摘 要：在欧盟创建和发展过程中，制定各项环境政策鼓励新能源产业发展始终是各成员国高度重视的核心内容。笔者详细阐释了重点国家的环境政策，对欧盟各成员国的环境政策进行量化评价，并使用面板数据模型证明欧盟各成员国的环境政策对新能源产业集聚效应影响显著。此外，研究还发现，二氧化碳排放、教育投入、人均GDP增长也对新能源产业集聚效应有一定的影响作用。
关键词：环境政策；新能源；集聚效应；欧盟
一、问题的提出与文献综述
欧盟能源匮乏，80%的石油和60%的天然气消费都需要进口。另一方面，欧盟各成员国经济发展对能源高度依赖，是当今世界仅次于美国的能源消费体，其消费量约占世界能源总消费量超过15%。1973年第一次石油危机以来，欧盟能源安全形势日趋紧张，而发展新能源产业集群可以实现新能源对传统能源的有效替代，缓解工业发展与能源短缺的冲突。正是基于环境保护、能源安全以及新能源产业国际竞争力三方面考虑，在欧盟创建和发展过程中，制定各项环境政策鼓励新能源产业发展始终是各成员国高度重视的核心内容。在欧盟具有里程碑意义的马斯特里赫特条约（Maastricht Treaty）和阿姆斯特丹条约（Amsterdam Treaty）都对欧盟各成员国环境保护与新能源产业发展规定了具体的约束性指标。2000年，欧盟发布《欧盟能源供应安全绿皮书》，对各成员国的环境保护进行了严格规定，为生物燃料、地热能、风能等替代能源的发展提供政策保障。欧盟通过制定相关环境保护政策促使新能源产业集群发展，延伸新能源相关企业的加工深度和产业链长度，对其产业结构进行调整和优化升级，为其产品开发提供技术支持和资金保证。而新能源产业集聚效应的形成可以促进产业效率提高，增强创新能力，从而推动欧盟的环境保护、经济增长和社会进步，实现可持续发展。
纵观文献，国内外对欧盟环境政策对新能源产业发展的促进作用包含理论分析与实证分析两个方面。Stefan等（2011）使用一般均衡模型对欧盟设立的2020年新能源消费占能源消费总量20%目标的气候政策进行计算并建立模型，并对现有的新能源开发成本和潜力进行估计。通过对新能源产业现状进行模拟预测后得出结论：欧盟制定的环境政策使新能源产业规模提高6%。然而，由于计算结果取决于对新能源产业规模化对降低生产成本的推动作用，该项评估也面临一定的不确定性，包括初始成本、供给曲线斜率、基准新能源比例等影响因素。在Stefan等（2011）探讨的范围内，当环境政策目标没有刚性约束时，新能源企业的生产者剩余（厂商利润率）为0；当新能源企业初始成本很高，新能源产业为一国的弱势产业，新能源产量占能源总量比重不高时，生产者剩余（厂商利润率）为32%。目前，关于新能源产业的投入产出，学界还没有形成统一的测量标准，Stefan等（2011）设立一般均衡模型测算气候政策对欧盟新能源产业成本和潜力进行估计的准确性还有待考量。
Danyel等（2004）总结了欧盟为促进新能源发电制定的环境政策指令，这些都对欧盟每个成员国新能源发电占电力供给总量的比例进行了详细规定，为了实现欧盟关于新能源发电总量占比的规定，每个国家都采用不同的政策工具刺激新能源产业发展，很多欧盟国家在鼓励不同的新能源产业方面取得了很大成就。但是，相对于其他行业，在没有环境政策指令的约束下，新能源产业并没有与生俱来的优势，而且环境政策指令是否能够取得成功取决于欧盟各成员国的具体政策框架与该国具体国情相结合下，是否对该国的新能源各具体行业起到很好的促进作用。Danyel等（2004）通过鉴别比较欧盟各成员国不同的环境政策指令对新能源产业的刺激作用得出结论，适合欧盟新能源产业发展的环境政策指令包含：新能源产业得到长期回报的安全投资方案，用于新能源发电研发投入的特定报酬，努力致力于健全与新能源产业发展涉及领域配套的基础设施体系（包括新能源发电电网延伸范围、公平的上网电价设计等），以及制定减小新能源产业发展的阻力的政策措施。但是，Danyel等（2004）进行了详细的理论阐述，并没有运用有说服力的实证方法对欧盟新能源产业相关的环境政策指令进行量化比较分析。
邱立成等（2012）认为，在过去的几十年中，欧盟通过各种刺激政策发展新能源产业效果明显。一方面，新能源产业发展使其在环境保护、能源安全以及新能源产业国际竞争力三方面领先全球。另一方面，通过发展新能源产业，其社会进步、经济增长与环境保护之间的矛盾得以缓解，欧盟各国国力得到发展。新能源产业集聚的形成可以促进产业效率提高，增强创新能力，从而推动新能源对传统能源的有效替代，通过使用面板数据模型对欧盟及相关国家的新能源产业集聚效应影响因素进行实证检验发现：以加入欧盟先后时间作为衡量标准的政策系数、能源依赖度和能源价格对新能源产业集聚的影响显著。但是，仅以加入欧盟时间作为衡量标准来对欧盟环境政策进行量化评价不够精确，无法对欧盟各成员国的环境政策年度数据差异进行系统评估。
本文将在邱立成等（2012）研究的基础上，结合欧盟2001年出台的《新能源电力指令》（RESElectricity，RESE） 、2009年出台的《新能源指令》、Reinhard等（2011）与Antnio等（2010），采用1998年～2009年欧洲31国面板数据，对欧盟各成员国进行实证分析。在论证过程中，本文创造性的使用使用量化评价方法对欧盟各成员国的环境政策进行测量，把衡量新能源产业集聚效应水平的区位熵作为被解释变量，通过对环境政策解释变量、以及二氧化碳排放、教育投入、人均GDP增长、政府债务四项对比解释变量进行实证分析，总结出欧盟环境政策与新能源产业集聚效应发展的量化关系。
二、欧盟环境政策与新能源产业集聚
在欧盟的环境政策指令中，一方面，各成员国温室气体排放的削减是重要指标，而且其规定当中对各成员国的节能减排进行了严格的规定，作为2007年欧盟春季峰会的重要议题，欧盟承诺到2020年，各成员国的碳排放总量将在1990年的基础上削减20%。另一方面，欧盟的环境政策指令也对新能源产业制定了扶持政策，2007年欧盟春季峰会同样也对新能源产业发展制定了规划目标，按照规定，第一阶段任务是新能源发电占发电总量超过20%。在欧盟环境政策强有力的干涉作用下，各成员国的新能源产业集聚效应显著，各相关行业的产业集群不断发展壮大，集聚效应的发展，促使欧盟新能源产业成本降低，行业竞争力增强，进一步确保欧盟环境政策指令目标的完成（见表1）。
在丹麦，风能产业集聚效应已初见规模，而良好的新能源产业集群发展促使丹麦完成了欧盟环境政策指令对其规定的节能减排目标。2009年，风能发电占全国发电总量的27%。在丹麦西部地区，超过30%的电力消费来自风电供给。丹麦风电产业集聚效应发展成功的主要原因是政府部门在1990年至1995年制定的丹麦能源计划，在这份计划中规定，2015年，丹麦将建成风能发电产业集群，风能发电装机总容量将达到2000兆瓦，并能满足丹麦超过16%的电力消费需求。事实上，这项计划已经提前超额完成，丹麦的风能发电产业集群在2002年就已经建成，风能发电装机总量超过2800兆瓦。在丹麦上世纪90年代制定的能源计划中，为新能源产业集群发展制定了有法律约束的政策框架，并且对相关行业制定了长期稳定的补贴政策，并确保该项能源计划不会受到各种干扰而长期有效。为确保新能源产业投资者获得稳定持续收益，丹麦政府为其制定了专门政策，内容包括股东税负减免、抬高新能源发电的上网收购价格下限、和新能源产业集群上下游厂商的优惠条款。在这些政策强有力的推动下，丹麦的市政部门为风能发电厂提供选址，而农场主也把在农场里设置风能发电机看作是能够带来长期稳定收益的良性投资。此外，海外投资者也纷纷投资丹麦的新能源产业，促使其形成规模效应，风能产业集群的建设取得巨大成功。
德国早在1990年便颁布了固定上网电价法案，并在全国范围内建立了新能源发电系统。2001年开始，“可再生能源法案”代替了固定上网电价法案对新能源产业发展进行了详细规划，按照德国“可再生能源法案”规定，到2015年，新能源发电将占全国发电总量的16%。值得一提的是，与先前固定上网电价法案相比，可再生能源法案解决了长期存在的供电零售价格税率与涉及大量研发投入的新能源产业税负设置水平不匹配的问题，这样，税率优惠程度不仅在新能源产业与传统能源产业之间有区别，而且在新能源产业不同行业研发投入不一样时也会有区别，新能源产业的总体税负水平还会随着区位、产业规模的变化而调整。“可再生能源法案”的另一大特点是通过调整税率鼓励新能源产业的技术研发。2003年，德国政府对环境政策指令对新能源产业发展的规定进行了调整，按照新计划，到2025年，新能源发电总量将占德国全国发电总量的25%，新法案下调了沿海风电产业集群的固定上网电价，并取消了对不适合发展风电产业所在区域的风电企业的补贴，同时，增加了对地热能、小规模生物质能和光伏产业集群的税收，大型水力发电产业也将纳入固定上网电价政策支持体系范围内。由于政府政策不断进行灵活而有效地调整并引导相关行业，使得新能源产业集群投资商可以获得20年以上的稳定高额回报，从而确保行业的良性发展。
三、数理模型
邱立成等（2012）的研究表明，政府对新能源产业的激励和其他禀赋对地区新能源产业发展具有决定作用。在政府制定相同优惠政策的情况下，基础设施、农业资源、能源消费水平、能源独立性、传统能源价格和科技水平对欧盟新能源产业集聚有显著影响。使用Hotelling模型，通过特征空间方法对禀赋变量进行测量。假设新能源生产企业认为新能源生产禀赋在特征空间当中具有一定的位置，新能源生产禀赋在特征空间当中的位置越接近，其相互之间的可替代性越强，而新能源产业激励政策是除新能源生产禀赋之外对新能源产业集聚产生影响的又一因素。对于寻求产业集聚效应的新能源生产企业，通过Hotelling模型对特征空间进行选择遵循如下假设：
（1）进行新能源市场的各个地区呈线性分布，供新能源生产企业进行区位选择，不同区位在特征空间中是同质的，新能源生产企业选择相同生产禀赋条件下成本最低的区位进行投资。
（2）新能源生产企业在进行生产企业地区变更时的变更成本可以忽略，对模型推导不会产生影响，制定新能源产业激励政策产生的政策成本具有保留价格，存在最大值。
（3）设CL是新能源企业投资进行生产的固定成本，GL是政府对新能源产业的激励政策，RL是新能源企业所在地区的新能源生产资源禀赋，θ是政府在持续时间内（0，∞）制定新能源产业激励政策形成的声誉，PL是根据最低成本原则制定的新能源产品价格。
此时：对于政府制定的新能源产业激励政策，生产厂商有
PL=RL+CL-θGL（1）
新能源企业在进行生产时消耗的固定成本越高，消耗的新能源生产资源禀赋越多，而得到的新能源产业激励政策越少，其根据最低成本原则制定的新能源产品价格就越高，在竞争当中就越缺乏竞争力。在这个过程当中，在进行决策时，形成产业集聚效应的新能源生产企业会在生产固定成本上赋予较大权重，此时由于产业集聚效应的形成，使新能源产业成本回收周期变长，并且形成规模经济效应。而对于刚刚在一个地区进行新能源生产，并未形成产业集聚效应的企业来说，在进行投资决策时会对政府实施的新能源产业激励政策与该地区新能源生产资源禀赋给予较大权重。于是有
PL=k1RL+k2CL-k3θGL（2）
k1+k2+k3=λ（3）
其中，ki是企业在进行新能源生产时对各要素赋予的权重，λ是常数。在大多数情况下，新能源生产企业的固定成本与资源禀赋在不同地区间总体水平差异不大，由此，
P2-P1>θ2G2-θ1G1（4）
此时，由于不同地区的新能源生产企业的固定成本与资源禀赋同质，根据最低成本原则制定的新能源产品价格很大程度上取决于对不同地区政府激励政策的比较。
推论1：制定科学合理有效的新能源产业激励政策可以使本国本地区政府在与其他国家其他地区政府的博弈过程中在声誉上获得更多积累，随着更多更大规模新能源生产企业在该地区政府对新能源产业激励政策以及良好声誉的吸引作用下在该地区投资建厂，声誉效应与产业集聚效应逐渐形成，使得地方政府在发展新能源产业方面获取更大竞争优势，提高该地区经济发展与社会福利水平。
推论2：在政策激励的作用下，伴随着新能源产业集聚效应与地方政府的声誉效应的影响，企业利润、财政收入、基础设施与劳动力素质都将得到提高，新能源生产企业与地区经济实现双向促进作用。
上述内容分析了在起始阶段政府激励政策对新能源产业的促进作用，而在集聚效应初步形成后的发展阶段，对政府激励政策与新能源产业发展进行数量推导得出推论4（囿于篇幅原因具体推导没列出，若读者需要可向作者索取）。
推论3：环境政策鼓励新能源产业发展，一方面使得新能源产业集聚效应与非新能源产业集聚效应的比值增加，形成更大规模的新能源产业集聚效应；另一方面，使新能源生产企业的利润回报增加，实现非新能源厂商将更多产能投入新能源产品制造领域，这两方面作用都加强了新能源产业的规模效应与技术溢出效应，对行业发展作用重大。
总体上，随着新能源产品的日益丰富，相关企业日益增加，与新能源生产相关的政策法规将逐步发展健全，资源禀赋的应用将趋于合理，使用环境政策激励新能源产业集聚效应的发展将是个帕累托改进过程。
四、变量选取与数据来源
参考各类文献对欧盟环境政策与新能源产业集聚效应的分析，本文拟选取
（1）新能源产业区位熵（Entropy）作为被解释变量①。区位熵是衡量产业集聚效应的重要变量。本文通过对欧盟各国新能源产业区位熵进行计算与计量分析，可以对欧盟各成员新能源产业发展状况与产业集聚效果进行比较，从而得出环境政策与新能源产业集聚关系的实证层面上的结论。此外，本文拟选取的被解释变量包括：
（2）解释变量：环境政策（policyit）。在邱立成等（2012）与Marques等（2010）的研究中，加入欧盟时间作为衡量欧盟环境政策的变量，理由是早期欧盟制定新能源产业政策的时间早于晚期入盟国家，并且前者在对新能源产业激励政策相关法律法规的执行监督力度明显好于后者，这种衡量方法的缺陷是缺乏对同批次加入欧盟国家进行量化对比。本文根据Reinhard等（2011）的研究与欧盟气候变化会议相关文件中的内容对欧盟各成员国环境政策尤其是与新能源产业发展的条款进行量化评估，当一国在新能源产业中制定执行一项新政策②时，其环境政策值加1，通过数值计算对环境政策解释变量进行实证分析。本文假定：
H1：环境政策与新能源产业集聚效应之间呈正相关
（3）对比解释变量1：二氧化碳排放（emissionit）。目前，世界各国已达成普遍共识，人类工业活动造成的二氧化碳排放是造成环境污染与气候变暖的重要因素。由此，降低温室气体排放，控制环境污染成了欧盟各成员国制定环境政策的重要内容。二氧化碳排放与新能源产业发展高度相关，当二氧化碳排放增加时，其本国政府将受到更大的来自国内外与环境保护相关的压力，同时也会制定更加完善的新能源产业刺激政策，从而有利于加强本国新能源产业集聚效应。反之，当二氧化碳排放减少时，本国政府关于环境政策方面的压力变小，新能源相关行业会淘汰落后产能，从而产业集聚效应会下降。本文假定：
H2：二氧化碳排放与新能源产业集聚效应之间呈负相关
（4）对比解释变量2：教育投入（educationit）。在邱立成等（2012）的研究中，假设科技水平与新能源产业集聚效应相关关系显著，因此，采用研发投入作为解释变量进行回归，面板数据最小二乘回归、固定面板模型与随机面板模型的回归结果显示，欧盟的科技水平与新能源产业集聚效应相关性并不强，这主要是由于欧盟的研发投入遍布各领域，用于新能源产业的投入并不大，而且经过多年发展，欧盟新能源产业集聚效应显著增强，不需要大量研发投入。由此，本文使用欧盟教育投入作为解释变量来衡量欧盟科技水平，对其与新能源产业集聚效应的相关性进行检验。本文假定：
H3：代表科研水平的教育投入与新能源产业集聚效应之间呈正相关
（5）对比解释变量3：人均GDP增长（GDPit）。欧盟各国人均GDP存在显著差异，较早加入欧盟的15个国家国民收入水平与总体经济状况明显好于加入欧盟的东欧国家。另一方面，欧盟的总体经济发展水平好于世界其他经济体。较好的经济发展水平可以为欧盟的新能源产业发展提供坚强后盾，经济发展水平越高，其越有能力制定强有力的环境政策，为新能源产业集群发展创造条件。本文假设经济发展状况，即人均GDP增长对新能源产业集聚效应有显著影响，即人均GDP越高，国民收入水平越高时，新能源产业集聚效应越强。本文假定：
H4：人均GDP增长与新能源产业集聚效应之间呈正相关
（6）对比解释变量4：政府债务（debtit）。自2009年10月，希腊政府宣布其债务水平占国内生产总值超过10%开始，欧盟陷入债务危机，欧盟各国财长纷纷要求相关国家要改善财政制度，采取有效果的办法加以应对，政府债务过高已经成为欧盟不能回避的重要问题。可以设想，过高的政府债务对各项产业激励政策的制定会有一定程度的负面影响，而受债务危机拖累，欧盟各成员国为鼓励新能源产业发展指定的相关政策在执行时会打折扣，从而影响产业集聚效应形成发展的速度，本文假设政府债务水平与新能源产业集聚效应负相关，一国政府财政赤字越高，其新能源产业集聚效应越差。本文假定：
H5：政府债务与新能源产业集聚效应之间呈负相关
五、实证研究
使用EUROSTAT数据库相关数据进行实证检验，在以新能源产业区位熵（Entropy）作为被解释变量，以环境政策（policy）、二氧化碳排放（emission）、教育投入（education）、人均GDP（GDP）、 政府债务（debt）作为解释变量的面板数据中，采用的回归模型如下
Entropyit=Policyit+Emissionit+Educationit+GDPit+Debtit
使用Hausman检验来判定固定效应模型和随机效应模型的有效性时（Hausman， 1978），Hausman检验结果为13.3234，表明固定效应模型好于随机效应模型。检验结果如下（见表2）：
（1）环境政策。实证结果表明，policy变量的T统计值为2.532（GMM回归）和3.901（固定面板模型），产业政策解释变量最为显著。说明欧盟上世纪70年代以来制定的一系列环境政策收到很好的效果。这些政策有持久政策，也包含临时性政策。在欧盟指定的各项环境政策中，对新能源产业集聚效应发挥作用最大的是2001年制定的《新能源电力指令》（RES-Electricity，RES-E），此外，欧盟在2009年制定的《新能源指令》也对新能源产业的长期发展进行了详细规划，内容涉及金融、财政、税收、法律及政府监管。这些政策详细而具体，极大的鼓励了欧盟各国发展新能源产业，打造新能源产业集群的积极性，收到了很好效果。目前，欧盟各国新能源产业规模成倍增长，产业集聚效应初步形成。
（2）二氧化碳排放。表2结果表明，emission变量的T统计值为-2.333（GMM回归）和-3.115（固定面板模型），二氧化碳排放解释变量较为显著。这表明新能源产业集聚效应与二氧化碳排放有一定的相关性。一方面，二氧化碳过度排放给欧盟各国政府制造很大压力，促使其制定各项环境政策，这给新能源产业发展带来很大机遇。另一方面，新能源产业集聚效应的形成促使新能源产量增加，促进了可再生能源对传统能源的有效替代，能有效降低碳排放，起到很好的环境保护作用。为减少二氧化碳排放，欧盟制定环境政策鼓励使用新能源汽车，到2012年，超过65%的新出厂汽车达到了每公里油耗下降130克的标准，这些都为新能源产业发展起到促进作用。
（3）以教育投入为代表的科研水平。实证结果表明，education变量的T统计值为2.258（GMM回归）和2.166（固定面板模型），以教育投入为代表的科研水平解释变量有一定的显著性。欧洲是工业文明的发源地，人类的众多发明都来自欧洲，而对科研的高度重视使其在众多行业处于世界领先水平，在这种背景下，欧盟的新能源产业拥有世界领先的技术。日前，欧盟委员会计划筹措50亿欧元用于新能源技术研发，为下一阶段欧洲排放交易体系（ETS）奠定基础，此外，欧盟还计划通过公开募集方式筹集80亿欧元，用于新能源低碳产业的技术开发。这些都确保了欧盟新能源产业集群的技术优势，促使其形成集聚效应。
（4）人均GDP增长。表2结果表明，GDP变量的T统计值为1.986（GMM回归）和3.098（固定面板模型），人均GDP解释变量较为显著，人均国民生产总值增长与新能源产业集聚效应具有一定的相关性。欧盟是世界上最主要的经济体之一，其成员国多为老牌工业国家，其经济总量甚至高于美国，占全球比重超过25%，庞大的经济基础使得欧盟各项领域领先世界，也为其新能源产业发展提供了良好的环境。在拥有强大市场的前提下，欧洲的新能源产品开发得以不断发展，大量产业联系密切的新能源企业形成空间集聚，并形成持续竞争的垄断优势，新能源产业集群不断发展壮大。
（5）政府债务。实证结果表明，debt变量的T统计值为-0.631（GMM回归）和-0.202（固定面板模型），政府债务解释变量不显著。目前，包括希腊、爱尔兰、葡萄牙、西班牙、意大利在内的众多欧盟国家陷入财政状况不佳的被动局面。在此背景下，欧盟的金融市场出现动荡，欧元汇率出现波动，这些对欧盟的就业、经济增长、产业发展带来了负面影响。而在本文实证研究中，欧盟成员国政府债务与新能源产业集聚效应相关性不强，主要有两点原因：首先，截至目前，欧盟新能源产业规模较大的几个国家如德国、法国、丹麦等并未出现严重的政府财政问题，其新能源产业发展没有受到很大负面影响。其次，欧盟各国希望通过新能源产业的发展帮助他们度过债务危机，并创造条件使新能源相关企业免受经济波动带来的干扰。因此，欧盟国家的政府债务并未对新能源产业集聚效应带来显著的负面影响。
六、结论与启示
在对欧盟各成员国新能源产业集聚效应进行量化分析时，衡量其数值的区位熵呈总体上升趋势，欧盟新能源产业集群趋于不断强化。其中，产业集聚效应区位熵显著增长的国家有：比利时、捷克、丹麦、德国、爱尔兰、西班牙、法国、意大利、塞浦路斯、卢森堡、匈牙利、荷兰、奥地利、斯洛文尼亚、芬兰、瑞典、英国、瑞士；呈现增长（不显著，波动性增长）态势的国家有保加利亚、爱沙尼亚、希腊、立陶宛、波兰、葡萄牙、斯洛伐克、挪威。在本文选取样本的欧洲国家中，新能源产业区位熵除挪威、瑞士、克罗地亚、土耳其外，全部显著增长。
可得出结论：欧盟的新能源产业集聚效应总体上不断加强。在把欧盟各成员国新能源产业集聚效应区位熵作为被解释变量，环境政策作为被解释变量，依次选取与新能源产业发展相关的二氧化碳排放、教育投入、人均GDP增长、政府债务作为对比解释变量，运用面板数据模型进行回归检验的过程中，得出结论：环境政策、二氧化碳排放、教育投入、人均GDP增长四个因素对新能源产业集聚效应影响显著。在四个相关性显著的影响因素中，环境政策是对新能源产业集聚效应的影响比其他对比解释变量显著性更强。由此可见，欧盟的环境政策对新能源产业集群发展起着重要作用。
新能源产业的最大特点是具有规模性、环保性和外部性，其固定成本高，产业链长，回收先期投入需要漫长的等待。这种规模性强的产业，在创建初期，资本投入不高、集聚效应不强时，抗风险能力差，利润很容易发生波动，难于持久经营。而一旦新能源产业形成集聚效应，可使其产业集群形成垄断优势，并给产业链上下游企业带来巨大利润，对所在国家的经济增长、科技进步和就业增长带来巨大的推动作用。另外，新能源产品低碳环保，可以有效替代高碳高排放的传统能源，解决人类工业发展与可利用的传统能源有限、气候环境恶化之间的矛盾，有可观的长期收益。在这种情况下，欧盟政府根据各成员国的具体国情，从金融、财政、法律法规等多个角度制定了相应的环境政策指令，促进了新能源产业发展并形成集聚效应。通过本文进行的实证分析看来，欧盟的环境政策是成功的
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（编校：育川）