《表2 政策工具差异与空间溢出效应估计》

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《地方政府的雾霾治理政策作用机制——政策工具、空间关联和门槛效应》

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注：括号内的数值表示相应估计系数的t统计值，***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平显著，下同；为更加系统地考察地区空间关联影响，此处空间权重为地理与经济权重嵌套的混合权重矩阵。

为了更全面地对假说1-2进行实证检验，本文同时采用空间静态空间杜宾（Spatial Durbin Model，SDM）和动态杜宾模型（DSDM）实证估计，政府环保立法（law）、执法（enf）和支出（inv）对雾霾污染的影响效果见表2。由表可知，与静态空间杜宾模型比较，动态空间杜宾模型估计的拟合程度更好，本文将主要基于动态空间杜宾模型估计进行分析。本文重点关注本地政府环保立法（law）、环保执法（enf）、环保支出（inv）以及邻近地区环保立法（Wlaw）、环保执法（Wenf）环保支出（Winv）对本地雾霾的影响效果。law的估计系数都是显著为负值，这意味着本地政府环保立法有效地控制了当地雾霾问题。但是，本地环保执法（enf）对雾霾污染的控制作用并不显著；这是因为，2013年以后中国才开始专门针对雾霾问题进行专项执法检查，政府严格雾霾执法短期内对地区经济的抑制作用较强[4]，近年来经济增速明显放缓更是使得地方政府严格执法压力增大，从而削弱了环保执法的积极作用；同时，2016年中国才试行省以下环保机构监测监察执法垂直管理制度改革，并开始中央环保督察工作，对本文研究期内环保执法治霾效果的影响也比较有限。本地环保支出（inv）对雾霾的治理效果显著。邻地政府环保立法、执法和支出的影响来看，Wenf和Winv系数值都为负，但Wenf系数未通过显著检验，Winv则比较有效。这是因为，当前中国多数区域环保立法的协调机制尚未有效建立，地方政府环保立法多以本地利益出发进行规制治理，邻近地区环保立法的增加会显著提高地区之间雾霾治理协调成本，降低本地雾霾治理的效果[51]；同时，在地方政府之间以资源获取、经济发展为主要竞争目标局面下，面对邻近地区环保立法加强、雾霾治理成效的显现，本地政府则存在策略性降低雾霾治理以吸引资源流入的冲动，也不利于本地雾霾污染的改善[4，29]。