减排制度黏性效应对碳排放的作用机理——基于中国省际面板数据的实证分析

张济建 ，宋雅静，万安位

(1. 江苏大学 财经学院，江苏 镇江 212013；2. 江苏大学 管理学院，江苏 镇江 212013)

一、 文献综述

由碳排放增加引发的气候变暖问题已成为人们关注的焦点，发展低碳经济已成为各国共识。作为负责任的大国，中国政府向来重视碳减排工作，继2009年提出具体减排目标后，2015年再次提出“到2030年单位GDP的CO2排放比2005年下降60%～65%”的减排目标。为实现这一目标，中国政府试点并实施了一系列的碳减排制度，如碳配额交易的试点、碳税的预期征收、清洁发展机制(Clean Development Mechanism，CDM)的实施、碳封存及碳捕捉技术的应用等。这些制度的施行对减少碳排放总量有着重要的推动作用，也是实现区域乃至国家整体碳减排目标的重要依据。

现有学者针对碳减排制度做了大量的研究工作，包括碳减排效应、碳配额制度、碳税的研究等。在碳减排效应的研究方面，魏庆坡、石敏俊等认为要想实现减排，需要同时实施碳税与碳交易政策[1-2]。在碳配额制度的研究方面，张李浩等发现适当的碳配额与碳减排技术相结合能有效减少碳排放量，并能提高经济效益[3]；Jiang等研究发现碳排放权交易政策可以在完全竞争的市场中有效减少碳排放，在全面分配机制下，配额减小幅度较小的方案可以使单位碳排放成本最小化[4]；Huang等发现政府应该给予常规发电厂更多配额以降低碳排放[5]。在碳税的研究方面，程永宏等研究了不同碳税税率对碳减排的影响[6]；He等认为总量管制和碳税这两项法规可广泛用于抑制企业碳排放，并且基于经济订单数量模型研究了这两项法规下的生产批量问题[7]；Ma等认为碳税是发展可持续供应链的经济有效计划，并研究了考虑碳税情况下对订单数量和供应商的最佳决策及如何为制造商选择适合的供应商[8]。在清洁发展机制(CDM)带来的减排效果研究方面，安崇义等发现，CDM能大幅降低减排技术高的国家的减排成本[9]；Cruz等通过验证发现应重点在固体废弃物部门中实施清洁发展机制(CDM)[10]。

以上研究表明合理安排各项减排制度，能使减排起到事半功倍的效果。张兆国等认为要发展低碳经济，必须制定相应的制度安排[11]；李斌等发现制度的软化会导致碳排放的增加[12]；康晓认为制度竞争已经成为全球气候治理过程中的重要竞争基础[13]；Cheng等认为环境规制政策的组合有助于实现碳减排与技术进步双赢[14]；Emrouznejad等认为中国政府应实施更多政策法规维持碳生产率指标，以降低碳排放[15]。然而，制度在碳减排过程中会起一定的阻碍作用。第一，制度是造成碳锁定的原因之一。Seto等研究发现基础设施与技术、制度和行为是造成碳锁定的三种主要类型[16]；Zhang等发现技术和政策是造成碳锁定的原因[17]；李宏伟等认为碳锁定的源头之一是政策法规与制度框架相互作用的制度锁定[18]。第二，减排制度具有弹性特征，制度的变化会引起不同程度碳排放量的变化。Kennedy通过研究几种环境政策得出政府政策的实施是一种弹性的形式[19]；Wu等基于能源和碳排放效率，提出了减排潜力对节能的弹性定义，用于衡量每单位化石能源节能量减少的碳排放量，他们发现华东地区的弹性大于中西部地区，因而中国东部地区应鼓励化石能源节约，中西部地区应促进清洁能源的利用[20]。第三，减排制度发挥作用可能需要多期。李平发现有效的碳减排复杂且周期长[21]；袁宝龙实证分析了制造业绿色发展过程中制度影响绩效的理论机理，发现环境规制对环境绩效存在一期的滞后性效应[22]；路正南等发现环境规制的滞后一、二、三期虽然对碳排放绩效影响为正，但不显著，而引入技术进步后，环境规制滞后一、二、三期的影响为正，且显著[23]；徐盈之等运用脉冲响应函数分析得出环境规制滞后一期与滞后二期能够对碳排放产生负向影响，滞后三期与滞后四期对碳排放产生正向影响，而十期之后环境规制几乎不再对碳排放产生影响[24]。可见，减排制度具有滞后期的特征。基于上述分析可知，减排制度的特征与管理学中黏性的含义类似，也即制度的变化引起碳排放变化的程度及制度对碳排放的影响需要多期发挥效果[25-27]，本文将其称之为“制度黏性”。因而，深入研究“制度黏性”问题，对于完善减排制度、提升碳排放效率有着重要的理论和现实意义。

综上，减排制度在碳减排过程中能有效发挥作用，但制度的阻碍作用也不容忽视，现有研究并未关注减排制度阻碍性作用这一问题。为此，本文将在理论解析减排制度弹性效应与滞后性效应的基础上，重点就减排制度黏性效应对碳排放的影响展开研究，并分别从全国整体及各区域实证分析其影响关系，最后基于研究结论，为降低减排制度黏性所带来的阻碍性影响、提高碳排放效率提出一些对策与建议。

二、 减排制度黏性效应影响碳排放的理论分析

弹性最初是指弹簧面对外界冲击能反弹至原始状态的能力。本文将其与减排政策结合，认为弹性的含义是在面对减排政策时，会减弱减排效应并保持原有碳排放的能力。近年来，国家出台了碳税、碳配额、清洁发展机制等各种减排政策，但碳排放总量却在持续增加，总体来说碳排放量对减排政策的敏感性较低。此外，弹性无度量单位，比较弹性大小十分方便。因而，弹性可以用来反映各地区碳排放量对减排政策的敏感程度。

借鉴基础设施弹性概念，其拥有四个特性，其中的快速性强调系统在最短时间内恢复到必要水平以避免相关功能退化的能力。这说明减排政策要想对碳排放产生影响并非当下即可，需要一个过程，而且产生碳减排效果往往滞后于实施减排制度时，因而引入政策的滞后期作为自变量。由效用最大化理论知，企业是理性经济人，是在一系列约束条件下追求效用最大化的个体。在环境治理过程中，一个政策出台以后，企业会在“环境遵循成本”与“环境惩戒成本”之间做出抉择(见图1)。如图1所示，如果一开始环境遵循成本大于环境惩戒成本，企业将会无视政策的规范制约，政策的作用将无法有效发挥；随着时间推移，若环境惩戒成本大于环境遵循成本，企业将会选择实施这项减排制度。

图2为减排制度黏性效应影响碳排放的机理，PC曲线为初始的效用曲线，弹性效应和滞后性效应的存在会导致效用曲线发生改变。一方面，由于弹性效应的存在，使得规制政策对碳排放的影响效果有所反弹，PC曲线变为EPC曲线，影响面积为AGH区域。另一方面，由于滞后性效应的存在，规制政策对碳排放的影响效果有所推迟，但依然能带来碳排放量的减少，PC曲线变为HPC曲线，影响面积为EHJ区域。当弹性效应与滞后性效应同时发挥作用时，效用曲线将变为EPH曲线(介于EPC曲线与HPC曲线之间)。因而，之所以存在减排制度的黏性效应，主要是由于碳排放量对减排政策的敏感性低以及政策的滞后性引起的，即弹性效应跟滞后性效应共同发挥作用，使得规制政策无法产生有效的减排效果。

三、 模型建立与数据来源

1. “制度黏性”的弹性效应模型构建

本文借鉴经济学中的弹性模型来研究“制度黏性”的理论机理，其强弱用碳排放对环境规制变化的敏感程度来衡量，即是指区域CO2排放变化率与环境规制变化率的比率，其公式为

(1)

其中，r表示地区；Er表示每个地区弹性；CO2表示CO2排放量；ER表示环境规制。若Er>1，表示“强制度黏性”，即环境规制每增强1%，碳排放增加幅度大于1%，表明该地区环境规制并没有有效发挥作用；若0

ER:环境规制。曾义等采用排污费衡量环境规制[28]；张平等以排污费征收额衡量费用型环境规制[29]；张江雪等以排污费收入衡量市场型环境规制[30]；屈小娥以排污费征收总额衡量经济型环境规制[31]。本文选用排污费来表征环境规制，并且排污收费越高，环境规制越强。

CO2：CO2排放量。为简便起见，本文采用于向宇等的方法测算碳排放量[32]，其测算模型为

(2)

其中，Ai表示能源消费总量；Bi表示折标准煤系数；Ci表示CO2排放系数；i表示煤炭、焦炭、原油、煤油、柴油、汽油、燃料油以及天然气。

2. “制度黏性”的滞后效应模型构建

本文在进行回归模型构建时，采用碳排放效率作为因变量，为此，先构建碳排放效率的测度模型，再构建滞后效应回归模型。

(1)碳排放效率的测度模型

由于传统的DEA模型只能区分决策单元是否有效率，对结果不能进行有效分析，而超效率DEA模型可以弥补这一不足，并且超效率模型的结果可以突破1的限制。其中的SBM径向模型有投入导向、产出导向与非导向等各种模式，本文选用的是非径向超效率模型。其规划式为

λ,s-,s+≥0

(3)

i=1,2,…,m;r=1,2，…,q;j=1,2,…,n(j≠k)

式中，m为DMU投入种类，q为DMU产出种类，n为DMU个数，ρ为碳排放效率。xij为第j个决策单元的第i种投入，yrj为第j个决策单元的第r种产出，s-为剩余变量，s+为松弛变量。

基于超效率DEA模型测算碳排放效率需要确定投入产出变量。本文选用能源消费、劳动力、资本存量为投入指标，GDP和CO2排放量为产出指标，这与马大来[33]、孙爱军[34]等多数学者选取的投入产出变量相同。具体的变量定义为：①能源消费。本文计算了8种能源消耗量，并折算为万吨标准煤进行加总。②劳动力。借鉴大多数学者的研究成果，本文选用各省年末从业人口数来表征。③资本存量。永续盘存法是学者常用的估算方法，估算过程十分复杂，且该方法涉及资本折旧率等数据，为减少估计偏差，本文采用周五七等[35]的替代方法，选用固定资产净值年平均余额近似估计资本存量，并以2000年数据为基期进行平减。④GDP。借鉴马大来等的研究成果[33]，本文选用各省当年实际GDP进行衡量，并以2000年数据为基期将名义GDP换算成实际GDP。⑤CO2排放量。碳排放产生主要源自化石燃料的燃烧，因而本文依据8种能源来测算碳排放量，测算方法见式(2)。

(2) “制度黏性”的滞后性回归模型构建

目前，学者对于碳排放影响因素的常用模型为STIRPAT模型

(4)

式中，Pi、Ai、Ti分别代表人口、经济发展水平、技术；εi为随机误差项。

在低碳转型过程中，除了人口、经济发展水平、技术对碳排放效率有影响，环境规制也是一个重要的影响因素，因此本文改进了STIRPAT模型，引入环境规制变量。改进后的STIRPAT模型为

(5)

式中，ER代表环境规制，e为环境规制的指数。

将(5)式两边取对数得

lnIi=lnα+blnPi+clnAi+dlnTi+elnERi+lnεi

(6)

本文认为环境规制可能滞后一期、二期或三期，并采用固定效应模型进行估计。为此，构建如下滞后性模型

lnECO2=lnα+blnPi,t+clnAi,t+dlnTi,t+b1lnERi,t+lnεi

(7)

lnECO2=lnα+blnPi,t+clnAi,t+dlnTi,t+b1lnERi,t+b2lnERi,t-1+lnεi

(8)

lnECO2=lnα+blnPi,t+clnAi,t+dlnTi,t+b1lnERi,t+b2lnERi,t-1+b3lnERi,t-2+lnεi

(9)

lnECO2=lnα+blnPi,t+clnAi,t+dlnTi,t+b1lnERi,t+b2lnERi,t-1+b3lnERi,t-2+b4lnERi,t-3+lnεi

(10)

式中，P表示人口规模，各地区人口越多，产生的CO2越高。A表示经济发展水平，本文用居民可支配收入衡量。经济发展水平越高，对环境的破坏可能越大。T表示科学技术，本文采用单位GDP能耗来表征。若清洁技术越高，理论上来说对CO2的影响为负向。但是，如果清洁能源的技术赶不上碳排放的速度，则科学技术对碳排放的影响可能是正向的。

本文样本数据为2000—2016年30个省(自治区、直辖市)的面板数据(不包括香港、澳门、台湾和西藏)，数据源于历年《中国统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国环境统计年鉴》。

四、 实证结果与分析

1. “制度黏性”的弹性效应结果

为了反映“制度黏性”的弹性效应变化特征，本文主要从两个方面来分析：一是“制度黏性”的弹性效应均值的分析；二是对比2001年与2016年各省份“制度黏性”的弹性效应值来分析其变动趋势。

根据式(1)可得2000—2016年30个省(自治区、直辖市)“制度黏性”的弹性效应值，并计算其均值，结合产业结构(第二产业增加值占总增加值比重)、能源消费结构(煤炭占能源消费比重)来分析弹性效应。在计算弹性均值时，本文采用Stata 14.0软件对弹性值进行上下1%的Winsorize处理，从而使得均值分析的可信度增加(见图3)。

由图3可得，“制度黏性”的弹性效应具有以下三个特点。

第一，我国绝大多数省(自治区、直辖市)“制度黏性”的弹性效应均值处于0到1之间(共22个，占比73%)。说明这些地区为“中制度黏性”，即环境规制增加1%引起的碳排放的增加小于1%，各省区的碳排放对于环境规制的变化适应性差，无法达到同比例的变化效果。主要是因为这些地区经济飞速发展，虽不断加快经济、能源和产业结构的调整，但能源结构、产业结构调整并未达到最优状态，清洁能源的开发力度不够大，且清洁能源的比例未达预期，而且，落后产能淘汰力度不够大，因而造成经济发展抵消了环境规制的减排效果。

第二，“制度黏性”的弹性效应均值处于-1到0间的地区共有7个(上海、海南、黑龙江、江西、贵州、云南、新疆)。这几个地区为“弱制度黏性”，即环境规制每增加1%引起的碳排放量减少幅度小于1%。说明这些地区环境规制能够起到减排的作用，但这种作用相对较小。从图3可以得知上海的煤炭消费占比很小，第二产业占比不大，其产业结构以现代服务业为主，依靠金融、贸易、科技创新推动经济发展，因而可能对环境规制政策不敏感。海南的经济发展主要以旅游消费和农业为主，煤炭消费处于低位，第二产业占比低，出台的政策一定程度上能引起企业的重视。黑龙江煤炭消费占比处于平均水平(64%)，第二产业占比较高(48%)，环境规制在该省能起到一定的减排效果。而江西、贵州、新疆、云南地区，可能承接了转移来的污染企业，政府对这些转移来的企业监督不到位，从而导致缺乏弹性。

第三，陕西“制度黏性”的弹性效应值较为特殊，其均值大于1。这表明该地区“制度黏性”效应强，即环境规制增强1%，引起的该省碳排放量增加超过1%，其原因是能源结构不合理，清洁能源占比小，而且本地区产业结构中第二产业占比达50%，所以环境规制政策没有发挥有效作用。

为了进一步分析各省(自治区、直辖市)的碳排放与“制度黏性”的弹性效应值在时间上的变化规律，本文以“制度黏性”的弹性效应值为横坐标，碳排放量为纵坐标，选用2001年与2016年的截面数据进行绘图，具体如图4、图5所示。

图4和图5中各省(自治区、直辖市)碳排放量与“制度黏性”的弹性效应值分布具有如下三个特点：第一，相比2001年，2016年各省(自治区、直辖市)“制度黏性”的弹性效应值相对聚焦，集中在-0.5到0.5之间,其中“制度黏性”的弹性效应值位于-1到0之间的省(自治区、直辖市)增加了12个。第二，在2001年，山西、河北、浙江、宁夏为“较弱制度黏性”，这些地区减排潜力大可能是因为能源消费中煤炭占比较大，高能耗企业多，受规制政策影响较大；“弱制度黏性”的地区有江西、重庆、贵州；“中制度黏性”的地区有北京、天津、上海、江苏、山东、福建、辽宁、河南、湖北、四川、内蒙古、广西、甘肃、云南、新疆；“强制度黏性”的地区有广东、海南、黑龙江、吉林、安徽、湖南、青海、陕西，这些地区可能是因为在2001年前后重经济增长轻环境效益的结果。第三，在2016年，“较弱制度黏性”的地区仅有江西；“弱制度黏性”的地区有广东、山东、浙江、山西、河北、黑龙江、安徽、湖南、四川、重庆、甘肃、宁夏、广西、青海、贵州；“中制度黏性”的地区有北京、天津、上海、江苏、福建、辽宁、吉林、湖北、陕西、云南、内蒙古、新疆；海南、河南为“强制度黏性”地区，河南的第一产业发展优势明显，然而近年来在东部产业转移浪潮的带动下，该省试图优化产业结构，虽然取得一些成绩但产业结构仍不合理，这可能是造成河南省弹性效应值大于1的原因。

2. “制度黏性”的滞后性效应结果

(1)碳排放效率测算结果

根据模型(3)，利用Maxdea 6.4软件测算碳排放效率，结果如图6所示。

由图6可以看出，中国省际区域的碳排放效率具有三个分布特征。

第一，北京、上海、福建、广东地区的碳排放效率中位数大于1。这些地区经济发展快，能源、产业结构较优，清洁能源技术不断改进，环境保护力度也在不断加强，所以碳排放效率较高。而且，北京、上海历年碳排放效率均大于1，由于这两个城市主要依靠第三产业推动经济发展，高碳企业本身占比较小。而山西、贵州、青海、宁夏、新疆的中位数小于0.6，说明这些地区减排效果很差。山西地区由于主要依靠煤炭拉动经济增长，导致碳排放效率低下，而贵州、青海、宁夏、新疆地区经济优势不明显，西部大开发战略带来了发展机会，高能耗企业向西部转移，导致碳排放效率不高。

第二，辽宁的离散度最大，其碳排放效率最大值为1.06，最小值为0.65。辽宁经济向好，努力推进资源型城市及国企改革，但是改革效果似乎并不明显，碳排放效率总体偏低，而且各年波动幅度较大。海南、山西、江西、河南、内蒙古、广西的离散度也较大，而且最大值距离上四分位数的差距很大，说明这些地区各年减排效果不稳定，仅仅在某一年出现碳排放效率较高的情况。可能的原因是这些地区资源丰富，工业基础好，在中部崛起战略推动下，重工业发展快，以致难以提高碳排放效率。近年来在东部产业转移浪潮的带动下，这些省市试图优化产业结构，虽然取得一些成绩但产业结构仍不合理，这可能是造成碳排放效率波动幅度较大的原因。此外，北京的离散度最小，其次为四川。

第三，极差仅指碳排放效率的最大离散范围，不能反映所有测量值的分布情况，容易受极端值的影响，为此，可以利用上下四分位数的差值分析碳排放效率的集中程度。马大来等也曾提出碳排放效率的空间分布格局具有较强的空间聚集性[33]。可以看出，黑龙江、山西的集中程度较小，而北京、辽宁、吉林、江苏、浙江、山东、广东、安徽、江西、湖北、湖南、内蒙古、重庆、四川等地区碳排放效率各年集中程度较高，主要在中位数附近波动。

(2) “制度黏性”的滞后效应检验回归结果

本文进行了描述性统计分析，以准确描述30个省(自治区、直辖市)碳排放效率及其影响因素的特征，结果如表1所示。本文对所有变量取对数以消除异方差，并进行1%的缩尾处理。

表1 各变量的描述性统计

本文采用Stata 14.0软件对模型(7)至(10)进行回归分析，结果如表2所示。

从全国整体来看，在5%的显著性水平下，环境规制在当期、滞后一期、滞后二期和滞后三期对碳排放效率发挥负向作用，表明就全国而言存在“制度黏性”的滞后性效应。引入滞后项后，人口、经济发展水平和技术对碳排放效率的影响不显著。

表2估计结果表明环境规制对碳排放效率的影响为负。我国众多地区仅追求经济增速而忽视了环境效益，使得工业化快速发展导致碳排放效率较低，政府因此出台了各种政策来降低碳排放，如收取排污费、实施碳配额、试点碳交易市场等。然而实施环保矫正措施是一个长期的过程，未立即降低碳排放实属正常。正如表2所示，政府实施排污费措施在之后的三年内可能都难以有效提升碳排放效率，可能的原因是：企业不接受排污费制度将会接受惩戒，如果企业忽视排污费制

表2 全国视角下环境规制滞后期对碳排放效率影响的回归结果

注：表示1%显著性水平，表示5%显著性水平，表示10%显著性水平。括号中数字为标准差。

度并选择继续污染环境，企业将会获得更多收益，因而企业可能会选择接受惩罚，这将导致政府难以实现减排目标。另外，我国工业目前面临“大而不强”的尴尬局面，工业行业中低端产能过剩问题严重，尤其是冶炼和压延加工业[36]，这些问题在提升碳排放效率过程中也将是极大的阻碍。根据Sinn的“绿色悖论”理论[37]，政府施加严格的环境规制政策，可能会加速企业对化石能源的开采，化石能源供给加大，从而使碳排放效率降低。一定程度上来说，这种理论也是符合中国国情的。

对模型(7)至(10)的估计结果可知，环境规制滞后三期(-0.047 6)对碳排放效率的影响比当期(-0.033 5)、滞后一期(-0.043 9)、滞后二期(-0.043 9)的影响更强，表明“制度黏性”的滞后性效应有所增强。这可能是因为：新政策从出台到实施且在实施过程中层层向下传达，都存在时间间隔，即环境规制具备这样的特征，这就引起滞后期比当期的影响效果更加明显。市场机制不健全和环境监管缺位也是造成这一现象的重要原因。

针对全国层面进行分析之后，本文采用固定效应模型对东、中、西部地区是否存在“制度黏性”的滞后性效应进行回归分析，结果如表3所示。

在10%显著性水平下，东部地区当期环境规制对碳排放效率的影响为负，引入滞后项后，环境规制仅在滞后二期和滞后三期发挥作用，且对碳排放效率的影响为负；中部地区当期影响不显著，引入滞后项后，当期影响为正，而滞后一期影响为负，且滞后二期、三期对碳排放效率的影响不显著；西部地区当期影响为正，引入滞后项后，滞后一、二、三期均对碳排放效率产生正向影响，说明西部地区存在“制度黏性”效应，且滞后期为三期。

表3 东、中、西部地区环境规制滞后项对碳排放效率影响的回归结果

注：表示1%显著性水平，表示5%显著性水平，表示10%显著性水平。括号中数字为标准差。

东部地区滞后期为三期，且环境规制当期、滞后期与碳排放效率负相关，即：环境规制越强，碳排放效率越低，碳排放量越高。这说明东部地区存在 “制度黏性”的滞后性效应，且存在“绿色悖论”。原因可能是：一方面，东部经济发展快，为跟上经济发展，大量消耗能源，即使东部地区通过国际贸易和投资引进了先进的生产设备，提高减排技术，但是减排技术进步引起的CO2减少量仍小于为促进经济发展带来的CO2增加量。另一方面，从《中国环境年鉴》可以看出，上缴入库的排污费金额小于应上缴的金额，说明环境规制政策并未严格实施，这种行为带来的后果是在之后的两到三年内，环境效益仍在降低。这与郑石明[38]的结论相一致，即在排污费制度未有力执行的情况下，排污费征收小于企业污染所获得的收益，企业倾向扩大生产，产生较多污染。

中部地区的滞后期为一期，环境规制当期影响为正，滞后一期影响为负。原因可能是：“中部崛起”发展战略提出后，中部经济增速变快，然而中部地区的能源消费结构仍以化石能源消耗为主，国家出台环境规制政策，会使得这些地区的企业迅速跟随国家政策，否则可能会因为不符合要求使企业停业整顿，但随后，由于地区发展仍然主要依赖于这些企业，政府会放宽对这些高污染、高能耗企业的限制，导致环境规制对碳排放效率的作用只有当期。滞后一期反而会促进碳排放量的增长，可能因为企业为达环保标准，倾向污染末端治理，这就使得在环境规制当期，环境规制对碳排放效率起到了提升的作用，但长远来看，环境规制政策仍然使得企业采取一定的措施控制污染排放，如加大技术研发、改进生产工艺等，从而表现出环境规制的滞后一期使得碳排放效率降低。如中部的山西，存在技术无效率，管理无效率，结构无效率，且技术无效率问题尤为严重[36]。

西部地区的滞后期为三期，且环境规制当期及滞后期的影响均为正，原因可能是：西部地区经济发展较为落后，但资源禀赋优越，自西部大开发后，高污染产业向西转移，加之西部减排技术落后，使得其面临的环境压力较大。由于污染转移的这部分企业属于高能耗产业，对政府出台的政策敏感性较强，若政府加强环境规制，则能起到较好的减排效果；政府若实施特别严格的环境规制政策，不合规企业将会被关停，这可能使得这些高碳排放企业受到重创，无法立即恢复生产，因而表现为在之后三年内，高污染企业依然忌惮严格的政策，从而使得环境规制依旧能提高碳排放效率，这说明西部地区具有较大的管理潜力。这与郑石明[38]的结论一致，即西部地区的排污费制度在降低环境污染中的作用较东中部地区更明显。

综上，东部地区“制度黏性”的滞后效应存在，但表现为“绿色悖论”；中部滞后性效应为一期；西部滞后性效应为三期，主要是由于经济、产业、能源消费结构及资源禀赋等差异引起的。

五、 结论与建议

本文通过2000—2016年的省际面板数据研究环境规制的强弱对碳排放变化的影响，以及环境规制的滞后期变化对碳排放效率的影响，验证“制度黏性”效应的存在，研究得到以下结论。

第一，依据“制度黏性”的弹性效应均值可将“制度黏性”分为“较弱制度黏性”“弱制度黏性” “中制度黏性”与“强制度黏性”。我国部分省份“制度黏性”的弹性效应均值处于-1到0之间，为“弱制度黏性”；绝大多数省份的“制度黏性”的弹性效应均值处于0到1之间，为“中制度黏性”；唯有陕西属于“强制度黏性”地区。对比2001年与2016年弹性效应值的分布情况可知，制度黏性的弹性效应具有趋向集中的变动态势，2016年弹性效应值的分布更为集中，且“弱制度黏性”的省份有所增加。

第二，从全国视角看，环境规制并不能提高碳排放效率，反而会增加碳排放量。而且，根据中国省际区域碳排放效率分布特征可知，碳排放效率区域差异明显。

第三,“制度黏性”的滞后性效应区域差异明显。东部地区“制度黏性”的滞后性效应存在，但其表现为制度的出台无法引起碳排放的减少，主要是由于东部地区经济发展过快，经济发展带来的碳排放增加掩盖了制度带来的碳减排效果。中部地区“制度黏性”的滞后性效应较弱，其滞后期为一期。西部地区“制度黏性”的滞后性效应较强(滞后三期)，这源于西部地区经济发展落后，加之污染产业转移的影响。

综合本文的研究结论，可以得出如下政策建议。

第一，针对“弱制度黏性”地区，应加强环境规制力度，制定更为严格的环境标准；针对“中制度黏性”地区，可以组合使用各种环境规制工具或者经常转变减排策略。各种政策工具组合优化后，可能使得“中制度黏性”地区转变为“弱制度黏性”地区。针对“强制度黏性”地区，应转变经济发展模式，优化能源、产业结构，大力发展第三产业，对钢铁、水泥等高碳排放企业进行技术革新，用清洁生产工艺代替传统的污染生产工艺。

第二，国家应统筹区域协调发展，加强省际减排技术经验交流与合作，不断调整缩小区域碳排放差异。要缩小区域差异，首要关注碳排放效率低的地区。为此，国家应鼓励效率低的地区合理利用自身资源禀赋，优先发展先进减排技术，确保减排工作顺利推进；应引导资金、技术等要素向低效率地区移动，提高经济实力，改善产业布局。同时，碳排放效率高的省市应发挥良好的带头作用，维持现有减排成果，进一步挖掘减排潜力，确保减排任务高质量完成。

第三，政府应兼顾地区差异，采取差异化政策。东部地区应注重经济发展质量，推广清洁技术，提高能源利用率，不能为获得经济发展而以环境为代价。对于中部地区，政府一方面可适当提高环境规制强度，另一方面可以淘汰落后产能，从源头上控制碳排放。西部地区“制度黏性”的滞后性效应最为严重，政府应推动西部地区发展，优化资源配置。同时，针对西部地区可能出现的“污染西迁”现象，政府应制定合理的招商引资目录。