碳交易试点政策对工业碳生产率的影响
2022-01-12吴文洁张燕飞
吴文洁 王 瑜 张燕飞
(1.西安石油大学 陕西(高校)油气资源经济管理研究中心,陕西 西安 710065;2.西安石油大学 经济管理学院,陕西 西安 710065)
0 引 言
习近平主席于2020年9月在联合国大会上首次提出“碳达峰”“碳中和”目标,之后该目标被写入政府工作报告,彰显了我国在二氧化碳减排方面的决心。工业生产既为拉动经济增长的主力军,也是二氧化碳排放的主要来源,其成为减排任务重点关注的领域。2019年中国工业能源消费总量约占全国能源消费总量的60%,工业碳排放约占总排放的70%,因此,控制工业能源消耗、降低工业碳排放是经济社会低碳转型的关键。为降低减排过程中对经济增长的影响,在借鉴欧盟碳排放体系的基础上,我国于2011年计划实施碳交易政策,2014年,天津、北京、上海、湖北、广东、深圳和重庆七大碳交易试点启动,把碳排放作为一种商品,利用企业间不同的减排成本形成价格差,通过市场机制实现减排资源的有效配置,达到低成本减排目标。截至2020年8月,试点省市碳交易市场共覆盖钢铁、电力、水泥等20多个行业的近3000家企业,碳交易累计成交量超过4亿吨,累计成交额超过90亿元。目前,全国碳交易市场已正式启动,这意味着我国全国性的碳排放权交易拉开了序幕,碳排放权交易已成为中国应对节能减排问题的重要手段。工业作为碳排放重点管控的行业,如何应对碳交易市场变化,发挥绿色效应和经济增长效应,提高工业碳生产率,是促进工业可持续发展的关键。因此,本文研究碳交易试点政策对工业碳生产率的影响以及其作用机理,以期促进工业经济绿色发展,有利于碳交易政策的制定和减排目标的实现。
将自己“包装”好,李志勇再次来到了昨天的酒店,昂首走进去要了间包房,这次,服务生愣是没认出他来。坐定后,他要过菜单,哗啦啦点了一堆野生菌菜肴,待菜上齐,他慢条斯理吃了两口,便拍桌子道:“你们菜单上不是写着新鲜野生菌吗?这根本就不新鲜!叫你们老板来!”
1 相关文献综述
梳理相关文献发现,近年来,关于碳交易政策的研究主要围绕环境效应和经济效应展开。(1)在环境效应方面,学者们从碳排放量、碳强度、碳效率等角度出发考察碳交易政策是否能够实现环境红利。[1]28-35刘传明、孙喆等[2]49-58运用合成控制法研究发现,碳交易试点政策的实施能显著抑制二氧化碳排放。刘勇、曾康佳[3]156-165建立了中国工业CGE仿真模型,并经此分析得出,配额交易政策能够实现工业碳减排,并且减排效果随着配额交易政策实施时间的延续而增加。但也有学者认为,碳交易政策对试点地区碳排放强度无显著影响。[4]157-160(2)在经济效应方面,学者们主要从企业收入、行业以及区域经济产出角度,检验碳交易政策是否能实现经济红利。范丹、王维国等[5]2383-2392运用PSM-DID方法实证得出,碳交易政策虽然能降低碳排放量,但对经济产出的影响微弱。胡玉凤、丁友强[6]56-64基于上市公司数据实证得出,碳交易政策对资本生产率具有显著的正向影响,能促进企业收入与利润增长。虽然研究方法和对象的差异导致其研究结论有所不同,但大部分研究还是肯定了碳交易政策能够产生正向的环境效应和经济效应。还有学者对碳交易政策的技术创新效应、协同减排效应和空间减排效应等问题进行了深入研究。[7]47-53
应用RevMan 5.2软件进行统计分析。计数资料采用相对危险度(relative risk,RR)进行统计,计量资料采用均数差(mean difference,MD)进行统计,均以95%可信区间(95%CI)表示。采用χ2检验分析各研究间的异质性,同时采用I2对异质性进行定量分析,如果I2<50%,表明各亚组间无显著异质性,各亚组间可以合并分析,采用固定效应模型进行统计学评价;如果I2≥50%,表明各亚组间存在显著异质性,采用随机效应模型分析统计学分析。检验水准为P<0.05。对纳入研究文献数≥10的评价指标采用绘制倒漏斗图进行发表偏倚性检测。
关于碳生产率的文献主要集中在以下这几个方面:(1)碳生产率的内涵。Kaya Y,Yokobori K[8]28-35于1997年定义碳生产率为单位CO2排放的GDP产出水平,强调了能源的产出效率。刘国平、曹莉萍[9]71-74用福利绩效替换GDP产出水平,提出广义碳生产率,并选用HDI作为测度福利的指标。潘家华、张丽峰[10]47-57对碳生产率和碳强度进行区分,表明碳生产率与单位GDP排放强度虽然在数量上看是倒数关系,但两者有着本质的不同。碳生产率更多从经济学角度出发,将其当作隐含在能源和物质产品中的一种要素投入,类似于资本、劳动和土地等,而碳强度则是从生态环境角度出发,强调碳排放作为一种非期望产出对环境产生的影响,其忽视了社会经济发展面临的碳约束性。(2)碳生产率的影响因素。众多学者采用空间计量、门槛回归或GMM等方法,探究了产业结构调整、技术创新、碳价格、对外投资以及资源配置等因素对碳生产率的影响,潘家华、张丽峰[11]138-145从环境规制政策对碳生产率的影响进行了研究。王丽、张岩等[12]1-6采用工业污染治理投资完成额与地区工业增加值的比值衡量环境规制程度,运用系统GMM方法,实证得出环境规制与碳生产率存在U型关系。李小平、余东升等[13]82-96从异质性环境规制角度出发,采用空间杜宾模型实证得出,强制型、市场型环境规制对本地区碳生产率都有显著的促进作用,而自愿型环境规制的作用未通过显著性检验。(3)碳生产率的研究对象。相关研究分析国家、区域以及具体行业碳生产率的区域差异、时空演变以及驱动因素等。李珊珊、罗良文[14]36-51基于LMDI-PDA分解法,得出对中国碳生产率的贡献程度较大的地区为山东、广东、湖北和湖南地区。姚晔、夏炎等[15]170-178采用空间比较路径模型(SCPS),通过对碳生产率差异性较大的地区分析得出,产业结构和最终需求是造成区域碳生产率的主要原因。刘传江、赵晓梦[16]1635-1644基于Malmquist指数分析得出,长江经济带的碳生产率一直处于震荡上升趋势,造成此差异的因素主要是技术创新。
从相关文献可以看出:有关碳交易政策效果的研究多从环境效应和经济效应出发。在探讨政策对碳生产率影响时,多采用单一的指标作为衡量环境规制的工具。因此,本文运用DID模型,立足于碳交易政策与工业碳生产率视角,探讨碳交易试点政策对工业碳生产率的影响,进一步利用中介效应模型分析其影响机理。把碳资源作为一种约束性指标而不是经济产物的附属,以提高工业碳生产率为目标。
2 研究假设
碳交易政策作为市场型环境规制的主要手段,会通过如下三种效应对工业碳生产率产生影响。(1)成本压力效应。对于超出碳排放配额的部分,企业在碳市场购买相应配额导致企业的生产成本上升。(2)利益激励效应。具有减排优势的企业可以通过出售配额和转让低碳技术获得双重收益,使企业的再生产投资规模扩大。(3)政策引导效应。政策具有长期性、强制性和扶持性的特征,政策所释放出的信号能够引导资金、资源和人才等流向低碳市场,激发新的绿色经济增长点。同时,财政支持也弥补了企业因研发投入而造成的挤出效应,减少对工业生产的经济影响。在这三种效应的协同作用下,企业能最大限度保持经济增长,减少二氧化碳的排放量,达到经济效益和环境治理的双赢,从而提高工业碳生产率。因此,本文可以提出以下假设:
假设H1:碳交易试点政策有助于提高工业碳生产率。
lnCPit=β0+β1Gi+β2Yt+β3Gi×Yt)+∑βjXj+λi+γt+μit
假设H2:碳交易政策通过技术创新来提高工业碳生产率。
自然条件的技术措施不是对自然条件的制衡,而是通过科学合理地掌握红松的生长发育条件,进行适宜的林分选择和自然条件的有效改善。首先,红松造林前应选择适宜的造林地。在充分考虑土壤水分、肥力、排水、日照和温度等因素后,应选择适宜的区域种植红松。在选择红松种植面积后,必须对造林地进行春、秋耕细作,并计划具体的播种期。红松林造林的适宜时间是人工林一年前的雨季。以保持土壤适合造林。红松的播种期最好是春季。苗床湿润,随着土壤的融化,形成了上浆造林的土壤优势。保障苗木的生长发育,促进苗木良好的木质化。
高校要想使学生班级自主管理得以有效实施,学生工作管理者尤其是班主任、辅导员要充分认识、关注学生的个性差异,设置形式多样的班级管理岗位组合方案,采用切合学生实际的班级自主管理模式,激发大学生参与班级自主管理的积极性和主观能动性,为锻炼大学生的管理能力、提高大学生的管理素养搭建平台,全面推动大学生实现自我教育、自我服务,真正做到管理育人。比如,在班级干部任用上,班主任应该充分了解班级每一个学生的思想、能力和性格,根据他们的基本素养和个性特点制定管理职责,部署管理任务。这样的做法既尊重大学生在班级管理中的主体地位,又能做到人尽其才,发挥他们的长处。
3 研究设计
3.1 模型设定
双重差分法主要是对政策的实施效果进行评估,将实验中的变量分为实验组和对照组,反映政策实施前后对实验组和对照组的影响,并可以在模型中加入控制变量,进一步验证政策效果,这一方法被学者广泛采用。[1]28-35因此,本文在参考前人做法的基础上,采用双重差分法研究碳交易试点政策对碳生产率的影响,并且通过控制地区效应和时间效应,在一定程度上减少内生性问题。[4]157-160;[7]36-42+55借鉴黄向岚、张训常等[18]86-99的做法,以碳交易政策试点的六个省市作为实验组(将深圳市并入广东省),其余省份作为对照组(西藏除外)。将2014年作为政策开始影响的年份,即2014年是非试点时期和试点时期的分界线。构建计量模型,见(1)式:
以某种口径火炮为研究对象,考虑到膛内时期身管后坐对发射过程的影响较小,为此简化数值计算模型,不考虑身管后坐的影响,建立其弹炮耦合有限元模型有限元模型中。其中,弹带与弹体之间采用面面绑定约束,装药与弹体,弹带、弹丸定心部与身管接触设置。弹带挤进过程中会自身接触,因此,弹带采用自接触设置,动摩擦系数为0.1。图1为正常未磨损的身管内膛结构,图2为试验测得的身管内膛磨损曲线,图3为根据图2的磨损量建立的身管内膛磨损的有限元网格模型,图4为弹带有限元网格模型,图5为弹炮耦合有限元网格模型。
碳交易试点是通过何种途径来提高工业碳生产率的?波特假设认为环境规制可以具有创新补偿效应,不少学者也通过实证研究肯定了技术进步对碳生产率的提升作用,其认为技术革新能够促进能源产出水平的提升和清洁能源的开发,是发展低碳经济的关键路径。[17]193-246短期内工业的能源需求和供给结构难以改变,若碳排放高的企业采取减产减排的方式降低碳排放,则会降低企业经济效益。因此,根据内生增长理论,企业为追求长期利润最大化,会更倾向于利用技术创新来保持产出稳定和降低碳排放量。企业通过污染治理技术、清洁生产技术和清洁能源开发利用技术等低碳技术创新,减少生产过程中对环境造成的负面影响,协调碳排放量下降和经济持续增长的矛盾,提高工业碳生产率,促进经济高质量发展。
(1)
“腐蚀防护是镁合金行业的核心课题之一。尽管现有技术可以制备出抗蚀性良好的防护膜层,但这类膜层往往比较脆,容易在服役过程中破碎和脱落。”研究团队负责人说,“这个项目的目标就是从化学反应的基本原理出发,研发可在镁合金表面长出致密、强韧和牢固的防腐层的新技术。”
聚合物Poly(S)-TPBO由4,4,4-三苯基-1-环氧丁烷(TPBO)单体通过阴离子聚合作用合成(见图3),其螺旋构型能稳定存在于溶液中.聚合物的构型和长度直接与环氧丙烷的3号碳上取代基的体积和刚性有关,如果取代基的刚性和体积是合适的,则形成的螺旋构型聚醚能稳定存在于溶液中[20].图3为聚-4,4,4-三苯基环氧丁烷的合成路线.
3.2 变量选取与说明
被解释变量:碳生产率(lnCP),借鉴Kaya对碳生产率的定义:用各地区生产总值与二氧化碳排放量的比值衡量碳生产率。本文选取工业增加值(IAV)代替地区生产总产值,其与CO2排放量的比值即为工业碳生产率。[12]根据IPCC提供的计算方式估算工业CO2排放量,见(2)式:
CP=IAV/CO2
⑩测量尺寸,调整“X磨损”的余量,再编辑程序,在G71之前加“;”,之后用1号刀精车一遍,最后用切断刀加工Φ19.5的槽,再加工R2的圆弧。
(2)
核心解释变量Gi×Yt。对某一省市而言,当y≥2014,且该城市为实施碳排放权交易的地区,该地区对应的虚拟变量Gi×Yt为1,其系数表示政策的净效应,即反应碳交易政策作用效果的强弱。
其中CP表示碳生产率,IAV代表各地区工业生产总值,CO2表示各地区二氧化碳排放量,二氧化碳排放主要来源于能源化石和工业生产过程。
双重差分估计的结果满足一致性的前提是实验组和对照组满足平行趋势假设。图1纵线左侧,即2014年以前实验组和控制组的碳生产率都呈上升趋势,这表明其满足平行趋势假设;而在2014之后,即在碳排放交易试点政策实施以后,实验组和控制组碳生产率开始呈现差异。从图中可以看出,政策实施后实验组的碳生产率的上升幅度明显大于对照组。平行趋势检验表明,可以使用双重差分法来研究碳交易试点政策对工业碳生产率的影响。
其中,i代表地区,t代表年份,因变量CPit代表i省市在t年的碳生产率;Gi反映是否为碳交易政策试点地区的变量,纳入碳交易试点的省市取1,代表实验组,未被纳入试点的省市取0,代表对照组;Yt反映被纳入碳交易政策试点地区时间的变量,若t≥2014,Yt为1,否则为0;交互项Gi×Yt表示省市i在t年是否被列入碳交易试点地区,2014当年及其以后年份被纳入试点地区的Gi×Yt取值为1,否则为0。系数β3是本文的核心解释变量,代表碳交易试点政策的净影响,表示在被列入碳交易试点地区之后碳生产率是否有所提升(或减少),λi和γt分别为省市固定效应和年份固定效应,μit为随机扰动项,Xj为控制变量。
中介变量:技术创新(lnRD),借鉴前人的做法,采用各地区科研经费投入衡量技术创新水平。[11]138-145岳立、肖飒等[23]82-91认为,科研经费是技术创新研发的必要投入,并实证得出对于所有发展阶段的经济体,技术进步能显著促进碳生产率的提升。
由此可见,所谓“三位一体”就是由专业素养、职业技能和职业精神三者有机统一构成的核心职业能力。在构建现代职业教育体系下,独立学院要培养的就是具有核心职业能力的人才,是具备了较高专业素养、过硬职业技能和追求职业精神“三位一体”的面向一线的高素质的技术技能型人才[7]。明确了独立学院究竟要培养什么样的人才,就要有针对性、系统地规划怎样培养这样的人才,继承现有人才培养模式的优势,突出独立学院办学定位和人才培养特色,研究“三位一体”技术技能型人才培养模式的改革路径。
3.3 数据来源与说明
本文计算CO2排放量所涉及的各种化石能源消耗量的数据来自《中国能源统计年鉴》,各地区R&D投入经费数据来源于《全国科技经费投入统计公报》,其他相关变量的数据来源于历年《中国统计年鉴》。同时对变量均进行取对数处理,以消除量纲,使数据更加平稳,减少模型共线性、异方差性出现的可能性。
4 实证检验
4.1 基准回归
双重差分估计结果见表1。
(1)反事实检验。为了排除省份选取的偶然性,消除省份的选择对估计结果造成的影响,本文采用反事实法对实证结果进行稳健性检验。具体做法如下:随机选取6个省市作为实验组,构建虚拟的碳交易政策试点,对虚拟变量进行同样的回归分析,如果分析结果表明虚拟的碳交易政策试点变量仍能影响工业碳生产率,那么,所构建的计量模型和得到的回归结果就值得怀疑,反之,则表明本文结论具有一定可信度。我们进行3次随机抽样,反事实检验结果见表3。
表1 双重差分估计结果
4.2 平行趋势检验
实验组和对照组碳生产率的时间趋势见图1。
图1 实验组和对照组碳生产率的时间趋势
控制变量:(1)经济发展水平(lnPGDP),借鉴刘传江、胡威[19]99-109+137的做法,采用地区国内生产总值与年末常住人口的比重来衡量。程钰、孙艺璇等[20]30-40认为经济发展水平高的地区具备良好的物质基础,能够投入更多的资金用于减排工程和技术研发,并且公民具有较高的环境质量需求和较强的绿色环保意识,可以推动政府、企业积极推进减排行动。(2)产业结构(lnST):借鉴黄向岚、张训常等[19]86-99的做法,采用第三产业与第二产业占比衡量。第二产业属于高能耗产业,占比过高影响能源使用量和能源使用结构。王淑英、卫朝蓉[21]83-89基于结构红利提出,通过产业结构的优化升级对生产要素和资源进行合理配置,会提高能源利用效率,从而提高碳生产率。(3)城市化水平(lnUR):借鉴孙振清、李欢欢等[1]28-35的做法,采用城镇人口与年末常住人口比值来衡量。李小平、王树柏等[22]44-54认为城市化水平的提高意味着城市的数量增多和规模的扩展,从而引起基础设施建设需求上升,会促进经济增长,但同时也会拉动水泥、钢铁、建材等高能耗、高排放行业,阻碍节能减排。(4)对外开放水平(lnFDI):借鉴王淑英、卫朝蓉[21]83-89的做法,采用各地区出口总额占地区生产总值的比重来衡量。刘传江、赵晓梦[16]1635-1644认为,对外开放度对碳生产率有双重影响:一方面,国际贸易能够引进先进的生产及管理技术,促进环境友好型生产,直接提高碳生产率;另一方面,会成为外商的“污染避难所”,随着对外开放程度的不断加深,大批商品在国内进行生产加工,提高了经济发展水平,但也增加了碳排放量。
4.3 动态趋势检验
由于政策的效果会受时间变化的影响,所以对碳交易试点政策的动态效应进行检验,同时也是对上文碳生产率平行趋势的佐证。具体如下:生产政策前后年份的虚拟变量,分别用政策虚拟变量交乘,构建模型进行回归,动态趋势检验见表2。
表2 动态趋势检验
从表2可以看出,政策实施年份之前交互项系数不显著,除2015年外其他年份皆显著为正,并且从交互项的系数可知,随着时间推移,交互系数有增加的趋势,说明碳交易试点政策对试点地区的工业碳生产率促进作用逐渐增强,见(3)式。
(3)
4.4 稳健性检验
表1是对模型(1)的回归分析结果。采用固定效应模型来估计面板双重差分模型,所有模型都控制了时间效应和地区效应。从(1)(2)列可以看出,无论是否加入控制变量,虚拟变量的系数均显著为正,表明碳交易试点政策显著促进了工业碳生产率,即假设H1成立。从控制变量来看,经济发展水平对碳生产率的影响为正,且在1%水平上显著,说明经济发展水平越高的地区对环境质量要求越高,环保意识也越强,这样对工业生产有较高的环境要求,对工业碳生产率的提升作用明显。产业结构在10%的显著性水平上对碳生产率起促进作用。城市化和对外直接投资分别对碳生产率表现为不显著的促进作用和抑制作用。
从表3可以看出,随意构造的虚假的碳交易试点虚拟变量的回归系数均不显著。因此,可以排除因随机抽取地区而造成的偶然性结果。因此,本文的实证结果可信度较高,即碳交易试点政策对工业碳生产率具有促进作用。
表3 反事实检验结果
(2)PSM-DID检验。双重差分法在控制组的选择上具有一定的主观性,特别是实验组与对照组存在系统性差异时, 会对评估结果的稳健性与可信性产生影响。因此,本文进一步采用PSM-DID方法,通过将处理组与对照组的个体依照其相似程度进行匹配,消除两组在特征上的系统性差异,然后再进行回归分析。首先,选取经济发展水平(lnPGDP)、产业结构(lnST)、外商直接投资(lnFDI)、投资污染治理额(lnIPC)、能源结构(lnES)、城市化水平(lnUR)6个可观测量对实验组和对照组进行匹配。采用Probit模型计算上述匹配指标的倾向得分,然后使用该匹配法对实验组和控制组的省份样本进行匹配,排除匹配不成功的样本,倾向得分匹配前后各变量的平衡性检验见表4。
表4 倾向得分匹配前后各变量的平衡性检验
从表4可以看出,与匹配前相比,变量的标准偏差均有所下降,表明变量在实验组和对照组之间不存在显著差异,分布也变得更加平衡,因此采用此方法是较为合适的。对匹配后的数据再次进行回归分析,PSM-DID估计结果见表5。
表5 PSM-DID估计结果
从表5可以看出,PSM-DID的回归结果仍然显著。说明本文回归结果较为稳健,碳交易政策能显著提高工业碳生产率。
4.5 作用机理检验
下文采用中介效应模型,通过四个步骤对碳交易试点政策影响工业碳生产率的作用机理进行检验:第一,考察碳交易试点政策对工业碳生产率的影响,如果回归结果显著,则表明碳交易政策提高了试点地区的碳生产率;第二,用政策虚拟变量对中介变量进行回归,如果回归系数显著,说明碳交易试点政策显著影响中介变量;第三,用中介变量对工业碳生产率进行回归,如果回归系数显著,说明中介变量对工业碳生产率具有显著影响;第四,在上述结果成立的基础上,把碳交易虚拟变量和中介变量同时放入模型对工业碳生产率进行回归,如果碳交易试点政策虚拟变量的系数变小或者显著性水平下降,则说明碳交易试点政策通过影响中介变量来影响工业碳生产率。中介效应检验—技术创新见表6。
从表6可以看出,第(1)列为基准回归。第(2)列中Gi×Yt的回归系数显著为正,说明碳交易政策能够有效地促进技术创新,促进低碳发展。第(3)列中介变量的回归系数在1%的显著水平上为正,说明技术创新与工业碳生产率之间呈正相关。第(4)列中,同时加入虚拟变量和中介变量进行回归,发现Gi×Yt系数变小。因此,存在中介效应,碳交易试点政策通过技术创新提高工业碳生产率,即假设H2成立。
表6 中介效应检验-技术创新
5 研究结论与政策建议
本文以省域工业为研究对象,测算了中国30个省份的工业碳生产率,并采用双重差分法估计碳交易试点政策对碳生产率实施的效果以及可能路径。研究发现:碳交易试点政策的实施可以显著提升试点地区碳生产率,且这一结果存在稳健性;通过中介效应模型得出碳交易试点政策可以通过技术创新来提升工业生态效率。基于此结论,本文提出以下建议:
第一,积极推进全国碳交易市场的建立完善,充分发挥碳交易机制对工业碳生产率的提升作用。碳交易政策可以弥补传统型环境规制的不足,利用市场机制对资源进行高效配置,从而影响企业的污染排放决策,在达到减排目标的同时激发经济活力,达到环境和经济的双赢目标。在全国碳交易市场建立的过程中,政府应该弥补市场的局限性,制定相关的法律法规,搭建信息交流平台,维护碳交易市场的有效运行,协调不同环境规制之间的运作,顺利完成试点地区向全国的过渡,实现“由点到面”的全方位低碳转型格局。
第二,坚持以技术创新驱动工业低碳转型,激发工业企业技术创新的活力。大力发展降低碳排放、资源循环利用、传统能源清洁高效利用等绿色低碳技术;积极研发和推广太阳能、风能、水力等新能源技术以及推动其对传统高耗能源的替代进程。针对碳排放交易试点政策给规制企业带来的减排成本增加、挤占企业研发资金的情况,政府应给予企业更多的创新资金,激励和引导企业自主创新,提高碳生产率,推动我国经济走绿色可持续发展道路。