環境規制、融資約束與重污染企業綠色化投資路徑選擇

覃 予，王翼虹

(1.浙江理工大學經濟管理學院，浙江 杭州 310018；2.上海財經大學會計學院，上海 200433)

一、引 言

改革開放四十年來，中國工業化與城鎮化進程突飛猛進，但粗放型發展模式帶來的環境負效應也日趨顯現。為緩解經濟增長不平衡、不協調、不可持續的矛盾，中國政府在十八大、十九大報告以及“中國制造2025”規劃中均提出要著力推進綠色發展與循環發展，全面推進資源消耗大、污染排放多的粗放制造向綠色制造轉變，并配合出臺了《中華人民共和國環境保護法》等一系列政策法規。那么，中國重污染企業在日趨嚴厲的環保規制下，如何調整投資戰略以實現“綠色”可持續發展，是一個極具時代意義與政策價值的研究問題。

技術創新與環保投入是重污染企業轉型的兩種常見綠色投資方式。前者著力于通過促進產品升級來解決環境污染問題；后者則聚焦于對現有設備或生產工藝的環保改造。近年來關于環境規制影響企業投資的文獻不斷涌現，但大多數是選擇以上兩者之一展開研究，甚少考慮多個投資方式間可能存在此消彼長的競爭關系。馬紅和候貴生(2018)[1]是為數不多的同時研究以上兩種投資方式的實證文獻，發現從短期看環保投入對技術創新有抑制作用，而從長期看兩者卻能相互促進。但遺憾的是，他們忽略了政府環境規制強度變化可能對兩者相互關系產生的影響。即企業在不同程度的環境規制壓力下會如何安排或調整技術創新與環保投入在綠色化投資組合中的相對比例？企業技術創新或環保投入在投資規模上的增減變動，并不必然導致兩者在投資組合中相對比例的變動，而投資比例比投資金額更能體現企業在面臨環保壓力下的投資偏好。

本文以2013～2016年A股重污染制造上市公司為樣本，通過構建企業技術創新對環保投入的替代程度變量，檢驗環境規制對處于不同融資約束下的重污染制造企業“技術創新—環保投入”二元綠色投資組合的影響。并進一步挖掘企業產權性質在以上影響機制中可能發揮的調節作用。本文還將探討環境規制強度對企業未來業績的影響，希望能夠從投資組合視角來捕捉環境規制下重污染制造企業用技術創新替代環保投入行為的一般變化趨勢。

二、文獻回顧與研究假設的提出

(一)文獻回顧

隨著供給側改革的推進，環境規制對我國制造業投資行為及轉型升級的影響機制研究成為一個熱點。但大部分文獻從宏觀或行業層面分析，基于微觀視角的經驗證據并不多見。

政府加大環境規制會對企業技術創新產生何種影響，目前國內外學者還沒有形成統一的認識，大致可歸納為以下三種觀點：第一，環境規制能激勵企業加大創新投入。環境規制具有創新補償效應，企業加大創新后所獲得的增量收入能部分甚至完全抵消增量成本，從而提高企業的競爭力，支持“波特假說”[2][3][4]。第二，環境規制對技術創新投資具有擠出效應。環境規制強化導致企業治污成本增加無法得到全面補償，這勢必會制約或擠占其他類型投資，可能導致企業研發投資和生產規模的縮減，支持傳統的新古典理論[5][6]。第三，環境規制對企業技術創新投入的影響不確定。除了上文兩種影響機制外，還包括了沒有顯著相關性[7]，以及基于不同類型的環境規制分別呈“U”型和倒“U”型的非線性關系[8][9]。

在為數不多的基于企業層面檢驗環境規制對環保投資影響的實證研究中，雖然學者們基本形成了企業環保投資大多是“被動”迎合政府環境管制需要的共識，但在影響機制上卻依然存在分歧。Jaraite等(2014)[10]、謝智慧等(2018)[11]和徐云(2020)[12]等研究表明，環境規制的強化能顯著刺激企業增大環保投入，符合“合法性”假說。但也有證據表明環境規制的強化并未提高企業環保投資的積極性，反而導致企業縮減生產規模[13][14][15]。另外，也有文獻指出政府環境管制對企業環保投資行為的影響存在“門檻效應”[16][17]。不僅如此，還有文獻進一步發現企業所屬行業、所在地區、產權性質等因素都會顯著影響環境規制與企業創新投入或與環保投資的相關性[11][16][18][19][20]。并且，綠色創新對企業當期業績無明顯激勵作用[21]，卻存在明顯的滯后促進效應[22][23][24]；而環保投資與企業績效則呈“U”型關系[25][26]。

綜上可知，環境規制與以上兩種綠色投資方式的相關性檢驗結果還并未得以統一。我們認為，經驗證據結論的不一致，除了樣本和變量度量存在差異的原因，可能還因為：其一，忽略了環境規制存在多種類型。選擇不同的環境規制事件或指標來度量環境規制強度，造成差異化的實證結果。其二，忽略了不同類型投資間相關性，不易把握企業綠色升級轉型戰略全貌。其三，忽略了企業的融資能力，而融資約束會制約企業的投資方式與投入規模。由此，本文的邊際貢獻主要體現在：第一，選用綜合指標而非單一事件或指標來衡量環境規制強度。這有利于綜合考慮多個并存環保政策或多維度環保測評體系對企業產生的疊加影響，增強了環境規制經濟后果研究所得實證結論的穩定性。第二，將研究對象確定為技術創新與環保投資的相對投資比率，即前者對后者的替代程度，有利于觀測企業在不同環境規制強度下對綠色投資組合的差異化戰略部署，剖析企業綠色投資組合在環境規制影響下的一般變動規律，為聚焦于企業投資規模的實證研究增加了新的研究視角和經驗證據。第三，將企業的綠色投資決策置于融資約束的前提下展開研究，有利于探索外部環境規制、內部融資約束與企業綠色投資組合這三者之間的作用機理，從資金供給視角為環境規制對企業綠色化投資異質性的影響機制提供了一個合理解釋。

(二)研究假設的提出

隨著創新國家戰略的推進和環境規制的持續加強，中國制造類企業尤其是處于重污染行業的制造企業面臨著如何構建和調整其“綠色化”投資組合的問題。技術創新與環保投入這兩種重要的企業綠色投資方式都可以改進現有企業工藝流程，減少生產過程中的污染排放量，提高企業生產的“綠色化”程度，但是，兩者在性質和目標上存在明顯差異。技術創新能夠通過尋求突破性的創新設計、技術或產品，從根本上削減環境規制給企業帶來的成本上漲壓力、紓解企業產品或技術因無法滿足日益提高的環保標準而被淘汰的風險[4][27]，是幫助企業實現綠色化轉型升級的治本之策。但是，技術創新往往需要企業投入高額資金、等待時間長，且研發成功的不確定性較大。相對而言，環保投入則是通過對企業現有設施的創新改造，來達到企業在環保方面合規性的訴求[28]。雖然環保投入可以幫助企業在短時期內達到政府現行環保監管要求，并且所需資金相對較少、失敗的不確定性較低，但大多是企業應對環保治理的治標之策。因為一旦政府在未來出臺了更嚴格的環保政策，企業往往由于現有設備無法達到新標準而再次面臨“合規性”的困境。

企業更偏重于技術研發創新還是設備環保改造，受到環境規制強度和兩者創造價值能力的影響。適度的環境規制會刺激企業技術創新，并通過“創新補償效應”以及“學習效應”提高企業競爭力，推動企業可持續增長[29]。相對而言，環保投入給企業帶來的價值增長空間以及市場競爭力都比技術創新要小得多。因此我們推測，隨著環境規制強度的上升，企業技術創新與環保投入的規模都比之前有所提升。只是因為環保投資對企業未來價值增長的邊際貢獻有限，所以企業在滿足政府最低環保整改要求后，很可能會將剩余資金的重點用于技術創新。這一現象表現在企業的“綠色化”投資組合上，則是技術創新投資的相對比率增加而環保投入的相對比率下降，技術創新對環保投入的替代作用得以呈現。

企業開展“綠色化”投資離不開資金支持。已有大量經驗證據表明，企業的融資約束程度會影響投資行為。大多數中國制造型企業、尤其重污染行業中的制造型企業面臨著高投資、高技術革新壓力，且產品銷售收入的回款存在較長時滯的問題。一旦這些企業存在較為突出的融資約束問題，那么加大技術創新對環保投入的替代程度將明顯提高其財務風險，甚至可能將企業拖入破產的困境。我們認為，重污染行業企業的融資約束會削弱環境規制對企業技術創新替代環保投入的影響效力。由此提出本文假設：

H：環境規制會提高重污染行業企業技術創新對環保投入的替代程度，但融資約束弱化了這一替代程度。

三、研究設計

(一)研究模型與變量定義

1.研究模型

借鑒Biddle等(2009)[30]的多元回歸模型來檢驗本文假設，挖掘環境規制強度對不同融資約束程度的制造企業在綠色化投資組合中的影響機制。模型如下所示：

substi=α0+α1gz+α2gz×underI+α3underI+α4Controls+ε

(1)

在模型(1)中，substi表示企業技術創新對環保投入的替代程度(下文統一簡稱為“替代程度”)，值越小代表替代程度越大。gz表示企業所在城市當年的環境規制強度，underI是一組用于度量企業融資約束程度的序列變量。模型(1)中的T值已經過企業層面的群聚(Cluster)標準誤和Robust異方差處理，同時還控制了年度和行業因素可能產生的影響。

本文主要關注模型(1)的系數α1和α2。其中α1描述了企業在沒有融資約束壓力下，環境規制對其兩種綠色化投資替代程度的影響(此時underI=0)。同時，系數(α1+α2)之和度量的是企業在具有融資約束程度的情況下環境規制對其投資替代程度的影響。如本文假設成立，則α1應顯著為負，表示環境規制會刺激現金流充裕的企業擴大技術創新對環保投入的替代程度；α2應顯著為正，即企業融資約束會抑制企業技術創新對環保投入的替代。

2.主要變量的定義及度量

(1)技術創新(rndratio)。借鑒唐清泉和肖海蓮(2012)[31]、翟淑萍和畢曉方(2016)[32]的做法，用經期末總資產平減后的企業研究階段的資金投入總額作為替代變量。

(2)環保投入(hbinvest)。引用唐國平等(2013)[16]的做法，從公司披露的企業社會責任報告、可持續發展報告和環境報告書中手工收集得到初始數據后經期末總資產平減而得。

(3)技術創新對環保投入的替代程度(substi)。借鑒陳冬華等(2010)[33]度量在職消費契約對貨幣薪酬契約替代程度的方法，用以下四種方式來表述技術創新對環保投入的替代程度：第一，環保投入對數與技術創新對數之商；第二，環保投入對數與技術創新對數之差；第三，環保投入升序與技術創新升序秩得分之差，再除以觀測總數；第四，控制行業后的環保投入與技術創新升序排序秩得分之差，再除以行業內上市公司觀測數。以上四個指標數值越小，意味著企業在“綠色化”投資組合中更青睞于技術創新而非環保投入。本文先選擇方法一來檢驗假設，其余三種方法用于穩健性檢驗。

(4)環境規制強度(gz)。目前學者們對環境規制強度的度量尚未形成統一意見。由于單一指標存在著無法全面客觀地反映環境規制強度的局限性，故新近文獻更傾向于選擇綜合指標來度量，如唐國平等(2013)[16]、王杰和劉斌(2014)[34]。由此，本文借鑒了黃溶冰等(2019)[35]的做法，選擇公眾環境研究中心(IPE)與美國自然資源保護委員會(NRDC)共同開發的重點城市污染源監管信息公開指數(Pollution Information Transparency Index,簡稱PITI)這一綜合指數作為衡量政府環境規制強度的基礎指標。PITI指數總分100分，從八個方面綜合評價了中國120個環保重點城市的環境信息透明度以及當地政府對環境污染的監管程度。在環境規制強度指標度量上，某一城市某年的環境規制強度等于該城市當年的PITI指數與當年所有120個重點城市的PITI指數平均值之差。若該值大于0，表明該城市當年環境規制強度超過全國平均水平，否則就低于全國平均水平。

(5)融資約束程度(underI)。借鑒Biddle等(2009)[30]的做法，認為公司資金流動性越弱的公司融資約束程度越強。本文將t-1期的資產負債率和與(-1)相乘的貨幣資金期末余額分別由低至高按十分位數排序為兩組序列，然后再通過計算兩個序列值的平均數重新組成一組新的十分位序列數(取值0-1)，變量名為underI。當該值為0，表明資金流動性最強，融資約束程度最低；反之當該值為1，則表明資金流動性最弱，融資約束程度最高。

(6)控制變量。沿用Biddle等(2009)[30]模型里提到的控制變量，大致可分為公司財務指標、企業基本信息和治理情況等三類。在確定第二與第三類控制變量時，本文增加了國內文獻常用的如公司年齡、產權性質、公司所在地市場化程度等變量。

模型中各變量的具體定義如表1所示。

表1 變量定義表

(二)樣本選擇

本文初選樣本為2013～2016年A股制造業上市公司，參考環境保護部2010年出臺的《上市公司信息披露指南(征求意見稿)》與2012版證監會《上市公司行業分類指引》，選取了屬于制造業大類下的各重污染子行業進行標識[17][22][36]。在剔除主營業務及企業性質重大變更、ST類公司，以及有某些變量指標缺失的公司后，得到349個重污染行業制造企業觀測值。另外，為捕捉環境規制對重污染企業投資組合的獨有影響，本文還設計了符合以上篩選條件的261個清潔行業制造企業觀測值作為對照樣本。本文環保投入數據來自于手工收集，其他數據來源于CCER數據庫。采用Stata15.0軟件進行數據分析，并且對所有連續變量的1%和99%分位數進行Winsorize縮尾處理。

四、實證分析

(一)描述性統計

表2報告了主要變量的均值對比情況。就技術創新對環保投入的替代程度(substi)而言，重污染行業企業均值0.937明顯大于清潔行業企業均值0.890，反映了前者的替代程度明顯低于后者。再從企業所在地的環境規制強度(gz)來看，重污染行業企業的均值小于0且低于清潔行業企業均值，說明重污染行業企業所在城市的平均環境規制強度不僅低于全國平均水平，更低于清潔行業企業所在城市的平均水平。最后，從兩類企業的基本情況來看，雖然兩類企業規模無明顯差異，但重污染行業企業明顯有更低的現金充足率(Cash)，更高的負債比率(Lev)，更多的國有企業(SOE)和在發達地區更少的分布(Market)。

表2 主要變量均值對比表

(二)回歸分析

表3的檢驗結果顯示，Column1和Column2基于兩類行業的合并樣本展開檢驗，后者的調整后R2高于前者，說明自變量及其與調節變量的交乘項對方程擬合度有增量貢獻。Column3僅針對重污染行業企業做出檢驗，這里環境規制強度(gz)顯著為負，其與融資約束交乘項gz*underI的系數顯著為正，說明環境規制壓力會促使重污染行業企業用更多技術創新來替代環保投入，但這一替代程度受到企業融資約束程度的制約。而Column4的清潔行業企業對照樣本表明，環境規制及其與融資約束程度交乘項系數的符號雖然都與Column3一致，但顯著性水平卻要弱得多。環境規制引發的企業綠色投資替代效應突出體現在重污染企業中，本文假設得到支持。

表3 環境規制對企業技術創新替代環保投資的影響機制檢驗

五、進一步分析

(一)企業產權性質的調節作用

已有充分證據表明，環境規制對技術創新或環保投資的影響效率在國企和非國企間有顯著差異。一種觀點認為國企的信息優勢和政治屬性決定其需要積極配合政府實現環保目標，所以在環保方面比非國企要投入更多[1][12][37]；另一種觀點恰好相反，認為國企有政府的“保護傘”，故在環保投入方面比非國企要更加“不作為”[11]。然而，環境規制對以上兩種投資的替代作用是否也存在產權性質差異，目前還缺乏經驗證據。

在表4對樣本公司進行產權性質細分后對本文假設再次檢驗。在Pannel A的國企公司子樣本中，合并樣本(Column5)的環境規制gz的系數顯著為負，環境規制與融資約束程度交乘項gz*underI的系數顯著為正，并且這一現象在重污染國有企業子樣本(Column6)尤為突出。然而在Pannel B中，環境規制及其交乘項系數的顯著性水平相對而言要弱得多。由此可知，相對于非國有企業，國有企業綠色投資替代效應對環境規制的反應更敏感。

表4 企業所有權性質對兩類投資替代效應的調節機制檢驗

(二)環境規制的經濟后果分析

表5繼續檢驗了環境規制強度是否會最終影響企業未來業績。將本文回歸方程(1)的因變量替換為公司未來2年平均經營業績(OPIfuture)后，發現重污染企業的自變量gz系數雖為正但并不顯著，只有它與融資約束程度的交乘項gz*underI系數在5%水平上顯著為負。這一結果說明，一方面環境規制強度加大并沒有在短期內對資金充裕的重污染企業發揮明顯的業績激勵作用，支持了范莉莉和褚媛媛(2019)[21]的觀點。另一方面，隨著重污染行業企業融資約束程度的加劇，環境規制強度對其未來短期業績的阻滯作用越發明顯。結合前文的分析結果，這很可能是由于融資約束程度高的重污染行業企業在環保投資方面投入較多，而在技術創新方面投入相對較少，使得未來有限的收入增長無法彌補較高的環保投入成本。然而，對于清潔行業企業而言，環境規制強度并沒有影響企業的未來業績，這與上文環境規制也沒能顯著影響清潔行業企業綠色投資組合的結論是相吻合的。

表5 環境規制強度對制造企業未來業績的影響

六、穩健性分析

第一，自變量環境規制強度(gz)的敏感性測試。借鑒王書斌和徐盈之(2015)[38]的方法，選取《中國環境年鑒》里各地區環境法制工作情況中各地區當年受理環境行政處罰案件數的自然對數來衡量環境規制強度。并且，考慮到企業研發行為與環境規制之間可能存在雙向因果關系，遵循李小平等(2012)[39]的做法，將環境規制強度指標做滯后一期處理。第二，因變量技術創新對環保投入替代程度(substi)的敏感性測試。借鑒了陳冬華等(2010)[33]的4種方法來量化這一指標，但前文只選取了方法一來檢驗假設。在此我們用其余三種方法得到的替代程度變量再次檢驗假設。第三，調節變量融資約束程度(underI)的敏感性測試。借鑒Biddle等(2009)[30]，基于行業年度的平均融資約束程度作為替代變量來重新檢驗假設。以上穩健性檢驗與上文結論均保持一致，限于篇幅，不再報告。

七、研究結論及啟示

黨的十九大將“樹立和踐行綠水青山就是金山銀山的理念”寫入報告，表達了黨中央堅定把生態文明建設融入經濟建設的決心和信念。考察政府環境規制對重污染行業企業行為的影響，對于建設生態文明和“美麗中國”具有重大的現實意義。本文利用我國2013～2016年A股重污染行業制造類上市公司數據，描述了在環境規制的影響下中國重污染行業制造企業技術創新對環保投資的替代效應。研究結果表明，環境規制的增強提高了重污染企業技術創新對環保投資的替代程度，但融資約束在其中發揮著阻滯的作用。進一步研究表明，這一影響機制突出體現在重污染行業的國有企業中。不僅如此，環境規制強化使得具有較強融資約束的重污染制造企業未來兩年的經營業績下滑，短期內沒有支持“波特假說”。

本研究還有重要的政策含義。目前中國經濟正處于從“又快又好”向“又好又快”改革的關鍵轉型期。十八大之后黨和政府全面展開環境綜合治理工作，環境規制強度較之前明顯加大。然而環境規制的強化雖然優化了重污染制造企業的綠色投資組合，但也讓部分資金緊張的企業承受著未來短期業績下滑的壓力。這需要引起環境規制政策制定部門的重視：適度的環境規制強度才能促進企業將更多資金用于技術創新研發，刺激企業業績在未來的持續增長。如果企業融資難的問題沒有得到有效解決，那么在環境規制強度較高的地區，可能會讓部分融資約束嚴重的重污染企業為應對眼前監管而不得不降低技術創新對環保投入的替代水平。但這可能會以犧牲企業未來持續競爭力為代價，將對中國制造業的轉型升級與可持續發展帶來一定程度的負面影響。