湯 慧,鐵 衛(wèi),鐘 飛

(1.西安財經(jīng)大學 a.信息學院,b.經(jīng)濟學院,陜西 西安 710100;2.西安交通大學 經(jīng)濟與金融學院,陜西 西安 710061)

一、引 言

黨的十九大召開以來,人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分發(fā)展之間的矛盾愈發(fā)突出,生態(tài)文明建設在中國特色社會主義制度和國家治理體系中的地位與日俱增。黨的十八大把生態(tài)文明建設作為統(tǒng)籌推進“五位一體”總體布局和協(xié)調(diào)推進“四個全面”戰(zhàn)略布局的重要內(nèi)容。黨的十九大報告進一步提出,構建“政府為主導、企業(yè)為主體、社會組織和公眾共同參與”的現(xiàn)代化環(huán)境治理體系。在黨中央致力于推進環(huán)境治理體系和治理能力現(xiàn)代化的背景下,如何科學評估中國環(huán)境治理的現(xiàn)實水平,識別其驅動因素,探索其提升路徑將是“十四五”踐行“人類命運共同體”,預防潛在的環(huán)境風險、提高區(qū)域環(huán)境治理能力所亟須解決的重要理論和現(xiàn)實問題。

面對全球性生態(tài)危機日益加劇,環(huán)境問題不再是單純的地區(qū)性問題而是事關人類命運發(fā)展的全球性問題。為此,國內(nèi)外學者針對環(huán)境治理評價體系構建及其影響因素展開了廣泛深入研究。從評價方法看,自Tone提出非徑向非角度的SBM模型,較好地解決了傳統(tǒng)DEA方法無法解釋的非期望產(chǎn)出以來,大量學者借鑒并應用SBM-DEA模型,從不同視角展開了環(huán)境治理量化評價[1]。其中,Vlontzos等利用SBM-DEA模型評估了歐盟各成員國的環(huán)境治理效率[2]。王兆峰等利用超效率SBM-DEA模型與Malmquist指數(shù)測度了湖南省14個城市的碳減排效率[3]。溫婷等基于投入、產(chǎn)出和外部環(huán)境三方面指標構造三階段超效率SBM-DEA模型對中國鄉(xiāng)村環(huán)境污染治理效率進行評價[4]。但是,SBM模型方向向量的設定具有主觀性,無法克服同一決策單元在不同的方向向量設定下存在的結果偏差[5]。此外,Mancin等通過三維生態(tài)足跡模型對自然資本動態(tài)演變進行了評估[6]。任保平等則基于PSR框架,利用AHP的模糊綜合評價法,從生態(tài)環(huán)境質量壓力、生態(tài)環(huán)境質量狀態(tài)和生態(tài)環(huán)境質量人文等3個層面測度了各地區(qū)的生態(tài)環(huán)境質量指數(shù)[7]。

從驅動因素來看,不同角度的研究主要涉及經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結構、城鎮(zhèn)化水平、稟賦結構、產(chǎn)業(yè)聚集、財政分權、對外開放等諸多面[8-9]。特別是隨著空間計量經(jīng)濟學的發(fā)展,因地方政府競爭而導致的區(qū)域間相互影響愈發(fā)受到學術界的關注。其中,李濤、郭慶旺等基于不同視角的實證研究均證實中國地方政府財政支出無論是在支出總規(guī)模上還是在人均支出上均存在著為經(jīng)濟增長而競爭的現(xiàn)象[10-11]。這種競爭在環(huán)境治理領域主要表現(xiàn)為地方政府作為治理投入主體的策略博弈模仿行為和作為地方環(huán)境供給代理人的放松污染排放管制行為[12-15]。其中,Hossein等的研究證明了環(huán)境污染在國家間存在著明顯的空間相關[16]。張可等的研究發(fā)現(xiàn)環(huán)保投入作為公共品具有明顯的外溢效應,本地環(huán)保投入的增加會促進相鄰地區(qū)的環(huán)境改善[17]。王華春等通過實證研究也驗證了地方政府間在環(huán)境保護支出方面存在模仿行為。同時,這種模仿行為具有顯著的空間溢出效應[18]。張華基于中國地級市的面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)緩解地區(qū)間“競次”行為有利于遏制環(huán)境污染[19]。

以上研究通過構建不同的指標體系測度了區(qū)域環(huán)境指標,提出了環(huán)境治理的優(yōu)化路徑,為本研究提供理論借鑒和邏輯起點,對環(huán)境治理體系和治理能力現(xiàn)代化的戰(zhàn)略的推進有著至關重要的參考價值。本研究在充分肯定和借鑒國內(nèi)外學者已有研究所取得巨大成就的同時,也清楚地認識到,在現(xiàn)行財政分權體制下,政府在環(huán)境治理和管制方面面臨著諸多復雜主客觀條件的影響和制約,已有研究與探索還存在著完善的空間:一方面,從環(huán)境指標的選擇上,環(huán)境治理水平涵蓋環(huán)境治理投入和環(huán)境期望產(chǎn)出、非期望產(chǎn)出等多個方面,但受限于統(tǒng)計數(shù)據(jù)可得性等原因,大部分文獻只是基于霧霾、二氧化硫以及污染排放物等單一視角進行論述,且在模型參數(shù)的設定方面存在較強的主觀性,缺乏有效的科學依據(jù)與集成方法,不能夠全面真實反映國家治理現(xiàn)代化要求下各地區(qū)的環(huán)境治理水平現(xiàn)狀;另一方面,大多數(shù)研究局限于簡單考察各因素對本區(qū)域環(huán)境治理水平的影響,忽略了由于環(huán)境污染的地理跨界效應和環(huán)境治理投入的正外部性而導致地方政府在環(huán)境規(guī)制和環(huán)境治理方面可能存在的策略性互動行為。

因此,基于以往研究成果,本研究的創(chuàng)新在于:(1)突破以往文獻針對單一環(huán)境治理效果指標考察,將環(huán)境治理的投入和產(chǎn)出指標納入評價體系,基于熵權TOPSIS方法,構建多層次指標全面科學地測度了各地區(qū)的環(huán)境治理水平,有效避免SBM模型因為參數(shù)設定主觀性而導致的結果誤差;(2)不局限于簡單考察區(qū)域內(nèi)部各因素對環(huán)境治理水平的影響,而是基于中國式財政分權的背景,從理論上闡釋了地方政府在污染排放和環(huán)境治理方面可能存在的策略互動行為;(3)構建空間面板模型對理論假說進行驗證,著重分析了環(huán)境治理水平空間溢出效應,為建立環(huán)境污染治理的區(qū)域聯(lián)防聯(lián)控機制,提升區(qū)域環(huán)境治理水平提供理論指導;(4)將動態(tài)空間面板杜賓模型中各因素對環(huán)境治理的影響效應進行分解,準確識別其直接、間接效應,為政府有的放矢地制定環(huán)境治理政策提供科學依據(jù)。

二、理論機制與研究假說

傳統(tǒng)的財政分權理論認為,地方政府相對于中央政府更具備信息優(yōu)勢,能夠及時準確地了解本地區(qū)居民的偏好選擇,在滿足“用腳投票”的社會機制下,地方政府有動機根據(jù)本地居民訴求提供更有針對性的環(huán)境治理政策,促進本地區(qū)環(huán)境治理水平的提高。但中國的財政分權具有明顯的政治集權與經(jīng)濟分權特征,地方政府官員作為“理性人”普遍存在追求個人政治權利和聲譽的自利動機[20]。因此,在上級政府“自上而下的標尺競爭”的政治晉升激勵下,地方政府官員往往會根據(jù)中央政府的政績考核體系來制定相關政策,進而產(chǎn)生了中國特有的“晉升錦標賽”現(xiàn)象[21]。這種政治晉升激勵使得地方政府在環(huán)境治理方面容易產(chǎn)生策略互動,即各地方政府在污染物排放和環(huán)境治理方面往往存在“模仿”(地理或經(jīng)濟)臨近地區(qū)的行為,最終體現(xiàn)為各地區(qū)環(huán)境治理水平的空間溢出。據(jù)此,本文提出以下假說:

H1:各地區(qū)環(huán)境治理水平在空間分布上存在顯著的關聯(lián)效應,即本地區(qū)的環(huán)境治理水平可以通過地區(qū)間政府的治理策略互動行為來影響(地理或經(jīng)濟)臨近地區(qū)的環(huán)境治理水平。

環(huán)境污染具有地理跨界效應,本地區(qū)的環(huán)境污染同時來自于周邊地區(qū)的污染排放[22]。環(huán)境治理投入作為公共品,具有明顯的正外部性。因此,在地方政府存在環(huán)境治理策略互動的假設前提下,各地區(qū)環(huán)境治理水平可能存在“逐底競爭”的負向溢出效應和“逐頂競爭”的正向溢出效應。當上級政府的政治激勵以經(jīng)濟增長為導向,則地方政府在激烈的“GDP錦標賽”中為獲取晉升優(yōu)勢,一方面會通過放松環(huán)境監(jiān)管來吸引污染企業(yè)入駐,借助污染物排放的跨界特征,將當?shù)嘏欧诺奈廴疚锟缃甾D移至鄰近地區(qū),即存在“你多排,我也多排”的策略互動;另一方面,鑒于環(huán)境治理投入的外溢特征,將有限的財政資金投入到與經(jīng)濟增長和政績直接相關的生產(chǎn)性支出領域,減少環(huán)境治理等公共服務的支出,通過“搭便車”的方式共享臨近地區(qū)的環(huán)境治理成果將是地方政府面臨經(jīng)濟發(fā)展和考核晉升雙重激勵時的理性選擇和慣性思維,最終在二者的共同作用下導致環(huán)境治理水平在區(qū)域間表現(xiàn)出“逐底競爭”的負向溢出效應[23]。

隨著“新常態(tài)”以來中國經(jīng)濟由高速增長向高質量發(fā)展轉變,中央對地方官員的政績考核也逐漸從單一的經(jīng)濟增長指標轉變?yōu)榧?jīng)濟、社會、文化、生態(tài)等多維度的綜合性指標。在新型政績考核背景下,生態(tài)文明因素愈發(fā)受到地方官員重視,本地區(qū)的環(huán)境治理投入和污染事件,也可能通過示范效應和警示效應促進(地理或經(jīng)濟)臨近地區(qū)加強環(huán)境治理投入和減少污染排放,從而引致環(huán)境治理水平在區(qū)域間呈現(xiàn)“逐頂競爭”的正向溢出效應。據(jù)此,本文提出以下假說:

H2:環(huán)境治理水平溢出效應的正負取決于“逐頂競爭”和“逐底競爭”效應的比較,如果地方政府的行為選擇基準更傾向于前者,那么本地區(qū)環(huán)境治理水平的提高則通過示范作用有助于相鄰地區(qū)環(huán)境治理水平的提高。

三、中國省域環(huán)境治理水平的測度

(一)測度指標體系的構建

第一層為一級指標,本研究基于投入產(chǎn)出理論,從投入端構建環(huán)境治理投入指數(shù),從產(chǎn)出端構建環(huán)境治理產(chǎn)出指數(shù),將中國省域環(huán)境治理水平測度指數(shù)分解為雙螺旋結構,即同時包含了環(huán)境治理絕對水平(投入)和環(huán)境治理相對效率(產(chǎn)出),主要通過各級指標加權分別得出。根據(jù)現(xiàn)代化環(huán)境治理體系多方參與的要求,在二級指標層構建“正式制度規(guī)制”與“非正式制度規(guī)制”兩項準則指標,用以分別表征政府治理和社會治理。同時,考慮到目前政府治理的主導地位,在指標數(shù)量及權重方面向“正式制度規(guī)制”側重。第三層次為三級指標,是對上述二級指標的進一步分解,主要參考彭星、邱金龍等相關研究,選取11項指標[24-25]。第四層為四級指標,是具體的測算指標,根據(jù)現(xiàn)代化環(huán)境治理體系的具體要求,選取了41個測評指標,具體如表1所示。

(二)測度模型設定與數(shù)據(jù)來源

1.測度模型設定

本研究主要采用熵權法來測度中國省域環(huán)境治理水平綜合指數(shù)和構成指數(shù),一方面,熵權TOPSIS結合了熵權法和TOPSIS兩種方法的優(yōu)點,對于較為復雜指標評價結果更具有客觀性和合理性;另一方面,該方法將宏觀層面的環(huán)境治理水平評價指標視為一個系統(tǒng)多屬性決策分析問題,建立了理想上的最優(yōu)方案,避免了以往方法因為參數(shù)設置的主觀性而導致的誤差。測度方法具體步驟如下:

第一,指數(shù)標準化。為使不同量綱的指標可以進行比較計算,采用極差法對環(huán)境治理水平指標層各項數(shù)據(jù)進行標準化處理:

(1)

(2)

其中,xij表示第i省份、第j項指標的原始數(shù)據(jù)值,min{xij}與max{xij}分別為xij的最大值與最小值,yij為處理后的標準值。其次,確定指標權重。運用熵權法計算第j項指標的熵權ej、效用值gj以及權重ωj,其中:

表1 中國省域環(huán)境治理水平評價指標體系表

(3)

gj=1-ej

(4)

(5)

第二,構建加權規(guī)范化矩陣。根據(jù)熵權法求出的權重,構建環(huán)境治理水平評價指標的加權矩陣R。

(6)

(7)

(8)

第三,計算各評價對象與理想方案的相對接近程度Ci,公式如下:

(9)

其中,相對接近程度Ci是衡量環(huán)境治理水平的一個重要指標,它的取值范圍為[0,1],Ci值越大表明該省份環(huán)境治理水平越接近最優(yōu)方案,治理水平越優(yōu);反之,Ci值越小表明該省份環(huán)境治理水平越差。

2.數(shù)據(jù)來源

由于港澳臺地區(qū)和西藏自治區(qū)部分指標相關數(shù)據(jù)缺失,本研究選擇除港澳臺地區(qū)和西藏自治區(qū)以外的全國30個省份作為研究對象。由于涉及指標數(shù)據(jù)環(huán)境監(jiān)測業(yè)務費、生態(tài)環(huán)境社會組織個數(shù)等由2007年才開始向外公布數(shù)據(jù),故樣本時間為2009—2019年。數(shù)據(jù)來源方面,二氧化碳排放量根據(jù)《國家溫室氣體清單指南》(IPCC2006)提供的參考方法,通過各省份披露的能源平衡表中17種化石能源消耗量乘以對應的碳排放因子估算所得;計算公眾參與指標時所涉及的企業(yè)數(shù)據(jù)來源于中國合格評定國家認可委員會(https:∥www.cnas.org.cn);其余測度指標計算時用到的基礎研究數(shù)據(jù)資料均來源于國家統(tǒng)計局國家數(shù)據(jù)官網(wǎng)(http:∥data.stats.gov.cn)和2010—2020年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國財政統(tǒng)計年鑒》等。對于少量缺失數(shù)據(jù),通過均值法、移動平均法進行處理。另外,進出口數(shù)據(jù)單位美元已經(jīng)根據(jù)當年平均匯率折算成人民幣單位。為消除物價因素的影響,相關數(shù)據(jù)均采用省級層面的GDP指數(shù)(2009年=100)進行平減處理。

3.測度結果分析

根據(jù)式(1)～(9)測算全國30個省份環(huán)境治理水平總指數(shù)與各維度指標指數(shù),通過STATA計算其四分位數(shù),并根據(jù)測算結果將30個省份的環(huán)境治理水平總指數(shù)均值分為四個梯隊,結果如圖1所示。從圖1可以看出,第一梯隊為北京、上海、江蘇、廣東、山東、浙江和四川7省份,樣本區(qū)間內(nèi)總指數(shù)處于0.21以上;第二梯隊為河北、陜西、天津、云南、廣西、河南、甘肅、遼寧8省份,總指數(shù)處于0.17～0.21區(qū)間;第三梯隊為內(nèi)蒙古、福建、湖北、安徽、湖南、重慶、山西、新疆8省份,總指數(shù)處于0.13～0.17區(qū)間;第四梯隊為黑龍江、貴州、青海、江西、吉林、海南和寧夏7省份,總指數(shù)處于0.13以下區(qū)間。從區(qū)域分布來看,東部地區(qū)環(huán)境治理水平最高,中部與西部地區(qū)較為接近。

區(qū)域環(huán)境治理水平分項指標測度結果如表2所示(1)由于篇幅限制,各省份測度結果在本文中并未展示,有興趣的讀者可以向作者索取。,環(huán)境治理投入指數(shù)居于0.060～0.276之間,全國均值水平為0.144,東部地區(qū)最高,西部地區(qū)次之,中部地區(qū)最低。其中正式制度規(guī)制指數(shù)居于0.063～0.247之間,全國均值水平為0.142,其中東部地區(qū)最高,西部地區(qū)次之,中部地區(qū)最低,說明中部地區(qū)在對環(huán)境治理財力、物力投入以及監(jiān)督管理方面可能存在策略性“搭便車”現(xiàn)象。非正式制度規(guī)制指數(shù)居于0.39～0.268之間,全國均值水平為0.130,其中東部地區(qū)最高,中部地區(qū)次之,西部地區(qū)最低,說明相較于東中部地區(qū),西部地區(qū)環(huán)境治理更多地依賴政府投入,需要加大環(huán)境治理宣傳力度,引導公眾參與到環(huán)境治理中來。

注:地圖基于國家測繪地理信息局標準服務網(wǎng)站下載的、審圖號為GS(2020)4632的標準地圖制作,底圖無修改。下圖同。圖1 2009—2019年中國各省份環(huán)境治理水平指數(shù)(均值)分布

環(huán)境治理產(chǎn)出指數(shù)居于0.100～0.445之間,全國均值水平為0.224,其結果同樣呈現(xiàn)東部地區(qū)較高,西部地區(qū)次之,中部地區(qū)最低的格局。其中,治理期望產(chǎn)出指數(shù)居于0.120～0.443之間,全國均值水平為0.216,東部地區(qū)較高,中西部地區(qū)較為接近,說明在環(huán)境優(yōu)化和綠色生活等相關環(huán)境治理期望產(chǎn)出方面,中西部地區(qū)有進一步提升的空間。治理非期望產(chǎn)出指數(shù)(負向)居于0.794～0.552之間,全國平均水平為0.657,東部和中部地區(qū)指數(shù)較為接近,西部地區(qū)指數(shù)(負向)較高,說明西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境污染、資源消耗和生態(tài)破壞依間的矛盾依舊突出,環(huán)境治理工作任重道遠。

表2 2009—2019年中國環(huán)境治理水平分項指標測度結果

四、中國省域環(huán)境治理水平影響因素的空間計量分析

(一)空間自相關分析

為進一步揭示中國省域環(huán)境治理水平指數(shù)的空間關聯(lián)性,本研究采用全局空間自相關(Global Moran’sI)和局域空間自相關來刻畫中國省域環(huán)境治理水平綜合指數(shù)的時空變化特征。

1.全局空間自相關檢驗

全局空間自相關反映了相關變量在區(qū)域整體范圍內(nèi)的空間依賴程度,其Moran’sI計算公式為:

(10)

通過Stata17.0軟件對中國省域環(huán)境治理水平綜合指數(shù)進行空間自相關性檢驗的結果如表3所示。根據(jù)表3可知,2009—2019年環(huán)境治理水平總指數(shù)的全局Moran’sI均通過顯著性檢驗,且在1%的顯著水平下顯著,驗證了假設1,即地方政府在環(huán)境治理中存在明顯的策略互動行為,表現(xiàn)為各省份環(huán)境治理水平存在較明顯的空間依存關系。具體來看,Moran’sI指數(shù)以2015年為明顯的分界點,2015年前地方政府在環(huán)境治理方面存在明顯的“競次”行為,傾向于享受相鄰地區(qū)環(huán)境治理成果的正外部性。黨的十八大之后,對生態(tài)文明考核辦法的確立和獎懲機制的完善,中國環(huán)境治理水平全局Moran’sI指數(shù)明顯表現(xiàn)為正向的溢出效應,即綜合指數(shù)較高的省份會對其鄰近省份產(chǎn)生積極的示范作用。

表3 2009—2019年中國環(huán)境治理水平全局Moran’s I指數(shù)

2.局部空間自相關檢驗

局部空間自相關反映每個省份與相鄰省份之間的空間關聯(lián)程度,其Moran’sI計算公式為:

(11)

根據(jù)Ii的值,通過莫蘭散點圖可將本省與臨省的環(huán)境治理水平的相關關系劃分為HH(高高)、HL(高低)、LH(低高)和LL(低低)四種類型,其中,HH(LL)集聚型表示相鄰省份間存在正的空間自相關,且存在高(低)環(huán)境治理水平省份的空間集聚效應。HL(LH)表示相鄰省份間存在負的空間自相關,高(低)環(huán)境治理水平省份被低(高)環(huán)境治理水平省份包圍。

圖2 2009年中國省份環(huán)境治理水平指數(shù)象限分類圖

圖3 2019年中國省份環(huán)境治理水平指數(shù)象限分類圖

圖2和圖3刻畫了2009年和2019年中國省域環(huán)境治理水平總指數(shù)象限分類情況(2)由于篇幅所限,中間各年份省域環(huán)境治理水平總指數(shù)象限分類情況本文并未完全給出。,這兩個圖基于國家測繪地理信息局標準服務網(wǎng)站下載的、審圖號為GS(2020)4632的標準地圖制作,底圖無修改。從圖2和圖3可以看出,環(huán)境治理水平綜合指數(shù)集中分布在HH集聚區(qū)和LL集聚區(qū),說明中國省域環(huán)境治理水平存在顯著的空間關聯(lián)性,綜合指數(shù)較高的省份會對其鄰近省份產(chǎn)生積極的互動效應。從年份來看,在2009年,HH集聚區(qū)僅有北京等7省份,LH集聚區(qū)有遼寧等8省份,LL集聚區(qū)有內(nèi)蒙古等11省份,HL集聚區(qū)有河北等4省份;2019年,HH集聚區(qū)則增加為11省份,LH集聚區(qū)為7省份,LL集聚區(qū)下降為9省份,HL集聚區(qū)則有3省份。從集聚區(qū)域的變化情況可以明顯看出,各區(qū)域環(huán)境治理水平的策略互動正由“逐底競爭”向“逐頂競爭”逐步轉變。

(二)模型構建和相關指標的選擇

1.模型構建

作為參照,設定普通面板回歸模型,如式(12)所示:

lnEit=α0+α1lnFisit+α2lnAggit+α3Xit+ηit+λit+εit

(12)

其中,對所涉及變量均采用自然對數(shù)處理,用ln表示。下標i和t分別為省份和年份,α0表示常數(shù)項,α1、α2、α3為估計系數(shù),Eit為被解釋變量,表示各省份的環(huán)境治理水平;核心解釋變量Fisit、Aggit分別表示財政分權度、產(chǎn)業(yè)集聚度;Xit表示相關控制變量,用于控制影響環(huán)境治理水平的其他因素。為了降低樣本數(shù)據(jù)的波動以及可能產(chǎn)生的異方差,本文對相關變量進行取自然對數(shù)處理,用ln表示。εit為隨機誤差項,ηit和λit分別表示個體固定效應和時間固定效應,用來捕捉那些無法觀測的、不隨時間變化的因素和宏觀性政策沖擊對環(huán)境治理水平的影響。

從理論分析可知,各地區(qū)環(huán)境治理水平因地方政府在環(huán)境治理方面存在策略性互動而具有較強的空間關聯(lián)特征,但僅利用普通面板回歸模型無法在統(tǒng)計學上具體刻畫出這種關聯(lián)特征。因此,本研究將各變量的空間滯后項引入模型,采用空間杜賓模型(SDM)來檢驗地區(qū)間環(huán)境治理水平的空間關聯(lián)特征,主要原因在于:第一,相關變量的空間相關性存在不同來源,既可能來自變量本身,也可能來自其他變量及誤差項,空間杜賓模型則能夠很好表征這一狀況;第二,空間杜賓模型相比其他空間計量模型更具一般性,可通過調(diào)整系數(shù)設定條件變換為常見的空間滯后模型(SAR)和空間誤差模型(SEM)。綜上所述,在普通面板回歸模型式(12)的基礎上,設定靜態(tài)空間面板杜賓模型:

(13)

其中,Wit表示所選取的空間權重矩陣,β0表示常數(shù)項,β1、β2、β3表示估計系數(shù);θ1～θ4表示相關變量的空間交互項系數(shù);υit、ξit分別表示個體固定效應和時間固定效應;μit表示隨機誤差項;其他變量界定與普通面板回歸模型相同。

進一步考慮到靜態(tài)空間面板杜賓模型在可能存在內(nèi)生性以及在處理時間滯后效應上的缺陷而導致估計結果出現(xiàn)偏誤,本文引入被解釋變量的一階滯后項作為解釋變量來考察和控制環(huán)境治理水平變化的時間滯后效應,具體模型設定如式(14)所示:

(14)

其中,ρ0表示常數(shù)項,ρ1、ρ2、ρ3、ρ4表示估計系數(shù);σ1～σ4表示相關變量的空間交互項系數(shù);Eit-1表示各省環(huán)境治理水平的一階滯后項,εit為隨機誤差項;λit和μit分別表示個體固定效應和時間固定效應,用來捕捉那些無法觀測的、不隨時間變化的因素和宏觀政策沖擊對環(huán)境治理水平的影響,其他變量界定與靜態(tài)空間面板杜賓模型式(13)相同。

2.相關指標的選擇

(1)被解釋變量

環(huán)境治理水平(E):采用上文測度的區(qū)域環(huán)境治理水平指數(shù)表征。如前文所述,以往文獻普遍采用的單一維度指標和測度方法不足以客觀反映多維度的環(huán)境治理水平,而本文基于熵權TOPSIS方法,依托現(xiàn)代化環(huán)境治理體系構建的多維度環(huán)境治理水平指標則有效克服了這一缺陷。

(2)解釋變量

財政分權(Fis):從現(xiàn)有文獻來看,財政分權指標常從收入分權角度、支出分權角度和自有收入分權來衡量。鑒于上文理論框架中主要從地方政府的財政支出責任范圍來討論財政分權影響機制,因此本研究采用支出角度的財政分權作為衡量指標,用地方人均預算內(nèi)外財政支出/(地方人均預算內(nèi)外財政支出+中央人均預算內(nèi)外財政支出)的比值來表征。理論上,該指數(shù)越大,說明本地區(qū)政府有更充足的自有資金投入到環(huán)境治理領域,因此相應的環(huán)境治理水平較高。該指數(shù)越小,根據(jù)前文分析,地方政府更傾向于將有限的財政資金投入到與經(jīng)濟增長和政績直接相關的領域,從而減少環(huán)境治理投入,進而環(huán)境治理水平也相對較低。

(3)控制變量

除了主要影響因素財政分權,鑒于各地區(qū)環(huán)境治理水平還受到其他諸多因素的影響,根據(jù)以往研究成果,本研究引入了與產(chǎn)業(yè)聚集度、城市化水平、對外開放水平、人力資本、物質資本、金融發(fā)展水平等相關控制變量,具體說明如下:

城市化(Urb):采用城鎮(zhèn)人口占總人口的比重來衡量。一方面,從非期望產(chǎn)出角度來看,城市化進程會引致更多的生活污染物排放,導致生態(tài)環(huán)境惡化;另一方面,從環(huán)境治理角度來看,當城市化達到一定程度時,伴隨著綠色技術進步、產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整、民眾環(huán)境需求增加、基礎設施改善及城市發(fā)展模式轉變等因素均有利于促進環(huán)境污染治理[28]。

對外開放(Open):采用實際利用外商直接投資占GDP比重表示。目前學術界對于外資與環(huán)境關系問題存在兩種針鋒相對的觀點,一方面,根據(jù)“污染避難所”假說,外資會通過高污染企業(yè)造成流入地環(huán)境質量惡化;另一方面,“污染物天堂”假說則認為吸引外資也會帶來環(huán)境友好型產(chǎn)品和技術進步,從而改善流入地的環(huán)境質量。

人力資本(L):采用各地區(qū)人均受教育年限度量。一方面,隨著人均受教育程度提升,整個社會公民環(huán)保意識將不斷增強,環(huán)境破壞行為會減少,環(huán)境參與度會提高;另一方面,高素質人才將會為清潔生產(chǎn)技術與工藝研發(fā)提供豐富的智力支持,進而有助于降低污染排放。

物質資本(K):采用全社會固定資產(chǎn)投資總額占GDP的比重進行量化。物質資本一定程度上可以反映投資驅動對當?shù)亟?jīng)濟增長作用大小,通常而言,當物質資本增加時,資本密集程度也會提高,在此過程中可能伴隨著環(huán)境污染加劇。

金融發(fā)展(Fin):采用金融機構存貸款總額占GDP的比重表征。一方面,金融發(fā)展引起企業(yè)規(guī)模擴張,進而刺激大量的能源消費需求,在當前中國以煤炭為主的能源消費結構下,可能引起污染排放增加;另一方面,金融發(fā)展有助于資源在產(chǎn)業(yè)間均衡配置,促進產(chǎn)業(yè)結構服務化、清潔化,進而促進環(huán)境質量的提高[29]。

工業(yè)化水平(Ind):采用第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP比重來衡量。目前工業(yè)企業(yè)是環(huán)境污染主要源頭,工業(yè)化進程促進經(jīng)濟增長的同時,也不可避免導致生態(tài)環(huán)境的惡化[30]。在工業(yè)化進程初始階段,鋼鐵、水泥、建材、化工等原材料制造業(yè)生產(chǎn)規(guī)模擴大,導致工業(yè)污染物排放增加。但隨著資源型工業(yè)化向技術密集型工業(yè)化調(diào)整升級,資源利用效率與污染排放控制變得更為有效。

空間權重矩陣:鑒于空間計量模型對空間權重矩陣的選擇較為敏感,本研究基于理論分析主要選擇了地理鄰接空間權重矩陣(W1)和經(jīng)濟距離空間權重矩陣(W2)來分別佐證空間模型實證結果的穩(wěn)健性。其中,W1是最常用的二值鄰接空間權重矩陣,即當兩地區(qū)地理鄰接時W1取值為1,非地理鄰接時W1取值為0。W2是以i省份人均GDP與j省份人均GDP年的絕對差值的倒數(shù)為權重的空間權重矩陣。二者分別用以檢驗地理相鄰地區(qū)和經(jīng)濟相鄰地區(qū)是否在環(huán)境治理方面存在策略性互動行為。

3.數(shù)據(jù)來源

為了保證相關數(shù)據(jù)的連續(xù)性和口徑一致性,本研究的樣本由2009—2019年中國30個省份的面板數(shù)據(jù)組成。相關數(shù)據(jù)來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》《中國金融統(tǒng)計年鑒》《中國勞動統(tǒng)計年鑒》和國家統(tǒng)計局官網(wǎng)。其中,對于個別缺失數(shù)據(jù)采用均值法、移動平均法進行補充;各類涉及價格因素的指標均以2009年為基期,根據(jù)GDP指數(shù)進行了平減調(diào)整。

4.實證結果分析

為了確定模型中是否存在空間交互效應,Burridge和Anselin提出拉格朗日乘子(LM)檢驗法以檢驗空間滯后被解釋變量和空間誤差相關性,結果如表4所示:

表4 模型空間效應判定結果分析

表4中,靜態(tài)空間面板模型(W1)、靜態(tài)空間面板模型(W2)、動態(tài)空間面板模型(W1)、動態(tài)空間面板模型(W2)的LM空間滯后、穩(wěn)健LM空間滯后、LM空間誤差、穩(wěn)健LM空間誤差均拒絕原假設,即模型滯后項和誤差項均存在空間相關性,因此根據(jù)Lesage和Pace的結論,采用空間杜賓模型(SDM)是合理的。

為了保證估計結果的穩(wěn)健性,本研究分別采用了傳統(tǒng)固定效應模型(3)根據(jù)Hausman檢驗結果,面板模型更適合采用固定效應進行估計。、非空間動態(tài)面板模型(GMM)以及靜態(tài)和動態(tài)空間杜賓模型(SDM)來進行回歸分析。通過對比估計與檢驗結果,選擇最優(yōu)模型,定量甄別中國各地區(qū)環(huán)境治理水平的主要影響因素。其相關估計結果如表5所示。

由表5的結果可知,殘差的一階自相關AR(1)在1%的顯著水平下顯著,但二階自相關AR(2)并不顯著,Sargan統(tǒng)計量不顯著,即接受工具變量不存在過度識別的原假設,即工具變量的選取是合適的。從固定效應模型(FE)和動態(tài)面板模型(GMM)的估計結果來看,城鎮(zhèn)化水平、金融發(fā)展水平、市場化水平等重要控制變量的估計系數(shù)表現(xiàn)為不顯著,說明忽略模型內(nèi)生性和空間相關性均可能導致估計結果偏誤。從靜態(tài)空間面板杜賓模型和動態(tài)空間面板杜賓模型的估計結果看,環(huán)境治理水平的一階滯后項在1%的顯著水平下顯著,說明環(huán)境治理水平確實存在明顯的路徑依賴,將其納入估計模型中是合理的。此外,從動態(tài)空間面板杜賓模型的估計結果看,采用地理鄰接空間權重矩陣(W1)和經(jīng)濟距離空間權重矩陣(W2)的估計結果并無較大差異,環(huán)境治理水平的一階滯后項和空間滯后項以及主要解釋變量的系數(shù)至少在5%的顯著水平上顯著,且符號并沒有發(fā)生變化,說明回歸結果具有穩(wěn)健性。綜上,本研究主要根據(jù)動態(tài)空間面板杜賓模型(W1)和動態(tài)空間面板杜賓模型(W2)的估計結果進行重點分析。

表5 中國各地區(qū)環(huán)境治理水平影響因素的回歸結果

從動態(tài)空間面板杜賓模型的估計結果來看,地理鄰接空間權重矩陣(W1)和經(jīng)濟距離空間權重矩陣(W2)的空間自相關系數(shù)ρ分別為0.197和0.612,且在5%的顯著水平下顯著為正,表明中國的環(huán)境治理水平存在著明顯的空間聚集特征,即本省的環(huán)境治理水平與地理鄰接或經(jīng)濟距離相近的省域環(huán)境治理水平密切相關,本省環(huán)境治理水平每提高1%,地理鄰接省份的環(huán)境治理水平將提高0.197%,經(jīng)濟水平相近的省份將會提高0.612%。結合前文空間自相關分析結果,說明“新常態(tài)”以來政績考核指標的逐步完善促使中國地方政府的環(huán)境治理行為由“逐底競爭”向“逐頂競爭”轉變,而這種“逐頂競爭”在經(jīng)濟發(fā)展臨近的省份表現(xiàn)更為顯著。同時,環(huán)境治理水平具有顯著的時間滯后效應和空間溢出效應。其中,上期環(huán)境治理水平每增加1%,本期環(huán)境治理水平在不同空間權重下將分別增加0.351%和0.428%。地理鄰接和經(jīng)濟距離相近省域的環(huán)境治理水平每增加1%,本地區(qū)環(huán)境治理水平將分別增加0.071%和0.126%。

核心解釋變量財政分權和各控制變量在不同估計方法和空間權重矩陣下的估計結果基本一致,且相應的符號沒有發(fā)生變化,同時通過變換工具變量和替換控制變量進行的穩(wěn)健性檢驗結果也說明了表5估計結果具有較強的穩(wěn)健性(4)由于篇幅限制,穩(wěn)健性檢驗結果在本文中并未展示,有興趣的讀者可以聯(lián)系作者。。

為了進一步探究各因素對環(huán)境治理水平的直接和間接效應,根據(jù)LeSage和Pace的研究,將動態(tài)空間面板杜賓模型中各因素對環(huán)境治理水平的影響分解為直接效應和間接效應。其中,直接效應測度的是自變量的變化對本省環(huán)境治理水平的影響效應,包括空間杜賓模型的系數(shù)和反饋效應之和。間接效應即空間溢出效應,測度的是某一單位自變量的變動對鄰近(或經(jīng)濟發(fā)展相近)省域環(huán)境治理水平的影響?？傂獎t是直接效應和間接效應之和。根據(jù)動態(tài)空間面板模型估計結果計算而得的各因素影響的效應分解結果如表6所示:

表6 各因素影響的效應分解結果

可以看到,無論是地理鄰接空間權重矩陣(W1)還是經(jīng)濟距離空間權重矩陣(W2)的分解結果均顯示,財政分權對本地環(huán)境治理水平的直接效應均顯著為正,但間接效應顯著為負,同時這種負向作用在地理鄰接省份表現(xiàn)得更為顯著。說明本地財政分權對周邊地區(qū)環(huán)境治理水平具有負向溢出效應,即隨著財政分權度的提高,本地政府在增加環(huán)境治理投入的同時也提高了環(huán)境管制門檻,迫使本地區(qū)污染企業(yè)向地理相鄰地區(qū)遷移,導致地理相鄰地區(qū)環(huán)境治理水平的下降[31]。

產(chǎn)業(yè)集聚度對本地區(qū)和(地理、經(jīng)濟)臨近地區(qū)的環(huán)境治理水平的提升有顯著的促進作用,即隨著地區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚度提高,技術溢出效應也會更加明顯,有利于跨區(qū)域企業(yè)間環(huán)保減排技術的相互交流和學習,從而有效促進環(huán)境治理水平提高,同時這種促進效用在經(jīng)濟地理鄰近地區(qū)更為明顯。城市化指標在不同的空間矩陣下的直接與間接效應都顯著為正,說明較高的城市化水平不僅有利于本地環(huán)境治理水平的提高,同時又通過“示范效應”引導相鄰或經(jīng)濟發(fā)展相近地區(qū)提高環(huán)境治理水平。對外開放度的直接效應在統(tǒng)計學上并不顯著,但間接效應在不同的空間權重中均顯著為正,其中經(jīng)濟相鄰地區(qū)的促進效用更為明顯,這說明以往為增長而惡性競爭的招商引資策略所導致的環(huán)境問題已經(jīng)逐步受到地方政府重視,同時也對地理和經(jīng)濟鄰近地區(qū)政府的招商引資行為起到了警示作用。人力資本對本地與臨近地區(qū)或經(jīng)濟發(fā)展水平接近地區(qū)的環(huán)境治理水平均具有正向促進作用,這說明隨著轄區(qū)內(nèi)公民教育程度的提高,公眾環(huán)保意識不斷增強,既對本轄區(qū)環(huán)境保護提供了人力保障,也通過示范效應促進其他地區(qū)環(huán)境治理水平的提高。社會資本對本地與周邊地區(qū)的效應均為負值,但在統(tǒng)計學上表現(xiàn)得并不顯著。金融發(fā)展對本地環(huán)境治理水平具有顯著的促進作用,對地理或經(jīng)濟臨近地區(qū)的促進作用并不顯著。隨著工業(yè)化向成熟階段推進,產(chǎn)業(yè)結構得到優(yōu)化升級,工業(yè)化水平提高在降低本地區(qū)污染排放的同時,也會引導鄰近地區(qū)和經(jīng)濟發(fā)展相近地區(qū)降低污染排放,進而提高環(huán)境治理水平。

五、結論與啟示

本研究通過熵權TOPSIS方法從投入—產(chǎn)出角度構建多層次指標測度了2009—2019年中國30個省份的環(huán)境治理水平指數(shù)。在此基礎上,從財政分權的視角提出地方政府在環(huán)境治理方面的策略性假設,并結合空間面板計量模型對理論假設進行了驗證。同時將環(huán)境治理水平的各影響因素分解,探討各影響因素的直接效應和間接效應。研究表明:第一,樣本區(qū)間內(nèi)各地區(qū)環(huán)境治理水平有了較為顯著的提高;從區(qū)域看,東部地區(qū)環(huán)境治理水平最高,中部地區(qū)與西部地區(qū)環(huán)境治理水平較為接近,西部地區(qū)的治理非期望產(chǎn)出指數(shù)明顯高于東中部地區(qū)。第二,全局空間自相關檢驗證實,地方政府在環(huán)境治理中存在明顯的策略互動行為,具體表現(xiàn)為省域環(huán)境治理水平指數(shù)存在著較明顯的空間依存關系。局部空間自相關檢驗證明了省域環(huán)境治理水平綜合指數(shù)存在顯著的空間集聚特征。同時,隨著時間的推移,這種聚集特征逐漸表現(xiàn)為HH(高高)聚集,說明地方政府在環(huán)境治理中的策略互動行為正逐步由“逐底競爭”向“逐頂競爭”轉變。第三,空間動態(tài)面板模型的實證檢驗顯示,本省的環(huán)境治理水平與地理鄰接或經(jīng)濟距離相近的省域環(huán)境治理水平密切相關,且呈現(xiàn)出“逐頂競爭”的正向溢出效應,且這種正向溢出效應在經(jīng)濟發(fā)展水平接近的省份表現(xiàn)得更為顯著。第四,各影響因素的分解結果表明,財政分權以及產(chǎn)業(yè)集聚、城市化、人力資本、金融發(fā)展、工業(yè)化等因素通過直接和間接效應影響本地區(qū)及經(jīng)濟和地理相鄰地區(qū)的環(huán)境治理水平。

基于以上結論,提出以下建議:首先,構建多元化、綠色化的政績評價體系,更有效地引導地方政府間環(huán)境治理水平向“逐頂競爭”轉變。政績考核體系作為推動地方政府發(fā)揮環(huán)境治理職能的頂層設計和重要導向,雖然近年來隨著國家環(huán)境責任審計的實施,地方政府間的策略互動逐步由“逐底競爭”向“逐頂競爭”轉變,但經(jīng)濟增長作為最顯而易見的政績指標,地方官員更傾向以隱蔽方式獲得相鄰地區(qū)環(huán)境治理投入帶來的溢出效應。具體表現(xiàn)為環(huán)境治理水平的正向溢出效用較為微弱,尤其在地理臨近地區(qū)。因此,規(guī)范和優(yōu)化地方政府競爭機制將是消除和緩解地方政府間“競次”策略互動的主要抓手。一方面,中央政府要全方位推動環(huán)境規(guī)制立法、執(zhí)法、監(jiān)督的積極作用。建立環(huán)境污染長效問責機制,加大逾越“生態(tài)紅線”的懲罰力度。同時,實行環(huán)境“黨政同責、一崗雙責、終身追責”的環(huán)境問責機制,有效遏制環(huán)境治理水平較低地區(qū)間因增長競爭而產(chǎn)生的環(huán)境治理“競次”行為。另一方面,進一步完善政府績效評價體系,將生態(tài)文明、綠色GDP、環(huán)境治理水平等高質量發(fā)展指標全面納入官員考核體系中并增加其權重,并按期向社會進行公示,落實政府、企業(yè)和公眾三方參與的社會監(jiān)督機制。

其次,全面建立環(huán)境污染治理的區(qū)域聯(lián)防聯(lián)控機制,形成有效環(huán)境治理的區(qū)域合力。環(huán)境污染的地理跨界特征意味著“單邊”的治理投入可能因區(qū)域間環(huán)境污染的“溢出效應”而變得徒勞無功,因此,全面提高區(qū)域環(huán)境治理水平的關鍵是建立區(qū)域聯(lián)防聯(lián)控機制。具體措施上可借鑒黃河文化遺產(chǎn)系統(tǒng)保護工程的先進經(jīng)驗,通過共同制定和實施環(huán)境治理方案來打破行政區(qū)域的界限,在共同的環(huán)境治理目標下實現(xiàn)區(qū)域內(nèi)個體的治理成本最小化,最終達到控制溢出型環(huán)境污染、共享治理成果的目的。具體包括在全國范圍內(nèi)構建信息共享與合作平臺,實行區(qū)域環(huán)境信息共享,幫助中西部落后地區(qū)提高環(huán)境治理水平。在環(huán)境治理水平低低集聚區(qū)構建統(tǒng)一的環(huán)境規(guī)制行動與監(jiān)測平臺,倒逼以上地區(qū)重視環(huán)境治理;在高低、低高集聚區(qū)籌措跨區(qū)域合作治理基金和建立區(qū)域內(nèi)部的污染補償機制,遏制地方政府在環(huán)境治理投入方面的“搭便車”行為。

最后,因地制宜,完善環(huán)境治理支出保障制度。從測度結果看,經(jīng)濟落后地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境治理的矛盾尤為突出,財權和事權的錯配使得地方政府無力承擔用于環(huán)境污染治理的巨額資金投資,從而被迫接受發(fā)達地區(qū)的污染轉移,具體表現(xiàn)為財政分權度的負向空間效應。因此,針對區(qū)域環(huán)境治理水平的差異化,中央政府需要充分考慮各地區(qū)的區(qū)位因素和經(jīng)濟發(fā)展水平,完善中央與地方政府財政關系,通過加大一般和專項轉移支付力度來提高經(jīng)濟發(fā)展落后地區(qū)政府環(huán)境治理投入的積極性,進而實現(xiàn)落后地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境保護的“共贏”。