职称论文发表范文
摘要:长江大保护政策对沿江化工企业发展的后续影响是衡量政策实施效果的重要方面。论文基于2012—2019 年中国沪深 A 股 142 家化工上市企业的面板数据,运用双重差分模型(DID)检验了长江大保护政策对沿江化工上市企业绩效的影响。研究发现:长江大保护政策显著降低了沿江化工上市 企业绩效,但技术创新对负向影响具有削弱效应。进一步拓展分析可知,该政策对非国有企业绩效的 负向作用更突出,且对长江中游的企业绩效降低更明显。研究结论对巩固化工企业治理成效,提升长 江大保护政策的实施效果具有理论与实践价值。
关键词:长江经济带;生态大保护;企业绩效;技术创新
中图分类号:X196;F062.2 文献标识码:A
Dilemma or Change?—Study on the Effect of Yangtze River Protection Policy on Chemical Enterprise Performance under the Regulation of Technological Innovation
ZHAO Feifei, PAN Yu, ZHAO Xu
(College of Economics and Management, China Three Gorges University, Yichang Hubei 443002, China)
Abstract:The sustainable effect of the Yangtze River Protection Policy on the development of chemical enterprises along the Yangtze River is an important aspect to measure the effect of policy implementation.
Based on the panel data of 142 chemical listed companies in Shanghai and Shenzhen A-shares from 2012 to 2019, and the paper uses the difference-in-difference model (DID) to test the impact of the Yangtze River Protection Policy on the performance of chemical listed companies along the Yangtze River. It is found that the Yangtze River Protection Policy significantly reduces the performance of listed chemical enterprises along the Yangtze River, but technological innovation has a weakening effect on the negative impact. Further expansion analysis shows that the negative effect of the policy on the performance of non-state-ownedenterprises is more prominent and the performance of enterprises in the middle reaches of the Yangtze Riverdecreases more obviously. The research conclusion has theoretical and practical value for consolidating the governance effect of chemical enterprises and improving the implementation effect of the Yangtze River protection policy.
Key words:Yangtze River Economic Belt; ecological protection; enterprise performance; technological innovation
生态大保护政策事关沿线居民安身立命之根本,是实现长江经济带高质量发展的应有之义,也是 实现中华民族伟大复兴和可持续发展的必然选择。党的十八大以来,国家十分重视长江流域的生态环 境整治工作,习近平总书记多次沿江视察并作出系列重要讲话。2016 年 1 月 5 日,习近平总书记在重庆考察时明确提出:“要把修复长江生态环境摆在压倒性位置,共抓大保护,不搞大开发”。2018年 4 月 26 日,习近平总书记在武汉主持召开的深入推动长江经济带发展座谈会上指出,“长江沿岸重化工业高密度布局,污染排放大,‘化工围江’问题突出”。2020 年 11 月 4 日,习近平总书记在南京主持召开全面推动长江经济带发展座谈会时指出,要构建综合治理新体系,改善长江生态环境和水域 生态功能,提升生态系统质量和稳定性。基于长江生态环境保护的重要性,必须果断采取措施修复长 江生态环境,促进化工产业结构升级和长江经济带高质量和可持续发展[1]。
“化工围江”问题由来已久。长江经济带因其优越的地理位置、丰富的淡水资源及天然的运输航 道,因此吸引大量化工企业沿线集聚。“长江沿线分布约 40 余万家化工企业,五大钢铁基地、七大炼油厂以及上海、南京、仪征等大型石油化工基地”[2]。化工企业集聚导致的环境污染和生态修复难题 不容忽视,沿江区域化工园区和相关企业所排放的污染物带来的生态环境影响已在不同区域超出了环 境承载力,流域污染带来的环境风险已威胁到生态环境系统的健康和民生[3]。沿江约 30%的环境风险企业位于饮用水水源地周边 5 千米范围内,各种危、重污染源生产储运集中区与主要饮用水水源交替配置[4],沿江形成了 600 多千米的岸边污染带,分布着 300 多种有毒污染物,干流约 60%的水体受到不同程度的污染[2]。
为破解“化工围江”的严重局面,多地政府相继出台系列政策推进长江沿岸化工企业的关停,搬迁及改造等工作。湖北省率先提出“沿江一公里内留白”,对多家企业实施的“关改搬转”政策取得了显著的成效。在沿江环境治理获得积极成效的同时,严格的生态保护政策对化工企业约束力不断增强,成为影响企业绩效的重要因素。严格的环境政策是导致沿江化工企业陷入“环境保护”与“企业绩效”此增彼减的两难困局,还是成为推动化工企业实现“环境保护”与“企业绩效”两者双赢的有利变局,成为热点议题,也是本文研究的主要内容。
1 文献梳理
“化工围江”一直是探讨长江生态保护的热点问题,相关研究也主要集中在探讨破解路径和治理效果两个层面。长江经济带城市安全与发展不平衡不充分的矛盾突出,危化品治理困难重重,“化工围江”问题积重难返,把长江经济带建设成高质量发展经济带,破解“化工围江”难题,需要调“优” 生态布局、调“轻”产业结构、调“绿”发展底色,筑牢“美丽长江”的生态基底[5]。长江经济带“化工围江”治理成效显著,污染排放力度明显降低,水体质量大幅提升,生态资源恢复呈良好态势[6]。
关于生态保护政策与企业绩效的研究主要集中在关系验证以及作用机制分析两个方向,且呈现交叉融合的趋势。波特假说认为合理的环境规制有利于促进企业的技术创新,进一步有效地提高企业生产力,提高的生产力补偿了企业用于环保投入的资金成本,同时增强了企业的竞争力,从而提升了企业的企业绩效[7],该观点得到了 Trevlopoulos 等[8]的验证。叶红雨和杨静[9]创建多周期三差异模型研究发现绿色税收能够促进大型企业技术创新进而影响企业的企业绩效;彭安祺[10]将技术创新作为中介变量探讨环境规制与企业绩效的关系,指出环境规制能够通过促进企业技术创新的投入和产出对企业的企业绩效产生影响。企业环境保护投资是环保政策与企业绩效之间的桥梁与中介,环境规制可以促进企业环境投资从而提高企业绩效[11]。在政府严格的环保政策压力驱动下,企业积极采取污染预防、产品管理和可持续发展三种战略能力增强竞争优势,进而提升企业绩效[12]。社会公众的关注驱使企业主动提升自身环保形象,有效满足利益相关者的环保需求,进而能够获得政府、投资者等主体的资金支持,提升企业绩效。企业的目标是实现利润最大化,企业在决策中考虑环保投入会使经营成本上升, 不利于提升企业的企业绩效[13],因为环保投入的资金在同等条件下可创造价值[14]。黄清煌和高明[15] 以 2001—2015 年的省级面板数据为样本,运用联立方程组模型验证环境规制与经济绩效之间存在负向相关关系。由于环境政策的实施对企业层面的影响机制可能存在滞后性,因此对企业绩效的影响会出现短期与长期差异,即从时间趋势上呈现非线性特征。叶红雨和王圣浩[16]指出,在短期内环境政策会导致企业成本增加抑制企业绩效,但长期则由于技术创新的中介作用出现促进作用。张国清等[17] 以 2009—2017 年 A 股上市公司为样本,基于过程和结果维度考察了环境治理与企业绩效间的“U” 型关系。
通过上述文献梳理发现,如何破解“化工围江”难题是长江生态保护治理的重难点问题,但关于生态保护政策对沿江化工企业后续发展问题的关注则鲜有。长江大保护政策在实现环境保护的同时对 化工企业具体产生哪些影响?对不同化工企业的影响是否存在差异?这些影响是否存在流域异质性? 一系列问题亟待解决。为解决上述问题,本文选取中国沪深 A 股 142 家沿江化工上市企业,运用双重差分模型探讨长江大保护政策对企业绩效的影响及作用机制。本文的主要贡献集中在以下两方面: 第一,本文在探讨长江大保护政策对化工企业绩效影响的同时,论证了技术创新在化解企业环境成本 压力方面的积极作用。第二,从企业特质角度,细致考察了国有与非国有企业应对环境保护政策可能 存在的差异性策略行为;从流域差异视角,分析长江上中下游区域化工企业类型差异可能带来的环境 政策效果的异质性。本文研究结论可为长江大保护政策的持续推进提供现实依据,可为巩固长江大保 护政策的治理效果提供可行路径,也可为后续保护政策的制定提供可借鉴经验与建议。
2 理论基础与研究假设
2.1 生态大保护政策与沿江化工企业绩效
基于成本理论,企业对环境保护的投入会增加企业的经营成本,从而造成企业绩效的下降[18]。长江大保护政策的实施使得沿江化工企业关停、搬迁、转型升级,从而实现长江生态环境治理与修复。然而化工企业对水资源的巨大需求、是否邻近市场、运输成本等变化反应敏感,尤其是低成本的水路运输是其核心竞争优势,搬离沿江地区将会增加企业的运输距离,从而增加企业的经营成本,进而降低企业的利润。根据权衡理论,企业在进行环保投资时需要对其产生的经济效益、社会收益和企业成本做出权衡。当企业在获取高环境绩效时,需要加大对环境污染防御、治理的投入,同时加大研发投入、升级污染防治技术、引进绿色能源,从而达到减少污染的目的,而这些都会增加企业的经营成本[19]。
基于上述分析,本文认为化工企业作为重污染行业,不管是为降低污染进行的环保投入、绿色技术创新等治理型行为,还是为防止在搬迁、关停过程中的二次污染而采取的预防性行为,均会增加企 业成本,从而降低企业绩效。加之,在严格的生态环境保护政策下,化工企业无论是“关改搬转”还 是转型升级都需要前期大量的资金投入。因此本文提出如下研究假设:
H1:长江大保护政策会降低长江沿岸化工企业的企业绩效。
2.2 生态大保护政策、技术创新与沿江化工企业绩效
在长江大保护政策正向激励与逆向惩罚的双重作用下能够有效激发沿江化工企业的技术创新投 资。在短期内,企业技术创新投资能够提升当前发展能力,但不利于盈利能力的提升,随着创新投入的持续增加,最终能够实现企业绩效与核心竞争力的提升。针对长江沿岸“化工围江”问题,政府出台相关政策并采取一系列措施破解该局面,积极地引导企业升级改造,如设立化工产业转型升级基金、专项补助资金等,鼓励企业主动提高研发投入,淘汰落后产能,加快动能转换,实现产业结构转型升级。因此,本文提出如下研究假设:
H2:技术创新能够调节长江大保护政策与化工企业绩效的负向关系。
3 研究设计
3.1 长江大保护政策背景
2012 年 11 月,党的十八大将“生态文明建设”纳入中国特色社会主义事业“五位一体”总布局, 生态环境保护发生历史性、转折性、全局性变化。2016 年 1 月,习近平总书记在重庆召开推进长江经济带发展座谈会时强调,长江流域是我国经济中心所在、活力所在,推动长江经济带发展必须坚持生态优先、绿色发展的战略定位,这不仅是对自然规律的尊重,也是对经济规律、社会规律的尊重, 并强调要“共抓长江大保护”,把修复长江生态摆在压倒性的位置。基于此,沿江针对化工企业的治理政策密集出台,例如,2016 年湖北省全面启动危险化学品生产企业搬迁改造工作;湖北省宜昌市出台《宜昌化工产业专项整治及转型升级三年行动方案》。当前,沿江各省份化工企业整治取得显著成效。
3.2 模型设定
为了评估长江大保护政策对化工企业绩效的影响,直观的方法是比较化工企业绩效在生态大保护政策实施前后的变化情况,但此估计思路会带来较大的估计偏差。原因在于,同一时期内实施的其他 类型的区域政策会影响企业的企业绩效,虽然在实证回归过程中可以通过加入关键控制变量的方法加 以解决,但仍存在遗漏相关变量的可能。双重差分方法则可以有效解决政策评估过程中可能存在的内 生性问题。因此,本文以 2016 年长江经济带“共抓长江大保护”的提出为准自然实验,引入双重差分方法对长江大保护政策对沿江化工企业绩效的影响进行分析。借鉴李启平[20]的研究,具体模型设计如下:
ROAi, t = b0 + b1 · Timei, t + b2 · Treati, t + b3 · Timei, t · Treati, t +
b · Controls + m + l + e (1)
4 i, t i t i, t
式中:下标 i 表示企业,t 表示年份;ROAi, t 为因变量,表示第 i 个企业第 t 年的企业绩效;虚拟变量Time 表示是否为政策实施年份,Time=1 为政策实施年份,Time=0 为政策实施之前的年份;虚拟变量Treat 表示是否为实验组,Treat=1 为实验组,Treat=0 为控制组;交乘项 Time·Treat 为主要解释变量; Controls 为控制变量;mi 为企业个体固定效应,lt 为时间固定效应;ei, t 表示随机误差项。
本文选取总资产收益率(ROA)作为被解释变量,表示企业的企业绩效,而用净资产收益率(ROE)替代被解释变量来进行稳健性检验。本文的主要解释变量为 Time·Treat,Time 表示年份是否为长江大保护政策实施的年份,本文中 2012—2015 年取值为 0,2016—2019 年取值为 1。Treat 表示企业是否为长江沿江企业,是则取 1,否则取 0。
对于控制变量的选择,本文借鉴刘晓光和邵润欣[21]的研究,选取企业层面微观经济数据,具体包括企业规模、企业上市年龄、资产负债率、营业收入增长率、股权性质、股权集中度和董事会规模。主要变量及定义如表 1 所示。
表 1 主要变量及定义
变量 |
变量名称 |
变量符号 |
变量定义 |
因变量 | 总资产收益率 | ROA | 净利润/总资产平均余额 |
自变量 | 长江沿江企业 | Treat | 长江沿江企业为 1,否则为 0 |
政策实施时间 |
Time | 长江大保护政策实施之后的年份取值为 1,实施之
前的年份取值为 0 | |
调节变量 | 技术创新 | RD | 研发投入/主营业务收入 |
控制变量 | 企业规模 | Size | 企业总资产的自然对数 |
企业上市年龄 | Age | 数据观察年份-企业上市年份 | |
资产负债率 | Lev | 总负债/总资产 | |
营业收入增长率 |
Growth | (营业收入本期金额-营业收入上年同期金额)/营
业收入上年同期金额 | |
股权性质 | Soe | 国有企业为 1,否则为 0 | |
股权集中度 | Stock |
公司第一大股东持股比例 | |
董事会规模 | Board |
董事会成员数量 |
3.3 数据来源及描述性统计
由于 2020 年新冠肺炎疫情对化工企业绩效产生一定外生冲击,因此加以剔除。鉴于数据的可得性,本文采用 2012—2019 年中国沪深 A 股上市化工企业为研究样本,剔除 ST、*ST 及已经退市企业、变量数据缺失企业,最终获得 142 个企业,1 136 个观测值。本文数据来源于 CSMAR 数据库和巨潮网。
本文的变量描述性统计特征如表 2 所示。由表中可知,ROA 的最大值为 0.466,最小值为-1.125, 均值为 0.037,标准差为 0.072。ROA 最大、最小值表明样本企业之间的企业绩效差异较为明显。Treat的均值为 0.309,表明在研究样本中,30.9%的企业属于长江沿江企业。控制变量中营业收入增长率存在较大的差异,其余变量无较大差异。
表 2 | 变量的描述性统计 | ||||
变量名称 | 最大值 | 最小值 | 均值 | 标准差 | |
ROA | 0.466 | -1.125 | 0.037 | 0.072 | |
Traet | 1 | 0 | 0.309 | 0.463 | |
RD | 25.310 | 0 | 2.869 | 2.144 | |
Size | 25.930 | 19.082 | 22.154 | 1.154 | |
Age | 27 | 0 | 11.419 | 6.605 | |
Lev | 1.352 | 0.014 | 0.423 | 0.216 | |
Growth | 665.540 | -0.848 | 0.789 | 19.776 | |
Soe | 1 | 0 | 0.401 | 0.490 | |
Stock | 85.232 | 5.716 | 32.801 | 13.655 | |
Board | 15 | 4 | 8.529 | 1.681 |
施之前,两组样本的企业绩效具有相同的变化趋势。若研究样本的企业绩效满足平行趋势检验,表明在政策实施之前,企业绩效之间并无显著的差异,其变动是由政策影响的,并且平行趋势检验在一定程度上消除了长江大保护政策的自选择问题。因此,本文在进行双重差分检验之前进行平行趋势检验, 发现实验组和控制组基本满足平行趋势。
4.2 检验结果分析
本文首先考察长江大保护政策对沿江上市化工企业绩效的影响,进一步控制时间及个体固定效应 及纳入控制变量,检验结果如表 3 所示。
表 3 长江大保护政策对沿江上市化工企业绩效的影响
变量 |
列(1) |
列(2) |
列(3) |
列(4) |
Time·Treat | -0.019 3**
(0.008 5) | -0.019 3***
(0.007 4) | -0.013 3*
(0.007 8) | -0.012 5*
(0.006 9) |
Time | 0.014 4***
(0.005 4) | -0.008 3
(0.010 3) | 0.003 9
(0.006 3) | -0.136 0***
(0.027 6) |
Treat | 0.010 1*
(0.005 6) | 0.026 4
(0.036 1) | 0.004 9
(0.005 0) | 0.124 0**
(0.060 2) |
Size | 0.017 0***
(0.003 2) | 0.037 7***
(0.014 4) | ||
Age | -0.000 7*
(0.000 4) | 0.013 0***
(0.003 9) | ||
Lev | -0.145 0***
(0.013 0) | -0.161 0***
(0.030 9) | ||
Growth | 3.97e-05*
(2.20e-05) | 3.15e-05*
(1.70e-05) | ||
Soe | -0.011 5**
(0.005 9) | -0.140 0***
(0.039 9) | ||
Stock | 5.27e-05
(0.000 1) | -0.000 6
(0.000 4) | ||
Board | 0.001 9**
(0.000 9) | 0.001 1
(0.002 1) | ||
时间固定效应 |
否 |
是 |
否 |
是 |
个体固定效应 |
否 |
是 |
否 |
是 |
常数项 | 0.028 8***
(0.002 7) | 0.010 6
(0.036 6) | -0.286 0***
(0.065 6) | -0.894 0***
(0.279 0) |
R2 |
0.007 |
0.337 |
0.187 |
0.412 |
样本量 |
1 136 |
1 136 |
1 136 |
1 136 |
注:上角标***、**、*分别表示在 1%、5%和 10%的水平下显著,括号内的数值为 t 值,下同。
在表 3 中,列(1)是既没有控制时间和个体固定效应也没有纳入控制变量的结果,由表中结果可知,交乘项 Time·Treat 的系数为-0.019 3,且在 5%的水平上显著;列(2)中控制了时间和个体固定效应,结果显示,交乘项的系数为-0.019 3,且在 1%的水平上显著;列(3)显示了加入控制变量但没有控制时间和个体固定效应的结果,交乘项的系数为-0.013 3,且在 10%的水平上显著;列(4) 为加入控制变量,且进一步控制了时间和个体固定效应,结果表明,交乘项 Time·Treat 的系数为-0.0125,且在 10%的水平上显著。上述结果表明无论是否控制时间和个体固定效应,或是否加入控制变量, 长江大保护政策的实施均降低了沿江化工企业的企业绩效,研究假设 1 得到验证。从估计效应大小来看,控制时间与个体固定效应且加入控制变量之后,长江大保护政策使得沿江化工企业绩效提高 0.0068。本文结论与黄清煌和高明[15]的研究结论一致,佐证了 Waddock & Graves[14]的观点。
出现该实证结果的可能原因在于,在“生态优先、绿色发展”理念的引领下,长江经济带生态大 保护政策的严厉程度、实施力度均前所未有,倒逼化工企业从前端环保投入和末端污染治理角度积极 参与到生态环境治理过程中,企业环境成本在短期内急剧增加,进而导致企业绩效降低。
4.3 技术创新的机制检验
基于波特假说的考虑,本文引入技术创新 RD 作为调节变量进一步挖掘该政策对沿江化工企业绩效的影响机制。借鉴李梦雅和严太华[23]的研究,以研发投入与主营业务收入的比值作为衡量企业技术创新的代理变量,具体模型设计如下:
ROAi, t = b0 + b1 · Timei, t + b2 · Treati, t + b3 · Timei, t · Treati, t +
b · Time · Treat · RD + b · Controls + m + l + e (2)
4 i, t i, t i, t 5 i, t i t i , t
技术创新对长江大保护政策与沿江化工企业绩效影响机制的检验结果如表 4 所示。列(1)是既没有控制时间和个体固定效应,也没有加入控制变量的结果,列(2)和列(3)是分别控制了时间和 个体固定效应与加入控制变量的检验结果,列(4)是加入控制变量并且控制了时间和个体固定效应的结果。由表 4 可知,在加入控制变量并进一步控制时间和个体固定效应后,交乘项Time·Treat·RD 的系数显著为负,且在 10%的水平上显著,说明技术创新削弱了长江大保护政策对沿江化工企业绩效的负向影响。上述研究结论验证了研究假设 2,并与波特假说内涵一致。化工企业通过技术创新,积极淘汰落后产能,实现产品改造升级,从而推动企业绩效上升,进而抵消因生态环境政策引致的成本 增加。
表 4 技术创新的调节效应检验
变量 |
列(1) |
列(2) |
列(3) |
列(4) |
Time·Treat | 0.001 1
(0.013 3) | -0.004 1
(0.015 6) | 0.001 9
(0.012 1) | 0.004 2
(0.016 7) |
RD | 0.002 6*
(0.001 4) | -0.001 2
(0.002 2) | 0.000 9
(0.001 4) | -0.001 0
(0.002 3) |
Time·Treat·RD | -0.002 1
(0.002 7) | -0.002 9
(0.002 4) | -0.003 6
(0.002 6) | -0.005 2*
(0.003 1) |
控制变量 |
否 |
否 |
是 |
是 |
时间固定效应 |
否 |
是 |
否 |
是 |
个体固定效应 |
否 |
是 |
否 |
是 |
常数项 | 0.031 6***
(0.005 9) | 0.048 9***
(0.006 4) | -0.367 0***
(0.107 0) | -0.920 0**
(0.401 0) |
R2 |
0.015 |
0.030 |
0.094 |
0.139 |
样本量 |
1 136 |
1 136 |
1 136 |
1 136 |
4.4 稳健性检验
前文的实证检验选取了总资产收益率(ROA)衡量企业绩效,为确保检验结果的稳健可靠,本文 进行如下稳健性检验。首先,采取替换被解释变量的方式,选取净资产收益率(ROE)作为企业绩效 的替代指标。其次,为排除其他不可控因素对实证结果的影响,本文对基准模型进行安慰剂检验,在 保持实验组和控制组不变的前提下,将政策发生年份提前一年进行回归。
稳健性检验结果如表 5 所示,分析表 5 可以发现:(1)使用净资产收益率替代被解释变量之后,回归结果显示,交乘项的系数为-0.082 9,且通过 5%的显著性水平检验,说明本文原检验结果稳健可靠;(2)将政策发生年份提前一年的检验结果显示,交乘项系数并不显著,由此说明企业绩效的变化是政策影响的,进一步验证了本文结果的可靠性。
表 5 稳健性检验
变量 |
(1)变量替代 |
(2)安慰剂检验 |
Time·Treat | -0.082 9**
(0.038 4) | -0.004 8
(0.006 9) |
Time | -0.263 0***
(0.072 7) | -0.135 0***
(0.027 1) |
Treat | 0.492 0***
(0.165 0) | 0.118 0**
(0.060 2) |
控制变量 |
是 |
是 |
时间固定效应 |
是 |
是 |
个体固定效应 |
是 |
是 |
常数项 | -1.036 0
(0.836 0) | -0.889 0***
(0.278 0) |
R2 |
0.129 |
0.411 |
样本量 |
1 136 |
1 136 |
5 异质性分析
5.1 企业区位异质性检验
长江流域以宜昌和湖口为界分为上、中、下游,宜昌以上为上游,宜昌至湖口为中游,湖口以下为下游。因此,本文基于企业区位的异质性进行检验,结果如表 6 所示,Time·Treat 的系数在长江中游显著为负,但在上游和下游的样本中均不显著,这说明和长江上游与下游相比,长江大保护政策导致沿江化工企业绩效的降低在中游更为显著。可能的原因是,长江经济带是全国化工企业的集聚带, 而长江中游地区则是长江经济带上化工企业的主要集聚区,相对于长江上游与下游化工企业,长江中游化工企业呈现布局散乱、规模零散、产业低端等特点,因此成为治理重点,在“关改搬转”的实施力度方面更为严格,同时由于企业规模偏小,环保成本压力更为严重,同时由于企业多处于化工产业链低端,企业转型升级压力巨大,进而出现企业绩效下降更为显著的现象。
表 6 长江不同流域的异质性检验结果
变量 | ROA | ||
上游 | 中游 | 下游 | |
Time·Treat | -0.012 2
(0.015 0) | -0.050 9**
(0.020 9) | -0.009 3
(0.007 6) |
常数项 | -1.133 0***
(0.381 0) | -1.111 0***
(0.376 0) | -0.947 0***
(0.296 0) |
控制变量 | 是 | 是 | 是 |
时间固定效应 | 是 | 是 | 是 |
个体固定效应 | 是 | 是 | 是 |
R2 | 0.418 | 0.406 | 0.406 |
样本量 | 832 | 808 | 1 064 |
5.2 企业所有制异质性检验
为进一步考察企业所有制的异质性是否影响长江大保护政策对化工企业绩效的负向影响,本文根 据股权性质的不同,将上市公司分为国有企业和非国有企业进行分析,检验结果如表 7 所示。
表 7 企业股权性质差异的检验结果
变量 |
ROA | |
国有企业 |
非国有企业 | |
Time·Treat | -0.018 2
(0.013 4) | -0.016 7**
(0.008 0) |
常数项 | -1.068 4
(0.921 0) | -0.659 0***
(0.144 0) |
控制变量 |
是 |
是 |
时间固定效应 |
是 |
是 |
个体固定效应 |
是 |
是 |
R2 |
0.328 |
0.403 |
样本量 |
456 |
680 |
由表 7 结果可知,交乘项 Time·Treat 的系数在国有企业和非国有企业都为负,但是该系数在国有企业样本中并不显著,在非国有企业样本中通过了 5%的显著性水平检验。企业股权性质不同,企业的管理方式、治理结构、创新方式等存在区别[24]。国有企业是地方政府或中央投资控股的企业,具有先天政治资源的优势,是国民经济发展的中坚力量,可以依靠政府的背景,获得政府补贴、税收优 惠及额外资助[25]。与之不同的是,相较于国有企业,非国有企业处于资源劣势,当非国有企业增加环保投入时,很难获得其他资源来补偿环保投入成本,从而导致企业绩效的下降。此外,国有企业还存 在环境寻租的可能,环境治理压力相对非国有企业较低。
6 研究结论与政策建议
本文基于 2012—2019 年中国沪深 A 股 142 个化工上市企业的数据,运用双重差分模型考察了长江大保护政策对长江沿岸化工上市企业绩效的影响及机制,得到以下主要结论:
(1) 长江大保护政策降低了沿江化工企业绩效,并且经过一系列稳健性检验之后,结论依然成立。
(2) 技术创新削弱了生态大保护政策对沿江化工企业的负向影响,即呈现负向调节效应。
(3) 长江大保护政策对化工企业绩效的影响存在区域差异性,相较于上游与下游地区而言,中游地区的负向作用更为显著;从企业所有制视角来看,由于国有企业存在的先天政治优势,长江大保 护政策对非国有上市化工企业绩效的负向影响更为显著。
基于上述结论,政策建议可总结如下:
(1) 加强技术创新,积极应对环保挑战。技术创新带来的正向作用能够有效抵消环保投入成本从而提升企业绩效与竞争力。企业应当调整环境战略定位,从被动应对环境挑战转化为主动配合环保政策导向,通过加强技术创新增强企业实力,进而化环保困局为发展变局,实现环境保护与企业绩效的“双赢”。
(2) 淘汰落后产能,加强企业转型升级。长江中游地区是我国化工产业最为密集的地区之一, 但产业结构单一,以重化工为主,产品质量与档次均较低,转型压力巨大。为此,企业需找准自身出 发点,打破产业链的低端锁定,淘汰落后产能,加快转型升级步伐。
(3) 强化区域协同,强化环保联防联控。长江流域上中下游虽在经济发展阶段、化工产业类型等方面存在显著差异,但在环境治理方面存在相互协作的现实必然性。为此,要以系统化理念为引导, 从流域整体出发,加强区域间的协同治理,完善区域协同治理机制,强化上中下游之间环境保护的联 合防控,从而有效提升环境治理效率。
(4) 优化政策配套,激发环境治理参与活力。企业是环境治理的主体,但由于性质、规模的差异导致其应对环境政策的行为存在明显区别,如何激发企业内生性参与动机是环境工作的重要方面, 政府要建立相应的配套政策体系。如,完善绿色信贷征信体系,建立企业环保诚信档案,为信用度良好的企业提供优惠信贷支持;优化财税政策,提供企业环境治理奖励实施办法等。
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