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中国碳排放交易政策的效果评估

2020-04-06李小胜时辰张思思

荆楚理工学院学报 2020年6期

李小胜 时辰 张思思

摘要:运用双重差分模型对碳排放交易政策实施前后的省际二氧化碳排放量进行分析比较,研究政策对于环境保护、减少碳排放的实际效应。通过实证结果表明:自2011年碳排放交易市场政策颁布起,交易碳排放交政策对试点城市的碳排放量产生显著的抑制作用,且政策影响效应随试点年限的增加逐步增强;加强碳排放市场制度的建设是保护生态环境、促进节能减排的有效途径。此外,不断增长的城镇人口规模、产业结构等因素限制了碳排放量的下降,不利于减排目标的实现。最后,通過安慰剂检验再次确认碳排放交易市场政策的减排作用是稳健的。

关键词:碳排放交易政策;二氧化碳排放量;双重差分模型

0 引言

自工业革命以来,全球气候变暖导致的一系列环境问题不断困扰着各个国家,联合国政府间气候变化委员会(IPCC)在2007年颁布的第四次评估报告(AR4)中指出,人类生产活动所依赖的化石能源燃烧产生的排放,是造成全球气候变暖的主要原因,其中二氧化碳排放首当其冲,也是各国主要的减排对象。2006年中国二氧化碳排放总量已经达到62.56亿吨,居世界之首,并在2013年碳排放总量超过美国和欧盟的排放量总和。为遏制全球气候问题的恶化,各国在1992年共同签署了《联合国气候变化框架公约》,这也是之后全球范围内各国合作的前提和基础。此后,在1997年根据公约的第三次缔约方大会颁布的《京都议定书》中,要求附件一国家在第一个承诺期(2008~2012年)内完成本国在1990年碳排放基础上减排5%的任务。2008年,在联合国气候大会的第十四次缔约方大会(COP-14)中通过了《巴厘岛路线图》,根据原有布置的减排任务框架,为各成员国制定了新一轮的环境保护任务。次年12月,在哥本哈根会议中各国政府达成《哥本哈根协议》,其中我国提出单位GDP碳排放强度减少40%~50%的目标。2015年巴黎气候变化峰会中,我国也做出承诺:二氧化碳排放量将在2030年达到峰值,到2030年单位GDP二氧化碳排放量相比2005年下降60%~65%。

中国作为一个发展中国家,秉持大国应有的气度为保护环境节能减排事业做出了巨大贡献。党的十九大报告指出,建设生态文明、实行绿色发展方式,推动形成人与自然和谐发展的现代化建设新格局是我国决胜全面建成小康社会的重要内容。控制温室气体排放是在环境领域践行中国特色社会主义“十四条”基本方略的主要抓手之一。为了更好更快的平稳过渡到我国履行温室气体的世界范围内减排计划时期,尽快调整我国能源结构加快节能创新的发展进程,2011年国家发改委公布《关于开展碳排放权交易试点工作的通知》,正式批准北京、天津、上海、广东、深圳、湖北、重庆等七省市开始第一阶段的碳排放交易市场建立工作,通过试点为日后全面推广打下基础。

对于建立碳排放权交易这项环境政策,政策表现如何?是否能达到减排任务的要求?影响该政策效果的重要变量有哪些?政策的续航能力是否可行?如何改变政策的不足或改正存在的问题?将是本文研究的核心内容,本文将采用双重差分模型对该政策效果进行多期分析,并根据相关文献资料总结碳排放交易市场的制度和机制。

1 文献综述

对于碳排放交易理论的提出,首先由英国著名经济学大师马歇尔创造出外部性的概念,后在《福利经济学》中与庇古共同完善。有的外国学者提出,由于排放企业造成的环境污染让全社会为之承担,而排放企业并没有付出相关的经济费用,故此需要政府来调控,利用市场的调节机制就显得尤为重要。还有学者寻求税率的调整机制来达到控制企业排放的效果,不仅将企业排放量考虑在内,还通过企业排放意愿为其衡量定制适宜的碳税政策。Niels A[1]研究得出理想的环境治理政策应该是建立大型的碳贸易体系。Caparrós A等[2]的研究同样表明碳排放权交易制度下,欧盟成员国的企业及个人不仅降低了排放量,也产生了相应的技术激励效应和经济福利。

碳排放交易体系逐渐成为学者们的关注点。Godby W R[3]等人开始对碳排放权交易体系中的覆盖范围、时间柔性、配额的储存借用等方面进行研究。Schleich J[4]等人对27个欧盟成员国在欧盟碳排放交易机制第二阶段(2008~2012)的国家分配计划进行研究后得出,能源和工业部门提高碳的能源效率的成本效应将强于第一阶段(2005~2007年),这使得欧盟碳交易市场可以更多的激发减排潜力。Venmans F[5]根据欧盟碳排放交易第一阶段结束后的实证研究发现,尽管碳排放在第一阶段的配额较多,甚至存在一些风险行业不可预测的碳泄漏,但是欧盟碳排放交易体制仍被看作是积极可行的。在对国外先进的碳排放贸易体系研究的同时,国内也在不断完善改进碳交易机制。张彩平等[6]发现对于碳市场的开发管理由传统的发电行业扩展至化工、钢铁、石化等其他高排放企业,未来将通过支付宝等个人金融app参与碳排放市场。王谦等[7]都在文献分析中探讨了欧盟的碳排放交易体系对我国的影响和值得学习的地方。李雅琦等[8]根据美国和欧盟碳排放交易体系成功经验,得出我国碳排放交易存在以下问题:法律体系不够完善;交易关键信息公开共享程度较低;市场交易的积极性不够高;交易市场的监管机制仍然薄弱。

而对于碳排放交易的具体政策效果,也有相当一部分学者通过实证来检验。Ralf M等[9]证明欧盟碳排放交易的第一和第二阶段对于欧盟各行业部门的排放有抑制作用,并且提升了行业利润率。汪鹏等[10]研究得出该政策有利于降低各企业的减排成本并释放GDP增长潜力,进而促进广东省节能减排。高艳丽等[11]探究出碳排放交易增加了技术效率进而产生了减排效应,部分研究结果显示,碳排放交易政策并非如我们想的能够起到节能减排、促进经济发展的效用。张伟伟等[12]选取11个国家组成面板数据,证明碳市场的建立有利于在国家层面降低碳排放量,但是对人均排放量的减排效果并不显著。刘海英等[13]模拟得到碳排放权交易确实降低了全国的碳排放量,但是对于省级排放个体并没有显著降低碳排放强度,部分高能耗的工业大省碳排放指标仍保持上升。曾悦[14]发现在单一的环境政策下碳税和碳交易政策减排效果相当,但企业违约率较高时应提高碳排放交易政策的混合比例。范丹等[15]表明碳排放交易政策推动了试点城市的技术进步,从而降低碳排放量。而以环境规制强度为被解释变量时,环境规制强度对各省份工业全要素生产率及技术进步率有显著的负效应,即没有很好的实现强波特效应。杨博文等[16]发现降低碳排放效果显著,但对广东省经济发展并没有起到提升作用。

综上国内外文献可以看出,国外的文献大多围绕着碳税政策来展开,国内关于碳排放交易政策效果的实证研究比较杂乱,并且,研究主要围绕着检验政策是否产生波特效应以及是否促进了经济的发展,而关于碳排放交易政策对碳排放量的真实减排效果却少有实证分析。故此,本文根据研究现状,运用双重差分模型,选取2005~2016年这12年各省数据组成面板数据,探究在2011年国家公布碳排放交易计划后,该政策是否对各省市的碳排放起到抑制作用,并就建立完善的碳排放交易市场机制給予一定的政策建议。

2 模型构建和数据来源

2.1 研究方法

2.3 数据来源

考虑到数据的完整性和参考价值以及研究的可行性,本文选取的样本为2005~2016年中国30个省市的各项数据,选取的城市均为试点城市。数据来源于《中国统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》及各省市的统计年鉴,变量选取与数据计算如下:

被解释变量为二氧化碳排放量CE:由于二氧化碳排放量未被收录进统计年鉴当中,因此运用计算方法取二氧化碳排放量的估算值,取万吨为单位。

控制变量为经济水平,用人均GDP;人口规模POP,单位为万人。能源强度EI:能源消费总量比上GDP得到的数值,单位为吨标准煤/万元。

能源结构ES:由于我国的煤炭在能源结构中占较大的部分,这里选择煤炭消耗量与能源消费总量的比值作为结构性指标,单位为%。

产业结构STRU:我国第二产业一直占比较高,所以第二产业的生产值占比更适合作为衡量结构指标,取单位为%。

城市化水平UR:选自中国统计年鉴中的分地区年末城镇人口比重,单位是%。环境规制强度ER:选择各省市工业污染治理完成投资额与该地区工业增加值的比值,单位为%。对以上指标进行描述性统计,具体如表1所示。

由表1可知,2005~2016年间碳排放总量均值高达3.16亿吨,各省市标准差较大,碳排放量的极差高达10.77亿吨,最大值约是最小值的63倍。中国产业结构一直较为稳定,表明产业结构可能对碳排放量的影响效果并不明显。在能源方面,能源结构和能源强度在不同地域间都表现出相当大的差距,说明各省市发展所用的能源特色不尽相同,也直接决定了碳排放量的差异。

3 实证分析

3.1 双重差分模型的假设检验

采用双重差分法,首先要考虑平行趋势假设,在对政策效果分析前,首先要确认对照组与实验组之间是否在关键变量上有相同趋势。其次要确保在选取试点城市上具有随机性。若由于参考某些关键变量做出选择,则实验组的构建会失真,破坏了模型分析的有效性。故对以上两个假设做假设检验。

在碳排放交易试点政策正式公布前(2011年),这里并没有以2013年作为正式启动碳排放交易市场为政策执行时间点,是因为在公布计划时各地已经对碳排放行为进行控制,而企业也有意识的调整产业结构和能源结构,已经直接影响试点地区的碳排放量。在2011年之前,假设组成面板数据的各省市的碳排放量有相似的变化趋势,后期相关变量值的改变才可以证明是政策给予的影响。2005~2016年的碳排放量变化趋势如图1所示,选择实验组中的六个试点城市:北京、天津、上海、湖北、重庆、广东,剩下24个非试点城市组成对照组。

由图1可知,在2011年前两组碳排放均值水平都呈现逐步上升的变化趋势,并且非试点城市和全国的均值变化较为相似,可以判断在2011年变化趋势相似,而从2012年开始试点城市首次出现下降态势,非试点城市组仍然呈现逐渐上升趋势,直到2014年才第一次有下降,可以直观得出在试点城市的政策开始执行前,实验组和对照组拥有相同趋势,即满足平行趋势假设。

试点城市的选取要求保证随机性,但是关于选取试点城市的标准中没有给出试点城市选取原则,只能从低碳试点指标考虑选取的试点要适合推广碳交易市场工作。需要检验试点城市的随机性,以保证选取时不参考任何一个有关碳排放的因素。如果根据碳排放量的高低作为选取试点城的参考因素,那对于对照组和实验组的政策效果探究将失去意义,在分析时也会存在大量内生性问题。

下面对假设进行检验,采用Logistic模型对试点城市选取因素分别进行回归测度。这里以采用城市选取的哑变量作为因变量,即六个试点城市变量值为1,非试点城市的变量值为0,总共9个变量作为测量因素。

碳排放量以及人均二氧化碳排放量的回归都不显著,且回归系数较小,表明两个指标对试点城市的选取并没有较强的影响,可以证明选取过程中并没有过多参考碳排放因素。再观察到产业结构、能源结构、城市化水平、环境规制强度这四个因素,不仅显著性通过且影响系数较大,其中系数为负值表明,产业结构、能源结构、环境规制强度的值越大,那么选取结果越往0靠近,即越不容易选择为试点城市,考虑到如果在碳排放方面已经结构调整完善,那么对碳交易市场的需求性不强,市场建立和推广工作势必受到影响。而代表经济发展水平的人均GDP和城市化水平越高,被选取为试点城市的可能性越高。由上可以证明假设2成立,试点城市的选取并不以碳排放量作为主要指标。

综上分析结果看出,本文数据选择满足上述两个假设,可以采用双重差分法对碳交易市场的政策效果进行进一步评估。

3.2 双重差分模型结果分析及讨论

在采用双重差分法时,利用碳排放总量和人均二氧化碳排放量这两个指标作为被解释变量。由于我国近些年经济增长较快,而碳排放并没有较多的影响经济发展的速度和水平,碳强度指标会使得分析结果的变量系数符号相反,与碳排放量、人均碳排放不方便比较,故不选取该变量。根据双重差分计量模型建立了平均效应模型和可测量多期政策影响效应的动态模型,双重差分分析结果如下表3所示。

对于表3四列中,每一列都包含了控制变量,首先看到对于双重差分估计量无论是平均影响效应Gi·Dt还是政策实施后第一年到第四年Gi·Dtk都是显著为负,这表明碳排放交易政策的实施对碳排放是有显著的抑制作用,这里可以证明对于碳排放交易政策效果的肯定,吴东霞[17]关于碳排放交易政策的实证分析中发现双重差分交互项显著,判断碳交易市场政策比一般命令控制型环境政策更能释放环境红利,减排效果更好。表中还可以发现,平均效应比政策执行后几年内的影响效应要大或接近最大值,而对于动态效应部分,第一年即政策执行后2012年的双重差分估计量在随后四年当中是最小的,在以碳排放总量和人均碳排放量为被解释变量的(2)(3)列中,Gi·Dt1分别是- 0.217和- 0.327,后续年份中的估计量都大出很多且更显著,这表明持续的负向影响仍然存在,政策的效应不会在短期内结束,甚至有逐年增加的趋势。

对于控制变量,可以看到人均GDP、能源结构、城市化水平显著为正,人均GDP越高会增加碳排放量,与能源结构相同,依靠资源密集型的经济发展最终带来温室气体的排放加剧,城镇化进程加快也使得二氧化碳减排工作受阻,过快的城镇化带来劳动力不均衡发展,导致产业结构、能源结构的创新高效化受阻,这是一个没有出路的恶性循环。这里可以看到人口规模对于碳排放总量成正向相关,但是在人均碳排放方面呈负向相关,不难理解人口越多时人均碳排放的比值就会下降,因此可以得到(3)(4)列人口这一行的负向影响效应显著。值得一提的是,能源强度变量在前两列虽然估计量为正值,但并不显著,而在后两列显著为负,由于能源强度是能源消耗总量比上国内生产总值,可以看作对能源需求程度,我国现阶段能源强度保持下行趋势,即对能耗需求逐渐降低,这就使碳排放量下降。在环境规制强度方面,主要观察对于降低碳排放是否有显著影响,即环境治理政策的力度越大,减排效果越好,这也是我国所追求的政策效果。

3.3 安慰剂检验

安慰剂检验是一种附加实证检验的思想方法。对于模型中解释变量Xi对被解释变量Yi影响效应的一种稳健型检验,可以寻找与被解释变量Xi相关的其他变量做安慰剂变量,用同样的模型进行分析后如果模型仍然通过检验,这时候可以怀疑模型检验出的影响效应是否是政策本身的效用,安慰剂检验的结果如表4所示。采用改变被解释变量进行安慰剂检验,延用人均碳排放量做被解释变量,通过人为构建非事实的试点城市哑变量作为测度。表4中,(1)列是政策六个试点城市组成的实验组做出的双重差分法分析结果,(2)(3)(4)列都是六个试点城市组成的实验组。

检验结果显示,只有第一列的双重差分估计量是显著的,且为负值时影响效应也是最大的,其他三列安慰剂检验的双重差分估计量不为负值或者负值较小且不显著,故可以判断安慰剂检验成功通过,本文的双重差分模型是稳健的。

4 政策建议

碳交易市场的建立与运行能够持续有效的对降低碳排放起到积极作用,对于碳排放交易政策应持肯定积极的态度。并且随着时间的推移,政策实施对碳排放的持续负向影响仍然存在,政策效应有逐年增加的趋势。但是人均GDP高、资源密集和城镇化进程快等因素也会影响碳排放量,碳排放的降低有一部分的因素是我国在单位产出中对于能源的需求降低。我国碳交易市场刚刚开始建设,许多制度上的不成熟不完善让该政策效果大打折扣。在敦促进行低碳经济、提高能源效率、发展清洁能源产业等一系列措施后,需要借鉴国外成熟的碳交易市场机制,总结更加灵活适用的市场规范制度,为未来低碳经济工作的全面展开打下基础。

4.1 建立全国范围内的碳交易平台

目前我国在七省市搭建碳交易平台,对本地区碳排放权的交易进行精准把控,在吸取试点城市的成功经验后,将成熟的交易体制推广到全国,全国范围内的交易信息越来越全面,交易量越来越庞大,所需要的交易平台的制度就要越详细,应参考欧盟的排放贸易体系和美国的碳排放交易市场体系,吸取它们高度成熟的市场经验来建立大规模的碳交易市场,并保证其繁荣的交易和繁杂的会计处理。

我国已经建立的环境能源交易所在辖区内起到较大的减排作用,但从湖北省的交易额和交易范围看来,省域内的碳排放权交易已经不足以满足本省企业发展所需要的碳排放量配额,导致其在省外交易的碳排放权交易记录就存在管理空缺,在大量信息交流环境下的信息交换效率反而下降,这也使得信息不公开不透明,政府监督作用不够及时。

国家对碳排放的核证,也应当构建统一的交易市场,在各利益方参与国际间项目合作中发挥重要作用,为满足本国碳排放企业希望参加联合国清洁发展机制项目的意愿,我国必须夺回属于自己的碳排放权交易的实质定价权。在建立统一完备的国家级交易品台前,我国可以根据交易量和次数选择规模适合的省级交易平台进行培养,再将各级规模较小的平台整合起来以便统一管理。

4.2 丰富碳交易市场产品种类

我国的碳交易市场产品开发能力弱,碳金融涉及产品基本空白,只是简单的将二氧化碳纳入交易范围内,首先在交易种类的数量上就无法与发达国家相比;在碳金融相关的衍生产品上种类较少,并且交易程序繁琐,失去金融产品本身快捷方便的交易特点。

在碳金融的衍生產品上,仅有北京和湖北两省开发产品种类较为齐全,具体有碳基金、碳资产质押融资、碳债券、碳资产托管、碳金融结构性存款、碳排放配额回购融资、场外掉期交易、碳指数等,当然在学习国外先进碳金融行业的发展后,其拟金融类产品更加多种多样,适用于不同地区不同需要的交易,对此银监会在《关于构建绿色金融体系的指导意见》中也提出大力发展和拓宽碳金融的道路,投入研发碳期权、碳资产股权制、碳贷款等有意义的碳金融衍生产品。

4.3 鼓励碳交易市场中盈利主体参与

我国参与碳交易市场的各个盈利机构并不多,只有少数非相关金融机构和部分商业银行参与,现阶段中国碳金融的发展并不能吸引基金、信贷信托等服务型金融企业的加入,使得整个碳金融行业不能形成相关产业链和金融市场机制。《京都协定书》中发展中国家的减排任务完成期限长,存在缓冲期,在各国开展碳排放交易试点的前期,无法让全国相关行业投资者全面了解,导致隐藏在民间的个人碳减排潜力无法被开发利用,碳金融民间资本出现较大空缺,当碳金融的实际利益被行业认可并留下良好的口碑,且碳交易市场的相关审批审核、交易过程、监督规则精简明确时,行业投资者才会大规模投入资本,交易涉及的碳金融产品优势才能被展现出来;具有相关资质的评估定级机构、基金、保险业陆续为碳金融行业添砖加瓦,中国的碳金融战略在世界范围内碳金融乃至服务类交易才能蓬勃发展。

我国应当首先完善碳金融咨询、审核、评估企业等第三方服务性机构的建立,给予其宽松和优惠的政策,使得自愿或强制参与的企业会更加有把握做好碳交易盈利性产品,更是为我国在国际市场上的交易提供了风险评估,降低了错误率。

4.4 完善相关法律制度

对于规范性的市场,严格有效的法律条令能维持市场持续繁荣,创造公平竞争且分配合理的商业环境,在规范行业有序竞争的同时,也为相关部门的监管和处罚提供了法律解释和保障。

“十二五”和“十三五”规划纲要中已将碳排放交易市场的相关法律法规明确列出,尽管已经在部门规章制度和行政法规中给出多个意见办法,但是在国家法律层面仍有较大空缺,地方法规上虽有部分明确规定,但作用范围较小,不足以上升到国家法律体系。未来可以参考欧盟等国家健全的市场法律法规,针对我国碳排放交易量基数大的国情,选定地方法律发展为全国范围内关于碳交易市场的法律条文,让市场的审核、交易、管理和处罚都有法可依。

4.5 完善政府市场监督职能

我国碳排放交易市场由于刚刚起步,在各级市场风险抵御能力较弱、容错能力较差的情况下,我国应加强政府监管的效力,让市场与政府管理双管齐下。对于市场进行碳金融产品的定标、审核不仅需要法律法规的指导,更需要政府机构的管理与监督。另一方面,对于碳排放市场运行首要的就是对企业排放污染进行检测,这也是碳市场建立的根本性目的,这就需要相关检测部门提升检测能力、简化检测过程,检测指标的不合格会大大影响政府政策的制定和实施力度。在市场风险面前,做好政府在市场中的监管和调控能力,严格打击违规的市场交易操作以及垄断市场价格的危险行为。

参考文献:

[1] Niels A. Emissions Trading beyond Europe:Linking Schemes in a Post-kyoto World[J].Energy Economics,2007,30(4):2 028-2 049.

[2] Caparrós A,Péreau J C,Tazdat T. Emission Trading and International Competition:The Impact of Labor Market Rigidity on Technology Adoption and Output[J].Energy Policy,2013,55:36-43.

[3] Godby W R,Mestelman S,Muller A R,et al. Emissions Trading with Shares and Coupons when Control over Discharges Is Uncertain[J].Journal of Environmental Economics and Management,1997,32(3):359-381.

[4] Schleich J,Rogge K,Betz R. Incentives for Energy Efficiency in the EU Emissions Trading Scheme[J].Energy Efficiency,2009,2(1):37-67.

[5] Venmans F. A Literature-based Multi-criteria Evaluation of the EU ETS[J].Renewable and Sustainable Energy Reviews,2012,16(8):5 493-5 510.

[6] 张彩平,吴延冰,宋开阳.中国碳交易市场发展现状及未来展望[J].价值工程,2019,38(23):294-297.

[7] 王谦,管河山,万若.欧盟碳排放权交易体系对中国碳市场发展的影响[J].对外经贸,2019(2):12-16.

[8] 李雅琦,宋旭锋,高清霞.我国碳排放交易市场发展现存问题及建设建议[J].环境与可持续发展,2018,43(3):95-97.

[9] Ralf M,Muls M,Wagner U J. The Impact of the European Union Emissions Trading Scheme on Regulated Firms:What Is the Evidence after Ten Years?[J].Review of Environmental Economics and Policy,2016,10(1):129-148.

[10] 汪鹏,戴瀚程,赵黛青.基于GD_CGE模型的广东省碳排放权交易政策评估[J].环境科学学报,2014,34(11):2 925-2 931.

[11] 高艳丽,董捷,李璐,等.碳排放权交易政策的有效性及作用机制研究——基于建设用地碳排放强度省际差异视角[J].长江流域资源与环境,2019,28(4):783-793.

[12] 张伟伟,祝国平,张佳睿.国际碳市场减排绩效经验研究[J].财经问题研究,2014(12):35-40.

[13] 刘海英,王钰,刘松灵.命令控制与碳排放权可交易环境政策模拟下的减排效应[J].吉林大学社会科学学报,2017,57(2):57-67,205.

[14] 曾悅.我国碳税与碳排放权交易政策工具的选择研究[J].金融经济,2017(10):89-93.

[15] 范丹,王维国,梁佩凤.中国碳排放交易权机制的政策效果分析——基于双重差分模型的估计[J].中国环境科学,2017,37(6):2 383-2 392.

[16] 杨博文,尹彦辉.顾此失彼还是一举两得?——对我国碳减排经济政策实施后减排效果的检视[J].财经论丛,2019(10):1-11.

[17] 吴东霞.基于波特假说的碳排放权交易效应对比分析[D].兰州:兰州大学,2018.

[责任编辑:许立群]