脱碳何时产生经济回报？企业转型中的脱碳-ROIC弹性与气候信息能力图谱

《Carbon Management》：When does decarbonization pay? Mapping elasticity and climate information capabilities in the corporate transition

　　

本研究利用排放结果与气候信息能力，考察了企业脱碳与财务绩效相关联的条件。研究人员采用300家企业的两期面板数据计算脱碳-ROIC弹性（Decarbonization–ROIC Elasticity, DRE），并划分共赢（Win–Win）、棕色盈利（Brown Win）、绿色惩罚（Green Penalty）与双输（Lose–Lose）结果。平均弹性接近于零（≈0.04）；20%的企业实现共赢（Win–Win），34%被归类为棕色盈利（Brown Win），28%为双输（Lose–Lose）。研究人员对公司层面分布进行了可视化，并考察了114家减排企业的年化减排速度，未发现其与年化ROIC变化之间存在统计学上可检测的关联（ρ=0.030，p=0.748）。研究人员采用偏最小二乘结构方程模型（Partial Least Squares Structural Equation Modeling, PLS-SEM）对470名受访者的调查反馈进行了分析，覆盖五大行业类别。排放数据共享成熟度、目标雄心与披露质量均与绩效呈正相关（β分别为0.135、0.193与0.101），其作用路径经由协作以及数据质量与鉴证（Data Quality and Assurance），并受到管理层支持的调节。研究人员通过分阶段路线图提出了实施建议，涵盖整合、鉴证、协调成本与组织壁垒，并为高管和监管机构明确了职责与进展指标。财务收益被解读为依赖于互补性能力；最优减排速度与投资回收期尚未确立，且调查无应答偏倚无法得到验证。

**一、研究背景与问题**

气候变化已从企业社会责任的边缘议题转变为核心战略风险与机遇来源。截至2025年，114个国家及欧盟（合计约占国家层面排放的92%）已采纳净零目标，全球近11,000家企业已通过科学碳目标倡议（Science Based Targets initiative, SBTi）验证或承诺设定科学碳目标。尽管已有实证研究与元分析普遍发现较好的碳或ESG绩效与更强的盈利能力、企业价值或财务灵活性相关，但效应量在不同国家、行业和研究设计之间差异显著，已有研究或仅单独关注排放或披露指标，或将科学碳目标与气候报告视为同质信号，未将实际脱碳成果、内部气候信息能力与价值链协作整合进统一解释框架。本研究据此设立两个目标：第一阶段量化300家企业两期面板中温室气体（Greenhouse Gas, GHG）排放变化与投入资本回报率（Return on Invested Capital, ROIC）变化之间的弹性；第二阶段构建整合模型，检验排放数据共享成熟度（Emissions Data-Sharing Maturity, EDSM）、SBTi目标雄心与披露质量/对齐度（Disclosure Quality/Alignment, DQ）经由供应商/客户协作（Supplier/Customer Collaboration, SCC）与数据质量及鉴证（Data Quality and Assurance, DQA）影响公司绩效的路径，并以高层管理支持（Top Management Support, TMS）为调节变量。

**二、研究设计与总体结论**

研究人员采用两阶段混合设计。第一阶段基于净零数据公共事业库（Net Zero Data Public Utility, NZDPU）构建两期面板，计算脱碳-ROIC弹性（Decarbonization–ROIC Elasticity, DRE）并按排放与ROIC变化符号将企业划分为共赢（Win–Win）、绿色惩罚（Green Penalty）、棕色盈利（Brown Win）与双输（Lose–Lose）四类转型象限。第二阶段采用横截面问卷调查，以PLS-SEM检验调节-中介模型。研究核心结论为：DRE均值接近零（≈0.04）但分布高度离散；仅20%的企业实现共赢，34%为棕色盈利，28%为双输；未发现年化减排速度与年化ROIC变化之间存在统计显著关联；EDSM、目标雄心与披露质量均与公司绩效显著正相关，其作用经SCC与DQA传导并受TMS正向调节。研究意义在于提出DRE与转型象限作为量化脱碳财务响应的紧凑指标，并以数据为中心、价值链感知的视角拓展了自然资源基础观（Natural-Resource-Based View, NRBV），揭示财务“赢家”源于数据、治理与供应链能力的协同组合。

**三、关键技术方法**

研究采用两阶段设计。第一阶段从净零数据公共事业库（NZDPU）获取排放数据，初始涵盖102个国家超12,200家企业的32,758条披露记录，经筛选纳入300家具有完整范围整合排放足迹（Scope-Integrated Emissions Footprint, SIEF）与ROIC数据的企业；构建SIEF并计算DRE，划分转型象限；对114家减排企业进行年化减排速度与ROIC变化的Spearman相关及置换检验。第二阶段于2025年8-10月收集470份有效问卷（覆盖制造、金融、科技通信等五大行业类别），采用偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM，5,000次自助抽样）检验测量与结构模型。

**四、研究结果**

**（一）第一阶段：DRE描述统计与转型象限**

300家企业的DRE均值0.04、中位数约0，标准差2.19，分布呈现显著右偏（偏度≈7.9）与尖峰厚尾（峰度≈102），158家（约53%）企业DRE为正，142家（约47%）为负。象限分类显示：棕色盈利103家（34%）、双输83家（28%）、共赢59家（20%）、绿色惩罚55家（18%）；114家（38%）为活跃脱碳企业，其内部共赢与绿色惩罚比例约52%对48%。国家层面，荷兰（5.80）、阿联酋（4.48）、澳大利亚（1.86）平均弹性为正，而爱沙尼亚（-1.62）、比利时（-1.14）、加拿大（-1.05）为负；美国（-0.02）、英国（-0.10）、日本（-0.28）、中国（-0.04）等主要资本市场均值接近零。行业层面，金融业（0.90）、科技与通信（0.47）、资源转型（0.29）为正，交通运输（-0.63）、基础设施（-0.49）、食品饮料（-0.34）为负，表明低碳转型赋能型行业更可能实现正弹性，而高排放、长生命周期资产行业仍面临盈利-脱碳权衡。

**（二）第一阶段：减排速度探索性分析**

在114家减排企业中，中位年化减排率为7.685%，慢、中、快三组的中位年化减排率分别为1.792%、7.685%与36.925%。Spearman相关（ρ=0.030，置换检验p=0.748）、Kruskal-Wallis检验（H(2)=0.409，p=0.815）与Pearson χ²检验（χ²=0.00004，p>0.999）均未检测到减排速度与ROIC变化之间的统计显著关联；在2018-2022年窗口内测得的35家减排企业中也未发现显著秩相关（ρ=-0.152，p=0.379）。因此，本样本中未证实更快或更慢减排伴随系统性财务惩罚。

**（三）第二阶段：测量模型评估**

测量模型检验显示，因子载荷介于0.756至0.886之间，Cronbach's α为0.783-0.844，组合信度（Composite Reliability, CR）为0.874-0.899，平均方差抽取量（Average Variance Extracted, AVE）为0.682-0.748；Fornell-Larcker准则下AVE平方根均超过对应构念相关系数，异质-单质比率（Heterotrait-Monotrait Ratio, HTMT）均低于0.90，平均方差膨胀因子（Variance Inflation Factor, VIF）介于约1.66至1.97，支持构念的信度、收敛效度与区分效度。

**（四）第二阶段：结构模型与假设检验**

结构模型结果显示：目标雄心对公司绩效的直接效应最强（β=0.193，p<0.001），其次为EDSM（β=0.135，p<0.001）与披露质量（β=0.101，p=0.002），支持假设H1-H3；三个前置能力到SCC与DQA的六条路径均显著为正，结合两中介到绩效的显著路径，支持假设H4-H9；TMS与DQA的交互项（β=0.113，p=0.001）及TMS与SCC的交互项（β=0.063，p=0.044）均显著为正，支持假设H10-H11，表明高层管理支持显著放大协作与数据质量对绩效的正向关联。

**五、讨论与结论**

讨论部分指出，第一阶段DRE接近零但高度离散的格局与自然资源基础观（NRBV）一致：环境改善仅在嵌入互补性能力、技术与市场条件时方能产生竞争优势。第二阶段结果说明，气候信息能力可经价值链协作与可靠数据鉴证转化为绩效优势，高层管理支持是重要的领导力放大器。重要性-绩效图显示，提升SBTi目标雄心与EDSM可带来最大绩效增益，而披露质量的价值主要在与数据与协作能力耦合时显现。研究结论为：在300家企业的两期面板中，DRE均值接近零但高度离散；探索性速度分析未建立年化减排速度与年化ROIC变化的统计显著关联；在470份有效调查反馈中，EDSM、目标雄心与披露质量均与绩效正相关，路径经由SCC与DQA并受TMS调节；研究提出分阶段实施路线图以应对整合、鉴证、协调成本与组织壁垒。因果效应、最优减排速度与实施投资回收期仍待未来研究确立。