环境保护税对长江上游地区企业全要素生产率的影响

贺 渝,吴少凡,朱小波

(重庆工商大学 金融学院,重庆 400067)

一、引言

面对粗放的经济发展模式所导致的资源和环境问题,中国政府明确提出要转变发展模式,并制定实施一系列环境保护政策,提出走绿色发展的模式。而推动绿色发展的核心是提高企业的全要素生产率(TFP)。长江经济带作为横跨我国东中西部三大地区的重大国家战略发展区域,属于典型的流域生态经济。其中,上游地区由于独特的地理位置,是长江“黄金水道”的源头、流域资源供给的“大仓库”,以及构建长江绿色生态保护屏障的“基础线”,在长江经济带中占有重要地位,上游地区能否实现可持续发展关乎长江经济带等相关国家战略的成败。考虑该区域的重要性,中国政府在2016年正式将长江经济带确立为绿色发展示范区,分别于2018年和2019年在重庆市主持召开推动长江经济带上游地区发展座谈会,并在会议上强调,重庆作为上游中心城市,要在推动地区绿色发展中发挥示范作用,要深入抓好生态文明建设,坚持与中下游协同发展,加强生态保护与修复,筑牢长江上游重要生态屏障。在此情况下,实施环境保护税政策能否提高该区域企业的全要素生产率并促进经济发展,成为该区域、长江经济带乃至全国能否实现绿色发展的关键。

环境保护税法作为首部专注于环境保护的专项税法,它的实施是政府对环境保护的一次重要尝试。政府希望通过该税法倒逼企业增加绿色创新投入,增强企业和社会可持续发展能力,进而实现环境保护与经济增长的目标。考虑环境保护税的重大意义,有部分学者探讨其对环境和经济的影响。受制数据的可获得性,现有文献主要使用仿真模型,如CGE和DSGE模型,预测环境保护税政策在宏观层面的影响[1-3]。他们的研究结论显示,环境保护税政策可以显著降低污染物排放,改善环境,但是对经济的影响存在争议。微观层面,有学者用事件研究法实证研究环境保护税对企业业绩的短期影响,发现环境保护税会增加企业的环保费用,损害公司业绩[4];Cai和Ye则使用2010—2017年的数据,把排污费作为代理变量来研究环境保护税的影响[5]。

企业作为直接受环境保护税影响的对象,从微观层面研究环境保护税如何影响企业的全要素生产率,对于改进该政策进而增强企业和社会可持续发展能力极具现实价值。已有大量研究探讨环境规制对企业全要素生产率的影响,主要有三种观点：环境规制会显著提高企业的全要素生产率[6-8],环境规制会抑制企业的全要素生产率[5][9],环境规制的影响不确定[10-11]。上述文献说明环境规制会对企业的全要素生产率产生影响,尽管这种影响是正面还是负面存在争议。受数据可获得性的影响,目前只有较少文献从微观层面探讨环境保护税政策对企业全要素生产率的影响。本文拟填补这一研究空白,探讨环境保护税政策对企业全要素生产率的影响。

二、文献综述

随着社会环保意识的增强,各国政府均实施大量的环保政策来控制污染行为,进而推动可持续发展的理念。众多学者探讨环境规制的双重红利,即环境保护税通过改善环境而带来的绿色(环境)红利,通过减少市场扭曲、提高效率带来的蓝色(经济)红利。相关研究发现环境规制可实现绿色红利,但对能否实现蓝色红利存在争议。

波特假说提出严格而适当的环境规制可以通过创新激励、效率改进等途径提高企业的生产率和竞争力[12]。波特假说得到许多学者的支持。例如,通过对制造业的调查,Hamamoto和Yang等研究发现,环境规制政策可以促进企业的研发投入,并进一步提高工业生产率[13-14];Peng等证实以市场为导向的环境规制可以有效促进企业的生产力,但这种对生产力的促进效应会随着时间慢慢减弱[7];Wang等发现中央环保督察通过促进管理效率和技术创新来提高中国上市公司的全要素生产率[15]。也有研究认为环境规制会促进企业全要素生产率的提高,但公司的议价能力削弱了环境规制对企业全要素生产率的影响[6]。Zhang等基于中国采矿业企业的微观数据,研究发现对绿色发展提供的税收激励能够提高采矿业企业的全要素生产率,其中采矿业企业税收激励每增加1%,全要素生产率会提高0.060%[16]。任胜钢等以2007年的二氧化硫排放权交易试点政策作为准自然实验,研究排污权交易制度对企业全要素生产率的影响,发现排污权交易制度显著提高了试点地区上市企业的全要素生产率,且年度效应滞后两年后逐年递增[17]。袁文华等利用2012—2018年A股上市工业企业的数据,发现2015年实施的环境保护法显著提高了污染密集型工业企业的全要素生产率,而且这种促进效用不论在国有企业还是非国有企业中都显著存在[18]。

新古典经济学则认为,环境规制将企业的一部分资源从生产转入环保领域,会导致企业的成本增加,通过挤压生产投资进而降低企业的生产率。Bynoe和Lanoie等通过研究圭亚那和加拿大环境规制与企业全要素生产率之间的关系,得到类似结果[19-20]。Rubashkina等采用17个欧洲国家的面板数据,发现环境规制对公司运营施加限制,并对公司业绩产生不利影响[21]。同样,在中国也发现环境规制对企业全要素生产率的负面影响。Cai和Ye研究发现环境规制政策会抑制企业的全要素生产率,并且这种影响持续了两年[5]。Tang等的研究也认为环境规制会抑制企业的全要素生产率,但这种影响是滞后的、持续的,并且对重污染企业、规模更小的企业和外国企业的负面影响更严重[9]。王海等运用中国工业企业数据库,实证发现排污费征收力度加大对企业全要素生产率产生负向影响,开征环境保护税可能不利于企业全要素生产率的提升,进一步分析发现,上述影响在小城市及非政策关注地区表现更为明显[22]。胡玉凤和丁友强通过匹配2006—2017年中国上市公司及所在地区数据,发现碳交易对绿色全要素生产率、企业全要素生产率均有显著负向影响,碳交易实现了绿色效率和企业效益双赢,但没有实现企业全要素生产率与绿色全要素生产率协同增长[23]。

与前面两种结论不同,部分研究发现环境规制对企业全要素生产率的影响是不确定的。选取的环境保护政策不同,研究的对象不同,不能够确定环境规制对企业全要素生产率有正面还是负面影响。通过调查美国和墨西哥的食品行业,Alpay等发现环境规制对美国企业的盈利能力或生产率影响不显著,而墨西哥迅速提高的环境标准促进了生产率[24]。Wang和Shen发现环境规制与绿色全要素生产率呈倒U型关系[25]。环境规制对企业的生产率有略微但滞后的促进作用,其对公司的出口影响呈U型,而这种U型关系却没有表现在轻污染行业和地区[10]。类似结论也展现在刘和旺等、黄秋凤等的研究中,即环境规制与企业全要素生产率呈U型关系[26-27]。Li和Chen认为环境规制会在短期对企业的绿色全要素生产率产生负面影响,长期则会实现企业竞争力与环境保护的双赢[11]。

三、数据和方法

(一)数据与样本

环境保护税法的前身是排污费政策,2014年调整过,为了尽量避免其他因素的影响,本文选定样本期间为2015—2020年,选取长江上游地区的上市公司为样本对象。数据来源于国泰安数据库(CSMAR)。同时,本文对样本数据做如下筛选处理：剔除样本期间内交易状态处于ST、*ST、PT的企业;由于监管制度不同,剔除金融行业企业;剔除创业板和科创板企业,以控制生命周期对企业全要素生产率的影响;剔除数据严重缺失的企业;剔除上市仅一年的企业;为降低极端值的影响,对所有连续变量做1%的平尾处理。经过上述处理,最终得到共164家长江上游地区的上市公司样本。

(二)变量

1.被解释变量

现有研究中已有大量衡量企业层面TFP的方法,可以大致分为参数法、非参数法和半参数法三类。其中,半参数法中有衡量企业层面比较常用的OP和LP法。参考现有文献测量TFP的方法,半参数法是目前使用最广泛的方法,由于LP法能解决内生性和样本损失问题,本文采用LP法测量企业TFP,OP法则作为稳健性检验。

2.解释变量

本文的解释变量为时间虚拟变量Afteri,t、分组虚拟变量HP Firmsi,t和两者的交互项HP Firmsi,t*Afteri,t。其中,Afteri,t为时间虚拟变量,2018—2020年赋值Afteri,t=1;否则赋值Afteri,t=0。HP Firmsi,t反映企业i受环境保护税冲击的程度,若企业i是实验组,则赋值HP Firmsi,t=1;否则HP Firmsi,t=0。HP Firmsi,t*Afteri,t为核心解释变量,若企业i是实验组,且在政策实施后,则为1;否则HP Firmsi,t*Afteri,t=0。

3.控制变量

在回顾以前文献的基础上[11][16][28],本文选取7个控制变量来控制其他重要因素对企业TFP的影响。控制变量包括股权结构(Ownership Structure)和财务基本面(Fundamental)。其中,股权结构包括企业股权集中度(First),即第一大股东持股比例;企业第二至第十大股东持股比例(Sedtenth);企业董事会规模(Board Size),即董事会人数的对数。财务基本面包括企业年龄(Age),即企业上市年龄的对数;企业杠杆率(Lev),以总负债除以总资产表示;企业有形资产(Tangible),以固定资产净额除以总资产表示;企业经营现金流(Cash Flow),以现金流除以总资产表示。

(三)变量描述性统计

表1是主要变量的描述性统计。用LP法计算的TFP均值为7.6389,最大值为10.1682,最小值5.6840。HP Firms的均值为0.3595,代表样本中有35.95%的观测值是重污染企业。同时,样本公司第一大股东股权占比平均值为35.00%,明显高于第二到第十大股东股权24.43%的占比,说明样本企业的股权集中度较高。

表1 变量描述性统计

四、实证分析

(一)共同趋势检验

使用双重差分法的前提是满足共同趋势假设。对本研究来说,则是在环境保护税实施前的2015—2017年,实验组与控制组的TFP存在共同趋势;实施后的2018—2020年,两组的TFP不存在共同趋势。从图1得到如下结论：环境保护税实施前,重污染企业与其他企业的TFP呈现共同趋势,即两者都处于上升趋势,且重污染企业的TFP低于其他企业;环境保护税实施后,两者的TFP呈现非共同趋势,重污染企业的TFP反超其他企业,并且重污染企业继续保持上升趋势,而其他企业呈现下降趋势。综上所述,本文认为双重差分法适合于本研究。

图1 全要素生产率共同趋势

(二)主测试：双重差分法

双重差分法是政策评价的一大利器,很多学者借此进行研究[29-30]。本文采用双重差分法,构建关于企业TFP的双重差分计量模型为

(1)

在模型(1)中,i代表企业,t代表年份;TFPi,t为企业i在t年的TFP,HP Firmsi,t是企业分组虚拟变量,Afteri,t是政策时间虚拟变量;Corporate Governance和Financial Fundamental表示两组控制变量;ε是随机扰动项。同时,本文采用固定效应模型以控制公司个体固定效应。交互项HP Firmsi,t*Afteri,t的系数δi,t是本文集中关注的环境保护税的影响。

基于式(1),采用双重差分法探讨环境保护税对长江上游地区重污染企业的影响,结果如表2所示。由表2可以看出,在加入全部控制变量后,交互项(HP Firms*After)系数为正(0.0826),且在5%的显著性水平下显著,说明环境保护税对长江上游地区重污染企业的TFP具有显著促进作用。

表2 环境保护税实施对长江上游地区重污染企业全要素生产率的回归结果

(三)稳健性检验

为了保证回归结果的稳健性,本文进行一系列稳健性检验。首先,进行时间维度的稳健性检验;其次,虚拟政策实施时间,将样本期间选择在环境保护税实施前的时间段,如果样本回归结果不显著,则说明主测试稳健;最后,替换因变量,将TFP替换为不同方法测算的值带入回归,如果样本回归结果显著,则说明主测试结果稳健。

1.时间协变量检验

通过增加时间协变量的方式来进行时间维度的稳健性检验。本文构建关于企业TFP的模型为

(2)

模型(2)是在模型(1)的基础上添加时间的协变量趋势(Z)和时间二次项趋势(Z2),以控制政策效果在时间维度上的变化趋势。时间变化趋势(Z)是虚拟变量,2015年赋值为1,2016年赋值为2,以此类推;时间二次项趋势(Z2)是时间变化趋势(Z)平方所得,2015年赋值为1,2016年赋值为4,以此类推。其他变量的定义参见模型(1)。比较表3发现,实证结果没有太大的变化,交互项系数都为正,且模型的拟合优度(R2)有显著提高,表明本文的主测试结果较稳健。

表3 时间协变量检验

2.虚假政策时间

表4 虚假政策时间检验

3.替换被解释变量

采用OP法代替LP法计算TFP,并重复模型(1)的测试,回归结果如表5所示。由表5可知,相较于主测试结果,本文发现交互项(HP Firms*After)的系数均有明显提高,且均变得显著,显著性也有一定提高。结果说明,环境保护税会对长江上游地区重污染企业的TFP产生显著促进作用,对不同的TFP测量方式保持稳健。

表5 替换被解释变量检验

(四)附加测试

1.动态效应分析

由于主测试回归结果反映的是实施环境保护税政策对长江上游地区企业TFP的总体影响,没有反映该政策在不同时间段内的影响差异。为此,本文实证检验环境保护税政策影响的动态效应,并构建模型为

(3)

其中,Yearj是年份虚拟变量,j= 2018,2019和2020,交互项系数εi,t表示环境保护税政策在该年的政策效应估计值。其他变量的定义与模型(1)一致。回归结果如表6所示,环境保护税在实施后的第一年和第二年对长江上游地区重污染企业TFP的影响不显著,但在第三年显著,且在5%显著性水平下为正(0.1221)。说明环境保护税对企业TFP有一个相对长期的正向影响,随着政策实施时间的推移,政策效果会逐渐体现,且这种促进作用有一个放大的趋势。基于此实证结果,本文认为政府应该排除困难,长期坚持实施环境保护税,会收到更有效的政策实施效果。

表6 动态效应分析

2.分位点测试

本文采用分位点回归方法,检验环境保护税对不同TFP水平的影响,回归结果如表7所示。其中,交互项系数只有50分位点显著,影响大小为0.2682,其余都不显著,说明环境保护税对长江上游地区重污染企业TFP处于中间水平的企业促进作用很明显,且通过对比主测试结果(交互项系数为0.0826),发现环境保护税对企业TFP为中间水平的企业影响程度更大。

表7 分位点测试

五、结论与政策建议

环境保护税法作为首部专注于环境保护的专项税法,它的实施标志着中国环境保护进入法治化阶段。长江经济带作为国家重大发展战略区域,要实现高质量发展,势必要重视长江上游地区企业的发展。本文以环境保护税的实施为准自然实验,运用双重差分估计,讨论该政策对长江上游地区企业TFP的影响。研究结果可以为环境保护税的后续优化提供建议,并为其他新兴市场国家提供借鉴。

本文的实证结果表明,实施环境保护税会显著提高长江上游地区重污染企业的TFP,通过一系列的稳健性测试后,该结论依旧成立。进一步研究发现,环境保护税对企业TFP影响的显现需要一定时间,说明环境保护税有一个相对长期的作用;相对于TFP较高的企业,环境保护税对长江上游地区TFP处于中间水平的企业具有更强的促进作用。

基于研究结果,本文提出两点政策建议：第一,环境保护税是一个长期性政策,要重视政策实施的连续性。实证研究发现,环境保护税产生作用是在政策实施的第三年,没有在政策实施后立即对长江上游地区企业产生影响。这表明环境保护税的政策效果可能并未完全展现,随着时间的推移,该政策的效果可能会越来越大。各地制定各类配套政策时,不能过于强调短期目标,应当综合评估各方情况,制定长效的可持续的环保政策,并且在政策实施后期阶段,可根据各地区情况提高税负标准,以跟进现实需要,让其成为倒逼企业技术创新和提高生产效率的动力,从而有效提升企业的生产率水平,降低企业的污染排放强度,助力经济的绿色化转型,使环境保护税政策长期发挥作用。第二,重污染企业应当成为环境保护税政策的重点关注对象。虽然环境保护税会影响所有排放污染的企业,但是对重污染企业的影响最大。为了实现保护环境的目标,各级政府和相关部门应该重点关注辖区内的重污染企业,把握好对重污染企业的环保执法力度,完善环境规制监督体系,提高环境规制执行标准。同时,要及时跟踪政策执行效果,加强对企业技术升级和研发投入税收优惠政策的落实,深入了解企业面对政策时遇到的各种困难,携手共同促进区域绿色发展。重污染企业应当加大环保投入,坚持技术创新,逐步向新型环保企业转型,实现经济高质量发展和生态环境改善的双赢局面。