馬曉偉　余華銀

摘要：為促進碳減排，發(fā)展綠色經(jīng)濟、低碳經(jīng)濟，中國于2011年批準開展碳交易試點工作。為探究碳排放權(quán)交易政策對環(huán)境效率的影響及作用機制，利用中國30個省份面板數(shù)據(jù)，基于雙重差分法展開分析。研究發(fā)現(xiàn)碳排放權(quán)交易政策能夠顯著有效提升環(huán)境效率水平;該政策對環(huán)境效率存在持續(xù)的正向影響，且存在著累積效應(yīng);其通過調(diào)整能源消費結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)提高環(huán)境效率水平。該政策不會對科研水平產(chǎn)生顯著影響，但是科研水平依然對環(huán)境效率具有顯著的提升作用。因此，中國政府有必要進一步探索跨省市碳排放權(quán)交易市場，穩(wěn)步推進建設(shè)全國碳排放權(quán)交易平臺，加大科研創(chuàng)新研發(fā)投入，通過調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費結(jié)構(gòu)等，提升環(huán)境效率水平，促進綠色發(fā)展。

關(guān)鍵詞：碳排放權(quán);環(huán)境效率;雙重差分;影響機制

中圖分類號：F123.9;X-01;X196文獻標志碼：A文章編號：1008-4657（2019）02-0088-09

0引言

根據(jù)聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會（Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC）第五次評估報告，近百年來全球氣候變暖，而其元兇主要是化石燃料燃燒以及工業(yè)生產(chǎn)所產(chǎn)生的溫室氣體[1]。為應(yīng)對全球變暖的局面，世界各國都在積極探索有效的規(guī)制，其中主要有命令控制型和市場激勵型兩種方式。以市場激勵為主的環(huán)境經(jīng)濟措施備受推崇，因為該種方式具有鼓勵創(chuàng)新、產(chǎn)生新技術(shù)、促進污染物減排等諸多優(yōu)點。世界銀行統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，中國是世界上最大的能源消費國，其每年排放的二氧化硫量和二氧化碳量不容忽視[2]。因此，中國在治理全球大氣污染的進程中發(fā)揮著舉足輕重的作用。

在中國，執(zhí)行力較高、效果較好的經(jīng)濟措施主要有碳稅和排污權(quán)交易政策。不過，碳稅運行成本比較高，且信息不對等。相比較而言，排污權(quán)交易機制無需提前了解企業(yè)生產(chǎn)成本、排污成本、產(chǎn)出需求等信息，而是將環(huán)境資源商品化，根據(jù)環(huán)境容量確定污染物排放總額，制定權(quán)證數(shù)量，讓其在市場上自由流通，允許這種權(quán)利像商品那樣被買賣，內(nèi)部各污染源之間通過貨幣交換的方式相互調(diào)劑排污量，從而達到控制或減少排污量、保護環(huán)境的目的[3]。事實上，從上世紀90年代開始，中國便逐漸探索運用排污權(quán)交易機制治理大氣污染的相關(guān)問題。2002年，二氧化硫排污權(quán)交易試點政策開始在中國實行，至今已有十多年的時間。與二氧化硫排污權(quán)交易政策相比，碳排放權(quán)交易試點工作起步較晚，2011年10月，為了實現(xiàn)碳減排目標，促進環(huán)境發(fā)展，國家發(fā)展和改革委員會印發(fā)《關(guān)于開展碳排放權(quán)交易試點工作的通知》，批準北京市、上海市、天津市、重慶市、湖北省、廣東省和深圳市開展碳排放權(quán)交易（簡稱“碳交易”）試點工作。不過碳交易試點工作的正式啟動時間是2013年下半年至2014年上半年[4]。2017年12月，國家發(fā)改委發(fā)布《全國碳排放權(quán)交易市場建設(shè)方案（發(fā)電行業(yè)）》，標志著全國碳市場正式啟動[5]?？梢姡\用市場交易機制已成為中國政府治理大氣污染的重要途徑。那么，排污權(quán)交易機制能否提高環(huán)境效率，改善環(huán)境狀態(tài)？排污權(quán)交易政策通過何種機制影響環(huán)境效率？各機制作用如何？顯然，以上問題的回答更有助于人們客觀了解市場化交易機制與環(huán)境水平之間的關(guān)系，從而為決策者提供建議。

對于近幾年提出的二氧化碳政策，相關(guān)研究比較少，多數(shù)學(xué)者基于一般均衡方法進行分析[6-8]。不過，一般均衡方法具有一定的局限性，參數(shù)的選擇會對模型的模擬結(jié)果產(chǎn)生一定的影響。另有部分學(xué)者采用雙重差分法對碳排放權(quán)交易政策的減排效應(yīng)進行實證分析[9]。相比較而言，雙重差分法能夠有效評估碳交易的實際減排效應(yīng)，減少估計偏差，因此，本文考慮利用中國30個省份數(shù)據(jù)（受指標數(shù)據(jù)可得性限制，本文不考慮中國港澳臺及西藏地區(qū)），采用雙重差分法探究碳交易政策對環(huán)境效率產(chǎn)生的影響及其作用機制。

1計量模型構(gòu)建

1.1雙重差分模型

本研究可以看作是一次自然實驗。將研究對象劃分為干預(yù)組和控制組，即北京市、天津市、上海市、重慶市、湖北省、廣東省六個試點?。ㄊ校┳鳛楦深A(yù)組，其余省份作為控制組。由于中國碳排放權(quán)交易政策的實際執(zhí)行時間是2013年后期至2014年上半年。因此，本文將2014年作為政策執(zhí)行年，即2014年以前是非試點時期，2014起（包括2014年）是試點時期。計量模型如公式（1）所示。

1.2變量選取與數(shù)據(jù)來源

1.2.1被解釋變量

由表1可知，中國各區(qū)域、各省份環(huán)境效率水平存在一定的差異性。整體而言，東部地區(qū)環(huán)境效率水平較優(yōu)，長年高于全國平均水平，穩(wěn)居第一。其中，廣東省位列全國第一，該省無論經(jīng)濟發(fā)展水平還是環(huán)境污染治理水平，均值得其他省份借鑒學(xué)習。中部地區(qū)、西部地區(qū)環(huán)境效率水平較差，長年低于全國平均水平，進步空間較大。尤其是貴州省，環(huán)境效率水平長年倒數(shù)第一，該省份有必要采取有力措施提高經(jīng)濟水平以及環(huán)境污染治理能力。中國三大區(qū)域與全國環(huán)境效率水平發(fā)展狀態(tài)相似，呈現(xiàn)出先下降后上升的趨勢，然而各省份效率水平各不相同，發(fā)展趨勢也有所差異，碳排放權(quán)交易政策對試點區(qū)域環(huán)境效率有何影響，其作用機制如何尚有待檢驗。

1.2.2控制變量

在借鑒已有研究[4]，[13-18]的基礎(chǔ)上，考慮指標數(shù)據(jù)的可得性，本文選取以下指標作為控制變量。①產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（str），以地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與地區(qū)生產(chǎn)總值之比表示，②能源消費結(jié)構(gòu)（es），鑒于煤炭是中國碳排放的主要來源，本文以煤炭消費量與能源消費總量之比表示能源消費結(jié)構(gòu)。③科研水平（rcg），以技術(shù)合同成交額與地區(qū)生產(chǎn)總值之比表示。④經(jīng)濟發(fā)展（ln gdp），用人均實際GDP的對數(shù)表示，以消除異方差帶來的不利影響。⑤外貿(mào)程度（ln jck），用地區(qū)進出口總額（單位：億元人民幣）的對數(shù)表示。⑥治污投入（ln gyzl），用工業(yè)污染治理投資總額（單位：萬元）的對數(shù)表示。

本研究時間跨度為2000～2016年，各基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局、相應(yīng)年份的《中國統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》《中國勞動統(tǒng)計年鑒》中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫等。

2實證結(jié)果分析

2.1雙重差分回歸結(jié)果分析

模型（1）作為基準模型，未加入任何控制變量。模型（2）到模型（7）依次逐步加入控制變量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費結(jié)構(gòu)、科研水平、經(jīng)濟發(fā)展、外貿(mào)程度、治污投入。從模型（1）到模型（7）依次加入控制變量，碳排放權(quán)交易政策對環(huán)境效率的影響如表2所示。

在表2中，核心解釋變量policy·year的系數(shù)符號和顯著性水平并未發(fā)生任何變化，任何控制變量的系數(shù)符號均未發(fā)生任何變化。在逐漸增加控制變量的過程中，各控制變量的顯著性基本通過了檢驗，說明模型的估計結(jié)果比較穩(wěn)健。

首先觀察核心解釋變量policy·year，該變量的回歸系數(shù)為正，且通過了1%的顯著性檢驗，說明碳排放權(quán)交易政策能夠有效提升環(huán)境效率水平，試點地區(qū)在實施該項政策后環(huán)境效率水平平均提高0.105。

觀察控制變量可知，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費結(jié)構(gòu)、治污投入分別在5%、1%、5%的顯著性水平下為負。這說明，第一，就產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)而言，我國經(jīng)濟發(fā)展仍然以第二產(chǎn)業(yè)為主，表現(xiàn)出粗放型的經(jīng)濟發(fā)展模式;第二產(chǎn)業(yè)污染性較高，第二產(chǎn)業(yè)占比越大，創(chuàng)造相同的國內(nèi)生產(chǎn)總值時對環(huán)境造成的污染越嚴重，從而環(huán)境效率越低。第二，就能源消費結(jié)構(gòu)而言，煤炭消費量占比越高，產(chǎn)生的溫室氣體等越高，導(dǎo)致環(huán)境效率低下，符合客觀事實。第三，就治污投入而言，該變量系數(shù)顯著為負，表面上看與客觀事實不符，但一般而言，一個地區(qū)環(huán)境污染水平越高，治污投入越大。經(jīng)濟發(fā)展水平系數(shù)為負，且沒有通過顯著性檢驗，說明在一定程度上，經(jīng)濟發(fā)展抑制環(huán)境效率的提高，相關(guān)部門有必要改進措施，實現(xiàn)經(jīng)濟、環(huán)境雙贏目標。科研水平、外貿(mào)程度分別在10%、1%的顯著性水平下為正，說明通過加大研發(fā)強度，提升科學(xué)技術(shù)，引進國外先進水平，能夠有效提升環(huán)境效益。

2.2穩(wěn)健性檢驗

首先，本文隨機選取12個非試點區(qū)作為處理組，構(gòu)造一個假的碳排放權(quán)交易機制政策試點虛擬變量，并進行相同回歸，若結(jié)果表明假的政策試點虛擬變量能夠顯著影響環(huán)境效率水平，表明雙重差分計量模型及估計結(jié)果有待商榷;反之，則可信。其次，由于在“十二五”期間，中國進一步推進節(jié)能減排工作，無論是國家發(fā)展還是戰(zhàn)略層面的要求都有所提高，因此，未排除試點區(qū)環(huán)境效率可能因“十二五”相關(guān)政策而顯著提高，本文選取2011～2015年數(shù)據(jù)進行回歸分析。穩(wěn)健性檢驗結(jié)果如表3所示。

由表3可知，核心解釋變量并不顯著，因此，本文結(jié)果是值得信賴的;政策效應(yīng)依然顯著為正，說明碳排放權(quán)交易政策能夠有效提升環(huán)境效率水平。

2.3平行趨勢與動態(tài)效應(yīng)分析

雙重差分模型需要滿足平行趨勢假設(shè)，即在碳排放權(quán)交易機制實施之前，干預(yù)組和控制組的環(huán)境效率具有相同的變動趨勢。換言之，在政策實施之前，干預(yù)組和控制組的環(huán)境效率不應(yīng)該具有顯著性差異。同時，為了分析碳排放權(quán)交易政策隨著時間的推移而產(chǎn)生的動態(tài)效應(yīng)，本文進行動態(tài)效應(yīng)檢驗，二者結(jié)果如表4所示。

根據(jù)表4平行趨勢結(jié)果可知，2000年顯示出顯著差異，這可能和2000年中國修訂通過《中華人民共和國大氣污染防治法》有關(guān)。2001～2013年，虛擬變量的回歸系數(shù)均不顯著，因此整體而言共同趨勢假說是成立的。根據(jù)表4動態(tài)效應(yīng)回歸結(jié)果可知，2014～2015年虛擬變量回歸系數(shù)均顯著為正，且逐年增大，表明碳排放權(quán)交易機制對環(huán)境效率存在持續(xù)的正向影響。2014年，碳排放權(quán)交易政策使得干預(yù)組環(huán)境效率平均提高0.118。2015年、2016年，該政策效應(yīng)逐年變得更大，使得干預(yù)組環(huán)境效率平均提高0.150、0.209。所以，在提升環(huán)境效率方面，碳排放權(quán)交易政策存在著累積效應(yīng)。

2.4影響機制分析

根據(jù)上述分析結(jié)果可知，中國碳排放權(quán)交易政策有效提升了環(huán)境效率水平。那么該政策是如何影響地區(qū)環(huán)境效率水平的呢？由此，本文借鑒Baron和Kenny的中介效應(yīng)模型[19]，通過以下四個步驟對碳排放權(quán)交易政策的中介效應(yīng)進行探究。①運用雙重差分模型觀察交易政策對環(huán)境效率的影響，若回歸結(jié)果顯著為正，則說明該政策能夠有效提升環(huán)境效率水平;②用碳排放權(quán)交易政策虛擬變量對中介變量進行回歸，若回歸系數(shù)顯著，說明政策顯著影響中介變量;③以環(huán)境效率為因變量，中介變量為自變量進行回歸，若回歸系數(shù)顯著，說明中介變量顯著影響環(huán)境效率水平;④若以上三個結(jié)果均成立，將碳排放權(quán)交易政策和中介變量均放入雙重差分模型中，以環(huán)境效率為因變量進行回歸，若回歸結(jié)果顯示政策虛擬變量估計系數(shù)絕對值有所下降，或顯著性水平有所降低，則說明碳排放權(quán)交易政策通過影響中介變量進而影響中國環(huán)境效率水平。本文主要考察碳排放權(quán)交易政策是通過調(diào)整能源消費結(jié)構(gòu)還是通過調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、亦或通過提升科研水平實現(xiàn)環(huán)境紅利，因此，本文選取了能源消費結(jié)構(gòu)（es）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（str）、科研水平（rcg）作為中介變量，進行中介效應(yīng)檢驗。

2.4.1能源消費結(jié)構(gòu)

以能源結(jié)構(gòu)作為中介變量，進行中介效應(yīng)檢驗，檢驗結(jié)果如表5所示。

表5基準結(jié)果核心虛擬變量policy·year顯著為正，表明碳排放權(quán)交易政策對環(huán)境效率有顯著正向影響。es核心虛擬變量顯著為負，表明碳排放權(quán)交易政策對能源消費結(jié)構(gòu)有顯著負向影響，即實施該項政策后，試點地區(qū)煤炭消費量占比顯著下降。步驟②es的回歸系數(shù)顯著為負，說明能源消費結(jié)構(gòu)和環(huán)境效率水平存在著顯著的負相關(guān)關(guān)系。在步驟④中，同時納入核心虛擬變量policy·year以及es，發(fā)現(xiàn)policy·year在1%的顯著性水平下依然為正，系數(shù)絕對值有所下降，說明碳排放權(quán)交易政策通過調(diào)整能源消費結(jié)構(gòu)，減少煤炭消費量占比來提升環(huán)境效率水平。

2.4.2產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)

以產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)作為中介變量，進行中介效應(yīng)檢驗，檢驗結(jié)果如表6所示。

表6顯示基準結(jié)果核心虛擬變量policy·year顯著為正，與表5結(jié)果相同，表明碳排放權(quán)交易政策對環(huán)境效率有顯著正向影響。步驟②的核心虛擬變量顯著為負，表明碳排放權(quán)交易政策對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有顯著負向影響，即實施該項政策后，試點地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)占比顯著下降。步驟③str的回歸系數(shù)顯著為負，說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和環(huán)境效率水平之間存在著顯著的負相關(guān)關(guān)系。在步驟④中，同時納入核心虛擬變量policy·year以及str，相較于步驟①，發(fā)現(xiàn)policy·year的系數(shù)絕對值有所下降，說明存在中介效應(yīng)，即碳排放權(quán)交易政策通過調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，減少第二產(chǎn)業(yè)占比來提升環(huán)境效率水平。

2.4.3科研水平

以科研水平作為中介變量，進行中介效應(yīng)檢驗，檢驗結(jié)果如表7所示。

遵循前文分析思路，本文發(fā)現(xiàn)，在表7步驟②中，核心虛擬變量回歸系數(shù)并不顯著，說明碳排放權(quán)政策并不會對科研水平帶來顯著影響，即此項中介效應(yīng)不存在，碳排放權(quán)交易機制并沒有通過提升科研水平而改變環(huán)境效率。但是，通過步驟③可以發(fā)現(xiàn)，科研技術(shù)與環(huán)境效率水平之間存在著顯著的正相關(guān)關(guān)系。結(jié)合步驟④，科研水平（rcg）的引入使得核心虛擬變量系數(shù)絕對值有所下降，說明科研水平對提升環(huán)境效率有著顯著的積極影響。3結(jié)論與政策性建議

通過構(gòu)建雙重差分模型分析碳交易政策對環(huán)境效率的影響，發(fā)現(xiàn)該項政策能夠顯著提升環(huán)境效率水平，實現(xiàn)環(huán)境紅利。此外，對模型進行共同趨勢假說及動態(tài)效應(yīng)檢驗，發(fā)現(xiàn)碳排放權(quán)交易政策能夠持續(xù)穩(wěn)定地提升環(huán)境效率水平，且碳排放權(quán)交易政策通過調(diào)整能源消費結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)提高環(huán)境效率水平;該政策不會對科研水平產(chǎn)生顯著影響，但是科研水平依然對環(huán)境效率具有顯著的提升作用。

基于以上研究結(jié)論，提出如下建議：

首先，碳排放權(quán)交易政策作為新興的市場型減排政策，能夠有效提升環(huán)境效率水平，相關(guān)部門要逐步完善碳排放權(quán)交易市場，建設(shè)碳排放權(quán)交易平臺，提高碳排放權(quán)交易效率。

其次，研究表明，科研水平能夠顯著提高環(huán)境效率水平，因此各地區(qū)可以考慮加大科研創(chuàng)新投資力度，提高綠色技術(shù)創(chuàng)新水平，研發(fā)清潔產(chǎn)品，更新環(huán)保設(shè)備，淘汰耗能高、污染嚴重的老舊設(shè)施。

最后，目前，中國多數(shù)省市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)仍以第二產(chǎn)業(yè)為主，對環(huán)境發(fā)展產(chǎn)生很大的阻礙。各省市要不斷優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費結(jié)構(gòu)，對新建項目要嚴格把關(guān)，提高“高能耗、高污染”項目的準入門檻。

參考文獻：

[1]? IPCC.Contribution of Working Groups Ⅰ，Ⅱ and Ⅲ to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [R]//Climate Change 2014：Synthesis Report.Geneva：IPCC，2014：40-41，45-46.

[2] World Bank and the Development Research Center of the State Council，P.R.China.China 2030：Building a Modern，Harmonious and Creative Society[M].Washington，D.C.：World Bank，2013.

[3] 閆文娟，郭樹龍.中國二氧化硫排污權(quán)交易會減弱污染排放強度嗎？——基于雙倍差分法的經(jīng)驗研究[J].上海經(jīng)濟研究，2012，24（6）：76-83.

[4] 黃向嵐，張訓(xùn)常，劉曄.我國碳交易政策實現(xiàn)環(huán)境紅利了嗎？[J].經(jīng)濟評論，2018（6）：86-99.

[5] 傅京燕，司秀梅，曹翔.排污權(quán)交易機制對綠色發(fā)展的影響[J].中國人口·資源與環(huán)境，2018，28（8）：12-21.

[6] 萬敏.碳稅與碳交易政策對電力行業(yè)影響的實證分析[D].南昌：江西財經(jīng)大學(xué)，2012.

[7] 石敏俊，袁永娜，周晟呂，等.碳減排政策：碳稅、碳交易還是兩者兼之？[J].管理科學(xué)學(xué)報，2013，16（9）：9-19.

[8] 孫睿，況丹，常冬勤.碳交易的“能源-經(jīng)濟-環(huán)境”影響及碳價合理區(qū)間測算[J].中國人口·資源與環(huán)境，2014，24（7）：82-90.

[9] 沈洪濤，黃楠，劉浪.碳排放權(quán)交易的微觀效果及機制研究[J].廈門大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版），2017（1）：13-22.

[10] 王兵，吳延瑞，顏鵬飛.中國區(qū)域環(huán)境效率與環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長[J].經(jīng)濟研究，2010，45（5）：95-109.

[11] 孫欣，趙鑫.長江經(jīng)濟帶生態(tài)全要素生產(chǎn)率評價及協(xié)調(diào)性分析[J].湖州師范學(xué)院學(xué)報，2016，38（7）：1-9.

[12] 黃永春，石秋平.中國區(qū)域環(huán)境效率與環(huán)境全要素的研究——基于包含R&D投入的SBM模型的分析[J].中國人口·資源與環(huán)境，2015，25（12）：25-34.

[13] 周源，張曉東，趙云，等.綠色治理規(guī)制下的產(chǎn)業(yè)發(fā)展與環(huán)境績效[J].中國人口·資源與環(huán)境，2018，28（9）：82-92.

[14] 黃志平.碳排放權(quán)交易有利于碳減排嗎？——基于雙重差分法的研究[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境，2018，32（9）：32-36.

[15] 李健，周慧.中國碳排放強度與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)分析[J].中國人口·資源與環(huán)境，2012，22（1）：7-14.

[16] 王群偉，周鵬，周德群.我國二氧化碳排放績效的動態(tài)變化、區(qū)域差異及影響因素[J].中國工業(yè)經(jīng)濟，2010（1）：45-54.

[17] 陳詩一.能源消耗、二氧化碳排放與中國工業(yè)的可持續(xù)發(fā)展[J].經(jīng)濟研究，2009，44（4）：41-55.

[18] 魏巍賢，楊芳.技術(shù)進步對中國二氧化碳排放的影響[J].統(tǒng)計研究，2010，27（7）：36-44.

[19] Baron R M，Kenny D A.The Moderator–mediator Variable Distinction in Social Psychological Research：Conceptual，Strategic，and Statistical Considerations[J].Journal of Personality and Social Psychology，1986，51（6）：1 173-1 182.

[責任編輯：許立群]