国家审计对环境治理效率的影响研究——基于环境审计公告的实证分析

许 瑜，张亚星，冯均科

(1.西安外国语大学 商学院，陕西 西安 710128；2.西北大学 经济管理学院，陕西 西安 710127)

随着经济的高速发展，我国城市化和工业化水平稳步提升，创造了一个又一个经济奇迹，但各地区资源环境压力也日益加剧。环境问题已成为制约我国可持续发展目标实现的重要因素。环境作为公共产品具有外部性特征，因此，作为公共服务供给主体的政府必须在环境治理中起主导作用。近些年，我国政府为恢复绿水青山持续投入了大量资金、人力和物力，已取得了突出成效，有力推进了美丽中国愿景的实现。但当前环境治理中存在的效率损失等问题[1]也不容忽视，中国环境治理效率的稳步提升依然任重道远。

国家审计作为党和国家监督体系的重要组成，理应在提升环境治理效率中发挥作用。2013年11月，党的十八届三中全会对自然资源资产离任审计做出明确规定，严格监督领导干部环境责任的履行情况。2021年新修订的《中华人民共和国审计法》(以下简称《审计法》)增加了新条例，再次强调了领导干部经济责任审计和自然资源资产离任审计的相关内容。那么，国家审计能否有效提升环境治理效率？具体提升了环境治理绩效的哪些方面？国家审计的哪些手段提升作用更为明显？党的十八届三中全会以后，国家审计对环境治理效率的影响是否更加显著？回答上述问题，在理论上有助于拓展区域环境治理效率驱动因素的研究内容；在实践上有助于为国家审计机关合理配置审计资源、调整工作重点提供参考，更充分地发挥国家审计的治理作用，最终推进中国生态文明建设的顺利进行。

现有研究中，从国家审计的角度来讨论环境治理效率的文献较少，也鲜有学者采用环境审计公告相关指标来进行相关研究。本文选择2011—2019年我国30个省(自治区、直辖市)(不包括香港、澳门、台湾和西藏地区)为研究对象，手工整理各地区审计厅(局)官网环境审计公告中的相关数据，采用DEA(数据包络分析)模型测算环境治理效率，进而运用Tobit模型(截尾回归模型)对国家审计与环境治理效率的关系进行实证研究。

本文可能的贡献主要在3个方面。第一，拓展了国家审计环境治理的衡量方法。本文基于省级环境审计公告，从实施环境审计的强度、国家审计揭示问题的数量和移送问题的数量3个维度，科学延伸了国家审计环境治理衡量方式的深度和广度。第二，构筑了更为科学的环境治理效率量化指标体系。本文根据环境治理投资的具体去向，综合了城镇环境治理和工业污染治理两方面构建了量化指标体系，指标体系更为合理。第三，检验了党的十八届三中全会的政策实施效果。本文以2013年为时间节点，对比了党的十八届三中全会前后国家审计提升环境治理效率的作用差异，检验了政策落实效果。

1 理论分析与研究假设

1.1 国家审计与环境治理效率

长期以来，工业污染被认为是造成环境问题的首要因素。然而，在城镇化进程中，居民的生产和生活方式也在发生着改变，对我国的生态环境也造成了一定的冲击，同样影响着环境治理的效率。而国家审计对环境治理效率的影响主要是城镇环境治理效率和工业污染治理效率两个方面。

国家审计是现代治理体系中的“免疫系统”[2]，能够提升环境治理资金的使用效率、生态环境保护政策的落实效率和环境治理项目的管理效率，从而提高环境治理效率。

首先，国家审计可以提升环境治理资金的使用效率。依据公共受托责任理论，政府部门被受托管理和使用公共资源，而环境治理资金的无偿性使其容易在分配和支出过程中被套取或是挤占挪用，这也是导致当前环境治理效率不高的原因之一[1]。作为公共资金使用的“守门人”，国家审计能够“管好钱”[3]。国家审计通过预算决算审计、政府绩效审计等审计形式，重点关注资金申请、审核、分配、使用等环节，严格监控环境治理资金的使用是否合规、合理和合法，以此来确保当前环境治理资金使用方式和分配原则的规范性和效率性，推动政府各部门更好地履行受托责任，提升资金使用效率。另外，现行资金管理制度与政策要求如果衔接不畅，会使基层环境治理单位难以有效利用资金，导致资金闲置。国家审计能够通过完善资金管理制度给资金“松绑”，确保更大限度地发挥环境治理资金的效用，从而提升环境治理效率。

其次，国家审计可以提升生态环境保护政策的落实效率。监督政策措施的贯彻落实情况是当前国家审计工作的核心任务。新修订的《审计法》中，新增条文赋予审计机关监督被审计单位具体部署重大政策落实情况的权利。在环保政策运行中，政策方案执行时间约占整个过程的90%[4]。国家审计作为政策落实的“督查员”，可以核查生态环境保护政策的规划精准性和执行精准性，保障中央重大决策和省市各层面发布的各项政策部署及时有效地落实在基层环境治理活动中，推动生态环境保护政策措施逐一落实、持续改善、切实有效地发挥作用[5]，从而提升环境治理效率。

最后，国家审计可以提升环境治理项目的运营管理效率。审计机关根据相关法律法规，紧盯环境治理项目的审批备案、立项开发、资金投入等情况，实现对环境治理项目运营管理的效果性与效率性的持续监督，推进项目建设，确保环境治理项目高效运行和管理，从而提升环境治理效率。

因此，本文提出以下3个研究假设。

假设1：国家审计起到了免疫系统的作用，国家审计能够提升环境治理效率。

假设1a：国家审计能够提升城镇环境治理效率。

假设1b：国家审计能够提升工业污染治理效率。

1.2 审计强度与环境治理效率

审计公告发布的越多，意味着国家审计直接参与环境治理的程度越深，国家审计的环境治理监督作用就越强。同时，审计强度的增加有助于公众监督力度的增强。依据公众参与理论，公众对环境问题的充分关注有助于领导干部树立正确的政绩观，促使政府切实履行环境责任以及更加科学合理地配置资金和资源，实现政府有限环境投资的最佳环境治理效果，最终提升环境治理效率。

国家审计能够切实发挥监督职能的独立性和权威性，对环境治理过程实现审计全覆盖，从而减少环境分权的负效应所导致的腐败等行为的发生[6]。首先，审计强度越高，意味着审计全覆盖的广度和深度越好，就越有利于抑制腐败等行为，进而提高环境治理效率。其次，审计结果公告拓宽了中央政府获取环境治理信息的渠道，使中央政府能够了解地方政府在环境治理方面取得的成效以及存在的问题等，便于提出改进建议和措施，以提升环境治理效率。最后，国家审计通过审计公告将审计结果公之于众，解决了公众缺少信息渠道以及专业知识不足两大问题，顺利将公众监督纳入审计监督体系。审计结果公告的发布具有曝光效应，审计公告发布的越多，社会公众了解环境治理状况的机会就越多，政府部门承担的舆论压力也就越大。鉴于此，政府必然更加努力提升环境治理效率。

因此，本文提出以下3个研究假设。

假设2：审计公告的发布起到了监督作用，审计强度能够提升环境治理效率。

假设2a：审计强度能够提升城镇环境治理效率。

假设2b：审计强度能够提升工业污染治理效率。

1.3 审计发现与环境治理效率

国家审计可以通过发现和揭示当前生态文明建设中的各种问题，显著降低信息不对称程度，并促进被审计单位实施整改落实，最终提升环境治理效率。

根据委托代理理论，信息不对称使得代理人有可能依靠信息优势牟取私利[7]。环境治理过程中，可能会存在政府利用信息优势来损害公众利益的情况，例如，为了追求经济指标而放松环境准入门槛、降低环境治理发力度等。国家审计通过规范化的审计流程，重点关注当前环境治理进程中是否存在违反国家法律法规和相关制度的问题、是否存在制度缺陷和管理漏洞[8]等问题、是否存在资源利用效率低下和技术落后等问题，极大地降低了委托方与代理人之间的信息不对称程度，有助于环境治理监管部门和公众进一步了解环境治理过程的实际情况，降低机会主义行为发生的概率和程度[9]。另外，审计机关还可以深入分析问题背后的机制缺陷，并及时督促被审计单位整改到位[7]。问题暴露的越多，整改的力度就会越大，现有问题和潜在风险就越能够得到最大限度解决[10]。国家审计将实现揭示问题与解决问题的高度有机统一，能够有效提升环境治理效率。

因此，本文提出以下3个研究假设。

假设3：审计问题的披露降低了信息不对称，审计发现能够提升环境治理效率。

假设3a：审计发现能够提升城镇环境治理效率。

假设3b：审计发现能够提升工业污染治理效率。

1.4 审计移送与环境治理效率

审计移送是国家审计发挥监督职能的一项重要流程[11]，不仅能够提高审计结果的利用效率，而且可以强力威慑潜在的违法违规行为[8]，显著降低环境治理过程中违法违规行为发生的概率和程度，进而提升环境治理效率。

首先，审计移送能够协同其他部门显著提高审计结果的利用效率。环境审计工作的本质核心是最大限度地改善环境，实现生态文明建设预期目标。新《审计法》明确规定，审计机关应对需移送事项依法移送。审计机关将环境审计过程中发现的各类违纪违法问题或线索移送至公安司法机关、纪检机关或被审计单位的行政主管部门，在有关部门的协同处理下将结果进行反馈，充分发挥了各部门之间的协同互补功能，推动了环境治理领域违纪违法行为早发现、早查处，提高了案件处理效率和审计结果的利用效率。其次，审计移送能够对潜在的违法违规行为起到威慑作用[8]。国家审计对环境审计流程中查处的侵害国家和人民权益的违法违纪问题进行了更为严厉的处理、处罚，对相关环境管理部门和单位起到了“敲山震虎”的作用。同时，各部门和单位考虑到被审计机关移送后可能面临的负面影响,也会降低环境治理过程中再次发生违法违规行为的可能性[12]，进而提升环境治理效率。

因此，本文提出以下3个研究假设。

假设4：审计问题的移送提高了审计结果的利用效率，审计移送能够提升环境治理效率。

假设4a：审计移送能够提升城镇环境治理效率。

假设4b：审计移送能够提升工业污染治理效率。

2 研究设计

2.1 样本选择与数据来源

考虑到数据的可获得性和完整性，本文以2011—2019年我国30个省(自治区、直辖市)的面板数据为样本。其中，国家审计有关数据来自30个省(自治区、直辖市)审计厅(局)官网披露的环境审计公告；环境治理效率数据来自《中国环境统计年鉴》、EPS数据平台等；控制变量数据来自《中国统计年鉴》。本文采用DEA-SOLVER Pro5进行环境治理效率测算，采用Stata16.0对面板数据进行处理。

2.2 变量定义及模型构建

2.2.1 被解释变量

本文的被解释变量采用Banker等[13]提出的、以BCC模型测算出的环境治理效率(EGE)、二级指标城镇环境治理效率(CEGE)和工业污染治理效率(IPGE)。现有研究中，投入指标多是选取环境污染治理投资总额，但是由于2018年和2019年的当年完成环保验收项目的环保投资指标数据未披露，考虑到数据的可获得性，故本文只选择城镇环境基础设施建设投资和工业污染源治理投资作为投入指标；产出指标方面，本文借鉴俞会新和林晓彤以及Sun等[14-15]学者的研究，并考虑当前环境治理投资的具体去向，从城镇环境治理投资去向(污水、燃气、生活垃圾、绿化)以及工业治理投资去向(固体、液体、气体)两个方面综合考虑设置了环境治理产出指标。具体指标及指标解释见表1。

表1 环境治理效率评价指标

2.2.2 解释变量

本文根据30个省份审计机关发布的环境审计公告，并参考现有文献中对国家审计相关指标的衡量方法，从以下几个方面来衡量解释变量：审计强度(Audit_s),采用各省份公布的环境审计公告数量来衡量；审计发现(Audit_d),采用各省份公布的环境审计公告中披露的问题数量来衡量；审计移送(Audit_tr),采用各省份公布的环境审计公告中移送的问题数量来衡量。同时，考虑到国家审计手段的综合作用，本文借鉴邢维全[16]的研究，对国家审计变量进行降维拟合处理。在众多合成指标的方法中，熵权法可以避免各评价指标权重的人为因素干扰，更能体现自身的固有信息，使评价结果更符合实际。因此，本文采用熵权法将审计强度、审计发现和审计移送合成为国家审计(Audit_i)。

2.2.3 控制变量

参考现有环境治理效率相关文献，本文选取以下控制变量：经济发展水平(LnEco)，采用各地区人均GDP的自然对数来衡量[17]；人口密度(LnPop)，采用各地区总人口与区域总面积之比的自然对数来衡量[18]；教育程度(LnEdu)，采用各地区万人中高等学校平均在校生数量的自然对数来衡量[19]；对外开放程度(LnTra)，采用各地区进出口贸易总额的自然对数来衡量[19]；环境规制(LnErs)，采用城镇环境基础设施建设投资额与工业污染源治理投资额之和的自然对数来衡量[20]；产业结构(Is)，采用第一产业增加值占GDP比重来衡量[21]。各变量具体定义见表2。

2.2.4 研究模型

为了验证提出的假设，本文设定了以下回归模型：

EGEi,t=β0+β1Auditi,t-1+β2LnEcoi,t-1+

β3LnPopi,t-1+β4LnEdui,t-1+β5LnTrai,t-1++

β6LnErsi,t-1+β7LnIsi,t-1+ε

(1)

CEGEi,t=β0+β1Auditi,t-1+β2LnEcoi,t-1+

β3LnPopi,t-1+β4LnEdui,t-1+β5LnTrai,t-1++

β6LnErsi,t-1+β7LnIsi,t-1+ε

(2)

IPGEi,t=β0+β1Auditi,t-1+β2LnEcoi,t-1+

β3LnPopi,t-1+β4LnEdui,t-1+β5LnTrai,t-1++

β6LnErsi,t-1+β7LnIsi,t-1+ε

(3)

其中，i表示省份；t表示年份；β表示系数值；ε表示随机扰动项；Audit表示国家审计的相关变量，包括国家审计(Audit_i)、审计强度(Audit_s)、审计发现(Audit_d)和审计移送(Audit_tr);EGE、CEGE等相关变量及具体定义见表2。对于可能存在的内生性问题，仿照王彦东等[22]的做法，本文将国家审计各指标滞后一期来加以控制。此外，由于DEA-BCC模型计算出的效率值都处于[0，1]之间，且大于1的值用1表示，因此属于受限模型，适易用面板Tobit模型进行回归，应避免使用最小二乘法得到不可靠的参数估计。

表2 变量定义表

3 实证分析

3.1 描述性统计

从表3描述性统计结果可知，环境治理效率(EGE)的平均值为0.978，标准差为0.037，最小值为0.765，最大值为1；城镇环境治理效率(CEGE)的平均值为0.973，标准差为0.039，最小值为0.756，最大值为1；工业污染治理效率(IPGE)的平均值为0.452，标准差为0.266，最小值为0.024，最大值为1，表明整体环境治理效率和城镇环境治理效率处于较高水平，但仍存在效率损失，各个省份之间的差异不大；工业污染治理效率较低，且各省份之间的差异较大。

表3 描述性统计

国家审计(Audit_i)的平均值为0.157，标准差为0.193，最小值为0，最大值为0.849；审计强度(Audit_s)的平均值为2.404，标准差为3.067，最小值为0，最大值为19；审计发现(Audit_d)的平均值为7.630，标准差为10.669，最小值为0，最大值为53；审计移送(Audit_tr)的平均值为0.059，标准差为0.542，最小值为0，最大值为8，表明国家审计中的各变量存在显著差异。

2013年，党的十八届三中全会对自然资源资产离任审计作出了明确要求。因此，本文以2013年为界限对解释变量进行独立样本T检验，以验证国家审计的力度变化。由于解释变量采取了滞后一期衡量，故将研究样本划分为2010—2013年与2014—2018年两组。由表4可知，国家审计(Audit_i)、审计强度(Audit_s)和审计发现(Audit_d)在2013年之后其均值都有显著增加，但审计移送(Audit_tr)并没有显著变化，表明自然资源资产离任审计的要求基本起到了加强国家审计力度的效果。

表4 解释变量的独立样本T检验

3.2 回归分析

为了检验模型构建的合理性，本文对模型中的各变量进行了相关性分析。从相关性分析结果可知(相关结果未列出)，在同一模型中各变量的相关系数均小于0.8，VIF(方差膨胀系数)值均在6以内，说明各变量间多重共线性并不严重，模型构建合理。本文经过似然比检验(LR test)，发现模型适用随机效应的面板Tobit模型。

3.2.1 国家审计与环境治理效率

从表5的多元回归结果可知，国家审计(Audit_i)与环境治理效率(EGE)系数为0.035，且在5%水平上显著，说明国家审计整体功能发挥的越好，环境治理效率也就越高，假设1得到验证。国家审计(Audit_i)与城镇环境治理效率(CEGE)系数为0.033，且在5%水平上显著，说明国家审计整体功能发挥的越好，城镇环境治理效率也就越高，假设1a得到验证。国家审计(Audit_i)与工业污染治理效率(IPGE)关系不显著，假设1b未得到验证。原因可能是，本文获取国家审计数据的来源是各地区审计厅(局)官方网站中公布的环境审计公告，现有公告中披露的工业污染治理相关公告较少；也可能是国家审计对工业污染治理的关注度还不够，因此导致了国家审计无法对工业污染治理的环境治理效率产生足够大的正向影响。

表5 国家审计与环境治理效率各指标的回归结果

3.2.2 审计强度与环境治理效率

从表6的多元回归结果可知，审计强度(Audit_s)与环境治理效率(EGE)系数为0.003，且在1%水平上显著，说明审计强度越高，国家审计的监督作用就越强，越有利于提升环境治理效率，假设2得到验证。审计强度(Audit_s)与城镇环境治理效率(CEGE)系数为0.003，且在1%水平上显著，说明审计强度越高，越有利于提升城镇环境治理效率，假设2a得到验证。审计强度(Audit_s)与工业污染治理效率(IPGE)系数为-0.007，且在10%水平上显著，假设2b未得到验证。可见，在审计公告披露不足的情况下，工业环境治理审计公告的监督作用并没有很好地发挥，国家审计公告数量对于工业环境治理效率并未产生正向的积极作用。

表6 审计强度与环境治理效率各指标的回归结果

3.2.3 审计发现与环境治理效率

从表7的多元回归结果可知，审计发现(Audit_d)与环境治理效率(EGE)系数为0.0005，且在10%水平上显著，说明国家审计发现的问题越多，越能够降低信息不对称程度并能促进被审计单位对出现的问题积极落实整改，从而提升环境治理效率，假设3得到验证。审计发现(Audit_d)与城镇环境治理效率(CEGE)系数为0.0004，且在10%水平上显著，说明国家审计发现的问题越多，城镇环境治理效率就越高，假设3a得到验证。审计发现(Audit_d)与工业污染治理效率(IPGE)关系不显著，假设3b未得到验证。可见，由于审计公告数量不足，工业环境污染治理过程中的违规问题发现较少，应该被披露的问题可能被长期搁置，现有问题和潜在的隐患无法得到充分重视，导致环境治理中存在的问题并未得到解决。

表7 审计发现与环境治理效率各指标的回归结果

3.2.4 审计移送与环境治理效率

从表8的多元回归结果可知，审计移送(Audit_tr)与环境治理效率(EGE)关系不显著，未能支持假设4。审计移送(Audit_tr)与城镇环境治理效率(CEGE)关系不显著，未能支持假设4a。审计移送(Audit_tr)与工业污染治理效率(IPGE)关系不显著，未能支持假设4b。假设都未能成立的原因，可能是当前环境审计过程中审计移送的问题和线索较少、审计移送力度不够等导致审计与其他部门的协作程度以及对被审计单位的威慑效应较低，因此国家审计未能对环境治理效率的提升起到积极效应。

表8 审计移送与环境治理效率各指标的回归结果

3.3 进一步研究

为检验党的十八届三中全会前后国家审计对环境治理效率作用的差异，本文进一步设置了虚拟时间变量Year。考虑到国家审计对环境治理效率的滞后效应，故以2013年作为控制节点，2010—2013年间，Year取0；2014-2018年间，Year取1。然后，将国家审计各变量与虚拟时间变量(Year)的交乘项代入模型，再次进行随机效应面板Tobit回归。模型如下所示：

EGEi,t=β0+β1Auditi,t-1+β2Auditi,t-1*

Yeari,t-1+β3LnEcoi,t-1+β4LnPopi,t-1+

β5LnEdui,t-1+β6LnTrai,t-1+β7LnErsi,t-1+

β8Isi,t-1+ε

(4)

从表9的回归结果可知，国家审计和虚拟时间变量的交叉项(Audit_i*Year)与环境治理效率(EGE)系数为0.035，且在10%水平上显著；审计强度和虚拟时间变量的交叉项(Audit_s*Year)与环境治理效率(EGE)系数为0.003，且在5%水平上显著；审计发现和虚拟时间变量的交叉项(Audit_d*Year)与环境治理效率(EGE)系数为0.001，但不显著；审计移送和虚拟时间变量的交叉项(Audit_tr *Year)与环境治理效率(EGE)系数为0.167，但不显著。上述结果表明，党的十八届三中全会之后，“加强审计监督”政策的落实效果较好，环境治理资金的使用效率、环保政策的落实效率以及环境治理项目的运营管理效率均得到了有效提升，国家审计和审计强度对环境治理效率的提升作用显著增强。但与此同时，实证结果也表明,审计发现和审计移送对环境治理效率的提升并没有起到显著的影响。可见，今后还应该更加重视提升审计发现和审计移送的审计力度。

表9 2013年前后国家审计与环境治理效率的回归结果

3.4 稳健性检验

为了验证结果的稳定性，本部分进行了如下稳健性检验。一是内生性问题。为了准确地反映国家审计对环境治理效率的影响，进一步避免由逆向因果或是遗漏变量等因素所带来的内生性问题，本部分选择各个解释变量的滞后两期为工具变量，重新进行回归。二是替换解释变量。本部分通过改变解释变量(国家审计)的衡量方式来进行稳健性检验：若有环境审计公告则审计强度(Audit_s)记为1，若无则记为0；若在环境审计公告中存在披露问题则审计发现(Audit_d)记为1，若无则记为0；若在环境审计公告中存在移送问题则审计移送(Audit_tr)记为1，若无则记为0；前3项数值直接相加即为国家审计(Audit_i)，然后对研究模型重新进行随机效应面板Tobit回归。三是替换被解释变量。本部分使用二元虚拟变量替换被解释变量(环境治理效率、城镇环境治理效率和工业污染治理效率)：若环境治理效率、城镇环境治理效率和工业污染治理效率达到DEA有效时，取值为1；反之，则为0。因被解释变量为二值变量，故使用逻辑回归(Logit)模型进行回归。经过上述检验，回归结果未发生改变，表明本文结论稳健。

4 结论与启示

本文以2011—2019年我国30个省(自治区、直辖市)的环境审计公告为样本，采用DEA模型测算环境治理效率，并使用Tobit模型对国家审计与环境治理效率的关系进行实证研究，得到如下研究结论：一是国家审计、审计强度和审计发现均能够显著提升环境治理效率和城镇环境治理效率，但对工业污染治理效率的影响效果不显著；二是审计移送对环境治理效率、城镇环境治理效率和工业污染治理效率的影响均不显著，未能起到应有的治理效果；三是党的十八届三中全会以后，国家审计和审计强度对环境治理效率的提升作用更显著，表明国家审计的政策落实效果较好，国家审计的环境治理效果有所提升。

本文为国家审计促进环境治理效率的提升提供了经验证据，研究结果有以下启示。一、加强国家审计参与环境治理的力度。国家审计应该深入贯彻党的十九大会议精神，进一步发挥国家审计的治理功能，合理部署审计资源以更好地提高环境治理效率。二、加大国家审计的审计强度。国家审计应该充分发挥监督职能，及时发布审计公告，通过内外部压力来督促政府部门积极履行环境责任，提升环境治理效率。三、强化国家审计的揭示效应。在当前审计全覆盖与审计资源不足的情况下，审计机关应利用审计报告的揭示效应，尽可能多地披露环境审计过程中的问题，缓解信息不对称程度，并督促相关部门及时落实整改。四、提升国家审计的移送力度。当前环境审计移送的问题或线索还较少，审计移送未能有效发挥作用提升环境治理效率。建议审计机关进一步加强移送力度，畅通与其他监管部门以及行政主管部门的沟通渠道，提高审计成果利用效率，增强国家审计的威慑效应。