环境规制对工业企业选址的影响——基于微观已有企业和新建企业数据的比较分析

薄文广 崔博博 陈璐琳

一、引 言

自改革开放以来，我国经济增长迅速，在经济总量上已成为仅次于美国的世界第二大经济体，但与此同时，经济迅猛发展所带来的环境污染问题也日益引起全社会重视，当前的“雾霾”“渗坑”“土壤污染”种种环境事件①相关新闻报道：“雾霾又袭京津冀 大气治理仍任重道远”(http：//www.yicai.com/news/5287883.html)；“河北17万平米污水渗坑：一个废水坑有21个足球场大”(http：//yuanchuang.caiting.com.cn/2017/0419/4261874.shtml)；“不能承受‘重’污，土壤面临防治双重难题”(http：//news.ifeng.com/a/20151030/46048072_0.shtml)。表明中国环境问题已经比较严重。亚洲开发银行(2011)的研究也指出，中国最大的500个城市中，只有不到1%达到世界卫生组织推荐的空气质量标准，世界上空气污染最严重的10个大城市中，中国占了7个①具体参见http：//dz.ttckb.cn/www/pages/webpage2009/html/2013-01/15/content_61936.htm?div=-1。。面对这些环境污染，我国也采取了积极的应对举措，仅在国家环保相关机构设置上，就相继经历了1972年的官厅水系水源保护领导小组、1974年的国务院环境保护领导小组办公室、1982年的隶属于当时城乡建设环境保护部的环境保护局、1988年成为国务院直属机构的国家环境保护局(副部级)、1998年的国家环境保护总局(正部级)、2008年成立的环境保护部以及2018年组建的生态环境部等。

随着环境保护机构设立的不断完善，我国环境规制力度也呈现日益强化趋势。2017年，为了有效应对北方特别是以北京为中心的京津冀地区的雾霾天气，当时的环境保护部实施了大气环境区域联防联治，确定了“2+26”城市的京津冀大气污染运输通道，并对此区域内的医药、农药、包装印刷、工业涂装等行业在全国率先开展排污许可证核发工作，在水泥、铸造等行业继续全面实施错峰生产。

此外，随着“绿水青山就是金山银山”理念日益深入，特别是近期，中共中央、国务院公布的《关于全面加强生态环境保护，坚决打好污染防治攻坚战的意见》更是明确指出，生态环境出问题将首先问责省市县委一把手。各个地区的地方领导更需要平衡好经济发展与环境保护这两个目标，环境规制对于企业特别是污染程度较高的制造业的影响问题也成了学者关注热点。环境因素在企业家选址建厂决策或产业转移过程中的作用也日益重要，那么环境规制是否会产生通常的“污染避难所效应”？各地区已建成的企业和新建企业是否会从环境规制强的地区转移到环境规制弱的地区？环境规制是否会对不同类型企业的选址产生差异性影响？对上述问题的探讨不但有利于深入了解我国环境规制与产业发展之间的关系，而且也有助于我国实行精准环境规制政策，从而更好协同经济发展与环境保护。

本文结构安排如下：第一部分是前言，第二部分是文献综述，第三部分介绍计量模型设定及相关数据说明，第四部分定量分析了环境规制对新建企业和已有企业选址的影响，第五部分根据一些标准对相关样本数据进行了细分，以深入分析环境规制水平对不同区域、不同污染程度以及不同规模的企业选址产生的影响及其可能存在的差异性，最后一部分是文章的结论和简单的政策含义。

二、文献综述

环境规制对企业选址的影响，一直以来就存在着较大争议。早期，对于环境规制与企业选址关系的研究主要集中于发达国家，学者们通常得出环境规制对企业选址没有影响的结果，如Bartik(1988)，Jaffe、Peterson、Portney和Stavins(1995)，Levinson(1996)以及Thomas和Ong(2004)等，他们最常见的解释是环境合规成本相对于其他成本太小，因而对企业选址决策影响不大。

随后学者们逐渐将研究对象转移到污染较高的行业，得出了与之前不同的结论。Condliffe和Morgan(2009)调查了1977年清洁空气法修正案(CAAA)对美国县级污染密集型制造工厂选址决策的影响，分析结果表明，严格环境监管对企业选址决策的影响因制造业污染强度而有所不同，联邦环境规制对高污染密集型制造商的影响要大于对中度污染密集型制造商的影响。Mulatu等(2010)采用13个欧洲国家16个制造行业数据，研究了环境规制对制造业选址的影响，结果发现“污染避难所效应”是存在的，而且这种效应的相对强度与行业类型有关。只有在污染程度较高的行业，才会出现环境规制对工业区域产生显著负面影响的现象。还有一些学者认为，严格的环境规制会对企业特别是优质企业的选址有正向促进而非负向限制作用。Kirkpatrick和Shimamoto(2008)分析了20世纪90年代日本污染密集型产业对外直接投资的格局，结果显示，对于样本中五个污染密集行业中的每一个行业，企业都倾向于在拥有更多而不是更少严格环境规制的地区进行对外直接投资，日本的外国直接投资似乎更愿意被那些承诺建立一个透明和稳定的环境监管框架的国家所吸引。Bu和Wagner(2016)分析美国跨国公司进入中国FDI的表现情况，也认为环境问题处理能力更优的公司倾向选择环境规制较为严格的省份，而无力应对污染惩罚的低能力公司则倾向选择较低环境规制的省份。

近些年来，国内学者对中国省际内部是否存在“污染避难所效应”也进行了大量研究，得出的结论也有所不同。Lian等(2016)参照经典的产业与省份交互模型和中国制造业数据，得出制造业倾向于从严格管制的省份向松散管制的省份转移以及环保宽松的省份更容易吸引污染企业从而成为污染避难所的结论。Wang等(2015)根据对企业所有权分类，发现环境规制对国有企业选址有积极影响，而对民企选址则有消极影响。对于环境规制越严格越吸引国有企业这一现象，有两方面的解释：一方面，国有企业是政府处理市场失灵问题的工具，所以利润不是国有企业的唯一目标(Hafsi、Kiggundu和Jorgensen，1987；Bai、Lu和Tao，2006)；另一方面，国有企业在财务、税收、就业、监管和投资审批方面可能享有特殊地位(Liao和Zhang，2014)。周浩和郑越(2015)发现环境规制对全国范围内以及东部区域内部的新建企业迁入有显著抑制作用，但是在中西部地区内部则没有显著表现。

综上所述，国外早期的研究通常没有对企业污染程度进行分类并以此来讨论环境规制的影响效果，且大部分是针对已有企业，而不包括新建企业。实际上，由于已有企业特别是制造业已有企业通常具有较多的沉没成本以及社会关系网络，因此相对于新建企业而言，同等条件下，其迁移可能性无疑较低，故而之前的文献常常得出环境规制对企业选址无影响的结论。在以中国为对象的实证研究中，一方面，大部分学者使用按省划分的样本数据，而非包含更多样本和实际上更多承担环境规制制定和实施单元的地级城市的微观企业数据，从而导致回归结果可能存在偏误，稳健性较低。另一方面，即使存在少数实证研究按城市划分且以新建企业为研究对象，但是这些研究都是讨论当年环境规制对当年新建企业选址的影响。事实上，新建企业在进行选址时，通常因为无法预判当年及之后的环境规制如何，而选择根据前一年的环境规制来进行选址，所以当年的环境规制不是影响新建企业选址的最直接因素，而已有企业由于已经选址在该城市投产，因此其滞后影响也可以忽略不计。

基于以上原因，本文以中国288个地级市的新建工业企业和已有工业企业的微观数据为研究对象，定量分析了环境规制对新建工业企业和已有工业企业的影响。此外，还依据一些标准如不同区域(东部、中部和西部)、不同污染程度(重污染、中污染)和不同生产规模(大型企业和中小型企业)等，进一步深入分析环境规制对这些基于不同原则细分城市制造业选址的影响及可能存在的差异性。

三、计量模型构建与相关说明

（一）计量模型的构建

本文通过构建下述计量模型来定量分析环境规制对已有企业和新建企业选址的影响：

其中，Y是被解释变量，用新建企业数量或已有企业数量来表征；X是用来衡量环境规制度的核心解释变量，加入2X是为了验证环境规制与企业选址之间是否存在倒U型关系；Control是其他控制变量的集合，ε是残差项。具体展开后的计量模型如下：

其中，被解释变量NFij是i城市j年新建企业数量，EFij-1是i城市j-1年已有企业数量，核心解释变量TPij-1为环境规制，(TPij-1)2是环境规制变量的平方项控制变量，Indusij-1、Roadij-1、GDPij-1、Salaij-1、Eduij-1分别代表第二产业占GDP的比重、人均城市道路面积、城市GDP值、职工平均工资、普通高等学校在校生数。

（二）变量说明及数据来源

1.被解释变量

环境规制对企业选址的影响，早期主要是通过各地区已有企业数量来衡量，但在环境规制从宽松逐渐转向严格的情形下，已有企业数量由于沉没成本以及根植的社会网络效应等难以发生较大变化，从而削弱了环境规制对企业选址的影响，这也是早期研究得出环境规制对企业选址影响较少的原因之一。从动态视角，则可以使用各城市中微观企业迁出数量来表征被解释变量，但是由于企业经营状况总是在变动中，一些企业由于生产规模的扩大或缩小会进入或退出年销售额在2000万元以上(之前入库标准是500万元，从2011年起调整为2000万元以上)的中国工业企业数据库统计门槛，而对于新进入统计门槛的企业，其开业年份也并不一定都是2013年(本文使用的数据年份是2013年)，所以会导致2013年统计的企业数量超过2012年统计的企业数量的部分要远大于这一年新建的企业数量①根据中国工业企业数据库的统计，北京市在2013年规模以上工业企业数量为3485个，而在2012年规模以上工业企业数量仅为3321个，而根据中国工业企业数据库中的开业年份标准，北京市在2013年新建企业数量仅只有4个。因此，我们无法根据“2013年末已有企业存量-2012年末已有企业存量=2013年新建工业企业数量-2013年迁出工业企业数量”这一等式来计算出2013年北京工业企业的迁出数量。，无法准确得到2013年相关城市的工业企业迁出数量，因此我们也无法使用企业迁出数量作为被解释变量。

根据本文研究目的以及相关数据可获得性，在借鉴周浩和郑越(2015)的基础上，本文使用各城市的新建工业企业②使用工业企业的相关数据主要是因为两个原因，第一是相对于第一产业的农业和第三产业的服务业而言，主要属于第二产业的工业更容易产生环境污染，因此也更多地成为各级环境部门的规制重点。第二是由于可以从公开渠道获得的中国工业企业数据库中有许多微观企业数据指标，能够满足论文研究的需要，因此同国外诸多文献一样，国内有关环境规制的文献中分析的对象也常常是制造业。数量及各城市的已有工业企业数量作为被解释变量的表征(分别是log(New firm)、log(Existing firm))。

2.解释变量

衡量环境规制的指标有很多，通常包括单一指数以及综合指数等。单一指数主要是指用污染物排放量、污染物达标率、单位产值污染治理设施运行费用、治污投资支出等单一指标来表征环境规制。综合指数则是使用多重主要污染物或多种表征环境规制的相关变量指标，经过标准化以及相应权重计算后构成的总指标来度量环境规制。

在主要涉及到中国环境规制的相关文献中，并无公认的统一方法来表征和度量环境规制变量，由于本文的研究对象是288个具体负责环境规制制定和实施单元的地级城市中的相关微观企业，而《中国城市统计年鉴》中并无太多的可以使用综合指数来计算的环境规制指标，因此本文使用了单一指数来表征各城市的环境规制程度，即采取各城市工业废水、工业废气(不包括工业废物③由于数据的可得性，《中国城市经济统计年鉴》中只有各城市的一般工业废物利用率数据，而没有相关城市的工业固体废物排放量数据。另外，与工业废水及工业废气相比，市民对工业固体废物的“感知度”较低。工业废水影响水源、河流等，工业废气直接影响空气质量，这两个因素很容易被市民所感知。工业固体废物对环境确实产生影响，但是市民对其的“感知度”低，从而给政府的压力小，故政府对其“重视度”也相应偏低。)总排放量，而不是单位产值污染物排放量来相对表征环境规制。这是因为普通市民对环境的评判通常是基于所见所感的环境污染物总量而不是单位产值污染物。即使一区域单位产值污染物排放总量低，但是在产值较大的情况下，该区域范围内的污染物总量也会较多，其环境状况相对恶化，该区域的人群对环境状况容忍度越大(环境状况越差)，间接说明其环境规制越弱①本文没有采用污染排放量的倒数来表征环境规制，原因在于污染排放总量和环境规制呈现负相关，但并不能严格推断出环境规制可以用污染排放量倒数的数值来表示，环境规制可能是污染排放量平方的倒数或者负数等其他负相关关系，仅仅依据负相关关系而选择污染排放量的倒数或者其他数学表示方式的数值来作为环境规制度表征值在理论上是不够严谨的，而且在进行后面的回归分析时也更容易产生偏差。。另外，由于新建企业通常无法预判当年的环境规制强度，因此其根据前一年的环境规制进行选址更加符合理性考虑，所以环境规制以及下述其他控制变量均采用滞后一期。

3.其他控制变量

本文中包含的其他控制变量是企业选址中常见的控制变量。工业基础：本文借鉴Lian等(2016)采用的第二产业占GDP比重来衡量每个城市的工业基础。城市基础设施：徐敏燕和左和平(2013)采用交通网密度表示城市建设程度，Dean等(2009)采用道路和内陆水道的长度表示城市基础设施方面的建设。由于数据的可获得性，本文选取人均城市道路面积代表城市建设基础。市场规模：史本叶和王晓娟(2019)、程艳和刘灏(2019)及Kirkpatrick等(2008)对于市场规模的衡量均采用当地的GDP值，本文借鉴上述表征方式来表征市场规模。劳动力用工成本：企业雇佣的劳动力成本是影响企业选址的重要因素之一，本文借鉴周浩和郑越(2015)采用各城市的职工平均工资来代表。劳动力投入质量：Wang等(2015)用大学毕业生的数量作为当地劳动力人力资本的指标来衡量劳动力投入的质量，但由于数据的可获得性，本文选取各地级市市普通高等学校在校生数说明当地的教育水平，代表劳动力投入质量。

本文的数据主要来自历年的《中国城市统计年鉴》和中国工业企业数据库。2012年和2013年第二产业占GDP的比重、人均城市道路面积、城市GDP值、职工平均工资、普通高等学校在校生数、工业废水排放量、工业废气排放量等指标来自于历年的《中国城市统计年鉴》。此外，通过中国工业企业数据库的匹配和筛选得出了2013年各城市新建工业企业数量及工业企业总数量。由于环境规制对新建企业选址的影响存在滞后性，本文研究2012年的各变量对2013年新建企业选址的影响及2013年的各变量对2013年已有企业选址的影响。

四、回归结果及相关解释

（一）描述性统计

新建企业和已有企业数量分别作为被解释变量的主要变量描述性统计结果如表1和表2所示。

表1 包括新建企业数量的主要变量描述性统计

表2 包括已有企业数量的主要变量描述性统计

从表1和表2中可以看出，新建企业数量取对数后的均值为0.949，最大值为2.210，最小值仅为0，已有企业数量取对数后的均值为2.824，最大值为4.003，最小值为1.398，说明不同城市的新建企业数量和已有企业数量差异均巨大，且前者差异程度大于后者。2012年总污染排放量取对数后的均值为4.669，最大值为5.733，最小值为1.857，2013年取对数后的均值为4.596，最大值为5.723，最小值为1.857，说明从全国范围来看2013年的环境规制相比2012年更加严格。此外，各个城市的经济水平、基础设施建设和教育等指标差异也较大，而工业基础和工资水平差异则相对较小。

包括新建和已有企业数量的主要变量之间Pearson相关系数如表3和表4所示。

表3 包括新建企业数量的主要变量间的Pearson相关系数

表4 包括已有企业数量的主要变量间的Pearson相关系数

从表3和表4中可以看出，新建企业数量以及已有企业数量和总污染排放量的相关系数均较小，且在1%的水平上显著。对于控制变量，如工业基础、道路建设和工资水平(除了与表征市场规模的GDP外)，其与其他变量之间的相关系数也均较小，且具有显著性；而对于GDP变量，其与新建企业和已有企业变量、环境规制变量和教育水平变量之间的相关系数较大，一起纳入模型中可能存在着多重共线性，因而影响到回归结果的可信性，因此我们分别对新建企业和已有企业变量进行方差膨胀因子VIF检验，具体检验结果如表5和表6所示。

表5 包括新建企业变量的方差膨胀因子检验

表6 包括已有企业变量的方差膨胀因子检验

从表5和表6中可以看出，其检验值均低于5，说明变量之间不存在多重共线性，可以纳入到回归模型中进行定量分析。

（二）回归结果分析

环境规制对新建企业及已有企业选址影响的回归结果如表7所示。

对于气液两相水溶液包裹体，测定冰点温度Tm(ice)和最终均一温度Tht；利用经验公式计算或利用实验相图确定流体盐度；利用温度—盐度—密度相图、经验公式或直接查表求得NaCl-H2O体系的密度；并使用“FLUIDS 1.”软件包(Bakker，2003)中的“BULK”程序校验。等容线的计算通过“ISOC”软件，使用(Bodnar and Vityk，1994)、(Knight and Bodnar，1989)方法计算获得，该方法试用于H2O-NaCl体系，温压试用范围为100～800℃和0～600MPa，只使用盐度和均一温度Tht(℃)即可计算离散压力-温度点，拟合等容线(表3)[15]。

从表7可以看出，无论是对于新建企业还是已有企业，变量log(TP)前的回归系数均不显著，但是在加入其平方项后，变量log(TP)的系数为正，变量2[log(TP)]的系数为负，且两者均在1%水平上具有显著性，这说明污染排放量对企业选址影响存在着非线性关系，两者之间呈现倒U型，即随着污染排放量越来越小，企业数量先增加，达到转折点后再逐渐减少，又由于总污染排放量与环境规制度呈负相关关系，因此随着污染物排放量越来越小(即环境规制越来越严格)，企业数量也是先增加后再逐渐减少，这说明环境规制对企业选址影响呈现倒U型，在环境规制达到转折点之前，环境规制对企业选址有正向促进作用，在环境规制达到转折点之后，环境规制对企业选址有负向抑制作用。对于新建企业而言，环境规制的转折点为0.221①假设 log(TP)前的回归系数为 b，其平方项前的回归系数为 a，可得出环境规制的转折点为 1/log(TP)*，而log(TP)*=-b/2a。根据表7中的模型7.4可知，log(TP)*=4.5，所以环境规制的转折点为0.221。。在2012年，我国地级城市中有198个地级市的环境规制程度小于0.221，说明环境规制对新建企业选址有促进作用的城市高达198个。对于已有企业，环境规制转折点为0.240②与上面对于新建企业的环境规制转折点计算方法类似，可以得到环境规制的转折点为0.240。。在2013年，我国地级城市中有241个环境规制程度小于0.240，说明环境规制对已有企业选址有促进作用的城市达241个。

表7 模型计量回归结果

随着百姓收入水平提升以及对美好生活的期待，之前的“人随产动”日益转变为“产随人走”，且越是高端人才越是对单纯工资之外的软环境愈发看重，而具有严格环境规制的地区通常拥有高质量的环境，因此也更易于吸引相关企业和人才的入驻，同时较佳的环境质量也意味着不要求企业投资于改善一般环境基础设施(Adams，1997；OECD，1997)。对于企业而言，一方面，拥有技术创新竞争优势的企业往往会更愿意建址在严格环境规制的地区，另一方面，遵守环境标准也可能导致技术变革，从而提高企业的竞争力(Porter和Linde，1995)，因此提升环境规制开始阶段会有利于企业选址。当环境规制越来越严格且超过转折点时，企业符合环境规制所需要付出的合规成本也越来越大，导致成本-收益计算后其预期净利润为负，这会限制企业在环境合约成本较高地区的选址，进而对企业选址产生负向抑制作用。

此外，通过比较已有企业和新建企业的环境规制转折点发现，已有企业环境规制转折点大于新建企业的环境规制转折点，这说明环境规制对已有企业选址产生正向促进作用的范围更大，这可能是因为相对于新建企业而言，已有企业具有大量的固定和沉没成本，因此其对环境规制的“忍受”程度可以较高，而新建企业则无需支付这些成本，可以完全根据环境规制情况来较自由地决定是否在此选址生产。

对于控制变量，无论是对于新建企业还是已有企业，GDP的系数为正，工资水平的系数为负，且均具有显著性，这说明企业更倾向于在市场规模较大及企业用工成本较低的城市进行选址生产，而表征城市基础设施以及劳动力投入质量的回归系数均不具有显著性，这说明从全国层面的数据看，新建企业或已有企业选址对于上述两个因素不敏感。

（三）计量模型的稳健性检验

国内外学者在分析中国环境规制是否存在“污染避难所效应”时，由于使用不同的环境规制表征指标，导致得出的结论也具有较大差异性。本文采用总污染排放量作为环境规制表征指标，优势在于政府通常是为了市民的健康状况而实施相应的环境规制，而普通市民对环境的评判更多是通过所见所感的环境状况，而不是去衡量单位产值污染物排放情况。总污染排放量这个表征指标也存在着一些不足，因为少数城市总污染排放量过少可能更多的是因为企业数量少或者总产量少，而不是由于更严格的环境规制。因此，为了使得上述计量结果更具有稳健性，本文对于核心解释变量的环境规制指标采用不同表征方法并再次进行了计量回归。我们借鉴Lian等(2016)的方法，其用加权处理后的单位制造业产值的污染源排放量来表征环境规制，不仅仅解决了地级市间经济规模差异导致的偏误，而且单位除数选取得更加合理。因为污染排放量或治理成本方面往往是由制造业产量直接导致的，与城市总人口的相关性较低，将单位产值的污染物排放量作为环境规制的衡量标准更加合理，具体表示如下：

Eij是在i城市污染物j排放总量，oi为i城市的第二产业产值，UEij代表i城市单位产值污染物j排放量，j是废水或废气。

ΣEj指所有城市污染物j排放总量，Σoi指所有城市第二产业产值总和，Wij为i城市污染物j指标的权重，这个比率可以转换为i城市每单位污染物j排放量与整个国家每单位污染物j排放量的比率。

为了将Si控制在合理大小范围内，对其进行了乘数上的放大。Si反映了环境规制的强弱，Si越大，说明在i城市制造业的环境规制越弱，j＝1表示工业废水污染物，j＝2表示工业废气污染物。应用新环境规制指标后的模型计量回归结果如表8所示。

从表8可以看出，无论是对于新建企业还是已有企业，变量log(S)前的回归系数均不显著，但是在加入其平方项后，变量log(S)的系数为正，变量2[log(S)]的系数为负，且两者在1%的统计水平上均具有显著性，说明即使采用新环境规制表征指标，环境规制对企业选址的影响依然呈现倒U型关系。对于新建企业，环境规制的转折点为0.147，而2012年我国地级城市中有166个地级市的环境规制程度小于0.147，也就是说环境规制对企业选址有促进作用的城市有166个。其中，既满足小于旧环境规制指标转折点又满足小于新环境规制指标的转折点的城市高达131个。这说明对于新建企业采用新环境规制表征和原环境规制表征得出的结果较一致。对于已有企业，新环境规制的转折点为0.152，而2013年我国地级城市中有179个地级市的环境规制程度小于0.152，也就是说环境规制对企业选址有促进作用的城市有179个。其中，既满足小于旧环境规制转折点又满足小于新环境规制的转折点的城市高达169个。这也说明对于已有企业采用新环境规制表征和旧环境规制表征得出的结果较一致。

综合来看，无论是采用原有的总污染排放量指标还是采用新的加权处理后的单位制造业产值的污染源排放量指标，无论是对于新建企业还是已有企业，环境规制对企业选址的影响都呈现倒U型，且已有企业环境规制的转折点均大于新建企业环境规制的转折点。

（四）计量模型的内生性检验

环境规制与新建企业或已有企业选址之间可能存在内生性而导致回归结果出现偏误，因而本文也对环境规制变量的内生性进行了检验。理论上，一方面，由于新建企业的数量远少于原有企业数量①2013年全国新建企业总数仅占全国已有企业数量的1.36%。，因此其对所在城市带来的污染排放量也远少于已有企业；另一方面，由于新建企业通常存在的时间小于或等于一年②因为在统计数据的时候(比如 2013年中国工业企业数据库)，其新建企业的建立时间和存在的时间肯定是少于一年的，如果多于一年那开业年份就是2012年了。，在时间方面与已有企业相比，对城市环境所造成的影响也相对小。因此，无论是从污染物排放量方面还是时间方面，新建企业对环境规制的影响都很小。实证上，本文采用上述的 log(Si)作为log(TP)的工具变量，首先我们进行检验工具变量是不是外生的F检验，在确定外生性后，我们再用工具变量进行Hausman检验以检验log(TP)是不是内生的，检验结果如表9和表10所示。

表9 工具变量的F检验

从表9结果可以看出，无论是新建企业还是已有企业，其F检验得出的P值均大于5%，因此接受零假设，即它们的工具变量均是外生的。其次，我们采用了Hausman检验，利用外生性的工具变量来检验log(TP)的内生性，结果如表10所示。

表10 Hausman检验内生性结果

从表10中可以看出，无论是新建企业还是已有企业，其P值均大于0.1，在10%的显著水平下，较大的P值说明接受原假设，即log(TP)是外生的。

综合表9和表10的检验结果，说明环境规制与新建企业或已有企业选址之间不存在内生性，表7和表8的回归结果是稳健可信的。

五、基于进一步细分样本数据的分析

（一）基于不同区域细分样本数据的计量分析

在我国不同区域之间，无论是经济发展、产业数量还是环境规制都具有较大的差异性①如2013年，最低的西部地区固原市的GDP仅仅占最高的东部地区上海市的0.847%，其规模以上工业企业数量只占上海市的 0.114%。此外无论是采用未加权的环境规制还是加权平均后的环境规制，东部地区三亚市总污染排放量分别只占中部地区四平市和西部地区重庆市的0.0160%、0.0136%。。刘郁和陈钊(2016)指出，我国目前实施的环境污染总量控制政策在东部和中西部存在差异，较为发达的东部地区获得的排污指标较少，因此其面临的减排压力相对于中西部而言要更大，而为了完成减排目标，东部地区往往实施更加严格的环境规制。因此，为了分析不同区域是否因为环境规制不同而呈现出对新建企业或已有企业选址不同的影响，本文按照东部、西部和中部三个区域②东部包括北京、天津、辽宁、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南。中部包括山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北和湖南。西部包括广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆。划分样本城市(不包括港澳台地区)，并进行分组回归。

基于不同区域新建企业和已有企业细分的样本数据回归结果如表11和表12所示。从表11和表12中可以看出，在东部地区，无论是新建企业还是已有企业，环境规制对企业选址影响均存在倒U型，且已有企业环境规制转折点(0.234)大于新建企业环境规制转折点(0.198)，而实际上，对于新建企业，2012年东部地区80个地级市的环境规制程度大于0.198，占东部地区地级市总数的81.6%。这说明严格的环境规制对大多数东部地区新建企业选址已经发挥了负向抑制作用。对于已有企业，2013年东部地区中有 81个地级市的环境规制程度小于 0.234，占东部地区的 82.6%，这说明环境规制的加强依然会对大多数东部地区已有企业选址产生正向促进作用。综合来看，对于大多数东部新建企业的环境规制已经超过转折点，而对大多数东部地区已有企业的环境规制还未达到转折点。

表11 不同区域新建企业细分的样本数据回归结果

表12 不同区域已有企业细分的样本数据回归结果

在中部地区，对于新建企业，环境规制对企业选址有正向促进作用，而对于已有企业，环境规制对企业选址影响存在倒U型，环境规制转折点为0.227。2013年，我国中部地区中高达74个地级市的环境规制程度小于0.227，在全部中部地区地级市中占比高达69.8%。因此，加强中部地区环境规制不仅不会对企业选址产生负向抑制作用，反而会产生正向促进作用。

综合上述分区域的回归结果发现，目前环境规制对东部地区新建企业选址更多发挥抑制作用，而对东部地区已有企业及中部地区企业选址更多发挥促进作用。因此，对于东部地区和中部地区，应实行差别化而非一体化的环境规制政策，对于东部地区新建企业采取适当宽松的环境规制，而对已有企业采取适当严格的环境规制，均有利于促进企业选址。乔晓楠和段小刚(2012)研究也发现，对一些发展水平较高的城市采取适当宽松的环境规制(如分配较多的排污指标)，有利于提高全国企业的利润总额，在全国范围内促进经济发展。对于中部地区，适当提高环境规制程度，一方面既有利于该地区的环境状况，另一方面也可以促进企业在该地区选址，从而带动当地经济发展，进而实现环境质量与经济发展的双赢。

（二）基于不同污染程度细分样本数据的计量分析

通常而言，污染程度不同的行业给环境造成的影响也不同，重污染行业产生的污染排放量较多，也更容易受到环境规制的监管，而轻污染行业产生的污染排放量比较少，环境规制对其的影响相对也较小。因此，为了研究环境规制对不同污染程度细分行业选址的影响是否存在差异性，把所有样本分为重污染行业、轻污染行业①重污染产业包括：造纸及纸制品业(22)、非金属矿物制品业(31)、黑色金属冶炼及压延加工业(32)、有色金属金属冶炼及压延加工业(33)、化学原料及化学制品制造业(26)、石油加工及炼焦业(25)、纺织业(17)，其余行业为轻污染行业。，并对其细分样本进行分组回归，结果如表13所示。

首先，从表13中的模型13.1～13.4可以看出，对于新建企业，无论重污染行业还是轻污染行业，变量log(TP)的回归系数均不显著，但是在加入其平方项后，变量log(TP)的系数为正，变量2[log(TP)]的系数为负，且两者在1%的统计水平上均具有显著性。这说明对于新建企业而言，环境规制对重污染行业和轻污染行业企业选址的影响均存在倒U型。依照上文对环境规制的转折点的计算方法，重污染行业的环境规制转折点为0.205，轻污染行业的环境规制转折点为0.221，而2012年33.3%的地级市环境规制程度小于重污染行业环境规制转折点，多达68.7%的地级市环境规制程度小于轻污染行业环境规制转折点。这说明对于新建企业，环境规制对轻污染行业的企业选址发挥促进作用的范围更广，对重污染行业企业选址发挥约束作用的程度更强。

表13 不同污染程度细分的样本数据回归结果

其次，从表13中的模型13.5～13.8可以看出，对于已有企业，环境规制对重污染和轻污染行业的企业选址也存在着倒U型影响，其环境规制转折点分别为0.221和0.245，重污染行业的环境规制转折点也小于轻污染行业的环境规制转折点。2013年66.3%的地级市环境规制程度小于重污染行业环境规制转折点，高达87.5%的地级市环境规制程度小于轻污染行业环境规制转折点。这说明，环境规制对已有轻污染行业企业选址发挥促进作用的范围更广，对已有重污染行业企业选址发挥约束作用的程度更强。

综合来看，无论是新建企业还是已有企业(包括重污染企业和轻污染企业)，环境规制对企业选址的影响均存在着倒U型，且已有企业环境规制转折点均大于新建企业环境规制转折点，轻污染行业环境规制转折点均大于重污染行业的环境规制转折点。

（三）基于不同规模细分样本数据的计量分析

由于限制或关闭环境污染企业会对当地经济发展和地方政府财政收入带来消极影响，因此，一些地方政府常常采取不严格执法或少严格执法方式来达到适当“保护”污染型企业从而维持辖区经济发展的目的。中央政府为了减少地方政府潜在的地方保护，也特别设立了由原环保部牵头成立(并由原中纪委、中组部相关领导参加的)代表党中央对各省党委和政府及有关部门开展的环境保护督察组。2016年11月，中央环保督察组分别向江西、广西两省份反馈了督察意见，两省份均被指存在环保不作为的问题①2012年至2014年，江西乐平市地方政府被指多次用财政资金为36家企业代缴排污费超过千万元。。为了分析环境规制是否会对不同规模企业的选址产生差异性影响，本文将企业规模按我国的《大中小型工业企业划分标准》划分为大型企业和中小型企业两类②企业年销售收入和资产总额均在5000万元以上的为大型企业，其余为中小型企业。，回归结果如表14所示。

表14 不同规模细分的样本数据回归结果

续表14

首先，从表14可以看出，对于新建企业，无论是大型企业还是中小型企业，环境规制对企业选址的影响均存在倒U型，大型企业环境规制的转折点为0.213，中小型企业的环境规制转折点为0.211。对于新建企业，2012年51.4%的地级市环境规制程度小于大型企业环境规制转折点，45.8%的地级市环境规制程度小于中小型企业环境规制转折点。对于已有企业，无论是大型企业还是中小型企业，环境规制对企业选址的影响也存在倒 U型，大型企业的环境规制转折点为 0.231，中小型企业的环境规制转折点为0.227。对于已有企业，2013年77.4%的地级市环境规制程度小于大型企业环境规制转折点，69.1%的地级市环境规制程度小于中小型企业环境规制转折点。

综合来看，无论是新建企业还是已有企业(包括大型企业和中小型企业)环境规制对企业选址的影响均存在倒U型，且已有企业环境规制转折点均大于新建企业环境规制转折点，大型企业环境规制转折点均大于中小型企业环境规制转折点，环境规制对大型企业选址发挥促进作用的范围更广，对中小型企业选址发挥约束作用的程度更强。这可能是因为相对于中小型企业而言，大型企业能为当地带来更多的税收和GDP，因此能够得到更多的当地政府的直接或间接的保护，从而较少受到环境规制的不利影响。Wang等(2015)也曾得出环境规制对国有企业的选址影响较小这一结果，他们解释为国有企业有更强大的议价能力，能够通过谈判减少污染支付，而小企业谈判能力较弱无法获得该待遇。一般而言，企业规模越大，谈判能力越强。大规模企业可以通过私下交易等减少排污费，而小规模企业往往不具备这样的能力。

六、结论及简单的政策涵义

本文以 288个地级市微观的新建企业和已有企业为研究对象，通过匹配中国工业企业数据库(2013)和相关年份的《中国城市统计年鉴》，对比分析了环境规制对新建工业企业和已有工业企业选址的影响及其在不同区域、不同污染程度以及不同规模等细分样本数据方面可能存在的异质性差异。实证分析结果表明，环境规制对新建企业及已有企业选址的影响均为非线性，即随着环境规制越来越严格，环境规制对新建和已有企业的选址呈现先促进后抑制的倒 U型。在开始阶段，环境规制对企业选址有促进作用，但是当环境规制达到一定的强度之后，就会对企业选址产生负向抑制作用，且已有企业环境规制转折点大于新建企业环境规制转折点。对于新建企业，有超过三分之二(68.75%)的地级市2012年环境规制程度小于转折点，对于已有企业，有超过五分之四(83.68%)的地级市 2013年环境规制程度小于转折点，中国大多数地级市环境规制强度低于转折点。稳健性检验、内生性检验以及细分结果检验也支持上述结论。

此外，细分后的实证结果还发现，环境规制对企业选址的影响在不同区域、不同污染程度及不同生产规模企业间具有异质性特征。环境规制对东部地区新建企业选址的抑制作用更多，而对东部地区已有企业及中部地区企业选址的促进作用更多，环境规制对轻污染企业和大型企业选址发挥促进作用的范围更广，对重污染企业和中小型企业选址发挥约束作用的程度更强。

根据以上研究结论，提出以下政策建议。

第一，从全国范围来看，样本期内环境规制对新建企业和已有企业选址的影响均呈现先促进后抑制的倒 U型，且在数据考察期内，中国大多数地级市环境规制强度均低于转折点，这也意味着通过制定合理的环境规制力度，可以在有效降低环境污染排放的基础上达到促进企业选址的目的，进而实现环境质量与经济发展双重目标。

第二，对于不同建成期企业以及不同区域等细分类型企业，应该实行精准的差别化而非一体化环境规制政策，但当前国家为了治理与人民对于美好生活期待远不适应的环境污染，实行了日益严格且“一刀切”的环境规制政策，例如原环保部 2017年2月联合六省市地方政府下发《京津冀及周边地区 2017年大气污染防治工作方案》，针对电解铝和化工行业，要求各地采暖季电解铝厂限产 30%以上，以停产的电解槽数量计，氧化铝企业限产 30%，以生产线计。但这些停产、限产等具体指标如何在不同类型企业间进行分配和确定，是所有企业统一执行还是根据某些技术指标来精准执行，是按照企业规模、技术水平还是其他标准，这些在文件中均没有涉及(薄文广和殷广卫，2017)，这也导致了地方政府在具体操作中往往采取“一关了之”的简单粗暴方式来落实环境规制，对经济发展甚至民生的负向影响也逐渐凸显。

第三，当前我国的环境规制更多是地方政府通过强有力的行政权力和行政命令来加以推行和深入，与中小型企业相比，在地方政府财政收入以及经济总量中占据更大比例的大企业无疑在与地方政府环境监管部门的博弈中会具有较有利地位，而非政府的社会组织对环境监督力量不够，公民参与环境监督程度也较为滞后，再加上激励公司主动引领和提升环境保护而非被动遵守环境规制的举措不足，这些也都使得环境规制变成了政府的“独角戏”。因此，构建企业、地方政府、社会组织、个人等多方力量共参与、协同互动的网络化环境治理格局，同时加快环境监督部门的垂直化处理，以有效摆脱地方政府对环境规制执行的不利影响也是应有之义。

第四，对于已经成为当前我国环境保护重点和难点的跨区域和跨流域的环境污染问题，在中央政府的理性顶层设计上，也应积极探索并加快构建跨区域的省际横向生态补偿和中央对上游环境正外部性区域的纵向生态补偿以及包含相关配套措施在内的区际利益协调与补偿机制，以有效构建上游环境保护“不吃亏”和下游环境可持续发展的上下游共受益的经济环境双赢格局。