碳交易规制强度能否促进企业创新投入？——CEO年龄和公司年龄的联合调节作用

李大元，黄鹤，张璐

（1.中南大学商学院，湖南长沙，410083；2.湖南第一师范学院商学院，湖南长沙，410205）

一、引言

全球气候持续变暖已成为当今人类面临的最严峻的挑战之一，而温室气体的过度排放也正在加剧全球气候危机。目前，各国政府已普遍采用三类规制机制应对气候变化和减少碳排放，即命令控制型环境规制（环境保护法、强制性排放标准等）、市场型环境规制（环境税费、排放权交易等）和自愿型环境规制（信息披露、环境协议等）。其中，排放权交易等基于市场的工具被认为是减少碳排放和降低空气污染最有效和最灵活的机制[1-2]。作为减少碳排放的重要手段，碳排放权交易市场已被广泛采用，包括美国、欧盟、日本、澳大利亚、新西兰、中国等。

面对严峻的能源环境形势，我国将碳排放权交易市场作为实现“碳达峰”与“碳中和”的重要工具。自2013年开始，我国陆续在北京、上海、天津、重庆、湖北、广东、深圳、福建等八省市成立碳交易市场。为进一步推动全国碳交易市场建设，我国于2017年正式将发电行业纳入全国碳交易统一运营体系[3]，并于2021年2月1日起执行《碳排放权交易管理办法（试行）》，于2021年7月16日正式开启全国统一碳排放权交易市场。“十四五”时期，减污降碳等环境治理工作将迈入新发展阶段[4]。

市场导向的碳排放交易是否可以影响企业创新投入，这是能否实现环境质量和经济增长双赢的重要决定因素。此外，企业创新投入具有鲜明的时间导向特征，但现有研究成果却鲜有对时间特征的可能影响进行考量。在全球生态问题凸显和国家政策驱动的现实背景下，碳排放权交易制度这颗来自西方的种子在中国土壤下究竟是水土不服还是能生根发芽？我国碳交易试点政策又有何经验教训？本研究基于中国碳排放权交易试点阶段数据（2013—2017），探讨我国碳规制强度对企业创新投入的影响，在中国情境下检验弱波特假说是否成立，并从时间视角进一步讨论了高管时间特征（CEO年龄）和组织时间特征（公司年龄）对两者关系的单独及联合调节效应，在此基础上提出针对性的政策建议。

二、理论分析与研究假设

作为碳减排和碳交易的主要市场参与者，控排企业的经济与环境表现是学术界争论已久的“鱼”与“熊掌”，也是碳交易市场有效性的重要检验标准[5]。传统经济学认为环境规制会降低企业竞争力，而波特等则认为适当和灵活的市场型环境规制非但不会损害企业的竞争力，反而会提升企业绩效，此即著名的“波特假说”[6]。为从理论和实证上检验这一假说，Jaffe 和Palmer将之进一步区分为弱波特假说、强波特假说和狭义波特假说，其中弱波特假说认为灵活的环境规制能显著促进企业创新[7]。然而，在环境规制的创新效应方面，当前的研究结果并不一致，且对新兴经济体的关注较少[8]。第一种观点认为环境规制的实施会产生“挤出效应”，从而抑制企业的技术研发和创新投入[9]；第二种观点以“波特假说”为基础，认为环境规制有利于促进企业创新投入和竞争力提升[10]；第三种观点则认为环境规制对企业创新投入的影响并不是确定的线性关系[11]。造成此种争议的原因可能与规制强度有关，因为规制强度的高低决定了环境政策和技术创新的效率[12]。

随着碳排放权交易市场在全球范围内的推广，在中国等新兴经济体中研究碳规制强度对企业创新投入的影响显得尤为重要。企业创新作为一种聚焦于未来价值提升而对现有资源重新配置的社会行为，具有鲜明的时间导向[13]，而时间也被认为是人类行为的基本经验维度[14]。企业创新投入可能受到CEO 层面和组织层面时间特征的制约。依据高阶理论，高管对于组织所处环境及所面临选择的认知是带有个人色彩的，这种个人色彩来源于不同的人格特质，从而影响组织决策[15]。CEO年龄作为典型的高管时间特征，在一定程度上也影响着高管的风险承担意识，导致即使面临相同的制度环境，具有不同高管特征的公司会有不同的行为。例如Brooks 等[16]认为面对复杂宏观环境和投资的不确定性，年龄大的投资者偏向于拒绝承担风险，公司战略更为保守。公司年龄则代表了组织层面的客观时间特征，基于资源基础观，成立时间长的企业相对来说在知识型资源和资产型资源上具有优势，而企业往往倾向于借助其自身资源优势来谋求创新和发展。在控排企业中，不同年龄的企业可能客观存在资源和能力不均衡的现象，并进而影响企业创新投入决策。因此，在研究碳交易规制强度对企业创新投入的影响时，需要考虑CEO年龄、公司年龄对这二者关系的调节制约。同时为探究不同层面时间特征的交互调节机制，进一步研究了CEO年龄和公司年龄的联合调节效应。研究模型如图1所示。

图1 研究模型

(一)碳交易规制强度对企业创新投入的影响

碳交易规制强度对企业创新投入的影响可以从两方面考虑。其一是成本节约激励机制。随着碳规制强度的提高，企业受到的压力也水涨船高。而通过技术创新来控制二氧化碳排放量，可以减少企业自身合规所需配额数量，从而以削减购买配额费用的形式降低企业合规成本。企业作为以利益最大化为原则的市场主体，在碳规制政策下，增大创新投入所带来的巨大节流效应会正向促进企业的创新动力。同时，较高的碳规制强度保证了市场竞争中碳配额价格的升值潜力，接近自由竞争的碳排放权交易市场同样确保了碳交易金融的安全性，企业可以毫无顾虑地增大技术创新力度以降低碳排放强度，进一步减少碳配额缺口带来的损失。Cui 等[17]通过研究中国碳排放权交易对减排目标实现的成本节约效应，发现总减排成本降低了4.5%～23.7%；Newell 等[18]研究了市场型环境规制的减排成本，发现美国电力行业的氮氧化物排放通过引入交易许可机制可节省51%的成本。而冗余成本的积累直接改善了组织的财务流动，企业倾向于利用这部分资金继续扩大创新投入。Yang 等[19]对中国台湾地区制造行业的研究，认为环境规制能明显刺激企业研发投入，并进一步增强其创新产出。余伟等[20]利用中国工业行业面板数据，发现企业创新投入水平会受到环境规制的正向影响。

其二是经济收益激励机制。碳交易政策的实施为企业带来了额外的压力，而较高的碳规制强度更是加剧了企业的负担。但市场允许企业通过技术创新减少碳排放，并允许它们出售剩余的排放配额，进而形成额外配额收益，这无疑为企业提供了巨大的经济激励，为企业进一步减缓了高碳规制强度带来的直接冲击[21-22]。此外，企业不仅在碳金融市场实现了经济上的直接开源效应，而且因为遵循规制而获得良好社会形象，赢取消费者对其产品或服务的认可，从而间接实现了经济开源效应。由此可见，高碳规制强度会在经济利益方面持续刺激企业创新。事实上，波特假说同样为排放权激励企业技术创新提供了理论上的支持，认为严格而灵活的环境规制可以激励企业进行技术变革和研发投入。例如Rubashkina等[23]通过对欧盟碳排放交易市场的研究，发现欧盟碳交易市场的建设能够直接促进企业整体创新投入以及低碳技术创新。

综上，在规制强度较高的政策环境下，经济收益和成本节约会在“开源”和“节流”两方面正向激励企业增大创新投入。因此，提出如下假设：

H1：碳交易规制强度与企业创新投入之间呈正相关关系。

(二)CEO年龄的调节作用

高阶理论认为，不同年龄的CEO 拥有不同阶段的认知能力和思维定式，也会对自身的职业生涯拥有不同的考量。不同年龄的企业管理人员会拥有相异的需求、行为、爱好，甚至产生迥异的人生价值观和工作态度，从而决策者的个人特质差异进而使企业产生不同的战略行为。

具体来说，本研究认为CEO年龄的差异会导致管理者在三方面产生显著区别。一是冒险意识与安全意识，年轻的CEO 充满活力、敢于拼搏，热衷于创新和开疆拓土；而随着年龄的增长，CEO 对风险的偏好、新事物的接受程度、信息的处理能力会逐渐降低。此外，年龄越大的CEO越安于现状，抵制创新，越重视其财务和职位的安全性，尽量避免任何会妨碍到这些安全性的行为[24]。二是个人抱负与期望实现，年轻CEO 对于企业所处的制度环境有着更敏锐的观察，更容易接受变化多端的政策工具，并且对个人发展有着更激进的抱负和期望，从而更容易通过提升创新投入来改善企业所面临的政策挑战，满足其自我实现的需求。而随着年龄和任期的增长，CEO更容易倾向于保护已经拥有和建立的资源优势，趋于保守，降低创新投入。三是身体条件和健康取向，年龄较大的CEO 可能会因为身体原因而影响工作时间和工作效率。例如，Morten 等[25]认为，CEO 住院或死亡的发生概率可能会随着年龄的增长而增加，这无疑影响了决策层的工作进度，从而导致公司整体绩效的下降。领域内的学者通过研究验证了上述观点，文芳[26]研究高管个人特征对滞后一期企业创新的影响，结果表明，CEO 在不同年龄下，任期长短对企业创新投入绩效也会产生影响。年轻CEO 任期越长，企业的研发支出越大，越能促进企业创新；相反，年老CEO 任期越长，会对企业的研发支出产生抑制效应，从而降低创新绩效。

基于前文的假设，随着碳规制压力的增加，企业倾向于通过增大创新投入来有效抵制碳风险，而在此过程中，由于企业高管年龄特征的异质性，往往会采取不同程度的应对措施。年轻CEO 在冒险意识、个人抱负以及身体状况等方面存在相对优势，这些特质会通过改变组织的决策行为来进一步影响公司的创新投入。因此，提出如下假设：

H2：CEO年龄会抑制碳交易规制强度与企业创新投入之间的正相关关系。

(三)公司年龄的调节作用

企业如同被赋予生命的个体，有着符合社会经济发展规律的生命周期，会经历出生、成长、转型、成熟、收购、退出等诸多过程。在其中的每一阶段，因为市场、技术、经济、政治环境的不确定性，不同年龄阶段的企业也会依据具体形势而采取不同的策略。由此可见，公司年龄特征会对企业创新等战略活动产生重要影响，而公共政策的制订也需要考虑基于公司年龄特征的异质性[27]。

一般而言，老企业在克服初生期劣势之后，已经积累了较多的资产，承受内外环境不利因素冲击的能力增强，并且拥有更多的显隐性资源，其创新成本会显著降低。冗余资产和成本优势诱使公司更倾向于进行多元化经营和投资开发[28]，以应对外界复杂经营环境。同时，老企业拥有更强的学习能力，能基于现有的成熟知识在更大范围内进行重组和创新。在企业经营能力方面，Coad[29]发现老企业的生产率水平、利润水平都在随时间上升。不仅如此，老企业建设有完整且系统的创新管理机制，资源配置与公司战略的匹配程度更加完善，对于政策环境和公司长远发展有着更为成熟的考虑，而不是过度注重于短期利益。杨柳青等[30]研究不同企业特征对于国家创新体系促进企业创新投入的调节效应，实证结果表明，国家创新体系对“高龄企业”滞后一期创新投入的促进作用相对“新生企业”而言更加显著，公司年龄对二者关系存在明显的调节作用；Kotha 等[31]发现，在进入新的技术领域后，老公司相较于年轻公司拥有更高的创新绩效；Yu 等[32]以韩国制造业的542 家企业为样本，研究了公司年龄特征对产研合作与创新绩效之间关系的调节作用，发现老公司在与研究机构的合作中可以获得更大的创新收益。

综上，在碳规制压力下，老企业的资源优势降低了企业的创新成本，基于公司充实的财务储备和完善的创新管理机制，可以更高程度上实现创新资源的合理配置和投入。但是，老企业同时也会存在例如组织惰性、结构固化等不可避免的问题，而随着外界环境规制强度的持续增加，公司会面临巨大的经营压力，这些消极因素会在政策冲击下得到稀释。因此，提出如下假设：

H3：公司年龄会促进碳交易规制强度与企业创新投入之间的正相关关系。

(四)CEO年龄与公司年龄的联合调节作用

虽然CEO年龄特征会影响企业在碳规制压力下的创新表现，但不同公司年龄导致的资源异质性似乎在更高程度上决定着企业的创新投入，本研究通过联合调节效应来证明高管年龄特征的调节作用会受到公司资源差异的进一步制约。一方面，老企业的资源优势降低了年轻CEO 提升企业创新投入的门槛。有学者研究发现，组织规模和组织年龄会直接影响企业的资源整合能力，从而表现出不同的组织特征[33]。而新生企业的初始资源仅仅依靠创业者的资源禀赋，如果无法在短期内开发和利用全新资源渠道，那么继续生存和发展将会变得异常艰难。在严格的环境规制压力下，年轻CEO 虽然在意识层面占据优势，但毕竟从业经验有限，关系网络和技术资源的欠缺都是企业创新的“拦路虎”，而老企业利用组织层面的优势正好弥补上高管层面的天然劣势，在面对环境规制压力时会进一步提升其创新投入。

另一方面，初创企业高昂的失败成本会进一步抑制高龄CEO 的创新动力。在Argenti[34]于1976年提出的三类企业失败轨迹模型中，初创企业便占据其中两类，可见初创企业的生存难度相对于老企业会显著提升。并且创业者倾向于在创业阶段倾其所有，以最大的付出和努力去追求成功。显而易见的是，这种情况下创业的失败成本是巨大的，一旦失败，创业者将面临财务、情绪、家庭、社会等各方面的冲击，巨大的生存压力会使初创公司的CEO 在企业投资拓展过程中显得更为保守。因此，初创企业在面对环境规制时，会更多地考虑公司的生存问题，而不是发展问题。故提出如下假设：

H4：CEO年龄对主效应的调节作用还依赖于公司年龄，当公司年龄较大时，CEO年龄对主效应的负向调节作用会更为明显。

三、研究设计

(一)样本选择及数据来源

控排企业是直接参与区域碳交易试点的主体，本研究搜集了试点地区碳交易试点全程（2013—2017）的所有控排企业，具体公司名单均来源于各省市发改委或生态环境厅公布的控排企业名录。

出于对数据可得性的考量，本研究选择中国碳交易试点地区（北京、上海、重庆、湖北、深圳、广东、天津）全部控排上市企业①，共计178 家上市公司作为初始样本，并按以下步骤对样本进行筛选：（1）剔除碳交易试点之后上市的公司；（2）剔除当年面临退市危机的ST、*ST 公司；（3）剔除变量缺失、数据极端的控排样本；（4）剔除金融业、餐饮行业等对环境政策不敏感的企业。最终确定深沪两市A 股上市的157 家控排样本企业，共648 个样本观测值，样本分布情况如表1所示。因为不同年度的控排企业名单有较低程度的变化，故本研究采用非平衡面板数据进行分析。

表1 样本观测值的行业分布和年度分布

本研究的地区能源消费数据来源于《中国能源统计年鉴》；地区经济数据来源于《国民经济和社会发展统计公报》；控排企业名单和碳配额信息来源于各省市发改委或生态环境厅。公司相关研究变量数据均来源于国泰安数据库；研发投入数据来源于Wind 数据库和公司年报；部分变量通过进一步计算得出，研究过程中的数据处理采用Stata 16.0 完成。

(二)模型及变量

本研究借鉴杨洋等[35]的研究，在模型（1）的基础上，采用行业年份双固定效应来检验碳交易规制强度对企业创新投入的影响，以及CEO年龄和公司年龄的联合调节机制：

1.被解释变量

为准确体现企业实际的创新投入水平，本研究采用企业研发强度来计量创新投入（Innoi,t+1），具体表现为企业年度研发支出占营业收入比值。考虑到政策实施和企业创新的过程性，该变量滞后一期进行处理。

2.解释变量

碳交易规制强度（RSi,t）测量方式较为丰富，但不够客观和统一，例如环境法规数量、问卷调查企业感知等[36]。由于受到不同地域和文化背景的影响，碳交易政策的设计标准和执行程序存在诸多差异，通过上述方法测量的规制强度并不能够准确反映出客观的真实数据，并且难以统一测量界限[37]，为保证更为准确和科学的量化指标，本研究借鉴Borghesi 等[38]提出的碳规制强度指标，以试点地区的排放总量除以配额总量来衡量，见模型（2）：

式中：RSi,t为碳规制强度；Qi,t为地区的年度碳配额总量；Di,t为地区的CO2排放总量，其计算方式如下[39]：

式中：P代表能源类型，包括煤炭、焦炭、原油、汽油、柴油、煤油、燃料油、天然气；S为能源的标准煤系数；F为能源的碳排放系数；E为能源的消耗量。

当地区碳配额数量明显大于碳排放量时，企业拥有足够的冗余配额，不必进行任何减排措施便可以正常经营，其所受到的环境规制压力较小；而当地区碳配额数量明显小于碳排放量时，市场存在配额紧张的压力，企业需要使用既有资源去获得碳配额和减少碳排放，其受到的环境规制压力较大。

3.调节变量

CEO年龄（CEOagei,t）为观测年份公司CEO的实际年龄，公司年龄（Firmagei,t）为观测年份与公司成立年份之差。

4.控制变量

为有效消除其他干扰因素对模型的干扰，本研究涉及的控制变量（Controli,t）分为四组展开。第一组为企业基本特征，包括企业规模（Size，用企业总资产的自然对数来计量）、所有权性质（Own，国有资本控股企业记为1，否则记为0），体量越大的组织往往吸引越多利益相关者关注，而国有企业则被认为是承担社会责任的排头兵，二者在面对环境规制时倾向于拥有更快速和实际的应对措施；第二组为企业治理结构，不同治理水平下的企业有完全不同的战略导向，基于对股权集中、控制力分散等问题的思考，该组变量主要包括领导力结构（LS，若该企业的董事长和总经理为同一人，记为1；否则记为0）、独董比例（Inde，公司独立董事人数/董事人数）、股权集中度（TOP1，公司第一大股东持股百分比）三个维度；第三组为企业财务变量，财务资源作为公司竞争力的核心部分能将外界冲击稀释，使公司拥有足够的时间和机会进行改革，企业财务状况从正负两个方向进行考量，正方向为组织冗余（Slack，公司年度流动资产/流动负债的自然对数），负方向为资产负债率（Lev，负债总额/资产总额×100%）；第四组为外部影响因素，而地区经济发展水平对企业的生存发展有着最为直接的影响，故采用公司注册地年度GDP 增速来计量地区经济（RGG）变量。

四、实证结果及分析

(一)统计结果

表2为研究变量的描述性统计结果。滞后一期的企业创新投入最小值为0，最大值为17.28，说明不同控排企业之间的创新投入存在很大区别。碳规制强度的最小值为1.144，而最大值为2.476，说明各个试点地区的控排企业受到的规制压力同样存在比较大的差异。调节变量CEO年龄和公司年龄的标准差分别为5.714 和5.073，足够大的年龄跨度为下文的实证提供了直观的可对比性。在控制变量中，地区经济发展最小值为2.4，最大值为12.5，可以看出不同试点地区的外部经济因素差异很大，资产负债率同样存在类似情况。而领导力结构、所有权性质同为虚拟变量，均值分别为0.753 和0.227，说明样本中的控排企业民营性质居多，且大多数企业中董事长和总经理为同一人。独董比例的标准差为0.06，差异较小，组织冗余的均值为0.362，标准误为0.79，说明多数公司存在冗余资源可以利用。股权集中度和企业规模的标准差分别为16.378 和1.649，表明样本企业中最大股东持股比例存在巨大差别，而在企业规模指标中，样本企业差异相对较小。

表2 变量描述性统计表

(二)相关性分析

表3为主要变量的相关性分析结果。整体而言，变量之间相关系数的绝对值都维持在较低水平，因此可以忽略模型之中多重共线性的问题。其中，碳规制强度与企业滞后一期创新投入存在显著的正向相关关系，基本符合前文的假设分析。为保证研究结果的准确性，仍需进一步进行多元线性回归分析。

表3 变量相关系数表

(三)主效应分析

因为样本数据时间跨度为中国碳交易整个试点周期，且观测值从属于同一单位，所以数据分析类型宜选用面板数据分析方法。同时，不同行业和年份在营商环境、创新水平、排放量等方面存在显著差异，并且Hausman 检验结果显示解释变量和非观测的个体效应之间是相关的，因此数据分析采用面板固定效应模型进行。

表4展示了多元线性回归模型的结果，其中模型1 检验了控制变量与企业滞后一期创新投入之间的关系。其中地区经济与企业创新投入的回归系数为0.183（p＜0.05），说明经济发展水平更高的地区，企业的创新投入更为积极。

模型2 中引入了自变量碳规制强度，碳规制强度与企业滞后一期创新投入的回归系数为0.884（p＜0.05），且在后续调节效应的探讨中一直保持正向显著，意味着碳规制环境越严格，企业受到的规制压力越大，此时企业期望通过增大技术创新投入来实现成本节约和额外经济收益，从而提高企业的核心竞争力，在中国情境下验证了“弱波特假说”及相关学者的研究，假设1 得到验证。

(四)调节效应分析

1.CEO年龄的调节效应

碳规制强度明显提升了企业的创新投入，但是其在高管和企业层面的边界作用尚不能明确判断。模型3 加入了调节变量CEO年龄与公司年龄，基于表4结果，碳规制强度系数为0.797（p＜0.05），依然与企业创新投入保持正向显著关系。而调节变量中，公司年龄与企业创新投入存在负向关系，CEO年龄与企业创新投入系数为正，但结果均不显著。

为进一步研究CEO年龄与公司年龄的单独调节效应，模型4 在模型3 的基础上继续添加调节变量与自变量的乘积项，同时为提高变量之间的不相关性，得出更为准确的实证结果，对自变量和调节变量均进行中心化处理。表4数据显示，碳规制强度× CEO年龄的回归系数为-0.1（p＜0.05），表明CEO年龄对碳规制强度与企业创新投入这一关系存在显著负向调节作用，即CEO年龄越低的企业，企业创新投入受到碳规制强度的促进作用更强。图2更为直观地展现了这种交互效应，不论CEO年龄大小，碳规制强度都明显促进了企业创新投入，但在CEO年龄较小的企业中，这种促进作用更为明显，假设2 得到验证。

图2 碳规制强度与企业创新投入：CEO年龄的调节作用

表4 模型回归结果表

2.公司年龄的调节作用

模型4 的调节效应结果显示碳规制强度×公司年龄的回归系数为0.115（p＜0.1）。表明公司年龄对碳规制强度与企业创新投入的关系起到正向调节作用，和CEO年龄有着截然相反的调节效果，即公司年龄越大，碳规制强度对企业创新投入的正向促进作用更明显。图3同样绘制了公司年龄的调节作用。可以看出，随着碳交易规制强度的增加，公司年龄越大的企业，创新投入增长幅度明显大于公司年龄低的企业，假设3 得到验证。

图3 碳规制强度与企业创新投入：公司年龄的调节作用

然而，模型4 中公司年龄对企业创新投入有直接的抑制作用，相关系数为-0.049，但是其与自变量的交互项却展现出正向显著性（β=0.115，p＜0.1）。究其原因，本研究认为老公司较低的自主创新意愿造成了此种现象。随着公司年龄的增长，组织惰性、结构固化等问题降低了企业寻求创新和突破的意愿，且老企业一般拥有稳定的资源渠道和客户关系，长期的安稳导致企业不愿意花费成本进行改变，从而导致了公司年龄对企业创新投入有直接的抑制作用。但随着环境规制压力的增大，其较低的自主创新意愿因为受到外界政策的激励而得以改变，公司开始变得渴望通过创新来抵消环境合规成本，甚至获得额外收益。同时，上文指出老企业拥有更多的显隐性资源、更强的学习经营能力以及更完善的创新管理机制，这为企业提升创新投入提供了诸多便利。所以在碳交易规制压力下，老企业的优势和劣势得到一个正向的整合，最终展现出对主效应的显著正向调节作用。

3.CEO年龄和公司年龄的联合调节作用

为探讨公司年龄与CEO年龄的联合调节效应，模型5 重点考察了碳规制强度、CEO年龄和公司年龄三者的交互项，结果表明，该交互项的回归系数为-0.016（p＜0.1）。其交互效应如图4所示，不难发现，在公司年龄较大、CEO年龄较小时，碳规制强度对企业创新投入有着最强的促进作用。如（1）号线和（3）号线所示，虽然CEO年龄负向调节碳规制强度与企业创新投入的关系，但是只有当公司年龄较大时，CEO年龄的调节作用才更为直观。如（2）号线和（4）号线所示，当公司年龄较小时，CEO年龄对主效应的调节作用没有公司年龄较大时的情况明显。由此可见，CEO年龄对碳交易规制强度与企业创新投入关系的调节作用还依赖于公司年龄，假设4 得到验证。

图4 CEO年龄与公司年龄的联合调节作用

(五)稳健性检验

1.增加控制变量

为进一步减少模型设计中由变量遗漏导致的结果偏误，本研究分别在CEO 层面、组织层面、市场层面进行控制变量的增加，以验证实验结果的稳健性。具体操作如下：在CEO 层面增加控制变量CEO 性别（男性为1，女性为0）；组织层面增加企业收到的政府补贴（企业收到年度补贴金额取对数）；市场层面增加市场竞争（HHI指数取倒数）。表5为控制变量更改后的稳健性检验结果，三种变量对企业创新投入的影响均不显著。主效应和调节效应均与上文呈现高度的一致性，该项稳健性检验通过。

表5 控制变量更改检验结果

2.更换因变量测度方式

国外学者Hagedoorn 等[40]和Kleinknecht 等[41]认为，创新绩效的衡量方法通常包括R&D 投入、专利和新产品数量等，企业R&D 投入占总资产的比重可以表示其研发强度。因此，本研究将因变量创新投入的测度进行更改，以R&D 支出占企业总资产的比重进行回归，数据滞后一期处理。同时，为避免多重共线性的影响，将控制变量组织规模的测量替换为人员规模，以企业员工人数取对数进行计算。表6所呈现的检验结果与前文基本一致，但联合调节项系数并不显著，原因可能是企业总资产将创新投入绝对值过度稀释，创新投入指标之间相对差距缩小，导致联合调节效应无法通过该指标达到完全呈现。总体来看，稳健性结果基本符合实证结果和研究假设。

表6 因变量测度更改检验结果

(六)内生性控制

内生性问题的主要来源包括反向因果、遗漏变量和选择偏差等[42]。碳交易政策作为一种外生性的节能减排工具，其规制强度一般由地区碳排放水平和绿色发展目标所确定，企业创新水平的高低理论上不影响地区环境规制强度的改变，所以本研究中碳规制强度与企业创新投入之间的反向因果关系可以基本忽略。而上述稳健性检验通过增加额外的控制变量，也在一定程度上解决了模型因遗漏变量所导致的内生性问题。同时，实证分析中采用年份行业双固定效应模型，也能控制部分内生性问题。因此，本节重点考量实证分析中的样本选择偏差问题。在所有控排企业中，存在一部分企业没有在正式渠道披露企业创新投入数据，导致这些企业没有被纳入回归样本中，本研究采用Heckman 两阶段模型来解决上述样本偏差引起的内生性问题。具体操作如下：第一步构建一个包含全部控排上市公司的Probit 模型用以估计企业披露创新投入数据的概率，已经披露的企业赋值为1，没有披露的赋值为0，自变量包括企业规模、独董比例、股权集中度、组织冗余、领导力结构、所有权性质，该步骤为每一个样本计算出逆米尔斯比率（IMR）来估计选择偏差发生的概率；第二步将样本IMR 值与所有变量一起进行回归，若IMR 值显著则说明样本确实存在选择偏差问题，通过Heckman 两阶段模型来纠正样本选择偏差则十分必要。表7呈现了具体检验结果，基于数据可以得知IMR 对企业创新的回归系数并不显著，主效应和调节效应仍然与上述实证结果高度吻合。

表7 Heckman 两阶段检验结果

五、结论与启示

本研究基于中国情境，发现试点地区碳交易规制强度能明显促进企业滞后一期创新投入，深化和丰富了新兴经济体下的碳排放权交易体系研究，拓展了“波特假说”应用范围，并且为“弱波特假说争议”提供了中国情境的实证经验。通过规制强度指标将政策变量进一步细化和区分，有效补充了传统环境政策影响研究，并提供了宏微并举的研究视角。此外，本研究依据高阶理论和资源基础理论分别剖析了CEO年龄和公司年龄对碳规制强度与企业创新投入关系的单独调节机制与联合调节机制，深入考察了碳排放权交易政策发挥作用的微观时间特征这一边界条件。研究发现CEO年龄会负向调节碳规制强度与企业创新投入的关系，而公司年龄会正向调节碳规制强度与企业创新投入的关系，CEO年龄对碳交易规制强度与企业创新投入关系的调节作用还依赖于公司年龄。公司年龄大的时候，碳交易规制强度对年轻CEO 企业创新投入的促进作用更加显著。

本研究对于我国刚刚推行的全国统一碳市场建设与运营具有一定启示：首先，在我国碳交易试点阶段，碳交易政策通过对企业施加环境规制和市场竞争压力，能明显提高企业的创新绩效，促进企业生产技术改良和绿色发展，实现经济绩效与环境绩效同步提升的双赢局面。政策制定者可以继续探索规制强度的最佳设计区间，进一步发挥和释放碳交易政策对企业创新投入的刺激作用。其次，公司年龄较大的公司具备更大的资源优势和抗冲击能力，但其主动创新意愿较低，政策实施过程中应依据公司年龄及其资源丰富度来设置阶梯式规制压力管理，对企业的规制承受能力进行分类，动态调整不同企业的碳配额指标，以实现更高的公司创新绩效。最后，对企业自身治理而言，选任年轻的管理者能更有效地应对环境规制压力，提升公司创新绩效，可以选用优秀的青年管理人员参与公司相关战略的制定，对公司管理团队的年龄构成应保持适度的年轻化。

基于数据可得性，未上市控排企业未能纳入研究范围，后续将完善和收集全部控排企业数据开展研究，提高结论的普适性和准确性。此外，由于地区之间的经济水平、产业发展、能源消耗等不均衡性，可能导致研究结论过于片面，后续应跟踪研究中国统一碳市场建设的区域异质性效果。

注释：

① 由于福建碳交易试点2016年底才启动，为保证研究结果的可信度，本文仅以完整参与试点阶段的7 个省市为研究对象。