一、问题的提出    

对政策制定者来说，在环境规制与促进就业之间权衡是一个难题。环境规制是政府对工业企业环境外部性行为的强制约束或激励过程。尽管其对经济社会持续发展的长期意义显而易见，但是短期内污染治理投资也可能抑制劳动力需求，这引起了不少担忧。一些研究认为政府对污染物排放的强制要求，将加重企业的成本负担，迫使其收缩规模边界，从而导致劳动力需求减少。诚然，一个地区的政策制定者同样面临着促进充分就业的政绩压力，厌恶失业问题造成的社会成本及不稳定因素。若对环境的苛刻要求阻碍了就业增长，则不少地区难免选择弃规制而保就业，工业部门的环境友好型发展将因政府的短期就业目标而无法实现。不过，环境规制与就业容量的现实关系十分复杂，不可能像上述理论判断那么简单直接。通过量化分析全面揭示其中的传导机制，将有助于避免走人政策误区，找到生态环境与人的发展的协调机制。   

不少现有研究表明，环境规制不但未加剧失业，反而可能创造更多就业。比如，MiShra和Smyth认为环保产业及相关服务业拥有更高的劳动需求弹性，当高标准的环境规制带动这些产业发展时，就业容量将随之增加;Bezdek等认为环境规制改变了生产要素价格的比例关系，企业倾向投人更多劳动力，以此替代被环保投资占用的资本要素;另有研究根据波特假说，推导出环境规制负担可激发企业技术创新，进而随着产品竞争力提高，就业机会也将增加。如，Belova等、Hanna和Oliva、陈媛媛等实证结果均支持较严的治污力度对就业规模有正向效应。由此可见，尽管治污控污投资挤占了生产性投资，但现实中不至于使生产边界收缩至引发大规模失业，很多时候环境改善与就业增长的“双重红利”是能够双赢的。   

对中国区域或行业样本的实证分析，发现我国环境规制的就业效应为非线性特征，并且表现出较大的地区异质性。如王勇等发现工业污染治理力度与工业部门就业之间呈现U型关系，治理力度越过拐点才可促进就业;闻文娟等认为环境规制本身和产业结构是决定环境规制的就业效应是正是负的门限变量，低于门限值时环境规制对就业为负向作用，高于门限时才为正;李梦洁、杜威剑也证实了二者间的U型关系;李珊珊还发现环境规制对不同收人地区及不同受教育人群就业的影响差异。综上，国内文献多认为:要想取得环境与就业的双重红利，就必须有一定的规制力度和经验及区域经济基础作支撑;在治污投资能力较弱、产业结构滞后、收人和人力水平较低的后发地区，环境规制的就业效应往往难以为正。   

本文以中国的资源型城市为例，实证分析工业污染治理与就业率的非线性关系，找到我国资源型城市环境规制促进就业增长的门限值，并观察不同区间的符号差异。之所以选择资源型城市进行实证检验，是因为三方面的原因。第一，资源型城市通常不可再生资源采掘业占比过高，多元产业体系不够健全，发展接续产业函待以优质人居环境和稳定的社会环境来吸引投资、招揽人才，因此对改善生态与增进就业的协调推进有着更迫切要求。第二，资源型城市是我国现代工业起步的重要载体，目前仍聚集着大量劳动人口和“三高”工业，治理工业污染与促进就业的矛盾更为突出，因此在该主题下资源型城市更有代表性，本文研究将有助于从全国层面找到破解环境与就业两难的政策路径。第三，资源型城市人均收人和财政能力较低，产业结构调整相对滞后，容易成为现有实证文献所称的“低于门限值的样本”，这可能为个别地方放松环境规制提供了借口，现实中这类城市工业污染密度的确高于全国平均。本文通过门限效应分析，测算出环境规制的就业效应拐点，找到该效应由负转正时产业结构及绩效的大致水平，从而为资源型城市生态建设的政策着力点提供相对精确的量化依据。                                     

二、计量模型与变量   

1.计量模型设计张车伟、蔡防等多项研究证明第三产业的就业弹性高于其他产业。若第三产业比重较高，当污染治理投资挤出工业部门的劳动力时，第三产业可将其吸纳，甚至因生态环境和居民健康水平的改善，将有更多的工作岗位被创造出来。因此，产业结构变量在环境规制与就业率的关系中可能起门限效应，闻文娟等基于省级面板数据的分析已给出了证明。除此之外，工业部门在环境规制下有正的竞争力效应。根据现有研究，环境治理投资倒逼企业实现创新补偿，促使产品技术含量提升，并且符合绿色标准的工业品具有更强的市场竞争力，工业的劳动力需求将随之扩张。而该效应是否成立，取决于工业部门自身的绩效水平和盈利能力。因此，本文设置了两个门限变量—产业结构和工业绩效，分别对其门限效应进行检验。   

为了检验环境规制与就业率的整体关系，并确保门限变量的统计学意义，首先以产业结构和工业绩效分别作为调节变量，构建了两个交互项计量模型:   

EmpAR=a}+a, ERAR+ce=ISAR+ces(ERA, x ISA)+}X+二(1)  

 EmpA=a}+a, ERA+a_IPA+ces(ERA‘IPA)+挤+/(2)  

 其中，EmpA，为第t年地区k的居民就业率;ERA，为第:年地区k的环境规制力度;ISA，为第:年地区k的产业结构水平;IPA，为第:年地区人的工业绩效;E凡，x ISA，和E凡，x IPA，为交互项，其估计系数分别反映产业结构和工业绩效的调节效应;;X为一组控制变量。根据Jaccard和Turrisi的判定标准，若在加人交互项后，方程整体拟合优度高于未加之时，且交互项系数显著为正，则说明调节变量能够拉高被解释变量对解释变量回归的斜率，即调节变量的值越高，工业污染治理对地区就业率的正向影响越有可能显著。   

如果产业结构和工业绩效对环境规制的就业效应调节作用能够得到验证，则说明环境规制与就业的关系可能为非线性。也就是，只有当产业结构或工业绩效突破一定临界点后，环境规制才能对就业增长起到显著促进作用。进而，分别以产业结构和工业绩效为门限变量，构建环境规制与就业率的如下门限回归模型:  

 其中，(1)为指示性函数，Y和刀分别为产业结构和工业绩效的门限值的估计值。按照Hansen的思路，先用Bootstrap法取得残差平方和的F值分布，并递推最终确定门限效应的存在性及门限值个数，在残差平方和最小化原则下，对于和方做出估计，进而，基于式(3)和式(4)对环境规制与就业率的关系进行门限回归。   

2.变量选取与处理  

 (1)被解释变量。被解释变量为资源型城市的居民就业率。由于缺乏对地级市层面经济活动人口的统计数据，本文用就业人口与失业登记人口之和近似表示经济活动人口。那么，资源型城市的就业率EmpA，的计算方法为:就业人数/(就业人数+失业登记人数)。  

 (2)核心解释变量。为了准确反映资源型城市工业污染治理力度的差异，并考虑到数据可得性，本文测得各城市工业废水和工业废气治理设备的当年运行费用，把二者相加，再将其除以规模以上工业企业的工业总产值，得到的比值即为核心解释变量ER  

 (3)门限变量(调节变量)。第一个门限变量为产业结构ISA,，用各资源型城市的第三产业产值在地区CDP中所占比重表示;第二个门限变量为工业绩效IPA,，用各资源型城市的工业利润率表示，即规模以上工业企业的利润总额与资产总值的比值。 

  (4)控制变量。参考相关实证研究，设置了如下控制变量:①劳动生产率PrndA}。单位劳动的产出对劳动力需求通常有负向影响，即技能型劳动可能挤出非技能劳动。该变量用规模以上工业总产值除以工业从业人员数表示。外资比重FD人。外资企业通常清洁生产能力较强，其就业弹性受环境规制影响较小，须加以控制。该变量用外商直接投资额占地区CDP比重表示。城市规模Sca人，。越大规模城市的非正规就业机会越多，失业登记人口相对较少。该变量用各城市全市总人口的自然对数衡量。城市类型TypeAR。按照《全国资源型城市可持续发展规划(2013一2020年)》划分的成长型、成熟型、衰退型和再生型城市，分别设定三个虚拟变量    

3.数据来源  

 资源型城市的总人口、就业及失业人数、CDP及三次产业份额、规模以上工业企业经济指标、外商直接投资等数据来源于历年《中国城市统计年鉴》(均为全市而非市辖区数据);各城市工业废水和工业废气治理设备运行费用数据来源于历年《中国环境年鉴》。其中，测算劳动生产率时工业总产值用所在省份当年工业生产者价格指数平减。样本选取参考郭存芝等人的做法，包括全国33个资源型城市，时间跨度为2004一2014年。