譚婧，姜哲

（安徽大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，安徽 合肥 230601）

隨著區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化與生態(tài)文明建設(shè)的協(xié)同推進(jìn)，區(qū)域環(huán)境協(xié)同治理成為打破行政區(qū)劃約束、克服環(huán)境外部性以實(shí)現(xiàn)區(qū)域協(xié)同高質(zhì)量發(fā)展的重要手段。隨著“綠色創(chuàng)新發(fā)展新高地”“一體化制度創(chuàng)新試驗(yàn)田”“人與自然和諧宜居新典范”等新發(fā)展定位的明確[1-2]，高質(zhì)量一體化的城市群建設(shè)目標(biāo)對(duì)長(zhǎng)三角區(qū)域環(huán)境協(xié)同治理提出了更高的要求。

長(zhǎng)三角地區(qū)對(duì)于環(huán)境協(xié)同治理的探索由來(lái)已久。20世紀(jì)90 年代成立的長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會(huì)、長(zhǎng)三角聯(lián)席會(huì)議制度、各種污染防治協(xié)作小組等均是區(qū)域環(huán)境聯(lián)防聯(lián)控的組織保障。2005—2006 年，部分國(guó)家級(jí)生態(tài)環(huán)境試點(diǎn)項(xiàng)目選址在此，而后太湖流域“藍(lán)藻事件”的發(fā)生以及國(guó)務(wù)院對(duì)長(zhǎng)三角兩省一市的正式規(guī)劃拉開了區(qū)域污染聯(lián)防聯(lián)控的序幕。2009 年蘇浙滬簽訂了環(huán)保合作協(xié)議和跨界污染應(yīng)急聯(lián)動(dòng)方案，2010 年區(qū)域規(guī)劃出臺(tái)后以及世博會(huì)召開期間，長(zhǎng)三角區(qū)域污染防治工作進(jìn)一步深化。2012年，原環(huán)境保護(hù)部、國(guó)家發(fā)展改革委和財(cái)政部印發(fā)了重大政策性文件《重點(diǎn)區(qū)域大氣污染防治“十二五”規(guī)劃》，將長(zhǎng)三角作為重點(diǎn)規(guī)劃范圍之一，明確了當(dāng)前城市間污染相互影響顯著但管理模式滯后、各城市“各自為戰(zhàn)”以及環(huán)境監(jiān)測(cè)薄弱和立法不完善等問(wèn)題，并給出了聯(lián)防聯(lián)控、聯(lián)合執(zhí)法、建立信息共享流通機(jī)制和應(yīng)急預(yù)警體系等一系列針對(duì)性指導(dǎo)意見(jiàn)[3]。這項(xiàng)重大政策促進(jìn)了之后區(qū)域聯(lián)防聯(lián)治政策的制定和實(shí)施，如2013 年環(huán)保合作宣言的共同簽訂和跨界污染糾紛處置與應(yīng)急聯(lián)動(dòng)小組的成立，而后區(qū)域大氣和水污染防治協(xié)作機(jī)制的陸續(xù)落地，2014 年區(qū)域協(xié)同立法論證會(huì)和2019 年環(huán)保法治論壇的舉辦，2016 年省際邊界斷面污染聯(lián)合監(jiān)測(cè)平臺(tái)的建立和2018 年秋冬季大氣污染綜合治理攻堅(jiān)戰(zhàn)的打響等。縱觀區(qū)域環(huán)境協(xié)同治理的演變路徑可以發(fā)現(xiàn)，2012 年這項(xiàng)規(guī)劃文件是長(zhǎng)三角區(qū)域環(huán)境協(xié)同治理的階段性標(biāo)志。

1 文獻(xiàn)綜述與機(jī)理分析

1.1 文獻(xiàn)綜述

在高質(zhì)量發(fā)展的背景下，長(zhǎng)三角環(huán)境治理政策及相關(guān)內(nèi)容受到較多學(xué)者關(guān)注。目前，區(qū)域環(huán)境治理及其政策的研究大體可分為兩個(gè)視角。

（1）較多采用定性論述或案例寫實(shí)的手法，如探討環(huán)境治理模式下的動(dòng)力源流、承載場(chǎng)域、協(xié)同過(guò)程或創(chuàng)新路徑[4-6]，解讀或闡釋治理規(guī)劃與政策[7-8]，論述環(huán)境聯(lián)合執(zhí)法機(jī)制的完善方向[9-11]，分析治理多元主體共治的結(jié)構(gòu)屬性和演化特征[12]，強(qiáng)調(diào)多重邊界治理或大部制背景下的府際合作問(wèn)題[13-15]等，這一視角的研究側(cè)重梳理不同區(qū)域環(huán)境污染治理的現(xiàn)狀、面臨的問(wèn)題或困境以及治理的成效，并給出針對(duì)性建議，或者對(duì)聯(lián)合治理邏輯框架和組織方案進(jìn)行設(shè)計(jì)[16-19]。

（2）利用各種定量分析工具探究區(qū)域環(huán)境協(xié)同治理存在的問(wèn)題或影響環(huán)境協(xié)同治理的外生因素[20-21]。針對(duì)環(huán)境治理和實(shí)踐效果的量化評(píng)估，已有研究大多采用PSR[22]、DID 或PSM-DID[23-24]、RDD[25]等方 法，這些方法是政策效應(yīng)評(píng)估較為典型的研究工具，但也存在一定的不足，如參照控制組的選取具有暗箱操作的特點(diǎn)，并具有較強(qiáng)的主觀性；有時(shí)難以滿足關(guān)鍵時(shí)間節(jié)點(diǎn)前后“兩分化”的處理，也無(wú)法給出效果的演進(jìn)情況；而對(duì)效果的判斷上受參數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果約束，對(duì)政策作用程度的判斷缺乏靈活性。近期有研究采用合成控制法（SCM）開展政策評(píng)價(jià)的研究[26-28]，SCM 方法能夠克服PSM、DID等方法的短板，可以識(shí)別政策執(zhí)行效果及演變路徑。該方法是將待評(píng)價(jià)的政策執(zhí)行區(qū)域設(shè)定為目標(biāo)組，而將政策效果評(píng)價(jià)的參照對(duì)象設(shè)定為控制組，通過(guò)對(duì)控制組中各樣本的預(yù)測(cè)變量進(jìn)行線性組合，從而構(gòu)造一個(gè)與目標(biāo)組特質(zhì)相近的反事實(shí)合成組，再通過(guò)比較政策實(shí)施節(jié)點(diǎn)后，目標(biāo)組與合成組間的差異來(lái)評(píng)估政策效應(yīng)。已有考慮空間因素環(huán)境問(wèn)題的研究較多采用空間分析工具，如基于莫蘭指數(shù)的空間關(guān)聯(lián)分析、構(gòu)建環(huán)境庫(kù)茲涅茨模型（EKC）討論環(huán)境排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)間的依賴關(guān)系[29-32]。

綜合來(lái)看，尚未發(fā)現(xiàn)有研究深入梳理環(huán)境協(xié)同治理政策的作用機(jī)理，并基于機(jī)理分析全面開展治理效果的實(shí)證評(píng)價(jià)。同時(shí)，有關(guān)環(huán)境協(xié)同治理政策效果評(píng)估的方法和工具也存在可豐富和拓展的空間。

1.2 機(jī)理分析

環(huán)境排放與環(huán)境治理都具有較強(qiáng)的外部性，這種外部性既是相關(guān)治理政策制定的基礎(chǔ)，也決定了多維視角評(píng)價(jià)治理效果的必要性。依據(jù)不同作用機(jī)理歸納區(qū)域環(huán)境協(xié)同治理政策的效果具有三個(gè)維度。

（1）環(huán)境治理政策的直接效果。有效的環(huán)境治理政策可通過(guò)環(huán)境規(guī)制、減排約束、財(cái)政支持等行政手段，或排放交易機(jī)制等市場(chǎng)激勵(lì)手段，直接減少環(huán)境排放；以綠色能源替代、凈化處理技術(shù)升級(jí)等技術(shù)手段降低單位GDP 的排放強(qiáng)度，緩解經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)環(huán)境排放的強(qiáng)依賴關(guān)系；環(huán)境治理手段與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)等轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式的政策相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境排放脫鉤，以推動(dòng)地區(qū)更高質(zhì)量發(fā)展。

（2）區(qū)域環(huán)境協(xié)同治理的空間效應(yīng)。一方面，環(huán)境問(wèn)題的外部性決定了水污染、大氣污染等問(wèn)題均有典型且顯著的空間溢出特征；同時(shí)，環(huán)境政策的制定和實(shí)施也具有典型的空間溢出效應(yīng)，本地環(huán)境治理和環(huán)境約束的加強(qiáng)，除了影響本地的產(chǎn)業(yè)選擇和環(huán)境排放等方面，也會(huì)對(duì)鄰近周邊區(qū)域的產(chǎn)業(yè)選擇和環(huán)境排放產(chǎn)生影響。協(xié)同治理的空間溢出效應(yīng)表現(xiàn)在兩個(gè)層面：一是全局視角下的空間關(guān)聯(lián)，也即環(huán)境排放在整個(gè)區(qū)域具有較高的區(qū)際交互影響；二是局部視角下的空間分布，也即環(huán)境排放空間關(guān)聯(lián)強(qiáng)、弱地區(qū)具有空間集群分布的空間結(jié)構(gòu)特點(diǎn)。區(qū)域協(xié)同的目的是打破行政區(qū)劃的邊界效應(yīng)，克服環(huán)境排放的外部性，實(shí)現(xiàn)對(duì)空間溢出效應(yīng)的扭轉(zhuǎn)與扼制，通過(guò)區(qū)際空間關(guān)聯(lián)以及空間集群發(fā)展模式的轉(zhuǎn)變，以共同發(fā)展、共同治理實(shí)現(xiàn)區(qū)域環(huán)境的共同提升。

（3）區(qū)域環(huán)境治理政策的經(jīng)濟(jì)復(fù)合效果。經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境改善的多目標(biāo)協(xié)同是區(qū)域高質(zhì)量一體化發(fā)展的重要抓手。環(huán)境排放源于經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)和人民生活活動(dòng)，在區(qū)域環(huán)境治理過(guò)程中，除了要考慮區(qū)際環(huán)境排放自身的空間關(guān)聯(lián)與異質(zhì)性，還要考慮環(huán)境排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的依賴關(guān)系以及這種依賴關(guān)系的空間交互影響。這一維度的協(xié)同治理效果是環(huán)境排放空間效應(yīng)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)環(huán)境排放依賴關(guān)系以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展空間關(guān)聯(lián)等多重關(guān)系的疊加，與環(huán)境排放直接效果和空間效應(yīng)密切相關(guān)，但又具有更為復(fù)雜的表現(xiàn)。

基于協(xié)同治理政策的作用機(jī)理，全面評(píng)價(jià)區(qū)域環(huán)境協(xié)同治理效果需檢驗(yàn)三個(gè)問(wèn)題：（1）協(xié)同治理政策是否直接促進(jìn)了長(zhǎng)三角區(qū)域環(huán)境質(zhì)量的提升？（2）區(qū)域環(huán)境排放的空間溢出效應(yīng)是否得到有效的抑制？（3）經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境排放的依賴關(guān)系以及這種關(guān)系的城際差異大小如何？為此，本文基于2005—2018 年長(zhǎng)三角三省一市41 座城市的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，選取區(qū)域污染防治重大政策性文件頒布的2012 年作為關(guān)鍵時(shí)間節(jié)點(diǎn)[3,20,24]，采用合成控制和空間統(tǒng)計(jì)等方法，檢驗(yàn)區(qū)域環(huán)境協(xié)同治理的直接效果、空間效應(yīng)和經(jīng)濟(jì)復(fù)合效果，為實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)三角區(qū)域協(xié)同高質(zhì)量發(fā)展提供依據(jù)。

2 研究模型與數(shù)據(jù)來(lái)源

2.1 基于熵值法的環(huán)境排放指數(shù)P

選取工業(yè)二氧化硫（SO2，噸）、工業(yè)廢水（WW，萬(wàn)噸）和工業(yè)煙（粉）塵（SOT，噸）衡量環(huán)境排放[33]。為避免量綱的影響，綜合考察涵蓋廢水、廢氣和固廢三種排放源的總度量，通過(guò)對(duì)指標(biāo)絕對(duì)量的均值標(biāo)準(zhǔn)化處理、利用熵值法獲取各指標(biāo)權(quán)重、再將均值化指標(biāo)與權(quán)重線性組合等步驟，將SO2、WW、SOT 三種環(huán)境排放源綜合構(gòu)建環(huán)境排放指數(shù)P[34-36]，該指數(shù)為綜合反映環(huán)境排放的反向指標(biāo)。

2.2 合成控制法（SCM）

在利用SCM 發(fā)現(xiàn)政策執(zhí)行效果的過(guò)程中，將長(zhǎng)三角區(qū)域設(shè)為待檢驗(yàn)?zāi)繕?biāo)組，其他未受政策影響區(qū)域?yàn)榭刂平M。其具體步驟如下[26-27]：

第一步，基本設(shè)定。令第i個(gè)單元在第t期的環(huán)境排放指數(shù)為Pit（i=1, 2, …,n+1；t=1, 2, …,T），其中第1 個(gè)單元為長(zhǎng)三角這一目標(biāo)組，其余n個(gè)單元均為不受政策影響的控制組；將整個(gè)考察期T分為兩個(gè)階段，政策實(shí)施前的2005—2011 年為T1，政策執(zhí)行后的2012—2018年為T2。定義 為單元i在t時(shí)期未受政策影響的環(huán)境排放指數(shù)，為單元i在t時(shí)期受政策影響的環(huán)境排放指數(shù)。

第二步，直接效果變量。當(dāng)t∈T1時(shí)令t∈T2時(shí)，其中，trit為政策執(zhí)行的直接效果，代表單元i因政策引起環(huán)境排放的絕對(duì)降低。區(qū)域環(huán)境協(xié)同治理在trit＞0 時(shí)有顯著效果，而在trit≤0 時(shí)無(wú)效。

第三步，參數(shù)估計(jì)方法。由于T2期 不可直接觀測(cè)，治理效果trit的確定需要先對(duì) 進(jìn)行估計(jì)。合成控制的原理是通過(guò)對(duì)控制單元環(huán)境排放指數(shù)的加權(quán)合成來(lái)估計(jì)權(quán)重ωi需滿足：ωi≥0。這里，a∈T1，P1a和Pia分別為目標(biāo)單元和第i個(gè)控制單元在T1期的環(huán)境排放指數(shù)，這組ωi反映了不同控制單元對(duì)目標(biāo)單元的合成貢獻(xiàn)率。若ωi條件滿足[37]，則的無(wú)偏估計(jì)，這里為目標(biāo)單元在T2期未受治理政策影響的環(huán)境排放指數(shù)，Pib為T2期控制單元i的環(huán)境排放指數(shù)。最終，直接效果trb估計(jì)量為

第四步，確定權(quán)重向量Ω。權(quán)重向量Ω=(ω2,ω3, …,ωn+1)′是保障 無(wú)偏的關(guān)鍵，對(duì)目標(biāo)單元而言，最優(yōu)的Ω應(yīng)滿足政策實(shí)施前加權(quán)合成環(huán)境排放指數(shù)與同期實(shí)際環(huán)境排放指數(shù)之間的差距最小。因此，權(quán)重向量Ω需滿足||X1-X0Ω||最小，其中X1為政策實(shí)施前目標(biāo)單元的k×1 維特征向量，X0為以政策實(shí)施前各控制單元特征向量為列向量所組成的k×n維矩陣，特征向量實(shí)質(zhì)為影響各單元環(huán)境排放控制因素的任意線性組合，k為控制因素的個(gè)數(shù)。

第五步，目標(biāo)單元分組。長(zhǎng)三角區(qū)域三省一市參與一體化進(jìn)程的差異較大，為保障估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性，更好地發(fā)現(xiàn)政策效果的區(qū)際差異，將目標(biāo)單元41 座城市分為長(zhǎng)三角整體區(qū)域、蘇浙滬兩省一市和安徽省三組分別進(jìn)行政策效果分析。此外，由于合成控制法是對(duì)每個(gè)單元環(huán)境排放指數(shù)的合成，為避免過(guò)于頻繁地將所有41市依次進(jìn)行合成，本文采取均值合成[26-27]，將它們合并成一個(gè)新的單元作為代表。

SCM 應(yīng)用還需考慮一系列的控制因素，包括經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素，使用環(huán)境排放主要來(lái)源的第二產(chǎn)業(yè)增加值占GDP 比重（PSI，單位：%）[29]；市場(chǎng)開放程度，使用實(shí)際利用外商直接投資（FDI，單位：億元）[29]；技術(shù)進(jìn)步和治理革新，使用促進(jìn)節(jié)能減排的科技支出（STE，單位：億元）[32]；地方政府環(huán)境治理投入力度，使用地方財(cái)政一般預(yù)算內(nèi)支出（GGI，單位：億元）[38]。

2.3 空間分析工具

2.3.1 空間效應(yīng)的檢驗(yàn)

莫蘭指數(shù)可以發(fā)現(xiàn)環(huán)境排放的全局空間相 關(guān) 程 度， 取 值 范 圍 為[-1, 1]， 其 公 式 為：其 中 ，為i地區(qū)環(huán)境排放指數(shù)，n為地區(qū)總數(shù)。為空間權(quán)重矩陣。

莫蘭散點(diǎn)圖可以實(shí)現(xiàn)環(huán)境排放局部空間相關(guān)情況的可視化，其實(shí)質(zhì)是繪制P 與其空間滯后項(xiàng)WP 線性關(guān)系的散點(diǎn)圖，并依據(jù)兩坐標(biāo)軸劃分為四個(gè)象限。由于WP表示鄰近城市觀測(cè)值的加權(quán)平均，此圖可反映該單位與周圍鄰近區(qū)域相似值的空間集群程度。以每個(gè)城市所處的象限可以考察每種集群城市數(shù)量及其演變情況，按照區(qū)域環(huán)境協(xié)同治理成效的優(yōu)劣程度，排序四象限分類有：“雙低”＞“高低”＞“低高”＞“雙高”。

2.3.2 經(jīng)濟(jì)復(fù)合效果的檢驗(yàn)

構(gòu)建空間EKC 模型考察協(xié)同治理的經(jīng)濟(jì)復(fù)合效果，其結(jié)果判斷有兩點(diǎn)說(shuō)明，一是環(huán)境排放作為負(fù)向“壞”的指標(biāo)，其空間溢出效應(yīng)越強(qiáng)，環(huán)境協(xié)同治理效果則越弱；二是若環(huán)境與經(jīng)濟(jì)的依賴關(guān)系得到改善，環(huán)境協(xié)同治理越有效。為此，將樣本觀測(cè)值以2012 年為節(jié)點(diǎn)劃分為兩個(gè)子面板數(shù)據(jù)分別運(yùn)行空間EKC 模型，對(duì)協(xié)同治理前后空間溢出效應(yīng)、環(huán)境排放和經(jīng)濟(jì)發(fā)展間關(guān)系、各城市所處EKC 階段的異質(zhì)性進(jìn)行對(duì)比分析，聯(lián)合發(fā)現(xiàn)協(xié)同治理的經(jīng)濟(jì)復(fù)合效果。

模型形式如表1 所示。其中，AGit為人均實(shí)際GDP（AG=GDP/常住人口，單位：萬(wàn)元/人）；Pit為環(huán)境排放指數(shù)，為了防止數(shù)據(jù)潛在的異方差造成較大擾動(dòng)，兩項(xiàng)指標(biāo)取對(duì)數(shù)。i為地區(qū)，t為時(shí)期，αit為空間個(gè)體特質(zhì)效應(yīng)，βk為環(huán)境排放指數(shù)的經(jīng)濟(jì)彈性，ρ為Yit的空間自回歸系數(shù)，λ為誤差項(xiàng)的空間自相關(guān)系數(shù)，γk為AG 的空間自回歸系數(shù)，W 為空間權(quán)重矩陣，εit為誤差項(xiàng)?？臻g自回歸系數(shù)衡量了空間溢出效應(yīng)的影響。嵌套AG 三次項(xiàng)模型中參數(shù)β的符號(hào)決定了環(huán)境排放指數(shù)與經(jīng)濟(jì)關(guān)系演變的不同形式，可能存在倒“N”型（β3＜0，β2和β1任意）、“N”型（β3＞0，β2和β1任意）、倒“U”型（β3=0或不顯著，β2＜0，β1任意）、“U”型（β3=0 或不顯著，β2＞0，β1任意）、單增線型（β3和β2=0 或不顯著，β1＞0）和單減線型（β3和β2=0 或不顯著，β1＜0）等幾種形式。

表1 空間EKC模型的形式

2.4 指標(biāo)來(lái)源和數(shù)據(jù)說(shuō)明

相應(yīng)指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)源于歷年各省份統(tǒng)計(jì)年鑒以及《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》，貨幣單位數(shù)據(jù)以2005 年為基期進(jìn)行平減。合成控制法應(yīng)用中，外生控制變量數(shù)據(jù)來(lái)自EPS統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)平臺(tái)和CEIC 數(shù)據(jù)庫(kù)，時(shí)間跨度為2005—2018年，個(gè)別缺失值采用插值法得出；經(jīng)過(guò)排除受2012 年政策影響的京津冀、珠三角等區(qū)域城市的數(shù)據(jù)清洗后，控制組保留148 個(gè)地級(jí)市。

3 檢驗(yàn)結(jié)果與分析

3.1 直接效果的檢驗(yàn)

為發(fā)現(xiàn)環(huán)境協(xié)同治理對(duì)整個(gè)長(zhǎng)三角區(qū)域的直接效果，分別以取均值的方式將長(zhǎng)三角41 座城市環(huán)境排放指數(shù)整合成長(zhǎng)三角、兩省一市和安徽省三組。以2012年為時(shí)間節(jié)點(diǎn)，將實(shí)際和擬合環(huán)境排放指數(shù)P時(shí)序演變情況繪制如圖1 所示。

圖1 協(xié)同治理政策直接效果的合成對(duì)比

直接效果檢驗(yàn)表明，協(xié)同治理政策具有顯著效果，但持續(xù)時(shí)期較短，缺乏持久的長(zhǎng)期效果。政策的直接效果表現(xiàn)在2012—2013 年長(zhǎng)三角全域P的實(shí)際路徑與合成路徑之間差異有所減小，并在2013 年實(shí)際路徑低于合成路徑，區(qū)域環(huán)境治理效果明顯。而2013—2017 年，長(zhǎng)三角全域、兩省一市和安徽省均顯現(xiàn)出環(huán)境排放指數(shù)的實(shí)際路徑與合成路徑差異擴(kuò)大的趨勢(shì)。一方面，協(xié)同治理具有問(wèn)題導(dǎo)向性特點(diǎn)，在2010 年之前，長(zhǎng)三角全域、兩省一市及安徽省P的實(shí)際路徑與合成路徑高度一致，但在2010 年之后，江蘇、浙江和上海市出現(xiàn)了實(shí)際路徑持續(xù)高于合成路徑的情況，盡管“入長(zhǎng)”較晚的安徽省在2011—2013 年實(shí)際路徑低于擬合路徑，并在2013 年左右拉低了長(zhǎng)三角全域P實(shí)際路徑，但是，其余考察期內(nèi)實(shí)際路徑與合成路徑間的較大差異均表明進(jìn)一步的區(qū)域環(huán)境協(xié)同治理迫在眉睫。上海市2010 年舉辦的世博會(huì)開動(dòng)了長(zhǎng)三角區(qū)域經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的新契機(jī)，但在較大的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)剛性條件下，結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型和產(chǎn)業(yè)升級(jí)的環(huán)境效應(yīng)不足以克服快速經(jīng)濟(jì)發(fā)展引致的環(huán)境排放問(wèn)題。

政策直接效果存在明顯的區(qū)際差異和趨同，這也增加了協(xié)同治理工作推進(jìn)的難度。2010—2015 年，兩省一市與安徽省P 的實(shí)際路徑與合成路徑差異還有較大不同，安徽省兩種路徑之間的差異顯著低于蘇浙滬，安徽省治理下的環(huán)境排放指數(shù)和全國(guó)平均水平差異相對(duì)較小。但是，自2016 年安徽省八市并入長(zhǎng)三角城市群后，區(qū)域環(huán)境治理的效果同樣呈擴(kuò)大趨勢(shì)，環(huán)境排放問(wèn)題也不斷趨同。同時(shí)，在考察期后期，即使三條實(shí)際路徑都有下滑趨勢(shì)，但控制單元的擬合路徑下滑幅度更大，且擬合路徑低于實(shí)際路徑的那部分差距逐漸擴(kuò)大，這說(shuō)明在綠色高質(zhì)量發(fā)展背景下，其他控制組城市的環(huán)境問(wèn)題存在更大程度的緩和。

3.2 空間效應(yīng)的檢驗(yàn)

聯(lián)合人均實(shí)際GDP（AG）構(gòu)造地理經(jīng)濟(jì)距離空間權(quán)重矩陣為：其中，wij為權(quán)重矩陣中的元素，dij為依據(jù)兩地經(jīng)緯度計(jì)算出來(lái)的地理距離，而是兩地人均GDP 年份均值的絕對(duì)離差[39-40]。

環(huán)境排放指數(shù)P 的莫蘭指數(shù)及其顯著性檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表2?？梢园l(fā)現(xiàn)：空間效應(yīng)也具有短期效果顯著、長(zhǎng)期效應(yīng)不足的表現(xiàn)?？疾炱趦?nèi)P 的空間關(guān)聯(lián)呈先下降、后上升的變動(dòng)趨勢(shì)，在協(xié)同治理政策頒布之前，長(zhǎng)三角區(qū)域P 的空間關(guān)聯(lián)程度較高，都在0.4 以上，其中2010年和2011 年稍低于0.4 的空間關(guān)聯(lián)表現(xiàn)，可能是上海世博會(huì)期間當(dāng)?shù)丨h(huán)境治理手段的加強(qiáng)；區(qū)域政策頒布的2012年和2013年具有考察期內(nèi)最低的莫蘭指數(shù)值（0.309和0.306）；2014 年開始P 的空間關(guān)聯(lián)出現(xiàn)了反彈，至考察期末的2018 年已接近0.4。

表2 環(huán)境排放指數(shù)的莫蘭指數(shù)及顯著性檢驗(yàn)

為發(fā)現(xiàn)空間集群情況，依據(jù)41 城隸屬的P-WP 散點(diǎn)圖象限，整理政策出臺(tái)前三年、后五年每種集群城市數(shù)量的分布及演變情況見(jiàn)表3。長(zhǎng)三角區(qū)域環(huán)境排放空間集群特征明顯，區(qū)域環(huán)境協(xié)同治理的效果短期內(nèi)遏制了環(huán)境排放集聚的惡化，但長(zhǎng)期效果仍顯乏力，至考察期末空間集群也有反彈趨勢(shì)。首先，長(zhǎng)三角區(qū)域存在高、低環(huán)境排放空間集群均高度顯著的雙重局面，“雙低”集群城市數(shù)量最多、“雙高”集群次之；其次，“高低”集群最少，“低高”集群數(shù)量次少，這兩類空間集群特征表現(xiàn)較弱；最后，在政策出臺(tái)后的兩年內(nèi)，“雙低”和“雙高”集群城市數(shù)量減少，而“高低”和“低高”集群的城市數(shù)量增多，隨后“雙高”集群數(shù)量又呈現(xiàn)反彈趨勢(shì)，這一表現(xiàn)再次驗(yàn)證了2012 年區(qū)域環(huán)境協(xié)同治理政策的短期效應(yīng)。

表3 2005—2018年局部空間集群分布情況城市數(shù)量：個(gè)

以考察期初2005 年和期末2018 年為例，繪制城市散點(diǎn)四象限分布情況見(jiàn)圖2。綜合觀察，（1）“雙低”集群中的城市主要集中在浙江省南部、江蘇省東北部、安徽省除中東部以外的整個(gè)長(zhǎng)三角區(qū)域的“外圍地區(qū)”；（2）“雙高”集群中的城市集中于蘇浙滬核心地帶，該區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平整體較高、環(huán)境協(xié)同治理仍需加強(qiáng)；（3）江蘇省南通、浙江省嘉興等市環(huán)境協(xié)同治理效果總體向期望的方向轉(zhuǎn)變；（4）江蘇省鹽城，安徽省合肥、蕪湖、馬鞍山等市在政策實(shí)行后反而逐漸步入“雙高”集群的行列，長(zhǎng)三角區(qū)域的“后發(fā)”城市需注意經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境協(xié)同治理間的統(tǒng)籌協(xié)調(diào)。

圖2 環(huán)境排放指數(shù)兩年份P-WP莫蘭散點(diǎn)圖

3.3 經(jīng)濟(jì)復(fù)合效果的檢驗(yàn)

依據(jù)2012 年前、后兩個(gè)子面板空間計(jì)量模型選擇檢驗(yàn)結(jié)果（表4），因固定效應(yīng)（fe）的估計(jì)效果總是顯著優(yōu)于隨機(jī)效應(yīng)（re）[41]，因此均采用空間固定效應(yīng)的SLM 和SEM 模型，并將估計(jì)結(jié)果匯總至表5。

表4 空間計(jì)量模型的檢驗(yàn)

表5 政策空間效應(yīng)的估計(jì)與檢驗(yàn)

首先，政策前后空間效應(yīng)（ρ）的變化說(shuō)明環(huán)境協(xié)同治理具有一定的效果。政策實(shí)施之前ρ顯著為正，說(shuō)明長(zhǎng)三角區(qū)域相鄰城市的環(huán)境排放存在顯著溢出效應(yīng)，證實(shí)了空間協(xié)同治理政策制定和實(shí)施的現(xiàn)實(shí)必要性和緊迫性。而政策實(shí)施后ρ雖然為負(fù)但并不顯著，環(huán)境排放的城際空間溢出效應(yīng)弱化，政策的出臺(tái)抑制了環(huán)境排放的強(qiáng)空間溢出效應(yīng)。

其次，長(zhǎng)三角區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境排放之間的關(guān)系較為復(fù)雜，β3的顯著性水平優(yōu)于β1和β2。政策前β3顯著為負(fù)，EKC 形態(tài)表現(xiàn)為倒“N”型，環(huán)境伴隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)從持續(xù)改善、惡化、到再恢復(fù)的過(guò)程；政策后β3顯著為正，EKC 表現(xiàn)為正“N”型關(guān)系，與政策前情況相反，環(huán)境排放隨經(jīng)濟(jì)發(fā)展先惡化、再改善、再惡化。這種表現(xiàn)也正契合協(xié)同治理政策出臺(tái)時(shí)正是長(zhǎng)三角區(qū)域環(huán)境排放嚴(yán)重時(shí)期，協(xié)同治理政策對(duì)扼制經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)下的環(huán)境排放具有顯著效果。

最后，各城市環(huán)境排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系存在較大的異質(zhì)性。將政策前2011 年和政策后2018 年各城市的AG 與表5中擬合的倒“N”型曲線和“N”型曲線中拐點(diǎn)的橫坐標(biāo)進(jìn)行比較，可以發(fā)現(xiàn)，在政策出臺(tái)之前，除江蘇省東北部少數(shù)城市外的蘇浙滬地區(qū)和安徽省中東部少數(shù)發(fā)達(dá)城市，均已跨越了倒“N”型曲線的兩個(gè)拐點(diǎn)，來(lái)到了最右邊的下降階段；其余城市均位于倒“N”型曲線的中上升階段，即環(huán)境排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展間的矛盾期，這些城市也與空間集群分析中的“外圍”區(qū)域大體一致。政策實(shí)施后（2018 年），長(zhǎng)三角區(qū)域除上海、杭州、寧波、南京等核心城市以外的絕大部分地區(qū)，均位于“N”型曲線的中下降階段，區(qū)域環(huán)境協(xié)同治理政策促進(jìn)了這些城市環(huán)境排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的協(xié)調(diào)發(fā)展，其中就包括了政策出臺(tái)前處于環(huán)境排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展矛盾期的那部分城市，需要警惕的是，核心城市已經(jīng)跨越了兩個(gè)拐點(diǎn)，再次回到了經(jīng)濟(jì)發(fā)展伴隨環(huán)境惡化的階段，這對(duì)區(qū)域環(huán)境協(xié)同治理又提出了新的要求。

3.4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

3.4.1 直接效果的安慰劑檢驗(yàn)

與PSM、DID 等方法類似，采用安慰劑法進(jìn)行合成控制的有效性檢驗(yàn)。該方法假設(shè)控制單元與目標(biāo)單元同樣受環(huán)境協(xié)同治理政策的影響，對(duì)控制組內(nèi)所有城市和目標(biāo)組城市一樣進(jìn)行合成控制，擬合其合成路徑，計(jì)算各城市各期環(huán)境排放實(shí)際值與擬合值間的殘差A(yù)D。為保障控制組與目標(biāo)組間擬合效果的可比性，將控制組中平均預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)差（APSD）高于目標(biāo)組2 倍[14]、與政策實(shí)施后擬合出現(xiàn)顯著異常的兩類城市予以剔除，長(zhǎng)三角全域、兩省一市和安徽省三組保留下來(lái)的控制城市個(gè)數(shù)分別為80、125 和21 個(gè)。其中，APSD 的計(jì)算公式為這里Preal和Psyn分別表示真實(shí)值和擬合值，T1為檢驗(yàn)時(shí)點(diǎn)。繪制目標(biāo)組（深色實(shí)線）和控制組（淺色實(shí)線）各單元?dú)埐顣r(shí)序見(jiàn)圖3。

圖3 協(xié)同治理政策效果的安慰劑檢驗(yàn)

安慰劑檢驗(yàn)結(jié)果進(jìn)一步證實(shí)了區(qū)域環(huán)境治理政策的效果。（1）控制組選擇具有有效性和顯著性。三個(gè)區(qū)域目標(biāo)組殘差與對(duì)應(yīng)控制組各單元的殘差，在2012 年之前分布時(shí)期變動(dòng)高度一致，僅兩省一市的差異略有小幅波動(dòng)，而2012 年后除個(gè)別離散點(diǎn)外，控制組各單元?dú)埐钛葸M(jìn)路徑密集圍繞零軸，呈小幅、對(duì)稱正態(tài)特征。（2）協(xié)同治理政策的問(wèn)題導(dǎo)向、短期效應(yīng)和區(qū)際差異明顯等結(jié)論是穩(wěn)健的。環(huán)境排放的嚴(yán)重性在2012 年政策出臺(tái)之前就有表現(xiàn)，這一時(shí)期長(zhǎng)三角全域和兩省一市均有殘差高于零軸的表現(xiàn)；長(zhǎng)三角全域和兩省一市的目標(biāo)組殘差與控制組各單元?dú)埐铋g的差異遠(yuǎn)高于安徽省，這進(jìn)一步說(shuō)明區(qū)域環(huán)境協(xié)同治理政策效果存在較大的區(qū)際差異；2012 年之后三個(gè)區(qū)域目標(biāo)組殘差均大于零且高于控制組各單元?dú)埐罘植嫉拿芗瘏^(qū)，在考察期結(jié)束時(shí)仍沒(méi)有明顯收斂的表現(xiàn)，這說(shuō)明三個(gè)區(qū)域目標(biāo)組和對(duì)應(yīng)控制組間的殘差都存在顯著性差異，保證了結(jié)論的穩(wěn)健性。

3.4.2 三種環(huán)境排放的單獨(dú)檢驗(yàn)

合成控制及安慰劑檢驗(yàn)結(jié)果表明，2012 年長(zhǎng)三角區(qū)域環(huán)境協(xié)同治理政策的效果遠(yuǎn)低于預(yù)期，基于檢驗(yàn)的整個(gè)思路，導(dǎo)致這一結(jié)論的可能原因有，（1）區(qū)域協(xié)同政策效果不足以消納伴隨經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)的持續(xù)環(huán)境排放量；（2）環(huán)境排放指數(shù)P是三種排放源的合成，而三項(xiàng)指標(biāo)對(duì)政策的響應(yīng)差異較大；（3）P指數(shù)構(gòu)建應(yīng)用了均值化，控制組內(nèi)城市三種環(huán)境排放源的強(qiáng)弱差異也有影響。為此，分別對(duì)WW、SO2和SOT 三種排放源的絕對(duì)量采用相同步驟開展合成控制和APSD安慰劑檢驗(yàn)，經(jīng)過(guò)清洗后三種排放源對(duì)應(yīng)的控制組城市分別為71、50和45 個(gè)。將結(jié)果繪制如圖4 所示，其中合成控制圖的實(shí)線表示41 座城市均值合成的排放實(shí)際路徑，安慰劑檢驗(yàn)圖中目標(biāo)組為深色實(shí)線，淺色實(shí)線代表控制組殘差。

圖4 三種排放源的合成控制和檢驗(yàn)

結(jié)果表明，雖然三種排放源的治理效果略有差異，但在總體趨勢(shì)判斷上還是一致的，環(huán)境協(xié)同治理政策長(zhǎng)期效果乏力，難以補(bǔ)償伴隨經(jīng)濟(jì)發(fā)展的環(huán)境壓力。其中WW 的實(shí)際路徑高于擬合路徑，且二者之差遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于另外兩種排放源；SO2和SOT 在2015 年后出現(xiàn)實(shí)際路徑高于擬合路徑的趨勢(shì)。檢驗(yàn)結(jié)果也表明控制組選擇的有效性和研究結(jié)論的穩(wěn)健性。

4 討論

環(huán)境問(wèn)題具有典型的外部性特征，本文梳理區(qū)域環(huán)境協(xié)同治理政策的作用機(jī)理，并基于2005—2018 年長(zhǎng)三角區(qū)域的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，采用合成控制法和空間分析工具，分別從直接效果、空間效應(yīng)和復(fù)合效果三個(gè)維度，檢驗(yàn)2012 年區(qū)域協(xié)同治理政策效果，研究結(jié)論為政策制定提供了現(xiàn)實(shí)參考。

區(qū)域環(huán)境協(xié)同治理需要長(zhǎng)效機(jī)制的頂層設(shè)計(jì)。區(qū)域環(huán)境協(xié)同治理政策具有典型的時(shí)效特點(diǎn)，短期效應(yīng)明顯，長(zhǎng)期效果乏力，這在2012 年、2013 年環(huán)境排放指數(shù)合成控制的直接效果檢驗(yàn)表現(xiàn)和空間效應(yīng)檢驗(yàn)方面均能得到驗(yàn)證。這種時(shí)效性產(chǎn)生的主要原因在于政策制定的“問(wèn)題導(dǎo)向型”特點(diǎn)，2012 年政策的出臺(tái)本就因?yàn)榄h(huán)境問(wèn)題顯著的區(qū)域集中特征。區(qū)域環(huán)境協(xié)同治理的長(zhǎng)效機(jī)制應(yīng)包括有效的生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制，合理的各地政府責(zé)任機(jī)制，公開透明的環(huán)境治理監(jiān)督和公眾參與機(jī)制，以及動(dòng)態(tài)反饋、自適應(yīng)調(diào)整的動(dòng)態(tài)優(yōu)化機(jī)制等多層次內(nèi)涵。

區(qū)域環(huán)境協(xié)同治理需要具有層次性和差異性。長(zhǎng)三角區(qū)域環(huán)境協(xié)同治理政策效果具有明顯的空間異質(zhì)性，該區(qū)域空間范圍覆蓋三省一市41 市，這些城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段、人口規(guī)模以及參與長(zhǎng)三角一體化進(jìn)程的時(shí)期和程度都有較大差異，存在較為典型的“中心—外圍”空間特點(diǎn)，在未來(lái)區(qū)域協(xié)同高質(zhì)量發(fā)展進(jìn)程中，應(yīng)對(duì)不同集群區(qū)域制定差異化的協(xié)調(diào)發(fā)展政策和激勵(lì)機(jī)制，才能獲得更有效的協(xié)同治理效果。長(zhǎng)三角全域可建立合理的區(qū)域產(chǎn)業(yè)梯度和協(xié)調(diào)發(fā)展空間格局，加強(qiáng)城際發(fā)展和治理經(jīng)驗(yàn)共享，保障環(huán)境協(xié)同治理政策效果的全局性和顯著性；核心區(qū)域依據(jù)豐厚的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和較強(qiáng)的科技創(chuàng)新能力，持續(xù)推進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展；大片外圍區(qū)域可利用后發(fā)優(yōu)勢(shì)，積極參與長(zhǎng)三角區(qū)域空間新格局建設(shè)，實(shí)現(xiàn)區(qū)域環(huán)境聯(lián)保共治和經(jīng)濟(jì)、環(huán)境協(xié)調(diào)高質(zhì)量發(fā)展。

全國(guó)綠色高質(zhì)量發(fā)展效果顯著。合成控制中擬合曲線大幅度下滑的趨勢(shì)，表明在綠色高質(zhì)量發(fā)展背景下，處于控制組城市的環(huán)境排放問(wèn)題存在相對(duì)更大程度的緩和，長(zhǎng)三角等區(qū)域?yàn)槿珖?guó)其他地區(qū)經(jīng)濟(jì)環(huán)境協(xié)調(diào)高質(zhì)量發(fā)展起到了一定的示范效應(yīng)。