环境规制的水污染减排效应研究
——来自水污染物排放标准提升的微观证据

章 政 郭雨蕙 吴瀚然

当前，中国经济已由高速增长阶段迈向高质量发展阶段，而环境污染问题一直是实现经济社会发展全面绿色转型的阻碍。为此，政府加快构建现代环境治理体系，综合运用行政、法治、市场、技术等多种手段，打赢、打好污染防治攻坚战。其中，污染物排放标准作为我国环境管理的基础制度，减排约束强、覆盖范围广、社会关注度高，其动态更新能够体现环境规制的趋严变化。党的十九大报告提出“提高污染排放标准，强化排污者责任”；党的二十大报告进一步强调“完善支持绿色发展的标准体系”，可见对污染物排放标准制度的重视。截至2022 年底，我国已颁布工业源水污染物排放标准共128 项，其中综合型国家标准1 项，行业型国家标准58 项，行业型地方标准26 项，区域（流域）型地方标准43 项，涉及20 余个行业大类和20 个省（区、市）［1］。那么，不断更新提升的排放标准能否有效促进企业减排？其过程是如何实现的？存在怎样的差异化效应？回答好这些问题，对于用好标准工具促进工业绿色转型具有重要参考价值。

本文聚焦于水污染①水污染行业覆盖面相较于大气污染更广泛，绝大多数工业行业均有一定规模的废水排放，以水污染企业为研究样本能够更好地揭示标准提升影响企业污染排放及相关行为的一般规律。，将行业型排放标准“以新代旧、以严替宽”的分批逐次提升作为一项准自然实验，利用2001—2014 年中国水污染企业微观数据和多期双重差分法，系统研究标准提升对企业排放的影响。本文的边际贡献体现在两方面：其一，将排放标准的更新提升过程作为一个完整体系来识别、刻画，对其政策效应和影响机制进行实证检验，拓展了环境政策评估相关研究。其二，针对排放标准“非对称”的体系结构和“一刀切”的限值设置，多角度分析差异化的减排效应，为进一步优化排放标准的设计和执行提供启发和借鉴。

一、文献综述、政策背景与研究假设提出

（一）相关文献综述

近年来，随着环境政策体系的不断演进和环境数据的逐渐可得，大量研究开始讨论各项命令控制型环境规制对企业污染排放及其他变量的影响，包括污染物总量控制约束［2］、排污费征收标准提升［3］、清洁生产标准发布［4］、万家重点用能单位能耗控制［5］等。然而，排放标准作为我国命令控制型环境规制的主要形态，其研究明显不足，已有文献集中在三个方面：第一，排放标准的定性政策研究。系统梳理现有制度框架和政策内容，运用国际比较的方法，定性探讨我国排放标准体系的建设方向和优化路径［6-7］。第二，排放标准约束的度量。国外文献常将排放标准作为命令控制型环境规制的代表，采用频繁定期更新的污染物排放浓度限值直接刻画规制强度［8-9］。第三，排放标准的政策效果评估。第一支文献运用可计算一般均衡模型（CGE）对排放标准的宏观经济环境影响进行模拟［10］；第二支文献运用时序行业数据进行简单的统计分析，通过排放标准实施时间前后的指标比较分析其政策效果［11］；第三支文献则以某项具体排放标准的实施为一次外生冲击，运用准自然实验方法评估更严的标准约束对企业就业、出口、经营绩效等的影响［12-13］。

综上，污染物排放标准的研究虽呈现从定性向定量的转变趋势，但局限于具体行业的具体标准，缺乏对标准体系的整体研究，鲜少对污染减排的政策效应进行全面评估，尤其是标准提升引致企业减排的作用机制和差异化政策效应仍不明晰。

（二）政策背景与研究假设提出

根据生态环境部制定的《生态环境标准管理办法》，污染物排放标准是为实现环境质量标准的要求，对排入环境中的污染物浓度进行限制的标准，其核心是污染物的排放限值。排放标准均属于强制性标准，是众多环境法律法规制定和执行的主要技术依据，具有刚性的法律效力，对工业点源污染具有直接且全面的约束力。

我国水污染物排放标准经过数十年发展，已经形成完整体系，按照适用范围分为综合型标准和行业型标准。综合型标准是早期环境管理资源紧缺阶段的产物，对全国范围内所有污染源作出统一要求，具有加强污染控制、遏制污染趋势的“底线”作用，但是忽略了不同行业的差异，在实际执行中经常因缺乏适配性而损失约束力。行业型标准是指分行业制定污染物排放标准，充分考虑了生产工艺、治污技术、污染结构等多方面的行业差异，能够更有针对性地发挥约束作用。污染物排放标准的更新提升是我国环境规制趋严的重要体现，具体可以分为两类：一类是行业型标准对综合型标准的替代，主要是从2004年开始的各工业行业水污染物排放标准对老旧的《污水综合排放标准》（GB 8978-1996）的替代。另一类是同一行业内更严格的新标准对宽松的旧标准的替代，例如纸浆造纸行业2008 年实施的新标准GB 3544-2008 对2001 年旧标准GB 3544-2001 的替代。从综合型标准向行业型标准的更新提升为本文研究提供了切入点。

研究假设1：污染物排放标准对企业排污具有强约束力，标准提升能有效促进企业减排。

标准提升通过何种内在机制影响企业污染排放呢？本文着眼于企业内部生产的调整，从技术变化和规模变化两条途径解构排放量变化［14-15］。技术进步始终是企业环境绩效改善的源泉，污染物排放标准虽然没有对工艺、用料、循环、处置等环节作出明确技术要求，但相较于总量控制仍具有较强的技术引导性［16］。标准提升的实质是对企业落后技术的限制、禁止和淘汰，同时也是对生产工艺革新和治污技术进步的引导。一方面可能为前端的清洁生产，即通过技术创新和生产改造从源头降低污染物产生量，表现为单位产值化学需氧量产生量的下降［17］；另一方面可能为末端的污染去除，即通过购置水污染处理设备或扩大水污染处理能力去除产生的污染物［18］。两种模式可能同时存在、形成互补。

研究假设2a：标准提升约束下企业同时通过“前端清洁生产”和“末端污染去除”两条技术机制降低污染排放。

企业生产规模与排放规模高度正相关，通过调整生产计划（减产、停产等）可以立竿见影地降低排放，但要承担相应损失。不同政策设计下企业选择减产或停产的可能性不同，总量型规制侧重于限制排放总量，并不关注企业的真实减排潜力，因而企业具备通过减产或停产完成减排任务的动机［19］。比值型规制限定排放浓度或强度，企业难以单纯通过调整生产规模达标，反而扩大生产能够凭借规模经济降低遵循成本，因而企业更倾向于通过技术改进而非规模限制应对标准提升。

研究假设2b：标准提升约束下企业不会通过减产或停产的“规模限制”机制降低污染排放。

排放标准按层级分为国家标准和地方标准，国家标准由国家生态环境主管部门组织制定，具有普适性且限值约束相对宽松，大多数企业都能通过合理治污实现达标。而地方标准由省一级人民政府的相关行政主管部门组织制定，是国家标准的重要完善和有益补充。一般情况下，地方政府对于国家标准不会进行“加码”，但是若辖区内生态环境问题特别突出，已经危害地方环境质量与容量保持、威胁减排任务完成、引发严重社会舆论［20］、影响官员政治发展［21］，地方政府就会针对重点污染问题出台更为严格、更具针对性的排放标准，“地方标准必须严格于国家标准”的制度原则也体现了这一逻辑。

研究假设3a：相较于国家标准，地方标准颁布能够产生更大的企业减排效应。

标准提升幅度（即浓度限值缩紧的程度）直接体现政策的严格程度。环境政策严格程度与政策效果之间通常存在“倒U 型”关系，过于宽松和过于严格的政策都不利于环境状况改善，过于宽松会弱化标准提升对企业的实际约束力，过于严格会造成多数企业达标困难，只有程度适宜才能充分释放政策效果［22］。

研究假设3b：标准提升幅度与企业减排之间呈“倒U 型”关系，相较于过于宽松和过于严格的情况，适中的标准提升幅度能够产生更大的企业减排效应。

“一刀切”的排放标准对不同污染水平企业设置同一排放限值，其约束力具有“楔子”特征［23-24］：若该限值低于绝大多数企业的实际排放浓度，则企业普遍承受达标压力；若高于绝大多数企业，则标准约束“名存实亡”；若处于企业实际排放浓度分布的中间区段，则会划分出领先于标准和落后于标准的两类企业。标准提升对落后企业的倒逼作用更大，领先企业往往因缺乏压力而满足于现状。

研究假设3c：相较于低压力企业，标准提升对高压力企业能够产生更大的减排效应。

二、研究设计

（一）政策变量识别

水污染物排放标准信息通过在全国标准信息公共服务平台手工搜集获得，涉及2005—2013年出台的全部行业型水污染物排放标准共60项。大部分行业均为首次出台行业型标准，在此之前统一执行《污水综合排放标准》（GB 8978-1996）；仅有少数行业在新标准出台前就已执行单独的行业型标准，由此可建立每一项新标准与其前序标准的一一对应关系。本文逐一提取每份标准文本中的标准号、标准名称、实施时间、前序标准情况、适用行业、适用区域等定性信息，以及化学需氧量（COD）排放浓度的旧限值、新限值、限值收紧幅度等定量信息。表1（下页）和表2 分别为国家标准和地方标准，其中国家标准39 项，地方标准21 项。

表1 国家标准信息梳理

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表2 地方标准信息梳理

标准提升变量构建的关键在于确定政策冲击范围。本文根据标准文本中“适用范围”“术语和定义”两部分的文本信息将行业范围识别至四位数（行业小类）层面①依据是《国民经济行业分类》（GB/T 4754-2002）。；通过比较新旧标准中化学需氧量排放浓度限值的高低判定标准是否提升，可以发现所有新标准均比旧标准严格，但浓度限值收紧程度存在差异②本文统筹考虑新标准（行业型标准）和旧标准（主要是综合型标准）的分级依据，选取“直接排放”浓度限值代表新标准的严格程度，选取“二级标准”浓度限值代表旧标准的严格程度。在新的行业标准体系中，“直接排放”是指工业排污单位直接向环境排放水污染物的行为；而在旧的综合标准体系中，“二级标准”主要适用于一般工业用水区，两者均准确对应一般工业污染，可以相互衔接并进行比较。。

（二）计量模型设定

由于污染物排放标准提升呈现“分批渐进”的发生特征，本文使用多期双重差分法，将所有观测中已经发生标准提升的企业作为实验组，其余作为对照组。 模型设置如下：

其中，下标i和t分别表示企业和年份，下标c2 和p分别表示二位数行业大类和省份。 模型中被解释变量lncod_emitit代表i企业在t年化学需氧量排放量的对数。政策变量standardit为本文关键解释变量，表示i企业所在的省份—四位数行业是否在t年实施了更严格的新标准，如果已实施，则该变量取值为1，否则为0。本文重点关注政策变量的系数β，若系数小于0，则表示标准提升显著降低了企业的污染物排放。Xit为其他影响企业排放的控制变量。μit为随机误差项。在控制企业固定效应θi的基础上，本文进一步添加省份固定效应σp以剔除企业地域迁移对结果的干扰，添加二位数行业和年份的联合固定效应c2，t以控制行业层面时变的不可观测冲击③如原材料价格波动、产业政策调整、贸易环境变化等。。此外，本文将标准误聚类到四位数行业—年份层级。

（三）主要变量选取

被解释变量：企业化学需氧量排放量（lncod_emitit）。化学需氧量是环境化学中最具综合性且最常使用的水污染程度测量指标，是我国环境监测、环境治理和环境执法的重点。

关键解释变量：污染物排放标准提升（standardit），见前文识别。

控制变量：包括企业、行业和地区维度的变量。企业层面的变量有：企业规模（lnkfix），用企业固定资产合计表示；企业年龄（lnage），用观测年份减去开业年份加1 计算得出，反映企业成熟程度；企业工业用水量（lnwater），体现水污染企业主要的资源投入状况；企业资本密度（lnK），为企业固定资本存量与企业雇用劳动力数量比值的对数；企业出口变量（export），若企业出口交货值大于0，则取值为1；企业国有属性变量（guoyou）和外资属性变量（waizi），依据企业资本结构识别。行业层面的变量是行业竞争程度（hhi_cic2），利用以企业主营业务收入为基础计算的分省份二位数行业赫芬达尔指数表示。地区层面的变量有：省份经济发展水平（lnGDP_pc），使用省级人均GDP 代理；产业结构（indus_ratio），使用省级第二产业产值占比刻画；财政压力（stress_fin），使用省级一般预算收入与一般预算支出的比值度量。表3 对变量进行了描述性统计。

表3 变量描述性统计

（四）样本数据来源

本文研究样本为2001—2014 年中国水污染企业微观数据，行业范围限定在工业（大类代码为6-46），共497 997 个观测值，涉及116 731家企业①由于中国工业企业数据库和中国工业企业污染排放数据库目前仅向学术界公开到2014 年，故本文样本区间为2001—2014 年。为增强研究时效性，本文后续使用2008—2021 年上市公司环境排放明细数据进行了稳健性检验。。样本由中国工业企业数据库和中国工业企业污染排放数据库匹配形成。进一步地，本文对数据质量作如下提升：（1）借鉴Feenstra et al.［25］的做法，对存在下列异常情况的观测值进行剔除：就业人数小于8 人；工业总产值、流动资产、固定资产、产品销售收入存在负值；流动资产或固定资产大于总资产；工业总产值小于工业增加值；各项注册资本为负。（2）依据COD 和氨氮产生量、氨氮排放量、工业废水产生量、工业废水排放量“多指标联动”的原则，剔除以上指标全部为0 或缺失的观测值，将样本聚焦于水污染企业。（3）剔除污染指标（各项产生量、排放量、去除量）为负的异常观测。（4）按照王班班等［26］的做法，剔除“波动观测”和“僵尸观测”②。（5）使用插值法填补各变量部分年份的缺失值，对连续变量作1%分位数的极端值缩尾处理。

三、实证结果与分析

（一）基准回归结果

本文根据式（1）估计污染物排放标准提升对企业化学需氧量排放的影响，基准回归结果如表4（下页）所示。列（1）仅控制企业和年份固定效应，政策变量的系数为-0.047，初步显示了显著的减排效应。列（2）和列（3）依次添加省份固定效应、二位数行业与年份的联合固定效应，政策变量的系数最终变为-0.078，且在1%的水平上显著，说明遗漏控制行业层面的时变差异会低估政策效应。列（4）将标准误聚类层级提升至四位数行业—年份，结论依然保持稳健。总的来看，标准提升使得企业排放平均降低7.8%，证实了假设1。

表4 基准回归结果

（二）“平行趋势”检验与动态效应分析

本文采用事件研究法对各年度的动态处理效应进行了估计：

其中，政策变量standardi，t-j为企业i在t-j期是否受到污染物排放标准提升冲击的虚拟变量，仅当企业i在t-j期时取1，其他情况均取0。因此，β0衡量的是标准提升当期的政策效果，β-5+到β-1衡量的是标准提升前5 期（及之前）到前1 期的政策效果，β1到β5+衡量的是标准提升后1 期到后5 期（及之后）的政策效果。

图1（下页）为包含有βj置信区间的平行趋势图，以政策冲击前1 期为基准期。从中可以发现，政策实施前估计系数βj均不显著异于0，实验组和对照组的COD 排放量在冲击前具有共同趋势。进一步地，标准提升当期及滞后一期，政策效果均不显著为负；从滞后两期开始，政策效果始终显著并随时间逐期变大，与现实情况吻合：我国大部分排放标准为存续企业预留了为期2年的调整时间，在标准发布后2 年内，存续企业仍然执行旧限值或执行一个介于旧限值和新限值之间的过渡限值①例如，全国于2006 年1 月1 日起实施的《啤酒工业污染物排放标准》（GB 19821-2005）显示，原定啤酒生产企业的化学需氧量最高允许排放限值为150mg/L，现存企业于2006 年1 月1 日至2008 年4 月30 日之间仍旧执行150mg/L 的原标准作为过渡，2008 年5 月1 日起现有啤酒生产企业将执行80mg/L 的新标准。，这一设置为企业提供了渐进达标的缓冲空间。

图1 平行趋势检验

（三）稳健性检验

上文通过控制多维固定效应检验了稳健性，但减排效果仍可能源于其他随机因素而非标准提升本身。为缓解潜在的内生性问题，本文进行了一系列稳健性检验，结果如表5（下页）所示。

表5 稳健性检验

图2 构造随机冲击检验

第二，排除预期效应。冲击外生性要求企业在标准提升之前没有形成政策预期，本文将t期政策变量standardit前置两期，并只保留t期及之前的样本观测。列（1）的估计结果显示，虚假政策变量stit不显著异于0，说明不存在预期效应。

第三，倾向得分匹配倍差法。潜在的样本选择问题一方面可能会造成实验组与对照组之间的差异过大，另一方面可能会出现反向因果，最终产生估计偏误。为此，本文采用核密度匹配法，将匹配范围限定在二位数行业内，进一步处理可能的样本选择偏差问题。列（2）结果说明存在的样本选择偏差问题会低估政策效应，但干扰不大。

第四，剔除其他政策干扰。我国环境政策高度“叠加”，污染企业同时受到各种地区层面、行业层面环境政策的影响，这些来源不同、类型不同、层级不同的政策共同影响工业企业的污染行为和环境影响结果［28］。为排除同时期其他环境政策干扰，本文进一步控制国家重点污染企业监控、“十一五”时期淘汰落后生产能力、2007 年“区域限批”和“流域限批”、清洁生产标准实施、2008年太湖流域特别排放标准实施、排污费收费标准提升共六项可能干扰实证结果的样本期内主要环境政策。列（3）结果表明，在剔除其他政策干扰后，标准的减排效应依旧显著。

第五，调整固定效应与控制变量。本文在式（1）的基础上进一步添加省份与年份的联合固定效应，以统一控制省级层面不可观测的其他环境政策冲击，列（4）结果显示减排效应稳健。此外，本文进一步剔除控制变量重新进行回归，以避免纳入企业及省份控制变量后引入的“坏的控制”，而严格的固定效应设置也确保了识别干净可靠［29］，列（5）显示结论仍然稳健。

第六，替换因变量。若减排效应确实存在，则将因变量替换为相似水污染指标时结论不会改变［30］。列（6）以化学需氧量排放浓度为因变量，估计系数为-0.076，且在1%的水平上显著，表明标准提升从总量和浓度两个方面降低了企业的污染水平。

第七，改变样本范围。一方面，标准提升的减排效应还可能来自高污染企业的退出和低污染企业的进入［31］，为剔除企业动态调整对估计结果的影响，本文将样本限定为平衡面板（共1 287 家存续企业），列（7）结果显示政策变量系数仍然显著且绝对值更大，说明生存能力强的企业更能适应严格的标准。另一方面，目前中国工业企业数据库和中国工业企业污染排放数据库仅向学术界公开到2014 年，较难准确反映现阶段工业水污染排放及治理情况，在一定程度上会削弱研究结论的时效性。因此，本文将标准提升政策变量的识别范围延伸至2021 年，使用2008—2021年上市公司环境排放明细数据①数据来源于国泰安数据库。复刻基准回归，列（8）显示政策变量系数依然显著为负，表明标准提升的减排效应在现阶段仍然明显，排放标准制度富有生命力。

四、机制分析

为进一步探究标准提升引致企业减排的内在机制，本文在Levinson［32］的基础上对企业COD排放量进行如下分解。

式（3）等号右侧第一项中的qdcod_produceit为企业COD 产生强度，其下降反映企业通过绿色技术创新、生产工艺升级、资源利用效率提升、用料结构优化等途径降低污染产生水平，即“清洁生产”机制；第二项中的ratioit为企业COD 去除率（去除量与产生量的比值），其提高反映企业通过扩大治污能力的途径降低污染排放水平，即“污染去除”机制；第三项中的yit为企业生产规模，其降低反映企业通过减产、停产等途径控制生产过程中必要的污染排放，即“规模限制”机制。

首先，本文选取单位产值COD 产生量（lnqdcod_produce）刻画企业清洁生产水平，考虑到清洁生产的实质是技术进步和效率改善，进一步选取基于LP 法测算的全要素生产率（tfp）进行检验。表6（下页）列（1）和列（2）结果显示，企业污染产生强度显著下降的同时生产率水平显著提高，标准提升能够倒逼企业内生减排。其次，本文选取COD 去除率（ratio）刻画企业污染去除水平，考虑到污染去除依赖于治污设施的运转，进一步选取每日废水治理设施处理能力（lnability）进行检验。列（3）和列（4）结果显示，标准提升后COD 去除率显著提高，这是企业增加环保投资、扩大治污能力的结果。最后，本文选取总产值（lny）代表生产规模以检验减产，选取正常生产时间（lntime）以检验停产，列（5）和列（6）结果显示，标准提升后企业正常生产时间没有缩短，同时工业总产值显著提高了3.5%，表明标准提升非但没有引致减产停产，反而促进了生产规模扩大，政府和企业没有采取粗暴方式应对。

表6 机制分析

五、差异化政策效应分析

上文从整体视角估计了标准提升引致企业减排的平均效应，但没有对差异化政策效应进行讨论。基于理论分析，本文从标准发布层级差异、标准提升幅度差异、企业达标压力差异三个方面检验差异化政策效应。

（一）标准发布层级差异

本文将原政策变量分离为国家标准变量和地方标准变量。当企业i受到新的国家标准冲击时，政策变量standard_countryit取1；受到新的地方标准冲击时，政策变量standard_regionit取1。

国家标准和地方标准可能存在样本重合的问题，即某省份针对某行业出台地方标准之后国家层面针对该行业出台全国标准。为此，本文借鉴Liu et al.［33］的做法，在构建国家标准回归样本时，将原政策变量standardit=1 中涉及所有地方标准的观测值剔除以确定实验组，并将样本限定在所有国家标准涉及的二位数行业范围内，以确保实验组与对照组之间特征平衡、结果可比。同理，在构建地方标准回归样本时，将原政策变量standardit=1 中涉及所有国家标准的观测值剔除以确定实验组，并将样本限定在所有地方标准涉及的四位数行业范围内。

回归结果如表7（下页）所示①已通过平行趋势假设检验。受篇幅限制，不在正文展示，如有需要，可联系作者索取。。 研究发现，国家标准和地方标准提升都能够显著降低企业排放，地方标准提升的减排效果超过19%，是国家标准提升的3.5 倍左右。这表明，需用好地方标准这把“利刃”解决突出环境问题。

表7 标准发布层级差异

（二）标准提升幅度差异

现有政策变量设置只能刻画标准是否提升，忽略了不同标准浓度限值缩紧程度的差异。因此，本文进一步构建标准提升幅度变量deltai，见公式（4）：

其中，standard_oldi为企业i执行的原标准中的浓度限值，standard_newi为企业i执行的新标准中的浓度限值，deltai在0 至1 之间且数值越大说明标准提升幅度越大。本文参照范子英和周小昶［34］“分割实验组、固定对照组”的异质性检验做法，根据标准提升幅度四分位数将实验组企业分为四组，依次与对照组企业合并回归，通过统一对照组的方法有效降低分组对估计结果的干扰。表8（下页）的结果显示，标准提升幅度并非越大越好，提升幅度小于中位数（提升幅度低于51.5%）的标准政策才能产生显著的减排效应，提升幅度处于第二分位组（提升幅度在38.0%至51.5%之间）的标准政策的减排效应最强，驱动企业降低了19.2%的排放，而提升幅度高于中位数的标准政策对企业排放的影响不显著。以上结果说明，标准提升幅度与企业减排效果之间存在“倒U 型”关系，相较于过于宽松和过于严格的情况，适中的标准提升幅度能够产生最大的减排效果。

表8 标准提升幅度差异

（三）企业达标压力差异

本文借鉴Hau et al.［35］关于企业对最低工资标准提升的敏感程度的刻画思路构造企业达标压力。测算方法如下：

其中，对于样本期内受到过冲击的实验组企业，ndi是指企业i在标准提升前一年的COD 排放浓度。具体地，如果标准提升发生在企业存续的第二期至最后一期之间，则用企业受冲击前一期的排放浓度代理；如果标准提升发生在企业进入当期及之前年份，则用企业进入当期的排放浓度代理。nd_standardi为企业i对应新标准的排放浓度限值。实际达标压力gapi大于1 表示企业排放浓度高于标准限值，该指标越大说明企业排放水平距离标准要求越远，达标压力越大。对于从未提升标准的对照组企业，设置其达标压力gapi为0。

本文根据达标压力四分位数将实验组企业分为四组，依次与对照组企业合并回归。表9（下页）列（1）为政策变量与企业达标压力交互项的回归结果，其系数显著为负说明标准提升的减排效应随着企业达标压力变大而增强。列（2）—（5）的分组回归结果显示，标准提升后达标压力最小的第一分位组企业排放量未显著上升，达标压力较大的企业排放显著下降，尤其是压力最大组企业排放下降了31.6%，是平均政策效应的4 倍。以上结果表明，标准提升能够有效驱动环境状况较差的企业迅速减排，在“补短板”上作用明显；但是对促进环境状况较好的企业进一步提升环境绩效影响有限，在“拓前沿”上作用不足。

六、研究结论与政策建议

本文基于2001—2014 年中国工业企业污染排放数据库和中国工业企业数据库的匹配数据，采用多期双重差分法对污染物排放标准提升的微观污染治理效应进行评估，并探究其内在机制和差异化政策效应，主要结论如下：第一，污染物排放标准提升使得企业化学需氧量排放量平均降低7.8%，显著改善了企业环境绩效。动态效应方面，政策效应从滞后两期开始显著并持续扩大，这与新标准发布后为企业提供两年调整期的实际情况相符，说明循序渐进的政策设计有利于企业实现长期减排。第二，从规模和技术两个角度剖析企业减排的内在机制，发现减排没有以减产或停产为代价，而是通过前端清洁生产和末端污染去除的方式共同实现。第三，标准提升的减排效应在差异化的标准发布层级、标准提升幅度和企业达标压力下呈现异质性特征，该效应在制定出台地方标准、标准提升幅度适中和企业达标压力较大的情况下更为明显。基于上述结论，提出如下政策建议：

第一，持续完善污染物排放标准体系，夯实其在现代环境治理体系中的基础地位。首先，在标准设计上循序渐进、不急不缓，科学、合理设置排放限值，把握好“有效约束”和“适度压力”之间的关系。其次，有序推进排放标准的覆盖、优化和更新，对仍然没有排放标准的行业根据实际管理需要加快完善；适当提高排放标准的修订更新频率，将标准约束从“短期冲击”升级为“长期预期”，避免企业向短视化经营的方向偏离。最后，重点推动地方标准的制定和应用，鼓励地方政府根据生态环境质量状况和环境治理需求有针对性地出台地方标准，在实践中探索分时段、分区域的标准动态执行机制，进一步发挥排放标准体系的整体效能。

第二，分层分级精准施策，进一步延展排放标准的约束覆盖范围。标准提升的减排效应呈现“非对称性”，对未达标企业的倒逼明显但是对已达标企业的影响不足。因此，应当优化现有分行业“一刀切”的排放浓度限值设置方式，在准确掌握污染源相关信息的基础上分层分级设置排放标准，对初始污染水平不同的企业实施差别化约束、差别化引导和差别化激励，对于优势企业鼓励其引领行业绿色发展前沿，对于有潜力的企业充分挖掘减排潜力，对于落后企业做好政策扶助和有序退出工作，促使各类污染企业“劣者趋良、良者趋优、优者更优”。

第三，强化政府在企业达标转型过程中的监督角色。排放标准的约束生效离不开政府严格执法。因此，生态环境主管部门要强化常态化环境监测和执法，严肃查处偷排超排、稀释排放、数据操纵等违法行为，强化达标排放在环境执法中的刚性约束地位；以整体观、协同观指导环境治理，缩小生态环境标准执行力度在不同区域间的差距，推进环境污染跨行政区域联防联控联治。Reform