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.