“水十條”對工業(yè)水污染強度的影響及其機制

盧佳友 周寧馨 周志方 曾輝祥

摘要 《水污染防治行動計劃》（簡稱“水十條”）是國家為切實加大水污染防治力度，保障國家水安全而制定的法規(guī)。為檢驗“水十條”的政策影響效應，文章利用2012—2017年全國269個地級市的數(shù)據(jù)，結合工業(yè)化程度、對外開放水平、技術進步、人口規(guī)模、水資源稟賦等控制變量，運用雙重差分法對“水十條”政策實施是否有助于減輕工業(yè)水污染強度進行研究。研究發(fā)現(xiàn)：我國中西部地區(qū)由于產(chǎn)業(yè)結構、技術水平等原因，工業(yè)水污染強度顯著高于其他地區(qū)，“水十條”政策實施顯著降低了中西部地區(qū)工業(yè)水污染強度。通過改變政策實施時間、剔除中心城市、增加控制變量以及剔除嚴重污染等方式進行重新回歸，檢驗結果依然具有較強穩(wěn)健性。進一步分析中，文章研究了產(chǎn)業(yè)結構以及技術創(chuàng)新的作用機制，發(fā)現(xiàn)第一產(chǎn)業(yè)比重顯著降低，而第三產(chǎn)業(yè)顯著提升，產(chǎn)業(yè)結構得到優(yōu)化，并且技術創(chuàng)新效應顯著加強。結果表明，產(chǎn)業(yè)結構升級以及技術創(chuàng)新均為“水十條”政策改善工業(yè)水污染強度的有效途徑。在空間異質(zhì)性方面，在環(huán)境規(guī)制強度較高的地區(qū)“水十條”政策對工業(yè)水污染強度的影響相對較小;而在環(huán)境規(guī)制強度較低地區(qū)卻呈現(xiàn)出較強的抑制作用，主要原因在于環(huán)境規(guī)制強度高的地區(qū)水污染情況原本較好，因此污染強度降低幅度較小。因此，文章認為“水十條”政策能夠顯著改善工業(yè)水污染強度，并且加上環(huán)境規(guī)制、技術創(chuàng)新以及產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化等手段的輔助能夠更好地發(fā)揮政策效果。文章的發(fā)現(xiàn)為中國水污染防治行動提供了有益的政策啟示。

關鍵詞 “水十條”;工業(yè)水污染強度;雙重差分法

中圖分類號 X52

文獻標識碼 A 文章編號 1002-2104（2021）02-0090-10 DOI：10.12062/cpre.20200618

我國用近40年時間追趕發(fā)達國家的工業(yè)化、城市化進程[1]，在實現(xiàn)經(jīng)濟發(fā)展、高速城市化的同時也帶來了一系列的環(huán)境問題，其中水污染問題最為嚴峻[2]。對此，2015年4月，國務院發(fā)布《水污染防治行動計劃》（以下簡稱“水十條”），切實加大水污染防治力度。由于各地經(jīng)濟、社會、環(huán)境等因素有所不同，政策實施效果是否具有顯著差異成為亟待研究的問題，相關研究也對于因地制宜制定水污染防治政策、因勢利導實施水污染治理措施具有現(xiàn)實意義。

針對工業(yè)水污染，當前文獻從宏觀、微觀角度集中分析了工業(yè)水污染分布狀況、影響因素以及政策效果等方面?？臻g分布方面，很多研究結論表明我國工業(yè)污水強度分布呈現(xiàn)“西高東低”特征;影響因素方面，諸多學者研究了宏觀層面如經(jīng)濟發(fā)展水平、工業(yè)化程度、人口規(guī)模、城鎮(zhèn)化水平[3-6]，以及微觀層面如企業(yè)技術創(chuàng)新、企業(yè)聚集、市場競爭等因素對工業(yè)水污染的影響機制[7-11]，為本文展開研究提供了依據(jù)與借鑒。而在政策效果評價方面多數(shù)文獻主要聚焦于地區(qū)環(huán)境政策，鮮有學者立足于國家層面綜合考量水污染政策實施治理成效。鑒于此，本文從大規(guī)模治理污染政策角度出發(fā)，剖析政策沖擊對工業(yè)水污染治理的影響機制。本文可能的邊際貢獻在于：①研究內(nèi)容方面，率先探討國家層面“水十條”政策對工業(yè)水污染的影響;②研究方法和數(shù)據(jù)方面，本文采用全國地級市面板數(shù)據(jù)作為樣本，避免了省級面板數(shù)據(jù)宏觀匯總偏差;③本文的研究結論可以為我國有針對性地完善水污染治理政策提供經(jīng)驗支持和政策建議。

1 文獻回顧與機制分析

1.1 工業(yè)水污染的相關研究

我國正處于工業(yè)化發(fā)展的加速階段，水污染問題已經(jīng)成為政治、社會生活重要議題[12]。水污染按照來源可分為工業(yè)廢水、城鎮(zhèn)生活污水及農(nóng)業(yè)面源污水[13]。吳舜澤等[14]、Vennemo等[15]、茹蕾等[16]等人研究均表明工業(yè)污水是我國水污染主要污染源。進一步，丁凡等[17]、孫玉陽等[18]針對2004—2015年突發(fā)公共衛(wèi)生事件中全國126起水污染事件，以及我國各主要流域污染事件進行研究，結論均表明污染原因以工業(yè)廢水污染為主，表明了工業(yè)廢水治理的重要性。農(nóng)村水污染一般分為內(nèi)生性污染和外生性污染?！?010年中國環(huán)境狀況公報》指出，“農(nóng)村工礦污染凸顯，城市工業(yè)污染向農(nóng)村轉移有加速趨勢”[19]。洪大用[20]通過研究印證了外生性污染對于農(nóng)村水污染日益嚴重的影響;袁平等[21]、李玉紅[22]進一步闡明高污染排放的工業(yè)企業(yè)向中西部尤其農(nóng)村地區(qū)遷移，成為中國最主要的農(nóng)業(yè)污染源。諸多研究從直接、間接層面均表明加強工業(yè)水污染治理對于農(nóng)業(yè)污水治理、居民健康以及經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展具有重大意義，因此亟須掌握工業(yè)污染治理狀況，提高工業(yè)廢水綜合治理水平[23-24]。

由于我國地域廣闊，自然條件各異，不同地域在自然資源、生產(chǎn)方式等方面具有不同的特點，由此產(chǎn)生的經(jīng)濟模式、產(chǎn)業(yè)結構等方面的差異就會造成不同程度的污染[25]。孫才志等[26]、李珊等[27]對區(qū)域用水效率做了時空分析，研究表明用水效率在不同地區(qū)差異明顯。盡管中國工業(yè)整體用水效率不斷提升，但不同地區(qū)的差距逐漸擴大，東部地區(qū)如京津冀地區(qū)效率顯著較高，而中西部地區(qū)工業(yè)主要呈現(xiàn)出高污染、高耗水等特征，加之由于技術效率以及規(guī)模效應不足，污水處理效率并未相應提升，隱含著較大的環(huán)境風險[28-29]。丁緒輝等[30]研究進一步指出，中西部地區(qū)省份用水效率處于下降趨勢。并且，東部沿海地區(qū)在產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整、升級過程中，逐漸將一些高污染產(chǎn)業(yè)轉移至中西部地區(qū)，形成工業(yè)污染的“西遷”，并且“西遷”的速度可能會有所加快[31]。因此，產(chǎn)業(yè)分布格局的變化，直接影響到工業(yè)企業(yè)污染物排放的空間格局[32-35]。

學界關于工業(yè)水污染分布格局研究角度主要分為兩方面，一是工業(yè)污水排放量，二是工業(yè)水污染強度。從工業(yè)污水排放量的直觀數(shù)據(jù)來看，我國東南部地區(qū)廢水排放量顯著高于西北部[36]。諸多學者運用多種數(shù)據(jù)和嚴謹方法對于污水空間分布進行研究，如楊文舉[37]研究發(fā)現(xiàn)中國工業(yè)廢水排放表現(xiàn)出明顯的空間集聚特征，且集聚趨勢逐年加強。另有學者進一步對工業(yè)廢水的具體空間集聚情況進行探索，如羅海江[38]、何雄浪[39]采用偏離-份額分析法和空間杜賓模型，發(fā)現(xiàn)環(huán)境污染在地區(qū)間存在“高高”“低低”聚集的現(xiàn)象，且東部地區(qū)工業(yè)污水排放量顯著上升。莊汝龍等[5]運用GIS空間分析方法和SARAR計量模型系統(tǒng)刻畫了中國工業(yè)廢水排放量總體“東南高、西北低”的省際格局特征，胡煥庸線可看作工業(yè)廢水排放“熱區(qū)”與“冷區(qū)”的分界線。李花等[40]從“大區(qū)-城市群-城市尺度”角度出發(fā)，發(fā)現(xiàn)大區(qū)保持“東部>中部>東北>西部”的污染排放格局不變。而從工業(yè)水污染強度角度進行研究得出的結論與前者基本相反：胡志強等[41]采用探索性空間數(shù)據(jù)方法構建空間計量模型，表明工業(yè)廢水污染強度呈現(xiàn)“西高東低”格局。王艷華等[42]以熵指標方法分析得出我國高工業(yè)水污染強度的地區(qū)主要集中在西部省域。綜上所述，理論上由于受地理位置、工業(yè)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)轉移等等因素的影響，工業(yè)產(chǎn)業(yè)之間存在空間集聚效應，其副產(chǎn)品的工業(yè)廢水隨之也具有空間聚集特征。根據(jù)目前主要的研究結論，可以看出我國工業(yè)廢水排放總量呈“東高西低”格局，而排放強度則“西高東低”。

1.2 “水十條”政策與工業(yè)水污染

中央政府早在2015年4月就出臺了《水污染防治行動計劃》，旨在改善水質(zhì)量。針對工業(yè)污染，“水十條”中第一條強調(diào)“集中治理工業(yè)集聚區(qū)水污染，集聚區(qū)內(nèi)工業(yè)廢水必須經(jīng)預處理達到集中處理要求，方可進入污水集中處理設施。新建、升級工業(yè)集聚區(qū)應同步規(guī)劃、建設污水、垃圾集中處理等污染治理設施”。同時，第二條中明確“優(yōu)化水空間布局，合理確定發(fā)展布局、結構和規(guī)模，充分考慮水資源、水環(huán)境承載能力，嚴格控制缺水地區(qū)、水污染嚴重地區(qū)和敏感區(qū)域高耗水、高污染行業(yè)發(fā)展，新建、改建、擴建重點行業(yè)建設項目實行主要污染物排放減量置換”。最后，針對工業(yè)水污染企業(yè)：“逐一排查工業(yè)企業(yè)污水排放情況，達標企業(yè)應采取措施確保穩(wěn)定達標;對超標和超總量的企業(yè)予以‘黃牌警示，一律限制生產(chǎn)或停產(chǎn)整治;對整治仍不能達到要求且情節(jié)嚴重的企業(yè)予以‘紅牌處罰，一律停業(yè)、關閉”。

政府之所以要將集中治理工業(yè)集聚區(qū)水污染作為工業(yè)水污染治理的首要途徑，與中國工業(yè)水污染現(xiàn)狀是密不可分的，中國工業(yè)聚集區(qū)即為中國工業(yè)水污染主要分布區(qū)域。由前文可知，我國工業(yè)以及其副產(chǎn)品工業(yè)廢水由于經(jīng)濟發(fā)展水平等地區(qū)差異，存在顯著的空間集聚效應。且中西部地區(qū)由于生產(chǎn)特征為高污染、高耗水，加之工業(yè)污染的“西遷”，使得中西部地區(qū)工業(yè)水污染強度高于其余地區(qū)。“水十條”中重點舉措“升級工業(yè)集聚區(qū)應同步規(guī)劃、建設污水、垃圾集中處理等污染治理設施”“嚴格控制缺水地區(qū)、水污染嚴重地區(qū)和敏感區(qū)域高耗水、高污染行業(yè)發(fā)展”以及“逐一排查工業(yè)企業(yè)污水排放情況”等措施將顯著改善工業(yè)水污染強度。首先，升級工業(yè)聚集區(qū)同步規(guī)劃、完善各類處理設施，能夠促進工業(yè)水污染集中治理，利用聚集區(qū)企業(yè)分工協(xié)作的優(yōu)勢，形成完善的資源利用網(wǎng)絡，統(tǒng)一排放、集中處理，從而減少水污染。其次，嚴控高耗水、高污染行業(yè)的發(fā)展有助于工業(yè)聚集區(qū)產(chǎn)業(yè)換代升級，從源頭減少污染排放的可能性，同時也將促進企業(yè)技術進步。技術創(chuàng)新將帶來生產(chǎn)工藝的提升，從而實現(xiàn)高效生產(chǎn)，減少單位產(chǎn)出的污染排放。最后，在工業(yè)集聚區(qū)集中治理，有利于環(huán)保部門進行集中監(jiān)管，為嚴查嚴控工業(yè)企業(yè)污水排放情況提供了便利。因此，理論上，“水十條”各類措施能夠加強污水處理，減少排放，對改善水質(zhì)量起到積極作用。

2 變量選取與數(shù)據(jù)來源

2.1 變量選取

2.1.1 被解釋變量

水污染強度（Pollution）：本文考察的重點在于“水十條”政策是否顯著改善了水污染情況。目前中國水污染源主要來自工業(yè)、農(nóng)業(yè)和城鎮(zhèn)生活面源污染，結合本文的研究重點以及數(shù)據(jù)的可獲得性，本文將工業(yè)廢水排放量除以實際GDP作為水污染的主要統(tǒng)計變量，衡量水環(huán)境質(zhì)量的改善情況。目前中國正面臨經(jīng)濟轉型，經(jīng)濟發(fā)展已不再是單一目標，在經(jīng)濟穩(wěn)定增長中實現(xiàn)生態(tài)環(huán)境恢復和改善才是發(fā)展的最終目的，因此對實際環(huán)境污染狀況的評價采用污染排放強度指標更加合理[43]。

2.1.2 解釋變量

本文將“水十條”政策實施年份作為時間虛擬變量（Time），用以檢驗實驗組和對照組在該政策實施前后水污染強度的變化。當?shù)丶壥衖在時間t公布了“水十條”政策則取值為1，反之取值為 0。并引入地區(qū)虛擬變量（Treated）以識別出政策在不同組別中的影響是否具有差異。最后，本文引入時間虛擬變量和地區(qū)虛擬變量的交互項（Time×Treated）作為核心解釋變量。交互項可以檢驗實驗組和對照組在政策實施下的水污染強度的真實變化情況。

2.1.3 控制變量

工業(yè)化程度（Industry）。工業(yè)化程度是衡量地區(qū)工業(yè)發(fā)展水平的重要指標，同時也直接影響了地區(qū)工業(yè)水污染強度。受限于數(shù)據(jù)可獲得性以及借鑒現(xiàn)有文獻，本文采用各地級市工業(yè)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重作為工業(yè)化程度的代理指標。

對外開放水平（Capital）。本文采用年末實際利用外商直接投資額作為對外開放水平的代理變量。對于外商投資的依存度上升可能會加劇水污染，但是外資同時會引入先進的工藝和技術，有助于改善水污染情況。

技術進步（Technology）?？萍纪顿Y是技術發(fā)展的堅實基礎，而水污染狀況的改善離不開技術進步。技術升級可以一方面減少污染物的產(chǎn)生，一方面提升污染物的處理率，通過兩種途徑降低水污染強度。本文采用年末科學技術支出總額代表技術進步水平。

人口規(guī)模（People）。人口規(guī)模的擴大，通常伴隨著工業(yè)規(guī)模的擴大，引起資源能源消耗與污染物的產(chǎn)生。本文采用年末戶籍人口數(shù)量衡量人口規(guī)模。

水資源稟賦（Water）。一個地區(qū)所稟賦水資源量在一定程度上會限制該地區(qū)的用水量。為了更加公平客觀地比較各省份工業(yè)水污染強度差異， 本文選取各地級市水資源總量指標描述水資源稟賦。

2.2 數(shù)據(jù)來源

本文研究樣本數(shù)據(jù)主要來自《中國城市統(tǒng)計年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》以及各省統(tǒng)計年鑒，構成 2012—2017年地級以上城市年度面板數(shù)據(jù)。受限于數(shù)據(jù)可獲得性，本文剔除了西藏自治區(qū)、青海等省份，最終數(shù)據(jù)包含269個地級市。本文借鑒胡志強等[44]的研究結論，按照全國水污染強度劃分實驗組對照組，將水污染強度明顯較高的甘肅、寧夏、廣西、云南和湖南等省份所屬地級市劃分為實驗組，其余省份所屬地級市劃分為對照組。描述性統(tǒng)計結果見表1。

3 模型設定

“水十條”政策實施以來，其對各地區(qū)工業(yè)水污染強度的影響一方面可能源于政策效應，另一方面可能由于時間趨勢變化產(chǎn)生的時間效應，對于政策效果的正確分析尤為重要。雙重差分法能夠有效識別政策效果，并且避免以往方法普遍面臨的內(nèi)生性問題，因此，本文構建雙重差分模型開展研究。

（1）水污染強度地區(qū)差別：本文利用雙重差分模型檢驗工業(yè)廢水污染強度差異，將實驗組和對照組進行雙重差分，基準雙重模型設定如下：

其中，i代表城市，t代表時間，Polltionit為水污染強度。treatedi為城市i是否為工業(yè)水污染高強度地區(qū)，參數(shù) δ 為工業(yè)水污染高強度地區(qū)的水污染強度。Xit為控制變量，μit為地區(qū)固定效應，πit為年度固定效應。

（2）“水十條”政策的影響：隨著“水十條”政策的公布，全國各城市實施了各項水污染防治措施，基于此，本文試圖利用雙重差分方法，采用各種控制變量控制住不同地區(qū)差異，檢驗工業(yè)水污染高強度地區(qū)實施了“水十條”政策之后是否達到了政府改善水質(zhì)量的目的。因此，新模型的設定如下：

其中，Pollutionit為各城市實施“水十條”政策后的虛擬變量，即城市i在年份t之后頒布了“水十條”政策即為1，否則取0，以此度量該城市是否實施了“水十條”政策。本文的核心系數(shù)是方程中的β，即實施“水十條”政策后，工業(yè)廢水“重災區(qū)”城市的水污染是否顯著得到緩解。

4 實證檢驗

4.1 回歸結果

基礎回歸結果見表2。列（1）是利用269個地級市樣本的回歸結果，回歸中控制了時間和地區(qū)固定效應。回歸結果顯示，中西部地區(qū)水污染強度顯著高于其余地區(qū)。列（2）在控制時間和地區(qū)固定效應的基礎上進一步控制了工業(yè)化程度、對外開放水平、技術進步、人口規(guī)模以及水資源稟賦，回歸結果仍然顯示中西部地區(qū)水污染強度較高，實驗組對照組的區(qū)分具有說服力。

4.2 平行趨勢檢驗

使用雙重差分法的一個重要前提是滿足平行趨勢假定，即如果沒有執(zhí)行政策，那么實驗組與對照組城市變化趨勢應當是一致的，為了驗證這一點，本文參考Jacobson[45]等人的研究方法，利用事件分析法來進行平行趨勢的檢驗，如圖1所示。其中，以“水十條”政策實施前的2014年作為基準年，βk表示2012—2017年一系列的估計值，其他變量定義與回歸模型（1）相同。

圖1繪制了95%置信區(qū)間下的βk系數(shù)估計結果，如果系數(shù)在k<0期間的趨勢不顯著且較為平緩，則表明符合平行趨勢假設;反之，如果在k<0 期間的發(fā)展趨勢顯著上升或下降，則證明實驗組與控制組在政策執(zhí)行之前，已經(jīng)有了顯著的差異，不符合平行趨勢假定。根據(jù)圖1可以看出，2012—2014年系數(shù)均不顯著，說明實驗組與對照組在政策實施前不存在明顯差異，滿足假設。另外，可以發(fā)現(xiàn)，政策實施后系數(shù)開始顯著，且保持顯著趨勢，說明2015年“水十條”政策開始產(chǎn)生影響，顯著地降低了水污染強度。

4.3 雙重差分回歸結果

為了考察“水十條”政策如何緩解工業(yè)廢水“重災區(qū)”的水污染強度，本文對模型（2）進行回歸，回歸結果見表3。列（1）是利用269個地級市樣本回歸的結果，列（2）加入了時間和地區(qū)固定效應，列（3）回歸中控制了工業(yè)化程度、對外開放水平、技術進步、人口規(guī)模與水資源稟賦，列（4）在前基礎上加入時間和地區(qū)固定效應?；貧w結果均顯示，實施“水十條”政策將使得工業(yè)水污染高強度地區(qū)水污染情況明顯改善。Time×Treated變量回歸系數(shù)即為“水十條”政策實施對于工業(yè)廢水“重災區(qū)”水污染強度的檢驗影響，即政策實施使得水污染強度下降1.3，因此，可以得出，“水十條”政策的推行使得工業(yè)廢水重災區(qū)水污染強度顯著下降。

上述結果表明，“水十條”政策顯著降低了工業(yè)水污染強度，理論上來說，“水十條”政策可能短期內(nèi)給地區(qū)工業(yè)企業(yè)帶來一定壓力，增加了污水處理成本和排污處罰費用，但長期而言可以通過合規(guī)壓力與補償效應促進生產(chǎn)結構的改善和排污技術的提升，促進地區(qū)經(jīng)濟健康發(fā)展與污染治理減排雙重目標的實現(xiàn)。

4.4 穩(wěn)健性檢驗

為了進一步確保研究結果的穩(wěn)健性，本文以模型（2）作為基礎，進行了一系列穩(wěn)健性檢驗，囿于文章篇幅限制，相關穩(wěn)健性檢驗結果省略。

首先，考慮到某些不可觀測但隨時間變化的因素可能同時影響一個城市工業(yè)水污染情況，本文采用了安慰劑檢驗方法重新測度回歸結果，以消除這種不可觀測變量帶來的系統(tǒng)性誤差影響。具體的，本文將“水十條”實施年份之前的第二年作為“偽水十條”的實施時間，重新檢驗其對工業(yè)水污染強度的影響。結果表明，提前兩年的政策實施效果并不顯著，穩(wěn)健地表明“水十條”政策實施的確有利于工業(yè)水污染情況的改善。

其次，考慮到直轄市、省會城市等中心城市在水污染治理中存在非隨機問題，本文參考龍玉等[46]、張夢婷等[47]的做法，采用“外圍城市”（剔除中心城市）的樣本重新進行檢驗。檢驗結果中Time×Treated的系數(shù)依舊負向顯著，表明其并未對估計結果造成影響。

此外，考慮到本文對照組和處理組之間存在較大差異，為了說明本文試點省份城市的選擇不影響估計結果，本文參考黃向嵐等[48]的研究，在回歸中加入更多的控制變量，其中包括工業(yè)企業(yè)數(shù)量（Company）、城鎮(zhèn)化率（Urbanization）、教育水平（Education）和環(huán)境投資水平（Investment）。工業(yè)企業(yè)數(shù)量、城鎮(zhèn)化率采用《中國城市統(tǒng)計年鑒》歷年工業(yè)企業(yè)數(shù)量以及城鎮(zhèn)化率數(shù)據(jù)，教育水平采用地區(qū)高校在校生人數(shù)衡量，環(huán)境投資水平采用環(huán)境基礎設施投資額占GDP的比重表示?；貧w結果均顯著為負，體現(xiàn)了基本回歸結果的穩(wěn)健性。

最后，由于樣本中存在個別城市污染較為嚴重，考慮到異常值可能對估計結果產(chǎn)生影響，本文進一步剔除所有嚴重污染城市樣本，回歸檢驗結果中系數(shù)依舊顯著為負，表明基本回歸結果具有一定穩(wěn)健性。

5 進一步分析

以上研究表明，“水十條”顯著降低了工業(yè)廢水“重災區(qū)”水污染強度，那么其中作用機制是什么呢？是否存在潛在因素對政策效果具有阻礙作用呢？根據(jù)“水十條”的政策實施細節(jié)，本文認為“水十條”總體分為直接和間接兩種方式：一方面，從源頭直接減少工業(yè)廢水污染排放，如通過調(diào)整產(chǎn)業(yè)結構等方式;另一方面，提升工業(yè)廢水處理率間接減少污染排放，如通過技術創(chuàng)新提升對污染物的處理能力。為驗證這一機制，本文將從這兩個角度，具體采用第一產(chǎn)業(yè)比重、第二產(chǎn)業(yè)比重、第三產(chǎn)業(yè)比重、能源強度以及技術創(chuàng)新驗證“水十條”其中的作用傳導機制。

5.1 影響機制分析

（1）產(chǎn)業(yè)結構。首先，“水十條”政策可能通過優(yōu)化城市產(chǎn)業(yè)結構與促進城市產(chǎn)業(yè)升級來減少工業(yè)廢水污染。傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)可以通過改變生產(chǎn)方式、更新技術減少污水排放，其他產(chǎn)業(yè)借助產(chǎn)業(yè)結構升級發(fā)展低污染低能耗產(chǎn)業(yè)，促進整體產(chǎn)業(yè)朝向綠色環(huán)保方向發(fā)展，從而減少工業(yè)廢水污染?；诖?，本文采用第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)分別占GDP的比重作為城市產(chǎn)業(yè)結構變化的代理變量。結果如表4所示，列（1）中城市第一產(chǎn)業(yè)比重系數(shù)顯著為負，表明“水十條”政策實施顯著減少了第一產(chǎn)業(yè)比重，而列（3）中第三產(chǎn)業(yè)比重系數(shù)顯著為正，表明政策同時帶來了第三產(chǎn)業(yè)的增長，促進產(chǎn)業(yè)結構升級。而第二產(chǎn)業(yè)變化不顯著，表明短期內(nèi)并沒有證據(jù)支持“水十條”通過改變第二產(chǎn)業(yè)比重改善工業(yè)水污染這一機制，所以本文選取能源強度這一指標進一步衡量水十條對于第二產(chǎn)業(yè)的影響。

能源強度即能耗與產(chǎn)出之比，能源強度通常與能源投入和污染排放呈現(xiàn)正相關關系。Newell等[49]和董鋒等[50]學者研究表明，能源要素會由于產(chǎn)業(yè)結構變動而在不同產(chǎn)業(yè)間流動，例如由產(chǎn)能較低的一產(chǎn)流向高產(chǎn)能、高附加值的二、三產(chǎn)，因此能源強度能夠作為衡量產(chǎn)業(yè)結構變動的代理變量。由于大多數(shù)工業(yè)行業(yè)對于能源有高需求的特征，工業(yè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展往往伴隨著能源消費的提升，使得能源強度難以下降，所以本文參考王珂英等[51]的做法，通過億元生產(chǎn)總值電耗（工業(yè)用電量/生產(chǎn)總值）衡量（第二產(chǎn)業(yè)）能源強度，來側面驗證第二產(chǎn)業(yè)的變化情況，見表5。列（1）為能源強度的基本回歸，列（2）控制了時間、地區(qū)固定效應，列（3）列（4）在前基礎上進一步加入控制變量?；貧w結果均表明“水十條”政策實施下，第二產(chǎn)業(yè)能源強度并未產(chǎn)生顯著變化?；貧w結果側面印證了在“水十條”政策實施下，第二產(chǎn)業(yè)尚未顯著變化的結果。

（2）技術創(chuàng)新效應。

最后，“水十條”政策可能通過提升污水處理率降低水污染強度，例如通過技術創(chuàng)新、提升污水排放標準、增加環(huán)保投資、加強環(huán)保基礎設施建設等方式。“水十條”中明確規(guī)定：“發(fā)揮企業(yè)的技術創(chuàng)新主體作用，推動水處理重點企業(yè)與科研院所、高等學校組建產(chǎn)學研技術創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟，示范推廣控源減排、清潔生產(chǎn)和回收處理先進技術”，以及“攻關研發(fā)前瞻技術，加快研發(fā)重點行業(yè)廢水深度處理等技術”。結合前文理論推導以及現(xiàn)實政策實施，政策可以通過鼓勵企業(yè)技術創(chuàng)新，提升工業(yè)污水處理能力，從而達到廢水排放標準，降低水污染強度。為了驗證這一傳導機制，本文選取中國研究數(shù)據(jù)服務平臺（CNRDS）中各地級市專利申請量（Patent1）和專利獲得量（Patent2）作為技術創(chuàng)新的代理變量進行檢驗。專利數(shù)據(jù)作為創(chuàng)新投入的產(chǎn)出指標，能夠反映科研能力、科研經(jīng)費等信息，能夠直接測度創(chuàng)新能力[52]。表6顯示了回歸結果，列（1）和列（2）檢驗了政策對專利申請數(shù)量的影響，其中列（2）控制了時間和地區(qū)固定效應;同理，列（3）和列（4）檢驗了專利獲得數(shù)量。結論顯示無論是否控制其他因素，技術創(chuàng)新的估計結果系數(shù)均顯著，表明政策的確促進了技術創(chuàng)新。因此，“水十條”政策通過技術創(chuàng)新途徑降低水污染強度得到有效驗證。

綜上，機制分析結果表明：一方面，“水十條”政策顯著地降低了水污染強度，并且改善了城市產(chǎn)業(yè)結構，提升了第三產(chǎn)業(yè)的比重，促進低能耗、環(huán)保型產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，但短期內(nèi)尚未有證據(jù)表明政策顯著地降低了工業(yè)生產(chǎn)的比重;另一方面，“水十條”政策通過促進產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新降低了水污染強度，發(fā)展清潔、減排技術，減少水污染排放。

5.2 異質(zhì)性分析

盡管前文已經(jīng)論證了“水十條”政策的有效性，但是不同地區(qū)對政策沖擊的響應是否存在差異性？對該問題的深入探討有助于加深對“水十條”作用機制的了解?；诖耍疚倪x取了環(huán)境規(guī)制強度對“水十條”政策影響水污染強度的異質(zhì)性進行探討。

環(huán)境政策的實施需要配合適當?shù)沫h(huán)境管理手段，如排污管理與違規(guī)處罰等。理論上，環(huán)境規(guī)制強度越高，企業(yè)面臨的違法成本越高，加大排污的可能性就會降低。目前，已普遍用于應對污染防控的環(huán)境規(guī)制有命令—控制型環(huán)境規(guī)制、以市場為基礎的激勵性環(huán)境規(guī)制和公眾自愿性環(huán)境規(guī)制[53]。諸多研究結果表明我國環(huán)境規(guī)制中命令與控制型政策作用大于經(jīng)濟激勵政策和公眾參與政策的作用[54-55]。

進一步，諸多學者針對環(huán)境規(guī)制政策嚴格程度進行研究，得出結論尚存在矛盾。Levinson[56]、Chen等[57]和Jeppesen等[58]學者的研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)更樂于在環(huán)境規(guī)制嚴格程度較低的地區(qū)建廠，而Becker等[59]、趙莉等[60]研究表明更嚴格的環(huán)境規(guī)制對企業(yè)具有積極作用。任勝鋼等[61]、秦穎等[62]和宋曉華等[63]分別針對中國工業(yè)排污進行研究，表明“企業(yè)信譽”“媒體披露”對于污染控制具有積極作用。Langpap等[64]調(diào)查了公眾對環(huán)境污染的訴訟案件，指出公眾監(jiān)督和公共執(zhí)法在美國水污染治理中發(fā)揮了顯著作用。當然，環(huán)境規(guī)制的政策效果會受到地區(qū)不同因素的影響呈現(xiàn)顯著的區(qū)域異質(zhì)性[65]。

綜上所述，環(huán)境規(guī)制對環(huán)境污染治理有顯著正向作用，可以合理推測，在“水十條”政策作用下，環(huán)境規(guī)制勢必對工業(yè)水污染強度產(chǎn)生抑制作用。為了檢驗不同環(huán)境規(guī)制強度下“水十條”政策影響水污染強度的異質(zhì)性，本文參考周笑等[66]的做法，將“三廢”處理率作為環(huán)境規(guī)制的表征指標，并根據(jù)“水十條”政策實施前一年（2014年）的處理率進行樣本劃分，將處理率等于或高于50分位數(shù)值（88.60%）的地級市定義為環(huán)境規(guī)制強度較高地區(qū)，將處理率低于50分位數(shù)值的地級市定義為環(huán)境規(guī)制強度較低地區(qū)。表7結果顯示環(huán)境規(guī)制的確對水污染強度起到顯著抑制作用，但是環(huán)境規(guī)制較弱的地區(qū)水污染強度降低幅度更大，可能歸于以下原因：從實際數(shù)據(jù)來看（表8），環(huán)境規(guī)制較強地區(qū)的水污染強度原本就低于環(huán)境規(guī)制較弱的地區(qū)，即水污染強度的降低空間小于環(huán)境規(guī)制較弱的地區(qū)，因此即便環(huán)境規(guī)制較強地區(qū)的系數(shù)較小，實際上并不一定表明“水十條”政策的作用機制較弱。

6 結論與啟示

針對我國日益嚴重的水資源問題，國務院于2015年4月16日頒布了《水污染防治計劃》，即“水十條”政策。為了檢驗政策實施效果，本文采用269個地級市2012—2017年的工業(yè)污水排放數(shù)據(jù)，并控制了工業(yè)化程度、對外開放水平、技術進步、人口規(guī)模、水資源稟賦，以及時間和地區(qū)固定效應，分析結果顯示：第一，我國中西部的工業(yè)水污染強度的確高于其余地區(qū)，出于經(jīng)濟發(fā)展與工業(yè)水污染排放量的匹配性;第二，“水十條”政策實施顯著降低了我國工業(yè)水污染強度;第三，進一步分析表明“水十條”顯著促進產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化升級，生產(chǎn)要素逐漸從第一產(chǎn)業(yè)流向第三產(chǎn)業(yè);第四，本文驗證了技術創(chuàng)新的作用機制，創(chuàng)新能力的提升能夠較好地解決環(huán)境污染問題，有效地提升水污染治理效果。此外，分析了在不同強度的環(huán)境規(guī)制下，“水十條”對于不同地區(qū)的政策效果。結果表明，環(huán)境規(guī)制對于工業(yè)水污染具有顯著抑制作用，但是環(huán)境規(guī)制強度高的地區(qū)政策效果相對不明顯，主要原因在于這些地區(qū)原本工業(yè)水污染強度就低于環(huán)境規(guī)制強度低的地區(qū)。

根據(jù)本文研究結果，本文得到如下啟示：首先，“水十條”政策實施有助于我國整體產(chǎn)業(yè)結構升級，第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，但第二產(chǎn)業(yè)的變化短時間內(nèi)尚未顯現(xiàn)，未來更需加大力度調(diào)整重污染、高能耗產(chǎn)業(yè)，促進第二產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級，在保證經(jīng)濟增長的情況下同時降低工業(yè)水污染強度。其次，技術創(chuàng)新能夠降低生產(chǎn)消耗，提升污水處理水平，是改善水污染強度的有效手段。地方政府在推動政策實施的過程中，應加大力度支持環(huán)保方面的技術創(chuàng)新，尤其是對經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)，更應增加相應政策補助，以改善經(jīng)濟發(fā)展水平與環(huán)境污染強度不匹配的問題。最后，本文發(fā)現(xiàn)在環(huán)境規(guī)制強度較高的地區(qū)工業(yè)水污染強度相對較低，說明了環(huán)境規(guī)制對于環(huán)境治理的正向促進作用，也說明了環(huán)境規(guī)制是“水十條”等政策有效實施的重要保障。對此，本文提出以下建議：①通過規(guī)范化的制度規(guī)程設計、科學化的政策引導[67]，加大對污染源的監(jiān)管力度，并將監(jiān)督執(zhí)行情況納入政府官員績效考核中，確保排污收費制度等強制措施的有效實施;②利用新聞媒體、企業(yè)聲譽等手段，促進企業(yè)自覺自愿減排，發(fā)揮公眾自愿性環(huán)境規(guī)制的最大效果。

本文的局限性在于，受限于地級市數(shù)據(jù)可得性，在影響機制分析中，選取的指標相對簡單，在異質(zhì)性分析中考慮了環(huán)境規(guī)制強度相關方面，由于影響機制具有復雜性，本文可能沒有考慮全面。因此，未來研究可以更深層次地討論“水十條”政策對工業(yè)水污染的影響機制以及其他方面的異質(zhì)性;其次，可以考察“水十條”政策對于農(nóng)業(yè)水污染以及城鎮(zhèn)生活水污染的影響，以探究“水十條”政策對于水污染的完整作用效果;最后，未來研究可以對“水十條”政策對于節(jié)水、流域面積等方面的影響進行研究，這也是政策實施的重要方面，為以后制定更有效和完善的環(huán)境保護政策提供參考。

參考文獻

[1]郭志儀， 姚慧玲. 中國工業(yè)水污染的理論研究與實證檢驗[J]. 審計與經(jīng)濟研究， 2011，26（5）： 97-103.

[2]徐敏， 張濤， 王東， 等. 中國水污染防治40年回顧與展望[J]. 中國環(huán)境管理， 2019，11（3）： 65-71.

[3]李名升， 佟連軍， 仇方道. 工業(yè)廢水排放變化的因素分解與減排效果[J]. 環(huán)境科學， 2009，30（3）： 707-712.

[4]GROSSMAN G M， KRUEGER A B. Environmental impacts of a North American free trade agreement[J]. Social science electronic publishing， 1991，8（2）： 223-250.

[5]莊汝龍， 宓科娜， 梁龍武. 中國工業(yè)廢水排放格局及其驅(qū)動因素[J]. 長江流域資源與環(huán)境， 2018，27（8）： 1765-1775.

[6]羅昌鋒， 王春霞. 可持續(xù)發(fā)展理念下人口規(guī)模、工業(yè)經(jīng)濟發(fā)展與水污染的關系研究[J]. 湖北農(nóng)業(yè)科學， 2018，57（7）： 131-135，140.

[7]鄧玉萍， 許和連. 外商直接投資、集聚外部性與環(huán)境污染[J]. 統(tǒng)計研究， 2016，33（9）： 47-54.

[8]HOSOE M， NAITO T. Trans-boundary pollution transmission and regional agglomeration effects[J]. Papers in regional science， 2006，85（1）： 99-120.

[9]周侃， 王強， 樊杰. 經(jīng)濟集聚對區(qū)域水污染物排放的影響及溢出效應[J]. 自然資源學報， 2019，34（7）： 1483-1495.

[10]高明， 黃清煌. 環(huán)保投資與工業(yè)污染減排關系的進一步檢驗：基于治理投資結構的門檻效應分析[J]. 經(jīng)濟管理， 2015 （2）： 167-177.

[11]龔新蜀， 張洪振， 潘明明. 市場競爭、環(huán)境監(jiān)管與中國工業(yè)污染排放[J]. 中國人口·資源與環(huán)境， 2017，27（12）： 52-58.

[12]張曉. 中國水污染趨勢與治理制度[J]. 中國軟科學， 2014（10）： 11-24.

[13]HU Y， CHENG H. Water pollution during Chinas industrial transition[J]. Environmental development， 2013，8（1）： 57-73.

[14]吳舜澤， 夏青， 劉鴻亮. 中國流域水污染分析[J]. 環(huán)境科學與技術， 2000（2）： 1-6.

[15]VENNEMO H，AUNAN K，LINDHJEM H， et al. Environmental pollution in China： status and trends[J]. Review of environmental economics and policy， 2009，3（2）： 209-230.

[16]茹蕾， 司偉. 環(huán)境規(guī)制、技術效率與水污染減排成本：基于中國制糖業(yè)的實證分析[J]. 北京理工大學學報（社會科學版）， 2015，17（5）： 15-24.

[17]丁凡， 黃立勇， 王銳， 等. 中國2004—2015年突發(fā)水污染事件監(jiān)測數(shù)據(jù)分析[J]. 中國公共衛(wèi)生， 2017，33（1）： 59-62.

[18]孫玉陽， 宋有濤， 王慧玲， 等. 中國六大流域工業(yè)水污染治理效率研究[J]. 統(tǒng)計與決策， 2018，34（19）： 100-104.

[19]童志鋒. 中國農(nóng)村水污染防治政策的發(fā)展與挑戰(zhàn)[J]. 南京工業(yè)大學學報（社會科學版）， 2016 （1）： 89-96.

[20]洪大用. 關于中國環(huán)境問題和生態(tài)文明建設的新思考[J]. 探索與爭鳴， 2013（10）： 4-10.

[21]袁平， 朱立志. 中國農(nóng)業(yè)污染防控：環(huán)境規(guī)制缺陷與利益相關者的逆向選擇[J]. 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題， 2015，36（11）： 73-80，112.

[22]李玉紅. 中國工業(yè)污染的空間分布與治理研究[J]. 經(jīng)濟學家， 2018（9）： 59-65.

[23]牛坤玉， 於方， 曹東. 中國工業(yè)水污染治理狀況分析：基于污染源普查數(shù)據(jù)[J]. 環(huán)境科學與技術， 2014，37（增刊2）： 511-516.

[24]李勝， 陳曉春. 基于府際博弈的跨行政區(qū)流域水污染治理困境分析[J]. 中國人口·資源與環(huán)境， 2011， 21（12）：104-109.

[25]張雷， 楊波. 中國資源環(huán)境基礎的空間結構特征分析[J]. 地理研究， 2018，37（8）： 1485-1494.

[26]孫才志， 馬奇飛. 中國省際水資源綠色效率空間關聯(lián)網(wǎng)絡研究[J]. 地理研究， 2020，39（1）： 53-63.

[27]李珊， 張玲玲， 丁雪麗， 等. 中國各省區(qū)工業(yè)用水效率影響因素的空間分異[J]. 長江流域資源與環(huán)境， 2019，28（11）：2539-2552.

[28]沈滿洪， 程永毅. 中國工業(yè)水資源利用及污染績效研究：基于2003—2012年地區(qū)面板數(shù)據(jù)[J]. 中國地質(zhì)大學學報（社會科學版）， 2015，15（1）： 31-40，140.

[29]胡美娟， 李在軍， 丁正山， 等. 中國水資源“農(nóng)轉非”時空異質(zhì)性及形成機制[J]. 地理研究， 2019，38（6）： 1542-1554.

[30]丁緒輝， 高素惠， 吳鳳平. 環(huán)境規(guī)制、FDI集聚與長江經(jīng)濟帶用水效率的空間溢出效應研究[J]. 中國人口·資源與環(huán)境， 2019，29（8）： 148-155.

[31]趙娟， 羅宏， 路超君， 等. 全國重點城市工業(yè)水污染特征分析[J]. 中國人口·資源與環(huán)境， 2010，20（S1）： 295-298.

[32]石敏俊， 鄭丹， 雷平， 等. 中國工業(yè)水污染排放的空間格局及結構演變研究[J]. 中國人口·資源與環(huán)境， 2017，27（5）： 1-7.

[33]HE C F，WANG J S. Regional and sectoral differences in the spatial restructuring of Chinese manufacturing industries during the post-WTO period[J]. Geojournal， 2012，77（3）： 361-381.

[34]吳愛芝， 孫鐵山， 李國平.中國紡織服裝產(chǎn)業(yè)的空間集聚與區(qū)域轉移[J]. 地理學報， 2013，68（6）： 775-790.

[35]MAO Q， DONG S， WANG F， et al. Evolving spatial distribution of manufacturing industries in China[J]. Acta geographica sinica， 2013， 68（4）： 435-448.

[36]彭文斌， 吳偉平， 鄺嫦娥. 中國工業(yè)污染空間分布格局研究[J]. 統(tǒng)計與決策， 2013（20）： 115-117.

[37]楊文舉. 中國省份工業(yè)的環(huán)境績效影響因素：基于跨期DEA-Tobit模型的經(jīng)驗分析[J]. 北京理工大學學報（社會科學版）， 2015，17（2）： 40-48.

[38]羅海江. 經(jīng)濟增長與污染排放的空間耦合分析：以工業(yè)廢水為例[J]. 生態(tài)環(huán)境學報， 2013，22（7）： 1199-1203.

[39]何雄浪. 人口集聚、工業(yè)集聚與環(huán)境污染：基于兩類環(huán)境污染的研究[J]. 西南民族大學學報（人文社科版）， 2019，40（2）：87-97.

[40]李花， 趙雪雁， 王偉軍， 等. 基于多尺度的中國城市工業(yè)污染時空分異及影響因素[J]. 地理研究， 2019，38（8）： 1993-2007.

[41]胡志強， 苗長虹， 袁豐. 集聚空間組織型式對中國地市尺度工業(yè)SO2排放的影響[J]. 地理學報， 2019，74（10）： 2045-2061.

[42]王艷華， 苗長虹， 胡志強， 等. 專業(yè)化、多樣性與中國省域工業(yè)污染排放的關系[J]. 自然資源學報， 2019，34（3）： 586-599.

[43]張宇， 蔣殿春. FDI、政府監(jiān)管與中國水污染：基于產(chǎn)業(yè)結構與技術進步分解指標的實證檢驗[J]. 經(jīng)濟學（季刊）， 2014，13（2）： 491-514.

[44]胡志強， 苗健銘， 苗長虹. 中國地市尺度工業(yè)污染的集聚特征與影響因素[J]. 地理研究， 2016，35（8）： 1470-1482.

[45]JACOBSON L S， LALONDE R J， SULLIVAN D G. Earnings losses of displaced workers[R]. W. E.Upjohn Institute，1992

[46]龍玉， 趙海龍， 張新德， 等. 時空壓縮下的風險投資：高鐵通車與風險投資區(qū)域變化[J]. 經(jīng)濟研究， 2017（4）： 195-208.

[47]張夢婷， 俞峰， 鐘昌標， 等. 高鐵網(wǎng)絡、市場準入與企業(yè)生產(chǎn)率[J]. 中國工業(yè)經(jīng)濟， 2018 （5）： 137-156.

[48]黃向嵐， 張訓常， 劉曄. 我國碳交易政策實現(xiàn)環(huán)境紅利了嗎？[J]. 經(jīng)濟評論， 2018（6）： 86-99.

[49]NEWELL R G， JAFFE A B， STAVINS R N. The induced innovation hypothesis and energy-saving technological change[J]. The quarterly journal of economics， 1999，114（3）：941-975.

[50]董鋒， 龍如銀， 周德群， 等. 產(chǎn)業(yè)結構、技術進步、對外開放程度與單位GDP能耗：基于省級面板數(shù)據(jù)和協(xié)整方法[J]. 管理學報， 2012，9（4）：603-610.

[51]王珂英， 張鴻武. 城鎮(zhèn)化與工業(yè)化對能源強度影響的實證研究：基于截面相關和異質(zhì)性回歸系數(shù)的非平衡面板數(shù)據(jù)模型[J]. 中國人口·資源與環(huán)境， 2016，26（6）： 122-129.

[52]付明衛(wèi)， 葉靜怡， 孟俁希， 等. 國產(chǎn)化率保護對自主創(chuàng)新的影響：來自中國風電制造業(yè)的證據(jù)[J]. 經(jīng)濟研究， 2015（2）：118-131.

[53]趙玉民， 朱方明， 賀立龍. 環(huán)境規(guī)制的界定、分類與演進研究[J]. 中國人口·資源與環(huán)境， 2009，19（6）： 85-90.

[54]曾倩， 曾先峰， 劉津汝. 產(chǎn)業(yè)結構視角下環(huán)境規(guī)制工具對環(huán)境質(zhì)量的影響[J]. 經(jīng)濟經(jīng)緯， 2018，35（6）： 94-100.

[55]曾倩， 曾先峰， 岳婧霞. 產(chǎn)業(yè)結構、環(huán)境規(guī)制與環(huán)境質(zhì)量：基于中國省際視角的理論與實證分析[J]. 管理評論， 2020，32（5）： 65-75.

[56]LEVINSON A. Environmental regulations and manufacturers location choices： evidence from the census of manufactures[J]. Journal of public economics， 1996，62（1/2）： 5-29.

[57]CHEN Z， KAHN M E， LIU Y， et al. The consequences of spatially differentiated water pollution regulation in China[J]. Journal of environmental economics and management， 2018，88： 468-485.

[58]JEPPESEN T， LIST J A， FOLMER H. Environmental regulations and new plant location decisions： evidence from a meta-analysis[J]. Journal of regional science， 2002，42（1）： 19-49.

[59]BECKER R， HENDERSON V. Effects of air quality regulations on polluting industries[J]. Journal of political economy， 2000，108（2）： 379-421.

[60]趙莉， 薛鑰， 胡逸群. 環(huán)境規(guī)制強度與技術創(chuàng)新：來自污染密集型制造業(yè)的實證[J]. 科技進步與對策， 2019，36（10）： 59-65.

[61]任勝鋼， 項秋蓮， 何朵軍. 自愿型環(huán)境規(guī)制會促進企業(yè)綠色創(chuàng)新嗎：以ISO14001標準為例[J]. 研究與發(fā)展管理， 2018，30（6）： 1-11.

[62]秦穎， 孫慧. 自愿參與型環(huán)境規(guī)制與企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新關系：基于政府監(jiān)管與媒體關注視角的實證研究[J]. 科技管理研究， 2020，40（4）： 254-262.

[63]宋曉華， 蔣瀟， 韓晶晶， 等. 企業(yè)碳信息披露的價值效應研究：基于公共壓力的調(diào)節(jié)作用[J]. 會計研究， 2019（12）： 78-84.

[64]LANGPAP C， SHIMSHACK J P. Private citizen suits and public enforcement： substitutes or complements？[J]. Journal of environmental economics and management， 2010，59（3）： 235-249.

[65]宋馬林， 王舒鴻. 環(huán)境規(guī)制、技術進步與經(jīng)濟增長[J]. 經(jīng)濟研究， 2013（3）： 122-134.

[66]周笑， 王鵬飛. 中國工業(yè)發(fā)展的資源環(huán)境壓力空間分異演化及影響因素[J]. 地理研究， 2018，37（8）： 1541-1557.

[67]葉陳云，楊克智.國有資本投資運營公司內(nèi)部審計規(guī)制體系構建研究[J].審計研究，2015（6）：100-107.

（責任編輯：劉照勝）