《Economic Analysis and Policy》：Carbon Markets, Industrial Robots, and the Labour Skill Premium
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碳市场试点政策通过促进企业采用工业机器人技术，显著提高制造业上市公司技能溢价，推动高技能劳动需求增长与低技能需求下降，揭示环境规制与劳动力市场动态的关联机制。
王一静|康曦
武汉大学经济与管理学院，中国湖北省武汉市，430072
摘要
在全球向低碳经济转型的背景下，平衡环境监管与劳动力技能分配的一个关键问题是碳市场政策如何通过技术路径重塑劳动力需求结构。本研究利用2011至2023年间中国上市公司的 数据，采用多期差异-in-differences (DID) 方法来考察碳市场试点政策的影响。研究结果表明，这些政策显著提升了企业的技能溢价。进一步的机制分析显示，碳排放交易政策通过施加监管压力，激励企业采用机器人技术以提高生产力。因此，企业对高技能劳动力的需求显著增加，而对低技能劳动力的需求则减少。本研究为碳市场政策与劳动力市场动态之间的相互作用提供了新的实证证据，为政府有效应对就业结构变化和促进绿色转型过程中的劳动力市场适应性调整提供了政策参考。
引言
二氧化碳 (CO2) 排放是全球变暖的主要贡献因素，对世界各国来说都是一个严峻的挑战。自实施经济改革和开放政策以来，中国经历了快速的经济增长；然而，这一进步伴随着严重的环境退化和生态污染。2021年，中国政府的工作报告首次明确提出了实现“碳达峰和碳中和”的目标。到2024年，政府工作报告将推动绿色和低碳发展提升为关键国家政策，表明了中国应对气候变化和推动绿色转型的决心。为应对这一挑战，中国积极发展了碳市场，这目前是减少 CO2 排放的最有效手段之一。实施碳市场试点政策不仅有助于减少碳排放，还加速了经济和社会向绿色低碳化的转型。这一转型对生产方式、技术创新、资源分配乃至企业内部的人员结构产生了深远影响，进而给劳动力市场带来了前所未有的机遇和挑战。
收入分配仍然是中国劳动力市场的一个关键问题，技能溢价是反映收入分配公平性的一个关键因素。技能溢价不仅影响个人收入差距，还深刻影响长期的社会稳定和可持续经济发展（Kuijs, 2006）。近年来，技能溢价现象日益明显，显著加剧了收入分配不平等。技能溢价的存在意味着拥有特定技能或知识的人能够获得更高的工资，而缺乏这些能力的人则可能赚取较少。这种差距有可能加深劳动力市场的分层，扩大财富差距，并加剧社会分化。因此，了解碳市场如何影响收入分配和中国劳动力市场的技能结构成为一个亟待深入研究的关键问题。
受环境政策的推动，企业越来越多地采用更先进的生产技术和设备，如可再生能源技术、环保设备和自动化生产技术，以应对减排压力和环境法规带来的成本压力（Perino 和 Requate, 2012）。人工智能技术的广泛应用，包括计算机和工业机器人，标志着新一轮技术革命的开始。近年来，中国的工业机器人产业快速发展，2016年运营中的工业机器人数量首次超过日本，使其成为该领域的全球领导者。机器人在制造业中的广泛应用对中国经济和社会产生了深远影响。然而，工业机器人的普及也显著影响了劳动力市场（Frey 和 Osborne, 2017），体现了熊彼特所描述的“创造性破坏”过程。工业机器人的兴起是否会引发凯恩斯预测的“技术性失业”现象，仍是经济学领域的一个未解之谜。在这种背景下，探讨碳市场如何通过促进企业智能化转型和推动机器人技术的整合来影响劳动力市场中的技能溢价和收入分配具有重要的意义。
因此，本研究探讨了碳市场、工业机器人的应用与技能溢价之间的关系。首先，使用异质企业框架对碳交易市场进行了建模，并结合生产任务框架构建了理论模型来分析碳市场如何影响劳动力技能溢价。其次，构建了实证分析模型来衡量企业技能溢价这一解释变量的水平。将碳排放交易试点政策视为准自然实验，并采用多期差异-in-differences (DID) 回归方法来实证检验碳市场对企业技能溢价水平的影响。最后，分别估计了工业机器人应用对高技能和低技能就业总数及比例的影响，以探索碳市场影响劳动力技能溢价的作用机制。研究结果表明，建立碳市场显著提升了企业技能溢价水平，并进一步加剧了高技能和低技能劳动力之间的收入差距。这一效应主要是通过碳市场实现的，它促使企业增加对工业机器人的投资。工业机器人和高技能劳动力相互补充，增加了企业对高技能劳动力的需求，从而提高了其工资溢价。同时，工业机器人替代了低技能劳动力，减少了企业对低技能劳动力的需求，并抑制了该部分劳动力的工资增长。这些结果为理解碳市场如何影响企业内部劳动力动态提供了实证证据，并为未来碳排放交易政策的制定和完善提供了重要启示。
本研究的边际贡献如下：本研究利用微观企业数据库探讨了基于市场的环境政策对技能溢价的影响。尽管现有文献主要集中在宏观层面分析，但使用微观数据进行实证验证的案例较少，尚未充分探索碳市场影响企业技能溢价的具体途径。宏观数据无法捕捉企业层面的异质性；因此，通过使用微观企业数据，本研究填补了这一空白，为全面理解基于市场的环境政策的实施效果和社会影响提供了实证证据。此外，研究碳市场对劳动力市场的影响有助于更好地理解中国基于市场的环境监管的社会效应。这反过来又可以为实现“环境保护”和“公平就业”双重目标的政策决策提供参考。从工业机器人应用的角度来看，本研究还探讨了碳市场如何影响劳动力市场的机制。与现有文献通常从产出和要素替代效应的角度分析环境法规对劳动力市场的影响不同，本研究重点关注工业机器人和其他智能制造技术在数字技术广泛应用背景下的减排优势。研究表明，碳市场通过促进生产中机器人的采用来影响技能溢价。自动化技术和清洁能源代表了未来发展的关键方向。企业的绿色低碳转型依赖于技术创新和科学进步。因此，通过探索这一机制，本研究不仅有助于推动技术创新和产业升级，还为经济转型和可持续发展提供了理论支持。
研究片段
碳市场研究综述
英国于2002年建立了世界上第一个全国性的碳市场，随后美国、加拿大及其他多个国家也开始了碳排放交易计划。根据《全球碳排放交易：国际碳行动伙伴关系状况报告》（2018），截至2017年底，全球已有21个碳交易市场在运行，覆盖了36个国家，约占全球温室气体排放量的15%。作为基于市场的
理论分析
为了探讨碳市场影响企业技能溢价的具体机制，本研究试图扩展异质企业模型。扩展内容包括两个关键部分：（1）纳入应用机器人的企业的生产行为，这可以提高企业的生产效率（Acemoglu 和 Restrepo, 2019）；（2）构建碳排放交易市场，考虑碳市场的运营效率等因素
数据来源
本研究使用了2011-2023年间中国上市公司的面板数据，形成了一个全面且具有时间序列性的数据集，涵盖了中国的众多制造企业。数据主要来源于两个关键数据库。首先，中国股票市场与会计研究（CSMAR）数据库提供了关于上市公司的详细信息，包括财务数据、市场表现及相关控制变量
基准回归结果
表2展示了使用双向固定效应模型估计碳市场试点与企业技能溢价之间关系的结果。第（1）和（2）列显示了普通最小二乘（OLS）估计结果，而第（3）和（4）列显示了固定效应估计结果。结果表明，本研究关注的双重DID变量的估计系数在1%的显著性水平上为正，并且在整个研究过程中保持一致
碳市场与工业机器人
基于之前的理论分析，本研究认为，在碳排放交易试点政策带来的监管压力下，企业可能会主动增加对自动化技术（如机器人）的投资，优化原有的生产方法，以降低碳排放强度、控制生产成本并提高市场竞争力。机器人在提高生产效率、降低劳动力成本方面具有明显优势
研究发现与政策启示
基于碳市场试点政策，本研究构建了一个多期差异-in-differences模型，系统地考察了该政策对企业技能溢价的影响及其背后的机制。研究发现表明，碳排放交易试点政策显著提升了企业的技能溢价水平，这一结论在多种测试中都得到了验证。进一步分析显示，政策带来的监管压力促使企业
资金支持
宁波市科学技术局软科学项目（2025R030）CRediT作者贡献声明
王一静：撰写——初稿、可视化、验证、监督、软件开发、方法论设计、数据整理。康曦：撰写——审稿与编辑、资源获取、正式分析、概念构建。
