我國環境規制強度時空變化研究

張曉敏，鄔娜，鐘詩雨，封強，吳佳，傅澤強

國家環境保護生態工業重點實驗室,中國環境科學研究院

環境污染是世界各國面臨的共同問題，有效的環境治理是全社會的共同目標，環境規制是重要的環境治理手段，它是為防治環境污染、改善環境質量，政府所實施的政策措施與社會組織、公眾對污染排放主體的排污行為所產生的約束性影響的總和[1]。我國政府部門從20 世紀70 年代起制定了一系列環境法規，并投入大量資金用于環境治理[2]。近年來，我國經濟由高速發展逐步轉向高質量發展，為淘汰落后產能，加快產業轉型，促進經濟高質量發展，政府希望通過有效的環境規制來緩解我國面臨的資源環境問題，通過制定差異化的環境規制政策為部分地區的經濟發展提供較為寬松的條件[3]，同時，積極引導新聞媒體、公眾和民間機構參與環境污染治理監督。而我國不同省份之間環境污染、產業發展有所差異，導致環境規制的驅動力不同，且隨時間推移，環境規制也會根據地區情況發生一定的變化。

鑒于此，筆者通過梳理相關文獻，在厘清環境規制內涵的基礎上，結合我國經濟發展現狀，測算分析環境規制強度時間趨勢和空間格局的演變及其影響因素，以期從整體上把握我國環境規制現狀，為完善環境規制制度體系，促進區域綠色、協調、均衡發展提供參考依據。

1 環境規制強度測度

環境規制作為解決環境污染問題的重要工具，其形式多種多樣。盡管學術界對環境規制的種類在視角和表述上仍未達成共識，但涵蓋的內容主要包括2 類4 個方面[1]：第一類為正式環境規制。包含命令控制型環境規制，即政府制定的環保法規與環境標準；治理投入型環境規制，即政府用于環境污染治理等方面的投資；經濟激勵型環境規制，即利用市場機制作用的環境保護稅、排污收費、環保補貼等經濟激勵手段。第二類為非正式環境規制，是指由企業或行業主導制定的一些非強制性的協議或者共識、環境信訪以及公益性環保組織的設立及其活動，且非正式環境規制近年來在維護良好生態環境方面發揮著越來越重要的作用。

環境規制測度指標的選取與測算方法上尚未形成固定的模式和體系[4]，目前學術界采用的指標涉及污染治理成本或投資、污染物排放量或減排量、環保科研課題經費等各方面，其中以單一的正式環境規制測度指標[5-6]或減排績效類的綜合指標[7-10]為常見。而政府、企業、社會組織及公眾多元主體的協同是單一主體在環境治理中“失靈”的現實需要[11]，故部分學者開始嘗試構建涵蓋多元主體的環境規制指標體系來對其進行衡量[12-13]。但是，由于沒有統一的標準原則，在構建其評價指標體系時，不同的指標體系導致結論千差萬別，進而導致研究缺少實際意義[14]。

1.1 指標選取

遵循科學性、系統性、可度量性、數據可得性等原則，構建包含目標層、準則層、指標層的環境規制強度測度指標體系。其中，目標層為環境規制強度，準則層包括正式環境規制、非正式環境規制、環境規制效果，指標層為反映各準則層的一系列具體指標。

正式環境規制包括環境污染治理投資、排污費/環境保護稅，前者為治理投入型環境規制，后者為經濟激勵型環境規制。因環境法規、標準、條例等命令控制型環境規制年際變化不大，省份差異小，故在此不作單獨衡量。排污費是經濟激勵型環境規制的重要手段，能夠有效實現外部成本內部化[15]，考慮到我國從2018 年開始將排污費的征收改為環境保護稅的形式，確保數據的連續性，2018 年之后排污費改用環境保護稅數據代替。排污費和環境污染治理投資均采用該指標值占GDP 的比例表征。

公眾參與的非正式環境規制形式包括環境信訪、環境起訴等方面，但是由于環境起訴等每年發生的次數較少，數據穩定性不夠[16]，借鑒伍格致等[17]的研究，采用環境信訪件數作為度量非正式環境規制的主要指標。由于環保意識難以定量表達，教育水平、收入水平等均為影響公眾環保意識水平的重要因素，故借鑒Pargal 等[18]的方法，選用影響環保意識的因素，如居民受教育程度、年齡結構、收入水平作為替代指標。其中，受教育程度較高的人群相對來說環保意識更強，對于環境質量的關注程度更高，環保組織的參與度較高；年輕人口是網絡用戶的主流，能夠更多地使用微博、貼吧等網絡手段及時曝光一些環境污染行為，并利用網絡平臺迅速傳播，匯聚民意，將環保意識轉為現實環保力量[19]；收入水平代表的是居民的生活水平，隨經濟發展與生活水平的提高，人們對環境質量的要求逐漸變高。

環境規制效果是指在正式和非正式環境規制作用下，企業不斷加大污染防治投入、力度，最終實現污染減排的結果。選取二氧化硫排放量、煙粉塵排放量、工業廢水排放量作為衡量環境規制效果的指標。參考沈坤榮等[20-21]的研究，基于我國各類污染物排放現狀及數據的可得性，考慮到污染物去除率省際差異不大，將二氧化硫排放量、煙粉塵排放量、工業廢水排放量3 項污染物排放量指標納入指標體系，分別采用單位工業增加值污染排放量進行衡量。

為實現省份間的可比性，具體數據衡量時采用相對指標，數據衡量及與環境規制的關系見表1。

表1 環境規制強度指標體系Table 1 Indicator system of environmental regulation intensity

1.2 數據來源與測度方法

研究區間為2011—2019 年，研究區域以我國省域為研究單元，考慮到數據的可得性和連續性，選取中國30 個省（區、市）作為研究對象（文中數據未包含港澳臺和西藏），上述指標相關數據均從《中國環境年鑒》《中國統計年鑒》及《中國環境統計年鑒》中獲取。

考慮到因子分析法可以有效剔除重復指標、確定核心指標，采用因子分析法對環境規制強度進行測度分析。

標準化后的因子模型矩陣用式（1）表示：

式中：X為可觀測的隨機變量；A為參數矩陣，AE為公共因子部分；ε為特殊因子部分。

根據式（2）、式（3），得到因子分析下我國環境規制強度第i個因子的貢獻度和累計貢獻度：

式中：λ(λ=λ1,λ2,···,λn?0)為矩陣R（R為矩陣X與其轉置矩陣的乘積）的特征值；ti為第i個因子的貢獻度；t為前r個公共因子的累計方差貢獻率。

根據式（4）提取累計貢獻度大于85%的公共因子，計算公因子得分及綜合得分：

式中：m為提取出的公因子的個數；F為環境規制綜合得分；Vi為公共因子權重；Fi為公因子得分。

根據以上環境規制強度測度指標模型，分別測算2011—2019 年全國環境規制得分與30 個省（區、市）層面的環境規制強度得分。

2 環境規制強度時間變化趨勢

2.1 測算過程

首先，運用SPSS 23.0 統計分析軟件對我國2011—2019 年環境規制強度測度指標體系相關數據進行KMO 檢驗及Bartlett 球形度檢驗，主要檢驗選取的數據是否適用于因子分析以及因子分析是否有效[22]。KMO 檢驗結果為0.699，Bartlett 球形度檢驗統計結果為157.353。一般地，KMO 統計量越接近于1，偏相關性越弱，因子分析結果越可靠，故因子分析可適用于該組數據，并且具有較強的可靠性；且Bartlett球形度檢驗統計值較大，其對應的顯著性水平幾乎為0，表明對數據進行因子分析是有效的。

隨后，以特征值大于1，累積方差貢獻率不低于85%的標準對評價指標提取主成分，有3 個公共因子的特征值大于1，進一步結合總方差解釋表中各成分所占原始變量的信息量，前3 個主成分的累計方差貢獻率達到90.511%，故選取前3 個成分作為環境規制強度測度的公共因子。

進一步采用最大方差正交旋轉法對因子矩陣進行正交旋轉，迭代5 次后收斂，得到旋轉后的總方差解釋表（表2）。

表2 總方差解釋Table 2 Total variance interpretation

旋轉后成分矩陣的因子載荷信息見表3。公共因子1 中，工業煙粉塵排放量、工業二氧化硫排放量載荷信息較大，指標為環境規制效果指標，故將其命名為規制效果因子，這充分說明環境規制效果能最直觀地反映環境規制強度，且政府政策手段在環境污染治理過程中起重要作用；公共因子2 中環境污染治理投資、排污費/環境保護稅等指標的載荷信息較大，該因子涉及的主要是正式環境規制指標，故將其命名為正式環境規制因子，可以看到環境信訪、居民收入水平等衡量非環境規制因子在該因子中的載荷信息也較大，說明公眾力量在環境規制中的作用不容忽視；公共因子3 中，年齡結構、受教育程度2 個衡量居民環保意識的指標載荷信息較大，將其命名為環保意識因子。由此可知，環境規制強度有賴于政府、社會組織和公眾三方關注，需要政府與公眾共同參與。

表3 成分矩陣Table 3 Composition matrix

2.2 結果分析

運用熵值法賦權公共因子的指標權重，計算出環境規制強度各因子得分與總得分，并根據得分情況作出環境規制強度隨時間的變化趨勢，結果見圖1。

圖1 全國環境規制得分趨勢Fig.1 Score trend of national environmental regulation

從圖1 可知，我國環境規制強度總得分在近9 年來處于平穩波動態勢，而環境規制效果因子得分、正式環境規制因子得分、環保意識因子得分相對而言變化較大，環保意識因子得分波動最為劇烈，環境規制效果因子得分由于在總得分中占比較大，與總得分的變化趨勢大致相同。具體而言，環境規制效果因子得分在2011—2015 年基本保持穩定不變的狀態，在2016—2019 年波動性較大。正式環境規制因子得分在2011—2014 年與環境規制效果因子得分基本一致，保持穩定態勢，在2015—2019 年波動恰與環境規制效果因子得分的波動方向相反，如2016 年，正式環境規制因子得分有大幅提升，同時環境規制效果因子得分下降態勢明顯。環保意識因子得分隨時間變動明顯，2014 年之后存在大幅上升趨勢，在2016 年達到峰值后開始回調。

基于3 個公共因子的視角，結合近年來我國生態環境保護現狀，對我國2011—2019 年環境規制強度的時間差異作出以下解釋。

2011—2014 年，3 個因子基本保持平穩，變動較大的是環保意識因子。2007 年十七大報告中強調要建設生態文明，政府積極推進資源節約型和環境友好型社會的構建，十八大黨中央和政府又把生態文明建設和環境保護擺上更加重要的戰略位置，環境保護投入力度較大，因此，2011—2014 年正式環境規制因子和環境規制效果因子得分相對較高。相對而言環保意識因子得分較低，原因可能是生態文明觀念、環境問題的重視度等短時間內難以出現大的變化，而更傾向于一個潛移默化的過程。

2015—2019 年，正式環境規制因子和環境規制效果因子得分呈現相反的變化趨勢，由此可推斷從規制發布實施到達成污染物減排的規制效果，具有一定的滯后性，這一問題從根本上來說是投入與產出間的效率問題，與環保設備投入運營的周期、環保投資資金到賬與落實情況等都有一定的關系。經過3 年的調節后，2018 年和2019 年二者又逐漸到達一個較為平衡的狀態。此階段環保意識因子前期處于高速增長狀態后緩慢回調，至2019 年有上升趨勢，前期的宣傳教育對于環境保護觀念的培養可能起到了一定的作用，且該階段15 歲以下人口占比增長較多然后緩慢回落，居民受教育程度與人均可支配收入也提升較快。

3 環境規制強度空間變化格局

3.1 測算過程

2011—2019 年環境規制強度測度指標體系相關數據KMO 檢驗及Bartlett 球形度檢驗結果見表4，KMO 檢驗結果與Bartlett 球形度檢驗統計結果顯示因子分析可適用于該組數據，且對數據進行因子分析是有效的。

表4 2011—2019 年KMO 檢驗及Bartlett 球形度檢驗結果Table 4 KMO inspection and Bartlett sphericity inspection results from 2011 to 2019

2011—2019 年提取前3 個因子作為環境規制強度測度的公共因子，2011 年、2015 年、2019 年的初始總方差解釋及旋轉后的總方差解釋見表5（由于篇幅原因，只陳列上述3 年主成分方差貢獻率）。根據各年總方差解釋計算得到各年份各省（區、市）環境規制強度總得分情況，后對其進行進一步的結果分析。

表5 2011 年、2015 年、2019 年總方差解釋Table 5 Explanation of total variance in 2011,2015 and 2019 %

3.2 結果分析

采用k 均值聚類算法對2011—2019 年的環境規制總得分進行聚類分析，將30 個省（區、市）劃分為3 個等級，分別對應高、中、低不同的環境規制強度，由于中等環境規制強度所含的省（區、市）較多，進一步將其聚類，結果見表6。從表6 可以看出，北京、天津、上海、江蘇、浙江、廣東等6 省（市）的環境規制強度處于較高水平，均位于我國東部地區，內蒙古、山西、貴州、新疆的環境規制強度在全國處于較低水平。我國環境規制強度總體上呈現東部較強、中部次之、西部較弱的空間態勢。

表6 2011—2019 各省（區、市）環境規制強度聚類結果Table 6 Clustering results of environmental regulation intensity in various provinces from 2011 to 2019

東部地區經濟較為發達，治理環境污染的財政支出較多，減少污染的相關技術手段較為先進，且其城鎮化程度和市場化程度較高，城鎮化建設過程中，綠色消費、綠色生產和綠色生活等理念等都會有利于環境規制強度的提升，而市場化有助于完善環境規制工具的組合形式，因而環境規制強度偏高；中西部地區基于發展經濟，產業結構偏工業，使得西部地區的發展大多依賴于高污染、高耗能的產業，對于高污染產業的容納度相對較高，環境規制較為寬松。且其城鎮化水平與資源開發利用程度低，環境污染較小，所以公眾的環保意識相對較低。

根據2.2 節時間趨勢分析，空間分析主要選取2011—2013 年、2014—2016 年、2017—2019 年3 個階段，采用k 均值聚類算法對3 個階段的環境規制強度總得分數據進行聚類分析，結果見表7。由表7 可知，北京、上海、江蘇、浙江、廣東等地環境規制強度處于較高水平，以上省（市）均位于我國東部地區；而內蒙古、貴州、新疆等地環境規制強度一直處于較低水平，主要位于我國西部地區。由此可見，東西部環境規制強度差異明顯。

表7 2011—2019 各省環境規制強度分階段聚類結果Table 7 Phased clustering results of environmental regulation intensity in various provinces from 2011 to 2019

但從各年環境規制得分來看，環境規制強度得分最高與最低的省（區、市）差值由2011 年的2.116逐年降低至2019 年的1.757，由此可見環境規制的地域差異在縮小。

從上述3 個階段來看，階段1～階段2，位于東部高環境規制強度地區的北京、天津、上海、江蘇、浙江等省（市）仍然保持較高的環境規制強度，河南、山東、遼寧等省份提升較多，而福建、重慶的環境規制強度有所下降，河北、內蒙古、貴州、新疆的環境規制強度則處于較低水平；階段2～階段3，河北、山西、福建、重慶等省（市）提升較為顯著，云南的環境規制強度下降明顯，下降省（區、市）較前一階段明顯減少，高環境規制強度與低環境規制的省（區、市）與前一階段相比變動不大。

從具體各省（區、市）每年的公共因子看，由于東部地區經濟發展水平較高，無論在政府管控還是公眾參與上都處于較高水平，河南、山東、遼寧環境規制綜合得分近年來提升較多，主要是減排投入等正式環境規制方面有所加強，遼寧除正式環境規制外環保意識也顯著提升；東部地區雖然整體環境規制力度大但是部分省（市）仍然存在一定問題，河北雖然環境規制效果方面有顯著提升但是在環保污染治理投資方面還需給予一定的關注，海南應在減排管控政策方面有所加強；西部地區由于缺乏先進的科學技術、高技術人才和資金支持，各省（區、市）得分普遍較低；中部地區各省（區、市）突出問題也存在一定的差異，如貴州應注重采取宣傳手段提高公眾環保意識；山西在環保污染治理投資方面和非正式環境方面提升較快；內蒙古應該在污染物排放上采取更嚴格的限制措施；重慶的環保意識近年來有所提升但是環保投入力度卻有小幅度下降。

總體來看，我國環境規制空間格局的演變向著更加合理的方向發展。隨著政府手段與社會手段的雙重作用，西部地區環境規制強度在慢慢提升，我國環境規制強度由不平衡的空間分布格局逐漸演變為趨于平衡的空間分布格局。

4 結論與建議

4.1 結論

（1）我國環境規制強度呈現較為平穩的時間趨勢，但環境規制與規制效果協調性需要加強。從時間趨勢來看，減排投入與管控等正式環境規制與環境規制效果之間存在一定的滯后性是值得關注的突出問題。

（2）我國環境規制強度存在由東向西，由沿海至內陸逐步減小的空間格局變化，東部地區與西部地區空間不平衡的緩解還需進一步努力。東西部地區的差異雖然有所縮小，但是不平衡現象仍然存在。

（3）非正式環境規制的作用需要引起足夠重視。隨著生活水平的提高，人們對生活質量的要求和環保意識相對提高，這也是東部地區環境規制強度較高的一個重要原因，非正式環境規制在阻礙環境污染行為發生進程中發揮著越來越重要的作用。

（4）各省（區、市）存在的環境規制制約因素不相一致。各省（區、市）在環境規制的不同方面各有優勢所在，但同時存在一定的短板，東部地區部分省份環境污染治理投資略有欠缺，中西部地區普遍存在環保意識不強的現象。

4.2 建議

對于如何通過環境規制，在保持經濟科學發展的同時，減輕給區域生態環境帶來的危害，促進區域經濟協調發展，提出以下建議。

（1）從正式環境規制角度來看，加強正式環境規制亟須提高政府的主導能力，政府主導能力體現在環境治理制度機制的改革、環境污染相關政策的制定以及在環境污染預防與治理中的宏觀把控與多方協調上，特別應在污染物排放、環保投資以及相關環保政策方面著重加強關注。第一，根據實際精準施策。應加大對中西部地區的環境治理投入、重視環保人員的培養和技術裝備的配備，對于正式環境規制措施方面相對還需完善的省份，因地制宜、有針對性地實施相應管控。第二，完善相關考核制度。加強環境投入執行的監管力度，確保環境投入落實效率，管理控制高耗能高污染產業，各地政府應結合當地的經濟發展與生態環境現狀出臺相應的產業準入政策，提高行業準入門檻。第三，提高市場化水平，完善市場化手段。排污權交易、環境稅費、綠色信貸等均是以市場為基礎的環境經濟政策手段，這也是東部地區環境規制強度較高的重要原因，應將政府“有形的手”與市場“無形的手”結合起來，充分發揮市場機制的基礎性調節作用，完善環境保護稅征收、生態環境補償，推進碳排放權、排污權、水權交易制度，建立生態保護市場化機制。

（2）從非正式環境規制角度來看，需分區域、有側重地加強非正式環境規制。應加大西部地區以及中東部地區環保意識因子得分較低的省（區、市）的生態文明理念宣傳力度，如貴州、青海等省份；促進中東部地區構建政府公眾協同的環境治理現代化體系，利用現代信息技術充分發揮政府、企業、社會組織及公眾在環境治理中的積極作用；同時，社會組織是公眾進行環境治理有效參與的途徑，環境信訪對于環境規制強度的貢獻占比較高，政府應重視非正式環境規制的作用，對社會組織與公眾參與環境污染治理的行為給予積極肯定與宣揚，提高公眾生態文明建設參與度。