최근 중앙정부의 많은 노력에도 불구하고 중국의 환경은 아직까지 획기적으로 좋아지지 않고 있다. 이에 실질적인 환경개선을 위하여 지방정부의 역할과 책임성 제고를 위한 노력이 필요하며, 지방의 환경개선 성과를 달성할 수 있는 지방정부의 역량이 중요하다는 사실이 점차 강조되고 있는 실정이다. 본 연구는 중국 지방정부 역량이 환경오염 개선에 미치는 영향을 실증적으로 분석하는 것을 목적으로 한다. 구체적으로 지방정부의 어떤 역량들이 환경오염 개선성과에 어떤 영향을 미치는지 살펴보고 있다. 특히 인원, 재정예산, 조직, 정책, 규제 등 지방정부 역량의 여러 가지 구성요소들 중에서 지방정부의 환경목적을 달성하는 데에 가장 주요한 요소는 무엇인지를 파악하고자 한다.
이를 위하여 환경오염 개선성과의 대리변수인 환경오염 배출농도에 미치는 요인들을 조직역량, 제도역량, 사회역량, 지역적 여건으로 구성하여 분석틀을 도출하였다. 환경오염 배출농도는 이산화황, 분진, 이산화탄소 등 대기오염물질과 암모니아, 화학적 산소요구량(COD) 등 수질오염물질의 연간 배출량을 도시면적으로 나눈 값으로 측정하였다. 조직역량은 환경 공무원 수, 환경기관의 평균 규모(환경기관 수 대비 공무원 수), 환경예산으로 측정하고, 제도역량은 신규 환경조례 수, 신규 환경기준 수, 환경오염 배출 기업의 모니터링 비중으로, 사회역량은 환경 시민단체 수와 환경교육 활동횟수로 측정하였다. 이외에 지역적 여건은 경제수준(1인당GDP), 산업구성(GRDP 대비 제조업의 부가가치), 지방정부 재정의 수직적 의존도(지방정부 총 재정수입 대비 중앙정부의 지방이전 재원)로 측정하였다. 본 연구에서는 2007년부터 2014년까지 티베트를 제외한 나머지 30개 중국 성급 지방정부를 대상으로 한 동적패널모형(dynamic panel model)을 이용하여 시스템 GMM분석을 진행하였다.
연구의 결과는 다음과 같다.
우선 조직역량요인 중 환경재정과 환경기관의 평균규모가 환경오염 개선에 유의미한 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 환경인력은 부정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 제도역량요인 중에서는 환경기준과 환경 모니터링이 이산화황 감소에만 유의미한 효과를 보이고 다른 오염에 대해서는 그 효과가 통계적으로 유의미하지 않았다. 또한, 환경조례가 모든 모형에서 통계적으로 유의미하지 않았다. 사화역량요인 중에서는 환경교육 활동 횟수가 대부분의 모형에서 환경오염 개선에 상당히 유의미한 영향을, 환경단체 수가 이산화탄소 감소에만 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이외에 지역적 여건 중에서는 재정의 수직적 의존도와 경제발전이 대기오염 개선에 부정적인 영향을 미치는 결과가 나타났다. 끝으로 연도별 시간더미변수가 2008년부터 2014년까지 분석모형에 모두 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
이러한 결과는 지방정부의 역량이 환경오염 개선에 대체로 긍정적으로 기여한다는 것을 보여준다. 특히 환경예산, 환경기관의 규모 등의 조직역량이 환경오염의 개선에 기여하고, 사회역량 중에서는 환경단체의 활동이 중요한 것으로 나타났다. 반면 중국에서 지방정부의 제도역량은 환경오염 개선에 통계적으로 유의한 효과가 없었다. 이는 중국에서 환경관련 제도가 공산당과 중앙정부가 주도하여 형성되기 때문에 지방정부의 제도역량의 영향력은 제한적이라는 것을 시사한다.
본 연구는 중국 지방정부를 대상으로 지방정부의 역량이 환경오염 개선성과에 미치는 영향을 종합적으로 분석하고 시사점을 제시했다는 것에 의의가 있다. 특히 기존 환경오염 실증 선행연구의 분석방법과 달리, 종속변수의 지속성 및 독립변수의 내생적 특성을 모두 고려하는 동적패널모형을 도입하여 시스템 GMM추정법으로 분석하였는데, 이는 후속 환경개선 연구에 새로운 분석방법을 제공할 수 있다는 점에서 학술적인 의의를 가진다.

Despite a lot of efforts by the central government, the environmental pollution in China has not improved dramatically. To solve this problem, the roles and accountabilities of local governments are necessary, and the importance of local governments'' capacity has been increasingly emphasized in recent years.
This study aims to analyze the effect of local governments’ capacity on the improvement of environmental pollution in China. Specifically, we investigate the effect of local governments'' capacity including human resources, organization, financial budget, environmental policies, and regulations and so on, and identify what are the key factors for improving environmental quality.
For this purpose, we take the environmental pollution emission as the proxy variable of environmental performance, and divide the factors that influence the environmental achievement into four parts-organizational capacity, institutional capacity, social capacity, and regional conditions. Specifically, environmental pollutant emissions were measured by the density of SO2, Dust, CO2, COD, and Ammonia(annual emissions of environmental pollutants per unit urban area). The organizational capacity variables were measured by the number of environmental civil servants, the environmental budget, and the average size of environmental agencies(the number of environmental civil servants divided by the number of environmental agencies). The institutional capacity variables were measured by the number of new environmental regulations, new environmental standards, the ratio of monitoring of pollutant emitting companies. The social capacity variables were measured by the number of environmental NGOs and the number of environmental education activities. In addition, regional conditions were measured by economic level(per capita GDP), industrial composition(added-value of manufacturing divided by GRDP), and vertical dependence of local government finances(central government''s local transfers divided by local government total revenue). In this study, the balanced panel data set from 30 provinces(except Tibet and Taiwan) from 2007 to 2014 is used and the system GMM estimation techniques are employed to estimate the dynamic panel model.
The main results of the study are as follows:
Firstly, among organizational capacity factors, the environmental budget, and the average size of environmental agencies have a significant positive impact on the improvement of environmental pollution, and the number of environmental civil servants has a negative influence.
Secondly, among the institutional capacity factors, the number of new environmental standards, and environmental monitoring showed a significant effect only on the reduction of sulfur dioxide(SO2), but the effect of other pollution was not statistically significant. Also, the environmental ordinance was not statistically significant in all the models.
Thirdly, among the social capacity factors, the number of environmental education activities has a significant impact on the improvement of environmental pollution in most models, and the number of environmental groups has a significant effect only on the reduction of carbon dioxide(CO2).
Finally, among local conditions, vertical dependence of fiscal and economic development has a negative effect on the improvement of air pollution.
These results show that the capacity of local governments generally contributes positively to the improvement of environmental pollution. In particular, organizational capacity such as environmental budgets and the size of environmental organizations contributed more to environmental improvement. On the other hand, the institutional capacity in China was not statistically significant for improving environmental pollution. This suggests that the influence of the local government''s institutional capacity could be very limited, because in the majority of cases, the environmental system in China is dominated by the Communist Party and the central government.
The study''s main significance is that it comprehensively analyzes the relationship between local government capacity and environmental improvement performance centered on Chinese local governments. Especially, unlike the previous analysis method of environmental pollution demonstration, this study employed the system GMM estimation techniques, which can provide new analytical methods for subsequent environmental improvement studies.