《表5 模型样本回归结果：控排企业纳入、会计规制与碳市场流动性研究——基于试点市场的面板数据》

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《控排企业纳入、会计规制与碳市场流动性研究——基于试点市场的面板数据》

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注：t-statistics in parentheses，***表示p<0.01；**表示p<0.05；*表示p<0.1，下同

在下页表5模型（1）中，控排企业数量变化与市场非流动性比率在1%水平上显著负相关（系数为-0.027，t值为-9.83)；（2）在（1）的基础上加入控制变量之后再次进行回归，控排企业数量变化与市场非流动性比率仍然呈现1%水平上的负相关关系（系数为-0.030，t值为-10.36），说明随着控排企业数量的增加，碳市场流动性得到了显著提高，结果较为稳健，H1得到验证。在（3）中，电力企业占比与市场非流动性比率在1%水平上显著负相关（系数为-27.660，t值为-15.66）；（4）在（3）的基础上加入控制变量之后再次进行回归，电力企业占比与市场非流动性比率仍然呈现1%水平上的负相关关系（系数为-79.527，t值为-4.79），说明在纳入的控排企业中，电力企业占比越大，碳市场流动性越高，较为稳健，H2得到验证。在（5）中，会计规制与市场非流动性比率在1%水平上显著负相关（系数为-2.715，t值为-4.12）；（6）在（5）的基础上加入控制变量之后再次进行回归，会计规制与市场非流动性比率仍呈现1%水平上的负相关关系（系数为-6.637，t值为-9.38），说明设置会计规制或提供会计处理指南的碳市场，其市场流动性较高，结果较为稳健，H3得到验证。在（7）中，市场信息披露与市场非流动性比率在1%水平上显著负相关（系数为-2.590，t值为-16.31）；(8）在（7）的基础上加入控制变量之后再次进行回归，市场信息披露与市场非流动性比率仍呈现1%水平上的负相关关系（系数为-5.179，t值为-57.25），说明市场信息披露程度越丰富，碳市场流动性越高，结果较为稳健，H4得到验证。