地区腐败、经济发展与环境质量：理论和证据，本文主要内容关键词为：环境质量论文,腐败论文,证据论文,经济发展论文,地区论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：F019 文献标志码：A 文章编号：1674-4543(2015)04-0070-11 一、引言及文献述评 “腐败”一直是发展经济学文献追逐的焦点，也是公众最关注的热点问题之一。国内外的学者多从经济损失、社会污染和政治挑战等角度研究腐败问题，鲜有文献探讨腐败对环境质量的影响。 已有国外学者的理论研究多集中于政府腐败对环境规制的影响，基本都认为，政府腐败会放松严格的环境管制政策。Lopez和Mitra(2000)以政府腐败或者寻租行为在环境污染和经济增长之间联系的影响为切入点，构建了合作和非合作的两类博弈，考察了政府和私有公司的互动关系。[1]他们对环境库兹涅茨曲线(EKC)的形成机理的认知是基于Lopez(1994)，[2]认为这种倒U关系取决于两个关键参数：传统生产要素与环境之间的替代弹性和环境偏好的Frisch系数。后者预示着消费者或选民的社会偏好会发生变化的，而政府对这个变化迅速做出了反应。基于这个假定，作者首先考察了合作博弈中政府和公司如何协作，在不影响执政的情况下，求出纳什(Nash)讨价还价解，使得二者的支付函数最大化。其次，在非合作博弈中，私有公司作为领导者，政府作为追随者，逐渐逼近斯坦克尔伯格(Stackelberg)均衡解。最后得出结论：在两种情况下，腐败行为并不能阻碍环境库兹涅茨曲线的存在，但是在任何收入水平下，对应于腐败行为的污染水平都位于社会最优水平之上，进而环境库兹涅茨曲线的转折点也比社会最优水平时要高。与污染水平相比，Fredriksson等(2004)更关注腐败对环境政策尤其是能源政策的影响。[3]他们假定政府既关心社会福利水平，又关心从工会和资本家游说集团的贿赂，从而决定能源政策的宽松与否，通过简单模型分析，认为腐败程度越高，政府的能源政策越宽松，购买政府影响力的成本越低。Damania等(2003)[4]和Cole等(2006)[5]拓展了这方面的研究，在模型中考虑了贸易与环境政策的关系以及FDI与环境政策的关系。前者发现贸易自由化对环境政策的影响由腐败的水平决定，即使不考虑贸易自由化的影响，腐败也会降低环境政策的严厉程度；后者在FDI于环境政策之间的关系也发现腐败具有相似的影响，腐败程度越高，FDI在“污染天堂”假说中所起的作用越明显。Lapatinas等(2011)则构建了一个世代交叠模型，从税收角度探讨了腐败和环境政策的关系。[6]Biswas等(2012)以“影子经济(shadow economy)”为出发点研究腐败与环境污染之间的关系，认为“影子经济”对环境污染的影响取决于公共部门的腐败水平。[7] 不少国外学者积极寻找腐败影响环境政策或环境污染的确凿证据。Damania等(2003)[4]和Cole等(2006)[5]从贸易和FDI角度提供了腐败影响环境政策的现实证据。Welsch(2004)首先将腐败行为影响环境污染的途径分为两种：一个是直接影响环境规制和环境执行，称之为直接效应；另外一个是腐败通过影响经济增长来影响环境污染，称之为间接效应，并运用跨国数据，发现这两种效应并不明确，和国家的收入水平有关。[8]但是他只用了各国1年数据，也没有考虑跨国的异质性问题。Cole(2007)考虑了这些问题，而且考虑了各国腐败水平的内生性问题，运用工具变量，利用1987-2000年94个国家，分析了腐败影响环境质量的两种效应。[9]
(2010)集中于腐败如何影响环境库兹涅茨曲线(EKC)，为了克服非线性协整关系估计的困难，构建了环境库兹涅茨曲线新的形式，利用1981-2000年94个国家，检验了腐败影响污染物
排放量的间接效应。[10]Cole(2007)，[9]
(2010)[10]和Biswas等(2012)[7]提供的证据都支持了Lopez和Mitra(2000)[1]的理论结果。 现有文献多倾向于跨国研究，并未单独考察中国政府腐败对环境质量的影响。迄今为止，腐败对环境质量的影响并未引起国内学者的关注，已有文献多倾向于研究腐败对经济增长的影响(吴一平和芮萌，2010[11])、腐败与政府本身的关系(吴一平，2008；[12]周黎安和陶婧，2009[13])以及反腐败的影响因素(陈刚和李树，2012；[14]万广华和吴一平，2012[15])等方面。 从现实看，2011年全国起诉造成重大环境污染和严重破坏能源资源保护的犯罪嫌疑人17725人，立案侦查涉嫌环境监管失职、违法发放林木采伐许可证等渎职犯罪的国家机关工作人员873人。这样看来，腐败行为尤其是地方政府的腐败行为对中国环境质量的影响是不容忽视的。但是具体地区腐败影响环境质量的机制是什么？这个机制与国外学者的理论是否一致？这些问题值得我们进一步研究。 本文从中国地方政府在环境规制方面的行为逻辑出发，基于Lopez和Mitra(2000)[1]提出了一个三层动态非合作博弈的理论分析框架，认为腐败行为的存在会使得污染物排放高于社会最优水平，并使用1998-2012年省际面板数据对理论假说进行了实证检验。 与以往文献相比，本文期望在以下几个方面作出贡献：(1)本文着重于研究中国地方腐败行为的环境效应，并将其分解为直接效应和间接效应，希望提供一个新的研究角度；(2)在Lopez和Mitra(2000)[1]的基础上，以地方政府与中央政府的博弈为切入点，更多考虑环境执行方面的问题，进而提出新的理论分析框架，并运用1998-2012年中国省际面板数据对其分析结果进行检验；(3)本文更关注腐败的本质属性——公共权力的滥用，将职务犯罪行为实际发生的案件作为腐败程度的度量，希望其度量更为真实和全面；(4)运用联立方程模型，较好克服单方程模型带来的内生性等问题，本文尝试解决面板数据应用于联立方程带来的个体效应和时间效应的复合问题，期望得到可靠的估计结果。 二、理论框架 中国的改革是在不改变政治权力基本结构的条件下的经济体制改革，形成了独特的中央地方关系：政治上高度集权、经济上高度分权。在这种公共治理模式下，地方政府的行为(当然包括腐败)是环境污染的极为重要的因素(Xu，2011[16])。除了在环境执法中收受贿赂、渎职等违法行为直接影响环境质量外，地方政府为了增长而竞争(柳庆刚和姚洋，2012；[17]乔坤元，2013[18])，对环境政策执行过程中可能会选择“触底竞争(race to bottom)”或“不作为”，间接影响环境质量。也就是说，地方政府在以GDP的“高能激励”下，更多地向经济发展倾斜，进而放松环境管制的执法力度。 从这个背景来看，尽管Lopez和Mitra(2000)[1]的博弈模型设计精巧，但是和中国的现实情况相去甚远。故本文的建模理念与其有较大不同：在他们的非合作博弈模型中，私有公司作为领导者，政府作为跟随者，政府最关心选举的结果，而腐败的表现形式主要是选举捐款。在中国，除了政府和公司博弈外，还存在中央政府和地方政府的博弈，有时候还比较激烈。同时，腐败的形式不仅包括贪污受贿、公款挪用等犯罪行为，还包括渎职侵权等。 这样，在非合作博弈的分析框架下，我们有了3个博弈主体：中央政府、地方政府和公司。本文主要分析中央政府、地方政府腐败与环境质量的互动关系，我们假定中央政府是社会的规划者，更关心社会福利的最大化，地方政府主要是执行这些环境政策，公司是主要污染源。也就是说，在这个腐败和环境质量的博弈过程中，中央政府是领导者，地方政府是执行者，公司是追随者。如果没有地方政府这一层，环境污染水平将等于社会最优水平。因为公司对政府环境规制的反应将不是去行贿等，二者的纳什解将等于社会最优排放水平。 中央政府关系社会福利的最大化，寻找最优的环境规制策略，地方政府可以为了经济发展而在环境规制方面不作为，甚至利用自己的权力“主动”或“被动”为公司提供污染的便利。当然，如果是这个行为是“主动”的，那就是广义的腐败行为直接影响了环境污染物的排放水平；如果是“被动”的，则是相对于环境质量而言，地方政府更偏好于经济增长，这种行为也会提高环境污染物的排放，只不过这种影响是间接的。 下面我们建立一个简单的博弈： 假定x为中央政府的策略，y∈[0，1]为地方政府的执行力度，xy就是污染物的排放水平，β∈[0，1]为公司的行贿比例，α为经济增长和环境质量在地方政府决策中的主观权重。假设中央政府的环境策略为x，则其支付函数为：
其中，F(·)是社会产出或是政府收益函数，并且是增函数与凹函数；μ(·)是社会福利函数，为严格的凹函数，且对于F是减函数，与F和x是可以分离的；y和β是x的函数。 地方政府的支付函数为：
该博弈模型为三层动态主从博弈，分为三个阶段，第一个阶段中央政府宣称其策略x，第二个阶段公司宣称其选择β，第三个阶段地方政府给予其执行力度y。 根据Basar和Olsder(1999)的证明，在这种动态博弈中，领导者必然存在最优的策略。[19]在本例中，中央政府存在最优的环境规制策略，如果是完美信息的话，对于地方政府和公司而言，相当于在给定最优策略x的情况下进行博弈。 对于地方政府，存在最优策略的一阶条件为：
因社会福利函数μ为严格的凹函数，在给定x的情况下，Stackelberg均衡解为
，也就是政府的反应函数。那么，在t-y空间里，这个解高于社会最优水平。 公司假定知道这一反应函数，其最优策略应该是选择β使其在总收入的比例达到最优。这时，公司的净收入就等价于F(p：y，t)，价格p是外生的，可以不考虑，则目标函数最优化的一阶条件为：
若假定公司收益函数为规模报酬不变的柯布-道格拉斯生产函数，给定x的情况下，则可得到：
其中，η为生产弹性，ε为环境污染作用于社会福利的总效应。在社会最优水平下，ε应为0。同样地，对于公司而言，Stackelberg博弈均衡解仍高于社会最优水平。 显然，可以得到这样一个结论：在中央环境政策给定的情况下，地方政府和公司的非合作博弈得到的均衡污染物排放水平，将会高于没有腐败行为的社会最优水平。 即可得到如下假说1： 假说1：中国地区腐败行为会显著降低环境质量。 从(8)式可以看出，α不等于0，也就是说，地区腐败行为通过经济增长影响环境质量的间接机制是存在的。显然，腐败行为直接影响环境污染物排放的渠道也是存在的。这样，就有： 假说2：腐败对环境质量的影响存在两种效应：直接效应和间接效应。 三、模型、数据与方法 (一)计量模型设定 如前所述，腐败影响环境质量的途径有两条：(1)与环境污染直接相关的腐败行为影响了污染物的排放，即直接效应；(2)为了发展经济而对环境规制的宽松或不作为来影响环境质量，即间接效应。 为了刻画这两种效应，本文借鉴Welsch(2004)[8]并结合前文的理论分析，构建了如下联立方程组，一个是腐败、经济发展水平及其他因素作为环境质量的函数，即式(9)；另外一个是腐败及其他因素作为经济发展水平的函数，即式(10)。
其中，下标i代表省份，t代表年份，方程后边前面两项代表对应的个体效应和时间效应。式(9)借鉴了经验的环境库兹涅茨曲线(EKC)方程(Grossman and Krueger，1995[20])，E表示环境质量，通过污染物(
和
)的排放来度量；Corrp为腐败水平；y为经济发展水平。同时参照国内外学者的研究，我们加入控制变量为IS(工业比重)，ES(能源结构)和开放程度FDI(外商直接投资)。式(10)是在索罗增长模型的基础上纳入了腐败因素，并在其中加入了市场化指数M(樊纲等，2011)[21]来度量制度变量、人力资本存量HR以及技术变化T。需要说明的是，除IS，ES和M外，其他变量均为人均值；同国内有些研究不同，式(10)中控制变量较少，本文中主要考虑地区经济发展水平的长期影响因素，并未包含开放度、基础设施建设等短期因素。 诚然，联立方程组模型存在复杂的复合效应，经典假设不易满足，估计难度较大。但是它也有不少优点：(1)变量间的作用机制相对清晰；(2)可以较好地解决单方程的内生性问题。从理论上讲，腐败程度Corrp会对经济发展水平y产生影响，同时残差项μ可能包含了制度因素，又与腐败程度Corrp有关。这就同时产生了内生性和多重共线性问题，单方程模型解决这些问题并无优势。因此，本文采取了联立方程组这一方式。 (二)变量和数据 1.对腐败水平的度量 正如前文所言，本文对腐败的界定主要集中于公权的滥用。国际上对腐败的度量应用比较广泛的主要是两种：透明国际(Transparency International)的清廉指数(CPI)和国际国别风险指南(International Country Risk Guide)的“腐败指南”等。尽管他们都有较强的可行性和可信度，但均是针对某个国家的，只是间接度量了某些群体对社会公义的主观感受。国内许多学者在度量地区腐败程度方面做了卓有成效的工作，周黎安和陶婧(2009)[13]采用了地区总腐败案件数量作为腐败程度的指标，吴一平和芮萌(2010)[11]使用人均腐败案件数量来表示腐败程度，解决了地区人口规模的问题，但用贪污案件来度量腐败可能会低估腐败程度，因为近年来渎职侵权案件的危害性与日俱增，尤其是对于能源资源和生态环境方面。陈刚和李树(2012)[14]采用的是公职人员中发生职务犯罪的案件和人数，但这一指标更多的是度量地方打击腐败的强度，而且职务犯罪有相当大的部分发生在国有企业等企业事业单位，用公职人员数作为范围可能会高估腐败水平；再者使用涉案人员作为构建指标有可能也会高估，因为涉案人员中，有些人并不是公职人员，如行贿人员等。有鉴于此，本文采用了地区每万人职务犯罪立案件数来度量地区腐败程度，而用每万人职务犯罪涉案人数对其进行稳健性检验。各地区检察院立案侦查的职务犯罪案件数及涉案人数来源于历年《中国检察年鉴》，单位为件/万人。当然，检察院立案侦查的腐败案件只是其中的一部分，有可能度量真实的腐败水平存在度量误差的问题，但是由于其他数据获取性较差，这是能找到的、较为权威且较为完整的数据。 本文将这样的度量结果与国际透明组织公布的中国腐败感知指数(Corruption Perception Index，CPI)得分进行了比较。从1998-2012年，除去2002-2005年这4年，中国的腐败程度和CPI得分随时间的波动几乎都呈完全相反的趋势，这在一定程度上说明以本文定义的腐败程度来度量中国的腐败水平具有较高的合理性。 2.对环境质量的度量及估算 本文主要以环境污染物的人均排放量来度量环境质量，选取
与
两种污染物作为代表。前者的选择是因为全球变暖问题而备受关注，后者基于它对人体的危害性相对较大。同时，二者虽然都和一次性能源(尤其是煤炭)的消耗密切相关，但性质各异，有很强的参照性。比如
在大气中存活1～10天，而
则是50～200年；
具有较强的本地性，而
则是较强的公共品，而且是全球性的公共品。因此，两种污染物的危害方式、公共品性质都存在较大差异，在计量检验中可以作为对照组。
的估算。中国官方或权威机构并未公布
排放量的计算标准和中国地方
排放数据。根据惯例，本文主要关注由于化石能源燃耗带来的
排放。其中，化石能源主要包括煤炭、石油和天然气。 计算方法借鉴了林伯强和刘希颖(2010)[22]的公式：
，其中，i代表省份，j代表能源种类，
为该类能源的转换率，
为
排放系数，
为该省的能源消耗量。煤炭排放系数来自英国石油公司(BP)为1.86t/t，石油和液化天然气排放系数来自美国能源部
信息分析中心(CDIAC)，分别为3.12 t/t和0.00209 t/
。能源的转化率系数来源于《中国能源统计年鉴2012》附表4，①中国地区能源消耗量来自1999-2012年《中国能源统计年鉴》中的“地区能源平衡表(实物量)”，各省份消耗的煤炭包括原煤、洗精煤、焦炭等，根据发热量转换为标准煤来计算煤炭的
排放量，石油、天然气则直接通过排放系数计算。本指标的单位为t/人。
包括生活和工业两个领域的排放量，单位为t/人。 3.其他变量 IS为工业增加值所占地区生产总值的份额；y表示地区经济发展水平，单位为元，通过人均实际地区生产总值来度量；FDI度量地区经济的开放程度，由外商直接投资占地区生产总值的比例来表示；L代表劳动力数量，用各地区年度从业人数来表示，单位为万人。本文借鉴单豪杰(2008)[23]的永续盘存法对资本存量进行了估算，从而得到人均资本存量pK，单位为万元/人。本文通过樊纲等(2011)[21]提出的各地区的市场化进程指数M来度量制度的变化，因为市场制度是资源配置的基础性制度。HR则采用通常的人均受教育年限来代表，T是各省由研发投入积累而成的科技资本存量，它反映了企业由知识和技术的积累而带来微观生产率的进步。 本文通过ES来度量地区一次性能源结构，相对于其他能源而言，煤炭排放
与
量都较大，故采用煤炭在一次性能源消耗中的份额这一指标。计算公式如下：(可供本地区消费的煤炭实物量×能源的转化率系数)/可供本地区消费的能源标准煤当量，数据来源于《中国能源统计年鉴》(见前文)。需要说明是，本文的人均指标均以常住人口计算，以货币为单位的指标都以1998年为基期进行了价格调整。除了特别说明外，所构建指标的基础数据均来源于历年各省份统计年鉴。 考虑数据的可得性，本文最终收集整理了中国1998-2012年15年间30个省级截面(未包括西藏、香港、澳门和台湾)组成的强平衡面板数据集。表1汇报了相关指标的描述性统计结果，可以看出，各主要变量变异程度较大，基本适合回归分析。
(三)计量方法② 面板数据面临是否可以将数据混合的问题，不同地区或时期可能具有不同的性质。故本文所使用的面板数据，在回归前需对其进行一系列检验。考虑到本文面板数据N＞T，可以判断其为平稳面板数据，也就不存在动态面板设定的问题。 1.个体效应和时间效应检验 针对面板数据的个体和时间特点，计量经济学有多种检验方法。本文所采用的面部数据并非大样本，我们选取了最为流行的三种方法：截面相关性联合显著性的F检验、Breusch-Pagan的拉格朗日乘子(LM)检验以及似然比(LR)检验，诸检验的零假设情况及结果见表2。
根据表2的估计结果，三种检验都强烈拒绝“不存在个体效应”的假设，即该面板数据不能混合估计，应该考虑面板数据模型。 根据Wooldridge(2010)的研究，[24]面板数据用于联立方程组模型可以考虑固定效应模型。正如前述，该面板数据时间跨度为15年，面板单位根及协整检验的结果可能存在不一致性。但是固定效应模型设定过程中，也可以考虑时间效应，即双向固定效应(Two-way FE)。为此，我们分别对两个方程进行了时间效应的检验：首先定义了14个年度虚拟变量，然后纳入模型对其进行稳健的固定效应回归，观察这些变量的显著性。结果显示，年度虚拟变量只有4个在5%水平显著，大部分统计上不显著。笔者进一步检验这些年度虚拟变量的联合显著性，结果F统计量即使在10%水平上也不显著，只能接受“不存在时间效应”的假设，不能将其设定为双向固定效应模型。 综上对个体效应和时间效应的检验结果，模型应该设定为单向固定效应模型。同时，本文数据具有较强的个体效应，联立方程组的设定可能会加重这种效应，故应在模型设定中加入地区虚拟变量，并将它们作为工具变量，以弥补其他工具变量可能存在的内生性问题。 由于截面的虚拟变量作为工具变量，只有E和y为内生变量，不管从联立方程组识别的秩条件还是阶条件来看，模型是可以识别的，并且是过度识别的。 2.估计方法 众所周知，联立方程模型的方法主要有两种：单方程估计法和系统估计法。前者主要包括间接最小二乘法(ILS)、二阶段最小二乘法(2SLS)及有限信息最大似然法(LIMLE)等；后者主要包括三阶段最小二乘法(3SLS)、广义矩方法(GMM)等。从以往文献看，应用最为广泛的是二阶段最小二乘法，近年有许多国内学者倾向于三阶段最小二乘法。当然，三阶段最小二乘法在大样本情况下，统计性质优于二阶段最小二乘法和有限信息最大似然法。③本文的数据集为时间跨度为15、截面为30的面板数据，不符合大样本的要求。前文中笔者采纳了Wooldridge(2010)[24]的建议，对单方程进行了固定效应面板数据模型的设定，同时为了克服单方程估计方法中有限信息的局限，本文采用Baltagi(2008)[25]的误差分解的二阶段最小二乘法(EC2SLS)对文中的联立方程模型进行参数估计，该方法在小样本情况下具有良好的统计性质。国内运用这个估计方法并不多见，下面简单介绍一下。其主要思路是在固定效应设定下，将总方差分解为组内方差和组间方差加权，通过广义阶段最小二乘法(G2LS)得出总方差的估计量，而权重取决于各自的方差-协方差矩阵，进而在冗余的工具变量集找出最优工具变量集，以期获得额外的渐进有效性。 四、计量结果及分析 在前文分析的基础上，笔者采用误差分解二阶段最小二乘法进行估计的结果，见表3。
(一)总体效应分析 整体来看，四个方程中首先从符号上看，符合理论预期。除了FDI和T外，其他所有变量都在统计上十分显著。除了变量各自显著外，四个方程的F统计量也在1%水平上显著，显示各变量的联合也是非常显著的。在加入地区虚拟变量后，并考虑面板数据的时间效应，四个方程的调整
仍在0.8以上，表明模型拟合程度良好。 在环境质量方程中，对于两种污染物
和
腐败水平Corrp的系数均为正，且都在1%水平上显著，说明腐败水平对环境污染有促进作用，当然也是直接效应。不同的是，两种污染物，Corrp的系数差别较大，前者为3.1645，后者为0.0138，似乎腐败程度对两者的影响不同。需要注意的是，式(9)与式(10)都为水平值，即两个系数为斜率，和因变量的值有直接关系。如表1所示，两种污染物的平均值分别为3.7592吨/人和0.0214吨/人，也差别较大，与系数的情况类似。因此，我们可以看作腐败程度对两种污染物的直接效应是基本一致的。同时，在控制了诸如IS与ES等变量的情况下，代表地区经济发展水平的y的水平值、平方和三次方均在1%水平上显著，均表现为y的平方为负、三次方为正，意味着环境库兹涅茨曲线(EKC)的存在性。这个结论也同国内不少学者的结论不谋而合。需要说明的是，因为单位的问题，以上3个系数值都很小。 从经济发展方程来看，Corrp的系数都在1%水平上显著且为负，说明腐败水平对经济发展有负的影响，即在控制了其他变量的情况下，腐败阻碍了经济发展。这与吴一平和芮萌(2010)[11]的结论即腐败对经济增长存在库兹涅茨效应不大吻合。可能是因为在经济发展方程和经济增长方程的设定上存在差异，也可能与Corrp变量本身存在内生性有关。另外，在表1中，不管是哪种污染物，方程(10)的估计结果是一样的，那是因为两种情况下的方程设定完全相同。 (二)效应分解 如前所述，腐败的环境效应可以分解为直接效应和间接效应。后一种效应是腐败通过经济发展影响了污染物排放量。这样，得到了如下的计算公式：
注意到式(9)包括平方项和立方项，
是关于y的函数，故间接效应也为y的函数。 根据表3的结果和式(11)，很容易定量化这两种效应。表3可以得到直接效应的值，也可得到计算间接效应所需的系数。经济发展水平怎么选取呢？本文选用了经济发展水平的平均值，见表1。计算结果见表4。
如表4所示，所有模型显示腐败行为对污染物排放都有一个正的直接效应，同时相对于
，
在边际上直接效应更大。在平均经济发展水平上，两种空气污染物都有负的间接效应，表明腐败行为降低了经济发展水平，从而降低了排放量。但是正如上文所指出的，间接效应是经济发展水平的函数，其值视经济发展水平而定。表4中的
总体效应为2.0020，具体来说，每万人职务犯罪案件减少1件，人均
排放量将会多增加2.0020吨。考虑到其样本均值为3.6064吨/人，腐败水平的均值为0.3026件/万人，由于中国人口基数巨大，这个总体效应较为明显。对
来说，情况也类似。总之，腐败行为作用于环境污染的总体效应在实际上是显著的。 为了进一步分析这两种效应，衡量不同经济发展水平上腐败行为的环境效应的状况，我们根据表1的估计结果和样本数据绘制了图1和图2。从图1和图2可以清晰地看到，对于两种污染物，腐败行为影响环境的间接效应随着经济发展水平的增加而增加，到达峰值后转为减少；直接效应为正，且不随经济发展水平的变化而变化。而腐败行为作用于环境污染的总体效应为正，如同间接效应一样，与经济发展水平呈倒U关系。对于
，转折点发生在人均GDP 86000元左右，
在63000元左右。与此对照的是，样本中，人均GDP范围是从2301.73元到72963.61元(见表1)。 因此，如图1和图2所示，腐败行为对污染物排放的总体效应为正，间接效应图形性质决定着总体效应的图形。从式(10)看，总体效应曲线是由间接效应曲线平行直接效应的值得到。也就是说，两种效应曲线的转折点是相同的，性质也是相同的，都是倒U曲线，且为严格的凹函数。但是两种污染物面临的转折点是不同的，对于
而言，地区腐败水平的环境效应刚过转折点，即将步入腐败行为的环境效应逐渐减小的阶段；虽然
也面临倒U曲线，却并未达到转折点，即倒U曲线的存在性有待进一步观察。实际上，这个结果同
和
的规制路径有密切关系：
自样本期起始阶段(1998年)就存在政府规制，并且相应的技术改进也持续了较长时间，而中国政府是从2004年之后才开始逐步关注
的排放，即使现在规制也没有那么严格。
图1 腐败对
排放的边际效应
图2 腐败对
排放的边际效应 综合计量结果的总体分析和效应分解的结果，前文的假说1和假说2显而易见是成立的。具体而言，基于中国1998-2012年省际面板数据，地区腐败行为的环境效应不论是在统计上还是实际上，都是显著存在的，且总体效应为正；其直接效应和间接效应同样显著存在，前者为正而后者先为负后为正。这也说明了腐败水平对环境质量的间接效应在逐步增强。 (三)稳健性分析 从前文计量检验以及表3的回归结果看，对于两种污染物，本文的联立方程似乎是稳健的，同时回归结果也较好地契合了理论假说。为了进一步确认这些结果统计上的稳健性，本文采取了两种方式。首先检验了对腐败水平度量的稳健性，笔者用每万人职务犯罪涉案人员来取代每万人职务犯罪立案案件数，同时更换了估计方法，用3SLS代替了EC2SLS，在进行了上文的计量分析过程后，对方程(9)和方程(10)的联立方程组进行系统参数估计。 从结果看，各变量的统计显著程度和参数并无太大变化，各方程的联合显著性、拟合优度都无明显变化。对于
来说，在环境质量方程中，关键变量Corrp与y仍在1%水平上显著，Corrp的系数从3.1645变为3.295，虽然有些变化，但仍属于可以接受的范围之内。这些变量的符号均未发生逆转。在经济发展水平方程中，Corrp的系数从-0.4412变为-0.4563，只算得上稍微变化，统计上的显著性同原估计结果一致。
的情形类似，Corrp的系数仅有少许变化。同时，四个方程的所有参数的符号都和表3的回归结果保持一致。以上都表明表3的回归结果在统计上相当稳健。当然，如ES与FDI等一些控制变量的统计显著性发生一些改变，但未影响联合的显著性和拟合优度，这也反证了本文采用的计量方法的合理性。 另外，笔者随机去掉了4年的数据，重复了前文的一系列检验和估计，各主要变量并没有显著变化，只是控制变量FDI与IS变得不再显著，系数值变化不大；笔者还减少了9个地区的数据，主要变量的回归结果依然是显著的，控制变量发生了可以容忍的变化。 不管是关键变量的度量、估计方法的选择，还是数据样本外表现，本文的回归结果在统计上是稳健的。 五、结论及政策含义 对中国而言，地区腐败会影响环境质量吗？地区腐败程度又是如何影响环境质量的？本文从理论上证明：在中国特有的公共治理背景下，地区腐败行为对环境污染物排放水平存在正效应；腐败行为影响环境质量的渠道有两个：直接效应和间接效应。笔者进一步利用1998-2012年的省际面板数据，通过建立联立方程组模型，检验了上述理论命题。这样，我们得出结论： 第一，地区腐败对环境的作用机制不仅在理论上成立，在现实中也存在较为确凿的证据。与理论假说一致，有证据表明地区腐败对环境污染总体上是正效应。 第二，对于环境污染物而言，腐败作用环境的两种效应：直接效应和间接效应都是显著存在的，并且前者为负，后者为先为正后为负，前者的绝对值大于后者。至少，对于
与
这两种气体污染物成立。 第三，腐败的环境总体效应曲线性质取决于间接效应，随着经济发展水平变化，呈倒U关系，在本文的时间跨度里，基本处于上升阶段，但未来有可能会随着经济发展水平的提高而逐渐步入下降阶段。 本文结论有明显的政策含义：由于腐败的环境效应现阶段较为明显，反腐败在改善环境质量方面具有积极意义。鉴于直接效应相对显著，各级执法部门可以考虑在打击环境保护方面的职务犯罪上再接再厉；另外，尽管间接效应存在微弱的倒U关系，但是该效应从负变为正，正向效应存在有强度持续增强的可能，这就需要加强环境保护执法的力度，可考虑适当将执法权限向中央集中。当然，解决这一问题的根本在于中央地方关系的重新梳理，在于深化政治体制的改革。另外，相对
而言，地区腐败对
的排放水平影响更大，碳减排政策的执行显得更为迫切。 ①各类能源的转化率系数分别为：1kg原煤=0.7143kg标准煤，1kg原油=1.4286kg标准煤，1
天然气=1.33kg标准煤。 ②若无特别说明，本文的数据处理及计量结果等均通过软件STATA 12实现。 ③实际上，如果联立方程模型是恰好识别的，3SLS和2SLS基本上是等价的。
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