秦炳濤，賈雪萍，葛力銘

（1.上海理工大學 管理學院，上海 200093；2.上海財經(jīng)大學 城市與區(qū)域科學學院，上海 200433）

一、引言

全球變暖的問題引發(fā)世界各地加強對環(huán)境問題的重視，而“二氧化碳”的排放是全球變暖的原因中重要的組成部分。碳排放來源中，化石燃料發(fā)電產(chǎn)生的能耗巨大。中國是世界上能源消費最大的國家，貢獻超過3/4 的能耗增長，也是碳排放和煤炭消耗最大的國家。短時間內(nèi)，煤炭仍然是中國能源結(jié)構(gòu)的主體部分，目前碳排放來源有90%來自煤炭。

由于煤炭是碳排放的主要源頭，若要實現(xiàn)減少碳排放、改善環(huán)境質(zhì)量的目標，中國采取降低經(jīng)濟發(fā)展過程中煤炭等能源的消耗量的方法是可行的（林伯強等，2010）[1]。因此，2011 年國家發(fā)布了《萬家企業(yè)節(jié)能低碳行動實施方案》（下文簡稱“節(jié)能減碳”政策），目的在于激勵重點排放單位重視減碳，提升管理質(zhì)量，最終達到降低能源排放，降低環(huán)境污染的目的。該政策對各個省份年綜合能源消費量超過1 萬噸標準煤的主要耗能單位指定硬性煤炭消耗量指標，從而限制碳排放量。據(jù)估計，2010 年上述名單內(nèi)企業(yè)能源消耗達全國消耗量的60%?！肮?jié)能減碳”政策覆蓋范圍廣，制定指標硬，是目前我國較大型，較有代表性的環(huán)境規(guī)制政策。中國政府實施如此大規(guī)模的“節(jié)能減碳”政策是否會影響企業(yè)的經(jīng)營績效，實現(xiàn)企業(yè)層面的環(huán)境與經(jīng)營績效的雙贏？這是本文要探討的問題。

現(xiàn)有研究成果從多方面探究了環(huán)境規(guī)制與企業(yè)經(jīng)營績效之間的關(guān)系，然而現(xiàn)有文獻仍然有不足之處，本文將對該領(lǐng)域的研究做出如下補充。從研究層面的選取上，現(xiàn)有研究以地區(qū)和行業(yè)為主，少數(shù)選取企業(yè)層面，容易遺漏或誤判環(huán)境規(guī)制對企業(yè)的真實影響。有鑒于此，本文數(shù)據(jù)選取時，采用工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫中的微觀數(shù)據(jù)。另外，在現(xiàn)有研究中，環(huán)境規(guī)制變量選取大多為排污費、污染治理支出以及排放達標率等指標，具有明顯的行業(yè)差異，且與企業(yè)主營業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)度較高，很難反映企業(yè)在政府環(huán)境規(guī)制下的主動行為?；诖?，本文選取具體的政策變量，將“節(jié)能減碳”政策作為本研究的政策變量。

二、實證設(shè)計

（一）模型設(shè)計

本文將“節(jié)能減碳”政策的實施視為一項“準自然實驗”，并采用雙重差分法評估“節(jié)能減碳”政策對企業(yè)經(jīng)營績效的影響。其中，將工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫中列入“節(jié)能減碳”政策萬家企業(yè)名單內(nèi)的企業(yè)作為處理組，把數(shù)據(jù)庫中未列入名單的企業(yè)列為對照組。設(shè)定雙重差分基準回歸模型，如模型（1）所示。

模型（1）中，ROAit表示企業(yè)i在年份t的企業(yè)經(jīng)營績效；didit是本文的核心解釋變量，若企業(yè)i在年份t屬于“萬家企業(yè)”則等于1，否則等于0；Zit是影響企業(yè)經(jīng)營績效的變量；μi為企業(yè)固定效應(yīng)，δt是年份固定效應(yīng)，εit是隨機擾動項。系數(shù)α1表示環(huán)境規(guī)制與企業(yè)經(jīng)營績效的影響，若在控制了其他可能影響因變量的變量之后，α1顯著為正，則表明環(huán)境規(guī)制能夠提高企業(yè)經(jīng)營績效。

（二）變量說明與數(shù)據(jù)來源

1.被解釋變量：企業(yè)經(jīng)營績效（ROA）。參考涂正革等（2019）[2]等現(xiàn)有多數(shù)文獻的做法，用資產(chǎn)收益率（ROA）來衡量企業(yè)的經(jīng)營績效。

2.核心解釋變量：環(huán)境規(guī)制（did）。通過考察年份內(nèi)是否屬于“萬家企業(yè)”名單生成虛擬變量。參考康志勇等（2018）[3]的做法，由于“節(jié)能減碳”政策名單由地方節(jié)能主管部門統(tǒng)計并上報，并且實施時間2011 年為“十二五”的開局之年，從統(tǒng)計名單到發(fā)布和實施有一定時滯作用。因此，在統(tǒng)計上報后到實施前，“萬家企業(yè)”可能已經(jīng)做出反應(yīng)，因此本文將時間節(jié)點設(shè)立為2010 年，以企業(yè)是否在2010 年后屬于“萬家企業(yè)”來確定核心解釋變量的值。

3.控制變量：借鑒余偉等（2017）[4]、張愛美等（2020）[5]文獻中關(guān)于企業(yè)經(jīng)營績效影響因素的研究成果，本文選擇基本包含會對企業(yè)經(jīng)營績效產(chǎn)生顯著影響的一些因素，主要是工業(yè)企業(yè)自身的一些特征：企業(yè)規(guī)模（size）；資產(chǎn)負債率（lev）；企業(yè)成長性（growth）；公司年齡（age）；成本費用利用率（cost）?？偣矊⑽鍌€控制變量添加到模型中，以減少由于缺少變量引起的估計偏差。

本文計算變量的原始數(shù)據(jù)由兩部分組成，第一部分是2006—2013 年規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的財務(wù)數(shù)據(jù)，來源于歷年《中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫》。但由于數(shù)據(jù)庫體量龐大，有些企業(yè)數(shù)據(jù)存在異常值。因此參考張濤等（2016）[6]的方法對不合邏輯數(shù)值進行處理，第二部分是《萬家企業(yè)節(jié)能低碳行動實施方案》企業(yè)名單。本文將名單內(nèi)“萬家企業(yè)”數(shù)據(jù)匹配到工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫中。

三、實證結(jié)果與分析

基于前文設(shè)計的計量模型，為避免回歸過程中可能的多重共線性問題，本文進行了相關(guān)檢驗。檢驗結(jié)果顯示，相關(guān)系數(shù)值均小于0.5，方差膨脹因子小于1.14，表明各變量之間不存在多重共線性。回歸模型的選擇通過Hausman 檢驗，選擇固定效應(yīng)模型。

（一）萬家企業(yè)減碳政策與企業(yè)經(jīng)營績效

表1 報告了模型（1）的回歸結(jié)果。從第（1）列結(jié)果可以看出，當不加控制變量時，“節(jié)能減碳”政策對萬家企業(yè)經(jīng)營績效的回歸系數(shù)為0.019，且在1%的置信水平下非常顯著，說明該政策對萬家企業(yè)的經(jīng)營績效是正向效應(yīng)。為降低可能存在的遺漏變量誤差，本文在第（2）列～（6）列的回歸中逐步引入影響企業(yè)經(jīng)營績效的重要變量。在控制變量加入后，核心解釋變量環(huán)境規(guī)制的系數(shù)仍然為正，且顯著性未發(fā)生較大變化，而其絕對值呈逐漸減小的趨勢，表明控制變量的加入有效地緩解了遺漏變量偏誤，實證結(jié)果具有可靠性。在引入控制變量后，環(huán)境規(guī)制變量的系數(shù)仍在1%的顯著性水平下顯著為正，因此我們可以首先得出環(huán)境規(guī)制政策與萬家企業(yè)經(jīng)營績效存在正向顯著相關(guān)的關(guān)系。

表1 基本回歸結(jié)果

接下來進行控制變量的分析：企業(yè)規(guī)模（size）系數(shù)為負，規(guī)模較大的企業(yè)得到政府和公眾的關(guān)注相對更多，企業(yè)會更加注重環(huán)境的保護以樹立良好的形象，同時能夠形成規(guī)模效應(yīng)降低治污成本，承擔環(huán)境保護的責任與義務(wù)。小企業(yè)由于缺少規(guī)模效應(yīng)可能會導致治理污染的成本較高（許東彥等，2020）[7]。本文猜測，企業(yè)的規(guī)模效應(yīng)沒有達到，環(huán)境規(guī)制導致成本上升，使經(jīng)營績效下降。資產(chǎn)負債率（lev）系數(shù)為負，企業(yè)資金周轉(zhuǎn)能夠有效進行，出現(xiàn)無法清償債務(wù)的概率就更小。在這樣的情況下，企業(yè)更能有充足的時間和資金去提高環(huán)境，而保持經(jīng)營績效的提高；公司年齡（age）系數(shù)為正，公司年齡大，發(fā)展歷程長的企業(yè)在環(huán)境規(guī)制政策的影響下，對于企業(yè)經(jīng)營績效的促進能力更大；企業(yè)成長性（growth）系數(shù)為正，何玉等（2017）[8]文中提到，企業(yè)的銷售收入增長率數(shù)值較大，表明企業(yè)具有較大的發(fā)展?jié)摿Α＞哂辛己冒l(fā)展前景的企業(yè)愿意在環(huán)境保護上投入更多的人力與資本，以此提升公司形象以及創(chuàng)造更多的利潤。成本費用利用率（cost）系數(shù)為正，成本費用率指標高的企業(yè)具有更好的成本控制能力和管理水平，企業(yè)組織管理可以通過有效的手段節(jié)省成本，提高運營質(zhì)量。

（二）平行趨勢檢驗與動態(tài)效應(yīng)分析

雙重差分模型估計有效性的前提之一就是實驗組和控制組在政策實施之前滿足同趨勢假設(shè)。即在實施該政策之前，處理組和控制組的變化趨勢是否基本一致，在政策制定后才出現(xiàn)明顯差別，以確保估計結(jié)果是由于政策本身導致的，而非時間點之前的某些因素。為了驗證本文DID 模型的適用性，考察“節(jié)能減碳”政策實施之前，這種效應(yīng)是否就已經(jīng)存在，本文進行了同趨勢檢驗。

此外，為彌補基準回歸模型無法反映不同時點政策的影響差別，本文參考任勝鋼等（2019）[9]的研究，采用事件研究法，構(gòu)建以下動態(tài)效應(yīng)模型分析該政策的時點差異：

其中，以政策實施前的2010 年作為基準年，其系數(shù)表示2006—2013 年的一系列估計值。其他變量定義與回歸模型（1）相同。

圖1繪制了βt的估計結(jié)果及其90%的置信區(qū)間可以發(fā)現(xiàn)，βt的估計值在2010 年政策實施之前均不顯著，這說明萬家企業(yè)和非萬家的變化趨勢在政策實施之前并無明顯差異，說明滿足平行趨勢假設(shè)。

圖1 共同趨勢檢驗

進一步分析發(fā)現(xiàn)，βt的估計值從2010 年才開始顯著，且2010 年回歸系數(shù)產(chǎn)生峰值，說明政策實施當年，對企業(yè)經(jīng)營績效的促進效應(yīng)很大。由此可見，“節(jié)能減碳”政策能在短期內(nèi)產(chǎn)生極大的效果，企業(yè)對于該政策反應(yīng)速度較快，政策基本無滯后性，具有立竿見影的效果。

在政策實施當年過后第一年，系數(shù)呈現(xiàn)斷崖式的跌落，表明“節(jié)能減碳”政策在實施過后有比較明顯的冷卻，企業(yè)對政策的反應(yīng)熱情降低。政策實施后第二年的系數(shù)相較于第一年有逐漸增大的趨勢，且上升幅度大于實施前，說明政策對于企業(yè)經(jīng)營績效產(chǎn)生了一定的效果，政策實施對萬家企業(yè)經(jīng)營績效的影響逐年增大。但需要注意的是，政策實施過后的第三年企業(yè)的績效又出現(xiàn)了降低。由此可見，環(huán)境規(guī)制倒逼企業(yè)增加創(chuàng)新投入，可能的效果都在短期得以實現(xiàn)，兩年后政府對政策反應(yīng)熱情疲軟。

（三）穩(wěn)健性檢驗

1.處理樣本選擇偏誤。地方政府的政策選擇可能具有非隨機性，會對本文的估計造成內(nèi)生性偏誤。為此，本文參照王班班等（2020）[10]采用的方法，用傾向得分匹配法（PSM）來緩解樣本選擇偏差。具體做法為：根據(jù)控制變量從非萬家企業(yè)中尋找對照組企業(yè)，保留所有匹配成功的企業(yè)作為下一步DID 模型的樣本。經(jīng)過PSM 匹配后得到的雙重差分結(jié)果如表2所示，處理后的樣本得出的回歸結(jié)果和主回歸結(jié)果一致。采取逐步加入控制變量的方法，結(jié)果依然穩(wěn)健。

表2 穩(wěn)健性檢驗回歸結(jié)果

2.數(shù)據(jù)偏差處理?？紤]到本文采用的數(shù)據(jù)較多，數(shù)據(jù)可能存在偏差，為了緩解這種偏差對結(jié)果造成潛在不利影響，本文采用兩種處理方法。首先，對各連續(xù)變量進行了10%分位數(shù)以下和90%分位數(shù)以上的縮尾處理，并進行回歸，回歸結(jié)果顯示在表3的（1）列，可知顯著性及符號方向均未發(fā)生變化。其次，采用了控制標準誤的方法，對模型進行聚類標準誤處理，結(jié)果顯示在表3 的（2）列，結(jié)果同樣與基準回歸差別不大。說明“節(jié)能減碳”政策有助于促進企業(yè)經(jīng)營績效，結(jié)果具有穩(wěn)健性。

表3 縮尾與標準誤

四、技術(shù)創(chuàng)新機制分析

根據(jù)前文的理論分析，本文認為萬家企業(yè)節(jié)能減碳政策通過技術(shù)創(chuàng)新改善企業(yè)經(jīng)營績效。為了檢驗這一傳導機制是否成立，本文選取能直接衡量自主創(chuàng)新能力（寇宗來和劉學悅，2020）[11]的專利數(shù)據(jù)作為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的代理指標?；跀?shù)據(jù)的可得性，本文使用專利數(shù)作為技術(shù)創(chuàng)新指標，而不是與環(huán)境規(guī)制更貼切的綠色專利數(shù)據(jù)。這是基于涂正革等（2019）[3]的文章采取的方法，通過比較每個省份的綠色專利總數(shù)和發(fā)明專利總數(shù)，發(fā)現(xiàn)兩者之間相關(guān)系數(shù)高達0.98，且在各省份之間的排名幾乎一致，近似可以互相代替。

為估計環(huán)境規(guī)制的企業(yè)創(chuàng)新效應(yīng)，設(shè)定雙重差分回歸模型，如模型（3）所示。

patentit表示企業(yè)i在t年的專利申請數(shù)，具體有4 個變量，即發(fā)明專利數(shù)、實用新型發(fā)明專利數(shù)、外觀設(shè)計數(shù)以及這三種專利的總和。表4 報告了相應(yīng)的回歸結(jié)果，結(jié)果顯示，對于這三種專利數(shù)或是專利的加總，回歸系數(shù)都顯著為正，即萬家企業(yè)節(jié)能減碳政策能夠增加企業(yè)的專利申請數(shù)量。萬家企業(yè)節(jié)能減碳政策促進企業(yè)加大創(chuàng)新投入，進而間接降低生產(chǎn)成本，最終增加企業(yè)經(jīng)營績效。因此，萬家企業(yè)節(jié)能減碳政策通過技術(shù)創(chuàng)新途徑影響企業(yè)經(jīng)營績效得到有效驗證。

表4 機制分析回歸結(jié)果

五、結(jié)論與政策建議

本文基于工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫，實證研究了“節(jié)能減碳”政策與企業(yè)經(jīng)營績效之間的關(guān)系。實證結(jié)論發(fā)現(xiàn)：總體來說，“節(jié)能減碳”政策對企業(yè)經(jīng)營績效有顯著的促進作用，該政策在促進保護環(huán)境的同時，能夠以技術(shù)創(chuàng)新作為間接傳導機制，促進企業(yè)經(jīng)營績效的提升，進一步實現(xiàn)環(huán)境保護與經(jīng)濟發(fā)展的兼顧。

本文分別從政府、企業(yè)兩個層面提出環(huán)境規(guī)制政策實施的建議。

第一，企業(yè)要積極應(yīng)對環(huán)境規(guī)制，充分發(fā)揮環(huán)境規(guī)制的作用。從本文的結(jié)論來看，“節(jié)能減碳”政策對企業(yè)經(jīng)營績效有顯著的促進作用。然而根據(jù)傳統(tǒng)觀點，環(huán)境規(guī)制直接增加了企業(yè)的成本，最終導致企業(yè)的經(jīng)營績效減少，因此本文的結(jié)論為企業(yè)積極主動應(yīng)對環(huán)境規(guī)制提供了依據(jù)。工業(yè)企業(yè)必須要脫離傳統(tǒng)觀念，通過實施環(huán)境規(guī)制政策積極尋找新的發(fā)展機會，在完成環(huán)境規(guī)制指標的情況下，同時實現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部調(diào)整升級，使環(huán)境規(guī)制成為公司發(fā)展的機遇。并且積極配合有關(guān)環(huán)保部門的監(jiān)督管理工作，保障環(huán)境規(guī)制政策切實有效。

第二，企業(yè)提高技術(shù)創(chuàng)新水平，充分發(fā)揮技術(shù)創(chuàng)新的機制作用。企業(yè)必須轉(zhuǎn)變企業(yè)生產(chǎn)方式，推進綠色技術(shù)創(chuàng)新研發(fā)。利用環(huán)境規(guī)制政策倒逼企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，提高企業(yè)自身的技術(shù)創(chuàng)新水平，促使企業(yè)長期可持續(xù)發(fā)展。企業(yè)需要注意人才開發(fā)，并在科研方面投入更多的資金，并且制定相關(guān)規(guī)定引導科研人員致力于綠色技術(shù)創(chuàng)新研發(fā)。同時也要加強監(jiān)管，使綠色技術(shù)創(chuàng)新的作用得到充分發(fā)揮。從而通過鼓勵綠色技術(shù)創(chuàng)新，在完成環(huán)境規(guī)制政策指標的前提下，實現(xiàn)企業(yè)的轉(zhuǎn)型和升級，使得環(huán)境規(guī)制影響將是可持續(xù)的。