李少林，楊文彤

東北財經(jīng)大學產業(yè)組織與企業(yè)組織研究中心，遼寧 大連 116025

作為企業(yè)主動承擔社會責任和公眾參與環(huán)境治理的重要制度安排，環(huán)境信息披露從污染源主體到監(jiān)管部門和社會感知之間建立了信息銜接和反饋機制，自2007 年以來，我國陸續(xù)出臺和實施《環(huán)境信息公開辦法(試行)》《企業(yè)事業(yè)單位環(huán)境信息公開辦法》等政策措施；2015 年，《中華人民共和國環(huán)境保護法》以法律形式規(guī)定重污染企業(yè)公開具體的環(huán)境信息且提高相關披露要求；2020 年3 月，《關于構建現(xiàn)代環(huán)境治理體系的指導意見》將健全排污企業(yè)信用體系和完善強制性環(huán)境信息披露制度作為重點任務；2020年12 月，中央全面深化改革委員會會議審議通過《環(huán)境信息依法披露制度改革方案》，進一步從國家頂層設計高度將環(huán)境信息披露提升到生態(tài)文明制度體系建設層面，從企業(yè)、管理、監(jiān)督等視域進行了充分優(yōu)化，為打贏污染攻堅戰(zhàn)奠定了堅實的制度保障.

在環(huán)境信息披露制度日臻完善形勢下，我國二氧化硫排放總量由2016 年的854.9×104t 降至2019 年的457.3×104t，取得了較好的綠色發(fā)展成效.然而《中國上市公司環(huán)境責任信息披露評價報告(2019 年)》認為，“污染排放披露情況”指標的得分率不足10%，生態(tài)環(huán)境部因為環(huán)保問題通報處罰多家上市公司，《A 股ESG 評級分析報告2020 年》(ESG 代表環(huán)境、社會和公司治理)的數(shù)據(jù)顯示，2012 年6 月—2020年6 月，1 293 家上市公司涉及ESG 風險事件，其中的環(huán)境類風險事件高達8 447 件，比重高居首位，達到43%，在一定程度上表明環(huán)境信息披露數(shù)據(jù)完整性與數(shù)據(jù)質量仍存在較大的提升空間.這就引發(fā)一系列值得深入探討的問題：環(huán)境信息披露制度改革對促進綠色全要素生產率增長的效應如何？其背后的作用機制是什么？不同地區(qū)之間存在怎樣的異質性？該文就環(huán)境信息披露制度改革對于倒逼城市綠色全要素生產率增長的效能不足、環(huán)境信息披露數(shù)據(jù)完整性和數(shù)據(jù)質量不高的現(xiàn)實難點問題，基于漸進雙重差分模型(漸進DID 模型)對環(huán)境信息披露制度改革的綠色全要素生產率影響進行測度，為識別環(huán)境信息披露制度改革的傳導機制和效果、進一步優(yōu)化環(huán)境信息披露制度改革與提升綠色全要素生產率提供實證依據(jù)及政策啟示.

環(huán)境信息披露制度改革對綠色全要素生產率增長效應的誘發(fā)機制和作用效果，直接關乎環(huán)境信息披露制度紅利的發(fā)揮.環(huán)境信息質量影響人類健康效益[1-2]、經(jīng)濟綠色轉型[3]及地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展均衡性[4]等方面，近年來引發(fā)國內外學者對環(huán)境制度研究的重視.環(huán)境污染治理由于受經(jīng)濟發(fā)展水平[5]、技術創(chuàng)新[6-7]、政府監(jiān)管[8]、外商投資[9-10]、城市規(guī)模[11]及基礎設施建設水平[12]等方面的綜合影響，導致企業(yè)環(huán)境信息披露質量存在地域性[13].環(huán)境信息披露制度作為對企業(yè)環(huán)境行為的“問責制”，影響政企關系融洽程度[9]，能夠降低企業(yè)與政府環(huán)境治理之間的信息不對稱問題[14]，影響綠色創(chuàng)新水平的提升[15]與產業(yè)結構的綠色轉型[16].目前而言，我國環(huán)境信息披露程度總體一般[17]，基于利益考慮，高污染企業(yè)傾向于選擇性披露環(huán)境信息，而政府具有更為強烈的環(huán)境信息披露意愿，能夠通過環(huán)境規(guī)制手段規(guī)范企業(yè)環(huán)境信息披露行為[18].

但也有研究[19]指出，政府環(huán)境規(guī)制手段對企業(yè)而言，會引起企業(yè)污染行為轉變，逃避環(huán)境規(guī)制.環(huán)境信息披露制度能夠在一定程度上規(guī)范企業(yè)環(huán)境信息披露范圍與環(huán)境信息披露質量，提高政府環(huán)境規(guī)制效率[20-21].但是政府迫于財政壓力與經(jīng)濟發(fā)展水平等因素，很可能傾向于降低污染治理的強度[22]，而公眾環(huán)保意識的提高以及對污染問題的反饋，能有效監(jiān)督政府與企業(yè)的環(huán)境行為[23-24].除此之外，政府與各方利益相關者的互動能夠促進污染企業(yè)綠色創(chuàng)新，否則，即使政府擁有高度權力，沒有各方利益相關者的互動配合，企業(yè)污染治理效率也難以提高[25-26].環(huán)境污染治理需要各方配合[27]，而環(huán)境信息披露制度作為對企業(yè)、政府等各方環(huán)境行為規(guī)范的相關立法補充，能夠有效提高污染治理效率[28-29].以上國內外研究豐富了環(huán)境信息披露制度改革的理論與實證體系，但大多都是針對企業(yè)的績效、環(huán)境責任、技術發(fā)展傾向以及政府環(huán)境規(guī)制等方面的研究，國內關于環(huán)境信息披露制度改革對綠色全要素生產率的研究還在探索發(fā)展階段，主要關注企業(yè)或政府行為主體，污染指標較為單一，這類研究將個體環(huán)境行為從城市綠色發(fā)展整體當中分離出來，忽略了環(huán)境信息披露制度改革對整個城市的經(jīng)濟增長、技術創(chuàng)新、環(huán)境發(fā)展等多因素的綜合作用測度和內在機制分析.

基于2008 年開始實施的《環(huán)境信息公開辦法(試行)》，公眾環(huán)境研究中心(Institute of Public and Environmental Affairs,IPE)與自然資源保護委員會(National Resource Defence Council,NRDC)評價了113個城市污染源監(jiān)管信息公開狀況，明確了城市環(huán)境信息披露制度改革的基準線，隨后經(jīng)歷了2013 年城市擴容.鑒于此，該研究以253 個地級及以上城市為研究樣本，利用夜間燈光數(shù)據(jù)將能源消費量這一評估綠色發(fā)展的重要指標納入綠色全要素生產率測度當中，考慮非期望產出與規(guī)模報酬可變形式，以SBM 模型與Malmquist-Luenberger 指數(shù)測度1998—2018 年綠色全要素生產率，基于我國環(huán)境信息披露制度改革實踐，將杭州至各城市球面距離作為環(huán)境信息披露制度改革的工具變量和安慰劑檢驗，在剔除其他干擾政策等一系列穩(wěn)健性檢驗基礎上，運用漸進DID 模型對綠色全要素生產率影響進行測度，并進一步分析其作用機制，此外，分別考察了不同地區(qū)、不同對外開放水平的異質性效應，以期為評估環(huán)境信息披露制度紅利和推進制度改革提供參考.

1 實證設計

1.1 實證模型

1.1.1 基準回歸模型

參考Beck 等[30]的研究策略及設計思路，該文所用的漸進DID 模型如式(1)所示.

式中：GTFPi,t表示i城市第t年的綠色全要素生產率；Di,t表示核心解釋變量；CONTROL 表示一系列控制變量；γi、δt分別表示年份固定效應與城市固定效應；εi,t表示隨機干擾項；α1表示常數(shù)項；α2表示環(huán)境信息披露制度改革帶來的綠色全要素生產率增長效應的評估系數(shù)，其為核心解釋變量系數(shù)，若α2＞0 且在統(tǒng)計上顯著，則表明環(huán)境信息披露制度改革能夠促進綠色全要素生產率提升；α3表示控制變量系數(shù).漸進DID模型中的部分樣本城市在不同時間節(jié)點分批進入試驗組，若城市i在第t年屬于試驗組城市，則D=1；若城市i在第t年屬于對照組城市，則D=0.

1.1.2 機制分析模型

環(huán)境信息披露制度改革對機制變量影響評價的模型如式(2)所示，環(huán)境信息披露制度改革對綠色全要素生產率影響測度的機制分析模型如式(3)所示.

式中：ADJ 表示機制變量；β1、β2、β3分別表示常數(shù)項、核心解釋變量Di,t的系數(shù)和控制變量CONTROL 的系數(shù)，其中β2用以衡量環(huán)境信息披露制度改革對機制變量的影響程度；ADJ×Di,t表示機制變量與核心解釋變量的交互項；ρ1、ρ2、ρ3、ρ4、ρ5分別表示常數(shù)項、核心解釋變量Di,t的系數(shù)、機制變量與核心解釋變量的交互項ADJ×Di,t的系數(shù)、機制變量ADJ 的系數(shù)和控制變量CONTROL 的系數(shù)，其中ρ3用以衡量環(huán)境信息披露制度改革通過機制變量對綠色全要素生產率的影響程度.

式(1)～(3)的假設基礎一：較早與較晚進入環(huán)境信息披露制度改革試驗組的城市在環(huán)境信息披露制度改革之前的發(fā)展趨勢不應當存在系統(tǒng)性差異，亦即二者的發(fā)展趨勢基本一致，只有這樣才能認為較晚進入改革試驗組的城市是較早進入改革試驗組城市的合適對照組，為此，2.1 節(jié)共同趨勢檢驗驗證了假設基礎一是成立的.假設基礎二：環(huán)境信息披露制度改革不受綠色全要素生產率增長影響，原因在于環(huán)境信息披露制度改革是源自部分企業(yè)瞞報、誤報污染排放信息，而不是基于考慮當?shù)氐木G色全要素生產率，滿足漸進DID 模型的適用性前提，為進一步克服可能存在的內生性問題，2.4.2 節(jié)工具變量檢驗驗證了假設基礎二是成立的.假設基礎三：環(huán)境信息披露制度改革的試驗組選取具有隨機性，2.4.1 節(jié)安慰劑檢驗驗證了假設基礎三是成立的.假設基礎四：研究的時間區(qū)間不存在環(huán)境信息披露制度改革以外的其他政策干擾，為此，2.5 節(jié)穩(wěn)健性檢驗分別剔除可能存在的政策干擾，進而驗證了假設基礎四是成立的.

1.2 變量設計

1.2.1 主要變量

1.2.1.1 綠色全要素生產率

基于考慮非期望產出的SBM 模型與Malmquist-Luenberger 指數(shù)模型，對1998—2018 年我國253 個地級及以上城市綠色全要素生產率(GTFP)進行測度(見表1).勞動、資本、能源投入分別使用單位從業(yè)人員(lnL)、資本存量(lnW)、能源消費量(lnN)來衡量；期望產出利用地區(qū)生產總值(ln GDP)衡量，非期望產出為工業(yè)廢水(lnF)、工業(yè)二氧化硫(ln SO2)與工業(yè)煙塵(lnC)，由于非期望產出缺少2003 年之前相關數(shù)據(jù)，該文使用工業(yè)企業(yè)污染數(shù)據(jù)庫進行填充，分別使用四位數(shù)與六位數(shù)行政區(qū)劃代碼提取企業(yè)所在城市信息，剩余企業(yè)通過人工提取地名，利用天眼查、百度地圖等網(wǎng)絡平臺搜索公司信息，歸類整理獲得各地級及以上城市的污染排放數(shù)據(jù).另外，根據(jù)各地級及以上城市夜間燈光數(shù)據(jù)所占全省(自治區(qū)、直轄市)燈光數(shù)據(jù)的比例作為能源消耗程度，與省級能源消費量進行匹配，獲得城市能源消費量.其中，能源消費量數(shù)據(jù)源于《中國能源統(tǒng)計年鑒》，夜間燈光數(shù)據(jù)源于美國國家海洋與大氣管理局.

表1 主要變量的描述性統(tǒng)計結果Table 1 Descriptive statistical results of the main variables

1.2.1.2 核心解釋變量

2008 年，《環(huán)境信息公開辦法(試行)》正式實施，對政府、企業(yè)在環(huán)境信息披露方面的要求更加具體，環(huán)境信息披露制度在我國正式施行，與此同時，公眾環(huán)境研究中心與自然資源保護委員會共同開發(fā)污染源監(jiān)管信息公開指數(shù)(Pollution Information Transparency Index,PITI)，該指數(shù)涵蓋污染源、清潔生產、企業(yè)環(huán)境行為等影響環(huán)境污染治理的細分指標，據(jù)此從2008 年開始對113 個城市的污染源監(jiān)管信息公開狀況進行初步評價.其中，113 個城市中除110 個國家環(huán)境保護重點城市外，還包括東莞市、鹽城市、鄂爾多斯市等3 個非國家環(huán)境保護重點城市.2013 年，鎮(zhèn)江市、三門峽市、自貢市、德陽市、南充市、玉溪市、渭南市等7 個非國家環(huán)境保護重點城市也被納入PITI 指數(shù)公開城市名單，截至目前，PITI 指數(shù)公開城市名單涵蓋120 個城市.該文借助PITI 指數(shù)分析環(huán)境信息披露制度改革對綠色全要素生產率的影響，樣本中共包含118 個PITI 指數(shù)公開城市(缺失鄂爾多斯市和湘潭市數(shù)據(jù)).因此，將納入第一批、第二批PITI 指數(shù)公開名單城市的核心解釋變量(D)取值為1，否則取值為0.

1.2.2 其他變量與描述性統(tǒng)計

該文選取以1998 年為基期進行指數(shù)平減得到的實際使用外商直接投資對數(shù)(ln FDI)、綠色創(chuàng)新強度(LC)、綜合創(chuàng)新強度(ZC)、第二產業(yè)從業(yè)人員占比(DEP)、第三產業(yè)從業(yè)人員占比(DSP)、人口密度對數(shù)(ln PMD)、高等學校在校生占年末總人口比重(PXS)以及第二產業(yè)增加值占比(DE/GDP)、第三產業(yè)增加值占比(DS/GDP)、規(guī)模以上工業(yè)增加值占地區(qū)生產總值比重(GY/GDP)、房地產投資與地區(qū)生產總值占比(PFDC)作為控制變量，因GY/GDP 缺失1998 年數(shù)據(jù)，所以樣本量為5 060.2.4.2 節(jié)使用的工具變量(IV)利用地理經(jīng)緯度計算得到杭州到其他252 個城市的球面距離數(shù)據(jù)，除綠色創(chuàng)新強度與綜合創(chuàng)新強度所需的專利授權總量、綠色發(fā)明專利數(shù)、發(fā)明專利授權量數(shù)據(jù)源于國家知識產權局官網(wǎng)以外，其他數(shù)據(jù)均源于歷年《中國城市統(tǒng)計年鑒》.

2 實證結果與分析

2.1 共同趨勢假設檢驗

該文采取漸進DID 模型考察環(huán)境信息披露制度改革對綠色全要素生產率的影響，需滿足共同趨勢假設前提.該文共同趨勢假設檢驗的基本邏輯：①按照2008 年和2013 年的時間節(jié)點分別將城市樣本中的第一批、第二批PITI 指數(shù)公開城市納入試驗組，其余視為對照組.據(jù)此獲得PITI 指數(shù)公開之前不同組別綠色全要素生產率的變化情況(見圖1)，其中2008年、2013 年用虛線標注以便于厘清各組變化.根據(jù)城市PITI 指數(shù)公開時間劃分為三類：第一類是從未納入PITI 指數(shù)公開名單的城市，G(分組虛擬變量)=0；第二類是2008 年PITI 指數(shù)公開名單的城市，G=1；第三類為2013 年PITI 指數(shù)公開名單的城市，G=2.②在滿足綠色全要素生產率增長與環(huán)境信息披露制度改革之前保持一致的前提下，利用固定效應模型控制個體效應，加入上述一系列控制變量，在排除其他干擾環(huán)境信息披露制度改革對綠色發(fā)展效果的評估因素后，最終獲得環(huán)境信息披露制度改革帶來的綠色全要素生產率的變化趨勢.由圖1 可見，PITI 指數(shù)公開之前(2008 年)，第一批試驗組(G=1)與對照組(G=0)的綠色全要素生產率的變化趨勢一致，第一批試驗組與第二批試驗組(G=2)綠色全要素生產率的變化趨勢也基本一致.2008 年后，第一批試驗組與第二批試驗組和對照組綠色全要素生產率的變化趨勢存在明顯不同.2013 年后，第二批試驗組與對照組綠色全要素生產率的變化趨勢也存在明顯不同.因此，可以判斷得出滿足共同趨勢假設前提.

2.2 基準模型回歸結果分析

由表2 可見，模型1 的核心解釋變量D的系數(shù)在1%水平上顯著為正，在納入控制變量后，模型2的核心解釋變量D系數(shù)為0.347 1，解釋能力略有提升，顯著性水平不變，環(huán)境信息披露程度每增加1 個標準差(核心解釋變量標準差為0.062 7)，綠色全要素生產率提升0.021 8，這說明環(huán)境信息披露制度改革能夠增強對污染源頭的治理，對城市綠色發(fā)展具備顯著正向效應.考慮國家環(huán)境保護重點城市類型的影響因素，設置國家環(huán)境保護重點城市類型的虛擬變量(TYPE)，若該城市為國家環(huán)境保護重點城市，TYPE=1，反之為0.通過核心解釋變量D與TYPE 交互項(D×TYPE)的系數(shù)，衡量試驗組中的國家環(huán)境保護重點城市綠色全要素生產率的變動程度.如模型3、模型4 所示，無論是否加入控制變量，該文關注的D×TYPE 系數(shù)皆在1%水平上顯著為正，表明在環(huán)境信息披露制度改革下，國家環(huán)境保護重點城市的綠色全要素生產率增長效應更強，對環(huán)境信息披露制度改革的反應更敏感.

表2 基準模型回歸結果Table 2 Benchmark model regression results

2.3 環(huán)境信息披露制度改革對綠色全要素生產率影響的動態(tài)效應

通過共同趨勢假設檢驗是漸進DID 模型成立的基本條件.為更好地顯示制度改革的動態(tài)效應，參考Beck 等[30]做法，將2008 年、2013 年作為前后兩批次環(huán)境信息披露制度改革對綠色全要素生產率的動態(tài)影響進行加權處理后界定的綜合改革元年，得到距離第一次環(huán)境信息披露制度改革之前的第1～15 年的時間虛擬變量(a)，以及環(huán)境信息披露制度改革之后的第1～10 年的時間虛擬變量，對照組城市由于一直沒有被納入PITI 指數(shù)公開名單，將其時間虛擬變量賦值為0，以估計環(huán)境信息披露制度改革下綠色全要素生產率的年均值，經(jīng)過縮尾處理，獲得環(huán)境信息披露制度改革前后10 年的時間虛擬變量.以初始的PITI指數(shù)公開前的第10 年作為基期，每隔兩年形成核心解釋變量D與時間虛擬變量的交互項，加入控制變量，這樣不同批次的試驗組與對照組獲得距離環(huán)境信息披露制度改革實施前的第a年(a=—8、—6、—4、—2)、改革元年(a=0)以及實施后的第a年(a=1、3、5、7、9)的綠色全要素生產率年均值，結果如圖2 所示.環(huán)境信息披露制度的綜合改革元年為0，以虛線標出，在環(huán)境信息披露制度改革之前，綠色全要素生產率增長效應并不顯著，環(huán)境信息披露制度改革之后的第1 年和第9 年，綠色全要素生產率增長效應變得顯著，通過漸進DID 模型和事件研究法相結合的檢驗方式，證明了共同趨勢假設的成立，表明環(huán)境信息披露制度改革存在持續(xù)顯著的綠色全要素生產率增長效應.

2.4 內生性檢驗

2.4.1 安慰劑檢驗

PITI 指數(shù)公開城市由IPE 與NRDC 選擇，為剔除環(huán)境信息披露制度改革以外的其他內生性因素對綠色全要素生產率的干擾，該文對樣本數(shù)據(jù)進行安慰劑檢驗.從原始數(shù)據(jù)中提取核心解釋變量(D)，利用計算機隨機打亂組合，形成新的核心解釋變量，再與剔除核心解釋變量之后的原始數(shù)據(jù)進行隨機匹配，獲得新數(shù)據(jù)樣本，利用Stata16 軟件隨機抽取部分城市作為漸進DID 模型中的試驗組，其余作為對照組，重復抽樣1 000 次，如圖3 所示，核心解釋變量P值均在0.1 以上，且核心解釋變量整體平均值為—0.001 5，帶寬為0.222 1，與基準回歸模型結果系數(shù)相比近似于0，表明不存在其他內生性因素影響結論穩(wěn)健性.

2.4.2 工具變量檢驗

漸進DID 模型應用假設基礎之一是試驗組與對照組的選擇是完全隨機的，不受任何主觀因素干擾.鑒于PITI 指數(shù)公開城市名單中包含國家環(huán)境保護重點城市，而國家環(huán)境保護重點城市傾向于選擇環(huán)境污染較為嚴重地區(qū)的省會(首府)城市、沿海開放城市與重點旅游城市，在產業(yè)結構調整、環(huán)境治理等方面要求更為嚴格，導致其城市環(huán)境保護的積極效應本身就更為顯著，試驗組與對照組的選取很可能受這部分因素的內生性干擾.

為進一步克服試驗組選取可能存在的內生性問題，該文參考張勛等[31]關于工具變量的選取思想，認為杭州到252 個城市的球面距離能夠很好地解釋數(shù)字網(wǎng)絡特點，與互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)系深刻，環(huán)境信息披露制度改革主要就是通過數(shù)字網(wǎng)絡平臺途徑提高公眾對企業(yè)、地區(qū)污染問題的重視，信息流通速度越快，地方企業(yè)、政府對地方環(huán)境污染信息披露的重視程度越高，環(huán)境信息披露制度改革對地方環(huán)境污染治理強度的倒逼作用越強.選擇杭州到樣本中其余252 個城市的球面距離(IV)作為環(huán)境信息披露制度改革的核心解釋變量D的工具變量，加入控制變量后，第1 階段檢驗中，將時間虛擬變量(TIME)與工具變量(IV)作交互項(TIME×IV)，替代現(xiàn)有核心解釋變量，將核心解釋變量D作為被解釋變量.第1 階段的檢驗結果(見表3)表明，TIME×IV 與D之間存在顯著相關性，工具變量IV 對內生變量D的解釋力度較強，并且第1階段的弱工具變量檢驗F值為128.06，顯著大于10，說明不存在弱工具變量問題，工具變量選取十分有效.第2 階段檢驗結果的核心解釋變量系數(shù)為0.994 1，且在1%水平上顯著為正，表明在克服內生性問題基礎上，環(huán)境信息披露制度改革能夠顯著促進綠色全要素生產率增長.

表3 工具變量檢驗結果Table 3 Results of instrumental variable tests

2.5 穩(wěn)健性檢驗

2007 年，我國決定進行排污權交易試點，財政部、原環(huán)境保護部、國家發(fā)展和改革委員會批復了天津市、河北省、山西省、內蒙古自治區(qū)等11 個省(自治區(qū)、直轄市)開展排污權交易試點，參考史丹等[32]研究，將2008 年作為該政策實施的時間節(jié)點，為剔除排污權交易政策干擾，構建排污權交易虛擬政策指標PW，若樣本城市屬于11 個試點地區(qū)，則PW=1，否則PW=0；設置排污權交易時間虛擬指標POST1，2008年后，POST1=1，否則POST1=0，以PW×POST1作為排污權交易政策效應交互項來剔除該試點政策影響.由表4 可見，模型1 中環(huán)境信息披露制度改革所代表的核心解釋變量D與排污權交易核心交互項(PW×POST1)在1%水平上顯著為正，加入控制變量后，環(huán)境信息披露制度改革雖然受到排污權交易政策影響，導致模型2 中核心解釋系數(shù)D與基準回歸結果略小，但不可否認的是環(huán)境信息披露制度改革整體仍對綠色全要素生產率增長存在積極效能.

表4 剔除干擾政策的穩(wěn)健性檢驗結果Table 4 Robustness test results of interference elimination policy

此外，2012 年10 月，原環(huán)境保護部、國家發(fā)展和改革委員會、財政部聯(lián)合印發(fā)《重點區(qū)域大氣污染防治“十二五”規(guī)劃》的通知中，對經(jīng)濟發(fā)展水平、大氣污染程度等影響大氣污染防治效果的各類因素進行綜合考量，將北京市、天津市、河北省等19 個省(自治區(qū)、直轄市)劃分為重點控制區(qū)與一般控制區(qū)，進行差異化管控與針對性治污減排，其中，重點地區(qū)的環(huán)境準入條件、行業(yè)污染物排放限值更為嚴苛，包含47 個城市，分別涵蓋京津冀地區(qū)、長三角地區(qū)、珠三角地區(qū)、成渝地區(qū)及遼寧省等.將2013 年作為該政策實施的時間節(jié)點，為剔除此類政策干擾，設置該虛擬政策指標DQ，若樣本城市屬于重點控制區(qū)，則DQ1=1，否則DQ1=0；若樣本城市屬于一般控制區(qū)，則DQ2=1，否則DQ2=0；設置《重點區(qū)域大氣污染防治“十二五”規(guī)劃》政策時間虛擬指標POST2，2013 年后，POST2=1，否則POST2=0；以DQ1×POST2、DQ2×POST2分別作為《重點區(qū)域大氣污染防治“十二五”規(guī)劃》與時間虛擬變量的交互項來剔除重點控制區(qū)、一般控制區(qū)的政策影響.模型3、模型4 分別報告了重點控制區(qū)與一般控制區(qū)在加入控制變量之后，環(huán)境信息披露制度改革所帶來的綠色全要素生產率增長效應存在地區(qū)差異性.模型5、模型6 報告了同時剔除排污權交易政策和《重點區(qū)域大氣污染防治“十二五”規(guī)劃》干擾以后的回歸結果，無論是否加入控制變量，環(huán)境信息披露制度改革均能顯著促進綠色全要素生產率增長.

3 機制研究

3.1 傳導機制一

環(huán)境信息披露制度改革通過將企業(yè)污染物排放信息公開，倒逼了污染產業(yè)退出與清潔產業(yè)擴張，進而從總體上帶動產業(yè)結構調整，與此同時，產業(yè)結構調整也將對就業(yè)結構產生重要影響.因此，該研究將產業(yè)結構和就業(yè)結構作為考察環(huán)境信息披露制度改革對綠色全要素生產率影響的機制變量.從產業(yè)結構維度(見表5)來看：模型1 顯示，當被解釋變量為第二產業(yè)增加值占比(DE/GDP)時，核心解釋變量D在10%水平上顯著為負，表明環(huán)境信息披露制度改革降低了第二產業(yè)增加值占比；模型3 顯示，當被解釋變量為規(guī)模以上工業(yè)增加值占地區(qū)生產總值比重(GY/GDP)時，環(huán)境信息披露制度改革導致的第二產業(yè)增加值下降的主要原因來自于工業(yè)結構的收縮；模型5 顯示，將第三產業(yè)增加值占比(DS/GDP)作為被解釋變量時，與第二產業(yè)相比，環(huán)境信息披露制度改革顯著提高了第三產業(yè)增加值占比；模型2、模型4、模型6 顯示，與第三產業(yè)比重較高地區(qū)相比，環(huán)境信息披露制度改革顯著抑制了工業(yè)和第二產業(yè)比重較高地區(qū)的綠色全要素生產率增長.

從就業(yè)結構維度(見表5)來看：模型7 顯示，當?shù)诙a業(yè)從業(yè)人員占比(DEP)作為被解釋變量時，環(huán)境信息披露制度改革導致第二產業(yè)人員占比大幅下降；模型8 顯示，當?shù)谌a業(yè)從業(yè)人員占比(DSP)作為被解釋變量時，環(huán)境信息披露制度改革對第三產業(yè)從業(yè)人員占比的影響較??；模型9 顯示，將第三產業(yè)從業(yè)人員占比(DSP)與核心解釋變量D作交互項時，環(huán)境信息披露制度改革導致第三產業(yè)從業(yè)人員占比較大地區(qū)實現(xiàn)綠色全要素生產率增長.

表5 產業(yè)結構與就業(yè)結構作為機制變量的回歸結果Table 5 Regression results of industrial structure and employment structure as mechanism variables

3.2 傳導機制二

環(huán)境信息披露制度改革通過將企業(yè)污染信息公開，增加了企業(yè)生產成本，倒逼了污染產業(yè)進行基于污染減排導向的綠色創(chuàng)新和研發(fā)新興產業(yè)技術的綜合創(chuàng)新.因此，該研究將綠色創(chuàng)新強度和綜合創(chuàng)新強度作為考察環(huán)境信息披露制度改革對綠色全要素生產率影響的機制變量.該文將綠色發(fā)明專利占專利授權總量比例作為衡量綠色創(chuàng)新強度(LC)的指標，將發(fā)明專利與實用新型專利之和占專利授權總量的比例作為衡量綜合創(chuàng)新強度(ZC)的指標，分別代入1.1.2 節(jié)機制分析模型的式(2)中，結果如表6 所示.模型1、模型2 顯示，以綠色創(chuàng)新強度(LC)作為被解釋變量，無論是否加入控制變量，其核心解釋變量D的系數(shù)始終為負，但數(shù)值較小且不顯著；模型5、模型6 顯示，以綜合創(chuàng)新強度(ZC)作為被解釋變量，無論是否加入其他控制變量，其核心解釋變量D的系數(shù)始終在1%水平上顯著為正，表明環(huán)境信息披露制度改革能夠激發(fā)綜合創(chuàng)新強度提高.將綠色創(chuàng)新強度與核心解釋變量D作交互項后，模型3、模型4 顯示，無論是否加入控制變量，D×ADJ 系數(shù)在1%水平上始終顯著為正，表明環(huán)境信息披露制度改革能夠通過促進綠色創(chuàng)新強度提高帶動綠色全要素生產率增長；以綜合創(chuàng)新強度與核心解釋變量D作交互項后，模型7、模型8 顯示，無論是否加入控制變量，表明環(huán)境信息披露制度改革能夠通過促進綜合創(chuàng)新強度提高帶動綠色全要素生產率增長.從綠色創(chuàng)新強度與綜合創(chuàng)新強度在實現(xiàn)綠色全要素生產增長方面的貢獻來看，將模型4 和模型8 中D×ADJ 的系數(shù)相除，得出在環(huán)境信息披露制度改革下，綠色創(chuàng)新強度機制變量對綠色全要素生產率增長的貢獻度為綜合創(chuàng)新強度機制變量貢獻度的85.2%.

表6 綠色創(chuàng)新強度與綜合創(chuàng)新強度作為機制變量的回歸結果Table 6 Regression results of green innovation intensity and comprehensive innovation intensity as mechanism variables

4 異質性分析

4.1 地區(qū)異質性

由于產業(yè)結構、就業(yè)結構和創(chuàng)新水平存在較大的地區(qū)差異性，為針對性評價不同地區(qū)的環(huán)境信息披露制度改革影響，該研究結合3.1 節(jié)和3.2 節(jié)涉及的機制變量，對東部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)和東北地區(qū)進行地區(qū)異質性檢驗，結果如表7 所示.模型1、模型3、模型5 和模型7 表明：受環(huán)境信息披露制度改革影響，東北地區(qū)、東部地區(qū)并未表現(xiàn)出綠色全要素生產率增長效應，核心解釋變量的系數(shù)分別為—0.447 4 和—0.189 0；西部地區(qū)與中部地區(qū)具有積極的綠色全要素生產率增長效應，核心解釋變量的系數(shù)分別為1.015 1、0.879 9，西部地區(qū)綠色全要素生產率增長效應更為顯著.這說明各地環(huán)境信息披露制度改革影響程度存在顯著地區(qū)性差異.

表7 地區(qū)異質性分析結果Table 7 Regional heterogeneity analysis results

由于環(huán)境治理需要持續(xù)性的地方財政投入支持，不同地區(qū)財政壓力各有差異，環(huán)境信息披露制度改革下財政壓力如何影響綠色全要素生產率增長，需進一步研究.被解釋變量為一般公共預算收支差額與一般公共預算收入比值，用以衡量地區(qū)財政收支缺口，參考曹春方等[33]的方法，加入地區(qū)生產總值對數(shù)(ln GDP)和房地產投資占地區(qū)生產總值比重(PFDC)作為控制變量，剔除經(jīng)濟周期性影響，獲得各地區(qū)動態(tài)財政壓力(CY)，回歸結果如表7 所示.模型2、模型4、模型6 和模型8 顯示，與地區(qū)異質性有所區(qū)別，東北地區(qū)、東部地區(qū)中的財政壓力較大地區(qū)能夠顯著提高綠色全要素生產率，而西部地區(qū)、中部地區(qū)不顯著，可能的原因在于西部地區(qū)與中部地區(qū)作為欠發(fā)達地區(qū)，財政壓力并未產生倒逼綠色全要素生產率提升的效果.

4.2 對外開放水平異質性

經(jīng)濟全球化背景下一國是否存在“污染避難所假說”，成為國內外環(huán)境經(jīng)濟領域研究的熱點問題之一.該文將衡量對外開放水平的指標界定為是否屬于沿海地區(qū)的虛擬變量和實際使用外商直接投資規(guī)模變量，將樣本中所包含的天津市、上海市、杭州市、大連市等51 個沿海地級及以上城市劃分為沿海城市，將沿海城市所在省份的其他城市視為其他沿海地區(qū)，其余城市所在地區(qū)為非沿海地區(qū)，以考察對外開放水平的異質性.

模型1、模型3(見表8)表明，環(huán)境信息披露制度改革對沿海城市(核心解釋變量系數(shù)為—0.351 1)、其他沿海地區(qū)(核心解釋變量系數(shù)為—0.401 0)均未起到積極的綠色全要素生產率增長效應，相對于沿海城市，其他沿海地區(qū)的核心解釋變量系數(shù)與顯著性水平均較高，說明環(huán)境信息披露制度改革下，其他沿海地區(qū)綠色全要素生產率的抑制效應更為明顯；模型5 表明，非沿海地區(qū)的綠色全要素生產率增長效應表現(xiàn)良好，說明在環(huán)境信息披露制度改革影響下，非沿海地區(qū)與其他沿海地區(qū)綠色全要素生產率存在較大的差異性.利用實際使用外商直接投資對數(shù)(ln FDI)作為城市對外開放水平的衡量指標，與核心解釋變量作交互項，模型2、模型4 和模型6 顯示，對外開放水平對非沿海地區(qū)綠色全要素生產率的影響不顯著，而沿海城市與其他沿海地區(qū)的D×ln FDI 系數(shù)分別為—0.171 8、—0.295 3，并且都在1%水平上顯著相關，說明受環(huán)境信息披露制度改革影響，對外開放水平屬于抑制沿海地區(qū)綠色全要素生產率增長的主要因素，將模型2 與模型4 的D×ln FDI 系數(shù)相減，得到其他沿海地區(qū)與沿海城市綠色全要素生產率的降幅差額為0.123 5.

表8 對外開放水平異質性分析結果Table 8 Analysis results of heterogeneity of opening-up level

5 結論與建議

a) 環(huán)境信息披露制度改革存在顯著的綠色全要素生產率增長效應，將顯著提升試驗組綠色全要素生產率(0.347 1)，對國家環(huán)境保護重點城市綠色全要素生產率增長效能更好.為強化環(huán)境信息披露制度改革對綠色全要素生產率增長的倒逼作用，應注重制度落實過程中的監(jiān)管，提高環(huán)境信息透明度并接受公眾監(jiān)督，尤其是發(fā)揮國家環(huán)境保護重點城市示范作用，并不斷對環(huán)境信息披露制度存在的問題進行充分完善和分批次推廣至其他城市.

b) 環(huán)境信息披露制度改革對綠色全要素生產率增長的作用機制主要是通過調整產業(yè)結構和就業(yè)結構提高綠色全要素生產率；從靜態(tài)角度看，綠色創(chuàng)新強度占綜合創(chuàng)新強度的貢獻度為85.2%，從動態(tài)角度看，環(huán)境信息披露制度改革能夠顯著提高城市綜合創(chuàng)新強度，但對綠色創(chuàng)新強度影響較弱.應協(xié)同考慮環(huán)境信息披露制度改革對產業(yè)結構、就業(yè)結構調整以及對綠色創(chuàng)新、綜合創(chuàng)新的影響，暢通環(huán)境信息披露制度改革對綠色全要素生產率增長的機制發(fā)揮.

c) 環(huán)境信息披露制度改革顯著提升了中部地區(qū)、西部地區(qū)的綠色全要素生產率，對東北地區(qū)、東部地區(qū)的影響不顯著；促進了東北地區(qū)、東部地區(qū)中財政壓力較大地區(qū)的綠色全要素生產率增長；抑制了沿海城市、其他沿海地區(qū)綠色全要素生產率增長，提高了非沿海地區(qū)的綠色全要素生產率.應進一步推進中部地區(qū)、西部地區(qū)環(huán)境信息披露制度改革，因地制宜，充分挖掘東北地區(qū)、東部地區(qū)的綠色全要素生產率增長潛力，提高沿海地區(qū)外商引資的環(huán)境準入門檻，強化環(huán)境信息披露制度改革對綠色全要素生產率的積極效應.