您好, 访客   登录/注册

环保督察下的重污染企业退出机制研究

来源:用户上传      作者:祁特,陈良华

  摘要:在环保督察时代背景下,本文探究重污染企业退出市场的条件和影响因素,将企业利润率、惩罚性罚款基数、综合税率和环保督察成本等因素纳入地方政府和重污染企业间的演化博弈模型,并进行理论推导,最后进行了算例分析。研究结果表明: (1)在不同的初始状态下,当地方政府从严环保督察力度较小时,重污染企业选择不退出市场的策略,反之,当地方政府加大从严环保督察力度时,退出市场策略成为重污染企业的最优选择;(2)在初始状态一定的情况下,地方政府综合采取降低重污染企业利润率、提高惩罚性罚款基数、增大综合税率、提高资金奖励系数等措施,可以激励和促使重污染企业退出市场。
  关键词:环保督察;重污染企业;退出机制;复制动态方程;演化博弈
  中图分类号:F224.32文献标识码:A文章编号:2097-0145(2022)05-0018-08doi:10.11847/fj.41.5.18
  Study on Exit Mechanism of Highly Polluting Firms in the Context of
  Environmental Protection Supervision
  QI Te, CHEN Liang-hua
  (School of Economics and Management, Southeast University, Nanjing 211189, China)
  Abstract:This paper explores the conditions and factors affecting highly polluting firms’ exiting the market in the context of environmental protection supervision. A series of factors are integrated into an evolutionary game between local governments and highly polluting firms, such as profit rate, punitive penalty base, comprehensive tax rate, and environmental protection supervision cost. We theoretically deduce the game process of the two participants with a final example analyzed. The results suggest that: (1)Under different initial conditions, highly polluting firms do not exit market when local governments’ environmental protection supervision is slack; Conversely, they adopt an exit strategy when local governments’ environmental protection supervision is strong; (2)When the initial state is certain, local governments can motivate highly polluting firms to exit the market by means of reducing the profit margin, increasing the comprehensive tax rate and the punitive penalty base, and improving the allocation coefficient of capital incentives.
  Key words:environmental protection supervision; highly polluting firms; exit mechanism; duplicate dynamic equation; evolutionary game
  1引言
  中经济飞速发展取得的显著成就以及由此带来的严重环境污染恰似一枚硬币的正反两面同时存在。环境污染的负外部性是环境问题产生的根源。环境资源的公共物品属性决定了单靠市场机制的“无形之手”无法实现环境资源的最优配置。中央环保督察作为党的十八大以来推进生态文明建设的一项重大制度安排,自2015年建立以来,经历了从督察企业、到督察政府、再到党委政府同时督察的演变历程[1]。第一轮中央环保督察及其整改情况 “回头看”累计立案处罚企业3万多家,罚款数额超过20亿[2]。中央环保督察制度对治理环境污染主体起到了有力的警示震慑作用。在中央环保督察机制下,各级地方政府也制定了相应的环保督察制度,以规范市场主体的环境行为。重污染企业因其耗能高、废弃物排放量大、对环境污染严重的特征理应成为环保督察的重点。然而,地方政府与重污染企业之间是休戚与共的利益共同体,地方政府是否愿意以及如何采取从严环保督察措施促使重污染企业尽早退出市场,重污染企业在利益最大化行为动机驱使下,面对来自政府的环保规制压力将作出何种策略选择,其策略选择又如何反向作用于地方政府环保督察行为,这些问题自然引起人们的关注。
  大量研究关注了政府政策对重污染企业经济和环境行为的影响。鉴于环境污染对人类社会构成的危害[3,4],政府出台了系列政策促进企业绿色生产,由此引发了学术界对政策功效的研究。学者们基于绿色金融、财政补贴、环境信息披露、融资约束等视角,研究政府政策对重污染行业或企业投融资[5,6]、绿色创新[7,8]等行为的影响。其中苏冬蔚和连莉莉[5]以2012年《绿色信贷指引》正式实施为事件构造准自然实验,考察绿色金融政策对重污染企业投融资行为的影响。此外,卢洪友等[9]选取重污染上市公司为研究对象,检验了财政补贴对企业环保投资和绿色生产的激励效应。结果显示,财政补贴显著增强了企业的环境责任意识,促进了企业的环保投资。黄蓉和何宇婷[10]基于重污染行业的检验数据实证研究环境信息披露与融资约束间的动态关系。近年来,有学者关注了环境规制[11]、政策不确定性[12]、融资约束[13]等因素对重污染企业绿色发展的影响。面对“碳达峰,碳中和”的环保压力,持续有效的环境监管无疑是抑制污染排放、改善环境质量的必要途径[14]。相应地,环保督察机制的经济和环境效应成为研究的重点。于连超等[15]从环保约谈这一准自然事件出发,考察了环境执法监督对企业绿色转型的影响及其机制。谌仁俊等[16]研究中央环保督察对企业绩效的影响。尹建华等[17]则检验了失信惩戒与企业污染违规之间的关联性。

nlc202211081550



  演化博弈是分析政府环境监管与企业环境责任承担之间冲突与合作关系的重要工具。学者们聚焦低碳[18-21]以及绿色发展[22,23]等课题,在政府、企业、消费者等利益相关方之间展开博弈分析。卢瑶[24]采用博弈分析方法分析环保督察与地方政府履责行为的相互作用。陈真玲和王文举[25]对中央政府、地方政府、污染企业三者的利益互动博弈关系进行了仿真模拟和深入分析,从中探究合理的环境税征收的设计机制。肖忠东等[26]运用演化博弈理论分析了地方政府对废弃物的利用补贴和废弃物外部排放征税,对推动上下游制造商群体间工业共生链形成的影响。杨洪涛等[27]对不同环境规制政策交互情况下的长三角制造企业环境治理机理进行了研究。对于那些无望实现清洁生产的企业,新修订的《中华人民共和国环境保护法》增加了鼓励污染企业退出方面的内容,有学者对此课题进行了研究。王强等[2]在现有有关区域高耗能产业[28]、海洋工程装备制造企业[29]退出机制研究的基础上,运用演化博弈理论分析了超标排放污染物企业退出机制。
  综上所述,现有研究大都采用实证分析方法研究政府政策对重污染企业经济和环境行为的影响。虽有部分文献通过演化博弈理论分析两者之间的关系,但运用演化博弈方法进行环境监管问题的研究相对较少[30],专题研究重污染企业退出机制的研究则更少。重污染企业退出机制问题是一个需要用系统性思维来解决的复杂的系统工程。政企双方博弈中,地方政府综合运用利润、税收、罚款等经济手段,并辅之以征信制度的威慑力,激励和促使重污染企业退出市场,体现了工程管理中的整体性思维、相关性思维、结构性思想在环境生态系统中的具体运用。同时,地方政府以资金奖励重污染企业,使这些企业能够平稳有序地退出市场,体现了系统管理中的有序性思想。博弈的结果是,双方在追求自身利益最大化的同时,实现了社会效益、生态效益与经济效益的有机统一,从而实现了系统工程管理的目标。重污染企业既是经济发展的贡献者,也是环境污染的主要制造者,这些企业的退出对改善环境质量至关重要。向全民提供良好的生态环境,政府责无旁贷。本文聚焦地方政府和重污染企业两大主体,就重污染企业退出市场机制进行演化博弈分析,研究具有较强的现实意义,研究结果对完善环保督察的机制设计有较强的启示。
  2理论基础与研究假设
  演化博弈的核心概念是由Maynard[31],Maynard和Price[32]提出的演化稳定策略(evolutionary stable strategy,ESS) 和复制动态。演化博弈理论认为:在具有一定规模的博弈群体中,博弈方进行着反复的博弈活动[25]。由于各群体在博弈中难以获得其他群体的完美信息,则其所作的决策必然是不完美的[33]。因此,演化博弈分析过程中剥离了完全理性人的假设构念,认为博弈方是通过试错的过程实现博弈均衡[34]。鉴于这种复制过程具有动态性,由此而建立的方程更能预测群体博弈行为的变化趋势,因而复制者动态方程是在演化博弈论中运用最为广泛的选择机制动态方程[29]。
  以下对地方政府与重污染企业的演化博弈进行模型假设。
  2.1模型假设
  2.1.1博弈主体假设
  新修订的《中华人民共和国环境保护法》明确,地方各级人民政府应当对本行政区域的环境质量负责,企业事业单位应当防止、减少环境污染和生态破坏,对所造成的损害依法承担责任。同时,该法明确了人民政府支持企业为改善环境而退出的法定责任。因此,在重污染企业退出市场机制中,博弈群体为地方政府和重污染企业,双方均为具有学习能力的有限理性个体,博弈双方始终追求自身利益最大化,有明确的目标函数和最优的策略选择。
  2.1.2博弈策略假设
  地方政府有两种博弈策略:(1)从严环保督察(y)。地方政府面临中央政府环境政绩考核和社会大众环境关切的双重压力,主动宣传环境保护相关法律法规,严格执行中央政府制定的政策,运用政策补贴工具激励重污染企业退出市场,或动用税收、利润、“征信黑名单”、规制处罚等方式减少重污染企业的收益,增加其不退出市场的成本,促使重污染企业退出市场。(2)从宽环保督察(1-y)。重污染企业上缴的税收以及增加的就业机会使得地方政府有可能对其退留问题采取宽容态度。遇到重污染企业利益寻租时,地方政府会与其达成默契。
  重污染企业有两种博弈策略:(1)退出市场(x)。即重污染企业为了规避地方政府通过利润率、税率等政策工具、惩罚性罚款、“征信黑名单”等环保规制措施引发的收益减少、成本增加等问题,同时为了获得地方政府的财政资金奖励,选择退出市场策略。(2)不退出市场(1-x)。重污染企业受利润驱使,仍然采用落后的生产工艺和设备进行生产,大量消耗能源、排放废弃物,无视自己应该承担的社会环境责任,给环境产生严重负外部性,即使面临被从严环保规制的风险,也选择不退出市场策略。
  x、y分别为重污染企业退出市场、地方政府从严环保督察的概率,且x,y∈[0,1]。
  基于上述假设,地方政府与重污染企业退出市场策略模型如图1所示。
  2.2参数变量设定
  本文所使用的参数见表1。
  相关参数的其他假设关系设定如下:
  (1)π=αR,重污染企业经营利润与其总收入成比例,α为重污染企业利润率,0<α≤1。
  (2)T=γR,地方政府征收重污染企业的税收,与企业所得税、营业税、增值税等所有税的综合税率γ成比例,0<γ≤1。
  (3)Se=δGu,重污染企I退出的资金奖励与地方政府接受来自上级政府的转移性支付成比例,δ为资金奖励系数,0<δ≤1。
  (4)P=βR,地方政府在环保督察中课以超标排污企业的惩罚性罚款,与企业的总收入成比例,β为惩罚性罚款基数,0<β≤1。
  3重污染企业退出市场机制的演化博弈

nlc202211081550



  3.1影响因素分析
  根据以上假设,本文研究模拟重污染企业退出市场政企双方演化博弈情况。首先分析政企双方策略选择的影响因素。
  (1)重污染企业决策影响因素
  ①经营利润:经营利润是重污染企业停留在市场的驱动力。
  ②退出市场成本:主要包括重污染企业因退出市场辞退员工费用,以及招致的资产流失等。
  ③政府奖励:重污染企业因积极退出市场而获得地方政府的资金奖励。
  ④失信代价:重污染企业因不退出市场被列入“征信黑名单”而失去的信用代价。
  ⑤惩罚性罚款:企业在环保督察中,因超标排污而被课以的惩罚性罚款。
  (2)地方政府策略影响因素
  ①税收:地方政府对重污染企业征收的税款,包括企业所得税、营业税、增值税等,若重污染企业退出市场后,上述税款为0。
  ②时间价值:重污染企业因退出市场时间而产生的价值,与其退出市场时间呈反向相关性。
  ③激励性收支:地方政府以财政补贴的方式,将上级政府的转移性支付,全部或部分用于奖励退出市场的重污染企业。
  ④环保督察成本:包括地方政府在进行环保督察过程中所耗费的人力、交通、通讯、执法等成本,以及政府采取征信措施对不退出市场的重污染企业实行“征信黑名单”制度,并与社会共享相关信息所产生的成本。
  ⑤惩罚性罚款收入:政府在环保督察中,课以超标排污企业的惩罚性罚款。
  3.2理论模型
  基于以上分析,构建地方政府与重污染企业博弈模型,双方相应的博弈支付如表2所示。
  根据表2政企双方的收益矩阵,我们可得重污染企业退出市场的收益期望函数如(1)式所示
  Eπf1=y(-Ce+δGu)-Ce(1-y)(1)
  不退出市龅氖找嫫谕函数如(2)式所示
  Eπf2 =y[(α-β-γ)R-U]+(1-y)(α-γ)R(2)
  重污染企业的平均期望收益如(3)式所示
  Eπf=xEπf1+(1-x)Eπf2(3)
  地方政府从严环保督察下的期望收益函数如(4)式所示
  Eπg1=x[(1-δ)Gu+V-Cs]+
  (1-x)[(β+γ)R-Cs](4)
  地方政府从宽环保督察下的期望收益函数如(5)式所示
  Eπg2=xGu+(1-x)γR(5)
  地方政府平均期望收益如(6)式所示
  Eπg=yEπg1+(1-y)Eπg2(6)
  3.3地方政府与重污染企业演化稳定策略求解
  重污染企业的复制动态方程及其导数如(7)~(8)式所示
  F(x)=dx/dt=x(Eπf1-Eπf)
  =x(1-x)[δyGu-Ce-(α-γ-βy)R+Uy]
  =x(1-x)[(δGu+βR+U)y-Ce-(α-γ)R](7)
  F′(x)=(1-2x)[(δGu+βR+U)y-Ce-(α-γ)R](8)
  令F(x)=0,得x*=0,x*=1,y*=[Ce+(α-γ)R]/(δGu+βR+U) 。
  根据复制动态微分方程(RD)稳定性定理及稳定演化策略(ESS)性质可知,F(x)=0,F′(x)<0 时,x*为演化稳定策略。当y*=[Ce+(α-γ)R]/(δGu+βR+U) 时,重污染企业退出市场的可能性是稳定的。当y>[Ce+(α-γ)R]/(δGu+βR+U),对x*=0, F′(x)>0,x*=1,F′(x)<0,此情形下,全局唯一演化稳定策略为x*=1,即当地方政府从严环保督察达到一定程度并且呈逐步增大趋势时,重污染企业退出的可能性逐渐增加,退出是其最优选择。
  反之,当y<[Ce+(α-γ)R]/(δGu+βR+U),对x*=0,F′(0)<0,x*=1,F′(1)>0,这时,全局唯一演化稳定策略为x*=0,即当地方政府从严环保督察力度不够并且呈逐步减小趋势时,重污染企业退出市场的可能性逐渐减小,不退出是其最优选择。重污染企业退出市场的复制动态趋势相位图如图2(a)~(c)所示,它们反映了重污染企业退出的动态趋势及稳定性。
  地方政府的复制动态方程及其导数如(9)~(10)式所示
  F(y)=dy/dt=y(Eπg1-Eπg)
  =y(1-y)[(1-x)βR+xV-δGux-Cs]
  =y(1-y)[(V-βR-δGu )x+βR-Cs](9)
  F′(y)=(1-2y)[(V-βR-δGu)x+βR-Cs](10)
  令F(y)=0,得y*=0,y*=1, x*=(Cs-βR)/(V-βR-δGu)。
  根据复制动态微分方程(RD)稳定性定理及稳定演化策略(ESS)性质可知,当 F(y)=0, F′(y)<0时,y*为演化稳定策略。
  当x*=(Cs-βR)/(V-βR-δGu)时,F(y)=0,F′(y)=0,当重污染企业退出的可能性达到x*= (Cs-βR)/(V-βR-δGu)时,地方政府采取的从严环保督察的力度是稳定的。
  当x>(Cs-βR)/(V-βR-δGu),并逐渐增大时,对应y*=0,y*=1,F′(0)>0,F′(1)<0, 此时全局唯一演化稳定策略是 y*=1,即当重污染企业退出的可能性达到一定程度并且呈逐步增大趋势时,地方政府采取的从严环保督察力度逐渐增加。加大从严环保督察力度是地方政府的最优选择。
  当x<(Cs-βR)/(V-βR-δGu),并逐渐减少时, 对应y*=0,y*=1,F′(0)<0,F′(1)>0,这时全局唯一演化稳定策略是 y*=0,意味着地方政府对重污染企业退出市场行为从严环保督察力度越来越小,最终从宽环保督察是地方政府的最优选择。地方政府从严环保督察力度的复制动态趋势相位图如图2(d)~(f)所示,它们反映了地方政府采取从严环保督察力度的动态趋势及稳定性。

nlc202211081550



  3.4地方政府与重污染企业群体复制动态及其稳定性
  地方政府与重污染企业之间的群体复制动态相位图见图3。当初始状态落在区域ABCD内,即x>(Cs-βR)/(V-βR-δGu), y>[Ce+(α-γ)R]/(δGu+βR+U)时,重污染企业与地方政府以最大的概率收敛于帕累托最优,即均衡点B(1,1),对应(退出市场,从严环保督察)策略。当初始状态落在区域OADC内,即x<(Cs-βR)/(V-βR-δGu), y<[Ce+(α-γ)R]/(δGu+βR+U)时,演化博弈系统向均衡点O(0,0)收敛,对应(不退出市场,从宽环保督察)策略,此情景下系统状态为帕累托劣势均衡。最终重污染企业不退出市场和地方政府采取从宽环保督察将是唯一的稳定演化策略。
  为了使系统向(退出市场,从严环保督察)策略方向进化,D点的位置应向O点方向移动,从而扩大区域 ABCD的面积 ,因为,区域ABCD的面积SABCD=1-(x*+y*)/2。
  当y*=[Ce+(α-γ)R]/(δGu+βR+U)时,重污染企业退出市场成本Ce,企业利润率α这2个因素与y*呈正向相关关系。重污染企业的综合税率γ,因被列入“征信黑名单”而失去的信用价值U,来自地方政府的资金奖励系数δ以及惩罚性罚款基数β这4个因素与y*呈反向相关关系。地方政府综合采取经济、法治等措施,激励和促使重污染企业退出市场,即提高综合税率,加大“征信黑名单”力度,抬高惩罚性罚款基数,提高地方政府资金奖励系数,并辅之以适当降低重污染企业利润率;由x*=(Cs-βR)/(V-βR-δGu)可知,当地方政府加大从严环保督察力度时,重污染企业选择退出市场策略。
  4仿真分析
  依据以上建模,使用Matlab模拟地方政府与重污染企业之间博弈策略的动态演化^程。借鉴有关研究并结合实际情况,假设重污染企业与地方政府博弈矩阵支付函数中各个参数值设定如下(单位为万元人民币):重污染企业的总收入R=1000,利润率α=0.5,退出成本Ce=100,来自上级政府的转移性支付Gu=500,地方政府资金奖励系数δ=0.8,惩罚性罚款基数β=0.1,地方政府征收的综合税率γ=0.3,环保督察成本Cs=300,时间价值V=900,重污染企业被列入“征信黑名单”而导致的信用损失U=50。仿真结果见图4。
  图4(a)所示为不同初始状态一定参数设定时仿真结果。虚曲线演示的是y取0.2时重污染企业策略选择的动态演化过程,实曲线演示的则是y取0.8时重污染企业策略选择的动态演化过程,x初始值分别取0.2,0.4,0.6,0.8。该图显示在不同的初始状态时,地方政府选择从严环保督察的力度与重污染企业退出市场的概率正相关,地方政府加大从严环保督察的力度有助于促使重污染企业退出市场。
  图4(b)、(c)、(d)所示为重污染企业退出市场的概率x取0.3 ,地方政府从严环保督察的力度y取0.8,不同参数设定时的仿真结果。其中图4(b)为重污染企业利润率α和惩罚性罚款基数β都分别取值0.2,0.4,0.6,0.8,1.0时重污染企业策略选择的动态演化过程情况(虚曲线从上到下α取值由0.2依次增大到1.0,实曲线从下到上β取值由0.2依次增大到1.0)。
  由图4(b)可知,当利润率较低时,重污染企业选择退出市场策略,且退出市场决策进化的速度随利润率的降低而加快;反之,在高利润率的驱使下,重污染企业选择不退出市场策略,且不退出市场决策进化的速度随利润率的提高而加快;当政府惩罚性罚款基数较低时,重污染企业选择不退出市场策略;当政府惩罚性罚款基数逐渐提高时,重污染企业选择退出市场策略,且退出决策进化速度随政府惩罚性罚款基数的提高而加快。
  图4(c)所示为重污染企业综合税率γ分别取值0.2,0.4,0.6,0.8,1.0时的动态演化过程(曲线从下到上γ取值由0.2依次增大到1.0)。该图显示,当综合税率较低时,重污染企业选择不退出策略;当综合税率较高时,重污染企业选择退出策略,且退出决策进化速度随综合税率的提高而加快。
  图4(d)所示为资金奖励系数δ分别取值0.2,0.4,0.6,0.8,1.0时重污染企业的动态演化过程(曲线从下到上δ取值依次由0.2增大到1.0)。当资金奖励系数较低时,重污染企业选择不退出市场策略,且不退出市场决策进化速度随着资金奖励系数的降低而加快;当资金奖励系数较高时,重污染企业选择退出市场策略,且退出市场决策进化速度随着资金奖励系数的提高而加快。
  综上,在不同初始状态一定参数设定以及相同初始状态不同参数设定情况下,地方政府与重污染企业群体演化路径仿真结果与演化博弈理论推导一致。
  5结论及启示
  通过分析环保督察背景下地方政府与重污染企业群体之间可以实现的演化稳定策略及其初始决策演化到稳定状态所需要满足的条件及其背后的机理,并通过数值仿真模拟政企双方博弈系统的演化路径,主要结论如下:(1)地方政府策略是影响重污染企业退出市场机制的关键因素。重污染企业退出市场的博弈策略与地方政府从严环保督察力度正向关联。在改变初始状态的情况下,重污染企业退出市场与否取决于地方政府从严环保督察的力度,当地方政府从严环保督察力度较大时,重污染企业选择退出市场策略,反之,重污染企业选择不退出市场策略。(2)当初始状态一定时,地方政府可以通过适当降低重污染企业利润率、提高综合税率、提高惩罚性罚款基数、提高资金奖励系数、加大环保督察力度等措施,激励和促使重污染企业退出市场。
  研究结论有如下启示:本文试图探究环保督察背景下重污染企业退出机制,鉴于地方政府环保督察策略对于重污染企业退出市场决策的演化稳定具有极大的影响,中央政府宜对地方政府设定更加科学合理的政绩考核指标,指标突出“绿色”政绩评价导向,并强化考核结果运用,把考核指标完成情况与干部任免使用、财政转移支付、生态补偿资金安排等结合起来,从而激发地方政府加强环保督察的源动力;地方政府应采取赏罚分明的措施,支持和倒逼重污染企业有序退出市场。一方面,加大对环境违法行为的处罚力度,并将有关信息记入社会诚信档案,同时运用利润、税收等经济杠杆,抬高不退出市场企业的生存成本;另一方面,加大对退市企业资金奖励的力度,激发其退市的主动性和积极性。再者,提高环境信息透明度,利用社会力量参与环境保护监督,以节省政府环保督察的成本。最后,地方政府还应做好引导工作,合理引导企业采取上大压小,关停并转等方式退出市场。

nlc202211081550



  参考文献:
  [1]陈海嵩.环保督察制度法治化:定位、困境及其出路[J].法学评论,2017,35(3):176-187.
  [2]王强,谭忠富,谭清坤,等.环保督察下的超标排放污染物企业退出机制研究[J].管理学报,2019,16(2):280-285.
  [3]Chossière G P, Malina R, Allroggen F, et al.. Country-and manufacturer-level attribution of air quality impacts due to excess NOx emissions from diesel passenger vehicles in Europe[J]. Atmospheric Environment, 2018, 189: 89-97.
  [4]Zirogiannis N, Hollingsworth A J, Konisky D M. Understanding excess emissions from industrial facilities: evidence from Texas[J]. Environmental Science & Technology, 2018, 52(5): 2482-2490.
  [5]苏冬蔚,连莉莉.绿色信贷是否影响重污染企业的投融资行为[J].金融研究,2018,(12):123-137.
  [6]朱朝晖,谭雅妃.契约监管与重污染企业投资效率――基于《绿色信贷指引》的准自然实验[J].华东经济管理,2020,34(10):74-86.
  [7]刘强,王伟楠,陈恒宇.《绿色信贷指引》实施对重污染企业创新绩效的影响研究[J].科研管理,2020,41(11):100-112.
  [8]王超,李真真,蒋萍.环境规制政策对中国重污染工业行业技术创新的影响机制研究[J].科研管理,2021,42(2):88-99.
  [9]卢洪友,邓谭琴,余锦亮.财政补贴能促进企业的“绿化”吗? ――基于中国重污染上市公司的研究[J].经济管理,2019,41(4):5-22.
  [10]黄蓉,何宇婷.环境信息披露与融资约束之动态关系研究――基于重污染行业的检验证据[J].金融经济学研究,2020,35(2):63-74.
  [11]邱金龙,潘爱玲,张国珍.正式环境规制、非正式环境规制与重污染企业绿色并购[J].广东社会科学,2018,(2):51-59.
  [12]尹建华,张玲玲,弓丽栋.政策不确定性与重污染企业创新――来自废水国控重点监测企业的证据[J].北京理工大学学报(社会科学版),2020,22(5):23-31.
  [13]覃予,王翼虹.环境规制、融资约束与重污染企业绿色化投资路径选择[J].财经论丛,2020,(10):75-84.
  [14]徐彦坤,祁毓,宋平凡.环境处罚、公司绩效与减排激励――来自中国工业上市公司的经验证据[J].中国地质大学学报(社会科学版),2020,20(4):72-89.
  [15]于连超,张卫国,毕茜.环境执法监督促进了企业绿色转型吗[J].商业经济与管理,2019,(3):61-73.
  [16]谌仁俊,肖庆兰,兰受卿,等.中央环保督察能否提升企业绩效?)――以上市工业企业为例[J].经济评论,2019,(5):36-49.
  [17]尹建华,弓丽栋,王森.失信惩戒与寒蝉效应――来自地区环保处罚记录的经验分析[J].科研管理,2020,41(1):254-264.
  [18]卢小祁.企业减碳行为与政府监管的博弈[J].社会科学家,2011,(6):115-117.
  [19]赵令锐,张骥骧.碳排放权交易中企业减排行为的演化博弈分析[J].科技管理研究,2016,36(5):215-221.
  [20]郭军华,孙林洋,张诚,等.碳限额交易政策下双寡头企业碳减排决策的演化博弈分析[J].软科学,2019,33(3):54-60.
  [21]孙振清,李欢欢,刘保留.中国碳交易下的工业绿色发展效率及影响因素[J].华东经济管理,2020,34(12):57-64.
  [22]曹霞,张路蓬.环境规制下企业绿色技术创新的演化博弈分析――基于利益相关者视角[J].系统工程,2017,35(2):103-108.
  [23]李存芳,仇然,王语涵.资源型企业绿色转型监察监管三方演化博弈及稳定性控制策略[J].软科学,2022,36(3):1-14.
  [24]卢瑶.环保督察与地方政府履责行为的博弈分析[J].管理世界,2017,33(11):174-175.
  [25]陈真玲,王文举.环境税制下政府与污染企业演化博弈分析[J].管理评论,2017,29(5):226-236.
  [26]肖忠东,曹全,郎庆喜,等.环境规制下的地方政府与工业共生链上下游企业间三方演化博弈和实证分析[J].系统工程,2020,38(1):1-13.
  [27]杨洪涛,李瑞,李桂君.h境规制类型与设计特征的交互对企业生态创新的影响[J].管理学报,2018,15(10):1019-1027.
  [28]郭本海,方志耕,刘卿.基于演化博弈的区域高耗能产业退出机制研究[J].中国管理科学,2012,20(4):79-85.
  [29]贾向锋,程逸飞,戈晓燕.环境管制下的海洋工程装备制造企业退出机制研究[J].科技管理研究,2014,34(13):209-213.
  [30]左谦,曲世友,刘纪达.零售商与制造商绿色产销模式中的环境规制策略研究――基于演化博弈视角[J].预测,2021,40(5):40-47.
  [31]Maynard S J. The theory of games and the evolution of animal conflict[J]. Journal of Theory Biology, 1974, 47: 209-221.
  [32]Maynard S J, Price G R. The logic of animal conflicts[J]. Nature, 1974(246): 15-18.
  [33]高鑫,宋瑞震,曾赛星,等.基于随机演化博弈的重大调水工程生态补偿:以南水北调工程为例[J].工程管理科技前沿,2022,41(1):26-34.
  [34]张良.演化博弈思想的制度分析:中国经济转型研究的新视角[J].四川师范大学学报:社会科学版,2008,(3):31-36.

nlc202211081550




转载注明来源:https://www.xzbu.com/2/view-15441932.htm

相关文章