地方政府竞争对环境规制的动态影响研究

李国柱,李晓壮

1.河北地质大学 经济学院,河北 石家庄 050031;2.河北地质大学 自然资源资产资本研究中心,河北 石家庄 050031

改革开放以来,我国各省经济得到显著提升,自20 世纪90 年代起,研究学者发现在经济发展过程中存在着很多问题,比如资源配置不足,环境污染日益严重,转化率不足,高耗能高污染企业频出等。近些年来,经过努力,生态环境已得到相应改善,但各地区环境污染情况不容乐观,环境治理仍迫在眉睫。“双循环” 背景下,环境对经济发展要求日益严苛,各省地方政府在财政、经济以及技术创新方面都对其他临近地区造成压力。环境资源作为一种公共品,如何在经济发展和环境治理之间达到平衡成为各地政府发展的难题。文章基于此背景,探讨了地方政府竞争与环境规制之间的动态影响过程,为各省的经济发展和环境治理提供了新思路。

1 文献综述

现有研究中关于环境规制的研究成果颇为丰富,但研究结论存在差异,主要从促进与抑制两个角度进行分析。具体而言:其一,从微观层面来看,企业的净进口随着环境规制的费用的增加而增加[1],从而降低了企业利润和市场竞争力水平。从宏观层面来看,Gray[2]分析了美国制造业1958 年至1978 年的数据,发现环境规制使得美国制造业生产率整体下降了30个百分点。从产业层面来看,国外学者针对不同国家不同行业的环境规制政策进行了分析,认为环境规制增加了企业税收、管理费以及污染治理费用[3]。其二,“创新补偿说” 观点中最为著名的“波特假说”[4]。国内大多数学者认为合理恰当的环境规制在一定程度上能够促进区域经济的增长[5],改善污染问题[6]。还有一些学者分别从产业升级[7]和全要素生产率[8]等维度,研究得出由于环境规制政策促使的技术进步能够提高工业的全要素生产率,推进企业的产业转型,提高劳动生产率。

有关地方政府竞争和环境规制的研究,不同学者持有不同的观点。一部分学者认为,我国实行分税制改革之后,造成了各地方政府的财政收支严重失衡,对各地的经济发展带来巨大的压力。当地政府不得不实行开源节流的方式,压制在环境治理方面的经费支出[9]。朱平芳等[10]也证实了此观点,环境资源将沦为地方政府竞争的牺牲品,环境规制强度严重受限。相应的有些地区会出现“坐享其成” 的现象,本地区迫于经济与社会压力,在环境治理方面投入较少,但会打“擦边球” 的方式对周边临近地区的环境治理成果进行分食,这样无疑是给其他各地区环境治理的一种迫害行为[11]。同时也存在一部分学者认为,地方政府竞争将会带动当地的环境规制力度[12],各地地方政府竞争的子系统与环境规制双向发展,从而使地方政府竞争能够对环境规制产生良性的促进作用。另外,财政支出中的人力、物力、财力资本产生溢出效应[13],进而提高当地的环境治理效率,三废污染物排放量进一步减少。

2 模型设计与变量说明

2.1 模型设计

VAR 模型在传统模型的基础上,突破了原有的被解释变量和解释变量设定的局限性,可以同时分析多变量之间的动态关系。模型具体形式如下:

上式中,Yt为n 维内生变量向量,Yt-i为Yt的i阶滞后变量。Φi为系数矩阵。α 为待估计的截距列向量,p 为滞后阶数,εt为n 维随机误差列向量。

由于地理位置、政策环境以及经济基础等各方面的原因,我国各省一直存在发展差距较大的问题,由此猜测在不同门槛值的情况下,各地方政府受到各种发展因素的制约,由此实现的环境规制强度不同,模型具体设定如下:

模型(2) 中,ERit表示i 省份t 年的环境规制强度,LGCit表示i 省份t 年的政府地方竞争程度,Xit为控制变量构成的列变量矩阵,μit为随机误差项,I(·)表示指示函数,thr 为选取的门槛变量,λ1、λ2…λm为门槛变量对应的门槛值,ϕ、γ、β1、β2…βm为模型的待估计参数。

2.2 变量说明

文章参照国内外研究文献,依据指标选取的科学性和全面性的原则,对研究变量进行选择,具体选取结果如下:

被解释变量:环境规制强度(ER)。环境规制强度是衡量一个地区政府对产生外部不经济的企业以及个体进行相关管制行为,以达到环境保护的目的。参考以往文献,多以三废去除量、污染治理投入资金额、排污征收费等指标衡量,基于全面性原则,选取工业废水、工业二氧化硫以及工业烟尘的排放量综合指数对环境规制进行测度,具体测度方法如下:

首先,将各省份3 种污染物排放量数据进行标准化处理。

由于不同省份3 种污染物之间排放强度差距较大,所以加入调整系数Wj,计算公式如下:

核心解释变量:地方政府竞争(LGC)。地方政府竞争是一个模糊的多维的概念,不能够用单一指标进行衡量,因此从财政、经济以及技术创新三个角度衡量各省份地方政府竞争水平。

财政竞争(FC),采用各省的财政支出与财政收入的比值表示,其值越大,表示该省的财经竞争程度越大。各省之间为了争取更多的资源,例如资本、企业、技术、人力等有形或者无形的流动性要素资源,不断地利用有限的财政能力以财政和税收的形式进行相互竞争,促进各地区经济的发展。

经济增速竞争(EGC),采用各省份的GDP 增长率表示,GDP 增长率越大,对其他各省形成的压力越大,经济增速竞争也会越激烈。逆向淘汰机制会进一步恶化资源配置,经济发展会陷入一个恶性循环过程。

技术创新竞争(TIC),采用各省的专利授权量衡量。各省的专利授权量可以直接衡量该省的科研技术创新水平。技术创新水平不仅是一个地区发展活力的重要体现,而且是提高地区竞争力和可持续发展的关键。

门槛变量:参照以往文献,选取了城镇化水平(UL) 和失业率(ROU) 两个门槛变量,城镇化水平采用市人口和镇人口占全部人口的百分比表示,失业率采用各省城镇登记失业率表示。

控制变量:为了使分析结果更具有可靠性,引入5 个控制变量,包括人口密度(DOP)、工业化水平(IL)、人均GDP (RGDP)、人均受教育年限(EPC)和高等教育程度(HE)。人口密度是衡量地区人口分布状况的重要指标;工业化水平采用各地区第二产业增加值与地区GDP 的比值表示;高等教育程度是指完成中等教育的基础上进行专业教育和职业教育的人数占比,是衡量劳动力市场的重要指标。

采用1994—2018 年中国30 个省数据,为了保证数据的完整性并考虑到数据的可得性,剔除了数据缺失严重的地区(西藏、香港、澳门和台湾),其他较少缺失值采用线性插补法进行填补。所采用的数据来源于《中国统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国环境年鉴》《中国人口与就业统计年鉴》以及各省地方统计年鉴。所有变量的描述统计如表1 所示。

表1 变量描述统计分析Table 1 Descriptive statistical analysis of variables

3 实证分析

3.1 基于VAR 模型内部系统作用分析

为了探究地方政府竞争和环境规制的内部系统作用,利用1994—2018 年全国30 个省份数据,建立了长时间面板数据的VAR 模型,保证研究结果的真实性和可靠性。

3.1.1 ADF 模型检验

运用ADF 检验对变量是否平稳进行检验,为保证研究数据的平稳性,首先对各变量进行对数化处理,将对数化的数据进行检验,检验结果仍存在单位根。之后对数据进行一阶差分处理,再次进行ADF检验,检验结果如表2 所示。其中,DLER、DLTIC、DLEGC、DLFC 分别表示环境规制强度、技术创新竞争、经济增速竞争和财政竞争对数的一阶差分序列。

表2 ADF 检验结果分析Table 2 Analysis of ADF test results

各变量一阶差分之后均通过了ADF 检验,数据达到平稳。由协整检验可知,4 个变量长期存在协整关系,并且在10%的显著性水平下通过格兰杰因果检验(表略),说明4 个变量之间存在着双向因果关系。

3.1.2 滞后期选择

各变量通过ADF 检验之后,需要对所建立的VAR 模型进行滞后期的选择,选择在滞后10 期中进行选择,具体结果如表3 所示。表中涉及的模型定价的原则包括LR (似然比)、FPE (最终预测误差)、AIC 和SC (最小信息准则)、HQ 准则。

根据表3 中提供的10 期阶数下4 个指标的估计值以及检验结果可知,SC 准则选择的阶数为2,HQ选择的阶数为3,FPE 和AIC 原则选择的阶数为8,LR 原则选择的阶数为10。可以最终确定选择模型的阶数为8,并建立滞后8 期的VAR (8) 模型。

表3 模型滞后期选择Table 3 Selection of model lag time

3.1.3 VAR (8) 平稳性检验

为保证模型整体的平稳性,在建立完VAR (8)之后,需要对整个系统地平稳性做出判断。图1 和表4 分别对VAR (8) 模型的平稳性进行检验。图1 结果显示,AR (8) 特征多项式的所有单位根均在单位圆内。表4 结果显示VAR (8) 所产生的32 个特征根均小于1,说明模型符合平稳性条件,建立VAR (8)模型是合适的。

3.1.4 脉冲响应分析

考虑到4 个子系统之间的动态关系,使用脉冲响应分析,每个子系统发生变化,都可以看作其他子系统误差项变化或受到一个干扰或冲击,进而对各系统产生动态反应变化。图2、图3、图4 分别绘制了DLER、DLTIC、DLEGC、DLFC 对其他各系统的脉冲响应图。

图1 AR (8) 特征多项式根的倒数分布Fig.1 Reciprocal distribution of AR (8) characteristic polynomial heel

表4 VAR (8) 平稳性检验Table 4 VAR (8) stationarity test

图2 DLER 对各变量的脉冲响应Fig.2 Impulse response of DLER to each variable

图3 DLTIC 对各变量的脉冲响应Fig.3 Impulse response of DLTIC to each variable

图4 DLEGC 对各变量的脉冲响应Fig.4 Impulse response of DLEGC to each variable

图2 描绘了DLER 对DLEGC、DLER、DLFC 和DLTIC 的脉冲响应图。根据环境规制对经济增速竞争的脉冲响应图,可以看出当环境规制(DLER) 对经济增速竞争(DLEGC) 产生一个标准差的正向冲击时,初期经济增速竞争对环境规制存在着正向影响,第1 期至第3 期内正向作用平稳,在第4 期至第5 期正向影响逐渐增强,并在第5 期达到峰值的最大。达到最大值后正向作用逐渐减小至零,并进一步减少至负向作用,在第7 期达到影响最小值。第7 期后曲线逐步上升,在第9 期之后再一次呈现下降趋势。总体来看,经济增速竞争对环境规制的影响一开始处于正向影响,之后呈现出“先上升后下降” 的不断循环过程,由此可以看出,经济增速竞争与环境规制之间存在着复杂的内部动态变化过程。当各地区经济增速呈现出一个比较良好的增长态势时,经济发展势必会使得一些高耗能、高污染的企业或者行业产生经济的负外部作用,生态系统遭到一定的破坏。这时,各地方政府会运用更多的资金进行环境治理和转变传统发展模式,同时加强环境规制,因此在初期会产生相应的正向影响。但随着经济的进一步增长,资源消耗进一步加大,环境规制压力增强,企业技术创新受限,经济的负外部性再一次体现,经济增长已不能满足环境规制的要求,从而产生负向作用。这种正向和负向作用经过一次次博弈,最终呈现出“先上升后下降” 的不断循环过程。

图2 右上图绘制了环境规制 (DLER) 对其自身的脉冲响应图。当环境规制对自身产生一个标准差的正向冲击,立即呈现出明显的下降趋势并在第3 期达到最低点,之后逐渐上升,分别在第6期和第9 期达到极值点,环境规制的自身作用在0点轴处上下震荡。环境规制作为一个根据各地区环境情况做出的行为抉择,当该地区的环境污染情况严重时,环境规制强度增强,反之地方政府减少环境规制力度,环境规制强度降低,进而呈现上下震荡的现象。

环境规制(DLER) 对财政竞争(DLFC) 和技术创新竞争(DLTIC) 的脉冲响应图均呈现出平稳趋势,初期环境规制对财政竞争产生了较弱的正向作用,在第2 期至第4 期产生一定的负向影响,但影响较小,第5 期至第8 期在零轴附近不断震荡趋于平稳,在第9 期正向影响较大,说明环境规制自身受到地方政府的财政竞争影响程度较低。图2 右下图环境规制对技术创新竞争的影响,除了第6 期达到正向影响的最大值外,其他各期均处于零轴以下,说明环境规制对技术创新竞争产生了负向作用。“创新补偿效应” 认为地方政府实施绿色补贴政策,不仅可以解决创新资金不足的问题,而且可以依照规制制度到达企业绿色减排的目的,提高技术创新效率。另外环境规制会产生成本效应,加大企业的环境治理成本,企业将会努力通过技术改进减少污染物的排放,抵消环境规制所涉及的“遵循成本效应”。“遵循成本效应”认为由于企业研发团队受限,不得不引进先进的技术设备,支付更高的机器运行费用。对大型企业资金充足,设备费用支出影响较小,但中小型企业本身资金不够充裕,并受到环境规制的压力,导致资金链断裂,技术创新难以进行下去,直接导致创新资金崩盘,技术创新难以进行。

图3 绘制了技术创新竞争(DLTIC) 对其他子系统的脉冲响应图。在初期技术创新竞争产生一个标准差的正向冲击后,首先呈现出较弱的正向影响,之后降低到负值,之后在第3 期至第10 期逐渐趋向平稳,整体上呈现出先抑后扬的趋势,说明技术创新竞争在短期内对经济增速存在正向作用,之后会出现一期负向作用,平稳之后整体呈正向影响。技术创新会使各企业降低生产成本,促进经济的发展。但我国传统模型的企业数量较多,新技术的生产模式还不成熟,短期内会呈现出负向影响,但经过企业的发展模式逐步成熟,技术创新对经济发展的促进作用才得以体现。技术创新竞争对财政竞争在第1 期至第3 期有一定的促进作用,从第4 期至第10期呈现出先上升后下降的倒 “U” 型趋势,动态变化周期为两期。技术创新初期对环境规制产生了消极影响,之后呈现出消极和积极作用交替影响。技术创新在实际的企业生产过程中是具有一定的滞后效应的,新的科学技术运用到生产中,并不能立刻产生最大效益,需要时间的检验,这时其会增大环境规制强度,但随着新技术的运行,环境规制强度会降低。现如今,技术科技更新换代速度较快,旧技术的淘汰,新技术的兴起,从而会出现消极和积极作用交替出现的曲线。技术创新竞争对财政竞争的影响与环境规制相类似,但技术创新竞争在初期对财政竞争产生积极促进作用,之后在零轴附近形成倒“U” 型的周期变动。各省之间的技术创新竞争与财政竞争也是处于此消彼长的动态变化过程,周边地区的技术创新能力增强,将会刺激本地区政府将会增加财政支出用于企业技术创新补贴,反之,地方政府会适当地减少科技投资。技术创新竞争在初期受到自身冲击之后,呈现出高度的积极作用,并以较高的速度于第2 期迅速减少至最低点,之后曲线开始不断回升,在第6 期之后趋于平稳。说明技术创新竞争在短期内对自身产生积极影响。

根据经济增速竞争对其自身的脉冲响应图,初期有较高的积极影响作用与未来的经济增速竞争中,第2 期和第3 期逐渐减小至负值,并在第3 期达到最小。从第4 期开始又由消极作用转变为积极作用,在第6期至第9 期处于较为稳定的消极作用,第10 期开始又再一次转为积极影响。从整体来看,当期经济增速对未来经济发展产生较强的促进作用,而随着时间的延续,经济增速的作用,既可以促进当地的经济增长,也可能因为过高压力,而造成经济的逆向变动。经济增速竞争对环境规制当期产生较低的正向影响,第2 期至第6 期和第6 期至第10 期曲线呈现“U” 型变化,周期为4 期。这一曲线与图2 中环境规制对经济增速竞争的影响是相反的。经济增速竞争与财政竞争之间在当初至第5 期呈负向作用,第5 期之后出现上升趋势,在第9 期处呈快速的下降至负值,表明经济增速竞争对财政竞争是具有时滞效应的,但两者的影响作用较弱。经济增速竞争对技术创新竞争的影响相类似,但相比而言财政竞争的曲线更加平稳,初期的抑制作用明显。经济增加对技术创新的影响是具有敏感性的,经济增速增长代表着人才和产业出现集聚现象,这种聚集产生经济效应的同时,也会存在着不经济的效应,例如羊群效应等,这时对技术创新竞争产生了负向影响。

图5 描绘了财政竞争(DLFC) 对其他各变量的脉冲响应图。从自身影响进行分析,当期财政竞争对其自身产生了高水平的积极作用,从第4 期开始逐渐呈“U” 型曲线在零轴附近不断变动,可以看出财政竞争短期内对自身产生了较高的正向影响。财政竞争对经济增速竞争和技术创新竞争影响均趋于平稳,初期对经济增速竞争呈现积极影响,对积极创新竞争产生消极影响。财政竞争对环境规制从第4 期开始呈倒“U” 型变化。财政支出增加对环境规制产生了直接性的影响,资金支出可以通过人才资本和技术的溢出效应,从而加大环境规制力度。从未来角度来看,资金的支持是具有时间效应的。

图5 DLFC 对各变量脉冲响应Fig.5 Impulse response of DLFC to each variable

3.1.5 方差分解

在上述脉冲响应分析的基础上,进一步利用方法分解分析环境规制与地方政府竞争3 个子系统的预测误差的贡献度,更好地了解各变量之间的动态变动关系,具体的方差分析表如表5 和表6 所示。

结果表明,环境规制的变化除了由自身解释以外,主要被经济增速竞争(0%～12.186 7%) 所解释,其次是财政竞争(0%～4.202 8%) 和技术创新竞争(0%～1.428 7%),说明经济增速是直接推动环境规制变化的内在动力。对于技术创新竞争,除自身以外,其他3 个变量对技术创新竞争的贡献度差距不大,为环境规制(0.122 0%～5.513 7%)、财政竞争(0%～3.406 1%) 和经济增速竞争(0%～2.771 0%),环境规制在一定程度上促使企业进行技术创新,进而对各地区产生科技研发的压力。经济增速竞争的变化主要由于环境规制 (0.776 5% ～19.821 7%),环境规制影响是远超过技术创新和财政竞争的。财政竞争除了受到自身影响较大之外,环境规制 (0.508 3%～19.463 0%) 贡献度排在首位,其次为技术创新竞争,最后为经济增速竞争。综述来看,环境规制对地方竞争的3 个子系统之间存在着紧密的联系,为分析具体影响,下面将建立门槛回归模型进行探究。

3.2 基于门槛模型的地区政府竞争对环境规制的影响分析

参考以往文献,将城镇化水平和失业率设定为门槛变量。文章采用Bootstrap “自抽样” 方法进行门槛值检验,选取抽样次数为300 次,从而获得门槛效应的P 值和F 值。不同核心解释变量的情况下,门槛变量的门槛效应检验结果如表7 所示。

表7 中,对不同的核心解释变量在不同的门槛变量情况下分别进行了多门槛效应检验。结果表明,除了财政竞争在以城镇化水平为门槛值的情况下是不存在门槛效应的,其他变量均在10%的显著性水平下,接受原假设,通过了单门槛模型的门槛效应检验。门槛变量—城镇化水平对核心解释变量(技术创新竞争、经济增速竞争) 的门槛值分别为0.786 4 和0.790 7;门槛变量—失业率对核心解释变量(技术创新竞争、财政竞争、经济增速竞争) 的门槛值均为0.800 0。在中国分权式管理的大背景下,城镇化水平和失业率是影响社会稳定和经济发展的主要因素,除此之外,地方政府发挥管理作用还有受到其他系列因素的影响,因此两个门槛值的差距均较小。综上可以看出,环境规制与地方政府竞争之间并非简单的线性关系,而是存在着非线性关系的。

表5 方差分析结果(1)Table 5 Analysis of variance results (1)

表6 方差分析结果(2)Table 6 Analysis of variance results (2)

为进一步分析环境规制与地方政府竞争的门槛效应机制,通过确定单一门槛值将城镇化水平和失业率划分为不同的区间,并在不同地方政府竞争强度下进行回归分析,回归结果中模型整体的F 值显著,模型拟合效果良好,具体结果见表8。

表8 中6 个模型的回归结果为选取地方政府竞争中的3 个子系统为核心解释变量分别选用两个门槛变量进行回归的结果。模型(1) 表示技术创新竞争在门槛变量城镇化水平不同区间的情况下对环境规制的影响。技术创新竞争在不同的区间内的影响是存在差异的。当各地区的城镇化水平小于0.786 4 时,技术创新竞争是有利于环境规制强度提升的;城镇化水平大于0.786 4 时,技术创新竞争会对环境规制强度产生不利影响。但总体来看,在以城镇化水平为门槛变量时,技术创新竞争的影响作用不显著。相比而言,以失业率为门槛变量的模型(4) 中,当失业率小于0.800 0 时,技术创新竞争的影响系数为0.200 8,大于0.800 0 时,其影响系数为0.003 1,而前者的影响显著为正,后者却不显著,说明随着失业率的增加,技术创新竞争对失业率的影响程度逐渐减少。究其原因,各地区失业率增加,相邻省份之间的技术人才相对紧缺,地方政府将会采取人才引进政策充沛自身的劳动力市场,从而技术创新竞争愈加激烈。技术创新的竞争不仅带来了先进的技术科技,而且会使资源消耗较快,这时地方政府会加大环境规制力度,但当失业率达到一个较高的水平时,地方政府还需要从其他社会各方面进行调节,从而使技术创新竞争对环境规制的影响减弱。

模型(2) 和(5) 分别构建了地方政府竞争中的财政竞争对环境规制的影响。模型(2) 将其进行了固定效应回归,回归结果表明,财政竞争与环境规制强度存在积极作用。各地区之间的财政竞争越激烈,财政支出将会越多,各地方政府被赋予了更多的人权和财权进行环境管制。模型(5) 中以失业率为门槛变量时,当失业率低于0.800 0 时,财政竞争将会阻碍环境规制强度的增加,当失业率高于0.800 0 时,财政竞争会促进相关部门加强环境规制力度。失业率水平是一个地区社会稳定以及经济发展的主要指标,当失业率较低时,政府财政资金将会从社会福利多方面发放,而当失业率过高时,政府会加大财政资金投入,刺激公民消费,增设新的就业岗位降低失业率,进而使得密集型企业频出,环境管制力度加大。

模型(3) 和模型(6) 针对经济增速竞争对环境规制的影响进行了门槛效应分析。以城镇化水平为门槛变量时,当城镇化水平低于0.790 7 时,经济增速竞争对环境规制存在不显著的正向影响,高于0.790 7 时,存在着不显著的负向影响。城镇化水平是一个地区现代化的程度,但过高的城镇化率意味着大量的农村人口拥入城市,使得城市在基础设施、公共服务设施方面、环境等各方面压力过大,并且使一些农村人口虽进入城市,但是并不能完全享受城市人应有的待遇,最终沦陷为边缘人。门槛变量选择失业率时,当失业率低于0.800 0 时,经济增速竞争对环境规制呈现显著的正向影响,高于门槛值时,经济增速竞争的影响则呈现不显著的正向影响,说明经济增速竞争在一定程度上是有利于提高环境规制的力度的,但当失业率过高时,促进作用不显著。分析其原因主要有以下三个方面,第一,过高的失业率会导致消费和经济的萎缩,从而使得产品滞销、企业倒闭或者没有意义的经济效益,最终影响GDP 增速;第二,失业率将会增加一系列的社会问题,进一步增加社会治安成本;第三,失业人口过高,各地区社会负担加重,不仅不创造新的社会价值,反而逐步消耗社会资源。以上三方面,会导致地区发展受限,环境生存压力增大,各地政府将会加大环境规制强度。

就控制变量而言,人口密度(LDOP) 和工业化水平(LIL) 大部分方程的影响系数均为正,说明两者对环境规制的影响呈现正向作用,这两点与傅强,马青,Sodonomdargia Bayanjargal[14]相关研究中的结论类似。人均GDP (RGDP) 大部分模型中对环境规制强度的增强具有抑制作用,与韩超[15]关于地区间环境治理相关研究相似。人均受教育年限(EPC)与环境规制之间呈显著正向影响,而环境规制与高等教育程度(LHE) 之间呈不显著的负向影响。

4 结论与建议

文章利用1994—2018 年中国30 个省数据,首先对环境规制与地方政府系统内部动态影响进行分析,之后建立面板门槛模型对环境规制与地方政府之间的具体影响进行了实证分析。综合上述分析结果,得出结论如下:地方政府竞争整体上对环境规制具有积极作用;地方政府竞争中技术创新竞争和经济增速竞争与环境规制之间存在着“U” 型关系,财政竞争则存在倒“U 型关系,各地方政府就环境治理与保护方面进行了竞争;像城镇化水平和失业率这种关键的社会评价指标,将会直接影响地方政府之间的竞争进而改变环境治理力度。鉴于以上结论,为更好地促进各地区的经济发展与改善生态环境,提出如下建议:

第一,各地方政府要秉承我国的绿色发展理念,各省之间要协同进行环境治理工作,与此同时,可以积极引进先进的技术,减轻国内资源压力。各企业的重大科技项目需要牵引,工程依托,进行社会化和市场化的运行模式。各项研发技术要进行工程化实验,以市场为出发点,转化为实际的生产能力。

第二,各省竞争过程中要理清政府权力中的“管” 和“放” 的关系。需要以制度创新、管理创新、技术创新为核心的竞争方式相结合,互相促进。现阶段我国各地经济发展日益剧烈,并且我国各省各地区之间的发展差距较大,这给中国均衡发展增加了难度,各地政府要形成良好的竞争氛围,有利于提升社会效率。

第三,城镇化水平短期来看可以促进经济的发展,但从长远来看,后遗症问题非常严重,城镇化水平不宜过高,各地区应结合本地的经济发展水平,将城镇化水平控制在70%之内。失业率也是如此,较高失业率会严重影响社会稳定,但失业率过低会产生经济通胀现象,所以要控制在合理化水平之内,像这两种关键的社会发展指标,是经济发展的基础。