企业对碳价格上涨的异质（和意外）投资反应

安娜马茨纳，丽娜施泰宁格 工作论文系列 公司对碳价格上升异质（及非预期）投资反应 No2958 免责声明：本论文不应被视为代表欧洲中央银行（ECB）观点。所表达观点是作者观点，并不一定反映ECB观点。 作为需求冲击而运作。 摘要 我们研究了碳排放定价在跨公司投资中异质性传递效应。通过使用120万欧洲公司资产负债表数据和识别碳排放政策冲击，我们发现，碳价格较高通常会导致投资减少 。然而，较少碳密集型企业和行业在碳价格收紧冲击后，其投资相对其他类似企业减少得更多。在碳价格收紧之后，需求敏感性行业公司在投资相对减少同时，销售额、就业和现金流也出现相对减少。此外，我们没有发现更高碳价格会激励碳密集型企业减少排放强度证据。总来说，我们研究结果与碳价格增加抑制增长经济学理论一致，并表明碳定价政策 JEL分类：Q54Q58D22H23。关键词：碳定价，公共政策，气候危机，公司金融，经济增长。 欧洲中央银行工作论文系列No29581 1非技术摘要 碳定价对欧洲投资行为影响 这项研究探讨了（非财务）企业影响。使用超过120万企业数据集，研究发现，企业增加 碳价格通常会导致投资减少。然而，这种影响在不同类型公司之间差异很大。令人惊讶是，在碳价格上涨后，碳排放量较低公司和行业往往比碳排放量较高同行减少投资更多。这一结果与政策初衷激励高排放者减少排放相悖。对需求敏感行业，如依赖消费者支出建筑行业，在碳价格上升后，不仅投资显著下降，销售额、就业和现金流也出现明显下滑。此外，没有充分证据表明更高 碳价格能带来实质性改善。 在价维格持激经励济了稳排定放和密增集长型公同司时采实用现更目清标洁。生产方法。因此，尽管这项政策增加了这些公司成本，但它并没有显著推动它们减少排放。研究发现，碳定价作为一种需求冲击，通过减少家庭消费和企业投资来降低经济活动。这种影响在碳排放较低公司中尤为明显，这可能不符合预期环境目标。分析表明，当前碳定价政策可能需要重新评估，以确保它们有效地针对减排，而不会过度阻碍经济增长。 该方法涉及利用Orbis数据库中丰富企业级数据，包括上市公司和非上市公司，从而对政策影响提供广泛视角。使用碳定价冲击高频数据来捕捉企业即时反应。通过将欧盟排放交易系统（ETS）内企业与系统外类似企业进行比较，研究 欧评洲估中央了银碳行定工作价论文系更列广N泛o2经95济8 影响。在政策方面，我们研究指出需要考虑所有可用 2 工具箱来应对气候危机（包括反垄断政策、公共基础设施投资、有针对性 2引言 巴黎协定，减轻气候危机已成为一项关键政策问题。 至少自2015年以来，无论是发达国家还是发展中国家。实施严格气候政策和法规对于减轻气候变化对我们社会经济和金融体系所关联物理风险是必要。然而，气候政策措施本身可能隐藏转型风险，这可能会对经济产生实际影响。因此，在政策领域和学术界，早期就出现了争论。如何此目标应当且能够实现。伴随讨论众多问题中，首要问题是：哪些气候政策影响最小？ 对经济增长不利？如何将企业投资引导到环境友好型生产？如何最有效地、最有效率地将气候相关外部性定价？我们研究回答了这些问题。我们结果表明，碳排放价格每增长1，能源价格相应增长1，这将导致实体资产存量下降15。未定义与遭受冲击四年后高能耗生产相比，碳定价密集程度。我们借鉴了Kanzig（2023）研究，他发现通过排放交易系统提高碳价格会导致消费价格指数显著上升，导致GDP和工业生产下降，同时失业率上升。这促使人们探讨为何排放交易会导致经济衰退，尤其是与其他气候措施如碳税相比，后者对经济影响要轻微得多 （KanzigKonradt，2023；MetcalfStock，2020；KonradtWederdiMauro ，2021）。通过影响能源价格，碳定价已经证明了其影响家庭消费能力，从而减 少能源和非能源消费需求（Kanzig，2023）。更多证据表明，税率结构、行业特定传导机制和覆盖范围、溢出效应和泄漏，以及货币政策等因素在解释碳定价 经济后果方面发挥作用（KanzigKonradt，2023）。据我们所知，企业作用尚未得到研究。为了对碳定价对公司层面影响进行微观分析，欧盟提供了一个理想设置，因为其致力于实现碳中和，这一承诺最近随着欧洲绿色协议批准而得到了更新。1为实现碳中和，欧盟 鉴于这些发展和挑战，本文目标是通过对来自Orbis数据库欧洲企业层级信息进行利用，提供关于碳定价对企业层级影响全新实证证据。我们研究了该政策对欧洲企业投资决策影响。采用微观宏观方法，我们将上市和非上市公司丰富数据集与高频识别碳定价冲击相结合。Orbis数据库使我们能够考察整个企业范围内效应，并且，更重要是，不仅考察那些参与排放交易系统（ETS）企业。这使我们能够在研究能源和排放强度在冲击传导中角色时，捕捉对宏观经济更广泛影响。我们采用以下措施：首先，我们识别参与ETS企业，以捕捉碳定价直接效应 。其次，我们将与碳政策相关领域公司与其他类似公司（即，将化石燃料、公用事业、能源密集型、建筑、交通和农业与环保不明显生产基准进行比较）。第三 ，我们采用行业排放强度和能源强度指标来研究碳定价间接效应，即包括对非ETS企业效应。总体而言，这种实证设定有助于识别阻碍经济增长碳定价经济影响背后因素，并使我们能够评估政策是否有效地针对不仅污染生产，还包括经济增长。 我们研究发现，碳定价确实降低了企业投资，平均而言。有趣是，与低强度相对应生产相比，能源密集型和排放密集型生产对碳政策收紧反应较少。此外 ，属于排放交易系统（ETS）企业与类似其他企业相比，其投资减少程度较小。这种影响在建筑和建筑行业尤其显著。我们得出结论，我们发现强调了碳政策冲击需求侧效应。我们采用了一个需求敏感度度量，发现面临高需求敏感度企业对冲击反应更强烈。这与Kanzig2023研究结果一致，他发现，在碳政策收紧之后，消费者减少了对能源和非能源商品需求。进一步地，这与近期更关注经济需 欧求洲侧央行传工导作论文更系广列泛No能29源58价4格冲击文献有关（Chanetal2022；LeeNi，2002）。因此，能源价格冲击主要通过扰乱消费者和企业在非能源相关商品和服务上支出 ，对经济产生主要影响。这一渠道削弱了我们发现，即那些高排放强度和高能源 强度企业相对于其他企业增加了其投资，因为这些企业通常面临较低需求敏感 他们经历了可支配收入下降。第三，能源价格变化导致不确定性。关于未来能源价格不确定性，这导致企业推迟投资决策。因此，汽车优惠定价可能由于能源价格上涨和需求减少而在所有行业降低公司利润。家庭部门需求。 通过排放成本在很大程度上（FabraReguant，2014；Joussier等，2023）。一般来说，能源价格冲击可能通过企业投资调整传递到经济中。Kilian（2008）总结了能源价格冲击对企业投资影响三个主要渠道。首先，通过增加生产边际成本（Hamilton，2008）。这种增加取决于能源成本份额。此外，企业可能需要根据行业支付配额费用。其次，随着消费者减少支出，企业产品需求下降，因此 21相关文献 我们至少对经济文献三个分支做出了贡献。首先，我们研究丰富了关于气候政策宏观经济影响文献。近期研究成果主要集中于碳定价对主要宏观经济指标，如GDP、通货膨胀或就业影响。Kanzig（2023）研究了欧盟排放交易体系中碳定价，发现虽然总体经济活动下降，但消费者价格通货膨胀增加。Berthold等人（2023）提供了关于欧盟排放交易体系中碳定价进一步证据，强调了影响程度取决于一个国家排放强度。Konradt和WederdiMauro（2021）以及Metcalf和Stock（2020）研究了碳税宏观经济影响，并得出结论，碳税对欧洲和加拿大经济结果影响有限。Kanzig和Konradt（2023）比较了排放交易体系下碳定价与欧洲碳税效果。他们强调，与上述论文中提到国家碳税相比，欧洲碳市场经济成本更大，支持上述论文不确定结论。他们提供了关于这些政策传导作用中税收回收和部门覆盖率证据，并进一步建议溢出效应、泄露效应和货币政策决定了响应。其次，我们在气候金融文献方面做出了贡献。就碳定价而言，现有文献主要集中于金融市场对气候政策导致提高转型风险反应。各种论文研究了气候政策事件后股票回报和股价反应。Hengge等人（2023）和Berthold等人（2023）专注于碳定价。 通过以下两种方法进行研究：i关注对碳定价冲击投资响应，ii研究一个 投资机会与可能降低回报。最后，我们为研究公司异质投资行为文献长河做出了贡献，并利用横截面变化进行研究（Goolsbee1998；HouseShapiro2008；ZwickMahon2017；Barbieroetal2020；OttonelloWinberry2020）。我们与这些 更广泛上市公司和非上市公司范围，以及iii使用比宏观经济数据更不容易受到内生性问题影响公司资产负债表数据，同时允许更高数据粒度。 对潜在机制解释说明。 22欧盟排放交易系统中企业 本文中，我们使用“碳定价”一词来描述排放交易影响。排放交易系统被视为欧盟气候政策基础。欧盟首先建立了碳交易系统，欧盟排放交易系统已发展成为全球最大碳交易系统。它涵盖了所有欧盟国家以及冰岛、列支敦士登和挪威。通过设定排放配额数量上限来限制温室气体排放量。每个配额都附带了排放一吨二氧化碳或等量其他温室气体权利。它占欧盟排放量约40。系统内企业获得排放配额。配额要么在交易期初免费分配，要么通过拍卖。参与者随后可以进行配额交易 。其理念是，通过市场均衡在成本最低地方减少排放。总量交易制度为企业减少排放提供经济激励。到目前为止，该系统已分为四个阶段。目前第四阶段运行至2030年。欧盟整体排放配额上限设定在总排放量上，并以每年22比率逐年减少 。它涵盖约1万家可以从具体活动中进行准确测量、报告和核实排放源。具体而言 ，它覆盖了发电活动等领域排放。 路线图。本文剩余部分结构如下。第3节讨论了公司用于我们分析水平数据和用于揭示异质性维度数据。碳政策对投资影响渠道。第4节详细阐述了高频方法 用于识别碳政策意外情况。它进一步总结了当地预测框架。 脉冲响应计算。在第5节中，我们总结了我们平均投资响应。样本分析与公司异质性讨论。最后一部分总结。 3数据 31企业级数据 我们公司层面数据来自BureauvanDijkOrbis商业数据库，该数据库针对欧洲企业。数据集包含了上市和非上市公司年度资产负债表报告。重要是，我们在数据集中包括了所有公司，而不仅仅是那些参与欧盟排放交易体系（EUETS）公司 。这个丰富数据库包含了就业统计数据、详细资产和负债信息以及中小企业和大企业行业归属。我们样本包括2000年至2017年间1233824家公司。我们基线样本包括8个国家：奥地利、比利时、德国、西班牙、芬兰、法国、意大利和葡萄牙。 为了样本选择和数据清洗，我们紧密遵循KalemliOzcan等（2023年）、Durante等（2022年）和Gopinath等（2017年）提出步骤。我们只保留企业行业公司非合并数据。我们排除报告总资产、就业人数为负数、就业人数超过200万、销售额为负数或有形固定资产为负数公司。如果总资产为零、公司年龄为负数、固定资产 E缺CB失工、作论为文负系数列N或o为295零87，我们将省略公司年度观测值。此外，当有形固定资产缺失或 为负数，以及无形固定资产为负数时，观测值也将被丢弃。如果总资产、营业收入 、销售额和就业人数同时缺失，观测值也将被删除。我们根据Gopinath等（2017年 我们能够通过匹配来自欧盟排放交易体系（EUETS）数据来识别那些参与该体系公司。欧盟与Orbis数据库交易日志。这使我们能够确定 直接参与欧盟排放交易体系（ETS）直接影响。我们在研究中识别出约37465家企业。样本参与ETS。国家特定控制措施来自欧盟统计局。 世界银行集团。我们采用国家层面（能源）通货膨胀、GDP增长和失业率数据。 32企