田欣 陳帥 徐晉濤

環(huán)境規(guī)制和路徑依賴對水污染密集型行業(yè)分布的影響——基于長江流域的實證分析

田欣1陳帥2徐晉濤3,?

1.北京大學環(huán)境科學與工程學院, 北京 100871; 2.浙江大學中國農(nóng)村發(fā)展研究院, 杭州 310058; 3.北京大學國家發(fā)展研究院, 北京 100871; ?通2信作者, E-mail: xujt@pku.edu.cn

基于中國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫和相關(guān)社會經(jīng)濟信息, 通過赫芬達爾-赫希曼指數(shù)和區(qū)位熵分析路徑依賴效應, 使用面板固定效應模型, 實證考察環(huán)境規(guī)制和路徑依賴對長江流域水污染密集型行業(yè)分布的影響。在實證模型中采用兩階段最小二乘法解決環(huán)境規(guī)制指標的內(nèi)生性, 提高了研究結(jié)論的可靠性。研究結(jié)果表明, 長江流域排放 COD 的水污染密集型行業(yè)集中度較低, 分布較為分散, 并且該行業(yè)在“十一五”規(guī)劃期間集中度逐年大幅下降?！笆濉币?guī)劃期間, 排放 COD 的水污染密集型行業(yè)存在顯著的路徑依賴效應, 環(huán)境規(guī)制對其分布沒有顯著影響; “十一五”規(guī)劃期間, 該行業(yè)分布不再有顯著的產(chǎn)業(yè)集聚優(yōu)勢, 環(huán)境規(guī)制顯著地降低該行業(yè)的產(chǎn)值及增長率。對于排放非 COD 的水污染密集型行業(yè)和非水污染密集型行業(yè), 環(huán)境規(guī)制沒有顯著影響。從企業(yè)所有制類型來看, 集體企業(yè)、私營企業(yè)和外商投資企業(yè)在“十一五”規(guī)劃期間均受到顯著的影響, 國有企業(yè)和港澳臺企業(yè)則未受到顯著影響?？傮w上, 隨著路徑依賴和環(huán)境規(guī)制對水污染密集型行業(yè)分布的影響此消彼長, 環(huán)境規(guī)制對水污染密集型行業(yè)分布的影響越來越大, 繼續(xù)完善環(huán)境規(guī)制政策有助于長江流域的可持續(xù)發(fā)展。

長江流域; 水污染密集型行業(yè); 環(huán)境規(guī)制; 路徑依賴; 兩階段最小二乘

隨著中國工業(yè)迅速發(fā)展, 各大流域的水質(zhì)逐漸惡化。為了治理流域污染, 在“九五”和“十五”規(guī)劃期間, 中國推行污染物排放目標總量控制制度。通過開展工業(yè)污染源末端治理, 淘汰和關(guān)閉污染嚴重的企業(yè)等措施, 全國 23 萬家污染企業(yè)實現(xiàn)達標排放[1]?！笆晃濉币?guī)劃期間, 全國水環(huán)境管理的目標從總量控制向容量總量控制轉(zhuǎn)變[2]?！笆晃濉币?guī)劃提出的水污染治理方案中, 要求實現(xiàn)化學需氧量(COD)比 2005 年減少 10%, 全國 COD 排放總量比2005 年下降 12.45%。但是, 長江流域的水質(zhì)數(shù)據(jù)顯示 2010 年低于Ⅲ類水標準的河長比例(32.6%)比2005 年(27.4%)高, 表明只限制 COD 無法有效地控制流域水污染。此外, 中國氨氮排放量遠遠超過受納水體的環(huán)境容量, 污染負荷壓力大, “十二五”規(guī)劃將氨氮納入全國主要水污染物排放約束性控制指標?！笆濉币?guī)劃期間, 長江流域低于Ⅲ類水標準的河長比例逐漸下降, 水質(zhì)整體上逐漸變好。但是, 從總體上看, 2001—2013 年長江流域水質(zhì)沒有明顯的改善。

長江流域在中國經(jīng)濟和社會發(fā)展中起著重要的作用, 同時對全國的污染貢獻也很大。長江經(jīng)濟帶的經(jīng)濟總量超過全國的 40%[3], 是中國最重要的工業(yè)基地之一, 分布著大量高耗能和高污染的行業(yè)。這些行業(yè)對長江流域的經(jīng)濟發(fā)展具有重要作用, 其中水污染密集型行業(yè)的貢獻很大。長江流域上、下游的經(jīng)濟發(fā)展水平差異較大, 中下游地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展速度快, 上游地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平相對較低。除經(jīng)濟地位的重要性以外，長江事關(guān)中國 5 億人的飲用水安全, 水質(zhì)是否達標非常重要[4]。

影響工業(yè)企業(yè)分布的驅(qū)動因素包括土地、資本、勞動力和路徑依賴等傳統(tǒng)要素, 不斷增加的環(huán)境保護壓力促使企業(yè)將環(huán)境污染內(nèi)化成生產(chǎn)成本, 因此地區(qū)的環(huán)境規(guī)制水平也成為一個重要的因素。關(guān)于路徑依賴的研究主要是理論分析[5–6], 通過梳理與路徑依賴相關(guān)的因素來衡量其對企業(yè)的影響, 但是目前缺乏關(guān)于污染企業(yè)是否存在路徑依賴的研究。

在環(huán)境規(guī)制對污染企業(yè)影響的實證研究中有三類觀點。第一類觀點認同“污染避難所”假說, 認為環(huán)境規(guī)制嚴格程度低的地區(qū)會吸引工業(yè)企業(yè)[7–10]。全球化過程中, 資本從發(fā)達國家流轉(zhuǎn)到發(fā)展中國家, 國際企業(yè)為尋找最高的回報率, 將工廠轉(zhuǎn)移到發(fā)展中國家, 工廠選址過程中產(chǎn)生“逐底競爭”, 發(fā)展中國家不斷削減成本, 吸引國際企業(yè)在當?shù)赝顿Y建廠, 在推動發(fā)展中國家經(jīng)濟增長與增加就業(yè)機會的同時, 也增加了發(fā)展中國家的環(huán)境污染[8]。在中國現(xiàn)行水污染治理體制下, 流域內(nèi)各區(qū)域污染治理強度不同且激勵措施不相容, 導致流域水污染加劇[11]。長江流域上游地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平低, 環(huán)境規(guī)制嚴格程度低, 在不發(fā)達的地區(qū)引入外來投資和增加當?shù)鼐蜆I(yè)等因素的驅(qū)動下, 越來越多的企業(yè)選擇在中、上游地區(qū)建廠, 但在流域傳輸?shù)淖饔孟? 中、上游排放的水污染物再次污染下游地區(qū), 下游省份的環(huán)境容量被上游省份占據(jù)一部分[4]。第二類觀點認為環(huán)境規(guī)制對企業(yè)選址、就業(yè)、外商投資和跨境貿(mào)易等沒有顯著影響。Grossman 等[12]發(fā)現(xiàn), 美國和墨西哥不同的環(huán)境規(guī)制對交界地區(qū)的資源分配和利用有很小的影響。Tobey[13]認為貿(mào)易格局取決于傳統(tǒng)要素稟賦所決定的比較優(yōu)勢, 而非環(huán)境要素, 環(huán)境政策對產(chǎn)品凈出口沒有顯著影響。第三類觀點認為環(huán)境規(guī)制嚴格程度高的地區(qū)會吸引更多的工業(yè)企業(yè)。Becker 等[14]發(fā)現(xiàn), 達標區(qū)和非達標區(qū)差異化的政策導致污染企業(yè)從不達標區(qū)向達標區(qū)轉(zhuǎn)移, 雖然降低了生產(chǎn)效率, 但會帶來環(huán)境收益的提升。Keller 等[15]的研究表明, 環(huán)境規(guī)制的提高對企業(yè)有利。Leiter 等[16]研究歐洲 1980—2008 年的工業(yè)企業(yè), 發(fā)現(xiàn)較高的環(huán)境規(guī)制有利于吸引外商投資的進入。

除研究路徑依賴和環(huán)境規(guī)制對工業(yè)企業(yè)分布影響外, 也有學者探討企業(yè)分布是否受到收入及種族的影響[17–18]。根據(jù)經(jīng)驗, 人們認為污染企業(yè)傾向于把工廠設(shè)在低收入地區(qū)和美國黑人集中居住地區(qū), 但Been 等[17]的研究表明, 工廠選址與美國黑人集中居住地區(qū)沒有明顯的聯(lián)系。Wolverton[18]發(fā)現(xiàn)工廠選址不再關(guān)注種族, 并且低收入地區(qū)分布的污染企業(yè)數(shù)量更少。

水污染密集型行業(yè)造成流域水質(zhì)惡化, 相同的企業(yè)分布在流域不同位置對水質(zhì)產(chǎn)生不同的影響, 區(qū)域污染轉(zhuǎn)移導致企業(yè)分布影響環(huán)境政策效果, 因此研究水污染密集型行業(yè)在流域分布的驅(qū)動因素很重要, 其中環(huán)境規(guī)制和路徑依賴是兩個重要的驅(qū)動因素。目前的研究雖然認識到中國流域跨境水污染治理陷入困境, 卻鮮有從實證角度分析水污染密集型行業(yè)的分布及產(chǎn)業(yè)增長背后的驅(qū)動因素, 與此同時, 目前缺乏對全流域的研究, 導致對流域內(nèi)企業(yè)分布情況的認識不充分。鑒于長江流域的經(jīng)濟活動總量大, 上下游經(jīng)濟發(fā)展水平差異較大, 并且在日益嚴格的環(huán)境規(guī)制下, 長江流域的水質(zhì)控制效果不顯著, 本文選擇長江流域的工業(yè)企業(yè)進行研究, 將環(huán)境規(guī)制和路徑依賴作為切入點, 使用規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫及相關(guān)社會經(jīng)濟數(shù)據(jù), 利用工具變量和兩階段最小二乘法, 估計兩個驅(qū)動因素對行業(yè)分布的影響, 從而解決現(xiàn)有研究中存在的環(huán)境規(guī)制內(nèi)生性問題。

1 實證模型

本文使用面板固定效應模型, 估計環(huán)境規(guī)制和路徑依賴對長江流域工業(yè)企業(yè)分布的影響。計量經(jīng)濟模型如式(1)和(2)所示:

Y=+βR+γX+u+θ+ε, (1)

R=+σZ+τX+μ+?+?, (2)

其中, 因變量Y是模型關(guān)注的可能受到環(huán)境規(guī)制和路徑依賴影響的長江流域工業(yè)企業(yè)分布指標, 包括行業(yè)產(chǎn)值和行業(yè)產(chǎn)值增長率;R是各城市每年的環(huán)境規(guī)制變量;Z代表工具變量;X是外生控制變量;u和μ代表體現(xiàn)城市差異的固定效應, 時間趨勢由θ和?控制。

本文構(gòu)造的環(huán)境規(guī)制變量與體現(xiàn)工業(yè)企業(yè)分布的被解釋變量互相影響, 意味著環(huán)境規(guī)制變量具有內(nèi)生性。為了解決內(nèi)生性問題, 引入工具變量。本文選擇滯后一期的環(huán)境規(guī)制變量作為工具變量, 理由是滯后一期的環(huán)境規(guī)制與當期環(huán)境規(guī)制變量具有相關(guān)性, 且與當期的工業(yè)企業(yè)分布不相關(guān), 具有外生性, 符合工具變量的標準[19–20]。借助工具變量, 采用兩階段最小二乘法(2SLS), 估計環(huán)境規(guī)制和路徑依賴對工業(yè)企業(yè)分布的影響, 在兩階段回歸中包括相同的外生控制變量。

1.1 路徑依賴

路徑依賴體現(xiàn)該地區(qū)過去的產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢對現(xiàn)在工業(yè)企業(yè)分布的影響。本文選取赫芬達爾–赫希曼指數(shù)(HHI)和區(qū)位熵作為體現(xiàn)路徑依賴的代理變量。HHI 指數(shù)可以體現(xiàn)市場中廠商規(guī)模的離散程度[21], 定義為市場中一個行業(yè)內(nèi)所有競爭主體占行業(yè)總產(chǎn)值百分比的平方和:

其中,是市場內(nèi)該行業(yè)的總產(chǎn)值,X是第個企業(yè)的產(chǎn)值,代表該行業(yè)的企業(yè)數(shù)量。

由于 HHI 指數(shù)不能體現(xiàn)行業(yè)集中度在空間上的差異, 因此引入?yún)^(qū)位熵作為各地區(qū)路徑依賴的代理變量。區(qū)位熵不僅反映行業(yè)集中度, 也反映行業(yè)集中度的地區(qū)差異, 從而可以構(gòu)造面板數(shù)據(jù), 計算公式如下:

其中, LQ代表地區(qū)的產(chǎn)業(yè)在全國的區(qū)位熵;q表示地區(qū)的產(chǎn)業(yè)的相關(guān)變量(如產(chǎn)值、勞動力數(shù)量等);q代表地區(qū)所有產(chǎn)業(yè)的相關(guān)變量;q是全國產(chǎn)業(yè)的相關(guān)變量。本文選擇產(chǎn)值作為行業(yè)的代理變量來計算區(qū)位熵。

1.2 環(huán)境規(guī)制

用于反映環(huán)境規(guī)制嚴格程度的變量是每年各地級市化學需氧量的減排量。Chen 等[4]構(gòu)造兩個環(huán)境規(guī)制指標, 一個是各城市“十一五”規(guī)劃期間 COD減排任務, 另一個是各城市政府工作報告中與環(huán)境相關(guān)文字的占比, 并且證明這兩個指標具有穩(wěn)健性。由于 COD 減排指標更加直觀, 因此本研究選擇 COD 減排量作為環(huán)境規(guī)制的代理變量, 且構(gòu)造方法與 Chen 等[4]的算法不同。根據(jù)生態(tài)環(huán)境部2006 年公布的 COD 減排省內(nèi)分配指南, 各地級市按照 COD 排放量占省內(nèi)總排放量的份額進行減排。Chen 等[4]計算得到“十一五”規(guī)劃期間每年各省內(nèi)不同城市的 COD 減排量相等, 而本研究區(qū)分年份異質(zhì)性, 各城市 COD 減排量每年不同, 從而可以構(gòu)成面板數(shù)據(jù)。由于各地區(qū)的 COD 排放量不是直接測量得到, 而是由政府工作人員根據(jù)生產(chǎn)活動估算得到[4], 因此本文直接采用地級市排放 COD 水污染密集型行業(yè)的產(chǎn)值占全省的份額來估計各地級市的 COD 排放份額。環(huán)境規(guī)制變量的計算方法如下:

2 數(shù)據(jù)描述

本研究使用的數(shù)據(jù)集包括《中國環(huán)境年鑒》、《中國城市統(tǒng)計年鑒》和中國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫, 時間范圍是 2000—2013 年。由于規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫缺少 2010 年的數(shù)據(jù), 因此本研究不包括 2010 年的數(shù)據(jù)。根據(jù)《長江年鑒》公布的長江流域行政區(qū)劃表, 本文選取長江流域的 119 個地級市和兩個直轄市(上海市和重慶市)作為研究區(qū)域。

根據(jù)《第一次全國污染源普查公報》公布的主要行業(yè)水污染物排放情況, 我們將主要行業(yè)分為 3組, 包括排放 COD 的水污染密集型行業(yè)、排放非COD 的水污染密集型行業(yè)和非水污染密集型行業(yè), 其中后兩組作為對照組, 用于甄別水污染密集型行業(yè)受環(huán)境規(guī)制和路徑依賴因素的影響程度。排放COD 的主要行業(yè)包括造紙及紙制品業(yè)、紡織業(yè)、農(nóng)副食品加工業(yè)、化學原料及化學制品制造業(yè)、飲料制造業(yè)、食品制造業(yè)和醫(yī)藥制造業(yè), 排放非COD 的主要水污染行業(yè)包括有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)、石油加工煉焦及核燃料加工業(yè)、皮革毛皮羽毛(絨)及其制品業(yè)、通用設(shè)備制造業(yè)、黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)、交通運輸設(shè)備制造業(yè)、金屬制品業(yè)、煤炭開采和洗選業(yè)、電力燃氣及水的生產(chǎn)和供應業(yè), 非水污染密集型行業(yè)包括石油和天然氣開采業(yè)、黑色金屬礦采選業(yè)、有色金屬礦采選業(yè)、非金屬礦采選業(yè)、其他采礦業(yè)、林業(yè)、煙草制品業(yè)、紡織服裝及鞋帽制造業(yè)、木材加工及木、竹、藤、棕、草制品業(yè)、家具制造業(yè)、印刷業(yè)和記錄媒介的復制、文教體育用品制造業(yè)、化學纖維制造業(yè)、橡膠制品業(yè)、塑料制品業(yè)、非金屬礦物制品業(yè)、專用設(shè)備制造業(yè)、電氣機械及器材制造業(yè)、通信設(shè)備計算機及其他電子設(shè)備制造業(yè)、儀器儀表及辦公機械制造業(yè)、工藝品及其他制造業(yè)?？紤]到行業(yè)內(nèi)企業(yè)的異質(zhì)性, 本研究把排放 COD 的水污染密集型行業(yè)按照企業(yè)的登記注冊類型劃分為 5 個子樣本, 包括國有企業(yè)、集體企業(yè)、私營企業(yè)、外商投資企業(yè)和港澳臺投資企業(yè)。

圖 1 描述從“十五”規(guī)劃到“十二五”規(guī)劃期間(2001—2013 年)長江流域水質(zhì)低于Ⅲ類比例的變化, 根據(jù)水質(zhì)劃分標準, 水質(zhì)低于Ⅲ類水標準時不可以作為飲用水, 因此縱軸取值越高, 表示水質(zhì)越差。圖 1 表明 2001—2013 年長江流域水質(zhì)沒有明顯的改善, 且在 2001—2009 年期間持續(xù)惡化。盡管 2010 —2013 年水質(zhì)有所好轉(zhuǎn), 但 2013 年水質(zhì)與 2001 年的水平接近。有研究表明, 由于長江流域下游污染企業(yè)產(chǎn)值減少, 而上游污染企業(yè)產(chǎn)值增加, 流域內(nèi)發(fā)生區(qū)域污染轉(zhuǎn)移導致“十一五”規(guī)劃時期長江流域水質(zhì)逐漸惡化[4]。因此, 研究長江流域內(nèi)水污染密集型行業(yè)的分布對分析長江流域水污染的成因非常重要。

2.1 路徑依賴

圖 2 描繪每年排放 COD 水污染密集型行業(yè)的HHI 指數(shù), 表明在“十五”規(guī)劃期間, 排放 COD 的水污染密集型行業(yè)的集中度發(fā)生波動且沒有統(tǒng)一的變化趨勢, 但在 2005 年以后, “十一五”規(guī)劃期間和“十二五”規(guī)劃期間, 該行業(yè)的 HHI 指數(shù)逐年降低, 說明該行業(yè)的集中程度降低, 排放 COD 的水污染密集型企業(yè)在長江流域的分布更加分散。

對比三類行業(yè)集中度的平均值可以發(fā)現(xiàn), 排放COD 的水污染密集型行業(yè)集中度最低, 該行業(yè)的分布最分散, 非水污染密集型行業(yè)的集中度排序第二, 排放非 COD 的水污染密集型行業(yè)集中度最高。三類行業(yè)集中度隨時間變化趨勢的分析結(jié)果表明, “十五”規(guī)劃期間, 水污染密集型行業(yè)集中度在小范圍內(nèi)波動, 且保持相對穩(wěn)定的水平, 但非水污染密集型行業(yè)集中度的波動較大, 沒有明顯的規(guī)律。在“十一五”規(guī)劃期間, 排放 COD 的水污染密集型行業(yè)集中度逐年下降且下降, 幅度較大, 排放非 COD的水污染企業(yè)集中度波動較大, 且沒有規(guī)律性, 非水污染密集型行業(yè)的集中度相對于“十五”期間整體下降, 但在“十一五”期間只在小范圍內(nèi)波動, 保持相對穩(wěn)定的水平。在“十二五”期間, 三類行業(yè)集中度都呈下降趨勢。

區(qū)位熵的值越大, 代表該地區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚度越高。從圖 3 可以發(fā)現(xiàn), 2000—2005 年期間, 排放COD 的水污染密集型行業(yè)在下游地區(qū)的分布更加密集; 而在 2006—2013 年期間, 該行業(yè)在長江流域的分布發(fā)生明顯的變化, 上游和中游地區(qū)的行業(yè)集中度明顯上升, 表明該行業(yè)在中上游的分布增多, 而在下游地區(qū)減少。由于該行業(yè)更加廣泛地分布在中上游地區(qū), 而不再集中于個別地區(qū), 因此可以在一定程度上解釋該行業(yè) HHI 指數(shù)“十一五”期間下降的現(xiàn)象。

2.2 環(huán)境規(guī)制

如圖 4 所示, “十一五”規(guī)劃期間長江流域整體的環(huán)境規(guī)制嚴格程度比“十五”規(guī)劃期間顯著提高。下游的環(huán)境規(guī)制在進入“十一五”時期以后更加嚴格, 并且嚴格程度高于上游地區(qū)。

2.3 長江流域各類行業(yè)的分布

如圖 5 所示, 2000—2004 年期間, 排放 COD 的水污染密集型行業(yè)在下游地區(qū)的累積產(chǎn)值占全流域總產(chǎn)值的比例逐年增加, Chen 等[4]選取的下游地區(qū)是距離上海 900km 以內(nèi)的地區(qū), 本文選用此標準來劃分上下游。但是, 2005—2013 年, 下游地區(qū)排放COD 的水污染行業(yè)累積產(chǎn)值占整個流域的比例大幅度下降, 下降幅度接近 20%, 而上游地區(qū) COD 水污染行業(yè)產(chǎn)值占比顯著增加。其中, 2005—2009 年下游地區(qū)的占比逐年下降, 并且 2009 年下游地區(qū)的占比遠遠小于下游地區(qū)該行業(yè)在 2000 年的比例, 我們推測這是由于 2005 年出臺的“十一五”規(guī)劃中, 明確提出各省 COD 減排目標, 各地區(qū)在此期間為了減少 COD 排放大量增加環(huán)保投入。2011—2013 年期間, 下游地區(qū) COD 水污染行業(yè)占比也呈現(xiàn)大幅度下降的趨勢, 但是這 3 年的占比變化沒有統(tǒng)一的規(guī)律。

排放非化學需氧量的水污染密集型行業(yè)排放的主要水污染物包括氨氮、石油類和揮發(fā)酚等。從圖6 可以發(fā)現(xiàn), 2000—2004 年, 下游地區(qū)排放非 COD的水污染密集型行業(yè)累積產(chǎn)值占全流域的比例上升, 但上升幅度較小。在 2005—2009 年, 下游地區(qū)排放非 COD 的水污染密集型行業(yè)占比(圖 6)的下降幅度比排放 COD 的水污染密集型行業(yè)占比(圖 5)的下降幅度小。由于在“十一五”規(guī)劃中未規(guī)定氨氮、石油類和揮發(fā)酚等污染物的減排目標, 因此排放這些污染物的行業(yè)受到的影響相對較小, 減排力度也小。2011—2013 年期間, 與 2009 年前相比, 下游地區(qū)的平均占比下降, 但是未呈現(xiàn)統(tǒng)一的變化趨勢。

圖 7 描繪長江流域非水污染密集型行業(yè)在各時間段的分布。2000—2004 年, 長江下游地區(qū)的非水污染密集型行業(yè)占比大幅度增加, 而在 2005—2009 年, 下游地區(qū)非水污染密集型行業(yè)占比逐年下降, 但 2009 年下游地區(qū)該行業(yè)的占比仍然大于2000 年, 表明在“十一五”期間, 非水污染密集型行業(yè)在一定程度上受到環(huán)境規(guī)制的影響, 但與排放COD 類的水污染密集型行業(yè)相比, 受到的影響相對較小。

綜上所述, 長江流域下游地區(qū)水污染密集型行業(yè)比非水污染密集型行業(yè)減少幅度大, 其中主要減少的是排放 COD 的水污染密集型行業(yè), 排放非COD 的水污染密集型行業(yè)減少幅度較小。長江流域上游地區(qū)增加大量的水污染密集型行業(yè), 其中排放 COD 的水污染密集型行業(yè)增加最多。雖然非水污染密集型行業(yè)在長江上游地區(qū)也有所增加, 但增加幅度比水污染密集型行業(yè)小。根據(jù)長江流域各類行業(yè)的分布, “十一五”規(guī)劃期間, 造成排放 COD 水污染密集型行業(yè)集中度下降的主要原因是該行業(yè)在下游地區(qū)的占比大幅度下降, 而上游地區(qū)的占比大幅度上升。

2.4 變量的描述統(tǒng)計

本研究選取各城市行業(yè)產(chǎn)值和行業(yè)產(chǎn)值增長率, 分別作為因變量來衡量該行業(yè)在各地區(qū)的分布及變化。行業(yè)產(chǎn)值及其增長率利用中國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫中的工業(yè)總產(chǎn)值計算得到。由于缺乏2010 年的數(shù)據(jù), 并且 2011 以后納入規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的標準從年主營業(yè)務收入 500 萬元提高到 2000萬元, 工業(yè)企業(yè)庫的統(tǒng)計標準發(fā)生變化, 因此不考慮 2010 以后的樣本, 即回歸分析的時間范圍是2000—2009 年。表 1 描述這 3 類行業(yè)的產(chǎn)值及其增長率、環(huán)境規(guī)制指標、路徑依賴程度和控制變量, 數(shù)據(jù)集中包含體現(xiàn)社會經(jīng)濟水平的外生控制變量, 包括人均GDP、人口和外商投資額。

各行業(yè)的路徑依賴程度用區(qū)位熵計算, 區(qū)位熵值越高, 說明該地區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚水平越高。當區(qū)位熵大于 1 時, 認為該地區(qū)的這個產(chǎn)業(yè)在全國具有優(yōu)勢;如果區(qū)位熵小于 1, 則認為該地區(qū)的產(chǎn)業(yè)在全國處于劣勢。表 1 中 3 個行業(yè)區(qū)位熵的平均值都大于 1, 意味著長江流域的區(qū)域經(jīng)濟在全國具有明顯優(yōu)勢, 長江流域是中國工業(yè)最發(fā)達的區(qū)域。通過分析區(qū)位熵對行業(yè)產(chǎn)值及其增長率的影響, 可以研究行業(yè)分布是否存在路徑依賴, 即該行業(yè)是否傾向于在具有產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢的地區(qū)發(fā)展。為了保證外生性, 回歸模型中使用滯后一期的區(qū)位熵, 估計路徑依賴對產(chǎn)業(yè)分布的影響。

將數(shù)據(jù)集劃分為上游和下游兩組樣本, 對2000 —2009 年期間的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計描述, 如表 2 所示。長江下游各行業(yè)平均產(chǎn)值大于上游地區(qū), 但是, 對比長江流域上游和下游各行業(yè)的產(chǎn)值增長率發(fā)現(xiàn), 長江上游的水污染密集型行業(yè)增長率大于該行業(yè)在長江流域下游的增長率, 其中排放 COD 的水污染密集型行業(yè)在上游地區(qū)的增加幅度大于排放非 COD 的水污染密集型行業(yè), 而長江流域下游的非水污染密集型行業(yè)增長率大于該行業(yè)在長江流域上游的增長率。根據(jù)表 2 中環(huán)境規(guī)制指標的統(tǒng)計結(jié)果, 長江流域下游地區(qū)環(huán)境規(guī)制比上游地區(qū)嚴格, 并且下游地區(qū)的人均 GDP 較高, 經(jīng)濟發(fā)達, 外商投資多, 人口數(shù)量大。

3 計量結(jié)果與分析

3.1 回歸分析結(jié)果

將樣本按照“十一五”規(guī)劃分為 2000—2005 年和2006—2009 年兩個時間段進行分段回歸分析, 并使用工具變量和 2SLS 方法, 對面板固定效應模型進行估計, 得到環(huán)境規(guī)制和路徑依賴因素對長江流域水污染企業(yè)分布的影響情況。

表 3 和 4 展示長江流域排放 COD 的水污染密集型行業(yè)產(chǎn)值受環(huán)境規(guī)制和路徑依賴因素影響的回歸分析結(jié)果。如表 3 所示, 2000—2005 年期間, 環(huán)境規(guī)制對排放 COD 的水污染密集型行業(yè)產(chǎn)值分布沒有產(chǎn)生顯著影響, 而路徑依賴對該行業(yè)產(chǎn)值有顯著正影響, 表明在 2000—2005 年期間有產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢的地區(qū), 該行業(yè)產(chǎn)值較高, 具有路徑依賴效應, 但與當?shù)丨h(huán)境規(guī)制水平?jīng)]有顯著關(guān)系。如表 4 所示, 2006 —2009 年期間, 環(huán)境規(guī)制指標的系數(shù)顯著為負, 表明在“十一五”規(guī)劃期間, 環(huán)境規(guī)制嚴格程度高的地區(qū), 排放 COD 的水污染密集型行業(yè)產(chǎn)值較低, 證明了“十一五”規(guī)劃中對 COD 排放量控制政策的有效性。但是, 路徑依賴因素的系數(shù)不再顯著, 表明產(chǎn)業(yè)集聚地區(qū)不再具有發(fā)展該行業(yè)的優(yōu)勢, 路徑依賴對該行業(yè)產(chǎn)值沒有顯著影響。

對比表 3 與表 4 發(fā)現(xiàn), 在“十五”規(guī)劃期間, 排放 COD 的水污染密集型行業(yè)分布的驅(qū)動因素主要是路徑依賴, 在具有產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢的地區(qū), 該行業(yè)持續(xù)發(fā)展; 進入“十一五”規(guī)劃時期以后, 環(huán)境規(guī)制成為影響該行業(yè)分布的主導因素, 未發(fā)現(xiàn)路徑依賴效應, 表明該行業(yè)的發(fā)展不再依賴于產(chǎn)業(yè)集聚地區(qū), 而是傾向于選擇環(huán)境規(guī)制寬松的地區(qū)。

3.2 穩(wěn)健性分析

產(chǎn)值增長率可以反映行業(yè)分布的變化情況。將排放 COD 的水污染密集型行業(yè)產(chǎn)值增長率作為因變量, 采用相同的模型和估計方法, 檢驗上述結(jié)論的穩(wěn)健性。根據(jù)表 5 所示的結(jié)果, 環(huán)境規(guī)制在“十一五”規(guī)劃期間對排放 COD 的水污染密集型行業(yè)產(chǎn)值增長率為負向顯著影響。結(jié)合由表 4 得出的結(jié)論, 表明環(huán)境規(guī)制對該行業(yè)的分布及增長速度都產(chǎn)生顯著的負影響, 環(huán)境規(guī)制有效地控制了排放 COD 的水污染密集型行業(yè)的分布及增長速度, 因此環(huán)境規(guī)制對該行業(yè)的影響具有穩(wěn)健性。

表1 主要變量描述

表2 長江流域上游、下游樣本統(tǒng)計描述

表3 排放COD的水污染密集型行業(yè)面板固定效應模型的2SLS回歸分析結(jié)果(2000—2005年)

說明: 括號內(nèi)為標準誤估計值; *, **和***分別表示10%, 5%和1%的顯著水平。下同。

表4 排放COD的水污染密集型行業(yè)面板固定效應模型的2SLS回歸分析結(jié)果(2006—2009年)

路徑依賴的系數(shù)顯著為負, 表明具有產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢的地區(qū)該行業(yè)增長率較低。結(jié)合回歸分析結(jié)果(表5), 在“十五”規(guī)劃期間, 具有產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢的地區(qū)行業(yè)產(chǎn)值較大, 但是行業(yè)增長率較低; 在“十一五”規(guī)劃期間, 產(chǎn)業(yè)集聚地區(qū)的行業(yè)分布不再具有優(yōu)勢, 反而在集聚程度低的地區(qū)行業(yè)增長迅速。

3.3 安慰劑檢驗

接下來, 對排放非 COD 的水污染密集型行業(yè)和非水污染密集型行業(yè)進行回歸分析, 作為排放COD 的水污染密集型行業(yè)的安慰劑檢驗。如表 6所示, 在“十五”規(guī)劃和“十一五”規(guī)劃期間, 環(huán)境規(guī)制對兩類行業(yè)產(chǎn)值的影響系數(shù)都不顯著, 意味著環(huán)境規(guī)制政策對這兩類行業(yè)的分布沒有產(chǎn)生顯著影響。與排放 COD 的水污染密集型行業(yè)相比, “十一五”規(guī)劃期間的環(huán)境規(guī)制政策顯著影響排放 COD 的水污染密集型行業(yè), 而不排放 COD 的行業(yè), 包括排放其他水污染物行業(yè)和非水污染行業(yè), 都未受到環(huán)境規(guī)制的影響。因此, 這些未受環(huán)境規(guī)制約束的行業(yè)排放污染導致長江流域的水質(zhì)未發(fā)生明顯改善, 甚至導致水質(zhì)進一步惡化。將因變量替換為該行業(yè)的產(chǎn)值增長率, 得到的結(jié)論相似。

兩類行業(yè)的路徑依賴系數(shù)在 2000—2005 年期間顯著為正, 表明在“十五”規(guī)劃期間, 該行業(yè)存在路徑依賴效應, 該行業(yè)在具有產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢的地區(qū)分布更廣泛; 但是在“十一五”規(guī)劃期間, 路徑依賴系數(shù)不顯著, 表明產(chǎn)業(yè)集聚的地區(qū)不再具有優(yōu)勢。對比排放 COD 的水污染密集型行業(yè)的路徑依賴系數(shù), 發(fā)現(xiàn)這三類行業(yè)在“十五”規(guī)劃期間都存在路徑依賴效應, 產(chǎn)業(yè)集聚地區(qū)在發(fā)展中更具優(yōu)勢; 而在“十一五”規(guī)劃期間未出現(xiàn)路徑依賴的現(xiàn)象, 意味著產(chǎn)業(yè)集聚地區(qū)不再是吸引產(chǎn)業(yè)發(fā)展的顯著因素。

表5 產(chǎn)值增長率的2SLS回歸分析結(jié)果

表6 排放非 COD水污染密集型行業(yè)和非水污染密集型行業(yè)面板固定效應模型的2SLS回歸分析結(jié)果

3.4 異質(zhì)性分析: 不同注冊類型企業(yè)的驅(qū)動因素

通過 2SLS 方法, 對不同注冊類型企業(yè)的面板數(shù)據(jù)進行回歸分析, 結(jié)果如表 7 所示。2000—2005 年期間, 環(huán)境規(guī)制因素對 5 個類型的企業(yè)都未產(chǎn)生顯著影響, 而路徑依賴因素對國有企業(yè)、集體企業(yè)和私營企業(yè)的產(chǎn)值具有顯著影響, 其中路徑依賴因素對國有企業(yè)產(chǎn)值產(chǎn)生顯著負影響, 表明該行業(yè)的國有企業(yè)在產(chǎn)業(yè)不集聚地區(qū)的分布增加; 路徑依賴因素對集體企業(yè)和私營企業(yè)具有顯著正影響, 意味著該行業(yè)在集體企業(yè)和私營企業(yè)集聚地區(qū)的產(chǎn)值分布增加。

研究表明, 2006—2009 年期間環(huán)境規(guī)制因素對集體企業(yè)和外商投資企業(yè)的產(chǎn)值分布產(chǎn)生顯著負影響, 說明這兩類企業(yè)對環(huán)保成本的提高更敏感, 環(huán)境規(guī)制嚴格程度的提高會導致該行業(yè)產(chǎn)值下降。相比之下, 國有企業(yè)對環(huán)保成本較不敏感, 而港澳臺企業(yè)一方面具有先進的清潔技術(shù), 另一方面具有優(yōu)惠政策, 因此環(huán)境規(guī)制對這兩類企業(yè)也不顯著。私營企業(yè)存在許多小規(guī)模企業(yè), 這些企業(yè)在追求利潤最大化的過程中對環(huán)保的投入較低, 環(huán)境規(guī)制對其效果不顯著。在此期間, 路徑依賴因素對這 5 類企業(yè)的產(chǎn)值分布不具有顯著影響。

接下來, 對不同類型企業(yè)產(chǎn)值增長率的驅(qū)動因素進行回歸分析。不同注冊類型企業(yè)產(chǎn)值增長率的驅(qū)動因素有差異。如表 8 所示, 2000—2005 年期間, 環(huán)境規(guī)制因素和路徑依賴因素對所有注冊類型企業(yè)的產(chǎn)值增長率影響系數(shù)都不顯著; 2006—2009 年期間, 環(huán)境規(guī)制對集體企業(yè)、私營企業(yè)和外商投資企業(yè)的產(chǎn)值增長率產(chǎn)生顯著負影響, 對國有企業(yè)和港澳臺企業(yè)的產(chǎn)值增長率的影響不顯著。這表明在“十一五”規(guī)劃期間, 集體企業(yè)、私營企業(yè)和外商投資企業(yè)的增長速度受到環(huán)境規(guī)制的顯著負影響, 環(huán)境管制越寬松的地區(qū), 這 3 類企業(yè)的產(chǎn)值增長率越高。環(huán)保成本對上述 3 類企業(yè)的影響更顯著, 相比之下, 國有企業(yè)和港澳臺投資企業(yè)對環(huán)保投入的成本不敏感, 這兩類企業(yè)享有優(yōu)惠政策, 因此環(huán)境規(guī)制對這兩類企業(yè)的影響也不顯著。這與產(chǎn)值作為因變量得到的結(jié)論基本上一致, 驗證了上述結(jié)論的穩(wěn)健性。

表7 不同注冊類型企業(yè)產(chǎn)值的2SLS回歸結(jié)果

表8 不同注冊類型企業(yè)產(chǎn)值增長率的驅(qū)動因素(2SLS回歸分析)

2006—2009 年期間, 該行業(yè)的國有企業(yè)、私營企業(yè)和港澳臺企業(yè)的產(chǎn)值增長率受到路徑依賴因素的顯著影響。國有企業(yè)增長存在顯著為正的路徑依賴效應, 產(chǎn)業(yè)集聚地區(qū)的產(chǎn)值增長率更高; 路徑依賴因素對私營企業(yè)和港澳臺企業(yè)產(chǎn)生顯著負向影響, 即產(chǎn)業(yè)集聚地區(qū)這兩類行業(yè)的產(chǎn)值增長率較低, 反之在產(chǎn)業(yè)不發(fā)達的地區(qū), 產(chǎn)值增長率更大, 發(fā)展更快。

4 結(jié)論

本文考察了環(huán)境規(guī)制和路徑依賴因素對長江流域水污染密集型行業(yè)分布的影響, 得到如下結(jié)論。在“十五”規(guī)劃期間, 產(chǎn)業(yè)集聚地區(qū)具有發(fā)展優(yōu)勢, 存在顯著的路徑依賴效應; 在“十一五”規(guī)劃期間, 傳統(tǒng)的工業(yè)集聚地區(qū)不再具有優(yōu)勢, 環(huán)境規(guī)制成為影響排放 COD 的水污染密集型行業(yè)的重要因素。但是, 由于“十一五”規(guī)劃中只對排放COD 的水污染密集型行業(yè)進行限制, 因此環(huán)境規(guī)制對其他行業(yè)沒有產(chǎn)生顯著影響, 導致長江流域的水質(zhì)沒有明顯改善。

我們認為目前的環(huán)保政策存在如下局限性: 1)忽略了環(huán)境規(guī)制的外部性; 2)忽略了地區(qū)政治經(jīng)濟發(fā)展水平的差異; 3)尚未建立起有效的流域上下游生態(tài)補充和污染賠償機制。未來應完善環(huán)境規(guī)制政策, 實現(xiàn)長江流域的可持續(xù)發(fā)展。

致謝 感謝北京大學環(huán)境經(jīng)濟學學科發(fā)展項目(EEPC)組劉士磊、夏凡、陳燕等各位同學。

[1] 閻世輝. 關(guān)于我國水環(huán)境形勢的分析及政策建議. 環(huán)境保護, 2001(3): 10–13

[2] 孟偉, 蘇一兵, 鄭丙輝. 中國流域水污染現(xiàn)狀與控制策略的探討. 中國水利水電科學研究院學報, 2004, 2(4): 242–246

[3] 杜焱強, 包存寬. 長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色發(fā)展須做好加減法. 環(huán)境經(jīng)濟, 2017(17): 22–25

[4] Chen Z, Kahn M E, Liu Y, et al. The consequences of spatially differentiated water pollution regulation in China. Journal of Environmental Economics and Ma-nagement, 2018, 88: 468–485

[5] 陳傳明. 企業(yè)戰(zhàn)略調(diào)整的路徑依賴特征及其超越. 管理世界, 2002(6): 94–101

[6] 劉漢民. 路徑依賴理論研究綜述. 經(jīng)濟學動態(tài), 2003(6): 65–69

[7] Levinson A. Environmental regulations and manufa-cturers’ location choices: evidence from the census of manufactures. Journal of Public Economics, 2004, 62 (1/2): 5–29

[8] Jeppesen T, List J A, Folmer H. Environmental regu-lations and New Plant Location Decisions: evidence from a meta-analysis. Journal of Regional Science, 2002, 42(1): 19–49

[9] List J A, Shogren J F. “Beggar Thy Neighbor”: testing for free riding in state-level endangered species ex-penditures. Public Choice, 2002, 111(3): 303–315

[10] Gray W B, Shadbegian R J. “Optimal” pollution. aba-tement — whose benefits matter, and how much?. Journal of Environmental Economics and Manage-ment, 2004, 47(3): 510–534

[11] 孫澤生, 曲昭仲. 流域水污染成因及其治理的經(jīng)濟分析. 經(jīng)濟問題, 2008(3): 47–50

[12] Grossman G M, Krueger A B. Environmental impacts of a North American free trade agreement. Social Science Electronic Publishing, 1991, 8(2): 223–250

[13] Tobey J A. The effects of domestic environmental policies on patterns of world trade: an empirical test. Kyklos, 1990, 43(2): 191–209

[14] Becker R, Henderson V. Effects of air quality regu-lations on polluting industries. Journal of Political Economy, 2000, 108(2): 379–421

[15] Keller W, Levinson A. Environmental compliance costs and foreign direct investment inflows to U.S. states. Review of Economics & Statistics, 2002, 84 (4): 691–703

[16] Leiter A M, Parolini A, Winner H. Environmental regulation and investment: evidence from European industry data. Ecological Economics, 2011, 70(4): 759–770

[17] Been V, Gupta F. Coming to the nuisance or going to the barrios? A longitudinal analysis of environmental justice claims. Ecology law quarterly, 1996, 24(1): 1–56

[18] Wolverton A. Race does not matter: an examination of a polluting plant’s location decision. Washington, DC: US Environmental Protection Agency, 2002

[19] Angrist J D, Krueger A B. Does compulsory school attendance affect schooling and earnings?. Quarterly Journal of Economics, 1991, 106(4): 979–1014

[20] 方穎, 趙揚. 尋找制度的工具變量: 估計產(chǎn)權(quán)保護對中國經(jīng)濟增長的貢獻. 經(jīng)濟研究, 2011(5): 138–148

[21] 瞿衛(wèi)東. 西方銀行業(yè)兼并與赫芬達爾——赫希曼指數(shù). 國際金融研究, 2001(4): 14–17

Environmental Regulation, Path Dependence and Distribution of Water Pollution Industries: An Empirical Analysis Based on the Yangtze River Basin

TIAN Xin1, CHEN Shuai2, XU Jintao3,?

1. College of Environmental Sciences and Engineering, Peking University, Beijing 100871; 2. China Academy for Rural Development, Zhejiang University, Hangzhou 310058; 3. National School of Development, Peking University, Beijing 100871; ? Corresponding author, E-mail: xujt@pku.edu.cn

Based on the data of the Annual Census of Enterprises and relevant socio-economic information, this article empirically investigates the impacts of environmental regulation and path dependence on the distribution of water pollution industries in the Yangtze River basin. The article analyses the path dependence effect through HHI and location entropy. In the empirical model, the two-stage least squares method is used to solve the endogeneity of environmental regulation indicators, which improves the reliability of the conclusions. The results show that the concentration of water pollution industries discharging COD in the Yangtze River is relatively low and dispersed, and the concentration of this industry declines significantly year by year during the period of Eleventh Five-Year Plan. During the period of Tenth Five-Year Plan, the path-dependent effect of water pollution industries discharging COD is significant, while environmental regulation has no significant impact on their distribution. During the period of Eleventh Five-Year Plan, the path dependence no longer has significant impact, and environmental regulation significantly reduces the output and growth rate of the industry. For non-COD water pollution industries and non-water pollution industries, environmental regulation has no significant impact on them. From the perspectives of enterprise ownership types, collective enterprises, private enterprises and foreign-funded enterprises are significantly affected during the Eleventh Five-Year Plan period, while state-owned enterprises and HMT enterprises are not significantly affected. Generally speaking, with the impact of path dependence and environmental regulation on the distribution of water pollution industries shifting from one to another, and with the impact of environmental regulation on the distribution of water pollution industries increasing, continuing to improve environmental regulation polices will contribute to the sustainable development of the Yangtze River basin.

Yangtze River basin; water pollution industries; environmental regulation; path dependence; two-stage least squares

10.13209/j.0479-8023.2019.131

2019–03–11;

2019–05–22