排污费税标准改革与企业绿色技术创新——基于2004～2019年沪深A股上市工业企业的实证分析

邓沛琦

（湖北省社会科学院 经济研究所，湖北 武汉 430077）

学术界对环境规制与企业技术创新关系的研究由来已久，学者们从不同视角采用不同方法对此进行了大量研究，但迄今仍未达成一致结论。古典经济学认为，环境规制所导致的企业排污成本内部化会挤压企业用于研发的那一部分资金投入，进而抑制企业的技术创新，对经济增长产生负面效果，环境质量的改善必须以降低经济增长为代价。［1-3］而哈佛大学教授波特认为，恰当的环境规制能够促使企业进行更多的技术创新活动，从而抵消创新所需部分或全部成本，实现“创新补偿”效应，此即环境规制中经典的“波特假说”。［4-5］国内外学者运用多种研究方法对“波特假说”从理论和实证上进行了验证，基本形成了两种代表性观点，即“促进论”观点和 “抑制论”观点。

第一，“促进论”观点。Brunnermeier和Cohen根据美国制造业的数据证实了环境规制能对环境相关的技术创新产生正向促进作用。［6］Jaffe等和Yuan等基于不同国家和地区的面板数据进行实证研究，结果也支持了“波特假说”成立。［7-8］Ramanathan等和Albrizio等从环境管制政策的灵活性与差异化出发，研究发现更为灵活的市场型政策工具比命令—控制型的环境政策工具对生产率增长的促进更为明显。［9-10］王锋正和郭晓川认为，环境规制强度对我国工业企业 R&D效率的影响呈显著正相关关系；
胡雪萍等运用SYS-GMMM方法证明了天南地北规制以一种“U”型动态影响绿色技术创新。［11-12］毛建辉考察政府行为、环境规制与区域技术创新的关系发现，环境规制强度增加能够促进区域技术创新能力提升，但这仅限于东部地区，而中西部地区尚未形成这种正向促进作用。［13］温湖炜和钟启明采用倍差法模型的实证研究结果基本上也支持“波特假说”。［14］

第二，“抑制论”观点。Hamamoto基于日本制造业和非制造业数据的研究认为，环境规制对技术创新的促进作用并不显著。［15］Greenstone等人检验了美国的清洁空气法案对其制造业生产率的影响，研究表明，该法案的实施使得美国制造业（在1972～1993年间）的全要素生产率下降了大概2.6%。［16］叶琴等研究表明，环境规制对技术创新具有滞后性，并不能对当期的技术创新水平产生促进作用，这说明“波特假说”存在时间约束条件。［17］张根文等研究发现，新法的实施对重污染企业创新活动在整体上有负面影响。［18］伍格致等研究认为，环境规制既不能提高技术创新水平，也不能提高全要素生产率。［19］刘章生等和钱银利的研究结果均显示，环境规制对绿色技术创新的总体促进作用不明显。［20-21］牛美晨和刘晔的实证研究结果表明排污费征收标准的提高显著抑制了企业创新水平，而且这种抑制具有长期效应。［22］的确，企业会综合考虑各类影响投入和产出的因素来实现企业效益最大化的目标，在“遵循成本效应”的前提下，当税费标准低于企业的减排成本时，企业宁可缴费也不愿减排。［23］

还有学者认为，环境规制与技术创新之间存在非线性效应，这种非线性关系的具体情况会因空间、企业特征、地区特征以及行业等不同而异。徐彦坤和祁毓从时间维度上来验证环境规制与企业技术进步存在“U”型关系，即从短期来看，环境规制对企业的创新会产生不利影响，但持续的环境规制所释放的社会绿色信号能够提升企业环境治理的社会价值。［24］韩庆兰和廖佩君研究发现，在重污染行业中，环境规制对行业生态技术创新的影响由抑制转变为促进；
在轻污染行业中，环境规制对行业生态技术创新具有显著正向影响。［25］高新伟和张增洁也验证了不同环境规制工具与技术创新之间的非线性关系。［26］

综上所述，有关环境规制对企业绿色技术创新的影响学界尚未达成一致共识。为进一步丰富和拓展相关研究，本文提出如下两个假设：

假设1：排污费标准改革在短期会降低企业研发创新，但在长期，这种负向作用将会降低。

假设2：排污费标准对企业研发创新的影响会因企业所有制特征差异而不同，相比于非国有企业，排污费标准改革对国有企业研发创新的影响更大。

（一）模型设计

由于各省份二氧化硫排污费征收标准调整在时间、空间和行业上存在差异，本文采用三重差分模型（Difference-in-Difference-in-Difference，DDD）来分析二氧化硫排污费调整对企业的创新效应影响，该项政策只是针对污染行业进行的，对其他行业并无直接影响，因此构成了评估的第三层差异，即污染行业与非污染行业之间的差异。本文借鉴Bertrand和Mullainathan的“多期双重差分方法”，［27］建立基准模型如下：

式（1）中，i表示省份，c表示企业，t表示年份。因变量Yct代表企业创新水平，参考解维敏和方红星、刘运国和刘雯、卢馨等的研究，本文采用研发支出占总资产的比值（RD_asset）来衡量企业创新水平。［28-30］主要解释变量PDRict表示t年i省份c企业是否受到排污费标准调整这一外部冲击的影响，如果i省份排污费改革的时间为t，则在t年以后i省份重污染行业所对应的企业PDRict取值为1，反之为0。这里的重污染行业主要为排放二氧化硫的六大行业。①《第一次全国污染源普查公报》数据显示，二氧化硫排放的行业主要包含：电力、热力生产供应业；
非金属矿物制品业；
黑色金属冶炼及压延加工业；
化学原料及化学制品制造业；
有色金属冶炼及压延加工业；
石油加工炼焦及核燃料加工业等六大行业，因此本文讨论的受排污费改革影响的工业企业也主要为这六大行业下所对应的污染型企业。Controlict为影响企业创新的其他控制变量，uc是省份固定效应，以控制地区间不随时间变化的冲击的影响；
γt表示年份固定效应，以控制各年份不因企业变化冲击的影响；
εct为残差项。本文关注的主要系数为β，该系数捕捉了排污费改革对污染行业企业研发创新的冲击。

（二）变量及数据说明

如表1所示，在企业控制变量方面，借鉴现有的关于企业创新影响因素的研究结果，选取企业规模（lnasset，labour）、企业年龄（age）、社会财富创造能力（tobin_Q）、企业负债（lndebt）等控制变量。其中，选取样本中的企业净资产和企业员工数量作为控制变量来衡量企业规模的大小，取对数后分别用lnasset和lnlabour表示；
选取样本中企业调查期与成立年份之差来表示企业年龄（age）；
选取样本中上市公司的企业TobinQ（企业市场价值与资本重置成本之比定义为TobinQ，数值越大表明企业创造了越多的社会财富）作为控制变量来衡量企业的社会财富创造能力；
企业负债（lnDebts），企业可以拥有更多的可用资金来改善技术设备、增加创新投入，同时银行所提供的贷款也是市场投资者对企业信用的重要衡量，取对数后用lnDebts表示。［31-32］

表1 变量描述性统计

对所选取的初始样本数据进行如下处理：（1）剔除ST或*ST的企业，以规避异常值影响。（2）剔除数据严重缺失的企业，并对个别变量的缺失值做插值处理。（3）剔除流动资产、固定资产、固定资产净值大于总资产的异常值。（4）对观测值在1%和99%分位数上进行缩尾处理，以消除异常值的影响。［33］在对企业层面的研究中，企业财务数据、公司员工规模数据以及企业所在行业数据均来自CSMAR数据库，企业研发支出的数据来自wind数据库，数据通过手工比对合并形成。处理后面板数据的描述性统计如表1所示，研发投入占比的平均值为0.018，最大值为0.188，可见，观测样本企业整体的研发投入偏低（除了企业年龄的标准差较大以外），其余各个变量的均值和极值都较为正常。

（一）共同趋势检验

在开始分析排污收费标准改革对企业技术创新的影响之前，需要先检验在政策实施以前，处理组省份和控制组省份的企业在技术创新这一指标上的差异是否会随着时间而发生变化。如果在排污收费标准提高之前的因素导致污染型企业与其他工业企业在技术创新方面的差异出现显著变化，那么此时三重差分的回归结果将是有偏的。虽然在模型设计上加入的影响企业技术创新的一系列控制变量能让估计结果更加接近真实值，但为了更严谨地判断排污收费标准之前的因素是否会对回归结果产生影响，设计如下模型对处理组和控制组的企业技术创新在排污费标准提高之前是否满足共同趋势假设进行检验：

其中，PDR表示排污收费标准提高前四个变量的合集，t=0表示排污收费标准改革当年，t=-2、t=-3、t=-4则分别表示排污收费标准改革实施前二年、前三年、前四年，我们以t=-1即政策实施前一期作为处理组和对照组共同趋势检验的基准期。PDR的系数表示排污收费标准实施前处理组和控制组企业的技术创新差异相对于t=-1期的变化。根据平衡趋势假定，我们预期排污费改革措施实施前各PDR的系数都不显著。Control所含的其他控制变量与模型（1）一致。表2汇报了利用模型（2）进行共同趋势检验的回归结果。可以发现，在第（4）列控制了年份和企业固定效应以及加入其他控制变量的情况下，PDR-2、PDR-3、PDR-4的系数均不显著，这说明在排污收费标准实施之前，相对于基准期（t=-1），处理组和控制组的企业技术创新水平不存在显著差异，符合共同趋势的假定。

表2 共同趋势检验

（二）基准回归结果分析：环境规制对企业技术创新的影响分析

运用模型（1）的三重差分方法来探究更严格的环境规制对企业技术创新的影响，估计结果见表3。

表3 基准回归结果

观察表3中列（1）和列（2）可以发现，无论是否控制时间效应，主要解释变量系数均显著为负，说明更为严格的环保规制政策（即排污费标准的提高）会显著降低企业的技术创新水平。当其他因素保持不变时，相比于还未受排污收费改革影响的企业而言，受到影响的企业的技术创新水平平均降低0.23%。如列（3）和列（4）所示，PDR_1～PDR_5的系数均不显著，这说明排污费标准提高对企业创新的抑制作用只存在短期效应，并无明显滞后效果。

由此我们验证了本文提出的假设1，即排污费标准改革在短期会降低企业研发创新，但从长期看，这种负向作用将会降低。

（三）异质性分析：环境规制、企业特征与企业研发创新

为了验证假设2是否成立，本文根据国泰安数据库（CSMAR）中企业分类标准将样本数据分为外资、国有、民营企业三大类，表4为分样本固定效应回归结果。从列（1）、列（2）和列（3）可知，排污费标准改革对国有企业研发创新具有明显的负向作用，其系数为-0.0037，略高于基准回归结果中的-0.0031，而民营企业和外资企业的回归结果并不显著。列（4）、列（5）和列（6）的滞后效应回归结果显示，排污费征收标准提高对国有企业的研发创新具有显著的滞后影响，而对民营和外资企业的滞后作用并不明显。综合分析，不论是当期还是滞后期，排污收费标准提高对国有企业创新活动具有显著的负向作用，但对民营和外资企业均无显著影响。

表4 分样本回归结果

由此本文提出的假设2得到了验证，即“排污费标准改革对企业研发创新的影响会因企业所有制特征差异而不同，相比于非国有企业，此次排污费标准改革对国有企业研发创新的影响更大”。

（一）行业污染属性指标的重新定义

为检验基准回归模型估计出来的系数的稳健性和可靠性，对行业污染属性指标进行重新定义后进行再估计。这里将主要排放二氧化硫的六大行业设定为污染行业。

利用政策实施之前2000年的企业所属行业的二氧化硫排放占全行业比重值，采用单一年份的行业排放指标避免随时间变化的行业排放指标可能造成的模型的内生性问题。回归结果与上述检验一致，排污收费标准的提高对企业研发创新均有显著负向作用（见表5）。表明本文的研究估计结论是相对稳健的。

表5 重新定义污染行业后的回归结果

（二）改变聚类层次和固定效应类型

在基准回归模型中，本文控制了年份固定效应和企业固定效应，但是仍然存在一些行业中的不随时间变化的特征，如地理位置、气候条件等会影响到企业的研发投入。

为了更好地控制这种行业、省份层面因素对企业创新的影响，我们有选择性地考虑不同聚集水平下的稳健标准误和不同类型的固定效应来控制排污收费改革在行业和省份层面的冲击。

回归结果如表6所示。表6第1～3列展示了不同聚类层次的回归结果，分别对省份、行业和省份—行业进行双重聚类，主要关注的系数保持在-0.0023左右，并在5%和10%的水平上显著；
表6中第4～6列不同固定效应类型的回归结果中，我们逐步加入行业—年份固定效应、省份—年份固定效应和行业—省份固定效应，从而控制行业层面、省份层面逐年变化的不可观测因素对企业研发创新的影响，以及行业层面随省份变化不可观测的因素对企业技术创新的影响，在此关注的主要系数仍然保持为-0.0023，并在10%的水平上显著。所得结论与上述基准回归模型中的估计结果基本一致。

表6 不同聚类层次和不同固定效应类型的回归结果

本文从动态的研究视角讨论了环境规制对上市工业企业研发创新的影响，即利用大样本上市工业企业的微观数据，采用三重差分方法评估环境规制对企业绿色技术创新活动的影响和异质性效果，并通过基准回归结果和稳健性检验证实了本文提出的两个研究假设。具体来说，排污费征收标准改革的实施在短期对上市工业公司的研发投入具有显著的负向影响，但是从长期来看，这种负向作用将会降低；
从企业性质来说，国有控股的上市工业企业研发创新活动会受到排污费税标准改革的负面影响，但民营和外资企业受到的影响并不显著。因此，可以得到结论：排污费税标准改革作为一种强化的经济型环境规制手段，在其实施后并不能倒逼工业企业的技术研发创新，反而抑制了国有企业的研发投入。该研究结论是基于现有数据和指标进行的综合效果和平均效果的估计，但不排除有部分大中型企业在排污收费标准提高以后加大了研发投入以应对环境规制带来的高成本。

根据上述研究结论，本文提出如下几点建议：

第一，针对人们日益增长的美好生态环境诉求，政府应加强更为严格的环境信息监测披露，运用多种政策工具和大数据等信息手段撬动企业环境治理和生态保护，构建市场导向型的绿色技术创新体系。但在经济下行压力下，污染治理政策的实施也应该同时兼顾到企业的实际，针对不同的行业企业灵活采用环境执法措施，充分调动企业生产和技术创新积极性。

第二，政府应建立健全污染企业绿色技术创新的外部激励机制：一方面，可以通过政府研发财政补贴、税收减免等鼓励性政策来促进企业绿色技术创新；
另一方面，不断改进和完善营商环境，为企业绿色技术创新提供绿色公共服务。

第三，污染企业要通过落实“两山理论”，实现“双碳”目标，树立高质量、可持续发展的愿景和环境导向的发展战略，自觉践行绿色发展理念。企业要在环境治理中发挥主体性作用，树立环境责任意识，主动调整战略部署，转变企业发展模式，通过技术和人才引进等举措来保障企业绿色技术创新，实现环境保护和绿色技术创新与经济社会效益的多赢。

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