碳排放权交易试点对区域能源消费结构优化的影响

毛莹 屈梦杰 曾利珍

（武汉纺织大学经济学院 湖北武汉 430200）

0 引言

2011 年，为了减少温室气体排放，发展绿色低碳经济，国家发改委宣布在北京、天津、上海、重庆、广东、湖北和深圳等7省市设立碳排放权交易试点，到2013 年，试点省市的碳交易市场逐渐建立，2017 年，全国碳交易市场正式上线。截至2021年6 月，试点省市碳市场累计成交量4.8 亿t 二氧化碳当量，碳排放权交易的减排效应明显。当前，我国仍然处在工业化深入发展的历史阶段，传统行业的比重较高，新兴高技术产业还未成为经济发展的主要动力，能源消费结构偏煤、能源利用效率偏低。推动我国能源消费结构优化调整，对实现“双碳”目标意义重大。

碳排放具有外部性，造成的后果需要很长时间才会产生明显的消极影响，碳减排的动力不足。通过市场手段将碳排放量化、资产化，对碳排放主体的成本造成影响，将碳排放的外部性内部化，增强减排主体的动力，碳交易市场逐渐建立起来。关于碳排放权交易的研究主要围绕碳市场的减排效应。碳排放权交易对试点地区的减排效应存在条件性，在碳配额总量供给低于实际碳排放需求时，才能有效促进碳减排［1］。碳排放权交易将二氧化碳的排放权赋予了商品属性，碳交易的市场化机制成为碳减排的重要途径［2］。碳排放权交易促进了试点地区的减排效应，还通过政策溢出效应减少了邻近地区的碳排放［3］。由于不同地区经济发展水平、政府环境规制存在差异，碳排放权交易对试点地区的减排效应也会存在差异，相较于欠发达地区，发达地区的碳减排效应更大［4］。碳排放权交易对试点地区的企业能源利用效率和能源消费结构产生影响，碳排放权交易的减排效应主要是通过改善能源消费结构来实现［5］。

碳交易对于实现“碳达峰”和“碳中和”的目标具有重要意义，理解碳交易减排效应的作用机制，有助于畅通碳交易渠道，最大程度发挥碳交易的减排效应。相关研究从宏微观角度分析碳交易试点的政策效果，对于碳交易作用机制研究较少。分析碳交易对能源消费结构优化的影响，可以丰富碳交易的政策效果研究。

1 理论分析

根据科斯的产权理论，将二氧化碳排放量量化、资产化，赋予了碳排放商品的属性，建立碳交易市场来影响排放主体的成本，激发排放主体的减排动力。碳排放权交易试点纳入的行业主要是电力、钢铁等行业，这些行业对煤炭等化石能源的依赖程度大，碳排放量规模大。碳排放权交易增加了控排企业的碳排放成本，在减排成本压力下，控排企业会通过减少产量来降低能源消耗，减少碳排放。在限定碳排放配额总量的条件下，控排企业的实际碳排放低于配额总量，控排企业就可以将多余的配额拿到碳排放市场进行交易，获取碳减排的收益；控排企业的实际碳排放高于配额总量，就需要从碳市场上购买不足的配额，增加了减排的成本。控排企业为了控制碳排放量，在生产经营中会倾向于减少煤炭等碳排放量大的化石能源，选择碳排放量更少的清洁能源进行替代，提高清洁能源在能源消费结构中的比例，不断促进能源消费结构优化调整，进而实现减排降碳。

2 研究设计

2.1 样本和数据说明

使用我国2007—2019 年30 个省市平衡面板数据，因为西藏、香港、澳门以及台湾地区数据缺失，不将它们作为研究样本。数据来自国泰安数据库（CSMAR）和国家统计局官网。2011 年，北京、天津、上海、重庆、湖北、广东、深圳7 个省市被选为碳排放权交易试点区域，到2013 年，7 个试点区域的碳市场上线交易才陆续开始，因此将2013 年作为碳交易试点的年份。深圳市属于广东省，不再将深圳列为处理组，故将北京、天津、上海、重庆、广东、湖北作为处理组，非试点省市作为控制组。

2.2 模型构建

为了解决碳排放权交易试点的处理组的数量不足、样本数量少的问题，采用合成控制法（SCM）通过政策试点以外的地区来确定合成对象的组合权重，基于组合权重构造反事实控制组。

具体来说，假定K+1 个地区在t 期的能源消费结构优化（t=1，2，3，…，T），其中有1 个地区实施碳排放权交易，K+1 个地区没有实施。假定i 地区在t=T0期作为碳交易试点的地区，用R1it表示t 期试点地区的能源消费结构优化，则非试点地区为R0it。当t≤T0时，i 地区未受到试点政策的影响，即R1it=R0it。当t＞T0时，试点政策对i 地区的影响为Eit=R1it-R0it。在t＞T0后，对于试点地区而言，其能源消费结构优化R1it是可以观测到的，而非试点地区的R0it无法观测到。为了估计R0it，采用ABADIE 等［6］提供的模型，见式（1）。

式中：θt是时间固定效应，βt是1×M 维未知参数向量，Yi是可以观测到不受试点政策影响的M×1 维向量，λt是1×N 维不可观测的公共因子向量，Ui是不可观测的N×1 维向量，εit是随机扰动项。

构建K+1 维的权重向量W=（w2，…，wK+1），控制组区域j的权重为wj≥0，且w2+w3+w4+…wK+1=1。给定任意权重W，控制组区域的加权结果变量计算见式（2）。

则试点地区的能源消费结构优化效应计算见式（3）。

对于T0

确定试点地区的能源消费结构优化效应E1t，要先确定权重W*。通过最小化X1和X0W 的距离‖X1=X0W‖=来确定W*，X1是政策试点之前处理组地区的l×1 维特征向量，X0是政策试点之前控制组l×K，第j列地区j 的特征向量，V 是l×l 维对称的半正定矩阵。从而使合成地区近似碳排放权交易试点地区之前的能源消费结构优化。

2.3 变量定义

（1）被解释变量。能源消费结构优化、碳排放权交易是为了促进减排降碳，主要是为了减少二氧化碳的排放。增加清洁能源天然气消费能减少碳排放，二氧化碳主要来自化石能源消耗，煤炭消费量在化石能源消耗中比重较大，因此使用天然气消费量与煤炭消费量的比值反应能源消费结构优化。

（2）控制变量。通过参考相关的研究［7］，选择以下的控制变量：经济水平，用人均GDP 来表示；金融发展水平，用金融业增加值取对数表示；交通便利程度，用交通运输、仓储和邮政业增加值取对数表示；经济开放水平，用外商投资企业投资总额来表示；研发投入，用科学技术支出取对数表示；政府环境规制，用地方财政环境保护支出与财政一般支出的比值来表示；城镇化水平，用城镇人口与年末常住人口的比值表示。

3 实证结果分析

3.1 碳排放权交易试点的政策效应

不同省市经济发展水平、区位条件存在差异，直接将试点地区与其他地区进行混合研究，不能真实了解碳排放权交易试点对能源消费结构优化的影响。通过合成控制法拟合的控制对象在碳交易试点之前较好地拟合试点地区的能源消费结构优化的趋势，在试点政策实施后，就可以通过真实试点地区与合成试点地区的能源消费结构优化之间的差值反应碳排放权交易试点的净政策效应。碳交易试点政策前后真实试点省市和合成试点省市的能源消费结构优化趋势如图1 所示。可以发现在试点之前，北京、天津以及湖北的能源消费结构优化与合成省市的拟合效果好。上海经济发展水平高，清洁能源运用规模大，能源消费以清洁能源为主，能源消费结构不断优化，难以找到其他省市的控制变量拟合上海的能源消费结构优化趋势。重庆作为西部唯一的碳排放权交易试点地区，实施碳交易的压力大。重庆作为工业城市，生产离不开化石能源煤炭，在碳排放交易试点的影响下，能源消费结构优化存在滞后性，难以找到其他省市来较好的拟合重庆的能源消费结构优化趋势。广东在政策试点之前，真实能源消费结构与合成能源消费结构拟合效果较差，可能的解释是：广东有2 个碳排放权交易试点地区，深圳经济特区，经济地位优越，国家政策扶持，是广东经济发展的重要城市，同时，靠近香港澳门，经济联系紧密，广东的港口多，国际交往密切，对外开放水平高，绿色产业发展、节能低碳技术运用广泛、环境保护意识强烈，其他省市的控制变量难以拟合出广东的能源消费结构优化趋势。

图1 试点省市与合成省市的能源消费结构优化对比

在碳排放权交易试点后，北京、天津以及湖北的真实试点地区与合成试点地区的能源消费结构优化差距在不断扩大，真实试点地区的能源消费结构不断优化，碳排放权交易试点的政策效应不断增强。北京作为政治、经济、文化中心，高度重视减排降碳，推动清洁能源广泛使用，优化能源消费结构，进一步完善碳排放交易体系，出台《北京市碳排放权交易管理办法（试行）》《北京市碳排放配额场外交易实施细则》等相关政策，碳排放权交易试点对能源消费结构优化的政策效应不断扩大。天津坚持京津冀协同发展，经济辐射带动作用强，作为国家综合配套改革试验区，大力倡导清洁低碳能源使用，政府重视环境治理和绿色发展，坚持用市场机制激励节能减排降碳，大力推进碳排放权交易，碳排放权交易的能源消费结构优化效应明显。湖北的碳排放权交易试点对能源消费结构优化效应较弱，可能的解释是：钢铁行业作为湖北的支柱产业之一，炼钢对煤炭的需求量大，以煤炭消费为主，短时间内难以改变能源消费结构，期间经济下行压力大，转变能源消费结构的成本较高，碳排放交易试点对能源消费结构优化的政策效应存在滞后性。

3.2 排序检验

为了检验结果的稳健性，排除结果受到偶然因素的影响，采用ABADIE 等［6］提供的排序检验法。剔除上海、重庆以及广东试点省市后，计算2013 年碳排放权交易试点前的试点省市的均方预测误差值（RMSPE），删除控制组中高于试点地区均方预测误差值的省市，北京控制组删除1 个，天津控制组删除9 个，湖北控制组删除14 个。均方预测误差值反映合成试点省市对试点省市的拟合效果，见图2。

图2 排序检验结果

图2 反映了试点省市与合成省市的均方预测误差值的变动结果。能源消费结构优化的差值是真实能源消费结构优化与合成能源消费结构之差，反映碳排放权交易试点的政策效应。实线表示真实试点省市能源消费结构优化的净政策效应，虚线表示合成试点省市的能源消费结构的净政策效应。在2013 年碳排放权交易试点开始后，北京和其他合成省市的差距扩大，其分布位于外部，这表明碳排放权交易显著促进了北京的能源消费结构优化，在1/24，即4.17%的概率可以认为会出现北京和其他合成省市的差距扩大，碳排放权交易的政策效应在5%的水平上是显著的。碳排放权交易试点后，天津和湖北与其他合成省市的差距扩大，其分布位于外部，表明碳排放权交易提高了天津的能源消费结构优化水平，同样可以认为碳排放权交易的政策效应是显著的。

3.3 安慰剂检验

为了排除随机性的干扰，进行将处理组和控制组位置互换的安慰剂检验，将试点省市作为控制组，选择合成权重最大的省市（图3），北京的最大合成权重是青海，天津的最大合成权重是辽宁，湖北的最大合成权重是江西。作为处理组进行反事实实验，图3 反映出虚假试点省市与合成试点省市在试点后并没有出现和真实试点省市与合成试点省市之间相同的变化趋势，表明碳排放权交易是试点省市的能源消费结构优化的重要原因，证明了结果的稳健性。

图3 合成权重最大的省市

4 结论与建议

本文通过2007—2019 年我国30 个省市的平衡面板数据，采用合成控制法来构建准自然实验，分析碳排放权交易试点对能源消费结构优化的影响。研究发现：碳排放权交易试点后，北京、天津以及湖北的能源消费结构不断调整优化，清洁能源的使用比例增加，化石能源的使用比例有所减少。基于以上结论，提出以下3 点建议。

（1）考虑到碳排放权交易对能源消费结构优化的促进作用，在试点地区继续加快碳排放权交易市场建设，要继续完善全国统一的碳交易市场体系，坚持碳交易试点和全国碳市场并行，加快碳交易试点并入全国碳交易市场，加快节能减排降碳。

（2）考虑到碳排放交易试点地区存在异质性，碳排放权交易试点不能一刀切，要充分结合试点地区碳排放规模、经济发展水平来制定碳交易规则，差异化推进碳交易市场，加强区域间的协调合作，逐步纳入全国碳市场，才能更好发挥碳排放权交易的政策效应。

（3）大力推进清洁能源的运用。碳排放权交易主要是为了减排降碳，积极推动绿色清洁能源的使用，减少对煤炭等化石能源的消费，增加清洁能源的消费比例，不断优化能源消费结构。