环境规制门槛下雾霾污染对土地资源错配的影响研究

陈江平 郑凌燕

(宁波大学商学院,浙江 宁波 315211)

改革开放以来,中国经济发展取得了举世瞩目的成就,尽管中国已经步入高质量发展阶段,但是“高投入、高消耗、低产出”的粗放式发展方式并未得到彻底扭转,加之多年来政治“晋升锦标赛”传统思维的影响,资源浪费、环境污染等问题层出不穷。党的二十大报告中指出“健全资源环境要素市场化配置体系”,同时强调了经济发展与环境保护二者的重要性,可持续高质量发展对于实现中国式人与自然和谐共生的现代化具有重要意义。

土地作为政府所垄断的重要战略性资源,对国家经济发展起到举足轻重的作用。在政治和财政的双重激励下,地方政府普遍采取低价出让工业用地、高价出让商住用地的“双二手”供地策略[1]。这种商住用地对工业用地的“横向补贴”,造成了土地要素价格和资源配置的扭曲[2]。虽然这种“以地谋发展”的模式确实为中国经济的腾飞提供了强有力的支持和保障,但由于产业结构过度“工业化”和“房地产化”,雾霾污染问题也日益严重,严重阻碍了经济的可持续高质量发展[3]。

针对资源错配与环境污染的研究,现有文献大多关注的是前者对后者的单向影响,而鲜有考虑到环境污染对资源错配的反向作用。那么雾霾污染的加剧是否会对地方政府土地资源配置方式产生影响?本文认为,随着经济发展水平的提高,社会公众对高质量生产生活环境的需求也愈加强烈,尤其是当环保绩效纳入晋升考核标准中后,地方政府会逐步改变从前以牺牲环境为代价而一味追求经济发展的方式,表现为环境规制强度的提高,从而优化资源的配置。基于此,本文探讨了雾霾污染对土地资源错配的影响,并以环境规制角度为切入点,进一步考察了其内在的影响机理。

1 理论述评与研究假说

1.1 土地资源错配与雾霾污染

自1994年分税制改革以来,国家财权上移与事权下移,地方政府财政收支缺口不断扩大,在当时的土地制度下,地方政府纷纷开始追寻土地出让金这一最大的预算外收入。同时,在“晋升锦标赛”的理论框架下,地方政府官员出于城市建设发展的需要而热衷于土地出让,并不断招商引资以求在未来GDP的经济绩效考核中胜出[4]。因此,在财政压力和晋升激励的双重推动下,地方政府倾向于高价限制出让商服用地及住宅用地以直接获得收入,低价过度出让工业用地以吸引投资,这种土地要素价格的扭曲导致了土地资源的错配。

作为土地市场的垄断者,政府将土地视为治理辖区和发展经济的重要工具,对于环境治理也不例外[5]。随着我国经济水平的不断提高,社会公众对美好生活环境的需求也有了进一步的提升,诸如雾霾污染等环境问题也愈加受到政府的重视。因此,地方政府会调整地区的投资策略,这种对地区经济的干预会直接体现在土地资源配置上[6]。在工业用地方面,基于“污染天堂”假说[7],那些污染排放的企业会优先选择在环境标准较低的地区进行生产。为了改善雾霾污染问题,地方政府会增加工业用地的出让价格,提高工业企业准入门槛,限制新增工业用地的出让;在商住用地方面,雾霾污染的加剧会引发公众对环境质量的担忧,为防止劳动力的流失、继续吸引外来劳动力的流入[8],地方政府会限制商住用地的价格并增加规划投入。综上所述,雾霾污染加剧会促使地方政府在工业用地和商住用地的出让上进行限制和调整,从而改善土地资源的配置方式。由此,本文提出假设H1。

H1:雾霾污染的加剧会倒逼地方政府减缓土地资源错配的程度。

1.2 环境规制的门槛效应

基于“环境库兹涅茨曲线”理论[9],地方政府会在经济发展与环境治理问题之间进行权衡[10]:当城市经济发展水平较低且环境污染较轻时,政府会倾向于以牺牲环境为代价来发展经济;而当经济发展到一定程度且污染问题严重突出时,政府就会放慢经济发展速度,转而追寻高质量可持续的发展方式。由于各地区之间经济发展水平存在较大的差异,各地方政府对环境污染的重视程度也会有所不同。而地方政府的环境规制强度直接体现了其对环境污染的重视程度,从而在不同的环境规制强度下,雾霾污染的加剧对地方政府土地资源配置方式可能会产生不同的影响。基于此,本文提出假设H2。

H2:环境规制在雾霾污染和土地资源错配中存在门槛效应。

具体来看,在工业用地的出让中,地方政府会对企业的污染排放进行严格的监管和控制,主要包括要求企业采取减排措施、购买污染治理设备等,这些要求提高了企业的治污成本,倒逼企业进行技术革新,从而限制了工业企业的无序扩张[11]。在商住用地的出让中,地方政府通过调整土地用途和规划要求,限制在污染严重地区规划商住用地,避免雾霾污染对居民生活的严重影响;同时,地方政府鼓励在环境较好的地区规划更多的商住用地,吸引人口和资金的流动,促进资源的合理配置[12]。考虑到一个地区环境规制强度越高,表明政府对雾霾治理也越重视,因而当雾霾污染加剧时,地方政府更有可能改善以往土地资源的配置方式。基于此,本文提出假设H3。

H3:环境规制强度越高的地区,雾霾污染加剧对土地资源错配程度的减缓作用也越强。

2 研究设计

2.1 模型构建

为验证假设H1,即雾霾污染加剧对土地资源错配的抑制作用,本文构建模型(1):

(1)

其中,i表示城市,t表示年份,Disi,t表示土地资源错配程度,Poi,t表示城市PM2.5年均浓度,Controlj,i,t表示一系列的控制变量,μi、δt分别表示控制个体和时间固定效应,εi,t表示随机扰动项。

为验证假设H2和假设H3,即在不同的环境规制强度下,雾霾污染对土地资源错配的抑制作用也会有所差异,说明雾霾污染对土地资源错配的影响并非简单的线性关系,而可能存在门槛效应。因此,本文构建模型(2):

(2)

其中,I(·)为示性函数;Eri为门槛变量,表示环境规制强度,鉴于数据的准确性和可获得性,本文采用各地级市政府的年度工作报告中与环保相关的词汇频数(EF2)及其在全文报告中所占比重(ER2)来衡量;φ为待估算的门槛值。

2.2 变量测度与说明

2.2.1 被解释变量

土地资源错配程度(Dis)。本文借鉴赖敏[13]的做法,首先从中国土地市场网中搜集整理2007—2019年发生的所有土地出让事件,并根据土地的用途类型将其进一步归类为工业用地、商住用地及其他用地,然后将各年份属于同一出让类型的土地出让价格和面积按照地级市层面分别相加,得到城市年度商住用地和工业用地的平均价格,之后采用商住用地均价与工业用地均价的比值来度量土地资源错配程度。通常认为,两者比值越大,说明地方政府的土地资源错配程度越严重;两者比值越接近于1,则土地资源配置方式相对越合理。

2.2.2 核心解释变量

建立完备的组织机构是全面预算管理工作顺利开展的必要条件。为了强化高校医院的全面预算管理，加强其经济宏观调控能力和综合性，充分结合本医院实际情况，建立一套完整的预算管理机构，例如预算管理委员会、预算管理办公室、预算具体编制与执行机构、预算责任网络等，才能使高校医院各科室各司其职，各负其责，整个预算管理工作才能为医院的稳定可持续发展奠定良好的基础。

雾霾污染(Po)。鉴于数据的可获得性和精确性,本文借鉴陈恭军[1]的做法,采用加拿大达尔豪斯曼大学大气成分分析组公开的PM2.5浓度卫星监测数据。原始数据为经纬度栅格数据,本文使用ArcGIS软件对其进行掩膜处理并解析为各地级市的PM2.5的年均浓度数据。

2.2.3 控制变量

为准确识别雾霾污染与地方政府土地资源错配的因果关系,本文参考相关研究,控制了一系列可能影响土地资源配置方式的变量。城市经济发展水平(AGDP),采用各城市年度人均GDP来衡量;城市人口规模(Density),采用各城市年度的人口密度来衡量;对外开放程度(Fdi),采用城市当年实际使用外商资本与GDP的比重来衡量;财政自主权(FA),采用地方政府年度一般预算内财政收入与一般预算内财政支出的比例来衡量;产业结构(IS),采用各城市年度第三产业增加值与第二产业增加值的比重来衡量;科技创新程度(Innovation),采用地方政府年度科学支出的自然对数来衡量;交通状况(Road),采用各城市人均道路面积来衡量;城市发展规模(Scale),采用各城市建成区面积的自然对数来衡量。

2.2.4 内生性处理与工具变量的选取

已有研究证明地方政府土地资源错配会显著加剧当地的雾霾污染[1],但本文研究的是雾霾污染对政府土地资源配置方式的反向作用。考虑到两者之间可能存在双向因果关系而产生严重的内生性问题,本文借鉴陈诗一等[10]的做法,采用省级政府的年度工作报告中与环保相关的词汇频数(EF1)及其在全文报告中所占比重(ER1)作为政府环境规制强度的度量指标,并以此作为雾霾污染的工具变量,利用2SLS模型以缓解本文研究中的内生性问题。

2.3 数据来源

考虑到样本的一致性和有效性,本文剔除了包含4个直辖市以及数据连续缺失3年及以上的地级市样本,最终得到2007—2019年全国270个地级市的面板数据。本文的被解释变量源数据来自中国土地市场网,核心解释变量雾霾污染源数据来自加拿大达尔豪斯曼大学大气成分分析组公开的全球PM2.5卫星影响栅格数据;环境规制数据来源于各地级市政府年度工作报告;其他控制变量来源于历年《城市统计年鉴》《中国城乡建设统计年鉴》《中国区域经济统计年鉴》《中国国土资源统计年鉴》。

3 实证结果分析

3.1 描述性统计

为避免数据在实证过程中由于部分极端值的存在而产生较为严重的异方差问题,本文进行缩尾处理后,得到变量的描述性统计结果,如表1所示。通过对研究中所涉及的变量进行检验,得知所有变量的VIF值均小于3,所以不存在多重共线性。

表1 变量描述性统计

3.2 基准回归

表2 基准回归结果

3.3 内生性处理

表3为2SLS模型的估计结果。列(1)、列(2)回归结果显示,无论是以EF1还是ER1作为工具变量,第一阶段回归的F值均大于10,因而拒绝“弱工具变量”的假设。列(3)、列(4)报告了2SLS中第二阶段的回归结果。从影响方向看,无论选取何种指标作为工具变量,结果都显示城市雾霾污染的增加会“迫使”政府优化土地资源的配置方式;从影响强度看,与表2中的回归系数相比,2SLS中Po的回归系数在绝对值上都有所增大,说明内生性问题的存在会导致雾霾污染对土地资源错配负面影响的低估。

表3 2SLS模型估计结果

3.4 机制检验

根据模型(2)的设计,首先采用“自抽样”300次进行门槛效应检验。结果显示,不论是以地市级政府环保词汇频数(EF2)还是占比(ER2)作为门槛变量,雾霾污染对土地资源错配都存在显著的单一环境规制门槛效应,该结论验证了假说H2。其中,以地市级政府环保词汇频数(EF2)作为门槛变量的单一门槛值为47且在5%的水平上显著,以地市级政府环保词汇占比(ER2)作为门槛变量的单一门槛值为6.745且在1%的水平上显著。

表4报告了环境规制单一门槛效应的回归结果。不论是选取何种指标作为门槛变量,当政府环境规制强度跨越单一门槛时,雾霾污染(Po)的回归系数的绝对值显著增大,说明环境规制强度越高的地区,城市雾霾污染对土地资源错配的抑制作用也越强,该结论检验了假说H3。这也表明地方政府会鉴于当前雾霾污染的严重程度来适时调整环境规制强度,随着政府对环境治理的重视程度不断提高,其自身对土地资源配置方式也会不断优化。

表4 门槛回归结果

3.5 稳健性检验

在上述实证过程中,控制变量与被解释变量间也可能存在双向因果关系,故为进一步缓解内生性问题,本文对所有控制变量取一阶滞后并采用2SLS方法进行回归。回归结果与表3中基本一致,说明城市雾霾污染的加剧倒逼地方政府减缓土地资源错配程度的结果是稳健的。

4 结论与政策建议

本文选取了2007—2019年270个地级市作为研究样本,探讨了城市雾霾污染对地方政府土地资源错配程度的影响效应并对其作用机制进行检验。本文的主要结论为:第一,城市雾霾污染的加剧会倒逼地方政府减缓土地资源错配程度。第二,环境规制在雾霾污染与土地资源错配中存在单门槛效应。第三,雾霾污染的加剧对土地资源错配程度的减缓作用会因地方政府环境规制强度的不同而有所差异,环境规制强度越高的地区,雾霾污染对土地资源错配程度的减缓作用越强。

本文提出4点政策建议。首先,应加大对雾霾污染的规制力度,制定更为严格的环境保护法律法规和政策措施,以刺激地方政府改变土地资源配置方式,促进环境质量的改善。其次,鼓励和支持企业加大对环境治理技术的研发和应用,推广绿色、低碳、高效的生产方式和能源利用方式,以降低对土地资源的需求,减少雾霾污染的产生。再次,考虑到不同地区的发展实际和区域差异,政府应制定差异化的政策措施。例如,在环境规制较强的地区,可以加大对土地资源的限制和约束,鼓励企业向环保型产业转型。而在环境规制较弱的地区,政府可以采取更为灵活的政策,促进产业发展,但同时也要加强环境监管,确保环境质量的改善。最后,通过土地利用政策引导产业结构调整,促进绿色产业和服务业的发展,减少对土地资源的需求,同时,加强土地利用监管,防止不合理的土地开发和利用,保护生态环境。