基于空间效应的环境规制策略互动研究

高鹤文，冯 瑶

(北方工业大学 经济管理学院，北京 100144)

基于空间效应的环境规制策略互动研究

高鹤文，冯 瑶

(北方工业大学 经济管理学院，北京 100144)

摘要：在地区政策外溢性的理论框架下，以空间相互依赖和地方政府的策略互动关系为切入点，基于中国29个省份(自治区、直辖市)2007～2011年的面板数据，运用空间计量方法研究了地方政府环境规制政策的地区间策略互动。实证研究发现：地区环境规制强度不仅与该地区的特征有关，而且与竞争省份的环境规制强度有关，地区间的环境规制行为存在着显著的策略互动，并且表现为空间策略互补性，也就是相互攀比式竞争策略，即如果周边省份环境监管投入多，那么该地区也会相应加强环境监管水平。基于上述结论，认为充分认识到地方政府之间的环境规制策略互动，对于整治环境，完善我国的绩效考核机制具有政策意义。

关键词：环境规制；策略互动；空间溢出；空间计量

收稿日期：2015-08-14

基金项目：北京城市居住低碳消费行为及引导项目(编号：SM201510009004)资助

作者简介：高鹤文(1981—)，女，吉林吉林人，经济学博士，讲师，主要从事产业组织、政府规制研究。

通讯作者：冯瑶(1985—)，女，辽宁沈阳人，硕士研究生，主要从事环境规制研究。

中图分类号：F062.2

文献标识码：A

文章编号：：1674-9944(2015)10-0206-05

Abstract:Under the theoretical framework of the regional policy's externality and taking the relationship between space interdependence and regional government's strategic interaction as the breakthrough point, the article studies the strategic interaction of environmental regulation of the local government by spatial econometric method based on panel data from 29 provinces (autonomous regions, municipalities) between 2007 and 2011. The empirical study finds out that the intensity of local environmental regulation is not only related with the characteristics of the region but also related with that of the competitive provinces. The environmental regulation behavior in the regions has a significant strategic interaction and presents as complementary space strategy, which means that the competition strategy is comparing with other regions. In other words, if the surrounding provinces invest more in the environmental monitoring, then the region will also strengthen environmental supervision. Based on the above conclusions, this article is fully aware of strategic interaction of environmental regulation between the regional government, which has policy implication for the environmental renovation and the perfection of performance evaluation mechanism.

1引言

改革开放30多年来，随着世界经济不断进步发展，环境问题越来越被世界所关注，各国政府也不断推出各种措施来积极应对愈演愈烈的环境问题，尽可能把环境污染带来的外部不经济降到最低水平。而在这个过程当中，环境污染的程度却日愈加深，成为社会和公众最关注的问题之一。然而政府不管采取何种措施，其最终目的都是谋求经济与环境协调发展，避免资源消耗过度抑制经济的持续发展，避免环境污染危害人们生存，避免社会冲突破坏国家稳定。

习近平在十八届三中全会上提出，建设生态文明，必须建立系统完整的生态文明制度体系，用制度保护生态环境，以此来表现治理环境污染的决心，使生态环境治理问题在发展战略地位上得以巩固。生态环境的治理已成为现阶段政府的工作重心之一，因此研究环境问题的内在机制对于当前生态环境治理工作有着重要意义。

有很多学者认为中国式分权是导致环境污染的直接政治因素，并主要从地方政府为了发展经济而牺牲环境质量的角度进行了分析研究。财政分权概念最早可以追溯到Tiebout，他提出在信息完备的假设条件下，人们可以通过在不同社区的自由流动来选择自己最偏好的税收和公共服务来达到自身效用的最大化，从而实现整个社会资源的帕累托最优配置，此理论也被称为“用脚投票”理论(Tiebout，1956)。然而我国并不是典型意义上的财政分权国家，而是政治高度集权下伴随着经济分权，是一种典型的“中国式分权”。在中国财政分权下地方政府具有双重激励结构，使得政府财政的支出偏好出现“重建设轻民生”的特征(范允奇、王文举2013)，政府会以放松环境管制为手段来吸引更多的FDI流入导致中国成为跨国污染企业的“污染避难所”(陈刚2009)。并且有研究发现中国环境污染程度与人均地方财政能力间呈现显著的倒U型曲线关系(潘孝珍2009)，需要中央政府改善财税激励以优化地方政府的环境监管行为，实现经济发展方式的根本转变(李猛2009)。此外地方政府的财政分权程度越大，寻租腐败的程度越严重以及人均财政赤字水平越高，都会使得该地区的工业“三废”排放量增大(郑周胜、黄慧婷2011)。

在现有文献中不难看出，学者往往假定不同地区之间的环境规制策略是相互独立的，然后从本地区的特征中寻找解释环境污染的因素。对于一个地方政府而言，当面临与其他地方政府的博弈时，“以邻为壑”的政策对该地方政府反而会是一个占优策略(邓明2014)。正如Anselin(1988)指出的“几乎所有的空间数据都具有依赖性或空间自相关特征”。因此，如果忽略了地区政府间的这种空间相互依赖和地方政府的策略互动关系，很可能导致模型估计偏误与分析结论的片面性，甚至得到错误的结论。从经验研究角度来看，一般的计量经济学模型已经不再适用，因为通常的计量经济学模型都是假定参与人的行为是独立的，没有相互影响(周业安2013)。所以本文引入空间计量经济学模型来解决环境规制的策略互动问题。

2环境规制的地区空间相关性分析

2.1　全局空间相关性

由于“地理学第一定律”由Tobler1979年正式提出，该定律强调任何事物均相关，相近事物的关联更为紧密)的存在，大量国内外文献开始关注相邻地域间的空间相关性问题。判断地区间环境监管强度的空间相关性，可通过测算全局Moran’s’I 指数进行检验。其计算公式为：

将空间效应引入经济管理过程的研究，建立空间计量经济模型进行空间统计分析时，需要用空间权重矩阵来表达空间的相互作用。准确度量省份之间的空间关系、构造恰当的空间权重矩阵也是本文实证研究的关键。参照现有文献的做法，本文依据地理空间标准来构造空间权重矩阵。具体构造如下：依据地理信息，最简单的情形是二进制地理相邻矩阵，如果省份i和省份j拥有共同边界则取值为1，否则取值为0，这种相邻包括上下、左右、对角线相邻，如果两个省份有共同的边界或者交点，就将其定义为相邻。表1为本文计算的2007～2011年中国29个省份环境监管强度的Morans’I指数值。

表1　2001～2011年中国31个省份环境监管强度的全局Moran’s I 统计指标

由表1数据可知，全局Morans’I均为正值，这说明中国的环境政策存在着较为明显的正向的空间相关性，即对于环境监管强度较高的地区，往往存在一个或多个环境监管强度较高的地区与其相邻(高—高的正相关)。同时，除2010年值较低外，其余各年份值均在0.3左右，说明这种空间相关性处于较稳定水平。

图1～图5为2007～2011年中国各地区环境监管强度的Moran散点图。散点图的横轴代表标准化的环境监管强度值，纵轴代表标准化的环境监管强度的空间滞后值，散点图以平均值为轴的中心，将图分为四个象限，第一象限表示高—高的正相关，第三象限表示为低—低的正相关，由于全局Morans’I指数值表现出正相关，则表示负相关的二、四象限为非典型观测区域。从图中可以看出去，2007～2011年绝大多数省份均位于典型观测区内。

2.2　局部空间相关性

全局Morans’I指数反映事物整体的空间相关状况，然后这种整体的评价可能忽略了局部地区的非典型特性。如图1～5所示，仍有大约13个地区处在负相关的观测区域。此外，局部地区的相关性具体如何，是否出现显著的集聚现象，需要引入局域相关性指标来考察，一般采用局域Moran’s指数进行测度，其计算公式为：

如图6～10的局域聚集地图显示，高—高主要分布在在6个省份，分别是北京、天津、河北、山西、陕西、河南，低—低主要分布在福建和江西，据此我们可以得到环境监管的强度集中在京津冀地区，空间集聚效应明显，处于长期稳定的状态。

综上所述，中国各地区的环境监管存在明显的正向全局空间相关性，且长期稳定；局部空间相关性显示高-高类型的集聚更是稳定地集中于局部经济发展较快的地区。要正对地治理环境，就必须充分考虑到环境规制的地区空间效应及其与经济发展存在的必然联系。那么这种空间效应对环境规制到底起多大作用？下面我们将通过建立环境经济模型对此进行严格的实证分析。

3环境规制的空间效应实证分析

3.1　数据说明和变量选择

本文采用2007～2011年全国29个省份(不含海南、西藏及港澳台)的面板数据。实证模型的被解释变量为地区环境政策。本文采用各省的平均缴纳排污费额度来衡量各省的环境监管强度。选取每工业生产值的二氧化硫排放量、人均GDP、环境上访信数量与人口密度等影响环境监管力度的变量作为模型的控制变量。所有数据均来源于《中国统计年鉴》(2008～2012)，《中国环境年鉴》(2008～2012)，《中国工业经济统计年鉴》(2008～2012)。空间相关性检验运用OpenGeoDa，基本面板数据的处理和空间面板数据估计均运用matlab8.0。

3.2　计量模型的设定和估计方法

如何识别地方政府环境规制政策在地区间的空间相关性或依赖性是本文实证的关健，空间计量经济学提供了一个很好的工具，本文使用我国省际平衡面板数据来构造空间计量模型。

在空间计量经济学中，考虑到空间相关和空间差异，一般以空间常系数回归模型为主，包括空间滞后模型和空间误差模型。空间滞后模型(SAR)主要研究各模型变量在一个区域是否有溢出效应。其模型表达式为：y=ρωy+βx+ε，式中y为被解释变量，x为n×k的外生解释变量矩阵，ρ为空间自回归系数，w为n×n阶的空间权重矩阵，ωy为空间滞后被解释变量，ω为随机误差项。空间误差模型(SEM)主要研究相邻地区被解释变量对本地区被解释变量的影响方向和程度。其模型表达式为：y=βx+ε，ε=λωε+μ，式中ε为随机误差项，λ为n×1的空间误差系数矩阵，μ为正态分布的随机误差向量。其中β反映自变量x对因变量y的影响，λ则反映相邻地区被解释变量对本地区被解释变量的影响方向和程度。

基于以上理论基础，我们将传统的经典计量经济模型进行扩展，得到空间计量模型。

3.2.1空间滞后面板数据模型

式中：Yit表示省份i(i=1,2,…,n)第t(t=1,2…,T)年的环境规制策略。W是给定的n×n维空间权重矩阵，其元素表示省份i和j之间的空间关系，WY是空间滞后项(spatiallag)，由于W的主对角线元素为0，且是行标准化的矩阵，所以空间滞后变量WY可以解释为第t年除省份i以外其他“邻居”省份加权平均环境政策水平；Xit代表一组影响省份环境政策的协变量。μi表示不随时间变化的省份固定效应，dt表示时间固定效应，εit代表具有独立同分布的扰动项，δ和β皆为模型的未知参数；β刻画了省份经济特征对当地环境政策的边际影响，δ则刻画了地方政府环境规制行为的策略反应系数，它是本文首先要关心的核心参数，我们进行实证研究的主要目的是估计δ以及检验其是否等于0， 如果δ≠0，这说明地方政府腐败行为之间确实存在策略互动。进一步地，如果δ>0，则表明地方政府间环境规制行为呈策略互补型互动，δ<0，则为策略替代型互动。

3.2.2空间误差面板数据模型

式中：λ为回归残差之间空间相关性强度，空间权重矩阵W设定原则与上式相同，由于存在着空间自相关，OLS的参数估计将不再一致。因此对于上述两类空间模型的估计采用极大似然(ML)估计。

4环境规制空间效应的实证结果及分析

通过对Moran’s的观测，基本的面板数据模型已经失效，需要引入空间面板数据模型。LM-lag通过了5%水平下的显著性检验，故应选择空间滞后面板数据模型。表2给出了以上模型的估计结果。表3为诊断检验。

表2　回归模型的3种估计结果比较

注：***、**、*分别代表1%、5%和10%的显著性水平

表3　空间相关性诊断检验

本文所用matlab程序Hausmantest是在p>0.05的情况下拒绝随机效应应选择随机效应，根据Hausmantest的判断，选择空间滞后面板数据的随机效应模型。

模型中的δ大于0，说明环境监管强度呈现空间溢出效应，结果中可以看出，每工业产值SO2排放量每增加1%，环境监管就加强0.081%，群众上访信数量每增加1%，环境监管强度就增加0.019%。某省邻近省份环境监管强度每增加1%，该省的环境的环境监管强度就增加0.264%，空间溢出效应较为明显。

5结论及政策建议

本文实证分析了中国环境监管的地区间策略互动。首先基于政治锦标赛理论在资本流动的情况下构造了两个地区环境监管行为进行策略互动的模型。从这个模型中可以看到，在一般性的假设下，一个地区的环境监管强度会受到另一个地区环境监管强度的影响，并识别这种互动行为是策略互补性还是策略替代型。结果表明，我国各省环境监管行为的确存在策略互动，并且表现为空间策略互补型

环境规制行为存在空间策略互动特征这个结论对于环境的治理有着重要的指导意义。首先，知道相邻或相近省份的环境规制会影响本地区的环境监管，因此为了有效控制一个地区的环境污染，政策制定者需要通过某种区域协定来加强区域之间的合作，如果区域之间不能有效协调，那么从一个国家的角度来讲环境污染就不能有效控制。其次，结论的一个自然推论为：在治理某地区的环境的同时，也会对其他地区的环境治理产生积极的作用，换言之，“环境治理”具有正的外部性。因为，从经济效率考虑，国家在治理环境时，需要将这种正的外部性纳入考虑范围，从而加大环境治理力度。

最后，认为环境规制的这种策略互动行为是由地方官员在相对绩效为考核标准的政治晋升锦标赛模式下形成的。在追求放松环境监管的经济利益驱使下，地方官员不会主动加强环境监管，这就需要改变地方官员的效用函数，强化官员的晋升激励，比如加强绿色GDP考核，从而使得各级官员的积极性更多用于不依赖于污染促进本地经济增长，从而抑制环境的恶化。

我国的环境问题非常严重，环境的治理工作任重道远，本文从环境规制的策略互动视角进行了一些试探性的研究，以期为我国开展环境治理工作增添一条新的思路。但仍有大量的理论和实证问题等待我们进一步深入研究。

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Research on Strategic Interaction of Environmental

Regulation Based on Spatial Effect

Gao Hewen, Feng Yao

(SchoolofEconomicsandManagement,NorthChinaUniversityofTechnology,Beijing100144,China)

Key words: environmental regulation; strategic interaction; spatial spillover; spatial econometrics