环境保护税对高耗能企业绿色创新的影响

2023-11-27 10:43王亚鹏何卫红
科技与经济 2023年5期
关键词:高耗能实用新型杠杆

王亚鹏 何卫红

(南京邮电大学管理学院,南京 210003)

0 引 言

党的二十大报告指出,积极稳妥推进碳达峰碳中和。为了更好地推进生态环境保护和生态文明建设,我国于2018年起正式施行《中华人民共和国环境保护税法》(以下简称《环境保护税法》)。通过“费改税”的手段,致力于解决排污费制度执法刚性不强的问题,强化企业治污减排的责任意识,从而形成有效的税收约束和激励机制,倒逼企业加快转型升级,推动经济结构调整和发展方式转变。

作为国民经济的重要组成部分,高耗能企业的发展对于健全产业体系、稳定市场供给、促进经济增长具有重要支撑作用。因此,作为实现“双碳”目标的关键抓手,高耗能企业的节能降碳、改造升级是一项重要任务。值得思考的是,环境保护税的征收与实施,能否促进我国高耗能企业绿色创新能力的提升,以及对于自身杠杆率水平、产权性质不同的高耗能企业,其影响效果是否存在差异性。综上所述,为了避免内生性问题,本文将采用传统DID模型,基于不同省区市环境保护税税额标准的差异,以环境保护税的实施年份和税负强度作为虚拟变量,探究其对高耗能企业绿色创新能力的影响,并就杠杆率水平与产权性质展开异质性分析。

1 理论分析与研究假设

1.1 环境保护税与企业绿色创新

环境保护税的开征与实施,本质上是政府采取强制性手段对企业生产经营进行干预,其对企业绿色创新能力的影响效果,目前存在争议,总结起来有三类观点。

波特假说认为,合理且适当的环境规制会转变企业的生产经营理念,推动企业加大创新研发的投入,有助于提升企业盈利能力,降低环境保护成本。辛晓华和吕拉昌(2021)使用地理加权回归模型分析发现,环境规制能强化技术创新,并改善环境污染问题[1];廖果平和王超(2022)研究发现《环境保护税法》的实施促进了重污染企业绿色技术创新,并且该创新能力在企业规模与所有制性质方面存在差异[2];李平和方健(2023)选取2011—2020年A股上市公司面板数据,研究发现环境规制对企业绿色创新的影响存在显著的倒U型趋势,且在产权性质方面存在异质性,并具有门槛效应和调节效应[3]。

抑制性假说认为,环境规制以政府为依托,采取刚性手段来改善环境质量,在提升公众整体幸福感的同时,也提高了企业生产成本,加重了企业经营负担,从而抑制企业的技术创新能力。Wang等(2021)采用PSM-DID方法,研究发现新安江生态补偿对赌协议(ECGA)严重阻碍了重污染企业的技术进步[4];马骏、管雨昕(2022)通过分析2012—2019年中国A股上市的重污染企业,发现排污费支出对重污染企业的绿色创新起抑制作用,且该抑制效应对非国有企业尤为显著[5]。

不确定性假说认为,环境规制对企业绿色技术创新的影响因环境规制的强度和存续时间[6],以及企业规模与产权性质[7]的不同而存在差异。

综上所述,环境保护税的实施,表明政府以立法形式强制对企业排污行为进行管理规范。然而,对高耗能企业而言,环境保护税的实施,会增加其生产运营成本,同时向社会释放消极的投资信号,导致高耗能企业在融资贷款、税收减免、财税补贴、项目建设、生产经营等方面受到政策歧视,引发高耗能企业资金短缺危机,导致其在短期内减少在绿色创新技术上的研发投入,最终抑制高耗能企业的绿色创新能力。基于此,本文提出假设H1:高强度的环境保护税会抑制高耗能企业的绿色创新能力。

1.2 杠杆经营与企业绿色创新

环境保护税的开征与实施,对高耗能企业绿色创新能力的影响效果会因企业自身杠杆率水平的不同而存在差异。目前有关企业杠杆经营与创新能力的关系分析,存在3种效应假说。

支持挤出效应的学者认为,财务杠杆会显著抑制上市公司的创新能力,企业外部债务压力过大会减少企业在研发创新上的投入[8]。持续高比例的债务融资要求企业每年支付高额度的固定利息费用,导致企业现金净流入减少,引发财务风险;但是企业的技术创新研发周期长、不确定性高,需要稳定的现金流提供支持,这就会导致风控和创新的对抗。与此同时,银行面对高杠杆经营的企业,基于风险规避的考虑也会缩减贷款额度,同时提高贷款利率水平,这会进一步加深企业的财务风险和破产清算危机。因此,为了降低企业的财务风险,管理者会减少在研发创新上的风险投入,导致企业技术创新能力的下滑。

支持促进效应的学者认为,经营杠杆会显著促进制造业企业的创新投入[9]。杠杆经营在一定程度上能缓解企业的资金压力,吸引市场投资,优化治理结构,提升企业创新能力。具体而言:第一,相比较权益性融资,企业的债务性融资产生的借款利息,可以作为财务费用直接计入当期损益,或者资本化分摊至以后年限进行摊销,其产生的税盾效应能帮助企业降低所得税费用,节约资金成本,增加企业在技术创新活动上的投入,保证研发创新的可持续性;第二,在信息不均衡的大环境下,采取高杠杆策略有助于企业向市场投资者传递良好的经营预期信号,吸引市场投资者的资金支持,缓解企业资金短缺和现金流的压力,有助于企业加大在技术创新领域的投入与产出,拓展企业的创新纵深;第三,引入外部的债权投资者有助于加强监管,规范企业的投资行为,减少高管和控股股东间由于管理目标不一致而产生的代理成本,多元化企业管理体系,从而提升研发活动的创新效率,增加创新成果的转化力。

已有研究发现,杠杆经营对于企业技术创新能力的影响因企业规模与性质、杠杆率水平与杠杆属性不同而存在显著差异,存在不确定效应[10-13]。

综上所述,本文提出假设H2:高强度的环境保护税对高耗能企业绿色创新能力的影响在杠杆率水平方面存在异质性。

2 研究设计

2.1 样本选择与数据来源

根据国家统计局在2010年发布的《国民经济和社会发展统计报告》中对高耗能企业的分类,并考虑到环境保护税的开征时间及数据的可获得性,本文选取2014—2020年中国沪深两市A股上市公司中符合条件的企业作为研究对象。使用的高耗能企业绿色专利数据均根据世界知识产权组织(WIPO)2010年推出的“国际专利分类绿色清单”,对我国国家知识产权局的专利数据进行筛选得出;其他公司层面数据来源于CSMAR数据库。

为避免数据缺失,以及极端值与异常值对研究结果的干扰,保证研究结果的准确性与完整性,对原始数据进行处理:删除各变量有缺失值且无法补齐的样本数据;删除研究时段内被特殊标记为*ST、ST的样本数据;对各变量进行1%水平的缩尾处理。

2.2 模型构建

为避免内生性问题的困扰,本文采用传统DID模型,研究环境保护税对高耗能企业绿色创新能力的影响。本文以税负强度作为分组依据,在选取的2014—2020年高耗能企业中,将承担高强度环境保护税的企业设为实验组,承担低强度环境保护税的企业设为控制组,据此构建DID模型进行研究分析。

2.3 主要变量定义及描述性统计

被解释变量:由于绿色专利的获批需要专业机构进行核准并缴纳一定费用,且考虑到绿色专利在获批前就已投入到企业的生产经营中这一实际情况,本文借鉴于波(2023)的做法[14],选取绿色专利的申请数(GPAT)来衡量高耗能企业的绿色创新能力。同时,本文按照专利类型,将绿色专利划分为绿色发明专利(GNPAT)与绿色实用新型专利(GUPAT),对企业的绿色创新能力进行异质性分析。

解释变量:处理变量(Treat)为分组虚拟变量。基于假设H1,考虑到各省区市环境保护税税负强度的差异,选取其中15个省区市进行分析,具体来说:北京、天津、河北、上海、山东、河南和江苏等地区税负强度大;辽宁、吉林、陕西、新疆、青海、宁夏、江西和福建等地区的环境保护税由排污费平移而来,并执行最低标准,税负强度小。因此,在选取的2014—2020年高耗能企业中,将承担高强度环境保护税的企业设为实验组,变量取值为1;将承担低强度环境保护税的企业设为控制组,变量取值为0。其中企业所在省份为企业登记注册地。

时间变量(Time)为政策虚拟变量,由于环境保护税于2018年1月1日开征,故选取2018年为政策开始年份,Time在2014—2017年取值为0,在2018—2020年取值为1;交互项(DID)为核心解释变量。

控制变量:在参考已有文献的基础上,本文从企业经营与财务状况、企业性质、公司治理、政府支持力度等方面选取指标作为控制变量:企业规模(Asset)、企业托宾Q值(TobinQ)、研发投入(R&D)、企业年龄(Age)、净资产收益率(ROE)、高管薪酬总额(Salary)、政府补助(Subsidy)。

描述性统计:从结果来看,绿色专利申请数最大值为76,最小值为0,标准差为8.065,说明高耗能企业之间的绿色创新能力差别很大。净资产收益率的平均值为0.044,标准差为0.507,说明高耗能企业之间的经营效益差异较小;但是其平均值对比国资委2020年发布的《企业绩效评价标准》,低于规定平均水平0.057,说明高耗能企业的整体经营效益并不乐观。由此推断,环境保护税的征收对高耗能企业的生产经营效益造成一定的冲击,符合前文的理论分析与假设。

各主要变量定义及描述性统计见表1。

3 实证分析

3.1 基准回归分析

为验证假设H1,考察并分析环境保护税的实施对不同税负强度的高耗能企业绿色创新能力的影响。结果见表2,第一列、第三列的交互项系数均在5%的水平上显著为负,第二列的交互项系数则不显著,表明高强度的环境保护税在一定程度上抑制了高耗能企业的绿色创新能力,由此,假设H1得到验证。高强度的环境保护税对绿色实用新型专利的抑制效应显著,对绿色发明专利的抑制效应则不显著。究其原因,绿色实用新型专利由于研发周期短、风险低、转化速度快,对于高耗能企业创新投入的减少与经营效益的恶化更加敏感,因此受到政策冲击的影响更为显著;而绿色发明专利由于研发周期长、产出率低,受到政策冲击的效果不显著。

表2 基准回归结果

3.2 异质性分析

3.2.1 不同杠杆率水平异质性

基于假设H2,参照徐斯旸等(2021)的研究[11],本文选取企业资产负债率作为衡量杠杆水平的指标。同时根据2018年发布的《中央企业“降杠杆、减负债、控风险”指导意见》规定的工业企业合理资产负债率控制标准,本文设定高耗能企业合理标准资产负债率为70%,按照此标准对高杠杆水平与低杠杆水平的高耗能企业进行异质性分析。回归结果见表3,高杠杆水平分组中的双重差分项的系数均不显著;而低杠杆水平分组中的双重差分项的系数在第四列、第六列中均在1%的水平上显著为负。表明高强度的环境保护税对低杠杆水平的高耗能企业的绿色创新能力抑制效应显著,并且对绿色实用新型专利抑制效应显著。

表3 按杠杆率水平分组回归分析结果

究其原因,环境保护税的施行在一定程度上引发了社会对高耗能企业的信任危机,其面临效益下滑、融资艰难等困境。高杠杆率水平的高耗能企业能暂时获得较多的外部融资,缓解企业的资金压力,加大研发投入,加快企业的绿色转型。由于专利类型的不同,绿色发明专利需要耗费大量的人力、物力和财力,而绿色实用新型专利则可以更快转化为产品或服务,与企业的经营效益直接挂钩,环境保护税对绿色实用新型专利的抑制效应更加显著。由此,假设H2得到验证。

3.2.2 不同产权性质异质性

众多学者认为,产权性质也会影响企业绿色创新能力。王珍愚等(2021)基于不同的绿色专利类型研究发现,面对环境规制的增强,国有企业偏向申请绿色实用新型专利,而非国有企业偏向申请绿色发明专利[7]。王维等(2023)研究发现,环境规制对于非国有企业的融资约束更为显著,并且显著促进了非国有企业进行绿色创新[15]。

因此,本文将国有控股企业与国有独资企业列为国有企业,其他类型企业列为非国有企业,按照产权性质进行异质性分析。回归结果见表4,国有企业中的交互项系数在第一列、第三列中均在5%水平上显著为负,而非国有企业则不显著。这说明高强度的环境保护税对国有高耗能企业的绿色创新能力抑制效应显著,并且对绿色实用新型专利的抑制效应显著。究其原因,由于管理体制的差异,国有企业的领导往往更重视企业的短期收益,倾向于研发见效较快的绿色实用新型专利,对于回报期长、风险较大的绿色发明专利兴趣不大,投资动力不足。因此,在环境保护税实施初期,由于产能大幅缩减以及政府补贴的减少,高耗能企业的经济效益迅速下降,导致研发费用大幅缩减,绿色实用新型专利急剧减少。而非国有企业由于市场竞争意识强,更注重保护自己的知识产权,对易于被轻松复制的绿色实用新型专利创新投入少,因此高强度的环境保护税的抑制效应不显著。

表4 按产权性质分组回归分析结果

3.3 稳健性检验

平行趋势检验。本文采用事件研究法,作平行趋势分析。结果表明,在环境保护税征收之前,交互项系数未显著异于0,说明环境保护税征收之前控制组与处理组之间没有显著差异,本文研究的平行趋势假设得到满足。

安慰剂检验。本文将环境保护税的实施时间提前至2017年,进行反事实检验。回归结果显示交互项系数均不显著,表明高耗能企业绿色创新能力的下降正是由于环境保护税的征收,证明本文的研究结果符合稳健性要求。

4 结论与启示

本文基于2014—2020年中国沪深两市A股高耗能行业大类的上市公司,以环境保护税的征收为契机,采用传统DID模型,探究环境保护税对高耗能企业绿色创新能力的影响及异质性。研究发现:高强度的环境保护税会抑制高耗能企业的绿色创新能力,且显著抑制绿色实用新型专利;该抑制效应在企业杠杆率水平与产权性质方面存在异质性。高强度的环境保护税对于低杠杆率水平、国有性质的高耗能企业绿色创新能力有显著的抑制效应,且该抑制效应主要显著于绿色实用新型专利;对于高杠杆率水平、非国有性质的高耗能企业,抑制效应不显著。基于以上研究结论,本文为环境保护税的有效实施和高耗能企业的绿色技术创新提供如下建议。

科学发展,因地制宜。对于高耗能企业,地方政府不能简单地采取“一刀切”的管理模式,应坚持“鼓励先进、淘汰落后,因地制宜、区别对待”的原则,积极淘汰落后产能,采取有效措施支持和优化先进产能的发展,加快绿色转型升级,科学推动高耗能行业高质量发展。

建立标准,精准征税。对于不同模式和产能的高耗能企业,应选择与之对应的税额标准。基于此,国家应布局构建节能降碳绿色技术清单,建立绿色创新能力评判标准,并与环境保护税额标准挂钩,推动环境保护税对高耗能企业的精准征收,倒逼企业提升绿色创新能力。

专项扶持,降低杠杆。作为我国经济体系中的重要组成部分,甚至是某些省区市的支柱型产业,高耗能企业承担着经济增长与稳定就业的重要使命。建议成立高耗能企业绿色创新专项扶持基金,为其加大研发投入提供资金支持,以缓解其资金压力,并稳步降低杠杆率水平,减少经营风险,加快其转型升级。

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