馮國強，王 錦

（蘭州大學經(jīng)濟學院，甘肅 蘭州 730000）

國家“十四五”規(guī)劃明確規(guī)定了中國碳排放2035年實現(xiàn)碳達峰后穩(wěn)中有降的遠景目標和“十四五”期間單位GDP 二氧化碳排放量降低18%的減排目標。2021 年12月28 日國務院下發(fā)的《“十四五”節(jié)能減排綜合工作方案》，更加明確“十四五”期間助力實現(xiàn)碳達峰、碳中和目標的減排工作方案，并明確各部門、地方各級政府節(jié)能降碳和協(xié)同增效的責任。

微觀主體會如何回應減排政策？減碳與增效之間能否協(xié)同雙贏？存在怎樣的路徑和條件？2011 年10 月29日，國家發(fā)展改革委辦公廳下發(fā)《關(guān)于開展碳排放權(quán)交易試點工作的通知》，在全國范圍內(nèi)引入碳排放權(quán)交易體系（ETS）的試點，為回答上述問題提供了一個識別因果關(guān)系的準自然實驗。截至2021 年6 月底，全國試點省份碳市場累計配額成交量4.8 億t 二氧化碳當量，成交額約114億元。

很多研究［1-5］為包括碳排放權(quán)交易在內(nèi)的市場型環(huán)境規(guī)制舉措的減排效果提供了經(jīng)驗證據(jù)。但是對減碳能否協(xié)同企業(yè)增效，卻鮮有文獻關(guān)注。Porter 等［6］從理論上推斷碳排放權(quán)交易能夠?qū)⑵髽I(yè)碳排放的外部成本內(nèi)部化，為減排企業(yè)額外增加收入來源，從而在減碳與增效存在雙贏的可能，并且提供了各種可能的協(xié)同路徑［7-12］。然而這些路徑時常受到企業(yè)規(guī)模、碳配額分配方式等的嚴格限制［13-17］。這樣一來，經(jīng)驗材料能否支持減排增效雙贏的路徑，仍得不到答案。

該研究通過選取2010—2019年滬深A 股上市公司的面板數(shù)據(jù)，利用碳排放權(quán)交易試點政策作為準自然實驗，來揭示企業(yè)減碳與增效之間的關(guān)系，以此回應二者能否協(xié)同，存在怎樣的作用機制。研究結(jié)果表明，除直接效應外，由碳排放權(quán)交易試點推動的綠色技術(shù)創(chuàng)新是促成企業(yè)實現(xiàn)減碳協(xié)同增效的重要機制，并在統(tǒng)計意義上排除了生產(chǎn)效率、融資約束的協(xié)同路徑。

1 模型設(shè)定、樣本選擇與數(shù)據(jù)

1.1 模型設(shè)定

基于以下幾方面原因?qū)⑻寂欧艡?quán)交易試點政策視為準自然實驗。①碳排放權(quán)交易試點屬于自上而下的政策實驗，而非地方探索，平臺設(shè)計、交易規(guī)則等借鑒了EU-ETS，因此，對于試點省份而言，這一政策沖擊滿足外生性。②試點城市的選擇并不經(jīng)地方申請，而是由中央直接選定，因而削弱了政策自選擇問題。基于此，將第一批試點省份當中進行碳排放權(quán)交易的企業(yè)作為處理組，未進行碳排放權(quán)交易的企業(yè)作為控制組，通過匹配滬深A股上市公司2010—2019年的微觀數(shù)據(jù)來進行檢驗。設(shè)置回歸模型如下：

模型（1）、模型（2）分別考察碳排放權(quán)交易試點對企業(yè)i在t年碳排放量（CO2it）、年營業(yè)收入（incomeit）的影響，回歸時分別進行了對數(shù)處理。模型（3）檢驗試點政策對減碳—增效協(xié)同指數(shù)（synergyit）的影響，即企業(yè)“既減排、又增效”的實現(xiàn)程度。Treati是政策虛擬變量，用來區(qū)分處理組和控制組，若企業(yè)參與碳排放權(quán)交易則取值1，否則取值0。Timet是碳排放交易試點年份的虛擬變量，若t≥ 2013，則取值1，否則取值0。Treat×Time即did變量，該變量將樣本分別區(qū)分為試點前的處理組、控制組和試點后的處理組和控制組，從中獲得組內(nèi)與組間差異系數(shù)α1、η1和λ1。Controli是一組控制變量，包括企業(yè)年齡（age）、企業(yè)投資機會（tobins）、盈利能力（ros）、財務杠桿（lev）、現(xiàn)金持有水平（cash）、股權(quán)集中度（share_int）、資本密集度（cap_int）、企業(yè)規(guī)模（size）。γi、μt分別是個體固定效應和時間固定效應，εit是隨機誤差項。

1.2 樣本選擇與數(shù)據(jù)

為了削弱選擇偏誤，實證處理時對上市公司樣本作了如下處理：①剔除掉金融類、地產(chǎn)類以及ST、ST*類的樣本。②剔除晚于2010 年上市以及數(shù)據(jù)缺失嚴重的樣本。③剔除掉資產(chǎn)負債率大于1 的樣本。④保留與處理組同行業(yè)的控制組。⑤用傾向得分匹配近鄰匹配法以1∶4 的比例對處理組和控制組樣本進行匹配。⑥對連續(xù)變量進行1%水平上的縮尾處理。經(jīng)過上述處理之后，一共獲得2 504條有效觀測值。

碳排放量的測度借鑒了沈洪濤等［3］的做法，利用式（4）進行測算。

式（4）中：參考沈洪濤等［3］的做法，CO2折算系數(shù)按照廈門節(jié)能中心的標準取值為2.493。行業(yè)能源消耗總量、行業(yè)營業(yè)成本數(shù)據(jù)分別根據(jù)《中國能源統(tǒng)計年鑒》和《中國工業(yè)經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》進行測算，企業(yè)營業(yè)收入（incomeit）和營業(yè)成本數(shù)據(jù)來自CSMAR 數(shù)據(jù)庫和Wind 數(shù)據(jù)庫。減碳—增效協(xié)同指數(shù)synergyit按照式（5）進行計算，可分解成ln_incomeit-lnCO2it。該指數(shù)越大說明減排的同時，經(jīng)營績效也得到很大改善，相反則說明減碳、增效的協(xié)同程度較低，減碳越難實現(xiàn)增效?？刂谱兞慨斨校琣ge根據(jù)企業(yè)上市年限加1 的自然對數(shù)進行測度，tobins利用企業(yè)的托賓Q 值進行測度；ros、lev、cash分別根據(jù)銷售利潤率、資產(chǎn)負債率、年末貨幣資金與總資產(chǎn)之比進行衡量，share_int根據(jù)第一大股東持股比例進行衡量，cap_int根據(jù)總資產(chǎn)與營業(yè)收入的比值進行衡量，size根據(jù)企業(yè)總資產(chǎn)的自然對數(shù)進行衡量。所有控制變量利用CSMAR 數(shù)據(jù)庫和Wind數(shù)據(jù)庫進行匹配和測算獲得。

2 實證結(jié)果

2.1 傾向得分匹配

為解決潛在的非隨機問題，通過傾向得分1∶4近鄰匹配的方法，將控制變量作為匹配變量，對處理組與控制組樣本進行匹配。為保證傾向得分匹配法的結(jié)果準確，對匹配結(jié)果進行平衡性檢驗以及核密度估計。

表1是匹配之后平衡性檢驗的結(jié)果。經(jīng)過匹配后，匹配變量差異的絕對值明顯變小，均小于5%，且t檢驗的P值都大于10%，表明匹配后變量在處理組和控制組之間不存在顯著性差異，通過平衡性檢驗。

表1 平衡性檢驗結(jié)果

匹配結(jié)果的核密度估計如圖1 和圖2 所示。對比不難發(fā)現(xiàn)，匹配之后處理組和控制組傾向得分的密度函數(shù)更為接近，匹配結(jié)果良好。

圖1 傾向得分匹配核密度估計

圖2 動態(tài)效應檢驗

2.2 基準回歸結(jié)果

回歸時在企業(yè)層面進行標準誤聚類，基準回歸結(jié)果見表2。根據(jù)模型（1）進行檢驗的結(jié)果見表2 的列（1）和列（2）。在控制企業(yè)固定效應時，did的估計系數(shù)在1%的水平上顯著為負。列（2）控制了企業(yè)和年份雙重固定效應，did估計系數(shù)仍然顯著為負，說明碳排放權(quán)交易試點顯著促進企業(yè)減碳。列（3）和列（4）是模型（2）的估計結(jié)果，did估計系數(shù)均顯著為正，說明碳排放權(quán)交易試點能夠促進企業(yè)提升經(jīng)營績效。列（5）和列（6）是根據(jù)模型（3）對企業(yè)減碳-增效協(xié)同指數(shù)進行估計的結(jié)果，did估計系數(shù)均顯著為正，表明碳排放權(quán)交易促成上市公司在完成碳減排的同時，協(xié)同提升經(jīng)營效益。

表2 基準回歸結(jié)果

2.3 政策動態(tài)效應檢驗

為了動態(tài)觀察碳排放權(quán)交易試點對減碳-增效協(xié)同效果的影響，以碳排放權(quán)交易試點當年為基準年份，通過觀察動態(tài)效應系數(shù)λ1的變化來分析政策的動態(tài)效應。為防止多重共線性對結(jié)果的干擾，剔除政策實施前一期的樣本，回歸結(jié)果繪制成圖2。其中“-3，-2，0，1，2…”分別表示“政策實施前3 年，前2 年，當年，第1 年，第2 年…”。結(jié)果顯示，在政策實施后的第二年起，λ1的95%的置信區(qū)間不包括0，表明碳排放權(quán)交易試點政策顯著提升了企業(yè)碳減排和經(jīng)營績效的協(xié)同效果。同時，λ1的數(shù)值大小基本呈現(xiàn)遞增的趨勢，說明試點帶來的協(xié)同效果隨政策時間變化更加明顯。

2.4 穩(wěn)健性檢驗

2.4.1 平行趨勢檢驗

為了證明模型選擇的合理性以及實證結(jié)果的可靠性，需要比較處理組和控制組樣本在政策實施之前的時間趨勢是否一致。結(jié)合研究主題，需要重點關(guān)注在進行匹配之后，實施碳排放權(quán)交易企業(yè)和未實施碳排放權(quán)交易企業(yè)的減碳-增效協(xié)同效果在政策前是否具有相同的時間趨勢。平行趨勢檢驗結(jié)果見圖3。在政策試點之前，處理組和控制組的減碳-增效協(xié)同指數(shù)的時間趨勢基本一致。在2013年之后處理組和控制組的協(xié)同作用才出現(xiàn)明顯的差異。因此，平行趨勢檢驗通過。

圖3 協(xié)同效果平行趨勢檢驗

2.4.2 更換匹配方法

基準估計結(jié)果可能受匹配方法干擾，為此，分別用半徑匹配和卡尺匹配來代替1∶4近鄰匹配，再對匹配后的樣本進行估計。回歸結(jié)果見表3。在控制企業(yè)和年份固定效應時，無論使用哪種匹配方法，碳排放交易試點政策對企業(yè)減碳、提升經(jīng)營績效以及二者的協(xié)同作用均顯著為正，與基準回歸結(jié)果一致。說明匹配方法的選擇并不影響回歸結(jié)論。

表3 更換匹配方法的估計結(jié)果

2.4.3 剔除部分樣本

國家在2016 年新設(shè)立四川、福建兩個碳排放權(quán)交易試點省份，從而可能影響分析結(jié)論。為此，進一步剔除掉四川和福建的控制組樣本，并對剩下樣本重新進行1∶4近鄰匹配，然后進行估計?；貧w結(jié)果見表4。估計結(jié)果與表2基本一致，說明四川和福建的控制組樣本并不影響實證結(jié)論。

表4 剔除四川、福建樣本之后的檢驗結(jié)果

3 機制檢驗

碳排放權(quán)交易能夠?qū)⒐?jié)省的碳排放量進行出售，額外增加企業(yè)收入。除此之外，碳排放權(quán)交易也可以通過倒逼企業(yè)提升綠色創(chuàng)新水平、提高生產(chǎn)效率、降低融資成本等方式，來間接地影響減碳-增效的協(xié)同效果。這一部分主要借鑒Acemoglu 等［19］提供的渠道檢驗的方法，來揭示碳排放權(quán)交易推動減碳-增效協(xié)同的作用渠道。渠道檢驗的原理是，在模型中引入新的機制變量以后，通過觀察原有機制變量系數(shù)大小及其顯著性的變化，來揭示主要的作用渠道。當原有機制變量的系數(shù)變小或顯著性下降，而新加入的機制變量顯著時，新的機制構(gòu)成作用渠道；否則新的機制不構(gòu)成作用渠道。渠道作用的大小和機制變量的系數(shù)大小有關(guān)。

3.1 綠色創(chuàng)新機制

作為市場激勵型環(huán)境規(guī)制舉措，中國的碳排放權(quán)交易試點能否促進微觀企業(yè)的綠色技術(shù)創(chuàng)新，宋德勇等［10］、張楊等［12］和唐國平等［18］通過實證研究給出了答案。借鑒渠道檢驗的方法［19］，設(shè)置模型（6）來進行機制檢驗。

式中：X表示企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新，借鑒齊紹洲等［20］的做法，分別選取綠色發(fā)明專利授權(quán)數(shù)、綠色實用新型專利授權(quán)數(shù)、綠色發(fā)明專利申請數(shù)以及綠色實用新型專利申請數(shù)進行代理。數(shù)據(jù)來自國家知識產(chǎn)權(quán)局，其余變量選取與前文保持一致。得到的估計結(jié)果見表5。

表5 企業(yè)綠色創(chuàng)新機制檢驗

表5 的列（1）和列（2）分別對應企業(yè)綠色發(fā)明專利授權(quán)數(shù)、綠色實用新型專利授權(quán)數(shù)對企業(yè)減碳-增效協(xié)同效應的影響。列（3）和列（4）是企業(yè)綠色發(fā)明專利申請數(shù)、綠色實用新型專利申請數(shù)對企業(yè)減碳-增效協(xié)同效應的估計結(jié)果。結(jié)果表明，did系數(shù)和基準回歸相比變小，企業(yè)綠色發(fā)明專利授權(quán)數(shù)、綠色發(fā)明專利申請數(shù)估計系數(shù)顯著為正，綠色實用新型專利授權(quán)數(shù)和綠色實用新型專利申請數(shù)估計系數(shù)為正，但不顯著。說明綠色創(chuàng)新是作用渠道之一。和實用型的綠色技術(shù)專利相比，體現(xiàn)更高創(chuàng)新水平的綠色發(fā)明專利帶來的溢出效應更大。

3.2 效率機制

為了檢驗碳排放交易能否促進企業(yè)提升生產(chǎn)效率，進而實現(xiàn)減碳-增效的協(xié)同，設(shè)置模型（7）進行渠道檢驗。

其中：TFP是企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。參考已有文獻，分別采用OP 法、LP 法對企業(yè)TFP進行測算［21］。數(shù)據(jù)來源CSMAR 數(shù)據(jù)庫、Wind 數(shù)據(jù)庫。估計結(jié)果見表6。其中，列（1）和列（2）是對根據(jù)LP 法測算的TFP進行估計的結(jié)果，列（3）和列（4）是對OP 法測算的TFP進行估計的結(jié)果。結(jié)果表明，無論哪種測度方法，TFP的估計系數(shù)均不顯著、did系數(shù)和基準回歸相比變化不大。說明效率機制這一作用渠道在統(tǒng)計學意義上予以排除。

表6 效率機制的檢驗結(jié)果

3.3 化解融資約束

融資約束問題直接影響企業(yè)外部性內(nèi)部化的策略選擇，也關(guān)系到成本約束問題，因而構(gòu)成減碳-增效協(xié)同的潛在機制［12，22］。為此，設(shè)置模型（8）來進行檢驗。

此處選擇相對客觀的KZ指數(shù)來衡量企業(yè)融資約束。數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫、Wind數(shù)據(jù)庫?？刂谱兞康倪x取與前文保持一致。估計結(jié)果見表7。表7 列（1）是沒有加控制變量的回歸結(jié)果，列（2）加入了控制變量。結(jié)果顯示，KZ指數(shù)的估計系數(shù)均不顯著，而did系數(shù)和基準回歸相比變化不大。因此，化解企業(yè)融資約束的機制也予以排除。

表7 化解融資約束的檢驗結(jié)果

綜上，綠色創(chuàng)新，尤其是綠色技術(shù)發(fā)明構(gòu)成碳排放權(quán)交易試點促成企業(yè)實現(xiàn)碳減排和協(xié)同提升經(jīng)營績效的主要的間接機制，效率提升、化解融資約束等作用渠道不具有統(tǒng)計學意義上的顯著性，因而予以排除。并且對比表5中綠色創(chuàng)新和did估計系數(shù)大小不難發(fā)現(xiàn)，碳排放權(quán)交易帶來的直接效果仍然是主要的作用渠道。

4 進一步討論

4.1 不同價位碳排放權(quán)交易市場的影響

理論上，不同價位的碳排放權(quán)交易市場對企業(yè)的激勵效果也會存在差異。為此，將同一年度碳排放權(quán)交易價格中位數(shù)設(shè)為臨界值，高于或等于臨界值的視為高價格碳排放權(quán)交易市場，低于臨界值的視為低價格碳排放權(quán)交易市場，以此對樣本進行分組回歸。結(jié)果見表8的列（1）和列（2）。

表8 市場類型、產(chǎn)權(quán)特征、規(guī)模異質(zhì)性影響的估計結(jié)果

從估計結(jié)果來看，無論是在高價位還是低價位的碳排放權(quán)交易市場，碳排放權(quán)交易試點政策均能促進企業(yè)減碳的同時協(xié)同增效。但是高價位碳排放權(quán)交易市場的did估計系數(shù)高于低價位時的did系數(shù)，高價位碳排放權(quán)交易市場產(chǎn)生的減排協(xié)同增效的作用更加明顯。

4.2 產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的異質(zhì)性影響

不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的企業(yè)在面對環(huán)境規(guī)制時，通常會產(chǎn)生不同的“反饋”機制。因此，有必要將樣本區(qū)分為國有和非國有企業(yè)進行異質(zhì)性檢驗，結(jié)果見表8 的列（3）和列（4）。國有企業(yè)的did估計系數(shù)在顯著為正，而非國有企業(yè)did估計系數(shù)不顯著。另外，國有企業(yè)did系數(shù)是基準回歸時全樣本系數(shù)（0.362）的1.31倍，說明國有企業(yè)在試點過程中更加注重減碳與增效之間的協(xié)同。

對上述估計結(jié)果的可能解釋是，一方面，國有企業(yè)首先服務國家目標，承擔必要的社會責任［23］，更容易受到試點政策和國家減排目標的影響，從而加大綠色創(chuàng)新投入的力度。另一方面，國有企業(yè)多為政府控制，能夠在政策試點過程中利用更多的稅收優(yōu)惠來彌補減排成本，提升經(jīng)營績效。

4.3 規(guī)模的異質(zhì)性影響

大企業(yè)因擁有更充足的資金以及阻止?jié)撛谶M入者威脅的動機，從而比其他規(guī)模的企業(yè)更具有創(chuàng)新激勵［24-26］。因此，有必要檢驗企業(yè)規(guī)模帶來的異質(zhì)性影響。具體做法是，將同一年度企業(yè)規(guī)模中位數(shù)設(shè)為臨界值，高于臨界值的視為規(guī)模較大企業(yè)，等于或低于臨界值的視為中小規(guī)模企業(yè)，然后進行分組回歸。估計結(jié)果見表8 的列（5）和列（6）。

結(jié)果顯示，較大規(guī)模企業(yè)和中小規(guī)模企業(yè)的did系數(shù)均顯著為正，說明無論企業(yè)規(guī)模大小，碳排放權(quán)交易試點均能促進企業(yè)減碳的同時實現(xiàn)增效。當然，相比中小規(guī)模企業(yè)，較大規(guī)模企業(yè)能夠獲得更大的政策試點紅利。

5 結(jié)論與啟示

該研究借助碳排放權(quán)交易試點政策這一準自然實驗，選取2010—2019年滬深A股上市公司的面板數(shù)據(jù)，檢驗企業(yè)能否在實現(xiàn)碳減排的同時協(xié)同增效，從中揭示潛在的作用機制與條件。研究發(fā)現(xiàn)，碳排放權(quán)交易試點作為市場激勵型環(huán)境規(guī)制可以促進企業(yè)碳減排的同時提升經(jīng)營績效。機制分析表明，除直接機制外，碳排放權(quán)交易試點主要是通過促進企業(yè)加大綠色創(chuàng)新來減少企業(yè)碳排放，同時用余出的碳配額進行交易以彌補成本，達到碳減排和效益的協(xié)同。全要素生產(chǎn)率、融資約束對企業(yè)減碳和提升經(jīng)營績效的協(xié)同效果并不顯著。

基于上述分析結(jié)論，該研究的政策啟示如下：①完善碳配額交易機制。碳配額總量、碳配額分配方式對碳排放權(quán)交易試點政策實施效果產(chǎn)生較大的影響，有必要根據(jù)減排目標與碳交易市場價格綜合確定碳配額總量，避免碳配額錯配。②完善對民營、中小企業(yè)的碳交易激勵。鼓勵非國有以及中小企業(yè)進行綠色技術(shù)創(chuàng)新，充分釋放碳排放權(quán)對民營經(jīng)濟主體產(chǎn)生的制度紅利。③加強全國統(tǒng)一的碳排放權(quán)交易市場的一體化建設(shè)，讓更多行業(yè)參與到其中來提升市場的活躍度。④強化數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)管力度和運行管理水平，真實準確披露企業(yè)碳排放數(shù)據(jù)，有效規(guī)避企業(yè)碳排放數(shù)據(jù)造假和合謀換取租金的問題。