【经岚传递】JPE论文：碳税、路径依赖与技术变迁 / 开普饭

【经岚传递】16L55

碳税、路径依赖与技术变迁：来自汽车产业的证据

——[读论文]之“环境微观经济学”系列

编译/ 潘星宇朱耘婵刘潘

（武汉大学经济与管理学院财税系）

本期【经岚传递】所介绍的是来自于Philippe Aghion等人发表在Journal of Political Economy 124, no. 1 (February 2016): 1-51上的最新论文“Carbon Taxes, Path Dependency, and Directed Technical Change: Evidence from the Auto Industry”。

一、概述

本文研究了受引导的技术变革如何应对气候变化

研究主要包括三个方面：

1.当企业面临更高含税能源价格时，企业倾向于发展清洁技术。（波特假说的一个验证）

2.企业存在创新类型的路径依赖（路径惯性）；知识溢出和企业创新的经历对企业创新类型存在着影响。

3.回归模型做了预测2020，2030在10，20，40的税率下的情况。

三个重要实证结果：

1.更高的燃料价格使企业转向清洁创新；

2.一个企业是否存在清洁的创新倾向是尤其过去的清洁创新经历所决定；

3.企业创新的倾向受到知识溢出的影响。

二、文献

气候变化文献：

1.诺德豪斯（1994）研究了致力于减缓全球变暖的政策如何引起汽车行业的技术创新：动态拉姆齐模型——扩展到完整的动态随机一般均衡模型的最优问题。

2.受引导的技术变化：阿西莫格鲁（1998，2002，2007）。Messner （1997）, Grübler and Messner （1998）, Goulder and Schneider （1999）, Nordhaus （2002）, van der Zwaan et al. （2002）, Buonanno, Carraro, and Galeotti （2003）, Smulders and de Nooij （2003）, Sue Wing （2003）, Manne and Richels （2004）, Gerlagh （2008）, Gerlagh, Kverndokk, and Rosendahl （2009）, and Gans （2012）都研究了气候变化方向。Acemoglu and Linn （2004）制药行业、Acemoglu and Finkelstein （2008）医疗保健行业、Hanlon （2015）纺织业的历史证据。

3.波普（2002）能源价格和过去的知识存量对技术变革均存在显著的影响。Newell, Jaffe, and Stavins （1999）关注空调行业中受引导的技术变革；Crabb and Johnson （2010）也关注汽车行业的相关内容。Hassler, Krussell, and Olovsson实证发现随石油价格震荡上升，节能相应技术增长。

4.阿西莫格鲁（2016）校准一个微观模型的定向技术变化，以获得最佳的气候变化政策的定量估计。

本文的研究创新：

1.使用国际企业面板数据，利用其在不同市场上的差异，构建公司自身相应的燃料价格进行实证研究；

2.模拟了未来清洁和污染只是存量的总体数据，分析了碳税的变化是如何影响这一演变的机制。

三、理论分析

作者建立了一个单期模型：消费者的效用来自于两个方面——汽车服务和其他外部产品。

种类i的清洁汽车及其消费的清洁能源（电力）为

种类i的污染汽车及其消费的污染能源（化石燃料）为

是z型车（污染/清洁）的能源消费量，ε是清洁和污染的汽车之间的替代弹性，

是类型内各品种车的替代弹性，

是汽车服务关于其价格指数的消费弹性（代表了汽车服务和其他外部产品的替代性）。

是清洁能源的效率。

使得清洁汽车的相互替代性更好，

使得替代弹性大于需求价格弹性，即车型的替代弹性大于汽车相对于外部服务的弹性。

假设每个类型的汽车都由垄断者生产，每个垄断者都拥有给定数量的清洁或者污染车辆。垄断生产者每使用一单位的外部产品生产

单位汽车，相应的汽车能源需求为

。因此

捕获了扩张能源的技术，

捕获了扩张其他投入的技术（诸如劳动力）。生产前，垄断者可以投入研发资源以提高技术水平（假设成本函数中技术进步的变量是以平方的形式出现）。

严谨起见，文章定义了一种新的创新：“灰色创新”，“灰色创新”降低了单位排放量，但增加了污染车辆的需求，并因此提高了化石燃料的需求，产生了更多排放。所以“灰色创新”的总效应是不定的。

基于此文章做出了三个假设：

1.化石燃料价格上升增加了清洁技术的创新，减少了污染技术的创新，对“灰色创新”影响效应较为模糊

2.公司原本拥有较为先进的清洁技术时，他们更倾向于进行清洁技术的创新；反之亦然。

3.当所处地区的总清洁创新较高时，公司更倾向于清洁创新；反之亦然。

四、计量方法

PAT为公司i在t年的清洁专利申请量，A为相关清洁技术的知识存量，取决于自身的知识存量和知识溢出。U为误差项，exp为指数算子。Ln(FP)为能源价格对数。对价格和知识存量取滞后，以体现对其变化的反应存在延迟和减轻同时发生的反馈效应的影响。

知识存量：

合并（1）和（2）得到清洁专利申请的回归方程

其中，还考虑其他因素：政府研发清洁创新补贴，控制GDP和人均GDP，设置了公司虚拟变量和时间虚拟变量对企业和时间进行固定效应。

五、数据

核心数据（专利申请数量）来源：全球三大专利办公室：EPO、JPO、USPTO。数据库支持姓名匹配，通过专利持有人姓名可以匹配其清洁和污染发明的历程；也可以了解专利持有人所在位置，以考察基于地理位置的知识外溢。

欧洲专利办公室：世界专利统计数据库

专利及其匹配：采用IPC（国际专利分类）编进行匹配：清洁、污染、灰色（提高内燃机效率）。

含税能源价格：采用国家级能源价格和能源税。国际能源机构（IEA） 25个主要家自1978年起的数据。

一个相关的问题是，汽车市场是全球性的，对于一个企业的创新决策来说，而海外的政策至少应当与该企业总部所在地一样重要。汽车企业的当前和预期市场份额在国家间表现出不一致，因而他们的研发决策在一些国家受到的影响更甚。即地理因素在这个方面上的影响要比前文提到的“习惯因素”的影响要大。

因此构建了一个燃料价格变量。

基于公司对其市场前景估计，对不同国家的油价进行了加权平均。

价格指数是公司i在时间t的一个变量，

是之前讨论过的含税燃料价格，

是公司自有权重。权重由国家c对于公司i市场的重要性决定，所以

为公司i在c国申请专利的比重。例如，如果一个公司已经申请了30项专利，在美国为20个，德国为10个，在美国的价格变化权重为2/3，德国的价格权重为1/3。此外，为了更大的国家的重要性，进一步的权重是由每个国家的平均国内生产总值确定。权重的计算中存在弱外生性。另一种加权方式（按照销量）附录A1提供了各个汽车公司在各国的销量。

公司滞后的专利存量和溢出：

设置折旧率20%。

采用发明者的地理位置（无论是总部或者研发中心所处的地理位置）。作者方法隐含了一个逻辑：发明者的地理位置可能是知识溢出效应的关键决定因素，而不是管辖权。溢出权重

是c国1965到1985年间发明者所占公司所有发明者的份额。

其中

是c国在时间t的溢出池

描述性统计

六、回归结果

主要回归结果

结果证明了作者之前的三个假设：

1.能源价格对数和清洁专利数量显著正相关；2.清洁知识溢出显著正相关；3.清洁知识存量与清洁专利显著正相关。

从其中能源价格对于清洁专利和污染专利数量的影响系数来看，对清洁专利数量影响系数较大。而且清洁知识溢出和存量相比较污染知识溢出和存量对清洁专利的影响较大，对污染的影响较小且不显著。说明存在路径依赖和溢出效应的影响。

清洁知识存量和污染知识存量系数差距较大；

区分“灰色创新”的回归结果：

结果依然合意。能源价格对于清洁专利的影响为正，对于“纯污染”的专利影响为负且非常显著。对于“灰色专利”的影响数值介于以上二者之间且不显著。

政府补贴以对提升能源利用效率的创新为主。（0.81 显著）

能源价格对专利数量影响的衡量

专利份额

回归方程中燃料价格对数的系数

固定公司效应的稳健性检验：

电力价格：

符号相反，从侧面证明了假设。

能源税：

时间的子样本回归：

其他稳健性检验

GDP权重、人均GDP、最创新的企业、重新确认定义回归

七、模拟和预测

前文我们已经证明了清洁和非清洁都存在着路径依赖，并且对于全球来说，污染的知识存量整体较多。因此汽车企业就会更倾向于投资于污染的创新，这就需要政府干预。如果政府以碳税来干预，作者模拟了以下几种情况：

1.碳税为0的时候，清洁创新超过污染创新可能要发生在2030年之后、10%税率时，也大致在2030年后才能完成赶超；当税率在20%、30%、40%和50%时，赶超速度会不断加快：

2．除碳税之外，收入水平和价燃料价格等因素也会对知识存量产生影响：作者在40%的碳税下对人均国民收入增长产生影响模拟清洁和污染知识存量的影响程度，图a、b、c、d、e分别代表了40%碳税税率对人均GDP无影响、降低0.25%、降低0.5%、0.75%、1%状态下的知识存量的情况，根据图可以发现，碳税对GDP拉低幅度越高，清洁知识存量超过污染知识存量的时间就越长。