自然资源资产离任审计的污染减排效应研究

2022-12-21张亚连

会计之友 2022年23期

张亚连

【摘要】自然资源资产离任审计作为一种命令型环境规制，将污染减排等环境因素纳入领导干部晋升考核体系中，是一项基于中国国情的制度创新。文章选取2012—2017年30个省、自治区、直辖市的数据，采用双重差分模型，实证检验了自然资源资产离任审计对污染减排的作用以及对空气质量的改善效果。研究结果表明，自然资源资产离任审计能在长期内显著减少工业废水和二氧化硫的排放量，改善空气质量；地方政府环境监管行为在自然资源资产离任审计与污染减排中起部分中介作用。为了进一步提高自然资源资产离任审计对生态环境的改善作用，应采取规范审计程序、利用大数据审计技术、培养交叉学科人才等措施。

【关键词】自然资源资产离任审计；污染减排；地方政府环境监管行为；环境改善；双重差分模型（DID）

【中图分类号】 F239；F234 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937（2022）23-0002-11

一、引言

改革开放以来我国经济社会发展日新月异，但也带来自然资源过度消耗与环境污染的后果。据统计，2020年全国工业废水中化学需氧量的排放量达到2 564.76万吨，二氧化硫的排放量达到318.22万吨，环境污染造成的经济代价占全国GDP总量的14%左右。在党的十九大之后，高质量发展成为中国经济发展的明确主题。党的二十大报告指出，推动经济社会发展绿色化、低碳化是实现高质量发展的关键环节。现阶段，全面推进节能减排、打好污染防治攻坚战、实现绿色发展，是建设高质量现代化经济体系的重中之重。

环境污染的产生不能仅归咎于经济的高速增长，还应当考虑政治体系在其中的作用[ 1 ]。地方政府作为中央环保政策的实施者，在中央政府与企业之间扮演着“中间人”的角色。传统“GDP锦标赛”模式下，地方政府官员为了追求财政资源和个人晋升，可能会放松环境监管标准[ 2-3 ]。近年来，环境公害事件的发生为政府监管敲响了警钟。2013年，《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》中首次提出了自然资源资产离任审计，正式将生态环境保护纳入政府机关的考核体系当中。2015年，中共中央办公厅和国务院办公厅联合推出《关于开展领导干部自然资源资产离任审计试点方案》（以下简称《方案》），标志着自然资源资产离任审计在我国进入了大规模试点时期。自然资源资产离任审计的实施能够强化地方政府的环境治理责任，地方政府在进行策略选择时，将更偏向于环境友好型策略[ 4 ]。

目前，自然资源资产离任审计的相关研究主要集中于问题探讨与对策研究等。如刘尚睿等[ 5 ]系统研究了自然资源资产相关基础理论，黄溶冰[ 6 ]提出审计试点能够提升政府的环境执行力。然而，有关自然资源资产离任审计对污染减排的影响效果究竟如何，政府监管在其中是否发挥了作用，鲜有文献予以探讨。基于此，本文从以下三个方面展开相关研究：（1）借助制度经济学阐述自然资源资产离任审计在污染减排方面可能产生的政策效应；（2）构建多期双重差分模型，通过不同类型的环境绩效指标直观检测自然资源资产离任审计的污染减排效应；（3）引入地方政府环境监管行为这一中介变量，尝试探讨自然资源资产离任审计对污染减排的作用机制。

二、理论分析与研究假设

自然资源资产离任审计为领导干部环境治理绩效评价提供了新的方法，将环境指標作为官员晋升考核的重要依据时，以经济利益为导向的“政企合谋”将不复存在。这种新型审计模式以相关资源环境监测数据为基础，通过对领导干部属地自然资源资产管理情况及生态环境变化状况的评估来认定领导干部污染减排绩效。

相关研究表明，自然资源资产离任审计能够促进污染减排，带来环境红利。郑鹏等[ 7 ]认为该项审计新规的实施并不会使经济发展为环境红利让路，而是会产生双重红利效应。围绕“污染”这一主题，已有研究主要从水污染和空气污染两个方面展开。一方面，自然资源资产离任审计可以推进水污染防治[ 8 ]，尤其是在审计机关重视度高、政府水环境监管严格、官员晋升激励强的地区，审计试点对水污染的治理效应更加明显[ 9 ]；另一方面，自然资源资产离任审计能够通过提高试点地区的产能利用率降低二氧化碳的排放[ 10 ]，与非试点地区相比，还能够显著降低PM10（PM2.5）的排放浓度，削减SO2等生产敏感性污染物的排放峰值[ 11 ]。据此，本文提出假设1。

假设1：自然资源资产离任审计的实施能够促进试点地区污染减排。

自然资源资产离任审计具有预防、揭示和抵御功能[ 12 ]。预防功能主要体现在对有苗头的环境问题发出预警，对危害环境的行为进行震慑；揭示功能是运用政府监督进行查错纠弊，主要体现在了解被审计地区的资源管理和生态保护情况，从整体层面揭示改善资源环境所需的政府投入和监管；抵御功能主要体现在审计建议、追踪审计和惩罚措施方面[ 13 ]。通过以上三个方面的功能可以促使地方政府履行资源管理和环境保护的职责，最终起到减少污染排放、改善环境质量的作用。

自然资源资产离任审计的实施标志着我国生态环境损害责任终身追究制度的诞生[ 14 ]。对环境责任的终身问责，将促使地方政府在环境监管方面由“无为”监管转变为“有为”监管。从某种程度上说，地方政府对污染企业的监管不力是造成资源环境问题的根源。根据政府失灵理论，政府在提供公共资源和环境资源时，如果对企业的监督管束不够，甚至对企业违法行为不重视，会导致资源耗竭与环境污染，将对整个社会造成外部不经济。自然资源资产离任审计的实施就是要冲破地方政府与污染企业之间的利益关系，促使地方政府领导干部采取行动预防和控制环境风险，加强环境治理，对辖区内企业违法行为进行监管，进而使企业积极治理污染和减少资源损耗。主要有以下两方面的作用：一是直接监管企业资源过度消耗和环境污染行为；二是有效遏制相关企业的环境污染机会主义行为。因此，在自然资源资产离任审计实施后，地方政府领导干部在自然资源资产离任审计的威慑下，会加强对地方企业环境监管的力度，从而减少地方企业污染物的排放。

综上所述，自然资源资产离任审计有利于强化地方政府环境监管行为，进而促进污染减排。据此提出假设2和假设3。

假设2：实施自然资源资产离任审计强化了地方政府环境监管行为。

假设3：地方政府环境监管行为在自然资源资产离任审计与污染减排的关系中起中介作用。

三、研究设计

（一）样本选择与数据来源

本文旨在科学评价自然资源资产离任审计的实施对污染减排的影响。时间上，将初始年份定为我国提出领导干部自然资源资产离任审计前一年（即2012年），2014年至2017年为自然资源资产离任审计在各地进行试点期间，2018年自然资源资产离任审计工作全面铺开，由阶段性审计转变为常态化审计，自然资源资产离任审计的实施不再满足双重差分模型（DID）的条件限定，因此将研究区间定为2012—2017年。另外，为了使处理组和对照组的样本数量保持一致，本文剔除了2016年审计试点开展的地区。考虑到西藏数据的缺失，以及部分指标统计口径变化的影响，本文选取30个省、自治区、直辖市作为研究样本，探讨实施自然资源资产离任审计对污染减排的影响。

各地区开展自然资源资产离任审计的试点信息来源于《中国审计年鉴》、国家审计署和省级审计厅有关文件。污染减排指标数据、地方政府环境监管行为指标数据以及控制变量数据来源于CSMAR数据库、EPS全球数据分析平台、各地区《统计年鉴》和《中国环境统计年鉴》。

（二）模型构建与变量定义

本文基于自然资源资产离任审计的准自然实验，采用多期双重差分法（DID）进行估计。双重差分法根据是否受政策影响将样本分为两组，受政策影响的是处理组，不受政策影响的是对照组，对比处理组与对照组在政策实施前后的差异来识别政策实施的效果。本文借鉴张彦博等[ 15 ]的研究，利用多期双重差分模型展开研究，根据假设1和假设2，研究自然资源资产离任审计对被解释变量和中介变量的影响，构建模型（1）和（2）；参照温忠麟等[ 16 ]的做法，依据假设3构建模型（3）。

模型（1）和（3）中，en为被解释变量，具体包括万元GDP工业废水排放量（water）（下文简称工业废水排放量）、万元GDP二氧化硫排放量（SO2）（下文简称二氧化硫排放量）和空气质量优良率（AQI）三项内容。下标i表示个体变量，即地区；t表示时间序列，即年份。模型（2）中，supervise代表地方政府环境监管行为，treat代表地区虚拟变量，time代表时间虚拟变量，treat×time代表倍差项表示为DID。倍差项系数衡量自然资源资产离任审计对污染减排的净效应，是研究关注的重点。Xit是控制变量，具体包括国内生产总值（GDP）、城镇化率（urban）、产业结构（industry）和中央环保督察（hbdc）。？琢i代表地区固定效应，用来控制不同地区的固有差异；？琢t代表时间固定效应；？着it代表误差项。

1.被解释变量

结合国家发布的绿色发展指标体系，本文选择三个基本指标来衡量污染减排。在水污染方面，选取的被解释变量为工业废水排放量；废气排放和空气质量作为自然资源资产离任审计重点审查的对象，选取的被解释变量为二氧化硫排放量和空气质量优良率（AQI）。

2.解释变量

本文选取时间虚拟变量、地区虚拟变量、交互项DID等变量作为解释变量。（1）时间虚拟变量（time）。如果该地区开展了自然资源资产离任审计，开展当年及以后年度赋值为1，否则为0，该值的估计系数度量处理组试點前后的差异。（2）地区虚拟变量（treat）。若该地区开展了自然资源资产离任审计，赋值为1，否则为0，该值的估计系数度量处理组与对照组的差异。（3）交互项DID（DID=time×treat）。DID的估计系数度量自然资源资产离任审计对污染减排的影响。此外，本文还分别定义了虚拟变量did1、did2、did3、did4，用于检验实施自然资源资产离任审计的时间效应，当试点地区分别处于试点当年、第二年、第三年、第四年时赋值为1，否则为0。

3.中介变量

环境监测包括空气质量监测、水环境质量监测、土壤环境监测等，是衡量地方政府环境监管行为的重要方式[ 17 ]。本文采用环境监测经费（supervise）来衡量地方政府环境监管行为的力度，并用工业增加值加以标准化。

4.控制变量

本文在设置控制变量时控制了年度固定效应和地区固定效应，用国内生产总值（GDP）、城镇化率（urban）、产业结构（industry）、环保督察（hbdc）控制经济社会特征，用全年降水量（rain）、森林覆盖率（forest）、年平均气温（tem）、全年日照时数（sun）控制自然地理特征。

各变量具体定义如表1所示。

四、实证结果与分析

（一）描述性统计与T检验

试点前后主要变量的描述性统计及T检验结果如表2所示。从被解释变量指标观测值来看，试点年份工业废水排放量的均值为1.468，低于非试点年份的2.517；试点年份二氧化硫排放量的均值为14.881，低于非试点年份的39.369。通过T检验，以上两个指标的均值均在1%的水平上存在显著差异。试点年份AQI的均值为0.719，高于非试点年份的0.634，其均值在1%的水平上存在显著差异。说明在自然资源资产离任审计实施后，试点地区的污染减排水平得到了不同程度的提高，初步验证了本文的假设1。

从地方政府环境监管行为来看，试点年份环境监测经费的均值为0.288，高于非试点年份的0.085，在1%的水平上存在显著差异。说明实施自然资源资产离任审计后，地方政府加大了对环境的监管程度，初步验证了本文的假设2。

（二）相关性分析

为了初步验证不同变量之间的相互关系，表3列示了被解释变量、解释变量、中介变量以及其他控制变量之间的皮尔逊相关系数。根据表中结果可知，DID与工业废水排放量的系数为负数，在1%的水平上显著，说明实施自然资源资产离任审计后，废水排放强度有所降低。DID与二氧化硫排放量的系数为负数，在1%的水平上显著；DID与AQI的系数为正数，在1%的水平上显著，说明实施自然资源资产离任审计的地区空气污染物排放强度有所下降，空气质量有所提升。验证了本文的假设1。

DID与环境监测经费（supervise）的系数为正数，且在1%的水平上显著，说明经过自然资源资产离任审计的地区，其环境监测经费有所增长，地方政府环境监管行为有所加强，初步验证了假设2。

同时，就相关系数大小来看，各变量之间系数的绝对值均小于0.7，表明模型的变量之间不存在严重的多重共线性问题。

（三）基本回归分析

根据前文设定的双重差分模型，本文对自然资源资产离任审计与污染减排的相关性进行了多元线性回归，表4报告了在控制年份和省份固定效应的条件下，自然资源资产离任审计对污染减排的平均效应。

列（1）、（3）、（5）没有考虑控制变量，分别报告了自然资源资产离任审计对工业废水排放量、二氧化硫排放量和空气质量优良率的平均效应，water、SO2的交互项系数在1%的水平上显著为负，AQI交互项系数在1%的水平上显著为正。列（2）、（4）、（6）加入了相关控制变量，引入控制变量后，决定系数（r2_w）有一定程度增长，表明模型的拟合效果得到了一定幅度提高；解释变量DID的回归系数分别为-0.66、-7.55和0.08，其显著性、正负性未发生明显变化，说明实施自然资源资产离任审计有助于降低工业废水排放量和二氧化硫排放量，同时提高空气质量优良率。

此外，GDP对二氧化硫排放量有显著的负向作用，这表明随着地方经济发展水平的提高，地方政府有更大的财力解决环境问题。产业结构对工业废水排放量和二氧化硫排放量均产生了正向影响，在1%的水平上显著，而对空气质量优良率产生了显著的负向影响，表明产业结构偏工业化是导致环境污染的因素之一，工业化程度的加深是环境污染增长的格兰杰原因。城镇化率对工业废水排放量和二氧化硫排放量产生了负向的影响，且均在1%的水平上显著，表明城镇化率的提高会对污染减排产生促进作用。虽然城市化的发展会对环境造成较大压力，但基于理性人假设，领导干部会采取行动以应对环境污染问题，在城市化稳步发展阶段，也改变了以往一味地粗放式扩张，开始追求人地协调，对污染减排产生了促进作用。中央环保督察（hbdc）对工业废水排放量和二氧化硫排放量均产生了负向影响，且分别在1%和5%的水平上显著，表明中央环保督察通过对排污企业下沉式执法、行政问责等方式，提高了被督察省份污染减排水平。

借鑒钱雪松等[ 18 ]的研究，本文进一步评估了自然资源资产离任审计的时间效应，如表5所示。列（1）、（3）、（5）分别报告了自然资源资产离任审计试点各年度对工业废水排放量、二氧化硫排放量和空气质量优良率的时间效应。可以看出，审计试点各年度与表4的回归结果基本保持一致，反映了本文模型估计的稳健性。其中，did1、did2、did3和did4对water的估计系数均为负，且均在1%的水平上显著；did1、did2、did3和did4对SO2的估计系数均在1%的水平上显著为负；did1、did2、did3和did4对AQI的估计系数均在1%的水平上显著为正，且三者系数的绝对值均呈上升趋势。以上表明自然资源资产离任审计对污染减排的改善发挥了长效机制。将列（1）、（3）、（5）加入控制变量后，列（2）、（4）、（6）的决定系数（r2_w）有一定程度增长，表明模型的解释能力有一定幅度提高，其显著性、正负性未发生明显变化。

究其原因，自然资源资产离任审计是我国生态环境监督机制的重要探索，政策的前期效果可能不够明显，且生态环境的恢复是个长期过程，在自然资源资产离任审计的试点过程中，政府机关会反复总结经验，不断完善自然资源资产离任审计制度，故自然资源资产离任审计的污染减排效应会呈现增长趋势。

（四）稳健性检验

1.平行趋势检验

双重差分模型的一个重要前提是处理组与对照组在不接受处理的情况下，时间趋势保持一致，即处理组和对照组的差异是固定的。借鉴Li et al.[ 19 ]的研究，被解释变量不变，解释变量选取自然资源资产离任审计政策实施之前1—5年的窗口期变量BT1、BT2、BT3、BT4、BT5，其分别表示政策实施前1年到前5年，回归结果见表6。列（1）、（2）、（3）均显示解释变量的回归系数均不具有统计学意义上的显著性，说明在自然资源资产离任审计试点的前5年，两组地区的污染减排水平是基本一致的。

另外，本文还以污染减排水平的差分值作为被解释变量，以是否处理组（treat）为解释变量，回归结果见表6列（4）、（5）、（6）。treat的回归系数均不显著，表明在落实自然资源资产离任审计政策之前，处理组与对照组的污染减排差异维持相同之势，进一步验证了双重差分模型的平行趋势假设。

2.倾向得分匹配

对政策效应研究，处理组与对照组自身差异很可能被忽视，为保证结果稳健可靠，本文采用倾向得分匹配（PSM）的方法对样本进行重新配对估计自然资源资产离任审计对污染减排的促进作用。操作如下：首先以样本的自然地理特征作为协变量，包括全年降水量（rain）、森林覆盖率（forest）、年平均气温（tem）和全年日照时数（sun），使用logit模型计算倾向得分；其次采用最近相邻匹配法，按照1：1的原则为处理组匹配特征相似的对照组；最后采用共同支撑假定检验匹配样本的平衡性，剔除不满足共同支撑假定的33个观测值。

图1展示了匹配后的标准化偏差分布图，显示样本的标准偏差在匹配前有较大差异，匹配后样本的标准偏差有不同程度的缩小，其标准化偏差满足匹配要求，四个协变量t检验均符合预期，P值均大于0.1，说明处理组与对照组的特征无显著差异。

在完成倾向得分匹配的步骤后，再次使用双重差分模型进行回归分析，回归结果如表7所示。结果显示实施自然资源资产离任审计对环境污染物有很明显的减排效果，其结果与基本回归分析结果的正负性、显著性基本一致，充分证明了本文结论的稳健性。

3.反事实检验

参考范子英等[ 20 ]的做法，本文采用改变政策起作用的虚拟时间进行反事实检验，即人为设定自然资源资产离任审计试点的时间，并对其进行检验。具体做法是将处理组审计试点时间均提前一年，重新进行双重差分估计，其回归结果如表8中列（1）、（2）、（3）所示。三个模型的DID系数均不显著，表明污染减排并不是由时间趋势影响所致，进一步验证了自然资源资产离任审计具有污染减排效应。

4.删除部分样本

从2013年首次提出自然资源资产离任审计构想到2014年陆续试点，再到2015年《方案》的颁布，此阶段自然资源资产离任审计在我国小范围试点，因此，2014年试点地区审计人员处于政策摸索阶段，为验证上述分析结果的稳健性，本文去除2014年政策冲击当年的样本重新回归，其结果如表8中列（4）、（5）、（6）所示。其显著性和正负性与基准检验完全一致，进一步验证了结果的稳定性。

上述一系列检验证明本文的估计结果和结论十分稳健，即自然资源资产离任审计能够显著抑制污染排放。

（五）中介效应检验

基本回归分析结果显示，解释变量对被解释变量存在显著影响，所以中介变量在两者之间不存在完全中介作用。中介效应检验主要探讨中介变量是否发挥出部分中介作用。因此，本文先后检验了解释变量对中介变量的影响以及中介变量对被解释变量的影响，检验结果如表9所示。

根据列（1）所示，自然资源资产离任审计与环境监测经费的系数在1%的水平上显著为正，说明试点地区在实行自然资源资产离任审计后，地方政府领导干部实施了更加严格的环境监管，强化了地方政府环境监管行为，验证了假设2。列（2）为加入控制变量后的回归结果，引入控制变量后，拟合优度调整（r2_w）增加，表明模型的整体解释力有所提高，其结果与模型（1）相比，正负性、显著性完全一致，进一步验证了结果的稳定性。列（3）显示了自然资源资产离任审计对环境监管行为的时间效应，其系数均在1%的水平上显著为正，且呈现上升趋势，说明自然资源资产离任审计对地方政府强化环境监管行为起到了长效机制。列（4）显示了加入控制变量后的回归结果，整体上与列（3）保持一致。

究其原因，在自然资源资产离任审计进行试点时，地方政府领导干部考虑到政策的威慑和自身长远利益，往往會加强环境的监管力度，对环境污染主体实施管控，以求改善环境问题。

列（5）、（6）、（7）显示，环境监测经费对工业废水排放量、二氧化硫排放量和空气质量优良率的促进效应均在1%的水平上显著。另外，DID的系数也符合显著性要求，表明环境监测经费发挥了部分中介作用，验证了假设3。

中介效应检验的结果表明，开展自然资源资产离任审计会强化地方政府环境监管行为，进而推进污染减排，地方政府环境监管行为发挥的是部分中介作用。

五、结论与建议

本文选取2012—2017年我国30个省、自治区、直辖市的数据，通过构建双重差分模型，实证分析了自然资源资产离任审计与污染减排之间的关系，并以环境监测经费作为中介变量研究其对两者关系的作用机制。

研究发现：开展自然资源资产离任审计显著强化了地方政府环境监管行为，促进了污染减排；自然资源资产离任审计实施对污染减排、地方政府环境监管行为的影响发挥了长效机制，并非浅尝辄止；自然资源资产离任审计对污染减排的作用是由地方政府环境监管行为这一中介实现的，并产生部分中介效应。总之，自然资源资产离任审计实施披露了领导干部环境治理的相关信息，晋升激励和责任追究加大了领导干部对环境问题的重视程度。因此，领导干部会强化地方政府环境监管行为，环境指标监测更为严格，以约束环境污染的主体行为，预防生态环境加剧恶化。

基于上述研究结论，本文提出如下建议：

一是推进自然资源资产离任审计规范化和制度化。自然资源资产离任审计作为我国特有的一种审计方式，在全国各地实施并不相同，主要体现在各地区审计内容千差万别、审计标准不统一，这与相关审计准则尚未完善不无关系。因此，政府应尽快制定与之相应的自然资源资产离任审计准则，从源头上规范具体审计工作，合理确定审计内容与评价标准等。

二是借助大数据审计技术提高审计效率。自然资源资产离任审计是一项综合、复杂、系统的监管工作，涉及内容较多，时间与空间跨度较大，所以在使用必要的常规手段之外，审计部门还应该借助大数据审计技术，充分运用遥感、地理分析系统等高科技手段，并与专业机构合作，获得更加准确、可靠的审计证据，以期提高审计效率，降低审计风险。

三是拓展审计专业人才队伍。自然资源资产离任审计作为一项新兴审计，不仅需要审计人员有基本的会计、审计专业技能，而且需要有资源环境学、计算机等相关专业知识。因此，应加强交叉学科人才培养，优化人才结构，以提升审计质量。

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