劉 晗

(湘潭大學 公共管理學院,湖南 湘潭 411100)

長江經(jīng)濟帶涵蓋了沿江九個省份和兩個直轄市,橫跨中國東、中、西部三個地區(qū),是推動長江流域內(nèi)地區(qū)協(xié)調(diào)發(fā)展的重要支撐,對于實現(xiàn)中國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展有著戰(zhàn)略意義。然而,長期以來以粗放型發(fā)展為主的工業(yè)發(fā)展模式對流域水環(huán)境造成了嚴重破壞。2020年11月,在全面推動長江經(jīng)濟帶發(fā)展座談會上,習近平總書記強調(diào)了長江生態(tài)環(huán)境保護修復和經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要性,提出把修復長江生態(tài)環(huán)境擺在壓倒性位置。在黨的二十大報告中也明確指出要推動長江經(jīng)濟帶高質(zhì)量發(fā)展?？茖W的環(huán)境規(guī)制可以有效規(guī)范工業(yè)生產(chǎn),減少工業(yè)水污染排放。但不同類型的環(huán)境規(guī)制對于工業(yè)水污染治理效率的作用有所差異,解決工業(yè)水污染問題的效果也不盡相同。因此,討論異質(zhì)型環(huán)境規(guī)制對于工業(yè)水污染治理效率的影響,對于促進工業(yè)水污染減排,實現(xiàn)長江經(jīng)濟帶工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。

1 文獻綜述

近年來,許多學者開始關(guān)注環(huán)境規(guī)制對環(huán)境治理效率的影響,如水治理效率[1]、大氣污染治理效率[2]、綠色創(chuàng)新效率[3]和碳排放效率[4]等。目前,關(guān)于環(huán)境規(guī)制對工業(yè)水污染治理效率影響研究主要包括三種。首先,“波特假說”認為在合適的環(huán)境規(guī)制政策作用下企業(yè)會通過加大技術(shù)創(chuàng)新投入減少污染排放,從而提高水污染治理效率[5];但是也有部分學者提出環(huán)境規(guī)制可能會造成企業(yè)經(jīng)營壓力導致環(huán)境污染加劇的情況[6-7]。其次,“壁壘效應”提出環(huán)境規(guī)制政策會推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級,通過調(diào)整重污染行業(yè)的門檻促進水污染治理效率的提高[8]。最后,“污染避難所”觀點認為,受到環(huán)境規(guī)制強度的影響,企業(yè)更加傾向于向環(huán)境規(guī)制較為寬松的地區(qū)搬遷[9-10]。由此可以發(fā)現(xiàn),環(huán)境規(guī)制對于工業(yè)水污染治理效率影響具有不確定性。部分學者指出將環(huán)境規(guī)制作為一個整體進行衡量,可能會出現(xiàn)“一刀切”的現(xiàn)象,忽略了環(huán)境規(guī)制的異質(zhì)性影響[11]。為此,本文結(jié)合目前中國的環(huán)境規(guī)制體系和相關(guān)研究成果,將環(huán)境規(guī)制劃分為命令控制型、市場激勵型和公眾參與型三種以進一步分析其對工業(yè)水污染治理效率的差異化影響,為提高長江經(jīng)濟帶工業(yè)水污染治理效率,促進高質(zhì)量發(fā)展提供參考。

2 工業(yè)水污染治理效率的測算和分析

2.1 工業(yè)水污染治理效率測算

Tone提出了基于松弛變量的Super-SBM模型,通過在目標函數(shù)中加入期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出等松弛變量彌補了傳統(tǒng)DEA模型的松弛性問題,確保了效率測度的準確性[12]。由此,本文構(gòu)建工業(yè)水污染治理效率測算模型如下:

2.2 指標選擇

在評價工業(yè)水污染治理效率時,要同時考慮其所產(chǎn)生的經(jīng)濟、社會和環(huán)境效益。本文根據(jù)投入—產(chǎn)出理論和相關(guān)學者的做法[13],將水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)從業(yè)人數(shù)、工業(yè)廢水治理設(shè)施數(shù)量、工業(yè)廢水處理能力和廢水治理設(shè)施年運行費用作為投入指標;把地區(qū)生產(chǎn)總值、工業(yè)廢水排放量和化學需氧量排放量分別作為期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出。研究數(shù)據(jù)來源于2009—2021年《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》。

2.3 長江經(jīng)濟帶工業(yè)水污染治理效率

樣本期內(nèi)長江經(jīng)濟帶11個省市的工業(yè)水污染治理效率均值及排名如表1所示,上中下游各地區(qū)工業(yè)水污染治理平均效率變化趨勢如圖1所示。從整體層面上看,長江經(jīng)濟帶工業(yè)水污染治理效率2010—2020年總體呈波動上升的態(tài)勢,但除上海和江蘇以外其余省份的效率均值都小于0.6,仍有較大的提升空間。從區(qū)域?qū)用嫔峡?各地區(qū)的效率變化趨勢基本與全國保持一致,但是效率水平存在明顯的區(qū)域發(fā)展不平衡特征,下游效率均值顯著高于中上游地區(qū)。與中上游地區(qū)相較,下游地區(qū)在工業(yè)水污染治理方面更具資金優(yōu)勢與技術(shù)優(yōu)勢。同時,近年來工業(yè)企業(yè)逐漸由東部地區(qū)向中西部地區(qū)轉(zhuǎn)移,在一定程度上加劇了上游和中游地區(qū)的工業(yè)水污染治理壓力。隨著長江保護修復攻堅戰(zhàn)的深入推進,各地政府對工業(yè)水污染治理的重視程度不斷提高,一系列政策法規(guī)的出臺促進了各區(qū)域工業(yè)企業(yè)清潔生產(chǎn),改善了工業(yè)水污染治理效率,各區(qū)域治理效率差距逐漸縮小。

表1 長江經(jīng)濟帶工業(yè)水污染治理效率情況

圖1 長江經(jīng)濟帶上中下游工業(yè)水污染治理效率變化情況

3 實證分析

3.1 計量模型構(gòu)建

工業(yè)水污染治理效率不僅會受到本區(qū)域內(nèi)各種因素的影響,還會受到鄰近省份政府、企業(yè)或公眾的驅(qū)動?？臻g杜賓模型既反映解釋變量的內(nèi)生交互效應,又可以反映被解釋變量在空間上的外生交互效應,因此,本文選取空間杜賓模型。模型表達式如下:

其中:i和j代表不同省份,t指年份,Wij是空間鄰接矩陣,Yit代表工業(yè)水污染治理效率;Xit代表主要解釋變量,φit為控制變量;α、ρ、μ、τ為系數(shù),θi指個體固定效應,μt指時間固定效應,σit是隨機誤差項。

3.2 變量選取與數(shù)據(jù)來源

3.2.1 變量選取

(1) 被解釋變量。上文測算出的工業(yè)水污染治理效率是被解釋變量。

(2)核心解釋變量。借鑒已有研究的做法,本文將環(huán)境規(guī)制分為命令控制型、市場激勵型和公眾參與型進行探討[14]。①命令控制型環(huán)境規(guī)制。環(huán)境治理投資是地方政府改善工業(yè)水污染的重要方式,采用環(huán)境治理投資總額占實際GDP的比重來衡量。②市場激勵型環(huán)境規(guī)制。目前排污費制度在中國經(jīng)過多年實踐已經(jīng)取得了顯著的成效,具有較強的代表性,故選取排污費和環(huán)保稅解繳入庫金額來表示。③公眾參與型環(huán)境規(guī)制。信訪和投訴是公眾參與的重要形式,環(huán)境信訪、投訴和舉報數(shù)量多少反映了公眾對水污染問題的關(guān)心程度,因此選取環(huán)境信訪、來信、來電和網(wǎng)絡投訴舉報總數(shù)表示。

(3)控制變量。根據(jù)對已有文獻的梳理,選取經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、科技創(chuàng)新水平和對外開放水平四個指標作為控制變量[15-16]。①經(jīng)濟發(fā)展水平,選取人均GDP來表示;②產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),選取第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重來表示;③科技創(chuàng)新水平,選取地方科技支出占地方財政總支出比重表示;④對外開放水平,選取進出口貿(mào)易總額占GDP的比重來表示。

3.2.2 數(shù)據(jù)來源

本文收集了長江經(jīng)濟帶內(nèi)的11個省市2010—2020年的面板數(shù)據(jù)進行研究,數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境年鑒》以及各省份統(tǒng)計年鑒,涉及價格的數(shù)據(jù)以2010年為基期進行平減處理。

3.3 實證結(jié)果分析

3.3.1 空間自相關(guān)檢驗

構(gòu)建經(jīng)濟地理嵌套矩陣,運用Stata16.0軟件測算全局Moran’s I指數(shù)檢驗空間自相關(guān)性,結(jié)果如表2所示。在經(jīng)濟地理嵌套矩陣下,絕大部分年份的莫蘭指數(shù)值在10%顯著性水平下通過了檢驗。這表明長江經(jīng)濟帶11個省市的工業(yè)水污染治理效率在空間上不完全是隨機分布的,呈現(xiàn)出一定的空間集聚特征。

表2 2010—2020年工業(yè)水污染治理效率的全局Moran’s I指數(shù)

3.3.2 空間杜賓模型估計結(jié)果

在確定空間自相關(guān)性的基礎(chǔ)上檢驗空間杜賓模型的穩(wěn)定性。首先,對樣本數(shù)據(jù)進行LR檢驗和Wald檢驗,結(jié)果在1%水平上顯著,說明空間杜賓模型不會退化為空間滯后模型和空間誤差模型。Hausman檢驗結(jié)果在1%水平上拒絕原假設(shè),選擇構(gòu)建時間地點雙固定的空間杜賓模型進行分析,基準回歸結(jié)果如表3所示。

表3 長江經(jīng)濟帶工業(yè)水污染治理效率的空間回歸結(jié)果

空間自回歸系數(shù)rho在10%水平下顯著為負,說明長江經(jīng)濟帶鄰近地區(qū)間的工業(yè)水污染治理效率存在顯著的負向溢出效應,原因可能在于水污染本身具有負外部性特征,部分地方政府在工業(yè)水污染治理的過程中存在“搭便車”的現(xiàn)象,即地方政府企圖在鄰近地區(qū)水污染治理中獲得收益,從而弱化本地區(qū)污染治理力度的行為,很大程度上阻礙了區(qū)域整體效率水平的提升。

從核心解釋變量來看,命令型環(huán)境規(guī)制(lnER1)的系數(shù)為0.289,在1%顯著性水平下為正。這表明以政府環(huán)境投資為代表的命令型環(huán)境規(guī)制對工業(yè)水污染治理效率具有顯著的促進作用。政府環(huán)境投資力度的加大在改善工業(yè)治污設(shè)施、提高治污能力的同時,能一定程度上緩解工業(yè)企業(yè)污染治理的資金壓力,提高企業(yè)治污的積極性。市場激勵型環(huán)境規(guī)制(lnER2)的回歸系數(shù)為0.259,在1%顯著性水平下為正。這表明該類型的環(huán)境規(guī)制工具有利于工業(yè)水污染治理效率的提高?？赡艿脑蛟谟谂盼圪M、環(huán)境稅等市場型管制方式能夠通過增加工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)成本倒逼企業(yè)優(yōu)化資源配置,提升技術(shù)水平從而改善工業(yè)水污染治理效率。公眾參與型環(huán)境規(guī)制(lnER3)的回歸系數(shù)未通過顯著性水平檢驗。這表明目前該類型的環(huán)境規(guī)制還未充分發(fā)揮作用,主要原因在于目前中國公眾參與水污染治理的渠道和方式正處于起步探索階段,公眾對于企業(yè)生產(chǎn)行為的約束作用還較為有限,公眾環(huán)境保護與監(jiān)督意識有待進一步加強。

從控制變量來看,經(jīng)濟發(fā)展水平(lnRGDP)和科技發(fā)展水平(lnTIE)的回歸系數(shù)不顯著為正,說明其對工業(yè)水污染治理效率的促進作用不明顯。一方面,現(xiàn)階段長江經(jīng)濟帶各區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展不平衡,在環(huán)境治理方面難以達成共識;另一方面,工業(yè)水污染治理領(lǐng)域的科技成果轉(zhuǎn)化機制尚不完善,與污染治理的現(xiàn)實需求之間存在差距。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(lnINS)的回歸系數(shù)顯著為負,主要是由于產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級需要一定時間,長江經(jīng)濟帶的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在較長時間內(nèi)仍處于調(diào)整優(yōu)化階段,從而阻礙了工業(yè)水污染治理效率提升。對外開放水平(lnOPEN)的回歸系數(shù)顯著為負,可能的原因在于部分地區(qū)為促進經(jīng)濟增長,出口貿(mào)易仍以高污染、高耗能產(chǎn)品為主,不利于工業(yè)水污染治理效率提升。

3.3.3 空間溢出效應分解

為了進一步分析異質(zhì)型環(huán)境規(guī)制對工業(yè)水污染治理效率的空間溢出效應,運用偏微分方法進行空間效應分解,結(jié)果如表4所示。命令控制型環(huán)境規(guī)制(lnER1)和市場激勵型環(huán)境規(guī)制(lnER2)的直接效應與間接效應系數(shù)均顯著為正。說明這兩類環(huán)境規(guī)制工具在促進本地區(qū)工業(yè)水污染治理效率的同時會對鄰近地區(qū)產(chǎn)生正向溢出效應?？赡茉蛟谟诃h(huán)境治理過程中存在的區(qū)域間策略互動和資源協(xié)同,可能會產(chǎn)生“示范效應”,相鄰地區(qū)間通過互相學習、模仿和競爭,不斷完善自身環(huán)境政策和標準,促進治污技術(shù)的改進,從而改善了周邊地區(qū)的工業(yè)水污染治理效率。公眾參與型環(huán)境規(guī)制(LnER3)的直接效應和間接效應系數(shù)均不顯著,說明其對本地區(qū)和鄰近地區(qū)的工業(yè)水污染治理效率沒有產(chǎn)生顯著影響。

表4 空間效應分解結(jié)果

3.3.4 穩(wěn)健性檢驗

本文采用替換空間權(quán)重矩陣的方式對空間杜賓模型回歸結(jié)果的穩(wěn)健性進行檢驗。選取地理距離矩陣替代經(jīng)濟地理嵌套矩陣進行重新回歸,核心解釋變量回歸結(jié)果如表5所示。在地理距離矩陣下,核心解釋變量回歸系數(shù)的符號和顯著性總體保持一致,表明前文所得出的研究結(jié)果較為穩(wěn)健。

表5 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

4 研究結(jié)論與建議

4.1 研究結(jié)論

本文運用基于非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型測度了2010—2020年長江經(jīng)濟帶11個省市的工業(yè)水污染治理效率,并進一步分析了三種不同類型環(huán)境規(guī)制對工業(yè)水污染治理效率的影響,得出結(jié)論如下:一是長江經(jīng)濟帶工業(yè)水污染治理效率整體呈波動上升的趨勢,地區(qū)發(fā)展不平衡特征明顯,下游地區(qū)的工業(yè)水污染治理效率顯著高于中上游地區(qū);二是對異質(zhì)型環(huán)境規(guī)制的影響進行分析,命令控制型環(huán)境規(guī)制和市場激勵型環(huán)境規(guī)制對本地區(qū)和鄰近地區(qū)工業(yè)水污染治理效率具有顯著的促進作用;公眾參與型環(huán)境規(guī)制對本地區(qū)和鄰近地區(qū)工業(yè)水污染治理效率的影響均不顯著。

4.2 政策建議

基于上述研究結(jié)論,提出如下建議:

一是要因地制宜地制定環(huán)境規(guī)制政策,合理把握環(huán)境規(guī)制力度。由于長江經(jīng)濟帶不同區(qū)域之間經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)和資源的發(fā)展狀況存在差異,工業(yè)水污染治理效率呈現(xiàn)出地區(qū)發(fā)展不平衡的特征。地方政府要在根本目標一致的情況下,針對各個地區(qū)的實際情況和特點制定相應的工業(yè)水污染治理政策。與此同時,各省份之間應加強交流,積極開展雙邊或者多邊合作,縮小相互間的差距,實現(xiàn)上中下游協(xié)同發(fā)展。

二是要綜合運用環(huán)境規(guī)制工具,優(yōu)化環(huán)境規(guī)制政策體系。研究發(fā)現(xiàn),不同類型環(huán)境規(guī)制政策所產(chǎn)生的效果不同。未來要持續(xù)優(yōu)化污染治理投資結(jié)構(gòu),在充分發(fā)揮命令型環(huán)境規(guī)制政策作用的同時,健全以環(huán)境稅、排污權(quán)交易制度為代表的市場激勵型規(guī)制工具,增強企業(yè)環(huán)保意識。此外,公眾參與型環(huán)境規(guī)制還存在較大的發(fā)展空間,可以進一步推動政府和企業(yè)環(huán)境信息公開,強化公眾參與和公眾監(jiān)督,提高公眾積極性,以發(fā)揮該種類型環(huán)境規(guī)制工具的效力。

三是要進一步調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),推動技術(shù)創(chuàng)新。研究發(fā)現(xiàn),經(jīng)濟發(fā)展與科技投入對于工業(yè)水污染治理效率的作用仍未有效發(fā)揮。一方面,政府需要結(jié)合地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀,制定相應政策,積極引進高附加值產(chǎn)業(yè),逐步淘汰以高污染高耗能為主的傳統(tǒng)企業(yè),推動工業(yè)產(chǎn)業(yè)綠色化發(fā)展。另一方面,要采取加大人才引進力度、增加政府支持等有效措施激勵企業(yè)進行技術(shù)創(chuàng)新,促進科技成果轉(zhuǎn)化,以提升污染治理技術(shù)水平,實現(xiàn)綠色生產(chǎn)。