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摘要：基于2000-2010年浙江省10个市的面板数据，采用动态面板纠偏最小二乘虚拟变量法，对浙江省工业污染排放的影响因素进行系统分析。研究结果表明：11年间浙江省工业二氧化硫污染减排效果最好、工业废水减排进展最小；在欠发达地区，工业污染减排仍受制于较低的经济水平；工业结构不合理仍是浙江工业污染的主要原因，在不发达地区与工业废水减排方面，这一问题尤为突出；企业国有化程度过大可能会带来欠发达地区更为严重的工业水污染，企业国有化对发达地区工业二氧化硫减排有促进作用；“污染天堂假说”在浙江并不成立，外商直接投资对工业废水和工业废气减排的促进作用明显；产业集聚在欠发达地区的工业污染减排效应显著大于发达地区。
关键词：工业污染；影响因素；排污强度；纠偏最小二乘虚拟变量法
中图分类号：F124.5文献标志码：A文章编号：1007-9092（2014）03-0054-09
一、引言
环境污染已成为当今中国面临的最主要难题之一。据中国气象局数据显示，截止2013年12月，全国当年平均雾霾天数已为52年来之最，浙江、江苏、安徽、湖南、湖北等13地均创下历史纪录①。改革开放以来，浙江省以年均12.7%的GDP增长速度从一个资源小省变成了举国瞩目的经济大省②。高速经济增长的代价是自然资源的掠夺式消耗与工业三废排放量的不断增加。2012年，浙江省全省的能源消费量为18076.18万吨标准煤，较1990年年均增长25.52%。2012年，浙江省的工业废气排放总量为23967亿标立方米，工业废水排放总量为420960万吨，工业固体废物产生量为4542万吨，较之2006年年均分别增长105%、4.55%和7.78%浙江省统计局、国家统计局浙江调查总队：《浙江统计年鉴2013》，中国统计出版社2013年版。。工业污染物排放的持续增加仍在加剧浙江省环境质量的恶化。全省221个省控流域断面监测统计结果显示，2012年水质在Ⅳ类以上的断面比例仍高达35.7%，运河水质为Ⅲ-劣Ⅴ类，Ⅲ类断面仅占44.4%浙江省环保厅：《浙江省环境状况公报2012》，http：//www.zjepb.gov.cn。。2013年，浙江杭州的雾霾天数已超200天，远超前两年张乐：《浙江50年霾日增加20余倍，机动车尾气排放成最大元凶》，新华网，2013年12月10日。。从本世纪初开始，浙江就以产业结构转型为依托加大环境污染治理力度，但在经济形势不乐观的背景下工业污染减排进程缓慢。目前浙江的经济增长依然是以污染密集型的工业为主导。改革开放以来的三十多年间，工业产值占全省总产值的比重一直在40%以上。另一方面，环境污染治理投资占GDP的比重却由2000年的1.37%下降到2010年的1.28%。工业污染减排与治理已成为浙江省一项艰巨而又刻不容缓的任务，从地区差异视角出发对浙江省工业污染排放的影响因素进行系统考察具有重要的现实意义。
很多学者最初都是基于经济增长的视角去探索工业污染的成因，人均GDP是其中最核心的解释变量。Grossman & Krueger（1995）Grossman G. M.， Krueger A. B. Economic Growth and the Environment. Quarterly Journal of Economics， 1995， 110（2）： 353–377.与Selden & Song（1994）Selden T. M.， Song D. Environmental Quality and Development： Is There a Kuznets Curve for Air Pollution Emissions？. Journal of Environmental Economics and Management， 1994， 27（2）： 147–162.首先提出环境库兹涅茨曲线（简称EKC）假说，即环境污染与人均GDP之间呈现“倒U型”关系。具体来说，一般情况下，在经济增长初期，污染会随着经济增长加快而持续增加，当经济增长达到一定水平时，污染排放达到最大值，然后趋于下降。这一假说在发达国家得到了较好的验证Panayotou T.， Empirical Tests and Policy Analysis of Environment Degradation at Different Stages of Economic Development. Technology and Employment Program Working Paper， WP238， 1997.。而国内的一些研究却得出不同的结论。宋涛等（2007）宋涛、郑挺国、佟连军：《基于面板协整的环境库茨涅兹曲线的检验与分析》，《中国环境科学》，2007年第4期。基于1985-2004年中国29个省区的工业污染排放数据，利用面板协整方法对环境库兹涅茨曲线进行验证，研究结果表明，环境污染与经济增长之间存在长期的EKC关系，但目前中国的经济增长水平并未达到转折点。
一些文献探讨了国际化对工业污染的影响。Birdsall & Wheeler（1993）Birdsall N.， Wheeler D. Trade Policy and Industrial Pollution in Latin America： Where are the Pollution Havens？ Journal of Environment and Development， 1993， 2（1）： 137–149.提出的“污染天堂假说”表明全球化会导致污染密集的产业向环境规制低的地区或国家转移。应瑞瑶、周力（2006）应瑞瑶、周力：《外商直接投资、工业污染与环境规制》，《财贸经济》，2006年第1期。指出中国各地区的外商直接投资相对水平与工业污染排放正相关。吴玉鸣（2007）吴玉鸣：《外商直接投资与环境规制关联机制的面板数据分析》，《经济地理》，2007年第1期。的面板数据模型和时间序列模型分析也得出相似结果。以上研究均证实 “污染天堂假说”在中国成立。但更多的研究却得出相反结论。Cole（2004）Cole M. A. Trade， the Pollution Haven Hypothesis and the Environmental Kuznets Curve： Examining the Linkages. Ecological Economics， 2004， 48：71–81.的研究却指出紧密的贸易模式会加速产业结构优化，这将带来更低的污染水平。曾贤刚（2010）曾贤刚：《环境规制、外商直接投资与污染避难所假说》，《经济理论与经济管理》，2010年第11期。与许和连、邓玉萍（2012）许和连、邓玉萍：《外商直接投资导致了中国的环境污染吗？》，《管理世界》，2012年第2期。的研究均认为中国目前并没有出现“污染天堂”现象。 工业化程度、产业结构与集聚水平对环境污染的影响也得到了诸多关注。闫逢柱、苏李等（2011）闫逢柱、苏李、乔娟：《产业集聚发展与环境污染关系的考察》，《科学学研究》，2011年第1期。基于2003-2008年的中国制造业分类行业数据的面板误差修正模型分析结果发现，产业集聚水平提高在短期内会降低污染排放，而二者之间的长期关系不显著。Dong，Gong & Zhao（2012）Dong B. M.， Gong J.， Zhao X. FDI and Environmental Regulation： Pollution Haven or a Race to the Top. Journal of Regulatory Economics， 2012， 41（2）： 216-237.明确指出产业集聚会通过环保理念与技术进步的传导带来污染排放的减少。张可、豆建民（2013）张可、豆建民：《集聚对环境污染的作用机制研究》，《中国人口科学》，2013年第5期。的结构方程模型分析结果却表明集聚所导致的产出效率和成本的提高反而会增加环境污染，东部地区集聚的污染效应小于西部地区，大城市与省会的集聚污染效应小于中小城市。
还有一些研究从技术进步、企业所有制结构以及教育水平等方面展开分析。耿强、杨蔚（2010）耿强、杨蔚：《中国工业污染的区域差异及其影响因素——基于省级面板数据的GMM实证分析》，《中国地质大学学报》（社会科学版），2010年第10期。采用1996-2008年29个省区的面板数据进行广义矩估计分析，结果表明工业二氧化硫与工业烟尘污染排放强度与经济发展水平和受教育程度之间呈反向关系，国有工业企业的污染效应可能是双向的，工业化进程可能会加重环境污染，这在中西部地区尤为严重。胡振宇（2011）胡振宇：《工业污染与技术进步的EKC研究》，南京财经学院硕士学位论文，2011年。运用DEA方法分析技术进步与工业污染排放量之间的EKC关系，结果显示技术进步率与工业污染排放的关系主要呈 N 形，技术进步发展到一定阶段不仅不会减少反而会加重污染。卢现祥等（2012）卢现祥、许晶：《企业所有制结构与工业污染》，《中南财经政法大学学报》，2012年第1期。基于2003-2009年的省级面板数据分析了企业所有制形式对工业污染的影响，发现国有企业、外商企业和私营企业的环境污染效应均为正。
总体来看，由于研究角度、数据和方法的差异，国内外学者对工业污染影响因素的研究并没有取得一致结论。大量文献选取二氧化碳、二氧化硫、烟尘等气体排放物作为工业污染的衡量，较少考虑工业废水排放导致的水环境污染问题。本文基于2000-2010年浙江省10个地市的面板数据，采用动态面板纠偏最小二乘虚拟变量法，从水污染与大气污染两个方面，系统考察经济发展相对水平、工业化水平、工业集聚水平、外商直接投资、受教育水平以及企业国有化程度等因素对工业污染排放强度的具体影响，并进一步分析这些因素在不同经济发展水平的地区间的影响差异。浙江作为全国范围内经济发展和环境污染水平都相对较高的省份，本文研究结果将不仅有助于人们定量地认识浙江省工业污染排放的地区差异与具体影响因素，而且还将为浙江省以及其它相近地区的工业污染治理机制的完善和政策制定提供科学依据与决策参考。
二、实证模型构建与变量说明
（一）模型设定与方法选择
考虑工业生产的连续性与设备改造的时滞性，工业污染排放很可能存在惯序性，即前一期的工业污染排放可能会对后一期的工业污染排放产生影响。为克服动态内生性问题，本文采取的是加入了被解释变量滞后项的改进的双对数模型。具体的估计方程形式为：
其中，被解释变量Yit分别为工业废水排放强度INWATERit、工业废气排放强度INGASit、工业二氧化硫排放强度INSO2it和工业烟尘放强度INSOMKEit，Yi，t-1为被解释变量的滞后一期，其它解释变量分别为经济发展相对水平AGDPit、工业化水平INDTRit、企业国有化程度NAFIRMit、教育水平EDUCit、外商直接投资FDIit、工业集聚水平INAGGit以及2001-2010各年时间虚拟变量DYEARt，相应变量的对数平方形式将用来考察可能存在的二次函数关系，uit为残差项。各变量详细的定义与计算公式如表1所示。表1变量定义与说明
变量名符号定义单位因变量工业废水排放强度INWATERit工业废水排放量/工业增加值万吨/亿元工业废气排放强度INGASit 工业废气排放量/工业增加值亿标/亿元二氧化硫排放强度INSO2it二氧化硫排放量/工业增加值吨/亿元工业烟尘排放强度INSOMKEit工业烟尘排放量/工业增加值吨/亿元自变量企业国有化程度NAFIRMit国有企业从业人数/工业企业从业总数%教育水平EDUCit高等学校在校生数/人口总数%外商直接投资FDIit当地外商直接投资额/全省外商直接投资额%经济发展相对水平AGDPit当地人均生产总值/全省人均生产总值%工业化水平INDTRit工业增加值/生产总值%工业集聚水平INAGGit工业增加值/土地面积亿元/平方公里污染衡量指标的选取在一定程度上将影响模型的解释力，比较绝对指标，而且大多采用绝对量指标相对指标可能会更好地反映环境污染排放的实际情况。借鉴耿强、杨蔚（2010）耿强、杨蔚：《中国工业污染的区域差异及其影响因素——基于省级面板数据的GMM实证分析》，《中国地质大学学报》（社会科学版），2010年第10期。与许和连、邓玉萍（2012）许和连、邓玉萍：《外商直接投资导致了中国的环境污染吗？》，《管理世界》，2012年第2期。的研究，本文将综合采用工业废水排放强度、工业废气排放强度、二氧化硫排放强度和工业烟尘排放强度四项相对指标反映浙江省各地区的工业污染排放状况，具体计算公式详见下一部分的变量说明。另一方面，多数研究采用面板数据与时间序列模型，亦有一些研究引入空间计量方法，但考虑动态内生性的分析还较少。由于工业污染排放的惯序性，而且各影响因素间可能存在内生性，又受数据形态的限制，本文选择使用基于广义差分矩估计的动态面板纠偏最小二乘虚拟变量（简称纠偏LSDV）方法来克服模型的动态内生性与样本量过少等问题，以减少传统面板模型估计的偏误。此外，已有研究多是重点考察影响环境污染的某一项因素，但工业污染排放的成因是多元的。本文将综合考虑水污染与大气污染两个方面，系统考察工业污染排放的多种影响因素。 由于模型中包含被解释变量的滞后一期，而且可能存在内生性问题，因此本文需要使用动态面板数据估计方法进行模型运算。不同于耿强、杨蔚（2010）耿强、杨蔚：《中国工业污染的区域差异及其影响因素——基于省级面板数据的GMM实证分析》，《中国地质大学学报》（社会科学版），2010年第10期。的研究，本文受数据可获得性的限制，采取的面板数据形式是大T小N型。差分广义矩估计方法和系统广义矩估计方法在估计大T小N型面板数据时往往效果欠佳，因为广义矩估计是基于大样本的。在样本较少的情况下，Kiviet（1999）Kiviet， J. F.， Phillips， G. D. A.， Schipp B. Alternative Bias Approximations in First-order Dynamic Reduced form Models. Journal of Economic Dynamics and Control， 1999， 23（7）： 909-928.运用蒙特卡洛模拟方法的分析发现，采用纠偏LSDV方法可以纠正90%以上的偏误。为此我们进一步采用纠偏LSDV方法对浙江省工业污染排放的影响因素进行深入分析。
（二）数据来源与变量描述
本文使用的所有数据均来自于《浙江60年统计资料汇编》、2010-2011年《浙江统计年鉴》与2009-2011年的《浙江省自然资源与环境统计年鉴》。需要说明的是，由于统计数据缺失，本文采用的是2000-2010年浙江省10个市的平衡面板数据，其中不包括衢州。为进一步考察不同地区间各因素对工业污染排放强度的影响差异及原因，我们按2000-2010年各地区平均GDP排名进行区域划分，发达地区为：杭州、宁波、温州、绍兴、台州等地，不发达地区为：嘉兴、金华、湖州、舟山、丽水等地。各变量的总体描述性统计结果详见表2。
为更全面的分析浙江省工业污染的影响因素，我们从水污染和大气污染两方面入手，构建加入了被解释变量滞后项的改进的双对数模型，采用纠偏LSDV方法依次估计四个模型，每个模型形式基本相同，因变量分别为工业废水排放强度INWATERit、工业废气排放强度INGASit、工业二氧化硫排放强度INSO2it和工业烟尘放强度INSOMKEit。在总体模型回归之后，为进一步探讨经济发展相对水平、工业化水平、工业集聚水平、外商直接投资、受教育水平及企业国有化程度等因素在不同地区间的影响差异，我们又分地区进行回归估计。
（一）总体模型回归结果
需要强调的是，Bruno（2005）Bruno， G. S. F. Approximating the Bias of the LSDV Estimator for Dynamic Unbalanced Panel Data Models. Economics Letters， 2005， 87（3）： 361-366.的模拟分析表明，传统Sargan检验方法无法检验纠偏LSDV估计的有效性，但通过面板固定效应模型（FE）和混合最小二乘模型（Pooled OLS）估计可以得到因变量滞后项调整系数的下限和上限。也就是说，只要纠偏LSDV估计出的调整系数介于合理范围内，即OLS和FE之间，我们就可以认为该模型可以纠正GMM在小样本情况下的偏误，估计结果表现良好。因此，本文在纠偏LSDV估计的同时，也进行了面板固定效应模型（FE）和混合最小二乘模型（Pooled OLS）运算。受篇幅限制，所估计的被解释变量滞后项调整系数的上下限分别展示在表3的最后两行。四个模型的调整系数全部在OLS和FE之间的合理范围内，也基本证实了我们方法选择的合理性。
如表3所示，四个模型中，除工业二氧化硫排放强度滞后项的估计系数在10%的水平显著外，其它三个解释变量滞后项的估计系数都在1%的水平上显著。这或许是因为，工业二氧化硫超标准排放是酸沉降污染恶化的主要原因，工业二氧化硫排放整治一直是中国环境保护工作的重点。早在2001年，《国民经济和社会发展第十个五年计划纲要》与《国家环境保护“十五”计划》中就明确了关于二氧化硫减排的任务和要求刘宪兵：《燃煤二氧化硫排放污染防治技术政策简介》，《中国环保产业》，2002年第4期。 。2004年，浙江省环保厅严格规定：“新建电厂、热电厂全面实施脱硫工程，单机125MW以上大型火电厂和单台35吨/小时以上锅炉的热电厂逐步实施脱硫，脱硫效率分别达到90%和70%以上。”2007年，国家发改委会同国家环保总局联合印发的《现有燃煤电厂二氧化硫治理“十一五”规划》中明确要求现有燃煤电厂五年二氧化硫减排61.4%。同年，杭州提前关闭两台燃煤机组，每年少排二氧化硫6000吨。2009年，财政部和环保部批准浙江省在全省范围开展二氧化硫排污权有偿使用和交易试点。2012-2013年，共1415.72吨二氧化硫排放指标通过浙江省环保厅电子竞价，总价格接近2亿元浙江省环保厅网站，http：//www.zjepb.gov.cn/hbtmhwz/index.htm。。2000-2011年间，浙江省工业废水、工业废气与工业烟尘排放的年均增速分别为3.52%、27.54%与7.32%，而工业二氧化硫排放的年均增速仅为0.73%。可见，与其它三类污染物相比，十一年间浙江省工业二氧化硫污染减排效果最好。由四个模型的估计结果也可以看出，模型三中Log（Yi，t-1）的估计系数最小，显著性水平最低，说明工业二氧化硫排放的时间连续性较弱，上一期污染排放对下一期的影响较小，但工业废水与工业废气的排放时间连续性很强，上一期污染排放每增加1%，下一期污染排放相应会提升0.6%以上。表3工业污染物排放强度的总体回归结果
（2）括号中为标准误；
（3）模型中包含10个年度虚拟变量，但由于本文分析的重点不在时间虚拟变量，因此在上表中省略。
下面我们具体来分析浙江省工业污染排放的主要影响因素。四个模型的Log2（AGDPit）估计系数都不显著，Log（AGDPit）估计系数也只有在模型三中显著。而且除工业烟尘排放强度模型外，其它三个模型的Log（AGDPit）估计系数都为负。由此可知，对于工业废水、工业废气与工业二氧化硫排放来说，浙江经济发展水平似乎已达到环境库兹涅茨曲线的拐点，随着经济发展相对水平的提高，三类污染物排放将发生下降，尤其是工业二氧化硫排放的减少趋势更为明显。 四个模型的Log（INDTRit）估计系数全部为正，模型一与模型三都在5%的水平上显著。工业化水平二次项的估计系数同样不显著。这说明，浙江省的工业结构转型升级可能还存在较大的提升空间，地区工业化水平越高，污染物排放就越多，工业化水平仍是浙江省工业污染物的排放的主要原因。特别是在工业废水与工业二氧化硫排放方面，地区工业化水平每上升1%，工业废水与工业二氧化硫排放强度会相应增加1.9%与5.5%。即使相对于其它污染物来说，工业二氧化硫减排工作进展较好，但工业结构的优化却并没在减排中发挥作用。换言之，目前的污染减排还仍主要是以政策强制为主，并没有真正实现与经济的协调发展。
四个模型的企业国有化程度与教育水平的估计系数都不显著。这一方面可能是由于从浙江省总体来看，民营经济比较活跃，工业企业的国有化程度较弱，且各地区间差异不大，其对工业污染排放的影响不大。另一方面因为数据缺失，本文用各地区高等学校在校生占总人口的比重来衡量各地区教育水平，其无法全面地反映出当地居民受教育程度对工业污染减排的真实影响。
对于外商直接投资来说，模型一和模型二的Log（FDIit）估计系数都为负，分别在1%与10%的水平上显著，而模型三与模型四的Log（FDIit）估计系数都为正，且全部不显著。也就是说，在工业废水与工业废气排放方面，“污染天堂假说”在浙江省并不成立，外商直接投资增加可能对先进环保技术的采用与环境生产标准的提升有正面作用，其反而促进浙江省的工业废水与工业废气排放的减少。
除工业废气排放强度模型外，其它三个模型的工业集聚水平的估计系数都为负，且模型三和模型四的估计系数都在1%的水平显著，且系数的绝对值都在0.8以上。这说明，工业集聚水平对浙江省工业二氧化硫与工业烟尘排放强度有显著的负面作用。这与闫逢柱、苏李等（2011）闫逢柱、苏李、乔娟：《产业集聚发展与环境污染关系的考察》，《科学学研究》，2011年第1期。与Dong，Gong & Zhao（2012）Dong B. M.， Gong J.， Zhao X. FDI and Environmental Regulation： Pollution Haven or a Race to the Top？. Journal of Regulatory Economics， 2012， 41（2）： 216-237.的研究结论基本相同。
（二）分地区模型回归结果
表4显示的是浙江省工业污染物排放强度的分地区回归结果。除欠发达地区的工业二氧化硫排放强度模型外，其余模型解释变量之后项的估计系数都为正，都在FE与OLS方法估计的调整系数上下限之内。从调整系数的大小与显著性水平可以看出，嘉兴、金华、湖州、舟山、丽水等不发达地区的工业废水与工业废气排放的时间连续性较强，杭州、宁波、温州、绍兴、台州等发达地区的前一期工业废水、工业二氧化硫与工业烟尘排放对后一期的影响显著。欠发达地区的工业废气排放强度滞后项估计系数最大，高于0.6。发达地区工业二氧化硫排放强度滞后项估计系数最大，为0.58，远高于总体回归中的0.21。与全省总体水平相比，发达地区的工业二氧化硫减排工作进展并不明显。就工业废水排放来说，发达地区Log（Yi，t-1）估计系数大于欠发达地区，显著性水平也远高于欠发达地区，说明欠发达地区的传统工业废水排放模式的提升空间较之发达地区可能更大。
在四个发达地区模型中，经济发展相对水平Log（AGDPit）的估计系数都为负，但只有工业二氧化硫排放强度模型中该估计系数在10%的水平上显著。对于四个不发达地区模型来说，只有模型二与模型三的Log（AGDPit）估计系数为负，且全部不显著。与总体回归结果相似，杭州、宁波、温州、绍兴、台州等发达地区的经济发展水平可能已经达到环境库兹涅茨曲线的拐点，经济发展水平带来居民对环境质量需要的增加，将推动工业污染排放的减少，工业二氧化硫排放的这种趋势最为明显。而在不发达地区，较低的经济发展水平仍是环境污染治理推进的重要障碍。
就工业化水平来看，欠发达地区的工业废水排放强度模型中Log（INDTRit）的估计系数为正，在5%的水平显著，且二次项估计系数也为正，在10%的水平显著。而在发达地区的工业烟尘排放模型中Log（INDTRit）的估计系数为负，且二次项估计系数也为负，两者都在1%的水平显著，而在不发达地区模型中这一系数符号为正，统计上不显著。同样的现象也发生在模型二和模型三中，虽然Log（INDTRit）估计系数都不显著，但符号在发达地区的都为负，而在欠发达地区都为正。发达地区的工业结构似乎实现了优化升级，工业化水平已经不是工业污染排放的根本原因，随着工业化水平的提升，工业污染物排放反而在减少。这可能是因为工业污染防治处理设施（例如工业烟尘粉尘处理与净化设备）都比较昂贵，欠发达地区缺乏资金投入。另一方面，欠发达地区的生产技术与装备也相对落后。排放的污染物多，能够处理的污染物却很少，最终导致欠发达地区的工业结构调整进程缓慢。表4工业污染物排放强度的分地区回归结果
（3）模型中包含10个年度虚拟变量，但由于本文分析的重点不在时间虚拟变量，因此在上表中省略。与总体回归模型不同，企业国有化程度Log（NAFIRMit）的估计系数在欠发达地区的模型一与发达地区的模型三中统计上显著，前者符号为正，后者符号为负。分地区来看，对于欠发达地区，过高的企业国有化程度可能会带来更大程度的工业水污染，而在发达地区，企业国有化程度提升反而会减少工业二氧化硫排放。原因或许是，一般在发达地区，法制观念会相对较强，而在欠发达地区，国有企业往往会依靠自身权力或其他途径减少环境法律与规制对其的管制。
外商直接投资Log（FDIit）与工业集聚水平Log（INAGGit）的估计系数几乎在所有模型中都为负，这与总体模型回归结果相似。从显著性水平来看，外商直接投资对工业废水和工业废气减排的促进作用明显，而且在欠发达地区的影响显著大于发达地区。产业集聚水平的提高对发达地区的工业废水、工业二氧化硫、工业烟尘减排及欠发达地区的工业烟尘治理中发挥的有益作用显著。 四、研究结论与启示
全省总体来看，工业废水排放的时间连续性最大，滞后期估计系数高达0.645，均大于其他三类污染物。也就是说，相对于大气污染，浙江省工业水污染的治理与减排工作进展较为缓慢。分地区模型估计结果显示，较之发达地区，欠发达地区的传统工业废水排放模式改进空间可能更大。在欠发达地区，上一期的工业废水排放每增加1%，下一期的排放相应会提升的0.571%，而在发达地区相应的提示比例仅为0.284%。2013年12月，浙江省正式启动 “五水共治”行动，并将“治理污水”放在计划首位，这将会对全省的工业污水治理与减排起到重要的推动作用。总体模型与分地区模型估计结果都显示，地区工业化水平越高，工业废水排放就越多，传统的以污染密集型产业为主导的工业结构仍是浙江省工业污染物排放有增无减的主要原因。外商直接投资增加对工业废水减排的促进作用明显，而且在欠发达地区的影响显著大于发达地区。在欠发达地区，工业水污染减排仍受制于较低的经济发展水平，过高的企业国有化程度可能会带来更为严重的工业水污染，当地国有工业企业的法制观念与社会责任意识有待进一步提升。在发达地区，产业集聚水平提高会显著减少工业废水的排放。
就大气污染来说，2000-2010年间浙江省工业二氧化硫污染减排效果最好。总体模型中，工业二氧化硫的上一期排放对下一期的影响最小，而且从环境库兹涅茨曲线的拐点来看，伴随经济发展相对水平的提高，工业二氧化硫排放的减少趋势也最为显著。值得关注的是，对于三类工业大气污染物来说，随着工业化水平的提升，在发达地区，这些污染物排放在减少；而在欠发达地区，这些污染物排放却在增加，这可能是因为欠发达地区缺乏有效的资金投入，从而导致工业结构转型升级进程缓慢，落后的经济发展相对水平仍是工业污染治理推进的重要障碍，欠发达地区的传统工业结构调整与优化空间较之发达地区可能更大。在发达地区，企业国有化程度对工业二氧化硫减排有促进作用。外商直接投资对工业废气减排的促进作用明显，外商直接投资增加可能通过环保理念的传导、技术与生产标准的提升来有效推动工业污染的减排。对于工业二氧化硫与工业烟尘排放来说，产业集聚水平的上升，可能会促进企业间分工协作，产生减排和治污的规模效应，从而降低了工业污染物的排放强度。
综上所述，经济发展相对水平、工业化水平、产业集聚水平、外商直接投资以及企业国有化程度等因素对浙江省工业污染排放的影响在不同种污染物与不同地区之间存在较大差异。在浙江省环境政策制定中，应充分考虑这些差异，因地制宜，对不同种类污染物的治理应分别采取更为适宜的模式与措施；借鉴工业二氧化硫治理中的经验，在宏观调控上要完善法规、明确红线、严格控制、创新方法；加大各地区尤其是欠发达地区的环保投入，加强与外商的合作，积极引进先进的环保理念，提升生产技术与环保标准，发挥产业集聚治污的规模效应，改进污染密集的传统生产模式，有序地推进工业结构的转型升级。
关键词：工业污染；影响因素；排污强度；纠偏最小二乘虚拟变量法
中图分类号：F124.5文献标志码：A文章编号：1007-9092（2014）03-0054-09
一、引言
环境污染已成为当今中国面临的最主要难题之一。据中国气象局数据显示，截止2013年12月，全国当年平均雾霾天数已为52年来之最，浙江、江苏、安徽、湖南、湖北等13地均创下历史纪录①。改革开放以来，浙江省以年均12.7%的GDP增长速度从一个资源小省变成了举国瞩目的经济大省②。高速经济增长的代价是自然资源的掠夺式消耗与工业三废排放量的不断增加。2012年，浙江省全省的能源消费量为18076.18万吨标准煤，较1990年年均增长25.52%。2012年，浙江省的工业废气排放总量为23967亿标立方米，工业废水排放总量为420960万吨，工业固体废物产生量为4542万吨，较之2006年年均分别增长105%、4.55%和7.78%浙江省统计局、国家统计局浙江调查总队：《浙江统计年鉴2013》，中国统计出版社2013年版。。工业污染物排放的持续增加仍在加剧浙江省环境质量的恶化。全省221个省控流域断面监测统计结果显示，2012年水质在Ⅳ类以上的断面比例仍高达35.7%，运河水质为Ⅲ-劣Ⅴ类，Ⅲ类断面仅占44.4%浙江省环保厅：《浙江省环境状况公报2012》，http：//www.zjepb.gov.cn。。2013年，浙江杭州的雾霾天数已超200天，远超前两年张乐：《浙江50年霾日增加20余倍，机动车尾气排放成最大元凶》，新华网，2013年12月10日。。从本世纪初开始，浙江就以产业结构转型为依托加大环境污染治理力度，但在经济形势不乐观的背景下工业污染减排进程缓慢。目前浙江的经济增长依然是以污染密集型的工业为主导。改革开放以来的三十多年间，工业产值占全省总产值的比重一直在40%以上。另一方面，环境污染治理投资占GDP的比重却由2000年的1.37%下降到2010年的1.28%。工业污染减排与治理已成为浙江省一项艰巨而又刻不容缓的任务，从地区差异视角出发对浙江省工业污染排放的影响因素进行系统考察具有重要的现实意义。
很多学者最初都是基于经济增长的视角去探索工业污染的成因，人均GDP是其中最核心的解释变量。Grossman & Krueger（1995）Grossman G. M.， Krueger A. B. Economic Growth and the Environment. Quarterly Journal of Economics， 1995， 110（2）： 353–377.与Selden & Song（1994）Selden T. M.， Song D. Environmental Quality and Development： Is There a Kuznets Curve for Air Pollution Emissions？. Journal of Environmental Economics and Management， 1994， 27（2）： 147–162.首先提出环境库兹涅茨曲线（简称EKC）假说，即环境污染与人均GDP之间呈现“倒U型”关系。具体来说，一般情况下，在经济增长初期，污染会随着经济增长加快而持续增加，当经济增长达到一定水平时，污染排放达到最大值，然后趋于下降。这一假说在发达国家得到了较好的验证Panayotou T.， Empirical Tests and Policy Analysis of Environment Degradation at Different Stages of Economic Development. Technology and Employment Program Working Paper， WP238， 1997.。而国内的一些研究却得出不同的结论。宋涛等（2007）宋涛、郑挺国、佟连军：《基于面板协整的环境库茨涅兹曲线的检验与分析》，《中国环境科学》，2007年第4期。基于1985-2004年中国29个省区的工业污染排放数据，利用面板协整方法对环境库兹涅茨曲线进行验证，研究结果表明，环境污染与经济增长之间存在长期的EKC关系，但目前中国的经济增长水平并未达到转折点。
一些文献探讨了国际化对工业污染的影响。Birdsall & Wheeler（1993）Birdsall N.， Wheeler D. Trade Policy and Industrial Pollution in Latin America： Where are the Pollution Havens？ Journal of Environment and Development， 1993， 2（1）： 137–149.提出的“污染天堂假说”表明全球化会导致污染密集的产业向环境规制低的地区或国家转移。应瑞瑶、周力（2006）应瑞瑶、周力：《外商直接投资、工业污染与环境规制》，《财贸经济》，2006年第1期。指出中国各地区的外商直接投资相对水平与工业污染排放正相关。吴玉鸣（2007）吴玉鸣：《外商直接投资与环境规制关联机制的面板数据分析》，《经济地理》，2007年第1期。的面板数据模型和时间序列模型分析也得出相似结果。以上研究均证实 “污染天堂假说”在中国成立。但更多的研究却得出相反结论。Cole（2004）Cole M. A. Trade， the Pollution Haven Hypothesis and the Environmental Kuznets Curve： Examining the Linkages. Ecological Economics， 2004， 48：71–81.的研究却指出紧密的贸易模式会加速产业结构优化，这将带来更低的污染水平。曾贤刚（2010）曾贤刚：《环境规制、外商直接投资与污染避难所假说》，《经济理论与经济管理》，2010年第11期。与许和连、邓玉萍（2012）许和连、邓玉萍：《外商直接投资导致了中国的环境污染吗？》，《管理世界》，2012年第2期。的研究均认为中国目前并没有出现“污染天堂”现象。 工业化程度、产业结构与集聚水平对环境污染的影响也得到了诸多关注。闫逢柱、苏李等（2011）闫逢柱、苏李、乔娟：《产业集聚发展与环境污染关系的考察》，《科学学研究》，2011年第1期。基于2003-2008年的中国制造业分类行业数据的面板误差修正模型分析结果发现，产业集聚水平提高在短期内会降低污染排放，而二者之间的长期关系不显著。Dong，Gong & Zhao（2012）Dong B. M.， Gong J.， Zhao X. FDI and Environmental Regulation： Pollution Haven or a Race to the Top. Journal of Regulatory Economics， 2012， 41（2）： 216-237.明确指出产业集聚会通过环保理念与技术进步的传导带来污染排放的减少。张可、豆建民（2013）张可、豆建民：《集聚对环境污染的作用机制研究》，《中国人口科学》，2013年第5期。的结构方程模型分析结果却表明集聚所导致的产出效率和成本的提高反而会增加环境污染，东部地区集聚的污染效应小于西部地区，大城市与省会的集聚污染效应小于中小城市。
还有一些研究从技术进步、企业所有制结构以及教育水平等方面展开分析。耿强、杨蔚（2010）耿强、杨蔚：《中国工业污染的区域差异及其影响因素——基于省级面板数据的GMM实证分析》，《中国地质大学学报》（社会科学版），2010年第10期。采用1996-2008年29个省区的面板数据进行广义矩估计分析，结果表明工业二氧化硫与工业烟尘污染排放强度与经济发展水平和受教育程度之间呈反向关系，国有工业企业的污染效应可能是双向的，工业化进程可能会加重环境污染，这在中西部地区尤为严重。胡振宇（2011）胡振宇：《工业污染与技术进步的EKC研究》，南京财经学院硕士学位论文，2011年。运用DEA方法分析技术进步与工业污染排放量之间的EKC关系，结果显示技术进步率与工业污染排放的关系主要呈 N 形，技术进步发展到一定阶段不仅不会减少反而会加重污染。卢现祥等（2012）卢现祥、许晶：《企业所有制结构与工业污染》，《中南财经政法大学学报》，2012年第1期。基于2003-2009年的省级面板数据分析了企业所有制形式对工业污染的影响，发现国有企业、外商企业和私营企业的环境污染效应均为正。
总体来看，由于研究角度、数据和方法的差异，国内外学者对工业污染影响因素的研究并没有取得一致结论。大量文献选取二氧化碳、二氧化硫、烟尘等气体排放物作为工业污染的衡量，较少考虑工业废水排放导致的水环境污染问题。本文基于2000-2010年浙江省10个地市的面板数据，采用动态面板纠偏最小二乘虚拟变量法，从水污染与大气污染两个方面，系统考察经济发展相对水平、工业化水平、工业集聚水平、外商直接投资、受教育水平以及企业国有化程度等因素对工业污染排放强度的具体影响，并进一步分析这些因素在不同经济发展水平的地区间的影响差异。浙江作为全国范围内经济发展和环境污染水平都相对较高的省份，本文研究结果将不仅有助于人们定量地认识浙江省工业污染排放的地区差异与具体影响因素，而且还将为浙江省以及其它相近地区的工业污染治理机制的完善和政策制定提供科学依据与决策参考。
二、实证模型构建与变量说明
（一）模型设定与方法选择
考虑工业生产的连续性与设备改造的时滞性，工业污染排放很可能存在惯序性，即前一期的工业污染排放可能会对后一期的工业污染排放产生影响。为克服动态内生性问题，本文采取的是加入了被解释变量滞后项的改进的双对数模型。具体的估计方程形式为：
其中，被解释变量Yit分别为工业废水排放强度INWATERit、工业废气排放强度INGASit、工业二氧化硫排放强度INSO2it和工业烟尘放强度INSOMKEit，Yi，t-1为被解释变量的滞后一期，其它解释变量分别为经济发展相对水平AGDPit、工业化水平INDTRit、企业国有化程度NAFIRMit、教育水平EDUCit、外商直接投资FDIit、工业集聚水平INAGGit以及2001-2010各年时间虚拟变量DYEARt，相应变量的对数平方形式将用来考察可能存在的二次函数关系，uit为残差项。各变量详细的定义与计算公式如表1所示。表1变量定义与说明
变量名符号定义单位因变量工业废水排放强度INWATERit工业废水排放量/工业增加值万吨/亿元工业废气排放强度INGASit 工业废气排放量/工业增加值亿标/亿元二氧化硫排放强度INSO2it二氧化硫排放量/工业增加值吨/亿元工业烟尘排放强度INSOMKEit工业烟尘排放量/工业增加值吨/亿元自变量企业国有化程度NAFIRMit国有企业从业人数/工业企业从业总数%教育水平EDUCit高等学校在校生数/人口总数%外商直接投资FDIit当地外商直接投资额/全省外商直接投资额%经济发展相对水平AGDPit当地人均生产总值/全省人均生产总值%工业化水平INDTRit工业增加值/生产总值%工业集聚水平INAGGit工业增加值/土地面积亿元/平方公里污染衡量指标的选取在一定程度上将影响模型的解释力，比较绝对指标，而且大多采用绝对量指标相对指标可能会更好地反映环境污染排放的实际情况。借鉴耿强、杨蔚（2010）耿强、杨蔚：《中国工业污染的区域差异及其影响因素——基于省级面板数据的GMM实证分析》，《中国地质大学学报》（社会科学版），2010年第10期。与许和连、邓玉萍（2012）许和连、邓玉萍：《外商直接投资导致了中国的环境污染吗？》，《管理世界》，2012年第2期。的研究，本文将综合采用工业废水排放强度、工业废气排放强度、二氧化硫排放强度和工业烟尘排放强度四项相对指标反映浙江省各地区的工业污染排放状况，具体计算公式详见下一部分的变量说明。另一方面，多数研究采用面板数据与时间序列模型，亦有一些研究引入空间计量方法，但考虑动态内生性的分析还较少。由于工业污染排放的惯序性，而且各影响因素间可能存在内生性，又受数据形态的限制，本文选择使用基于广义差分矩估计的动态面板纠偏最小二乘虚拟变量（简称纠偏LSDV）方法来克服模型的动态内生性与样本量过少等问题，以减少传统面板模型估计的偏误。此外，已有研究多是重点考察影响环境污染的某一项因素，但工业污染排放的成因是多元的。本文将综合考虑水污染与大气污染两个方面，系统考察工业污染排放的多种影响因素。 由于模型中包含被解释变量的滞后一期，而且可能存在内生性问题，因此本文需要使用动态面板数据估计方法进行模型运算。不同于耿强、杨蔚（2010）耿强、杨蔚：《中国工业污染的区域差异及其影响因素——基于省级面板数据的GMM实证分析》，《中国地质大学学报》（社会科学版），2010年第10期。的研究，本文受数据可获得性的限制，采取的面板数据形式是大T小N型。差分广义矩估计方法和系统广义矩估计方法在估计大T小N型面板数据时往往效果欠佳，因为广义矩估计是基于大样本的。在样本较少的情况下，Kiviet（1999）Kiviet， J. F.， Phillips， G. D. A.， Schipp B. Alternative Bias Approximations in First-order Dynamic Reduced form Models. Journal of Economic Dynamics and Control， 1999， 23（7）： 909-928.运用蒙特卡洛模拟方法的分析发现，采用纠偏LSDV方法可以纠正90%以上的偏误。为此我们进一步采用纠偏LSDV方法对浙江省工业污染排放的影响因素进行深入分析。
（二）数据来源与变量描述
本文使用的所有数据均来自于《浙江60年统计资料汇编》、2010-2011年《浙江统计年鉴》与2009-2011年的《浙江省自然资源与环境统计年鉴》。需要说明的是，由于统计数据缺失，本文采用的是2000-2010年浙江省10个市的平衡面板数据，其中不包括衢州。为进一步考察不同地区间各因素对工业污染排放强度的影响差异及原因，我们按2000-2010年各地区平均GDP排名进行区域划分，发达地区为：杭州、宁波、温州、绍兴、台州等地，不发达地区为：嘉兴、金华、湖州、舟山、丽水等地。各变量的总体描述性统计结果详见表2。
为更全面的分析浙江省工业污染的影响因素，我们从水污染和大气污染两方面入手，构建加入了被解释变量滞后项的改进的双对数模型，采用纠偏LSDV方法依次估计四个模型，每个模型形式基本相同，因变量分别为工业废水排放强度INWATERit、工业废气排放强度INGASit、工业二氧化硫排放强度INSO2it和工业烟尘放强度INSOMKEit。在总体模型回归之后，为进一步探讨经济发展相对水平、工业化水平、工业集聚水平、外商直接投资、受教育水平及企业国有化程度等因素在不同地区间的影响差异，我们又分地区进行回归估计。
（一）总体模型回归结果
需要强调的是，Bruno（2005）Bruno， G. S. F. Approximating the Bias of the LSDV Estimator for Dynamic Unbalanced Panel Data Models. Economics Letters， 2005， 87（3）： 361-366.的模拟分析表明，传统Sargan检验方法无法检验纠偏LSDV估计的有效性，但通过面板固定效应模型（FE）和混合最小二乘模型（Pooled OLS）估计可以得到因变量滞后项调整系数的下限和上限。也就是说，只要纠偏LSDV估计出的调整系数介于合理范围内，即OLS和FE之间，我们就可以认为该模型可以纠正GMM在小样本情况下的偏误，估计结果表现良好。因此，本文在纠偏LSDV估计的同时，也进行了面板固定效应模型（FE）和混合最小二乘模型（Pooled OLS）运算。受篇幅限制，所估计的被解释变量滞后项调整系数的上下限分别展示在表3的最后两行。四个模型的调整系数全部在OLS和FE之间的合理范围内，也基本证实了我们方法选择的合理性。
如表3所示，四个模型中，除工业二氧化硫排放强度滞后项的估计系数在10%的水平显著外，其它三个解释变量滞后项的估计系数都在1%的水平上显著。这或许是因为，工业二氧化硫超标准排放是酸沉降污染恶化的主要原因，工业二氧化硫排放整治一直是中国环境保护工作的重点。早在2001年，《国民经济和社会发展第十个五年计划纲要》与《国家环境保护“十五”计划》中就明确了关于二氧化硫减排的任务和要求刘宪兵：《燃煤二氧化硫排放污染防治技术政策简介》，《中国环保产业》，2002年第4期。 。2004年，浙江省环保厅严格规定：“新建电厂、热电厂全面实施脱硫工程，单机125MW以上大型火电厂和单台35吨/小时以上锅炉的热电厂逐步实施脱硫，脱硫效率分别达到90%和70%以上。”2007年，国家发改委会同国家环保总局联合印发的《现有燃煤电厂二氧化硫治理“十一五”规划》中明确要求现有燃煤电厂五年二氧化硫减排61.4%。同年，杭州提前关闭两台燃煤机组，每年少排二氧化硫6000吨。2009年，财政部和环保部批准浙江省在全省范围开展二氧化硫排污权有偿使用和交易试点。2012-2013年，共1415.72吨二氧化硫排放指标通过浙江省环保厅电子竞价，总价格接近2亿元浙江省环保厅网站，http：//www.zjepb.gov.cn/hbtmhwz/index.htm。。2000-2011年间，浙江省工业废水、工业废气与工业烟尘排放的年均增速分别为3.52%、27.54%与7.32%，而工业二氧化硫排放的年均增速仅为0.73%。可见，与其它三类污染物相比，十一年间浙江省工业二氧化硫污染减排效果最好。由四个模型的估计结果也可以看出，模型三中Log（Yi，t-1）的估计系数最小，显著性水平最低，说明工业二氧化硫排放的时间连续性较弱，上一期污染排放对下一期的影响较小，但工业废水与工业废气的排放时间连续性很强，上一期污染排放每增加1%，下一期污染排放相应会提升0.6%以上。表3工业污染物排放强度的总体回归结果
（2）括号中为标准误；
（3）模型中包含10个年度虚拟变量，但由于本文分析的重点不在时间虚拟变量，因此在上表中省略。
下面我们具体来分析浙江省工业污染排放的主要影响因素。四个模型的Log2（AGDPit）估计系数都不显著，Log（AGDPit）估计系数也只有在模型三中显著。而且除工业烟尘排放强度模型外，其它三个模型的Log（AGDPit）估计系数都为负。由此可知，对于工业废水、工业废气与工业二氧化硫排放来说，浙江经济发展水平似乎已达到环境库兹涅茨曲线的拐点，随着经济发展相对水平的提高，三类污染物排放将发生下降，尤其是工业二氧化硫排放的减少趋势更为明显。 四个模型的Log（INDTRit）估计系数全部为正，模型一与模型三都在5%的水平上显著。工业化水平二次项的估计系数同样不显著。这说明，浙江省的工业结构转型升级可能还存在较大的提升空间，地区工业化水平越高，污染物排放就越多，工业化水平仍是浙江省工业污染物的排放的主要原因。特别是在工业废水与工业二氧化硫排放方面，地区工业化水平每上升1%，工业废水与工业二氧化硫排放强度会相应增加1.9%与5.5%。即使相对于其它污染物来说，工业二氧化硫减排工作进展较好，但工业结构的优化却并没在减排中发挥作用。换言之，目前的污染减排还仍主要是以政策强制为主，并没有真正实现与经济的协调发展。
四个模型的企业国有化程度与教育水平的估计系数都不显著。这一方面可能是由于从浙江省总体来看，民营经济比较活跃，工业企业的国有化程度较弱，且各地区间差异不大，其对工业污染排放的影响不大。另一方面因为数据缺失，本文用各地区高等学校在校生占总人口的比重来衡量各地区教育水平，其无法全面地反映出当地居民受教育程度对工业污染减排的真实影响。
对于外商直接投资来说，模型一和模型二的Log（FDIit）估计系数都为负，分别在1%与10%的水平上显著，而模型三与模型四的Log（FDIit）估计系数都为正，且全部不显著。也就是说，在工业废水与工业废气排放方面，“污染天堂假说”在浙江省并不成立，外商直接投资增加可能对先进环保技术的采用与环境生产标准的提升有正面作用，其反而促进浙江省的工业废水与工业废气排放的减少。
除工业废气排放强度模型外，其它三个模型的工业集聚水平的估计系数都为负，且模型三和模型四的估计系数都在1%的水平显著，且系数的绝对值都在0.8以上。这说明，工业集聚水平对浙江省工业二氧化硫与工业烟尘排放强度有显著的负面作用。这与闫逢柱、苏李等（2011）闫逢柱、苏李、乔娟：《产业集聚发展与环境污染关系的考察》，《科学学研究》，2011年第1期。与Dong，Gong & Zhao（2012）Dong B. M.， Gong J.， Zhao X. FDI and Environmental Regulation： Pollution Haven or a Race to the Top？. Journal of Regulatory Economics， 2012， 41（2）： 216-237.的研究结论基本相同。
（二）分地区模型回归结果
表4显示的是浙江省工业污染物排放强度的分地区回归结果。除欠发达地区的工业二氧化硫排放强度模型外，其余模型解释变量之后项的估计系数都为正，都在FE与OLS方法估计的调整系数上下限之内。从调整系数的大小与显著性水平可以看出，嘉兴、金华、湖州、舟山、丽水等不发达地区的工业废水与工业废气排放的时间连续性较强，杭州、宁波、温州、绍兴、台州等发达地区的前一期工业废水、工业二氧化硫与工业烟尘排放对后一期的影响显著。欠发达地区的工业废气排放强度滞后项估计系数最大，高于0.6。发达地区工业二氧化硫排放强度滞后项估计系数最大，为0.58，远高于总体回归中的0.21。与全省总体水平相比，发达地区的工业二氧化硫减排工作进展并不明显。就工业废水排放来说，发达地区Log（Yi，t-1）估计系数大于欠发达地区，显著性水平也远高于欠发达地区，说明欠发达地区的传统工业废水排放模式的提升空间较之发达地区可能更大。
在四个发达地区模型中，经济发展相对水平Log（AGDPit）的估计系数都为负，但只有工业二氧化硫排放强度模型中该估计系数在10%的水平上显著。对于四个不发达地区模型来说，只有模型二与模型三的Log（AGDPit）估计系数为负，且全部不显著。与总体回归结果相似，杭州、宁波、温州、绍兴、台州等发达地区的经济发展水平可能已经达到环境库兹涅茨曲线的拐点，经济发展水平带来居民对环境质量需要的增加，将推动工业污染排放的减少，工业二氧化硫排放的这种趋势最为明显。而在不发达地区，较低的经济发展水平仍是环境污染治理推进的重要障碍。
就工业化水平来看，欠发达地区的工业废水排放强度模型中Log（INDTRit）的估计系数为正，在5%的水平显著，且二次项估计系数也为正，在10%的水平显著。而在发达地区的工业烟尘排放模型中Log（INDTRit）的估计系数为负，且二次项估计系数也为负，两者都在1%的水平显著，而在不发达地区模型中这一系数符号为正，统计上不显著。同样的现象也发生在模型二和模型三中，虽然Log（INDTRit）估计系数都不显著，但符号在发达地区的都为负，而在欠发达地区都为正。发达地区的工业结构似乎实现了优化升级，工业化水平已经不是工业污染排放的根本原因，随着工业化水平的提升，工业污染物排放反而在减少。这可能是因为工业污染防治处理设施（例如工业烟尘粉尘处理与净化设备）都比较昂贵，欠发达地区缺乏资金投入。另一方面，欠发达地区的生产技术与装备也相对落后。排放的污染物多，能够处理的污染物却很少，最终导致欠发达地区的工业结构调整进程缓慢。表4工业污染物排放强度的分地区回归结果
（3）模型中包含10个年度虚拟变量，但由于本文分析的重点不在时间虚拟变量，因此在上表中省略。与总体回归模型不同，企业国有化程度Log（NAFIRMit）的估计系数在欠发达地区的模型一与发达地区的模型三中统计上显著，前者符号为正，后者符号为负。分地区来看，对于欠发达地区，过高的企业国有化程度可能会带来更大程度的工业水污染，而在发达地区，企业国有化程度提升反而会减少工业二氧化硫排放。原因或许是，一般在发达地区，法制观念会相对较强，而在欠发达地区，国有企业往往会依靠自身权力或其他途径减少环境法律与规制对其的管制。
外商直接投资Log（FDIit）与工业集聚水平Log（INAGGit）的估计系数几乎在所有模型中都为负，这与总体模型回归结果相似。从显著性水平来看，外商直接投资对工业废水和工业废气减排的促进作用明显，而且在欠发达地区的影响显著大于发达地区。产业集聚水平的提高对发达地区的工业废水、工业二氧化硫、工业烟尘减排及欠发达地区的工业烟尘治理中发挥的有益作用显著。 四、研究结论与启示
全省总体来看，工业废水排放的时间连续性最大，滞后期估计系数高达0.645，均大于其他三类污染物。也就是说，相对于大气污染，浙江省工业水污染的治理与减排工作进展较为缓慢。分地区模型估计结果显示，较之发达地区，欠发达地区的传统工业废水排放模式改进空间可能更大。在欠发达地区，上一期的工业废水排放每增加1%，下一期的排放相应会提升的0.571%，而在发达地区相应的提示比例仅为0.284%。2013年12月，浙江省正式启动 “五水共治”行动，并将“治理污水”放在计划首位，这将会对全省的工业污水治理与减排起到重要的推动作用。总体模型与分地区模型估计结果都显示，地区工业化水平越高，工业废水排放就越多，传统的以污染密集型产业为主导的工业结构仍是浙江省工业污染物排放有增无减的主要原因。外商直接投资增加对工业废水减排的促进作用明显，而且在欠发达地区的影响显著大于发达地区。在欠发达地区，工业水污染减排仍受制于较低的经济发展水平，过高的企业国有化程度可能会带来更为严重的工业水污染，当地国有工业企业的法制观念与社会责任意识有待进一步提升。在发达地区，产业集聚水平提高会显著减少工业废水的排放。
就大气污染来说，2000-2010年间浙江省工业二氧化硫污染减排效果最好。总体模型中，工业二氧化硫的上一期排放对下一期的影响最小，而且从环境库兹涅茨曲线的拐点来看，伴随经济发展相对水平的提高，工业二氧化硫排放的减少趋势也最为显著。值得关注的是，对于三类工业大气污染物来说，随着工业化水平的提升，在发达地区，这些污染物排放在减少；而在欠发达地区，这些污染物排放却在增加，这可能是因为欠发达地区缺乏有效的资金投入，从而导致工业结构转型升级进程缓慢，落后的经济发展相对水平仍是工业污染治理推进的重要障碍，欠发达地区的传统工业结构调整与优化空间较之发达地区可能更大。在发达地区，企业国有化程度对工业二氧化硫减排有促进作用。外商直接投资对工业废气减排的促进作用明显，外商直接投资增加可能通过环保理念的传导、技术与生产标准的提升来有效推动工业污染的减排。对于工业二氧化硫与工业烟尘排放来说，产业集聚水平的上升，可能会促进企业间分工协作，产生减排和治污的规模效应，从而降低了工业污染物的排放强度。
综上所述，经济发展相对水平、工业化水平、产业集聚水平、外商直接投资以及企业国有化程度等因素对浙江省工业污染排放的影响在不同种污染物与不同地区之间存在较大差异。在浙江省环境政策制定中，应充分考虑这些差异，因地制宜，对不同种类污染物的治理应分别采取更为适宜的模式与措施；借鉴工业二氧化硫治理中的经验，在宏观调控上要完善法规、明确红线、严格控制、创新方法；加大各地区尤其是欠发达地区的环保投入，加强与外商的合作，积极引进先进的环保理念，提升生产技术与环保标准，发挥产业集聚治污的规模效应，改进污染密集的传统生产模式，有序地推进工业结构的转型升级。