“节能减碳”政策对企业经营绩效的影响

秦炳涛，贾雪萍，葛力铭

（1.上海理工大学 管理学院，上海 200093；2.上海财经大学 城市与区域科学学院，上海 200433）

一、引言

全球变暖的问题引发世界各地加强对环境问题的重视，而“二氧化碳”的排放是全球变暖的原因中重要的组成部分。碳排放来源中，化石燃料发电产生的能耗巨大。中国是世界上能源消费最大的国家，贡献超过3/4 的能耗增长，也是碳排放和煤炭消耗最大的国家。短时间内，煤炭仍然是中国能源结构的主体部分，目前碳排放来源有90%来自煤炭。

由于煤炭是碳排放的主要源头，若要实现减少碳排放、改善环境质量的目标，中国采取降低经济发展过程中煤炭等能源的消耗量的方法是可行的（林伯强等，2010）[1]。因此，2011 年国家发布了《万家企业节能低碳行动实施方案》（下文简称“节能减碳”政策），目的在于激励重点排放单位重视减碳，提升管理质量，最终达到降低能源排放，降低环境污染的目的。该政策对各个省份年综合能源消费量超过1 万吨标准煤的主要耗能单位指定硬性煤炭消耗量指标，从而限制碳排放量。据估计，2010 年上述名单内企业能源消耗达全国消耗量的60%。“节能减碳”政策覆盖范围广，制定指标硬，是目前我国较大型，较有代表性的环境规制政策。中国政府实施如此大规模的“节能减碳”政策是否会影响企业的经营绩效，实现企业层面的环境与经营绩效的双赢？这是本文要探讨的问题。

现有研究成果从多方面探究了环境规制与企业经营绩效之间的关系，然而现有文献仍然有不足之处，本文将对该领域的研究做出如下补充。从研究层面的选取上，现有研究以地区和行业为主，少数选取企业层面，容易遗漏或误判环境规制对企业的真实影响。有鉴于此，本文数据选取时，采用工业企业数据库中的微观数据。另外，在现有研究中，环境规制变量选取大多为排污费、污染治理支出以及排放达标率等指标，具有明显的行业差异，且与企业主营业务关联度较高，很难反映企业在政府环境规制下的主动行为。基于此，本文选取具体的政策变量，将“节能减碳”政策作为本研究的政策变量。

二、实证设计

（一）模型设计

本文将“节能减碳”政策的实施视为一项“准自然实验”，并采用双重差分法评估“节能减碳”政策对企业经营绩效的影响。其中，将工业企业数据库中列入“节能减碳”政策万家企业名单内的企业作为处理组，把数据库中未列入名单的企业列为对照组。设定双重差分基准回归模型，如模型（1）所示。

模型（1）中，ROAit表示企业i在年份t的企业经营绩效；didit是本文的核心解释变量，若企业i在年份t属于“万家企业”则等于1，否则等于0；Zit是影响企业经营绩效的变量；μi为企业固定效应，δt是年份固定效应，εit是随机扰动项。系数α1表示环境规制与企业经营绩效的影响，若在控制了其他可能影响因变量的变量之后，α1显著为正，则表明环境规制能够提高企业经营绩效。

（二）变量说明与数据来源

1.被解释变量：企业经营绩效（ROA）。参考涂正革等（2019）[2]等现有多数文献的做法，用资产收益率（ROA）来衡量企业的经营绩效。

2.核心解释变量：环境规制（did）。通过考察年份内是否属于“万家企业”名单生成虚拟变量。参考康志勇等（2018）[3]的做法，由于“节能减碳”政策名单由地方节能主管部门统计并上报，并且实施时间2011 年为“十二五”的开局之年，从统计名单到发布和实施有一定时滞作用。因此，在统计上报后到实施前，“万家企业”可能已经做出反应，因此本文将时间节点设立为2010 年，以企业是否在2010 年后属于“万家企业”来确定核心解释变量的值。

3.控制变量：借鉴余伟等（2017）[4]、张爱美等（2020）[5]文献中关于企业经营绩效影响因素的研究成果，本文选择基本包含会对企业经营绩效产生显著影响的一些因素，主要是工业企业自身的一些特征：企业规模（size）；资产负债率（lev）；企业成长性（growth）；公司年龄（age）；成本费用利用率（cost）。总共将五个控制变量添加到模型中，以减少由于缺少变量引起的估计偏差。

本文计算变量的原始数据由两部分组成，第一部分是2006—2013 年规模以上工业企业的财务数据，来源于历年《中国工业企业数据库》。但由于数据库体量庞大，有些企业数据存在异常值。因此参考张涛等（2016）[6]的方法对不合逻辑数值进行处理，第二部分是《万家企业节能低碳行动实施方案》企业名单。本文将名单内“万家企业”数据匹配到工业企业数据库中。

三、实证结果与分析

基于前文设计的计量模型，为避免回归过程中可能的多重共线性问题，本文进行了相关检验。检验结果显示，相关系数值均小于0.5，方差膨胀因子小于1.14，表明各变量之间不存在多重共线性。回归模型的选择通过Hausman 检验，选择固定效应模型。

（一）万家企业减碳政策与企业经营绩效

表1 报告了模型（1）的回归结果。从第（1）列结果可以看出，当不加控制变量时，“节能减碳”政策对万家企业经营绩效的回归系数为0.019，且在1%的置信水平下非常显著，说明该政策对万家企业的经营绩效是正向效应。为降低可能存在的遗漏变量误差，本文在第（2）列～（6）列的回归中逐步引入影响企业经营绩效的重要变量。在控制变量加入后，核心解释变量环境规制的系数仍然为正，且显著性未发生较大变化，而其绝对值呈逐渐减小的趋势，表明控制变量的加入有效地缓解了遗漏变量偏误，实证结果具有可靠性。在引入控制变量后，环境规制变量的系数仍在1%的显著性水平下显著为正，因此我们可以首先得出环境规制政策与万家企业经营绩效存在正向显著相关的关系。

表1 基本回归结果

接下来进行控制变量的分析：企业规模（size）系数为负，规模较大的企业得到政府和公众的关注相对更多，企业会更加注重环境的保护以树立良好的形象，同时能够形成规模效应降低治污成本，承担环境保护的责任与义务。小企业由于缺少规模效应可能会导致治理污染的成本较高（许东彦等，2020）[7]。本文猜测，企业的规模效应没有达到，环境规制导致成本上升，使经营绩效下降。资产负债率（lev）系数为负，企业资金周转能够有效进行，出现无法清偿债务的概率就更小。在这样的情况下，企业更能有充足的时间和资金去提高环境，而保持经营绩效的提高；公司年龄（age）系数为正，公司年龄大，发展历程长的企业在环境规制政策的影响下，对于企业经营绩效的促进能力更大；企业成长性（growth）系数为正，何玉等（2017）[8]文中提到，企业的销售收入增长率数值较大，表明企业具有较大的发展潜力。具有良好发展前景的企业愿意在环境保护上投入更多的人力与资本，以此提升公司形象以及创造更多的利润。成本费用利用率（cost）系数为正，成本费用率指标高的企业具有更好的成本控制能力和管理水平，企业组织管理可以通过有效的手段节省成本，提高运营质量。

（二）平行趋势检验与动态效应分析

双重差分模型估计有效性的前提之一就是实验组和控制组在政策实施之前满足同趋势假设。即在实施该政策之前，处理组和控制组的变化趋势是否基本一致，在政策制定后才出现明显差别，以确保估计结果是由于政策本身导致的，而非时间点之前的某些因素。为了验证本文DID 模型的适用性，考察“节能减碳”政策实施之前，这种效应是否就已经存在，本文进行了同趋势检验。

此外，为弥补基准回归模型无法反映不同时点政策的影响差别，本文参考任胜钢等（2019）[9]的研究，采用事件研究法，构建以下动态效应模型分析该政策的时点差异：

其中，以政策实施前的2010 年作为基准年，其系数表示2006—2013 年的一系列估计值。其他变量定义与回归模型（1）相同。

图1绘制了βt的估计结果及其90%的置信区间可以发现，βt的估计值在2010 年政策实施之前均不显著，这说明万家企业和非万家的变化趋势在政策实施之前并无明显差异，说明满足平行趋势假设。

图1 共同趋势检验

进一步分析发现，βt的估计值从2010 年才开始显著，且2010 年回归系数产生峰值，说明政策实施当年，对企业经营绩效的促进效应很大。由此可见，“节能减碳”政策能在短期内产生极大的效果，企业对于该政策反应速度较快，政策基本无滞后性，具有立竿见影的效果。

在政策实施当年过后第一年，系数呈现断崖式的跌落，表明“节能减碳”政策在实施过后有比较明显的冷却，企业对政策的反应热情降低。政策实施后第二年的系数相较于第一年有逐渐增大的趋势，且上升幅度大于实施前，说明政策对于企业经营绩效产生了一定的效果，政策实施对万家企业经营绩效的影响逐年增大。但需要注意的是，政策实施过后的第三年企业的绩效又出现了降低。由此可见，环境规制倒逼企业增加创新投入，可能的效果都在短期得以实现，两年后政府对政策反应热情疲软。

（三）稳健性检验

1.处理样本选择偏误。地方政府的政策选择可能具有非随机性，会对本文的估计造成内生性偏误。为此，本文参照王班班等（2020）[10]采用的方法，用倾向得分匹配法（PSM）来缓解样本选择偏差。具体做法为：根据控制变量从非万家企业中寻找对照组企业，保留所有匹配成功的企业作为下一步DID 模型的样本。经过PSM 匹配后得到的双重差分结果如表2所示，处理后的样本得出的回归结果和主回归结果一致。采取逐步加入控制变量的方法，结果依然稳健。

表2 稳健性检验回归结果

2.数据偏差处理。考虑到本文采用的数据较多，数据可能存在偏差，为了缓解这种偏差对结果造成潜在不利影响，本文采用两种处理方法。首先，对各连续变量进行了10%分位数以下和90%分位数以上的缩尾处理，并进行回归，回归结果显示在表3的（1）列，可知显著性及符号方向均未发生变化。其次，采用了控制标准误的方法，对模型进行聚类标准误处理，结果显示在表3 的（2）列，结果同样与基准回归差别不大。说明“节能减碳”政策有助于促进企业经营绩效，结果具有稳健性。

表3 缩尾与标准误

四、技术创新机制分析

根据前文的理论分析，本文认为万家企业节能减碳政策通过技术创新改善企业经营绩效。为了检验这一传导机制是否成立，本文选取能直接衡量自主创新能力（寇宗来和刘学悦，2020）[11]的专利数据作为企业技术创新的代理指标。基于数据的可得性，本文使用专利数作为技术创新指标，而不是与环境规制更贴切的绿色专利数据。这是基于涂正革等（2019）[3]的文章采取的方法，通过比较每个省份的绿色专利总数和发明专利总数，发现两者之间相关系数高达0.98，且在各省份之间的排名几乎一致，近似可以互相代替。

为估计环境规制的企业创新效应，设定双重差分回归模型，如模型（3）所示。

patentit表示企业i在t年的专利申请数，具体有4 个变量，即发明专利数、实用新型发明专利数、外观设计数以及这三种专利的总和。表4 报告了相应的回归结果，结果显示，对于这三种专利数或是专利的加总，回归系数都显著为正，即万家企业节能减碳政策能够增加企业的专利申请数量。万家企业节能减碳政策促进企业加大创新投入，进而间接降低生产成本，最终增加企业经营绩效。因此，万家企业节能减碳政策通过技术创新途径影响企业经营绩效得到有效验证。

表4 机制分析回归结果

五、结论与政策建议

本文基于工业企业数据库，实证研究了“节能减碳”政策与企业经营绩效之间的关系。实证结论发现：总体来说，“节能减碳”政策对企业经营绩效有显著的促进作用，该政策在促进保护环境的同时，能够以技术创新作为间接传导机制，促进企业经营绩效的提升，进一步实现环境保护与经济发展的兼顾。

本文分别从政府、企业两个层面提出环境规制政策实施的建议。

第一，企业要积极应对环境规制，充分发挥环境规制的作用。从本文的结论来看，“节能减碳”政策对企业经营绩效有显著的促进作用。然而根据传统观点，环境规制直接增加了企业的成本，最终导致企业的经营绩效减少，因此本文的结论为企业积极主动应对环境规制提供了依据。工业企业必须要脱离传统观念，通过实施环境规制政策积极寻找新的发展机会，在完成环境规制指标的情况下，同时实现企业内部调整升级，使环境规制成为公司发展的机遇。并且积极配合有关环保部门的监督管理工作，保障环境规制政策切实有效。

第二，企业提高技术创新水平，充分发挥技术创新的机制作用。企业必须转变企业生产方式，推进绿色技术创新研发。利用环境规制政策倒逼企业技术创新，提高企业自身的技术创新水平，促使企业长期可持续发展。企业需要注意人才开发，并在科研方面投入更多的资金，并且制定相关规定引导科研人员致力于绿色技术创新研发。同时也要加强监管，使绿色技术创新的作用得到充分发挥。从而通过鼓励绿色技术创新，在完成环境规制政策指标的前提下，实现企业的转型和升级，使得环境规制影响将是可持续的。