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推文人 | 袁璐雯 
原文信息:Chen Z, Kahn M E, Liu Y, et al. The consequences of spatially differentiated water pollution regulation in China[J]. Journal of Environmental Economics and Management, 2018, 88: 468-485.
 
一、引言
 
自1980年以来,我国大量地区的水质严重恶化,对经济增长和生活质量产生巨大威胁(Ebenstein,2012)。2005年,政府首次在“十一五”规划(2006-2010)中明确规定了主要水污染物——化学需氧量(COD)的减排指标,并将指标与地方官员晋升挂钩(Kahn et al.,2015)。在2011年中央政府发布的报告中称,根据地方政府评估的COD排放量,长江流域所有省份都完成了减排指标。然而,水利部的数据显示,工业废水排放总量从2005年的204亿吨增加到了2010年的227亿吨,长江流域水污染依旧面临严重挑战。本文认为,恶化趋势的主要原因是:国家的环境规制力度具有空间分异效应。长江沿线城市的规制力度不同,导致更大面积的河流和更多的贫困居民面临着更高程度的水污染。
 
二、研究方法
 
本文构建了一个平衡面板数据,来研究水污染规制对地方工业生产活动的影响。由于2006年是各地水污染规制力度的分水岭,且水污染行业与非水污染行业之间规制力度也有显著差异,因此本文构建了基于时间和行业的三重差分(DDD)模型即:
其中衡量了c市t年i行业的工业生产活动;衡量c市的规制力度;是一个虚拟变量,当t>2006时,等于1;也是一个虚拟变量,用以判断行业i是否是水污染行业,如果是,则等于1;是城市-年份固定效应;是行业-年份固定效应;是城市-行业固定效应;是误差项。
 
三、数据
 
(一)研究对象
 
本文的研究对象包括2003-2009年长江流域11个省的85个城市,其中83个地级市和2个直辖市(上海和重庆),由于武汉位于长江的中点,因此将相对于武汉下游的城市定义为下游城市,位于武汉上游(包括武汉)的城市为上游城市。
 
(二)数据来源
 
为了研究水污染规制的效应,本文寻找到两个测量规制力度的变量:①“十一五”期间COD的减排指标;②政府工作报告中相关词汇(环境、能耗、污染、减排和环保)占全文的字数比例。
 
通过国家统计局组织的工业企业调查数据库(ASIF),获取了2003-2009年的工业总产值作为生产活动的代理变量。并根据COD排放量占比确定了两大水污染行业为:纸浆和造纸业、化学材料和产品业。
 
(三)描述性统计
 
图1显示了2003、2006和2009年水污染行业和非水污染行业的累积分布情况。横轴测量每个城市与上海之间的河流长度,我们将全部样本城市与上海的距离进行20等分,其中值越小,代表离上海的距离越近。纵轴是工业增加值的累计量。可以看出,2003至2006年,这两类行业的累积分布函数基本不变;而2006年开始,相对于非水污染行业,水污染行业的累积分布函数随时间的推移发生了明显的变化。图2进一步显示,水污染在上游城市更加严重是由于上游城市生产规模扩大导致。
 
【图2】
 
四、主要实证结果
 
(一)DDD
 
本文基于三重差分法(DDD)对水污染规制的空间分异效应进行了检验,结果见表1。
 
 
方程(1):COD减排指标与时间、行业的三重交乘项,系数显著为负,说明减排指标在水污染规制力度较大的地方显著减少了生产活动。减排指标每增加10个标准差,水污染行业的总产值上升下降4.35%。
 
方程(2):引入两大水污染行业后发现,减排指标的负向调节效应依然显著,其中对化工业的影响更大一些。
 
方程(3):控制了当地的人均GDP和上一年度的人口规模(t-1)后,规制效应维持不变,且生产活动在人均GDP较高的城市,受到明显的抑制。
 
方程(4)-方程(6):将解释变量换成“环保词频”后,规制力度效应与之前类似。
 
(二)安慰剂检验
 
如表2所示,将解释变量更换为2004和2005年政府工作报告中的“环保词频”并带入回归方程后,发现“十一五”之前政府对于水污染的规制力度对于2006年之后的工业生产活动没有影响。
 
(三)异质性
 
表3报告了水污染规制力度异质性检验结果。
 
 
方程(1)-方程(3):规制力度对于国有企业的影响非常小且不显著。原因是:国有企业承担更多的社会责任,例如促进当地就业而非利润最大化。因此与民营企业相比,国有企业对于成本不太敏感,进而对于规制力度反应不强烈。
 
方程(4)-方程(5):规制力度对于外资企业生产活动的影响虽为负但不显著。原因是:来自环保更好国家的企业,对于中国的规制力度的敏感程度有限。而来自环保更差国家的企业,规制力度会决定了他们投资方向。而本文的数据无法识别外资企业的来源国。
 
方程(6)-方程(7):规制力度对小企业的影响更大。由于水污染规制对于民营企业和小企业的影响更大,ASIF的抽样规则可能会导致规制力度效应的低估。
 
(四)水污染行业的空间转移
 
 
通过获取样本企业的成立时间,计算出注册企业和注销企业的数量作为被解释变量进行回归。表4结果显示,水污染规制力度对于注册企业具有显著的负效应,即规制力度较小(上游)的城市会吸引更多的水污染行业企业。
 
 
表5显示,由于上游的水质相对较好,因此规制力度对于上游的负面影响较大且显著,说明存在水污染生产活动从下游到上游的空间转移。换句话说,上游的部分规制力度较小的企业,由于企业的空间转移,而承受了更多的水污染。
 
五、结论
 
本文创新性地引入了两种测量水污染规制力度的方法,研究了规制力度对于不同地区制造业企业生产活动的影响。研究结果表明,水污染规制并不能减少上游人口稠密地区的污染活动,这些地区聚集着大量低收入农民,意味着他们更容易受到水污染的影响。
 
另外,尽管上游地区的政府宣称,他们达到了“十一五”规划要求的减排目标,但水污染规制力度对上游省份的影响依然不够理想。原因是,中国的COD排放量是当地政府自我报告的(Cai et al.,2016a)因此为了应对上级政府审查而存在误报、漏报现象。由于上游城市的地方政府面临更大的GDP压力(Zheng and Kahn,2013),他们有更大的动机来伪造水污染数据,本文将在未来的研究中探讨这一问题。
 
由于文章篇幅限制,本部分省略了原文中对变量的描述性统计,稳健性检验和其他异质性分析等实证结果,如有需要,请参照原文。
 
Abstract
 
This paper studies the consequences of China's recent water pollution regulation. We find evidence that the regulation reduces pollution-intensive activity in highly regulated areas. Relative to the locations where regulations are more stringent (downstream cities), locations where regulations are less stringent (upstream cities) attract more water-polluting activity. As polluting activity concentrates upstream, a larger proportion of the river and more poor residents are exposed to high levels of pollution.
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