企业高效融资与低碳发展之路——基于低碳城市试点政策的准自然实验

■王青 孙海添 王子瑄

一、前言及文献综述

实现经济社会绿色高质量发展已成为我国建设现代化强国的迫切需要。2020年，习近平总书记提出“30·60”碳达峰碳中和目标，明确了当前中国经济社会降碳转型的期限和任务。党在二十大报告中也明确提出了经济绿色发展和碳减排的总体目标。这些信号意味着在未来中长期范围内实现减碳甚至净零碳将是中国经济社会发展过程中的重点内容[1]。

城市是“双碳”政策落地实施最重要的单元，因此国家发改委于2010 年启动了低碳城市试点工作。低碳城市试点工作地推进具有“渐进式”和“探索创新”等特点[2]，在2012 年、2017 年逐步扩大试点地区，为落实碳达峰碳中和战略走出了前瞻一步。低碳城市试点政策在诸领域激起广泛而深远的变革，引发国内外学者的关注。当前国际国内经济低迷，中小企业普遍存在融资难、融资贵的问题[3—5]，企业是否在生产和运营过程中贯彻环境保护理念和拥有绿色创新能力，已经深刻影响到企业的融资效率。因此，测度低碳城市试点政策对企业融资效率的影响，有利于理顺企业绿色转型中的政策传导以及金融支撑作用，促进企业绿色低碳转型和绿色技术创新，对于助力碳达峰碳中和目标的顺利实施具有现实意义。

本文首先对融资效率的定义和影响因素以及环境规制对融资效率的影响进行文献梳理。有学者将融资效率定义为企业以最低成本和风险筹集资金并运用资金带来最大收益的能力，并将企业的融资效率分为资金筹集效率与资金配置效率两个层面[6]。资金筹集效率的高低受到国内外宏观经济环境、政策规制、区域金融发展水平、企业自身经营能力和外部声誉的影响[7—9]。资金配置效率是在当前资本规模下实现企业有效运营周转和效益最大化的测度指标，对公司治理结构、战略决策等因素提出了要求[10]。目前，我国小微企业及部分上市公司存在融资约束困境，筹资效率较低，提升金融治理水平可以缓解融资约束，提高融资效率[11，12]。

现有关于环境规制对企业融资效率影响的研究多从“遵循成本说”和“波特假说”理论视角出发[13，14]。低碳城市试点政策作为一项综合性环境规制政策，具有多方面共同影响融资效率、推进企业低碳转型的作用[15]。刘亦文等[16]认为环境规制能够倒逼企业完善环境信息披露机制，解决信息不对称问题，提升企业的融资效率。魏佳慧等[17]认为低碳试点政策能激励企业绿色创新，改善经营状况，从而提升融资效率。李青原等[18]认为在环境规制的影响下，环境污染治理成本被内部化，污染和治理的成本和收益得以矫正，这有助于实现金融资本的有效配置。此外，有学者认为低碳试点政策能引导社会公众对绿色产品和服务的需求，吸引投融资，提高企业的筹资效率[19]。还有学者认为环境规制对融资效率具有非线性影响，在政策实施的特定区间内才存在正向促进作用，在政策实施前期影响机制更贴近古典经济学假设，在政策实施后期更接近“波特假说”[20，21]。也有学者认为在环境政策导向下，环境风险企业的信贷额度有所降低，融资约束更大[22]，因此盲目加强环境规制并不能提高企业绩效。此外，史永东等[23]认为环境治理费用会对生产运营方面的投资产生“挤出效应”，抑制融资效率提升。赵振智等[24]认为低碳城市试点政策可能加剧企业的短视性经营行为。King等[25]认为政策实施后重污染企业更容易因社会公众舆论压力导致外部撤资，融资效率下降。

本文具有以下边际贡献：第一，现有研究低碳城市试点政策效应的文献，重点关注企业绿色创新、全要素生产率等经济效益，就业等社会效益，以及城市空气污染和碳排放规模等环境效益，但少有文献分析企业融资效率层面的政策效应。本文在系统测算企业融资效率后，从融资效率出发分析了低碳城市试点政策对于微观主体的经济效益，有助于全面分析该政策的政策效应，拓展了宏观环境规制政策与微观企业经济行为的交互影响。第二，现有研究多将融资活动作为环境规制影响企业绿色创新的中介机制，但融资效率本身作为企业绩效的重要部分则被忽视。本文将外部融资环境的环境信息披露和内部公司治理的两类代理成本作为中介机制，论证了低碳城市试点政策如何影响企业融资效率。第三，政策效应的实施因企业所有制、企业规模、企业污染程度和地区金融发展水平不同而产生异质性，本文明晰了低碳试点政策的经济机制和实际表现，并从政策层面，为进一步推进企业绿色转型创新，加快“双碳”目标的实现，提供了实证依据和针对性建议。

二、机理分析和假设

（一）低碳城市试点政策对企业融资效率的影响

一方面，在当前“双碳”目标背景下，低碳试点政策逐步加强规制力度，完善环境信息披露机制和环境审计制度，加速绿色项目融资平台建设，从而增加投融资主体的信任程度，释放利好信号，降低企业融资约束，提升企业的融资效率[17]。此外，试点政策依托财税贴息、创新补贴等激励政策，带动企业绿色创新及低碳转型，改善企业经营状况，降低其生存风险，提升企业的融资效率[19]。另一方面，低碳城市试点政策加快了低碳绿色交通和绿色建筑等领域的建设，加快了居民生活方式向绿色低碳转变，拉动了对绿色低碳产品的需求，有利于吸引金融机构等投融资主体参与融资。

根据成本假说[26]，低碳城市试点政策可能由于政策信号以及两高企业低碳转型的高昂约束成本抑制企业的融资效率。此外，低碳城市试点作为城市名片更有可能获得媒体和公众的关注和监督，舆论导向会干扰主体的融资决策。但低碳城市试点政策的负向效应具有渐弱性，政策的资源配置作用使得辖内金融资源对于融资活动的正向激励作用增强[16]。此外，企业更加注重履行环境社会责任，也能够提高企业获得金融资源的可能性。基于上述分析，本文提出如下假设：

假说1：低碳城市试点政策的实施可能提高企业的融资效率。

（二）低碳城市影响企业融资效率的影响机制

低碳城市试点政策的施行需要政府、企业和公众等不同主体的共同参与，因此影响路径具有多元性特点[19]。本文分别从影响外部融资环境的环境信息披露和影响内部公司治理结构的代理成本两方面进行分析。

在低碳城市试点政策背景下，环境信息披露机制逐渐完善，绿色项目库及投融资平台的建立推动企业重点关注环境统计信息质量，加大环境信息披露力度。一方面，向投融资主体和利益相关主体传递公司具有高水平环境治理和环境认知能力的信号，展示企业承担环境社会责任的能力和信心[27]。另一方面，解决融资活动中的环境信息不对称问题，明确投资风险点，从而获得长期稳定的资金来源及实现筹资效率的提升。基于此，本文提出如下假设：

假说2：低碳城市试点政策通过增强企业环境信息披露实现企业融资效率的提升。

低碳城市试点政策提升了企业的规制成本，强化了社会和投资者对于资金配置、企业经理人以及自由现金流的有效监督，公司经理人会强化环境管理观念，使得其经营决策更加符合股东的权益，从而降低企业的第一类代理成本[28]。同时，在环境治理作用生效后，环境治理方面的管理费用会有所降低，进一步缩减第一类代理成本。此外，大中小股东因为决策地位的不同，会形成信息不对称，产生利益对立，从而增加第二类代理成本。伴随环境信息披露机制和企业会计信息质量的逐步提升，公司内部治理效率会显著提升，从而抑制大股东与中小股东之间的代理冲突，缓解股权治理压力[29]，约束道德风险和消耗企业资源的行为，有效控制第二类代理成本。基于此，本文提出如下假设：

假说3：低碳城市试点政策通过减少两类代理成本实现企业融资效率的提升。

三、研究设计

（一）样本来源与数据处理

由于2008 年国际金融危机和2019 年底暴发的新冠疫情对经济社会的冲击，从宏观层面导致企业融资受限。为了剔除这两个事件的影响，本文将2009—2019 年A 股上市公司相关数据以及相匹配的城市层面的面板数据作为研究样本。对研究数据进行以下处理：（1）剔除已退市的上市公司样本数据；（2）剔除变量缺失严重的样本公司和对应城市数据；（3）为排除极端值、异常值的影响，各连续变量按照1%的比例进行缩尾处理。本文环境变量相关数据来源于《中国环境统计年鉴》和《中国城市统计年鉴》（2009—2019）；企业控制变量及计算融资效率的公司财务数据主要来源于国泰安数据库（CSMAR）和中国研究数据服务平台（CRNDS）；极少量缺失数据采用线性插值法补全。

（二）模型构建

1.两阶段链式网络DEA模型

鉴于传统DEA 模型忽略了对于中间阶段的效率测算，无法分析各阶段效率对于总体效率的影响。本文参考王海荣等[30]的做法，采用两阶段链式网络DEA 模型对低碳城市上市企业融资效率进行测算。根据前文对于融资效率内涵的介绍，将融资效率划分为筹资效率和配置效率进行评价。根据Kao 等[31]的研究，假定存在n 个单元（DMU），整个指标体系由m种投入指标、k种中间投入指标和s种产出指标组成，构建规模报酬可变的两阶段链式网络DEA整体效率模型为：

（1）式的成立需要满足以下五个约束条件：

本文将第一阶段的指标变量和第二阶段的指标变量分别称为筹资效率指标和配置效率指标。上述式中，Xi、Yi、Zi分别表示决策单元在筹资阶段的筹资指标、配置阶段的筹资指标及配置阶段的产出指标的观测值；UT、VT、WT分别表示投入、中间投入和产出各项指标的权重；ε为无穷小量。ei=(1,1,…,1)；i=s,m,k。若令UT=U*、VT=V*、WT=W*时模型取得整体效率最优，则总体效率、筹资阶段效率和配置阶段效率的表达式可以分别表示为：

其中，E0、E1、E2分别表示整体效率、筹资阶段效率和配置阶段效率的测算结果。

2.渐进双重差分法

为验证基本假设，本文基于双重差分方法构建如下基准回归模型：

其中，Feit为第i个企业的第t期融资效率，Treati×Postt为实施政策时间虚拟变量和上市公司注册地实施低碳城市试点的虚拟变量的交互项，表示政策发生效应，Controlsit代表一系列影响环境信息披露质量的控制变量。此外，模型中引入μi和σt，分别控制样本企业的个体效应和时间效应，εit为其他扰动项。

（三）变量定义

1.被解释变量：企业融资效率（Fe）

在借鉴刘军航等[32]测算融资水平的指标选择上，综合考量测算指标的适用性、可获得性和可操作性等，本文最终选取各指标的名称、变量和计算公式如表1 所示。由于DEA 模型的各项指标具有非负性，故在进行测算前将原始数据中负向指标通过无量纲化变换调整为非负值。为了便于后文研究，选取总体效率得分作为被解释变量的观测值。

表1 企业融资效率测算指标体系

表2 变量解释

2.核心解释变量：低碳城市试点政策（Treat×Post）

国家发改委发布文件确定三次低碳城市试点政策分别开始于2010年7月、2012年11月和2017年1月。由于首次试点缺乏经验，体制机制不够健全，加之政策的弱约束性[24]，政策实施生效存在一定滞后性。考虑到研究数据的可得性、研究的可操作性和第一期开始时间为下半年，确定三批低碳城市试点政策的起始时间分别为2011 年、2013 年和2017年。参考宋弘等[33]的做法，以Treat表示是否为低碳城市试点城市，如果公司所处地区属于试点城市，则Treat=1，否则Treat=0。在该城市的低碳城市试点政策实施以前（2011 年之前）Post=0，在政策实施以后（2011年及以后）Post=1。在定义Treat和Post的含义和取值后构建交互项Treat×Post，Treat×Post取值为1，表明该上市公司所处地区属于低碳城市试点政策实施期间，否则取值为0。

3.控制变量

由于在研究低碳城市试点的政策效应时，可能存在其他影响企业融资效率的企业特征因素和城市特征因素，故本文根据徐佳等[15]、刘亦文等[16]的研究，选取如下控制变量，包括企业层面控制变量和城市层面控制变量：企业规模（Size）、企业年龄（Firmage）、资产负债率（Lev）、总资产净利润率（ROA）、董事人数（Broad）、前五大股东持股比例（Top5）、地区生产总值（LnGDP）、地区二氧化硫排放量（LnSO2）、地区科技支出（LnTech）和地区外商直接投资（LnFDI）。

四、实证分析

（一）融资效率测算

企业融资效率测算结果如表3所示。从整体效率视角分析，2009—2019年样本企业的融资效率不够理想，平均值为0.161，最小值仅为0.010，企业间的融资效率差异较大。1286家样本上市公司中，实现融资效率有效的公司仅有25 家。基于筹资和配置两阶段视角来分析企业的融资效率，发现第一阶段筹资效率显著偏高，而资金配置效率平均水平较低，仅为0.203，因此大部分上市公司应当提高企业的资金配置效率来实现整体融资效率的提升。

表3 样本企业融资效率测算结果

（二）基准回归结果

表4描述了低碳城市试点政策对企业融资效率的总体影响。（1）和（2）列逐步加入控制变量且控制了企业和时间固定效应。表4 中交互项Treat×Post的系数分别为0.170和0.135，且均在1%的水平上显著，引入控制变量后系数略降但无正负变动，回归结果基本稳健，表明低碳城市试点政策辖内的上市公司融资效率有所提高。低碳城市试点政策对于缓解辖内企业融资约束、提高融资效率具有重要影响，这验证了研究假说1。

表4 基准回归及剔除直辖市样本回归结果

（三）平行趋势检验

在模型（6）的基础上，本文构建反事实框架进行平行趋势检验，将首批国家低碳省份和城市试点工作开展的后一年即2011年作为基准年份。图1描述了实验组和对照组在政策影响下的融资效率平行趋势，其中系数估计置信度为0.05。基准期滞后两期即2012—2013 年，融资效率的提升效果并不显著，而随后效果显著。这可能是由于政策具有“弱约束”和“弱激励”的特点[2]，且试点工作开展初期缺乏经验，政策从施行到传导至企业决策和融资效率存在时滞，而后期伴随国家开始重视环境规制和低碳经济的长足发展，政策效应逐年显著。在基准期以及前两期，两组差异较小，满足平行趋势假设。

图1 样本总体平行趋势检验

（四）稳健性检验

1.剔除直辖市样本

由于直辖市地区区域金融发展水平较高，拥有完善的市场机制和金融基础设施以及多元化的金融服务，能够更好地从多渠道满足企业的投融资需求，因此低碳城市试点政策在直辖市地区的融资效率的测度更容易得到显著正向影响。为保证回归结果的稳健性，本文参考刘亦文等[16]的做法，剔除四大直辖市企业样本和深圳的上市公司样本，重新回归并进行平行趋势检验，如表4（3）、（4）列和图2 所示。结果显示，Treat×Post系数正负未发生变化，基准时间前，实验组和对照组基本不显著，而基准时间滞后三期之后差异显著，证明了模型的稳健性。

图2 剔除直辖市样本平行趋势检验

2.安慰剂检验

由于潜在未知解释变量及其他因素可能影响模型的稳健性，本文随机从1286 家样本企业中抽取500 家企业构建新实验组进行安慰剂检验，假设这些企业受到了低碳城市试点政策的影响，而其他企业作为对照组不受政策冲击。安慰剂检验的结果如图3 所示，随机抽取的伪实验组的回归系数集中分布于0值附近，且p值均在0.01水平左右显著，而基准回归系数为0.112，系数完全独立于分布之外，因此随机设立的实验组和对照组基本不存在政策效应，低碳城市试点政策对企业融资效率存在显著影响的结论仍然成立。

图3 安慰剂检验结果

3.倾向得分匹配-双重差分法（PSM-DID）

由于选择研究样本的过程无法做到完全随机，可能会导致模型存在内生性，因此本文借鉴司春晓等[34]的做法，构建新的控制组样本结合DID 模型研究政策效应，以保证现有假设和结论的稳健性。本文使用了最近邻匹配、卡尺匹配、核匹配和局部线性回归匹配四种方式，在此基础上进行双重差分法回归，结果如表5所示。对表5中系数的大小和正负方向进行考察，可以发现并无显著差异，且均至少在5%的水平上显著，进一步佐证了结论的稳健性。

表5 PSM-DID检验回归结果

（五）异质性分析

为深入考察在不同企业性质和经济环境下，企业的融资效率在低碳城市试点政策实施后是否存在非对称影响，本文基于刘亦文等[16]的做法，从产权性质、污染程度、企业规模和区域金融发展水平四个方面进行异质性分析。

1.企业产权性质异质性

将样本企业按国有企业和民营企业划分并进行回归。结果如表6（1）和（2）列所示，两类企业的融资效率回归系数均为正，且分别在5%和1%的水平上显著，表明低碳城市试点政策对民营企业融资效率质量的改善效果更强。原因可能是，国有企业往往有更紧密的政企关系，经营风险更低，获得贷款的概率更高，因此低碳城市试点政策对国有企业的融资约束影响较小，导致国有企业对政策响应的积极性较低，低碳城市试点政策对民营企业融资效率的影响更大。

表6 不同性质和不同区域金融发展水平企业样本异质性检验结果

2.企业污染异质性

本文将样本企业按《上市公司环保核查行业分类管理名录》（环办函〔2008〕373号）②划分轻重污染行业，并进行分组回归。结果如表6（3）和（4）列所示，政策在10%的显著性水平上降低了重污染企业的融资效率，在1%的显著性水平上提高了轻污染企业的融资效率。结果表明，重污染企业仍面临着融资约束困境，相比轻污染企业，其获得贷款的能力更弱。

3.企业规模异质性

本文将样本企业按企业总资产规模的中位数划分为大型企业和中小型企业两类，并分别进行回归。结果如表6（5）和（6）列所示，不同规模的企业在施行低碳试点政策之后融资效率都有显著提升。从回归系数上看，大型企业依托体量优势，更有利于整合人才和资本在绿色创新和低碳转型中发挥作用，但由于大型企业的创新风险和转型成本较高，挤占了经营利润，因而其融资效率较中小型企业较低。中小型企业由于资本规模和市场竞争力等较小，融资约束较多，在低碳城市政策推行过程中受到金融资本配置优化带来的正向效应更为明显。

4.区域金融发展水平异质性

本文按样本企业所处地区金融数据中位数来划分高金融发展水平和低金融发展水平两组，并进行分组回归。具体测算方式为年末金融机构贷款余额与平减后的GDP的比值。结果如表6（7）和（8）列所示，低碳城市试点政策对于不同区域金融发展水平影响下的企业的融资效率影响均显著为正。从政策效应大小来看，高金融发展水平地区对于低碳城市政策实现资源配置优化的机制更为敏感，更有益于发挥政策激励效应。低金融发展水平地区商业银行等金融机构所能提供信贷的审核、供给能力相对较弱以及环境披露信息机制和风险评估机制不够完善，绿色金融等投融资工具发展较慢，抑制了企业融资效率的提高。综上可见，政策效应呈现显著的地区差异性。

五、影响机制分析

上文实证结果表明，低碳城市试点政策对于提升企业融资效率具有显著正向效应，但低碳城市试点政策依托何种路径来实现企业融资效率的提升还有待研究。根据前文理论机制分析，融资效率分为筹资效率和配置效率两个阶段：一方面，低碳城市试点政策改善了企业环境信息披露状况，降低融资风险从而实现筹资效率提升；另一方面，通过增加企业遵循成本，加强对于资金配置、企业经理人以及大股东的监督，降低两类代理成本，提高资金配置效率。本文尝试从信息披露程度和两类代理成本两个影响渠道进行实证检验。基于温忠麟等[35]的研究，运用三步检验法检验中介效应，构建中介机制检验模型如下：

其中，KV表示环境信息披露，由于环境信息披露可测度性，本文选择KV 指数衡量企业环境信息披露的质量。基于Kim等[36]的研究，KV指数反映了上市公司股票交易量对收益率的影响程度，体现股市对交易信息的依赖程度，从而度量了信息披露质量。本文在Kim等[36]测算信息披露质量方法的基础上，借鉴翟光宇等[29]、徐寿福等[37]的做法，构建环境信息披露（KV）变量计算模型如下：

其中，Pt和Pt-1分别为第t 期和滞后一期的股票收盘价，Volt和Vol0分别为第t期交易量和样本期间平均股票交易量。运用OLS法求解λ。λ的取值即为KV指数，取值越大，环境信息披露的质量越低。SC和DC分别表示企业的第一类和第二类代理成本。本文参考史永东等[23]、张爱美等[28]的做法，选择管理费用率作为第一类代理成本的测度指标，体现了企业经营者和所有者之间因存在代理关系而产生的成本。基于翟光宇等[29]的做法，采用大股东对于公司资金的占有，即其他应收款与总资产的比值来测度第二类代理成本。第一类代理成本为负向指标，第二类为正向指标。以上企业财务数据主要来源于国泰安数据库（CSMAR）。

中介效应检验的结果如表7 所示。（1）至（3）列反映了低碳城市试点政策对中介变量的影响，Treat×Post估计系数均显著为负，说明低碳城市试点政策不仅直接影响企业融资效率，也降低了企业的环境信息披露和两类代理成本。从（4）至（7）列可知，环境信息披露和两类代理成本对于企业的融资效率均存在显著负向影响，且Treat×Post估计系数均在1%水平上显著。这表明环境信息披露和两类代理成本是政策拉动企业融资效率提升的重要路径，政策通过提升企业环境信息披露质量，改善企业外部融资环境，提高企业的筹资效率；通过降低企业两类代理成本，改善企业内部控制质量和治理水平，提高企业的资金配置效率。并且，在内外部经济机制共同作用下实现企业融资效率的优化。由此，本文的假说2和假说3成立。为检验中介效应的稳健性，本文采用Sobel 检验进行验证。Sobel 统计量计算公式为：其中，a表示低碳城市试点政策和三项中介变量之间的影响系数，r表示在三项中介变量与企业融资效率之间的影响系数，σr和σa分别为r 和a 的标准误。经检验，三项中介变量的Sobel统计量均在1%的水平上显著。

表7 中介效应分析结果

六、结论与启示

本文基于低碳城市试点政策构建准自然实验，使用2009—2019年A股上市公司数据，通过两阶段链式网络DEA模型系统测算企业融资效率，利用渐进双重DID模型测算低碳城市试点政策对企业融资效率的影响，并从异质性的角度探讨在不同性质和不同区域金融发展水平下，试点政策对企业的异质性影响，最后引入环境信息披露和两类代理成本作为中介变量，研究了低碳城市试点政策对于企业融资效率的影响路径。

研究发现：一是样本企业的融资效率整体水平和资金配置阶段效率较低，筹资阶段效率相对较高且企业间融资效率差异性大。二是低碳城市试点实施后，企业融资效率显著提升。相比非低碳城市试点辖内企业，政策实施后企业融资效率有所提升。此结论在经过平行趋势检验、剔除直辖市样本、安慰剂检验和PSM-DID 等检验后依旧稳健。三是低碳城市试点政策实施效果对不同性质和不同区域金融发展水平的企业存在显著异质性，即对民营企业、非重污染企业、中小型企业和区域金融发展水平较高的地区具有更显著的正向效应。四是低碳城市试点政策通过降低两类代理成本和提高环境信息披露，改善外部融资环境和内部治理机制，从筹资和配置两方面共同推动企业融资效率提升。

综上，本文得出以下启示：（1）积极鼓励非试点地区申报低碳城市试点政策，探索适合当地经济社会环境特点的实施路径，对实施效果较好的试点地区予以财政贴息等激励，充分发挥试点项目的示范效应和城市名片效应。（2）推动建立转型金融和碳金融等新兴金融工具，满足企业多层次的融资需求，政府应充分发挥制度设计、组织协调、行政规制和市场激励等基础性引导作用。（3）充分把握低碳城市试点政策的金融资源配置路径机制，通过金融资源配置为重污染行业企业和国有大型企业低碳化发展提供强劲动力。在政策实施过程中应聚焦长期目标，推动地方金融体系完善，建立健全信息披露机制，为实现持续降碳增产、绿色发展多赢提供长效融资渠道，保障企业的正常生产，规避环境规制约束下高环境规制成本陷阱。（4）健全绿色创新对企业全要素生产率的推动作用。企业应积极培育研发人才队伍，加大对低碳生产、绿色金融和新能源开发等领域的投资预算和高质量人才引进预算，落实长期创新驱动发展战略和制定具体落实计划。企业应优化资本配置效率，培养管理者的战略眼光，加强内部控制，保证企业融资效率的持续提升。

注 释

①限于篇幅要求，本文省去描述性统计分析部分，如有需要可向笔者索取。

②《公司环保核查行业分类管理名录》（环办函〔2008〕373号）规定火电、钢铁、水泥、煤炭、电解铝、建材、采矿、化工、石化、制药、轻工、纺织和制革共13类环保核查行业。