行政體制改革對邊界污染的影響

摘要：在環境污染防治攻堅向縱深推進的過程中，邊界污染一直是治理的難題。基于2000 —2010年縣區面板數據、工業企業污染數據，構建雙重差分和三重差分模型，考察行政體制改革對邊界污染的影響及作用機制，可以發現，在20世紀初開始大規模實施的“擴權強縣”改革后，邊界縣的空氣污染顯著增加。異質性分析發現，對于距離省會城市150—200公里的邊界縣，“擴權強縣”改革的污染效應最大，但對于距離省會城市50公里以內與300公里以外的邊界縣而言，這一污染效應并不明顯。而對于人口較多、鄉鎮個數較多的邊界縣而言，“擴權強縣”對轄區污染的加劇作用則更為突出。進一步分析發現， 財政壓力的減輕并不能緩解“擴權強縣”的邊界污染效應。機制檢驗表明，相比于中心縣，“擴權強縣”改革降低了邊界縣的環境規制力度，導致邊界地區的污染排放加劇。因此，應持續深化縱向行政體制改革，優化地方干部考核機制，同時構建有效的跨區域協同治理體系。

關鍵詞：邊界污染；行政體制改革；擴權強縣；環境規制

基金項目：國家社會科學基金一般項目“城市更新協同推進碳減排與穩增長的實施路徑與財政對策研究”（24BJY059）

中圖分類號：D630；X322 文獻標識碼：A 文章編號：1003-854X（2025）02-0013-12

一、引言及相關文獻綜述

黨的二十大報告明確提出，要“深入推進環境污染防治。堅持精準治污、科學治污，持續深入打好藍天、碧水、凈土保衛戰。”黨的二十屆三中全會指出，要完善生態文明基礎體制，健全生態環境治理體系。然而，由于“行政區劃有邊界，環境污染無界線”，分稅制帶來的競爭激勵以及污染跨界追責等難題（1），導致地方政府傾向于將產生污染的經濟活動轉移到行政邊界地區（2），進而形成邊界污染效應。

目前，邊界污染問題已引起學術界的廣泛關注。周沂等發現，與非省邊界區縣相比，省邊界區縣污染企業的進入門檻更低，容易形成邊界地區的污染集聚（3）。龍文濱和胡珺利用省內邊界區縣的數據，研究發現越接近省域邊界，環境污染越嚴重（4）。在河流跨界污染方面，金剛等研究發現，具備跨界污染條件的下游臨河省邊界縣集聚了更多的水污染密集企業（5）。此外，有學者認為行政分割導致了邊界污染效應，并從市場一體化（6）與數字經濟發展（7）等方面提出解決策略。

郡縣治，天下安。在我國多層級政府行政體制中，縣域作為國家治理體系的“基層樞紐”，其污染治理水平對于實現綠色發展具有重要意義。根據《中國統計年鑒》與《中國縣域統計年鑒》，2023年我國共有2843個縣級行政區，面積接近全國國土的90%，占全國人口的比重達到52.5%。2000—2010年全國工業企業數據顯示，接近45.7%的工業企業在省邊界縣選址，構成省邊界地區的污染集聚。因此，從縣域視角剖析邊界污染的內在誘因是科學治污的重要前提。

邊界污染的治理，涉及各級政府的權責分配。自2003年起，我國開始實施“擴權強縣”改革，將省級政府部分或者全部經濟管理權和社會管理權直接下放到縣級政府。雖然各省在推進改革的過程中存在差異，但均按照“能放則放、責權統一”的原則下放經濟管理權限。這一改革的本質是通過擴大縣級政府的自由裁量權，減少管理層級、降低行政成本，進而加快縣域經濟發展。“擴權強縣”改革使縣級政府具有更大的自主權，同時弱化了縣級政府與市級政府的聯系，加強了省與縣的聯系。因此，本文聚焦省域邊界縣，以“擴權強縣”表征行政體制改革，探討當基層政府被賦予更大權力時，是否會加劇省邊界地區的污染程度，嘗試為邊界污染治理提供有價值的政策建議。

關于“擴權強縣”改革的經濟效應分析，既有文獻主要集中于公共品提供（8）、企業績效（9）、創新活力（10）等領域。同時，也有部分文獻關注到其環境效應（11）。余錦亮關注到“擴權強縣”與“省直管縣”的異質性污染特征，認為以“擴權強縣”表征的事權下放會加劇地區污染程度，而以“省直管縣”表征的財權下放則沒有明顯的污染效應（12）。Li等發現“擴權強縣”改革通過影響地方政府注意力分配，促進了地方經濟發展，同時加劇了環境破壞（13）。

現有文獻主要從橫向競爭的視角，分析“擴權強縣”改革對環境污染的作用機制。王小龍和陳金黃發現，“擴權強縣”加劇了地方政府的競爭，進而降低了轄區內PM2.5的治理水平（14）。從環境規制來看，改革加強了經濟增長激勵，減弱了環境規制力度。余錦亮發現“擴權強縣”經濟分權使試點縣面臨更高的增長目標，環境執法力度顯著降低，從而加劇了轄區內污染水平（15）。從招商引資來看，管理權的增加使地方政府有能力擴大企業規模，吸引新企業入駐（16）。Li 和Luo 發現，“擴權強縣”改革能夠大規模吸引外資企業的入駐（17），根據污染避風港假說，外資企業往往具有更大的污染效應，進而加劇了地區的污染程度（18）。從財政支出來看，“擴權強縣”改革使試點縣非生產領域的支出比重減少（19），加劇了地區空氣污染（20）。

可見，既有文獻大多探討“擴權強縣”改革對試點縣的環境影響，較少關注到“擴權強縣”對邊界污染的影響。本文可能的邊際貢獻在于：第一，在研究視角上，本文探討了“擴權強縣”這一行政體制改革對邊界污染的影響，從體制改革層面解讀邊界污染的制度誘因，拓展了邊界污染治理的研究思路。第二，在研究內容上，本文基于邊界縣的地理位置，更為精細地分析了“擴權強縣”對邊界污染影響的異質性，發現對于距離省會城市150—200公里的邊界縣，改革對污染的影響最大。而對于距離省會城市50公里以內與300公里以外的邊界縣，這一污染效應并不明顯。第三，在研究方法上，利用Arcgis精準識別省邊界縣，并構建雙重差分模型，結合PM2.5衛星反演數據，考察“擴權強縣”對邊界污染的影響。

二、理論分析與研究假說

（一）“擴權強縣”對省邊界縣污染的影響

隨著市場經濟的發展，傳統市管縣體制行政層級疊加、行政效率過低等弊端逐漸顯現出來。1992年，浙江省為擺脫“市刮縣”現象，促進縣域經濟發展，率先對13個經濟發展較快的縣（市）進行擴權，具體內容為擴大基本建設、技術改造和外商投資項目的審批權。2003年起，各省陸續開始在經濟管理方面推行“擴權強縣”改革。

“擴權強縣”改革通過擴大縣級政府資源整合使用自主權來激發縣域發展動力，改革使縣級政府行為策略發生轉變，進而影響轄區內污染治理水平。對于邊界縣而言，這一影響可能更為突出。

第一，“擴權強縣”使縣級政府經濟增長激勵加強，對于發展相對落后的邊界縣而言，其經濟增長激勵更強。改革后，省級政府為縣域經濟制定了更高的增長目標。例如，遼寧省在2006年開始實施“擴權強縣”改革，同年在《關于加快縣域經濟發展的若干意見》中設定改革目標，要求到2010年縣域生產總值年均增長15%以上，顯著高于當年遼寧省政府工作報告中全省地區生產總值11%的增長目標。對于經濟相對落后的邊界縣而言，其實現經濟增長目標的壓力更大，因此可能導致更多的污染排放。

第二，“擴權強縣”使縣級政府自主權加大，而邊界縣更傾向于吸引高污染企業入駐。改革將項目管理、證照管理、土地和礦權管理、計劃管理、環評審核管理等方面的權力下放至縣級政府（21），使縣級政府招商引資的自主權限大為增強。而邊界縣由于經濟增長壓力更大，其犧牲環境換取經濟增長的動機更強，更傾向于采取“逐底競爭”模式導致邊界地區污染加劇。

第三，“擴權強縣”改革使縣級政府經濟管理權限增多，這意味著縣級財政支出規模的擴大。與中心縣相比，邊界縣由于發展較為落后，往往面臨著更大的財政支出壓力。根據《中國縣域統計年鑒》，以（地方一般公共預算支出-地方一般公共預算收入）/地方一般公共預算收入表征縣級財政收支缺口情況，可以發現，平均而言，2000—2010年邊界縣面臨的財政缺口約是中心縣的1.28倍。而地方財政壓力往往導致污染加劇（22）。對于邊界縣而言，財政壓力突出，加之實現增長目標的壓力也更大，更可能采取“短平快”的短期行為，減少環境等公共品的支出，即犧牲生態環境謀求短期經濟增長（23）。基于上述分析，本文提出以下假說：

假說1：“擴權強縣”加劇了省邊界縣的污染程度。

此外，各個縣的經濟發展稟賦和地理位置可能會影響“擴權強縣”的邊界污染效應。對于經濟發展稟賦較好的地區而言，其參與橫向競爭的能力更強，因此改革產生的污染效應可能更大。而對于靠近省會城市的邊界地區而言，由于面臨更為嚴格的監管，改革產生的污染效應可能更小。基于此，本文提出以下假說：

假說2：對于具有不同經濟發展稟賦與區位特征的省邊界縣，“擴權強縣”的邊界污染效應存在異質性。

（二）“擴權強縣”對邊界污染影響的作用機制

在橫向競爭方面，“擴權強縣”加強了地方政府經濟增長的競爭激勵（24），同時降低其環境規制力度（25）。相比于中心縣，邊界縣由于經濟稟賦較差、基礎設施不全，在橫向競爭中往往處于弱勢地位，更有可能放松環境規制力度吸引企業入駐（26），進而加劇其污染程度。

在縱向監管方面，“擴權強縣”加強了省與縣的聯系，省級政府能夠更加直接地影響縣域資源的配置。在分稅制下，省級政府往往會將負外部性的經濟活動配置在邊界地區（27），因而加劇了邊界地區的污染。一般情況下，邊界地區發展較為落后，而高污染企業往往能在短期內帶動經濟增長，省級政府在邊界地區放松環境規制或規模性引進污染企業，能夠帶動邊界地區經濟增長（28）。此外，相比中心縣，邊界地區的污染監管難度更大，更不易被發現（29），因此省級政府更傾向于將污染行為遷移至邊界縣。

綜上所述，無論在橫向競爭，還是在縱向監管上，“擴權強縣”都導致了邊界縣比中心縣面臨更低的環境規制力度，進而加劇了邊界縣的污染。因此，本文提出以下假說：

假說3：相比于中心縣，“擴權強縣”改革通過放松邊界縣環境規制力度，進而加劇了邊界地區的污染水平。

三、模型設計與變量說明

截至2010年，全國有19個省份、650個縣（區）實施了“擴權強縣”改革。和其他分權改革實踐相比，“擴權強縣”改革只涉及事權劃分，且涉及地區多、時間跨度廣。而各省在實施這項改革時，具體做法與選擇標準存在差異。例如，福建省和江蘇省分別在2003年和2007年一次性地推行“擴權強縣”改革，而河南省則分別在2004年、2006年分兩批進行改革，也有省份在樣本觀測期間沒有進行改革。在選擇標準上，湖北省是將“經濟發展較快”作為試點縣選擇的重要標準，而河北省則將貧困縣列為“擴權強縣”試點縣。改革時間與試點地區豐富的差異性為本文的識別檢驗提供了良好的研究基礎。本文基于上述政策實施特征，確定實證分析的識別策略，在穩健性檢驗中，通過將試點縣的相關挑選標準與時間趨勢變量交乘納入回歸方程中，以解決可能存在的選擇性偏差。

（一）模型設定

1.基準回歸模型

本文利用2000—2010年縣（區）層面數據，并運用Arcgis識別省邊界縣（區），構建邊界縣面板數據。在此基礎上，本文根據“擴權強縣”政策實施節點，利用多時點雙重差分模型進行因果識別，構成以下基準回歸模型，如式（1）所示。

lnpm2.5ct=α0+α1reformct+∑γcontrolsct+ηc+λt +f（t）+εct （1）

其中，c代表省邊界縣，t代表年份。lnpm2.5ct 為被解釋變量，表示邊界縣c在t年的PM2.5平均濃度。reformct為核心解釋變量，即擴權強縣政策沖擊的虛擬變量，若邊界縣c在t年受到改革沖擊，則為1，反之為0。controlsct 為縣（區）層面的一系列控制變量。ηc為縣（區）固定效應；λt為年份固定效應；f（t）=t+t2+t3，為三次時間趨勢項；εct為誤差項。在基準回歸中，本文選擇聚類在縣（區）層面的穩健標準誤。

2.平行趨勢檢驗模型

本文利用事件研究法（event study）進行平行趨勢檢驗，具體實證模型如式（2）所示。

lnpm2.5ct=α0+Σ 5+m≥-6+αmreformc，t+m+Σγcontrolsct+ηc+λt+f（t）+εct （2）

其中，reformc，t+m為政策沖擊事前與事后的虛擬變量，m= -6+，-5，-4，-3，-2，0，1，2，3，4，5+，表示當年份t為城市所實施政策節點后m年，即政策實施后m年時，reformc，t+m為1，其他情況為0。m= -6+表示政策實施前第六期及第六期以前，m=5+表示政策實施后第五期及第五期以后。本文以政策實施前一年，即m=-1為基期；以m=1表示縣（區）c政策實施后一年，以此類推。m=0時，指的是縣（區）c政策實施當期。其余變量與基準回歸保持一致。

3.微觀機制檢驗模型

在進行基準回歸后，本文基于2000—2010年工業企業數據庫、工業污染數據庫構建企業層面數據，利用三重差分方法進行微觀機制檢驗。具體而言，機制檢驗以企業污染排放表征環境規制力度，探討相比中心縣，“擴權強縣”改革對邊界縣環境規制力度的影響，進而明確“擴權強縣”改革對邊界污染的微觀作用機制。識別模型如式（3）所示。

yijt=β0+β1reformjt×borderi+β2reformjt+Σφcontrolsit+Σγcontrolsjt+ηj+λt+κi+εijt （3）

其中，i表示企業，j表示縣（區），t表示年份。yijt是縣（區）j企業i在t年的污染排放，為微觀機制檢驗的被解釋變量。這里分別從企業工業廢氣、工業煙塵、工業廢水、二氧化硫以及氨氮排放等方面進行分析。企業污染排放越多，說明環境規制力度越弱。reformjt表示縣（區）j在t年是否進行了“擴權強縣”改革，若縣（區）j在t年受到改革沖擊，則為1，反之為0。borderi是虛擬變量，若企業i位于省邊界縣，則為1，反之為0。controlsit為一系列企業層面的控制變量，主要包括企業的資產規模、工業總產值、工業用水總量與煤炭消費總量等。controlsjt為縣（區）層面的控制變量，與基準回歸保持一致。ki為企業固定效應。εijt為聚類在企業層面的穩健標準誤。

（二）變量說明

1.核心解釋變量：“擴權強縣”改革

本文選擇2000—2010年期間“擴權強縣”改革沖擊作為核心解釋變量。自2003年起，我國各省陸續推進“擴權強縣”改革，這為本文的因果識別策略提供了可能。本文手工收集了我國2126個縣（區）進行“擴權強縣”改革的時間，在改革之前賦值為0，改革之后賦值為1。

2.被解釋變量：省邊界縣的空氣污染

為了識別“擴權強縣”的邊界污染效應，必須明確邊界地區的范圍。目前，關于邊界地區的劃分主要有兩種：一是以城市邊界為基礎，將城市邊界線具體范圍內作為城市行政邊界地區（30），或者基于更小層級的行政區劃單位——鎮（鄉、街道），進行邊界地區的定義，即選取城市邊界線的鄉鎮（邊界鎮）作為城市邊界地區（31）。二是以省域邊界線為基礎，識別省邊界線上的縣（區）作為邊界地區（32）。

由于“擴權強縣”的政策目標聚焦于縣域，且縣域為環境治理的基層單位。2014年修訂的《中華人民共和國環境保護法》明確規定，“縣級以上地方人民政府環境保護主管部門，對本行政區域環境保護工作實施統一監督管理”。因此，本文選擇省邊界縣來探討邊界污染問題。本文利用Arcgis識別出與省邊界線相鄰的1208個縣（區），將其定義為邊界縣，并與《縣域統計年鑒》進行匹配，最后得到10471個樣本觀測值。

在污染指標中，PM2.5作為典型的空氣污染物，是造成霧霾的主要原因，其濃度大小能表征地區綜合的環境水平與污染程度。同時，華盛頓大學圣路易斯分校大氣成分分析組（ACAG）通過衛星采集的氣溶膠厚度（AOD）反演數據，公布了全球地表PM2.5濃度（Global/Regional Estimates（V5.GL.02）），采用該數據能夠有效避免數據篡改與編造問題。因此，本文選取PM2.5平均濃度衡量地區污染水平。具體地，本文利用Arcgis對原始反演數據進行處理，并與中國縣級行政區劃相匹配，最終得到省邊界縣的PM2.5平均濃度，取對數后作為基準回歸中的被解釋變量。

3.微觀機制變量

微觀機制檢驗選用企業數據開展研究，這是由于2000—2010年期間縣級環境數據存在大量缺失情況。此外，我國在2007年政府收支分類科目改革后，才開始在財政支出中設立“環境保護”類科目。出于數據可得性原因，同時考慮到企業是污染排放的經濟主體，其排污行為是環境規制力度在微觀層面的體現，因此本文聚焦企業污染排放進行微觀機制檢驗。本文利用2000—2010年工業企業數據與工業企業污染數據，通過企業名稱、組織機構代碼等進行匹配，得到企業不同的污染物排放變量。具體而言，機制檢驗選擇企業的工業廢氣、工業煙塵、工業廢水、工業二氧化硫與氨氮排放量等，取對數后作為被解釋變量進行分析。

在實證分析中，本文根據工業企業經緯度信息解析企業所在縣（區），利用Arcgis識別其是否位于省邊界縣，若位于省邊界縣，則定義虛擬變量borderi為1，反之，則為0。在此基礎上，將borderi與“擴權強縣”改革變量交乘，作為微觀機制檢驗的核心解釋變量。

4.控制變量

基準回歸選取了縣（區）經濟發展與氣象兩方面的特征變量，作為控制變量。在經濟發展特征方面，本文選取地區經濟發展水平、人口總數、財政收支狀況以及是否實施省直管縣政策作為控制變量。其中，以縣（區）GDP表征經濟發展水平，以（地方一般公共預算支出—地方一般公共預算收入）/地方一般公共預算收入表征縣（區）財政狀況。在氣象特征方面，本文選擇地區降水量、平均風速以及一月平均氣溫予以控制，以克服氣象因素帶來的影響。本文從歐洲中期天氣預報中心（ECMWF）獲取相關的ERA-INTERIM柵格氣象數據，經Arcgis統計并與中國縣域行政區劃匹配，得到地區層面的氣象特征變量。在具體回歸中，經濟發展水平、人口總數以及地區降水量與平均風速以對數形式進行分析，經計算后的財政狀況與一月平均氣溫直接納入回歸模型中。

在微觀機制檢驗部分，本文通過企業地理位置解析所在縣（區），與縣（區）面板匹配后，加入與基準回歸一致的地區層面控制變量，同時選擇企業的資產規模、工業總產值、工業用水總量以及煤炭消費總量作為企業層面的控制變量。實證中，企業層面的控制變量均以對數形式納入回歸過程。

（三）數據來源與描述性統計

在縣（區）層面，“擴權強縣”改革數據來自各地政府官網；PM2.5平均濃度來自華盛頓大學圣路易斯分校大氣成分分析組；經濟方面的控制變量來自《縣域統計年鑒》，氣象方面的控制變量來自歐洲中期天氣預報中心。在企業層面，數據來自國家統計局發布的工業企業數據庫與工業企業污染數庫。我國行政區劃矢量數據來自中國科學院資源環境科學數據中心。為滿足政策沖擊的時間窗口，本文采用2000—2010年的數據。表1為區縣層面相關變量的描述性統計結果，表2為企業層面相關變量的描述性統計結果。

四、實證結果分析

（一）基準回歸

表3報告了模型（1）的實證回歸結果，檢驗了“擴權強縣”改革的邊界污染效應。為排除一系列影響因素，回歸中加入了經濟發展與氣象因素方面的控制變量，此外，還加入了三次時間趨勢項克服遺漏變量問題。

表3第（1）列為不加入控制變量與固定效應的估計結果；表3第（2）列為加入縣級固定效應與年份固定效應的結果。表3前兩列的回歸結果表明，“擴權強縣”政策虛擬變量的估計系數為正且在1%水平上顯著。在加入一系列控制變量與雙向固定效應后，表3第（3）列的回歸結果顯示，“擴權強縣”虛擬變量的估計系數為0.034，且在1%水平上顯著。進一步加入三次時間趨勢項后，得到一致的結果，如表3第（4）列所示。

回歸結果表明，“擴權強縣”改革加劇了邊界縣的空氣污染程度。可能的原因是，邊界縣政府在橫向競爭中處于弱勢地位，分權體制下，往往通過放松環境規制力度引進企業。同時，省級政府在權衡“環保”與“增長”目標時，會通過放松邊界區域的環境規制來換取經濟增長。至此，假說1得到驗證。

（二）穩健性檢驗

1.平行趨勢檢驗

本文按照公式（2）以政策實施前一期作為基期，進行平行趨勢檢驗。相應結果如表4所示。

由表4可知，在政策實施之前與政策實施當期，估計系數均不顯著且在0附近。“擴權強縣”的邊界污染效應在政策實施后一年開始顯現，即在政策實施后一期及其以后的估計系數顯著為正。這說明本文基準識別策略滿足事前平行趨勢假設，基準回歸結果是有效的。此外，圖1直觀地展示了在加入控制變量、雙向固定效應以及時間趨勢項后的平行趨勢檢驗結果，即表4第（4）列，圖中置信區間為95%。

2.安慰劑檢驗

為了排除政策效應的偶然性，本文隨機改變政策時間與受政策沖擊個體進行安慰劑檢驗。基于縣（區）數據的可得性，在1208個省邊界縣中有964個縣（區）最終納入實證分析中。其中，在樣本觀測期間受到政策沖擊的縣（區）有308個。因此，本文從964個縣（區）中隨機抽取308個縣（區）作為虛假處理組，其余縣（區）作為虛假控制組，同時隨機產生虛擬的政策實施年份，再次進行回歸分析，并將上述隨機過程重復1000次，進行安慰劑檢驗。

圖2為隨機模擬1000次后的結果，縱軸為被解釋變量的概率密度，橫軸為政策實施的虛假待估系數。可以發現，虛假待估系數接近于正態分布，且估計系數集中在0附近，與基準回歸系數（0.034）不具有相似性。這在一定程度上排除了“擴權強縣”邊界污染效應的偶然性，證明了假說1的穩健性。

3.更換固定效應

在基準回歸中，本文加入了縣級固定效應與年份固定效應。在穩健性檢驗中，將縣級固定效應替換為城市固定效應，以克服城市非時變因素的影響。此外，本文加入縣級固定效應、省級-年份聯合固定效應，以同時排除縣級非時變因素以及省級層面隨時間變化的相關因素影響。

表5第（1）列與第（2）列的結果顯示，在加入城市固定效應與年份固定效應時，“擴權強縣”政策沖擊仍在1%水平上顯著增加邊界縣的污染程度；表5第（3）列與第（4）列的結果顯示，在加入縣級固定效應與“省級-年份”聯合固定效應時，待估系數也在1%水平上顯著為正。這與基準回歸估計結果一致，再次證明了實證結論的穩健性。

4.排除選擇性偏誤影響

本文從是否為糧食大縣、是否為貧困縣、地區初始財政狀況、地區地理因素方面進行選擇性偏誤的排除。我國各地推行“擴權強縣”改革的具體措施不盡相同，例如四川省將糧油生產大縣作為“擴權強縣”試點選擇標準之一；河北省將貧困縣列為“擴權強縣”試點；湖北省則是將“經濟發展較快”作為試點縣選擇的重要標準。為了提高估計策略的有效性，本文收集整理了國家級產糧大縣名單和國家級貧困縣名單，同時計算了1999年各縣（區）財政收支缺口表征初始財政狀況，利用Arcgis統計了各地的平均坡度，并分別將其與時間趨勢項相乘后納入實證回歸，以排除選擇性偏誤的影響。回歸結果如表6所示。

表6第（1）列為排除國家級產糧大縣政策的回歸結果，第（2）列為排除國家級貧困縣影響的檢驗結果；表6第（3）列與第（4）列分別為排除地區初始財政狀況與平均坡度影響的回歸結果。可以發現，在排除一系列可能的選擇性偏誤因素的影響后，“擴權強縣”政策沖擊的待估系數仍然為正向顯著，再次證明了基準回歸結果的穩健性。

5.堆疊DID估計

在多期雙重差分模型中，政策實施較早的處理組樣本會被作為政策實施較晚處理組的控制組，因此使用雙向固定效應進行多時點雙重差分估計可能產生識別偏誤（33）。為了避免這一問題對基準回歸結果有效性造成的干擾，本文借鑒Cengiz等提出的堆疊回歸估計方式進行分析（34），每個堆疊包括來自同一時間段內實驗組和從未接受處理的控制組的所有觀察結果。表7匯報了堆疊DID的回歸結果。

表7回歸結果表明，在進行堆疊處理后，“擴權強縣”改革的邊界污染效應仍然存在。如表7第（2）列所示，“擴權強縣”的待估系數在1%水平上顯著為正，這與基準回歸估計結果一致，說明基準回歸的實證結論可靠。

（三）異質性分析

本文從縣域經濟狀況與到省會城市的距離兩方面進行異質性分析。其中，縣域經濟狀況包括縣（區）初始人口與鄉鎮個數兩個維度。回歸結果如表8所示。

1.人口與鄉鎮個數的異質性分析

“擴權強縣”改革對具有不同經濟發展稟賦的省邊界縣產生不同的污染效應。對于初始經濟稟賦較好的邊界縣而言，由于競爭優勢更強，更容易吸引企業入駐，因而可能導致更大的污染。本文利用1999年各邊界縣的年末人口數與鄉鎮個數表征其初始經濟稟賦，將高于中位數的定義為人口較多組、鄉鎮個數較多組；低于中位數的定義為人口較少組、鄉鎮個數較少組，據此進行分組回歸。相應的回歸結果如表8第（1）列至第（4）列所示。結果表明，對于人口較多、鄉鎮個數較多的邊界縣而言，“擴權強縣”對空氣污染的加劇作用更加明顯。

2.到省會城市距離的異質性分析

本文通過構建隊列虛擬變量，就“擴權強縣”的邊界污染效應進行到省會城市距離的異質性探討。具體而言，本文利用Arcgis計算了邊界縣與所屬省省會城市的距離，并按照不同的距離構建虛擬變量。若某一邊界縣位于距離省會城市50公里以內，則定義變量“0—50KM”為1，反之為0；若邊界縣位于距離省會城市50—100公里范圍內，則定義變量“50—100KM”為1，反之為0。以此類推，構建虛擬變量與核心解釋變量交互項納入回歸分析中。具體結果如表8第（5）列所示。

結果表明，對于距離省會城市50公里以內與300公里以外的邊界縣，“擴權強縣”改革的污染效應并不明顯。可能的原因是，對于距離省會城市50公里以內的邊界縣而言，產生的污染外溢會影響省會城市的環境質量，而“擴權強縣”加強了省與縣的聯系，因此可能對其實施相對嚴格的環境監管。而對于距離省會300公里以外的邊界縣而言，由于其位置偏遠，在招商引資中并無優勢，產生的經濟活動較少，污染效應就相對不顯著。

此外，根據隊列虛擬變量的估計系數，在距離省會城市50—300公里范圍內，“擴權強縣”的邊界污染效應呈現先擴大后減少的趨勢：在150—200公里范圍內，這一污染效應最大，而在200—300公里范圍內出現逐步縮小的情況。這說明，“擴權強縣”的邊界污染效應，在距離省會城市150—200公里范圍內的邊界縣尤為突出。至此本文假說2得到驗證。

五、機制檢驗

本文利用2000—2010年中國工業企業數據庫與工業污染數據庫，通過Arcgis根據企業經緯度識別企業是否位于省邊界縣，并以企業污染排放表征環境規制力度，企業污染排放量越大，表示環境規制力度越弱。同時，構建虛擬變量border，用于表征企業是否處于邊界縣，并與“擴權強縣”政策變量相乘作為核心解釋變量，按照公式（3）構建三重差分模型進行微觀機制檢驗。其中，交互項系數是需要關注的。回歸結果如表9所示。

表9 第（1）列到第（5）列的被解釋變量分別為企業的工業廢氣、工業煙塵、工業廢水、二氧化硫與氨氮的排放量。結果表明，在加入企業和縣（區）層面的控制變量以及企業、縣級與年份固定效應后，除工業廢水排放量以外，交互項估計系數均在1%水平上顯著為正。這表明，相比中心縣，“擴權強縣”改革顯著降低了邊界縣環境規制力度，因而導致邊界地區污染排放加劇。假說3得到驗證。

六、進一步分析

在行政體制改革中，“省直管縣”改革是與“擴權強縣”幾乎同期推行的舉措。“省直管縣”改革主要集中財政領域，其特點是將試點縣的稅收分成、財政結算、資金調度等直接與省級政府對接。這就避免了“市刮縣”，使得縣級政府擁有更大的財政收入分享權和管理權，有利于緩解試點縣的財政壓力。因此，本文根據“擴權強縣”與“省直管縣”政策實施時間先后，構建虛擬變量，探討財政壓力減輕是否會緩解“擴權強縣”的邊界污染效應。

在樣本觀測期間，部分省份先進行“擴權強縣”的經濟分權改革，再進行“省直管縣”改革，如河北省、山西省、湖南省等。也有部分省份“省直管縣”改革在前，“擴權強縣”改革在后，如江蘇省、浙江省、安徽省等。還有省份同年實施兩項改革，如河南省分別在2004年和2007年分兩批同時實施“擴權強縣”與“省直管縣”。已有研究發現，分權次序是影響縣域經濟增長差異的重要因素（35），并對縣級轄區污染產生了不同的影響，“擴權強縣”經濟分權改革先行加劇了轄區污染，而“省直管縣”財政分權改革先行減輕了環境污染程度（36）。

本文保留了在樣本期間實施兩項分權改革以及均未實施兩項改革的縣，并根據各省推行兩類改革的時間，參照李永友等的做法（37），以某改革縣最早實施的分權改革類型來識別，構建“擴權強縣”先行、“省直管縣”先行、兩項改革并行三個虛擬變量，分別表示為“先改革后減輕”、“先減輕后改革”和“邊減輕邊改革”。回歸結果如表10所示。

由表10可知，“先改革后減輕”、“先減輕后改革”、“邊減輕邊改革”的估計系數均在1%水平顯著為正。可見，對于邊界縣而言，無論“省直管縣”改革處于“擴權強縣”改革之前、之后還是并行，“擴權強縣”對于邊界地區的污染效應都依然存在。值得注意的是，“邊減輕邊改革”的估計系數為0.094，相比前兩者系數明顯增大，這說明對于省邊界縣而言，財權與事權同時下放帶來的污染效應更大。可能的原因是，財權事權同時下放使邊界縣政府面臨更突出的激勵約束轉變，帶來了更強烈的投資沖動，進而更大程度地加劇了轄區的污染水平。

這一結果說明，對于邊界地區而言，“擴權強縣”改革帶來的污染效應與試點縣的財政壓力關系不大，污染效應很可能來自邊界地區在“逐底競爭”模式下的投資沖動。因此，減輕財政壓力對于緩解改革帶來的邊界污染效應作用有限，未來應進一步深化相關行政體制改革。

七、研究結論與政策建議

本文基于2000—2010年我國縣（區）面板數據、工業企業污染數據等，利用Arcgis識別各省邊界縣，通過構建雙重差分與三重差分模型，探討了“擴權強縣”改革對邊界污染的影響。研究發現，第一，“擴權強縣”后，各省邊界縣的污染顯著增加。第二，“擴權強縣”改革通過降低邊界縣的環境規制力度，進而加劇了邊界地區的污染。第三，對于距離省會城市150—200公里的邊界縣，“擴權強縣”改革的邊界污染效應最為突出；但對于距離省會城市50公里以內以及300公里以外的邊界縣而言，這一污染效應并不明顯。此外，對于初始人口較多、鄉鎮個數較多的邊界縣而言，“擴權強縣”對轄區污染的加劇作用更為突出。第四，財政壓力減輕并不能緩解“擴權強縣”的邊界污染效應。

基于上述結論，本文提出以下政策建議：第一，應持續深化行政體制改革，推進政府間特別是省以下事權與支出責任劃分的相關改革，并對省邊界縣地區給予更多關注，以提高邊界地區環境治理能力。第二，進一步優化干部考核機制，科學構建“增長”與“綠色”并重的多維考核指標體系，以減輕邊界地區“短平快”的經濟增長沖動，激勵邊界地區發揮自然資源優勢，推動綠色高質量發展。第三，在省域邊界地區，構建有效的跨區域協同治理體系。應該進一步加強頂層設計，深化省以下環保機構監測監察執法垂直管理制度改革，同時科學布局邊界地區的環境監測站，實現邊界地區的精準治污。

注釋：

（1）（27）（32） 唐為：《分權、外部性與邊界效應》， 《經濟研究》2019年第3期。

（2） 楊冕、謝澤宇、楊福霞：《省界毗鄰地區綠色發展路徑探索：來自革命老區振興的啟示》，《世界經濟》2022年第8期。

（3）（28） 周沂、李琳、者卓邈：《地方政府目標約束與邊界污染治理》，《環境經濟研究》2023年第4期。

（4） 龍文濱、胡珺：《節能減排規劃、環保考核與邊界污染》，《財貿經濟》2018年第12期。

（5） 金剛、沈坤榮、李劍：《“以地謀發展”模式的跨界污染后果》，《中國工業經濟》2022年第3期。

（6） 王明益、姚清仿：《全國統一大市場建設會抑制行政邊界污染排放嗎》，《財貿經濟》2024年第2期。

（7） 余典范、龍睿、王超：《數字經濟與邊界地區污染治理》，《經濟研究》2023年第11期。

（8） 盧洪友、劉敏、宋文靜：《擴權能否抑制僵尸企業——來自“擴權強縣”改革自然實驗的證據》，" 《當代財經》2020年第11期。

（9） 余錦亮、黃保聰：《縱向政府間行政治理結構改革與企業績效》，《經濟科學》2022年第1期。

（10） 王文凱：《行政分權與縣域創新——基于強縣擴權改革的實證檢驗》，《當代財經》2021年第6期。

（11） 彭耀輝、姚沁、方嫣彤、陳碩：《事權下放與基層環境治理——來自“擴權強縣”改革的證據》，《中國經濟問題》2024年第1期。

（12）（15）（36） 余錦亮：《異質性分權的污染效應：來自市縣政府體制改革的證據》，《世界經濟》2022年第5期。

（13） Y. Li， S. Chen， Y. Peng. In the Shadow of Administrative Decentralization： The Impact of Devolution on Subnational Service Provision， The American Review of Public Administration， 2023， 53（7-8）， pp.280-295.

（14） 王小龍、陳金皇：《省直管縣改革與區域空氣污染——來自衛星反演數據的實證證據》，《金融研究》2020年第11期。

（16） 劉沖、喬坤元、周黎安：《行政分權與財政分權的不同效應：來自中國縣域的經驗證據》，《世界經濟》2014年第10期。

（17）（25） L. Li， C. Luo， Does Administrative Decentralization Promote Outward Foreign Direct Investment and Productivity？ Evidence from China， Economic Modelling， 2023， 124， p.106296.

（18） 汪鋒、何京澤、史東杰：《外商直接投資、技術水平與城市霧霾污染——基于中國276個地級市的動態空間面板數據分析》，《重慶大學學報》（社會科學版）2023年第5期。

（19） 董雪兵、董文博：《潮起潮落：縱向行政分權改革與經濟增長》，《山東大學學報》（哲學社會科學版）2023年第5期。

（20） 朱向東、賀燦飛、李茜、毛熙彥：《地方政府競爭、環境規制與中國城市空氣污染》，《中國人口·資源與環境》2018年第6期。

（21）（35）（37） 李永友、周思嬌、胡玲慧：《分權時序與經濟增長》，《管理世界》2021年第5期。

（22） 毛暉、王明月：《財政壓力、政府目標設立與環境治理》，《財政科學》2024年第5期。

（23） 郭曉輝：《經濟增長目標、地方政府行為與環境效應的關系》，《城市問題》2020年第9期。

（24） Q. Gong， C. Liu， M. Wu， Does Administrative Decentralization Enhance Economic Growth？ Evidence from a Quasi-Natural Experiment in China， Economic Modelling， 2021， 94， pp.945-952.

（26） H. Wu， H. Guo， B. Zhang， et al.， Westward Movement of New Polluting Firms in China： Pollution Reduction Mandates and Location Choice， Journal of Comparative Economics， 2017， 45（1）， pp.119-138.

（29） 潘郭欽、包群、黃睿：《隨風而動：環境監管規避與企業選址調整》，《經濟學（季刊）》2023年第3期。

（30） 劉修巖、李松林、秦蒙：《開發時滯、市場不確定性與城市蔓延》，《經濟研究》2016年第8期。

（31） 郭峰、熊云軍、石慶玲、王靖一：《數字經濟與行政邊界地區經濟發展再考察——來自衛星燈光數據的證據》，《管理世界》2023年第4期。

（33） A. Goodman-Bacon， Difference-in-Differences with Variation in Treatment Timing， Journal of Econometrics， 2021， 225（2）， pp.254-277.

（34） D. Cengiz， A. Dube， A. Lindner， B. Zipperer， The Effect of Minimum Wages on Low-Wage Jobs， The Quarterly Journal of Economics， 2019， 134 （3）， pp.1405-1454.

作者簡介：毛暉，中南財經政法大學財政稅務學院教授、" 博士生導師，湖北武漢，430073；王明月，中南財經政法大學財政稅務學院博士研究生，湖北武漢，430073。

（責任編輯 李燈強）