EOD生態環境治理與江蘇產業發展

摘要：通過梳理EOD生態系統服務付費模式類型，將EOD生態環境治理劃分為“義務性”工程和“公益性”工程，理論推導出上述兩類工程分別對產業規模和產業結構升級產生正向影響的假設。依據上述假設分別構建總量控制效應模型和產業升級效應模型，代入江蘇省2013—2021年間工業、環境治理面板數據實證論證，同時代入同期東南、華南、西南、華中、華北、西北、東北代表性省份數據對比分析檢驗。研究發現，江蘇已初步具備EOD模式反哺生態環境治理的綠色經濟發展基礎，建議通過分級分類方式推動EOD模式試點。

關鍵詞：EOD模式；生態系統付費；實證研究

中圖分類號：X321文獻標志碼：B

0 引言

“生態導向”最早由美國學者霍納蔡夫斯基在1999年提出，是從“生態優化”強調單純“保護”向利用生態來引導區域開發的理念。世界上諸多國家和地區也在積極探索EOD模式的城市規劃與建設。2020年生態環境部印發《關于推薦生態環境導向的開發模式試點項目的通知》，全國正式開展對于EOD模式項目的推動工作。隨著全國各地、各部門、各層級關于EOD模式的政策文件紛紛出臺，大量EOD項目如“雨后春筍”般出現，但時有發生的項目“爆雷”、爛尾事件也隨之而來。原因主要可以歸為EOD模式泛化、負債率過高、現實低風險與創新示范性“兩難”等方面^［1］。作為全國生態環境管理制度綜合改革的試點省，江蘇省印發了全國首個指導地方開展EOD實施的《江蘇省生態環境導向開發模式（EOD）實施工作方案（試行）》，在EOD政策創新和項目儲備數量方面取得了一定成效。但儲備EOD項目的績效如何，是否也會發生“干不下去”的情況，除受現有政策的影響，主要還取決于綠色經濟發展的基礎。回歸EOD概念本身，核心在于兩點，一是生態環境治理能否促進產業發展；二是產業收入能否反哺生態環境治理。其實兩個點的關鍵仍在前者，因為只有生態環境治理確確實實能夠增加產業收益，增加的收益才能通過一定的制度設計“回流”給生態環境治理。因此，收益反哺的制度設計需要建立在前者成立的基礎上。綜上，EOD模式實施能否發揮績效，關鍵就是其中生態環境治理能否對產業發展產生正向效應。然而截至目前，學界對EOD模式的研究主要集中在產業收入能否反哺生態環境治理，如何實現反哺的制度設計上，能夠從該視角研究EOD模式的學術成果較少。

當前學界對EOD模式的研究主要集中在3個層面。一是梳理EOD項目內涵與特征，提出推進EOD模式的政策建議。學者分析EOD模式外部經濟性特征，梳理EOD模式推進重點，認為應通過將生態環境保護納入區域發展規劃、構建生態導向的現代產業體系、培育EOD綜合服務市場主體、建立多元可持續的投融資模式等手段推廣EOD模式。二是從生態產品價值實現角度出發，分析EOD項目實施的工作重點。趙云皓等^［2］通過梳理生態產品價值轉化路徑存在問題，推導歸納EOD模式項目的實施要點；謝向向等^［3］在借鑒以公共交通為導向的開發模式（Transit-Oriented Development，TOD）價值實現路徑基礎上，對長江經濟帶“流域綜合治理＋生態多產業”“廢棄礦山生態修復＋生態工業/文旅教育”“農村生態環境綜合整治＋生態農文旅”3種典型EOD模式項目進行研究，歸納3種典型EOD模式項目生態價值識別、創造與捕獲路徑。三是從EOD實施面臨困境與問題出發，研究項目落地需重點關注的事項及風險。翁祥健等^［4］通過梳理社會資本參與EOD模式項目開發面臨的困境，提出社會資本參與EOD開發的應對策略，主要為延長收益鏈條挖掘潛在收益、探索多元化融資方式、深度整合各參與方優勢資源等。袁宏川等^［5］針對EOD項目的運作面臨的行業跨度大、環境和經濟效益轉化周期長等風險因素，依據生態文明建設背景的特點設計EOD項目風險評價指標體系，構建基于博弈論組合賦權-云模型的風險評價模型，發現項目產業運營階段、產業發展階段、建設階段以及規劃設計階段的風險較項目其他階段的風險更大。

本文從EOD模式理念可行性角度出發，推導生態環境治理對產業發展影響，建立理論模型，實證研究2013—2021年間江蘇工業產業的面板數據，基于研究結果為江蘇省實施EOD模式提供政策建議。

1 實證研究

根據石敏俊等^［6］中國EOD模式與生態系統服務付費（Payments for Ecosystem Services，PES）較為類似，主要包含4種形式：（1）政府通過資源分配激勵生態環境治理行為，例如財政、稅收等手段；（2）通過市場化的受益者付費模式給予生態環境治理主體經濟補償；（3）建立生態環境要素流通、有償使用的交易市場，如碳交易、排污權交易；（4）基于特許經營權獲取的片區生態環境治理，如土壤修復開發。對應現實，在全國廣泛開展EOD模式試點前，上述4種形式的PES基本就以各種形式存在于生態環境保護工作中。前兩者收益反哺的方式往往較為間接，主要是通過宏觀的資源再分配，如轉移支付等，局部打造諸如生態公園、生態農文旅、開發高檔樓盤、商場等，具體生態環境治理工程包括河道治理整治、河湖修復、濕地建設、片區污水管網修建、荒地復綠、環境景觀打造等，可將這部分以環境質量提升為主的生態環境治理稱為“公益性”工程；后兩者收益反哺較為直接，主要是依靠排污總量控制或環境質量考核、生態環境執法監督等約束性環境規制政策，將企業污染成本或治理收益直接內部化，作為投資決策的重要決定因素，相關的工程主要為工業污水、廢氣處理設施、開發或責任主體地塊土壤修復等，可將這部分以治污為主的生態環境治理稱為“義務性”工程。

“公益性”工程的作用主要在于提升生態環境質量，其實施能夠吸引更多生態環境依賴型或生態環境敏感型產業落地，如數字經濟、潔凈醫藥、精密儀器等。同時，生態環境依賴型、生態環境敏感型產業相較于傳統產業具有高技術、高利潤的特點。因此，“公益性”工程的實施將間接地提升當地產業結構水平，本文將這種效應稱為“產業升級效應”，并提出假設1：“公益性”工程實施將對產業人均產出產生正向作用；“義務性”工程主要目的在于滿足治污水平達標要求或產生空余排污總量指標。在現行的約束性環境規制政策下，企業生產除了投入人力、資本等生產要素外，還需開展必要的“義務性”工程，以保證生產的合法、合規。因此，“義務性”工程可以被視為人力、資本外的第三生產要素，將這種對生產活動的作用稱為“總量控制效應”，提出假設2：“義務性”工程實施將對產業總產值產生正向作用。基于此，在理論上可以構建以生產活動為被解釋變量，以上述生態環境治理為核心解釋變量的回歸模型。由于工業發展及污染治理數據可得性較高，本文將以工業產業數據作為實證研究對象，論證上述假設。

1.1 理論模型

1.1.1 總量控制效應模型

由于總量控制效應中，“義務性”工程與資本、勞動一樣可以被視為投入生產的要素，因此，可以將柯布道格拉斯生產函數y=AK^αL^β引入（y為產出，A為全要素生產率，K為資本投入量，L為勞動力投入量，α和β分別為資本與勞動的產出彈性），在借鑒李小平等^［7］假設技術增長為時間指數函數的基礎上，構建模型y=A_i（t）K^αL^βT^γ（t為觀察期內時間變量，T為“義務性”工程，γ為其產出彈性）。其中，全要生產率假設為A_i（t）=A_0i（t）e^at，代入模型，可得線性回歸模型如下：

lny_it=lnA_0i+α×t+α×lnK_it+β×lnL_it+γ×lnpwhr_it+u_it（1）

其中，y_it為i市t年的工業產出，用工業增加值數據表征，單位億元；A_0i為i市基期（2013年）的全要素生產率；K_it為i市t年的資本投入，用工業投資額表征，單位億元；L_it為i市t年的工業勞動投入，用工業就業人口表征，單位萬人；pwhr_it為i市t年的“義務性工程”，用工業污水處理率表征，單位百分率；u_it為模型的隨機擾動項。需要指出的是，原本代表“義務性工程”的變量應由代表當地污水處理能力的年工業污水處理量表示，但由于往往工業產值越高的地區，工廠排污量越大，工業污水處理量也會增加，由此帶來的內生性問題將導致模型估計不一致，因此，這里用處理率表征，從理論來看，污水處理率的提升代表當地“義務性”工程的開展，而工廠數量基本并不直接影響處理率，因此，基本可視工業污水治理率為一個良好的外生變量。

1.1.2 產業升級效應模型

產業升級效應中，“公益性”工程將提升當地產業結構和人均產出。此外，人均產出較高的產業還傾向于落地在勞動人口素質、交通便利程度、教育資源等基礎設施、公共服務完善的地區。因此，可構建模型y=f（ev，ed，ps）（y為當地的產業結構高度，ev為當地環境狀況，ed為當地勞動人口素質，ps為當地公共服務水平）。考慮數據可得性，在借鑒陳詩一^［8］污染、政府治理與經濟高質量發展模型基礎上，建立產業升級效應回歸模型如下：

pigdp_it=b×wsi_it+c×pwhr_it+e×gcr_it+f×wpn_it+g×pstn_it+h×ugp_it+j_i+u_it（2）

其中，pigdp_it為i市t年的人均工業增加值，單位為億元/萬人。由于不同于總量控制效應僅針對特定污染物的減排，影響產業升級的“公益性”工程范圍更廣，也更與市容感官直接相關，包括不限于市政工程、生態提升工程等。其中，市政工程往往包括城市管網鋪設、污水處理廠等生態環境基礎設施建設，生態提升工程往往包括城市生態濕地面積、植被覆蓋率等。結合數據可得性，當地環境狀況變量包括排水管道長度、工業污水治理率、城市綠化覆蓋率等。其中，wst_it為i市t年的排水管道長度，單位千米；pwhr_it為i市t年的工業污水治理率，單位百分比，其雖然屬于上述“義務性”工程，但是由于在一定程度上可影響當地感官上的環境質量，進而影響產業升級也納入產業升級效應模型中；gcr_it為i市t年的城市綠化覆蓋率，單位百分比；wpn_it為i市t年的公路客運量，用以代表當地交通便利程度，單位萬人/年；pstn_it為i市t年的小學專任教師數，用以代表當地教育資源對勞動力的吸引程度，單位人。ugp_it為i市t年的高校畢業生人數，用以代表當地勞動人口素質，單位人；j_i用來表示其他與i市當地特性相關會對產業升級產生影響，但短期內基本不會發生變化的固定效應。上述變量情況如表1—2所示。本文實證研究涉及指標的原始數據取自相應年份的統計年鑒、EPS數據庫。

1.2 實證研究

1.2.1 總量控制效應模型回歸結果

從回歸結果來看，假設江蘇2013—2021年間不存在顯著的技術進步，“義務性”工程產出彈性為0.68，即在其他條件不變情況下工業污水治理率每上升1%，產值將上升0.68%；假設江蘇全要素生產率隨時間呈指數增長，對公式（1）進行回歸，“義務性”工程產出彈性為0.28，即在其他條件不變情況下工業污水治理率每上升1%，產值將上升0.28%（見表3）。說明在現行約束性環境規制政策下，“義務性”工程可以促進工業產值增加，以該類工程為生態環境治理的EOD模式可以推動產業規模增加，假設1成立。

此外，若假設存在技術進步，江蘇省2013—2021全要素生產率時間指數增長系數為0.052，年均增長率約5.34%；存在技術進步和不存在技術進步假設的模型中，資本產出彈性分別為0.19、0.51，人力產出彈性分別為-0.15、-1.1。需要說明3點：（1）勞動產出彈性為負的主要原因可能是由于隨著近年產業調整，工業就業人口逐漸向第三產業轉移，但同時隨著工業產值逐年上升，導致勞動供給與產出呈現一定的負相關性。該負相關性隨著技術進步變量的加入而降低，即更多的產值增長被技術進步所解釋，勞動冗余對生產造成的負面影響實際上并不顯著。（2）資本產出彈性為正，說明當前江蘇省工業資本投入仍對產值具有顯著推動作用。若考慮技術進步，資本與排污總量對產出的貢獻將被削弱，部分產出應從投資部門與環境部門轉移分配給予技術部門。（3）無論是否假設存在技術進步，“義務性”工程產出彈性均最大。代表在江蘇排污總量指標儲備制度等約束性環境規制政策下，工業生產中決定產值的生產要素已從傳統的人力或資金轉變為當地的“義務性”工程。該類EOD模式可對產業發展產生正向效應，已初步具備在江蘇實施的“土壤”。

1.2.2 產業升級效應模型回歸結果

一方面，高校畢業生數量增加可以提升當地產業結構與人均產出；另一方面，人均產出的提升也往往會吸引更多學生報考當地大學，增加高校畢業生數量，因此，高校畢業生人數與人均是一對互為因果的變量。經檢驗，直接用高校畢業生數量作為解釋變量會導致模型內生性。通過工具變量的二階段最小二乘法（2SLS）回歸解決上述問題。理論上，一般高校畢業生會與財政教育支出、高校招生數具有明顯的相關性，即財政教育支出越大，招生數越多，畢業生也越多。但由于財政支出是政府行為，其教育支出將受如城市人口、財政狀況、地理環境等諸多外部因素的影響，因此，受當地產業結構的影響較小。可選擇教育支出與高校招生人數作為工具變量。由此修正產業升級效應模型可得：

ugp_it+φ×fee_it+φ×nusr_it+ω+u_it（3）

pigdp_it=b×wst_it+c×pwhr_it+e×gcr_it+f×wpn_it+g×pstn_it+h_it×ugp_it^+j_i+ξ_it（4）

其中，fee_it為i市t年的政府財政教育支出，單位億元；nusr_it為i市t年高校的招生人數，單位人；ugp_it^為以政府財政教育支出為解釋變量的高校畢業人數的擬合值。公式（3）和（4）分別為二階段最小二乘法的兩階段回歸方程。經過度識別檢驗結果，回歸接受“工具變量外生”的原假設，工具變量與隨機擾動項不相關，公式（4）的回歸結果具有一致性。

從回歸結果看，排水管道長度、污水集中處理率對人均工業產出影響的系數分別為0.0061和0.016，回歸結果均不顯著，說明市政管網工程與工業污染處理覆蓋率對產業結構提升的正向作用并不顯著；城市綠化覆蓋率系數為1.47，結果在0.1%的顯著性水平下顯著，說明城市綠化率的提高對人均產出提升作用較為明顯，如表4所示。可以看出，“公益性”工程中城市綠化率對產業結構提升的作用最大。這主要可能是因為上述變量中城市綠化率與城市市容相關度最高，排水管道長度與工業污水治理率均難以通過市容直觀感受到，而高人均產值制造業選址更傾向于選擇直觀上環境優美的地區。假設2基本成立。

此外，公路客運量、小學教師數量、高校畢業生數量系數分別為0.00066、0.0005、0.00073，結果均顯著。上述說明（1）高附加值制造業往往傾向于建設在交通系統較為發達的地區，以滿足其商務、勞動力通勤的需要；（2）基礎教育資源會對產業結構產生較大正向影響，主要是高附加值制造業就業人員收入水平較高，就業者相較于傳統制造業“打工者”更有能力也更傾向于在當地定居，出于子女教育的需要，地區基礎教育資源將成為工作者與公司選址的考慮因素之一；（3）高附加值制造業依賴于當地勞動力素質，高校畢業人數越多當地產業結構升級越快，人均產出提高越快。

1.2.3 其他省份情況

為進一步驗證模型準確性，分別從全國東南（浙江）、華南（廣東）、西南（四川）、華中（湖北）、華北（河北）、西北（陜西）、東北（遼寧）選取代表性省份對相關數據進行對比回歸分析。

從總量控制效應模型來看，上述省份工業污水治理率的產出彈性均未和江蘇一樣對工業產值產生顯著的正向作用，假設1不成立，如表5所示。這一方面可能和部分省份污水在工業生產中排放污染物的占比較低有關，另一方面也可能是由于江蘇省是為數不多推行“排污總量指標儲備庫”，缺乏二級交易市場的省情有關。說明上述省份實施以“義務性”工程為生態環境治理的EOD模式對產出的正向效應尚不顯著。

此外，上述省份中除河北、遼寧外，其余省份的生產率的時間增長系數均顯著為正，陜西、浙江、湖北、廣東、四川生產率年增長率分別約4.3%、6.7%、4.6%、5.4%、2.3%。說明從工業生產率提升來看，浙江、廣東、江蘇等東南沿海省份依然在全國處于較高水平，湖北等中南部省份次之，陜西、四川等西部省份偏低，河北、遼寧等華北、東北地區在2013—2021年間幾乎不存在生產率提升的趨勢；上述省份中，資本產出彈性除四川與陜西為負以外，河北、遼寧、浙江、湖北、廣東均為正，浙江、遼寧、廣東的產出彈性正向影響較為顯著。說明在2013—2021年間，全國包括東南、江浙、東北的東部地區省份工業資本投入對當地的工業生產規模產生了較為顯著的推動作用。而包括四川、陜西的西南、西北地區工業資本產出彈性為負，根據李小平等^［7］分析，一般勞動密集型產業容易出現資本產出彈性為負的現象，這與陜西、四川等西部地區的產業結構現實相契合；上述省份中，人力產出彈性除河北外，其余地區系數均為正，遼寧、陜西、廣東、四川系數顯著。河北地區人力產出彈性為負可能是由于當地工業企業中勞動力“冗余”或疫情后造成的“隱形”失業導致的。

從產業升級效應模型來看，上述省份中排水管網敷設長度未對工業人均產出產生正向影響的省份僅有河北、陜西與四川。此外，浙江工業污水治理率對工業人均產出產生顯著正向影響，在一定程度上說明，活躍的排污總量指標二級交易市場對工業企業的生產率具有正向影響，其背后邏輯是通過排污總量交易，工業企業可以更加靈活地在現金流與生產規模之間進行選擇，有利于增加經營利潤率，通過利潤積累進行技術升級，最終提升人均產出。假設2在浙江、廣東、湖北、遼寧等東部沿海或經濟較為發達的中南省份基本成立，“公益性”工程為生態環境治理的EOD模式可在一定程度上促進其工業升級。

此外，在公共基礎設施建設以及公共服務方面，公路客運量在廣東、遼寧以外的省份對人均工業產出的影響并不顯著，在廣東產生的正向影響說明，公路基礎設施建設對當地產業升級仍然產生重要作用；而由于遼寧省近幾年人口流失的加劇，公路客運系統產生的客運能力難以正向刺激當地工業發展，反而加劇了當地基礎設施建設投入負擔，抑制了人均產值提升。上述省份中基礎教育資源，即小學教師數量基本顯示出了對工業人均產值的正向影響，也基本符合國內重視教育的普遍觀念。此外，在上述省份中，高校畢業生代表的高素質人才數量對工業人均產出雖基本為正向，但并未同江蘇一樣具有較強的顯著性，這可能與各地產業結構差異、高校數量、高校專業優勢有關。

1.3 研究結論

從實證研究結果來看，與其他省份不同，江蘇以“義務性”工程為主要生態環境治理的EOD項目可以對工業產值增加產生促進作用，顯著高于其他省份。這可能是由于江蘇省排污權交易二級市場不發達，降低了排污總量指標“待價而沽”的囤積率，工業企業更傾向于將指標用于擴大投資生產中。同江蘇較為相似的是大部分東部沿海或經濟較為發達的中南省份，均顯示出“公益性”工程為生態環境治理的EOD模式可在一定程度上促進其工業升級。上述省份的人均產值相對較高，這基本契合大多數關于“庫茲涅茨曲線”理論研究成果中“生態環境治理對產業發展影響呈現U型曲線的規律且其拐點發生在人均產值達到一定水平之后”的觀點。

2 政策啟示

本文回歸EOD模式概念，通過理論分析討論其落地見效可行性。將EOD模式生態環境治理劃分為“義務性”工程和“公益性”工程，通過理論推導上述兩類工程將分別對產業總產值和人均產值產生正向效應的假設。依次構建總量控制效應模型、產業升級效應模型，選取2013—2021年江蘇省工業產業、環境治理等相關數據進行實證論證，通過對比分析代表性省份回歸結果，檢驗假設合理性。研究發現：（1）根據總量控制效應模型，以提升污染物治理率、實現達標排放或增加排污指標總量為目的的“義務性”工程可顯著促進江蘇工業產業規模；同時，根據產業升級效應模型，實施生態修復、荒地復綠、濕地建設及環境景觀城市等提升城市綠化覆蓋率的“公益性”工程可提升江蘇工業人均產出。說明上述兩類工程作為生態環境治理的EOD模式在江蘇已初步具備落地見效的條件，可通過一定的PES設計，將部分增加的產出反哺給生態環境治理。（2）在總量控制效應模型中可對江蘇工業產業規模產生顯著正向影響的污水治理率變量在產業升級效應模型中對工業人均產出的促進作用并不顯著，顯然弱于浙江等地。（3）在產業升級效應模型中，諸如污水管網等提升污水收集率的“公益性”工程對江蘇工業人均產出促進作用不顯著，說明當前江蘇仍缺乏該類EOD項目落地見效條件。

基于研究結論，本文政策建議如下：（1）建議江蘇按生態環境治理類型給予EOD模式分類分級的支持政策。優先支持依托江蘇167家省級以上工業園區周邊實施的工業污水治理、生態修復、荒地復綠、濕地建設及環境景觀等對工業產出有顯著推動作用的EOD項目；（2）建議參考浙江，在江蘇進一步開展“排污總量指標儲備庫制度”改革試點，積極培育二級交易市場，激發工業企業間排污總量余額交易活力，提升工業企業的利潤空間，培育該類“義務性”工程為生態環境治理的EOD模式促進工業產業升級的市場環境；（3）在當前江蘇綠色經濟發展背景下，將提升污水收集率的“公益性”工程納入EOD模式的條件尚不成熟，為保障生態環境質量穩定提升，建議短期內仍對該部分工程加大財政支持，探索通過貼息、風險補償等財政補貼方式給予綠色金融政策支持作為“過渡”，待條件成熟時，再逐步將該類工程納入EOD模式生態環境治理范疇。

3 結語

本文對EOD模式開展現狀、存在問題進行了梳理與總結，收集整理2013—2021年江蘇省13個設區市及其他代表省份工業經濟、環境治理相關數據，進行回歸與對比分析，對EOD項目規范化實施、管理、政策激勵等方面提出了相應的建議。但本文仍有不足，即無法解決當前EOD項目最核心的隱性債務風險與關聯性不強的問題。從江蘇省EOD項目實施主體來看，雖然未有文件規定EOD項目實施主體需為國企，但基本上所有項目的實施主體無一例外均為當地國有企業或國有企業控股的公司。其背后的邏輯就是國資背景的企業帶來的隱含“政府兜底”的性質更受金融機構青睞。即使當下各種嚴控“隱性債務”的規定陸續出臺，但這一現狀反映了“隱性債務”未來發生的可能性仍對國企融資發揮著積極作用。此外，當前EOD項目的產業子項仍以科創園區、農文旅、康養、活動會場等為主，其收益情況受市場環境影響較大，缺乏生態產品價值實現類的產業，關聯性相對不足。因此，針對如何解決EOD項目可能存在的隱債風險與關聯性不足的問題仍需進行進一步深入的研究與探討。

參考文獻

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（編輯 何 琳）

EOD ecological environment governance and industrial development in Jiangsu province：

empirical research based on industrial data

XU Wentao， GAO Hailong， ZHUANG Xinwen， WANG Jing

（Jiangsu Provincial Ecological Environment Assessment Center， Nanjing 210003， China）

Abstract：By sorting out the types of payment models for EOD ecosystem services， the governance of EOD ecological environment is divided into “compulsory” projects and “public welfare” projects. Theoretical deduction is made that the above two types of projects will have a positive impact on industrial scale and industrial structure upgrading， respectively. Based on the above assumptions， construct total control effect models and industrial upgrading effect models， and empirically demonstrate the industrial and environmental governance panel data of Jiangsu Province from 2013 to 2021. Compare and analyze the data of representative provinces in Southeast， South， Southwest， Central， North， Northwest， and Northeast during the same period. Research has found that Jiangsu has a preliminary foundation for green economic development with the EOD model to support ecological environment governance. It is recommended to promote the pilot of the EOD model through a hierarchical classification method.

Key words：EOD mode; ecosystem payment; empirical research