江蘇省水污染、環境規制與高質量經濟發展

童紀新,曹曦文

(河海大學商學院，江蘇 南京 211100)

近年來，隨著人類經濟活動的加劇，城市工業生產的發展，中國很多城市水污染問題較為突出，嚴重影響民眾生活水平和城市生態文明建設，制約了社會經濟的可持續發展。陳明等[1]在探究環保部門監測數據的過程中發現：我國大約82%的河流受到不同程度污染，42%的城市飲用水源受到嚴重污染，70%的農村飲水不符合衛生標準。在“十三五”的最后攻堅階段，解決水污染問題急不可待。

為了應對嚴重的城市水污染問題，我國政府相繼出臺了一系列環境規制措施。2016年，國務院《“十三五”生態環境保護規劃的通知》提出“精準發力，提升水環境質量”。2017年，環保部《重點流域水污染防治規劃(2016—2020年)》梳理了主要流域開展污水治理協作的工作重點。2018年，水利部《加快推進新時代水利現代化的指導意見的通知》提出了“全面深化改革，推動水治理現代化”。當前，我國經濟由高速增長向“高質量發展”轉型，水環境與高質量經濟發展息息相關。在此背景下，筆者選取我國的經濟大省——江蘇作為研究對象，試圖探究以下問題：水污染對江蘇經濟發展質量有何影響？環境規制是否能減少水污染并且促進經濟可持續發展？不同地區的水污染和環境規制是否具有空間異質性？對這些疑問的解答，不僅能為江蘇省進一步優化經濟發展質量提供可靠出路，而且能對長三角乃至全國其他省市起到啟示作用。

1 研究現狀

1.1 水污染與經濟發展

國內外有關水污染與經濟發展的研究非常豐富，研究內容主要集中在以下兩個方面：①基于環境庫茲涅茨曲線(EKC)的研究。②以水污染的負外部性探究其與經濟發展的關系。第一方面研究重在探討水污染同經濟發展間的非線性關系，確定雙向作用機制。以Barua等[2]為代表的國外學者發現兩者間可能存在“正U”、“倒U”、“正N”、“負N”4種形態。目前，國內學者為驗證EKC理論在中國是否適用，通常以具體的省市為研究對象。例如，錢楓林等[3]以江蘇省為例，證明該地區工業廢水排放量與經濟發展符合環境庫茲涅茲曲線特征。樂小兵[4]證明了江西省“U型+倒U型”的水污染-經濟發展關系。而第二方面研究重在探討產業結構、生產技術、投資等對改善水環境的作用。楊城[5]驗證了經濟發展水平達到一定高度時，產業結構和政府規制對水污染產生的影響。林黎等[6]通過網絡分析法構建長江經濟帶水污染綜合評價體系，發現環境污染具有顯著的空間關聯，污染治理和經濟發展需要關注空間異質性。

1.2 環境規制與經濟發展

在研究水污染的過程中，更多學者開始關注環境規制對經濟發展的作用。研究結果分為兩種：正向效應和負向效應，分別對應“創新補償效應”理論和“遵循成本效應”理論。針對這兩種結果，學者各執一詞。堅持“創新補償效應”理論的學者認為環境規制會阻礙污染密集型產業的發展，因為規制增加了企業成本，造成制造業技術無效率。例如，Barbera等[7]以化工及造紙業為研究對象，發現環境規制制約產業發展，造成10%～13%的減產。Greenstone[8]也指出嚴苛的環境規制抑制污染密集型制造業技術水平提升。然而，堅持“遵循成本效應”的學者則認為適度的環境規制可以激勵企業技術創新，促進產業結構升級，增加經濟活力。Lee等[9]利用多目標規劃法，發現環境規制下污水處理效率提高，費用降低。陳軍[10]闡明，環境規制不僅可以科學促進環保行為有效實施，而且可以幫助建立環境治理長效工作機制。馬駿等[11]認為需要合理配置市場化環境規制與行政化環境規制兩個工具，從而提升沿海制造業產業結構。由于上述正負效應并不確定，環境規制與經濟發展的關系需要放在不同區域，采用多種方式進行驗證。

另外，國內的水環境規制研究往往和水污染治理政策出路相結合。夏軍等[12]通過環境規制研究，提出推進產業升級，發展低污染、低能耗產業的治水建議。易志斌[13]權衡地方政府水環境規制，指出政府政策約束過當競爭的必要性。仇蕾等[14]構建水環境監管體系，建議太湖流域建立政府雙層監管模式。吳兆丹等[15]表明可以從基礎理論、關鍵技術和系統方案這3個層面出發，科技支撐水環境規制。

綜上所述，現有文獻對水污染、環境規制與經濟發展之間的關系已經進行了初步研究，但仍存在拓展空間：一是多數文獻僅從地區生產總值出發進行實證研究，幾乎沒有文獻從高質量經濟發展的角度研究城市水污染，未能構建綜合性的高質量經濟發展指標評價體系；二是已有研究多局限于水污染與環境規制之間的相互影響，而未能考慮環境規制的門檻效應。因此，本文以江蘇省13個市為研究對象，采用SYS-GMM法及面板門檻模型進行回歸，構建高質量經濟發展指標評價體系，研究水污染、環境規制與高質量經濟發展之間關系及門檻效應，這對江蘇省從生態環保角度進一步推進高質量經濟發展具有指導意義。

2 研究方法

2.1 基準回歸模型的建立

根據前述理論分析，為考察江蘇省水污染、環境規制與高質量經濟發展的關系，筆者構建了動態空間面板模型：

Ea,b=α0+δ1Ea,b-1+α1Wa,b+α2Ra,b+

βG+Va+εa,b

(1)

式中：a、b分別為江蘇省各城市、年份；E為經濟發展質量；W為水污染程度；R為環境規制；G為控制變量組；Va為固定效應；ε為隨機誤差項。

2.2 面板門檻回歸模型的建立

前文的機理分析表明環境規制對高質量經濟發展的影響可能會隨水污染程度的變化而變化，這意味著水污染對高質量經濟發展可能存在門檻效應。為驗證這一關系，筆者借鑒Hansen[16]的門檻回歸模型構建如下模型：

Ea,b=β0+β1Wa,bI(qa,b≤ra)+β2Wa,bI(qa,b>ra)

+rGa,b+Va+εa,b

(2)

式中：q為門檻變量；ra為門檻值；I為示性函數。當滿足括號內條件時取1，否則取0。

當變量系數β1與β2不相等時，則表示存在門檻。

3 變量選取與數據處理

3.1 被解釋變量

本文的被解釋變量為經濟發展質量(E)。國內關于高質量經濟發展指標評價體系的構建日益豐富完善，新常態下中國經濟增長方式由粗放轉為集約，平衡、協調、可持續應當作為高質量經濟發展評價體系的關鍵要素。任保平，李禹墨[17]認為，對經濟高質量的評價，不能僅僅采用經濟指標，還需要綜合嵌入社會、民生、環境等情況。自從黨的十八屆五中全會提出了“創新、協調、綠色、開放、共享”發展理念，學者大多依據這五個發展理念來構建指標體系。本文借鑒上述發展理念及劉干[18]的指標體系，將高質量經濟發展指標分為“有效性、協調性、開放性、共享性、創新性”五個分指標。各分指標的解釋如下：由于人均GDP能夠衡量地區的宏觀經濟運行狀況，本文使用人均GDP來衡量有效性指標。高質量經濟發展下，我國的產業結構向第三產業轉移，第一和第二產業比重將日益縮小，因此本文使用第三產業占GDP的比重來衡量協調性指標。開放性水平影響經濟發展質量，江蘇省自改革開放以來，積極實施外向型經濟發展戰略，外商直接投資是促使經濟高速發展的重要力量，因此本文使用外商直接投資占GDP的比重來衡量開放性指標。公共財政支出體現了政府對公共財政資金的分配，它的規模、結構、流向和用途對經濟發展質量產生影響，因此本文使用單位產值公共財政支出來衡量共享性指標。高質量經濟發展更加強調科技創新對生產力的帶動，因此本文使用文教科衛支出占GDP的比重來衡量創新性指標(表1)。

由于高質量經濟發展評價體系中存在“有效性”、“協調性”、“開放性”、“共享性”、“創新性”這五大類分指標，各個分指標的量綱不同，在取權重前必須先進行無量綱化處理，計算公式為

(3)

式中：i代表年份，取值范圍為1～13；j代表各個分指標，取值范圍為1～5。

本文采用熵值法對各個分指標進行賦權。指標的信息熵值Ej越小，該指標數值的變異程度越大，包含的信息量越多，其權重也就越大。主要步驟為：

a. 計算第j項指標下第i個方案占該指標的比重，所得的比重用Yi,j來表示，計算公式為

(4)

b. 計算第j項指標的熵值，所得的熵值用ej來表示，計算公式為

(5)

c. 計算各個分指標的權重，所得的權重用Wj來表示，計算公式見式(6)，權重結果見表1。

表1 江蘇省2005—2017年高質量經濟發展指標集成權重

(6)

d. 計算加權后的指標數值，Ei的數值即代表2005—2017年經濟發展質量指標的大小，計算公式為

(7)

3.2 解釋變量

水污染環境規制(R)。國內外有關環境規制指標選取的方法有很多，張翼等[19]對測量方式進行了概括，總結為3種類型：一是從政府管理視角選取指標，二是從成本視角，即污染治理投資視角選取指標，三是從污染物密度視角選取指標。考慮實證數據的可得性，從后兩個角度進行指標選取，具體表現為：從成本視角選取環境污染治理投入指標，使用環境污染治理投資額來衡量。從污染物密度視角選取水污染物達標排放密度指標和治污效率指標，分別使用工業廢水排放達標率(單位：%)和城市污水日處理能力來衡量。這樣基本能代表水環境規制的強度。

門檻變量水污染(W)。以往文獻通常使用廢水排放量來衡量水污染程度，而廢水排放量又包括三類：工業廢水排放量、農業廢水排放量和生活廢水排放量。聶巧平等[20]的研究表明農業廢水排放量和生活廢水排放量主要與人口相關，工業廢水排放量主要與經濟發展水平相關。本文探討水污染與高質量經濟發展的關系，選取工業廢水排放量指標更為科學。另外，工業廢水排放量指標有總量和人均兩種表現形式，一些學者選取了總量指標，如聶巧平等[20]，彭水軍等[21]。另一些學者則選取了人均指標，如符淼[22]。楊城[23]對兩種方式進行了比較，肯定了總量指標的優越性。其指出與人均指標相比，總量指標能夠擺脫人口因素的影響，避免人口流動等人口變化對結果的影響，進而能夠確保各市間污染物數據的可比性。基于此，本文選取工業廢水排放量(單位：萬t)來表示江蘇省水污染的程度。

3.3 控制變量

根據陳詩一等[24]的研究，一些城市特征變量也會對高質量經濟發展產生影響，為了盡可能避免遺漏變量的偏誤，實證中不能忽略這些指標。該研究從金融發展、對外開放、政府研發投入、基礎設施、人口密度這五個方面來選取控制變量。本文借鑒陳詩一的指標選取方式并結合研究需要，從以下角度選取控制變量：一是代表金融發展水平的年末金融機構貸款余額變量(C)。二是代表人口狀況的人口密度變量(P)，用各市歷年總人口數除以土地面積計算得來。三是代表基礎設施狀況的人均公路里程變量(H)，用各市歷年總公路里程除以總人口數計算得來。由于對外開放、政府研發投入這兩個方面已在高質量經濟發展指標體系中通過“開放性”和“創新性”指標來衡量，在此不再重復選取。

3.4 數據來源

本文研究對象為2005—2017年江蘇省13個市，為市級的面板數據。主要包括蘇北五市：徐州、連云港、淮安、鹽城、宿遷；蘇中三市：揚州、泰州、南通；蘇南五市：蘇州、無錫、常州、鎮江、南京。其中高質量經濟發展5個分指標、城市污水日處理能力、3個控制變量數據均來源于各年《江蘇省統計年鑒》，工業廢水排放量數據來源于各市各年《環境公報》。

4 實證分析

4.1 基準模型回歸

使用stata14.0軟件進行實證檢驗，基準模型回歸結果如表2所示。模型(1)至模型(5)分別采用OLS、固定效應、隨機效應、差分GMM和系統GMM進行回歸。通過觀察不同模型下解釋變量對經濟發展質量的影響是否一致，來判斷模型是否有效且穩健。

表2 基準模型回歸結果

注：***、**、*分別表示在1%、5%和10%的水平下顯著。括號內數字代表回歸系數標準誤差。

根據回歸結果可知：模型(1)和(3)中基礎設施狀況H變量的符號與其他模型相異，表明OLS和隨機效應回歸時，可能存在內生性問題。而模型(5)采用系統GMM回歸，能夠將變量滯后項作為工具變量進行估計，可以解決模型內生性問題。模型通過了Sargan檢驗和Arellano Bond檢驗，系統廣義矩估計方法有效。模型(5)的回歸結果顯示，水污染的系數為-0.216 0，顯著為負，說明水污染與經濟發展質量之間呈現負效應。水污染程度每增加1%，經濟發展質量降低0.216 0%。環境規制的系數為-0.130 8，此時環境規制與經濟發展質量也呈現負效應。環境規制力度每增強1%，經濟發展質量則會降低0.130 8%。這表明江蘇省的政府環境規制負效應大于正效應。產生這種現象的原因是：政府環境規制力度過強，環境規制成本過高，“高投入、低產出”現象抑制了高質量經濟發展；環境規制對高污染、高能耗的企業形成了較大的約束力，企業生產規模削弱，抑制高質量經濟發展。針對控制變量而言，所有模型中，人口狀況和金融發展狀況的回歸系數始終為正。金融發展狀況變量至少在5%水平下顯著，其顯著性水平在3個控制變量中最高，而公共建設的顯著性水平最低。此外，金融發展狀況變量的系數值也為3個控制變量中最高，這說明金融發展是高質量經濟發展的一個重要解釋變量。

4.2 面板門檻回歸

在進行門檻回歸時，首先需要確定門檻效應是否存在及門檻數量。筆者采用Hansen的自舉抽樣法(Bootstrap)反復抽樣，依次估算單門檻、雙門檻和三門檻模型，F統計量和基于拔靴法(Bootstrap)的P值如表3所示。

根據表3結果可知，單一門檻值為3.664 9，置信區間為[3.653 4,3.671 8]，P值為0.035 0，在5%水平上顯著。而雙重門檻P值和三重門檻P值均不顯著。這說明以環境規制為核心變量，水污染為門檻變量時，門檻效應存在，且表現為單門檻效應。當水污染程度不一時，環境規制對高質量經濟發展的影響程度不同，初步呈現非線性特征。

表4的結果顯示，當門檻值小于等于3.664 9時，環境規制系數為-1.133 6，當門檻值大于3.664 9時，環境規制系數為-1.033 5。也就是說，當江蘇省水污染程度低于3.664 9時，每增加1%的環境規制力度，經濟發展質量下降1.133 6%；而當江蘇省水污染程度高于3.664 9時，每增加1%的環境規制力度，經濟發展質量下降1.033 5%。因此，隨著水污染程度的不斷加深，環境規制對經濟發展質量的抑制作用逐漸削弱。

表3 門檻效應檢驗

表4 水污染對經濟發展質量的門檻回歸結果

注：***、**、*分別表示在1%、5%和10%的水平下顯著。括號內數字代表回歸系數標準誤差。

4.3 基于蘇南、蘇中、蘇北的空間異質性分析

江蘇13個省轄市，可以劃分為蘇南、蘇中、蘇北三大區域。蘇南包括蘇州、無錫、常州、鎮江、南京五市，蘇中包括揚州、泰州、南通三市，蘇北包括徐州、連云港、淮安、鹽城、宿遷五市。針對江蘇的三大區域，采用動態面板模型進行系統GMM估計。結果如表5所示。

表5 基于蘇南、蘇中、蘇北的空間異質性分析

注：***、**、*分別表示在1%、5%和10%的水平下顯著。括號內數字代表回歸系數標準誤差。

根據空間異質性檢驗，可以得出以下結果：一是，三大區域水污染均對經濟發展質量產生負向影響，但是影響程度不一。其中蘇南的回歸系數為 -0.278 62，絕對值最大，蘇中次之，蘇北最末。而2017年蘇南、蘇中、蘇北三地工業廢水排放量總額分別為112 352萬t、30 114萬t和41 576萬t，這表明目前蘇南的高質量經濟發展相比其他兩大區域更加需要打造環保產業。二是，三大區域環境規制對經濟發展質量的影響程度不一。其中蘇南和蘇中兩地的環境規制系數分別為0.065 0和0.072 2，數值為正且超出了平均值。蘇北地區的環境規制系數為-0.262 3，數值為負且低于平均值。這表明蘇南和蘇中兩地隨著環境治理投入的增加，環境政策的增加，環境規制對經濟發展質量的正向影響越發顯著。而蘇北地區的水污染環境規制能力仍達不到理想水平，環境規制對經濟發展質量仍呈現出負向效應。三是，人口狀況，金融發展狀況，基礎設施狀況變量均對經濟發展質量產生正向作用。其中，基礎設施變量的顯著程度不高。

5 結論與建議

5.1 主要結論

根據江蘇省2005—2017年面板數據，研究水污染、環境規制與高質量經濟發展之間的關系。采用熵權法構建高質量經濟發展評價體系，采用SYS-GMM法構建基準模型，以水污染為門檻變量進行門檻回歸，并且以江蘇省三大區域進行空間異質性分析。主要研究結論如下：

a. 水污染對江蘇省高質量經濟發展產生負向效應。水污染程度加深，經濟發展質量隨之下降。因此，削弱江蘇省水污染程度是推動高質量經濟發展的重要途徑。

b. 總體而言，江蘇省環境規制對高質量經濟發展的負效應大于正效應。當水污染程度較低時，過多的環境規制會抑制高質量經濟發展。伴隨水污染程度的逐漸加深，環境規制的負向效應將會減弱。

c. 江蘇省的水污染與環境規制存在空間異質性。三大區域對比可見，蘇南的高質量經濟發展更加需要打造環保型產業。地區間環境規制對高質量經濟發展的影響也不盡相同。蘇南和蘇中地區環境規制對高質量經濟發展的正向效應已經顯現，而蘇北依舊呈現負向效應。

d. 高質量經濟發展水平也受人口，金融，基礎設施等代表城市特征的因素影響。提高經濟發展質量，需綜合性地提出促進水生態和城市社會建設的相關舉措。

5.2 政策建議

a. 加大水污染防治力度。提高江蘇省各市廢水排放達標率，做好處理、降解廢水工作。推進水環境保護技術革新，開發并推廣低成本、高效能的污水處理設備。針對蘇南、蘇中地區，鼓勵以科技進步帶動環保型產業發展。針對蘇北地區，強化水生態保護概念，對高污染、高能耗企業進行嚴格監管，遏制污水產出源頭。

b. 結合城市現狀，實行差異化水環境規制政策。不同水污染強度下，環境規制對地區經濟發展的影響有實質性變化。應當事先對各個城市進行水環境質量評估，根據評估結果制定各地水環境治理底線，制定長效、穩定的差異化規制政策。針對水污染程度較低的區域，應當適當控制政府環境規制投入。提高現有規制投入的使用效率，激發地區水環境管制科技創新，發揮經濟增長效應的最大潛能。針對水污染較為嚴重的地區，可適當提高環境規制的力度，通過增加環境治理投入，提高污染排放標準，強化排污者責任等手段提高水環境規制水平，促使產業結構更加合理化、高度化，并進一步帶來環境質量的改善。

c. 江蘇省在改善水環境的過程中需樹立“一盤棋”思想，以區域間全面協調協作加速高質量經濟發展。江蘇省三大區域的水污染和經濟發展狀況相互相影響、空間關聯，共同決定經濟發展質量。因此，需要建立江蘇省水生態環境協同治理機制，通過省級政府指導，市級政府參與的方式共商水治理舉措，共建水生態保護原則。另外，在江蘇省水污染的協同治理中，也需綜合考量人口密度、金融發展和城市化建設速度，處理好經濟發展與環境保護的關系，踐行生態優先、綠色發展。