環保投入能提高企業生產率嗎
——基于企業創新中介效應的實證分析

陳 琪

一、引 言

改革開放四十多年來，中國經濟已由高速增長階段轉向高質量發展階段，高速增長階段主要關注 GDP，而高質量發展階段更關注“綠色環保”，從追求“金山銀山”變為更要有“綠水青山”。企業作為國民經濟的微觀個體，既是生產主體，也是資源消耗和污染排放主體。據統計，中國企業的生產經營活動導致了80%的環境污染問題(沈紅波等，2012)，依據“誰開發誰保護，誰污染誰治理，誰破壞誰恢復”的原則，企業理應擔負起環境保護與污染治理的主體責任。但是，由于自然資源的公共物品屬性和環境污染的負外部性，企業作為以盈利為目的的主體，普遍認為環保投入會擠占生產性投資，并且周期長、經濟效益低，因此缺乏主動進行環保投入的意愿(唐國平等，2013)。那么，在環保壓力日益增大的環境下，企業在環保方面的投入能否在滿足環境規制的同時提高其生產率，達到環境與經濟的“雙贏”？同時，作為實現經濟高質量發展關鍵動因的創新，是否在環保投入與生產率的關系中起到中介傳導作用？對這些問題的回答有助于企業正確認識環保投入與經濟績效的關系，可以為其正確選擇科學的環境管理戰略提供參考；也可以為政府制定恰當的環境規制，以達到激發企業在主動進行環保的同時提升生產率而提供經驗證據支持。

關于企業環境保護與經濟績效的關系問題早已吸引學術界和實務界人士的廣泛關注，但是至今尚未得到一致結論，研究結果有正相關、負相關、不相關關系，還有非線性關系。究其原因，一方面是不同學者基于不同國別的研究樣本不同，另一方面是由于受數據限制，對微觀環保行為的測度不易，學者們在各自研究中使用的環境管理替代變量不同。以往研究中多采用環境績效作為自變量，如公司的污染物排放量(King和 Lenox，2001；Wagner，2005)、環境排名(Al-Tuwaijri 等，2004；Barnett 和 Salomon，2012)等。但是，環境績效是企業為保護環境所做努力的事后結果，受不同因素的影響很大，達到同樣環境績效所需要的環境成本取決于企業內部特征和諸如技術、管理政策、所處行業的知識溢出等外部條件，因而關注環境績效并不能準確回答企業在環境保護上所做的事前努力能否增進經濟績效的問題。因此，本文參考 Nakamura(2011)和Pekovic 等(2018)的做法，使用企業層面的環保投入數據，以期準確捕捉企業為環境可持續發展所作出的努力。

中國學者對以環保投入衡量的環境規制經濟后果的現有研究集中在地區層面(原毅軍和謝榮輝，2016；袁寶龍和李琛，2018)和行業層面(張成等，2010；沈能，2012)，目前仍缺乏微觀層面的研究成果，只有張三峰和卜茂亮(2011)利用2006 年中國12 個城市企業的調查問卷數據，驗證了環保投入與企業生產率之間的顯著正向關系。微觀環保投入數據難以取得可能是研究成果缺乏的主要原因，隨著深交所《上市公司社會責任指引》(2006)和上交所《上市公司環境信息披露指引》(2008)的發布，近年來《企業社會責任報告》披露數量逐漸增多，為本文的研究提供了可以獲得的數據來源。因此，本文在全部 A 股上市公司中手工收集了 2008—2017 年在《企業社會責任報告》(或《企業可持續發展報告》《企業環境報告書》)中披露環保投入金額的公司樣本，研究了中國情境下環保投入的經濟后果。研究表明，環保投入與企業生產率之間具有“U 型”曲線關系，并且企業創新在二者的“U 型”關系中起到了部分中介傳導作用。

本文的貢獻有三個：第一，豐富了中國情境下企業環保投入經濟后果微觀視角的研究成果。國內現有相關文獻中，李玲和陶鋒(2012)、李斌等(2013)、原毅軍和謝榮輝(2016)等人的研究打破了以往對環境規制與生產率關系的線性假設，均得出二者之間的非線性關系，這些文獻對環境規制與生產率關系的研究有重要貢獻，但實證檢驗多是基于行業或地區層面，會因樣本不足及自由度低而易導致模型估計偏差的問題(王杰和劉斌，2014)；并且行業或省際加總數據也無法為宏觀環境政策的制定提供微觀證據(張三峰和卜茂亮，2011)。本文基于企業視角研究了環保投入對生產率的影響，豐富了企業微觀層面的研究成果，也可以為評價與調整環境規制政策提供微觀實證數據支持與參考。第二，采用全要素生產率(TFP)作為企業經濟績效的衡量變量，為檢驗波特假說提供了相對客觀的經驗證據。現有少量針對環保投入經濟后果的研究多是以財務績效(ROA)為因變量(潘飛和王亮，2015)，而 ROA 指標易受企業會計政策影響，相比之下，TFP 可以客觀反映企業的競爭力；張三峰和卜茂亮(2011)用問卷數據研究了企業環保投入與生產率的關系，但是數據只有一年。本文基于上市公司大樣本數據，以TFP 為因變量的實證檢驗使得環保投入經濟后果的研究結論更加可靠。第三，本文驗證了創新在環保投入與生產率關系之間的中介效應。現有研究多是從生產率或技術創新單方面視角研究環保投入的經濟后果，單純檢驗了“強版”或“弱版”波特假說。Lanoie 等(2011)首次檢驗了波特假說的因果鏈條，但只是用兩階段回歸分別驗證了環境規制和環境創新的正相關關系以及環境創新與企業績效的正相關關系；袁寶龍和李琛(2018)基于地區數據分別檢驗了用工業污染治理設施運行費用衡量的環境規制對創新的影響以及創新對生產率的影響，但以上文獻都未檢驗企業創新的中介效應。本文基于環保投入-企業創新-生產率的思路檢驗了“波特假說”的完整因果鏈條，并且驗證了企業創新在環保投入與生產率之間的中介效應及該效應大小，可以為中國企業通過重視創新提高環保投入的經濟績效提供經驗支持。

二、文獻回顧、理論分析與研究假設

（一）文獻回顧

學術界關于企業環保投入對經濟績效影響的研究結論大體可以歸納為三種觀點：一是基于新古典經濟學的“傳統假說”，二是基于動態分析機制的“波特假說”，三是基于內外部環境變化的“不確定假說”。“傳統假說”認為環保投入將會擠占企業的生產性投資，增加成本負擔，從而降低企業生產率(Walley 和 Whitehead，1994；Jaffe 等，1995；Ambec 和 Cohen 等，2013)。早期的實證研究多支持環保投入與生產率負相關的結論。如 Gray(1987)將美國 450 家制造企業 1973—1978 年間的污染控制運營成本與全要素生產率進行回歸，發現30%的生產率下降歸因于控污成本；Dufour 和Lanoie 等(1998)以1985—1988 年加拿大魁北克省19 個制造行業為樣本，研究了污染控制設備投資占總成本比例的變化和全要素生產率增長的關系，研究表明二者是負相關關系；Gray 和Shadbegian(1995、2005)利用美國造紙、石油和鋼鐵三個行業1979—1990 年的數據，實證發現減污成本高的企業生產率低。

與“傳統假說”觀點相反，“波特假說”基于動態觀點的分析，認為污染就是資源的浪費，適當的環境規制可以激發企業創新，通過生產過程創新和產品創新，為企業帶來“先動優勢”，產生“創新補償”效應，一方面可以通過廢物回收利用降低治污成本，另一方面可以通過重新設計生產過程，提高資源利用率，減少污染產出，從源頭上降低成本，部分或全部彌補環境成本，進而提高生產率(Porter，1991；Porter 和 van der Linde，1995)。

環境規制引致的環保投入對企業創新的促進作用已得到大量實證研究的驗證。如Jaffe 和 Palmer(1997)利用美國制造業 1975—1991 年的面板數據，同時考察治污成本對R&D 支出和專利的影響。其研究發現，治污成本對R&D 支出有滯后的顯著正向影響，治污成本每增加 1%，R&D 支出增加 0.15%，但是行業的創新成果(成功申請的專利數)與治污成本間關系微弱。學者們進一步將創新限定在環境專利上，得出了更加穩定的正相關關系，如Brunnermeier 和Cohen(2003)用美國146 家制造企業1983—1992年的面板數據進行研究，發現污染控制運營成本對成功申請環境專利數有微小但是顯著的正向影響。Hascic 等(2008)用五種環境技術專利(空氣污染、水污染、廢物處理、噪聲保護和環境監控)衡量技術創新，發現污染控制支出能夠促進環境技術創新。國內學者的研究也得到了基本一致的結論。趙紅(2008)以中國 30 個省份大中型工業企業1996—2004 年間的面板數據為樣本的研究表明，污染治理成本與滯后一至兩期的R&D 投入強度、專利授權數量及新產品銷售比例都顯著正相關，證明環保投入在一定程度上促進了中國企業技術創新。

雖然針對環保投入對生產率影響的實證研究結果并不一致，但是近年來二者之間的正向關系也得到了越來越多的驗證(Berman 和 Bui，2001；Hamamoto，2006；張三峰和卜茂亮，2011)，只是生產率的提高可能存在滯后(Lanoie 等，2008；Bostian 等，2016；Lundgren 和 Zhou，2017)。前期的研究多采用普通多元回歸的方法，而任勝鋼等(2019)巧妙地利用準自然實驗的研究方法，得出排污權交易機制可以提高企業全要素生產率，且政策效應的影響滯后兩年的結論。

第三種觀點“不確定性假說”則認為環境規制與生產率的關系不確定，因為企業面臨的內外部環境具有很大的不確定性，環境規制的具體實施、企業做出的策略性反應等多種不確定因素都會影響環保投入與生產率之間的關系(Wagner，2004；Br?nnlund，2008；張紅鳳，2008)。近期一些文獻證明了二者的非線性關系，可以歸為“不確定假說”的范疇，在一定程度上解釋了以往研究結論的不一致性。例如：Pekovic 等(2018)以法國公司為樣本，研究了企業環保投入與凈利潤的關系，發現二者之間為“倒 U型”關系。徐保昌和謝建國(2016)通過理論模型分析了排污費征收對生產率的影響，并以中國制造企業為樣本實證檢驗了排污費與企業生產率的“U 型”關系。原毅軍和謝榮輝(2016)的研究也發現排污費與工業綠色生產率之間呈“U 型”關系。

梳理相關文獻后可以看出，對“波特假說”的檢驗一直是各國學者的研究熱點，對環保投入與創新之間的正相關關系基本得到一致結論，但是關于環保投入對生產率最終影響的研究仍未達成一致結論，而且缺乏環保投入對生產率影響機制的研究。近期的研究更多地考慮了企業環保投入與經濟績效的非線性關系(徐保昌和謝建國，2016；原毅軍和謝榮輝，2016；Pekovic 等，2018)，可以在很大程度上解釋研究結論不一致的原因，但是不同學者以不同國家公司為樣本的研究仍然得出了不同結論。究其原因，一方面可能是由于各國的環境污染和企業環保投入情況不同，另一方面可能是環保投入的涵蓋內容不同。相對于國外大量基于微觀企業層面的研究成果而言，國內的相關研究仍然匱乏。因此，本文擬從企業微觀層面，采用企業披露的環保投入總額數據，研究中國情境下“波特假說”的因果鏈條關系，以期彌補相關研究的不足。

（二）理論分析與研究假說

20 世紀90 年代Porter 和van der Linde(1995)提出的“波特假說”，得到了越來越多的實證檢驗支持。“波特假說”認為，環境污染是和原材料、能源等資源浪費相聯系的，因此，嚴格的環境規制會刺激企業創新，從而部分或全部抵消規制遵循成本，提高生產率，增強企業競爭力。Porter 和van der Linde(1995)分析了環境規制下創新補償的發生路徑：第一種創新是企業研究怎樣在污染發生時進行有效處理，包括如何減少有害物質的產生和怎樣改善二級處理。這種創新只能降低污染控制成本，其他方面不能改變；第二種創新是企業在關注環境影響的同時，關注產品和過程的改進，某些情況下，這種創新補償可以超過遵循成本，進而提高企業競爭力。這種創新補償具體又可分為產品創新補償和過程創新補償兩類。產品創新補償指在降低污染的同時，生產的產品質量更好、更安全，而且因為使用了替代性材料或減少包裝，使得產品成本更低，產品可回收利用，降低了使用者的處置成本。過程創新補償則指在降低污染的同時，通過對生產過程更好的監督和維護，可以提高產量和減少停工時間；通過使用替代材料，可以節約原材料，并從源頭上降低污染；通過資源再利用，充分利用副產品，可以降低能源消耗，降低材料儲備成本，廢物再利用還可以降低廢物處置成本或者創造更安全的工作環境。這些補償之間通常會相互聯系，一個補償的發生通常會連接另外幾個補償共同發生，進而為企業帶來更高的資源生產率。

由上述“波特假說”可知，企業的環保投入在降低污染排放的同時，可以激發企業的技術創新，帶來“創新補償”優勢。一方面，企業購置新的環保設施，或者進行環保技術和綠色產品的研發投資，可以帶來技術水平的提高；另一方面，企業在主動進行環境管理的情況下，生產活動的復雜化和綜合性需要重構生產與服務流程。在這個過程中需要更多的協調與合作，企業的組織管理能力也會因此而增強，所形成的組織能力或內部實踐是資源基礎觀下的重要資產(Hart，1995)，因而企業的技術效率也會提高。因此，企業在實施前瞻性環境戰略前提下主動投入環保，可以在節能減排、防污治污的過程中提升技術水平和提高技術效率，從而共同促進生產率的提高。

但是，受企業內部特征和外部環境的影響，環保投入對企業經濟績效的影響存在多種可能。中國目前實施的仍是以“命令-控制型”為主的環境規制，因此企業的環保投入也明顯以“節能降耗、降污減排”為導向，環保投入的主要內容是“環保設施與系統的投入與改造支出”及“污染治理支出”(唐國平和李龍會，2013)。這些用于“末端治理”的環保投入無疑會擠占生產性投資，額外提高生產成本，進而降低企業利潤。盡管部分規制遵循成本會由刺激創新帶來的收益所彌補，但是由于企業環保投入中用于“環保技術研發與改造支出”和“清潔生產支出”的比例偏低(唐國平和李龍會，2013)，環保投入對企業經濟績效的凈影響仍然可能為負(Lanoie 等，2011)。雖然如此，這種負向影響可以在一定條件下發生變化。

當環境規制引致的環保投入強度較低時，相對于進行研發創新采用清潔生產技術等，企業更傾向于投入一定資金進行污染“末端治理”，以應對環境規制。這一情形下，一方面環保投入將擠占生產性資金，提高生產成本，在生產資料不變的情況下將會減少產品產出，企業生產率必然下降；另一方面，環保投入又加劇了企業研發的融資約束，降低了創新的概率，進一步阻礙了生產率提高。因此，在環保投入強度未達到激勵企業研發創新的程度時，隨著一定范圍內環保投入強度的增加，環保投入對提高生產率的阻礙作用會加劇。隨著環境規制日趨嚴厲，在遵循環境規制的合法性壓力下，企業環保投入作為環境合規成本必然不斷增加，當超過一定門檻界限時，環境成本的增加和持續經營的壓力會倒逼企業尋求創新，通過改善生產技術來降低成本、提高生產效率的意愿和動機無疑會增強(任勝鋼等，2019)。相較于投入大量資金用于污染治理，企業可能更傾向于將資金投入到清潔生產、環保技術研發等“前端預防”類型，從而激發企業創新。一方面，在生產要素固定的情況下，企業采用新技術將會提高新產品的產出；另一方面，通過采用環保技術進行清潔生產可以降低原材料及能源消耗，從而降低生產成本，最終促進生產率提高。另外，當環境規制強度增大到超過一定“門檻”值后，一些高耗能企業可能會退出市場，從而使得市場集中度提高，留存下來的企業會更重視技術創新以提高其市場競爭力(沈能和劉鳳朝，2012)。因此，本文認為，環保投入對生產率的影響并非簡單線性關系，而是取決于不同環保投入強度下“遵循成本”與“創新補償”兩種效應的強弱，因此應該呈現出“U 型”曲線關系。

根據上述分析，本文提出如下假設。

假設 1：環保投入與企業生產率是“U 型”的非線性關系。較低水平的環保投入強度會降低企業生產率，當環保投入強度超過“門檻”界限后，環保投入會促進企業生產率提升。

由“波特假說”可知，環境規制引致的企業環保投入提升，在降低污染的同時可以激發企業創新，補償規制遵循成本，從而提升企業生產率水平。因此，本文認為，企業環保投入可以通過創新這一中介變量，影響企業生產率。具體分析如下：在環境規制合法性壓力下，企業需將部分資金投入環保。首先，在環保投入強度較低的情況下，大部分環保支出用于“末端治理”，這些支出的直接效應是提高生產成本，間接效應是加大了研發支出的融資約束，導致創新水平下降，產出相對減少，進而降低生產率；其次，在環保投入強度提高到一定水平的情況下，隨著環境合規成本提高，企業用于“前端預防”的環保支出比例會相應提高，這些用于環保技術研發、清潔生產及環保設備改造等的前瞻性環保投入，一方面可以產生提高創新概率的直接效應，另一方面，日益增加的成本壓力也會倒逼以追求利潤最大化為目標的企業降低成本，激發其主動采用清潔生產以降低污染處置成本、追求新技術開發以提高生產效率，從而產生激發創新的間接效應，企業環保投入將會通過直接效應和間接效應提高企業創新水平，企業創新會帶來技術水平進步和技術效率提升，并最終促進生產率的提高。因此，在政府不斷提高環境規制合法性的壓力下，企業會隨之調整環保投入，在環保投入強度較低的情況下，環保投入通過削弱創新而降低企業生產率；在環保投入強度較高的情況下，環保投入通過提高創新水平而促進企業生產率提高。這一傳導機制如圖1 所示。

圖1 企業創新中介效應傳導機制

據此，本文提出如下假設。

假設2：企業創新在環保投入與生產率的“U 型”關系之間具有中介效應。

三、研究設計

（一）樣本與數據來源

本文所需的企業環保投入數據來源于企業社會責任報告(或可持續發展報告、環境報告)。隨著深交所《上市公司社會責任指引》(2006)和上交所《上市公司環境信息披露指引》(2008)的發布，企業社會責任報告披露數量不斷增加，為本文的研究提供了可得數據來源。因此，本文數據使用年份始自 2008 年。又因本文研究涉及專利數量，目前專利數量披露截至 2016 年，文中專利數量相比生產率有一期滯后，故本文數據使用年份至2017 年。因此，本文以我國A 股上市公司2008—2017 年的非平衡面板數據作為初選樣本，首先剔除金融業公司樣本、ST 和 ST*公司樣本，然后剔除未披露環保投入金額以及相關數據缺失的樣本，最終得到1136 個樣本。文中環保投入數據全部為手工搜集和整理，其他變量數據來自國泰安數據庫和萬得數據庫。本文的數據處理采用 Stata15.0 軟件完成，對主要連續變量在 1%和 99%分位數上進行了 Winsorize處理，以剔除異常值對回歸結果的影響。

（二）變量測量

1. 環保投入(EPI)。環保投入可以定義為公司為保護環境所作出的所有努力(Nakamura，2011)。結合中國上市公司在社會責任報告中披露的環境保護信息，本文所指的企業環保投入包括：環保技術研發投入、清潔生產投入、環保設備購建與改造投入、污染治理投入、生態保護投入、環境管理支出等。其中，環保技術研發投入是指企業在開發環保新技術、新產品方面的投入；清潔生產投入是指企業實施清潔生產所進行的投入，涉及物料、能源和中間產品的回收與循環利用；環保設備購建與改造投入是指企業在購建新的環保設備或對原環保設備進行改造時的投入；污染治理投入是指企業在治理廢氣、廢水、固體廢棄物及噪聲污染方面投入的減排治理資金和環保設備運行費用；生態保護投入是指企業用于生態環境建設與維護方面的投入；環境管理支出包括環境管理體系認證支出、清潔生產審核費、環評費、環保教育、培訓與宣傳方面的支出、環境稅、排污費等。

本文采用環保投入的相對形式，用“環保投入/營業收入”來表示企業環保投入強度，以消除企業規模的影響。為避免將環保投入及其平方項同時放入回歸模型可能引起的多重共線性問題，本文將環保投入進行中心化處理，即先計算出所有樣本的 EPI平均值，再用各樣本的EPI 值減去該平均值，得到經中心化處理的EPI 值，平方后得到的取值即為經中心化處理后的EPI 平方值。

2. 企業生產率(TFP_LP、TFP_OP 和TFP_ACF)

本文采用全要素生產率(TFP)作為企業生產率的替代指標。全要素生產率有多種計算方法，相對于通過常規 OLS 法計算的 TFP 來說，OP 法(Olley 和 Pakes，1996)和LP 法(Levinsohn 和Petrin，2003)可以較好地解決內生性和樣本選擇偏誤問題(魯曉東和連玉君，2012)。近年來，Ackerberg 等(2015)指出 LP 法和 OP 法在估計中仍然存在不可識別和內生性問題，提出了改進的ACF 法以提高估計的準確性。為保證研究結論的穩健性，本文在采用 LP 法估算全要素生產率的同時，還采用 OP 法和 ACF 法估算全要素生產率進行穩健性檢驗。具體來說，本文在 LP 法估算過程中，采用營業收入衡量企業的產出，采用企業員工總數衡量勞動投入，采用購買商品、接受勞務實際支付的現金衡量中間投入，采用資本性支出衡量資本投入；在 OP 法估算過程中，除了采用和LP 法下相同的營業收入、員工人數、資本性支出、購買商品、接受勞務實際支付的現金外，還使用了固定資產、企業年齡、企業性質以及是否退出市場①以公司簡稱和所處行業為基準，如果兩者同時發生變化則認為原有的公司退出了市場。等變量。在采用 ACF法估算時，所用變量與 LP 法類似，參考使用了 Vincenzo 和 Gabriele(2017)文中的prodest 程序。

3. 企業創新(PApply 和PGrant)

國內外學者對企業創新普遍采用的度量指標包括研究與開發支出、專利申請數量及授權專利被引次數等(Acharya 和 Xu，2017)。由于本文的解釋變量為環保投入，而企業的環保投入數據中包括環保技術研發投入，因此本文無法使用研究與開發支出度量企業創新；而“波特假說”中所說的創新不僅指技術創新，也包括產品或服務設計方面的創新(Ambec 和 Cohen 等，2013)，因此本文用全部專利數量衡量環境規制引致的創新是合適的。同時，由于中國尚未形成完備的專利引用數據庫，因此借鑒袁建國等(2015)、朱晨赫等(2017)的做法，采用專利申請數量和專利授權數量作為衡量企業創新的變量。同時參考王永欽等(2018)的做法，將專利數量取對數以消除量綱影響。

4. 控制變量

參考已有相關研究，本文選取的控制變量包括：產權性質 State、企業規模 Size、盈利能力Roa、托賓Q 值TobinQ、資產負債率Lev、企業年齡Age、經營活動現金流Cfo、機構投資者持股比例Ins、股權集中度First 和股權制衡度Balance。同時控制了企業所處行業和年度。

變量名稱、符號和定義如表1 所示。

表1 變量定義

（三）模型設定

考慮到環保投入對企業生產率的影響存在滯后性，因此本文分別以先導1 期和先導2 期的全要素生產率為因變量，設定模型(1)來檢驗假設1。

其中，TFPit+1和 TFPit+2分別表示先導1 期和先導2 期的全要素生產率，E PIit為當期的環保投入，Controlit是一系列控制變量，包括產權性質 State、企業規模 Size、盈利能力 Roa、托賓 Q 值 TobinQ、資產負債率 Lev、企業年齡 Age、股權集中度 First、股權制衡度 Balance、經營活動現金流量 Cfo、機構投資者持股比例 Ins，∑Year 和∑Ind 分別表示年度固定效應和行業固定效應，εit為隨機擾動項。

四、環保投入對企業全要素生產率的影響

（一）描述性統計

表 2 列示了研究變量的描述性統計結果。環保投入 EPI 的均值為 0.0113，中位數為 0.0032，說明多數企業的環保投入在均值以下，中國企業的環保投入強度偏低。LP法、OP 法和 ACF 法計算的全要素生產率 TFP 的最大值分別為 20.7552、7.9181 和8.2924，最小值分別為 15.7223、5.7486 和 3.0073，標準差分別為 1.1148、0.3981 和0.9614，表明樣本企業的生產率存在較大差異。專利申請數量和授權數量表示的企業創新也存在較大差異。這為本文的研究提供了良好的條件。

表2 主要變量描述性統計

（二）環保投入與生產率的回歸結果

盡管本文在模型設定時已經考慮了環保投入與生產率之間的內生性，將生產率先導1 至2 期，但是仍然無法完全消除二者因果關系中的內生性問題。為解決該問題，本文進一步選取各省份的環保投入均值(EPI_mean)作為工具變量，用兩階段最小二乘法(2SLS)對主回歸進行估計。因各省份的環保投入均值是用各省份所有樣本公司的環保投入總額/營業收入總額計算的，故該工具變量與企業層面的環保投入高度相關；又因各地區的環保投入均值在不同時間存在差異，該差異相對于微觀企業數據是外生的，因而可以作為有效工具變量以解決環保投入與生產率之間的內生性問題。為全面考察環保投入對企業生產率的影響，本文將環保投入的一次項和二次項依次加入模型，以觀察環保投入及其二次項的系數變化。表 3 中報告了兩階段最小二乘法的回歸結果。從第(1)列和第(4)列中第一階段回歸結果可以看出，工具變量 EPI_mean 和EPI_mean2的回歸系數至少在5%的水平上顯著，表明各地區的環保投入均值確實影響各企業的環保投入。同時，本文對工具變量的有效性進行了統計檢驗，在只有環保投入一個內生解釋變量時，采用一個工具變量的第一階段回歸后F 統計量為14.2799，大于10；在加入環保投入平方項后，模型存在兩個內生解釋變量，引入兩個工具變量的第一階段回歸后最小特征值統計量(Minimum eigenvalue statistic)為23.6203，也大于10，說明不存在弱工具變量問題，本文工具變量的選擇是恰當的。

根據表 3 第(2)列～第(3)列、第(5)列～第(6)列以生產率為因變量的第二階段回歸結果，可以得到以下結論。

1. 在線性擬合情況下，環保投入阻礙了企業生產率的提升。表 3 中第(2)列和第(3)列分別報告了環保投入對先導1 期和先導2 期的全要素生產率的影響，可以看出，環保投入的回歸系數均在1%的水平上顯著為負，說明在樣本均值意義上，環保投入阻礙了生產率的提升。

2. 環保投入與企業生產率呈顯著“U 型”曲線關系。表3 中第(5)列和第(6)列的回歸結果顯示，環保投入一次項的回歸系數均在1%水平上顯著為負，環保投入的二次項分別在10%水平上與先導1 期和先導2 期的全要素生產率正相關。這表明環保投入對生產率的影響呈“U 型”，當環保投入強度越過“門檻”后才會“倒逼”企業生產率提高。本文的假設 1 通過檢驗。利用第(5)列和第(6)列計算，先導 1 期和先導 2 期生產率的環保投入“U 型”拐點分別為 0.1497[19.7720/(2×66.0583)]和 0.1355[20.0614/(2×74.0157)]。以先導 1 期的生產率為例，其他變量不變的情況下，當環保投入強度由均值 0.0113 上升到拐點 0.1497，即上升約 14 個百分點時，生產率將下降85%；而當環保投入強度超過拐點 0.1497，增加同樣幅度到 0.2881 時，生產率將增長85%，可見具有經濟顯著性。

3. 其他控制變量中，企業規模、資產負債率、第一大股東持股比例及經營活動現金流量的回歸系數顯著為正，說明企業規模、資本結構、股權集中度及現金流都對生產

率有顯著的促進作用，與王杰和劉斌(2014)、程晨(2017)等的研究結果一致。同時，為了進一步排除由于特定行業在特定年份的非系統性波動對研究結果產生的影響，參考Giroud 和 Mueller(2019)的研究，本文又控制了行業與年度的交乘項，回歸結果保持不變，見表4。

表3 環保投入與生產率的2SLS回歸結果——LP法

表4 環保投入與生產率的2SLS回歸結果——LP法(行業與年度的交乘項)

為檢驗回歸結果的穩健性，本文又分別采用OP 法和ACF 法測算的全要素生產率作為因變量，用2SLS 檢驗環保投入對企業生產率的影響，回歸結果如表5 所示。簡化起見，表5 中只列示了第二階段的回歸結果。可以看出，環保投入對采用OP 法和ACF法計算的先導1 期和先導2 期的企業生產率依然具有顯著的“U 型”影響。

表5 環保投入與生產率的2SLS回歸結果——OP法和ACF法

（三）分樣本回歸結果

1. 分產權性質類型子樣本回歸結果

表3～表5 的主回歸結果說明，環保投入對企業生產率存在“U 型”影響，只有超過一定強度的環保投入才能“倒逼”生產率的提高。然而，不同所有制類型企業的環保投入對生產率的影響是否存在差異？僅從總體層面的考察無法反映不同所有制特征下研究假設是否成立(徐保昌和謝建國，2016)。因此，本文根據實際控制人性質將樣本劃分為國有企業和非國有企業兩大類型，通過子樣本回歸進一步進行考察，回歸結果見附錄中表1①請讀者掃描本文二維碼，點擊“附錄”獲取。下同。。

根據附錄表 1 的回歸結果可以看出：國有和非國有類型企業環保投入的回歸系數均顯著為負，環保投入二次項的系數均顯著為正，說明環保投入與生產率均呈“U型”關系，較低強度的環保投入阻礙了企業生產率的提高，超過一定強度后才能對生產率起到促進作用。這也證明環保投入對生產率的影響并不存在所有制異質性。

2. 分行業類型子樣本回歸結果

對于不同行業類型的企業，環保投入對企業生產率的影響是否存在差異呢？本文根據原環保部在《上市公司環境信息披露指南》中所指的重污染行業對樣本企業進行了分類。

由附錄中表 2 的回歸結果可以看出，重污染行業和非重污染行業樣本企業環保投入的系數均在1%的水平上顯著為負，環保投入二次項的回歸系數均在5%的水平以上顯著為正。這一結果也說明不同行業的環保投入對企業生產率的影響不存在差異，進一步證明了本文研究結果的穩健性。

（四）進一步的穩健性檢驗

1. 加入外生事件交乘項的檢驗

2012 年國務院批復了由原環境保護部、發展改革委、財政部三部委聯合制定的《重點區域大氣污染防治“十二五”規劃》(簡稱《規劃》)，這是我國第一部大氣污染綜合性防治規劃，其實施必然引起社會各界關注，也會使得企業對環保投入更加重視。本文利用這一外生事件，構造時間虛擬變量與環保投入的交乘項，在一定程度上可以檢驗環保投入與生產率之間關系的穩健性。用 Postit表示《規劃》的出臺，定義 2012年以前為0，2012 年及以后為1，觀察環保投入及二次項(EPI、EPI2)與Postt乘積的系數，如果交乘項系數不顯著，則說明《規劃》的出臺并未影響環保投入與生產率的關系。由附錄中表 3 的回歸結果可以看出，EPIi×Postt、EPIi2×Postt的系數均不顯著，表明本文研究結論是穩健的。

2. 分位數回歸

為了進一步驗證環保投入強度增大對企業生產率的影響，本文選取 25%、50%和75%三個分位點分別對主回歸模型進行了分位數回歸(程晨和王萌萌，2016)。分位數回歸結果見附錄中表 4。其結果顯示，在每個分位點上，環保投入的估計系數均顯著為負，而環保投入二次項的系數均顯著為正，進一步證明了環保投入對企業生產率的“U型”影響。

五、基于企業創新中介效應的機制考察

如前文理論分析所述，企業環保投入可能通過企業創新形成了與生產率之間的“U 型”關系。借鑒張祥建等(2015)、申晨等(2018)檢驗“U 型”關系中介效應的做法，本文運用溫忠麟等(2014)提出的修正的中介效應檢驗方法，建立如下三個回歸方程：

其中，c 為自變量 X 對因變量 Y 的總效應，c′為 X 對 Y 的直接效應，a 為 X 對中介變量M 的效應，b 是控制了X 的影響后M 對Y 的影響，ab 為經過中介變量M 傳導的中介效應，即間接效應。

為了檢驗企業創新的中介效應，建立如下模型：

表 6 列示了中介效應檢驗的過程，第(1)列是模型(2)的回歸結果，第(2)列和第(4)列分別以專利申請數量和專利授權數量作為企業創新的衡量變量，是模型(3)的回歸結果，第(3)列和第(5)列是模型(4)的回歸結果。結合表6 和表7 中介效應的檢驗結果，可以看出，首先，環保投入與生產率的“U 型”關系顯著，按中介效應立論；其次，依次檢驗環保投入對企業創新的影響及企業創新對生產率的影響，二者系數都顯著，說明間接效應顯著，而且環保投入對生產率的直接效應也顯著；ab 與 c′的系數符號相同，說明企業創新在環保投入與生產率的“U 型”關系中具有部分中介效應，中介效應占總效應的比重見表7。假設2 通過檢驗。

表6 環保投入與生產率——基于企業創新中介效應的回歸結果

表7 環保投入與生產率——基于企業創新的中介效應檢驗結果

六、研究結論與啟示

自1991 年哈佛商學院教授Michael Porter 針對環境規制對企業競爭力的影響提出“波特假說”以來，各國學者圍繞這一話題進行了大量的研究，但是至今仍未得到一致結論。雖然近年來越來越多的實證研究驗證了“波特假說”的存在，但是對其中因果鏈條關系的研究仍很缺乏。并且，中國學者的研究多集中于行業、地區等中觀層面，基于企業微觀層面的研究成果仍然匱乏。本文根據已有文獻，利用中國上市公司數據實證檢驗了以環保投入衡量的環境規制與企業創新、企業生產率之間的關系以及環保投入通過企業創新影響其生產率的因果鏈條關系。實證結果表明：首先，企業環保投入與生產率之間存在“U 型”曲線關系，較低強度的環保投入阻礙生產率的提高，而當環保投入強度超過一定門檻界限，則會提高企業生產率；其次，企業創新在環保投入與生產率的“U 型”關系中具有部分中介效應。本文基于企業創新的中介效應視角探究了環保投入與企業生產率的關系，檢驗了中國情境下“波特假說”的因果鏈條關系，為評價環境政策效果提供了微觀經驗證據。本文的研究結論可以為政府制定恰當的環境規制、企業選擇正確的環境管理戰略提供有益的參考。

首先，本文提出并驗證了環保投入與企業生產率的“U 型”曲線關系，表明環境規制下企業環保投入的增加在達到一定強度前會損害企業生產率，但在達到一定強度后則會促進企業生產率的提升。因此，政府一方面應制定恰當的環境規制，另一方面要加快由命令控制型環境規制向排污權交易、環境稅等形式的市場激勵型環境規制轉變，引導企業的環保投入達到一定強度，盡快跨越“門檻”界限，進入環保投入刺激創新、提高生產率的上升階段。同時，因為環保投入對生產率的促進存在滯后性，環保投入在短期內可能造成企業經濟效益降低，政府應避免因此而放松規制等短視行為，制定持續性環境規制，引導企業對未來規制形成理性預期，抑制其應對規制的策略性行為。

其次，本文驗證了環保投入-企業創新-生產率的因果關系鏈條，突出了企業創新的中介作用，檢驗了中國情境下的“強版”波特假說。因此，面對不斷加強的環境規制，企業應克服追求眼前利益的短視行為，審時度勢采取積極環境戰略，加大環保投入強度，增強創新能力。在環保投入的內容上，應注重“前端預防”，更多地將環保資金用于創新性活動，如環保技術研發、綠色產品研發和清潔生產等，而不只是被動地用于事后降污減排的“末端治理”，這樣才能實現通過促進企業創新發揮中介效應，最終提高生產率的正向效應。

本文的研究也存在一定局限性。第一，由于本文的樣本取自我國 A 股上市公司，然而許多公司未在企業社會責任報告中披露環保投資額的具體數據，造成樣本量的大量減少，較少的樣本量可能導致實證研究結論的可靠性受到一定程度的影響；第二，環保投入的具體類別對企業生產率的影響不同，但是由于上市公司披露的環保信息格式不統一，很多公司未清晰披露環保投入金額的具體項目，因此本文未能進一步對環保投入進行分類研究，在一定程度上影響了研究結論的精確性。