環境政策與第三方治理企業創新投入

李英　馬文超

【摘要】環境政策是解決環境外部性問題的重要手段， 同時環境污染第三方治理是污染治理市場專業化分工的基本要求， 對兩者關系的考察是評估生態文明建設中政府推動和市場導向作用的重要內容。以2011 ～ 2017年滬深A股環境服務類上市公司為樣本， 分析命令控制型和激勵型兩類環境政策的傳導機制和效應， 檢驗環境政策對第三方治理企業創新投入的影響。研究結果表明， 我國命令控制型和激勵型環境政策均推動了第三方治理企業的創新投入。進一步分析表明， 環境政策的創新投入效應具有企業、產權和區域上的差異。因此， 政府應充分利用激勵型政策以保證治理效果的可持續性， 進一步加大對國有第三方治理企業的監管力度， 并對經濟發達的東部沿海地區實施更為嚴格的環境監管。

【關鍵詞】環境政策；第三方治理企業；創新投入；命令控制型；激勵型

【中圖分類號】F124.5? ? ? 【文獻標識碼】A? ? ? 【文章編號】1004-0994（2023）02-0034-9

一、 問題提出

2013年發布的《關于全面深化改革若干重大問題的決定》提出， 要使市場在資源配置中起決定性作用， 建立吸引社會資本投入生態環境保護的市場化機制。2015年1月14日， 國務院辦公廳發布的《關于推行環境污染第三方治理的意見》（國辦發［2014］69號）提出， 環境公用設施、 工業園區等重點領域的第三方治理要取得顯著進展， 到2020年， 污染治理效率和專業化水平要明顯提高， 社會資本進入污染治理市場的活力應被進一步激發。顯然， 在政府與市場的互動中， 第三方企業的環境治理將發揮極其重要的作用。

然而， 已有研究更多聚焦于污染企業， 重點考察環境政策的效果以及對企業創新的影響。就一般邏輯而言， 污染企業不支付代價會引起相關企業的支出增加或收益減少。污染企業經營引起的其他企業或社會主體的成本增加使得政府的介入成為必要， 政府可以通過選擇“命令控制型”“經濟激勵型”等政策給予企業技術創新上的約束或激勵（彭海珍和任榮明，2003）。通過優化技術進步的路徑， 使企業發展表現出持續的綠色偏向（景維民和張璐，2014）， 這不僅使得其轉嫁給外部主體的成本內部化， 而且通過成本壓縮等途徑確立了企業的競爭優勢。已有圍繞“環境政策選擇”和“環境研發投入”關系進行分析的文獻， 以Porter和Van der Linde（1995）提出的“波特假說”最具代表性， 即適當的環境管制有助于被激勵對象以降耗增效、 保證產品質量和安全為目標， 實施研發投入和技術創新， 隨之也出現了大量支持和質疑此觀點的文獻。基于“命令控制型”政策， Ambec和Barla（2002）、 Hamamoto（2006）認為， 排放限制會倒逼企業加大研發投入， 并促使業績改善； Jaffe和Palmer（1997）、 張平等（2016）、 Petroni等（2019）則發現， 違規懲罰迫使企業進行污染治理投資， 從而擠占了R&D投入。基于“經濟激勵型”政策， Clausen（2009）發現政府補貼可以促進企業創新， 特別是Lach（2002）、 林菁璐（2018）發現政府補助對于中小企業的研發活動具有明顯的促進作用。但是， 未見文獻圍繞“創新投入”考察各類政策運用對于第三方治理企業的影響。

在環境污染第三方治理研究中， 考慮到治理活動對于政策、 技術創新的依賴， 以下兩點值得思考： 一是政府實施的各類環境政策如何影響政府和污染企業之外的第三方治理企業？二是該影響除了指向第三方治理企業的“利潤創造”， 是否還涉及支撐其持續性治理的“技術創新”？就第一點而言， 原毅軍和耿殿賀（2010）對管制背景下排污企業自行治污或第三方治理企業受托治理的博弈分析最具代表性， 其研究論述了盈利性的清潔企業（第三方企業）參與污染治理的可行性， 可為后續研究中的理論分析提供參考。此外， 我國學者從績效分配管理、 多中心治理等視角， 分析了“污染付費”原則踐行中多主體合作的基本模式（董戰峰等，2016；陳潭，2017）。但是， 已有研究尚未對環境政策實施與第三方治理企業行為之間的關系形成經驗性結論。當前， 尚未發現聚焦“各類環境政策效應與環保產業企業創新”的實證文獻。

基于以上情況， 本文嘗試考察不同類型環境政策的實施對于第三方治理企業創新投入的影響。采用2011 ～ 2017年我國環境服務類滬深A股上市公司微觀數據， 研究發現， 環境政策實施整體推動了第三方治理企業的創新投入， 但是環境政策的創新投入效應具有企業、 產權和地域上的差異。具體而言， “一股獨大”會對環境政策的創新投入效應產生顯著影響， 特別是對激勵性政策效應具有抑制作用； 財務績效有助于抵御研發風險， 會促進受激勵型政策影響的第三方治理企業增加創新投入； 國有企業會發揮“排頭兵”的作用， 面向國企的命令控制型政策效應更為明顯； 東部地區對環保技術與服務的需求更大， 命令控制型政策效應在該地區更為顯著。

考察“環境政策與第三方企業創新投入”具有重要的意義： 首先， 研究提供了環境污染第三方治理的經驗證據。已有研究分析了政府管制下排污企業與第三方企業在環境治理中“互補”或“替代”的方式， 也有研究采用案例考察了補貼政策對第三方治理效率的影響， 但是未見實證性的大樣本研究。其次， 研究豐富了企業創新領域的文獻。已有文獻主要圍繞波特假說， 分析和檢驗排污控制或政府補助對企業技術創新的影響， 檢驗政策效應時的觀測對象主要來自傳統制造業和重污染行業， 并未聚焦到第三方企業。此外， 本文分析和檢驗各類環境政策對第三方治理企業創新投入的影響， 以及企業、 產權、 地區異質性引起的差異化效果， 研究為各類環境政策運用及我國環保產業發展提供了有效的經驗證據， 對于改進“一刀切”式的環境管制具有重要啟示。

二、 理論分析與假設提出

環境污染第三方治理企業雖然屬于污染治理者， 但是它的決策依賴于受政策約束的排污企業所推動的治污項目。從污染治理需求看， 當我國環境治理壓力增大時， 環境政策的執行力度會加大， 市場對環保產品和環境技術服務的需求也會隨之增加（杜雯翠，2013）。此時， 污染治理供給會在管制約束下由排污企業和第三方企業基于比較優勢共同提供， 具體經由兩類主體的博弈而定（要么排污企業自行治理， 要么委托第三方企業進行治理）。基于管制下的雙主體博弈， 以及Porter和Van der Linde（1995）的假說， 在命令控制型政策對污染企業研發投入的影響達到臨界點之前， 如果污染企業選擇自行治污， 該政策對企業研發投入會存在擠出效應， 將發生較高的合規成本（Kneller等，2012）； 此時委托第三方進行污染治理， 可以發揮第三方治理的比較優勢和環境服務規模化效應， 治理成本也會較低。當然， 在政策對污染企業研發投入的影響達到臨界點之后， 政策對污染企業的創新補償效應顯現， 創新投入會降耗增效并提升產品質量， 競爭力的提升將彌補治污成本。但是， 目前未見有關第三方消極治理的經驗證據， 而污染企業的自治效果卻一直受到理論界的詬病。因此， 在我國環保產業的導入期， 政策實施與第三方污染治理應該存在理論上的第一階段的正向關系。就我國環保產業實踐而言， 以提供專業化環境治理及服務為主營業務的第三方治理企業， 其核心競爭力在于其專業化分工帶來的低成本， 而這主要依賴于以研發投入為基礎的技術創新。

基于以上分析， 本文認為政策執行力度越大， 對第三方企業治理的需求越大， 引起的專業化創新投入越多。此外， 在上述命令控制型政策產生影響的同時， 激勵型政策也會影響第三方治理企業的創新水平。命令控制型環境政策的不同之處在于它更注重對環境創新成本的補償， 如范慶泉和張同斌（2018）所述， 環保補助是為了保護生態環境而對放棄發展機會的企業進行補償， 此類政策操作會直接作用于第三方治理企業。

然而， 結合已有研究， 本文認為第三方治理企業的創新投入可能會存在以下問題： 一是較強的正外部性使其創新投入的積極性不足， 即技術創新成果容易被模仿導致技術收益難以內化到企業自身（Tassey，2004；Framco和Marin，2013）， 從而導致第三方治理企業創新投入的積極性下降。二是研發活動的特點也會導致其創新投入不足， 即研發活動具有投資金額大、 回收期長、 風險高等特點， 一旦預期收益現值低于初始投資， 加之風險可控性差， 企業就會傾向于降低創新投入。顯然， 政府實施激勵型政策， 如給予補貼支持， 既能夠降低企業研發成本及相關風險， 又可以提升企業面對環境市場失靈時的投資積極性。特別是， 政府補助對于市場失靈的緩解作用， 在中小企業研發活動中表現尤為明顯， 而本文的樣本統計顯示第三方治理企業以中小規模居多。因此， 本文認為激勵型環境政策的實施會引起第三方治理企業創新投入的增加。基于上述分析， 本文提出如下假設：

H1： 命令控制型和激勵型環境政策強度越大， 第三方治理企業的創新投入越多。

三、 研究設計

（一）樣本選擇和數據來源

我國環境政策執行日益嚴格、 環境治理需求不斷增大， 但環境污染第三方治理仍處于試點階段。本文選取2011 ～ 2017年環境服務類滬深A股上市公司為研究樣本， 并對樣本進行如下篩選： ①選取《2017年環保產業上市公司年度報告》中涉及的103家環保上市公司； ②考慮到我國上市環保公司年報從2011年才開始規范化披露研發投入數據， 將2011年及以后年度作為觀測期間； ③為避免異常值影響和滿足所選數據具備政策時滯分析的需要， 剔除ST、 ?ST以及2015年以后上市的公司數據； ④剔除相關變量數據缺失的樣本。最終， 得到74家企業2011 ～ 2017年共計510個樣本觀測值， 同時， 為了避免極端值的影響， 在統計上對1%分位和99%分位兩側數據進行了Winsorize處理。

本文測度環境政策所用到的環境政策強度相關數據均來自《中國環境年鑒》和《中國環境統計年鑒》， 涉及的公司規模、 資產負債率等財務指標數據來源于國泰安數據庫（CSMAR）。

（二）變量定義

1. 創新投入（RDI）。以技術創新為切入點， 本文著重考察不同類型的環境政策對環境污染第三方治理企業創新投入行為的影響。已有研究表明， 企業進行技術創新的意愿會體現為企業的研發投入（解維敏等，2009）， 因此本文采用環境污染第三方治理企業的研發支出額作為RDI的衡量指標。

2. 環境政策（ERS/Gov）。

（1）命令控制型環境政策（ERS）。本文借鑒李永友和沈坤榮（2008）以及Li和Ramakrishnan（2018）的做法構建政策指標， 關注針對污染物的減排投入以及污染物排放達標率或去除率等， 這種指標構建方法既考慮了政府管控中污染物排放的多樣性， 又涵蓋了為減排而進行的投入， 其多維性與可比性相對較好。具體計算命令控制型環境政策強度指標的公式如下： ERSst=SIst/TEst。其中， SIst=Ist/It表示S地區第t年環境污染治理投入的無量綱化結果， Ist是S地區第t年環境污染治理投資總額， It是全國各地區第t年環境污染治理投資總和的均值； TEst=? ? SEsjt表示S地區第t年多種污染物排放加總的綜合污染排放水平。其中， SEsjt=Esjt/Ejt表示S地區第t年無量綱化后的j種污染物排放， 本文根據《中國環境年鑒》對“三廢”指標的衡量， 考慮了每一年各地區的化學需氧量、 氨氮、 二氧化硫、 煙粉塵、 氮氧化物、 固體廢棄物共六種污染物的排放情況。該指標中涉及的Esjt是S地區第t年j種污染物的排放量， 而Ejt是指各地區第t年j種污染物排放量的均值。

（2）激勵型環境政策（Gov）。借鑒已有研究成果， 本文以“政府補助”作為激勵型環境政策的度量指標。具體計算時， 基于CSMAR數據庫中政府補貼明細項目， 剔除了與環境政策影響不相關的非科技研發、 非環保類項目補助。

3. 控制變量。①財務業績（EI）， 本文采用第三方治理企業因環保業務而形成的營業收入來衡量。目前， 針對環境污染第三方治理企業績效評價的研究較少， 企業績效評價方面的研究主要圍繞財務業績與非財務業績兩方面展開。針對非財務業績， 多是從社會責任角度考慮， 相關評價主要圍繞污染企業展開。本文結合環境污染第三方治理企業的一般性和特殊性， 并考慮創新投入與其營業收入間的相關性， 選取第三方治理企業環保業務上的主營業務收入來度量財務業績。②股權集中度（Top1）， 本文采用第一大股東持股比例來衡量。已有文獻主要采用大股東持股比例、 管理層持股比例、 多個大股東等指標來考察股權集中度。考慮到在環境污染第三方治理領域， 上市公司第一大控股股東對企業研發決策的作用顯著， 本文選用了第一大股東持股比例。

對于其他控制變量， 根據已有研究所發現的影響企業投入的因素， 本文從宏觀省際和微觀企業兩個層面進行了相關控制， 詳見表1。

（三）模型設定

為了檢驗不同類型的環境政策與第三方治理企業創新投入之間的具體關系， 借鑒馬文超等（2018）的方法， 構建以下模型進行分析。其中模型（1）用來檢驗命令控制型環境政策的創新投入效應， 模型（2）用來檢驗激勵型環境政策的創新投入效應。

RDI=α+β1ERS+∑kλkControlk+ε? （1）

RDI=α+β2Gov+∑kλkControlk+ε? （2）

∑kλkControlk=λ1Size+λ2Age+λ3ROE+λ4Lev+

λ5Tq+λ6GDP+λ7SIR+λ8FDI+λ9State+λ10Year? （3）

本文預期模型（1）中， ERS的系數β1在統計上顯著且符號為正， 即表示命令控制型環境政策與第三方治理企業的創新投入（RDI）之間存在正向的線性關系； 對于模型（2）， 則預期Gov的系數β2在統計上顯著且符號為正， 即說明激勵型環境政策的激勵性越強， 第三方治理企業的創新投入（RDI）越多。其他符號釋義為： α為截距項， β為解釋變量系數， ε為誤差項， Controlk為各個控制變量， λk為控制變量系數， 下標k（k=1，2，…，10）為控制變量標號。

四、 實證結果與分析

（一）描述性統計

1. 全樣本描述性統計。本文對主要變量進行了全樣本描述性統計， 具體結果如表2所示。

在表2中， RDI的最大值為20.65， 最小值為0， 均值為4.93， 中位數為2.71， 說明當前環境污染第三方治理企業的創新投入水平總體偏低， 甚至一些企業沒有創新投入， 創新投入在企業間也存在較大差異。ERS的最大值為1.60， 約為最小值0.11的十四倍之多， 標準誤為0.40， 揭示了當前不同地區的環境污染第三方治理企業面臨的環境管制強度差異較大； 同時該變量的均值為0.36， 大于中位數0.23， 表明我國部分地區環境污染第三方治理企業面臨的管制強度要高于全國平均水平。Gov的標準誤大于1， 最大值為18.32， 最小值為0.06， 體現了政府補助的選擇性特征， Gov在企業間的差異明顯； 同時該變量的中位數1.30遠小于平均數3.06， 意味著在第三方治理領域， 大多數企業所受到的政府補助水平遠低于平均水平。

由表2可知， 創新投入和激勵型環境政策的標準誤均大于1， 這可能與政府補助是第三方治理企業的創新投入來源有關， 有待下文進行統計推斷分析。此外， 企業規模（Size）的最大值為24.54、 最小值為20.14、 中位數為21.99（小于均值22.09）， 預示著目前的環境污染第三方治理企業以中小規模的企業居多。財務業績、 盈利能力、 市場價值、 企業年齡的相關數值均呈現極值差距大、 中位數小于平均數的特征。

企業層面的控制變量中， 股權集中度（Top1）數值偏大（中位數為29.10、平均值為33.54、最大值為75.10）， 根據一般上市公司達到相對控制狀態的大股東持股比例約為30%可知， 在環境污染第三方治理企業的重大決策中， 第一大股東的態度至關重要。省際控制變量中， 地區經濟發展水平（GDP）、 第二產業產值比重（SIR）和外商直接投資（FDI）的數據均存在地區差異， 一定程度上反映出各地區的經濟發展、 污染排放情況和技術引進水平存在差距， 而這些差距將影響環境政策的實施效果。因此， 在下文進行分析時同樣予以控制。

2. 分組描述性統計。為了進一步了解第三方治理企業創新投入所受到的外部環境、 內部管理的影響， 表3分別按年度、 產權性質和區域三個維度分組， 并進行了描述性統計。

表3中數據顯示， 從年份來看， 2011 ～ 2017年我國ERS總體呈現遞增趨勢。此外， Gov、 RDI和EI逐年提高， 說明我國政府一直在大力支持創新以推動經濟綠色轉型。我國將環保產業列為戰略性新興產業， 不僅激發了第三方治理企業的積極性， 也促進了企業績效的逐年提升。尤其是自2013年從國家層面首次肯定第三方治理模式以來， ERS和Gov分別從2013年的0.33、 2.72提升到2017年的0.44、 5.19， 環境污染第三方治理企業的創新投入也從2013年的4.85增長到2017年的11.48。除此之外， 環境污染第三方治理企業的EI與RDI同步逐年上升， 股權集中度穩定在30%以上。這些數據表明， 企業的財務業績和股權集中度也可能是影響環境政策創新投入效應的重要因素。

從產權性質看， 相對于民營企業， 國有第三方治理企業的創新投入更多。產生這一現象的原因可能在于： 我國當前環境污染治理市場的開放尚不充分、 成熟度還不夠， 與民營企業相比， 環境污染第三方治理國有企業的內部優勢和外部機會更大， 如國有企業在控制權的穩定性和財務業績上更具優勢； 同時， 國有企業受到的壓力更小、 政府支持更多。

從區域來看， 沿海地區環境管制更嚴格， 創新投入更多， 內陸地區企業則獲得的政府補助較多。總體而言， 無論是按產權性質分組還是按區域分組， 都顯示我國環境政策對環境污染第三方治理企業創新投入的影響存在明顯的產權性質差異和區域差異， 針對此處的具體差異分析， 將在以下部分予以深入探討。

（二）相關性檢驗

相關性檢驗結果表明， 兩類環境政策（ERS、 Gov）均與第三方治理企業的創新投入顯著正相關， 與前文假設一致； 同時， 企業創新投入、 所面臨的管制及補助分別與財務業績、 第一大股東持股比例存在顯著的關系。這表明環境政策對企業創新投入的政策效應受到企業管理異質性的影響， 下文將進一步予以考察。此外， 變量之間呈顯著相關的系數絕對值均小于0.85， 說明模型中選取的變量并不存在嚴重的多重共線性， 通過計算方差膨脹因子進一步檢驗各模型的設定， 方差膨脹因子的取值也均處在1

（三）混合數據OLS模型估計

本文考察了命令控制型和激勵型環境政策效應， 結果如表4所示。表4第（1）列報告了ERS與第三方治理企業創新投入之間的關系， 第（2）列報告了Gov與第三方治理企業創新投入的關系。在統計分析一類政策效應時， 遺漏另一類政策效應可能會引起政策效應估計的偏誤， 我們將兩種政策變量放在同一模型進行分析， 結果如表4第（3）列所示。同時， 為了避免異方差問題， 報告了異方差穩健性回歸的結果。三列數據所反映的結果與假設一致。

對于其他控制變量的影響： ①企業層面， 第三方治理企業的EI在1%的顯著性水平上與創新投入正相關， 這主要在于企業創新投入的資金依賴于利潤積累； 企業的市場價值（Tq）與創新投入也呈正相關關系。第一大股東持股比例（Top1）和企業年齡（Age）則分別在1%的顯著性水平上與創新投入負相關， 這可能與建立時間久、 股權集中度高以及規模大的企業技術創新積極性較低有關， 下文將結合產權性質的差異作進一步討論。②省際層面， 地區經濟發展水平（GDP）與第三方治理企業的創新投入在1%的顯著性水平上正相關， 這可能是因為地區經濟發展水平越高， 治理需求越大， 同時研發資金越充裕； 地區第二產業產值比重（SIR）和外商直接投資（FDI）均與第三方治理企業的創新投入顯著負相關。

（四）作用機制檢驗

在環境政策影響第三方治理企業創新投入時， 命令控制型政策主要是通過引發污染企業治理需求間接促進第三方企業創新投入增加。安樹民等（2001）分析了管制背景下環保投資發生、 專業性治理需求對第三方治理企業行為的影響， 魯煥生和高紅貴（2004）指出污染企業以及政府是我國目前重要的環保投資者。因此， 我們需要對命令控制型政策是否通過環保投資作用于第三方治理企業創新投入進行檢驗。

此處， 針對命令控制型環境政策機制的檢驗， 采用的基本回歸模型如下：

RDIi，t=ɑ0+ɑ1ERSi，t+Controlsi，t+ε? ? （4）

環保投資總額（EPI）， 選取“地區當年環保投資總額”衡量； 政府環保投資（ZEPI）， 選取“地區當年政府主導的環保投資額”衡量； 企業環保投資（QEPI）， 選取“地區當年企業主導的環保投資額”衡量； 最后對三個變量采用“第二產業產值”予以標準化。與前文對于ERS的測量不同， 考慮到其測量使用了SIst（環境治理地區投入）， 本文借鑒原毅軍和耿殿賀（2010）的方法直接采用“地方排污費收入”來觀測ERS。控制變量中還采用Gov對激勵型環境政策的影響進行控制， 具體構建環保投資中介效應模型如下：

EPIi，t=ɑ0+ɑ1ERSi，t+Controlsi，t+ε? ?（5）

RDIi，t=ɑ0+ɑ1ERSi，t+a2EPIi，t+Controlsi，t+ε? （6）

按照以上對政策機制的描述， 根據Baron和Kenny（1986）模型的原理， 預期ɑ1在模型（4）、 （5）中顯著為正， ɑ2在模型（6）中顯著為正。

表5中第（1）、 （2）、 （3）列是模型（5）的檢驗結果。其中， ERS的系數顯著為正， 表明命令控制型環境政策強度越大， 環保創新投入越多。其中， 從企業環保投資（QEPI）看， 隨著環境管制的增強， 企業環保投資也隨之增加， 這與Farzin和Kort（2000）的結論一致， 認為政府通過有效執行現有環境政策， 會引導企業進行環保投資。表5中第（4）、 （5）、 （6）列是模型（6）的檢驗結果。數據顯示， ERS系數都大于0且不顯著， 而環保投資數據都顯著為正， 說明環保投資在命令控制型環境政策和第三方治理企業創新投入關系中起到完全中介效應， 結果與前文一致。

（五）穩健性檢驗

1. 替換主要變量。由于企業創新投入、 環境政策均存在多種觀測方式， 為了避免觀測偏誤， 本文改變變量衡量指標再行估計。具體而言， 將企業創新投入的衡量由實際研究與開發支出額替換為研發支出與營業收入的比值（RDI_Ratio）； 對命令控制型政策的衡量進一步優化， 以地區第二產業產值比重為權數修正原有指標（NERS=ERS×SIR×100）； 參考已有研究， 用政府補助占總資產的比重（Gov/Assets）來觀測激勵型環境政策。

表6為替換主要變量的檢驗結果。其中， 列（1）的NERS與企業創新投入（RDI_Ratio）在5%的顯著性水平上正相關， 列（2）的Gov/Assets與企業創新投入（RDI_Ratio）在1%的顯著性水平上正相關。可見， 前文的檢驗結果是穩健的。

2. 內生性檢驗。已有研究認為， 激勵型環境政策的代理變量政府補助與企業創新投入之間的影響是相互的， 甚至創新投入會作為企業向政府進行尋租的手段而出現（余偉等，2016）。因此， 為了避免由兩者相互影響或其他因素引發的內生性問題， 以下以政府補助的滯后一期項作為工具變量， 采用兩階段最小二乘法（2SLS）重新進行檢驗。表7報告了工具變量法的檢驗結果。表中數據顯示， 工具變量通過了顯著性檢驗， 且系數符號與預期相一致， 說明本文所得結論是穩健的。

此外， 研究中將RDI視為外生變量的假設不成立， 因為廠商總是視政府資助的金額來決定其創新投入行為。借鑒解維敏等（2009）的做法， 考慮政府資助中存在的自選擇問題， 采用如下模型進行檢驗。

GOVi=α0+α1Salei+α2Agei+∑Controlsi+vi? ?? ? ?（7）

RDIi=α0+α1Salei+α2Agei+α3Govi +∑Controlsi+λi+vi? ? ? ? （8）

模型（7）中， 考慮到大型企業更有可能受到政府創新資助， 選用銷售收入（Sale）的對數進行觀測。同時， 政府可能更傾向于對成立年限短的企業進行創新資助， 所以對企業年齡進行了控制。此外， 加入了前文的控制變量。模型（8）中， 加人了λ， 即“逆米爾斯比率”項， λ由第一階段的選擇模型估計而來。觀察在第二階段方程中逆米爾斯比率這個自變量的顯著性， 如果該變量不顯著， 則說明回歸方程并不具有樣本選擇偏差。如表8所示， 具體結果中λ系數的Z統計量估計并不顯著， 表明前文政策效應分析中不存在自選擇問題。

五、 異質性檢驗

（一）企業異質性檢驗

由于第三方治理企業在股權集中度、 財務業績等方面均存在不同于一般企業的地方， 因此， 有必要結合此類企業異質性， 考察環境政策對第三方治理企業的創新投入影響。

一方面， 委托代理理論認為， 企業的有效治理很大程度上取決于股權集中度。當股權分散時， 容易出現股東“搭便車”和管理層“短視”行為， 進而抑制創新投入。因此， 股權集中有助于緩解這兩類問題， 進而促進創新投入。孫早和肖利平（2015）圍繞戰略性新興產業的分析認為， 適當提高戰略性新興產業中企業的股權集中度有助于促進企業的研發投入。考慮到第三方治理企業股權集中度較高的特點， 有必要進一步檢驗股權集中度對于政策效應的影響。

另一方面， 環境污染第三方治理屬于戰略性新興產業范疇， 該類企業的研發活動與常規經營活動不同。這種差異主要體現在： 對于戰略性新興產業而言， 企業創新大多以核心技術突破為主， 不僅對資本投入和技術基礎要求較高， 而且收益不確定和研發失敗風險帶來的外部融資約束更明顯。因此， 當不考慮外部主體對風險的分擔時， 企業往往只能依賴內部融資等來支撐其研發活動。這就意味著， 當企業績效較高時， 企業的內部資金充裕、 抵御風險能力較強， 更有意愿支持研發創新（孫博等，2019）。基于以上分析， 有必要進一步檢驗企業績效對于政策效應的影響。

為了考察這兩種企業異質性因素的影響， 采用SUREST方法進行組間系數檢驗。表9列（1）核驗了環境政策強度對企業創新投入（RDI）的影響是否受到股權集中度（Top1）的制約。Top1高低組間ERS的系數為3.86和-3.22 ， 存在顯著差異， 表明命令控制型環境政策效應會受股權集中度的正向影響。Top1高低組間Gov的系數為-0.10和1.01， 存在顯著差異， 表明激勵型環境政策效應將受股權集中度的制約。

表9列（2）檢驗了環境政策強度對企業創新投入（RDI）的影響是否與財務業績（EI）有關。雖然系數差異檢驗并不顯著， 但是列（2）的結果表明， 第三方治理企業的績效越好， 越能促進激勵型環境政策對創新投入的影響。為了進一步檢驗財務業績（EI）的影響， 考慮到研發投入對內部資金的依賴， 本文考察了“融資約束”的影響， 按照前述財務業績的有關分析， 融資約束小比融資約束大的企業的政策影響效果會更大。檢驗結果支持了財務業績效應的存在。

（二）產權、 區域差異檢驗

關注環境管制的理論邏輯和現實條件會發現， 資源環境管制存在企業、 區域以及措施可及性差異， 不同地區的政策強度不同， 針對不同企業的強弱均會不同（金碚，2009）。考慮到產權性質和區域差異也是影響企業創新投入行為的重要因素， 為進一步考察前文結論的穩健性， 分別按產權性質和區域分組對假設進行檢驗。

1. 環境政策效應的產權差異。表10列（1）中數據顯示， 國有企業的命令控制型環境政策效應相較于民營企業更顯著。這可能與以下原因有關： ①當環境政策屬于命令控制型時， 源自污染企業減排需求的此類政治任務要求第三方國有企業承擔社會責任， 發揮“排頭兵”作用， 其行為往往會向政策看齊； ②國有企業在不確定環境下進行投資的激進度高于民營企業（申慧慧等，2012）， 在同一政策影響下國有企業的水平應該高于民營企業。此外， 民營企業也多是以向央企、 國企提供解決方案、 提供裝備的方式參與第三方治理。當環境政策為激勵型時， 列（1）數據顯示， 國有企業的政策效應（系數）也較大， 但是在統計上系數之間并無顯著差異。這意味著， 兩類第三方治理企業在政府補助等方面受到的待遇是一致的。

2. 環境政策效應的區域差異。表10列（2）中報告了按區域差異分組的檢驗結果。結果顯示， 內陸地區的命令控制型環境政策效應未通過檢驗， 其余均與全樣本的結論一致。這可能是因為： 東部沿海地區市場化程度更高、 競爭更激烈、 環保意識和社會監督也更強， 在命令控制型環境政策強度增大時， 供給污染治理技術的第三方企業受整個市場大環境影響更大； 而內陸地區長期以粗放式的資源密集型產業為主， 市場化程度較低， 研發受人力、 財力制約， 企業的研發積極性更多來自于國家補貼政策的維持。本文未發現內陸地區的管制效應， 這也可能是東部沿海地區的污染企業向西部地區轉移的結果。

六、 結論與政策啟示

（一）結論

隨著我國環境治理理念從管制向互動轉換， 環境服務企業受托實施環境治理成為一種趨勢（劉超，2015）， 在污染治理實踐中， 第三方企業治理是市場發揮作用的具體表現。作為解決環境外部性問題的政府， 應如何進行有效管制以促進第三方企業的可持續性治理呢？

本文通過分類計量環境政策的強度， 檢驗了兩類政策的創新投入效應。結果表明， 我國命令控制型環境政策、 激勵型環境政策強度與第三方治理企業的創新投入均呈正向相關關系。進一步檢驗發現， 第三方治理企業的異質性、 產權屬性、 所屬地區均會影響兩類環境政策的創新投入效應。分析顯示： 當股權過于集中時， “一股獨大”雖然會強化命令控制型環境政策對企業創新投入的影響， 但是對于激勵型環境政策效應具有抑制作用； 財務績效會為第三方企業的創新投入提供資金支持， 會強化激勵型環境政策的創新投入效應； 相較于民營企業， 國有企業會發揮“排頭兵”作用， 面向國有企業的命令控制型環境政策效應會更顯著； 市場化程度較高的東部地區， 對環保技術與服務的需求更強， 使得第三方治理企業的創新投入會受到命令控制型環境政策的顯著影響。

（二）政策啟示

本文的政策啟示如下：

第一， 加大環境政策執行力度， 促進第三方治理企業加大研發投入。命令控制型環境政策對第三方治理企業創新投入的影響存在一個最佳水平， 考慮到現階段我國環境政策的管制強度還處在較低水平， 對應于理論上的倒“U”形曲線的左側， 這意味著需要進一步加大政府管制的強度， 促進第三方治理企業增加創新投入。鑒于“共同治理”下政府職能轉型的需要， 對于激勵型環境政策的運用同樣如此。

第二， 實施差異化政府環境管制， 提升第三方企業治理的可持續性。正如金碚（2009）所指出， “管制并不會無差異地涉及所有的相關被管制者（企業）”。本文分析企業異質性、 產權屬性和地域差異對管制效應的影響， 相關結果意味著第三方治理企業第一大股東持股比例下調、 利潤導向下財務彈性的保持均會強化政府的激勵效應， 顯然， 政府應該引導企業提升治理和經營水平， 并實行差異化管制； 考慮到政策效應， 追求短期環境治理效果時， 除對國有第三方治理企業應該施加更為嚴格的管制， 還需要對東部沿海地區的此類企業加大兩類政策的強度。

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（責任編輯·校對： 李小艷? 黃艷晶）

【基金項目】國家社會科學基金項目“‘基金綠化影響企業環境治理的動因、效應及擴散機制研究”（項目編號：22BGL079）； 浙江省哲學社會

科學規劃課題“基金綠化影響企業環境治理的機制及效應研究”（項目編號：22NDJC018Z）

【作者單位】1.北京國家會計學院， 北京 101318；2.浙江工商大學會計學院， 杭州 310018。 馬文超為通訊作者