“大气十条” 政策的实施对企业全要素生产率的影响研究

高 瑜 谢世谦 游士兵

1（武汉大学经济与管理学院，武汉 430072）

2（山东管理学院工会干部教育培训学院，济南 250000）

引 言

党的二十大报告指出，“我们要坚持以推动高质量发展为主题，着力提高全要素生产率，推动经济实现质的有效提升和量的合理增长”、“中国式现代化是人与自然和谐共生的现代化”。这体现出，中国式高质量发展本质之一是实现持续有效保护生态环境和有效提升经济的质与量，促进经济增长与生态环境协调发展。但改革开放后中国粗放式的高速经济增长带来的严重环境污染问题，仍为治理顽疾。据环境公报数据显示，2013 年以来，中国爆发了多次大范围的严重灰霾污染，其中74 个重点监测城市中近96%其PM2.5 平均浓度超标。

本文主要关注的2013 年国务院颁布的《关于印发大气污染防治行动计划的通知》 （下文简称“大气十条” 政策）是我国第一个大气污染综合性防治方案，意味着治污由过去控制污染总量为目标转向以改善环境质量为目标。该政策要求，相比于2012 年，到2017 年全国地级及以上城市PM10的浓度需下降10%以上，京津冀、长三角、珠三角及周边区域的PM2.5 的浓度分别下降25%、20%、15%左右，最终在2017 年收官之际实现空气质量总体明显改善。且“大气十条” 政策特别注重通过技术创新、优化资源配置、产业升级等手段实现污染治理。

针对“大气十条” 政策的研究，已有研究更多集中在污染减排效果［1－3］、健康收益的评估［4－6］等方面。那么“大气十条” 政策的出台对经济造成怎样的影响呢？ 现有研究从经济增长、就业、成本收益分析、投资市场、企业创新等视角进行了讨论［7－12］。但关于“大气十条” 政策的研究成果目前存在以下局限性：（1） 已有文献对政策虚拟变量的处理方式多是将京津冀、长三角、珠三角重点关注区域作为实验组，非重点区域作为控制组，2013 年为政策实施年份。但实际上，虽然国务院在2013 年颁布了该政策，但各地级市逐步推进，实施时间并不相同，因此上述这一“大气十条” 政策虚拟变量的处理方法有待进一步优化；（2） 当前评估“大气十条” 政策效应的文献大多是考察污染减排和改善公共健康的效果，且研究主要从宏观层面展开，但微观层面上尤其是研究“大气十条” 政策对企业生产效率影响的文献，较为缺乏。

基于以上分析，本文检验了“大气十条” 政策对企业全要素生产率的影响及其作用机制，识别宏观环境政策对微观经济主体的作用机理，并讨论该政策效应的异质性。本文首次尝试探讨“大气十条” 政策对企业生产率的影响，该政策实施后，创新水平得以提升、资本配置效率得以改善，促进了企业生产率的提升；通过手动整理各地文件，进一步完善政策虚拟变量的构建，改进了现有文献将政策开始实施时间统一定为2013 年的不足；本文对处理效应的异质性进行了维度更广的探讨，从中观地区、微观企业的维度，分析“大气十条” 政策对企业全要素生产率的差异性影响，发现非国有企业、新企业、环境规制强度低的地区、财政压力大的地区对该政策实施更为敏感，进一步探讨了该异质性结果的成因。

1 理论分析

1.1 环境规制、技术创新与企业全要素生产率

“大气十条” 政策是否可以通过提高企业创新能力进而提升企业生产率呢？ 这一问题有待进一步验证。“遵循成本效应” 认为，由于环境规制实施导致的企业合规成本、治污投资增加，降低了生产率。早期的新古典主义理论认为，企业若满足环境政策带来的遵循成本，在生产技术、资源约束不变的条件下将会降低生产中有关劳动、资本等要素投入，导致效率和竞争力的损失［13］，不利于企业生产率的提升［14－19］。

但另有学者认为，企业追求利益最大化，若在无政策驱动下其依旧会自发开展创新活动使盈利水平提高，那为何还需要政府制定从上而下治理环境的政策来促进企业进行创新呢？ 针对这一观点，Porter 和Linde （1995）［20］认为，由于信息不充分、不对称、组织惰性或市场失灵等原因，企业并非总能做出最优决策，因此环境规制能激发其创新潜能，提升竞争力，产生的“创新补偿效应” 能部分或全部抵消合规成本的增加［21］。环境规制不仅可以减排，还会改善这种市场失灵进而促进企业盈利［22］。

根据波特假说：（1） 政策出台激发了企业环保意识，促进其治污同时通过绿色技术升级等方式将治污成本内部化，技术创新提高了投入产出水平，可以弥补成本的上升，最终变为“创新补偿”的净收益；（2） 环境规制降低了政策不确定性，降低了技术进步和环境投资方向的不确定性，为企业技术创新方向指明了可能的实现路径；（3） 环境规制提供的公平竞争环境，使企业无法规避污染治理，因此通过技术创新这一内生动力弥补合规成本增加带来的生产率损失；同时激发企业的竞争意识，企业为了维持竞争优势，抓住这一战略契机，进行创新投资，进而实现产品质量改善和产能增加；（4） 在考虑一般均衡时，短期管制造成的企业成本负担导致其退出，市场竞争力下降，存活的高效企业预期未来利润会增加，因此进一步加大研发投资，生产率得以提升。

基于此，本文认为，技术创新对“大气十条”政策与企业生产率之间关联存在显著的正向中介效应。

1.2 环境规制、资本配置效率与全要素生产率

资源配置效率的改善亦是提升生产率水平的主要途径之一［23－26］。“大气十条” 实施有可能导致资源错配，具体体现在以下两个方面：（1） 面临环保合规与盈利双重压力，企业可能实施低效投资。“大气十条” 明确提出扩大投融资范围，因此企业为了获得信贷支持，可能倾向投资与治污相关但并非最优生产效率的项目，违背了效率原则，降低了投资－投资机会敏感性，生产效率损失；（2） 中国上市公司的投资决策行为长期受委托代理问题的影响［27，28］，企业进行投资时经理存在私人成本［29，30］。如在环境规制导致企业调整生产决策、增加绿色项目或进行绿色改造时，相比以往，作为经理其承担更重监管工作及更大学习成本，需快速掌握新项目增强管理能力。因此如果新项目有较大私人成本，经理可能会减少投资，引致投资不足，造成资本配置效率低下。此外，由于扩大投资规模能够在一定程度上增加经理的私人利益，故而易造成低效率投资［31，32］。

另外，“大气十条” 实施有可能会优化企业自身及企业间资本配置效率，具体体现在以下两个方面：（1） 就企业自身资源配置而言，严厉的环境规制将增强公众环保消费意识，派生绿色需求，对企业的生产产生需求拉动效应［33，34］，因此，根据有限理性经济人假说，为了满足市场绿色需求，理性企业基于长期经济利益的考量，将把有限的生产要素资源从低生产率、高耗能和高排放的项目转向高生产率、清洁性的项目，通过影响企业生产要素的重组优化资源配置效率，带动自身生产率的提升［35］。此外，政策为企业提供多种形式的信贷支持，这能够使得企业把握机会并作出资金决策，增强投资－投资机会敏感性，故而促进生产率的提升；（2） 就企业间资源流动与配置而言，“大气十条” 政策要求化解过剩产能、加快淘汰落后产能等，该举措可能会推动资源从低效率向高效率部门转移，促进了资源流入高效率部门，在技术水平不变的情况下，优化资源配置效率；再者可能推动要素资源向治污成本低的部门转移，由于治污成本越高则企业生产效率越低，因而资源流向低污染部门也将优化资源配置，从而实现整体生产效率的提高［36，37］。

综上所述，“大气十条” 政策的出台促进了资源流动，但由于存在多重效应，其究竟是改善了资源错配，还是加大了资源配置扭曲，尚不得知，需进一步加以验证。

2 研究设计

2.1 基准模型设定

本文将“大气十条” 政策视为准自然实验，运用渐进DID 考察其对企业生产率的影响，模型设定如下：

其中，被解释变量TFPijt是企业的全要素生产率；policyit即为政策虚拟变量，treat×time；Zijt为控制变量，为降低可能的内生性，部分控制变量选择滞后1 期；控制了个体固定效应ηi、时间固定效应μt与地区固定效应Φj；εijt是随机扰动项。

2.2 变量选择、测度及数据来源

本文主要变量的选择及测度具体如下：

（1） 政策虚拟变量（policyit）。手动整理“大气十条” 政策颁布后各地级市转载并实施的时间，设定time虚拟变量，实施后time则取值为1，反之为0。考虑到部分城市实施是在年中或年底，若在当年7 月份之后实施，则设定该地实施时期为下一年。此外，政策中规定京津冀及周边地区、长三角、珠三角为重点实施区域，该区域企业treat赋值为1，其余则为0，policyit为treat与time的乘积。

（2） 被解释变量：企业全要素生产率（TFP）。本文运用James 和Amil （2010）［38］提出的半参数法（以下简称“LP 方法”）测度企业全要素生产率。此外，将使用FE 和OLS 方法测算的TFP 值作稳健性检验。

（3） 控制变量。借鉴已有研究，选取企业规模（lnsize）、企业年龄（age）、企业所有制性质（own⁃er）、企业资产负债率（LEV）、企业盈利水平（prof）、TobinQ 值（TobinQ）、资产结构（struc）作为控制变量。

本文的沪深A 股非金融上市公司数据主要来源于WIND、CSMAR 数据库，限于篇幅，变量的描述性统计结果不再在正文中报告，留存备索。

3 实证结果与分析

3.1 基准模型回归结果

本文选取2010～2022 年度沪深A 股非金融上市公司作为研究样本进行初步回归分析，如表1的列（1） 所示，研究发现，“大气十条” 政策的实施有利于促进企业生产效率的提升；但是进一步动态效应分析发现，政策实施的第3 期之后，系数不再显著，如表1 的列（5） 所示。该初步回归结果表明，此政策显然有效但却不具备长期性。

表1 基准回归结果

因此结合动态效应分析，同时考虑到：（1）本文后续研究重点在于对该政策有效性的实现路径探讨，以便找到该政策及与其相似政策的有效、长效机制；（2） 由于“大气十条” 政策大多是2013年、2014 年在各地级市逐步实施，于2017 年正式收官，所以本文借鉴绝大多数“大气十条” 政策相关研究的处理方式［2，8，9］，后续样本选择2010 ～2017 年，以保证政策实施后的有效区间以及实施前后样本年份基本平衡，更好探究其有效作用机制。其中，2013～2017 年是政策实施时期，而2010～2012 年则为政策未实施时期。

表1 的列（2）～（4） 报告了平均效应结果。其中，列（2） 没有加入控制变量，该列中policyit的系数估计值在1%水平下显著为正，加入控制变量情况下其仍在5%水平下显著为正，如列（3）、（4） 所示，说明“大气十条” 促进了企业全要素生产率的提升。此外，遵循已有文献，列（4） 中的部分控制变量选择滞后1 期值，报告了企业规模、资产负债率、企业盈利水平、TobinQ、企业资产结构的滞后1 期值对企业全要素生产率的影响，估计结果均显著，说明当期这些指标值也会对下一期企业生产率产生显著影响。以上表明，“大气十条” 政策显著提升了企业生产率。

3.2 动态效应及平行趋势检验

上述平均效应未体现出政策效应在不同时期的差异。本文进一步对其动态效应进行检验，采用Jacobson 和Oppenheimer （2003）［39］的事件研究法（Event Study Approach），构建以下模型：

其中，Dit是处理效应时期虚拟变量time与分组变量treat的交互项。

表1 列（5） 动态效应检验结果显示，1 期系数在5%水平下显著为正，2 期系数在10%水平下显著为正，3 期系数依旧为正，但不显著。这表明“大气十条” 显著提升了企业生产率，但作用逐渐减弱。

此外，双重差分估计满足一致性的前提是处理组与控制组满足平行趋势假设，即政策未实施之前，处理组与控制组的发展趋势是平行的，如图1 所示。本文发现，βt在政策实施前均不显著，说明处理组与控制组在政策实施前不存在显著差异，即通过了平行趋势检验。

图1 平行趋势检验

3.3 安慰剂检验

为了排除未观测到的样本特征的影响，在样本中随机抽取123 个作为“伪实验组” 进行安慰剂检验。重复随机抽样500 次，将其与time的乘积作为自变量再次作回归，结果如图2 所示。可以发现，模型的回归系数都集中在0 附近，意味着模型设定不存在遗漏重要变量问题，排除基准结果是由不可观测因素导致，核心结论稳健。

图2 安慰剂检验

3.4 稳健性检验

基准估计结果表明，“大气十条” 政策对企业全要素生产率产生了正向拉动作用。为保证其稳健性，排除混淆因素对估计结果的干扰，进行稳健性检验（结果见表2）。

表2 稳健性检验

（1） 样本数据筛选。为检验极端值的影响，根据TFP 值对样本分别作截尾1%、5%处理，剔除极端值，观察表2 中列（1）、（2） 发现核心系数均显著为正。

（2） 替换被解释变量。改用FE、OLS 方法重新测算TFP。如表2 列（3）、（4） 所示，系数均在10%水平上显著为正，说明改变因变量的测算方法并未影响估计结果，基准结果稳健。

（3） 改变政策实施时间。进一步作“反事实”检验，考察在未实施政策时，结果是否仍然显著，若显著，说明存在其他未观察到的因素提高了企业全要素生产率，反之则说明该因果效应稳健。由于本文对“大气十条” 政策实施年份界定是若7 月份之后实施则计入下一年，因此若将其实施年份提前1 年，许多样本可能仍处于政策实施时期，不能有效地进行反事实检验。故本文将time提前两期，用新生成的time∗treat重新回归，如表2列（5） 所示，发现结果并不显著，排除了是其他外生因素所致的可能性，再次证实基准结果稳健。

4 异质性分析

4.1 企业层面的异质性检验

（1） 与非国有企业相比，国有企业可能存在环境规制预算软约束，同时其资源获取能力较强，且由于国有企业是由中央或地方政府参与控制的企业，因此在资源分配上也极具优势［40－42］。“大气十条” 政策中有明确规定根据各企业的环保情况进行适当的奖励与环境处罚，但国有企业面临的环保处罚相对更低。此外，环境规制会给企业造成政策性负担，政府多采取事后补贴、税收减免等多种形式对国有企业所面临的合规成本压力甚至亏损作补偿，故而形成了企业的预算软约束，削弱了环境规制对企业的创新、合理配置资本激励。因此，“大气十条” 政策的实施对国有与非国有企业可能存在异质性。

（2） 老企业多年经营根基扎实，具有较强的抗冲击能力，但面对更严格的环境规制，年轻企业相对更灵活，更容易抓住这一战略契机，相对更有动力也更好调整发展方向，因此该效应可能存在企业年龄异质性。

①企业所有制。表3 中的列（1）～（3） 报告了不同所有制企业的行为。可以发现，央企、地方国有企业的系数不显著，而非国有企业样本的回归结果显著为正，说明非国有企业的生产率因“大气十条” 的实施得以显著提升，而国有企业并未受到影响，验证国有企业存在环境规制预算软约束，非国有企业对政策的实施更加敏感。

表3 异质性分析（一）

②企业年龄。本文将企业年龄大于或等于中位数（8） 的企业定义为老企业，企业年龄小于中位数（8） 的企业定义为新企业。分组回归结果如表3 中的列（4）、（5） 所示。可以发现，老企业的增效效应不显著，但新企业的全要素生产率却在“大气十条” 政策冲击下受到了显著的正向影响，该因果效应存在企业年龄异质性，故以上论证得以验证。

4.2 地区层面的异质性检验

（1） 环境规制强度。借鉴刘荣增和何春（2021）［43］的研究，用工业污染治理完成投资与第二产业增加值之比来衡量环境规制强度，并以其中位数为分界线，将规制强度大于或等于中位数（0.001863）的省（区、市）定义为环境规制强度较高省（区、市）。如表4 中的列（1）、（2） 所示，政策的实施使得位于低强度地区的企业生产率显著提升，但强度高的地区企业未受到显著的影响。出现这种差异可能的原因在于，政策实施会增加合规成本，企业资金有限，治污的投入挤出了生产性投入，一定程度上抑制了生产技术创新，进而造成企业经济损失，而环境规制强度低的地区对环保的投入足以被正向补偿，实现了企业生产率的提升。

表4 异质性分析（二）

（2） 地方财政压力。借鉴赵阳等（2021）［44］的研究，本文使用上一期财政赤字率衡量地方财政压力，以其中位数为分界线，将其值大于或等于中位数的城市定义为地方财政压力较大的地区。表4 的结果显示，列（3） 的系数显著为正，列（4）不显著，说明对于财政压力较大的地区，政策更加行之有效。可能的原因在于，由于面临的财政压力不同，地方政府在政策执行力度和方向上也存在差异。财政压力较大的城市，地方政府以“大气十条” 政策为战略契机，以经济利益最大化为出发点，通过多种形式推动经济增长。

5 影响机制分析

5.1 “创新补偿效应”检验

本文采用中介效应检验三步法［45，46］，检验技术创新对“大气十条” 政策与企业生产率之间关联的中介效应。其中选取企业绿色发明专利申请量①作为检验创新补偿效应的中介变量。结合本文研究，设定中介效应模型如下：

其中，TFPit是被解释变量，即企业的全要素生产率，policyit为政策虚拟变量，Mit则为中介变量——创新能力，中介效应由β×δ＝α－α′衡量。

表5 报告了创新水平的中介效应结果。其中表7 的列（1）～（3） 是创新补偿效应检验的三步法回归结果。需要关注的是Goodman 检验1，若其P 值＜0.05，则表示拒绝原假设，中介效应成立。可以发现，创新补偿效应的Goodman 检验1在1%水平下显著为正，创新补偿效应存在。

表5 创新补偿效应检验

从表5 的列（2） 可以看出，“大气十条” 政策对企业创新具有显著的正向影响。列（3） 显示，创新对全要素生产率中介效应的回归系数为0.046，且在1%水平下显著。此外，企业创新水平的中介效应比例说明政策实施后企业创新对生产率的间接影响效应为17.76%。综上，“大气十条” 政策会通过促进提升创新水平进而提升企业全要素生产率。

5.2 资本配置效率视角

本文采用资本配置效率代表资源配置效率，运用“投资－投资机会” 敏感性模型检验资本配置效率这一作用路径②。借鉴方军雄（2007）［47］的研究，模型设定如下：

其中，Investit为企业当期投资水平③。考虑到企业资产配置存在一定时滞，借鉴钱雪松（2018）［36］的研究，roait－1是滞后1 期资产收益率，用来测度企业投资机会，同时控制变量进行滞后1 期处理，控制了时间、个体、地区固定效应。

如表6 所示，列（1）、（2）time×treat×roa的系数均在1%水平下显著为正。这表明，“大气十条” 政策实施使得企业投资效率显著提高，提高了资本配置效率。列（3）、（4） 是动态效应结果，发现2 期×roa、3 期×roa系数显著为正，并且显著性增强，系数增大。这表明，“大气十条” 政策实施后企业投资对投资机会的敏感度提升，资产配置水平提升。

表6 资本配置效率作用机制检验

综上可知，“大气十条” 政策实施后，企业投资－投资机会的敏感度显著上升，投资效率的提高优化了资本配置效率，进而提升了企业生产率。

6 结论与政策启示

本文以“大气十条” 政策实施为准自然实验，运用渐进DID 检验其对企业全要素生产率的影响。研究发现：（1） “大气十条” 政策实施显著提升了企业生产率，但该效应逐渐减弱，不具有长期性；（2） 异质性分析表明，非国有企业、年轻企业、环境规制强度低的地区、财政压力大的地区对“大气十条” 政策的实施更为敏感；（3）作用机制分析表明，该政策倾向于通过创新补偿效应、提升资本配置效率来提升企业生产率。与有关“大气十条” 政策的现有研究相比，本文首次尝试探讨了“大气十条” 政策对企业生产率的影响及其作用机制，同时校准了各地政策的准确实施时间，避免现有研究存在的因测量误差造成的估计偏误问题。

本文研究结果也为实现环境政策顺利推进和企业生产率有效提升，提供了一定的借鉴：

（1） 政府在制定政策时需统筹考虑，建立长效机制，同时制定实现污染有效治理与经济发展质量提升共赢的方案，善于运用合理环境规制充分调动企业积极性。①政府应给予企业持续创新激励，加大对清洁技术项目的贷款支持、研发创新投入和补贴力度，多措并举为企业创新活动提供全方位保障；②企业应抓住政府与金融机构等对环保项目支持的战略契机，善于发现投资机会，提高投资敏感性。

（2） 根据企业不同禀赋特征提供差异性措施，完善配额分配与监督机制，为非国有企业、年轻企业提供公平竞争环境，加大对国有企业、老企业的环保监管力度。对于有较强意愿寻求转型契机但是资源较少的民营企业，在引导其减少排污的同时提供政府补贴、税收减免、金融支持缓解融资约束等政策进行激励、帮扶。同时，加大对国有企业、老企业的环保监管力度，给予更大合规压力，倒逼企业减少排污，促进其转变为绿色生产方式来实现生产效率的提升。

（3） 中央政府应针对不同地区设置差异化政策。如，①设置垂直管理体制机制。由于中国中央与地方政府是多重任务委托代理关系和财政分权体制，这造成了地方保护主义、环境负外部性的产生，因此在涉及民生、关系全局利益的环境治理领域，可适当实行垂直管理模式，充分调动央地两方的积极性，使央地目标利益一致，减少社会福利损失；②对环境规制较强地区施加关注，避免政策过度干预企业投资决策、合规成本太大而造成生产效率的损失。

注释：

①为了避免0 值的影响，对数处理时采取绿色专利申请数量加1再取对数的方式。

②这是因为对于企业而言，资源配置的改变主要体现在资本配置的改变，资本配置效率代表着企业投资与投资机会的匹配程度，直观反映了前者对后者的敏感程度，因而资本配置效率可以作为该机制分析中的检验指标。

③企业投资水平＝（构建固定资产、无形资产和其他长期资产支付现金－处置固定资产、无形资产和其他长期资产回收的现金）／总资产。