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第1篇

[關鍵詞]二氧化硫 污染特征 環境容量 實證分析

中圖分類號：X131 文獻標識碼：A 文章編號：1009-914X（2016）25-0225-01

前言：工業化進程的加快以及城市化水平的提高，帶來了嚴重的環境污染問題，尤其是大氣污染中的二氧化硫，素有大氣污染元兇的稱謂，其對于人體健康以及生態系統的影響非常巨大，必須得到足夠的重視。相關環境監測部門應該強化認識，做好區域內二氧化硫污染狀況的全面分析，確定二氧化硫的環境容量，盡可能將排放量控制在環境容量之內，減少其對于大氣的污染。

1 實證事例

某省會城市位于中原地區，屬于國家重要的綜合交通樞紐，地處華北平原的南部，黃河中下游地區，總面積達到7446平方公里，下轄多個市轄區，固定人口加上流動人口超千萬。總體地勢西南高、東北低，從西南部以此為構造侵蝕中低山地、構造剝蝕丘陵、傾斜平原以及沖積平原。在市區內劃分有多個區域，包括高新區、金水區等，中部地區以商業為主，西部工業發達，東部地區屬于高新技術開發區，設置有大量的高校和科研院所，經濟發達。不過與此同時，該市存在著非常嚴重的大氣污染問題，常年霧霾籠罩，主要大氣污染物為PM2.5、PM10以及SO2等，這里主要對SO2的污染特征以及環境容量進行分析，希望能夠為污染的防治和環境治理提供一些參考[1]。

2 二氧化硫污染特征

2.1 污染狀況

在該市市區范圍內設置10個環境檢測點，利用專業的設備，對二氧化硫污染狀況進行檢測分析。這10個環境檢測點分別布設在中心商業區（4個）、西部工業區（3個）以及東部高新區（3個）。對2009年到2013年的檢測數據進行分析和整理，可以得到二氧化硫月均濃度的變化曲線，如圖1所示。

結合曲線圖進行分析，可以明顯看出，在冬春季節，二氧化硫的污染最為嚴重，尤其是11月到來年1月，二氧化硫的月均濃度達到峰值，夏秋季節相對較好。而結合二氧化硫的年均濃度曲線（圖2）可知，除2012年外，其余幾年均超出國家二級標準，最高的2009年超出國家標準0.6倍，屬于重度污染[2]。

2.2 原因分析

分析市區內二氧化硫污染嚴重的原因，主要是受氣象、交通、工業等因素的影響。結合環境監測站收集到的氣象資料，該市全年以偏西風為主，運用Pasquill穩定度分類方法，分析市區穩定性，得到的最終結論為B-C，即處于弱穩定和不穩定之間，有利于空氣的擴散，但是由于工業區位于西部，在主導風向的影響下，會給整個市區的大氣環境造成負面影響。另外，該市位于北方地區，冬季取暖需求大，而且以燃煤取暖為主，在這種情況下，冬春季節的二氧化硫濃度也就居高不下。

3 二氧化硫環境容量

3.1 標準限值確定

市區包含多個分區，控制區域總面積在1288.32平方公里，屬于環境空氣質量的二類分區，因此需要執行《環境空氣質量標準》（GB3095-2012）中的二級標準，標準限值見表1。

3.2 環境容量計算

結合有關專家學者的研究，在對控制區域內大氣二氧化硫環境容量進行計算時，修正A-P值法應該算是最為簡單、最為便捷的方法，同時由于研究應用較多，方法的可靠性和準確性較好。

在該控制區內，二氧化硫環境容量可以利用相關公式計算

其中，Q表示二氧化硫環境容量，104t/a，A表示二氧化硫總量控制系數，104km2/a，c表示區域內的控制濃度，mg/m3，S表示控制區域的面積，km2。

控制區域內二氧化硫的控制濃度同樣可以通過公式求得

公式中，表示控制區域標準年均濃度限值，mg/m3，表示二氧化硫的背景濃度值，mg/m3[4]。

3.3 控制系數明確

在二氧化硫環境容量計算中，總控制系統A是一個至關重要的參數，相關研究表明，A值的計算同樣能夠通過公式獲得，有

在公式中，VE表示通風系數，與混合層的高度H和混合區域的平均風速u密切相關，有VE=H×u，結合從氣象部門獲得的相關數據，u的取值為2.2m/s，根據《制定地方大氣污染物排放標準的技術方法》中的相關標準，混合層高度H的計算公式為

公式中，表示10m高低位置的平均風速，單位為m/s，參照環境監測站采集的數據信息，取值為3.72，為混合層系數，可以通過查表的方式獲取，其值為0.051，f表示地轉系數，為地轉角速度，取值7.29×10-5rad/s，表示地理緯度，取35°。

代入相關數值進行計算，可以得到控制區混合層高度為2268m，A指為13.941×104km2/a，而結合相關標準，該市的A值在4.2-5.78×104km2/a，取最大值，最終得到控制區域二氧化硫的環境容量為12.55×104t/a[5]。

4 結論與建議

結合上述分析，可以看出，該市市區的二氧化硫排放總量遠低于環境容量，不過其年均濃度超出了國家二級標準，主要污染源是西部工業區的重污染企業。對此，立足該市的發展特點，提出幾個防控建議：一是調整工業布局，盡量將位于上風向的重污染企業遷移到下風向，減少其對于市區大氣環境的污染；二是對于污染比較嚴重的企業，應該加強監管，督促其做好煙氣脫硫處理，減少工業廢氣中二氧化硫的含量；三是應該對市區的能源結構進行優化，以更加清潔環保的能源，如天然氣、地熱等代替燃煤，促進市區空氣質量的改善。

參考文獻：

[1] 余益民.中國生活二氧化硫污染的地域性特征分析――基于面板數據的實證研究[J].經濟研究導刊，2012，（24）：135-136.

[2] 聶麗曼，劉劍鋒，秦山.二氧化硫污染特征及其環境容量的研究[J].硅谷，2014，（17）：155-156.

[3] 薛文博，王金南，楊金田，等.淄博市大氣污染特征模型模擬及環境容量估算[J].環境科學，2013，34（4）：1264-1269.

第2篇

關鍵詞　制造業；大氣污染；環境規制；廣東

中圖分類號　X22　文獻標識碼　A　文章編號1002-2104(2009)112-0073-05

近年來，在廣東經濟快速發展的同時，全省污染排放總量也呈上升趨勢。2007年廣東國內生產總值比上年增長13.6％，工業增加值增長19.8％，增速創近八年新高。但2000―2006年《廣東省環境狀況公報》的數據顯示，2006年廣東工業廢氣排放總量為13584億m3，年均增長10.2％。廣東省空氣中的二氧化硫、煙塵和粉塵等主要污染物濃度有所下降，但由于燃燒廢氣的排放上升，導致空氣質量略有下降。2006年全省二氧化硫排放126.7萬t，比1990年增長3倍。煙塵、粉塵排放在樣本期的后半段呈下降態勢，這說明廣東的環境規制是有一定成效的。

由于總體污染排放尤其是sch排污量居高不下，廣東部分城市空氣污染不斷加重，全省多數地區酸雨污染仍然嚴重，其中酸雨酸度最強的是佛山市，酸雨量占總降水量的43.6％。廣東省氣象局公布的《2007年廣東省大氣成分公報》顯示，2007年廣東全省灰霾日數達75.7天，比常年顯著偏多，這表明廣東省各大城市尤其是珠三角地區大氣污染日趨嚴重。2007年是近50多年來廣東灰霾日最多的年份，全省有27個市、縣的年灰霾日數破歷史最高記錄。其中尤以珠三角灰霾較重，年灰霾日普遍在100天以上，其中東莞、新會分別達到213天和238天。灰霾嚴重表明廣東大氣尤其是城市大氣污染加劇。研究顯示，珠三角地區大氣中的光化學污染嚴重，尤其是大氣中的細粒子顆粒物比重在增加，造成灰霾天氣時能見度明顯下降，同時對人體危害更大，造成人體呼吸道、心腦血管、肝、肺等內臟受損。因此，要實現經濟發展與環境保護的協調發展，需要理解產業特征、環境規制與污染排放之間相互作用的復雜機理。

以往有關環境規制的研究往往集中于產業區位布局、生產率減污支出的效應，而幾乎沒有關注產業特征，如產業的資本密度、產業規模、產業能源消耗和R&D支出與污染排放的關系。例如，Gary和Shadbegian(2003)檢驗了造紙行業環境規制活動與空氣和水污染的排放關系，發現減污支出和受污染影響居民的特征會減少污染排放。本文以廣東省制造業為例，集中研究產業特征、環境規制和污染排放強度的相互關系，從而有助于評價污染排放的各個決定因素的相對重要性，并為政府制定有效的節能減排政策提供理論與經驗依據。

1　基于產業特征的污染排放機制模型分析

本文采用世界銀行Pargal和Wheeler(1996)的研究模型，考察產業的污染排放機制。該模型認為，污染排放相當于一種商品，其均衡水映了各產業對環境服務的需求及社會對環境服務的供給的相互作用關系。

1.1污染需求

決定產業環境需求的因素包括能源、要素密度、產業規模、生產效率、現代生產工藝的采用以及技術創新。

(1)能源投入。大多數空氣污染物來自礦物燃料的燃燒。我國產業結構重型化趨勢明顯，對原材料和能源的需要也增多。而產業生產過程中使用的礦物燃料越多，對污染的需求也越多。因此，高能耗的產業往往是污染產業。

(2)要素密度。①物質資本密度與污染。最近的一些研究顯示，美國和英國單位產值減污成本最高的產業同時也是物質資本密集型產業(Antweiler等，2001)。因此，依賴機械設備的產業比依賴勞動投入的產業產生的污染較多，部分原因是產業的物質資本密度與能源密度之間具有一定的相關性。②人力資本密度與污染。人力資本密度與污染的關系較為復雜。一方面，與低技術產業相比，高技術的人力資本密集型產業往往是效率較高、污染較少的清潔產業。另一方面，低技術的勞動密集型產業也可能較為清潔，因為污染產業通常需要較高的人力資本(熟練勞動)來維持。因此，人力資本密度與污染排放強度之間的關系是不確定的。

(3)企業規模。企業規模是指產業中單個企業的附加值。一方面，產業的總產出與污染排放之間存在負相關關系，即產出的增加使單位產出的污染排放下降，這說明資本使用以及污染控制可能存在規模經濟。另一方面，規模大的企業更容易成為政府環境管理機構監控的目標，這在一定程度上抵消規模收益。因此，企業規模與污染排放強度之間的關系是不確定的。

(4)效率。污染排放與效率呈負相關關系。具有效率的產業往往是單位產出污染排放較少的產業。

(5)現代生產工藝的采用。新建企業或采用現代生產工藝的企業更為清潔。由于環境規制不斷提高，現代的生產工藝往往更加節約資源，因此，單位產出的污染排放也較少。

(6)技術創新。產業的技術創新會減少污染需求。企業進行技術創新的目標就是實現工藝創新。而工藝創新可以提高效率，增加廢物循環利用，減少原材料投入，從而減少單位產出的污染排放。

1.2污染供給

環境規制包括正式規制和非正式規制。正式規制是指政府代表公眾利益對污染實施控制，包括傳統的命令和控制方法以及經濟手段，如污染稅和排污權交易。發展中國家由于正式規制較弱甚至缺失，因此，公眾通過談判或游說的非正式規制更為明顯(Pargal and Wheeler，1996)。

2　計量模型與數據說明

被解釋變量E表示單位產值的污染排放，本文使用空氣污染物中三種不同污染物的排放強度(s02、煙塵和粉塵)對方程進行估計。變量ai和di分別表示產業和年份的特定效應。本文使用19個制造業和7年(1999―2005)的面板數據進行估計。所有的貨幣單位都以1990年為基期進行折算以剔除通貨膨脹的影響。這19個制造業分別是：非金屬礦物制品業、水泥制造業、造紙及紙制品業、農副食品加工業與食品加工制造業、通信設備、計算機及其他電子設備制造業、化學原料及化學制品制造業、儀器儀表及文化、辦公用機械制造業、塑料制品業、皮革、毛皮、羽(毛)絨及制品業、紡織服裝、鞋和帽制造業、醫藥制造業、有色金屬冶煉及壓延加工業、交通運輸設備制造業、通用設備制造業和電器機械及器材制造業、印刷業、記錄媒介

的復制、石油加工及煉焦業、化學纖維制造業、橡膠制品業、黑色金屬冶煉及壓延加工業。

本文的污染排放數據來源于相關年份的《廣東省統計年鑒》和廣東省環保局提供的環境統計數據。其他變量的數據均來自相關年份的《廣東省工業統計年鑒》和《廣東省統計年鑒》。

從表1中我們可以看出，根據污染物的不同，工業內部的不同產業污染排放強度的差別很大，最大值與最小值之比的變動幅度分別為7861.67：1(煙塵排放強度)一60　921.00：1(粉塵排放強度)。這就意味著，即使是產業結構發生的變動很小，產業平均污染密度也可能發生較大的變動。因此，本文以廣東省制造業為例，集中研究產業特征、環境規制和污染排放強度的相互關系。

2.1對需求變量的說明

如上所述，廣東的大氣污染嚴重，因此本文側重于對大氣污染產業特征的研究。Nit表示單位產值的能源消耗，包括煤、焦炭、原油、柴油、煤油、汽油、天然氣和電力的消耗。物質資本密度PCI以單個工人創造的附加值的非工資部分衡量，即，(產業附加值一工資)／就業人數。人力資本密度HCI以單個工人創造的附加值中支付給熟練工人工資的比重衡量，即工資／產業附加值一非熟練工人工資×就業人數。規模變量SIZEit以單個企業的附加值衡量，即某一產業的附加值／該產業的企業數目。現代生產工藝CAPit是產業的資本支出占附加值的比重，本文以《廣東省統計年鑒》中“按行業分城鎮固定資產建設和投資總規模”衡量資本支出。產業的資本建設投資越大，產業的機械設備就會越新，因此該數據是衡量產業采用新工藝的較好指標。RDit以《廣東省統計年鑒》的新增固定資產衡量。

2.2對供給變量的說明

方程中的REG是一組反映正式和非正式規制的向量。我國《大氣污染防治法》第三條規定，國家采取措施，有計劃地控制或者逐步削減各地方主要大氣污染物的排放總量。地方各級人民政府對本轄區的大氣環境質量負責，制定規劃，采取措施，使本轄區的大氣環境質量達到規定的標準。這意味著，地方政府對國家沒有制定標準的項目有權限自行設定地方標準。因此，當地方政府實施這些環境標準時就會考慮本地區的經濟和社會條件。

由于環境規制具有地方性特征，因此需要分析正式規制和非正式規制的地方層面的影響因素。衡量正式規制的指標如下：第一，地區的污染投訴率。其含義是地區的污染投訴數量／該地區的產值。第二，地區的失業率。由于地方政府實施正式規制取決于當地的社會問題，因此使用失業率衡量地區的社會狀況。失業率影響地方環境規制的原因有兩個：第一，一個地區的失業率越高，投入污染治理的資源就越少；第二，如果污染企業能提供就業機會，地區的公眾會容忍這些企業的存在，這種效應在高失業率地區尤其明顯。因此，高失業率會導致寬松的環境標準和吸引更多的污染企業。

衡量非正式規制的指標如下：第一，收入。相關研究表明，收入與規制之間存在一定的聯系(Daspupta等，2001)，收入越高的地區，對清潔環境的需求越強。富裕地區對污染影響的關注程度高于貧困地區。同時，一個地區的就業機會越多，向政府進行游說以反對污染企業的集體行動的力量越大。本文使用失業率衡量地區收入。

第二，人口密度。一方面，地區的人口密度越高，意味著受污染影響的人口越多，因此反對這些污染企業的公眾也越多。另一方面，高人口密度地區的排污效應與人口密度低的地區相比，不易引起公眾的注意。因此，人口密度對污染排放的影響并不確定。

第三，人口因素。人口因素包括年齡結構和受教育程度。年輕人口比重高的地區更為關注污染問題，對污染企業進行游說的可能性也越大。本文以15歲以下人口衡量年齡結構這一變量。另外，如果一個地區的人口受教育程度低，對環境污染的后果意識就不強。而且，這些地區可能對現有的正式規制渠道的使用也非常有限。因此，污染企業傾向于布局在教育程度較低的地區。本文以地區獲得高等教育人口的比重衡量受教育程度。

由于本文的污染數據和產業特征數據要求產業層面而非地區層面的數據，而上述衡量規制指標的變量都是地區層面的數據，因此，需要把地區層面的規制數據相對應轉化為產業層面的數據。下面以污染投訴這一變量為例說明如何進行轉換。

其中，下標i、r和t分別表示產業、地區和年份，s表示地區r的產業i的產出占全國該產業的比重，PROSit表示地區r的污染投訴占該地區總產出的比重。因此，某一產業占該地區的產出比重越高、污染投訴率越大，PECoprns的值越大。其它變量如地區失業率(REG)、人口密度(REGm)、人口年齡結構(REGagepop)和教育水平(REC-edu)的計算方法相同。這些變量用廣東省21個地級市的數據計算而得。

3　計量結果

表1是使用固定效應和隨機效應方程的估計結果。通過對固定效應模型和隨機效應模型的豪斯曼檢驗(HausmanTest)，結果顯示，對SO2而言，Hausman檢驗的概率值為0，000，因此可以拒絕原假設，即解釋變量與誤差項存在一定的關系，使用固定效應模型更優。對于煙塵和粉塵而言，Hausman檢驗的概率值分別為0.754和1.000，因此無法拒絕原假設，使用隨機效應模型更優。所以，對于SO2本文側重于討論固定效應模型，對于煙塵和粉塵側重于討論隨機效應模型。

3.1污染需求變量的估計結果

表2顯示，三種污染物的排放強度作為被解釋變量的估計結果表明，能源密度與污染排放強度呈正相關且統計上顯著。另外，煙塵和粉塵的排放強度作為被解釋變量的估計結果中，物質資本密度、人力資本密度與煙塵和粉塵的污染排放強度呈正相關，這說明物質資本和人力資本密度高的產業同時也是高污染密度產業。人力資本密度的符號在理論預期上是不確定的，但估計結果表明，高人力資本產業往往污染密度更大。這一結果與美國和英國的產業特征一致，這一觀點在國內首次提出。

表2還顯示，煙塵和粉塵作為被解釋變量的估計結果中，企業平均規模與煙塵和粉塵的排放強度呈負相關。但是，資本支出作為現代生產工藝替代變量在統計上并不顯著。SO2和粉塵估計方程的結果中，R&D與SO2和粉塵的污染排放強度呈顯著的負相關。

3.2污染供給變量的估計結果

表2顯示，SO2作為被解釋變量的估計結果中，人口密度與SO2的排放強度呈正相關，這說明人口密度越高的地區，產業的污染排放量越大。這是由于人口密度高的地

區，污染企業不易發現，因此規制壓力小，產業的污染密度高。另外，教育程度與SO2、煙塵和粉塵的排放強度呈顯著的正相關，這說明地區人口的受教育程度越高，環境規制越嚴格，污染排放越小。人口密度與各污染排放物的關系不顯著。

4　結論和政策建議

4.1結論

由于產業特征與污染排放之間的聯系緊密，因此對于政府部門和企業而言，理解影響產業污染排放強度的產業特征至關重要。本文使用廣東省19個制造業2000―2006年的數據對產業污染排放強度的影響因素進行研究。結果表明，污染排放強度與能源使用、物質資本密度和人力資本密度存在正相關關系。另一方面，污染排放強度與企業規模和R&D支出呈正相關關系。污染排放強度與資本支出呈負相關，但統計上并不顯著。

就環境規制變量而言，本文使用污染投訴率衡量正式規制，估計結果顯示，該變量對污染排放強度的影響為負且統計上顯著。地區人口密度、失業率、年齡結構和受教育程度對污染排放強度有影響但不顯著，這說明非正式規制的作用還不是很明顯。

4.2政策建議

(1)根據能源使用密度與污染排放的關系，提出區別污染產品與清潔產品的污染稅。本文的結果表明，如果規制指向能源使用，成效將會較為顯著。盡管能源使用的下降將會減少污染密度，但根據能源的污染含量而征收不同的能源使用稅對一些污染物(例如SO2)將起到明顯的作用。因為產業不但具有減少能源使用的動機，而且還具有轉向使用清潔能源的動機。例如，轉向低硫排放的煤炭或者從煤炭轉向天然氣。

(2)根據物質資本密度與污染排放的關系，需要輔之以其他政策來抵消物質資本密度不斷提高導致的污染排放上升。如果我國制造業的資本累積密度不斷提高，這意味著物質資本密度和人力資本密度也隨著不斷提高。由于這兩個產業特征變量會增加污染排放強度，這是政策制定者面臨的需要接受和克服的難題。盡管我國在勞動密集型產業上具有明顯的優勢，但FDI的流入加快了資本的累積進程，這意味著資本密集型產業將逐步獲得比較優勢。因此，隨著我國對外開放程度的加深，污染排放必呈上升態勢。

第3篇

關鍵詞 產業轉移；污染轉移；環境規制

[中圖分類號]F269.2 [文獻標識碼]A [文章編號]1673-0461（2017）05-0057-08

一、引 言

中國的經濟發展過程本身伴隨著地區間的不平衡。東部沿海地區經濟相對發達，而中西部地區則相對落后。相對發達地區的經濟發展到一定階段，必然對環境產生了清潔要求，由此會讓消耗大、污染中的產業從該地區退出。而退出的主要方式，并非對產業進行節約和清潔化改造及升級，而是選擇退出成本較低的產業轉移方式。因此，近年來地區間的污染產業轉移進入了高峰期。上海對高污染低產能的工業企業實施整體搬遷改造正在提速，2015年污染企業搬遷改造力度已由原來的每年500～600家增加至約1 000家。北京2016年基本全面完成了1 200家污染企業的遷出任務，比原計劃的2017年提前一年。浙江預計2017年底前完成重污染企業的全部關停搬遷工作。江蘇預計2020年全面完成重污染企業搬遷改造任務。發達地區污染產業轉移步伐明顯加快。

中國地區間經濟發展的不平衡導致不同地區對環境的清潔要求存在明顯差異。在東部地區“驅污”的同時，中西部地區出于發展當地經濟的動機主動拋出橄欖枝“吸污”。“GDP至上”的發展目標容易讓政府漠視經濟增長的環境代價，不惜開出優惠條件，降低環保門檻來吸引產業落地。寶鋼計劃在2012～2022年10年內將300萬噸產能遷出上海，青海、新疆等地均開出了優惠條件。江蘇因太湖藍藻暴發導致供水危機，決定陸續搬遷規模以下化工企業；因違規排污導致數百名兒童鉛中毒，浙江也開始大規模地遷出和整治當地鉛酸蓄電池企業。消息一出，四川、云南、江西等地紛紛涌來招商引資，競相降低環境標準，條件誘人。

污染產業由發達地區向欠發達地區轉移所帶來的問題日益嚴重。經調查：內蒙古和寧夏分別在騰格里沙漠腹地建起工業園并引入了大量的化工企業。2014年發現騰格里沙漠的巨大污水處理坑，生態環境和這片土地上的百姓遭受嚴重侵害。事實上“沙漠排污”只是污染產業西遷的一個縮影。一系列與高污染行業西遷關系密切的惡性環境事件頻頻見諸報端，促使人們越來越關注產業轉移與環境污染問題。①

發達地區轉出高耗能、高污染產業，一方面對中西部承接地的生態環境和公眾生命安全構成嚴重威脅，增加環境治理成本，甚至引發生態災難，結果很有可能對經濟增長助推微弱，還會埋下造成社會不穩定的禍根。另一方面從長遠看，轉出并非退出，由于環境問題的流域性特征和氣候問題的全球性特征，即使發達地區將污染產業轉移出去，也不能獨善其身，享受清潔環境。北京深受霧霾困擾便是很好的明證。

因此，避免中西部地區在經濟發展過程中成為“污染避難所”，防范區域間污染產業轉移。本文試圖利用30個省的面板數據，結合污染產業和污染排放量的地理空間格局變化，對我國區域間因產業轉移而伴生的污染轉移進行定量分析，從中提出引導地區間對產業合理承接、促進各地區經濟與環境雙贏的政策建議。

二、文獻綜述

國家和地區間的經濟發展不平衡所產生的污染轉移問題由來已久，“污染避難所”假說早在1979年就由Walter et al.[1]提出，隨后眾多學者就此展開了驗證。傳統的“污染避難所”假說研究一開始集中在單純的國際貿易（Copeland et al.，1994[2]）或FDI流動（Chung，2012[3]），證其與環境的關系（Copeland et al.，1994[4]），而后慢慢做出各類衍生與拓展：將污染天堂假說與庫茲涅次曲線結合（Cole，2004[5]）；與波特假說結合（D'Agostino，2015[6]）；建立動態模型（Bogmans， et al.，2010[7]）；應用地理經濟學和新地理經濟學模型（Ben， et al.，2008[8]）；將集聚效應納入考慮（Wagner， et al.，2009[9]）；等等。多數學者從跨國貿易的角度驗證了假說成立。

由于國家的環境規制是針對一國所有地區均需遵守的法律規范，因此，“污染避難所”假說只是在國家間不同環境規制下才成立。但眾多學者對一國內不同地區間的貿易研究，也證實了“污染避難所”假說成立。豆建民等（2014）[10]和常靜等（2015）[11]分析了中國中部地區承接東部地區污染產業的情況，證實了地區間產業轉移確實伴生污染轉移問題。劉友金等（2015）[12]研究發現污染產業呈現出從東部地區向中西部地區分散轉移的時空演變特征，得出了地區間污染產業轉移對環境損害具有正向影響的結論，但不同地區的環境相對損害存在顯著差異。

但也有學者的研究證實了在中國經濟發展程度不同的地區間，“污染避難所”假說并不成立。林季紅等（2013）[13]研究表明：將環境規制視為嚴格外生變量時，“污染避難所”假說在中國不成立，而將其視為內生變量時卻是成立的。彭可茂等（2013）[14]的研究發現：中國總體、東部及西部并不存在顯著的“污染避難所”效應，而中部則存在；國有企業不存在顯著的“污染避難所”效應，而港澳臺及外商企業則存在；就特定產業而言，有10類產業存在“污染避難所”效應。還有一些研究結果更為開放。Yu et al.（2013）[15]的研究發現，較高的企業社會責任會減弱環境規制水平低帶來的對污染產業吸納水平。張彩云等（2015）[16]研究表明：環境規制水平與污染產業轉移呈現“U”形關系。然而也有學者（李夢潔等，2014[17]）研究表明：只要有針對性地加強環境規制，地區間的污染產業轉移不一定會帶來環境惡化。產業轉移在一定程度上能夠實現經濟和環境的“雙贏”。

之所以會出現國內地區間貿易“污染避難所”假說的不同驗證結果，是由于學者在考慮環境規制的時候，所關注的正式環境規制的指標和非正式環境規制的內容不同（Graafland et al.，2016[18]）。對環境規制的考慮主要從工業污染治理投資額、排污費等（張成等，2011[19]）、能源消耗衡量（余菜花等，2015[20]）、污染物排放情況（沈靜等，2012[21]）、污染治理支付成本（張彩云等，2015[16]）等指標。非正式環境規制主要由公眾對清潔環境的需求和參與環境治理能力體現，多采用環境污染量（韓超，2016[22]）、政協提案數（張華，2016[23]）、收入水平（陸D，2009[24]）、受教育程度、年齡結構等一系列指標來綜合度量（原毅軍等，2014[25]）。

“污染避難所”假說的驗證結論不同，源于對環境規制指標設計的不同。就中國而言，正式環境規制是全國性而非地區性的，非正式的環境規制則視地區公眾的環境訴求而定。因此，如何能夠切實反映不同地區真實的環境規制水平，除了考慮正式環境規制以外，更重要的還取決于非環境規制水平。只有綜合了地區的正式和非正式環境規制，并使該規制能夠真實反映并切實影響該地區對污染產業的接納，才能準確判斷地區間的產業轉移所帶來的環境影響方式和影響程度，也才能有針對性地提出避免產業轉移所產生的污染轉移政策建議。

本文將收集最新數據，結合污染產業和污染排放量的地理空間格局化，全面探究污染產業轉移伴生的污染轉移問題，對其特征進行系統歸納。另外學者在實證探究環境規制水平與污染產業轉移的關系問題時很少考慮非正式環境規制，本文的研究則更加全面合理，分別考慮了污染治理支付成本和環境量來衡量正式環境規制水平和非正式環境規制水平，使實證結果更具有說服力。

三、污染產業區域間轉移情況分析

（一）污染產業和區域樣本分類

本文參照國務院在2006年的《關于開展第一次全國污染源普查的通知》中公布的污染產業以及趙細康（2003）[26]對重度、中度、輕度污染產業的劃分選取樣本，同時將全國30個地區劃分為三大區域（見表1）。

本文借鑒區域間產業轉移的比較分析法（范劍勇，2004）[27]，采用地區污染產業產值占全國總產值比重的變化，作為地區間的污染產業轉移的判斷依據，對區域間污染產業的相對變化情況進行衡量。

（二）污染產業區域間轉移規模

本文選取2004年、2009年、2014年3個時間截面數據，分東、中、西3個區域，就12個污染產業的轉移規模變動進行測算，“+”表示該產業轉入，“-”表示該產業轉出。剔除價格因素后計算結果如表2所示。

就總體趨勢而言，從2004年、2009年到2014年，東、中、西部地區間污染產業轉移規模進一步擴大。區域間呈現出梯度轉移規律：污染產業在轉入規模上，中部大于西部，且中部地區部分污染產業向西部轉移趨勢明顯，例如電力、熱力生產和供應業，石油加工、煉焦及核燃料加工業等。因此，2004年以來，東部轉出污染產業、中西部承接污染產業的趨勢非常明顯。

（三）污染產業區域間轉移速度

整理2004～2009年和2009～2014年期間，東、中、西部污染產業轉移中重度污染、中度污染、輕度污染所占比重如圖1～6所示②：

比較2004～2009年和2009～2014年東、中、西部污染產業轉移的相對比重發現：東部地區重度污染產業加快轉出步伐，重度污染產業轉出在總體污染產業轉出中的比例由7%上升到22%；中西部地區承接重度污染產業規模明顯擴大，尤其是西部地區；中部地區重度污染產業轉入在總體污染產業轉入中的比例由8%上升到19%，西部地區重度污染產業轉入在總體污染產業轉入中的比例由6%上升到34%。

（四）地區間產業轉移所引發的污染轉移現象分析③

通過對2004～2014年中國30個地區12類污染產業轉移情況分析可以發現：東部省份污染產業轉出明顯，中部省份個別污染產業也存在明顯的向西部省份轉移的跡象。從圖7中可以看出污染產業在各地區的相對變化：2004～2014年間有9個省出現污染產業相對減少的情況，其中東部地區有7個省，中部地區有2個省。此外，從轉移規模變動可知：中西部地區承接重度污染產業規模明顯擴大，尤其是西部地區。

選取2004～2014年30個地區的工業三廢排放量，可以看出由于產業轉移所引發的地區間環境污染變化（見圖8），西部各地區的環境狀況惡化都比較嚴重。

四、環境規制水平對污染產業轉移的實證分析

污染產業轉移對中西部地區環境狀況惡化負有不可推卸的責任，而中西部地區環境規制強度低被認為是吸引污染產業轉移的主要因素。本文選取30個地區的最新面板數據，對不同地區的環境規制水平影響的污染產業轉移進行實證分析。

（一）變量選取與解釋

本文的被解釋變量為污染產業轉移。某產業在區域間轉移必然帶來轉出地產值減少和轉入地產值增加，因此地區間污染產業轉移可采用各地區污染產業產值占污染產業全國總產值的比重來衡量。

本文的解釋變量為環境規制。該指標選取一直爭議較大。本文采用污染治理支付成本來衡量規制水平。該指標由多種數據綜合而成，較單一指標更有說服力。該指標由3部分組成：①污染治理投資額：由與污染防治相關的工業污染源治理投資、建設項目“三同時”環保投資構成；②治污設備運行費用：由工業廢水治理設施運行費用和工業廢氣治理設施運行費用組成；③繳納的排污費。

本文運用環境規制相對水平作為環境規制指標，即用各地區單位產值的污染治理支付成本比上全國單位產值的污染治理支付成本表示。該值大于1說明該省環境規制水平高于全國，該值越大，說明該省環境規制越嚴格。另外，考慮到環境規制水平的改變最終影響到污染產業轉移可能需要一段時間，因此本文選用環境規制相對水平的滯后一期；同時，結合“波特假說”，加入二次項。

鑒于環境規制指標中的污染治理支付成本偏重于污染治理，同時，環境規制從法理意義上來看是對全國各地區的環境具有統一的約束力，治理成本高并不能完全說明規制水平高，也可能是污染嚴重的結果；因此本文同時選取了非正式環境規制指標――環境量。當地的環境量越大，說明公眾的環境保護意識越強，環境保護參與程度越高，在一定程度上反映了當地環境規制的水平。同樣選用滯后一期，并加入二次項。

控制變量主要考慮以下內容：①勞動力相對成本：出于成本利潤的衡量，企業傾向于選擇勞動力成本相對較低的地區。②交通狀況：優良便利的交通狀況有利于降低企業成本，提高企業效率，會吸引產業轉入。③產業結構：較大的第二產業比重意味著旺盛的工業市場需求和巨大的工業市場潛力，吸引產業轉入；但當發展到一定階段，又會提高對環境的清潔需求，導致污染產業轉出。因此加入二次項。④集聚效應：產業集聚可以促進企業間的交流合作，節約運輸成本和時間成本，豐富的資源聚集形成龐大的市場，正的外部性促使產業轉入。⑤政策因素：各地政府的稅收和投資政策對于產業轉移有著不可忽視的影響，較低的稅負和較高的固定資產投資都有助于產業轉入。

總體上，影響污染產業轉移的因素涵蓋了成本和市場方面。其中成本因素主要由環境規制相對水平、勞動力相對成本、交通狀況、集聚效應、政策因素等體現，市場因素則由產業結構體現。

總結變量選取與衡量如表3所示。

（二）數據處理與模型構造

本文收集了30個地區2005～2014年的年度數據。對原始數據④做剔除價格因素處理，并構造比重和相對量用于計量分析。采用Stata13.1計量軟件。

根據以上對影響污染產業轉移的因素分析，構建計量模型如下：

cyzyit=α1hjgzit-1+α2hjgz■■+βkXitk+α0+μi+εit

cyzyit=α1hjxfit-1+α2hjxf ■■+βkXitk+α0+μi+εit

其中，Xk（k=4，5，6，7，8，9）代表序號為4～9的控制變量；相應的μi表示個體效應，εit表示模型誤差項，下標i表示地區，t表示年份。

（三）實證結果分析

本文希望截距項能反映一定的個體特征，截距項和各解釋變量之間存在一定的相關性。從定性的角度來說，選擇固定效應會更適合本模型的估計。從實證角度，豪斯曼檢驗結果也支持固定效應模型優于隨機效應模型。表4和表5給出了污染治理支付成本和環境量分別作為環境規制指標的各模型固定效應的回歸結果。

比較表4中模型1～3的回歸結果，模型3中的系數方向符合選取變量時對污染產業轉移的影響因素分析，且顯著性較優。

環境規制水平對污染產業轉移的影響呈現“U”形，一次項和二次項都通過顯著性檢驗。這表明隨著環境規制強度提高，污染產業先轉出后轉入。在拐點發生之前，污染產業由環境規制水平較高的地區轉移到環境規制水平較低的地區，從而驗證了“污染避難所”假說成立。

控制變量4～9對污染產業轉移的影響具有如下特征：①勞動力成本對污染產業轉入具有明顯的負向作用。這是由于產業轉入地會優先選擇勞動力成本相對較低的地區。②交通狀況對污染產業轉入具有顯著的正向影響。交通狀況作為地方基礎設施的組成要素，交通越便利，基礎設施條件越完善，越能吸引產業轉入。③第二次產業比重對污染產業轉移的影響呈現倒“U”形。第二次產業比重越高，說明地區的工業品市場和經濟發展具有良好的前景，污染企業轉入便有利可圖；但當經濟發展到一定階段，又會提高對清潔環境的需求，導致污染產業轉出。④集聚效應對污染產業轉入具有顯著的正向影響。產業集聚效應可以促進企業間交流合作，節約運輸成本、時間成本和信息成本，共享基礎配套設施，增強技術外溢，豐富的資源聚集形成龐大的市場，正的外部性促使產業轉入。⑤優厚的稅收和固定資產投資政策顯著促進污染產業轉入。稅負越低，固定資產投資額越高，越有助于吸引污染產業落戶當地。

比較表5中的回歸結果，模型3依然具有系數方向符合選取變量時的判斷，且顯著性水平較好。表4和表5的估計結果類似，這里對控制變量的分析不再展開。著重比較兩個解釋變量――正式的與非正式環境規制水平可以發現，兩者對污染產業轉移影響的方向相同，都是隨著環境規制強度的提高，污染產業先轉出后轉入。稍有區別的是，非正式環境規制水平對污染產業轉移的影響程度更大。

五、結論及政策建議

通過對實證結果的分析可以看出：盡管國內的環境規制對各地區的排放標準都有同樣的要求，但產業不同所產生的排放量各異，因此地區間的環境治理投資和非正式環境規制水平具有差異性。這些差異對地區間的污染產業轉移具有顯著影響，并且非正式環境規制水平對污染產業轉移的影響強于正式環境規制水平。這說明公眾的環保意識增強，參與度提高，非正式環境規制的約束作用日益顯現。同時，環境規制水平對污染產業轉移的“U”型影響也暗示了企業可能會因為清潔生產技術或治污技術的改善而減少污染產業轉出。此外，勞動力相對成本、交通狀況、產業結構、集聚效應，以及包括稅收和固定資產投資的政策因素等也顯著影響污染產業轉移，其中產業結構、集聚效應、固定資產投資的影響作用較強；而傳統的勞動力成本、交通成本、稅收成本等因素趨同，對污染產業轉移的影響作用較弱。

鑒于污染產業向欠發達地區轉移已經嚴重危害到了當地的環境狀況的現實，根據實證分析結論可知：通過提高欠發達地區非正式環境規制水平，可以抑制污染產業轉入；通過清潔化改造發達地區污染產業，能夠從源頭上控制污染產業從東部地區向中西部地^的污染轉移規模和轉移速度。具體而言有以下政策建議：

（一）強化公眾環保參與度，提高非正式環境規制水平

經濟相對發達地區的物質生活明顯改善，公眾對于環境的清潔要求逐步提高，非正式環境規制的約束作用日益顯現，污染企業尋求轉移出路。而中西部地區公眾的環保參與度較低，污染企業才會有生存的土壤。因此，對于欠發達地區，首先必須使公眾充分意識到自己的主體地位，加強環境危機意識，清楚自己的權利與責任。同時，加大環境保護知識的宣傳與教育，提供公眾參與環境保護的法律制度支持，保證參與的積極性與有效性。另外，政府應當給予必要的政策和資金支持，促進環保非正式組織的發展，豐富公眾參與形式。

（二）推動發達地區污染產業轉型升級和清潔化治理

環境污染具有流域性特征，產業轉移伴生的污染轉移，處在同樣流域中的東部地區也不能獨善其身。目前中西部地區尚未有條件對污染企業進行統一治理，發達地區應該承擔起這種責任。既然集聚效應和固定資a投資對污染產業轉移的影響較強，因此強制污染企業遷入各種類型的工業區或開發區，并提供基礎配套設施和排放統一治理的固定資產投資支持，可以有效地抑制污染產業對環境的污染。政府必須制定排放量的限制并讓企業嚴格執行，排放集中治理有助于實現規模效應和專業化處理的技術條件。費用可以通過排污企業、地方政府等主體多方共同承擔，也可以采用信貸優惠、財稅優惠等鼓勵政策，支持園區和企業的排放集中治理投資。如此一來既避免了當地政府因企業遷移而導致的稅收流失，也避免了大規模污染企業向中西部地區轉移。

（三）合理對待“U”形曲線

環境規制水平對污染產業轉移的“U”型影響，意味著采用清潔技術或治污技術可以減少污染產業轉出。目前，我國污染產業主要由環境規制水平較高的地區轉移到環境規制水平較低的地區，其中非正式的環境規制起著主要作用。可以斷定現階段的規制水平對污染產業轉移的影響正處于“U”形曲線的下降階段。但由于各地區經濟發展階段與環境規制水平不同，所處的“U”形曲線位置則不同，因此各地區之間無法相互借鑒彼此的做法，通過提高環境規制水平來實現污染產業轉型升級；也不能以短期經濟增長為由，繼續降低環保門檻，吸引污染企業投資。可見，各地區應當結合自身實際情況，逐步加強環境規制，激勵企業提高清潔生產技術和治污技術，提升創新研發動力，平穩跨越拐點，在全國范圍內實現經濟與環境的雙贏。

[注 釋]

① 相關數據源自新浪財經http：//.cn，人民網http：//.cn，新華網http：//.cn等。

② 數據來源：2005～2015年《中國工業統計年鑒》。

③ 相關的數據來源：2005～2015年《中國工業統計年鑒》；2005～2015年《中國環境年鑒》。

④ 相關數據來源于2006～2015年《中國工業統計年鑒》；2006～2015年《中國環境年鑒》；2006～2015年《中國統計年鑒》。

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