一、研究内容

本文以中国 A 股重污染行业上市企业2011—2017 年的数据作为样本，实证检异质性环境规制工具对企业绿色创新活动的影响。研究发现: 排污收费“倒逼”了企业绿色创新能力，这一“倒逼”效应体现在外部压力和内部激励; 环保补助却“挤出”了企业绿色创新能力，这一“挤出”效应体现在迎合政府和机会主义，在控制内生性、排除干扰性因素、改变变量定义等稳健性检验后，该结论依然成立。

进一步研究发现，当企业资源基础较强时，排污收费对绿色创新的“倒逼”效应更加明显，但环保补助不存在这一现象; 排污收费促进了企业绿色发明专利成果的产出，而环保补助却“挤出”了企业绿色发明专利和绿色实用新型专利成果的产出。本文发现了不同性质的环境规制工具对企业产生了截然相反的效果，对已有关于环境规制经济后果研究的争论提供了中国的微观证据，为如何实现环境保护与企业绿色竞争力提升的“双重红利”提供了理论支持。

二、实证结果与分析

本文以我国 A 股重污染行业上市企业 2011—2017 年的数据作为样本。并按照以下标准对样本进行剔除：

1.剔除样本期内被 ST 的企业;

2.删除变量观测值缺失的样本;

3.为了尽可能减少企业信息披露行为造成的干扰，剔除排污费和环保补助均为 0 样本；

4.控制极端值的影响，对所有连续变量进行上下 1% 的缩尾处理

（1）基本回归检验

排污收费 Charge 的回归系数至少在 5% 的水平上显著为正，表明排污收费对企业绿色创新发挥了“倒逼”效应，而非“资源挤占”效应; 环保补助Subsidy 的回归系数至少在 5% 的水平上显著为负，表明环保补助对企业绿色创新产生了“挤出”效应，而非“资源补偿”效应

（2）排污收费“倒逼”效应、环保补助“挤出”效应的检验

1．排污收费的“倒逼”效应

根据本文的理论机理，外部压力和内部激励是排污收费“倒逼”企业绿色创新的具体表现。结果表明，外部压力和内部激励是排污收费“倒逼”企业绿色创新活动的具体表现，且上述效应对环保补助并不成立。

2. 环保补助的“挤出”效应

“挤出”企业绿色创新活动的表现; ＲEM × Subsidy的回归系数均显著为负，表明管理者的机会主义行为同样是环保补助“挤出”企业绿色创新活动的表现。Invest × Charge、ＲEM × Charge 的系数没有支持“挤出”效应。上述结果表明，迎合政府和机会主义是环保补助“挤出”企业绿色创新活动的具体表现，且上述效应对排污收费并不成立。

三、进一步研究

（1）地区提高排污费标准的准自然试验

在本文的样本期间内，共有 4 个省份提 高 了 排 污 费 标 准，分 别 是 新 疆 ( 2012. 8. 1 ) 、北 京 ( 2014. 1. 1 ) 、宁 夏 ( 2014. 3. 1 ) 、浙 江( 2014. 4. 1) 。本文设置虚拟变量 Ｒise × Post，表示样本期内提高了排污费标准的省份( Ｒise，处理组) 在提高排污费标准之后( Post) 的观测值，并赋值为 1，其余观测值赋值为 0。表 5 中列( 1) 、( 2) 对全部样本进行检验，列( 3) 、( 4) 采用 PSM 的方法，将处理组的样本与控制组的样本进行一对一匹配后，保留满足共同支撑假设的样本进行检验。

列( 1) 、( 3) 中 Ｒise ×Post 的回归系数不显著，原因可能是来自企业和地区层面的异质性，尽管地区提高了排污费的标准，但不是所有企业都对此敏感。列( 2) 、( 4) 中交互项 Ｒise × Post × Charge_dummy 的回归系数分别在 1% 和 5% 的水平上显著为正，表明当地区提高排污费标准后，相比没有缴纳排污费的企业，缴纳排污费的企业开展了更多绿色创新活动。该结果从相对外生的角度检验了排污收费的“倒逼”效应。

（2）排除干扰性因素

一是信息披露问题。在检验排污收费对企业绿色创新的影响时，我们只保留排污费不为 0 的样本; 在检验环保补助对企业绿色创新的影响时，我们只保留环保补助不为 0的样本。检验结果显示，排污收费 Charge 的回归系数在 1% 的水平上显著为正，环保补助 Subsidy的回归系数在 10% 的水平上显著为负，该检验分别将没有披露排污费、没有披露环保补助的“干扰性”样本完全剔除，排除了信息披露的干扰性因素。二是企业战略差异。为了排除企业战略差异的干扰性因素，我们仅保留那些既缴纳了排污费，又获得了环保补助的样本，因此“两类企业”变为“同一企业”，克服了企业战略差异的影响。检验结果显示，排污收费 Charge 的回归系数均在 1% 的水平上显著为正，而环保补助 Subsidy 的回归系数均为负。因此，排污收费和环保补助对绿色创新的差异化影响，是由政策

工具本身，而非企业固有战略所引起的。

（3）自选择偏差

采用 Heckman 两步法，对内生性问题予以控制。Heckman 检验分为两个步骤进行，在第一阶段，我们使用 Probit 模型回归，因变量为企业是否缴纳了排污费 Charge_dummy、企业是否获得了环保补助 Subsidy_dummy。如果企业缴纳了排污费( 获得了环保补助) ，则 Charge_dummy( Subsidy_dummy) 赋值为 1，否则赋值为 0。同时，由于企业某项决策活动容易受到同行业、同地区其他企业相同活动的影响( Kaustia ＆ Ｒantala，2015) ，为此我们分别计算同行业、同地区其他上市企业缴纳排污费( 获得环保补助) 的均值，作为企业是否缴纳排污费( 获得环保补助) 的工具变量。在第二阶段，我们将第一阶段得到的逆米尔斯比率( InverseMills Ｒatio) 加入模型( 1) 进行回归。结果显示，在第一阶段，工具变量的回归系数均在 1% 的水平上显著为正，表明工具变量是有效的; 在第二阶段，Charge 的回归系数在 1% 的水平上显著为正，Subsidy 的回归系数在 10% 的水平上显著为负。因此在控制了企业是否缴纳排污费、是否获得环保补助的内生性问题后，结果仍然支持了排污收费“倒逼”企业绿色创新、环保补助“挤出”企业绿色创新的结论。

（4）企业资源基础的影响

从财务资源、人力资源两个方面，考察企业资源基础如何影响异质性环境规制工具与企业绿色创新活动的关系。对于财务资源，我们选用 Hadlock ＆ Pierce( 2010) 提出的 SA 指数加以度量，SAindex = － 0. 737 ×size + 0. 043 × size2 － 0. 04 × age，该值越小，企业受到的融资约束越低，财务资源实力越强。我们引入虚拟变量 Finance，当 SAindex 小于样本中位数时，Finance 赋值为 1，否则赋值为 0。对于人力资源，我们采用管理者持股比例加以度量，能力较强的管理者更容易实现股权激励计划所要求的条件，表现在持有企业较多的股票。高能力管理者拥有较强的创新意识，能够领导企业创造相对竞争对手的独特竞争优势( Demerjian et al．，2013) 。本文引入虚拟变量 Ability，当管理者持股比例大于样本中位数时，Ability 赋值为 1，否则赋值为 0。结果显示 Finance × Charge、Ability × Charge 的回归系数均在 1% 的水平上显著，表明当企业资源基础较强时，排污收费对企业绿色创新活动的“倒逼”效应更加明显; Finance × Subsidy、Ability × Subsidy 的回归系数均没有支持较强资源基础企业的环保补助能够促进其绿色创新。

（5）异质性环境规制工具与企业绿色专利类型

相当一部分企业的创新活动并非出于提升竞争力、创造差异化产品、推动生产方式变革的动机，而是将创新作为一种“策略性”活动，片面追求创新的数量和金额，而不注重创新的质量( Kelmet al．，1995) 。诸多研究表明，只有发明专利才是企业创新实力的真正体现( 黎文靖和郑曼妮，2016) ，为此本文进一步将企业绿色创新专利的类型区分为绿色发明专利和绿色实用新型专利，并使用模型( 1) 重新检验。

表 6 的列( 1) —( 3) 以绿色发明专利申请数量加 1 取自然对数的结果 IGreen 作为因变量，列 ( 4) —( 6) 以绿色实用新型专利申请数量加 1 取自然对数的结果 UGreen 作为因变量。列( 1) —( 3) 显示排污收费 Charge 的回归系数均在 1% 的水平上显著为正，环保补助 Subsidy 的回归系数均在 10% 的水平上显著为负，表明排污收费“倒逼”了企业绿色发明专利的产出，而环保补助“挤出”了 企业绿色发明专利的产出。列( 4) —( 6) 显示环保补助 Subsidy 的回归系数均在 10% 的水平上显著 为负，表明环保补助对重污染企业绿色实用新型专利产生了“挤出”效应。

综上所述，排污收费真 正“倒逼”重污染企业产生了更多绿色发明专利成果，真正提升了企业绿色创新能力，而环保补助 “挤出”了企业绿色创新活动。

数据说明

数据来源：自主整理

时间跨度：2010-2020年

区域范围：沪深A股

指标说明：

解释变量：排污收费、环保补助占企业总资产的百分比，将它们分别记为 Charge、Subsidy

被解释变量：绿色专利申请总量(TGreen)、

控制变量：(1)企业规模(Size):企业资产总额的自(2)资本结构(Lev):负债总额/资产总额;(3)现金流水平(Cfo):经营活动现金流量净额/资产总额;(4)企业成长性(Growth):(本期营业收入－上期营业收入)/上期营业收入;(5)历史绩效(Lroa):上期净利润/上期总资产;(6)市场势力(Market):ln(销售收入/营业成本);(7)资本密集度(Density):ln(固定资产总额/员工人数); 8) 管理层激励( Share) : 管理层持股/公司总股本; ( 9) CEO 公职背景( PC) : 虚拟变量，当企业 CEO曾在政府部门任职，则赋值为 1，否则赋值为 0; ( 10) CEO 任期( Tenure) : 样本年份 － CEO 任职开始年份。

参考文献：

李青原,肖泽华.异质性环境规制工具与企业绿色创新激励——来自上市企业绿色专利的证据[J].经济研究,2020,55(09):192-208.

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