引言
最近读到一篇政策研究的论文发在了Nature Communications上，名为中国排放交易机制引发的低碳创新，Low-carbon innovation induced by emissions trading in China，探讨了中国碳排放权交易政策对低碳创新的影响。
研究背景
碳排放交易计划（ETS）成为了诸多国家缓解气候变化的政策。ETS在理念上非常吸引人，其实际效果需要进一步观察。以往对环境政策的研究表明，政策的绩效及其可选政策工具的相对合意性（ relative desirability to alternative policy instruments）会受到已有政策、政策覆盖范围、内生创新性和政策规范（policy specification）的影响。因此，探究ETS的对气候变化影响非常正常，依此进行政策工具选择或政策设计。
中国在2013-2014年间在两个省和五个城市启动了七个地区的ETS试点（湖北省、广东省、上海市、重庆市、深圳市、天津市、北京市），并在2017年启动全国碳排放权交易市场。那么，2013-14年间的试点是独立设计执行的，而且在设计细节上存在差异（比如准入门槛，起止时间、实际使用信贷等多个方面存在差异），分析这些政策试点情况可提供给其他地区参考借鉴的机会。
在这篇文章中，作者分析了自2013年以来，中国碳排放交易政策和差异化方案设计产生的政策效果的对企业的影响。基于准实验设计和分类专利信息，探究ETS的试点政策对低碳创新（low-carbon innovation）的影响。已经一些研究从理论和实证角度各种环境政策可影响低碳创新，但是在已有其他环境政策的前提下去讨论碳排放交易政策成效的研究并不多，且对于政策对受ETS管控企业（regulated，下简称ETS企业）或非ETS管控企业（unregulated firms，下简称非ETS企业）影响是否有显著差异，亦或是不同的ETS设计是否带来不同影响，这些都有待探索。
来看看作者是怎样回答这几个问题的吧？
在这里小白先打个提前亮，实证部分划分了以下六个部分：
1、匹配技术构造准实验对象
2、倍差法估计影响效应
3、分析未被匹配的对象可能带来偏差
4、分析挤出效应，既对
5、分析ETS对非ETS公司的溢出效应
6、分析ETS不同机制的影响
咱们往下看：
研究结果
ETS对低碳创新影响的评估分两步进行。
首先，作者为每家ETS企业匹配了反事实、但具有相似性的非ETS企业，以控制除ETS之外可能影响创新的因素。匹配后ETS和非ETS企业在专利申请和在资产、雇员等其他特征上都相似（QQ图、t检验、等值检验等结果在补充材料都有显示，非常完整）。图2看出，匹配后的数据显示，在在2013-2014年启动了七个ETS试点之后，ETS和非ETS企业在低碳专利申请水量上有明显差异，这表明ETS对企业的低碳创新产生了积极影响。
随后，作者使用Tobit-modified的双重差分模型，估算ETS对低碳创新的影响。经计算，在ETS执行的头两年中，ETS企业平均高于非ETS企业多出1.75个低碳专利，95%水平的置信区间为（0.5，1.9）。不同的匹配规范的估计效果一致。作者通过更换匹配标准、改变低碳创新专利范围、采用在企业地址是否在ETS地区上采用更严格的标准、建立不同的baseline、采用常规参数DID差分等方式进行稳健性一系列检验，还采取了安慰剂检验（补充材料表6-11可见）。
尽管通过匹配样本发现了政策试点对ETS企业低碳创新的影响，但在匹配的过程中，有40%的ETS企业因未无匹配对象而没有纳入差分模型计算，但这部分ETS企业规模更大，也更具有创新性。当采用censoring at zero、更换匹配方式、降低匹配标准等方法再次估算时，最后根据假设可约得到，在2014-2015年期间，ETS直接贡献了ETS地区企业申请低碳专利0.4-2％，超过16,000个多类型的低碳专利。那么，中国试点的碳排放交易计划对区域低碳创新的总体贡献与欧盟情况相似。
政策引导的创新研究普遍关注了挤出效应，企业增加了低碳创新是否挤出了其他创新？为了检验这一点，作者以相同的估计方法查看对非低碳技术专利的影响。经分析，作者发现，ETS试点同样增加了其他类型的技术专利。绿色技术的可获取性会带来共赢效应，无论是由于低碳技术创新与其他技术创新的重叠性或互补性。作者估算， ETS引发的专利中有69%是非低碳技术创新，低碳创新则由以前的百分之几个点增加到31%，可见ETS已经引起了创新方向的转变（图3b）。
ETS会对非ETS企业存在溢出效应（policy spillover）。例如，环境政策可能具有威慑作用，使得那些未来可能受到管制的企业提前遵守ETS。如果存在这种溢出效应的话，那么ETS的创新效应不止于上述分析中的估算结果。但创新产生知识流也可能会带来外溢效应，特别对那些与受管制公司同处于相同技术空间的（in the same technology space）企业，这个过程需要时间，很难在ETS实施头两年之内就出现。为了探究这一点，作者选取了三组企业作为对象并分别探究政策溢出效应对它们的影响。第一组，作者选择了政策试点计划中指定的非ETS企业；第二组是政策试点地区的各个行业中产出（output）较大的非ETS企业；第三组在深圳各行业非ETS管控行业中产出较大的企业。这三组企业的特点都是它们接下来会成为受ETS管控的企业。分析结果表明，这些非ETS企业受到了ETS政策外溢的影响，但知识外溢的影响则不显著。
ETS促进创新的不同机制。ETS中不同机制可能对低碳创新带来不同的影响，包括价格机制、交易设定、碳配额分配方案等。作者评估了创新的效果是否收到价格机制、碳配额分配以及政策-行业其他特征的影响。采用DID和基于Wilcoxon’s rank-sum test组间比较方法进行评估（表2）。作者发现，价格机制和交易对创新的影响较小；碳配额分配结构中，以量为基础的分配结构（mass-based allocation）相对于以率为基础的分配结构（under rate-based allocation），创新情况更好。其他因素的如行业竞争、以往的专利申请情况等都不存在影响。一系列分析看，以量为基础的碳配额分配结构能显著促进企业创新效果，它保证了对排放量控制的约束性上限。
研究设计
数据来源
专利申请的数据集由国家知识产权局（SIPO）（http://www.sipo.gov.cn/）免费获取和到SIPO发行商处购买得到。这些专利申请信息包括申请号、日期、专利名称、申请人名称、申请人位置，发明人，代理人，国际专利分类（IPC）代码以及专利类型（发明，实用新型或外观设计）。专利申请和专利信息发布之间通常有一段时间的滞后，文献通常认为是18个月，这个时间差导致专利数据变动可能会影响到政策效应的研究。作者分析发现，在专利申请的26个月后，超过97％的专利信息将被SIPO发布。因此作者使用了26个月后数据的专利数据（这个判断的过程非常合理，在补充材料中，有需要的朋友可以去查看了解哦）。作者选用的是专利申请数据，而不是专利授权数据，用来衡量企业在低碳创新方面所做的努力，以此来反应政策所带来的影响。
在专利类型方面，由于难以获取专利被引信息，三方同族专利的数量非常少，所以作者以高质量发明专利和低质量实用专利（high-quality invention patents and low-quality utility）做区分，外观专利不参与数据分析。作者基于IPC绿色清单（IPC Green Inventory）划定了替代性能源生产、节能、循环利用等多个领域的专利作为低碳创新的专利，其数量占总数的9%；稳健性检验中则只用能源生产和节能领域的专利数据。
作者将专利数据与中国工业企业数据库（Annual Survey of Industrial Firms，ASIF））合并，形成了企业和专利申请的数据库。那么在这个过程中作者试用了模糊匹配技术（fuzzy matching technique）来实现。
实证策略
首先通过匹配消除政策设计或其他因素而导致的样本选择偏误。其次以DID估算ETS企业（实验组）和非ETS企业（对照组）。ETS企业和非ETS企业之间的相似度由最近邻匹配法计（nearest neighbor matching estimator）算得到。
匹配的企业要求四位行业分类代码相同，在同一地区并且在地理位置上有着最短的马氏距离（shortest Mahalanobis distance），它的马氏距离则由企业前期创新的情况以及一系列创新影响因素计算得到，包括总资产、雇员、年限、2012年之前所拥有的低碳专利和总的专利情况等。除年限外，其余协变量经对数转换，专利数加一再进行对数转换，与专利相关的协变量取对数，以此来提升匹配相似度。将匹配卡尺（匹配容忍度）设为1.5。允许一家非TES企业匹配多家ETS企业。
通过比较匹配后比较ETS企业和非ETS企业在各方面的差异，用以评估匹配的质量情况。在DID估算中，作者选用了非参数Tobit的经验似然估计（nonparametric Tobit-modified empirical-likelihood-based DID estimator）基于经验似然的DID估算法。
为了检验结果的稳定性，作者采用了不同策略和标准进行多次测验，包括采用不同匹配卡尺、不同企业数量、变更地理位置约束条件、改变估计方法、采取不同的低碳专利划分、安慰剂测试等等一系列方法。
在进行政策外溢效应检验时也采取了相同方法，作者对那些受外溢效应潜在影响的非ETS企业（reporting firms, large firms in ETS sectors or in Shenzhen ETS sectors, co-patenters of ETS firms）去匹配其他的非ETS企业。
结果讨论
作者分析并发现了ETS政策试点可以引发企业低碳创新，而且存在政策外溢效应，不仅对ETS的管控企业产生影响也会对未来有可能受到管控的大企业产生影响。并且，这一研究为采用以量为基础的碳配额分配结构提供了支持。
后记
看完全文以后，第一感觉就是“到底是发到Nature Communications上论文啊！”。因为DID可以说是从经济学视角做公共政策定量评估的利器，虽然我自己没有做计量的论文，但是也看过很多类似倾向值匹配、双重差分、PSM-DID的政策评估论文。这次第一次，我觉得如此全面的围绕一个政策，讨论该政策涉及的诸多议题。遗憾的是我此前并不是经常读经济学英文论文，此前也不太接触环境政策，可能有些地方或者英文词汇自己理解并不是很到位，感兴趣的朋友推荐直接阅读原文，包括补充材料，去体会一把酣畅淋漓的感觉，这绝对是一篇非常值得学习、细读、借鉴的一篇文章。记录下来，方便我回顾和学习。
