□ 曹斯蔚

(中國人民大學(xué) 財政金融學(xué)院, 北京 100872)

[基金項目]國家自然科學(xué)基金項目“中國式政府競爭對空氣污染時空分布的影響研究”(71903008)、國家社會科學(xué)基金項目“推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的財政管理體制優(yōu)化研究”(19BJY216)、中央高校基本科研業(yè)務(wù)費專項資金資助項目“新績效考核制度下中國式政府競爭對地方政府行為的影響及其福利效應(yīng)研究”(20XNL002)。

一、引 言

保險作為一種風(fēng)險轉(zhuǎn)移的工具,與空氣污染這一風(fēng)險因子關(guān)系密切。已有成果研究了空氣污染對個人健康保險需求的影響(Chang et al.,2018[1];伍駿騫等,2019[2];袁成和劉舒亭,2020[3]),但作為對經(jīng)濟社會影響最重大、廣泛的社會保險,其與空氣污染的因果關(guān)系并未理清。空氣污染對企業(yè)經(jīng)營的風(fēng)險效應(yīng)與成本效應(yīng)會對社保繳費產(chǎn)生影響,表現(xiàn)為提高風(fēng)險感知水平和企業(yè)成本負(fù)擔(dān)擠占。一方面,社保是轉(zhuǎn)移風(fēng)險的工具;另一方面,社保繳費增加了企業(yè)的用工成本負(fù)擔(dān)。邏輯上,空氣污染的風(fēng)險感知效應(yīng)是更直接的。對企業(yè)社保繳費的成本擠占效應(yīng)則更間接、隱性且傳導(dǎo)鏈條更長,要影響到企業(yè)的實際生產(chǎn)經(jīng)營,增加成本負(fù)擔(dān),其作用門檻更高。輕微的空氣污染影響可能為風(fēng)險感知效應(yīng)所主導(dǎo),在短期內(nèi)拉動了企業(yè)社保繳費的上升,但嚴(yán)重的空氣污染卻大量地擠占了企業(yè)經(jīng)營成本,造成社保繳費的“倒U型”逆轉(zhuǎn)下降。我國空氣污染極現(xiàn)象受到各方關(guān)注。其中,新疆和田、喀什一度位列全球空氣質(zhì)量最差城市前二十,首都北京也曾被列為全球前100名霧霾城市(1)網(wǎng)易網(wǎng):“報告 | 全球3000座城市霧霾排行榜,印度德里竟然擠不進(jìn)前十名”,https:∥www.163.com/dy/article/E9GMVI7O0519LEUN.html.?？諝馕廴緦ι绫＠U費的影響更可能是經(jīng)常性地被成本擠占效應(yīng)所主導(dǎo),空氣污染所造成的成本擠占效應(yīng)也許可以為我國工業(yè)企業(yè)極為普遍的社保逃費現(xiàn)象提供一個新的環(huán)境視角的解釋與證據(jù)。

2012年以來,我國政府面向國內(nèi)與國際社會推出了許多針對空氣污染與環(huán)境保護(hù)的指導(dǎo)性政策文件，如國內(nèi)的具體有2000年的《大氣污染防治法》、2013年的《大氣污染防治行動計劃》、2018年的《打贏藍(lán)天保衛(wèi)戰(zhàn)三年行動計劃》等。我國空氣污染防治已不僅是一個國內(nèi)的經(jīng)濟社會問題,還對我國國際形象的建立至關(guān)重要。我國積極推動空氣污染防治工作，這體現(xiàn)了大國擔(dān)當(dāng)。工業(yè)企業(yè)的社保繳費遵從與逃費一直是我國社會保障體系構(gòu)建的難點和輿論熱點，空氣污染對工業(yè)企業(yè)社保繳費究竟影響幾何?其值得關(guān)注。鑒于PM2.5濃度已是廣受國際社會接受的空氣污染測度指標(biāo)(Ebenstein A et al.,2015)[4]，本文選取其作為空氣污染對中國工業(yè)企業(yè)社保繳費影響的核心解釋變量,力圖給出實證證據(jù),以證明其之間“倒U型”關(guān)系的存在。

本文至少有三點政策含義。一是論證了大氣防治等環(huán)保治理措施對我國大多數(shù)企業(yè),具有“降成本”的政策效應(yīng),可起到提高工業(yè)企業(yè)社保繳費遵從的助推作用。二是本文的證據(jù)表明:我國經(jīng)濟要實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展,加強社會保障制度建設(shè)與環(huán)保治理措施在我國并不矛盾,還具有協(xié)同效應(yīng)。三是在空氣質(zhì)量良好、空氣污染不嚴(yán)重、但社保壓力大、經(jīng)濟欠發(fā)達(dá)的地區(qū),要注意空氣污染治理所帶來的風(fēng)險感知鈍化效應(yīng),給予企業(yè)優(yōu)惠與政策引導(dǎo),減少因為環(huán)保規(guī)制而帶來的經(jīng)濟成本與社保繳費規(guī)模下降。同時，本文的實證分析在理論上進(jìn)一步豐富了環(huán)境風(fēng)險與社保需求間關(guān)系的研究結(jié)論。

社保繳費因我國長期以來社保征管的“屬地化”管理原則,一直存在著激勵不足、地方政府自由裁量與企業(yè)不遵從的問題,制度上有很多模糊化、不透明、有爭議的地方。首先,在2019年以前，征管體制上由社保經(jīng)辦機構(gòu)征收、地方稅務(wù)部門征收、社保經(jīng)辦機構(gòu)委托地方稅務(wù)部門代為征收三種模式共存,且由地方政府自由選擇。社保內(nèi)部各險種、各所有制征收對象間還存在著相互嵌套的“碎片化”(劉軍強,2011[5])。2018年,中共中央辦公廳、國務(wù)院辦公廳印發(fā)了《國稅地稅征管體制改革方案》,規(guī)定了各項社保費將由稅務(wù)部門統(tǒng)一征收,并于2019年正式移交實施(2)搜狐網(wǎng):“重磅丨中辦國辦印發(fā)《國稅地稅征管體制改革方案》各項社保費將由稅務(wù)部門統(tǒng)一征收”,https:∥www.sohu.com/a/242711400_822893。,我國社保費的征繳部門之爭畫上句號。但改革的進(jìn)度因為各種因素的影響,政策的執(zhí)行暫定采用的是“成熟一省,移交一省”的漸進(jìn)式改革思路(尹恒等,2021[6])。又因社保收支在地區(qū)間的不平衡、不充分,將統(tǒng)籌層次上移以進(jìn)行中央的統(tǒng)一劃撥調(diào)劑一直被學(xué)界、實務(wù)界以及社會各階層所廣泛討論。但因統(tǒng)籌的上移會弱化地方實際征收機構(gòu)的激勵和觸及地方政府的利益,下一步統(tǒng)籌層次上移對社保繳費征管的影響已被重點關(guān)注(朱恒鵬等,2020[7];趙仁杰和范子英,2020[8])。

然而,這些制度性分析都沒有捕捉到企業(yè)主動的社保繳費遵從情況?？諝馕廴炯葧岣咂髽I(yè)風(fēng)險,也會增加企業(yè)負(fù)擔(dān),產(chǎn)生風(fēng)險效應(yīng)與成本效應(yīng)。社保本身是一攬子保險產(chǎn)品,其既是轉(zhuǎn)移風(fēng)險的工具,也是附加于勞動力購買價格之上的成本負(fù)擔(dān)?？諝馕廴緦ζ髽I(yè)風(fēng)險的提高具有直接性。惡劣的工作環(huán)境、呼吸道中混雜的顆粒物與可見的霧霾彌漫會被人類個體先直接感知,企業(yè)更迫切地需要采取低端勞動力積累的勞動密集型經(jīng)營策略,并在招工時給予員工更高工資以進(jìn)行補貼式的健康補償。對于企業(yè)的成本效應(yīng)則更隱性、更間接,比如嚴(yán)重的霧霾彌漫造成交通運輸限行、存貨周轉(zhuǎn)受阻(李超和李涵,2017[9]);使勞動生產(chǎn)率下降(陳詩一和陳登科,2018[10]; Fu et al.,2019[11];陳帥,張丹丹,2020[12]),直覺上，其均需要空氣污染達(dá)到一定的閾值條件才會產(chǎn)生。因此,空氣污染對工業(yè)企業(yè)社保繳費可能具有風(fēng)險效應(yīng)、成本效應(yīng)交替主導(dǎo)的“倒U型”影響。本文選擇中國工業(yè)企業(yè)社保繳費規(guī)模作為實證分析的被解釋變量,以精確計算到縣的PM2.5濃度為指標(biāo),檢驗空氣污染對社保繳費的影響。識別使用逆溫差作為工具變量,較好地解決了識別的內(nèi)生性問題,加入穩(wěn)健性檢驗與異質(zhì)性分析,得出了相對可信、穩(wěn)定、信息豐富的結(jié)論,將社保繳費的因變量進(jìn)行分解檢驗,還基于行業(yè)類型分組回歸以進(jìn)行異質(zhì)性分析。結(jié)論表明,空氣污染對企業(yè)存在直接的風(fēng)險效應(yīng)與間接的成本效應(yīng),同社保繳費間是“倒U型”關(guān)系。

本文使用中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)(CIBPD)、美國國家航空航天局(NASA)氣象衛(wèi)星遙感AOD(氣溶膠光學(xué)厚度)反演數(shù)據(jù)、中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)(CNEMC)天氣數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫,構(gòu)建了一個非平衡的面板數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)的處理上使用了衛(wèi)星數(shù)據(jù)的柵格點,采取雙線插值的辦法,計算出了精確到縣的年均PM2.5濃度水平,檢驗縣域年均PM2.5濃度對社保繳費的“倒U型”影響。

結(jié)果表明,PM2.5濃度上升與轄區(qū)內(nèi)工業(yè)企業(yè)的社保繳費規(guī)模存在“倒U型”關(guān)系,即社保繳費先為直接的風(fēng)險效應(yīng)所主導(dǎo),達(dá)到一定的閾值后再出現(xiàn)負(fù)擔(dān)擠壓的間接成本效應(yīng)，且這一實證結(jié)果具有穩(wěn)健性。然后,對社保繳費規(guī)模的因變量進(jìn)行分解,發(fā)現(xiàn)PM2.5對社保繳費的影響更多的是通過員工人數(shù)與人均工資起作用，在基于行業(yè)類型的分組回歸中存在異質(zhì)性。其與前文形成對照,增加了本文結(jié)果的可靠性。

本文的創(chuàng)新點與邊際貢獻(xiàn)在于:實證發(fā)現(xiàn)了PM2.5增加與我國工業(yè)企業(yè)社保繳費規(guī)模的“倒U型”關(guān)系,并進(jìn)行了基于行業(yè)類型分組的異質(zhì)性分析,較為細(xì)致地闡明了PM2.5影響工業(yè)企業(yè)社保繳費的直接風(fēng)險感知效應(yīng)與間接成本擠占效應(yīng)。本文還將社保繳費規(guī)模的因變量分解為員工人數(shù)、人均工資與社保費率以探明PM2.5影響社保繳費規(guī)模的方式,提供了環(huán)境因素對社保繳費、保險需求影響的新視角,為空氣污染對企業(yè)行為的研究提供了新的參考。

本文以后的結(jié)構(gòu)安排如下:第二部分是文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè);第三部分是實證研究設(shè)計;第四部分是實證回歸結(jié)果;第五部分是穩(wěn)健性與異質(zhì)性檢驗;第六部分為結(jié)論與政策建議。

二、文獻(xiàn)綜述與研究假說

(一)文獻(xiàn)綜述

1.社保繳費的影響因素

我國工業(yè)企業(yè)社保逃費現(xiàn)象多發(fā)，因此，對社保繳費影響因素的研究成為重要課題。首先,關(guān)于稅務(wù)部門征收、社保經(jīng)辦機構(gòu)征收、社保經(jīng)辦機構(gòu)委托稅務(wù)部門代為征收“三元”征繳機構(gòu)的選擇問題。劉軍強(2011)判斷存在征繳機構(gòu)選擇多元化的原因在于，各部門間存在或顯性或隱性的資源與利益之爭。其剖析了1999—2008年歷時10年的社保征繳主體制度變遷,判斷地方稅務(wù)部門征收才能有效擴大社保繳費覆蓋面，增加社?；鹗杖?。但彭雪梅等(2015)[13]手動搜集的我國31個省級行政單位的2002—2011年社保繳費數(shù)據(jù)卻顯示,由社保經(jīng)辦機構(gòu)征收的總體效果要明顯好于由地方稅務(wù)機關(guān)征收,結(jié)果穩(wěn)健且顯著。唐玨和封進(jìn)(2019)[14]則證明,社保繳費機構(gòu)從社會保險部門變更為地方稅務(wù)部門,不僅會使企業(yè)實際繳費率上升3%,還會使得企業(yè)參保概率上升5%。總之,一般認(rèn)為稅務(wù)部門具有較強的征管能力與征管資源,但社保經(jīng)辦部門對個人參保者信息更了解且征收的內(nèi)在激勵更強。不同征收機構(gòu)對社保繳費的影響存在爭議,但判定稅務(wù)部門征收效果更好的成果稍多。在2018年黨中央國務(wù)院原本部署“社會保險費明年起由稅務(wù)部門統(tǒng)一征收”的情況下,2019年改革又暫時擱置,需要“成熟一省,移交一省”。其征收機構(gòu)選擇問題還具有討論空間。

其次是社保統(tǒng)籌層次上移的影響。朱恒鵬等(2020)以委托—代理理論的的視角進(jìn)行分析,認(rèn)為社保統(tǒng)籌層次的上移雖能夠增強社保的風(fēng)險分擔(dān)能力,但也會帶來基層政府社保征繳積極性下降的負(fù)面影響。趙仁杰和范子英(2020)將研究對象放在了占比社保繳費規(guī)模三分之二的養(yǎng)老保險統(tǒng)籌上,認(rèn)為統(tǒng)籌力度越大,企業(yè)養(yǎng)老保險繳費率下降越明顯。社保經(jīng)辦機構(gòu)征收相對稅務(wù)部門征收提供了更多的可操作空間,認(rèn)為征收機構(gòu)變更與統(tǒng)籌層次上移的改革應(yīng)該并舉。其基本都判定統(tǒng)籌層次的上移會對企業(yè)實際社保繳費率產(chǎn)生負(fù)向影響,還認(rèn)為以移交稅務(wù)機關(guān)征收為代表的加強征管措施能夠起到改革風(fēng)險對沖作用。

最后是各種相關(guān)因素的影響。趙紹陽和楊豪(2016)[15]發(fā)現(xiàn),高工資企業(yè)的更高公積金等員工福利對社保繳費存在替代關(guān)系,有更強的社保逃費動機。劉子蘭等(2020)[16]則論證了最低工資制度與企業(yè)社保繳費的成本效應(yīng)與替代效應(yīng),判斷地區(qū)最低工資標(biāo)準(zhǔn)的提高顯著降低了企業(yè)社會保險繳費率,消減了社保參保積極性。但其大多還是集中在征管體制改革的政策效應(yīng)評估,或者員工福利制度對其繳費意愿的作用機制上,對于環(huán)境因素給其帶來的影響暫時空缺。

2. 空氣污染的影響

空氣污染作為全人類“同呼吸、共命運”的“會呼吸的痛”,其對經(jīng)濟社會影響的測算已是國內(nèi)外學(xué)者研究的熱點。對于人類個體,其造成嬰兒早夭(Arceo et al.,2016)[17],引起肥胖率上升(Deschenes O et al.,2020)[18],降低人均預(yù)期壽命(Ebenstein A et al.,2015,Ebenstein A et al.,2017[19]),還會干擾地區(qū)間人口流動(Chen et al.,2017)[20]。

空氣污染對企業(yè)行為的影響集中在直接的風(fēng)險感知效應(yīng)和間接的成本擠占效應(yīng)兩大方面。嚴(yán)重的空氣污染先是產(chǎn)生了直接的風(fēng)險效應(yīng),比如使之創(chuàng)新激勵減弱(羅能生等,2019)[21]。隨后,其還令存貨周轉(zhuǎn)受阻(李超和李涵,2017),損害人力資本質(zhì)量(吳超鵬等,2021)[22],讓勞動生產(chǎn)率下降(陳詩一和陳登科,2018;Fu et al.,2019;陳帥和張丹丹,2020),還不得不使之增加職工薪酬以提供健康補償(沈永建等,2019)[23],間接地增加企業(yè)各項成本負(fù)擔(dān)。其改變了企業(yè)的行為偏向,并對其行為決策造成了全方位的消極影響。社保繳費既是廣大工業(yè)企業(yè)的“硬性”經(jīng)營性支出負(fù)擔(dān),又是一種轉(zhuǎn)移職工各類作業(yè)風(fēng)險的政策性金融工具?？諝馕廴緯ㄟ^直接風(fēng)險效應(yīng)和間接成本效應(yīng)兩個渠道作用于其社保繳費行為。這值得進(jìn)一步地開展實證分析。

3. 空氣污染對保險需求的影響

空氣污染作為一種環(huán)境風(fēng)險因子,容易危害個體健康。理論上應(yīng)對保險這一風(fēng)險轉(zhuǎn)移工具的需求產(chǎn)生影響。因空氣污染對保險需求影響的研究起步較晚,國內(nèi)外學(xué)者把研究對象主要放在了影響渠道最直接、機制最清楚的健康保險之上。

Chang et al.(2018)發(fā)現(xiàn),經(jīng)常性的空氣污染對購買或取消健康保險的決策有顯著影響,但這種影響與理性選擇理論不一致,即每日空氣污染增加一個標(biāo)準(zhǔn)差,當(dāng)天賣出的保險合同數(shù)量就會增加7.2%。伍駿騫等(2019)的研究表明,公眾對霧霾污染影響健康的關(guān)注，增加了其對健康保險的需求,實證證據(jù)還顯示其對健康保險需求同時具有直接影響與空間溢出效應(yīng),公眾對霧霾污染影響健康的主觀認(rèn)知還包含一定的時滯性。袁成和劉舒亭(2020)則再次證實了上述的認(rèn)知時滯性特征,居民風(fēng)險認(rèn)知的調(diào)節(jié)效應(yīng)在于放大了短期與長期空氣污染對商業(yè)健康保險消費的影響?？諝馕廴緦】当ｋU需求的研究已初露端倪,即空氣污染會使得區(qū)域內(nèi)的健康保險需求增加。但這一影響由于空氣污染的漸變性和認(rèn)知轉(zhuǎn)變的緩慢,效應(yīng)的作用時間相對長期且具有一定的滯后性。

商業(yè)健康險本就是社會保障體系的“第三支柱”。但空氣污染對最基本的、“第一支柱”的社會保險繳費的影響還未有人進(jìn)行研究。其根本原因可能在于社保的強制參保性質(zhì),并不受個體購買意愿的影響。但我國社保繳費存在較為嚴(yán)重的自由裁量和企業(yè)遵從問題。這為本文的實證分析提供了研究的素材與土壤?？諝馕廴緦ζ髽I(yè)的風(fēng)險感知效應(yīng)是相對直接的,因此也就更易被觸發(fā)。在空氣污染程度未達(dá)到一定閾值前,工業(yè)企業(yè)會把社保繳費更當(dāng)作是一種轉(zhuǎn)移風(fēng)險的手段,所以社保繳費規(guī)模不降反升。但一旦嚴(yán)重的空氣污染、超高濃度的PM2.5超過了一定程度的數(shù)量門檻,轄區(qū)內(nèi)“伸手不見五指”。企業(yè)運輸被霧霾彌漫所籠罩,車輛遭遇“限行”管制,存貨流轉(zhuǎn)困難(李超和李涵,2017);健康風(fēng)險的預(yù)警使得高質(zhì)量人力資本大量“逃離”式流出(吳超鵬等,2021);招聘吸引力的下降使得企業(yè)用工成本陡升(沈永建等,2019);無形中糟糕的工作環(huán)境作用于雇工腦神經(jīng),其勞動生產(chǎn)率不可避免地逐漸下降(陳詩一和陳登科,2018;Fu et al.,2019;陳帥和張丹丹,2020)。這將導(dǎo)致企業(yè)各項經(jīng)營性成本攀升,對社保繳費行為的影響也逐漸為更加間接的成本擠占效應(yīng)所主導(dǎo)。PM2.5繼續(xù)上升,隨之社保繳費規(guī)模在達(dá)到“拐點”后急轉(zhuǎn)下降,從而呈現(xiàn)“倒U型”關(guān)系。

(二)研究假說

嚴(yán)重的空氣污染對工業(yè)企業(yè)有著直接的風(fēng)險效應(yīng),如使得企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新的激勵減弱(羅能生等,2019);還會逐漸產(chǎn)生間接的成本效應(yīng),比如阻礙企業(yè)存貨周轉(zhuǎn)(李超和李涵,2017),使人力資本質(zhì)量滑坡(吳超鵬等,2021),令勞動生產(chǎn)率明顯下降(陳詩一和陳登科,2018;Fu et al.,2019;陳帥和張丹丹,2020),還會以提供健康補償?shù)姆绞皆黾觿趧恿蛡虺杀?沈永建等,2019)。但因空氣污染本身的無形風(fēng)險性質(zhì),其對風(fēng)險感知、風(fēng)險意識的影響理應(yīng)更直接、更易于觸發(fā),而不附帶作用門檻局限。相反,產(chǎn)生成本負(fù)擔(dān)的效應(yīng)可能更間接,需要達(dá)到一定的污染閾值條件。社保既是轉(zhuǎn)移風(fēng)險的金融工具,也會形成企業(yè)支出負(fù)擔(dān),微弱的空氣污染可能會提高其風(fēng)險意識,使得企業(yè)對勞動力提高工資以進(jìn)行健康補償,推動社保繳費規(guī)模上升。但空氣污染的嚴(yán)重程度一旦到達(dá)了一定閾值,空氣污染對轄域內(nèi)企業(yè)產(chǎn)生全方位的間接成本效應(yīng),企業(yè)各類負(fù)擔(dān)上升,經(jīng)營出現(xiàn)困難。其出于節(jié)省經(jīng)營成本的考慮減少雇傭、削減工資而減少社保繳費支出規(guī)模。所以,本文做出如下假說:

假說一:嚴(yán)重的空氣污染會對我國工業(yè)企業(yè)社會保險繳費產(chǎn)生直接的風(fēng)險效應(yīng)與間接的成本效應(yīng),對繳費規(guī)模有先上升后下降的“倒U型”關(guān)系。

因為企業(yè)調(diào)整繳費費率更容易面臨征管處罰的危險,空氣污染對社保繳費規(guī)模的影響可能更多的是通過直接風(fēng)險效應(yīng)和間接成本擠占效應(yīng)改變了企業(yè)的行為傾向,而進(jìn)行調(diào)整用工人數(shù)、人均工資的相機抉擇。對應(yīng)的假說如下:

假說二:空氣污染與工業(yè)企業(yè)社保繳費規(guī)模的“倒U型”關(guān)系是其組成部分中員工人數(shù)與人均工資的變化而導(dǎo)致的。

不同行業(yè)類型企業(yè)的要素結(jié)構(gòu)不同,空氣污染對勞動、資本、技術(shù)要素的影響存在差異性。因而,本文再做出如下假說:

假說三:空氣污染與工業(yè)企業(yè)社保繳費的“倒U型”關(guān)系，以及對其組成結(jié)構(gòu)的影響在不同行業(yè)類型間呈現(xiàn)一定的異質(zhì)性。

本文采用中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)、美國國家航空航天局氣象衛(wèi)星遙感AOD反演數(shù)據(jù)、中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)天氣數(shù)據(jù)構(gòu)成的非平衡面板數(shù)據(jù)集,對以上假設(shè)進(jìn)行檢驗。

三、實證研究設(shè)計

(一)實證設(shè)計

本文先以標(biāo)準(zhǔn)的OLS模型,使用縣內(nèi)柵格點平均得到的縣級PM2.5作為地區(qū)空氣污染程度的衡量指標(biāo),以進(jìn)行估計分析。然后,為了解決識別的內(nèi)生性問題,使用逆溫差作為工具變量,再采用2SLS方法再次進(jìn)行估計以對比。接下來,本文實證分析空氣污染中的縣域年度PM2.5濃度對中國工業(yè)企業(yè)社保繳費的影響。

1.計量模型

(1)OLS估計模型

本文將首先使用OLS模型,實證檢驗空氣污染中的縣域年均PM2.5濃度與我國工業(yè)企業(yè)社保繳費的關(guān)系,回歸模型為(1):

θXi,j,t+ρWj,t+αi+μt+εi,j,t

(1)

(2)工具變量估計模型

要想得到OLS方法的一致估計量,模型(1)需要外生性假設(shè)。但模型(1)很可能因存在遺漏變量或者逆向因果而產(chǎn)生內(nèi)生性問題(Angrist,2008)[24],使得OLS估計產(chǎn)生偏誤。但遺漏變量問題是,可能有遺漏的變量可以直接影響工業(yè)企業(yè)社保繳費,也可以間接通過PM2.5影響企業(yè)社保繳費，比如因為當(dāng)?shù)卣^差的行政管理能力,對社保繳費征收與環(huán)境規(guī)制的執(zhí)行能力都很差,從而同時影響到了PM2.5濃度與公業(yè)企業(yè)社保繳費。逆向因果問題可以這樣形成,社保繳費本就反映了工業(yè)企業(yè)的一種社會責(zé)任意識,而社會責(zé)任意識也會影響工業(yè)企業(yè)的排污行為,從而反向影響到PM2.5濃度。

為了更好地解決識別的內(nèi)生性問題,本文參考Deschenes O et al.(2020)的做法,采用逆溫差作為空氣污染的工具變量?？v觀現(xiàn)有的研究成果,這一識別策略在應(yīng)用上已經(jīng)成熟,大量成果也已發(fā)表。Arceo et al.(2016)使用逆溫差,以墨西哥的數(shù)據(jù)實證了空氣污染對新生嬰兒死亡率的影響。陳帥和張丹丹(2020)用監(jiān)獄工廠計件工人的數(shù)據(jù),以逆溫差識別并實證了空氣污染對勞動生產(chǎn)率的負(fù)面影響。Deschenes O et al.(2020)使用逆溫差的工具變量識別策略,發(fā)現(xiàn)了空氣污染會造成身體質(zhì)量指數(shù)(Body Mass Index, BMI)和肥胖相關(guān)指標(biāo)的惡化。吳超鵬等(2021)還以逆溫差量化了空氣污染對上市公司高管流動的擾動效應(yīng),證明了其對高管層的人力資本質(zhì)量產(chǎn)生了負(fù)面影響。

原理上,合格、有效、干凈的工具變量選擇必須滿足兩個假設(shè)條件,即相關(guān)性(與核心解釋變量相關(guān))與外生性(與誤差項不相關(guān))(Angrist,2008)。一是空氣污染的PM2.5濃度必須與逆溫差相關(guān)。正常情況下,隨著大氣中氣流的不斷縱向上升,空氣中的懸浮顆粒會隨著大氣密度的稀薄而在半空消散。按照物理學(xué)原理,大氣溫度應(yīng)該隨著海拔的升高而穩(wěn)定地逐漸降低。但大氣中會隨機地產(chǎn)生一種“逆溫”現(xiàn)象,使得上下層空氣不易交換、對流減少,溫度結(jié)構(gòu)隨著離地高度增加而溫度上升。這會導(dǎo)致空氣中懸浮著的顆粒物因無法進(jìn)行縱向流動而被圍困下沉在地面。氣流受阻、顆粒物堆積,PM2.5濃度攀升。氣象學(xué)結(jié)果表明,大氣層結(jié)構(gòu)中的“逆溫”強度與PM2.5濃度存在高度正相關(guān)關(guān)系,并且這一結(jié)論已經(jīng)被世界各地氣象觀測的高清分辨率解析圖所反復(fù)驗證(Niska H et al.,2005)[25]。本文的工具變量回歸一階段估計中已經(jīng)驗證,逆溫差強度對PM2.5濃度的影響系數(shù)也顯著為正,通過了弱工具變量檢驗。二是逆溫差強度不會通過PM2.5濃度的其他途徑,即不存在遺漏變量問題，企業(yè)社保繳費不會反過來影響逆溫差強度,但逆溫差強度可以直接影響企業(yè)社保繳費行為(exclusion restriction)?！澳鏈亍笔且环N懸浮于高空之上大氣層間的天氣現(xiàn)象,基本上難以被個體單位所觀測,大氣層間溫度的差異更難以為企業(yè)所感知,這一內(nèi)生性問題基本上可以被判定為不存在?！澳鏈亍笔且环N自然現(xiàn)象,是隨機生成的、外生沖擊式的,社保繳費等企業(yè)行為基本上無法對其生成過程起到任何作用(Niska et al.,2005)。此外,還存在一個強有力的證據(jù),即在2001年以后,我國雖然PM2.5濃度急劇上升與經(jīng)濟高速增長同時發(fā)生,但對應(yīng)的相關(guān)地區(qū)逆溫差強度卻沒有產(chǎn)生多大的變化(Niska et al.,2005)。為了進(jìn)一步剔除自然環(huán)境變量對逆溫差工具變量回歸結(jié)果的影響以得到回歸估計的無偏估計量,本文再參考Chen et al.(2017)的處理辦法,添加了天氣方面的控制變量。本文回歸模型借鑒已有研究成果,通過控制其他天氣變量的辦法,使得逆溫差強度已經(jīng)與人類生產(chǎn)活動、企業(yè)行為高度不相關(guān),季節(jié)性氣候變化因素的影響也已經(jīng)極度微弱(Fu et al.,2019)。所以,本文判定接下來的回歸估計結(jié)果可以得到無偏估計量。

本文將逆溫差作為空氣污染中縣域年均PM2.5濃度的工具變量以進(jìn)行識別,再使用兩階段最小二乘法(2SLS)對模型進(jìn)行估計。第二階段回歸模型與模型(1)相同,而第一階段的回歸模型為:

ρWj,t+αi+μt+ηi,j,t

(2)

(二)數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計

1. 數(shù)據(jù)來源

為了分析空氣污染中的縣域年度PM2.5濃度與中國工業(yè)企業(yè)社會保險繳費的關(guān)系,本文使用中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)、美國國家航空航天局(NASA)氣象衛(wèi)星遙感AOD(氣溶膠光學(xué)厚度)反演數(shù)據(jù)、中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)(CNEMC)天氣數(shù)據(jù)組成的統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫,構(gòu)建了一個非平衡的縱向面板數(shù)據(jù)集。其中,中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫是針對我國規(guī)模以上(年主營業(yè)務(wù)收入500萬元以上)企業(yè)的百萬級別數(shù)據(jù)庫,統(tǒng)計區(qū)域具體到了縣級。作為企業(yè)數(shù)據(jù)來源,其樣本巨大、變量充足、信息豐富。本文的核心解釋變量,即空氣污染物中的PM2.5——環(huán)境空氣中直徑小于等于2.5微米的顆粒物濃度和逆溫差強度,數(shù)據(jù)來源于全球模擬與同化辦公室發(fā)布的MERRA-2(Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications,Version 2)數(shù)據(jù)集,這一數(shù)據(jù)集通過測量塵埃和霧霾等空氣懸浮顆粒物所吸收、反射日光照射的數(shù)量和強度,估計特定污染物，尤其是缺乏地面監(jiān)測時估算的地區(qū)空氣污染物濃度,以月為單位,按0.5度×0.625度的經(jīng)緯度柵格,記錄了1980年至今各項空氣污染指標(biāo),時間跨度從1980年開始長達(dá)40年,覆蓋全國幾乎所有縣級單位范圍,而且還避免了地面監(jiān)測站污染數(shù)據(jù)可能發(fā)生的人為操縱,達(dá)到了數(shù)據(jù)質(zhì)量與精細(xì)程度的高要求(Donkelaar A V et al.,2010)[26]。地區(qū)天氣的控制變量數(shù)據(jù)則來自于中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)(CNEMC)天氣數(shù)據(jù),其包括了多維度的天氣變量數(shù)據(jù)。

2. 變量的構(gòu)造

PM2.5參照V. Buchard et al.(2016)[27]的雙線插值法,使用Arcgis10.0軟件,以柵格點位置作為參考系坐標(biāo),從橫縱的X、Y軸兩個方向,首先在x方向進(jìn)行線性插值,然后在y方向進(jìn)行線性插值,用matlab先算出衛(wèi)星反演的柵格點PM2.5濃度數(shù)據(jù)縣域平均值,再按年度進(jìn)行平均,得到了全國各縣級單位的年度平均PM2.5濃度數(shù)據(jù),設(shè)為解釋變量PM2.5。逆溫差強度的數(shù)據(jù)也源自NASA全球模擬與同化辦公室的MERRA-2數(shù)據(jù)集,其按0.5度×0.625的經(jīng)緯度柵格,以6小時一次的頻率,分42個垂直層分別記錄了距地面110米到36 000米的空氣溫度。本文借鑒Deschenes O et al.(2020)的計算方法,使用第二層空氣(320米)溫度減去第一層(110米)溫度的差值,設(shè)為逆溫差變量,并將數(shù)據(jù)樣本識別到縣級區(qū)域、每6小時數(shù)據(jù)加總平均到年以進(jìn)行構(gòu)造。

借鑒現(xiàn)有文獻(xiàn)與結(jié)合數(shù)據(jù)庫的變量缺失值情況,企業(yè)社保繳費以工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)最為完整的“勞動、待業(yè)保險費”變量為基礎(chǔ),計算公式為“社保繳費=ln(1+勞動、待業(yè)保險費)”,進(jìn)行變量構(gòu)造。

在企業(yè)屬性的控制變量方面,企業(yè)年齡計算方式為“l(fā)n(1+年份-開業(yè)年)”;企業(yè)規(guī)模的計算公式為“l(fā)n(1+工業(yè)銷售產(chǎn)值)”;企業(yè)盈利能力等于利潤總額除以資產(chǎn)總計;企業(yè)產(chǎn)權(quán)則根據(jù)國有企業(yè)、集體企業(yè)、私營企業(yè)、混合所有制、港澳臺、外資的產(chǎn)權(quán)類型設(shè)置虛擬變量。

天氣控制變量方面,降水量、氣壓、氣溫、相對濕度、日照時數(shù)的數(shù)據(jù)則以中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)(CNEMC)天氣數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),同樣平均到縣、加總到年。

3. 數(shù)據(jù)處理

中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)則先以Brandt et al.(2012)[28]的經(jīng)典方法進(jìn)行識別,再參照聶輝華等(2012)[29]的處理辦法,進(jìn)行數(shù)據(jù)清理:一是按企業(yè)代碼id和時間將不同年份的數(shù)據(jù)進(jìn)行縱向匹配,獲得一個非平衡面板;二是刪除了工業(yè)總產(chǎn)值、工業(yè)銷售產(chǎn)值、員工人數(shù)、中間投入、固定資產(chǎn)、銷售額、實收資本小于零,單期折舊小于累計折舊,固定資產(chǎn)、流動資產(chǎn)小于總資產(chǎn)等明顯異常、不合邏輯、數(shù)據(jù)錯誤的觀測值;三是還刪除了出口交貨值、工業(yè)銷售產(chǎn)值等關(guān)鍵變量缺失的樣本;四是對職工人數(shù)小于8人、沒有完整的會計系統(tǒng)的企業(yè)樣本,銷售額小于500萬、不符合規(guī)模以上企業(yè)定義的樣本,進(jìn)行刪除;五是為了消除極端值的影響,還對關(guān)鍵變量進(jìn)行了上下1%的縮尾處理。最終得到了1998—2007年的1,221,215個觀測值。1998—2007年的數(shù)據(jù)區(qū)間為2008年金融危機前,中國經(jīng)濟高度騰飛和環(huán)境污染逐漸嚴(yán)重的代表性10年,中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫又具有統(tǒng)計指標(biāo)比較多、統(tǒng)計范圍比較全、分類目錄比較細(xì)、準(zhǔn)確程度高的特點,且由各省、自治區(qū)、直轄市統(tǒng)計局和國務(wù)院各有關(guān)部門報送給國家統(tǒng)計局,是代表我國工業(yè)企業(yè)經(jīng)營狀況的權(quán)威數(shù)據(jù)。本文認(rèn)為其數(shù)據(jù)已具有了較好的可靠性、可推廣性和一定的現(xiàn)實政策意義。

4.描述性統(tǒng)計

表1給出了各變量的名稱、定義及統(tǒng)計描述。

表1 變量的描述性統(tǒng)計

(1)被解釋變量

被解釋變量為企業(yè)社保繳費(Insurance),均值為1.518,標(biāo)準(zhǔn)差為2.213。

(2)核心解釋變量

核心解釋變量為縣域空氣污染中的縣域年均PM2.5濃度(PM2.5)。PM2.5濃度的均值為36.44,方差為10.38。工具變量逆溫差(Ⅳ)的均值為-0.969,方差為0.352。

(3)企業(yè)屬性控制變量

企業(yè)屬性變量包括企業(yè)年齡、企業(yè)規(guī)模、企業(yè)盈利能力和企業(yè)產(chǎn)權(quán)。在使用中國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫的現(xiàn)有文獻(xiàn)中,企業(yè)規(guī)模有使用總資產(chǎn)、固定資產(chǎn)規(guī)模、員工人數(shù)等多種衡量辦法,考慮到變量的缺失值等問題,本文使用ln(1+工業(yè)銷售產(chǎn)值)為企業(yè)規(guī)模的衡量指標(biāo)。

(4)天氣控制變量

天氣控制變量包括降水量、氣壓、氣溫、相對濕度、日照時數(shù),分別為當(dāng)日20時到次日20時的24小時累積降水量的整年加權(quán)值、一年內(nèi)日平均氣壓的加權(quán)平均值、一年內(nèi)日平均氣溫的加權(quán)平均值、一年內(nèi)日平均相對濕度的加權(quán)平均值(大氣干燥程度的物理量)、一年內(nèi)太陽在一地實際照射的時數(shù)。

四、實證回歸結(jié)果

(一)基本回歸結(jié)果

基本回歸由OLS模型與Ⅳ模型的估計結(jié)果組成,第一部分匯報OLS模型的實證回歸結(jié)果;第二部分匯報Ⅳ模型的實證回歸結(jié)果。

1. OLS回歸結(jié)果

表2中的(1)～(3)匯報了縣域年均PM2.5濃度對企業(yè)社保繳費的OLS的逐步回歸結(jié)果,第(2)列控制了企業(yè)屬性的控制變量,第(3)列同時控制了企業(yè)與天氣控制變量。第(1)～(3)均控制了年份與企業(yè)固定效應(yīng),考慮到縣域企業(yè)、企業(yè)不同年份隨機擾動項之間相關(guān)性產(chǎn)生的統(tǒng)計檢驗標(biāo)準(zhǔn)誤偏差。本文的所有回歸均將標(biāo)準(zhǔn)誤聚類到縣級層面。后文相同,不再重復(fù)贅述。

由表2的OLS逐步回歸結(jié)果所示,第(1)列的PM2.5回歸系數(shù)為0.037 465,PM2.5的二次項回歸系數(shù)為-0.00 0434。第(2)列的PM2.5回歸系數(shù)為0.043 308,PM2.5的二次項回歸系數(shù)為-0.000 519。第(3)列的PM2.5回歸系數(shù)為0.049 515,PM2.5的二次項回歸系數(shù)為-0.000 548,且均在1%的水平下顯著。按照回歸估計結(jié)果,在暫未考慮識別內(nèi)生性問題的情況下,空氣污染與企業(yè)社保繳費存在明顯的“倒U型”關(guān)系。

表2 社保繳費的OLS估計結(jié)果

2. Ⅳ回歸結(jié)果

表3中的(1)～(3)匯報了縣域年均PM2.5濃度對企業(yè)社保繳費的Ⅳ估計逐步回歸結(jié)果,第(2)列控制了企業(yè)層級的控制變量,第(3)列同時控制了企業(yè)與天氣控制變量。第(1)～(3)均控制了年份與企業(yè)固定效應(yīng)。另外,表3最后還匯報了第(1)～(3)列的第一階段回歸結(jié)果。可見,根據(jù)第一階段的回歸結(jié)果,逆溫差強度對PM2.5有顯著正向影響。本文表格中各列回歸的Kleibergen-Paap F值均大于Stock-Yogo 10%的臨界值水平(約為7.0左右),回歸不存在弱工具變量的問題。

如表3所示,在PM2.5對企業(yè)社保繳費Ⅳ估計的第二階段逐步回歸結(jié)果中,第(1)列中的PM2.5回歸系數(shù)為0.313 702,且在1%的水平下顯著；PM2.5的二次項回歸系數(shù)為-0.002 731,且在5%的水平下顯著。第(2)列中的PM2.5回歸系數(shù)為0.311 414,且在1%的水平下顯著；PM2.5的二次項回歸系數(shù)為-0.002 724,且在5%的水平下顯著。第(3)列的PM2.5回歸系數(shù)為0.273 744,且在1%的水平下顯著;PM2.5的二次項回歸系數(shù)為-0.002 335,且均在5%的水平下顯著。回歸結(jié)果是穩(wěn)健的,相比OLS估計結(jié)果,Ⅳ估計的回歸系數(shù)絕對值有所增加。這是由于OLS估計遺漏變量導(dǎo)致的向下偏誤造成的?；貧w結(jié)果證明了PM2.5與社保繳費的“倒U型”關(guān)系。

表3 社保繳費的Ⅳ估計結(jié)果

(二)因變量分解的Ⅳ回歸結(jié)果

接下來,本文嘗試將工業(yè)企業(yè)社保繳費的因變量進(jìn)行分解,以探明空氣污染與企業(yè)社保繳費“倒U型”關(guān)系的源頭。因為“社保繳費”等于“員工人數(shù)”、“人均工資”、“社保費率”之乘積,本文將“社保繳費”這一因變量分解為“員工人數(shù)”、“人均工資”、“社保費率”,分別實證檢驗PM2.5對其的影響?；貧w使用逆溫差強度工具變量進(jìn)行識別,表4匯報了PM2.5對企業(yè)員工人數(shù)、人均工資、社保費率影響的Ⅳ估計結(jié)果。表4中第(1)～(3)列回歸的被解釋變量分別為:員工人數(shù)、人均工資、社保費率。表4最后還匯報了第(1)～(3)列的第一階段回歸結(jié)果?？梢?根據(jù)表4第一階段的回歸結(jié)果,逆溫差強度對PM2.5有顯著正向影響,且本文表格中各列回歸的Kleibergen-Paap F值均大于Stock-Yogo 10%的臨界值水平(約為7.0左右),回歸不存在弱工具變量的問題。

表4 因變量分解的Ⅳ估計結(jié)果

正如表4所示,在使用逆溫差強度識別的Ⅳ第二階段回歸結(jié)果中,PM2.5對員工人數(shù)的影響系數(shù)為16.317 029,且在1%的水平下顯著,PM2.5的二次項的影響系數(shù)為-0.216 317,且在1%的水平下顯著;PM2.5對人均工資的影響系數(shù)為1.645 636,且在1%的水平下顯著,PM2.5二次項的影響系數(shù)為-0.018 39,且在5%的水平下顯著;PM2.5及其二次項則對社保費率并無任何顯著影響。實證結(jié)果顯示,PM2.5與工業(yè)企業(yè)社保繳費的“倒U型”關(guān)系是由于增減用工人數(shù)、以及調(diào)整在空氣污染環(huán)境下作業(yè)工資以進(jìn)行健康風(fēng)險補償所導(dǎo)致的。企業(yè)在空氣污染直接的風(fēng)險感知效應(yīng)下,增加用工人數(shù)并對人均工資進(jìn)行健康風(fēng)險補償,從而拉動社保繳費規(guī)模的增加。隨著空氣污染的不斷惡化,成本擠占效應(yīng)使得工業(yè)企業(yè)不得不壓縮用工人數(shù),削減職工工資,從而造成社保繳費規(guī)模的下降。

五、穩(wěn)健性與異質(zhì)性檢驗

(一)穩(wěn)健性檢驗

為了檢驗工具變量2SLS估計結(jié)果的穩(wěn)健性,本文進(jìn)行了兩組檢驗,即表5中的第(1)列和第(2)列。第(1)列將工具變量構(gòu)造的逆溫差強度替換為一年內(nèi)逆溫現(xiàn)象出現(xiàn)的天數(shù),即將“逆溫”變換為計數(shù)指標(biāo)。如果320米的第二層大氣溫度減去110米的第一層大氣溫度的數(shù)值大于0,當(dāng)天“逆溫”現(xiàn)象出現(xiàn),逆溫差變量數(shù)值增加1。如此統(tǒng)計出一年內(nèi)逆溫現(xiàn)象出現(xiàn)的天數(shù),構(gòu)造逆溫差變量。第(2)列變更PM2.5變量的計算方式,將前文使用雙線加權(quán)法進(jìn)行縣平均的計算方式,變更為使用最鄰近點之間距離加權(quán)、進(jìn)行縣域平均的PM2.5濃度(mpm25b)。對應(yīng)的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果如表5所示。另外,為了節(jié)省篇幅,本文未匯報第一階段的回歸結(jié)果。根據(jù)第一階段的回歸結(jié)果,逆溫差強度對PM2.5有顯著正向影響。文中表格各列回歸的Kleibergen-Paap F值均大于Stock-Yogo 10%的臨界值水平(約為7.0左右),回歸不存在弱工具變量問題。下文一系列2SLS估計的第一階段回歸結(jié)果類似,且都通過了弱工具變量檢驗。為節(jié)省篇幅,本文同樣未做匯報,不再贅述。

表5 穩(wěn)健性檢驗

正如上述表5中兩組穩(wěn)健性檢驗的回歸結(jié)果所示,PM2.5、PM2.5二次項對社保繳費規(guī)模的影響系數(shù)分別顯著為正、顯著為負(fù)?？諝馕廴九c工業(yè)企業(yè)社保繳費都存在明顯的“倒U型”關(guān)系,本文的Ⅳ估計結(jié)果非常穩(wěn)健。

(二)異質(zhì)性檢驗

1. 基于行業(yè)類型的異質(zhì)性分析

首先,基本回歸和穩(wěn)健性檢驗的估計結(jié)果證實:地區(qū)PM2.5濃度上升與我國的工業(yè)企業(yè)社保繳費規(guī)模間存在顯著的“倒U型”關(guān)系。然后,對工業(yè)企業(yè)社保繳費的因變量進(jìn)行分解后,實證表明：這一“倒U型”關(guān)系是由于企業(yè)員工人數(shù)增減、人均工資的健康風(fēng)險補償效應(yīng)引起的。直覺上,不同行業(yè)類型企業(yè)的生產(chǎn)要素結(jié)構(gòu)不同,而不同生產(chǎn)要素受到空氣污染的影響敏感程度不同,因此空氣污染對企業(yè)的社會保險繳費行為的影響應(yīng)具有行業(yè)類型間異質(zhì)性。本文將以分組回歸的方式進(jìn)行行業(yè)異質(zhì)性檢驗,以驗證結(jié)論的可靠性。

2. 基于行業(yè)類型的分組回歸結(jié)果

理論上,不同行業(yè)類型企業(yè)的生產(chǎn)要素組成結(jié)構(gòu)與密集程度必然存在差異性。我國工業(yè)企業(yè)社保繳費規(guī)模與空氣污染“倒U型”關(guān)系的異質(zhì)性影響也亟待實證檢驗。本文參照魯桐和黨印(2014)[3]的分類辦法,先按照行業(yè)的要素密集情況進(jìn)行聚類,再將最終聚類后重新劃分的21個行業(yè)分為勞動密集型行業(yè)、資本密集型行業(yè)、技術(shù)密集型行業(yè)三大類型,然后基于行業(yè)類型進(jìn)行分組回歸。最后,使用逆溫差工具變量識別的估計結(jié)果如表6所示。

表6給出了基于行業(yè)類型的分組樣本Ⅳ二階段估計結(jié)果。第(1)～(3)列分別是對分屬于勞動密集型、資本密集型、技術(shù)密集型行業(yè)的企業(yè)分組樣本Ⅳ二階段估計結(jié)果。在縱向上,還對PM2.5濃度對社保繳費、員工人數(shù)、人均工資、社保費率的影響,分別進(jìn)行了回歸估計。Panel A、Panel B、Panel C、Panel D分別為在使用逆溫差的工具變量識別下,按照行業(yè)類型樣本分組的PM2.5濃度對社保繳費、員工人數(shù)、人均工資、社保費率的Ⅳ二階段估計結(jié)果。

首先,從Panel A中第(1)～(3)列中來看,PM2.5濃度與社保繳費規(guī)模的“倒U型”關(guān)系只在資本密集型、技術(shù)密集型行業(yè)企業(yè)中存在,在勞動密集型行業(yè)的企業(yè)中則并不存在。

其次,在Panel B中第(1)～(3)列中,PM2.5與員工人數(shù)的“倒U型”關(guān)系在勞動密集型、資本密集型、技術(shù)密集型行業(yè)中全部顯著存在。

再次,由Panel C中第(1)～(3)列可以看出,PM2.5濃度與人均工資補償?shù)摹暗筓型”效應(yīng)只在資本密集型行業(yè)企業(yè)中顯著存在。

最后,再看Panel D中第(1)～(3)列,PM2.5與社保費率在勞動密集型、資本密集型、技術(shù)密集型行業(yè)的企業(yè)中均無“倒U型”關(guān)系,只會導(dǎo)致技術(shù)密集型行業(yè)企業(yè)的社保費率顯著增加。

表6 基于行業(yè)類型的分組回歸結(jié)果

六、結(jié)論與政策建議

本文通過使用衛(wèi)星反演的空氣污染數(shù)據(jù)、中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫、中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)天氣數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫共同構(gòu)建了縱向的非平衡面板數(shù)據(jù)集,并使用了大氣層中的逆溫差工具變量作為識別策略,實證發(fā)現(xiàn)了縣域年均PM2.5濃度和中國工業(yè)企業(yè)社會保險繳費規(guī)模的“倒U型”關(guān)系。本文還將社保繳費規(guī)模的被解釋變量進(jìn)行分解,探明了PM2.5對員工人數(shù)增減和人均工資健康風(fēng)險補償?shù)挠绊懖攀恰暗筓型”關(guān)系效應(yīng)的產(chǎn)生根源,還加入穩(wěn)健性檢驗以提高結(jié)論的可靠性,并基于不同行業(yè)類型進(jìn)行分組回歸,探析了這一“倒U型”關(guān)系的行業(yè)異質(zhì)性。

本文的實證證據(jù)可為我國的大氣防治等環(huán)保治理措施和提高社保繳費收入規(guī)模的問題提供參考,并得到了以下結(jié)論:

一是空氣污染中的PM2.5濃度上升與我國工業(yè)企業(yè)社保繳費規(guī)模存在“倒U型”關(guān)系;

二是空氣污染與社保繳費的“倒U型”關(guān)系源自于雇傭員工人數(shù)的增減與工資的健康風(fēng)險補償效應(yīng);

三是空氣污染與社保繳費的“倒U型”關(guān)系在不同行業(yè)類型間存在異質(zhì)性。

結(jié)合結(jié)論,本文提出以下政策建議:

首先,環(huán)保治理和提高社保收入具有政策上的協(xié)同效應(yīng)。更好的空氣質(zhì)量才能降低企業(yè)成本負(fù)擔(dān),提高企業(yè)社保繳費遵從。這在全球疫情流行使得企業(yè)經(jīng)營成本大幅提高、社保隱性赤字壓力巨大、統(tǒng)籌層級上移改革弱化“屬地化”征管激勵的情況下尤為重要。“綠水青山就是金山銀山”,更好的環(huán)境質(zhì)量可以助推企業(yè)“降成本”,驅(qū)動工業(yè)企業(yè)增加社保繳費規(guī)模。

其次,對于本身環(huán)境質(zhì)量良好、但社保負(fù)擔(dān)壓力大、工業(yè)化程度低的地區(qū),政府要善于抓住主要矛盾,柔性地調(diào)整和把控好環(huán)保治理的力度,降低隱性的經(jīng)濟社會成本。另外,還要注意這些地區(qū)因為良好環(huán)境條件、空氣質(zhì)量所帶來的風(fēng)險感知鈍化效應(yīng),注意加強對其駐地內(nèi)工業(yè)企業(yè)的社保征管。

最后,要實現(xiàn)我國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展,經(jīng)濟發(fā)展和生態(tài)保護(hù)需要注意政策協(xié)調(diào),以一攬子政策“組合拳”的形式相互配合、協(xié)同和助力?！?/p>