环境规制与中国污染产业空间布局

环境规制与中国污染产业空间布局——省际层面的证据

环境规制与中国污染产业空间布局⁽¹⁾——省际层面的证据

王丽丽

摘　要:文章基于地区与产业特征交互影响的经典贸易模型，以中国27个省市28个工业行业为研究对象，着重对环境规制与污染密集型产业空间布局之间的关系进行了检验。研究结果表明，环境规制力度越小的地区污染密集型产业的专业化特征越明显，污染密集型产业有从环境规制力度大的地区向规制力度小的地区转移的趋势。由于环境规制政策具有调节的主动性与灵活性，充分利用环境规制政策有助于推动污染密集型产业的合理布局，但对于经济较不发达的中西部地区而言，产业转移过程中更应注意地区经济发展与环境保护之间的权衡与协调。

关键词:环境规制　污染密集型产业　空间布局

一、引言

近年来，随着世界各国对于环境保护呼声的日渐高涨，探索不同地区环境规制水平差异对污染产业空间布局的影响，越来越成为学者们广泛关注的话题。污染密集型产业是否有从环境规制严格地区向规制宽松地区转移的趋势，即是否存在“污染避难所”效应，成为了这一领域热议的焦点。从现有文献来看，支持与不支持“污染避难所”效应的研究都大量存在（Mani and Wheeler，1998；Cole，2004；Tobey，1990；Osang and Nandy，2000；Elliott and Shimamoto，2008等）。到目前为止，实证研究往往因遗漏变量偏误、模型设定和度量误差等的影响，很难就“污染避难所”效应达成一致的结论。此外，现有关于“污染避难所”效应的研究主要集中在国家层面，研究者大多就污染密集型产业在国家间的转移做了大量的分析，而在一国内部环境规制是否对污染产业的空间布局产生影响则研究的较少。

在此背景下，本文将就环境规制对中国污染产业空间布局的影响进行研究。一方面，中国幅员辽阔，各省市的经济发展水平以及环境规制力度存在一定差异，在国际产业转移的背景下，污染密集型产业在不同省市间的空间布局也发生着深刻的变化，因而在从整体上研究中国是否成为发达国家“污染避难所”的同时，利用省市层面数据对环境规制与污染产业空间布局之间的关系进行研究，不仅能从相对微观的层面对这种效应加以佐证，而且也是对现有研究视角的一种丰富。另一方面，随着中国东部振兴、中部崛起、西部大开发战略的实施，东部地区在产业升级的压力下，资源密集型、劳动密集型和部分资本密集型产业向中西部地区转移的趋势正逐步形成，在此过程中，中西部地区如何加强环境保护以确保经济增长与环境保护的协调发展尤为重要，而从这一点来讲，对环境规制与污染产业空间布局之间关系的考察与把握，对于充分发挥环境规制政策手段以实现污染产业的合理布局，促进经济的可持续发展都将具有重要的指导意义。

二、数据说明及回归模型设定

就产业空间布局的影响因素而言，大多数研究在要素禀赋理论和新经济地理理论的分析框架下进行。本文参考Midelfart-Knarvik等（2000）以及傅帅雄等（2011）的研究，采用区域特征和产业特征变量交叉项的形式，来分析不同类型的工业产业在我国地区分布的影响因素。所用到的模型采用如下形式:

其中，y_i，j，t表示的是第i个省市第j个产业第t年的区位商，区位商指数（LQ）的计算公式可表示为:

其中e_ij代表j地区i产业的就业人数，e_j代表j地区所有产业的就业人数，E_i为全国i产业的就业人数，E为全国所有产业的就业人数。区位商指数能够通过测度某一地区的产业结构与全国平均水平之间的差异进而来评价某一地区的相对专业化程度。如果LQ＞1，表明该产业在该地区的专业化程度超过全国平均水平，该产业属于该地区的相对优势产业和专业化部门。

Reg_i，t表示第i个省市第t年的环境规制力度，本文采用工业污染治理投资额与工业总产值的比来表示环境规制水平。Pi_j，t表示第j个行业第t年的污染排放强度，实际分析时，我们具体考察四种指标，分别以第j个行业第t年排放的COD、SO2、烟尘和粉尘占行业工业总产值的比重表示。通过采取环境规制与行业污染强度交叉项的形式，我们可以分析环境规制对污染密集型行业地区布局的影响。如果λ大于0，则说明一个地区随着环境规制力度的提升，污染排放强度较高的产业在该地区的区位商将会有所上升。反之，则说明随着环境规制力度的提升，污染排放强度较高的产业的区位商将会下降，表现为这些行业在该地区比较优势的降低，因而向其他地区转移的趋势增强。

X为一组控制变量，由其他的省际层面变量和产业层面变量的交叉项构成，具体来说包含以下几组变量。

地区人力资本水平×产业研发强度:地区人力资本水平由不同地区每百人中大学生在校人数所占的比率表示，产业研发强度则以某个产业科技活动经费内部支出总额占产业总产值的比重表示。二者交叉项的形式可以探讨地区人力资本的丰裕程度对研发密集型产业地区布局的影响，当其系数为正时，说明随着一个地区人力资本水平的提升，这个地区能够更好地吸引那些研发密集度较高的产业的移入。

地区要素丰裕度×产业要素密集度:这一指标主要是从要素禀赋的角度对产业布局的影响进行分析。地区要素丰裕度主要反映了一个地区的资源禀赋状况，从比较优势的原理出发，在此我们主要强调某一地区的要素相对密集度，以某一地区资本要素与劳动力要素的比值表示。其中，资本要素的衡量采用永续存盘法，以某一地区相应年份的资本存量来表示，劳动力要素则以某一地区相应年份的劳动力就业人数表示。产业要素密集度的表示方法与地区要素丰裕度的表示相类似，主要以第t年某个产业生产中所投入的资本要素和劳动力要素的比重表示。地区要素丰裕度和产业要素密集度交叉项的系数衡量了某一地区资源禀赋状况对不同要素密集度特征产业地区布局的影响，当其系数为正时，说明那些资本密集型的产业在资本要素相对丰裕的省份会具有相对较高的比较优势。

地区贸易开放度×产业出口集中度:这一指标衡量的是我国工业行业地区布局中的开放性因素。其中，地区贸易开放度以相应年份某一地区对外贸易进出口总额占地区国内生产总值的比重表示，产业出口集中度则以某一行业相应时期的出口交货值占整个行业工业总产值的比重表示。地区贸易开放度和产业出口集中度交叉项的形式可以分析地区开放程度对产业布局的影响，当其系数为正时，则说明那些对外出口依赖程度比较高的产业往往在对外开放比较深入的省份具有相对较高的产出份额。

环境规制和污染物排放的数据来自于历年《中国环境统计年鉴》，地区国内生产总值、大学生就业人数、对外贸易进出口总额、资本存量和劳动力就业人数的数据来自于历年《中国统计年鉴》，其余产业层面的相关变量如出口交货值、工业总产值、资本和劳动力要素投入等变量来自于中国数据在线数据库（China Data Online Database）。整个样本数据的时间跨度为2003-2007年，涵盖我国27个省市自治区（不含重庆、四川、西藏和海南）的28个工业行业。计量分析时，涉及价格因素的变量均根据相应的价格指数进行了价格调整，所有变量均以自然对数的形式进入回归方程。

三、实证分析结果及讨论

环境规制水平影响我国工业行业布局的实证分析结果如表1所示，其中第1-4列是我们基于普通最小二乘方法的基准回归结果，分别对应着不同的污染密集度衡量指标COD、SO2、烟尘和粉尘。可以看出，地区要素丰裕度和产业要素密集度交叉项以及地区贸易开放度和产业出口集中度的系数为正，并在统计上非常显著，这说明随着地区资本要素相对丰裕度的增加和对外开放水平的提升，那些资本要素密集型以及外向程度较高的产业将更容易获得较快的发展。相应地在地区布局中，这些产业在资本要素相对丰裕、对外开放水平相对较高的省市中的地区专业化特征越明显。此外，地区人力资本水平和产业研发强度交叉项的系数为负，并在1%的统计显著性水平上非常显著，说明随着一个地区人力资本水平的提升，那些需要投入较多科研经费的产业却不具有明显的比较优势。这一点，尽管与我们的理论预期不同，但却与傅帅雄等（2011）的研究结论相一致。正如傅帅雄等（2011）所指出的，由于我国不同地域之间的人口流动非常频繁，人力资本往往倾向于向工资水平较高的地区流动。大量的人力资本的流入抑制了高工资地区人力成本的上升。在高工资地区的人力成本仍然可以控制在可盈利的水平时，其就不会对产业的重新布局产生明显的影响。

重点关注地区环境规制水平和产业污染密集度变量的交叉项，我们发现，无论以何种指标衡量产业的污染密集度水平，环境规制和产业污染物排放强度变量的交叉项都为负值，同时在统计上非常显著，这说明随着一个地区环境规制水平的提升，高污染行业的发展将受到一定程度的限制，在该地区的生产比较优势也呈现出下降的趋势，环境规制的确对我国污染密集型行业的区域分布产生了影响。

普通最小二乘估计方法比较直观的反映了环境规制以及其他经济变量对我国产业布局的影响，但在实际估计时，仍然存在着一定的缺陷。一是遗漏变量问题，即存在着一些难以测度的省际和产业层面的变量，其可能也会对产业布局产生影响，从而导致估计出现偏差。二是环境规制变量内生性的问题，即污染行业占全国比重较高的省份可能会更加倾向放松管制，环境规制与污染行业的地区布局可能存在着相互影响。为了解决这两个问题，我们在接下来的估计中，采用基于面板数据的广义最小二乘估计，同时在回归估计中引入省份固定效应和产业固定效应，以消除无法度量的不随区域而变的产业特征变量和不随产业而变的区域特征变量的影响，从而解决遗漏变量引发的估计偏差。而对于环境规制变量内生性的处理，我们在计量分析时，采用上一期的环境规制变量作为解释变量，在解决了环境规制力度与污染产业地区布局联立性问题的同时，也反映了环境规制产生影响的时滞效应。

表1中第5-8列给出了加入地区固定效应后的面板回归结果，第9-12列则为加入产业固定效应后的面板回归结果。整体而言，在采用面板数据，加入地区固定效应和产业固定效应以后，各控制变量的符号和统计显著性水平均出现了一定程度的变化。其中，人力资本水平和产业研发强度交叉项变量的系数和统计显著性变化最为明显，说明除去我们上文提到的劳动力流动的因素之外，变量的内生性问题可能也是导致普通最小二乘估计中变量系数与理论预期不相一致的原因之一。

与此同时，虽然控制变量的符号和统计显著性在不同的回归方程中有所差异，但我们的核心变量，即环境规制变量和产业污染物排放强度变量的交叉项，其系数却仍然为负，并且在大部分回归估计中都非常显著，说明在控制了省份固定效应和产业固定效应，以及环境规制变量的内生性问题之后，仍然有证据表明地区环境规制水平的提高降低了污染密集型行业在该地区的比较优势，我们之前普通最小二乘估计所得出的结论具有统计上的一致性。同时，比较存在省份固定效应和产业固定效应的回归模型还可以看出，在引入省份固定效应之后，R2的值显著提高，并且大部分模型中各解释变量的系数都符合理论预期，说明模型的解释力度得到明显提升。而在引入产业固定效应之后，R²值的变化并不明显，部分解释变量特别是地区开放水平和产业出口集中度交叉项变量的系数与理论的预期也并不一致。这说明，在影响我国地区产业布局的遗漏变量中，区域特征变量更为重要，如何考虑更多的区域变量对产业地区布局的影响也构成了我们下一步研究的方向。

需要提及的是，在影响我国工业区域布局的因素中，相对于贸易开放水平和地区的资源禀赋状况，环境规制水平的变化更具有主动调整的可能，也就是说，就我国区域经济发展协调和产业结构的调整而言，通过环境规制水平的变化，主动推动产业布局的调整和产业在我国不同地区间的转移更具可操作性。只不过在这样的一种主动调整过程中，涉及产业转移的地区需要更好地来权衡地区经济增长和环境污染之间的相互关系，做到区域经济发展和生态经济建设的有机结合，这一点，对于我国相对落后的地区而言无疑更为重要。

四、稳健性检验

在前面的分析中，我们通过在面板回归中加入省份固定效应和产业固定效应的方式探讨了不同地区环境规制水平的高低对污染密集型产业地区布局的影响。虽然这样的一种分析方法减轻了部分省略变量偏误，但仍不能免除某些随时间发生变化的未观测到的因素同时作用于地区环境规制水平和污染密集型行业的区位商，从而使解释变量系数估计发生偏差，其后基于估计参数进行的统计推断也将失效。为了消除可能存在的内生性问题，在稳健性检验部分，我们使用广义矩估计方法（generalized method of moments，GMM）继续对方程（1）进行估计。Arellano and Bond（1991）首先提出一阶差分广义矩估计的方法，通过采用解释变量的滞后值来解决相关性和内生性问题。但在水平滞后项成为差分方程中内生变量的弱工具变量的情况下，差分GMM模型的效率会因解释变量的非严格外生性而降低，从而致使一阶差分广义矩估计产生估计偏误。为了弥补这一缺陷，Arellano and Bover（1995）、Blundell and Bond（1998）进一步增加了所使用的工具变量，使用一组差分变量的滞后项作为水平方程中相应水平值的工具变量进行参数估计，也就是在参数估计过程中同时利用了差分方程和水平方程，这种方法即是系统广义矩估计（system GMM）。

计量分析时，我们分别采用一阶差分广义矩估计和系统广义矩估计分别对方程（1）进行估计。同时，在每次回归分析中，我们都将进行两次检验:工具变量有效性的Sargen检验以及是否存在二阶序列相关的Arellano-Bond检验。结果如表2所示。

表2　稳健性检验——来自广义矩估计的证据

注:表中单元格中的数据表示相应变量系数的标准差，＊、＊＊和＊＊＊分别代表系数在10%、5%和1%的显著性水平上显著。

由表2我们可以看出，就工具变量的有效性以及是否存在二阶序列而言，在一阶差分广义矩估计中，大部分Aellano-Bond检验和Sargen检验表明存在工具变量的弱有效性和二阶序列相关，而系统广义矩的估计结果则相对更为可靠。

从具体解释变量的系数和统计显著性水平来看，同我们之前的分析相类似，除去地区人力资本水平和行业研发强度的交叉项系数和统计显著性仍然存在不确定性之外，无论是在一阶差分广义矩估计还是在系统广义矩估计中，地区要素丰裕度和产业要素密集度变量的交叉项以及地区贸易开放度和产业出口集中度交叉项变量的系数均为正数，且都在10%以上的统计显著性水平上显著，说明我们之前所得出的结论是稳健的。即从要素禀赋学说的逻辑出发，当一个地区的资本要素相对更为充裕，贸易开放程度相对更高时，那些资本密集型和外向型程度更高的产业能够获得更好的发展。而人力资本水平和行业研发强度变量的交叉项系数的不显著，再次说明即便在控制掉变量的内生性因素之后，地区人力资本水平的差异在解释研发密集度产业的区位决定时也缺乏解释力，这进一步支撑了我们之前的解释。最后关注环境规制变量和产业污染强度变量的交叉项，我们发现，除了在一阶差分广义矩估计中使用产业COD排放强度和产业粉尘强度表征产业污染物排放强度之外，在其余的回归方程中，与我们之前的分析相类似，环境规制与产业污染物排放强度交叉项变量的系数都为负值，且在统计上非常显著，说明随着一个地区环境规制水平的提高，污染密集型产业的比较优势有所下降，因而这些行业向环境规制水平较低地区的转移倾向增强，这进一步验证了我们之前实证分析结果的稳健性。

五、结论

文章利用中国地区以及产业层面的数据，对工业产业空间布局的影响因素进行了检验，在此基础上着重研究了环境规制与污染密集型产业空间布局之间的关系，主要得出以下结论:

第一，在影响工业产业地区布局的因素中，地区的资源禀赋差异和对外开放水平都是重要的决定因素。随着一个地区资本要素丰裕程度和对外开放水平的提高，资本要素密集型和外向型程度比较高的产业所占的份额也呈现出增加的趋势。同时，地区人力资本水平的差异对研发密集度较高产业的区位布局影响有限，这可能与劳动力要素的跨区域流动有关。

第二，就污染密集型产业的空间布局而言，研究发现一个地区环境规制水平的提升确实降低了污染密集型产业在该地区的专业化水平以及比较优势，污染密集型产业有向规制水平较低的地区转移的趋势。这一点，无论对于何种污染物指标界定的污染密集型产业都是适用的。

第三，环境规制水平的变化所导致的污染密集型产业的区域转移对地区经济发展的产业结构具有重要的影响。考虑到相对其他经济变量，环境规制水平的变化更具可操作性，其可以作为我国区域经济结构和产业布局的举措之一，但在此过程中地区经济增长和环境保护之间的权衡取舍至关重要。

参考文献

［1］傅帅雄，张可云，张文斌.环境规制与中国工业区域布局的“污染天堂”效应.山西财经大学学报，2011（7）:8-14.

［2］Arellano M，Bond S.Some tests of specification for panel data:Monte Carlo evidence with an application for employment equations.Review of Economic Studies，1991，58:277-297.

［3］Cole M A.Trade，the pollution haven hypothesis and the environmental Kuznets curve:examining the linkages.Ecological Economics，2004，48:1，71-81.

［4］Elliott R J R，Shimamoto K.Are ASEAN countries havens for Japanese pollution-intensive industry？The World Economy，2008，31:2，236-254.

［5］Mani M S，Wheeler D.In search of pollution havens？Dirty industry in the world economy，1960-1995.The Journal of Environment Development，1998，7:3，215-247.

［6］Osang T，Nandy A.Impact of U.S.environmental regulation on the competitiveness of manufacturing industries.SMU econ.Dept，2000.

［7］Tobey J A.The effects of domestic environmental policies on patterns of world trade:An empirical test.Kyklos，1990，43:2，191-209.

【注释】

(1)［基金项目］国家社会科学基金青年项目（11CJY045）。