碳排放权交易能否促进企业绿色技术创新——基于碳价格的视角

魏丽莉 任丽源

一、引言

绿色技术创新是我国生态文明建设和绿色发展的内在要求，2019年国家发展改革委和科技部共同发布了《关于构建市场导向的绿色技术创新体系的指导意见》，强调以市场为导向、以企业为主体强化技术创新对绿色发展的引领作用。绿色技术创新的影响因素包括经济、技术、政策等方面，其中国家推行能源、气候变化、环境规制等相关政策，能够对绿色技术创新产生显著的正面影响(1)王班班、赵程：《中国的绿色技术创新——专利统计和影响因素》，《工业技术经济》2019年第7期。，特别是市场导向型的环境政策，更容易诱发绿色技术创新活动(2)齐绍洲、林屾、崔静波：《环境权益交易市场能否诱发绿色创新?——基于我国上市公司绿色专利数据的证据》，《经济研究》2018年第12期。。近年来，我国环境政策体系不断发展和完善，市场机制在环境政策中的地位和作用逐渐加强，碳排放权交易作为一项重要的市场激励型环境政策，在推动碳减排和能源转型方面发挥了越来越重要的作用。根据世界银行发布的《2020年碳定价现状与趋势》年度报告，全球已有31个碳排放权交易体系，覆盖了46个国家、32个地区、120亿吨二氧化碳排放(3)World Bank Group, State and Trends of Carbon Pricing 2020, Washington DC, 2020.。中国自2013年开始，正式启动深圳、上海、北京、广东、天津、湖北、重庆、福建、四川等九个碳排放权交易试点。截至2020年8月，中国碳排放权交易试点省市的碳市场覆盖钢铁、电力、水泥等20多个行业，接近3000家企业，累计成交量超过4亿吨，累计成交额超过90亿元(4)数据来源：人民网http://finance.people.com.cn/GB/n1/2021/0414/c1004-32077564.html，碳市场试点交易规模不断上升，碳排放强度和总量呈现双降趋势。已有较多实证研究结果表明，碳排放权交易对试点地区的二氧化碳减排产生了显著的环境红利(5)刘传明、孙喆、张瑾：《中国碳排放权交易试点的碳减排政策效应研究》，《中国人口·资源与环境》2019年第11期。(6)任亚运、傅京燕：《碳交易的减排及绿色发展效应研究》，《中国人口·资源与环境》2019年第5期。(7)黄向岚、张训常、刘晔：《我国碳交易政策实现环境红利了吗?》，《经济评论》2018年第6期。(8)Yue-Jun Zhang, Yu-Lu Peng, Chao-Qun Ma, Bo Shen,“Can environmental innovation facilitate carbon emissions reduction? Evidence from China”, Energy Policy,2017, pp.18-28.(9)Yaxue Yan, Xiaoling Zhang, Jihong Zhang, Kai Li, “Emissions trading system (ETS) implementation and its collaborative governance effects on air pollution: The China story”,Energy Policy, 2020, 138, Article 111282.(10)Weijie Zhang, Ning Zhang, Yanni Yu,“Carbon mitigation effects and potential cost savings from carbon emissions trading in China’s regional industry”,Technological Forecasting and Social Change,2019,141, pp.1-11.，碳排放权交易试点取得了预期成效。

2020年中国向世界做出“力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和”的庄严承诺，2021年国家主席习近平出席“领导人气候峰会”在讲话中指出，将“碳达峰”“碳中和”纳入生态文明建设整体布局，启动全国碳市场上线交易。碳排放权交易是利用市场机制推动碳减排的重要政策，能够推动经济结构转型升级(11)杨柳青青：《我国碳排放交易市场建设问题与对策》，《兰州学刊》2016年第12期。，是实现“碳达峰”“碳中和”目标的必要手段之一。但是中国作为全球第二大经济体和第一大能源消费国，碳排放总量高居世界首位，实现碳减排的目标重大，任务十分艰巨。为实现该目标，需要借助绿色技术创新这一核心工具，而碳排放权交易在促进绿色技术创新方面能够发挥独特的作用(12)姚从容、曾云敏：《碳市场有效性及其评价指标体系——基于有效市场假说的视角》，《兰州学刊》2019年第12期。，已有若干文献发现碳交易能够显著提高企业绿色技术创新水平，并且不会挤占其他技术创新，也不会影响未受监管企业的专利申请(13)Calel R, Dechezleprêtre A,“Environmental Policy and Directed Technological Change: Evidence from the European Carbon Market”,Review of Economics and Statistics，2016,98,pp.173-191．；在免费分配阶段，基准法相对于历史法，对企业绿色创新活动的激励作用更强(14)宋德勇、朱文博、王班班：《中国碳交易试点覆盖企业的微观实证:碳排放权交易、配额分配方法与企业绿色创新》，《中国人口·资源与环境》2021年第1期。；相对于免费分配，以拍卖为主要分配方式的碳交易，对可再生能源技术创新效应更加明显(15)齐绍洲、张振源：《欧盟碳排放权交易、配额分配与可再生能源技术创新》，《世界经济研究》2019年第9期。。总体上，碳排放权交易有利于企业进行绿色技术创新，对这一问题的研究还可以从碳价格信号视角进行分析：碳排放权交易通过设定碳排放总量目标、推动企业间的碳配额买卖交易而形成碳价格，这种碳价格信号是碳市场的根本特征和核心功能。碳价格信号能够为企业提供碳减排激励，当价格足够高时，边际减排成本低的企业可以通过采用绿色低碳技术实行履约并产生多余配额出售获利，而边际减排成本较高的企业则面临成本投入较高的压力，此时碳价格信号能够倒逼企业进行转型升级和绿色技术创新，以此实现碳减排目标。因此，较高碳价格是刺激企业绿色技术创新的关键驱动因素(16)王白羽、张国林：《“此市场”是否解决“彼市场”的失灵?——对“碳市场”发展的再思考》，《经济社会体制比较》2014年第1期。。从碳价格信号的视角研究我国碳排放权交易试点对企业绿色技术创新的激励作用，将有助于充分理解这一市场型环境政策对于碳减排和绿色可持续发展的重要影响。鉴于此，本文将深圳、上海、北京、广东、天津、湖北、重庆碳排放权交易试点作为准自然实验，将纳入碳交易企业和未纳入碳交易企业作为实验组和对照组，采用2008—2019年上市企业的绿色专利数据，从碳价格视角考察碳排放权交易对企业绿色技术创新的驱动作用。

二、文献综述与理论分析

(一)文献综述

关于环境政策对企业技术创新的影响目前在学术界存在两种观点，一种是基于新古典主义假设的传统理论，该理论从静态模型出发，认为在技术、资源配置、消费者需求固定不变的情况下，企业已经做出了成本最小化的行为，引入环境规制只会增加企业的环境资本支出，削弱其竞争力，对企业技术创新有一定的挤出效应(17)许士春：《环境管制与企业竞争力——基于“波特假说”的质疑》，《国际贸易问题》2007年第5期。(18)Kneller,R.,and E.Manderson, “Environmental Regulations and Innovation Activity in UK Manufacturing Industries”, Resource and Energy Economics，2012,34(2) ,pp. 211-235．；另一种是著名的“波特假说”，与传统理论不同的是，Porter(19)Porter,M., “America’s Green Strategy”，Scientific American，1991,264(4) ,pp.193-246．从动态模型出发，认为设计恰当的环境规制能够对变动约束条件下的企业产生“创新补偿”效应，激励企业进行技术创新，提高其生产效率和竞争力。“波特假说”进一步指出，能够促进企业技术创新的环境规制应当具有三个特征，一是能够为企业创造最大限度地创新机会，并且将创新的途径留给企业而不是管制部门；二是环境规制能够促进连续创新，而不是锁定在某一特定创新；三是环境规制能够尽可能地减少不确定性(20)Porter,M.E., and C.V.D.Linde, “Toward a New Conception of the Environment Competitiveness Relationship”,Journal of Economic Perspectives,1995,9( 4) ,pp.97-118．。环境权益交易作为环境规制的一种市场型政策，资源配置高效，体系设计灵活，相对于命令控制型环境政策，更有助于激发企业技术创新(21)何欢浪：《不同环境政策对企业出口和绿色技术创新的影响》，《兰州学刊》2015年第10期。。目前已有较多文献对市场型环境政策能否促进企业技术创新进行了实证检验(22)SHI B,FENG C,QIU M,et al. “Innovation suppression and migrationeffect: the unintentional consequences of environmental regulation”, China economic review,2017,49, pp.1-2．(23)刘晔、张训常：《碳排放交易制度与企业研发创新——基于三重差分模型的实证研究》，《经济科学》2017年第3期。(24)熊航、静峥、展进涛：《不同环境规制政策对中国规模以上工业企业技术创新的影响》，《资源科学》2020年第7期。(25)胡珺、黄楠、沈洪涛：《市场激励型环境规制可以推动企业技术创新吗?——基于中国碳排放权交易机制的自然实验》，《金融研究》2020年第1期。(26)Wei Liu, Chunquan Yu, Shixiong Cheng, JingyiXuandYuzhao Wu, “China’s Carbon Emissions and Trading Pilot, Political Connection, and Innovation Input of Publicly Listed Private Firms”,International Journal of Environmental Research and Public Health,2020, 17, 6084.(27)张国兴、冯祎琛、王爱玲：《不同类型环境规制对工业企业技术创新的异质性作用研究》，《管理评论》2021年第1期。，大部分结论都支持了“波特假说”。

近年来，研究市场型环境政策对企业绿色技术创新的文献逐渐增多(28)YI M,FANG X M,WEN L, GUANG F T,ZHANG Y,“The heterogeneous effects of different environ-mental policy instruments on green technology innovation”, International Journal of Environmental Research and Public Health，2019，23, 4660．(29)蔡乌赶、李青青：《环境规制对企业生态技术创新的双重影响研究》，《科研管理》2019年第10期。(30)邵帅、侯效敏：《排污权有偿使用和交易制度对绿色技术创新水平的影响》，《生态经济》2020年第11期。(31)商波、杜星宇、黄涛珍：《基于市场激励型的环境规制与企业绿色技术创新模式选择》，《软科学》[2021-05-06].http://kns.cnki.net/kcms/detail/51.1268.G3.20210128.1539.018.html.(32)斯丽娟：《绿色发展研究热点及主题变迁——基于citespace的知识图谱分析》，《兰州学刊》2019年第10期。绿色技术创新是传统技术创新的重要组成部分，传统技术创新的目标主要是为企业带来经济效益，而绿色技术创新则强调经济、环境和社会的综合效益。绿色技术创新的内涵随着经济社会发展的需求不断演变，就现阶段而言，绿色技术是指在节能环保、清洁能源、清洁生产、循环经济等领域改善环境和生态、促进可持续发展的技术(33)庄芹芹、吴滨、洪群联：《市场导向的绿色技术创新体系:理论内涵、实践探索与推进策略》，《经济学家》2020年第11期。。与传统技术创新不同的是，绿色技术创新具有“双重外部性”的特征，第一种是污染排放带给社会和环境的负外部性，如果企业的污染排放缺乏市场定价机制的约束，企业排放支出成本小于社会成本，将会出现过度排放的问题，此时企业缺乏绿色技术创新的激励(34)聂爱云、何小钢：《企业绿色技术创新发凡:环境规制与政策组合》，《改革》2012年第4期。；第二种是知识、技术溢出的正外部性，由于绿色创新企业承担了全部创新成本，在未收回创新效益的条件下，如果没有政策干预将会出现企业创新动力不足的现象。碳排放权交易作为一项重要的市场型环境政策，具有合理的价格形成机制和政府管理机制，能够在较大程度上消除“双重外部性”，激励企业进行绿色技术创新。

现有关于碳排放权交易对绿色技术创新影响的文献，国外的相关研究以欧盟碳排放权交易系统(European union emission trading system，EU ETS)为主要研究对象，EU ETS是当今世界上最大的限额交易计划，于2005年正式启动，被纳入EU ETS的企业，其低碳技术专利提高了10%，且不存在对其他技术的挤占效应(35)Calel R, Dechezleprêtre A,“Environmental Policy and Directed Technological Change: Evidence from the European Carbon Market”,Review of Economics and Statistics，2016,98,pp.173-191．；2013年EU ETS进入第三个运行阶段，配额分配以拍卖为主要方式，此阶段相对于前两个阶段，EU ETS对可再生能源技术创新的驱动作用更强(36)齐绍洲、张振源：《欧盟碳排放权交易、配额分配与可再生能源技术创新》，《世界经济研究》2019年第9期。。国内碳交易对绿色技术创新的相关研究目前还较少，新近的研究在结论上均支持碳排放权交易是推动绿色技术创新的有效工具，但是具体的研究视角或机制存在较大差异。从宏观层面来看，主要是碳交易整体政策预期及信号机制，王为东(37)王为东、王冬、卢娜：《中国碳排放权交易促进低碳技术创新机制的研究》，《中国人口·资源与环境》2020年第2期。采用合成控制法，发现碳交易能够诱发试点地区的低碳技术创新活动，验证了“信号—预期”机制在其中的作用，并且碳市场与区域产业结构升级的良好协同作用能够促进低碳技术创新。从微观层面来看，包括碳交易内部的配额分配和价格信号两种视角。一是配额分配方法和结构对企业绿色技术创新的作用，配额分配方法主要分为免费分配和有偿分配，宋德勇(38)宋德勇、朱文博、王班班：《中国碳交易试点覆盖企业的微观实证:碳排放权交易、配额分配方法与企业绿色创新》，《中国人口·资源与环境》2021年第1期。考察了免费分配方法中的基准法与历史法对企业绿色技术创新的影响，结果发现基准法的激励作用更突出，历史法具有“鞭打快牛”的效应；Junming Zhu等(39)Junming Zhu, Yichun Fan, Xinghua Deng, Lan Xue, “Low-carbon innovation induced by emission strading in China”，Nature Communications,2019, 10, 4088.发现配额分配结构对企业绿色技术创新有显著影响，基于大规模分配的公司在低碳创新方面的表现优于基于比率分配的公司。二是价格信号对企业绿色技术创新的影响，王俊(40)王俊：《碳排放权交易制度与清洁技术偏向效应》，《经济评论》2016年第2期。建立了内生增长模型，依据政府部门与中间交易市场存在与否，将碳排放权交易分为纯市场交易、非市场交易和混合交易三种，从竞争性均衡和帕累托最优的角度研究了三种制度对清洁技术进步偏向的作用机制，发现长期可耗竭资源价格的持续增长，可以达到完全的清洁技术偏向效应；孟凡生(41)孟凡生、韩冰：《政府环境规制对企业低碳技术创新行为的影响机制研究》，《预测》2017年第1期。利用演化博弈理论和数值仿真方法，分析了低碳创新补贴、碳税、碳交易三种政策工具在单独实施或共同实施的情况下，对企业低碳创新行为的影响，结果表明三种政策工具合理组合的效果最佳，并且随着碳排放权交易价格的提高，企业行为会逐渐向低碳技术创新策略演化；Jingbo Cui等(42)Jingbo Cui, Junjie Zhang, and Yang Zheng, “Carbon Pricing Induces Innovation: Evidence from China’s Regional Carbon Market Pilots”, AEA Papers and Proceedings, 2018, 108, pp. 453-457.使用双重差分法，通过比较试点地区与非试点地区在公司层面的低碳技术创新活动，发现碳价格越高或限额交易周转率越高的试点，对低碳创新激励作用越强，并且市场周转率比碳价格对创新的刺激作用更强；Junming Zhu等①采用双重差分法，将研究样本分为纳入碳交易企业和未纳入碳交易企业，结论发现较高碳价格对企业低碳创新的影响系数较小且不显著。

整体上，碳排放权交易等市场型环境政策有助于促进绿色技术创新活动，不同的机制和视角的研究进一步丰富了“波特假说”的相关文献。其中以价格信号为视角的文献包括理论模型和演化博弈的方法，也包括基于微观数据的实证研究法，前者研究了资源价格或碳交易价格对于绿色技术创新的影响，从理论的角度为本文的研究提供了思路；后者的实证研究依据企业层面的微观数据，进一步分析了碳价格信号对于企业低碳创新的激励作用，然而结论并不一致，可能的原因是二者的研究样本存在差异。以试点地区企业和非试点地区企业作为处理组和控制组的定义标准，忽略了试点地区并非所有企业都被纳入碳交易这一事实，在分析中可能存在偏误，以纳入碳交易企业和未纳入碳交易企业作为定义标准，能够更加精准地识别碳交易对企业绿色技术创新的影响。

由以上综述可知，现有实证研究缺乏碳交易对不同行业、不同产权性质企业的绿色技术创新影响分析，特别是碳价格信号对于企业绿色技术创新的异质性研究。本文可能的边际贡献为：从碳价格信号的视角研究碳排放权交易对企业绿色技术创新的影响，进一步分析国有企业与民营企业、高新技术行业与非高新技术行业、清洁行业与污染行业的异质性，为碳排放权二级交易市场的研究提供实证证据。据此，本文利用双重差分方法，将纳入碳交易企业和未纳入碳交易企业作为实验组和控制组，采用2008—2019年企业层面的数据，从碳价格信号的视角分析碳排放权交易对企业绿色技术创新的影响，并进一步分析产权性质与所属行业异质性，以期丰富中国碳排放权交易试点对企业绿色技术创新的相关研究。

(二)碳排放权交易影响企业绿色技术创新的理论分析：碳价格信号视角

碳排放权交易市场的首要逻辑和基本功能是减少全社会温室气体排放，而绿色技术创新是碳减排的根本途径(43)范英：《中国碳市场顶层设计:政策目标与经济影响》，《环境经济研究》2018年第1期。。在上文的分析中，由于绿色技术创新具有“双重外部性”特征，因此需要借助碳市场的核心功能——碳价格信号，碳价格信号在碳市场机制下能够发挥成本约束作用，在成本约束的前提下，碳价格的变动又能够对企业发挥技术激励作用，这两种作用能够在较大程度上消除“双重外部性”，激励企业进行绿色技术创新。一是成本约束作用，碳市场以“科斯手段”为理论基础，遵循的基本原则是“谁排放，谁付费；谁减排，谁收益”(44)孙永平：《中国碳市场的目标遵循、根本属性与实现逻辑》，《南京社会科学》2020年第12期。，碳价格信号为企业主体的碳减排量进行市场定价，即碳价格对企业实施成本约束，能够消除企业排放的负外部性。二是技术激励作用，理论上，反映要素稀缺性的相对价格的提高能够诱导节约该要素的技术创新(45)李寿德、黄桐城：《环境政策对企业技术进步的影响》，《科学学与科学技术管理》2004年第5期。，由于温室气体环境容量的全球稀缺性导致其相对价格变化(46)尤明青、王海晶：《我国碳排放权交易制度变迁的逻辑——兼评〈碳排放权交易管理暂行条例(征求意见稿)〉》，《吉首大学学报(社会科学版)》2020年第1期。，因此，反映温室气体环境容量稀缺性的碳价格变动，能够诱导节能减排、末端治理、清洁生产的绿色技术创新，即碳价格为绿色技术创新投资和研发提供影子价格(47)，能够消除企业创新动力不足的正外部性。

碳价格是碳市场供给和需求共同作用的结果，碳市场的供给分为一级市场供给和二级市场供给，一级市场供给是指政府确定一个温室气体排放的总量目标，通过历史法或基准线法将碳配额分发给纳入交易的企业主体；二级市场供给是指减排成本低于碳价格的排控企业，通过技术创新或减少产量等减排行为，获得配额盈余，在二级市场上出售配额；碳市场的需求则是减排成本高于碳价格的排控企业，在二级市场上购买配额的需求(48)孙永平：《中国碳市场的目标遵循、根本属性与实现逻辑》，《南京社会科学》2020年第12期。。

在碳市场的制度安排下，企业决定采用绿色技术创新进行自主减排还是通过碳市场购买碳配额减排，取决于企业对绿色技术投资的估算和企业自身的边际减排成本。一方面，绿色技术创新投资往往具有前期投资成本昂贵、运营周期较长、投资回报率较低的特征(49)王白羽、张国林：《“此市场”是否解决“彼市场”的失灵?——对“碳市场”发展的再思考》，《经济社会体制比较》2014年第1期。，因此需要一个长期为正且可信的碳价格信号激励，减少企业投资的不确定性。另一方面，碳价格信号是碳市场供给和需求共同作用的结果，当市场均衡时，碳价格就是所有排控企业实施碳减排的边际成本。由于企业间的减排成本不同，对于减排成本较高和较低的企业，碳价格信号对其绿色技术创新具有压力和动力的影响与作用。从压力的角度来看，碳价格构成了纳入碳市场企业的重要成本投入，对于减排成本较高的企业(碳价格低于企业的减排成本)，更加倾向于购买配额以实现碳减排目标，在这种情况下企业不进行绿色技术创新仍然能够获得高收益，企业创新的压力将会被弱化，这在很大程度上源于碳价格本身较低(50)杨振：《价格激励机制对企业创新行为的影响研究》，《价格理论与实践》2020年第5期。，因此碳价格合理有效的提升会给企业传递调整要素投入的准确信号和转型压力，倒逼企业进行节约碳配额的绿色技术创新。从动力的角度来看，对于减排成本较低的企业(碳价格高于企业的减排成本)，为了获得更多的盈余配额在市场上出售获利，实现成本效益最大化，企业进行绿色技术投资，既可以降低碳减排也可以获得更多利润，因此合理有效的较高碳价格能够激励企业自主选择最大化其利润的行为，驱动企业进行绿色技术创新。

三、研究设计

(一)样本选择与数据来源

我国自2013年以来，相继开启深圳、上海、北京、广东、天津、湖北、重庆、福建、四川碳排放权交易试点工作，为获得一个相对平衡的面板数据，本文以2008—2019年作为样本年度区间，选择除福建、四川以外的7个碳排放权交易试点(51)深圳、上海、北京、广东、天津试点的启动时间为2013年，湖北、重庆试点的启动时间为2014年，福建、四川试点的启动时间为2016年，因此，为获得相对平衡的面板数据，选择2013年、2014年启动的碳排放权交易试点。，在每个试点地区进一步区分纳入碳交易企业和未纳入碳交易企业，囿于非上市企业的经济数据可得性，因此剔除非上市企业，只保留上市企业作为本文的研究对象，并对初始样本做如下筛选：剔除金融保险类上市公司；剔除ST或PT公司；剔除财务数据缺失的公司年度样本。上市公司及其经济数据来自国泰安数据服务中心(CSMAR)和Wind经济数据库，纳入碳交易企业名单来自试点地区政府网站，碳价格数据来源于各碳排放权交易市场试点。

世界知识产权组织(WIPO)于2010年推出了“国际专利分类绿色清单”，并分为替代能源生产(Alternative energy production)、交通运输(Transportation)、能源节约(Energy conservation)、废弃物管理(Waste management)、农林(Agriculture/forestry)、行政监管和设计(Administrative，regulatory or design aspects)、核电(Nuclear power generation)七大类，本文根据齐绍洲等(52)齐绍洲、林屾、崔静波：《环境权益交易市场能否诱发绿色创新?——基于我国上市公司绿色专利数据的证据》，《经济研究》2018年第12期。的方法，依据上述七大类和下属的若干小类，在国家知识产权局中进行条件检索，并进一步识别出纳入碳交易企业和未纳入碳交易企业的绿色专利数量，作为企业绿色技术创新的衡量指标。

(二)模型设计和变量定义

碳排放权交易试点为本文提供了一个能够克服内生性的准自然实验场景。在环境经济政策分析中，实证文献多采用双重差分模型，通过对比政策实施前后实验组与控制组的影响之差，剔除不随时间变化和其他不可观测到的因素，将政策的处置效应从混淆因素中剥离开，从而评估政策的因果效应。因此，本文采用双重差分的方法，构建碳排放权交易对企业绿色技术创新的基本模型：

Green_patenti,t=β0+β1Posti,t+βiX'i,t+εi,t

(1)

模型(1)中，Green_patent为被解释变量，表示企业绿色技术创新，用企业的绿色专利申请量来衡量，选用专利申请量而不是授权量来衡量，是因为专利技术在申请过程中已经对企业绩效产生影响，几乎没有滞后效应，因此专利申请数据比专利授权数据更加稳定、可靠、及时(53)黎文靖、郑曼妮：《实质性创新还是策略性创新?——宏观产业政策对微观企业创新的影响》，《经济研究》2016年第4期。。一般来说，专利创新性由高到低依次为发明专利、实用新型专利、外观设计专利(54)齐绍洲、林屾、崔静波：《环境权益交易市场能否诱发绿色创新?——基于我国上市公司绿色专利数据的证据》，《经济研究》2018年第12期。。本文侧重于研究企业在碳排放权交易中的碳减排技术创新能力，包括末端治理技术、节能减排技术、清洁生产技术等创新，因此本文选取绿色发明专利和绿色实用新型专利申请量之和来衡量企业绿色技术创新。由于被解释变量绿色专利申请量是非负整数的计数变量，因此使用泊松回归(Poisson regression)对双重差分模型进行估计。

解释变量Post表示双重差分方法中实验变量和时间虚拟变量的乘积。本文从各试点省市的政府文件中手工收集和整理了纳入碳交易企业名单，将纳入碳交易企业作为实验组，将试点地区其他未纳入碳交易企业作为控制组。由于各纳入碳交易企业参加碳排放权交易试点的时间不同，当纳入碳交易企业在某一年参加了碳排放权交易，则该年度Post变量值为1，否则为0，未纳入碳交易企业的Post变量值均为0。

解释变量X'为一组控制变量。由于我国碳排放权交易试点地区并不是随机产生的，是否被纳入碳排放权交易试点地区有相应的筛选标准，这可能导致模型中的实验组和控制组不符合准自然实验的随机选择标准，使得模型估计结果存在偏误，为了尽可能地减少这种估计偏误，需要在模型中控制一些重要因素。参考现有文献(55)齐绍洲、林屾、崔静波：《环境权益交易市场能否诱发绿色创新?——基于我国上市公司绿色专利数据的证据》，《经济研究》2018年第12期。(56)胡珺、黄楠、沈洪涛：《市场激励型环境规制可以推动企业技术创新吗?——基于中国碳排放权交易机制的自然实验》，《金融研究》2020年第1期。，本文选择固定资产比率(Fix)、现金资产比率(Cash)、资本性支出(Capital)、净利润的对数值(Netprofit)作为企业层面的控制变量。

(三)主要变量的描述性统计

本文的主要变量及描述性统计，如表1所示。企业绿色专利均值为26.057，标准差为134.262，可见碳排放权交易试点的纳入碳交易企业和未纳入碳交易企业的绿色专利申请量差异较大。Post均值为0.14，说明在样本年度区间内有241个企业年度样本被纳入碳排放权交易试点。碳价格的最小值为6.47元，最大值为76.96元，各个碳市场试点的碳价格差异较大。

表1 主要变量的描述性统计

四、实证回归结果与分析

(一)碳排放权交易对企业绿色技术创新的影响及稳健性检验

1.碳排放权交易对企业绿色技术创新的影响

根据前文设计的待检验模型(1)，表2报告了碳排放权交易对企业绿色技术创新的影响结果。在列(1)和列(2)的模型中，没有加入控制变量，这两列中Post系数分别为0.515和0.522，且在1%的水平上显著；在列(3)和列(4)模型中加入了控制变量，Post系数分别为0.313和0.318，仍在1%的水平上显著，可以看到，由于加入了控制变量，交互项系数变小，估计效应更加精确。在列(5)模型中，控制了企业固定效应和年份固定效应后，Post的系数变为0.088，且在1%的水平上显著，表明纳入碳交易企业相较于未纳入碳交易企业，每年绿色专利申请量高出0.088个。整体来看，表2的结果显示纳入碳交易企业的绿色技术创新水平得到了显著提升，碳交易机制对于企业绿色技术创新的影响是积极的。实际上，碳排放权交易市场本身具有强烈的环境导向，能够为企业提供更加明确的创新方向，激励纳入碳交易企业实施碳减排技术的自主创新。近年来，我国不断强化企业绿色技术创新的主体地位， 绿色金融等政策的实施和完善进一步提升了对企业绿色技术创新的支持力度。 企业在实施绿色技术创新的过程中，还可以推动管理和制度层面的调整，向社会传达积极的环保态度和勇于承担的社会形象，提升企业的生产效率和利润率，长期来看能够提高企业的抗风险能力和可持续竞争力。因此，相对于短期策略的减排目标，注重长期策略的绿色低碳技术投资和创新，对于企业的碳减排履约和社会转型发展来说，是更加有效的途径。

表2 碳排放权交易对企业绿色技术创新的影响

2.稳健性检验

(1)平行趋势检验

平行趋势假设是双重差分模型使用的前提，即在政策实施前纳入企业和未纳入企业绿色技术创新不存在系统性差异，整体时间趋势是相同的，则表明使用双重差分法是有效的。由于各个碳排放权交易试点的纳入企业被纳入碳交易的时间并不完全一致，故采用“事件分析法”检验平行趋势假设是更加合理的(57)陈启斐、钱非非：《环境保护能否提高中国生产性服务业比重——基于低碳城市试点策略研究》，《经济评论》2020年第5期。。本文将纳入企业被纳入碳交易之前的1年、3年、5年和纳入碳交易之后的4年设置为试点年份，观察政策变量的显著性。若纳入碳交易之前的政策变量不显著异于0，而纳入碳交易试点之后的政策变量显著异于0，则说明纳入企业和未纳入企业在进入碳交易市场前，绿色技术创新不存在系统性差异。表3结果显示，在纳入碳交易前，政策变量的系数均不显著，而纳入碳交易后，政策变量的系数显著不为0，即纳入企业相对于未纳入企业在参与碳交易之后，绿色技术专利数量显著提升，平行趋势假设得到验证，本文使用双重差分模型是合理的。

表3 平行趋势假设

(2)改变因变量度量方式

本文使用(企业绿色专利数量+1)的自然对数作为因变量，重新检验碳排放权交易对企业绿色技术创新的影响，由于因变量的度量方式已发生改变，不再适合使用泊松回归，故改为使用OLS回归。结果如表4列(1)显示，Post的系数为0.261，且在1%的水平上显著，上述结果与前文的实证结论保持一致。

(3)改变计量模型

尽管泊松回归对于计数模型具有良好的估计效果，放松泊松分布的期望和方差一定相等的条件，则考虑使用负二项回归，结果如表4列(2)所示，Post的系数分别为0.222，且在1%的水平上显著，与前文的基准回归结果相差不大，说明前文的实证结论是稳健的。

(4)改变时间序列

由于绿色技术创新专利的形成需要一定时间，此处考虑当期纳入碳排放权交易的企业对上一期企业绿色技术创新的影响，结果如表4列(3)所示，Post系数为0.132，且在1%的水平上显著，与前文基本结论相差不大，说明前文的实证结论是稳健的。

(5)扩大样本容量

本文前文采用的是绿色专利数据去除了大量0值的数据样本，因此在此处扩大样本容量，将绿色专利数据为0值的样本囊括进来，重新估计前文的基准回归模型。由于添加了许多0值样本，已经超出了泊松分布、负二项分布等一般离散分布的预测能力，表现为零膨胀现象，故使用零膨胀负二项回归。结果如表4列(4)所示，alpha的95%的置信区间为(9.33,10.52)，故在5%的显著性水平上拒绝“alpha=0”的原假设，即认为应该使用负二项回归，Voung统计量为 -5.23， 远远小于-1.96(比该统计量更小的概率为1.00)，故拒绝标准负二项回归，即认为应该使用零膨胀负二项回归，Post系数为0.777，且在1%的水平上显著，与前文基本结论相差不大，说明前文的实证结论是稳健的。

表4 稳健性检验

(二)碳价格信号对企业绿色技术创新的影响及异质性分析

1.碳价格信号对企业绿色技术创新的影响

根据前文理论分析，碳价格的高低对企业绿色技术创新有较大的影响。碳价格能够通过改变企业生产与碳排放的成本、或绿色技术采用与投资的成本，来激励企业自主选择其利润最大化的行为(58)范英：《中国碳市场顶层设计:政策目标与经济影响》，《环境经济研究》2018年第1期。。碳价格足够高时，能够驱动边际减排成本低的企业进行绿色技术创新并产生多余配额出售获利，而对边际减排成本较高的企业则实施成本投入压力，倒逼企业进行转型升级和绿色技术创新。因此本文设计了纳入碳价格的待检验模型：

Green_patenti,t=β0+β1Posti,t+β2Posti,t*Pricei,t+β3Pricei,t+βiX'i,t+εi,t

(2)

其中，变量Price是各碳交易市场每年的平均碳价格，表5报告了碳价格的回归检验结果。列(1)和列(2)没有加入控制变量，列(3)和列(4)加入了控制变量，且列(2)、列(4)控制了年度固定效应和企业固定效应。首先考虑交互项的经济含义，即纳入碳交易对企业绿色技术创新的边际效果受到碳价格的影响，在四列回归结果中，Post*Price的系数均在1%的水平上显著为正，这说明纳入碳交易对企业绿色技术创新的影响随着碳价格的增加而增加。其次考虑主要解释变量Post对企业绿色技术创新的影响，由模型(2)可以得到(ΔGreen_patent/ΔPost)=β1+β2Price，当Price=0时，纳入碳交易企业的绿色技术创新将增加β1，但是在本研究的样本数据中，Price的值均大于等于6.465，因此纳入碳排放权交易对企业绿色技术创新的影响为正值，与前文回归的结论一致。再次考虑主要解释变量Price对企业绿色技术创新的影响，由模型(2)可以得到，(ΔGreen_patent/ΔPrice)=β3+β2Post，当Post=1时，碳价格每增加1元，对纳入碳交易企业的绿色技术创新影响增加(β3+β2)。观察表5交互项和碳价格的系数，既不控制年份固定效应也不控制企业固定效应时(列1和列3)，(β3+β2)的值为负数，控制年份固定效应和企业固定效应时(列2和列4)，(β3+β2)的值为正数，即控制了不可观测的个体和时间特征以后，进一步改进了参数估计的有效性，因此这也说明了碳价格对企业绿色技术创新的影响随着碳价格的提升而提升；当Post=0时，碳价格每增加1元，对未纳入碳交易企业的绿色技术创新影响增加β3，由表5可知，Price的系数均显著为负，但是在模型设计中，未纳入碳交易的企业并不会受到碳价格的影响，此时Price的系数并没有太大的经济含义。总体来看，表5的回归结果表明碳价格与企业绿色技术创新成正比关系，从二级市场的视角为碳排放权交易和企业技术创新关系提供了更为详实的经验支持。

表5 碳价格信号对企业绿色技术创新的影响

企业作为追求利润最大化的市场主体，在面临碳价格成本约束与技术激励时，会根据利润和成本进行估算比较。纳入碳交易企业实施绿色技术创新的利润等于收益减去成本，其中收益包括出售盈余碳配额获得的收益、绿色技术创新对企业形象提升带来的收益以及生产绿色产品获得的收益或税费减免等，成本则包括购买碳配额的成本、绿色技术的研发成本等(59)武力超：《碳交易试点助推我国绿色技术创新》，《中国社会科学报》2019-11-06。。随着我国生态文明建设和绿色发展不断取得新进步，绿色金融政策更加完善，企业绿色技术创新的主体地位进一步强化，在明确的政策信号与激励机制下，中国绿色市场需求不断提升，能够增加企业绿色技术创新的产品收益和形象收益。碳价格持续稳定上升，能够向企业传达积极的绿色投资信号，增加出售碳配额的收益或购买碳配额的成本，为企业实施绿色技术投资提供有效激励。中国碳排放权交易试点实施以来，北京试点的碳价格波动幅度最小，整体呈逐年上升趋势，年均价格稳定在50—70元/吨(60)数据来源：全国能源信息平台https://baijiahao.baidu.com/s?id=1692644213777649988 & wfr=spider & for=pc， 但是也要看到其他碳排放权交易试点的碳价格呈现整体偏低的问题，未来应继续动态调整、逐渐收紧碳排放配额总量，优化市场环境，促进配套政策的制定与完善，推动碳价格合理稳定上升。

2.异质性分析

(1)企业产权性质

从企业产权异质性的角度来看，国有企业和民营企业在政治职能、发展目标、市场竞争等方面有不同的路径和特征，因此在研究环境政策对企业绿色技术创新的影响时，十分有必要考虑企业产权因素。借鉴现有文献(61)冯宗宪、贾楠亭、程鑫：《环境规制、技术创新与企业产权性质》，《西安交通大学学报(社会科学版)》2020年第5期。(62)李涛、陈晴：《异质机构投资者、企业性质与科技创新》，《工业技术经济》2020年第3期。将企业性质划分为国有企业和民营企业进行分组检验，结果如表6所示。

表6 异质性分析：企业产权性质

在国有企业样本和民营企业样本中，加入控制变量的Post系数分别为0.222、0.342，且都在1%的水平上显著，但民营企业的系数更高，说明相较于国有企业，碳交易对民营企业的绿色技术创新影响更强。这可能是因为国有企业承担了政治职能，并且开展创新的程度并不完全依赖于其经营能力，相比之下，民营企业能够在环境权益交易政策中适应市场的发展，在激烈的市场竞争中自主选择有利于其利润最大化的行为，因此，碳交易市场对民营企业的绿色技术创新激励作用更强。另外，国有企业的碳价格交互项系数显著为正，表明纳入碳交易对国有企业绿色技术创新的影响随着碳价格的增加而增加，民营企业碳价格交互项系数为正但并不显著，这可能是因为民营企业对碳价格信号倾向于采取“观望”态度，当碳市场受到冲击时，碳价格会传达给民营企业一种不确定的信号，此时采取创新策略会面临较大的风险；相反，国有企业与政府的关系更加紧密，通常受到政策冲击较小，即使受到冲击，也具有较强的博弈能力和政策消化能力(63)徐彦坤、祁毓：《环境规制对企业生产率影响再评估及机制检验》，《财贸经济》2017年第6期。。

(2)企业行业异质性

从企业行业异质性的角度来看，不同行业的企业对环境的依赖程度和对技术创新的意愿各不相同，这些因素将使得碳交易对不同行业企业的绿色技术创新影响也有差别。在第一类行业异质性分析中，本文区分了高新技术行业与非高新技术行业，因为高新技术行业属于技术密集、知识密集行业，企业技术创新活动相较于其他行业企业来说更加活跃，那么参与碳排放权交易的高新技术企业相较于非高新技术企业，是否对绿色技术创新更加敏感？本文参考现有文献(64)权小锋、刘佳伟、孙雅倩：《设立企业博士后工作站促进技术创新吗——基于中国上市公司的经验证据》，《中国工业经济》2020年第9期。，并结合《国家重点支持的高新技术领域》，科技部、财政部、国家税务总局修订印发的《高新技术企业认定管理办法》的通知，《国家统计局高技术产业(服务业)分类(2018)》，本文将计算机、通信和其他电子设备制造业，医药制造业，专用设备制造业，生态保护和环境治理业等18个行业纳入高新技术行业(65)18个高新技术行业分别为计算机、通信和其他电子设备制造业，医药制造业，专用设备制造业，生态保护和环境治理业，仪器仪表制造业，铁路、船舶、航空航天和其它运输设备制造业，废弃资源综合利用业，研究和试验发展，化学纤维制造业，制造业-计算机、通信和其他电子设备制造业，制造业-废弃资源综合利用业，软件和信息技术服务业，电信、广播电视和卫星传输服务，互联网和相关服务，专业技术服务业，信息传输、软件和信息技术服务业-软件和信息技术服务业，化学原料及化学制品制造业。，其他行业则归为非高新技术行业。实证结果如表7所示，高新技术行业的Post系数为0.101，在10%的水平上显著，而非高新技术行业的Post系数为0.161，在1%的水平上显著，显然非高新技术行业相比于高新技术行业，绿色技术创新专利更多。这可能是因为，高新技术行业相较于非高新技术行业，其技术创新涉及的领域更加广泛、技术创新的种类更加多样，但是非高新技术行业的企业被纳入碳排放权交易后，在这一市场型环境政策的指引下，能够更加精准地将投资应用到绿色技术方面。此外，高新技术行业的碳价格交互项系数并不显著，而非高新技术行业的碳价格交互项系数显著为正，表明碳价格越高，非高新技术行业的绿色技术创新活动越频繁。可能的原因是高新技术行业是技术密集型和知识密集型行业，创新活动是其核心竞争力，而非高新技术行业更加关注成本对企业的影响而非创新活动。随着碳价格的升高，非高新技术行业的成本投入提升，碳价格向其施加转型压力，推动非高新技术行业进行绿色技术投资。因此，相对于高新技术行业，非高新技术行业对碳价格的变动更加敏感。

表7 异质性分析：企业所属行业(高新技术行业与非高新技术行业)

在第二类行业异质性分析中，本文区分了清洁行业与污染行业，因为清洁行业和污染行业在要素投入结构、环境规制容忍程度、环境调节成本等方面存在较大差异(66)刘伟、童健、薛景：《行业异质性、环境规制与工业技术创新》，《科研管理》2017年第5期。(67)邓芳芳、王磊：《环境管制倒逼产业结构调整的机制研究——基于污染行业与清洁行业分解的新视角》，《生态经济》2020年第6期。，这些差异可能导致二者对碳排放权交易诱发的绿色技术创新呈现不同的结果。因此本文参考现有文献(68)刘伟、童健、薛景：《行业异质性、环境规制与工业技术创新》，《科研管理》2017年第5期。将企业行业分为清洁行业和污染行业，污染行业包括化学原料及化学制品制造业，黑色金属冶炼及压延加工业，有色金属冶炼及压延加工业，造纸及纸制品业等17个行业(69)17个污染行业分别为化学原料及化学制品制造业，黑色金属冶炼及压延加工业，有色金属冶炼及压延加工业，造纸及纸制品业，医药制造业，化学纤维制造业，石油和天然气开采业，非金属矿物制品业，有色金属矿采选业，建筑装饰和其他建筑业，纺织服装、服饰业，橡胶和塑料制品业，煤炭开采和洗选业，石油加工、炼焦及核燃料加工业，金属制品业，黑色金属矿采选业，纺织业。，其余行业则归为清洁行业。实证结果如表8所示，清洁行业的Post系数为0.137，且在1%的水平上显著，而污染行业的Post系数并不显著。究其原因，清洁行业相较于污染行业来说，固定资产投资比例与环境技术的调整成本较低，因此纳入碳交易对清洁行业企业来说，其绿色技术投资反应更为迅速，而污染行业由于调整成本较高，对碳交易激励的绿色技术投资反应较慢。另外，清洁行业企业的碳价格交互项系数为正，且在1%的水平上显著，表明纳入碳交易对清洁行业绿色技术创新的影响随着碳价格的增加而增加，而污染行业的碳价格交互项并不显著。可能的原因是清洁行业在要素效率与节能减排方面较污染行业更有优势，随着碳价格的提升，清洁行业实施绿色技术创新的收益增加，而污染行业的成本投入不断上升，使得污染行业的要素资源向清洁行业重新配置，污染行业产能缩减，绿色技术创新的空间进一步下降(70)刘伟、童健、薛景：《行业异质性、环境规制与工业技术创新》，《科研管理》2017年第5期。。

表8 异质性分析：企业所属行业(清洁行业与污染行业)

五、结论与启示

本文以我国碳排放权交易试点这一环境经济政策为准自然实验，利用上市公司微观层面的绿色专利数据，采用双重差分估计方法，从碳价格信号视角研究了碳排放权交易对企业绿色技术创新的影响，并进一步分析了企业产权异质性中的国有企业与民营企业之间的差异，以及行业异质性中的高新技术行业与非高新技术行业、清洁行业与污染行业之间的差异。本文研究结果表明：(1)碳排放权交易机制能够显著促进企业的绿色技术创新活动，且这一结果在多种稳健性检验后依然成立，“波特假说”确实存在；(2)碳排放权交易对企业绿色技术创新的影响受到碳价格的约束，当碳价格相对更高时，纳入碳交易企业的绿色技术创新效应更强，碳价格与企业绿色技术创新成正比关系；(3)考虑企业产权异质性时，相对于国有企业，碳交易对民营企业的绿色技术创新激励作用更强；碳价格信号对国有企业绿色技术创新有显著的正向影响，民营企业的碳价格交互项系数为正但并不显著；(4)考虑行业异质性时，相对于高新技术行业，碳交易对非高新技术行业的绿色技术创新激励作用更强，并且碳交易能够显著促进清洁行业的绿色技术创新，对污染行业来说没有显著影响；碳价格信号对企业绿色技术创新的提升效应，仅在非高新技术行业与清洁行业中显著存在，高新技术行业与污染行业的碳价格交互项系数为正但并不显著。

根据上述研究结论，本文提出如下政策建议：(1)坚持市场导向，发挥碳价格信号的激励作用，根据本文的研究结论，碳价格越高，碳排放权交易市场对企业绿色技术创新的激励越强，碳价格信号作为激励企业绿色技术创新的重要因素，还需要在合理区间内促进碳价格上升，在政府作为供给主体的一级市场，根据市场碳价格情况，可以实施配额总量递减政策，缩减配额总供给，还可以逐步降低免费配额比重，提高拍卖比例，有效促进碳价格提升，激励企业进行绿色技术创新；(2)政府部门加强对碳市场的管理和引导，建立企业绿色技术长期投资的制度环境，根据本文的结论，纳入碳交易的民营企业相较于国有企业的绿色技术创新效应更强、非高新技术行业相较于高新技术行业更强，因此政府应考虑行业异质性的特征，加大对民营企业、非高新技术企业在技术创新方面的政策支持，继续推进国有企业改革，引导高新技术企业提升对绿色技术创新的投资和关注，同时政府应加强对碳市场的长期制度安排，降低企业在绿色技术投资方面的不确定性，促进形成企业和全社会对绿色技术投资的长效机制；(3)在进一步完善碳排放权交易市场的设计和配套政策的过程中，应注重碳排放权交易政策和技术创新政策的协调发展，有效发挥二者的协同效应，避免潜在的政策冲突。

本文的研究为进一步理解碳排放权交易和碳价格信号促进企业绿色技术创新提供了支持，但是在样本选择过程中，各试点纳入碳交易企业包括上市企业和非上市企业，囿于非上市企业的经济数据可得性，本文损失了一些样本，可能存在低估政策效果的情况。未来的研究可建立数理模型，进一步探讨碳价格信号对企业绿色技术创新的影响机制；同时，现有研究碳交易对绿色技术创新影响的文献较多采用绿色专利数量作为绿色技术创新的代理指标，未来可进一步关注碳交易与绿色专利质量的研究。