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正文
关于下方文字内容，作者：王双石，西北大学人口、资源与环境经济学，通信邮箱：15700799618@163.com这篇发表在QJE上的文章主要内容如下：在中国，一个地区地表水水质的好坏影响到该地区政府官员的晋升，而水质监测站只能采集到监测站上游地区的排放状况，因此地方政府官员受到激励，对监测站上游的企业实施更严格的环境标准，而对下游的企业采取较松的环境规制。基于此，本文利用空间断点回归的方法，估计了不同严格程度的环境规制对于对企业全要素生产率（TFP）的影响。结果表明，与下游的污染企业相比，上游污染企业的TFP降幅度超过24%，水体化学需氧量降低了57%以上，但是这种效应不存在于非污染行业。而且减排效应只有在政府明确地将官员晋升与水质读数相联系时才会出现。最后，将TFP与排放的估计值结合起来，计算出中国在2000年至2007年间的因水污染治理导致了超过1300亿美元的经济损失。watering down environmental protection in china (Guojun He, Shaoda Wang, Bing Zhang) Quarterly Journal of Economics.
*Bing Zhang为南京大学环境学院教师（中国哪所高校Top5刊发表数量最多？哪所从未发表过？）
注：正式出版在QJE的版本与下文可能有一丢丢变化.
一． 背景
1. 背景和研究设计
A． 中国的水质监测和水污染防治
在经历了二十余年史无前例的经济增长后，中国的环境污染问题在上世纪九十年代日益突出，其中包括了地表水污染。根据世界银行的研究，2000年时中国70%的河流水质不能达到人们安全使用的标准。水污染会带来严重地健康问题，因此中国中央政府开始保护水体试图扭转水质恶化的趋势。为了掌握全国水质的基本状况，环境保护部于上世界末建立了一套国家水质监测系统，即国家地表水环境监测网。这一监测网收集了中国主要河段、湖泊和水库的多种水质信息，并向环境保护部汇报水质等级。但是，上世纪九十年代，GDP增长被视为首要任务，中央政府没有为地方政府官员制定严格的减排和水质改善目标。这就导致了这一监测网在这一时期多用于科学而不是出于环境监管目的，并且多数监测站层面的数据是不公开的。2003年科学发展观提出，根据科学发展观要求，环境保护部迅速加大了水污染治理的力度，环境保护部当时为所有国家控制的监测站设定了明确的水质目标，并开始对大型河流和湖泊沿线的监测站进行自动化改造，以提高数据质量，并且开始系统地公布所有国家控制的监测站的水质数据。中央政府为了实现减排目标，动员地方官员保护环境。中央政府向各省下达了减排要求，各省省长必须与中央政府签订个人责任书，详细记录他们的减排计划和减排承诺。省长又进一步对下一级的市、县官员施加减排压力。治理成果直接与官员晋升挂钩，鉴于这种强有力的zhengzhi晋升激励，地方政府将目光投向大型污染企业，因为它们的排放是当地水污染的最大贡献者。B． 水质监测站的选址
水质监测网的建设最初只是要摸清全国地表水水质整体状况，因此水质监测站的选址主要考量水文因素。本文关注由环境保护部和国务院设立的国家控制的地表水水质监测站，原因在于其监测数据将直接报告到环境保护部，保证了数据的质量。各监测站的年均水质将会汇总报告在环境年鉴上，并依此考核地方政府官员的政绩。C． 研究设计和计量模型
我们利用监测站上下游存在的环境规制的断点来分析环境规制与全要素生产率之间的因果关系，企业和监测站之间的距离充当分组变量（running variable）。我们要检验位于监测站上游的企业的生产力是否低于邻近的下游公司。基准的计量设定如下：
表示在监测站k周边的j行业的企业i的全要素生产率。是一个虚拟变量，当企业i位于监测站k 的下游时，取值为1。表示企业i距监测站K 的距离（若处于企业位于监测站上游该项取负，反之取正）。h表示带宽长度。分别表示行业层面和监测站的固定效应。2. 数据
A． 数据来源
水质监测站数据来自于各类年鉴和公报；企业层面数据基于中国工业企业数据库2000年至2007年的数据，并依照Olley 与Pakes利用半参估计量的方法来计算TFP；企业层面的水污染排放数据来源于有环境保护部管理的环境调查和报告数据库。B． 数据匹配
首先，只保留位于河流干流上的监测站，而将位于湖泊和水库上的监测站删除，因为它们无法确定上下游关系。然后，剔除无河流经过的乡镇地区。随后，以每个监测站为中心，画一个半径为10km的圆，只保留那些落在10公里范围内的企业。这个匹配过程能让我们更好识别研究对象。（处理过程如图figure 2 所示）
随后，计算每个企业距离最近监测站的距离，这一过程中需要剔除10km范围出现重叠的监测站，同时剔除10km范围内没有企业的监测站样本。最终包含161个监测站样本和16388个中国工业企业数据库中的企业和97977个环境调查和报告数据库中的企业，研究的区域涵盖了544个乡镇。C． 平衡性检验
一系列平衡性检验的结果表明上游和下游企业在时不变特征和2003年前协变量方面是相似的，并且这些企业位于高度可比的乡镇，这些平衡结果增加了研究的可信度。3. 基准回归结果
A． 断点回归
Figure 4 将回归结果进行可视化：从Panel A中可以看出，监测站上游污染企业的TFP显著低于下游污染企业。而且这一结果只在5km范围内显著，而且距离监测站越近这一效应越强。然而，对非污染型企业进行回归，没有明显的断点（Panel B）。Table 1 列出了数量化的回归结果，在控制了行业和监测站的固定效应后（Panel B in Table 1）,回归结果更加显著，污染企业因环境规制造成的的TFP损失大致在29%到32%之间，而非污染企业的系数接近于零，且不显著。
B． 差分断点回归
为了更进一步分析2003年前后，由于水污染环境规制加强企业内部TFP的变化，我们利用差分断点法进行回归，计量模型如下：
Post03t是一个虚拟变量，时间t在2003年前是取0，反之取1。这一方法的优势在于，其可以充分利用本文面板数据的结构，并控制了企业的固定效应，剔除了因内生的企业选址而造成的混杂。Table 2的回归结果显示，与下游污染企业相比，上游污染企业的TFP在2003年环境规制更严格后降低了大约19%，然而非污染企业回归结果依然不显著且系数接近于零。
4. 基准回归的潜在威胁和稳健性检验
首先，基准回归的潜在威胁。其一，由于污染企业可能游说政府将水质监测站建在其上游，以此降低环境规制的压力，这就导致了水质监测站的选址存在内生性，这将导致基准回归有偏。本文通过工具变量法（Table 3）和安慰剂检验（Table 4）对潜在的内生性问题进行验证，结果发现水质监测站的选址并不是内生的，基准回归依然有效。其二是企业可能为规避严格的环境规制而迁址，这一问题在差分断点回归中就得到了解决。其三是溢出效应，若上游企业由于环境规制对下游企业产生了正向外溢，这可能导致断点回归高估了上游企业由于环境规制导致的TFP损失，但是安慰剂检验中可以看出，其系数和基准回归基本一致，因此不存在溢出效应。随后，通过改变TFP计算方法、利用参数方法进行断点回归等方法进行稳健性检验，结果表明基准回归结果依然可靠。
5. 机制分析：企业对于环境规制的反应
企业在面临严格的环境规制时，企业需要更多的劳动力和资本投入来实现减排，但是增加的劳动力和资本不一定对产出有直接贡献，这将导致更加严格的环境规制造成了企业TFP的降低。遵循这个思路，本文通过实证得出结论：上游企业通过安装昂贵的污水处理装置、使用低耗水技术和适当降低其工作时间的方法来减少排放。（Table 7）
6. 环境规制执行的zhengzhi经济学视角
zhengzhi因素在环境规制执行过程中扮演重要角色。本文通过实证发现，上游企业比下游企业支付了更多的污染管理费；有强烈晋升激励的官员，该地方水质监测会给上游企业的TFP带来显著的影响，而有弱晋升激励的官员，企业TFP不会发生显著变化；对比自动上报数据的监测站和需要人工参与记录水质状况的监测站，发现自动上报数据的监测站带来的TFP变化是人工监测站的三倍。（Table 9）
7. 经济意义
基于上述实证分析，本文估算了因这一环境规制给中国带来的经济损失（Table 11）。在本文的研究期内（2000年至2007年），中国地表水化学需氧量每降低10%将导致TFP 2.72%-3.22%的降低，研究期内中国的地表水化学需氧量降低了约27.6%。基于同期的工业增加值数据，这意味着了由于这一环境规制，中国经济上损失约10900亿至11860亿人民币。
8. 结论
水质监测站的水质读数是官员晋升重要指标，但是监测站只能反映其上游的排放，因此地方政府官员有强烈的动机去监管监测站上游附近的污染企业，而不是下游附近的企业。通过断点回归，对比下游的污染企业，得出估计监测站上游污染企业的全要素生产率损失为29%。这种TFP的上下游差距只存在于污染行业，且直到2003年水质数据成为zhengzhi关注的重点后才出现。进一步的分析表明，生产力损失主要是上游污染者为了应付更严格的管制而投资更多的(非生产性)减排设备造成的。本文还揭示了一个更为根本的问题，即在zhengzhijiquan下，当中央政府想要动员地方政府实施一些政策时，往往会采取一种目标导向的激励机制，官员的晋升取决于一定的绩效标准。但是，如果中央政府不能很好地监督政策执行的各个方面，地方政府官员往往会在易被监督的方面进行努力，而在无法监督或无明确界定的方面不作为。因此，即使中央政府制定政策的出发点是良好的，但在政策实际执行时也可能导致意想不到的后果。在本文中，中央政府利用强有力的zhengzhi激励来改善地表水质量，但只能通过观测国家控制的监测站数据来监督地方政府。这就导致了地方政府往往从自身利益出发，利用政策漏洞，仅仅对监测站上游企业实施了更为严格的监管。
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