碳排放交易對企業創新績效的影響

李怡霖

[摘 ?要]進入21世紀，人類所面臨的環境問題日益嚴重。在這種時代背景下，習近平總書記提出了“碳達峰”“碳中和”的雙碳目標，并于2013年起先后在深圳、北京、廣州等七個地區以及電力、航空、石油等八個行業開展碳排放交易政策試點。利用3262家上市公司2008—2020年的面板數據，考察了碳排放交易政策試點對企業創新績效的影響。研究發現，碳排放交易政策在一定程度上提高了試點地區企業的創新績效，并且這一現象在國有企業和高碳行業中更加顯著。

[關鍵詞]碳排放交易;企業創新;創新效率

中圖分類號：F273.1 ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A ? ? ? ? ? 文章編號：1674-1722（2022）03-0034-03

2020年9月，國家主席習近平在第七十五屆聯合國大會上提出：“中國將提高國家自主貢獻力度，采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力爭于2030年前達到峰值，努力爭取2060年前實現碳中和”。中國為減緩溫室氣體排放，開始引入碳排放交易制度，并于2013年起先后在深圳、北京、廣州等七個地區以及電力、航空、石油等八個行業展開試點。碳排放交易政策在中國實施時間不長，有關碳排放交易實施效果的研究剛剛開始。著名的“波特假說”（1991）表明，嚴格且合適的環境規制能促使企業通過創新實現環境與經濟共贏，那么碳排放交易在中國的制度背景下能否驗證波特假說呢？因此，文章研究碳排放交易在中國制度背景下能否實現雙贏的問題。

在低碳環保的時代背景下，技術創新作為推動經濟高質量發展的動力源泉，也必須助力綠色低碳，提高經濟的可持續發展能力。在我國提出力爭于2030年前達到峰值，努力爭取2060年前實現碳中和目標的背景下，各行各業積極響應國家政策，將能源高質量發展納入企業快速發展的計劃書中，積極承擔社會責任，通過創新技術擴大行業寬度，嚴把每一道生產關卡，促進企業技術進步，提高企業競爭力，更好地適應行業社會的發展趨勢，造福國家和社會。

文章基于3262家上市公司2008—2020年的面板數據，通過實證分析研究碳排放交易政策的試點對于企業創新績效的影響。同時探討其相應的作用機制，并且考察了企業產權性質和行業的碳密集度兩個中介因素的影響，分析碳排放交易試點政策對于企業創新績效的影響，鼓勵更多企業積極響應政府號召，開展低碳環保方面的創新行動，促進經濟環境協調發展，順利實現碳達峰、碳中和的長遠目標。

一、研究假設

1.碳排放交易對于企業創新績效的影響

碳排放交易政策的試點將會對控排企業的生產經營產生一定的影響。為了控制成本，增強企業可持續發展能力，控排企業將會加大對于技術創新的投入，從技術源頭提高企業的能源使用效率，進而促進企業實現經濟實力和環境保護的雙贏。據此，文章提出：

假設1：碳排放交易能夠有效激勵企業創新，提高企業創新績效，兩者之間呈顯著正向關系。

2.不同產權性質背景下碳排放交易對企業創新績效的影響

碳排放交易對于企業創新績效的影響，很大程度上會受到產權性質的影響。從我國實際情況來看，根據最終控制人類型的不同，我國具有兩種不同產權性質的企業，即國有企業和非國有企業。徐佳[1]等指出，國有企業普遍受到更強的環境規制約束，獲得政府資金的難度較非國有企業來說低一些。文章預計碳排放交易對于企業創新績效的影響在國有企業中更加顯著。據此，文章提出：

假設2：碳排放交易與企業創新績效之間的正向關系在國有企業中更加顯著。

3.不同行業背景下碳排放交易對企業創新績效的影響

碳排放交易政策同時也更加注重推動行業結構的低碳化，即針對于高碳行業實施更低碳的技術、推動技術創新等，該碳排放交易政策可能對高碳行業產生更大的影響[2]。因此，相對于低碳行業，高碳行業中碳排放交易與企業創新績效之間的正向關系更加顯著。據此，文章提出：

假設3：相對于低碳行業，高碳行業中的碳排放交易與企業創新績效之間的正向關系更加顯著。

二、變量選取和模型構建

（一）變量定義

文章的解釋變量、被解釋變量、控制變量的定義，如表1所示。

1.被解釋變量

文章采用創新效率來衡量企業的創新產出水平，定義為“當年的企業專利申請量/Ln（1+營業收入）”。專利分為實用新型、外觀設計、發明專利三種[3]，因為實現碳排放交易需要的專利創新可能不僅限于發明專利，因此文章把三種專利進行加總求和，得到企業的總專利申請數。基于專利申請數可能受到企業規模、所處行業等方面的影響，文章將創新效率作為被解釋變量進行度量。通過衡量營業收入中專利數的比例，更有效地衡量企業的創新研發投入對于收入的影響機制。

2.解釋變量

文章采用多期差分模型，將Time*Incode作為模型的解釋變量，將企業當期是否參與碳排放交易試點作為啞變量，如果企業i在t期參與了碳排放交易試點，Time*Incode取值為1;否則，取值為0。

3.中介變量

文章的中介變量有兩組。第一組是企業的產權性質，如果企業屬于國有企業，則State=1;否則，取值為0。第二組中介變量是企業所在行業的碳密集度，采用的是行業在t年的碳排放量/行業在t年的工業銷售產值。行業的工業銷售產值是從《中國工業統計年鑒》中整理得出，基于2013年之后工業生產總值和工業增加值數據沒有進行公開披露，所以采用的是工業銷售產值這一數據。這一中介變量反映了企業相對于實際產值規模來說的碳排放量的密集度，將高于碳密集度中位數的行業認定為高碳行業[4]。

4.控制變量

文章所采用的控制變量主要為其他可能對企業創新績效產生影響的微觀財務指標，設定了包括財務杠桿、盈利能力、現金流量在內的六個控制變量。

（二）模型構建

為驗證研究假設1即“碳排放交易能夠有效激勵企業創新，提高企業創新績效，兩者之間呈顯著正向關系”，本課題構建如下回歸模型：

三、實證分析

（一）整體樣本回歸分析

按照上述構建的基準模型，本部分考察碳排放交易政策的實施對上市企業創新績效的影響，估計結果如表2所示。回歸結果表明，碳排放交易試點政策在一定程度上提升了上市公司的創新績效，促進了企業的技術創新。并且表2第（1）列雙重差分項Incode*Time的系數在5%的水平上顯著為正，這表明的確存在影響企業創新績效的其他因素[5]。實施碳排放交易試點政策之后，技術創新帶來的營業收入也提升了48.23元/件。這表明，從整體層面上來看，碳排放交易能夠有效激勵企業創新，提高企業創新績效，兩者之間呈顯著正向關系。假設1得到驗證。

（二）基于企業產權性質異質性的回歸分析

在上述構建的基準模型的基礎上，將上市公司樣本分為國有企業和非國有企業兩個子樣本，進一步考察低碳城市試點政策對于不同類型企業主體是否會產生不同影響。估計結果如表2第（2）列所示。同時控制固定效應后，雙重差分項Incode*Time系數都顯著為正。在創新效率上，企業的產權性質不同對創新效率的影響在10%上顯著為正。整體來說，碳排放交易試點政策對企業的創新績效的影響確實受企業所有制屬性的影響，碳排放交易試點政策對于國有企業的創新績效起到更加顯著的促進作用;而對于非國有企業，試點政策的創新效果并不顯著。假說2得到驗證。

（三）基于行業的碳密集度異質性的回歸分析

在上述構建的基準模型的基礎上，將上市公司樣本分為高碳行業和低碳行業兩個子樣本，實證回歸分析行業的碳密集度對于企業創新績效的影響機制。如表2第（3）列結果所述，高碳行業實施碳排放交易政策之后對企業創新效率的提升有顯著的正向作用。這是因為基于對產業結構的低碳化，政府對于高碳行業采取了更多的補貼激勵政策，鼓勵其在碳交易中積極主動參與，徹底對產業機構進行調整，發揮企業社會責任;而對于低碳行業來說，實施碳排放交易政策之后對企業創新效率的提升不如高碳行業顯著。假說3得到驗證。

四、結論與建議

文章以2013年實行的碳排放交易試點為背景，以2013年八個試點行業的3262家上市公司2008—2020年的面板數據為樣本，通過面板回歸分析、多重差分模型考察了碳排放交易試點對于企業創新績效的影響，并且進一步分析了產權性質以及行業的碳密集度的異質性所起到的中介效應。研究結果表明，從整體上來看，碳排放交易試點政策在一定程度上促使企業在專利研發中投入更多，從而產出更多的技術專利，促進了企業的技術創新，同時也提升了企業的創新效率，并且這一現象在國有企業和高碳行業中更加顯著。

基于研究結果，文章提出如下建議：首先，宏觀層面需要加強頂層設計。完善碳排放交易相關的法律政策，出臺相應配套措施，并且推動投資、價格、金融等政策的落實，將碳交易與金融政策相融合，重點加強碳金融市場建設。其次，企業應加大節能與低碳技術投入。碳市場競爭的根本還是尖端低碳技術的競爭。在大的時代背景下下，控排企業要想獲得可持續發展優勢，必須以清潔的方式進行生產，而節能減排的關鍵是依靠技術的進步。企業應加強綠色技術投入，加強技術創新，實施改進技術工藝、無碳技術、碳捕捉、碳封存等減排措施，發揮技術優勢，使企業受益于碳交易的創新收益，推動碳消費盡快達峰。

參考文獻：

[1]徐佳，崔靜波.低碳城市與企業綠色技術創新[J].中國工業經濟，2020（12）： 178-196.

[2]廖文龍，董新凱，翁鳴，等. 市場型環境規制的經濟效應：碳排放交易、綠色創新與綠色經濟增長[J]. 中國軟科學，2020（6）： 159-173.

[3]喬國平.碳排放交易制度對企業創新激勵研究——基于企業現金流和資產收益率視角的分析[J].價格理論與實踐. 2020（10）：167-170.

[4]劉祎，楊旭，黃茂興.環境規制與綠色全要素生產率——基于不同技術進步路徑的中介效應分析[J].當代經濟管理. 2020，42（06）：16-27

[5]Porter， M. E. America’s Green Strategy [J].Scientific American， 1991， 12（4）： 168.