魏聶平 蘇偉洲 郭四代

【摘要】產(chǎn)業(yè)升級(jí)是推動(dòng)地方政府優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展和環(huán)境保護(hù)的重要手段。本文嘗試對(duì)環(huán)境信用評(píng)價(jià)政策的實(shí)施能否推動(dòng)城市的產(chǎn)業(yè)升級(jí)這一問(wèn)題進(jìn)行回答。研究結(jié)果表明：環(huán)境信用評(píng)價(jià)政策的實(shí)施會(huì)抑制城市的產(chǎn)業(yè)升級(jí)，同時(shí)，不同的評(píng)價(jià)政策對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響呈現(xiàn)區(qū)域異質(zhì)性；環(huán)境信用評(píng)價(jià)政策的實(shí)施會(huì)促進(jìn)地方金融機(jī)構(gòu)年末存款增加，從而抑制當(dāng)?shù)氐漠a(chǎn)業(yè)升級(jí)。

【關(guān)鍵詞】產(chǎn)業(yè)升級(jí)；環(huán)境信用；環(huán)境規(guī)制；漸進(jìn)DID

【中圖分類(lèi)號(hào)】F427? ? 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A? ? 【文章編號(hào)】1672-4860（2023）01-0051-09

自1978年開(kāi)始，我國(guó)的經(jīng)濟(jì)增速在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)保持在較高的水平，但在此過(guò)程中，高污染、高耗能以及高排放的發(fā)展方式持續(xù)了很長(zhǎng)一段時(shí)間。自然資源被超量開(kāi)采、工業(yè)污染排放量急劇上升、由此導(dǎo)致的全球氣候變暖、極端天氣等一系列惡劣的環(huán)境事件不僅反過(guò)來(lái)制約了經(jīng)濟(jì)社會(huì)的進(jìn)一步發(fā)展，也嚴(yán)重阻礙和損害了人們正常的生產(chǎn)生活和身體健康。自黨的十八大以來(lái)，為了緩解環(huán)境壓力，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展，黨和國(guó)家在生態(tài)文明建設(shè)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展等方面實(shí)施了一系列政策。

自黨的十八大提出“大力推進(jìn)生態(tài)文明建設(shè)”后，各級(jí)政府部門(mén)陸續(xù)出臺(tái)政策加以落實(shí)。2013年，環(huán)境保護(hù)部聯(lián)合中國(guó)人民銀行等四部委聯(lián)合印發(fā)了《企業(yè)環(huán)境信用評(píng)價(jià)辦法（試行）》，將污染物排放總量大、環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)高和生態(tài)環(huán)境影響大的企業(yè)納入環(huán)境信用評(píng)價(jià)范圍。同時(shí)，針對(duì)不同環(huán)境信用等級(jí)的企業(yè)，在政策支持、信貸服務(wù)等方面的激勵(lì)內(nèi)容各有差異。環(huán)保誠(chéng)信企業(yè)享有一系列政策優(yōu)惠，而環(huán)保不良企業(yè)在各個(gè)方面都將受到約束。環(huán)境信用評(píng)價(jià)政策通過(guò)運(yùn)用激勵(lì)和懲罰兩種方式遏制企業(yè)在生產(chǎn)過(guò)程中的高污染行為，從而提升環(huán)境質(zhì)量，可以看出，該政策屬于環(huán)境規(guī)制方式之一。

但值得注意的是，目前關(guān)于環(huán)境規(guī)制對(duì)城市產(chǎn)業(yè)升級(jí)的影響的相關(guān)研究中較少有學(xué)者關(guān)注環(huán)境信用評(píng)價(jià)這一政策的潛在影響，因此本文在已有研究的基礎(chǔ)上，通過(guò)構(gòu)建雙重差分模型（DID）考察地方政府環(huán)保部門(mén)實(shí)行《企業(yè)環(huán)境信用評(píng)價(jià)辦法》這一政策對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的影響。與已有的研究相比，本文可能貢獻(xiàn)在于：（1）將各城市實(shí)施環(huán)境信用評(píng)價(jià)政策時(shí)間上的差異納入了研究范圍，更加精確地估計(jì)了政策對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的影響；（2）為了克服內(nèi)生性問(wèn)題，本文采用漸進(jìn)DID的方法構(gòu)建計(jì)量模型，此外，通過(guò)選取工具變量進(jìn)一步檢驗(yàn)了環(huán)境信用評(píng)價(jià)政策對(duì)地方產(chǎn)業(yè)升級(jí)的影響；（3）進(jìn)一步分析了環(huán)境信用評(píng)價(jià)政策對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)影響的地區(qū)異質(zhì)性，同時(shí)分析了其作用機(jī)制。

一、理論分析

作為環(huán)境污染治理的重要手段，環(huán)境規(guī)制對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的影響是諸多學(xué)者重點(diǎn)關(guān)注的領(lǐng)域。在已有的研究中，學(xué)者們主要通過(guò)以下幾個(gè)方面來(lái)分析環(huán)境規(guī)制對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的影響。

1. 環(huán)境規(guī)制對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的直接影響。肖興志和李少林發(fā)現(xiàn)環(huán)境規(guī)制對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)產(chǎn)生了積極的促進(jìn)作用且這種作用主要通過(guò)需求、技術(shù)創(chuàng)新、國(guó)際貿(mào)易傳導(dǎo)機(jī)制等三種途徑產(chǎn)生影響[1]。韓晶等也發(fā)現(xiàn)了環(huán)境規(guī)制對(duì)區(qū)域的產(chǎn)業(yè)升級(jí)有明顯的促進(jìn)作用，不過(guò)這種促進(jìn)作用會(huì)因環(huán)境規(guī)制類(lèi)型、產(chǎn)業(yè)發(fā)展階段以及區(qū)域地理位置的不同而出現(xiàn)差異[2]。趙君麗和王芳芳通過(guò)分析1991-2013年我國(guó)紡織業(yè)子行業(yè)的面板數(shù)據(jù)后發(fā)現(xiàn)，正式環(huán)境規(guī)制和非正式環(huán)境規(guī)制均會(huì)對(duì)紡織行業(yè)的產(chǎn)業(yè)升級(jí)產(chǎn)生明顯的促進(jìn)作用[3]。此外，李強(qiáng)以河長(zhǎng)制政策為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)這一政策的實(shí)施明顯促進(jìn)了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶城市的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)[4]。但是，袁嘉琪和卜偉卻得到了與之相反的結(jié)論，他們通過(guò)分析京津冀的城市群數(shù)據(jù)后發(fā)現(xiàn)，環(huán)境規(guī)制對(duì)城市的產(chǎn)業(yè)升級(jí)呈現(xiàn)出明顯的抑制作用[5]。而高明和陳巧輝通過(guò)劃分不同類(lèi)型的環(huán)境規(guī)制后發(fā)現(xiàn)，命令型和激勵(lì)型環(huán)境規(guī)制對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的影響分別呈“倒Ｎ型”“Ｎ型”趨勢(shì)變化且呈現(xiàn)出明顯的區(qū)域異質(zhì)性[6]。

2. 環(huán)境規(guī)制對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)影響的作用機(jī)制。李虹和鄒慶發(fā)現(xiàn)區(qū)域的資源稟賦在環(huán)境規(guī)制作用于城市產(chǎn)業(yè)升級(jí)的過(guò)程中呈現(xiàn)出明顯的門(mén)檻效應(yīng)[7]。李強(qiáng)和丁春林發(fā)現(xiàn)環(huán)境規(guī)制對(duì)城市產(chǎn)業(yè)升級(jí)的抑制作用有明顯的空間溢出效應(yīng)[8]。余泳澤等以地方政府工作報(bào)告中設(shè)定的環(huán)保目標(biāo)為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)環(huán)境規(guī)制會(huì)通過(guò)影響城市的產(chǎn)業(yè)政策和財(cái)政支出結(jié)構(gòu)進(jìn)而作用于城市的產(chǎn)業(yè)升級(jí)[9]。李優(yōu)樹(shù)等發(fā)現(xiàn)在環(huán)境規(guī)制影響產(chǎn)業(yè)升級(jí)的過(guò)程中，數(shù)字普惠金融發(fā)揮了正向的調(diào)節(jié)作用和門(mén)檻作用[10]。可見(jiàn)，城市的資源稟賦、地理位置、產(chǎn)業(yè)政策、財(cái)政支出、金融發(fā)展?fàn)顩r等因素均會(huì)在環(huán)境規(guī)制影響產(chǎn)業(yè)升級(jí)的過(guò)程中發(fā)揮一定作用。

此外，學(xué)界也從其他角度分析了環(huán)境規(guī)制對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)影響的作用機(jī)制。有學(xué)者驗(yàn)證了“波特假說(shuō)”，認(rèn)為恰當(dāng)?shù)沫h(huán)境規(guī)制會(huì)激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新，減少污染、降低成本，在此過(guò)程中，成功實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新的企業(yè)留在行業(yè)內(nèi)，失敗的企業(yè)退出，進(jìn)而改變行業(yè)內(nèi)的企業(yè)構(gòu)成，促進(jìn)行業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)[11-13]。也有學(xué)者認(rèn)為環(huán)境規(guī)制會(huì)增加企業(yè)成本，加重企業(yè)負(fù)擔(dān)，制約企業(yè)創(chuàng)新，阻礙產(chǎn)業(yè)升級(jí)[14-15]。

3. 從消費(fèi)和生產(chǎn)的角度分析環(huán)境規(guī)制對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的影響。從消費(fèi)的角度出發(fā)，環(huán)境規(guī)制影響消費(fèi)者的需求偏好，從而影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。具體而言，環(huán)境規(guī)制提升了消費(fèi)者對(duì)綠色產(chǎn)品的消費(fèi)需求，改變消費(fèi)結(jié)構(gòu)，進(jìn)而引導(dǎo)企業(yè)調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃，改變生產(chǎn)規(guī)模，從而影響產(chǎn)業(yè)升級(jí)[1]。從生產(chǎn)的角度出發(fā)，環(huán)境規(guī)制改變企業(yè)成本，最終影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。一方面，技術(shù)水平和消費(fèi)偏好屬于慢變量，在短時(shí)間內(nèi)不會(huì)發(fā)生改變，在這種情況下，規(guī)制只會(huì)導(dǎo)致企業(yè)成本上升，進(jìn)一步阻礙創(chuàng)新，最終導(dǎo)致企業(yè)無(wú)法獲取所謂的“創(chuàng)新補(bǔ)償”；另一方面，為了降低企業(yè)成本，在面臨較強(qiáng)環(huán)境規(guī)制時(shí)，企業(yè)會(huì)選擇將產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移到其他環(huán)境規(guī)制較弱的地區(qū)，從而改變產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，影響產(chǎn)業(yè)升級(jí)[16]。

綜上所述，在環(huán)境規(guī)制對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)會(huì)產(chǎn)生何種影響這一問(wèn)題的研究上所得的結(jié)論暫不一致，在作用機(jī)制上城市的自身特征以及其他方面的因素均會(huì)在這一過(guò)程中產(chǎn)生作用，并且環(huán)境規(guī)制也會(huì)通過(guò)改變企業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)進(jìn)而影響產(chǎn)業(yè)升級(jí)。在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行過(guò)程中，企業(yè)的生產(chǎn)活動(dòng)具有負(fù)外部性，如果缺乏有效治理，將會(huì)造成環(huán)境進(jìn)一步惡化。政府作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和轉(zhuǎn)型過(guò)程中的公共服務(wù)提供者、經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要參與者和倡導(dǎo)者[17]，是承擔(dān)企業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)負(fù)外部性治理責(zé)任的最重要主體。企業(yè)環(huán)境信用評(píng)價(jià)政策的實(shí)施雖然能將企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生的外部性問(wèn)題內(nèi)部化，但這一環(huán)境規(guī)制政策會(huì)對(duì)城市的產(chǎn)業(yè)升級(jí)產(chǎn)生何種作用尚需進(jìn)一步分析，本文在后續(xù)的內(nèi)容中將構(gòu)建計(jì)量模型進(jìn)行研究。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）模型構(gòu)建

在環(huán)境信用評(píng)價(jià)的具體落實(shí)政策中，有的城市實(shí)施了該政策，而有的城市未實(shí)施該政策，因此，本文將實(shí)施了政策的城市作為處理組，而未實(shí)施政策的城市作為控制組，構(gòu)建雙重差分模型（DID）進(jìn)行分析?？紤]到各城市落實(shí)政策的年份不同，在模型構(gòu)建的過(guò)程中，應(yīng)進(jìn)一步考慮這種時(shí)間上的差異，所以本文參照Beck等[18]的方法，構(gòu)建如下漸進(jìn)DID模型，從而將因政策實(shí)施時(shí)間不同而產(chǎn)生的差異納入研究范圍：

在模型（1）中，W_it表示城市i在第t年的產(chǎn)業(yè)升級(jí)情況，β_0為常數(shù)項(xiàng)，D_it表示實(shí)施環(huán)境信用評(píng)價(jià)辦法的虛擬變量，若城市i在第t年實(shí)施了環(huán)境信用評(píng)價(jià)辦法，取值為1，否則，取值為0，β_1是該虛擬變量的系數(shù)。X_it是由多個(gè)控制變量所組成的控制變量矩陣，在經(jīng)典文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，選取了城市人均創(chuàng)新指數(shù)、GDP的對(duì)數(shù)值、人均GDP、財(cái)政分權(quán)度等作為控制變量，γ為控制變量矩陣的估計(jì)系數(shù)向量；d_i，u_t分別表示城市固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)，ε_(tái)it為隨機(jī)干擾項(xiàng)。

（二）變量設(shè)定

1. 被解釋變量

本文的被解釋變量為城市的產(chǎn)業(yè)升級(jí)情況。產(chǎn)業(yè)升級(jí)是一個(gè)由低到高的過(guò)程，工業(yè)化是實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的必經(jīng)之路，工業(yè)化水平的高低決定著產(chǎn)業(yè)水平的高低。一般來(lái)說(shuō)，完成工業(yè)化的國(guó)家和地區(qū)諸如美國(guó)、英國(guó)、中國(guó)香港等第三產(chǎn)業(yè)的GDP占比普遍較高，但是，只是單純將第二或者第三產(chǎn)業(yè)的GDP占比作為衡量產(chǎn)業(yè)升級(jí)的指標(biāo)是不合理的，要考慮到產(chǎn)業(yè)從低到高的演進(jìn)情況。因此，本文參照袁航[19]的方法，構(gòu)建如下產(chǎn)業(yè)升級(jí)指標(biāo)W：

其中，xi表示第i產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重。

2. 核心解釋變量

為了分析環(huán)境信用評(píng)價(jià)政策對(duì)城市產(chǎn)業(yè)升級(jí)的影響，核心解釋變量的設(shè)定需要能捕捉環(huán)境信用評(píng)價(jià)政策的特征。考慮到我國(guó)環(huán)境信用評(píng)價(jià)政策在各城市的實(shí)施時(shí)間不同，本文將核心解釋變量定義為城市是否實(shí)行了環(huán)境信用評(píng)價(jià)政策，對(duì)應(yīng)的變量符號(hào)為D_it，若在第t年城市i有企業(yè)參加了環(huán)境信用評(píng)價(jià)，則表示該城市當(dāng)年實(shí)施了環(huán)境信用評(píng)價(jià)政策，那么D_it對(duì)應(yīng)的取值為1，否則為0。

3. 控制變量

在經(jīng)典文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，本文選取了各城市的GDP對(duì)數(shù)值、人均GDP等作為研究的控制變量，變量符號(hào)的含義以及主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表1。

（三）數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

本文涉及到城市層面的產(chǎn)業(yè)升級(jí)和該城市某一年是否實(shí)施企業(yè)環(huán)境信用評(píng)價(jià)辦法兩個(gè)核心變量。其中，城市某一年產(chǎn)業(yè)升級(jí)指標(biāo)用該城市當(dāng)年一二三產(chǎn)業(yè)增加值的GDP占比情況構(gòu)建，相關(guān)的數(shù)據(jù)可從《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》獲?。怀鞘惺欠駥?shí)施《企業(yè)環(huán)境評(píng)價(jià)辦法》的相關(guān)信息可從“環(huán)境信用·中國(guó)”網(wǎng)站上查詢(xún)。選取的控制變量中，城市申請(qǐng)專(zhuān)利數(shù)的相關(guān)數(shù)據(jù)從中國(guó)研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)（CNRDS）獲取，其他控制變量的相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)（CSMAR）。

為了調(diào)整數(shù)據(jù)的可比性，本文以2008年為基期，對(duì)各城市的GDP以及人均GDP進(jìn)行了調(diào)整。外商直接投資金額按照當(dāng)年公布的實(shí)際匯率進(jìn)行計(jì)算。采用線性插值技術(shù)補(bǔ)全了數(shù)據(jù)缺失兩年及以下城市的數(shù)據(jù)，刪除了數(shù)據(jù)連續(xù)缺失三年及以上的城市，同時(shí)，由于四個(gè)直轄市在行政級(jí)別上與一般城市有較大區(qū)別，故從樣本中剔除。最終得到了215個(gè)地級(jí)市共2 795個(gè)觀測(cè)值作為樣本。

三、實(shí)證結(jié)果

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

本文所涉及的城市產(chǎn)業(yè)升級(jí)情況（W）、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（FDI）等變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表2。從表2可以看出，城市產(chǎn)業(yè)升級(jí)情況（W）的最大值為2.748 6，最小值為1.820 9，而該變量的均值為2.266 6，這表明各城市的產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況存在較大差距。此外，城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（GDP）的情況與城市產(chǎn)業(yè)升級(jí)（W）的情況相似，最大值為18.930 9，最小值為13.826 9，而該變量的均值為16.228 4，同樣表明不同城市間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在較大差異。

（二）基準(zhǔn)回歸

表3匯報(bào)了環(huán)境信用評(píng)價(jià)政策對(duì)城市產(chǎn)業(yè)升級(jí)影響的檢驗(yàn)結(jié)果，其中第（1）列是單變量的檢驗(yàn)結(jié)果，核心解釋變量D的估計(jì)系數(shù)為負(fù)，這表明環(huán)境信用評(píng)價(jià)政策的實(shí)施抑制了城市產(chǎn)業(yè)升級(jí)水平，但由于這只是單變量檢驗(yàn)的結(jié)果，存在嚴(yán)重的遺漏變量問(wèn)題，因而通過(guò)該檢驗(yàn)得出的結(jié)果存在較大的估計(jì)偏誤。為獲得環(huán)境信用評(píng)價(jià)對(duì)城市產(chǎn)業(yè)升級(jí)影響的無(wú)偏估計(jì)，在表3第（2）（3）（4）列依次控制了時(shí)間固定效應(yīng)、城市固定效應(yīng)以及控制變量，用以消除外部政策變動(dòng)、城市層面不隨時(shí)間變化的特征以及其他與環(huán)境信用評(píng)價(jià)相關(guān)的遺漏變量對(duì)估計(jì)結(jié)果造成的影響。從表3第（2）（3）（4）列結(jié)果可以看出，核心解釋變量D的估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)，這表明在模型中進(jìn)一步控制的時(shí)間固定效應(yīng)、城市固定效應(yīng)中存在對(duì)核心解釋變量影響較大的因素是其遺漏變量。此外，表3第（4）列中核心解釋變量的估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)，這表明環(huán)境信用評(píng)價(jià)的實(shí)施抑制了城市的產(chǎn)業(yè)升級(jí)。

按照前文分析，環(huán)境規(guī)制政策可能會(huì)增加企業(yè)成本，加重企業(yè)負(fù)擔(dān)，制約企業(yè)創(chuàng)新，進(jìn)而阻礙產(chǎn)業(yè)升級(jí)。環(huán)境信用評(píng)價(jià)政策作為環(huán)境規(guī)制類(lèi)型的一種，對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的影響也大致遵循上述過(guò)程。在已有研究中，也表明環(huán)境規(guī)制政策導(dǎo)致了企業(yè)生產(chǎn)成本的上升，進(jìn)一步造成了生產(chǎn)率的下降[20-21]。此外，按照Xie和Teo的觀點(diǎn)，環(huán)境規(guī)制政策給企業(yè)帶來(lái)了額外的負(fù)擔(dān)，不可避免擠出了企業(yè)的研發(fā)資本以及阻止了企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)，這也就是所謂的環(huán)境規(guī)制的“成本加成”效應(yīng)[22]。回到環(huán)境信用評(píng)價(jià)政策本身，其中規(guī)定，環(huán)保部門(mén)同金融機(jī)構(gòu)共同發(fā)力，建立對(duì)環(huán)境失信行為的懲罰機(jī)制，嚴(yán)格金融機(jī)構(gòu)對(duì)環(huán)境失信企業(yè)的貸款條件，在信用等級(jí)提升前，不予新增貸款，甚至停止放貸?？梢?jiàn)該規(guī)制政策加強(qiáng)了企業(yè)的融資約束，進(jìn)一步阻礙了企業(yè)的創(chuàng)新[23]，最終不利于企業(yè)的產(chǎn)業(yè)升級(jí)。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1. 平行趨勢(shì)檢驗(yàn)

雙重差分模型（DID）估計(jì)結(jié)果有效的前提是處理組和對(duì)照組在實(shí)施政策之前具有平行趨勢(shì)，如果兩組在政策實(shí)施之前不具有平行趨勢(shì)，則采用該模型所估計(jì)的結(jié)果不可靠。因此，本文參照Beck等[18]的方法，構(gòu)建以下模型用于檢驗(yàn)平行趨勢(shì)：

W_it=β_0+β_1 D_it^（-5）+β_2 D_it^（-4）+…+β_10 D_it^5+d_i+u_t+ε_(tái)it（2）

在模型（2）中，D_it^（-5）表示環(huán)境信用評(píng)價(jià)辦法實(shí)施前5年的虛擬變量，D_it^5表示環(huán)境信用評(píng)價(jià)辦法實(shí)施后5年的虛擬變量，其他變量的含義依此類(lèi)推。接下來(lái)，用D_it^（-5）—D_it^5對(duì)W_it進(jìn)行回歸，分別得到β_1—β_10變化情況如圖1所示。對(duì)于W_it而言，β_1—β_5均未顯著異于零，這說(shuō)明在實(shí)施環(huán)境信用評(píng)價(jià)之前，所有城市均不存在顯著差異，而在實(shí)施環(huán)境信用評(píng)價(jià)之后，系數(shù)開(kāi)始顯著異于零，這意味著城市之間因?yàn)閷?shí)施該政策而出現(xiàn)了顯著差異。因此，模型通過(guò)了平行趨勢(shì)檢驗(yàn)，表明采用雙重差分方法可行。

2. 安慰劑檢驗(yàn)

為了進(jìn)一步分析環(huán)境信用評(píng)價(jià)政策對(duì)城市產(chǎn)業(yè)升級(jí)的因果效應(yīng)，本文通過(guò)構(gòu)建虛擬政策進(jìn)行安慰劑檢驗(yàn)，具體操作如下：保留政策實(shí)施前所有年份的樣本，之后在該樣本中隨機(jī)抽取100個(gè)年份的數(shù)據(jù)構(gòu)造一個(gè)虛擬政策實(shí)施的虛擬變量，在此基礎(chǔ)上，采用模型（1）進(jìn)行重新估計(jì)，若虛擬政策年份的估計(jì)系數(shù)并未顯著異于0，則表明安慰劑檢驗(yàn)通過(guò)，也說(shuō)明了環(huán)境信用評(píng)價(jià)政策對(duì)城市產(chǎn)業(yè)升級(jí)的抑制作用具有穩(wěn)健性。為了消除識(shí)別估計(jì)的偶然性，本文將這個(gè)實(shí)驗(yàn)重復(fù)了1 000次，每次實(shí)驗(yàn)獲得的估計(jì)系數(shù)的分布情況匯報(bào)在圖2中，從中可以看出，虛擬政策實(shí)施年份的估計(jì)系數(shù)近似服從均值為0的正態(tài)分布。因此，在隨機(jī)抽取的“虛擬政策年份”中，并未發(fā)現(xiàn)環(huán)境信用評(píng)價(jià)會(huì)影響產(chǎn)業(yè)升級(jí)，安慰劑檢驗(yàn)通過(guò)。

3. 更換模型估計(jì)方法

為了檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷姆€(wěn)健性，本文采用了極大似然估計(jì)（MLE）的方法對(duì)模型進(jìn)行了重新估計(jì)，估計(jì)結(jié)果呈現(xiàn)在表4第（1）列，從中可以看出，采用極大似然估計(jì)的最終估計(jì)結(jié)果與OLS估計(jì)的最終結(jié)果一致，環(huán)境信用評(píng)價(jià)政策對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的抑制作用在1%的顯著性水平下顯著。

4. 更換產(chǎn)業(yè)升級(jí)測(cè)度指標(biāo)

考慮到采用前文所屬方法衡量城市的產(chǎn)業(yè)升級(jí)情況可能存在測(cè)度誤差，這會(huì)給估計(jì)結(jié)果帶來(lái)偏誤，為了進(jìn)一步檢驗(yàn)基準(zhǔn)回歸所得結(jié)果的穩(wěn)健性，本文參照付凌暉[24]的方法構(gòu)建產(chǎn)業(yè)升級(jí)指標(biāo)，并將其符號(hào)設(shè)定為Y，之后采用模型（1）進(jìn)行估計(jì)。估計(jì)結(jié)果報(bào)告在表4的第（2）列，從中可以看出，環(huán)境信用評(píng)價(jià)政策對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)仍然具有抑制作用且在1%的顯著性水平下顯著，這與基準(zhǔn)回歸所得結(jié)論一致。

5. 工具變量

盡管采用漸進(jìn)DID的方法所估計(jì)的結(jié)果排除了部分因?yàn)檫z漏變量所造成的內(nèi)生性問(wèn)題，然而，該方法卻無(wú)法排除環(huán)境信用評(píng)價(jià)政策和地方產(chǎn)業(yè)升級(jí)之間互為因果所造成的內(nèi)生性問(wèn)題，即可能存在地方政府為了推動(dòng)地方產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化而實(shí)施環(huán)境信用評(píng)價(jià)政策這一現(xiàn)象。所以，需要對(duì)是否實(shí)施環(huán)境信用評(píng)價(jià)政策這一虛擬變量尋找合適的工具變量。

參照余泳澤等[9]的方法，本文選取各城市所在省級(jí)行政單位所轄的地級(jí)市數(shù)量作為工具變量，原因如下：對(duì)于各城市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)情況而言，地級(jí)市的數(shù)量基本上是一個(gè)固定值，不會(huì)對(duì)當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)情況產(chǎn)生影響，滿足工具變量的外生性要求。對(duì)于是否實(shí)施環(huán)境信用評(píng)價(jià)政策而言，地級(jí)市數(shù)量越多，則地方官員的晉升競(jìng)爭(zhēng)就越激烈。已有的實(shí)證研究表明，改善城市環(huán)境質(zhì)量和能源利用效率會(huì)提高市長(zhǎng)晉升的概率[25]，因此，所在城市地級(jí)市數(shù)量越多，當(dāng)?shù)毓賳T越有可能實(shí)施環(huán)境信用評(píng)價(jià)政策以提高城市環(huán)境質(zhì)量和能源利用效率，選擇地級(jí)市數(shù)量作為工具變量，滿足了相關(guān)假設(shè)。

表4第（3）列報(bào)告了采用工具變量之后的估計(jì)結(jié)果，工具變量的Kleibergen-Paap rk LM統(tǒng)計(jì)量為21.822且在1%的顯著性水平下顯著，說(shuō)明不存在工具變量識(shí)別不足的問(wèn)題。同時(shí)，工具變量的Cragg-Donald Wald F統(tǒng)計(jì)量為15.927，大于15%的臨界值8.96，表明不存在弱工具變量的問(wèn)題。此外，核心解釋變量D的估計(jì)系數(shù)的符號(hào)與基準(zhǔn)回歸的符號(hào)一致且在5%的顯著性水平下顯著，這進(jìn)一步說(shuō)明了基準(zhǔn)回歸所得的估計(jì)結(jié)果具有穩(wěn)健性。

四、進(jìn)一步討論

（一）異質(zhì)性分析

考慮到不同區(qū)域間城市的發(fā)展水平存在差異，這種差異可能會(huì)在環(huán)境信用評(píng)價(jià)作用于產(chǎn)業(yè)升級(jí)的過(guò)程中產(chǎn)生影響，造成區(qū)域異質(zhì)性，為了檢驗(yàn)這種異質(zhì)性是否存在，本文根據(jù)城市所處區(qū)域的不同，將其劃分為東中西三個(gè)區(qū)域的子樣本，并采用模型（1）分別對(duì)每個(gè)子樣本進(jìn)行估計(jì)，估計(jì)結(jié)果匯報(bào)在表5中。其中，第（1）列表示東部地區(qū)城市的估計(jì)結(jié)果，第（2）列和第（3）列分別是中部和西部地區(qū)城市的估計(jì)結(jié)果。從表5結(jié)果可以看出，環(huán)境信用評(píng)價(jià)政策對(duì)東部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)升級(jí)具有促進(jìn)作用且在10%的顯著性水平下顯著；相較于東部地區(qū)，環(huán)境信用評(píng)價(jià)政策對(duì)中部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)升級(jí)的作用呈現(xiàn)顯著的抑制現(xiàn)象；對(duì)于西部地區(qū)而言，環(huán)境信用評(píng)價(jià)政策對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)具有抑制作用，但估計(jì)結(jié)果不顯著?？梢?jiàn)，環(huán)境信用評(píng)價(jià)對(duì)城市產(chǎn)業(yè)升級(jí)的影響有明顯的區(qū)域異質(zhì)性。

出現(xiàn)區(qū)域異質(zhì)性的原因在于東部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況較好，在技術(shù)創(chuàng)新的“引進(jìn)-消化-吸收-再創(chuàng)新”的演進(jìn)階段上較為靠后，區(qū)域的創(chuàng)新和技術(shù)吸收能力較強(qiáng)，當(dāng)出現(xiàn)環(huán)境規(guī)制政策時(shí)，企業(yè)可實(shí)現(xiàn)快速自主的創(chuàng)新，進(jìn)而推動(dòng)該區(qū)域的產(chǎn)業(yè)升級(jí)。與之相反，中西部地區(qū)的區(qū)域創(chuàng)新和技術(shù)吸收能力較差，環(huán)境規(guī)制超過(guò)了企業(yè)所承受范圍，企業(yè)的創(chuàng)新動(dòng)力下降，不利于城市產(chǎn)業(yè)升級(jí)。因而出現(xiàn)了核心解釋變量D的估計(jì)系數(shù)在東部地區(qū)為正，但在中西部地區(qū)為負(fù)的現(xiàn)象。此外，按照環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線理論的假設(shè)，區(qū)域的環(huán)境質(zhì)量與經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況呈現(xiàn)出U型關(guān)系。與西部地區(qū)相比，中部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r較好，在U型曲線上比西部地區(qū)更靠右，因而環(huán)境規(guī)制政策在中部地區(qū)會(huì)更加有效，這也就導(dǎo)致了核心解釋變量D的估計(jì)系數(shù)雖然在中西部地區(qū)均為負(fù)，但卻出現(xiàn)了中部地區(qū)顯著而西部地區(qū)不顯著的現(xiàn)象。

（二）機(jī)制檢驗(yàn)

前文的實(shí)證結(jié)果表明了環(huán)境信用評(píng)價(jià)政策會(huì)抑制地方產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，為了更好地理解環(huán)境信用評(píng)價(jià)的政策效應(yīng)，本文進(jìn)一步檢驗(yàn)其潛在影響機(jī)制。借鑒溫忠麟等[26]的研究，構(gòu)建如下中介效應(yīng)模型：

在上述模型中，〖Deposit〗_it表示城市i在第t年末金融機(jī)構(gòu)的存款余額，選擇該變量作為中介變量的原因在于：《企業(yè)環(huán)境信用評(píng)價(jià)辦法》中規(guī)定，企業(yè)的環(huán)境信用評(píng)價(jià)等級(jí)越低，在金融信貸等方面受到的約束越嚴(yán)格。對(duì)于環(huán)境信用評(píng)價(jià)等級(jí)較高的企業(yè)而言，盡管有較好的融資條件，但一般情況下，企業(yè)的金融業(yè)務(wù)不會(huì)出現(xiàn)大幅度波動(dòng)。但對(duì)于環(huán)境信用評(píng)價(jià)等級(jí)較低的企業(yè)而言，由于融資約束加緊導(dǎo)致了企業(yè)應(yīng)對(duì)外部風(fēng)險(xiǎn)的能力減弱，企業(yè)為了應(yīng)對(duì)外部風(fēng)險(xiǎn)會(huì)減少投資和消費(fèi)。在國(guó)民經(jīng)濟(jì)核算體系中，投資和消費(fèi)減少意味著儲(chǔ)蓄增加，這就會(huì)導(dǎo)致城市年末的金融機(jī)構(gòu)存款增加。此外，投資和消費(fèi)作為推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的重要因素，如果受到抑制，將不利于城市的產(chǎn)業(yè)升級(jí)。因此，我們采用城市年末的金融機(jī)構(gòu)存款作為中介變量，從而對(duì)環(huán)境信用評(píng)價(jià)政策對(duì)城市產(chǎn)業(yè)升級(jí)的影響機(jī)制進(jìn)行分析。

采用上述模型進(jìn)行估計(jì)的結(jié)果匯報(bào)（表6）第（1）列是模型（3）的估計(jì)結(jié)果，第（2）（3）列是模型（4）和（5）的估計(jì)結(jié)果?？梢钥闯觯h(huán)境信用評(píng)價(jià)政策的實(shí)施顯著促進(jìn)了城市年末金融機(jī)構(gòu)存款余額的增加，進(jìn)而抑制了城市的產(chǎn)業(yè)升級(jí)。

結(jié)語(yǔ)

我國(guó)正處于經(jīng)濟(jì)從高速發(fā)展向高質(zhì)量發(fā)展轉(zhuǎn)換的關(guān)鍵時(shí)期，優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，轉(zhuǎn)化發(fā)展動(dòng)能是實(shí)現(xiàn)綠色發(fā)展的重要舉措。環(huán)境規(guī)制政策作為保證經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的重要手段，是優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵保障。環(huán)境規(guī)制政策對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)的作用一直是學(xué)界研究的熱點(diǎn)。本文利用2008-2018年215個(gè)地級(jí)市的面板數(shù)據(jù)，以2013年后陸續(xù)實(shí)施環(huán)境信用評(píng)價(jià)政策的城市作為處理組，其它城市作為控制組構(gòu)建漸進(jìn)雙重差分模型來(lái)評(píng)估環(huán)境信用評(píng)價(jià)政策對(duì)城市產(chǎn)業(yè)升級(jí)的影響，得到以下幾點(diǎn)結(jié)論：

第一，環(huán)境信用評(píng)價(jià)政策的實(shí)施抑制了城市的產(chǎn)業(yè)升級(jí)，在進(jìn)行平行趨勢(shì)檢驗(yàn)、安慰劑檢驗(yàn)、更換估計(jì)方法、更換被解釋變量的測(cè)度方式、選取工具變量等五種方式進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)后，這一結(jié)論依舊穩(wěn)健；第二，環(huán)境信用評(píng)價(jià)政策的實(shí)施對(duì)東部地區(qū)城市的產(chǎn)業(yè)升級(jí)呈現(xiàn)出顯著的正向促進(jìn)作用，但對(duì)中部和西部地區(qū)城市的產(chǎn)業(yè)升級(jí)具有抑制作用；第三，環(huán)境信用評(píng)價(jià)政策的實(shí)施會(huì)促進(jìn)城市年末金融機(jī)構(gòu)存款余額的增加，進(jìn)而抑制城市產(chǎn)業(yè)升級(jí)。

在我國(guó)經(jīng)濟(jì)由高速增長(zhǎng)階段向高質(zhì)量發(fā)展階段轉(zhuǎn)變的過(guò)程中，推動(dòng)城市實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)是重要的切入點(diǎn)。具體到政策上，首先要不斷完善政策落實(shí)的保障機(jī)制，將政策目標(biāo)與城市高質(zhì)量發(fā)展相結(jié)合，保證政策的落實(shí)效果；其次，地方政府應(yīng)當(dāng)根據(jù)自身情況設(shè)置合適的產(chǎn)業(yè)政策，不應(yīng)該盲目地追求產(chǎn)業(yè)的高級(jí)化，而是要根據(jù)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展、資源稟賦等實(shí)際情況，制定和實(shí)施符合本地的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)展計(jì)劃和環(huán)境規(guī)制政策，這樣才能提升整體資源利用效率，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展；最后，政府還應(yīng)出臺(tái)合理政策，保障企業(yè)投資擴(kuò)產(chǎn)的積極性。

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Abstract： Industrial upgrading is an important means of driving local governments to optimize their economic structure and thereby achieve high-quality development and environmental protection. This paper attempts to answer the question of whether the implementation of environmental credit assessment policies can promote industrial upgrading in cities. The results of the study show that the implementation of environmental credit evaluation policies inhibits industrial upgrading in cities， while the impact of different evaluation policies on industrial structure shows regional heterogeneity. The results of the mechanism analysis suggest that the implementation of environmental credit rating policies can promote an increase in year-end deposits at local financial institutions， thereby discouraging local industrial upgrading.

Keywords： industrial upgrading， environmental credit， environmental regulation， progressive DID