王慧，孫慧，肖涵月，辛龍

（ 1.新疆大學(xué) 新疆創(chuàng)新管理研究中心，新疆 烏魯木齊 830046；2.新疆大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，新疆 烏魯木齊 830046）

1 問題的提出

近年來，中國(guó)多省份霧霾頻發(fā)，PM2.5多次爆表，引發(fā)政府、公眾對(duì)環(huán)境保護(hù)的極大關(guān)注，環(huán)保節(jié)奏刻不容緩，環(huán)境治理亟待升級(jí)。為有效應(yīng)對(duì)霧霾引發(fā)的一系列大氣污染問題，政府通過實(shí)施中央環(huán)保督察、環(huán)保稅征收等環(huán)境政策舉措，加強(qiáng)對(duì)環(huán)境污染的監(jiān)督與處罰力度。與此同時(shí)，習(xí)近平總書記多次在黨的十九大、全國(guó)“兩會(huì)”等重大會(huì)議上強(qiáng)調(diào)“綠水青山就是金山銀山”重要理念。為應(yīng)對(duì)環(huán)境污染危機(jī)的環(huán)境政策頻繁出臺(tái)與國(guó)家領(lǐng)導(dǎo)人重點(diǎn)關(guān)切加劇了宏觀環(huán)境政策的不確定性。面對(duì)外部環(huán)境政策不確定性的攀升態(tài)勢(shì)，飽受環(huán)保詬病的污染密集型企業(yè)將如何應(yīng)對(duì)環(huán)境政策波動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)？是選擇繼續(xù)規(guī)避環(huán)保壓力日益增強(qiáng)的挑戰(zhàn)，逃避環(huán)保責(zé)任的履行，通過污染轉(zhuǎn)移途徑降低在本地的污染排放水平，打破“共飲長(zhǎng)江水”的和諧局面？還是積極承擔(dān)環(huán)境保護(hù)社會(huì)責(zé)任、著力加強(qiáng)內(nèi)部環(huán)境治理行為，以順勢(shì)而為、化危為機(jī)、主動(dòng)求變的態(tài)度助推企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型？環(huán)境政策不確定性對(duì)于污染密集型企業(yè)環(huán)保決策的影響究竟是污染轉(zhuǎn)移還是綠色轉(zhuǎn)型，這一問題仍有待厘清。

在環(huán)境政策不確定性逐年凸顯的背景下，本文以污染密集型企業(yè)為研究對(duì)象，深入探究環(huán)境政策不確定性對(duì)企業(yè)環(huán)保決策（轉(zhuǎn)移還是轉(zhuǎn)型）的選擇性影響。本文在已有研究的基礎(chǔ)上做了如下拓展：（1）提出并量化了中國(guó)環(huán)境政策不確定性指數(shù)，且與重大環(huán)保事件的匹配度較高，豐富了環(huán)保領(lǐng)域不確定性的相關(guān)研究；（2）基于微觀企業(yè)層面測(cè)度了綠色全要素生產(chǎn)率，豐富了企業(yè)視角下綠色轉(zhuǎn)型的測(cè)度工具；（3）探析了宏觀環(huán)境政策不確定性對(duì)微觀污染密集型企業(yè)跨國(guó)轉(zhuǎn)移還是綠色轉(zhuǎn)型的影響機(jī)制，發(fā)現(xiàn)污染轉(zhuǎn)移與綠色轉(zhuǎn)型存在同頻共振、同向發(fā)力的效果，且污染轉(zhuǎn)移有助于實(shí)現(xiàn)綠色轉(zhuǎn)型。

2 文獻(xiàn)回顧與理論分析

2.1 污染轉(zhuǎn)移

現(xiàn)有關(guān)于污染轉(zhuǎn)移的研究相對(duì)豐富，學(xué)者多基于“污染避難所”假說從宏觀視角討論環(huán)境規(guī)制與污染轉(zhuǎn)移間的關(guān)系。以國(guó)家層面為切入點(diǎn)，由于發(fā)達(dá)國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高、環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度逐步加深，迫使部分污染產(chǎn)業(yè)通過國(guó)際貿(mào)易方式向發(fā)展中國(guó)家轉(zhuǎn)移，使環(huán)境規(guī)制相對(duì)寬松的發(fā)展中國(guó)家淪為“污染天堂”。如Copeland &Taylor[1]基于理論模型推導(dǎo)出環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度與貿(mào)易自由程度差異是引起污染跨國(guó)轉(zhuǎn)移的主要原因；Levinson &Taylor[2]、金曉雨[3]實(shí)證檢驗(yàn)了環(huán)境規(guī)制的高額成本會(huì)迫使污染企業(yè)進(jìn)行區(qū)位轉(zhuǎn)移，尋求環(huán)境保護(hù)進(jìn)入門檻相對(duì)較低的發(fā)展中國(guó)家/地區(qū)建廠經(jīng)營(yíng)。從外商直接投資與環(huán)境污染關(guān)系出發(fā)，嚴(yán)雅雪和齊紹洲[4]、張磊等[5]探討了FDI與霧霾污染間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)FDI流入會(huì)加劇霧霾污染；Lin &Sun[6]、唐杰英[7]以新設(shè)外商投資企業(yè)數(shù)量衡量指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)環(huán)境規(guī)制顯著影響企業(yè)的區(qū)位選擇決策，這間接證明了污染內(nèi)嵌于FDI進(jìn)行轉(zhuǎn)移的事實(shí)。隨研究的不斷深入，中國(guó)區(qū)域內(nèi)污染轉(zhuǎn)移備受關(guān)注且獲得了文獻(xiàn)支持。何龍斌[8]、秦炳濤和葛力銘[9]均證實(shí)了環(huán)境規(guī)制差異引致了污染產(chǎn)業(yè)在省際間的轉(zhuǎn)移；沈坤榮等[10]基于環(huán)境規(guī)制與地理距離雙重視角，證實(shí)了污染就近轉(zhuǎn)移現(xiàn)象的存在。

也有學(xué)者從區(qū)域合作一體化[11]、政企合謀[12]、隱含污染轉(zhuǎn)移[13]等視角證實(shí)了污染轉(zhuǎn)移現(xiàn)象的存在，但環(huán)境規(guī)制引發(fā)污染轉(zhuǎn)移這一特征性事實(shí)已被眾多學(xué)者驗(yàn)證且得到廣泛共識(shí)?？梢?，環(huán)境政策變動(dòng)引發(fā)的規(guī)制強(qiáng)度差異這一原因不容忽視。那么究竟環(huán)境政策變動(dòng)是否會(huì)導(dǎo)致污染轉(zhuǎn)移？其對(duì)于污染轉(zhuǎn)移的影響效果如何？已有文獻(xiàn)關(guān)于政策不確定性與環(huán)境保護(hù)間的相關(guān)研究很少。韓穎和齊小源[14]以西部省份為樣本，分析得出經(jīng)濟(jì)政策不確定性會(huì)加劇霧霾污染，不利于地區(qū)環(huán)境改善。部分學(xué)者重點(diǎn)探析了政策不確定性與投資間的關(guān)系，如楊棟旭等[15]、宮汝凱[16]研究發(fā)現(xiàn)母國(guó)經(jīng)濟(jì)不確定性有助于提升企業(yè)/地區(qū)對(duì)外直接投資的規(guī)模與效率；陳胤默等[17]分析得出，母國(guó)稅收政策不確定性上升并不利于企業(yè)對(duì)外投資水平的提高；這為本文研究提供了思路。

基于投資視角，當(dāng)外部環(huán)境政策不確定性攀升時(shí)，一方面，外部風(fēng)險(xiǎn)加劇，投資失敗的概率顯著提高，為降低內(nèi)部經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，企業(yè)會(huì)減少不確定成本支出；另一方面，企業(yè)尤其是污染密集型企業(yè)對(duì)于環(huán)保變動(dòng)的敏感性增強(qiáng)，為了在不影響企業(yè)正常生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)規(guī)模的條件下降低污染物排放水平，企業(yè)需主動(dòng)規(guī)避母國(guó)高不確定性環(huán)境下的投資風(fēng)險(xiǎn)，不會(huì)輕易在母國(guó)區(qū)域內(nèi)進(jìn)行污染產(chǎn)業(yè)、項(xiàng)目的相關(guān)投資，而是傾向于在海外尋求“避風(fēng)港”，通過OFDI、投資建廠、設(shè)立子公司等途徑將部分污染轉(zhuǎn)移，以盡快適應(yīng)環(huán)境政策波動(dòng)引發(fā)的強(qiáng)污染減排、高環(huán)保處罰成本等后果。

以Darby等[18]提出的理論模型為基礎(chǔ)，以環(huán)境政策不確定性替換制度距離，考察母國(guó)環(huán)境政策不確定性對(duì)母國(guó)污染企業(yè)以境外投資形式（設(shè)立子公司也是資本投資的一種方式）進(jìn)行污染轉(zhuǎn)移的影響。假設(shè)母國(guó)企業(yè)i進(jìn)行投資的預(yù)期收益僅受環(huán)境政策不確定性、OFDI兩個(gè)變量的影響，未將其他影響因素納入分析，且企業(yè)進(jìn)行投資后每期獲得的收益均相同；母國(guó)環(huán)境政策不確定性為φ。則企業(yè)進(jìn)行投資所獲得的基準(zhǔn)利潤(rùn)為π0，企業(yè)i到他國(guó)投資獲得期望收益現(xiàn)值相同且均為：

企業(yè)i進(jìn)行OFDI活動(dòng)：

投資成功概率為θi，與國(guó)內(nèi)企業(yè)相比較的投資收益：

則期望收益現(xiàn)值：

對(duì)環(huán)境政策不確定性φ求導(dǎo)：

可以發(fā)現(xiàn)，在不考慮他國(guó)環(huán)境政策不確定性等因素的條件下，母國(guó)環(huán)境政策不確定性與企業(yè)境外投資呈正相關(guān)關(guān)系。據(jù)此提出研究假設(shè)1：環(huán)境政策不確定性對(duì)企業(yè)污染轉(zhuǎn)移存在顯著的激勵(lì)效應(yīng)。

2.2 綠色轉(zhuǎn)型

已有文獻(xiàn)主要從區(qū)域及產(chǎn)業(yè)視角探討綠色轉(zhuǎn)型升級(jí)。肖瀅和盧麗文[19]以綠色全要素生產(chǎn)率作為替代指標(biāo)測(cè)度了資源型城市工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的整體水平；鄧慧慧和楊露鑫[20]討論了霧霾治理與工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)霧霾治理這一環(huán)保政策的實(shí)施有助于推動(dòng)地區(qū)內(nèi)工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型；原毅軍和陳喆[21]則探析了環(huán)境規(guī)制、綠色技術(shù)創(chuàng)新對(duì)于制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的非線性影響；Zhai & An[22]在環(huán)境規(guī)制的調(diào)節(jié)作用下分析了制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響因素。關(guān)注企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的研究集中于探討環(huán)境稅[23]、綠色稅收優(yōu)惠[24]、環(huán)境執(zhí)法監(jiān)督[25]等環(huán)境政策對(duì)于企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響，發(fā)現(xiàn)環(huán)境政策的推行均顯著推動(dòng)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。

聚焦于環(huán)境政策不確定性對(duì)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的相關(guān)研究，張峰等[26]以A股上市公司為例，分析了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)制造業(yè)企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新的抑制作用以及對(duì)服務(wù)轉(zhuǎn)型的促進(jìn)作用；Golub等[27]理論推導(dǎo)了氣候政策不確定性對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)中立的企業(yè)進(jìn)行減排投資決策的影響。而鐘廷勇等[28]、于連超等[29]則重點(diǎn)關(guān)注政策不確定性對(duì)企業(yè)環(huán)保決策的影響，并分別發(fā)現(xiàn)政策不確定性會(huì)顯著提升企業(yè)環(huán)境治理行為，基于政府環(huán)保官員變更的環(huán)境政策不確定性有利于企業(yè)環(huán)境信息的披露。

基于文獻(xiàn)分析，環(huán)境政策不確定性攀升時(shí)，地區(qū)的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度增加，企業(yè)環(huán)境合法性的遵循成本提高，環(huán)保壓力持續(xù)呈上行趨勢(shì)，加之環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)提升、環(huán)境監(jiān)管加強(qiáng)等環(huán)保政策的變動(dòng)，企業(yè)須在環(huán)保合規(guī)經(jīng)營(yíng)的前提下主動(dòng)履行環(huán)保社會(huì)責(zé)任，通過轉(zhuǎn)變粗放型、高排放型利益驅(qū)動(dòng)方式，加快綠色環(huán)保技術(shù)設(shè)備推行與應(yīng)用，提升內(nèi)部環(huán)境治理水平，充分披露環(huán)境信息等手段積極尋求綠色轉(zhuǎn)型，以刺激企業(yè)不斷適應(yīng)波動(dòng)變化的環(huán)境政策方針，獲取更多的環(huán)保資源，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。據(jù)此，提出研究假設(shè)2：環(huán)境政策不確定性對(duì)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型存在明顯的刺激效應(yīng)。圖1展示了環(huán)境政策不確定性對(duì)污染轉(zhuǎn)移、綠色轉(zhuǎn)型的影響機(jī)制。

3 數(shù)據(jù)與模型

3.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文以2010—2017年滬深A(yù)股污染密集型上市公司為研究樣本，污染密集型企業(yè)選取綜合考慮污染物排放強(qiáng)度與規(guī)模，通過計(jì)算2015年分行業(yè)廢氣、廢水、固體廢棄物的污染密集指數(shù)，篩選出排名前六位的行業(yè)定義為污染密集型行業(yè)①因分行業(yè)污染排放統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)僅更新至2015年，本文以2015年分行業(yè)“三廢”排放數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)測(cè)算；為保證污染密集型產(chǎn)業(yè)選取的穩(wěn)健性與科學(xué)性，分別基于2011—2014年數(shù)據(jù)計(jì)算各行業(yè)污染密集指數(shù)，其中：廢氣、固體廢棄物污染行業(yè)排名前五位的行業(yè)完全一致，廢水污染行業(yè)排名前六位的行業(yè)完全一致且相對(duì)穩(wěn)定，故選取前六定義為污染密集型行業(yè)。，結(jié)果如表1所示，并依據(jù)國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類（GB/T 4754—2017）識(shí)別污染密集型上市公司。剔除2010年后上市、特別處理、數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺失的上市公司，最終研究樣本為2010—2017年329家污染密集型企業(yè)，部分缺失數(shù)據(jù)采用線性插值法補(bǔ)齊。本文原始數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》、CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)、Wind數(shù)據(jù)庫(kù)、巨潮資訊網(wǎng)。

3.2 變量設(shè)計(jì)

（1）企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。以企業(yè)視角探討綠色轉(zhuǎn)型的文獻(xiàn)尚少，多從企業(yè)年報(bào)中搜索與文化、戰(zhàn)略、創(chuàng)新、投入、生產(chǎn)、排放相關(guān)的綠色行為，囿于部分指標(biāo)缺失嚴(yán)重且存在較強(qiáng)主觀性，本文借鑒肖瀅等[19]、孫付華等[30]的研究，以綠色全要素生產(chǎn)率作為污染密集型企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的測(cè)度指標(biāo)。采用基于非期望產(chǎn)出的非導(dǎo)向型EBM模型與Global Malmquist Luenberger （GML）指數(shù)法，以勞動(dòng)力、資本為投入要素，企業(yè)總產(chǎn)值為期望產(chǎn)出，“三廢”排放量為非期望產(chǎn)出，測(cè)算了企業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率。

表1 2015年污染密集指數(shù)排名前六位的行業(yè)

其中，在規(guī)模報(bào)酬可變條件下，r是各決策單元的最優(yōu)效率值，λ是各決策單元的線性組合參數(shù)，i、r、j分別代表投入、期望產(chǎn)出、非期望產(chǎn)出要素種類，s、ω分別代表各要素的松弛變量、權(quán)重，α、φ分別代表徑向要素的參數(shù)，β表示非徑向要素的參數(shù)。則綠色全要素生產(chǎn)率指數(shù)M為：

式中：x、y、yb分別代表投入、期望產(chǎn)出、非期望產(chǎn)出要素。

因GML指數(shù)反映企業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)率，借鑒李斌等[31]的研究，以2010年為基期，設(shè)定綠色全要素生產(chǎn)率為1，逐年與GML指數(shù)相乘以此測(cè)算各年度企業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率。綠色全要素生產(chǎn)率的投入與產(chǎn)出要素及測(cè)算方法詳見表2。

（2）污染轉(zhuǎn)移。不同于以往多以投資變化衡量企業(yè)區(qū)位決策的研究，本文參照Fabien & Elisa[32]的研究，從污染密集型企業(yè)區(qū)位遷移視角出發(fā)，以企業(yè)在境外建立的子公司數(shù)量測(cè)度污染轉(zhuǎn)移，企業(yè)境外子公司設(shè)立數(shù)據(jù)主要來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)，經(jīng)手工整理并匹配至污染密集型企業(yè)。

對(duì)污染密集型企業(yè)區(qū)位選擇目的地進(jìn)行分析，設(shè)立子公司數(shù)量排名前五的國(guó)家和地區(qū)依次為：中國(guó)香港、美國(guó)、新加坡、澳大利亞、英屬維爾京群島，占比達(dá)29.83%；其中選擇中國(guó)香港為子公司設(shè)立目的地?cái)?shù)量占比高達(dá)16.18%，可見在污染密集型企業(yè)轉(zhuǎn)移的驅(qū)動(dòng)因素中，低稅率地區(qū)（中國(guó)香港、英屬維爾京群島）具備最顯著的吸引力，而美國(guó)、新加坡、澳大利亞等發(fā)達(dá)國(guó)家由于技術(shù)先進(jìn)、資源稟賦較強(qiáng)、利于開拓國(guó)際市場(chǎng)，成為企業(yè)轉(zhuǎn)移的次要決策因素，有助于污染密集型企業(yè)通過“學(xué)習(xí)效應(yīng)”吸收先進(jìn)的環(huán)保技術(shù)創(chuàng)新經(jīng)驗(yàn)，推動(dòng)綠色轉(zhuǎn)型的進(jìn)程。而隨著國(guó)內(nèi)環(huán)境規(guī)制趨強(qiáng)、環(huán)境政策不確定性攀升，周邊鄰近欠發(fā)達(dá)國(guó)家（如越南、印度、印度尼西亞）相對(duì)寬松的環(huán)境政策正成為污染密集型企業(yè)轉(zhuǎn)移的新興選擇。

（3）環(huán)境政策不確定性。本文的核心解釋變量是環(huán)境政策不確定性，鑒于中國(guó)實(shí)際情況，本文參考王慧等[33-34]的編制思路，以慧科數(shù)據(jù)庫(kù)中中國(guó)內(nèi)地10種主流重要報(bào)紙①10種主流重要報(bào)紙包括《北京青年報(bào)》《廣州日?qǐng)?bào)》《解放日?qǐng)?bào)》《人民日?qǐng)?bào)（海外版）》《新聞晨報(bào)》《南方都市報(bào)》《新京報(bào)》《今晚報(bào)》《文匯報(bào)》《羊城晚報(bào)》。為基礎(chǔ)，統(tǒng)計(jì)“環(huán)境”“不確定性”“政策”及其所涵蓋的相近關(guān)鍵詞的文章頻次，計(jì)算公式如下：

式中：EPUi代表月度環(huán)境政策不確定性指數(shù)，i、j分別表示月份、報(bào)紙種類，CEij、CUij、CPij分別表示“環(huán)境”“不確定性”“政策”及相近關(guān)鍵詞出現(xiàn)的文章頻次，表示關(guān)鍵詞同時(shí)出現(xiàn)的文章頻次，μij、σij分別表示均值、標(biāo)準(zhǔn)差，AVE表示平均值。參照陳胤默等[17]的研究，取一年內(nèi)12個(gè)月的月度數(shù)據(jù)平均值作為年度環(huán)境政策不確定性。

（4）控制變量。本文分別控制城市、企業(yè)層面的特征變量，城市層面變量包括經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、地方政府競(jìng)爭(zhēng)，企業(yè)層面則涵蓋了企業(yè)規(guī)模、償債能力、盈利能力、成長(zhǎng)能力、董事會(huì)規(guī)模，以避免遺漏變量的回歸結(jié)果的影響。

3.3 模型設(shè)定

首先，構(gòu)建環(huán)境政策不確定性與企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型間的估計(jì)模型，分析外部環(huán)境政策變動(dòng)對(duì)污染密集型企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響機(jī)制。

式中：GTFP為企業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率，EPU為環(huán)境政策不確定性，Controls代表宏觀與企業(yè)控制變量。

其次，構(gòu)建環(huán)境政策不確定性與污染轉(zhuǎn)移間的估計(jì)模型，因污染密集型企業(yè)設(shè)立境外子公司符合典型的計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)特征，且從未設(shè)立境外子公司的情況較多，盡管境外子公司0值數(shù)量呈逐年下滑趨勢(shì)，但2010—2017年0值占比仍高達(dá)67.25%，已呈現(xiàn)明顯的“零膨脹”現(xiàn)象，此時(shí)應(yīng)采用零膨脹計(jì)數(shù)模型。經(jīng)比較，污染轉(zhuǎn)移的方差顯著高于均值（9.514＞1.225），零膨脹負(fù)二項(xiàng)模型更為合適。

式中：MOVE為企業(yè)污染轉(zhuǎn)移；X、Z分別表示影響綠色創(chuàng)新產(chǎn)生的第一個(gè)、第二個(gè)過程，包含所有的解釋變量；i、t為企業(yè)、年份。

表3報(bào)告了變量的描述性統(tǒng)計(jì)與相關(guān)性情況。污染密集型企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型均值高于污染轉(zhuǎn)移（1.715＞1.225），說明企業(yè)更傾向于進(jìn)行綠色轉(zhuǎn)型；污染轉(zhuǎn)移的標(biāo)準(zhǔn)差為3.084，體現(xiàn)不同企業(yè)間污染轉(zhuǎn)移差異突出；環(huán)境政策不確定性位于[1.891,2.332]區(qū)間，表明宏觀環(huán)境政策的確存在復(fù)雜波動(dòng)的不確定性。各變量間的方差膨脹因子（VIF）均遠(yuǎn)低于10，滿足線性回歸非共線性的前提條件。

表2 變量設(shè)計(jì)與說明

4 實(shí)證分析

4.1 基準(zhǔn)分析

表4模型1、2檢驗(yàn)了環(huán)境政策不確定性與污染轉(zhuǎn)移間的關(guān)系。模型1、2中Alpha參數(shù)均在95%的置信區(qū)間內(nèi)拒絕原假設(shè)，說明污染轉(zhuǎn)移存在過度分散現(xiàn)象，應(yīng)選擇負(fù)二項(xiàng)回歸；Vuong檢驗(yàn)的P值顯著為0，說明零膨脹負(fù)二項(xiàng)模型要優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)負(fù)二項(xiàng)模型。模型1僅加入了環(huán)境政策不確定性，對(duì)污染轉(zhuǎn)移呈顯著的正向影響，模型2加入控制變量后，環(huán)境政策不確定性與污染轉(zhuǎn)移間的促進(jìn)效應(yīng)依舊顯著，印證了宏觀環(huán)境政策變動(dòng)蘊(yùn)含的風(fēng)險(xiǎn)上行，挑戰(zhàn)加劇，對(duì)污染密集型企業(yè)環(huán)保決策與經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略施加壓力，迫使其通過以境外設(shè)立子公司的形式轉(zhuǎn)移部分污染排放，以規(guī)避環(huán)境政策不確定性引致的不利影響，一定程度上反映了“污染避難所”效應(yīng)，驗(yàn)證了假設(shè)1。就控制變量而言，城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與地方政策競(jìng)爭(zhēng)均有利于企業(yè)污染轉(zhuǎn)移行為的發(fā)生，在外部環(huán)境政策持續(xù)波動(dòng)的背景下，企業(yè)所在地級(jí)市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，政府競(jìng)爭(zhēng)越激烈，說明政府對(duì)于當(dāng)?shù)氐沫h(huán)保偏好、環(huán)境關(guān)注越強(qiáng)，那么為逃避污染排放超標(biāo)處罰，污染密集型企業(yè)可能選擇將部分污染轉(zhuǎn)移至境外，以減輕對(duì)城市環(huán)保壓力的影響。企業(yè)層面控制變量中，企業(yè)規(guī)模、盈利能力、償債能力、成長(zhǎng)能力均會(huì)促進(jìn)企業(yè)污染轉(zhuǎn)移，但是償債能力、成長(zhǎng)能力的促進(jìn)效應(yīng)并不顯著；而董事會(huì)規(guī)模則會(huì)抑制企業(yè)污染轉(zhuǎn)移，主要源于在國(guó)內(nèi)環(huán)境政策持續(xù)攀升的條件下，國(guó)外環(huán)境局面的不確定性也呈凸顯態(tài)勢(shì)，通過國(guó)外建廠較于國(guó)內(nèi)經(jīng)營(yíng)面臨更多的不確定因素，增加企業(yè)運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)與經(jīng)濟(jì)成本。

表3 變量間描述性統(tǒng)計(jì)與共線性檢驗(yàn)

模型3檢驗(yàn)了環(huán)境政策不確定性與企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型間的關(guān)系。環(huán)境政策不確定性顯著提升了企業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率水平（β=3.524），假設(shè)2得驗(yàn)；且其對(duì)于綠色轉(zhuǎn)型的拉動(dòng)效應(yīng)明顯高于污染轉(zhuǎn)移（3.524＞0.369），這與前文分析一致，說明環(huán)境政策不確定性對(duì)于污染轉(zhuǎn)移與綠色轉(zhuǎn)型的影響不是“兩難”選擇，而是“雙贏”效果；雖然環(huán)境政策變動(dòng)會(huì)在促使污染企業(yè)進(jìn)行污染轉(zhuǎn)移的同時(shí)積極尋求綠色轉(zhuǎn)型，以逐漸適應(yīng)日益上行的環(huán)保壓力，但企業(yè)采取綠色轉(zhuǎn)型的動(dòng)機(jī)遠(yuǎn)高于污染轉(zhuǎn)移，體現(xiàn)出企業(yè)環(huán)保責(zé)任隨環(huán)境政策波動(dòng)不斷增強(qiáng)，意識(shí)到污染轉(zhuǎn)移在短期內(nèi)能暫且規(guī)避政策不確定性的不利影響，但長(zhǎng)期發(fā)展而言，綠色轉(zhuǎn)型是必經(jīng)之路，因而表現(xiàn)出對(duì)綠色轉(zhuǎn)型更大的推動(dòng)效果。

4.2 進(jìn)一步分析

4.2.1 轉(zhuǎn)移與轉(zhuǎn)型間關(guān)系

分析發(fā)現(xiàn)，環(huán)境政策不確定性對(duì)于污染密集型企業(yè)跨國(guó)轉(zhuǎn)移與綠色轉(zhuǎn)型均發(fā)揮顯著的正向作用，那么企業(yè)在選擇污染轉(zhuǎn)移決策后是否對(duì)其綠色轉(zhuǎn)型產(chǎn)生一定的提升效應(yīng)，這其中的傳導(dǎo)機(jī)制仍需探究。表4模型4、5檢驗(yàn)了污染轉(zhuǎn)移在環(huán)境政策不確定性與綠色轉(zhuǎn)型間發(fā)揮的作用機(jī)制。模型4顯示，污染轉(zhuǎn)移對(duì)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型呈顯著促進(jìn)作用，企業(yè)以境外分設(shè)子公司的方式將部分污染從本地轉(zhuǎn)出，降低了母公司污染排放水平，提高了企業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率；模型5顯示，將環(huán)境政策不確定性與污染轉(zhuǎn)移同時(shí)與綠色轉(zhuǎn)型回歸時(shí)，污染轉(zhuǎn)移的正向作用不再顯著，環(huán)境政策不確定性仍發(fā)揮提升效果；綜合模型1、4、5，發(fā)現(xiàn)污染轉(zhuǎn)移在二者間發(fā)揮了完全中介效應(yīng)，環(huán)境政策不確定性確實(shí)通過污染轉(zhuǎn)移途徑降低了企業(yè)非期望產(chǎn)出，有效提升了綠色轉(zhuǎn)型。

4.2.2 轉(zhuǎn)移與轉(zhuǎn)型的決策差異

參照盛斌和馬濤[35]、戴翔等[36]的研究，根據(jù)技術(shù)、技能、要素密集度、規(guī)模特征的差異，將行業(yè)劃分為低技術(shù)和高技術(shù)兩類；根據(jù)污染密集型行業(yè)的污染密集指數(shù)，以中位數(shù)為劃分標(biāo)準(zhǔn)，分別取廢氣、廢水、固體廢棄物污染密集指數(shù)前三位的行業(yè)定義為高污染行業(yè)，其他則為低污染行業(yè)。綜合行業(yè)技術(shù)水平與污染程度，將污染密集型行業(yè)細(xì)分為高污染高技術(shù)行業(yè)（化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)）、高污染低技術(shù)行業(yè)（黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)、造紙及紙制品業(yè)、黑色金屬礦采選業(yè)、非金屬礦物制品業(yè)、紡織業(yè)、電力、熱力的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)）、低污染低技術(shù)行業(yè)（有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)、煤炭開采和洗選業(yè)、農(nóng)副食品加工業(yè)、有色金屬礦采選業(yè)、石油加工、煉焦及核燃料加工業(yè)）三類?；貧w結(jié)果詳見表5。

表4 環(huán)境政策不確定性與污染轉(zhuǎn)移/綠色轉(zhuǎn)型的回歸結(jié)果

高污染高技術(shù)企業(yè)面對(duì)環(huán)境政策不確定性的環(huán)保決策是不轉(zhuǎn)移主動(dòng)轉(zhuǎn)型。環(huán)境政策不確定性對(duì)高污染高技術(shù)企業(yè)轉(zhuǎn)移呈不顯著負(fù)向影響，而對(duì)其綠色轉(zhuǎn)型則表現(xiàn)為顯著正向影響。對(duì)于高污染高技術(shù)企業(yè)而言，經(jīng)營(yíng)初期資本密集類固定資產(chǎn)投入高，存在一定的轉(zhuǎn)移黏性，且部分污染遷移并不能從根本上解決企業(yè)污染高位排放的問題，此時(shí)外部環(huán)境政策波動(dòng)將“倒逼”企業(yè)主動(dòng)利用高技術(shù)優(yōu)勢(shì)，主動(dòng)參與綠色轉(zhuǎn)型，以達(dá)到“治標(biāo)治本”的雙重效果。高污染低技術(shù)企業(yè)則選擇在轉(zhuǎn)移中轉(zhuǎn)型。環(huán)境政策不確定性同時(shí)促進(jìn)了高污染低技術(shù)企業(yè)轉(zhuǎn)移與綠色轉(zhuǎn)型，當(dāng)外部環(huán)境政策不確定性凸顯時(shí)，高污染企業(yè)有更強(qiáng)烈的動(dòng)機(jī)進(jìn)行污染轉(zhuǎn)移，以減少本地污染排放，降低環(huán)保處罰成本；而面對(duì)日益加劇的環(huán)保壓力，高污染企業(yè)同樣會(huì)主動(dòng)進(jìn)行綠色轉(zhuǎn)型，旨在從源頭上降污減費(fèi)，積極實(shí)現(xiàn)從低技術(shù)向高技術(shù)轉(zhuǎn)型升級(jí)。低污染低技術(shù)企業(yè)的環(huán)保決策為不轉(zhuǎn)移僅轉(zhuǎn)型。低污染企業(yè)對(duì)外部環(huán)境政策波動(dòng)不敏感，受到環(huán)保制裁的概率低，加之向國(guó)外轉(zhuǎn)移成本高、風(fēng)險(xiǎn)大，環(huán)境政策不確定性并不會(huì)顯著促進(jìn)其跨國(guó)轉(zhuǎn)移，但為了擺脫污染的“頭銜”，企業(yè)仍需加大環(huán)保技術(shù)投入，逐步提升整體綠色全要素生產(chǎn)率水平，積極應(yīng)對(duì)并迅速匹配環(huán)境政策的變化。

表5 企業(yè)差異下的環(huán)境政策不確定性與污染轉(zhuǎn)移/綠色轉(zhuǎn)型回歸結(jié)果

環(huán)境政策不確定性對(duì)于不同企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的激勵(lì)強(qiáng)度為：高污染高技術(shù)企業(yè)＞低污染低技術(shù)企業(yè)＞高污染低技術(shù)企業(yè)，因高污染低技術(shù)企業(yè)可以通過轉(zhuǎn)移路徑實(shí)現(xiàn)污染的部分跨國(guó)遷移，進(jìn)行綠色轉(zhuǎn)型的動(dòng)機(jī)相對(duì)較低。

4.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為保證檢驗(yàn)結(jié)果的穩(wěn)定性與科學(xué)性，本文進(jìn)行了如下穩(wěn)健性檢驗(yàn)：①基于2010—2017年環(huán)境政策不確定性月度指標(biāo)，采用混頻數(shù)據(jù)MIDAS模型分別對(duì)其與污染轉(zhuǎn)移、綠色轉(zhuǎn)型間的關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)，表6模型1、3分別證實(shí)環(huán)境政策不確定性對(duì)于污染轉(zhuǎn)移、綠色轉(zhuǎn)型間的正向作用仍舊穩(wěn)?。虎诮梃b金剛和沈坤榮[37]的研究，PPML方法估計(jì)適用于被解釋變量綠色創(chuàng)新存在較多零值的情況，采用PPML模型檢驗(yàn)環(huán)境政策不確定性與污染轉(zhuǎn)移間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)仍呈顯著正向效應(yīng)；③采用OLS模型檢驗(yàn)環(huán)境政策不確定性與綠色轉(zhuǎn)型間的關(guān)系，二者間的顯著促進(jìn)作用依舊穩(wěn)健，詳見模型4。

表6 環(huán)境政策不確定性與污染轉(zhuǎn)移/綠色轉(zhuǎn)型的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

4.4 異質(zhì)性討論

4.4.1 產(chǎn)權(quán)異質(zhì)性

相較于非國(guó)有企業(yè)，國(guó)有企業(yè)與政府存在天然的聯(lián)系，政治取向與制度關(guān)聯(lián)貫穿于企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策，一方面，這提升了其獲取資源、信息的便利性與及時(shí)性，面對(duì)環(huán)境政策波動(dòng)時(shí)具有更強(qiáng)的信息甄別與風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)能力；另一方面，所承擔(dān)的污染減排、環(huán)保節(jié)能的壓力與責(zé)任更重，需以更快的環(huán)保決策響應(yīng)國(guó)家環(huán)境政策變化。由表7模型1、2可知，環(huán)境政策不確定性對(duì)國(guó)有企業(yè)污染轉(zhuǎn)移的正向效應(yīng)不再顯著，而在非國(guó)有企業(yè)中依然穩(wěn)健；而對(duì)于環(huán)境政策不確定性與綠色轉(zhuǎn)型間的關(guān)系而言，國(guó)有、非國(guó)有企業(yè)均呈明顯的提升效應(yīng)，且非國(guó)有企業(yè)的綠色轉(zhuǎn)型強(qiáng)度高于企業(yè)。這說明國(guó)有企業(yè)作為我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要支柱，在感知到宏觀環(huán)境政策波動(dòng)時(shí)勇于承擔(dān)污染減排責(zé)任，主動(dòng)采取除污染轉(zhuǎn)移外的一系列環(huán)保舉措，從根源上降低污染排放，積極尋求綠色轉(zhuǎn)型；非國(guó)有企業(yè)首先要以污染轉(zhuǎn)移途徑規(guī)避不確定性中的風(fēng)險(xiǎn)，然后借助良好的環(huán)保戰(zhàn)略柔性、快速的環(huán)保技術(shù)投資等行為進(jìn)行綠色轉(zhuǎn)型。

4.4.2 環(huán)境規(guī)制異質(zhì)性

基于地級(jí)市工業(yè)二氧化硫去除率、工業(yè)煙（粉）塵去除率、生活垃圾無害化處理率、一般工業(yè)固體廢物綜合利用率、污水處理廠集中處理率五個(gè)指標(biāo)[38]，采用熵權(quán)法測(cè)算了環(huán)境規(guī)制綜合指數(shù)，并匹配至企業(yè)層面。以中位數(shù)（0.7）為劃分標(biāo)準(zhǔn)，將企業(yè)分為處于強(qiáng)環(huán)境規(guī)制、弱環(huán)境規(guī)制約束下的兩組樣本，并分別進(jìn)行回歸檢驗(yàn)。結(jié)果顯示，位于強(qiáng)環(huán)境規(guī)制城市的企業(yè)更傾向于進(jìn)行污染轉(zhuǎn)移，環(huán)境政策不確定性的正向作用愈發(fā)顯著，間接證明了“污染避難所”效應(yīng)的存在；而位于弱環(huán)境規(guī)制城市中的企業(yè)在面臨環(huán)境政策的波動(dòng)變化時(shí)，則不會(huì)進(jìn)行污染轉(zhuǎn)移，這與現(xiàn)有環(huán)境規(guī)制和污染轉(zhuǎn)移的研究結(jié)論保持一致。就環(huán)境政策不確定性與企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型間的關(guān)系分析，處于強(qiáng)環(huán)境規(guī)制區(qū)域的企業(yè)進(jìn)行綠色轉(zhuǎn)型的緊迫性與主動(dòng)性較弱環(huán)境規(guī)制企業(yè)更大，需盡快向綠色、環(huán)保生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)方式轉(zhuǎn)變。

4.4.3 區(qū)域異質(zhì)性

依據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局對(duì)東、中、西部省份的劃分標(biāo)準(zhǔn)①東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南11個(gè)省市；中部地區(qū)包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南8個(gè)省份；西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆12個(gè)省份。，將企業(yè)匹配至劃分后的各區(qū)域中并分組回歸，結(jié)果如表7、表8模型5～7?？梢园l(fā)現(xiàn)，就污染轉(zhuǎn)移而言，環(huán)境政策不確定性僅對(duì)東部地區(qū)污染企業(yè)轉(zhuǎn)移發(fā)揮顯著促進(jìn)作用，而對(duì)中部、西部地區(qū)企業(yè)不再顯著，隨著東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展、環(huán)保壓力日趨增加、環(huán)境規(guī)制日益增強(qiáng)，近年來東部地區(qū)污染企業(yè)向中西部地區(qū)逐步轉(zhuǎn)移的現(xiàn)象已被證實(shí)，因此在外部環(huán)境政策變化時(shí)，東部地區(qū)企業(yè)的感知能力最強(qiáng)、反應(yīng)速度最快。針對(duì)綠色轉(zhuǎn)型的拉動(dòng)效應(yīng)，則呈現(xiàn)為東部企業(yè)＞中部企業(yè)＞西部企業(yè)，體現(xiàn)出東部地區(qū)企業(yè)在環(huán)保重壓之下積極求變、主動(dòng)改“綠”，盡快實(shí)現(xiàn)綠色轉(zhuǎn)型。

5 結(jié)論與政策啟示

本文建立了宏觀環(huán)境政策不確定性與微觀企業(yè)環(huán)保決策間的關(guān)聯(lián)。以2010—2017年污染密集型上市公司為研究樣本，通過匹配企業(yè)所在地級(jí)市相關(guān)數(shù)據(jù)，探析了環(huán)境政策不確定性對(duì)于企業(yè)選擇污染轉(zhuǎn)移還是綠色轉(zhuǎn)型的環(huán)保決策，揭示了其中的作用機(jī)制，并進(jìn)一步討論了產(chǎn)權(quán)、行業(yè)、環(huán)境規(guī)制與區(qū)域差異下環(huán)境政策不確定性與污染轉(zhuǎn)移、綠色轉(zhuǎn)型的異質(zhì)性影響。研究的主要結(jié)論如下：（1）環(huán)境政策不確定性對(duì)于污染密集型企業(yè)跨國(guó)轉(zhuǎn)移與綠色轉(zhuǎn)型呈同頻共振的促進(jìn)效應(yīng)，且對(duì)綠色轉(zhuǎn)型的正向影響遠(yuǎn)高于污染轉(zhuǎn)移；（2）污染轉(zhuǎn)移有助于提升企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型，且在環(huán)境政策不確定性與綠色轉(zhuǎn)型間發(fā)揮了完全中介效應(yīng)；（3）環(huán)境政策不確定性對(duì)高污染高技術(shù)企業(yè)、高污染低技術(shù)企業(yè)、低污染低技術(shù)企業(yè)的環(huán)保決策影響依次為主動(dòng)轉(zhuǎn)型、在轉(zhuǎn)移中轉(zhuǎn)型、不轉(zhuǎn)移僅轉(zhuǎn)型；（4）環(huán)境政策不確定性對(duì)非國(guó)有企業(yè)、強(qiáng)環(huán)境規(guī)制企業(yè)、東部地區(qū)企業(yè)污染轉(zhuǎn)移呈顯著提升效應(yīng)，其對(duì)于不同類型企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的拉動(dòng)強(qiáng)度呈明顯差異性。

本文研究結(jié)論對(duì)于處于環(huán)境政策波動(dòng)背景下、亟待綠色轉(zhuǎn)型的污染密集型企業(yè)與相應(yīng)環(huán)保政策的實(shí)施具有重要的政策啟示。（1）環(huán)境政策要因時(shí)、因異施策，針對(duì)污染密集程度、技術(shù)水平制定差異化環(huán)保政策，積極引導(dǎo)污染密集型企業(yè)采取“源頭治理”的污染治理模式，即通過采取技術(shù)改造、研發(fā)創(chuàng)新等途徑助推企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型，單純依靠污染轉(zhuǎn)移降低對(duì)本地的污染排放水平并不能從根源上減少總量排放，反而會(huì)加劇地區(qū)間的環(huán)境不公平性，不利于污染減排的協(xié)同治理；（2）污染密集型企業(yè)要建立多維環(huán)境治理框架，污染轉(zhuǎn)移固然能在短期內(nèi)實(shí)現(xiàn)企業(yè)減排效果，提升本地綠色發(fā)展水平，但并非是最優(yōu)環(huán)保決策，企業(yè)進(jìn)行污染轉(zhuǎn)移的最終目的是適應(yīng)宏觀環(huán)境政策波動(dòng)，以實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，那么綠色轉(zhuǎn)型是企業(yè)環(huán)保合規(guī)經(jīng)營(yíng)的必經(jīng)之路，企業(yè)只有勇于跨越轉(zhuǎn)型的“陣痛期”，才能成功搭乘綠色環(huán)保的“順風(fēng)車”；（3）污染密集型企業(yè)要善于捕捉環(huán)境政策波動(dòng)中蘊(yùn)含的機(jī)遇，精于識(shí)別危機(jī)中的發(fā)展契機(jī)，敢于大刀闊斧地實(shí)施環(huán)保治理舉措，以實(shí)現(xiàn)內(nèi)部環(huán)保決策與外部環(huán)境政策的動(dòng)態(tài)匹配，助推企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型升級(jí)。

表7 環(huán)境政策不確定性與污染轉(zhuǎn)移的異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果

表8 環(huán)境政策不確定性與綠色轉(zhuǎn)型的異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果