气候变化治理对新能源企业的奖励效应——基于中国加入《巴黎协定》股票市场反应的证据

姜英兵张伟杰

(1.东北财经大学会计学院，辽宁 大连 116025；2.东北财经大学中国内部控制研究中心，辽宁 大连 116025)

一、引言

《巴黎协定》是继《京都议定书》后第二份有法律约束力的全球气候变化治理协议，与以往协议最大的不同在于，该协议允许发展中国家提出自主贡献碳减排目标，各国主动承担全球温室气体减排责任。作为世界上最大的发展中国家和温室气体排放大国，中国加入《巴黎协定》对推进全球气候变化治理进程具有重要意义。在《巴黎协定》框架下，中国政府首次提出国家自主贡献碳减排目标，并在气候变化治理方面做出了一系列努力。例如，2016年10月，国务院发布控制温室气体排放的“十三五”规划；2017年12月，国家发展和改革委员会发布《全国发电行业碳排放权交易市场建设方案》，完成全国碳排放权交易市场的总体设计；2021年10月，国家发展和改革委员会等九部门发布《“十四五”可再生能源发展规划》，对发展可再生能源进行战略部署。加入《巴黎协定》成为中国加强气候变化治理力度的新起点，中国也将为全球气候变化治理做出重要贡献。鉴于此，研究中国加入《巴黎协定》的经济后果具有重要的理论与现实意义。

当前，加快发展新能源产业是世界各国向气候适应型经济过渡、应对气候变化风险的主导力量。已有较多文献探讨了影响新能源企业发展的因素，研究重点主要集中在政府(周燕和潘遥，2019；郭晓丹等，2022；Johnstone et al.，2010；Metcalf，2010)和市场(齐绍洲等，2017；熊勇清和王溪，2021)层面，但关于政府和市场相结合发挥作用的研究还相对稀缺。目前，我国新能源企业在某些方面尚不具备市场竞争优势，如新能源产品配套基础设施建设不足、生产及使用成本较高。尽管扶持性政策一定程度上能够在短期内助推企业发展，但长期来看，政府扶持面临资金缺口和激励不足的问题，难以成为新能源产业高质量发展的核心驱动力。只有在新能源领域积极开展绿色金融、吸引社会多元投资主体，才能促进政府和市场有效结合、共同发挥作用，真正激活新能源产业的活力(范英和衣博文，2021)。当新能源企业可以在股票市场上获得更高的估值收益时，企业将有动力扩大新能源业务规模并持续进行新能源技术创新；并且，这种激励机制会通过示范效应，带动传统产业进行低碳转型，同时帮助缓解政府的压力，实现政府与社会公众在气候变化治理中的良性互动。因此，研究气候变化治理对新能源企业股票收益的影响具有理论与现实的必要性。

基于此，本文以中国加入《巴黎协定》作为外生事件，采用事件研究法考察新能源企业能否在气候变化治理力度加强背景下获得更高的股票收益。理论上，气候变化治理力度加强可能通过企业价值增长和投资者关注两种作用机制提升新能源企业的股票收益，且相较而言，投资者关注驱动的股票价格上涨可能在一段时间后发生反转(张继德等，2014)，只有拥有良好发展前景和业绩表现的企业才能持续获得较高的股票收益。基于上述考虑，本文进一步分析气候变化治理影响新能源企业股票收益的作用机制，以及不同作用机制的相对重要性，并考察气候变化治理与新能源企业股票收益之间的关系是否受地区空气质量状况、行业竞争度、企业议价能力及产权性质的影响。

本文的研究贡献主要有三点：第一，拓展了气候变化治理实践经济后果及新能源产业发展激励因素方面的研究。已有文献主要从政府或市场的单一层面考察对新能源企业发展的激励作用，但缺乏对二者共同作用效果的研究。本文基于加入《巴黎协定》后中国气候变化治理力度加强的背景，探讨在这一背景下政府与股票市场相结合对新能源企业的积极影响，并详细分析产生这一影响的作用机制。第二，在实证方法上，运用事件研究法直接考察气候变化治理力度加强对新能源企业股票收益的影响，并运用双重差分(DID)技术分析其间的作用机制。这与现有通过比较政策前后企业行为变化来评估政策效应的研究方法不同，可在最大程度上避免其他事件的干扰和缓解可能存在的内生性问题，为气候变化治理是否及如何影响新能源企业股票收益提供较为准确的经验证据。第三，揭示了气候变化治理力度加强对新能源企业股票收益的影响在不同地区、行业和企业层面的异质性特征，对在不同地区和行业开展具有中国特色的气候变化治理实践、充分理解股票市场对不同类型新能源企业的激励效果具有重要参考价值。

二、文献评述与研究假设

(一)文献评述

本文分别从气候变化风险对企业的影响及股票市场的绿色有效性两个方面展开文献综述。

1.气候变化风险对企业的影响

随着全球变暖形势日趋严峻，越来越多的国家参与全球气候变化治理行动，企业既面临着碳合规风险和成本，同时也迎来了向新能源产业发展的重要机遇。现有研究考察了国家层面的气候变化治理实践对企业行为决策的直接影响。Balachandran and Nguyen(2018)以2007年澳大利亚批准《京都议定书》为准自然实验，发现严格的碳排放法规使得高碳排放企业面临更大的经济处罚及可再生能源技术风险的影响等，导致企业收益的不确定性增加，进而降低了这些企业的股息支付倾向和股息支付率。Nguyen and Phan(2020)同样以2007年澳大利亚批准《京都议定书》作为企业碳风险增加的外生冲击，发现碳风险冲击会加大高碳排放企业的财务困境风险，企业会通过降低财务杠杆以缓解这一负面影响。王嘉鑫和孙梦娜(2021)基于中国加入《巴黎协定》的背景，同样发现碳风险增加会引发企业降低财务杠杆。Wu et al.(2023)利用中国加入《巴黎协定》的准自然实验，发现当高碳排放企业面临的碳风险上升，企业出于预防性动机会增加现金持有量，并利用多余的现金进行绿色转型。

另有研究从投资者关注角度间接分析气候变化风险对企业的影响。Lei and Shcherbakova(2015)指出，由于美国和欧洲对《京都议定书》的支持度不同，双方在气候变化的态度方面存在较大分歧；该研究通过考察福岛核电站危机期间美国和欧洲股票市场的差异性反应，发现公众对气候变化问题的关注程度会直接影响不同类型能源企业的超额收益率，相比之下，更关心气候变化问题的欧洲投资者会更看好可再生能源替代核能的前景，从而对可再生能源企业形成了更有利的盈利预期。Pastor et al.(2022)则认为绿色股票近年来之所以拥有优异的业绩表现，是由于投资者和消费者对气候变化问题的日益关注增加了对绿色股票的需求，推高了绿色股票的价格，但剔除气候变化冲击的影响后，绿色股票的表现并不优于棕色股票(对环境有负面影响的企业发行的股票)。Bolton and Kacperczyk(2021)从风险溢价的角度分析，发现企业碳排放总量与股票收益率呈正相关关系，说明气候变化风险引发投资者关注企业碳排放信息，进而对企业面临的碳风险寻求风险溢价。

2.股票市场的绿色有效性

现有关于股票市场绿色有效性的研究主要从威慑效应和激励效应两个层面展开。首先，基于威慑效应，股票市场会惩罚环境违规企业，现有部分文献运用事件研究方法检验了特定环境事件对企业股票收益的影响。Capelle-Blancard and Laguna(2010)通过分析1990—2005年全球爆炸事故后股票市场的反应，证实事故会给相关企业带来股票市值损失，损失程度与事故严重程度正相关。王遥和李哲媛(2013)利用上市公司149起环境事件公告后的市场反应考察中国绿色证券市场的有效性，发现投资者进行投资决策时对企业环境表现的重视程度不足，导致市场对企业环境事件的负面反应较小且存在严重滞后，但在2008年“绿色证券”政策——《关于加强上市公司环境保护监督管理工作的指导意见》出台后，这一现象逐渐得到改善。

其次，股票市场也会为绿色企业提供资金，产生激励效应。现有研究主要从股票市场的短期和长期激励效应进行分析。从短期来看，企业传递的绿色信号有利于吸引投资者关注，股票市场会给予积极反应。Tang and Zhang(2020)整合全球28个国家的绿色债券数据，发现企业发行绿色债券总体上对现有股东有利，绿色债券的优势在于可以通过“投资者关注”渠道提升股价。Flammer(2021)的研究表明，企业发行绿色债券的积极市场反应是由于企业传达了对环境承诺的可靠信号，表现为绿色债券发行后企业的环境绩效得到改善。从长期来看，股票市场上存在的绿色溢酬能够对企业绿色发展产生持续的激励作用。刘勇和白小滢(2020)从可持续发展的角度对绿色企业重新界定，发现我国股票市场能够对企业绿色发展的风险进行风险补偿，且绿色效率越高的企业获得的股票超额收益率越高。王宇哲和赵静(2018)发现公众对雾霾关注度的提升能够对具有“正向效应”的空气污染治理类股票产生激励效应。方先明和那晋领(2020)基于创业板上市公司样本，验证了股票市场绿色创新溢酬的存在性。刘柏和王馨竹(2021)则依据“风险补偿”假说，指出投资者能够识别绿色创新给企业带来的长期价值，企业获得的风险补偿是其持续开展绿色创新活动的根本动力。

综合上述分析，不难发现国家层面的气候变化治理实践会对企业产生直接和间接影响，《巴黎协定》签署后我国的气候变化治理力度增强，发展新能源产业成为实现国家自主贡献碳减排目标的主导力量。那么，作为企业重要融资平台的股票市场，能否发挥对新能源产业的资金引导作用，激励企业开展新能源业务？已有研究尚未对此进行探讨。本文以中国加入《巴黎协定》这一事件作为外生冲击，考察气候变化治理力度加强对新能源企业股票收益的影响，并进一步分析其作用机制以及截面异质性影响，为政府和公众共同参与国家气候变化治理实践、利用市场化方式激励新能源产业发展及传统产业低碳转型提供参考。

(二)理论分析与研究假设

随着气候变化治理力度加强，投资者认购股票时不仅会考虑企业的经济效益，还会考虑企业的社会效益和环境效益。作为国家应对气候变化风险的有效路径，新能源产业的发展有利于减少化石能源消耗和二氧化碳排放，对缓解全球变暖问题起到重要且积极的作用。同时，气候变化治理力度加强不仅能够直接增加新能源企业的基本面价值，而且可以提高投资者关注度，为新能源企业股票带来更高的超额收益。

1.企业价值增长

从企业价值增长视角看，企业经济绩效越好，其股票获得超出市场平均水平的收益率就越高。气候变化治理力度加强有利于新能源企业提升市场竞争力、获得政策支持，能够改善企业经济效益，进而获得更高的股票收益。

第一，气候变化治理力度加强为新能源企业发展提供了良好契机，有助于企业进一步提升市场竞争力。政府加强气候变化治理力度意味着企业将面临更严格的碳控制法规，企业管理碳排放及低碳转型的成本增加(Nguyen and Phan，2020)。根据国际温室气体核算标准，企业碳排放通常包括三种类别：第一类直接排放(燃煤、石油等产生的碳排放)、第二类间接排放(用电、热等能耗产生的碳排放)和第三类其他间接排放(供应链上、下游，包括购买材料的生产、产品使用、废物处理、外包活动等产生的碳排放)(Bolton and Kacperczyk，2021)。随着气候变化治理力度加强，无论是产品和服务的生产，还是已售产品的使用等，企业都会受到碳规制政策约束。

从生产端看，一方面，尽管新能源企业供应链上可能存在高耗能环节，但基于长期视角，新能源产品使用过程中的碳减排量远远高于供应链高耗能环节的碳排放量，新能源企业的总体碳排放仍要低于传统企业，需承担的碳合规成本也更低；另一方面，碳约束趋紧迫使企业加快低碳转型的进程，新能源企业受到可再生能源技术冲击的风险更小，有利于维持供应链合作关系的稳定性，提高企业在供应链中的相对议价能力，增加其获取的商业信用份额及客户资源。从消费端看，一方面，传统企业比新能源企业面临更高的碳合规成本，这些成本很有可能被转移至产品价格中，从而影响消费者购买传统产品的意愿；另一方面，使用新能源产品能够减少供应链下游企业生产经营过程中的碳排放，从而降低其碳合规成本，进一步提升新能源产品的市场竞争力。综合来看，气候变化治理力度加强使得新能源企业的正外部性优势逐渐内生于市场决策，不仅有助于提升新能源产品消费端的市场需求，同时可以凭借更低的碳合规成本形成竞争优势。此外，还能获得更多利益相关者支持，有助于企业创造更好的经济效益(龙小宁和万威，2017)，对股票收益形成正向推动。

第二，气候变化治理力度加强为新能源企业提供更多政策支持。当前全球平均温升已接近1℃(段宏波和汪寿阳，2019)，且碳锁定效应使得温室气体排放趋势将在很长一段时间内延续，公众对气候变化问题的关注度日益提升。新能源产业对于经济低碳转型和可持续发展具有重要意义，加强气候变化治理力度促使政府出台一系列支持新能源产业发展的政策(郭永济和张谊浩，2016)，如对新能源企业直接补贴等供给侧产业政策，对新能源产品的消费者补贴、政府优先采购等需求侧产业政策，为新能源技术创新等项目提供资金的绿色信贷、绿色债券等绿色金融政策。新能源企业可以享受到更多政策福利，为企业带来潜在的经济利益，对股票收益产生积极影响。

2.投资者关注

从投资者关注视角看，气候变化治理力度加强可通过影响投资者的购买偏好和定价行为，驱动新能源企业的股票收益提升。

在投资精力有限的情况下，投资者通常对关注度高的股票给予乐观评价并优先交易，从而进一步推升股价，产生超额收益(王宇哲和赵静，2018)。随着气候变化治理成为中国面向国际社会的重要承诺，全社会对全球变暖问题的关注度普遍提高，投资者在做出投资决策时不仅会考虑企业的经济效益，还会考虑其环境和社会效益(韩立岩等，2017)。在国家大力发展新能源产业、应对气候变化的背景下，新能源企业将在股票市场上赢得更多投资者关注，有利于推动其股价上涨，这将在基本面价值的基础上，为其股票带来额外收益。

综合上述分析，本文提出如下研究假设：

H1：气候变化治理力度加强能够提升新能源企业的股票收益。

三、研究设计

《巴黎协定》于2015年12月12日在第21届联合国气候变化大会上通过，2016年4月22日中国签署《巴黎协定》。加入《巴黎协定》是中国加强气候变化治理力度的重大标志性事件，本文运用事件研究和双重差分方法，考察该事件前后股票市场对新能源企业与非新能源企业的反应差异，分析气候变化治理力度加强对新能源企业股票收益的影响。

(一)样本选取与数据来源

本文以2015年沪深A股所有企业为初始研究样本，并对样本进行如下处理：(1)剔除金融行业样本；(2)剔除事件窗口期内日个股收益率缺失的企业样本；(3)剔除估计窗口少于30个交易日的企业样本；(4)剔除变量观测值缺失的样本，最终得到2228个观测值。为避免极端值影响，对连续变量进行上下1%的缩尾处理。

选择所有上市公司作为研究样本，原因在于以下三点：(1)本文的研究重点是国家加强气候变化治理力度能否引导投资者在股票市场上的投资行为，将资金配置到对环境和气候友好的新能源企业，提升新能源企业的股票收益，产生对新能源企业的奖励效应。投资者在股票市场上的投资对象是所有上市公司，资金配置也是在股票市场上所有企业中进行。要考察气候变化治理对投资者资金配置行为的影响，需要考察相对于股票市场上其他所有企业，新能源企业股票收益的变化，所以选择除新能源企业外的其他所有上市公司作为非新能源企业。(2)不论是单因素市场模型(CAPM)还是基于中国股票市场的四因素定价模型，均将市场因子RMt和(RMt-Rft)作为定价因子之一，则核心被解释变量累计超额收益率(CAR)包含企业相对于股票市场上所有上市公司能够获得的超额收益率。为了保持分析的一致性，研究样本也选择所有上市公司。(3)核心被解释变量累计超额收益率(CAR)本质上是定价模型的残差之和，仅采用新能源企业所在八大行业的企业样本量较少，回归模型拟合效果较差，研究结果易受极端个体值的影响，结论可信度不高。

核心解释变量是否为新能源企业(NewE)的数据通过在巨潮资讯网查阅企业年报手工搜集得到；每日无风险利率数据和基于中国股票市场的四因素定价模型中各因素组合的每日收益率数据，是从四因素模型的作者之一Robert F.Stambaugh的个人主页1下载获得，其他数据均来自CSMAR数据库。

(二)变量定义

1.被解释变量

被解释变量是企业在事件日附近的累计超额收益率(CAR)。2016年4月22日，中国正式加入《巴黎协定》，以当天作为事件日，分别采用单因素市场模型(CAPM)和基于中国股票市场的四因素定价模型(Liu et al.，2019)，计算事件窗口期的股票累计超额收益率。

单因素定价模型如下：

其中，Ri,t表示企业i在第t个交易日考虑现金红利再投资的日个股收益率，RMt表示第t个交易日采用流通市值加权平均法计算的考虑现金红利再投资的日市场收益率。将事件日前[-185,-6]共180个交易日作为估计窗口期，运用模型(1)对企业i估计窗口期的数据进行回归，估计出系数，代入模型(2)计算企业i在事件窗口期内每个交易日的超额收益率：

基于中国股票市场的四因素定价模型如下：

同时选取事件日当天、事件日和事件日后一个交易日、事件日和事件日后两个交易日作为事件窗口期，以保证研究结论的稳健性。对模型(2)和模型(4)计算出的超额收益率分别在事件窗口期内加总，得到企业i在事件日附近的累计超额收益率，分别命名为CAR1[0]、CAR1[0,1]、CAR1[0,2]和CAR2[0]、CAR2[0,1]、CAR2[0,2]。

2.解释变量

解释变量为是否是新能源企业(NewE)。如果是新能源企业，NewE取值为1；否则为0。界定企业是否为新能源企业的方式如下：参考周亚虹等(2015)的研究，新能源企业多属于电气机械和器材制造业、电力热力生产和供应业、通用设备制造业、专用设备制造业、计算机通信和其他电子设备制造业、非金属矿物制品业、汽车制造业、金属制品业等八大领域，通过查阅这些行业每家企业2015年的年报信息，将主营业务为光伏发电或光电产品制造、风力发电或风电产品制造、生物质发电、锂电池或铅酸蓄电池等电池制造、新能源汽车的上市公司列为新能源企业，将沪深A股其余所有上市公司列为非新能源企业。这里的非新能源企业并非与新能源企业相对的概念，而是指股票市场上除新能源企业之外的其他所有企业。

3.控制变量

参考沈洪涛和黄楠(2019)的研究，控制变量选取可能影响股票收益率的企业特征变量，具体变量定义见表1。

表1 变量定义

(三)模型设定

本文构建模型(5)进行回归分析，考察气候变化治理力度加强对新能源企业股票收益的影响。

被解释变量CAR表示企业在事件窗口期内的累计超额收益率，分别用CAR1[0]、CAR1[0,1]、CAR1[0,2]和CAR2[0]、CAR2[0,1]、CAR2[0,2]度量，其中，采用市场模型计算出的CAR表示为CAR1，采用基于中国股票市场的四因素定价模型计算出的CAR表示为CAR2。解释变量NewE表示企业是否为新能源企业的虚拟变量。X表示控制变量，均采用企业2015年年末的数据度量。μr为行业固定效应，θj为省份固定效应，ε代表误差项。NewE为核心解释变量，考察的是气候变化治理力度加强对新能源企业和非新能源企业股票收益影响的差异，如果γ1显著为正，则假设H1得以验证。

(四)描述性统计

表2为主要变量的描述性统计结果。根据Panel A的全样本描述性统计结果，样本企业在事件日附近累计超额收益率(CAR)的标准差均较大，虽然全样本企业CAR的均值和中位数均为负值，但Panel B显示新能源企业CAR的均值和中位数均为正值；NewE的均值为5.4%，意味着有5.4%的样本(120个观测值)为新能源企业。根据Panel B的组间均值和中位数差异检验结果，新能源企业CAR的均值和中位数都要高于非新能源企业，除CAR1[0,1]和CAR1[0,2]的中位数差异检验结果不显著外，新能源企业与非新能源企业的CAR均存在显著差异，初步验证了假设H1；此外，新能源企业与非新能源企业在规模、资产负债率和账面市值比方面也存在显著差异。

表2 变量的描述性统计结果

四、实证结果与分析

(一)基准回归

表3报告了基准回归结果，第(1)～(3)列的被解释变量为根据市场模型计算的累计超额收益率(CAR1)，第(4)～(6)列的被解释变量为基于中国股票市场的四因素定价模型计算的累计超额收益率(CAR2)，第(1)～(6)列均加入控制变量，并控制行业和省份固定效应。根据表3回归结果，除采用市场模型计算的CAR1[0,1]为被解释变量外，NewE的系数均显著为正；CAR1[0,1]为被解释变量时，虽然NewE的系数不显著，但t值已非常接近10%显著性水平。这说明气候变化治理力度加强提升了新能源企业的股票收益，假设H1得以验证。具体而言，与非新能源企业相比，在事件窗口期内，新能源企业股票的累计超额收益率平均要高出0.6%～0.9%。

(二)稳健性检验

1.排除碳密集型企业的影响

在气候变化治理力度加强的背景下，碳密集型企业面临更高的碳合规风险和成本。王嘉鑫和孙梦娜(2021)发现《巴黎协定》签署引发了股票市场对碳密集型企业的消极反应。为了减少气候变化治理力度加强时股票市场对新能源企业的积极反应仅仅是由于非新能源企业的股票收益下跌所致，而不是新能源企业股票收益提升的表现，本文剔除属于《2010年国民经济和社会发展统计公报》中六大高耗能行业的企业样本重新检验。回归结果如表4所示，剔除碳密集型企业样本后，NewE系数的显著性确实有所下降，但CAR[0]和CAR[0,2]为被解释变量时，NewE的系数仍然显著为正，说明排除了碳密集型企业股票收益下跌的影响后，相对于非新能源企业，气候变化治理力度加强仍然提升了新能源企业的股票收益。

表4 减少碳密集型企业股票收益下跌的影响

2.延长计算CAR的事件窗口期

事件研究法采用短期窗口计算累计超额收益率，能够测度股票市场投资者对于事件的实时反应，同时也能将其他事件对研究结论的干扰降至较低水平。但存在的弊端在于，如果股票价格在事件窗口期后发生了反转，则可能表明这种正相关关系仅在短期内存在。为了缓解这一问题，本文将计算CAR的事件窗口期延长到事件日后的第5个和第10个交易日。回归结果如表5所示，延长事件窗口期后，NewE的系数仍然显著为正。

表5 延长计算CAR的事件窗口期

3.倾向得分匹配

前文表2中Panel B的组间均值(和中位数)差异检验结果显示，新能源企业与非新能源企业在规模、资产负债率和账面市值比方面存在显著差异。为了排除研究结论是由两类企业间的系统性差异引起的，而非气候变化治理力度加强所致，本文采用PSM方法进行样本配对后重新检验。具体而言，以NewE为因变量，匹配变量选取模型(5)中所有控制变量及企业所属行业，采用可放回1:3最近邻匹配法进行样本配对，卡尺为0.01，用配对后的样本进一步回归。回归结果如表6所示，Panel A主要匹配变量的平衡性检验结果显示，匹配后新能源企业与非新能源企业在匹配变量方面均不存在显著差异；Panel B的配对后样本回归结果显示，NewE的系数均显著为正，说明两类企业间的特征差异并未对研究结论产生干扰。2

表6 PSM检验

4.减少行业层面遗漏变量的影响

考虑到不同行业之间存在显著特征差异，行业层面的遗漏变量可能会对研究结论产生干扰。为缓解这一问题的影响，本文选取6个行业层面的基本特征变量，加入模型(5)重新回归。6个行业层面的特征变量为：行业融资约束程度(IndSA，行业内所有企业SA指数3的中位数)、行业利润率(IndPM，行业内所有企业息税前利润与营业收入比值的中位数)、行业基金持股比例(IndFund，行业内所有企业基金持股比例的中位数)、行业集中度(HHI，行业内所有企业(营业收入/行业内所有企业营业收入)的平方和)、行业内的企业数量(Indnum，行业内企业数量的对数)、行业二氧化碳排放量(IndCO2，行业二氧化碳排放量的对数)。回归结果如表7所示，除第(2)列外NewE的系数均显著为正，与前文研究结论一致。

5.排除碳排放权交易政策的影响

2011年，国家发改委下发了《关于开展碳排放权交易试点工作的通知》，批准北京、天津、上海、重庆、广东、湖北和深圳7个省市开展碳排放权交易试点工作，2013—2014年，7个碳排放权交易市场先后正式启动，碳排放权交易试点政策正式实施。碳排放权交易试点政策的实施先于《巴黎协定》的签署，试点地区内企业的碳合规成本和碳减排收益与非试点地区存在系统性差异。沈洪涛和黄楠(2019)证实了碳排放权交易政策对企业股票收益的提升作用，《巴黎协定》的签署传递了我国加强气候变化治理力度的信号，投资者可能预期碳排放权交易政策对企业的积极影响会进一步放大，进而对试点地区企业给出积极的市场反应。为减少气候变化治理对新能源企业股票收益的积极影响是由碳排放权交易政策试点地区企业驱动的结果，本文剔除位于试点地区的企业样本后重新回归。回归结果如表8所示，除被解释变量为CAR[0,1]时NewE的系数不符合预期外(可能的原因是剔除碳排放权交易试点地区的企业样本后，样本量大幅减少，导致系数的统计显著性下降)，其他情况下，NewE的系数均显著为正，且系数值均大于对应的全样本回归系数。这表明气候变化治理力度加强时，在排除碳排放权交易政策的影响后，新能源企业的股票收益获得了更大幅度的提升。

6.排除共生性事件的影响

已有研究表明，股票市场会对企业发行绿色债券作出积极反应(Tang and Zhang，2020；Flammer，2021)。2015年底，国家发改委发布《绿色债券发行指引》，明确将新能源开发利用项目列为支持重点。为降低某些新能源企业发行绿色债券对《巴黎协定》签署事件窗口期内股票收益的影响，本文挑选出2016年所有发行绿色债券的上市公司，并设置虚拟变量GB，如果企业2016年发行过绿色债券，GB取值为1，否则为0。理论上，如果《巴黎协定》签署事件窗口期内新能源企业更高的股票收益是由企业发行绿色债券引起，那么控制GB变量以后NewE的系数将不再显著。回归结果如表9所示，NewE系数的大小和显著性没有发生实质性变化，说明企业发行绿色债券并未对结论产生干扰。

五、进一步分析

(一)作用机制分析

根据前文的理论分析，气候变化治理力度加强可能通过企业自身价值增长和投资者关注两种作用机制提升新能源企业的股票收益。如果股票收益的提升仅仅是由于短期的投资者关注、缺乏基本面价值的支撑，股票价格会在一段时间内发生反转(张继德等，2014)，气候变化治理难以对新能源企业发展和传统企业低碳转型起到真正的激励作用。参考江艇(2022)对作用机制分析的建议，并参考已有文献(毛其淋和王玥清，2023；周亚虹等，2023)的做法，本文通过考察气候变化治理力度加强对新能源企业的企业价值及投资者关注度的影响，从理论上分析中介变量与企业股票收益的因果关系，来检验本文的作用机制，并进一步比较两种作用机制的重要性。

1.企业价值增长机制

为检验价值增长机制是否成立，本文基于2013—2019年的企业数据，采用可在较大程度上缓解内生性问题的双重差分法进行检验。之所以选择这一样本期间，主要因为：(1)2019年是新冠疫情爆发前的最后一年，企业价值在疫情前后存在较大差异，故样本期间截至2019年。(2)《巴黎协定》在2016年签署，为保证事件年度前后年份数的一致性，故样本期间从2013年开始。同时，为了获得一个平衡样本，剔除2013年之后上市的企业样本。

本文运用模型(6)检验气候变化治理力度加强对新能源企业价值的影响：

其中，被解释变量为企业价值，分别用企业未来一期和未来两期的TobinQ度量，等于(期末股票总市值+期末负债的账面价值)/期末总资产的账面价值。核心解释变量为NewE×Post：对于NewE变量，如果属于新能源企业样本4，NewE取值为1，否则为0；对于Post变量，分别设置Post1和Post2，由于《巴黎协定》在2016年4月22日签署，Post1在2016年及之后取值为1，2016年之前取值为0；考虑到《巴黎协定》在2016年对企业的影响周期并非一整年，参考Liu and Lu(2015)，Post2在2016年取值为8/12，2016年之前取值为0，2016年之后取值为1。X表示控制变量，参考刘行和赵晓阳(2019)，控制企业规模(Size)、总资产回报率(Roa)、资产负债率(Lev)、第一大股东持股比例(Top1)、企业上市年限(Age)、两职合一(Dual，若董事长与总经理由同一人兼任，取值为1，否则为0)、企业性质(Soe，国有企业取值为1，否则为0)等变量。ηt表示年度固定效应，μr和θj分别表示行业固定效应和省份固定效应，ε为误差项。由于模型(6)已控制年度固定效应，故不再单独包含Post变量。

表10列示了企业价值增长机制检验结果，不论是以未来一期还是未来两期TobinQ作为被解释变量，NewE×Post的系数均显著为正，且以未来两期TobinQ为被解释变量时，NewE×Post系数的大小和显著性均高于以未来一期TobinQ为被解释变量时的系数。根据前文理论分析，企业价值越高，其股票能够获得的超额收益也就越高(方先明和那晋领，2020)。因此，上述结果说明气候变化治理力度加强后，新能源企业获得了价值提升，进而有助于推高其股票收益，验证了企业价值增长机制成立。

2.投资者关注机制

为验证投资者关注机制，本文参考周铭山等(2017)，采用百度指数5度量投资者对企业的关注程度(Attention)。百度搜索在中国的市场占有率处于行业领先位置，投资者买卖股票时可能通过百度搜索了解股票信息，利用百度指数反映投资者对股票的关注度具备合理性。如果投资者关注机制成立，预期气候变化治理力度加强时，投资者对新能源企业的搜索量将大幅增加。为验证这一预期，本文构建模型(7)如下：

其中，被解释变量为投资者关注度(Attention)，采用两种指标衡量，分别为：绝对搜索量(Attention[0,2])，等于《巴黎协定》签署后3天百度指数均值的对数；搜索量变化(AttentionDif)，等于《巴黎协定》签署后3天[0,2]与前3天[-3,-1]百度指数均值之差除以100。控制企业规模(Size)、总资产回报率(Roa)、账面市值比(BM)、企业年龄(Age)、现金比例(Cash，等于货币资金除以总资产)、第一大股东持股比例(Top1)、股票换手率(Turn，年度内流通股的日均换手率)、股票超额收益(AR，年度股票收益率与市场收益率之差)等变量，控制变量均使用2015年年末数据。此外，还控制行业和省份固定效应。

表11为投资者关注机制检验，结果显示，无论被解释变量为绝对搜索量Attention[0,2]，还是搜索量变化AttentionDif，NewE的系数均显著为正，表明气候变化治理力度加强时，投资者对新能源企业的关注增加。同时，理论分析表明，投资者关注度提高对企业股票收益具有积极影响(周铭山等，2017；王宇哲和赵静，2018)，验证了投资者关注机制成立。

表11 投资者关注机制检验

3.对价值增长机制和投资者关注机制的比较

在验证了企业价值增长机制和投资者关注机制成立后，本文通过考察加入《巴黎协定》前后新能源企业股票流动性的变化来比较这两种作用机制的重要性。如果企业价值增长机制的重要性强于投资者关注机制，则投资者更加倾向于持有而不是卖出股票，预期加入《巴黎协定》后新能源企业的股票流动性将降低；而投资者关注则会提高股票流动性，如果投资者关注机制的重要性强于企业价值增长机制，预期加入《巴黎协定》后新能源企业的股票流动性将提高。本文基于《巴黎协定》前后一年(2015—2017年)的数据，分别运用模型(8)和(9)检验《巴黎协定》前后新能源企业股票流动性的变化。之所以用短期样本期间检验气候变化治理对新能源企业股票流动性的影响，是考虑到影响股票流动性的因素较多，长期样本期间内股票流动性的变化可能不是由加入《巴黎协定》所引起的。为保证样本平衡性，剔除2015年之后上市的企业样本；同时，为缓解企业转为新能源企业可能导致的内生性问题对结论产生干扰，剔除2015年之后进入新能源行业的新能源企业样本。

模型(8)和(9)分别如下：

模型(8)和(9)的被解释变量Liqd表示股票流动性，参考Amihud(2002)，首先计算股票的非流动性Illiq：

其中，Di,t表示企业i在第t年度的交易日天数，Reti,t,d表示企业i在第t年度第d个交易日考虑现金红利再投资的个股收益率，Vi,t,d表示企业i在第t年度第d个交易日的个股交易金额，单位为百万元。为保证度量指标简单易懂，对非流动性指标取相反数作为流动性指标的度量，Liqd=-Illiq，Liqd越大表示股票的流动性越高。NewE的定义与模型(6)一致。对于Post变量，分别设置Post1和Post2，Post1在2016年及之后取值为1，2016年之前取值为0；Post2在2016年取值为8/12，2016年之前取值为0，2016年之后取值为1。X表示控制变量，参考吴非等(2021)，控制企业规模(Size)、第一大股东持股比例(Top1)、总资产回报率(Roa)、账面市值比(BM)、股票收益率的波动性(Stdret，等于股票月收益率的年度标准差)、企业年龄(Age)、现金比例(Cash)、审计意见(Audit，会计师事务所对企业年报出具标准无保留意见取0，否则取1)等变量。还控制了行业和省份固定效应，因模型中包含Post变量，不再控制年度固定效应。

模型(8)针对新能源企业样本单独回归，核心解释变量为Post，γ1表示《巴黎协定》签署前后新能源企业股票流动性的变化。为了避免模型(8)观测到的结果是由于《巴黎协定》签署年度所有企业的股票流动性都发生了变化所致，模型(9)进一步运用双重差分法，考察相对非新能源企业，新能源企业在《巴黎协定》签署后股票流动性的变化，NewE×Post为核心解释变量，重点关注系数γ1。如果模型(8)和模型(9)中的γ1均显著为负，说明《巴黎协定》签署后新能源企业的股票流动性降低，投资者看好新能源企业的价值增长潜质，企业价值增长机制的重要性强于投资者关注机制，反之则反是。

表12为价值增长机制与投资者关注机制比较的结果，第(1)(2)列单独以新能源企业为样本，第(3)(4)列以所有企业为样本；除第(1)列的Post1变量系数不符合预期外，第(2)列的Post2变量、第(3)列的NewE×Post1变量及第(4)列的NewE×Post2变量系数均显著为负，表明气候变化治理力度加强后，新能源企业的股票流动性降低，企业价值增长机制的重要性强于投资者关注机制。

表12 对价值增长机制与投资者关注机制的比较

(二)异质性分析

本文进一步从秦岭-淮河一线南北两侧、行业竞争度、企业议价能力及产权性质四个方面，在地区、行业及企业三个维度分析气候变化治理力度加强对新能源企业股票收益的异质性影响。

1.秦岭-淮河一线南北两侧的差异性影响

Chen et al.(2013)指出，由于中国秦岭-淮河一线以北地区实行集体供暖，导致北方地区的空气质量远远差于南方地区，给北方居民的身体健康造成危害。气候变化治理通过限制使用煤炭等化石能源、提高新能源等非化石能源的使用比例，严格控制CO2等温室气体的排放，有助于改善秦岭-淮河一线以北地区的空气质量状况。因此，预期气候变化治理力度加强对北方地区的益处更大，社会公众对发展新能源产业的支持程度更高，新能源企业股票收益能够获得更大幅度的提升。

为验证这一预期，本文将模型(5)中的NewE变量分解为两个虚拟变量NEnorth和NEsouth6，如果企业为新能源企业并且地处秦岭-淮河一线以北地区，NEnorth取值为1，否则取值为0；如果企业为新能源企业并且地处秦岭-淮河一线以南地区，NEsouth取值为1，否则取值为0。将NEnorth和NEsouth同时放入模型(5)进行回归，结果如表13所示，NEnorth的系数均显著为正，且都大于NEsouth的系数，说明气候变化治理力度加强对北方地区新能源企业股票收益的提升幅度更大。

表13 基于秦岭-淮河一线南北两侧的差异性影响

2.行业竞争度的差异性影响

在不同市场竞争度的行业中，气候变化治理力度加强对新能源企业股票收益的影响也存在差异，原因如下：一方面，气候变化治理通过对新能源产业的政策支持及碳排放规制，可提高新能源产品相对传统产品的竞争力，进而影响终端产品消费市场。在竞争度高的行业，新能源产品能够更有效率地替代传统产品，气候变化治理力度加强时，新能源企业更有可能从中获利。另一方面，高竞争度行业的资源分配由市场决定，气候变化治理引发企业负外部性成本内部化，市场竞争更能体现新能源企业的环境和社会效益，帮助新能源企业积累更多社会资本，提高自身价值。

为验证这一预期，本文将模型(5)中的NewE变量分解为两个虚拟变量NEhighC和NElowC。参考胡珺等(2020)方法，行业竞争度指标根据行业管制程度测量，管制行业的竞争度较低，管制行业包括采掘、石油、化学、塑胶、塑料、金属、非金属、电力煤气及水的生产和供应、交通运输、仓储、信息技术行业。如果企业为新能源企业并且处于非管制行业，NEhighC取值为1，否则为0；如果企业为新能源企业并且处于管制行业，NElowC取值为1，否则为0。将NEhighC和NElowC同时放入模型(5)中进行回归，结果见表14，NEhighC的系数均显著为正，NElowC的系数均不显著，表明气候变化治理力度加强时，处于高竞争度行业的新能源企业股票收益的提升幅度更大。

表14 基于行业竞争度的差异性影响

3.议价能力的差异性影响

前文理论分析认为，气候变化治理力度加强使得新能源企业的正外部性得以体现，有助于其赢得供应商和客户等利益相关者的支持，为企业带来潜在经济利益，对企业股票收益产生积极影响。理论上，对于议价能力较弱的新能源企业，气候变化治理力度加强对其股票收益的提升作用更大，因为这些企业在供应链关系中长期处于被动地位，更有可能从供应商和客户等利益相关者的支持中获利。

为此，本文将NewE变量分解为NEhtc和NEltc两个变量，同时放入模型(5)中回归。企业的净商业信用反映企业在与供应商和客户关系中的综合议价能力，其值越大说明企业在供应链中的议价能力越强(魏志华和朱彩云，2019)。其中，净商业信用=(应付账款-应收账款)/总资产。如果企业是新能源企业，且2015年该企业的净商业信用大于所有新能源企业净商业信用的中位数，NEhtc取值为1，否则为0；如果企业是新能源企业，且2015年该企业的净商业信用小于所有新能源企业净商业信用的中位数，NEltc取值为1，否则为0。回归结果如表15所示，NEltc的系数显著为正，而NEhtc的系数并不显著，表明气候变化治理力度加强对新能源企业股票收益的积极影响主要存在于议价能力较弱的企业。

表15 基于议价能力的差异性影响

4.产权性质的差异性影响

基于前文的理论分析，气候变化治理力度加强的大背景下，政府推出一系列支持新能源产业高质量发展的政策，新能源企业将享受到更多政策福利，有助于提升企业经济利益，为其获得更高股票收益提供基本面价值支撑。按照这一逻辑，预期气候变化治理力度加强对新能源企业股票收益的积极影响主要发生在非国有企业，原因如下：首先，相比国有企业，非国有企业受到政府扶持的程度低，气候变化治理力度加强给予新能源企业的政策福利对于非国有企业来说边际贡献更高。其次，新能源企业具有资金和技术密集的特征，充足的现金流是企业高质量发展的基础。非国有企业长期受到融资约束限制，气候变化治理力度加强以后，政府为新能源产品和技术创新提供更多信贷、补贴和债券资金支持，能在更大程度上缓解非国有新能源企业发展过程中的资金短缺问题。

为验证上述预期，本文将模型(5)中的NewE变量分解为NEsoe和NEnsoe两个变量。如果企业是国有新能源企业，NEsoe取值为1，否则取值为0；如果企业是非国有新能源企业，NEnsoe取值为1，否则取值为0。将NEsoe和NEnsoe同时放入模型(5)中回归，结果如表16所示，NEnsoe的系数均显著为正，而NEsoe的系数只在CAR[0]为被解释变量时显著为正，其余列均不显著，说明气候变化治理力度加强对非国有新能源企业股票收益的提升作用更大。

表16 基于产权性质的差异性影响

六、结论与启示

签署《巴黎协定》对于中国开展气候变化治理行动具有里程碑式意义，发展新能源产业对达成《巴黎协定》框架下中国提出的国家自主碳减排贡献目标具有重要作用。基于此，本文运用事件研究法，通过观察《巴黎协定》签署后股票市场对新能源企业的反应，考察气候变化治理力度加强能否对企业的低碳转型起到激励作用。研究发现，相比非新能源企业，气候变化治理力度加强时新能源企业的股票收益显著提升。作用机制分析发现，气候变化治理力度加强通过提升企业价值和提高投资者关注度这两种作用机制，对新能源企业股票收益产生积极影响，并且企业价值增长机制的重要性强于投资者关注机制。异质性分析发现，气候变化治理力度加强对新能源企业股票收益的奖励效应在秦岭-淮河一线以北地区、高竞争度行业、议价能力较弱的企业以及非国有企业中更为显著。

上述研究结论具有如下政策启示：

第一，气候变化治理对新能源产业发展的政策红利需落到实处。政府可以向社会公众发出明确的政策信号，让投资者真正认识到新能源企业价值增长的潜力，如果相关政策执行不到位，投资者对新能源企业股票的投资积极性可能会消减。

第二，推进企业新能源业务收入披露标准化。建议要求企业在年报中营业收入构成部分单设新能源业务收入合计金额及占营业收入的比重一栏，并将新能源业务收入纳入审计范围，保证企业新能源业务收入的透明度和准确性，以便投资者更加准确地识别企业的新能源属性，从而精准地将资金配置到新能源产业领域，激励企业开拓新能源业务。

第三，遵循差异化原则，在不同地区和行业开展具有中国特色的气候变化治理实践。对于空气质量较好的南方地区，气候变化治理对新能源企业股票收益的提升作用有限，政府应该更加主动和及时地披露气候变化相关信息，让更多社会公众认识到全球气候变暖形势的严峻性和发展新能源产业的必要性，引导投资者持续关注新能源企业。处于低竞争度行业的企业受气候变化治理影响较小，考虑到低竞争度行业往往受到政府管制，碳合规成本向产品市场转移的可能性较低，难以在市场竞争中体现新能源企业的正外部性优势，政府可以在适当放松行业管制的同时加大对低竞争度行业新能源企业的扶持力度，弥补其在市场竞争中的劣势。

第四，气候变化治理力度加强对新能源企业股票收益的积极影响在议价能力较弱的企业及非国有企业更加显著，表明股票市场对国家气候变化治理政策的反应有助于缓解不同市场地位及不同产权性质新能源企业资源分配不均的局面，政府与社会公众共同开展气候变化治理实践有助于实现新能源产业的均衡、高质量发展。 ■

[基金项目：教育部人文社会科学研究项目“环保产业政策与企业环保投资研究：动机、机制与影响后果”(批准号：20YJA630026)]

注释

1.https://finance.wharton.upenn.edu/～stambaug/。

2.除倾向得分匹配法之外，本文进一步采用熵平衡法消除新能源企业与非新能源企业间的系统性差异，协变量选取模型(5)中所有控制变量以及企业所属行业，研究结论依然稳健。

3.已有衡量融资约束的指标如KZ、WW指数使用杠杆率、股利支付率等变量构建，用这些指标度量企业融资约束可能存在严重的内生性问题，而SA指数的构建仅包括企业规模和年龄两个变量，缓解了内生性的干扰。参考刘莉亚等(2015)，SA指数的具体计算方法为：SA=|0.737×size+0.043×size20.04×age|，其中，size=ln(企业总资产/1000000)，企业总资产单位为元，age为企业的上市年限。

4.数据搜集方式如下：通过查阅八大行业每家企业2013—2019年的年报信息，识别出主营业务为光伏发电或光电产品制造、风力发电或风电产品制造、生物质发电、锂电池或铅酸蓄电池等电池制造、新能源汽车的上市公司，将其中新能源业务收入占营业收入比重达到10%左右的企业列为新能源企业，并核实了每家新能源企业进入新能源行业的年份，将企业进入新能源行业之后的样本归为新能源企业样本，企业进入新能源行业之前的样本归为非新能源企业样本，同时将沪深A股其余所有上市公司的样本归为非新能源企业样本。

5.数据通过百度指数网站手工搜集，具体搜集方法为：在百度指数网站输入股票简称，然后自定义时间段，获得该时段内百度指数的整体日平均值。

6.样本中位于北方地区的新能源企业有31家，位于南方地区的新能源企业有89家。