企业对碳价格上涨的异质（和意外）投资反应

安娜马策尔，莉亚斯坦宁格 工作论文系列 公司对碳价格上涨异质（和不预期） 投资反应 No2958 免责声明：本文不应被视为代表欧洲中央银行（ECB）观点。所表达观点为作者个人观点，并不一定反映ECB观点。 作为需求冲击运作。 摘要 我们研究了碳定价对投资在跨企业异质性传导影响。利用120万欧洲企业资产负债表数据以及识别出碳政策冲击，我们发现较高碳价格平均而言会减少投资。然而 ，较少碳密集型企业和行业在碳价格紧缩冲击后，相对于其他类似企业，其投资减少相对更多。在碳价格紧缩之后，需求敏感性行业企业不仅投资相对减少，销售额 、就业和现金流也相对下降。此外，我们未发现更高碳价格能够激励碳密集型企业减少排放强度。总体而言，我们研究结果与碳价格增加对增长产生阻碍理论相一致 ，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。 欧洲央行工作论文系列No29581 1非技术摘要 碳定价对欧洲投资行为影响 本项研究探讨了非金融企业影响。利用超过120万企业数据集，研究发现，企业收益增加与以下因素相关： 碳价格通常导致投资减少。然而，这种现象在不同类型公司之间差异显著。令人惊讶是，在碳价格上升之后，低碳强度公司和行业往往比碳强度更高竞争对手减少投资更多。这一结果与政策旨在激励高排放者减排目标相矛盾。对需求敏感产业，如依赖消费者支出建筑业等，不仅在投资上，在碳价格上涨后还观察到销售额、就业和现金流大幅下降。此外，并未有充分证据表明更高碳价 目价标格同激时励维那持些经排济放稳密定集和型增公长司。采用更清洁生产方法。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公司投资来降低经济活动。这种影响在碳密集度较低公司中尤为明显，这可能并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过度阻碍经济增长。 该方法涉及利用Orbis数据库中丰富公司级数据，包括上市公司和非上市公司，从而提供一个广泛视角来了解政策影响。使用碳定价冲击高频数据来捕捉公司 即时反应。通过比较欧盟排放交易系统（ETS）内公司与系统外类似公司，该 欧研洲究央行评工估作了论文碳系定列价No29更58广泛经济影响。在政策方面，我们研究指出，需要考虑2 所有可用工具来应对气候危机（包括反垄断政策、公共基础设施投资、有针对性 措施等）。 2引言 巴黎协定，缓解气候危机已成为一项关键政策议题。 至少自2015年以来，在发达经济体和发展中经济体都如此。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系统所关联物理风险至关重要。然而，气候政策措施本身可能隐藏转型风险，这些风险可能对经济产生实际影响。因此，在政策领域和学术界，对于这一点，很早就有争议。如何这个目标应当而且可以达成。在讨论伴随问题中，首要问题之一是：哪些气候变化政策是最低效 ？ 在经济增长方面是否构成不利因素？如何将企业投资引导到环境友好型生产？如何最有效地将气候相关外部性纳入价格？我们研究回答了这些问题。我们结果显示，将碳价格与能源价格上涨1相正常化导致能源有形资产存量下降15。un与冲击四年后能效密集型生产相比，情况更为密集。我们在Kanzig（2023年）研究基础上，他指出通过排放交易系统提高碳价会导致消费品价格上涨明显，导致GDP和工业生产下降，伴随失业率上升。这促使人们质疑为什么排放交易会导致经济倒退，尤其是在与其他气候措施相比时，例如碳税对经济负面影响较小（KanzigKonradt，2023；MetcalfStock，2020；KonradtWederdiMauro，2021）。碳定价通过影响能源价格，已经证明了它能够影响家庭消费，从而减少能源和非能源 消费需求（Kanzig，2023）。额外证据表明，税收结构、特定行业传递机制和覆盖范围、溢出和漏损以及货币政策在解释碳定价经济后果中发挥作用（KanzigKonradt，2023）。据我们所知，公司角色尚未得到研究。为了精细分析碳定价在企业层面影响，欧盟提供了一个理想平台，因为其承诺实现碳中和，这一承诺最近通过批准欧洲绿色协议得以重申。1为了实现碳中和，欧盟 鉴于这些发展和挑战，本文目是通过利用来自Orbis数据库欧洲公司层面信息 ，提供关于碳定价对公司层面影响创新实证证据。我们调查了这项政策对欧洲公司投资决策影响。采用微观宏观方法，我们将上市公司和非上市公司高频碳定价冲击与丰富数据集相结合。Orbis数据库使我们能够考察整个公司范围影响，并且，更重要是，不仅限于那些参与排放贸易体系（ETS）公司。这使我们能够在研究能源和排放强度在冲击传播中角色时，捕捉对宏观经济更广泛影响。我们采取了以下措施：首先，我们识别出参与ETS公司，以捕捉碳定价直接影响。其次，我们将与碳政策相关行业中公司与其他相似公司（即，我们将化石燃料、公用事业、能源密集型、建筑、交通和农业与基准环境不显眼生产行业进行比较 ）。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影响，即对非ETS公司间接影响。总来说，这种实证设置有助于识别影响碳定价增长抑制经济影响因素，并使我们能够评估政策是否有效针对不仅污染生产，而且经济增长 。 一般而言，我们研究结果表明，碳定价确实降低了企业投资，平均而言。有趣 是，与低强度生产相比，能源密集型和排放密集型生产对碳政策收紧反应较小 。此外，参与排放交易体系企业，其投资减少幅度低于其他类似企业。这一效应在建筑和建筑业尤为显著。我们得出结论，我们研究强调了碳政策冲击需求侧效应。我们采用了一种需求敏感度度量方法，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，在碳政策收紧后，消费者减少了对能源和非能源商品需求。此外，这与更广泛研究文献相关，这些 欧文洲献央行最工近作主论文要系关列第注2此958类号冲4 击对经济需求侧传导（Chanetal2022LeeNi2002 ）。因此，能源价格冲击主要通过干扰消费者和企业对非能源相关商品和服务支出影响经济。这一渠道削弱了我们发现，即那些具有高排放强度和高能源强度 企业相对增加了投资，因为这些企业通常面临较低需求敏感度。最后，我们没有 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 合理定价可能由于能源价格上涨和产量减少，导致所有行业公司利润降低。家庭部门需求 通过排放成本在很大程度上（FabraReguant2014Joussieretal2023）。一般而言，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，通过提高生产边际成本（Hamilton，2008）。这种增加取决于能源成本所占份额。此外，根据行业，企业可能还需要为其配额付费。其次，当消费者减少支出时，企业产出需求会下降，作为 21相关文献 我们至少为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。最近实证贡献主要集中在碳定价对关键宏观经济总量（如GDP、通货膨胀或就业）影响上。Kanzig（2023）研究了欧盟排放交易体系中 碳定价，发现尽管总体经济活动下降，消费者价格通货膨胀却上升。Berthold等人 （2023）提供了关于欧盟排放交易体系中碳定价紧缩性和通货膨胀影响进一步证据，并强调这种影响大小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，并得出结论认为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和欧洲碳税下碳定价影响。他们强调，与上述论文结论不一致，欧洲碳市场经济成本要大于国家碳税。他们提供了关于这些政策传导中税收回收和行业覆盖率证据，并进一步提出溢出效应、泄漏和货币政策决定了这些政策响应。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升高转型风险响应。各种论文研究了气候政策事件后股票回报和股票价格响应。Hengge等人（2023）和Berthold等人（2023）专注于碳定价对碳金融影响。 通过（i）关注对碳定价冲击投资反应，（ii）研究一个 投资机会以及潜在回报减少。最后，我们为研究公司异质投资行为文献长期串行做出贡献，并通过横截面变化来实现这一点（Goolsbee，1998；HouseShapiro，2008；ZwickMahon，2017；Barbiero等，2020；OttonelloWinberry，2020）。我们与这些 更广泛企业范围，包括已上市和未上市企业，以及（iii）使用企业资产负债表数据 ，相对于宏观经济数据更不易受到内生性影响，同时允许更多粒度数据。 关于潜在机制解释。 22欧盟排放交易体系中企业 在这篇论文中，我们使用“碳定价”一词来描述排放交易影响。排放交易系统被认为是欧盟气候政策基础。欧盟是第一个建立碳交易系统国家，欧盟排放交易系统已经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。通过设定排放许可数量上限来限制温室气体排放量。每个许可都伴随着排放一吨二氧化碳或等量其他温室气体权利。它覆盖了欧盟大约40排放量 。系统内企业可以获得排放许可。这些许可要么在每轮交易开始时免费分配，要么进行拍卖。参与者可以随后进行许可交易。其理念是，通过市场均衡，在成本最低地方减少排放。上限和交易系统为减少排放企业提供了金融激励。到目前为止，该系统已分为四个阶段。目前第四阶段将持续到2030年。许可上限针对是欧盟整体排放，并且每年以22比率减少。它涵盖了大约10000个特定活动中 排放源，这些排放源可以精确测量、报告和核实。具体来说，它涵盖了电力 路线图。本文其余部分结构如下。第3节讨论了公司用于我们分析水平数据以及探索异质性维度，以揭示 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事件。它进一步概述了局部预测框架。 脉冲响应计算。在第5节中，我们总结了我们平均投资响应。样本分析后，继续讨论企业异质性。最后一节总结。 3数据 31企业层面数据 我们公司层面数据来自BureauvanDijk（BvD）Orbis欧洲企业商业数据库。该数据集包含上市和非上市公司年报资产负债表信息。重要是，我们包含我们数据集中所有公司，而不仅仅局限于参与欧盟排放交易系统（ETS）公司。这个丰富数据库包括就业统计数据、详细资产和负债信息，以及中小企业和大型企业 行业归属。我们样本包括2000年至2017年期间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，我们严格遵循了KalemliOzcan等人（2023年），Durante等人（2022年）以及Gopinath等人（2017年）所概述步骤。我们仅保留来自行业企业未合并数据。我们删除报告总资产、雇员数为负值、雇员数超过200万、销售额为负或有形固定资产为负值公司。如果总资产为零、公司年龄为负或固定资 E产CB缺工失作论、文为系负列N或o为295零87，我们将排除公司年度观测值。此外，当有形固定资产缺失或 为负，以及无形固定资产为负时，观测值也被舍弃。同时缺失总资产、运营收入、销售额和雇员数据观测值也被舍弃。我们根据Gopinath等人（2017年）方法来纠 我们能通过匹配来自欧盟排放交易体系企业数据来识别那些参与欧盟排放交易体系企业。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（EUETS）影响。在我们样本中，我们确定大约有37465家公司参与。样本参加ETS。各国特定控制措施来源于欧洲统计局。 世界