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原文信息：

Jie Mao, Chunhua Wang , Haitao Yin. 2023，“Corporate responses to air quality regulation: Evidence from a regional environmental policy in China” Regional Science and Urban Economics. 98：103851

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引言

近年来，我国空气质量受到国内外广泛关注。2013年1月爆发的雾霾影响了来自中国17个省份的近6亿人，空气质量问题给人民日常生活带来了严重影响。为了更好地应对空气质量问题，中国中央政府于2013年9月颁布了《空气污染防治行动计划》（以下简称“行动计划”），希望实施更加严格的监管从而改善污染严重地区的空气质量。该行动计划被认为是我国历史上最严格的空气质量监管规定，其中一些重要措施针对企业这一重要主体。在行动计划实施后，企业会有何反映？这是本文研究的主要问题。

基于对制造业企业样本的分析，本文研究结果表明，行动计划推行会使得那些具有高排放强度的受管制的企业减少废气的排放，同时，伴随着规制的实施，企业的产出并没有下降，说明规模效应并不是减排背后的驱动力。进一步的分析表明，煤炭消耗的减少很可能是由该监管机构通过减少煤炭消耗而产生的技术效应所驱动。

本文研究贡献主要体现在以下三个方面。首先，本文扩展了关于环境法规对企业污染排放和工业活动影响的文献研究。其次，本文研究使用的是企业层面的数据集，它允许我们定义一个不同排放企业的环境政策严格程度的衡量标准。具体来说，通过利用企业层面的排放数据，使用排放强度来衡量企业排放受到该规定的影响程度。最后，本文探讨了该政策形成减排的几个可能途径，本文的研究结果与文献一致，即在多数情况下，技术效应是企业最重要的减排渠道。

研究背景、数据及实证策略

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2.1 2013年行动计划及相关背景

从计划的主要内容来看，其明确规定了降低PM2.5（即直径在2.5 μm或以下的细颗粒）浓度并提出了十项一般政策措施，其主要目标是为了改善京津冀、长江三角洲和珠江三角洲3个地区的空气质量，同时由于京津冀和长三角地区都包含多个省或省级市，因此，行动计划需要建立一个区域机制，以协调两个区域内部省或市之间的区域环境治理情况。

从行业细分来看，行动计划对高排放企业和能源密集型发展行业实施更严格的监管，其中包括的重要措施有：加强工业排放标准，逐步淘汰各种过时的工业能力以及升级工业锅炉等，该行动计划还包括关于关闭高排放工厂和控制主要排放行业的空气污染物排放的指导。

2014年1月，中国环境保护部与各省政府签订了《空气污染控制目标与责任合同》，该合同包括有关改善空气质量的具体目标，如减少颗粒物。随后，在2014年7月，中央政府发布了关于评价省政府实施该行动计划的执行情况的通知，在评价体系中，PM2.5的浓度水平是评价过程中最重要的指标。

2.2 数据

本文使用的数据主要来源于：（1）国家税收调查数据库（NTSD）。NTSD是由中国国家税务总局和中国财政部采用分层随机抽样的方法联合收集的。2007 -2015年期间，全国各行业和地区约有70万家被调查企业（每年）被纳入数据库，约占中国总产值的20%，税收总收入的38%。从内容上来看，NTSD提供了关于公司的基本特征和许多财务和运营状况的相关信息，除此之外，NTSD还提供了关于企业能源消耗和污染物排放的广泛信息，包括：电力、煤炭和天然气的消耗、废气和废水的排放以及环境保护设施的运营成本。（2）有关行动计划的政策文件，这使本文能够定义一种环境政策的严格程度，该行动计划列出了目标省份，为了便于后文的研究，文章使用企业层面数据和空气质量监管数据（即哪些省份受到监管）进行了合并，表1提供了合并数据的汇总统计信息。

2.3 实证策略

本文研究的主要目的在于评估行动计划对企业排放的影响及机制渠道，为了进行实证分析，文章构建了如下模型：

其中,表示省行业企业在时间时的结果变量（如: 废气排放、总产出、就 业和煤炭消费Targetpostint衡量的是监管的严格程度, 其中, Target表示监管目标, 如果省是行动计划目标的七个省份之一, 则取值 1 , 对于来自其他省份的则 取值为代表企业在 2013 年的废气排放强度 (即单位增加值的排放量)。是企业层面相关的控制变量, 包括: 出口状态、企业所有权类型等。除此之外, 模型中 还加入了随时间变化的省份层面的固定效应和企业固定效应和。

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实证分析

3.1 监管下企业环境整体的改变情况

表2列出了行动计划的实施对企业污染排放的影响。实证结果显示，受高强度管制的企业的排放量相对于低强度企业有所下降，同时，目标地区高强度企业相对于其他非目标地区的高强度企业的排放量有所下降。从具体数值上来看，2013年行动计划实施后，企业的排放强度增加1%，公司的废气排放将减少0.21%。但需要注意的是，由于数据的限制，文章无法明确行动计划的实施是否会存在溢出效应。

3.2 机制渠道：规模效应、结构效应还是技术效应

为了探索行动计划的实施如何影响企业的减排行为，文章从规模效应、结构效应以及技术效应3个方面进行了研究。理论上来讲，污染的相关规制是企业的一种成本负担或者是创新驱动力，在这种情况下，如果污染的相关规制对企业来说是一种成本负担，当生产成本提升时，企业会减少产量。但如果污染控制或环境监管被视为创新的驱动力，由此产生的更高的生产率将使受监管的企业扩大其生产规模。

为了分析行动计划影响企业减排行为的渠道机制，图1分别从规模效应、结构效应、技术效应3个层面进行了分析。结果显示行动计划的实施对受监管企业的产出价值不存在显著影响，同时针对子样本的回归也并不显著，由此可以得出，规模效应不是文章的主要影响机制。同时，基于结构效应的分析也并不显著，即结构效应在降低企业污染排放方面并没有发挥重要作用。而从创新效应来看，可以发现，煤的排放量通过了90%的置信区间，即行动计划可能通过创新效应形成替代效应，减少生产过程中煤的使用，从而降低了污染排放。

3.3 异质性

文章主要从区域、企业所有权以及政治因素三个方面进行了异质性分析：

（1）区域异质性。行动计划的影响可能因地区而产生差异，这主要是因为一些地方或者区域性因素的存在会影响政策的执行，这些因素包括：空气污染的严重程度、经济发展的水平和天气条件，为了检查监管的影响是否会存在区域异质性，文章进行了实证检验。结果发现，在煤的使用方面，京津冀、长三角和珠三角地区均通过了90%的置信区间，即行动计划的推行显著降低了该区域煤的使用情况。

（2）企业所有权异质性。以往的研究发现，所有权结构会影响企业对于环境法规的执行情况。相关实证研究发现，国有企业受到空气质量法规的影响不太明显，而非国有企业会受到明显的负向影响。为了分析行动计划的推行在企业所有权方面产生的异质性影响，文章将样本划分为国有企业、国内非国有企业和外资企业3类，结果显示，该政策会减少了三种类型企业的排放和煤炭消费情况。

（3）政治因素。文章根据地级市党委书记是否接近年龄限制（即58岁或以上）将城市分为两组，回归结果表明，两种类型城市的影响均显著为负。

除此之外，文章还进行了平行趋势检验及一系列稳健性检验，进一步验证了文章实证策略的有效性。

结论

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本文研究分析了制造业企业对我国2013年实施的最严格的空气质量法规（“空气污染防治行动计划”）的应对情况。实证结果表明，行动计划会使得那些具有高排放强度的受监管的企业减少废气排放。本文仅一步分析了企业是否会通过改变其生产规模、结构或技术对政策做出反应，结果显示，随着行动计划的实施，企业并不会降低产量或改变产品组合结构，这意味着规模效应和结构效应并不是减排背后的驱动力，进一步的分析表明，减排可能是通过用非能源材料和中间体替代煤的整体使用这种技术效应驱动的。

Abstract 

This study examines how firms have responded to the most stringent air quality regulation in China’s history, known as the “Action Plan for Air Pollution Prevention and Control”. The main goal of the regulation is to improve air quality in three regions of the country. Based on an analysis of a large sample of manufacturers, our findings show that the Action Plan caused those regulated firms with high emission intensity to decrease waste gas emissions. Meanwhile, with the regulation in place, the firms’ output did not decrease, implying that the scale effect was not a driving force behind the emission reduction. Further analysis suggests that the reduction was likely driven by the regulation’s technique effect via substituting non-energy materials and intermediates for coal.

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