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中山大学学报(社会科学版) 2022 年第 5 期


                                            表7   基于股票流动性的分组回归结果
                                         (1)               (2)              (3)               (4)
                                               TA Dummy                             TA Ratio
                                     股票流动性高            股票流动性低            股票流动性高            股票流动性低
                                                     Panel A:全样本
                                                                                                   *
                                        -0. 116           -0. 111           -0. 012          -0. 038
                  Treatment×Post
                                       (0. 08)           (0. 08)           (0. 01)           (0. 02)
                    控制变量                已控制               已控制               已控制               已控制
                 系数差异性检验                         0. 9673                            0. 0596 *
                          2
                    Pseudo R             0. 05             0. 07             0. 13             0. 10
                   Observations          6480              6283              6484              6308
                                                     Panel B:第1阶段
                                                               ***                                ***
                                        -0. 079          -0. 341            -0. 008          -0. 100
                  Treatment×Post
                                       (0. 11)           (0. 11)           (0. 01)           (0. 03)
                    控制变量                已控制               已控制               已控制               已控制
                 系数差异性检验                         0. 0861 *                          0. 0067 ***
                    Pseudo R 2           0. 05             0. 10             0. 17             0. 14
                   Observations          3371              3586              3374              3603
                                                   Panel C:第2—3阶段
                                        -0. 180           0. 089            -0. 021           0. 017
                  Treatment×Post
                                       (0. 12)           (0. 12)           (0. 02)           (0. 03)
                    控制变量                已控制               已控制               已控制               已控制
                 系数差异性检验                         0. 1037                             0. 9439
                          2
                    Pseudo R             0. 05             0. 06             0. 13             0. 08
                   Observations          3107              2697              3110              2705
                注:括号内是经公司层面调整的聚类标准误; 、、分别表示在 1%、5% 和 10% 的置信水平上显著;系数差异性检验汇报的是 P 值。
                                               *** ** *
             限于篇幅,我们只汇报Treatment×Post的回归结果。其余解释变量的回归结果与表3保持基本一致,感兴趣的读者可向作者索取。
             重污染企业技术并购的抑制效果在民营企业、融资约束高的企业和股票流动性低的企业中更为显著,但
             是这一结果只在环境规制政策出台的第 1 阶段显著,这表明融资摩擦是导致环境规制抑制波特效应实
             现的重要影响因素,但是其影响的持续度会随着分阶段政策的出台而逐步弱化。本文的研究结论揭示
             了融资环境是环境规制影响企业创新的重要作用机制之一,进而能够更加全面地理解环境规制波特效
             应的实现条件。
                 本文的政策意义在于,首先,鉴于融资摩擦是抑制中国环境政策能否实现波特效应的重要影响因
             素,建议政府管理部门在设计环境政策时,适当出台相应配套支持政策以降低环境政策对受管制企业技
             术创新的负面影响。其次,融资摩擦对环境规制负面效应的调节效果仅在环境规制出台后的首个阶段
             显著。这一方面为管理部门分步进行政策推进提供了经验支持,另一方面,鉴于投资机会对于企业的重

             要性和关键性,如若能够及时、有效地减少民营企业在融资时的不公平待遇和增强资本市场的融资功
             能,环境政策对企业技术创新投资的负面影响将会得到显著缓解,有利于企业把握稍纵即逝的投资机
             会,获取关键发展机遇。综上,本文的研究结论表明,环境政策若要实现环境保护与经济增长的协调发
             展政策目标,充分考虑环境政策出台对企业融资的可能影响更为重要且迫切。





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