環境保護稅對企業數字化轉型的影響研究
——基于《環境保護稅法》 的準自然實驗

徐元國 劉歆

（浙江工商大學經濟學院，杭州 310018）

長期以來，以高耗能、高污染和高排放為代價的經濟發展模式給我國帶來了嚴峻的環境污染問題，嚴重阻礙我國經濟可持續發展。黨的二十大報告指出，“推動綠色發展，促進人與自然和諧共生”。稅收作為國家宏觀調控的經濟手段，在推動環境保護和實現經濟低碳轉型方面發揮著重要作用。2016 年12 月25 日，《中華人民共和國環境保護稅法》（以下簡稱《環境保護稅法》）立法通過，并于2018 年1 月1 日起正式施行。這標志著我國首部“綠色稅制” 登上了歷史舞臺，進一步推動了生態文明建設和綠色發展。與此同時，隨著人工智能、大數據、云計算、元宇宙等新興技術不斷涌現，催生了數字經濟這一新型經濟形態，企業數字化轉型成為了推動綠色發展的核心微觀動力。然而，據《2021 年中國企業數字轉型指數研究》 顯示，我國大部分企業仍處于數字化轉型探索期，面臨“不愿轉、不敢轉、不會轉” 等轉型難題，僅有16%的企業轉型成效顯著。那么，在此背景下，環境保護稅作為一項環境經濟政策［1］，能否促進企業數字化轉型？如果能，其背后的作用機理和異質性表現又如何？為厘清這些問題，本文將研究環境保護稅對企業數字化轉型的影響及其內在機理，對我國進一步推動經濟綠色低碳發展和企業數字化轉型具有重要意義。

1 文獻綜述

自環境保護稅開征以來，已有研究主要圍繞環境保護稅的環境紅利、經濟紅利及雙重紅利對其政策效應展開探討，但并未形成統一觀點。在環境紅利方面，與排污費相比，環境保護稅對生態足跡的抑制作用更強［2］。環境保護稅能夠通過提高污染物適用稅額，顯著降低污染物排放量［3］，從而改善空氣污染［4］。在經濟紅利方面，環境保護稅能夠激勵產業結構升級［5］、改善收入不平等狀況［6］以及促進區域綠色全要素生產率增長［7］，最終推動經濟高質量發展［8］。在雙重紅利方面，劉磊和周陽（2023）［9］基于省級面板數據，發現我國綠色稅收總體上存在環境紅利，暫未實現經濟紅利。盡管環境保護稅能夠有效促進污染減排與碳減排［10］，但其也對經濟產生了一些負面影響。如Wei 等（2023）［11］指出，環境保護稅通過促進綠色資本和擠出低技能勞動力降低了勞動力份額；王佳鄧等（2021）［12］采用可計算一般均衡模型進行定量分析，發現環境保護稅給江蘇省經濟帶來微弱負面影響。綜上，大部分學者肯定了環境保護稅的環境紅利，但對其經濟紅利尚未有統一定論，仍需進一步驗證。

在環境保護稅對企業的影響方面，主要存在“促進論” 與“抑制論” 兩種觀點。基于“促進論”，環境保護稅能夠提升企業綠色技術創新水平［13］、改善企業ESG 表現［14］以及促進企業綠色發展［15］。基于“抑制論”，環境保護稅通過環保投資抑制了企業綠色技術創新［16］，并且通過產出效應降低了企業員工薪酬和數量［17］。此外，Xie等（2023）［18］的研究表明，環境保護稅降低了企業投資效率。綜上，既有研究主要采用雙重差分模型驗證了環境保護稅對企業的影響，但并未形成統一定論，并且鮮有文獻基于企業數字轉型的角度研究環境保護稅的經濟紅利。實際上，在“雙碳” 愿景下，促進企業數字化轉型是推動數字化綠色化協同發展的題中應有之義。鑒于此，本文從企業數字化轉型的視角出發，考察環境保護稅的政策效應，進一步豐富了環境保護稅的政策效果評估和企業數字轉型影響因素的研究；將《環境保護稅法》 的施行視為外生政策沖擊，利用雙重差分法進行實證分析，并探討了異質性處理效應，彌補了雙重差分模型的缺陷，為環境保護稅的經濟紅利提供了穩健可靠的微觀經驗證據。

2 理論分析與研究假說

2.1 環境保護稅與企業數字化轉型

企業數字化轉型是指以數字技術賦能商業數據規律，增強自身核心競爭力的創造性過程，最終表現為經濟與環境轉型［19，20］。環境保護稅本質上是一項能夠將污染負外部性內部化，約束企業排污行為的市場型環境規制制度［1］。具體而言，環境保護稅對企業數字化轉型的影響體現在經濟與環境兩方面。經濟方面，環境保護稅的法律效力使政府環境規制力度進一步加強，增加了排污企業的私人成本，企業為追求利潤最大化，降低生產成本與環境違規成本，淘汰落后產能、購置節能環保設備、學習先進技術、研發綠色產品并優化資源配置等，從而形成低能耗、高效率的經濟發展模式，提高核心競爭力；環境方面，環境保護稅的減排優惠政策有利于激勵企業節能減排行為，通過優化生產工藝流程、強化綠色技術研發等行為，減少企業碳排放，推動企業綠色低碳發展。總而言之，環境保護稅能夠促進企業生產效率提升和增強環境保護水平，實現經濟效益和環境可持續發展的雙重目標。據此，本文提出假說1：

假說1：環境保護稅能夠促進企業數字化轉型。

2.2 環境保護稅對企業數字化轉型的作用機制

2.2.1 研發投入的中介作用

環境保護稅能夠促進企業研發投入。（1）環境保護稅使央地收入分配比例發生變化，稅收完全交由當地政府，有利于打破政企合謀的動機，從而提高企業環保投資［15］，為企業開展研發活動提供資金支持；（2）環境保護稅施行后，部分地區上調了環保稅稅額標準，使當地環境規制強度增大。由波特假說可知，環境規制強度提升能夠將污染外部性內部化，從而產生創新補償效應抵消治污成本的影響，激勵企業參與創新研發活動；（3）環境保護稅中新增了稅收減免政策，通過稅收的杠桿調節作用，提高了企業投資報酬率，促使企業進一步增加研發投入。研發投入的增加有利于促進企業數字化轉型。隨著研發投入的增加，企業將提高對前沿科技的敏感性，能夠及時挖掘內外部有效信息，提高信息整合能力，為企業數字化轉型提供技術支撐；同時，企業具有強烈的動機加大對數字化項目的研發投入，以適應當前我國數字化轉型的背景和數字經濟的潮流。據此，本文提出假說2：

假說2：環境保護稅能夠通過促進企業研發投入推動企業數字化轉型。

2.2.2 融資約束的中介作用

環境保護稅能夠緩解企業融資約束。（1）環境保護稅的征管模式發生變化，征收的規范性和透明度得以提升，通過信息共享機制，提升企業環境涉稅信息的真實性，有利于緩解征稅部門與企業間的信息不對稱，從而在資金供需兩端搭建橋梁，緩解企業融資約束［21］；（2）環境保護稅的執法力度和征收模式，將逼迫企業自愿披露環境信息，從而形成信任機制，緩解企業融資約束。原因在于，企業環境信息披露能夠提高投資人投資信心，降低融資準入門檻等，且增強金融機構對企業的認識和了解，從而降低融資風險與成本，緩解融資約束；（3）稅收作為企業必須支付的剛性支出，會導致企業資源向外流出，減少內部可用資金，此外，稅收優先原則也降低了企業內部現金流的使用自由度［19］，而環境保護稅在原有減免優惠的基礎上，增加了對企業減排的稅收激勵，能夠在一段時期內增加企業可支配現金流，從而緩解企業融資約束。融資約束與企業數字化轉型密切相關。企業數字化轉型是一項需要占用大量資金的變革性活動，而融資約束會導致企業缺乏變革過程中所需資金，進而阻礙企業數字化轉型進程；企業緩解融資約束，能夠采購先進數字技術、加大研發投入、引進高素質人才和進行戰略投資等，從而推動企業數字化轉型。據此，本文提出假說3：

假說3：環境保護稅能夠通過緩解企業融資約束推動企業數字化轉型。

2.2.3 ESG 表現的調節作用

ESG 表現由環境、社會和治理三部分組成，定義為企業采用綠色發展模式、樹立負責的企業形象以及建立有效的公司治理體系來推動企業可持續發展。良好的ESG 表現能夠使企業減少不合規的經營和管理行為，通過滿足利益相關者的需求，獲得利益相關者關注、信任及投資，進而為企業數字化轉型提供有利的市場環境和商業資源，加快企業數字化轉型步伐［22］。在環境保護稅促進企業數字化轉型的路徑中，ESG 表現發揮著至關重要的作用。隨著可持續發展理念的提出，企業管理者追求良好的ESG 表現，以吸引資本市場中的投資者，進而為企業積累生產運營活動所需的資金，提升企業對科技創新活動的研發投入；且良好的ESG 表現能夠向外界提供更多企業相關信息，有利于降低企業和投資者之間的信息不對稱，使投資者在一定程度上降低風險溢價要求，進而提升企業資金可得性，緩解融資約束問題。據此，本文提出假說4：

假說4：良好的ESG 表現有利于增強環境保護稅對企業數字化轉型的促進作用。

3 研究設計

3.1 實證模型構建

為研究環境保護稅對企業數字化轉型的影響，本文借鑒于連超等（2021）［23］的做法，將《環境保護稅法》 的施行視為準自然實驗，將重污染企業視為處理組，非重污染企業作為對照組①，構建基于雙向固定效應的雙重差分模型：

其中，lnDTit表示企業數字化轉型，EPTit表示企業是否為重污染企業的虛擬變量，Xijt為一系列控制變量，i、j和t分別表示企業、行業和年份，μi、υt和ωj為對應的固定效應，εit為隨機擾動項。

3.2 變量定義及說明

3.2.1 被解釋變量

企業數字化轉型（lnDT）。文本分析法是目前測算企業數字化轉型的常見方法，因此本文借鑒唐松等（2022）［24］的做法，利用Python 爬取上市公司年報文本中關于人工智能技術、大數據技術、云計算技術、區塊鏈技術和數字技術應用這5 個維度的關鍵詞②，將這些關鍵詞的詞頻加總并進行對數化處理，衡量企業數字化轉型程度。

3.2.2 核心解釋變量

環境保護稅（ERT）。若企業為重污染企業，且觀測時間在2018 年及之后年份，則把ERT賦值為1，否則為0。

3.2.3 控制變量

借鑒已有研究，選取了行業和企業層面的控制變量。

（1）行業競爭度（lnHHI），用赫芬達爾指數的對數值來表示，計算公式為：

其中，Ri表示企業營業收入，R表示企業所屬行業的營業收入合計。

（2）企業規模（lnSIZE），用企業資產總額的對數值來表示；（3）資產負債率（LEV），用企業總負債與總資產的比值來表示；（4）企業年齡（lnAGE），用當年年份減去企業成立年份并加1，最后取對數來表示；（5）獨立董事比例（ID），用企業獨立董事人數占總董事人數的比例來表示；（6）兩職合一（DUAL），若企業董事長和總經理為同一人，則賦值為1，否則為0；（7）大股東資金占用（CO），用企業其他應收款與總資產的比值來表示。

3.3 數據來源、處理及描述性統計

為避免樣本時間跨度過長而對研究結果產生干擾，且考慮到數據可得性，本文選取2012～2021 年中國滬深A 股上市公司作為研究樣本，數據主要來自于CSMAR 數據庫、WIND 數據庫和CNRDS 數據庫，相關上市公司年報來自深交所和上交所官方網站。此外，本文剔除了ST、?ST、金融類企業及數據嚴重缺失的企業，最終得到25557 個企業－年度觀測值。

表1 為本文主要變量的描述性統計結果。從中可知，企業數字化轉型（lnDT）的均值為2.929，最小值為0，最大值為6.909，表明企業數字化轉型在樣本期內存在較大差異。其他控制變量也都在較大范圍內波動，這為考察環境保護稅對企業數字化轉型的政策效應提供了研究素材。

表1 變量的描述性統計

4 實證結果分析

4.1 基準回歸結果

表2 為環境保護稅對企業數字化轉型的基準回歸結果。不難發現，在控制年份固定效應、企業固定效應和行業固定效應的基礎上，逐步加入行業和企業層面的控制變量，核心解釋變量環境保護稅（ERT）的回歸系數均顯著為正。以列（3）結果為例，表明環境保護稅能夠促進企業數字化轉型。具體而言，相較于非重污染企業，環境保護稅使重污染企業的數字化轉型程度提升9.51%。可能的原因是，環境保護稅的施行增加了重污染企業的生產成本，特別是對于那些高污染、高能耗企業而言，稅負增加將直接對其利潤產生影響。為降低稅務負擔并提高經濟效益，企業將不得不尋求更加綠色環保的生產方式，因此企業數字化轉型將成為一種有效手段。綜上，本文的假說1得以驗證。

表2 基準回歸結果

4.2 穩健性檢驗

4.2.1 平行趨勢檢驗及動態效應

鑒于雙重差分模型需要滿足平行趨勢假設，即證明企業數字化轉型的確受到環境保護稅的政策沖擊，而不是源于自身轉型升級的現實趨勢。本文借鑒徐元國和劉歆（2023）［25］的做法，采用事件研究法來進行驗證。考慮到環境保護稅施行前6 年數據較少，本文將環境保護稅施行前6 年的數據匯總至第－5 期，并把環境保護稅施行前的第4 期定為基期。圖1 為平行趨勢檢驗結果。不難發現，在環境保護稅施行前，回歸系數均不顯著，表明處理組和對照組的企業數字化轉型程度不存在顯著差異，平行趨勢假設成立。此外，從動態效應來看，在環境保護稅施行后，回歸系數顯著為正，說明環境保護稅對企業數字化轉型的促進作用開始顯現，且促進效果大致呈上升趨勢。

圖1 平行趨勢檢驗

4.2.2 安慰劑檢驗

為避免隨機因素對基準回歸結果產生偏誤，本文借鑒徐元國和劉歆（2023）［25］的研究，通過隨機抽樣1000 次構建“偽環境保護稅虛擬變量”來進行安慰劑經驗。圖2 展示了安慰劑檢驗結果。從中可知，偽回歸系數與基準回歸結果所得到的真實回歸系數存在顯著差異，其分布服從正態分布并集中在零點附近，P 值大多大于0.1，符合安慰劑檢驗的通過標準，說明環境保護稅對企業數字化轉型的促進作用并未受隨機因素干擾。

圖2 安慰劑檢驗

4.2.3 異質性處理效應分析

最新的DID 前沿研究表明，使用雙向固定效應模型進行政策識別，會產生異質性處理效應而對研究結果產生干擾。為解決異質性處理效應問題，本文主要采取如下兩種做法：

（1）使用Stata 軟件中的Csdid 命令來進行檢驗。結果顯示，環境保護稅（ERT）的回歸系數為0.115，在1%的水平上顯著為正，表明本文研究結果具有穩健性。

（2）使用Stata 軟件中的Ddtiming 命令將研究結果分解為“先處理VS 后處理”、“后處理VS 先處理”、“處理VS 從未處理” 和“處理VS 總是處理” 4 個組別。Bacon 分解結果如圖3 所示，水平黑線為DID 估計值，好組別“先處理VS 后處理”和“處理VS 從未處理” 的權重總和達到96.5%，再次證明前文實證結果具有穩健性。

圖3 Bacon 分解圖

4.2.4 反事實檢驗

為規避時間因素對研究結果產生干擾，本文將環境保護稅施行時間分別提前3 年和4 年，構建新的政策虛擬變量進行回歸。回歸結果如表3列（1）、（2）所示，環境保護稅（EPT）的系數均不顯著，表明本文研究結果未受到時間因素干擾，進一步增強了本文研究結果的可信度。

表3 穩健性檢驗回歸結果

4.2.5 預期效應

鑒于《環境保護稅法》 于2016 年年底立法通過，但于2018 年才正式施行，在此期間，企業可能提前進行數字化轉型，以減少在稅法施行后的沖擊和調整期。因此，為規避預期效應對研究結果產生干擾，本文在基準模型中加入提前1 年的政策虛擬變量，重新進行回歸。回歸結果如表3 列（3）所示，環境保護稅（EPT）的系數依然顯著為正，因此可以排除預期效應的影響，這無疑強化了本文的研究結果。

4.2.6 PSM－DID 檢驗

為規避樣本選擇偏誤對研究結果產生干擾，本文采用PSM－DID 方法進行檢驗。表3 列（4）～（6）分別為核匹配、卡尺內最近鄰匹配（K＝3；卡尺＝0.05）和K近鄰匹配（K＝4）的回歸結果，不難看出，無論采用哪種方法，環境保護稅（EPT）的系數依然顯著為正，表明前文研究結果依舊穩健。

4.2.7 排除其他政策干擾

“寬帶中國” 政策（試點時間為2014、2015 和2016 年）、低碳城市試點政策（試點時間為2010、2013 和2017 年）、智慧城市建設（試點時間為2012、2013 和2014 年）及新“環保法” 的實施（實施時間為2015 年）均在本文的研究區間內，會干擾本文研究結果，因此本文將研究區間改為2016～2021 年，并在基準模型中加入第3 批“寬帶中國” 政策和第3 批低碳城市試點政策的虛擬變量，重新進行回歸。回歸結果如表3 列（7）所示，環境保護稅（EPT）的系數依然顯著為正，因此可以排除其他政策的干擾。

4.3 異質性分析

環境保護稅對企業數字化轉型的異質性影響如何？本文將從區域和企業異質性兩方面進行研究。

4.3.1 區域異質性

不過誰曾想，25年前，當時華西醫院各項指標比較落后，其床位使用率、手術量、門診量等數據，和成都市的一家市級醫院相比并無太大優勢。

鑒于不同區域的環境規制水平、環保稅率和經濟發展程度有所差異，本文將樣本劃分為東部地區企業和中、西部地區企業③。分組回歸結果如表4 列（1）、（2）所示，從中可知，環境保護稅能夠促進東部地區企業數字化轉型，而對中、西部地區企業無顯著影響。可能的原因在于：（1）東部地區環境規制水平和環保稅率較高，企業面臨更為激烈的市場競爭，其數字化轉型需求也更為強烈；東部地區經濟發展程度較高，企業享受到更多的技術支持和政府資源，以應對環境保護稅政策和實現可持續發展；（2）中、西部地區的經濟結構較為單一，政府對環境保護的重視程度不夠，企業面臨的環保壓力較小，因此環境保護稅的施行，并沒有促進中、西部地區企業數字化轉型。

表4 區域和企業生命周期異質性回歸結果

4.3.2 企業異質性

已有研究表明，企業處于不同生命周期，其盈利能力、研發能力、投資策略和轉型升級動力都存在明顯差異，因此本文推測環境保護稅對處于不同生命周期企業的數字化轉型影響也不同。進一步地，本文借鑒唐松等（2022）［24］的研究，基于現金流模式法將樣本劃分為成長期企業、成熟期企業和衰退期企業。分組回歸結果如表4 列（3）～（5）所示，從中可知，環境保護稅能夠促進衰退期企業數字化轉型，而對成長期企業和成熟期企業無顯著影響。可能的原因在于：（1）衰退期企業經營虧損、制度僵化及瀕臨破產，急需通過轉型升級來扭轉局面。環境保護稅作為一種外部約束和激勵機制，倒逼企業改變過去高耗能、高污染的生產方式，以提高資源利用效率、改善環境性能，實現數字化轉型；（2）成長期企業側重于擴大市場占有率，提高經濟效益，與環境保護稅的政策目標不一致，因此環境保護稅不能促進其數字化轉型；（3）成熟期企業組織架構較為完善，兼顧經濟效應與環境效應，且本身數字化轉型程度較高，因此環境保護稅對其數字化轉型的邊際促進作用有限。

鑒于不同所有制的企業在環境監管和政治關聯度等方面具有較大差異，本文將樣本劃分為國有企業和非國有企業。分組回歸結果如表5 列（1）、（2）所示，從中可知，環境保護稅對國有企業數字化轉型的促進作用大于非國有企業。可能的原因是，國有企業具有政治屬性，通常更加注重社會效應，為迎合政府的環境訴求，愿意投入更多資源和精力進行改革創新，從而營造出良好的數字化轉型環境；非國有企業往往以經濟效益最大化為目標，因此使環境保護稅的政策效應大打折扣。

表5 企業所有制和環境規制強度異質性回歸結果

若企業環境規制強度不同，環境保護稅對其數字化轉型的影響會不同嗎？為回答這一問題，本文借鑒劉暢等（2023）［26］的做法，用企業所在地區當年投入廢氣廢水污染治理的金額占該年工業產值的比值來衡量企業環境規制強度。進一步地，本文以企業環境規制強度的二分位數為分界線，將樣本劃分為強環境規制企業和弱環境規制企業。分組回歸結果如表5 列（3）、（4）所示，從中可知，環境保護稅能夠促進強環境規制企業數字化轉型，而對弱環境規制企業無顯著影響。可能的原因在于：（1）環境保護稅施行后，強環境規制企業憑借其環境績效能夠享受更多財政補貼與稅收減免，且進行綠色產品研發和應用新技術的動力更足，加速了其數字化轉型進程；（2）弱環境規制企業以經濟利益為中心，通常將資源和資金優先用于其主要經營領域，且缺乏有效的輿論監督和環境監管措施，因此在缺乏外部壓力和內部意識的情況下，其可能不會主動進行數字化轉型。

5 機制檢驗

根據前文理論分析可知，環境保護稅主要通過促進研發投入和緩解融資約束這兩條路徑推動企業數字化轉型，并且ESG 表現發揮著正向調節作用。為此，本文構建如下模型來進行機制檢驗。

表6 報告了環境保護稅對企業數字化轉型的機制檢驗回歸結果。其中，列（1）為研發投入作為中介變量的回歸結果，結果顯示，環境保護稅（EPT）的系數顯著為正，說明環境保護稅能夠促進企業研發投入。環境保護稅施行后，稅收完全交由當地政府，有利于打破政企合謀的動機，同時新增了稅收減免政策，有助于企業開展研發活動并加大研發投入，從而為企業數字化轉型提供技術支持。因此，環境保護稅能夠通過促進企業研發投入推動企業數字化轉型，假說2 成立。列（2）為融資約束作為中介變量的回歸結果，結果顯示，環境保護稅（EPT）的系數顯著為負，說明環境保護稅能夠緩解企業融資約束。環境保護稅的征管模式更透明、執法力度更強、稅收優惠更大，有利于緩解金融市場信息不對稱，降低融資風險與成本，增加企業可支配現金流，從而緩解企業融資約束，為自身數字化轉型提供充足資金支持。因此，環境保護稅能夠通過緩解企業融資約束推動企業數字化轉型，假說3 成立。列（3）為ESG 表現作為調節變量的回歸結果，結果顯示，環境保護稅與ESG 表現的交互項（EPT?ESG）的系數顯著為正，說明ESG 表現能夠正向調節環境保護稅對企業數字化轉型的促進作用。ESG 表現良好的企業更有可能吸引到ESG 投資者和以長期價值為導向的股東，他們視環境保護稅為一種外部壓力，支持企業進行數字化轉型來減少環境負擔，并增強可持續性。因此，良好的ESG 表現有利于增強環境保護稅對企業數字化轉型的促進作用，假說4 成立。

表6 機制檢驗回歸結果

6 研究結論與政策啟示

本文將《環境保護稅法》 的施行視為準自然實驗，基于雙重差分法探究了環境保護稅對企業數字化轉型的影響。研究發現：（1）環境保護稅能夠促進企業數字化轉型，使得重污染企業的數字化轉型程度平均提升9.51%，且這種促進效果大致呈上升趨勢。在經過平行趨勢檢驗、安慰劑檢驗、異質性處理效應分析等穩健性檢驗后，該結論仍然成立；（2）環境保護稅對企業數字化轉型的影響具有區域和企業異質性，對東部地區企業、衰退期企業、國有企業及強環境規制企業數字化轉型的促進作用更顯著；（3）環境保護稅通過促進企業研發投入和緩解企業融資約束推動企業數字化轉型，并且ESG 表現發揮著正向調節作用。

本文根據以上研究結論，提出如下政策啟示。

（1）完善環境保護稅制度，深化環境保護稅改革。①提高環保稅稅額標準，增強環境規制力度，進一步釋放環境保護稅對企業數字化轉型的激勵潛能；②持續擴大征稅范圍，可考慮對二氧化碳等溫室氣體征稅，引導企業減污降碳；③實行差異化調節稅率，充分考慮地區和企業的異質性，在推進企業轉型升級過程中，保證企業的可持續發展能力。

（2）強化研發與融資兩大路徑，提升企業ESG表現。①加大政府對企業的研發投入支持力度，減輕企業環境成本負擔，鼓勵企業開展漸進式創新活動，研發清潔技術；②加大稅收優惠力度，增加稅收透明度，進一步降低企業稅費負擔，同時拓寬企業融資渠道，緩解企業融資約束；③提高環保政策的執行效率，發揮金融市場的引導作用，引導企業提高環境表現，積極承擔社會責任，完善公司治理體系，全面提升企業ESG 表現。

（3）增強部門協同治理合作，與其他環保政策制定部門相互配合。①優化涉稅信息共享平臺，加強信息交流與合作，提高跨部門協作治稅效率；②進一步構建涉及金融、生態及稅收等政策支持體系，如將環境保護稅與低碳政策、綠色金融政策相結合，使環境規制對企業數字化轉型的促進作用得到最大發揮。

注釋：

①環境保護稅主要針對大氣污染物、水污染物、固體廢物和噪聲征稅，因此可認為環境保護稅主要影響重污染企業，而對非重污染企業的影響可忽略不計［1］。此外，若企業屬于重污染行業，則視其為重污染企業。16 個重污染行業代碼如下：B06、B07、B08、B09、C17、C19、C22、C25、C26、C27、C28、C30、C31、C32、C33、D44。

②具體關鍵詞見唐松等（2022）［24］的研究。

③東部地區包括北京市、天津市、河北省、上海市、江蘇省、浙江省、福建省、山東省、廣東省、海南省，其余地區則為中、西部地區。