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user: 4. 实证结果分析 4.1. 变量描述性统计 表1是各变量的说明，表2列出了相关变量的描述性统计，将样本企业中试点省份里试点行业的企业划分为处理组，其余企业划分为对照组。由表2可以看出：1) 处理组企业的研发强度略高于对照组企业，而不同处理组企业的研发强度的差距小于对照组企业；2) 就控制变量而言，处理组企业规模更大，存续时间更长，且整体的经营水平好于对照组企业，体现在处理组企业的总资产收益率更高，负债水平更低，经营性现金流占比更高，且处理组这些指标的标准差更小，经营的稳健性更强。虽然对照组企业的资本性支出占比和营业收入增长率略高于处理组企业，但波动性更大。处理组企业和对照组企业的国有属性并没有显著区别；3) 处理组企业所在省份的GDP对数的均值要高于对照组企业所在省份，而标准差低于对照组企业所在省份，说明经济更发达的地区更易被选为交易试点地区，且交易试点地区的经济发展水平由于都处于上游，所以差距较小；4) 处理组企业所在行业的竞争强度略小于对照组企业所在行业，可能是由于碳排放程度较高的行业垄断性较强，行业进入门槛高，头部企业优势明显。 Table 1 Variable descriptio 变量符号 变量名称 度量方法 RD 企业研发强度 研发支出合计/总资产 ROA 企业业绩 资产收益率 lnassets 企业规模 总资产的对数 debttoassets 企业负债水平 资产负债率 OCF 企业现金流水平 经营性现金净流量/营业总收入 ca 企业资本性支出水平 资本性支出/总资产 grow 企业成长性 营业收入增加率 age 企业年龄 当年年份 − 企业成立年份 + 1 soe 所有制结构 是否是国有企业，国有企业取1，其余取0 indnum 行业竞争强度 行业增加值/企业单位数 lnGDP 省份经济发展水平 各省GDP的对数 表1. 变量说明 Table 2 Descriptive Statistic 变量符号 处理组 对照组 观测数 均值 标准差 最小值 最大值 观测数 均值 标准差 最小值 最大值 RD 3392 0.0262 0.0184 0.000048 0.201 9072 0.0224 0.021 0.000002 0.273 timetreat 3392 0.625 0.484 0 1 9072 0 0 0 0 ROA 3392 5.327 7.029 −69.95 57.21 9072 4.856 7.61 −113.8 119.3 lnassets 3392 21.97 1.34 17.99 27.39 9072 21.96 1.265 18.27 28.25 debttoassets 3392 37.79 19.44 0.752 104.4 9072 40.51 21.01 1.103 239.4 OCF 3392 8.851 13.8 −116 83.24 9072 8.195 34.43 −1423 1139 ca 3392 0.0563 0.0485 0 0.388 9072 0.112 1.228 0 58.6 grow 3392 0.229 1.559 −0.862 84.99 9072 0.262 2.426 −0.882 167.6 age 3392 18.48 6.291 4 48 9072 17.35 5.174 1 64 soe 3392 0.323 0.468 0 1 9072 0.347 0.476 0 1 indnum 3392 0.0743 0.0166 0.00594 0.213 9072 0.0726 0.0386 0.00594 0.352 lnGDP 3392 10.56 0.624 9.211 11.49 9072 10.36 0.758 6.407 14.6 表2. 描述性统计 4.2. 平行趋势检验 处理组和对照组满足平行趋势的假设是使用双重差分法的前提，如果数据不满足平行趋势的假设，双重差分法则无法得到一致的估计量。因此，本文将对平行趋势假设进行检验。以政策实施年份(2014年)为时间节点，分别计算处理组和对照组在2011~2018年的研发支出水平的均值，结果如图1所示。图1表明试点企业与非试点企业的研发强度在政策实施前的发展趋势基本平行。 图1. 平行趋势检验 4.3. 实证结果 本文采用固定效应模型估计碳排放权交易机制对企业研发强度的影响，回归结果见表3。第(1)列是同时控制了时间固定效应、省份固定效应、行业固定效应的结果；第(2)列控制了时间固定效应和省份固定效应；第(3)列控制了时间固定效应和行业固定效应；第(4)列未控制任何固定效应。 Table 3 Benchmark regression result VARIABLES (1) (2) (3) (4) RD RD RD RD time treat 0.000999 * 0.00107 * 0.000996 * 0.000993 * (0.000602) (0.000602) (0.000601) (0.000603) time 0.0109 *** 0.0115 *** 0.0109 *** 0.000522 (0.000829) (0.000860) (0.000858) (0.000336) treat 0.00427 −0.00356 0.00498 *** 0.00218 ** (0.003080) (0.002220) (0.000910) (0.001010) Constant 0.120 *** 0.146 *** 0.118 *** 0.103 *** −0.0127 −0.0127 −0.0118 −0.0107 控制变量 是 是 是 是 时间固定效应 是 是 是 否 省份固定效应 是 是 否 否 行业固定效应 是 否 是 否 Observations 12，464 12，464 12，464 12，464 表3. 基准回归结果 *** ， ** ， * 分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。 回归结果显示，交乘项time × treat的估计系数在10%的显著性水平下显著为正，表明碳排放权交易机制的实施对企业技术创新水平的提升具有显著的正向作用，能够激励企业进行更多的研发投资活动。这符合我国开展碳排放权交易的政策构想，也说明了“波特假说”在中国是成立的。 4.4. 基于倾向得分匹配(PSM)的稳健性检验 由图1可知，在没有政策干预的情况下，结果变量在处理组和对照组的变化趋势基本一致。但即使没有该碳排放权交易机制，试点企业和非试点企业未来的研发支出本就有可能存在一定差异，主要原因有：1) 除碳排放权交易试点政策之外，可能存在其他政策对试点地区和非试点地区企业技术创新水平产生不一致的影响，从而使估计结果出现偏差。例如，2007年在江苏、天津、浙江、河北、山西、重庆、湖北、陕西、内蒙古、湖南、河南11个省份正式启动的SO 2 排污权交易试点工作，2014年开始在宁夏、江西、湖北、内蒙古、河南、甘肃、广东7个省份的水权交易试点政策；2) 由于碳排放权交易试点首先在北京、上海、天津、重庆、湖北、广东、深圳这7个经济基础更雄厚，产业更为密集，竞争更激烈的地区开展，且位于这些地区的企业由于市场环境好，政府政策倾斜等原因本就有更多的资金投入研发活动。 4.4.1. 模型介绍 为了解决是否参与碳排放权交易机制这一选择偏误和处理企业技术创新的内生性问题，本文采用了倾向得分匹配(propensity score matching， PSM)对企业技术创新的子选择效应进行控制。按照是否位于试点地区的试点行业，将样本企业划分为处理组和对照组，估计处理组企业样本中的平均效应(Average Treatment Effect on Treated， ATT)，即为参与碳排放权交易的技术创新激励效应。 虚拟变量 表示位于试点地区中试点行业的企业即处理组企业时取值为1，其余企业即对照组企业取值为0。RD k 表示企业k的研发强度，以企业研发支出除以总资产来度量。企业k参与碳排放权交易时的结果变量记为 R D k 1 ，未参与碳排放权交易的结果变量记为 R D k 0 。令 k = { 0 ， 1 } ，其中 k = 1 代表处理组企业， k = 0 代表对照组企业。 参与碳排放权交易的技术创新激励效应： A T T = E ( R D 1 1 − R D 1 0 | D = 1 ) = E ( R D 1 1 | D = 1 ) − E ( R D 1 0 | D = 1 ) (2) E ( R D 1 0 | D = 1 ) 的含义为处理组企业在未参与碳排放权交易时未来的研发支出水平，这是一种不可观测的假设性结果，因此本文构造反事实(Counter Factual)情形来对式(2)进行推断，通过将同时影响企业研发强度的共同影响因素作为匹配变量，选取相近的对照组企业来代替实际已受政策影响的处理组企业。 Rosenbaum and Rubin (1983)提出使用“倾向得分”(propensity score)来度量距离。企业k的倾向得分为，在给定协变量 X k 情况下，企业k进入处理组的条件概率，即 p ( X k ) = P ( D = 1 | X = X k ) ，采用Logit模型估计 p ( X k ) ，并为处理组企业寻找与其倾向分值最为相近的对照组企业。使用倾向得分匹配有如下两个前提条件：1) 条件独立性条件：给定 X k ，则 ( R D k 0 ， R D k 1 ) 独立于D，记为 ( R D k 0 ， R D k 1 ) ⊥ D | X k ，即当控制了共同影响因素后，企业研发强度的变化与企业是否参与碳排放权交易是相互独立的；2) 共同支持条件：对于 X k 的任何可能取值，都有 0 < p ( X k ) < 1 ，保证了处理组与对照组的倾向得分取值范围有相同的部分。由图2，倾向得分的共同取值范围较大，为提高匹配质量，本文仅保留倾向得分重叠部分的个体。 根据条件独立性条件，在进行匹配分析之前，首先通过Logit回归进行检验表1包括的变量是否适合作为倾向得分匹配的共同影响因素。 从表4可以看出，企业资产收益率(ROA)对于企业参与碳排放权交易的影响为正，表明盈利能力更强的企业更倾向于参与碳排放权交易；企业资产负债率(debttoassets)的系数为负说明负债水平越高的企业，参与碳排放权交易的概率越低；企业资本性支出水平(ca)与企业参与碳排放权交易的概率负相关；企业年龄(age)代表企业存续时间的长短，对于企业参与碳排放权交易具有正向影响；行业竞争强度(indnum)的系数为正表明企业所处行业的市场竞争越激烈，企业参与碳排放权交易的概率越高；各省份GDP的对数(lnGDP)作为衡量地区经济发展水平的变量，说明企业所处省份的经济越发达，企业越容易参与碳排放权交易。此外，企业规模(lnassets)、企业现金流水平(OCF)、企业成长性(grow)、企业所有制结构(soe)这四个变量的系数并不显著，因此选取企业资产收益率、企业资产负债率、企业年龄、行业竞争强度、各省份GDP的对数作为处理组和对照组的共同影响因素，进行倾向得分匹配。 图2. 处理组与对照组的倾向得分共同取值范围 Table 4 Logit regression analysis of common influencing factor logit ROA 0.007460 ** grow −0.008409 (0.003014) (0.012048) lnassets 0.030454 age 0.030630 *** (0.019993) (0.003807) debttoassets −0.007812 *** soe 0.006424 (0.001269) (0.047841) OCF −0.000059 indnum 3.371771 *** (0.000693) (0.613577) ca −1.318433 *** lnGDP 0.3559485 *** (0.271845) (0.030688) Constant −5.820787 *** (0.508327) Observations 12，464 表4. 共同影响因素的logit回归分析 *** ， ** ， * 分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。 4.4.2. 数据平衡性检验 对于条件独立性，分析共同影响因素在不同年份经过匹配之后在处理组和对照组之间是否存在显著差异。如果二者存在显著差异，则表示匹配变量的选取或匹配方法的选择不恰当，倾向得分匹配估计无效。因此，在报告倾向得分匹配结果之前，需进行数据平衡性检验。 如果倾向得分估计得较准确，应使匹配变量 X k 在匹配后的处理组与对照组之间分布较均匀，“数据平衡”时，匹配后的处理组均值 X 1 ¯ 与对照组均值 X 0 ¯ 应较为接近。对 X 1 ¯ 和 X 0 ¯ 的差距进行无量纲处理，则针对每一个匹配变量 X k 考察标准化偏差： | X 1 ¯ − X 0 ¯ | ( s X ， 1 2 + s X ， 0 2 ) / 2 (3) s X ， 1 2 和 s X ， 0 2 分别为处理组与对照组变量 X k 的样本方差。一般要求此标准化偏差不超过10%。 数据平衡性检验的原假设是处理组和对照组无系统差异。从表5可以看到，在进行倾向得分匹配后，所有变量的标准化偏差均显著变小且其绝对值都小于10%，同时P值不显著，不能拒绝原假设。可以说明倾向性匹配之后，样本满足平衡的假设，倾向得分匹配的过程是合理的。 Table 5 Data balance tes 变量 均值 标准偏差(%) 标准偏差减 少幅度(%) t检验 t检验相伴 概率值 处理组企业 对照组企业 t p > |t| roa 匹配前 5.3275 4.8564 6.4 3.14 0.002 0.85 * 匹配后 5.3275 5.291 0.5 92.3 0.21 0.837 0.87 * debttoassets 匹配前 37.79 40.512 −13.5 −6.57 0.000 0.86 * 匹配后 37.79 37.58 1 92.3 0.45 0.656 0.99 ca 匹配前 0.05628 0.11249 −6.5 −2.67 0.008 0.00 * 匹配后 0.05628 0.05371 0.3 95.4 1.93 0.053 0.65 * age 匹配前 18.479 17.35 19.6 10.20 0.000 1.48 * 匹配后 18.479 18.412 1.2 94.1 0.47 0.636 1.44 * indnum 匹配前 0.0743 0.0726 5.7 2.47 0.014 0.18 * 匹配后 0.0743 0.07473 −1.5 74.5 −0.54 0.589 0.15 * InGDP 匹配前 10.563 10.364 28.6 13.61 0.000 0.68 * 匹配后 10.563 10.55 1.8 93.8 0.80 0.423 0.97 表5. 数据平衡性检验 *** ， ** ， * ，分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。 4.4.3. 实证结果 本文对所选时间节点2014年及以后的每一年度分别进行匹配，结果如表6所示。可以看出，ATT均大于0，且都在1%的水平上显著，表明企业参与碳排放权交易对其技术创新水平具有显著的正向激励作用，因此本文得到的结果是稳健的。但参与碳排放权交易的技术创新激励效应(ATT)虽然在2018年达到最高，却没有随时间逐渐增大的明显趋势，可能的原因是我国碳排放权交易仍处于试点阶段，碳市场的建设还不够完善，企业参与碳交易的积极性还不够高，碳配额交易量还小于远远预期，因此ATT没有随时间的趋势性提高。 Table 6 Innovation incentive effect of carbon emission trading estimated year by yea PSM模型 年份 ATT (treat) T值 2014 0.0271 *** 2.6 2015 0.0266 *** 2.96 2016 0.0258 *** 3.92 2017 0.0257 *** 2.86 2018 0.0282 *** 3.01 表6. 分年份估计的参与碳排放权交易的创新激励效应 *** ， ** ， * 分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。 4.5. 影响机制 基于上述得出碳排放权交易机制对企业创新的显著正向作用，本文将进一步分析碳排放权交易激励企业创新的可能影响机制。 4.5.1. 成本驱动渠道 首先根据“波特假说”，环境规制会提升企业的经营成本。碳排放政策将企业的排放限定在一定配额内，如果该配额小于企业原本正常生产时的碳排放量，若该企业每单位产量的碳排放强度不发生改变时，企业若想保持原有产量，只能通过在碳交易市场上购买碳排放权，从而增加了生产成本。如果企业为将碳排放限定在配额内而减少产量，但那些不随产量而改变的固定成本依然存在，企业的平均成本也会有可能提升。因此，企业为了避免成本增加带来的负面影响，有可能会选择通过研发创新降低企业的边际减排成本，碳排放权交易机制的效果由此显现。 4.5.2. 利润刺激渠道 碳排放权交易机制将碳配额发放至各企业，如果企业的排放超过该配额，则需从市场或政府购买，如果排放未超过配额，企业会将该部分配额出售以获得额外收入。而这部分收入为企业开展创新活动提供了资金支持和动力来源，形成减少碳排放与研发创新的良性循环。Hart与Ahuja (1996) [ 29 ]、Schaltegger与Synnestvedt (2002) [ 30 ] 也表明，财务绩效好的企业更有实力去进行环境管理。因此，如果能够验证碳排放权交易机制提高了企业的资产收益率，那么就能说明企业能进行研发创新的重要原因之一是减少碳排放可以为企业带来更大的预期收益。 4.5.3. 实证检验 基于此，本文分别以企业的资产收益率(ROA)和营业总成本(lnoper_cost)作为被解释变量，验证额外利润和新增成本在减少碳排放和研发创新之间的桥梁作用。回归结果如表7所示，第(1)列的交乘项time × treat的系数在1%的水平下显著为正，表明碳排放权交易机制在前期会增加企业的经营成本，从而驱动企业通过研发创新将排放量控制在排放限额范围内，避免在碳交易市场上购买超排的配额而增加额外成本。但企业在选择是否进行创新活动时，会权衡边际创新费用与单位碳价的高低，借鉴Baumol (1995) [ 31 ] 的研究，有效的碳交易市场在于碳配额市场价格等于最小化的边际创新费用。第(2)列的交乘项time × treat的系数为正，且在5%的水平下显著，说明碳排放权交易机制的实施促进了企业利润率的稳步提升，而企业内部资金的积累为创新活动奠定基础。所以虽然碳配额可能会在短期增加企业的环境治理成本、研发费用甚至减少产量等等，但是长期来看，创新活动带来的利润提升优势会逐渐显现。综合表明，碳排放权交易机制的实施通过使得研发创新和利润增加之间形成良性循环，有效地刺激了企业创新水平的提升。 Table 7 The impact of carbon emission trading mechanism on return on assets and total operating cos VARIABLES (1) (2) lnoper_cost ROA timetreat 0.0821 *** 0.777 ** (0.0211) (0.311) time 0.239 *** −6.431 *** (0.0429) (0.419) treat −0.325 * 0.184 (0.178) (0.649) Constant 7.380 *** −4.617 (0.500) (4.598) 控制变量 是 是 时间固定效应 是 是 地区固定效应 是 是 行业固定效应 是 是 Observations 12，464 12，464 表7. 碳排放权交易机制对企业资产收益率和营业总成本的影响 *** ， ** ， * 分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。