李 穎（博士生導師），肖麗芳，朱治雙（副教授）

一、引言

氣候變化問題是全世界關注的焦點問題和重要議題。荷蘭環(huán)境評估署（PBL）2020 年公布的數據顯示，全球溫室氣體排放總量自2010 年以來平均每年增長1.4%，并在2019 年創(chuàng)下歷史新高。作為世界上最大的發(fā)展中國家和最大的煤炭消費國，2002 年我國便開始利用行政命令手段實施排污權交易制度，雖然一定程度上緩解了環(huán)境惡化問題，但其經濟效果并沒有得到較好體現。2011 年，我國引入市場激勵型環(huán)境規(guī)制手段，明確提出逐步建立碳排放權交易市場，并于2013年開始在深圳、北京、天津、上海、廣東、湖北和福建等七省市正式啟動了碳排放權交易試點。那么，該項市場激勵型環(huán)境規(guī)制與之前行政命令型環(huán)境規(guī)制有何區(qū)別？對社會經濟活動又會產生怎樣的影響，尤其是對企業(yè)生產率存在怎樣的作用機制？目前，鮮有文獻針對碳排放權交易與企業(yè)生產率的潛在聯系進行梳理和探討。相比一般財務指標，全要素生產率能夠有效衡量要素資源配置效率改善所帶來的產出增長，是對經濟發(fā)展“質”的反映。因此，市場激勵型碳排放權交易政策能否提高企業(yè)全要素生產率進而助力經濟高質量發(fā)展，對于這一問題的探討不僅有助于理清市場激勵型環(huán)境規(guī)制與微觀企業(yè)全要素生產率之間的關系，而且對全國統(tǒng)一碳市場建設和經濟可持續(xù)發(fā)展也具有重要現實意義。

基于此，本文運用雙重差分模型，以2008 ～2020年七個試點地區(qū)企業(yè)數據為研究對象，考察碳排放權交易政策對企業(yè)全要素生產率的影響及其作用機制。研究發(fā)現：碳排放權交易政策的實施能夠提高企業(yè)全要素生產率。作用機制分析表明，碳排放權交易政策能夠增加企業(yè)實質性減排行為、促進企業(yè)創(chuàng)新和優(yōu)化企業(yè)資源配置，從而對全要素生產率產生影響。異質性分析表明，國有企業(yè)、抗風險能力強和市場化水平高的企業(yè)全要素生產率受碳排放權交易政策的影響更明顯。

本文的創(chuàng)新點在于：第一，現有研究主要集中在命令型環(huán)境規(guī)制及其經濟體量績效發(fā)展上，且主要以歐美發(fā)達國家為研究對象。本文從企業(yè)層面探討我國碳排放權交易機制與體現經濟發(fā)展質量的全要素生產率的關系，豐富了環(huán)境規(guī)制與企業(yè)全要素生產率關系的相關研究。第二，從企業(yè)實質性減排、技術創(chuàng)新和資源配置三方面分析碳排放權交易政策對企業(yè)全要素生產率的影響機制，對于識別碳排放權作用機理、破解低碳城市試點政策短期困境至關重要。第三，進一步肯定了碳排放權交易政策的正向經濟后果，為完善全國統(tǒng)一碳市場建設、真正高效落實碳減排政策提供了及時有效的實證證據。

二、理論分析和研究假設

（一）碳排放權交易與企業(yè)全要素生產率

碳排放權交易政策作為市場激勵型環(huán)境規(guī)制（劉傳明等，2021），通過給予企業(yè)有限碳排放配額，對碳排放權進行交易，用市場手段控制碳排放量，進而達到減排目的。在有限碳排放配額下，企業(yè)若維持原有生產規(guī)模，對于超出碳排放配額的部分，需支付額外交易費用；若縮小生產規(guī)模，控制產量以保證碳排放量處于配額范圍內，同樣會影響企業(yè)利潤。因此，為維持原有利潤水平，在有限配額約束下，碳排放權交易制度能夠促進企業(yè)內部資源流動（錢雪松等，2018），促使企業(yè)將有限資源投入到產出高且碳排放少的產業(yè)，優(yōu)化內部資源配置，從而提高企業(yè)全要素生產率。同時，根據信號傳遞理論，企業(yè)向外界傳遞碳減排等環(huán)保信息（姬新龍，2021），能夠提升企業(yè)形象，贏得投資者和消費者關注，在一定程度上緩解融資約束，提高全要素生產率?；诖?，本文提出假設1。

假設1：碳排放權交易政策的實施能夠促進企業(yè)全要素生產率的提高。

（二）實質性減排效應

根據企業(yè)對于環(huán)境責任的響應差異，企業(yè)環(huán)境行為可分為象征性低碳行為和實質性低碳行為兩類（李大元等，2015）。前者多為環(huán)保計劃或承諾，后者是企業(yè)為提高環(huán)境績效而采取的切實措施和具體行動。根據新古典經濟學理論，漂綠成為企業(yè)追逐利潤最大化的理性選擇（肖紅軍等，2013）。相比于命令控制型環(huán)境規(guī)制，市場激勵型環(huán)境規(guī)制會將企業(yè)減排行為和減排結果市場化（沈洪濤和黃楠，2019）。如若企業(yè)象征性減排行為暴露，企業(yè)聲譽和信用將會受到重創(chuàng)。而實質性減排行為意味著更低的額外碳配額購買費用或者更大的碳配額可供出售空間，不僅彌補了環(huán)境規(guī)制合規(guī)成本，為企業(yè)帶來額外減排利潤，而且緩解了減排成本壓力。在此背景下，企業(yè)不會采取象征性減排方式，而是傾向于實施實質性減排行為和抑制企業(yè)漂綠行為，促進企業(yè)全要素生產率的提高?；诖?，本文提出假設2。

假設2：碳排放權交易政策能夠增加企業(yè)實質性減排行為，從而提高全要素生產率。

（三）創(chuàng)新效應與資源配置效應

Siller 等（2021）和步曉寧等（2019）指出，影響企業(yè)全要素生產率的決定性因素包括企業(yè)創(chuàng)新和資源配置效率兩方面。根據波特假說，適當的環(huán)境規(guī)制可以刺激企業(yè)通過技術創(chuàng)新來提高生產力，降低環(huán)境規(guī)制合規(guī)成本，從而實現環(huán)境治理與經濟績效雙贏。在市場型碳排放政策激勵下，企業(yè)通過實施創(chuàng)新活動來提升綠色技術水平，從而減少碳排放量，然后在碳交易市場交易自身減排后多余配額，獲得額外減排收益的同時，提高了生產技術，一定程度上降低了企業(yè)成本，增加了企業(yè)利潤，推動了全要素生產率的提高。

劉傳明等（2021）研究指出，資源管理能力強化和升級帶來的生產力改善以及技術創(chuàng)新帶來的溢價效果可以有效地抵消甚至超過由于遵守環(huán)境規(guī)制而增加的成本。企業(yè)進行實質性減排所形成的成本效應，使得企業(yè)在選擇和使用資源時，除了考慮企業(yè)內部生產經營需要，還會將環(huán)境規(guī)制要求納入考慮范圍。在更加注重環(huán)保和減少資源消耗的同時，不斷改進生產流程和工藝，實現資源利用價值最大化。而資源配置效率的提高，能夠優(yōu)化企業(yè)內部要素結構，提高企業(yè)的全要素生產率（錢雪松等，2018）?；诖?，本文提出假設3。

假設3：碳排放權交易政策的實施能夠促進企業(yè)創(chuàng)新、優(yōu)化資源配置，從而提高全要素生產率。

三、研究設計

（一）數據來源

本文以2008 ～2020 年我國A 股上市公司為樣本，將2013 年國家發(fā)展改革委發(fā)布《關于開展碳排放權交易試點工作的通知》作為準自然實驗，對碳排放權交易試點政策效應進行評估。本文對初始樣本進行如下處理：剔除金融、房地產類企業(yè)；剔除ST、*ST企業(yè)；剔除數據缺失嚴重的企業(yè)；進行上下1%分位的縮尾處理。另外，碳排放權交易試點企業(yè)名單來自于試點省份生態(tài)環(huán)境局政策文件，其余財務數據來自CSMAR數據庫。

（二）模型設定

借鑒沈洪濤和黃楠（2019）的研究，本文構建如下雙重差分（DID）模型（1），用以評價碳排放權交易政策的微觀層面效果。雖然實施碳排放權交易政策相對于企業(yè)而言是外生政策環(huán)境，不存在逆向因果問題，但雙重差分模型不能控制碳排放權交易政策的實施是否會受到其他政策的沖擊和影響，以及不同地區(qū)政策實施效應的差異。因此，本文構建三重差分（DDD）模型（2），進一步引入非碳排放權交易試點行業(yè)企業(yè)樣本進行分析。

其中：TFP_LPit表示企業(yè)i在t年的全要素生產率；Treat為碳排放權交易政策試點企業(yè)；Time為碳排放權交易政策實施時間；Regulate 代表碳排放權交易試點行業(yè)；Control 為控制變量；γi、μt和φj分別表示行業(yè)固定效應（Ind）、年份固定效應（Year）和地區(qū)固定效應（Prov），εijt為隨機誤差項。

（三）變量定義

1.被解釋變量。在全要素生產率測算上，兩步一致估計法（簡稱“OP 法”）和半參數法（簡稱“LP 法”）被眾多學者廣泛運用（Olley 和Pakes，1996；章祥蓀等，2008）?？紤]到使用OP 法樣本損失量較多（魯曉東和連玉君，2012），本文選取LP 方法對企業(yè)全要素生產率進行測算。

2.核心解釋變量。Treat 為政策虛擬變量，若企業(yè)納入碳排放權交易政策試點，Treat取值為1，否則為0。Time 為時間虛擬變量，2013 年以后Treat 賦值為1，否則為0?？紤]到湖北省和福建省企業(yè)分別在2014、2016 年被納入試點，湖北省和福建省的時間虛擬變量以2014、2016年為界。Regulate為行業(yè)虛擬變量，碳排放權交易試點行業(yè)取值為1，否則為0。

3.中介變量。企業(yè)實質性減排以企業(yè)減排漂綠指數的負值衡量。其中，減排漂綠指數參考Walker 和Wan（2012）的研究，以企業(yè)環(huán)境治理象征性環(huán)境行為和實質性環(huán)境行為比值衡量。若企業(yè)在環(huán)境信息披露中，對環(huán)境保護行動進行細節(jié)性、數字性定量描述，則認為企業(yè)開展了實質性減排活動，否則認為企業(yè)只實施了象征性減排活動。為了消除量綱的影響，將得到的減排漂綠指數進行標準化處理，得到最終的企業(yè)減排漂綠指數GW。具體計算公式如下：

其中：Xi表示企業(yè)的象征性環(huán)境行為；Yi表示企業(yè)的實質性環(huán)境行為；Zi表示原始數據；Zmin表示原始數據中的最小值；Zmax表示原始數據中的最大值。若企業(yè)在項目指標i 上有象征性環(huán)境行為，則Xi為1，否則為0；同理，若企業(yè)在指標i上有實質性環(huán)境行為，則Yi為1，否則為0。參考緱倩雯和蔡寧（2014）的研究，以企業(yè)社會責任報告中10項指標對企業(yè)象征性環(huán)境行為和實質性環(huán)境行為進行評定。具體衡量指標見表1。

表1 象征性環(huán)境行為和實質性環(huán)境行為特征鑒定

在企業(yè)創(chuàng)新方面，考慮到申請專利情況具有信息披露的要求，一些企業(yè)基于保密考慮可能不會將企業(yè)最新研發(fā)、可能會涉及企業(yè)商業(yè)秘密的創(chuàng)新技術或產品申請專利。因此，本文以“企業(yè)研發(fā)投入費用的自然對數”作為企業(yè)創(chuàng)新的代理變量。

企業(yè)資源配置效率常用Richardson 模型和數據包絡分析（DEA）衡量。但Richardson模型關注企業(yè)投資效率，適合初創(chuàng)企業(yè)配置效率的測算（Richardson，2006）。因此，借鑒花貴如等（2010）的研究，本文采用DEA 方法從投入和產出維度①衡量企業(yè)資源配置效率。

4.控制變量。本文參考賈云赟（2017）的研究，選擇企業(yè)發(fā)展能力（Growth）、企業(yè)性質（SOE）、資產負債率（Lev）、資本回報率（ROC）、經營現金流（OCF）和總資產凈利率（ROA）等作為控制變量。具體變量定義如表2所示。

表2 變量定義

四、實證結果分析

（一）描述性統(tǒng)計

表3列示了主要變量的描述性統(tǒng)計結果。TFP_LP的平均值為15.12，標準差為1.15，可見樣本企業(yè)全要素生產率存在較大的差距。從Treat 的情況來看，僅有3.6%的企業(yè)被納入碳排放權交易政策試點，企業(yè)數量較少?？刂谱兞康慕Y果與現有研究基本一致，本文不再贅述。

表3 描述性統(tǒng)計

（二）平行趨勢檢驗

使用雙重差分法的重要假設前提是，實驗組和控制組保持一致的時間趨勢。本文參考Jacobson 等（1993）的研究進行平行趨勢檢驗。檢驗結果如圖1 所示，政策實施后第四年之前，雙重交互項的估計系數基本在0 值附近上下波動，且不顯著；而在第四年之后，邊際效應線向右上方傾斜，且影響效應呈增強趨勢。說明2013年試點政策對全要素生產率的影響存在滯后性，可以使用雙重差分模型進行檢驗。

圖1 平行趨勢檢驗動態(tài)效應

（三）基準回歸分析

表4 為碳排放權交易政策實施對企業(yè)全要素生產率的影響的基本回歸結果。其中列（1）、列（2）以全國企業(yè)為樣本進行總體回歸，列（3）、列（4）以七個試點省份上市公司為樣本進行回歸，在控制年份、行業(yè)和地區(qū)固定效應后，Treat×Time 的系數均在1%的水平上顯著為正。列（5）～列（8）為傾向得分匹配后分別運用雙重差分模型（1）和三重差分模型（2）進行回歸的結果，Treat×Time 及Treat×Time×Regulate 的系數均顯著為正，說明碳排放權交易政策實施顯著提高了企業(yè)全要素生產率。假設1得到驗證②。

表4 碳排放權交易政策與企業(yè)全要素生產率的基準回歸

（四）穩(wěn)健性檢驗

本文參考錢雪松等（2018）的研究，進行以下穩(wěn)健性檢驗：隨機選取政策實施年份進行安慰劑檢驗、采用OP 法計算企業(yè)全要素生產率、考慮滯后效應，結果如圖2、表5 所示，雙重交互項回歸系數都集中在零點附近，Treat×Time 及滯后一期系數在1%的水平上顯著為正，結論穩(wěn)健。

圖2 安慰劑檢驗③

表5 穩(wěn)健性檢驗

五、進一步分析

（一）中介機制檢驗

為驗證假設2 和假設3，本文利用逐步回歸法進行中介機制檢驗，結果見表6。實質性減排效應檢驗結果如表6 列（1）、列（2）所示；創(chuàng)新效應檢驗結果如列（3）、列（4）所示；資源配置效應檢驗結果如列（5）、列（6）所示。其中，列（1）、（3）、（5）中Treat×Time 的系數均顯著為正，列（2）、（4）、（6）中GW、RD、Eff 的系數均在1%的水平上顯著為正，表明碳排放權交易政策通過實質性減排效應、創(chuàng)新效應和資源配置效應提高企業(yè)全要素生產率，假設2和假設3得到驗證。

表6 碳排放權交易政策影響企業(yè)全要素生產率的中介機制檢驗

（二）異質性分析

1.企業(yè)性質。根據企業(yè)所有權不同，本文將所有樣本分為國有企業(yè)和非國有企業(yè)進行異質性檢驗。表7 列（1）和列（2）回歸結果表明，與非國有企業(yè)相比，碳排放權交易政策更可能提高國有企業(yè)的全要素生產率。原因在于，國有企業(yè)更易獲得國家政策支持，具有天然政治屏障，信息不對稱程度更低，生產要素的分配與調整更加靈活，資源配置效率更高。

表7 異質性分析

2.抗風險能力。在碳排放權交易政策實施過程中，企業(yè)內在因素和外在環(huán)境都會對政策實施效果產生影響。本文參考周志方等（2019）的研究，以現金柔性和負債融資柔性之和衡量企業(yè)抗風險能力，當企業(yè)抗風險能力大于樣本企業(yè)抗風險能力中位數時，稱為抗風險能力強企業(yè)，否則為抗風險能力弱企業(yè)。結果如表7 列（3）和列（4）所示，碳排放權交易政策實施對抗風險能力強企業(yè)的全要素生產率的促進作用更加明顯。這是因為抗風險能力弱企業(yè)沒有足夠的資金去應對碳排放權交易風險帶來的轉型成本壓力，企業(yè)不僅無法進行技術升級，還可能面臨經營困境。

3.市場化水平。外部環(huán)境方面，本文參考常凱等（2012）的研究，以樊綱市場化指數衡量企業(yè)所處外在環(huán)境的市場化水平。當企業(yè)所在地區(qū)市場化水平大于樣本企業(yè)所有地區(qū)市場化水平中位數時，認為企業(yè)處于市場化水平高地區(qū)，反之處于市場化水平低地區(qū)。表7 列（5）、列（6）的結果表明，碳排放權交易政策實施對市場化水平高地區(qū)企業(yè)全要素生產率的提高作用更為明顯。原因在于市場化水平較高地區(qū)，碳市場更為平穩(wěn)、碳價格更為透明，企業(yè)能夠對碳排放權交易政策做出迅速反應，降低交易成本和交易風險，通過創(chuàng)新和提高資源配置效率來獲取現金流量、轉嫁減排成本。

六、結論與建議

本文基于我國碳排放權交易政策試點這一準自然實驗，利用2008 ～2020年我國A股上市公司數據，評估碳排放權交易政策對企業(yè)全要素生產率的影響。研究發(fā)現：其一，碳排放權交易政策的實施提高了企業(yè)全要素生產率。其二，碳排放權交易政策通過增加企業(yè)實質性減排行為、促進企業(yè)創(chuàng)新和優(yōu)化企業(yè)資源配置來提高企業(yè)全要素生產率。其三，國有企業(yè)、抗風險能力強和市場化水平高的企業(yè)全要素生產率受碳排放權交易政策影響更明顯。

基于上述研究結論，本文得到如下啟示：

（1）企業(yè)應加快轉型升級步伐，提高資源配置效率。本文研究證明，“既要綠水青山，又要金山銀山”的美好愿景是可以實現的。政府應著力完善碳排放權交易制度，總結試點經驗，加快建設和完善全國碳市場。企業(yè)也應轉變環(huán)境規(guī)制會阻礙自身發(fā)展的錯誤觀念，在積極響應環(huán)境治理政策的同時加快轉型升級的步伐，提高自身生產效率和資源配置效率。

（2）政府應激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新活力，積極推動技術創(chuàng)新。政府應根據市場變化調整環(huán)境規(guī)制手段，出臺扶持性政策。例如，在實施碳排放權交易制度時，可考慮加大對低碳技術研發(fā)的補貼力度，緩解企業(yè)創(chuàng)新資金短缺問題。企業(yè)應充分利用技術創(chuàng)新帶來的補償效應，加大創(chuàng)新力度和提高創(chuàng)新能力，實現可持續(xù)發(fā)展。

（3）國家應實施差異化環(huán)境規(guī)制策略，避免采用“一刀切”行政命令。國家相關部門在制定政策時，應根據不同企業(yè)性質、企業(yè)內部情況、地區(qū)市場化程度差異，實施差異化環(huán)境規(guī)制策略。各地政府應因地制宜、因時制宜地促進區(qū)域環(huán)境治理交流協(xié)作，提高碳排放權交易市場有效性，為實現“雙碳”目標保駕護航。

【注 釋】

①投入維度，以應付職工薪酬，固定資產凈額，購買商品、接受勞務支付的現金進行衡量，反映企業(yè)規(guī)模大小、生產能力和中間品投入；產出維度以企業(yè)年凈利潤衡量，反映企業(yè)實際盈利情況。

②已進行相關性分析，變量間系數均小于0.5，在1%或5%的水平上顯著相關，不存在嚴重多重共線性問題。

③圖2 為500 次隨機分配后回歸估計系數均值，X 軸表示FalseTime×CO2的估計系數，曲線是估計系數的核密度分布。

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