环境污染的特征范文

前言：我们精心挑选了数篇优质环境污染的特征文章，供您阅读参考。期待这些文章能为您带来启发，助您在写作的道路上更上一层楼。

第1篇

[关键词]二氧化硫 污染特征 环境容量 实证分析

中图分类号：X131 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2016）25-0225-01

前言：工业化进程的加快以及城市化水平的提高，带来了严重的环境污染问题，尤其是大气污染中的二氧化硫，素有大气污染元凶的称谓，其对于人体健康以及生态系统的影响非常巨大，必须得到足够的重视。相关环境监测部门应该强化认识，做好区域内二氧化硫污染状况的全面分析，确定二氧化硫的环境容量，尽可能将排放量控制在环境容量之内，减少其对于大气的污染。

1 实证事例

某省会城市位于中原地区，属于国家重要的综合交通枢纽，地处华北平原的南部，黄河中下游地区，总面积达到7446平方公里，下辖多个市辖区，固定人口加上流动人口超千万。总体地势西南高、东北低，从西南部以此为构造侵蚀中低山地、构造剥蚀丘陵、倾斜平原以及冲积平原。在市区内划分有多个区域，包括高新区、金水区等，中部地区以商业为主，西部工业发达，东部地区属于高新技术开发区，设置有大量的高校和科研院所，经济发达。不过与此同时，该市存在着非常严重的大气污染问题，常年雾霾笼罩，主要大气污染物为PM2.5、PM10以及SO2等，这里主要对SO2的污染特征以及环境容量进行分析，希望能够为污染的防治和环境治理提供一些参考[1]。

2 二氧化硫污染特征

2.1 污染状况

在该市市区范围内设置10个环境检测点，利用专业的设备，对二氧化硫污染状况进行检测分析。这10个环境检测点分别布设在中心商业区（4个）、西部工业区（3个）以及东部高新区（3个）。对2009年到2013年的检测数据进行分析和整理，可以得到二氧化硫月均浓度的变化曲线，如图1所示。

结合曲线图进行分析，可以明显看出，在冬春季节，二氧化硫的污染最为严重，尤其是11月到来年1月，二氧化硫的月均浓度达到峰值，夏秋季节相对较好。而结合二氧化硫的年均浓度曲线（图2）可知，除2012年外，其余几年均超出国家二级标准，最高的2009年超出国家标准0.6倍，属于重度污染[2]。

2.2 原因分析

分析市区内二氧化硫污染严重的原因，主要是受气象、交通、工业等因素的影响。结合环境监测站收集到的气象资料，该市全年以偏西风为主，运用Pasquill稳定度分类方法，分析市区稳定性，得到的最终结论为B-C，即处于弱稳定和不稳定之间，有利于空气的扩散，但是由于工业区位于西部，在主导风向的影响下，会给整个市区的大气环境造成负面影响。另外，该市位于北方地区，冬季取暖需求大，而且以燃煤取暖为主，在这种情况下，冬春季节的二氧化硫浓度也就居高不下。

3 二氧化硫环境容量

3.1 标准限值确定

市区包含多个分区，控制区域总面积在1288.32平方公里，属于环境空气质量的二类分区，因此需要执行《环境空气质量标准》（GB3095-2012）中的二级标准，标准限值见表1。

3.2 环境容量计算

结合有关专家学者的研究，在对控制区域内大气二氧化硫环境容量进行计算时，修正A-P值法应该算是最为简单、最为便捷的方法，同时由于研究应用较多，方法的可靠性和准确性较好。

在该控制区内，二氧化硫环境容量可以利用相关公式计算

其中，Q表示二氧化硫环境容量，104t/a，A表示二氧化硫总量控制系数，104km2/a，c表示区域内的控制浓度，mg/m3，S表示控制区域的面积，km2。

控制区域内二氧化硫的控制浓度同样可以通过公式求得

公式中，表示控制区域标准年均浓度限值，mg/m3，表示二氧化硫的背景浓度值，mg/m3[4]。

3.3 控制系数明确

在二氧化硫环境容量计算中，总控制系统A是一个至关重要的参数，相关研究表明，A值的计算同样能够通过公式获得，有

在公式中，VE表示通风系数，与混合层的高度H和混合区域的平均风速u密切相关，有VE=H×u，结合从气象部门获得的相关数据，u的取值为2.2m/s，根据《制定地方大气污染物排放标准的技术方法》中的相关标准，混合层高度H的计算公式为

公式中，表示10m高低位置的平均风速，单位为m/s，参照环境监测站采集的数据信息，取值为3.72，为混合层系数，可以通过查表的方式获取，其值为0.051，f表示地转系数，为地转角速度，取值7.29×10-5rad/s，表示地理纬度，取35°。

代入相关数值进行计算，可以得到控制区混合层高度为2268m，A指为13.941×104km2/a，而结合相关标准，该市的A值在4.2-5.78×104km2/a，取最大值，最终得到控制区域二氧化硫的环境容量为12.55×104t/a[5]。

4 结论与建议

结合上述分析，可以看出，该市市区的二氧化硫排放总量远低于环境容量，不过其年均浓度超出了国家二级标准，主要污染源是西部工业区的重污染企业。对此，立足该市的发展特点，提出几个防控建议：一是调整工业布局，尽量将位于上风向的重污染企业迁移到下风向，减少其对于市区大气环境的污染；二是对于污染比较严重的企业，应该加强监管，督促其做好烟气脱硫处理，减少工业废气中二氧化硫的含量；三是应该对市区的能源结构进行优化，以更加清洁环保的能源，如天然气、地热等代替燃煤，促进市区空气质量的改善。

参考文献：

[1] 余益民.中国生活二氧化硫污染的地域性特征分析――基于面板数据的实证研究[J].经济研究导刊，2012，（24）：135-136.

[2] 聂丽曼，刘剑锋，秦山.二氧化硫污染特征及其环境容量的研究[J].硅谷，2014，（17）：155-156.

[3] 薛文博，王金南，杨金田，等.淄博市大气污染特征模型模拟及环境容量估算[J].环境科学，2013，34（4）：1264-1269.

第2篇

关键词　制造业；大气污染；环境规制；广东

中图分类号　X22　文献标识码　A　文章编号1002-2104(2009)112-0073-05

近年来，在广东经济快速发展的同时，全省污染排放总量也呈上升趋势。2007年广东国内生产总值比上年增长13.6％，工业增加值增长19.8％，增速创近八年新高。但2000―2006年《广东省环境状况公报》的数据显示，2006年广东工业废气排放总量为13584亿m3，年均增长10.2％。广东省空气中的二氧化硫、烟尘和粉尘等主要污染物浓度有所下降，但由于燃烧废气的排放上升，导致空气质量略有下降。2006年全省二氧化硫排放126.7万t，比1990年增长3倍。烟尘、粉尘排放在样本期的后半段呈下降态势，这说明广东的环境规制是有一定成效的。

由于总体污染排放尤其是sch排污量居高不下，广东部分城市空气污染不断加重，全省多数地区酸雨污染仍然严重，其中酸雨酸度最强的是佛山市，酸雨量占总降水量的43.6％。广东省气象局公布的《2007年广东省大气成分公报》显示，2007年广东全省灰霾日数达75.7天，比常年显著偏多，这表明广东省各大城市尤其是珠三角地区大气污染日趋严重。2007年是近50多年来广东灰霾日最多的年份，全省有27个市、县的年灰霾日数破历史最高记录。其中尤以珠三角灰霾较重，年灰霾日普遍在100天以上，其中东莞、新会分别达到213天和238天。灰霾严重表明广东大气尤其是城市大气污染加剧。研究显示，珠三角地区大气中的光化学污染严重，尤其是大气中的细粒子颗粒物比重在增加，造成灰霾天气时能见度明显下降，同时对人体危害更大，造成人体呼吸道、心脑血管、肝、肺等内脏受损。因此，要实现经济发展与环境保护的协调发展，需要理解产业特征、环境规制与污染排放之间相互作用的复杂机理。

以往有关环境规制的研究往往集中于产业区位布局、生产率减污支出的效应，而几乎没有关注产业特征，如产业的资本密度、产业规模、产业能源消耗和R&D支出与污染排放的关系。例如，Gary和Shadbegian(2003)检验了造纸行业环境规制活动与空气和水污染的排放关系，发现减污支出和受污染影响居民的特征会减少污染排放。本文以广东省制造业为例，集中研究产业特征、环境规制和污染排放强度的相互关系，从而有助于评价污染排放的各个决定因素的相对重要性，并为政府制定有效的节能减排政策提供理论与经验依据。

1　基于产业特征的污染排放机制模型分析

本文采用世界银行Pargal和Wheeler(1996)的研究模型，考察产业的污染排放机制。该模型认为，污染排放相当于一种商品，其均衡水映了各产业对环境服务的需求及社会对环境服务的供给的相互作用关系。

1.1污染需求

决定产业环境需求的因素包括能源、要素密度、产业规模、生产效率、现代生产工艺的采用以及技术创新。

(1)能源投入。大多数空气污染物来自矿物燃料的燃烧。我国产业结构重型化趋势明显，对原材料和能源的需要也增多。而产业生产过程中使用的矿物燃料越多，对污染的需求也越多。因此，高能耗的产业往往是污染产业。

(2)要素密度。①物质资本密度与污染。最近的一些研究显示，美国和英国单位产值减污成本最高的产业同时也是物质资本密集型产业(Antweiler等，2001)。因此，依赖机械设备的产业比依赖劳动投入的产业产生的污染较多，部分原因是产业的物质资本密度与能源密度之间具有一定的相关性。②人力资本密度与污染。人力资本密度与污染的关系较为复杂。一方面，与低技术产业相比，高技术的人力资本密集型产业往往是效率较高、污染较少的清洁产业。另一方面，低技术的劳动密集型产业也可能较为清洁，因为污染产业通常需要较高的人力资本(熟练劳动)来维持。因此，人力资本密度与污染排放强度之间的关系是不确定的。

(3)企业规模。企业规模是指产业中单个企业的附加值。一方面，产业的总产出与污染排放之间存在负相关关系，即产出的增加使单位产出的污染排放下降，这说明资本使用以及污染控制可能存在规模经济。另一方面，规模大的企业更容易成为政府环境管理机构监控的目标，这在一定程度上抵消规模收益。因此，企业规模与污染排放强度之间的关系是不确定的。

(4)效率。污染排放与效率呈负相关关系。具有效率的产业往往是单位产出污染排放较少的产业。

(5)现代生产工艺的采用。新建企业或采用现代生产工艺的企业更为清洁。由于环境规制不断提高，现代的生产工艺往往更加节约资源，因此，单位产出的污染排放也较少。

(6)技术创新。产业的技术创新会减少污染需求。企业进行技术创新的目标就是实现工艺创新。而工艺创新可以提高效率，增加废物循环利用，减少原材料投入，从而减少单位产出的污染排放。

1.2污染供给

环境规制包括正式规制和非正式规制。正式规制是指政府代表公众利益对污染实施控制，包括传统的命令和控制方法以及经济手段，如污染税和排污权交易。发展中国家由于正式规制较弱甚至缺失，因此，公众通过谈判或游说的非正式规制更为明显(Pargal and Wheeler，1996)。

2　计量模型与数据说明

被解释变量E表示单位产值的污染排放，本文使用空气污染物中三种不同污染物的排放强度(s02、烟尘和粉尘)对方程进行估计。变量ai和di分别表示产业和年份的特定效应。本文使用19个制造业和7年(1999―2005)的面板数据进行估计。所有的货币单位都以1990年为基期进行折算以剔除通货膨胀的影响。这19个制造业分别是：非金属矿物制品业、水泥制造业、造纸及纸制品业、农副食品加工业与食品加工制造业、通信设备、计算机及其他电子设备制造业、化学原料及化学制品制造业、仪器仪表及文化、办公用机械制造业、塑料制品业、皮革、毛皮、羽(毛)绒及制品业、纺织服装、鞋和帽制造业、医药制造业、有色金属冶炼及压延加工业、交通运输设备制造业、通用设备制造业和电器机械及器材制造业、印刷业、记录媒介

的复制、石油加工及炼焦业、化学纤维制造业、橡胶制品业、黑色金属冶炼及压延加工业。

本文的污染排放数据来源于相关年份的《广东省统计年鉴》和广东省环保局提供的环境统计数据。其他变量的数据均来自相关年份的《广东省工业统计年鉴》和《广东省统计年鉴》。

从表1中我们可以看出，根据污染物的不同，工业内部的不同产业污染排放强度的差别很大，最大值与最小值之比的变动幅度分别为7861.67：1(烟尘排放强度)一60　921.00：1(粉尘排放强度)。这就意味着，即使是产业结构发生的变动很小，产业平均污染密度也可能发生较大的变动。因此，本文以广东省制造业为例，集中研究产业特征、环境规制和污染排放强度的相互关系。

2.1对需求变量的说明

如上所述，广东的大气污染严重，因此本文侧重于对大气污染产业特征的研究。Nit表示单位产值的能源消耗，包括煤、焦炭、原油、柴油、煤油、汽油、天然气和电力的消耗。物质资本密度PCI以单个工人创造的附加值的非工资部分衡量，即，(产业附加值一工资)／就业人数。人力资本密度HCI以单个工人创造的附加值中支付给熟练工人工资的比重衡量，即工资／产业附加值一非熟练工人工资×就业人数。规模变量SIZEit以单个企业的附加值衡量，即某一产业的附加值／该产业的企业数目。现代生产工艺CAPit是产业的资本支出占附加值的比重，本文以《广东省统计年鉴》中“按行业分城镇固定资产建设和投资总规模”衡量资本支出。产业的资本建设投资越大，产业的机械设备就会越新，因此该数据是衡量产业采用新工艺的较好指标。RDit以《广东省统计年鉴》的新增固定资产衡量。

2.2对供给变量的说明

方程中的REG是一组反映正式和非正式规制的向量。我国《大气污染防治法》第三条规定，国家采取措施，有计划地控制或者逐步削减各地方主要大气污染物的排放总量。地方各级人民政府对本辖区的大气环境质量负责，制定规划，采取措施，使本辖区的大气环境质量达到规定的标准。这意味着，地方政府对国家没有制定标准的项目有权限自行设定地方标准。因此，当地方政府实施这些环境标准时就会考虑本地区的经济和社会条件。

由于环境规制具有地方性特征，因此需要分析正式规制和非正式规制的地方层面的影响因素。衡量正式规制的指标如下：第一，地区的污染投诉率。其含义是地区的污染投诉数量／该地区的产值。第二，地区的失业率。由于地方政府实施正式规制取决于当地的社会问题，因此使用失业率衡量地区的社会状况。失业率影响地方环境规制的原因有两个：第一，一个地区的失业率越高，投入污染治理的资源就越少；第二，如果污染企业能提供就业机会，地区的公众会容忍这些企业的存在，这种效应在高失业率地区尤其明显。因此，高失业率会导致宽松的环境标准和吸引更多的污染企业。

衡量非正式规制的指标如下：第一，收入。相关研究表明，收入与规制之间存在一定的联系(Daspupta等，2001)，收入越高的地区，对清洁环境的需求越强。富裕地区对污染影响的关注程度高于贫困地区。同时，一个地区的就业机会越多，向政府进行游说以反对污染企业的集体行动的力量越大。本文使用失业率衡量地区收入。

第二，人口密度。一方面，地区的人口密度越高，意味着受污染影响的人口越多，因此反对这些污染企业的公众也越多。另一方面，高人口密度地区的排污效应与人口密度低的地区相比，不易引起公众的注意。因此，人口密度对污染排放的影响并不确定。

第三，人口因素。人口因素包括年龄结构和受教育程度。年轻人口比重高的地区更为关注污染问题，对污染企业进行游说的可能性也越大。本文以15岁以下人口衡量年龄结构这一变量。另外，如果一个地区的人口受教育程度低，对环境污染的后果意识就不强。而且，这些地区可能对现有的正式规制渠道的使用也非常有限。因此，污染企业倾向于布局在教育程度较低的地区。本文以地区获得高等教育人口的比重衡量受教育程度。

由于本文的污染数据和产业特征数据要求产业层面而非地区层面的数据，而上述衡量规制指标的变量都是地区层面的数据，因此，需要把地区层面的规制数据相对应转化为产业层面的数据。下面以污染投诉这一变量为例说明如何进行转换。

其中，下标i、r和t分别表示产业、地区和年份，s表示地区r的产业i的产出占全国该产业的比重，PROSit表示地区r的污染投诉占该地区总产出的比重。因此，某一产业占该地区的产出比重越高、污染投诉率越大，PECoprns的值越大。其它变量如地区失业率(REG)、人口密度(REGm)、人口年龄结构(REGagepop)和教育水平(REC-edu)的计算方法相同。这些变量用广东省21个地级市的数据计算而得。

3　计量结果

表1是使用固定效应和随机效应方程的估计结果。通过对固定效应模型和随机效应模型的豪斯曼检验(HausmanTest)，结果显示，对SO2而言，Hausman检验的概率值为0，000，因此可以拒绝原假设，即解释变量与误差项存在一定的关系，使用固定效应模型更优。对于烟尘和粉尘而言，Hausman检验的概率值分别为0.754和1.000，因此无法拒绝原假设，使用随机效应模型更优。所以，对于SO2本文侧重于讨论固定效应模型，对于烟尘和粉尘侧重于讨论随机效应模型。

3.1污染需求变量的估计结果

表2显示，三种污染物的排放强度作为被解释变量的估计结果表明，能源密度与污染排放强度呈正相关且统计上显著。另外，烟尘和粉尘的排放强度作为被解释变量的估计结果中，物质资本密度、人力资本密度与烟尘和粉尘的污染排放强度呈正相关，这说明物质资本和人力资本密度高的产业同时也是高污染密度产业。人力资本密度的符号在理论预期上是不确定的，但估计结果表明，高人力资本产业往往污染密度更大。这一结果与美国和英国的产业特征一致，这一观点在国内首次提出。

表2还显示，烟尘和粉尘作为被解释变量的估计结果中，企业平均规模与烟尘和粉尘的排放强度呈负相关。但是，资本支出作为现代生产工艺替代变量在统计上并不显著。SO2和粉尘估计方程的结果中，R&D与SO2和粉尘的污染排放强度呈显著的负相关。

3.2污染供给变量的估计结果

表2显示，SO2作为被解释变量的估计结果中，人口密度与SO2的排放强度呈正相关，这说明人口密度越高的地区，产业的污染排放量越大。这是由于人口密度高的地

区，污染企业不易发现，因此规制压力小，产业的污染密度高。另外，教育程度与SO2、烟尘和粉尘的排放强度呈显著的正相关，这说明地区人口的受教育程度越高，环境规制越严格，污染排放越小。人口密度与各污染排放物的关系不显著。

4　结论和政策建议

4.1结论

由于产业特征与污染排放之间的联系紧密，因此对于政府部门和企业而言，理解影响产业污染排放强度的产业特征至关重要。本文使用广东省19个制造业2000―2006年的数据对产业污染排放强度的影响因素进行研究。结果表明，污染排放强度与能源使用、物质资本密度和人力资本密度存在正相关关系。另一方面，污染排放强度与企业规模和R&D支出呈正相关关系。污染排放强度与资本支出呈负相关，但统计上并不显著。

就环境规制变量而言，本文使用污染投诉率衡量正式规制，估计结果显示，该变量对污染排放强度的影响为负且统计上显著。地区人口密度、失业率、年龄结构和受教育程度对污染排放强度有影响但不显著，这说明非正式规制的作用还不是很明显。

4.2政策建议

(1)根据能源使用密度与污染排放的关系，提出区别污染产品与清洁产品的污染税。本文的结果表明，如果规制指向能源使用，成效将会较为显著。尽管能源使用的下降将会减少污染密度，但根据能源的污染含量而征收不同的能源使用税对一些污染物(例如SO2)将起到明显的作用。因为产业不但具有减少能源使用的动机，而且还具有转向使用清洁能源的动机。例如，转向低硫排放的煤炭或者从煤炭转向天然气。

(2)根据物质资本密度与污染排放的关系，需要辅之以其他政策来抵消物质资本密度不断提高导致的污染排放上升。如果我国制造业的资本累积密度不断提高，这意味着物质资本密度和人力资本密度也随着不断提高。由于这两个产业特征变量会增加污染排放强度，这是政策制定者面临的需要接受和克服的难题。尽管我国在劳动密集型产业上具有明显的优势，但FDI的流入加快了资本的累积进程，这意味着资本密集型产业将逐步获得比较优势。因此，随着我国对外开放程度的加深，污染排放必呈上升态势。

第3篇

关键词 产业转移；污染转移；环境规制

[中图分类号]F269.2 [文献标识码]A [文章编号]1673-0461（2017）05-0057-08

一、引 言

中国的经济发展过程本身伴随着地区间的不平衡。东部沿海地区经济相对发达，而中西部地区则相对落后。相对发达地区的经济发展到一定阶段，必然对环境产生了清洁要求，由此会让消耗大、污染中的产业从该地区退出。而退出的主要方式，并非对产业进行节约和清洁化改造及升级，而是选择退出成本较低的产业转移方式。因此，近年来地区间的污染产业转移进入了高峰期。上海对高污染低产能的工业企业实施整体搬迁改造正在提速，2015年污染企业搬迁改造力度已由原来的每年500～600家增加至约1 000家。北京2016年基本全面完成了1 200家污染企业的迁出任务，比原计划的2017年提前一年。浙江预计2017年底前完成重污染企业的全部关停搬迁工作。江苏预计2020年全面完成重污染企业搬迁改造任务。发达地区污染产业转移步伐明显加快。

中国地区间经济发展的不平衡导致不同地区对环境的清洁要求存在明显差异。在东部地区“驱污”的同时，中西部地区出于发展当地经济的动机主动抛出橄榄枝“吸污”。“GDP至上”的发展目标容易让政府漠视经济增长的环境代价，不惜开出优惠条件，降低环保门槛来吸引产业落地。宝钢计划在2012～2022年10年内将300万吨产能迁出上海，青海、新疆等地均开出了优惠条件。江苏因太湖蓝藻暴发导致供水危机，决定陆续搬迁规模以下化工企业；因违规排污导致数百名儿童铅中毒，浙江也开始大规模地迁出和整治当地铅酸蓄电池企业。消息一出，四川、云南、江西等地纷纷涌来招商引资，竞相降低环境标准，条件诱人。

污染产业由发达地区向欠发达地区转移所带来的问题日益严重。经调查：内蒙古和宁夏分别在腾格里沙漠腹地建起工业园并引入了大量的化工企业。2014年发现腾格里沙漠的巨大污水处理坑，生态环境和这片土地上的百姓遭受严重侵害。事实上“沙漠排污”只是污染产业西迁的一个缩影。一系列与高污染行业西迁关系密切的恶性环境事件频频见诸报端，促使人们越来越关注产业转移与环境污染问题。①

发达地区转出高耗能、高污染产业，一方面对中西部承接地的生态环境和公众生命安全构成严重威胁，增加环境治理成本，甚至引发生态灾难，结果很有可能对经济增长助推微弱，还会埋下造成社会不稳定的祸根。另一方面从长远看，转出并非退出，由于环境问题的流域性特征和气候问题的全球性特征，即使发达地区将污染产业转移出去，也不能独善其身，享受清洁环境。北京深受雾霾困扰便是很好的明证。

因此，避免中西部地区在经济发展过程中成为“污染避难所”，防范区域间污染产业转移。本文试图利用30个省的面板数据，结合污染产业和污染排放量的地理空间格局变化，对我国区域间因产业转移而伴生的污染转移进行定量分析，从中提出引导地区间对产业合理承接、促进各地区经济与环境双赢的政策建议。

二、文献综述

国家和地区间的经济发展不平衡所产生的污染转移问题由来已久，“污染避难所”假说早在1979年就由Walter et al.[1]提出，随后众多学者就此展开了验证。传统的“污染避难所”假说研究一开始集中在单纯的国际贸易（Copeland et al.，1994[2]）或FDI流动（Chung，2012[3]），证其与环境的关系（Copeland et al.，1994[4]），而后慢慢做出各类衍生与拓展：将污染天堂假说与库兹涅次曲线结合（Cole，2004[5]）；与波特假说结合（D'Agostino，2015[6]）；建立动态模型（Bogmans， et al.，2010[7]）；应用地理经济学和新地理经济学模型（Ben， et al.，2008[8]）；将集聚效应纳入考虑（Wagner， et al.，2009[9]）；等等。多数学者从跨国贸易的角度验证了假说成立。

由于国家的环境规制是针对一国所有地区均需遵守的法律规范，因此，“污染避难所”假说只是在国家间不同环境规制下才成立。但众多学者对一国内不同地区间的贸易研究，也证实了“污染避难所”假说成立。豆建民等（2014）[10]和常静等（2015）[11]分析了中国中部地区承接东部地区污染产业的情况，证实了地区间产业转移确实伴生污染转移问题。刘友金等（2015）[12]研究发现污染产业呈现出从东部地区向中西部地区分散转移的时空演变特征，得出了地区间污染产业转移对环境损害具有正向影响的结论，但不同地区的环境相对损害存在显著差异。

但也有学者的研究证实了在中国经济发展程度不同的地区间，“污染避难所”假说并不成立。林季红等（2013）[13]研究表明：将环境规制视为严格外生变量时，“污染避难所”假说在中国不成立，而将其视为内生变量时却是成立的。彭可茂等（2013）[14]的研究发现：中国总体、东部及西部并不存在显著的“污染避难所”效应，而中部则存在；国有企业不存在显著的“污染避难所”效应，而港澳台及外商企业则存在；就特定产业而言，有10类产业存在“污染避难所”效应。还有一些研究结果更为开放。Yu et al.（2013）[15]的研究发现，较高的企业社会责任会减弱环境规制水平低带来的对污染产业吸纳水平。张彩云等（2015）[16]研究表明：环境规制水平与污染产业转移呈现“U”形关系。然而也有学者（李梦洁等，2014[17]）研究表明：只要有针对性地加强环境规制，地区间的污染产业转移不一定会带来环境恶化。产业转移在一定程度上能够实现经济和环境的“双赢”。

之所以会出现国内地区间贸易“污染避难所”假说的不同验证结果，是由于学者在考虑环境规制的时候，所关注的正式环境规制的指标和非正式环境规制的内容不同（Graafland et al.，2016[18]）。对环境规制的考虑主要从工业污染治理投资额、排污费等（张成等，2011[19]）、能源消耗衡量（余菜花等，2015[20]）、污染物排放情况（沈静等，2012[21]）、污染治理支付成本（张彩云等，2015[16]）等指标。非正式环境规制主要由公众对清洁环境的需求和参与环境治理能力体现，多采用环境污染量（韩超，2016[22]）、政协提案数（张华，2016[23]）、收入水平（陆D，2009[24]）、受教育程度、年龄结构等一系列指标来综合度量（原毅军等，2014[25]）。

“污染避难所”假说的验证结论不同，源于对环境规制指标设计的不同。就中国而言，正式环境规制是全国性而非地区性的，非正式的环境规制则视地区公众的环境诉求而定。因此，如何能够切实反映不同地区真实的环境规制水平，除了考虑正式环境规制以外，更重要的还取决于非环境规制水平。只有综合了地区的正式和非正式环境规制，并使该规制能够真实反映并切实影响该地区对污染产业的接纳，才能准确判断地区间的产业转移所带来的环境影响方式和影响程度，也才能有针对性地提出避免产业转移所产生的污染转移政策建议。

本文将收集最新数据，结合污染产业和污染排放量的地理空间格局化，全面探究污染产业转移伴生的污染转移问题，对其特征进行系统归纳。另外学者在实证探究环境规制水平与污染产业转移的关系问题时很少考虑非正式环境规制，本文的研究则更加全面合理，分别考虑了污染治理支付成本和环境量来衡量正式环境规制水平和非正式环境规制水平，使实证结果更具有说服力。

三、污染产业区域间转移情况分析

（一）污染产业和区域样本分类

本文参照国务院在2006年的《关于开展第一次全国污染源普查的通知》中公布的污染产业以及赵细康（2003）[26]对重度、中度、轻度污染产业的划分选取样本，同时将全国30个地区划分为三大区域（见表1）。

本文借鉴区域间产业转移的比较分析法（范剑勇，2004）[27]，采用地区污染产业产值占全国总产值比重的变化，作为地区间的污染产业转移的判断依据，对区域间污染产业的相对变化情况进行衡量。

（二）污染产业区域间转移规模

本文选取2004年、2009年、2014年3个时间截面数据，分东、中、西3个区域，就12个污染产业的转移规模变动进行测算，“+”表示该产业转入，“-”表示该产业转出。剔除价格因素后计算结果如表2所示。

就总体趋势而言，从2004年、2009年到2014年，东、中、西部地区间污染产业转移规模进一步扩大。区域间呈现出梯度转移规律：污染产业在转入规模上，中部大于西部，且中部地区部分污染产业向西部转移趋势明显，例如电力、热力生产和供应业，石油加工、炼焦及核燃料加工业等。因此，2004年以来，东部转出污染产业、中西部承接污染产业的趋势非常明显。

（三）污染产业区域间转移速度

整理2004～2009年和2009～2014年期间，东、中、西部污染产业转移中重度污染、中度污染、轻度污染所占比重如图1～6所示②：

比较2004～2009年和2009～2014年东、中、西部污染产业转移的相对比重发现：东部地区重度污染产业加快转出步伐，重度污染产业转出在总体污染产业转出中的比例由7%上升到22%；中西部地区承接重度污染产业规模明显扩大，尤其是西部地区；中部地区重度污染产业转入在总体污染产业转入中的比例由8%上升到19%，西部地区重度污染产业转入在总体污染产业转入中的比例由6%上升到34%。

（四）地区间产业转移所引发的污染转移现象分析③

通过对2004～2014年中国30个地区12类污染产业转移情况分析可以发现：东部省份污染产业转出明显，中部省份个别污染产业也存在明显的向西部省份转移的迹象。从图7中可以看出污染产业在各地区的相对变化：2004～2014年间有9个省出现污染产业相对减少的情况，其中东部地区有7个省，中部地区有2个省。此外，从转移规模变动可知：中西部地区承接重度污染产业规模明显扩大，尤其是西部地区。

选取2004～2014年30个地区的工业三废排放量，可以看出由于产业转移所引发的地区间环境污染变化（见图8），西部各地区的环境状况恶化都比较严重。

四、环境规制水平对污染产业转移的实证分析

污染产业转移对中西部地区环境状况恶化负有不可推卸的责任，而中西部地区环境规制强度低被认为是吸引污染产业转移的主要因素。本文选取30个地区的最新面板数据，对不同地区的环境规制水平影响的污染产业转移进行实证分析。

（一）变量选取与解释

本文的被解释变量为污染产业转移。某产业在区域间转移必然带来转出地产值减少和转入地产值增加，因此地区间污染产业转移可采用各地区污染产业产值占污染产业全国总产值的比重来衡量。

本文的解释变量为环境规制。该指标选取一直争议较大。本文采用污染治理支付成本来衡量规制水平。该指标由多种数据综合而成，较单一指标更有说服力。该指标由3部分组成：①污染治理投资额：由与污染防治相关的工业污染源治理投资、建设项目“三同时”环保投资构成；②治污设备运行费用：由工业废水治理设施运行费用和工业废气治理设施运行费用组成；③缴纳的排污费。

本文运用环境规制相对水平作为环境规制指标，即用各地区单位产值的污染治理支付成本比上全国单位产值的污染治理支付成本表示。该值大于1说明该省环境规制水平高于全国，该值越大，说明该省环境规制越严格。另外，考虑到环境规制水平的改变最终影响到污染产业转移可能需要一段时间，因此本文选用环境规制相对水平的滞后一期；同时，结合“波特假说”，加入二次项。

鉴于环境规制指标中的污染治理支付成本偏重于污染治理，同时，环境规制从法理意义上来看是对全国各地区的环境具有统一的约束力，治理成本高并不能完全说明规制水平高，也可能是污染严重的结果；因此本文同时选取了非正式环境规制指标――环境量。当地的环境量越大，说明公众的环境保护意识越强，环境保护参与程度越高，在一定程度上反映了当地环境规制的水平。同样选用滞后一期，并加入二次项。

控制变量主要考虑以下内容：①劳动力相对成本：出于成本利润的衡量，企业倾向于选择劳动力成本相对较低的地区。②交通状况：优良便利的交通状况有利于降低企业成本，提高企业效率，会吸引产业转入。③产业结构：较大的第二产业比重意味着旺盛的工业市场需求和巨大的工业市场潜力，吸引产业转入；但当发展到一定阶段，又会提高对环境的清洁需求，导致污染产业转出。因此加入二次项。④集聚效应：产业集聚可以促进企业间的交流合作，节约运输成本和时间成本，丰富的资源聚集形成庞大的市场，正的外部性促使产业转入。⑤政策因素：各地政府的税收和投资政策对于产业转移有着不可忽视的影响，较低的税负和较高的固定资产投资都有助于产业转入。

总体上，影响污染产业转移的因素涵盖了成本和市场方面。其中成本因素主要由环境规制相对水平、劳动力相对成本、交通状况、集聚效应、政策因素等体现，市场因素则由产业结构体现。

总结变量选取与衡量如表3所示。

（二）数据处理与模型构造

本文收集了30个地区2005～2014年的年度数据。对原始数据④做剔除价格因素处理，并构造比重和相对量用于计量分析。采用Stata13.1计量软件。

根据以上对影响污染产业转移的因素分析，构建计量模型如下：

cyzyit=α1hjgzit-1+α2hjgz■■+βkXitk+α0+μi+εit

cyzyit=α1hjxfit-1+α2hjxf ■■+βkXitk+α0+μi+εit

其中，Xk（k=4，5，6，7，8，9）代表序号为4～9的控制变量；相应的μi表示个体效应，εit表示模型误差项，下标i表示地区，t表示年份。

（三）实证结果分析

本文希望截距项能反映一定的个体特征，截距项和各解释变量之间存在一定的相关性。从定性的角度来说，选择固定效应会更适合本模型的估计。从实证角度，豪斯曼检验结果也支持固定效应模型优于随机效应模型。表4和表5给出了污染治理支付成本和环境量分别作为环境规制指标的各模型固定效应的回归结果。

比较表4中模型1～3的回归结果，模型3中的系数方向符合选取变量时对污染产业转移的影响因素分析，且显著性较优。

环境规制水平对污染产业转移的影响呈现“U”形，一次项和二次项都通过显著性检验。这表明随着环境规制强度提高，污染产业先转出后转入。在拐点发生之前，污染产业由环境规制水平较高的地区转移到环境规制水平较低的地区，从而验证了“污染避难所”假说成立。

控制变量4～9对污染产业转移的影响具有如下特征：①劳动力成本对污染产业转入具有明显的负向作用。这是由于产业转入地会优先选择劳动力成本相对较低的地区。②交通状况对污染产业转入具有显著的正向影响。交通状况作为地方基础设施的组成要素，交通越便利，基础设施条件越完善，越能吸引产业转入。③第二次产业比重对污染产业转移的影响呈现倒“U”形。第二次产业比重越高，说明地区的工业品市场和经济发展具有良好的前景，污染企业转入便有利可图；但当经济发展到一定阶段，又会提高对清洁环境的需求，导致污染产业转出。④集聚效应对污染产业转入具有显著的正向影响。产业集聚效应可以促进企业间交流合作，节约运输成本、时间成本和信息成本，共享基础配套设施，增强技术外溢，丰富的资源聚集形成庞大的市场，正的外部性促使产业转入。⑤优厚的税收和固定资产投资政策显著促进污染产业转入。税负越低，固定资产投资额越高，越有助于吸引污染产业落户当地。

比较表5中的回归结果，模型3依然具有系数方向符合选取变量时的判断，且显著性水平较好。表4和表5的估计结果类似，这里对控制变量的分析不再展开。着重比较两个解释变量――正式的与非正式环境规制水平可以发现，两者对污染产业转移影响的方向相同，都是随着环境规制强度的提高，污染产业先转出后转入。稍有区别的是，非正式环境规制水平对污染产业转移的影响程度更大。

五、结论及政策建议

通过对实证结果的分析可以看出：尽管国内的环境规制对各地区的排放标准都有同样的要求，但产业不同所产生的排放量各异，因此地区间的环境治理投资和非正式环境规制水平具有差异性。这些差异对地区间的污染产业转移具有显著影响，并且非正式环境规制水平对污染产业转移的影响强于正式环境规制水平。这说明公众的环保意识增强，参与度提高，非正式环境规制的约束作用日益显现。同时，环境规制水平对污染产业转移的“U”型影响也暗示了企业可能会因为清洁生产技术或治污技术的改善而减少污染产业转出。此外，劳动力相对成本、交通状况、产业结构、集聚效应，以及包括税收和固定资产投资的政策因素等也显著影响污染产业转移，其中产业结构、集聚效应、固定资产投资的影响作用较强；而传统的劳动力成本、交通成本、税收成本等因素趋同，对污染产业转移的影响作用较弱。

鉴于污染产业向欠发达地区转移已经严重危害到了当地的环境状况的现实，根据实证分析结论可知：通过提高欠发达地区非正式环境规制水平，可以抑制污染产业转入；通过清洁化改造发达地区污染产业，能够从源头上控制污染产业从东部地区向中西部地^的污染转移规模和转移速度。具体而言有以下政策建议：

（一）强化公众环保参与度，提高非正式环境规制水平

经济相对发达地区的物质生活明显改善，公众对于环境的清洁要求逐步提高，非正式环境规制的约束作用日益显现，污染企业寻求转移出路。而中西部地区公众的环保参与度较低，污染企业才会有生存的土壤。因此，对于欠发达地区，首先必须使公众充分意识到自己的主体地位，加强环境危机意识，清楚自己的权利与责任。同时，加大环境保护知识的宣传与教育，提供公众参与环境保护的法律制度支持，保证参与的积极性与有效性。另外，政府应当给予必要的政策和资金支持，促进环保非正式组织的发展，丰富公众参与形式。

（二）推动发达地区污染产业转型升级和清洁化治理

环境污染具有流域性特征，产业转移伴生的污染转移，处在同样流域中的东部地区也不能独善其身。目前中西部地区尚未有条件对污染企业进行统一治理，发达地区应该承担起这种责任。既然集聚效应和固定资a投资对污染产业转移的影响较强，因此强制污染企业迁入各种类型的工业区或开发区，并提供基础配套设施和排放统一治理的固定资产投资支持，可以有效地抑制污染产业对环境的污染。政府必须制定排放量的限制并让企业严格执行，排放集中治理有助于实现规模效应和专业化处理的技术条件。费用可以通过排污企业、地方政府等主体多方共同承担，也可以采用信贷优惠、财税优惠等鼓励政策，支持园区和企业的排放集中治理投资。如此一来既避免了当地政府因企业迁移而导致的税收流失，也避免了大规模污染企业向中西部地区转移。

（三）合理对待“U”形曲线

环境规制水平对污染产业转移的“U”型影响，意味着采用清洁技术或治污技术可以减少污染产业转出。目前，我国污染产业主要由环境规制水平较高的地区转移到环境规制水平较低的地区，其中非正式的环境规制起着主要作用。可以断定现阶段的规制水平对污染产业转移的影响正处于“U”形曲线的下降阶段。但由于各地区经济发展阶段与环境规制水平不同，所处的“U”形曲线位置则不同，因此各地区之间无法相互借鉴彼此的做法，通过提高环境规制水平来实现污染产业转型升级；也不能以短期经济增长为由，继续降低环保门槛，吸引污染企业投资。可见，各地区应当结合自身实际情况，逐步加强环境规制，激励企业提高清洁生产技术和治污技术，提升创新研发动力，平稳跨越拐点，在全国范围内实现经济与环境的双赢。

[注 释]

① 相关数据源自新浪财经http：//.cn，人民网http：//.cn，新华网http：//.cn等。

② 数据来源：2005～2015年《中国工业统计年鉴》。

③ 相关的数据来源：2005～2015年《中国工业统计年鉴》；2005～2015年《中国环境年鉴》。

④ 相关数据来源于2006～2015年《中国工业统计年鉴》；2006～2015年《中国环境年鉴》；2006～2015年《中国统计年鉴》。

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