信用治理策略與污染防治：失信懲戒還是守信激勵？

馮星宇 曾光輝

（1.西安交通大學管理學院 陜西西安 710049；2.東北大學管理學院 遼寧沈陽 110819；3.廈門國信信用大數據創新研究院 福建廈門 360013）

一、研究背景

工業高速發展是改革開放以來國內經濟增長的重要動力來源，但也同時產生了資源耗竭、空氣污染等問題，嚴重阻礙了社會經濟可持續發展。黨的十九大報告指出，必須樹立和踐行綠水青山就是金山銀山的理念，堅持節約資源和保護環境的基本國策，形成綠色發展方式和生活方式。在我國生態文明建設實踐中，霧霾污染是污染防治的主要“攔路虎”，在提高能源使用效率、推動經濟綠色發展等戰略的多重語境下，探討霧霾污染的防治，對加快全國工業綠色轉型具有重要現實意義[1-2]。

由于生態資源具有純公共物品特征，因此污染治理主要由政府出臺政策進行管制。但對管制策略能否有效治理污染、改善環境，學者們并未達成一致意見。有研究表明，排污費、排污權購買等管制手段在國外的實施成效較好[3-4]。但就類似策略在國內環境下的治理效果如何，學者們的研究結論差異較大，概括起來主要有“抑制”“促進”和“無效”三種觀點[5-7]。就“抑制”和“無效”這兩種觀點而言，學者們提出了多方面的事實依據：從政府層面來看，“放管服”改革后市場主體數量激增，而環保部門的人手、技術能力等難以及時跟進，從而在識別、約束和懲治違法行為時心有余而力不足；從企業層面來看，只要排污成本低于生產收益，企業便不會主動減少污染排放或改進生產技術；從管制策略的特征來看，已有策略沒有從源頭直接約束排污主體的污染排放總量，而是試圖通過經濟結構調整和治污技術進步等方式降低碳排放等污染源的排放強度，因此治理效果有限[8-10]。對此，王馨和王營[9]指出，要實質性地改善生態環境，不僅要依靠更強有力的末端治理措施，還須探索能改變資源配置的激勵機制。

近年來，我國不斷加快推進社會信用體系建設，以“雙隨機、一公開”為基本手段，以信用治理為抓手，充分發揮事后守信聯合激勵和失信聯合懲戒的作用，倒逼主體“不敢失信、不愿失信”。2013年，國家環境保護部會同國家發展改革委、人民銀行、銀監會印發《企業環境信用評價辦法》，實行環保信用聯合獎懲和激勵。依據該辦法，企業一旦進入“失信黑名單”，不但會頻繁受到監管部門的抽檢，在辦理公共領域事項（如行政審批、資金補助、評優評先）時，也基本會被“一票否決”，且融資貸款門檻也會大幅度提升。該辦法出臺以后，失信懲戒的力度迅速加大，極大地提高了污染排放的內外部成本[11]。尹建華等[12]指出，懲戒具有高度專一性和強制性，被失信懲戒所“捕獲”的企業，不但生產邊際成本會增加，而且聲譽也會大幅度下降。相反，受到守信激勵的企業，在市場交易、政府采購、資金獲取方面可以享受“綠色通道”或資源傾斜，不但降低了環境管制帶來的生產效率損失，還能吸引社會資金流向綠色領域[6]。總的來說，以信用為基礎的監管和獎懲手段具有目標指向性，使企業有強烈愿望加快淘汰老舊產能，主動改進生產工藝，同時，這個過程還間接降低了企業生產成本，有助于減少研發投入的“擠出效應”。此外，王馨和王營[9]認為，信用稟賦優勢能改變資源配置的激勵機制，具有全周期治理的特點和始端治理的功能，意味著從生產開始到生產結束的整個階段都能發揮環境治理的作用。2021年3月，國家發展改革委、生態環境部聯合印發《關于全面實施環保信用評價的指導意見》，2021年11月，中共中央、國務院發布《關于深入打好污染防治攻堅戰的意見》，均強調要健全環保信用評價，通過實施信用聯合獎懲提高生態環境治理現代化水平。

那么，信用治理手段能否成為污染治理的有力工具？其傳導機制和作用邊界是什么？已有研究涉及環保信用獎懲與污染治理效果關系的較少，因此，本文力圖在以下幾個方面有所突破：一是評估失信懲戒和守信激勵兩類策略對霧霾治理的直接效應和傳導機制，為深刻認識中國情境下的環境管制手段與污染治理提供新的視角；二是在研究方法上，本文擬采用廣義空間三階回歸模型（GS3SLS），這樣不但能緩解變量間的相互內生問題，還能捕捉鄰近地區帶來的空間溢出效應，從而更“干凈”地厘清背后的傳導機制；三是已有研究證實政府干預可能導致環境管制失效，本文擬采用門檻效應回歸研究政府干預對兩類信用治理策略的間接影響，為政府應發揮何種作用提供啟示；四是本文擬通過明晰兩類信用治理策略對霧霾污染的直接影響及傳導機制，為地方政府采取有效政策治理環境污染提供參考。

二、研究理論與假設

（一） 直接效應分解

關于企業排放污染的主要動因，學者們已形成了豐富的研究成果。例如，鄧慧慧和楊露鑫[10]通過兩部門生產模型證實了環境治理（霧霾治理）主要是通過技術效應和產業結構效應加快工業綠色轉型。例如，周杰琦和劉生龍[2]引入了霧霾脫鉤的概念，將FDI推動霧霾治理的機制分解為綠色產業結構升級（結構效應）、經濟規模增加（規模效應）和環境技術進步（技術效應）。本文擬借鑒Brian等[13]、周杰琦和劉生龍[1]的研究，建立一個局部均衡模型，將霧霾排放的影響因素分解為技術創新效應、環境管制效應、經濟規模效應和產業結構效應，具體的模型推導過程如下。

假設企業生產規模不變，投入為K和L，生產函數為：

形成清潔類產品Y和污染類產品X。X形成過程中會有污染排放（即霧霾SMOG），企業對此面臨額外排放成本CS（政府采用失信懲戒策略時，企業因排污面臨真實的損失，為實際成本；政府采用守信激勵策略時，企業因排污而損失了潛在收益，為機會成本）。

若企業投入資源θ用于治理污染，則生產函數變為：

公式（13）顯示，產業結構升級、提高生產技術水平和實施信用治理策略可以直接減少霧霾排放，但經濟規模增長會加劇霧霾排放。

（二） 傳導機制分析及假設提出

上述推導過程揭示了信用治理策略和霧霾排放的關系，但未揭示具體的作用過程。已有研究認為，信用治理策略可能會通過如下四個渠道發揮作用。一是信用獎懲具有很強的目標導向性，因此不論獎懲均有助于減少污染排放[14]。如前文所述，企業信用水平越高，公共資源（審批提速、政府采購、銀行融資、評優評先等）越有可能直接向其傾斜，失信者則“寸步難行”，因此企業有足夠動力減少污染排放（管制效應）。二是守信激勵減免了企業的制度性交易成本，緩解了融資貸款約束，有助于擴大生產規模實現經濟增長，但也可能在一定程度上增加污染排放量（規模效應）。相比之下，失信懲戒則是倒逼主體投入額外的環境支出減少排放，會縮減其生產規模。三是守信紅利能減弱研發投入對生產的“擠出效應”，鼓勵主體參與綠色創新，從而實現“波特效應”[15-17]，而失信懲戒在一定程度上也會倒逼污染型企業引進、學習清潔技術，提高能源使用效率（技術創新效應）。四是信用獎懲制度可能對整個產業群體發揮“強制清洗”的作用，即低效率企業不斷擴大投資規模也難以彌補失信懲戒帶來的成本，而重視綠色發展的企業能逐步體現出成本優勢。在優勝劣汰和效率優先的原則下，信用獎懲制度有助于引導企業持續增加綠色投入，加快老舊落后產能盡快退出市場或實現綠色轉型，從而推動整個地區產業結構向綠色化方向發展[18]（產業結構效應）。

綜上，本文提出如下假設：

假設1：失信懲戒能夠改善霧霾污染。

假設2：守信激勵能夠改善霧霾污染。

假設3：失信懲戒通過規模效應、技術效應和產業結構效應改善霧霾污染。

假設4：守信激勵通過規模效應、技術效應和產業結構效應改善霧霾污染。

三、模型構建與數據來源

（一） 空間聯立方程設定

已有研究證實，污染排放、環境管制策略在空間上存在聯系與互動，使用傳統計量模型可能會造成偏誤，而且難以有效控制變量之間的內生性問題。為此，本文借鑒了周杰琦等[2][19]的做法，建立了如下包含空間滯后項的空間聯立方程。

上述方程中，SMOGit表示霧霾濃度，CSjit包括守信激勵CS1it和失信懲戒CS2it。UISit、GDPit和PEit分別代表產業結構、經濟規模和生產效率。α8、β4、γ4、σ4、μ4為地區固定效應，Xit、Yit、Zit、Mit、Nit為控制變量，ε、φ、ψ、ξ、τ為誤差項。W為空間權重矩陣。由于污染物會隨著風力、水流等自然媒介而擴散，故地理因素可能更為重要[2]，鑒于此，本文還構建了地理距離矩陣，公式為Wij=1/dij2（i≠j），其中dij代表兩地的地理距離。

（二） 變量說明

1.核心變量

霧霾污染（SMOG）。本文采用加拿大達爾豪斯大學大氣成分分析組（ACAG)公開的全球PM2.5濃度數據，該數據的獲取同時采用了地面監測與衛星監測，反映的是地區一整年的濃度均值，精度更高。

信用治理（CS）。本文根據各省市的《“十三五”社會信用體系建設規劃綱要》以及《國務院關于建立完善守信聯合激勵和失信聯合懲戒制度 加快推進社會誠信建設的指導意見》，選取綠色信貸作為守信激勵（CS1）的替代變量（綠色信貸通過六大高耗能工業產業利息支出與工業利息總支出的比值求得），同時選取每年各省市因環保失信受到行政處罰的企業數量的對數作為失信懲戒（CS2）的替代變量。兩個替代變量的選取既體現了受到行政處罰后的企業將面臨更嚴格的融資貸款約束和行政審批約束，也體現了當地政府通過獎懲措施進行染污治理的態度和力度。

中介變量（MED）。本文一共選擇了三個中介變量，相應的測量方式如下：經濟規模（GDP）采用人均GDP測算；產業結構升級（UIS）采用六大高耗能產業總產值與工業總產值的比測算；技術效率（PE）以工業增加值為產出，就業人數及固定資產投資作為投入，采用數據包絡法求得。

2.控制變量

參考已有研究，本文控制變量的選擇如下：Xit中包含稟賦程度（NE）、城鎮化水平（URBAN）和基礎設施建設水平（BF），分別由能源供給量與需求量的比值、各省市的城鎮化率和人均公路里程測算得來。Yt包含財政規模（FS）和財政分權（RD），分別由一般公共預算收入與GDP的比值、一般公共預算收入與預算支出比值測算。Zit包含稟賦程度（NE）和產業規模（IIS），分別由能源供給量與需求量的比值、工業總產值與GDP的比值來測算。Mit包含金融發達程度（FIN）、市場化程度（MAR）和要素稟賦（KL），分別由年末金融機構的貸款與GDP的比值、各省出口總額占GDP的比值和固定資產投資總額與就業人數的比值來測算。Nit包括地區物流水平（LOG）和基礎設施建設水平（BF），由人均貨物周轉量和人均公路里程來測算。

3.數據來源與處理

考慮到數據可得性，本文樣本由30個省份（港澳臺地區和西藏自治區因缺失值較多，故排除）2008—2018年的數據構成。數據來源于《中國環境統計年鑒》《中國法治藍皮書》《中國工業統計年鑒》《中國省域經濟綜合競爭力報告》《中國保險年鑒》及其他公開數據（庫）。價格類數據全部調整為以2008年為基期的實際價格，全部數據均已去量綱。

四、實證分析過程

（一） 基本特性分析

本研究首先進行核心變量的時空特性分析。空間自相關檢驗的結果如表1所示。從表1不難發現，核心變量的空間自相關均達到了5%的顯著性水平，失信懲戒也呈現逐年增加和顯著的趨勢，說明后續研究采用空間計量模型是必要的。

表 1 空間自相關檢驗

（二） 空間傳導機制檢驗

本文采用固定效應模型對環保失信懲戒和守信激勵兩大策略對霧霾污染的作用機制進行檢驗，其結果如表2和表3所示。從表2中的模型（1）和表3中的模型（6）可以看出，鄰近地區的污染與本地的霧霾水平存在顯著正向關系，霧霾污染呈現出向四周擴散的泄露效應，證實各地污染排放存在“以鄰為壑”現象，建立區域污染聯防聯控機制已刻不容緩。在具體影響因素上，模型（4）和模型（9）顯示經濟規模擴張是造成霧霾的主要原因之一，模型（2）和模型（7）顯示產業結構升級有助于改善霧霾污染，模型（5）和模型（8）顯示生產效率提升也有助于霧霾污染治理，且產業結構升級的作用更為突出。

表 2 環保失信懲戒對霧霾污染的作用機制檢驗

表 3 環保守信激勵對霧霾污染的作用機制檢驗

表2顯示，從總體上看，加強環保失信懲戒能改善空氣污染，假設1得到證實。從模型（2）至模型（4）可知，失信懲戒促進產業結構升級和技術水平提高，同時負向抑制經濟規模增長。在懲戒“高壓”下，企業有充分的動力加快綠色清潔技術開發，減少非清潔能源使用和提高能源使用效率。此外，高強度懲戒措施往往對整個行業具有“清洗”作用，有助于淘汰高耗能產業，使產業結構得以優化。模型（5）顯示，失信懲戒會給生產經營帶來額外負擔，抑制經濟規模增長從而減少了其負面效應。模型（1）顯示，鄰近地區加大懲戒力度會導致本地污染程度加深，可見，一味依靠懲戒治理污染會導致高污染企業選擇轉移產業至其他懲戒力度更弱的地區。從積極的視角來看，W×CS2的系數顯著為正，說明鄰近地區加強環保失信懲戒時，本地區往往也會跟著加大懲戒力度，從而降低污染產業將本地區作為“污染天堂”的概率。

表3顯示，加強守信激勵會加重空氣污染，假設2未得到證實。結合模型（5）和模型（10）可知，政府在選擇信用治理策略上確實存在一定的模仿和學習，這和部分學者的研究一致[20-21]。與懲戒的“震懾效應”不同，鄰近地區加大守信激勵力度有助于減少本地的污染排放。我們可以把守信激勵理解為政府對符合特定條件的主體在資金上的幫扶和獎勵，也可以視為鼓勵人才引進等地方政府為爭取流動性資源而采取的扶持措施。假定兩鄰近地區懲戒的力度接近，當鄰近地區釋放守信紅利信號時，污染企業留在當地要支付的綠色轉型成本（弱激勵）顯然高于鄰近地區的（強激勵），因此有動力將產業轉移至鄰近地區，將其作為“中轉站”實施綠色改革，從而減少本地的霧霾排放來源。

表2和表3顯示，在作用機制上，守信激勵同時提升了企業生產效率和經濟規模。以綠色金融、公共資源傾斜和行政審批“綠色通道”為代表的守信激勵措施，不但緩解了企業在短期內因為資金短缺而缺乏技術改進動力的問題，還使企業有機會擴張生產規模以提高收益。綜合失信懲戒對霧霾治理的效果來看，懲戒實際上提高了整個地區產業結構和技術水平的“底線”，但不會繼續驅動企業向綠色化轉型，僅僅是使其停留在不會受到處罰的位置上。相比之下，守信激勵策略能發揮這種牽引作用，因為守信激勵帶來的融資、審批、公眾關注等紅利顯然能夠破解市場主體缺乏環保內在激勵的問題[9]。

在上述研究中，守信激勵能夠改善霧霾污染未得到證實，這可能包括兩個方面的原因。一是經濟規模效應造成了更多的污染，超過技術提升帶來的改善作用。二是從守信激勵的應用實際來看，目前激勵的標準和門檻通常由當地政府決定，但不少研究證實，地方政府在以GDP為主要政績考核指標的引導下，通常會利用其信息和資源優勢實施行政壟斷或地方保護，讓政策和要素資源實際優先傾向于高耗能企業而非真正環保高效的企業[14][22][23]。

綜上，表2和表3顯示，兩類信用治理策略的應用的確產生了規模效應、產業結構效應和技術效應，但失信懲戒能改善霧霾污染，而守信激勵能改善霧霾污染未得到證實，因此，假設3成立，假設4部分成立。

（三） 門檻效應檢驗

上文提出了政府干預可能是造成守信激勵措施失效的原因，本部分將采用門檻回歸模型進行深入檢驗，具體設定如下：

其中，I(·)為示性函數；GOV為門檻變量，即政府對市場的干預程度，包含政府與市場關系、政府公共服務、政府守信踐諾和政務信息透明等四個維度[24]；fi為固定效應；ε為隨機擾動項；用[η1,η2,···,ηn+1]衡量在政府干預市場的不同門檻條件下守信激勵對霧霾治理的作用程度。

門檻回歸結果見表4。Bootstrap檢驗證實單門檻在10%的顯著性水平下顯著（F=15.47，p=0.10），模型存在顯著的一個門檻值。具體來說，當政府干預程度較低時（GOVit≤0.41），守信激勵政策能發揮治理霧霾的作用，當形成地方保護或壟斷時（GOVit＞0.41），守信激勵失去了應有的效果。在政府干預較弱的地區，市場的信息不對稱和割據問題在一定程度上得到緩解，高污染企業的尋租行為受到有效約束，守信紅利得以高效公平地在市場上流動。同時，減少政府干預能完善價格機制，環保企業的履約成本降低，技術研發成本在市場競爭中得以彌補[23]。此外，減少政府干預還能突出效率優先原則，加快老舊產能淘汰，有效減少污染排放。本研究還對政府干預不同門檻下失信懲戒對霧霾污染的作用變化進行了檢驗，詳見表4。從表4我們可以看出，Bootstrap檢驗結果拒絕存在門檻效應的假設，即隨著政府加強市場干預，懲戒的效果雖有所減弱，但始終能夠有效抑制霧霾污染，這一結論也與其他學者的研究一致[23][25]。

表 4 門檻效應估計結果

（四） 穩健性檢驗

本文采取了一系列措施來證實上述研究結果是科學穩健的。一是排除異常值。根據鄧慧慧等[10]的觀點，4個直轄市由于受中央直接管轄，在行政權力上可能與其他省市不同，故可作為異常值排除。鑒于此，本研究在剔除四個直轄市樣本后重復以上模型估計，研究結論在剩余樣本中仍然成立。第二，本文任意排除30個省份中的一個省份，重新進行模型估計，如此重復30次，發現新估計值與原先的模型系數相差較小，仍包含在置信區間內，說明研究結論受到異常值影響的可能性較低。第三，更換核心變量。本文參考周杰琦和劉生龍[2]的做法，以二氧化硫、固體廢棄物和工業廢水量構建一個綜合反映地區污染水平的指標，然后重復整個研究過程，仍得到了穩定一致的結論。

五、研究結論與政策啟示

2021年，我國出臺了兩份有關完善環保信用評價制度和懲戒機制的政策文件。在加強社會信用體系建設和生態環境保護的雙重語境下，信用獎懲制度對污染治理有怎樣的效果和作用機制？本文基于30個省份2008—2018年的社會經濟數據，通過GS3SLS及門檻回歸模型，檢驗了兩類信用治理策略對霧霾污染的直接影響及內在機制，并深入探究了地方政府在其中的作用。研究發現：（1）失信懲戒通過驅動產業結構升級、促進技術效率提升和抑制經濟規模改善霧霾污染，守信激勵通過緩解研發投入對生產的“擠出效應”從而提升生產效率，但其帶來的生產規模擴張是造成霧霾污染的主要原因。（2）政府降低市場干預有助于釋放守信紅利從而推動霧霾治理，但對失信懲戒的治霾效果沒有顯著影響。（3）加大失信懲戒力度會產生“震懾效應”，使本地高污染產業發生轉移，形成鄰近地區“污染天堂”；加強守信激勵則會讓鄰近地區將污染產業轉移至本地，加劇本地污染。

根據上述研究結論，本文提出如下政策建議。

第一，鄰近區域的地方政府應建立污染企業聯合警示和禁入機制，避免污染企業“竄逃”。由于守信激勵會加劇本地污染，但能優化鄰近地區的環境水平，因此相鄰區域應加快探索政務協同機制，持續完善環保信用評價制度和守信激勵制度，特別是要加大對新進入企業的甄別力度，避免成為高污染企業的“中轉站”。

第二，地方政府應持續加大對環保失信企業的懲戒力度，充分發揮其“震懾效應”，有效減少本地的污染排放。企業發展初期的生存困境是企業拒絕使用清潔技術和依賴老舊產業的主要動因，因此，當地政府應優化和完善守信激勵制度，及時識別和破解中小企業的融資約束（如引導其獲得綠色信貸），提高企業環保守信的意愿。

第三，地方政府應持續深化“放管服”改革，使市場機制充分發揮資源配置引領作用，鼓勵新興、高效環保企業進入當地市場，以此“擠出”落后產能。同樣，政府的簡政放權，能有效釋放信用價值信號，形成良好的“不敢失信、不愿失信”的市場氛圍，通過信用體系建設快速推進污染防治工作。