實際利用外商直接投資金額與GDP的比重來衡量，其比值越大，表示外商投資力度就越大。

(四)數據樣本和描述性統計

本文運用中國30個省份(不包括香港、澳門、臺灣和西藏)2006—2019年的平衡面板數據進行實證分析。其中，碳排放數據源于中國碳核算數據庫(CEADs)和國泰安數據庫；
公眾參與型環境規制中的突發性環境事件次數來源于《中國環境統計年鑒》和《中國統計年鑒》；
其他部分數據來源于國泰安數據庫、《中國統計年鑒》《中國工業統計年鑒》《中國科技統計年鑒》以及各省份統計年鑒。由于部分地區高碳制造業產值、平均從業人數和碳排放等指標數值存在缺失，為保證數據的連續性和完整性，本文對指標缺失值采用滑動平均法和線性插值法進行插值填充。

表3是各個變量的描述性統計結果，高碳制造業綠色低碳發展綜合指數(LCO)均值為0.176，標準差為0.108，表明各區域高碳制造業減碳程度存在明顯差異性，這與以往的研究結果相一致。

表3 變量的描述性統計

(一)基準回歸模型檢驗

本文首先采用固定效應模型對式(1)、式(2)和式(3)進行基礎回歸分析，初步研究環境規制和數字技術對高碳制造業綠色低碳發展的影響，基準回歸結果見表4。如表4列(1)和列(2)所示，無論是否加入控制變量，正式環境規制的回歸系數始終在1%的顯著性水平下為正，表明政府增加環境保護財政支出能夠促進高碳制造業綠色低碳發展。列(3)和列(4)的結果顯示，非正式環境規制強度和高碳制造業綠色低碳發展指數的回歸系數在1%的統計水平下顯著為正，這表明正式和非正式環境規制均能夠有效緩解高碳制造業的污染排放問題，提高綠色技術創新水平，進而加快促進高碳制造業綠色低碳發展。列(6)在列(5)的基礎上增加了控制變量，結果顯示數字技術對高碳制造業綠色低碳發展的影響效應依然存在，并且通過了1%統計水平下的檢驗，這表明數字技術給高碳制造業帶來了真正的技術突破，改變了傳統的生產技術模式，有助于高碳制造業擺脫以往的低端鎖定而造成的發展困境，加快實現綠色低碳轉型。

表4 基準回歸結果

(二)模型穩健性檢驗

為確保以上研究結果的穩健性和可靠性，本文進行了相關的穩健性檢驗，表5是正式環境規制促進高碳制造業綠色低碳發展基準回歸的穩健性檢驗結果。其中，列(1)為替換核心解釋變量的穩健性檢驗結果?？紤]到數據可獲得性和方法可操作性，本文采用工業廢氣污染治理投資與國內生產總值的比值來衡量正式環境規制，其回歸結果顯示，替換變量后正式環境規制與高碳制造業綠色低碳發展呈正相關關系，說明基準回歸結果具有穩健性。列(2)結果顯示，替換成隨機效應檢驗后，與表4列(2)相比，環境規制和高碳制造業綠色低碳發展關系的回歸系數顯著性和作用方向基本一致。為解決模型估計結果可能因內生性而導致的估計偏誤和遺漏變量偏差等問題，本文參考張建鵬和陳詩一(2021)[33]的思路，采用兩階段最小二乘法(2SLS)進行參數估計以解決內生性的問題，選擇ERSt-1作為工具變量進行內生性檢驗。估計結果如表5列(3)所示，工具變量內生性檢驗LM統計量和相關性檢驗F統計量均拒絕了原假設，表明本文工具變量滿足選擇要求，與基準回歸結果一致。這說明環境規制對高碳制造業綠色低碳發展作用效果仍然正向顯著。參考鄧慧慧和楊露鑫(2019)[34]的方法，將北京、上海、天津、重慶四個直轄市從全樣本剔除后再次進行回歸，結果如表5列(4)所示。其結果顯示，剔除直轄市后的核心解釋變量作用方向及顯著性仍然可靠。

表5 穩健性檢驗

(三)影響機制檢驗

在采用基準回歸模型驗證環境規制對高碳制造業綠色低碳發展具有顯著促進作用的基礎上，本文進一步構建如下調節效應模型，考察數字技術作為調節變量能否影響環境規制對高碳制造業綠色低碳發展的促進作用。

LCOi，t=λ0+λ1ERSi，t+λ2DIGi，t×ERSi，t+∑λjXi，t+μi+μt+εi，t

(8)

LCOi，t=σ0+σ1IERSi，t+σ2DIGi，t×IERSi，t+∑σjXi，t+μi+μt+εi，t

(9)

LCOi，t=υ0+υ1IERSi，t+υ2ERSi，t×IERSi，t+∑υjXi，t+μi+μt+εi，t

(10)

其中，DIGi，t×ERSi，t省份i第t年的數字技術與正式環境規制的交互項，DIGi，t×IERSi，t省份i第t年的數字技術和非正式環境規制的交互項，ERSi，t×IERSi，t省份i第t年的正式環境規制與非正式環境規制的交互項，μi和μt分別表示個體固定效應和時間固定效應，其他變量含義同模型(1)?；诨鶞驶貧w模型，依次檢驗交互項系數λ2、σ2和υ2的顯著性。

表6的列(1)和列(2)報告了數字技術調節作用的回歸結果，其中，列(1)是數字技術水平和正式環境規制交互項的回歸結果，交互項系數顯著為正，表明數字技術水平可以通過互聯網技術公開環境保護信息等途徑促進政府增強正式環境規制強度，此外，數字技術可以緩解企業的融資約束，從而促進高碳制造業低碳發展。列(2)的調節機制檢驗結果顯示，數字技術和非正式環境規制交互項系數通過了1%的顯著性水平統計檢驗，說明數字技術為社會公眾提供了更為便捷的環保監督方式，可通過環保宣傳、社會團體等公眾環境監督渠道來影響非正式環境規制強度，從而倒逼高污染制造業企業加快綠色創新，因此，數字技術水平與非正式環境規制能夠共同提升高碳制造業綠色發展水平、改進生產技術和減少碳排放，進而促進高碳制造業低碳轉型和高質量發展。列(3)為正式環境規制與非正式環境規制交互項的回歸結果，結果顯示，正式和非正式環境規制均對高碳制造業綠色低碳發展呈顯著的促進作用，但其交互項系數在10%的顯著性水平下為負，這意味著兩類環境規制之間存在明顯的替代關系，當一種環境規制增強時，會削弱另一類環境規制對高碳制造業綠色低碳發展的促進作用。

表6 影響機制檢驗

(一)模型構建及空間相關性檢驗

1.空間計量模型構建

為檢驗環境規制對高碳制造業綠色低碳發展是否存在空間溢出效應，本文構建如下計量模型：

LCOi，t=ρW×LCOi，t+ρ1W×ERSi，t+ρ2ERSi，t+∑ρjXi，t+μi+μt+εi，t

(11)

其中，W表示空間權重矩陣，ρ和ρ1表示空間自回歸系數，其他變量含義同模型(1)。

2.空間自相關性檢驗

本文測算了2006—2019年經濟距離權重矩陣和空間相鄰權重矩陣條件下高碳制造業綠色低碳發展指數的空間分布的全局莫蘭(Moran)指數(由于篇幅所限，未列示全部結果)。全域空間自相關可反映各省份高碳制造業低碳發展在空間上的相互依賴程度，并且全局莫蘭指數在(-1，1)變動，指數為正表示高碳制造業綠色低碳發展的空間相關性為正，指數絕對值越大表明空間關聯程度越深，指數為0則表示地區之間無關聯。從本文的計算結果可發現，無論是經濟距離權重矩陣還是空間相鄰權重矩陣，高碳制造業綠色低碳發展的莫蘭指數均在1%的顯著性水平上顯著，同時莫蘭指數值均顯著大于零，反映出高碳制造業綠色低碳發展存在明顯的正的空間自相關關系。換言之，這說明各地區制造業低碳發展具有很強的集聚特征，即表明區域間存在較為顯著的空間鄰近效應。因此，基于以上的自相關檢驗，可以認為變量在地區之間存在空間溢出效應。

(二)回歸結果分析

1.模型估計結果分析

本文利用經濟距離空間權重矩陣，并通過豪斯曼檢驗和測算LR統計量發現，固定效應空間杜賓模型更適合本文的實證研究，不能退化使用空間自回歸模型以及空間誤差模型，因此本文采用固定效應空間杜賓模型進行空間回歸檢驗，其中空間自回歸模型和空間誤差模型作為對照進行分析。

為探究環境規制對高碳制造業綠色低碳發展的空間溢出效應，得到空間計量實證回歸分析結果(由于篇幅所限，未列示全部結果)?；貧w結果顯示，就正式環境規制的回歸系數而言，無論是哪種空間計量模型，正式環境規制都能夠顯著促進高碳制造業綠色低碳發展。這主要的原因在于政府采取強制性的環境治理政策，倒逼高污染、高碳排放制造業企業積極參與綠色技術創新，改進產品生產技術，推動高碳制造業低碳發展。相關回歸結果說明，非正式環境規制對高碳制造業綠色低碳發展起促進作用。

2.空間溢出效應分析

上文分析表明，高碳制造業綠色低碳發展存在明顯的空間溢出效應。為進一步分析雙向固定空間杜賓模型的邊際影響特征，本文使用經濟距離權重矩陣來分析正式和非正式環境規制對高碳制造業綠色低碳發展的空間效應。首先對環境規制對綠色低碳發展的效應分解，然后加入數字技術和環境規制交互項，原因在于兩者共同影響高碳制造業綠色低碳發展的空間效應分析。其中直接效應、間接效應和總效應分別反映了各解釋變量的變化對本地、鄰地及整體高碳制造業綠色低碳發展的作用效果。

從相關回歸結果(限于篇幅未全部列示，后文同)來看，正式環境規制的直接效應顯著為正，表明正式環境規制能夠有效促進當地高碳制造業低碳減排；
其間接效應顯著為正，表明正式環境規制對于鄰近省份的高碳制造業低碳發展具有正向的空間溢出效應。從交互項估計系數來看，直接效應和間接效應均顯著為正，說明數字技術和正式環境規制共同對本地和鄰近地區的高碳制造業綠色低碳發展具有顯著的促進作用。

同樣地，從相關估計結果可看出，非正式環境規制對高碳制造業綠色低碳發展的直接影響效應和間接影響效應分別是0.088、0.045，均在1%的顯著性水平下通過檢驗，表明當前本地區的非正式環境規制強度不僅對當地高碳制造業低碳發展具有促進作用，對周邊地區的高碳制造業綠色低碳發展也具有顯著的推動作用，使非正式環境規制對高碳制造業綠色發展的總效應得到充分發揮。相關回歸結果顯示，數字技術和非正式環境規制的交互項對高碳制造業低碳發展的直接效應和間接效應的估計系數均顯著為正，表明加快數字技術能夠有效增強非正式環境規制對本地及鄰近省市的高碳制造業綠色低碳發展的促進作用，進而積極推動各地區“雙碳”目標的實現。

在傳統要素紅利持續下滑的經濟發展新時代，全球高碳制造業正在進入新一輪的綠色變革，數字技術發展與實體經濟相互融合共同驅動經濟高質量可持續發展。

本文利用省級面板數據實證檢驗了環境規制、數字技術與高碳制造業綠色低碳發展的關系，并考察了數字技術賦能條件下環境規制對高碳制造業綠色低碳發展的調節作用，主要結論為：(1)環境規制能夠倒逼高污染制造業企業綠色創新，促進高碳制造業綠色低碳發展；
(2)數字技術能夠促進高碳制造業綠色低碳發展，且數字技術能夠賦能于正式和非正式環境規制，進而推進高碳制造業綠色低碳發展；
(3)正式和非正式環境規制均對高碳制造業綠色低碳發展具有正向的空間溢出效應，且數字技術在這一過程中存在明顯的調節作用。

為應對全球高碳制造業綠色變革和國內產業的數字化轉型，應當以數字經濟和實體經濟“雙融合”的形式降低高碳制造業碳排放水平，減少環境污染物排放。(1)加強數字化技術的創新和應用。加快5G網絡、物聯網和大數據等為引領的數字基礎設施的建設、推廣和普及，推動高碳制造業企業加快轉變發展方式，并逐漸打破資源瓶頸約束，進一步推進數字設備在生產中的創新，加快數字化技術改造向工業生產端滲透，高標準高效率推進 “數字中國”建設，實現“中國制造”向“中國智造”的轉變。同時利用數字化技術的應用引導和推動制造業生產經營模式發生根本性變革，實現生產資源的合理配置和高效利用。(2)提升環境規制政策的倒逼作用。借助嚴苛的環境規制政策工具提升高碳制造業企業綠色創新水平，倒逼高污染制造業企業低碳轉型，同時強化數字技術對節能減排、降低碳排放新技術、新產品的智力支持，實現數字技術與正式環境規制政策協同推進高碳制造業低碳轉型和高質量發展。(3)創新區域高碳制造業低碳發展的協同機制。由于環境規制政策具有典型的外部性，同時數字化技術具備高度滲透性和融合性特征，當地政府推行的環境規制政策和數字經濟的飛速發展，會影響到鄰地高碳制造業綠色發展和減碳效果，因此還需進一步完善和創新區域治理污染的協同機制，構建跨區域性的反映節能、治污、減排功能效果的協同預警監測體系，以更好地監察督促區域高碳制造業實現綠色低碳和高質量發展目標。