产业转移对承接地与转出地的环境影省略江城市带承接产业转移讲解.docx
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产业转移对承接地与转出地的环境影省略江城市带承接产业转移讲解
《产经评论》2014年9月第5期
[收稿日期〗2014－06－03
[基金项目〗国家社会科学基金重大项目“城市生态文明建设机制、评价方法与政策工具研究”（项目编号:
13＆ZD158,主持人:
钟茂初。
[作者简介〗李梦洁,南开大学经济研究所,博士研究生,研究方向为可持续发展经济学;杜威剑,南开大学国际经济与贸易系,博士研究生,研究方向为贸易与环境。
产业转移对承接地与转出地的环境影响研究
———基于皖江城市带承接产业转移示范区的分析
李梦洁
杜威剑
[摘要〗有关产业转移对承接地和转出地环境影响的研究一直存在较大争议。
以皖江城市带承接产业转移示范区为分析对象,采用倾向得分匹配法评估、分析示范区建立对承接地和转出地的生态环境影响,实证得出结论:
产业转移示范区的建立对承接地（皖江区域的环境影响显著为正,而对主要转出地（长三角地区的环境影响部分显著为正。
因此,实施产业转移并不一定会使承接地的环境恶化,只要加强转移进入门槛和环境管制,承接地和转出地通过科学有效的产业转移可以实现环境“双赢”
。
[关键词〗产业转移;环境影响;皖江城市带;拟自然实验;倾向得分匹配法[中图分类号〗F205
[文献标识码〗A
[文章编号〗1674－8298（201405-0038-10[引用方式〗李梦洁,杜威剑．产业转移对承接地与转出地的环境影响研究———基于皖江城市带承接产业转移示范区的分析[J〗
．产经评论,2014,5（5:
38－47．一引言
改革开放以来,东部沿海地区经济突飞猛进,但近年来受要素成本不断上升的影响,传统产业发
展优势逐渐减弱,资源环境压力明显增大,面对发展中的挑战,发达地区亟需以产业结构调整改变发展乏力的局面;而另一方面,作为欠发达区域的中西部地区要素成本优势突出,需求市场广阔,发展潜力巨大。
在这种背景下,加快东部发达地区产业向中西部地区转移,形成更加合理有效的区域产业分工格局已成为当前大势所趋。
2010年1月12日,国家正式将皖江城市带承接产业转移示范区的建设纳入国家发展战略,这是中国第一个以产业转移为主题的区域发展规划。
皖江城市带包括合肥、巢湖、芜湖、马鞍山、铜陵、安庆、滁州、池州、宣城九市全境和六安市金安区、舒城县,共59个县（市、区。
示范区的建立旨在推进安徽参与泛长三角区域的发展分工,同时探索中西部地区承接产业转移的新模式。
皖江示范区成立至今已经4年,根据“一年打基础、三年见成效、五年大发展”的总体目标,示范区的一些阶段性成果已经初步显现,亟待研究与总结,以期为皖江示范区和其它产业转移区的进一步发展提供理论参考。
早期,学界对产业转移的研究主要集中于产业转移的动因和模式,国外比较经典的理论有雁形学说（KanameAkamatsu,
1937[1〗、产品生命周期理论（ＲaymondVernon,1966[2〗等。
在国内,丁建军（2011[3〗、郑鑫和陈耀（2012[4
〗分别基于新经济地理学和区位论思想揭示了产业转移的动因和
模式。
此外,刘红光等（2011[5
〗对区域间产业转移进行了定量测度研究。
关于产业转移对于承接地
·
83·
的影响,普遍认为承接产业转移对于当地的经济发展、产业结构优化和技术水平提升,都会产生积极的影响（潘文卿和刘庆,2012[6〗;许南和李建军,2012[7〗;关爱萍和李娜,2013[8〗。
但是有关产业转移对承接地与转出地生态环境影响的研究却存在很大争议。
现有研究较多关注国际贸易中污染产业转移所造成的“污染避难所”效应（李小平和卢现祥,2010[9〗;包群和陈媛媛,2012[10〗;侯伟丽等,2013[11〗,鲜有定量研究国内区际间产业转移（尤其是产业转移示范区的建立对生态环境的影响。
胥留德（2010[12〗、温伟文和夏洪胜（2010[13〗等定性研究了后发地区承接产业转移对环境影响的类型及其防范。
产业转移是经济发展的必要途径,每一次产业转移都极大地促进了承接地的经济发展,然而在产业转移促进经济增长的背后会对生态环境造成怎样的影响,即承接产业转移过程中是否存在环境外部不经济性?
是否会验证“污染避难所假说”对环境造成负面影响?
还是会通过产业结构升级达到对承接地与转出地环境影响的“双赢”?
基于此,本文试图弥补这一研究缺口,以皖江城市带承接产业转移示范区（下文简称为“皖江示范区”的建立这一拟自然实验为着眼点,运用倾向匹配得分法定量检验皖江示范区的建立对承接地和转出地的生态环境造成的影响,主要包括两个方面的突破:
第一,研究样本选取的代表性。
因为皖江区域具有产业基础好、要素成本低、配套能力强等综合优势,承接产业转移工作一直走在中西部地区的前列,尤其是皖江城市带承接产业转移示范区的建立,作为中国第一个以产业转移为主题的区域发展规划,近年来皖江示范区产业承接规模不断扩大,成效日益显现,已经成为探索科学承接产业转移之路、为中西部地区提供示范的典型区域,因此将皖江示范区的建立这一拟自然实验作为我们研究产业转移的样本非常具有代表性。
第二,研究方法的创新。
因为传统使用OLS方法研究产业转移的经济、结构、技术、环境效应时可能会产生两类问题:
一是遗漏变量,由于无法将所有的影响因素引入模型,因此不能完全分离导致环境影响改变的其他相关因素;二是内生性问题,这会造成OLS估计结果有偏。
运用倾向匹配得分的方法可以较好地解决上述问题,这也是本文的创新点之一。
二研究方法设计与创新
（一倾向得分匹配（PropensityScoreMatching
实证分析皖江示范区的建立对城市生态环境的影响,传统方法是运用单差法通过比较皖江城市带建立前后两个时期当地生态环境各项指标的变化,以此做出判断。
但是单差法无法排除其他影响生态环境的因素,除去皖江示范区建立这一事件的发生以外,2010年前后其他政策法规或相关事件的发生也可能对当地的生态环境产生影响。
如果将2010年前后皖江示范区生态环境的变化都归因于皖江示范区的建立,显然是不合理的。
因此,单差分析得出的结论也可能是不可靠的。
为了弥补单差法在分析此类问题上的缺陷,我们拟采用倾向匹配得分的拟自然实验方法。
倾向得分匹配估计（PropensityScoreMatching是近年来被经济学界逐渐采用的一种非实验方法（Ｒosenbaum和Ｒubin,1983[14〗,1985[15〗,定义为“在既定的可观测特征条件下,基于参与者的条件概率（即倾向得分来匹配处理组和控制组的一种算法”。
PSM可以通过匹配变量的选取控制可观测变量对估计结果的影响,优点在于:
一方面无须预先设定待估方程的形式,通常情况下研究者无法预先判断应该采用何种形式的方程;另一方面,能够通过匹配变量的选取而较好地控制皖江城市带建立的自选择效应。
倾向得分匹配方法的思路是,首先根据倾向性计算得分,定义为:
P（Xi=Pr{exp
i
=1|X
i
}（1
根据式（1可得实验组和对照组的概率,即倾向性得分,再根据得分的相似程度进行配对。
Cameron和Trivedi（2005[16〗阐述该方法配对的有效性取决于两个前提条件:
一是“条件独立性”,即当控制了共同影响因素后,结果变量与是否进行实验是相互独立的;二是“共同支持条件”,即保证·93·
每个实验组个体经过倾向得分匹配都能够找到与其配对的对照组变量。
具体研究中,首先将皖江城市带8个城市（合肥、芜湖、马鞍山、铜陵、安庆、滁州、池州、宣城作为实验组,中国其余278个地级城市作为对照组。
构造一个二元虚拟变量,D
i
={0,1},其
中,Di=1表示城市i为实验组城市,D
i
=0表示城市i为对照组城市。
假设pollu
i
表示各项环境污染
指标,具体包括工业废水排放量（pw和工业SO
2
排放量,i表示不同的城市,经过实验的结果变量
记为pollui（1,未经过实验记为pollu
i
（0。
因此,通过现有文献和方法的定义,皖江城市带建立
对于当地生态环境的平均影响为:
ATET=E[Δ|x,D=1]
=E[pollui（1|x,D=1]－E[pollu
i
（0|x,D=1]（2
但是,E[pollu
i
（0|x,D=1]是一项反事实均值（counterfactualmean,是不可观测的。
因此,
要实现对ATET的估计,就必须为E[pollu
i
（0|x,D=1]找到一个合适的替代,即基于一系列示范区建立前的变量值,将示范区城市与非示范区城市进行配对。
但在配对过程中,若配对变量太少,会产生不合适的对照组城市（Badmatches;若配对变量数目太多,则又会产生配对变量维度的“诅咒”（CurseofDimensionality,Heckman等,1998[17],因此,选择合适的匹配变量对于研究至关重要。
本文研究思路:
第一,将样本企业区分为处理组城市和对照组城市,相关的定义见后文,并通过一个二元选择模型估计出每个样本城市的倾向分值;第二,为处理组城市寻找一个或一组与其倾向分值最为相近的匹配对照组城市,并根据倾向分值赋予每个匹配对照组城市一个权重;第三,计算每个对照组城市与其匹配对照组城市之间的表现差距,这些差距的加权平均即为处理组城市与对照组城市之间的总体差距,也即皖江城市带建立这一事件对当地生态环境的影响。
此外,由于分析中采取的是倾向得分匹配,若结合倍差法（DID,则可以进一步控制不随时间变化的不可观测变量影响。
但由于皖江城市带是2010年才获国家批准建立的,时间跨度较短、年份较少,不宜逐年采用倍差法分析。
随着数据样本的完善,这也是本文所要改进的方面。
（二数据介绍
根据本文的研究目的,考察产业转移对环境造成的影响首先选取代表环境污染（pollu
i
的各项
结果变量,以工业废水排放量（pw、工业SO
2
排放量作为衡量环境效应的指标。
由上述估计过程可知,运用倾向评分匹配法获得示范区建立对当地生态环境影响的因果效应估计时,必须首先满足条件独立性假设,而这一假设成立与否又取决于匹配变量的选取。
在已有理论与经验文献的基础上,本文选取的匹配变量主要包括:
经济规模变量———人均国内生产总值（pergdp,早在20世纪90年代,Grossman和Krueger（1995[18〗就首次提出了环境的库兹涅茨曲线,在经济增长的早期,环境会随着经济增长而恶化,但是经济发展到一定时期后,环境反而会有所改善。
虽然环境库兹涅茨曲线的合理性尚存在争议,但是经济增长与环境污染存在相关关系却是学界已经达成的共识。
对外贸易变量———城市当年实际使用外资金额（trade,有关国际贸易与环境污染之间的关系,国际上形成了“向底线赛跑”（ＲacetotheBottom、“污染避难所”（PollutionHaven等不同假说,用以讨论国际贸易对于环境的影响,这里我们引入贸易量作为匹配的变量指标。
人口密度（popmi指标,用来说明人口规模对环境质量的影响,人口的增加将消耗更多的资源,将有更多的污染物排放出来,但同时也可能会涌现更多人对环境进行保护,即人口规模与环境质量存在相关关系。
技术进步指标———城市当年科学技术投入（tech,技术进步可以提高自然资源的利用率,降低单位产出的自然资源消耗,提供给生产者更多的清洁生产工艺、清洁能源和污染处理设备,从而改善环境质量,具体数据来源如表1所示。
·
04
·
表1结果变量和共同控制因素相关变量
指标含义单位数据来源
treat是否属于示范区城市
pw城市工业废水排放量万吨中国城市统计年鉴数据整理得到
SO2城市工业SO
2
排放量吨中国城市统计年鉴数据整理得到
pergdp城市人均GDP（当年价格万元中国城市统计年鉴数据整理得到trade城市当年实际使用外资金额万元中国城市统计年鉴数据整理得到popmi人口密度人/平方公里中国城市统计年鉴数据整理得到tech城市当年科学技术投入万元中国城市统计年鉴数据整理得到
为了控制异方差和减少匹配时所产生的误差,对结果变量和共同控制因素均作对数化处理。
实证分析中,以是否为皖江城市带区域城市区分实验组和对照组,倾向得分匹配方法比较的是是否建立示范区不同状态下的差异,解决了OLS方法产生的样本选择性偏差等问题,能够较好地考察城市建立示范区与不建立示范区这种“反事实”状态下相比的生态环境影响。
三实证结果及分析
（一产业转移对承接地环境效应的检验
按照是否为皖江示范区城市将样本分为两类,皖江示范区城市为实验组,非皖江示范区城市为对照组,根据上述理论和相关指标选取,我们首先分析实验组和对照组相关变量的差异,统计结果如表2所示:
表2对照组与实验组两组变量统计表
样本变量示范区城市（8个
均值标准差
非示范区城市（278个
均值标准差
全体（286个归一化差值
lpw8.33120.55708.44501.11880.0911
lSO
2
10.18980.541710.65181.05160.3906
lpergdp10.28390.563910.14360.65570.1622
ltrade10.38320.85559.73091.73350.3374
lpopmi6.12070.48745.71410.91640.3917
ltech9.77121.11039.25471.37420.2924
Imbens和Wooldridge（2008[19〗认为,作为反映变量分布差异的指标,归一化差值具有不受样本大小影响的优势,如果归一化差值大于0.25,说明两组数据差异过大,此时若使用线性回归,方程
设定形式的选择对于结果的影响较大,易造成估计误差的偏差。
通过上表发现,大多数变量（lSO2、ltrade、lpopmi、ltech的归一化差值大于0.25,说明匹配之前,两组数据之间存在显著的差异,若
进行直接回归则可能存在较大误差。
为更直观地观测两组实验组与对照组数据之间是否存在显著的差异,我们对核密度图进行分析,如图1所示。
·14·
图1共同控制因素相关变量核密度图
图1按照控制组和对照组分别对共同控制因素的四个变量（lpergdp、ltrade、lpopmi、ltech进行核密度分解,虚线代表实验组（皖江示范区城市,实线代表对照组（非皖江示范区城市。
通过图1可以看出,人均GDP、贸易量、人口密度的核密度分布图形状实验组和对照组均存在较大差异,与表1分析结论一致,即直接使用总体样本回归容易造成较大分析误差。
匹配方法在很大程度上可以避免这一问题。
为了避免实验组样本过少所造成的异常值估计,本文选取示范区建立后三年（2010－2012年的数据进行匹配分析。
需要说明的是,数据匹配是为了找到“拟自然实验”发生之前（皖江城市带建立之前与实验组城市最相近的非皖江区域城市,因此在进行匹配前,必须满足“条件独立性”和“共同支持条件”。
其中,“共同支持条件”要求经过倾向得分匹配后,8个皖江示范区城市都能够找到与其配对的对照组个体,在分析中我们采用相应的命令加以控制,使得模型满足“共同支持条件”;而对于“条件独立性”,即检测数据平衡性的改善,对于上述共同影响因素分年份进行检验,即分析在不同年份使用的共同影响因素,经过匹配之后在控制组和对照组之间是否存在显著性差异,结果如表3所示:
表3承接地的数据平衡性检验
年份变量
lpw
实验组对照组P值
lSO
2
实验组对照组P值
2010lpergdp10.385010.27200.57710.382010.27400.592ltrade10.378010.19100.51910.369010.19300.542lpopmi6.06176.12810.7236.05886.12900.708ltech10.13109.89550.46110.11909.89830.485·
24
·
（续上表
年份变量
lpw
实验组对照组P值
lSO
2
实验组对照组P值
2011lpergdp10.465010.38700.63210.465010.38500.626
ltrade10.665010.31200.19810.664010.31300.201
lpopmi5.98495.93410.7665.98475.93500.771
ltech9.61589.28960.4499.61469.28660.446
2012lpergdp10.589010.48100.52010.589010.48000.518
ltrade10.785010.47100.23610.785010.48000.249
lpopmi5.94215.91760.8855.94205.92350.913
ltech10.580010.46600.63710.580010.46900.644
注:
*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著,回归结果由STATA12.0给出。
表4、表5、表6同。
由此我们可以看出,各变量在5%的显著性水平下均不显著,说明配对后控制组和对照组之间差异显著缩小,配对效果良好。
实证分析中我们采用Kernel函数形式①进行匹配估计,与未进行匹配的最小二乘回归方法作对比,估计示范区的建立对当地的环境影响,估计结果如表4所示:
表4分年份估计示范区建立对承接地的环境效应
年份变量
OLS
ATET值
PSM
ATETT值
2010lpw－0.1015－0.26－0.3256*－1.66
lSO
2
－0.4894－1.27－0.5552***－2.38
2011lpw－0.2464－0.69－0.3266*－1.80
lSO
2
－0.4819－1.41－0.4675***－2.24
2012lpw－0.1527－0.42－0.3243*－1.73
lSO
2
－0.3998－1.18－0.4176**－2.04
比较发现,使用最小二乘法进行估计,示范区的建立对当地的环境效应均不显著,但运用匹配方法进行估计,示范区的建立对当地的环境污染指标均有负向作用,即示范区的建立可以改善当地环境。
因此,通过倾向得分匹配估计法,我们可以检验示范区的建立,并不会如传统的认知所述:
产业转移会造成相应的污染转移。
只要不是一味追求产业转移数量以达到地区经济增长的目的,设定严格的环境准入门槛,承接产业符合国家产业政策、资源节约政策和污染排放强度要求,严禁国家明令淘汰的高耗能、高污染产业转入,就可防止产业转移中的污染扩散（张曦,2013[20〗,在示范区内把产业承接与可持续发展结合起来,重视产业转移的质量,加强生态建设和环境保护,就可以通过产业转
·34·①篇幅有限,有关Kernel函数的具体介绍参见Cameron和Trivedi（2005[16〗。
移有效改善承接地的生态环境问题,实现发展过程中经济与环境的双赢。
（二产业转移对转出地环境效应的检验
下面同样运用倾向匹配得分法考察示范区建立对主要转出地—
——长三角区域的生态环境影响。
2010年5月,国务院颁布长三角区域规划,明确规划范围辐射包括安徽省在内的泛长三角地区,要求建立健全泛长三角合作机制。
在长三角地区经济升级和产业转移压力逐渐增大的背景下,皖江区域把握机会,利用资源优势、战略区位优势、市场优势、政府扶持政策的优势,主动融入长三角、积极参与长三角区域分工合作、大力承接长三角产业转移,并带动安徽利用省外资金逐年大幅度攀升。
2011年1月－11月,示范区引进亿元以上省外投资项目2884个,到位资金2703亿元,同比增长61%,占全省70.3%,其中来自长三角的项目2661个,到位资金2123.9亿元,占示范区78.5%。
由此可见,检验皖江示范区的建立对于主要转出地的生态环境影响,选取长三角区域作为转出地的研究样本是合理的。
在进行匹配前我们首先还是检验样本是否满足“条件独立性”和“共同支持条件”
。
由于数据的局限性①,很难完全满足“共同支持条件”（2010年,25个长三角城市有23个找到匹配城市;2011年,有22个城市成功匹配;2012年,24个城市成功匹配,个别城市未找到匹配城市并不影响我们总体的研究结果。
而对于“条件独立性”
即检测数据平衡性的改善,对上述共同影响因素分年份进行检验,即分析在不同年份使用的共同影响因素,经过匹配之后在控制组和对照组之间是否存在显著性差异,结果如表5所示:
表5
转出地的数据平衡性检验年份变量
lpw实验组
对照组P值lSO2实验组对照组P值201
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