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环境规制、地方保护与中国污染密集型产业布局

本站小编 Free考研考试/2021-12-29

田光辉¹^,²^,, 苗长虹¹^,²^,, 胡志强¹^,², 苗健铭³

1. 河南大学黄河文明与可持续发展研究中心暨黄河文明传承与现代文明建设河南省协同创新中心,开封 475001

2. 河南大学环境与规划学院,开封 475004

3. 河南大学国际教育学院,开封 475001

Environmental regulation, local protection and the spatial distribution of pollution-intensive industries in China

TIANGuanghui¹^,²^,, MIAOChanghong¹^,²^,, HUZhiqiang¹^,², MIAOJianming³

1. Key Research Institute of Yellow River Civilization and Sustainable Development & Collaborative Innovation Center on Yellow River Civilization of Henan Province, Henan University, Kaifeng 475001, Henan, China;

2. College of Environment and Planning, Henan University, Kaifeng 475004, Henan, China

3. International Education College, Kaifeng 475001, Henan, China

通讯作者:通讯作者:苗长虹(1965-), 男, 河南鄢陵人, 教授, 博士, 博士生导师, 研究方向为经济地理与空间规划。E-mail: chhmiao@henu.edu.cn
收稿日期:2017-07-3
修回日期:2018-06-10
网络出版日期:2018-10-20
版权声明:2018《地理学报》编辑部本文是开放获取期刊文献，在以下情况下可以自由使用：学术研究、学术交流、科研教学等，但不允许用于商业目的.
基金资助:

国家自然科学基金重点项目(41430637)

作者简介:
-->作者简介：田光辉(1988-), 男, 河南鄢陵人, 博士生, 研究方向为区域发展与规划。E-mail: tianguhui@163.com

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摘要
污染密集型产业在促进区域经济增长的同时会对区域生态环境带来巨大威胁,其发展布局会受到地方保护和环境规制的双重影响。1980-2014年中国污染密集型产业的发展经历了缓慢增长、快速扩张和结构转型3个阶段,总体呈现“分散—集中—分散”的空间特征,中部省份是现阶段承接污染密集型产业转移的主要地区。通过建立区域属性模型、区域—产业交互项模型,定量分析环境规制、地方保护对污染密集型产业布局空间变化的影响,检验“污染避难所假说”和“波特假说”,发现环境规制和地方保护已成为污染密集型产业布局的重要影响因素,但存在显著的产业异质性和区域差异性;污染程度高的产业易受到环境规制的影响;相比高税收产业,高国有比重的产业更易受到地方的保护;环境规制和地方保护作为两种相反的力量,彼此之间相互抑制;环境规制的作用在东部地区比较突出,而中、西部地区地方保护的作用更为明显。为防止中西部地区成为污染密集型产业的“避难所”,应因地因时制宜制定差异化政策,促进经济与环境保护的协调发展。

关键词：污染密集型产业;环境规制;地方保护;产业布局
Abstract
Pollution-intensive industries can promote regional economic growth. They also pose a great threat to regional environmental system. Polluting industries may be protected by regional policies due to their contribution to economic growth, but the local governments may also impose some restrictions and controls on them by means of the environmental regulations. From 1980 to 2014, the development period of pollution-intensive industries in China can be divided into three stages: slow growth, rapid expansion, and structural transition. The spatial distribution of pollution industries changed from dispersal to concentration and then to decentralization. The central provinces such as Henan, Hubei, Hunan and Jiangxi have become the major areas of pollution-intensive industries transfer. By establishing the regional attribute model and the regional-industrial interaction model, this paper quantitatively analyzes the influence of environmental regulation and local protection on the spatial distribution of the pollution-intensive industries in China during 2001-2014, and tests whether there exist the pollution haven hypothesis and the Porter hypothesis. Environmental regulation and local protection are important factors that influence the spatial distribution of polluting industries, but there exists obvious industrial and regional heterogeneity. Industries with a high degree of pollution are more likely to be affected by environmental regulations, and industries with high share of state ownership are more likely to be protected by local governments. Environmental regulation and local protection are two opposite forces, which have the effect of mutual inhibition and weakening. The roles of environmental regulation and local protection in coastal and inland areas have significant differences. The effect of environmental regulation is more prominent in eastern China, while that of local protection in central and western China is more significant. In order to prevent the central and western regions from being the "pollution haven" and to realize the win-win between economic growth and environmental protection, a differentiated policy should be formulated according to local conditions and the development stage.

Keywords：pollution-intensive industries;environmental regulation;local protection;industrial spatial distribution

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田光辉, 苗长虹, 胡志强, 苗健铭. 环境规制、地方保护与中国污染密集型产业布局[J]. 地理学报, 2018, 73(10): 1954-1969 https://doi.org/10.11821/dlxb201810010
TIAN Guanghui, MIAO Changhong, HU Zhiqiang, MIAO Jianming. Environmental regulation, local protection and the spatial distribution of pollution-intensive industries in China[J]. Acta Geographica Sinica, 2018, 73(10): 1954-1969 https://doi.org/10.11821/dlxb201810010

1 引言

经济增长与环境污染的冲突是工业化进程中无法回避的世界性难题。随着绿色发展和生态文明等理念和战略的推行,资源环境对经济发展的约束逐步增强,中国沿海发达地区的污染型企业面临着留下还是离开的考量,中西部地区则面临着是否承接污染型企业转移的抉择。从态势上看,沿海发达地区在增速换挡、结构调整和动力转换的节点下政府推行的“腾笼换鸟”政策,以及国家和中西部地区实施的积极承接国内外产业转移的政策,共同推动着高污染、高能耗产业由沿海向中西部欠发达地区转移。然而,污染密集型产业的空间格局变化尚需要深入的观察和研究。一方面,污染型产业的空间重构机制复杂多样,区域属性中的集聚力和扩散力、推力和拉力在发挥着双重作用^[1,2],特别是在中国独特的财政分权和环境分权的制度安排下,地方政府行为具有经济增长和环境保护的双重动机^[3],其偏好和能力也存在显著的空间异质性^[4,5];另一方面,不同属性特征的污染型产业,其区位偏好差异明显^[1,2],产业异质性对区位要素禀赋具有不同的要求。
污染密集型产业作为一种重要的产业类型,有着导致环境污染和促进区域经济增长的双重属性。从地方政府的视角来观察,一方面,污染型产业会因为日益突出的环境保护的需要而成为环境规制的主要对象;另一方面,污染型产业以其利税高、促收入、稳就业等特点又可能成为政策支持和保护的对象。那么,在多种不同驱动因素的影响下,中国污染密集型产业的时空格局是如何演变的?地方政府的双重行为——环境规制和地方保护在驱动污染密集型产业布局中有着怎样的相互作用关系?区域属性与产业属性的交互作用在污染密集型产业布局变化中发挥着何种作用?为回答这些问题,本文以污染密集型产业为分析对象,对1980-2014年中国省域污染密集型产业时空格局特征进行分析,并据此构建计量模型来考察环境规制、地方保护对污染密集型产业布局的影响。

2 文献回顾与分析框架

环境规制和地方保护对产业发展和布局的影响,是近年来学术界关注的热点之一。环境规制对污染型产业影响的研究始于20世纪70年代提出的“污染避难所”假说。该假说认为,环境规制水平低的国家或地区具有污染型企业生产的比较优势,能够吸引来自高环境规制水平地区的产业^[6],进而成为污染型产业的避难所。围绕该假说,国内外****在“环境污染与国际贸易”、“环境规制与FDI”及“环境规制与企业布局”等领域开展了大量研究,但结论莫衷一是,争议的核心之一就是环境规制所形成的成本差异是否会导致企业的空间布局调整。主要观点有4种：① 认同“污染避难所假说”,认为环境规制的差异将给企业带来不同的环境成本,形成有差异的资本回报率,从而驱动高污染行业向环境规制宽松区域转移^[7]。② 不支持该假说,主要有两种解释：一种解释基于“波特假说”,从动态视角出发,认为合理设置的环境规制能够刺激被规制企业进一步优化资源配置效率和改进技术水平,从而形成企业的“创新补偿效应”^[8],以弥补治污成本的提升,增强企业的区位粘性;另一种解释认为,早期的“污染避难所假说”研究,将环境规制视为影响产业转移的单一因素,当把集聚效应、市场、劳动力成本及产业规模和类型特点等因素纳入综合分析后,环境规制对产业转移的影响较小或不显著^[9]。③ 认为环境规制的影响具有不确定性,不同环境规制类型对经济活动的影响存在显著差别。如新近的研究发现,污染避难所效应是否存在与环境规制政策类型和产业特性密切相关;地方法律环境的改善有助于阻止本地污染企业外迁,而排污费征收标准提高将提高污染产业外迁的概率,公众参与对污染产业转移的影响作用巨大;相较于水污染密集型产业,国有企业比重高的大气污染密集型产业对地方环境法制体系的变化并不敏感^[2];还有的研究发现,投资型环境规制对经济增长和技术创新具有显著的推动效应,而费用型环境规制对经济增长作用不显著,并对技术创新产生“挤出效应”^[10,11]。④ 认为环境规制对污染型产业的作用会随着时间发生转变,当治污成本低于临界值时,环境规制对企业的区位变化不产生影响,反而促使企业迁入高环境规制区域^[12]。当前,虽然对经济不发达地区是否会成为发达地区污染型产业的“避难所”有着较大争议,但东部沿海和中西部地区之间以及广东、江苏、长三角地区内部,确实存在污染型产业由发达地区向欠发达地区转移的现象^[13,14,15],而且有关研究均不否认污染企业的区位选择对环境规制政策往往十分敏感^[9]。
地方保护作为中国经济转型期分权制度安排下区域之间“为增长而竞争”的重要方式,是经济体制改革中政府与市场关系重塑的重点和难点。虽然随着市场化水平提高,中国地方保护程度有所减弱,但仍以多种形式存在于地方和行业中^[16]。有关地方保护动机的文献主要围绕保护市场的财政联邦主义和官员晋升锦标赛两大理论展开。前者由Weingast提出,认为地方分权能够推进市场竞争机制,利于企业的发展和经济增长^[17]。而反对者则认为,地方政府利用各种经济和行政手段来保护本地产业,造成了区域资源配置的错乱和外部不经济^[18]。官员晋升锦标赛理论认为,受财政分权和政治集权的影响,经济增长成为官员晋升的重要考核指标,地方官员在晋升博弈下有更高的激励去推动地方经济增长^[19]。一系列关于地方保护的实证研究表明,地方政府倾向保护利润高、国有企业比重大和产业关联强的产业^[20],由此造成产业布局重复、产品市场的分割,使产业布局分散,专业化水平降低,区域产业结构趋同^{[21,22,23,24]}。
显然,环境规制和地方保护对产业布局的影响是复杂的,但鲜有文献从二者相互作用的综合视角对其进行观察和研究。当前针对中国污染密集型产业的分布及驱动机制的研究还十分薄弱,除贺灿飞^[1]、Zhou等^[25]、Wu等^[26]基于企业微观数据和宏观区域尺度开展的实证研究之外,多数****以省域或中观区域为研究尺度,如沈静等对广东省内污染型产业由珠三角向粤北地区转移的研究^[13],仇方道等对江苏省内污染密集型产业由苏南向苏北转移的分析^[14],崔建鑫等对长江三角洲污染密集型产业由中心区向外围区扩散的研究^[15]。且已有研究缺乏对以下两个问题的探讨：① 环境规制和地方保护同是地方政府行为,二者之间存在着什么样的相互影响?② 区域产业的分布是由区域属性和产业属性共同决定的^[27],区域属性和产业属性的差异及其相互作用对污染型产业的布局有何影响?
环境规制和地方保护对污染型产业发展布局的影响,核心在于地方政府在经济增长与环境保护之间的权衡。为了保护对地方利税和经济增长贡献较大的污染型产业,地方政府会在提高补贴和免税力度的同时,限制不利于经济增长的政策,环境规制往往不受重视,地方政府可能会通过放松环境规制来吸引各类资本的进入,以提升本地的竞争力^[28],形成“向底线赛跑”^[29]现象。然而,当环境污染产生的社会成本高于地方保护所产生的经济效益或者环保在官员晋升考核体系中日益重要时,地方政府则会降低对污染产业的保护力度,推动环境规制强度提升,形成“标尺竞争”^[30]。而在环境规制强度提高到一定水平之后,其对污染密集型产业的布局可能会产生两种不同的影响：一种是“污染避难所假说”所预期的向环境规制弱的地区迁移,另一种是“波特假说”所预期的倒逼企业技术创新形成“创新补偿效应”。因此,环境规制和地方保护对污染密集型产业布局的影响是复杂的,只有同时将环境规制和地方保护纳入统一的理论和模型分析框架,才能对污染密集型产业布局变化做出科学的解释（图1）。

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图1研究框架
-->Fig. 1Research framework
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3 中国污染密集型产业时空格局演变

3.1 产业界定与数据来源

3.1.1 污染密集型产业界定本文参考仇方道等的研究^[14],综合考虑污染排放强度E（单位工业产值的污染物排放量）和规模P（某产业污染物排放量占全国该污染物排放总量的比重）,构建污染密集指数EPI来界定污染密集型产业类型,计算公式为：

EPI = {(E \times P)}^{1 / 2}

。EPI越大,表明产业污染越重。据此,先求出2003-2014年工业废水、工业废气和工业固废的产业污染密集指数;然后按等权权重计算每一年综合污染密集指数,并对各年做均值化处理,以识别产业污染密集程度;最后确定电力、热力的生产和供应业,采矿业,农副食品加工业,造纸和纸制品业,纺织业,饮料制造业,石油加工、炼焦和核燃料加工业,化学原料及化学制品制造业,化学纤维制造业,非金属矿物制造业,黑色金属冶炼和压延加工业,有色金属冶炼和压延加工业等12个行业为污染密集型产业。考虑到采矿业主要随资源储量和开采配额匹配生产能力,其产业布局有其特殊性,本文不予考虑。
3.1.2 数据来源及处理 1980-2014年的污染密集型产业产值数据主要来源于《中国工业统计年鉴》、工业普查数据和各省统计年鉴,并以2002年为基期进行工业产值不变价处理。由于行业统计口径的变化,本文将农副食品加工业扩展为包含食品制造业的食品加工制造业。由于行政区划的调整,将重庆合并到四川省来处理。考虑到海南省的特殊性,未将其纳入分析。故本文分析的污染密集型行业共11个,省市单元共29个（不含港、澳、台）。

3.2 时间特征：总量稳步上升,比重波动下降

首先,中国污染密集型产业产值持续保持增长态势（图2）,由1980年10076.40亿元增长至2014年的363674.43亿元,增长了近36倍;污染密集型产业产值占工业产值比重则由1980年56.49%下降到2014年的46.84%,呈波动下降。其次,污染密集型产业依据其规模、增速及占工业总产值的比重,具有三阶段发展变化特征：① 1980-2003年为缓慢发展时期,污染密集型产业产值年均增长8.47%,其占工业产值比重则降低到44.15%。② 2004-2008年是快速增长时期,年均增长23.43%,占工业产值比重回升到47.85%。③ 2009-2014年为结构转型期,产值规模继续上升,但其年均增速下降到13.19%,整体上对工业的贡献有所下降。

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图21980-2014年中国污染密集型产业变化趋势
-->Fig. 2Growth trends of pollution-intensive industry in China during 1980-2014
-->

3.3 空间特征：高度集中在东部沿海,中西部地区发展迅速

污染密集型产业的基尼系数^①(① 污染产业基尼系数用来描述污染产业布局的空间集中和分散程度,公式为：$AG_{i}=\frac{1}{2N^{2}u}\sum_{j}\sum_{k}|\frac {x_{ij}}{X_{i}}-\frac {x_{ik}}{X_{i}}|$,式中,x_ij和x_ik为产业i在地区j或k的产值,X_i为产业i的全国总量,u为产业i在各省的比重均值,N为省数量。基尼系数位于0~1之间,值越大表示产业布局越集中,反之,产业布局越分散。)呈现横卧的“S”型趋势（图3）,产业布局呈现“分散—集中—分散”的发展态势。基尼系数均在0.5以上,说明污染密集型产业集中程度较高。1980年和2014年,东部沿海污染密集型产业比重分别高达60.75%和58.05%,而西部地区仅占14%和16.9%,沿海内陆差异悬殊,东部沿海省份最为集中。然而,东部地区所占份额在2004年之后开始持续下降,中西部污染密集型产业增速开始超过东部地区,存在着东部污染密集型产业向中西部地区持续转移的现象。就省域布局变化而言（图4）,2004年之前污染密集型产业份额上升较快区域主要集中在东部的山东、江苏、浙江和广东等新兴工业大省,辽宁以及上海则是主要迁出区;中西部内陆省域份额增长较慢,不少省份甚至出现负增长。而2004年之后,北京、广东、江苏和浙江成为污染密集型产业的主要迁出区域,中西部多数省份比重出现较大提升,河南、湖北、湖南、江西和广西等省份尤为明显。

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图31980-2014年中国污染密集型产业基尼系数变化
-->Fig. 3Gini coefficient change of China's pollution-intensive industry during 1980-2014
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图4中国污染密集型产业份额及其变化的空间格局
-->Fig. 4Spatial pattern of pollution-intensive industry share and its change in China
-->

3.4 行业特征：各污染行业集散程度差异显著,变化不一

表1为各产业分布的基尼系数和空间自相关系数^②(② Moran's I指数用来计算空间分布是否自相关,公式为$I=[n\sum_{i}\sum_{j\ne i}w_{ij}(x_{i}-\bar{x})]/[(\sum_{i}\sum_{j\ne i}w_{ij})\sum_{i}(x_{i}-\bar{x})^{2}]$,其中x_i和x_j是某个产业在i和j省的产值占全国总产值的比重,

\overset{?}{x}

为各省间产值份额的均值,w_ij为空间权重,n为省区数。Moran's I值介于-1~1,对I值进行Z检验,其显著为正（负）表示产业存在空间正（负）相关性。)。首先,从基尼系数看,相对于1980年,大部分污染密集型产业的空间布局在2014年更为集中。化学纤维制造业是集中程度最高的产业,且集中程度在不断提升,至2014年,仅江苏和浙江就占全国生产比重的60%。纺织业、造纸和纸制品业、化学原料和化学制品业和非金属矿物业是产业集中度上升最多的产业。在11个污染密集型产业中仅有3个产业处于下降趋势,分别是石油加工、炼焦和核燃料加工业,黑色金属冶炼和压延加工业,有色金属冶炼和压延加工业,均为典型的资源密集型产业;前者为持续下降,而后两个产业则呈“集中—分散—集中”态势。食品加工制造业、饮料制造业和电力、热力的生产和供应业变化幅度则相对较小,在空间上布局分散。其次,从空间自相关指数看,集中度较高的产业多属于空间临近布局,而低集中度产业的离散特征更为明显。但也有例外,如造纸和纸制品业、石油加工、炼焦和核燃料加工业集中程度较高,而布局离散。此外,对基尼系数和Moran's I指数变化趋势进行比较,发现多个产业的两个数值有反向变化特点,即具有集中趋势的行业会倾向布局在非临近的省份,而具有分散趋势的行业则表现出向临近省份扩散的倾向。这可能与经济转型的发展阶段有关,产业受到市场化力量的作用,倾向集中在具有区位比较优势的省份,打破了原来区域模仿政策导致的产业临近布局。而当集聚不经济显现,产业有可能向周边省份转移,以降低生产成本和迁移成本。
Tab. 1
表1
表1各污染密集型行业基尼系数和Moran's I指数
Tab. 1Gini coefficient and Moran's I index in different sectors of pollution-intensive industry

产业	基尼系数				空间自相关
	1980年	2004年	2014年	趋势	1980年	2004年	2014年	趋势
食品加工制造业	0.37	0.53	0.49		0.18	0.13	0.21^*
饮料制造业	0.44	0.50	0.49		0.23^*	-0.05	0.02
纺织业	0.57	0.71	0.72		0.47^*	0.36^*	0.33^*
造纸和纸制品业	0.42	0.63	0.61		0.23^*	0.11	0.14
石油加工、炼焦和核燃料加工业	0.70	0.53	0.48		-0.10	-0.12	-0.07
化学原料和化学制品业	0.46	0.55	0.58		0.30^*	0.19^*	0.26^*
化学纤维制造业	0.73	0.74	0.83		0.11^*	0.33^*	0.24^*
非金属矿物制品业	0.41	0.53	0.52		0.26^*	0.10	0.19^*
黑色金属冶炼和压延加工业	0.58	0.50	0.52		0.07	0.37^*	0.21^*
有色金属冶炼和压延加工业	0.54	0.40	0.50		-0.15	0.02	0.16
电力、热力的生产和供应业	0.34	0.43	0.38		0.05	-0.09	-0.15

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4 环境规制、地方保护对污染密集型产业布局演变的影响

4.1 模型构建

为考察污染密集型产业省域空间布局演变的影响因素,本文以污染密集型产业产值作为被解释变量、以环境规制和地方保护作为核心解释变量来构建计量模型。
首先,为在总体上重点考察环境规制与地方保护的交互作用,检验“污染避难所假说”和“波特假说”,在区域模型中加入了二者的交互项以及环境规制与技术创新、工业集聚的交互项。模型如下：

Ln (N_{it}) = c + f_{1} (E {R_{i}}_{t}_{- 1}, Go {v_{i}}_{t}_{- 1}, X_{it - 1}) + f_{2} [E {R_{i}}_{t}_{- 1} \times (Go {v_{it}}_{- 1}, R & {D_{it}}_{- 1}, Industr {y_{it}}_{- 1})] + u_{i} + year + ε

（1）
式中：N_it表示i省份t时期的污染密集型产业产值;ER、Gov、R&D和Industry分别为环境规制、地方保护、技术创新和工业集聚变量;X_it为区域控制变量;u_i为与各地区相关、时间恒定的未观察因素,来控制区域异质性;year为年份变量,来控制时间差异;ε表示随机扰动项。2008年经济危机前后,中国的环境制度和生产组织形式发生较大调整,本文引入dummy₁（2008年之后为1,之前为0）和dummy₂（2008年之前为1,之后为0）两个时间虚拟变量,来检验核心变量影响的阶段差异。产业主要依据前期的区位条件来调整布局,使用滞后一期的解释变量来纠正已有研究中忽视变量的时滞性问题。f₁、f₂分别为区域属性和区域属性交互项的函数表达。
其次,借鉴Midelfart-Knarvik^[27]和Mulatu等^[31]的方法,将产业属性及其与区域属性的交互项引入,构建计量模型如下：

\begin{array}{l} Ln ({N_{i}}_{ct}) = g_{1} (E {R_{it}}_{- 1}, Go {v_{it}}_{- 1}, X_{it - 1}) + g_{2} (EP I_{ct - 1}, Ta {x_{ct}}_{- 1}, So {e_{ct}}_{- 1}) + g_{3} (E {R_{it}}_{- 1} \times EP {I_{ct}}_{- 1}, Go {v_{it}}_{- 1} \times Ta {x_{ct}}_{- 1}, \\ Go {v_{it}}_{- 1} \times So {e_{ct}}_{- 1}, X_{it - 1} \times X_{ct - 1}) + g_{4} [(Go {v_{it}}_{- 1}, R & {D_{it}}_{- 1}, Industr {y_{it}}_{- 1}) \times (E {R_{it}}_{- 1} \times EP {I_{ct}}_{- 1})] + ε \end{array}

（2）
式中：N_ict为i省份c产业t时期的产值;EPI、Tax和Soe分别为污染密集度指数、产业利税率和国有产业比重;X_ct为产业属性控制变量、g₁-g₄分别代表区域属性、产业属性、区域—产业交互项以及考虑地方保护等影响的交互项的函数表达。交互项系数是本研究关注的焦点,以g₃中环境规制系数为例,如果系数小于0,表示污染密集型指数大的行业倾向于选择环境规制宽松的区域,并且其相比易受到产业结构影响的模型(1)中的环境规制的回归系数,也能更进一步反映“污染避难所”效应是否存在。
同样,由于要观察交互项效应,借鉴Chung^[7]的研究,对模型（2）控制区域—时间（μ_it）和产业—时间（γ_ct）两个交互固定项,从而消去具体区域特征和产业特征的影响,并控制未观察变量对模型回归的干扰。如此,模型（2）可简化为仅考察交互项的模型（3）：

\begin{array}{l} Ln ({N_{i}}_{ct}) = g_{3} (E {R_{it}}_{- 1} \times EP {I_{ct}}_{- 1}, G o {v_{it}}_{- 1} \times Ta {x_{ct}}_{- 1}, Go {v_{it}}_{- 1} \times So {e_{ct}}_{- 1}, {X_{it}}_{- 1} \times {X_{ct}}_{- 1}) + g_{4} [(Go {v_{it}}_{- 1}, \\ R & {D_{it}}_{- 1}, Industr {y_{it}}_{- 1}) \times (E {R_{it}}_{- 1} \times EP {I_{ct}}_{- 1})] + u_{it} + γ_{ct} + ε \end{array}

（3）

4.2 变量选择

4.2.1 区域属性（1）环境规制：由于环境规制的类型多种多样,其测度是实证研究论争的焦点,也是相关研究结论和发现分歧的关键原因^[32]。鉴于本文旨在讨论地方政府行为对产业布局的影响,而基于政府视角所进行的环境规制,主要集中在污染治理投入、排污费征收以及法律法规的出台等方面,考虑到政府环境规制的实际操作效果和数据的可得性及可比性,同时考虑到排污费的实际征收也会受到地方政府的行政干预,故本文仅从政府环境规制中发挥主导作用的污染治理投入来构建环境规制强度指标。借鉴王勇等^[33]基于单位污染物排放所需治理投入的思想,构建环境规制指标如下：

E R_{it} = \frac{\frac{I_{it}}{{\overset{?}{I}}_{t}}}{\overset{3}{\sum_{j = 1}} (P_{ijt} / {\overset{?}{P}}_{jt})}

（4）
式中：I_it为i地区t年“三同时”环保投资、工业污染源治理投资和工业废气、废水的污染治理设施运行费用的总和;

{\overset{ˉ}{I}}_{t}

是全国各地区t年工业污染治理投入总和的均值;P_ijt为i地区t年j类污染物排放量;

{\overset{?}{P}}_{jt}

为各地区t年j类污染物排放量的均值,污染物包括工业废气、工业废水和工业固体废弃物。ER值越大,表示环境规制强度越高。
（2）地方保护：地方政府设置的保护壁垒具有多样性和隐蔽性等特点,使得地方保护无法被直接度量。已有研究多从产业专业化、市场贸易壁垒、产品价格差异等层面对地方保护进行量化。参考陈冬等^[34]的思路,从地方政府保护税基出发,利用地区污染密集型产业的税收总和占地区财政收入比重来衡量地方政府对污染密集型产业的保护程度。企业税收作为地方财政的重要来源,同时也是地方官员政绩考核的重要内容。基于财政支出的压力,地方政府往往具有扶持、补贴或保护省内能提供高税收的污染产业的可能和动机。
（3）区域控制变量：除环境规制和地方保护外,污染密集型产业作为制造业的一部分,也有着同其他制造业布局一样的共性规律^[35]。首先,新古典贸易理论强调要素禀赋是引导产业区位的重要因素,控制变量中加入劳动力成本、技术创新水平和资本回报率来体现。其次,新贸易理论和新经济地理理论强调运输成本、集聚经济、市场规模对产业布局和集聚的影响,本文分别使用交通密度、工业集聚和市场潜力三个变量来表征。最后,本文利用对外贸易依存度体现区域参与全球化水平,以二三产业结构和工业结构调整来表示地区的产业转型升级。
Tab. 2
表2
表2区域属性中控制变量选择及测度
Tab. 2Selection and measurement of control variables in regional attributes

变量名称	代码	指标	变量名称	代码	指标
劳动力成本	Labor	地区平均工资	工业集聚	Industry	地区工业总产值占全国的比例
技术创新水平	R&D	R&D经费支出占GDP的比重	交通密度	Road	铁路里程与等级公路里程之和比上各省面积
资本回报率	Rcapt	参考文献[36]计算	二三产业结构	Sec	二三产业占比
开放水平	Open	对外贸易依存度	工业结构调整	Inter	中高端产业产值^[37]占工业总产值的比例
市场潜力	Makt	利用Keeble市场潜力公式估计

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4.2.2 产业属性（1）污染密集指数：产业的污染程度不同,受环境规制的影响也有区别。环境规制对污染程度高的产业有更强的约束力,对清洁产业的影响较小。同时,高污染产业的布局更容易受政府政策限制和民众抵制的影响。其测度参见3.1中污染密集指数的计算。
（2）产业利税率和产业国有化程度。由于产业政策难以测量,这里以产业易受保护程度来说明。地方保护的动机之一便是巩固税基和分享企业利税,利润率高的产业易受保护。而国有企业与地方政府存在着千丝万缕的联系,是地方政府推动经济增长、获取财政收入、稳定就业的关键保护对象^[38]。产业利税率以产业利税总额占产业总产值的比重来测度,产业国有化程度用国有产值占规模以上产业产值的比重来表示。
（3）产业控制变量：选择与区域属性对应的产业特征作为控制项（表3）。
Tab. 3
表3
表3产业属性中控制变量选择及测度
Tab. 3Selection and measurement of control variables in industrial attributes

变量名称	代码	指标	变量名称	代码	指标
资本密集度	Capi	固定资产净值比上职工工资	内部规模经济	Scal	企业平均就业规模
技术密集度	Tec	新产品销售收入占行业工业销售产值比重	产业联系强度	Link	中间投入比重与中间使用比重的均值
劳动密集度	Labty	就业人员比重与产值比重的比值	产业交通成本	Tcost	交通运输部门的中间投入比重
产业外商投资	FDI	外商资本与实收资本比重

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4.2.3 区域属性和产业属性的交互项设定区域属性和产业属性交互项的核心思想在于强调要素指向的产业倾向布局在该要素丰富的地区^{[7, 24, 27, 39]}。本文引入环境规制与产业污染排放指数交互项来考察污染密集型产业转移是否遵循“污染避难所”效应,即环境排放强度高的产业是否确实倾向于向环境规制宽松的地区转移;引入地方保护与产业受保护程度的交互项来检验地方保护对污染密集型产业的影响,即污染密集型产业中利税高或国有企业比重大的产业是否容易布局在地方保护动机强的地区。此外,本研究以要素禀赋和新经济地理的有关理论为出发点,控制表4中的交互项变量,即控制异质性因素,并检验污染产业的布局是否符合有关理论假说。
Tab. 4
表4
表4区域属性和产业属性变量的交互项及理论假设
Tab. 4The interaction terms and theoretical hypothesis of regional attributes and industrial attributes

交互项	代码	理论假设
环境规制×污染密集指数	EI×EPI	环境排放强度高的产业倾向布局在环境规制宽松的地区
地方保护×产业利税率	Gov×Tax	利税高的污染产业倾向布局在地方保护强的地区国有企业比重大的污染产业倾向布局在地方保护强的地区
地方保护×产业国有化程度	Gov×Soe	利税高的污染产业倾向布局在地方保护强的地区国有企业比重大的污染产业倾向布局在地方保护强的地区
开放水平×产业的外商投资	Open×FDI	对外资依赖强的污染产业倾向布局在对外开放程度高的地区
资本回报率×资本密集度	Rcapt×Capi	资本密集的污染产业倾向布局在资本回报率高的地区技术密集的污染产业倾向布局在技术创新水平高的地区劳动力密集的污染产业倾向布局在劳动力成本低的地区
技术创新水平×技术密集度	R&D×Tec
劳动力成本×劳动密集度	Labor×Labty
市场潜力×内部规模经济	Makt×Scal	规模较大的污染产业倾向布局在市场潜力大的地区
工业基础×产业联系强度	Industry×Link	产业关联强的污染产业倾向布局在工业基础好的地区
交通密度×产业交通成本	Road×TCost	交通依赖高的污染产业倾向布局在交通发达的地区

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4.3 指标处理和模型检验

为保证回归结果的准确性,本文首先对指标和模型进行了如下的预处理和检验：① 考虑统计口径一致性和数据可得性,计量部分着重于2001-2014年间的污染密集型产业布局实证研究,相关基础数据来自《中国工业统计年鉴》《中国统计年鉴》《中国环境年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国税务年鉴》《中国劳动统计年鉴》以及《中国投入产出表》;鉴于西藏数据缺失较多,计量部分予以剔除。② 为去除通货膨胀影响,对涉及价格指数的指标均调整到以2002年为基期的不变价格。③ 通过分析变量间的相关系数和方差膨胀因子（VIF）,除模型（1）中工业集聚和市场潜力相关外,其他变量并无明显共线性,本文将两个变量的交互项纳入模型（1）参与估计。④ 针对基础模型,通过LSDV方法和LM检验,发现固定效应模型和随机模型均优于混合回归,而固定模型与随机模型对比的Huasman检验P值在5%水平以内,故应使用固定效应模型。⑤ 污染产业布局与环境规制、地方保护可能存在内生性问题,根据模型（1）的基础模型,将它们滞后两期分别作为各自的工具变量进行IV-FE估计,采用DWH内生性检验来判断是否有内生性问题,其中环境规制和地方保护的P值分别为0.096和0.087,在5%显著水平下无明显内生性问题;在解决内生性问题时,工具变量选择如果较差,会严重影响模型估计结果。基于上述检验,本文选择面板固定效应模型,对模型（1）采用LSDV估计,对模型（3）则使用Stata中能够处理多维固定效应或交互固定的reghdfe命令来回归。

4.4 实证分析

4.4.1 区域属性对污染密集型产业空间分布的影响表5展示了区域属性对污染密集型产业总体布局的影响。第1列显示,长时间序列中污染密集型产业有向环境规制宽松地区转移的趋势,但并不显著。而通过将时间虚拟变量dummy₁（第3列）和dummy₂（第2列）引入,发现环境规制的作用在两个时期有着相反的影响。2001-2007年环境规制高的省份成为污染密集型产业的主要迁入区,这同周沂在企业数据层面的研究发现^[12]具有一致性,说明治污成本并未对企业形成有效的限制门槛,集聚经济和市场潜力等因素会吸引更多污染密集型产业的集聚。2008-2014年,环境规制成为污染密集型产业布局调整的重要因素,显著推动污染密集型产业向环境规制宽松的地区转移;这一时期,污染问题凸显,随着环保部成立后一系列加强环境治理的政策出台,各地区也相继制定污染减排标准,加大对违规排污企业的“关、停、并、转”,倒逼企业增强治污设备和提升技术创新,同时排污税费和污染设施运行也加大了企业生产成本,进而影响部分企业的布局决策。两个阶段的作用差异,说明环境规制对产业区位选择存在阈值效应;在阈值之前,企业会选择污染物处理率高、治污技术先进的地区;而当阈值被打破之后,企业减排的边际成本上升,向环境规制宽松地区转移便成为一种重要的区位选择。
Tab. 5
表5
表5区域属性对污染密集型产业布局的面板回归结果
Tab. 5Panel regression results of the effects of regional attributes on pollution-intensive industrial growth

变量	全国					东部	中部	西部
变量	（1）	（2）	（3）	（4）	（5）	（6）	（7）	（8）
ER	-0.0453	-0.0840^**	0.0411	-0.0352	-0.0414	-0.0943^**	-0.353^***	0.0538
ER×dummy₁			-0.125^***
ER×dummy₂		0.125^***
ER×Gov				0.104	-0.0334	-0.501^***	-1.534^***	0.190
ER×R&D					-0.0041	0.0226	0.009	-0.134
ER×Industry					-0.081	-1.118^*	-2.174	-6.822
Gov	0.272^***	0.273^***	0.273^***	0.289^***	0.252^***	0.369	0.855^***	0.498^***
Export	-0.132^**	-0.168^***	-0.168^***	-0.140^**	-0.186^**	0.179^**	-0.271	-0.362
Labor	0.367^***	0.313^***	0.313^***	0.357^***	0.498^***	0.694^***	0.850^***	1.008^***
R&D	0.0922^***	0.0904^***	0.0904^***	0.0929^***	0.115^***	0.401^***	0.220^*	0.179^***
Rcapt	-0.292^**	-0.280^**	-0.280^**	-0.299^**	-0.221	-0.546^*	-0.363	0.467
Road	0.0121	0.0414	0.0414	0.0183	0.047	-0.158	0.581^***	0.0331
Sec	2.798^***	2.667^***	2.667^***	2.786^***	2.750^***	2.503^***	2.310^***	2.643^***
Inter	-0.594^***	-0.630^***	-0.630^***	-0.587^***	-0.408^**	-0.32	-1.248^***	-0.918^**
Makt×Industry	0.768^***	0.777^***	0.777^***	0.774^***	0.734^***	0.178^***	-0.093	-0.195^***
Constant	2.038^**	2.561^***	2.561^***	2.120^**	2.134^**	-2.340^**	-2.222^*	-4.261^***
省份/时间固定	Y	Y	Y	Y	Y	Y	Y	Y
Observations	392	392	392	392	392	140	112	140
R²	0.985	0.985	0.985	0.985	0.983	0.978	0.985	0.985

注：^***：p < 0.01,^**：p < 0.05,^*：p < 0.1。

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分权化和分税制改革使地方政府具有更大的财税收入、投融资和企业管理权限,在财政激励和经济指向的官员晋升体制推动下,地方政府为地方税源、就业岗位和经济增长而放松对财税贡献大的企业的监管,并提供税收补贴、廉价土地和低息贷款,而财税缴纳较多的产业往往是污染较为密集的重化工业^[1]。据统计,2014年全国各省的污染密集型产业的税收占财政收入的比重平均达21%。表5中各列也证实地方保护是影响污染密集型产业布局的重要因素。对于污染密集型产业税收贡献较大的省份,地方政府具有增强污染产业规模、扩大区域乘数效应的动机。为进一步讨论地方保护对环境规制的影响,将环境规制和地方保护去中心化后的交互项加入模型,来判断两个变量的相互作用关系。结果显示在全国层面上,两者关系并不明显（第4列）,但从分区域来看,东部和中部地区两者交互项系数为显著负值,西部则为不显著正值,体现了不同地区工业发展与环境治理的差异。依据交互项原理,显著负值意味着环境规制对污染密集型产业规模的影响效果会受到地方保护的影响,且随着地方保护的增加而降低。这说明地方保护一定程度弱化了环境规制对污染产业迁出的影响,结果符合前述事实和理论预期。
从地理格局来看,三大地带的环境规制和地方保护的作用有明显差异。针对东部地区,环境规制为显著负值,地方保护的作用并不明显。这说明东部发达的第三产业和先进制造业更易将产业政策和环保相结合,提升环境规制水平,置换污染产业,为新产业腾出发展空间。对于中部地区,环境规制和地方保护系数显著且明显偏高。这意味着在中部,环境规制相对宽松,对污染产业税收依赖高的省份成为污染密集型产业转移的重点区域。而就西部而言,地方保护为显著正值,环境规制的作用并不显著。基于资源基础和比较优势,重化工业多为西部地区的支柱产业,地方政府具有保护和提升其发展的意愿和动机;环境规制作用不显著可能是由于国家按照地区的经济发展阶段、环境容量等差异实施有差别的环境治理政策,使得环境规制对企业布局的影响较弱。
此外,环境规制的作用会受到创新效应和集聚效应的影响。“波特假说”认为环境规制的提升会激发企业的创新动力,从而一定程度弥补治污成本的增加。集聚效应认为产业集中区域是污染物排放监控的重点区域,会加大污染企业的成本压力,但产业集聚导致知识外溢和技术扩散,利于企业环保技术提升^[40],从而降低企业治污成本。本文将去中心化处理后的环境规制与技术创新、环境规制与工业集聚的交互项纳入模型来分析这两种效应,结果显示,全国模型（第5列）两个交互项系数均为不显著负值,说明总体而言创新效应和集聚效应都不足以抵消因环境规制提升所带来的成本增加。但在东部和中部地区,环境规制与技术创新交互项系数为不显著正值,且东部地区显著大于中部地区,说明在东部和中部地区,环境规制的加强有利于技术创新水平的提升,“创新补偿效应”一定程度上存在,特别是在东部地区。从与工业集聚的交互项看,东部为显著负值,中部和西部地区与全国一样为不显著负值,说明环境规制的加强,均会导致工业集聚水平的下降,尤其是在东部地区。
4.4.2 产业属性与区域属性交互作用对污染密集型产业布局的影响表6显示了区域属性和产业属性交互项模型的回归结果。当纳入控制变量时,环境规制和产业污染密集度的交互项显著（第9列）,系数为-0.071,表示当环境规制高于环境规制均值一个标准差,将使污染密集度指数高于均值一个标准差的0.071%的产值转出,这说明“污染避难所”效应在中国确实存在,且高污染产业更易受到环境规制的影响。对于高利税和高国有比重的产业,地方保护的作用有着明显区别（第11列）,国有企业是地方政府最重视的经济命脉,承担着地方税收、就业和经济发展战略的重任,与当地有着较大的经济社会关联,具有较大的区域粘性;地方政府会倾向将其控制的资源优先提供给国有企业。地方保护与国有产业比重的交互项为显著正值,说明地方政府倾向保护高国有比重的产业。然而,地方保护与产业利税的交互项为负值,不支持高利税污染产业倾向落户到高地方保护地区这一假设,这可能是由于这些产业有着较高盈利能力,具有更大的企业、市场扩张能力和活力,而地方保护具有选择效应,往往倾向援助国企以及市场竞争中处于弱势地位的衰退型企业^[41]。
Tab. 6
表6
表6区域属性和产业属性交互项的固定效应回归结果
Tab. 6The regression results of the interaction of regional attributes and industrial attributes

交互变量	（9）	（10）	（11）	（12）	（13）	（14）	（15）
ER×EPI	-0.071^***	-0.140^***			-0.163^***	-0.157^***	-0.0319
Gov×ER×EPI		0.285^**			0.640^***
Gov×Tax			-13.22^***	-12.21^***	-13.16^***
ER×Gov×Tax				-0.846	-1.996^*
Gov×Soe			1.813^***	1.840^***	1.361^***
ER×Gov×Soe				-0.379^**	-0.461^***
R&D×EPI						0.192^***
Industry×ER×EPI							-1.276^***
Export×FDI	-1.344^***	-1.180^***	-1.998^***	-1.942^***	-1.514^***	-1.137^***	-1.209^***
Labor×Labty	-1.029^***	-1.030^***	-1.073^***	-0.986^***	-0.953^***	-0.951^***	-1.103^***
R&D×Tec	5.975^***	6.055^***	5.851^***	5.747^***	5.805^***	5.448^***	5.767^***
Rcapt×Capi	0.0003	0.0017	-0.0018	0.004	0.0088	0.00278	-0.000658
Makt×Scal	0.00915^**	0.00941^**	0.00822^*	0.0115^**	0.0127^***	0.00331^*	0.00909^**
Industry×Link	16.51^***	15.43^***	16.96^***	17.82^***	16.33^***	17.22^***	17.83^***
Road×TCost	14.67^***	15.06^***	11.89^***	13.03^***	14.49^***	13.38^***	12.63^***
区域—年份固定	Y	Y	Y	Y	Y	Y	Y
产业—年份固定	Y	Y	Y	Y	Y	Y	Y
Observations	4312	4312	4312	4312	4312	4312	4312
R²	0.724	0.724	0.725	0.726	0.728	0.73	0.725

注：^***：p < 0.01,^**：p < 0.05,^*：p < 0.1。

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为考察地方保护对环境规制作用的干预,将地方保护放入环境规制的交互项中（第10列）,其系数为显著正值,表示地方保护制约了环境规制对高污染密集度产业的影响。反过来,为考察环境规制是否也影响地方政府对产业发展的保护,将环境规制加入地方保护的交互项中发现（第12列）,环境规制同样削弱了地方保护对高利税产业和高国有比重产业的影响。其可能的原因：① 环境规制带来的直接环境投资成本和对企业生产和创新资金的间接挤占,会使部分高利税、高国有企业比重产业改变布局决策,从而向环境规制宽松的地区迁移;② 环保法律的完善和执行能力的提升约束了地方政府行为,减少了企业与政府在环境规制强度上“讨价还价”的空间。
将技术创新水平与产业污染密集指数的交互项加入模型（第14列）,系数为显著正值,这意味着污染密集型产业倾向布局在技术创新水平高的地区,而环境规制和产业污染密集度的交互项为显著负值,证实“波特假说”中的创新补偿效应在一定程度上是存在的。将工业集聚加入环境规制与产业污染密集度的交互项中（第15列）,其回归系数显著为负,说明环境规制的加强,会降低高污染行业的地理集中程度。
除环境规制和地方保护外,其他控制变量在两个模型中也大多呈现显著状态,说明变量选择具有一定的合理性,并且在引入产业特征及交互项后,除出口导向的污染产业向开放程度低的地区扩张、资本回报率与资本密集度交互项不显著这两种情况与理论假设不符之外,其他控制变量均满足表4中的理论假设。

5 结论与政策启示

在中国独特分权体制下,地方政府行为具有两重性,既要发展经济,又要保护环境,但二者之间又彼此冲突和制约。本文在系统分析1980-2014年中国污染密集型产业时空演变特征的基础上,考察了2001-2014年间地方政府的环境规制、地方保护行为与污染产业空间布局的关系,检验了“污染避难所效应”、“创新补偿效应”等有关理论假说。相比已有研究,本文做了如下两方面的改进：① 将环境规制与地方保护两种彼此制约的地方政府行为同时纳入对污染密集型产业发展布局的理论和计量模型分析;② 将区域属性和产业属性的交互项引入模型,并同时验证“污染避难所假说”和“波特假说”。本文的研究发现：① 中国污染密集型产业在时序上可分为缓慢增长、快速扩张和结构转型三个阶段;空间上总体呈“分散—集中—分散”的发展规律,中部地区已成为污染密集型产业的主要承接地。② 环境规制与污染密集型产业的空间演变存在阶段性特征。2008年以来,环境规制的增强,已成为推动污染密集型产业转移的重要因素,但由于受地方保护的影响,其作用有所削弱;东部地区环境规制作用明显,而中、西部地区的地方保护作用更为突出。③ 将产业属性纳入模型,发现重污染产业持续向环境规制宽松地区转移,证实“污染避难所”效应在高污染行业中存在;但污染产业也会向技术创新水平高的地区集聚,证实“波特假说”的创新补偿效应也是存在的。地方保护对高利税产业和高国有比重产业的影响差异显著,高国有比重产业易受到地方政府的保护;环境规制和地方保护作用关系并非单向的,环境规制的增强也会约束地方政府保护行为。
在中国产业转移的实践中,如何防止污染的空间转移,仍是一个亟需破解的难题。环境规制、地方保护对污染密集型产业发展布局的影响,核心在于地方政府在环境保护和发展经济的目标和动机上存在冲突,并由此导致其行为困境。其政策启示是：① 要在目标和动机上协调环境保护和经济发展的关系,牢固确立“绿水青山就是金山银山”的绿色发展理念;② 要进一步突出环境规制对于治污减排、优化产业布局的战略意义,持续完善和创新环境规制手段,严守环境容量底线,提高环境规制手段的公信力和实施力度,完善环境规制监督监察机制,形成环境规制倒逼企业绿色创新发展的效应,努力实现产业梯度转移和环境保护的双赢;③ 要通过强化市场化改革,不断弱化地方保护强度,逐步清理地方政府不适当的地方保护政策,努力打破一些地区污染密集型产业发展的路径依赖和区域粘性;④ 要因地因时制宜制定差异化措施,在加强东部地区环境规制、弱化地方政府保护的同时,中西部地区在承接产业转移过程中应将限制和禁止承接的负面清单进一步明确,同时中央政府要加大对中西部地区环境治理方面的转移支付力度。
The authors have declared that no competing interests exist.

环境规制、地方保护与中国污染密集型产业布局

本站小编 Free考研考试/2021-12-29

Environmental regulation, local protection and the spatial distribution of pollution-intensive industries in China

1 引言

2 文献回顾与分析框架