中国式财政分权、环保财政支出与雾霾污染治理

田时中，丁雨洁

1. 安徽大学 经济学院，安徽 合肥 230601；2. 厦门大学 经济学院，福建 厦门 361005

0 引言与文献综述

近年来，雾霾污染频发，中国政府一方面集中攻关区域大气重污染的成因，另一方面通过提高环保财政支出比重，加大区域大气污染治理力度[1-3]。2019年3月，国家大气污染防治攻关联合中心宣布：“经过两年多的集中攻关，基本弄清了京津冀及周边地区大气重污染的成因，即远超环境承载力的污染排放强度，是京津冀及周边地区大气重污染形成的主因”；在区域大气重污染成因取得重大突破的背景下，如何进一步提升财政治理雾霾的成效已成为重大现实关切[4]。而剖解中国财政分权体制下，环保财政支出对雾霾污染治理的影响效应，是利用好财政政策工具治理雾霾污染的基础和保障，事关大气污染防治攻坚战阶段目标的实现，具有重要的理论及实践价值。现有研究综述如下：

财政分权与雾霾污染治理的研究。现有关于财政分权与环境污染治理的研究成果[5-8]，形成了两种截然不同的观点：一种观点认为，财政分权度的提高，会抑制污染排放，如Millimet研究认为财政分权对污染排放产生负向影响，应不断提高财政分权度和完善财政分权体制[9]，Tiebout的“用脚投票”理论[10]、Levinson的“争上游”理论[11]，均支持上述观点；另一种观点认为，随着财政分权度的提高，会促使污染进一步恶化，如Sigman研究认为随着财政分权度的提高，污水排放进一步加剧[12]，张可中等[13]、刘建民等[14]的研究证实了这一观点。进一步研究发现，经济因素是导致雾霾污染持续扩张的主要原因，由于雾霾污染存在空间溢出效应，导致雾霾治理难度增加，且由于中国式财政分权与环境联邦主义财政分权有本质不同，政府在治理雾霾污染时存在“污染博弈”和“治理博弈”[15]，但中国式财政分权对雾霾污染治理的作用机理尚需深入揭示。

财政政策与雾霾污染治理的研究。Qian等人关注联邦制与软预算约束，建议通过预算手段提高公共产品供给效率[16]，对污染治理提供经验参考。李涛等人研究发现，中国式财政分权导致地方政府采取策略性财政政策，使得财政支出出现结构性偏向[17]。而事实上，中国式财政分权体制下，不断博弈的环保财税政策对雾霾污染的治理产生重要的影响[18]。吴勋等通过静态和动态面板模型研究显示，财政分权与雾霾污染呈显著正相关，而环境环保支出与雾霾污染呈显著负相关[19]。刘晓红基于2006—2016年29省区面板数据，结合熵权法和空间杜宾模型，证明了地方环保支出会使周边地区大气污染下降，有利于污染防治[20]。此外，还有研究指出，政府补贴、按最优税率征收环保税有利于雾霾污染治理[21-22]。

雾霾污染治理机制与对策研究。Wang等人以京津冀大气污染治理为案例，实证研究京津冀地区大气污染治理的挑战和机遇，提出了联合治理机制[23]。魏巍贤等人通过实证研究发现，能源结构调整与技术进步能有效提高雾霾污染治理效果[24]。李永亮提出雾霾污染治理要实现多主体联动机制、法律约束与激励机制以及长效监管机制的有机统一[25]。初钊鹏等人基于演化博弈模型探讨雾霾污染治理的对策，特别强调应扩大中央环保支出范围，建立地方减排补偿机制，支持企业环境技术创新，引导公众第三方监管[26]。胡志高等关注区域雾霾污染协同治理方案、状态及影响因素[27]。孟庆国等[28]、孙静等[29]、李建明等[30]也指出要加强区域雾霾污染协同治理，并对协同治理效率进行系统评价。

综上所述，现有关于财政分权与环境污染治理的研究成果丰硕，且置于新时期打赢污染防治攻坚战背景下，对地方政府环保财政支出的雾霾污染治理效应的研究，提供了重要参考。不过现有研究主要关注财政分权体制对雾霾污染的影响、分析环保财政支出与雾霾治理的关系，忽视了财政分权体制下，地方政府环保财政支出的结构性偏向，缺少从整体上综合考察财政分权、环保财政支出与雾霾污染治理的关系。因此，文章将三者纳入统一的分析框架，剖析财政分权体制下环保财政支出对雾霾污染治理的影响机理；运用空间杜宾模型，研究地方政府环保财政支出的结构性偏向、揭示财政分权与环保财政支出对雾霾污染的交互影响；结合实证研究，提出雾霾污染治理的创新对策。

1 理论分析与研究假设

由于大气环境外部性和市场失灵，需要政府制定和实施财税政策，对雾霾污染治理进行必要的干预[21][31]。这是基于通财税政策作用于雾霾污染治理，可实现两个预期目标：一是经济目标，即财税政策通过微观个体发挥作用，影响企业的生产成本、产品价格、产出变化率、利润率、人均技术使用费和研发支出等，进而影响企业的经济效果；二是环境目标，即政府在不违背市场机制运行的基础上，通过环保财政支出、环境保护税等财税政策的激励约束作用，把雾霾污染控制在环境承载力范围内，促使污染排放企业节能减排，确保空气质量达标。不过，财政分权体制下，财税政策的选择和实施，交织着中央政府、地方政府和污染排放企业等三方利益博弈：一是中央政府基于委托代理和现实需要，将雾霾污染治理的职责委托给地方政府执行，地方政府可能采取完全执行和不完全执行的策略；同时，中央政府按照严格督查和宽松督查的方式进行监管。二是地方政府基于利益考虑，与污染企业和相邻地方政府之间就财政治理雾霾的力度和规模展开博弈。三是污染企业基于利益最大化原则，在执行节能减排和不执行节能减排政策之间徘徊[24][26]。由此，导致地方政府的财政支出决策出现结构性偏向，即生产性支出偏高，民生性支出和社会性支出被挤占，尤其是环保财政支出存在显著的“挤出”效应[8][19]。基于上述分析，提出：

假设1：财政分权体制下，地方政府环保财政支出存在结构性偏向。

由上文的分析可知，中国式财政分权体制下，地方政府受经济考核和政治晋升的双重激励，一方面压缩环境污染治理等公共产品的财政支出，却持续扩大经济建设支出；另一方面，通过激励性税收政策，吸引更多企业进驻，以扩大税源，增加财政收入，壮大地区经济总量。此做法的直接好处是促使地方政府在GDP竞赛中成为领跑者，更为地方官员晋升提供政治资本，相反，由于财政分权导致的环保财政支出“挤出”效应，地方政府在环境治理上的支出乏力，后劲不足，使得雾霾污染的负外部性更加显著，加剧雾霾污染[17][19][21]。事实上，环保财政支出是地方政府干预环境污染的重要调控手段，能够很大程度上扭转雾霾污染的负外部性，凸显财政治理雾霾污染的正外部性特征，更是新时期中国打赢污染防治攻坚战的重要政策工具。近年来京津冀、珠三角和长三角地区针对大气污染采取的联防联控措施取得了显著成效，进一步表明，面对雾霾这种外溢性污染物，加大雾霾污染治理的财政投入，完善协同治理机制，有利于提高雾霾治理效果[20][26][29][31]。随着中国式财政分权体制不断完善，财政支出责任划分更加明确，有利于发挥体制优越性，促进财政资源优化配置；同时，地方政府为有效贯彻生态文明和“绿色化”战略，不断提高环保财政支出力度，力求实现财政服务污染防治的帕累托最优，政府的治理努力必将扭转财政分权加剧雾霾污染的局面，通过财政分权与环保财政支出的交互作用，提高雾霾治理效果。基于此，提出：

假设2：财政分权度的提高会加剧雾霾污染，而扩大环保财政支出，能显著提高雾霾治理效果。

假设3：财政分权与环保财政支出的交互作用，影响雾霾污染治理。

2 研究设计

2.1 模型设定

由地理学第一定理可知，地理事物或属性在空间分布上互为相关关系，存在集聚、随机和规则等三种分布状态，一般地，距离近的地区具有相似的空间特性。雾霾污染往往是集中、成片出现的，并非局部环境问题，因而具有较强的空间依赖性。受风向、温差等因素的影响，不同雾霾浓度的相邻地区在时间上有先后关系，雾霾的扩散效应会改变地区雾霾污染的分布，空间外溢效应随相邻地区雾霾浓度差的增大而增大[1][3][15][19]。采用空间计量模型来探究雾霾污染的空间变动规律与模式，可以避免经典假设下OLS估计带来的偏误。常用的空间计量模型包括空间滞后模型（SAR）、空间误差模型（SEM）和空间杜宾模型（SDM）。空间杜宾模型（SDM）兼顾了因变量的空间相关性和自变量的空间相关性，考虑到雾霾污染的空间依赖性及其溢出效应，基于此，选用空间杜宾模型（SDM）实证检验理论假设，基准模型设定如下：

通过式（1）验证假设1，通过式（2）验证假设2和假设3。式（1）中：En表示环保财政支出，X为解释变量，包括核心解释变量财政分权（Fd）和系列控制变量人均GDP（pgdp）、贸易开放程度（Tr）、产业升级（inu）、城镇化（urb），α、σ、β、φ、为待估参数，为扰动项；式（2）中，PM表示雾霾污染，Z为解释变量，包括核心解释变量财政分权（Fd）以及环保财政支出（En），包括控制变量人均GDP（pgdp）、贸易开放程度（Tr）、产业升级（inu）、城镇化（urb）、能源消费系数（com），Fd·En为财政分权和环保财政支出的交互项，δ、φ、η、γ为待估参数，μ为扰动项。此外，W为三类空间权重矩阵，第一类是地理相邻空间矩阵W1，若两个省份有共同边界，那么Wij=1，若没有共同边界，则Wij=0。第二类是经济水平空间矩阵W2，经济发展水平相近的省份在某些方面具有相似性，其计算公式为Wij=1 / |pgdpyi-pgdpyj| ，其中pgdp为省份人均经济产值。第三类是地理距离空间矩阵W3，两个省份的距离越近，则Wij值较大，反之Wij值较小，其计算公式为Wij=1/d，其中d为两个省份之间的地理距离。以上三类空间权重在模型中按“行标准化”处理。

2.2 变量含义

财政分权（Fd）。现有文献主要从“收入”和“支出”两个角度测量财政分权[8][13][17]。收入分权指标（Fd-sr）是省级预算内财政收入与全国预算内财政收入的比值，公式的分子和分母用人均进行标准化，以控制人口因素对财政资源分配的影响。支出分权指标（Fd-zc）是省级预算内财政支出与全国预算内财政支出的比值，同样进行人均处理。

环保财政支出（En）。理论上，地方政府环境保护支出规模越大，表明雾霾治理力度越大，空气质量趋于优良。研究中以地方政府环保财政支出作为解释变量，分析环保财政支出对雾霾污染治理的影响，同时，为解释财政分权的间接效应，加入二者的交互项进行检验。

人均GDP（pgdp）。根据库兹涅茨曲线，环境污染与人均GDP有着密切的关系。在中国式财政分权的影响下，官员晋升的考核方式会扭曲地方政府的行为，地方政府往往以牺牲环境为代价来发展经济。一般地，随着人均GDP的增加，污染加剧。当人均GDP到达“拐点”之后，污染程度会逐渐下降。

贸易开放程度（Tr）。贸易开放程度是衡量一国或地区经济对外开放规模和水平的重要指标。由“污染避风港假说”及“要素禀赋假说”可知，发展中国家在劳动要素方面具有比较优势，而发达国家在资本要素方面具有比较优势，在经济开放过程中发展中国家为吸引外资往往采取较为宽松的环境管制政策，从而导致重污染产业的转入，雾霾污染加重。以各省商品进出口总值占地区GDP的比重来表示贸易开放程度。

产业升级（inu）。在产业升级进程中，三大产业发展对环境产生了不同程度的影响，其中，第二产业尤其是工业绿色化发展，减少了雾霾污染。采用各省第二产业生产总值占地区GDP的比值表示各省产业升级水平。

城镇化（urb）。城镇化早期，资源消耗大，利用效率不高，污染排放严重；随着新型城镇化和绿色化发展理念的提出和实施，产业、人口和公共设施的集中可发挥规模经济和集聚经济在环境治理方面的优势，将推动城镇化发展模式发生根本性转变，此时的城镇化进程，利于雾霾污染下降。人口向城市集聚是城镇化的突出表现，采用各省城镇人口占总人口比重来度量城镇化。

能源消费系数（com）。以煤炭为主的能源消费结构，是雾霾加剧的因素之一。一般来说，地区能源消耗程度越高，产生的污染越多，对政府治理雾霾污染的压力越大。采用单位GDP能源消耗量代表资源消耗程度。各变量含义及说明如表1 所示。

表1 变量说明Table 1 Variable description

2.3 数据说明

选择中国30 个省级行政区的（港、澳、台以及西藏自治区由于数据统计口径不一致或部分数据缺失，不做考察）空间面板数据为样本，进行实证研究，数据截至2018年《中国统计年鉴》《中国财政统计年鉴》以及各地区统计年鉴，篇幅所限，原始数据省略，备索。相关变量的描述性统计如表2 所示。

表2 变量描述性统计Table 2 Descriptive statistics of variables

3 实证检验

3.1 雾霾污染的空间自相关性检验

在进行空间回归之前，应先通过全局和局部空间自相关检验，定量分析雾霾污染在总体和局部空间上的起伏变化情况。用Moran’s I 指数来衡量各个区域间在整体上的空间差异程度和空间关联程度。Moran’s I 指数介于－1与1之间，大于0表示存在正空间相关性，小于0表示存在负空间相关性，其绝对值越大，空间相关性越强。若Moran’s I 指数接近于0，则空间分布是随机的，区域间不存在空间相关性。

3.1.1 全局空间自相关检验

根据2008—2017年中国各省份雾霾污染数据及三类空间权重矩阵，运用STATA15.0 软件输出雾霾污染的Moran's I 指数及检验结果（表3）。由表3可知，在地理相邻和地理距离空间矩阵条件下，雾霾污染莫兰指数均通过了1%水平下显著性检验，且均为正数，表明样本考察期内，中国各省份雾霾污染在空间分布上具有显著的正自相关关系，即中国雾霾污染的空间分布并不是完全随机的，而是呈现相似值之间的空间集聚形态。因此，在实证分析雾霾污染的影响因素时，不能将其视为一个空间独立的观测值，而应考虑空间相关性，以避免出现回归偏误。

表3 中国雾霾污染的莫兰指数及检验结果Table 3 Moran index and test results of haze pollution in China

为更直观地表示中国各省份雾霾污染的空间自相关性，通过莫兰散点图从地理相邻空间矩阵上考察雾霾污染的地理分布。散点图的横轴为雾霾污染变量，表示空间单元自身的雾霾污染程度；纵轴为雾霾污染的空间滞后项WZ，表示周边单位雾霾污染程度的加权和。莫兰散点图将省域雾霾污染的空间特征划分为4个象限（见图1和图2）：第一象限表示高雾霾污染省域被其他高雾霾污染省域包围；第二象限表示低雾霾污染省域被高雾霾污染省域包围；第三象限表示低雾霾污染省域被其他低雾霾污染省域包围；第四象限表示高雾霾污染省域被低雾霾污染省域包围。通过莫兰散点图可以看出绝大多数省份分布在第一象限、第三象限，各省份雾霾污染呈现高—高、低—低相邻的空间特征，空间依赖性明显。

图1 莫兰散点图（2008）Fig.1 Moran scatter （2008）

图2 莫兰散点图（2017）Fig.2 Moran scatter （2017）

3.1.2 局部空间自相关检验

全局空间相关性未能有效反映局部地区的“非典型”情况，因此，在检验了中国雾霾污染的全局空间相关性之后，还需进一步检验局部空间相关性。表4列出了在地理相邻空间矩阵下2008年和2017年雾霾污染局部集聚呈高—高型分布的省份。浙江、湖北、河南、河北、上海、安徽、江苏、山东、北京、天津这几个省份在研究期间高—高型雾霾污染比较稳定，与2008年相比，2017年新增辽宁省，减少了江西和湖南省。从时间上看，中国高雾霾污染集聚区省份呈现由南向北的扩散特征。

表4 高—高型雾霾污染省份Table 4 High-high haze pollution provinces

3.2 财政分权与环保财政支出：SDM检验

由假设1可知，财政分权可能导致环保财政支出呈现结构性偏向，通过建立空间杜宾模型（SDM），估计相关参数。根据Hausman 检验可知，选择固定效应模型进行回归分析，表5报告了三类空间权重矩阵条件下，空间杜宾模型估计结果。

表5 SDM回归结果Table 5 The results of SDM regression

从空间滞后效应看，上述模型中，空间滞后效应系数（ρ）均为正，说明各地区环保财政支出存在较强的空间关联性，从财政收入分权看，地理相邻空间权重下，相邻地区的环保财政支出每增加1%，本地区环保财政支出将增加0.294 8%，进一步表明财政分权下，地区间财政支出存在空间策略互动特征。

所谓特种教育，就是指在特种区域推行的社会教育，是国民政府为配合其对共产党领导的赣鄂豫皖闽农村根据地的军事围剿而实施的教育［25］。特种教育主要在中山民众学校中实行，中山民校主要包括成人班、妇女班、高级班、儿童班等。在这里主要讨论特种教育中的儿童班。

从财政收入分权看，在三类空间权重矩阵的加权下，财政收入分权对本地区的环保财政支出的影响显著为正，而对相邻地区的影响显著为负，表明财政收入分权度的提高能够促进本地区环保财政支出的增加，却显著降低相邻地区的环保财政支出。从财政支出分权看，在不同空间权重的加权下，财政支出分权对本地区环保财政支出的影响系数均为负，说明财政支出分权与本地区环保财政支出呈现负相关关系，经济意义体现为本地区财政支出分权的提高会减少本地区环保财政支出。同时，财政支出分权的空间溢出效应系数显著为负，进一步表明，财政支出分权度的提高，显著降低相邻地区环保财政支出。于是，我们可以得出这样的结论：即财政收入分权促进本地区环保财政支出增加，财政支出分权降低本地区环保财政支出，而不论是财政收入分权还是财政支出分权，均对相邻地区环保财政支出产生负向影响。可见，财政分权体制下，地方环保财政支出存在明显的结构性偏向，这种偏向受财政收入分权度和财政支出分权度的不同而有所差异。

从控制变量来看，人均GDP对本地区环保财政支出具有负向影响，但其空间溢出效应显著为正，说明地区人均GDP的提高会促进相邻地区提高环保财政支出。产业升级与环保财政支出呈正相关关系，说明伴随着产业升级，政府会提高环保财政支出。但贸易开放程度、城镇化水平与环保财政支出呈负相关关系，其空间溢出效应系数均为负，表明贸易开放和城镇化水平的提升，导致地方政府降低环保财政支出。

3.3 财政分权、环保财政支出与雾霾污染：SDM解释

从Hausman 检验结果来看，选择固定效应模型进行估计。表6报告了三类空间权重下，中国式财政分权、环保财政支出对雾霾污染的影响SDM估计结果，表7则报告了SDM直接效应、间接效应和总效应估计结果。

表6 财政分权、环保财政支出对雾霾污染的影响Table 6 Impact of fiscal decentralization and environmental protection expenditure on haze pollution

从空间滞后效应看，全部模型中，空间滞后效应系数（ρ）均为正，说明各地区雾霾污染存在较强的空间关联性，在地理相邻空间权重下，相邻地区的雾霾污染增加1%，本地区雾霾污染将增加0.545 0%，这是中国雾霾污染高—高聚集特点形成的原因，受自然、经济、社会等因素影响，相邻地区的雾霾污染存在较强的空间溢出效应，需要加强区域合作，这为相邻地区的地方政府加强雾霾污染协同治理提供了理论依据。

从财政分权的影响看，在地理相邻和地理距离空间权重作用下，财政收入分权与雾霾污染呈正相关关系，说明本地区的财政分权加剧了雾霾污染。究其原因，财政分权体制下，地方政府为获取更多的税收收入，提高财政收入水平，壮大经济总量，通常会通过放松环境管制来吸引一些能带动地区经济发展的重化工业，这些企业因高能耗和高污染排放，导致雾霾污染加剧。在地理距离和经济水平权重下，财政收入分权的空间溢出效应均为负，说明本地区财政收入分权的提高会使地理或经济地理邻近地区的雾霾污染减少，以经济水平空间矩阵W2为例，本地区财政分权提高1%，相邻地区雾霾污染会减少0.576 3%。从总体效应（总效应系数为-0.629 5）看（见表7），各个地区财政收入分权的提高会降低雾霾污染，原因在于，财政分权体制下，地方政府将主要精力放在经济建设上，促使其财政分权度不断提高，在此过程中，本地区的雾霾污染逐渐加剧，而相邻地区雾霾污染缓解，可以从下文的环保财政支出角度进行解释。因而，我们认为财政收入分权导致本地区雾霾污染加剧。

表7 SDM直接效应和间接效应Table 7 Direct and indirect effects of SDM

从环保财政支出的影响看，本地区的环保财政支出与雾霾污染呈负相关关系，表明地方政府环保财政支出显著提高雾霾污染治理效果，进一步缓解雾霾污染，验证了假设2是成立的。基于上文的分析，地方政府为提高经济发展水平，会采取相对宽松的环境管制措施，导致本地区雾霾污染进一步加剧，但地方政府并不是不关心雾霾污染，也不会视雾霾污染持续恶化而不管不问，相反，地方政府接受中央政府的环境治理责任委托，并不想给自己戴上污染治理“不作为”的帽子，因而，会采取有力措施治理雾霾污染，只不过，在环保财政支出上，存在与相邻地区相互攀比、相互竞争的做法。不断完善的财政分权体制下，地方政府的环境责任划分更加明确，通过地区间的联防联控机制，雾霾污染治理效果日益凸显。从估计结果看，全部系数均为负，且通过了显著性检验，表明随着本地区环保财政支出的提高减轻了雾霾污染。正是由于地方政府在环保方面投入了大量资金，地区雾霾污染得到有效控制，也使得相邻地区雾霾污染得以缓解。以地理相邻空间矩阵为例，环保财政支出的空间溢出效应为负，说明本地区环保财政支出的增多会使地理或经济地理相邻地区的雾霾污染减少，本地区环保财政支出提高1%，相邻地区雾霾污染会减少0.081 8%。从总体效应（总效应系数为－0.135 3）看，各个地区环保财政支出的提高会减轻雾霾污染，这是因为地区环保财政支出的增加意味着本地区提供了更高质量的环境公共产品，相邻地区因免费搭车而获得了好处，雾霾污染有所改善。

从财政分权与环保财政支出的交互作用看，该变量与雾霾污染呈正相关关系。究其原因，第一，自2012年以来我国雾霾污染频发，PM2.5开始作为监测指标纳入空气质量统计范围，经过多年的技术攻关，才找到雾霾污染的诱因，一定程度上影响了雾霾污染针对性治理措施的出台和实施。第二，随着财政收入分权度的提高，即使地方政府努力降低环保财政支出的“挤出”效应，但环保支出规模仍未达到理想状态，使得财政收入分权与环保财政支出的交互作用未显著改善雾霾污染。第三，当前的财政分权体制下，地方政府的雾霾污染治理行为存在相互竞争的特点，环保财政支出的结构性偏向没有得到根本性改变。第四，地方政府环保财政支出以及雾霾污染专项治理资金的使用效率不高，影响雾霾污染治理效果，使得短期内，还难以看到分权体制与环保财政支出交互项的正向作用。此外，实证结果显示，经济水平和地理距离权重下，并无显著的空间溢出效应，进一步说明，财政收入分权和环保财政支出的交互作用主要影响本地区和相邻地区，因此，有效治理雾霾污染，需切实加强区域合作，完善协同治理机制和政策体系。

3.4 稳健性检验

为了增加实证结果的可信度，以财政支出分权（Fd-zc） 替代财政收入分权，对基准模型进行稳健性检验，检验结果如表8所示。

由表8可知，回归结果显示空间滞后效应系数ρ为正，财政分权与本地区雾霾污染具有显著的正相关关系，环保财政支出与雾霾污染具有显著的负相关关系，财政分权与环保财政支出的交互项系数表明，财政分权在一定程度上影响政府行为，与预期基本一致；控制变量方面，人均GDP、城镇化和能源消费系数对雾霾污染的影响为正，对外开放程度和产业升级对雾霾污染的影响为负，与基准回归保持一致，我们认为本次实证检验的结论是稳健的。

表8 稳健性检验Table 8 Robustness test

4 结论与启示

依据理论和研究假设，选择中国30个省级行政区面板数据为样本，采用空间杜宾模型对中国式财政分权、环保财政支出与雾霾污染的关系进行实证检验，探讨中国雾霾治理效果，得出如下结论：

（1）通过SDM模型检验发现，中国式财政分权下，地区间财政支出存在空间策略互动特征，导致地方环保财政支出存在明显的结构性偏向，这种偏向因财政收入分权度和财政支出分权度的不同而有所差异，地方政府环保财政支出存在显著的“挤出”效应。（2）依据空间莫兰指数可知，中国雾霾污染呈现显著空间溢出效应，财政收入分权显著加剧本地区雾霾污染，而在地理距离和经济水平权重下，财政收入分权的提高会使邻近地区的雾霾污染减少，地方政府环保财政支出显著提高本地区雾霾污染治理效果，进一步缓解邻近地区的雾霾污染。（3）当前，财政收入分权和环保财政支出的交互作用，不足以有效治理本地区雾霾污染，对相邻地区雾霾污染治理的积极作用有限。（4）系列控制变量显示，经济发展水平、城镇化的推进和以煤炭为主的能源消费结构会加剧雾霾污染，贸易开放度和产业升级能够显著降低雾霾污染。

上述结论，包含如下政策启示：

第一，进一步完善财政分权体制。具体来说，一是要理清纵向财政关系，提高地方政府事权和支出责任的匹配度，尤其是污染治理方面，在划分事权的基础上明确各级政府的支出责任，基于财政分权对雾霾治理影响的异质性，对于经济水平较低的地区应适度提升分权度，而对经济水平较高的地区则适度降低分权度；二是要完善财政转移支付制度，利用雾霾治理专项转移支付对地方政府进行污染治理专项补偿，加大对雾霾污染严重地区纵向和横向的生态补偿；三是要优化地方政府官员的考核制度，将地区环境质量纳入官员考核体系，激励地方政府积极治理雾霾污染，提高优质环境等公共产品的供给效率。

第二，提高环保财政支出使用效率。针对各地区环境问题的差异性，环保财政支出的侧重点有所不同，对于经济发达的东部地区，雾霾污染与工业化发展有关，应将环保财政支出用于产业转型升级、绿色产业发展，逐渐淘汰高能耗高污染产业，同时应控制高污染企业向其他地区的转移。对于经济较落后的中西部地区，雾霾污染主要与能源利用有关，应将环保财政支出用于清洁能源开发、绿色技术应用，进一步优化能源消费结构，提高能源利用率。

第三，建立地区间雾霾污染协同治理体系。由前文可知，一方面，雾霾污染具有较强的空间外溢效应，目前中国雾霾污染的分布多为高—高聚集，一些省份不愿意承担全部的污染成本而出现“搭便车”现象；另一方面，环保财政支出具有空间策略互动特征，本地区的环境政策对相邻地区的雾霾污染具有一定影响。故而，为避免“公地悲剧”，中央政府应积极鼓励和引导地方政府完善区域协同治理机制，总结京津冀等地区雾霾联防联控经验，建立合作支持体系，提高雾霾治理效率。