最简单的C-D函数理论模型：
    
    其中，I表示地方人均环境保护投入；
    A表示常数项；
    P表示地方自然环境压力；
    Y表示地方经济发展水平；
    C表示地方政府执政能力；
    F表示企业界的环保能力；
    S表示国家对地方环保的支持；
    分别代表地方环境压力、地方经济发展水平、地方政府执政能力，企业界环境能力、国家支持对环境投入的增长弹性。
    三、数据收集、筛选及检验
    根据数据的可获得性，我们从《2005中国环境统计年鉴》和《2005中国统计年鉴》上获得省一级的统计数据，然后根据前面的影响分析，我们提炼出各省与地方环保投入、自身环境压力、省级政府污染治理能力、国家对地方支持、企业界的环保能力和经济发展水平相关的原始信息数据②。
    显然，这些原始指标信息间存在许多强相关的重复信息，不能直接用来对模型进行解释。根据信息充分而且损失最小化、消除指标间共线性以及尽可能减少解释变量个数的原则，我们对多维度的三类指标：自身环境压力、省级政府污染治理能力和企业界的环保能力，分别运用因子分析的方法对信息进行提炼。
    （一）提取和分析反映环境压力的指标
    在与环境压力／污染物排放量相关的12个具体的排放指标信息中，根据相关性分析结果，我们发现，这12个排放信息的指标之间存在很强的相关性，因此需要对其进行取舍。根据因子分析③的结果，我们发现前两个因子就能概括大部分信息，前2个因子贡献占总方差的91.046%，说明提取前2个公共因子就足够解释排放信息。同时我们看到，在因子得分系数矩阵中，因子1的组成上，只有工业固体废物排放量的得分0.959最大，其他的系数都非常小，同样在因子2的组成上，只有生活二氧化硫排放量的得分0.978最大，其他的都很小，所以我们可以这样认为，因子1就是工业污染排放因子，可用工业固体废物排放量作为代表，因子2就是生活污染排放因子，可用生活二氧化硫排放量作为代表。这两个因子已经包含绝大部分排放信息，因此在我们的实证模型中，我们就用工业固体废弃物和生活二氧化硫排放量作为我们的地方自身环境压力中工业污染和生活污染两方面的替代指标。
    （二）提取和分析反映地方政府污染治理能力的信息
    运用同前面相同的方法，我们对反映地方政府污染治理能力的所有18个指标进行因子分析。考虑到这18个指标间数据类型（有比例数据、面积数据、价值数据）的不同，我们根据数据类型分别进行因子分析，最后留下五个能够揭示地方政府污染治理能力的具体指标：科技人员比例、其他信息收集率、环评制度执行率、限期治理平均投资额和高污染禁燃区平均面积。
    （三）提取和分析反映产业界的环保能力信息
    运用因子分析的方法，对反映企业自身环保能力的四个指标进行分析后发现，它的第一个公因子就能揭示出全部信息的99.195%，而且该公因子与环保产业年产值高度相关（环保产业年产值对该公因子的得分系数为0.996），因此我们就选择环保产业年产值作为反映企业界环保能力的指标。
    （四）地方经济发展水平指标的选取和分析
    一般来说，反映地方经济发展水平的指标有GDP（国民生产总值）和财政收入两个指标，这两个指标间存在高度相关性。从与地方环保投入相关联的角度考虑，财政收入指标与环保投入的相关度更强。在本文中，我们选取人均财政收入作为地方经济的发展水平指标，人均财政收入越高，则地方越有能力投资环保。
    这样，最初三个维度的36个指标经因子分析方法筛选后，剩下10个有效的指标，维度保持不变。对其进行相关性检验发现，它们相互之间的相关性都很弱，因此可以作为我们的解释变量。
    最后，我们对所有的解释变量和被解释变量进行东中西部④地区间的T-test检验。我们发现除了人均环保投资额、人均财政收入和地方环保产业年产值三个指标在东中西部地区间存在非常显著（95%的置信水平）的差异外，其他的几个解释变量：地区环境压力、地方环保机构执政能力和国家对地方的支持，在地区间没有显著差异，而且我们也没有找到依据可能证明这些指标对地方环保投入的影响不同，因此在本文中我们假定这些变量对地方环保投入的弹性是一样的。另外，环保产业是最近刚刚兴起的产业，该产业还处于成长的初期阶段。同时，环保产业的发展还受到国家政策的影响，会掩盖地方出于经济效益的考虑而做出的真实决策，在这种情况下，企业界对环保投资的决策影响甚微。因此，地区间存在显著差异的变量只有：地方经济发展水平和地方人均环保投资额。数据证实，东中西部地区经济发展水平存在显著差异的现状，东部最高，其次是西部，最后是中部⑤，为我们考察不同的经济发展水平对地方环保投入的弹性提供了验证基础。有学者已经探讨过不同经济发展水平对环境污染水平的影响，[17]但不同的经济发展水平会对环保投资产生什么样的影响呢？本文将予以探讨。
    四、数据检验及实证分析
    根据前面的数据分析和检验，我们构建如下的验证模型：
    
    
    
    将我们所获得的数据代入回归方程(2)，用SPSS软件的Linear regression方法，我们获得如下的拟合方程：
    首先，F=12.743，其sig=0.000，表明该回归方程通过了相关性检验。R=0.939，R[2]-Ad-justed=0.865，这表明该回归方程的拟合优度非常好，解释力达到86.5%，非常之高。在对所有回归系数的t检验中，除了国家对地方支持变量没有通过检验外，其他的几个指标都在0.05的置信水平下通过了检验，而且绝大部分指标在0.01置信水平下仍能通过检验，这表明我们的估计参数通过了显著性检验，而且绝大部分指标的估计参数是极其显著的异于0。
    五、结论分析
    根据回归结果，我们可以得到如下结论：1.从显著不为0的系数绝对值大小排序看（见表2），对地方环保投资产生影响的因素中，地方政府环保执政能力①的弹性系数全部高于环境压力和地方经济发展水平以及企业自身环保能力产生的弹性系数。这表明，到目前为止，中国的环境保护投资依然主要由政府驱动，取决于政府的意愿，而环境压力和经济发展水平、企业界的环境保护能力对环保投资的影响相对较弱。
    
    2.地方政府环保执政能力指标中，环保局科技人员比例的回归系数为正且绝对值大于1，表明地方环保队伍的能力建设（潜在的环保执政能力）对地方环保投入有强正面影响，并具有规模效应。
    3.在地方政府实现的环保执政能力指标中，污染防治（环评制度执行率）、环保援助（限期治理平均投资额）、环境管理（高污染禁燃区平均面积）以及获取信息的能力（获取非污染和治理方面环保信息的能力）的回归系数均为负数——这个现象值得在将来进行深入的研究。这表明，在实践当中能完成国家规定环保指标的机构能力越强的地区，环保投入反而相对会减少。这个结果表明，地方政府执行政策能力（实现的能力和潜在的能力）的提高必然会降低地方环保投入。这验证了地方环保机构能力与地方环保投入之间存在明显的替代效应。该结果的另一个含义是：到目前为止，地方政府的执政理念还停留于完成国家提出的环保指标，而没有充分发挥地方对环境治理的主动性，这也证明了为什么目前地方政府很少出现自发性的环境治理行为。
    4.代表环境压力的两个指标（工业污染和生活污染），系数一正一负，且都通过非零检验。其中工业固体废气排放物指标系数为正，这说明工业污染确实刺激了地方政府对环保进行投资，而且工业污染对环保投入的弹性系数为0.339。而生活二氧化硫排放量指标弹性系数为负，这表明生活污染还没有引起社会的足够重视。即使是目前有些学者已经意识到农村和城市生活污染问题的严重，但这些认识还有待转化为政府决策和社会投资行为。其次，从该系

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