不确定性的双刃剑：气候政策的不稳定性与企业绿色创新

《Economic Analysis and Policy》：A double-edged sword of uncertainty: Climate policy uncertainty and corporate green innovation

　　洪登|林永佳|李优南京大学，中国南京210093摘要本文利用2016年至2022年中国A股上市公司的数据，探讨气候政策不确定性对企业绿色创新的影响。研究发现，气候政策不确定性与企业绿色创新的数量与质量之间存在倒U形关系。这种关系在私营企业和地方国有企业中更为明显。机制分析表明，这一效应主要受研发投资和财务约束的影响。进一步分析显示，人工智能、内部治理和外部治理能够显著调节这一影响。这些发现为新兴经济体制定气候政策及推动企业绿色转型提供了有价值的参考和政策启示。引言近年来，极端天气事件日益频繁，给经济带来了巨大损失，同时也对人类生命和环境稳定构成了严重威胁（McMichael等，2006；Piao等，2010；Li等，2021；Agarwal、Zhang & Zou，2025）。为此，许多国家将可持续发展作为应对气候变化的重要举措（Niu等，2023），而绿色创新则被视为减少排放、促进长期经济增长的关键策略（Magat，1978；Xu等，2021；Irfan等，2022；Ning & Guo，2022）。然而，绿色创新往往需要大量投资，且存在较大不确定性（Rennings，2000；Berrone等，2013），这给企业带来了复杂的权衡。因此，鼓励企业开展绿色创新对于实现可持续经济发展至关重要。世界各国纷纷出台与气候相关的政策，如《巴黎气候协定》和中国的碳中和目标，以应对气候变化带来的经济和社会挑战（Liu等，2024；Ren等，2022）。然而，频繁且难以预测的气候事件以及不断变化的政策方向，增加了企业的不确定性，尤其是在中国这样的政策驱动型经济体中（Fuss等，2008；Fuss等，2009；Ren等，2022；Bai等，2023；Zhao & Su，2022）。实物期权理论认为，企业将创新及其他不可逆投资视为选项，当外部不确定性增加时，这些选项的价值也会上升（McDonald & Siegel，1986；Golub等，2020），但等待也可能带来机会成本，比如潜在的利润损失和市场机会。这就体现了通过创新降低不确定性与尽量减少当前价值损失之间的权衡。关于气候政策不确定性对企业绿色创新影响的实证研究结果也并不一致。一方面，不确定性会增加企业的运营风险和成本，促使企业采取“观望”态度，从而推迟绿色创新（如McDonald & Siegel，1986；Dixit & Pindyck，1994；Xu，2020；Golub等，2020；Huang，2023；Sun等，2024；Akram等，2024；Attílio，2025）。另一方面，一些研究表明，不确定性为企业提供了战略创新的机会，使其能够获得先发优势，进而推动绿色创新（如Khanna等，2016；Ross等，2018；Cui等，2021；Bai等，2023；Gao等，2025；Bian & Luo，2025；Huo等，2023；Li等，2024；Liu等，2024）。尽管已有大量研究，但气候政策不确定性与企业绿色创新之间的关系仍未明确（如Huang，2023；Sun等，2024；Akram等，2024；Attílio，2025；Bian & Luo，2025；Bai等，2023；Huo等，2023；Li等，2024；Liu等，2024），尤其是关于非线性效应的可能性及其作用机制。为弥补这一空白并调和现有文献中的矛盾结论，我们利用2016年至2022年中国上市公司的数据，以及Ma等（2023）开发的省级气候政策不确定性指数，研究气候政策不确定性如何影响绿色创新的数量与质量。我们假设两者之间存在非线性关系：在气候政策不确定性较低的时期，不确定性的增加会激励企业创新，以保持领先地位；但超过一定阈值后，企业创新的动力和收益都会下降，从而形成倒U形关系。我们的研究结果显示，气候政策不确定性与企业绿色创新的数量和质量之间存在明显的倒U形关系。适度的气候政策不确定性有助于推动绿色创新，而过高的不确定性则会起到抑制作用。这些结果在多项稳健性测试中依然成立。此外，我们还发现，独立创新与协同创新所受的影响存在差异，私营企业和地方国有企业受到的影响较为显著，而中央国有企业则没有明显变化。其次，我们确定融资约束和研发投资是推动这一关系的关键机制。第三，我们研究了人工智能、内部治理和外部治理的调节作用。我们的研究为各国政府制定更有效的气候政策、推动企业绿色转型和实现可持续发展提供了理论支持和实证依据。本研究丰富了相关领域的研究内容。首先，我们拓展了绿色金融领域的研究，尤其是企业绿色创新的决定因素方面（如Hong、Karolyi & Scheinkman，2020；Fisman等，2025）。以往的研究已经探讨了多种推动绿色创新的因素，包括企业治理（Amore & Bennedsen，2016；Yu等，2022）、数字化转型（Shao等，2024；Wang等，2024a）、政府关系（Jia等，2024）、环境法规（Lin等，2024；Wang等，2025a）以及ESG评级（Yang等，2024；Wang等，2023）。现有研究还探讨了气候政策不确定性对绿色创新的影响，通常以美国的气候政策不确定性指数作为替代指标，但结果并不一致（如Liu等，2024；Sun等，2024；Niu等，2023；Bai等，2023）。然而，这些研究往往忽视了中国在气候政策和环境条件方面的显著区域差异（Liu等，2015；Li等，2025）。我们的研究通过使用省级气候政策不确定性指数，探讨了该指数与企业绿色创新之间的非线性（倒U形）关系，从而弥补了现有研究的不足，为新兴经济体提供了更具针对性的见解。其次，我们的研究也为气候政策不确定性带来的经济后果研究做出了贡献。虽然以往的研究已经探讨了气候政策不确定性对企业各种绩效的影响（如Ren等，2022；Dai & Zhang，2023；Niu等，2023；Bai等，2023；Liu等，2024；Sun等，2024；Wang等，2025b；Sun等，2025；Zhang等，2025；Bian & Luo，2025），但关于创新方面的证据仍不充分。我们通过区分绿色创新的数量与质量，为这一领域的研究做出了重要贡献。在中国背景下，企业正从追求创新数量转向提升创新的技术影响力，而创新质量依然是一个难题（Dang & Motohashi，2015；Huang等，2023）。通过分析气候政策不确定性如何影响绿色创新的规模和价值，我们的研究深入揭示了该变量对绿色创新的影响机制，为新兴经济体的政策评估提供了重要参考。第三，我们的研究在政策不确定性背景下拓展了实物期权理论。实物期权理论认为，较高的不确定性会增加等待的价值，从而抑制投资。然而，我们的研究结果表明，气候政策不确定性与企业绿色创新之间存在倒U形关系，适度的气候政策不确定性可以通过提升创新的战略价值来激发创新（Bai等，2023；Huo等，2023；Li等，2024；Liu等，2024），而过高的不确定性则会导致风险增加，从而抑制投资（Niu等，2023；Ren等，2022；Ren等，2024；Sun等，2024；Akram等，2024；Attílio，2025）。这种非线性模式有助于解释以往研究中存在的矛盾结果。此外，我们还发现，信息处理能力、内部治理和外部监督等因素能够调节这种关系，从而进一步阐明了组织和制度环境如何影响企业在政策不确定性下的创新行为。总体而言，我们的研究丰富了实物期权理论，为企业面对气候政策冲击时的创新决策提供了新的视角。本文的其余部分结构如下：第二节回顾理论背景并提出研究假设；第三节介绍数据来源和实证方法；第四节报告主要研究发现及稳健性测试结果；第五节分析背后的机制；第六节进行进一步分析；最后，第七节总结结论并探讨政策建议。片段一：气候政策不确定性与绿色创新之间的关系绿色创新已被纳入许多公司的战略规划中，成为提升市场竞争力的重要手段（Chang等，2015）。与传统商业活动不同，绿色创新具有成本高、投资周期长、风险大的特点（Rennings，2000；Berrone等，2013）。因此，企业在做出创新决策时格外谨慎，会综合考虑多种因素，包括气候政策不确定性。为了 isolate 2016年《巴黎协定》可能带来的影响，我们选取了2016年至2022年间上海和深圳证券交易所的A股上市公司作为样本。我们从样本中排除了以下企业：(a)金融行业企业，(b)被标记为ST、*ST或PT的企业，以及(c)关键变量缺失的企业。最终得到的非平衡面板数据包含19,464个企业年度观测值。所有连续变量均在第1百分位和第99百分位处进行截断处理。描述性统计表1展示了各主要变量的描述性统计信息。绿色创新的数量指标（专利数）和质量指标（引用次数）的平均值分别为1.008和0.900，标准差分别为1.264和1.299。气候政策不确定性及其平方项的平均值分别为2.516和6.499，标准差分别为0.409和2.091。企业平均规模为22.304，标准差为1.301。平均杠杆率为……机制分析在基线分析中，我们发现气候政策不确定性与企业绿色创新之间存在倒U形关系。这一效应主要是通过影响企业的融资约束和研发投资来实现的。一方面，研发投资反映了一家企业从事高风险、高回报项目的意愿，较高的研发投入意味着企业具有更强的风险承受能力（Koirala等，2020；Wang & Xu，2024）。另一方面，绿色创新项目……调节分析在本节中，我们从人工智能、内部治理和外部治理三个角度，进一步分析信息不对称在调节气候政策不确定性与企业创新关系中的作用。相关模型如下：Patenti,t+1=β0+β1CPUi,t+β2CPUi,t2+β3CPUi,t×Moderatori,t+β4CPUi,t2×Moderatori,t+β5Moderatori,t+β6Xi,t+γj+θt+εi,tCitationi,t+1=β0+β1CPUi,t+β2CPUi,t2+β3CPUi,t×Moderatori,t+β4CPUi,t2×Moderatori,t+β5Mo结论本文利用2016年至2022年中国上海和深圳证券交易所非金融类A股上市公司的综合数据，研究了气候政策不确定性对企业绿色创新的数量与质量的影响。我们的实证研究表明，气候政策不确定性与绿色创新之间存在倒U形关系，即适度的不确定性可以激励创新，而过高的不确定性则会产生抑制作用。未引用参考文献Liu等，2021；Wang等，2024bCRediT作者贡献说明洪登：撰写——初稿、可视化、软件应用、方法设计、数据分析。林永佳：撰写——审阅与编辑、研究指导、方法设计、数据分析、概念构建。李优：撰写——审阅与编辑、研究指导、方法设计、数据分析、概念构建。