環境規制與霧霾脫鉤效應
——基于空間杜賓模型的實證研究

宋灑灑，朱劍峰

(阜陽師范大學，安徽 阜陽 236037)

當前，嚴重的霧霾污染嚴重阻礙了經濟和社會的可持續發展，解決霧霾污染問題成為當務之急。由于霧霾污染存在的公共物品特征以及較強的空間溢出效應，僅僅依靠市場自動穩定器的協調作用不能起到積極的治理效果。因此，政府制定了一系列旨在解決環境污染問題的環境規制政策條例，以命令式的姿態改善環境污染，實現經濟環境協調發展。但對于環境規制政策是否有效減輕霧霾污染促使霧霾脫鉤，學術界眾說紛紜。環境規制政策與霧霾污染之間到底存在何種關系？是否應該實施更加嚴厲的環境規制政策？采取哪些措施能有效治理霧霾污染？針對這些問題，文章利用2005—2017年中國30個省域(西藏除外)面板數據，基于空間視角建立空間杜賓模型對環境規制與霧霾污染之間的關系進行實證分析，希望能為霧霾污染的治理提供有效參考。

一、文獻回顧

當前，學界對于環境規制的政策效果評價沒有統一的定論。有學者認為，政府規制會有效減少霧霾泛濫，促進霧霾脫鉤。如：Baksi等分析得出環境規制政策有效性的結論，[1]Elgin等也通過實證研究印證了這一觀點，并指出環境規制的力度存在一個閾值，需要達到一定的程度才能夠有效促進霧霾治理。[2]文澤宙等從城市霧霾污染視角切入，發現正式和非正式環境規制能夠顯著減輕霧霾污染。[3]陳卓等指出地方政府在環境規制的競爭中采用“差異化”戰略，并肯定了環境規制政策的積極效果。[4]陳東景等研究了異質型環境規制對霧霾污染的影響，結果表明不同類型環境規制的效果存在異質性。[5]

也有學者認為環境規制政策具有無效性，如：Davis研究指出規制措施并不能改善空氣質量。[6]Bagayev在以歐盟為對象的研究中得到環境規制不能緩解污染的結論。[7]呂守軍等以環境規制政策為視角，指出霧霾污染存在治理困局。[8]黃壽峰基于影子經濟建立理論模型，[9]通過實證研究發現環境規制對霧霾污染的影響不顯著，且影子經濟會加劇霧霾污染。潘敏杰等在中國式分權的背景下，發現地方官員的“逐底競爭”策略會加劇霧霾污染。[10]張明等指出當前的環境規制政策整體上并未對霧霾起到有效的抑制作用。[11]

梳理文獻可以發現，已有文獻中對于環境規制與霧霾污染脫鉤之間關系的研究較為充實，但究竟出現治理困境還是減輕了霧霾污染尚未形成定論；同時，多數文獻忽略了霧霾污染的空間溢出效應，且在一定程度上忽略了環境規制的門檻特征值。因此，文章從以下方面著手進行重點研究：第一，構建空間計量模型，實證探究環境規制與霧霾污染之間的關系；第二，引入環境規制的平方項，實證研究環境規制的門檻效應。

二、模型設定、指標選取和數據來源

1.模型設定

空間計量模型主要有空間自回歸模型(SAR)、空間誤差模型(SEM)和空間杜賓模型(SDM)。其中，SDM作為SAR和SEM的更一般化形式既考慮了解釋變量的空間依賴性對被解釋變量的影響，又考慮了被解釋變量的空間依賴性對被解釋變量的影響，在空間計量領域應用十分廣泛。其具體形式如下：

Yit=ρWYjt+βXit+ηWXit+ui+vt+εit

(1)

其中，Yit表示i地區第t年的霧霾污染，ρ表示被解釋變量空間自回歸系數；W表示空間權重矩陣，文章采用0-1矩陣；Xit表示各解釋變量；β表示各解釋變量的回歸系數；η表示解釋變量空間滯后項系數；ui表示個體固定效應；vt表示時間固定效應；εit表示隨機誤差項。

2.指標選取與數據說明

(1)被解釋變量。可吸入顆粒物是導致霧霾污染的主要因素，由于PM2.5數據較難獲得，故選取省會城市PM10數據作為衡量霧霾污染程度的指標，用pm表示。

(2)解釋變量。環境規制(er)，采用工業污染治理投資完成額占GDP的比重表示，為了分析環境規制與霧霾污染之間是否存在非線性關系，本文將環境規制強度的平方項er2引入模型。

(3)控制變量。產業結構(ind)，借鑒徐德云的做法計算產業結構升級指數表示；[12]技術創新水平(tec)，采用國內專利申請授權量表示；經濟發展水平(pgdp)，用人均國內生產總值表示；外商直接投資(fdi)，采用外商投資企業投資總額表示；能源強度(es)，采用標準煤炭消費量與GDP的比重衡量。

3.數據來源

本文選取2005—2017年中國30個省域(西藏除外)的面板數據進行實證分析，相關數據來源于《中國統計年鑒》(2006—2018)和《中國環境統計年鑒》(2006—2018)和國家統計局。

三、實證結果及分析

1.空間相關性分析

本文采用常用的Moran’I指數檢驗霧霾污染的空間相關性。使用Stata軟件對30個省市區霧霾污染的Moran’I進行計算，計算結果見表1。

表1 2005—2018年霧霾污染Moran’I及p值

表1中，各年份的Moran’I值在0.220～0.576之間，均顯著大于0，說明霧霾污染具有顯著的空間相關性，即一個地區的霧霾污染可能會影響周邊地區。

為了進一步探究各省霧霾污染的空間關聯程度和分布規律，文章繪制了2005年和2018年的局部莫蘭指數散點圖(見圖1)，由圖1可見，2005年和2018年大部分省份位于第一象限(HH)和第三象限(LL)，且十三年間，位于這兩個象限的省份明顯增加，說明各省份霧霾污染存在較強的正空間相關性，并且相關性越來越強，即大部分省份與其相鄰省份的霧霾污染具有相似的空間集聚特征，霧霾污染嚴重的省份被霧霾污染同樣嚴重的省份包圍，霧霾污染輕的省份被霧霾污染輕的省份包圍。

2.回歸結果與分析

通過LM檢驗進一步確定是否存在空間相關性，檢驗結果如表2所示，LM-Lag、R-LM-Lag、LM-Error和R-LM-Error檢驗均在1%的水平上拒絕了“無空間自相關性”的原假設，再次表明應建立空間面板模型進行計量分析。接下來需要確定哪一種空間面板模型最適用，LR檢驗在10%的水平上分別拒絕了SDM模型可以退化為SAR和SEM模型的原假設，應該建立SDM模型進行回歸分析，再次說明了文章模型建立的合理性。

表2 空間計量模型的設定與檢驗

基于前文的分析，本文利用2005—2017年中國30個省域(西藏除外)面板數據，建立SDM模型對環境規制與霧霾污染的關系進行估計，同時與最小二乘法(OLS)、非空間面板模型估計進行對比，回歸結果如表3所示。

由表3可知，估計方法不同得到的估計結果有所差異，本文重點分析SDM的回歸結果。空間自相關系數為0.495，且通過了顯著性檢驗，說明各省霧霾污染具有顯著的空間溢出效應，即本地區霧霾污染的變動會對相鄰地區產生影響，反之也成立。這可能是空氣流動導致霧霾污染就近轉移，使其地理空間上具有關聯性。也再次表明建立SDM進行回歸更合理。限于篇幅，本文僅分析環境規制的回歸結果。

表3 基準回歸結果

環境規制對霧霾污染的回歸系數顯著為正，且平方項顯著為負，說明環境規制與霧霾污染之間不是線性關系，而是呈倒U型的非線性關系，即強度較低的環境規制不利于減少霧霾污染，反而會使霧霾污染顯著增加，但當環境規制達到一定強度后，環境規制會使霧霾污染減少，這與Baksi的觀點一致。這可能是由于較低的環境規制強度不會降低企業利潤和競爭力，不至于降低企業利潤，企業沒有增加改善技術或者轉型的緊迫感，從而霧霾污染不會減輕。[1]當環境規制強度達到一定程度后，成本增加迫使企業不得不增加科技投入，從而使霧霾污染程度降低。考慮空間滯后可以發現，環境規制的二次項的空間溢出效應顯著為負，說明本地區的環境規制與相鄰地區的霧霾污染也呈倒U型關系。這可能是因為本地區實行環境規制政策之初，一些污染型企業就近向周邊地區轉移，使得周邊地區霧霾污染加劇；當環境規制達到一定強度后，企業不得不加大研發投入，開發清潔型產品，提高市場競爭力，示范效應和競爭效應的作用下，周邊地區的企業紛紛跟進，從而也減輕了周邊地區的霧霾污染。

3.環境規制對霧霾污染的空間效應分解

上述SDM回歸結果可能存在偏差，不能準確估計各變量對霧霾污染的影響程度，文章對上述結果進行偏微分分解，求得直接效應、間接效應和總效應的估計結果,分別反映各解釋變量對本地區、相鄰地區、總體霧霾污染的影響，具體如表4所示。

由表4可見，環境規制在直接效應、間接效應和總效應下的系數分別為0.329、1.259和1.588，且均通過了顯著性檢驗；環境規制的二次項在直接效應、間接效應和總效應下的系數分別為-0.239、-1.073和-1.313，且分別通過了顯著性檢驗,再次說明了環境規制與霧霾污染之間呈倒U型特征。

表4 總效應分解：直接效應和間接效應分析

四、結論與政策建議

文章利用2005—2017年中國30個省域(西藏除外)面板數據，建立空間杜賓模型對環境規制與霧霾污染之間的關系進行實證研究，得出了以下結論：(1)霧霾污染具有較強的空間正相關性，一地區的霧霾污染的變化會影響相鄰地區；(2)環境規制政策與本地區以及相鄰地區的霧霾污染均呈現倒U型特征，在達到閾值之前，會加劇霧霾污染，越過閾值之后，才能促進霧霾脫鉤；(3)能源強度、外商直接投資、技術創新等均在不同程度上影響霧霾污染。

文章根據實證研究結果，并結合實際情況，為實現霧霾治理提出如下對策及建議：首先，繼續實行環境規制政策，并且把握好環境規制強度，充分發揮好各種類型環境規制手段的作用，對于進行研發革新技術的企業提供資金支持和創新補助，大力扶持環保企業及科研機構，對其進行提供資金補助和財政補貼，合理減免稅收。其次，應當重視技術革新，大力發展綠色技術，促進產業結構升級，減少污染物排放，從而實現霧霾脫鉤；在重視生產性技術創新的同時要注重治污型技術創新，大力發展清潔能源。最后，外商直接投資能夠促進霧霾治理，在引進外資的同時，也應當引進生產技術和人才，與投資相結合發揮示范效應，實現經濟和環境的可持續發展。