環境規制與出口強度
——基于兩控區政策的考察

閆文娟，郭樹龍

(1.西安工業大學經濟管理學院，陜西 西安 710032；2.天津財經大學商學院，天津 300222)

一、引 言

中國環境政策的制定是否與中國出口導向型的經濟策略相背離，因此破壞經濟增長前景？在我國環境約束趨緊和經濟轉型壓力加大的背景下，這是一個亟待解答清楚的重大問題。中國是世界上最大的二氧化硫排放國，中國政府早在1998年開始實施兩控區政策，對納入兩控區范圍內的城市執行嚴格的環境管制措施，旨在有效控制二氧化硫，到2000年二氧化硫污染防治有了明顯的改善，2000～2006年兩控區城市的工業及生活二氧化硫排放量平均增長率為負6.5%[1]。這一具有顯著環境效應的環境政策是否影響到中國的出口呢？有學者利用中國工業企業數據庫進行測算，中國出口企業的平均出口強度在1999年為54%，到2007年上升為59%[2]，這歸因于2001年中國加入世貿組織給出口帶來的強勁的動力及政府一直以來推行的外向型經濟政策的激勵作用。然而，我們關心的問題是排除其他因素后兩控區這項政策對出口強度有什么影響？從理論上講，環境規制對出口產生兩種效應：一是“遵循成本抑制出口效應”，即企業為滿足環境規制的要求而投入必要的資金來預防和治理污染，在設備購買和企業選址方面都將環境標準考慮在內，這必然擠占企業生產經營活動的投資，影響企業生產規模和擴大再生產，從而抑制企業出口[3]；二是“創新補償促進出口效應”，依據“波特假說”，從動態視角來看，更加嚴格恰當的環境規制能激勵企業實施創新[4]，創新帶來的收益補償遵循的環境成本甚至超過環境成本，進而提升企業競爭力、促進出口。

既有實證研究多是從地區或行業層面，基于不同的視角衡量環境規制并構造相應的指標來量化環境規制。章秀琴和張敏新(2012)采用引力模型，研究環境規制對7大環境敏感性產業產品出口競爭力的影響[5]。李懷政(2013)運用半對數固定效應變系數面板模型，研究環境規制的出口效應及其行業異質性[6]。童偉偉(2013)利用世界銀行對中國制造業企業的調查數據，研究表明環境規制對出口具有顯著的促進作用[7]。傅京燕(2014)基于擴展的引力模型，研究表明內生的環境規制對五類污染密集型行業平均出口流量影響為正，而外生的環境規制對其平均出口貿易流量的影響為負[8]。任力和黃崇杰(2015)選取37個貿易伙伴國家的出口數據，利用5種不同指標衡量環境規制強度，采用擴展引力模型，研究顯示中國環境規制強度與出口貿易之間具有顯著的負相關關系[9]。張勝滿和張繼棟(2016)運用2002～2011年27個制造業行業的數據，利用綜合指數法測算環境規制強度，研究得出環境規制直接促進集約邊際增長，與擴展邊際之間存在U型關系，環境規制與產品內分工地位相互促進，二者相互促進作用對擴展邊際具有重要的推動作用[10]。彭冬冬等(2016)基于中國工業企業數據庫和海關數據庫，研究發現環境規制對中國企業出口產品質量升級的影響呈U型，中國仍處于拐點左側且該影響存在行業差異和企業所有制差異[11]。王杰和劉斌(2016)運用中國工業企業數據庫和海關進出口數據，研究表明環境規制對企業出口具有顯著的促進作用[12]。黃永明和何劍峰(2017)利用2005～2011年省級面板數據，基于HOV模型，研究表明“事前控制型”環境規制對我國制造業出口升級的促進作用呈倒U型，而“事后治理型”環境規制的負面影響卻逐步提高[13]。

現有文獻為本文的研究提供了必要的基礎，但針對兩控區這一典型環境規制政策對出口影響的文獻仍不多見。盛丹和張慧玲(2017)基于兩控區政策這一擬自然實驗，利用海關數據庫、城市及行業數據研究兩控區政策與出口產品質量升級，結論表明兩控區政策對我國出口產品質量的提高具有顯著的正向影響[14]。Hering和Poncet(2014)以兩控區政策為例，利用1998～2003年265個中國城市的數據，研究表明兩控區政策降低該城市的出口，尤其是降低污染行業的出口[15]。但上述文獻沒有從微觀層面考慮兩控區政策對出口強度的影響，本文可能的貢獻主要體現在以下兩個方面：其一，在研究樣本的選擇上，本文選用的是中國工業企業數據庫，這樣更有助于從微觀層面研究兩控區政策對出口強度的影響，在一定程度上避免利用地區、行業層面數據可能出現的加總偏誤；其二，在研究視角上，本文基于行業視角有針對性地選擇高排硫行業作為研究對象，雖然兩控區政策是以城市為單位執行，但根據兩控區政策的具體措施可知真正受影響的應是高排硫行業，因而考察高排硫行業更有實際意義，而且能提高實驗組的精確度。本文旨在通過以上一系列探索性的研究工作，分析兩控區政策對出口強度的凈影響，從而為我國環境、外貿政策的合理制定及有效實施提供必要的經驗支持和決策依據。

二、計量模型、變量衡量和數據說明

(一)計量模型構建

為識別兩控區政策對出口強度的影響，本文采用倍差法(DID)和三重倍差法(DDD)，從多個角度考察兩控區政策(TCZ)對我國高排硫行業出口強度的影響，以在一定程度上解決環境規制指標的內生性問題。倍差法和三重倍差法的估計模型如下：

exportratio=βTCZcif·Postt+αc+δt+ρi+εcift

(1)

exportratio=βTCZcif·Postt·Soef+φTCZc·Postt+τTCZcif·Soef+μPostt·Soef+αc

2016年10月1日，《經濟學人》的中國專欄中，對中國貧富省的經濟趨同化進行了述評，并分析了趨同化停滯的原因。

+δt+ρi+γcift

(2)

其中，c為城市，i為行業，t為時間。被解釋變量exportratio為出口強度，并定義為出口交貨值占企業產品銷售收入的比例。TCZc是處理組的虛擬變量，如果該城市實施兩控區政策，那么該城市為處理組，TCZc的取值為1，否則TCZc取值為0。Postt為實施兩控區政策的時間虛擬變量，1999年之后Postt的取值為1，否則Postt取值為0。三重倍差項的分組變量Soef為企業是否為國有企業的虛擬變量，αc、δt和ρi分別為城市固定效應、時間固定效應和行業固定效應，εcti和γcift為各自模型的誤差項，TCZc與Postt乘積的系數反映兩控區政策對我國出口強度的影響，TCZc·Postt·Soef乘積的系數反映兩控區政策對不同所有制企業的出口強度的影響。

(二)變量衡量

借鑒彭冬冬和楊德彬(2016)的分析并結合本文的研究內容，為保證結果的可靠性，我們還加入以下的控制變量[11]：(1)資本勞動比率(klratio)，采用企業固定資產凈值年平均余額與企業全部職工的比值來衡量；(2)企業年齡(age)，計算公式為企業年齡=當年年份-企業開業年份+1；(3)企業規模(inc)，現有文獻大多采用總資產、銷售額和企業員工數來衡量，本文以企業全部職工來衡量；(4)企業平均工資(awage)，采用企業應付工資與福利之和與企業的平均就業人數之比來衡量。

三重差分法的分組變量構建：根據中國工業企業數據庫中登記注冊類型，類型為110的企業為國有企業，Soei的取值為1，否則為非國有企業且Soei取值為0。

(三)數據說明

本文主要使用兩部分數據：第一部分來自國務院發布的官方文件《國務院關于酸雨控制區和二氧化硫污染控制區有關問題的批復》，該數據包括被劃分的兩控區城市名單；第二部分來源于1997～2007年的中國工業企業數據庫，該數據庫統計了中國規模以上工業企業的經濟數據。我們按照以下原則對原始數據進行處理：刪除固定資產和營業利潤任何一項存在0值或負值的樣本，刪除產品銷售收入和實收資本等關鍵變量存在0值或負值的樣本，刪除員工人數小于8的樣本，刪除1949年之前成立的企業。結合本文的研究目標，考慮到由于該數據庫中每一年都有新企業進入和老企業退出，各年份的企業并不相同，依據企業代碼和名稱，我們最終僅保留1997～2007年持續經營的企業。

本文主要經濟變量的描述性統計分析詳見表1，并區分高污染行業和高排硫行業。由表1可見，高污染行業的出口強度大于高排硫行業的出口強度，高污染行業的企業規模也大于高排硫行業的企業規模。就資本勞動比、企業平均工資和企業年齡等變量而言，高排硫行業的數值均大于高污染行業的數值。

表1 描述性統計分析

三、實證檢驗結果及分析

首先，在基本回歸結果部分，我們重點考察兩控區政策對高排硫行業出口強度的影響及滯后期效應。其次，采用更改政策實施年份的安慰劑檢驗進行穩健性檢驗。最后，考察兩控區政策影響出口強度的所有制差異和地區差異。

(一)基本回歸結果

1.基準回歸結果——高污染行業*高污染行業包括電力、熱力的生產和供應業(44)、煤炭開采及洗選業(13)、造紙及紙制品業(14)、農副食品加工業(17)、化學原料及化學品制造業(19)、紡織業(22)、黑色金屬冶煉及壓延加工業(32)、食品制造業(14)、皮革毛皮羽毛(絨)及制品業(19)、石油加工煉焦及核燃料加工業(25)、非金屬礦物制品業(31)、有色金屬冶煉及壓延加工業(33)、化學纖維制造業(28)。。本文根據2007年國務院制定的《第一次全國污染源普查方案》及趙細康(2003)對污染行業的界定標準來劃分高污染行業[16]。表2是兩控區政策對高污染行業出口強度影響的基本回歸結果，(1)列是只有TCZ×Post和時間及地區虛擬變量，(2)列是在此基礎上加入了其他控制變量，(3)列是進一步加入年份、城市和行業等虛擬變量。由表2可知，TCZ×Post這一交乘項均不顯著，即兩控區政策對高污染行業的出口強度沒有顯著影響。

表2 基準回歸結果——高污染行業

注：*表示p<0.15，** 表示p<0.1，*** 表示p<0.05。下表同此。

考慮到當期影響不顯著，政策可能存在滯后性，我們繼續考察滯后效應。表3的(1)、(3)、(5)列回歸結果是沒有加入控制變量的基本回歸結果，(2)、(4)、(6)列是加入控制變量的回歸結果，結果表明兩控區政策仍然對高污染行業的出口強度沒有影響。

表3 滯后效應回歸結果——高污染行業

2.基準回歸結果——高排硫行業。兩控區政策旨在通過設定最終減排目標來控制日益嚴重的生活和生產中的二氧化硫污染。根據兩控區政策主要針對二氧化硫和酸雨問題這一特點，我們判斷兩控區政策影響最大的是高排硫行業，分析兩控區政策對高排硫行業出口強度的影響。根據各行業排放二氧化硫的數據計算結果，選取化學原料及化學制品制造業、非金屬礦物制品業、黑色金屬冶煉及壓延加工業、有色金屬冶煉及壓延加工業以及電力、熱力的生產和供應業等5大高排硫行業的企業為重點分析對象。

表4報告兩控區政策影響高排硫行業出口強度的基準回歸結果。(1)列沒有加入控制變量，也沒有加入年份、城市和行業等虛擬變量，結果表明倍差法估計量TCZ×Post的回歸系數為負但不顯著。(2)列是加入控制變量后的回歸結果，倍差法的估計量在15%的水平上顯著。進一步地，(3)列加入年份、城市和行業等虛擬變量，倍差法的估計量同基準回歸結果一樣也不顯著。綜合這三列的回歸結果，至少可以得出兩控區政策對高排硫行業的出口強度沒有顯著的影響。那么，是否就此斷定兩控區政策對高排硫行業的出口強度沒有影響呢？通常來說不是這樣的。政策實施可能需要一段時間才能發揮作用，并不是所有的政策都有立竿見影的效果，政策的實施對象往往需要一段適應期來準確理解政策信息并做出合理反應[17]。因此，我們緊接著考察滯后期效應。

表4 高排硫行業基準回歸結果

3.滯后期效應——高排硫行業。為反映兩控區政策對出口強度的滯后影響，我們將Post這一時間虛擬變量拆分為每一年的時間虛擬變量[14]，并對總樣本考察高排硫行業出口強度隨時間的變化。由表5可以看出，滯后一期、滯后二期和滯后三期的回歸結果中TCZ×Post的回歸系數均在5%的水平上顯著為負，且從滯后一期的-0.031增長到滯后二期的-0.035，滯后三期的這一數值滑落到-0.033，但仍然高于滯后一期的數值。可見，兩控區政策對高排硫行業的出口強度產生負向影響，但這種負向影響具有滯后性。高排硫行業的出口受到兩控區政策的影響較大，但高污染行業整體的出口受到兩控區政策的影響不顯著。高污染行業包括高排硫行業和非高排硫行業，而兩控區政策主要目的是減少二氧化硫排放，因而受影響的主要是高排硫行業。由此可見，區分行業進而使對照組精準化十分有必要。

表5 兩控區政策滯后效應估計結果

(二)安慰劑檢驗

接下來，我們更改政策發生的年份，分別假設2000、2001和2002年為兩控區政策實施的年份，通過安慰劑檢驗來考察雙重差分回歸結果的穩健性(見表6所示)。(1)、(3)和(5)列沒有加控制變量，也未控制年份、城市和行業，而(2)、(4)和(6)列加入了控制變量和年份、城市及行業虛擬變量。

表6 安慰劑檢驗回歸結果

由表6可以看出，(1)～(6)列TCZ×Post的系數在統計上均不顯著，說明倍差法得到的結果是有效的，即兩控區政策確實導致高排硫行業的出口強度降低，因為更改了政策實施年份，均得不到類似的結論。

(三)進一步異質性檢驗

鑒于基本回歸結果只是從樣本整體考察兩控區政策對出口的影響，并未考慮企業的異質性，因而接下來我們分析兩控區政策對出口可能存在的所有制異質性和地區異質性。

1.企業所有制異質性檢驗。相較于國有企業，非國有企業與政府部門沒有天然聯系，也未受到政府部門的特別庇護，可能受環境規制政策的影響更大。本文通過構建國有企業的虛擬變量，利用三重差分法考察兩控區政策對國有企業和非國有企業的影響。

表7 企業所有制異質性檢驗

表7顯示，(1)～(3)列是分別針對非國有企業、國有企業和全樣本的回歸，僅控制年份、城市和行業虛擬變量，而(4)～(6)列與(1)～(3)列相似，只是在其基礎上加入了控制變量。(1)和(4)列TCZ×Post的系數分別為-0.028和-0.027且在5%的統計水平上顯著，這說明兩控區政策對非國有企業的出口強度具有顯著的負向影響。(2)和(5)列TCZ×Post的系數分別為-0.0013和-0.0014但并不顯著，而(3)和(6)列中三重倍差項DDD的系數分別為0.0508和0.0507并在5%的統計水平上顯著，這表明兩控區政策對國有企業的出口強度具有顯著的正向影響。這一結論與我們的預期基本一致，也與既有研究類似[15]。可能的原因是兩控區政策增加了非國有企業的環境成本，使非國有企業的國際競爭力降低，抑制了出口，由于國有企業承擔吸納就業等社會責任，受到政府的天然庇護，兩控區政策并沒有抑制國有企業的出口強度。

2.地區異質性檢驗。我國不同地區的政治經濟環境及出口強度存在較大的差異，為進一步考察兩控區政策對出口強度的影響，我們將東部、中部和西部地區的樣本分組估計，考察兩控區政策影響的地區差異，研究兩控區政策對出口強度的影響是否因地區不同而有所差異。按照國家統計局的劃分標準，我們將樣本劃分為東部地區、中部地區和西部地區*東部地區包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南等11個省(市)，中部地區包括山西、內蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南和廣西等10個省(區)，西部地區包括四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆等9個省(區)。，分樣本回歸的結果見表8所示。(2)、(4)和(6)列分別是在(1)、(3)和(5)列基礎上加入了控制變量，所有列的回歸都加入了年份、城市和行業等虛擬變量。只有(5)和(6)列TCZ×Post的系數不顯著，其他的回歸結果均顯著為負，這表明兩控區政策對出口強度的負向影響只存在于東部地區和中部地區，對西部地區的影響并不明顯。這一差異可能的原因是西部地區大多屬于二氧化硫區，酸雨區大多分布在中、東部地區，酸雨地區獲得低硫煤的成本遠高于二氧化硫地區，從而加重酸雨地區實施低硫煤替代措施的負面影響，而且酸雨污染與二氧化硫污染的特點不同，酸雨污染為面式分布、二氧化硫污染為點式分布，面源污染控制難度要大于點源污染控制，因而酸雨地區的污染控制成本要高于二氧化硫地區[18]，所以兩控區政策帶給西部地區的環境成本要低于中東部地區，故該政策對西部地區出口的影響不顯著。

表8 地區差異性檢驗

四、結論與啟示

本文利用1997～2007年的中國工業企業微觀數據，以兩控區政策作為外生沖擊，運用倍差法和三重差分法，考察兩控區政策對出口強度的影響，并在地區層面和所有制層面檢驗該影響的異質性。整體而言，兩控區政策對高污染行業的出口強度沒有影響，只對高排硫行業出口強度具有負向影響，但這種影響存在滯后效應，滯后一期開始顯現。通常情況下，政策作用的顯現出現滯后效應比較常見。存在負向影響說明兩控區政策增加了高排硫行業的生產成本和運營成本，使其產品的國際競爭力降低，進而影響出口。就所有制差異而言，兩控區政策對非國有企業的出口強度具有顯著的負向影響，而對國有企業的出口強度具有正向的影響，這表明國有企業更多地受到地方政府的庇護，非國有企業受到兩控區政策的負向影響較大。就地區差異而言，兩控區政策對東部地區和中部地區高排硫企業的出口強度具有明顯的負向影響，但對西部地區高排硫企業的出口強度影響不明顯。

由以上結論可以發現，兩控區政策不利于高排硫行業的出口貿易發展，若進一步推行兩控區政策，高排硫行業的出口貿易將很可能受到較大程度的影響，一定程度上可以說該政策與中國外向型經濟策略相悖。但中國作為一個負責任的發展中大國，有責任和義務與世界其他國家一起高度重視生態文明建設和環境保護，并為此做出相應的努力，貢獻中國智慧。因此，我們給出如下的對策啟示。第一，兩控區政策作為一項命令控制型的環境規制政策，可以明顯抑制二氧化硫的排放[18]，但該政策相比市場激勵型政策缺乏效率，也不利于技術創新[19]，因而無法實現“波特假說”，抑制了出口。我國環境規制應以較低實施成本為發展方向，制定、實施能充分調動公眾、企業參與環境治理的以信息手段和公眾參與為特點的環境規制政策[5]。第二，在選擇適當環境規制強度的同時有針對性地采取救濟措施(如減污補貼等)，以保證出口貿易的平穩過渡。第三，兩控區政策對高排硫行業出口強度的影響存在企業異質性和地區異質性，不能采取一刀切的模式，應給予非國有企業更多關注，鼓勵非國有企業采取技術升級等辦法弱化兩控區政策帶來的環境成本上升的不利影響，進而減輕兩控區政策對出口的負面效應。此外，我國不少地方政府片面鼓勵或強制煤電企業安裝煙氣脫硫設備(FGD)減排二氧化硫，但對遠離低硫煤礦的地區而言，安裝FGD的成本可能高于采用低硫煤減排的成本，這在一定程度上也說明40%已安裝FGD的企業出現設備閑置現象[18]。減排措施的制定者應反思政策未能很好執行的深層次原因，重點關注政策執行的運行機制，最終減排措施的制定應有企業差異和地區差異。