环境污染排放限额制度下的政企博弈分析与实证分析

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1、万方数据致谢本文理论部分的最初构思2013年初即已开始,历经三次推倒重来,且时有中断,至2014年初才得完成。后又修改二十次,始成定稿。本文得以顺利完成,首先得益于我的导师万伦来先生的悉心指导。本文从立意到框架,再到字句的修改,都倾注着万老师的心血。在此谨奉上我的敬意、谢意与良好的祝愿。此外还要感谢李静老师提供的关于数据收集的建议。在论文的写作期间,与同门孙博、陈芳等同学的交流也让我颇有收获,在此表示一并感谢!尽管本文定稿不易,且水平尚嫌不足,但本文的写作几乎贯穿了我硕士研究生的全部历程,它既是我三年学业的一个缩影,又在一定程度上反映了我的心路历程,因而不妨将它作为我对这三年学习的一个交待。本

2、文的完成离不开上面提到的众多老师同学的帮助,但如有纰漏谬误,文责自负。最后对本文的审稿专家表示感谢。作者:卢越2015年3月万方数据摘要环境污染排放限额制度是一种广泛使用的环境政策工具,但在实际执行过程中往往难以取得令人满意的效果。其原因之一就是企业相对于政府拥有信息优势(企业的成本为私人信息),这使得企业有充足的动机利用此优势为其自身争取更加宽松的政策环境(即较小的环保压力)。文章以此为出发点,尝试建立排放限额制度在信息不对称条件下的政企动态博弈模型,根据排放限额实施过程中不同变量的决策顺序不同,将排放限额分为软性限额与硬性限额,进而分析政企双方在其中的行为模式。同时,通过实证对信息不对称与

3、企业环境压力之间的关系进行分析。具体而言,分别从行业与企业的角度收集数据,采用环境规制强度和国企比例作为行业层面环境压力和信息不对称程度的度量,采用企业排污费占管理费用比重和环境信息披露程度作为企业层面环境压力和信息不对称程度的度量,分别考察两个层面中变量之间的关系。最后,在理论分析与实证的基础上,根据既有模型提出一个改进的政府博弈方案,以使政府弥补信息不对称导致的排放限额制度的失效。文章的理论模型显示,当政府只能依靠企业的自觉汇报与名义账目调查来推测企业成本时,企业有足够的动机误导政府,以使政府设置更为宽松的限额。行业层面的实证认为,行业的国有企业占比与该行业的环境规制相对强度呈正相关关系,

4、即政府很可能对国企的强力掌握收集了更准确的信息,从而在拥有大量国企的行业中制定了相对严苛的限额。企业层面的实证认为,环境信息披露程度较高的企业,其排污费占管理费用的比例也较高,从而信息不对称程度的减弱可能使企业(至少是上市公司)不得不面临较大的环保支出。最后的改进博弈方案认为,在不考虑更换政策工具的前提下,政府如果对信息不对称束手无策,则理论上可以采用一种混合策略,即政府可以以一定的概率采用软性限额,且将最终所要采取的监管形式事先保密,直到企业支付了环保投资才对其公布。政府通过这种方法可以获得更小的社会成本期望值。关键词:排放限额;硬性限额;软性限额;政企博弈II万方数据ABSTRACTEnv

5、ironmentalpollutioncapisawidelyusedtoolforenvironmentalpolicy,whichisoftendifficulttoachievesatisfactoryresultsintheactualimplementationprocess.OneofthereasonsisthatEnterpriseshaveinformationsuperiorityoverthegovemmen乞whichallowscompaniestotakeadvantageofthisfortheirownfightforamoreliberalpolicyenvi

6、ronment.Thispaper,withaconditionofasymmetricinformation,attemptstoestablishadynamicgamemodelbetweengovernmentandbusiness,anddividesemissionscapsintothecapsindiscretionsandinrulesbydifferentdecisionorderofdifferentvariablestoanalyzethebehaviorpatternsofgovemmentandenterprises.Andthen,inordertoanalyzc

7、therelationshipbetweeninformationasymmetryandenterprises’environmentalpressuresbyempiricalresearch,thepapertakestheintensityofenvironmentalregulationandtheproportionofstate-ownedenterprisesasthemeasur

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