“双碳”目标下碳排放权交易试点的减排效应与区域差异

李荣华 杜 昊

内容提要：本文以碳排放权交易试点政策的实施构造准自然实验,基于2005—2019年中国285个城市数据,运用多期双重差分方法检验交易试点的减排效应、机制及区域差异。研究结果显示:(1)碳排放权交易能够持续、有效地从总量、效率与公平方面降低试点地区碳排放水平,该结论通过一系列稳健性检验后依然成立。(2)碳排放权交易能够通过能源强度降低、能源结构转型和绿色技术进步有效实现试点城市的碳减排。(3)碳排放权交易减排效果存在异质性。从区域来看,减排效应大小依次为西部、中部和东部地区;从工业特征和环保政策偏好来看,老工业基地和环境保护重点城市的碳减排效果更好。(4)西部地区的碳减排效应主要源于能源强度改善和能源结构转型,绿色技术进步方面东部地区效果较强而西部地区存在明显挤出效应;老工业基地减排效应主要依赖于能源强度改善,非老工业基地则通过各种机制协同作用实现;环境保护重点城市和非环境保护重点城市均能通过各种机制协同减排,环境保护重点城市通过绿色技术进步实现减排水平的突破。本文为中国因地制宜地发挥碳排放权交易作用,进而实现“双碳”目标和绿色转型发展提供经验证据和政策启示。

一、问题提出

联合国环境规划署发布的《2021排放差距报告》(EmissionGapReport2021)指出,目前全球每年二氧化碳排放量超过400亿吨。为避免一系列气候恶化的影响,未来十年内急需大幅减排。中国提出于2030年实现碳达峰、2060年实现碳中和的目标,这既是碳排放大国的责任,更体现了中国主动维护全球气候和环境的担当。党的二十大报告进一步指出,要“协同推进降碳、减污、扩绿、增长,推进生态优先、节约集约、绿色低碳发展”。事实上,中国一直致力于探索低碳发展路径和政策设计。

中国早期主要实行命令控制型为主的减排政策,对碳减排和环境保护发挥了一定作用,但以行政命令和惩罚为主的措施执行成本高且容易遭到企业抵触[1],无法从根本上促进产业结构调整和资源优化配置[2]。碳排放权交易是政府在制定碳排放核定标准及配额分配方案后,根据企业所处的行业状况、排放历史及现状、减排约束条件等,赋予其碳排放配额产权,通过自由市场机制撮合碳排放权买卖交易,是具有代表性的市场型环境规制工具。中国将碳排放权交易政策作为实现碳排放达峰目标与落实碳中和愿景的核心工具之一,高度重视利用市场机制推进温室气体减排和绿色低碳发展的制度创新。2011年,北京、天津、上海、重庆、深圳、湖北、广东7个省份开展碳排放权交易试点工作并逐步扩大纳入碳排放权交易市场的行业范围。2021年作为全国碳排放权交易的首个履约周期,碳排放权交易市场中企业年排放量达到45亿吨,碳交易数量达1.67亿吨,碳交易的重要性日益凸显。

近年来,关于碳排放权交易政策的减排效果研究不断增多。理论层面,白等人(Bai et al.,2019)认为碳排放权交易政策可以使企业根据接收到的市场信号和价值规律调整生产行为,提高生产效率,加大绿色结构转型,参与市场竞争,最大限度地发挥绿色低碳发展进程中的市场化优势[3]。经验分析中,一些文献基于欧盟碳排放数据认为碳排放权交易政策未能有效降低碳排放水平[4-5]。有研究表明中国的碳排放权交易政策能显著降低碳排放水平,实现低碳、经济、社会的协同发展[6-7],也有文献认为实践中有的企业“重履约而不重交易”,部分企业将碳交易作为改善政府关系与赢得良好社会声誉的手段,这会影响碳交易的实际减排效果[8-9]。

就碳减排的途径而言,理论研究显示,能源强度降低是减排的有力抓手,结构调整是实现减排的根本途径,科技进步是减排的关键[10-12]。相关文献显示,能源强度降低、能源消费结构优化、低碳技术水平进步等都是促进碳减排的主要因素[13-16]。那么,碳排放权交易政策能否通过以上因素促进碳减排?既有研究多以产业结构为重点,发现碳排放权交易会引起产业结构改变、地区间产业结构差异从而产生差异化的减排效果[17-19],然而,中国通过改善产业结构来实现二氧化碳减排的空间有限,更重要的是通过改善能源结构达到低碳减排的目标[20-21]。就技术进步的路径而言,有研究表明,中国碳排放权交易政策对创新数量和质量产生正向影响[22];而有些学者却认为由于次优的环境制度及企业的动态反应,并未发生波特效应[23-24]。就能源强度的路径而言,早期学者认为能源强度降低是在保障中国经济增长的前提下,实现中国低碳发展的必经之路[25];随着碳排放权交易在各试点城市相继执行,少数学者利用计量模型进行事后分析,部分学者认为碳交易政策能够显著促进能源强度的下降[26-27];有些学者则发现碳交易试点政策显著地降低了地区的碳强度,但是对能源强度的影响不如预期[28-29]。总体来看,经验研究越来越重视碳排放权交易政策的作用渠道、作用逻辑与内在机制。

学者们就碳排放权交易政策的减排效应和机制展开了有益探讨,但目前尚未就减排效应的存在与否、作用机制形成一致结论。特别地,多数研究聚焦于碳排放权交易政策减排效果的异质性,或仅探讨碳排放权交易政策的减排机制,但对碳排放权交易政策减排效果呈现差异性的内在原因的研究较少。因此,本文试图通过减排效果与作用机制的异质性分析,探究不同主客观条件下区域碳减排的优势路径与短板,进而使碳交易市场能够根据地区减排路径差异进一步调整碳价、市场准入条件、碳配额分配方式等制度设计,使政府能够根据地区减排优势路径与短板进一步调整激励相容政策,提高环境治理能力和效率,更好地实现“政府有为、市场有效”的制度设计。从整体来看,对该问题进行更加详细深入的研究对未来通过碳排放权交易助推“双碳”目标实现和绿色转型发展具有重要的指导意义。

鉴于此,本文可能的边际贡献在于:第一,基于城市层面数据,从多个角度考察碳排放权交易政策的减排效应。现有关于碳排放权交易政策减排效果的研究主要集中在对碳排放总量或碳排放强度的影响,本文兼顾碳减排总量、效率与公平,以二氧化碳排放总量、二氧化碳排放强度与人均二氧化碳排放量为衡量标准对碳排放权交易政策的减排效果进行实证检验。第二,根据地区发展水平、工业特征、政府环保政策偏好的不同进行减排效果的异质性分析,并进一步探究减排效果存在差异的原因,即减排作用机制究竟有何不同?这为观察不同类型城市能否通过碳排放权交易降低能源强度、优化能源结构与促进绿色技术等多重减排机制实现减排目标提供实践依据,为国家和区域实现“双碳”目标选择更加科学有效的环境政策运用路径提供理论和实证依据。

二、理论分析与研究假设

过量碳排放带来的环境恶化具有显著的负外部性,碳排放权交易通过污染者付费原理实现碳排放的负外部性内部化。根据科斯定理,当产权界定清晰,可以通过市场解决负外部性问题,这为碳排放权交易政策提供了直接的理论依据。首先,碳排放权交易在产权明晰的基础上,让具有碳排放配额的企业按照完善的规制和明确的程序参与碳排放市场交易,排放权富余的企业通过出售配额获得外部性收益,超额排放企业则承担更高的排放成本,从而通过成本效应推动企业减少碳排放。特别是当碳价上涨时,企业购买碳排放额度的成本越高,更能倒逼企业自觉减排。其次,碳排放交易有助于为领先控排减碳企业提供正向利益回报,鼓励更多企业选择低碳生产方式,从而为实现低碳减排奠定基础。碳排放权交易形成的成本-收益链接方式以市场手段为动力,推动企业实现碳减排目标。特别是碳排放权交易具有鲜明的信号显示作用,向重点碳排放企业和全社会发出了明确的减排信号。这既可以直接推动利益相关方的低碳选择,使企业提高参与碳减排的主动性,选择减碳生产方式,也将刺激消费者对低碳产品的需求,从需求端引导企业改进生产方式、降低碳排放水平。再次,地方政府对低碳减排的政策偏好、减排交易所带来的社会声誉等都会激励企业主动参与碳排放权交易,从而更大幅度地带动企业采取碳减排行为。

当然,也不排除少数参与碳交易的企业有机会主义倾向,重声誉不重交易,并未真正重视和落实减排。同时,中国碳排放权交易市场仍处于发展初期,存在功能性市场缺失、配额分配不准确、交易机制不完善等问题[9]。不同地区受经济发展、资源禀赋等差异的影响,碳排放权交易政策区域执行与效果也有所差异。但就总体而言,本文认为中国碳排放权交易政策会促进试点城市减少二氧化碳排放量,实现碳减排。

基于以上分析,本文提出以下研究假设:

假设1:碳排放权交易政策有助于试点地区实现碳减排目标。

碳排放权交易政策实现碳减排目标需要政府、企业和居民各方共同努力,但其效果大小主要还是取决于企业。企业会选择哪些具体行动和措施实现碳减排?基于对中国碳排放权交易政策实际运行情况的观察,并结合经典文献和政策指引,本文从能源强度改善、能源结构优化和绿色技术进步等方面分析碳排放权交易的减排机制。

能源强度改善效应。能源强度指能源消耗与产出的比重,是衡量能源利用效率的重要指标[6]。能源作为生产过程中必要的投入品或中间产品,是碳排放的主要原因[30-31]。能源强度的降低意味着碳排放效率提高,碳排放水平降低[32]。一方面,碳排放权交易将碳排放配额作为可交易的商品,其市场价值会促使企业通过节能减排管理体系和运行机制等管理效率的提升,以及改良生产工艺、提升设备性能等生产行为,控制和减少生产过程中的能源消耗,提高产出能效。同时,企业也将通过碳排放权交易市场实现碳金融产品融资,获取增量资金,增强技术研发能力,加快设备升级改造,迭代出更高能效的生产力[33]。另一方面,为激励低碳转型发展,政府对排污企业的资金补贴也可以缓解企业的融资约束,使企业在加大减排资金投入时避免对其他生产技术创新的挤占效应,更有效地降低企业能源强度[34]。此外,碳价格作为碳交易中的市场信号,可以有效引导生产要素等资源在排控企业、上下游企业与减排技术研发部门之间进行更加合理、有效的配置,碳排放权交易政策带来的这种正向外溢效应,使试点城市能源利用与生产效率实现最优化,进而改善城市能源强度。

能源结构转型效应。结构调整效应主要包括产业结构调整和能源结构调整。目前关于产业结构升级的相关研究较多,且结论相对一致。考虑到能源结构是影响碳排放的直接因素,本文主要讨论碳排放权交易政策对能源结构调整的影响。受资源禀赋与固有的产业生产惯性的影响,当前中国能源消耗以煤炭等化石能源为主,而以煤炭为主的能源消费结构必将带来高碳排放。首先,从企业层面看,碳排放权交易政策使排放的外部成本显性化和内部化,这使得依赖煤电大规模投入和扩张的粗放增长的高排放模式难以为继,调整能源投入结构、提高能源使用效率将成为提高企业竞争力的重要手段[35]。其次,从中国碳交易市场中最重要的交易产品之一自愿减排量(CCER)来看,企业可以用增加清洁能源投资所产生的减排量与碳配额等量互换,以此抵消碳排放配额的清缴,或者对外出售因此形成的富余的碳排放配额[35]。这种机制设计将引导更多企业加入低碳产业的投资中来,从而提升整个社会的非化石能源使用占比,加快能源结构升级转型。最后,从产业层面看,引入碳排放权交易市场后,高耗能产业因能耗高而需要承担更多的碳排放成本,相对其他产业,其竞争劣势更为明显,为满足政府环境规制要求和提高行业产品的市场吸引力,必须更快推进高耗能产业利用碳排放权交易政策提供的低碳发展机遇,实现能源结构转型与绿色发展。

绿色技术创新效应。技术创新包括企业绿色技术创新和其他技术创新,前者主要包含如清洁能源生产、绿色材料、循环再利用技术等相关的创新,将更加直接、有效地降低碳排放水平。本文主要探讨碳排放权交易政策对绿色技术创新的影响。首先,碳排放权交易通过明晰碳价和减排成本,解决碳排放带来的负外部成本,倒逼企业绿色转型,同时通过促进资金和技术流动与扩散平台的形成,加快企业碳减排技术的研发创新。其次,碳排放权交易作为一种“限制总量、配额交易”的减排手段,为低能耗企业带来额外收益。若企业在生产过程中,通过绿色技术创新改善能源结构、提高能源利用效率,就能在产出增加的同时减少能源消耗,实现环境和经济的双重效益。对于研发能力不足的企业,可以通过购置污染减排设施在短期内实现减排创新成本的有效降低,同时促进上游装备制造业的技术升级[36]。最后,政府在开展碳排放权交易政策的同时,会实施与降碳相容的政策条件来激励纳入碳交易市场范围的企业进行技术创新[37],促进企业低碳技术的研发和使用,助力碳减排。长期看,企业依靠现有生产效率提升实现节能减排的空间将越来越小,企业降低生产过程中的环境压力将需要更多绿色技术的研发。

基于上述分析,本文提出了以下研究假设:

假设2:碳排放权交易政策通过改善能源强度降低碳排放水平、优化能源结构降低碳排放水平和推动绿色技术进一步降低碳排放水平。

以上假设是针对碳排放权交易政策的减排效应及作用机制的整体分析,事实上,不同区域的减排效果很可能存在异质性,与区域环境、资源禀赋、企业自身条件等息息相关。首先,中国区域发展不平衡仍然广泛存在,较发达地区能够提供良好的经济环境和便利的基础设施,为碳排放权交易政策的顺利实施提供基础条件,也可以吸引更多的高新技术企业与人力资本,为推动地区绿色技术进步、促进低碳转型提供要素支持。这意味着碳排放权交易政策的减排效果可能因为区域发展水平而存在差异。其次,工业是高能耗和高排放的行业,对地区碳排放具有重要影响。碳排放权交易政策也以高能耗、高排放企业作为重点关注对象。可以预见,试点政策在具有产业重型化特征的地区执行力度更强,政策的减排效果可能更为显著。最后,环境领域的公共政策还会受到地区环保政策偏好的影响。地方政府的环保意识越强,越可能提供相对宽松的绿色资金支持,激励地区绿色转型发展,企业也会在生产过程中倾向选择绿色偏向型生产技术,使用更清洁的生产方式以适应社会环境偏好。碳排放权交易政策作为广义的环境政策工具,其减排效应也会受到地区环保政策偏好的影响。鉴于此,本文提出如下假设:

假设3:碳排放权交易政策引起的碳减排效果和作用机制会因地区发展水平、工业特征和环保政策偏好的差异而不同。

三、研究设计与数据来源

(一)数据来源

本文选用了2005—2019年城市层面的经济数据。二氧化碳排放数据参考陈等人(Chen et al.,2020)[38]的方法基于中国城市夜间灯光数据,采用粒子群优化-反向传播(PSO-BP)神经网络算法对城市碳排放量进行测算,将测算数据与已有文献数据整合得到。能源强度与能源结构计算过程中使用的用电量、煤气供应量与液化石油气供气量来源于《中国城市统计年鉴》,各种能源折标煤系数来源于《中国能源统计年鉴》,煤电发电比例来源于《中国电力年鉴》,缺失值采用手工查阅补充。世界知识产权组织(WIPO)于2021年9月发布国际专利分类绿色清单,本文按照上述划分标准将专利数据识别核算出地区绿色专利数量,专利数据直接来源于国家知识产权局。本文其余城市层面研究数据均来源于《中国城市统计年鉴》。

(二)模型构建

2011年10月,国家发展改革委办公厅发布《国家发展改革委办公厅关于开展碳排放权交易试点工作的通知》(发改办气候〔2011〕2601号),同意七个省市开展碳排放权交易试点。随后,深圳市、北京市、上海市、天津市与广东省于2013年正式开展碳排放权交易,重庆市、湖北省于2014年正式开展碳排放权交易。本文以2013年和2014年先后开展的两批碳排放权交易试点为准自然实验,构建多期双重差分模型,探究碳排放交易政策对碳排放水平的影响。模型如下:

Yit=β0+β1(postit×treati)+αControlit+γt+μi+εit

(1)

其中,Yit为被解释变量,本文采用二氧化碳排放总量、二氧化碳排放强度以及人均二氧化碳排放量表示。postit×treati是本文的核心解释变量,表示城市i在t年是否开展了碳排放权交易,其估计系数β1用于衡量碳排放权交易政策的执行效果。需要说明的是,treati的取值方法为:当i代表北京市、天津市、上海市、重庆市以及广东省、湖北省包含的地级市时,i取值为1,即为实验组,当i代表其他地区时取值为0,即为控制组。由于碳排放权交易试点分批展开碳排放权交易,因此,postit的取值方法为:当i代表北京市、上海市、天津市以及广东省下辖的地级市且t≥2013,或i代表重庆市以及湖北省下辖的地级市且t≥2014时,postit取值为1,反之postit取值为0[39]。Controlit表示影响城市碳排放水平的控制变量。γt表示时间固定效应,μi表示城市固定效应,εit表示随机误差项。

(三)变量选取

1.被解释变量

本文的被解释变量包含二氧化碳排放总量(lnCO2)、人均二氧化碳排放量(perCO2)与二氧化碳排放强度(lnCI),从碳减排总量、效率与公平三个层面衡量试点地区减排水平。首先,《巴黎协定》框架下,中国提出了以二氧化碳排放总量与二氧化碳排放强度为基准的国家自主贡献减排目标[40],并于第七十五届联合国大会提出了以碳排放总量为基准的“双碳”目标。与此同时,低碳发展要求实现碳减排与经济发展的双赢,而碳排放强度能够兼顾碳减排与经济增长,故本文分别选取二氧化碳排放总量和二氧化碳排放强度作为碳减排效率层面的被解释变量。其中,二氧化碳排放强度采用地区二氧化碳排放量与地区年末生产总值之比进行测算。其次,邵帅等(2019)认为,碳排放强度的减排目标较人均碳减排更容易实现[31]。当前以碳排放强度为主的碳减排目标更加符合中国国情,然而长期来看,要实现经济发展与节能减排的双赢,应循序渐进将碳减排目标转换至以人均碳排放为主的阶段,故本文选取城市人均二氧化碳排放量作为公平层面的被解释变量,采用地区二氧化碳排放量和地区年末总人口之比进行测算。

2.控制变量

本文参考丁从明等(2018)[41]、黄和平和谢云飞(2023)[42]的研究,选取如下控制变量:(1)经济规模变量包括人口密度(pdensity),采用地区人口数量与地区面积比率的对数来表示;研发投入(lnrd),采用地区研发经费的对数来表示;工业二氧化硫排放量(lnSO2),参考徐佳和崔静波(2020)[43]的研究,采用地区二氧化硫排放量的对数来表示。(2)经济结构变量包括要素禀赋(lnkl),采用地区就业人员数和地区固定资产投资之比的对数来表示;二三产业比(industrysi),采用地区二、三产业产值之比来表示,反映地区产业结构高度化的进程。(3)开放经济变量包括外商直接投资(lnfdi),采用地区外商直接投资总额的对数来表示;贸易开放程度(trade),采用进出口贸易额占地区生产总值的比重来表示。

3.机制变量

本文从能源强度、能源结构、绿色技术进步三个维度探究碳排放权交易政策实现碳减排的作用机制。(1)能源强度。能源强度是影响二氧化碳排放变动的重要因素[11],本文选取能源强度作为衡量低碳生产效率方面的指标[32],采用地区能源消耗量与该城市实际生产总值的比值ei衡量,其中,能源消费总量采用“用电量×煤电发电比例×电力折标煤系数+煤气供气总量×煤气折标煤系数+液化石油气供气总量×液化石油气折标煤系数”得出,地区实际生产总值采用地区名义生产总值基于2005年国内生产总值平减指数予以平减。(2)能源结构。煤炭是中国工业部门最主要的化石能源投入,近年来中国与煤炭消费相关的碳排放占碳排放总量的80%以上。能源结构与碳排放水平息息相关,本文选取煤炭消费与能源消费总量的比值es衡量[44],其中,煤炭消费量采用“用电量×煤电发电比例×电力折标煤系数”得出。(3)绿色技术进步。绿色技术是指为减少环境污染,减少原材料和能源使用的技术、工艺品或产品的总称,是促进低碳发展的有效途径[1,45]。由于专利申请流程耗时较长,采用专利申请数据而非专利授权数据可以更具时效性地考察试点政策对企业绿色技术创新活动产生的影响,本文选取地区绿色专利申请总量与地区年末总人口的比值测算绿色技术进步,采用pergreen来表示。

以上所有变量的描述性统计见表1。

表1 变量的描述性统计

四、实证分析结果

(一)碳排放权交易对碳排放的影响

本文以基准模型为基础,表2报告了碳排放权交易影响碳排放水平的估计结果。根据列(1)、列(3)和列(5)的估计结果,碳排放交易政策对二氧化碳排放总量、二氧化碳排放强度与人均二氧化碳排放量的影响为负。列(2)、列(4)和列(6)的回归结果显示,在加入时间固定效应与地区固定效应后,碳排放交易政策对二氧化碳排放总量、二氧化碳排放强度和人均二氧化碳排放量的影响为负,初步说明实证结果具有稳健性。基准回归结果表明,与对照组相比较,碳排放交易可以有效降低实验组(碳排放权交易试点城市)的二氧化碳排放水平。

表2 碳排放权交易试点政策对城市碳排放的影响结果

从控制变量看,二三产业比、研发投入和要素禀赋对碳排放总量的系数均显著为正,这是因为目前中国工业化还处在高能耗、高排放行业占较大比重的粗放式发展阶段,研发投入具有技术路径依赖,且资本密集型行业的二氧化碳排放水平相比于劳动密集型行业更高,说明中国当前工业发展现状和资本密集型工业水平成为减排的阻碍。就开放经济对中国碳减排的影响而言,贸易开放程度对二氧化碳排放总量的影响系数显著为正,表明随着国际分工与产业转移速度的加快,国际贸易进程中发达国家向中国转移碳排放导致了碳排放水平上升。

(二)稳健性检验

1.平行趋势检验与动态效应

多期双重差分(DID)法有效性的前提是:实验组与控制组在政策时点前具有一致的趋势。本文参考雅各布森等(Jacobson et al.,1993)[46]与吴茵茵等(2021)[39]的研究方法对平行趋势假设进行检验,模型如下:

(2)

若城市i在实行碳排放权交易试点政策后第k年或前k年,则yearik取值为1,否则为0。本文以碳排放权交易政策实行年为基期,θk表示碳排放权交易对试点地区碳减排的影响效应,其他变量定义同模型(1)。

平行趋势检验结果如图1所示,在碳排放权交易试点政策实施的前三年系数均不显著,表明在碳排放权交易政策实施之前,实验组与控制组不存在显著差异,满足平行趋势。在政策实施年后第一年,回归系数显著小于0,且试点地区二氧化碳排放总量、二氧化碳排放强度与人均二氧化碳排放量在政策实施后第三年系数均持续减小,表明碳排放权交易政策引起的减排效果具有持续性和动态稳定性。

图1 平行趋势检验结果

2.PSM-DID检验

考虑到实验组与对照组在碳排放交易实施前后可能存在较大的个体差异,为了克服DID方法中出现的选择性偏差造成的内生性问题,本文选择倾向得分匹配-双重差分(PSM-DID)模型对实证结果进行稳健性检验。首先,运用PSM进行评定(Logit)回归,具体地以经济发展水平、外商直接投资、人口密度、要素禀赋的对数、二三产业比、研发投入、工业二氧化硫排放量、贸易开放程度为样本的识别特征,分别选择以卡尺距离为0.05的一对二和一对五的近邻匹配法对实验组和控制组的城市进行匹配。然后,对匹配后的结果进一步使用多期双重差分法进行回归。表3结果显示,在匹配之后,碳排放权交易试点政策的实施仍然显著降低了试点地区二氧化碳排放总量、二氧化碳排放强度和人均二氧化碳排放量,表明本文结论具有稳健性。

表3 PSM-DID模型检验

3.安慰剂检验

为了进一步排除其他未知因素对试点城市碳排放水平的影响,保证实验组碳排放水平降低结果控制由碳排放权交易政策所引致,本文通过随机分配试点城市和随机选择碳排放权交易政策实施的时间进行安慰剂检验,整个回归过程重复1 000次。如果随机抽样过程中,解释变量post×treat对二氧化碳排放量没有显著影响,表明本文的回归结果具有稳健性。图2显示了随机分配后的回归估计系数,其中竖线代表本文基准回归结果。可以发现,相较于随机抽样的回归结果,基准回归结果显著为异常值,且随机抽样中的post×treat估计系数的均值几乎为零,绝大多数P值大于0.1,表明碳排放交易政策在随机抽样实验中并没有显著效果。因此,安慰剂检验表明,碳排放权交易试点城市的减排效应不太可能由未知因素所驱动。

图2 安慰剂检验

4.剔除环境政策的影响

为避免其他环境政策的影响,本文首先剔除了国家发展改革委、科技部评选的低碳试点城市,因为城市品牌政策在一定程度上是对地方政府在碳减排方面的肯定,地方政府可能会实施针对性的碳减排激励政策[37]。其次,本文剔除了环境规制强度较大的京津冀大气污染传输“2+26”座城市,二氧化碳和包括二氧化硫、固体废弃物在内的污染物同根同源,均来自化石能源的燃烧[30],环境规制强度较大可能会对碳排放权交易试点的政策效果产生干扰。再则,剔除早期市场化环境规制的政策影响,财政部、国家发展改革委和原环境保护部于2007年批复11个省份开展排污权交易试点,排污权交易存在长期的经济红利与环境红利[47]。通过对比碳排放权交易试点城市名单和排污权交易试点城市名单,发现两项政策存在交叉试点城市,为了规避早期市场化环境规制政策对估计结果的干扰,本文剔除了排污权交易试点城市。最后,本文参考邓峰等(2022)[48]的研究,同时剔除低碳试点城市、京津冀大气污染传输“2+26” 座城市以及排污权交易试点城市。表4中的回归结果表明,在剔除其他环境政策影响后,碳排放权交易政策对试点城市的减排效果仍然显著。

表4 排除其他环境政策干扰的稳健性检验

5.剔除2008年金融危机样本

考虑到2008年金融危机对中国整体经济造成的影响,可能导致政策评估出现偏误,本文剔除金融危机期间的样本,保留2009年以来的样本进行稳健性检验。表5回归结果显示,在剔除金融危机的影响后,碳排放权交易政策仍然能够显著降低碳排放水平,进一步说明研究结果是稳健的。

表5 排除金融危机影响的稳健性检验

6.剔除直辖市样本

直辖市往往集中了大量的政治与生产资源,具有更大的优势促使政策的实施与完成,可能会造成碳排放权交易政策减排效果的高估。借鉴既有参考文献的处理方式[49-50],本文进一步剔除四个直辖市的数据。结果如表6所示。剔除直辖市后,碳排放权交易政策的碳排放效果依然显著,再次证明基准回归结果的稳健性。

表6 剔除直辖市影响的稳健性检验

(三)机制检验

基于理论分析,机制检验主要分析碳排放权交易对能源强度改善、能源结构转型和绿色技术创新的影响。

回归结果如表7所示。能源强度(ei)的回归结果显示,碳排放权交易政策降低了单位产出的能源消耗,即提高了实验组的能源强度。能源结构(es)的回归结果显示,碳排放权交易政策的实施降低了试点城市煤炭使用比例,促使地区生产转向使用更加清洁的能源。绿色技术(pregreen)的回归结果表明,碳排放权交易政策的实施促进了实验组绿色技术水平的提高,说明碳排放权交易政策为试点城市提供了较强的绿色技术减排动力。

表7 碳排放权交易试点政策减排机制检验

通过上述回归结果可以看出,在以碳排放权交易政策为代表的市场化环境规制的压力下,一方面企业通过改善能源强度并优化用能结构,另一方面会通过促进地区绿色技术转型实现碳排放水平的下降。这与碳排放权交易政策的设计初衷相吻合,当企业因富余出来的碳排放指标成为交易商品带来额外收益时,自然会从投入层面激励企业主动优化能源结构、降低能源强度与提高技术水平。

五、异质性分析:发展差异、工业特征与政策偏好

基准回归表明碳排放权交易政策整体上降低了试点城市的碳排放水平,机制检验也表明能源强度优化、能源结构转型以及绿色技术进步是实现减碳效果的主要影响因素。但是,不同地区由于主客观方面存在的差异,无论是碳减排水平,还是具体机制作用都可能存在差异。理论和实践都表明,异质性分析对大国政策研究至关重要,也是实施试点政策的意义所在。

(一)不同发展水平的区域异质性分析

从中国区域发展差异看,东部地区经济发展水平更高,具有良好的资源禀赋与要素制度环境,仅需中央提供有效的区域政策就能够实现政策目标,而中西部地区整体发展水平相对落后,要素流动缓慢,市场化水平有待提升,地区发展和政策执行则需要财政补贴等政策倾斜[51],因此本文将样本分为东、中、西部地区三个子样本进行回归,考察区域发展差异对减排效果的影响。结果如表8中Panel A所示。碳排放权交易政策均降低了东中西部地区实验组的碳排放水平。总体来说,西部地区减排效果最好,中部地区和东部地区次之。

为了进一步探究碳排放权交易的减排作用机制在东中西部地区发挥的差异,可以通过分组回归来表示,结果如表8中Panel B所示。其中,根据能源强度(ei)的回归结果,碳排放权交易使西部地区实验组的能源强度降低,而东部地区与中部地区能源强度改善效果并不显著。可能的原因是经济发达的东部地区生产能效已经较高,效率提升空间有限,中部地区传统的工业结构使政策实施效果较小,而西部地区技术水平和生产管理相对落后,减排潜力较大。其次,根据能源结构(es)的回归结果,碳排放权交易使东中西部地区试点城市能源结构得到改善,其中,西部地区能源结构改善效果要好于东部地区,中部地区次之。可能的原因在于,大部分东部沿海发达地区已经进入后工业化阶段,对于清洁能源的适应具有良好的工业基础,西部地区能源资源优势明显,水能、风能、太阳能、生物质能等新能源的发展潜力巨大,能源转型步伐较快,而中部地区目前仍以传统制造业、原材料初加工等为支柱产业,工业经济增长仍依赖于化石能源的高投入和高消耗,能源结构在短期内改善效果较小。进一步地,从绿色技术(pergreen)的实证结果看,碳排放权交易政策促进了东部地区与中部地区试点城市的绿色技术进步,东部地区绿色技术进步效果较强,西部地区试点城市绿色技术进步效果为负。原因在于东部沿海地区整体技术水平最高,工业企业竞争力相比其他地区更强,能够承受一定的减排成本负担,绿色技术创新成本更低,绿色创新效果更好。尽管中部地区产业结构以重工业为主,但部分地区具备研发重大技术和战略性新兴产业的基础。而对于经济发展落后的西部地区,企业可能无法承受技术创新所带来的高风险与高成本,且西部地区绿色自然资源丰裕度较高,产生了绿色技术创新的 “资源诅咒”陷阱[52]。通过上述分析可知,西部地区通过能源强度改善与能源结构转型的突出优势和减排潜力,使碳排放权交易政策在西部地区的实施效果最优。

表8 不同发展水平的异质性检验

(二)不同工业特征的区域异质性分析

中国老工业基地城市多分布于东北、西北和西南等地区,经济发展水平与市场化程度低于非老工业基地。《发展改革委关于印发全国老工业基地调整改造规划(2013-2022年)的通知》(发改东北〔2013〕)543号)指出,老工业基地“2011年地区生产总值占全国24.7%”,但“总体能耗强度是全国平均水平1.3倍”“产业层次低,发展方式粗放”“排放强度大”。规划要求各地“做好老工业基地调整改造工作”,这是“构建资源节约型和环境友好型社会的需要”。这是否会影响碳排放权交易政策的发挥?本文将样本分为老工业基地和非老工业基地两个子样本进行准自然实验,以衡量工业特征在碳减排效应中的作用差异。估计结果如表9中Panel A所示。可以发现,老工业基地和非老工业基地的回归系数均显著为负。整体来看,老工业基地的减排效果好于非老工业基地。同样地,本文依旧要讨论什么原因导致了老工业基地的碳减排效果更好,碳减排机制在老工业基地和非老工业基地中发挥了怎样的作用?

减排机制的差异性于表9中Panel B显示。表9能源强度(ei)的回归结果显示,碳排放权交易政策均降低了老工业基地和非老工业基地试点城市的能源强度,且老工业基地的能源强度改善效果更好。进一步地,能源结构(es)的回归结果表示碳排放权交易政策仅仅改善了非老工业基地试点城市的能源结构。这可能是由于老工业基地更多地依赖煤炭等能耗资源,缺乏对水电、风电等新能源的开发与利用。绿色技术(pergreen)回归结果表示碳排放权交易促进了非老工业基地的绿色技术创新,但并未优化老工业基地试点城市的绿色技术创新。可能的原因是,非老工业基地大多数经济基础好、市场化程度高,创新意识和创新能力更强,碳排放权交易能够更好地激发其通过绿色技术创新达到减碳效果。而老工业基地试点城市为在短期内达到碳减排效果,鉴于绿色技术创新的时间和经济成本,会首选加大生产管理力度或购买产出效率更高的装备,这可能会对绿色技术研发的投入增加产生挤占效应。

通过上述分析,可以推断老工业基地减排效果好的主要原因在于能源强度的提升,而非老工业基地尽管在各减排机制方面均得到协同改善,但碳减排效果却弱于老工业基地。具体原因在于,首先,从企业碳排放总量与企业所属行业来看,老工业基地中的企业更容易满足纳入碳交易市场的条件,面临的减排压力更大,碳排放权交易执行力更强。其次,老工业基地发展方式粗放,排放基数大,在碳排放总量与碳排放强度方面有很大的提升空间,随着能源强度改善带来的碳生产效率的提高,碳交易对碳排放水平的影响更大。因此,尽管碳排放权交易政策只引起老工业基地能源强度的改善,但对碳排放总量带来的影响优于非老工业基地。

表9 不同工业特征的异质性检验

表9(续)

(三)不同环保政策偏好的区域异质性分析

在地区经济发展过程中,政府偏好及其选择会影响企业生产行为。国务院印发的《国家环境保护“十一五”规划》划定113个环境保护重点城市,其中主要包含两类城市:第一类城市包含直辖市、省会城市、计划单列城市等相对发达的城市,第二类城市包含各个省份工业发展水平较高的城市。该规划要求以“113个环保重点城市和城市群地区的大气污染综合防治为重点,努力改善城市和区域空气环境质量”,推广煤炭清洁燃烧技术,控制温室气体排放。环境保护与二氧化碳减排具有协同效应,因此,本文将样本分为环境保护重点城市和非环境保护重点城市,来分析地区环保政策偏好的不同对减排效果的差异性影响。表10中Panel A的结果显示,环境保护重点城市实验组碳减排效果均高于非环境保护重点城市。进一步地,本文要讨论:碳排放权交易政策如何使环境保护重点城市与非环境保护重点城市之间减排效果存在差异?具体的减排机制有何不同?

减排机制检验结果如表10中Panel B所示,根据能源强度(ei)和能源结构(es)的回归结果,碳排放权交易政策均改善了环境保护重点城市和非环境保护重点城市实验组的能源强度和能源结构,且非环境保护重点城市的改善效果更好。根据绿色技术(pergreen)回归结果,碳排放权交易政策促使环境保护重点城市实验组的绿色技术进步的效果比非环保重点城市的效果更好。这是由于纳入环境保护重点城市的地区,在环境质量披露、生态环境建设等方面受到更多的重视和约束,因此,环境保护重点城市通常会采用清洁技术并建立可执行的排放检测系统,加大绿色补贴以吸引高技术人才和企业,激励企业更加专注减排技术研发,促使环境保护重点城市进行绿色科技创新的动力更大。综上,碳排放权交易政策对环境保护重点城市与非环境保护重点城市均能够实现碳减排机制的协同作用。而对于工业发展水平和要素配置效率已经处于领先水平的环境保护重点城市,地方政府的环保政策偏好并不能使地区能源强度以及能源结构改善表现得比非环境保护重点城市更好,而是通过在已有的生产水平上叠加绿色技术进步,实现环境保护重点城市碳减排水平的突破。

表10 不同环保政策偏好的异质性检验

六、结论与政策建议

中国要实现“双碳”目标,就必须充分认识和利用市场型环境规制的作用。本文运用多期双重差分方法,研究了中国碳排放权交易的政策效应和区域差异。研究结果显示:第一,碳排放权交易政策持续、有效地降低了试点城市的二氧化碳排放水平,并且能够引起试点地区能源强度改善、能源结构转型、绿色技术进步,进而达到低碳发展的目标。第二,从区域经济发展水平看,碳排放权交易政策的减排效果大小依次为西部、中部和东部;从工业特征和政策偏好看,老工业基地和环境保护重点城市的碳减排效果更好。第三,东部地区、非老工业基地和环境保护重点城市等发展水平较高的地区,碳排放权交易政策对能源强度的改善效果较弱,绿色技术创新效果更好。西部地区和老工业基地等产业层次低、行业发展远离技术前沿的地区,碳交易政策对绿色技术研发容易产生挤出效应。就碳排放权交易政策对能源结构的影响看,西部地区、东部地区和非老工业基地等具有改善能源结构工业基础或清洁能源资源禀赋的地区,能源结构改善效果更好。本文的研究结论对生态环境约束下中国加快推进节能减排进程,实现“双碳”目标带来以下启示:

第一,加快中国环境规制政策由命令控制型向市场激励型转变。碳排放权交易政策能够有效降低二氧化碳排放水平,事实证实了中央政府借助碳排放权交易政策来促进低碳减排的可行性与正确性,有利于实现经济效益和环境效益的双赢。在全球环境治理、中国承诺如期实现碳达峰碳中和目标等多重压力的背景下,扩大更具适应性和激励性的碳排放交易市场的实施范围是一条可行之路。

第二,明确政府与市场的关系。当前对中国碳减排具有效果的是能源强度优化、能源结构转型与绿色生产技术进步,这需要宏观层面的公共政策来推动。企业在进行生产行为调整时并不能创造完备的技术溢出条件,促使地区间要素或技术流动协调发展,因此,政府应给予财政补助、技术补贴以及税收优惠,来调动企业提高生产能效、投资减排技术积极性,引导能源消费结构由化石能源向可再生能源等清洁能源转变。此外,地方政府以及地方政府之间应加强合作与规划,促进地区间协调发展。

第三,平衡区域间发展差异。区域发展差异会导致碳排放权交易政策的减排效果呈现差异。进一步结合地理区位和历史发展,依据行业排放现状与地区间的资源禀赋、产业特征、市场化水平等差异,合理地选择符合地区特征的市场导向型低碳政策的实施路径,有针对性地支持地区间要素流动、低碳基础技术研发和区域能源结构改善,以激励更多企业参与到碳排放权交易体系中,保持碳排放权交易市场平稳运行,从而达到全国碳排放减排的目的。