气候政策不确定性与企业全要素生产率

文章来源:IIGF张广逍2023-11-15 12:58

原文标题:Climate policy uncertainty and firm-level total factor productivity: Evidence from China

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原文作者:Xiaohang Ren, Xiao Zhang, Cheng Yan, Giray Gozgor

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发表期刊:Energy Economics

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关键词:气候政策不确定性 气候变化全要素生产率中国

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一、研究问题 本`文@内-容-来-自;中_国_碳排0放_交-易=网 t an pa ifa ng . c om

气候变化带来的不确定性促使各国政府制定相应的气候政策来规范行业。政策风险也会影响能源消费与经济发展的关系。特别是,气候政策不确定性(CPU)对制造业和生产行业具有重大影响,因为它会影响生产和运营流程。目前关于气候政策不确定性(CPU)如何影响企业全要素生产率的研究(TFP)很少。本研究旨在探讨CPU对中国企业层面TFP的影响。 本文`内-容-来-自;中_国_碳_交^易=网 tan pa i fa ng . c om

具体而言,本文利用2009至2020年中国A股采矿业、制造业、能源生产和供应业的2605家上市公司,考察了气候政策不确定性(CPU)与企业层面全要素生产率(TFP)之间的关系。主要发现如下:首先,CPU显着降低了企业层面的TFP,对低生产率企业的影响大于对高生产率企业的影响;其次,CPU对企业层面TFP的负面影响对于非国有企业、劳动密集型企业和资本密集型企业最为明显;第三,CPU会阻碍研发投入,减少自由现金流量,说明CPU对企业层面TFP产生负面影响主要是通过对企业资本状况的影响渠道。 本+文`内.容.来.自:中`国`碳`排*放*交*易^网 t a np ai fan g.com

二、理论分析与研究假设

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在中国式的制度结构下,经济增长很大程度上依赖于政策的频繁颁布和实施。对于企业来说,政策不确定性的增加会增加决策和管理成本,最终影响生产效率。在宏观层面,气候变化可能加剧政治不稳定并减少工业生产。气候变化相关风险对经济增长的影响将随着时间的推移而加剧,从而永久性地减少产出。在微观层面,气候变化预计会影响企业的劳动力供给、资本供给和生产水平。基于此,提出以下假设:

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H1:CPU的增加会降低企业层面的TFP。 本+文+内/容/来/自:中-国-碳-排-放(交—易^网-tan pai fang . com

 

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面对外部不确定性,非国有企业具有较强的抵御风险能力,预计CPU对非国有企业TFP的影响将大于对国有企业的影响。气候变化的影响和气候政策的不确定性主要对资源密集型产业产生影响。基于此,提出以下假设:

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H2:CPU 对TFP的影响在企业之间存在差异,具体取决于所有制类型和行业类型。

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企业有强烈的动力投资研发,以减少对传统化石燃料的依赖并增加可再生能源的使用。此外,由于气候政策不确定性的增加和对碳排放的控制,可能会有更多的企业转向可再生能源作为增加全要素生产率的手段。此外,政策相关风险也会影响公司的资本配置决策,随着应对不确定性的成本增加,自由现金流将会减少。基于此,提出以下假设: 本+文内.容.来.自:中`国`碳`排*放*交*易^网 ta np ai fan g.com

 

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H3:CPU将通过对研发投资和自由现金流的影响来影响企业层面的TFP。

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三、研究设计 内/容/来/自:中-国-碳-排-放*交…易-网-tan pai fang . com

1.模型设定

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本文使用如下模型进行估计:

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其中下标i和t分别指公司和年份。TFPit是企业层面TFP 的自然对数。CPUt-1是美国CPU 指数。控制变量包括公司规模(Size)、杠杆率(Leverage)、总资产回报率(ROA)、收入增长率(Growth)、研发投入(R&D)、股权集中度(EC)和资产流动性(Liquidity)。Yeart为时间固定效应,Indi为个体固定效应,ε误差项。 本*文`内/容/来/自:中-国-碳^排-放“交|易^网-tan pai fang . c o m

2.主要变量 本文`内-容-来-自;中_国_碳_交^易=网 tan pa i fa ng . c om

企业层面的全要素生产率:参考LP方法应用的相关研究,本文以营业收入为产出变量,选取固定资产净值和固定资产数量、员工分别作为资本和劳动力投入变量。同时,使用不包括折旧和摊销的所有成本之和作为中间投入变量。 本+文内.容.来.自:中`国`碳`排*放*交*易^网 ta np ai fan g.com

柯布-道格拉斯生产函数如下: 本%文$内-容-来-自;中_国_碳|排 放_交-易^网^t an pa i fang . c om

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其中y是企业产出的对数。l、k、m分别是劳动力投入、资本投入、中间投入的对数。ω代表各个时期可以观察到的生产率冲击,影响企业当期的要素选择。ε代表对生产率的冲击。我们对ω的估计结果取自然对数,最后得到企业层面的TFP数据。 本%文$内-容-来-自;中_国_碳|排 放_交-易^网^t an pa i fang . c om

气候政策不确定性:随着气候风险的增加,政府制定应对气候变化政策的频率也有所增加。气候变化造成的损害的不确定性增加加剧了气候政策的不确定性。因此,本文使用Gavriilidis (2021)开发的CPU指数来量化气候变化的程度。

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四、主要结果 本文@内/容/来/自:中-国-碳^排-放-交易&*网-tan pai fang . com

本文主要的研究结果包括:第一,CPU显著降低了企业层面的TFP。一系列稳健性检验以及包含政策冲击的DID模型估计结果都证实了这一结论。第二,CPU对不同所有制和生产类型的企业层面TFP有不同的影响。与国有企业相比,非国有企业规模较小,获得政策信息的机会也较少,这使得它们对风险的抵御能力较差,并且比国有企业更容易受到 CPU 的影响。由于TFP主要包括劳动效率和资本效率,因此劳动密集型产业和资本密集型产业的生产率波动比其他类型产业更大。实证结果还表明,CPU 减少了企业的研发投资和自由现金流,导致全要素生产率下降。说明CPU通过限制研发投资和融资渠道对 TFP 产生负面影响,从而影响企业的基本面,从而进一步影响投资组合的选择/管理。 本@文$内.容.来.自:中`国`碳`排*放^交*易^网 t a np ai fan g.c om

本文的政策启示包括:1)高效的政策制定在节能减排方面发挥着越来越重要的作用能源生产和能源消费行业对于碳排放和应对气候变化风险具有重要意义,政府应在提高这些企业的全要素生产率方面发挥主要作用,从而促进可持续发展。2)前瞻性的气候政策和政府的大力支持对于确保气候政策长期提高企业层面的全要素生产率至关重要。许多国家制定了旨在发展环境友好型经济的政策,然而,由于未能保持政策稳定性,包括未能落实适当的支持措施,导致这些政策的有效性大大降低。就CPU而言,研发投入不足、自由现金流减少是阻碍TFP的重要因素。政府需要重点关注如何提高生产率低、成本高、融资约束高的企业的TFP。此外,为了降低CPU相关风险,促进实体经济发展,政府还应根据不同行业的特点制定有针对性的支持政策。 禸嫆@唻洎:狆國湠棑倣茭昜蛧 τāńpāīfāńɡ.cōm

五、原文摘要 本+文+内.容.来.自:中`国`碳`排*放*交*易^网 t a np ai fan g.com

Using 2605 Chinese A-share listed companies in the mining, manufacturing, and energy production and supply sectors from 2009 to 2020, we examine the relationship between climate policy uncertainty (CPU) and firm-level total factor productivity (TFP). The main findings are as follows: First, CPU significantly reduces firm-level TFP, with a greater impact on low-productivity firms than on high-productivity firms; second, the negative effect of CPU on firm-level TFP is most pronounced for non-state-owned, labor-intensive, and capital-intensive companies; third, CPU hinders research and development investment and reduces the amount of free cash flow. These results indicate that CPU exerts negative impacts on firm-level TFP mainly via its effects on the capital status of the companies. Our findings remain valid after a series of robustness tests and controlling for endogeneity. The government should introduce forward-looking climate policies to reduce the negative impact of policy uncertainty. 禸嫆@唻洎:狆國湠棑倣茭昜蛧 τāńpāīfāńɡ.cōm


作者:张广逍中央财经大学金融学院博士研究生

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指导老师:

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王 遥 中央财经大学绿色金融国际研究院院长 內/容/來/自:中-國/碳-排*放^交%易#網-tan p a i fang . com

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