气候政策不确定性对交通运输企业碳绩效的抑制效应及治理路径研究

本研究聚焦气候政策不确定性(CPU)对中国A股上市交通运输企业碳绩效(CCP)的影响机制。通过构建固定效应模型分析2008-2022年数据，发现CPU通过削弱政策承诺可信度、加剧投资风险感知，导致绿色投资延迟和技术创新停滞，形成"碳锁定"效应。研究创新性揭示高管环境背景的缓解作用及区域环境规制的反向激励，为优化低碳转型政策提供实证依据。

　　

全球气候治理正经历从《京都议定书》到《巴黎协定》的范式转变，但政策不确定性如同达摩克利斯之剑悬在企业头顶。中国作为最大碳排放国，交通运输业占全国碳排放量12%以上，其低碳转型直接关系"双碳"目标实现。然而政策信号模糊让企业陷入两难：既怕错过政策红利仓促投资，又担心政策转向导致资产搁浅。这种"政策观望症"正悄然延缓着行业脱碳进程。

海南大学联合团队在《Journal of Environmental Management》发表的研究，首次系统解构了这一困局。研究者创造性地将气候政策不确定性指数(CPU Index)与企业级碳绩效数据耦合，对2008-2022年间中国A股上市的368家交通运输企业（涵盖铁路运营、汽车制造等细分领域）进行面板数据分析。通过双向固定效应模型控制行业-年份-省份三维固定效应，并采用工具变量法解决内生性问题。

研究结果揭示三个关键发现：

1. 基准回归结果
   CPU每增加1个标准差，企业碳强度上升0.18个百分点，证实"政策不确定性抑制论"。机制检验显示，CPU主要通过延迟绿色设备投资（系数-0.22*）和减少清洁技术专利（系数-0.15）两条路径产生作用。

2. 调节效应分析
   具有环境背景的高管团队能削弱43%的负面效应（交互项系数0.31*），这类管理者更擅长识别政策信号本质。但出人意料的是，严格的环境规制反而放大抑制效应（交互项系数-0.27**），暗示"合规即安全"的应付心理。

3. 异质性特征
   国有企业的碳绩效受CPU冲击更显著（β=-0.35 vs 民营-0.21），因其决策链条冗长；劳动密集型企业比技术密集型企业敏感度高出60%，反映转型能力差异。

讨论部分指出，该研究突破了传统气候金融研究的市场波动视角，首次建立"政策风险-企业行为-环境绩效"传导链条。发现的"碳锁定"效应为理解发展中国家转型惰性提供新解释，而高管背景的调节作用则打开了"认知资源理论"在环境管理中的应用空间。对于实践启示，建议政策制定者建立"气候政策过渡期补偿机制"，企业则应组建具有环境科学背景的战略决策团队以增强政策韧性。

这项研究也存在数据时效性局限，2022年后中国碳市场扩容等新政影响有待后续追踪。团队透露正在开发企业级CPU预警系统，未来或可实现政策风险的量化预判。正如审稿人评价："该研究为气候政策制定与企业低碳战略的协同优化提供了不可或缺的实证基础。"