白俊紅+聶亮

摘要 科學、合理地劃分政府間的環(huán)境管理權力是解決中國環(huán)境污染問題的重要前提和制度基礎。以往研究雖然關注了中國式分權與環(huán)境污染的關系，但多是使用財政分權指標簡單地刻畫中國各地環(huán)境分權狀況，忽視了從環(huán)境管理體系出發(fā)探尋霧霾加劇的原因。本文在現有研究的基礎上，利用中國分省區(qū)面板數據，由各級環(huán)保機構規(guī)模與人員數量動態(tài)變化特征的角度構建環(huán)境分權指標，在此基礎上，運用動態(tài)空間面板模型，實證考察了中國式環(huán)境分權對各地霧霾污染的影響。研究結果顯示：①適當加大環(huán)境分權程度有助于改善中國的霧霾污染狀況。從三項分解指標來講，加大環(huán)境監(jiān)察分權對于改善霧霾污染的作用最為明顯，環(huán)境行政分權度次之，環(huán)境監(jiān)測分權對霧霾污染的影響最小。②中國各地區(qū)的霧霾污染具有顯著的正向空間自相關性，即霧霾濃度會隨著地區(qū)間風向以及濕度的變化擴散到周邊地區(qū)，進而破壞了當地的空氣質量。③中國各地區(qū)霧霾污染具有一定的路徑依賴性。某地在空氣中殘留的霧霾顆粒會在下一期進一步加劇該地的污染程度。因此，為解決日益嚴重的霧霾污染問題，可以適當加大中國各地的環(huán)境管理分權程度，賦予地方環(huán)保部門一定的環(huán)境法規(guī)制定權，下放部分“治霾”資金使用權，允許其根據當地具體情況合理設置人員崗位與環(huán)保機構。此外在開展霧霾治理工作時，需要加強地區(qū)間 “聯防聯控”的協同機制以及居民對當地政府環(huán)保工作的監(jiān)督機制。藉此，將有助于進一步完善中國環(huán)境分權管理制度，加快各地霧霾治理工作，進而助推“美麗中國”建設。

關鍵詞 環(huán)境分權；霧霾污染；動態(tài)空間面板

中圖分類號 F062.6文獻標識碼 A文章編號 1002-2104（2017）12-0059-11DOI：10.12062/cpre.20170911

近年來，隨著經濟社會的快速發(fā)展和工業(yè)化進程的加快，中國環(huán)境污染問題變得日益凸顯，尤其以霧霾天氣為代表的污染問題頻頻發(fā)生，嚴重威脅著人們的日常生活和健康。2016年秋冬季，中國中東部地區(qū)出現了大范圍的霧霾天氣。此次霧霾污染事件影響了17個省市，覆蓋面積曾一度高達143萬km2（超過七分之一的國土面積）。針對持續(xù)性的霧霾天氣，北京、天津、石家莊、太原、德州、鄭州、西安等24座城市先后啟動了空氣重污染紅色預警響應。日益嚴重的空氣污染問題已成為中國在建設生態(tài)文明社會過程中一個亟待解決的難題。為此，中國政府做了大量行之有效的工作，尤其是在“十三五”規(guī)劃中明確提出要改革當前的環(huán)境治理基礎制度，進一步落實地方政府環(huán)境責任，以此保障人民群眾健康和經濟社會可持續(xù)發(fā)展。由此可見，科學、合理地劃分政府間環(huán)境管理權利，完善各地環(huán)境分權管理體制是解決霧霾污染的重要前提與制度基礎。自上個世紀90年代起，中國政府開始實行分權制改革。在環(huán)境管理領域，逐步賦予地方一定的環(huán)境治理權力，允許其根據轄區(qū)內的具體狀況決定所需施行的政策類型。鼓勵地方政府積極參與環(huán)境管理活動，以便提供更優(yōu)質的環(huán)境公共服務。但是，近年來分權制改革帶來的負面影響也開始逐步顯現。各地政府在晉升激勵的作用下，以犧牲環(huán)境的方式換取短期內的經濟增長，扭曲了環(huán)境公共物品的供給模式，導致環(huán)境質量不斷惡化。從目前的研究進展來看，多數學者認為環(huán)境分權體制造成了激勵扭曲與約束不足問題，從而使得地方政府在環(huán)境基本公共服務供給上展開“逐底競爭”，最終加劇了各地的污染程度[1-2]。然而，這些研究多是使用財政分權指標簡單的刻畫政府間的環(huán)境分權行為，忽視了二者之間可能存在的不一致性。事實上，財政分權主要概述了中央與地方之間對經濟權利（或是政治權利）的劃分，而環(huán)境分權則主要闡述了政府間有關環(huán)境管理權利的劃分。雖然二者之間有著一定的聯系，但卻存在本質的區(qū)別。環(huán)境保護事務的特殊性決定了必須由環(huán)境公共管理體系出發(fā)，根據政府間環(huán)境管理權力的劃分邏輯來構建分權指標[3]。如果只是使用財政分權指標簡單地描述政府間的環(huán)境分權行為，這會導致對于中國環(huán)境分權管理體制的度量偏差，進而影響對其績效的評價結果。因此，本文結合已有文獻，利用政府各級環(huán)保機構人員數量的動態(tài)變化特征對中國的環(huán)境分權管理體制展開具體測算，在此基礎上，使用動態(tài)空間面板模型，實證考察中國環(huán)境分權程度對各地霧霾污染的影響，以便分析中國式環(huán)境分權體制是否真的加劇了各地霧霾污染。本文研究內容有助于從環(huán)境分權視角重新審視霧霾污染加劇的原因，豐富了有關環(huán)境分權與霧霾污染的理論成果，拓寬了該領域的研究思路。從政策層面來講，文章所得結論對政府完善環(huán)境分權管理體制，加快霧霾治理工作，推動“美麗中國”建設具有重要的參考價值。

1 文獻綜述

隨著全球性環(huán)境危機的日益凸顯，學者們從眾多角度對環(huán)境污染的原因展開了探討。環(huán)境管理制度作為直接影響環(huán)境質量的政策體系歷來是研究的熱點內容，尤其是政府間關于環(huán)境權力的配置更是研究的重點之一，因而在此基礎上逐漸形成了環(huán)境聯邦主義理論[4-5]。目前，學者們對環(huán)境聯邦主義的討論主要集中于以下兩方面，一類研究認為中央集權的環(huán)境管理制度更有利于改善環(huán)境質量；另一類研究則認為地方分權的管理模式更有助于治理污染問題。

以Stewart[6]、Gray和Shadbegian[7]、Helland和Whitford[8]為代表的一批學者認為中央集權模式能夠促使政府提供更優(yōu)質的環(huán)境公共服務。其原因在于以下兩點：一方面，由中央政府提供環(huán)境公共服務可以避免分權模式下地方政府的“免費搭便車”行為，以及由此造成的環(huán)境公共物品供給不足現象；另一方面，環(huán)境類公共服務往往具有規(guī)模經濟效應，如果由中央政府統(tǒng)一提供，則可以有效降低產品的供給成本。以Ulph[9]、Fredriksson和Millimet[10]為代表的另一批學者則是從“逐底競爭”角度闡述了分權管理體制對環(huán)境的危害。地方政府會以降低環(huán)境標準的形式來吸引更多的投資、增加就業(yè)機會或稅收等。各地政府紛紛以其他地區(qū)的環(huán)境規(guī)制水平為標尺制定自身標準，從而導致環(huán)境標準的競相下降，最終引起整體環(huán)境質量地惡化[11]。

Magnani[12]、Millimet[13]則認為分權體制更有利于地方政府提供更好的環(huán)境服務。由于不同地區(qū)的地理環(huán)境、氣候條件、經濟基礎不同，環(huán)境污染狀況也會呈現出明顯的區(qū)域差異性。地方政府能夠根據轄區(qū)內的具體狀況，采取成本收益分析法，提供更為優(yōu)質的環(huán)境公共服務。然而，如果采取集權管理模式，中央政府往往會忽視地區(qū)之間的異質性，其提供的公共服務可能并不能滿足各地區(qū)的真實需要，從而不利于增進社會的整體福利。

近些年來，伴隨中國境內環(huán)境問題的日益加劇，尤其是霧霾天氣的頻繁出現。中國式分權體制對環(huán)境污染的影響逐漸引起了學者們的重視。目前的多數研究結論贊成上述第一種觀點，認為提高分權程度不利于改善中國的環(huán)境質量[1-2]。在分權制改革所產生的“塊狀競爭”與政治集權所產生的“條狀競爭”的耦合作用下，地方政府為吸引更多外資，不斷放松監(jiān)管標準，造成了嚴重的環(huán)境污染問題。然而，政府官員卻為此承擔了相對較少的環(huán)境責任。這種扭曲的激勵方式會不斷加劇中國的環(huán)境污染程度。

雖然上述研究得出了分權管理體制會加劇環(huán)境污染的結論，但它們多是用財政分權指標簡單地刻畫地方政府的環(huán)境分權行為，忽視了從環(huán)境管理體制的角度來探討污染加劇的原因[14-15]。事實上，環(huán)境分權體現的是以環(huán)境基本公共服務為核心的環(huán)境事權劃分，而財政分權更多體現的是“政治集權和經濟集權”相結合的激勵機制。環(huán)境公共服務的復雜性（主要體現在極強的外部性）使得原有的財政分權理論很難全面兼顧和反映環(huán)境保護領域的特殊性，因而不能簡單地用財政聯邦主義來代替環(huán)境聯邦主義。若混淆二者的本質區(qū)別，則難以準確地判斷中國環(huán)境分權管理體制與環(huán)境污染之間的真實關系，不利于從環(huán)境管理體系視角探討各地污染加劇的原因。

綜上所述，目前雖然已經有研究關注了中國式分權對環(huán)境污染的影響，但多數研究是利用財政分權指標簡單的刻畫環(huán)境分權狀況，這可能會在一定程度上導致對中國環(huán)境分權管理體系的測算偏差，進而影響對其績效評價的結果。因此，本文將從中國環(huán)境管理體制的內在邏輯與體制變遷規(guī)律出發(fā)構建中國式環(huán)境分權指標，以便更為全面客觀地揭示環(huán)境分權背后的理論機理，并在此基礎上進一步考察環(huán)境分權對霧霾污染的影響，以檢驗分權管理體制是否真的加劇了各地霧霾污染。

2 環(huán)境分權的衡量

環(huán)境分權是本文的核心解釋變量，對于該變量的正確度量是解決文章所要研究問題的關鍵。首先需要說明一點，目前構建一個實踐與理論自洽的環(huán)境分權指標是非常困難的，其原因在于以下幾點：①不同國家和地區(qū)其環(huán)境管理體系演進變遷的歷史各不相同，這導致各國環(huán)境監(jiān)管體系存在巨大差異，從而較難尋找到一個統(tǒng)一指標衡量各國的環(huán)境分權程度。②除了直接的環(huán)境政策外，政府其它部門的相關政策亦會對地區(qū)環(huán)境質量產生影響，如稅收政策、產業(yè)政策、能源政策等等。僅通過政府在環(huán)境管理上的行為來判斷分權程度的大小，容易造成一定的測算誤差。③地方實際的環(huán)境分權體系要遠比行政或法律界定的分權管理行為復雜的多。不同層級間以及層級內部間錯綜復雜的關系給分權度的測算造成了極大的困難。因而，現階段構造一個能夠全面、準確地衡量環(huán)境分權的指標其難度相對較大。本文將會在已有研究的基礎上，從環(huán)保機構與人員規(guī)模動態(tài)變化特征的角度構建環(huán)境分權指標，從而盡可能降低上述不利因素地干擾。

現有研究多是通過間接方法度量環(huán)境分權的，如Sigman[5]、Lutsey和Sperling[16]通過法律制度證據與事實特征來判斷政府的分權與集權行為，但是祁毓等[3]指出根據先驗證據判斷一個國家是否屬于分權管理體制，并以地方政府的環(huán)境治理行為和策略互動來判斷環(huán)境分權體制優(yōu)劣的做法并不可取，其在邏輯性與精確性上均存在不足。另外，政府間關于環(huán)境事權的劃分是一個動態(tài)變遷與互相博弈的過程，上述指標并不能有效反映這類信息。因而，祁毓等[3]、彭星[17]、陸遠權和張德鋼[18]等在已有研究的基礎上提出采用環(huán)境機構人員數量的動態(tài)變化特征來衡量各級政府間的環(huán)境分權程度，其原因在于以下幾點：①政府職能多是通過行政機構與人員來實現的。一定數量的人員與機構規(guī)模是政府充分行使其職能的前提與保障。缺乏必要的人員與機構，政府行使環(huán)境權利便無從談起。因而，不同層級間政府行政機構的設置與人員規(guī)模的相對變化往往能夠反映對于環(huán)境事權的劃分。例如在中國，政府為了落實特定的環(huán)境保護工作，往往會成立相應的環(huán)境機構并輔以一定數量的工作人員，此外還會根據事務的多寡決定人員的編制。②相比于其它部門，環(huán)保部門人員的整體規(guī)模相對穩(wěn)定，其人員流動多發(fā)生在機構內的層級間或層級內的部門間。因而環(huán)保機構人員規(guī)模的相對變化能夠較好地反映政府內部有關環(huán)境事權的劃分。③人員與機構的財政供養(yǎng)問題往往是中國政府行政體制改革的核心。中央與地方之間關于事權的劃分通常能夠在財政供養(yǎng)問題上得以體現，而人員規(guī)模的變動正是財政供養(yǎng)問題的直接表現。④以往文獻中較多使用人員分布與支出分布來衡量政府間的分權程度，而環(huán)境分權更偏向于管理分權的一種。因此，相比于支出分布，人員分布更能體現出環(huán)境分權的本質內涵?？傮w來講，通過環(huán)保機構人員的相對規(guī)模來測度環(huán)境分權程度具有一定的科學性與適用性，所以本文亦采用這一研究方法。

目前，中國的環(huán)境管理體制主要包括以下幾個方面：環(huán)境政策的制定、環(huán)境監(jiān)測、環(huán)境監(jiān)察、環(huán)境基礎設施、環(huán)境投融資、環(huán)境信息服務、環(huán)境科研、環(huán)境教育等。本文主要通過探討環(huán)境分權、環(huán)境行政分權、環(huán)境監(jiān)管分權以及環(huán)境監(jiān)測分權來考察中國式環(huán)境分權問題。

式（1）給出了該方法的具體計算公式：

其中，Envit為i省t年的環(huán)境分權程度；Sysit為i省t年的環(huán)保系統(tǒng)人員數，Syst為第t年全國（含中央與地方）環(huán)保系統(tǒng)人員總數；Popit表示i省t年的人口規(guī)模，Popt表示第t年全國總人口規(guī)模；Gdpit表示i省t年的地區(qū)生產總值，Gdpt表示第t年全國國內生產總值。[1-（Gdpit/Gdpt）]為經濟規(guī)模的縮放因子。事實上，環(huán)境分權可能會在一定程度上受到地區(qū)經濟規(guī)模的影響（例如經濟發(fā)展程度越高，地區(qū)設置的環(huán)保人員也就越多），從而在一定程度上造成內生性問題。加入經濟規(guī)模縮放因子后能夠有效降低上述內生性干擾。式（1）表示地方人均環(huán)境機構人數與全國人均環(huán)境機構人數的比值，即地方環(huán)保機構人員規(guī)模。在中國，法律并未明確界定中央與地方間的環(huán)境事權，但地方環(huán)保部門的人事與財政關系均隸屬于地方，所以地方政府在環(huán)境管理上擁有極大的自主權。人員的增加反映的正是地方對于環(huán)境事權的介入。因而該比值越大，表示地方環(huán)境機構人員規(guī)模相對越大，即地方政府對所涉及領域環(huán)境管理事權的介入也就越大，反之亦然。總體上講，該指標能夠較為準確地衡量各地區(qū)的環(huán)境分權程度。

為了確保環(huán)境分權變量以及實證結果的有效性和準確性，本文的經驗分析部分將會使用環(huán)境行政分權指標、環(huán)境監(jiān)察分權指標、環(huán)境監(jiān)測分權指標對前文所得結論進行穩(wěn)健性檢驗。三項分解指標的測算方法與式（1）類似，只需要將其中的Sysit與Syst替換為對應的指標即可。

此外，為了檢驗中國環(huán)境分權與財政分權是否具有一致性，本文同時給出各地的財政分權水平。以往研究較多使用財政收入分權指標或支出分權指標來度量各地區(qū)的財政分權程度，但彭星[17]指出，這二者僅僅描述了政府間分權行為的時間變化特征，忽視了跨區(qū)截面信息。Lin和Liu[19]、陳碩[20]等所使用的財政自主度指標可以有效彌補上述缺陷。因此，本文也采用該指標來衡量各地財政分權（Fis）狀況，其具體測算公式如下：

其中，Fisit表示i省t年的財政分權程度，Revit表示i省t年地方本級預算內財政收入，Expit表示i省t年地方本級預算內財政支出。地方預算內財政支出與收入的差額即為中央對地方的轉移支付。因此，該指標的具體含義為地方自身的財政收入為其支出提供的融資能力。事實上，在財政支出的資金來源結構中，地方政府對本級財政收入的使用自主權較大，而對中央轉移支付的使用自主權較?。ㄖ醒雽Φ胤降霓D移支付中，有相當數量的資金是用于實現特定政策目標的[21]）。因而，該比值小于1說明地方政府入不敷出，需要中央政府援助，財政自主權受到一定的限制；大于1則說明地方政府自身財政收入不僅能夠滿足本級支出，而且還可以利用剩余財力援助中央，財政自主權較大；等于1表示地方所有支出均來源于自身收入，不依靠中央的轉移支付。因此，該指標能夠較為準確地表達出中央與地方間對于財政事權的劃分。圖1與圖2分別給出了中國各地區(qū)環(huán)境分權與財政分權水平的測算結果。

對比圖1與圖2后發(fā)現，環(huán)境分權程度排在前五名的省份分別為山西、河北、河南、遼寧、吉林。其中，大部分省份位于中國的中西部以及東北地區(qū)，而財政分權程度排在前五名的省份是上海、北京、廣東、江蘇、山東，這些省份均處于中國的東部地區(qū)。因此，以上研究結果在一定程度上表明中國各地區(qū)環(huán)境分權與財政分權具有不一致性。財政分權水平較高的地區(qū)并不意味著該地區(qū)也擁有較高的環(huán)境分權水平，反之亦然。過去關于環(huán)境聯邦主義的研究，多是使用財政分權指標簡單地描述各地區(qū)的環(huán)境分權狀況，這會在一定程度上造成測算偏差，從而影響對中國各地環(huán)境分權管理體系的績效評價結果。因此，為了更為準確地考察中國環(huán)境分權體制與各地霧霾污染的關系，需要從環(huán)境管理體系出發(fā)構建分權度指標。

3 計量模型與變量選擇

3.1 計量模型設定

在實證方法上，以往的研究多是假定地區(qū)間是相互獨立的，即各地的霧霾污染不會產生相互影響，但是這顯然與實際情況不符。研究表明，單一地區(qū)較高的霧霾濃度往往會隨著地區(qū)間風向與濕度的變化傳遞到周邊省份，從而導致不同地區(qū)間的霧霾污染呈現出空間相關性[22-23]。在計量模型中，如果忽視這種情況有可能會在一定程度上造成估計誤差。鑒于此，本文將使用動態(tài)空間面板模型來實證考察中國環(huán)境分權水平對各地區(qū)霧霾污染的影響。該模型的具體設置形式如下：

其中，i表示地區(qū)，t表示年份，式（3）為空間滯后模型（Spatial Autoregressive Model，SAR），式（4）為空間誤差模型（Spatial Error Model，SEM）。Fogit為i省t年的霧霾污染狀況；Fogit-1為霧霾污染的滯后一期，用于考察霧霾污染的累積與持續(xù)效應；Wit為鄰接標準定義的空間權重矩陣；Envit為環(huán)境分權程度；αi、υt分別是表示地區(qū)效應與時間效應的啞變量；εit～iid（0，σ2）為隨機誤差項。ρ與λ分別為空間滯后系數與空間誤差系數。Xit為控制變量集，包括：地區(qū)生產總值、產業(yè)結構、人力資本、城鎮(zhèn)化水平、外商直接投資以及環(huán)境規(guī)制；γ為對應控制變量的系數。

3.2 變量選取

對于被解釋變量霧霾污染，本文使用中國各地區(qū)PM2.5的年均濃度表征。由于國內空氣環(huán)境質量標準制定的滯后，到2012 年底，僅有部分城市開始統(tǒng)計PM2.5數據，因而存在數據缺失現象?，F階段對于霧霾數據的獲取，學者們主要采用兩種方法，第一是哥倫比亞大學、耶魯大學以及巴特爾研究所的相關研究人員利用衛(wèi)星搭載設備對全球氣溶膠光學厚度（AOD）進行測定得到的2001—2010年PM2.5年均值。第二則是魏巍賢和馬喜立[24]根據中國環(huán)境年報中SO2排放量與PM2.5濃度的比值推算出往年的PM2.5濃度。目前多數學者采用第一種方法測算各地區(qū)的霧霾污染狀況[22]，因此本文亦沿用此方法。另外需要說明的一點是利用該方法得到的霧霾污染數據與環(huán)保部對中國空氣污染狀況的分析基本一致，因而該組數據具有較高的可信度。

本文核心解釋變量環(huán)境分權則使用文章第二部分所得數據。由于以往研究較多采用財政分權指標描述政府間的環(huán)境分權行為，所以本文的實證部分同樣給出以財政分權作為核心解釋變量的估計結果，以便進一步分析中國財政分權與環(huán)境分權對各地霧霾污染的影響差異。此外本文還將利用環(huán)境行政分權指標、環(huán)境監(jiān)察分權指標、環(huán)境監(jiān)測分權指標進行穩(wěn)健性檢驗以增加所得結論的真實性與準確性。

同時，出于穩(wěn)健性考慮，文章還控制了其它一些影響霧霾污染的變量，包括：

（1）地區(qū)生產總值。生產總值反映一個地區(qū)的經濟發(fā)展水平，而環(huán)境質量與地區(qū)經濟發(fā)展總是緊密相關的。一方面，經濟的快速發(fā)展需要大量的能源投入，但是能源的消耗往往會產生煙塵、廢氣，進而引發(fā)霧霾污染問題。另一方面，經濟的快速發(fā)展能夠為當地政府提供穩(wěn)定的財稅來源，這有助于地方政府加大環(huán)境保護治理投資，從而在一定程度上減少霧霾污染。因此，本文將借鑒李力等[25]的做法，使用各省GDP來衡量地區(qū)經濟發(fā)展水平，并利用GDP平減指數消除每年的價格影響。

（2）產業(yè)結構。工業(yè)的快速發(fā)展不僅需要大量的能源投入而且也會產生一系列的環(huán)境污染物。目前，中國正處于產業(yè)結構調整的關鍵時期，雖然工業(yè)產值在GDP中所占比重呈逐年下降趨勢，但這并未從根本上改變原本的粗放型發(fā)展模式。工業(yè)生產所排放的煙塵廢氣仍是造成霧霾污染的主要原因之一。因此，本文借鑒冷艷麗和杜思正[26]的做法，用工業(yè)生產總值占各地區(qū)GDP的比重來衡量地區(qū)產業(yè)結構狀況。

（3）人力資本。人力資本是指凝結在勞動力身上的知識、技能以及勞動熟練程度[27]。人力資本對霧霾天氣的影響主要體現在以下兩個方面：①較高的人力資本有助于當地發(fā)展節(jié)能減排技術，從而在一定呈上促進了空氣質量的改善；②高人力資本地區(qū)往往會對環(huán)境質量提出更高的要求，這會促使當地政府實行更為嚴格的環(huán)境規(guī)制措施以限制空氣污染物的排放。本文擬采用各地人均受教育年限來衡量人力資本水平，其具體計算方法為：

其中，Humit表示i省t年的人力資本水平，Priit、Junit、Senit、Colit、Totit分別表示i省t年的小學文化程度人口數、初中文化程度人口數、高中文化程度人口數、大專及以上文化程度人口數以及六歲以上抽樣總人口數；6、9、12 和16是根據受教育年限而賦予不同文化程度人口的權重。

（4）城鎮(zhèn)化水平。伴隨著中國城鎮(zhèn)化的推進，大量的人口由農村地區(qū)涌向城市。人口出行需要導致了城市內機動車保有量的急劇增加。機動車尾氣排放是造成各地霧霾污染的主要原因之一。此外，城鎮(zhèn)化的發(fā)展增加了對住房的需求，這引起各城市大力開展住房施工建設。然而，建筑工地的揚塵以及鋼鐵、水泥行業(yè)的污染排放都會在一定程度上惡化空氣環(huán)境質量，加劇霧霾污染。所以本文借鑒黃壽峰[28]的方法，使用非農產業(yè)人口占總人口的比重來衡量各地城鎮(zhèn)化水平。

（5）外商直接投資。目前關于fdi與霧霾污染的觀點主要有兩種，一種觀點是“污染避難所假說”[29]。該假說認為，發(fā)展中國家為吸引更多的外資，紛紛降低自身的環(huán)境準入門檻。跨國公司會以國際投融資形式將高污染型產業(yè)轉移到發(fā)展中國家，從而加劇東道國霧霾污染程度。另一種觀點是“污染光環(huán)假說”[30]。該假說認為外商直接投資能夠為東道國帶來更為先進的清潔技術，這會對東道國企業(yè)產生積極的學習效應、競爭效應與示范效應，從而有助于改善當地的空氣質量。本文將借鑒楊仁發(fā)[31]的做法，采用各省的外商直接投資額來衡量各地區(qū)的外資水平，并利用人民幣對美元中間價，將其折算成人民幣計價，再通過GDP平減指數消除每年的價格影響。

（6）環(huán)境規(guī)制。環(huán)境污染存在著較強的負外部性，僅依靠市場力量解決環(huán)境問題的難度相對較大，因而需要政府采取合理的規(guī)制措施進行宏觀調控。眾多的研究表明環(huán)境規(guī)制是解決環(huán)境污染問題的一個比較好的方法。合理的環(huán)境規(guī)制能夠激發(fā)企業(yè)的創(chuàng)新行為[32]，從而有助于其發(fā)展清潔生產技術，減少霧霾污染。本文擬采用各省的環(huán)境污染治理投資額占GDP的比重來衡量各地區(qū)的環(huán)境規(guī)制強度[33]。

3.3 數據說明

鑒于數據的可得性，本文選取2001—2010年中國內地29個省級行政單位（由于西藏地區(qū)部分數據缺失，研究中暫不予考慮；重慶市的數據被并入到四川省處理）作為考察樣本。其中，霧霾數據來源于美國巴特爾紀念研究所和哥倫比亞大學地球學院國際地球科學信息網絡中心的官方網站，其它各組變量的原始數據來自各期的《中國統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境年鑒》以及《中國財政年鑒》。表1給出了本文所選變量的描述性統(tǒng)計結果。

4 經驗檢驗與結果分析

4.1 空間相關性檢驗

在進行空間計量分析之前，首先需要對霧霾污染進行空間相關性檢驗。目前，多數學者采用Morans I指數檢驗區(qū)域的空間自相關性，其具體計算公式如下：

式（6）中，I為Moran指數，表征了中國霧霾污染的全局空間自相關性。S2=1n∑ni=1（Ai-A-），A-=1n∑ni=1Ai，Ai為i地區(qū)的霧霾濃度，n為地區(qū)個數，W為鄰接空間權重矩陣。I的取值范圍為-1≤I≤1，當I接近1時，表示地區(qū)間霧霾污染呈現正向空間自相關性；當其接近-1時，表示霧霾污染呈負向空間自相關性；當其接近0時，表示霧霾污染不存在空間相關性。表2給出了2001—2010年間中國霧霾污染的Morans I指數測算結果。

由表2可以看出來，霧霾污染的Morans I指數均通過了1%的顯著性水平檢驗，且數值均在0.4左右，這說明中國各地區(qū)的霧霾污染并非處于完全隨機狀態(tài)，而是表現明顯的正向空間相關性。其原因在于霧霾濃度會隨著地區(qū)間風向、濕度等因素的變化而產生擴散效應，從而在一定程度上破壞了周邊地區(qū)的空氣質量。霧霾污染的Moran指數反映的是全局空間自相關性，如果想要進一步考察空間自相關的局部特征，則需要用到Morans I散點圖。為使研究結果更具直觀性，本文將2010年中國各地區(qū)霧霾污染的Morans I散點圖直接標識在中國地圖上，進而得到了霧霾污染的LISA集聚圖，如圖3所示。

從圖3中可以看出，2010年中國霧霾污染的地區(qū)集聚特征非常明顯。H-H集聚區(qū)域主要位于中東部地區(qū)，分別為山東、安徽、河南、湖北四省。這主要是因為該區(qū)域的重化工型產業(yè)較為發(fā)達，以煤炭、鋼鐵、冶金、建筑為代表的高污染、高排放型的產業(yè)結構對當地空氣質量造成了嚴重的破壞。此外，該區(qū)域正處于京津冀與長三角經濟帶之間，承接了大量經濟發(fā)達地區(qū)淘汰的落后產能，所以呈現出霧霾污染的高值集聚特征。L-L集聚區(qū)域位于東北地區(qū)，分別為黑龍江、吉林二省。雖然東北地區(qū)曾經是中國的重工業(yè)基地，但是近些來由于資源的逐步耗竭，其傳統(tǒng)產業(yè)正逐漸喪失比較優(yōu)勢，從而淘汰了一大批落后產能；另一方面，東北地區(qū)受困于原本的粗放型發(fā)展模式，產業(yè)結構升級步伐緩慢，較難形成新的經濟增長點。上述原因使得該地區(qū)經濟增速逐年放緩，經濟活動對環(huán)境的危害相對較小，此外二省周邊多為空氣質量良好的地區(qū)。所以，該區(qū)域最終呈現出霧霾污染低值集聚特征。

4.2 空間面板估計結果與分析

對于空間計量分析是采用SAR模型還是SEM模型，本文通過比較Lagrange乘數及其穩(wěn)健性，決定采用SAR模型。根據Elhorst[34]的研究，本文采用無條件極大似然估計法對模型（3）展開估計。表3給出了最終的估計結果。其中，模型（5）、（6）分別是以環(huán)境分權、財政分權作為核心解釋變量的動態(tài)空間面板估計結果。出于穩(wěn)健性考慮，表3同時給出了OLS與靜態(tài)空間面板估計結果。

由表3可以看出，在三種估計方法下，財政分權項估計系數均在1%的水平上顯著為正，這與以往的多數研究結論相一致[14-15]，即財政分權程度的加大會促進霧霾污染的進一步加劇。這類研究通常將其解釋為賦予地方政府更大的環(huán)境權力會導致其以犧牲環(huán)境為代價的方式盲目地追求經濟增長，進而造成環(huán)境污染問題。但是，將核心解釋變量替換為環(huán)境分權后，該系數估計結果在1%的水平上顯著為負。這表明環(huán)境分權程度的加大有利于改善各地區(qū)的霧霾污染。以往研究中依托財政分權指標簡單地刻畫各地區(qū)環(huán)境管理分權行為的做法存在一定的不足之處，這會導致對政府間環(huán)境分權水平的測算偏差，從而難以真實地反映中國式環(huán)境分權體系對霧霾污染的影響。雖然上述關于財政分權項估計系數的解釋存在一定的合理性，但是該機制發(fā)揮作用的時代條件正在改變。自2008年以來，中央政府逐步將節(jié)能減排納入到官員政績考核體系中，對地方官員實行問責制與一票否決制。地方政府再也不能像過去一樣，為吸引投資隨意地改變地區(qū)環(huán)境規(guī)制標準，尤其是在霧霾治理工作上。伴隨著近年來各地霧霾污染的不斷加劇，中央高度重視霧霾治理工作?？諝猸h(huán)境質量正逐漸成為衡量地方官員政績的一根重要標尺，這在一定程度上調動了地方官員“治霾”的積極性與主動性。因而，賦予地方政府更大的環(huán)境治理權力，有助其根據本地區(qū)的經濟、環(huán)境、文化等狀況更為準確地制定環(huán)境規(guī)制措施，合理安排環(huán)境治理投資，調整環(huán)保機構與人員安排，開展環(huán)境監(jiān)察與監(jiān)測工作等，從而能夠更為切實、有效地解決地區(qū)霧霾污染問題。若是將環(huán)境權力較多地集中于上級環(huán)保部門，由于其距離污染事件發(fā)生地相對較遠，從而難以真正發(fā)揮環(huán)境保護職能。因此，過度集權的環(huán)境管理模式并不利于改善各地的霧霾污染狀況。

既然并未有直接的證據表明中國各地區(qū)財政分權與環(huán)境分權存在一致性，那么為什么財政分權程度加大會促進霧霾污染加劇呢？事實上，正如上文第二部分所反映的，目前中國財政分權程度較大的地區(qū)往往也是經濟較為發(fā)達的地區(qū)。林毅夫[35]指出適當的財政分權有助于調動地方政府的積極性，從而在一定程度上促進經濟增長。經濟的發(fā)展以及各項醫(yī)療、教育等基礎設施的不斷完善吸引大量人口向經濟發(fā)達地區(qū)流動。但是，人口的集聚引致了出行與住房需要，機動車排放的尾氣以及建筑工地的揚塵等污染物會在一定程度上破壞這些地區(qū)的空氣環(huán)境質量。

由表3可以看出，無論是在靜態(tài)還是在動態(tài)空間計量模型中，空間滯后項ρ的估計系數均在1%的水平上顯著為正，這說明各地的霧霾污染狀況并不是相互獨立的，而是呈現顯著的正向空間自相關性。隨著地區(qū)間風向與濕度的變化，某一地的霧霾濃度會擴散到周邊地區(qū)，從而在一定程度上影響了當地的空氣質量。此外，模型（5）的估計結果顯示，霧霾污染的一階滯后項在5%的水平上顯著為正，這說明各地區(qū)的霧霾污染在時間上具有一定的動態(tài)性與連續(xù)性特征，也稱為路徑依賴現象。上一期遺留在空氣中的霧霾顆粒會在當期進一步加劇本地區(qū)的污染程度。因此，短期的霧霾污染如果得不到及時處理，將會造成長期的、成本更高的負面環(huán)境效應。

下面本文以模型（5）作為主體模型來簡要分析各控制變量的估計結果。地區(qū)經濟發(fā)展水平（Lgdp）對霧霾污染的影響系數顯著為負，這表明經濟的發(fā)展有助于改善各地霧霾污染，其原因在于經濟的快速發(fā)展為當地政府的環(huán)境保護治理投資提供了充足的資金來源，從而在一定程度上有助于改善霧霾天氣，冷艷麗和杜思正[26]也有類似發(fā)現。產業(yè)結構（Str）對霧霾污染的影響系數顯著為正。這表明雖然中國正逐步加快產業(yè)結構的升級步伐，但這并未從根本上改變工業(yè)的粗放型發(fā)展模式。工業(yè)產值的增加仍然是以犧牲環(huán)境為代價的[23]。城市化水平（Urb）對霧霾污染的影響系數在10%的水平上顯著為正?，F階段，中國的城鎮(zhèn)化進程導致城區(qū)內私家車保有量的急劇增加。汽車尾氣的大量排放加劇了各地區(qū)的霧霾污染程度，這與黃壽峰[28]的研究結論相一致。此外，外商直接投資（Lfdi）對霧霾污染的影響系數并不顯著。這可能是因為目前中國正處于外資引進由“量”到“質”轉型的關鍵時期。一方面，受到“污染避難所假說”的影響，外商多是將污染型產業(yè)轉移到發(fā)展中國家，從而在一定程度上破壞了中國的環(huán)境；另一方面，近些年來中國政府開始注重外資引進“質量”，鼓勵各地優(yōu)先引進清潔生產技術與設備，這在一定程度上改善了各地區(qū)的空氣環(huán)境[36]。因此，在上述兩種相反方向的作用機制下，外商直接投資對霧霾污染的影響表現的并不顯著。環(huán)境規(guī)制（Reg）的估計系數也不顯著，這可能是因為相對于持續(xù)增長的地區(qū)生產總值而言，中國對環(huán)境污染治理投資尚顯不足，無法顯著地改善各地區(qū)的霧霾污染狀況，許和連和鄧玉萍[37]也有類似發(fā)現。但令人意外的是人力資本（Hum）對霧霾污染的影響系數顯著為正，這說明提升各地人力資本水平會加劇霧霾污染。其原因可能在于，雖然人力資本的增加有助于技術的發(fā)展，但是目前中國人力資本對清潔技術發(fā)展所起到的作用相對較小，其更多促進的是生產型技術的發(fā)展。這類技術往往具有成本低、投入小、見效快等優(yōu)勢，但正如孫軍和高彥彥[38]所指出的，該類技術的發(fā)展往往也會帶來嚴重的環(huán)境污染問題，因而隨著人力資本的增加，霧霾污染呈加劇趨勢。

4.3 穩(wěn)健性檢驗

為了檢驗上述結論的穩(wěn)健性，下面本文將會使用第二部分得到的三項分解指標重新進行空間計量分析。表4給出了穩(wěn)健性檢驗結果。

從表4可以看出，環(huán)境行政分權、環(huán)境監(jiān)察分權、環(huán)境監(jiān)測分權三個分解指標對霧霾污染的影響系數均在1%的水平上顯著為負，這表明環(huán)境分權程度的加大的確有助于促進各地霧霾污染的改善。此外，與模型（5）相比，模型（7）、（8）、（9）的空間滯后項與時間滯后項估計系數的方向與顯著性并未發(fā)生根本轉變。因此，上文所得結論是具有穩(wěn)健性的。

下面將就上述三項分解指標的估計結果做出簡要分析。

首先，環(huán)境行政分權對霧霾污染的影響系數在1%的水平上顯著為負。這說明適當加大環(huán)境行政分權度有助于地方環(huán)境行政部門根據本地區(qū)經濟、地理、環(huán)境等狀況，科學制定環(huán)境行政管理制度、合理安排環(huán)境保護治理投資、有效設置環(huán)境保護人員與崗位等，從而能夠提供更為優(yōu)質的環(huán)境公共服務，改善地區(qū)空氣質量。

其次，環(huán)境監(jiān)察分權對霧霾污染的影響系數在1%的水平上顯著為負。這說明適當加大地方政府的環(huán)境監(jiān)察權力，有助于其更好地建立環(huán)境管理監(jiān)督制度、完善環(huán)境保護執(zhí)法工作、落實排污收費稽查任務等，這會在一定程度上改善當地的霧霾污染狀況。此外，在三項分解指標中，環(huán)境監(jiān)察分權對霧霾污染的影響系數最大。其原因可能在于，相對于環(huán)境行政與監(jiān)測工作，監(jiān)察部門是最為直接的污染排放管控部門。該部門的有效運作關系到環(huán)境管理政策能否實際落實、環(huán)境治理投資能否產生治污效果、環(huán)境管理體系能否發(fā)揮真實作用，因而該項分權指標對霧霾污染的影響最為明顯。

最后，表4的估計結果顯示環(huán)境監(jiān)測分權也在1%的水平上顯著為負。這說明適當加大環(huán)境監(jiān)測分權有助于地方部門有效開展環(huán)境質量監(jiān)測工作、實施環(huán)境質量評估等，從而能夠發(fā)布更為準確的環(huán)境質量信息。環(huán)境行政與監(jiān)察部門則可以根據上述信息提供有效的環(huán)境公共服務，進而改善當地的空氣質量。但是，在三項分解指標中，環(huán)境監(jiān)測分權的估計系數是最小的。其原因可能在于，與環(huán)境行政、監(jiān)察工作相比，監(jiān)測工作對霧霾污染更多表現為間接影響，即該項工作是通過為行政與監(jiān)察工作提供環(huán)境信息的方式間接影響霧霾污染的。因而，該項分權指標對霧霾污染的影響相對較小。

5 結論及政策啟示

合理劃分政府間的環(huán)境管理權力是解決中國霧霾污染問題的重要前提和制度基礎。以往研究雖然關注了中國式分權與環(huán)境污染的關系，但多是采用財政分權指標簡單地描述各級政府間的環(huán)境分權行為，忽視了從環(huán)境管理體系出發(fā)探尋霧霾加劇的原因。本文在現有研究的基礎上，利用中國分省區(qū)面板數據，由各級環(huán)保機構人員數量動態(tài)變化特征的角度出發(fā)，構建了中國式環(huán)境分權指標，并在此基礎上，運用動態(tài)空間面板模型，實證考察了環(huán)境分權對各地霧霾污染的影響。

研究發(fā)現，適當加大環(huán)境分權程度有助于改善中國的霧霾污染狀況。從三項分解指標來看，環(huán)境監(jiān)察分權對霧霾污染的影響作用最為明顯，環(huán)境行政分權度次之，環(huán)境監(jiān)測分權相對較小。因此在政策層面，可以適當加大地方政府的霧霾治理權力，給予地方環(huán)保部門一定的人事調度以及考核權力，擴大地方的“治霾”資金使用權。此外在分權制改革中，可以適當向監(jiān)察工作傾斜，賦予地方政府更大的環(huán)境行政處罰權，允許其根據轄區(qū)內具體情況開展環(huán)境保護執(zhí)法監(jiān)察工作。藉此，進一步調動地方環(huán)保部門的積極性，充分發(fā)揮地方信息優(yōu)勢，改善空氣環(huán)境質量。

研究還發(fā)現，中國各地區(qū)的霧霾污染具有顯著的正向空間自相關性，即霧霾濃度會隨著地區(qū)間風向以及濕度的變化擴散到周邊地區(qū)，進而破壞當地的空氣質量。因此，地方政府在開展霧霾治理工作時，應以聯合執(zhí)法、跨區(qū)執(zhí)法、交叉執(zhí)法等形式增強地區(qū)間的協作性，這將有助于各地盡快形成“聯防聯控”的霧霾治理格局。此外，本文還發(fā)現，中國各地區(qū)霧霾污染具有一定的路徑依賴性，即某地在空氣中殘留的霧霾顆粒會在下一期進一步加劇當地的污染程度。這啟示我們，各地區(qū)需要建立霧霾污染的實時監(jiān)控系統(tǒng)，完善居民對政府的監(jiān)督機制，以此督促各地政府及時開展霧霾治理工作，這將有助于各地盡快突破霧霾污染的路徑依賴性，加快霧霾污染治理步伐，從而助推“美麗中國”建設。

參考文獻（References）

[1]王永欽， 張晏， 章元， 等. 中國的大國發(fā)展道路——論分權式改革的得失[J]. 經濟研究， 2007（1）： 4-16.[WANG Yongqin， ZHANG Yan， ZHANG Yuan， et al. On Chinas development model： the costs and benefits of Chinas decentralization approach to transition[J]. Economic research journal， 2007（1）： 4-16.]

[2]陶然， 陸曦， 蘇福兵， 等. 地區(qū)競爭格局演變下的中國轉軌：財政激勵和發(fā)展模式反思[J]. 經濟研究， 2009（7）： 21-33.[TAO Ran， LU Xi， SU Fubing， et al. Chinas transition and development model under evolving regional competition patterns[J]. Economic research journal， 2009（7）： 21-33.]

[3]祁毓， 盧洪友， 徐彥坤. 中國環(huán)境分權體制改革研究：制度變遷、數量測算與效應評估[J].中國工業(yè)經濟，2014（1）： 31-43.[QI Yu， LU Hongyou， XU Yankun. Research on reformation of Chinas environmental decentralization system： institutional change， numerical estimate and effects assessment[J]. China industrial economics， 2014（1）： 31-43.]

[4]OATES W E. An essay on fiscal federalism[J]. American economic association， 1999， 37（3）： 1120-1149.

[5]SIGMAN H. Transboundary spillovers and decentralization of environmental policies[J]. Journal of environmental economics and management， 2005， 50（1）： 82-101.

[6]STEWART R B. Pyramids of sacrifice？ problems of federalism in mandating state implementation of national environmental policy[J]. Yale law journal， 1977， 86（6）： 1196-1272.

[7]GRAY W B， SHADBEGIAN R J. Optimal pollution abatement： whose benefits matter， and how much？[J]. Journal of environmental economics and management， 2002， 47（3）： 510-534.

[8]HELLAND E， WHITFORD A B. Pollution incidence and political jurisdiction： evidence from the TRI[J]. Journal of environmental economics and management， 2002， 46 （3）： 403-424.

[9]ULPH A. Political institutions and the design of environmental policy in a federal system with asymmetric information[J]. European economic review， 1998， 42（3-5）： 583-592.

[10]FREDRIKSSON P G， MILLIMET D L. Strategic interaction and the determination of environmental policy across U.S. States[J]. Journal of urban economics， 2002， 51（1）： 101-122.

[11]KUNCE M， SHOGREN J. Destructive interjurisdictional competition： firm， capital， and labor mobility in a model of direct emission control[J]. Ecological economics， 2007， 60（3）： 543-549.

[12]MAGNANI E. The Environmental Kuznets Curve， environmental protection policy and income distribution[J]. Ecological economics， 2000， 32 （3）： 431-443.

[13]MILLIMET D L. Assessing the empirical impact of environmental federalism[J]. Journal of regional science， 2003， 43（4）： 711-733.

[14]傅勇. 財政分權、政府治理與非經濟性公共物品供給[J]. 經濟研究， 2010（8）： 4-15.[FU Yong. Fiscal decentralization， governance and non-economic public goods provision[J]. Economic research journal， 2010（8）： 4-15.]

[15]張克中， 王娟， 崔小勇. 財政分權與環(huán)境污染： 碳排放的視角[J]. 中國工業(yè)經濟， 2011（10）： 65-75.[ZHANG Kezhong， WANG Juan， CUI Xiaoyong. Fiscal decentralization and environmental pollution： from the perspective of carbon emission[J]. China industrial economics， 2011（10）： 65-75.]

[16]LUTSEY N， SPERLING D. Americas bottom-up climate change mitigation policy[J]. Energy policy， 2008， 36（2）： 673-685.

[17]彭星. 環(huán)境分權有利于中國工業(yè)綠色轉型嗎？——產業(yè)結構升級視角下的動態(tài)空間效應檢驗[J]. 產業(yè)經濟研究， 2016（2）： 21-31.[PENG Xing. Is environmental decentralization conducive to industrial green transformation in China？ dynamic spatial effect test under the perspective of upgrading of industrial structure[J]. Industrial economics research， 2016（2）： 21-31.]

[18]陸遠權， 張德鋼. 環(huán)境分權、市場分割與碳排放[J]. 中國人口·資源與環(huán)境， 2016（6）： 107-115.[LU Yuanquan， ZHANG Degang. Environmental decentralization， market segmentation and carbon emissions[J]. China population， resources and environment， 2016（6）： 107-115.]

[19]LIN J， LIU Z. Fiscal decentralization and economic growth in China[J]. Economic development and cultural change， 2000， 49（1），1-21.

[20]陳碩， 高琳. 央地關系：財政分權度量及作用機制再評估[J]. 管理世界， 2012（6）： 43-59.[CHEN Shuo， GAO Lin. Central and local relations： re-evaluation of financial decentralization and mechanism[J]. Management world， 2012（6）： 43-59.]

[21]陳碩. 分稅制改革、地方財政自主權與公共品供給[J]. 經濟學（季刊）， 2010（4）： 1427-1445.[CHEN Shuo. Tax-share reform， local fiscal autonomy， and public goods provision[J]. China economic quarterly， 2010（4）： 1427-1445.]

[22]馬麗梅， 劉生龍， 張曉. 能源結構、交通模式與霧霾污染——基于空間計量模型的研究[J]. 財貿經濟， 2016（1）： 147-160.[MA Limei， LIU Shenglong， ZHANG Xiao. Study on haze pollution induced by energy structure and transportation： based on spatial econometric model analysis[J]. Finance & trade economics， 2016（1）： 147-160.]

[23]邵帥， 李欣， 曹建華， 等. 中國霧霾污染治理的經濟政策選擇——基于空間溢出效應的視角[J]. 經濟研究， 2016（9）：73-88.[SHAO Shuai， LI Xin， CAO Jianhua， et al. Chinas economic policy choices for governing smog pollution： based on spatial spillover effects[J]. Economic research journal， 2016（9）： 73-88.]

[24]魏巍賢， 馬喜立. 能源結構調整與霧霾治理的最優(yōu)政策選擇[J]. 中國人口·資源與環(huán)境， 2015（7）： 6-14.[WEI Weixian， MA Xili. Optimal policy for energy structure adjustment and haze governance in China[J]. China population， resources and environment， 2015（7）： 6-14.]

[25]李力， 唐登莉， 孔英， 等. FDI對城市霧霾污染影響的空間計量研究——以珠三角地區(qū)為例[J]. 管理評論， 2016（6）： 11-24.[LI Li， TANG Dengli， KONG Ying， et al. A spatial econometric analysis of impact of FDI on urban haze pollution： case of the Pearl River Delta Region[J]. Management review， 2016（6）： 11-24.]

[26]冷艷麗， 杜思正. 能源價格扭曲與霧霾污染——中國的經驗證據[J]. 產業(yè)經濟研究， 2016（1）： 71-79.[LENG Yanli， DU Sizheng. Energy price distortion and haze pollution： the evidence from China[J]. Industrial economics research， 2016（1）： 71-79.]

[27]SCHULTZ T. Investment in human capital[J]. American economic review， 1961， 51（1）： 1-17.

[28]黃壽峰. 環(huán)境規(guī)制、影子經濟與霧霾污染——動態(tài)半參數分析[J]. 經濟學動態(tài)， 2016（11）： 33-44.[HUANG Shoufeng. Environmental regulation， shadow economy and haze pollution： dynamic semi-parametric analysis[J]. Economic perspectives， 2016（11）： 33-44.]

[29]LIST J A， CATHERINE Y C. The effects of environmental regulations on foreign direct investment[J]. Journal of environmental economics and management， 2000， 40（1）： 1-20.

[30]LETCHUMANAN R，KODAMA F. Recounciling the conflict between the ‘pollution-haven hypothesis and an emerging trajectory of international technology transfer[J]. Research policy， 2000， 29（1）：59-79.

[31]楊仁發(fā). 產業(yè)集聚能否改善中國環(huán)境污染[J]. 中國人口·資源與環(huán)境， 2015（2）： 23-29.[YANG Renfa. Whether industrial agglomeration can reduce environmental pollution or not[J]. China population， resources and environment， 2015（2）： 23-29.]

[32]PORTER M E. Americas green strategy[J]. Scientific American， 1991， 264（4）： 168.

[33]曾賢剛. 環(huán)境規(guī)制、外商直接投資與“污染避難所”假說——基于中國30個省份面板數據的實證研究[J]. 經濟理論與經濟管理， 2010（11）： 65-71.[ZENG Xiangang. Environmental regulation， foreign direct investment and ‘pollution haven hypothesis： an empirical study based on panel data in 30 provinces of China[J]. Economic theory and business management， 2010（11）： 65-71.]

[34]ELHORST J P. Unconditional maximum likelihood estimation of linear and log-linear dynamic models for spatial panels[J]. Geographical analysis， 2005， 37（1）： 85-106.

[35]林毅夫， 劉志強. 中國的財政分權與經濟增長[J]. 北京大學學報（哲學社會科學版）， 2000（4）： 5-17.[LIN Yifu， LIU Zhiqiang. Chinas fiscal decentralization and economic growth[J]. Journal of Peking University （philosophy and social sciences）， 2000（4）： 5-17.]

[36]包群， 陳媛媛， 宋立剛. 外商投資與東道國環(huán)境污染： 存在倒U型曲線關系嗎？[J]. 世界經濟， 2010（1）： 4-11.[BAO Qun， Chen Yuanyuan， SONG Ligang. Foreign investment and host country environmental pollution： is there an inverted U-shaped Curve？[J]. The journal of world economy， 2010（1）： 4-11.]

[37]許和連， 鄧玉萍. 外商直接投資導致了中國的環(huán)境污染嗎？——基于中國省際面板數據的空間計量研究[J]. 管理世界， 2012（2）： 30-43.[XU Helian， DENG Yuping. Does foreign direct investment lead to environmental pollution in China？ spatial measurement based on Chinas provincial panel data[J]. Management world， 2012（2）： 30-43.]

[38]孫軍， 高彥彥. 技術進步、環(huán)境污染及其困境擺脫研究[J]. 經濟學家， 2014（8）： 52-58.[SUN Jun， GAO Yanyan. A study on technological advance， environment pollution and the solutions to the dilemma[J]. Economist， 2014（8）： 52-58.]