异质型环境规制影响雾霾污染的双重效应

屈小娥

摘要：  环境规制的规制效应已引起广泛讨论，但鲜有文献探究不同类型环境规制对雾霾污染的影响，而对这一问题的研究又是制定环境规制政策的关键。本文首先分析了环境规制通过中介效应对雾霾污染的影响机理，然后通过构建面板空间计量模型，基于2001—2015年省际层面PM 2.5浓度数据，实证检验了命令型环境规制、经济型环境规制和监管型环境规制对雾霾污染的直接效应和间接效应。结果表明，环境规制能否通过中介效应促进雾霾污染减排和规制工具的类型有关，不同类型环境规制工具对雾霾污染的影响各异，目前发展阶段命令型环境规制是改善雾霾污染的重要手段，并能够通过技术创新、产业结构调整和能源结构优化间接降低雾霾污染;经济型环境规制的直接效应显著，其间接效应仅限于技术创新和能源结构优化;监管型环境规制对雾霾污染尚未产生显著的直接影响，其间接影响仅限于产业结构调整。分地区看，东部地区经济型环境规制的作用大于命令型和监管型环境规制，中西部地区命令型环境规制的作用较大;三种环境规制均能够通过倒逼技术创新、产业结构调整、能源结构优化降低东部地区的雾霾污染，对中部地区的影响仅限于命令型环境规制，对西部地区降低雾霾污染并未产生显著影响。雾霾治理中选择何种环境规制工具，应根据地区特征考虑相应的制度安排、实施成本和各种规制工具的优化组合效应。

关键词：   环境规制; 雾霾污染; 双重效应; 地区差异

文献标识码： A  文章编号： 1002-2848-2018（06）-0026-12

2013年以来，大面积常态化爆发的雾霾污染不仅严重影响了居民正常的生产、生活和健康，也给我国经济和社会发展带来了诸多不可估量的负面影响。2016年，京津冀PM 2.5年均浓度已达71微克/立方米，比全国平均水平高51.1%。雾霾已成为吸引国外优秀人才、国际资本投资以及国外游客来华旅游的重要障碍，尤其对北京、上海等国际大都市形象的影响更甚，其影响程度已远远超过经济效益损失[1]。“雾霾锁城”问题已引起广泛关注。为了改善大气环境质量，2013年9月，我国政府颁布了《大气污染防治行动计划》，并制定了到2030年PM 2.5年均浓度控制在35微克/立方米的目标，即世界卫生组织（WHO）规定的“过渡期”标准。随后，各地区政府相继出台了一系列地方性的大气污染防治细则，彰显了我国政府治污减霾的决心。雾霾污染问题也引起了学者们的研究兴趣。但已有文献较多关注了雾霾污染的成因、危害及治理问题，而实践中雾霾治理难见成效已成为不争的事实。由于雾霾具有典型的公共品属性，单纯依靠市场的作用很难达到根治目的，因此政府的作用就显得尤为重要。事实上，随着近年来雾霾天气的频繁爆发，我国政府已出台了一系列的大气污染防治政策，目前已基本形成了以政府行政命令和市场激励为主等多种规制工具相结合的治理体系，这些规制工具是否以及如何影响雾霾污染？环境规制能否通过中介效应影响雾霾减排？如何发挥异质型规制工具的优化组合效应？对这些问题进行深入研究，对于雾霾防治政策的合理制定及有效实施具有重要的现实意义。

一、文献综述

自20世纪60年代Gray[2]针对有关罪犯和惩罚的经济学文章发表以来，国外学者就对环境规制效果问题给予了极大关注，相关的研究成果不断出现。归纳起来，其观点主要有两种：一是认为经济激励型规制工具的效果比命令控制型更优[3-4]。二是认为环境规制工具的规制效果具有不确定性，应视具体情况具体分析[5-6]。随后，学者们分别从静态和动态两个方面对此进行了深入探讨，其焦点集中在环境规制的“遵循成本”效应占主导地位，还是“倒逼减排”效应占主导地位。其中，“遵循成本”效应从静态角度出发，认为提高环境规制水平需要企业支付一定的排污费用，这会增加企业的成本负担，既不利于企业通过技术创新减少污染排放，还有可能使企业在利润最大化目标驱使下扩大产出和增加污染排放。Greenstone[7]以美国制造业为例，研究表明，严格的环境规制对污染密集型企业的创新发展产生了抑制作用，不利于企业的污染减排;Blackman等[8]基于墨西哥环保数据的研究认为，环境规制对促进企业“绿色”技术创新并没有起到显著的作用，反而增加了污染排放。相对于“遵循成本”，更多学者从动态角度出发，认为合理設计的环境规制能够倒逼企业生产技术和减排技术创新，从而能够抑制污染物的排放。Laplante等[9]基于加拿大纸浆和纸制品行业的研究表明，环境规制确实能够减少企业的污染排放;Hettige等[10]指出，在环境规制严格的国家或地区，工业污染排放明显减少;Cole等[11]基于英国工业企业污染数据的研究表明，正式环境规制和非正式环境规制均能够有效降低空气污染。Marconi[12]以中国和欧盟14国为研究对象，对比分析了环境规制对废气、废水密集型企业的影响，发现环境规制具有显著的污染减排效应。

国内研究始于20世纪90年代。戴辉等[13]较早建立了环境污染的理论模型分析政府的环境政策效应，认为可交易排污许可和税收的经济激励性更强，因而更优于直接管制方法。苏晓红[14]认为，命令控制型规制工具能较快控制污染排放，但缺乏效率，也不利于技术进步，而经济激励型规制工具成本低、创新激励性强。孙鳌[15]指出，每一种政策工具都有其特定的适用条件，在发展中国家经济激励型规制工具应用的环境较为复杂，而命令型环境规制工具或许更有效。王书斌[16]认为，环境污染监管迫使企业通过增加技术投资或关闭违规排放产能实现合规化生产，最终将有利于雾霾脱钩。徐圆[17]认为，相对于正式环境规制，非正式环境规制虽然也促进了中国工业的污染治理，但其影响较小。刘晨跃等[18]研究了环境规制影响雾霾治理的机制和作用，发现环境规制既可以直接作用于雾霾治理，还可以通过产业结构和能源结构优化间接影响雾霾治理。李强[19]以长江经济带为例，研究表明，正式与非正式环境规制均具有较为显著的减排效应。对于环境规制“遵循成本”效应占主导地位还是“倒逼减排”效应占主导地位，国内研究并没有形成共识。余长林等[20]认为，由于隐性经济的存在，环境规制对污染排放具有相反的两种效应，从而得出环境规制对改善环境质量没有显著影响的结论。何为等[21]提出了“环境政策有效性”假说，并基于天津市的数据进行了实证检验，发现政府环境政策能够显著降低污染排放。徐志伟[22]基于2001—2013年省际工业数据的研究表明，环境规制水平的提高加重了污染排放，即环境规制的“遵循成本”效应占主导地位。

可以看出，学者们较多地关注了环境规制的规制效应，但对于不同类型环境规制是否以及如何通过中介效应影响雾霾减排，已有文献尚未对此进行深入探讨。本文主要从以下两个方面对已有研究进行扩展：第一，将环境规制工具变量分为命令型环境规制、经济型环境规制和监管型环境规制，分别探究不同类型环境规制工具的规制效应;第二，本文不仅考察环境规制的直接效应，还从中介效应视角考察三种类型环境规制工具如何通过技术创新、产业结构调整、能源结构优化间接影响雾霾治理，从而能够更深层次地理解环境规制工具的规制效应。本文对于制定有针对性的环境规制政策，充分发挥各类规制工具的优化组合效应具有一定的参考价值。

二、环境规制影响雾霾污染的中介效应

随着我国居民收入水平的不断提高，居民对居住地生态环境质量的关注度也与日俱增，但污染负外部性的影响及环境产品所具有的公共品属性，决定了单纯依靠市场机制难以解决环境问题，必须依靠政府的干预。因此，一方面政府可以利用行政管制型手段，以行政命令的方式对高能耗、高排污企业直接干预，强制企业执行节能减排标准;另一方面，政府可以利用排污税费、可交易排污许可、补贴等以市场为主的经济型规制手段，抑制化石能源的过度消耗和传统重化工业规模的过度扩张，鼓励使用新型清洁能源，通过发展壮大绿色生态产业、战略性新兴产业和循环产业等措施有效遏制雾霾污染。

环境规制不仅能够直接作用于雾霾治理，还能够通过技术创新、产业结构调整和能源结构优化等间接路径影响雾霾治理。虽然已有文献从不同方面关注了环境规制的减排效应，但缺乏对环境规制如何促成雾霾减排的真正诱导机制及其实证分析的研究。对此，本文将从以下三个方面解析环境规制通过中介效应对雾霾治理的影响机理，如图1所示。

（1）技术创新的中介效应。环境规制通过技术创新对雾霾污染既有负面的“遵循成本”效应，又有正面的技术创新“补偿效应”，即“波特假说”效应。“遵循成本”效应以传统新古典经济理论为基础，该学派支持环境规制“制约论”的观点，认为环境保护将企业污染的外部性内部化，加重了企业的成本负担，从而制约企业的技术创新能力。为了追求利润最大化，在竞争中取胜并弥补环境成本，企业往往会主动扩大生产规模和产品生产能力并产生污染物排放。因此，“遵循成本说”认为，严格的环境标准可能会使排放强度增加，对污染治理也会产生不利影响。与此不同的是，以Porter等[23]为代表的修正学派从动态角度提出了捍卫环境保护的主张，该学派认为，合理设计的环境标准能够刺激企业进行技术创新，由此产生的技术创新“补偿效应”不但能够弥补甚至超过环境规制的遵循成本，提高企业竞争力，还能够达到污染减排的目的，因此被称为是“绿色”与效率“双赢”的政府管制。总之，从中介效应看，环境规制对雾霾污染的影响会随着地区技术创新能力的变化而变化，其影响方向取决于“遵循成本”效应占主导地位，还是“创新补偿”效应占主导地位。

（2）产业结构调整的中介效应。雾霾的大规模频繁爆发一定程度上是经济发展过程中产业结构比例失衡的结果，一个地区高能耗、高排放产业的规模越大，引致的排放量就越多，这是形成雾霾天气频发的重要原因。环境规制使高排放企业的环境“遵循成本”负担加重，压缩了该类企业的利润空间，倒逼该类企业淘汰落后产能并选择发展绿色清洁产业以内化其环境成本，或者选择将高排放企业迁移至环境规制力度较低的地区。因此，环境规制标准的合理设计有助于地区产业和企业群体的强制性“筛选”，从而驱动产业结构的“绿色化”调整并减少污染排放[24]。但对于那些经济发展高度依赖于污染密集型的工业制造业及资源型产业的地区而言，严格的环境标准不仅难以在短期内起到优化产业结构的目的，还有可能会放大环境规制的“遵循成本”效应。因此，从中介效应看，环境规制对雾霾污染的影响会随着地区产业结构绿色化程度的变化而变化，具有不确定性，有待于进一步的实证检验。

（3）能源結构优化的中介效应。要素禀赋假说认为，能源或污染密集型产品一般都是资本密集型产品，发达地区往往具有生产此类产品的比较优势，但较高的环境规制一定程度上会抵消这种比较优势，因此，环境规制能够通过调整要素禀赋结构实现对化石能源的节约使用，有利于降低污染排放。同时，环境规制能够通过影响煤炭消费比例，促进能源结构的“绿色化”调整而影响污染排放。我国以煤为主的能源消费结构在支撑经济发展的同时，也带来了严重的环境污染。2016年，我国能源消费总量43.6亿吨标准煤，但煤炭消费占比仍然高达62%，而燃煤尤其是散煤和劣质煤的大量使用所排放的烟尘被视为大面积雾霾产生的罪魁祸首，是PM 2.5的第一大来源[25]。环境规制可以通过提高传统化石能源的使用成本来约束相关企业的煤炭消费比例，甚至以政府干预的方式直接限制企业煤炭的使用比例，倒逼企业开发并使用清洁能源。环境规制还可以通过倒逼能源价格的市场化改革来影响燃煤和清洁能源的使用比例，促进可再生能源和清洁能源对传统化石能源的替代，达到优化能源结构，实现能源结构的绿色化调整，减少包括雾霾在内的其它大气污染的目的。因此，从中介效应看，环境规制对雾霾污染的影响会随着能源结构的变化而变化，能源结构的绿色化程度越高，雾霾污染越少。

三、变量与模型

（一）变量选取及数据来源

1.被解释变量（PM）。我国对雾霾天气的关注较晚，2012年底部分城市才开始监测统计PM 2.5的数据。鉴于国内数据的不足，本文所用数据来源于巴特尔研究所、哥伦比亚大学国际地球科学信息网络中心（Battelle Memorial Institute，CIESIN），它借助Van Donkelaar[26]的思路，利用卫星搭载设备测定得到的全球PM 2.5浓度年均值的栅格数据，然后利用Arc GIS软件将其解析为PM 2.5浓度值。利用卫星设备的监测方法科学，可信度高。目前，国内研究基本都使用该研究所的数据[1，27-28]。

2.解释变量。本文的解释变量包括环境规制变量和其它控制变量。

（1）环境规制（ERG）。环境规制是本文的核心解释变量，借鉴原毅军和谢荣辉[29]的研究，本文将环境规制变量分为命令型环境规制、经济型环境规制和监管型环境规制。①命令型环境规制（XER），指由立法或行政部门制定的、能够直接影响排污主体做出有利于环保选择的法律、法规、政策和制度，包括企业必须遵守的环保标准和规范以及必须采用的技术等[30]。借鉴李树和翁卫国[31]的研究，本文采用各地区累计颁布的环境法规数衡量命令型环境规制。②经济型环境规制（SER），该类规制工具旨在利用市场信号将企业环境成本内生于生产函数，以激励排污者减少污染排放。本文用“各地区排污费征收总额”表示经济型环境规制。③监管型环境规制（JER），是一种事后的监督机制，当监管强度提高使违排、偷排带来的预期收益小于合法排放的预期收益时，企业会选择合法排放。本文用各省份当年受理的环境行政处罚案件数表示监管型环境规制。

（2）控制变量。

①经济发展水平（GDP），用各地区人均GDP表示;②技术创新能力（TEC），用各地区专利申请授权量表示，数值越大表明该地区创新能力越强;③产业结构（STR），用第二产业产值占地区生产总值的比重表示，比值越大说明产业结构越偏向于第二产业，雾霾污染越严重。④能源结构（ENS），用煤炭消费占能源消费总量的比重表示，比重越大说明能源结构越偏向煤炭，越不利于雾霾减排。⑤交通压力（TRF），借鉴Glaser等[32]的研究，用各地区机动车拥有量与该地区公路总长度之比（辆/千米）表示，值越大雾霾污染越严重。

以上变量所用数据来源于《中国统计年鉴》《中国环境年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国科技统计年鉴》以及国务院信息网“区域经济数据庫”，部分缺失数据由各省统计年鉴补齐，对所有价值型变量均以2001年为基期平减。各变量描述性统计结果见表1。

（二）模型设定

由于雾霾污染存在极强的跨界性和溢出性，一个地区的雾霾污染既来自本地区雾霾的实际产生量，也来自其他地区雾霾扩散的“贡献”，同时本地区的雾霾也会向其它地区扩散，因此使用传统静态计量模型的OLS估计有可能会出现偏误，需要考虑空间因素建立空间计量模型。故本文将空间因素引入模型之中，同时由于雾霾治理是一个连续的动态系统过程，前期的环境行为可能会对本期或滞后若干期的雾霾治理产生“路径依赖”，故引入动态因素。综合分析，本文构建同时包含动态因素和空间因素的动态空间面板计量模型：

其中，i和t分别表示省份和时间，PM it为i省份第t年PM 2.5浓度值，τ表示PM滞后项的回归系数。ρ为空间变量系数，若ρ显著大于0，表明雾霾污染存在正的空间外溢效应;若ρ显著小于0，表明雾霾污染存在负的空间外溢效应。[WTHX]W[WTBX]为空间权重矩阵，本文采用地理邻接权重矩阵，当两个地区相邻时，权重为1;若不相邻，则权重为0。α1、α2、α3分别为

命令型环境规制、经济型环境规制和监管型环境规制的回归系数。β1-β5分别为

经济发展水平、技术创新能力、产业结构、能源结构和交通压力的回归 系数。

为了进一步考察环境规制通过中介效应对雾霾污染的间接影响，在式（1）中引入三种环境规制与技术创新、产业结构和能源结构的交互项，构建同时包含动态因素和空间因素的间接效应模型：

其中，α1、α2、α3分别为命令型环境规制与技术创新、产业结构、能源结构交互项的回归系数;β1、β2、β3分别为经济型环境规制与技术创新、产业结构、能源结构交互项的回归系数;γ1、γ2、γ3分别为监管型环境规制与技术创新、产业结构、能源结构交互项的回归系数;λ1、λ2分别为经济发展水平和交通压力的回归系数。其余变量含义与式（1）相同。为了减少异方差的影响，对所有变量均取自然对数。

在式（1）和式（2）中，若τ=0，ρ=0，则为普通OLS模型;若τ≠0，ρ=0，则为普通动态面板模型;若τ=0，ρ≠0，则为静态空间面板模型;若τ≠0，ρ≠0，则为动态空间面板模型。

四、实证结果及分析

（一）环境规制影响雾霾污染的直接效应

首先，对模型的形式进行检验。Hausman检验结果表明，直接效应模型式（1）和间接效应模型式（2）的Chi-sq.统计值分别为108.341和122.553，P值均为0.0000，在1%显著性水平下拒绝使用随机效应模型的原假设，故都应该选择固定效应模型。

由于式（1）中引入了空间滞后被解释变量（lnPM it-1），选用空间滞后模型估计空间效应。普通动态模型采用GMM方法进行估计，如果仍采用GMM方法估计动态空间面板模型，会导致估计结果有偏。在实际研究中通常采用极大似然（ML）法来估计空间计量经济模型。以2001—2015年我国31个省（自治区、直辖市）的面板数据为依据，采用Stata软件对式（1）进行估计，结果见表2。

表2中，模型1是普通最小二乘法（OLS）的估计结果，模型2是系统GMM估计的普通动态模型，从模型的诊断性检验可以看出，AR（1）、AR（2）检验结果中模型一次差分残差序列只存在一阶自相关而不存在二阶自相关，表明只选取被解释变量一阶滞后项进行估计是合理的，Sargan检验结果表明工具变量的选取是合理的。模型3是静态空间面板模型的估计结果，模型4是动态空间模型估计结果。

比较模型2、模型3和模型4可以看出，普通动态模型忽略了雾霾污染的空间效应，在纳入空间变量后，模型3、模型4中空间系数均在1%水平上显著为正，表明雾霾污染具有显著的空间溢出效应。在模型4中纳入雾霾污染的一阶滞后项后，动态系数（0.2841）在1%水平上显著，表明雾霾污染具有“时间叠加”效应。模型4中空间系数（0.1637）明显小于模型3中的空间系数（0.3233），说明考虑被解释变量的动态因素后，模型4由于分离出了前期积累对本期的影响，使得模型3中的偏差得以校正。

从模型整体拟合结果看，除拟合优度外，空间计量模型一般使用对数似然函数值判断模型的拟合效果，对数似然函数值越大则拟合效果越好。由表2可以看出，动态空间模型对数似然函数值（338.29）和拟合优度（0.7461）最大。因此，综合考虑本文选择动态空间模型4作为最终的解释模型。四个模型中，大部分变量的回归系数方向一致，只是系数大小有所差别，验证了本文回归结果的稳定性。

（1）由表2可知，命令型环境规制回归系数为负，且在5%的水平上显著，表明目前发展阶段命令型环境规制仍然是改善环境质量的重要手段，特别是对国有化程度较高的地区或行业，短期内更能起到立竿见影的作用。如“关停并转”各种高能耗、高排放企业，机动车单双号限行等强制性措施，都能够对降低雾霾污染起到积极的作用。目前，命令型环境规制工具是世界各国应用最为广泛的规制工具，合理设计的环境规制标准产生的技术“创新补偿”效应，在一定程度上能够弥补环境规制的“遵循成本”，由此验证了修正学派的“波特假说”效应。许多学者的研究都证明了这一点，如李永友等[33]通过分析命令控制型环境规制下企业的污染减排曲线，发现短期内命令控制型环境规制对污染的降低作用比较明显;Zhang等[34]经过研究发现，地方节能法规和环境排放标准有助于改善大气质量。本文的回归结果和多数学者的研究结论基本一致，也说明目前我国设计并实施的命令型环境规制工具能够对降低雾霾污染起到积极的作用。

（2）经济型环境规制回归系数为负，且在1%水平上显著，意味着经济型环境规制对降低雾霾污染能够起到显著的促进作用。经济型环境规制的回归系数大于命令型环境规制的回归系数，说明经济型环境规制的实际执行效果更强。经济型规制工具旨在借助市场信号，使用经济激励手段，通过改变排污者的经济成本或收益来引導企业的排污行为，从而达到间接降低污染排放的目的，也是“污染者付费原则”的本质体现。其优势在于低成本、高效率以及对技术创新扩散的持续激励[35]，使排污主体在保持产出增长的同时降低排放强度，但需要健全的市场体系，否则排污税费、可交易排污许可、补贴等市场型工具则无法有效发挥作用。目前，我国大部分地区已进入后工业化阶段，市场化程度逐步提高，市场机制体制逐步健全，以市场为主的经济激励手段在处理环境问题时可能效果更好。

（3）监管型环境规制回归系数不显著为负，意味着试图通过事后监管降低雾霾污染的努力目前可能并未产生实质性的影响。该类规制工具通过加强对企业违规排放的监督和惩罚力度影响其投资决策，但事后监管的效力如何主要取决于书面的环境立法到底能在多大程度上被严格执行，而“中国的环境执法工作实际上长期徘徊在低水平线上，从而造成了环境书面法令在整体上是缺乏效力和效率的”。特别是对类似于中国这样尚缺乏完备执法监督机制的发展中国家而言，环境执法可能比书面的环境立法本身更难也更为重要[36]。可能的原因在于，一是地方政府偏好经济性指标，更高的GDP增长率、财政收入和就业等绩效指标是他们任期内追求的主要政绩，而环境质量指标未被纳入考核范围;二是作为环境执法及监督主要责任主体的各级地方环保部门，其预算审批、官员任免等都受地方政府控制，实际上他们主要对地方政府负责而非上级环保部门[37]。地方环保部门会根据不同类型企业对地方经济的贡献程度而采取区别对待的“选择性执法”监督策略，对于能够创造大量税收和就业机会的企业，即使存在严重的污染排放，也可能会免于处罚。许多学者的研究都证实了中国的环境法规在实际中普遍存在“非完全执行”的现状，这种现象在发展水平较低的地区可能更为突出。

（4）控制变量中，经济发展水平回归系数均显著为正，说明以“污染换增长”的发展模式依然没有改变[38]，经济发展“绑架”环境规制的现象仍然存在。技术创新回归结果在10%水平上显著为正，说明目前发展阶段技术创新并没有起到有效降低雾霾污染的作用。事实上，实际生产过程中技术投入存在偏向性，根据偏向方向的不同，可分为偏向生产技术进步和偏向减排技术进步两类，前者主要对企业要素生产率产生影响，后者主要对污染强度产生影响，因此技术创新投入的偏向性一定程度上决定了生产技术进步影响环境质量的方向。目前，我国大部分地区的研发投入可能更多地偏向于生产技术进步而非治污减排技术进步，由此引致的生产规模扩大增加了能源投入和雾霾污染。产业结构回归结果在1%水平上正向显著，说明产业结构越偏向于以工业制造业为主的第二产业，环境规制越乏力，雾霾污染越严重，意味着我国产业结构“绿色化”调整任重道远。能源结构与雾霾污染显著正相关，即煤炭消费所占比重越大，雾霾污染越严重。交通因素回归结果显著为正，说明单位道路面积的交通压力越大，对雾霾污染的影响越严重。从世界范围看，经济越发达的国家或地区，交通因素对雾霾污染的影响越显著。根据美国能源信息署（EIA）的报告，美国、澳大利亚、加拿大等发达国家，交通已经成为影响空气质量的重要因素，而对于南非、印度等发展中国家，能源结构则是主要因素。EIA的这一论断在我国同样适用，这一点在本文的实证结果中已得到验证。

（5）空间因素（ρ）不论是在静态空间还是动态空间模型中，回归系数均在1%水平上显著为正，即雾霾污染存在极为显著的内生交互效应，本地区的雾霾污染显著依赖于其他地区的雾霾污染，反之亦然，并且地理距离越近的地区，雾霾污染的扩散效应越明显，由此产生雾霾污染的俱乐部趋同或称“涓滴效应”。这意味着雾霾污染治理必须采取区域联防联控的治理策略，单一政府的“单边”治霾努力将是徒劳无益的。

（6）动态因素（τ）在普通动态模型和空间动态模型中估计系数均为正，且均通过了1%的显著性水平检验。这表明雾霾污染变化具有明显的路径依赖性，前期雾霾污染处于较高水平时，本期或下一期的雾霾污染水平将可能继续走高;而前期雾霾污染下降，则本期或下一期污染水平可能走低，雾霾污染和其他污染指标一样，在时间维度上表现出“滚雪球效应”，表明雾霾污染是一个连续的系统动态过程，也意味着雾霾污染治理具有相当的紧迫性。

（二）环境规制影响雾霾污染的间接效应

间接效应模型的估计方法和直接效应模型相同，普通动态模型采用GMM方法估计，空间计量模型采用极大似然（ML）法估计。结果见表3。

表中模型1是最小二乘法估计结果，模型2是系统GMM估计的普通动态模型，从模型的诊断性检验可以看出，AR（1）、AR（2）检验结果中模型一次差分残差序列只存在一阶自相关而不存在二阶自相关，表明只选取被解释变量一阶滞后项进行估计是合理的，Sargan检验结果表明工具变量的选取是合理的。从模型整体拟合效果来看，动态空间模型的拟合优度（0.7428）和对数似然函数值（331.07）最大。因此，选择动态空间模型作为最终的解释模型。

（1）表3显示，命令型环境规制和经济型环境规制与技术创新交互项回归系数显著为负，表明命令型环境规制和经济型环境规制能够通过倒逼技术创新减少雾霾排放;而监管型环境规制与技术创新交互项回归系数负向不显著，意味着试图通过事后监管倒逼技术创新的减霾效应可能对降低雾霾污染并未产生实质性的影响。可能的原因在于，事后监管主要通过提高环境监管强度影响排污者违排、偷排的预期收益以达到降低污染排放的目的。为了降低排放成本，实现预期收益最大化目标，排污者试图在排污过程中与政府进行博弈，以做出合法排放还是违排、偷排的选择。当监管强度较低，使违排、偷排带来的预期收益大于合法排放的预期收益时，企业将会选择违排、偷排而放弃对治污减排技术的研发，在本文的回归结果中则表现为不显著的影响效应。

（2）三种类型环境规制与产业结构交互项回归系数均为负，除命令型和监管型环境规制系数检验10%显著外，经济型环境规制与产业结构交互项系数检验不显著，即经济型环境规制通过倒逼产业结构调整的减排效应有限。事实上，对于我国大部分发展水平较低的省份而言，一方面要承担转移产业带来的环境成本;另一方面，即使环境规制标准趋严导致企业遵循成本上升，但地方政府出于招商引资的需要，还是会利用财政补贴、税收优惠等措施来维持本地区的产业发展，在这种情况下通过环境规制倒逼产业结构的绿色化调整将是低效甚至是无效的。因此，合理设计的环境规制能够通过倒逼产业结构调整降低雾霾污染，但目前这种作用十分有限。

（3）命令型环境规制和经济型环境规制与能源结构交互项回归系数为负向显著，监管型环境规制与能源结构交互项系数为负向不显著，表明命令型和经济型环境规制均能够通过优化能源结构降低雾霾污染。可能的原因在于，环境规制通过推动能源价格的市场化改革，以价格信号反映资源特征和资源使用的环境成本，可以避免因资源价格扭曲、资源使用环境成本过低而导致的过度消耗现象，从而达到降低煤炭消费比例，遏制雾霾污染的目的。

（4）空间因素（ρ）在模型3和模型4中回归系数均在1%水平下顯著为正，说明雾霾污染存在显著的空间溢出效应。模型4中空间因素ρ回归系数为0.1618，小于模型3中的0.1932，充分说明在考虑动态因素后，模型4分离出了前期相关因素对本期的影响，对模型3的估计结果进行了部分矫正。

（5）动态因素（τ）在模型2和模型4中的估计系数在1%水平上显著为正，说明前期的雾霾污染和当期的雾霾污染显著正相关，证明雾霾污染变化具有明显的路径依赖性，当期雾霾污染水平较高，下期可能持续走高，是一个连续动态的环境压力系统。

此外，经济增长和交通因素回归系数符号与表1回归结果一致，只是系数大小有微弱的差别。四种模型估计结果相互验证，也证明了本文回归结果的稳定性。

（三）基于区域层面的实证检验

以上从整体上检验了环境规制影响雾霾污染的直接效应和间接效应，为了进一步识别不同地区不同类别环境规制对雾霾污染的影响，以便于提出更有针对性的雾霾治理政策措施，本文按照传统的区域划分方法，将30个省、自治区、直辖市按东、中、西三大地区归类（西藏数据缺失较多，不包括在分析范围之内），分别检验不同地区不同类别环境规制影响雾霾污染的直接效应和间接效应。

首先，确定模型的形式，Hausman检验结果表明，三大地区直接效应模型和间接效应模型的检验结果均在1%显著性水平下拒绝使用随机效应模型的原假设，故都选择固定效应模型进行回归。

1.直接效应回归结果。基于直接效应模型，采用极大似然（ML）法分地区进行回归。表4为三大地区环境规制影响雾霾污染的直接效应回归结果，为了节省版面，本文仅给出了动态空间面板模型回归结果。其它三种模型回归结果与动态空间面板模型回归结果方向一致，不同的只是回归系数大小有区别而已。

（1）由表4可以看出，命令型环境规制回归系数显著为负，三大地区回归结果一致，表明命令型环境规制是目前各地区解决雾霾污染的重要手段。经济型环境规制在东部及中部地区回归系数为负，但中部系数检验不显著，在西部地区则为正向不显著，意味着经济型环境规制对降低中西部地区雾霾污染并未产生实质性的影响。东部地区市场化程度相对较高，环境规制体制机制较为健全，经济型规制工具在处理环境问题时可能更有效率，并且经济型规制工具在运用过程中，相关经济主体可以通过权衡规制成本与收益大小，选择最优的资源配置方案，以达到获取最大收益的同时将规制成本降到最低。中西部地区市场化程度较低，市场体系不健全，经济型规制工具发挥作用的成本高且空间有限。本文以排污费表示经济型环境规制，意味着当排污费征收提高到一定水平时，中西部地区要上缴更多的排污税费，这对落后的中西部地区经济发展和环境保护都会产生不利影响，甚至会起到相反的作用。虽然近年来我国的排污费征收总额逐步上升，但对中西部地区的刺激作用仍然有限。监管型环境规制在东部地区回归系数在10%水平上显著为负，中西部地区回归系数均为正向不显著，这意味着试图通过事后监管降低雾霾污染的努力对经济发展水平较低的中西部地区可能是无效的。相对于中西部地区，东部地区的大部分省份已进入集约型发展阶段，环境工具设计及运用科学，企业竞争力较强，能够满足环保标准要求并承受一定的环保守法成本负担。

从环境规制效应的地区差异看，东部地区经济型环境规制（回归系数为-0.3181）和监管型环境规制（回归系数为-0.1572）的规制效应大于行政型环境规制（回归系数为-0.1083），而中西部地区命令型环境规制的规制效应大于经济型和监管型环境规制。东部地区市场经济较为发达，市场机制比较健全，政府管制型环境规制的成本高而市场交易成本低，因而更适合运用以市场为主体的经济激励型规制工具;中西部地区市场化程度较低，市场机制体制不健全，因而更适合采取政府行政管制型的环境规制工具。

（2）控制变量中，三大地区经济发展水平回归系数均正向显著。技术创新与东部地区雾霾污染显著负相关，与中西部地区则显著正相关，说明我国中西部地区的大部分省份技术创新对降低雾霾污染并没有起到积极的作用。产业结构回归系数在中部和西部1%显著为正，东部地区则1%显著为负，这和东部地区产业结构偏向于第一产业和以现代服务业为主的第三产业密切相关。能源结构回归系数在东部地区不显著，中西部地区则正向显著，说明能源结构已不是构成东部地区雾霾污染的主要因素。这一方面和东部地区能源结构优化及新能源使用有关;另一方面，近年来，东部地区高能耗、高排放的纺织服装、食品制造及资源型产业大规模向中西部地区转移，使得制造业集聚度逐渐降低，雾霾污染减少，但却加剧了转入地即中西部地区的能源消耗和雾霾污染，因此，本地区产业结构的优化可能是以其他地区产业结构的“恶化”为代价的，也就意味着本地区环境质量的改善可能是以其它地区环境质量的“恶化”为代价的，总体上并没有达到改善环境质量的目的。交通因素回归结果东部和中部为正，但中部系数检验不显著，说明单位道路面积的交通压力越大，雾霾污染越严重;西部地区回归结果为负，虽不显著，但可以说明目前发展阶段，交通因素可能并不是影响西部地区雾霾污染的主要因素。动态因素（τ）和空间因素（ρ）回归系数1%显著为正，区域层面上的检验结果进一步表明，雾霾治理中区域联防联控的必要性和治理时间上的紧迫性。

2.间接效应回归结果。根据间接效应模型，采用极大似然法分地区进行回归，表5为三大地区不同类别环境规制影响雾霾污染的间接效应回归 结果。

（1）从间接效应看，东部地区三种类型环境规制与技术创新交互项回归系数均为负向显著，表明环境规制通过倒逼技术创新的减霾效应在东部地区是有效的;中部地区三种类型环境规制与技术创新交互项回归系数均为负，但除命令型环境规制与技术创新交互项系数在10%水平上显著外，其余两种类型环境规制与技术创新交互项系数检验均不显著，意味着中部地区环境规制通过倒逼技术创新的减排效应仅限于命令型环境规制。西部地区三种类型环境规制与技术创新交互项系数均不显著。这一方面可能和西部地区技术研发对雾霾治理的针对性不强有关;另一方面，也反映了西部地区环境规制倒逼技术创新的减排效应有限，这就对政策制定及其优化组合提出了新的挑战。总体来看，地区之间环境規制倒逼技术创新的减霾效应存在较大差异，环境规制倒逼技术创新的减霾效应仅限于东部地区，中西部地区特别是西部地区环境规制的“遵循成本”效应仍然占主导地位。

（2）从环境规制倒逼产业结构的减霾效应看，东部地区三种类型环境规制与产业结构交互项系数均显著为负，中部地区命令型环境规制与产业结构交互项回归系数10%显著为负，经济型和监管型环境规制与产业结构交互项回归系数均为10%正向显著，即中部地区环境规制倒逼产业结构调整的减排效应仅限于命令型环境规制;西部地区命令型环境规制与产业结构交互项回归系数不显著为正，其余两种类型环境规制与产业结构交互项回归系数均正向显著。上述结果表明，命令型环境规制通过调整产业结构能够降低东部地区的雾霾污染，但对中西部地区降低雾霾污染并没有起到积极的作用。

（3）从环境规制倒逼能源结构调整的减霾效应看，命令型环境规制和经济型环境规制与能源结构交互项回归系数在东部和中部为负向显著，西部地区则为正向显著，意味着环境规制通过优化能源结构、减少雾霾污染的努力在西部地区可能是无效的。这一方面可能和西部地区环境规制水平较低有关，另一方面也和西部地区丰富的煤炭资源以及资源价格市场化改革滞后有关。如何通过环境规制优化能源结构，是资源丰裕的西部地区在未来发展中亟待解决的重要难题。

（4）动态因素、空间因素和其它控制变量回归结果与直接效应回归结果方向一致，只是回归系数大小有微弱的变化。三种环境规制下的估计结果相互验证，也证明了本文回归结果的稳定性。

五、结论及启示

本文基于2001—2015年省级层面PM 2.5数据，通过构建空间面板计量模型，实证检验了三种类型环境规制作用于雾霾污染的直接效应和间接效应。结果表明，环境规制能否通过中介效应促进雾霾减排和规制工具的类型有关，命令型环境规制能够直接降低雾霾污染，还能够通过倒逼技术创新、产业结构调整和能源结构优化间接降低雾霾污染;经济型环境规制能够直接降低雾霾污染，其间接效应仅限于技术创新和能源结构优化;监管型环境规制对雾霾污染的直接影响不显著，其间接影响仅限于产业结构调整。但不同地区不同类型环境规制工具的直接效应和间接效应存在较大差异。雾霾污染在空间上具有显著的外溢效应，在时间上是一个动态连续的环境压力系统;经济增长对雾霾污染具有显著的正向影响，交通因素已成为影响雾霾污染的重要因素。以上结论的重要启示在于：

（1）兼顾地区差异，合理选择环境规制工具。本文的实证结果表明，命令型环境规制不仅可以有效降低雾霾污染，还能够通过中介效应间接降低雾霾污染，特别是对市场化水平不高、国有比重较大的中西部地区，实施以市场为主的经济型环境规制和监管型环境规制效果欠佳。因此，应依托命令型规制工具见效快的优势，通过政府管制的方式制定企业生产技术标准和治污减排技术标准，更多地依靠政府的力量治理雾霾污染，以命令型规制工具为主，经济型规制工具为辅，同时应强化监督型规制工具的作用。对于市场化程度较高，环保体制较为健全的东部发达地区，政府应尽量避免对企业经营活动的过多干预，更多地发挥以市场为主的经济激励型规制工具的作用，促使企业自觉履行减排义务。此外，环境规制政策工具的制定及运用也应考虑地区技术创新能力、产业结构高级化、能源结构绿色化的贡献，以达到更好地发挥环境规制的倒逼减排效应。