通过启示进行监管：污染监测对劳动力需求的影响

《Business Strategy and the Environment》：Regulation Through Revelation: The Effect of Pollution Monitoring on Labour Demand

实时污染监控通过资本投资增加和产出扩张显著提升中国受监管企业就业，5%的平均增幅中非国企响应更积极，创新作用有限。研究发现环境监管与经济绩效兼容，为发展中国家提供政策参考。

　　本研究探讨了实时污染监测计划对制造企业经济表现和劳动力需求的影响。尽管通常认为环境法规会对企业运营产生负面影响，但研究结果表明，增强的污染监测措施对受监测企业产生了显著且稳健的正面影响。平均而言，参与该计划的企业就业人数增加了约5%，相当于平均增加了约102名员工。进一步分析指出，这种正面的就业效应主要由资本投入的增加以及随之而来的产出扩张所驱动，而创新虽然在统计上具有显著性，但其经济影响相对较小。此外，研究还探讨了不同行业之间的异质性、企业所有权结构以及监测计划与其他同期环境政策之间的相互作用。这些发现为技术进步在提升环境执法效率方面提供了有价值的见解。

在环境监管的实施过程中，准确掌握污染物排放情况和企业的合规行为至关重要。虽然环境目标在整体层面上可能雄心勃勃且全面，但若执法力度不足或监测手段不够完善，将难以实现这些目标。联合国环境规划署的一项调查显示，在全球176个国家中，环境监管的执行力度普遍较弱，这一趋势加剧了环境威胁（UNEP 2019）。在美国等发达国家，监管机构越来越重视非传统的执法手段，例如利用遥感技术和动态追踪系统，针对严重违规者进行监管（Hoff and Christopher 2009；Blundell et al. 2020）。一些发展中国家也开始实施类似的措施，例如巴西的DETER系统利用近实时卫星图像监测森林砍伐情况（Assun??o et al. 2023），以及印度的连续排放监测系统（Srivastava et al. 2024）。这些新型执法工具不仅有助于更有效地分配有限的执法资源，还能减少地方层面执法自由裁量可能带来的潜在问题（Duflo et al. 2018；Zhang et al. 2018）。

本研究聚焦于一项实时污染监测计划对制造企业劳动力需求和经济表现的影响。我们采用中国中央政府于2007年启动的“国家重点监控企业”（NSM）计划作为准实验。该计划的核心措施包括：对于排放量超过一定阈值的企业，必须安装自动监测系统，并向由国家环境保护总局（SEPA）运营的全国性监测网络提交实时污染物排放数据。与传统的自我报告和间歇性审计相比，这种更密切的监督消除了企业与监管者之间的信息不对称，提高了企业对被检查和受到惩罚的概率及惩罚严重性的预期。因此，企业会重新权衡不充分治理所带来的经济收益与被发现违规后的潜在处罚，从而更倾向于遵守法规并进行治理。从环境联邦主义的角度来看，该计划降低了企业与地方监管者之间的勾结可能性，因为监测网络由国家环境机构SEPA直接管理。

近年来的实证研究表明，增强的监测和执法工具在减少污染和遏制不合规行为方面发挥了重要作用（例如，Evans 2016；Zhang et al. 2018；Duflo et al. 2018；Blundell 2020；Blundell et al. 2020）。例如，Evans（2016）研究了美国环境保护署（EPA）设计并公开的“重点关注名单”对企业违规行为的影响。结果显示，创建该名单后，平均违规概率下降了10%至15%，而公开名单后，这一概率进一步下降至15%至23%。Zhang等人（2018）则研究了NSM计划对废水排放的影响，发现中央对地方执法的监督减少了工业化学需氧量（COD）排放量近30%。Duflo等人（2018）则探讨了印度污染监管的动态模型，发现监管者的随意检查显著提高了企业的治理水平。Blundell（2020）和Blundell等人（2020）研究了美国EPA采用的动态执法方式，即根据企业过往的合规记录设定处罚措施。结果显示，对于合规成本预期较高的企业，其治理措施得到了显著改善。所有这些研究都强调了增强的执法工具在减少污染方面的有效性。然而，一个尚未解决的问题是，这些执法工具对企业劳动力和经济表现的影响。本研究旨在填补这一研究空白。

本研究的贡献体现在三个方面。首先，本研究建立了增强污染监测如何影响企业劳动力需求的机制。以往的研究对受严格环境法规约束的企业表现出混合的就业效应（例如，Berman and Bui 2001；Morgenstern et al. 2002；Cole and Elliott 2007；Walker 2011），这可能是由于企业对这些法规的不同中间反应所导致。本研究采用因果中介框架，估计了污染监测对企业就业的直接和间接影响，通过不同的渠道进行分析。我们探讨了四个可能对就业效应产生影响的因素，即产出、资本投入、管理成本和创新。研究结果表明，在NSM计划下，企业资本投入增加，进而带动产出扩张和劳动力需求上升。同时，企业也会受到激励，寻求更清洁、更高效的生产流程，从而推动创新。

其次，本研究补充了现有文献，进一步证明了增强污染监测在降低污染水平方面的显著作用，同时分析了受监测企业的劳动力和经济表现。与强制性法规不同，污染监测方案主要作为信息工具，通过提高透明度和问责性来发挥作用。受监测企业通常在应对这些措施时拥有更大的灵活性，因为它们并不立即需要满足严格的排放标准。相反，它们可以根据自身的运营限制和长期目标，选择最适合的应对策略。这种灵活性可能导致企业行为和劳动力需求呈现出与传统命令控制型法规不同的模式。因此，增强的污染监测方案在某种程度上与自愿型环境法规相似，后者依赖于未来法律责任的隐性威胁，并给予企业更大的自由度来提升环境绩效（Christmann and Taylor 2006；Langpap 2015；Lyon and Maxwell 2019）。我们的研究结果还显示，国有企业（SOEs）和非国有企业（non-SOEs）对增强污染监测的反应存在异质性，进一步体现了该计划的灵活性。

第三，本研究从发展中国家的视角，为环境监测和执法的经济学文献做出了贡献。目前，大多数相关研究主要集中在发达国家，尤其是美国（例如，Evans 2016；Earnhart and Friesen 2017；Zou 2021）。然而，对于像中国和印度这样的发展中国家而言，完善的污染监测系统可能尤为重要，因为这些国家在数据准确性和问责性方面常受到质疑。此外，改进的污染信息所带来的潜在福利收益可能在发展中国家更加显著（Barwick et al. 2024）。自20世纪90年代以来，中国经历了快速的经济增长和工业化，这导致了严重的环境污染，严重影响了公众健康，并可能造成高达国内生产总值（GDP）10%的经济损失（Lyu and Yang 2024）。通过研究中国全国污染监测网络对制造业企业的影响，本研究为其他快速发展的国家提供了宝贵的见解，说明利用技术进步来缓解工业化带来的负面影响的潜在益处。尽管NSM计划被发现增加了企业的运营成本，但它也刺激了资本投入和创新，这些可能带来超出环境改善之外的经济收益。这些发现对于当前关于新型执法工具的学术和政策讨论具有重要意义，表明环境保护与经济增长可以相互兼容。

本研究的方法论结合了反事实估计方法与双重差分（DID）框架，以识别NSM计划与受监测企业后续就业和经济表现之间的因果关系。通过引入企业与年份固定效应，我们能够非参数地处理时间不变的企业异质性以及共同冲击。分析的重点在于企业内部的变化，任何基于时间不变的不可观测变量的选择性进入都被企业固定效应所捕捉。我们还采用熵平衡技术，对原始样本进行重新加权，使得控制组的企业在关键特征上与受处理组的企业几乎相同（Hainmueller 2012；Hainmueller and Xu 2013）。此外，我们采用最近邻匹配策略，选择与受处理企业特征相似的控制企业。这些加权和匹配方法直接缓解了选择偏差，确保了受处理与控制企业在可观测特征上的可比性。最后，我们还使用了交互固定效应反事实估计器（IFEct估计器），进一步缓解了未观测时间变化混杂因素以及处理时间交错设置的担忧（Liu, Wang, and Xu 2024）。在稳健性检验中，我们进行了安慰剂测试以验证平行趋势假设，并采用了重新中心化工具变量（re-centred IV）方法以解决可能因非随机处理暴露而产生的偏差（Borusyak and Hull 2023）。这四种估计方法（双重固定效应、熵平衡、匹配、IFEct估计器）以及稳健性检验共同增强了对增强污染监测计划因果推断的有效性。

为了简要预览研究结果，NSM计划对受监测企业的就业水平产生了统计上显著且稳健的正面影响。在NSM计划实施后，受监测企业的员工总数相比未受监测企业增加了约5%。这一正面影响在高污染行业以及非国有企业中尤为明显。路径分析的结果表明，劳动力需求的增加主要由资本投入的增加以及随后的生产扩张所驱动，占总效应的约40%。尽管产出本身并未直接受到增强监测的影响，但它作为资本扩张影响劳动力需求的传导渠道发挥作用。创新也起到了统计上显著但相对次要的中介作用，而管理成本似乎未受到NSM计划的影响，也不构成就业效应的中介因素。

进一步分析企业所有权的异质性发现，国有企业和非国有企业对增强污染监测的反应存在显著差异。非国有企业在NSM计划实施后显著增加了资本投入，并经历了生产扩张和劳动力需求上升的正面效应。相比之下，国有企业虽然也增加了资本投入，但增幅较为有限，而更倾向于投入创新。这一发现与现有文献一致，表明国有企业在投资决策上往往具有有限的管理自主权，并且在劳动力政策上较为僵化。此外，研究还发现，NSM计划导致企业的运营成本上升，并减少了资产回报率（ROA）和现金持有量。然而，这些财务影响并未构成NSM计划所观察到的就业效应的中介因素。研究结果在一系列敏感性检验中保持稳健，包括考虑与其他针对相似企业的政策重叠、进行安慰剂测试以及应用工具变量方法。

本文的其余部分结构如下：第二部分介绍了NSM计划的背景，第三部分描述了研究使用的数据，第四部分介绍了实证策略，第五部分展示了研究结果，第六部分探讨了影响机制，第七部分提供了额外的分析，最后一部分总结了研究发现，并提出了未来研究的方向。