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原文信息：Mi, S., Liu, M., & Zhang, B. Technology, Enforcement Resources Allocation, and Environmental Performance. Journal of Environmental Economics and Management, 2026, 103388.
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引言
有效监管是政策实施的基石，但监管者与被监管实体之间存在的信息不对称问题往往使监管效果大打折扣。在实践中，监管机构面临严重的执法资源约束，使得无法监控所有实体（He et al., 2020; Xie and Ye, 2023; Zhang and Zhao, 2023）。监管监测的时间局限性加剧了这一问题，因为企业的行为只能在特定时间内被观察到，绝大多数活动仍处于监管之外，违法行为持续存在却未被发现（Agarwal et al., 2023; Hong and Huang, 2025; Karplus and Wu, 2023; West et al., 2021; Zou, 2021）。即使投入了大量行政成本，许多现场检查仍因缺乏精准线索而“空手而归”，浪费了本就稀缺的执法资源（Duflo et al., 2018; Kim and Xu, 2024）。
随着监测技术的进步，越来越多的国家开始采用实时、自动化的监测工具来弥补传统监管的不足。中国自2007年起大规模推广连续排放监测系统（CEMS），要求重点污染源安装实时排放监控设备，并将超标信号自动推送至执法部门。截至2020年，全国已有超过24620家企业安装了CEMS（Buntaine et al., 2024）。
然而，一个关键问题尚未得到充分回答：这种“技术赋能”的监管模式，究竟是补充还是挤占了原有的执法资源？它能否真正改善企业的环境表现？又是否会因资源重新配置而对未监测企业产生负面溢出效应？
为了回答上述问题，作者基于2011—2018年中国企业层面的微观数据，利用CEMS在不同企业间交错推入这一准自然实验场景，采用交错双重差分模型对监测技术的环境效应进行了评估。研究发现，CEMS的采用使企业SO₂和NOₓ排放分别下降了16.8%和15.8%。机制分析表明，CEMS通过提高违规行为的“可见性”和检查的“成功率”来增强执法效果，且并未挤占对非CEMS企业的监管资源。成本效益分析进一步显示，强制43.2%—73.1%的污染企业采用CEMS是具有经济合理性的。
02
政策背景
2005年《污染源自动监控管理办法》确立了CEMS的制度基础，其由现场监测设备与监控中心构成，可24小时监测排污浓度，超标时自动通知环保部门依法处罚。
2007年起，国家重点监控企业名单内企业被强制安装，并逐年更新；因地方实施进度差异，企业间呈现交错采用特征，名单企业之外，部分高污染行业与排污许可重点单位也被纳入，地方政府还可主动扩大范围，至2020年已覆盖超2.4万家企业。
为确保数据可靠，政府要求企业须从批准制造商采购设备，经校准测试及环保部门验收后方可投用，运行中须定期校准维护，季度停机不超过25%，超48小时维修须辅以人工监测。该系统以制度强制与技术规范相结合，形成了全国性连续排放监控体系。
03
实证框架
由于企业被要求交错采用CEMS，作者利用企业间采用时间的变化来估计监测技术对监管结果（以企业排放量衡量）的影响。简单比较有CEMS和没有CEMS的企业会产生误导，因为被强制要求采用CEMS的企业通常规模更大、污染更严重，而免于要求的企业则规模更小、更清洁。为了解决这个问题，作者比较了较早采用CEMS的企业与较晚采用的企业。具体来说，2015年至2018年间采用CEMS的企业作为处理组，而2019年采用的企业作为对照组。原文图1的（A）面板展示了CEMS采用的年度分布。
为了使处理组和对照组尽可能相似，作者采用了Hainmueller（2012）提出的熵平衡法，用于调整对照组中协变量的分布以匹配处理组（Sun and Wang, 2025; Yang et al., 2024）。图1（A）的结果展示了熵平衡前后企业基准特征的差异。研究发现，所有协变量几乎完全平衡，没有剩余的统计显著差异，故认为剩余的CEMS采用时间变化可能由地方行政实施驱动，并且企业间更具可比性。
3.1 实证模型
为了估计CEMS采用对企业排放的影响，作者构建交错双重差分模型，具体模型设定如下：
其中，i，t，d，p分别表示企业、年份、行业和省份。结果变量表示企业i在t年的SO2和NOx的排放量，并对其进行对数化处理。CEMSit是处理变量，如果企业i在t年安装了CEMS，则取值为1，否则为0。模型还纳入了企业固定效应(ui)，行业-年份固定效应(λdt)以及省份-年份固定效应(γpt)，同时将标准误聚类在城市层面。
3.2数据来源
本研究整合了三个企业层面的微观数据库以及地方空气质量监测数据：
（1）CEMS记录（2014—2019年）：来自地方环保部门，包含企业首次安装CEMS的时间及每日排放浓度数据。作者将企业首次出现在该数据库中定义为CEMS采用年份，并据此构建处理变量。
（2）中国环境统计数据库（CESD，2011—2018年）：涵盖企业年度SO₂和NOₓ排放量、污染物产生量、污染治理设施数量、产出等核心指标，覆盖六个高污染行业。
（3）环境检查与处罚记录（2015—2018年）：全国范围内的企业-月度检查记录和季度处罚记录，用于衡量执法强度与效果。
（4）国家空气质量监测站网络数据：为了评估监测技术对监管结果的更广泛影响，作者使用了国家空气质量监测站网络的数据。这些数据来自官方环境监测平台，记录了2014年至2020年间350多个城市和2000个监测站的空气质量。
04
实证结果
4.1 CEMS采用对企业排放的影响
在进行实证分析之前，作者首先使用高频CEMS数据，对采用CEMS后的排放动态进行描述性概述。图2展示了企业在采用CEMS后日均浓度的变化。该图显示，在随后的三年中，SO2浓度下降了近50%，NOx浓度下降了约30%。，这为后续的实证探讨提供现实基础。
在此基础上，作者采用交错双重差分模型估计了CEMS采用对企业层面年度SO₂和NOx排放量的因果影响。首先进行平行趋势假设评估，以确保处理组在CEMS采用前与对照组具有相同的排放趋势，并以事前一年作为基期。如图3所示，在CEMS采用前，处理组和对照组之间的排放没有显著差异，支持了平行趋势假设。且在CEMS采用后，配备CEMS的企业相对于对照组，其年度SO₂和NOx排放量出现了统计显著的下降，表明CEMS在减少企业排放方面的有效性。
CEMS对企业排放的回归结果如表2所示。第(1)-(3)列展示了SO₂排放的结果，第(4)-(6)列则报告了NOₓ排放的相应估计值。第(3)和(6)列的估计结果表明，采用CEMS使企业的SO₂排放量减少了16.8%，NOx排放量减少了15.8%。这些发现为采用CEMS显著改善了企业的环境绩效提供了有力证据。
4.2 机制分析：CEMS采用对环境执法的影响
为了进一步探讨CEMS采用减少企业排放的机制，作者对采用CEMS后执法行动如何变化进行了探讨。通过双重差分模型作者估计了CEMS采用对每月被检查概率和频率的影响。研究发现处理组和对照组在CEMS采用前被检查的概率没有显著差异。然而，采用后，检查次数呈现出明显且统计显著的增加。尽管个别处理后的被检查概率系数在统计上不显著，但它们呈现出逐渐上升的趋势（见图4）。
表3的结果进一步证实了这一模式。同时，研究发现每月被检查概率的估计系数虽不显著但仍为正，而每月检查次数在5%显著性水平上增加了0.049，意味着增加了28.5%（见表3）。
尽管表3中的结果表明采用CEMS后执法加强，但仍需确定这种增加是否确实是由CEMS识别的违规信号驱动的。为了提供关于CEMS数据与监管执法之间动态联系的进一步证据，图5绘制了检查前后CEMS记录的污染物浓度轨迹。该图显示，浓度在检查前几天逐渐升高，在监管行动前达到峰值，然后下降，这与执法是由CEMS检测到的违规行为触发的解释一致。
为检验CEMS数据能否直接触发执法并提升监管成效，研究从检查与处罚两个层面展开实证分析。考虑到处罚决定存在时间滞后，作者以月度检查作为即时响应指标，以季度处罚作为最终成效指标。在月度检查层面，表4第（1）和（2）列显示，企业当月出现CEMS超标时，检查概率显著增加0.030，相对增幅达17.9%；检查频次增加0.057，相对增幅达23.1%，表明超标排放能够有效吸引监管部门的即时关注与现场核查。在季度处罚层面，表4第（3）和（4）列结果显示，CEMS季度超标使处罚概率增加0.014，相对增幅高达60.9%；处罚次数增加0.018，相对增幅达66.7%。这一显著差异说明，基于CEMS的违规信号不仅引导了检查资源的投放，也切实提高了处罚落地的可能性。为进一步验证CEMS信号是否真正提升了执法效率，第（5）列以“处罚/检查比率”作为执法成功率指标。结果显示，超标季度的该比率上升0.011，相对增幅达37.9%，意味着在同等检查频次下，CEMS超标指向的违规行为更易被查实并最终形成处罚，表明超标信号具有较高的信息含量和可操作性。
企业层面的结果显示CEMS采用显著增加执法活动。在区域层面，表5发现随着城市CEMS企业比例上升，执法人员数量未变，但人均月检查次数显著增加。按CEMS平均占比16.9%计，人均每月额外检查约0.558次，相对均值增幅达9.8%，表明CEMS普及在区域层面有效提升了整体监管效率。
4.3 监管资源配置的溢出效应
为检验CEMS监管强化是否对非CEMS企业产生溢出效应，作者将同一城市内的CEMS与非CEMS企业匹配，并基于不同距离区间分析。若非CEMS企业对应多个CEMS企业，则保留采用年份最早者进行评估。表6面板A显示，CEMS采用对附近非CEMS企业的监管执法无显著溢出影响；面板B进一步考察对其排放的影响，同样未发现显著结果。结合第4.2节结论，CEMS诱导的加强监管主要集中于CEMS企业本身，既未挤出对非CEMS企业的监管资源，也未产生积极的溢出效应。
4.4 稳健性检验
为了确保主要发现的有效性，作者进行了一系列稳健性检验，以应对潜在的识别威胁。具体来说，作者检验了CEMS采用对减排和监管监督的影响是否在不同的样本选择和估计方法下保持一致，并进一步探讨了企业的响应。
模型估计的一个主要担忧是同时期的政策冲击。具体来说，由于CEMS采用对列入国家重点监控名单的企业是强制性的，因此企业采用CEMS和被列入名单可能发生在同一年。这可能会混淆估计，使得观察到的减排是源于CEMS采用还是名单要求变得不清楚（Zhang et al., 2018）。为了解决这个问题，作者聚焦于直到2018年从未被列入名单的企业。这确保了CEMS采用和名单列入发生在不同的时间点。结果呈现在表B1、图B1、表C1和图C1中，表明即使在考虑了名单列入的潜在混淆效应后，CEMS采用仍然显著减少了排放并增加了检查频率。
此外，针对交错DID估计量偏差问题，作者采用多种替代方法进行稳健性检验，包括传统组内偏差估计量、Sun和Sarah（2021）的异质性处理效应、Gardner（2022）的插补估计量及Cengiz等（2019）的堆叠回归估计量，结果均支持原结论的稳健性。同时，为验证减排真实性，作者补充分析CEMS采用后企业行为变化，发现废气处理设施数量显著增加，而污染物产生量与企业产出水平未受显著影响，表明减排主要源于末端治理强化而非生产缩减，进一步佐证了研究结论的可靠性。
4.5 异质性分析
作者主要从两个方面进行异质性分析：整体监管能力和被监管企业的初始排放水平。其中监管能力从环境执法人员数量和开展的环境检查次数两个层面进行考察，排放水平则以中位数为界限划分为两个样本进行考察，回归结果见于表8。结果显示，CEMS的减排效应集中在监管能力较强的地区；排放较低的企业表现出更强的政策响应效应。
4.6 成本效益分析
在确定了CEMS采用对减排具有统计显著影响之后，作者进一步从成本收益的视角对CEMS的应用与广泛推广的可行性进行了分析。将所有可量化的成本组成部分加总，每家企业每年的总社会成本估计约为人民币252475元。而减少一吨SO₂和NOx的平均健康效益在9913美元至73181美元之间（见表9）。
图6展示了按SO₂和NOx总排放量自然对数分组的污染企业采用CEMS的成本效益结果分布。使用每吨健康效益的下限（9913美元），对于SO₂和NOₓ总排放量超过22.322吨的企业，采用CEMS具有成本效益。在这种情况下，2018年CESD样本中大约43.2%的污染企业会发现采用CEMS具有成本效益。使用每吨效益的上限（73181美元），阈值降至3.024吨，这意味着大约73.1%的污染企业会发现采用CEMS具有成本效益。鉴于研究样本中最近一年的CEMS采用率约为16.9%，这些结果表明CEMS采用还有巨大的进一步扩展潜力。
05
结论
本文实证研究表明：实时监测技术（CEMS）的引入显著降低了企业的SO₂和NOₓ排放，效应分别达16.8%和15.8%。其核心机制在于，CEMS生成的超标信号提高了违规行为的“可见性”，从而引导检查资源向高风险企业精准投放，并显著提升了检查的“成功率”。重要的是，这一执法改善并未以牺牲对非CEMS企业的监管为代价，未产生负面溢出效应。成本效益分析进一步表明，CEMS的推广具有显著的经济合理性。
推文作者：吴小雨，广西师范大学硕士研究生，研究方向为人口、资源与环境经济学。推文内容可能存在疏漏与不足，欢迎邮箱批评指正与进一步交流。
Abstract
The increasing use of monitoring technologies raises important questions about their impact on regulatory strategies and enforcement outcomes. This paper studies the adoption of the Continuous Emission Monitoring System (CEMS), a real-time pollution tracking technology in China. Using firm-level data, we find that CEMS adoption reduces corporate sulfur dioxide (SO₂) and nitrogen oxides (NOₓ) emissions by 16.8% and 15.8%, respectively. Mechanism analyses indicate that CEMS-generated exceedance signals increase the observability of violations and success rate of inspections. We find no evidence that CEMS adoption crowds out enforcement or increases emissions among nearby non-CEMS firms. These findings suggest that monitoring technologies can enhance regulatory precision, which is important for the extension of new monitoring technologies.
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