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

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)以市場手段對固定源進(jìn)行管理的輔助型環(huán)境政策工具，旨在利用競爭機(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)因素對排污權(quán)交易的影響。湖南省排污權(quán)交易進(jìn)展相對順利，提升了環(huán)境治理水平,同時又具有我國排污權(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、二級市場不活躍等，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。為研究對象進(jìn)行實(shí)證分析。而湖南省14個市州之間的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、市場化程度、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)性兩個層面對排污權(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)，可以對空間上的每個參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。Huang B，Wu B等在此基礎(chǔ)上對地理加權(quán)回歸模型進(jìn)行了擴(kuò)展，將時間因素納入了模型之中，提出了時空地理加權(quán)回歸模型(GTWR)，并且分別對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)用于住房價(jià)格的變化，大氣污染物如霧霾、碳排放的時空分析以及對模型的檢驗(yàn)及優(yōu)化。而基于時空地理加權(quán)回歸模型的排污權(quán)交易實(shí)證研究并未出現(xiàn)。綜上，本文提出三個假設(shè)并且對其進(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)展會明顯受到長沙的溢出效應(yīng)。[注]株洲、湘潭的發(fā)展在某種程度上會得益于長沙的發(fā)展，如長沙的需求則會解決株洲、湘潭的供給問題。因此，本文從空間自相關(guān)和空間異質(zhì)性兩個層面對湖南省排污權(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，因此可以對空間上的每個參與進(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，陣中非對焦線上的元素為0，而對角線上的每個元素都是觀測值所在位置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.時空地理加權(quán)回歸模型

時空地理加權(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)上納入了時間因素，考慮了時間非平穩(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，只有回歸點(diǎn)上的權(quán)值為無限接近于1，其他各觀測點(diǎn)的權(quán)值都無限接近于0。當(dāng)帶寬無窮大時，所用的觀察點(diǎn)權(quán)值都接近于1，此時每個空間單元的權(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上述解釋變量進(jìn)行回歸，并不能反映空間和時間上的變化，而GTWR模型能夠捕捉時空動態(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)二級市場上，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市場的活躍度，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)域劃分為長株潭城市群(長沙、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)增長趨勢強(qiáng)勁，并且在2017年超過了長株潭城市群，而湘南城市組團(tuán)則與大湘西城市組團(tuán)保持相同趨勢穩(wěn)定增長。

2.核心解釋變量：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、市場化程度、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GDP的貢獻(xiàn)值越大，經(jīng)濟(jì)的市場化程度越低。由于排污權(quán)發(fā)揮作用的傳導(dǎo)渠道是市場，因此市場化程度對排污權(quán)交易市場活躍度有正的效應(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，說明單位能源消耗量對第二產(chǎn)業(yè)的貢獻(xiàn)率越大，第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值對能源消耗的依賴性較小，反之則第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值對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，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，人們對美好生存環(huán)境的訴求和接受能力會增強(qiáng)，政府的新政策實(shí)施阻力將會減小，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總治污成本以及推動企業(yè)綠色技術(shù)升級，而技術(shù)的升級和創(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，排放量將減小，富余排污權(quán)配額則會相對增加，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)測值與觀測數(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，交易的時間較短，從而時間非平穩(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)性以及時空非平穩(wěn)特征得到了驗(yàn)證。

表3 時空非平穩(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]由于每個市州就有5年回歸結(jié)果，14市州則有70個回歸方程。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。及其對應(yīng)的顯著性水平，表5由表4的結(jié)果對湖南省市州進(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，除了長沙、湘潭、懷化、湘西外，其他市州均顯著。這可能是因?yàn)殚L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)交易的動機(jī)。(2)在市場化程度解釋變量中，除了長沙、湘潭、懷化和湘西外，其他市州均顯著。這可能是因?yàn)殚L沙、湘潭的市場化程度過高，而懷化、湘西的市場化程度過低所致。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)，市場化程度越高，越有利于排污權(quán)交易。然而，由于我國市場激勵機(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，除了長沙、湘潭、懷化外，其他市州均顯著。這有可能是因?yàn)殚L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)著社會責(zé)任而且不以利潤最大化為追求目標(biāo)，對排污權(quán)政策的經(jīng)濟(jì)激勵作用并不敏感。總之，不同的城市組團(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均存在較大差異。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與市場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?，解釋變量在地區(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)、市場化程度、高新技術(shù)水平以及能源利用率對湘南城市組團(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)二級市場活躍度普遍不高，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)、市場激勵性缺乏、嚴(yán)格的市場準(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較少。因此，在未允許跨試點(diǎn)交易之前，應(yīng)鼓勵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，如果某個地區(qū)大量集中了生產(chǎn)技術(shù)較低、粗放型增長的企業(yè)，而污染治理水平在較短時間內(nèi)存在剛性，因此會出現(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，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。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)或者對排污權(quán)政策認(rèn)識不到位，則政策可行性會降低，加大排污權(quán)運(yùn)行的阻力。在排污權(quán)實(shí)踐中，如果對排污權(quán)政策的解讀出現(xiàn)錯誤，那么該政策不但不能實(shí)現(xiàn)減排的目標(biāo)，還會逆向激勵企業(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，而市場又與當(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。