环境规制、环保补助和企业环保投资——来自污染企业的证据

韩春伟

（河南工程学院 会计学院，河南 郑州 451191）

一、引言

环境污染已经成为全世界的共性问题。污染企业作为市场经济的重要参与者以及污染物的主要排放者，应当在兼顾经济发展的同时主动加大环保投资，承担环保责任。我国政府已经把环境问题上升到国家战略层面，一方面大力整顿污染行业，严格淘汰不符合行业准入条件的企业，另一方面大力支持污染企业进行环保投资，实践可持续发展。

近年来，学术界关于政府行为到底是“支持之手”还是“掠夺之手”产生了大量争论[1]。但不能否认的是，在环境治理的研究中，政府是不可忽视的力量。地方政府在选择补助的对象时，具有较大的自由裁量权[2]。所以，政府对企业实施环保补助政策过程中的选择性偏差不应被忽视[3-5]。在环境治理政策中，政府除了使用补助作为经济激励工具，也会配套相应的法律约束条件，从支持与惩罚两个方面促使市场主体自发地调整决策行为[6]，从而发挥“合法性激励效应”。企业为了避免受到法律、经济和其他形式的制裁，应该与当前绿色发展理论背景下的价值观和社会行为规范等保持一致[7]。为此，本文综合选择性偏差、环保补助和环境规制这三个因素，利用双重差分倾向值匹配法来探讨环境规制条件下的环保补助对污染企业环保投资的影响，并进行企业所有权和高管技术背景的异质性分析，为污染企业的环保政策提供参考。

二、理论分析与研究假设

环境外部性理论认为，环境是一种具有外部性和不确定性的特殊经济产出。由于外部性的存在，企业自身生产活动造成的环境污染成本基本是由社会而非企业自身承担。企业往往偏好实实在在的当前利益，而从可持续发展的角度讲，企业的环境产出涉及到未来利益与当前利益的权衡，未来具有不确定性。外部性、不确定性等市场失灵的客观存在，导致企业为了获取短期利益不考虑环境成本，造成环境恶化，因此需要政府进行治理。政府对环境问题的治理往往是支持与惩罚措施协同一致的[6]。

环境规制作为强制性环境治理手段，强制要求企业进行环保投资，否则将会受到法律惩罚。根据我国环境保护法“谁污染谁治理”的原则，污染企业作为环境污染的主体源头，必须承担环境保护的责任，进行环保投资。然而，环境作为典型公共产品的特殊外部性，使得社会难以向污染企业追偿额外损失，加之污染治理以社会效益为主，以及企业的环保投资不能带来短期收益，所以企业自身的逐利性决定了企业不愿主动实施环保投资。同时，企业普遍面临着资本市场的融资约束。所以，即使在严格的环境规制面前，企业的环保行为也是被动性、配合性的，普遍存在着企业环保投资不足[8]。为此，我国政府发放了大量的环保补助，鼓励污染企业进行环保投资。

一般认为，环保补助为污染企业提供了直接的资金注入，缓解了内源融资压力。同时，环保补助向外界传递了政府支持的认证效应，有助于吸引银行等外部机构投资者进入，间接拓宽了企业环保活动的资金渠道；在产品市场上，美化了企业形象，提升了企业社会声誉，有助于企业扩大市场需求和改善供销关系。也就是说，环保补助不仅直接或间接为企业提供了资金，还改善了生产要素环境，所以环保补助能够激励企业的环保投资活动，实现企业生产与经济可持续发展的良性互动。同时，环保补助也为企业引致了更强的政府规制与监督压力[9]，违反环境规制的惩罚信息将导致消极的经济损失和声誉损失。这促使企业通过增加环保投资来提升环境行为的合法性[7]，特别是对那些环境敏感的污染企业[10]。

综上，政府会补助企业，激励企业加强环保投资，尤其在环境污染严重的地区，惩罚性的环境规制和支持性的环保补助往往一并使用[11]。这就是所谓的“支持之手”，然而“掠夺之手”之说亦不可忽视。因为政府可能会利用手中的权利寻租，或被某些利益集团操纵谋求私利。在此，提出竞争性假设：

H1a：在环境规制条件下，环保补助正向促进了污染企业的环保投资；

H1b：在环境规制条件下，环保补助负向降低了污染企业的环保投资。

在此基础上，还注意到很多文献发现政府对不同类型企业的环保投资的影响存在差异，因此进一步分析企业所有权和高管技术背景的异质性影响。

国有企业处于政府的控制之下，是政府影响的直接对象。与民营企业相比，国有企业与政府之间有着天然的联系，容易得到更多的政策支持和政府资源，国有企业会更加关注政府影响下的环保投资[12]。因为国有企业的高管通常是通过政治程序选出的，在任期内，他们在制定战略决策时更倾向于以配合国家政策目标为导向，避免违反环境规制，从而确保他们的晋升。但是，国有企业内部的股权高度集中以及组织结构冗余问题极易导致积极性和效率低下，Jin等（2018）[13]指出政府补助对民营企业的正向影响更加显著。综上分析，由于“政治”优势问题，环保补助对国有企业和民营企业的效果存在差异。因此，提出以下假设：

H2a：在环境规制条件下，环保补助对国有企业环保投资的促进作用更强；

H2b：在环境规制条件下，环保补助对民营企业环保投资的促进作用更强。

政府在选择政策实施对象时，会依靠一些显性信号进行决策，以免受到信息不对称的干扰，其中企业高管团队的技术背景是政府着重考虑的[14]。因为根据高层梯队理论，高管所具有的不同类别的特征会带来差异性效果。有技术背景的高管更倾向于学习和了解行业最新动态，在资源分配时会有意识地投资更多资本，提前应对环境规制的约束。而且，具有专业背景和经验的高管团队在制定环保投资策略、把控流程和预估风险收益方面更具科学性。因此，企业在获取稀缺的环保补助时，需要表明其素质和环保态度。在此，提出以下假设：

H3：在环境规制条件下，环保补助对高管有技术背景的企业环保投资的促进作用更强。

三、研究设计

（一）研究方法

本文旨在评估在环境规制条件下，环保补助对企业环保投资的影响。为了解决评估政策中的样本选择偏差，双重差分倾向值匹配法（PSM-DID）被广泛应用于实证研究[3-5]。匹配步骤如下。

首先，利用PSM法对样本进行匹配。样本分为实验组和对照组，实验组是至少获得一次环保补助的企业，其余企业是对照组。如果企业在期间内多次取得环保补助，仅选其第一次获得补助的年份作为事件年。然后，选出影响企业获得环保补助概率的变量矩阵X，使用Logit模型估算获得环保补助的概率方程。变量矩阵包括企业规模、财务杠杆、所有权性质、高管技术背景、地区环境规制和地区经济水平。为控制反向因果关系，对控制变量滞后一期。对于实验组，将企业首次获得环保补助的年份定义为t，然后根据t-1期的特征和表现，将在t期内获得补助的实验组样本与对照组进行匹配。

基于匹配后的样本，当满足平行性假设条件时，则利用DID方法对环保补助效果进行评估。此时，利用未获得环保补助的企业作为对照组，以对照组在补助政策前后的环保投资水平变化作为普遍的时间趋势对补助政策进行评估。环保补助效果等于获得补助的企业在被补助前后的环保投资水平变化减去根据对照组计算得出的时间趋势。根据DID方法的思想，构造以下模型：

其中，Y是企业环保投资，i和t分别代表企业与年份，vi为企业固定效应，Year为年份虚拟变量，X是控制变量，Esubdi为获得环保补助的企业虚拟变量。Postt为时期变量，若企业已经获得环保补助则值为1。对于对照组而言，当实验组企业获得环保补助时取值为1。EsubdiPostt的估计系数为：

（二）样本和数据

本文选取2013—2019年我国沪深A股的污染企业作为研究样本。地区环境规制和经济水平数据来自于《中国环境年鉴》《中国工业统计年鉴》和《中国统计年鉴》。企业财务数据来自于CSMAR数据库。为了减轻异常值影响，剔除了被特殊处理的ST类企业和重要变量有数据缺失的样本，最后得到的样本包括782家企业和5 180项有效观测值。为消除极端值的影响，在1%和99%水平对所有连续变量进行了Winsorize处理。所有数据处理均采用STATA15软件。

（三）变量定义

本文的主要变量有三个：环境规制、环保补助与企业环保投资。遵循现有文献研究习惯，变量定义如表1所示。

表1 变量定义表

环境规制。参照袁丽静和郑晓凡（2017）[15]对环境规制测量指标的归纳，本文采用地区单位产值工业污染治理完成投资额衡量环境规制。污染治理投资体现了政府对本地环境的重视程度和整治污染问题的决心，可以反映当地环境规制的强度。该指标表示在工业总产值相同时，工业污染治理投资越多、比值越大，地区环境规制强度越大。

环保补助。上市企业的年报附注中披露了有关环保补助信息，列示在政府补助项目明细中。按照“绿色、减排、环境、可持续、清洁、节能”等与环保有关的关键词进行手工整理，加总得到环保补助金额。为控制企业规模差异，对其用企业总资产平减处理。

企业环保投资。上市企业的年报附注中披露了有关环保支出信息，列示在在建工程和管理费用明细中。在建工程科目明细下有废水废气治理、节能节水节电、脱硫脱硝脱氮除尘、垃圾处理、余热回收与利用、监测系统等资本化支出；管理费用科目明细下有排污费、绿化费等费用化支出。把这些支出加总得到企业环保投资金额，为了控制企业规模差异，对其用企业总资产平减处理。

为了保证受补助的企业和未受补助的企业之间匹配处理的有效性，必须能够精确地估算企业受补助的概率，针对性地采取一些反映企业自身特征的相关变量以强化匹配效果。本文选取6个变量对样本进行匹配：企业规模、财务杠杆、所有权性质、高管技术背景、地区环境规制和地区经济水平。

四、实证结果与分析

（一）变量的描述性统计和相关性

表2报告了样本的基本情况。环保投资的最小值为0，最大值为6.521，说明有的企业没有或极少环保投资，而有的企业环保投资相对较多；均值为0.633，最大值是均值的10.3倍，说明企业研发投入水平整体较低，且样本间差异悬殊。环保补助的最大值为均值的18.5倍，最小值为零，也说明环保补助的样本间差异较大，分布不均衡。相比之下，企业规模等其他变量的分布比较均衡，样本分布差异比较小。

表2 变量的描述性统计

从表3看，变量之间的相关系数基本上小于0.4，且多数达到了10%的显著性水平。环保投资与其他变量之间的相关系数的显著性水平均在5%以上。采用VIF进行共线性诊断，各变量的VIF均在10以下，表明不存在多重共线性问题。

表3 变量的相关系数

（二）对影响环保补助的因素进行概率估计

如表4所示，从列（7）全样本回归结果看，各变量均达到1%的显著性水平。环境规制的回归系数在各个模型中总是最大，且均达到1%的显著性水平，表明环境规制是最强的影响因素，列（1）至列（6）的各年系数在2014年之后的四年里一直处于上升状态，这或与2014年史上最严《环境保护法》的修订和实施有关，但其影响随着时间的推移而减弱。高管技术背景的回归系数前期不显著，但自2018年起明显正向变大，且达到5%的显著性水平。其他变量的回归系数则处于波动状态。总体来看，资产规模相对较小、财务杠杆较低、高管有技术背景、企业所在地的环境规制严格、经济发展水平越高的企业越有可能获得环保补助。

表4 污染企业是否获得环保补助的Logit回归结果

（三）平行性检验与匹配效果

表5显示了匹配平衡性检验的结果。匹配处理后，变量的标准化偏差（%偏差）降到了10%以下，且所有T检验结果表明受补助企业和未受补助企业之间没有显著性差异，说明所选择的匹配变量和匹配方法是合适的，经过倾向得分匹配后受补助的企业和未受补助的企业样本不存在显著差异。平衡性假设得到满足，意味着以此为基础的倾向得分匹配估计结果是可信的。

表5 平衡性检验

表6的列（1）报告了全体样本的DID模型的回归结果。主要自变量EsubdPost的回归系数为0.032，在5%的统计水平上显著为正，表明环保补助能够显著提高企业的环保投资。假设H1a得到验证。从变量的影响程度看，环境规制的回归系数最大，为1.773，在1%的统计水平上显著为正，表明环境规制严格的条件下，企业的环保投资水平更高。其次是财务杠杆的回归系数为-0.848，在1%的统计水平上显著为正，表明企业的负债水平越高，其环保投资越低。再次是企业高管的技术背景的回归系数为0.456，在1%的统计水平上显著为正，表明企业高管如果有从事过技术研发等的工作经历，则更倾向于增加企业环保投资。

表6 DID回归结果

（四）异质性分析

1.所有权性质

结果由表6的列（2）和列（3）所示，国有企业的EsubdPost的回归系数为0.038，在5%的统计水平上显著为正，表明国有企业的环保投资显著受到了环保补助的影响。民营企业的环保投资同样也受到了环保补助的影响，EsubdPost的回归系数为0.026，仅达到10%的显著水平。相比之下，无论是影响程度还是显著水平，国有企业均高于民营企业，支持了假设H2a。环保规制是对环保投资影响最大的因素；国有企业的环保规制的回归系数为2.500，在1%统计水平上显著；民营企业为1.229，也在1%统计水平上显著。这表明，当前的环境规制条件对国有企业的环保投资的影响更大，由于国有企业与政府间的政治关联使得国有企业成为国家走向绿色发展意愿的代表，这些因素可以促使国有企业提高环保投资的规模。民营企业缺乏政治优势，面对市场竞争和融资约束的压力更大，必须在市场盈利方面投入更多的人力和资金，而在环保投资上的被动性更强，以不触碰环境规制为底限，难以主动实施更大的环保投资。其次是财务杠杆，对国有企业环保投资的负面影响更大。最后是企业高管技术背景，对民营企业环保投资的正面影响更大。

2.高管技术背景

结果由表6的列（4）和列（5）所示，当高管有技术背景时，EsubdPost的回归系数为0.039，在1%的统计水平上显著为正，表明环保补助能够促进企业的环保投资。而高管无技术背景的企业环保投资的回归系数为-0.018，且没有达到10%的显著性水平，表明这类企业的环保投资没有受到环保补助的明显影响。假设H3得到支持。当高管有技术背景时，环保规制仍是企业环保投资的最大影响因素，回归系数为1.931，在1%统计水平上显著；其次是财务杠杆和企业所有权性质。这说明高管有技术背景的企业在获得环保补助后，具有更强的环保投资倾向，更乐意发挥其专业优势来提升企业的环境治理水平，达到甚至超出环境规制要求，从而避免因违反环境规制而付出经济和声誉损失的代价。因此，在研究环保补助时区分企业高管有无技术背景十分必要。

（五）稳健性检验

如开篇所言，本文考虑选择性偏差对研究结论的影响，所以选择了Heckman两步法进行稳健性检验，而没有使用常见的OLS方法。表7中列（1）到列（4）的环保补助系数均显著为正，且达到了1%的统计水平，表明环保补助能够正面促进企业环保投资。只有列（5）的环保补助的回归系数达不到10%的显著性水平，表明高管无技术背景的企业的环保投资没有明显受到环保补助的影响。影响程度最大的因素仍然是环境规制，其次是财务杠杆和企业高管技术背景。这与前述结论基本一致。

表7 Heckman检验结果

五、结论及启示

为应对严重的环境污染问题，政府一方面实施严格的环境规制和行业整治，一方面加大对污染企业环境保护的补助。本文基于2013—2019年资本市场的污染企业数据，利用PSM-DID方法，探讨了在环境规制条件下政府的环保补助对污染企业环保投资的影响，还讨论了企业所有权和高管技术背景的异质性影响。结论如下：

第一，企业资产规模、负债水平、所有权性质、高管技术背景以及企业所在地的环境规制和经济水平都是影响污染企业获得环保补助的关键因素。其中，环境规制的影响程度最大。

第二，环保补助显著促进了污染企业的环保投资增长。

第三，环保补助显著提升了国有企业和民营企业的环保投资，对国有企业的影响程度和显著性更突出。

第四，环保补助对高管有技术背景的企业的环保投资有显著的促进作用，对高管无技术背景的企业没有显著影响。

本文的经验证据可供有关政策制定者和企业作以下参考：

为了有效激励污染企业增加环保投资，政府应当继续执行从严的环境规制，强化惩罚性威慑和行业准入审核，杜绝企业抱有侥幸心理、采用应急式的环境治理以应付政府环境监管的行为。政府亦要继续加大对污染企业的环保资助力度，弥补企业环保融资缺口，同时，建立多元化的社会融资机制，减轻对政府资源的过于依赖。在实施环保资金政策的过程中，政府应从总体上充分发挥环保法规和环保补贴对企业环保投资的协同作用。

污染企业应从长远发展考虑，正视改善企业环保绩效的社会经济效果。在政府高度重视环境问题的严格规制背景下，污染企业应主动从生产源头出发，加大环保技术、设备等方面的投资改造，进行清洁生产，减少污染物排放，赢得政府的支持与社会各方面利益相关者的认可，避免违反环境规制而遭受惩罚。

需要指出的是，增加污染企业的环保投入只是衡量环境绩效的一个方面，是必要条件，而不是评价环境补贴政策有效性的充分条件，政府还应关注环保投资实施后企业的产出指标是否有所改善。环境保护规制的外部强制效应也有其局限性。总之，政府应建立科学的环保资金政策绩效评价体系，包括前期投资评价、后期经济效益评价、社会效益评价和环境效益评价，甚至针对不同类型的企业设计合理、全面的分析评价体系，构建合理、有效的政策支持模型，最大限度地发挥政策应用的协同效应。