碳排放权交易对控排企业技术进步与减排成本的影响研究——基于“波特假说”的验证

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71904009
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    20.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0411.环境与生态管理
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Carbon emissions trading system (hereinafter referred to as carbon trading system) is an important part of Ecological Civilization in China. The system aims to promote technological progress of enterprises and reduce emission reduction costs, and achieve the "win-win" goal of reducing emissions and enhancing the competitiveness of enterprises. Under the “Porter hypothesis” validation framework, based on the progressive logical relationship of "regulation-behavior-effect", this paper studies the impact of carbon trading system on behavior of technological innovation, technological progress and emission reduction costs of emission control enterprises. First, on the theoretical basis of technological innovation, emissions trading and resource-based view, this paper analyses the influencing factors, expected effects and performance objectives of enterprises’ technological innovation behavior under carbon trading system, then clarifies the "regulation-behavior-effect" mechanism. Second, taking China’s carbon emissions trading as a quasi-natural experiment, big data technology is used to acquire the data from listed emission-control enterprises, and triple difference estimators (DDD) is used to estimate the actual impact of carbon trading system on technological innovation behavior of enterprises (to verify the "Weak Porter Hypothesis"). Third, considering the heterogeneity of enterprises and policies, this paper uses panel thresholds to estimate the actual impact of carbon trading on enterprises’ technological progress and emission reduction costs (to verify the "Strong Porter hypothesis"). Finally, in order to provide a theoretical basis and decision-making reference for improving China's carbon trading system,this paper puts forward policy measures to promote technological progress and reduce emissions costs.
碳排放权交易制度(简称碳交易制度)是我国生态文明建设的重要载体,旨在实现促进企业技术进步并降低减排成本的“双赢”目标。本项目将基于“波特假说”验证理论,构建“制度—行为—效果”的递进式逻辑框架,研究碳交易制度对控排企业技术创新行为、技术进步和减排成本的影响。项目的具体安排如下。首先,基于技术创新、排污权交易、基础资源等理论,分析碳交易制度下企业技术创新行为的影响因素、预期效果与绩效目标,厘清“制度—行为—效果”的作用机理。其次,以我国碳排放交易试点为准自然实验,采用大数据技术获取上市控排企业数据,运用三重差分模型分析碳交易制度对控排企业技术创新行为的实际影响(验证“弱波特假说”)。再次,考虑企业与规制的异质性,运用三重差分和面板门槛分析模型,研究碳交易制度对企业技术进步和减排成本的实际影响(验证“强波特假说”)。最后,提出具体的政策建议,以期为我国完善碳交易制度提供理论依据与决策。

结项摘要

碳排放权交易市场(简称碳市场)作为市场激励型的环境规制和重要的政策机制创新,是优化资源配置、激励企业技术创新、降低社会减排成本的重要政策抓手。本项目采用“社会调研+理论推导+实证检验+治理机制”相结合的系统性研究方法,探究了“波特假说”理论在我国碳市场建设中的存在性并检验了其适用条件,主要内容包括:1)总体上,基于政策效应传导过程中“规制—行为—效果”的递进式因果逻辑视角,检验了碳市场政策对企业政策遵从策略、技术创新和绩效的影响;2)理论研究方面,创新性地构建了碳交易政策下企业技术创新的动力机制扩散演化规律与经济环境绩效的定理化逻辑模型;3)实证研究方面,基于微观企业数据与多维异质性视角,系统地检验了碳市场对企业技术创新和碳减排成本的政策影响与非对称作用偏向效应。本项目主要成果包括:1)结合文献综述与企业调研和统计分析,全面地厘清了碳交易对企业技术创新的影响因素、预期成效、绩效目标与作用路径,为本研究领域提供了重要的研究基础;2)基于多阶段博弈模型的市场竞争策略,全面地构建了基于“创新链”和“绩效链”二分维度的递进式和全景式“波特假说”检验分析框架,为解答“波特假说”与“成本遵循”理论之争论提供了新理论和新佐证;3)创新性地构建了碳市场下企业绿色技术创新的行为决策、动力机制和动态演化规律的可视化逻辑模型,有助于定理化分析低碳技术采纳行为的演化及“涌现”效应的扩散过程;4)基于社会计算学与数理统计分析方法,系统地检验了多维异质性场景下碳市场对企业“创新动机—创新能力—创新产出”的三阶段的实际影响与作用机制;5)系统地检验了不同政策情景对企业技术创新和绩效的差异影响,包括年度折减系数、基准碳价、配额分配方式、纳入行业、低碳技术补贴以及配额惩罚率等参数的相互组合,为对优化碳市场机制设计提供了新依据和新方法。本项目成果为我国完善碳交易制度、促进企业绿色转型提供了理论支持与决策参考。

项目成果

期刊论文数量(26)
专著数量(0)
科研奖励数量(12)
会议论文数量(3)
专利数量(0)
基于本体与中间件的科技资源数据集成方法
  • DOI:
    10.3969/j.issn.1674-5698.2021.05.003
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    标准科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李跃先;殷传涛;魏亿钢
  • 通讯作者:
    魏亿钢
Time-frequency dynamics, co-movement and causality among returns of global carbon emissions trading schemes (ETSs): A tale of four markets
全球碳排放交易计划(ETS)回报之间的时频动态、联动和因果关系:四个市场的故事
  • DOI:
    10.1016/j.jclepro.2022.132564
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Journal of Cleaner Production
  • 影响因子:
    11.1
  • 作者:
    Yanli Meng;Li Wang;Yigang Wei;Zhijun Shi;Ziqian Luo
  • 通讯作者:
    Ziqian Luo
Connecting emerging industry and regional innovation system: Linkages, effect and paradigm in China
连接新兴产业与区域创新体系:中国的联系、效应与范式
  • DOI:
    10.1016/j.technovation.2021.102388
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Technovation
  • 影响因子:
    12.5
  • 作者:
    Yingbo Li;Yigang Wei;Yan Li;Zhen Lei;Aless;ra Ceriani
  • 通讯作者:
    ra Ceriani
Pathways to progress sustainability: an accurate ecological footprint analysis and prediction for Shandong in China based on integration of STIRPAT model, PLS, and BPNN
可持续发展之路:基于STIRPAT模型、PLS和BPNN集成的中国山东省生态足迹准确分析与预测
  • DOI:
    10.1007/s11356-021-14402-7
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Environmental Science and Pollution Research
  • 影响因子:
    5.8
  • 作者:
    Yan Li;Zhicheng Wang;Yigang Wei
  • 通讯作者:
    Yigang Wei
Understanding the relation between the socio-economic development and CO2 emission of 76 contracting countries in The Paris Agreement
了解《巴黎协定》76个缔约方社会经济发展与二氧化碳排放的关系
  • DOI:
    10.1007/s10668-022-02653-4
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Environment, Development and Sustainability
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Yingying Zhang;Yan Li;Yigang Wei
  • 通讯作者:
    Yigang Wei

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其他文献

增强小城镇综合承载力的对策研究——以龙港镇为例
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    现代管理科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    魏亿钢;薛澜;孟延春;黄萃
  • 通讯作者:
    黄萃

其他文献

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魏亿钢的其他基金

“双碳目标”政策组合对企业绿色技术创新影响研究:效果评价、微观机制与对策建议
  • 批准号:
    72174020
  • 批准年份:
    2021
  • 资助金额:
    48 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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