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user: 4. 实证结果与分析 4.1. 样本描述性统计 表2汇报了模型主要变量的描述性统计结果。企业环保投资(Epi)的平均值、25%分位数、50%分位数和75%分位数分别为5.927、4.274、6.764、8.261，表明企业环保投资分布相对均匀。最大值12.28，最小值0，数值差别很大，表明企业环保投资额相差很大。GC最小值−3.289，最大值1，最值之间差距大，并且均值小于中位数，说明地方政府竞争强度大。标准差1.763，数值差距大，说明离散程度高，地方政府竞争激烈。在控制变量方面，股权集中度、科技投入、净资产收益率最值之间差别很大，差别几十倍不等，表明公司之间差异很大。 Table 2 Descriptive statistical results of main variable variable N mean sd min p25 p50 p75 max EPI 1100 5.927 3.280 0 4.274 6.764 8.261 12.28 GC 1100 −1.268 1.763 −3.289 −2.624 −2.348 1 1 soe 1100 0.482 0.500 0 0 0 1 1 size 1100 22.44 1.153 20.14 21.59 22.37 23.21 25.73 roa 1100 0.0280 0.0558 −0.230 0.00740 0.0259 0.0571 0.187 etaxrt 1100 0.170 0.177 −0.444 0.109 0.155 0.234 0.960 kxzc ln 1100 8.079 5.558 0 0 11.21 12.20 14.10 age 1100 2.713 0.368 1.386 2.565 2.773 2.944 3.332 shcr1 1100 0.367 0.151 0.0987 0.254 0.352 0.461 0.750 表2. 主要变量描述性统计结果 4.2. 实证检验与结果分析 4.2.1. 基准回归检验 表3汇报了地方政府竞争与企业环保投入的估计结果。可以发现，在逐步增加控制变量前后，地方政府竞争指标的估计系数均在1%水平上显著为负。这表明，在政府竞争水平越高的地区，企业环保投入水平越低，这印证了本文提出的研究假说1。其原因在于，虽然近年来出台了很多环保政策和法律法规，但是政策作为一种正式制度，其运转过程由制定和实施两个部分组成。在实现政策目标的过程中，方案确定的功能只占10%，其余的90%取决于有效的执行(陈振明，2003)。因此地方政府在竞争中，为了发展经济而选择放宽环境规制，政策没有效执行从而导致企业环保投入减少。 Table 3 Benchmark regression result Variables (1) (2) (3) (4) GC −0.103 ** −0.133 *** −0.146 *** −0.151 *** (−2.32) (−3.06) (−3.33) (−3.44) Soe −0.276 * −0.161 −0.040 (−1.65) (−0.93) (−0.21) Size −0.316 *** −0.315 *** −0.261 *** (−4.86) (−4.86) (−3.88) Roa 2.091 * 2.087 * (1.75) (1.75) etaxrt −0.649 −0.634 (−1.38) (−1.37) kxzc_ln 0.075 0.078 (1.60) (1.64) Age −0.428 * (−1.82) shcr1 −0.948 * (−1.80) 年份效应 控制 控制 控制 控制 行业效应 控制 控制 控制 控制 Constant −16.417 *** −9.510 *** −10.277 *** −10.259 *** (−45.14) (−6.64) (−6.75) (−6.74) Observations 779 779 779 779 r2_a 0.0704 0.102 0.108 0.113 表3. 基准回归结果 注： * 、 ** 、 *** 分别表示在10%、5%、1%的水平下显著。下同。 在控制变量中，Size的估计系数显著，表明资产规模越大环保投资越多，意味着大企业在环保投资方面担当的责任更加重大，符合主观预期。Roa的估计系数在10%的水平上也显著，表明资产收益率越高，企业效益越好，对环保投资更有保障。Age的估计系数在10%的水平上显著，表明公司已上市年份越久，企业社会责任越大。Shcr1的估计系数在10%的水平上显著，股权集中度是衡量公司的股权分布状态的主要指标，也是衡量公司稳定性强弱的重要指标，竞争力越强，企业的市场价值也就越高，环保投入水平越稳定。 4.2.2. 企业异质性检验 区别于欧美经济发达体，我国存在特色鲜明的国有企业和非国有企业，两类企业受地方政府竞争压力的影响存在明显差异，这可能会影响地方政府竞争与企业环保投入水平之间的关系。表4汇报了在不同属性特征企业中地方政府竞争的估计结果。可以发现，地方政府竞争压力指标的估计系数均显著为负，这表明地方政府竞争对企业环保投入均有显著的负向影响。进一步比较估计系数发现，非国有企业估计系数的绝对值明显大于国有企业，这表明地方政府竞争对企业环保投入的影响在非国有企业中作用更为明显。其原因在于，相对国有企业而言，非国有企业对政府的环境管制也更为敏感，为了追求企业的合法性，民营企业环保投资对环境管制的敏感性更强。 Table 4 Enterprise heterogeneity tes (1) (2) 国有企业 非国有企业 GC −0.127 ** −0.175 *** (−2.06) (−2.76) size −0.178 ** −0.273 ** (−2.04) (−2.44) roa 2.702 2.337 (1.63) (1.45) etaxrt −0.633 −0.654 (−1.19) (−0.83) kxzc_ln 0.025 0.069 (0.41) (0.60) age 0.253 −0.744 ** (0.64) (−2.44) shcr1 −2.502 *** −0.030 (−3.03) (−0.04) 年份效应 控制 控制 行业效应 控制 控制 Constant −12.665 *** −9.915 *** (−5.93) (−3.66) Observations 368 411 r2_a 0.158 0.0723 表4. 企业异质性检验 4.2.3. 地区异质性检验 区域间环境污染空间效应影响是客观存在的，由于自然条件、地理位置等客观因素的影响，一个地区的环境质量必然会受到邻近地区污染排放的影响。环保投入作为公共品，具有明显的外溢效应，本地的环保投入增加会使相邻地区的环境受益，对相邻地区的环保投入产生负向激励：即“你多投，我便少投”，这种负向激励会导致污染水平的增加(张可，汪东芳，周海燕，2016) [ 27 ]。因此我们对地区差异进行检验，回归结果如下： 表5汇报了东部地区企业环保投入遵循主回归的关系，与地方政府竞争负相关，但中部西部地区回归结果不明显。回归结果表明，对于不同污染程度、不同地区、不同规模的企业，政府不应采用相同的环境保护法律法规。究其原因，是我国各地区发展还很不平衡，地区间经济发展差距还很大。例如，西部地区的经济发展比中东部地区慢。因此，如果政府采取同一标准对不同地区的所有企业进行监管，就会有部分企业被迫退出市场，造成社会不稳定甚至动乱。同时，对于辖区内不同行业、不同规模的企业，地方政府应采取不同的策略。 Table 5 Regional difference tes (1) (2) (3) 东部地区 中部地区 西部地区 GC −0.195 *** −0.061 0.079 (−3.73) (−0.59) (0.21) soe 0.368 −0.925 ** −0.303 (1.56) (−2.14) (−0.24) size −0.260 *** −0.137 −0.350 (−3.19) (−0.77) (−0.86) roa 2.415 * −0.167 −3.688 (1.69) (−0.05) (−0.80) etaxrt −0.951 −0.130 1.395 (−1.32) (−0.22) (0.92) kxzc_ln 0.104 −0.013 0.123 (0.89) (−0.21) (0.61) age −0.503 * −0.441 −0.690 (−1.77) (−0.87) (−0.39) shcr1 −0.481 −1.461 −1.218 (−0.74) (−1.46) (−0.30) 年份效应 控制 控制 控制 行业效应 控制 控制 控制 Constant −10.582 *** −11.086 *** −6.301 (−4.51) (−3.11) (−0.80) Observations 543 183 53 r2_a 0.130 0.0848 −0.178 表5. 地区差异检验 4.2.4. 机制验证 政策作为一种正式制度，其运转过程由制定和实施两个部分组成。在实现政策目标的过程中，方案确定的功能只占10%，其余的90%取决于有效的执行 [ 37 ]。短期来看，环保投资的主要受益方是社会而非企业。企业将有限的资金用于环保投资将会增加生产成本 [ 20 ]。偏好当前确定利润与自身经济效益的理性企业家 [ 22 ]，难以主动将有限的财务资源用于短期经济效益低且未来不确定性大的环保投资 [ 6 ]。因为污染排放的预防与治理涉及到环保设施及系统的更新改造、环保技术的研发以及环保组织机构的管理等，这往往需要企业投入大量人力、物力和财力，从而增加企业的生产成本 [ 19 ]。企业的环保投资是在面对政府环境管制时所做出的反应 [ 8 ]。环境规制越高，即环保标准越高，企业为了满足环境规制要求，对环保设施、环保研发以及排污税缴纳等方面的投入越多，即企业环保投入随着环境规制的提高而增加(王云，2017) [ 1 ]。因此在地方政府竞争对企业环保投入影响中，存在中介效应环境规制的影响。将环境规制作为中介变量引入，检验中介效应。 1) 构建模型 a) 构建模型(1)： Y = cX + β 2 Soe + β 3 Size + β 4 Roa + β 5 Kxzc _ ln + β 6 Age + β 7 Shcr1 + β 8 dzx i + ε b) 构建模型(2)： M = aX + β 2 Soe + β 3 Size + β 4 Roa + β 5 Kxzc _ ln + β 6 Age + β 7 Shcr1 + β 8 dzx i + ε c) 构建模型(3)： Y = c ′ X + bM + β 2 Soe + β 3 Size + β 4 Roa + β 5 Kxzc _ ln + β 6 Age + β 7 Shcr1 + β 8 dzx i + ε 其中Y = EPI (企业环保投入)，X = GC (地方政府竞争)，M = piti (环境规制)，Soe企业性质，Size公司规模，Roa净资产收益率，Etaxrt实际税率，Kxzc_ln科技投入，Age企业年龄，Shcr1股权集中度， β i (i = 1~7)为各自变量待估系，数 ε 为随机误差项。 2) 中介效应检验 对于系数积的检验，温仲林等人(2004)早就认识到，如果检验结果显著，序贯检验的结果要优于Sobel检验。因此，在他们提出的测试过程中，应该先进行序贯测试，只有当测试结果不显著时才进行Sobel测试。我们提出的测试过程结合了序贯测试和bootstrap方法的优点。建议先按简单顺序测试a和b。在不显著的情况下，采用bootstrap方法直接测试系数积AB，以提高测试能力。使用这个过程，无论是考虑第一类错误率、测试能力还是结果的可解释性，与简单的bootstrap方法相比，都只会更好。现在， Sobel 法由 Bootstrap法取代，进行新的中介效应检验。 3) 对中介变量进行bootstrap检验。 中介效应检，结果如下(表6)： P值中不包含0，所以直接效应和间接效应都显著。直接效应c’ (−0.06804166)和间接效应ab (0.01137087)总效应C (−0.05667088)。 Table 6 Mediation effect tes (1) VARIABLES y1 _bs_1(ab) 0.011 ** (2.39) _bs_2(c’) −0.068 *** (−3.49) Observations 648 r2_a . 表6. 中介效应检验 间接效应ab与直接效应c’是异号，属于遮掩效应，报告间接效应与直接效应的比例的绝对值，遮掩效应占比 ( | 0.01137087 / − 0.06804166 | = 16.71 % ) 解释： 间接效应ab符号与直接效应c’相反，则地方政府竞争通过影响环境规制进而影响企业环保投入的遮掩效应(Suppression Effect)为ab，即环境规制所起到的间接作用一定程度上掩盖了地方政府竞争对企业环保投入的真实影响效果(李政，杨思莹，2018)。基于环境规制的遮掩效应作用，我们需要认识到，政府应充分考虑地区差异、行业差异和产权差异，切忌盲目加强环境管制，要“因地制宜”、“因企制宜”，实施具有差异化和适用性的环境管制政策；其次，提高企业环境保护意识，督促其制定和实施长远的环保战略，主动进行污染治理；最后，积极实施环境教育，普及环境会计知识，推动公众和媒体参与污染治理活动。 4.3. 稳健性检验 4.3.1. 更换被解释变量 借鉴唐国平(2013) [ 10 ] 的研究，我们分别使用了企业的环保投资的总额自然对数 [ 1 ] 和单位工业增加值的污染治理投入测度 [ 27 ] 的企业环保投资规模的表征方法作为被解释变量。可以发现地方政府竞争与企业环保投资在1%水平上显著负相关。 4.3.2. 更换解释变量 借鉴，沈坤荣(2017)，我们用Gc_leg_ln (企业所得税/总资产)代替GC进行解释变量稳健性检验回归，可以看出，企业环保投资规模EPI与Gc_leg_ln地方政府竞争在1%的水平上存在显著负相关关系，解释变量稳健性检验通过。 4.3.3. 更换样本期 缩短时间窗口的好处是可以排除其他政策的影响。借鉴(王雄元，2019)，本论文选取2011~2018年间披露年度环保投资额的上市公司为研究样本 [ 41 ]。2014年4月24日，十二届全国人大常委会第八次会议表决通过了《环保法修订案》，新法已经于2015年1月1日施行。环保法效果从生效年之后算起，稳健性检验选2016~2018年样本回归。更换样本期后，主回归仍然5%水平上显著为负，稳健性检验通过。 4.3.4. 新增控制变量 为了使结果更为稳健，本文增加了cash和Market为控制变量，Cash取年末货币资金金额与平均总资产的比值 [ 39 ]，Market取自樊纲和王小鲁构建的各省(市、区)市场化指数值 [ 29 ]，(i = 1~7)为各自变量待估系，为随机误差项，新增控制变量后，主回归仍然显著为负，稳健性检验通过。 4.3.5. 稳健性检验2SLS估计应用 1) ivreg2进行2SLS的估计 工具变量：dzx(省份东中西)，pop_density_leg_ln(人口密度) 2SLS的估计：ivreg2 EPI (GC=dzx， pop_density_leg_ln) soe size roa etaxrt kxzc_ln age shcr1 i.year i.industryxx 结果可以看到： a) GC变量的估计系数为−0.3340054，z检验值为−2.08，p值为0.038，小于0.05，说明GC系数显著，且与EPI呈现负相关。 b) Underidentification test，方程的不可识别检验，得到LM统计值为84.704，p值 = 0.0000，小于0.05，强烈拒绝“不可识别”的原假设。 c) Sargan statistic的过度识别检验，得到卡方统计值为0.199，p值为0.6557，大于0.05，说明接受“过度拟合”的原假设。 d) Weak identification test弱工具变量检验，得到得到Wald-F统计值为49.691，大于10，说明拒绝“弱工具变量”的原假设，即方程不存在弱工具变量。 2) 过度内生性检验 a) 主回归结果输出 b) ivreg2回归结果输出 c) hausman检验 得到如下结果： Hausman检验得到统计值为Prob > chi2 = 0.6026，大于0.05，无法拒绝“所有解释变量均为外生”的原假设，说明方程存在内生性。 总之，上述稳健性检验的结果表明，本文的研究结论是稳健的。