环境保护税对企业数字化转型的影响研究——基于《环境保护税法》 的准自然实验

徐元国 刘歆

（浙江工商大学经济学院，杭州 310018）

长期以来，以高耗能、高污染和高排放为代价的经济发展模式给我国带来了严峻的环境污染问题，严重阻碍我国经济可持续发展。党的二十大报告指出，“推动绿色发展，促进人与自然和谐共生”。税收作为国家宏观调控的经济手段，在推动环境保护和实现经济低碳转型方面发挥着重要作用。2016 年12 月25 日，《中华人民共和国环境保护税法》（以下简称《环境保护税法》）立法通过，并于2018 年1 月1 日起正式施行。这标志着我国首部“绿色税制” 登上了历史舞台，进一步推动了生态文明建设和绿色发展。与此同时，随着人工智能、大数据、云计算、元宇宙等新兴技术不断涌现，催生了数字经济这一新型经济形态，企业数字化转型成为了推动绿色发展的核心微观动力。然而，据《2021 年中国企业数字转型指数研究》 显示，我国大部分企业仍处于数字化转型探索期，面临“不愿转、不敢转、不会转” 等转型难题，仅有16%的企业转型成效显著。那么，在此背景下，环境保护税作为一项环境经济政策［1］，能否促进企业数字化转型？如果能，其背后的作用机理和异质性表现又如何？为厘清这些问题，本文将研究环境保护税对企业数字化转型的影响及其内在机理，对我国进一步推动经济绿色低碳发展和企业数字化转型具有重要意义。

1 文献综述

自环境保护税开征以来，已有研究主要围绕环境保护税的环境红利、经济红利及双重红利对其政策效应展开探讨，但并未形成统一观点。在环境红利方面，与排污费相比，环境保护税对生态足迹的抑制作用更强［2］。环境保护税能够通过提高污染物适用税额，显著降低污染物排放量［3］，从而改善空气污染［4］。在经济红利方面，环境保护税能够激励产业结构升级［5］、改善收入不平等状况［6］以及促进区域绿色全要素生产率增长［7］，最终推动经济高质量发展［8］。在双重红利方面，刘磊和周阳（2023）［9］基于省级面板数据，发现我国绿色税收总体上存在环境红利，暂未实现经济红利。尽管环境保护税能够有效促进污染减排与碳减排［10］，但其也对经济产生了一些负面影响。如Wei 等（2023）［11］指出，环境保护税通过促进绿色资本和挤出低技能劳动力降低了劳动力份额；王佳邓等（2021）［12］采用可计算一般均衡模型进行定量分析，发现环境保护税给江苏省经济带来微弱负面影响。综上，大部分学者肯定了环境保护税的环境红利，但对其经济红利尚未有统一定论，仍需进一步验证。

在环境保护税对企业的影响方面，主要存在“促进论” 与“抑制论” 两种观点。基于“促进论”，环境保护税能够提升企业绿色技术创新水平［13］、改善企业ESG 表现［14］以及促进企业绿色发展［15］。基于“抑制论”，环境保护税通过环保投资抑制了企业绿色技术创新［16］，并且通过产出效应降低了企业员工薪酬和数量［17］。此外，Xie等（2023）［18］的研究表明，环境保护税降低了企业投资效率。综上，既有研究主要采用双重差分模型验证了环境保护税对企业的影响，但并未形成统一定论，并且鲜有文献基于企业数字转型的角度研究环境保护税的经济红利。实际上，在“双碳” 愿景下，促进企业数字化转型是推动数字化绿色化协同发展的题中应有之义。鉴于此，本文从企业数字化转型的视角出发，考察环境保护税的政策效应，进一步丰富了环境保护税的政策效果评估和企业数字转型影响因素的研究；将《环境保护税法》 的施行视为外生政策冲击，利用双重差分法进行实证分析，并探讨了异质性处理效应，弥补了双重差分模型的缺陷，为环境保护税的经济红利提供了稳健可靠的微观经验证据。

2 理论分析与研究假说

2.1 环境保护税与企业数字化转型

企业数字化转型是指以数字技术赋能商业数据规律，增强自身核心竞争力的创造性过程，最终表现为经济与环境转型［19，20］。环境保护税本质上是一项能够将污染负外部性内部化，约束企业排污行为的市场型环境规制制度［1］。具体而言，环境保护税对企业数字化转型的影响体现在经济与环境两方面。经济方面，环境保护税的法律效力使政府环境规制力度进一步加强，增加了排污企业的私人成本，企业为追求利润最大化，降低生产成本与环境违规成本，淘汰落后产能、购置节能环保设备、学习先进技术、研发绿色产品并优化资源配置等，从而形成低能耗、高效率的经济发展模式，提高核心竞争力；环境方面，环境保护税的减排优惠政策有利于激励企业节能减排行为，通过优化生产工艺流程、强化绿色技术研发等行为，减少企业碳排放，推动企业绿色低碳发展。总而言之，环境保护税能够促进企业生产效率提升和增强环境保护水平，实现经济效益和环境可持续发展的双重目标。据此，本文提出假说1：

假说1：环境保护税能够促进企业数字化转型。

2.2 环境保护税对企业数字化转型的作用机制

2.2.1 研发投入的中介作用

环境保护税能够促进企业研发投入。（1）环境保护税使央地收入分配比例发生变化，税收完全交由当地政府，有利于打破政企合谋的动机，从而提高企业环保投资［15］，为企业开展研发活动提供资金支持；（2）环境保护税施行后，部分地区上调了环保税税额标准，使当地环境规制强度增大。由波特假说可知，环境规制强度提升能够将污染外部性内部化，从而产生创新补偿效应抵消治污成本的影响，激励企业参与创新研发活动；（3）环境保护税中新增了税收减免政策，通过税收的杠杆调节作用，提高了企业投资报酬率，促使企业进一步增加研发投入。研发投入的增加有利于促进企业数字化转型。随着研发投入的增加，企业将提高对前沿科技的敏感性，能够及时挖掘内外部有效信息，提高信息整合能力，为企业数字化转型提供技术支撑；同时，企业具有强烈的动机加大对数字化项目的研发投入，以适应当前我国数字化转型的背景和数字经济的潮流。据此，本文提出假说2：

假说2：环境保护税能够通过促进企业研发投入推动企业数字化转型。

2.2.2 融资约束的中介作用

环境保护税能够缓解企业融资约束。（1）环境保护税的征管模式发生变化，征收的规范性和透明度得以提升，通过信息共享机制，提升企业环境涉税信息的真实性，有利于缓解征税部门与企业间的信息不对称，从而在资金供需两端搭建桥梁，缓解企业融资约束［21］；（2）环境保护税的执法力度和征收模式，将逼迫企业自愿披露环境信息，从而形成信任机制，缓解企业融资约束。原因在于，企业环境信息披露能够提高投资人投资信心，降低融资准入门槛等，且增强金融机构对企业的认识和了解，从而降低融资风险与成本，缓解融资约束；（3）税收作为企业必须支付的刚性支出，会导致企业资源向外流出，减少内部可用资金，此外，税收优先原则也降低了企业内部现金流的使用自由度［19］，而环境保护税在原有减免优惠的基础上，增加了对企业减排的税收激励，能够在一段时期内增加企业可支配现金流，从而缓解企业融资约束。融资约束与企业数字化转型密切相关。企业数字化转型是一项需要占用大量资金的变革性活动，而融资约束会导致企业缺乏变革过程中所需资金，进而阻碍企业数字化转型进程；企业缓解融资约束，能够采购先进数字技术、加大研发投入、引进高素质人才和进行战略投资等，从而推动企业数字化转型。据此，本文提出假说3：

假说3：环境保护税能够通过缓解企业融资约束推动企业数字化转型。

2.2.3 ESG 表现的调节作用

ESG 表现由环境、社会和治理三部分组成，定义为企业采用绿色发展模式、树立负责的企业形象以及建立有效的公司治理体系来推动企业可持续发展。良好的ESG 表现能够使企业减少不合规的经营和管理行为，通过满足利益相关者的需求，获得利益相关者关注、信任及投资，进而为企业数字化转型提供有利的市场环境和商业资源，加快企业数字化转型步伐［22］。在环境保护税促进企业数字化转型的路径中，ESG 表现发挥着至关重要的作用。随着可持续发展理念的提出，企业管理者追求良好的ESG 表现，以吸引资本市场中的投资者，进而为企业积累生产运营活动所需的资金，提升企业对科技创新活动的研发投入；且良好的ESG 表现能够向外界提供更多企业相关信息，有利于降低企业和投资者之间的信息不对称，使投资者在一定程度上降低风险溢价要求，进而提升企业资金可得性，缓解融资约束问题。据此，本文提出假说4：

假说4：良好的ESG 表现有利于增强环境保护税对企业数字化转型的促进作用。

3 研究设计

3.1 实证模型构建

为研究环境保护税对企业数字化转型的影响，本文借鉴于连超等（2021）［23］的做法，将《环境保护税法》 的施行视为准自然实验，将重污染企业视为处理组，非重污染企业作为对照组①，构建基于双向固定效应的双重差分模型：

其中，lnDTit表示企业数字化转型，EPTit表示企业是否为重污染企业的虚拟变量，Xijt为一系列控制变量，i、j和t分别表示企业、行业和年份，μi、υt和ωj为对应的固定效应，εit为随机扰动项。

3.2 变量定义及说明

3.2.1 被解释变量

企业数字化转型（lnDT）。文本分析法是目前测算企业数字化转型的常见方法，因此本文借鉴唐松等（2022）［24］的做法，利用Python 爬取上市公司年报文本中关于人工智能技术、大数据技术、云计算技术、区块链技术和数字技术应用这5 个维度的关键词②，将这些关键词的词频加总并进行对数化处理，衡量企业数字化转型程度。

3.2.2 核心解释变量

环境保护税（ERT）。若企业为重污染企业，且观测时间在2018 年及之后年份，则把ERT赋值为1，否则为0。

3.2.3 控制变量

借鉴已有研究，选取了行业和企业层面的控制变量。

（1）行业竞争度（lnHHI），用赫芬达尔指数的对数值来表示，计算公式为：

其中，Ri表示企业营业收入，R表示企业所属行业的营业收入合计。

（2）企业规模（lnSIZE），用企业资产总额的对数值来表示；（3）资产负债率（LEV），用企业总负债与总资产的比值来表示；（4）企业年龄（lnAGE），用当年年份减去企业成立年份并加1，最后取对数来表示；（5）独立董事比例（ID），用企业独立董事人数占总董事人数的比例来表示；（6）两职合一（DUAL），若企业董事长和总经理为同一人，则赋值为1，否则为0；（7）大股东资金占用（CO），用企业其他应收款与总资产的比值来表示。

3.3 数据来源、处理及描述性统计

为避免样本时间跨度过长而对研究结果产生干扰，且考虑到数据可得性，本文选取2012～2021 年中国沪深A 股上市公司作为研究样本，数据主要来自于CSMAR 数据库、WIND 数据库和CNRDS 数据库，相关上市公司年报来自深交所和上交所官方网站。此外，本文剔除了ST、∗ST、金融类企业及数据严重缺失的企业，最终得到25557 个企业－年度观测值。

表1 为本文主要变量的描述性统计结果。从中可知，企业数字化转型（lnDT）的均值为2.929，最小值为0，最大值为6.909，表明企业数字化转型在样本期内存在较大差异。其他控制变量也都在较大范围内波动，这为考察环境保护税对企业数字化转型的政策效应提供了研究素材。

表1 变量的描述性统计

4 实证结果分析

4.1 基准回归结果

表2 为环境保护税对企业数字化转型的基准回归结果。不难发现，在控制年份固定效应、企业固定效应和行业固定效应的基础上，逐步加入行业和企业层面的控制变量，核心解释变量环境保护税（ERT）的回归系数均显著为正。以列（3）结果为例，表明环境保护税能够促进企业数字化转型。具体而言，相较于非重污染企业，环境保护税使重污染企业的数字化转型程度提升9.51%。可能的原因是，环境保护税的施行增加了重污染企业的生产成本，特别是对于那些高污染、高能耗企业而言，税负增加将直接对其利润产生影响。为降低税务负担并提高经济效益，企业将不得不寻求更加绿色环保的生产方式，因此企业数字化转型将成为一种有效手段。综上，本文的假说1得以验证。

表2 基准回归结果

4.2 稳健性检验

4.2.1 平行趋势检验及动态效应

鉴于双重差分模型需要满足平行趋势假设，即证明企业数字化转型的确受到环境保护税的政策冲击，而不是源于自身转型升级的现实趋势。本文借鉴徐元国和刘歆（2023）［25］的做法，采用事件研究法来进行验证。考虑到环境保护税施行前6 年数据较少，本文将环境保护税施行前6 年的数据汇总至第－5 期，并把环境保护税施行前的第4 期定为基期。图1 为平行趋势检验结果。不难发现，在环境保护税施行前，回归系数均不显著，表明处理组和对照组的企业数字化转型程度不存在显著差异，平行趋势假设成立。此外，从动态效应来看，在环境保护税施行后，回归系数显著为正，说明环境保护税对企业数字化转型的促进作用开始显现，且促进效果大致呈上升趋势。

图1 平行趋势检验

4.2.2 安慰剂检验

为避免随机因素对基准回归结果产生偏误，本文借鉴徐元国和刘歆（2023）［25］的研究，通过随机抽样1000 次构建“伪环境保护税虚拟变量”来进行安慰剂经验。图2 展示了安慰剂检验结果。从中可知，伪回归系数与基准回归结果所得到的真实回归系数存在显著差异，其分布服从正态分布并集中在零点附近，P 值大多大于0.1，符合安慰剂检验的通过标准，说明环境保护税对企业数字化转型的促进作用并未受随机因素干扰。

图2 安慰剂检验

4.2.3 异质性处理效应分析

最新的DID 前沿研究表明，使用双向固定效应模型进行政策识别，会产生异质性处理效应而对研究结果产生干扰。为解决异质性处理效应问题，本文主要采取如下两种做法：

（1）使用Stata 软件中的Csdid 命令来进行检验。结果显示，环境保护税（ERT）的回归系数为0.115，在1%的水平上显著为正，表明本文研究结果具有稳健性。

（2）使用Stata 软件中的Ddtiming 命令将研究结果分解为“先处理VS 后处理”、“后处理VS 先处理”、“处理VS 从未处理” 和“处理VS 总是处理” 4 个组别。Bacon 分解结果如图3 所示，水平黑线为DID 估计值，好组别“先处理VS 后处理”和“处理VS 从未处理” 的权重总和达到96.5%，再次证明前文实证结果具有稳健性。

图3 Bacon 分解图

4.2.4 反事实检验

为规避时间因素对研究结果产生干扰，本文将环境保护税施行时间分别提前3 年和4 年，构建新的政策虚拟变量进行回归。回归结果如表3列（1）、（2）所示，环境保护税（EPT）的系数均不显著，表明本文研究结果未受到时间因素干扰，进一步增强了本文研究结果的可信度。

表3 稳健性检验回归结果

4.2.5 预期效应

鉴于《环境保护税法》 于2016 年年底立法通过，但于2018 年才正式施行，在此期间，企业可能提前进行数字化转型，以减少在税法施行后的冲击和调整期。因此，为规避预期效应对研究结果产生干扰，本文在基准模型中加入提前1 年的政策虚拟变量，重新进行回归。回归结果如表3 列（3）所示，环境保护税（EPT）的系数依然显著为正，因此可以排除预期效应的影响，这无疑强化了本文的研究结果。

4.2.6 PSM－DID 检验

为规避样本选择偏误对研究结果产生干扰，本文采用PSM－DID 方法进行检验。表3 列（4）～（6）分别为核匹配、卡尺内最近邻匹配（K＝3；卡尺＝0.05）和K近邻匹配（K＝4）的回归结果，不难看出，无论采用哪种方法，环境保护税（EPT）的系数依然显著为正，表明前文研究结果依旧稳健。

4.2.7 排除其他政策干扰

“宽带中国” 政策（试点时间为2014、2015 和2016 年）、低碳城市试点政策（试点时间为2010、2013 和2017 年）、智慧城市建设（试点时间为2012、2013 和2014 年）及新“环保法” 的实施（实施时间为2015 年）均在本文的研究区间内，会干扰本文研究结果，因此本文将研究区间改为2016～2021 年，并在基准模型中加入第3 批“宽带中国” 政策和第3 批低碳城市试点政策的虚拟变量，重新进行回归。回归结果如表3 列（7）所示，环境保护税（EPT）的系数依然显著为正，因此可以排除其他政策的干扰。

4.3 异质性分析

环境保护税对企业数字化转型的异质性影响如何？本文将从区域和企业异质性两方面进行研究。

4.3.1 区域异质性

不过谁曾想，25年前，当时华西医院各项指标比较落后，其床位使用率、手术量、门诊量等数据，和成都市的一家市级医院相比并无太大优势。

鉴于不同区域的环境规制水平、环保税率和经济发展程度有所差异，本文将样本划分为东部地区企业和中、西部地区企业③。分组回归结果如表4 列（1）、（2）所示，从中可知，环境保护税能够促进东部地区企业数字化转型，而对中、西部地区企业无显著影响。可能的原因在于：（1）东部地区环境规制水平和环保税率较高，企业面临更为激烈的市场竞争，其数字化转型需求也更为强烈；东部地区经济发展程度较高，企业享受到更多的技术支持和政府资源，以应对环境保护税政策和实现可持续发展；（2）中、西部地区的经济结构较为单一，政府对环境保护的重视程度不够，企业面临的环保压力较小，因此环境保护税的施行，并没有促进中、西部地区企业数字化转型。

表4 区域和企业生命周期异质性回归结果

4.3.2 企业异质性

已有研究表明，企业处于不同生命周期，其盈利能力、研发能力、投资策略和转型升级动力都存在明显差异，因此本文推测环境保护税对处于不同生命周期企业的数字化转型影响也不同。进一步地，本文借鉴唐松等（2022）［24］的研究，基于现金流模式法将样本划分为成长期企业、成熟期企业和衰退期企业。分组回归结果如表4 列（3）～（5）所示，从中可知，环境保护税能够促进衰退期企业数字化转型，而对成长期企业和成熟期企业无显著影响。可能的原因在于：（1）衰退期企业经营亏损、制度僵化及濒临破产，急需通过转型升级来扭转局面。环境保护税作为一种外部约束和激励机制，倒逼企业改变过去高耗能、高污染的生产方式，以提高资源利用效率、改善环境性能，实现数字化转型；（2）成长期企业侧重于扩大市场占有率，提高经济效益，与环境保护税的政策目标不一致，因此环境保护税不能促进其数字化转型；（3）成熟期企业组织架构较为完善，兼顾经济效应与环境效应，且本身数字化转型程度较高，因此环境保护税对其数字化转型的边际促进作用有限。

鉴于不同所有制的企业在环境监管和政治关联度等方面具有较大差异，本文将样本划分为国有企业和非国有企业。分组回归结果如表5 列（1）、（2）所示，从中可知，环境保护税对国有企业数字化转型的促进作用大于非国有企业。可能的原因是，国有企业具有政治属性，通常更加注重社会效应，为迎合政府的环境诉求，愿意投入更多资源和精力进行改革创新，从而营造出良好的数字化转型环境；非国有企业往往以经济效益最大化为目标，因此使环境保护税的政策效应大打折扣。

表5 企业所有制和环境规制强度异质性回归结果

若企业环境规制强度不同，环境保护税对其数字化转型的影响会不同吗？为回答这一问题，本文借鉴刘畅等（2023）［26］的做法，用企业所在地区当年投入废气废水污染治理的金额占该年工业产值的比值来衡量企业环境规制强度。进一步地，本文以企业环境规制强度的二分位数为分界线，将样本划分为强环境规制企业和弱环境规制企业。分组回归结果如表5 列（3）、（4）所示，从中可知，环境保护税能够促进强环境规制企业数字化转型，而对弱环境规制企业无显著影响。可能的原因在于：（1）环境保护税施行后，强环境规制企业凭借其环境绩效能够享受更多财政补贴与税收减免，且进行绿色产品研发和应用新技术的动力更足，加速了其数字化转型进程；（2）弱环境规制企业以经济利益为中心，通常将资源和资金优先用于其主要经营领域，且缺乏有效的舆论监督和环境监管措施，因此在缺乏外部压力和内部意识的情况下，其可能不会主动进行数字化转型。

5 机制检验

根据前文理论分析可知，环境保护税主要通过促进研发投入和缓解融资约束这两条路径推动企业数字化转型，并且ESG 表现发挥着正向调节作用。为此，本文构建如下模型来进行机制检验。

表6 报告了环境保护税对企业数字化转型的机制检验回归结果。其中，列（1）为研发投入作为中介变量的回归结果，结果显示，环境保护税（EPT）的系数显著为正，说明环境保护税能够促进企业研发投入。环境保护税施行后，税收完全交由当地政府，有利于打破政企合谋的动机，同时新增了税收减免政策，有助于企业开展研发活动并加大研发投入，从而为企业数字化转型提供技术支持。因此，环境保护税能够通过促进企业研发投入推动企业数字化转型，假说2 成立。列（2）为融资约束作为中介变量的回归结果，结果显示，环境保护税（EPT）的系数显著为负，说明环境保护税能够缓解企业融资约束。环境保护税的征管模式更透明、执法力度更强、税收优惠更大，有利于缓解金融市场信息不对称，降低融资风险与成本，增加企业可支配现金流，从而缓解企业融资约束，为自身数字化转型提供充足资金支持。因此，环境保护税能够通过缓解企业融资约束推动企业数字化转型，假说3 成立。列（3）为ESG 表现作为调节变量的回归结果，结果显示，环境保护税与ESG 表现的交互项（EPT∗ESG）的系数显著为正，说明ESG 表现能够正向调节环境保护税对企业数字化转型的促进作用。ESG 表现良好的企业更有可能吸引到ESG 投资者和以长期价值为导向的股东，他们视环境保护税为一种外部压力，支持企业进行数字化转型来减少环境负担，并增强可持续性。因此，良好的ESG 表现有利于增强环境保护税对企业数字化转型的促进作用，假说4 成立。

表6 机制检验回归结果

6 研究结论与政策启示

本文将《环境保护税法》 的施行视为准自然实验，基于双重差分法探究了环境保护税对企业数字化转型的影响。研究发现：（1）环境保护税能够促进企业数字化转型，使得重污染企业的数字化转型程度平均提升9.51%，且这种促进效果大致呈上升趋势。在经过平行趋势检验、安慰剂检验、异质性处理效应分析等稳健性检验后，该结论仍然成立；（2）环境保护税对企业数字化转型的影响具有区域和企业异质性，对东部地区企业、衰退期企业、国有企业及强环境规制企业数字化转型的促进作用更显著；（3）环境保护税通过促进企业研发投入和缓解企业融资约束推动企业数字化转型，并且ESG 表现发挥着正向调节作用。

本文根据以上研究结论，提出如下政策启示。

（1）完善环境保护税制度，深化环境保护税改革。①提高环保税税额标准，增强环境规制力度，进一步释放环境保护税对企业数字化转型的激励潜能；②持续扩大征税范围，可考虑对二氧化碳等温室气体征税，引导企业减污降碳；③实行差异化调节税率，充分考虑地区和企业的异质性，在推进企业转型升级过程中，保证企业的可持续发展能力。

（2）强化研发与融资两大路径，提升企业ESG表现。①加大政府对企业的研发投入支持力度，减轻企业环境成本负担，鼓励企业开展渐进式创新活动，研发清洁技术；②加大税收优惠力度，增加税收透明度，进一步降低企业税费负担，同时拓宽企业融资渠道，缓解企业融资约束；③提高环保政策的执行效率，发挥金融市场的引导作用，引导企业提高环境表现，积极承担社会责任，完善公司治理体系，全面提升企业ESG 表现。

（3）增强部门协同治理合作，与其他环保政策制定部门相互配合。①优化涉税信息共享平台，加强信息交流与合作，提高跨部门协作治税效率；②进一步构建涉及金融、生态及税收等政策支持体系，如将环境保护税与低碳政策、绿色金融政策相结合，使环境规制对企业数字化转型的促进作用得到最大发挥。

注释：

①环境保护税主要针对大气污染物、水污染物、固体废物和噪声征税，因此可认为环境保护税主要影响重污染企业，而对非重污染企业的影响可忽略不计［1］。此外，若企业属于重污染行业，则视其为重污染企业。16 个重污染行业代码如下：B06、B07、B08、B09、C17、C19、C22、C25、C26、C27、C28、C30、C31、C32、C33、D44。

②具体关键词见唐松等（2022）［24］的研究。

③东部地区包括北京市、天津市、河北省、上海市、江苏省、浙江省、福建省、山东省、广东省、海南省，其余地区则为中、西部地区。