论文部分内容阅读
摘 要：基于2000—2010年中国工业企业数据库和中国工业企业污染排放数据库，本文利用双重差分法分别从企业和行业层面研究2006年将环境治理纳入官员绩效考核后“两控区”政策对污染减排的影响。研究结果显示：从企业层面看，“两控区”叠加环境绩效考核政策提高了企业的污染减排力度;从行业层面看，“两控区”叠加环境绩效考核政策提高了行业的污染减排力度，同时提高了行业内部的企业生产效率;从行业资源配置看，“两控区”叠加环境绩效考核政策导致生产要素发生了不平衡流动，行业内生产效率的离散程度增大。进一步利用DOP分解方法将行业污染变化分解为企业自身提升效应、资源配置效应、企业进入效应和企业退出效应四个部分进行估计，结果表明，“两控区”叠加环境绩效考核政策会促进资源向污染强度低的企业流动。本文的研究结论表明，适当增加政府减排压力能够显著提高政策的执行效果，对未来中国制定环境政策以及如何落实政策具有重要意义。
关键词：“两控区”政策;环境绩效;污染减排效应;资源配置;双重差分（DID）法
中图分类号：F062.9 文献标识码：A
文章编号：1000-176X（2021）08-0031-09
一、问题的提出
近年来，在2020年要确保实现污染防治攻坚战阶段性目标的背景下，中国出台一系列政策，如《打赢蓝天保卫战三年行动计划》《水污染防治行动计划》等，从大气、水和土壤三个方面进行环境规制约束。同时，中国加大了对污染治理的投资力度，污染治理费用逐年攀升，对废气治理的投资在2014年达到顶峰，约为789亿元。然而，这些措施的成效并不尽如人意，政策执行效果存续时期较短，大气环境并未达到令公众满意的状态。中国的经济发展速度逐渐放缓，要实现经济高质量发展，清洁的生产流程和高效率的生产环境不可或缺，但对环保的高要求在短期内可能会对生产效率存在一定影响。Hsieh和Klenow[1]发现，中国的资源错配程度严重，如果中国的资源错配程度减轻到与美国相同，其生产效率会获得很大提升。在市场化改革的过程中，环境规制的实施不可避免会打破已经形成的市场平衡，导致企业间出现非预期的生产要素流动，进而改变行业和地区间的生产效率差距;另外，地方政府在执行这些决策时会有自己的考量，如是否对本地经济发展不利或影响个人晋升等。
陆铭和冯皓[2]发现，城市的人口和經济活动集聚水平越高，地区污染排放强度越低，中国目前阻止人口向中心区域聚集的政策对节能减排有负面影响。邵帅等[3]认为，当经济集聚水平达到一定程度后将对节能减排产生正向影响。段文斌等[4]认为，减排效率与地区有关，产业间的差异也会造成减排效果的区别。Greenstone等[5]发现，美国清洁空气法案的实施降低了企业全要素生产率（TFP）。郭妍和张立光[6]认为，环境规制对生产率有促进作用，适当的环境规制有利于企业生产效率的提高，验证了“波特假说”。环境规制对企业TFP的影响是不确定的，一方面，会增加企业的生产成本，直接导致企业TFP的下降;另一方面，会促进企业研发，使企业主动采取对环境有利的高效技术，从而间接促进企业TFP的提高，这种直接效应和间接效应相互作用导致总影响并不确定。解垩[7]认为，由于排放减少导致技术进步速度下降，同时又使效率指数提高，两方相抵使得环境规制对工业生产率没有明显的影响。王杰和刘斌[8]认为，环境规制对企业TFP的作用存在两个拐点，影响效果呈倒N型分布，且中国大部分企业处于第一个拐点的左端。环境政策的实施是对市场的一种干预，会影响市场正常的经济活动，导致资源配置出现扭曲。韩剑和郑秋玲[9]发现，政府干预会导致行业内和行业间的资源错配，不同行业的行业内和行业间的资源错配程度有所不同。而具体到环境规制方面，韩超等[10]利用“十一五”规划中的污染目标研究了环境规制对资源再配置的影响，发现环境规制会显著降低污染行业的资源错配水平，且约束性环境规制对补贴性环境规制所导致的扭曲有抑制作用，从而间接提升企业生产率。杨赫等[11]通过省级面板数据分析发现，环境规制对产业在地区间的转移有正向影响，进而提高了地区间的资源配置效率。
环境规制对污染减排和资源配置效率会产生影响，但学者们未能得出一致结论。2006年将环境治理纳入官员绩效考核后“两控区”（以下简称“‘两控区’叠加环境绩效考核”）政策对污染减排有怎样的影响，其通过何种途径实现污染减排，其结果是改善资源错配还是加剧资源错配？为此，本文利用中国工业企业数据库和中国工业企业污染排放数据库，使用双重差分（DID）法研究“两控区”叠加环境绩效考核政策对污染减排和资源配置的影响。本文可能的创新点在于：一是从企业和行业两个层面对“两控区”叠加环境绩效考核政策的污染减排效应进行评价;二是考虑2006年将环境治理纳入官员绩效考核，以此为分界探究改革前后的污染减排差异，为提升政策效果提供了依据。
二、制度背景与研究假设
（一）制度背景
“两控区”是酸雨控制区和二氧化硫污染控制区的简称，包括中国酸雨污染严重的南方城市和二氧化硫污染严重的北方城市，占地109平方公里，占国土面积11.4%;酸雨污染控制区主要包括降水PH值小于等于4.5的城市，二氧化硫污染控制区主要包括空气中二氧化硫年均浓度超过国家二级标准且日均浓度超过国家三级标准的城市，国家级贫困县不纳入“两控区”城市。1998年《国务院关于酸雨控制区和二氧化硫污染控制区有关问题的批复》发布，标志着“两控区”政策开始正式实施，规定了对于二氧化硫排放的一系列限制和净化措施，且主要通过地方政府减少二氧化硫的排放。
2002年原国家环境保护总局发布《两控区酸雨和二氧化硫污染防治“十五”计划》，对“两控区”的污染排放有了更严格的要求。然而上述理想目标并未达成，从2002年开始，中国的二氧化硫排放量就有了逐步回升的趋势，2005年“两控区”实际二氧化硫排放总量1 472万吨，比原本的排放要求多了418.8万吨，其中酸雨控制区的排放量大于二氧化硫污染控制区的排放量。由于政策在后期收效甚微，2005年12月3日，国务院出台《关于落实科学发展观加强环境保护的决定》，对2010年的环境目标提出了新的要求，利用环境保护领导责任制提高地方政府的环保积极性。这一举措将各地区减排任务分配至地方官员，加入地方官员的绩效考核;同时，中国进一步建立健全了监察机关的监管体制，加强环境监管制度。“两控区”政策的目标和实施计划于2010年结束，虽然未实现其减排目标，但对全国性污染减排提供了政策参考，在推动污染减排的过程中发挥了积极作用。 （二）研究假设
有关“两控区”政策对二氧化硫排放影响的文献并不多。田欣等[12]研究了“两控区”政策对水污染企业的影响，将政策实施时间点确认为2001年，而实际上“两控区”政策从1998年开始实施，其研究的水污染企业也不是受到规制力度最大的企业，而仅是受到间接影响的企业。汤韵和梁若冰[13]通过地级市面板数据研究了“两控区”政策对二氧化硫减排的影响。熊波和杨碧云[14]利用1997—2015年地级市数据分析发现，“两控区”政策的减排效果明显，不同地区的减排力度不同。
首先，1998—2006年二氧化硫排放仅在最初存在小幅下降，之后开始逐渐回升，并且回升速度逐年加快，到2005年，这种速度迅速放缓，2006年后又出现了快速下降。[限于篇幅，1998—2010年中国企业年均二氧化硫排放趋势图未在正文列出，留存备索。]其次，将环境治理纳入官员绩效考核后，地方政府将加大相关政策的执行力度，尽最大可能达成目标[15]。最后，由于企业初始禀赋的差异，不同企业面对环境规制的应对策略可能不尽相同，政府对环境的干预可能会加剧不同类型企业在TFP、劳动和资本等方面的差异。综上所述，笔者提出以下研究假设：
H1：“两控区”叠加环境绩效考核政策将显著降低企业的二氧化硫排放量和二氧化硫排放强度。
H2：“两控区”叠加环境绩效考核政策将导致生产要素发生不平衡流动，扩大企业间的TFP、劳动要素投入和资本要素投入差异，行业内生产效率的离散程度增大。
三、研究设计
（一）数据来源与说明
本文所使用数据主要来源于中国工业企业数据库和中国工业企业污染排放数据库。由于1998年前数据的不可获得性，且《国家环境保护“十一五”规划》新划定了环境保护重点城市名单，“两控区”的作用逐渐减小，可能会受到其他影响因素的干扰。因此，本文主要使用2000—2010年中国工业企业数据库进行分析，其包括了中国的国有工业企业和规模以上（每年主营业务收入大于500万元）工业企业的基本信息和财务数据。二氧化硫排放数据及其相关污染数据来源于中国企业排放数据库。为了提高估计的精确性，本文剔除了企业固定资本和工业生产总值缺失、职工人数小于8和开业年份大于企业所在年份的样本和没有城市位于“两控区”的省份（青海、西藏、海南）内的样本。
（二）变量定义
1.被解释变量：二氧化硫排放量、二氧化硫排放强度、TFP
二氧化硫排放量（lnso2_emi）用企业二氧化硫排放量加1后取自然对数衡量，二氧化硫排放强度（lnso2_den）用企业二氧化硫排放量除以企业总产值的自然对数衡量。由于企业状态是时刻变化的，直接使用最小二乘法对企业TFP进行测算会存在内生性并产生较大的偏误，本文采用Olley和Pakes[16]的OP法计算TFP（lntfp）并取自然对数。
2.解释变量：时间与地区虚拟变量的交互项
本文考察“两控区”叠加环境绩效考核政策的效果，解释变量为将环境治理纳入官员绩效考核的时间虚拟变量与是否为“两控区”政策划定范围的地区虚拟变量的交互项（post×tcz），当时间为2006年及以后时，post取值为1，否则为0，当企业位于“两控区”时，tcz取值为1，否则为0。
3.控制变量
本文參考桑瑞聪等[17]选取企业层面的控制变量：企业规模（lnV）用企业工业生产总值的自然对数衡量;企业人数（lnL）用企业员工数的自然对数衡量;企业年龄（lnP）用当年时间减去企业成立时间后加1取自然对数衡量。本文参考韩晶等[18]选取行业层面的控制变量：行业劳资比（ind_KL）用四位数行业固定资产投资与总就业人数之比衡量;行业市场化程度（market）用行业中非国有企业产值占所有企业产值的比重衡量;行业集聚度（ind_con）用每个地区三位数行业工业总产值与每年三位数行业中工业总产值之比衡量。
（三）模型设定
本文基准回归模型设定如下：
lnso2_emicijt/lnso2_dencijt=β0+β1postt×tczcijt+∑4n=2βnXit+αi+δt+ηjt+θct+εcijt（1）
其中，c、i、j和t分别为行业、企业、省份和年份;post×tcz为时间虚拟变量与地区虚拟变量的交互项;αi为企业固定效应;δt为年份固定效应;ηjt为省份—年份固定效应;θct为行业—年份固定效应;Xit为上述企业层面的控制变量;εcijt为随机误差项。
表1是本文主要变量的描述性统计。
四、回归结果分析
（一）基准回归结果
表2是本文基准回归结果，从列（1）可以看出，2006年及以后二氧化硫排放量与之前相比显著下降了12.84%。从列（2）可以看出，交互项系数未发生显著变化，说明二氧化硫排放量的减少与企业所处省份及行业的关系不大，主要是由2006年的政策引起的。从列（3）—列（6）可以看出，若仅引入企业固定效应和年份固定效应，“两控区”叠加环境绩效考核政策会显著降低二氧化硫排放强度。引入企业层面的控制变量后，交互项系数仍然负向显著且变大，说明控制变量中的某些因素抵消了实验组与对照组的部分区别。考虑到某些行业具有污染排放强度高的特征，在政策实施阶段有部分行业出台了相应的污染排放规范，为了排除这种行业内部自我约束带来的影响，本文控制了二位数行业—年份固定效应，发现二氧化硫排放强度出现轻微下降。考虑到各省份中“两控区”城市的数量不同，而且在不同经济环境目标考量下，出台的政策会有所不同，本文控制了省份—年份固定效应，发现政策效应进一步减弱，但依然显著为负。这可能是因为“两控区”叠加环境绩效考核政策的实施往往集中于行业水平，而某些行业随着经济形势的发展可能出现规模扩张、使用低成本的高污染技术等。因此，控制行业—年份固定效应后，政策的实际效应减弱。综上所述，H1得以验证。 为确保双重差分检验的合理性，需要进行平行趋势检验。本文将企业是否位于“两控区”的虚拟变量分别与2000—2010年的年份虚拟变量交互，如果在2005年之前交互项不显著，而2005年之后却显著，则说明平行趋势是满足的。另外，通过检验得到的结果可以反映政策的动态效应。如表3所示，2000年的时间虚拟变量与地区虚拟变量的交互项系数在10%的水平上显著，系数为0.0874，随后逐渐减小。这可能是因为，“两控区”政策的颁布与实施从1998年开始，在实施之初是有效果的，系数为正说明企业一开始并未通过降低二氧化硫排放强度的途径进行减排，而更可能通过减产等手段减少排放量。在2004年，系数全部由正转负;从2006年起，多数系数在1%的水平上显著，且其绝对值逐渐增大，说明2006年将环境治理纳入官员绩效考核以来，“两控区”叠加环境绩效考核的政策效果取得了明显进展，并且这种进展与2000年相比更有意义，因为它显著降低了二氧化硫排放强度且影响程度不断加深，整体呈现出不断加强的趋势。
（二）稳健性检验[限于篇幅，稳健性检验结果未在正文列出，留存备索。]
1.双重差分倾向得分匹配（PSM—DID）
双重差分法排除了大量因素的干扰，利用实验组和对照组得出的结果比较精确，但对照组中可能存在某些与实验组样本差异较大的样本，对平行趋势假设造成干扰。此外，可能会存在影响结果的内生因素，如某地区的企业通过短期内改变排放量对是否处于“两控区”进行干预，或者某地区由于能源丰富、污染密集型行业聚集而被划入“两控区”等。为了减少这些因素导致的选择偏误，利用PSM—DID方法，更加严格地选择对照组样本，利用PSM为每个企业的特征赋值，并根据数值的近似性将与“两控区”企业特征相似的非“两控区”企业挑选出来与实验组合并做DID回归，以检验基准结果的稳健性。本文采用两种PSM方法选择对照组：一是利用最邻近匹配，将“两控区”企业作为实验组，将其他企业对其进行一对三匹配作为对照组;二是使用半径匹配，将半径设置为0.002进行匹配，匹配过程中的控制变量为企业年龄、企业规模和企业人数与企业固定资产的比值。两种方法均得到了与基准回归基本一致的结果。
2.考虑重点环境保护城市
2002年颁布的《大气污染防治重点城市划定方案》将包含43个直辖市、省会城市、沿海开放城市和重点旅游城市以及4个经济特区城市在内的113个城市划分为重点城市，要求他们在2005年之前达到相应的空气质量标准。其中既包括重要的经济政治中心城市，也包括一些空气质量极差的重污染城市，为了完成减排目标，地方政府会在这些城市加大污染治理力度。由于大气污染防治重点城市与“两控区”城市部分重合，污染重点城市的治理行动很可能对“两控区”政策造成干扰，本文单独估计位于大气污染防治重点城市之内的样本受到的政策影响，重新进行政策评估。在加入是否属于重点环境保护城市和其实施时间之后的交互项后，政策效果仍然显著，显著水平有所下降，这可能是由于大气污染防治重点城市与“两控区”城市重合率比较高，导致实施效果不明显。
3.排除环境政策的变动
随着污染排放问题受到越来越多的重视，仅对“两控区”内二氧化硫和酸雨进行控制已无法满足中国的减排要求，根据中国能源规划，煤炭消费量会逐年增高，且新建火电厂往往修建在“两控区”范围之外，二氧化硫的排放区域发生了很大改变，仅对“两控区”进行污染控制起到的效果无法覆盖新兴的污染重点地区和行业。2008年中国出台的《国家酸雨和二氧化硫污染防治“十一五”规划》为每个省份安排了减排标准，从国家层面上对污染排放进行控制，这种控制是与“两控区”叠加环境绩效考核政策呈并列關系的平行政策，理论上来说并不会对本文的研究产生干扰，但为避免潜在的影响，本文将2008年及之后的样本删除后进行回归，结果仍然是负向显著的。
（三）减排机制分析
“两控区”叠加环境绩效考核政策促进二氧化硫减排的途径可能有：在生产过程中优化生产方法，以更加清洁的技术进行生产;在污染排放端增加废气处理装置;直接减少生产以降低污染排放。
表4分析了以上三种途径的实施效果，列（1）利用二氧化硫产生量（so2_production）估计企业通过清洁生产减少排放的效果，结果表明二氧化硫产生量降低了10.24%，且在1%的水平上显著，“两控区”叠加环境绩效考核政策促使企业以更清洁的方式生产产品。列（2）将被解释变量设置为企业的二氧化硫处理率（so2_treatment），即二氧化硫处理量与二氧化硫产生量的比值加1后取自然对数，可以反映出企业的末端治理水平，结果表明二氧化硫处理率显著提高，说明更多的企业选择增加生产末端的减排投入，以达到环保要求。列（3）利用企业的工业增加值（lnD）分析企业是否通过降低产量以减少排放，结果表明企业的工业增加值显著降低，说明仍然存在一些企业以减产应对环保要求，或大部分企业的节能技术无法达到新出台的环保标准，不得不放弃部分生产换取最终的达标。
五、行业层面污染减排效应与资源配置
（一）企业间行为差异与行业层面污染减排效应
本文基于三位数行业进行二氧化硫排放量加总，之后除以行业每年总产值，以估计政策对行业层面二氧化硫排放量（emi_ind）和二氧化硫排放强度（den_ind）的影响。表5列（1）反映了“两控区”叠加环境绩效考核政策对行业层面二氧化硫排放量的影响，上述政策导致行业层面二氧化硫排放量下降，但并不显著。列（2）被解释变量为行业平均二氧化硫排放量（a_emi_ind），结果表明行业平均二氧化硫排放显著下降;列（3）按二氧化硫排放量将行业内第75%分位企业与第25%分位企业作差以反映行业内部高排放量企业与低排放量企业的减排力度差异（emi_diff），发现上述政策会导致排放量差异增大18.55%，即高排放量企业的减排力度将大于低排放量企业的减排力度，这种扩大的差异可能是行业内企业受到异质性影响的体现，也可能是行业内部政策实施力度不均造成扭曲的体现，这种不平衡会造成企业间生产要素流动等影响。列（4）行业层面二氧化硫排放强度（den_ind）显著降低了17.09%。列（5）利用二氧化硫排放强度的行业差异（den_diff）对结果进行验证，发现政策的严格实施对行业整体排放强度的分布状态没有显著影响，减排强度在行业内趋于集中，这可能是政策效果的直接反映，也可能是政策作用于企业生产要素分配方面导致的。整体来看，无论是企业层面还是行业层面，“两控区”叠加环境绩效考核政策在污染减排方面都有显著负向影响。 （二）资源配置及生产要素分析
以环保为目标的环境规制在减少污染排放的同时势必会打破原本市场的平衡，对市场中的资源配置产生影响，最直接的表现在TFP方面。为了进一步分析“两控区”叠加环境绩效考核政策对生产要素分配变动的影响，本文构建如下模型进行行业层面的估计：
yjct=α0+α1postt×tczjct+∑4n=2αnXjct+εjct（2）
其中，yjct分别代表三位数行业内TFP差异水平、劳动要素投入差异水平和资本要素投入差异水平;Xjct为上述行业层面的控制变量;εcijt为随机误差项。
表6是行业层面TFP差异比较，列（1）表明，“两控区”叠加环境绩效考核政策显著提高了行业整体TFP水平（lntfp_ind）。列（2）被解释变量为行业平均TFP（a_tfp_ind），仍显著为正，但系数变小，这可能是因为行业内企业数量扩张。为了确定要素流动对资源配置的影响，将行业内TFP从低到高第75%分位企业与第25%分位企业的差值（tfp_diff1）作为被解释变量，列（3）显示，高TFP企业与低TFP企业的TFP差异被拉大，TFP在行业中的分布趋于分散，表明“两控区”叠加环境绩效考核政策显著提高了资源再分配程度。列（4）利用行业内TFP排名第90%分位企业与第10%分位企业的差值（tfp_diff2）进行回归，其系数约为列（3）的两倍，表明回归结果是稳健的。
进一步检验生产要素在行业内的流动，以企业就业人数代表劳动要素投入，企业固定资产代表资本要素投入，进行行业层面的劳动要素投入差异比较和资本要素投入差异比较。表7列（1）为行业内部劳动要素使用量（lab_ind），用行业总雇佣人数的自然对数衡量，结果表明行业内劳动人数增加;列（2）为行业劳动生产率（lab_pro_ind），用行业总产值除以行业劳动人数总和衡量，结果表明“两控区”叠加环境绩效考核政策会提高行业劳动生产率。列（3）和列（4）分别以劳动生产率第75%分位企业与第25%分位企业的差值（lab_diff1）和第90%分位企业与第10%分位企业的差值（lab_diff2）为被解释变量，计算行业中劳动分配的平衡性，劳动要素在政策影响下分布趋于分散。
从表7列（5）—列（8）可以看出，行业中资本要素得到显著增加，而资本生产率的影响不显著，但资本生产率在行业中的分布变化与劳动类似，政策会提高要素分配的离散程度。两控区”叠加环境绩效考核政策显著提高了行业劳动效率，但对资本效率仅有微弱影响，这可能是因为：一方面，企业为了减少污染排放会更新生产技术，这种新技术往往需要引入高素质的人力资源，这会通过带来新技术和优化劳动生产流程等方法增强企业劳动生产率;另一方面，资本要素投入可能与污染要素投入处于平行关系，它们作用于不同的生产环节，当冲击发生后，资本要素仍按原有途径被使用;还有一种可能，资本要素使用量增加，同时部分作用于生产的资本被投入到污染减排中，导致效果不显著。综上所述，两控区”叠加环境绩效考核政策会改变行业的要素分布，H2得以验证，这表明行业的资源错配确实存在，且随着企业差距的扩大，市场可能会产生更大的扭曲。
控制了企业固定效应后，本文的结论实质上是基于在位企业进行分析得到的。仅通过离散度判断行业内的资源配置变化可能无法排除行业内部的混杂影响，吴利学等[19]认为，在多个生产率分解方法中，动态Olley-Pakes（DOP）方法更适用于中国制造业发展。本文将采用DOP分解方法对加总的二氧化硫排放量和二氧化硫排放强度变化进行分解，加总及分解公式如下：
emi=∑f∈Ω
ctifirmshare×emi（3）
ΔemiG=φS2-φS1+SE2φE2-φS2+SX1φS1-φX1=ΔqS+ΔcovS+SE2φE2-φS2+SX1φS1-φX1（4）
其中，E、S和X分别为进入企业、在位企业和退出企业;emi为行业加总的二氧化硫排放量或二氧化硫排放强度;firmshare为企业份额;ΔemiG为分解的二氧化硫排放量或二氧化硫排放强度;ΔqS为生产率变化的企业自身提升效应（组内）;ΔcovS为生产率变化的资源配置效应（组间）;SE2φE2-φS2为企业进入效应;SX1φS1-φX1为企业退出效应。
表8为“两控区”叠加环境绩效考核政策对行业层面二氧化硫排放量影响的回归结果，列（1）的回归结果表明，上述政策显著降低了行业层面二氧化硫排放量。列（2）被解释变量为行业层面二氧化硫排放量的算术平均，再次证实了上述政策对行业层面二氧化硫排放量有显著降低作用。列（3）被解释变量为将二氧化硫排放量进行分解后得到的OP协方差，系数显著为正，表明上述政策使资源从低排放量企业向高排放量企业流动。列（4）和列（5）分别为企业进入效应和企业退出效应，上述政策显著降低了企业进入对二氧化硫排放量的影响，企业退出对二氧化硫排放量的影响不显著。
表9为“两控区”叠加环境绩效考核政策对行业层面二氧化硫排放强度影响的回归结果，列（1）和列（2）的回归结果表明，上述政策显著降低了行业层面二氧化硫排放强度。列（3）被解释变量为将二氧化硫排放强度进行分解后得到的OP协方差，其系数为负且在1%的水平上显著，表明上述政策会使“两控区”内资源由高排放强度企业向低排放强度企业转移，排放强度小的企业可能会受到更多资源倾斜。列（4）和列（5）的回归结果表明，上述政策使企业进入对二氧化硫排放强度的影响降低了，使企业退出对二氧化硫排放强度的影响提高了。
六、研究结论与政策启示
基于2000—2010年中国工业企业数据库和中国工业企业污染排放数据库，本文利用DID法分别从企业和行业层面研究2006年将环境治理纳入官员绩效考核后“两控区”政策对污染减排的影响。研究结果显示：从企业层面看，“两控区”叠加环境绩效考核政策提高了企业的污染减排力度;从行业层面看，“两控区”叠加环境绩效考核政策提高了行业的污染减排力度，同时提高了行业內部的企业生产效率;对行业资源配置来说，“两控区”叠加环境绩效考核政策导致生产要素发生了不平衡流动，行业内生产效率的离散程度增大。进一步利用DOP分解方法将行业污染变化分解为企业自身提升效应、资源配置效应、企业进入效应和企业退出效应四个部分进行估计，结果表明，“两控区”叠加环境绩效考核政策会促进资源向污染强度低的企业流动。本文的研究结论表明，适当增加政府减排压力能够显著提高政策的执行效果，对未来中国制定环境政策以及如何落实政策具有重要意义。 根据以上研究结论，笔者认为应该加强长期可持续的环境治理行为，强调高质量发展。一项长期有效的环境政策，对各地的发展规划和企业的创新方向都有很强的指导作用，避免环境治理政策仅在短期有效，忽视了环境治理行为是需要长期坚持的现实。应进一步完善官员绩效考核制度，适当增加政府的减排压力，与中央政府统一制定实施的政策相比，地方政府更能有的放矢地根据当地情况出台减排政策。将环境治理纳入官员绩效考核能够实现污染减排，但企业间的生产要素差异进一步扩大，具体体现在企业的TFP、劳动要素投入和资本要素投入等方面。
参考文献：
[1]Hsieh， C.， Klenow，P. J. Misallocation and Manufacturing TFP in China and India[J]. Quarterly Journal of Economics， 2009，124（4）：1403-1448.
[2]陆铭，冯皓.集聚与减排：城市规模差距影响工业污染强度的经验研究[J].世界经济，2014，（7）：86-114.
[3]邵帅，张可，豆建民.经济集聚的节能减排效应：理论与中国经验[J].管理世界，2019，（1）：36-60+226.
[4]段文斌，刘大勇，余泳泽.异质性产业节能减排的技术路径与比较优势——理论模型及实证检验[J].中国工业经济，2013，（4）：69-81.
[5]Greenstone，M.，List，J. A.， Syverson，C. The Effects of Environmental Regulation on the Competitiveness of U.S. Manufacturing[R].NBER Working Paper No.18392，2012.
[6]郭妍，张立光.环境规制对全要素生产率的直接与间接效应[J].管理学报，2015，（6）：903-910.
[7]解垩.环境规制与中国工业生产率增长[J].产业经济研究，2008，（1）：19-25+69.
[8]王杰，刘斌.环境规制与企业全要素生产率——基于中国工业企业数据的经验分析[J].中国工业经济，2014，（3）：44-56.
[9]韩剑，郑秋玲. 政府干预如何导致地区资源错配——基于行业内和行业间错配的分解[J]. 中国工业经济，2014，（11）：69-81.
[10]韩超，张伟广，冯展斌. 环境规制如何“去”资源错配——基于中国首次约束性污染控制的分析[J]. 中国工业经济，2017，（4）：115-134.
[11]杨赫，杨栋会，刘方. 环境规制、产业转移与资源配置[J].资源与产业，2019，（3）：38-45.
[12]田欣，陈帅，徐晋涛.环境规制对中国水污染企业的影响——基于“两控区”政策的实证研究[J].北京大学学报（自然科学版），2019，（5）：941-950.
[13]汤韵，梁若冰.两控区政策与二氧化硫减排——基于倍差法的经验研究[J].山西财经大学学报，2012，（6）：9-16.
[14]熊波，杨碧云.命令控制型环境政策改善了中国城市环境质量吗？——来自“两控区”政策的“准自然实验”[J].中国地质大学学报（社会科学版），2019，（3）：63-74.
[15]田文佳，余靖雯，龚六堂.晋升激励与工业用地出让价格——基于断点回归方法的研究[J].经济研究，2019，（10）：89-105.
[16]Olley，S.， Pakes， A. The Dynamics of Productivity in the Telecommunications Equipment Industry[J]. Econometrica， 1996，64（6）：1263-1298.
[17]桑瑞聪，韩超，李秀珍.出口市场竞争如何影响企业生产率——基于产品配置视角的分析[J].产业经济研究，2018，（5）：41-53.
[18]韓晶，陈超凡，施发启. 中国制造业环境效率、行业异质性与最优规制强度[J]. 统计研究，2014，（3）：61-67.
[19]吴利学，叶素云，傅晓霞. 中国制造业生产率提升的来源：企业成长还是市场更替？[J].管理世界， 2016，（6）：22-39.
（责任编辑：孙 艳）
[DOI]10.19654/j.cnki.cjwtyj.2021.08.004
[引用格式]韩超，李翀宇，张淑睿.“两控区”叠加环境绩效考核政策的污染减排效应[J].财经问题研究，2021，（8）：31-39.
收稿日期：2021-05-10
基金项目：国家社会科学基金重大项目“供给侧结构性改革下东北地区创新要素结构分析与优化对策研究”（18ZDA042）;国家自然科学基金面上项目“异质性企业约束下环境规制对工业污染排放影响机制”（71774028）;中央宣传部“宣传思想文化青年英才”自选项目;辽宁省教育厅人文社科类重点项目“环境治理的资源再配置效应：辽宁的经验证据”（LN2017ZD003）
作者简介：韩 超（1984-），男，山东东平人，研究员，博士，博士生导师，主要从事产业经济学研究。E-mail：super263@126.com
关键词：“两控区”政策;环境绩效;污染减排效应;资源配置;双重差分（DID）法
中图分类号：F062.9 文献标识码：A
文章编号：1000-176X（2021）08-0031-09
一、问题的提出
近年来，在2020年要确保实现污染防治攻坚战阶段性目标的背景下，中国出台一系列政策，如《打赢蓝天保卫战三年行动计划》《水污染防治行动计划》等，从大气、水和土壤三个方面进行环境规制约束。同时，中国加大了对污染治理的投资力度，污染治理费用逐年攀升，对废气治理的投资在2014年达到顶峰，约为789亿元。然而，这些措施的成效并不尽如人意，政策执行效果存续时期较短，大气环境并未达到令公众满意的状态。中国的经济发展速度逐渐放缓，要实现经济高质量发展，清洁的生产流程和高效率的生产环境不可或缺，但对环保的高要求在短期内可能会对生产效率存在一定影响。Hsieh和Klenow[1]发现，中国的资源错配程度严重，如果中国的资源错配程度减轻到与美国相同，其生产效率会获得很大提升。在市场化改革的过程中，环境规制的实施不可避免会打破已经形成的市场平衡，导致企业间出现非预期的生产要素流动，进而改变行业和地区间的生产效率差距;另外，地方政府在执行这些决策时会有自己的考量，如是否对本地经济发展不利或影响个人晋升等。
陆铭和冯皓[2]发现，城市的人口和經济活动集聚水平越高，地区污染排放强度越低，中国目前阻止人口向中心区域聚集的政策对节能减排有负面影响。邵帅等[3]认为，当经济集聚水平达到一定程度后将对节能减排产生正向影响。段文斌等[4]认为，减排效率与地区有关，产业间的差异也会造成减排效果的区别。Greenstone等[5]发现，美国清洁空气法案的实施降低了企业全要素生产率（TFP）。郭妍和张立光[6]认为，环境规制对生产率有促进作用，适当的环境规制有利于企业生产效率的提高，验证了“波特假说”。环境规制对企业TFP的影响是不确定的，一方面，会增加企业的生产成本，直接导致企业TFP的下降;另一方面，会促进企业研发，使企业主动采取对环境有利的高效技术，从而间接促进企业TFP的提高，这种直接效应和间接效应相互作用导致总影响并不确定。解垩[7]认为，由于排放减少导致技术进步速度下降，同时又使效率指数提高，两方相抵使得环境规制对工业生产率没有明显的影响。王杰和刘斌[8]认为，环境规制对企业TFP的作用存在两个拐点，影响效果呈倒N型分布，且中国大部分企业处于第一个拐点的左端。环境政策的实施是对市场的一种干预，会影响市场正常的经济活动，导致资源配置出现扭曲。韩剑和郑秋玲[9]发现，政府干预会导致行业内和行业间的资源错配，不同行业的行业内和行业间的资源错配程度有所不同。而具体到环境规制方面，韩超等[10]利用“十一五”规划中的污染目标研究了环境规制对资源再配置的影响，发现环境规制会显著降低污染行业的资源错配水平，且约束性环境规制对补贴性环境规制所导致的扭曲有抑制作用，从而间接提升企业生产率。杨赫等[11]通过省级面板数据分析发现，环境规制对产业在地区间的转移有正向影响，进而提高了地区间的资源配置效率。
环境规制对污染减排和资源配置效率会产生影响，但学者们未能得出一致结论。2006年将环境治理纳入官员绩效考核后“两控区”（以下简称“‘两控区’叠加环境绩效考核”）政策对污染减排有怎样的影响，其通过何种途径实现污染减排，其结果是改善资源错配还是加剧资源错配？为此，本文利用中国工业企业数据库和中国工业企业污染排放数据库，使用双重差分（DID）法研究“两控区”叠加环境绩效考核政策对污染减排和资源配置的影响。本文可能的创新点在于：一是从企业和行业两个层面对“两控区”叠加环境绩效考核政策的污染减排效应进行评价;二是考虑2006年将环境治理纳入官员绩效考核，以此为分界探究改革前后的污染减排差异，为提升政策效果提供了依据。
二、制度背景与研究假设
（一）制度背景
“两控区”是酸雨控制区和二氧化硫污染控制区的简称，包括中国酸雨污染严重的南方城市和二氧化硫污染严重的北方城市，占地109平方公里，占国土面积11.4%;酸雨污染控制区主要包括降水PH值小于等于4.5的城市，二氧化硫污染控制区主要包括空气中二氧化硫年均浓度超过国家二级标准且日均浓度超过国家三级标准的城市，国家级贫困县不纳入“两控区”城市。1998年《国务院关于酸雨控制区和二氧化硫污染控制区有关问题的批复》发布，标志着“两控区”政策开始正式实施，规定了对于二氧化硫排放的一系列限制和净化措施，且主要通过地方政府减少二氧化硫的排放。
2002年原国家环境保护总局发布《两控区酸雨和二氧化硫污染防治“十五”计划》，对“两控区”的污染排放有了更严格的要求。然而上述理想目标并未达成，从2002年开始，中国的二氧化硫排放量就有了逐步回升的趋势，2005年“两控区”实际二氧化硫排放总量1 472万吨，比原本的排放要求多了418.8万吨，其中酸雨控制区的排放量大于二氧化硫污染控制区的排放量。由于政策在后期收效甚微，2005年12月3日，国务院出台《关于落实科学发展观加强环境保护的决定》，对2010年的环境目标提出了新的要求，利用环境保护领导责任制提高地方政府的环保积极性。这一举措将各地区减排任务分配至地方官员，加入地方官员的绩效考核;同时，中国进一步建立健全了监察机关的监管体制，加强环境监管制度。“两控区”政策的目标和实施计划于2010年结束，虽然未实现其减排目标，但对全国性污染减排提供了政策参考，在推动污染减排的过程中发挥了积极作用。 （二）研究假设
有关“两控区”政策对二氧化硫排放影响的文献并不多。田欣等[12]研究了“两控区”政策对水污染企业的影响，将政策实施时间点确认为2001年，而实际上“两控区”政策从1998年开始实施，其研究的水污染企业也不是受到规制力度最大的企业，而仅是受到间接影响的企业。汤韵和梁若冰[13]通过地级市面板数据研究了“两控区”政策对二氧化硫减排的影响。熊波和杨碧云[14]利用1997—2015年地级市数据分析发现，“两控区”政策的减排效果明显，不同地区的减排力度不同。
首先，1998—2006年二氧化硫排放仅在最初存在小幅下降，之后开始逐渐回升，并且回升速度逐年加快，到2005年，这种速度迅速放缓，2006年后又出现了快速下降。[限于篇幅，1998—2010年中国企业年均二氧化硫排放趋势图未在正文列出，留存备索。]其次，将环境治理纳入官员绩效考核后，地方政府将加大相关政策的执行力度，尽最大可能达成目标[15]。最后，由于企业初始禀赋的差异，不同企业面对环境规制的应对策略可能不尽相同，政府对环境的干预可能会加剧不同类型企业在TFP、劳动和资本等方面的差异。综上所述，笔者提出以下研究假设：
H1：“两控区”叠加环境绩效考核政策将显著降低企业的二氧化硫排放量和二氧化硫排放强度。
H2：“两控区”叠加环境绩效考核政策将导致生产要素发生不平衡流动，扩大企业间的TFP、劳动要素投入和资本要素投入差异，行业内生产效率的离散程度增大。
三、研究设计
（一）数据来源与说明
本文所使用数据主要来源于中国工业企业数据库和中国工业企业污染排放数据库。由于1998年前数据的不可获得性，且《国家环境保护“十一五”规划》新划定了环境保护重点城市名单，“两控区”的作用逐渐减小，可能会受到其他影响因素的干扰。因此，本文主要使用2000—2010年中国工业企业数据库进行分析，其包括了中国的国有工业企业和规模以上（每年主营业务收入大于500万元）工业企业的基本信息和财务数据。二氧化硫排放数据及其相关污染数据来源于中国企业排放数据库。为了提高估计的精确性，本文剔除了企业固定资本和工业生产总值缺失、职工人数小于8和开业年份大于企业所在年份的样本和没有城市位于“两控区”的省份（青海、西藏、海南）内的样本。
（二）变量定义
1.被解释变量：二氧化硫排放量、二氧化硫排放强度、TFP
二氧化硫排放量（lnso2_emi）用企业二氧化硫排放量加1后取自然对数衡量，二氧化硫排放强度（lnso2_den）用企业二氧化硫排放量除以企业总产值的自然对数衡量。由于企业状态是时刻变化的，直接使用最小二乘法对企业TFP进行测算会存在内生性并产生较大的偏误，本文采用Olley和Pakes[16]的OP法计算TFP（lntfp）并取自然对数。
2.解释变量：时间与地区虚拟变量的交互项
本文考察“两控区”叠加环境绩效考核政策的效果，解释变量为将环境治理纳入官员绩效考核的时间虚拟变量与是否为“两控区”政策划定范围的地区虚拟变量的交互项（post×tcz），当时间为2006年及以后时，post取值为1，否则为0，当企业位于“两控区”时，tcz取值为1，否则为0。
3.控制变量
本文參考桑瑞聪等[17]选取企业层面的控制变量：企业规模（lnV）用企业工业生产总值的自然对数衡量;企业人数（lnL）用企业员工数的自然对数衡量;企业年龄（lnP）用当年时间减去企业成立时间后加1取自然对数衡量。本文参考韩晶等[18]选取行业层面的控制变量：行业劳资比（ind_KL）用四位数行业固定资产投资与总就业人数之比衡量;行业市场化程度（market）用行业中非国有企业产值占所有企业产值的比重衡量;行业集聚度（ind_con）用每个地区三位数行业工业总产值与每年三位数行业中工业总产值之比衡量。
（三）模型设定
本文基准回归模型设定如下：
lnso2_emicijt/lnso2_dencijt=β0+β1postt×tczcijt+∑4n=2βnXit+αi+δt+ηjt+θct+εcijt（1）
其中，c、i、j和t分别为行业、企业、省份和年份;post×tcz为时间虚拟变量与地区虚拟变量的交互项;αi为企业固定效应;δt为年份固定效应;ηjt为省份—年份固定效应;θct为行业—年份固定效应;Xit为上述企业层面的控制变量;εcijt为随机误差项。
表1是本文主要变量的描述性统计。
四、回归结果分析
（一）基准回归结果
表2是本文基准回归结果，从列（1）可以看出，2006年及以后二氧化硫排放量与之前相比显著下降了12.84%。从列（2）可以看出，交互项系数未发生显著变化，说明二氧化硫排放量的减少与企业所处省份及行业的关系不大，主要是由2006年的政策引起的。从列（3）—列（6）可以看出，若仅引入企业固定效应和年份固定效应，“两控区”叠加环境绩效考核政策会显著降低二氧化硫排放强度。引入企业层面的控制变量后，交互项系数仍然负向显著且变大，说明控制变量中的某些因素抵消了实验组与对照组的部分区别。考虑到某些行业具有污染排放强度高的特征，在政策实施阶段有部分行业出台了相应的污染排放规范，为了排除这种行业内部自我约束带来的影响，本文控制了二位数行业—年份固定效应，发现二氧化硫排放强度出现轻微下降。考虑到各省份中“两控区”城市的数量不同，而且在不同经济环境目标考量下，出台的政策会有所不同，本文控制了省份—年份固定效应，发现政策效应进一步减弱，但依然显著为负。这可能是因为“两控区”叠加环境绩效考核政策的实施往往集中于行业水平，而某些行业随着经济形势的发展可能出现规模扩张、使用低成本的高污染技术等。因此，控制行业—年份固定效应后，政策的实际效应减弱。综上所述，H1得以验证。 为确保双重差分检验的合理性，需要进行平行趋势检验。本文将企业是否位于“两控区”的虚拟变量分别与2000—2010年的年份虚拟变量交互，如果在2005年之前交互项不显著，而2005年之后却显著，则说明平行趋势是满足的。另外，通过检验得到的结果可以反映政策的动态效应。如表3所示，2000年的时间虚拟变量与地区虚拟变量的交互项系数在10%的水平上显著，系数为0.0874，随后逐渐减小。这可能是因为，“两控区”政策的颁布与实施从1998年开始，在实施之初是有效果的，系数为正说明企业一开始并未通过降低二氧化硫排放强度的途径进行减排，而更可能通过减产等手段减少排放量。在2004年，系数全部由正转负;从2006年起，多数系数在1%的水平上显著，且其绝对值逐渐增大，说明2006年将环境治理纳入官员绩效考核以来，“两控区”叠加环境绩效考核的政策效果取得了明显进展，并且这种进展与2000年相比更有意义，因为它显著降低了二氧化硫排放强度且影响程度不断加深，整体呈现出不断加强的趋势。
（二）稳健性检验[限于篇幅，稳健性检验结果未在正文列出，留存备索。]
1.双重差分倾向得分匹配（PSM—DID）
双重差分法排除了大量因素的干扰，利用实验组和对照组得出的结果比较精确，但对照组中可能存在某些与实验组样本差异较大的样本，对平行趋势假设造成干扰。此外，可能会存在影响结果的内生因素，如某地区的企业通过短期内改变排放量对是否处于“两控区”进行干预，或者某地区由于能源丰富、污染密集型行业聚集而被划入“两控区”等。为了减少这些因素导致的选择偏误，利用PSM—DID方法，更加严格地选择对照组样本，利用PSM为每个企业的特征赋值，并根据数值的近似性将与“两控区”企业特征相似的非“两控区”企业挑选出来与实验组合并做DID回归，以检验基准结果的稳健性。本文采用两种PSM方法选择对照组：一是利用最邻近匹配，将“两控区”企业作为实验组，将其他企业对其进行一对三匹配作为对照组;二是使用半径匹配，将半径设置为0.002进行匹配，匹配过程中的控制变量为企业年龄、企业规模和企业人数与企业固定资产的比值。两种方法均得到了与基准回归基本一致的结果。
2.考虑重点环境保护城市
2002年颁布的《大气污染防治重点城市划定方案》将包含43个直辖市、省会城市、沿海开放城市和重点旅游城市以及4个经济特区城市在内的113个城市划分为重点城市，要求他们在2005年之前达到相应的空气质量标准。其中既包括重要的经济政治中心城市，也包括一些空气质量极差的重污染城市，为了完成减排目标，地方政府会在这些城市加大污染治理力度。由于大气污染防治重点城市与“两控区”城市部分重合，污染重点城市的治理行动很可能对“两控区”政策造成干扰，本文单独估计位于大气污染防治重点城市之内的样本受到的政策影响，重新进行政策评估。在加入是否属于重点环境保护城市和其实施时间之后的交互项后，政策效果仍然显著，显著水平有所下降，这可能是由于大气污染防治重点城市与“两控区”城市重合率比较高，导致实施效果不明显。
3.排除环境政策的变动
随着污染排放问题受到越来越多的重视，仅对“两控区”内二氧化硫和酸雨进行控制已无法满足中国的减排要求，根据中国能源规划，煤炭消费量会逐年增高，且新建火电厂往往修建在“两控区”范围之外，二氧化硫的排放区域发生了很大改变，仅对“两控区”进行污染控制起到的效果无法覆盖新兴的污染重点地区和行业。2008年中国出台的《国家酸雨和二氧化硫污染防治“十一五”规划》为每个省份安排了减排标准，从国家层面上对污染排放进行控制，这种控制是与“两控区”叠加环境绩效考核政策呈并列關系的平行政策，理论上来说并不会对本文的研究产生干扰，但为避免潜在的影响，本文将2008年及之后的样本删除后进行回归，结果仍然是负向显著的。
（三）减排机制分析
“两控区”叠加环境绩效考核政策促进二氧化硫减排的途径可能有：在生产过程中优化生产方法，以更加清洁的技术进行生产;在污染排放端增加废气处理装置;直接减少生产以降低污染排放。
表4分析了以上三种途径的实施效果，列（1）利用二氧化硫产生量（so2_production）估计企业通过清洁生产减少排放的效果，结果表明二氧化硫产生量降低了10.24%，且在1%的水平上显著，“两控区”叠加环境绩效考核政策促使企业以更清洁的方式生产产品。列（2）将被解释变量设置为企业的二氧化硫处理率（so2_treatment），即二氧化硫处理量与二氧化硫产生量的比值加1后取自然对数，可以反映出企业的末端治理水平，结果表明二氧化硫处理率显著提高，说明更多的企业选择增加生产末端的减排投入，以达到环保要求。列（3）利用企业的工业增加值（lnD）分析企业是否通过降低产量以减少排放，结果表明企业的工业增加值显著降低，说明仍然存在一些企业以减产应对环保要求，或大部分企业的节能技术无法达到新出台的环保标准，不得不放弃部分生产换取最终的达标。
五、行业层面污染减排效应与资源配置
（一）企业间行为差异与行业层面污染减排效应
本文基于三位数行业进行二氧化硫排放量加总，之后除以行业每年总产值，以估计政策对行业层面二氧化硫排放量（emi_ind）和二氧化硫排放强度（den_ind）的影响。表5列（1）反映了“两控区”叠加环境绩效考核政策对行业层面二氧化硫排放量的影响，上述政策导致行业层面二氧化硫排放量下降，但并不显著。列（2）被解释变量为行业平均二氧化硫排放量（a_emi_ind），结果表明行业平均二氧化硫排放显著下降;列（3）按二氧化硫排放量将行业内第75%分位企业与第25%分位企业作差以反映行业内部高排放量企业与低排放量企业的减排力度差异（emi_diff），发现上述政策会导致排放量差异增大18.55%，即高排放量企业的减排力度将大于低排放量企业的减排力度，这种扩大的差异可能是行业内企业受到异质性影响的体现，也可能是行业内部政策实施力度不均造成扭曲的体现，这种不平衡会造成企业间生产要素流动等影响。列（4）行业层面二氧化硫排放强度（den_ind）显著降低了17.09%。列（5）利用二氧化硫排放强度的行业差异（den_diff）对结果进行验证，发现政策的严格实施对行业整体排放强度的分布状态没有显著影响，减排强度在行业内趋于集中，这可能是政策效果的直接反映，也可能是政策作用于企业生产要素分配方面导致的。整体来看，无论是企业层面还是行业层面，“两控区”叠加环境绩效考核政策在污染减排方面都有显著负向影响。 （二）资源配置及生产要素分析
以环保为目标的环境规制在减少污染排放的同时势必会打破原本市场的平衡，对市场中的资源配置产生影响，最直接的表现在TFP方面。为了进一步分析“两控区”叠加环境绩效考核政策对生产要素分配变动的影响，本文构建如下模型进行行业层面的估计：
yjct=α0+α1postt×tczjct+∑4n=2αnXjct+εjct（2）
其中，yjct分别代表三位数行业内TFP差异水平、劳动要素投入差异水平和资本要素投入差异水平;Xjct为上述行业层面的控制变量;εcijt为随机误差项。
表6是行业层面TFP差异比较，列（1）表明，“两控区”叠加环境绩效考核政策显著提高了行业整体TFP水平（lntfp_ind）。列（2）被解释变量为行业平均TFP（a_tfp_ind），仍显著为正，但系数变小，这可能是因为行业内企业数量扩张。为了确定要素流动对资源配置的影响，将行业内TFP从低到高第75%分位企业与第25%分位企业的差值（tfp_diff1）作为被解释变量，列（3）显示，高TFP企业与低TFP企业的TFP差异被拉大，TFP在行业中的分布趋于分散，表明“两控区”叠加环境绩效考核政策显著提高了资源再分配程度。列（4）利用行业内TFP排名第90%分位企业与第10%分位企业的差值（tfp_diff2）进行回归，其系数约为列（3）的两倍，表明回归结果是稳健的。
进一步检验生产要素在行业内的流动，以企业就业人数代表劳动要素投入，企业固定资产代表资本要素投入，进行行业层面的劳动要素投入差异比较和资本要素投入差异比较。表7列（1）为行业内部劳动要素使用量（lab_ind），用行业总雇佣人数的自然对数衡量，结果表明行业内劳动人数增加;列（2）为行业劳动生产率（lab_pro_ind），用行业总产值除以行业劳动人数总和衡量，结果表明“两控区”叠加环境绩效考核政策会提高行业劳动生产率。列（3）和列（4）分别以劳动生产率第75%分位企业与第25%分位企业的差值（lab_diff1）和第90%分位企业与第10%分位企业的差值（lab_diff2）为被解释变量，计算行业中劳动分配的平衡性，劳动要素在政策影响下分布趋于分散。
从表7列（5）—列（8）可以看出，行业中资本要素得到显著增加，而资本生产率的影响不显著，但资本生产率在行业中的分布变化与劳动类似，政策会提高要素分配的离散程度。两控区”叠加环境绩效考核政策显著提高了行业劳动效率，但对资本效率仅有微弱影响，这可能是因为：一方面，企业为了减少污染排放会更新生产技术，这种新技术往往需要引入高素质的人力资源，这会通过带来新技术和优化劳动生产流程等方法增强企业劳动生产率;另一方面，资本要素投入可能与污染要素投入处于平行关系，它们作用于不同的生产环节，当冲击发生后，资本要素仍按原有途径被使用;还有一种可能，资本要素使用量增加，同时部分作用于生产的资本被投入到污染减排中，导致效果不显著。综上所述，两控区”叠加环境绩效考核政策会改变行业的要素分布，H2得以验证，这表明行业的资源错配确实存在，且随着企业差距的扩大，市场可能会产生更大的扭曲。
控制了企业固定效应后，本文的结论实质上是基于在位企业进行分析得到的。仅通过离散度判断行业内的资源配置变化可能无法排除行业内部的混杂影响，吴利学等[19]认为，在多个生产率分解方法中，动态Olley-Pakes（DOP）方法更适用于中国制造业发展。本文将采用DOP分解方法对加总的二氧化硫排放量和二氧化硫排放强度变化进行分解，加总及分解公式如下：
emi=∑f∈Ω
ctifirmshare×emi（3）
ΔemiG=φS2-φS1+SE2φE2-φS2+SX1φS1-φX1=ΔqS+ΔcovS+SE2φE2-φS2+SX1φS1-φX1（4）
其中，E、S和X分别为进入企业、在位企业和退出企业;emi为行业加总的二氧化硫排放量或二氧化硫排放强度;firmshare为企业份额;ΔemiG为分解的二氧化硫排放量或二氧化硫排放强度;ΔqS为生产率变化的企业自身提升效应（组内）;ΔcovS为生产率变化的资源配置效应（组间）;SE2φE2-φS2为企业进入效应;SX1φS1-φX1为企业退出效应。
表8为“两控区”叠加环境绩效考核政策对行业层面二氧化硫排放量影响的回归结果，列（1）的回归结果表明，上述政策显著降低了行业层面二氧化硫排放量。列（2）被解释变量为行业层面二氧化硫排放量的算术平均，再次证实了上述政策对行业层面二氧化硫排放量有显著降低作用。列（3）被解释变量为将二氧化硫排放量进行分解后得到的OP协方差，系数显著为正，表明上述政策使资源从低排放量企业向高排放量企业流动。列（4）和列（5）分别为企业进入效应和企业退出效应，上述政策显著降低了企业进入对二氧化硫排放量的影响，企业退出对二氧化硫排放量的影响不显著。
表9为“两控区”叠加环境绩效考核政策对行业层面二氧化硫排放强度影响的回归结果，列（1）和列（2）的回归结果表明，上述政策显著降低了行业层面二氧化硫排放强度。列（3）被解释变量为将二氧化硫排放强度进行分解后得到的OP协方差，其系数为负且在1%的水平上显著，表明上述政策会使“两控区”内资源由高排放强度企业向低排放强度企业转移，排放强度小的企业可能会受到更多资源倾斜。列（4）和列（5）的回归结果表明，上述政策使企业进入对二氧化硫排放强度的影响降低了，使企业退出对二氧化硫排放强度的影响提高了。
六、研究结论与政策启示
基于2000—2010年中国工业企业数据库和中国工业企业污染排放数据库，本文利用DID法分别从企业和行业层面研究2006年将环境治理纳入官员绩效考核后“两控区”政策对污染减排的影响。研究结果显示：从企业层面看，“两控区”叠加环境绩效考核政策提高了企业的污染减排力度;从行业层面看，“两控区”叠加环境绩效考核政策提高了行业的污染减排力度，同时提高了行业內部的企业生产效率;对行业资源配置来说，“两控区”叠加环境绩效考核政策导致生产要素发生了不平衡流动，行业内生产效率的离散程度增大。进一步利用DOP分解方法将行业污染变化分解为企业自身提升效应、资源配置效应、企业进入效应和企业退出效应四个部分进行估计，结果表明，“两控区”叠加环境绩效考核政策会促进资源向污染强度低的企业流动。本文的研究结论表明，适当增加政府减排压力能够显著提高政策的执行效果，对未来中国制定环境政策以及如何落实政策具有重要意义。 根据以上研究结论，笔者认为应该加强长期可持续的环境治理行为，强调高质量发展。一项长期有效的环境政策，对各地的发展规划和企业的创新方向都有很强的指导作用，避免环境治理政策仅在短期有效，忽视了环境治理行为是需要长期坚持的现实。应进一步完善官员绩效考核制度，适当增加政府的减排压力，与中央政府统一制定实施的政策相比，地方政府更能有的放矢地根据当地情况出台减排政策。将环境治理纳入官员绩效考核能够实现污染减排，但企业间的生产要素差异进一步扩大，具体体现在企业的TFP、劳动要素投入和资本要素投入等方面。
参考文献：
[1]Hsieh， C.， Klenow，P. J. Misallocation and Manufacturing TFP in China and India[J]. Quarterly Journal of Economics， 2009，124（4）：1403-1448.
[2]陆铭，冯皓.集聚与减排：城市规模差距影响工业污染强度的经验研究[J].世界经济，2014，（7）：86-114.
[3]邵帅，张可，豆建民.经济集聚的节能减排效应：理论与中国经验[J].管理世界，2019，（1）：36-60+226.
[4]段文斌，刘大勇，余泳泽.异质性产业节能减排的技术路径与比较优势——理论模型及实证检验[J].中国工业经济，2013，（4）：69-81.
[5]Greenstone，M.，List，J. A.， Syverson，C. The Effects of Environmental Regulation on the Competitiveness of U.S. Manufacturing[R].NBER Working Paper No.18392，2012.
[6]郭妍，张立光.环境规制对全要素生产率的直接与间接效应[J].管理学报，2015，（6）：903-910.
[7]解垩.环境规制与中国工业生产率增长[J].产业经济研究，2008，（1）：19-25+69.
[8]王杰，刘斌.环境规制与企业全要素生产率——基于中国工业企业数据的经验分析[J].中国工业经济，2014，（3）：44-56.
[9]韩剑，郑秋玲. 政府干预如何导致地区资源错配——基于行业内和行业间错配的分解[J]. 中国工业经济，2014，（11）：69-81.
[10]韩超，张伟广，冯展斌. 环境规制如何“去”资源错配——基于中国首次约束性污染控制的分析[J]. 中国工业经济，2017，（4）：115-134.
[11]杨赫，杨栋会，刘方. 环境规制、产业转移与资源配置[J].资源与产业，2019，（3）：38-45.
[12]田欣，陈帅，徐晋涛.环境规制对中国水污染企业的影响——基于“两控区”政策的实证研究[J].北京大学学报（自然科学版），2019，（5）：941-950.
[13]汤韵，梁若冰.两控区政策与二氧化硫减排——基于倍差法的经验研究[J].山西财经大学学报，2012，（6）：9-16.
[14]熊波，杨碧云.命令控制型环境政策改善了中国城市环境质量吗？——来自“两控区”政策的“准自然实验”[J].中国地质大学学报（社会科学版），2019，（3）：63-74.
[15]田文佳，余靖雯，龚六堂.晋升激励与工业用地出让价格——基于断点回归方法的研究[J].经济研究，2019，（10）：89-105.
[16]Olley，S.， Pakes， A. The Dynamics of Productivity in the Telecommunications Equipment Industry[J]. Econometrica， 1996，64（6）：1263-1298.
[17]桑瑞聪，韩超，李秀珍.出口市场竞争如何影响企业生产率——基于产品配置视角的分析[J].产业经济研究，2018，（5）：41-53.
[18]韓晶，陈超凡，施发启. 中国制造业环境效率、行业异质性与最优规制强度[J]. 统计研究，2014，（3）：61-67.
[19]吴利学，叶素云，傅晓霞. 中国制造业生产率提升的来源：企业成长还是市场更替？[J].管理世界， 2016，（6）：22-39.
（责任编辑：孙 艳）
[DOI]10.19654/j.cnki.cjwtyj.2021.08.004
[引用格式]韩超，李翀宇，张淑睿.“两控区”叠加环境绩效考核政策的污染减排效应[J].财经问题研究，2021，（8）：31-39.
收稿日期：2021-05-10
基金项目：国家社会科学基金重大项目“供给侧结构性改革下东北地区创新要素结构分析与优化对策研究”（18ZDA042）;国家自然科学基金面上项目“异质性企业约束下环境规制对工业污染排放影响机制”（71774028）;中央宣传部“宣传思想文化青年英才”自选项目;辽宁省教育厅人文社科类重点项目“环境治理的资源再配置效应：辽宁的经验证据”（LN2017ZD003）
作者简介：韩 超（1984-），男，山东东平人，研究员，博士，博士生导师，主要从事产业经济学研究。E-mail：super263@126.com