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　　由&A=&Fof+&Eoaf式（7)和厂商的技术函数，可得:由式（3)中的，&W/&KA=&W/&FoA'-f+&W/&EoaoA'-f，&W/&F>0,0<a<1和&W/&E=-&W/&F,可知：&W/&KA>0。另外由于P(1-a)A、f>0,可得：A<0。把A<0代入到式（5),可得：&W/&a<0。这说明随着厂商在总利润中的治污技术投入比重的不断增加，污染排放会不断下降。或者说厂商污染的排放量与厂商在总利润中的治污技术投入比重的增加是负相关的。

    根据式（9),当环境规制从一个较宽松的阶段逐步趋于严格时，厂商所能排放的污染需要不断降低。根据&W/&a<0,这也意味着当环境规制强度不断增强时，a不断增大。由此可见当a在0&W&T&T&T&T至〇.5的区间内时，由[&W(1-2a)]of>0，得^A+歹>0，根据<0①，可得，^A>0。表明当环境规制强度处于一个较低的阶段时，随着环境规制强度的提高，企业所能排放的污染减少，企业的生产技术水平也同时出现下降。当a在0.5至1的区间内时，[&1(1-2a)].f<0,可得&^+&T&T变得接近于1时，此时厂商的治污投入变得很大，使得由此可得4<0。这表明随着环境规制强度的继续提高，即当其进入到一个较严厉的阶段时，企业所能排放的污染继续降低，此时企业的生产技术水平会出现上升的态势。

　　综上所述，随着环境规制强度的由弱至强，生产技术水平会呈现先下降后上升的"U"型趋势。由此我们得到以下命题：

　　命题在强度维度上，环境规制强度和企业生产技术进步之间符合"U"型关系。即经过一个特定的时期之后，较弱的环境规制强度将降低先前的生产技术进步率，相反，相对较强的环境规制强度却能提高先前的生产技术进步率。

　　考虑到现实社会的复杂性和多维性，企业的规模差异、所有制结构的差异、企业的污染密集程度差异乃至各自面临的国际形势差异都会对本文命题的经验验证带来一定影响，特别是难以度量的环境规制合理程度也会影响到最终的结果。本文在以下篇幅，拟在控制相关变量的基础上，以我国1998-2007年的面板数据来验证上述命题。

　　三、验证方法和数据说明

　　(一）验证方法

　　本文第二部分通过构建相关数理模型证实了随着环境规制强度的由弱至强将对生产技术进步产生由制约到激励的作用。那么，这一数理分析结果能得到相应的经验支持吗？本文首先采用基于数据包络分析（DataEnvelopmentAnalysis，DEA)的Malmquist生产率指数方法测度出中国30个省份工业部门的生产技术进步指标，在此基础上对生产技术进步变量与环境规制强度变量进行"U"型关系估计。

　　1.Malmquist生产率指数

　　在假定每个行业为一个决策单位的前提下，以（xS/)和（xt+1，;/+1)分别表示某一行业在t和t+1时期的投入产出量，借鉴Fareetal.(1994)的方法，基于投入的全要素生产率（TFPCH)可以用Malmquist生产率指数表示，并分解为技术进步的变化（TECH)和技术效率的变化（EFFCH),而EFFCH又可以分解为纯技术效率的变化（PECH)和规模效率的变动（SECH)①，即：TFPCH=TECH(x*,yl,，t+1,j*+1)xPECH(x*,j*,，t+11)xSECH(x*,j*,，*+1,j*+1)(10)

　　其中，TFPCH、TECH、PECH和SECH的值大于1,分别表示从*期到*+1期，全要素生产率增长、技术进步、纯技术效率改善和规模经济，反之则反是。这里的技术进步（TECH)就是本文中构造出的指标，用以测量我国工业部门的生产技术进步水平。

　　2.模型设定

　　根据本文第二部分的数理模型，我们借鉴环境库兹涅茨曲线在分析环境污染和经济增长时采用的二次曲线分析方法，并在考虑相关控制变量的基础上，将实证模型设置如下：Yk=C+^1ER*+^2ER2*+^3ICk+^4ASi*+f5sOS*+f56PL*+V;+^;*(11)

　　Y;*表示第i个省份的工业部门在*年和基年相比的生产技术进步水平；ER;*表示第i个省份的工业部门在*年的环境规制强度；/&*表示第i个省份的工业部门在*年的国际竞争程度;AS,*表示第i个省份的工业部门在*年的企业平均规模；OSi*和PLi*则分别表示第i个省份的工业部门在*年的所有制结构和污染密集程度；C为不随个体变化的截距；R为个体效应#为待估参数；&为随机误差项。其中，根据第三部分的论述，ERi*前的系数应当为负；随着规制水平的不断提升，ER2*前的系数应当为正。

　　(二）数据说明

　　本文采用中国30个省份工业部门1998-2007年的面板数据为实证研究的样本，所用数据是根据1998-2008年《中国统计年鉴》、《中国工业经济统计年鉴》、《中国环境年鉴》和各地方统计年鉴整理和计算而得。