中國式分權、文化非正式制度與環境污染關系的實證

胡小梅

（1.長沙銀行博士后科研流動站協作研發中心，長沙 410005；2.湖南財政經濟學院 財政金融學院，長沙 410205）

0 引言

改革開放以來，我國經濟高速發展是以環境污染為代價的，以“高投入、高消耗、高污染”為特征的粗放型經濟增長模式所帶來的環境問題，已經成為我國當前公共治理領域的“重癥頑疾”。在地方政府環境治理和企業污染減排的過程中，制度因素具有至關重要的作用：一方面，以中國式分權治理模式為核心的“正式制度”是推動污染治理的關鍵因素，分權制度所引致的地方政府競爭，會導致環境治理制度軟化，使得地方政府通過策略性競爭、減少環境治理投資、放松環境規制等方式，來獲取在政治晉升中的優勢地位，從而影響地區環境質量；另一方面，作為制度約束的文化非正式制度，對污染治理的影響也日益突出，道德倫理、文化傳統、風俗習慣、價值信念等“非正式制度”約束，可以彌補正式制度的不足，潛移默化的影響地方政府環境治理與企業污染減排行為。

現有文獻表明環境污染具有很強的空間相關性[1]，并且這一現象與制度環境下地方政府行為密切相關[2]。學者們更多地關注了以財政分權為核心的正式制度對環境污染的影響[3-9]，較少考慮到隱性的非正式制度對環境污染的影響。有些文獻雖然考察了文化非正式約束對環境績效和綠色轉型的影響[10]，但并未考慮正式制度與非正式制度因素，在環境治理中的沖突與融合效應。此外，相關實證分析文獻大多采用靜態計量模型，鮮有文獻從動態視角出發，并結合空間計量模型對其進行實證檢驗。為了克服現有研究不足，本文將以“中國式分權”為代表的正式制度安排、文化非正式制度和環境污染納入統一的分析框架，并將反映地區相似性的空間權重矩陣，引入動態空間面板模型，實證檢驗中國式分權、文化非正式制度及其交互作用的環境影響。

1 模型設定、變量選取和數據說明

1.1 動態空間模型設定

鑒于環境污染具有較強的動態性和連續性，在考慮空間維度的地理鄰近性特征，以及時間維度的動態性特征的基礎上，為了度量經濟基礎、制度環境、文化背景等潛在因素對環境污染的影響，本文將采用動態空間面板模型分析我國省際環境污染的空間分布及動態變化趨勢。由于觀測值空間相關性具有異質性的沖擊方式，目前學術界將動態空間面板模型劃分為兩種類型：一是動態SAR模型，即動態空間自相關模型；二是動態SEM模型，即動態空間誤差模型。

動態空間面板SAR模型設定如下：

其中，εit～N（0，）。

動態空間面板SEM模型設定如下：

式（1）和式（2）中，ρ為空間自相關系數，反映了鄰近地區的環境污染，對本地區環境污染觀測值的影響大小、方向和程度，W為空間權重矩陣，i和t分別表示地區和年份，μi為無法觀測到的地區性擾動項。EDit為環境分權，SDit為財政分權，INSit為文化非正式制度綜合指數，模型中通過引入中國式分權這一正式制度因素（包括環境分權和財政分權兩方面）與文化非正式制度之間的交叉項，來反映正式制度與非正式制度因素的交互作用對環境污染的作用效應。Xit為控制變量，λ為空間誤差系數。

1.2 變量選取與數據說明

本文選取2000—2015年間我國30個省、市、自治區作為數據樣本（由于西藏和港澳臺地區數據嚴重缺失，予以剔除）。相關原始數據來源于《中國統計年鑒》《中國財政年鑒》《中國環境年鑒》《中國環境統計年鑒》和各省統計年鑒。考慮到各省市在2000—2015年間先后經歷了通貨膨脹或通貨緊縮，為了增強實證檢驗結果的可信度，所有變量均以2000年為基期利用價格指數進行平減（2000年=100）。部分缺失數據采用插值法予以補齊。為了削弱異方差、離群值和異常項對數據平穩性的影響，所有數據均進行取對數處理。相關變量指標選取及構建說明如下：

（1）環境污染（E）。我國當前以煤炭、石油為主的傳統能源消費結構，決定了SO2是大氣污染的主要來源之一，因此本文選取SO2排放強度，作為環境污染度量指標，對SO2排放強度這一指標，主要采用單位GDP的SO2污染排放量進行衡量。

（2）空間權重矩陣（W）。地理區位相鄰或經濟發展水平相近的地區，往往會發生策略性競爭或模仿行為，同時這種空間集聚效應，會呈現出隨“空間距離”逐漸衰減的特征[11]。為了綜合反映地理與經濟等因素，對中國式分權與文化非正式制度作用于環境污染過程中可能存在的空間溢出效應，準確度量不同地區或個體間的空間相關關系，本文將構建鄰接權重矩陣、地理權重矩陣、經濟權重矩陣和混合權重矩陣這四種不同類型的空間權重矩陣，具體如表1所示。

表1 四類空間權重矩陣

在具體實證計量與模型估算過程中，本文將對上述四類空間權重矩陣進行“標準化”處理，以確保各類空間權重矩陣每行元素之和等于1。

（3）環境分權（ED）。環境分權表示以環境基本公共服務為核心的環境管理權及事權的下放程度，為了考察環境管理向地方政府分權對地區環境質量的影響，借鑒祁毓等（2014）[12]的指標構建方法，具體如下：

式（3）中，LEPPit、POPit和GDPit分別表示第i省第t年環保系統人員、人口規模和國內生產總值；NEPPt表示全國（含中央與地方）第t年環保系統人員；POPt和GDPt分別表示全國總人口規模和國內生產總值。

（4）財政分權（SD）。財政分權度=各省人均預算內本級財政支出/（各省人均預算內本級財政支出+中央人均預算內本級財政支出）。

（5）文化非正式制度（INS）。本文借鑒彭星等（2013）[10]和原毅軍、謝榮輝（2014）[13]的測度方法，采用熵值法，將2個直接指標（各地區環境污染來訪人數和環境污染來信總數），和3個間接指標（地區收入水平、受教育水平和年齡結構）進行合并，從而構建文化非正式制度綜合指數。其中，地區收入水平、受教育水平和年齡結構這三項指標，分別由城鎮職工在崗平均工資水平、各地區就業人員中大專以上人員比重和15歲以下人口比重來表征。

（6）其他控制變量包括：①產業結構（IS）。從已有研究來看，第二產業比重與主要污染物排放強度成正向相關，即第二產業比重的提高加劇環境污染。本文采用第二產業增加值占GDP的比重，作為產業結構的度量指標。②經濟發展水平（PGDP）。隨著經濟發展水平的提高，人們對環境質量的要求也越來越高。本文采用人均實際GDP來衡量。③人口密度（POP）。人口密度越大的城市，既可以制造出更多的污染活動，也可以有更大的環保參與范圍。本文采用全地區年末總人口與全地區行政區域面積的比值，以表征人口密度。④能源強度（EI）。煤炭、石油、天然氣等化石燃料燃燒后，會排放出大量的SO2，因此能源強度會影響一個地區溫室氣體的排放。本文選用單位GDP能耗這一宏觀指標進行具體測度。⑤固定資產投資（RFC）。固定資產投資主要通過產業鏈延伸以及產業轉移過程中，所產生的規模、結構、技術效應等渠道，作用于環境污染，本文將采用各地區實際固定資產形成額占GDP的比重來衡量。

2 省際環境污染的空間集群分析

為了直觀反映區域環境污染差異的具體演化，本文采用非參數方法，來估算中國地區環境污染水平可能存在空間差異的核密度函數。受篇幅限制，本文選取研究期間的三個典型年份（2000年、2008年和2015年）的環境污染差異核密度函數，作為典型樣本進行對比分析，如圖1所示。

圖1典型年份環境污染Kernel密度函數分布圖

根據圖1可知，我國SO2排放強度這一指標的主峰，在2000年、2008年和2015年這三個典型年份期間，呈現出逐步向左側進行平移的特征，表明隨著時間的持續推移，我國地區間環境污染狀況的差距在逐步擴大。另外，我國區域環境污染狀況分布，由2000年的“雙峰”形狀，逐步演化至2015年的“多峰”形狀，表明我國區域環境污染分布，呈現出由“兩極化”演化為“多極化”的發展態勢。

全域空間自相關Moran’s I指數及其散點圖，可以直觀地反映環境污染空間聚類格局及其演變情況。受篇幅所限，表2僅列出了2000—2015年間環境污染，基于混合權重矩陣計算所得的Moran’s I指數。樣本考察期間，環境污染指標的Moran’s I指數，均顯示為正值，且至少通過了5%的顯著性水平檢驗，這表明環境污染在地區分布上，具有明顯的正相關性；且隨著時間的推進，Moran's I統計值逐步提高，表明近年來區域之間環境污染的空間關聯性，呈現出逐年攀升的態勢。

表2 環境污染Moran’s I統計值（基于混合權重矩陣）

為了更直觀地刻畫環境污染的空間集聚現象，本文進一步繪制出2000年和2015年兩個典型年份環境污染的Moran指數散點圖。由圖2和圖3可知，我國環境污染在空間分布上是以HH（高-高集聚）和LL（低-低集聚）兩種模式為主，進一步表明我國30個省區之間的環境污染水平，在空間分布上具有明顯的正自相關關系（空間依賴性），即環境污染在空間分布上并不是隨機的，而是表現出某些省域環境污染的相似值，在空間上趨于集群的現象。

圖2 2000年環境污染moran散點圖

圖3 2015年環境污染moran散點圖

圖3具體列示了2015年我國30個地區環境污染Moran散點圖對應的地區分類詳情。其中，位于第一象限（HH，高-高集聚）的地區，有河北、山西、內蒙古、黑龍江、河南、重慶、貴州、云南、陜西、甘肅、青海和寧夏12個地區，其含義為SO2排放強度較高的地區，被排放強度同樣較高的地區所包圍，可以發現這些地區主要集中在中西部地區；位于第二象限（LH，低-高集聚）的地區，有吉林、安徽、山東、湖南、廣西、海南和四川7個地區，其含義為SO2排放強度較低的地區，被排放強度較高的地區所包圍；位于第三象限（LL，低-低集聚）的地區，有北京、天津、上海、江蘇、浙江、福建、湖北和廣東8個地區，其含義為SO2排放強度較低的地區，被排放強度較低的地區所包圍；位于第四象限（HL，低-低集聚）的地區，有遼寧、江西和新疆3個地區，其含義為SO2排放強度較高的地區，被排放強度較低的地區所包圍。由此可見，中國各個地區環境污染狀況的空間集聚性非常明顯，呈現出顯著的正向局域相關和空間集聚特征。

繼續觀察Moran散點圖，可以進一步發現環境污染的空間動態躍遷過程，本文運用由Rey（2001）[14]提出的時空躍遷測度法，發現環境污染的動態躍遷過程主要表現為四種類型，具體如表3所示。

表3 我國省域環境污染Moran散點的空間躍遷（2000—2015年）

由表3可知，在樣本考察期間，環境污染屬于相關空間鄰近地區的躍遷類型有北京（由LH區域范圍，躍遷至LL區域范圍）、吉林和安徽（由LL區域范圍，躍遷至LH區域范圍）這3個地區；發生地區躍遷到其他不同地區的躍遷類型有黑龍江（由LL區域范圍，躍遷至HH區域范圍）、湖南和廣西（由HL區域范圍，躍遷至LH區域范圍）；屬于相對位移地區的躍遷類型有7個，山東和四川由HH區域范圍躍遷至LH區域范圍，河南、云南和青海由LH區域范圍躍遷至HH區域范圍，遼寧和江西則由LL區域范圍躍遷至HL區域范圍；其他17個地區及其鄰居則保持相同水平，占到樣本總體的56.67%，可見環境污染在我國地理分布上，存在明顯的“路徑依賴”特征。

3 實證檢驗

本文采用動態空間面板模型來實證檢驗中國式分權與文化非正式制度對環境污染的影響效應。根據Anselin和Florax（1995）[15]的判定規則，由于動態空間面板SAR模型的LM Lag統計量顯著，而動態空間面板SEM模型的LM Lag統計量卻不顯著，因此本文采用動態空間面板SAR模型的估計結果，來進行后續的計量分析。表4列出了環境污染基于四種空間權重矩陣下動態空間面板模型的估計結果。其中，模型（2）、（4）、（6）、（8）分別在模型（1）、（3）、（5）、（7）的基礎上加入環境分權與文化非正式制度交叉項、財政分權與文化非正式制度交叉項、環境分權與財政分權交叉項，以考察中國式分權等正式制度因素與非正式制度因素的交互作用對污染減排的影響效應。

表4 動態空間面板估計結果

根據表4的結果顯示，以上8種分別基于不同空間權重矩陣下的動態空間面板SAR模型中，所有研究樣本的整體空間相關系數ρ均為正值（估計系數值分布區間為0.0936～0.1638），且均至少通過1%的顯著性水平檢驗。表明本地區環境污染水平，與地理相鄰地區環境污染水平之間，或經濟發展水平相似地區環境污染水平之間，確實存在非常顯著的正向空間依賴關系，即正向空間溢出效應，意味著地理鄰近地區或其他經濟發展水平相似地區的經濟活動，對本地區的環境污染水平，具有顯著的溢出效應，進而引起地理鄰近地區間或經濟發展水平相似地區間，在污染排放與治理等方面存在競相模仿及策略性競爭行為。此外，所有動態空間面板模型中的環境污染這一變量的滯后項（LnSO2-1），其估計系數均為正值（估計系數值分布區間為0.7344～0.7901），且均至少通過了1%的顯著性水平檢驗，表明前期各類環境污染物排放，在時間范疇內的持續積累，會影響后一期（或多期）的環境污染水平，即環境質量的惡化是一個動態的系統調整過程。

在不考慮包括環境分權、財政分權等在內的正式制度因素與文化非正式制度因素之間的交互作用時，環境分權（LnED）的估計值均至少在5%的置信水平下顯著為正，表明環境分權管理制度不利于環境質量的改善。由于環境污染具備較強的地區溢出效應，即使是在中央政府授權下由地方政府執行統一的環境保護政策也可能無效，而環境分權弱化了中央政府對地方環境問題的垂直干預，可能導致地方政府對環境保護政策的選擇性執行。財政分權（LnSD）的估計值均至少在1%的置信水平下顯著為負，表明當前的財政支出分權制度有利于污染減排，這與薛鋼、潘孝珍（2012）[5]以及譚志雄、張陽陽（2015）[8]的研究結論相一致。文化非正式制度（LnINS）的估計值均至少在10%的置信水平顯著為正，表明當前的文化非正式制度不利于環境質量優化。雖然文化非正式制度有利于公眾環保意識的增強，然而受制于公眾環境訴求表達機制以及監督與信息反饋渠道的不完善，公眾向污染企業施壓的能力非常有限。

在對環境分權、財政分權與文化非正式制度因素三者之間的交互影響加以控制之后，環境分權（LnED）對環境污染的影響雖然依然為正，但均無法通過10%的顯著性水平檢驗；財政分權（LnSD）對環境污染的影響雖然依然為負，但均無法通過10%的顯著性水平檢驗；文化非正式制度（LnINS）對環境污染的影響由正轉負，但并未通過10%的顯著性水平檢驗。引入環境分權與非正式制度的交叉項（LnED*LnINS）后發現其估計系數均無法通過10%的顯著性水平檢驗；財政分權與文化非正式制度因素的交叉項（LnSD*LnINS）的估計值均無法通過10%的顯著性水平檢驗；環境分權與財政分權的交叉項（LnED*LnSD）的估計系數均為正值，且通過了1%的顯著性水平檢驗。引入交叉項后發現環境分權、財政分權與文化非正式制度因素對地區環境污染的影響并不顯著，而環境分權與財政分權的交互機制對環境質量的惡化效應則進一步增強，表明三者之間的交互作用效應在地區間環境質量的演變過程中確實起到了非常重要的影響作用。一方面，中國式分權制度下中央與地方政府之間的環境治理責任歸屬模糊，以及環境成本內在化的困境放縱了企業的減排行為，由此引發相鄰地區之間的連鎖反應；另一方面，以中國式分權為核心的正式制度因素與文化非正式制度因素之間存在一個雙向互動機制，這種互動會影響地方政府的行為與資源配置和流動，最終作用于地區經濟發展與環境質量。

4 結論與政策啟示

立足于環境污染的空間異質性特征，基于我國2000—2015年的省級面板數據，本文分別合成了中國式分權（環境分權和財政分權）與文化非正式制度的各項指標，并采用動態空間面板模型，實證檢驗了中國式分權與文化非正式制度及其互動作用對環境污染的影響以及由此引致的策略性污染減排競爭。本文的主要結論及相應的政策啟示為：

第一，不同區域之間的環境污染狀況，具有顯著的空間“策略性競爭”特征，即相鄰地區之間或經濟屬性相似地區之間的環境污染水平，并非呈現相互獨立的特征，而是存在十分顯著的空間溢出效應。這一結論的啟示：一是根據環境污染治理所帶來的“外溢性”空間范圍，合理明確中央與地方政府的財稅支持和環境監管責任，建立層次分明的“立體式”政策支持體系；二是構建跨區域環境治理的風險分擔機制、利益分享機制與“試錯-容錯-糾錯”一體化的寬容機制，可以有效解決污染空間外溢問題。

第二，環境分權與文化非正式制度因素加劇了環境污染，而財政分權制度則有利于環境質量的優化，三者之間的交互作用對地區間的“策略性”減排行為具有重要影響。這一結論的啟示：首先，構建與生態文明建設相適應的財政分權和環境分權管理制度，扭轉地方政府因財政缺口不斷擴大而通過犧牲環境質量換取財政收入的“短視行為”；其次，加強對非正式制度力量的政策支持和引導，促進消費者導向的環境規制創新，充分發揮非盈利環保組織對公眾環保需求的刺激功能；最后，大力發展綠色金融、綠色產業和綠色經濟，實現稀缺、有限的財政資源、金融資源、人力資源、技術資源、信息資源在環境治理中的“最優化”配置，提高政府、金融機構、企業、消費者等主體參與環境保護的主動性和積極性。