于麗華

（遼寧科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與法律學(xué)院，遼寧 鞍山 114000）

0 引言

2013年我國在試點(diǎn)地區(qū)嘗試進(jìn)行碳排放總量控制辦法減少碳排放，并強(qiáng)制要求高碳行業(yè)達(dá)到減排標(biāo)準(zhǔn)。同時(shí)，政府設(shè)立碳金融專項(xiàng)基金鼓勵(lì)部分行業(yè)企業(yè)加大減排的研發(fā)力度。在此背景下，哪些行業(yè)受到的沖擊較大，各個(gè)行業(yè)對(duì)減排投入研究受哪些因素的影響等等，這些問題值得關(guān)注。徐盈之（2014）[1]基于誘導(dǎo)型技術(shù)創(chuàng)新理論和技術(shù)推動(dòng)型理論，實(shí)證研究碳稅征收、低碳技術(shù)知識(shí)存量、政府科學(xué)技術(shù)財(cái)政投入和科技人員投入對(duì)我國整體及八大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)低碳技術(shù)創(chuàng)新的影響大小。結(jié)果表明，碳稅政策對(duì)于低碳技術(shù)創(chuàng)新作用最為明顯。不同的綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)存在著明顯的政策效果差異，滯后年限也隨著地區(qū)產(chǎn)業(yè)能源消耗結(jié)構(gòu)的不同存在較大差異。魏守道等（2015）[2]構(gòu)建了開放經(jīng)濟(jì)下國家設(shè)定碳稅稅率、企業(yè)選擇低碳技術(shù)研發(fā)競(jìng)爭(zhēng)或研發(fā)合作及研發(fā)水平、產(chǎn)量水平的三階段博弈模型，發(fā)現(xiàn)較之于研發(fā)競(jìng)爭(zhēng)，企業(yè)進(jìn)行研發(fā)合作必定會(huì)提高低碳技術(shù)研發(fā)水平、降低碳排放量和改善國家福利，有可能會(huì)提高企業(yè)利潤(rùn)。時(shí)丹丹（2016）[3]基于中國企業(yè)角度提出了低碳技術(shù)創(chuàng)新影響因素，分析了低碳技術(shù)研發(fā)費(fèi)用投入、IT研發(fā)技術(shù)投入、低碳技術(shù)研發(fā)人員投入、企業(yè)家精神、創(chuàng)新戰(zhàn)略以及動(dòng)態(tài)環(huán)境等內(nèi)、外部因素對(duì)中國企業(yè)低碳技術(shù)創(chuàng)新的影響，并探討了動(dòng)態(tài)環(huán)境因素的調(diào)節(jié)作用。周志方（2017）[4]、田源等（2018）[5]從不同方面研究了碳風(fēng)險(xiǎn)對(duì)債務(wù)資本市場(chǎng)的影響，得出碳風(fēng)險(xiǎn)與債務(wù)融資成本之間呈“U”型關(guān)系，給出企業(yè)碳風(fēng)險(xiǎn)管理、提高碳信息透明度及有效降低債務(wù)融資成本具體參考意見[4，5]。王志國（2016）[6]、吳玉萍（2017）[7]針對(duì)低碳技術(shù)創(chuàng)新復(fù)雜系統(tǒng)進(jìn)行分析，建立了動(dòng)態(tài)賦時(shí)博弈模型，分析了政府的決策做出對(duì)企業(yè)低碳技術(shù)創(chuàng)新系統(tǒng)性能指標(biāo)的時(shí)間量特性影響，得出政府的低碳規(guī)制會(huì)直接影響企業(yè)低碳技術(shù)創(chuàng)新決策行為。鑒于此，本文從高碳行業(yè)企業(yè)投資研發(fā)力度進(jìn)行分析，探討在強(qiáng)制減排的政策下，企業(yè)的低碳技術(shù)創(chuàng)新影響因素。

1 變量的選擇與模型的構(gòu)建

1.1 變量的選擇與定義

本文中被解釋變量是高碳行業(yè)企業(yè)的研發(fā)支出費(fèi)用。在目前強(qiáng)力減排的政策環(huán)境下，企業(yè)研發(fā)支出的增加與否，從而判斷企業(yè)投入研究碳減排的力度。這一指標(biāo)簡(jiǎn)寫為RD。

對(duì)于解釋變量，本文在考察節(jié)能減排的背景下，碳金融支持高碳行業(yè)開發(fā)減排技術(shù)的投入情況，文中選取資產(chǎn)負(fù)債率、公司成長(zhǎng)性和公司規(guī)模三個(gè)變量作為解釋變量，分別簡(jiǎn)寫為L(zhǎng)EV、GROW和SIZE。

對(duì)于資產(chǎn)負(fù)債率作為解釋變量是基于這樣考慮的，資產(chǎn)負(fù)債率代表了企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)，是衡量企業(yè)經(jīng)營績(jī)效的一個(gè)重要指標(biāo)。資產(chǎn)負(fù)債率越高，企業(yè)的償債壓力越大，企業(yè)的研發(fā)投入相對(duì)較小。

本文選取企業(yè)的成長(zhǎng)能力作為一個(gè)解釋變量，來衡量企業(yè)的成長(zhǎng)性。綜合考慮采用主營業(yè)務(wù)收入的增長(zhǎng)率來代替，有可預(yù)見的收入預(yù)期，其投入減排研究的力度就越大；當(dāng)前企業(yè)發(fā)展規(guī)模也是衡量經(jīng)營業(yè)績(jī)的一個(gè)重要指標(biāo)，通常規(guī)模大的企業(yè)有較大經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)，具有強(qiáng)大的研發(fā)投入能力。

被解釋變量除了受解釋變量的影響外，還受其他一些變量的影響，通常作為控制變量來處理。對(duì)這些變量的選擇，本文采用了可決系數(shù)決定法。選取政府碳金融補(bǔ)貼額為控制變量，簡(jiǎn)寫為SB。變量定義如表1所示。

表1 變量的定義

1.2 模型的構(gòu)建

根據(jù)樣本數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，本文采用面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行分析，模型通常表示為：

式（1）中αi表示第i個(gè)個(gè)體的截距項(xiàng)，βi為解釋變量Xit的系數(shù)，uit是動(dòng)態(tài)隨機(jī)誤差項(xiàng)，滿足正態(tài)分布。K為解釋變量的個(gè)數(shù)。選擇不同αi和βi值，模型可以分為三種不同類型：

（1）無個(gè)體影響的不變系數(shù)模型。即αi=αj和βi=βj同時(shí)得到滿足。

（2）變截距模型。即是αi≠αj并且βi=βj。

（3）變系數(shù)模型。即滿足αi≠αj并且βi≠βj。滿足這一條件的模型稱之為變系數(shù)模型或無約束模型。

對(duì)式（1）方程展開并具體化，相應(yīng)方程的表達(dá)式如下。

隨機(jī)效應(yīng)估計(jì)模型：

固定效應(yīng)估計(jì)模型：

混合二乘估計(jì)模型：

在三種模型方程中，各變量的下標(biāo)i表示不同的上市公司，各變量下標(biāo)t代表時(shí)間，長(zhǎng)度為1年。μi是滿足任意分布的動(dòng)態(tài)隨機(jī)變量，ci是常數(shù)項(xiàng)，uit是殘差項(xiàng)，滿足動(dòng)態(tài)分布。

2 實(shí)證分析

2.1 樣本數(shù)據(jù)的選擇與處理

本文選取的樣本是國內(nèi)化工、鋼鐵和有色金屬三大高碳行業(yè)上市公司的年度財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于Wind咨詢。選取樣本數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度為2012—2017年。本文對(duì)部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行了適當(dāng)?shù)奶幚?，從中剔除了年度?shù)據(jù)由于停牌等原因，導(dǎo)致嚴(yán)重失真的公司，最后梳理得到170家化工企業(yè)、50家有色金屬企業(yè)和20家鋼鐵企業(yè)的完整年度財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。

在建立面板數(shù)據(jù)模型之前，為了避免出現(xiàn)偽回歸，首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)。通過逐一對(duì)總體樣本進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。從分析的結(jié)果來看，在1%的置信水平上，被解釋變量、解釋變量和控制變量拒絕了存在單位根的假設(shè)，選擇變量滿足回歸模型要求的平穩(wěn)性條件。

2.2 模型實(shí)證結(jié)果

本文利用面板數(shù)據(jù)模型分別對(duì)化工、鋼鐵和有色金屬三個(gè)行業(yè)進(jìn)行實(shí)證分析。由于面板模型的特點(diǎn)，在實(shí)證之前需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)，判斷是否滿足模型的要求。表2至表4分別是對(duì)化工、有色和鋼鐵三行業(yè)相關(guān)變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析的結(jié)果。

表2 化工行業(yè)描述性統(tǒng)計(jì)

表3 有色金屬行業(yè)描述性統(tǒng)計(jì)

表4 鋼鐵行業(yè)描述性統(tǒng)計(jì)

從表2至表4可以發(fā)現(xiàn)，鋼鐵行業(yè)的投資研發(fā)均值最大，為20.683，說明從行業(yè)來看，該行業(yè)投研力度最大；另外鋼鐵行業(yè)投資力度標(biāo)準(zhǔn)差為1.661，大于化工行業(yè)的投資力度標(biāo)準(zhǔn)差1.406，說明鋼鐵行業(yè)內(nèi)各企業(yè)為了減排的研發(fā)力度差異較大。從行業(yè)成長(zhǎng)性來看，只有化工行業(yè)的均值為正，鋼鐵和有色金屬行業(yè)的營業(yè)收入增長(zhǎng)率均呈下降趨勢(shì)，不過鋼鐵行業(yè)下降的更快。從資產(chǎn)負(fù)債和公司規(guī)模來看，鋼鐵行業(yè)的負(fù)債率和規(guī)模均為最大。

假設(shè)對(duì)減排的研發(fā)力度受資本負(fù)債率、成長(zhǎng)性和公司規(guī)模的影響，在進(jìn)一步分析之前，需要對(duì)解釋變量之間的關(guān)系進(jìn)行判斷。本文選擇spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)，如（2）式所示：

式（2）屬于非參數(shù)法，自變量需要滿足順序等距或等比例的非正態(tài)分布。采用的檢驗(yàn)方法是Corrlate相關(guān)分析方法，表5（見下頁）中給出了化工、鋼鐵和有色行業(yè)三個(gè)變量之間的相關(guān)關(guān)系。

從表5可以看出，化工行業(yè)和有色金屬行業(yè)的投資研發(fā)力度與資產(chǎn)負(fù)債率呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系，化工行業(yè)的研發(fā)力度與資產(chǎn)負(fù)債率在10%水平下顯著負(fù)相關(guān)，兩個(gè)行業(yè)隨著資產(chǎn)負(fù)債率增加，減排的投資研發(fā)力度就會(huì)降低。在企業(yè)成長(zhǎng)性方面，只有化工行業(yè)的企業(yè)成長(zhǎng)性與研發(fā)投入在5%水平下顯著，化工行業(yè)屬于知識(shí)密集型行業(yè)，收入增長(zhǎng)率越高，投入的研發(fā)費(fèi)用也會(huì)越多。在公司規(guī)模方面，三個(gè)行業(yè)減排的投資研發(fā)力度均與公司規(guī)模呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，公司規(guī)模越大，投資研發(fā)的力度也就越大。從解釋變量之間的關(guān)系來看，三個(gè)行業(yè)的公司規(guī)模與資產(chǎn)負(fù)債率均在1%水平下顯著，說明公司規(guī)模越大，越傾向融資貸款，資產(chǎn)負(fù)債率也就越高。同時(shí)，鋼鐵行業(yè)的成長(zhǎng)性與資產(chǎn)負(fù)債率在5%水平下顯著，企業(yè)收入增長(zhǎng)率越高，相應(yīng)的負(fù)債率也會(huì)增高。以上的被解釋變量與解釋變量以及解釋變量之間的相關(guān)關(guān)系與預(yù)期基本一致。

表5 Corrlate相關(guān)性分析結(jié)果

本文在選擇適合的面板模型之前，首先進(jìn)行固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)假設(shè)檢驗(yàn)。首先以化工行業(yè)為例進(jìn)行分析，分析結(jié)果如表6所示。Redundant固定效應(yīng)檢驗(yàn)的p值為1，檢驗(yàn)結(jié)果顯著，表明固定效應(yīng)模型相對(duì)于隨機(jī)效應(yīng)模型更適用，且擬合系數(shù)也與預(yù)期基本一致。同理，也可分別對(duì)鋼鐵和有色金屬行業(yè)進(jìn)行模型選擇的假設(shè)檢驗(yàn)（過程略）。

表6 化工行業(yè)面板模型的回歸統(tǒng)計(jì)

分別用固定效應(yīng)模型對(duì)化工、鋼鐵和有色三個(gè)行業(yè)進(jìn)行回歸分析，分析結(jié)果如表7所示。

表7 鐵與有色行業(yè)的回歸統(tǒng)計(jì)結(jié)果

從表7可以看出，三個(gè)行業(yè)的各解釋變量在1%水平下均顯著。從研發(fā)投入與資產(chǎn)負(fù)債率來看，三個(gè)模型估計(jì)的資產(chǎn)負(fù)債率系數(shù)均為負(fù)數(shù)，說明無論哪個(gè)行業(yè)的企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債的升高，都會(huì)降低公司的研發(fā)投入，這與實(shí)際相符。另外，化工行業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率為-0.1675，為行業(yè)中最小。鋼鐵行業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率為-2.4803，為行業(yè)中最大，每增加一單位負(fù)債，其投資研發(fā)就會(huì)降低-2.4803。

從公司成長(zhǎng)性來看，三個(gè)行業(yè)的企業(yè)成長(zhǎng)性在1%水平下均顯著。有色金屬行業(yè)的估計(jì)系數(shù)為0.45285，為最大?；ば袠I(yè)次之，估計(jì)系數(shù)為0.31612。鋼鐵行業(yè)最小，估計(jì)系數(shù)為-0.12887。說明化工行業(yè)和有色金屬行業(yè)的營業(yè)收入的增加，對(duì)公司節(jié)能減排的投資研發(fā)力度增加不大。而鋼鐵行業(yè)隨著營業(yè)收入的增加，研發(fā)費(fèi)用呈現(xiàn)遞減的趨勢(shì)，似乎與實(shí)際不符，主要是鋼鐵行業(yè)的產(chǎn)能規(guī)模在逐步減小，且近年來營業(yè)收入增長(zhǎng)率均為負(fù)值。

從公司規(guī)模對(duì)研發(fā)投入的效應(yīng)來看，三個(gè)行業(yè)公司規(guī)模估計(jì)系數(shù)在1%水平下顯著，且均為正數(shù)，說明公司規(guī)模的擴(kuò)大，有利于公司增加減排的研發(fā)力度。不過正向促進(jìn)作用并不明顯，因?yàn)槿齻€(gè)行業(yè)的規(guī)模估計(jì)系數(shù)均小于1。相比較而言，鋼鐵行業(yè)的規(guī)模估計(jì)系數(shù)最大，為0.9817，化工行業(yè)次之，為0.65314，有色行業(yè)最小，為0.57545。另外，政府設(shè)立的碳金融基金對(duì)企業(yè)的研發(fā)投入正向作用明顯，不僅在1%水平下顯著，且估計(jì)系數(shù)均大于1，三個(gè)行業(yè)的估計(jì)系數(shù)相差不大。因?yàn)樽鳛樘冀鹑诘膶ｍ?xiàng)基金，有強(qiáng)制要求以提高減排效率，開發(fā)更先進(jìn)的減排技術(shù)為目的。

3 結(jié)論

本文從碳金融支持強(qiáng)制減排的視角，對(duì)高碳行業(yè)投資研發(fā)的情況進(jìn)行分析，以尋求促進(jìn)高碳行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的碳減排機(jī)制，結(jié)果顯示：一是三個(gè)樣本行業(yè)中，資產(chǎn)負(fù)債率與研發(fā)投入具有顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系；化工行業(yè)和有色金屬行業(yè)的成長(zhǎng)性與研發(fā)投入具有顯著的正相關(guān)關(guān)系，而鋼鐵行業(yè)與研發(fā)投入具有負(fù)相關(guān)關(guān)系。二是公司規(guī)模與研發(fā)投入具有顯著的正相關(guān)關(guān)系，公司規(guī)模對(duì)研發(fā)投入的沖擊影響要弱于資產(chǎn)負(fù)債率對(duì)研發(fā)投入的沖擊影響。三是政府補(bǔ)貼對(duì)研發(fā)投入具有顯著的正相關(guān)關(guān)系，并且對(duì)樣本行業(yè)沖擊相差不大，這主要是政策強(qiáng)制要求的結(jié)果。