地方政企合谋对环境污染的影响:基于P--S--A框架的理论与实证研究

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改革开放以来,中国经济持续快速发展,经济总量跃居世界第二,人均收入水平稳步提升。但是,随着中国工业化、城市化进程不断加快,环境问题日益突出,大量文献从不同角度研究论证了环境库兹涅茨曲线、污染避难所、污染光环等经典理论假说,并分析了环境污染的认识论根源、经济增长方式根源、外资进入根源、经济发展水平根源、产业结构根源、能源消费结构根源和制度根源等,近年还有学者提出了地方政企合谋的理论假说,其中包含三个关键假设。其一,企业作为生产者可以采用成本高、环境污染小的“好技术”、也可采用成本低、环境污染影响大的“坏技术”;其二,地方政府了解并可影响企业的技术选择,中央政府由于信息不对称只能观察到企业的产出,不具体了解企业生产技术选择的好坏;其三,地方政府主要官员任期较短,为了获得更多财政收入和晋升机会,地方政府有可能默许企业选择成本低、环境污染影响大的“坏技术”,由此产生了地方政企合谋。  本文界定了地方政企合谋的基本涵义及其相关的制度背景,构建了一个“委托人-监督者-代理人”(P-S-A)分析框架,从理论分析、实证检验、区域性差异分析和政策建议等四个层面,力图探究地方政企合谋对环境污染的影响。  首先,本文基于影响地方政企合谋的动力机制,提出了地方政企合谋影响环境污染的作用机理,借助P-S-A框架构建了论证地方政企合谋作用机理的博弈理论模型,为分析地方政企合谋与环境污染之间的内在逻辑关系提供微观基础。地方政企合谋的动因包括财政收益、晋升激励和租金收益,导致了地方政企合谋对环境污染产生的直接影响和间接影响,地方政府降低环境规制,直接加大了排污企业的污染物排放,并吸引新的排污企业进入,间接加大了工业污染物排放。为了论证地方政企合谋对环境污染的作用机理,本文利用P-S-A框架构建的博弈理论模型,采用逆向归纳法求解了其中的博弈逻辑,分析了中央政府、地方政府与排污企业之间的博弈过程。  第二,基于1997-2014年30个省份的省级数据,本文采用面板数据模型与分位数回归两种方法,定量分析了地方政企合谋对环境污染的影响。实证结果表明,在控制了经济发展水平、外资进入、产业结构等变量的情况下,地方政企合谋每增加1%,工业二氧化硫和工业废水排放分别增加0.0287%和0.0244%,财政分权和地方政企合谋的交互项也增加了污染物排放量,地方官员任期与工业二氧化硫呈现明显的倒U型曲线特征。另外,环境库兹涅茨曲线假说通过了验证,但污染避难所假说未通过验证。政绩考核中GDP指标所占比重越大,地方政府越有动力与排污企业合谋,以发展经济为由降低环境保护力度。财政分权程度越高,地方政企合谋的可能性越大。地方政府官员任期的不同阶段,地方政企合谋的概率不同。在力图抓住晋升机会的特定阶段,地方政府官员会周期性选择与排污企业合谋,导致环境污染治理力度周期性弱化。分位数回归发现,不同分位数水平下地方政企合谋均增加工业废水的排放,但对工业二氧化硫的影响存在较大的差异,中低分位数水平下系数估计值显著为正,且远大于最小二乘回归的系数估计值,而高分位数水平下系数估计值为负。这表明,由于工业二氧化硫容易扩散到其他区域,在中低污染水平阶段,地方政府会不顾忌不利影响,地方政企合谋概率较大。但是,二氧化硫作为国家规定减排的四种主要污染物之一,中央政府对工业二氧化硫污染较为严重的区域监督力度较大,在高污染水平阶段,地方政府官员为规避风险以获得晋升机会,地方政企合谋减弱,抑制了工业二氧化硫的排放。  第三,基于区域的差异,本文分析了中国东中西不同地区地方政企合谋对环境污染的不同影响。分析结果显示,在东中西不同区域,地方政企合谋都加剧了区域的环境恶化,但存在区域性差异,中部地区影响显著,东部次之,西部最不明显。东部地区经济基础好、产业结构优化,公众对环境质量需求较高且环保参与性较强,地方政府更加关注生态环境,谋求更高质量的经济增长,地方政企合谋行为逐步弱化,对环境污染的影响较小;中部地区经济基础与东部相比差距明显,但好于西部,产业结构正处转型升级阶段,不具有东部趋于优化的产业结构,又处在追赶东部发展水平的阶段,地方政府与排污企业合谋动机较强,对环境污染的影响最为显著;而西部地域辽阔,经济发展水平不高,产业污染源少,环境污染水平较低,承载空间仍然很大,尽管环境规制水平较低,但地方政企合谋对环境污染影响的显著度最低。  第四,实证分析结果表明,破解地方政企合谋是环境治理的重要路径之一,中央政府需加强多领域的体制改革,破解环境污染中的地方政企合谋行为,构建健康和谐的地方政企关系;要调整财政体制中中央地方利益结构,解决地方财权与事权不统一的问题;要完善地方官员考核制度,推行差异化的区域经济发展目标要求和政策,阻断地方政企合谋形成的动力机制;要加强跨区域环境治理,强化对地方政府的环境污染终身追责;多措并举破解环境治理中的地方政企合谋。
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