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基于空間計(jì)量方法的排污權(quán)交易驅(qū)動(dòng)因素實(shí)證研究

2019-01-03 02:23:28吳朝霞曾石安侯新爍
學(xué)術(shù)探索 2018年12期
關(guān)鍵詞:市州排污權(quán)湖南省

吳朝霞,曾石安,侯新爍

(湘潭大學(xué) 商學(xué)院,湖南 湘潭 411005)

排污權(quán)是一項(xiàng)以市場(chǎng)手段對(duì)固定源進(jìn)行管理的輔助型環(huán)境政策工具,旨在利用競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制和價(jià)格杠桿引導(dǎo)企業(yè)減排,從而實(shí)現(xiàn)減排目標(biāo)和社會(huì)總治污成本最小化。本文引入空間計(jì)量方法考察地區(qū)經(jīng)濟(jì)因素對(duì)排污權(quán)交易的影響。湖南省排污權(quán)交易進(jìn)展相對(duì)順利,提升了環(huán)境治理水平,同時(shí)又具有我國排污權(quán)試點(diǎn)所具有的通病,如權(quán)利屬性不明確、政策邊界界定不清晰、二級(jí)市場(chǎng)不活躍等,因此本文選取湖南省[注]雖然研究數(shù)據(jù)為湖南省排污權(quán)交易數(shù)據(jù),但是由于市州之間的差異性遠(yuǎn)小于排污權(quán)試點(diǎn)之間的差異性,因此其研究方法和結(jié)論在其他排污權(quán)交易試點(diǎn)以及全國范圍也同樣適用。為研究對(duì)象進(jìn)行實(shí)證分析。而湖南省14個(gè)市州之間的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、市場(chǎng)化程度、高等教育水平以及能源利用率等經(jīng)濟(jì)指標(biāo)均存在較大差異,而且由于長(zhǎng)株潭及其他地區(qū)之間的一體化可能帶來明顯的外溢效應(yīng),全局或者平均意義上對(duì)參數(shù)進(jìn)行估計(jì)的普通最小二乘法無法反映空間局部的變化。因此,本文分別從空間自相關(guān)和空間異質(zhì)性兩個(gè)層面對(duì)排污權(quán)交易進(jìn)行實(shí)證研究。Anselin提出Moran指數(shù),用于度量空間單元屬性值聚集程度,是目前計(jì)算空間自相關(guān)系數(shù)的常用方法。Fotheringham,charlton,Brunsdon提出了地理加權(quán)回歸模型(GWR),可以對(duì)空間上的每個(gè)參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。Huang B,Wu B等在此基礎(chǔ)上對(duì)地理加權(quán)回歸模型進(jìn)行了擴(kuò)展,將時(shí)間因素納入了模型之中,提出了時(shí)空地理加權(quán)回歸模型(GTWR),并且分別對(duì)GWR、TWR、GTWR以及OLS方法進(jìn)行了闡述和比較,結(jié)果表明GTWR相比其他模型擁有更好的解釋力度。從目前來看,關(guān)于時(shí)空地理加權(quán)回歸模型的參考文獻(xiàn)較少,無論在國外還是國內(nèi)都主要應(yīng)用于住房?jī)r(jià)格的變化,大氣污染物如霧霾、碳排放的時(shí)空分析以及對(duì)模型的檢驗(yàn)及優(yōu)化。而基于時(shí)空地理加權(quán)回歸模型的排污權(quán)交易實(shí)證研究并未出現(xiàn)。綜上,本文提出三個(gè)假設(shè)并且對(duì)其進(jìn)行檢驗(yàn):H1,由于空間溢出效應(yīng),排污權(quán)交易存在空間自相關(guān)性;H2,排污權(quán)交易存在空間異質(zhì)性以及時(shí)空非平穩(wěn)特征;H3,解釋變量在地區(qū)間存在不同的顯著性水平。

一、理論模型

我國目前采取的是行政劃分區(qū)域,這種劃分更多的是出于政治原因和歷史原因,而忽略了地理方面的差異性。即使是在同一省份區(qū)域內(nèi),市州之間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、資源稟賦等都存在較大的差異,而且由于省會(huì)城市受到國家政策的傾斜,往往較其他市州擁有更好的“資源”。以湖南省為例,株洲、湘潭的發(fā)展會(huì)明顯受到長(zhǎng)沙的溢出效應(yīng)。[注]株洲、湘潭的發(fā)展在某種程度上會(huì)得益于長(zhǎng)沙的發(fā)展,如長(zhǎng)沙的需求則會(huì)解決株洲、湘潭的供給問題。因此,本文從空間自相關(guān)和空間異質(zhì)性兩個(gè)層面對(duì)湖南省排污權(quán)交易進(jìn)行分析。

(一)空間自相關(guān)分析

在研究空間異質(zhì)性之前,首先要進(jìn)行空間自相關(guān)性分析,驗(yàn)證是否存在空間聚集效應(yīng)。如果存在空間自相關(guān),則可以進(jìn)一步探討空間的異質(zhì)性問題。計(jì)算空間自相關(guān)的方法有多種,如Moran’s I、Geary’s C、Getis、Join count,等等。其中,Moran’s I是空間相關(guān)應(yīng)有研究中常用的方法,[1]計(jì)算公式如下:

(1)

(二)空間異質(zhì)性分析

1.地理加權(quán)回歸模型

普通最小二乘法模型中由于β值不隨時(shí)間和空間變化,因此無法反映空間局部的變化。而在很多情況下β值并不是恒定不變,回歸系數(shù)在不同空間單元上可能是不一致的,[3]而地理加權(quán)回歸模型由于賦予了不同空間單元不同的β,因此可以對(duì)空間上的每個(gè)參與進(jìn)行估計(jì)從而解決了空間異質(zhì)性問題。本文探索的是影響湖南省14市州的排污權(quán)交易活躍度的經(jīng)濟(jì)因素,GWR能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)各市州單獨(dú)進(jìn)行回歸,從而得到市州間不同的回歸參數(shù)。GWR模型如下:

(2)

式中,β0(ui,vi)為截距項(xiàng),(ui,vi)為第i個(gè)樣本點(diǎn)的空間坐標(biāo),βk(ui,vi)為i樣本的回歸系數(shù)。βk(ui,vi)與普通最小二乘法中的回歸系數(shù)不同,該值隨著i的變化而變化。如果式(1)中的k=1,2,3…p,即β1=β2=β3…=βp,則GWR模型與普通最小二乘法毫無差異。其中,假設(shè)接近i點(diǎn)的空間樣本要比遠(yuǎn)處的樣本聯(lián)系更為密切,[注]由地理學(xué)第一定理可知,任何東西與別的東西之間都是相關(guān)的,近處的東西比遠(yuǎn)處的東西相關(guān)性更強(qiáng)。從而接近點(diǎn)i的樣本能夠有較大的空間距離權(quán)重,則模型為:

(3)

式中,W(ui,vi)為空間距離權(quán)重,陣中非對(duì)焦線上的元素為0,而對(duì)角線上的每個(gè)元素都是觀測(cè)值所在位置j與回歸點(diǎn)i的空間位置之間的距離函數(shù)。實(shí)際研究中常用的空間距離權(quán)值計(jì)算公式有三種,分別為高斯距離權(quán)值,指數(shù)距離權(quán)值以及三次方距離權(quán)值,[4]由于高斯距離權(quán)值遵循高斯函數(shù),隨距離變化的權(quán)值增減幅度較小,因此本文采用高斯距離權(quán)值法。

2.時(shí)空地理加權(quán)回歸模型

時(shí)空地理加權(quán)回歸模型由Huang B等人提出,在地理加權(quán)回歸模型的基礎(chǔ)上納入了時(shí)間因素,考慮了時(shí)間非平穩(wěn)性的問題,但其形式與地理加權(quán)回歸模型基本一樣,模型如下:

(4)

(5)

在地理加權(quán)回歸模型和時(shí)空地理加權(quán)回歸模型中,h為非負(fù)衰減參數(shù),稱之為帶寬。帶寬越大,空間距離權(quán)值隨距離的增加衰減得越緩慢,帶寬越小,權(quán)值隨距離的增加衰減得越快。當(dāng)帶寬無窮小時(shí),只有回歸點(diǎn)上的權(quán)值為無限接近于1,其他各觀測(cè)點(diǎn)的權(quán)值都無限接近于0。當(dāng)帶寬無窮大時(shí),所用的觀察點(diǎn)權(quán)值都接近于1,此時(shí)每個(gè)空間單元的權(quán)值都相同,模型變成OLS,一般用交叉驗(yàn)證法(Cross-validation)確定最優(yōu)帶寬。

二、計(jì)量模型和變量選取

(一)模型設(shè)定

為驗(yàn)證上述三個(gè)假設(shè),即排污權(quán)交易存在空間自相關(guān)性、排污權(quán)交易存在空間異質(zhì)性和時(shí)空非平穩(wěn)性以及解釋變量在地區(qū)間存在不同的顯著性水平,本文根據(jù)經(jīng)驗(yàn)和文獻(xiàn)選取了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、市場(chǎng)化程度、能源產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值貢獻(xiàn)率、高等教育水平、高新技術(shù)水平、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)取水總量為解釋變量。在此基礎(chǔ)上,分別應(yīng)用OLS、GWR、TWR和GTWR模型對(duì)解釋變量進(jìn)行回歸,然后通過比較四種方法的擬合優(yōu)度R2、RSS以及AIC(赤池信息準(zhǔn)則),從而驗(yàn)證假設(shè)2。若GTWR估計(jì)方法顯著優(yōu)于GWR估計(jì)方法,則回歸系數(shù)在時(shí)間距離上具有非平穩(wěn)性;若GTWR估計(jì)方法顯著優(yōu)于TWR估計(jì)方法,則回歸系數(shù)在空間距離上具有非平穩(wěn)性;若GTWR估計(jì)方法顯著優(yōu)于OLS估計(jì)方法,則回歸系數(shù)較之全域數(shù)據(jù)具有局部非平穩(wěn)性。[5][6]

OLS模型:

Yi,t=β0+β1IdSTi,t+β2Mkti,t+β3CEVi,t+β4EdLi.t+β5TLEi,t+β6UWVi,t+εi,t

(6)

OLS模型是在全局或者平均意義上對(duì)上述解釋變量進(jìn)行回歸,并不能反映空間和時(shí)間上的變化,而GTWR模型能夠捕捉時(shí)空動(dòng)態(tài)變化,因此能夠更好地反映解釋變量和被解釋變量在市州和時(shí)間上的關(guān)系。GTWR模型設(shè)定如下:

(7)

其中,β0為截距項(xiàng),Wi為空間點(diǎn)坐標(biāo)(ui,vi),k為空間局部單元數(shù)。IdST、Mkt、CEV、EdL、TLE、UWV分別表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、市場(chǎng)化程度、能源產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值貢獻(xiàn)率、高等教育水平、高新技術(shù)水平、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)取水總量,βk為市州的解釋變量參數(shù),εi為影響排污權(quán)交易的干擾項(xiàng)。

(二)變量選取說明

1.被解釋變量:排污權(quán)交易筆數(shù)(Y-transaction)

在排污權(quán)二級(jí)市場(chǎng)上,交易筆數(shù)、交易金額和交易數(shù)量都能在一定程度上反映二級(jí)市場(chǎng)的活躍度,但是由于交易金額和交易數(shù)量受某年份交易的影響較大,如張家界2012~2017年二氧化硫總交易數(shù)量為8404.8噸,而2014年的交易數(shù)量達(dá)7000.0噸,2014年的交易數(shù)量占總量的比例達(dá)83.29%;永州2012~2017年二氧化硫總交易數(shù)量為4139.3噸,而2013年的交易數(shù)量達(dá)3965.6噸,2013年的交易數(shù)量占總量的比例達(dá)95.80%,[注]這只是其中一部分市州的二氧化硫交易數(shù)據(jù),其他市州以及其他交易指標(biāo)也存在這種現(xiàn)象,而且由于交易金額=交易總量×交易基準(zhǔn)價(jià),交易金額受某年份交易數(shù)據(jù)的影響也較大。因此本文的被解釋變量為14個(gè)市州2012~2017年的交易筆數(shù)。根據(jù)《湖南省新型城鎮(zhèn)化規(guī)劃2015~2020》,湖南省具體區(qū)域劃分為長(zhǎng)株潭城市群(長(zhǎng)沙、株洲、湘潭)、洞庭湖城市組團(tuán)(岳陽、常德、益陽)、湘南城市組團(tuán)(衡陽、郴州、永州)和大湘西城市組團(tuán)(邵陽、懷化、婁底、張家界、吉首)。圖1為以上四個(gè)區(qū)域2012~2017年排污權(quán)平均交易筆數(shù)。[注]湖南省排污權(quán)交易中心官網(wǎng)、《湖南省統(tǒng)計(jì)年鑒》均稱只有湘西州的數(shù)據(jù),為了更好的研究,將湘西州視為城市納入大湘西城市組團(tuán)。如圖1所示,2012~2015年,長(zhǎng)株潭城市群和洞庭湖城市組團(tuán)排污權(quán)交易筆數(shù)的趨勢(shì)較為相同,然而2015年之后,洞庭湖城市組團(tuán)交易筆數(shù)增長(zhǎng)趨勢(shì)強(qiáng)勁,并且在2017年超過了長(zhǎng)株潭城市群,而湘南城市組團(tuán)則與大湘西城市組團(tuán)保持相同趨勢(shì)穩(wěn)定增長(zhǎng)。

2.核心解釋變量:產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、市場(chǎng)化程度、能源產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值貢獻(xiàn)率、高等教育水平、高新技術(shù)水平、工業(yè)企業(yè)取水總量

(1)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(IdST-industrial structure)。排污權(quán)交易指標(biāo)如二氧化硫、氮氧化物、氨氮、化學(xué)需氧量以及鉛、砷、鎘的排放主要來源于工業(yè),《湖南省排污權(quán)試行辦法》中明確了采取排污權(quán)交易的行業(yè),其中有化工、石化、火電、鋼鐵、醫(yī)療、造紙、食品、建材八大行業(yè),以上行業(yè)除醫(yī)療、建材行業(yè)外基本屬于第二產(chǎn)業(yè),所以本文以第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比值表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。

(2)市場(chǎng)化程度(Mkt-marketization)。經(jīng)驗(yàn)表明,國家的政府財(cái)政支出規(guī)模與市場(chǎng)化程度存在密切關(guān)系,一般財(cái)政支出比重越高,則政府支出對(duì)GDP的貢獻(xiàn)值越大,經(jīng)濟(jì)的市場(chǎng)化程度越低。由于排污權(quán)發(fā)揮作用的傳導(dǎo)渠道是市場(chǎng),因此市場(chǎng)化程度對(duì)排污權(quán)交易市場(chǎng)活躍度有正的效應(yīng)。本文以財(cái)政支出占GDP的比值表示市場(chǎng)化程度。

(3)能源產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值貢獻(xiàn)率(CEV-contribution rate of energy industry output value)。CEV=第二產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值/能源消耗總量。CEV能體現(xiàn)當(dāng)?shù)氐哪茉聪呐c產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的關(guān)系,當(dāng)CEV越大時(shí),說明單位能源消耗量對(duì)第二產(chǎn)業(yè)的貢獻(xiàn)率越大,第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值對(duì)能源消耗的依賴性較小,反之則第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值對(duì)能源消耗的依賴性較大。CEV指標(biāo)的大小還能在一定程度上反映當(dāng)?shù)氐纳a(chǎn)技術(shù)水平,如果當(dāng)?shù)厥谴址判徒?jīng)濟(jì)增長(zhǎng),則CEV較小,相反如果當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)生產(chǎn)技術(shù)水平較高,較少的能源消耗即能拉動(dòng)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的提高,則CEV較大。

(4)高等教育水平(EdLE-education level)。排污權(quán)本身是“舶來品”,而且我國已經(jīng)存在排污費(fèi)、排污稅等政策,這容易造成混淆。排污權(quán)是將環(huán)境容量資源稀缺化的環(huán)境經(jīng)濟(jì)政策。如果人們的接受能力不強(qiáng),則會(huì)認(rèn)為排污權(quán)只是政府變相征收稅收的政策,從而產(chǎn)生對(duì)環(huán)境容量資源稀缺化的質(zhì)疑。一般高等教育水平越高的地方,人們對(duì)美好生存環(huán)境的訴求和接受能力會(huì)增強(qiáng),政府的新政策實(shí)施阻力將會(huì)減小,從而有利于新政策的推廣和實(shí)施。本文以教育支出表示高等教育水平。

(5)高新技術(shù)水平(TLE-technology levle)。排污權(quán)發(fā)揮作用的效果是能夠減小社會(huì)總治污成本以及推動(dòng)企業(yè)綠色技術(shù)升級(jí),而技術(shù)的升級(jí)和創(chuàng)新又能促進(jìn)排污權(quán)的交易。當(dāng)企業(yè)的除污技術(shù)水平提高時(shí),排放量將減小,富余排污權(quán)配額則會(huì)相對(duì)增加,地區(qū)間邊際生產(chǎn)成本差距加大,提升排污權(quán)交易的動(dòng)機(jī)。本文以高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值表示高新技術(shù)水平。

(6)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)取水總量(IWN-industrial water needed)。在7個(gè)排污權(quán)交易指標(biāo)中,化學(xué)需氧量(COD)主要來源于工業(yè)廢水,因此選取工業(yè)企業(yè)取水總量作為解釋變量是很有必要的。

(三)數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計(jì)

湖南省排污權(quán)交易平臺(tái)于2011年成立,其相關(guān)交易數(shù)據(jù)只有1筆,不做參考,而鑒于湖南省2018年統(tǒng)計(jì)年鑒(2017年數(shù)據(jù))暫未公開,因此本文采用2012~2016年的湖南省面板數(shù)據(jù),其中14個(gè)市州的交易筆數(shù)來源于湖南省排污權(quán)交易中心官網(wǎng),解釋變量來源于《湖南省統(tǒng)計(jì)年鑒》。各變量的描述性統(tǒng)計(jì)特征見表1。

表1 各變量描述性統(tǒng)計(jì)特征

三、實(shí)證檢驗(yàn)與結(jié)果分析

(一)空間自相關(guān)檢驗(yàn)

利用Open GeoDa軟件計(jì)算出湖南省排污權(quán)交易筆數(shù)2012~2017年的Moran’s I指數(shù),如表2所示,2012~2017年的Moran’s I指數(shù)除了2015年之外都為正,且大致通過了顯著性水平5%、10%的檢驗(yàn)。圖2為2012、2014、2016年湖南省排污權(quán)交易的Moran’s散點(diǎn)圖。這說明湖南省排污權(quán)交易在空間上并不是隨機(jī)分布的,而是存在正向的空間相關(guān)性,即高—高正相關(guān)和低—低正相關(guān),假設(shè)H1排污權(quán)交易存在空間自相關(guān)得到了驗(yàn)證。這也許和湖南省實(shí)行城市一體化的發(fā)展戰(zhàn)略以及省內(nèi)市州之間排污權(quán)交易流動(dòng)性缺乏有關(guān),因此理論上,考慮局部空間單元參數(shù)的GWR、TWR、GTWR模型要比全局性的OLS模型解釋力度更好。

表2 2012~2017年14個(gè)市州排污權(quán)交易筆數(shù)全局Moran’s統(tǒng)計(jì)指標(biāo)

①0.1572-0.07690.11991.97870.046??①該欄為2012~2017年排污權(quán)交易總筆數(shù)的全局Moran s統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。
注:(1)**、*分別為5%、10%的顯著性水平檢驗(yàn)(2)E( I )為-1/(n-1),表示I的期望值;Sd( I )為I值的方差;Z為I值的檢驗(yàn)值,P值為其Z值對(duì)應(yīng)的概率,由Open Geoda中的Randomization做蒙特卡羅模擬999次得到。

(二)空間非平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果

用Arcgis軟件分別運(yùn)行OLS、GWR、TWR、GTWR模型,回歸結(jié)果如表3所示,GWR、TWR、GTWR模型的R2分別為0.94606、0.77593、0.933723,說明GWR、GTWR的數(shù)據(jù)擬合度較好;GWR、TWR、GTWR模型的RSS分別為50491.1、209742、62038.9,說明GWR、GTWR的殘差平方和較小,模型預(yù)測(cè)值與觀測(cè)數(shù)據(jù)的擬合越為接近;GWR、TWR、GTWR模型的AIC分別為766.245、780.398、762.949,說明GWR、GTWR模型優(yōu)于TWR模型;而OLS模型的R2為0.755,小于GWR、TWR、GTWR模型R2,RSS為225693.4,大于GWR、TWR、GTWR模型RSS,AIC為778.14,大于GWR、TWR、GTWR模型AIC。因此,考慮局部單元的GWR、TWR、GTWR模型要優(yōu)于全局的OLS模型,而納入空間因素的GWR、GTWR模型則要優(yōu)于納入時(shí)間因素的TWR模型。這可能與湖南省排污權(quán)交易在空間上存在顯著的空間非平穩(wěn)性和較弱的時(shí)間非平穩(wěn)性有關(guān)。因?yàn)楹鲜〉慕?jīng)濟(jì)發(fā)展水平、資源稟賦和發(fā)展戰(zhàn)略等在地域上存在較大差異,從而造成排污權(quán)交易存在空間異質(zhì)性,而由于湖南省2011年才建立排污權(quán)交易中心,真正的大范圍排污權(quán)交易基本上是從2012年才開始形成,交易的時(shí)間較短,從而時(shí)間非平穩(wěn)性較弱。

由表3可知GTWR、GWR、TWR模型顯著優(yōu)于OLS模型,說明排污權(quán)交易存在空間異質(zhì)性;GTWR顯著優(yōu)于GWR,說明排污權(quán)交易存在時(shí)間非平穩(wěn)性;GTWR顯著優(yōu)于TWR,說明排污權(quán)交易存在空間非平穩(wěn)性。綜上,排污權(quán)交易存在空間異質(zhì)性以及時(shí)間非平穩(wěn)性,假設(shè)H2排污權(quán)交易存在空間異質(zhì)性以及時(shí)空非平穩(wěn)特征得到了驗(yàn)證。

表3 時(shí)空非平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果

(三)GTWR模型估計(jì)

如表4[注]由于Arcgis軟件運(yùn)行結(jié)果缺少t值,表7數(shù)據(jù)的t值為MATLAB軟件單獨(dú)的運(yùn)行結(jié)果,其對(duì)應(yīng)的P值由excel中的TDIST函數(shù)根據(jù)其已知自由度sig單側(cè)算出。所示,為14市州解釋變量回歸系數(shù)中位數(shù)[注]由于每個(gè)市州就有5年回歸結(jié)果,14市州則有70個(gè)回歸方程。限于篇幅,因此其具體結(jié)果不一一列出。感興趣的讀者可跟筆者聯(lián)系,1048612458@qq.com。及其對(duì)應(yīng)的顯著性水平,表5由表4的結(jié)果對(duì)湖南省市州進(jìn)一步分組團(tuán)的顯著性結(jié)果。從表4、表5可知:(1)在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)解釋變量中,除了長(zhǎng)沙、湘潭、懷化、湘西外,其他市州均顯著。這可能是因?yàn)殚L(zhǎng)沙、湘潭的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)出現(xiàn)了一定的固化,在較短時(shí)間內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整無法促進(jìn)排污權(quán)交易的增加。而懷化、湘西的第二產(chǎn)業(yè)比重較小,排污企業(yè)數(shù)量較少,限制了排污權(quán)交易的動(dòng)機(jī)。(2)在市場(chǎng)化程度解釋變量中,除了長(zhǎng)沙、湘潭、懷化和湘西外,其他市州均顯著。這可能是因?yàn)殚L(zhǎng)沙、湘潭的市場(chǎng)化程度過高,而懷化、湘西的市場(chǎng)化程度過低所致。排污權(quán)是一項(xiàng)環(huán)境經(jīng)濟(jì)政策,按照西方國家實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),市場(chǎng)化程度越高,越有利于排污權(quán)交易。然而,由于我國市場(chǎng)激勵(lì)機(jī)制缺乏,企業(yè)的理性行為有限,以及政府父愛主義濃厚,導(dǎo)致市場(chǎng)化程度過高和過低都不利于排污權(quán)交易的發(fā)展。(3)在能源產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值貢獻(xiàn)率解釋變量中,除了長(zhǎng)沙、湘潭、懷化外,其他市州均顯著。這有可能是因?yàn)殚L(zhǎng)沙、湘潭聚集了絕大部分的重工業(yè)企業(yè)以及國企,導(dǎo)致能源的剛性需求,而且技術(shù)水平的提升在短期內(nèi)無法完成。(4)在高等教育水平解釋變量中,除了湘潭、邵陽、益陽、永州、婁底、湘西顯著外,其他市州均不顯著。這有可能有兩個(gè)方面的原因,一是教育支出并沒有顯著提高人們的認(rèn)知水平,二是因?yàn)槿狈ε盼蹤?quán)政策的宣傳力度。即使人們接受能力較強(qiáng)、認(rèn)知水平高,但缺乏認(rèn)識(shí)排污權(quán)政策的途徑,同樣不利于排污權(quán)政策的運(yùn)行。(5)在高新技術(shù)水平解釋變量中,14個(gè)市州均顯著,由于在排污權(quán)實(shí)踐中,企業(yè)間的邊際生產(chǎn)成本差異能夠增強(qiáng)排污權(quán)交易的動(dòng)機(jī),從而促進(jìn)排污權(quán)的交易。(6)在規(guī)模以上企業(yè)取水總量解釋變量中,除株洲、衡陽、岳陽外,其余市州均顯著,而且其參數(shù)系數(shù)在14市州中均為負(fù)。該變量可以在一定程度上反映具有規(guī)模重工業(yè)企業(yè)數(shù)量,而規(guī)模以上的重工業(yè)一般都為國企。國企由于肩負(fù)著社會(huì)責(zé)任而且不以利潤(rùn)最大化為追求目標(biāo),對(duì)排污權(quán)政策的經(jīng)濟(jì)激勵(lì)作用并不敏感??傊煌某鞘薪M團(tuán)之間甚至在同一城市群、組團(tuán)內(nèi)存在一定的差異性,但是同一組團(tuán)內(nèi)城市的解釋變量顯著性差異性較小,而不同的城市組團(tuán)中則存在較大的差異。

表4 湖南省14市州GTWR模型回歸結(jié)果

注:括號(hào)內(nèi)為t統(tǒng)計(jì)量;***、**和*分別表示1%、5%和10%的顯著水平。

表5 湖南省市州組團(tuán)顯著性水平

注:其中顯著性水平0.01、0.05、0.10視為顯著,并且顯著用√表示。

高新技術(shù)水平幾乎在14市州均顯著以及規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)取水總量符號(hào)均為負(fù),而其余解釋變量在14市州的顯著性水平以及符號(hào)均存在較大差異。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與市場(chǎng)化程度顯著性水平分布較為一致,湘南城市組團(tuán)、株洲以及部分大湘西城市組團(tuán)(張家界、婁底、邵陽)均在1%水平顯著,洞庭湖城市組團(tuán)在5%水平顯著。能源產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值貢獻(xiàn)率與市場(chǎng)化程度顯著性水平分布基本一致,只不過前者在湘西不顯著,而后者在湘西1%水平顯著。而高等教育水平的分布不同于前面三者,在部分大湘西城市組團(tuán)(婁底、邵陽、湘西)以及湘潭顯著??傊忉屪兞吭诘貐^(qū)之間存在不同的顯著性水平,假設(shè)H3解釋變量在地區(qū)間存在不同的顯著性水平得到了驗(yàn)證。綜上,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、市場(chǎng)化程度、高新技術(shù)水平以及能源利用率對(duì)湘南城市組團(tuán)以及洞庭湖城市組團(tuán)的交易活躍度有較大影響。

四、結(jié)論與政策建議

排污權(quán)環(huán)境經(jīng)濟(jì)政策在我國發(fā)展近30年,然而各試點(diǎn)的排污權(quán)二級(jí)市場(chǎng)活躍度普遍不高,排污企業(yè)參與積極性較弱。造成這種叫好不叫座現(xiàn)狀的因素有很多,如缺少相關(guān)法律頂層設(shè)計(jì)、市場(chǎng)激勵(lì)性缺乏、嚴(yán)格的市場(chǎng)準(zhǔn)入制度等。但本文認(rèn)為,除了上述因素之外,地區(qū)本身是否具有實(shí)現(xiàn)排污權(quán)交易的條件至關(guān)重要。結(jié)合GTWR模型的回歸結(jié)果,為促進(jìn)排污權(quán)交易提出如下建議。

第一,加強(qiáng)試點(diǎn)內(nèi)市州之間的聯(lián)系,擴(kuò)大排污權(quán)交易主體。我國目前的排污權(quán)交易現(xiàn)狀是不支持試點(diǎn)之間的交易,而試點(diǎn)內(nèi)跨市州的交易也相對(duì)較少。因此,在未允許跨試點(diǎn)交易之前,應(yīng)鼓勵(lì)和支持市州之間的排污權(quán)交易,優(yōu)化市州之間排污權(quán)交易的流程,擴(kuò)大排污權(quán)交易主體,減少交易成本,而且市州之間的資源稟賦、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等存在一定的差異,而差異是形成企業(yè)間排污權(quán)富余和缺口的條件之一。

第二,加速經(jīng)濟(jì)發(fā)展轉(zhuǎn)型,提高綠色生產(chǎn)比例,實(shí)現(xiàn)“黑色經(jīng)濟(jì)”向“綠色經(jīng)濟(jì)”的轉(zhuǎn)變。排污權(quán)發(fā)揮作用在于某個(gè)地理位置條件相近的地區(qū),企業(yè)間的生產(chǎn)技術(shù)水平存在差異。在排污權(quán)總量一定的情況下,企業(yè)之間進(jìn)行排污權(quán)交易達(dá)到減排的效果。然而,如果某個(gè)地區(qū)大量集中了生產(chǎn)技術(shù)較低、粗放型增長(zhǎng)的企業(yè),而污染治理水平在較短時(shí)間內(nèi)存在剛性,因此會(huì)出現(xiàn)“熱點(diǎn)”問題,即該地區(qū)企業(yè)大量購買排污權(quán)繼續(xù)從事生產(chǎn)活動(dòng),從而加劇環(huán)境污染。

第三,加大有效性財(cái)政性教育支出投入和環(huán)境保護(hù)宣傳力度,增強(qiáng)人們的環(huán)保意識(shí)。由于排污權(quán)本身是“舶來品”,而且我國已經(jīng)存在排污費(fèi)、排污稅等政策,如果人們的接受能力不強(qiáng)或者對(duì)排污權(quán)政策認(rèn)識(shí)不到位,則政策可行性會(huì)降低,加大排污權(quán)運(yùn)行的阻力。在排污權(quán)實(shí)踐中,如果對(duì)排污權(quán)政策的解讀出現(xiàn)錯(cuò)誤,那么該政策不但不能實(shí)現(xiàn)減排的目標(biāo),還會(huì)逆向激勵(lì)企業(yè)污染排放。

第四,政府應(yīng)根據(jù)不同地區(qū)的經(jīng)濟(jì)因素差異性,制定更為科學(xué)和更有針對(duì)性的排污權(quán)政策。排污權(quán)作為一項(xiàng)環(huán)境經(jīng)濟(jì)政策,其發(fā)揮作用的渠道為市場(chǎng),而市場(chǎng)又與當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)因素密切相關(guān)。因此,政府制定排污權(quán)政策時(shí)短期內(nèi)應(yīng)考慮地區(qū)間的差異性,將地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、工業(yè)布局、技術(shù)創(chuàng)新水平等納入其政策制定之中;長(zhǎng)期則應(yīng)逐漸縮小地區(qū)之間的差距,促使排污權(quán)交易平穩(wěn)運(yùn)行。

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