环境规制、空间溢出与地区产业竞争力

王文普

(南通大学商学院，江苏南通226019)

环境规制、空间溢出与地区产业竞争力

王文普

(南通大学商学院，江苏南通226019)

利用1999－2009年中国30个省大中型工业企业数据，考察了产业竞争力的影响因素，特别是环境规制的影响。通过非空间模型和空间Durbin模型检验了产业竞争力和环境规制的关系。在空间模型中，估算了直接和溢出效应。结果发现，环境规制变量的直接和溢出效应分别为－0.17和0.559，且统计上高度显著，进而其总效应也显著为正。这表明，环境规制有较高的正的空间溢出效应，这似乎有可能引发地区间的环境竞次竞争行为;如果忽略污染的空间溢出，将严重低估环境规制的作用。还发现，外商直接投资、科技人员数和产业规模对产业竞争力有显著的正的直接效应。进而提出政府应加快完善环境补偿的制度，一是中央政府应当建立健全环境补偿立法;二是完善环境补偿的管理体制，协调和指导跨地区的环境补偿;三是加大与环境补偿有关的财政转移支付力度。

环境规制;空间溢出;产业竞争力;空间计量

随着环境意识的不断增强和环境价值观念的转变，人们对环境的需求逐渐上升，使得经济与环境之间关系日益紧张。对于发展水平和技术水平都相对低下的发展中国家，一方面由于工业化对经济增长的巨大推动作用，迫切需要发展工业带动经济增长，另一方面在发展工业化的同时也承担着巨大的环境代价。那么，环境规制是否有碍于经济竞争力，已成为世界各国尤其是发展中国家备受关注的议题。本文以中国环境规制的背景，探讨环境规制对产业竞争力的影响，特别是环境规制的空间溢出效应。

1 文献评述

有关环境规制与经济竞争力的关系，学术界提出了三种基本解释。第一，新古典解释。该理论认为，环境规制在矫正环境负外部性的同时，也给企业带来了额外负担。与没有环境规制相比，受规制的企业或部门将面临较高的生产成本，进而对企业、部门或地区的竞争力产生不利影响，特别对那些环境成本占生产成本比重高于平均水平的部门来说，这种不利影响可能更加显著［1］。这一解释强调环境规制对企业和部门的成本结构和市场结构特征造成的不利影响。第二，环境竞次竞争假说。该假说与新古典解释有一定的联系，但侧重点不同。它认为，不同地区或国家之间对待环境规制强度和环境标准的行为类似于“公共地悲剧”的发生过程［2］，其逻辑基础是，地区或国家之间的策略性行为［3］，即每个地区都担心其他地区采用比本地区更低的环境标准而使本地区的产业失去竞争优势。为了避免竞争力的损失，地区之间会竞相采取更低的环境标准，进而加剧总体的环境质量恶化。需注意的是，该假说与当前的情形是相悖的。纵观世界各国还是一国内部，目前实施的环境标准比过去均有了不同程度的提高。不过，该假说揭示了一个重要的现象，由于污染的空间溢出，使得实行严格的环境规制的地区不能获得其规制的全部利益，这就是所谓的规制空间溢出。第三是波特假说。与前两种解释不同，波特假说则认为，环境规制所引起的竞争力损失可能是短期的，但从中长期来看，由于环境规制的推动，企业有可能通过技术创新来提高生产效率，进而提高产业的竞争力［4］。尽管这种乐观的观点招致种种质疑，但波特假说引起人们重新审视环境与经济的关系。

上述三种基本理论都在经验或案例研究的基础上提出的，并引发大量的实证研究，尽管已有研究没有取得一致的结论。然而，多数经验分析并没有解释污染空间溢出的影响。近来一些学者把污染溢出效应引入到环境规制与竞争力的关系之中。例如，Embora等［5－6］利用半参数平滑方法估计了跨界污染溢出对美国各州的经济竞争力(用总要素生产率增长来衡量)的影响，他们发现污染溢出对经济竞争力存在负的影响。王文普［7］使用多因素结构法来剔除污染溢出影响的结果表明，当引入污染溢出效应时，环境规制对中国产业竞争力的边际影响远远小于不包含污染溢出时的影响。

当前中国正处于工业化发展的关键时期，同时也面临着巨大的环境压力。那么，实施严格的环境规制是否会对中国的产业竞争力造成了不利影响?影响究竟有多大?本文将以中国30个省级①北京、天津、河北、山西、内蒙古、吉林、辽宁、黑龙江、上海、江苏、浙江、安徽、福建、江西、山东、河南、湖北、湖南、广东、广西、海南、重庆、四川、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆等30个省区。因缺少西藏的大中型工业企业科技数据，分析时不包括西藏。的大中型工业企业为样本，通过污染空间溢出来刻画环境规制的溢出效应，并实证检验环境规制与产业竞争力的关系，并探讨相关的政策涵义。因而，我们将集中于两个问题。一个是通过非空间模型考察环境规制与产业竞争力的经验关系。另一个是通过包含环境规制溢出的空间模型以检验在中国是否存在环境竞次竞争，进而量化环境规制空间溢出的影响。

2 产业竞争力影响因素模型

本部分构建了两个模型。第一个模型是在不考虑规制的空间溢出的情形下，考察环境规制与产业竞争力之间的直接关系。第二个模型则是，当引入环境规制的空间溢出时，重新估计二者之间关系，并估算规制溢出效应，以检验是否存在环境竞次竞争。

2.1 模型I的设定

对于第一个问题，我们基于Jefferson等［8］的研究，假定产业竞争力是污染排放和部门特征变量的函数。也就是说，定义一般的竞争力函数为

其中，Y表示产业竞争力测度，Z是影响产业竞争力的其他因素(如FDI、研发和产业规模等)。E为污染排放测度，来捕捉环境压力的程度。在环境经济学中，有关污染的处理常见方法有两种［9］。一种是将污染作为一种生产要素，因为污染代表了环境资本的使用。另一种则是将污染视作“好”产出的一种连带产品，此时污染意味着生产过程中的外部性。我们采用第二种处理方法来衡量污染排放E，它表示本辖区“自己的污染”水平。由于污染在地区间是可转移的，要直接测度一个辖区中“自己的污染”是非常困难的，故我们使用环境规制强度来度量污染排放的影响。污染排放测度E包括工业SO2处置率、工业废水排放达标率和工业固定废物处置率等三个子项组成的，以表示环境规制强度。污染排放与环境规制强度存在负相关，即环境规制强度越强，则污染排放就越少;反之则污染排放就越多。

要确定环境规制对产业竞争力的影响，参照Mamuneas等［10］的处理方法，对(1)式求时间微分并除以Y，得到

考虑到地区具体特征，我们还引入地区固定效应μi以捕捉各地区特定因素的外生变化，时间虚拟变量ηt来反映产业竞争力的周期性行为。并假设随机误差eit服从(0，σ2)。于是，我们的第一个经验设定可写为

系数bE的大小和符号直接描述环境规制强度对竞争力的影响程度与方向。由于没有包含环境规制溢出效应(用污染的空间溢出来表示)，通过“去均值法”来消除固定效应之后，可直接用标准方法(OLS)估计此方程。

2.2 模型II的设定

下面考察我们的第二个问题，首先需要构建环境规制的空间溢出，然后定义一般的竞争力函数以解释规制空间溢出的影响。

2.2.1 环境规制的空间溢出

污染的空间溢出体现了地区间的外部性，且意味着一种扭曲。例如，上风地区通过环境介质将污染物传送给下风地区，这将造成严重的经济扭曲。因为污染源地区通过向辖区外传送污染物，减少本辖区的环境污染水平，从而降低了环境规制的机会成本，提高本辖区高污染活动的竞争优势。然而，在接收污染的地区，其环境污染水平提高了，高污染活动的竞争优势有可能会下降。可见，污染的空间溢出也是引起地区间环境规制策略性行为的一个关键因素。因而，我们将通过污染空间溢出来描述这种策略性行为。

如何衡量污染溢出?文献中至少提供了三种方法［5］。其一是从经验上寻找两种污染测度，例如环境浓度与污染排放之间关系。其二是使用空间矩阵来构建各地区间的相互关系。如地理相邻权重矩阵、经济权重矩阵，和距离权重等。最后是建立一个“传输矩阵”。就环境污染来说，一个地区的污染传送到其他地区取决于风向、地理位置等因素，因而将污染排放矢量转化为每个地区的污染“剩余”矢量，需要构建污染的“传输矩阵”来考虑这些因素的可能影响。然而，目前我们未能获得第一和第三种方法所需要的信息和资料，故我们使用第二种处理方法来描述地区间的污染溢出(或规制溢出效应)。

其中i≠j，Qij为与地区i的相邻地区j的工业增加值(1995年不变价)，J为地区i的邻居集。

2.2.2 环境规制空间溢出与产业竞争力

为了考虑环境规制的空间溢出效应，类似于模型I，我们定义如下竞争力函数为

对(2－4)式求时间的微分并除以Y，得到

这里，权重矩阵W=ITWN;参数ρ、λ和γ表示E和E*的空间相关性。并假设，其中n=NT。当γ≠0时，(8)式表明随机冲击u与v之间存在简单的相关关系。

根据式(5)－(8)，经整理后得到

与模型I一样，引入地区和时间虚拟变量后，从而模型II可写为

其中，空间滞后因变量W和空间滞后解释变量W反映了规制空间溢出的影响。由于上式中含有内生变量W Y^，标准的 OLS 方法是不可行的，我们使用 Elhorst［11］建议的空间极大似然函数技术(S－ML)来估计此模型。此外，模型中含有固定效应，我们通过“去均值法”来消除固定效应，Lee和Yu称之“直接法”。然而，他们证明，当“T固定，N较大”时，“直接法”有可能导致(部分)参数的有偏估计。对此，他们建议了“转换法”和“有偏修正法”两种方法来克服估计有偏。其中，“有偏修正法”是在“直接法”的基础上，对估计参数进行修正。本文采用“有偏修正法”以获得参数的一致估计［11］。

2.2.3 环境规制溢出的量化方法

与线性估计不同，在含有滞后因变量的空间模型中，系数的正确解释应考虑模型中的非线性关系。事实上，(10)式中隐含着一种非线性关系。其可改写矩阵形式

要计算解释变量变化对因变量的影响大小，可以求(11)式中解释变量的自偏导数(即直接效应)和交叉偏导数(或空间溢出效应)。也就是说，(12)式的右边矩阵中对角元素之和平均值和非对对角元素行之和平均值分别为解释变量变化所引起的直接和溢出效应①，并使用Elhorst(2010)提出的方法，通过模拟1 000次计算出它们的 t值(详见［11］)。

3数据

本文所使用的数据为面板数据，其为中国30个省1999－2009年大中型工业企业面板数据。数据来自新中国60年统计资料汇编、中国统计年鉴、中国科技年鉴和中国环境年鉴。利用这些数据来构建分析中所使用的变量。

3.1 产业竞争力指数

构造地区的产业竞争力指数。从技术上讲，竞争力可描述为多维的、持续的经济绩效［12］。因而鉴于单一指标的缺陷，我们将从增长力(grwth)、资源配置力(res)和技术创新力三方面来构造地区的产业竞争力测度指标，即产业竞争力Y=f(grwth，res，innov)。其中，增长力由大中型企业的工业增加值增长率和就业增长率两个子项来构成，以捕捉地区产业发展壮大的能力，也反映了产业竞争力的动态性。工业增加值用工业GDP指数转换为1995年不变价。资源配置力也由大中型工业企业的劳动生产率(产业增加值/从业人员年平均数)和成本费用利润率(利润总额/成本费用总额)两个子项组成，来反映各地配置可得经济资源来实现尽可能大的经济效率的能力。如果资源配置越强，那么越有可能有效地利用所掌控的各种经济资源，也越有可能以较低的代价实现最大的利润，从而中市场竞争中立于不败之地。最后是技术创新力，它则由新产品销售率(新产品销售收入/产品销售总收入)和企业平均专利申请数(专利申请数/行业中企业数)两个子项构成。技术创新不仅通过较低的资源使用成本，也通过创造出新的产品在市场上销售等多种途径对竞争力产生影响。

3.2 环境规制测度

由于“自己的污染”难以直接观测到，使用环境规制水平来间接度量“自己的污染”水平。在文献中，环境规制的衡量可以从投入(如污染治理支出)和产出(如污染排放)两方面进行。鉴于数据的可得性和可靠性，我们利用污染排放来衡量各省的环境规制强度，其包括了工业SO2、工业废水和工业固体废物三种污染排放。环境规制强度分别用SO2处理率(工业SO2去除量/(工业SO2排放量+工业SO2去除量))、废水排放达标率(工业废水达标排放量/工业废水排放量)、固体废物处置率(工业固体废物处置量/(工业固体废物排放量+工业固体废物处置量))等三个子项来表示。

与竞争力测度一样，将三个子项转化为一个合成指标。即先计算出各子项，然后转换为0－100值，最后，通过求算术平均计算出合成指标Eit，用来作为环境规制强度的测度，以显示一个地区对污染治理的态度和决心。若E指数值愈大，则意味着该地区的环境规制强度就越高。

3.3 反映地区特征的其他变量

其他变量矢量Z^以控制各地的具体特征，包括①规模变量ES。它用各地大中型工业企业的产品销售收入来表示，产品销售收入不仅测度了各地工业产出规模，也可反映企业的经济业绩与产品市场认可度。产品销售收入用居民消费价格指数转化为1995年不变价。②外商直接投资FDI，用各省的外资企业资产总值/大中型工业企业的资本总值的比率来表示。对一个省区来说，FDI是一种集资本、技术和管理于一体的复合型资源，它们可以通过模仿效应、竞争效应、关联效应和人力资本流动等途径为接受地区的产业带来资本积累的直接效应，而且还能够引起技术外溢的间接效应［13］，进而对流入地区的生产率产生积极作用。③研发活动RDpop。企业研发活动是提高竞争力的一种重要潜在源泉。Rdpop为科技活动人员数/大中型工业企业年均从业人数，即每万人从业人员的科技人员数。从某种意义上讲，技术外溢本质上是知识的溢出与传播，并且人力资本还是知识的主要载体，因而这一指标捕捉了企业的自主创新能力，也反映了企业的吸收能力。

4 经验结果与分析

本部分提供模型I和II的估计结果。为了便于系数解释，对被解释变量和解释变量都取对数，从而解释变量的系数就简化为弹性解释。在空间回归模型中，直接效应是基于自偏导数的在所有地区数和时间上平均统计值，而规制溢出效应则对应于解释变量的交叉偏导数。

4.1 模型I的结果

表1报告的是非空间面板数据设定时的各种估计与检验结果。表中第2列是不包含任何固定效应的结果。R^2值较高但对数似然函数值(LogL)比较小，环境规制变量的系数较小，并且统计上也不显著。当包含一维空间固定效应(用截面虚拟变量表示)时，R^2值有较大的增加(0.72)，同时对数似然函数值也随之增大。环境规制变量的系数为0.183，而且在1%水平上高度显著(见表中第3列)。表中第4列为二维固定效应(即包含空间和时间固定效应)的估计结果。此时，R^2值降至0.07，然而似然函数值升至123.01。lnE的系数变为负，且统计上不显著。这表明是否控制空间或时间固定效应是个重要问题。

从各种估计结果来看，外商直接投资和规模变量的系数均显著为正，表明外商直接投资的增加和产业规模的扩大将对本辖区的产业竞争力具有积极的推动作用。而科技活动人员对产业竞争力的影响似乎并不明显。因为其系数在统计上并不显著，并且在不同的估计中其符号发生变化。

确定模型是否存在空间相关性，我们进行LM检验。当采取Anselin等［14］建议的LM检验时，它们的零假定是没有空间滞后因变量和没有空间自相关误差项。无论是否包含空间和时间的固定效应，LM_lag、LM_err检验统计统计量都在1%的显著性上拒绝零假设。当使用稳健检验时，三种非空间设定模型中，在1%和5%的显著水平上Robust_LM_lag检验统计量都拒绝零假设。当不包含任何固定效应和包含空间固定效应时，在1%和5%水平上，Robust_LM_err统计量都没有拒绝零假设。然而，当同时含有空间和时间的固定效应时，Robust_LM_err却拒绝零假设。LM检验结果表明，采用空间Durbin模型似乎是合适的，同时也意味着是否包含空间和时间固定效应对估计结果有重要影响。

为进一步检验固定效应是否显著，我们检验了μi=0(i=1，…，N)的零假设，似然比(LR)检验结果为LR统计量为214.97(自由度为30，p值为0.00)，这意味着在1%水平上拒绝零假设，表明空间固定效应是联合显著的。同样，ηt=0(t=1，…，T)的零假设也显著被拒绝(LR统计量为71.23，自由度为 11，p 值为 0.00)。可见，LR 检验结果表明，模型应包含空间和时间固定效应，文献称之为二维固定效应模型。

上述检验结果意味着数据中存在空间依存关系，并指向含有二维固定效应的空间Durbin模型。这也表明在环境与产业竞争力分析中应考虑环境规制溢出的影响。

4.2 模型II的结果

表2表征的是带有二维固定效应空间设定的竞争力模型参数估计。第2列给出了使用直接法(没有进行Lee和Yu的有偏修正)和地理权重矩阵时的估计结果，第3列为进行Lee和Yu有偏修正的系数结果。二者的差异表明了“直接法”与“有偏修正法”的系数估计差异，对解释变量(X、WX)和σ2来说，这种差异是很小的。然而，滞后因变量的系数ρ对“有偏修正法”较为敏感。这也是我们采取“有偏修正法”的主要动机。

空间Durbin模型(SDM)是否可简化为空间误差模型，即检验θ+ρb=0的零假设，我们进行 Wald或LR检验。Hayashi(2000)认为，Wald检验对模型的非线性约束的参数更加敏感［11］，故使用LR检验。其结果见表2中LR_err，在三种不同估计中，LR_err检验统计量均拒绝零假设，表明模型中存在空间自相关误差项。类似地，检验SDM是否可以简化为空间滞后模型，LR_lag检验结果显示，θ=0的零假设也都被拒绝，表明模型中应包含空间滞后因变量。LR检验进一步表明，空间Durbin设定是合理的。

表1 模型I的估计结果Tab.1 Estimate results of model I

表2中第4列为使用经济权重的参数估计。与表中第3列的参数估计相比，解释变量的系数符号和显著性都没有发生明显的变化。说明使用地理相邻权重矩阵的参数估计结果是稳健的。因而，下面我们集中分析地理权重的估计结果。

从表1中可以看出，在二维固定效应的非空间模型中(表1中最后一列)，正如预期的一样，较高的环境规制强度对产业竞争力存在负影响，但统计上并不显著。而外商直接投资、科技活动人数和产业规模都对产业竞争有正的影响，特别是外商直接投资和产业规模的作用更加显著。环境规制变量的系数为 －0.011，RDpop弹性为0.076，FDI和ES的弹性系数分别为0.15和0.205。然而，各种LM和LR检验结果表明数据包含着空间相关，说明这些系数将是有偏的。然而，要考察这种估计有偏，并不能直接比较非空间设定和空间设定的估计系数。因为在非空间设定中，系数大小表示解释变量变化对产业竞争力的边际影响，而空间Durbin模型中的系数值并不是表示这种边际影响［11］。因而，根据地理权重矩阵和“有偏修正法”(即表2中的第3列)的估计结果，我们估算了解释变量变化所引起的直接和溢出效应(见表3)。

表2 模型II的估计结果Tab.2 Estimate results of model II

从表3中可以发现，(1)解释变量X的直接效应并不等于对应的估计系数(见表2第3列)。这是由反馈效应造成的，反馈效应描述了解释变量的变化引起邻近辖区的反应，再返回到本辖区，其部分来自于滞后因变量WY的系数(其显著为正)，部分产生于解释变量的滞后项WX的系数。

解释变量的直接效应与其相对应的系数之差衡量了反馈效应的大小。环境规制变量的直接效应为－0.17，其估计系数为－0.20，二者统计上均高度显著。环境规制变量的反馈效应等于0.03(为直接效应的 －17.6%)。同样，FDI的反馈效应为 －0.014(为直接效应的 －14.9%)，科技和规模变量的反馈效应分别为－0.017(为直接效应的 －16.2%)、－0.055(为直接效应的 －18.8%)。这些说明数据中存在较大的反馈效应。

(2)环境变量的直接影响为－0.17，且统计上高度显著。与非空间模型中环境变量的－0.011系数相比(见表1中最后一列)，说明非空间设定中环境规制的影响被严重低估。当环境规制强度每增加1%，产业竞争力将下降0.17%。这与新古典观点的预测相一致。从地区的角度看，实施严格的环境规制将使本地区的产业限于不利的处境，从而有可能引发地区之间的环境竞次竞争行为。

外商直接投资的直接影响为0.094，科技和规模变量的直接影响分别为0.105和0.293，且它们在5%和10%水平上都是高度显著的。与非空间设定中相应的系数相比，说明非空间设定中外商直接投资的系数被高估37.3%，而科技与规模变量分别被低估38.2%和42.9%。表明当存在较大的空间效应时，将造成不正确的推断，这也进一步说明控制空间相关性的重要性。从地区的角度来看，加大引进外商直接投资的力度，加强科技人员队伍建设，扩大产业规模都将有利于提升本辖区产业的竞争优势。

(3)在非空间模型中，溢出效应被设定为零。但是在空间设定中，考虑了空间溢出的影响。空间设定的结果显示，除FDI和RDpop变量的间接效应在统计上不显著外，环境变量和规模变量的间接效应在统计上是高度显著的。溢出效应实际上反映了样本中所有地区的累积的空间溢出效应。这是政策制定者关注的焦点，因为溢出效应的大小衡量解释变量变化对周边地区产生的溢出程度。

环境变量的溢出效应平均值为0.559，是其直接效应的－329%。如果一个地区的环境规制强度每增加1%，则邻近地区产业竞争力变化与本辖区产业竞争力变化之比约为1∶－0.3。表明一个地区提高环境规制强度，将对其周边地区产生相当大的正溢出。从全国的角度看，提高环境规制水平将产生最大的社会利益。但从地区的角度看，提高环境规制强度不仅没有从环境规制中获得好处，反而对本辖区的产业竞争力造成不利影响。这可能是由于因本地区实行严格的环境标准，使得本辖区内的企业重新选址，特别是那些高污染企业。由于环境规制产生相当大的正的溢出效应，如果没有地区间的环境补偿机制，就有可能引起地区间的环境竞次竞争行为。

规模变量的溢出效应平均为－0.587，是其直接效应的－200%。当一个地区的环境规制水平提高1%时，邻近地区竞争力变化与本地区竞争力变化之比约1∶－0.5。表明产业规模扩张存在较高的负溢出。而FDI变量的溢出效应为负，科技人员变量的间接效应为正，但它们均不显著，表明它们对周边地区的溢出效应并不明显。

(4)总效应是直接效应和溢出效应的总和。它提供了考察产业竞争力影响因素的另一种方式。除反映地区特征的3个变量的总效应在统计上不显著外，环境变量的总效应显著为正，其系数为0.39，表明环境规制对一个地区产业竞争力有显著的正的总效应。当一个地区的环境规制强度每增加10%，产业竞争力将提高3.89个百分点，其中，大约－44%来自于环境规制直接效应的贡献，而环境规制空间溢出的贡献则约为144%。从环境规制的总效应看，它支持Porter假说的预测。这意味着如果能够在地区之间建立一种合理的环境补偿机制，那么将环境规制将对产业竞争力产生正向影响。其主要原因在于，实施严格的环境规制措施，将会刺激生产过程中的技术进步(如研发投资)和减污技术(如引进新的减污设备、环境研发等)，推动了生产率的提高和资源消耗的下降，从而推动产业竞争力的提升。

5 结论和政策含义

通过中国大中型工业企业的省级面板数据，考察了产业竞争力的影响因素尤其是环境规制的影响。我们先利用非空间设定估计环境规制与产业竞争力的相关关系。污染溢出体现了地区间的外部性，这是造成地区间环境规制的策略性行为的一个重要来源，因而通过污染溢出来描述规制溢出似乎是合理的。然后，使用空间Durbin模型重新估计它们的关系，并估算了环境规制的直接和空间溢出效应。

估计结果显示:第一，如果不考虑规制的空间溢出时，将严重低估环境规制对产业竞争力的影响，表明控制规制空间效应的重要性。第二，环境规制对产业竞争力的直接影响显著为负，表明提高环境规制水平将对本地区的产业竞争力造成不利的影响;相反，环境规制的溢出效应为0.559，且高度显著。这意味着，如果不存在地区间的环境补偿机制，将可能引发地区间环境竞次竞争。环境规制的总效应为0.389，表明一个地区实行严格的环境规制对其产业竞争力产生总的正影响，总体上支持了波特假说的预测。这说明，污染的空间溢出对环境规制与产业竞争力的关系有很大的影响。第三，外商直接投资、科技活动人员和产业规模对产业竞争力的直接效应均显著为正，然而，除产业规模的间接效应显著为负外，其他变量的溢出效应似乎并不明显;而且这三个变量的总效应统计上均不显著。

估计结果预示着中央和地方政府有不同的环境规制策略。地方政府关注于环境规制能否带来直接的“好处”，就是说，它们关注规制的直接效应。由于环境规制的直接效应为负，因而地方政府可能不积极支持严格的污染治理措施。然而，中央政府关心的是环境规制的整体社会福利，即它侧重于环境规制的总效应和空间溢出效应。尽管环境规制的直接效应为负，但环境规制产生了相当大的正溢出和总效应，因而中央政府更有激励支持严格的污染治理措施。由于环境规制具有较大的正的空间溢出效应，为了避免地区间的环境竞次竞争，建立的合理环境补偿机制，发挥环境规制的积极作用，以缓解环境压力，中央政府应当建立健全环境补偿立法，确立补偿范围、对象、方式和标准;完善环境补偿的管理体制，协调和指导跨地区的环境补偿;加大与环境补偿有关的财政转移支付力度。

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Environmental Regulation，Spatial Spillover and Regional Industrial Competitiveness

WANG Wen-pu
(Business of School，Nantong University，Nantong Jiangsu 226019，China)

The paper examines the influencing factors of industrial competitiveness，especially environmental regulation.It uses the data of large and medium industrial enterprises among the 30 provinces in China in the period 1999－2009.The paper estimates the relationship between industrial competitiveness and environmental regulation using non-spatial model and spatial Durbin model.The results find that the direct and spillover effects of pollution-controlling variable are －0.17 and 0.559 respectively，which are greatly significant.And its total effect is significantly positive.This indicates that environmental regulation has considerable positive spatial spillover，which is likely to induce environmental race to the bottom at regional level.If ignoring the pollution spillovers effects，it will greatly underestimate the role of environmental regulation.We also find that the direct effects of foreign direct investment，Scientific and technology personnel，and industrial scale on industrial competitiveness are significantly positive.And then we suggest that the government should speed up to perfect the system of environmental compensation:First，the central government should establish and improve the legislation of environmental compensation.Second，it should perfect the environmental compensation management system to coordinate and guide cross-province environmental compensation.Third，it should intensify the financial transfer concerning environment compensation.

environmental regulation;spatial spillover;industrial competitiveness;spatial econometrics

F061.3;F062.6

A

1002－2104(2013)08－0123－08

10.3969/j.issn.1002－2104.2013.08.018

2013－03－31

王文普，博士，副教授，主要研究方向为公共经济与公共政策、经济增长。

南通大学人才基金项目(编号:03080587)。

(编辑:刘呈庆)