本研究由Lake Forest College的Linh Pham、Massey University的Wei Hao、Monash University的Ha Truong以及Massey University的Hai Hong Trinh共同完成，发表于Energy Economics期刊2023年第119卷，文章编号106564，于2023年2月10日在线发表。该研究属于能源经济学与金融学的交叉领域，旨在从公司层面考察美国气候政策事件对环境友好型企业股票的影响。

本研究的学术背景建立在气候变化对全球经济和金融体系构成重大风险的现实基础之上。金融市场通过引导资本流向绿色经济活动，在减缓气候风险方面发挥着关键作用。美国作为全球重要经济体和主要碳排放国之一，其气候政策变化对全球气候治理具有深远影响。然而，已有文献大多采用绿色股票指数进行聚合层面的分析，掩盖了个体绿色股票之间的异质性反应。针对这一研究空白，本文利用纳斯达克OMX绿色经济指数（Nasdaq OMX Green Economy Index）成分股中的118家美国公司，覆盖2014年1月至2022年9月的日度数据，系统考察了六项重大气候政策事件对绿色股票收益率、波动率、交易量及关联性的影响。这六项事件包括：2015年12月12日《巴黎协定》（Paris Agreement）的签署、2016年9月3日美国正式批准《巴黎协定》、2016年11月8日特朗普当选总统、2017年6月1日美国宣布退出《巴黎协定》、2020年12月14日国会确认拜登当选结果，以及2022年8月17日《通胀削减法案》（Inflation Reduction Act）的通过。

在研究方法上，本文采用了三个主要步骤。第一步是运用事件研究法（event study）分析绿色股票对气候政策事件的反应。研究以单指数市场模型为基准，选取事件前后各20天作为事件窗口，以事件前120天至前21天作为估计窗口，计算累积平均异常收益率（cumulative average abnormal returns）。此外，研究还引入了异常波动率（abnormal return volatility）指标，通过比较事件窗口内收益率方差与估计期内市场模型残差方差，衡量事件引发的投资者意见分歧程度。同时，研究采用市场模型异常交易量（abnormal trading volume）来捕捉投资者将信息解读转化为买卖交易活动的程度。第二步是采用Lasso-VAR模型结合Diebold-Yilmaz关联性框架，构建动态关联性网络（connectedness network），计算总关联性指数（total connectedness index）、方向性溢出效应（directional spillovers）及成对关联性指数（pairwise connectedness index）。由于样本包含118只股票的高维数据，研究采用Lasso回归进行变量选择和参数收缩，以解决传统VAR模型在高维情形下的估计难题。第三步是构建最小关联性投资组合（minimum connectedness portfolio），根据个股之间的成对关联性指数分配权重，使得组合中与其他股票关联性较低的资产获得更高权重，从而增强组合对网络冲击的抵御能力。研究还通过行业分类、公司规模和特质波动率（idiosyncratic volatility）等维度进行子样本分析，以考察绿色股票反应的异质性。

研究结果显示，在累积平均异常收益率方面，绿色股票对《巴黎协定》签署、拜登选举确认以及拜登气候变化法案表现出显著的正向反应，其中拜登选举确认的累积异常收益率最为强劲，随后是拜登气候变化法案和《巴黎协定》。相比之下，特朗普当选、《巴黎协定》批准以及宣布退出《巴黎协定》的累积异常收益率影响在统计上不显著。然而，异常波动率的结果呈现出相反的模式：特朗普当选和宣布退出《巴黎协定》这两个负面冲击显著提高了绿色股票的异常波动率，反映出投资者对这些不利事件的高度不确定性和意见分歧。在异常交易量方面，拜登选举确认、《巴黎协定》批准和特朗普当选的事件窗口内出现了统计上显著的累积异常交易量，但其中的一些反应在事件后一到两周内逐渐消失。子样本分析进一步揭示了显著的异质性。轻工业中高诉讼风险组的绿色股票在特朗普当选、宣布退出《巴黎协定》、拜登选举确认和拜登气候变化法案等国内气候政策事件中表现出最强的累积收益率反应。具体而言，该组在拜登选举确认和拜登气候变化法案事件窗口内的20天累积异常收益率分别达到43.58%和10.80%。当面临特朗普当选和宣布退出《巴黎协定》等负面冲击时，轻工业绿色企业平均表现出正的累积异常收益率，而重工业绿色企业则表现出负的累积异常收益率。这一发现解释了聚合层面分析中这些负面事件影响不显著的原因。此外，小规模绿色企业和高特质波动率绿色企业在大多数气候政策事件中表现出更强的累积异常收益率、异常波动率和异常交易量反应，这一现象与Banz（1981）以及Ramelli等（2021）发现的规模效应一致。在关联性分析中，静态总关联性指数在收益率、波动率和交易量网络中分别达到87.8%、81.4%和74.7%，表明绿色股票之间存在高度溢出效应。Emerson Electric、Essential Utilities、American Water Works等能源和公用事业公司在系统中扮演着最大的冲击传递者和接收者角色。动态关联性分析显示，特朗普当选及其宣布退出《巴黎协定》对绿色股票之间的关联性产生了显著的负面影响，而拜登气候变化法案则对关联性产生了显著的正面影响。轻工业绿色企业的关联性对拜登气候变化法案的正向反应最为强烈，而重工业绿色企业对特朗普当选及退出《巴黎协定》的负向反应最为显著。这表明投资者将气候政策收紧解读为轻工业绿色企业的利好消息，而将气候政策放松视为重工业绿色企业的利空消息。大型企业和低特质波动率企业之间的关联性更强，说明大型企业仍然是环境友好型金融市场内部溢出效应的主要驱动者。在投资组合分析中，最小关联性投资组合的平均对冲有效性（hedging effectiveness）达到59.83%，最高可达105%，意味着投资者通过投资该组合相较于投资单个绿色股票平均可降低59.83%的收益方差。

本研究的结论指出，气候政策事件对美国绿色股票市场具有显著影响，但这种影响因股票特征的不同而呈现异质性。从科学价值来看，本研究突破了以往聚合层面指数分析的局限，从公司层面全面考察了绿色股票在收益率、波动率、交易量和关联性四个维度上的反应，丰富了对绿色股票市场异质性本质的有限证据。从应用价值来看，研究结果为环境意识投资者将气候风险纳入投资组合、利用绿色股票的异质性行为设计有效的组合管理策略提供了实证依据。最小关联性投资组合的构建表明，基于个股间关联性的投资策略能够为几乎所有样本中的清洁能源股票提供实质性对冲收益。对政策制定者而言，研究结果揭示了气候政策信号变化对绿色股票市场的影响机制，更严格的气候政策信号（如《巴黎协定》等全球承诺或支持环保的政府官员当选）能够积极影响绿色股票市场，从而增加流向环境友好型经济活动的资金。研究还提出未来研究可以关注气候政策严格性对清洁能源股票市场的长期影响以及跨国比较分析。本研究的亮点在于：首次在公司层面系统考察绿色股票对多项气候政策事件的异质性反应，创新性地将Lasso-VAR关联性网络方法应用于高维绿色股票数据，并通过构建最小关联性投资组合将关联性分析结果转化为可操作的投资策略，实现了学术研究与投资实践的有机结合。