碳減排能協同企業增效嗎?
——來自碳排放權交易試點的準自然實驗

馮國強，王 錦

（蘭州大學經濟學院，甘肅 蘭州 730000）

國家“十四五”規劃明確規定了中國碳排放2035年實現碳達峰后穩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 日國務院下發的《“十四五”節能減排綜合工作方案》，更加明確“十四五”期間助力實現碳達峰、碳中和目標的減排工作方案，并明確各部門、地方各級政府節能降碳和協同增效的責任。

微觀主體會如何回應減排政策？減碳與增效之間能否協同雙贏？存在怎樣的路徑和條件？2011 年10 月29日，國家發展改革委辦公廳下發《關于開展碳排放權交易試點工作的通知》，在全國范圍內引入碳排放權交易體系（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］為包括碳排放權交易在內的市場型環境規制舉措的減排效果提供了經驗證據。但是對減碳能否協同企業增效，卻鮮有文獻關注。Porter 等［6］從理論上推斷碳排放權交易能夠將企業碳排放的外部成本內部化，為減排企業額外增加收入來源，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同路徑［7-12］。然而這些路徑時常受到企業規模、碳配額分配方式等的嚴格限制［13-17］。這樣一來，經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據，利用碳排放權交易試點政策作為準自然實驗，來揭示企業減碳與增效之間的關系，以此回應二者能否協同，存在怎樣的作用機制。研究結果表明，除直接效應外，由碳排放權交易試點推動的綠色技術創新是促成企業實現減碳協同增效的重要機制，并在統計意義上排除了生產效率、融資約束的協同路徑。

1 模型設定、樣本選擇與數據

1.1 模型設定

基于以下幾方面原因將碳排放權交易試點政策視為準自然實驗。①碳排放權交易試點屬于自上而下的政策實驗，而非地方探索，平臺設計、交易規則等借鑒了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交易的企業作為處理組，未進行碳排放權交易的企業作為控制組，通過匹配滬深A股上市公司2010—2019年的微觀數據來進行檢驗。設置回歸模型如下：

模型（1）、模型（2）分別考察碳排放權交易試點對企業i在t年碳排放量（CO2it）、年營業收入（incomeit）的影響，回歸時分別進行了對數處理。模型（3）檢驗試點政策對減碳—增效協同指數（synergyit）的影響，即企業“既減排、又增效”的實現程度。Treati是政策虛擬變量，用來區分處理組和控制組，若企業參與碳排放權交易則取值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，從中獲得組內與組間差異系數α1、η1和λ1。Controli是一組控制變量，包括企業年齡（age）、企業投資機會（tobins）、盈利能力（ros）、財務杠桿（lev）、現金持有水平（cash）、股權集中度（share_int）、資本密集度（cap_int）、企業規模（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 樣本選擇與數據

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、地產類以及ST、ST*類的樣本。②剔除晚于2010 年上市以及數據缺失嚴重的樣本。③剔除掉資產負債率大于1 的樣本。④保留與處理組同行業的控制組。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對連續變量進行1%水平上的縮尾處理。經過上述處理之后，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折算系數按照廈門節能中心的標準取值為2.493。行業能源消耗總量、行業營業成本數據分別根據《中國能源統計年鑒》和《中國工業經濟統計年鑒》進行測算，企業營業收入（incomeit）和營業成本數據來自CSMAR 數據庫和Wind 數據庫。減碳—增效協同指數synergyit按照式（5）進行計算，可分解成ln_incomeit-lnCO2it。該指數越大說明減排的同時，經營績效也得到很大改善，相反則說明減碳、增效的協同程度較低，減碳越難實現增效。控制變量當中，age根據企業上市年限加1 的自然對數進行測度，tobins利用企業的托賓Q 值進行測度；ros、lev、cash分別根據銷售利潤率、資產負債率、年末貨幣資金與總資產之比進行衡量，share_int根據第一大股東持股比例進行衡量，cap_int根據總資產與營業收入的比值進行衡量，size根據企業總資產的自然對數進行衡量。所有控制變量利用CSMAR 數據庫和Wind數據庫進行匹配和測算獲得。

2 實證結果

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果準確，對匹配結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果。經過匹配后，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 平衡性檢驗結果

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

圖1 傾向得分匹配核密度估計

圖2 動態效應檢驗

2.2 基準回歸結果

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

表2 基準回歸結果

2.3 政策動態效應檢驗

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

2.4 穩健性檢驗

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。結合研究主題，需要重點關注在進行匹配之后，實施碳排放權交易企業和未實施碳排放權交易企業的減碳-增效協同效果在政策前是否具有相同的時間趨勢。平行趨勢檢驗結果見圖3。在政策試點之前，處理組和控制組的減碳-增效協同指數的時間趨勢基本一致。在2013年之后處理組和控制組的協同作用才出現明顯的差異。因此，平行趨勢檢驗通過。

圖3 協同效果平行趨勢檢驗

2.4.2 更換匹配方法

基準估計結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。回歸結果見表3。在控制企業和年份固定效應時，無論使用哪種匹配方法，碳排放交易試點政策對企業減碳、提升經營績效以及二者的協同作用均顯著為正，與基準回歸結果一致。說明匹配方法的選擇并不影響回歸結論。

表3 更換匹配方法的估計結果

2.4.3 剔除部分樣本

國家在2016 年新設立四川、福建兩個碳排放權交易試點省份，從而可能影響分析結論。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。回歸結果見表4。估計結果與表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論。

表4 剔除四川、福建樣本之后的檢驗結果

3 機制檢驗

碳排放權交易能夠將節省的碳排放量進行出售，額外增加企業收入。除此之外，碳排放權交易也可以通過倒逼企業提升綠色創新水平、提高生產效率、降低融資成本等方式，來間接地影響減碳-增效的協同效果。這一部分主要借鑒Acemoglu 等［19］提供的渠道檢驗的方法，來揭示碳排放權交易推動減碳-增效協同的作用渠道。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，新的機制構成作用渠道；否則新的機制不構成作用渠道。渠道作用的大小和機制變量的系數大小有關。

3.1 綠色創新機制

作為市場激勵型環境規制舉措，中國的碳排放權交易試點能否促進微觀企業的綠色技術創新，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］，設置模型（6）來進行機制檢驗。

式中：X表示企業綠色技術創新，借鑒齊紹洲等［20］的做法，分別選取綠色發明專利授權數、綠色實用新型專利授權數、綠色發明專利申請數以及綠色實用新型專利申請數進行代理。數據來自國家知識產權局，其余變量選取與前文保持一致。得到的估計結果見表5。

表5 企業綠色創新機制檢驗

表5 的列（1）和列（2）分別對應企業綠色發明專利授權數、綠色實用新型專利授權數對企業減碳-增效協同效應的影響。列（3）和列（4）是企業綠色發明專利申請數、綠色實用新型專利申請數對企業減碳-增效協同效應的估計結果。結果表明，did系數和基準回歸相比變小，企業綠色發明專利授權數、綠色發明專利申請數估計系數顯著為正，綠色實用新型專利授權數和綠色實用新型專利申請數估計系數為正，但不顯著。說明綠色創新是作用渠道之一。和實用型的綠色技術專利相比，體現更高創新水平的綠色發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提升生產效率，進而實現減碳-增效的協同，設置模型（7）進行渠道檢驗。

其中：TFP是企業的全要素生產率。參考已有文獻，分別采用OP 法、LP 法對企業TFP進行測算［21］。數據來源CSMAR 數據庫、Wind 數據庫。估計結果見表6。其中，列（1）和列（2）是對根據LP 法測算的TFP進行估計的結果，列（3）和列（4）是對OP 法測算的TFP進行估計的結果。結果表明，無論哪種測度方法，TFP的估計系數均不顯著、did系數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計學意義上予以排除。

表6 效率機制的檢驗結果

3.3 化解融資約束

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

此處選擇相對客觀的KZ指數來衡量企業融資約束。數據來自CSMAR數據庫、Wind數據庫。控制變量的選取與前文保持一致。估計結果見表7。表7 列（1）是沒有加控制變量的回歸結果，列（2）加入了控制變量。結果顯示，KZ指數的估計系數均不顯著，而did系數和基準回歸相比變化不大。因此，化解企業融資約束的機制也予以排除。

表7 化解融資約束的檢驗結果

綜上，綠色創新，尤其是綠色技術發明構成碳排放權交易試點促成企業實現碳減排和協同提升經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中綠色創新和did估計系數大小不難發現，碳排放權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 不同價位碳排放權交易市場的影響

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

表8 市場類型、產權特征、規模異質性影響的估計結果

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

4.2 產權性質的異質性影響

不同產權性質的企業在面對環境規制時，通常會產生不同的“反饋”機制。因此，有必要將樣本區分為國有和非國有企業進行異質性檢驗，結果見表8 的列（3）和列（4）。國有企業的did估計系數在顯著為正，而非國有企業did估計系數不顯著。另外，國有企業did系數是基準回歸時全樣本系數（0.362）的1.31倍，說明國有企業在試點過程中更加注重減碳與增效之間的協同。

對上述估計結果的可能解釋是，一方面，國有企業首先服務國家目標，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，從而加大綠色創新投入的力度。另一方面，國有企業多為政府控制，能夠在政策試點過程中利用更多的稅收優惠來彌補減排成本，提升經營績效。

4.3 規模的異質性影響

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

結果顯示，較大規模企業和中小規模企業的did系數均顯著為正，說明無論企業規模大小，碳排放權交易試點均能促進企業減碳的同時實現增效。當然，相比中小規模企業，較大規模企業能夠獲得更大的政策試點紅利。

5 結論與啟示

該研究借助碳排放權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據，檢驗企業能否在實現碳減排的同時協同增效，從中揭示潛在的作用機制與條件。研究發現，碳排放權交易試點作為市場激勵型環境規制可以促進企業碳減排的同時提升經營績效。機制分析表明，除直接機制外，碳排放權交易試點主要是通過促進企業加大綠色創新來減少企業碳排放，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同。全要素生產率、融資約束對企業減碳和提升經營績效的協同效果并不顯著。

基于上述分析結論，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交易試點政策實施效果產生較大的影響，有必要根據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、中小企業的碳交易激勵。鼓勵非國有以及中小企業進行綠色技術創新，充分釋放碳排放權對民營經濟主體產生的制度紅利。③加強全國統一的碳排放權交易市場的一體化建設，讓更多行業參與到其中來提升市場的活躍度。④強化數據質量監管力度和運行管理水平，真實準確披露企業碳排放數據，有效規避企業碳排放數據造假和合謀換取租金的問題。