非正式環境規制能夠誘發綠色創新嗎？

趙曉夢 陳璐瑤 劉傳江

摘要：綠色創新是實現經濟增長和環境污染治理雙贏的關鍵所在，以環境非政府組織為代表的非正式環境規制正在發揮著越來越重要的作用。文章以2008年兩家環境非政府組織——IPE和NRDC聯合公示中國113個城市的“污染源監管信息公開指數”（PITI）作為準自然實驗，并采取DID和DID-PSM識別方法評估非正式環境規制綠色創新的“凈作用”，得到了如下主要研究結論。①非正式環境規制的確誘發了城市綠色創新，通過一系列平行趨勢檢驗、DID-PSM回歸檢驗和安慰劑檢驗之后，結果仍具有穩健性。②基于區域異質性視角分析，東部和西部地區對非正式環境規制給予了更多的關注，對PITI的發布響應更加積極，而中部地區則受到沖擊效果較弱。基于時間趨勢視角分析，非正式環境規制誘發的綠色創新效應在政策實施第一年最為強烈，隨后整體上呈現逐年弱化的趨勢。③非正式環境規制的綠色創新效應在政府環境信息公開水平越高的城市表現得更加明顯，此外，城市的信息擴散水平在一定程度上也影響了綠色創新效應。相較于城市的信息擴散水平而言，非正式環境規制的綠色創新效應受到環境信息公開水平的影響更為顯著。④在剔除同時期的碳排放權交易試點、“五省八市”的碳試點、二氧化硫排污權交易試點等一系列可能影響城市綠色創新活動的其他環境政策沖擊之后，非正式環境規制的綠色創新效應依然存在。

關鍵詞：非正式環境規制;綠色創新;環境非政府組織;PITI

中圖分類號F205文獻標識碼A文章編號1002-2104（2021）03-0087-09DOI：10.12062/cpre.20200945

經濟新常態下，為實現經濟增長與環境保護的雙重目標，綠色技術創新成為經濟可持續發展的關鍵驅動力。然而，由于技術市場和金融市場存在著外部性問題，導致了綠色創新活動缺乏市場激勵[1-2]，同時由于存在路徑依賴效應[3]，大量研發資源流向污染型技術，甚至可能產生“技術鎖定”的現象[4]，因而難以達到滿足社會需求的水平。當企業承擔了所有創新成本卻不能享受所有的創新收益時，便失去了改進綠色技術的動力，需制定適宜的環境政策對其進行干預和調控。傳統環境規制的形式以正式環境規制為主，包括直接實施政策管控的命令型政策工具和以對排放制定價格為主要特征的市場型工具。非正式的環境規制通常被認為是正式環境規制的有力補充，特別是在正式環境規制效力普遍較弱的發展中國家[5]。隨著環境非政府組織（EnvironmentalNon-GovernmentalOrganizations，ENGOs）的興起，其在環境治理中扮演著越來越重要的角色，ENGOs作為非正式環境規制的重要力量逐漸引起學者們的關注[6-8]。學界對于非正式環境規制的研究也從過去常見的使用如民意調查等單一指標或包含一些宏觀指標的綜合指標，向研究以環境非政府組織為代表的非正式環境規制轉變。

環境非政府組織是以環境保護為主旨的民間組織，其向社會提供有關環境的公益性服務但并不具備行政權力。環境非政府組織作為彌補政府、市場失靈的第三種力量，可以促使公眾在環境治理中發揮更大的作用[9]，以及推動政府和企業采取更加環境友好型的決策[10-11]，在解決日益凸顯的環境問題中起到了不可替代的作用。但是，現有文獻中關于非正式環境規制的研究主要集中在公眾對環境治理的影響方面，以環境非政府組織為代表的非正式環境規制對于綠色技術創新的影響的實證研究則較為缺乏，原因可能有兩個方面，一是由于相關數據的缺失以及難以將環境非政府組織納入研究體系，二是難以尋求環境非政府組織與研究對象之間的因果關系。自2008年開始，作為環境非政府組織的兩個代表機構，中國公眾環境研究中心（IPE）和美國自然資源保護委員會（NRDC）合作公布的污染源監管信息公開指數報告，逐年公布國家重點關注的113個環保城市的“污染信息揭露指數”（PollutionInformationTransparencyIndex，PITI）2013—2014年，污染源監管信息公開指數報告中發布的城市數量由113個調整為120個，本文選擇初始城市名單作為分析基礎。

，為非正式環境規制的實證研究提供了更多可能性。經梳理，現有文獻中關于PITI的研究主要包含環境信息揭露的貢獻和其污染治理效應兩個方面，至于PITI為何降低了污染排放水平及其內在機制也沒有過多的解釋，尤其是環境非政府組織能否誘發企業綠色創新行為的研究十分缺乏。文章嘗試解決以下幾個問題：①如何度量以企業行為為基礎的城市綠色創新水平？②以環境非政府組織為代表的非正式環境規制能否誘發城市的綠色創新效應？③該綠色創新效應是否具有時間和區域的異質性以及是否受到環境信息公開水平和信息擴散能力的影響？

1文獻綜述和研究假設

1.1文獻梳理

環境規制能否刺激綠色技術創新是目前學術界關注的焦點問題[1，3，12-14]。對現有文獻進行梳理可以發現，環境規制主要以正式的環境規制工具進行研究[15-16]。有效的環境治理需要政府、市場和公眾三方力量的結合和互動[17]，非正式的環境規制與正式環境規制相輔相成，具有同等重要的作用。回顧中國環境治理的發展歷程，由以命令-控制機制為主，輔之以排污收費制度[18-19]到行政手段與市場型規制的不斷融合，再到公眾不斷參與多種規制形式并存逐漸推進。非正式環境規制作為環境規制工具的一種類型，是否同正式環境規制一樣能夠誘發綠色創新效應是值得思考和驗證的問題，但現有文獻中鮮有非正式環境規制的綠色創新效應相關的實證檢驗。因此，研究非正式環境規制的效果，尤其是其綠色創新效應，具有重大的實踐指導意義。

Pargal和Wheeler[20]第一個提出非正式環境規制的概念，再次擴展了環境規制的含義。當正式的環境規制缺失或薄弱時，社會團體（主要包括環保組織、公眾、媒體）會采取“非正式規制”手段追求較高環境質量的行為，對正式環境規制作范圍內外的不規范行為均有一定約束力，從而實現環境規制的效果。Kathuria和Sterner[21]指出，隨著學術界對信息不對稱理論理解的不斷加深，學術界逐漸意識到除正式環境規制外，還有其他非正式規制手段可以影響污染廠商的環境行為。

現有的關于非正式環境規制的研究主要集中在其對環境治理的效果上，其積極作用得到了許多研究結果的驗證。Pargal等[22]的研究結果表明非正式環境規制與工廠污染強度存在顯著的負向關系，無論是在發達國家（以美國為代表）還是發展中國家（以印尼為代表）;Li等[23]發現中國空氣污染地圖的發布限制了工業污染的排放。值得注意的是，蘇昕和周升師[24]研究得到非正式環境規制與企業創新產出之間存在“倒U型”關系，但缺乏對非正式環境規制的綠色創新效應更加系統和深入的研究。為了解決非正式環境規制不好度量以及過于籠統的問題，越來越多的學者選取了非正式環境規制中的代表力量——環境非政府組織進行研究，其中，以前文提到的PITI指數最受學者們的青睞。Li等[6]運用PITI指標檢驗環境非政府組織的作用，發現PITI對中國城市的環境治理有著顯著的正效應;Tian等[7]同樣發現了PITI與當地環境污染排放水平呈負相關關系。Tu等[8]通過PITI進行準自然實驗回歸，研究發現PITI雖然對污染減排有積極的效果，但是對環境技術效率的影響不顯著。總之，關于環境非政府組織的研究主要集中在其污染治理效應，鮮有文獻對以環境非政府組織為代表的非正式環境規制是否誘發了綠色創新效應進行研究。

1.2環境非政府組織促進綠色技術創新的機制分析

非政府組織作為除政府和企業外的第三方管制力量的重要組成，豐富和加強了傳統的環境規制體系的作用途徑和作用效果，進而提高了整個環境規制體系的效率。綜合現有文獻，環境非政府組織促進城市綠色技術創新水平的提升主要通過以下兩個方面（圖1）。

強化公眾對政府和企業的監督作用。環境非政府組織具有向社會公開的特點，是公眾了解環境信息的重要渠道。ENGOs通過專業化搜集和分析環境信息數據，將其轉化為公眾更易理解和感受的形式，緩解了政府監管力度不夠、政府和企業之間信息不對稱等問題，豐富了環境治理過程中公眾監管政府和企業行為的途徑。公眾在獲取環境信息過程中，環境非政府組織扮演著重要的角色[25]，Hasan等[26]發現在環境影響評估的各個階段中，環境非政府組織在確保公眾參與方面起到了關鍵的作用。Wu等[9]得到了一致的結論，研究發現ENGOs可以提高中國公眾在環境影響評估中的參與度。總結來說，環境非政府組織的加入，使得非正式環境規制體系中促進綠色技術創新的間接力量——公眾的監督作用得到了強化。

環境非政府組織加大企業創新的壓力，影響政府環境政策的制定。于企業視角而言，ENGOs促使企業采用更加環境友好型的方式，加大企業綠色創新的壓力。Goldar和Banerjee[11]聲稱由于企業擔心他們的商品被聯合抵制以及當地政府擔心媒體對環境問題的揭露，他們必須順從當地委員會或者環境非政府組織制定的環境標準。許多企業領導人也正確地認識到看似成本更高的綠色創新實際上能為公司帶來更高的“相對預期收益”。于政府視角而言，ENGOs通過影響政策制定來刺激綠色創新。Borzel和Buzogany[27]研究發現在匈牙利、波蘭和羅馬尼亞，環境非政府組織均對環境政策的議程有重要影響;Briguglio[10]認為ENGOs在氣候政策的制定過程中起到了重要的作用。總之，環境非政府組織加入后，非正式環境規制增添了一股直接作用于政府和企業從而刺激綠色技術創新的新力量。

此外，環境非政府組織的綠色創新效應會受到地方的環境信息公開水平、信息擴散水平的影響。環境信息公開水平越高的地方，公眾能夠獲得的環境信息也就越多，有助于公眾對環境污染的關注，可以迫使當地政府運用環境規制工具[28]以及推動企業環保[29]，更有助于地方綠色技術創新水平的提高。另外，信息的廣泛傳播會產生“遍在效應”[30]，進而提高當事政府或者企業回應的質量[31]。因此，環境信息公開水平和信息擴散水平越高的城市，ENGOs的綠色創新效應可能越顯著，環境信息公開和信息擴散在其中起到了“加速器”作用。

文章可能的貢獻如下：①采用OECD專利指標作為綠色創新指標度量的基礎，從地級市專利數據進行分析，通過爬蟲技術解決了微觀綠色創新水平不好度量的問題;②現有關于非正式環境規制的研究主要集中在其對污染治理的關系上，該文從環境非政府組織的視角出發，檢驗非正式環境規制的綠色創新效應，豐富和擴展了波特假說理論;③基于城市環境信息公開水平和信息擴散能力雙重視角，探析非正式環境規制綠色創新效應的調節效應，使結論更具有現實指導意義。

2模型設定、變量與數據說明

2.1模型設定

首先，檢驗非正式環境規制的綠色創新效應。文章將2008年中國公眾環境研究中心和美國自然資源保護委員會為代表的兩個環境非政府組織聯合公示中國113個城市的“污染源監管信息公開指數”（PITI）作為準自然實驗，名單內113個城市為實驗組，其余城市是對照組，并采取DID方法進行因果識別，評估環境非政府組織綠色創新的“凈效用”，故構建如下回歸模型：

lnzlsit=β0+β1PITIit×Tt+δXit+μi+vt+ξit（1）

上式中，下標i和t分別代表城市和年份，被解釋變量lnzls為該城市綠色創新專利數量的對數。PITI為虛擬變量，PITI=1（PITI=0）代表樣本城市在（不在）非正式環境規制的范圍;T是時間虛擬變量，PITI發布后（2008年以后）取1，否則取0。文章關心的核心變量是交互項（PITI×T）的系數β1，它衡量了非正式環境規制對城市綠色創新水平的影響程度。X表示控制變量的矩陣向量，δ表示控制變量的矩陣系數。μ為城市固定效應，用以控制不同城市的固有差異;v為年份固定效應，用以控制時間趨勢等;ξ為隨機干擾項。

其次，驗證環境信息公開水平和信息擴散能力對綠色創新效應的影響。ENGOs視角的綠色創新效應會受到環境信息公開水平和信息擴散能力的影響，為了檢驗該影響是“加速器”還是會“邊際遞減”，將環境信息公開水平、信息擴散能力分別與原核心變量交乘得到新的核心變量，以探究非正式環境規制的綠色創新效應受到哪些方面的影響，從而為如何更好地發揮非正式環境規制的作用提供了實證依據。構建飽和模型如下：

lnzlsit=β0+β1×pitiscore×PITI×T+β2×PITI×

T+β3×pitiscore×PITI+β4×pitiscore×T+

β5×pitiscore+δXit+μi+vt+ξit（2）

lnzlsit=β0+β1×lntele×PITI×T+β2×PITI×

T+β3×lntele×PITI+β4×lntele×T+β5×lntele+δXit+μi+vt+ξit（3）

模型（2）和（3）除了核心解釋變量由PITI×T替換為T×PITI×pitiscore/lntele外，其余變量和含義與模型（1）保持一致。①環境信息公開水平（pitiscore），即各個城市在PITI報告中的得分，PITI評分定量評價了地方政府環境信息公開的水平。②信息擴散水平（lntele），以各地級市互聯網寬帶接入用戶數（取對數處理）來衡量。互聯網寬帶接入用戶數代表了互聯網這一社會獲取信息主要渠道的能力大小，因此該指標代表了各地級市信息擴散水平的大小。

2.2變量選取與處理

綠色創新技術通常來說指減少環境污染，減少原材料和能源使用的技術、工藝或產品的總稱。經濟合作與發展組織（OECD）定義的綠色創新技術涉及范圍較廣，并對所有相關技術的專利分類號進行了說明，便于研究者使用。文章基于OECD所公布的綠色創新技術的專利分類號，通過爬蟲技術整理其發明專利申請量作為綠色技術創新的衡量指標。具體方法如下：根據OECD（2016）給出并劃定的減少水、空氣、固體廢物污染的專利（以下統稱綠色專利）整理出國際IPC專利號包括環境管理大類中“減少空氣污染”“水污染治理”“廢物管理”子類共113個IPC專利號。;借用上海知識產權（專利信息）公共服務平臺檢索系統檢索時間為2019年4月。，檢索對象為中國境內申請的綠色發明型和實用型專利信息（無外觀型專利）;按照專利信息中的郵編匹配到各個地級市，最終得到277個地級市的綠色專利在各個年份的數量。文章依照上述劃分標準，識別并核算了不同城市每年的綠色專利數量，作為城市綠色創新水平的衡量指標。

文章選取如下控制變量：①經濟發展水平（lnpergdp&lnpergdp2）。采用人均GDP的對數和其平方衡量。發達的市場經濟體系有利于為創新提供充分的資金支持，同時成熟的市場也能為綠色創新的運用實踐提供充分的機會;但伴隨經濟集聚與市場成熟，環境問題與能耗問題也接踵而至。因此，經濟發展水平與綠色技術創新的關系存在著不確定性，可能存在倒“U”型曲線的狀態，因此引入人均GDP的對數和其平方（以2002年為基期），表征地區經濟發展水平。②工業結構（indu）。地區的綠色創新水平可能與地區的工業占比存在關系。GDP中的工業附加價值的比例被用作衡量工業結構，從而反映工業結構對綠色創新的影響。③地區創新能力（lnzlsqs）。以專利授權數的對數衡量地區的創新能力，以剔除地區原有的創新能力對綠色技術創新的影響。

考慮到數據前后的統一性以及一些城市的數據無法獲取，文章基于《2002年中國城市統計年鑒》所給出的279個地級市（含4個直轄市，以下省略），最終將277個地級市作為研究對象由于西藏拉薩市數據嚴重缺失、安徽巢湖市于2009年撤地級市為縣級市，故除去這2個城市。。PITI名單上的113個城市為實驗組，其余164個城市為控制組，樣本期為2002—2017年。經統計，277個地級市共計占到全國GDP的99.51%和行政區域土地面積的76.15%;在實驗組的113個城市中，有52個東部城市、31個中部城市和30個西部城市，樣本不僅局限于大城市，具有很強的代表性。

以上數據根據2002—2017年《中國城市統計年鑒》以及各地方統計年鑒整理和計算而得，部分缺失數據采用線性插值法填補，均以2002年為基期。各個變量的含義與描述性統計如表1所示。

3非正式環境規制對城市綠色技術創新水平的影響

3.1基準回歸

通過對基準模型進行回歸，非正式環境規制的綠色創新效應得到了初步的驗證。如表2所示，第（2）列和第（4）列控制了時間固定效應以及地區固定效應，第（3）列和第（4）列加入了控制變量。回歸結果顯示，在未考慮控制變量情況下，環境非政府組織對城市綠色創新效應在1%的水平下顯著為正，在控制時間固定效應和地區固定效應后顯著性水平仍然不變;加入控制變量后，系數有所降低，但仍在1%的水平下顯著為正，加入時間固定效應以及地區固定效應之后結論不變。因此，結果具有一定的穩健性，非正式環境規制的綠色創新效應得到了初步驗證，污染源監管信息公開指數（PITI）的發布使得實驗組城市的綠色創新水平相比對照組而言有顯著的提升。

3.2穩健性檢驗

3.2.1平行趨勢檢驗。

雙重差分估計有效性的前提之一是實驗組與控制組在接受處理前需滿足平行趨勢假設[32]，即在PITI發布前，控制組與實驗組的綠色創新的時間趨勢大致相同，而PITI發布后，這種平行趨勢被打破，實驗組城市相比控制組城市在綠色創新水平上將呈現出不同的趨勢。為了有更加直觀的感受，參考周玉龍等[33-35]的做法，畫出被解釋變量lnzls在控制了年度固定效應后的殘差均值趨勢圖（篇幅所限未給出），初步觀察出回歸殘差的變化趨勢在非正式環境規制實施前后具有顯著的差異。

為了使平行趨勢檢驗的結果更加穩健，借鑒Liu和Qiu[34-36]的研究方法，本文從實證角度對平行趨勢假定進一步檢驗，實證方程設定如下：

lnzlsit=βk∑3+k≥-5T2008+k×PITIit+δXit+μi+vt+ξit（4）

其中，T為年度虛擬變量，當年觀測值取1，其他年份觀測值為0，其他變量與基準模型設定一致。文章檢驗了2008年環境信息披露的前五年直到樣本最后一年的趨勢變化，如圖2所示。PITI的發布在滯后一年符合平行趨勢假設，表明在PITI公布當年及之前處理組和對照組的變化趨勢是一致的，不存在顯著差異，而2008年之后，實驗組城市的綠色創新水平顯著高于對照組。模型（4）的回歸結果限于篇幅此處不再給出。

3.2.2PSM-DID回歸結果

當運用DID模型時，完全隨機抽取需要符合共同趨勢檢驗。事實上，PITI名單可能選取了污染更加嚴重的城市，使得結果產生了偏差。文章進一步采用傾向得分匹配法處理，借用PSM-DID模型運用匹配估計量，以減少PITI發布的城市在設立時的自選擇偏誤所帶來的內生性問題。具體地，使用logit來估計傾向得分，采用自助法得到標準誤，以控制變量為特征變量，采用卡尺內最近鄰匹配法、半徑匹配法、核匹配法三種方法匹配實驗組與控制組樣本，重新對模型（1）回歸，增加結果的穩健性。由于傾向得分匹配能夠最大限度地解決可觀測協變量的偏差問題，而雙重差分法能夠消除隨時間不變和隨時間同步變化等未觀測到的變量影響，因此通過兩種方法的結合能夠更好地識別外部沖擊效應。匹配后的回歸結果篇幅所限未給出，結果顯示匹配后T×PITI的系數與基準回歸結果較為接近，且均在1%水平上顯著，平均處理效應（ATT）與基準回歸基本一致，同樣在1%水平上顯著，表明上述結論未發生實質性變化，因此，文章估計的非正式環境規制的沖擊對城市綠色創新效應的正向影響是穩健的。

此外，為了確保傾向得分匹配過程特征變量選取的合理性，文章對三種匹配方法前后的樣本進行了平衡性檢驗（文章限于篇幅未匯報），進一步表明匹配變量和匹配方法選取的合理性。

3.2.3安慰劑檢驗

基于隨機抽樣的反事實檢驗：導致估計結果偏誤的另外一個可能原因是遺漏城市-時間層面的變量。為了排除ENGOs綠色創新效應受到其他非觀測遺漏變量的干擾，文章借鑒Cai等[37]的方法，在全樣本中隨機抽取城市對文章的主要結果進行安慰劑檢驗。從277個城市中隨機選取113個城市設定為“偽實驗組”，剩余城市為對照組，從而構建一個安慰劑檢驗的虛擬變量PITIplacebo×T。

為了提高安慰劑檢驗的可識別能力，文章將這個隨機過程重復了500次，畫出估計系數的概率密度分布圖（篇幅所限未給出）。圖形顯示，隨機分配的估計值集中分布在零附近。因此，隨機抽取實驗組城市并未發現非正式環境規制的綠色技術創新效應，從而證明了前述估計結果并沒有因為遺漏變量導致嚴重偏誤。

3.3區域異質性與時間趨勢分析

3.3.1非正式環境規制綠色創新效應的區域異質性

中國經濟社會發展的區域不平衡特征明顯，非正式環境規制的綠色創新效應在三大經濟區的效果應不盡相同。表3展示了東部、中部和西部地區綠色創新效應的異質性檢驗，結果顯示，東部和西部地區的綠色創新效應較強，中部地區稍弱，系數均在1%水平上顯著。東部和西部對環境非政府組織給予了更多的重視，對PITI的發布響應更加積極，相較而言，中部地區受到PITI的沖擊效果最弱。文章認為可能的解釋是由于城市本身環境信息披露水平會影響到綠色創新水平，而通過統計描述可以看到中部地區的環境信息披露的水平較弱（限于篇幅不具體展示），因此，較低的環境信息披露水平影響了環境非政府組織代表的非正式環境規制發生效用，這一點也在后文的實證研究結果（環境信息披露水平越高的城市，環境非政府組織所代表的非正式環境規制的綠色創新效應更顯著）中得到了驗證。

3.3.2非正式環境規制綠色創新效應的時間趨勢

為探析非正式環境規制綠色創新效應的時間變化趨勢，將2009—2016年的8個時間虛擬變量和PITI進行交乘代替之前的T×PITI交互項，回歸結果限于篇幅未給出。結果表明，交互項的系數均在1%水平上顯著為正（僅2016年為5%的顯著水平），即考慮時間趨勢的情況下，環境非政府組織的加入始終具有顯著的綠色創新效應，且發布后第一年達到最高，隨后系數逐漸減小，2013年有小幅上升再逐漸下降，至2016年這一外部沖擊產生的綠色創新效應仍達41.00%。此外，對于2013年的小幅提升，其中一個可能的解釋是當年PITI的標準大幅度升級，影響力度增大，導致其綠色創新效應有小幅的回升。總之，綠色創新效應在總體趨勢上基本是逐年下降的。

4進一步分析

由前述回歸結果可知，非正式環境規制具有顯著的綠色創新效應，那么該效應受到哪些因素的影響則是下面需要進一步探索的問題。環境信息公開和信息擴散兩個因素是非正式環境規制發揮作用的前提，若環境信息公開水平和信息擴散水平越高的城市環境非政府組織的綠色技術創新效應越顯著，則環境信息公開和信息擴散在其中起“加速器”作用。除此之外，在PITI公布的同期，一系列的其他環境政策也會潛在影響綠色創新效果的評估。

4.1環境信息公開水平對綠色創新效應的影響分析

各個城市的PITI得分衡量了城市的環境信息公開水平，得分越高表明該城市的企業污染源信息公開越透明。本文以各個城市的PITI得分作為地方政府環境信息公開水平的度量指標，以模型（2）為基礎構造新的交互項，估計結果如表4所示，（1）至（4）列在調整控制變量、城市固定效應和時間固定效應基礎上交互項均在1%水平上顯著，非正式環境規制綠色創新效應在地方政府環境信息公開的水平越高的地區更加明顯。PITI得分較高的城市表明該城市在環境信息披露中展示給地方政府、企業和公眾更多的環境信息，有助于提高公眾對于環境污染問題的認識，同時也激勵市場和其他利益相關方來監督企業的環境表現，更有助于企業進行綠色創新。

4.2信息擴散能力對綠色創新效應的影響分析

為驗證公眾信息擴散水平對綠色創新效應的影響，以模型（3）為基礎構造新的交互項，將各地級市互聯網寬帶接入用戶數（取對數處理）來衡量信息擴散水平，估計結果如表5所示。在未考慮時間固定效應和城市固定效應時，無論加入控制變量與否，交互項的系數均在1%水平上顯著;在考慮時間效應和固定效應后，交互項系數的顯著性有所下降。一個城市信息擴散水平在一定程度上影響PITI發布對該城市的綠色創新效應，一個城市的信息擴散水平越高，受到該準自然實驗沖擊后的綠色技術創新效應越強，但是，該影響沒有環境信息披露的影響明顯。

4.3同時期政策并行問題

任何外部事件的沖擊將不可避免地受到其他政策或事件的影響，從而潛在影響事件效果的評估。鑒于此，在該部分文章將排除一系列可能影響城市綠色創新的政策沖擊，具體包括：①2011年10月，國家發展改革委印發《關于開展碳排放權交易試點工作的通知》，批準北京、上海、天津、重慶、湖北、廣東和深圳等七省市開展碳交易試點工作。碳排放交易權作為市場型環境規制工具，將加大地區的環境規制壓力，碳排放交易權試點城市可能會對城市的綠色創新水平產生影響。為了剔除該項政策的影響，故將碳排放交易權試點城市從模型中去除。②同上，考慮到2010年中央在“五省八市”所實施的碳試點政策可能會影響文章的評估，故而剔除碳試點城市。③同上，考慮到2007年財政部會同環境保護部、國家發展改革委批準11個省（市）為國家級二氧化硫排污權交易試點，在回歸中剔除該部分樣本。結果所示（限于篇幅未列出），在剔除上述政策之后，PITI的綠色創新效應依然存在，且系數還有所上升。這充分表明，在剔除一系列潛在影響城市綠色創新水平的政策或事件后，非正式環境規制的綠色創新效應依然十分顯著，作用大小略有變化，間接證明上述結果的可靠性。

此外，考慮到PITI選擇的113個城市中有110個環保重點城市，文章的結論還可能受到環保重點城市政策的影響，但是經過查驗，環保重點城市在“十五”計劃（2000年）便已覆蓋到現在110個城市中的107個，故不會對文章的實驗產生影響。

5結論

實現經濟增長和環境污染治理是當前中國面臨的重要難題。綠色創新為經濟提供源動力的同時可以實現環境保護，是實現經濟可持續發展的關鍵驅動力。環境規制政策，尤其是非正式規制是否有助于企業綠色創新成為學術界關心的問題。文章以2008年由IPE和NRDC聯合公示中國113個城市的“污染源監管信息公開指數”（PITI）作為準自然實驗，并采取DID方法進行因果識別，通過2002—2017年實驗組和控制組內樣本城市的對比來評估非正式環境規制綠色創新的“凈作用”，即ENGOs能否誘發城市綠色創新效應，得到了如下主要研究結論。

第一，非正式環境規制的確誘發了城市的綠色創新、污染源監管信息公開指數的發布使得實驗組城市的綠色創新水平相比對照組有顯著的提升，且結果通過了平行趨勢檢驗、DID-PSM模型回歸驗證和安慰劑檢驗，具有穩健性。第二，基于區域視角，東部和西部對非正式環境規制給予了更多的重視，對PITI的發布響應更加積極，而中部地區受到沖擊的效果最弱，這可能與中部地區配合信息披露的水平較弱有關。基于時間趨勢視角，ENGOs在每一年均具有顯著的綠色創新效應，該效應在發布后第一年最高，2013年有小幅上升再逐漸下降。其中，2013年小幅提升可能是由于當年PITI的標準大幅度升級，影響力度增大所導致。第三，非正式環境規制綠色創新效應在地方政府環境信息公開的水平越高的地區更加明顯;此外，城市的信息擴散水平越高，受到準自然實驗沖擊后的綠色技術創新效應越強。相對于信息擴散水平而言，ENGOs的綠色創新效應受到環境信息公開水平的影響更為明顯。第四，在排除一系列可能影響城市綠色創新活動的政策沖擊（碳排放權交易試點、“五省八市”的碳試點、二氧化硫排污權交易試點）之后，所有結果依舊顯著，且政策剔除后系數還有所上升，間接證明上述結果的可靠性。

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Caninformalenvironmentalregulationinducegreeninnovation？：

verificationfromtheperspectiveofENGOs

ZHAOXiaomeng1CHENLuyao1LIUChuanjiang2

（1.SchoolofEconomicsandBusinessAdministration，CentralChinaNormalUniversity，WuhanHubei430079，China;

2.SchoolofEconomicsandManagement，WuhanUniversity，WuhanHubei430072，China）

AbstractGreeninnovationisthekeytoachievingawin-winsituationbetweeneconomicgrowthandenvironmentalpollutioncontrol.Informalenvironmentalregulation，representedbyENGOs，isplayinganincreasinglyimportantrole.Thisarticleusedthe‘PollutionInformationTransparencyIndex（PITI）of113citiesin2008，jointlypublishedbytwoENGOs（IPEandNRDC），asaquasi-naturalexperiment，andevaluatedthe‘neteffectofgreeninnovationofinformalenvironmentalregulationbytheidentificationmethodsofDIDandDID-PSM.Themainresearchconclusionswereasfollows：①Informalenvironmentalregulationdidinduceurbangreeninnovation.Afterpassingaseriesofparalleltrendtests，DID-PSMregressiontestsandplacebotests，theresultswerestillrobust.②Fromtheperspectiveofregionalheterogeneity，itwasconcludedthatmoreattentionwaspaidtoinformalenvironmentalregulationintheeasternandwesternregions，whichrespondedmorepositivelytothereleaseofPITI，whilethecentralregionreceivedlessimpact.Fromtheperspectiveoftimetrend，thegreeninnovationeffectinducedbyinformalenvironmentalregulationwasthestrongestinthefirstyearofpolicyimplementation，andthenshowedatrendofweakeningyearbyyear.③Thegreeninnovationeffectofinformalenvironmentalregulationwasmoreobviousincitieswithhigherlevelofgovernmentenvironmentalinformationdisclosure.Inaddition，theinformationdiffusionlevelofcitiesalsoaffectedthegreeninnovationeffecttoacertainextent.Incomparisonwiththelevelofurbaninformationdiffusion，thegreeninnovationeffectofinformalenvironmentalregulationwasmoresignificantlyaffectedbythelevelofenvironmentalinformationdisclosure.④Aftereliminatingaseriesofotherenvironmentalpolicyshocksthatwerelikelytoaffecturbangreeninnovationactivities，suchascarbonemissionstradingpilotsinthesameperiod，carbonemissionstradingpilotsinfiveprovincesandeightcities，andsulfurdioxideemissionstradingpilots，thegreeninnovationofinformalenvironmentalregulationstillexisted.

Keywordsinformalenvironmentalregulation;greeninnovation;ENGO;PITI

（責任編輯：于杰）