朱向东 贺灿飞 李茜 毛熙彦
摘要 中国空气污染格局受到政策因素的深刻影响,财政分权和政绩考核背景下的地方政府竞争能够激励污染性产业发展进而加剧环境污染。政府层面的环境规制和企业层面的技术进步则减少了单位产能污染排放。两种力量的相互制约塑造了中国城市空气污染的格局。本文基于2003—2013年地级以上城市数据,以综合污染指数刻画空气污染程度,使用面板数据模型和空间杜宾模型探讨空气污染影响因素及其空间效应。结果表明:①在研究时段空气污染和污染性产业空间动态一致,均有向东部地区转移的趋势,污染性产业的存量对污染的加剧作用比增量更为显著。②地方政府竞争能够显著增加本地和周边地区空气污染。环境规制是抑制空气污染的重要方式,但本地的高规制将造成周边地区污染加剧。技术进步能够有效降低空气污染,且不具有显著的空间效应。③抑制空气污染的因素(环境规制、技术进步)比加剧污染的因素(地方政府竞争、污染性产业增长)作用效力更强,在一定程度上解释了污染产业发展的同时空气污染程度降低的现象。文章启示调整政府主导的经济发展方式,贯彻环境规制的科学制定与严格执行,促成企业创新驱动是减轻空气污染的重要途径。
关键词 地方政府竞争;环境规制;技术进步;空气污染;污染性产业
中图分类号 K902文献标识码 A文章编号 1002-2104(2018)06-0103-08DOI:10.12062/cpre.20171226
快速工业化和城镇化进程取得巨大成就的同时也给资源、能源和环境造成了压力。其中环境污染逐渐成为妨碍人民美好生活的重要问题,受到越来越多的关注。在以经济发展为核心的目标取向下,一些地方政府不惜“逐底竞争(Race to the Bottom)”,以牺牲环境为代价庇护化工、造纸、冶炼等污染产业的进入[1-2]。为了治理污染,一系列用于约束企业行为的环境规制相继出台。环境规制一方面促使企业发展环境友好的生产技术,通过增强自身竞争力实现经济效益和环境保护的双重目标[3- 4],另一方面迫使企业重新区位以规避规制的约束[5]。地方政府竞争、污染产业动态、环境规制和技术进步共同作用塑造了污染的格局,然而其内在作用机制有待进一步厘清。本文以空气污染为例,统筹考虑地方政府竞争、污染产业动态、环境规制、技术进步,解析空气污染的影响因素及其空间效应,为相关政策的修订与完善提供参考依据。
1 文献综述与研究假设
1.1 地方政府竞争、污染产业与环境污染
地方政府竞争是一个国家内部不同区域政府利用税收、环境政策、教育等手段,吸引资本、劳动力和其他要素以增强本地竞争优势的行为[6]。财政收入和职位晋升是中国地方政府竞争的关键原因。1994年的分税制改革赋予地方财政自主权,形成“增长型政府”的发展模式。以戴慕珍为代表的学者认为在资源、生产要素自由流动的背景下,财政分权激发了地方政府间为增加财政收入而产生的竞争[7]。周黎安等[8-9]则认为近40年中国经济的腾飞除了与资源禀赋、资本积累和技术创新有关以外,还与以绩效考核为目标取向的“官员竞争锦标赛”现象密切相关。政治晋升是零和博弈,处于政治和经济双重竞争之下的官员之间合作空间有限,而竞争空间巨大[10]。无论是以财政收入还是政治晋升为目的,地方政府都有激励发展经济效益高,规模总量大的行业。污染性产业往往具有资源、资本密集的特征,规模效应显著,容易集中分布形成工业区、工业带,其发展对官员绩效和财政收入均有着巨大的正向作用,因而受到地方政府的青睐[11-12]。
然而在地方政府竞争中,环境政策经常成为重要手段。Fredriksson等[13]使用美国各州的面板数据探讨“污染避难所假说”(Pollution Haven Hypothesis, PHH),结果显示政府为了吸引外资和保障本地竞争优势会竞相降低环境标准。List等[14]对纽约州县级层面的研究也表明地方政府之间存在“逐底竞争”现象。中国的实证研究同样认为地方政府競争有着负向环境效应[15]。刘洁等[16]发现地方政府竞争促进了污染性产业的发展,增加了工业废水、废气及废弃物的排放量。刘刚等[17]认为地方政府会通过增加规模工业用地,牺牲环境质量来吸引污染企业的进驻。国内外实证研究结果表明地方政府竞争将促进污染性产业的发展,进而损害环境质量。
地方政府竞争的内涵在于周边地区的行为模式将影响本地的决策,当周边地区降低环境标准以吸引污染产业进驻时,本地也会采取类似策略。因此竞争行为可能导致污染性产业同时进驻本地和周边,造成区域层面的污染水平加剧。本文在统筹考虑污染性产业动态和地方政府竞争及其空间效应的基础上提出研究假设1。
假设1:地方政府竞争下的经济发展模式将加剧本地和周边地区的空气污染。
1.2 环境规制、技术进步与环境污染
环境规制是以环境保护为目的,有形制度或无形意识的一种约束性力量[18],主要包含以下类别(见表1)。
实证研究表明环境规制能够通过改变企业的生产方式或生产区位有效抑制环境污染[19-20],且随着环境标准日益严苛、产业结构不断升级,环境规制对污染排放的抑制作用越来越强[21]。从空间来看,杨海生等[22]认为中国存在区域环境规制竞争现象,规制水平容易向规制宽松的地区看齐。赵霄伟等[23-24]则发现环境规制具有差异化空间外溢效应,东部和东北地区环境规制呈现高高相依的格局,中部地区则高低相伴。然而污染与环境规制的空间特征研究依然有限,本文认为环境规制的空间差异将影响空气污染的格局。
假设2:环境规制能够有效降低空气污染,且其影响具有空间溢出效应。
从企业层面考量,“成本假说”认为企业因污染控制技术和工程引起的生产成本的增加将造成生产效率的降低[25-26]。“波特假说”则认为合适的规制水平能够促进企业优化资源配置和改进技术水平,产生的“创新补偿”可以抵消企业的“遵循成本”,最终实现环境、经济双重目标[27-28]。两种假说在环境规制对企业生产效率的影响上存在分歧,但都强调技术进步对污染减排的作用。实证方面,Levinson[29]对美国的研究表明制造业污染下降最为关键的推动因素是创新带来的技术进步。Lawrence等[30]认为R&D;投入和干中学所累积的知识创新可以减少CO2的排放。可见在减少污染排放方面技术进步发挥着重要的作用,然而在中国特色制度背景下,技术进步的影响可能存在着不确定性,相关机制仍需进一步探讨。
假设3:技术进步是降低中国城市空气污染的重要因素,其作用效果受到其他因素的影响。
在以上假设的基础上,基于2003—2013年中国污染监测和排放数据以及社会经济指标构建计量模型,探讨地方政府竞争、污染产业动态、环境规制和技术进步对空气污染的综合影响。文章第二部分是对污染性产业和空气污染格局的描述;第三部分使用计量方法对空气污染的影响因素及其空间效应进行分析;第四部分总结全文并提出政策建议。
2 污染产业与中国城市空气污染
2.1 数据来源
本研究样本为2003—2013年245个地级以上城市,总计2 646条数据。环境质量数据为城市SO2、NO2、PM10的年均监测浓度,数据源于《中国环境质量报告》。污染性产业数据基于2003—2013年《中国工业企业数据库》,按照价格指数平减到2011年水平。污染排放数据和社会经济发展数据均源自《中国城市统计年鉴》。
2.2 空气污染与污染性产业
使用综合污染指数评价空气污染程度。综合污染指数由不同污染物加权所得,相较于使用单一污染物评估污染水平的方法,综合污染指数能全面反映地区污染状况,适宜地区间比较[31]。其计算公式如下:
式中:CAIit为城市i第t期的综合污染指数;Cijt为城市i第j种污染物在第t期的实测浓度;Sj为第j种污染物的空气质量国家二级标准值(GB3 095-2012)。综合污染指数评价结果见表2。
表2中,2003年起全国空气综合污染指数大于3的地级市逐年减少,位于1.5~3.0区间的城市逐年增加,表明在研究时段中国城市空气污染有减轻的趋势。
污染性产业使用能耗最高的5个两位数行业表征(见表3)。五个行业能耗占到工业总能耗的63%重化工业能耗的92%,被认为是造成空气污染的主要行业。
将表3中两位数行业产值进行加总,表征污染性产业规模。以2008年为界分别计算2003—2008和2009—2013年省级层面各年平均空气污染指数和污染性产业规模(见表4)。
表4显示,2008年以前华北地区空气污染最为严重,包括:山西、北京、河南、天津、河北等地。南方除了重庆和长三角以外,其他地区污染程度较轻。2008年以后,大部分省份空气污染程度有所降低,山东半岛、京津冀、长三角地区污染相对严重。对比东、中、西和东北四大区域容易看出,东部地区污染减轻最少(0.29),空气污染呈现出向东迁移的趋势。表4中所有省份污染性产业呈增长趋势,2003—2008年集中布局在长三角(352.56亿元)、珠三角(57.78亿元)和山东半岛(41.57亿元),2009—2013年京津冀污染性产业规模达到9 268.68亿元,成为长三角(89 595.69亿元)之后最为重要的分布区域。总体而言,在竞相发展的同时污染性产业体量有别,有向东部沿海集聚的趋势。
表4表明污染性产业分布与空气污染格局在空间上具有一致性。在此基础上文章构建计量模型,引入地方政府竞争、环境规制和技术进步变量,探讨各影响因素的综合作用。
3 实证分析
3.1 模型构建与变量说明
使用2003—2013年地级及以上城市面板数据构建计量模型,同时基于空间面板杜宾模型分析变量的空间效应[32]。模型设定如下。
W为空间权重矩阵,采用距离最近的4个空间单元表征。若地区i是距离地区m最近的四个空间单元之一,则Wim为1,反之为0。本文将空间权重矩阵归一化处理后带入模型进行分析。模型1(式2)为对初始变量的考察;模型2(式3)意在分析交叉项的影响;模型3(式4)加入变量的空间效应。变量描述见表5。
地方政府競争变量使用地级以上城市GDP增长率来刻画,GDP增长率越高官员的政绩就越突出,相应的地方政府竞争能力也越强[24]。文章同时使用政府为企业进驻设置的利好措施,包含贷款企业比例和企业进驻产业园区的比例表征地方政府竞争。以地区污染产业新产品产值比重代表技术进步,新产品产值比重高则技术进步快。
对于环境规制,国内外学者的衡量方法分为两大类:一是从规制过程设定,如环境规章制度条数、排污收费数目、治污投资占企业总成本比重等[33-34];二是从结果来看,使用不同污染物排放密度衡量环境规制强度[35]。Salamon指出从污染治理的结果出发考察环境规制强度更加全面和客观[36]。据此本文采取污染密度法度量环境规制强度[23]。
(1)城市i的污染排放强度。
(2)环境规制强度。使用三种污染排放Pijt的均值表示地区排放强度,对其求倒数即得环境规制强度。
3.2 实证结果分析
Hausman检验显示数据同时存在时间固定效应和个体固定效应,应采用双向固定效应模型进行分析,计量结果如表6所示。
从模型1来看,HCI和GHCI系数显著为正,表明污染产业的存量和增量均加剧了空气污染。其中HCI的显著性高于GHCI说明污染产业存量的污染效应大于增量。ER和TEC系数显著为负,表明环境规制和技术进步对空气污染有着抑制作用;反映地方政府竞争的变量(GGDP、LOAN、PARK)中PARK系数显著为负,认为地方政府竞争的招商引资、园区规划等策略加剧了空气污染。这一结果与熊波等人的研究一致,在中国分权化的背景下政府竞争对于污染治理有着阻碍作用[37]。PGDP系数显著为正,与He等[38]的研究结果相同,在研究时段经济越发达的地区空气污染越严重。
从模型2来看,TEC与HCI的交叉项不显著,认为在塑造空气污染格局上技术进步与污染产业规模互相影响,印证了研究假设3。ER与HCI、PARK以及TEC与PARK的交叉项系数均显著为负,而HCI和PARK单独作用时能够增加空气污染,表明加剧空气污染的变量(PARK、HCI)与抑制空气污染的变量(ER、TEC)相比,后者的作用效力更强。实证结果在一定程度上解释了以重化工业为代表的污染性产业在中国蓬勃发展的同时空气污染逐步降低的现象。
空间杜宾模型的本地效应与普通面板模型分析结果相同,LOAN、PARK和ER、TEC分别能够显著加剧和抑制空气污染。从溢出效应来看,HCI、ER、PARK和LOAN具有显著的空间溢出效应,其他解释变量的空间效应均不显著。周边地区HCI对本地的空气污染有负向影响,表明在地方政府竞争的背景下污染性产业在周边一旦形成集聚,本地在污染产业发展将受挫,空气污染也相应减轻。与研究假设1一致,地方政府竞争变量(LOAN、PARK)的本地效应和溢出效应均显著为正,认为当本地政府为污染产业发展提供优惠条件时,周边地区容易产生效仿行为,从而同时加剧本地和周边的污染。ER的本地效应为负而溢出效应为正,印证了研究假设2,表明周边地区的环境规制越强,污染企业越有可能迁移到本地,从而促成 “逐底竞争”导致本地空气污染加剧。
4 结论与政策建议
中国的空气污染格局受到政策因素的深刻影响,地方政府竞争激励下的污染性产业发展和政府环境规制以及企业技术进步共同塑造了空气污染的格局。本文使用面板数据分析方法解析空气污染的影响因素并对其内在作用机制进行探讨,得出以下结论:①在研究时段污染性产业与空气污染均有向东部沿海转移的趋势,两者的演变在空间上具有一致性。②污染产业增量和存量都能有效加剧空气污染,其中存量的效用更加显著。③地方政府竞争能够显著增加本地和周边地区空气污染程度。④环境规制是抑制空气污染的重要方式,但本地的高规制水平将使得周边地区污染加剧。⑤技术进步能够有效降低空气污染,且技术进步变量不具有显著的空间效应。⑥抑制污染的因素(环境规制、技术进步)比加剧污染的因素(地方政府竞争、污染产业规模)作用效力更强,在一定程度上解释了研究时段中国空气污染逐步减轻的现象。
地方政府竞争下的发展模式将加剧环境污染,环境规制和技术进步是减轻污染的重要途径。在“可持续发展”与“生态文明”理念框架下,本文提出以下政策建议。
(1)在政府层面应改变官员考核方式以改善地方政府不良竞争现象,确保环保目标的实现。具体而言应变“结果考核”为“过程考核”,完善经济、生态绩效协调统一的考核方式,避免GDP增长率的过高权重。
(2)积极推进环境规制立法和执法,充分发挥规制作用。借助环境规制的“倒逼机制”加快污染密集型企业生产方式转变,促进产业结构升级。适当加强中央政府对环境规制的集权力度,避免地方拥有过多环境自主权,一定程度上消除地方环境规制水平的差距,防止“污染避难”现象。
(3)技术进步是企业减少污染排放的重要助力。从促进企业创新、引进新技术和淘汰落后产能入手,提高企业生产效率的同时促成绿色生产局面。政策制定上对污染企业的处罚和对循规企业的奖励并行,引导企业走环境友好的发展路径。
本文构建了空气污染影响因素的分析框架,分析了地方政府竞争、污染产业动态、环境规制以及技术进步的影响,探讨了各因素的综合作用以及空间效应,所得结论可以为相关政策的优化提供参考。然而文章仍有诸多不足,例如未考虑其他污染源和自然因素对空气污染的影响,未对明星污染物PM2.5进行分析等。这些是后续研究需要补充的地方。
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