1、中国人口 资源与环境 2023 年 第33 卷 第8 期CHINA POPULATION，RESOURCES AND ENVIRONMENT Vol.33 No.8 2023多元监管工具如何促进制造企业绿色生产行为？冯雨1，王建明2（1.浙江财经大学中国政府管制研究院，浙江 杭州 310018；2.浙江财经大学工商管理学院，浙江 杭州 310018）摘要 通过政府规范与引导，促使企业采取绿色生产行为，对摒弃粗放式生产方式推动经济绿色发展具有重要意义。基于全国592家制造企业微观调研数据，运用有序回归模型与链式中介模型，研究监管工具对企业绿色生产行为的推进效果及在推进过程中监管工具间的交互效应，
2、并探究监管工具对企业的作用机制。实证发现：法律法规型、行业标准型、经济激励型、宣传教育型和信息引导型五类监管工具均能促进企业绿色生产行为的发生；多元监管工具在推进企业绿色生产进程中，存在互补效应和替代效应，即多元监管工具同时作用于企业绿色生产行为时，既可能产生政策合力，也会存在政策效应抵消的现象；监管工具干预不同性质企业时，政策边际效果存在差别，而监管工具干预不同规模、地区的企业时，政策异质性不显著；绿色研发投入和技术创新在监管工具推进企业绿色生产行为的影响过程中，具有部分链式中介作用。在推进制造企业绿色生产的实践中，政府应拓展监管工具种类，丰富监管工具规范形式；科学评估监管工具的政策效能，发
3、挥多元监管工具的协同效应；关注异质性企业的政策偏好，实施精准施策；准确把握监管工具的作用机制，提高监管工具的干预效率。该研究从多元监管工具政策交互的角度，科学评估多元监管工具的实施效果及监管工具间的依赖性与互动性，厘清监管工具的政策异质性与作用机制，拓展了监管政策工具的研究视域，为政府制定和实施“组合拳”政策提供参考价值。关键词 多元监管工具；绿色生产行为；交互效应；有序回归；链式中介中图分类号 F205 文献标志码 A 文章编号 1002-2104（2023）08-0102-14 DOI：10.12062/cpre.20230324在全球环境危机与生态困境下，低碳经济发展与企业绿色转型日益受
4、到国内外实践层面的广泛关注，现已成为时代的重要议题。在促进企业采取绿色生产行为的进程中，中国政府坚持主张通过完善与创新监管工具来规范企业生产行为。近年来，紧紧围绕低碳减排、清洁生产等方面就出台了120多项法律法规、行业标准和经济激励政策等1，并积极地开展绿色宣传教育活动和实施各类绿色信息公示指南。中国政府投入大量的财政资金和社会资源，然而企业采取绿色生产行为的动力仍然不足2。在“3060”“双碳”目标压力下，如何利用多元监管工具的政策合力促进企业绿色生产行为的发生，实现社会全面绿色化，是一个值得重点关注和深入研究的现实问题。企业采取绿色生产行为是推动社会可持续发展的关键环节。由于绿色生产行为具
5、有外部性特征，如何利用政府监管工具促使企业采取绿色生产行为成为学者们研究的热点。现有文献集中于探索监管工具在企业绿色创新、绿色生产率、企业绩效等方面的干预效果3-4，然而在研究监管工具政策效果时，学者们囿于某类监管工具的“独立”政策效果评估，忽视监管工具间的相互作用与依赖性，但是不“剥离”监管工具间的交互效应，政策效果会被误估，研究结果存在发表偏倚（Publication Bias）5，造成监管窘境。另外，学者们在评估监管工具的政策效果时，局限于监管工具实施前后的政策效果对比，缺乏企业绿色转型过程中组织异质化行为的探讨，尤其是对企业“走向绿色”的具体过程和机制的研究讨论不足6。基于此，该研究针
6、对多元监管工具的政策效果展开深入研究与剖析，评估与甄别监管工具的干预效能及其交互效应，并探究监管工具的影响机制，重点回答以下几个问题：第一，多元监管工具联动机制下，监管工具的政策效果能产生1+12的效能吗？第二，同一监管工具规收稿日期：2022-08-24 修回日期：2023-04-18作者简介：冯雨，博士生，主要研究方向为绿色生产、绿色消费和政府监管。E-mail：。通信作者：王建明，博士，教授，博导，主要研究方向为绿色消费和监管政策。E-mail：。基金项目：研究阐释党的十九届四中全会精神国家社会科学基金重大项目“数字经济时代完善绿色生产和消费的制度体系和政策工具研究”（批准号：20ZDA
7、087）。冯雨，王建明.多元监管工具如何促进制造企业绿色生产行为？J.中国人口 资源与环境，2023，33（8）：102-115.FENG Y，WANG J M.How to promote the green production behavior of manufacturing enterprises with multiple regulatory tools？J.China population，resources and environment，2023，33（8）：102-115.102冯雨，等：多元监管工具如何促进制造企业绿色生产行为？制异质性企业时，政策边际效应一致吗？第三，
8、监管工具是如何促使企业生产行为转变的，其影响机制是什么？为此，该研究通过在全国范围内开展随机调研，基于592家微观制造企业的调查数据，运用Ordered Probit模型和链接中介模型的研究结果，为政府设计与实施“绿色”监管工具提供理论参考，助力中国实现低碳经济社会。该研究主要边际贡献在于：将现有绿色监管工具精细为五类，并分别探究每类监管工具的“独立”效能和多元监管工具的“联合”效能，弥补以往研究对象单一化或不具体性的缺陷；在探究监管工具的政策效果时，分析多元监管工具的依赖性与互动性，厘清多元监管工具间的替代关系与互补关系，有利于科学评估监管工具的政策效果；构筑链式中介模式，打开监管工具对企业
9、绿色生产行为影响的黑箱，剖析多元监管工具推进效果的作用机制。1理论分析与研究假设现阶段企业采取绿色生产行为的主动性和积极性仍然不足，实施政府监管工具已成为促使绿色生产行为发生的重要手段。学者们集中于探究某类监管工具与企业绿色生产行为间的线性、非线性关系，发现政府规制与企业绿色生产行为的发生确实存在密切的关系7。近年来，学界普遍将绿色监管工具分为命令控制型（约束）、经济激励型（激励）和信息引导型（引导）三类8-9，探讨每类监管工具的政策效果或对比不同监管工具的政策效能差异。中共十九大以来，中国政府更加注重监管工具设计与实施的精细化、差别化，创新地摸索出一套中国式绿色监管工具体系，其特点为“大”类
10、监管工具中存在“小”类差别，“同”类监管工具中具有“异”类侧重点。具体表现为：法律、法规、行业技术标准和行业项目标准等同属于命令控制型监管工具，它们都能对企业生产行为进行限制与约束10，但是在实施侧重点上存在一定差别。如，法律、法规政策是由立法机构颁布的正式“红头文件”，更侧重于宏观层面的调控，适用面广、精准度低，能产生即时政策效果；而行业技术标准和行业项目标准等属于行业标准规范，是由相关政府部门、组织机构或行业机构商议制定的针对具体行业的绿色生产规范细则11。它属于中观规制工具，其灵活性更强，稳定性和强制性稍弱。因而，命令控制型监管工具根据实施机构、政策效果等差异性，可细分为法律法规型和行业
11、标准型两类监管工具。经济激励型监管工具借助于市场力量，将外部性行为内部化，通过绿色补贴、绿色减税和征收碳税等形式“诱导”企业绿色生产行为的发生12。目前中国仍以正向激励型监管工具为主，包括绿色技术奖励、节能减排补贴、绿色信贷支持等正向刺激政策，仍未正式实施征收碳税等负向“鞭策”政策，因而学者们一般不会再对经济激励型监管工具进行细分，将所有市场刺激型监管工具统称为经济激励型监管工具13。学术界将能够提升企业绿色认知水平的柔性监管工具统称为信息引导型监管工具，如信息披露、宣传教育、绿色技能培训等。但是梳理文献与调研监管工具的实施形式发现，学者们所指的信息引导型监管工具是一种广义的柔性监管工具，它们
12、在实施方式、实施效果、实施手段等方面存在明显差异。例如，宣传教育、技能培训等更多地归属于道义劝说，是一种双向、互动式信息“对话”过程，遵循企业自愿参与的原则，企业的接受度和参与度更高，是柔性监管工具的代表。然而，信息披露、信息公示、绿色指南等政策一般是单向、机械化的信息传递过程，企业在一定规则要求下被迫公示与遵守绿色规则，这类监管工具企业参与度不高，实施效果也欠佳，政府仍需以强制性手段“规定”企业绿色信息公示范畴和公示内容14。因而，广义的信息引导性监管工具细可分为狭义的信息引导型（信息公示、绿色指南等）和宣传教育型（宣传教育、技能培训等）两类监管工具。综上，参考Ma等15、高歌16对监管工具
13、的分类方法，遵循“同中有异、本同末异”的原则，依据监管工具的中国特色，将企业绿色生产领域的监管工具细分为法律法规型（强制）、行业标准型（约束）、经济激励型（激励）、宣传教育型（劝说）与信息引导型（引导）五类监管工具，并以此探究中国式监管工具的政策效果。1.1监管工具对企业绿色生产行为的影响企业绿色生产行为的正外部性特征为政府实施监管工具提供了理论支撑。中共十八大以来，中国的绿色监管工具逐渐趋于完善化和综合化，由单一政府监管工具向多元监管工具跃进17，对企业生产行为进行不同视角、不同维度的干预。在约束与引导企业生产行为时，法律法规型、行业标准型和经济刺激型监管工具是中国最常用的三类监管工具18。
14、政府通过法律法规“明文规定”企业生产行为的范畴，企业必须根据政府规制的要求采取绿色生产行为，否则会面临行政处罚或被关停的威慑与风险。在“绿色”法律法规的指引下，政府部门或组织机构还会针对具体行业出台绿色生产标准细则，若企业继续采取非绿色生产行为可能会影响其供应链合作关系，甚至会影响其生存，企业为了生计不得不选择渐进的绿色路径，尝试采取绿色生产行为。另外，对于趋利性质的企业而言，相比于强制性的绿色监管工具，经济激励型监管工具的效率更高，更能够促进企业绿色创新19。在“胡103中国人口 资源与环境 2023 年 第 8 期萝卜”政策吸引下，企业不论是“滥竽充数”还是“精益求精”的创新目的20，在绿
15、色生产技术创新之后，其采取绿色生产行为的可能性都会增加。在多元监管工具的干预下，虽然宣传教育和信息引导型监管工具没有法律法规型等监管工具“立竿见影”的政策效果，但是这两类监管工具可以通过潜移默化的方式提升企业的绿色认知，长此以往下企业将内化出绿色生产行为，从而“接纳”并持续地采取绿色生产行为21。据此，提出如下假设。H1：监管工具会促进企业绿色生产行为的发生。H11：法律法规型监管工具会促进企业绿色生产行为的发生；H12：行业标准型监管工具会促进企业绿色生产行为的发生；H13：经济激励型监管工具会促进企业绿色生产行为的发生；H14：宣传教育型监管工具会促进企业绿色生产行为的发生；H15：信息引
16、导型监管工具会促进企业绿色生产行为的发生。1.2在推进企业绿色生产过程中监管工具间的交互关系多元监管工具的干预目的均为促进企业绿色生产行为的发生，它们在“多赛道”齐头并进地向同一目标推进时，难免会出现在不同维度间的交织互动，构建“第三域”的监管空间22。例如，法律法规型监管工具是政府对企业非绿生产行为进行处罚和约束的工具，适用范围较广，但是其规定却不能面面俱到；而行业标准可在法律法规的指引下对其进行细则性补充，如行业组织结构根据行业特点针对性地规定企业绿色生产行为应符合的技术、包装等规定，因而两类监管工具在促进企业绿色生产行为发生的过程中会存在互补关系。近年来，中国已由法律法规、行业标准型的“
17、大棒”工具，开始向“胡萝卜+大棒”的综合监管工具转变，利用“红脸+黑脸”的监管工具组合促进企业绿色生产行为的发生。也就是说，在推进企业绿色生产行为进程中，法律法规型、行业标准型监管工具与经济激励型监管可以从更多维度、更多视角促进企业采取绿色生产行为，其中会存在互补关系。虽然法律法规型和行业标准型监管工具是最直接干脆的监管工具，但是若企业未能从心理上欣然接受，容易造成“按下葫芦浮起瓢”的监管窘境23。此时若能通过绿色宣传、教育、信息公示等方式将企业绿色认知水平达到一定水准，强制性监管工具会更易被企业支持。另外，宣传教育型和信息引导型监管工具的实施缺少强制力的保障24，法律法规型和行业标准型监管工
18、具则可为其“撑腰”，因而法律法规型、行业标准型两类监管工具分别与宣传教育型和信息引导型两类监管工具存在互补、互助关系。相较于强制性监管工具，经济激励型监管工具更能提高企业绿色生产行为的积极性。但是在信息不对称下，经济激励型工具也难以发挥其应有的政策效果，而宣传教育型和信息引导型监管工具却可以帮助消除一定程度的信息壁垒，宣扬绿色生产的即时利益，为经济激励政策的实施夯实绿色思想基础25。换句话说，宣传教育型、信息引导型两类监管工具是经济激励型监管工具的“最佳拍档”。此外，经济激励型监管工具又能为宣传教育型和信息引导型监管工具提供“物质保障”，提升企业参与宣传教育、绿色信息公示等活动的积极性，因而宣
19、传教育型、信息引导型两类监管工具与经济激励型监管工具间也会存在互补关系。此外，虽然宣传教育型和信息引导型都能为法律法规型、行业标准型和经济激励型监管工具的实施扫除绿色“文盲”，助力企业内化出绿色生产习惯26，然而宣传教育型和信息引导型这两类监管工具作为“孪生姐妹”工具组合，在促进企业采取绿色生产行为时，势必会“互帮互助”。例如，宣传教育型监管工具更多是通过讲解、培训绿色生产的好处“吸引”企业绿色生产行为的发生，而信息引导型监管工具更多是通过“劝说”的方式，让企业公示绿色信息放弃非绿色生产行为。两类监管工具在“主动”与“被动”地引导企业采取绿色生产行为中互相补充，从多维度促使企业绿色生产行为的发
20、生。据此，提出如下假设。H2：在推进企业绿色生产过程中，多元监管工具间存在交互效应。H21：在推进企业绿色生产过程中，法律法规型与行业标准型监管工具存在互补效应；H22：在推进企业绿色生产过程中，法律法规型与经济激励型监管工具存在互补效应；H23：在推进企业绿色生产过程中，法律法规型与宣传教育型监管工具存在互补效应；H24：在推进企业绿色生产过程中，法律法规型与信息引导型监管工具存在互补效应；H25：在推进企业绿色生产过程中，行业标准型与经济激励型监管工具存在互补效应；H26：在推进企业绿色生产过程中，行业标准型与宣传教育型监管工具存在互补效应；H27：在推进企业绿色生产过程中，行业标准型与信
21、息引导型监管工具存在互补效应；H28：在推进企业绿色生产过程中，经济激励型与宣传教育型监管工具存在互补效应；104冯雨，等：多元监管工具如何促进制造企业绿色生产行为？H29：在推进企业绿色生产过程中，经济激励型与信息引导型监管工具存在互补效应；H210：在推进企业绿色生产过程中，宣传教育型与信息引导型监管工具存在互补效应。1.3监管工具对异质性企业的推进效果根据个体特质理论，企业特征差异决定了其在面临相同情景时会表现出不同的反应，因而异质性企业在受到监管工具干预时，监管工具的靶向性和有效性会存在不同。参考已有研究，发现不同性质、规模和区域的企业对监管工具的敏感度和反应行为存在显著差异27-28
22、。对于不同性质的企业而言，其战略目标差别较大，企业在绿色转型的战略导向和经营理念上存在差异。相比于国有、集体企业，其他性质的企业，如民营企业更愿追求相对短期的收益，而国有、集体企业除谋求经济绩效外，还会有政治韬略，对国家政策的敏感性更强29，积极遵循绿色法律法规，争做行业标准的执行者和领跑者，因而国有、集体企业对法律法规型、行业标准型、宣传教育型等各类监管工具的执行效果都会更好。民营企业普遍存在资金紧张的经营痛点，经济激励型监管工具对其吸引力更强，而宣传教育型、信息引导型监管工具对其影响不足。对于不同规模的企业而言，绿色生产是一种更高风险、不确定性的“二次创业”过程，短期内难以覆盖企业投入成本
23、。相对于大规模企业，小规模企业的“承受”能力有限，稍有“风吹草动”可能面临破产风险30，所以小规模企业在达到法律法规、行业标准的规定后，不愿追求更高浓度的绿色行为。即使再配合宣传教育型、信息引导型监管工具，小规模企业采取更高绿色生产行为的政策效果也是有限；而大规模企业为了树立“标杆”形象，在达到法律法规、行业标准的要求后，在宣传教育和信息引导型监管工具干预下，仍然会追求更高的绿色生产行为等级。中国资源结构具有明显的区域性，表现为中东部地区企业的资源较为丰富，如中东部地区的企业具有进行绿色生产行为的人力和资金等资源，对新兴市场和新型理念接受度也较高，行业标准型、宣传教育型和信息引导型等监管工具都
24、能较好地促进中东部地区采取绿色生产行为；而西北地区的企业多为传统制造企业，受限于技术压力和外部资源，难以转变战略方向，其绿色生产基础相对薄弱，除了法律法规型、经济激励型监管工具会有一定约束和引导效果外，宣传教育型、信息引导型监管工具对“差等生”的劝导效果会稍差。据此，提出如下假设。H3：监管工具对异质性企业绿色生产行为的推进效果存在差异。H31：监管工具对不同性质的企业绿色生产行为的推进效果存在差异；H32：监管工具对不同规模的企业绿色生产行为的推进效果存在差异；H33：监管工具对不同地区的企业绿色生产行为的推进效果存在差异。1.4监管工具对企业绿色生产行为的作用机制促使企业绿色生产行为的发生
25、是一项长期性、高风险、高难度的系统工程，企业断然不会“贸然行事”。但是在企业收到政府法律法规层面或行业标准层面的外部约束信号时，会认为采取绿色生产行为已经是不可扭转的事实，就会“步步为营”地谋划如何调整自身战略资源，如绿色研发投入和绿色技术创新等，实现“走向绿色”的具体过程与路径。若政府再能对其实施经济激励型监管工具，绿色补贴会在一定程度上削弱企业绿色研发活动的外部性与成本不确定性，根据“波特假说”，企业此时就会通过增加绿色研发投入进而进行技术创新。当政府的创新补贴信号传递出来时，企业不管是为了“赚取”政府补贴，还是基于绿色生产的压力，都会选择增加绿色技术的研发投入31，进而进行绿色技术创新，
26、在企业具备了绿色生产行为的技术能力后采取绿色采购、清洁生产等绿色生产行为。另外，因企业绿色生产行为的复杂性和高风险性，政府在采取绿色生产行为之前势必会存在一定程度的恐慌情绪，政府实施宣传教育型和信息引导型监管工具可以帮助其缓解心理负担，企业渐进地增加绿色研发和创新绿色技术，进而大胆地采取绿色生产行为。可见，政府监管对企业绿色生产行为的干预具有“慢”传导性，监管工具通过“辐射”企业“绿色意愿”，调整企业资源战略，最终才会采取绿色生产行为32，表现为企业在接收到政府规制信号时，首先会进行研发战略调整，表现为在“尖端”进行研发投入的增加，在“中端”进行技术创新，然后再对“末端”生产行为进行调整。据此
27、，提出如下假设。H4：研发投入、技术创新在监管工具推进企业绿色生产行为的过程中，具有链式中介作用。2量表设置、数据与变量2.1研究量表设计与数据来源该研究在设计量表时，参考了相关成熟量表，并基于“本土情景”进行补充。企业绿色生产行为量表参考了Melngk等33、Zsidisin等34设计的绿色生产行为量表，并根据研究内容，从企业绿色采购、清洁生产、绿色销售和废物回收4环节调研企业绿色生产行为的实践程度，最终设计15个调研题项；监管工具量表参考了李冬琴35、王建明等23设计的监管工具量表，设计32个测量指标，分别调研法律法规型、行业标准型、经济激励型、宣传教育型和信息引导型五类监管工具在企业绿色
28、生产领域的实105中国人口 资源与环境 2023 年 第 8 期施情况。被试根据其所在行业、企业的实际情况进行赋值选择，得分代表被调查企业的绿色生产践行程度和监管工具的完备度。该研究采取线下调研与Credamo（见数）平台线上调研同时进行，共发布700份调查问卷，最终收集到有效问卷592份。被试覆盖到不同性别、年龄层次、婚姻家庭状况、职业和收入层次的人群，受调查企业在不同企业性质、行业、地区、规模等都有一定配额比例，且样本分布特征的比例与国家统计局普查数据指标基本一致。总的来说，调研样本具有一定代表性，样本数据科学、可信。2.2样本信效度利用 SPSS 24.0 软件，用问卷信效度来评估量表质
29、量。该研究采取学术上常用的Cronbach s 信度指标和KMO值效度指标评估，整个问卷的系数为0.936，KMO值为0.933。各测量题项的评估指标见表1。表1显示各个测量题项的系数均大于0.650，KMO值均大于0.750，且在所有量表效度检验时，Bartlett s球形检验的显著性水平均为0.0000.05，即量表的信效度较好。2.3变量设置（1）因变量：企业绿色生产行为。该研究借鉴 Giannetti等36、张孟豪等37对绿色生产的界定，认为绿色生产贯穿于从原料采购到废弃回收的全周期性碳排放控制。因而，绿色生产行为包括绿色采购、清洁生产、绿色销售和废物回收四个环节的绿色行为。根据各个环
30、节的绿色实践程度构建15的有序分类变量，其中从1到5表示绿色生产水平逐级升高。（2）自变量：监管工具。根据中国政府监管工具规范内容的着力点和偏向性，将监管工具细分为法律法规型、行业标准型、经济激励型、宣传教育型、信息引导型五类监管工具。其中，法律法规型监管工具是高强制性、普适性的制度体系，包括环境影响评价制度、排污许可管理制度等；行业标准型监管工具规定行业生产和产品规范，如产品包装标准、绿色项目评价标准等；经济激励型监管工具是典型的“胡萝卜”政策，包括节能减排补贴、信贷支持等；宣传教育型监管工具以双向互动的形式引导企业绿色生产，注重政府和企业的“对话”过程，“游说”企业绿色转型，如绿色生产技能
31、培训、绿色生产责任教育等；信息引导型监管工具以信息指南、信息公示的形式提升企业绿色认知，如绿色采购指南、环保信用信息公开等。（3）控制变量：参考以往相关研究，在促进企业采取绿色生产行为发生过程中，除政府监管工具的干预之外，企业采取绿色生产行为的能力、企业特性、企业所处绿色环境是影响企业采取绿色生产行为的三类主要影响因素38-40。企业绿色生产的能力包括企业内部绿色生产实力和企业外部资源助力。在企业内部，可以用企业营业收入衡量其采取绿色生产行为的能力，表现为企业营业收入越大，企业绿色转型实力越强，企业在受到政府监管工具干预时，越容易采取绿色生产行为。在企业外部，中东部地区企业拥有优质的人力资源、
32、资金资源和信息资源，监管工具对中东部企业进行干预时，他们更易推行绿色生产行为。异质性企业对政府规制工具的敏感度和反应行为不同，因而需控制企业的特征变量。企业特性变量，包括企业性质、行业、规模和经营年限。中国在推行企业绿色生产行为时，首先以城市为单位开展绿色政策，如上海、广州等大城市是推行绿色生产的首批示范城市，较早“接触”到绿色监管工具，目前很多大城市企业的绿色生产氛围已较为浓厚。企业在受到政府监管工具的干预时，“从众心理”会促使企业模仿周边企业采取绿色生产行为。综上，该研究将营业收入、区域、企业性质、行业、规模、经营年限和所处城市7个变量纳入模型作为控制变量。（4）中介变量：企业研发投入和绿
33、色技术创新。分别从企业绿色研发项目的人力投入和资金投入、企业绿色表1量表的信效度检验测量量表变量题项数Cronbach s a系数KMO检验Bartlett s球形检验平均值标准差最小值最大值近似卡方自由度显著性法律法规型60.6860.655228.090150.0004.1140.4022.5005.000行业标准型70.6560.762469.344210.0004.0510.4322.1405.000经济激励型60.6890.784462.466150.0003.9260.4972.0005.000宣传教育型70.7160.796627.918210.0004.0210.482.290
34、5.000信息引导型60.6790.775445.469150.0004.0520.4782.0005.000绿色生产150.8010.8251 499.1851050.0004.0530.4632.0005.000106冯雨，等：多元监管工具如何促进制造企业绿色生产行为？产品创新和绿色工艺技术创新，设计4个题项调研企业研发投入和企业绿色技术创新的践行程度，设置15个题项表示企业践行的等级。3模型构建与实证结果3.1模型构建基于前文所述，该研究以企业绿色生产行为作为因变量，取值为1，2，5，存在明显的递进关系。因此，该研究针对有序多分类变量选择Ordered Probit（简称Oprobit）
35、模型来分析监管工具对企业绿色生产行为的影响。模型表达式如下：Greeni*=0+1 Policyj+Xi+ui（1）Greeni=1，若Greeni*r1 2，若r1 Greeni*r23，若r2 Greeni*r34，若r3 Greeni*r45，若r4 Greeni*r5（2）其中：r1、r2r5是Greeni*的截点，且r1 r2 r3 r4r5；i为企业绿色采购、清洁生产、绿色销售和废弃回收四个环节的绿色生产行为；因变量Greeni的取值取决于潜变量Greeni*与切点之间的关系；Policy为监管工具，j为法律法规型、行业标准型、经济激励型、宣传教育型、信息引导型五类监管工具；Xi为
36、影响企业绿色生产行为的控制变量；ui为随机误差项。3.2描述性分析表1显示目前中国干预企业生产行为的五类监管工具的完备程度。从表1可知，五类监管工具的完备程度都较高，证实了中国近年来致力于用最严格、最严密的政府规制治理企业非绿色生产行为的观点41。其中，在五类监管工具中，中国现实施的法律法规型监管工具较为完备，均值达到4.114，但是被试认为经济激励型监管工具的完备度稍差，平均值不足4.000。近年来，中国已将大量的财政支出用于激励企业采取绿色生产行为，但是被调查者仍认为该项政策不够完备的原因可能有以下两方面：一是受财政压力影响，经济激励型监管工具仅能支持代表性的行业或产品发展，覆盖面有限，很
37、多制造企业未能享受到绿色福利；二是目前中国推行的经济激励政策种类有限，如绿色信贷支持、清洁生产奖励等政策在实践中未能得到有效落实。在多元监管工具的干预下，企业绿色生产行为的践行程度的现状见表2。企业在绿色采购、清洁生产、绿色销售和废物回收四个环节的绿色践行程度差别不大，得分都在4.000左右，方差在0.720左右。在异质性企业绿色生产行为上，对于不同行业、经营年限的企业而言，异质性企业在绿色生产四个环节上并未表现出差异。但是不同性质、规模和地区的企业，其绿色生产行为的践行程度存在一定差异。如对于不同性质的企业而言，国有、集体企业以及外资、合资企业在废物回收环节的绿色践行程度相对较高，外资、合资
38、企业在绿色采购环节企业间绿色实践程度的差异相对较小；而民营企业在绿色生产的四个环节的实践程度相对均衡，但是民营企业绿色生产行为间差别较大。对于不同员工规模的企业，在绿色采购和废物回收两个环节，企业间绿色践行程度的差异较为明显。以营业收入大小划分企业类别时，不同类别的企业在废物回收行为实践上存在一定差别，如营业收入高的企业较其他类型的企业，绿色实践行为较好，表现为均值稍高。对于不同地区的企业而言，在绿色采购、清洁生产和绿色销售环节，中东部地区企业与西部、东北地区企业的绿色生产行为实践状况没有显著差异，均值都在4.000左右，但是西部地区和东北地区企业绿色生产行为的个体差别较大。在废物回收环节，中
39、东部地区企业的绿色回收行为明显比西部、东北地区企业的废物回收行为普遍做得好，且个体差别也较小。3.3实证结果该研究利用Stata15.0软件，首先将法律法规型、行业标准型、经济激励型、宣传教育型、信息引导型五类监管工具分别单独纳入Oprobit模型，得到基准回归模型，检验单一监管工具的政策效应；其次再将五类监管工具同时纳入Oprobit模型，检验多元监管工具的联动效应；再次将五类监管工具及其交互项纳入回归模型，检验监管工具间的交互效应。3.3.1基准回归模型的实证结果绿色采购、清洁生产、绿色销售、废物回收作为因变量，将法律法规型、行业标准型、经济激励型、宣传教育型、信息引导型五类监管工具分别单
40、独纳入Oprobit模式，构建模型15、模型711、模型1317和模型1923，共计20个基准回归模型。表3显示20个基准回归模式的wald chi2值在1%水平上均为显著，说明模型的拟合效果较好。另外，这20个基准回归模型的回归系数均在1%水平上显著，且为正数，说明法律法规型、行业标准型、经济激励型、宣传教育型和信息引导型五类监管工具在约束与引导企业绿色生产行为方面都可以“独当一面”，即接受假设H11H15，综上H1成立。在多元监管工具“共存”的 Oprobit模型 6、12、18、24的实证结果显示，在绿色生产的4个环节中部分监管工具的回归系统没有通过显著检验。如，在企业绿色采购环节，5类
41、监管工具同时规范企业绿色采购行为时，行业标准型、宣传教育型和信息引导型三类监管工具对企业绿107中国人口 资源与环境 2023 年 第 8 期色采购行为具有显著的政策推进效果，但是法律法规型、经济激励型监管工具对企业绿色采购行为的促进效果却不再显著。当五类监管工具单独实施时，均能显著促进企业绿色生产行为的发生，但是当五类监管工具同时实施时，部分监管工具的影响系数不显著，出现这种情况的可能原因在于五类监管工具之间存在交互效应。将监管表3主效应估计结果项目X1法律法规X2行业标准X3经济激励X4宣传教育X5信息引导Y1（绿色采购）模型150.944*（0.118）1.030*（0.117）0.76
42、3*（0.106）0.903*（0.108）0.924*（0.113）模型60.156（0.171）0.432*（0.183）0.054（0.151）0.295*（0.161）0.326*（0.173）Y2（清洁生产）模型7111.059*（0.117）0.920*（0.119）0.887*（0.104）0.896*（0.104）0.953*（0.107）模型120.417*（0.185）0.006（0.197）0.338*（0.147）0.204（0.171）0.357*（0.173）Y3（绿色销售）模型13170.942*（0.116）0.825*（0.113）0.546*（0.099）0
43、.674*（0.099）0.726*（0.117）模型180.539*（0.180）0.336（0.205）-0.127（0.155）0.086（0.176）0.269（0.195）Y4（废物回收）模型19231.060*（0.116）1.036*（0.107）0.928*（0.090）1.006*（0.105）1.049*（0.099）模型240.244（0.182）0.148（0.171）0.264*（0.142）0.339*（0.169）0.410*（0.181）注：*P10%，*P5%，*P1%；括号内数值为稳健标准误差。控制变量：营业收入、区域、企业性质、行业、经营年限、规模和所处城
44、市。表2企业绿色生产行为现状绿色生产Y1绿色采购Y2清洁生产Y3绿色销售Y4废物回收国有、集体民企外资、合资劳动密集资本密集资源密集知识密集中小员工规模大员工规模特大员工规模中低营业收入高营业收入特高营业收入中东部地区西部、东北20年Y1绿色采购Y2清洁生产Y3绿色销售Y4废物回收Y1绿色采购Y2清洁生产Y3绿色销售Y4废物回收Y1绿色采购Y2清洁生产Y3绿色销售Y4废物回收Y1绿色采购Y2清洁生产Y3绿色销售Y4废物回收Y1绿色采购Y2清洁生产Y3绿色销售Y4废物回收Y1绿色采购Y2清洁生产Y3绿色销售Y4废物回收均值3.9504.0934.0004.1693.970/3.944/3.925
45、4.022/4.022/4.1044.044/3.957/4.0754.207/4.118/4.2993.992/4.000/3.987/3.8344.113/4.113/4.107/4.0403.983/4.019/4.053/3.9674.139/4.113/4.080/4.3254.039/4.083/3.8504.184/4.030/4.0754.001/4.000/3.9974.059/4.083/4.2613.963/4.000/3.9293.972/4.174/4.0993.861/4.053/4.0233.953/4.053/4.2783.958/3.9114.096/4.07
46、83.986/4.0784.203/3.9784.032/3.903/3.9814.072/4.045/4.2044.040/3.990/3.9874.128/4.045/4.280方差0.7280.7220.7220.7210.724/0.755/0.6100.677/0.751/0.6770.713/0726/0.7240.722/0.731/0.6520.790/0.650/0.705/0.6680.740/0.640/0.743/0.7010.735/0.747/0.731/0.6870.759/0.824/0.728/0.5840.745/0.686/0.7260.750/0.758
47、/0.6890.732/0.759/0.7020.790/0.729/0.6690.784/0.741/0.7070.779/0.777/0.6780.814/0.713/0.6910.825/0.745/0.6550.723/0.7590.711/0.7820.719/0.7380.708/0.7640.706/0.727/0.7460.742/0.740/0.6580.797/0.708/0.6890.751/0.740/0.639最小值12222/1/2/2/2/32/2/32/2/21/3/2/22/3/2/22/2/2/32/2/2/21/2/22/2/22/2/22/2/22/1/
48、22/2/22/2/22/2/21/22/22/22/22/1/22/2/32/2/22/2/2最大值55555/5/55/5/55/5/5/5/5/55/5/5/55/5/5/55/5/5/55/5/5/55/5/55/5/55/5/55/5/55/5/55/5/55/5/55/5/55/55/55/55/55/5/55/5/55/5/55/5/5样本数592592592592203/322/67203/322/67203/322/67203/322/67238/53/150/151238/53/150/151238/53/150/151238/53/150/151152/133/30715
49、2/133/307152/133/307152/133/307108/132/352108/132/352108/132/352108/132/352502/90502/90502/90502/90125/310/157125/310/157125/310/157125/310/157108冯雨，等：多元监管工具如何促进制造企业绿色生产行为？工具及其交互项纳入Oprobit模型，检验监管工具间的交互效应。3.3.2交互效应的实证结果为考察监管工具间的互动关系，该研究引入监管工具的交互项。考虑到多元监管工具之间存在一定的相关性，以及变量乘积使预测变量的协方差变大，该研究参考李芬妮等26、Robi
50、nson 等42的做法，即在构建交互项之前，先将原监管工具变量进行中心化处理，再将中心化后的五类监管工具变量和两两交互的变量加入Oprobit回归模型，模型估计结果见表4。在绿色采购环节，交互项 X4X5的系数符号显著为负，说明宣传教育型监管工具与信息引导型监管工具在绿色采购环节呈替代关系，即拒绝假设H210。在企业清洁生产环节，X1X5交互项系数和X3X4交互项系数都为正，说明法律法规型监管工具与信息引导型监管工具间、经济激励型监管工具与宣传教育型监管工具间存在两两互补关系，即接受假设H24、H28；而交互项X2X5的系数显著为负，说明行业标准型监管工具与信息引导型监管工具间存在替代关系，即
