总量控制与交易政策对创新的双重影响及积累资源的调节作用

《TECHNOLOGICAL FORECASTING AND SOCIAL CHANGE》：The dual impact of cap-and-trade policies on innovations and the moderating role of accumulated resources

　　

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  我们研究总量管制与交易制度如何影响企业的创新资源配置策略。
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  分析表明，受监管企业会削减对盈利性传统创新的投入。
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  创新资源存量各异的企业对政策的反应不同。
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  分析结论得到了中国上市公司的实证证据支持。

引言

追求联合国可持续发展目标（SDGs）凸显了制定既能减少碳排放又能促进技术创新的政策之必要性（Biermann等，2022；Ramzan等，2023）。本文探讨了总量管制与交易制度如何推动企业在创新组合中重新配置稀缺的创新资源。总量管制与交易制度被广泛认为是减少碳排放和应对气候变化的关键工具（Chameides和Oppenheimer，2007；Fan等，2016）。已有20多个国家和地区实施了总量管制与交易制度，目前覆盖全球约15%的碳排放（Zhu等，2019）。通过设定排放上限并允许企业交易配额，总量管制与交易制度创造了一种市场机制，不仅能够控制污染（Anand和Giraud-Carrier，2020；Grubb，2012），还能激励新型清洁技术的开发（Li等，2021）。

尽管已有研究表明总量管制与交易制度能够促进绿色创新（Calel和Dechezleprêtre，2016；Ren等，2020），但仍有人担心此类监管可能会挤占其他创新（Popp和Newell，2012），包括对企业长期增长至关重要的产品和工艺创新（Griliches，1979；Solow，1957）。由于创新取决于稀缺研发资源的配置，因此了解环境监管如何重塑企业内部绿色项目与传统项目之间的资源配置至关重要。此外，创新活动具有内在的路径依赖性，积累的资源对当前投资决策具有关键影响。然而，对于现有资源存量如何影响企业在监管下的适应策略知之甚少。现有文献大多忽视了这些内部权衡和资源条件机制，使我们对总量管制与交易制度如何塑造企业创新策略的理解存在空白。

本研究通过分析总量管制与交易制度如何影响企业的创新组合管理，以及积累的资源如何塑造其多样化反应，来填补这一空白，从而将企业层面的技术管理决策与更广泛的社会和环境影响联系起来。首先，我们开发了一个关于企业在总量管制与交易制度下绿色创新与传统创新之间资源配置的新型分析模型，明确将创新不确定性和创新资源存量纳入创新结果的关键决定因素。然后，我们利用中国区域碳排放权交易试点的准自然实验设计，实证验证了模型的预测，并提供了关于环境监管对传统创新挤占效应以及企业创新资源存量调节作用的新证据。这些要素共同构成了一个新颖而连贯的"理论-实证"框架，架起了创新组合管理、资源基础观与环境监管下创新策略之间的桥梁。

我们的贡献体现在三个方面。第一，我们从理论上表明，总量管制与交易制度主要通过将资源从传统创新重新配置来促进绿色创新，从而证明了"挤占效应"。第二，我们强调了积累资源在塑造企业异质性反应中的作用，揭示了传统资源存量会放大而绿色资源存量会缓解挤占效应。第三，我们提供了来自中国碳排放权交易试点的新实证证据，直接验证了这些机制，并进一步揭示了不同特征和结构的企业和行业之间存在显著异质性。总体而言，我们的发现为针对企业定制总量管制与交易制度提供了实践指导，从而在促进绿色创新的同时减轻非预期的挤占效应。

本文结构如下。第2节综述了相关文献。第3节构建了分析模型，进行了分析并提出了假设。第4节介绍了实证研究中使用的数据和方法。第5节呈现了实证结果、稳健性检验和异质性分析。第6节总结全文并概述了潜在的政策含义。

章节摘要

文献综述

我们的研究与三个文献流派相关：环境监管对创新的影响、环境创新相关的机会成本，以及创新组合管理中的资源配置策略。图1直观地展示了我们的研究如何定位并贡献于这些研究流派。

理论模型

本节提出了一个理论模型，刻画了在总量管制与交易制度下代表性企业将资源配置到创新项目的策略。该模型区分了两类创新项目：减少企业碳排放的绿色创新（以下标$G$表示），以及产生利润和排放的传统创新（以下标$C$表示）。用$I_G$和$I_C$分别表示绿色和传统创新项目的结果，

数据与方法

在本节中，我们呈现了支持由理论分析得出的假设的实证证据。我们首先对假设1进行实证验证。为佐证假设2和假设3中的发现，我们进行了纳入调节变量的回归分析。最后，我们进行了补充分析，以验证实证结果的稳健性并进一步探讨政策在不同企业和行业中的异质性影响。为提供清晰的

实证结果

表2的描述性统计显示，传统专利占比（CPTratio）平均为62.5%（SD = 45.1），表明企业高度依赖非绿色创新。处理指标（DID）在38.9%的观测值中等于1，表明样本中约五分之二企业-年观测值受总量管制与交易制度约束。盈利能力指标（ROA）平均值为0.037（SD = 0.056），反映出适度回报，且企业间差异明显。

结论

随着气候挑战加剧，总量管制与交易制度已成为推动减碳和促进绿色创新的核心工具。尽管已有研究确立了此类政策能够刺激绿色技术发展，但往往忽视了企业在监管约束下如何战略性地重新配置创新资源。本研究探讨了以下问题：总量管制与交易制度如何重塑企业的创新组合，以及这些效应受到何种条件

CRediT作者贡献声明

韩佳源： 撰写——审阅与编辑，撰写——初稿，资源，项目管理，调查，资助获取，形式化分析，概念化。邓浩然： 撰写——审阅与编辑，软件，项目管理，方法论，形式化分析，数据整理。陈倩霞： 撰写——审阅与编辑，指导，软件，方法论，调查，资助获取。

资助来源

本研究得到了国家自然科学基金资助[项目编号72402051]；浙江省哲学社会科学规划项目[项目编号24NDQN002YB]；国家社会科学基金教育学规划项目[项目编号23YJC630011]；浙江省自然科学基金[项目编号LQ24G020008]。

利益冲突声明

作者声明与本文章内容不存在利益冲突。

韩佳源 是杭州电子科技大学讲师，博士毕业于上海财经大学。研究方向包括可持续运营管理、环境政策评估和企业创新。

韩佳源|邓浩然|陈倩霞