市场型环境规制对企业高质量发展的影响分析——来自“环保费改税”政策视角的经验数据

罗宇洁 呼娜

（内蒙古科技大学经济与管理学院，内蒙古包头 014010）

1 引言

党的十九大报告中指出要提高全要素生产率，以实现经济提质增效升级，同时也强调了绿色发展的重要性，提出要大力推进生态文明建设，牢固树立绿色创新的发展理念。随着经济的发展，工业化生产进程给环境带来了不可逆转的污染和破坏，环境问题成为威胁当今社会人与自然和谐发展的重大因素，排污费制度体系暴露出了其存在的弊端，已经不能很好地约束企业的排污规模和行为，鉴于此，《中华人民共和国环境保护税法》于2018 年开始正式实施，环保税实施的初衷是为了倒逼和鼓励企业进行治污，生产环境友好产品，进而实现绿色、可持续发展。“环保费改税”实施后，企业会选择消极地缴纳税费还是积极主动地采取环保行为减污治污；“环保费改税”的实施是否会刺激企业将资金投向环保方面，实现绿色技术创新，进而实现企业的绿色生产；是否对企业全要素生产率产生影响而使企业实现高质量发展等，成为现阶段研究的重点。

2 文献回顾与研究假设

2.1 文献回顾

梳理文献发现，“环保费改税”的研究从“排污费”向“环保税”转变；关于“排污费”的研究多从“排污费”实施后产生的微观经济效应出发，研究了政策对企业技术创新、生产效率等的影响。关于技术创新和企业绩效的研究，有学者认为排污费会给企业绩效带来负面影响，但在一定程度上可以刺激企业创新［1］；关于企业生产效率的研究，有学者认为排污收费与企业生产率呈非线性关系，进一步验证为“U”形关系［2］。关于“环保税”的研究，学者们聚焦考察了“环保税”对企业绿色技术创新、企业竞争力、企业绩效等的影响［3-4］。学术界对于“环保费改税”的研究集中于单一静态政策的研究，近年来，部分学者将“排污费”转变为“环保税”作为研究对象，研究政策的动态变化对企业的影响。运用双重差分法将“环保费改税”作为政策外生变量，研究了“环保费改税”的微观效应以及对企业绩效、企业产能利用率的影响，研究发现政策产生的效应还不显著，对于企业绩效的影响也没有达到显著的水平，但对提升企业产能利用率起到了显著的促进作用［5-6］。

学者们对于全要素生产率的研究多集中于宏观经济层面，测度国家、省份的全要素生产率。事实上，企业全要素生产率的提升是经济向好发展的微观基础，计算企业的全要素生产率可以测度微观企业的资源等生产要素配置效率以及除去要素投入、生产模式、要素配置方式变化等带来的技术进步和技术效率的提升，在一定程度上可以表征企业的高质量发展程度。此外，有学者还证实企业全要素生产率的提高可以在一定程度上提升企业财务绩效和市场价值［7］。

基于此，本文将环境规制的政策变革作为一项准自然实验，研究“环保费改税”对企业高质量发展的影响。

2.2 研究假设

由于排污费制度和环境保护税制度在实施的时候约束作用与激励作用不同，在“环保费改税”的过程中对企业产生了不同的影响。

“环保费改税”可能发挥更强的约束作用，影响企业全要素生产率的提高。从法律层级看，排污费属于行政法规。从征收主体看，环保部门主要负责之前排污费的征缴工作，其独立性不强。因此，从法律层级和征收主体来看，环境税制度的约束作用要强于排污费制度［8］。从税负水平上，部分省份环境税在排污费征收标准基础上提升了2～10 倍，企业面临比排污费制度更重的税负；在“环保费改税”的政策背景下，企业面临的规制强度增加，约束作用加大，企业将投入资金在减污治污上［9］。此外，政策实施初期，企业应对规制的要求显示出消极的状态，企业环境方面的投入出现了消极的指向性，环境方面的资源配置效率不高，一味地迎合规制的要求，可能致使企业投入环境方面的资源出现错配的情况，进而抑制企业全要素生产率的提升。为应对规制要求的资金投入，其投资结构明显倾向于以末端治理为主［10］，而这可能会产生“挤出效应”，增加企业成本负担，减少利润，企业缺少进行技术创新的资本和动力，对企业提升全要素生产率和企业竞争力产生了消极的影响。在这种情况下，企业竞争力减弱会致使企业经营现金流量骤减，进而导致企业缺少资金去进行技术创新，也不能从其他渠道获得资金支持技术创新。

“环保费改税”可能通过发挥激励作用，提升企业全要素生产率。从费率来看，排污费制度的收费标准就是按规定缴纳，收费标准比较单一，征缴的金额较低［2，11］，缺少对多排放污染物企业的额外征收；同时，也不存在收费优惠，致使排污费政策的激励作用较弱。反观环境税，税率安排合理，存在税收优惠。税率安排和税收优惠使环境税制度具有更强的激励作用，同时具有征收的灵活性，不至于让企业在面对规制要求时产生消极抵抗情绪，而是以一种积极的状态在满足规制要求的同时实现绩效的提升。根据波特假说，严格的环境规制有助于激励企业技术创新，获得创新补偿效应，提高企业竞争能力［12］。就“环保费改税”而言，随着约束作用的增强，企业环境合规成本不断增加，企业的环保投入也随之加大，企业不断增加的环保投入可能会激发技术创新，实现绿色生产，而技术进步、技术创新的提升又是企业全要素生产率提升的驱动力；此外，在约束和激励的双重作用下，企业环境方面资本投入明显表现出以“前端预防”为导向，将环保资金投入清洁生产和环保技术研发等方面，激发技术创新，进而提升企业全要素生产率。据此，提出假设：

假设1a：“环保费改税”对企业全要素生产率的提升产生抑制作用。

假设1b：“环保费改税”对企业全要素生产率的提升产生促进作用。

3 计量模型与变量描述

3.1 计量模型

本文将2018 年实施“环保费改税”作为一项准自然试验，使用双重差分法（DID）检验“环保费改税”对企业全要素生产率的影响，将沪深上市的所有A股企业分为实验组和对照组。本文参照于连超等［6］关于“环保费改税”研究的分组，将重污染企业作为实验组，将其他企业作为对照组，并分别对其进行回归分析，系数之差即为政策的动态变革产生的微观经济效应，同时可以测度对提升企业全要素生产率促进作用的程度。根据本文设定，初始模型构建如下：

式中，TFP 为被解释变量企业全要素生产率；i 表示企业；t 表示时间；Timet，Treati为取值0 或1 的虚拟变量，Timet×Treati为衡量政策净效应的交互项；Xit为控制变量的集合；α0为常数项。

3.2 变量设定

3.2.1 被解释变量

本文采用全要素生产率作为企业高质量发展的替代指标。学者们常用的是OP 法［13］和LP 法［14］，因为这两种方法可以较好地解决内生性和样本选择偏误问题［15］。本文采用LP 法估算全要素生产率，产出采用利润表中的营业收入，资本投入采用估计固定资产净额，劳动投入采用企业年末员工总数，中间投入采用现金流量表中的购买商品、接受劳务实际支付的现金；为保证研究结论的稳健性，本文还采用OP 法估算全要素生产率进行稳健性检验，采用和LP 法相同的营业收入、员工人数、固定资产净额，投资则采用现金流量表中的购买商品、接受劳务实际支付的现金进行衡量。

3.2.2 核心解释变量

本文的解释变量为由排污费制度转变为环境保护税制度的动态变化过程，它是以虚拟变量为交互项（Timet×Treati）。其中，Timet反映政策是否在第t 年实施，Treati反映企业i 是否受政策冲击。

3.2.3 控制变量

对于企业全要素生产率产生影响的因素较多，除了环境政策以外，企业自身情况也会影响到企业全要素生产率，比如企业年龄（Age）与企业所有制类型（Soe）等。企业年龄会影响企业全要素生产率，处于不同时期的企业全要素生产率不同，企业所有制类型不同（如国有企业和非国有企业），其企业全要素生产率也不同。除了企业年龄与所有制类型外，还有其他因素会影响到企业全要素生产率，其余因素在不影响结论的前提下暂不作讨论。主要变量的具体说明见表1。

表1 主要变量说明

3.3 变量设定

本文选取2015—2020 年我国沪深两市A 股全部上市公司为初始样本，按照2008 年环境保护部制定的《上市公司环保核查行业分类管理名录》（以下简称《管理名录》），将属于16 个重污染行业的企业作为实验组，本文使用中国证券监督管理委员会2012 年修订的《上市公司行业分类指引》的行业代码，根据《管理名录》中对重污染企业的认定，选取煤炭开采和洗选业，石油和天然气开采业，黑色金属矿采选业，有色金属矿采选业，纺织业，皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋业，造纸及纸制品业，石油加工、炼焦及核燃料加工业，化学原料及化学制品制造业，医药制造业，化学纤维制造业，非金属矿物制品业，黑色金属冶炼及压延加工业，有色金属冶炼和压延加工业，金属制品，电力、热力生产和供应业的企业作为实验组，其余行业的企业作为对照组。

企业的各类财务数据来源于国泰安（CSMAR）数据库，对样本数据进行了如下处理：（1）剔除交易状态异常（ST，*ST，PT）的企业；（2）剔除未披露相关财务数据的企业，对个别缺失值作插值处理；（3）删除异常数值并对所有变量在1%和99%分位进行winsorize 处理。通过筛选最终得到2015—2020 年共1 644 家企业的9 864 个观测值，数据处理与分析均使用Stata15.1 完成。

4 实证分析与结果说明

4.1 描述性统计

表2 列出了全样本主要相关变量的描述性统计结果。

表2 描述性统计结果

由表2 可见，样本企业的全要素生产率集中在一个相对稳定的水平上；Treat 的统计结果显示，属于重污染行业的企业多于非重污染行业的企业；企业间的规模相差较大；从偿债能力、成长性、现金流等指标来看，企业间的经营、管理水平差异较大。

4.2 平行趋势检验

用双重差分法进行政策评估的重要前提是要满足平行趋势假设。为此，本文参照袁文华等［16］的平行趋势检验方法，使用政策实施之前的数据，即2015—2017 年的数据，构造如下回归模型：

表3 共同趋势检验（ N＝9 864）

Treat×Trend 的回归系数在控制年份时不显著，说明在控制年份时，重污染企业与非重污染企业间的企业全要素生产率在“环保费改税”实施前变动趋势趋向于一致，没有显著的差别，结论满足平行趋势假设，本文在控制年份的情况下可以使用双重差分法估计“环保费改税”对企业全要素生产率的影响。

4.3 双重差分估计

表4 为在最小二乘法和固定效应下的回归结果，二者的回归结果一致，“环保费改税”政策净效应是0.009，显著地促进了企业全要素生产率的提升。表4 显示了加入控制变量及控制年份的多元回归结果，其中，第（1）列表示只控制了时间效应的影响，第（2）列表示加入了企业特征控制变量并控制时间效应，结果显示，Time×Treat 的回归系数显著为正，说明“环保费改税”显著促进了企业全要素生产率的提升。一方面，表明“环保费改税”之后，对重污染企业起到了很好的引导作用，绿色、清洁生产得以有效展开，“环保费改税”的约束作用和激励作用同时发挥效应，企业加大了环保方面的投入，致使企业资源向环境保护方面配置，促进了企业全要素生产率的提升；另一方面，可能是激励作用使得企业开始技术创新，技术进步、技术提升使得企业全要素生产率提升，假设1b 得到了验证。

表4 基本回归结果（ N＝9 864）

5 稳健性检验

5.1 PSM－DID 检验

在反事实框架下，要求实验组和对照组的个体特征是相同的，本研究中可能由于其他原因导致存在事前差异，为了保证DID 的估计结果准确，本文采用倾向得分匹配法（PSM）进行了稳健性检验。经过PSM－DID 的回归检验及分析后，政策变量交互项（Timet×Treati）对企业全要素生产率的回归依旧显著，说明“环保费改税”有助于促进企业全要素生产率的提升，结论依然成立。

5.2 安慰剂检验

本文参照占华等［17］、俞毛毛等的研究［18］，依次进行了如下两种安慰剂检验（Placebo Test）：一是构建虚假政策推行时间。本文使用“环保费改税”实施前的样本数据进行安慰剂试验，考虑到《环境保护税法》于2016 年12 月审议通过，本文将2016 年作为环境保护税开征的虚拟时间，即提前发生政策冲击，对模型（1）进行回归，回归结果并不显著，说明企业全要素生产率的变化是“环保费改税”政策实施引起的。二是构建虚假实验组。本部分只使用属于污染行业的企业为样本，其中，重度污染的行业企业为实验组，其他为控制组，同样可发现不显著，由此可证实原有实证设计中检验“环保费改税”对企业全要素生产率影响的方法是有效的，也在一定程度上验证了前述基准回归所发现的企业全要素生产率的提升是“环保费改税”政策所致。

6 政策建议

本文的研究结论为政府完善环境税制以推进经济高质量发展、企业优化环境战略决策以实现高质量发展提供了启示。对政府而言，需要继续推进“环保费改税”，更加明确征税对象、征税范围、征税标准，而不是继续简单沿用排污费的标准，需要制定更多的税率结构，提供更多的税收优惠；环境保护税的征税对象虽然涉及空气污染物，但是缺乏对二氧化碳排放的明确约束，“双碳”目标的提出意味着碳排放的改革就此开始，征收碳税应该是环境治理的大势所趋，政府部门要做好“环保费改税”与碳税相结合的工作准备，进而更好地发挥激励作用。在征收过程中，环保部门和税务部门要各司其职，切实监管企业污染排放，更好地发挥约束与激励作用，倒逼企业进行环保投入和技术创新，提升企业全要素生产率。

对企业而言，需要积极采取措施来应对“环保费改税”，不能仅仅通过缴税和末端治理来应对环境保护税的要求，企业应加大环保投入采取前端预防措施，提前购置环保设备，进行技术升级、创新，虽然这种前端预防的投入会在短期内使企业的成本增加，对企业的绩效产生不利的影响，但从长期来看，积极采取环保行为会给企业带来巨大的收益，如此企业才能实现高质量发展。此外，在进行战略决策时要将环境作为一个重点考量的因素。企业要积极地披露“环保费改税”的应对措施，向资本市场和公众传递环境保护的正面信息，以获取更多的资源，维护良好的企业形象，实现企业高质量可持续的发展。