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　　为了用Malmquist生产率指数计算出我国30个省份工业部门的生产技术进步率，需要各省份工业部门的投入和产出的数据。在数据选取上，选取规模以上工业企业的工业增加值作为产出，并根据工业品出厂价格指数与1978年不变价格进行平减；选取规模以上工业企业的资本存量作为资本投入；劳动投入理应用劳动时间表示，但由于数据无法获得，本文选取规模以上工业企业的全部从业人员年平均数这个指标代替劳动时间。

　　对于环境规制强度变量，由于该变量的相关数据难以获得且数据质量相对较弱，限制了许多经验研究的开展（Busse,2004;陆旸，2009等）。目前，国内外学者主要从以下几个角度来度量环境规制：一是从环境规制政策上考察环境规制强度的高低；二是用治污投资占企业总成本或产值的比重来衡量；三是用治理污染设施运行费用来衡量；四是将人均收入水平作为衡量内生环境规制强度的指标；五是用环境规制机构对企业排污的检查和监督次数衡量；六是用环境规制下的污染排放量变化来度量。以上六个度量环境规制强度的指标均在一定程度上存在不足，基于指标的相对完善性和数据可得性的考虑，我们选取了第二种方法，用各省份治理工业污染的总投资与规模以上工业企业的主营成本、工业增加值的比值分别作为度量环境规制强度的指标一（ERlit)和指标二。

　　至于其它四个控制变量的构造和数据选取如下表述：（1)国际竞争程度变量（/C;t)。用按经营单位所在地分进出口总额与规模以上工业企业的工业增加值的比重近似表示。（2)企业平均规模(AS;,)。用规模以上工业企业的资产合计除以规模以上工业企业数量表示。（3)所有制结构变量(〇S;,)。以国有及国有控股工业资产合计占规模以上工业企业资产合计的比重表示。（4)污染密集程度变量（PLit)。在区分和度量污染密集程度时，主要有两种方法：一是利用单位产出的污染排放量；二是通过计算单位产出的"污染治理和控制支出"（pollutionabatementandcontrolexpenditures，PACE)(Akbostancietal.,2007)。我们基于方法一，用各省份整个工业部门的二氧化硫排放量与规模以上工业企业的工业增加值之比表示。

　　四、实证结果及其分析

　　(一）工业部门的生产技术进步水平

　　本文采用DEAP2.1软件对我国30个省份工业部门1998-2007年的数据进行计算，得出基于Malmquist生产率指数的全要素生产率及技术进步、技术效率、纯技术效率和规模经济4个分解变量。我们发现所有省份在样本期间的全要素生产率均大于1，表明获得全要素生产率增长。虽然，在生产率的绝对水平上，东部地区领先于中部和西部，但是在全要素生产率的平均提高速度上，西部地区高达1.151,领先于东部的1.116和中部的1.118。进一步考察全要素生产率的分解变量，发现它的增长主要是由技术进步引致的（所有省份的年均生产技术进步均大于1)，其次为纯技术效率改善（19个省份的年均纯技术效率变动大于1),而规模效率带来的贡献率最低（16个省份的年均规模效率变动大于1)。从横向维度考察东中西地区在全要素生产率分解变量上的大小，发现在技术进步和纯技术效率的改善这两个变量上，西部地区领先于东部和中部；但在规模效率变量上，东部地区则领先于中部和西部地区。

    (二）回归结果及其分析

　　由于中国各省份之间在经济水平、产业结构和环境规制政策上存在较大差距，我们对中国30个省份进了分组，分为东部、中部和西部三个组，各组别的构成省份。考虑到企业的生产技术进步对环境规制强度的反应存在一定的滞后期，因此本文在滞后一期的情况下考察环境规制强度对企业生产技术进步的影响。同时，本文希望截距项能反映一定的个体特征，截距项和各解释变量之间存在一定的相关性，从定性的角度来说，选择固定效应会更适合本模型的估计。本文对变截距面板数据进行了加权的GLS估计，表2中给出了基于ER1的随机效应和固定效应的回归结果。Hausman检验结果也支持固定效应模型优于随机效应模型。