區(qū)域聯(lián)防聯(lián)控環(huán)境治理政策對(duì)企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的影響研究

程芳芳 傅京燕

摘要?大氣污染明顯的區(qū)域性特點(diǎn)決定了實(shí)施聯(lián)防聯(lián)控協(xié)同治理的必要性，為破除原有單一主體治理缺陷，2012年中國開始實(shí)施聯(lián)防聯(lián)控協(xié)同治理政策，且已初顯治理效果。本文篩選整理滬深A(yù)股上市公司2004—2017年數(shù)據(jù)，在聯(lián)防聯(lián)控協(xié)同治理政策有效性檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上，考察區(qū)域聯(lián)防聯(lián)控協(xié)同治理政策對(duì)企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的影響，研究發(fā)現(xiàn)：①政策有效性檢驗(yàn)結(jié)果表明，區(qū)域聯(lián)防聯(lián)控政策降低了工業(yè)SO2排放，促進(jìn)了試點(diǎn)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，一定程度上實(shí)現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)和環(huán)境的雙贏。②傾向得分匹配雙重差分和三重差分模型檢驗(yàn)結(jié)果均證明區(qū)域聯(lián)防聯(lián)控協(xié)同治理政策顯著擴(kuò)大了企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模，安慰劑檢驗(yàn)結(jié)果顯示區(qū)域聯(lián)防聯(lián)控協(xié)同治理政策對(duì)企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)張效應(yīng)不太可能由地級(jí)市-行業(yè)-年份層面不可觀測(cè)因素驅(qū)動(dòng)。③異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果表明，不同所有制、不同大小以及不同行業(yè)屬性的企業(yè)對(duì)聯(lián)防聯(lián)控政策的沖擊存在明顯的差異。基于以上研究結(jié)論，本文認(rèn)為，雖然聯(lián)防聯(lián)控政策突破了行政界線，但是要考慮環(huán)境污染治理的協(xié)同收益（成本），應(yīng)按照貢獻(xiàn)量等原則共同但有區(qū)別的合理分配，合理引導(dǎo)企業(yè)參與大氣污染防治工作，不斷開發(fā)綠色資源。此外，聯(lián)防聯(lián)控治理政策還要考慮不同行業(yè)在發(fā)展過程中的資源配置問題，優(yōu)化各要素資源在不同行業(yè)間的合理流動(dòng)。

關(guān)鍵詞?聯(lián)防聯(lián)控;協(xié)同治理;企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模;傾向得分匹配雙重差分

中圖分類號(hào)?F062.1文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼?A文章編號(hào)?1002-2104（2020）09-0046-08DOI：10.12062/cpre.20200310

與傳統(tǒng)治理手段不同的是，聯(lián)防聯(lián)控協(xié)同治理政策考慮行政邊界、治理成本以及環(huán)境收益問題。聯(lián)防聯(lián)控作為宏觀經(jīng)濟(jì)政策作用于微觀企業(yè)主體，對(duì)企業(yè)的生產(chǎn)和管理決策施加新的限制約束條件，必然導(dǎo)致企業(yè)行為決策進(jìn)行調(diào)整。由于不同所有制、不同生產(chǎn)規(guī)模和不同行業(yè)屬性的企業(yè)對(duì)環(huán)境政策存在異質(zhì)性響應(yīng)，聯(lián)防聯(lián)控政策對(duì)不同企業(yè)的影響具有非對(duì)稱性[1]，其中企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模作為企業(yè)行為決策的重要方面呈現(xiàn)出不同的狀態(tài)。部分不符合污染排放標(biāo)準(zhǔn)的企業(yè)限期整改，仍不達(dá)標(biāo)者或?qū)⒈魂P(guān)停。面臨環(huán)境政策的外部性壓力，企業(yè)如何繼續(xù)留存于市場(chǎng)并維持現(xiàn)有的企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模，或?yàn)闋?zhēng)取更多的市場(chǎng)份額擴(kuò)大規(guī)模？環(huán)境政策會(huì)直接導(dǎo)致受監(jiān)管部門勞動(dòng)力流失[2]，進(jìn)而企業(yè)縮減規(guī)模，但是卻忽略了企業(yè)在面臨嚴(yán)格的環(huán)境政策時(shí)也有可能會(huì)采取技術(shù)革新、引進(jìn)污染處理設(shè)施、提高勞動(dòng)生產(chǎn)率等一系列措施彌補(bǔ)外部性成本，企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模反而會(huì)擴(kuò)大。因此，聯(lián)防聯(lián)控協(xié)同治理政策對(duì)企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的影響具有不確定性。

1?文獻(xiàn)綜述

環(huán)境作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的內(nèi)生變量，同時(shí)也是經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模的剛性約束[3]。企業(yè)作為市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的微觀主體，其規(guī)模會(huì)對(duì)企業(yè)主體行為乃至經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生重要影響。由于環(huán)境政策對(duì)企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的研究相對(duì)薄弱，本文從環(huán)境政策對(duì)企業(yè)生產(chǎn)決策的影響方面進(jìn)行文獻(xiàn)回顧，相關(guān)研究主要有三種觀點(diǎn)：

首先，環(huán)境政策負(fù)向影響企業(yè)生產(chǎn)決策。一些學(xué)者認(rèn)為，環(huán)境政策讓企業(yè)承擔(dān)了污染減排的外部性成本，企業(yè)生產(chǎn)成本增加導(dǎo)致企業(yè)產(chǎn)品價(jià)格上漲，市場(chǎng)需求下降，從而勞動(dòng)力縮減。Liu等[2]以勞動(dòng)力衡量企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模時(shí)，面對(duì)更嚴(yán)格的廢水排放標(biāo)準(zhǔn)，江蘇太湖所有紡織印染企業(yè)的勞動(dòng)力需求減少了約7%。此外，還發(fā)現(xiàn)排放標(biāo)準(zhǔn)對(duì)不同類型的企業(yè)產(chǎn)生了不同的影響，更嚴(yán)格的排放標(biāo)準(zhǔn)使國內(nèi)私營企業(yè)的就業(yè)減少了7.4%，但對(duì)國有或外資企業(yè)的影響很小或沒有影響。Greenstone[4]以美國制造業(yè)部門的企業(yè)為研究對(duì)象，結(jié)果發(fā)現(xiàn)與國家環(huán)境空氣質(zhì)量達(dá)標(biāo)的縣相比，空氣質(zhì)量未達(dá)標(biāo)縣的勞動(dòng)力需求相對(duì)減少了約60萬個(gè)工作崗位，但是這種負(fù)向關(guān)系也與環(huán)境監(jiān)管嚴(yán)格性的變化有關(guān)[5]，污染密集型行業(yè)傾向于選址在環(huán)境政策相對(duì)寬松的縣，而勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)則避開有工會(huì)的縣[6]。

其次，環(huán)境政策對(duì)企業(yè)的生產(chǎn)決策沒有影響。環(huán)境政策抑制就業(yè)在理論上可能行不通，環(huán)境監(jiān)管的倒逼機(jī)制也有可能讓企業(yè)提高生產(chǎn)率，對(duì)企業(yè)就業(yè)和規(guī)模的影響存在不確定性。Berman和Bui[7]以微觀數(shù)據(jù)估計(jì)洛杉磯急劇增加的空氣質(zhì)量監(jiān)管對(duì)就業(yè)的影響，發(fā)現(xiàn)沒有證據(jù)能夠表明地方空氣質(zhì)量法規(guī)大大減少了就業(yè)，空氣質(zhì)量規(guī)制僅對(duì)位于首都的非勞動(dòng)密集型企業(yè)的就業(yè)產(chǎn)生了輕微的影響，企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模與區(qū)域環(huán)境規(guī)制水平之間的關(guān)系是政府環(huán)境規(guī)制能力有效運(yùn)用的結(jié)果[8]。作為市場(chǎng)型環(huán)境政策，在歐盟排放交易體系的第一階段中，相對(duì)配額分配對(duì)受監(jiān)管的德國公司就業(yè)沒有顯著影響[9-10]。同樣，幾乎沒有證據(jù)表明，與非第一階段發(fā)電廠相比，二氧化硫交易計(jì)劃降低了第一階段發(fā)電廠的就業(yè)人數(shù)[11]。

最后，環(huán)境政策與企業(yè)生產(chǎn)決策之間的關(guān)系可能存在中介工具。根據(jù)“污染避難所”假說，企業(yè)向環(huán)境政策較為寬松的地區(qū)轉(zhuǎn)移，引起的經(jīng)濟(jì)集聚可能產(chǎn)生企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模效應(yīng)。張會(huì)清和王劍[12]以江蘇省IT產(chǎn)業(yè)中的臺(tái)資企業(yè)為研究對(duì)象，結(jié)果表明外資企業(yè)的規(guī)模異質(zhì)性決定了對(duì)外投資的市場(chǎng)能力差異。不同規(guī)模的外資企業(yè)對(duì)聚集定位的傾向由此發(fā)生分化，形成FDI地區(qū)集聚的規(guī)模效應(yīng)，而投資者規(guī)模和市場(chǎng)取向決定了企業(yè)的區(qū)位選擇具有明顯的集聚效應(yīng)[13]，不僅影響企業(yè)的規(guī)模發(fā)展，而且對(duì)企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)產(chǎn)生重要作用 [14]，但是這種集聚存在區(qū)域異質(zhì)性。Head等[15]、Huallacháin等[16]在控制影響地區(qū)選擇的特征之后，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有外國投資存量相對(duì)較高的地區(qū)更有可能吸引更多的投資，且小企業(yè)更偏好集聚定位[17]。集聚經(jīng)濟(jì)使得企業(yè)遷移的機(jī)會(huì)成本增大，企業(yè)則要設(shè)法留下，努力適應(yīng)環(huán)境政策。

通過對(duì)上述文獻(xiàn)的梳理，發(fā)現(xiàn)環(huán)境政策與企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模這一具體的企業(yè)生產(chǎn)決策之間的研究尚無定性或定量結(jié)論，聯(lián)防聯(lián)控作為典型的污染治理協(xié)同政策能不能使企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)帶來“1+1>2”的效應(yīng)有待進(jìn)一步研究。因此本文可能的邊際貢獻(xiàn)在于：一方面，在檢驗(yàn)政策有效性的基礎(chǔ)上利用上市公司數(shù)據(jù)研究聯(lián)防聯(lián)控政策對(duì)企業(yè)的影響，拓寬了命令與市場(chǎng)型這兩個(gè)主流環(huán)境政策的研究維度。另一方面，關(guān)于環(huán)境政策在企業(yè)層面的效果評(píng)估主要集中在企業(yè)全要素生產(chǎn)率、企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)等行為模式，本文研究環(huán)境政策對(duì)企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的影響效應(yīng)，從微觀主體生產(chǎn)決策的角度豐富了企業(yè)層面的研究?jī)?nèi)容。

2?聯(lián)防聯(lián)控政策有效性檢驗(yàn)

由于現(xiàn)有大氣污染聯(lián)防聯(lián)控政策存在地方環(huán)境權(quán)益分配不均、環(huán)境責(zé)任界定模糊等問題，直接影響政策的有效性，因此在檢驗(yàn)聯(lián)防聯(lián)控政策對(duì)企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模影響效應(yīng)前必須考察該政策實(shí)施的有效性。鑒于聯(lián)防聯(lián)控主要是針對(duì)空氣污染的治理政策，本文構(gòu)建以二氧化硫?yàn)橐蜃兞康碾p重差分模型檢驗(yàn)聯(lián)防聯(lián)控政策的有效性：

其中，ln（SO2）為各地級(jí)市工業(yè)二氧化硫排放量，time為時(shí)間虛擬變量。2012年10月《重點(diǎn)區(qū)域大氣污染防治“十二五”規(guī)劃》頒布，明確提出要“建立大氣污染聯(lián)防聯(lián)控機(jī)制”，為中國大氣污染防治環(huán)境監(jiān)管模式的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型提出了重大機(jī)遇和挑戰(zhàn)[18]。因此，本文將2013年視為時(shí)間節(jié)點(diǎn)，即2004—2012年time=0，2013—2017年time=1。treat為地區(qū)虛擬變量，聯(lián)防聯(lián)控政策試點(diǎn)城市取值為1，非聯(lián)防聯(lián)控政策試點(diǎn)城市取值為0。本文將京津冀、長三角和珠三角三大聯(lián)防聯(lián)控城市群共48個(gè)城市作為試點(diǎn)地區(qū)，其余226個(gè)地級(jí)市作為非試點(diǎn)地區(qū)。研究重點(diǎn)關(guān)注time×treat的系數(shù)，衡量的是聯(lián)防聯(lián)控政策試點(diǎn)地區(qū)的二氧化硫相對(duì)于非試點(diǎn)地區(qū)的平均變化。若系數(shù)為負(fù)，說明聯(lián)防聯(lián)控政策顯著降低了二氧化硫排放量，政策有效;反之則無效。時(shí)間固定效應(yīng)比時(shí)間分組更詳細(xì)地區(qū)分了樣本，而個(gè)體固定效應(yīng)也比地區(qū)分組更詳細(xì)地區(qū)分了樣本，因此，在模型（1）中不必加入單項(xiàng)，只需加入交叉項(xiàng)即可，即模型（1）實(shí)際上是基于雙向固定效應(yīng)的DID模型[19]。X是一組控制變量向量，包括外商直接投資、企業(yè)數(shù)量、財(cái)政分權(quán)度、生師比、固定資產(chǎn)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。其中，財(cái)政分權(quán)度由地方財(cái)政一般預(yù)算內(nèi)收入占比地方財(cái)政一般預(yù)算內(nèi)支出衡量，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)由第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值表示。λt代表時(shí)間固定效應(yīng)，μi代表個(gè)體固定效應(yīng)，εit代表隨機(jī)誤差項(xiàng)。

數(shù)據(jù)來源：工業(yè)二氧化硫排放量數(shù)據(jù)來源于《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》，外商直接投資實(shí)際使用金額、第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值和第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值數(shù)據(jù)來源于wind數(shù)據(jù)庫，地區(qū)生產(chǎn)總值、固定資產(chǎn)投資額、地方財(cái)政一般預(yù)算內(nèi)收入、地方財(cái)政一般預(yù)算內(nèi)支出和生師比數(shù)據(jù)來源于國務(wù)院發(fā)展研究中心信息網(wǎng)數(shù)據(jù)庫（鑒于篇幅，該部分未展示變量的描述性統(tǒng)計(jì)分析，如有需要可向作者索取）。

表1為聯(lián)防聯(lián)控政策有效性檢驗(yàn)結(jié)果。第（1）列為未加任何控制變量的雙重差分回歸估計(jì)結(jié)果，相比于非試點(diǎn)地區(qū)，二氧化硫平均下降了0.154萬t。第（2）列為加入控制變量的雙重差分回歸估計(jì)結(jié)果，相比于非試點(diǎn)地區(qū)，二氧化硫平均下降了0.129萬t，可以說明聯(lián)防聯(lián)控政策的有效性。此外，本文還驗(yàn)證了2013年聯(lián)防聯(lián)控政策對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響。第（3）列和（4）列結(jié)果顯示，在沒加控制變量時(shí)，試點(diǎn)地區(qū)比非試點(diǎn)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)對(duì)數(shù)增長高0.062萬元，加入控制變量后，試點(diǎn)地區(qū)比非試點(diǎn)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)對(duì)數(shù)增長高0.099萬元。總之，聯(lián)防聯(lián)控政策可以實(shí)現(xiàn)環(huán)境和經(jīng)濟(jì)的雙贏。由于地級(jí)市層面只搜集到生產(chǎn)總值指數(shù)，生產(chǎn)總值、外商直接投資、固定資產(chǎn)均以生產(chǎn)總值指數(shù)進(jìn)行平減，其中地級(jí)市層面的生產(chǎn)總值指數(shù)由歷年各省份統(tǒng)計(jì)年鑒搜集整理。

除了檢驗(yàn)聯(lián)防聯(lián)控政策對(duì)工業(yè)SO2排放的影響外，本文還通過檢查其對(duì)工業(yè)廢水排放的影響進(jìn)行了證偽檢驗(yàn)。由于聯(lián)防聯(lián)控政策主要是針對(duì)大氣污染進(jìn)行區(qū)域聯(lián)合治理的控排措施，而且大氣污染和廢水污染的排放及處理過程存在較大差異，因此區(qū)域聯(lián)防聯(lián)控政策對(duì)廢水減排不應(yīng)該產(chǎn)生影響，也從側(cè)面進(jìn)一步證明了聯(lián)防聯(lián)控政策在大氣治理方面的有效性。針對(duì)模型（1）選擇同樣的控制變量進(jìn)行回歸，結(jié)果見表1中的第（5）列和（6）列。結(jié)果顯示區(qū)域聯(lián)防聯(lián)控政策對(duì)工業(yè)廢水排放不存在統(tǒng)計(jì)意義上的顯著影響。綜上結(jié)果表明，工業(yè)SO2排放的減少是由區(qū)域聯(lián)防聯(lián)控政策引起的，而不是由其他因素驅(qū)動(dòng)，支持DID估計(jì)的有效性。

3?聯(lián)防聯(lián)控政策對(duì)企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的影響

3.1?PSM-DID檢驗(yàn)

結(jié)合國家環(huán)境保護(hù)總局發(fā)布的《國家酸雨和二氧化硫污染防治“十一五”規(guī)劃》（環(huán)發(fā)[2008]1號(hào)）中重點(diǎn)監(jiān)測(cè)的電力、化工、石化、鋼鐵、有色、醫(yī)藥、制造、冶金、水泥、玻璃行業(yè)和wind數(shù)據(jù)披露的證監(jiān)會(huì)行業(yè)屬性區(qū)分二氧化硫排放企業(yè)和非二氧化硫排放企業(yè)。為了保證樣本的穩(wěn)定性和有效性，本文剔除ST和*ST企業(yè)（公司經(jīng)營連續(xù)兩年虧損和連續(xù)三年虧損，退市預(yù)警企業(yè)），個(gè)別缺失數(shù)據(jù)由插值法補(bǔ)充。通過篩選最終獲得2004—2017年滬深兩市全部A股上市公司中230家二氧化硫排放企業(yè)，其中試點(diǎn)地區(qū)93家，非試點(diǎn)地區(qū)137家，以此為樣本進(jìn)行模型構(gòu)建。

為了檢驗(yàn)聯(lián)防聯(lián)控試點(diǎn)政策對(duì)企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的影響，本文構(gòu)建雙重差分模型：

其中， scaleijt表示 i城市行業(yè)j 的企業(yè)在t年的生產(chǎn)規(guī)模，用員工總數(shù)衡量[20]， time為時(shí)間虛擬變量，聯(lián)防聯(lián)控試點(diǎn)政策前為0，聯(lián)防聯(lián)控試點(diǎn)政策后為1。 treat為企業(yè)虛擬變量，聯(lián)防聯(lián)控政策試點(diǎn)城市的企業(yè)取值為1，非聯(lián)防聯(lián)控政策試點(diǎn)城市的企業(yè)取值為0。 time×treat的系數(shù)β1即為本文研究的聯(lián)防聯(lián)控試點(diǎn)政策對(duì)企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的影響結(jié)果。 X為包括企業(yè)償債能力、收益質(zhì)量、盈利能力、營運(yùn)能力、資本結(jié)構(gòu)以及員工構(gòu)成在內(nèi)的一系列控制變量的向量。具體衡量指標(biāo)為流動(dòng)比率、經(jīng)營活動(dòng)凈收益占比利潤總額、銷售利率、存貨周轉(zhuǎn)率、資產(chǎn)負(fù)債率和人均創(chuàng)收。 χt為時(shí)間固定效應(yīng)， δj為行業(yè)固定效應(yīng)， αi為個(gè)體固定效應(yīng)， εijt為隨機(jī)誤差項(xiàng)。變量描述性統(tǒng)計(jì)見表2。

為解決不滿足平行趨勢(shì)造成的評(píng)估偏差問題，本文選擇用傾向得分匹配雙重差分法（PSM-DID）保留滿足平行趨勢(shì)的對(duì)照組和處理組中的樣本，以正確評(píng)估政策效果。具體做法為：采用Logit模型，以為被解釋變量，以償債能力、收益質(zhì)量、盈利能力、營運(yùn)能力、資本結(jié)構(gòu)以及人均創(chuàng)收作為相應(yīng)的協(xié)變量進(jìn)行近鄰匹配，匹配后結(jié)果顯示各變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差（%bias）均小于10%，而且各變量的t統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)結(jié)果都不顯著（鑒于篇幅，該部分未展示具體的回歸結(jié)果，如有需要可向作者索取），即不拒絕實(shí)驗(yàn)組與控制組無系統(tǒng)差異的原假設(shè)，表明匹配結(jié)果是有效的。

2013年聯(lián)防聯(lián)控區(qū)域協(xié)同治理試點(diǎn)政策對(duì)企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的影響結(jié)果見表3，結(jié)果顯示聯(lián)防聯(lián)控政策擴(kuò)大了企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模。這是因?yàn)橐环矫嫫髽I(yè)要發(fā)展就要不斷提高勞動(dòng)生產(chǎn)率，單位時(shí)間內(nèi)產(chǎn)出增加，那么企業(yè)遵循環(huán)境規(guī)制的產(chǎn)出效應(yīng)就可能大于企業(yè)的成本效應(yīng)，勞動(dòng)生產(chǎn)率產(chǎn)生的補(bǔ)償效應(yīng)彌補(bǔ)了規(guī)制成本，企業(yè)就會(huì)增加員工人數(shù)，擴(kuò)大企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模。另一方面，企業(yè)面臨同樣的環(huán)境規(guī)制政策，具有較強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力才能不會(huì)被市場(chǎng)淘汰。在環(huán)境規(guī)制標(biāo)準(zhǔn)的約束下，企業(yè)選擇綠色行為，從靜態(tài)的“規(guī)制—響應(yīng)”向“綠色—雙贏”動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)變，逐漸適應(yīng)環(huán)境政策動(dòng)態(tài)調(diào)整。企業(yè)為了獲取綠色市場(chǎng)份額，則會(huì)擴(kuò)大企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模，同時(shí)也會(huì)獲得政府綠色金融等優(yōu)惠政策支持。

上述傾向得分匹配雙重差分可能無法完全排除區(qū)域聯(lián)防聯(lián)控試點(diǎn)政策以外的其他政策的干擾，影響政策的凈效應(yīng)評(píng)估，比如2011年在北京、上海、天津、重慶等實(shí)施的碳排放權(quán)交易試點(diǎn)政策，2014年長沙、株洲、湘潭、三門峽、洛陽等地實(shí)施的水權(quán)交易試點(diǎn)政策，這些試點(diǎn)政策可能對(duì)試點(diǎn)地區(qū)和非試點(diǎn)地區(qū)的企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模影響不一致。為排除其余政策導(dǎo)致的結(jié)果偏差，本文在2004—2017年滬深兩市A股上市公司中匹配出另一對(duì)試點(diǎn)和非試點(diǎn)地區(qū)不受聯(lián)防聯(lián)控政策影響的非SO2排放企業(yè)作為處理組和控制組樣本，構(gòu)建三重差分模型解決這一問題，模型如下。

其中，in_dummy為行業(yè)虛擬變量，當(dāng)匹配出的樣本中企業(yè)為SO2排放行業(yè)時(shí)in_dummy=1，否則in_dummy=0。фj為行業(yè)固定效應(yīng)，模型中其他變量的含義參考模型（2）。本文重點(diǎn)關(guān)注的是time×treat×in_dummy的待估系數(shù)α1。模型（3）的回歸結(jié)果見表4，報(bào)告了三重差分估計(jì)的聯(lián)防聯(lián)控政策的凈平均處理效應(yīng)，結(jié)果顯示與表3的傾向得分匹配雙重差分估計(jì)的結(jié)果保持一致，說明聯(lián)防聯(lián)控試點(diǎn)政策顯著擴(kuò)大了企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模。至此，本文實(shí)證證明了中國聯(lián)防聯(lián)控試點(diǎn)政策促進(jìn)了企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大。

3.2?穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)上述傾向得分匹配雙重差分和三重差分結(jié)果的穩(wěn)健性，本文選擇替換代理變量以及排除具體政策干擾的方法進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果見表5。前文中用企業(yè)員工總數(shù)衡量企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模，現(xiàn)用企業(yè)總資產(chǎn)替代員工數(shù)量進(jìn)行模型（2）的回歸。結(jié)果顯示替換被解釋變量以后結(jié)果與表3保持一致，這說明替換變量不會(huì)影響本文估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性。2011年，國家對(duì)江蘇、安徽、山西、上海、河北、山東、內(nèi)蒙古、云南、廣西、廣東、遼寧和天津12個(gè)省（市、區(qū)）加大了排污費(fèi)征收力度，為了排除該項(xiàng)政策的影響，剔除樣本中隸屬于這些省份的企業(yè)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。結(jié)果顯示回歸結(jié)果與表3保持一致，說明聯(lián)防聯(lián)控政策擴(kuò)大企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模這一研究結(jié)果具有很好的穩(wěn)健性。

為了進(jìn)一步排除回歸結(jié)果由地級(jí)市-行業(yè)-年份層面不可觀測(cè)因素影響的可能性，本文選擇隨機(jī)分配試點(diǎn)地區(qū)的方法對(duì)表3的固定效應(yīng)回歸結(jié)果進(jìn)行安慰劑檢驗(yàn)[20]。在進(jìn)行500次隨機(jī)抽樣的基礎(chǔ)上利用新樣本進(jìn)行模型（2）回歸，并進(jìn)一步繪制了500個(gè)估計(jì)系數(shù)的分布及其相關(guān)的P值，隨機(jī)分配后回歸估計(jì)結(jié)果見圖1。圖1的左邊為未加任何控制變量的估計(jì)結(jié)果，右邊為加入了一系列控制變量的估計(jì)結(jié)果，結(jié)果均顯示核密度曲線的峰值出現(xiàn)在估計(jì)系數(shù)為零的地方，且大多數(shù)估計(jì)系數(shù)的P值大于0.1。進(jìn)一步在圖中添加表3中第（1）列和第（2）列的估計(jì)系數(shù)值，發(fā)現(xiàn)該值在本次安慰劑檢驗(yàn)中屬于異常值。總之，區(qū)域聯(lián)防聯(lián)控協(xié)同治理政策對(duì)企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)張效應(yīng)不太可能由地級(jí)市-行業(yè)-年份層面不可觀測(cè)因素驅(qū)動(dòng)。

3.3?異質(zhì)性分析

本文將從企業(yè)所有制、企業(yè)大小（根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局印發(fā)的《統(tǒng)計(jì)上大中小微型企業(yè)劃分辦法（2017）》公布的劃分標(biāo)準(zhǔn)：工業(yè)行業(yè)營業(yè)收入（單位：萬元）Y≥40 000、2 000≤Y<40 000、300≤Y<2 000、Y<300分別為大、中、小和微型企業(yè)）以及行業(yè)屬性方面對(duì)聯(lián)防聯(lián)控政策影響企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的異質(zhì)性進(jìn)行討論，研究聯(lián)防聯(lián)控政策下不同性質(zhì)、不同大小和不同行業(yè)特征的企業(yè)行為是否有所不同。

由于本文統(tǒng)計(jì)資料顯示小型企業(yè)和微型企業(yè)個(gè)數(shù)比較少，故不討論這兩種類型企業(yè)的異質(zhì)性問題。表6顯示子樣本回歸結(jié)果總體保持穩(wěn)健，相對(duì)于非國有企業(yè)，國有企業(yè)中聯(lián)防聯(lián)控政策的規(guī)模效應(yīng)相對(duì)要小，大型企業(yè)中聯(lián)防聯(lián)控的規(guī)模效應(yīng)小于中型企業(yè)。上述異質(zhì)性效應(yīng)可歸因于以下方面：國有企業(yè)被中央政府或地方政府投資或?qū)嶋H控股，在資源利用以及財(cái)政支持等方面的競(jìng)爭(zhēng)力大于非國有企業(yè)，因此在面臨聯(lián)防聯(lián)控等外部規(guī)制或成本壓力的刺激時(shí)都不是很敏感。相反，非國有企業(yè)（包括私企和外資企業(yè)）虧損或盈利都由企業(yè)自身承擔(dān)，在面臨同樣的外部規(guī)制或成本壓力時(shí)要素仍可以實(shí)現(xiàn)自由流動(dòng)，資源優(yōu)化配置效應(yīng)會(huì)更高，則更期望能通過提高勞動(dòng)生產(chǎn)率彌補(bǔ)外部性成本，提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，因此在非國有企業(yè)中聯(lián)防聯(lián)控政策的規(guī)模效應(yīng)更加明顯。從企業(yè)大小的角度進(jìn)行考量，聯(lián)防聯(lián)控政策更有利于中型企業(yè)的擴(kuò)建。原因在于：大型企業(yè)受限于擴(kuò)建的空間位置，在面臨污染減排的外部性政策時(shí)基本依靠維持現(xiàn)有規(guī)模彌補(bǔ)外部性成本，而中型企業(yè)則可以通過雇傭更多的員工進(jìn)行污染減排設(shè)施處理，同時(shí)還可以提高企業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率，進(jìn)而提高企業(yè)收益。

本文將SO2行業(yè)細(xì)分為六大行業(yè)，即化學(xué)纖維制造業(yè)、醫(yī)藥制造業(yè)、有色金屬冶煉及壓延加工、有色金屬礦采選業(yè)、黑色金屬冶煉及壓延加工、化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)化學(xué)纖維制造業(yè)的政策規(guī)模效應(yīng)最明顯，黑色金屬冶煉及壓延加工行業(yè)沒有通過顯著性檢驗(yàn)。這種行業(yè)間的異質(zhì)性特征可能是因?yàn)椋涸诋?dāng)前環(huán)境規(guī)制愈發(fā)嚴(yán)格的形勢(shì)下，政策帶給企業(yè)的技術(shù)效應(yīng)可能要大于該企業(yè)在行業(yè)內(nèi)的資源配置效應(yīng)，那么通過技術(shù)要素投入降低單位污染排放量的激勵(lì)就越強(qiáng)。嚴(yán)格的環(huán)境規(guī)制導(dǎo)致部分企業(yè)難以達(dá)到環(huán)境要求而被迫退出市場(chǎng)，留存企業(yè)則會(huì)根據(jù)自己的技術(shù)優(yōu)勢(shì)擴(kuò)大企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模，增強(qiáng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。但是，不同的行業(yè)污染減排措施不同，技術(shù)投入有所差異，再經(jīng)過市場(chǎng)的“優(yōu)勝劣汰”則表現(xiàn)出不同的企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)張效應(yīng)（限于篇幅，未展示行業(yè)異質(zhì)性的具體回歸結(jié)果，如需備索）。

4?結(jié)論與政策啟示

本文利用2004—2017年滬深A(yù)股上市公司數(shù)據(jù)，以2013年區(qū)域聯(lián)防聯(lián)控政策為自然實(shí)驗(yàn)，構(gòu)建雙重差分基礎(chǔ)識(shí)別框架以控制潛在的內(nèi)生性問題，實(shí)證研究區(qū)域聯(lián)防聯(lián)控政策對(duì)企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的影響。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)：①政策有效性檢驗(yàn)結(jié)果表明，區(qū)域聯(lián)防聯(lián)控政策降低了工業(yè)SO2排放，促進(jìn)了試點(diǎn)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，實(shí)現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)和環(huán)境的雙贏。②傾向得分匹配雙重差分和三重差分模型檢驗(yàn)結(jié)果均證明區(qū)域聯(lián)防聯(lián)控協(xié)同治理政策顯著擴(kuò)大了企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模，安慰劑檢驗(yàn)結(jié)果顯示區(qū)域聯(lián)防聯(lián)控協(xié)同治理政策對(duì)企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)張效應(yīng)不太可能由地級(jí)市-行業(yè)-年份層面不可觀測(cè)因素驅(qū)動(dòng)。③異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果表明不同所有制、大小以及行業(yè)屬性的企業(yè)對(duì)聯(lián)防聯(lián)控政策的沖擊存在明顯的差異。

基于以上研究結(jié)論，本文的政策啟示如下：

（1）目前中國大氣污染呈明顯的區(qū)域性特點(diǎn)，需要充分加強(qiáng)區(qū)域聯(lián)防聯(lián)控協(xié)同治理。本文的研究結(jié)果表明區(qū)域聯(lián)防聯(lián)控政策不僅降低了工業(yè)二氧化硫的排放，實(shí)現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)和環(huán)境的雙贏，還為其他地區(qū)環(huán)境治理提供了可操作的借鑒思路。目前中國環(huán)境污染治理還存在碎片化現(xiàn)象，大氣污染獨(dú)有的空間擴(kuò)散特征需要系統(tǒng)化和整體化治理，才會(huì)達(dá)到“1+1>2”的減排效果。

（2）合理引導(dǎo)企業(yè)參與大氣污染防治工作。根據(jù)研究結(jié)果可知區(qū)域協(xié)同治理的環(huán)境政策是企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模變動(dòng)的重要影響因素，其中綠色金融政策發(fā)揮了重要作用，綠色信貸的環(huán)境效益較為顯著。環(huán)境權(quán)益市場(chǎng)的不斷推廣為企業(yè)綠色發(fā)展提供了融資平臺(tái)，企業(yè)更愿意借助市場(chǎng)手段參與環(huán)境治理，不斷開發(fā)綠色金融重點(diǎn)支持產(chǎn)業(yè)和吸引包括綠色建筑、綠色能源等在內(nèi)的綠色資源。

（3）聯(lián)防聯(lián)控政策的制定需統(tǒng)籌考慮企業(yè)異質(zhì)性。研究結(jié)果顯示區(qū)域聯(lián)防聯(lián)控政策的企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)張效應(yīng)在不同所有制企業(yè)、不同大小和不同行業(yè)屬性之間存在差異，這種差異說明區(qū)域協(xié)同治理在提高企業(yè)勞動(dòng)力生產(chǎn)率的同時(shí)可能不能很好地兼顧公平問題。因此，聯(lián)防聯(lián)控政策的實(shí)施需要考慮企業(yè)的異質(zhì)性問題，政府在制定企業(yè)營商環(huán)境政策時(shí)，更多的優(yōu)惠政策應(yīng)適當(dāng)?shù)叵蚍菄衅髽I(yè)和中型企業(yè)傾斜。

（編輯：劉照勝）

參考文獻(xiàn)

[1]孫學(xué)敏， 王杰. 環(huán)境規(guī)制對(duì)中國企業(yè)規(guī)模分布的影響[J]. 中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)， 2014（12）： 44-56.

[2]LIU M， SHADBEGIAN R， ZHANG B. Does environmental regulation affect labor demand in China？ evidence from the textile printing and dyeing industry[J]. Journal of environmental economics and management， 2017， 86（6）： 277-294.

[3]王兵， 吳延瑞， 顏鵬飛. 中國區(qū)域環(huán)境效率與環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長[J]. 經(jīng)濟(jì)研究， 2010， 45（5）： 95-109.

[4]GREENSTONE M. The impacts of environmental regulations on industrial activity： evidence from the 1970 and 1977 clean air act amendments and the census of manufactures[J]. Journal of political economy， 2002， 110（6）： 1175-1219.

[5]WALKER W R. Environmental regulation and labor reallocation： evidence from the clean air act[J]. American economic review， 2011， 101（3）： 442-447.

[6]KAHN M E， MANSUR E T. Do local energy prices and regulation affect the geographic concentration of employment？[J]. Journal of public economics， 2013， 101（5）： 105-114.

[7]BERMAN E， BUI L T M. Environmental regulation and labor demand： evidence from the South Loast Air Basin[J]. Journal of public economics， 2001， 79（2）： 265-295.

[8]雷平， 戚倩穎， 趙連榮. 區(qū)域龍頭企業(yè)對(duì)地方政府環(huán)境規(guī)制影響研究[J]. 中國人口·資源與環(huán)境， 2017， 27（10）： 47-55.

[9]ANGER N， OBERNDORFER U. Firm performance and employment in the EU emissions trading scheme： an empirical assessment for Germany[J]. Energy policy， 2008， 36（1）： 12-22.

[10]CHAN H S， LI S J， ZHANG F. Firm competitiveness and the European Union emissions trading scheme[J]. Energy policy， 2013， 63（12）： 1056-1064.

[11]FERRIS A E， SHADBEGIAN R J， WOLVERTON A. The effect of environmental regulation on power sector employment： phase I of the title IV SO2 trading program[J]. Journal of the Association of Environmental and Resource Economists， 2014， 1（4）： 521-553.

[12]張會(huì)清， 王劍. 企業(yè)規(guī)模、市場(chǎng)能力與FDI地區(qū)聚集——來自企業(yè)層面的證據(jù)[J]. 管理世界， 2011（1）： 82-91.

[13]BELDERBOS R， CARREE M. The location of Japanese investments in China： agglomeration effects， keiretsu， and firm heterogeneity[J]. Journal of the Japanese and international economies， 2002， 16（2）： 194-211.

[14]MYLES S J， FLYER F. Agglomeration economies， firm heterogeneity， and foreign direct investment in the United States[J]. Strategic management journal， 2000， 21（12）： 1175-1193.

[15]HEAD K， RIES J， SWENSON D. Agglomeration benefits and location choice： evidence from Japanese manufacturing investments in the United States[J]. Journal of international economics， 1995， 38（3-4）： 223-247.

[16]HUALLACHIN B O， REID N. Acquisition versus greenfield investment： the location and growth of Japanese manufacturers in the United States[J]. Regional studies， 1997， 31（4）： 403-416.

[17]NG L F Y， TUAN C. Location decisions of manufacturing FDI in China： implications of Chinas WTO accession[J]. Journal of Asian economics， 2003， 14（1）： 51-72.

[18]柴發(fā)合， 李艷萍， 喬琦， 等. 我國大氣污染聯(lián)防聯(lián)控環(huán)境監(jiān)管模式的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型[J]. 環(huán)境保護(hù)， 2013， 41（5）： 22-24.

[19]王桂軍， 盧瀟瀟. “一帶一路”倡議與中國企業(yè)升級(jí)[J]. 中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)， 2019（3）： 43-61.

[20]任勝鋼， 鄭晶晶， 劉東華， 等. 排污權(quán)交易機(jī)制是否提高了企業(yè)全要素生產(chǎn)率——來自中國上市公司的證據(jù)[J]. 中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)， 2019（5）： 5-23.