“大氣十條” 政策的實施對企業全要素生產率的影響研究

高 瑜 謝世謙 游士兵

1（武漢大學經濟與管理學院，武漢 430072）

2（山東管理學院工會干部教育培訓學院，濟南 250000）

引 言

黨的二十大報告指出，“我們要堅持以推動高質量發展為主題，著力提高全要素生產率，推動經濟實現質的有效提升和量的合理增長”、“中國式現代化是人與自然和諧共生的現代化”。這體現出，中國式高質量發展本質之一是實現持續有效保護生態環境和有效提升經濟的質與量，促進經濟增長與生態環境協調發展。但改革開放后中國粗放式的高速經濟增長帶來的嚴重環境污染問題，仍為治理頑疾。據環境公報數據顯示，2013 年以來，中國爆發了多次大范圍的嚴重灰霾污染，其中74 個重點監測城市中近96%其PM2.5 平均濃度超標。

本文主要關注的2013 年國務院頒布的《關于印發大氣污染防治行動計劃的通知》 （下文簡稱“大氣十條” 政策）是我國第一個大氣污染綜合性防治方案，意味著治污由過去控制污染總量為目標轉向以改善環境質量為目標。該政策要求，相比于2012 年，到2017 年全國地級及以上城市PM10的濃度需下降10%以上，京津冀、長三角、珠三角及周邊區域的PM2.5 的濃度分別下降25%、20%、15%左右，最終在2017 年收官之際實現空氣質量總體明顯改善。且“大氣十條” 政策特別注重通過技術創新、優化資源配置、產業升級等手段實現污染治理。

針對“大氣十條” 政策的研究，已有研究更多集中在污染減排效果［1－3］、健康收益的評估［4－6］等方面。那么“大氣十條” 政策的出臺對經濟造成怎樣的影響呢？ 現有研究從經濟增長、就業、成本收益分析、投資市場、企業創新等視角進行了討論［7－12］。但關于“大氣十條” 政策的研究成果目前存在以下局限性：（1） 已有文獻對政策虛擬變量的處理方式多是將京津冀、長三角、珠三角重點關注區域作為實驗組，非重點區域作為控制組，2013 年為政策實施年份。但實際上，雖然國務院在2013 年頒布了該政策，但各地級市逐步推進，實施時間并不相同，因此上述這一“大氣十條” 政策虛擬變量的處理方法有待進一步優化；（2） 當前評估“大氣十條” 政策效應的文獻大多是考察污染減排和改善公共健康的效果，且研究主要從宏觀層面展開，但微觀層面上尤其是研究“大氣十條” 政策對企業生產效率影響的文獻，較為缺乏。

基于以上分析，本文檢驗了“大氣十條” 政策對企業全要素生產率的影響及其作用機制，識別宏觀環境政策對微觀經濟主體的作用機理，并討論該政策效應的異質性。本文首次嘗試探討“大氣十條” 政策對企業生產率的影響，該政策實施后，創新水平得以提升、資本配置效率得以改善，促進了企業生產率的提升；通過手動整理各地文件，進一步完善政策虛擬變量的構建，改進了現有文獻將政策開始實施時間統一定為2013 年的不足；本文對處理效應的異質性進行了維度更廣的探討，從中觀地區、微觀企業的維度，分析“大氣十條” 政策對企業全要素生產率的差異性影響，發現非國有企業、新企業、環境規制強度低的地區、財政壓力大的地區對該政策實施更為敏感，進一步探討了該異質性結果的成因。

1 理論分析

1.1 環境規制、技術創新與企業全要素生產率

“大氣十條” 政策是否可以通過提高企業創新能力進而提升企業生產率呢？ 這一問題有待進一步驗證?！白裱杀拘?認為，由于環境規制實施導致的企業合規成本、治污投資增加，降低了生產率。早期的新古典主義理論認為，企業若滿足環境政策帶來的遵循成本，在生產技術、資源約束不變的條件下將會降低生產中有關勞動、資本等要素投入，導致效率和競爭力的損失［13］，不利于企業生產率的提升［14－19］。

但另有學者認為，企業追求利益最大化，若在無政策驅動下其依舊會自發開展創新活動使盈利水平提高，那為何還需要政府制定從上而下治理環境的政策來促進企業進行創新呢？ 針對這一觀點，Porter 和Linde （1995）［20］認為，由于信息不充分、不對稱、組織惰性或市場失靈等原因，企業并非總能做出最優決策，因此環境規制能激發其創新潛能，提升競爭力，產生的“創新補償效應” 能部分或全部抵消合規成本的增加［21］。環境規制不僅可以減排，還會改善這種市場失靈進而促進企業盈利［22］。

根據波特假說：（1） 政策出臺激發了企業環保意識，促進其治污同時通過綠色技術升級等方式將治污成本內部化，技術創新提高了投入產出水平，可以彌補成本的上升，最終變為“創新補償”的凈收益；（2） 環境規制降低了政策不確定性，降低了技術進步和環境投資方向的不確定性，為企業技術創新方向指明了可能的實現路徑；（3） 環境規制提供的公平競爭環境，使企業無法規避污染治理，因此通過技術創新這一內生動力彌補合規成本增加帶來的生產率損失；同時激發企業的競爭意識，企業為了維持競爭優勢，抓住這一戰略契機，進行創新投資，進而實現產品質量改善和產能增加；（4） 在考慮一般均衡時，短期管制造成的企業成本負擔導致其退出，市場競爭力下降，存活的高效企業預期未來利潤會增加，因此進一步加大研發投資，生產率得以提升。

基于此，本文認為，技術創新對“大氣十條”政策與企業生產率之間關聯存在顯著的正向中介效應。

1.2 環境規制、資本配置效率與全要素生產率

資源配置效率的改善亦是提升生產率水平的主要途徑之一［23－26］?！按髿馐畻l” 實施有可能導致資源錯配，具體體現在以下兩個方面：（1） 面臨環保合規與盈利雙重壓力，企業可能實施低效投資?！按髿馐畻l” 明確提出擴大投融資范圍，因此企業為了獲得信貸支持，可能傾向投資與治污相關但并非最優生產效率的項目，違背了效率原則，降低了投資－投資機會敏感性，生產效率損失；（2） 中國上市公司的投資決策行為長期受委托代理問題的影響［27，28］，企業進行投資時經理存在私人成本［29，30］。如在環境規制導致企業調整生產決策、增加綠色項目或進行綠色改造時，相比以往，作為經理其承擔更重監管工作及更大學習成本，需快速掌握新項目增強管理能力。因此如果新項目有較大私人成本，經理可能會減少投資，引致投資不足，造成資本配置效率低下。此外，由于擴大投資規模能夠在一定程度上增加經理的私人利益，故而易造成低效率投資［31，32］。

另外，“大氣十條” 實施有可能會優化企業自身及企業間資本配置效率，具體體現在以下兩個方面：（1） 就企業自身資源配置而言，嚴厲的環境規制將增強公眾環保消費意識，派生綠色需求，對企業的生產產生需求拉動效應［33，34］，因此，根據有限理性經濟人假說，為了滿足市場綠色需求，理性企業基于長期經濟利益的考量，將把有限的生產要素資源從低生產率、高耗能和高排放的項目轉向高生產率、清潔性的項目，通過影響企業生產要素的重組優化資源配置效率，帶動自身生產率的提升［35］。此外，政策為企業提供多種形式的信貸支持，這能夠使得企業把握機會并作出資金決策，增強投資－投資機會敏感性，故而促進生產率的提升；（2） 就企業間資源流動與配置而言，“大氣十條” 政策要求化解過剩產能、加快淘汰落后產能等，該舉措可能會推動資源從低效率向高效率部門轉移，促進了資源流入高效率部門，在技術水平不變的情況下，優化資源配置效率；再者可能推動要素資源向治污成本低的部門轉移，由于治污成本越高則企業生產效率越低，因而資源流向低污染部門也將優化資源配置，從而實現整體生產效率的提高［36，37］。

綜上所述，“大氣十條” 政策的出臺促進了資源流動，但由于存在多重效應，其究竟是改善了資源錯配，還是加大了資源配置扭曲，尚不得知，需進一步加以驗證。

2 研究設計

2.1 基準模型設定

本文將“大氣十條” 政策視為準自然實驗，運用漸進DID 考察其對企業生產率的影響，模型設定如下：

其中，被解釋變量TFPijt是企業的全要素生產率；policyit即為政策虛擬變量，treat×time；Zijt為控制變量，為降低可能的內生性，部分控制變量選擇滯后1 期；控制了個體固定效應ηi、時間固定效應μt與地區固定效應Φj；εijt是隨機擾動項。

2.2 變量選擇、測度及數據來源

本文主要變量的選擇及測度具體如下：

（1） 政策虛擬變量（policyit）。手動整理“大氣十條” 政策頒布后各地級市轉載并實施的時間，設定time虛擬變量，實施后time則取值為1，反之為0?？紤]到部分城市實施是在年中或年底，若在當年7 月份之后實施，則設定該地實施時期為下一年。此外，政策中規定京津冀及周邊地區、長三角、珠三角為重點實施區域，該區域企業treat賦值為1，其余則為0，policyit為treat與time的乘積。

（2） 被解釋變量：企業全要素生產率（TFP）。本文運用James 和Amil （2010）［38］提出的半參數法（以下簡稱“LP 方法”）測度企業全要素生產率。此外，將使用FE 和OLS 方法測算的TFP 值作穩健性檢驗。

（3） 控制變量。借鑒已有研究，選取企業規模（lnsize）、企業年齡（age）、企業所有制性質（own?er）、企業資產負債率（LEV）、企業盈利水平（prof）、TobinQ 值（TobinQ）、資產結構（struc）作為控制變量。

本文的滬深A 股非金融上市公司數據主要來源于WIND、CSMAR 數據庫，限于篇幅，變量的描述性統計結果不再在正文中報告，留存備索。

3 實證結果與分析

3.1 基準模型回歸結果

本文選取2010～2022 年度滬深A 股非金融上市公司作為研究樣本進行初步回歸分析，如表1的列（1） 所示，研究發現，“大氣十條” 政策的實施有利于促進企業生產效率的提升；但是進一步動態效應分析發現，政策實施的第3 期之后，系數不再顯著，如表1 的列（5） 所示。該初步回歸結果表明，此政策顯然有效但卻不具備長期性。

表1 基準回歸結果

因此結合動態效應分析，同時考慮到：（1）本文后續研究重點在于對該政策有效性的實現路徑探討，以便找到該政策及與其相似政策的有效、長效機制；（2） 由于“大氣十條” 政策大多是2013年、2014 年在各地級市逐步實施，于2017 年正式收官，所以本文借鑒絕大多數“大氣十條” 政策相關研究的處理方式［2，8，9］，后續樣本選擇2010 ～2017 年，以保證政策實施后的有效區間以及實施前后樣本年份基本平衡，更好探究其有效作用機制。其中，2013～2017 年是政策實施時期，而2010～2012 年則為政策未實施時期。

表1 的列（2）～（4） 報告了平均效應結果。其中，列（2） 沒有加入控制變量，該列中policyit的系數估計值在1%水平下顯著為正，加入控制變量情況下其仍在5%水平下顯著為正，如列（3）、（4） 所示，說明“大氣十條” 促進了企業全要素生產率的提升。此外，遵循已有文獻，列（4） 中的部分控制變量選擇滯后1 期值，報告了企業規模、資產負債率、企業盈利水平、TobinQ、企業資產結構的滯后1 期值對企業全要素生產率的影響，估計結果均顯著，說明當期這些指標值也會對下一期企業生產率產生顯著影響。以上表明，“大氣十條” 政策顯著提升了企業生產率。

3.2 動態效應及平行趨勢檢驗

上述平均效應未體現出政策效應在不同時期的差異。本文進一步對其動態效應進行檢驗，采用Jacobson 和Oppenheimer （2003）［39］的事件研究法（Event Study Approach），構建以下模型：

其中，Dit是處理效應時期虛擬變量time與分組變量treat的交互項。

表1 列（5） 動態效應檢驗結果顯示，1 期系數在5%水平下顯著為正，2 期系數在10%水平下顯著為正，3 期系數依舊為正，但不顯著。這表明“大氣十條” 顯著提升了企業生產率，但作用逐漸減弱。

此外，雙重差分估計滿足一致性的前提是處理組與控制組滿足平行趨勢假設，即政策未實施之前，處理組與控制組的發展趨勢是平行的，如圖1 所示。本文發現，βt在政策實施前均不顯著，說明處理組與控制組在政策實施前不存在顯著差異，即通過了平行趨勢檢驗。

圖1 平行趨勢檢驗

3.3 安慰劑檢驗

為了排除未觀測到的樣本特征的影響，在樣本中隨機抽取123 個作為“偽實驗組” 進行安慰劑檢驗。重復隨機抽樣500 次，將其與time的乘積作為自變量再次作回歸，結果如圖2 所示?？梢园l現，模型的回歸系數都集中在0 附近，意味著模型設定不存在遺漏重要變量問題，排除基準結果是由不可觀測因素導致，核心結論穩健。

圖2 安慰劑檢驗

3.4 穩健性檢驗

基準估計結果表明，“大氣十條” 政策對企業全要素生產率產生了正向拉動作用。為保證其穩健性，排除混淆因素對估計結果的干擾，進行穩健性檢驗（結果見表2）。

表2 穩健性檢驗

（1） 樣本數據篩選。為檢驗極端值的影響，根據TFP 值對樣本分別作截尾1%、5%處理，剔除極端值，觀察表2 中列（1）、（2） 發現核心系數均顯著為正。

（2） 替換被解釋變量。改用FE、OLS 方法重新測算TFP。如表2 列（3）、（4） 所示，系數均在10%水平上顯著為正，說明改變因變量的測算方法并未影響估計結果，基準結果穩健。

（3） 改變政策實施時間。進一步作“反事實”檢驗，考察在未實施政策時，結果是否仍然顯著，若顯著，說明存在其他未觀察到的因素提高了企業全要素生產率，反之則說明該因果效應穩健。由于本文對“大氣十條” 政策實施年份界定是若7 月份之后實施則計入下一年，因此若將其實施年份提前1 年，許多樣本可能仍處于政策實施時期，不能有效地進行反事實檢驗。故本文將time提前兩期，用新生成的time?treat重新回歸，如表2列（5） 所示，發現結果并不顯著，排除了是其他外生因素所致的可能性，再次證實基準結果穩健。

4 異質性分析

4.1 企業層面的異質性檢驗

（1） 與非國有企業相比，國有企業可能存在環境規制預算軟約束，同時其資源獲取能力較強，且由于國有企業是由中央或地方政府參與控制的企業，因此在資源分配上也極具優勢［40－42］?！按髿馐畻l” 政策中有明確規定根據各企業的環保情況進行適當的獎勵與環境處罰，但國有企業面臨的環保處罰相對更低。此外，環境規制會給企業造成政策性負擔，政府多采取事后補貼、稅收減免等多種形式對國有企業所面臨的合規成本壓力甚至虧損作補償，故而形成了企業的預算軟約束，削弱了環境規制對企業的創新、合理配置資本激勵。因此，“大氣十條” 政策的實施對國有與非國有企業可能存在異質性。

（2） 老企業多年經營根基扎實，具有較強的抗沖擊能力，但面對更嚴格的環境規制，年輕企業相對更靈活，更容易抓住這一戰略契機，相對更有動力也更好調整發展方向，因此該效應可能存在企業年齡異質性。

①企業所有制。表3 中的列（1）～（3） 報告了不同所有制企業的行為?？梢园l現，央企、地方國有企業的系數不顯著，而非國有企業樣本的回歸結果顯著為正，說明非國有企業的生產率因“大氣十條” 的實施得以顯著提升，而國有企業并未受到影響，驗證國有企業存在環境規制預算軟約束，非國有企業對政策的實施更加敏感。

表3 異質性分析（一）

②企業年齡。本文將企業年齡大于或等于中位數（8） 的企業定義為老企業，企業年齡小于中位數（8） 的企業定義為新企業。分組回歸結果如表3 中的列（4）、（5） 所示?？梢园l現，老企業的增效效應不顯著，但新企業的全要素生產率卻在“大氣十條” 政策沖擊下受到了顯著的正向影響，該因果效應存在企業年齡異質性，故以上論證得以驗證。

4.2 地區層面的異質性檢驗

（1） 環境規制強度。借鑒劉榮增和何春（2021）［43］的研究，用工業污染治理完成投資與第二產業增加值之比來衡量環境規制強度，并以其中位數為分界線，將規制強度大于或等于中位數（0.001863）的?。▍^、市）定義為環境規制強度較高?。▍^、市）。如表4 中的列（1）、（2） 所示，政策的實施使得位于低強度地區的企業生產率顯著提升，但強度高的地區企業未受到顯著的影響。出現這種差異可能的原因在于，政策實施會增加合規成本，企業資金有限，治污的投入擠出了生產性投入，一定程度上抑制了生產技術創新，進而造成企業經濟損失，而環境規制強度低的地區對環保的投入足以被正向補償，實現了企業生產率的提升。

表4 異質性分析（二）

（2） 地方財政壓力。借鑒趙陽等（2021）［44］的研究，本文使用上一期財政赤字率衡量地方財政壓力，以其中位數為分界線，將其值大于或等于中位數的城市定義為地方財政壓力較大的地區。表4 的結果顯示，列（3） 的系數顯著為正，列（4）不顯著，說明對于財政壓力較大的地區，政策更加行之有效?？赡艿脑蛟谟?，由于面臨的財政壓力不同，地方政府在政策執行力度和方向上也存在差異。財政壓力較大的城市，地方政府以“大氣十條” 政策為戰略契機，以經濟利益最大化為出發點，通過多種形式推動經濟增長。

5 影響機制分析

5.1 “創新補償效應”檢驗

本文采用中介效應檢驗三步法［45，46］，檢驗技術創新對“大氣十條” 政策與企業生產率之間關聯的中介效應。其中選取企業綠色發明專利申請量①作為檢驗創新補償效應的中介變量。結合本文研究，設定中介效應模型如下：

其中，TFPit是被解釋變量，即企業的全要素生產率，policyit為政策虛擬變量，Mit則為中介變量——創新能力，中介效應由β×δ＝α－α′衡量。

表5 報告了創新水平的中介效應結果。其中表7 的列（1）～（3） 是創新補償效應檢驗的三步法回歸結果。需要關注的是Goodman 檢驗1，若其P 值＜0.05，則表示拒絕原假設，中介效應成立?？梢园l現，創新補償效應的Goodman 檢驗1在1%水平下顯著為正，創新補償效應存在。

表5 創新補償效應檢驗

從表5 的列（2） 可以看出，“大氣十條” 政策對企業創新具有顯著的正向影響。列（3） 顯示，創新對全要素生產率中介效應的回歸系數為0.046，且在1%水平下顯著。此外，企業創新水平的中介效應比例說明政策實施后企業創新對生產率的間接影響效應為17.76%。綜上，“大氣十條” 政策會通過促進提升創新水平進而提升企業全要素生產率。

5.2 資本配置效率視角

本文采用資本配置效率代表資源配置效率，運用“投資－投資機會” 敏感性模型檢驗資本配置效率這一作用路徑②。借鑒方軍雄（2007）［47］的研究，模型設定如下：

其中，Investit為企業當期投資水平③?？紤]到企業資產配置存在一定時滯，借鑒錢雪松（2018）［36］的研究，roait－1是滯后1 期資產收益率，用來測度企業投資機會，同時控制變量進行滯后1 期處理，控制了時間、個體、地區固定效應。

如表6 所示，列（1）、（2）time×treat×roa的系數均在1%水平下顯著為正。這表明，“大氣十條” 政策實施使得企業投資效率顯著提高，提高了資本配置效率。列（3）、（4） 是動態效應結果，發現2 期×roa、3 期×roa系數顯著為正，并且顯著性增強，系數增大。這表明，“大氣十條” 政策實施后企業投資對投資機會的敏感度提升，資產配置水平提升。

表6 資本配置效率作用機制檢驗

綜上可知，“大氣十條” 政策實施后，企業投資－投資機會的敏感度顯著上升，投資效率的提高優化了資本配置效率，進而提升了企業生產率。

6 結論與政策啟示

本文以“大氣十條” 政策實施為準自然實驗，運用漸進DID 檢驗其對企業全要素生產率的影響。研究發現：（1） “大氣十條” 政策實施顯著提升了企業生產率，但該效應逐漸減弱，不具有長期性；（2） 異質性分析表明，非國有企業、年輕企業、環境規制強度低的地區、財政壓力大的地區對“大氣十條” 政策的實施更為敏感；（3）作用機制分析表明，該政策傾向于通過創新補償效應、提升資本配置效率來提升企業生產率。與有關“大氣十條” 政策的現有研究相比，本文首次嘗試探討了“大氣十條” 政策對企業生產率的影響及其作用機制，同時校準了各地政策的準確實施時間，避免現有研究存在的因測量誤差造成的估計偏誤問題。

本文研究結果也為實現環境政策順利推進和企業生產率有效提升，提供了一定的借鑒：

（1） 政府在制定政策時需統籌考慮，建立長效機制，同時制定實現污染有效治理與經濟發展質量提升共贏的方案，善于運用合理環境規制充分調動企業積極性。①政府應給予企業持續創新激勵，加大對清潔技術項目的貸款支持、研發創新投入和補貼力度，多措并舉為企業創新活動提供全方位保障；②企業應抓住政府與金融機構等對環保項目支持的戰略契機，善于發現投資機會，提高投資敏感性。

（2） 根據企業不同稟賦特征提供差異性措施，完善配額分配與監督機制，為非國有企業、年輕企業提供公平競爭環境，加大對國有企業、老企業的環保監管力度。對于有較強意愿尋求轉型契機但是資源較少的民營企業，在引導其減少排污的同時提供政府補貼、稅收減免、金融支持緩解融資約束等政策進行激勵、幫扶。同時，加大對國有企業、老企業的環保監管力度，給予更大合規壓力，倒逼企業減少排污，促進其轉變為綠色生產方式來實現生產效率的提升。

（3） 中央政府應針對不同地區設置差異化政策。如，①設置垂直管理體制機制。由于中國中央與地方政府是多重任務委托代理關系和財政分權體制，這造成了地方保護主義、環境負外部性的產生，因此在涉及民生、關系全局利益的環境治理領域，可適當實行垂直管理模式，充分調動央地兩方的積極性，使央地目標利益一致，減少社會福利損失；②對環境規制較強地區施加關注，避免政策過度干預企業投資決策、合規成本太大而造成生產效率的損失。

注釋：

①為了避免0 值的影響，對數處理時采取綠色專利申請數量加1再取對數的方式。

②這是因為對于企業而言，資源配置的改變主要體現在資本配置的改變，資本配置效率代表著企業投資與投資機會的匹配程度，直觀反映了前者對后者的敏感程度，因而資本配置效率可以作為該機制分析中的檢驗指標。

③企業投資水平＝（構建固定資產、無形資產和其他長期資產支付現金－處置固定資產、無形資產和其他長期資產回收的現金）／總資產。