財政支出對環境治理的門檻效應及檢驗
——基于2003—2013年省際水環境治理面板數據

肖加元 劉 潘

(1.中南財經政法大學 財政稅務學院，湖北 武漢 430073； 2.中國人民大學 財政金融學院，北京 100872)

一、 引言與文獻回顧

當前，中國已成為世界上人均水資源嚴重匱乏的國家之一，同時水資源的不合理利用以及水資源污染現象也廣泛存在。近年來，伴隨著日益嚴重的水環境問題，水環境質量成為制約中國社會經濟發展的關鍵因素之一，且日益受到關注(夏軍 等，2002)。有鑒于此，中國的“十一五”、“十二五”規劃綱要中均明確提出對水環境保護的要求。對水資源的不合理利用是導致水環境惡化的根源，水污染帶來的負外部性，將導致全社會福利受損(雷蕓，2008)。

水資源作為一種公共產品，具有非競爭性和非排他性的普遍特征，同時水資源流動性又很強，因此完全依靠市場來配置水資源勢必會導致類似“公地悲劇”的嚴重后果。蘇明等(2008)認為，環境保護具有公共性、外部性和階段性三大特征，中國現階段環境問題呈現的重要性和緊迫性迫切需要政府有效發揮公共財政在水環境保護中的作用，彌補水資源配置的市場失靈。財稅政策在治理水環境方面發揮著重要作用，但如何通過科學設計財稅政策來治理水環境顯得更為重要，其有效性尚存爭議(Bovenberg et al.,1994;司言武，2010；王金南 等，2006)。現代政府普遍奉行財稅政策結合市場干預配置水資源(肖加元，2013；陳詩一，2011)，那么財稅政策對于水環境治理效果究竟如何？在不同的經濟階段，財稅治理水環境政策效果是否不同？其政策效果還受哪些因素影響？本文將基于省級面板數據，通過面板門檻模型對上述問題進行實證檢驗與分析。

國外關于環境治理政策效應的實證研究始于20世紀90年代，Magat et al.(1990)研究了環境治理政策對美國和加拿大紙裝、紙制品企業的生物需氧量和固體懸浮物排放的影響，結果表明，環境治理政策能減少大概20%的排放量。 Laplante et al.(1996)進一步驗證了以上結論，其發現通過環境治理可以使污染排放量在原有基礎上減少28%以上。Hettige et al.(1998)利用巴西、中國、印度、美國等國家的企業工業污水排放數據進行了實證研究，結果顯示，嚴格的環境規制可以促使工業廢水排放量隨著收入的增加而減少。同時，國外還存在政府綠色采購、排污費的環境治理財政政策效應等相關主題的研究。VAN Asselt et al.(2006)認為，政府綠色采購是對環境和生態負責任的采購活動，需要供應商、環境問題專家和政府部門協作。政府綠色采購不僅要考慮采購產品的質量和環境功能，而且還要考慮所購產品在整個生命周期內對環境的影響；Kathuria(2002)發現，政府嚴格的排污費不僅不會影響企業經濟效益，反而會提升企業競爭力。進一步，Xepapadeas et al.(2007)利用1960—1995年23個國家數據的研究發現，當在生產過程中引入二氧化碳這一環境要素后，傳統總要素生產率增長被高估，環境對產出增長和技術進步均有貢獻，并且在統計上高度顯著，環境的產出份額高達14%。

相對于西方國家，國內關于環境治理問題的財稅政策研究起步較晚，且集中于環境財稅政策方面(Suwina et al.,2015)。在中國分權管理的財政體制之下，地方政府公共支出結構存在重基本建設輕人力資本投資和公共服務的扭曲，并且在經濟性和非經濟性公共物品兩者之間存在明顯差異(平新喬 等，2006；傅勇 等，2007)，這導致政府財政環境治理支出上存在投入不足問題。朱浩等(2014)利用DEA-Tobit模型研究了中國地方政府環境保護支出的效率，并著重考察了“經濟分權、政治集權”的制度因素以及其他相關因素對環境保護支出效率的影響。其進一步指出，中國各省份的環境保護財政支出中普遍存在技術無效率現象，同時以GDP為核心的考核機制是導致效率差異的根源。在中國式財政分權的背景下，上述研究都得出了較為一致的結論：分權框架下，經濟增長的政績考核壓力使得地方政府更傾向于供給見效較快的基礎設施等“顯性”公共品，而對社會福利性支出不感興趣，這進一步惡化了地方政府之間的競爭，最終導致環境公共支出力度不夠。這個結論在很多研究中都得到了驗證，如：陳思霞等(2014)集中探討了征收環境稅是否具有改善環境質量和提高社會福利的作用；劉曄等(2010)認為，中國環境稅改革所涉及的行業和領域往往都屬于資源、能源、造紙、建筑等由國有企業壟斷的產業，對于這些行業，實施環境稅在改善環境質量的同時也付出了很大的經濟代價，因而無法實現“雙重紅利”。

相對于既有研究，本文的貢獻主要有：(1)現有研究大多針對中國的整體環境治理展開，而對于水環境治理效果的研究相對不足，相關的實證分析則更少；(2)為數不多的有關環境政策治理效果的實證研究，主要集中于財稅政策對環境治理的線性影響，而沒有考慮非線性的門檻效應；(3)豐富了環境財政、政策效應評估等相關文獻。基于此，本文從中國的現實出發，研究了中國水環境治理財政支出政策的門檻效應，以期更加全面客觀地評價水環境政策的治理效果。

二、 模型設定與指標選取

(一)面板門檻模型的設定

本文借鑒Hansen(1999)的面板門檻模型(panel threshold model)進行實證分析，通過對數據進行自動識別來確定門檻值以內生地劃分不同的財稅政策投入區間，進而準確分析財稅政策與水環境治理質量之間的非線性關系。為避免因遺漏重要變量導致的內生性問題，模型中引入了不同的外生控制變量，最終建立的面板門檻模型如下：

(1)

式(1)中，Waterenvirit表示第i個省份第t年水環境治理質量指標；γn表示待估計的門檻值；Ficalit為第i個省份第t年財稅政策，本文分別考察了財政支出總政策與各分項財稅政策；Control是一系列外生控制變量，主要包括人均GDP、人口撫養比、固定資產投資在GDP中所占比重、農村人口占比、進出口總額占比和二三產業比重；εit為隨機擾動項。此外，本文通過年份和地區固定效應來分別控制不可觀測的隨時間變量及不隨時間變量的因素。為了消除個體固定效應μi的影響，需要對式(1)進行組內平均，再以式(1)減去各組內平均，得到：

(2)

(3)

滿足式(3)的觀測值便是門檻值，當門檻值確定之后，其他參數值也就相應確定。在得到參數估計之后需要進行兩方面的檢驗：一是門檻效應是否顯著，二是門檻的估計值是否等于其真實值。第一個檢驗對應于門檻值的樣本數據是否真正存在會導致經濟結構變動的門檻因素，其原假設為：

H0∶α1=α2

(4)

而無法識別門檻值，則有：

H1∶α1≠α2

(5)

對應的F統計量構建為：

(6)

其中，S0為在原假設H0下的殘差平方和。由于在原假設H0下，F統計量為非標準分布，因此Hansen(1999)建議采用“自抽樣法”(bootstrap)來得到其漸進分布，進而構造出其P值。本文采用的正是這種方法。當確定某一變量存在門檻效應后，還需進一步運用似然比統計量進行檢驗，確定其門檻值的置信區間。此時，零假設為：

(7)

相應的似然比統計量為：

(8)

對于似然比統計量的非標準分布，采用和F統計量同樣的“自抽樣”法來構造P值。

(二)變量說明與數據描述

本文主要基于2003—2013年中國30個省份(未包括港澳臺和西藏自治區)的省際面板數據展開分析，原始數據均來自歷年《中國統計年鑒》及《中國環境統計年鑒》，具體指標包括分省水環境治理質量、財稅政策數據和其他宏觀經濟指標，其中個別指標在特定年份存在統計數據缺失。為了對計量方程參數進行估計，進一步對指標選取說明如下。

(1)水環境治理質量。本文從兩個方面采用多指標來度量水環境治理質量。首先，通過最終水環境質量來考察政策治理效果，具體而言分別采用廢水排放中化學需氧量(鄭青 等，2009；李名升 等，2011；焦珂偉 等，2015)、氨氮排放量(婁保鋒 等，2011；李茜 等，2015)對水質進行度量。前者是以化學方法測量水樣中需要被氧化的還原性物質的量，它是一個重要的而且能較快測定的有機物污染參數；廢水中的氨氮排放量將使水生生物代謝減少或停滯，損害包括鰓在內的一些重要器官，抑制其生長發育，甚至造成死亡。因此，使用上述兩種指標能夠較好地度量水質，同時，通過廢水排放總量進行標準化處理，以剔除地區生產和生活廢水排放規模的影響。

與此同時，考慮到一個地區的水環境污染主要來自生活污水和工業污水，而且較集中在城市地區，我們進一步采用城市污水處理狀況(易賽莉 等，2007)、工業廢水排放狀況來度量水環境治理質量。其中，城市污水處理率(Wscll)反映了地區水環境的綜合治理狀況，而通過地區經濟產值標準化的工業廢水排放(Fspf_GDP)則在一定程度上刻畫了地區經濟生產總的水環境保護效率。這兩個指標能夠較好地從水環境直接治理產出上度量水環境治理效果(唐志鵬 等，2008；陸銘 等，2014)。

(2)財政支出政策。在我國有關治理環境污染的財政支出政策中，存在多個專門針對保護水資源的具體政策，本文側重于從省際宏觀水環境治理支出角度進行分析。首先，考察政府總財政支出政策在環境治理中的效應，我們一般性地采用地區人均財政支出指標來度量財政支出政策總規模。其次，進一步分析分項水環境治理財政支出項目的影響。考慮到分項財政支出統計口徑在2007年前后發生了巨大變動，這里主要通過工業廢水治理投資、環境污染治理投資，以及政府排污收費*嚴格來說，政府排污費收入可以被視為政府對特定污染企業的一項負的財政環境規制支出。等來具體度量政策干預狀況。其中，環境污染治理投資指標通過地區生產總值進行了處理，以剔除經濟規模的影響；工業廢水治理投資和政府排污費收入則分別采用人均量來消除省份人口規模的影響。

(3)門檻效應變量。我們將地區人均經濟發展水平作為門檻變量，來分析不同經濟發展階段下政府財稅政策對水環境治理效果的不同影響。大量有關環境與發展關系的國別研究都表明，在經濟發展達到一定水平前后，一國政策對于環境治理狀況具有顯著差異；實際上，這一狀況在中國地方政府“晉升錦標賽”的模式下更加嚴重(沈琳 等，2009；肖加元，2013)。與此同時，中國不同區域中財政資金投入和治理能力也存在較大差異，而這種政策治理能力的差異大致與地區發展水平正相關。比如，相對于中部地區，東部沿海地區的政府行政能力更強且效率更高；中部地區則又要強于西部地區。因此，從這方面來講，政策資金使用效率上也將在經濟發展水平上存在門檻效應(孫才志 等，2014)。

基于此，本文將著重考察財政稅收政策水環境治理中在經濟發展水平上所存在的門檻效應。具體而言，采用地區人均GDP作為門檻效應變量。

(4)其他控制變量。由于省區經濟特征也會影響地區水環境治理質量，因此在分析中同樣需要考慮這些指標。具體而言，本文在實證分析中同時控制了常規的省際宏觀經濟變量(盧盛峰 等，2015)，包括：二三產業比重、人口撫養比、固定資產投資占比、農村人口占比、進出口總額占比等。選取這些指標作為控制變量，有利于剔除中國省際之間各種主要經濟因素對地區水環境治理質量的影響。

此外，相關絕對金額類指標均采用分省份基期的物價指數進行了消脹處理，保證指標在不同年份和區域間可比性。主要變量的統計性描述如表1所示。

表1 變量統計性描述

三、 實證結果分析

(一)門檻效應檢驗

根據Hansen(1999)的思路，本研究首先對門檻效應進行檢驗，以確定不同回歸方程中的門檻個數。在本文中共有6個回歸方程，表2的回歸結果顯示，除方程(2)的三重門檻效應檢驗在10%的顯著水平上拒絕原假設，其余五個均沒有足夠理由拒絕原假設，表明只有一個方程存在三重門檻效應；除方程(4)的單一門檻效應檢驗不拒絕原假設，其他五個方程至少在10%的顯著水平上拒絕原假設，表明存在門檻效應，其中方程(1)和(3)在5%的顯著水平上拒絕原假設，門檻效應較為明顯；在雙重門檻效應檢驗中方程(6)不拒絕原假設，剩下五個方程都在10%以上的顯著水平上拒絕原假設，其中方程(4)在1%的顯著水平上拒絕原假設，雙重門檻效應非常顯著。

表2 門檻估計值匯總

注：自舉(Bootstrap)抽樣次數設定為500次；***、**和*分別表示在1%、5%和10%的水平上顯著。

① 在這6個方程中，方程(1)的因變量為廢水排放中化學需氧量比，核心解釋變量為人均工業廢水治理投資；方程(2)的被解釋變量為廢水排放中氨氮排放量占比，核心解釋變量為人均工業廢水治理投資；方程(3)和(4)的解釋變量換成人均財政支出，被解釋變量則分別與方程(1)、(2)保持一致；考慮到樣本的穩健性，在方程(5)和(6)中，被解釋變量則換成城市污水處理率，解釋變量則在方程(5)中為人均工業廢水治理投資，在方程(6)中則為人均排污費。

同時，本文也匯報了在不同模型設定下效應的直觀結果。通過似然比函數圖可以較為清晰地看出門檻值的估計與置信區間的構造過程，圖1至圖6*圖中實線為隨著γ變動的必然率走勢，虛線為根據Hansen計算的95%的置信水平下的漸近臨界值。的結果表明，無論如何設定水環境治理質量、財政稅收治理政策指標，影響效應中的門檻效應均顯著存在。由圖可以看出，在單一門檻值搜索中，方程(1)—(6)的門檻參數估計值分別為2.795、2.867、2.880、2.503、0.869和0.869。而在一些方程中更是存在雙重門檻效應，甚至是三重門檻效應。這些門檻值的識別為后續的計量參數估計提供了基礎。

圖1 人均工業廢水治理與廢水化學需氧量比

圖2 人均工業廢水治理與廢水氨氮排放比

圖3 人均財政支出與廢水化學需氧量比

圖4 人均財政支出與廢水氨氮排放比

圖5 人均工業廢水治理與城市污水處理率

圖6 人均排污費與城市污水處理率

(二)門檻模型估計

本部分將在門檻值測度基礎上，分別選取廢水排放中化學需氧量占比和廢水排放中氨氮排放量占比作為水環境治理質量度量指標，對政府財稅水環境治理政策的影響效應進行檢驗。污水排放中化學需氧量和氨氮排放量占比越大，說明該廢水中受有機物的污染越嚴重，水治理產出效果越差，即表示水環境治理質量效果越差。我們同時采用固定效應模型(FE)對上述方程進行回歸分析，同時為保證估計結果的有效性和可靠性，進一步將使用穩健性標準誤下的固定效應模型(FE_robust)對參數估計有效性進行對比分析。

方程(1)在單一門檻效應檢驗下顯著，因此初步判定具有門檻效應；在確定單一門檻的基礎之上繼續搜索雙重門檻值，雙重門門檻效應在10%的水平下顯著，但是三門檻效應沒有通過顯著性檢驗，因此接受原假設即存在兩個門檻值，進而我們主要對雙重門檻模型進行分析。通過表3可以發現，被解釋變量為廢水排放中化學需氧量占比，以人均GDP為門檻變量，廢水治理投資的估計系數為負，和本文預期一致，同時門檻值將各省份的廢水治理投資劃分為三個層次，在不同的層次廢水治理投資對水環境治理質量顯著不同：當人均GDP小于門檻值2.152萬元時，廢水治理投資每增加1元廢水排放中化學需氧量會減少0.017個單位；當人均GDP位于2.152～2.795萬元之間，廢水治理投資的治理質量會顯著提高，由0.017提高到0.037；當人均GDP躍過2.795這一門檻值時，廢水治理投資的估計系數變為正值，而且沒有通過顯著性檢驗，說明廢水治理投資的增加反而會抑制水環境的治理，但是這種效果并不明顯，與單一門檻模型中的區間分布結果是相似的。同時，在穩健性檢驗和固定效應中的基本結論是一致的，進一步確定了分析的可靠性。由此可以發現，在達到經濟發展門檻值之前，政府廢水治理政策有效地改善了水環境質量，而在越過門檻值之后反而不利于水環境質量的改善。這意味著在中國經濟發展較差地區，政府廢水治理投資政策有效地發揮了改進水環境質量的作用；而在經濟發展水平更高的地區，政策效應并不明顯。這一方面可以解釋為不同區域間水環境的污染類型和層次上存在著較大差異。即便在相同的廢水化學需氧量、氨氮排放量占比下，中西部省份的污染更多地可能以更易治理的簡單生活垃圾水污染為主，而由于工業發達、生產中的深加工程序和增值部分占比大，發達省份中的水環境污染深度更甚，而這必然將帶來更高昂的治理成本。此外，另一種可能更為重要的根源在于，在中國式地方政府財政競爭中，沿海發達地區經濟競爭相比中西部地區更為激烈，由于內在制度激烈，經濟發達地方政府更加關注于經濟增長指標，而忽略了環境指標在經濟社會發展中的重要性。

在方程(2)的門檻效應檢驗中通過了三門檻的檢驗，因此判斷對于廢水排放中氨氮排放量主要使用三門檻模型進行分析。具體來看，三個門檻值0.906、2.879和3.478將人均GDP劃分為四組：在第一組中，人均GDP小于3.478，廢水治理投資的系數沒有通過顯著性檢驗；第二組中，當GDP位于3.478～2.879時，廢水治理每增加1個單位，廢水排放中的氨氮排放量減少0.00178個單位；在第三組中，廢水治理投資的估計系數更為顯著，但是變成了正值，會抑制水環境治理；在第四組中，解釋變量沒有通過顯著性檢驗。分析結論同樣表明，在達到經濟發展門檻值之前，政府廢水治理政策有效地改善了水環境質量；而在越過門檻值之后反而不利于水環境質量的改善。具體原因分析這里不再贅述。同時，我們發現，估計系數并不大，這也反映了中國當前水環境整體氨氮排放量基數不大。我們更關注的是在穩健性檢驗中均沒有通過顯著性檢驗，說明廢水治理投資對于水環境的治理有一定的不確定性，因為地方政府存在經濟發展和可持續環境保護的雙重壓力，另外由于經濟長期周期性波動和地方官員的離職任期等因素，目前的廢水治理投資主要從財政支出中劃分出一部分，二者存在一定的競爭性矛盾。

在其他控制變量方面，人口撫養比、固定資產投資在GDP中的占比、農村人口占比和進出口總額在回歸分析中都不顯著，表明這些因素對于一個地區水環境治理質量的影響相關性很小。與此相反的是，地區經濟結構在兩個方程的回歸分析中都顯著，而且估計系數均為負，這也說明地區經濟結構對于地區環境質量具有重要影響，經濟結構越優化，地區的環境質量越高。按照一般的認識，地區經濟結構越優化，其第三產業對于經濟發展的貢獻度越大，第三產業相對于第一、第二產業產出的污水相對更少(封志明 等，2014)。目前,我國的人均GDP水平雖然明顯超過了上述門檻值，但總體而言我國的水環境治理政策效果不佳，促進水環境治理的財稅政策整體上效率偏低，遠未實現政策的預期效果。

表3 門檻模型估計結果

注：括號內為T檢驗值；***、**和*分別表示在1%、5%和10%的水平上顯著。

(三)進一步拓展研究

為了對上述研究進行拓展分析，進一步通過其他指標度量方法重新估計方程。表4中的模型(3)和(4)分別檢驗了地區人均財政支出對水環境治理質量的影響；表5中模型(5)和(6)使用城市污水處理率度量水環境治理質量，在控制其他因素基礎上分析了政府廢水治理投資、政府排污收費政策的影響效應。

模型(3)通過了雙門檻模型效應檢驗，沒有理由拒絕三門檻檢驗，因此本文利用雙門檻模型進行分析。門檻值將人均GDP分為3組，在3組固定效應模型中，財政支出規模均通過了顯著性檢驗，但是其估計系數為正，與我們經驗研究結論相違背。可能的原因是，在當前以GDP經濟目標為導向的中國官員考核機制之下，地方政府的財政支出更多用于經濟建設支出，而環境治理等公共服務支出沒有得到應有的重視。與上述分析結果相一致，人口撫養比、固定資產投資在GDP中的占比、農村人口占比和進出口總額在回歸分析中都不顯著，映證了這些因素對于水環境治理質量影響很小的結論。但值得注意的是，與門檻估計結論一致，產業結構估計系數為負，也就是說，第二三產業每增加1%，廢水排放化學需氧量占比會減少0.059%，這再次證明了產業結構對于水環境治理的重要性。地區水環境污染主要來自于生產單位而非家庭單位，更優化的產業結構一方面可以大大減少污水的排放，另一方面更有利于經濟增長，從而用于水環境治理的資金也更充裕。

在模型(4)中，被解釋變量為廢水排放中氨氮排放量占比，在門檻效應檢驗中通過了雙重門檻檢驗，同樣利用雙重門檻進行分析。與門檻模型估計中結果相似，財政支出總體規模在第二組中(2.879

表4 人均財政支出與水環境質量

注：括號內為T檢驗值；***、**和*分別表示在1%、5%和10%的水平上顯著。

表5中利用城市污水處理率分析解釋變量發現，與廢水排放化學需氧量、氨氮排放量不同，污水處理率與水環境治理質量呈正相關關系。方程(5)中廢水治理投資為解釋變量，在雙重門檻效應下分為三組：人均GDP小于0.885時，廢水治理投資估計系數顯著為負，廢水治理投資每增加1單位會使污水處理率減少1.158個單位，效果很顯著。第二組效果類似，我們更關注的是當人均GDP大于3.282時，廢水治理投資的估計系數為0.225，對于水環境治理質量提高具有促進作用。在方程(6)中解釋變量為排污費，排污費對于城市污水處理率的影響與方程(5)完全一致。在方程通過的單一門檻模型中，排污費的估計系數為負，說明在人均GDP小于0.869時政府排污收費政策并未有效提高水環境治理；而經濟狀況超過一定門檻之后，政策在提高城市污水處理率上具有正向激勵作用。這一結論實際是對前文分析的有益補充，它表明在一般性簡單污水處理上，當經濟發展水平越過一定門檻值之后，政策干預效果更加有效，同時也說明經濟發展水平依然是影響水環境治理的決定性因素。

與上述結論相反，人口撫養比、固定資產投資在GDP中的占比、農村人口占比和進出口總額這幾個因素在回歸分析中與污水處理率都顯著相關，對改善水環境質量都具有促進作用。可能的原因在于，城市污水處理需要依靠城市較大規模的環保基礎設施進行，因而使得水環境治理對于經濟發展水平的依賴度較高。上述分析結果還顯示，環境污染投資在模型中仍舊不顯著，這說明地方政府對水環境治理的重視程度還不夠。

表5 財政支出政策與污水治理

注：括號內為T檢驗值；***、**和*分別表示在1%、5%和10%的水平上顯著。

四、結論與政策性建議

本文基于中國2003—2013年的省際面板數據，通過構建面板門檻模型對財政政策與水環境治理質量的影響效應及傳導機制進行了實證分析，研究發現：

第一，政府財政治理政策對于水環境治理質量的影響存在顯著的門檻效應，但是在不同的層次作用具有不確定性。在雙門檻模型中，當人均GDP躍過第二個門檻值時，廢水治理投資的系數方向發生了變化，但是效果并不明顯。地區之間經濟發展程度不同,水環境治理政策的效果也不盡相同。在經濟落后地區，政府廢水治理投資政策有效地發揮了改進水環境質量的作用；而在經濟發達地區，政策效果不明顯。

第二，基于化學需氧量、氨氮比重等水環境質量指標分析，人均GDP越過門檻值后的政策治理效果呈現出不升反降趨勢，即地方人均GDP越高，水環境治理政策效果反而越差。城市地區更多地集中了居民以及工業部門，因而人口密度和水污染密度相對更高，而在農村地區污染相對更小且程度更低，治理相對更加容易；工業部門污水更多地含有化學物質等難以處理的組成部分，而生活污水則在處理難度和政策實施上更容易。

第三，在污水處理率等產出指標中，人均經濟發展水平在越過門檻值后的財政治理效率顯著提高，這表明經濟發展水平依然是影響基礎水環境治理的決定性因素。

基于上述結論，本文提出以下政策性建議：(1)經濟發展水平對水環境治理效果具有決定性意義，同時水環境財政支出政策的治理效應同樣受經濟發展階段的制約。(2)在制定水環境治理財政政策時，需同時考慮處于不同經濟發展階段地區的水環境特征。因為區域間水污染深度上存在差異，農村地區和城鎮生活污水的治理重點在于加強污染治理力度，而城鎮工業污水的治理除需加大水污染防治投入力度外，還應重視工業污水治理工藝和技術水平的提高。

本研究的價值在于利用面板門檻模型探索了政府財政支出政策與水環境治理質量的關系，發現中國的環境財政支出政策存在明顯的門檻效應，研究結論為政府科學地根據水環境污染的不同類型以及地區的經濟發展階段，來制定及完善財政治理政策提供了重要的啟發。但本研究沒有針對環境稅的激勵作用展開進一步探索，需要在后續研究中不斷加以完善。

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