碳排放权交易机制是否能够提高企业可持续发展绩效——基于碳排放试点政策的准自然实验.pdf

2023年第8期(总第529期)金融理论与实践摘要：碳排放权交易试点政策是碳排放权交易机制在国内的“先试先行”，是我国实现“双碳”目标和节能减排的重要举措。通过选取20102020年沪深两市745家上市公司8195个观测样本为数据，利用多时点双重差分考察我国碳排放权交易机制对企业可持续发展绩效的影响。研究表明：碳排放权交易机制能够显著提升试点企业可持续发展绩效，即财务、生产和环境绩效，其结果为验证“波特假说”提供了中国证据，在考虑平行趋势检验和安慰剂检验等一系列稳健性检验后上述结论依旧稳健。进一步研究发现，非试点地区碳市场的建设同样能够显著提升控排企业的可持续发展绩效，而从发电行业来看，全国碳市场启动提升了其环境绩效却降低了其生产绩效和财务绩效，该影响具体在试点地区和非试点地区则存在一定的差异。规模、环境执法力度和履约率不同的地区，企业的财务绩效、环境绩效和生产绩效存在一定的异质性。研究结论可为推动全国统一碳市场建设和实现“双碳”目标提供一定的参考和借鉴。关键词：碳排放权交易机制；企业可持续发展绩效；“波特假说”文章编号：1003-4625（2023）08-0022-17中图分类号：F832.5文献标识码：A王欢1，王之扬2，夏凡3，张娱4（1.深圳大学 经济学院，广东 深圳 518061；2.西南财经大学 中国金融研究院，四川 成都 611130；3.中国人民银行海口中心支行，海南 海口 570100；4.海南大学 经济学院，海南 海口 570228）碳排放权交易机制是否能够提高企业可持续发展绩效？基于碳排放试点政策的准自然实验收稿日期：2023-05-19基金项目：本文为海南省哲学社会科学规划课题“海南自由贸易港碳排放权交易体系与碳税协调发展机制研究”HNSK（QN）2245 、全国大学生创新创业计划“碳排放权交易试点的发展机制研究”（202210589060）的阶段性成果。作者简介：王欢（2000），女，山西忻州人，硕士研究生，研究方向为绿色保险；通信作者王之扬（2000），河南郑州人，博士研究生，研究方向为绿色金融；夏凡（1990），男，山西晋中人，硕士研究生，研究方向为绿色金融；张娱（2001），女，云南曲靖人，本科在读，研究方向为绿色金融。注：本文为作者个人观点，不代表所在单位意见，文责自负。一、引言在全球经济高速发展的同时，温室气体过度排放导致的环境问题日益凸显。环境问题特别是全球气候变暖问题已成为各国广泛关注的问题，其不仅影响人民生活质量和生命健康（祁毓和卢洪友，2015；Chay和 Greenstone，2003）1-2，也威胁人类社会和经济的可持续发展（刘晔和张训常，2017）3。我国一直积极推进碳减排工作，目前，我国已颁布众多生态环保类法律、行政法规、地方性法规。2011年，我国正式批准在北京等地区开展碳排放权交易试点。2021年7月，全国性的碳排放权交易市场（以下简称碳市场）正式启动上线交易，全国统一碳交易市场发展步入新征程。本文旨在研究我国2011年以来推行的碳排放权交易试点是否能够验证“波特假说”，即能否在企业层面实现环境与经济的“双赢”。具体而言，企业作为经济的主体，一个地区环境质量的改善和保持依靠于当地企业的环境表现（沈洪涛和周艳坤，2017）4，而企业经济绩效可具体细分为生产绿色金融222023年第8期(总第529期)金融理论与实践绩效与财务绩效。因此本文将围绕碳排放权交易机制能否提高企业的财务、生产和环境绩效展开，研究结果不仅能够丰富该领域的相关研究，也能为全国碳市场的完善和“双碳”目标的实现提供依据。碳排放权交易作为一种环境规制手段，能够促使企业将环境成本内部化。随着碳排放权交易在全球的推广实践，国内外学者关于碳排放权交易机制的相关研究主要集中在以下两个方面。一是碳排放权交易的宏观有效性。大部分学者认为碳排放权交易机制在环境上具有较好的减排效应（刘传明等，2019；Cheng等，2016）5-6，能够实现环境红利（黄向岚等，2018）7，且具有一定的邻地溢出效应（董直庆和王辉，2021）8，同时部分学者认为碳排放权交易政策能够实现经济发展和减排的双重目标（王林辉等，2020）9。但仍有少部分学者研究发现碳排放权交易政策的减排效应并未实现（Streimikiene 和Roos，2009）10，且碳市场运行不利于地区经济产出（Liao等，2015）11。二是碳排放权交易对微观层面企业的影响。部分学者基于“波特假说”认为以碳排放权交易机制为代表的环境规制能够实现环境与经济的“双赢”（Porter，1991）12，碳排放权交易机制的开展有助于提升企业财务绩效（Oestreich和Tsiakas，2015；周畅等，2020）13-14，提高企业研发创新投入（颉茂华等，2014）15，促进企业技术创新（胡珺等，2020）16，提高了企业整体价值（Ye等，2013）17。此外，部分学者研究发现碳排放权交易机制对企业的投资效率（张涛等，2022）18、现金持有水平（张娆和杨小伟，2022）19等有显著的促进作用。胡玉凤和丁友强（2020）20研究发现当市场化水平提高时，碳排放权交易机制能够显著提升企业全要素生产率。但是部分学者基于“制约假说”认为碳排放权交易机制会增加企业额外成本，不利于企业利润最大化的实现，在一定程度上抵消了企业的创新绩效（Wagner等，2007）21，可能会损害企业价值（Jong等，2014）22。国内外学者认为碳排放权交易政策对企业层面的影响出现结论相左的原因有两方面：一方面可能是因为各国碳排放权交易制度设计存在差异，另一方面可能由于实证模型存在内生性问题（沈洪涛和黄楠，2019）23。综上可知，目前国内外学者关于碳排放权交易机制的研究主要集中在宏观和微观两个方面，现有的研究成果为本文提供了较好的文献支撑，但仍存在以下不足。一是碳排放权交易机制对企业的微观影响尚存在争议，且多数研究成果集中于欧盟市场，碳排放权交易机制对我国企业的经济后果的研究仍需完善。二是多数研究集中于单一方向，较少有文献涉及宏观层面的减排效应和微观层面企业绩效之间的联系。三是极少人研究非试点地区碳市场启动和2017年全国碳市场建设启动事件对企业层面的影响。在梳理现有文献的基础上，本文可能的创新之处有以下两点。第一，本文通过多时点双重差分模型研究了碳排放权交易机制对企业可持续发展绩效的影响，从财务、生产和环境三个角度考虑企业可持续发展绩效，既考虑了宏观层面的减排效应，也考虑了微观层面的企业绩效。第二，本文考虑了非试点地区碳市场建设和全国碳市场启动对企业层面的影响，能够在一定程度上丰富现有文献研究。二、实施背景、理论分析与研究假设（一）碳排放权交易机制的实施背景为减缓全球气候变暖进程，联合国气候变化专门委员会于1992年5月通过了 联合国气候变化框架公约（UNFCCC）。1997年12月于日本京都通过了 联合国气候变化框架公约 的第一个附加协议，即 京都议定书，设计出清洁发展机制（CDM）、国际排放贸易机制（I-ET）与联合履约机制（JI）三种碳排放权交易机制，全球碳排放权交易规则基本形成。碳排放权交易机制作为一种基于市场解决气候问题的高效减排手段，在全球已得到广泛的推广与应用。2002年全球第一个全国范围内的碳市场在英国启动（UK ETS），2005年随着 京都议定书 的正式生效，欧盟启动了全球规模最大的碳排放权交易体系（EU ETS），随后美国（RGGI 和 CCTP）、新西兰（NZETS）、韩国（K ETS）等相继开展碳排放权交易。此外，各国碳市场积极寻求合作与连接，比如加州碳市场与加拿大魁北克碳市场实现有效连接。截至2022 年 4 月，全球已有 34 家碳市场，遍布欧洲、美 即2016年四川省发展和改革委员会颁布的 四川省碳排放权交易管理暂行方法 和2017年国家发展和改革委员会颁布的全国碳排放权交易市场建设方案（发电行业）。英国为协调与欧盟的关系，宣布从2007年1月开始，英国碳排放权交易体系的参与公司可以选择加入欧盟碳排放权交易体系，至此学术界认为UK ETS并入EU ETS。特别的，英国脱欧后脱离了EU ETS，并于2021年重启国内碳市场。碳排放权交易机制是否能够提高企业可持续发展绩效？基于碳排放试点政策的准自然实验232023年第8期(总第529期)金融理论与实践洲、大洋洲和亚洲。相比发达国家，我国碳市场建设虽起步略晚，但发展较为迅速。我国于1992年缔约了 联合国气候变化框架公约，在1998年签署并于2002年核准了京都议定书。2011年10月，国家发展和改革委员会发布了 关于开展碳排放权交易试点的工作通知，在北京、天津、上海、重庆、湖北、广东和深圳7地区开展碳排放权交易试点工作，7地区于2013年6月起先后启动碳排放权交易试点工作，2016年福建省也加入了碳排放权交易试点行列，试点工作的开展意味着我国碳市场的建设已进入培育阶段。关于我国碳排放权交易试点的基本情况如表1所示。试点地区的碳排放权交易机制基本设计思路与欧盟碳市场相似：首先，政府根据减排目标和环境容量确定控排总量；其次，政府根据不同企业类型设立不同年能耗标准线；再次，政府选择祖父法或基准法分配初始无偿配额，建立监测、报告、核查机制（MRV）并确定履约与奖惩机制；最后，控排企业根据配额比例和自身减排成本在碳市场上买卖碳排放权，并根据其实际履约情况进行奖惩。2017年12月，国家发展和改革委员会印发了 全国碳排放权交易市场建设方案（发电行业），标志着全国碳市场建设启动，而2021年2月开始实施的 碳排放权交易管理办法（试行）则标志着全国统一的碳市场的形成，中国碳市场也取代欧盟碳市场成为全球最大的碳市场。（二）碳定价的经济学分析碳排放问题与其他环境问题一样，都具有“公地悲剧”和负外部性的问题（张希良等，2021）24，而一切碳定价工具都是希望通过环境规制手段将外部性问题内部化。福利经济学家庇古1920年在 福利经济学 中提出，可通过向污染企业收税的方式使企业成本等于社会成本以解决此类问题（Pigou，1920）25，这种税被称为庇古税，是较早的碳定价实践，目前碳税已在芬兰、瑞士、挪威等30余个国家推行。而科斯认为庇古税不仅要耗费政府成本，可能降低政策效率，还存在难以量化外部性的问题，他强调了产权理论在公共管理中的重要作用，提出通过市场手段解决负外部性问题（Coase，1960）26。Dales（1968）27在科斯的基础上将产权理论运用到解决环境污染问题上，基于数量政策设计了排放权交易的具体方案。随后，Porter（1991）28则在研究中发现环境规制会“倒逼”企业进行绿色创新，提升企业经济绩效。中国目前优先发展碳市场主要基于以下层面考虑：一是碳税税率较难确定且中国高排放企业多为国企，存在一定的阻力（管清友等，2021）29；二是清洁发展机制（CDM）为碳市场的建设提供了较好的表1中国碳排放权交易试点基本情况试点深圳上海北京广东天津湖北重庆福建上线交易时间2013年6月2013年11月2013年11月2013年12月2013年12月2014年2月2014年6月2016年12月纳入门槛20092013年任意一年达到3000吨的工业企业与大型建筑及1万平方米以上的国家机关办公建筑20092011年任意一年达到2万吨的工业企业与达到1万吨以上的非工业企业20092012年任意一年达到1万吨的企事业单位20112012年任意一年达到2万吨或能源消耗1万吨标准煤以上的企业；宾馆、饭店、金融、商贸公共机构等单位达到5000吨以上20092012年任意一年达到2万吨的工业企业20092014年任意一年综合消耗6万吨标准煤及以上的工业企业20082012年任意一年达到2万吨的工业企业20132016年任意一年综合能源消费总量达1万吨以上的工业企业首批单位数量工业企业：635个；建筑：197个191个490个242（含40个新建企业）114个138个242个255个资料来源：作者根据各试点地区发展和改革委员会与生态环境厅（局）相关资料整理得出。数据来源：世界银行2022年发布的 碳定价机制发展现状与未来趋势报告。特别值得一提的是，四川2016年发布了 四川省碳排放权交易管理暂行办法，并于2016年12月开放碳市场，交易平台为四川省联合环境交易所，因此四川也成为非试点地区第一个、全国第八个拥有国家备案碳交易的省份。“祖父法”的分配标准是基于单个企业过去一段时期的碳排放历史数据，而“基准法”则是将不同企业生产的同种产品的单位产品碳排放由小到大进行排列，然后在其中选择一个标准作为基准线。除特别注明外，一般指年CO2排放量，此处是各试点地区首批控排企业的情况。绿色金融242023年第8期(总第529期)金融理论与实践基础，欧盟碳市场和我国碳试点为全国性碳市场的建设积累了有益的借鉴（Pizer和Zhang，2018）30；三是碳市场更加有利于国际协调和有效连接，能够有效防止碳泄露（夏凡等，2022）31。但碳税政策同样具有价格信号稳定、运行成本低、适用于各种规模的排放源等优势（夏凡等，2023）32。因此，研究我国碳排放权交易机制对企业可持续发展绩效的影响不仅有利于当下全国性碳市场的建设与完善，也为未来我国碳市场与碳税协调发展提供了理论基础，具有较大的理论意义与现实意义。（三）碳排放权交易机制对企业可持续发展绩效的影响1987年世界环境与发展委员会（WCED）发表的报告 我们共同的未来，第一次正式使用并给出了可持续发展的概念，即可持续发展是既能满足当代人的需要，又不对后代人满足其需要的能力构成危害的发展。这一定义受到了国际社会的广泛认同。此后，各国对可持续发展的重视程度逐渐升高，我国更是将可持续发展战略纳入我国经济和社会发展的长远规划。作为经济社会发展的重要主体，企业的可持续发展受到了广泛关注。国内外学者针对企业的可持续发展也展开了一定的研究，目前关于企业可持续发展的概念，国内外学者的看法尚未统一，主流观点认为企业的可持续发展是指企业在现有资源约束下，长期内通过产品创新、技术开发等手段形成核心竞争力，在此基础上不断自我超越，进一步克服企业产品与生命周期的制约，进而形成长期竞争优势，最终实现可持续发展（钟陆文，2002；郑礼光，2007）33-34。也有研究认为企业可持续发展是一种能力，即企业对短期财务、社会及环境需求的反应能力，不损害其长远的财务、社会及环境绩效（Bansal，2005）35。本文结合已有学者研究与可持续发展的核心理念，指出企业可持续发展是企业在生产经营的过程中，在追求自身经营目标实现的基础上，考虑对经济、社会和环境的影响，最终实现企业自身发展和社会整体发展的有机结合。企业可持续发展绩效，是指一个企业在经济、社会、环境等方面,企业自身及其相关利益主体等各个维度上的绩效，是对企业可持续发展驱动力绩效的衡量指标（谢琨等，2009）36，可持续发展绩效能够反映企业可持续发展能力。关于可持续发展绩效的度量指标，学者们主要尝试从经济、环境和社会责任三个维度进行综合评估。Alexopoulos等（2018）37、解学梅和朱琪玮（2021）38利用企业财务绩效与环境社会责任绩效来度量企业的可持续发展绩效，在此基础上有学者又将环境社会责任绩效具体分为环境绩效与社会绩效，使用企业的经济绩效、环境绩效和社会绩效来评估企业的可持续发展绩效（张长江等，2020；周雄勇和许志端，2022）39-40，也有学者加入公司治理绩效等其他维度的指标（唐灿吉，2021）41。本文通过梳理已有文献发现虽然学者们的度量维度有所不同，但核心都是围绕企业的经济、社会、环境三方面评估企业的可持续发展绩效。目前鲜有关于碳排放权交易机制对企业可持续发展绩效影响的研究，已有的研究大都单独讨论碳排放权交易机制对企业财务或环境等某一方面绩效的影响。然而从宏观角度来看，碳排放权交易机制作为一种环境规制手段，合理的政策能够推动企业的绿色增长。在“双碳”目标的政策推动背景下，在碳排放权交易试点地区，政府会积极制定有关政策，积极引导企业进行传统生产工艺的改造，提高能源利用效率，实现减排降碳，这有助于企业实现经济与环境效益的提升；而就企业内部而言，基于“波特假说”理论，碳排放权交易机制的实施能够促使企业进行创新活动，改变生产方式，降低污染物的排放，提升企业的环境绩效。同时，从长期来看，创新活动也有助于企业提升资源利用效率，获取更多的经济利益，从而提升自身的财务绩效，实现企业效益与绿色共赢，促进企业可持续发展，提升企业可持续发展绩效。综上可知，无论从宏观角度还是企业内部来看，碳排放权交易机制确实有助于促进企业可持续发展绩效的提高。（四）研究假设碳排放权交易机制的设计初衷是希望能够“倒逼”高排放企业提升绿色创新能力，加快产业升级，在控制其排放的基础上兼顾其经济绩效，提升企业可持续发展绩效。但由于各碳市场在交易基础设施建设和监管评估等方面有较大的差异，因此碳排放权交易机制对企业可持续发展绩效的影响也具有一定的不确定性。本文提出以下三个研究假设，后文实证部分将验证这些研究假设。碳排放权交易机制依靠政府的强制力对企业减排做出了具体的要求。一方面，基于企业成本角度，政府通过减排目标确定碳配额总量，随后根据企业历史碳排放量（即“祖父法”）免费分配给企业一定的碳配额，超出免费碳配额外的碳排放，企业须从碳市碳排放权交易机制是否能够提高企业可持续发展绩效？基于碳排放试点政策的准自然实验252023年第8期(总第529期)金融理论与实践场购买，否则就会受到惩罚。企业为实现利润最大化，会对碳排放试点政策做出相应的反应（Pashi-gian，1982）42，在减排成本与购买碳配额之间权衡。随着碳配额分配量的减少，会“倒逼”企业通过控制碳排放量来提高环境绩效，以避免超排所带来的额外成本（王文军等，2018）43。另一方面，基于企业收益角度，当市场碳价较高时，以碳排放权交易为代表的市场型环境规制手段可以激励企业通过减排受益，特别是发电、钢铁等高排放企业（薛领等，2018）44。基于此，提出本文的假设H1。H1：碳排放权交易机制能够提高试点企业环境绩效。传统观点认为碳排放权交易机制会增加企业环境资本支出，影响企业主营业务，进而对企业财务绩效产生负面影响（Greenstone等，2012）45。而 Porter（1991）28则认为环境规制能“倒逼”企业绿色创新，提高企业生产效率，进而提升企业财务绩效，实现企业环境绩效和财务绩效的“双赢”。在碳排放权交易机制下，企业可通过碳市场出售富裕碳配额获得额外的资金流入，改善了企业财务状况（沈洪涛等，2019）23，降低了被政府行政处罚的可能性（周畅等，2020）14，提升了企业的外在形象，进而吸引更多投资人为企业注入资金（林志宏和赵思艺，2022）46。基于此，提出本文的假设H2。H2：碳排放权交易机制能够提高试点企业财务绩效。企业全要素生产率与企业技术、管理和产出效率等因素密不可分。一方面，相比命令型环境规制手段，碳排放权交易机制可以为企业提供“持续的动态激励”，减少技术创新的信息不对称性，促使其技术创新，提高企业全要素生产率（Perman等，2011）47。另一方面，碳排放权交易机制会使试点地区的高排放企业重新审视其生产资源配置情况，将更多的资源投入低排放且清洁的生产项目，提升企业生产效率（任胜钢等，2019）48，从而提升企业的全要素生产率。基于此，提出本文的假设H3。H3：碳排放权交易机制能够提高试点企业生产绩效。三、研究设计（一）样本选取与数据来源由于在全国碳市场未开放时，非试点碳市场地区的企业不能进入试点地区碳市场进行交易，且非试点地区的一些命令型环境规制手段可能会影响企业可持续发展绩效，因此本文参考黄楠（2018）49的做法，选取20102020年沪深两市试点地区的上市公司作为初始样本，并选取试点地区中纳入碳排放配额管理的企业作为实验组，试点地区其他企业作为对照组。由于各地区纳入碳排放配额管理的企业不完全可得，因此本文参考刘晔和张训常（2017）3的做法，根据试点地区所公布的纳入行业确定实验组，实验组涉及石化、化工等9个高碳排放行业，具体名单见表2所示。表2高碳排放行业代码、名称及控排省份行业石化化工建材钢铁有色造纸电力航空中国证监会行业分类标准三级行业代码C25C26C30C31C32C22D44、D45G56中国证监会行业分类标准三级行业名称石油加工、炼焦及核燃料加工业化学原料及化学制品制造业非金属矿物制品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电力、热力、燃气的生产和供应业航空运输业中国证监会行业分类标准一级行业名称制造业电力、热力、燃气及水生产和供应业交通运输、仓储和邮政业控排地区深圳、上海、北京、广东、天津、湖北、福建深圳、上海、天津、湖北、重庆、福建深圳、广东、湖北、重庆、福建深圳、上海、广东、天津、湖北、重庆、福建深圳、上海、湖北、福建深圳、上海、广东、天津、湖北、重庆、福建深圳、上海、北京、广东、天津、湖北、重庆、福建深圳、上海、北京、天津、重庆、福建绿色金融262023年第8期(总第529期)金融理论与实践本文根据以下原则对数据进行筛选：第一，考虑到金融行业的特殊性，虽有地区将金融行业纳入控排企业，本文依旧剔除金融行业的企业；第二，剔除ST和ST*等非正常交易的企业；第三，剔除关键指标严重缺失的企业。最终本文样本由试点地区的745家上市公司2010年至2020年的8195个观测数据组成，其中实验组为99家上市公司，而对照组为646家上市公司。本文企业层面数据大部分来自CSMAR数据库及Wind数据库，部分缺少关键数据通过查找相关企业财务报表补全，而企业环境得分来自和讯网。宏观层面数据来自国家统计局网站。为避免极端值对本文回归结果的影响，本文对连续型变量进行5%和95%水平上的缩尾处理。（二）模型设定2011年，国家发展和改革委员会批准北京、天津等7地区开展碳市场试点，随后7地区均在2013年前后公布了本地区纳入企业门槛及名单，因此可将其看作基于外生政策的随机选择样本，采用双重差分法进行分析。2013年6月至2014年6月，除福建外，7地区碳排放权交易陆续开始试点，2016年12月福建碳市场上线交易（见表2），因此本文采用多时点双重差分模型，将福建外7地区合并考虑为单一政策实施时点，福建政策实施时点确定为2016年（王凤荣等，2022）50。由于各试点地区除深圳外皆为省或直辖市，且深圳属于广东的管辖范围，因此本文参照大多数学者的研究，将深圳市并入广东省进行考虑。在时点选择方面，部分学者认为国家发展和改革委员会2011年批准7地区开展碳排放权交易试点工作，试点地区存在“预期政策效应”，试点地区企业存在“敏感反应”，因此应当选取2011年作为7地区政策实施时点（廖文龙等，2020；Wang等，2019；Liu等，2021）51-53。但2011年仅公布了试点地区，试点地区尚未公布纳入企业门槛及名单，本文选取的实验组与对照组均为试点地区的企业，政策对试点地区相关企业影响有限。因此，本文依照7地区公布纳入企业门槛及名单的时间及确认试点7地区政策实施时点为2013年，2013年前为非试点期，2013年及2013年后为试点期。同时，也有学者认为7地区碳排放权交易试点上线时间均在2014年左右，应选取2014年作为7地区政策实施时点（方兰和汤鹤延，2022）54，本文也选取该时点进行稳健性检验。基于此，本文以2013年和2016年作为政策实施时点，构建多时点双重差分模型（DID），检验碳排放权交易机制能否提高企业可持续发展绩效。lnSCOREit=0+1(treatitimet)+j=1KjXjit+3GDPt+t+i+it（1）ROAit=0+1(treatitimet)+j=1KjXjit+3GDPt+t+i+it（2）lnETFPit=0+1(treatitimet)+j=1KjXjit+3GDPt+t+i+it（3）其中，下标i表示企业，下标t表示时间，lnSCO-REit表示企业环境绩效，ROAit表示企业财务绩效，lnETFPit表示企业生产绩效。treati是政策虚拟变量，timet是时间虚拟变量，而treati*timet为本文核心解释变量，其系数1是本文主要关注的系数。Xjit为一系列企业层面的控制变量，而GDPt为宏观层面控制变量。t为年份固定效应，i代表公司个体固定效应，it为随机误差项。本文回归时采用了聚类稳健标准误的方法。使用双重差分法最基本的要求是满足平行趋势假设，即实验组和对照组在政策实施之前应当有近似的变动趋势，政策实施后两者应该显著存在不同的变动趋势。若不满足平行趋势假定，则得到的双重差分结果可能是由于实验组和对照组政策实施前存在的差异所造成的，回归结果将失去意义。为了检验本次准自然实验在政策实施前后是否满足平行趋势假定，本文借鉴 Jacobson 等（1993）55提出的事件研究法进行检验，模型变量含义与上文模型相同，具体模型如下。lnSCOREit=0+tt=20112020(treati timet)+j=1KjXjit+2GDPt+t+i+it（4）ROAit=0+tt=20112020(treati timet)+j=1KjXjit+2GDPt+t+i+it（5）lnETFPit=0+tt=20112020(treati timet)+j=1KjXjit+2GDPt+t+i+it（6）（三）变量选择及说明1.核心解释变量本文核心解释变量为treati*timet。其中，treati是碳排放权交易机制是否能够提高企业可持续发展绩效？基于碳排放试点政策的准自然实验272023年第8期(总第529期)金融理论与实践政策虚拟变量，取值为0和1，当企业为试点地区的石化、化工等9个高碳排放行业时，取值为1；而当企业不属于表2所涉及的高碳排放行业时，取值为0。timet是时间虚拟变量，当位于碳排放权交易时点之前时取0，位于碳排放权交易时点之后则取1。本文重点关注系数为1，若其显著为正，则说明碳排放权试点政策显著提升了企业相关绩效，若其显著为负，则说明碳排放权试点政策显著降低了企业相关绩效。2.被解释变量结合已有文献观点，本文综合考虑宏观层面的环境绩效和企业微观层面的经济绩效，定义企业可持续发展绩效为企业环境绩效、企业财务绩效和企业生产绩效三类绩效。其中环境绩效可以看作一种企业外部绩效，企业生产行为会影响其外部环境，而外部环境又会反过来影响企业生产，制约企业可持续发展；同时企业财务绩效和企业生产绩效作为企业内部绩效，是企业能否持续经营的关键指标。本文据此将三类绩效具体定义如下。企业环境绩效（lnSCORE）。由于我国尚未强制要求企业公布其环境绩效，现国内外文献中常见的衡量企业环境绩效的方法通常有评价体系法（Henri和Journeault，2008；车帅，2022）56-57、环境资本支出法（Patten，2005；黎文靖和路晓燕，2015）58-59、污染排放量法（沈洪涛等，2017）4和生态效益法（李平和王玉乾，2015）60。但评价体系法量表构建较为复杂，且其主观性极强，而上述其他方法均为间接估算得到，其准确性无法保证。因此本文环境绩效参照贾兴平和刘益（2014）61的做法，选取和讯网中对上市公司的环境得分衡量企业环境绩效，该指标相对以上指标能够较为客观准确地反映企业的环境绩效。企业财务绩效（ROA）。本文关于企业财务绩效的衡量参照大多数学者的研究方法，选取总资产收益率衡量企业的财务绩效。企业生产绩效（lnETFP）。国内外研究通常使用全要素生产率衡量企业生产绩效，全要素生产率可以在一定程度上反映企业的投入产出能力与组织效率（孔东民等，2014）62。当前衡量全要素生产率的方法 主 要 有 OP 法（Olley 和 Pakes，1996）63和 LP 法（Levinsohn 和 Petrin，2003）64。相比 LP 法，OP 法能够克服计算全要素生产率时样本数据相互决定所导致的内生性问题和选择偏差问题（鲁晓东和连玉君，2012）65，因此本文选择OP法估计的全要素生产率取对数来衡量企业生产绩效。3.控制变量考虑到影响企业可持续发展绩效的因素有很多，为了控制其他可能因素对企业可持续发展绩效的影响，本文参考相关学者的研究（刘晔和张训常，2017；王凤荣等，2022；张涛等，2022）3,50,66，选取以下变量作为本文的控制变量。企业规模（SIZE）。本文选取企业总资产来衡量。通常来说，规模越大的企业，其业务范围越广，业务能力越强，越有能力提升绿色创新能力。企业年龄（AGE）。本文使用企业上市年限，即观测年份与企业上市年份之间的差值衡量企业年龄。一般来说，企业年龄越大，企业越成熟，抗风险能力越强，创新意识和环保意识越强。杠杆水平（LEV）。本文使用企业资产负债率衡量企业杠杆水平。在适度范围内，企业提高杠杆水平会缓解企业资金状况，促进企业绿色创新，提高企业可持续发展绩效。但是过高的杠杆水平可能会使企业陷入债务危机，制约企业可持续发展。独立董事占比（INDEP）。本文使用独立董事数量占董事会成员数量的比例衡量企业独立董事占比。独立董事一般能够为企业长远发展提供客观专业的建议，帮助企业实现可持续良性发展。股权集中度（SCR）。本文使用企业第一大股东持股比例衡量企业股权集中度。一般来说，股权集中度高的企业，大股东话语权可能较高，而小股东可能无法对大股东进行制约和监督，可能不利于企业可持续发展。所有权性质（SOE）。本文使用哑变量衡量企业所有权性质，当企业为国有企业时取1，其他情况取0。国有企业和其他企业的经营目标有所不同，不同性质的企业可能对环境的重视程度也不同。企业价值（Q）。本文使用托宾Q值衡量企业价值。企业价值可以在一定程度上反映企业的市场绩效和企业资产的无形价值，往往Q值越高的企业越重视企业的可持续发展绩效。国内生产总值（GDP）。本文使用国内生产总值作为宏观层面的控制变量，控制经济发展对企业可持续发展绩效的影响。国内经济大环境越景气，企 对于深圳、广东等7地区而言此时点为2013年，而对于福建而言此时点为2016年。和讯网环境绩效数据来源：http:/ treati*timet的回归系数均为正且均在 1%显著性水平上显著。第（4）列第（6）列显示了加入本文所选取的一系列控制变量后的回归结果，回归结果方向与前述回归一致，且回归结果均至少在5%显著性水平上显著，这说明碳排放权交易机制确实能够从环境、财务和生产三个方面提升试点地区控排企业的可持续发展绩效，前文理论假设 H1假设H3得证，也为“波特假说”的验证提供了中国证据。（二）平行趋势检验及动态效应分析本文使用模型（4）模型（6）检验是否满足平行趋势假定。若满足平行趋势假定，则实验组与对照组在碳排放权交易机制实施前（2013年与2016年）应该不存在显著差异，t的系数应当不显著。图1图3展示了t的检验结果，图中上下虚线代表95%置信区间，由图可见，平行趋势检验结果较好，在碳排放权交易机制实施前，实验组和对照组并不存在显著差异。对企业生产绩效和企业环境绩效而言，碳排放权交易机制实施效果虽然存在一定的滞后效应，但持续性较好，其系数始终为正，且分别在政策实施第三期和第一期后显著为正并保持至期末。而对企业财务绩效而言，碳排放权交易机制实施后能快速起到作用，在第二期系数就显著为正，但持续性较差，随后第六期系数又显著为正，这可能与我国全国碳市场建设启动有关。五、稳健性检验（一）安慰剂检验本文为验证实验结果的稳健性，参照 Topalova 本文根据实证设计进行分析，结论供参考。表3本文主要变量定义变量被解释变量核心解释变量控制变量变量名企业环境绩效企业财务绩效企业生产绩效交乘项企业规模企业年龄杠杆水平独立董事占比股权集中度所有权性质企业价值国内生产总值变量代码lnSCOREROAlnETFPtreati*timetSIZEAGELEVINDEPSCRSOEQGDP变量定义ln（和讯网企业环境得分）1企业净利润/企业总资产以OP法估计所得的企业全要素生产率取对数当企业为实验组时取1，否则取0；当时间位于碳排放权交易时点之后则取1，否则取0企业总资产观测年份与企业上市年份之间的差值企业负债总额/企业资产总额独立董事数量占董事会成员数量的比例企业第一大股东持股比例企业为国有企业时取1，否则取0托宾Q值国内生产总值业财务状况越好，往往越有信心加大绿色创新和环境资金投入。本文主要涉及变量的定义以及其描述性统计见表3和表4。碳排放权交易机制是否能够提高企业可持续发展绩效？基于碳排放试点政策的准自然实验292023年第8期(总第529期)金融理论与实践（2010）67的做法进行时间安慰剂反事实检验。本文使用 20102012年政策实施前的样本数据作为研究样本，并假设试点地区碳市场开启时间为 2011年，其中实验组与对照组与上文保持不变，并对2010年赋值为0，2011年和2012年赋值为1，构建相应的treati*timet交乘项作为“伪政策虚拟变量”。实证结果表明，除生产绩效外，其他交乘项系数均不显著，说明企业可持续发展绩效仅受碳排放权交易机制影响，本文研究结论稳健。（二）调整时间窗宽为进一步验证前文回归结果的稳健性，本文参考董艳梅和朱英明（2016）68的检验方法，通过调整时间窗宽进行稳健性检验。根据本文数据特点，本文仍以 2013 年作为政策实施时点，选取前后两年（20112015 年）和前后三年（20102016 年）时间区间内的样本进行回归检验。实证结果与前文回归结果的显著性与方向基本一致，因此前文研究结果较为稳健。（三）滞后双重差分再检验碳排放权交易机制开启后，试点地区加大了对控排企业的排放检测，并实施了相应的履约与惩罚机制，因此碳排放权交易机制对企业可持续发展绩效的影响具有连续性。本文参考胡玉凤等（2020）20的研究方法，以试点政策实施时点滞后一期（2014年）为政策实施时点进行双重差分检验，回归结果如表6所示。政策交互项除2014年的财务绩效在10%显著性水平上显著外，其余均在5%显著性水平上显著，且系数方向与前文一致，因此本文研究结论稳健。生产绩效系数显著可能与2011当年颁布了较多的涉及企业高质量转型方面的政策有关，如 工业转型升级规划（20112015年）质量发展纲要（20112020年）等。部分稳健性检验结果限于篇幅原因，具体结果省略，如有需要可与作者联系索取。表5基准回归结果变量treati*timetAGELEVINDEPSCRSOEQGDPSIZE常数项R2年份固定效应公司个体固定效应（1）lnSCORE0.1491*（4.14）3.3085*（1578.64）0.0168控制控制（2）ROA0.0105*（3.87）0.0484*（50.00）0.0546控制控制（3）lnETFP0.0406*（6.25）1.9117*（3083.43）0.0147控制控制（4）lnSCORE0.1375*（2.37）-0.2404*（-2.73）0.0731（0.44）0.6567*（1.65）-0.0002（-0.08）-0.1584（-1.02）-0.0399*（-2.20）0.0502*（3.10）-0.0386*（-2.03）3.4540*（11.96）0.1384控制控制（5）ROA0.0077*（2.58）0.0018（0.58）-0.508*（-8.44）-0.0023（-0.15）0.0002*（2.33）-0.0117*（-2.47）0.0075*（7.65）-0.0004（-0.89）0.0001（0.10）0.0563*（5.91）0.1201控制控制（6）lnETFP0.0162*（2.01）-0.0095*（-2.97）0.0828*（5.02）0.0260（0.74）-0.0008*（-2.76）-0.0161（-1.60）0.0003（0.19）0.0025*（4.97）0.0143*（4.91）1.8218*（87.66）0.2801控制控制说明：*、*和*分别表示估计值在10%、5%和1%水平上显著，括号内为t值。绿色金融302023年第8期(总第52