雙重環境規制、公司治理結構與全要素生產率

何大安,萬 煊

(浙江工商大學 經濟學院,浙江 杭州 310018)

一、引 論

經濟學關于環境規制對企業生產率影響的研究,主要有靜態和動態兩種分析。早期新古典主義認為,如果企業成本不斷攀升致使環境變化并導致企業生產活動受到制約,就會出現因成本帶來的企業投資和研發投入(R&D)減少的擠出效應,以至于企業創新能力和競爭力下降。這是一種被早期新古典主義推崇的靜態分析觀點。與此不同,“波特假說”是一種典型的動態分析,該分析認為適當的環境規制在倒逼企業創新的同時,能在減少環境污染的情況下提高企業競爭力(Porter和Linde,1995)[1]。但無論是正式環境規制還是非正式環境規制,對于企業的外部效應都與公司治理結構密切相關。當今中國在雙重環境規制作用下,企業生產效率是否受影響,公司最高管理層在這種外部性作用和全要素生產率之間起到了怎樣的作用,對于實現經濟高質量增長并跨越“中等收入陷阱”有分析價值。

學術界對政府環境規制外部性的研究,在理論和實證上已形成“遵循成本效應”和“創新補償效應”的學術共識。這些共識認為環境規制的遵從成本會對企業生產運營產生擠出效應,并會對投資經營或產供銷造成額外的成本擠占;與之相對應,環境規制的補償效應在提高企業競爭力創新效應的同時,可在一定程度上彌補規制帶來的成本損失(李佳澍,2020;吳磊等,2020;劉紅梅等,2021)[2-4]。

針對環境規制與企業全要素生產率之間的關聯,國內外學者曾基于特定條件對之展開了廣泛的研究,總的來說,可將這種關聯概括為正向、反向和不確定等三種形式。Granderson和Prior(2013)[5]曾依據美國《清潔空氣法》的階段性,選取1992—2000年34家電力企業的樣本,對績效佳的產出(電力)與績效差的產出(二氧化硫、氮氧化物)進行了分析,并計算分解了受利率制約的Malmquist消費生產率指數(RMCP),以說明法案在第一階段實施后企業全要素生產率的變化。Antonietti和Marzucchi(2014)[6]依據2001—2006年意大利制造業企業調查數據和兩階段模型,研究了綠色有形投資策略(green tangible investment strategies,GTIS)對全要素生產率的影響,評估了生產力影響出口的傾向和強度。Ghosal等(2019)[7]以瑞典制漿造紙行業為分析對象,研究了該國獨有的分散式監管體系對企業綠色全要素生產率的提高作用,認為全要素生產率(TFP)增長的主要驅動力是技術變化而不是效率,政府環境規制可以提高企業的技術水準。

王杰和劉斌(2014)[8]研究了1998—2011年中國工業企業樣本數據得出以下結論:中國環境規制與工業企業全要素生產率之間呈倒“N”型關系,即環境規制力度弱則全要素生產率將會下降,規制力度提升到一定水準時全要素生產率便開始上升,規制力度過高會導致全要素生產率下降。李強(2017)[9]使用2002—2011年制造業企業數據作為研究樣本,實證了中國環境分權與地方企業的全要素生產率之間的倒“U”型關系,并依據不同產權屬性進一步研究了這種倒“U”型關系。李俊青等(2022)[10]依據1998—2007年微觀工業企業數據,研究和證明了正式環境規制在提升高效率企業的全要素生產率的同時,會降低低效率企業的全要素生產率?？陀^而論,國內外的這些研究拓展了“波特假說”,加深了對不同國家環境政策之于企業技術和生產率的探討。

自Pargal和Wheeler(1996)[11]提出非正式環境規制的概念后,經濟學界有關正式環境規制的分析和研究,推動了對非正式環境規制的理論演進。非正式環境規制的行為主體是社會公眾群體,它的目標與正式環境規制基本相同,從而使公眾成為環境保護的第一利益相關主體(田良,2004)[12]。非正式環境規制在法律上雖不具有法律強制性,但居民的檢舉、上訪和起訴等環境規制類型是對正式環境規制的有利補充,公眾的環境參與行為會激勵政府正式環境規制(高藝等,2020)[13]。環境問題與公眾利益密切相關的事實,反映在諸如新聞媒體的采訪曝光、網絡輿論效應以及環保組織行動介入等方面,同時環境問題也會對企業市場估值、公眾形象和市場收益產生影響,引發政府出面干預企業污染行為,以至于最終企業自愿做出環境規制行為(吳磊等,2020;范丹和付嘉為,2021;李少林和楊文彤,2022)[3,14-15]。

從實證研究的情況看,非正式環境規制與全要素生產率之間也存在一定程度的相關性。目前,將某種形式的非正式環境規制作為唯一的解釋變量,研究其與全要素生產率之間關系的研究文獻較少。高藝等(2020)[13]分析了公眾環境參與形式的非正式環境規制,研究結論是其對中國各省市綠色全要素生產率具有正向的直接效應和空間溢出效應。范丹和付嘉為(2021)[14]對2007—2016年的企業面板數據展開了實證檢驗,對信息披露等非正式環境規制因素進行了中介機制和中介效應分析,認為這些因素可以通過綠色技術創新等提高企業全要素生產率。李少林和楊文彤(2022)[15]以環境信息披露為研究對象,運用漸進雙重差分模型,實證檢驗了政策凈效應對地級市綠色全要素生產率的影響。這些文獻雖然不能如正式環境規制的相關文獻那樣,從全方位、多維度證明非正式環境規制和全要素生產率之間的相互關系,但在一定程度上證明了非正式環境規制與全要素生產率之間的相關性。

國內學者關于正式與非正式環境規制的相關研究,試圖讓理論機制分析與實證分析處于同一框架。從實證分析及其檢驗看,他們在面板數據中加入環境規制二次項,構建了門檻效應模型,通過對環境規制一次項和二次項系數大小與顯著性的考察,判斷正式、非正式環境規制的變化趨勢(蘇昕和周升師,2019)[16]。同時,也有學者在產業結構升級、技術創新和科技創新等門檻變量的基礎上,對正式、非正式環境規制的經濟影響展開了研究(余東華和崔巖,2019;李菁等,2021;張倩和林映貞,2022)[17-19]。至于雙重環境規制與全要素生產率關系的研究,馬點圓等(2021)[20]建立了雙重環境規制的一次項和二次項,認為正式環境規制與重污染企業全要素生產率之間呈現顯著的先下降后上升的“U”型關系,非正式環境規制則是顯著的先上升后下降的倒“U”型關系;徐軍委等(2022)[21]運用省級面板數據進行了實證檢驗,認為產業結構門檻作用下的非正式環境規制越過門檻后,會導致非正式環境規制與綠色全要素生產率的“U”型關系。

公司治理是一種約束董事、股東和高管等企業核心人員的管理體制,它對企業和國家環境政策具有積極影響,可圍繞經濟利益、組織架構和個人特征三大部分來構建(谷慧玲等,2021)[22]。國內學者以一個或多個特征構建了公司治理結構的代理變量(唐未兵等,2021)[23],力圖證明公司內部的治理特征、環境規制與企業全要素生產率的相關性(曹慧平和沙文兵,2018;王鋒正和陳方圓,2018;韓楠和黃婭萍,2020;張長江等,2020;盛明泉等,2021)[24-28]?；诠局卫斫Y構影響環境規制與企業全要素生產率的研究文獻尚不多見的事實,以公司治理結構為切入點,勾勒出雙重環境規制、公司治理結構和企業全要素生產率的現實畫面,這將有別于其他經濟層面的研究(劉建翠,2022)[29]。很明顯,這種加總性的以企業運行為核心的分析,可以從緩解環境規制的外生成本壓力等角度,幫助我們拓寬雙重規制下全要素生產率問題的研究。

本文的分析主旨是試圖把雙重環境規制、公司治理結構和全要素生產率放置于同一分析框架。一方面,運用地級市層面之雙重環境規制的整體性指標來研究其與全要素生產率的關聯性;另一方面,運用中國A股上市公司數據,研究雙重環境規制提升全要素生產率的門檻效應。文章的結構安排如下:第二部分是理論分析和研究假設,第三部分是研究設計,第四部分是實證分析,第五部分是結論與政策建議。

二、理論分析和研究假設

(一) 正式環境規制、公司治理結構與全要素生產率的作用機制

環境規制政策對企業成本有直接效應,這種效應主要存在于產品生產和市場交易之中。概括來講,由于環境遵從成本會對生產投資造成擠出效應,企業為應付環境成本效應,規避環境懲罰的資金和設備投入會增加,例如,碳排放交易政策會使高污染企業不得不購買排放權指標以維持生產,于是企業的生產運營成本高企(趙振智等,2021)[30]。環境規制會導致市場要素流動發生改變,具體地說,企業內部的要素流動會從生產項目移動到環保項目,企業外部的生產要素會流向生產率高的企業,導致生產性資源錯配。環境規制成本效應與創新激勵效應是一個硬幣的兩面,環境規制政策對企業生產決策的影響表現在:實施適度的政府環境規制政策可以糾正企業研發的盲動性,引導企業進行綠色清潔化方向的技術創新,提升企業生產效率和R&D投資收益(張優智和喬宇鶴,2022)[31],從而提高全要素生產率。

創新激勵效應可以細分為“產品補償”與“過程補償”(陳琪,2020)[32]。前者指企業降低污染排放會有效提高產品質量,后者指對生產流程的前、中、末部分進行管理和技術上的創新。在生產前端,可以使用清潔能源來替代原有的煤炭、石油和天然氣等污染型能源,并且新產品在生產設計方案上就具有綠色環保特征;在生產中段,經過環境相關培訓的產業工人,能夠在生產的過程中對于產品用料和能源的使用上更為節約;在生產末端,利用新技術重新使用副產品來進行再生產,這可以降低生產材料的儲存成本和空間成本,簡化生產流程,提高生產效率和安全性。在環境規制政策的成本效應和創新效應的雙重影響之下,企業全要素生產率的變化會根據兩者的強弱對比而上升或下降。

基于兩大環境政策效應所引發的對企業全要素生產率的影響,以及公司治理結構在兩者之間所起到的制約作用。本文認為,政府主導的正式環境規制對于企業生產率的影響是非線性的,故提出以下假設:

H1:正式環境規制對企業全要素生產率的影響效果,會受到公司治理結構的約束。

(二) 非正式環境規制、公司治理結構與全要素生產率的理論解說

非正式環境規制對企業全要素生產率的作用方式較為復雜,它是一種具有高度靈活性且規制主體復雜多樣的“軟約束”。首先,居民的投訴檢舉、協商調解和法律訴訟等非正式環境規制會促使政府環境部門和法律部門介入,以彌補和調整環境政策失靈。其次,隨著網絡基礎設施、新聞業和社會組織不斷發展,新聞媒體報道和網絡信息傳播都會給污染排放企業帶來輿論壓力和社會譴責,同時,社會環保組織與政府的緊密合作為精準、專業和高效地解決企業污染問題創造了條件,從而使非正式環境規制逐漸完善。最后,在環境信息規定上,一方面,外部合規成本效應會產生內部聲譽效應(范丹和付嘉為,2021)[14];另一方面,一系列國際通用的環保標準,如ISO14000產品安全標準,對綠色清潔產品有著較高的要求。此外,政府開始運用不具有法律強制性的市場型規制來規定企業污染排放權,運用市場機制進行調節,通過平衡企業之間的碳排放水平以實現社會整體碳排放量的合理化。

在非正式環境規制的正向作用下,若公司治理結構的擴大是有序和具有環境有效性,則全要素生產率的提高是具有極大可能的。第一,最高管理層人員對個人業內形象和企業社會形象會足夠重視。第二,因為社會公眾對企業環境方面的印象將會影響旗下產品的銷量,所以企業會考慮環境問題對企業長遠利益的影響。第三,環保部門對于自主披露污染排放數據信息的企業進行環?？冃Э剂?并擇優提高環保補貼,幫助拓寬融資渠道甚至是給予技術外部支持。在這些條件下,公司高層會分派各部門諸如生產設施的技術改進、員工的環保專業技能培訓、產品生產流程的工藝創新以及新產品的綠色清潔化研發等任務,從而使企業的全要素生產率得到明顯提升。

但是,目前非正式環境規制在中國發展較晚且體系尚不成熟,存在許多不足。例如,各個利益主體間的目標不一致,行動缺乏科學性和具有盲目性;目前適用于非正式環境規制的法律保障缺失和不健全,地方政府無法出臺相應的支持性政策;非正式環境規制組成部分中的媒體、網絡和社會組織會對公司造成輿論壓力,但是其中的信息可能會存在誤導。這些情況都可能使非正式環境規制對企業生產效率和技術水平造成危害,降低全要素生產率。同時在公司治理結構中高管的環保意識不足,股權和薪酬等經濟利益過大而無視社會環境輿論壓力,從而導致最高領導層對非正式環境規制的消極應對,無法使非正式環境規制的“波特假說”發揮應有的創新引導效應,公司治理對非正式環境規制的約束會產生無法預期的結果,基于這些現狀,本文提出以下假設:

H2:非正式環境規制對企業全要素生產率的影響效果,會受到公司治理結構的約束。

(三) 企業內外部特征差異形成門檻效應的異質性

不同類型企業的內外部特征存在差異,在環境問題的研究中,地理區位和污染水平的影響是十分顯著的。前者是企業的外部特征,后者則是企業的內部特征。一方面,對于不同的區域,其環境政策有所不同,企業面臨的環境政策規制壓力也會不同;各個區域的自然資源稟賦和交通基礎設施完善程度不同,使運輸成本和產品損耗的“冰山成本”不同,導致各區域原材料和能源的價格不同;各個區域經濟發展、居民的生活水平和受教育程度不同,社會對于環境污染的反應程度也會不同。

對于這種企業外部的特征,公司高層的應對方式顯然是有差異的。在具有資源豐富、產業政策幫扶大、環境政策寬松等特征的地區,公司管理者面對環境壓力時明顯會具有較弱的干涉意愿;在具有資源緊缺、經濟發展水平高、環境政策嚴格等特征的地區,企業高管在日常運營管理中則會傾向于采取提高資源配置效率、工藝技術和加強人員培訓等措施,以有益于全要素生產率的提高。但是,一個城市的特征不可能是單一有利于環境保護或有損于環境規制積極性的,所以不同地區城市的雙重環境規制對全要素生產率的門檻效應會有差異。

另一方面,不同行業的污染排放水平不同,受到政府強制性減排的壓力與社會公眾的環境輿論壓力就會有很大的差異,企業管理層對于污染治理也就形成不同的投資偏好。高污染企業受到的雙重環境規制壓力明顯較大,而低污染企業所面臨的政府政策與公眾輿論壓力較小,但是規制力度的降低是否一定有益于全要素生產率的提高,這個問題需要討論。

值得關注的是,企業內外部特征差異可能會對企業高層的生產策略、能源和原材料使用,技術研發有不同的決策偏好,使雙重環境規制對不同特征類型企業的全要素生產率產生不一樣的影響結果。因此,本文提出如下假設:

H3:企業內部和外部特征具有的差異,會導致不同類型企業的公司治理結構約束性作用產生不同結果。

三、研究設計

(一) 變量設計

1.數據來源。本文的數據主要來源于國泰安數據庫(CSMAR)、《城市統計年鑒》以及手工收集的百度關鍵詞搜索趨勢指數,整體樣本的數據時間跨度為2011—2020年。其中,國泰安數據庫包含滬深A股上市公司的主營業務收入、資產負債和員工數量等反映經營特征的數據,也包括公司治理所需的企業高層數據;(1)CSMAR數據庫中的公司高層主要包括董事、監事和經理等高級管理人員?！冻鞘薪y計年鑒》包含計算正式環境規制所需要的污染物排放數據;我們使用關鍵詞“環境”和地級市名稱進行搭配,搜索各年度不同地級市的百度趨勢指數,以此構建非正式環境規制的指示變量。

2.相關變量。(1)解釋變量。解釋變量分別為正式環境規制解釋變量與非正式環境規制解釋變量。第一,對于正式環境規制的解釋變量,本文參考葉琴等(2018)[33]的構建方案,將地級市的工業污水、二氧化硫和工業煙(粉)塵的排放量作為正式環境規制的構建數據。首先,將不同年度的單位國內生產總值污染物排放量進行線性標準化:

然后,基于每個城市的污染排放水平不同,構建反映城市差異之調整系數的公式如下:

最后,各個地級市正式環境規制強度的計算公式如下:

ERi就是城市i的正式環境規制強度指標。(2)地級市的污染排放水平越高,ER的數值越大,正式環境規制則越小;反之,正式環境規制則越大。

第二,對于非正式環境規制(IER)的變量構建,現有文獻主要使用污染源監管信息公開指數(PITI)、居民投訴、舉報和信訪數量,人大代表和政協委員的環境提案數量等數據構建代理變量(李瑞前和張勁松,2020;曾婧婧和胡錦繡,2015)[34-35]。本文的研究觀點,百度和谷歌等搜索引擎具有人工智能和與之相匹配的數據邏輯鏈,可以準確識別使用者輸入的關鍵詞的搜索目標,并對環境問題相關詞條進行時間和空間上的信息匯總,以此計算出不同時間段中國各個地級市的環境詞條搜索頻率。因此,本文使用與每個A股上市公司所在地級市所對應的環境詞條的百度搜索趨勢指數衡量非正式環境規制。(3)指標構建的具體方法是以地級市名稱和“環境”關鍵詞搭配,搜索各年度各地級市的百度趨勢指數。例如,某一年度北京地區就以輸入“北京”和“環境”兩個關鍵詞后顯示的綜合指數來表示當地該年度的非正式環境規制強度。

(2)被解釋變量。指上市公司的全要素生產率(TFP_OP),其選取OP測算方法(Olley和Pakes,1992)[36],以有效避免聯立性偏誤、樣本選擇偏誤和內生性問題。該測算方法主要針對企業樣本進行設計,測算所需的勞動力、資本和投資等數據均來源于CSMAR數據庫。

(3)門檻變量。參考嚴若森等(2018)[37]的研究成果和數據選擇方案,本文使用董事會規模、獨立董事比例、高管前三位薪酬總額、高管持股比例和股權制衡度等上市公司數據,運用主成分分析法構建公司治理變量(CO)。(4)Stata軟件中的factory指令可以使用統計學的線性變換法,將一系列變量標準化后組建為一個綜合性指標,以此作為本文的門檻變量。

(4)控制變量。上市公司財務數據等表征企業運營狀況的特征指標如下:員工人數(EMP),以上市公司人員總數表示;每股收益(PRI),以凈利潤/總股數表示;主營業務收入(REV),以公司經營主要業務的收入總額表示;資產負債率(LEV),以負債總額/資產總額表示。

因為變量既存在大數值的形式,又存在分數的形式,可能導致回歸系數間差額巨大,無法反映各變量的真實作用情況。同時,為了避免異方差問題,本文對2011—2020年的上述變量進行對數化處理。剔除樣本中的ST和* ST企業以及異常值樣本的企業,然后使用插值法彌補變量的缺失值,以此構建靜態平衡面板數據。本文的變量描述性統計見表1。

表1 描述性統計

(二) 模型構建

本文使用靜態平衡面板數據進行計量回歸檢驗,門檻模型主要根據Hansen(1999)[38]的方法進行構建?；貧w模型(1)和模型(2)分別表示正式環境規制和非正式環境規制的門檻效應模型,設定如下:

TFPit=α0+α1ERit×I(COit≤γ1)+α2ERit×I(γ1

αn+1ERit×I(COit>γn+1)+αn+2X+φ1+ε1

(1)

TFPit=β0+β1IERit×I(COit≤θ1)+β2IERit×I(θ1

βn+1IERit×I(COit>θn+1)+βn+2X+φ2+ε2

(2)

其中,i表示企業,t表示年度。TFP為企業全要素生產率,ER與IER分別代表企業所在城市的正式與非正式環境規制,γ、θ為門檻值,I(·)為指示性函數,X為控制變量的集合,φ為時間固定效應,ε為隨機誤差項。本文使用Stata 17.0進行實證檢驗。

四、實證分析

(一) 全樣本回歸檢驗

首先,本文進行不同環境規制下門檻變量的單一門檻、雙重門檻和三重門檻檢驗,確定門檻數和門檻值。檢驗結果如表2所示。

表2 門檻模型檢驗結果

表2給出了Bootstrap法重復抽樣100次的門檻檢驗結果。其中,正式環境規制通過了三重門檻檢驗,單一、雙重和三重門檻檢驗的F值分別為16.890、17.770和22.940,并且分別在10%和5%水平下顯著。非正式環境規制通過了單一門檻和雙重門檻檢驗,單一門檻和雙重門檻檢驗的F值分別為27.050和47.840,并且分別在5%和1%水平下顯著。

接下來,正式環境規制和非正式環境規制的門檻效應回歸結果如表3所示。

表3 正式環境規制和非正式環境規制的門檻效應檢驗

1.公司治理結構制約下正式環境規制對企業全要素生產率的門檻效應。從計量回歸結果看,對于模型(1),當COit≤γ1時,正式環境規制對企業全要素生產率的影響顯著為正;當γ1γ3時,對全要素生產率的作用重新變為正?？傊?在公司治理的不同發展階段,正式環境規制對全要素生產率的作用是非線性的,即隨著公司治理水平的提高,正式環境規制和全要素生產率之間的關系呈“上升—下降—上升”的“N”型趨勢。該結果證明了本文的理論假設H1。

門檻效應形成的原因,需要結合本文的理論機制分析。在公司治理結構發展的初始階段,公司最高管理層處于一種萌芽且各方面都不斷進步和提升的初始狀態。此時,企業利益的分配矛盾較少,人員組織架構也較為簡單,事務處理的效率高。企業高層會主動安排人員對產品生產組裝線進行升級改進,安裝全新的污染處理設備甚至建立研發實驗室來研究環?？萍家越档臀廴舅?技術和效率的提升帶動了企業全要素生產率的提高。

當公司治理水平提升到一定的高度但卻沒有達到預期時,正式環境規制的增強反而降低了全要素生產率。在該階段,當公司治理結構中的經濟激勵因素可能過于強烈時,部分高管甚至會為了個人經濟利益開始“尋租”,以各種渠道和方式賄賂當地政府官員來避免環境規制的懲處,資源錯配可能導致生產效率和技術水平降低;抑或是董事會出現人員冗余,降低了管理效率。因此,此時環境規制政策力度的持續加大,反而降低了企業的效率,降低了全要素生產率;還有可能是新加入的經理等一線管理人員的環境專業素養不高,雖然他們可能具備極好的企業運營管理技術,但是環境保護知識的缺失,使其在經營公司的時候無法有效調配各方面資源,造成效率降低和全要素生產率下降。

而當公司治理結構突破了最后的門檻時,整個企業的運作效率再次提升,經濟激勵合理適度,人員的規模在最大化的同時也具有最優解,新引進的管理人員也變得更為專業和具有環保積極性。此時,政府環境規制政策的一系列具體要求通過公司高級管理人員有效傳達給各個部門,基層工作人員會有針對性地改良生產設備,提高資源配置效率和管理效率,使企業在生產運營過程中有效減少污染排放,使全要素生產率再次上升。

2.公司治理結構制約下非正式環境規制對企業全要素生產率的門檻效應。對于模型(2),非正式環境規制和全要素生產率之間的關系則有著明顯區別。在公司治理達到第一個門檻值之前(COit≤θ1),非正式環境規制對于全要素生產率的作用是負面的;當θ1θ2時,系數進一步增大,即當公司治理水平達到最高區間后,非正式環境規制對全要素生產率的作用也達到最大。所以,非正式環境規制和全要素生產率之間的關系整體上呈“U”型。該結果證明了本文的理論假設H2。

非正式環境規制和全要素生產率之所以形成該門檻效應,主要原因在于非正式環境規制具有盲目性、延時性與自發性。第一,社會公眾對于污染的恐慌是非理性的,且各個群體之間的根本利益會存在沖突。第二,非正式環境規制的力量在早期會處于一種內部各利益群體持續協調與溝通的狀態,無法如法律和政策那樣對企業造成即時的實際影響。第三,非正式環境規制的作用不如正式環境規制具有法律強制性,所以往往需要企業管理層的主動洽談和自發改良。這三大因素就導致公司治理結構對于非正式環境規制和全要素生產率之間的制約作用不同于正式環境規制。

當公司治理結構整體較小時,由于企業的整體規模和收益水平較低,所以相較于非正式環境規制的治理要求,企業資金短缺的現狀會促使管理者在企業運營過程中更傾向于將有限資源分配于生產性活動和自身利益回報,并且會忽視社會公眾的環境質量需求,造成企業在運營過程中受到更多來自非官方的阻礙,導致企業技術研發和生產效率提高的進展遲緩,降低全要素生產率;只有公司治理結構增長到足夠高的階段,企業資金鏈足夠完善,資本規模足夠大,企業最高管理層才能了解到社會輿論、公司信譽和形象對于企業長遠發展的重要意義。此時,企業在生產裝備配置、員工招聘培訓和技術研發等方面會逐漸具有綠色化特征,重視生產效率和資源配置效率,提高全要素生產率。

在不同公司治理結構大小的制約下,正式、非正式環境規制對企業全要素生產率產生了大相徑庭的非線性作用。本文推測除了正式環境規制和非正式環境規制本身的規制差異外,中國上市公司的不同內外部特征也會導致雙重環境規制對全要素生產率的門檻效應產生差異,為了探究差異的存在性和可能原因,以及據此提出有效的政策建議,幫助中國企業更好應對環境規制外生沖擊,本文將先后進行穩健性檢驗和異質性檢驗。

(二) 穩健性檢驗

本文全樣本回歸結果表明,這種整體性檢驗的結論仍然需要經過穩健性檢驗以證明結論的正確性。對此,本文分別使用指標替換與增加變量這兩種方式進行檢驗。

第一步,本文將LP算法替換OP算法所得到的企業全要素生產率(TFP_LP)作為被解釋變量進行回歸。Bootstrap法重復抽樣100次后,門檻模型檢驗的回歸結果如表4所示。

表4 第一次穩健性檢驗的門檻模型檢驗結果

表4表明,使用LP指數替代OP指數后,正式環境規制與非正式環境規制的門檻數與基準檢驗相同。接下來,各公司治理結構門檻下,雙重環境規制與企業全要素生產率之間的關系如表5所示。

表5 雙重環境規制的第一次門檻效應穩健性檢驗

從回歸結果看,正式環境規制與非正式環境規制對企業全要素生產率的作用和基準檢驗相同。因此,本文第一次證明了全樣本條件下的門檻效應有效性。

第二步,本文繼續額外添加兩個控制變量,分別為企業年齡(AGE)和資產合計(STO),然后進行第二次穩健性檢驗。Bootstrap法重復抽樣100次后,門檻模型檢驗結果如表6所示。

表6 第二次穩健性檢驗的門檻模型檢驗結果

在加入兩個額外的控制變量后,正式環境規制與非正式環境規制的門檻數仍然與基準檢驗相同。在門檻變量的不同區間條件下,雙重環境規制與企業全要素生產率的關系如表7所示。

表7 雙重環境規制的第二次門檻效應穩健性檢驗

從表7的回歸結果可知,在額外添加控制變量的情況下,正式環境規制和非正式環境規制的全要素生產率作用軌跡依然與基準檢驗相同。兩次穩健性檢驗的結果表明,本文的全樣本回歸結論是有效的,理論假設H1與H2都能得到有效證明。

(三) 異質性檢驗

在全樣本回歸結果證明存在門檻效應的情況下,本文也發現正式環境規制和非正式環境規制對企業全要素生產率的作用方式存在差異。

為什么會產生這種現象?針對本文研究的環境問題,可以推測,企業的內外部特征差異可能導致環境規制的力度不同,外部差異主要指的是企業所處的地理區位的不同,而內部差異則主要指的是企業污染水平的不同。這些內外部特征差異可能導致企業內部的生產管理、人員培訓和科研方向存在差異。因此,本文根據企業的內外部特征進行樣本劃分,并進行異質性檢驗,從而了解不同類型企業的公司治理水平對于正式環境規制和非正式環境規制的門檻作用,并探究差異產生的可能原因。

1.區域異質性檢驗。本文對中國東、中、西部的省份按照“七五”計劃進行劃分,主要考察中國東、中、西部地區樣本的門檻回歸結果差異。區域門檻模型的檢驗結果如表8所示。

表8 不同區域樣本的門檻模型檢驗結果

表8也給出了Bootstrap法重復抽樣100次的門檻模型檢驗結果。從表8的結果可以得知,東部、中部和西部的公司治理對雙重環境規制具有不同的門檻數。對于正式環境規制,東部地區通過了三重門檻模型檢驗,中部地區存在雙重門檻,西部也存在雙重門檻;對于非正式環境規制,東部地區存在三重門檻,中部地區存在雙重門檻,而西部地區沒有通過門檻模型檢驗,故無法進行門檻效應分析。

在確定雙重環境規制下不同區域公司治理的門檻數以后,本文首先進行正式環境規制的門檻效應回歸。結果如表9所示。

表9 不同區域樣本的正式環境規制的門檻效應檢驗

對于東、中、西部的上市公司而言,雙重環境規制各自的門檻模型檢驗結果具有差異。對正式環境規制而言,在東部區域,與整體回歸的結果相類似,隨著公司治理水平逐漸提高,正式環境規制和全要素生產率之間的關系呈“上升—下降—上升”的“N”型趨勢;中部地區,隨著公司治理水平的上升,正式環境規制和企業全要素生產率之間的關系呈先上升,后下降的倒“U”型關系;西部地區,在公司治理分別達到第一、第二門檻的情況下,正式環境規制對企業全要素生產率的作用均單向增加,但是這種增加的趨勢在不斷減緩。

從這些計量回歸結果可以得知:第一,中國東部的上市公司占據了中國上市公司總體的絕大部分比例,因此,東部公司的變化基本上可以反映上市公司的整體變化情況。第二,公司治理能力在中部地區的企業中并不是越大越好,因為公司治理在達到第一個門檻水平后,正式環境規制越大,全要素生產率反而越低。第三,由于西部地區地方環境規制仍處于完善的過程中,并且企業管理也在逐漸發展之中。因此,無論在公司治理的哪個門檻值區間之內,環境規制政策的持續加強與實施,都可以有效提高全要素生產率。

在分析不同公司治理門檻條件下,正式環境規制對企業全要素生產率的作用后,本文繼續分析非正式環境規制和企業全要素生產率之間的門檻效應。檢驗結果如表10所示。

表10 不同區域樣本的非正式環境規制的門檻效應檢驗

由表10的結果可以發現,對非正式環境規制而言,東部地區非正式環境規制和全要素生產率之間呈先上升后下降的倒“U”型關系,這與全樣本條件下非正式環境規制和企業全要素生產率之間的關系相反。中部地區,非正式環境規制和正式環境規制一樣,隨著門檻數提升,環境規制和全要素生產率之間都呈先上升再下降的倒“U”型關系。

東部和中部地區的非正式環境規制門檻效應均呈現先上升后下降的變化態勢,分析其成因,最大的因素可能在于非正式環境規制的發展態勢本身。因為中國的環境教育、新聞媒體的環境問題開放性以及環保社會組織的發展都起步較晚,同時企業近些年在整個經濟環境和產業發展的壓力之下,經營和營收壓力都較大。所以,相較于企業經營壓力給于企業高層的緊迫性,社會公眾的環境規制力量對于污染排放的制約影響并不足以使最高管理層在強化運營管理的同時,愿意分配更多資本去加大污染減排的投入,提高生產要素利用率和科技工藝水平,而這最終導致降低了全要素生產率。

分析完企業外部特征帶來的門檻效應差異后,本文繼續企業內部特征的異質性分析。

2.污染異質性檢驗。本文將進行不同污染等級的上市公司樣本劃分,然后進行異質性檢驗。(5)企業是否為污染型企業,本文主要根據環保部的《上市公司環保核查行業分類管理名錄》進行判斷和篩選。高污染和非高污染企業各自的門檻模型檢驗結果如表11所示。

表11 高污染和非高污染企業的門檻模型檢驗結果

表11給出了Bootstrap法重復抽樣100次的門檻模型檢驗結果。其中,高污染企業的正式環境規制通過了三重門檻檢驗,單一門檻、雙重門檻和三重門檻檢驗的F值分別為17.790,22.860和22.980,并且分別在10%和5%水平下顯著;非正式環境規制通過了單一門檻和雙重門檻檢驗,單一門檻和雙重門檻檢驗的F值分別為19.620和16.460,并且分別在5%和10%水平下顯著。

非高污染企業的正式環境規制通過了三重門檻效應,單一門檻、雙重門檻和三重門檻檢驗的F值分別為18.820,15.980和16.170,并且全部在10%水平下顯著;非正式環境規制沒有通過門檻效應的檢驗。非高污染企業的非正式環境規制門檻失效,故不進行下一步分析。

在通過門檻模型檢驗的前提下,本文繼續進行不同污染等級企業樣本的門檻效應分析,回歸結果如表12所示。

表12 高污染和非高污染企業的門檻效應檢驗

從表12的結果看,在模型(1)中,高污染和非高污染企業的正式環境規制和全要素生產率之間均呈現出先下降后上升的“U”型變化趨勢。但是兩者的拐點有所不同,高污染企業的變化拐點更早到來,說明中國污染型行業的上市公司管理層對于政府的環境保護政策具有更高的警惕性,公司治理水平對于環境問題有著相較于非高污染企業更好的處理能力,帶動企業生產能力、人員配置和科技研發的高效化,提高全要素生產率。模型(2)展示了高污染企業的非正式環境規制的門檻回歸結果,與正式環境規制相類似,非正式環境規制與企業全要素生產率之間也呈先下降后上升的“U”型變化關系。產生該結果的原因。對于高污染企業,無論是正式環境規制還是非正式環境規制,公司治理結構在最初會導致雙重環境規制和全要素生產率之間呈負相關關系。唯有在公司治理結構達到較大規模、公司治理水準較高的情況下,雙重環境規制才有可能產生足夠大的“創新補償”效應。對于非高污染企業,非正式環境規制的力量沒有顯現,而正式環境規制同樣需要公司治理結構達到一定的規模后,才能產生正向影響?？赡茉蛟谟?非正式規制的主要群體的介入程度較低,并且公司內部高層在生產運營的管理中也較少針對污染問題投入設備資金和R&D資本,所以全要素生產率的提升更為依賴政府環境規制提出更為明確的污染減排方向,促使企業高層規劃和引進全新的生產設備,額外開展員工環保培訓,以及確立新的清潔研發科技工作。

至此,本文分別對上市公司整體樣本按內外部特征進行了子樣本劃分,并進行了分樣本異質性檢驗。從結果看,無論是內部污染特征的不同,還是地理區位的不同,都會導致雙重環境規制和全要素生產率之間門檻效應的不同從而驗證了本文的理論假設H3。

五、結論與政策建議

雙重環境規制、公司治理與全要素生產率是任何一個國家在工業化中后期都將面臨的問題,企業發展客觀上要受到雙重環境規制的制約。雙重環境規制與全要素生產率的相關性,雙重環境規制與公司治理的相關性,公司治理與全要素生產率的相關性,通常會隨宏觀調控政策和企業投資經營行為的變化而變化。在此情況下,為了最大可能還原雙重環境規制在不同公司治理結構門檻條件下對企業全要素生產率的作用,以及發掘深層機理,本文進行了理論機制的梳理和實證檢驗的分析。

在正式、非正式環境規制都存在的今天,單獨討論其中一種環境規制對企業的影響已經不具有現實意義。本文注重從正式環境規制和非正式環境規制如何在不同公司治理的門檻下影響全要素生產率的主要方面入手,對這些相關性展開性質分析和實證分析,目的是期望建立一個研究雙重環境規制、公司治理與全要素生產率的統一分析框架,以便拓寬和加深這方面的研究。我們可以把著名的“波特假說”解說為以下邏輯分析鏈:環境污染→雙重環境規制→強制企業行為→公司治理→全要素生產率。這條邏輯分析鏈的現實情況表現為公司治理結構將分別成為正式、非正式環境規制對全要素生產率作用的門檻。本文分析假設的提出正是基于這條邏輯分析鏈,之后對上市公司進行的實證分析所設置的各種變量,對不同內外部特征企業樣本的異質性檢驗,也都是出于建構雙重環境規制、公司治理結構與全要素生產率之間相關性分析框架的需要。從具體的實證結果看,整體上,正式環境規制對全要素生產率呈“N”型關系,而非正式環境規制和全要素生產率之間呈“U”型關系。說明隨著公司治理結構的整體擴大,雙重環境規制對全要素生產率的門檻效應最終都會展現上升的態勢。異質性分析部分,對于不同區域的企業,東部地區門檻效應的變化趨勢和整體樣本的變化趨勢相類似,中部地區的雙重環境規制和全要素生產率之間均呈倒“U”型關系,西部地區的正式環境規制在不同門檻范圍內均為正向作用,但是非正式環境規制的門檻效應不存在。此外,對高污染企業,正式環境規制和非正式環境規制對全要素生產率均具有“U”型關系;對非高污染企業,僅有正式環境規制對該類型企業的全要素生產率具有“U”型關系,而非正式環境規制不具有門檻效應。這些實證結論在證明雙重環境規制對企業全要素生產率具有門檻效應的同時,也為本文提供政策建議打下了基礎。

本文對政府和企業提出幾點可行的政策建議:第一,繼續保持政府環境政策對西部地區環境綜合治理體系的主導地位,既要保持環境規制政策的嚴格性與積極性,又要建立一套適合該地區的雙重環境規制治理體系。第二,雖然在兩種企業特征的異質性檢驗中,非正式環境規制均出現過門檻效應不顯著的情況。但是,本文認為科學指導社會公眾對西部地區和非高污染產業中企業的環境監督作用是有必要的,既可以減少潛在的環境污染和資源浪費,又可以進一步積極引導企業實現自主化的防污減排和技術水平提高。第三,由于整體上高水平的公司治理能使雙重環境規制和全要素生產率之間最終保持正向關系,因此,在公司最高管理層中引入更多的綠色激勵因素,如綠色股權、節能補貼和環?？蒲歇剟?。第四,政府與企業不是相互割裂的主體,政府和企業高層之間建立環境互動工作組織,是協調經濟發展和自然生態的重要舉措。通過該組織部門,政府對于環境政策的提前告知與安排,能夠使企業高層提前預知政策力度,更有利于企業高層進行污染減排的具體工作安排,并適時做出生產性調整。然后該組織也可以更好地幫助政府了解企業之所需,協調企業在環境問題中的利益獲取與經濟損失。并且,政府的環境幫扶與補貼也能夠更為精準,避免行政資源的浪費。

總之,雙重環境規制是正式與非正式環境規制相結合,建立了一個完整的環境規制體系。但這種從宏觀視角著眼的規制政策必須落實到微觀公司治理層面,即雙重環境規制能夠促動公司管理層的規范制衡和內部管理控制體系,從而促使企業制定靈活多樣的保護環境的長效激勵機制,以拓寬適合環境保護的公司治理渠道。從分析框架看,本文有關雙重環境規制、公司治理結構與全要素生產率的研究,并沒能對上市公司如何通過節能減排來降低“環境遵從成本”做出詳盡的解釋,這需要后期進行追蹤研究。