激励型政策能否降低企业层面CO2排放？——来自欧盟凝聚力政策的因果证据

《Business Strategy and the Environment》：Do Incentive-Based Policies Reduce Firm-Level CO 2 2 $$ {}_2 $$ Emissions? Evidence From EU Cohesion Policy

　　

研究人员考察了激励型政策能否降低受益意大利企业的CO₂排放，使用了来自欧盟凝聚力政策的项目层面数据。利用欧盟资助项目时间安排上的准随机变异，研究人员采用了交错双重差分（staggered difference-in-differences, DiD）设计。研究发现了稳健的证据，表明欧盟气候相关激励措施降低了企业排放。受益企业相对于非受益企业，每单位资产的CO₂排放降低了4.6%，而每单位资产欧盟资金每增加1%，排放则减少1.1%。这一效应在不发达地区和转型地区更为显著，这些地区的政策资源更为集中，同时在能源部门企业中效应也更大。研究人员进一步表明，排放减少主要由研发（R&D）活动的增加所驱动：获得绿色欧盟资金的企业专利申请量提高了3.0%–3.6%，而对就业或实物资产没有显著影响。这些发现凸显了激励型气候政策的潜力。

**论文解读：激励型政策与企业碳排放——基于欧盟凝聚力政策的因果证据**

**一、研究背景与问题的提出**

空气污染对人类健康、认知能力和劳动力市场产生深远的负面影响。面对这一挑战，国家和国际层面的政策制定者引入了多种针对企业的环境规制工具，这些工具大致可分为两类：基于价格的政策（如碳税和排放交易体系）和命令与控制型政策（如法律法规和禁令）。已有大量文献对这两类政策的有效性进行了深入评估。基于价格的政策通过提高污染的机会成本，被证明能有效减少排放、促进环境创新并改善经济绩效；命令与控制型政策虽能有效减少污染，但往往以牺牲企业经济绩效为代价。

然而，对于第三种政策路径——激励型政策（incentive-based policy），现有研究却知之甚少。激励型政策旨在降低企业向更绿色生产方式转型的成本，其近年来越来越受到政策制定者的重视，例如欧洲的Horizon 2020计划、英国的投资基金和美国的《通货膨胀削减法案》。尽管这类政策举措日益增多，但现有文献大多停留在描述层面，未能隔离这些干预措施对受益企业排放的因果影响。与此同时，定向技术变迁理论指出，当清洁技术和污染技术共存时，即使存在正向碳价，市场激励仍可能偏向污染技术，因为既有技术享有累积知识、更大市场和路径依赖式创新动态的优势。因此，引导创新转向清洁技术，可能需要直接在绿色研发和清洁技术推广方面提供支持的制度工具。

在此背景下，欧盟凝聚力政策（EU Cohesion Policy）成为一个特别相关的激励型政策工具。作为全球最大的区域发展计划，该政策在2007–2013年和2014–2020年规划周期中逐步纳入气候目标，其2014–2020年周期的主题目标4明确旨在“支持所有部门向低碳经济转型”。尽管凝聚力政策的社会经济效应（如就业和人均GDP）已被广泛评估，但其环境效应——特别是对碳减排的贡献——在很大程度上仍未得到充分研究。仅有两项研究例外：Nekvasil和Moldan（2018）在成员国层面记录了凝聚力政策与CO₂排放之间的负向关系，但依赖描述性分析而未隔离因果效应；Scotti等人（2025）使用因果反事实设计估算了EU ETS和凝聚力政策对欧洲企业的联合影响，发现能源部门效应更强，但未区分专门针对气候减缓的绿色资金受益企业。

本研究正是为了填补这一空白而开展。研究人员选择意大利作为测试场，原因有二：其一，意大利部分地区空气质量在欧洲最为糟糕，且地理因素使其极易受气候变化影响；其二，意大利是欧盟凝聚力政策的最大受益国之一，提供了卓越而全面的分析数据。研究旨在回答以下核心问题：以欧盟凝聚力政策为代表的激励型政策能否降低受益企业的CO₂排放？其作用机制是什么？效应是否在不同地区和部门间存在异质性？

**二、数据来源与研究方法**

研究人员构建了一个原创的企业-年度面板数据集，样本包含327家在2007年至2020年间持续观测的意大利企业，其中48家获得欧盟资金，29家受益于至少一个被归类为针对气候变化的欧盟凝聚力政策项目。样本数据来自四个主要来源：第一，欧盟交易日志（EUTL）提供经第三方验证的CO₂排放数据，确保数据的可靠性；第二，Opencoesione数据集提供2007年至2020年间由欧盟委员会部分资助项目的详细信息，研究人员依据欧盟第215/2014号指令确定的关键词从中识别出4098个致力于气候变化减缓的欧洲项目，总额约9亿欧元；第三，ORBIS Bureau van Dijk提供企业经济与财务特征数据；第四，PATSTAT专利数据用于考察排放减少是否通过企业研发（R&D）活动增加来实现。

为评估绿色欧盟资金对企业CO₂排放的影响并应对潜在的内生性威胁，研究人员采用了交错双重差分（staggered difference-in-differences, DiD）方法。该方法的识别策略利用了欧盟碳减排项目启动时间上的交错变化：在广泛边际（extensive margin）上，采用Callaway和Sant'Anna（2021）估计量，以二元变量表示是否获得绿色欧盟资金；在集约边际（intensive margin）上，采用连续双向固定效应（continuous two-way fixed-effects, CTWFE）模型，以资金数额衡量处理强度。模型控制了企业和年份固定效应，标准误在企业层面聚类，所有时变控制变量至少滞后一年以缓解反向因果担忧。

**三、主要研究结果**

**3.1 主结果：绿色欧盟资金显著降低企业CO₂排放**

基准回归结果显示，在大多数设定下，绿色欧盟资金与企业CO₂排放呈显著负相关。在首选设定中，获得绿色欧盟资金的企业每单位资产CO₂排放降低4.6%（在控制其他欧盟资金后为5.0%）；每单位资产欧盟资金每增加1%，每单位资产CO₂排放减少1.1%。这一效应虽看似温和，但与此前研究设定的各种环境情景目标高度一致——例如，欧盟国家需将碳减排率从2005–2019年观察到的1.3%提高到2.7%，才能实现到2030年温室气体（GHG）排放较1990年水平减排55%的目标。

**3.2 稳健性检验：结果的一致性与因果识别的有效性**

一系列综合稳健性检验确认了主要发现的一致性。首先，将企业时变特征的控制变量分别滞后两年和三年后重新估计，结果仍显示绿色欧盟资金与CO₂排放之间存在显著负向关系。其次，改用2008年总收入而非资产对变量进行归一化处理，主要结论保持不变。第三，将分析样本扩展至EUTL中所有企业（不论是否获得欧盟资金），结果依然稳健。此外，两项实证检验验证了处理组和对照组定义的有效性：安慰剂检验（falsification test）显示，非气候相关的其他欧盟资金与企业CO₂排放无显著关联，排除了处理组定义过宽的可能；随机化检验（placebo test）通过300次随机分配处理状态，证实了不存在虚假的负向关系，支持了处理组和对照组识别的有效性。事件研究分析也表明，处理前各期系数均不显著，满足平行趋势假设。

**3.3 异质性分析：区域与部门间的差异化效应**

区域异质性分析揭示了一个清晰的区域模式。在不发达地区和转型地区，所有双向固定效应设定均显示绿色欧盟资金与CO₂排放之间存在显著的负向关系；而在发达地区，未检测到统计显著效应。这一差异与政策设计相符——不发达和转型地区平均获得更多的绿色欧盟资金。结果表明，政策干预的规模是关键因素：获得较大绿色投资的企业（主要位于不发达和转型地区）实现了最大的排放削减。

部门异质性分析表明，全样本效应主要由能源部门企业驱动。在能源部门，CTWFE估计显示绿色欧盟投资与CO₂排放之间存在显著负向关系；而在制造业部门，系数虽为负但从未达到统计显著。在扩展至所有EUTL企业的样本中，这一模式保持一致。研究人员指出，能源部门企业可能更有能力将碳相关成本转嫁给最终用户，从而削弱碳定价单独产生的创新激励，这使得定向财政支持在此类企业中更为关键；同时，能源部门通常具有较高的碳强度和较大的减排机会，使减排效应在该背景下更易于被检测。

**3.4 作用机制：研发创新是减排的核心渠道**

机制分析聚焦于企业可能调整生产过程的三种途径：创新能力（以专利衡量）、实物资产投资和劳动力规模。结果显示，绿色欧盟资金对专利申请年增长率有显著正向影响：集约边际估计表明，凝聚力政策资金每增加1%，专利增长1.2%；广泛边际估计显示，受处理企业的专利增长率比非受处理企业高出3.0至3.6个百分点。以无形资产增长作为R&D活动的替代指标时，结果保持一致。基于Imai、Keele和Tingley（2010）方法的中介效应分析进一步证实，绿色欧盟资金通过促进专利增长来降低每单位资产CO₂排放。与此形成对比的是，研究未发现绿色欧盟资金对实物资产增长或就业变化有任何显著影响。事件研究分析显示，处理效应并非即时显现，而是在项目启动后三至四年逐渐增大，这与创新驱动的调整过程相一致——企业需要时间分配公共资源、重组生产流程、开发新技术并将研发努力转化为可测量的环境改善。

**四、讨论与结论**

本研究的讨论部分指出，基于成本的工具（碳定价、命令与控制）通过提高污染成本将环境外部性内部化，但存在结构性局限：它们给碳密集型生产者带来调整负担，却并未降低清洁替代品的成本，由此造成先行采用清洁技术的企业与维持碳密集型流程的竞争对手之间的成本不对称，可能扭曲市场竞争；同时，向企业施加财务负担往往引发政治和社会阻力，制约了这些政策的雄心与持久性。激励型政策恰恰在这一方面提供补充——它们不是惩罚排放，而是在相反的边际上起作用，通过降低向清洁生产转型的私人成本，在不增加现有生产额外负担的情况下减轻减排的财务负担。本研究的实证结果支持了这一理论预期：欧盟凝聚力政策作为激励型政策的典型代表，确实能够有效降低企业碳排放。

研究结论部分总结如下：获得绿色欧盟资金的企业比获得其他欧盟资金的企业每单位资产CO₂排放降低4.6%–5.0%；此外，每单位资产绿色资金每增加1%，排放减少1.1%。这些结果在各种设定和有效性检验下保持稳健。虽然观察到的效应看似温和，但与此前研究确定的实现国际气候目标所需减排率相符。机制分析表明，创新在这一环境改善过程中发挥关键作用——绿色欧盟资金激励企业投资于R&D，从而增加专利申请活动，最终减少CO₂排放。研究同时澄清，这种碳减排动态与实物资产或员工数量的显著变化无关。这意味着政策设计应强调创新激励，例如增加绿色专利资助、支持技术转让以及为私营部门清洁技术研发提供税收抵免。

研究人员也审慎地指出了研究的外部效度局限：其一，处理组企业数量相对较少（29家），限制了估计效应幅度的直接推广；其二，意大利是高凝聚力政策资金接受国且部分区域面临严重空气质量挑战，其效应幅度可能无法直接推广至资金强度、产业结构、环境条件或制度能力不同的成员国；其三，随时间推移，2021–2027年规划周期中凝聚力政策的环境导向进一步增强，同时EU ETS进入第四阶段并引入覆盖建筑、道路运输等部门的ETS2，这些发展可能改变企业的脱碳激励以及碳定价与投资补贴之间的相互作用。尽管如此，本研究开发的实证框架为在其他欧盟国家评估类似激励型干预措施提供了可转移的方法——前提是有可比较的受益者层面资金和经核实的排放数据。

总体而言，本研究表明激励型政策可以支持以创新为导向的投资，从而促进企业CO₂减排。在这一意义上，此类政策可以作为其他环境工具的有益补充，因为它们能够在促进环境可持续性和创新的同时，潜在地限制经济主体的调整负担。论文发表在《Business Strategy and the Environment》。