一、引言及文献综述

随着中国工业化进程的加快，环境污染问题越来越严重，空气污染、水污染、土壤污染等环境问题日益受到全社会的高度关注。根据耶鲁大学发布的《2016年环境绩效指数报告》，我国空气质量排在全球倒数第二位，仍然是PM2.5超标重灾区。为了遏制生态环境继续恶化，政府不断强化环境保护，从1989年《中华人民共和国环境保护法》实施以来，我国相继颁布了《水污染防治法》、《固体废物污染防治法》、《大气污染防治法》等29部环境保护相关的法律；与此同时，各省、直辖市和自治区也制定了相应的环境保护措施，环境规制的力度大大加强。环境规制政策的实施对全要素生产率、产业结构调整、企业技术创新等产生的重要影响得到了国内外众多文献的支持。尽管与广泛关注的经济效应相比，现有文献关注环境规制的就业效应比较少，但是近期已有文献研究表明环境规制也会对就业产生重要影响。与强调环境规制对本地区就业影响的研究不同，本文从空间层面进行拓展，利用空间计量方法探讨环境规制对就业影响的空间特征。

日益趋强的环境规制难免对就业产生一些冲击。早期学者注意到环境规制影响企业生产活动，从而可能造成就业岗位的损失，主要表现为环境监管导致的停工和裁员(Goodstein，1996)[1]，以及“空气清洁法案”实施造成的污染密集型产业工作岗位流失(Greenstone，2002)[2]，反映了环境规制和就业难以实现双赢。我国学者陆旸(2011)通过模拟我国开征碳税政策下的环境与就业VAR模型，同样发现短期内难以实现节能减排与就业的“双重红利”[3]。

另外一些学者认为环境规制一方面会导致生产成本的增加而抑制就业，另一方面劳动力与资本投入之间的替代效应表现为促进就业(Rolf，1997)[4]；而从技术创新角度来看，污染物末端治理的技术创新会造成就业的减少，而生产过程的技术创新可以促进就业(Horbach，2013)[5]。但这两种影响机制所带来的就业效应并未得到具体衡量。

利用测得的针铁矿比表面积数据，计算出针铁矿表面羟基位的密度，即单位面积的羟基位浓度，由此表征针铁矿表面的羟基活性。

随着研究的不断完善，人们也逐渐开始关注到环境保护本身所带来的就业创造，并认为环境治理投资可以创造大量的就业岗位，进而促进经济发展，因此环境政策与就业增长之间的关系是积极的(Bezdek，2008)[6]。Gray(2014)提出，环境管制虽然会减少受监管企业的产出，但减污设备以及减污技术都需要劳动力的投入，因此环境控制法案会对就业产生正面的影响[7]。上述研究均是围绕环境规制对就业的直接影响效应展开，但忽略了不同地区的产业结构对环境规制的就业效应的影响。通过构造环境规制、产业结构和就业关系的面板门限模型，可以发现各地区通过大力发展第三产业，能够实现环境规制对就业的促进作用(闫文娟等，2012)[8]。与此类似的有李梦洁等(2014)也认为产业升级可以使我国提前实现环境规制与就业的双赢[9]。同时也有学者从行业间的劳动力流动角度分析环境规制的就业效应，如施美程等(2016)[10]通过将各工业行业的特征与环境规制程度相结合进行实证考察，发现环境规制导致污染密集型行业的劳动力向规制较为宽松的行业集聚；王勇(2017)提出环境规制能够引起行业间的劳动力再配置，但其均未考虑环境规制政策差异是否导致劳动力在不同的区域间流动[11]。

通过梳理现有相关文献发现，环境规制的就业效应研究主要集中在区域内的就业数量和行业间劳动力再配置方面，分地区和分行业就业均有涉及，但是鲜有文献直接研究环境规制对区间就业的影响。环境规制是否引致劳动力在区间流动？一方面环境规制程度不同产生的环境成本差异致使污染企业从高规制地区转移到低规制地区，相应的区间劳动需求发生变化；另一方面，各地区的自然资源禀赋、人口密度、城市化水平等不同，致使环境规制对就业的影响也存在差异。因此，在分析环境规制对本地就业影响的基础上，考虑区间地理位置和经济发展相似度，分析环境规制对就业的空间效应，将使环境规制对就业影响的研究更加全面。

二、环境规制对就业的影响机制

还有一个数字就是“一到二十八”：我国进入世界500强的企业中，从2010年的只有1家民企，到现在已经有28家。

(一)环境规制对就业影响的本地效应

环境规制对就业的本地效应主要表现为：环境管制下，企业所需要承担的环境成本增加，在产品市场价格保持不变的情况下，企业利润下降进而影响其生产规模以及劳动力需求。从产品的生产角度来看，环境规制在改变企业资源配置方式的同时，对就业的影响主要表现为要素的“替代效应”和“成本效应”(Morgenstern，2002)[12]。其中替代效应是企业在进行污染物的末端处理或生产工艺的清洁化改进过程中，通过增加劳动力的方式代替污染物治理的资本投入，从而达到污染减排的目的；成本效应则表现为环境规制成本直接转嫁到生产成本上，造成企业的利润损失，生产规模缩减，最终导致就业量下降。此时，环境规制对就业的本地效应就是“替代效应”和“成本效应”加总后的净效应。

从产品的需求角度来看，企业在高规制成本下，会通过提高产品价格来维持利润。而消费者能否接受这一价格决定了企业的生存。事实上，随着环保意识的增强，消费者对消费品的偏好会更加侧重于“清洁型”产品。在消费者对“污染型”产品需求弹性较高的压力下，“污染型”产品的价格上升会造成需求的明显下降，因此在这种需求效应下，生产“污染型”产品的企业将逐渐被驱逐出市场，并造成就业损失；而新的市场需求会刺激“清洁型”产品的生产，形成消费品的更新换代，并创造出新的就业岗位。因此长期来看，当环境规制强度跨过某一门槛值时，会促进企业生产技术的创新以及新型“清洁型”产业的兴起，从而带动就业的增长。

(二)环境规制对就业影响的空间效应

环境规制的强弱代表着该地区企业所面临的环境成本负担。因此环境规制往往能够影响企业的生产以及选址决策，从而改变某一区域的就业需求——包括就业岗位的规模以及就业岗位的类型，并导致就业人员在不同环境规制程度之间的地区转移，我们把这种现象称为环境规制对就业的影响的空间效应。这种空间效应主要存在“挤压效应”与“吸纳效应”两种表现形式。

1.环境规制对就业的“挤压效应”

环境规制对就业影响的空间效应研究主要分为三部分：第一部分是对就业进行空间相关性检验，并判断该研究是否适用于空间计量的分析方法；第二部分是在全国样本下，对不同空间权重矩阵下的回归分析，主要包括了地理相邻矩阵(W1)和地理距离矩阵(W2)以及地理经济距离矩阵(W3)下的分析，探讨这种空间效应是否受到地理距离以及经济发展水平相似度的影响；最后部分是对东部地区与中西部地区分别进行回归分析，考察这种空间效应是否存在区域异质性。

2.环境规制对就业的“吸纳效应”

三是，产业结构对就业存在显著的促进作用，同时在全国及中西部地区，环境规制与产业结构的交互项对就业也表现为促进作用，因此环境规制通过倒逼产业结构调整，可以实现促进就业的目标。

据此可知，环境规制对就业的影响存在着“本地效应”和“空间效应”。其就业不但会受到本地区环境规制的影响，同时还会受到存在环境规制程度差异地区的空间效应的影响，而挤压效应与吸纳效应之和决定了这种空间效应对就业影响的强弱与方向。

三、模型构建和变量的解释说明

基于以上理论分析，环境规制不仅对当地的就业存在本地效应，同时还对相关联地区的就业存在挤压效应以及吸纳效应。若采用传统的面板模型容易忽略了环境规制的空间效应，模型设定可能存在误差。考虑到环境规制以及其他控制变量对就业的影响同样有可能存在着空间效应，即某些变量不仅对该地区的就业造成影响，也有可能对空间权重矩阵下的其他地区就业造成影响，因此，本文通过构建空间杜宾模型(SDM)来具体考察环境规制对就业影响的空间相关性特征，并根据Hausman检验对固定效应模型与随机效应模型进行选择，根据LR检验、Wald检验判断杜宾模型是否适用。具体模型设定如下：

ln Lit= Ljt+β0+β1ln envit+β2indit+β3ln(envit*indit)+β4ln pgdpit+β5ln fdiit+β6ln r&dit+β7ln

(1)

上述模型一方面在传统面板回归模型的基础上，添加空间权重矩阵来更精确的考察环境规制对就业影响的空间特征，另一方面，根据引入空间权重矩阵的差异，可以得出影响空间相关性的具体因素。其中，i，j均表示不同的省份，t代表时间，θ代表被解释变量的空间滞后自回归系数，λ为解释变量的空间滞后回归系数，Xij为存在空间效应的自变量的集合，Wij为空间权重矩阵，β为各自变量的回归系数。

被解释变量ln Lit代表就业，用各地区的年末就业总人数来表示。

(2)间接销售。庐山民宿消费者通过线上OTA网站，如“携程”“去哪儿”等旅游在线预订网站以及一些旅游APP，来进行网上预订，提高便捷性。还可以与周边旅行社进行合作，在游客到旅行社询问庐山旅游线路时，旅行社作为中间商进行牵线搭桥，促成最终民宿销售。

解释变量ln envit代表环境规制程度，采用污染治理投资总额占GDP的比重来衡量。

关于空间权重矩阵的设定，为了准确考察环境规制对就业影响的空间相关性特征，本文构建了以下三种空间权重矩阵：第一种是最为常见的地理相邻权重矩阵(W1)，即i地区与j地区相邻取值为1，不相邻以及自身取值为0。第二种为地理距离权重矩阵(W2)，其元素wij表示i省份的省会城市与j省份的省会城市在经纬度坐标下的地理距离的倒数。考虑到经济发展水平相近的地区，其空间相关性也较强，因此本文构建了地理经济距离权重矩阵(W3)，其元素wij用i地区省会城市与j地区省会城市空间距离的倒数与地区人均GDP的均值占所有地区人均GDP均值比重的乘积来表示。

由于语料库法和强制性选择提取任务对实验结果影响较大，所以为了使结果更准确、更有说服力，许多研究者采用诱导产出法收集数据［23, 28］。诱导产出法即通过描述图片、翻译句子/短文等引出相应冠词使用，相较于强制性选择法，诱导产出法不易透露研究目标，能减少受试者产出冠词的刻意性，增加结果的准确性；与语料库法相比较，诱导性产出法有更好的控制所需数据产出的优势。相比之前两种方法，诱导性产出法似乎更胜一筹。

[4]Rolf G.，Arvid R.Do Environment Standards Harm Manufacturing Employment[J].The Scandinavian Journal of Economics，1997，99(1):24-29.

本文以2000—2015年我国30个省份(不包括西藏)的数据为样本，所有价值量都以2000年不变价表示。所有数据来源于《中国统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》和《中国科技统计年鉴》。变量的描述性统计分析见表1。

在土木工程施工中，存在较多的安全隐患，因此，为了保证工程的施工安全，避免出现安全事故，应规范施工人员的施工操作，并为施工人员配备相应的安全防护装备，如脚手架、安全帽等，通过加强个人安全防护配置的方式，有效提高施工安全性。此外，施工单位还应结合工程建设的实际特点，合理地在施工现场安置安全管理设施。在高空作业环节，必须在进行高空作业的区域内安置防护设施，如围挡以及封闭性安全网等，还需要及时清理施工现场，避免对施工人员造成二次伤害。最后，在进行设备操作前，还需要详细检查施工设备，并排查安全隐患，严格按照相关规范进行操作，从而有效提高施工设备的安全性。

 

表1 变量的描述性统计

  

变量全国东部中西部样本量均值标准差样本量均值标准差样本量均值标准差lnL4807.5380.8261767.5990.8893047.5020.786ind4800.3960.0761760.4370.1113040.3720.042lnenv4800.6560.9471760.6890.8973040.6361.021lnpgdp4809.7330.77817610.3240.6953049.3910.599lnfdi4805.1291.0381765.9720.5813044.6420.926lnr&d4804.5720.6891764.9200.7953044.3710.524lninv4806.8860.7871767.4070.7763046.5850.618lnwage4809.2620.2751769.4560.2993049.1490.183

四、实证分析

环境规制对就业的“挤压效应”是指环境规制影响企业生产和选址决策，导致高规制地区“污染型”企业被迫发生迁移，与此同时，就业岗位也会随着企业从高规制地区转移到低规制地区。在企业实际生产过程中，这种挤压效应表现为两个方面：一是显性挤压，即高规制地区严厉的环境管制给企业带来的环境成本负担大于企业的整体迁移成本，因此这些污染边际成本较高的企业选择全部搬迁至环境管制较为宽松的地区，从而导致该地区就业岗位的大量流失以及低规制地区的就业增长。此外，对于受到严厉规制的工业污染企业而言，这种挤压效应还会导致企业的利润降低到生产“临界点”以下，从而使得企业面临停工倒闭的风险。二是隐性挤压，即企业选择转移部分受到环境管制的生产环节，或将“污染型”的中间产品由自产改变为外购，而在原区域保留管理、销售等“清洁型”部门，使得企业受到的环境管制冲击最小化。显然，显性挤压会导致环境规制差异地区之间劳动力的大量流动，而隐性挤压所造成的区域间劳动力流动则较弱。

(一)空间相关性检验

在决定是否使用空间计量的方法来探讨变量的空间依赖特征之前，首先应当对被解释变量，即就业量做空间相关性检验。如果被解释变量不存在空间依赖特征，即空间相关性，则使用标准的面板计量模型即可；如果存在，则可以使用空间计量方法。莫兰指数(Moran’s I)是度量空间相关性最为普遍的方法，其值一般介于-1到1之间，大于0表示正空间自相关，即高值与高值集聚，低值与低值集聚；小于0则表示负空间自相关，即高值与低值集聚。分别在W1，W2，W3三种权重矩阵下，对就业的空间相关性进行全局莫兰指数检验。结果显示，在W1，W2，W3权重矩阵下，全局莫兰指数均为正且在5%的水平上显著，表明我国的就业分布呈现出高—高集聚与低—低集聚的空间正自相关特征，这种相关性不仅与地理距离有关而且也受到经济发展水平相似度的影响。限于篇幅，表2仅以W1为例，列出了全局莫兰指数的检验结果。图1则给出了标准化的W1权重矩阵下，我国30个省份就业的局部Moran’s I散点图。

从表3的回归结果可以看出，环境规制的空间滞后项系数在三种不同的权重矩阵下，均通过了5%的显著性检验。Wald和LR统计量的检验结果均在1%的显著性水平上拒绝原假设(H0：不适用于空间杜宾面板回归模型)，说明环境规制对就业的影响的确存在着空间效应，且空间杜宾模型的设定是合理的。

 

表2 就业的全局莫兰指数

  

年份Moran's IZ值P值年份Moran's IZ值P值20000.2442.5140.01220080.2452.5230.01220010.2442.5150.01220090.2422.4970.01320020.2462.5360.01120100.2412.4930.01320030.2462.5300.01120110.2482.5540.01120040.2492.5690.01020120.2482.5550.01120050.2382.4550.01420130.2462.5400.01120060.2412.4850.01320140.2442.5270.01120070.2402.4750.01320150.2492.5690.010

  

图1 2008和2015就业Moran’I散点图

  

图2 2015年中国省份就业分布图

(二)全国样本下的实证分析

首先通过空间面板杜宾模型对全国样本下的数据进行回归分析。W1列为地理相邻权重矩阵下的回归结果，讨论的是环境规制在相邻地区间的空间效应；W2列为地理距离权重矩阵下的回归结果，考察的是环境规制对就业影响的空间效应是否受地理距离的影响；W3列为经济地理矩阵下的回归结果，考察的是环境规制的就业影响是否与各地区的经济相似度有关。基于不同矩阵下的回归结果，可以充分讨论影响就业空间效应的地理和经济因素。回归结果如表3所示。

 

表3 全国样本下的回归结果

  

变量W1W2W3lnenv-0.110 -0.114 -0.109 (-4.88)(-4.81)(-4.63)ind0.204 0.221 0.181 (2.04)(2.12)(1.73)lnenv∗ind0.255 0.264 0.247 (4.77)(4.72)(4.41)lnpgdp0.073 -0.0180.100 (2.65)(-0.45)(3.49)lnfdi-0.007-0.016 -0.017 (-0.97)(-2.31)(-2.48)lnr&d0.077 0.071 0.087 (4.41)(3.92)(4.84)lninv0.300 0.359 0.319 (2.37)(2.27)(2.48)lnwage-0.348 -0.561 -0.415 (-2.90)(-4.07)(-3.28)w∗lnenv-0.092 -0.112 -0.129 (-2.64)(-1.89)(-3.01)w∗lnenv∗ind0.236 0.295 0.352 (2.73)(2.05)(3.23)w∗lnL0.289 0.430 0.231 (5.20)(3.97)(4.19)Constant5.349 6.856 7.235 (6.93)(6.96)(8.49)Wald检验7.46 4.56 10.96 LR检验13.02 7.90 12.64 Obs480480480R20.6850.7860.688

注：、、 分别表示在10%、5%与1%的水平上显著；括号内为z统计量。

从表2可以看出，莫兰指数均大于0且小于1，其中p值均小于0.05，因此我们可以认为就业存在正空间自相关特征。从图1中2008和2015年就业分布散点图来看，我国的就业存在明显的空间集聚效应，并且这种集聚效应呈现增强的趋势。在2008年就业的散点图中，江苏、浙江、安徽、山东、河南、湖北、湖南、广西共8个省份位于第一象限，表明就业总量较高的省份相邻近；北京、天津、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆共11个省份位于第三象限，表明就业总量较低的省份相邻近。在2015年的就业散点图中，河北、江苏、浙江、安徽、福建、山东、河南、湖北、湖南、广西共10个省份位于第一象限。与2008年第一象限的省份比较发现，河北和福建进入了第一象限，同时2015年位于第三象限的省份与2008年的一致，可以看出，我国2008、2015年就业总人数存在显著的空间集聚效应，且有所增强。在2015年共有30%的省份处于H-H状态(高—高集聚)和36.7%的省份处于L-L状态(低—低集聚)。从图2的全国就业分布图可以看出，我国的就业并不是随机分布的，其中相邻省份的就业存在一定的空间相关性，东部地区以及中部地区的就业主要表现为高—高集聚，中西部地区则主要表现为低—低集聚。因此使用普通的面板计量方法会违背被解释变量随机性和独立性的假设。所以本文采用空间面板计量的方法对环境规制的就业效应进行进一步研究。

首先，对不考虑空间因素的各变量回归结果进行分析。以W1矩阵为例，在空间杜宾模型中可以看出，环境规制对就业的影响系数为-0.110，且在1%的水平上显著，表明环境规制对就业影响的本地效应为负，即环境规制强度的提高会对当地就业产生抑制作用。虽然环境规制对就业的影响为负，但环境规制与产业结构交乘项的系数为0.255，且在1%的水平上显著，这表明，由于环境规制对产业结构调整的倒逼机制，导致第二产业的各种生产要素向第三产业转移，而第三产业的发展对于提高就业水平具有显著的促进作用。产业结构、人均GDP、固定资产投资以及技术创新的回归系数均为正，并且在5%的水平上显著，说明产业结构调整，经济水平的增长，投资的增加以及技术创新的提高均对就业增长具有显著的正效应。但由于外商投资的增加会挤出国内企业资本的投入，而外资所创造的就业岗位要低于国内资本带来的就业创造，从而导致FDI对我国的就业水平造成负面影响。另外，工资水平对就业的影响系数为负，表明工资水平的提高会增加企业的用工成本，从而减少企业对劳动力的需求。其中，环境规制对就业增长具有负效应，原因有如下几点：(1)我国目前环境规制的整体水平偏低，在治污成本上升的压力下，企业以主动裁员的方式降低生产成本，而非实施主动的污染治理，从而造成就业损失；(2)企业通过购入更多治污设备、增加生产成本的方式来达到污染物排放标准，但利润的下降会导致企业生产规模的缩减，同样使企业面临裁员的风险；(3)环境规制的提高会促使企业进行生产工艺的改进，由最初生产末端的污染物处理转变为生产过程的清洁化，而生产技术的改进造成机器对人工的替代，从而减少了企业对劳动力的需求；(4)随着环境规制强度的提高以及消费者环保意识的增强，市场会更加偏好于“清洁型”产品，从而导致污染型企业的市场份额下降，企业产量降低，继而对劳动力的需求减少。虽然环境规制对就业的影响为负，但环境规制与产业结构交乘项的系数为0.255，且在1%的水平上显著，这表明，环境规制通过促进第三产业的发展，从而对就业水平的提高具有显著的促进作用。

结 合 W1、W2、W3及 3 个 子 系 统权重 w=[0.42，0.29，0.29]， 利用公 式（1）求得相应的欧式贴近度，如图1。

其次，对空间特征下的变量回归结果进行分析。同样从W1矩阵下的空间面板杜宾模型回归结果可以看出，环境规制的空间滞后项系数为-0.092，并且在1%的水平上显著，这表明环境规制对就业的影响存在负的空间效应。具体表现为：伴随环境规制强度的提高，所产生的吸纳效应大于其挤压效应。高规制地区“污染型”产业的生产改进和“清洁型”产业的兴起，能够吸引本地区大量的“绿色”劳动力以及高技能劳动力向外转移；另外，高规制地区的环境质量也会吸引本地区更多资本、劳动力等生产要素向该地区流动，所以相邻地区环境规制强度的提高会吸纳本地区劳动力向外转移，从而对本地区就业表现为负效应。但环境规制与产业结构交乘项的空间滞后系数为正，表明倒逼机制下，环境规制通过改变产业结构的方式不但能对本地区就业带来增长效应，同时也能够促进相邻省份的就业水平。随着区间合作的不断加强，邻近地区产业结构的调整转型必定能为周边地区的经济发展带来好处。同样值得关注的是，就业的空间滞后项系数为0.231，且在1%的水平上显著，这表明某一地区的就业增长对相邻地区的就业增长具有正向影响。相邻地区的资本、劳动力等生产要素是相互流通的，因此本地区就业规模的扩大会对相邻地区产生正向的空间效应。

网络建设是智慧园区的基础设施，大范围部署光纤网络和无线网络，有助于提升网络速度。在集约化网络建设中，其中包括驻地网管线、集约化通信机房和配线建设，完善相配套的基础设施。在现代化信息技术支持下，建立信息服务平台，结合交互式、模块化和一体化的设计理念，在云计算平台基础上，建立面向服务的构架服务应用。结合具体情况，智慧园区可以提供不同信息服务，包括安全生产信息和生产资料等。因此，智慧园区建设，共性需求表现在统一的存储和计算平台；自动化办公和通信；配套园区服务，包括企业宣传、物业和综合展厅等；完善基础设施，包括无线网络和无线骨干网[1]。

从W2和W3矩阵下的Wald和LR检验结果可以看出，均能够在10%的水平上拒绝空间杜宾模型不适用的原假设。因此可以认为在地理距离矩阵以及地理经济距离矩阵下的空间杜宾模型均是合理的。W2矩阵下，环境规制的空间滞后项系数为-0.112，并且通过了1%的显著性检验，这表明，在地理距离权重矩阵下，环境规制对就业影响的空间效应仍然为负。也就是说，某一地区环境规制强度的提高不仅会造成相邻省份的就业向该地区转移，还包括了地理距离相近地区的劳动力向该地区的转移。W3矩阵下，环境规制的空间滞后项系数为-0.129，同样在1%的水平上显著，表明经济发展水平相似地区的劳动力要素流动也比较活跃，且高规制地区会吸引与自身经济发展相似度高的地区劳动力。

(三)不同地区样本下的实证分析

为了进一步分析环境规制对就业影响的空间效应是否存在区域异质性，下文将分区域进行考察。其中东部地区包括北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南、辽宁11个省份，中部地区包括山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南、黑龙江和吉林8个省份，西部地区包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆11个省份。西藏等部分地区囿于数据限制并未纳入。同时在W1，W2和W3三种权重矩阵下对各区域做空间面板回归分析，回归结果如表4所示。

 

表4 分地区样本的回归结果

  

变量东部地区中西部地区W1W2W3W1W2W3lnenv0.022 0.0180.025 -0.210 -0.244 -0.233 (1.75)(1.41)(2.07)(-2.96)(-5.05)(-4.43)ind0.648 0.725 0.554 2.075 3.005 2.820 (6.67)(7.16)(5.79)(2.46)(5.23)(4.51)lnenv∗ind0.533 0.691 0.653 (2.76)(5.24)(4.56)lnpgdp0.338 0.329 0.348 -0.211 0.041-0.098 (9.10)(6.25)(9.82)(-4.86)(1.35)(-2.21)lnfdi0.0130.024-0.0140.038 0.019 0.019 (0.83)(1.46)(-0.86)(4.21)(3.05)(2.86)lnr&d-0.0050.013-0.0100.151 0.079 0.076 (-0.15)(0.44)(-0.32)(6.35)(4.88)(4.28)lninv-0.429 -0.503 -0.438 -0.178-0.057-0.163(-2.73)(-2.97)(-2.89)(-1.17)(-0.55)(-1.40)lnwage-0.003-0.0850.0210.739 0.526 0.405 (-0.02)(-0.50)(0.13)(3.94)(4.49)(3.20)w∗lnenv0.020 4.799 16.160 -0.008 -1.860 -45.613 (2.36)(2.98)(2.11)(-1.83)(-4.13)(-2.27)w∗lnL-0.059 -8.957 -97.218 0.317 26.610 104.921(-2.42)(-1.84)(-4.99)(69.93)(3.66)(0.40)Wald检验5.58 8.91 4.44 3.35 17.06 5.15 LR检验4.47 8.18 3.20 10.65 5.64 9.59 Obs176176176304304304R-squared0.7240.7330.7390.6060.6940.624

注：、、 分别表示在10%、5%、1%的水平上显著；括号内为Z统计量。

从表4中的分区域样本回归结果可以看出，在三种不同的空间权重矩阵下，Wald和LR统计量均显著拒绝“不适用于空间杜宾模型”的原假设。且同一地区不同矩阵下的环境规制空间滞后项系数符号基本一致。接下来我们对主要解释变量的回结果进行分析。

从环境规制的系数回归结果可以看出，环境规制对就业的本地效应具有显著的区域异质性。东部地区环境规制对就业的本地效应为正，即环境规制强度的提高可以促进就业增长，而中西部地区环境规制强度的提高对就业具有显著的抑制作用。根据既有的文献分析来看[9][16]，环境规制与就业之间存在U型关系。当环境规制强度处于U型曲线的左端时，环境规制对就业的负向成本效应大于正向需求效应，此时环境规制对就业的影响为负；当环境规制强度位于U型曲线右端时，环境规制对就业的替代效应大于成本效应，因此总效应为正。一方面我国环境规制的整体水平呈现出东部大于全国以及中西部的特征，而我国东部地区已经跨过U型曲线的拐点，实现了环境规制对就业的促进作用。另一方面，李梦洁(2014)[9]、闫文娟(2013)[8]实证分析得出产业结构的调整即第三产业占比的增加能够改变U型曲线的位置，从而提前实现环境规制对就业的促进作用。因为，同等环境规制强度下，第三产业承担的环境成本低于第二产业，且第三产业具有较强的就业创造能力，所以东部地区第三产业的发展更加有利于实现环境规制对就业的促进作用。

同时，从中西部地区环境规制与产业结构的交互项系数可以看出，环境规制与产业结构的交互作用对就业具有显著的促进作用。这与全国范围下的结果一致。虽然环境规制对中西部地区的就业存在抑制作用，但是，环境规制可以通过促进产业结构调整进而促进其就业水平提高。产业结构的这一间接效应可以改善中西部地区环境规制对就业造成的不利影响。

从环境规制的空间滞后项系数来看，环境规制对就业的空间溢出效应同样存在着区域异质性。东部地区环境规制的空间效应为正，而中西部地区的空间效应为负。东部地区与中西部地区相比，经济发展水平以及产业结构水平较高，因此加强环境规制能够刺激就业水平的提高；另一方面，收入水平较高的东部地区，对环境改善的渴望更加强烈，实行高规制能够满足人们对“友好环境”的追求。而邻近地区的高规制也会对本地区政府产生示范效应，激励政府积极实行高强度的环境规制以吸引更多人才，从而在相互竞争的过程中实现环境与就业的“双重红利”。对于中西部地区而言，由于环境规制会给就业带来负效应，因此各地区政府并不会积极加强环境规制，相反会因为邻近地区的高规制而产生“搭便车”的现象。但在差异化的环境规制下，由于低规制地区劳动力以及第三产业会向高规制地区转移，从而给本地区就业造成负向的空间效应。

五、结论与启示

环境规制政策的实施不仅能够对本地区就业产生直接影响，同时还能够导致劳动力在环境规制差异地区之间的流动，从而形成影响就业的空间效应。本文基于中国2000—2015年的省际面板数据，通过构建不同权重矩阵下的空间面板杜宾模型，对环境规制的本地效应以及空间效应进行实证分析并得出以下结论：

一是，环境规制对就业的影响具有显著的空间效应，并且这种空间效应存在区域异质性的特征。从全国层面看，环境规制对就业的空间效应为负，邻近地区环境规制强度的提高会对本地区就业产生抑制作用，主要表现为环境规制对就业产生的吸纳效应大于挤压效应；分区域看，东部地区环境规制对就业的空间效应为正，各地区政府在相互激励的过程中提高环境规制，并促进邻近地区就业水平的提高。但中西部地区环境规制的空间效应为负，邻近环境规制程度高的地区对本地区劳动力具有一定的吸纳效应。

环境规制是社会管制的一个重要组成部分，是政府在解决环境污染外部不经济性问题上所采取的政策举措，包括了对工业污染的防治以及对城市环境的保护。其中对污染的管制主要通过对污染企业的命令与控制、对环保企业的经济激励以及对污染事件的信息披露来实现，而对环境的保护则体现在环保工程的投资以及治污基础设施的建设。无论是控制企业的污染排放或是加大环境的治理投资，都会伴随着就业的创造以及就业的损失。因此本文将从环境规制对就业影响的本地效应和空间效应两个方面，对环境规制影响就业的机制进行梳理与分析。

二是，在全国样本下，环境规制对就业的本地效应为抑制的，即我国整体的环境规制水平仍未跨越U型曲线的拐点。东部地区环境规制的本地效应为促进就业，其环境规制强度已跨越U型曲线的拐点。中西部地区与全国样本下的结果一致。

环境规制政策的实施，不但会对本地区的就业产生挤压效应，导致就业岗位流失，同时还会吸引其地理或经济关联度较高的地区的劳动力，我们把这种就业效应称为环境规制对就业的吸纳效应。环境规制对就业的吸纳效应存在着两种影响途径：其一，企业在治污成本上升的压力下，选择生产过程改进，实现“污染型”企业向“清洁型”企业的转变。这一过程虽然会产生较低的“棕色”就业损失，但会创造更多的“绿色”就业岗位(陆旸，2012)[13]。同时，在高规制地区“清洁型”产业的集聚效应下，会吸引越来越多的“清洁型”企业以及“清洁型”岗位的产生，并吸纳低规制地区的“绿色”就业人员向本地区转移；其二，高规制地区的“清洁型”产品更加能够满足市场和消费者的需求，并吸引生产要素由低规制地区向高规制地区流动，包括企业生产转型过程中，增加与研发活动相匹配的高技能劳动力的需求，并最终形成低规制地区的高技能劳动力向高规制地区的跨区域流动。

煤矿生产过程中，如果其中一个生产环节出现了安全问题，会影响整个生产过程的安全性并且阻碍工作的顺利进行。所以在对煤矿生产之前，煤矿的地质测量是非常必要的，煤矿地质勘测人员通过使用相关测量设备可以对地质情况进行全面测量，特别是地下水以及瓦斯分布情况，只有做好准确的煤矿地质测量工作，煤矿生产工作才能顺利进行，也才能保障煤矿生产人员的生命安全，提高整个项目的安全系数。除此之外，由于水对煤矿生产过程以及煤矿勘测过程的影响较大，因此，煤矿地质勘测过程中防水工作是一项重要的内容，煤矿企业应该加强防水工作。

针对目前我国环境规制强度以及就业分布的空间特征，本文在上述分析的基础上，提出如下政策建议：

首先，中西部地区适当提高环境规制强度，充分发挥环境规制对就业的间接促进作用。我国东部地区已实现环境规制对就业的促进作用，而中西部地区的环境规制水平仍偏低，本地区环境规制对就业的影响仍是抑制的。因此，中西部地区仍需要加大环境规制以及技术创新的资金投入，充分发挥资金激励的杠杆撬动作用，一方面鼓励污染密集型的工业企业向第三产业转变，通过环境规制倒逼产业结构调整进而实现扩大就业的目标，另一方面激励企业进行技术创新，优化生产方式，实现技术创新对就业的促进作用。

其次，扩大环境规制对就业的吸纳效应，降低高规制造成的就业挤压。环境规制对就业的空间效应取决于吸纳效应和挤压效应加总后的净效应。而吸纳效应取决于该地区的“清洁型”产业是否具有完善的市场环境，以及对高技能人才是否有足够的需求和丰厚的待遇。因此扩大就业的吸纳效应就需要积极培养“清洁型”产业，发展产业集聚区，并通过提高技术创新投入，吸引高技能人才流入。而降低环境规制对就业的挤压效应，就需要扶持污染型企业生产转型的同时提高本地区高技能人才的培养力度，避免高规制造成的生产要素外流。

再次，完善劳动力流动的引导机制，平衡东部与中西部地区就业。环境规制程度的差异会给东部地区造成就业挤压，因此积极引导东部地区的劳动力向中西部地区转移，有利于实现环境与就业的协调发展。同时中西部地区也要进一步提高自身的劳动力吸纳能力，通过主动引入高技能人才，实现生产技术的改进与创新，在扩大自身就业规模的同时，避免先污染后治理情况的出现。

最后，加快推动产业结构的调整，实现就业增长与产业结构优化的良性互动。第三产业的发展能够产生有效的劳动力需求，从而推动就业的增长。同时由于产业发展是一个长期的过程，因此劳动力与第三产业发展的有效互动对于实现就业的可持续增长至关重要。东部地区应当充分利用区位与人才优势，发展技能劳动密集的高新技术产业和战略新兴产业，中西部地区则需要凭借劳动力成本优势，发展简单劳动密集的服务业等，最终实现以劳动力促进产业结构调整，以产业发展带动就业增长的目标。

参 考 文 献

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[3]陆旸.中国的绿色政策与就业——存在双重红利吗?[J].经济研究，2011，(7):42-54.

其余相关控制变量包括：indit为产业结构指标，以第三产业产值占生产总产值的比重来表示。张车伟、蔡昉(2002)[14]通过计算各产业的平均就业弹性得出，第三产业对就业的拉动作用最大，因此产业结构的升级对就业存在积极影响；ln envit*indit交乘项表示环境规制影响产业结构调整的倒逼机制下对就业所造成的影响；ln pgdpit表示该地区的经济发展水平，用人均GDP来衡量。显然，经济越发达，市场所能创造的就业机会也越多，因此劳动力吸纳量也越大；ln fdiit为外商直接投资，代表该地区的经济对外开放水平，用实际利用外商直接投资额衡量。外商投资既能够为东道国创造直接就业机会，也会挤占国内企业的市场，造成就业岗位损失；ln r&dit表示技术创新投入，用研发内部经费的支出来表示。方建国(2012)[15]验证了技术创新会对行业内部的就业产生破坏作用；ln inv表示投资冲击，用全社会的固定资产投资表示。投资会促进物质生产资料的积累，从而对就业产生影响；ln wgaeit代表工资水平，用城镇在岗职工的平均工资来衡量。工资水平与劳动力的供需具有直接联系。

[5]Horbach J.，Rennings K.Environmental Innovation and Employment Dynamics in Different Technology Fields - an Analysis Based on the German Community Innovation Survey 2009[J].Journal of Cleaner Production，2013，57(20)：158-165.

主题学习的具体过程：1）选择主题，学生、教师单独选取，或者师生共同选择；2）确定核心概念，尽可能避免学生偏离学习主题；3）提出引导性问题，毕竟学习时间是有限的，引导性问题能够引导学生在有限的时间内对应该深入探究的问题进行探究；4）布置学习任务，从外部驱动学习者学习；5）设计学习内容，因为主题学习内容包括课程既定内容和与主题相关的内容，故要通过设计学习内容将二者进行整合；6）确定学习资源，一般来说，任何形式的资源都可用来支持主题学习；7）设计学习活动，这是主题学习的核心环节；8）形成一个时间表，可根据实际情况具体设计；9）评价，注重过程性的评价。此过程如图1所示。

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永磁联轴器是为满足高精度密封技术的需要，于70年代后期发展起来的一种新型联轴器。它所联接的主动、从动两轴截然分开，通过永磁体的磁力实现两传动轴之间的无接触联接，这对于机械式联轴器是无法实现的。同时永磁联轴器属于挠性联轴器，具有良好的径向轴向角向位移的补偿能力[4]。

体视显微镜是由一个共用的低级物镜，具有双通道光路，且左右两光束具有一定夹角，为左右两眼提供一个具有立体感的正立三维图像[1]，在病原生物学实验课上用于观察寄生虫的虫体立体结构和某些活体标本。

[10]施美程，王勇.环境规制差异、行业特征与就业动态[J].南方经济，2016，(7):48-62.

为了简化系统组成，这里采用同一个控制器产生初级噪声和次级对抗声波，省去了上游初级噪声采集部分，这样，系统简化为如图所示的反馈控制系统.噪声源x(n)为一个单频正弦信号，y(n)是系统发出的对抗声源，两波形干涉后，差生残余误差e(n)，反馈给主控制器，通过PAT算法，不断调整y(n)的相位.通过使e(n)不断的减小，来使Δφ不断逼近180o.从而达到声音干涉相消的效果.

[11]王勇，李雅楠，李建民.环境规制、劳动力再配置及其宏观含义[J].经济评论，2017，(20):33-47.

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[13]陆旸.从开放宏观的视角看环境污染问题：一个综述[J].经济研究，2012，(2):146-158.

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燃烧法是将有机气体燃烧氧化成CO2和H2O等从而净化废气，可分为直接燃烧法、热力燃烧法、催化燃烧法、蓄热燃烧法等类型[5]。

[15]方建国，尹丽波.技术创新对就业的影响:创造还是毁灭工作岗位——以福建省为例[J].中国人口科学，2012，(6):34-43.

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