雙重環境規制對企業綠色競爭力的影響研究
——來自重污染上市公司的經驗證據

吳 以，張明星, 楊夏妮

(1.昆明理工大學 管理與經濟學院，云南 昆明 650093； 2. 云南農業大學 經濟與管理學院，云南 昆明 650100)

0 引 言

現階段，經濟高速發展與環境保護間的沖突關系日益突顯，環境污染及生態環境惡化問題現已成為經濟發展過程中不容忽視的限制性因素.而重污染行業是環境污染的重要源頭，實現重污染企業的清潔生產，是改善環境污染問題的關鍵著手點.社會運行過程中，環境污染存在典型的外部不經濟特征，需要通過一定環境規制進行調控.

環境規制是協調經濟發展與生態環境保護的實施關鍵，在公眾環保意識及環保責任感隨之增強、環保機構積極建設、規制措施日趨完善的同時，不同類型的環境規制隨之出現.參照采用Jiang等(2018)[1]的劃分方式，環境規制包含政府代表的正式環境規制及公眾、社會組織為代表的非正式環境規制兩類.

在綠色發展大背景以及環境規制的約束下，企業并不再單純地追求市場競爭優勢以及經濟效益.實施可持續發展戰略，協調經濟、環境和社會績效三者之間的關系，塑造“環境友好”企業是企業發展的關鍵.因此，企業綠色競爭力的提升不可小覷，企業在管理決策時應考慮生產經營過程對環境產生的不利影響，進而持續改善生產經營活動，保證企業綠色競爭力的提升.企業綠色競爭力是企業競爭優勢的“綠色”補充.“綠色”和“競爭力”兩者對企業而言都是缺一不可的.具備綠色競爭力能使得企業更好地滿足可持續發展要求.Porter(1991)[2]首次提出了綠色競爭力的概念，從多層面研究認為綠色競爭力是一種通過綜合環境保護和可持續發展等多方面以獲得市場競爭優勢的發展模式，并且這種能力將成為企業、區域乃至國家層面的核心競爭力.

綠色競爭力的提升是企業綠色管理和經濟效益雙重目標的有機結合.企業可以通過綠色技術創新來提升綠色競爭力，綠色技術創新為企業經濟績效與環境績效目標的共同實現提供了途徑，將綠色行為與生產經營活動緊密結合，才能在此基礎上真正提升企業綠色競爭力[3].

如今，環境規制政策壓力愈發趨緊，重污染企業綠色競爭力的提升，應結合重污染企業的現狀進行分析與研究.本文基于新古典經濟學以及“波特假說”觀點的沖突，以重污染A股上市公司為研究樣本，探究正式環境規制以及非正式環境規制對企業綠色競爭力的影響；另外，基于各地區雙重環境規制水平的差異，檢驗不同正式環境規制與非正式環境規制水平的組合對企業綠色競爭力的異質性影響；最后，通過渠道檢驗機制，探究綠色技術創新在雙重環境規制與企業綠色競爭力中的中介效應，以明確“環境規制—綠色技術創新—企業綠色競爭力”這一微觀作用路徑.

1 文獻綜述

綠色競爭力的關注度不斷提升，學者們基于不同視角對綠色競爭力的影響因素進行深入探討.在綠色競爭力的影響因素分析上，目前學者們依舊各執一詞，未形成統一觀點.如Sima(2014)[4]通過建立可持續宏觀經濟競爭力的評估要素體系，得出競爭力是資源、市場地位、經濟績效、環境結果等多因素的綜合作用；楊杰和曾春花(2019)[5]認為綠色競爭力的影響因素包括文化、資源、技術、管理和環境5個維度；Chygryn等(2020)[6]從利益相關者評估企業活動的結果出發，進行了多維尺度分析，估計得出包括消費者對綠色產品的滿意度等5個結果維度的影響因素.

環境規制與企業綠色競爭力的關系研究是本文關注的重點.事實上，對環境規制與綠色競爭力之間的關系研究尚未形成統一的結論，且多半研究著眼于環境規制與企業經濟績效、市場競爭力等兩者的關系上.近年來學者對兩者間關系的研究才逐漸增加，已有文獻研究結論可劃分為三類.

第一，環境規制對企業綠色競爭力有正向影響.觀點總結為：環境規制約束下，企業進行綠色活動以達到環保要求，同時也提升了自身綠色競爭力.Porter和Linde(1995)[7]提出的“波特假說”表明，合理的環境規制可以促進企業以實施創新活動來產出效益；Xie等(2017)[8]研究證明，支持“強”波特假設，合理嚴格的環境法規可能會提高而不是降低工業綠色競爭力；周杰琦和韓兆洲(2020)[9]采用多模型驗證得出,強化本地環境規制會通過改善資源配置效率、驅動綠色技術創新等途徑提升綠色競爭力.第二，環境規制對企業綠色競爭力有負向影響.與前者相反，環境規制使得企業在滿足環保要求的同時產生了額外的成本，降低了綠色競爭力.劉洪儒等(2013)[10]基于企業固體廢棄物綜合利用價值的視角證明環境規制與企業競爭力之間的負相關關系；He等(2020)[11]認為波特假設本身在中國制造業不被支持，環境規制往往會降低制造業企業的財務績效,不能提升企業綠色競爭力.第三，環境規制對企業綠色競爭力的影響具有不確定性.杜龍政等(2019)[12]系統考察了環境規制、治理轉型對中國工業綠色競爭力提升的復合效應,發現環境規制與工業綠色競爭力之間呈現U型曲線關系.

綜上所述，目前學者們對環境規制與企業綠色競爭力之間的關系研究尚未得出統一觀點，影響二者之間關系的中介機制也不明確.與已有文獻相比，本文創新點主要有以下三點：(1)研究立意方面，將環境規制分為正式和非正式兩類，并將其與企業的綠色競爭力相聯系，從微觀層面剖析兩者間的關系；(2)研究內容方面，本文實證檢驗正式環境規制與非正式環境規制的組合對于企業綠色競爭力影響的異質性研究；(3)研究范式方面，提供了一個“基準分析—異質性檢驗—機制分析”的研究框架，采用中介效應檢驗模型研究了“環境規制—綠色技術創新—企業綠色競爭力”這一微觀作用路徑，即正式與非正式環境規制如何通過影響綠色技術創新進而作用于企業綠色競爭力.

2 作用機理及理論假設

因環境規制實施主體以及實施手段存在差異，不同類型環境規制對企業綠色競爭力的作用也由此不同，且環境規制對企業綠色競爭力的影響作用是具有持續性.正式環境規制可在政府強制下快速推行；非正式環境規制是逐步增強，慢慢滲透到企業所處的大環境中，而研發、創新則需要一定時間實現，綠色競爭力提升需時更長.

在正式環境規制實施初期，企業為了達到標準，會采取短期行動增加環保支出，產生環境規制的“遵循成本”，這會使得企業的成本上升、喪失競爭優勢，在短期內對企業的綠色競爭力產生不利影響.但基于長期發展視角，當正式環境規制約束達到臨界水平，企業會意識到環保的重要性，主動采取綠色管理、綠色生產等，進而會因此實現“創新補償”效應，彌補之前所產生的各項支出，從而使企業獲得競爭優勢，提高綠色競爭力，實現企業經濟績效和環境績效的雙贏[12].正式環境規制對于企業綠色競爭力的影響是分為兩階段的，第一階段體現為抑制作用，第二階段則轉化為促進作用.因此，只有在正式環境規制產生的影響從第一階段轉換到第二階段時，正式環境規制對企業綠色競爭力的影響才會表現為正向.基于此，本文提出如下研究假設：

Ha：正式環境規制與企業綠色競爭力之間存在“U 型”關系；

與正式環境規制相比，非正式環境規制是一種軟約束.在經濟發展速度較慢時，會以犧牲環境來換取經濟增長，隨著社會發展以及經濟進步，公眾的環保意識增強、媒體的輿論導向、環保組織的勢力均會對企業的環境污染行為產生影響，特別是正式環境規制“空白區”下，政府無法有效管制的中小微企業，非正式環境規制的作用更加顯著.企業污染行為超過公眾對于環境污染的容忍度，媒體輿論對于企業污染行為的曝光等一系列的活動，會使得企業為了維持自身形象聲譽，來降低利潤用于污染治理，此時非正式環境規制對于企業綠色競爭力的提升表現為促進作用；當非正式環境規制的強度過高時，企業資金因污染治理等占用，企業主要關注點因此分散，會使得企業喪失競爭優勢，此時表現為對企業綠色競爭力的抑制作用[13].與正式環境規制相同，非正式環境規制對于企業綠色競爭力的影響是分為兩階段的，第一階段體現為促進作用，第二階段則轉化為抑制作用.非正式環境規制的影響在第一階段轉換到第二階段時，會發生由正向到負向的影響轉化.基于此，本文提出如下研究假設：

Hb：非正式環境規制與企業綠色競爭力之間存在倒“U 型”關系；

由于各地區正式環境規制約束水平和政策強度的不同，以及地區間技術發展、居民素質和收入等造成的非正式環境規制強度存在著差異，各地區的正式環境規制與非正式環境規制在地區水平存在異質性.正式與非正式環境規制目標一致，兩者間可能存在協同關系，即正式與非正式環境規制共同促進綠色競爭力的提升；也可能存在非正式環境規制弱化正式環境規制作用的可能，即兩者間存在相互制約關系.因此，正式與非正式環境規制水平的不同對企業綠色競爭力的作用存在著不確定性.正式與非正式環境規制的組合效應可能存在門檻，當環境規制強度未達到某一水平時，對企業綠色競爭力的作用并不顯著，而當規制強度越過拐點之后，對企業綠色競爭力的作用才會表現出來[14].正式環境規制與非正式環境規制在“雙優”的情況下，與企業綠色競爭力之間呈“U”型關系；在“單優”的情況下，會存在兩者之間相互制約的情況，使得正式與非正式環境規制均無法正常發揮作用；在“雙非優”的情況下，對企業綠色競爭力的提升作用不顯著.基于此，本文提出如下研究假設：

Hc：正式環境規制及非正式環境規制的組合效應對企業綠色競爭力影響存在異質性.

3 研究設計

3.1 數據收集及樣本選取

3.1.1 樣本選取

因中國證監會2012年修訂了《上市公司行業分類指引》，行業分類稍有變動，為減少行業分類變動的影響，本文選取2013-2019年滬深A股上市的重污染企業作為研究樣本，并對數據按以下要求進行篩選：(1)剔除財務狀況異常(ST、*ST)公司；(2)剔除未披露環境與可持續發展報告的公司；(3)剔除變量數據缺失以及數據異常的公司，最終得到240家公司的 1 680 個觀察值.為避免異常值對研究結果造成影響，針對全部連續變量在1%和99%分位上實施縮尾處理.

3.1.2 數據收集

考慮到環境規制政策的階段性特征和原始數據的可得性,所使用行業數據與區域數據來自于歷年《中國環境統計年鑒》和《中國統計年鑒》，部分缺失數據通過各地區統計年鑒進行補充.研究變量的企業數據來源于CSMAR數據庫和銳思數據庫.數據的統計分析使用Stata16.0、Excel軟件完成.表1匯報了主要變量的描述性統計結果.

表1 變量描述性統計

3.2 變量說明

3.2.1 被解釋變量

企業綠色競爭力(GCE)為被解釋變量.綠色競爭力的測度是本文的關鍵環節，多數評價體系存在主觀性較強的問題.本文借鑒Managi等(2005)[15]的研究，使用市場全要素生產率指標來測度企業綠色競爭力.對于全要素生產率的測度有多種方法，本文運用可以避免內生性及選擇誤差等問題干擾的半參數OP法來測算企業綠色競爭力.

在OLS和固定效應估計中，本文使用的基本模型如下：

lnYi,t=φ0+φ1lnKi,t+φ2lnLi,t+φ3agei,t+φ4statei,t+φ5EXi,t+∑YEAR+∑REG+∑IND+εi,t(1)

按照GCE的定義可知：

lnGCEi,t=φ0+εi,t

(2)

由此得到GCE的絕對值水平：

GCEi,t=lnYi,t-φ1lnKi,t-φ2lnLi,t

(3)

其中：Yi,t為企業i在t年的上市企業當年年末的營業收入，Ki,t和Li,t分別為企業當年購建固定資產無形資產和其他長期資產支付的現金和企業的從業人員，agei,t為企業年齡，statei,t為企業是否為國有企業以及是否參與出口活動的虛擬變量，EXi,t為該企業是否標注為ST或ST*和企業是否退市，YEAR、REG及IND分別為年份、地區及行業.

采用半參數OP法的三步估計來處理，狀態變量為lnKi,t和agei,t；控制變量為statei,t和EXi,t；代理變量為企業的投資(lnIi,t)；而退出變量為EXi,t.運用stata16.0對原始數據進行處理，得出各企業綠色競爭力的數值.

3.2.2 解釋變量

將環境規制作為解釋變量，并將其劃分為正式環境規制(ER)、非正式環境規制(IER)以及雙重環境規制(DER).正式環境規制(ER)的度量，常見的方法主要有污染物排放量、去除率以及環境污染治理投入等幾種.鑒于數據的可得性及指標設計的合理性，本文選取各地區廢水、廢氣及固體廢棄物治理投資額三個單項指標，并運用主成分分析法合并為一個指標來衡量正式環境規制.非正式環境規制(IER)的度量，則借鑒Pargal和Wheeler(1996)[16],以及蘇昕和周升師(2019)[17]的方法，選擇企業所在地的人均收入、人口密度、受教育水平和年齡結構指標，并對上述指標進行主成分分析合并為一個指標以體現非正式環境規制的強度.雙重環境規制(DER)代替正式環境規制與非正式環境規制的組合效應項表示，其為正式環境規制與非正式環境規制的交互項.

3.2.3 控制變量

通過對以往研究成果進行分析對比，選取其他影響企業綠色競爭力的變量作為控制變量，主要包括：①成長性(Growth)，采用營業收入增長率衡量；②董事會治理(Bg)，采用獨立董事人數與董事會人數的比值衡量；③企業規模(Size)，采用年末總資產的自然對數衡量；④政府補助(Govn)，采用政府補助金額衡量；⑤資產流動比(Flow)，采用流動資產合計與固定資產合計的比值衡量；⑥資金利用(CFOsale)，采用經營活動現金流量凈額與銷售收入的比值衡量；⑦市場勢力(Market),采用銷售收入與營業成本的比值取對數衡量；⑧研發費用(Rdss),采用企業的研發費用取對數衡量；⑨技術進步(Td),采用各地區申請授權專利數的自然對數衡量；⑩產業結構(Is),采用第二產業產值與地區GDP的比值衡量.同時增加年度(YEAR)及行業(IND)兩項虛擬變量.

3.3 研究模型設定

構建包含正式環境規制、非正式環境規制以及雙重環境規制對企業綠色競爭力影響的面板模型進行實證檢驗.

(1)分析正式環境規制對企業綠色競爭力的影響，以檢驗Ha;

GCEi,t=β0+β1lnERi,t+β2(lnERi,t)2+β3Xi,t+∑YEAR+εi,t

(4)

(2)分析非正式環境規制對企業綠色競爭力的影響，以檢驗Hb;

GCEi,t=δ0+δ1lnIERi,t+δ2(lnIERi,t)2+δ3Xi,t+∑YEAR+εi,t

(5)

(3)分析雙重環境規制對企業綠色競爭力的影響，以檢驗Hc;

GCEi,t=γ0+γ1lnDERi,t+γ2(lnDERi,t)2+δγ3Xi,t+∑YEAR+εi,t

(6)

其中：GCEi,t為被解釋變量，表示企業綠色競爭力；ERi,t、IERi,t、DERi,t為解釋變量，ERi,t表示正式環境規制,IERi,t表示非正式環境規制,DERi,t表示雙重環境規制；Xi,t表示控制變量；εi,t表示隨機誤差；i和t分別表示企業和年份.

4 雙重環境規制對企業綠色競爭力的影響分析

4.1 相關性分析

表2是各變量間的相關系數，可能因選取的樣本數量等因素，變量間相關系數的顯著性受到影響，因此變量間的相關性并非兩者因果關系的必要條件；在相關系數矩陣中，若兩變量間的相關系數大于0.7，則變量間可能存在共線性問題.由表2可知，所有的系數均不大于0.7.為避免存在嚴重多重共線性問題對實證結果的干擾，同時進行方差膨脹因子分析，各變量的VIF值明顯小于10.

結合相關系數和方差膨脹因子VIF的分析結果，可以認為構建的模型不存在多重共線性問題.

表2 相關性分析

4.2 面板數據的單位根檢驗

表3 單位根檢驗

在面板數據中，若存在單位根，會產生偽回歸等嚴重后果，為了避免后文的回歸結果出現偽回歸現象，確保估計結果的有效性，在進行回歸分析之前，本文先對面板數據進行單位根檢驗.為了使檢驗結果具有較強的穩健性和說服力，本文同時采用IPS檢驗、Fishe-ADF檢驗及HT檢驗.由表3可知，各個變量均通過了1%顯著性檢驗，表明所有變量在一階差分中拒絕了“存在單位根”的假設，所有變量一階差分都是平穩的，每個變量都是一階單整.因此，面板數據是平穩的，可用于實證分析.

4.3 回歸分析

本文屬于靜態面板數據，通過Hausman檢驗，顯示p值均小于0.01，確定選取固定效應模型進行回歸分析.同時，為避免可能存在的異方差問題，在進行參數估計時選擇了異方差穩健標準誤.

4.3.1 基準回歸

表4 基準回歸結果

表4匯報了基準模型的回歸結果.根據環境規制對企業綠色競爭力的作用機理，本文將環境規制的一次項和平方項同時納入模型進行研究.

表4(1)的結果顯示，正式環境規制的回歸系數在10%的水平下顯著為負，正式環境規制平方項的回歸系數在10%的水平下顯著為正.說明正式環境規制與企業綠色競爭力間存在“U”型關系.因此，假設Ha得到驗證.由于正式環境規制是在政府的管理下實施，靈活性相對較差，短期內會增加企業的非生產費用，環保成本大于經濟效益，表現為抑制作用.然而著眼于長期發展，企業會進行資源的優化配置，推動綠色化轉型，同時依靠不斷的技術創新來提高企業產品技術的不可替代性，由此帶來的經濟效益超過了環保成本，表現為促進作用.

表4(2)的結果顯示，非正式環境規制的回歸系數在5%的水平下顯著為正；而非正式環境規制平方項的回歸系數在5%的水平下顯著為負，表明非正式環境規制對企業綠色競爭力的影響為低規制強度下的促進與高規制強度下的抑制作用，呈現“倒U型”關系.因此，假設Hb得到驗證.在初期非正式規制程度較弱時，公眾向政府投訴及媒體曝光等行為會起到積極作用，推動企業節能減排等活動的實施，進而為提升企業的綠色競爭力起到了正向作用.然而，當其程度進一步加大時，過多的負面消息損害了企業的社會信譽與形象，這將不利于企業綠色轉型發展，阻礙企業的發展，也制約了企業綠色競爭力的提升.

4.3.2 穩健性檢驗

本文通過以下4種方法進行了樣本穩健性檢驗.穩健性結果因文章篇幅原因不進行列示.

(1)增加控制變量.嘗試同時加入微觀層面以及宏觀層面的控制變量，在微觀層面加入企業年齡(AGE)和企業價值(TobinQ)兩個控制變量，宏觀層面加入工業發展水平(Indus)一個控制變量.加入新的控制變量后，正式和非正式環境規制對企業綠色競爭力影響的回歸結果與前文估計一致，因此研究結果具有穩健性.

(2)借鑒張國興等(2021)[18]的研究，采用Bootstrap法進行穩健性檢驗.回歸結果與前文估計結果一致，因此研究結果具有穩健性.

(3)改變計量模型.本文樣本為橫截面個數大于時序個數的面板數據，通過采用PCSE方法對原始模型進行檢驗，可以有效處理復雜的面板誤差結構.回歸結果與原始模型基本一致，因此可以認為研究結果是穩健的.

(4)更改計量模型.對于正式環境規制借鑒李青原和肖澤華(2020)[19]的研究，采取剔除特殊年份的方式進行穩健性檢驗.自2018年1月1日起，《中華人民共和國環境保護稅法》正式實施，而始于2003年實施的《排污費征收使用管理條例》同時廢止，為減少政策變更的干擾，刪除2018-2019年的數據重新估計.政策變更實質上并沒有對實證結果造成影響，因此研究結果具有穩健性.對于非正式環境規制剔除2018-2019年數據對研究沒有意義，借鑒秦炳濤等(2020)[20]的研究，本文引入非正式環境規制的滯后一期作為解釋變量，回歸結果仍然與前文一致，因此研究結果具有穩健性.

4.3.3 異質性分析

為探究正式與非正式環境規制的組合效應對企業綠色競爭力的異質性影響，本文根據徐茉和陶長琪(2017)[14]依據門檻區間得出的各地區分組結論，對我國各省環境規制水平進行了細分，將各省份的正式環境規制及非正式環境規制均劃分為“優”與“非優”兩類，分組情況如表5所示.

表5 環境規制分組情況

由表6(1)可知，對于“雙優”組，正式環境規制和非正式環境規制協調驅動，相輔相成，共同推動企業綠色競爭力的提升.這部分地區因得天獨厚的地理位置、自由開放的經濟政策、完善齊全的基礎設施，以及在政府各種優惠政策和資金政策扶持下，相較于其他地區而言，這部分地區經濟發展水平較高，因而給企業帶來了更大的發展空間及機會，使得企業綠色競爭力可以獲得進一步提升.

由表6(2)和(3)可知，對于“單優”組，這些地區的正式環境規制與非正式環境規制相互影響，相互限制，使得企業綠色競爭力無法得到提升.正式環境規制趨緊，以及較低的公眾環保意識，企業為了滿足政策要求，會采取排污設備引進等措施來解決問題，同時缺少媒體輿論導向的壓力，面臨著公眾消費偏好轉變等情況，企業可能不會引進先進的綠色技術來提高企業的綠色競爭力；相反，在沒有嚴格的正式環境規制逼迫，但公眾環保意識較強的情況下，企業可能會考慮綠色轉型、引進先進綠色技術，但同時又缺少政府政策的約束，企業可能依舊采取原來的生產、排污設備來進行生產經營.但企業為趕上“可持續發展的浪潮”，可能存在“漂綠”行為，對外界披露虛假環保信息，給企業貼上“生態友好”、“綠色生產”的標簽.當媒體、社會組織及公眾對所披露信息的真實度進行深入了解后，這將不利于企業綠色競爭力的提升.

由表6(4)可知，對于“雙非優組”，正式與非正式環境規制均處于較低強度水平，這是我國現階段大部分地區所處的現狀，高污染、高能耗的生產是這部分地區經濟發展的主要方式，資源制約、環境污染、發展受阻的情況無法得到緩解.同時非正式環境規制水平較低，社會組織數量有限，公眾的環保意識較差，無法對企業起到合適強度的約束.在兩者均處于“非優”的狀態下，地區的“雙重壓力”使得環境規制無法發揮積極作用，使得企業綠色競爭力的提升受到阻礙.

由以上分析可知，假設Hc得到驗證, 檢驗雙重環境規制在不同水平組合下對企業綠色競爭力的影響存在異質性.

表6 環境規制異質性分析

(續表6)

5 綠色技術創新的中介效應分析

本部分將進一步對綠色技術創新在“雙重環境規制-企業綠色競爭力”之間的渠道機制進行識別檢驗.中介效應檢驗步驟遵循溫忠麟和葉寶娟(2014)[21]的遞歸方程開展研究，構建如下多元線性回歸模型.而非正式環境規制所構建的多元線性回歸模型與正式環境規制相同，下文不再贅述.

GCEi,t=β0+β1lnERi,t+β3Xi,t+∑IND+∑YEAR+εi,t

(7)

lnGTi,t=α0+α1lnERi,t+α2Xi,t+∑IND+∑YEAR+θi,t

(8)

GCEi,t=ρ0+ρ1lnERi,t+ρ2lnGTi,t+ρ3Xi,t+∑IND+∑YEAR+i,t

(9)

其中:GCEi,t表示企業綠色競爭力，ERi,t表示正式環境規制，GTi,t表示綠色技術創新，Xi,t表示控制變量，εi,t、θi,t、it分別表示相應模型中的隨機誤差.綠色技術創新(GT)作為中介變量，根據重污染企業的特點，結合相關研究經驗，選擇以綠色專利申請數量來衡量企業的綠色技術創新程度，因較多企業的綠色專利申請數量為0，借鑒張玉明等(2021)[22]的研究，將綠色專利申請數量加1后的自然對數來測度企業的綠色技術創新.表7(1)～(4)為正式環境規制結果，表7(5)～(8)為非正式環境規制結果.

由表7(1)～(4)可知，正式環境規制與企業綠色競爭力間的回歸系數沒有通過顯著性檢驗，說明綠色技術創新在正式環境規制與企業綠色競爭力間的中介作用不存在.可能由于在較強的約束作用下，企業節能減排、治污等行為大幅度增加了成本投入，在資金占用的情況下，短期內企業無法針對污染生產問題實行長遠、可持續的措施，因此企業會選擇降低產量等行為來減少污染排放，致使企業生產率下降，從而降低了企業的綠色競爭力；或是，隨著環境規制成本的上升，企業可能會挪用研發投入資金進行污染治理，致使企業對開展綠色技術創新無能為力，企業綠色技術創新能力的下降，使得企業綠色競爭力得不到提升.

由表7(5)可知，以企業綠色競爭力作為被解釋變量，解釋變量非正式環境規制的回歸系數在5%的水平下顯著為負，說明非正式環境規制抑制企業綠色競爭力的增長；表7(6)以綠色技術創新作為被解釋變量，非正式環境規制的回歸系數在5%的水平下顯著為負，說明非正式環境規制的實施抑制了企業的綠色技術創新；表7(7)以企業綠色競爭力為被解釋變量，綠色技術創新的回歸系數在1%的水平下顯著為正，在加入中介變量后，非正式環境規制的回歸系數在10%的水平下顯著為負，表明存在部分中介效應，說明非正式環境規制可以通過綠色技術創新的中介渠道對企業綠色競爭力產生影響.表7(8)進一步將非正式環境規制的平方項納入模型進行分析，以企業綠色競爭力為被解釋變量，綠色技術創新的回歸系數在10%的水平下顯著為正，加入綠色技術創新作為中介變量后，非正式環境規制一次項的回歸系數在10%的水平下顯著為正，非正式環境規制二次項的回歸系數在5%的水平下顯著為負，說明非正式環境規制在綠色技術創新的作用下，對企業綠色競爭力的影響呈現“U”型，當非正式環境規制強度越過拐點后，會對企業綠色競爭力的提升產生促進作用.

由表4(2)與表7(8)對比可知，核心解釋變量非正式環境規制的系數與中介變量的系數符號相反，則說明存在“遮掩效應”.中介變量綠色技術創新(GT)在一定程度上掩飾了非正式環境規制對企業綠色競爭力的影響.

表7 中介效應結果

(續表7)

6 結 論

本文基于新古典經濟學以及“波特假說”觀點的沖突，以2013-2019年A股重污染上市公司作為研究對象，研究了雙重環境規制與企業綠色競爭力之間的關系，經驗驗證了正式環境規制與非正式環境規制對企業綠色競爭力的影響；同時，考慮到各地區正式與非正式環境規制水平的異質性，將各地區的正式與非正式環境規制劃分為“優”、“非優”兩類，驗證了雙重環境規制的組合效應對企業綠色競爭力的影響.最后基于渠道機制，進一步研究了企業綠色技術創新在雙重環境規制與企業綠色競爭力之間的中介作用.研究結論如下：

(1)環境規制對于企業綠色競爭力的影響存在著差異：正式環境規制與企業綠色競爭力之間呈現“U”型關系；非正式環境規制與企業綠色競爭力之間呈現倒“U”型關系;(2)不同地區雙重環境規制水平組合的異質性發現：“雙優”組與企業綠色競爭力之間呈“U”形關系，其他組對企業綠色競爭力的影響不存在顯著作用.這表明環境規制強度對企業綠色競爭力的提升有著重要影響，強度過低無法對企業的環保戰略選擇等產生顯著作用，合理強度的環境規制才益于企業綠色競爭力的提升;(3)企業綠色技術創新的中介作用也具有差異性，企業綠色技術創新在正式環境規制對企業綠色競爭力作用中的中介效應不顯著，在非正式環境規制對企業綠色競爭力的作用中存在部分中介效應.