地方政府间环境规制策略的污染治理效应：机制与实证

陆立军，陈丹波

(1.浙江师范大学经济与管理学院,浙江 金华 321000; 2.浙江省城市治理研究中心,浙江 杭州 310000)

一、引 言

改革开放以来，中国经济“增长奇迹”在很大程度上是以过度的能源消耗、严重的工业污染和不断恶化的生态环境为代价的[1]。经测算，中国环境污染造成的经济代价占GDP的比重已达8%～15%[2]。《2017中国生态环境公报》指出，在全国338个地级及以上城市中，仅有99个城市的环境空气质量达标，不达标的城市数量占比70.7%；对463个市(区、县)的降雨检测发现，酸雨城市占比达18.8%。根据美国耶鲁大学发布的2018年世界环境绩效指数(Environmental Performance Index，EPI)排名，中国的环境绩效位列全球120名。不仅如此，由空气污染引发的健康成本占GDP的比重已达1.2%～3.8%，且每年因室外空气污染导致过早死的人数达35万～50万人[3]。环境承载能力已接近或达到上限，环境问题已成为中国经济社会发展的热点和焦点问题。

实施环境规制政策是各国解决环境污染问题的首要方式。事实上，早在1982年中国就制定《征收排污费暂行办法》来控制环境污染问题。自1989年颁布《环境保护法》以来，中央政府先后制定并颁布了一系列关于环境与资源保护的法律(多达近30部)[4]。其中，2014年修正后颁布的新《环境保护法》被称为史上最严格的环境法律，充分体现了中央政府治理环境污染问题的决心。目前，环境规制政策也由浓度控制的“软约束”转向总量控制的“硬约束”[5]。在国家发展战略上，自党的十八大报告将生态文明纳入“五位一体”的总体布局后，十九大报告进一步将“绿色发展”作为经济由高速增长阶段向高质量发展阶段转变的必由之路，由此“生态环境质量整体改善”成为全面建成小康社会的核心目标。虽然环境规制政策由中央政府统一制定，但是由地方政府分别负责执行的。在财政分权的制度框架下，地方政府对经济发展的干预拥有足够的自主权。这意味着在追求GDP增长的绩效评估制度下，地方政府往往扭曲资源配置，以牺牲生态环境为代价换取短期的经济利益为目标[6]。因此，环境污染问题的有效解决在很大程度上取决于地方政府对环境规制政策的执行情况。

本文的边际学术贡献主要体现在：(1)在相关文献整理的基础上，利用基于有限理性假设的演化博弈论方法，探讨地方政府间环境规制策略的行为特征及污染治理效应，并以此构建本文的理论分析框架；(2)采用空间自滞后模型(SLX)，实证检验地方政府间环境规制策略的行为特征及污染治理效应，以克服传统计量模型无法考察变量间空间交互作用的弊端；(3)进一步从“遵循成本”和“创新补偿”两个维度识别环境规制对污染治理的作用机制，为地方政府实施差异化的环境治理机制提供决策依据。

二、理论分析框架

(一)相关文献回顾

在有限资源的条件下，为维持本地区经济的快速增长，地方政府有足够的激励来降低环境标准，以吸引更多的外部要素流入，最终形成地方政府间环境规制策略的“逐底竞争”。

关于地方政府间环境规制策略的研究，大多数学者采用博弈论方法来探讨地方政府之间的环境规制策略互动。Markusen等(1992)构建两地区、两企业和两阶段的动态博弈模型，发现环境税的参数变化影响均衡产出和企业区位选择，并存在“逐底竞争”“趋好竞争”等多个纳什均衡[7]。Barrett(1994)在古诺竞争模式下构建双寡头模型，发现本国企业为赢得更多的垄断利润往往采取弱于竞争国的环境规制策略[8]。在此基础上，Dungumaro和Madulu(2003)、Yanase(2009)、Fujiwara和Van Long(2012)等运用博弈论方法讨论环境保护中公众参与、跨境污染治理等对政府环境规制策略的影响效应[9][10][11]。张文彬等(2010)、潘峰等(2015)对上述模型进行修正，分析中国地方政府间环境规制的策略、动机及行为特征[12][13]。其基本逻辑是在财政分权体制下，地方政府为保证本地企业的竞争优势或吸引外地企业的入驻而可能降低本地区的环境标准，以提高企业竞争力，但易导致地方政府间环境规制强度不断下调，从而演变成“逐底竞争”。

对有效识别地方政府间环境规制策略的污染治理效应，空间计量模型提供了一个可供选择的实证方法[14]。Fredriksson和Millimet(2002)通过对美国州际之间的环境规制策略的实证研究，发现美国州政府之间的环境规制策略更多地表现为“趋好竞争”，并非是“逐底竞争”[15]。Woods(2006)分析美国煤炭安全条例的作用效果，发现州际之间存在“逐底竞争”[16]。朱平芳等(2011)研究发现中国地方政府间环境规制策略的“逐底竞争”在FDI水平较高的城市间最为明显[17]。赵宵伟(2014)运用空间杜宾模型和中国城市数据，检验地方政府间环境规制策略的经济增长效应，发现地方政府间环境规制策略的“逐底竞争”主要存在于中部地区[18]。沈坤荣等(2017)利用空间自滞后模型，研究中国城市间环境规制的污染转移效应，发现环境规制引发污染的就近转移，其空间范围达150公里[19]。

有关环境规制对地区经济影响方面的研究，目前主流观点主要分为两支。一支是“遵循成本说”，认为环境规制对工业企业产生“约束效应”，使成本增加、生产效率降低，进而抑制地区经济发展。Barbera和Mocconell(1990)基于对美国石油和钢铁等重工业行业的分析，发现环境规制造成行业生产率下降、地区经济下滑。另一支是“创新补偿说”。M.E.Porter等(1995)提出“波特假说”，认为适当的环境规制能激励企业从事创新活动，从而建立竞争优势，指出“创新补偿效应”能部分或全部弥补环境规制带来的“遵循成本”的增加。该假说自提出以来受到的关注和争议不断。Bmnnermeier等(2003)根据美国146个制造业企业数据，发现由环境规制引起的成本增加将倒逼企业开展技术研发。Mansury等(2008)研究美国环境规制对工业企业的影响，发现环境规制能提高绿色生产率和产品质量水平，企业可获得更多利润。韩庆兰和廖佩君(2018)基于我国34个工业行业的面板数据，认为环境规制对行业生产技术创新具有显著的正向效应。虽然国外较多的研究成果支持“波特假说”，但结合我国的现实背景从“遵循成本”和“创新补偿”两个维度探讨政府间环境治理作用机制的研究仍较有限。

(二)演化博弈模型

以往关于地方政府间环境规制策略的研究主要以博弈方完全理性为假设条件，但现实中的博弈方难以完全理性，而策略选择往往是通过不断学习和调整的动态博弈结果，因此运用有限理性的演化博弈模型将更具现实意义。在有限理性的条件下，地方政府之间是相互学习的重复博弈过程，其策略调整可采用复制动态方程来进行模拟。

基于中国经济社会发展的非均衡性及“俱乐部”特征[20]，假设博弈双方为相邻的地方政府，其环境规制的策略为执行或不执行环境规制政策。当地方政府执行环境规制政策时，所辖区域内的企业改变生产方式并治理污染，最终减少区域内的污染排放，改善了生态环境；当地方政府不执行环境规制政策时，所辖区域内的企业都不对排污进行治理，使污染排放增加，恶化了生态环境。由于污染排放存在明显的溢出或转移效应[19]，假设地方政府间具有同向外部性，即一个地区的生态环境恶化(改善)会降低(提高)另一个地区的生态环境质量。同理，当地方政府都执行环境规制政策时，博弈双方均能获得相同的环境效益；当博弈双方采取不同的环境规制策略时，执行环境规制政策的地方政府不仅要支付环境规制成本，还要承担另一方不执行环境规制政策带来的污染负外部性，而不执行环境规制政策的地方政府则不仅无需承担环境规制成本，还能获得另一方执行环境规制政策带来的环境正外部性。

假设地方政府A和地方政府B相邻并进行环境规制策略的博弈。地方政府A的环境规制成本设定为RA，它包括环境规制的执行成本和经济代价，执行成本是地方政府执行环境规制政策时投入的人力、物力和财力等要素成本，经济代价是地方政府执行环境规制政策时给所辖区域经济发展造成的负面影响。令EA为地方政府A执行环境规制政策时所辖区域内污染减排量，PA为地方政府A不执行环境规制政策时所辖区域内污染增加量，RB、EB和PB分别对应的是地方政府B的相关指标。为反映地方政府间环境规制策略的外部性，设定β为地方政府A对B的外部性系数，λ为地方政府B对A的外部性系数。基于上述基本假定，考虑到地方政府A和B为2×2对称重复博弈，其阶段博弈的支付矩阵见表1所示。

表1 地方政府间环境规制策略博弈的支付矩阵

在地方政府A群体中，设定选择执行环境规制政策的地方政府占比为x，则选择不执行的地方政府占比为(1-x)。同理，在地方政府B群体中，设定选择执行和不执行环境规制政策的地方政府占比分别为y和(1-y)。

通过复制动态方程，我们模拟有限理性条件下地方政府A和B之间的重复博弈过程。在地方政府A群体中，执行和不执行环境规制政策的地方政府期望收益分别为UA1和UA2：

UA1=y(-RA+EA+λEB)+(1-y)(-RA+EA-λPB)

UA2=y(-PA+λEB)+(1-y)(-PA-λPB)

地方政府A群体的平均期望收益为

地方政府A执行环境规制政策的复制动态方程为

在地方政府B群体中，执行和不执行环境规制政策的地方政府期望收益分别为UB1和UB2：

UB1=x(-RB+EB+βEA)+(1-x)(-RB+EB-βPA)

UB2=x(-PB+βEA)+(1-x)(-PB-βPA)

地方政府B群体的平均期望收益为

地方政府B执行环境规制政策的复制动态方程为

这里，PA+EA-RA是地方政府A执行环境规制政策的净收益，PB+EB-RB是地方政府B执行环境规制政策的净收益。令F(x)=0时，我们可得到地方政府A复制动态方程的演化均衡点(Evolution Stable Strategy,ESS)分别为x*=0和x*=1。当PA+EA-RA>0时，F(x)>0，F(0)>0，F(1)<0，x*=1则是地方政府A的演化稳定策略；当PA+EA-RA<0时，F(x)<0，F(0)<0，F(1)>0，x*=0则是地方政府A的演化稳定策略。类似地，地方政府B复制动态方程的演化均衡点分别为y*=0和y*=1。当PB+EB-RB>0时，F(y)>0，F(0)>0，F(1)<0，y*=1则是地方政府B的演化稳定策略；当PB+EB-RB<0时，F(y)<0，F(0)<0，F(1)>0，y*=0则是地方政府B的演化稳定策略。

根据地方政府间环境规制策略的演化均衡点可知，地方政府间的外部性并不影响环境规制策略的选择。地方政府对环境规制策略的选择主要通过权衡环境规制的成本和收益来实现。当环境规制的收益大于成本时，即地方政府通过环境规制倒逼企业从事创新，由此带来的创新补偿超过遵循成本时，越来越多的地方政府将执行环境规制政策，从而形成“趋好竞争”的格局。当环境规制的收益小于成本时，即由于各地区在分权治理结构和以经济增长为目标的考核制度下，地方政府出于利益考虑降低环境准入门槛，弱化环境规制对企业投资“合规成本”来吸引更多高耗能投资，越来越多的地方政府将不执行环境规制政策，从而形成“逐底竞争”的格局。需要指出的是，地方政府的环境规制政策存在较为明显的空间溢出效应，即当地方政府执行环境规制政策时，不仅让所辖地区受益，也易给邻近的地方政府“搭便车”并享受该政府执行环境规制政策的效果，加之各地区对流动性资源竞争激励千差万别，地方政府的环境规制标准存在阶段差异性竞争。

三、实证研究设计

(一)模型设定

为准确识别地方政府间环境规制策略是“逐底竞争”还是“趋好竞争”，本文采用空间自滞后模型(SLX)进行实证研究，基准回归模型如下：

Pollutionit=α+βERit+λWijERit+γXit+μit+ηit+εit

其中，Pollutionit为i地区t期的工业污染排放量，ERit为i地区t期的环境规制强度，Xit为i地区t期的控制变量，Wij为空间权重矩阵。对于Wij的设置，本文采用基于地理距离倒数的空间权重矩阵，以避免邻接矩阵的非现实性假设。

根据上述理论分析，本文通过对回归系数β和λ的判断来识别地方政府间环境规制的策略博弈结果(见表2所示)。当β>0、λ>0且均通过显著性检验时，地方政府间表现为“逐底竞争”策略。为在经济或政治领域获得竞争优势，地方政府之间存在主动降低环境标准的激励，以吸引更多外部要素流入，从而导致环境规制在一定区域内失效。当β<0、λ<0且均通过显著性检验时，地方政府间表现为“趋好竞争”策略。如果将环境问题纳入地方官员的考核体系，地方政府间通过政治锦标赛的模式形成竞相向上的“趋好竞争”策略。当β>0、λ<0且均通过显著性检验时，地方政府间表现为“差异化竞争A”策略，即存在(不执行，执行)环境规制策略。当邻近地方政府加强环境规制策略时，本地政府则倾向于降低环境标准，导致邻近地区污染通过外部性转移到本地区。当β<0、λ>0且均通过显著性检验时，地方政府间表现为“差异化竞争B”策略，即存在(执行，不执行)环境规制策略。当本地政府提高环境准入门槛时，本地污染产业发生转移并进入环境规制较弱的周边地区。当λ不显著时，地方政府间表现为“无策略互动”。

表2 地方政府环境规制策略的识别及释义

(二)变量选取

1.污染排放(Pollution)。参照朱平芳等(2011)的处理方法，我们利用废水、和烟(粉)尘的排放量构建污染排放指数(Pollution)，以反映各个地区的污染排放水平，其计算公式为：

其中，pij为i地区污染物j的排放量；pwij为i地区污染物j的相对排放水平，该数值越大，说明i地区污染物j的排放水平就越高；n为地区数量。

2.环境规制强度(ER)。对环境规制强度的测度，我们主要采用代表性污染物排放量、企业或政府的污染治理投资、环境规制的政策数量、综合赋值、替代指标和自然实验等方法[21][22][23]。为反映环境规制的经济效应，本文采用排污费征收额与污染排放量的比重来表示，其计算公式为：

其中，PFi表示i地区的排污费征收额，PSi表示i地区的排放量，PCi表示i地区的化学需氧量(COD)的排放量。由于固体废弃物的排污费征收额占总排污费征收额的比重很小，且各省的固体废弃物排放量存在较多缺失值，因此本文未将固体废弃物纳入污染物排放中。

3.控制变量。(1)经济发展水平(Econ)，以人均GDP并取对数来衡量；(2)城镇化率(Urban)，采用城镇人口占总人口的比重来表示；(3)产业结构(Stru)，以第三产业与第二产业之比来表示；(4)外商直接投资(FDI)，以实际利用外资占GDP的比重来表示，并按历年人民币汇率的平均价格对FDI进行折算；(5)政府干预程度(Gove)，以地方政府的财政支出与财政收入之比来表示。

(三)数据来源

鉴于西藏缺失大量数据，本文选择中国30个省(市、区)的面板数据，数据主要来源于2004～2017年的《中国统计年鉴》《中国环境年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国能源统计年鉴》、各省(市、区)的统计年鉴及高校财经数据库。表3给出所有变量的描述性统计。

表3 变量的描述性统计结果

四、计量结果分析

(一)基准回归分析

表4报告了基准模型的回归结果。在回归过程中，本文通过逐步引入环境规制、环境规制空间滞后项的方式来检验地方政府间环境规制策略对污染排放的影响效应，发现环境规制和环境规制空间滞后项的系数及其显著性并未发生较大的变化，说明空间自滞后模型的估计结果具有较强的稳健性。估计结果显示，β<0、λ>0且均通过显著性检验，意味着本地区环境规制的污染治理效应较为明显，而邻近地区环境规制强度的增加却提高了本地区的污染排放水平，说明中国省际政府间环境规制策略存在“差异化竞争”现象。当一个地区为治理污染排放而提高环境规制强度时，本地区的污染产业会转移到周边地区，从而提高了周边地区的污染排放水平，这进一步佐证了沈坤荣等(2017)的研究结论[19]，即环境规制引发污染的就近转移。

从控制变量的估计结果来看，经济发展水平和外商直接投资对污染排放的影响都没有通过显著性检验，而城镇化率、产业结构和政府干预程度对污染排放均产生显著的负向影响。可能的原因在于：一是随着城镇化程度的提高，城市规模的扩张对公共基础设施、生活环境质量和产业空间布局等都具有更大的低碳绿色发展需求，从而倒逼当地政府提高本地区的污染治理水平；二是污染排放主要来源于工业化进程，而产业结构的服务化调整本身就是服务业对工业的“腾笼换鸟”，服务业较工业显著降低了污染排放水平；三是由于污染负外部性的存在，单纯依靠市场机制很容易产生“市场失灵”，因而需政府干预治理。

表4 基准回归结果(N=420)

注：*、** 和*** 分别表示通过10%、5%和1%的显著性水平；括号内为T值检验结果。下表同此。

(二)区域差异的影响

自改革开放以来，中国经济社会发展采取非均衡发展战略，导致区域之间存在明显的差异(1)东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南等11个省(市、区)，中部地区包括山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北和湖南等9个省(市、区)，西部地区包括广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆等10个省(市、区)。。那么，地方政府间环境规制策略是否也受到区域差异的影响呢？本文将引入东部、中部和西部三个区域虚拟变量并分别设置为1、2和3，然后构建虚拟变量与核心解释变量的交叉项，以检验地方政府间环境规制对污染排放的影响差异。

表5 区域差异的估计结果(N=420)

由表5的估计结果可知，地方政府间环境规制策略受地区差异的影响较为显著。一方面，地方政府间环境规制的污染治理效果呈阶梯型分布，越往西部地区，环境规制的效果越明显；另一方面，环境规制导致的污染转移效果也呈阶梯型分布，越往西部地区，污染转移效应越弱。出现该现象的原因可能是：东部地区的产业起步较早，已成为中国工业化的主要集聚区，也是污染排放的主要来源地，因而地方政府加强环境规制强度就很容易引发污染产业向周边地区尤其是中部地区的转移；西部及部分中部地区的工业起步较晚，产业基础薄弱，导致地方政府环境规制策略的污染治理效果立竿见影。此外，控制变量的估计结果与上述基准模型的估计结果基本一致。

(三)进一步的机制探讨

关于环境规制对污染治理的作用机制，目前已形成“遵循成本”和“创新补偿”两种观点。前者认为环境规制通过污染外部性的成本内部化增加了企业的“遵循成本”，在环境约束和规制政策的限制下，企业因生产成本增加而减少要素投入，降低了污染排放(Gollop and Roberts,1983)；后者认为适度的环境规制能激励企业改变粗放型生产模式并进行技术创新，以弥补环境规制带来的成本增加[21][22][23][24]，从而形成“创新补偿”，最终也降低了污染排放，这一效应被称为“波特假说”[25][26]。

为检验地方政府间环境规制策略对污染治理的作用机制，本文通过引入遵循成本(Cost)和创新补偿(Inno)两个指标与环境规制的交叉项来进行考察。遵循成本采用工业污染治理投资额占工业总产值的比重来表示，创新补偿采用规模以上工业企业R&D经费支出占工业总产值的比重来表示。表6的估计结果显示，环境规制和环境规制空间滞后项与遵循成本的交叉项都未通过显著性检验，而环境规制和环境规制空间滞后项与创新补偿的交叉项则均显著为负，意味着地方政府间环境规制的污染治理效应可通过创新补偿的方式实现，而遵循成本的影响并不显著。因此，鼓励企业加快技术创新，不仅有效避免了地方政府间环境规制的“逐底竞争”，还推动地方政府间环境规制策略转向“趋好竞争”。

表6 引入遵循成本和创新补偿的估计结果(N=420)

五、结论与政策启示

本文在梳理地方政府间环境规制策略相关文献的基础上，以有限理性假设为前提，构建地方政府间环境规制策略的演化博弈模型，运用中国省级数据和空间自滞后模型，验证地方政府间环境规制策略的污染治理效应。演化博弈模型的结果显示，地方政府间环境规制策略主要通过权衡环境规制的成本和收益达到“逐底竞争”或“趋好竞争”的均衡点，且地方政府的环境规制政策存在显著的空间溢出效应。实证研究结果发现，中国地方政府间环境规制存在明显的“差异化竞争”策略，即本地区环境规制的污染治理效应较为显著，并引发污染向周边地区扩散的转移效应；地方政府间环境规制的污染治理效应呈“东<中<西”的阶梯型分布，而污染转移效应则呈“东>中>西”的阶梯型分布。进一步的机制探讨发现，创新补偿效应是推动地方政府间环境规制策略由“逐底竞争”转向“趋好竞争”的主要方式，而遵循成本效应并未得到实证支持。控制变量的估计结果显示，加快城镇化建设、推动产业结构服务化调整及有效的政府干预程度是污染减排的重要途径。

根据以上的研究结论，我们可得出以下的几点政策启示。(1)推进环境治理与地方官员考核绩效挂钩，加强对地方政府环境治理的督查和问责，改变唯GDP的官员升迁激励。对此，中央政府应通过顶层设计，打破行政区划对环境跨区域治理的约束，促进地方政府在环境治理和保护方面形成共识。(2)针对不同地区和不同行业制定相应的环境规制政策，尤其是对高能耗、高排放和高污染的地区和行业予以重点督查、治理和处罚，建立环境硬约束的评价体系。(3)积极鼓励企业加大技术创新，引导企业对生产方式进行技术改造，提升产品的技术含量和附加值。在实施环境规制的过程中，在税收和融资方面给予政策支持，尤其要强化对工业企业的“创新补偿”，大力支持企业通过技术创新方式来应对环境资源的约束，降低污染排放。