环境税促进了企业创新成果吗？——来自中国企业专利数据的实证研究

芈斐斐 ，张自力

(对外经济贸易大学 国际经济贸易学院，北京 100029)

引 言

中国经济自改革开放以来始终保持快速增长，长时间实行的高耗能、高污染的经济发展战略，虽然换来了经济发展速度，但却是以牺牲环境为代价的，我国面临严重的资源短缺与环境污染问题，政府认识到环境保护对经济可持续发展的重要作用，制定了一系列环境规制政策，以期将环境污染的成本内化为企业自身成本，以促进环境污染问题的改善。

环境污染问题具有重要的外部性特征，负外部性需要通过政府干预来解决，政府通过对造成负外部性的企业进行征税，以弥补企业的个体成本与社会成本之间的差额。

Porter等[1]的假说认为环境规制虽然可能在短期内增加成本，但适当的环境规制可以促使企业通过创新减少环境污染物排放，以减少成本并进行更多的技术创新。显然，这种观点肯定了政府环境规制政策在协调环境和经济中的作用。环境规制政策究竟对企业创新造成什么影响？本文着重研究提高环境税对中国企业创新产出的影响，使用2004—2012年的企业层面数据，采用倾向得分匹配双重差分模型评估环境规制政策对企业创新行为的影响。

一、文献综述与研究假设

Porter认为环境规制措施有利于企业创新，但也有观点认为环境规制政策给企业带来了额外生产成本，从而不利于创新与企业的长远发展。

一种观点认为环境监管对创新有积极影响。Frondel等[2]基于经合组织调查数据和离散选择模型的估计表明，使用特定的环境管制政策有助于促进企业生产过程中的创新和清洁生产。Franco和Marin[3]对2001—2007年八个欧洲国家的13个制造业部门进行了研究，发现诸如环境税等管制政策对生产率有直接影响，且诱导的创新与其产业下游的规制政策相关。于连超等[4]通过对2008—2016年中国A股上市公司数据的分析发现，环境税对绿色创新的促进作用显著，对民营企业和融资约束较低的企业促进作用相对更大。另外一些学者则认为，环境监管非但没有促进，反而抑制了企业的创新活动。Barbera和McConnell[5]发现，美国钢铁、有色金属、纸张、化工和非金属矿产品在受到环境法规的影响时都会增加污染控制投资，从而导致行业绩效的普遍下降。Wagner[6]利用德国制造业的数据分析了环境创新、环境管理和专利之间的关系，他发现环境管理系统的执行水平与企业的专利申请水平呈负相关。还有一种观点则认为环境监管对企业创新的影响存在不确定性。Lanjouw和Mody[7]发现环境监管减排支出的增加与技术创新之间没有显著的相关性。Jaffe和Palmer[8]研究了环境规制对美国制造业的影响，发现严格的环境规制加剧了污染减排成本，增加了研发支出，但对发明专利的产出没有显著影响。Scherer等[9]在对美国和德国工业企业的两项研究中发现，没有证据证明专利创新与环境监管之间的相关性。Lanoie等[10]认为，环境监管对加拿大制造业企业的长期和短期影响是不同的。环境法规在短期内会抑制增长，而在长期内能够促进创新和增长。

基于我国的基本国情与市场发展，我国在早期就开始实施了排污收费制度，并在实践中不断发展成为环境税。实际上，对污染行为实行征收环境税的制度能够在两个方面影响企业的创新行为。首先，环境税的征收影响企业的产品结构[11]。征收环境税会增加企业的排污成本，企业为了减少成本提升竞争力会对自身的生产活动进行改进。其中最大的一部分排污压力来源于企业的非环保产品，在征收环境税的情况下，企业具有动力淘汰这些产品转而生产环保产品，企业对新产品的研发不仅不会增加企业成本，反而能够使企业少缴甚至不缴环境税，且还能从产品更新换代中获取收益[1]。这样环境税的征收就会对企业创新行为形成很大的激励作用，企业会淘汰原有的产品生产技术，研发新产品，从而促进企业创新成果。其次，环境税的征收影响企业的生产过程[12]。环境税的征收给企业带来成本压力，在不改变产品结构的基础上，企业还可以通过改变生产工艺过程控制环境成本。具体地，企业通过研发创新，改进现有产品生产工艺以及污染物处理工艺，将产品生产过程中的非环保工艺改造成环保工艺，提高生产废物处置工艺效率，这样企业一方面能够减少环保成本，另一方面可以从工艺改造过程中提高生产效率或者将废物利用从而获取额外收益[1]。因此，企业生产过程改造可能带来的收益也对企业创新具有激励作用。因此，本文提出以下假设：

假设1：环境税征收制度对企业创新具有促进作用

创新是一项长期投资，具有投入大、周期长、回报慢的特征。因此，在不具有巨大的潜在激励与创新资源投入的情况下，企业很难有动力去创新并取得创新成果[13-14]。因此，环境税对企业创新成果的促进作用还取决于环境税的激励作用与企业能够投入创新资源的大小。对于不同污染程度的企业来说，环境税的征收对高污染行业企业的成本影响更大，因此对其创新的激励作用更大。但高污染行业环境税征收意味着给企业带来的环境成本也更大，其在支付巨额的环境税成本后，可能已无资源投入到创新活动中，因此环境税征收对高污染行业的创新促进作用相比低污染行业不一定大。对于不同所有制的企业来说，私营企业在市场上面临更激烈的竞争，生存更加困难，因此在环境税征收后，其具有更大的动力进行创新，保持或者提高其竞争力以保证自己不被市场淘汰。国有企业融资成本低，环境税征收对其成本的影响不会对其市场地位造成影响，因此，相对国有企业，环境税征收对私营企业创新的促进作用更为明显。对于不同规模的企业，其能够获取的资源是不同的。大规模企业具有更多的人才储备，能够更容易获取融资以及吸引高技术人才的加入，因此在环境税的激励下，能够投入到创新中的资源更多，从而环境税制度对其创新的促进作用更大。小规模企业则不同，虽然环境税征收对其具有创新激励作用，但企业能够投入到创新中的资源有限，对其创新促进作用也就相对较小。基于以上分析，本文提出以下假设：

假设2：与高污染行业企业相比，环境税征收制度对低污染行业企业创新促进作用更显著；与国有企业相比，环境税征收制度对私营企业创新促进作用更显著；与规模较小的企业相比，环境税征收制度对规模较大的企业创新促进作用更显著。

二、政策背景与实证模型

(一)排污费征收标准上调政策

环境税是以市场化的环境规制手段内化环境资源损耗和生态环境破坏的社会成本，从而对企业微观行为产生影响，有利于其加强经营管理、节约和综合利用资源、治理污染，最终实现经济可持续、高质量发展。中国环境税制体系一直处于探索和改革完善阶段，发展历程可以分为建立和全面实施阶段(1978—2002年)、总量排污收费和调整阶段(2003—2015年)、排污费改税阶段(2016—2018年)以及环境保护税实施阶段(2018年至今)。本文主要考察总量排污收费的调整阶段，将始于2007年的调高污染物排放征收标准的外生事件作为准自然实验，以评估环境保护税的微观经济影响[15]。

中国的排污收费制度始于改革开放之初。2003年《排污费征收使用管理条例》的颁布实施，标志着我国排污收费制度走向完善，形成了全国统一的排污费制度，也为环境税的实施打下了基础。但从实践情况看，统一的总量排污收费制度的实施初期，主要污染物排污费的征收标准仍然偏低，不能弥补污染治理成本，不利于污染物的治理和减排。2007年我国各省先后开展了排污费征收标准上调试点工作，逐步提高二氧化硫、COD(化学需氧量)、废水、废气等污染物排放征收标准，从而强化环境税费对企业排污行为的约束机制。这一征收标准上调的外生事件在时间与空间上实施的差异性，为本研究提供了准自然实验，使我们能够评估环境保护税对企业微观经济的影响。始于2007年的排污费征收标准上调试点工作，在本文研究期间内，中国先后有11个省市调高了SO2、COD或污水废气等污染物排放征收标准(具体如表1)。以排污费征收标准上调政策为准自然实验设计，将处于试点省市的企业作为政策干预的“处理组”，其他省份的企业视作无政策干预的“控制组”，从而对这次排污费征收标准上调的创新影响进行研究。

(二)实证设计

本文试图就排污费征收标准上调对微观企业创新的影响进行经验分析。但以政策实施视作准自然实验，会存在各省市自主选择是否实施政策及实施时点的自选择问题以及样本选择内生性问题，导致估计结果有偏颇。因此，使用倾向值得分匹配方法得到研究样本，再构建双重差分模型进行计量分析。

首先，依据企业所处的行业、年龄、规模、出口状态、所有权性质、资产负债率以及资本密集程度对政策实施前一年处理组企业与控制组企业使用最近邻匹配方法进行一比一匹配，可以得到与处理组企业相对应的控制组企业。

表1 排污费征收标准上调政策的试点省市

为了有效识别排污费征收标准上调政策对企业创新的影响效应，我们采用多时点双重差分模型进行实证估计。基准双重差分模型设定如下:

Innovit=α+β1Ti×Dt>τ+β2Xit+μt+μi+εit

(1)

其中，下标i和t分别表示企业和年份,τ表示企业所在地政策实施的年份；因变量Innovit为企业创新；μt、μi、分别为年份、企业固定效应；Xit为企业层面控制变量；自变量Ti×Dt>τ为虚拟变量Ti与Dt>τ的交乘项；Ti表示是否为处理组企业，即实施排污费征收标准上调的省市的企业，Ti等于1，否则等于0；Dt>τ为时间虚拟变量，即实施排污费征收标准上调后的年份，即t>τ时，等于1，否则等于0。β1的估计值为调整政策对企业创新的影响，具体而言，若β1>0,表明排污费征收标准上调政策促进了企业创新，反之则表明不利于企业创新。

(三)变量说明

实证分析使用的主要变量包括企业的创新活动(被解释变量)以及重要的控制变量。在以往文献中，专利数量是被广泛使用的衡量企业创新活动的变量(Liu and Qiu,2017[16];Du等,2019[17])。专利数量能够被用作对企业创新活动一个很好的衡量，因为它被认为是企业创新活动的成果，体现了企业创新投入的效果。而诸如研发投入的衡量指标仅体现了企业创新活动的投入，并不能体现企业的创新质量。因此，与以往文献保持一致，我们使用企业的专利申请来衡量企业创新。中国专利数据中含有企业专利申请类型的详细信息，即按中国专利法而划分的发明专利、实用新型专利与外观设计专利三种类型。三种类型专利之间存在较大差异。发明专利是对产品、方法或者其改进所提出的新的技术方案，创新性最强；实用新型专利是对产品的形状、构造或者其结合所提出的便于实用的新技术方案；外观设计专利是对产品的形状、图案或者其结合以及色彩与形状、图案的结合做出的富有美感并适用于工业应用的新型设计，后两类专利与发明专利相比创新性较低，创新难度也更低。针对新方法、新工艺等的创新与改进的发明专利的创新活动，能够改善企业的生产流程，从而降低环境成本，更能体现环境税征收的企业创新效果，因此，使用企业发明专利申请量作为企业创新的衡量指标。此外，为了结果的稳健性，我们还使用企业给定年份申请的实用新型专利数量、外观设计专利数量、专利申请总量及新产品产值作为衡量企业创新的替代性指标作为稳健性检验。

参考已有文献(Liu and Qiu,2017[16];Ouyang等，2020[18])，本文还加入了控制变量，包括：(1)企业规模，使用企业总资产的对数来衡量。创新活动具有高投入、高风险及投资周期长的特点，因此企业规模的大小决定企业能够投入的资源进而影响企业的创新活动。(2)企业年龄，使用观测年份减去企业成立年份来衡量。企业生存的时间长短影响企业的管理经验与创新资源，另外也可能会对企业产生组织惯性，影响创新活力。(3)出口状态，根据企业的出口交货值数量计算。为虚拟变量，出口等于1，不出口为0。(4)资本密集程度，用固定资产净值除以企业职工人数来衡量。企业的资本密集程度会对企业创新资源产生影响。(5)资产负债率，使用负债总额除以资产总额来衡量。资产负债率主要体现了企业的融资约束程度，对企业创新活动具有重要影响。

三、数据与描述性统计

(一)数据来源

实证研究基于企业层面的经营数据、创新数据与污染物排放处理数据，通过匹配以下三个数据库来完成。2003年中国在全国范围内建立了统一的总量排污收费体系，企业污染行为的微观数据目前公布的只到2012年，因此研究样本区间选取为2004—2012年。

第一个数据来源于国家统计局的中国工业企业数据库，包括全部国有及规模以上非国有工业企业数据。借鉴Cai and Liu[19]、谢千里等[20]、余淼杰[21]、李晓萍等[22]的做法，对中国工业企业数据库进行清洗，使用清洗后的工业企业数据库进行数据库合并。具体清洗步骤为：首先，删除总收入、就业人数、固定资产、总销售额、研发费用、中间投入品小于0、固定资产原值小于净值、公司名称为缺失、成立时间有误的无效样本；其次，删除非制造业企业，删除就业人数小于8人的企业。

第二个数据来源于国家知识产权局中国专利数据库，包含从1985年开始的中国专利申请数据，数据库中包含专利申请时间、发明者名称、专利名称与专利类型(包括发明专利、外观设计和实用新型三个类型)信息。使用企业名称将中国工业企业数据库与专利数据库进行匹配，获取企业层面创新数据。

表2 匹配与平衡性检验

表3 匹配后数据描述性统计

表4 排污费征收标准上调对发明专利申请的影响

第三个数据来源于原中国环保部绿色发展数据库，该数据库提供了我国制造业企业的排放排污和环境治理等信息。统计字段主要有企业基本信息、生产信息、水环境、大气环境，内容涵盖了资源利用类指标(工业用水量、煤炭消费量)、污染排放类指标(工业废水排放量、二氧化硫排放量)、污染治理类指标(废水治理设施数、氮氧化物去除量)等数十项指标信息，为研究企业生产的环境效应与中国的环境治理提供了强大的数据支撑。

(二)PSM匹配及描述性统计

为避免样本自选择问题，对政策实施前一年的两组企业样本进行了倾向得分匹配，匹配检验如表2所示，其中A部分报告了倾向分数匹配前后处理组和对照组各变量的观察值个数和均值，最后两栏报告了标准化的平均值差异(即偏差)和通过匹配减少的偏差百分比。可以看到通过倾向得分匹配，两组企业各主要变量的偏差都降到了10%以内。B部分为两组样本专利申请量的差异检验，从t统计量的值可以看到，匹配前t统计量的值为5.05，两组企业在专利申请方面存在着显著差异，匹配后t值为1.22，表明两样本之间已不存在显著差异，匹配效果较好，匹配变量选取恰当。

基于PSM后的企业代码构建了面板数据，用于后续的回归分析。表3给出了使用的所有变量的描述性统计。通过对处理组和对照组在发明专利、实用新型专利和外观设计专利的均值进行简单比较，可以看出较高的环境税对企业创新具有积极的影响。前者申报的发明专利申请量较高(分别为0.218与0.137)，实用新型专利申请量较高(分别为0.27与0.247)，外观设计专利申请量较高(分别为0.22与0.172)。

四、实证结果与分析

(一)基准回归

首先，对前文假设1进行检验，排污费征收标准上调政策冲击对企业发明专利的影响基准回归结果展示在表4中，估计结果中加入了年份固定效应与企业固定效应。从结果可以看到，自模型1—6依次加入控制变量后，系数估计结果为正，且均在10%显著性水平上显著，表明排污费征收标准提高政策实施后，对企业的发明专利创新活动产生了促进作用。

在逐渐加入控制变量后，实施排污费征收标准提高政策省市的企业相比没有实施的企业，发明专利申请量提高了约0.03，这意味着环境税政策与企业创新之间存在正向的因果关系。排污费征收标准的提高将环境污染的外部成本内化为企业成本，企业为了减少自身的成本，会倒逼企业进行创新[23]，通过获得的先进技术进行生产，从而降低排污成本。

(二)平行趋势检验与动态效应

双重差分估计是否有效的最重要假设为，处理组与对照组企业的结果变量在政策冲击发生之前满足共同趋势假设，即在本文中需检验处理组企业与对照组企业的创新在实施污染物排放征收标准上调政策之前是否具有相同的趋势。具体地，我们将基准双重差分模型中政策实施后时间虚拟变量替换为各年份时间虚拟变量，对此模型进行估计并绘制图形(如图1所示)。图1中虚线部分描绘的是95%置信区间，从图中可以清楚地看到，在环境规制政策实施之前，两组企业创新不存在显著差异；政策实施之后，两组企业创新开始出现显著差异，且对企业创新的促进效应具有长期性，随着时间的推移，促进作用越来越大。

图1 平行趋势检验与动态效应

表5 稳健性检验

(三)稳健性检验

为了保证结果的稳健性，我们针对不同的创新衡量方法进行了稳健性检验。分别使用企业实用新型专利申请量、外观设计专利申请量、专利申请总量以及新产品产值来检验环境规制政策的创新效果。估计结果展示在表5中，可以看到在加入控制变量的情况下，估计结果都是正的，说明排污费征收标准提高对企业创新的影响结论基于不同的企业创新衡量方法是稳健的。但同时可以看到，环境规制对企业实用新型专利申请的促进作用不显著，实用新型专利相比发明专利，是对产品的形状、构造或者其结合所提出的便于实用的新技术方案，与其生产流程的环境改进无关，因此，环境规制未对其产生影响。

表6 行业异质性分析

表7 企业异质性分析

五、进一步分析

(一)排污费征收标准提高政策冲击对企业创新的异质性影响

排污费征收标准提高政策冲击对企业创新的异质性影响估计结果见表6及表7。

表6为分行业异质性影响估计结果。排污费征收标准提高政策主要针对企业的污染排放行为，政策冲击的效果必然会对不同污染程度的企业造成异质性影响。排污费征收标准提高意味着对于高污染行业的企业来说需要比原来支付更高的排污成本，这些企业用于创新的投入也就会受到更大的影响。根据排污费征收标准提高政策实施前一年即2006年行业煤炭消费强度(即单位产值的煤炭消费量)的平均水平对行业进行划分，即高于行业煤炭消费强度平均水平的行业为高污染行业，低于平均水平的为低污染行业。从估计结果中可以看到，排污费征收标准提高政策的实施没有明显促进高污染行业的创新，但对低污染行业创新成果的影响是显著存在的。这一结果说明排污费标准提高虽然会对企业创新产生激励作用，但是对于高污染行业来说，增加的环境成本使得企业不具有更多的资源投入创新活动，从而不会促进其创新。而相对来说低污染行业环境成本增加较少，激励作用会使得企业增加创新投入同时又有足够资源进行创新，从而有利其创新。

表7为企业异质性的影响结果。将环境污染的成本内部化为企业的成本，许多学者担忧会对小型企业以及资金实力不强的企业造成严重负担，遵循环境规制的成本可能导致这些企业更加无法开展高投入的创新活动。因此，文章考察了排污费征收标准提高对不同性质及不同规模企业创新行为的影响。首先，表7中前3列为排污费征收标准提高对不同性质企业的异质性影响结果。我们根据企业的控股情况将企业划分为国有企业、外资企业(含港澳台企业)与私营企业三种类型。这三种类型企业中，国有企业与外资企业通常保持一定的竞争优势，并会获得当地政府的支持，但私营企业则承担着激烈的外部竞争与生存压力。从回归结果可以看出，环境规制政策对国有企业创新活动不存着显著影响，但对私营企业创新活动具有显著的促进作用。这表明，私营企业为了在激烈的竞争中存活并取得收益，在面临更加严格的环境规制政策时，会更有动力进行创新，改善生产产品与流程，从而降低企业经营成本。

对不同规模企业的异质性影响在表7中的后两列。企业规模大小的划分标准根据该行业内企业的平均资产规模确定。与小规模企业相比，规模较大的企业通常具有雄厚的资金实力与良好的经营成果，因此具有足够的资源在应对环境规制成本上升的同时进行创新，环境规制对其创新的激励作用相对来说将会更大。而小规模企业在环境规模成本上升时可能就会受到比较严重的资金压力，环境规制对其创新的激励作用将较小。从估计结果中可以看到，排污费标准提高政策对不同规模企业的创新都具有显著促进作用，而对小规模企业创新的促进作用较小，假设2通过检验。

表8 排污费调整政策对企业创新的影响机制检验

(二)机制检验

实证研究表明排污费征收标准上调政策对企业创新具有促进效应。我们使用中介效应模型对其影响机制进行了研究，排污费征收标准上调会给企业带来创新的动力，企业通过创新提升生产技术水平从而减少排污成本，因此，企业的反应是将更多的资源用于研发活动，增加研发支出，进而促进创新水平。

使用企业的研发投入密度即研发投入占营业收入的比重来衡量企业的研发投入，对排污费调整政策与企业创新的影响机制进行检验，结果如表8所示。(1)列为前文的基准双重差分模型估计结果，排污费上调政策对企业创新具有正向的显著影响。(2)列为排污费上调政策对企业研发密度的影响估计结果，可以看到排污费标准上调会促使企业增加研发投入，以促进技术的提升实现利润的最大化。(3)列将企业研发密度加入了原基准双重差分模型中。在这个新的估计结果中，可以看到企业研发密度增加有利于企业创新，因为企业的创新是一个需要耗费巨大资源的活动，大量的研发投入是企业创新成果的保障与源泉。而排污费调整政策对企业创新影响的估计系数有所下降，说明排污费调整政策通过企业的研发投入机制影响了企业创新。因此，排污费调整政策会倒逼企业增加研发投入，从而最终促进企业创新，实现企业的可持续良性发展。

结 论

文章基于排污费征收标准上调在时间与空间上渐近式改革提供的准自然实验，使用2004—2012年企业层面的财务数据、专利数据与污染排放处理数据，采用倾向得分匹配双重差分模型评估了环境规制政策对企业创新行为的影响。实证研究的结果表明，与控制组企业相比，实施排污费征收标准上调政策省市的企业在实施政策后发明专利申请量上升，也就是说环境规制政策对企业创新具有促进作用，这一结果在使用替代性指标作为被解释变量的情况下仍然是稳健的。此外，对排污费征收标准上调政策对企业创新产出的异质性影响进行了分析。具体地，根据不同行业污染物排放量将行业分为低污染与高污染行业，证实环境规制政策对低污染行业的企业创新影响存在，而对于高污染行业的企业，由于环境成本的加大不会对其创新产生显著影响。另外还考察了环境规制政策对不同企业性质及不同规模企业创新的异质性影响。从企业性质看，私营企业由于面临更大的市场竞争与生存压力，环境规制政策对其创新的激励作用更加显著，而对国有企业创新不具有显著影响。从企业规模看，环境规制政策对各规模企业创新都具有显著的促进作用，但由于规模较大的企业具有更加雄厚的资源支撑，对其创新的激励作用相对更大。

从行业异质性角度，环境规制政策对高污染行业的企业创新影响不显著，而对于低污染行业的企业创新具有显著的促进作用；从企业异质性角度，考察了环境规制政策对不同企业性质及不同规模企业创新的异质性影响。从企业性质看，环境规制政策主要对私营企业创新活动有显著的正向影响，对国有企业创新不具有显著影响。从企业规模看，环境规制政策对不同规模企业的创新都具有促进作用，但对规模较大的企业促进作用更大。

研究结论证实了环境规制能够促进企业创新成果，特别是促进企业生产工艺、产品的创新成果，对我国在经济高质量发展过程中的环境规制行为具有重要意义。我国经济发展已经进入高质量发展阶段，创新水平与环境保护都是高质量发展所要解决的重要问题，如何实现这两者的和谐发展对经济的高质量发展意义重大。环境规制政策将环境污染成本内部化为企业的成本会对企业创新产生内在激励作用，特别是对私营企业或者规模较大的企业具有较强的激励作用。环境规制政策激励企业进行改善产品、技术、生产流程等的创新活动，这些创新同时也有利于社会的环境保护，最终将实现整个社会经济可持续发展的良性循环。