水環(huán)境區(qū)域補償?shù)母纳菩?yīng)及機制研究
——基于江蘇省的準(zhǔn)自然實驗

秦炳濤，俞勇偉，葛力銘

（1.上海理工大學(xué) 管理學(xué)院，上海 200093；2.復(fù)旦大學(xué) 區(qū)域與城市發(fā)展研究中心，上海 200433；3.上海財經(jīng)大學(xué) 城市與區(qū)域科學(xué)學(xué)院，上海 200433）

一、引 言

近些年，隨著中國經(jīng)濟的快速發(fā)展和工業(yè)化程度的不斷提高，工業(yè)污水排放規(guī)模也在迅速擴張，導(dǎo)致內(nèi)陸流域水污染強度不斷加重。根據(jù)中國環(huán)境監(jiān)測總站發(fā)布的環(huán)境狀況年度公報，2016年江蘇省水污染超標(biāo)斷面數(shù)量居高不下，省內(nèi)主要干流斷面水質(zhì)均為Ⅱ類及以下。2017年，黨的十九大提出要重點抓好決勝全面建成小康社會的防范化解重大風(fēng)險、精準(zhǔn)脫貧、污染防治三大攻堅戰(zhàn)。中央明確要求各級政府“加快水污染防治，實施流域環(huán)境和近岸海域綜合治理”“提高污染排放標(biāo)準(zhǔn)，追究排污者責(zé)任”。流域生態(tài)補償制度作為打好污染防治攻堅戰(zhàn)、促進區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的重要措施，對治理水污染狀況具有極其重要的作用。

為落實黨中央要求，各地政府紛紛出臺相關(guān)生態(tài)補償政策進行試點。其中，江蘇省作為工業(yè)大省，實現(xiàn)工業(yè)化的同時也造成了嚴重的水污染問題。早在2007年，江蘇省環(huán)保廳、財政廳以及水利廳聯(lián)合頒布了《江蘇省太湖流域環(huán)境資源區(qū)域補償試點方案》；2010年，江蘇省為了擴大試點范圍，再次頒布了《通榆河水環(huán)境質(zhì)量區(qū)域補償試點工作方案》；為了將流域生態(tài)補償向全省推廣，江蘇省財政廳和環(huán)保廳，于2016年正式頒布《江蘇省水環(huán)境區(qū)域補償工作方案》（1）。自此，江蘇省成為全國首個在全省范圍內(nèi)實行水環(huán)境區(qū)域生態(tài)補償?shù)牡貐^(qū)。水環(huán)境區(qū)域補償制度作為江蘇省基于流域生態(tài)補償?shù)囊环N創(chuàng)新制度，在改善水污染層面是否取得了預(yù)期成效?補償政策又是通過怎樣的機制來影響地區(qū)水環(huán)境的?中國其他省份是否可以借鑒江蘇省的區(qū)域補償政策?本文對江蘇省水環(huán)境區(qū)域生態(tài)補償制度的效果和影響機制作量化評估，以期對上述問題進行解答，結(jié)合實證分析得出研究結(jié)論并提出相關(guān)政策建議。

二、文獻綜述

自從美國率先將生態(tài)補償制度運用于流域治理并取得良好成效后，國內(nèi)外關(guān)于流域生態(tài)補償?shù)难芯亢蛯嵺`便不斷涌現(xiàn)，并取得了豐富的研究成果。當(dāng)前，對流域生態(tài)補償?shù)难芯恐饕獓@補償主體、補償費用、補償方式、協(xié)同補償以及生態(tài)扶貧等方面展開。

首先，從補償主體看。Coase［1］基于科斯定理提出成本外部性問題內(nèi)部化并不需要政府干預(yù)，因此國外流域生態(tài)補償主要通過市場機制將流域環(huán)境治理成本內(nèi)部化，從而使得聯(lián)合治理之下的邊際成本要遠低于單獨治理成本，自此流域生態(tài)補償進入了一個排除政府的私人領(lǐng)域，在這個領(lǐng)域中由于利益相關(guān)者之間的談判相對容易，使得流域生態(tài)補償制度往往在單個地區(qū)內(nèi)效果較好［2-3］。相比于西方國家采取的以使用者或機構(gòu)為補償主體的模式，袁偉彥等［4］研究發(fā)現(xiàn)，中國由于自身社會制度的特殊性，其流域生態(tài)補償制度往往采取以政府為實施主體的雙向補償。同時，流域生態(tài)補償作為圍繞“付費補償”展開的制度，針對在流域生態(tài)環(huán)境補償中究竟應(yīng)該采用“使用者付費”還是“政府付費”一直也是學(xué)術(shù)界爭議的熱點。Engel等［5］研究發(fā)現(xiàn)，相較于政府，服務(wù)使用者有更強的外在激勵去監(jiān)督補償機制的運行，因此在生態(tài)補償中由使用者支付補償費用更利于談判解決問題，但是Wunder等［6］發(fā)現(xiàn)，流域生態(tài)補償具有公共產(chǎn)品屬性，“使用者付費”的邊際成本會隨著購買者數(shù)量增多而不斷提高，而“政府付費”則利用成本上的優(yōu)勢妥善解決了這一問題。

其次，關(guān)于補償方式設(shè)置的探討。已有研究指出，流域生態(tài)補償通過對上游地區(qū)的激勵補償措施，促使其在生產(chǎn)中更多地考慮下游地區(qū)的利益，從而促進上下游的協(xié)同發(fā)展［7-9］。王會［10］研究發(fā)現(xiàn)國內(nèi)采取對污染排放地區(qū)政府的索賠措施，反向促進上游所轄政府對污染排放源的控制，也能達到同樣的改善效果。除此以外，Lopa等［11］、Young等［12］關(guān)注到流域生態(tài)補償可以協(xié)同森林生態(tài)補償來發(fā)揮更好的效果，通過對上游地區(qū)的補償來提高森林的保護能力，從而改善流域水環(huán)境；Farley和Costanza［13］同時關(guān)注到流域生態(tài)補償還可以通過向被污染的下游地區(qū)的貧困人群發(fā)放補償支出而有效改善貧困程度；任林靜等［14］對中國貧困地區(qū)進行測度，證實生態(tài)補償作為生態(tài)扶貧的重要手段，對生態(tài)脆弱的貧困地區(qū)實現(xiàn)脫貧攻堅起到了至關(guān)重要的作用；Locatelli等［15］也指出，生態(tài)補償與貧困的關(guān)系非常復(fù)雜，長期而言具有減貧作用，但從短期來看，貧困人群由于收入受到?jīng)_擊，可能會影響其參與補償計劃的積極性。也有極少數(shù)學(xué)者對流域生態(tài)補償效應(yīng)進行評估，Persson和Alpízar［16］指出評估流域生態(tài)補償?shù)淖饔眯Ч麜r，應(yīng)該加入“額外增益”；景守武等［17］采用雙重差分法對新安江流域的試點效應(yīng)進行評估，證實了流域生態(tài)補償改善了新安江的污染狀況。

綜上，通過對以往有關(guān)流域生態(tài)補償研究文獻的梳理發(fā)現(xiàn)，雖然前人的研究成果較為豐富，但是這些成果依舊存在一些不足。首先，大多數(shù)學(xué)者對于國內(nèi)生態(tài)補償?shù)难芯恐饕性谏鷳B(tài)補償?shù)亩x、補償主體、補償對象以及補償擴展等理論研究，較少涉及生態(tài)補償實施之后的效果研究。其次，即使在針對生態(tài)補償效果的研究中，也是從單個或幾個試點流域評估政策效果，而從單個試點流域評估政策效果可能會存在誤差。早期試點流域作為流域生態(tài)補償制度在中國的“第一戰(zhàn)”，無論是媒體報道還是中央政府的督促，都驅(qū)使地方政府要在治理試點流域投入更多精力，導(dǎo)致政策效果可能存在偶然性；同時，國內(nèi)研究較少關(guān)注流域生態(tài)補償政策改善流域水質(zhì)狀況的作用機制。最后，由于流域生態(tài)環(huán)境補償制度之前試點城市較少，因此研究者們主要選擇鄰近地區(qū)利用雙重差分法（DID）進行實證檢驗，但DID控制組的選擇并非隨機，相應(yīng)的內(nèi)生性容易造成估計模型結(jié)果偏誤，而Abadie和Gardeazabal［18］提出的合成控制法（SCM）可以有效避免參數(shù)估計的內(nèi)生性問題和樣本選擇偏誤。

基于此，本文采用合成控制法對2016年江蘇省全面推廣的水環(huán)境區(qū)域補償政策效應(yīng)及其作用機制進行檢驗，并針對既有文獻的不足做出如下拓展：構(gòu)建省級面板數(shù)據(jù)，擴展以往針對單個流域的小范圍政策效果評估，延伸研究范圍和區(qū)域，更客觀真實地評估政策效果，為流域生態(tài)補償效應(yīng)檢驗提供一個新的研究視角。另外，將DID作為補充安慰劑檢驗放在實證部分，一方面降低了DID作為主要方法帶來的結(jié)果偏差，另一方面用DID作為補充方法也可以增強合成控制法實證檢驗的完善性和有效性。本文基于污染控制政策的作用機制假設(shè)，結(jié)合理論推演和實證假設(shè)，從地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、地區(qū)經(jīng)濟水平以及綠色環(huán)保意識等方面對流域生態(tài)環(huán)境補償政策作用機制進行檢驗和討論，有利于發(fā)現(xiàn)以流域生態(tài)補償為核心的生態(tài)補償制度的治理瓶頸和改善方案。

三、研究方法、變量說明及數(shù)據(jù)來源

（一）合成控制法

合成控制法假設(shè)有N+1個地區(qū)，區(qū)域1在T0期開始實行水環(huán)境區(qū)域補償政策（下文簡稱水環(huán)境政策），T0代表政策實施時間2016年，其他N個地區(qū)沒有實行水環(huán)境區(qū)域補償政策。Y1it代表地區(qū)i在t期實行水環(huán)境政策的潛在結(jié)果，Y0it表示個體i在t期如果未受到水環(huán)境區(qū)域補償政策影響的潛在結(jié)果。從而地區(qū)實行水環(huán)境區(qū)域生態(tài)補償?shù)囊蚬?yīng)為βit=Y1it-Y0it，其中，i=1，…，N+1，t=1，…，T。地區(qū)i在t期觀測到的水污染改善結(jié)果為Y it=D it Y it+( 1-D it)Y0it=Y oit+βit D it，D it表示地區(qū)i在t期的水環(huán)境區(qū)域政策干預(yù)狀態(tài)，若地區(qū)i在t期受到水環(huán)境政策干預(yù)取值為1，否則取值為0；這里的Y it是一個總稱，對于受到水環(huán)境區(qū)域補償影響的地區(qū)，其Y it=Y0it+D itβit；反之，Y it=Y0it。為敘述方便，假設(shè)第1個地區(qū)在T0期后受到水環(huán)境政策干預(yù)，而其他N個地區(qū)所有時期都沒有受到水環(huán)境政策干預(yù)，那么對于t＞T0，水環(huán)境的政策效應(yīng)可以表示為β1t=Y11t-Y01t=Y1t-Y01t。由于第1個地區(qū)實施了水環(huán)境政策，因而在t＞T0期，可以觀測到潛在結(jié)果Y11t，但無法觀測到如果其沒有受到政策干預(yù)時的潛在結(jié)果Y01t。為了估計地區(qū)1的反事實結(jié)果，Y01t可以用下列模型表示：

其中：δt是時間固定效應(yīng)；Z i是可觀察到的(K×1)維協(xié)變量，表示不受水環(huán)境政策影響的控制變量；θt是一個(1×K)維未知參數(shù)向量；λt是一個(1×F)維無法觀測的公共因子向量；μi是(F×1)維系數(shù)向量；εit是每個地區(qū)不能觀測到的短期沖擊，假設(shè)在地區(qū)層面滿足均值為0（2）。

為求出Y0it，可以考慮一個(N×1)維的權(quán)重向量W=(w2,…,w N)，滿足w j≥0,j=2,…,N+1，并且w2+…+w N+1=1。這里將權(quán)重限制非負，相當(dāng)于用控制組地區(qū)的凸組合來合成控制組，是為了避免外推造成的可能偏差。向量W的每一個特定值代表對第1個地區(qū)的合成控制，這是參照組內(nèi)所有地區(qū)的一個加權(quán)平均。對每個對照組的變量值進行加權(quán)可以得到：

假定存在權(quán)重向量(w*2,…,w*N+1)，使得：

Abadie和DIAMOND［19］（2010）提出如果是非奇異矩陣（Nonsingular Matrix），則有：

可以證明，在一般條件下式（4）趨近于0。因而，對于T0＜t≤T，地區(qū)1的反事實結(jié)果近似可以用合成控制組來進行表示，即，從而可以得到政策效果的估計值：

求取的β1t即政策實施地區(qū)與合成地區(qū)之間的水污染強度差異，也即水環(huán)境區(qū)域生態(tài)環(huán)境補償政策對該地區(qū)水污染情況的影響。

（二）變量說明

1.被解釋變量：水污染強度（pi2）

本文考察2016年江蘇省推行水環(huán)境區(qū)域補償政策后的水污染強度，因此將水污染強度作為被解釋變量，在選取衡量指標(biāo)時，利用2010—2018年各省份工業(yè)污水排放數(shù)量和各省份當(dāng)期工業(yè)增加值的比值來衡量。原因如下：首先，各污染流域的污水主要分為生活廢水和工業(yè)廢水兩大類，然而工業(yè)污水中含有更高的污染因子，比如高錳酸鹽、氨氮等，因此近年來國家政策的著力點還是將企業(yè)尤其是工業(yè)企業(yè)作為污染控制的主要對象；同時，大部分學(xué)術(shù)文獻在研究廢水來源時也會將工業(yè)污水作為主要目標(biāo)［20］。其次，考慮各省份工業(yè)化發(fā)展程度存在差異化，如果直接將工業(yè)污水排放量作為評價指標(biāo)，而不考慮其實際經(jīng)濟和工業(yè)發(fā)展水平，并不能準(zhǔn)確反映該省份水污染強度，而如果將其標(biāo)準(zhǔn)化（增加一單位工業(yè)產(chǎn)值所增加的工業(yè)污水量）則能夠消除上述影響。因此，本文利用兩者的比值作為水污染強度的衡量指標(biāo)。

2.預(yù)測控制變量

為了更好地構(gòu)建假想的合成地區(qū)，本文根據(jù)現(xiàn)有研究和假設(shè)，選取了7個預(yù)測變量使合成地區(qū)更加接近于真實地區(qū)。具體包括：

（1）工業(yè)技術(shù)水平（Industry）。各個省份的工業(yè)技術(shù)水平是提高水資源利用率、降低水污染強度的重要方法。借鑒景守武（2016）的研究結(jié)果，采用工業(yè)增加值與當(dāng)期GDP增加值的比值來衡量各地區(qū)的工業(yè)技術(shù)水平。

（2）規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)量（EN）。規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)作為各個省份經(jīng)濟發(fā)展的核心力量，亦是大多數(shù)省份水污染的主要源頭，對一個地區(qū)的水源污染治理方面也有著不可替代的作用。

（3）科研支出（Research）?？茖W(xué)技術(shù)支出是促進各省技術(shù)進步的重要動力，同時科學(xué)技術(shù)的改進也是降低水污染的根本方法，一方面可以提高水資源利用效率，另一方面也能升級污水處理設(shè)施，降低水污染排放強度。為了更好地評估各個省份的科學(xué)技術(shù)水平，采用各地區(qū)年末科學(xué)技術(shù)財政支出與各地區(qū)GDP之比作為衡量指標(biāo)。

（4）基礎(chǔ)設(shè)施（Gapc、Pcra）。城市基礎(chǔ)設(shè)施包括污水管道、綠地公園以及垃圾處理站等公共設(shè)施，可以通過降低污染源、凈化水污染來實現(xiàn)城市環(huán)境的改善。故選擇采用人均綠地面積和人均道路面積對其加以測度［21］。

（5）經(jīng)濟實力（Fi/Si）。一個地區(qū)的經(jīng)濟水平高低直接決定了當(dāng)?shù)卣軌蚧ㄙM在治理水污染方面的投資數(shù)額，也從根本上決定了一個地區(qū)是否能夠從行動上來限制水污染的惡化，從而達到長治久安的效果。因而采用第一產(chǎn)業(yè)增加值和第二產(chǎn)業(yè)增加值來衡量（3）。

（三）樣本選擇與數(shù)據(jù)說明

本文選取2010—2018年中國27個省份（不包括海南、青海、新疆、西藏和港澳臺地區(qū)）數(shù)據(jù)作為初始樣本，將2016年全面實行水環(huán)境區(qū)域補償政策的江蘇省設(shè)定為初始處理組，其余26個省份設(shè)定為初始控制組。文中涉及所有預(yù)測變量主要來源于各省份統(tǒng)計年鑒以及Wind數(shù)據(jù)庫（4）。

四、實證結(jié)果分析

本文實證結(jié)果分析思路如下：首先運用SCM方法檢驗江蘇省水環(huán)境區(qū)域補償政策是否對江蘇省水污染強度的改善產(chǎn)生了影響；其次采用安慰劑檢驗法和排列檢驗法檢驗水環(huán)境區(qū)域補償政策改變水污染強度的有效性；最后采用多重處理組替換法和雙重差分法作為補充方法，進一步檢驗水環(huán)境區(qū)域補償政策改善水污染強度的有效性。

（一）政策效應(yīng)評估

以政策實施前的7種預(yù)測變量作為依據(jù)，確定最優(yōu)化的權(quán)重來構(gòu)造合成江蘇，圖1展示了構(gòu)成合成江蘇的各個省份及其權(quán)重。

圖1 合成江蘇各省份權(quán)重

從圖1可以看出，最終入選的5個省市中，浙江權(quán)重最高，占比幾乎一半，這也符合常規(guī)預(yù)期。作為長三角的一員且為江蘇相鄰省份，蘇、浙無論是工業(yè)化程度、經(jīng)濟發(fā)展水平還是教育水平都存在著高度相似性。其后是廣東、山東和福建，北京權(quán)重占比最低。值得一提的是，在此權(quán)重之下，平均預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)差只有0.007 2，說明合成控制組的預(yù)測精度是非常高的。

利用以上最優(yōu)化權(quán)重對5省市進行加權(quán)平均，即可得到合成江蘇。表1給出了合成江蘇和真實江蘇的各種預(yù)測變量的數(shù)值比較，結(jié)果顯示，所使用的7個預(yù)測變量及其滯后目標(biāo)變量，合成江蘇與真實江蘇都高度接近。因此可以認為，合成江蘇是真實江蘇的高度描畫，可以有效模擬真實江蘇。

表1 合成江蘇與真實江蘇預(yù)測變量對比

利用合成江蘇模擬政策未實施之前真實江蘇的水污染強度狀況，結(jié)果如圖2所示。

圖2 真實江蘇與合成江蘇的水污染強度對比

在水環(huán)境政策實施之前，真實江蘇與合成江蘇水污染強度的變化途徑基本保持一致，說明合成江蘇較好地擬合了水環(huán)境區(qū)域補償政策實施之前江蘇省水污染強度的變化。當(dāng)2016年政策在全省全面推行之后，真實江蘇的實線快速下降，而合成江蘇的虛線穩(wěn)定上升，且兩者差距日益擴大。水污染強度作為一個逆指標(biāo)，政策實施后真實江蘇的水污染強度得到了明顯改善。

為了更直觀反映水環(huán)境區(qū)域補償政策對江蘇省內(nèi)流域狀況的影響，本文計算了2016年前后真實江蘇與合成江蘇水污染強度的差距。圖3顯示，在2013年之前，真實江蘇水污染強度是高于合成江蘇的，甚至一度高達0.020 0，這說明2013年以前，由于江蘇工業(yè)化進程的不斷加大，未高度重視流域水環(huán)境問題，導(dǎo)致省內(nèi)流域環(huán)境污染嚴重；2013—2016年，江蘇流域水污染強度有所改善，數(shù)值也從正向變?yōu)樨撓?，但波動較大，并沒有呈現(xiàn)連續(xù)性的下降態(tài)勢，這說明江蘇省在2013年之后針對某些污染嚴重區(qū)域采取了一些水污染防治措施，比如前文所述的太湖流域和通榆河，但由于是小范圍試點，所以對于全省水污染狀況的改善并不明顯；2016年之后，兩者差距突破了原有的范圍（-0.200 0/0.200 0），呈現(xiàn)斷崖式下跌，甚至一度逼近了-0.800 0，僅2016—2017年，水污染強度差值就達到了-0.600 0，其增長率絕對值是2016年之前的3倍以上，這是一個難以忽略的差距。從具體結(jié)果來看，2016—2018年，水環(huán)境區(qū)域補償政策極大地改善了江蘇的水污染強度，改善程度隨時間推移逐步凸顯。

圖3 真實江蘇和合成江蘇水污染強度對數(shù)差距

（二）有效性檢驗

為了增強研究結(jié)論的有效性，證實江蘇的水環(huán)境區(qū)域補償政策確實降低了水污染強度，而并非其他因素，本文將采用安慰劑法（Placebo Test）和排列檢驗法（Permulation Test）檢驗水環(huán)境政策對改善水污染強度的有效性。

1.安慰劑檢驗

檢驗原理和思路如下：針對一個沒有在特定年份實行水環(huán)境區(qū)域補償政策的省份，假設(shè)與江蘇一樣，在2016年全面實施該政策，通過SCM利用其他省份來構(gòu)造該省份的合成控制對照組，從而得到該省份與沒有推行水環(huán)境政策省份水污染強度的差異。通過對每一個對照組省份進行同樣的步驟，可以對比安慰劑檢驗中產(chǎn)生的水污染強度改善程度的差值和實證分析中目標(biāo)省份的差值，如果江蘇與合成控制對象省份水污染強度改善的差異確實來源于水環(huán)境區(qū)域生態(tài)環(huán)境補償?shù)娜嫱菩校敲瓷鲜鰧嵶C分析所得到的水污染強度改善量應(yīng)遠大于安慰劑檢驗中得到的差值。通常用干預(yù)后的MSPE值與干預(yù)前的MSPE值之間的比值來反映實證結(jié)果與安慰劑檢驗結(jié)果的差異。MSPE（Mean Square Prediction Error）代表真實地區(qū)與合成地區(qū)之間的擬合差異度。干預(yù)前的MSPE計算公式如下：

干預(yù)后的MSPE同理，只是改變了均方預(yù)測誤差的平均區(qū)間。Abadie和Diamond［19］（2010）指出，如果一項政策的PreMSPE值過大，也可能會因為“慣性”導(dǎo)致PostMSPE的值過大，從而很可能會造成結(jié)果偏誤，影響研究者的判斷，因此一般取兩者的比值以控制PreMSPE的影響。如果江蘇水環(huán)境區(qū)域補償政策確實對水污染強度起到了改善作用，那么相較于其他省份的安慰劑效應(yīng)，江蘇PostMSPE與PreMSPE的比值應(yīng)該顯著地高于其他省份，具體如圖4所示。

圖4 江蘇與合成省市的比值分布

圖4中，江蘇的均方預(yù)測誤差比值高達58，顯著高于其他省份，說明采用合成控制法觀測的江蘇水環(huán)境區(qū)域補償政策的全面推行改善了水污染強度的實證結(jié)果是有效的。

2.排列法檢驗

與安慰劑檢驗法所不同的是，排列檢驗法隨機選擇控制分析地區(qū)來進行政策效應(yīng)估計的有效性檢驗。在做排列檢驗法之前，需要在對照組中剔除一些平均標(biāo)準(zhǔn)變動（APSD）（5）過大的地區(qū)，然而采用SCM方法的文獻對于規(guī)定對照組平均標(biāo)準(zhǔn)變動的程度都不一樣，沒有一個統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，因此本文參考已有文獻，分別剔除APSD高于目標(biāo)省份2倍［22］和APSD高于目標(biāo)省份5倍（6）的省份。

從圖5來看，圖中實線代表江蘇的預(yù)測誤差，虛線代表了其他省份的預(yù)測誤差，可以看出無論是圖5左側(cè)剔除APSD高于目標(biāo)省份2倍的省份，還是右側(cè)剔除APSD高于目標(biāo)省份5倍的省份，都能觀測到實線在2016年之前變動是最小的，而在2016年之后的變動程度開始逐漸變大，雖然有幾條虛線在2016年之后變動程度超過實線，但是可以看出這幾條虛線在2016年后變化的趨勢均是先增后減或先減后增的，進一步證明江蘇水環(huán)境區(qū)域補償政策實施改善水污染強度的結(jié)果是有效的。因此，排除這幾條特殊情況的虛線，可以證實如果隨機選擇一個控制省份進行估計，要得到與目標(biāo)分析省份一致的結(jié)果確實是小概率事件，也證實了采用合成控制法分析江蘇省水環(huán)境區(qū)域補償政策實施改善水污染強度的結(jié)果是有效的（8）。

圖5 目標(biāo)分析單元與隨機控制單元的預(yù)測殘差分布

（三）穩(wěn)健性檢驗

為了避免由于控制組選擇不同和估計方法不同導(dǎo)致分析結(jié)果存在偏誤，從確保分析結(jié)論的穩(wěn)健性出發(fā)，本文繼續(xù)采用處理組替換法和雙重差分法（DID）對實證結(jié)果的穩(wěn)健性進行檢驗。圖6、圖7和表2分別展示了兩種估計方法對水環(huán)境區(qū)域補償政策改善水污染強度的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果。

1.處理組替換法

替換法類似于虛假實驗（falsification teat），本文選擇一個沒有實施水環(huán)境政策的省份進行分析，如果發(fā)現(xiàn)該省份與江蘇的情況一樣，真實水污染強度與合成水污染強度之間有很大的正向差距，說明合成控制法并沒有提供有力的證據(jù)來證明水環(huán)境區(qū)域補償政策的全面推行對江蘇水污染強度的影響。本文選取兩個省份，一個為合成江蘇權(quán)重最大的省份浙江，合成權(quán)重最大說明在所有省份中，浙江與江蘇是最為接近的；另外一個選擇沒有權(quán)重的省份湖北，沒有權(quán)重說明湖北在各項特征上都與江蘇相差甚遠。需要說明的是，浙江、湖北在2016年都沒有推行全面的流域生態(tài)補償政策。圖6顯示了湖北的檢驗結(jié)果，圖7顯示了浙江的檢驗結(jié)果。可以看出，湖北在水環(huán)境政策推行前后，雖有波動，但是依舊保持彼此互有交集的狀態(tài)；2015年之前，合成浙江與真實浙江幾乎擬合，但是2015年之后浙江水污染強度卻一度高于合成水污染強度，這恰好與江蘇的走勢完全相反。這在一定程度上證明了是水環(huán)境區(qū)域補償政策的全面推行改善了江蘇的水污染強度，而不是其他的共同的偶然因素。

圖6 真實湖北和合成湖北水污染強度

圖7 真實浙江和合成浙江水污染強度

如前文所述，雖然雙重差分法在評價政策效應(yīng)時其主觀性容易造成選擇性誤差和內(nèi)生性，但雙重差分法在一定程度上依舊能夠提供一定的參考價值，因此本文將其作為補充方法進行穩(wěn)健性檢驗，其計量模型設(shè)定如下：

其中：I是反映水污染強度的變量；W是水環(huán)境區(qū)域補償政策變量，江蘇取值為1，對照組省份取值為0；Year是年份虛擬變量，2016年開始取值為1，2016年前取值為0；β1為水環(huán)境政策對水污染強度影響的凈效應(yīng)；X為控制變量的集合（8）。

由于雙重差分法在對照組的選擇上有主觀隨意性，為了降低雙重差分法估計結(jié)果的偏誤，本文在選擇對照組省份時，按照雙重差分法的共同趨勢假設(shè)，盡可能選擇與江蘇水污染強度趨勢一致的省份。通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，2016年之前，山東、浙江和廣東的水污染強度與江蘇的年度污水排放量都極為接近，故將這3個省份作為江蘇的對照組并通過控制其他影響水污染強度的變量，一定程度上能夠剔除江蘇本身所處發(fā)展階段的因素。表2報告了雙重差分法的估計結(jié)果，其交叉項系數(shù)反映的是水環(huán)境區(qū)域補償政策對江蘇的影響。第（1）列是使用上述3個城市作為對照組，但沒有控制其他影響因素情況下的估計結(jié)果；第（2）—（6）列是使用上述3個城市作為對照且逐步加入控制變量之后的估計結(jié)果；第（7）列是使用除江蘇以外的全部26個省份作為對照組并加入控制變量之后的估計結(jié)果，以此來檢驗上述兩列的穩(wěn)健性。由表2可以看出，三種情況下的交叉項系數(shù)均顯著為負，顯示水環(huán)境區(qū)域生態(tài)環(huán)境補償改善了江蘇的水污染強度且具有穩(wěn)健性，這也證實了江蘇水污染強度的改善的確是由水環(huán)境政策所影響的，水環(huán)境區(qū)域補償政策在一定程度上有利于改善江蘇境內(nèi)流域的水資源環(huán)境。

表2 江蘇省水環(huán)境區(qū)域補償政策對水污染強度的影響（DID）

五、水環(huán)境政策改善水污染的機理分析與驗證

通過上述研究發(fā)現(xiàn)，2016年江蘇全面推行的水環(huán)境區(qū)域補償政策不僅明顯改善了整個江蘇境內(nèi)的水污染強度，同時還顯現(xiàn)隨時間推移改善效果依舊存在。但流域生態(tài)補償政策如何改善水污染強度的?其內(nèi)在的作用機制是什么?是否存在其他因素的調(diào)節(jié)效應(yīng)?為此，本文根據(jù)理論推演與實證分析梳理出流域生態(tài)補償政策改善水污染強度的作用機制，再對實證結(jié)果進行解釋與說明。

（一）水環(huán)境政策改善水污染的機理分析

（1）綠色環(huán)保意識。所謂綠色環(huán)保意識是指水環(huán)境政策有助于進一步提高公眾環(huán)保意識，引導(dǎo)公眾對綠色產(chǎn)品的消費，從而促使工業(yè)企業(yè)減排。當(dāng)前隨著人均消費水平逐漸提高，公眾對于日常產(chǎn)品的健康與綠色程度越來越重視。公眾認為，企業(yè)生產(chǎn)過程中排放的污染物越多，則意味著產(chǎn)品的綠色健康水平就會較低［20］。“三鹿奶粉”事件以及“蜂蜜汞超標(biāo)”事件嚴重打擊了公眾對于一些工業(yè)生產(chǎn)企業(yè)的信心，因此公眾會以某工業(yè)企業(yè)每年排污量為依據(jù)來判斷產(chǎn)品的綠色健康水平，如果企業(yè)排污過多，會導(dǎo)致對這類產(chǎn)品的需求下降。消費者的綠色消費意識越強，則對該類產(chǎn)品的需求下降就會更加顯著。而水資源作為一種特殊的產(chǎn)品，日常用水公眾無法進行自主選擇，因此公眾一般會將此種綠色環(huán)保意識轉(zhuǎn)化為對工業(yè)企業(yè)污染水資源的投訴和舉報行為，從而獲得與消費行為同樣的效用。江蘇水區(qū)域環(huán)境生態(tài)補償政策以文件和通告形式向全省發(fā)布且逐級通知，并同時采取自媒體（江蘇新聞、政府公眾號推送）線上形式向社會群眾發(fā)布此政策，采取獎勵形式鼓勵群眾匿名舉報等來確保政策的有效執(zhí)行。工業(yè)企業(yè)在受到來自公眾監(jiān)督和政府環(huán)境管制的雙重壓力下，在生產(chǎn)過程中將會采取減少污水排放措施，進而提高企業(yè)的環(huán)境績效。

（2）企業(yè)所有制結(jié)構(gòu)。企業(yè)所有制結(jié)構(gòu)是指水環(huán)境生態(tài)補償政策的實施會受到當(dāng)?shù)貒泄I(yè)企業(yè)的占比影響，從而影響水污染強度治理效果。Hua和Wheeler、Wang等［23-24］研究發(fā)現(xiàn)，國有企業(yè)在某個地區(qū)的社會經(jīng)濟活動中往往會產(chǎn)生很大的影響，這種影響不僅表現(xiàn)其與地方政府之間存在很深的聯(lián)系，同時表現(xiàn)其對地方經(jīng)濟做出了很大的貢獻；彭海珍和任榮明［25］發(fā)現(xiàn)，出于企業(yè)利潤最大化動機，私營企業(yè)大多數(shù)缺乏減少污水排放的內(nèi)在動力，而國有企業(yè)卻相反，由于其應(yīng)承擔(dān)的社會責(zé)任，更多是從社會福利最大化角度出發(fā)，與政府積極配合，主動采取措施降低企業(yè)的污水排放?；诖?，國有工企的占比提高將有利于政策的改善效果。江蘇水環(huán)境區(qū)域生態(tài)補償政策的實行會迫使很多重污染型私營工業(yè)企業(yè)搬離江蘇，從而使國有企業(yè)數(shù)量占比上升，起到改善水污染強度的效果（9）。

（3）地區(qū)經(jīng)濟水平。地區(qū)經(jīng)濟水平是指水環(huán)境生態(tài)補償政策的效用在一定程度受到地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平的影響，從而影響水污染治理的效果。已有文獻研究指出，一個地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平越高，工業(yè)企業(yè)排放污染物數(shù)量就越高。李成和沈坤榮［19］提出改善環(huán)境質(zhì)量一個很重要手段就是提高經(jīng)濟發(fā)展水平，環(huán)境規(guī)制在后期取得效果后，可以對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級和經(jīng)濟持續(xù)發(fā)展提供實現(xiàn)途徑。而水環(huán)境區(qū)域補償政策作為力圖改善水資源環(huán)境的環(huán)保政策，其產(chǎn)生的正向外部效應(yīng)會推動當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟發(fā)展，從而抑制需要以環(huán)境為代價的重污染型企業(yè)的生產(chǎn)活動，最終起到改善水污染的效果。

（二）水環(huán)境政策改善水污染的機理驗證

為了對上述機制進行驗證，本文構(gòu)建以下待檢驗?zāi)Ｐ停?/p>

在皇家大小宴席中，也總少不了火鍋。乾隆四十八年正月初十，乾隆皇帝在乾清宮筵宴宗室，一次辦了530桌火鍋。嘉慶帝更有此愛好，在登基大典上，竟舉辦了 1550桌的火鍋宴，應(yīng)邀品嘗者達5000余人，成了歷史上最大的一次火鍋盛宴。據(jù)說，慈禧太后也很喜歡吃火鍋，火鍋是她冬日里經(jīng)常享用的美食。

其中：Y i,t是因變量，表示省份i在第t年的水污染強度情況，本文采用工業(yè)污水排放量與工業(yè)增加值的比值加以衡量；Enlai,t是自變量，表示省份i在第t年是否實行水環(huán)境區(qū)域補償政策的虛擬變量，自2016年起Enlai,t=1，2016年之 前Enlai,t=0；Publici,t、ECi,t、Edli,t是水環(huán)境政策改善水污染強度的三條作用機制變量，依次為綠色環(huán)保意識、企業(yè)所有制結(jié)構(gòu)占比和地區(qū)經(jīng)濟水平；X i,t為本文的控制變量，包括上文所述的7種預(yù)測變量。

企業(yè)所有制結(jié)構(gòu)（ECi,t）采用各省份國有工業(yè)企業(yè)數(shù)量與該省份規(guī)模以上國有及非國有工業(yè)企業(yè)數(shù)量的比值進行替代。

綠色環(huán)保意識（Publici,t）則根據(jù)機制分析，針對水資源特殊產(chǎn)品，一般用公眾對于企業(yè)排污行為的舉報和投訴代替，公眾通過此種措施來維護對于水資源的綠色消費。公眾自發(fā)舉報和投訴行為往往受到公眾自身環(huán)保意識的控制，即公眾的環(huán)保意識越高，對于工業(yè)企業(yè)排污行為的監(jiān)督就越強，而這種環(huán)保意識是一個非常主觀且不易觀察的變量。因此，根據(jù)現(xiàn)有文獻，一般采用環(huán)境信訪數(shù)量進行變量替代，環(huán)境信訪數(shù)量一般是指各省份相關(guān)部門接待公眾投訴的次數(shù)，接待方式可以分為網(wǎng)絡(luò)郵件、電話溝通、線下接待等。

地區(qū)經(jīng)濟水平(Edli,t)的指標(biāo)主要有兩個，即收入和支出。其中，收入采用地區(qū)生產(chǎn)總值代替，而支出采用地區(qū)消費品零售總額代替，本文參考以往文獻采用收入進行表示。為了更加直觀地比較各省份的經(jīng)濟發(fā)展水平，在韓其恒等［26］研究的基礎(chǔ)上，用目標(biāo)省份人均GDP/各省份人均GDP之和來表示地區(qū)購買力和經(jīng)濟發(fā)展水平（11）。

表3列出了江蘇水環(huán)境區(qū)域補償政策對水污染強度的改善效果及內(nèi)在機制的檢驗結(jié)果。

表3 水環(huán)境生態(tài)補償改善水污染強度的機制驗證

由表3可知，水環(huán)境區(qū)域補償政策與水污染強度具有顯著的負相關(guān)關(guān)系，即江蘇水環(huán)境區(qū)域補償政策的全面推行顯著降低了省內(nèi)水污染強度。從三種作用機制的回歸結(jié)果看，政策與綠色環(huán)保意識的交互項系數(shù)顯著為負，說明水環(huán)境區(qū)域補償政策從一定程度上提升了公眾的綠色環(huán)保意識，進而驅(qū)動工業(yè)企業(yè)減少廢水污染排放，改善了水污染強度；從（4）列可以看出，政策與地區(qū)經(jīng)濟水平之間的交互項系數(shù)也顯著為負，說明在水環(huán)境政策改善水污染強度的作用途徑中，江蘇的經(jīng)濟發(fā)展水平起到了明顯的促進作用；從（5）列來看，政策與企業(yè)所有制結(jié)構(gòu)的交互項系數(shù)同樣顯著為負，說明國有工業(yè)企業(yè)占比在水環(huán)境政策實施過程中起到了一定的調(diào)節(jié)作用，國有工業(yè)企業(yè)的占比越高，改善水污染強度的效果就越好，這也從一定程度上佐證了國有工業(yè)企業(yè)出于其社會責(zé)任，會積極采取措施減少污水排放的結(jié)論。歸納來說，江蘇水環(huán)境區(qū)域補償政策全面推行能夠有效發(fā)揮地區(qū)的公眾綠色環(huán)保意識，所有制結(jié)構(gòu)合理化以及較高的地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平，將進一步增強改善江蘇水污染強度的效果。

六、研究結(jié)論與政策建議

（一）研究結(jié)論

本文針對江蘇省于2016年全面實行的水環(huán)境區(qū)域補償政策，利用2010—2018年省級面板統(tǒng)計數(shù)據(jù)，采用合成控制法研究了省級層面的流域生態(tài)補償是否有效改善了水污染強度。研究結(jié)論如下：①江蘇在全省推行的水區(qū)域環(huán)境生態(tài)補償政策顯著且持續(xù)地改善了水污染強度；②政策推行情況下公眾自發(fā)環(huán)保意識的提高，顯著抑制了工業(yè)企業(yè)排放污水的強度，有效改善了江蘇水污染強度；③國有工業(yè)企業(yè)占比的比值在政策治理水污染強度過程中起到了顯著的調(diào)節(jié)作用，即地區(qū)的國有工業(yè)企業(yè)占比越高，在一定程度上能夠促進水環(huán)境政策的改善作用；④政策推行過程中經(jīng)濟發(fā)展水平的提高能夠顯著提升江蘇水污染改善程度。基于上述，流域生態(tài)補償政策作為治理水污染的重要制度，其在省級層面上的治理效果顯著，同時該政策在地區(qū)推行過程中的效用會受到當(dāng)?shù)毓姯h(huán)保意識、國有工業(yè)企業(yè)占比以及經(jīng)濟發(fā)展水平的影響。

（二）政策建議

根據(jù)上述研究結(jié)論，本文提出如下政策建議：①各省份應(yīng)積極推進流域生態(tài)補償政策，轉(zhuǎn)變對流域生態(tài)補償政策的觀望態(tài)度。一方面，江蘇的政策效果證實了流域生態(tài)補償相關(guān)政策不僅適用于個別流域，也適用于整個省級地區(qū)；另一方面，流域生態(tài)補償相關(guān)政策的實行宜早不宜遲。②各省份應(yīng)積極提高公眾的環(huán)保意識，健全省級公眾監(jiān)督受訪機制，增強政府與公眾協(xié)同治理的理念。公眾作為水污染的直觀感受者和客觀受害者，有權(quán)利也有義務(wù)配合政府監(jiān)督工業(yè)企業(yè)的排污狀況，但由于受訪機制不健全，導(dǎo)致公眾被迫放棄監(jiān)督行為，因此各地在政策執(zhí)行中，應(yīng)該高度關(guān)注和保護公眾參與的熱情和隱私安全。③合理規(guī)劃工業(yè)企業(yè)所有制結(jié)構(gòu)占比，提高國有工業(yè)企業(yè)降污水平，激發(fā)私營工業(yè)企業(yè)降污熱情。各省級政府應(yīng)該關(guān)注國有工業(yè)企業(yè)的社會責(zé)任感和降污自愿性，可以通過轉(zhuǎn)出非國有重污染性企業(yè)或改變其所有制結(jié)構(gòu)等措施提高國有工業(yè)企業(yè)占比，努力發(fā)揮國有企業(yè)建設(shè)“綠水青山”的積極性。④努力提升經(jīng)濟發(fā)展水平，實現(xiàn)經(jīng)濟中高速增長。流域生態(tài)補償政策的效果很大程度上受到經(jīng)濟發(fā)展水平的制約，而經(jīng)濟的中高速增長可以穩(wěn)定提高公眾人均收入水平，刺激地區(qū)購買力提升，從而有利于流域生態(tài)補償相關(guān)政策的積極穩(wěn)步推進，獲得更持久的治理效果。

（三）研究展望

江蘇省水環(huán)境區(qū)域補償政策作為中國首個在全省層面實施的補償制度，其目的是改善省內(nèi)水環(huán)境區(qū)域的污染問題，而我國國土遼闊，由于各地實施的環(huán)境治理政策不同以及對水環(huán)境區(qū)域認定標(biāo)準(zhǔn)存在差異，導(dǎo)致在分析跨省域水環(huán)境區(qū)域污染問題時存在很大障礙。本文從江蘇水環(huán)境區(qū)域政策對水污染治理起到的效果出發(fā)，對研究省域內(nèi)部水環(huán)境調(diào)節(jié)具有一定的意義，進一步的研究可以將省域內(nèi)部水環(huán)境治理延伸到跨省域的水環(huán)境治理，具體分析水環(huán)境政策在面臨跨省域時該如何進行治理以及是否會依舊產(chǎn)生可觀的改善效果。

注 釋：

（1）2014年江蘇省頒布了該政策的試行方案，該試行方案僅在江蘇一部分區(qū)域試行，2016年頒布的政策在原有基礎(chǔ)上進行了較大調(diào)整，因此可以認為2016年《江蘇省水環(huán)境區(qū)域補償方案》是一項新的政策。

（2）殘差項包含了可能會對江蘇省水污染狀況產(chǎn)生影響的其他政策，譬如“十二五”和“十三五”中有關(guān)環(huán)保的規(guī)劃以及從2016年開始多批次的中央環(huán)保督察；另外考慮兩次規(guī)劃和環(huán)保督察的目標(biāo)是對環(huán)境進行改善而并非針對水污染一項，因此相比“水環(huán)境區(qū)域補償”，上述政策對于水污染改善效果可能會分散，因此殘差項包含這些政策是合理的。

（3）為統(tǒng)一量綱，數(shù)據(jù)均作對數(shù)化處理。此外，還加入了第二年（2011年）、第三年（2012年）和第六年（2015年）3個滯后目標(biāo)變量作為控制變量，同樣作對數(shù)化處理。

（4）由于第二次污染普查的影響，很多省份工業(yè)污水排放量數(shù)據(jù)只統(tǒng)計到2017年，本文進行數(shù)據(jù)申請獲得2018/2019年度數(shù)據(jù)，最終進行手工整理形成完整的2018年數(shù)據(jù)，2019由于數(shù)據(jù)過多缺失并不完整。

（5）參考Abadie等的研究，以［APSD=1Tt=1T0Yrea；-Ysyn 212］來衡量SCM是否能對隨機選取的控制組進行較好的合成。如果APSD較大，則說明合成控制法并不能很好地擬合該省份在2016年之前的水污染強度。

（6）Abadie等研究剔除了MSPE高于目標(biāo)城市20倍的城市，而=APSD，因此文中選擇剔除APSD不小于江蘇5倍的省份。

（7）關(guān)于幾條虛線在2016年后處于實線之外的原因，文中已作說明。

（8）主要包括［Industry；Research；Pcra；Fi；EN］，基礎(chǔ)設(shè)施和經(jīng)濟水平中各包含兩個解釋變量，為了避免多重共線性，分別剔除基礎(chǔ)設(shè)施和經(jīng)濟水平各一個。

（9）2015年江蘇國有工企數(shù)量263，私營工企為40 914；2016年江蘇國有工業(yè)267；私營工企40 177；2017年江蘇國有工企265；私營工企38 057?？梢宰C明，江蘇省國有工業(yè)企業(yè)占比不斷提升。

（10）此處的殘差項包括其他環(huán)保政策和環(huán)保督察可能對江蘇水污染所產(chǎn)生的不可觀測的影響。

（11）此機制變量均作對數(shù)化處理。環(huán)境信訪數(shù)量來源于《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》及各省份環(huán)境狀況公報；國有工業(yè)企業(yè)數(shù)量來源于國泰安數(shù)據(jù)庫；各省份人均GDP來源于各年份《中國統(tǒng)計年鑒》。