《表1 主要变量的描述性统计》

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《环境规制与中国企业全要素生产率——基于“节能减碳”政策的检验》

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数据来源:作者根据制造业企业数据库整理所得

采用GPSM方法评估“节能减碳”政策强度对企业TFP的异质影响，关键在于选择合适的协变量保证条件式（3）能够成立。综合既有文献和企业数据的特征，本文选取可能同时影响企业能耗（进而影响“减碳”政策处理强度）和TFP的协变量如下。（1）总产值。该变量准确度量了企业的生产规模，且可以直接从企业数据中获得，为剔除量纲和异常值影响，本文取了自然对数。（2）企业基期全要素生产率（TFP）。一方面，企业的TFP越高，越有助于减少要素投入，从而减少能耗；另一方面，需要有效应对在政策实施前存在的差异，因此，在协变量中加入企业基期的TFP。（3）人均资本。企业的资本密度高低可能会同时影响企业TFP和能耗，本文用企业固定资产年末净值余额除以就业人数后取自然对数进行估算。（4）研发投入。实际上，本文用基期的研发投入区分企业的创新精神，除了创新可能会同时影响能耗和TFP外，还因为创新可能会是“节能减碳”政策影响企业TFP的重要传导机制之一。本文采用根据基期企业研发费用界定的0—1型变量。（5）补贴收入。该变量对数据中报告的企业补贴收入取自然对数进行估算。补贴作为企业额外的收入来源，能够抵消“节能减碳”政策产生的成本，从而削弱能耗规制的负面影响。该变量也反映出政企关系，从而对企业“节能减碳”政策强度产生影响。（6）财务状况。由企业的总负债除以企业的总资产进行估算，即资产负债率。（7）企业出口特征。本文采用根据基期企业出口交货值界定的0—1型变量。此外，本文还进一步控制了企业的年龄、产权特征、行业特征（四分位代码行业哑变量）、所属省份（省份哑变量）等。本文按照是否属于“万家企业”将企业样本区分为两组，分别整理了主要变量的描述性统计，如表1所示。