環境成本上升如何影響企業就業增長？
——基于排污費修訂政策的實證研究

王 勇 謝婷婷 郝翠紅

一、引 言

中國的環境規制政策日趨嚴格導致企業所需承擔的環境成本不斷上升，這正逐漸成為影響企業投資等方面決策的重要因素。環境政策的有效實施能夠改善人們的生活環境，但是環境成本上升也可能會減弱企業吸納就業的能力。對于正處經濟發展關鍵階段的中國來說，保持就業與勞動力市場的穩定依然是政策制定的重要目標，同時就業效應也是評估環境政策對社會福利影響的一個重要層面。因此，對于環境成本上升與企業就業增長的研究具有重要的現實意義。

環境成本高低與環境規制政策強度密切相關，從宏觀層面來看，環境規制在損失“棕色”就業的同時，也創造了“綠色”就業的機會(陸旸，2012)，主要表現為污染減排與控制活動的勞動力需求和新興綠色行業的就業創造。從理論上來說，環境規制引致的總就業效應取決于這些效應的疊加。Goodstein(1996)通過對美國一些文獻的梳理發現，只有少量的經驗結果說明環境規制顯著地減少了企業就業數量。Rolf 和 Arvid(1997)針對挪威三個高污染行業的研究、Berman和 Bui(2001)基于洛杉磯盆地空氣質量管制的研究均得出了環境規制并沒有顯著影響勞動力需求的結論。Mogenstern等(2002)的研究表明每一百萬美元污染治理支出在造紙、塑料、石油和鋼鐵行業的邊際就業效應并不明顯。Gray等(2014)發現 2001年針對美國造紙業的管制條例沒有顯著減少就業。與上述研究結果截然相反，一些文獻認為環境成本上升對就業會產生顯著的負向影響。Greenstone(2002)基于《美國清潔空氣法案》的自然實驗發現，在法案實施后的15年里，環境規制導致了59萬個就業崗位的減少。Deschenes (2010)基于2009年《美國清潔能源與安全法案》的估計表明，短期內電價上升 4%會帶來加總就業減少0.6%，約46萬個就業崗位。Walker(2011)基于三重差分的方法，發現《美國清潔空氣法案》導致污染部門的就業規模在十年間下降了15%。

中國的環境規制處于快速提升階段，在勞動分工和產業結構上與發達國家存在很大的差異。陸旸(2011)、陳媛媛(2011)等的研究均認為在當前的條件下還難以收獲環境與就業的雙重紅利。閆文娟等(2012)認為，地區環境規制與就業存在門限關系，并且依賴于地區的產業結構。上述的研究主要集中于就業總量層面，均沒有深入地研究環境規制引致的環境成本上升對就業增長的影響路徑。這直接關系到環境規制是否會產生失業風險以及帶來怎樣的福利效應。如果環境成本上升的確影響了就業增長，哪些行業、何種企業的就業更容易受到不利沖擊？這種影響是如何產生的？對于這些問題的明確有助于未雨綢繆，完善現有的環境規制政策和降低環境規制的實施成本。導致環境成本上升的環境政策有多種，而最容易為企業所感知的就是排污費(于世偉和袁劼，2015)。排污費征收制度是中國環境規制政策體系中的一個重要環節，自1982年開始實施以來，在節能減排的過程中發揮著不可替代的作用，同時也是唯一具有“準稅”性質的環境規制手段。從現有的研究來看，排污收費取得了良好的制度績效，對減少污染排放起到了顯著的作用(李永友和沈坤榮，2008)。因此，本文基于 2003年排污費修訂這一獨特的視角來評估排污費征收標準提升所產生的企業就業動態效應。

本文主要從以下幾個方面對現有研究進行了豐富和深化：第一，目前關于中國環境成本上升影響就業的研究文獻大都基于地區和行業的宏觀加總數據，本文基于中國工業企業微觀數據，采用雙重差分方法識別環境成本上升影響企業就業增長的因果關系；第二，本文分析了企業就業創造和就業損失兩條路徑。從理論上來講，就業增長來源于就業創造和就業損失的加總，這有助于判斷環境成本上升所產生的不同福利效應；第三，本文進一步識別了哪些行業、何種類型企業的就業更容易受到環境成本上升的不利沖擊，這也是現有研究所欠缺的。

二、影響機制與制度背景

（一）環境成本上升對就業的影響機制

Berman和 Bui(2001)引入關于生產的偏靜態均衡模型，把環境規制政策引致的污染減排資本投資及其相關的勞動力和服務等環境成本看作是準固定的，而勞動、原材料和生產性的資本投入則視為可變要素。企業要素投入為其中，xv是可變要素投入，xf是準固定要素投入，相應的要素價格分別是wv和wf(變量加粗表示向量，下同)。企業的利潤最大化問題即：

假設生產函數嚴格單調遞增，廠商實現在y=f(x)上生產的一階必要條件是：

即勞動需求是由企業產出價格p、可變要素投入價格w和準固定要素投入xf決定的。勞動需求函數可寫為如下簡單的線性形式：

通過對線性方程求導，環境成本上升對勞動力需求的影響為：

其中 R表示企業所承擔的環境成本。如果產品市場是完全競爭的，那么產品的市場價格 p就是固定的，即 dp/dR＝0。而產品市場通常具有壟斷競爭特征，廠商面臨的是向下傾斜的需求曲線，假設需求曲線為簡單的線性形式，式(5)即可變換為：

其中 ρ=-bα。從上式可以看出，環境成本上升對勞動力需求的影響主要表現為以下路徑：一是產出效應，即 dy/dR。由于產出價格上漲通常會導致需求下降，進而減少勞動力需求，因此 α＜0，ρ＞0。但是關于環境成本對企業產出的影響，理論上存在長短期兩種截然相反的觀點。短期內，環境成本上升會對企業產出帶來負向的影響，體現為污染排放約束下企業產出的受限和污染治理投資對生產性投資的擠占。但是“波特假說”則從長期的角度認為這能夠激勵創新，最終對產出帶來正向的影響。二是成本效應，表現為準固定的污染減排支出對企業勞動力需求的影響，即 dxf/dR＞0。β則取決于污染控制活動與生產性活動對勞動力需求的差別，因為污染控制活動會擠占原本用于生產性活動的投資，并且污染控制活動本身也需要一定的勞動力投入。如果一定的污染治理支出用于生產性活動帶來的勞動力需求大于污染治理的勞動力需求，那么 β＜0，反之，β＞0。三是要素需求效應，即 dw/dR，環境成本通過影響其他要素投入的價格，進而對企業的勞動力需求產生影響。但是要素市場通常具有競爭性的特征，環境成本不會對要素的價格產生太大的影響，Berman和 Bui(2001)認為此項可以忽略。整體而言，環境成本上升對企業就業增長的影響主要由產出效應和成本效應加總決定。

（二）排污收費制度

1982年《征收排污費暫行辦法》的發布，標志著中國排污收費制度的正式建立和實施。2000年修訂的《中華人民共和國大氣污染防治法》從法律層面確定了按“排放污染物的種類和數量征收排污費”的總量收費制度。2003年國務院《排污費征收使用管理條例》的頒布，是排污收費政策的重大變革和完善。其主要表現為：(1)實現了由超標收費向排污即收費、超標加倍收費的轉變，由單一濃度收費向濃度與總量相結合收費、單因子收費向多因子收費的轉變。如未超標的污水收費標準為0.7元/當量，超標排放污水的加倍征收超排污費；廢氣排污費收費標準為0.6元/當量等。(2)征收的排污費一律上繳財政，納入財政預算，列入環境保護專項資金進行管理，全部用于污染治理。排污收費是中國為數不多的納入財政預算內的行政收費，因而具有一種“準稅”的性質。新修訂的排污收費制度于2003年7月1日起實施。自此到2007年間，排污收費制度并沒有發生大的變化。直到 2008年，新修訂的《中華人民共和國水污染防治法》規定，進入城鎮下水管網的污水不再征收污水排污費。2014年，國家發改委、財政部和生態環境部聯合印發《關于調整排污費征收標準等有關問題的通知》，提高污水、廢氣主要污染物排污費征收標準以及實行差別化排污收費政策。從圖1可以看出，2003年后，排污收費總額快速增長，其中 2004年的增長率達到 33.23%，排污收費總額由2003年的70.9億元迅速上升到2007年的173.6億元，之后呈緩慢增長態勢。

圖1 排污費征收總額的變化

（三）對照組與處理組的確定

2003年的排污費修訂相對于之前征收更加嚴格，并且單位污染物的收費標準大幅提升，這構成了一次比較好的“準實驗”，且排污費是對企業強制征收，最容易為企業所感知。對照組與處理組的確定是基于雙重差分考察環境成本對企業就業增長影響的關鍵。中國工業企業數據庫在2004年經濟普查時在管理費用項目中統計了企業排污費的繳納情況，這是本文劃分對照組和控制組的重要依據。我們將繳納排污費的企業確定為處理組，未繳納排污費的企業確定為對照組。將2004年企業排污費繳納的情況與2004年之前和之后的企業樣本進行合并與匹配，并且剔除了未能匹配的企業，這么處理的目的是保證排污費修訂前的企業與排污費修訂后的企業具有可比性。一方面，2004年前退出的企業不會受到排污費修訂的影響；另一方面，盡管2004年及之后新進入的企業會受到排污收費的影響，但是其在2004年之前不存在，缺乏可做比較的對象，故將這些企業剔除。也就是說，實際考察的樣本企業是在2004年前后都存在的企業。

表1 繳納排污費的工業企業占排污申報企業總數的比重

這么劃分的一個重要問題是處理組和對照組的穩定性，即 2004年確定的繳納排污費的企業在排污費修訂前或排污費修訂后是否存在較大的變動。首先，在排污費修訂之前，如果企業已經是排污費的繳納者了，那么其在2004年一定是繳納排污費的企業。因為 2004年是經濟普查年，并且是排污費修訂之后的第一年，排污企業繳納排污費的核查是最嚴格的，調查的準確性也應該是最高的。圖1中排污費征收總額的大幅上升明顯反映出了這一特征。另外一部分企業在排污費修訂前不用繳納排污費，而在2004年繳納了排污費。這兩類繳納排污費的企業①嚴格來說，排污費修訂前沒有繳納排污費的企業作為處理組會更好，但是由于缺乏相應的分類依據，我們只能將這兩類企業放在一起構成處理組，由于排污費修訂前的收費標準很低，所以兩類企業的差別并不是特別明顯。構成了處理組企業樣本。除了這兩類企業之外，剩余的企業在 2004年及之前均不用繳納排污費，即是對照組企業。其次，這種劃分的不穩定性還可能表現在排污費修訂后的樣本，存在兩種情況：一是2004年繳納排污費的企業在2004年之后可能不繳排污費了；二是2004年不繳納排污費的企業，可能通過核查之后被要求繳納。第一種情況發生的可能性較小①繳納排污費的企業是被在線監測的，而排污費遵循排污即繳費的原則，這些被監測的企業每年所繳納的排污費可能會根據監測的排污量而發生變化，但是不會影響企業繳納排污費的屬性。，因為新修訂的排污費遵循排污即繳費的原則，如果這些企業在2004年之后不再繳費了，很大程度上是因為退出市場或進入未經營狀態；第二種情況雖然存在，但是這部分企業比例較少，不會對總體結果產生太大影響。根據排污費的征收流程，首先由排污者向環保部門申報排放污染物情況，而后由環境監察機構依據排污者的申報內容進行審核，下達排污繳納通知。因此，核查主要影響的是企業排污費繳納的數額，而對企業排污費繳納與否的影響較小。工業企業數據庫沒有提供2004年之外企業排污費的征收狀況，但是我們可以通過與《中國環境年鑒》的數據進行對比判斷。從表1可以看出，2004年后留存的繳納排污費的企業數目占排污費繳納單位總數的比重變化不大，如果剔除進入企業和退出企業的影響，由于核查問題而增加的排污費繳納企業很少。因此，根據是否繳納排污費確定的處理組和對照組還是比較穩定的，這不會對估計結果產生很大的影響。此外，由于行業污染特征不同，重污染行業的企業被核查繳納的可能性更大，在后文的研究中我們也通過剔除重污染行業和采用平衡面板數據估計等方法來進一步規避這一問題，進而驗證估計結果的可靠性和穩健性。

三、研究方法、數據與變量定義

（一）研究方法

將繳納排污費的企業確定為處理組，沒有繳納排污費的企業確定為對照組，構建一個二元虛擬變量 dui，設 dui＝1表示處理組企業，dui＝0表示對照組企業。同時構造另一個虛擬變量 dt來表示政策變化的時間，將 2004年及其以后各年取為 1，2004年之前各年取為0。排污費修訂對企業就業增長的影響即可以通過以下方程估計得出：

式中 git是企業 i在 t期的就業增長，εit是擾動項。處理效應即為方程交叉項的估計系數，如果β＜0就意味著排污費修訂導致繳納排污費的企業在dt＝0和dt＝1間的就業增長相對低于未繳納排污費的企業，也就是說排污費征收抑制了企業的就業增長。雙重差分的方法能夠去除不可觀測的固定特征效應，同時我們也通過加入可觀測的企業特征變量進行控制，來保證這一條件的滿足，計量方程擴展為：

控制變量包括企業的生產率、年齡、資本密集度、工資水平、規模和所有制特征，具體的變量定義將在下文介紹。

雙重差分估計的前提是，處理組和對照組的確定是隨機分配的，才能避免由于擾動項和交叉項之間的相關性帶來的自選擇效應。雖然排污費征收標準由國家統一規定實施，但是也存在著一個由企業特征決定的自選擇過程。在征收的過程中，首先由排污者向當地環保部門進行申報登記，環境監察機構再對排污者的實際排污情況進行調查與核定，然后計算確定排污費和下達排污費繳納通知單。對于拒報或謊報的行為將處以罰款，同時責令限期補報。盡管如此，排污收費的征收面并不全，主要對象是大中型工業企業，一些小規模企業并未得到有效征收(白宇飛和王冠群，2011)。因此，在某種程度上，繳納排污費也會受到企業特征和行為的影響。為此，我們采用傾向匹配得分的方法來構造反事實，即假設在企業其他因素保持不變的情況下，僅僅發生排污費繳納行為后，企業的就業增長情況。具體方法是：首先，采用二元選擇模型估計各企業繳納排污費行為發生的概率，即測算每個企業繳納排污費的傾向得分值。其次，基于估計的企業排污費繳納傾向的得分值，為處理組挑選概率值最為接近的參照組。傾向匹配的方法能夠在很大程度上解決可觀測的偏差問題，但是其無法控制未觀測到的因素對企業是否繳納排污費產生系統的影響，即簡單采用傾向匹配得到的處理效應依然是有偏的。DID恰好能夠彌補傾向匹配在這一點的不足，控制不可觀測因素的影響。為此，本研究采用傾向得分與雙重差分結合的研究方法，即：

其中 P(Xi)＝P(dui＝1|Xi)為傾向得分函數，即給定“一組可觀測的特征 X ”情況下個體 i繳納排污費的概率。通常企業繳納排污費與否主要取決于兩個方面：一是自身承擔環境成本的能力；二是如果不繳納而被處罰或者審查出來重新繳納的概率。根據現有研究，主要選擇企業規模、所有制特征、所處行業污染程度、資本勞動比和企業生產率作為解釋變量。通常大規模的企業、國有企業更容易被重點監管，重污染行業的企業也更容易成為監管對象，且重污染行業一般具有高資本密集型的特征。高生產率企業一般具備更好的抵御成本沖擊的能力，更愿意主動申報繳納。通過 logit模型估計每個個體的傾向分值，據此對樣本進行匹配。除了上述變量之外，logit估計也控制了年份、行業和地區固定效應。基于估算的傾向分值，采用一階最鄰近匹配方法進行匹配。對于 PSM 方法所需滿足的“共同支持假設”，我們在附錄①限于篇幅未在文中列出，如有需要可掃描本文二維碼后點擊“附錄”獲取。中進行了相應的檢驗，同時提供了logit估計的結果②在傾向得分匹配的過程中，分別基于年均就業增長率和三年移動平均就業增長率兩個結果變量，確定兩個匹配數據樣本。。

（二）數據處理

本文所采用的數據是由國家統計局統計的 1998—2007年間的全部國有及規模以上(主營業務收入超過 500萬元)非國有工業企業的年度數據。馬弘等(2013)計算出1998—2007年間中國工業企業數據庫中統計的制造業企業從業人員數占制造業總就業人數的比例在 50%～70%之間，年均比重為 57%，能夠在一定程度上反映制造業部門就業市場的變動。由于2004年是經濟普查年，所以提供了比較詳細的排污費繳納數據。我們以 2004年存在的企業為基礎，根據企業的法人代碼將其與 2004年前的樣本企業與 2004年后的樣本企業進行合并匹配，然后保留在 2004年前后(包括 2004年)均存在的企業，這樣的目的是為了保證 2004年前后的樣本具有可比性。按照 Brandt等(2009)和聶輝華等(2012)的方法，先根據企業法人代碼進行識別，再參照企業名稱進行適當調整。接下來，刪除就業人數、主營業務收入和企業年齡小于等于零等存在明顯錯誤和缺失的樣本。需要說明的是，有一些企業由于統計的原因沒有連續存在，比如企業在 2001年存在，在 2004年存在，中間的年份缺失，為此，我們將其就業增長率定義為 2001—2004年的平均就業增長率。最后，確定的 1998—2007年的匹配樣本總數為1037682個企業。

（三）變量定義

1.就業增長。參照 Davis和Haltiwanger(1992)的研究，采用以下方法來測度企業的就業增長：

其中，git是企業i在t期就業增長率，eit是企業i在t期的就業人數，eit-d是企業i在 t-d期的就業人數。當 d＝1，git(1)反映的是年均就業變化，但是年度就業增長測度的就業波動較大；為了平滑這種波動，同時采用三年移動平均的方法重新計算處理組和對照組的就業增長率git(3)，即 d＝3，這種方法計算要求樣本企業的存在年限至少在4年或4年以上。

就業增長包括就業創造和就業損失。就業創造(JC)被用來衡量企業的就業上升的情形，就業損失(JD)被用來衡量企業的就業下降的情形。具體定義如下：

這兩個指標也可以同時用來表示就業的流動，就業創造表示就業的流入，就業損失表示就業的流出。對于一個企業來說，就業創造反映的是企業吸納潛在就業的能力，而就業損失則主要體現為企業內現有就業人員的退休或解聘。如果環境成本上升增加了就業損失，就可能產生直接的失業風險；如果環境成本上升減少了就業創造，就意味著企業吸納就業的能力減弱，就業規模的擴張被抑制，新的就業創造偏向于未承受環境成本的企業，這種影響整體上表現為勞動力市場就業結構的調整。如果企業承擔的環境成本與其污染程度是一致的，那么就業結構就會呈現出“清潔化”的調整趨勢。

2.企業生產率。本文以 OP法(Olley和 Pakes，1992)來衡量企業的生產率。用工業增加值①在中國工業企業數據庫中，2004年企業的工業增加值缺失，采用以下公式進行估算：工業增加值=產品銷售額-期初存貨+期末存貨-工業中間投入+增值稅(劉小玄和李雙杰，2008)。來衡量企業的產出，并以 1998年為基期的工業品出廠價格指數進行平減。用各企業年均從業人數衡量勞動投入。采用永續盤存法來估算固定資本存量，初始資本存量為企業第一次出現的固定資產凈值。固定資產投資額根據企業相鄰年份固定資產原值的差額計算。中國工業企業數據庫直接報告了企業的折舊額，采用永續盤存法計算在各個年份的實際資本存量Kit，即Kit＝Kit-1+Iit-Dit，K、I和D分別表示以1998年為基期的固定資產投資價格指數進行平減后的實際資本存量、實際投資額和實際折舊額。在實際的估計中，我們控制了行業、地區和時間的固定效應。

3.其他變量。根據相關研究文獻(Greenstone，2002)，本文還在估計中加入了其他控制企業特征的變量。(1)企業規模(lnl)，本文使用企業就業人數的對數來表示。(2)企業年齡(age)，即企業的成立時間。中國工業企業數據庫只報告了企業的成立年份，根據企業年齡＝當年年份-企業開業年份+1進行計算。通常在企業較為年輕的時候，基于企業擴張的需要，對勞動力的需求也會比較明顯，相應的就業增長率就高。(3)資本密集度(kl)，用資本存量與就業人數的比率來表示。由于資本與勞動力通常具有一定的替代關系，資本密集度越高，企業的勞動力需求越少。(4)企業的所有制特征(own)。本文根據中國工業企業數據庫提供的登記注冊類型將國有企業(110)、國有聯營企業(141)、國有與集體聯營企業(143)和國有獨資公司(151)劃分為國有企業(own＝1)，將港澳臺商企業(210～259)、中外合資和外資企業(310～359)劃分為外資企業(own＝2)，剩余的劃分為其他類型企業(own＝3)。(5)企業工資水平(wage)。中國工業企業數據庫提供的企業工資總額計算人均工資水平，并按照《中國統計年鑒》分省的 CPI價格指數將其調整為1998年的價格水平。

四、描述性統計與典型事實

（一）描述性統計

表2匯報了排污費修訂前后處理組和對照組被解釋變量和企業特征的均值。由于企業年度就業增長率存在較大的波動，在此主要基于三年移動平均的就業增長率進行判斷。通過對比可以發現，在政策發生前，處理組的就業增長率低于對照組 1.43個百分點，而在政策實施后，這一差距擴大，對照組的就業增長率比處理組高 2.49個百分點。處理組和對照組的就業創造率和就業損失率的差距在政策實施后也呈現出類似的擴大特征，而就業損失率則出現輕微的縮小趨勢，由1.01個百分點下降到0.76個百分點。在企業特征方面，處理組企業一般規模相對較大，存在年齡較長，且國有企業和集體企業的比重要高于對照組。這與環境監管范圍有關，這些企業更容易被監管和核查。另外，整體來看，處理組企業的生產率和資本密集度略高于對照組企業，而處理組企業的平均工資水平略低于對照組企業。

表2 對照組與處理組的企業樣本的比較

（二）典型事實

為了觀察政策實施前后對照組和處理組就業增長率變化的差別，分別計算對照組和處理組企業就業增長率的均值，如圖2。第一行分別為年度就業增長率和三年移動平均就業增長率的變化趨勢，同時為了考察對照組和處理組在政策實施前是否呈現一致的變化趨勢，分別繪制了擬合線。可以看出，在政策實施前兩者的變化趨勢基本一致，而在政策實施后兩者的就業增長率差別增大，處理組的就業增長率明顯低于對照組。由于年度就業增長率的波動性較大，三年移動平均就業增長率的變動趨勢更加顯著。擬合線的結果初步說明了本文的雙重差分滿足經典的時間趨勢一致假設。第二行分別繪制了企業三年移動平均就業創造率和就業損失率的變化趨勢。在政策實施前，處理組企業和對照組企業就業創造率基本一致，而在政策實施之后，處理組的就業創造率明顯慢于對照組的就業創造率。這一特征在就業損失率上并沒有得到明顯的體現。排污費修訂對企業就業增長率的影響主要表現為對企業就業創造率的抑制上，即繳納排污費企業的就業擴張明顯放緩。

圖2 就業增長的典型事實觀察

五、實證結果與分析

以就業創造或就業損失①在具體的回歸過程中，為了便于理解，取就業損失的絕對值進行估計。作為被解釋變量進行估計時，存在明顯的歸并數據特征，故本文采用歸并數據的 Tobit回歸方法。就業增長的估計則直接采用 OLS方法，并采用DID和PSM-DID以年均就業增長和三年移動平均的就業增長作為被解釋變量進行估計以進行比較。

（一）就業增長

表3和表4分別匯報了基于DID方法和PSM-DID方法估計的排污費修訂對企業年均和三年移動平均就業增長率的影響。表3和表4中第(1)列和第(4)列分別是不加入企業特征控制變量的回歸，第(2)列和第(5)列是加入控制變量的回歸，第(3)列和第(6)列則通過加入行業和地區與年份虛擬變量的交叉項來進一步控制地區和行業隨時間變化的效應。總體來看，如果沒有排污費修訂的發生，企業的就業增長率由兩部分因素決定，一部分是不隨時間變化的個體效應，另一部分是隨時間變化的趨勢影響，其中宏觀變化趨勢主要表現在行業和地區兩個維度上。這兩部分加在一起構成了通常所說的不可觀察的個體效應。基于 PSM 的雙重差分雖然能夠通過差分去除不隨時間變化的可觀測和不可觀測的個體效應，但是并不能剔除宏觀時間趨勢的影響。為此，在方程回歸中進一步控制行業和地區隨時間變化的趨勢項。這樣設定方程的好處在于允許處理組和對照組企業所處的行業或地區存在時間趨勢上的異質性。

政策啞變量du的回歸系數顯著為負，即處理組的就業增長本身就顯著低于對照組。加入控制變量的PSM-DID回歸結果表明處理組的年度就業增長率g(1)和三年移動平均就業增長g(3)分別比對照組低1.7和2個百分點。時間啞變量dt的系數顯著為正，說明 2004年及之后企業的就業增長明顯高于 2004年之前。政策與時間啞變量交叉項的系數顯著為負，表明在排污費修訂后，處理組與對照組企業就業增長率的差距被進一步拉大，即相對于未繳納排污費的企業，排污費的修訂導致繳納排污費企業的就業增長率顯著降低。排污費修訂后，處理組的年度就業增長率和三年移動平均就業增長率分別下降了2個百分點和4.5個百分點。根據表2中處理組在政策實施前后的平均規模，這意味著平均每個繳納排污費企業的年度就業損失約為8.3個就業崗位。

表3 排污費與企業就業增長(年均就業增長率)

表4 排污費與企業就業增長(三年移動平均就業增長率)

另外，在控制變量中，企業存續時間越長，就業增長率越低。這是因為年齡較大的企業，規模相對穩定，對勞動力需求的波動就小。生產率越高的企業，就業增長率越快。高生產率企業通常具有明顯的競爭優勢和較好的成長力，企業規模更容易進行擴張，吸納就業的能力也比較強。在各種所有制企業中，外資企業的就業增長率最小，國有企業次之，其他類型的企業就業增長率最高。這是因為私營企業發展迅速，成長較快，具有較強的就業吸納能力。企業的資本密集度越高，就業增長越慢。在某種程度上，國有企業充當著穩定就業器的作用(方明月等，2010)。國企的勞動合同時間相對更長，在經濟衰退時期的裁員力度更弱，而私營企業調整的彈性更大。資本與勞動力要素通常具有一定的替代關系，資本密集度高的企業勞動力需求較小。企業的工資水平越高，就業增長率越慢，這是因為較高的工資水平會降低企業的勞動力需求。企業規模越大，就業增長率越高。通常規模較大的企業對于風險的抗擊能力較強，且具有較強的競爭優勢。

（二）就業創造還是就業損失？

就業增長體現為就業創造和就業損失變化的凈效應，低水平的凈就業增長既可能體現為同時存在較高的就業創造和就業損失效應，也同樣可能體現為同時存在較低的就業創造和就業損失效應。然而，兩者本身蘊含著截然不同的經濟學福利含義。就業創造增長緩慢意味著潛在就業機會沒有得到較好的開發，企業吸納就業的能力減弱，但并不會對現有的勞動力市場穩定帶來顯著的負面沖擊，相應的經濟福利損失是潛在的；而較高的就業損失則意味著很多勞動力需要脫離現有的就業崗位，重新接受培訓和尋找合適的工作機會，同時需要付出昂貴的沉淀成本和再次匹配的代價，經濟福利損失直接且巨大( 昇毛日 ，2014)。為此，分別以就業創造和就業損失為被解釋變量進行DID和PSM-DID估計，回歸結果見表5。

表5 排污費與企業就業創造和就業損失(邊際效應)

從PSM-DID的回歸結果來看，處理組企業的就業創造率JC(1)和JC(3)分別比對照組企業低 0.92和 1.13個百分點；而就業損失率 JD(1)和 JD(3)則分別比對照組高0.57和1.08個百分點。從時間啞變量 dt來看，排污費修訂之后，企業的就業創造率和就業損失率明顯高于 2004年之前，這也說明了2004年之后工業部門內的就業再配置頻率明顯提高，勞動力流動明顯增強。基于DID和PSM-DID的回歸結果均顯示，交叉項 du×dt對于就業創造率的回歸系數顯著為負，這說明排污費修訂之后，繳納排污費企業的就業創造率顯著低于未繳納排污費的企業。但是，對于就業損失的 DID和PSM-DID估計的交叉項系數截然相反，這可能是處理組和對照組的異質性所致。由于傾向匹配能夠在一定程度上規避這種異質性，因此主要以PSM-DID的估計結果為準，這也說明了對處理組和對照組進行傾向匹配的必要性①在后文的回歸中均采用PSM-DID方法進行估計。。估計結果表明，排污費的修訂顯著增加了企業的就業損失率。綜合上述結果，環境成本的上升顯著地抑制了企業的就業創造，同時也增加了企業的就業損失。這意味著環境成本上升抑制了企業吸納就業的能力，同時提升了企業解雇勞動力的概率和產生的直接失業風險。

環境成本上升為什么會減少就業創造而增加就業損失呢？在排污費上升的約束下，企業有兩種應對方式：繳納排污費和進行污染治理。根據第二部分的理論分析，其對企業就業增長的影響主要通過以下路徑：一是環境成本會擠占企業原本用于生產性投資的資本，進而抑制企業的產出擴張，減少企業的潛在勞動力需求。更重要的是，這會抑制企業的擴張速度，導致企業勞動力需求的放緩。二是治污活動的勞動力投入與其擠占的生產性勞動力投入具有一定的替代關系，如果是一比一的替代關系，那么其對勞動力需求不會產生影響，環境成本上升對勞動力需求的影響僅體現在產出效應上。但是我國目前仍處于減排的初期階段，企業也多采用末端治理方式，一方面污染治理設施的投資較大，擠占的生產性投資較高，同時治污活動更多使用的是設備，對勞動力的需求較弱，這種效應對企業的就業擴張影響會比較大。此外，根據 2004年排污費的數據計算，在一些重污染行業，如造紙、電力、化學制品，排污費會擠壓企業利潤空間4～5個百分點，這也會影響企業的就業擴張和雇傭決定。

那么，排污費引致的就業損失究竟有多大呢？根據就業創造和就業損失的定義，就業創造率下降的影響是潛在的，體現為企業吸納勞動力的能力減弱；而就業損失的影響則是直接的，體現為企業要解雇的人數。為此，根據表5中對就業損失JD(3)的估計結果，排污費修訂之后企業就業損失增加了0.92個百分點。樣本中匹配后處理組企業的平均規模為352人，據此計算，三年中每個企業的平均就業損失人數為3.2人。按照2004年樣本，處理組企業的年均就業損失為 52468人，僅占 2004年樣本就業人數的0.12%。這說明排污費引致的直接就業損失并不大。

（三）動態影響

我們采用如下計量模型來考察排污費修訂對企業就業增長的動態影響：

其中，yearj是年份虛擬變量，即第j年賦值為1，其他年份為0。λj表示排污費修訂在第 j年的邊際影響。

表6基于PSM-DID的回歸結果表明，環境成本上升對企業年均就業增長的動態影響呈現倒U型，排污費對就業增長、就業創造和就業損失的沖擊均在該政策實施后的第二年，即2005年達到最大，隨后開始衰退。針對三年移動平均就業增長率的估計結果表明，環境成本對就業增長的邊際影響隨著時間的變化遞增。這主要是移動平均產生的平滑作用，樣本時間段的局限使我們不能觀察到三年移動平均就業增長在更長時間段內的表現，但是年度就業增長的變化為我們提供了大致的判斷。這是因為排污費修訂之后，為了達到污染排放標準，企業會通過密集地安裝污染減排裝置來降低污染排放，因而前期污染治理投資的擠占效應較大，對就業創造和就業損失的影響也就較大。當污染治理設施安裝之后，企業只需支付日常的運行費用，同時污染治理設施的日常運行管理也需要一定的勞動力，最終表現為其對就業創造和就業損失的影響減弱。

表6 排污費對企業就業增長的動態影響

（四）穩健性分析

首先，平行趨勢檢驗。為了更嚴格地檢驗對照組和處理組就業增長的共同趨勢，我們對處理組和對照組進行平行趨勢檢驗(表7)。從估計結果來看，不管是針對年度就業增長變化，還是三年移動平均的就業增長變化，在該政策發生之前的回歸結果均不顯著，這表明在排污費政策修訂之前，處理組和對照組的變化趨勢是一致的，不存在顯著的差異。因此，本文采用的樣本通過了雙重差分法估計所需的平行趨勢檢驗。

其次，反事實檢驗。雙重差分的前提條件是在政策沖擊之前企業的就業增長沒有呈現較大的差異，僅保留排污費修訂發生之前的1999—2003年的觀測值，假設排污費修訂發生在 2002年①由于三年移動平均就業增長率的樣本年份僅包含 2001—2003年，且三年移動平均的就業增長率趨勢變化更為穩定，故選擇2002年作為排污費修訂的發生年。，即對于 2003年的觀測值，du=1，2002及其之前的觀測值，du= 0，其他變量不變，然后重復上述模型進行估計①鑒于審稿人對僅假設 2002年為政策發生年的疑問，這里同時假設 2001年為政策發生年(即對于 2002年和2003年的觀測值，du=1；2001年及其之前的觀測值，du=0)重新進行估計。除了JC(1)之外，假設檢驗的回歸結果均不顯著，說明滿足共同趨勢假設。由于篇幅原因，在此僅匯報2002年的結果。。如果du×dt的回歸系數不顯著，則說明假設成立，即滿足共同趨勢假設。表8的結果表明，假設檢驗的回歸結果不顯著，說明滿足共同趨勢假設。

表7 平行趨勢檢驗

表8 反事實檢驗結果

再次，剔除其他相關政策的影響。繳納排污費的工業企業中，采礦業和公用事業企業容易受到政府其他規制政策的影響，如針對煤炭等行業實施的安全規制政策、針對電力行業的各種規制政策等，同時這兩個部門與制造業部門也存在很大的異質性。此外，在多種環境規制政策中，同一時間段也實施了清潔生產標準政策，2003年針對實施的行業包括皮革鞣制加工、精煉石油產品制造和煉焦行業，2006—2007年針對實施的行業包括鋁冶煉、食物油加工、黑色金屬冶煉等行業(韓超和胡浩然，2015)。為了剔除這些政策的可能影響，將這些行業的樣本刪除，重新進行估計，結果見表9。相對于排污費修訂之前，繳納排污費的企業就業增長率顯著低于未繳納排污費的企業，即排污費修訂帶來了負向的就業增長效應。環境成本上升抑制了企業創造就業的能力，同時產生了直接的就業損失。

表9 剔除其他規制政策影響的估計結果

除了上述政策之外，同一時期國家還在貿易和產業結構調整方面出臺了一些政策①例如，2003年《財政部、國家稅務總局關于調整出口貨物退稅率的通知》正式出臺，規定自2004年1月1日起，調低或取消國家限制性出口產品和部分資源性產品的出口退稅率。2005年國務院頒布《關于發布實施〈促進產業結構調整暫行規定〉的決定》等。，這些都可能影響到本文的估計結果。為此，本文首先在樣本中剔除存在出口的企業來進行回歸，以規避貿易政策可能對企業就業產生的影響。另外，剔除《產業結構調整指導目錄》規定的抑制類和淘汰類企業涉及的相關行業，以檢驗其對本文估計結果可能產生的影響。從表10的結果來看，在剔除相關政策影響樣本之后，估計系數依然穩健。

表10 剔除相關貿易和產業政策影響的估計結果

又次，以2004年企業為基準的處理組和對照組劃分中，一個潛在不穩定影響就是2004年及其以后新進入企業或2004年未繳納排污費企業被核查重新繳納對估計結果的影響。為了排除這種可能性，剔除主要的重污染行業重新進行回歸估計，因為重污染行業的企業更容易被重點監管、核查或要求重新申報①剔除的重污染行業包括：采礦業、黑色金屬采礦業、有色金屬采礦業、紡織業、造紙及紙制品業、石油加工、煉焦及核燃料加工業、化學原料及化學制品制造業、化學纖維制造業、非金屬礦物制品業、黑色金屬冶煉及壓延加工業、有色金屬冶煉及壓延加工業、電力、熱力的生產和供應業。。表11中的回歸結果表明估計是穩健的。

最后，采用平衡面板估計。環境成本上升對企業就業增長率的影響綜合體現為企業進入退出和在位企業就業規模的變化。基于 2004年企業匹配存在企業逐漸退出的情形，這可能造成對就業損失效應的高估。為此，基于1998—2007年持續存在的企業，采用平衡面板來估計環境成本上升對企業就業增長的影響。估計結果表明，排污費修訂對企業就業增長的邊際影響減弱，但是交叉項的估計系數依然顯著且符號并沒有發生變化，這也驗證了結果的穩健性。

表11 剔除重污染行業的估計結果

表12 基于平衡面板的估計結果

六、企業異質性與環境成本上升的就業效應

除了環境成本上升的就業效應之外，我們還關心的一個問題是哪些企業更容易受到環境成本的不利沖擊，并且不同特征企業對于環境成本上升的敏感度也各不相同。為此，本文進一步考察環境成本上升對企業就業增長影響的異質性。

（一）要素密集度的異質性

在前文的理論分析中，環境成本上升對企業就業增長的影響主要通過產出效應和替代效應兩個方面。產出效應在某種程度上能夠反映在對企業就業創造率的影響上，環境成本上升抑制了企業的就業創造，這就表明環境成本上升在一定程度上抑制了企業規模的擴張，進而對就業增長帶來了不利的影響。在治污技術一定的條件下，污染治理活動的勞動力需求是穩定的，環境成本上升產生的替代效應主要體現為環境成本支出對生產性投資的擠出效應，這種效應的大小，取決于企業生產活動的勞動密集程度。采用資本—勞動比的對數lnkl來衡量企業的資本密集度，根據其分布將樣本分為 25分位以下、25～50分位、50～75分位、75分位以上共四組，分別依據式(9)的估計方程進行回歸，結果見表13。

表13 資本密集度與環境成本上升的就業效應

從以上結果可以看出，環境成本上升對企業就業增長的抑制作用在25～50分位的樣本更為明顯。從三年移動平均就業增長率的角度來看，資本密集度越低，即勞動密集度越高，環境成本上升對企業長期就業增長率的負向影響越大，這與理論的預期是一致的。環境成本上升對 75分位以上的高資本密集度企業也產生了明顯的負向就業沖擊，可能的原因在于，高污染企業通常具有高資本密集的特征，這些企業承擔的環境成本相對較高，且更容易被監管，污染減排對企業生產性投資的擠出效應可能較大。從影響路徑來看，環境成本上升產生的負向就業效應主要源于對企業就業擴張的抑制，并且這種抑制作用在勞動密集型企業表現得更顯著。

（二）企業規模的異質性

由于規模經濟的存在，環境規制帶來的減排成本，尤其是固定成本，會根據企業規模(如銷售額的增加)而被分攤，使得較大規模企業所承受的單位減排成本較小。因此，在環境規制的約束下，進入壁壘的提升以及平均成本效應的存在，使得大規模企業的優勢地位進一步增強，小企業會受到更多不利的影響(Hell and和Matsuno，2003)。正是這種對環境成本承擔的不一致性，環境成本上升的就業效應在不同規模企業中的表現也會各不相同。為了檢驗這種效應，將雙重差分的估計方程擴展為三重差分，加入企業規模的變量來估計環境成本上升引致的就業效應在不同規模企業的異質性。本文以企業銷售額為依據，分別以25、50和75分位的就業人數界限將樣本企業劃分為大規模企業(size＝1)和小規模企業(size＝0)。估計方程如下：

其中size是企業規模的虛擬變量，表14中size1、size2和size3分別表示以25、50和75分位的就業人數為標準劃分大小規模的企業，由于篇幅的原因，該表僅匯報三次交叉項的估計結果。

表14 企業規模與環境成本上升的就業效應

可以看出，在排污費修訂之后，大規模企業的就業損失明顯小于小規模企業，且主要體現為50分位以上大規模企業與50分位以下企業的區別。回歸結果表明，50分位以上大規模企業的就業損失率比50分位以下企業低0.58個百分點，25分位以上大規模企業的就業損失率比25分位以下企業低0.91個百分點。這說明，環境成本上升帶來的就業損失主要集中于規模相對較小的企業。但是，排污費修訂后，50分位以上大規模企業的就業創造率比50分位以下企業低0.27個百分點，這說明環境成本上升對規模較大企業的就業影響主要表現為對企業就業創造的抑制。可能的原因包括以下兩個方面：一是大中型企業的排污量比較容易受到監測與核查，與其排污量相對應的污染治理支出也相對較高，環境成本產生的就業擠出更加明顯。但是，很多大型企業都是資本密集型企業或具有國有性質，本身勞動力的需求彈性相對較小，就業保護程度也相對較高。因此，環境成本上升雖然產生的直接就業損失較小，但是對企業的就業擴張影響較大；二是相對于大中型企業來說，小規模企業排污的監測與核查更為困難，很多小企業的排污成本相對較低，且小規模企業相對靈活，對勞動力的需求彈性也比較大，更容易通過解雇等方式轉移其成本壓力。

（三）企業創新的異質性

企業創新是排污費影響企業就業增長的一個間接機制，創新既可能體現為污染治理技術創新，也可能體現為生產技術創新，而這種創新效應也可能與要素替代和產出效應混合在一起。通過企業異質性分析的方式來進行間接驗證，即在創新能力比較強的企業，環境規制對企業就業增長的影響可能較小，因為創新可能能夠彌補治污帶來的就業擠出效應，也從側面說明了創新有助于激發環境規制的正面就業效應。本研究采取企業是否進行新產品研發來度量企業創新能力，通過構建三重差分來估計排污費修訂對不同創新企業的異質影響。

表15 企業創新與環境成本上升的就業效應

通過上述估計可以發現，交叉項的回歸結果大都顯著。其中針對企業就業增長和就業創造的回歸結果顯著為正，而針對就業損失的回歸結果顯著為負。這說明，企業創新能力越強，排污費修訂對企業就業增長的負向影響越小。具體而言，高創新能力企業面對排污費修訂而產生相對更小的就業損失以及較小的負面就業創造效應。這與理論的分析是一致的，即創新能夠彌補治污可能帶來的就業擠出。

七、結論與政策啟示

本文利用2003年排污費修訂這樣一個準實驗，基于1998—2007年中國工業企業數據的樣本，采用基于傾向匹配的雙重差分法系統評估了排污費修訂對工業企業就業增長的影響。主要得出以下結論：(1)排污費修訂之后，相對于未繳納排污費的企業，繳納排污費企業的就業增長率顯著降低，即環境成本提升顯著降低了企業的就業增長。本文進一步檢驗了環境成本上升對就業增長影響的兩條路徑：就業創造和就業損失。結果表明，排污費修訂抑制了企業的就業創造，即企業吸納潛在就業的能力減弱。同時，排污費修訂增加了企業的就業損失，產生了直接的失業風險。但是，通過計算發現，這種失業風險的影響并不大，年均就業損失人數僅占樣本就業人數的 0.12%。(2)從動態的角度來說，環境成本上升對就業增長的抑制作用存在明顯的先上升后下降的趨勢，這主要是源于污染治理投資的擠占效應和污染治理勞動需求效應的疊加影響。(3)勞動密集度越高，環境成本上升對企業長期就業增長率的負向影響越大。環境成本上升對不同規模企業的就業增長影響存在差異，排污費修訂對小規模企業的就業損失沖擊更加突出，但是排污費修訂對企業就業增長的負向沖擊在大規模企業更加顯著，這主要源于環境成本對大規模企業就業創造的抑制作用。企業創新能夠彌補治污可能的就業擠出，減緩排污費修訂帶來的負向就業增長。

本文的研究結論具有明顯的政策啟示。一方面，排污費的修訂抑制了企業的就業創造效應，這說明高污染企業吸納就業的能力受到明顯的抑制，這些企業的就業擴張空間被壓縮，這意味著排污費修訂會引致就業的結構性調整，即就業需求逐漸偏離高污染企業。從這個層面來說，排污費修訂能夠實現較好的預期效果。但是，這些被抑制的就業吸納能力，也會給社會帶來更大的就業負擔，這就需要其他企業能夠很好地吸納從高污染企業中轉移出來的潛在就業需求，而對于綠色新興行業以及環保類企業的發展提供更好的政策支持是吸納轉移就業的必然要求。另一方面，排污費的修訂也產生了直接的就業損失效應，且小規模企業的就業損失是排污費修訂產生失業風險的主要來源。因此，在加強小企業排污監管的同時，應該為其提供更多的技術等方面的幫扶與支持。