环境规制与雾霾脱钩效应——基于空间杜宾模型的实证研究

宋洒洒，朱剑峰

(阜阳师范大学，安徽 阜阳 236037)

当前，严重的雾霾污染严重阻碍了经济和社会的可持续发展，解决雾霾污染问题成为当务之急。由于雾霾污染存在的公共物品特征以及较强的空间溢出效应，仅仅依靠市场自动稳定器的协调作用不能起到积极的治理效果。因此，政府制定了一系列旨在解决环境污染问题的环境规制政策条例，以命令式的姿态改善环境污染，实现经济环境协调发展。但对于环境规制政策是否有效减轻雾霾污染促使雾霾脱钩，学术界众说纷纭。环境规制政策与雾霾污染之间到底存在何种关系？是否应该实施更加严厉的环境规制政策？采取哪些措施能有效治理雾霾污染？针对这些问题，文章利用2005—2017年中国30个省域(西藏除外)面板数据，基于空间视角建立空间杜宾模型对环境规制与雾霾污染之间的关系进行实证分析，希望能为雾霾污染的治理提供有效参考。

一、文献回顾

当前，学界对于环境规制的政策效果评价没有统一的定论。有学者认为，政府规制会有效减少雾霾泛滥，促进雾霾脱钩。如：Baksi等分析得出环境规制政策有效性的结论，[1]Elgin等也通过实证研究印证了这一观点，并指出环境规制的力度存在一个阈值，需要达到一定的程度才能够有效促进雾霾治理。[2]文泽宙等从城市雾霾污染视角切入，发现正式和非正式环境规制能够显著减轻雾霾污染。[3]陈卓等指出地方政府在环境规制的竞争中采用“差异化”战略，并肯定了环境规制政策的积极效果。[4]陈东景等研究了异质型环境规制对雾霾污染的影响，结果表明不同类型环境规制的效果存在异质性。[5]

也有学者认为环境规制政策具有无效性，如：Davis研究指出规制措施并不能改善空气质量。[6]Bagayev在以欧盟为对象的研究中得到环境规制不能缓解污染的结论。[7]吕守军等以环境规制政策为视角，指出雾霾污染存在治理困局。[8]黄寿峰基于影子经济建立理论模型，[9]通过实证研究发现环境规制对雾霾污染的影响不显著，且影子经济会加剧雾霾污染。潘敏杰等在中国式分权的背景下，发现地方官员的“逐底竞争”策略会加剧雾霾污染。[10]张明等指出当前的环境规制政策整体上并未对雾霾起到有效的抑制作用。[11]

梳理文献可以发现，已有文献中对于环境规制与雾霾污染脱钩之间关系的研究较为充实，但究竟出现治理困境还是减轻了雾霾污染尚未形成定论；同时，多数文献忽略了雾霾污染的空间溢出效应，且在一定程度上忽略了环境规制的门槛特征值。因此，文章从以下方面着手进行重点研究：第一，构建空间计量模型，实证探究环境规制与雾霾污染之间的关系；第二，引入环境规制的平方项，实证研究环境规制的门槛效应。

二、模型设定、指标选取和数据来源

1.模型设定

空间计量模型主要有空间自回归模型(SAR)、空间误差模型(SEM)和空间杜宾模型(SDM)。其中，SDM作为SAR和SEM的更一般化形式既考虑了解释变量的空间依赖性对被解释变量的影响，又考虑了被解释变量的空间依赖性对被解释变量的影响，在空间计量领域应用十分广泛。其具体形式如下：

Yit=ρWYjt+βXit+ηWXit+ui+vt+εit

(1)

其中，Yit表示i地区第t年的雾霾污染，ρ表示被解释变量空间自回归系数；W表示空间权重矩阵，文章采用0-1矩阵；Xit表示各解释变量；β表示各解释变量的回归系数；η表示解释变量空间滞后项系数；ui表示个体固定效应；vt表示时间固定效应；εit表示随机误差项。

2.指标选取与数据说明

(1)被解释变量。可吸入颗粒物是导致雾霾污染的主要因素，由于PM2.5数据较难获得，故选取省会城市PM10数据作为衡量雾霾污染程度的指标，用pm表示。

(2)解释变量。环境规制(er)，采用工业污染治理投资完成额占GDP的比重表示，为了分析环境规制与雾霾污染之间是否存在非线性关系，本文将环境规制强度的平方项er2引入模型。

(3)控制变量。产业结构(ind)，借鉴徐德云的做法计算产业结构升级指数表示；[12]技术创新水平(tec)，采用国内专利申请授权量表示；经济发展水平(pgdp)，用人均国内生产总值表示；外商直接投资(fdi)，采用外商投资企业投资总额表示；能源强度(es)，采用标准煤炭消费量与GDP的比重衡量。

3.数据来源

本文选取2005—2017年中国30个省域(西藏除外)的面板数据进行实证分析，相关数据来源于《中国统计年鉴》(2006—2018)和《中国环境统计年鉴》(2006—2018)和国家统计局。

三、实证结果及分析

1.空间相关性分析

本文采用常用的Moran’I指数检验雾霾污染的空间相关性。使用Stata软件对30个省市区雾霾污染的Moran’I进行计算，计算结果见表1。

表1 2005—2018年雾霾污染Moran’I及p值

表1中，各年份的Moran’I值在0.220～0.576之间，均显著大于0，说明雾霾污染具有显著的空间相关性，即一个地区的雾霾污染可能会影响周边地区。

为了进一步探究各省雾霾污染的空间关联程度和分布规律，文章绘制了2005年和2018年的局部莫兰指数散点图(见图1)，由图1可见，2005年和2018年大部分省份位于第一象限(HH)和第三象限(LL)，且十三年间，位于这两个象限的省份明显增加，说明各省份雾霾污染存在较强的正空间相关性，并且相关性越来越强，即大部分省份与其相邻省份的雾霾污染具有相似的空间集聚特征，雾霾污染严重的省份被雾霾污染同样严重的省份包围，雾霾污染轻的省份被雾霾污染轻的省份包围。

2.回归结果与分析

通过LM检验进一步确定是否存在空间相关性，检验结果如表2所示，LM-Lag、R-LM-Lag、LM-Error和R-LM-Error检验均在1%的水平上拒绝了“无空间自相关性”的原假设，再次表明应建立空间面板模型进行计量分析。接下来需要确定哪一种空间面板模型最适用，LR检验在10%的水平上分别拒绝了SDM模型可以退化为SAR和SEM模型的原假设，应该建立SDM模型进行回归分析，再次说明了文章模型建立的合理性。

表2 空间计量模型的设定与检验

基于前文的分析，本文利用2005—2017年中国30个省域(西藏除外)面板数据，建立SDM模型对环境规制与雾霾污染的关系进行估计，同时与最小二乘法(OLS)、非空间面板模型估计进行对比，回归结果如表3所示。

由表3可知，估计方法不同得到的估计结果有所差异，本文重点分析SDM的回归结果。空间自相关系数为0.495，且通过了显著性检验，说明各省雾霾污染具有显著的空间溢出效应，即本地区雾霾污染的变动会对相邻地区产生影响，反之也成立。这可能是空气流动导致雾霾污染就近转移，使其地理空间上具有关联性。也再次表明建立SDM进行回归更合理。限于篇幅，本文仅分析环境规制的回归结果。

表3 基准回归结果

环境规制对雾霾污染的回归系数显著为正，且平方项显著为负，说明环境规制与雾霾污染之间不是线性关系，而是呈倒U型的非线性关系，即强度较低的环境规制不利于减少雾霾污染，反而会使雾霾污染显著增加，但当环境规制达到一定强度后，环境规制会使雾霾污染减少，这与Baksi的观点一致。这可能是由于较低的环境规制强度不会降低企业利润和竞争力，不至于降低企业利润，企业没有增加改善技术或者转型的紧迫感，从而雾霾污染不会减轻。[1]当环境规制强度达到一定程度后，成本增加迫使企业不得不增加科技投入，从而使雾霾污染程度降低。考虑空间滞后可以发现，环境规制的二次项的空间溢出效应显著为负，说明本地区的环境规制与相邻地区的雾霾污染也呈倒U型关系。这可能是因为本地区实行环境规制政策之初，一些污染型企业就近向周边地区转移，使得周边地区雾霾污染加剧；当环境规制达到一定强度后，企业不得不加大研发投入，开发清洁型产品，提高市场竞争力，示范效应和竞争效应的作用下，周边地区的企业纷纷跟进，从而也减轻了周边地区的雾霾污染。

3.环境规制对雾霾污染的空间效应分解

上述SDM回归结果可能存在偏差，不能准确估计各变量对雾霾污染的影响程度，文章对上述结果进行偏微分分解，求得直接效应、间接效应和总效应的估计结果,分别反映各解释变量对本地区、相邻地区、总体雾霾污染的影响，具体如表4所示。

由表4可见，环境规制在直接效应、间接效应和总效应下的系数分别为0.329、1.259和1.588，且均通过了显著性检验；环境规制的二次项在直接效应、间接效应和总效应下的系数分别为-0.239、-1.073和-1.313，且分别通过了显著性检验,再次说明了环境规制与雾霾污染之间呈倒U型特征。

表4 总效应分解：直接效应和间接效应分析

四、结论与政策建议

文章利用2005—2017年中国30个省域(西藏除外)面板数据，建立空间杜宾模型对环境规制与雾霾污染之间的关系进行实证研究，得出了以下结论：(1)雾霾污染具有较强的空间正相关性，一地区的雾霾污染的变化会影响相邻地区；(2)环境规制政策与本地区以及相邻地区的雾霾污染均呈现倒U型特征，在达到阈值之前，会加剧雾霾污染，越过阈值之后，才能促进雾霾脱钩；(3)能源强度、外商直接投资、技术创新等均在不同程度上影响雾霾污染。

文章根据实证研究结果，并结合实际情况，为实现雾霾治理提出如下对策及建议：首先，继续实行环境规制政策，并且把握好环境规制强度，充分发挥好各种类型环境规制手段的作用，对于进行研发革新技术的企业提供资金支持和创新补助，大力扶持环保企业及科研机构，对其进行提供资金补助和财政补贴，合理减免税收。其次，应当重视技术革新，大力发展绿色技术，促进产业结构升级，减少污染物排放，从而实现雾霾脱钩；在重视生产性技术创新的同时要注重治污型技术创新，大力发展清洁能源。最后，外商直接投资能够促进雾霾治理，在引进外资的同时，也应当引进生产技术和人才，与投资相结合发挥示范效应，实现经济和环境的可持续发展。