在平衡中推动绿色发展：偏向西部的区域协调发展是否促进污染物减排？区域协调发展政策主要通过技术溢出的方式促使企业提升自身技术效率而降低污染排放，同时还发现清洁产业结构调整以及资源再配置也是推动绿色发展的

一、问题的提出

针对中国区域发展不平衡的问题，中国在不同时期都出台过各种促进区域经济协调发展的政策，包括西部大开发战略、东北地区老工业基地振兴、中部地区崛起等等，主要目标在于促进欠发展地区加快发展进程。区域协调发展政策是典型的区域导向型政策，目前已有不少针对该领域的研究。国外学者对区域政策的定义并不限定于一国针对欠发达地区的扶植政策，还包括开发区、企业园区等，这些研究大多都将关注的重点放

在政策的有效性上（Ｇｉｖｏｒｄ　ｅｔ　ａｌ．，２０１３；Ｎｅｕｍａｒｋ　ａｎｄ　Ｋｏｌｋｏ，２０１０）。对于中国区域协调发展的研究集中于西部大开发、东北振兴等战略。现有研究或者聚焦于地区生产总值

的增长（刘生龙等，２００９；刘瑞明和赵仁杰，２０１５；Ｊｉａ　ｅｔ　ａｌ．，２０２０），或者聚焦于偏向性发展带来的资源配置效率损失等问题（陆铭等，２０１５），但对于经济增长外其他问题的关注较为缺乏。地区经济增长以及整体经济的资源配置效率等是探析区域协调发展战略影响中必须考虑的重要方面，但仍有其他诸如绿色转型等问题值得关注。

针对环境污染方面的研究包括分析环境政策有效性（Ｇｒｅｅｎｓｔｏｎｅ，２００４）、外商直接

投资与环境污染的关系（Ｅｓｋｅｌａｎｄ　ａｎｄ　Ｈａｒｒｉｓｏｎ，２００３）和环境污染对健康的影响

（Ｃｈｅｎ　ｅｔ　ａｌ．，２０１３）等。中国区域协调发展战略的实施将直接改变当地的经济发展水平，

＊ 韩超、陈震，东北财经大学产业组织与企业组织研究中心。通信作者及地址：陈震，辽宁省大连市沙河口区尖山街２１７号东北财经大学产业组织与企业组织研究中心，１１６０２５；电话：１３７３３３５９８５５；Ｅ－ｍａｉｌ：ｌｕｃｉｅｎ９７９９＠

１６３．ｃｏｍ。本文得到国家自然科学基金面上项目（７２１７３０１５；７１７７４０２８）、国家社会科学基金重大项目（２２＆ＺＤ１０２、

１８ＺＤＡ０４２）资助。特别感谢南京审计大学张华教授支持，感谢编辑部和匿名审稿专家的建设性意见，文责自负。

而经济发展水平影响绿色发展的理论主要与环境库兹涅茨曲线有关。经济发展与环境污染物排放之间存在库兹涅茨倒“Ｕ”形关系（王敏和黄滢，２０１５），有文献研究指出中国经济发展与环境污染之间并不是不可调和的（郑新业和张阳阳，２０１９），通过带动技术升级和产业结构转型，中国在实现经济增长的同时仍有很强的污染减排潜力（余泳泽和杜晓芬，２０１３），而不完善的官员晋升制度、地方政府与污染企业的合谋则会加重发展与环保之间的矛盾（郭峰和石庆玲，２０１７）。需要关注的是，除了现有文献提到的增长等方面外，中国的区域协调发展战略在绿色发展方面发挥了什么作用？按照污染避难所理论，西部等欠发达地区在区域协调发展中往往会承接东部发达地区的高污染密集型产业，从而带来污染恶化问题。污染避难所理论认为，环境污染的成本是企业进行选址的重要因素（Ｃｏｐｅｌａｎｄ　ａｎｄ　Ｔａｙｌｏｒ，１９９４）。然而，中国区域协调发展战略究竟能否对绿色发展产生影响还需要科学审慎地思考和研究，不能简单地依赖传统理论进行回答。

在区域协调发展战略下能否实现生产生活绿色转型、主要污染物排放量持续减少？其内在影响机制又是如何发挥作用的？通过以上问题的回答，希望可以为未来更好地实施中国特色区域协调发展战略提供经验支撑与启示。相比于现有研究，本文可能在以下几点存在边际贡献：给出了以西部大开发为代表的中国特色区域协调发展战略推进绿色发展的证据，并解析了其中的内在逻辑与机制；示意性地给出了西部大开发为代表的中国特色区域协调发展战略实施的生态收益与经济成本。本文的余下内容安排如下：第二部分梳理凝练中国特色区域协调发展战略的实施及典型性事实；第三部分为研究设计与变量说明；第四部分为基准分析与稳健性检验；第五部分为机制探析与异质性分析；第六部分进一步进行示意性的成本收益分析；最后部分总结全文并给出进一步启示。

二、区域协调与绿色发展：西部大开发与污染减排的内在关系

西部大开发是中国最早提出并实施的区域协调发展政策，且是影响最大的区域性战略，其覆盖面积最广、实施时间最长（刘瑞明和赵仁杰，２０１５）。２０００年１月，国务院西部地区开发领导小组正式成立，并于同年３月正式开始运作，确定西部大开发的政策范围为山西、甘肃、宁夏等１２个省、自治区和直辖市以及３个民族自治州。２０００年《国务院关于实施西部大开发若干政策措施的通知》、２００７年《西部大开发“十一五”规划》以及国家“十五”“十一五”期间西部大开发任务与相关措施均与生态保护有一定关系。[1]因而，从西部大开发战略入手，分析区域协调发展是否带来更好的环境污染物排放绩效更具有代表性和现实意义。

通过表１的政策梳理可以明显看出，中央政府对生态建设和环境保护提出了大量的政策措施。同时，为了防止东部高污染、落后产能向西部地区转移，政府也出台政策进行明令禁止。除了中央政府的政策，西部地区各地方政府也出台政策保护生态环境。陕西省在２０００年提出对省内重要江河源头和流域制定环境保护计划，禁止建设有污染的项目，推进黄河水污染防治工作，并在２００１年政府工作计划中提出加强对生态环境的投资[2]，类似的政策安排在贵州、内蒙古等省份也存在[3]。在现有的研究中，一部分文献将关注点聚焦于西部大开发的经济增长实施效果上（刘生龙等，２００９；Ｊｉａ　ｅｔ　ａｌ．，２０２０；刘瑞明和赵仁杰，２０１５），另外，还有一部分文献关注西部大开发对收入差距（毛其淋，

２０１１）的影响。那么，西部大开发战略是否能如其目标制定和政策实施的那样，实现生态环境保护和污染物排放降低？同时，在这一过程中地方政府与企业的应对行为是什么？这些问题仍有待进一步的研究。

表１　西部大开发政策目标及措施梳理

时间                                                        主要目标与措施	文件名称
１．提高中央财政建设资金用于西部地区的比例 ２．加大财政转移支付力度 ３．西部地区国家鼓励类产业的企业，减按１５％的税率征收企业所 ２０００年１０月 得税 ４．将生态环境建设设为优先布局项目 ５．增加对西部地区农业、生态环境保护建设信贷支持	《国务院关于实施西部大开发若干政策措施的通知》
以西部地区为重点，大力进行生态环境保护和建设，鼓励和支持各 ２００１年１２月 类社会资金投向环境保护	《国务院关于国家环境保护 “十五”计划的批复》

１．西部地区国家鼓励类产业企业，在２００１—２０１０年减按１５％征收

《财政部、国家税务总局、海企业所得税

２００１年１２月                                                                                                       关总署关于西部大开发税收

２．民族自治地方的内资企业可以定期减征或免征企业所得税，外资

优惠政策问题的通知》企业可以减征或免征地方所得税

１．加强生态建设和环境保护 ２００２年２月 ２．推广与应用生态环境建设相关应用技术		《“十五”西部开发总体规划》
１．进一步加强生态环境保护 ２００２年１２月 ２．防止东部污染企业、被淘汰的落后工业设备向西部转移		《国务院办公厅关于做好２００３年西部开发工作的通知》
２００４年３月	１．环境保护是重要任务和切入点，加强工业污染防治２．严格控制被淘汰的生产工艺、设备转移到西部地区	《国务院关于进一步推进西部大开发的若干意见》
２００７年１月	１．发展优势产业，发展高技术产业 ２．主要污染物排放总量降低１０％，加大水污染综合防治力度 ３．进一步加强对西部转移支付、税收优惠，加大对西部金融支持	《西部大开发“十一五”规划》

《中西部等地区国家级经济技优先安排中西部地区经济技术开发区污水、生态环境建设项目的财

２００７年８月    术开发区基础设施项目贷款政贴息资金

财政贴息资金管理办法》

（续表）

时间                                                         主要目标与措施                                                             文件名称

１．加强生态建设，注重环境保护，强化污染防治，严禁污染产业和

落后生产能力转入

《国务院关于中西部地区承接

２０１０年８月 ２．鼓励企业采用节能、节水、节材、环保先进适用技术，严格执行

产业转移的指导意见》污染物排放总量控制制度，实现污染物稳定达标排放

３．在财税、金融、投资、土地等方面给予必要的政策支持

在对２０００—２００９年东中西部各区域污染物排放强度变动趋势的描绘中发现，在２０００年西部地区污染排放强度远高于东中部地区，随着时间推移，总体上来看各区域的二氧化硫和化学需氧量排放强度均在下降，西部地区的下降幅度显著大于东中部，２００９—２０１０年各区域污染排放强度差距缩小。结合相关具体措施及其产生的直接影响，以及由此蕴涵的经济效应等，我们尝试去梳理可能的产生减排机制，如下。[4]

• 西部大开发的税收优惠与转移支付等政策有助于企业与地方政府加强环境治理。西部大开发加大了中央对地方政府的转移支付与中央财政投入金，有助于缓解地方财政压力，扩大地方政府进行环境治理的“空间”，地方政府可能会增加进行环保治理的投资。同理，在企业层面，政策中采取的税收优惠政策也将在客观上提高其环境治理能力。所得税税负的减少将会促进企业改进生产技术。企业将更有可能利用资金购买新设备、新技术、进行技术升级以提升效率抑或是投入创新研发中去，进而促进企业污染排放降低。
• 西部大开发出台的相关政策具有向清洁型产业结构方向调整的可能。在西部大开发的目标中强调要调整西部地区产业结构，严格限制被淘汰的落后产能转移到西部地区。产业结构调整是影响地区污染排放的一个可能因素。产业结构向第三产业转移将会降低地区污染水平，在西部的第二产业内部的产业结构调整也可能会促进地区环境质量的改善。
• 西部大开发出台的相关政策以引导为主，未发现明显的“命令控制型”规制政策，那么技术效率提升而非污染处理效率提升可能是影响污染减排的一个渠道。西部大开发的相关支持政策中，多次提到通过减税、加大转移支付等资金援助措施来带动发展。“技术效率”层面的污染减排一般指生产过程中的清洁化（Ｇｕｔｉéｒｒｅｚ　ａｎｄ　Ｔｅｓｈｉｍａ，

２０１８）。“技术效率”提升主要来自两个途径：企业创新能力提升以及受其他企业影响的溢出效应。

（４）西部大开发的相关优惠政策在驱动企业自身行为变动，进而影响企业层面环境绩效的同时，其引起的资源再配置效应也有可能驱动加总层面的污染减排。西部大开发对处于西部的国家鼓励类产业的内资企业和外商投资企业，减按１５％的税率征收企业所得税，同时鼓励和支持各类社会资金投向环境保护领域以及相关产业，势必会在不同企业间产生资源再配置效应，而其可能也会对绿色发展产生影响。

三、研究设计与样本说明

西部大开发在政策制定时选取了１２个省、自治区和直辖市以及３个民族自治州，这为采用断点回归设计（Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ　Ｄｉｓｃｏｎｔｉｎｕｉｔｙ，ＲＤ）提供了便利的基础条件。西部大开发所形成的分界线是自然地理分界线，不存在分界线两侧的县区人为干预分界线划定的情况。与Ｊｉａ　ｅｔ　ａｌ．（２０２０）类似，本文也将传统的中西部分界线外扩，纳入了湘西和恩施两个自治州的边界线，而延边州由于地理位置距分界线太远，并不纳入本文的研究范围。

首先聚焦于地区层面观察西部大开发是否带来环境绩效提升，采用公式（１）进行研究：

１５

Ｙｃｔ＝α＋βＧＷＤｃ＋ｆ（ｄｉｓｃ）＋ＧＷＤｃ×ｆ（ｄｉｓｃ）＋ｓ∑＝１γｓＳｅｇｓ＋δＸｃｔ＋θｔ＋εｃｔ， （１）其中，Ｙｃｔ为县区各污染物排放量的自然对数，主要研究对象为ＣＯＤ （化学需氧量）污染物排放量。之所以选取ＣＯＤ污染物是因为：水污染的治理是西部大开发中重要的一环；二氧化硫、氮氧化物等污染气体在边界附近存在扩散现象，其空间外部性可能会诱致策略性减排行为，干扰因果效应的识别。ＧＷＤｃ表示县区是否被纳入西部大开发的变量，分界线左侧的县区ＧＷＤｃ＝１，否则ＧＷＤｃ＝０。ｄｉｓｃ为驱动变量，代表县区ｃ距分界线的最短距离，在西部大开发内的县区距离为正值，在西部大开发外的县区距离为负值。参考Ｊｉａ　ｅｔ　ａｌ．（２０２０）的做法，对边界线进行分区，共分成１５个小段。如果县区ｃ靠近某一分段ｓ，则Ｓｅｇｓ＝１，否则Ｓｅｇｓ＝０。θｔ代表时间固定效应，εｃｔ为误差项。为控制其他影响污染物排放的因素，模型中纳入了控制变量Ｘｃｔ，包括地区生产总值ｌｎｇｄｐ（地区实际生产总值取对数）、第二产业比重ｉｎｄｕｓｔｒｙ（第二产业增加值占ＧＤＰ的比重）、人口密度ｐｏｐ＿ｄｅｎｓｉｔｙ（总人口比土地面积取对数）、城市化水平ｕｒｂａｎ（城市人口占总人口比重）。以上以货币单位测度变量均使用以２０００年为基期的省级层面居民消费价格指数进行平减。对公式（１）的估计主要有两种方式：参数全局多项式方法和非参数的局部线性回归。本文主要分析中采用局部线性回归进行估计，并在稳健性检验中采用全局多项式方法进行检验。全局多项式方法的估计结果容易受到阶数选择的影响（Ｇｅｌｍａｎ　ａｎｄ　Ｉｍｂｅｎｓ，２０１９），局部线性回归能够避免边界上收敛速度慢的问题（Ｌｅｅａｎｄ　Ｌｅｍｉｅｕｘ，２０１０）。为了综合地获得稳健结论，将带宽设置到１００千米、１５０千米和

２００千米，其中１００千米带宽为主要研究结果。

本文绘制了自２０００年西部大开发实施后，分界线两侧的县区到分界线的距离与ＣＯＤ污染物排放量之间的关系，显示西部县区ＣＯＤ排放量明显低于中部县区，分界线处污染物排放情况存在明显的跳跃，意味着在分界线处存在断点。进一步地，本文还描绘了西部大开发实施前后西部地区污染物排放的变化，将ＣＯＤ排放量按年份加总到城市层面。可以发现２００９年西部县区的污染排放情况相比于１９９９年呈现出排放量降低的趋势。通过以上示意性描述，可以较为粗略地体现区域协调发展政策可能具有污染减排

效应。[5]

本文使用的数据主要由三部分组成：２０００—２００９年的《中国县域统计年鉴》《中国区域经济统计年鉴》和中国污染企业排放数据库。利用中国污染企业排放数据库，按照县－年份层面对污染物数据进行加总，从而形成各县区的污染物排放指标。采用ＡｒｃＧｉｓ软件测算各县区（以及企业）到西部大开发边界线的最短距离。由于２０１０年的中国污染企业排放数据库在企业开业时间数据上存在大部分缺失，因而将样本时间限定在

２０００—２００９年。表２给出了主要变量的描述性统计。

表２　主要变量的描述性统计

	样本量	均值	标准差	最小值	最大值
ＣＯＤ＿ｅｍｉｓｓｉｏｎ	１６　５８６	１２．３８４５	２．３５００	０	１５．６６３７
ＣＯＤ＿ｒｅｓｉｄｕａｌ	１６　２９２	０．００００	２．０１２０	－１２．４９７４	５．６９１９
ｌｎｇｄｐ	１９　６２５	７．７１８１	１．２１５０	３．２２２９	１２．０３３８
Ｉｎｄｕｓｔｒｙ	１９　６２５	３７．７８４２	１５．９９４９	０．００２８	８９．６４６２
ｐｏｐ＿ｄｅｎｓｉｔｙ	１９　５４６	５．００５５	１．５３１４	－４．００７１	１２．１３８１
ｕｒｂａｎ	１９　３２２	０．１８４０	０．１４２６	０．００００	１．００００

四、基准分析

（一）基准结果

基准结果如表３所示。表３的第（１）、（３）、（５）列为控制分区变量和年份固定效应下的不同带宽的估计结果，而第（２）、（４）、（６）列控制各县区的地区生产总值、第二产业比重、人口密度和城市化水平，并讨论不同带宽的估计结果。结果显示，估计系数均为

负，并且都通过了显著性水平检验，表明西部大开发政策显著降低了地区污染物排放水平。

表３　基准结果：采用残差进行分析

ＣＯＤ

＿

ｅｍｉｓｓｉｏｎ

ＣＯＤ

＿

ｒｅｓｉｄｕａｌ

＜

１００ｋｍ

＜

１５０ｋｍ

＜

２００ｋｍ

＜

１００ｋｍ

＜

１５０ｋｍ

＜

２００ｋｍ

（

１

）

（

２

）

（

３

）

（

４

）

（

５

）

（

６

）

（

７

）

（

８

）

（

９

）

ＧＷＤ －０．８３９９＊＊ －０．７０９５＊＊ －０．７７７４＊＊＊ －０．６７０３＊＊ －０．８１９８＊＊＊－０．６３４９＊＊＊ －０．７８１２＊＊ －０．６８０７＊＊ －０．６４９７＊＊＊

（０．３４４６） （０．３１５６） （０．２９６９） （０．２６７４） （０．２６６７） （０．２４１０） （０．３３２９） （０．２８１８） （０．２４９２）

Ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓ　 ２　８９８　 ２　８１９　 ４　０４１　 ３　９２６　 ５　１５７　 ５　０１２　 ２　８１９　 ３　９２６　 ５　０１２

Ｒ－ｓｑｕａｒｅｄ　 ０．１６２８　 ０．２３９８　 ０．１５８１　 ０．２４４６　 ０．１７６８　 ０．２５９１　 ０．０１４４　 ０．０１０６　 ０．００７６控制变量 否 是 否 是 否 是 是 是 是

　　注：＊、＊＊、＊＊＊分别表示１０％、５％、１％的显著性水平；括号内为在县区层面聚类的标准误；同时控制分区变量、年份变量。

为尽可能避免控制变量在断点处可能存在跳跃的情况，排除控制变量等对结果的影

响，本文采用ＣＯＤ排放量残差（ＣＯＤ＿ｒｅｓｉｄｕａｌ）作为公式（１）的Ｙｃｔ重新估计。这样用变量的残差进行回归分析可以提高估计的精确度（Ｌｅｅ　ａｎｄ　Ｌｅｍｉｅｕｘ，２０１０）：将分区变量、年份变量以及其他控制变量对ＣＯＤ排放量进行回归，回归后所得到的ＣＯＤ排放的残差再进行断点回归，结果如表３第（７）—（９）列所示。在带宽１００千米、１５０千米和２００千米内估计，其系数均为负且显著，即显著地降低边界线附近县区ＣＯＤ排放的程度。在西部大开发实施的十年里，地区ＣＯＤ排放量降低了５４．２１％ （ｅ－０．７８１２－１），后续分析中均采用污染物排放量的残差进行分析。

为了展现西部大开发对污染物排放的影响如何随着时间的推移而变化的，本文进一步按年度进行分析：

                              ２００９                                           ２００９                                                 ２００９

Ｙｃｔ＝α＋βｋｔ＝∑２０００ＧＷＤ×Ｄｔ＋ｔ＝∑２０００ｆ（ｄｉｓｃ）×Ｄｔ＋ｔ＝∑２０００ＧＷＤ×ｆ（ｄｉｓｃ）×Ｄｔ

（２）

１５

＋ｓ∑＝１γｓＳｅｇｓ＋δＸｃｔ＋θｔ＋εｃｔ，

其中，Ｄｔ为年份虚拟变量，仅在当年取１，其他年份取０。将１９９９年作为基准年份，其他设定与模型（１）一致。通过回归结果可以发现，ＣＯＤ排放量均存在显著下降的趋势，２００１—２００２年污染物排放显著降低，２００３—２００５年减少的趋势减缓。２００６年之后，

ＣＯＤ排放量进一步显著降低。将距边界线的带宽分别扩宽到１５０千米和２００千米，估计结果均稳健地表现出类似的变动趋势。[6]

（二）其他污染物排放情况

基准回归中，本文选取ＣＯＤ排放量进行分析。尽管其他指标在因果识别上面存在一些缺陷，但是仍然希望观察其结果。进一步选取了其他污染物排放指标进行分析，包

括二氧化硫（ＳＯ２＿ｒｅｓｉｄｕａｌ）、废气（ＷＧ＿ｒｅｓｉｄｕａｌ）、废水（ＷＷ＿ｒｅｓｉｄｕａｌ）、一氧化氮

（ＮＯ＿ｒｅｓｉｄｕａｌ）、氮氢化物（ＮＨ＿ｒｅｓｉｄｕａｌ），将带宽设定在１００千米。回归结果显示，尽管部分污染物分析结果不显著，但仍然可以看到工业污染物的排放量整体存在降低趋势。[7]

（三）稳健性检验

１．使用全局多项式方法进行估计

对模型（１）采用全局多项式方法进行估计，结果如表４所示，其中第（１）—（３）列分别对应二次、三次和四次多项式。表４的结果显示，西部大开发均会使县区的ＣＯＤ污染物排放量显著减少，基准结果不依赖于估计方法的选择。

表４　稳健性检验

ＣＯＤ＿ｒｅｓｉｄｕａｌ　ＣＯＤ＿ｒｅｓｉｄｕａｌ　ＣＯＤ＿ｒｅｓｉｄｕａｌ

ｌｎｃｇｄｐ

ｉｎｄｕｓｔｒｙ

Ｐｏｐ＿ｄｅｎｓｉｔｙ

ｕｒｂａｎ

（１）             （２）             （３）

（４）

（５）

（６）

（７）

ＧＷＤ

－０．４６４２＊＊＊ －０．４６７９＊＊               －０．５７１７＊＊

－０．１１２０

２．８３８６

－０．１１７１

０．０２３６

（０．１５８５） （０．１９５３） （０．２３２９）

（０．１３５５） （２．５０３６） （０．１１４４） （０．０１８９）

Ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓ

１６　２９２

１６　２９２

１６　２９２

３　３４５

３　３４５

３　３４０

３　２６４

Ｒ－ｓｑｕａｒｅｄ

０．００９０

０．０１１５

０．０１１７

０．４９７８

０．２３４６

０．４６０３

０．２８６７

ＧＷＤ＿ｗｅｓｔ

ＧＷＤ＿ｅａｓｔ

ＧＷＤＷ

ＧＷＤＥ

ＧＷＤＥ２

去掉边界 １０ｋｍ

去掉边界 ３０ｋｍ

（８）

（９）

（１０）

（１１）

（１２）

（１３）

（１４）

ＣＯＤ＿ｒｅｓｉｄｕａｌ

－０．３３７５

０．４５２９

－０．４８２８

－０．０２３９

０．３０１２

－０．６８５７＊

－１．３４８２＊

（０．５０４６） （０．２９７５）

（０．４１６１） （０．３１５７） （０．２６７９）

（０．３８５４） （０．７３７２）

Ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓ

１　３４３　     ３　０５５

１　８０２

３　０２７

４　０９５

２　６０３

１　８４２

Ｒ－ｓｑｕａｒｅｄ

０．０１１７　 ０．００４３

０．００３８

０．００２１

０．００９２

０．００９２

０．０１９０

删除２００６年后 删除中部六省样本

ＭＳＥ

ＭＳＥ－Ｔｗｏ

ＣＥＲ

ＣＥＲ－Ｔｗｏ

ＤＩＤ

（１５）

（１６）

（１７）

（１８）

（１９）

（２０）

（２１）

ＣＯＤ＿ｒｅｓｉｄｕａ

－０．７５４７＊＊ －０．５７１４＊ －０．６０７０＊＊＊ －０．６５９５＊＊＊ －０．７１１９＊＊          －０．７２２３＊＊ －０．２０５９＊＊ （０．３６２５） （０．３３５８） （０．２２２７） （０．２４８２） （０．２７６５） （０．３１０１） （０．１０２６）

Ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓ

１　６１８　     ３　２１２　   ６　３６１　   ５　０３７　   ４　１２４　  ３　２８９　 １８　９４０

Ｒ－ｓｑｕａｒｅｄ

０．０１０９　 ０．００５３　 ０．００７１　 ０．００７６　 ０．００９７　 ０．０１１６　 ０．０２６１

　　注：＊、＊＊、＊＊＊分别表示１０％、５％、１％的显著性水平；括号内为在县区层面聚类的标准误；同时控制分区变量、年份变量和控制变量。

２．控制变量的连续性检验

本节中对控制变量的连续性进行检验，表４第（４）—（７）列报告了边界线附近１００千米内的县区的相关控制变量的回归结果，结果显示在以控制变量为被解释变量的断点回归中，估计系数均不显著，说明各控制变量在西部大开发边界线处不存在断点。

３．安慰剂检验

西部大开发政策导致的分界线两边污染物排放的跳跃是否真的是由于政策所导致，为此将西部大开发边界线向东（ＧＷＤ＿ｅａｓｔ）和向西（ＧＷＤ＿ｗｅｓｔ）分别移动２００千米。此外，西部大开发是针对西部各省级地区的区域政策，形成了自然的地理边界，构造 “假”的西部大开发分界线也应该考虑行政区划因素。[8]分别将西部大开发边界线向西移动一个省份 （ＧＷＤＷ），向东移动一个省份 （ＧＷＤＥ），在东北地区向东移动一市（ＧＷＤＥ２），以此构造边界线。通过使用伪造的边界线选择１００千米的带宽，重新估计的结果如表４第（８）—（１２）列所示，估计系数均不显著。

４．其他稳健性检验

• 排除企业迁移的影响。通过剔除距离边界线距离最近的县区，可以排除最有可能受政策影响而改变选址的企业，分别去掉距离边界线最近１０千米和３０千米的县，然后重新进行断点回归，如表４第（１３）、（１４）列显示，所有估计系数均依然显著为负。
• 排除同期政策。中部崛起战略在实施时间上与本文的样本时间存在重叠，且与西部大开发一样均为区域协调发展政策，将样本时间在２００６年之后的样本删除或者删除中部６个省份，如表４第（１５）、（１６）列所示，基本结果依然显著为负。
• 不同带宽选择。表４第（１７）—（２０）列分别为均方误差最小的共同带宽（ＭＳＥ）、均方误差最小的带宽（ＭＳＥ－Ｔｗｏ）、覆盖误差率最小的共同带宽（ＣＥＲ）和覆盖误差率最小的带宽（ＣＥＲ－Ｔｗｏ），结果显示系数均为负且结果显著。
• 考虑双重差分估计。采用ＤＩＤ法将西部地区的全部县区样本纳入进来，来进一步检验基准结果的稳健性。数据样本时间为１９９８—２００９年，生成变量Ｔｒｅａｔ＝ＧＷＤ× ｐｏｓｔ，２０００年之后的样本时间ｐｏｓｔ＝１，结果如表４第（２１）列所示。表中ＤＩＤ的估计结果显著为负，基准结果依旧稳健。

五、影响机制与异质性分析

（一）县区层面可能的机制

１．清洁型产业结构调整

由于缺乏县域层面生态环保治理投资，先检验西部大开发对基本建设投资的影响。只有当基本建设投资增加时，相应的生态环保投资才会有更大的可能增加。本文采用县域数据中基本建设投资额（ｃａｐｉｔａｌ）指标平减后的对数形式进行分析。表５第（１）列所示，西部大开发显著提高了建设投资额，但无法确定其是否增加环保的治理投资。政府还可以通过“疏”的方式，在产业结构上倾向于选择一些清洁的产业。采用沈能（２０１２）的方式来划分清洁行业和污染行业，并按照年－县区层面加总清洁行业和污染行业的产值到县区层面，构造产业结构变量ｃｌｅａｎ＿ｐｏｌｌｕ＿ｒａｔｉｏ进行分析，结果如表５第

（２）列所示，西部各县区清洁行业生产的比重在提高。

表５　县区的建设投资、产业结构调整、所得税和转移支付

	ｃａｐｉｔａｌ	ｃｌｅａｎ＿ｐｏｌｌｕ＿ｒａｔｉｏ	ｆｔａｘ	ｌｎｔｒａｎ
	（１）	（２）	（３）	（４）
ＧＷＤ	０．３１０５＊＊＊	０．１０２６＊	－０．５１８８＊＊＊	０．０１２７
	（０．０８８５）	（０．０５３７）	（０．１５６５）	（０．１１９１）
Ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓ	３，２４４	２，９８６	２，３６６	１，４３９
Ｒ－ｓｑｕａｒｅｄ	０．７６２６	０．０５６３	０．７５１０	０．６３２８
带宽	１００ｋｍ	１００ｋｍ	１００ｋｍ	１００ｋｍ

　　注：＊、＊＊、＊＊＊分别表示１０％、５％、１％的显著性水平；括号内为在县区层面聚类的标准误；同时控制分区变量、年份变量和控制变量。

２．税收效应和转移支付

西部大开发实施对政府鼓励发展的内外资企业减征１５％企业所得税，提高了企业在该地区投资的积极性，会吸引相对清洁环保的产（企）业项目进驻，企业将有更大可能将资金运用到技术提升或者治理投资上去。相应地，转移支付亦是如此。使用《全国地市县财政统计资料》与县域数据合并，研究各县区所得税和转移支付的变动情况。企业所得税（ｆｔａｘ）与县区转移支付（ｌｎｔａｎ）均为平减后的对数形式。表５第（３）列表明西部大开发下企业所得税显著减少，企业可能通过税负降低进行技术效率提升和治理投资增加。表５第（４）列结果显示西部大开发没有造成西部地区转移支付显著的变化。

（二）企业层面可能的减排机制探析

利用企业层面数据可以更好地剖析其中的影响机制和途径，将断点研究设计聚焦在企业层面，主要采用如下模型设定来进行研究：

１５

Ｆｉｔ＝α＋βＧＷＤｉ＋ｆ（ｄｉｓｉ）＋ＧＷＤｉ×ｆ（ｄｉｓｉ）＋ｓ∑＝１γｓＳｅｇｓ＋δｌｎｙｉｔ＋θｔ＋μρ＋εｃｔ，

（３）其中，Ｆｉｔ为ＣＯＤ产生量、ＣＯＤ去除率、专利数量（质量）等变量。同时控制企业规模ｌｎｙｉｔ，由企业总产值来衡量。μρ为四位数行业固定效应，标准误聚类到县区－四位数行业层面，其他与模型（１）一致。

１．排除规制加强和减产的影响

是否存在西部面临的环境规制比东中部更高的情况？以排污费征收强度作为环境规制强度的度量，以此排除在西部实施了更为严格的环境规制。使用２００４年中国工业企业数据库中排污费（ｆｅｅ）数据进行分析，带宽设定在１００千米。表６的Ｐａｎｅｌ　Ａ第（１）列显示，企业排污费并没有显著提高，并没有通过环境规制的加强这一路径降低污染物排放。企业如果面临强有力的环境规制时，为了达到减排要求，可能被迫采取减产的方式以实现规制目标。表６的Ｐａｎｅｌ　Ａ第（２）列显示，企业并没有出现明显减产（ｌｎｙ）的情况，排除企业产出减少进而污染排放降低的情况。表６　企业层面的减排机制

Ｐａｎｅｌ　Ａ：排除规制加强和减产影响
		ｆｅｅ				ｌｎｙ
		（１）				（２）
ＧＷＤ		８．１６９８				－０．０５２４
		（４９．７７４６）				（０．１０５４）
Ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓ			８　８４６			４２　６８５
Ｒ－ｓｑｕａｒｅｄ			０．０６１５			０．３７６０
Ｐａｎｅｌ　Ｂ：ＣＯＤ的产生量和去除量
	ＣＯＤ＿ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ			ｗｃｒ	ＣＯＤ＿ｔｒｅａｔｍｅｎｔ		ｗａｔｅｒ＿ｆａｃｉｌｉｔｙ
	（１）			（２）	（３）		（４）
ＧＷＤ	－０．８３５１＊＊＊			０．０１６２＊＊＊	０．１２５２		０．００２９
	（０．２６５２）			（０．００４６）	（０．２１６２）		（０．０７３９）
Ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓ	２６　３２８			２２　３５９	２６　６６０		３０　２４０
Ｒ－ｓｑｕａｒｅｄ	０．５３７４			０．２１４４	０．４９９０		０．１７７７

９５８                                              经 济 学 （季 刊）					第２３卷
					（续表）
Ｐａｎｅｌ　Ｃ：技术创新和进步
		ＴＦＰ	ｐａｔｅｎｔ＿ｎｕｍ	ｍｅｄｉａｎ＿ｑｕａｌｉｔｙ	ｍｅａｎ＿ｑｕａｌｉｔｙ
		（１）	（２）	（３）	（４）
ＧＷＤ		０．１０５３	－０．０１７６	－０．００４９＊＊	－０．００４５＊＊
		（０．０６９４）	（０．０４５１）	（０．００１９）	（０．００１８）
Ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓ		７　０２５	１２　５８５	１２　５８５	１２　５８５
Ｒ－ｓｑｕａｒｅｄ		０．５２０８	０．０３１４	０．０４４７	０．０４７１
Ｐａｎｅｌ　Ｄ：污染企业和清洁企业环境绩效差异
	ＣＯＤ＿ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ		ＣＯＤ＿ｔｒｅａｔｍｅｎｔ	ｗｃｒ	ｗａｔｅｒ＿ｆａｃｉｌｉｔｙ
	（１）		（２）	（３）	（４）
ＧＷＤ×ｐｏｌｌｕ	－１．１２６１＊＊＊		０．０１４３	０．０１５９＊＊＊	－０．０５２５
	（０．２６９３）		（０．２２２０）	（０．００５７）	（０．０９７６）
Ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓ	２６　３２８		２６　６６０	２２　３５９	３０　２４０
Ｒ－ｓｑｕａｒｅｄ　             ０．５３７４			０．４９９０	０．２１２８	０．１７７４
Ｐａｎｅｌ　Ｅ：新老企业在ＣＯＤ产生量和去除量的不同

                                    ＣＯＤ＿ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ　                ＣＯＤ＿ｔｒｅａｔｍｅｎｔ　 ＣＯＤ＿ｅｍｉｓｓｉｏｎ

                                 （１）           （２）           （３）           （４）            （５）           （６）             （７）

ＧＷＤ＿ｎｅｗ Ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓ	－０．８２６０＊＊＊ －０．６９８２＊＊ －０．３８４９＊＊ －０．２７４８ －０．３４４４   －０．１３２０                                                                        －０．２４００＊ （０．２０６９） （０．３０１５） （０．１７５８） （０．１９４９） （０．２３０１） （０．１７６３） （０．１２３５） ２６　２３８　 ２６　３８５　 ２５　２５８　 ２６　５７０　 ２６　７１８　 ２５　５８０　 ２３　３１１
Ｒ－ｓｑｕａｒｅｄ		０．５３７１		０．２９０１	０．６９８４	０．４９９１		０．３５６０	０．６６７２	０．６２８８
城市变量		否		是	否	否		是	否	否
四位数行业		是		否	否	是		否	否	否
城市－行业变量		否		否	是	否		否	是	是
Ｐａｎｅｌ　Ｆ：资源再配置效应
			ＣＯＤ＿ｅｍｉｓｓｉｏｎ＿Ｇ				ＣＯＤ＿ｅｍｉｓｓｉｏｎ＿Ａ			ｃｏｖ＿Ｓ
			（１）				（２）			（３）
ＧＷＤ			－０．５１７１＊＊＊				－０．１８５３＊			－０．０３３１＊＊
			（０．１６１９）				（０．１０９３）			（０．０１６８）
Ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓ			２４　３１９				１７　２８３			２４　３１９
Ｒ－ｓｑｕａｒｅｄ			０．４１９７				０．３５１８			０．１１８４

　　注：＊、＊＊、＊＊＊分别表示１０％、５％、１％的显著性水平；括号内为在县区－四位数行业层面聚类的标准误；除Ｐａｎｅｌ　Ａ的第（２）列不控制企业规模，Ｐａｎｅｌ　Ｅ如表格所示控制固定效应，Ｐａｎｅｌ　Ｆ控制分区－年份、行业－年份的联合固定效应外，其余的同时控制分区变量、四位数行业、年份变量和企业规模。除Ｐａｎｅｌ　Ｆ带宽设定在２００千米，其余带宽均为１００千米。

２．污染治理投资方向：技术效率提升的证据

沿着生产技术效率提升和治理投资增加这两条路径探寻可能的污染减排机制。利用ＣＯＤ产生量、重复用水量占比、ＣＯＤ去除量以及废水治理设施数来分析ＣＯＤ排放量的降低是否是技术效率提升和治理投资增加带来的影响。表６的Ｐａｎｅｌ　Ｂ第（１）—（４）列分别为带宽１００千米情况下对ＣＯＤ产生量（ＣＯＤ＿ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ）、重复用水占工业总用

 

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[1] 由于篇幅限制，“十五”和“十一五”期间西部大开发的主要任务未在正文列示，感兴趣的读者可在《经济学》

（季刊）官网（ｈｔｔｐｓ：／／ｃｅｑ．ｃｃｅｒ．ｐｋｕ．ｅｄｕ．ｃｎ）下载附录。

[2] 《陕西省人民政府关于加强生态保护工作的通知》《陕西省人民政府关于印发黄河经济协作区在西部大开发中进一步加强联合与协作的实施意见》《陕西省人民政府关于印发陕西省２００１年国民经济和社会发展计划的通知》。

[3] 《贵州省人民政府办公厅关于做好２００３年西部开发工作的意见》《２００５年贵州省政府工作报告》《内蒙古自治区人民政府关于在西部大开发中加强环境保护工作的措施》。

[4] 由于篇幅限制，该部分内容未在正文展示，感兴趣的读者可在《经济学》（季刊）官网（ｈｔｔｐｓ：／／ｃｅｑ．ｃｃｅｒ．ｐｋｕ．ｅｄｕ．ｃｎ）下载附录。

[5] 由于篇幅限制，该部分内容未在正文展示，感兴趣的读者可在《经济学》（季刊）官网（ｈｔｔｐｓ：／／ｃｅｑ．ｃｃｅｒ．ｐｋｕ．ｅｄｕ．ｃｎ）下载附录。

[6] 由于篇幅限制，回归结果未在正文呈现，感兴趣的读者可在《经济学》（季刊）官网（ｈｔｔｐｓ：／／ｃｅｑ．ｃｃｅｒ．ｐｋｕ．ｅｄｕ．ｃｎ）下载附录。

[7] 由于篇幅限制，回归结果未在正文呈现，感兴趣的读者可在《经济学》（季刊）官网（ｈｔｔｐｓ：／／ｃｅｑ．ｃｃｅｒ．ｐｋｕ．ｅｄｕ．ｃｎ）下载附录。

[8] 感谢评审专家对此的建设性建议。