同行 “双碳”政策感知对企业创新绩效的影响研究

张雪峰，王 星，袁贵博，玄兆辉

(1.北方工业大学经济管理学院，北京 100144；2.中国科学技术发展战略研究院，北京 100038)

0 引言

2020年中国正式提出 “双碳”目标，宣布中国将力争于2030年前实现碳达峰，2060年前实现碳中和。科技创新是维持经济发展和实现 “双碳”目标的关键支撑，作为碳排放和技术创新的微观个体，企业既是 “双碳”政策重点规制的对象，也是技术创新主体，如何充分调动企业实现技术创新，进而实现科技减碳成为亟需研究的问题。

企业作为创新战略体系的主体之一，是实现经济高质量发展的关键驱动力。学界开展了大量关于环境政策影响企业的研究，前人对该问题的研究有两种截然相反的观点：大部分学者认可环境政策引导企业进行技术创新，一方面，部分研究[1-3]认为低碳城市试点政策对于企业技术创新有推动作用；另一方面，部分研究[4-6]认为碳排放权交易政策促进企业技术创新，也存在部分研究[7-8]认为碳排放权交易政策没有提升企业创新。此外，何彦妮[9]从企业创新方式出发，指出 “双碳”政策更多是促进企业实质性创新。综上，大多数研究认可环境政策引导企业实现科技创新，进而实现科技减碳，但也有部分研究提出相反观点，说明这一问题仍需进一步讨论。

企业创新绩效不仅容易受到来自政策的影响，还受到来自同行企业的影响，众多学者研究了同行效应对企业创新的影响，大部分研究[10-14]认可同行创新行为能够促进企业创新。此外，李畅等[15]提出相反观点，认为同行企业的社会责任水平抑制了私营企业技术创新投入。

随着文本可获得性和文本分析技术的不断提升，越来越多的环境研究开始使用文本挖掘技术，不断拓宽环境研究边界。陈安琪等[16]提出 “地方政府环境重视度”概念，提出地方环境的改善可以被 “地方政府环境重视度”解释；赵景华等[17]也采用文本挖掘技术测算出 “领导人注意力”，认为 “领导人注意力”可以显著影响地区碳排放；Sautner等[18]测算公司 “气候变化暴露”，指出该指标可以很好地解释企业绿色创新绩效的上升；Heo[19]延续使用 “气候变化暴露”指标分析了对企业现金持有和风险溢价的影响。

综合上述文献回顾，前人分析了 “双碳”政策对企业创新的影响，认可同行效应在企业创新中存在，这是否意味着 “双碳”政策能够通过同行效应从行业传递到企业，进而充分调动企业创新的主观能动性？为了解决这一难题，基于前人研究[20-21]提出的绿色政策感知，结合 “双碳”战略背景，本文提出 “双碳”政策感知概念，即研究对象对于 “双碳”政策信息的感知程度。 “双碳”问题由政府首倡，出于资本逐利的考虑，环境治理并不是企业经营管理目标，因此，公司年报核心部分中 “双碳”关键词的出现意味着公司受到政府 “双碳”政策引导，体现了公司对 “双碳”政策等环境政策信息的感知程度。区别于前人的问卷调查方法[20-21]，本文使用文本挖掘技术对中国上市公司同行 “双碳”政策感知进行测算，增加研究样本，提升研究普适性。文本数据与经济类研究结合需要考察该信息对于经济问题的解释能力[22]。在提出 “双碳”政策感知这一概念后，本文验证了同行 “双碳”政策感知对于企业创新绩效和绿色创新绩效存在很强的解释力度。本文边际贡献在于从 《2030年前碳达峰行动方案》筛选出能够刻画企业感知 “双碳”政策的词典，并发现 “双碳”感知能够在行业内传递，进而提高企业创新绩效，通过进一步分析发现 “双碳”感知影响企业创新机制和路径，为凝聚 “双碳”共识和提升企业创新绩效水平提供经验支撑和政策建议。

1 同行 “双碳”政策感知对企业创新绩效影响的相关假设

在 “双碳”政策背景下，企业对国家减碳工作尤为重要[23]，由于中国独特的经济体制，企业在生产经营过程中，需要重点关注政府政策方向。在 “双碳”目标下，企业需要重点感知政府 “双碳”领域的信息，并进行应对，例如政府实施碳配额管制，引导企业参加碳交易[24]。不同企业对于政策信息的感知程度存在明显差距，杨鑫瑶等[25]认为处于行业领导地位企业拥有更有价值的内幕信息。此外，国有企业对于捕捉政策信息存在明显优势。根据竞争理论，对于理性决策者，模仿成功竞争者是最优战略[26]。减碳政策会给企业造成更多约束，增加成本负担[27]， “双碳”政策带来的成本负担会导致企业减产，进而引发失业冲击[28]，也有可能引导企业采取切实可行的科技创新[29]。从长远看，实现 “双碳”目标主要靠科技储备，而科技储备与企业技术创新水平息息相关[30-32]。在竞争理论驱动下，企业受到同行企业影响，行业共识引导企业采取相似行动。

在 “1+N” “双碳”政策体系下，感知和顺应政策成为企业重要发展契机，而同行 “双碳”政策感知为企业提供了明确的政策方向。提升科技储备，不仅能够降低企业碳排放水平，还能够在竞争压力下，赢得主动和优势[33]。根据波特假说，环境治理政策虽然增加了企业成本，但也会激励企业进行科技创新[34]。此外，魏丽莉等[35]指出中国减碳政策会提高企业绿色创新水平。综上，提出假设H1：同行 “双碳”政策感知能够显著提升企业创新绩效产出，并且也会提高企业绿色创新水平。

“双碳”政策感知，本质上是企业对政府 “双碳”政策信号的获取程度。企业在感知 “双碳”信息后，依据现有掌握信息，对政府 “双碳”政策进行剖析，并做出相应决策动作，最终在信息披露中体现[36]。对企业而言，政府出台的政策会对企业经济发展环境和生产经营状况产生深远影响[37]，由于目前中国市场环境和政策不确定性大，企业准确判断政策动向难度增加，使得研发决策需要更多信息支撑，同行企业决策行为可以提供有益参考[38]。从竞相模仿的同行效应角度出发，企业会模仿同行领先者行为[39]，以同行领先者为模仿对象。综上，提出假设H2：同行 “双碳”政策感知能够提高企业的 “双碳”政策感知。

2016年，中国正式加入 《巴黎协定》，成为协定缔约方之一。加入 《巴黎协定》对企业碳减排发展有重要导向作用，为未来几十年全球努力指明了方向，是中国实现 “双碳”目标关键的外部环境。一方面，加入 《巴黎协定》推动了国内碳减排发展[40]；另一方面， 《巴黎协定》的签订引导企业更加注重气候问题[19]，同时赋予碳减排更高的价值[41-42]。企业一旦掌握碳减排技术就意味着掌握发展优势，所以在感知到同行 “双碳”信息时，为了提高垄断带来的利润，企业将会增加创新投入，提升创新绩效。综上，提出假设H3：加入 《巴黎协定》显著提高了同行 “双碳”政策感知对企业创新绩效产出的影响。

由于行业间排放量存在巨大差异，不同行业企业在感知 “双碳”信息后采取的行动也存在差异。相较于其他行业，高碳排放行业产业规模和固定投资规模更大，技术设备更新成本更高，这使得高碳排放行业技术升级缺乏动力[43]。低碳技术研发过程需要巨大资金支持[44]且面临一定风险。因此，高排放行业企业受到同行 “双碳”政策信息的感知影响，会倾向于从减产角度来实现碳减排要求。综上，提出假设H4：碳排放越高的行业，同行 “双碳”政策感知对企业创新绩效促进效应越小。

基于上述4个假设绘制影响机制图，如图1所示。其中，最重要的假设H1用实线表示，其余3个机制分析假设用虚线表示。

图1 同行 “双碳”政策感知对企业创新影响机制

2 同行 “双碳”政策感知对于企业创新促进效应的实证检验

2.1 同行 “双碳”政策感知的测算

研究关键在于刻画同行 “双碳”政策感知，前人研究中常用文本挖掘分析同行效应[10]和政策感知[45]，本文使用词典法测算同行 “双碳”政策感知，行业分类采用证监会2012年提出的 《上市公司行业分类指引》。计算公式为：

(1)

式中，keykt是t时期k公司文本中出现关键词词频，m是本行业的公司个数，排除i公司自身后，求出p行业内部其他企业关键词对数值的平均值，得到排除企业自身同行 “双碳”政策感知变量Feeling_indit。使用文本是上市公司年报中管理层讨论与分析章节 (MD&A)，相比其他部分，MD&A中关于企业发展方向的信息含量更高，与企业决策联系更加紧密，能够更好地分析企业对于政策的感知。

词典法文本挖掘效果取决于词典选取客观性和准确性，为了克服主观选词造成的偏误，本文采用 《2030年前碳达峰行动方案》政策文件作为选词依据，将该政策文件进行分词、停词和词频统计等操作，并选出出现次数大于10的词，手工选取符合碳排放问题的关键词组成词典，词典构成见表1。

表1 同行 “双碳”政策感知词典

2.2 同行 “双碳”政策感知影响企业创新的实证模型设定

首先采用分仓散点图在直观上展示同行 “双碳”政策感知和专利申请量之间的关系，并拟合一次曲线，如图2所示。图2中的横坐标是同行 “双碳”政策感知，纵坐标是专利申请量对数值，可以清晰直观地发现随着同行 “双碳”政策感知提高，企业研发专利申请量也会稳步上升。

图2 同行 “双碳”政策感知与研发专利申请量的分仓散点图和拟合图

本文使用双向固定面板效应模型检验同行 “双碳”政策感知对企业创新的影响，研究关注点在创新产出端，考虑到专利申请到获取之间充满不确定性，现有研究多使用专利申请数量代理企业创新绩效[46-47]，基准回归中被解释变量为专利申请量，在稳健性检验中采用研发投入强度和专利获取量进行检验。模型设定如下：

Patentit+1=β0+β1Feeling_indit+θXit+μi+πt+εit

(2)

在基准回归阶段，采用式 (2)检验同行 “双碳”政策感知对于企业创新影响，其中Patentit+1是企业专利申请量，Feeling_indit是由式 (1)测出的同行 “双碳”政策感知，Xit是控制变量向量，μi是个体固定效应、πt是时间固定效应，考虑到研发行为具有一定时滞性，所以将被解释变量延后1期。

2.3 变量选取与数据来源

为了缓解遗漏变量偏误，基于相关文献研究，控制变量选取如下：企业规模、年龄、性质、营业利润、增长性和流动性等[48-49]，考虑到企业负债情况和市场业绩也会影响企业研发绩效，因此进行控制。研发行为由两个变量来衡量：一方面使用申请数量，其估计出的系数最贴合研究问题；另一方面采用申请数量对数值，将专利申请数量作为计数数据，直接估计会产生一定程度的偏差，但是出于对固定效应综合考虑，基准回归并未使用负二项模型，之后会在稳健性中采用负二项回归进行补充检验。被解释变量、核心解释变量和控制变量等名称、含义和计算方式见表2。

表2 变量定义

研究涉及的文本数据来自CNRDS数据库，公司财务数据来自CSMAR数据库，本文选取2001—2021年A股上市公司作为研究样本，并去除金融行业和特殊处理企业，为减少离群值对于估计结果影响，对所有连续变量在1%和99%分位数上进行缩尾处理，描述性统计见表3。

表3 描述性统计表

2.4 基准回归结果

回归结果见表4，其中列 (1) (2)被解释变量为专利申请数量，列 (3) (4)是申请量对数值，4列结果方向一致，均验证了假设1。可以看出，无论是专利申请量还是对数值，同行 “双碳”政策感知对于行业内部企业存在明显的创新拉动效应。

表4 基准回归

2.5 分专利类型的进一步讨论

基准回归中分析了同行 “双碳”政策感知对企业专利申请量影响，为了更好地证明同行 “双碳”政策感知提升了企业创新绩效水平，采用两个维度对专利进行细分：第一个维度是发明专利、实用新型专利和外观设计专利；第二个维度是绿色专利和非绿色专利。在第一个维度中，科技含量和难度最高的是发明专利，发明专利数量也常被用于衡量研发质量[50]。对专利进行分类型讨论，Invention、Application和Design分别对应创新发明、应用新型和外观设计专利。

表5估计结果验证了前文提出的假设，同行“双碳”政策感知对于企业专利申请量提升主要集中在创新发明专利，对于其他类型专利没有显著影响。这说明同行 “双碳”政策感知会提高企业发明专利申请量，不仅增加企业创新数量，也提升了创新质量。此外，从第二个维度将专利分为绿色专利和非绿色专利，绿色专利是为了应对气候变化而提出概念，与 “双碳”政策感知连接更加紧密，考虑到申请量与获取量之间存在差异，纳入绿色专利申请量Patent_g和绿色专利获取量Patent_g1作为被解释变量。

表5 创新发明、应用新型和外观设计专利回归

表6在被解释变量下方标注了相对时间维度，列 (1) (2)相比 (3) (4)滞后1期，所以回归样本量相对更多，说明同行 “双碳”政策感知能够显著提升企业下一期的绿色专利申请量，进而影响下下一期的绿色专利获取量，增强企业应对气候问题科技水平，验证了假设1。

表6 绿色专利申请量和获取量回归

2.6 考虑内生性的估计结果

采用同行 “双碳”政策感知解释企业层级的创新行为可以规避双向因果问题，但依然可能存在其他方面导致的内生性问题，因此使用工具变量法 (IV)来进行修正。本文采用两个工具变量对内生性进行缓解：从行业特征和政府治理层面各选取一个工具变量，分别是行业排放份额IVD和政府造林总面积Tree，工具变量数据来自CEADs数据库和EPS数据库。行业排放份额IVD采用2000年的行业碳排放份额占比衡量，参考孙传旺等[51]和孙晓华等[52]的研究，将其乘以时间虚拟变量得到工具变量IVD；政府造林总面积Tree由各省 (市、区)环境造林总面积的对数值来衡量。一方面，行业排放份额和政府造林总面积两者满足相关性条件，行业排放份额更高行业更容易受到减碳政策影响，进而产生更高 “双碳”政策感知。此外，植树造林属于 “双碳”目标实现过程中的重要手段[53]，植树造林体现出政府对碳排放问题的重视程度，政府重视程度提高也意味着当地企业 “双碳”政策感知上升。另一方面，行业排放份额和政府造林总面积都不处于企业自身决策系统内，满足外生性假设。

表7中列 (1)是第一阶段的估计结果，列 (2) (3)是最终结果。两个工具变量均对核心解释变量产生显著性影响，且方向与理论预期一致。工具变量修正估计结果和前文一致，通过了对假设1的检验。表7报告了工具变量相关检验统计量，LM统计量、F统计量和Hansen J统计量证明了所使用工具变量的有效性。

表7 广义矩估计回归

2.7 其他稳健性检验

(1)更换核同行 “双碳”政策感知测算方式。前文测算同行 “双碳”政策感知使用式 (1)计算，常见文本数据测量方式还有词频占比[54]，这里使用关键词词频占比重新测度 “双碳”政策感知，具体公式为：

(3)

其中，n为当前文本分词、停词后的词数，其余字母含义和式 (1)相同。

回归结果见表8。表8中的结果和前文一致，证明这种创新拉动效应与同行 “双碳”政策感知强度测量方式无关，验证了前文实证结果的稳健性。

表8 更换核心解释变量测算方法回归结果

(2)更换研发绩效测算方式。考虑到企业研发周期，基准回归选取了专利申请量来衡量企业创新水平，除此之外还有研发经费投入占比和专利获得量可以衡量企业创新绩效情况。使用当期研发投入占比和提前2期的专利授权量作为被解释变量，样本量与上文相比有所变动。回归结果见表9。表9中的结果证明假设1成立不会因为被解释变量衡量方法改变而变化，证明了基准回归稳健性，并指出同行 “双碳”政策感知能够促进当期企业研发，增加下期企业专利申请，进而提高最后专利获取数量，完整分析企业整个创新活动链条。

表9 研发强度和专利获取量回归结果

(3)更换模型设定。被解释变量属于计数变量，在基准回归中为缓解不可观测遗漏变量问题，所以采用其对数值作为被解释变量，并进行双向固定。这里将模型更改为适合计数变量的负二项模型进行稳健性检验，并且由于专利申请数量出现大量零值，所以也使用零膨胀负二项回归进行检验。回归结果见表10。表10中列 (1) (2)报告了负二项回归的结果，列 (3) (4)是零膨胀负二项的结果，系数估计方向与前文一致，且显著性水平很高。此外，alpha的对数值佐证了模型设定的正确性。

表10 负二项和零膨胀负二项回归结果

3 同行 “双碳”政策感知对于企业创新拉动影响机制分析

前文验证了同行中其他公司 “双碳”政策感知增加可显著增加本公司减碳的科技储备。在机制方面提出假设2、假设3和假设4，假设2认为同行 “双碳”政策感知对于企业创新促进效应的作用渠道主要在于同行 “双碳”政策感知传递到企业自身；假设3和假设4则讨论了同行 “双碳”政策感知创新促进效应的外部调节和内部调节效应。

3.1 同行 “双碳”政策感知对于企业 “双碳”政策感知的传递渠道

企业作为决策个体，同行 “双碳”政策感知是否会传递到企业是本文需要验证的重要渠道，该渠道能够补齐同行 “双碳”政策感知的影响链条。回归结果见表11。表11中Feeling是以对数值为计算方式的公司自身 “双碳”政策感知强度，列 (1) (2)是同行 “双碳”政策感知对企业当期 “双碳”政策感知影响，列 (3) (4)是同行 “双碳”政策感知对企业下一期 “双碳”政策感知影响。表11验证了假设2，证明了模仿动机和同行效应在减碳问题中存在，补充了从同行 “双碳”政策感知到企业创新绩效的影响链条。

表11 同行 “双碳”政策感知对企业 “双碳”政策感知回归结果

3.2 同行 “双碳”政策感知促进企业创新的调节效应分析

在调节效应检验阶段，分别使用政策变量和行业特征分类变量进行验证。首先是政策变量，根据 《巴黎协定》签署年份为界，定义Post变量为时间上虚拟变量，在 《巴黎协定》签署后定义为1，其余为0。其次是区分高排放行业，因为电力、热力、燃气及水生产和供应业行业碳排放量极高，所以定义该行业为高污染行业，定义High变量在高排放行业设为1，其余为0。回归结果见表12。结合表12结果，从同行 “双碳”政策感知与政策虚拟变量交互项系数看， 《巴黎协定》是 “双碳”政策感知创新拉动效应显著的正向调节变量，验证了假设3。表12中列 (3) (4)验证了假设4。这说明在高排放行业内部，同行 “双碳”政策感知对于企业自身创新拉动效应并不明显。

表12 巴黎协定和高排放行业的调节效应回归结果

考虑到中国市场经济体制特征，一方面，国有企业对于捕捉政策信息存在明显优势[25]，另一方面，国有企业也通常有更高社会义务和社会责任[55]，因此在面临减碳压力时也会采取差异化决策，将国有企业也作为调节变量进行验证；最后，因为脆弱行业因为拥有大量长期资产，往往容易受到气候问题影响，定义食品、运输和石油等采矿业为脆弱行业[19]，定义Vulnerable为衡量行业是否为脆弱行业的虚拟变量。回归结果见表13。表13中列 (1) (2)表示国有企业变量调节效应显著为正，因为国有企业特殊的社会义务、社会责任和信息优势，创新绩效提升更大。列 (3) (4)表示脆弱行业调节效应显著为负，说明相比于其他行业，脆弱行业创新绩效效果提升较差。

表13 国有企业和脆弱行业的调节效应回归结果

4 结论与展望

为了检验凝聚 “双碳”行业共识是否能够有效提高企业创新的主观能动性，本研究首先通过文本挖掘方法测算同行 “双碳”政策感知，然后定量分析同行 “双碳”政策感知对企业研发绩效的促进作用，并且在经过多项稳健性检验后结果依然显著，最后通过机制分析探索同行 “双碳”政策感知影响企业创新的作用方式。

本文得到以下结论：①同行 “双碳”政策感知能够显著提升企业的创新绩效，具体表现为可以提高企业研发强度、专利申请量和获取量，也作用于发明专利和绿色专利；②同行 “双碳”政策感知影响企业创新绩效的关键渠道在于 “双碳”政策感知从行业传递到企业；③ “双碳”政策感知影响企业创新绩效的正向调节变量有政策外部环境和企业国有性质，负向调节变量有高排放行业和脆弱行业性质。

本文得到以下启示：①确保行业共识的形成是促进企业科技减碳的核心，政府需要精准补贴或激励行业中敢于吃螃蟹的企业，引导行业共识的出现，并且不断提高政策的透明度，提升政府的服务意识，进而提升行业共识，最终实现科技支撑 “双碳”目标的实现。②政策引导和补贴仍是促进企业科技创新的关键手段，因为外部环境和行业特征调节效应的存在，实现 “双碳”目标需要加强国际合作共享；对于重污染和脆弱行业，技术创新的机会成本更大，需要政府定向补贴和扶持；对于非国有企业和其他难以准确感知政策信息的企业，需要政府提升政策透明程度，加强政策解读，降低政企之间的鸿沟。