异质性视角下碳排放权交易政策对企业绿色创新影响分析——基于上市公司的绿色专利数据

肖龙阶，陈 实，袁潮清

（南京航空航天大学经济与管理学院，江苏南京 211106）

1 研究背景

2020 年9 月22 日，习近平总书记在第七十五届联合国大会一般性辩论上强调中国将提高国家自主贡献力度，采取更加有力的政策和措施，CO2排放量力争于2030 年前达到峰值，努力争取2060 年前实现碳中和。相较于已经完成碳达峰的美国、英国、日本等具有先发优势的发达国家，中国正处于不同的历史阶段，本应更需要确保能源供应来推动经济发展和改善民生，减排压力之大不言而喻。对于政府而言，亟须寻求破除经济发展和环境治理之间矛盾的路子，以达到发展和环境两者和谐共存、相互促进。在此大背景下，基于环境权益而提出的绿色创新越发受到重视。要实现绿色发展，就要以创新为驱动，大力推进产业结构的转型升级［1］。2011 年10 月，国家发改委下发了《关于开展碳排放权交易试点工作的通知》，同意北京、上海、天津、重庆、湖北、广东和深圳7 个省市开展碳排放权交易试点工作，各试点地区碳交易市场也于2013 年6 月起陆续上线交易。而作为落实“双碳”目标的核心政策工具之一，全国碳排放权交易市场已于2021 年7 月份正式上线交易。碳交易政策在中国已实行多年，其创新性的减排思路能够将企业碳排放的权益内部化［2］，将碳排放权视作经济资源，促进其价格发现［3］，通过经济激励减少使用这一资源。为了减少碳排放权的使用，除了降低产量外，企业主体是否会通过绿色创新的方式减少排放？不同地区、不同类型的企业或是不同方向的创新之间又是否存在异质性？回答这些问题有助于全面了解中国碳排放权交易市场的创新激励作用，对于中国实现“双碳”目标和经济的绿色转型都具有重要意义。

环境保护政策（也被称为“环境规制”）主要可以分为命令控制型与市场激励型两种。根据王红梅［4］给出的定义，命令控制型环境规制是指国家行政部门通过法律法规和规章制度等对企业生产过程进行监督和管理，以达到控制环境污染的目的；而市场激励型环境规制是指通过收费或补贴等方式增加企业排污的机会成本，以此激励企业减少排污。碳排放权交易政策利用市场价格引导企业减排，属于典型的市场型环境规制手段。对于环境规制政策能否促进企业创新这一问题，学界并未达成统一的观点。较为早期的研究中，传统的新古典学派的研究者一般认为环境保护虽然促进了社会整体福利的提升，但是企业面对环境规制会表现为遵循成本效应，例如Jaffe 等［5］的研究就发现政府环境规制的实施使企业不得不增加遵循制度的成本，进而挤压了企业用于创新的资金空间，抑制了企业的创新；但Porter 等［6］肯定了适当的环境规制对企业创新的积极影响，他们研究发现企业在面对环境规制时会通过提高技术水平来减少污染，从而抵消遵循规制所增加的成本，以此实现技术创新和生产率的上升。这就是著名的波特假说。自波特假说提出后，许多研究结论都支持了该假说，例如Lee 等［7］通过1970至1998 年的美国汽车制造行业的研究发现，强制性的汽车排放法规使得企业引进了更加先进的排放技术。不过部分学者的研究认为波特假说并非一定成立，如 Lanoie 等［8］就发现环境监管对加拿大魁北克地区制造业短期的全要素生产率有负向影响。近些年，还有不少学者，如余东华等［9］、Song 等［10］发现环境规制与技术创新之间的关系并非线性的，而是呈现“U”型关系，即在规制强度达到特定门槛值时，环境规制才能促进技术创新。也有研究发现环境规制对创新的影响存在异质性，如徐敏燕等［11］将中国20 个制造业分类为重度、中度和轻度污染产业分别研究发现，环境规制仅对重度污染产业的技术创新有显著的促进效应；王珍愚等［12］从多个角度入手，研究了环境规制对企业绿色创新的影响分别在不同行业、创新类型和所有制情况下的异质性。由国内研究可窥见，在中国背景下，针对波特假说的研究并未得出统一的结论，而是根据研究对象的不同有着不小的差异。值得注意的是，受限于当时治理理念的局限性，中国早期的环境规制手段基本是以命令控制型为主，对市场激励型环境规制的研究在国内较为少见。齐绍洲等［13］以中国2002 年开始推行的SO2排污交易试点政策为研究对象发现，政策诱发了企业绿色创新活动，且对试点地区的诱发效果更加显著，进一步确认了该政策符合波特假说；郭蕾等［14］则以中国碳排放权交易试点政策作为准实验，运用双重差分法研究发现碳排放权交易试点推动了7 个试点地区的企业研发新产品，从而起到了创新激励的效应；而刘晔等［15］采用三重差分法研究发现，碳排放交易试点政策能够显著增加试点地区受影响企业的创新研发投资。

上述环境规制相关研究具有重要的参考价值，但笔者认为碳排放权交易政策创新激励效应的相关研究仍存在拓展的空间。首先，现有研究多聚焦于碳交易政策在全国层面上整体的绿色创新，异质性影响的研究多是一笔带过，但异质性对人们如何看待政策效应有着重要的影响［16］，深入的异质性研究能够得出更具有针对性的政策建议，对于实践也更具有指导意义。第二，过往研究多注重碳交易政策对绿色创新数量的影响，如专利数量、企业研发支出等，而在中国经济转向高质量发展阶段的背景下，也应该对绿色创新质量的研究予以重视。鉴于此，本研究将从企业所处地区、企业自身类型以及专利类型3个方面考察环境保护政策的异质性影响，同时加入对创新质量的研究，为全国碳排放权交易市场发挥促进企业绿色转型的作用提供参考建议。

2 作用机制与研究假设

2.1 碳排放权交易政策对企业绿色创新的影响

企业在生产活动中过度排放CO2污染环境而不用承担相应的成本，造成了私人成本和社会成本的背离，具有典型的负外部性特征［3］。在政府实施碳排放权交易政策或其他环境规制之前，处于管制宽松状态的企业只考虑绿色创新为其带来的收益是否超过私人创新成本，无须承担排放带来的社会成本。对大多企业而言，其决策者对环境问题的了解相对匮乏，故仅仅规划单个或有限的几个绿色创新的研发风险过大，加之创新活动对人力和财力的消耗巨大，限制了企业以同时规划“一揽子”研发计划的方式来平衡所带来风险，特别是在涉足颇浅的绿色领域，追求利益最大化的企业更加不会投入过多精力，所以对于一个没有受环境规制约束的企业来说，进行绿色创新的风险大、收益不明确，通常不会主动选择创新。但是在政府引入碳排放权交易政策之后，环境污染的外部性问题通过市场的手段内化［17］，企业不得不以交易碳排放权的形式消化部分污染成本。排污成本内化所带来的减排压力将会从以下3个方面来促进企业进行绿色创新：第一，创新补偿效应。相较于政策实施前，企业在决定是否投资于绿色创新时，除了需要考虑在碳市场交易的收入，绿色创新为企业在碳交易市场提供了动态的创新激励［18］，使得企业不进行绿色创新的机会成本显著增加，当碳价上升、成本水涨船高时，更多的企业会更倾向于进行绿色创新。第二，风险中和效应。不同于管制宽松时企业创新收益的不确定性，碳排放权交易制度为企业提供了有益的市场信号［19］，因为碳交易政策指明了企业进行绿色创新会获得收益，也即减排效果为其在碳市场带来的优势，从而降低了绿色创新收益的不确定性，提高了企业进行绿色创新的动力。第三，资源配置效应。不同于其他环境规制工具，碳排放权的交易使得碳配额向高污染企业转移的同时，生产要素也会向积极实现绿色创新的企业转移，这意味着更多的资源向绿色创新倾斜，能够促进社会整体的绿色创新。基于此，提出如下假设：

H1：碳排放权交易政策能够促进企业的绿色创新。

2.2 专利的异质性

相关研究常用企业绿色专利的数量来衡量企业绿色创新绩效，而专利又分为发明专利、实用新型专利和外观设计专利，除去绿色创新一般不会涉及的外观设计专利外，发明专利在创新性上要强过实用新型专利，创新难度也要更大，是质量相对更高的专利类型。叶祥松等［20］以及黎文靖等［21］的研究发现，为获得政府创新支持相关政策的补贴，企业会更多地选择难度更低、创新程度更小的实用新型专利。所以专利类型能够在一定程度上反映企业创新潜在动机的不同。环境规制对二者的影响也可能表现出不同的特征：实施不当的环境规制政策则可能会诱发企业寻求补贴的逆向选择［22］，进行无意义的创新行为；而恰当的政策则能促进企业以减排为目的进行绿色创新，选择质量、水准更高的发明型专利。故区分绿色创新的类型来研究企业的创新行为，可以检验碳交易政策是否促进了高水平的绿色创新以及政策本身是否得当。因此，提出如下假设：

H2：碳排放权交易政策对企业不同类型的绿色创新促进效果存在差异，对高质量的发明型绿色专利的促进效果强于实用新型绿色专利。

2.3 地区的异质性

除去创新本身的不同外，环境也是重要的影响因素。7 个碳排放权交易试点省市分布在全国各个地区，而基于自然环境差异、国家发展战略等原因，不同地区的经济社会差异较大。参考国家统计局的划分标准，依据我国不同区域社会经济发展状况，将企业所在省份分为了东部和中西部地区。其中，被划分为东部地区的有北京、天津、河北、山东、上海、江苏、浙江、福建、广东和海南；中西部地区则为除港澳台地区外的其余所有地区。其中，东部地区在整体的经济发展、治理理念、社会环境上都具有一定优势。相比较于中西部地区，更有效的监管体系和更高的市场化水平保证了东部地区的碳排放权市场有更加完善的市场机制，具有充分调动资源向绿色创新方向转移的能力；而经济发展上的优势又使得更多人才向东部地区聚集，为绿色技术创新提供了动力［23］。Guo 等［24］研究发现，区域发展水平显著影响了环境规制对绿色创新的促进效果，经济发展水平更好、对外开放程度更高的地区有着更强的绿色创新促进效应。据此提出如下假设：

H3：碳排放权交易政策对不同地区企业的绿色创新促进效果存在差异，对东部地区企业的促进效果要强于中西部地区。

2.4 企业规模的异质性

微观视角上，碳交易最终落实到的是具体的企业，而企业的技术创新受限于其企业家精神、研发投入、对技术创新风险和承受能力等内源力量的不同［25］，即使处在相同地区的同一个碳市场，其对绿色技术创新的态度也有所区别，同时企业规模对以上因素也有着很大的影响。Borsatto 等［26］通过对世界各地的186 家工业企业的研究发现，环境规制不但可以促进企业对环境方面的投资，且企业规模对其在环境方面的投资量有显著积极影响。首先，大规模企业的规模经济和垄断优势带来了更雄厚的研发资本、吸引更多技术型人才，保证了创新的动力充足；其次，大量研发投入也使得其可以在更大范围内进行创新研发以降低创新风险，同时拥有更强大的风险承受能力［27］；最后，企业高管的决策很大程度上受到企业所处环境的制约，大规模企业为高管所带来的过度自信会促进企业进行绿色创新［28］。据此提出如下假设：

H4：碳排放权交易政策对不同规模企业的绿色创新促进效果存在差异，对大规模企业的促进效果要强于小规模企业。

本研究的理论框架如图1 所示。

图1 研究理论框架

3 研究设计

3.1 模型的构建

双重差分模型通过比对政策实施前后对试点地区（处理组）和其他地区（对照组）的某项指标的变化来反映政策对处理组的净影响［29］。这样做可以将不随时间变化的地区影响因素剥离出来，以此对政策进行更为准确的评估判断。在双重差分法的基础之上，除了“试点省市与否”和“政策实施时间前后”外，加入了第三个差分——相关文件所规定的试点覆盖行业与非试点覆盖行业，不仅剥离了地区影响因素，还能够消除掉行业差异所带来的影响，以得到更加稳健的结果。基于此，构建研究碳排放权交易政策对试点地区企业绿色创新影响的计量模型如下：

式（1）中：i、j、k、t分别代表企业、行业、地区和时间；Yijkt是被解释变量企业的创新水平，采用绿色专利申请数（GrePat）来表示；关键解释变量为3 个虚拟变量的交互项，其中treat 为试点地区虚拟变量，treat=1 即代表碳排放权交易试点地区，post为是否为试点政策实行后的时间虚拟变量，post=1即代表政策实施后的时间段，group 为企业是否试点覆盖行业的虚拟变量，group=1 即代表企业为试点覆盖行业；δt,γk,pj分别是时间、地区和行业的固定效应；X为一组控制变量；ε为随机扰动项；α0、β1、β2、β3、β4、β5、β6、β7以及μ为各个变量的估计系数，其中β1 即代表政策对企业绿色创新的净影响。

3.2 样本与数据

以2009—2019 年间中国A 股上市公司为研究对象，剔除了数据缺乏的港澳台地区，再删除ST 和*ST 公司以及所选时间段间有数据缺失的公司，最终筛选出774 家企业的8 514 个观测值（以下简称“样本”）。参考刘晔等［15］的研究，确认石化、化工、建材、钢铁、有色、造纸、电力、航空八大行业为碳排放权交易试点行业，并结合各试点碳排放权交易市场的交易记录，将7 个试点省市内试点行业中的180 家上市企业作为处理组。其中，企业的基本信息及经济特征数据均来自于国泰安数据服务中心；上市公司专利数据来自于国家知识产权局。

3.3 变量选择与处理

（1）关键解释变量。将试点政策开始实行的时间设置为2013 年。虽然碳排放权交易试点政策相关文件于2011 年就已经下发，但是直到2013 年中国的碳排放交易市场才陆续开放，故2013 年更适合作为政策开始的节点。再通过上述方法进行样本处理，赋值各个企业的treat 和group，最终得到关键解释变量treat×post×group。

（2）被解释变量。将使用企业绿色专利申请数量衡量企业绿色创新的水平。早期研究更多地将研发支出作为技术创新的衡量标准，但单纯的资金投入难以考量研发组织能力、人才整合效率等非经济因素［30］，并且对于本研究而言，细分到与绿色创新相关的企业研发支出相关数据也难以获取。世界知识产权组织（WIPO）曾于2010 年依据联合国气候变化框架公约（UNFCCC）所罗列的无害环境技术制定出了一套绿色清单，涵盖了包括替代能源生产、运输、节能、废物管理、农/林业、行政监管及设计、核能发电七大领域，依据此清单的标准就可以统计出样本上市公司每年绿色专利的申请数量。而专利作为创新的直接产出，不仅适合作为创新的衡量指标，且绿色清单的存在也使得区分出具有环保意义的绿色专利成为可能。进一步地，绿色专利数量数据又分为申请数量和授权数量两种，选择专利申请数量的原因在于以下两点：（1）专利的申请与授权之间存在较长时间的延迟，以2019 年为例，我国国家知识产权局平均审查周期约为22.2 个月［31］，而专利的授权更多的是对专利的一种保护，当专利还在申请阶段时就可能已经投入使用了。（2）授权的专利会面临因未及时缴纳年费而被取消的风险，授权数量存在一定的不稳定性［30］。所以相比较于授权数量，使用专利的申请数量更能衡量企业当期的创新能力。

（3）控制变量。为控制其他变量对企业绿色创新带来的影响，参照齐绍洲等［13］以及刘晔等［15］的研究，从企业层面选取了以下控制变量，分别是企业年龄（Age）、净资产的自然对数表示的企业规模（Scale）、企业员工数量的自然对数（lnstaff）、第一大股东持股比率（Concen）、负债的自然对数（Debt）和净资产收益率（ROE）。

4 实证结果及分析

4.1 基准回归结果

如表1 所示，当不引入控制变量时，treat×post×group 的估计系数为5.195，而且在5%的水平上显著；而引入控制变量时，该系数下降但仍然在5%的水平上显著，同时使用联合固定效应模型的两组数据的交乘项treat×post×group 略有下降但仍显著。表明碳排放权交易试点政策能够促进企业的绿色创新，H1得到验证。

表1 变量的基准回归结果

4.2 异质性分析

4.2.1 专利的异质性

表2 的结果表明，碳排放权交易政策促进了企业的发明型绿色专利数量的上升，且均在5%的水平上显著；而碳排放权交易对绿色实用新型专利数量的促进作用相对不明显，且都不显著。即虽然发明型绿色专利相较而言难度更高，但是企业在面对碳排放权交易政策时，出于对实际减排效果的考虑，会更多选择创新性更强、整体质量更高的发明型绿色专利，以减轻碳交易市场的成本压力。由此，H2得到验证。

表2 专利异质性回归结果

表2（续）

4.2.2 地区的异质性

将企业所在省份分为东部和中西部地区，同时进一步细分专利类型的回归结果（见表3）。可见，碳交易试点政策在很大程度上促进了东部地区企业的绿色创新，对中西部地区的绿色创新促进效应却不显著；碳交易试点政策对绿色发明专利的回归结果也与之相类似，对东部试点地区的企业绿色实用新型专利也有一定的促进作用，但对非东部地区的影响却不大。可见，碳排放权交易试点政策对不同地区的企业影响不尽相同，对东部地区企业的各类绿色创新的促进效果都要强于中西部地区，即H3得到检验。

表3 地区异质性回归结果

4.2.3 企业规模的异质性

将企业净资产对数作为企业规模的衡量标准，再取企业规模的平均数，将年均规模大于平均规模的企业定义为大型企业，否则为小型企业，基于此再进行分组回归，结果如表4 所示。可见，碳交易试点政策对大型企业的各类绿色专利都存在一定的促进作用，且都至少在5%的水平上显著；而对小型企业的所有类型绿色创新的影响都不显著。这一结果为H4的验证提供了依据，也即企业的规模会影响企业对碳交易试点政策的反应，大型企业往往会更积极地进行绿色创新，小型企业由于风险承受能力、自身资源等原因难以创新。

表4 企业规模异质性回归结果

5 进一步稳健性分析

5.1 专利质量的变化

除了专利类型可以在一定程度上作为区分专利质量的标准外，过往有关研究还提出了很多使用其他专利信息衡量绿色创新质量的方法，如Fisch 等［32］使用了专利申请与专利初次他引之间的时间跨度；陶峰等［22］通过构建专利知识宽度指标，以专利涵盖领域衡量绿色创新的质量。为了确保上述结论的稳健性，同时进一步分析碳交易政策对绿色创新质量的影响特点，将原本模型中的被解释变量替换为绿色创新的质量研究碳排放权交易政策对绿色创新质量的影响，使用上市企业当年申请的所有专利截至2018 年12 月31 日的年均被引用量的平均数来衡量。表达式如下：

式（2）中：GrePatQual 为衡量企业当年绿色创新质量的参数；n为企业当年绿色专利的申请量；Citi为企业第i个绿色专利截至2018 年12 月31 日的引用总量；year 为年份。

使用三重差分模型作为GrePatQual的回归模型，结果如表5 所示，整体上碳排放权交易试点政策对企业的创新质量有显著的促进作用，对东部地区企业的促进效果更好且显著，但对中西部地区企业的促进效果并不显著；对不同规模企业的绿色创新质量都有显著的促进效果，但对大规模企业的绿色创新质量提升幅度更高。由此表明，上述对专利质量异质性分析的结果具有稳健性。

表5 碳排放权试点政策对企业绿色专利质量的影响回归结果

5.2 合成控制法下的地区异质性研究

合成控制法经常用于为研究某一政策对不同地区的影响。其基本思路是，在除政策覆盖省份之外的其他几个省份中提取部分信息线性组合构建一个虚拟的对照组（即合成控制区域，synthetic control region），再与处理组进行对比。受限于自身特点，合成控制法只可使用省级面板数据进行分析，但是与三重差分相比具有以下优点：第一，通过数据驱动确定权重，减少了主观选择的误差，避免了政策内生性问题；第二，弥补了差分法难以得到合适的对照组的问题，合成控制区域与实验组在政策前具有相同的变化趋势；第三，可以对每一个研究个体提供与之对应的合成控制对象，避免结论过于平均化的评价。故拟进一步采用合成控制法，通过省级面板数据进行稳健性分析。

以一地区全年绿色专利申请数量占其全部专利申请总数的比例（以下简称“绿色专利占比”）作为被解释变量，并选取与基准回归相同的控制变量，分别合成出北京、天津、上海、湖北、重庆和广东6 个省市的虚拟对照组，并绘制2009 至2019 年试点地区与合成控制区域绿色专利占比的对比图（见图2）。其中，实线为试点城市；虚线为合成的虚拟对照组。以图2 中2013 年的竖虚线为政策节点，6 个分图中竖虚线左侧几乎重合，但右侧政策开始后的变化趋势各不相同。具体而言，在开始实施政策后，北京、上海和广东3 个城市的绿色专利占比相较合成地区更高且差距明显，说明了碳交易试点政策促进了这3 个区域的绿色创新的发展；而天津在2018 年之前比合成天津的绿色专利占比更高，到了2018、2019 年则趋于相同；湖北仅在政策实施后的前3 年有一定的政策冲击效果，之后绿色专利占比与合成湖北差距并不明显；政策对重庆的绿色专利占比的影响则是负向的。综合以上结果可以看出，碳交易试点政策在北京、上海、广东、天津4 个东部地区的绿色创新都具有一定的促进作用，而对湖北和重庆两地的促进作用不明显。这与上述三重差分的检验结果相吻合，进一步证明了碳排放权交易试点政策对东部地区绿色创新的促进效果要好于中西部地区。

图2 碳排放权交易试点与其合成区域绿色专利比较

5.3 企业规模衡量的问题

为避免衡量指标的不同对企业规模异质性研究结果稳健性的影响，除了取自然对数的净资产总额外，还以营业收入和年末总资产的自然对数这两个指标衡量企业的规模，采用相同的方法区分企业规模再进行分样本回归，结果如表6 所示。可以看出，两组结果与以上基本回归结果基本一致，即碳排放权交易试点政策更能促进大型企业的绿色创新，而对小型企业的促进效果不显著。

表6 变更企业规模衡量标准回归结果

6 结论与政策启示

6.1 研究结论

本研究结果表明，碳排放权交易政策可以促进中国企业的绿色创新，且存在以下的特点：（1）碳排放权交易试点政策对企业的发明型绿色专利创新具有显著的促进作用，但对实用新型绿色专利的影响较小；（2）碳排放权交易政策能够促进东部发达地区企业各种类型的绿色创新，但对中西部地区的创新促进作用不明显；（3）不同规模的企业对碳排放权交易政策的反应不同，较大规模的企业会更愿意进行绿色创新，特别是发明型绿色专利的创新，而小规模企业受限于自身体量并不会进行创新；（4）除了能促进更高质量的发明型绿色专利的增长外，碳排放权交易试点政策对企业绿色创新的整体质量有显著的提升效果，且与对绿色专利数量的影响类似，即对东部地区和大规模的企业绿色创新质量的激励效果优于中西部地区和小规模企业的特点。

6.2 政策启示

基于上述研究结果，得到以下政策启示：（1）政府应灵活运用碳交易市场等市场型环境规制工具。与传统的命令控制型环境规制不同，碳交易市场通过“看不见的手”引导企业积极发展绿色技术创新，企业在完成减排任务的同时又实现了绿色转型，提升了自身的竞争力，并且除了创新数量外，碳排放权交易对绿色创新质量也有显著的促进效果。故在高质量发展和实现“双碳”目标的双重背景下，各级政府应该顺应时代革新减排治理的理念，合理规划、积极配合发展建设全国碳交易市场，营造良好的市场氛围，充分利用市场机制促进企业的绿色转型。为此政府可以从以下几个方面入手：优化顶层设计，尽快出台正式的相关管理条例，以规范碳排放权交易运行机制；逐步引入拍卖机制，充分开发碳排放权价值，提振目前处于低位的碳价，吸引更多企业进行绿色创新；完善协同监管的制度，防范市场运行风险，以稳定的市场收益中和创新带来的不确定性。（2）全国碳市场应针对不同地区作出不同的发展策略。在全国碳市场刚起步的时候，应该加大对企业、政府部门碳交易相关知识的培训力度，搭建起功能基本完善的碳交易市场，以明确的市场奖惩机制促进企业创新；而在东部地区，应该进一步完善碳交易市场，适时引入碳期货、碳期权等碳金融服务，并适当加强监管力度，加强对未履约企业的惩罚力度，为全国碳交易市场起到模范带头作用。（3）关注微观主体间的差别，针对不同规模的企业，具体政策应该也有所倾斜。对于小规模企业，政府应该充分考虑到其与大企业之间在风险承担能力、资金水平等方面存在的差距，考虑通过予以放宽碳配额限制、资金支持等方式引导小型企业进行绿色创新和绿色转型。