环境规制能否倒逼企业全要素生产率提升？

□何 山

一、引言

改革开放以来，中国经济迅速发展。然而，粗放的发展模式在拉动经济增长的同时，也导致了较为严重的生态问题，不利于经济社会的可持续发展。企业作为经济发展的微观主体，在实现经济价值的同时，也造成了相应的污染排放与资源消耗。如何更好地通过环境规制引导企业转变发展方式，促进企业技术创新水平提升，提高企业全要素生产率，是当前重要的研究议题。

在污染治理与环境保护的过程中，企业理应承担起相应的责任，扮演好自己的角色。然而，企业在发展过程中追求的是利益最大化，企业并没有主动转变发展方式，实现环境保护与企业发展并重的激励。由此看来，在此过程中，需要政府通过环境规制等手段，对经济主体施加约束，培育企业的环保理念，引导企业的环保行为。那么环境规制导致的环保压力究竟会加大企业成本负担，扭曲企业要素配置，导致企业生产效率损失，还是会像“波特假说”指出的那样，环境规制能够刺激企业技术革新，进而有利于实现环境保护与企业生产率提升的共赢发展？本文将据此展开理论与实证分析，考察环境规制的生产率效应。

本文基于“文本分析”方法测度了城市环境规制水平，考察了环境规制的生产率效应，并将技术创新作为中介变量，探讨环境规制何以影响企业全要素生产率。本文的边际贡献体现在以下两个方面：第一，本文在利用“文本分析法”测度城市层面环境规制水平的基础上，检验了环境规制对企业全要素生产率的影响，并基于工具变量法、动态面板估计等一系列方法进行了稳健性检验，证明了结论的稳健性。同时，本文基于技术创新的视角分析了环境规制影响企业全要素生产率的作用机制，构建了二者之间的逻辑桥梁，不仅回答了环境规制是否影响企业效率的问题，而且厘清了环境规制影响企业绩效的作用机制，深化了环境规制的微观效应研究。第二，本文进一步考察了不同企业所有制、不同企业全要素生产率水平等异质性因素下，环境规制对企业全要素生产率的差异化影响，这对于理解不同情境下环境规制的微观经济效应具有重要意义。

二、文献综述与研究假说

（一）文献综述

现有文献从不同角度探讨了环境规制政策对企业经营发展的影响，尤其是对企业绩效和研发创新的影响。但通过梳理文献不难发现，关于环境规制经济效应与创新效应的研究仍旧存在分歧。如Zhao 和Sun（2016）基于中国重污染企业数据研究发现，环境规制能够显著促进企业技术创新水平提升；Li 和Lin（2016）基于中国制造业数据，测算了制造业绿色全要素生产率发展水平，肯定了环境规制对绿色发展的重要作用。与上述观点不同，也有学者认为，环境规制会对企业发展产生重大的成本冲击，进而导致企业全要素生产率的损失，不利于企业可持续发展。如Cainelli 等（2015）认为，环境规制增加了企业环境成本，抑制了企业规模扩张，缩减了企业利润空间，不利于企业技术创新活动开展；Tombe 和Winter（2015）认为，环境规制会造成企业间资源分配不当，并导致企业生产率的大幅降低。此外，还有学者认为，环境规制的作用效果因其类型不同而异，如Jiang（2021）等分别基于区域与行业两个层面，考察了环境规制对企业技术创新的影响，发现仅行业层面环境规制能够促进企业技术创新。

近年来，随着社会对环境与发展问题的日益重视，环境规制对于企业全要素生产率的影响引起了学界广泛关注。现有研究对于这一问题得出的结论仍存在较大分歧，并主要形成了“环境规制促进论”与“环境规制抑制论”两种截然相反的观点。

一方面，一些学者认为，环境规制会增加企业成本支出，对企业生产效率产生负面影响，即新古典经济学中的“遵循成本”效应。如王彦皓（2017）基于企业治污投资数据研究发现，环境规制不利于企业全要素生产率提升；盛丹和张国峰（2019）将中国两控区政策作为环境规制的“准自然实验”，发现环境规制显著抑制了企业全要素生产率；周瑞辉等（2021）考察了环境规制对行业内企业加总全要素生产率的作用效果，也得出了类似的结论，证实了“环境规制抑制论”的观点。

另一方面，也有学者验证了“波特假说”的“创新补偿”效应，认为环境规制有利于企业提高生产效率。如刘祎（2020）通过分析工业行业数据，认为环境规制能够促进行业绿色全要素生产率提升。

除上述观点之外，还有部分学者从动态视角考察环境规制的生产率效应。如王杰和刘斌（2014）以及刘和旺（2016）均发现环境规制与企业全要素生产率之间存在非线性关系；李鹏升和陈艳莹（2019）研究认为，环境规制在短期内会降低企业绿色全要素生产率，而长期内则会对企业绿色全要素生产率产生促进作用。

通过上述文献梳理可以发现，现有研究仍旧存在分歧。不同于以往的研究，本文通过“文本分析法”重新测度城市层面环境规制程度，考察其对企业全要素生产率的影响，并基于技术创新的视角，分析二者之间的作用机制，以期对现有研究有所补充，澄清环境规制的生产率效应之争。

(二)研究假说

新古典经济学认为，环境规制将环保治理的外部成本转化为企业发展的内部成本，加大了企业成本负担，扭曲了企业要素配置，导致企业无法作出最优的生产决策，弱化了企业技术创新力与竞争力。而“波特假说”在新古典经济学分析的基础上，基于动态视角分析了环境规制的经济效应，认为适度的环境规制能够促使企业从事更多的创新活动，而这些创新活动能够促进企业生产效率提升，有利于企业在市场竞争中获取更多超额利润，这有助于抵消环境规制给企业带来的成本压力。

波特假说提供了环境规制如何影响企业发展的新视角，且已有研究也证实了适度的环境规制不仅不会增加企业的经营成本，还能够促进企业技术创新水平提升。具体而言，企业在面临环境规制的节能与减排压力下，会将一定的资金投入到污染设备固定资产更新领域，对现有的生产设备进行更新，即通过应用更加先进、高效与节能的生产设备，以完成污染治理的硬性考核任务。企业在引进更加先进的生产设备之后，对相应的人才需求也逐渐加大。一方面，企业会通过对现有的技术工人进行培训，使得工人能够熟练安全地使用生产设备；另一方面，企业也会加大人力资本引进力度，提高技术工人雇佣比例。这都有利于企业技术创新水平提升。

同时，环境规制作为政府主导的环保约束与规制政策，能够提高企业环保意识，使其主动采取对策去适应环境规制政策。在此过程中，企业往往会积极改变经营理念，开发新的生产技术和组织方式，通过研发新产品、新工艺，提高企业技术创新水平，进而改善高污染、高能耗造成的资源浪费，这能够促进企业全要素生产率水平提升。

此外，技术创新是一项投入大、风险高、不确定性较强的活动，环境规制造成的资金与技术壁垒会提高行业中企业的生存门槛。具体而言，对于新进入的企业，或者行业中的部分在位者而言，其创新能力相对较弱，企业生产率水平较低，使得这类企业在环境规制的过程中，往往会承担更多的环境成本，致使其难以继续生存。即环境规制具有“优胜劣汰”的选择效应，对于一些创新能力较弱、生产率较低的企业而言，这些企业由于无法承担持续的环境成本，最终会被市场淘汰。

依据上述分析，本文提出如下研究假说：

假说1：环境规制会促进企业全要素生产率提升；

假说2：环境规制会通过提升企业技术创新水平，进而促进企业全要素生产率提升。

三、研究设计

(一)模型设定

首先，为考察环境规制对企业全要素生产率的作用效果，本文设定如式（1）所示的回归模型：

其中，TFP_LP为LP 法计算的企业i 第t 年的全要素生产率；ER为企业i 所在城市c 第t 年的环境规制强度，其回归系数α的符号及其显著性反映了环境规制对企业全要素生产率的作用效果；control为控制变量；fix和fix分别表示年份和企业固定效应；ε为随机扰动项。

为打开环境规制影响企业全要素生产率的作用机制黑箱，本文参考Baron 和Kenny（1986）的做法，在式（1）的基础上，进一步设定如式（2）与式（3）所示的模型，三个式子共同构成中介效应模型。

其中，若式（2）中β与式（3）中γ同时显著，表明环境规制会通过促进企业技术创新，进而促使企业全要素生产率提升，其中介效应的大小为β×γ。此时若式（3）中γ仍显著，表明企业技术创新是环境规制影响企业全要素生产率的部分中介变量，即环境规制还会直接影响或通过其他途径间接影响企业全要生产率；若式（3）中γ不再显著，则表明环境规制仅会通过促进企业技术创新进而影响企业全要素生产率，不存在直接影响或其他间接影响。

此外，为检验环境规制影响企业全要素生产率的动态变化特征，本文设定了如式（4）所示的面板分位数回归模型。

其中，q 表示分位点，er 的回归系数τ反映了在不同分位点即不同企业全要素生产率水平下，环境规制对企业全要素生产率影响的动态变化特征。

(二)变量构建

企业全要素生产率为本文的被解释变量。在生产过程中，由于企业可以在一定程度上观测到自身生产率水平，并据此调整要素投入水平，这会导致基于参数方法计算的企业全要素生产率存在一定程度的双向因果问题。而半参数方法充分结合了参数估计与非参数估计方法的思想，能够在很大程度上缓解企业全要素生产率估计过程中的联立性偏误与选择性偏误。其中，半参数估计方法中，OP 法需要假定企业每期的投资额均为正，会导致基于OP 法估计的企业全要素生产率可能仍在一定程度上存在样本选择偏误，影响估计结果的准确性；而LP 法在OP 法的基础上进行了改进，将企业中间投入代替投资作为代理变量，补充了OP 法在估计过程中存在的不足之处。因此，本文参考Levinsohn 和Petrin（2003）的做法，对企业全要素生产率进行测算。

环境规制是本文的核心解释变量。目前学界并没有关于环境规制的统一测算。以往研究中，学者们主要通过以下三种方法对环境规制进行考察。其中，第一类主要是基于污染排放的角度考察了环境规制的效果，如Lanoie 等（2008）和Yuan 和Xiang（2018）分别基于污染治理投资以及工业污染治理设备运行费用的单一指数法对环境规制强度进行了测度；第二类是基于环保法规的视角考察环境规制的水平，如Javorcik和Wei（2003）以及Elliott 和Shanshan（2008）从环境规制法规的数量上测度了环境规制的效用；第三类是基于政府政策视角对环境规制进行了考察，如盛丹和张慧玲（2017）从两控区政策、Betsill 和Hoffmann（2011）从排污权交易政策的视角，分析了环境规制的政策效果。不同于以往研究的视角，本文基于“词频法”考察了环境规制的水平。具体而言，本文手工搜集了2003—2019 年285 个城市的政府工作报告，对政府工作报告进行了文本分析，统计了其中出现的与环境相关词汇的频次，并计算了环境词汇在政府工作报告全文中的词频占比。在之前的研究中，Chen 等（2018）基于环境、能耗、污染、减排以及环保五个词汇对政府工作报告进行了环境文本分析，考察了政府环境规制的程度。本文在此基础上，选择了15 个环保相关词汇对城市层面环境规制程度进行考察，具体参考陈诗一和陈登科（2018）。

此外，在估计过程中，本文还进一步控制了其他影响企业全要素生产率的一系列变量。具体包括：（1）企业规模（Scale），用企业员工总数的对数值测度；（2）财务杠杆（Lev），用总负债占总资产比重测度；（3）企业所有制（Soe），将国有企业赋值为1，其他类型企业赋值为0；（4）股权集中度（Top_10），用前十大股东持股比例测度；（5）企业年龄（Age），用当年减去企业IPO 年份测度；（6）现金流（C_flow），用经营活动产生的现金流净额占总资产比重测度；（7）企业成长能力（Grow），用企业营业总收入增长率测度。

(三)数据来源与特征

本文样本为2003—2019 年中国上市公司以及城市层面的环境规制数据。如前所述，城市层面环境规制数据基于各年份各城市的政府工作报告通过文本分析得到，政府工作报告来源于各城市政府网站。企业层面数据均来源于CSMAR。本文进一步对数据进行了如下处理：（1）剔除了金融类企业数据；（2）剔除了ST 与PT 类企业；（3）剔除了主要变量缺失的企业；（4）对所有连续型变量进行了上下1%的缩尾处理，最终得到了32526 个公司一年度观测值。从表1 可以看出，LP 法计算的企业全要素生产率均值为8.7657，标准差为1.1821，其他变量统计也均在合理的范围内，表明数据具有良好的分布特征。从相关系数来看，环境规制与企业全要素生产率的相关系数在1%的显著性水平下为正，这在一定程度上表明环境规制促进企业全要素生产率，但这仅是根据数据表面特征作出的初步判断，需要进一步通过实证分析进行检验。

表1 变量的描述性统计

四、实证结果与分析

(一)基准回归

对式（1）进行估计，结果如表2 所示。回归（1）与回归（2）控制了模型的年份、城市以及行业固定效应。其中，回归（1）为仅包括被解释变量与解释变量的回归，回归（2）进一步加入了所有控制变量。回归结果表明：环境规制对企业全要素生产率的回归系数均显著为正。回归（3）与回归（4）控制了模型的企业与年份固定效应，回归（4）在回归（3）的基础上进一步加入了所有控制变量。从中可以看出：环境规制的回归系数同样均在1%的显著性水平下为正。上述回归结果表明：环境规制促进了企业全要素生产率提升，与假说1 相符。本文将进一步通过多重稳健性检验以及内生性问题的处理，验证基准回归结论的准确性。

表2 基准回归

(二)稳健性检验

1.改变被解释变量测度方式

首先，本文改变了被解释变量的测度方式，基于OP 法重新测度了企业全要素生产率，并用式（1）进行估计，结果如表3 中回归（1）与回归（2）所示。这从中可以看出，回归结论仍旧保持不变。

2.调整样本

综合实力较强的城市，拥有较高的经济发展水平以及环境保护力度，往往环境规制水平相对较高，企业全要素生产率水平也处于领先地位。如中国大量高科技企业均集中在北京、上海、广州以及深圳4 个一线城市，且这4 个一线城市的环境规制水平也较高，如北京市为缓解环境压力，将污染企业持续搬离中心城区，促进了区域经济合理工业布局体系的形成。因此，本文借鉴参考Chang 等（2015）的方法，将样本中4 个一线城市的企业进行剔除，将剩余的样本重新带入式（1）进行估计，结果如表3 中回归（3）与回归（4）所示。从中可以看出，环境规制对企业全要素生产率的估计系数均显著为正，与基准回归结果保持一致。

表3 稳健性检验Ⅰ：改变因变量测度方式与调整样本

3.加入城市层面控制变量

考察城市环境规制水平对企业全要素生产率的作用效果，需要考虑企业层面的微观环境，同时也需要将城市层面的影响因素考虑在内。城市经济环境作为一项重要的宏观影响因素，可能会影响环境规制水平，也会影响企业全要素生产率水平，并进一步导致环境规制与企业全要素生产率之间存在正相关关系，影响估计结论的准确性。因此，本文参考Gan 等（2016）以及Mayneris 等（2018）的做法，将城市人均GDP 的对数值、城市总人口的对数值以及城市就业总人数的对数值纳入式（1）进行估计，结果如表4 中回归（1）与回归（2）所示。根据估计结果可以看出，环境规制对企业全要素生产率的回归系数均在1%的显著性水平下为正，

表明考虑了城市层面的宏观经济环境对估计结果的影响后，回归结论仍旧保持稳健。

4.加入交互固定效应

本文样本中存在较多的行业类型，如科技含量水平较高的计算机、通信和其他电子设备制造业，以及污染程度较大的化学原料及化学制品制造业。不同行业的发展方式、发展水平等方面均具有较大差异，为消除不同行业之间存在的不可观测因素造成的估计结果偏误，本文在式（1）中进一步加入了行业与年份的交互固定效应，估计结果如表4 中回归（3）与回归（4）所示。根据回归结果可得，前述结论具有稳健性。

表4 稳健性检验Ⅱ：加入更多控制变量

(三)内生性问题的处理

1.动态面板估计

企业全要素生产率在时间上具有一定的持续性，前一年的企业全要素生产率会对当年企业全要素生产率产生影响，即序列相关问题。为缓解模型中可能存在的序列相关问题，本文进一步使用动态面板进行估计，分别基于差分GMM 估计与系统GMM 估计，检验前述结论的稳健性。动态面板的估计结果如表5 所示，从中可以看出，滞后一期企业全要素生产率的回归系数显著为正，表明动态面板估计具有必要性。由序列相关检验可得，动态面板模型不存在二阶序列相关。Hansen 检验结果表明，工具变量的选取有效。考虑了模型中存在的序列相关对估计结果的影响后，环境规制对企业全要素生产率的估计系数仍显著为正，说明前述结论是稳健的。

表5 GMM 估计

2.工具变量估计

虽然本文在前文中进行了一系列的稳健性检验，但受限于现有指标统计、数据可得性等客观原因，本文无法控制所有影响企业全要素生产率的因素，这可能会导致估计中仍存在一定程度的遗漏变量问题。同时，企业全要素生产率水平较高的城市经济实力往往较强，环境保护力度也相对较大，其环境规制水平可能也较高，由此产生了双向因果问题，可能会影响估计结果的准确性。此外，数据统计中的测量误差也难以避免。因此，本文将进一步通过工具变量估计，缓解由于遗漏变量、双向因果以及测量误差所导致的内生性问题。

出于政绩考核与区位竞争的压力，某一城市在总结和制定政府工作报告时，除了会考虑自身经济与环境发展状况等内部因素，也会参考省内其他城市政府工作报告的制定。若其他城市在政府工作报告中更多地强调环境治理与生态保护，那么本地区也会倾向于在政府工作报告中对环境保护相关词汇具有更多的表述。由此看来，省内其他城市环境规制的水平也是本地区环境规制力度的重要参考，满足工具变量的相关性要求。但从理论上讲，省内其他城市环境规制的程度并不会直接影响本地区企业全要素生产率，满足工具变量的外生性要求。因此，本文选择本城市所在省份中其他城市平均环境规制水平的滞后一期作为工具变量，并基于两阶段最小二乘法（2SLS）对式（1）进行估计，结果如表6 所示。

表6 IV 估计

根据F 检验与LM 检验的结果可得，模型中不存在弱工具变量与不可识别的问题。从第一阶段估计可以看出，工具变量对内生变量的估计系数在1%的显著性水平下为正，表明工具变量能够很好地解释内生变量的变化。根据第二阶段的估计可得，在控制了模型的内生性问题后，环境规制对企业全要素生产率的回归系数仍在1%的显著性水平下为正，表明环境规制促进了企业全要素生产率水平提升，前述结论具有稳健性。

(四)中介效应分析

企业技术创新是本文的中介变量，考察企业技术创新可以基于创新投入与创新产出两个角度进行测度，然而由于创新活动具有较高程度的风险性与不确定性，从创新投入的视角考察企业技术创新水平无法真实反映企业技术创新资源整合能力，因此参考Yang 等（2022）的研究，本文用企业专利申请量作为企业技术创新水平的代理变量，具体而言，用企业发明专利申请量的对数值测度企业技术创新水平。

对式（1）至式（3）所示的中介效应模型进行估计，结果如表7 所示。回归（1）与基准回归结果一致。回归（2）表明，环境规制有利于企业技术创新水平提升。结合回归（3）结果可得，环境规制能够通过促进企业技术创新，进而提升企业全要素生产率。此时环境规制对企业全要素生产率的估计系数在系数大小以及显著性方面均有所下降，表明企业技术创新是环境规制促进企业全要素生产率的部分中介因素，其中介效应的大小为0.0922（7.3732×0.0125）。

表7 中介效应分析

(五)异质性分析

1.经济增长目标异质性

较高的经济增长目标可能会促使政府将企业作为完成政绩考核的工具，导致地方政府忽略了企业技术创新发展，可能会影响环境规制对企业全要素生产率的作用效果。因此，本文检验了在不同经济增长目标的考核压力下，环境规制对企业全要素生产率的影响是否存在差异性。具体而言，本文分省份计算了经济增长目标的年度均值，若企业所在省份的经济增长目标高于所有省份经济增长目标的均值，则将企业归为高经济增长目标组，否则归为低经济增长目标组。两组样本的回归结果如表8 中回归（1）与回归（2）所示。从中可以看出，仅在低经济增长目标的省份环境规制对企业全要素生产率才具有显著的促进作用。可能的原因是，一方面，高经济增长目标地区的环境规制程度较弱，地方政府将更多精力投入至经济增长，忽视了环境保护；另一方面，若地方政府设定较高的经济增长目标，则会促进地方政府的短视行为，使得地方政府仅将企业作为完成政绩考核的工具，促进了企业的粗放式发展，使得环境规制未能有效调动企业技术创新激励，不利于企业全要素生产率水平提升。

2.城市等级异质性

省会城市、直辖市与副省级城市往往处于区域经济发展的中心地位，其经济发展水平相对较高，对创新要素与资源具有更强的吸引力。为检验城市等级异质性是否会影响环境规制对企业全要素生产率的作用效果，本文对不同城市进行了城市等级异质性分组，若企业处于省会城市、直辖市与副省级城市，则将企业归为中心城市组；若企业处于普通地级市，则将企业归为非中心城市组。两组样本的回归结果如表8 中回归（3）与回归（4）所示。从中可以看出，环境规制仅促进了位于中心城市企业的全要素生产率。可能的原因是中心城市具有更多的政策优惠，能够吸引更多的创新资源向中心城市集聚，为环境规制提升企业全要素生产率提供充足的政策、要素与资金支持。

表8 异质性分析Ⅰ：宏观因素异质性

3.企业技术创新水平异质性

本文进一步将企业技术创新水平即企业发明专利申请量大于所有企业发明专利申请量均值的企业定义为高创新水平企业，其他企业定义为低创新水平企业，将两组样本分别带入式（1）进行估计，结果如表9 中回归（1）与回归（2）所示。根据回归结果可得，环境规制仅促进了创新水平较低企业的全要素生产率。可能的原因是低创新水平企业仍处于创新发展的规模报酬递增阶段，导致环境规制的创新效应较为显著，对企业全要素生产率的促进效果更为明显；而高创新水平企业已经处于创新发展的成熟期，导致环境规制对高创新水平企业的全要素生产率影响不显著。

4.企业所有制异质性

最后，本文检验了在不同所有制企业中，环境规制对企业全要素生产率的异质性影响。具体而言，本文设置了将样本分为国有企业与非国有企业，并将两组样本分别带入式（1）进行估计，结果如表9 中回归（3）与回归（4）所示。从中可以看出，环境规制对国有企业全要素生产率的回归系数不显著，而对非国有企业全要素生产率的回归系数在1%的显著性水平下为正，表明环境规制仅能够促进非国有企业全要素生产率提升。可能的原因是：一方面，国有企业受到更大程度的行政干预，在一定程度上影响了国有企业技术创新效率以及生产效率；另一方面，国有企业需要承担更多社会责任，如国家重大核心技术攻关任务等，使得短期内国有企业技术创新绩效相对较低，这都可能会导致环境规制对企业全要素生产率的提升效果不明显。

表9 异质性分析Ⅰ：微观因素异质性

(六)持续性特征检验

为进一步考察环境规制对企业全要素生产率是否具有持续的促进作用，本文将环境规制分别作滞后处理，带入式（1）进行估计，结果如表10 所示。从中可以看出，滞后一期环境规制对企业全要素生产率的回归系数在1%的显著性水平下为正。进一步将环境规制滞后两期、滞后三期处理，分别带入式（1）中估计，环境规制的回归系数均在1%的显著性水平下为正，表明环境规制对企业全要素生产率的促进作用具有持续性，且持续时间至少为3 年。

表10 持续性特征检验

(七)动态特征检验

本文分别选择10%、30%、50%、70%、90%五个分位点对式（4）所示的面板分位数模型进行估计，结果如表11 所示。这从中可以看出，随着分位点的提高，即随着企业全要素生产率水平的不断提升，环境规制的回归系数在逐渐减小，且在中高分位点之后，即企业全要素生产率处于较高水平时，环境规制对企业全要素生产率的促进作用逐渐消失。此外，本文还检验了不同分位点上环境规制的回归系数是否具有差异，结果显著拒绝所有分位点上回归系数相同的原假设，表明环境规制对企业全要素生产率影响的动态特征成立。

表11 动态特征检验

为了更为清晰地刻画环境规制对企业全要素生产率的动态轨迹，本文基于式（4）所示的回归模型，对所有分位点重新进行估计，并绘制了环境规制影响企业全要素生产率的动态轨迹变化图，结果如下图所示。从中可以看出，随着企业全要素生产率的不断提升，环境规制对企业全要素生产率的促进作用越来越弱，直至不再显著。

图 动态特征检验图示

五、研究结论与实践启示

（一）研究结论

本文匹配2003—2019 年中国A 股上市公司数据与地级市数据，在理论分析的基础上，实证考察了企业所在城市环境规制程度对企业全要素生产率的影响效果。此外，我们还进一步从技术创新的视角探究了两者之间的逻辑关系。本文的研究结果表明：（1）环境规制能够提升企业全要素生产率。经过多重稳健性检验以及内生性问题的处理之后，该结论依旧保持成立。持续性特征分析发现：环境规制能够持续提升企业全要素生产率，其持续时间至少为三年。此外，随着企业全要素生产率的不断提升，环境规制对企业全要素生产率的促进作用逐渐减弱。（2）中介机制分析发现：环境规制能够通过促进企业技术创新，进而提升企业全要素生产率。（3）进一步对企业所在省份经济增长目标、企业所在城市等级、企业技术创新水平以及企业所有制作区分后研究发现，在经济增长目标较高省份、非中心城市、国有企业以及创新水平较高的企业，环境规制对企业全要素生产率的促进作用并不显著；而在经济增长目标较低的省份、中心城市、非国有企业以及创新水平较低的企业，环境规制对企业全要素生产率具有显著的促进作用。

（二）实践启示

如何充分发挥环境规制的生产率效应，实现环境保护与企业全要素生产率提高的双赢，对企业自身发展乃至国家实现经济高质量发展至关重要。通过上述研究结论，本文得出如下启示：

1.鉴于环境规制能够显著促进企业全要素生产率提升，我们应当充分发挥政府生态保护职能，强化政府尤其是地方政府在企业经营和环保中的重要作用

一方面，应当重视政府在绿色经济发展中的作用，充分发挥地方政府的信息优势和宏观调控职能，通过采用经济手段、法律手段与必要的行政手段，加强环境规制强度，在规范企业的环保行为的同时，促进企业经营效率提升。环境保护相关部门应当积极落实环境规制政策，提高环境政策执行效果，强化对企业的环境督导，并重点关注煤炭、化工等高污染、高排放行业的企业经营行为。另一方面，政府要积极主动地引导技术落后的传统产业进行转型升级，给予中小企业等缺乏转型能力的企业以必要的生产经营补贴、税收优惠等帮扶政策；在新冠疫情影响下，地方政府尤其要在企业融资、经营等方面予以扶持，避免企业在利益最大化目标驱使下采取粗放的发展模式。

2.科技创新能够实现经济效益与环境效益的双赢

企业技术创新作为中介因素，是环境规制促进企业全要素生产率的重要因素。因此，政府部门应当树立绿色发展和创新发展理念，加大对企业的研发补贴资金投入，激励企业积极开发新技术、新产品、新工艺，充分挖掘技术创新对企业全要素生产率提升的潜力。同时，地方政府也应当大力推行优惠的人才引进政策，广纳贤士，为企业创新发展积累优质的人力资本，助力企业技术创新。此外，政府部门还要鼓励加强企业间的经验交流和技术学习，并大力推进“政用产学研”协同创新；以促进企业技术创新为目标，采取规制约束与政策优惠并行的手段，形成规制与激励并存的环境规制机制，在提升企业资源利用效率和环保绩效的同时，提高企业全要素生产率。

3.在制定和实施环境政策时，地方政府不能采取“一刀切”的政策措施，而要坚持一地一策、一企一策的方针

一方面，基于异质性分析结论，政府应当重视企业发展的外部环境、企业所有制属性以及企业自身创新水平等方面存在的个性化差异，本着因地制宜、实事求是的原则，在企业间差异化地推行环境规制政策。政府部门要提高环境规制政策的灵活性，充分发挥环境规制的生产率效应。另一方面，鉴于在经济增长目标较低城市、中心城市、非国有企业以及创新水平较低的企业，环境规制政策对企业全要素生产率的促进效用更加显著，当地政府部门应当加大环保监管力度，积极主动地借助政策手段，在约束相关企业生产经营过程中的污染排放的同时，提高企业经营绩效。通过政府的积极引导与参与，致力于实现企业创新发展与环境保护的双赢目标。