环境规制与污染密集型产业区域间转移

胡德宝　贺学强

摘要：测度工业行业污染强度和政策环境规制强度，利用1998—2011年我国30个省份的面板数据，证实环境库兹涅茨曲线在我国基本上成立。同时污染强度与规制强度间存在反向关系，污染避乱所假说在我国是成立的。不过环境规制对不同区域污染治理的效果不同，东部最明显，然后依次为中部和西部。为应对污染产业转移，应实施环境责任追溯制度，完善生态补偿机制，建立民众诉求的畅通渠道。

关键词：环境规制强度；污染避乱所假说；环境库茨涅兹曲线；区域间产业转移；减排成本；进口成本；污染密集型产业

中图分类号：F262；F224 文献标识码：A 文章编号：1007-2101（2015）04-0095-07

近年来，随着我国转变生产方式、调整产业结构步伐的加快，区域间产业转移已成为区域经济发展中的常见现象。但随着整体成本的上升，越来越多的劳动密集型产业向中西部地区、欠发达地区转移，同时，一些产业承接地为了地方经济发展的需要，开出各种优惠措施吸引转移出来的产业落地，甚至不惜降低环保门槛来“欢迎”。因此，出现了这样的疑问：环境污染是否满足库兹涅茨假说（Environmental Kuznets Curve，EKC）？产业转移过程中，是否会出现中西部地区成为污染产业的转入地，导致污染避乱所假说（Pollution Haven Hypothesis，PHH）的真实出现？为此，笔者进行如下的分析。

一、文献综述

所谓污染避乱所假说最初是指在全球化背景下，随着贸易自由化和资本流动性的加强，污染密集型产业将倾向于迁移到环境规制更宽松的国家或地区（Antweiler等，2001）[1]。然而，有关污染避乱所假说的实证，是非常容易引起争论的一个问题（Copeland和Taylor，2004）。由于研究的具体对象、模型构建、指标选取、数据获得、计量方法的差异，得到两种可能完全相反的结果。

从支持的观点来看，支持该假说的相关研究主要是从污染密集型行业在发达国家及发展中国家间的此消彼长关系展开研究。Low和Yeates（1992）用世界总出口中的污染产业出口份额和产业的“显示性比较优势指数”（RCA）检验污染产业在世界范围内的迁移。他们认为，伴随着污染在世界范围尤其是在工业化国家份额的下降，工业化国家环境规制很可能造成了污染产业从发达国家转移到发展中国家。Mani和Wheeler（1998）考察了1960—1995年发展中国家和经济合作与发展组织（OECD）国家的贸易与环境问题，发现OECD国家污染密集型产业规模下降的同时，发展中国家却快速增长，并且与OECD国家污染减排成本的快速上升具有时间上的同步性。Smarzynska和Wei（2004）以24个转型国家为样本进行研究，得到的结论是经济不发达国家的环境恶化主要归因于发达国家的污染产业转移，支持了污染避乱所假说。Tunc等（2007）通过投入产出分析，应用土耳其1994—1997年贸易流动的面板数据分解出CO2的净产出量并给予了污染避乱所假说正面支持。Levinson和Taylor（2008）通过分析1977—1986年美国、加拿大和墨西哥三国130个制造业企业数据后指出，某行业的减排成本与该行业的进口呈现正相关关系。

从反对的观点来看，往往是在实证检验不显著之后，提出一些不支持假说的解释，所持的观点基本上认为欠发达地区较弱的环境规制所带来的成本降低难以弥补其他条件缺失所带来的成本上升。Kahn（2003）通过研究1958—1994年美国进出口双边外贸数据对污染避乱所假说进行了检验，结果发现贫困、非民主国家并没有成为美国的污染避乱所。Eskeland和Harrison（2003）研究了美国对墨西哥、委内瑞拉、摩洛哥、科特迪瓦的投资，结果发现投资来源国国内的高污染减排成本并无法解释投资动力和投资流向。Copeland和Taylor（2005）从要素禀赋假说入手，认为污染密集型产业往往也是资本密集型产业，而发展中国家往往资本缺乏，因此只能从事劳动密集型行业（一般为非污染密集型产业），从而与污染避乱所效应正好相反。

随着经济的发展，污染密集型产业的生产会产生空间上的转移，但污染密集型产业的产品的消费却并不一定随之转移。Cole（2004）[2] [3]将有关EKC的研究和污染避乱所的研究结合起来，实证研究“北方国家”通过与南方国家间污染密集型产品的贸易对EKC的影响后发现，除技术因素外，南北之间的污染密集型贸易是北方经济系统向“绿色化”改进的重要因素。Muradian等（2002）、Shui等（2006）在研究内含污染的贸易时进一步指出，发达地区通过贸易实现了环境负荷的转移（Environmental Load Displacement）。也就是说，发达地区的环境好转与本地区内污染密集型产业（如钢铁冶炼、化肥制造等）生产转移有关[4]。与此同时，发达地区的消费系统并没有对应升级从而减少对内含污染产品的消费，从而使这类产品的消费与生产间出现了缺口，造成了生态不平等交换（ecologically unequal exchange），欠发达地区在这种持续性的不平等交易中受害。Kearsley和Riddel认为生态不平等交换问题需要进一步探讨，并给出了严格的证明，发现其必要条件是环境成本无法完全内生化、产品在区域间自由流动，同时贸易双方中有一方持续生产更为污染的产品。

对于中国是否存在污染避乱所假说有不同的研究结论，大部分研究是从中国与其他国家间的贸易投资角度展开的。Dean等[5]（2009）以中国合资企业为样本，研究结论为污染避乱所假说的存在提供了支持证据。国内部分研究结论则对中国存在污染避乱所假说持否定态度。傅京燕（2008）[6]研究了中国制造业出口和产业结构污染含量的变化，发现中国制造业污染水平不断下降，出口品污染含量增长幅度小于出口值增长幅度，因此否定了这一假说在中国的存在。李小平和卢现祥（2010，2012）[7] [8]通过投入—产出分析发现中国出口产品隐含的CO2中，国外的比例逐渐提高，发达国家同时向中国转移了污染和清洁的产业，中国并未成为发达国家的污染避乱所。endprint

事实上，如果一个大国国内不同区域间存在发展不均衡状况，使得该国区际间的产业转移与国际间的产业转移具有类似的特点。例如，List等（2004）对美国各州的企业区位决策进行了实证分析，结果表明，新建企业确实倾向于选择环境规制强度较弱的州。中国作为一个区域间发展不平衡的大国，国际视角下的相关研究能够为国内区域间的经济活动提供借鉴。本文将通过我国的省际面板数据来研究区域间的污染密集型产业转移与环境规制间的关系，进一步判断是否符合污染避乱所假说。

二、工业行业污染强度及规制强度测算与划分

由于污染密集型产业是我们的研究对象，对研究对象进行界定是研究的基础，因此，首先要对工业行业的污染强度和规制强度进行测度，确定出污染密集型产业及其对应的规制强弱，并进一步判断二者的关系，从而分析出这种关系是否符合污染避乱所假说。

（一）污染强度的测算

虽然直观上人们对什么是污染密集型产业比较容易理解，但是必须要进行定量测度并依据结果进行分类才能使后续研究科学可信。这是因为如何划分污染密集型产业将直接影响研究结果，并可能导致结果大相径庭[9]。本文重点考察39个二位数工业行业的污染强度，并对污染强度进行划分。选取的污染物排放量指标为：工业废水排放量、工业SO2排放量、工业固体废弃物总量，并辅以能源使用量作为间接指标来参考。前3个指标为各行业的直接排污指标，而耗能指标作为间接指标从能源的生产消费环节间接体现它对环境的危害。由于行业性质差异以及各项指标单位不同，无法简单相加，因此，本文先对各项指标进行线性标准化并加权平均得到各产业的污染强度。具体方法如下：（1）计算各个产业污染物单位产值的污染物排放量及能耗；（2）按0-1的取值范围对各指标进行无量纲化即标准化；（3）将以上各种指标的得分加权，由于能耗指标为间接指标，对污染强度的贡献度相对较低，因此分别按照30%、30%、30%、10%的权重来计算；（4）计算各产业的最后得分，得到历年各工业产业污染强度系数的均值？琢，如表1所示。

从表1中的分类结果可以看出，重度污染的产业即污染密集型产业主要由传统的重化工业及造纸、纺织、石油加工、金属加工等资源消耗较大、排污较多的产业，这一结果与我们的直观感受是吻合的，与其他相关研究的结果（如李玲、陶锋，2012）也非常一致。

（二）环境规制强度的测算

环境规制强度决定了污染密集型产业的产业布局和产业转移的流向，因此污染密集型产业会对规制强度产生相应的响应，现实中不同区域内环境规制的强度和方式存在较大差异。第一，一些地方政府为了招商引资，吸引污染密集型产业的流入，给予转移进来的企业环境污染软约束，即弱化监管、降低减排力度甚至包庇污染物的超标排放，而这些软约束不会计入统计数据，而其他的量化途径还比较困难；第二，不同区域间放松环境规制的方式多种多样，因此，在不同区域间进行定量分析有利于横向比较，很有必要。

环境规制强度测算结果的差异，导致一些研究结论也不一致。本文利用综合指数方法，采取与污染强度指标测算类似的方法，综合考虑直接指标和间接指标，选取废水排放达标率、二氧化硫去除率、固体废物综合利用率作为直接指标以及产业内单位工业增加值能耗下降率作为间接指标，将各指标标准化后按照30%、30%、30%和10%的比重加权平均，从而得到各工业产业的规制强度①。根据这一计算方法，各污染密集型产业所对应的环境规制强度如图1所示。

从图1中可以看出，整体来说，我国对于污染产业的规制强度在加大。从规制强度与产业的对应上也可以看出，重化工业的规制强度较大，这说明这些污染密集型产业一直是我国环境保护的重点实施对象。

三、污染密集型产业转移的EKC效应分析

首先考察地区间产业转移的规律是否遵循曲线（EKC，Environment Kuznets Curve，EKC）的规律，分析污染密集型产业转移是否会对环境库兹涅茨曲线效应产生影响。Bown和McCulloch（2002）、Dinda（2004）等学者认为EKC的内部机制是通过污染密集型产业的转移实现的，一方面发达地区通过将污染性产业迁出实现了环境的改善，欠发达地区则在承接了产业转移后使环境恶化，同时区域间贸易为较发达地区消费清洁品提供了可能，从而造成了经济发展水平不同区域间生态的不平等交换[10] [12]。也就是说，污染问题在一定程度上是被转移了，而不是真正被解决了。

由于长期以来我国实施的非均衡发展战略，导致区域间所处的经济发展阶段不同，区域差异较大。当人均收入较高的沿海东部地区已经开始谋求经济结构转型、产业结构升级时，而经济发展相对滞后的一些西部地区仍然处于工业化的加速时期，区域间的差异对某些污染密集型的行业提供了空间上转移的可能性：当那些污染较重的企业搬出经济较发达地区迁入欠发达地区后，前者的经济结构得到优化，环境得到改善，处于环境库兹涅茨倒U型曲线右侧向下移动阶段[12]；后者在经济进一步增长的同时，环境则沿着环境库兹涅茨倒U型曲线的左侧上移从而进一步恶化，除非这一区域能找到旅游业等新的增长点支撑经济发展，并在适当时机将那些污染行业转移至他处，否则该区域环境库兹涅茨曲线的拐点会推迟到来[13] [14]。

有关EKC的实证研究很具争议性，研究结论大致形成了三种观点[15]：第一种观点支持EKC假说；第二种观点否定EKC的存在，认为所谓的EKC不过是一种统计上的假象；第三种观点持折衷的观点，认为对于某些污染物确实存在EKC关系，而对于另一些污染物则不然。对于EKC的实证模型选取，模型设定趋于复杂，最初设定简单的二次曲线方程回归，后来引入了三次方项②，之后又如贸易开放度、收入分配（Magnani，2000）、PHH效应（Cole，2004）、企业规模（李小平、卢现祥，2010）等特定项。

为了着重考察EKC在我国不同地区对于不同污染物的表现，根据EKC的基本假定并结合最新的研究文献，本文建立含有三次方项的拓展EKC面板数据模型：endprint

lnEit=c+？茁1lnGDPit+？茁2（lnGDPit）2+？茁3（lnGDPit）3+uit

其中，GDPit表示第i省在第t年的实际人均GDP（以1997年为基期），由各省当年GDP总量（以1997年为基期）与当年年末全省人口之比计算得到，Eit表示I省对应年份的人均污染物排放量，uit为随机误差项，i分别对应着全国除港澳台地区和西藏外的30个省市自治区，t对应着1998—2011年。

其中，选取的工业污染指标包括人均工业废水排放量（IWW）、人均工业化学需氧量排放量（ICOD）、人均工业二氧化硫排放量（ISO2）、人均工业烟尘排放量（ISMK）以及人均工业粉尘排放量（IDST）。数据来源为历年《中国统计年鉴》《中国人口和就业统计年鉴》《中国环境年鉴》。

对面板数据进行模型选择。首先根据F检验来判断是否选用变截距模型，然后进行Hausman检验。当Hausman检验在5%的水平上显著时，则拒绝随机效应模型的原假设，选择固定效应模型；否则采用随机效应模型。由于模型含三次方项，进行回归分析时，若三次项不显著，则估计含二次项的模型，依次类推。实证估计结果如表2所示。

F检验和Hausman检验结果表明，应采用变截距固定效应模型。从表2的实证结果可以看出，除工业二氧化硫外，工业废水、工业化学需氧量、工业烟尘、工业粉尘等其他污染指标的面板回归估计结果均呈现出倒U型曲线的特点，满足EKC假说，但是各污染物排放所处的阶段不同。其中，工业废水和工业固定废物产生量对于所有省份来说，均处于倒U型曲线的上升阶段，拐点还未出现，表明几乎所有省区工业污水和烟尘治理的压力很大，形势不容乐观。对于工业二氧化硫排放量，所有的省份已经越过第一拐点，且接近2/3的省份已经越过第二拐点到达双倒U型曲线的右半边，因此处于减排加速时期。人均工业二氧化硫的排放随着人均GDP的增加，呈现出先降低后增多之后再减小的双倒U型形态。然而，由于第一拐点已经成为历史，事实上对于二氧化硫排放来说，同样呈现出倒U型曲线的特征。对于工业COD来说，样本点基本处于倒U型曲线的拐点右半边，因此，在考察期这一污染物基本上一直表现出下降的趋势，因此整体来看工业COD的减排成效显著，这可能与其治理相对较容易有关。因此，总体来看，所有污染物排放与GDP的关系基本上都可以用倒U型曲线来反映，说明近十多年内我国工业污染排放基本上满足EKC假说，与地区经济发展水平紧密相关。

区域间产业转移和区际贸易是产生EKC效应的重要因素[16]，它造成了生产和消费的分离，也体现了环境责任的消费中心导向（Consumption-centered Orientation）。由于存在区域间产业转移和区际贸易，发达地区在进行生产结构升级的同时，并没有伴随着消费结构的升级，而污染密集型产业的转移和污染避乱所效应的形成，为较发达地区向倒U型的右下方移动提供了条件。也就是说，经济较发达地区通过转移污染密集型产业，并进口内含污染的产品，将污染转移到了欠发达地区，从而实现了自身环境的改善。从这一点上来讲，经济的增长可能并没有完全治愈环境问题（Cure for Environmental Problems），而是部分实现了“污染转移”[17]。对于经济相对落后且环境规制强度不大的地区而言，他们没有激励和新的承接地能够承载可能转移出去的污染产业，处于这种污染密集型产业转移的最后承接者。

四、环境规制对污染产业转移的实证研究

环境质量与多个因素相关，除收入因素外，经济结构、成本变化、技术水平、贸易、环保措施等都对其产生影响。随着市场经济的完善，国内统一市场的逐步形成，污染产业在区域内的转移对环境质量产生了深刻影响，在污染避乱所假说中得到较具体的体现。

污染避乱所假说关注两个方面的问题。第一，关注污染密集型产业对环境规制强度的直接响应，即加强环境规制强度，污染密集型行业的投资有下降趋势，反之则会增加。从地方政府的角度来说，由于环境规制的服从成本是污染密集型产业转移的重要诱因，因此在片面强调经济增长、环境成本被严重低估的背景下，一些地方政府就存在较强的放松环境规制的动机，以便吸引包括污染密集型产业在内的更多产业进入，刺激当地经济发展[18]。第二，如果不考虑相应关系而是直接考察微观企业，则关注污染密集型企业是否集中向其他区域转移。环境规制的服从成本对于污染密集型产业在空间上的转移有着重要的影响。从企业的角度来说，环境规制的服从成本会影响企业产品成本，并最终影响其竞争力。对于污染密集型产业来说，由于其污染产生量和排放量大，要达到排污标准，需要投入更多成本。因此，环境规制的服从成本对其影响更加明显，当外地环境规制的服从成本低于本地并且可以弥补搬迁成本和其他不确定因素时，这些企业就会存在较强的迁移动机。也就是说，影响企业转移决策的主要因素有成本和预期等变量，所以劳动力成本、投资预期如工业固定资产投资等因素影响环境质量[19]。此外，产业结构影响环境质量。工业化时期，经济快速增长、二次产业比重增加，带来较为严重的环境问题。随着三次产业的发展，产业结构由高耗能高污染的二次产业向低污染高产出的服务业转换，环境压力降低，污染强度也下降。技术进步也影响环境质量。技术进步对环境的影响表现为两方面：在直接影响方面，由于经济的发展，对基础研究和环保技术投入增加，使污染能更有效地得到治理[20]；在间接影响方面，由于技术进步推进经济增长方式发生转变和产业结构的调整，使污染物排放量下降。

前面的研究已经发现，经济发展水平与污染强度有很强的相关性，基本上符合库兹涅茨假说，因此，在构建模型时，需要将代表经济发展水平的人均GDP及其二次项纳入进来。综合以上分析，本文建立以下污染强度影响因素的实证模型：

lnPIISit=c+？琢1lnERit+？琢2lnGDP+？琢2（lnGDP）2+？琢3lnLCit+？琢4lnSTRit+？琢5lnTECit+？琢6lnINVit+uitendprint

其中，lnPIISit、lnERit、lnLCit、lnSTRit、lnTECit、lnINVit分别表示第t年i省的污染密集型产业的污染强度、环境规制强度、劳动力成本、产业结构、技术进步和工业固定资产投资额对数值，uit为随机误差项，由于数据的可得性，i分别为全国除西藏、港澳台地区之外的30个省市自治区，t为1998—2011年。地区劳动力成本LC用工业行业在岗职工工资与工业增加值的比值表示；STR表示产业结构，用第二产业产值占GDP的比重来表示；用TEC作为控制变量分析技术进步对环境的影响，用万元GDP能耗来表示；INV为某省份当年固定资产投资额，反映出该地区工业的整体投资环境和未来收益预期。相关数据来源于《中国统计年鉴》《中国工业经济统计年鉴》以及各省（直辖市、自治区）相应的统计年鉴等。

（一）实证分析

首先采用Hausman检验来选择回归模型，原假设为选择随机效应模型，检验结果表明p值为0.012 6，因此在5%的水平上拒绝原假设，即选择固定效应模型。为便于比较，我们采用了三种不同的估计方法，分别为混合面板最小乘估计（OLS）、固定效应模型（FE）以及Magnus等（2010）提出的加权平均最小二乘估计（Weighted-average Least Square，WALS）③。采用软件Stata 12.0进行回归分析，实证研究结果如表3所示。

研究结果表明，环境规制强度与产业污染强度呈反向关系，符合污染避乱所假说，说明污染性产业往往会选择向环境规制强度相对较弱的区域转移。劳动力成本LC与污染密集型产业的污染强度呈负相关关系，也从侧面证实了该假说。Antweiler等（2001）指出污染密集型产业往往也是资本密集型产业，显然，由于资本和劳动两种要素存在替代效应，在资本获取难度较大的情况下，劳动力成本越低，仍对污染密集型产业具有吸引力。因此，劳动力成本较高的区域往往是污染产业迁出地，而劳动力成本较低的地方成为承接地。污染密集型产业的进入难度就越大[21]。地区工业投资活跃程度反映出地区经济的发展前景，也是拉动污染密集型产业增长的重要因素，与污染密集型产业的增长呈正相关关系。这是因为污染密集型企业偏向于重化工业，某地区整体工业投资越强劲，污染密集型产业的前景更明朗，产出也相应增加。

（二）区域性比较

中国各区域间在资源禀赋条件、产业结构、经济发展水平等方面存在较大差异，因此可按区域划分来对各区域间污染产业转移进行比较，我们按照经济带将我国的省份（直辖市、自治区）划分为东、中、西三个区域④。Hausman检验结果表明，在1%的显著水平上拒绝了固定效应模型和随机效应模型间没有系统性差异的原假设。因此，应选择固定效应模型。实证结果表明，环境规制对污染产业转移在东、中、西部具有不同的影响效应，估计结果如表4所示。

回归结果表明，从区域上来看，环境规制强度与污染强度呈反向关系，即环境规制强度的增加均导致污染强度下降，但影响程度存在地区差异。这一影响在东部地区表现得最为明显，然后依次为中部和西部地区。这可能是东部地区面临的转变发展方式、调整产业结构的压力和力度更大的结果。近年来，由于东部沿海地区转型升级步伐的加快，政府环境规制力度加大，加上企业运营成本上升等因素的影响，一些污染性密集型企业开始向外迁移，使东部地区环保的压力下降[22]。与此同时，一些中西部地区在承接产业转移的过程中，地方政府出于增加就业、拉动地方经济发展的考虑，并未对污染性产业实施严格分类限制，加上环保意识的淡化和环境规制力度的弱化，使部分沿海地区淘汰了的高污染、高能耗、劳动力密集型产业被转移至该地，由此导致了污染转移。

（三）稳定性检验——基于GMM模型的进一步证据

为了进一步检验面板回归结果的稳健性，我们拓展研究框架，进一步验证上述结论。规制强度为核心变量，采用单位工业产值污染治理投资作为测度规制强度的替代指标，相关数据见历年《中国环境年鉴》和各省份《统计年鉴》。同时，为了处理模型中规制强度与技术进步所带来的内生性问题，导致普通回归估计结果可能是有偏的，因此本文运用动态面板数据的广义矩估计法（GMM/DPD）进行估计。选择使用两种动态面板GMM估计，即差分GMM（DIF-GMM）和系统GMM（SYS-GMM），并以因变量的一阶滞后项（L. lnER）作为工具变量。估计结果见表5。其中，表5中前3列是差分GMM估计，后2列是系统GMM估计。

通过表5我们发现，采用替代变量后，估计结果在统计上显著，在方向上保持了一致，表明我们的研究结论具有稳健性：当规制强度增加时，污染强度会随之下降，从而提高环境质量，同时也从侧面说明了由于各区域间规制强度的差异，使得污染性产业出现区域间转移，由规制强度大的区域向规制强度弱的区域转移，从而导致了污染避乱所现象的出现。这与前面的研究结论是一致的。

五、结论和建议

从以上的研究中我们可得到如下结论：第一，工业污染物排放量与GDP基本上呈倒U型曲线关系，说明近十多年内我国工业污染排放基本上满足EKC假说，环境污染与地区经济发展水平紧密相关，不同的工业污染排放物处于曲线的不同阶段；第二，环境规制与污染强度呈反向关系，污染密集型产业对环境规制的响应得到了实证支持，污染避乱所假说在我国是成立的，同时环境规制对降低污染的影响存在区域差异，东部最明显，然后依次为中部和西部；第三，污染密集型产业转移以及国内贸易的存在，导致了生产与消费的分离，但是在环境成本不能完全内生化的条件下，出现了区域间的生态不平等交换。

为了应对污染密集型产业转移给环境带来的负面效应，可以从以下方面着手：（1）改变原有的政绩考核机制，以绿色GDP作为地方政府和官员的激励机制，实施环境责任追溯制度，健全和强化政府对环境监管的社会性规制职能[23]；（2）因时制宜，分阶段、先易后难地建立起污染密集型产业转移的生态补偿机制；（3）政府规制机构应提前介入，环保部门强化对企业减排的环境约束，不能重复先污染后治理的路径；（4）提高民众的环保意识，给予民间环保组织更多的发展空间，使民众的环保诉求有合理通畅的表达渠道。endprint

注释：

①李玲、陶锋（2012）对该方法作了详细介绍，本文不再赘述。但本文在其基础上将直接指标与间接指标相结合，使结果更为合理。

②如果只含2次项，则排除了随着人均GDP的升高，环境进一步恶化的可能性，因此，杜婷婷等（2007）、胡初枝（2008）认为中国应使用含有3次项的EKC估计模型。

③加权平均最小二乘法为最近采用的不确定性模型分析方法，而非确定性模型的引入通过模型选择和模型平均方法对变量的相对重要性和模型形式加以识别，可以给出更准确的信息（De Luca and Magnus，2011）。

④东部省份包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东；中部省份包括山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部省份包括四川、广西、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。这是区域经济学意义上的划分，而不是地理概念上的分类。

参考文献：

[1]Antweiler W.，Copeland B. R.，Taylor M. S. Is Free Trade Good for Environment[J]. American Economic Review，2001，（91）.

[2]Cole M.A.，R. J. R. Elliott. Determining the Trade Environment Composition Effect：The Role of Capital，Labor and Environment Regulation[J]. Journal of Environmental Economic and Management，2003，（46）.

[3]Cole M.A.，R. J. R. Elliott. Do Environmental Regulations Influence Trade Patterns？ Testing Old and New Trade Theories[J]. The World Economy，2003，（8）：1163-1186.

[4]Knack S.，Keefer P. Institutions and Economic Performance：Cross-country Tests Using Alternative Institutional Measures[J].Economics & Policies，1995，（2）：207-227.

[5]Dean J.，Mary E.， Hua Wang. Are Foreign Investors Attracted to Weak Environmental Regulations？ Evaluating the Evidence from China？[J]. Journal of Development Economics，2009，（90）：1-13.

[6]傅京燕，张珊珊.中美贸易与污染避乱所假说的实证研究——基于内含污染的视角[J].中国人口·资源与环境，2011，（2）：11-17.

[7]李小平，卢现祥.国际贸易、污染产业转移和中国工业CO2排放[J].经济研究，2010，（1）：15-25.

[8]李小平，卢现祥，陶小琴.环境规制强度是否影响了中国工业行业的贸易比较优势[J].世界经济，2012，（4）：62-78.

[9]Grossman G.，Krueger A. Economic Growth and the Environment[J]. Quarterly Journal of Economics，1995，（2）：353-377.

[10]Eskeland G. S Harrison A. E. Moving to greener pastures？ Multinational and the Pollution Haven Hypothesis[J]. Journal of Development Economics，2003，（1）：1-23.

[11]Jaffe A.B.，Peterson S.R，Portney P. R，Stavins R. N. Environmental Regulation and the Competiveness of U.S. Manufacturing：What Does the Evidence Tell Us？ [J]. Journal of Economic Literature，1995，（3）：132-163.

[12]Wheeler D. Racing to the Bottom？ Foreign Investment and Air Quality in Developing Countries [J]. Journal Environ，2001，（6）：225-245.

[13]Berman E，Bui L.T. Environmental Regulation and Labor Demand：Evidence from the South Coast Air Basin [J]. Journal of Public Economics，2001，（2）：265-295.

[14]Mani M.，Wheeler D. In Search of Pollution Havens？ Dirty Industry in the World Economy，1960-1995[J]. Journal of Environment and Development，1998，（3）：215-247.

[15]Jiahua Pan，Jonathan Phillips， Ying Chen. Chinas Balance of Emissions Embodied in Trade：Approaches to Measurement and Allocating International Responsibility[J].Oxford Review of Economic Policy，2008，（2），354-376.

[16]曾贤刚.环境规制、外商直接投资与“污染避乱所”假说[J].经济理论与经济管理，2010，（10）：65-71.

[17]陆旸.环境规制影响了污染密集型商品的贸易比较优势吗？[J].经济研究，2009，（4）：28-40.

[18]张成，陆旸，郭路，于同申.环境规制和生产技术进步[J].经济研究，2011，（2）：113-124.

[19]赵细康.环境库兹涅茨曲线及在中国的检验[J].南开经济研究，2005，（3）：48-54.

[20]彭水军，包群.经济增长与环境污染[J].财经问题研究，2006，（8）：3-16.

[21]王军.理解污染避乱所假说[J].世界经济研究，2008，（1）：59-67.

[22]何洁.国际贸易对环境的影响：中国各省的SO2工业排放[J].经济学季刊，2010，（2）：415-446.

[23]张学刚，钟茂初.环境库兹涅茨曲线再研究——基于政府管制的视角[J].中南财经政法大学学报，2009，（6）：40-50.

责任编辑、校对：李金霞endprint