徐國泉，蔡 珠

(蘇州科技大學 商學院，江蘇 蘇州 215009)

一、文獻綜述

中國式分權(quán)是“財政分權(quán)+政治集權(quán)”相結(jié)合的產(chǎn)物，中國的經(jīng)濟發(fā)展模式客觀上是由地方政府主導的。中國式分權(quán)和依靠以GDP為核心的地方官員政績考核機制，共同作用產(chǎn)生了中央政府治理的核心，即經(jīng)濟激勵和政治激勵并存。

根據(jù)中國生態(tài)環(huán)境部2019年發(fā)布的《2018年中國環(huán)境狀況公報》，我國環(huán)境質(zhì)量總體呈現(xiàn)良好的發(fā)展趨勢，大氣污染控制也逐步改善，但大規(guī)模工業(yè)生產(chǎn)和城市建設(shè)中的污染排放問題依然嚴重。從全國城市空氣質(zhì)量來看，城市主要污染物依然是PM10、NO2、O3、SO2、PM2.5等。[1]其中，二氧化硫(SO2)作為一種主要的空氣污染物，主要來自燃燒含硫的化合物，如使用煤炭和石油這類含有硫化物的燃料就易導致SO2的排放，對大氣環(huán)境產(chǎn)生負面影響。

江蘇省和浙江省(簡稱“江浙”)是長江三角洲地區(qū)最為重要的省份。2018年，兩省的一般公共預算收入分別達到8630億元(江蘇省)和6598億元(浙江省)，共計15 228億元，占全國(183 360億元)的8.3%。[2]可見，江浙兩省對全國經(jīng)濟收入做出了重要貢獻。而隨著我國經(jīng)濟發(fā)展進入新常態(tài)，環(huán)境治理已作為兩省實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略的重要依據(jù)。

(一)財政分權(quán)與環(huán)境污染關(guān)系的單一要素綜述

蔡昉等指出，中國的環(huán)境問題是由粗放式發(fā)展模式導致的，而這種發(fā)展模式又源于中國式分權(quán)下的政府行為。[3]國內(nèi)外學者探討了財政分權(quán)與環(huán)境污染的關(guān)系，但是已有實證研究結(jié)論不一。

多數(shù)學者認為，財政分權(quán)不利于環(huán)境保護。張克中等通過1998—2008年我國28個省份的面板數(shù)據(jù)探究財政分權(quán)與碳排放的關(guān)系，研究發(fā)現(xiàn)財政分權(quán)的提高會造成地區(qū)碳排放的增加，這種影響在耗煤量大的省份尤為明顯，對酸雨和SO2控制區(qū)的影響較小，中西部地區(qū)的影響較東部地區(qū)更大。[4]趙娜采用系統(tǒng)GMM對我國2007—2014年28個省級面板數(shù)據(jù)進行分析，研究發(fā)現(xiàn)財政分權(quán)會提高SO2排放量水平。[5]鄭潔等基于新結(jié)構(gòu)經(jīng)濟學視角利用1997—2014年的省級面板數(shù)據(jù)進行實證檢驗，結(jié)果表明財政分權(quán)總體上加劇了環(huán)境污染。[6]弗雷德里克森(Fredriksson)等認為，權(quán)力下放到地方政府將導致地方政府間的競爭，不利于治理環(huán)境。[7]

也有學者認為，財政分權(quán)有利于環(huán)境保護。薛鋼等將以支出分權(quán)衡量的財政分權(quán)指標和以收入分權(quán)衡量的財政分權(quán)指標區(qū)分研究財政分權(quán)與環(huán)境保護的關(guān)系，結(jié)果兩種財政分權(quán)的衡量指標得出相反的結(jié)論。[8]段龍龍等通過實證研究證明，中國式財政分權(quán)可以改善城市空氣質(zhì)量。[9]格雷澤(Glazer)通過聯(lián)邦政府的雙區(qū)域模型證實，若區(qū)域內(nèi)代表性居民有更高的環(huán)境偏好，地方政府則為環(huán)境制定更為有利的政策。[10]奧茨(Oates)以蒂布特(Tiebout)的理論為基礎(chǔ)建立了相關(guān)的理論模型，證明中央政府財政權(quán)力的分散提升了地方政府對資源配置的效率。[11]

還有學者認為，財政分權(quán)與環(huán)境問題之間是非線性關(guān)系。劉建民等運用面板平滑轉(zhuǎn)換模型證明環(huán)境污染與財政分權(quán)存在平滑轉(zhuǎn)換機制，二者之間存在顯著的非線性關(guān)系。[12]哈爾科斯(Halkos)等構(gòu)建半?yún)?shù)模型，研究發(fā)現(xiàn)政府對環(huán)境的治理與碳排放之間存在非線性關(guān)系。[13]

總的來說，目前國內(nèi)研究的觀點主要集中在第一種，即財政分權(quán)并不會帶來環(huán)境質(zhì)量的提高，而會導致環(huán)境污染加劇。在環(huán)境質(zhì)量方面，由于缺乏有效的激勵相容機制，地方政府為了提高自身的政績，可能會放松對高污染行業(yè)的管轄，導致環(huán)境污染問題。

(二)財政分權(quán)與環(huán)境污染關(guān)系的復合要素綜述

從中觀層面看，當前對于國內(nèi)外區(qū)域環(huán)境影響因素的研究十分豐富，學者們選擇不同層面的影響因素進行分析，從而得出不同結(jié)論。陳寶東等基于長三角地區(qū)26個城市的經(jīng)驗數(shù)據(jù)將財政支出分權(quán)度作為重點解釋變量，將人均GDP、人均GDP平方、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、對外開放度、科技研發(fā)投入作為控制變量，采用動態(tài)面板模型研究財政分權(quán)與環(huán)境污染的關(guān)系。[14]田建國等將財政分權(quán)和地方競爭作為重點解釋變量，將人口規(guī)模、人均GDP、技術(shù)水平等作為變量，通過SDM模型進一步利用空間溢出效應(yīng)理論對我國30個省、自治區(qū)、直轄市進行實證分析。[15]鄭萬吉等基于2000—2013年我國省份面板數(shù)據(jù)，采用財政分權(quán)、貿(mào)易開放度、工業(yè)發(fā)展水平、研發(fā)強度四個指標，通過構(gòu)建半?yún)?shù)空間面板滯后模型結(jié)合工具變量法分析我國地方政府財政分權(quán)度對于環(huán)境污染的影響。[16]李尚遠等選取2003—2013年各省的SO2排放量為被解釋變量，資源稅收入為重點解釋變量，人均國民收入、人口密度、城市化率、財政分權(quán)程度為控制變量，研究基于SO2排放視角資源稅環(huán)保效應(yīng)。[17]李香菊等選取人均SO2排放量、人均廢水排放量、人均固體度棄物丟棄量作為被解釋指標，財政支出分權(quán)程度、財政收入分權(quán)程度為解釋變量，國內(nèi)生產(chǎn)總值、工業(yè)化程度、城鎮(zhèn)化水平、外資規(guī)模等為控制變量，利用面板數(shù)據(jù)門檻回歸模型對1997—2013年我國29個省份面板數(shù)據(jù)進行分析。[18]馮東等基于最小二乘估計法(OLS)和分位數(shù)回歸方法證明能源結(jié)構(gòu)、技術(shù)水平、經(jīng)濟增長、城鎮(zhèn)化率、第二產(chǎn)業(yè)比重是造成環(huán)境污染的重要影響因素。[19]

可見，當前學界對財政分權(quán)與環(huán)境污染關(guān)系的探討集中體現(xiàn)在省級層面。雖然也有部分研究探討了區(qū)域異質(zhì)性，如分析東部、中部和西部地區(qū)環(huán)境問題的差異性，但這些仍是基于省級數(shù)據(jù)的研究，缺乏對市級數(shù)據(jù)的整理分析。此外，大多數(shù)研究是將地區(qū)生產(chǎn)總值作為控制變量，而將財政分權(quán)指標和地區(qū)生產(chǎn)總值共同作為核心解釋變量的較少。

筆者基于2012—2017年江浙兩省24個地級市(江蘇省13個、浙江省11個)的面板數(shù)據(jù)進行實證分析，嘗試探究財政分權(quán)與GDP政績考核制對環(huán)境污染(以工業(yè)二氧化硫排放為代理變量)的影響。

二、研究方法與變量選取

(一)研究假設(shè)

自1994年實行分稅制以來，中央政府在擁有大部分財權(quán)的情況下，通過政府間的轉(zhuǎn)移支付，保證了地方政府的財政需要。中央政府將財政控制權(quán)下放的同時，接管了地方政府的政治權(quán)力，導致地方政府的財政權(quán)力與行政權(quán)力不平衡。同時，地方政府又要對以GDP為核心的政績考核機制負責。由于教育、醫(yī)療、環(huán)保等社會公共收入效果緩慢，不能被快速納入中央政府考察政績的范圍，財政壓力迫使地方政府加大經(jīng)濟建設(shè)的力度。這樣做的后果就是容易造成環(huán)境污染，因為財政分權(quán)通過引入政府激勵機制影響政府行為，使政府放松對環(huán)境的監(jiān)控，從而不利于我國的環(huán)境治理。綜合考慮，筆者提出如下假設(shè)：

以分稅制為基礎(chǔ)的中國式財政分權(quán)和以GDP為核心的政績考核制，使地方政府承擔壓力，放松對環(huán)境的管制，財政分權(quán)度越大，環(huán)境污染越嚴重。

(二)模型設(shè)定

研究樣本中橫截面的城市數(shù)為24個，時間跨度為6年，屬于典型的短面板。梳理現(xiàn)有文獻可以發(fā)現(xiàn)，有關(guān)財政分權(quán)與環(huán)境污染的實證研究大多采用靜態(tài)面板數(shù)據(jù)模型。靜態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的優(yōu)點是能有效地控制個體效應(yīng)引起的回歸偏差，這種偏差本身不隨時間變化并且難以測量。據(jù)此，以財政分權(quán)和地區(qū)生產(chǎn)總值為核心解釋變量，并考慮經(jīng)濟社會中存在的其他一些影響SO2排放的因素，構(gòu)建計量模型：

SO2it=α1DECit+α2GDPit+α3TRAit

+α4Xit+δt+ηi+εit

其中，i表示地級以上城市，且i=1，2，…，24；t表示時間；SO2it表示工業(yè)二氧化硫排放量；DECit是核心解釋變量，表示財政分權(quán)程度；GDPit也是核心解釋變量，表示地區(qū)生產(chǎn)總值；TRAit是工具變量，表示貿(mào)易開放程度；Xit表示控制變量，筆者引入產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)、研發(fā)強度、人口密度作為控制變量；ηi表示地區(qū)難以觀測效應(yīng)；δt表示時間難以觀測效應(yīng)；εit表示隨機擾動項。

(三)數(shù)據(jù)來源

本研究數(shù)據(jù)采用2012—2017年江浙兩省24個城市面板數(shù)據(jù)，共有144個樣本觀測點(24個截面數(shù)據(jù)和6個時間序列數(shù)據(jù))；數(shù)據(jù)主要來自《中國城市統(tǒng)計年鑒》《江蘇統(tǒng)計年鑒》《浙江統(tǒng)計年鑒》，以及各城市的統(tǒng)計年鑒等官方數(shù)據(jù)庫；實證研究基于軟件Stata15。

(四)變量說明

1.被解釋變量

SO2是主要的空氣污染物之一，直接影響人的身體健康。當前，我國是SO2排放量最大的國家。本研究選取工業(yè)二氧化硫排放量為被解釋變量，來衡量各地區(qū)的空氣污染程度。工業(yè)二氧化硫的排放數(shù)據(jù)具有易獲取、時間跨度長且不間斷的特點，工業(yè)二氧化硫排放量越高，說明環(huán)境污染程度越嚴重。

2.解釋變量

財政分權(quán)和地區(qū)生產(chǎn)總值是本研究的核心解釋變量。1994年的分稅制改革協(xié)調(diào)了中央和省級政府之間的財政關(guān)系，各市財政分權(quán)的設(shè)定由各省決定。本研究的財政分權(quán)指標衡量的是城市的財政分權(quán)水平，反映城市之間的關(guān)系。一個城市的分權(quán)比率越高，說明該市在全省擁有的財政優(yōu)勢和影響力就越大。

根據(jù)地區(qū)財政統(tǒng)計項目的不同和研究重點的不同，學者對財政指標的選擇標準也有所不同。關(guān)于財政分權(quán)指標，現(xiàn)有文獻采用的度量方法大體可以分為三類：一是收入分權(quán)指標，用地方政府的財政收入占比來度量財政分權(quán)程度；二是支出分權(quán)指標，用地方政府的財政支出占比來度量財政分權(quán)程度；三是自主度指標，用地方政府自有收入的留存比率來度量財政分權(quán)程度。例如，達烏迪(Davoodi)等采用人均地方財政支出與人均中央財政支出占比作為度量方法[20]；陳碩等基于1994—2009年的省級面板數(shù)據(jù)，對三類度量指標同時進行研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)收入指標和財政自主度指標能夠更好地反映中央政府與地方政府的財政關(guān)系。[21]

在兼顧研究目的與數(shù)據(jù)可得性的情況下，本研究參考丁鵬程等的做法采取財政收入分權(quán)指標，以各城市一般公共預算收入/(各城市一般公共預算收入+上劃中央收入)來表示財政分權(quán)。[22]地區(qū)生產(chǎn)總值是將各地級市的名義GDP以2012年為基期進行指數(shù)平減，得到相應(yīng)的實際GDP。

3.工具變量

隨著貿(mào)易全球化的發(fā)展，發(fā)展中國家在獲取前沿技術(shù)和經(jīng)營理念的過程中，也被動承受著發(fā)達國家?guī)淼哪茉聪呐c環(huán)境污染。本研究選取貿(mào)易開放(TRA)作為工具變量，采用各市進出口貿(mào)易總額占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重來表示貿(mào)易開放度。其中，貿(mào)易進出口總額是用國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報公布的2012—2017年美元與人民幣的年均匯率進行調(diào)整。

4.其他變量

一是研發(fā)強度(RD)。加大研發(fā)投入，加快實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，有利于提高能源的周轉(zhuǎn)效率和利用率，降低減排的邊際成本，以此有效應(yīng)對能源消耗產(chǎn)生的環(huán)境污染問題。本研究以各地區(qū)科學技術(shù)支出占財政支出之比作為研發(fā)強度的指標。

二是人口密度(DENS)，以各地區(qū)年末戶籍總?cè)丝跀?shù)占土地面積之比來表示。

三是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(IS)?，F(xiàn)代產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟增長做出了貢獻，而工業(yè)發(fā)展帶來的環(huán)境污染排放量最大。因此，本研究對該變量的選取采用各地區(qū)工業(yè)總產(chǎn)值占總產(chǎn)值的比重來反映。

四是能源結(jié)構(gòu)(ES)。煤炭、石油、天然氣等化石燃料燃燒后，會排放出大量的SO2，本研究選取各地區(qū)煤炭消費量占該地區(qū)一次能源消費總量的比重這一宏觀指標進行度量。

三、實證結(jié)果分析

(一)描述性分析

由表1可見，2012—2017年，24個地級市平均工業(yè)二氧化硫排放量為4.95萬噸，最小值為0.30萬噸，最大值為18.34萬噸，標準差為3.63萬噸，表明不同城市之間工業(yè)二氧化硫排放水平差異顯著且變化幅度較大；財政分權(quán)最大值為0.78，最小值為0.43，標準差為0.09，反映我國各地區(qū)分權(quán)度存在較大差異，但是變化幅度不大；貿(mào)易開放均值為0.51，最大值為4.76，最小值為0.06，說明各地區(qū)進出口總額占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重差異較大；實際GDP最小值為747.51億元，最大值為12 207.80億元，可見六年內(nèi)實際GDP產(chǎn)生了較大變化；研發(fā)強度最大值為7，最小值為1.77，反映了地區(qū)之間技術(shù)水平存在較大差異；人口密度均值為6.52，標準差為2.09，說明各地區(qū)單位面積人口數(shù)量變化幅度略有浮動；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的均值為0.41，標準差為0.04，最小值為0.24，最大值為0.50，說明各城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化不大且差別較??；能源結(jié)構(gòu)均值為0.65，標準差為0.16，最小值為0.29，最大值為0.90，說明地區(qū)能源結(jié)構(gòu)變化幅度不大，但各地區(qū)之間的煤炭消耗占比差異比較大。

(二)實證結(jié)果分析

考慮到我國的區(qū)域差異性和經(jīng)濟相關(guān)性，在進行參數(shù)估計時應(yīng)克服異方差和相關(guān)性的問題，研究可運用OLS作為參照結(jié)果。同時，解釋變量之間存在內(nèi)生性，直接使用OLS模型得到的回歸結(jié)果還是有偏誤的。本研究的內(nèi)生性問題主要源于一些難以觀測變量的遺漏，如綠化面積、消費習慣和排放模式等因素都會影響到工業(yè)二氧化硫的排放強度。當把這些變量納入隨機誤差項時，就會導致隨機誤差項和解釋變量之間存在內(nèi)生性問題。尋找相應(yīng)的工具變量是解決內(nèi)生性問題的常用方法，本研究選取貿(mào)易開放作為內(nèi)生變量，并將內(nèi)生變量的滯后一期作為工具變量。

表1 2012—2017年變量描述性統(tǒng)計

基于以上分析，對數(shù)據(jù)分別進行固定效應(yīng)和隨機效應(yīng)模型檢驗，然后對二者結(jié)果做Hausman檢驗。檢驗結(jié)果顯示為負值，拒絕了原假設(shè)，因此也驗證了解決辦法需要加入工具變量。在加入工具變量的情況下，分別采用固定效應(yīng)下的工具變量法(IV+FE)和隨機效應(yīng)下的工具變量法(IV+RE)對模型進行比較分析，發(fā)現(xiàn)隨機效應(yīng)下的工具變量法結(jié)果更為顯著。因此，本研究采用隨機效應(yīng)下的工具變量法更為合適。

在表2的6個回歸結(jié)果中，模型(1)采用聚類穩(wěn)健標準誤的OLS模型；模型(2)—(6)均采用隨機效應(yīng)下的工具變量模型，模型(2)是對核心變量進行回歸的結(jié)果，模型(3)—(6)依次加入控制變量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)、研發(fā)強度和人口密度。

表2 面板數(shù)據(jù)回歸結(jié)果

從表2可以看出，在以上6種模型中，財政分權(quán)指標與工業(yè)二氧化硫排放量的關(guān)系均顯著為正(估計系數(shù)值分布區(qū)間為5.997～8.326)，表明財政分權(quán)程度越高，二氧化硫排放量越高；即使在模型(3)—(6)中分別控制了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)、研發(fā)強度和人口密度這些變量，結(jié)果也是如此。這是因為，財政分權(quán)給予下級政府更大的自主權(quán)，地方政府更偏向于發(fā)展經(jīng)濟以追求利潤最大化，而不是重視現(xiàn)有激勵制度下環(huán)境質(zhì)量的改善。由此說明，財政分權(quán)通過政治經(jīng)濟激勵間接改變政府行為，不利于環(huán)境治理且假設(shè)得到證實。

實際GDP在所有模型中的估計系數(shù)均在1%的水平下顯著為正(估計系數(shù)值分布區(qū)間為0.000 583～0.001 17)，表明實際GDP的提高增加了二氧化硫的排放，現(xiàn)階段人們會選擇犧牲環(huán)境以獲取更多的收入；同時證實了中央政府以GDP為主導的考核指標對環(huán)境質(zhì)量的改善具有至關(guān)重要的影響。

貿(mào)易開放度在OLS模型中不顯著，但在隨機效應(yīng)下的工具變量模型中的估計系數(shù)均顯著為正(估計系數(shù)值分布區(qū)間為0.453～1.637)，其中模型(2)和模型(3)的估計結(jié)果通過了1%的顯著性水平檢驗，這說明各市進出口貿(mào)易總額的提高不利于二氧化硫排放量的減少。這可能是因為，具有外貿(mào)發(fā)展優(yōu)勢的產(chǎn)業(yè)主要集中在能源、資源和勞動密集型產(chǎn)業(yè)，這部分產(chǎn)業(yè)容易對環(huán)境產(chǎn)生負面影響。

模型(3)加入了工業(yè)占 GDP 比重的控制變量，其估計系數(shù)為17.34，在1% 的水平下顯著為正，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在OLS模型中也顯著為正，這說明工業(yè)占比與工業(yè)二氧化硫排放之間顯著正相關(guān)。由此表明，環(huán)境治理體制與各地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是緊密相關(guān)的，以工業(yè)為主導產(chǎn)業(yè)的地區(qū)依賴于生產(chǎn)資源的投入，更容易增加工業(yè)二氧化硫的排放強度。

模型(4)加入了能源結(jié)構(gòu)控制變量，估計系數(shù)為正但不顯著，說明以煤炭為主的工業(yè)能源結(jié)構(gòu)比重越大，可能導致環(huán)境污染的程度越深。

模型(5)和模型(6)分別加入了研發(fā)強度和人口密度，這兩個控制變量與工業(yè)二氧化硫排放量的關(guān)系均為負但不顯著。其中，研發(fā)強度在OLS模型中顯著為負，說明科學技術(shù)支出的增加確實有利于工業(yè)二氧化硫排放的減少，因此加大研發(fā)強度對環(huán)境質(zhì)量有正面影響；地區(qū)單位面積人口數(shù)量越多，工業(yè)二氧化硫排放量越少，這可能是因為排放工業(yè)二氧化硫的企業(yè)傾向選擇人口密度較小的地區(qū)，減少環(huán)境惡化對人體健康造成的傷害，在一定程度上也表明人們對減少二氧化硫排放量的呼聲較高。

(三)差異性分析

本研究分別采用OLS和隨機效應(yīng)下的工具變量法對江蘇省13個地級市與浙江省11個地級市的面板數(shù)據(jù)進行分析(見表3)。其中，模型(3)在模型(2)的基礎(chǔ)上增加了控制變量，由此可以看出兩省之間存在差異性。

表3 面板數(shù)據(jù)對比結(jié)果

從江蘇省各地級市的回歸結(jié)果可以看出，財政分權(quán)指標由負值到正值，進一步驗證了隨機效應(yīng)下的工具變量法與OLS相比更具準確性，且回歸結(jié)果均不顯著(估計系數(shù)值分布區(qū)間為-4.366～3.420)，說明財政分權(quán)對江蘇工業(yè)二氧化硫排放強度的影響不大。貿(mào)易開放指標的估計系數(shù)在1%的水平下均顯著為正(估計系數(shù)值分布區(qū)間為1.641～3.166)，表明江蘇省各市進出口貿(mào)易總額的提高不利于工業(yè)二氧化硫排放量的減少。能源結(jié)構(gòu)指標的估計系數(shù)在1%的水平下均顯著為正(估計系數(shù)值分布區(qū)間為7.245～7.962)，表明江蘇省各市工業(yè)能源結(jié)構(gòu)比重的提高會增加工業(yè)二氧化硫排放量的強度。

從浙江省各地級市的回歸結(jié)果可以看出，模型(1)和模型(2)中，財政分權(quán)指標的估計系數(shù)在1%的水平下均顯著為正(估計系數(shù)值分布區(qū)間為9.986～17.51)；模型(3)中，財政分權(quán)指標的估計系數(shù)為正但不顯著，說明相較于江蘇省，浙江省財政分權(quán)程度的提高更不利于控制工業(yè)二氧化硫的排放強度。實際GDP指標的估計系數(shù)在1%的水平下均顯著為正(估計系數(shù)值分布區(qū)間為0.000 533～0.000 786)，說明浙江省過分追求以GDP為主導的考核指標會導致工業(yè)二氧化硫排放強度的增加。

綜上所述，江蘇省和浙江省的財政分權(quán)程度對環(huán)境污染的影響具有差異性。其中，財政分權(quán)對浙江省產(chǎn)生的影響更大，江蘇省的貿(mào)易開放程度會對其治理環(huán)境產(chǎn)生更大的影響，浙江省對于以GDP為主導的政績考核指標會對其環(huán)境污染產(chǎn)生更深遠的影響。

四、對策建議

江浙兩省一直保持高速的經(jīng)濟增長，同時面臨越來越嚴重的環(huán)境問題。筆者以江浙兩省的24個地級市2012—2017年的數(shù)據(jù)為研究樣本，采用隨機效應(yīng)下的工具變量模型，實證考察了城市層面財政分權(quán)與工業(yè)二氧化硫排放的關(guān)系。理論和實證分析都表明：財政分權(quán)是造成環(huán)境污染的重要制度因素，主要表現(xiàn)在政府對GDP 的過分強調(diào)，而根本因素在于現(xiàn)行官員考核機制的缺陷；本研究選取研發(fā)強度、人口密度和貿(mào)易開放為控制變量，結(jié)果顯示，增加技術(shù)投入對環(huán)境質(zhì)量有正面影響，各市進出口貿(mào)易總額的提高不利于二氧化硫排放量的減少，而工業(yè)二氧化硫高排放企業(yè)傾向于選擇人口密度較小的地區(qū)。因此，需要完善地方官員考核機制，處理好地方經(jīng)濟與環(huán)境治理之間的關(guān)系；合理降低財政分權(quán)程度，提高地方政府財權(quán)和事權(quán)的匹配度；引導企業(yè)加大研發(fā)投入，達到改善環(huán)境質(zhì)量的目的。

具體而言，一是要改革現(xiàn)行的地方官員考核機制，改變將GDP增長作為單一考核標準的做法，適當加入環(huán)境、教育、衛(wèi)生等社會公共事業(yè)的考核項目，使地方政府不僅要對中央政府負責，而且要對本地居民切身利益負責，在發(fā)展經(jīng)濟的同時更有動力去保護環(huán)境。與此同時，應(yīng)加強居民的監(jiān)督意識，提高其環(huán)保意識，形成政府與民眾之間相互激勵和約束的紐帶機制。二是要完善財政分權(quán)體制，適當降低財政分權(quán)度，合理劃分中央與地方之間的財權(quán)與事權(quán)。環(huán)境保護是全民族的責任，中央和地方要合理分擔。例如，中央負責提供較大較廣區(qū)域的公共產(chǎn)品，地方負責提供具有當?shù)貎?yōu)勢的公共產(chǎn)品；減輕經(jīng)濟落后地區(qū)的環(huán)境治理負擔，適度提高重污染或經(jīng)濟較發(fā)達地區(qū)的財務(wù)比例。三是要加大科研投入。江浙地區(qū)聚集了許多有名的高等院校和科研機構(gòu)，地方政府應(yīng)充分利用這些科研優(yōu)勢，共享資源，吸引高技能人才入駐；同時，優(yōu)化投資發(fā)展環(huán)境并合理利用外資，運用科學技術(shù)改善貿(mào)易進出口結(jié)構(gòu)、生產(chǎn)和消費結(jié)構(gòu)，減少污染物排放。

江浙地區(qū)的環(huán)境問題在一定程度上代表著整個長三角地區(qū)的環(huán)境問題。隨著長三角區(qū)域一體化發(fā)展提升為國家戰(zhàn)略以及跨區(qū)域合作治理力度的加大，長三角城市環(huán)境協(xié)同治理問題必將成為重要的議題和后續(xù)研究的發(fā)展方向。