财政分权、政策协同与大气污染治理效率--基于京(5)-治理研究

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财政分权、政策协同与大气污染治理效率--基于京(5)

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环境规制(enr)的指标选取目前尚不存在权威标准，所采用的指标包括:环境标准及环境法规的累计颁布数量、污染投资占企业总产值比重、主要污染物达标率指数、污染治理设施运行费用等多种形式。大气污染环境规制指标与一般环境规制指标有所不同，应仅考虑大气污染治理相关数据来进行测算，考虑到指标的有效性和数据的可获得性，本研究采用enr=废气污染设施运行费用÷工业总产值×1000来表示。环境规制与污染治理效率的影响可分为两个方面:一是环境规制减少污染物的排放来源，加大了污染物的处理力度，可以提升污染物的治理效率;二是由于资源配置结构扭曲造成规模边际效应递减，环境规制投入增加会造成大气污染的治理效率下降。因此，其系数符号不确定。

(三)数据来源与描述统计分析

本文利用2010-2015年京津冀周边地区27个环保重点城市面板数据来进行实证分析，其中被解释变量来自前文DEA模型的测算结果。模型自变量数据来源包括:北大法宝数据库、政府部门网站、各省市统计年鉴、《中国环境年鉴》、《中国城市统计年鉴》等，对模型变量描述统计结果如表4所示。为尽量消除异方差所带来的影响，各模型变量除比率数据外，均先取对数再代入计量模型进行分析。

(四)模型设定与实证结果

由于大气污染治理效率值属于截取数据，若用OLS来计算会导致参数估计量是有偏的。基于此，本文采用受限因变量模型(Limited Dependent Variable Model)--面板数据Tobit模型来进行回归分析，并利用Stata15软件来测算各自变量对大气污染治理效率的影响，模型具体形式如式(1)(2)所示:

面板Tobit模型的输出结果如表5所示。其中 Model(1)和Model(2)展示的是将财政收入分权和财政支出分权指标分别添加控制变量后的计量模型，Model(3)和Model(4)分别在Model(1)和Model(2)的基础上加入政策协同强度指标lnpolicy，进一步验证模型的测算结果。

读取表5中的模型输出结果，可以看出:

1. 财政收入分权程度与大气污染治理效率的回归系数为负值，在Model(1)和 Model(3)中分别通过了1% 和5%的显著性检验。财政支出分权程度与大气污染治理效率的回归系数为负值，在 Model(2)和Model(4)中分别通过了1%和10%的显著性检验.这说明假设H1成立，京津冀及周边城市群的财政分权程度与大气污染治理效率存在明显负效应，财政分权导致环境治理的“竞次”效应明显。一方面，各地方政府为吸引投资，降低企业准入标准，高污染企业入驻“污染避难所”，污染物排放量大幅增长，大气污染治理难度加大;另一方面，污染的加剧又造成地区环境治理投入的相对不足，造成治理效率不能达到DEA有效状态。

2. 政策协同强度与大气污染治理效率的回归系数在 Model(3)和 Model(4)中的回归系数为正值，与预期一致，但在两个模型中均未通过显著性检验，意味着政策协同度与大气污染治理效率没有显著性影响，假设 H2 不成立。其可能原因包括:一是目前京津冀及周边地区尚未形成大气污染多主体协作治理的有效格局，大气治理尚以属地自治为主，多主体协作治理尚未有效发挥作用。二是存在大气污染协同治理的“集体行动困境”。由于大气的流动性和溢出性，大气污染的治理收益由京津冀及周边地区城市群共享，造成地方政府在治理过程中存在“搭便车”心理，主动参与大气治理的积极性不高，协同政策的执行力度不足。三是协同政策与各地方政府利益协调困难，导致政策协同强度不足，效果不佳。

3. 经济发展水平与大气污染治理效率的回归系数为正值，并在4个模型中均显著，与前人研究结果相一致。其可能原因为:京津冀及周边地区的经济发展水平与地区科技水平、人才聚集度高度相关，经济发达的地区所拥有的技术优势和产业升级效应对于污染治理效率带来的促进效应要大于经济发展过程中污染物排放所产生的拉低效应。因此，经济发展水平显著促进了大气污染治理效率的提升。

4. 环境规制水平与大气污染治理效率的回归系数为负值，在4个模型中均通过了1%的显著度检验。在本研究中，环境规制水平主要利用环境治理投入指标来表示，其与大气污染治理效率的

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