基礎設施投資對中國環境質量的影響研究

陳 曉，張壯壯，李美玲

（新疆大學 經濟與管理學院，新疆 烏魯木齊 830046）

一、引言及文獻評述

改革開放以來，中國經歷了快速工業化進程。國家統計局統計數據顯示，2004-2017年中國廢水排放總量從482.4億噸增長到699.66億噸，增長了近1.45倍。同期，生活垃圾清運量由1.55億噸增長到2.15億噸，增長了近1.39倍。生態環境的惡化與資源枯竭嚴重威脅著人類的生命安全和可持續發展。新時期，伴隨著我國“一帶一路”倡議和“區域振興戰略”的深入推進，新一輪的基建投資逐步進行，不僅能促進我國經濟增長，還能在微觀層面影響企業的生產成本與區域間的要素流動。那么，一個自然而現實的問題是：快速擴增的基礎設施投資能否在經濟邁向高質量發展的同時，助推我國生態環境建設？其傳導機制又是怎樣的？深入探討這些問題，對于解決當前環境污染問題具有一定的現實意義。

目前，有關環境污染問題的研究國內學者主要集中于環境程度的測算［1］、環境污染與經濟增長的關系［2］、環境污染與對外貿易的關系［3］、環境污染與環境規制的實證研究［4］。國外學者在污染排放及其影響因素的理論研究方面更具特色，Schneider的早期工作為研究減排技術的內生創新［5］，Copeland等提出的理論模型認為，對外貿易等變量與污染排放緊密相關，通過構建聯立方程組來考察環境變化與經濟發展的反饋效應［6］。王艷華等從工業污染排放的角度入手，研究發現我國專業化與多樣化集聚均能有效降低工業污染強度［7］。這些研究或多或少地涉及環境污染的問題，且進行不同角度測算以判斷污染排放的趨勢和特點，并運用實證分析方法證明這些因素與污染排放存在統計意義上的關聯性。但本文將進一步關注經濟體系內部因素對于環境污染的影響，對生態文明強國建設問題展開系統深入的分析。

自Aschauer以來，學者們將基礎設施作為一種外部性研究其與生態環境之間的關系［8-9］。從宏觀層面上，國內外學者集中在基礎設施投資對經濟意義的研究［10-13］，這些研究得出的結論基本都是積極的，即增加基礎設施投資對經濟增長是有促進作用的。從微觀層面看，周海波等學者研究交通基礎設施可通過產業結構、專業化分工與市場分割等路徑改善資源錯配效率［14］。宗剛等則基于空間計量模型，考察交通基礎設施所帶來的空間溢出效應［15］。章秀琴等采用系統矩估計模型研究基礎設施的貿易效應［16］。具體到環境質量層面，魏瑋等基于面板平滑轉化模型，分析交通、能源和信息基礎設施對能源強度的非線性影響［17］。邵帥等基于基礎設施的外部性研究其帶來的經濟集聚對節能減排的影響［18］。可以看出，學者們對基礎設施帶來的相關效應進行分析，且部分學者也注意到增加基礎設施對提高環境質量的影響。然而，鮮有學者關注基礎設施投資對改善環境發展狀況的作用機制。基于此，本文試圖從以下幾方面進行拓展：第一，將生態環境保護置于新時期三大戰略和“四大板塊”的雙重背景下，在理論分析的基礎上探討增加科技型基礎設施與一般性基礎設施對環境污染的異質性效應；第二，采用中介效應模型和空間計量模型，從技術擴散效應和成本效應兩方面深入探討兩類基礎設施對環境污染的作用路徑；第三，采用面板分位數模型，進一步深入討論基礎設施投資與環境污染之間的非線性關系。

二、機理分析

基礎設施投資建設與環境污染息息相關。眾所周知，增加基礎設施投資能夠促進經濟集聚，引發人力、資本與技術等要素的集聚，從而形成大規模的要素“蓄水池”，能夠提升要素資源使用效率，使得生產效率得到提高，間接地實現減排目標［19］；從地區內部來看，基礎設施建設改變產業區位，為優化產業結構奠定物質基礎，從而在市場的作用下提高資源利用效率，抑制環境污染；針對不同行業，基礎設施建設能提升專業化分工程度、消除資源錯配［14］，通過共享、匹配等渠道帶來各種溢出效應，最終減輕環境污染［20］。基礎設施投資作為一項公共支出為各種創新活動的順利開展提供基礎支持，相對于一般性基礎設施而言，科技型基礎設施更能顯著“撬動”產業轉移發揮創新效應［21］。根據上述分析，本文提出假設1。

假設1：增加基礎設施投資能夠抑制環境污染，且技術型基礎設施的抑制作用強于一般性基礎設施投資。

基礎設施的有效供給為技術創新發散、溢出提供前提條件。基礎設施在技術創新傳播、擴散過程中發揮著重要作用，尤其是一般性基礎設施和科技型基礎設施在這種溢出的動態過程中更是不可替代。基礎設施通過縮短個體之間的相對時空距離，促進技術擴散。這種技術擴散具有極強的外部性，對于一個地區的個人、企業以及科研機構都產生積極影響。基礎設施發揮技術擴散效應主要通過示范效應、要素流動效應等重要渠道來抑制環境污染。①示范效應。基礎設施投資建設縮小區域之間的時空距離，使得企業相互之間的聯系變得更加緊密。在與先進地區的企業、科研機構接觸機會增加后，落后地區通過模仿與學習不斷增加科研投入、提升技術創新能力，從而追趕優勢企業，達到技術進步。②要素流動效應。增加技術型基礎設施投資有利于技術研發人員的擴散，加快技術擴散的速度，尤其是緘默形式知識的溢出；交通、信息等基礎設施的完善有利于加速FDI的流入，帶來更多的技術溢出，從而促進技術進步，而區域間技術擴散已經被證實是可以促進技術進步的。無論是污染廢棄物的治理還是霧霾污染的治理，均需要綠色生產技術與減排技術的創新與應用。綠色生產技術的進步意味著單位產出的增加，減排技術的改進意味著單位能耗的降低，總歸都將在一定程度上抑制環境污染。反之，較低的基礎設施弱化技術效應在環境保護中的作用。即所謂技術溢出效應是指基礎設施投資在確保污染治理拉動經濟增長外企業技術進步的帶頭作用。基于此，本文進一步提出假設2。

假設2：地區基礎設施投資水平的提高，可以通過技術擴散效應抑制環境污染。

基礎設施作為一種公共品可以降低企業的運輸成本、改善生產條件。幾十年的經濟發展，我國公路、水路、鐵路、航空等交通基礎設施網絡逐步完善，這種高效率網絡直接和間接促進我國經濟綠色發展。首先，基礎設施尤其是交通基礎設施很大程度上直接降低了能源及其他要素的運輸與管理成本。其次，基礎設施使得有關聯的核心企業形成空間集中布局，有助于形成規模經濟，而規模經濟最大優勢在于降低生產要素投入、節省企業成本，間接促進集聚區污染減排。此外，基于新經濟地理學視角，基礎設施的完善程度將直接決定企業生存發展。一方面創新型基礎設施共享影響污染排放。企業研發新技術、新工藝離不開圖書館、實驗室與研究中心等科技型基礎設施投資建設，而這些基礎設施建設通常需要大量的人力資本、物質資本的投入。更多基礎設施的投資建設使得企業在特定區域內集聚，能夠減少創新資源的浪費與重建。另一方面環保型基礎設施影響污染排放。企業通過共享基礎設施使得治理污染平均分攤成本低于各自分別治理污染的成本，通過共享科技型基礎設施提升集聚區知識溢出效應與整體創新能力。這些節約的成本反過來又會促進企業擴大生產規模、改進生產技術，降低單位能耗。基于此，本文進一步提出假設3。

假設3：地區基礎設施投資水平的提高，可以通過成本效應抑制環境污染。

此外，考慮到基礎設施類型的不同，如本文研究包括交通等的一般基礎設施和信息等的技術型基礎設施，具有一定的規模經濟和技術經濟特征。就基礎設施規模特征而言，基礎設施通過不同路徑對環境污染的空間溢出效應會隨著增加投資規模而變化，最終基礎設施溢出效應可能是非線性的。就技術特征而言，技術型基礎設施可能有一定的滯后性，只有當投資規模達到一個臨界值后，基礎設施的外部溢出效應才會顯現出來。根據上述分析，本文提出假設4。

假設4：基礎設施對環境污染的空間效應是非線性的，且隨著環境污染的強度變化，基礎設施投資的邊際效應呈現倒U型特征。

三、計量模型構建與變量選取

（一）探索性空間數據分析

在確定空間計量模型是否適用于分析基礎設施投資對環境質量的影響關系前，首先要分別考察變量是否存在空間相關性，否則就需要使用其他計量方法。本文在使用ESDA方法來探究基礎設施投資的空間分布格局時，采用Moran's I指數來測量被解釋變量的空間自相關。由于環境質量受區域之間相互影響程度較大，所以本文選取標準化的地理距離權重矩陣作為自相關檢驗及回歸中的空間權重矩陣，其計算公式如下：

其中，s2為樣本差；wij為空間地理距離矩陣。Moran's I指數的取值區間為（-1，1），其值若在區間（-1，0）表明變量呈現為空間負相關；反之，其值若在區間（0，1）表明變量呈現為空間正相關。其值的絕對值越大，表明空間相關性越強；其值等于0，無空間相關性。

（二）空間計量模型的設定

1.空間計量模型

本文在探討基礎設施投資對環境污染的影響時引入空間計量模型，可做OLS為空間面板回歸的穩健性檢驗。環境污染與基礎設施建設均具有顯著的空間相關性與空間依賴性［22］，因此忽略空間效應研究基礎設施投資對環境污染的影響，其結論與真實情況相比可能具有一定的估計偏差。基于此，本文使用OLS→SEM&SAR的研究路徑，檢驗兩種基礎設施對環境污染的影響，以一般基礎設施為例，模型的具體表達式為：

其中，GLL為一般基礎設施投資；EP為環境污染；W為空間權重矩陣；x代表一系列的控制變量，包括人力資本（HUMAN）、外商直接投資（FDI）、市場化水平（MARKET）、城鎮化水平（LA）；μ和ε表示隨機擾動性。本文采用的地理距離權重矩陣已較為成熟，且在上文中已陳述。

2.面板分位數模型

其中，Fit（GLL）表示環境污染的影響因素，包括一般基礎設施、科技型基礎設施與控制變量；Qτ［EP|Fit（GLL）］為給定影響因素Fit(GLL)的情況下，環境污染在第τ個分位數上的估計系數。為了實現對參數的估計，需要對下面的問題進行極小化求解：

其中，n表示樣本量，其他符號的意義同上。一般地，分位點越多越能反映真實情況，本文參考大多數研究的做法，考慮篇幅過長，本文選取具有代表性的三個分位點（10%、50%、90%）進行分析檢驗。

（三）變量描述與數據說明

1.被解釋變量：環境污染（EP）

根據現有文獻，衡量環境污染的方法主要有兩種：單一指標法和綜合指標法。由于單一指標法不能全面反映我國污染狀況，因而本文參考張征宇等的處理方法［23］，綜合工業二氧化硫、工業廢水以及粉塵排放量構建污染排放綜合指數，其測算方法如下：

其中，pli表示省份i的第l種污染物與GDP的比值，pallli數值越大表明i省份l中污染物就全國而言所占份額越大。由于pallli是一個無量綱的變量，因而本文對其加權平均，進行歸一化處理，其計算方式如下：

2.核心解釋變量：基礎設施投資（GLL，TLL）

基礎設施是人類進行生產、生活的公共服務系統，衡量基礎設施的投資方式較為廣泛。如何劃分基礎設施，從而考察增加不同類型的基礎設施投資對環境污染的異質性影響，成為本文的研究重點。因此，本文參考童健等的做法［24］，把基礎設施投資分為一般性基礎設施投資和技術型基礎設施投資。其中，一般性基礎設施投資主要是用考察期內各地區按主要行業分的全社會固定資產投資中的“交通、倉儲和郵政業”等基礎設施來衡量，用GLL表示；科技型基礎設施是按歷年固定資產中的“信息傳輸、計算機服務和軟件業”與“科學研究、技術服務和地質勘查業”之和來衡量，用TLL表示。

關于對基礎設施的平減，國內較為推崇永續盤存法。本文進一步借鑒李穎的測算方法［25］，對2003-2017年中國30個省域基礎設施投資存量進行測算，以一般性基礎設施為例，其計算公式如下：

由式（9）可知，基礎設施投資存量測算需要涉及4個關鍵性參數：當期一般基礎設施（GLL）、固定資產投資價格指數、固定資產折舊率（δ）、初始一般基礎設施存量。本文對這些參數設定做如下說明：①當期的一般基礎設施投資數據直接來源于中國統計年鑒，固定資產投資價格指數來源于國家統計局。②關于固定資產折舊率的設定，本文借鑒張學良的做法直接將折舊率設定為9.6%［26］。③初始基礎設施存量的計算公式如下：

其中，GLLi0為i省的初始GLL存量；Ei1為i省第一期（即2003年）不變價的一般基礎設施投資；δi為i省的固定資產折舊率；gi為i省不變價一般基礎設施投資的年平均增長率。

3.中介變量：技術擴散效應變量（tech）、成本效應變量（cost）

（1）技術擴散效應。正如本文在理論部分所提到的，增加基礎設施投資會促進技術擴散，進而為創新要素在區域間流動提供便利。由于研發人員具有一定的技術和知識水平，因而本文借鑒白俊紅等的研究，探討研發人員在區際流動所帶來的技術擴散效應［27］。構建模型如下：

其中，TECHijt為t年j地區流入到i地區的研發人員量；N為t年j地區的研發人員數；PGDPit表示i地區t年的人均GDP；ABij表示ij兩地區之間的地理距離，該距離是由兩省會之間的經緯度測算出來的。式（11）所帶來的含義是：當j地區研發人員數量較多時，研發人員的稀缺性降低，且i地區與j地區的競爭力度較強，從而形成對j地區研發人員的一種推力。而i地區經濟發展和生活水平的提高，會對j地區形成一種吸引力，從而形成j地區研發人員向i地區流動的一種合力。式（12）表示，t年其他地區研發人員流入到i地區的人員總量。

（2）成本效應（COST）。基礎設施存量有利于改善能源的運輸、生產條件，從而降低企業成本，促進企業長遠發展［17］。前述理論部分提到基礎設施通過成本效應影響中國環境質量，為此，本文采用各地區規模以上工業企業主營業務成本來衡量成本效應。

4.控制變量

由于被解釋變量環境污染會受到多種因素的影響，本文引入一組相關變量，避免因遺漏變量帶來估計結果偏差。為此，本文首先考慮了外商直接投資的影響，并采用各省份實際利用外商直接投資總額與GDP的比值，記為FDI。其中，使用年平均匯率換算單位；其次，本文將城鎮化水平予以控制，采用城鎮人口占各地區人口的比例來衡量，記為LA；再次，本文考慮了人力資本的影響，并采用各地區年平均受教育年限來代替，記為HUMAN；最后，本文將市場對經濟活動的影響予以控制，采用固定資產中的國有成分與集體成分之和與全社會固定資產的比值進行核算，其值越高市場化水平越低，記為MARKET。

考慮數據的可得性，本文的樣本選取2003-2017年中國30個省際面板數據，對基礎設施投資與中國環境質量之間的關系進行實證分析，由于香港、澳門和臺灣地區的統計差異以及西藏數據的嚴重缺失，本文予以剔除。其中，基礎設施投資的數據均來自《中國統計年鑒》和國家統計局；環境污染中工業三廢數據來自歷年《中國環境統計年鑒》；人均GDP、人力資本、城鎮化水平、市場化數據來自歷年《中國統計年鑒》；技術擴散效應中的研發人員數據來自《中國科技統計年鑒》；外商直接投資數據來自wind資訊數據庫。表1是相關變量的描述性統計。

表1 相關變量的描述性統計

四、實證結果與分析

（一）我國環境污染空間自相關分析

Moran's I指數是衡量空間自相關的判斷依據之一，當且僅當被解釋變量（EP）具有空間相關性時才可選取空間計量模型。當以標準化的地理權重矩陣作為空間權重時，其檢驗結果見表2所列。2003-2017年全局莫蘭指數均小于0，表明就全國整體而言，環境污染呈現負相關，即環境污染具有空間擴散性的特點。

表2 莫蘭指數檢驗值

（二）基本模型回歸結果

根據豪斯曼檢驗得出拒絕原假設的結果，本文采用雙固定效應模型（FE）對變量間的數量關系進行參數估計，分別進行面板數據的普通最小二乘法、空間誤差回歸及空間自相關回歸，回歸結果見表3所列。

由表3可知，在空間計量回歸結果中，空間效應系數ρ和λ的取值均顯著通過，表明當前我國各地區環境污染存在明顯的空間相關性，且Log-likelihood值和R2越大表明模型擬合效果越好，進一步說明空間計量模型在本文中的應用是合適的。在考察空間效應的情形下，SEM模型和SAR模型中一般基礎設施GLL和技術型基礎設施TLL的系數均顯著為負，這表明兩種基礎設施投資均能抑制環境污染。進一步來看，在空間計量模型中，TLL的系數均略微大于GLL的系數且顯著。這意味著增加兩類基礎設施不僅能抑制環境污染，而且各自對環境污染的邊際效應存在異質性，側重于增加科技型基礎設施投資對環境質量的積極作用略為明顯，本文的假說1得以驗證，即增加兩類基礎設施投資均抑制環境污染，且科技型基礎設施投資的抑制作用強于一般性基礎設施投資。

表3 基本模型回歸結果

在控制變量對環境污染的影響方面，外商直接投資（FDI）對中國環境污染影響系數為負且顯著，外商直接投資的提高有效抑制了污染排放，進一步支持了“污染光環”假說，證明外商直接投資并不是引起中國污染排放的主要原因。其可能的解釋在于：一方面跨國公司轉移到東道國并不僅僅考慮環境因素，還會考慮市場、基礎設施等條件；另一方面跨國公司轉移到東道國可能帶來技術溢出效應、模范效應與競爭效應［28］。人力資本（HUMAN）對環境污染的影響系數為負，表明人才聚集的地區，經濟發展水平往往較高，具有一定的治理污染能力，一定程度上能抑制污染排放。市場化水平（MARKET）對環境污染的影響系數為正且顯著，表明隨著市場化進程的加速抑制了環境污染，可能的解釋是我國市場化進程推動了資源、要素和商品的流動，從而進行資源有效配置、提高資源利用效率，有效抑制環境污染。城鎮化水平（LA）對中國環境污染影響系數為正，表明城鎮化水平的提高有效促進了污染排放。其可能的解釋是城鎮化帶來的生活垃圾、機動車尾氣以及沙塵污染加劇了環境污染。

（三）進一步討論

1.基礎設施投資對環境污染的邊際效應產生機制

基本回歸結果表明，增加基礎設施投資確實能有效抑制環境污染，那么這種抑制作用是怎樣產生的呢？理論上講，基礎設施投資在經濟發展過程中起到“潤滑劑”的作用［29］，具有促進要素有效配置、降低企業在生產過程中的運營成本等功能。為深入探析增加基礎設施投資在抑制環境污染中可能發揮的技術擴散作用和成本效應，本文借鑒陳曉等的做法［30］，采用中介效應模型檢驗兩類基礎設施對環境污染的影響機制，核心解釋變量以一般基礎設施為例，中介變量以研發人員流動引發的技術擴散效應為例。

第一步，檢驗一般基礎設施投資是否促進研發要素區域間流動：

第二步，將一般基礎設施投資與技術擴散效應、環境污染同時放入模型：

按照陳曉等的思路［30］，若式（13）中θ1顯著為正，則證明增加基礎設施投資能促進區域間技術溢出；若式（14）中θ2顯著為負，則表明一般基礎設施通過技術擴散效應有效抑制地區環境污染；在此基礎上，若式（14）中θ2、θ3不顯著或為正，或小于一般基礎設施之前的系數，則說明由技術擴散引起的中介效應是不存在的。模型的檢驗結果見表4所列，其中相關控制變量與基準模型保持一致，鑒于篇幅有限，本文只列了關鍵變量。

從表4中可以看到，模型（1）-（8）的空間效應系數ρ均顯著為負且中介變量均通過10%的顯著性水平，說明本文采用的空間計量模型以及為考查研究機制采用中介模型進行實證分析是合適的。模型（1）（3）（5）（7）中GLL和TLL的系數均顯著為正，這表明增加一般性基礎設施和技術型基礎設施均能促進技術擴散、降低規模以上工業企業成本。模型（2）（4）（6）（8）中TECH和COST的系數分別為-6.093、-6.044、-0.279、-0.276且均在1%的顯著性水平下通過檢驗。這說明成本效應以及依靠研發人員流動帶來的技術擴散效應能夠顯著抑制地區環境污染的擴散。并且從GLL、TLL的系數和顯著性的水平來看，增加一般性基礎設施和科技型基礎設施均能通過中介效應中的技術擴散和成本效應抑制環境污染，且符合中介效應的條件。至此，本文理論中所提出的假說2和假說3得以驗證。技術擴散和成本效應的實現需要有一定的現實基礎，增加基礎設施的投資會對要素流動無形之間產生一種“時空壓縮”，縮小研發人員區際流動的時間和空間成本。區域間的科技人員流動帶來正的外部性，使得技術進步和能源利用效率大為提高，且改善資源配置效率、優化產業結構、提高企業的創新能力，從而改進節能減排技術尤其是達標排放技術和生產環節技術，對地區環境污染起到積極的抑制作用；相比之下，成本效應則更多的是企業在原始材料的選購、生產環節、運輸環節、售后利潤反補貼環節，通過增加基礎設施投資降低節能減排的單位成本。因此，從實證結論來看，在我國經濟發展過程中增加基礎設施投資，不論是技術型還是一般性基礎設施均能顯著改善環境質量。

表4 中介效應模型的回歸結果

2.基礎設施投資對環境污染的邊際效應演化分析

盡管上文從中介作用機制上考察增加兩類基礎設施投資對環境污染的影響。然而，現實中這種影響可能是非線性的且其作用機制可能更為復雜。更重要的是，結合中國當前實際發展情況，增加基礎設施投資對我國環境質量的影響是否存在異質性？為此，有必要深入討論隨著經濟的發展，增加不同類型的基礎設施投資其產生的影響是如何演化的。本文將進一步采用面板分位數模型，從邊際效應視角考察一般性基礎設施投資與科技型基礎設施對環境污染的邊際效應異質性。面板分位數模型嚴格要求自抽樣檢驗，本文運用Stata 15.0軟件通過反復抽樣300次，考察不同分位條件下基礎設施的作用機理，檢驗結果見表5所列。

由表5可知，GLL、TLL的系數和顯著性在不同分位數下表現出明顯的差異性。具體來看，隨著環境污染的擴散，增加一般性基礎設施和技術型基礎設施投資的邊際效應總體上呈現倒U型的變化特征。基礎設施投資在環境污染處于較低的水平（10%分位數）時，顯著性水平在10%以下，表明初期增加基礎設施建設可顯著促進環境污染，這與魏瑋和畢超（2012）的研究結論一致。其可能的解釋是政府在投資建設過程中產生資源浪費、資源錯配以及重復建設等問題，從而引起創新效率低下，造成環境污染。隨著環境污染的強度增加（50%分位數），基礎設施對環境污染的邊際效應在遞減但不顯著，其產生的原因是基礎設施所帶來的技術擴散效應和成本效應缺乏足夠展現的平臺。當環境污染強度進一步增強（90%分位數），一般性基礎設施投資主要集中于交通、倉儲和郵政業，一方面跨省調運得到很好的改善，物化要素得到充分的調整，物化要素結構得到良好的匹配，充分提高了資源配置效率。另一方面企業通過共享基礎設施節省成本，提高了企業利潤率。技術型基礎設施主要具備“信息、服務、技術”等特征，不僅能為一般性基礎設施提供技術支撐，而且可以促進企業及時了解市場環境、縮小信息獲取成本，從而可以有效避免市場失靈的情況。因此，從總體上來看，本文的假設4進一步得到驗證。即在整個分布區間內，隨著環境污染的強度增加，不論一般性基礎設施還是科技型基礎設施的邊際效應呈現倒U型的演化趨勢。

表5 面板分位數模型回歸結果

五、內生性問題與穩健性檢驗

考慮到內生性問題，估計結果可能存在一定的誤差或不一致。為了檢驗這一情況的可能性，本文借鑒白俊紅等的做法［31］，采取面板格蘭杰因果檢驗。結果表明，原假設均被顯著拒絕，即一般性基礎設施和科技型基礎設施是環境污染的格蘭杰原因。除此之外，內生性問題產生還可能是由于遺漏變量或者測量誤差。為此，本文選取滯后一階的核心解釋變量作為其自身的工具變量，借鑒卓成峰等的做法［29］，采用兩階段最小二乘法（2SLS）進行估計。回歸結果表明，GLL和TLL回歸系數與上文空間計量模型以及OLS回歸結果一致，顯著性也基本相似。因而，本文認為在考慮內生性問題的情況下，回歸結果較為可信。

為了進一步檢驗結論的穩健性，本文借鑒羅能生等的做法［32］，擬將空間計量模型中的空間地理權重矩陣替換成0-1相鄰地理權重矩陣，運用SAR模型和SEM模型重新考察異質性基礎設施對環境污染的影響，回歸結果見表6所列。回歸結果與上文基本一致，且ρ和λ值均顯著通過，一定程度上表明本文的結論具有穩健性，說明本文的結果較為可靠，即無論增加一般性還是科技型基礎設施均能有效抑制環境污染。

表6 穩健性檢驗結果

六、結論與啟示

隨著中國城鎮化的建設與工業化的穩步推進，“以點到面、以線到片”的基礎設施投資建設已經成為推進生態環境保護與經濟發展的基石和根本。本文基于2003-2017年省際面板數據，首先設置空間距離矩陣，運用莫蘭指數測度中國環境污染的空間相關性。其次構建包含異質性基礎設施投資對環境污染的空間計量模型和中介效應模型，運用面板分位數模型進行非線性檢驗，實證分析增加基礎設施投資對中國環境質量的影響。最后，進行內生檢驗和系統的穩健性檢驗，得出以下結論：增加兩類基礎設施均能顯著改善環境發展狀況，且增加技術型基礎設施投資其作用會略微明顯；技術擴散效應和成本效應是增加兩類基礎設施投資抑制環境污染的作用路徑；隨著環境污染的擴散加強，兩類基礎設施的邊際效應均表現出倒U型的特征。外商直接投資的提高有效抑制了污染排放，進一步支持了“污染光環”假說；人才集聚的地區經濟發展水平較高，一定程度上抑制了污染排放；市場化進程加速推動了資源、要素和商品的流動，有效抑制了環境污染；城鎮化帶來的生活垃圾、機動車尾氣以及沙塵污染會加劇環境污染。

本文基于上述分析結果得出如下啟示：一是我國基礎設施投資對節能減排具有顯著促進作用，當前應抓住新一輪的基礎設施投資建設時機，發揮基礎設施對環境優化和改善的直接作用。對于技術型基礎設施應借鑒國際上較為成熟的“綠色基礎設施發展理念”，要更加注重信息與科研類的基礎設施投資建設，推動“互聯網+”的基礎設施發展，從而為中國環境質量的提升提供保障；對于一般性基礎設施投資，借鑒新加坡、英國的倫敦等國家或城市的實踐經驗，通過調整基礎設施投資結構、垃圾的合理分類以及有效處理來改善生態環境。二是適度增加與地區環境污染強度相匹配的基礎設施投資力度，合理地利用基礎設施所帶來的技術擴散效應和成本效應；充分發揮技術擴散效應抑制污染擴散，并通過基礎設施帶來的“時空壓縮”破除區際要素流動所帶來的障礙，發揮成本效應對環境狀況的改善作用。三是我國應持續引進FDI，發揮FDI對污染排放的抑制作用；各地區在引進人才時應考慮環境承載力，加大對人力資本的投入，為新資源的開發提供一定的緩沖期；深入推進市場體制改革，加速要素和產品市場化進程；在城鎮化建設過程中，走“智慧”城市發展道路。