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user: 5. 实证结果分析 5.1. 变量描述性统计 表3是相关变量的描述性统计。如表所示，处理组企业(试点省市里试点行业的企业)的全要素生产率的均值低于对照组1，这说明在试点省市中处于不同行业间的企业全要素生产率原本就可能存在差异。再者，对照组2中企业的全要素生产率明显低于其他两组，说明试点地区的企业全要素生产率可能原本就高于非试点地区。同时，观察到本文选取的所有企业的全要素生产率标准差为1.0058，最小值为3.1710，最大值为16.8029，这表明在2008~2015年间样本企业间全要素生产率存在着较大差异。同时，控制变量在处理组与2组对照组间也存在较大差异，这为考察碳交易试点政策对上市公司全要素生产率的影响提供了很好的样本。而观察股权性质Soe可以发现，相较于两个对照组，处理组中有79.51%的企业是国有企业，这表明高碳排放行业几乎由国有企业垄断。 Table 3 Descriptive statistics of variable 变量符号 处理组 对照组1 对照组2 N 平均值 标准差 N 平均值 标准差 N 平均值 标准差 TFP 288 12.9631 0.9369 1912 13.0680 1.0573 4192 12.7767 0.9725 Growth 288 0.1029 0.2211 1912 0.1290 0.2713 4192 0.1129 0.2630 Fcf 288 0.0698 0.0608 1912 0.0434 0.0687 4192 0.0493 0.0664 Top1 288 38.7556 16.5872 1912 36.2333 16.1585 4192 34.9960 14.6064 Soe 288 0.7951 0.4043 1912 0.6899 0.4627 4192 0.6596 0.4739 Lev 288 0.4988 0.1876 1912 0.5049 0.1841 4192 0.5164 0.1979 Indirect 288 0.3656 0.5392 1912 0.3680 0.0564 4192 0.3664 0.0528 Roa 288 0.0424 0.0541 1912 0.0451 0.0535 4192 0.0377 0.0604 表3. 变量描述性统计 5.2. 实证结果 本文用Stata15.1对模型(1)进行估计，表4报告了估计结果。其中，第(1)、(2)是没有添加其他控制变量的结果，第(1)列控制了省份固定效应和行业固定效应，第(2)列控制了个体固定效应；第(3)、(4)列加入了控制变量，第(3)列控制了省份固定效应和行业固定效应，第(4)列控制了个体固定效应。4列结果显示交乘项Prov × Indus × Treat的估计系数均在1%的显著性水平上显著为负，表明碳交易试点政策显著降低了企业全要素生产率。 Table 4 The impact of emissions trading pilot policies on total factor productivity: the triple difference metho 全要素生产率TFP (1) (2) (3) (4) Prov × Indus × Treat −0.2138*** −0.2138*** −0.3302*** −0.3050*** (0.0082) (0.0077) (0.0000) (0.0001) _cons 12.7924*** 12.8086*** 10.9382*** 11.6674*** (0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0000) Control No No Yes Yes 省份固定效应 Yes No Yes No 行业固定效应 Yes No Yes No 个体固定效应 No Yes No Yes N 6392 6392 6391 6391 R 2 0.3363 0.8376 0.5026 0.8712 表4. 碳排放交易试点政策对全要素生产率的影响：三重差分法 注：*、**和***分别表示10%、5%和1%的显著性水平，括号内为p值；Control表示控制变量。以下各表同。 5.3. 动态效应分析 为了揭示碳交易试点政策影响上市公司全要素生产率的动态效应，引入虚拟变量Year12、Year13、Year14、Year15，分别在对应年份取值为1，其他年份则取值为0，与Prov和Indus交乘，得到的估计结果如表5。这表明碳交易试点政策对上市公司全要素生产率的降低作用在2012至2015年期间逐渐增强。 Table 5 Dynamic impact of carbon trading pilot policy on total factor productivity: Triple difference metho 全要素生产率TFP (1) (2) Prov × Indus × Year12 −0.1727** −0.2042*** (0.0218) (0.0026) Prov × Indus × Year13 −0.3592*** −0.3380*** (0.0000) (0.0000) Prov × Indus × Year14 −0.3684*** −0.3391*** (0.0002) (0.0001) Prov × Indus × Year15 −0.4228*** −0.3406*** (0.0001) (0.0008) _cons 10.9377*** 11.6644*** (0.0000) (0.0000) Control Yes Yes 省份固定效应 Yes No 行业固定效应 Yes No 个体固定效应 No Yes N 6391 6391 R 2 0.5035 0.8718 表5. 碳交易试点政策对全要素生产率的动态影响：三重差分法 5.4. 稳健性检验 为保证前文实证结果的稳健性，本文进一步做了如下检验： 5.4.1. 排除测度方式的影响 本文进一步采用OP方法，在排除了代理变量缺失的样本后，估计其他企业的全要素生产率，以避免测度方式的不同影响前文实证检验结果。具体而言，使用企业上市年龄和固定资产净值作为状态变量，用股权性质作为控制变量，用企业的投资作为代理变量，用员工人数和购买商品、接受劳务支付的现金作为自由变量，用公司简称和行业的同时变化衡量企业是否退出，得到由OP方法估计出来的全要素生产率。并引入企业个体固定效应，进行三重差分回归，检验结果如表6第(1)列和第(2)列所示，与前文一致，说明本文的回归结果并不受被解释变量测度方式不同的影响。 5.4.2. 排除其他事件的影响 为排除碳交易试点政策出台后其他事件的干扰，本文还缩小了时间窗口，仅选取2011年和2012年这两年作为研究期间进行三重差分回归，检验结果如表6第(3)列和第(4)列所示。结果显示，交互项Prov × Indus × Treat的系数至少在10%的显著性水平下显著为负，表明第一年年底的碳交易试点政策对上市公司全要素生产率的降低作用在第二年就已经开始显现，这就在一定程度上排除了碳交易试点政策出台后其他事件的干扰。 5.4.3. 安慰剂检验 本文通过随机选取8个其他行业作为试点行业，并与前文一样进行对模型(1)的回归，进一步采取构造反事实的方法来进行安慰剂检验，检验结果如表6第(5)列和第(6)列所示，回归结果显示交互项Prov × Indus × Treat的估计系数并不显著。 Table 6 Robustness tes OP法 缩小时间窗口 安慰剂 (1) (2) (3) (4) (5) (6) DDD −0.3189*** −0.3646*** −0.1365* −0.1375** 0.0578 −0.0752 (0.0017) (0.0003) (0.0618) (0.0307) (0.6726) (0.5074) _cons 16.8360*** 15.9040*** 10.9446*** 11.9315*** 12.8234*** 10.9733*** (0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0000) Control No Yes Yes Yes No Yes Province No No Yes No Yes Yes Industry No No Yes No Yes Yes Stkcd Yes Yes No Yes No No N 5854 5853 1598 1598 6384 6383 R 2 0.8891 0.9001 0.5167 0.9495 0.3345 0.4974 表6. 稳健性检验 注：DDD表示交互项Prov × Indus × Treat，Province、Industry、Stkcd分别表示省份固定效应、行业固定效应和个体固定效应。 因而，以上一系列稳健性检验结果表明前文得到的结论是一致的。 5.5. 作用机制检验 以上研究表明，碳交易试点政策会降低企业全要素生产率。那么碳交易试点政策通过什么渠道使企业全要素生产率降低？根据前文的理论分析，碳交易试点政策可能会影响企业的资源配置效率。本文从企业投资角度考虑，研究碳交易试点政策对企业资本配置效率的影响，检验这一作用机制是否成立。 具体而言，借鉴方军雄 [ 27 ]、钱雪松等 [ 12 ] 研究处理方法，运用“投资——投资机会”敏感性模型来检验碳交易试点政策是否通过资本配置效率来降低企业全要素生产率，具体模型如下： C a p i t a l i ， j ， k ， t = ∝ + β 1 P r o v i ， j × T r e a t t × R o a i ， j ， k ， t + β 2 P r o v i ， j × T r e a t t + β 3 P r o v i ， j × R o a i ， j ， k ， t + β 4 R o a i ， j ， k ， t                                     × T r e a t t + β 5 R o a i ， j ， k ， t + γ X i ， j ， k ， t + p r o v i n c e j + i n d u s t r y k + ε i ， j ， k ， t (2) 其中， C a p i t a l i ， j ， k ， t 表示企业投资水平，用“(购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金–处置固定资产、无形资产和其他长期资产收回的现金净额 + 取得子公司及其他营业单位支付的现金净额-处置子公司及其他营业单位收到的现金净额-折旧摊销)”计算， R o a i ， j ， k ， t 表示企业投资机会，用滞后一期的资产收益率衡量，其他变量的定义和模型(1)一致。本文关心的是交互项 P r o v i ， j × t r e a t t × r o a i ， j ， k ， t 的系数 β 1 ，它反映的是碳交易试点政策对试点省市里试点行业中的企业投资效率的影响。 模型(2)的实证结果如表7第(1)列和第(2)列所示。Prov × Treat × Roa的系数均在10%的水平下显著为负，表明碳交易试点政策出台后，处理组企业的投资效率显著下降，碳交易试点政策通过降低资本配置效率水平对企业全要素生产率产生了影响。 Table 7 Mechanism of action test and heterogeneity tes 资本配置效率 企业性质 国有企业 非国有企业 (1) (2) (3) (4) (5) (6) PTR −12.5691* −4.2444* −0.2979*** −0.2682*** −0.3420 −0.3506 (0.0616) (0.0850) (0.0002) (0.0001) (0.1028) (0.1122) _cons −2.4651** 0.1009 10.7279*** 11.5218*** 12.0047*** 11.3270*** (0.0167) (0.8791) (0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0000) Control Yes Yes Yes Yes Yes Yes Province Yes No Yes No Yes No Industry Yes No Yes No Yes No Stkcd No Yes No Yes No Yes N 1296 1295 4312 4306 2070 2064 R 2 0.2676 0.8215 0.5599 0.8969 0.5216 0.8457 表7. 作用机制检验和异质性检验 注：PTR表示交互项Prov × Treat × Roa。 5.6. 异质性分析 尽管前文已经论证了碳排放交易试点政策对试点省市里试点行业中的企业全要素生产率的影响，但对试点中的不同企业的影响是否存在差异？由于不同性质的企业的碳减排成本和资源配置效率可能存在差异，进而影响企业的全要素生产率，本文从企业股权性质(国有和非国有)方面对碳交易试点政策影响企业全要素生产率的异质性进行检验。 表7第(3)列至第(6)列列出了这两组样本的回归结果，第(3)列和第(4)列显示的是国有企业样本的估计值，前者控制了省份固定效应和行业固定效应，后者控制了企业个体固定效应，结果均在1%的水平下显著为负，而第(5)列和第(6)列非国有企业样本的回归结果均显示交互项Prov × Treat × Roa的系数不显著，这表明与国有企业相比，非国有企业的全要素生产率没有因为碳交易试点政策的冲击而显著降低。这表明国有企业的全要素生产率在碳交易试点政策下受到的影响可能更大。