環境規制對農產品加工企業生態效率的影響

摘要：為揭示環境規制對于農業企業生態效率的影響，以2018—2021年26家農產品上市加工企業數據為研究對象，采用Super-SBM模型測算農產品加工企業的生態效率，實證檢驗環境規制對農產品加工企業生態效率的影響。結果表明，環境規制強度滯后1期在5%水平下顯著為負，環境規制強度滯后1期的二次項在10%水平下顯著為正。該結果揭示了環境規制強度與農產品加工企業生態效率之間的非線性關系，其對農產品加工企業的生態效率具有顯著的“U”形影響。這意味著盡管在短期內環境規制會對農產品加工企業的生態效率產生負面影響，但長期來看，企業的生態效率將逐漸提升并超過起始水平。本研究對農產品加工企業在環境規制下制定調整企業長期發展戰略具有一定的啟示，企業應積極通過技術改造等手段適應環境規制。

關鍵詞：環境規制；生態效率；農產品加工企業；Super-SBM模型

中圖分類號：F324" 文獻標志碼：A

文章編號：1002-1302（2024）23-0282-06

秦社華，李" 澤. 環境規制對農產品加工企業生態效率的影響［J］. 江蘇農業科學，2024，52（23）：282-287.

doi：10.15889/j.issn.1002-1302.2024.23.037

收稿日期：2023-11-12

基金項目：國家社會科學基金重大項目（編號：22ZDA117）。

作者簡介：秦社華（1971—），女，江蘇泰州人，碩士，副教授，主要從事農業經濟管理研究。E-mail：445755869@qq.com。

當前，全球經濟社會發展所面臨的環境挑戰日益加劇，農產品生產加工作為溫室氣體排放的主要來源之一，其相關企業的生態效率對實現綠色可持續發展至關重要。農產品加工是保障國家糧食安全的一個重要環節，但是其快速發展對生態環境造成了諸多不利影響，如廢氣廢水的排放、面源污染等使生態環境遭到了巨大破壞。而生態環境具有公共性和外部性特征，要促使農產品加工企業在追求利潤最大化的同時兼顧生態環境效益，就需要政府制定環境規制對企業的經濟行為進行干預。當前我國的環境規制是否能夠有效促進農產品加工企業的生態效率？其作用機制又是什么？對上述問題的研究能夠為促進農產品加工企業轉變經濟發展模式、實現綠色可持續發展、改善生態環境提供政策依據。

1" 文獻綜述

1.1" 環境規制的相關研究

環境規制屬于公共規制的范疇領域，當一個國家出臺一項政策或相關環境法律法規時，企業就會采取措施來規避環境污染、改善環境質量問題［1］。環境規制是推動產業結構調整升級的重要工具，能夠引導企業的經濟行為向著節能、環保的目標前進［2］，促進其追求社會經濟發展與生態環境協調發展，實現我國經濟由高速發展向高質量發展轉變。同時，彭聰等指出，環境規制應當建立在環境資產明確的前提條件下，運用合理的定價機制，解決市場失靈情況下由環境污染所產生的負外部性問題［3］。

1.2" 生態效率的相關研究

在農業生產過程中，不僅要追求農產品的數量和質量，還要考慮到資源的消耗和環境污染程度［4］。聶彎等將農業生態效率定義為利用最少的自然資源獲得更多的服務和農產品，同時最大可能地使污染排放達到最低，且將資源消耗和污染控制2個方面都控制在生態系統的可控范圍內［5］。唐燕等運用數據包絡分析法選取我國 26 個省（市、區），利用資源再生和產業面板數據對產業生態效率進行分析發現，我國內陸到沿海的生態效率是遞增的［6］。但是由于農業生產需要多種資源投入，傳統的數據包絡法無法判斷松弛變量在效率值當中的影響，而基于松弛度測量的數據包絡分析模型（DEA-SBM模型）可以準確地考慮到松弛變量這一因素，且能夠將期望產出和非期望產出放在一起進行評價，該模型更加精準和細致，被學者廣泛應用和實踐［7-8］。

1.3" 環境規制對企業生態效率影響的研究

目前，學者們主要圍繞環境規制對環境污染和經濟發展2個方面的影響展開詳實的分析。陳傲分析環境政策、環保投入與產業結構和生態效率的關系時發現，環境政策對于生態效率的影響不顯著［9］。胡劍鋒等分析外商直接投資（FDI）與制造業的環境績效之間的關系，并從環境規制門檻角度檢驗了FDI對環境績效影響的門檻效應［10］。羅能生等檢驗財政分權、環境規制對生態效率的影響，在晉升機制的條件下，財政分權的影響對生態效率呈現負相關，且不同類型的環境規制工具對生態效率的影響程度不同［11］。Zhang等將環境監管納入“經濟增長-資源利用-污染物排放”框架分析中，根據1978—2014年中國時間序列數據，實證檢驗四者之間的聯系認為，環境監管有助于經濟增長、資源利用以及減少二氧化碳的排放［12］。Yuan等考察中國制造業部門中的環境規制對生態效率的影響，并把技術創新作為中間變量，研究直接效應和間接效應并實證檢驗環境規制對技術創新的直接影響是否能夠間接影響到行業的生態效率，這也從側面檢驗了“弱波特假說”是否成立［13］。趙小雨從政府管理的視角探究外商直接投資、政府規制水平、城市化水平、環境規制水平等相關因素對中國綠色增長效率產生的影響與作用機制［14］。趙哲等通過分析我國草牧業的生態效率發現，我國草牧業受到技術進步、氣候變化和政府政策等因素的影響［15］。還有一部分學者把環境規制作為主要影響因素，Arouri等認為，嚴格的環境規制會顯著提高一國的對外貿易水平以及國際競爭力水平［16］。朱佳旺實證檢驗環境規制對重污染企業生態效率的影響，并探討綠色技術創新在影響機制作用路徑上是否存在中介效應，進而考察不同地區、不同所有制背景下的企業影響機制的差異性問題［17］。劉圓將環境規制類型分為正式環境規制和非正式環境規制，并分別檢驗2種類型的環境規制對A股重污染企業環保投資的影響［18］。

綜上，本研究將環境規制定義為為了保護生態環境與實現經濟可持續發展，由社會組織和企業個人共同參與，利用行政手段和法律手段對企業、消費者的行為加以一定約束。因此，環境規制是為了解決由環境污染所導致的市場失靈問題，即“負外部性”，環境規制的目標在于控制人們賴以生存的環境中的污染問題，同時要兼顧經濟發展，形成經濟效益和環境效益協調增長的局面。此外，鑒于數據包括分析（DEA）以及基于松弛度測量（SBM）模型的優缺點，本研究采用基于松弛度測量的超效率模型（Super-SBM模型）測算農產品加工企業的生態效率，并進一步分析環境規制對其的影響。

2" 理論機制分析

環境規制可能會通過影響企業的生產投入決策，產生環保效應、成本效應、創新補償效應，進而最終作用到企業的生態效率（圖1）。

2.1" 環境規制對生態效率的環保效應

最初的環境規制是針對環境污染而設立的，通過約束企業的行為，減少污染物的排放。因此，對于那些不合理排放的企業能夠產生一定的約束限制，并促進其對已排放的污染物加以治理，這是環境規制的“環保效應”，即通過源頭治理、過程治理、末端治理來控制污染物。源頭治理可以降低農產品加工過程中所產生的高污染要素的投入量，過程治理需要改進相關的生產技術和工藝技術，末端治理需要引進新的清潔技術來降低污染物的產生量，對形成的污染物進行有效治理。以往的環境規制都是通過末端治理即在最后處理污染物，但很少有企業在源頭或前期過程中引用清潔型的投入要素，或引進清潔技術來降低污染物的排放。因此，我國近幾年頒布的環境政策都越來越重視源頭治理和過程治理，通過具有一定富有激勵型的市場性的環境規制和自愿性的環境規制來引導企業自覺開展污染防治和減排工作。

2.2" 環境規制對生態效率的成本效應

環境規制可以通過成本效應來影響企業的生態效率。受規制的企業其環境顯性成本會逐步增大，特別是當企業的生產結構不合理時，企業就需要對自己的生產結構進行調整，這就會產生大量的生產調整成本，這些成本因素都會導致企業的利潤空間被擠占，減少其他方面的投資，進而影響到企業的經濟效益。當經濟效益降低時，企業的生態效率就會大幅度下降，這對企業的發展無疑是不利的。當環境規制的強度較低時，企業往往被動治理污染，在增加成本的同時，節能減排技術和清潔技術的研發采用積極性較低、難以獲得實質性的技術突破，此時成本效應大于環保效應，企業的生態效率就處于較低水平。當環境規制強度增強時，企業所獲的環境效益逐漸提高，在一定階段下會超過成本效應，最終導致企業的生態效率逐步提高。

2.3" 環境規制對生態效率的創新效應

環境規制可能會通過綠色創新技術影響企業的生態效率。相應的環境規制約束會對企業形成一定的“創新補償”，但“創新補償”不一定會給企業帶來巨大收益。如果企業的減排成本以及處罰成本過高，或環境規制程度較高，那么企業就會增加研發投入，迫使農產品加工企業調整產業結果、開發綠色新能源、更換清潔設備，最終達到清潔生產、降低污染的目的。加大創新投入的結果就是間接地提高企業的生態效率；反之，如果企業的減排成本和處罰成本較低，或環境規制程度較弱，企業進行綠色創新的意愿將較低。而研發投入所產生的收益具有時滯性，“創新補償效應”一般要在長期過程中才能體現出來。

基于上述理論分析，提出研究假說H1：隨著環境規制強度的提升，生態效率呈現出先下降后上升的“U”形趨勢。即在初期水平下，隨著環境規制的增強會降低企業的生態效率，但是達到一定水平之后，環境規制的增強會提高企業的生態效率。

3" 農產品加工企業生態效率的測算

傳統的數據包絡法有CCR與BCC等2種方法，但是它們都沒有考慮到在估計效率時松弛變量所產生的偏差，且傳統數據包絡分析模型無法對多個有效單元進行進一步的排序和比較。超效率SBM模型相較于傳統的數據包絡法不同的是，它不僅考慮了在估計效率時松弛變量所產生的偏差，還能克服角度和徑向上的偏差，還可以對多個有效單元進行進一步的排序和比較，從而更好地區分有效單元。模型構建如下：

minρ=1-（1/m）∑mi=1（w-i/xik）1+1/（r1+r2）∑r1s=1wds/ydsk+∑r2q=1wwq/yuqk；

s.t.xik=∑nj=1xijλj+w-i，i=1，…，m

ydsk=∑nj=1ydsjλj-wds，s=1，…，r1

yuqk=∑nj=1yuqjλj+wuq，q=1，…，r2

λjgt;0，j=1，…，n，w-i≥0，i=1，…，m

wds≥0，s=1，…，r1，wuq≥0，q=1，…，r2。（11）

其中：ρ為超效率值；m為投入變量的數量；w-i為投入松弛變量；xik為第k個決策單元的第i個投入；r1為期望產出數量；r2為非期望產出數量；wds為期望產出的松弛變量；ydsk、ydsj分別為第k、j個決策單元的第s個期望產出；wuq為非期望產出的松弛變量；yuqk、yuqj分別為為第k、j個決策單元的第q個非期望產出；xij為第j個決策單元的第i個投入；λj為權重。

3.1" 指標選取

企業生態效率是企業投入和產出的比值。企業投入指標是企業在生產過程中的要素投入，主要包括資本投入、土地、勞動力投入、企業家才能4個要素。參考前人的研究方法，本研究選用總資產以及原材料投入來衡量資本投入。因原材料投入在數據庫里并沒有相應的數據，故在企業年報中將原材料投入歸為營業成本中。因此，本研究用主營業務成本來衡量原材料投入，勞動力投入采用企業的在職員工數來衡量。在分析企業生態效率的相關文獻中，大多未考慮土地要素，故本研究也未將土地要素納入指標。企業家才能則借助該公司的創新投入指標來衡量企業家，具體采用“研發投入”進行測度。此外，借鑒何智航的研究成果，將管理費用也納入投入指標［19］。結合本研究的目標，企業產出包括提供的產品、服務以及在生產過程中污染物的排放，即經濟效益產出指標和環境污染類指標2類，本研究將主營業務收入和凈利潤作為經濟效益產出類指標。環境污染類指標主要用化學需氧量和氨氮排放總量來衡量。選擇其作為環境污染衡量指標的主要原因在于：第一，由于農業源污染最主要體現在對于水環境的污染和破壞，所以需要注重水環境污染的檢測，而化學需氧量和氨氮排放總量則是水環境污染的檢測指標。第二，鑒于各個農產品加工企業對于社會責任報告中環境披露情況中重污染排放的信息和數據類型不一致，為了研究的一致性，通過手工查閱，本研究選擇較多企業均披露的指標，即化學需氧量和氨氮排放量。關于農產品加工企業生態效率的指標選取見表1。

3.2" 研究對象及數據來源

在污染排放和污染處理方面，政府主要針對的企業是重工業企業，對其污染排放有著嚴格的規定和要求，當地政府一般每年都會記錄收集這些企業的污染排放數據，所以相關數據信息十分容易獲取。但是政府對于農產品加工企業相對寬松，并沒有強制披露污染排放數據的要求，因此相較于重工業企業，農業企業的數據并不準確，每一個企業的指標種類也并不統一，導致農產品加工企業對于環境污染排放信息披露水平不高，權威數據庫中也不能完全搜尋到需要的指標，年度環境信息公開的程度也較低，數據搜集十分困難。因此，考慮到數據的可獲得性，選擇上市農產品加工企業作為研究對象。又考慮到農產品加工企業在環境披露方面的數據不齊全，剔除缺失的數據之后，最終選擇合肥豐樂種業股份有限公司（簡稱豐樂種業）、四川省宜賓五糧液集團有限公司（簡稱五糧液）、新希望集團有限公司（簡稱新希望）、河南雙匯發展投資股份有限公司（簡稱雙匯發展）、南寧糖業股份有限公司（簡稱南寧糖業）、中糧生物科技股份有限公司（簡稱中糧科技）、寧波天邦股份有限公司（簡稱天邦股份）、三全食品股份有限公司（簡稱三全食品）、保齡寶生物股份有限公司（簡稱保齡寶）、煙臺雙塔食品股份有限公司（簡稱雙塔食品）、重慶市涪陵榨菜集團股份有限公司（簡稱涪陵榨菜）、唐人神集團股份有限公司（簡稱唐人神）、山東龍大美食股份有限公司（簡稱龍大肉食）、道道全糧油股份有限公司（簡稱道道全）、新疆冠農股份有限公司（簡稱冠農股份）、維維食品飲料股份有限公司（簡稱維維股份）、江蘇恒順醋業股份有限公司（簡稱恒順醋業）、中農發種業集團股份有限公司（簡稱農發種業）、貴州茅臺酒股份有限公司（簡稱貴州茅臺）、光明乳業股份有限公司（簡稱光明乳業）、中炬高新技術實業（集團）股份有限公司（簡稱中炬高新）、內蒙古伊利實業集團股份有限公司（簡稱伊利股份）、通威股份有限公司（簡稱通威股份）、陳克明食品股份有限公司（簡稱克明食品）、廣東海大集團股份有限公司（簡稱海大集團）、加加食品集團股份有限公司（簡稱加加食品）等26家企業（表2）。本研究關于農產品加工企業的相關財務報表數據均來源于國泰安數據庫，環境指標數據來源于企業年度報告中關于環境保護情況披露情況。

4 "環境規制對農產品加工企業生態效率影響的實證分析

4.1" 變量選取

本研究的被解釋變量為上述測度的企業生態效率。解釋變量為環境規制，具體以環境治理投入占財政支出的比重作為環境規制的替代變量。控制變量包括企業規模、企業年齡、研發支出水平、人均資本等。

4.2" 模型設定

EEit=β0+β1reguit-1+β2regu2it-1+β3sizeit+β4Ramp;Dit+β5ageit+β6capit+εit。（2）

式中：EEit表示農產品加工企業i在第t年的生態效率；前文已經計算出2018—2021年4年的企業生態效率。reguit-1表示企業i滯后1期的環境規制，用PITI指數來衡量，為地區披露的污染源監管信息公開指數。加入環境規制的滯后1期變量是考慮到環境規制的實施效果有滯后，當政府的政策頒布時，企業不能立即做出調整措施。β0～β6分別表示各個變量的回歸系數。本研究參考朱佳旺的做法［17］，將企業規模sizeit、研發投入Ramp;Dit、企業年齡ageit、人均資本存量capit作為控制變量加入模型中；εit表示隨機誤差項。

4.3" 實證分析

本研究使用Stata軟件對企業的生態效率做回歸分析，回歸結果見表3。

由表3可知，環境規制同時控制了企業規模、研發投入、人均資本存量、企業年齡4個控制變量。環境規制滯后1期這一變量在5%水平上顯著為負，環境規制滯后1期二次項變量在10%水平上顯著為負，進而證明研究假說H1，環境規制與生態效率呈現“U”形關系，但顯著水平不高可能是因為樣本量不夠。對于農產品加工企業在環境披露方面數據不夠齊全導致數據搜集較困難，以及近幾年國家才強調企業需要在環境方面進行大量整治，而企業以前對于環境保護不夠重視。另外，在環境規制的測度方面沒有統一的標準，不同行業不同區域都會影響到指標指數，且專門測度企業的環境規制方面指標少之又少。因此，本研究使用地區披露的污染源監管信息公開指數來測度企業的環境規制存在一定的局限性。

5" 結論

本研究基于農產品加工企業在環境效益和經濟效益間難以平衡的背景，從微觀視角分析環境規制對企業生態效率的影響。在梳理相關文獻以及考慮數據可獲得性的基礎上，利用Super-SBM模型測算農產品加工企業的生態效率，利用地區披露的污染源監管信息公開指數來測度環境規制，并構建環境規制對農產品加工企業生態效率影響的實證模型。從回歸結果看，環境規制強度滯后1期在5%水平下顯著為負，環境規制強度滯后1期的二次項在10%水平下顯著為正，驗證了“假說H1：環境規制與生態效率呈現‘U’形關系”。當環境規制的強度較低時，企業為環境污染治理所支付的各類顯性成本尚未轉化為市場競爭力，當環境規制強度增強時，企業所獲的環境效益逐漸提高，在一定階段下會超過成本效應，使得企業的生態效率逐步提高。

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