環境規制、技術創新與企業財務績效

［摘" " 要］ 基于2015—2020年中國林業上市企業的面板數據，利用超效率DEA衡量企業財務績效，實證檢驗環境規制、技術創新與企業財務績效之間的關系，研究結果表明：林業上市企業財務績效整體發展較好，但不同行業與企業之間存在分化；環境規制負向影響企業財務績效，而技術創新在其中起到部分中介作用，抑制了環境規制對企業財務績效造成的負面影響。

［關鍵詞］ 企業財務績效；環境規制；技術創新；林業上市企業；超效率DEA

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194. 2023. 07. 002

［中圖分類號］ F275" " ［文獻標識碼］" A" " " ［文章編號］" 1673 - 0194（2023）07- 0010- 06

０" " " 引" " 言

近年來，中國經濟建設從高速發展逐步轉變為高質量發展，并于２０２０年GDP突破百萬億元大關，在新冠疫情的負面影響下，實現２．３％的同比增長，是全球核心經濟體中唯一正增長的國家。過去中國高速發展的原因在于采用高投入、高耗能的模式，雖然帶來了經濟的繁榮，但忽視了日益嚴重的環境問題。２０２０年６月，耶魯大學聯合其他單位發布《２０２０年全球環境績效指數報告》（ＥＰＩ），中國得分３７．３，在１８０個參評國家與地區中僅排１２０位［１］。中國也逐步認識到環境污染問題，２０１５年，中國正式推行了籌備已久的新版《中華人民共和國環境保護法》，隨后頒布了眾多環境保護和污染控制的法律和計劃。在落實相關法規的過程中，重污染企業面臨巨大的治污壓力，面對環境規制政策的逐步加強，林業上市企業的財務績效究竟會產生何種變化？

關于環境規制對企業財務績效影響的研究，主要存在傳統觀點、波特假說以及不確定假說三種觀點。傳統觀點認為政府實行環境規制的相關策略后，對企業績效產生負面影響。該學派以成本內部化理論認為，實行環境規制，將直接增加企業的成本，從而降低企業績效［２－３］。波特假說認為環境規制不僅不會抑制企業績效，反而會促進企業績效提高。目前環境危機愈發嚴重，中國全力支持生態發展的背景下，率先提高綠色投入、節能減排的企業，會得到一定的“先動優勢”以及政策扶持的“創新補償”，通過謀劃藍海新戰略，獲取超額利潤［４－５］。“不確定假說”認為，環境規制對企業績效產生影響的程度和大小難以確定，應視具體情況而定［６］。

關于環境規制通過技術創新影響企業財務績效的研究，20世紀90年代波特提出著名的“波特假說”，環境規制提升了企業的環境遵循成本，但促使企業開展更多的技術創新活動，創新補償效應抵消企業成本，實現環境與經濟協同發展［６］。楊蓉和彭安祺（２０２１）分析重污染企業的７年數據，發現環境規制正向促進企業績效，并且技術創新起到部分中介作用，其中對環保優先型企業影響更顯著［７］。

通過上述文獻的梳理，由于各學者采用不同的研究方法與視角，我們發現對于環境規制、技術創新與企業財務績效之間作用機制，并未形成一致的結論。鑒于此，本文從微觀視角選取２０１５—２０２０年３２家林業上市企業的數據，通過超效率ＤＥＡ測算各上市企業的財務績效，探究環境規制對林業上市企業財務績效的影響，以及技術創新是否在其中起到中介作用。

１" " " 理論分析與研究假說

１．１" "環境規制與企業財務績效

環境規制與企業財務績效之間的關系，學術界的主流觀點主要分為三類，第一是傳統觀點的“遵循成本說”，第二是“波特假說”，第三是“不確定假說”。

本文認為嚴格的環境規制不僅會導致成本增加，同樣也會產生“波特假說”的“創新補償效應”，但對企業財務績效的實際影響效果取決于各行業的現實狀況。本文研究的是林業上市企業，由于林業本身投資回報周期長、投資風險大，林業企業在發展中的主要問題是融資約束與資金需求間的矛盾，導致可用資金并不充裕［８］。受限于環境規制政策，產生更多的“擠出效應”，用資金更新固定資產、原材料以及生產工藝等應對新的環境標準，從而侵占相應的研發資金，因此本文認為林業行業的環境規制對于企業財務績效產生更多的負面影響。基于上述分析，本文提出如下假設：

Ｈ１：環境規制抑制林業上市企業財務績效提高，即二者之間負相關。

１．２" "技術創新在環境規制影響企業財務績效中的中介作用

依據前文研究，環境規制主要通過兩種方式影響企業財務績效：一是對企業財務績效的直接影響，通過花費資金購買排放許可或減排治污機器達到政策要求，資金總量不變時，勢必影響企業對于研發的資金投入，限制了技術創新的深度與廣度；二是技術創新作為中介變量， “波特假說”這一理論詳細解釋技術創新作為中介變量的影響路徑，即環境規制的政策促使企業進行技術創新，由此會產生創新補償效應與先發優勢，最終會影響企業的財務績效。由此，本文提出如下假設：

Ｈ２：技術創新在環境規制對林業上市企業財務績效的影響中具有部分中介效應。

２" " " 林業上市企業財務績效測度

２．１" "超效率ＤＥＡ

超效率ＤＥＡ是ＤＥＡ模型中的一種，由于ＤＥＡ測算結果往往出現多個ＤＭＵ效率值有效為１的狀況，無法深入細化研究。而超效率ＤＥＡ則將特定ＤＭＵ排除在決策范圍之外，通過對其投入指標彈性變化程度對ＤＥＡ隨機前沿面所產生影響的大小進行考察，最終更加精確地體現某投入指標的效率。

２．２" "變量選取與數據來源

２．２．１" "變量選取

本文結合我國現有財務績效評價體系的相關研究［９］，選取可體現企業盈利能力、償債能力和運營能力的指標，通過文獻歸納法與層析分析法建立林業上市企業財務績效的評價指標體系。具體為：①投入指標。總資產體現了企業經營發展的基礎；員工人數是企業運營發展中的人力資本的展現；主營業務成本則反映了企業生產經營中的投入總額。②產出指標。主營業務收入是企業獲取資金的根本來源，體現企業一段時間內的經營能力；凈利潤代表實際盈利能力，是核心的產出指標之一。

２．２．２" "數據來源與處理

根據中國證監會發布的２０２１第三季度上市公司行業分類結果，以及國家林業局和國家統計局發布的《林業及相關產業分類》，本文排除了股票為ST和*ST的異常企業，主營業務不是林業，以及數據缺失較為嚴重的企業。最后選取３２家林業上市企業作為研究對象，這些企業經營范圍涵蓋三大產業，年限為２０１５到２０２０年，數據來源于企業年報、《中國統計年鑒》和《中國環境統計年鑒》等。同時，為了使ＤＥＡ模型科學有效，對指標數據中存在部分負值的凈利潤進行無量綱化處理。

２．３" "測算結果及其分析

超效率ＤＥＡ分析。基于超效率ＤＥＡ模型，利用ＤＥＡ－Sｏｌｖｅｒ計算２０１５—２０２０年３２家林業上市企業的財務效率并加以比較，如表１所示。

（１）就整體而言，２０１５—２０２０年林業上市企業效率值保持在０．９６７以上的水平，均值為０．９９０，這與近年來中國生態文明建設的基調相符，表明林業上市企業能妥善利用自身資源進行生產與經營，獲取充足收益。在各研究年限內，每年效率值超過１的上市企業分別為１１、５、７、１０、１０、１０家，均未達到總量的一半，表明雖然行業整體效率處于較高水平，并保持波動上升，但大多數企業并未實現效率的最高水平，有必要繼續加強企業的管理水平或從企業規模入手提高效率。

（２）從企業角度來看，２０１５—２０２０年總體效率均值大于１的林業上市企業有１０家，占樣本量的３１．２５％，６年間一直處于效率前沿面的上市企業僅有兔寶寶和太陽紙業，表明其較好地配置了各類企業資源，值得其他企業學習借鑒。相比之下，平潭發展、浙江永強、喜臨門等１４家企業的歷年效率值一直很低，均未超過１，應提升經營管理水平。

３" " " 環境規制、技術創新與企業財務績效的實證分析

３．１" "模型設定與變量選取

３．１．１" "模型設定

本文以林業上市企業為研究對象，探究環境規制、技術創新與企業財務績效的關系，以及對技術創新是否為中介變量進行驗證。在Ｂａｒｏｎ檢驗中介效應模型的基礎上，結合溫忠麟等［１０］的方法，加入控制變量后，構建如下模型進行檢驗。

V=α0+α1ERｉ，ｔ+α2SIZEｉ，ｔ+α3LEVｉ，ｔ+α4Groｉ，ｔ+α5NPRｉ，ｔ+α6Cashｉ，ｔ+ε（1）

LnRD=β0+β1ERｉ，ｔ+β2Sizeｉ，ｔ+β3LEVｉ，ｔ+β4Groｉ，ｔ+β5NPRｉ，ｔ+β6Gashｉ，ｔ+ε（2）

Vt=γ0+γ1ERｉ，ｔ+γ2LnRDｉ，ｔ+γ3Sizeｉ，ｔ+γ4LEVｉ，ｔ+γ5Groｉ，ｔ+γ6NPRｉ，ｔ+γ7Cashｉ，ｔ+ε（3）

上述模型中，ｉ和ｔ分別代表第ｉ家企業和第ｔ年。

３．１．２" "變量選取

被解釋變量：企業財務績效（Ｖ）。本文用超效率ＤＥＡ測算出來的林業上市企業的財務效率來代替企業財務績效。

核心解釋變量：環境規制（ＥＲ）。環境規制相關政策的實施取決于當地政府的意愿、地區經濟水平、環境污染強度等方面，本文參考羅艷等［１１］學者的方式，選取各省份工業污染治理項目本年完成投資與規模以上工業企業的主營業務收入二者的比值作為衡量環境規制。

中介變量：技術創新（ＬｎＲＤ）。本文在整理國內外文獻發現，企業對技術創新的衡量通常分為創新投入與創新產出兩個視角，但鑒于數據的可獲得性，選擇技術創新投入視角，即采用研發支出取對數的方式來衡量。

控制變量：除了環境規制與技術創新中的投入與產出之外，影響企業財務績效的變量還有很多，本文選取如下重要的控制變量加入模型：公司規模（Ｓｉｚｅ）：以各公司總資產衡量，并取對數處理；資產負債率（ＬＥＶ）：以總負債與總資產的比值衡量；企業成長性（Ｇｒｏ）：以企業凈資產增長率衡量；產權性質（ＮＰＲ）：設為虛擬變量，國有企業取值為１，否則為０；現金流（Ｃａｓｈ）：生產經營活動所產生的現金流量凈額與總資產的比值。

為減少變量間的異方差和多重共線性，對部分數據（研發支出、總資產）選擇對數化處理。

３．２" "環境規制對企業財務績效的影響機制

３．２．１" "描述性統計

由表２的描述性統計可知，企業財務績效Ｖ的均值為０．９９，標準差為０．２３，最大值與最小值分別為０．６６４和２．７１２，表明雖然都是林業上市企業，但各企業間的績效差距較為明顯；環境規制ＥＲ的均值為０．０６２％，標準差０．０５９，最大值與最小值分別為０．００２％和０．６６４％，表明各省份環境規制力度存在顯著差異；中介變量ＬｎＲＤ的均值為１７．９３１，最大值與最小值分別１３．６９８與２０．９６６，表明各企業均持續地對技術創新進行投入。

３．２．２" "回歸結果分析

本文選用３２家林業上市企業２０１５—２０２０年的靜態面板數據，運用Ｓｔａｔａ１５對數據進行處理，為了減少可能遺漏的變量所帶來的估計偏誤，結合Ｈａｕｓｍａｎｎ檢驗，選擇面板固定效應模型，回歸結果見表３。

根據模型（１）結果，環境規制在５％的顯著性水平上負向影響林業上市企業的財務績效，系數為－７２．２９３。由于環境規制政策的實施直接提高了企業治理污染的投資，增加了企業的生產成本，在產品價格維持不變時，企業利潤減少，最終會顯著降低林業上市企業的財務績效，假設Ｈ１得到驗證。

模型（２）的結果表明，環境規制與林業上市企業的技術創新在５％的顯著性水平上顯著負相關，環境規制強度增加抑制了企業技術創新的投入，直觀的解釋是環境規制促使企業大幅增加治污成本，對技術創新投入形成了“擠出效應”，侵占了用于創新的資金，導致企業的創新能力有所下降。

模型（３）在模型（１）的基礎上，增加技術創新（ＬｎＲＤ）后，回歸發現環境規制ＥＲ在１０％的水平上顯著負向影響企業財務績效，但變量的系數則從模型（１）的－７２．２９３提升到－５４．８２７，環境規制對林業上市企業財務績效的負向影響有所降低，技術創新（ＬｎＲＤ）在１％水平上正向顯著，促進企業財務績效提升，系數為０．０８。結合表３中模型（１）、（２）、（３）的回歸結果，證實林業行業中技術創新在環境規制對企業財務績效的影響中起到部分中介作用，并且削弱了環境規制對企業財務績效的負面影響，假設Ｈ２成立。

同時，本文計算了中介效應的程度，結果表明，環境規制通過技術創新影響企業財務績效的數值為０．２４１ ８，即環境規制對財務績效的影響，有２４．１８％是通過技術創新間接實現的。

３．３" "穩健性檢驗

為了保證結果的穩健性，選取各省份工業污染治理項目本年完成投資與規模以上工業企業的主營業務成本二者的比值替換環境規制作為穩健性檢驗的變量（ＥＲ１）。受限于篇幅，本文并未列出結果，但替換環境規制變量后的結果并未發生本質變化，與主檢驗的結論一致，假設Ｈ１與Ｈ２再次得到驗證。

４" " " 結" " 論

本文基于２０１５—２０２０年３２家林業上市企業的數據，經過超效率ＤＥＡ與多元回歸分析得到如下結論：①超效率ＤＥＡ的結果表明，２０１５—２０２０年林業上市企業發展持續向好，平均財務績效值從２０１５年的０．９７８上升到０．９９０；木材加工業與家具制造業的整體均值較高。但６年來有所下降，林業與造紙及紙制品業則呈現明顯上升趨勢；不同企業的財務效率存在較大分化，６年間僅有２家企業始終處于效率前沿面。②環境規制顯著抑制了林業上市企業的財務績效，同時也通過“擠出效應”，侵占了用于投入技術創新的資金，抑制了企業的創新活動。③在環境規制對林業上市企業財務績效的影響過程中，技術創新始終作為中介變量，一定程度上削弱了環境規制對企業財務績效的抑制作用。

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