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    排污權(quán)交易試點(diǎn)的波特效應(yīng)研究
    ——基于中國(guó)11個(gè)試點(diǎn)省市的數(shù)據(jù)*

    2018-04-24 10:35:22吳朝霞葛冰馨
    關(guān)鍵詞:排污權(quán)波特二氧化硫

    吳朝霞,葛冰馨

    (湘潭大學(xué) 商學(xué)院,湖南 湘潭 411105)

    一、引言

    在工業(yè)化和城鎮(zhèn)化迅速發(fā)展的同時(shí),我國(guó)環(huán)境污染問(wèn)題日益突出。我國(guó)于2002年開(kāi)始6個(gè)省市的排污權(quán)試點(diǎn)工作,2007年排污權(quán)交易試點(diǎn)范圍擴(kuò)大到了11個(gè)省市,試點(diǎn)十余年以來(lái)是否實(shí)現(xiàn)了波特效應(yīng)呢?本文將采用雙重差分法對(duì)排污權(quán)交易的政策效果進(jìn)行實(shí)證研究,為政策的進(jìn)一步完善與推廣提供參考,以期實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)環(huán)境改善的良性互動(dòng)。

    二、文獻(xiàn)回顧

    環(huán)境規(guī)制最初的目標(biāo)是促進(jìn)污染物的減排。目前,越來(lái)越多的人意識(shí)到促進(jìn)污染物減排早已不再是環(huán)境工具的唯一目標(biāo)。合理有效的環(huán)境工具應(yīng)該不僅可以實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排,還可以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。Porter M E(1991)[1]168和Ambec S(2002)[2]355-360指出恰到好處的環(huán)境規(guī)制會(huì)對(duì)企業(yè)產(chǎn)生正向的外部性影響,通過(guò)倒逼企業(yè)改進(jìn)生產(chǎn)流程,節(jié)省資源投入,促進(jìn)生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新,創(chuàng)新所帶來(lái)的生產(chǎn)力提高和生產(chǎn)效率提高能夠彌補(bǔ)因環(huán)境規(guī)制所引發(fā)的額外成本,并讓企業(yè)獲得凈收益,學(xué)術(shù)界稱之為“波特假說(shuō)”。國(guó)外學(xué)者們的研究主要有“波特假說(shuō)”不成立、“波特假說(shuō)”成立、“波特假說(shuō)”的成立是有條件的三種不同觀點(diǎn)。

    國(guó)內(nèi)關(guān)于“波特假說(shuō)”的研究主要以經(jīng)驗(yàn)分析、利用省際、行業(yè)宏觀數(shù)據(jù)和企業(yè)微觀數(shù)據(jù)對(duì)我國(guó)環(huán)境規(guī)制和綠色創(chuàng)新的關(guān)系進(jìn)行研究。陳詩(shī)一(2010)對(duì)中國(guó)工業(yè)38個(gè)兩位數(shù)行業(yè)節(jié)能減排雙贏前景進(jìn)行了預(yù)測(cè)分析,結(jié)果表明雖然節(jié)能減排在企業(yè)初期會(huì)造成一定的額外成本形成潛在損失,但從長(zhǎng)期來(lái)看隨著時(shí)間的推移潛在損失最終會(huì)逐漸減少,并低于企業(yè)因減排形成的潛在產(chǎn)出增長(zhǎng),實(shí)現(xiàn)“波特假說(shuō)”提出的雙贏發(fā)展[3]129-143。沈能、劉鳳朝(2012)的研究結(jié)果顯示,環(huán)境規(guī)制的技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)需要跨越一定的“門檻”,只有當(dāng)跨越“門檻”時(shí)“波特假說(shuō)”才會(huì)實(shí)現(xiàn),因此也造成了我國(guó)“波特假說(shuō)”支持區(qū)域的差異[4]49-59。劉和旺等人(2018)提出的“弱波特假說(shuō)”在我國(guó)只對(duì)非國(guó)有企業(yè)和高污染企業(yè)成立,原因在于2006年的環(huán)保成績(jī)與政府政績(jī)掛鉤,迫使上述企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新,且成立條件為有合適的環(huán)境規(guī)制并得以實(shí)施,企業(yè)主動(dòng)采用環(huán)保戰(zhàn)略等[5]54-62。涂正革、諶仁俊(2015)首次將“波特假說(shuō)”引入排污權(quán)交易的政策效果研究中,選取2002年到2012年的數(shù)據(jù)并采取DID(短期)和DEA(長(zhǎng)期)的方法研究了6個(gè)試點(diǎn)省份的短期和長(zhǎng)期的政策效果,研究結(jié)果證明排污權(quán)交易試點(diǎn)政策在短期內(nèi)沒(méi)有實(shí)現(xiàn)波特效應(yīng),長(zhǎng)期潛在的環(huán)境紅利是巨大的,但不存在可持續(xù)性的潛在經(jīng)濟(jì)紅利;實(shí)現(xiàn)波特效應(yīng)的兩個(gè)必要條件是推進(jìn)市場(chǎng)建設(shè)和加強(qiáng)環(huán)境規(guī)制[6]160-173。

    綜上所述,排污權(quán)交易與“波特假說(shuō)”之間有何聯(lián)系的研究不多見(jiàn)。根據(jù)國(guó)外經(jīng)驗(yàn),環(huán)境政策的實(shí)踐效果需要一定的時(shí)間才能顯現(xiàn)。從2007年開(kāi)始,排污權(quán)試點(diǎn)范圍擴(kuò)大,與此同時(shí)交易制度不斷完善、交易平臺(tái)日漸成熟,當(dāng)下我國(guó)正處于經(jīng)濟(jì)從高速度向高質(zhì)量發(fā)展的階段,我們采取DID方法來(lái)檢驗(yàn)排污權(quán)交易試點(diǎn)政策在我國(guó)能否實(shí)際產(chǎn)生“波特效應(yīng)”頗具現(xiàn)實(shí)意義。

    三、模型構(gòu)建與數(shù)據(jù)來(lái)源

    本部分將采用廣泛用于對(duì)公共政策實(shí)施效果進(jìn)行定量評(píng)估的DID法(倍差法、雙重差分法),以29個(gè)省份為研究對(duì)象,2007年國(guó)務(wù)院批復(fù)的11個(gè)試點(diǎn)省市為實(shí)驗(yàn)組,非試點(diǎn)省份為對(duì)照組,選取2002年到2016年的數(shù)據(jù),構(gòu)造兩個(gè)DID模型,分別對(duì)經(jīng)濟(jì)效應(yīng)和減排效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證研究。

    1.模型構(gòu)建

    (1)減排效應(yīng)模型:排污權(quán)交易減排效應(yīng)研究的主要對(duì)象為工業(yè)二氧化硫排放量,因?yàn)楣I(yè)二氧化硫排放量占總排放量的90%以上?;诃h(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線,認(rèn)為經(jīng)濟(jì)規(guī)模、技術(shù)水平和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)是對(duì)環(huán)境產(chǎn)生影響的主要因素,對(duì)應(yīng)選取的控制變量為人均GDP、專利數(shù)和工業(yè)化程度。在控制變量中加入環(huán)境治理強(qiáng)度(ER)驗(yàn)證排污權(quán)交易試點(diǎn)政策在不同環(huán)境治理強(qiáng)度下的影響。為了更好地衡量影響程度,再加入了受高等教育程度和國(guó)有企業(yè)占比等其他控制變量。模型如下:

    InSEit=α0+α1Tt+α2Pi+α3Tt·Pi+β1InPerGDPit+β2InPatentit+β3InIndustryit+β4InHigheduit+β5InState_rate+β6ER+μit

    (1)

    其中,SE代表工業(yè)二氧化硫排放量、T和P分別為時(shí)間虛擬變量和分組虛擬變量、PerGDP代表人均GDP、Patent代表專利數(shù)、Industry代表工業(yè)化程度、Highedu代表受高等教育程度、State_rate代表國(guó)有企業(yè)占比、ER代表環(huán)境治理強(qiáng)度,α0~α3以及β1~β6為待估參數(shù)。

    (2)經(jīng)濟(jì)效應(yīng)模型:本文以工業(yè)總產(chǎn)值為指標(biāo)研究經(jīng)濟(jì)效應(yīng),以C-D生產(chǎn)函數(shù)為基礎(chǔ)加入影響工業(yè)總產(chǎn)值的因素為控制變量,除了選取影響工業(yè)總產(chǎn)值的常用的兩個(gè)控制變量勞動(dòng)力(L)、資本(K)外,將環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度(ER)作為控制變量,研究差異化的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生不同的影響。為了更好地衡量影響程度,我們加入了其他的控制變量,如對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)約束性較強(qiáng)的能源消費(fèi)量(E)。模型如下:

    InYit=α0+α1Tt+α2Pi+α3Tt·Pi+β1InLit+

    β2InKit+β3InEit+β4ERit+μit

    (2)

    Y為工業(yè)總產(chǎn)值,T和P為時(shí)間虛擬變量和分組虛擬變量,L為勞動(dòng)力,K為資本,E為能源消費(fèi),ER為環(huán)境規(guī)制。其中α0~α3以及β0~β4是待估計(jì)參數(shù)。

    2.數(shù)據(jù)處理說(shuō)明

    本文研究的省級(jí)面板樣本數(shù)據(jù)選取了全國(guó)29個(gè)省市規(guī)模以上(1)2006年以前為全部國(guó)有及規(guī)模以上非國(guó)有工業(yè)企業(yè),2007—2010年為年主營(yíng)業(yè)務(wù)收入在500萬(wàn)元以上的工業(yè)企業(yè),2011年后為年主營(yíng)業(yè)務(wù)收入在2 000萬(wàn)元以上的工業(yè)企業(yè)。的工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)(2)主要來(lái)源于2003—2017年《中國(guó)工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》、2003—2017年《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》、2003—2017年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、2003—2017年《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》和2002—2016年《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》。??紤]到數(shù)據(jù)的可獲得性,西藏和海南兩個(gè)省份予以剔除,同時(shí)剔除港澳臺(tái)。缺失數(shù)據(jù)采用線性插空法以及SPSS進(jìn)行填補(bǔ)。

    (1)減排效應(yīng)的數(shù)據(jù)處理

    人均GDP(PerGDP):采用以2002年為基期(=100)的地方生產(chǎn)值數(shù)對(duì)人均GDP進(jìn)行平減以消除價(jià)格變動(dòng)的影響;專利數(shù)(Patent):采用各省市專利申請(qǐng)授權(quán)數(shù);工業(yè)化程度(Industry):采用地區(qū)工業(yè)總產(chǎn)值占地區(qū)GDP的比重(%)表示;受高等教育程度(Highedu):采用大專及以上學(xué)歷人口占15歲以上人口的比例(%)作為指標(biāo);國(guó)有企業(yè)占比(State_rate):采用國(guó)有及國(guó)有控股企業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)成本占全部國(guó)有及規(guī)模以上非國(guó)有工業(yè)企業(yè)總主營(yíng)業(yè)務(wù)成本的比例(%)作指標(biāo);環(huán)境治理強(qiáng)度(ER):參照張成、陸旸等[7]113-124(2011)衡量環(huán)境治理強(qiáng)度指標(biāo)的方式。具體公式為:

    (3)

    PIit代表第t年省份i的工業(yè)廢氣治理完成投資額,MBCit代表第t年省份i的規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)成本,最后乘以100作為指標(biāo)調(diào)整。

    (2)經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的數(shù)據(jù)處理

    本文選取工業(yè)總產(chǎn)值Y作為衡量指標(biāo),采用2002年為基期(2002年=100)的各地區(qū)工業(yè)生產(chǎn)者出廠價(jià)格分類指數(shù)(3)此指數(shù)2012年以前為工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)。構(gòu)建2002—2017年工業(yè)總產(chǎn)值平減指數(shù)。勞動(dòng)力(L):選取規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)從業(yè)人員年均人數(shù)作為勞動(dòng)力(L)指標(biāo);資本(K):參照涂正革、諶仁俊(2015)以各省市規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的固定資產(chǎn)凈值作為資本(K)指標(biāo)的做法[6]160-173,采用以2002年為基期(2002年=100)的各省份固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)平減;能源消費(fèi)(E):采用的指標(biāo)為各省份工業(yè)終端能源消耗量;環(huán)境治理強(qiáng)度(ER)同減排效應(yīng)模型。

    本文所用變量的簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)概述如表1:

    表1 各變量的統(tǒng)計(jì)描述

    數(shù)據(jù)來(lái)源:本文根據(jù)各類統(tǒng)計(jì)年鑒中的數(shù)據(jù)整理得來(lái)。

    四、實(shí)證結(jié)果與分析

    1.減排效應(yīng)的實(shí)證分析

    (1)回歸結(jié)果與分析

    表2中第(1)列剔除了所有虛擬變量,(2)列和(3)列分別控制了時(shí)間效應(yīng)和地區(qū)效應(yīng),(4)列控制了兩個(gè)效應(yīng)。本文最關(guān)注的是第(4)列時(shí)間虛擬變量和分組虛擬變量交叉項(xiàng)tp的系數(shù),表示排污權(quán)交易試點(diǎn)政策減排作用的凈效應(yīng),而(1)列和(2)列的交叉項(xiàng)并不顯著。第(3)列的交互項(xiàng)顯著為負(fù),說(shuō)明對(duì)比非試點(diǎn)地區(qū),排污權(quán)交易試點(diǎn)地區(qū)的污染排放情況得到顯著改善。我們最關(guān)注的第(4)列交叉項(xiàng)在10%的水平上顯著為負(fù),說(shuō)明2007年的排污權(quán)交易試點(diǎn)在實(shí)際上確實(shí)減少了工業(yè)二氧化硫排放量。因此排污權(quán)作為一項(xiàng)環(huán)境政策來(lái)說(shuō),可以成功實(shí)現(xiàn)促進(jìn)地區(qū)污染減排的作用。

    表2 基礎(chǔ)回歸

    注:本文采用Stata 14.0軟件,回歸系數(shù)括號(hào)內(nèi)的數(shù)為t值。*、 **、 ***分別表示在10%、5%、1%水平上顯著,下表同。

    進(jìn)一步對(duì)實(shí)證結(jié)果分析可以得到下列結(jié)論:(1)人均GDP的系數(shù)為0.001 65,在1%水平上顯著,說(shuō)明人均GDP與工業(yè)二氧化硫排放量成正相關(guān) 。一方面,人均GDP對(duì)工業(yè)二氧化硫的影響程度很?。涣硪环矫嫒司鵊DP的增加會(huì)使工業(yè)二氧化硫排放量增加,這與目前一些學(xué)者的研究結(jié)論矛盾。有些學(xué)者如豆建民等(2014)[8]96-102、常靜等(2015)[9]139-141、劉友金等(2015)[10]87-95認(rèn)為經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)的地區(qū)越可能將重污染企業(yè)從城市向外遷移,導(dǎo)致污染減少。筆者認(rèn)為,人均GDP系數(shù)符號(hào)為正并不奇怪,可以用環(huán)境庫(kù)茲涅茨倒U型曲線來(lái)解釋。當(dāng)一個(gè)國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的時(shí)候,環(huán)境污染的程度較輕,但是隨著人均收入的增加,環(huán)境污染由低趨高,環(huán)境惡化程度隨經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)而加??;當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展達(dá)到一定水平后,即到達(dá)某個(gè)臨界點(diǎn)或“拐點(diǎn)”后,隨著人均收入的進(jìn)一步增加,環(huán)境污染又由高趨低,環(huán)境質(zhì)量逐漸得到改善。顯然,我國(guó)各地的經(jīng)濟(jì)發(fā)展并未到達(dá)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“拐點(diǎn)”,因此人均GDP的增加會(huì)造成工業(yè)二氧化硫排放量的增加。(2)專利數(shù)在1%水平上顯著,系數(shù)為0.000 158。這與我們的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)相吻合,因?yàn)楫?dāng)?shù)氐募夹g(shù)水平越高,對(duì)于污染減排可采取的辦法也就越多,因此可以減少污染的排放量。雖然系數(shù)較小,但對(duì)于減少工業(yè)二氧化硫排放量還是有促進(jìn)作用的。(3)工業(yè)化程度的系數(shù)為0.083 1,在5%的水平上顯著為正,說(shuō)明工業(yè)化程度越高,工業(yè)二氧化硫排放量也越多。這與我們的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)相符,也與環(huán)境經(jīng)濟(jì)學(xué)中的經(jīng)典模型Kaya恒等式和環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線的理論一致。(4)在減排模型回歸中,環(huán)境治理強(qiáng)度在1%的水平上顯著為正,系數(shù)高達(dá)24.20,這似乎與我們的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)大相徑庭。理論上來(lái)說(shuō),環(huán)境治理強(qiáng)度越高會(huì)使污染排放越少。但是,不可忽略的一點(diǎn)是污染排放也會(huì)反過(guò)來(lái)影響環(huán)境治理強(qiáng)度,因?yàn)槲廴九欧旁蕉嗟牡胤讲旁叫枰M(jìn)行環(huán)境治理,投入污染治理的成本也越大,因此才會(huì)造成環(huán)境治理強(qiáng)度顯著為正的現(xiàn)象。

    (2)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    本文首先將被解釋變量工業(yè)二氧化硫排放量替換為人均工業(yè)二氧化硫排放量,穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示,第(4)列交互項(xiàng)顯著為負(fù),說(shuō)明基礎(chǔ)回歸的結(jié)果穩(wěn)健。

    表3 穩(wěn)健性檢驗(yàn):人均工業(yè)二氧化硫排放量

    為了進(jìn)一步研究排污權(quán)交易試點(diǎn)政策的效果,本文再次進(jìn)行壓縮時(shí)間窗口檢驗(yàn)(4)因文章篇幅有限此回歸系數(shù)表備索。。從估計(jì)結(jié)果來(lái)看,無(wú)論是交叉項(xiàng)還是核心控制變量人均GDP、專利數(shù)、工業(yè)化程度的系數(shù)符號(hào)和顯著性都與表2的基礎(chǔ)回歸存在一致性,說(shuō)明人均GDP、工業(yè)化程度與污染排放呈正比,專利數(shù)與污染排放呈反比;各地區(qū)的污染排放情況和政策實(shí)施效果并不相同,因此有必要研究減排效應(yīng)的區(qū)域性差異(5)因文章篇幅有限此回歸系數(shù)表備索。。本文將樣本分為東、中、西部,估計(jì)結(jié)果tp交互項(xiàng)系數(shù)分別在10%、10%和1%的置信水平上顯著,說(shuō)明排污權(quán)交易在全國(guó)都起到了一定的減排作用。西部地區(qū)的tp交互項(xiàng)系數(shù)達(dá)到-0.339,大于東、中部的tp交互項(xiàng)系數(shù),由此可見(jiàn)排污權(quán)交易試點(diǎn)政策在西部地區(qū)的減排作用十分顯著。

    2.經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的實(shí)證分析

    (1)回歸結(jié)果與分析

    表4中第(1)列剔除了所有虛擬變量,(2)列和(3)列分別控制了時(shí)間效應(yīng)和地區(qū)效應(yīng),(4)列控制了全部?jī)蓚€(gè)效應(yīng)。本文最關(guān)注的是第(4)列分組虛擬變量和時(shí)間虛擬變量交叉項(xiàng)tp的系數(shù),因?yàn)槠潴w現(xiàn)的是實(shí)施排污權(quán)交易試點(diǎn)政策對(duì)經(jīng)濟(jì)的凈效應(yīng)。從(1)列至(4)列該值均為正,在99%的置信水平上顯著。說(shuō)明在99%的置信水平上,實(shí)施排污權(quán)政策能使2007年的試點(diǎn)地區(qū)工業(yè)產(chǎn)值增加,即實(shí)現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)效應(yīng),且效果十分明顯。

    表4 基礎(chǔ)回歸

    注:本文采用Stata 14.0軟件,回歸系數(shù)括號(hào)內(nèi)的數(shù)為t值。*、 **、 ***分別表示在10%、5%、1%水平上顯著,下表同。

    從實(shí)證結(jié)果我們可以得出結(jié)論:(1)資本K的系數(shù)為0.246,在10%的水平上顯著,意味著資本投入得越多工業(yè)總產(chǎn)值越高。勞動(dòng)力L的系數(shù)為0.402,在5%的水平上顯著,與工業(yè)總產(chǎn)值成正比。上述結(jié)果與C-D函數(shù)理論預(yù)期是完全一致的,資本和勞動(dòng)力投入是影響產(chǎn)出的主要因素。(2)在99%的置信水平上,實(shí)施排污權(quán)交易試點(diǎn)政策能使2007年的試點(diǎn)地區(qū)工業(yè)產(chǎn)值增加,即實(shí)現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)效應(yīng),且效果十分明顯。(3)因?yàn)楸疚牡膶?duì)照組是實(shí)行強(qiáng)制減排政策,環(huán)境治理強(qiáng)度ER系數(shù)不顯著說(shuō)明政府命令控制型環(huán)境規(guī)制方式不能顯著促進(jìn)產(chǎn)出增加。所以我們可以認(rèn)為實(shí)行市場(chǎng)型規(guī)制政策比實(shí)行政府命令型規(guī)制政策更具有可持續(xù)性,可以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

    (2)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    本文首先將被解釋變量工業(yè)總產(chǎn)值替換成人均工業(yè)產(chǎn)值進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn),結(jié)果如表5所示。(1)至(4)列的tp交叉項(xiàng)符號(hào)均為正且顯著,說(shuō)明基礎(chǔ)回歸具有穩(wěn)健性。

    表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn):人均工業(yè)產(chǎn)值

    其次,進(jìn)一步將省級(jí)數(shù)據(jù)細(xì)分為東、中、西部,觀察了排污權(quán)交易的試點(diǎn)實(shí)施對(duì)不同地域的影響,即政策試點(diǎn)的地區(qū)異質(zhì)性(6)因篇幅有限相關(guān)數(shù)據(jù)備索。。估計(jì)結(jié)果為:由tp交互項(xiàng)可得東部和西部的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)是顯著的,且政策試點(diǎn)實(shí)施效果對(duì)于西部影響更大。

    五、結(jié)論與啟示

    本文研究發(fā)現(xiàn):(1)實(shí)證研究表明排污權(quán)交易試點(diǎn)政策并非紙上談兵,而是能實(shí)際推進(jìn)經(jīng)濟(jì)和環(huán)境雙贏發(fā)展,實(shí)現(xiàn)“波特效應(yīng)”。這佐證了排污權(quán)交易在我國(guó)由部分地區(qū)試點(diǎn)走向全面推廣的正確性。(2)分地區(qū)的實(shí)證結(jié)論表明西部的“波特效應(yīng)”最為明顯,而在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的東部地區(qū)“水花”甚小。在這一點(diǎn)上排污權(quán)交易試點(diǎn)政策的實(shí)際效果與理論存在一定差異。原因在于經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)的地區(qū)對(duì)環(huán)境控制也越嚴(yán),而經(jīng)濟(jì)落后的西部地區(qū)環(huán)境管制強(qiáng)度則較為寬松。實(shí)證研究表明這些環(huán)境規(guī)制手段非但沒(méi)有與排污權(quán)交易產(chǎn)生互補(bǔ),反而極大地?cái)D占了排污權(quán)交易的生存空間。(3)排污權(quán)交易試點(diǎn)政策目前雖產(chǎn)生了“波特效應(yīng)”,但效果較弱。相對(duì)而言該政策的經(jīng)濟(jì)效用比較顯著,但減排效應(yīng)并不明顯。由此可知,我國(guó)排污權(quán)交易制度的不完善是阻礙排污權(quán)交易產(chǎn)生顯著“波特效應(yīng)”的“攔路虎”。

    因此,我們應(yīng)科學(xué)核算排污權(quán)額度和價(jià)格,提升排污權(quán)初始分配的公平與效率;擴(kuò)大交易主體范圍,增強(qiáng)二級(jí)市場(chǎng)活力;建立排污權(quán)交易主體、排污權(quán)定價(jià)、排污權(quán)交易程序等相關(guān)法律,為排污權(quán)交易提供法律保障;充分調(diào)動(dòng)地方和企業(yè)治理污染的積極性,有效提高資源配置效率和污染減排績(jī)效,確保環(huán)境和經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。

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