環境管制如何影響了中國企業的出口行為
——基于企業融資異質性視角

何 硯 陸文香

(1.北京市社會科學院 經濟所，北京 100101； 2.清華大學 公共管理學院，北京 100084)

一、引言及相關文獻評述

改革開放40年來，中國經濟發展取得了舉世矚目的成就，但是伴隨著中國經濟的快速增長，環境污染問題也日益嚴峻。《中國環境狀況公報》顯示，2016年全國有254個地級市的空氣環境質量不達標，占全國所有城市的比重高達75%。與此同時，中國政府也高度重視環境污染問題的治理。中共十九大報告明確強調“建設生態文明是中華民族永續發展的千年大計，必須樹立和踐行綠水青山就是金山銀山的理念“。同時，中國政府出臺了一系列的環境管制政策，陸續制定和修訂環境立法法案。因而，評估環境管制(或環境立法)的經濟效應，有助于制定更加有效的環境立法條例，從而改善環境質量，促進經濟高質量發展。

在研究環境管制影響方面的文獻中，現有文獻主要探討環境管制政策對經濟發展的生產率(王兵 等,2008;李樹 等,2013;Albrizio et al.,2017;盛丹 等,2019)、創新(Jaffe et al.,1997;Hamamoto,2006;Zhao et al.,2016;涂紅星 等,2014;Ramanathan et al.,2017)、對外投資(Hanna,2010;Chung,2014；Millimet et al.,2016;Cai et al.,2016)等方面的影響。

當然也有一些學者探討環境管制對中國行業(或企業)出口的影響。例如，Hering et al.(2014)基于1997—2003年城市-行業面板數據考察了兩控區政策對出口的影響，研究結果表明，嚴格的環境管制總體上抑制了城市行業的出口貿易，并且該效應對污染型行業影響更大；任力等(2015)使用中國出口貿易行業層面樣本數據研究國外環境規制對中國出口貿易的影響發現，發達國家的環境規制對中國出口產生了顯著的抑制作用，而發展中國家的環境規制強度對中國出口沒有明顯的影響。與上述文獻研究結論不同的是，王杰等(2016)通過構造環境規制強度指數，檢驗環境規制對中國企業出口的影響發現，環境規制顯著促進了企業出口，而命令控制型環境規制對企業出口的促進作用要大于市場化環境規制。杜威劍等(2017)專門考察環境管制對企業出口范圍和分布影響的研究表明，環境管制傾向于縮小污染密集型企業出口產品范圍，增加其核心產品的出口集中度。此外，近年來環境管制與企業出口質量的關系也得到了關注，但是所得的結論存在較大的差異。盛丹等(2017)發現，環境管制顯著提升了企業出口質量；而韓超等(2018)則認為，環境管制在總體上抑制了產品質量的提升。

綜上，盡管現有文獻就環境管制與企業出口的關系進行了一定的研究，但本文至少在如下三個方面有所貢獻：一是將企業出口規模、出口決策與出口質量升級納入同一個框架，以此來系統評估環境管制對企業出口行為的影響效應；二是在評估環境管制的出口效應時考慮到企業融資約束的異質性；三是現有大部分文獻主要基于行業或地區層面的宏觀數據進行研究，難以克服環境管制的內生性問題，也沒能探討環境管制影響企業出口的作用機制，本文則使用微觀企業數據，彌補了這方面文獻研究不足。綜上，本文利用1998—2007年中國微觀企業數據，以地方環境立法政策的實施進行準自然實驗，采用倍差法和事件分析法系統全面評估環境管制對中國制造業企業出口行為的影響，以深入剖析企業融資約束在其中的作用。

二、理論機制分析

一般而言，環境管制主要通過“成本效應”與“技術效應”兩個方面影響企業出口行為。

(1)成本效應。當一個地區的環境管制程度加強之后，企業需要增加更多的與環境保護有關的投資，以此來符合嚴苛的環保標準要求(彭冬冬 等，2016)。企業可能需要通過購買減排技術設備方式以實現清潔生產，并按照排污量的多少向環保部門繳納相應的排污費用。這些應對嚴格環境管制方面的費用無疑會對企業的生產性投資產生擠出效應，提高了企業的生產經營成本，不利于企業再生產和擴大再生產，進而對出口產生負面影響(Cole et al.,2005)。

(2)技術效應。在面臨嚴格的環境管制以及由此引致的環境成本壓力時，企業可能會自主地進行技術革新，通過技術革新來提高能源利用效率，以此減少單位產出的污染排放量，并最終實現降污增效的雙贏效果(祁毓 等,2016;李蕾蕾 等,2018)；嚴格的環境管制能夠激勵企業進行更多的研發創新，這可以抵消環境規制的遵循成本，并通過獲得“創新補償”實現國際競爭力的提升(Porter et al.,1995)；通常情況下，研發創新投入的增加也會進一步提高企業的生產效率，因而，嚴格的環境管制有利于提升企業生產率(王兵 等,2008;李樹 等,2013)。綜上，環境管制通過“技術效應”對企業出口產生促進效應(Melitz,2003)。

通過以上分析可以看到：一方面，環境管制通過“成本效應”對企業出口產生抑制作用；另一方面，環境規制通過“技術效應”提升企業生產率，以此促進企業出口。因此，環境管制對企業出口的凈影響取決于“成本效應”與“技術效應”的相對大小。此外，根據世界銀行投資環境調查報告，中國的企業融資約束程度在80個樣本國(地區)中排序第一(Claessens et al.,2006;孫靈燕 等，2011)，中國企業存在嚴重的融資約束問題。有鑒于此，我們有必要進一步分析環境管制對不同融資約束程度企業出口的影響是否存在差異性。實際上，環境管制的“技術效應”與企業融資約束密切相關，在地方環境立法政策實施之后，只有那些融資約束程度較低的企業才有可能通過研發創新或購買已有先進技術的方式進行工藝流程的優化升級，以此滿足環境規制標準的新要求(孫學敏 等,2014)。在這個過程中，低融資約束企業在地方環境立法后技術水平和生產效率獲得較大程度的提升，甚至超過“成本效應”帶來的負面效應，從而對企業出口產生積極的促進作用，環境管制更傾向于對低融資約束企業的出口活動帶來積極的影響。據此，與高融資約束企業相比，環境管制更有可能促進低融資約束企業的出口。為了表述的更加清晰，圖1給出了相關理論機制作用圖。

圖1理論機制

三、計量模型、方法與數據

(一)計量模型與方法

為了準確考察環境管制對企業出口的因果效應，本文將以地方環境立法政策的實施進行準自然實驗，并采用倍差法進行實證分析。環境立法政策實施在很大程度上提高了地方的環境管制水平，然而不同行業的污染密集度存在顯著差異，進而對環境管制的提升程度也并不相同。具體而言，污染密集度高的行業在環境立法政策實施后面臨的環境管制強度較大，而污染密集度低的行業面臨的環境管制強度則相對較小。據此，我們可構建如下基準倍差法模型，以此來識別環境管制對企業出口的影響：

EXPfirt=α0+α1×Polluinteni×Aftert+ λ×Xfirt+φf+φt+εfirt

(1)

本文另一個需要考察的問題是，環境管制對不同融資約束企業出口行為的影響是否存在差異性。為了對此進行檢驗，需要構造企業融資約束水平(FC)，與孫靈燕等(2011)的做法類似，本文使用企業利息支出除以固定資產所得的比值來度量，若該比值越小，則意味著企業面臨的融資約束程度越大，反之則表明企業面臨的融資約束程度越小。在此基礎上，進一步測算企業相對融資約束指標(RelFC)，具體采用企業融資約束水平與其所在地區-行業平均融資約束水平的比值來衡量。然后，將RelFC與Polluinten、After形成交叉項，并將它們加入到基準倍差法模型中，得到如下拓展回歸模型：

EXPfirt=α0+α1×Polluinteni×Aftert+α2×Polluinteni×Aftert×RelFCft+α3×Polluinteni×RelFCft+

α4×Aftert×RelFCft+α5×RelFCft+ λ×Xfirt+φf+φt+εfirt

(2)

在式(2)中，三重交叉項Polluinteni×Aftert×RelFCft的估計系數為α2，這反映了環境管制對不同融資約束企業出口的差異性影響，如果α2大于0且顯著，則表明對于融資約束較小的企業，環境管制對其出口的促進作用就越大。

(二)樣本數據

本文主要使用了1998—2007年中國工業企業數據庫數據(5)中國工業企業數據庫統計調查的對象是全部國有工業企業以及“規模以上”非國有企業。，并借鑒Brandt et al.(2012)的方法對不同年份的企業樣本進行匹配，進而構建得到非平衡企業面板數據。本文的研究對象是中國制造業企業，對應的二位數行業代碼為13～42。同時，剔除從業人員數小于8人的企業樣本，將2003年前后的中國工業行業分類進行了調整統一。最后，參照Feenstra et al.(2014)的做法，對樣本數據特別是異常樣本做了進一步篩選處理。

除此之外，研究過程中還使用了其他數據。例如，根據各個地區歷年《環境污染防治條例》、《環境保護條例》等政策性立法文件來識別地方環境立法情況(包括是否實施環境立法以及具體實施的時間)；各個行業的“三廢”利用產值、污染物排放量數據來自歷年《中國環境年鑒》；HS6位碼產品的進口關稅稅率數據來自WTO的Tariff Download Facility數據庫。

四、實證結果分析

(一)基本估計結果

表1報告了環境管制影響企業出口行為的基本回歸結果。本文首先考察環境管制對企業出口規模的影響效應。表1列(1)只控制企業固定效應和時間固定效應，回歸結果顯示，交叉項Polluinten×After的估計系數顯著為正。這表明，在環境立法政策實施后，高污染行業的企業出口規模相比于低污染行業出現更大幅度的提升，即環境管制顯著擴大了企業出口規模。列(2)進一步控制了企業層面的影響因素，而核心變量Polluinten×After的估計系數仍然顯著為正，再次表明環境管制對企業出口規模擴大具有顯著的促進作用。如前所述，企業出口行為還可能會受到中國加入WTO引致的貿易自由化的影響，為了穩健起見，表1列(3)利用加入行業進口關稅的辦法對此進行控制。回歸結果顯示，變量Tariff的估計系數顯著為負，說明進口關稅減免或貿易自由化對企業進口規模具有顯著的促進作用，這與田巍等(2013)的研究發現是一致的。重要的是，在控制了貿易自由化的作用之后，交叉項Polluinten×After的估計系數仍然在5%水平上顯著為正，即環境管制顯著促進了企業出口規模的擴大。表1列(4)在此基礎上，進一步控制了國有企業改革與外資放松管制這兩項政策改革的影響效應后，變量Soesreform的估計系數顯著為正，而變量FDIrelax的估計系數未能通過10%水平的顯著性檢驗，這說明國有企業改革激勵了企業開展出口貿易活動，而外資放松管制政策對企業出口的影響并不明顯。更為重要的是，在控制了這兩項政策變動之后，核心解釋變量Polluinten×After的估計系數依然顯著為正，再次表明環境管制顯著促進了企業出口規模的擴大。

表1 基本回歸結果

注:括號內為企業層面聚類穩健標準誤下對應的t值；*、**和***分別表示在10%、5%和1%水平上顯著。

以上主要是從集約邊際的角度考察環境管制與企業出口的關系，與此相關的一個問題是，環境管制是否也會影響企業出口決策呢？對此進行研究，這可視為從擴展邊際的視角揭示環境管制與企業出口的關系的一種努力。表1列(5)報告了以企業出口虛擬變量(EXPDum)為被解釋變量的回歸結果。從中可以看到，交叉項Polluinten×After的估計系數顯著為正，表明在控制了其他影響因素之后，環境管制也顯著提高了企業出口的概率。通過上述研究結果不難發現，環境管制不僅顯著擴大了企業出口規模，還明顯提高了企業出口概率。換言之，環境管制從集約邊際和擴展邊際兩個維度顯著促進了企業出口。

圖2企業融資約束的異質性效應：出口規模

(二)融資約束的異質性影響

表2列(1)報告了環境管制對企業出口規模的異質性影響的回歸結果。從中可以看到，三重交叉項Polluinten×After×RelFC的估計系數為正，且在1%水平上顯著，表明企業相對融資約束程度越小，環境管制對企業出口規模擴大的促進作用就越大；另外我們也注意到，在控制了企業融資約束因素之后，表2列(1)中交叉項Polluinten×After的估計系數為正，但并不顯著，這意味著，對于融資約束程度較高的企業而言，環境管制對其出口規模沒有產生明顯的影響。出于表述清楚起見，我們基于表2列(1)的回歸結果模擬了環境管制對不同融資約束企業出口規模的邊際效應(見圖2)。從圖2中可以直觀地看出，當企業面臨的融資約束程度較高時(即越靠近縱軸)，環境管制的邊際效應線幾乎趨近于水平軸，這說明環境管制對這部分企業出口規模幾乎沒有明顯的影響；不過隨著企業融資約束程度的降低(即越遠離縱軸)，環境管制的邊際效應線向右上方傾斜，且傾斜幅度越來越大，這表明環境管制顯著擴大了低融資約束企業的出口規模，并且這一促進效應隨著企業融資約束程度下降而不斷增強。

在表2列(2)中，我們進一步檢驗了環境管制對企業出口決策的異質性影響。回歸結果顯示，交叉項Polluinten×After的估計系數為負但不顯著，而三重交叉項Polluinten×After×RelFC的估計系數顯著為正，這表明環境管制對高融資約束企業的出口決策沒有明顯的影響，但是隨著企業融資約束程度的降低，環境管制傾向于提高企業的出口概率。為了表述直觀起見，圖3描述了環境管制對不同融資約束企業出口決策的邊際效應。

圖3企業融資約束的異質性效應：出口決策

由圖3可以看出，當企業的相對融資約束程度較高時，環境管制的邊際效應線與水平軸十分接近，這表明環境管制對高融資約束企業出口概率的影響并不明顯；然而隨著企業相對融資約束程度的降低，環境管制的邊際效應不斷變大(體現為邊際效應線向右上方傾斜，且傾斜幅度變大)，這表明環境管制對企業出口概率的提升作用隨著企業融資約束程度降低而不斷提高。以上檢驗結果說明，環境管制對企業出口的影響效應確實與企業自身融資約束程度有關，且存在顯著的異質性，即隨著融資約束程度的降低，環境管制對企業出口的促進作用逐步增強。其實對這一結果并不難理解，如前所述，環境管制主要通過“成本效應”與“技術效應”兩個維度影響企業出口行為，其中“成本效應”對于不同融資約束的企業不會存有很大的差異，即企業的環境成本會隨著地方環境立法政策的實施而增加，這會對企業的生產經營性投資產生擠出效應，進而對企業出口產生負面影響；與此不同的是，環境管制的“技術效應”則與企業融資約束密切相關，這是因為地方環境立法政策實施之后，只有融資約束程度較低的企業才有可能通過研發創新或購買已有先進技術的方式進行工藝流程的優化升級，以此滿足環境規制標準的新要求(孫學敏 等，2014)。在這個過程中，低融資約束企業在地方環境立法后技術和生產效率得到較高程度提升，甚至超過“成本效應”帶來的負面效應，從而對企業出口產生積極的促進作用。

表2 企業融資約束的異質性影響

注:括號內為企業層面聚類穩健標準誤下對應的t值；*、**和***分別表示在10%、5%和1%水平上顯著。

(三)倍差法設定的有效性及穩健性檢驗

1.安慰劑檢驗

我們進行安慰劑檢驗的基本思路是構造虛假的立法時間。具體的，我們先構造環境立法政策實施前一年的時間變量(1ybefdum)，然后將它與處理組變量Polluinten形成交叉項，并引入基準倍差法模型(1)進行估計。從表3列(1)和表4列(1)可以看到，交叉項Polluinten×1ybefdum的估計系數為正，但均不顯著。為了穩健起見，我們還構造環境立法政策實施前兩年的時間變量(2ybefdum)，然后將Polluinten×2ybefdum進一步引入上述回歸模型，檢驗結果如表3列(2)和表4列(2)所示。交叉項Polluinten×2ybefdum在兩列回歸結果中均沒有通過10%水平的顯著性檢驗。這再次表明，除了真正的立法年份之外，其他“虛假”的立法時間均不會對企業出口(包括出口規模和出口決策)產生明顯的促進作用，這便印證了前文基準回歸結果的可靠性。

2.平行趨勢檢驗

倍差法估計結果的可靠性另一個重要的假設前提是滿足平行趨勢假設，即在政策沖擊發生之前(在本文中為實施環境立法政策)，處理組與對照組的結果變量(即出口)應該具有相似的變化趨勢。對此，我們采用事件分析法的思路來檢驗平行趨勢假設是否成立，為此設定如下回歸模型：

(3)

其中，j表示環境立法政策實施的時期，若是負數，表示環境立法政策實施之前的時期，若為正數則表示環境立法政策實施之后的時期；1[

Year=j

}表示環境立法政策實施第j年的虛擬變量；交叉項的估計參數αj是我們最為關注的，它刻畫了環境管制對企業出口的年度效應，具體而言，如果在立法政策實施前各交叉項的估計系數αj(j<0)不顯著，則表明處理組與對照組的結果變量在立法政策實施前具有相似的變化趨勢，滿足平行趨勢假設。

表3列(3)報告了對式(3)(以企業出口規模為因變量)的檢驗結果。根據結果我們發現，在立法政策實施之前，各個交叉項的估計系數均為正，但都沒有通過10%水平的顯著性檢驗，這意味著處理組與對照組企業的出口規模在地方環境立法政策實施之前并沒有明顯的差異，即滿足平行趨勢假設。在立法政策實施的當年及其之后的時期，交叉項的估計系數都顯著為正，并且隨著時間推移，交叉項的估計系數值有所增大。這表明，在環境立法政策實施之后，環境管制對企業出口規模的促進作用隨時間推移逐步增強。為了表述直觀起見，我們將表3列(3)的回歸結果繪制在圖4中，圖4實線部分表示環境管制的邊際效應，虛線部分為95%置信區間。

圖4環境管制對企業出口規模的動態影響

圖5環境管制對企業出口決策的動態影響

從圖4中可以清晰地看到，在地方環境立法政策實施之前，邊際效應線較為平坦，但是從環境立法政策實施的當年起，邊際效應線開始向右上方傾斜，且傾斜幅度隨時間推移不斷變大。顯然，上述檢驗較好地支持了環境管制對企業出口規模影響的倍差法估計結果，是滿足平行趨勢假設的。表4列(3)報告了以企業出口決策為因變量的事件分析法估計結果。同樣為了表述直觀起見，圖5繪制了環境管制的動態影響效應。從圖5中可以清楚地看出，在立法政策實施之前，邊際效應線較為平坦(在表4列(3)中表現為各個交叉項的估計系數不顯著)，這表明，在環境管制對企業出口決策影響的倍差法估計中，平行趨勢假設是成立的；此外，我們還注意到，在立法政策實施的當年及其之后的時期，邊際效應線向右上方傾斜的幅度趨于增大，這意味著環境管制對企業出口概率的提升作用隨時間推移也在逐步增大。

3.改變倍差法模型的其他設定

在前文的基本倍差法估計中，我們均是采用行業污染密集度(Polluinteni)這一連續變量作為處理組，因此在本質上是屬于連續處理組的倍差法模型。為了穩健起見，接下來采用兩種方法來改變倍差法模型的設定方式，以重新進行估計。

我們采取的第一種方法是構造離散處理組倍差法模型。首先，我們根據行業污染密集度的中位數(Polluintenm)構造高污染行業虛擬變量(Treati)，如果行業i的污染密集度大于或等于Polluintenm，則Treati取值為1，否則取值為0；其次，我們用Treati替換式(2)中的Polluinteni進行回歸。表3列(4)和表4列(4)報告了基于離散倍差法模型的估計結果。根據估計結果我們發現，三重交叉項Treat×After×RelFC的估計系數均顯著為正，而交叉項Treat×After的估計系數并不顯著，環境管制對高融資約束企業的出口沒有明顯的影響，但是隨著企業融資約束程度的降低，環境管制傾向于提高企業的出口概率和促進企業出口規模的擴大，這與前文的估計結果是一致的。

我們采取的第二種方法是更換處理組與對照組的設置。具體而言，我們構造一個新的處理組虛擬變量(Lifadumr)，如果地區r實施了環境立法政策，則Lifadumr取值為1，否則取值為0。接下來，我們用Lifadumr替換式(2)中的Polluinteni進行估計，回歸結果如表3列(5)和表4列(5)所示。交叉項Lifadum×After的估計系數并不顯著，而三重交叉項Lifadum×After×RelFC的估計系數均顯著為正，這再次表明環境管制對企業出口的促進效應隨著企業融資約束程度的降低而增強。

4.控制地區層面影響因素

考慮到除了地區環境立法之外，市場分割、開發區設立、市場化進程等其他地區因素也可能會影響企業出口行為(張杰 等,2010;沈鴻 等,2017;王聰 等,2018)，接下來在基準倍差法模型中加入“地區×時間”交叉項固定效應來對地區層面的影響因素加以控制。表3列(6)和表4列(6)分別報告了以企業出口規模和企業出口決策為因變量的回歸結果。從結果中可以看到，在控制了所有地區層面隨時間變化的影響因素之后，交叉項Polluinten×After的估計系數為負但不顯著，而三重交叉項Polluinten×After×RelFC的估計系數顯著為正，再次表明“環境管制對企業出口的促進效應隨著企業融資約束程度的降低而增強”這一核心結論具有很好的穩健性。

5.處理樣本選擇偏差

為了處理潛在的樣本選擇偏差問題，接下來采用Heckman(1979)兩步法進一步估計環境管制對企業出口規模的影響。其基本步驟是：先采用Probit方法估計企業出口決策方程，在此基礎上構造逆米爾斯比率指標(記為Mills)；然后將上一步構造所得的逆米爾斯比率(Mills)加入到企業出口規模的影響因素模型中進行估計。Heckman兩步法第二階段的回歸結果報告在表3列(7)。從回歸結果中可以看出，逆米爾斯比率(Mills)的估計系數為負但不顯著，這意味著本文的回歸樣本并不存在嚴重的樣本選擇偏差問題。此外我們還注意到，表3列(7)中核心變量Polluinten×After的估計系數大小、顯著性水平與基本回歸結果(表2第(1)列)較為接近，這再次表明環境管制對企業出口規模的促進效應隨著企業融資約束程度的降低而增強。

表3 倍差法模型設定有效性和穩健性檢驗結果：出口規模

(續表3)

(1)EXPScale(2)EXPScale(3)EXPScale(4)EXPScale(5)EXPScale(6)EXPScale(7)Heckman兩步法Polluinten×Year(+2)0.4336???(3.052)Polluinten×Year(+3)0.5149???(3.134)Polluinten×Year(+4)0.6535???(3.479)Treat×After0.0211(0.721)Treat×After×RelFC0.0337??(2.220)Treat×RelFC0.0569???(4.424)After×RelFC0.0582???(5.485)0.0126???(3.690)0.0535???(5.403)0.0454???(4.716)Lifadum×After-0.0301(-1.136)Lifadum×After×RelFC0.0947???(10.988)Lifadum×RelFC-0.0490???(-7.689)Polluinten×After×RelFC0.2467???(4.810)0.2074???(3.881)Polluinten×RelFC0.1042?(1.737)0.0761(1.266)RelFC0.0343???(3.672)0.0217??(2.272)0.0139?(1.686)0.0213??(2.354)Firmsize0.7081???(78.550)0.7081???(78.550)0.7081???(78.548)0.7160???(78.433)0.8014???(151.062)0.7170???(78.193)0.7137???(77.788)Firmage0.0100???(11.578)0.0100???(11.575)0.0100???(11.598)0.0098???(11.259)0.0081???(15.380)0.0100???(11.440)0.0096???(11.066)Firmklr-0.3536???(-51.692)-0.3536???(-51.692)-0.3538???(-51.708)-0.3669???(-51.597)-0.3953???(-92.290)-0.3688???(-51.851)-0.3656???(-51.218)Firmwage0.0008(1.377)0.0008(1.377)0.0008(1.377)0.0008(1.370)0.0002(1.247)0.0007(1.315)0.0008(1.376)Govsub0.6360???(25.731)0.6359???(25.728)0.6364???(25.748)0.6376???(25.627)0.6835???(51.751)0.6538???(26.431)0.6372???(25.593)Soesdum-0.5353???(-19.845)-0.5353???(-19.845)-0.5354???(-19.845)-0.5346???(-19.590)-0.5546???(-33.128)-0.4880???(-17.658)-0.5351???(-19.598)Foreidum2.9264???(90.237)2.9264???(90.236)2.9267???(90.248)2.9297???(89.953)3.0464???(177.847)2.7710???(84.756)2.9326???(90.046)Tariff-0.0199???(-6.278)-0.0197???(-6.225)-0.0196???(-6.149)-0.0200???(-6.324)-0.0183???(-9.698)-0.0111???(-3.885)-0.0194???(-6.089)Soesreform0.3607???(4.803)0.3616???(4.812)0.3594???(4.781)0.3772???(5.021)0.0467(1.062)0.7224???(9.792)0.3501???(4.629)FDIrelax0.0041(0.577)0.0040(0.567)0.0060(0.854)-0.0007(-0.102)-0.0062(-1.421)0.0040(0.563)0.0033(0.464)Mills-0.0042(-1.315)常數項-4.2936???(-42.551)-4.2906???(-42.470)-4.2954???(-42.474)-4.2975???(-42.360)-4.8208???(-80.533)-3.9352???(-40.500)-4.2761???(-41.733)企業固定效應是是是是是是是時間固定效應是是是是是是地區×時間固定效應是觀測值5309405309405309405309401738021530940117213R20.8560.8560.8560.8570.8540.8580.335

表4 倍差法模型設定有效性和穩健性檢驗結果：出口決策

(續表4)

(1)EXPDum(2)EXPDum(3)EXPDum(4)EXPDum(5)EXPDum(6)EXPDumSoesdum-0.0559???(-19.254)-0.0559???(-19.256)-0.0559???(-19.254)-0.0558???(-18.984)-0.0598???(-33.201)-0.0510???(-17.131)Foreidum0.3020???(92.570)0.3020???(92.567)0.3021???(92.578)0.3024???(92.260)0.3097???(179.655)0.2852???(86.680)Tariff-0.0020???(-5.944)-0.0020???(-5.861)-0.0020???(-5.804)-0.0021???(-6.296)-0.0019???(-9.561)-0.0013???(-4.432)Soesreform0.0599???(7.405)0.0601???(7.421)0.0599???(7.390)0.0597???(7.355)0.0287???(6.042)0.0879???(11.091)FDIrelax0.0002(0.228)0.0002(0.210)0.0003(0.452)-0.0002(-0.198)-0.0010??(-2.069)0.0000(0.006)常數項-0.3232???(-32.419)-0.3227???(-32.311)-0.3232???(-32.322)-0.3267???(-32.613)-0.3336???(-55.894)-0.2930???(-30.787)企業固定效應是是是是是是時間固定效應是是是是是地區×時間固定效應是觀測值5309405309405309405309401738021530940R20.8320.8320.8320.8330.8260.833

(四)影響機制檢驗

通過前文研究，我們得到的一個主要發現是，環境管制顯著促進了企業出口。與此相關的一個重要問題是，環境管制通過什么渠道影響了企業出口？為研究這一問題，可以對潛在的影響機制進行檢驗，以深入地揭示環境管制與企業出口的內在聯系。

如同前文所指出的那樣，環境管制主要通過“成本效應”與“技術效應”影響企業出口。由于中國工業企業數據庫沒有直接統計企業環境成本或生產成本方面的數據，導致我們無法就“成本效應”這一機制進行檢驗。在這一部分，我們主要檢驗環境管制是如何通過“技術效應”這一機制影響企業出口的(6)限于篇幅，本文只報告了以企業出口規模為對象的機制檢驗結果，不過我們也以企業出口決策為對象進行了影響機制檢驗，得到的結論基本類似。。具體而言，我們將從企業研發創新與企業生產效率兩個方面展開研究。表5列(1)報告了環境管制對企業研發創新影響的回歸結果，這里企業研發創新(Innovation)采用“1+企業研發費用”的對數值來衡量。從表5列(1)可以看到，交叉項Polluinten×After的估計系數為正，且在1%水平上顯著，表明環境管制顯著促進了企業研發創新。表5列(2)進一步檢驗了環境管制是否通過研發創新這一渠道影響了企業出口規模。我們采取的做法是，將研發創新(Innovation)與Polluinten、After形成三重交叉項以及兩兩交叉項，并將它們加入到基準倍差法模型進行估計。回歸結果顯示，三重交叉項Polluinten×After×Innovation的估計系數顯著為正，表明環境管制通過研發創新這一渠道顯著促進了企業出口規模的擴大；另外還發現，表5列(2)中交叉項Polluinten×After的估計系數為正但不顯著，這就進一步表明研發創新是環境管制促進企業出口規模擴大的重要渠道。

考慮到環境管制會激勵企業發展新的生產技術和組織方式，能夠提升企業的生產率(李樹 等,2013)，而生產率的提高對出口具有積極的影響(Melitz,2003)。據此，接下來檢驗企業生產率是否為環境管制促進企業出口的渠道。為了避免選擇性偏差與同步偏差問題，與李淑云等(2018)類似，本文采用Olley et al.(1996)的半參數方法測算企業生產率(TFP)。從表5列(3)可以看到，交叉項Polluinten×After的估計系數顯著為正，表明環境管制顯著提高了企業生產率，這與李樹等(2013)的研究發現是類似的。與上文類似，表5列(4)加入TFP與Polluinten、After的三重交叉項以及兩兩交叉項。回歸結果顯示，交叉項Polluinten×After的估計系數未能通過10%水平的顯著性檢驗，而三重交叉項Polluinten×After×TFP的估計系數顯著為正，這表明生產率提升是環境管制促進企業出口的另一個重要渠道。

表5 影響機制檢驗結果

本文研究的另一個重要發現是，環境管制對企業出口的促進作用隨著企業融資約束程度的降低而增強。接下來我們進一步探討這一結果背后可能的影響機理，如前所述，在環境立法政策實施之后，為了滿足更高的環境規制標準要求，本地區的企業需要購買已有先進技術或研發創新對工藝流程進行優化升級，但這需要大量的資金投入，因此只有融資約束較低的企業才有能力進行研發創新或工藝流程升級活動，故從理論上而言，環境管制會在很大程度上促進低融資約束水平企業的研發創新開展和生產效率的提升。為了對此進行檢驗，我們以企業融資約束水平的中位數為標準，將樣本劃分為高融資約束企業子樣本與低融資約束企業子樣本。表5列(5)和列(6)分別報告了環境管制對高融資約束企業與低融資約束企業研發創新的影響。從結果中可以看到，表5列(5)中交叉項Polluinten×After的估計系數顯著為負，而它在表5列(6)中為正，且在1%水平上顯著，這表明環境管制顯著促進了低融資約束企業的研發創新開展，而對高融資約束企業的研發創新甚至起到了一定的抑制作用。進一步地，表5列(7)和列(8)分別報告了環境管制對高融資約束企業與低融資約束企業生產效率的影響。回歸結果顯示，交叉項Polluinten×After的估計系數在表5列(7)中并不顯著，但在表5列(8)中則顯著為正，表明環境管制對高融資約束企業的生產效率沒有明顯的影響，但是顯著促進了低融資約束企業的生產效率提升。總體而言，上述檢驗結果與我們的理論預期是相吻合的，較好地解釋了環境管制對企業出口的促進作用隨著企業融資約束程度的降低而增強這一結論。

五、進一步研究：環境管制與融資約束是否會影響企業出口質量升級

令人感興趣的另一個問題是，環境管制與融資約束是否也會影響企業出口質量？接下來將就此問題做進一步研究，以系統全面地呈現環境管制、融資約束與企業出口行為的關系。我們先建立式(4)來考察環境管制對企業出口質量的影響。在研究過程中，為了進一步檢驗環境管制對企業出口質量的影響是否與企業融資約束有關，我們將企業相對融資約束(RelFC)與Polluinten、After形成交叉項，并將它們加入到式(4)中，進而得到擴展后的模型式(5)：

Qualityfirt=α0+α1×Polluinteni×Aftert+ λ×Xfirt+φf+φt+εfirt

(4)

Qualityfirt=α0+α1×Polluinteni×Aftert+α2×Polluinteni×Aftert×RelFCft+α3×Polluinteni×RelFCft+

α4×Aftert×RelFCft+α5×RelFCft+ λ×Xfirt+φf+φt+εfirt

(5)

其中，因變量Qualityfirt表示企業f在t期的出口質量；與前文類似，式(4)中交叉項Polluinteni×Aftert的估計系數α1刻畫了環境管制對企業出口質量的因果效應；在式(5)中，三重交叉項Polluinteni×Aftert×RelFCft的估計系數α2刻畫了環境管制對不同融資約束企業出口質量的異質性影響效應。對于企業出口質量，則借鑒Khandelwal et al.(2013)的方法來測算(7)限于篇幅，這里沒有給出產品質量的測算過程。，其基本的思路是根據出口產品銷售量和產品價格的信息來估計產品質量，qualfcht=εfcht/

表6列(1)報告了環境管制對企業出口質量影響的估計結果(即對應于式(4))，作為比較的基礎，我們只控制企業固定效應與時間固定效應。回歸結果顯示，交叉項Polluinten×After的估計系數顯著為正，這表明，在環境立法政策實施后，高污染行業的企業出口質量相比于低污染行業出現更大幅度的提升，這意味著環境管制顯著促進了企業出口質量升級。為了結果穩健起見，表6列(2)加入企業層面的控制變量，然而核心解釋變量Polluinten×After的估計系數和顯著性水平并沒有發生實質性變化，再次表明環境管制有利于促進企業出口質量升級。表6列(3)在此基礎上進一步控制了貿易自由化、國有企業改革以及外資放松管制等其他政策變動的作用因素，在控制這些額外的政策因素之后，交叉項Polluinten×After的估計系數依然為正，且在5%水平上顯著，即表明環境管制對企業出口質量升級具有顯著的促進作用。我們想進一步探究的問題是，環境管制對企業出口質量的影響是否與企業自身的融資約束程度有關？為此，我們對式(5)進行估計，回歸結果報告在表6列(4)之中，三重交叉項Polluinten×After×RelFC的估計系數顯著為正，表明企業相對融資約束程度越小，環境管制對企業出口質量升級的促進作用就越大；有趣的是，在考慮了企業融資約束之后，交叉項Polluinten×After的估計系數大小比表6列(3)結果出現了較大幅度的降低，并且未能通過10%水平的顯著性檢驗，這說明對于融資約束程度較高的企業而言，環境管制對其出口質量沒有明顯的影響。基于表6列(4)的回歸結果，我們還進一步模擬了環境管制對不同融資約束企業出口質量的邊際效應，具體見圖6。

表6 環境管制與融資約束對企業出口質量升級的影響

從圖6可以清晰地看到，當企業面臨的融資約束程度較高時，環境管制的邊際效應線趨近于水平軸，表明環境管制對這部分企業的出口質量幾乎沒有明顯的影響；隨著企業融資約束程度的降低，環境管制的邊際效應線向右上方傾斜，且傾斜幅度越來越大，這意味著，環境管制顯著提升了低融資約束企業的出口質量，并且這一促進效應隨著企業融資約束程度降低而不斷增強。實際上，對這一異質性影響的結果并不難理解，根據前文檢驗結果可知，在環境立法政策實施之后，為符合更高的環境規制標準要求，只有融資約束較低的企業才有足夠能力和資金進行研發創新以及工藝流程升級活動，繼而這類企業的出口質量也隨之出現了較大幅度的提升。

圖6企業融資約束的異質性效應：出口質量

六、研究結論與政策啟示

本文以地方環境立法政策的實施進行準自然實驗，采用倍差法和事件分析法系統全面地評估了環境管制對中國制造業企業出口行為的影響，并深入分析了企業融資約束在其中所起的作用。具體的，利用1998—2007年中國微觀企業數據進行實證分析，本文得到了如下研究結論：(1)環境管制不僅顯著促進了企業的出口規模的擴大，而且還明顯提高了企業出口概率，即從集約邊際和擴展邊際兩個維度促進了企業出口；(2)采用事件分析法考察了環境管制對企業出口的動態效應研究發現，環境管制對企業出口規模擴大和出口概率的提升作用隨立法時間推移而逐步增強；(3)通過引入企業融資約束的異質性研究發現，環境管制對高融資約束企業出口沒有明顯的影響，但顯著促進了低融資約束企業的出口，并且該效應隨著企業融資約束程度降低而不斷增強；(4)進一步的影響機制檢驗結果表明，環境管制激勵了企業(尤其是低融資約束企業)進行自主創新和技術改進活動，促進了企業研發創新和生產率的提升，從而對企業出口產生促進作用；(5)環境管制在總體上促進了企業出口質量升級，并且這一作用隨著企業融資約束的降低而增強。

根據本文的研究結論，對我們的政策啟示是：(1)環境管制不僅有利于擴大企業出口規模和提高企業出口概率，而且還能顯著促進企業出口質量提升，這意味著中國各地區實施的環境立法政策在總體上取得了環境改善、出口擴張和貿易轉型升級的“多贏”成效，因此，中國地方政府應當繼續制定和修訂環境法案，在這過程中尤其要注重結合當地的經濟發展和環境狀況，制定合理、適度的環境管制政策和法案；(2)考慮到目前中國部分地區對環境規制政策執行監管較為松散，為了更好地通過環境立法來激發企業進行研發創新和生產工藝升級，這些地區應當加強環境執法強度，提升環境監督強度；(3)環境管制對企業出口規模擴大和出口質量提升的促進作用隨著企業自身融資約束的降低而增強，因而，中國地方政府在制定環境法案、提高環保標準的同時，還應當加快推進金融市場化改革，不斷拓寬企業的融資渠道，優化企業的融資環境，切實降低企業的融資約束水平。