陸 敏，徐 好

（南京審計(jì)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院，江蘇 南京 211815）

一、引言

為了應(yīng)對(duì)環(huán)境挑戰(zhàn)和氣候變化，實(shí)現(xiàn)低碳綠色可持續(xù)發(fā)展，我國(guó)作為負(fù)責(zé)任的大國(guó)，一直承擔(dān)并積極履行相關(guān)義務(wù)?！笆奈濉币?guī)劃提出，要推動(dòng)綠色發(fā)展，促進(jìn)人與自然和諧共生，積極應(yīng)對(duì)氣候變化，制定2030 年前碳排放達(dá)峰行動(dòng)方案，錨定努力爭(zhēng)取2060 年前實(shí)現(xiàn)碳中和，采取更加有力的政策和措施，全面實(shí)行排污許可制，推進(jìn)碳排放權(quán)市場(chǎng)化交易。早在2011 年10 月，國(guó)家發(fā)改委就批準(zhǔn)在北京、上海、天津、湖北、廣東、深圳、重慶等7 個(gè)省市開展碳排放交易試點(diǎn)。①截至2021 年6 月，8 個(gè)試點(diǎn)市場(chǎng)覆蓋了電力、鋼鐵、水泥等20 多個(gè)行業(yè)近3 000 家重點(diǎn)排放單位，試點(diǎn)省市碳排放市場(chǎng)累計(jì)配額成交量達(dá)到4.8 億噸二氧化碳當(dāng)量，成交額約114 億元。2021 年7月16 日早上9 點(diǎn)30 分，全國(guó)碳排放交易體系正式啟動(dòng)。碳排放交易體系是利用市場(chǎng)機(jī)制控制和減少溫室氣體排放，推動(dòng)綠色低碳發(fā)展的一項(xiàng)制度創(chuàng)新，也是實(shí)現(xiàn)“雙碳”（碳達(dá)峰、碳中和）國(guó)家自主貢獻(xiàn)目標(biāo)的核心政策工具，可以以較低成本實(shí)現(xiàn)特定減排目標(biāo)。與傳統(tǒng)的行政管理手段相比，碳排放交易機(jī)制既能將控排責(zé)任壓實(shí)到企業(yè)，又能為碳減排提供相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)激勵(lì)機(jī)制，降低全社會(huì)的減排成本，同時(shí)帶動(dòng)綠色技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)投資，為處理好經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳減排的關(guān)系提供了有效的工具。此外，與目前國(guó)內(nèi)其他的排污權(quán)交易相比，碳排放交易機(jī)制的核心優(yōu)勢(shì)是將碳排放權(quán)市場(chǎng)化，即賦予二氧化碳相應(yīng)的市場(chǎng)價(jià)格，并在這一價(jià)格下積極采取切實(shí)可行的措施對(duì)節(jié)能減排給予合理補(bǔ)償，以較少的社會(huì)成本達(dá)到控制碳排量的總體目的。與征收碳稅的做法相比，碳排放交易機(jī)制不僅能夠有效實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排的目標(biāo)，而且還能獲利。因此，碳排放交易機(jī)制的持續(xù)影響能夠強(qiáng)有力地促進(jìn)減污降碳的技術(shù)開發(fā)和技術(shù)轉(zhuǎn)讓。

隨著我國(guó)進(jìn)入新發(fā)展階段，在新發(fā)展理念的指引下，我國(guó)在關(guān)注碳排放交易機(jī)制減排效應(yīng)的同時(shí)，還需要考慮碳排放交易機(jī)制是否促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)的綠色發(fā)展，實(shí)現(xiàn)了減排和綠色發(fā)展的協(xié)同效應(yīng)。基于此，本文以2011 年開始實(shí)行的碳排放交易機(jī)制為研究對(duì)象，驗(yàn)證該機(jī)制能否在實(shí)現(xiàn)減排效應(yīng)的同時(shí)促進(jìn)區(qū)域綠色發(fā)展，實(shí)現(xiàn)更高質(zhì)量的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和更高水平的環(huán)境保護(hù)，以期為全國(guó)性碳排放交易市場(chǎng)的逐步完善提供借鑒。

二、文獻(xiàn)綜述

隨著碳排放交易機(jī)制的發(fā)展，國(guó)內(nèi)外學(xué)者圍繞碳排放交易機(jī)制的政策效應(yīng)進(jìn)行了深入研究，取得了大量的研究成果。鑒于碳排放交易機(jī)制是通過碳排放市場(chǎng)交易達(dá)到控制和降低二氧化碳排放的目的，許多文獻(xiàn)都關(guān)注碳排放交易機(jī)制的減排效應(yīng)。

在微觀企業(yè)層面，碳排放交易政策的實(shí)施在一定程度上發(fā)揮了作用，減少了大約1.3 億噸的碳排放量，其在小規(guī)模企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)中的減排效果更為明顯（Shen et al.，2020）[1]。沈洪濤等（2017）[2]也認(rèn)為，碳排放交易機(jī)制能夠有效促進(jìn)企業(yè)降低碳排放，但企業(yè)主要是通過減少產(chǎn)量這種短期行為減少碳排放，而不是通過技術(shù)投入促進(jìn)清潔生產(chǎn)來實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期減排。碳排放交易機(jī)制還能通過技術(shù)創(chuàng)新渠道顯著促進(jìn)工業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，這種政策效應(yīng)對(duì)非國(guó)有企業(yè)和大型企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的影響更為顯著（劉和旺等，2017）[3]。從企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量來看，碳排放交易機(jī)制對(duì)低質(zhì)量的創(chuàng)新促進(jìn)作用更大，其對(duì)國(guó)有股份企業(yè)和大規(guī)模企業(yè)的創(chuàng)新質(zhì)量具有促進(jìn)作用，而對(duì)民營(yíng)企業(yè)和小規(guī)模企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新的誘導(dǎo)力度較小或不顯著（胡江峰等，2020）[4]。

在中觀層面，碳排放交易機(jī)制通過能源部門生產(chǎn)成本變化間接引致能源價(jià)格變動(dòng)，引導(dǎo)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)調(diào)整，激勵(lì)各生產(chǎn)部門減排，從而影響各部門的生產(chǎn)活動(dòng)及其產(chǎn)出（孫睿等，2014）[5]。從行業(yè)來看，與非試點(diǎn)地區(qū)相比，碳排放交易使得試點(diǎn)地區(qū)的管制行業(yè)碳排放量減少了15.5%，能耗降低了22.8%（Hu et al.，2020）[6]。碳排放交易政策的實(shí)施使得工業(yè)總產(chǎn)值增加了13.6%，并使工業(yè)二氧化碳排放減少了24.2%（Zhang et al.，2020）[7]?；?0 個(gè)省份28 個(gè)行業(yè)的投入產(chǎn)出表，Gao 等（2020）[8]研究發(fā)現(xiàn)，碳排放交易機(jī)制有利于試點(diǎn)地區(qū)和行業(yè)進(jìn)行減排，而且碳排放交易對(duì)降低生產(chǎn)中的碳排放效果要好于消費(fèi)中的碳排放。

在宏觀層面，宋德勇和夏天翔（2019）[9]研究發(fā)現(xiàn)，碳排放交易試點(diǎn)政策能夠顯著降低試點(diǎn)省份的碳排放總量和人均碳排放量，而且試點(diǎn)政策的減排效應(yīng)逐年增強(qiáng)，但試點(diǎn)政策對(duì)碳排放強(qiáng)度并無顯著影響。周迪等（2020）[10]卻認(rèn)為，碳排放交易政策對(duì)試點(diǎn)城市碳排放強(qiáng)度的降低也具有顯著而持續(xù)的推動(dòng)作用，而且隨著年份的增加，政策效果越發(fā)明顯。環(huán)境規(guī)制政策一般是通過優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的方式降低二氧化碳排放（Chen et al.，2019）[11]，而各試點(diǎn)省市在經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等方面存在差異，導(dǎo)致各試點(diǎn)省市的減排效果存在異質(zhì)性，廣東、天津、湖北、重慶等試點(diǎn)省市的減排效果更為明顯（劉傳明等，2019）[12]。在控制了區(qū)域差異后，Wang 等（2019）[13]發(fā)現(xiàn)，碳排放交易機(jī)制顯著降低了12%的名義CO2強(qiáng)度和7.6%的實(shí)際CO2強(qiáng)度，但其對(duì)CO2排放量的降低效果并不顯著。在試點(diǎn)城市，碳排放交易機(jī)制對(duì)工業(yè)產(chǎn)值有著積極的影響，對(duì)污染排放具有一定的抑制作用，尤其是在人口較多、金融發(fā)展水平較高、空氣質(zhì)量較差的大城市，碳排放交易機(jī)制在減排的同時(shí)更是促進(jìn)了工業(yè)產(chǎn)值的增加（Huang et al.，2021）[14]。Yan 等（2020）[15]發(fā)現(xiàn)，碳排放交易機(jī)制對(duì)煙霧濃度具有顯著的減排效應(yīng)，其僅對(duì)試點(diǎn)省市中的廣東省的煙霧濃度具有顯著的負(fù)面影響。

隨著新發(fā)展理念日益深入人心，如何在實(shí)現(xiàn)綠色高質(zhì)量發(fā)展的同時(shí)兼顧經(jīng)濟(jì)效益和環(huán)境效益，是我國(guó)在新發(fā)展階段需要解決的問題。對(duì)此，學(xué)者們也非常關(guān)注碳排放交易機(jī)制對(duì)綠色發(fā)展的影響。Zhu 等（2020）[16]認(rèn)為，碳排放交易機(jī)制顯著提升了中國(guó)的綠色發(fā)展效率，而且碳排放交易可以帶來雙重紅利，既能顯著提升綠色發(fā)展效率，又能促進(jìn)區(qū)域碳平等（Zhang et al.，2021）[17]?；诰G色生產(chǎn)績(jī)效的角度，Yang 等（2021）[18]研究發(fā)現(xiàn)，試點(diǎn)地區(qū)的平均綠色生產(chǎn)績(jī)效高于非試點(diǎn)地區(qū)，碳排放交易機(jī)制使得綠色生產(chǎn)績(jī)效顯著提升了約10%?；谏鷳B(tài)效率的視角，陸敏（2020）[19]研究發(fā)現(xiàn)，碳排放交易機(jī)制通過能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)調(diào)整和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，顯著促進(jìn)了生態(tài)效率的提升。孫振清等（2020）[20]從經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效應(yīng)和綠色效應(yīng)出發(fā)，論證了碳排放交易機(jī)制如何顯著提升試點(diǎn)地區(qū)的工業(yè)綠色發(fā)展效率水平。余萍和劉紀(jì)顯（2020）[21]認(rèn)為，碳排放交易市場(chǎng)規(guī)模會(huì)影響綠色效應(yīng)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效應(yīng)，交易市場(chǎng)規(guī)模較大地區(qū)的綠色效應(yīng)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效應(yīng)也較大。王勇和趙晗（2019）[22]選取碳排放效率作為綠色低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵指標(biāo)進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)碳排放交易機(jī)制建立后，各試點(diǎn)省市的碳排放效率排名均保持不變或有所上升。

綜上所述，國(guó)內(nèi)外學(xué)者圍繞碳排放交易機(jī)制的減排效果、碳排放交易機(jī)制促進(jìn)綠色發(fā)展的效應(yīng)展開了深入研究，取得了豐碩的研究成果。但是，大多數(shù)文獻(xiàn)僅關(guān)注碳排放交易機(jī)制實(shí)施后某個(gè)方面的政策效果，如降低碳排放、促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新、提高效率等，而從多角度綜合研究碳排放交易機(jī)制政策效應(yīng)的文獻(xiàn)較為少見。任亞運(yùn)和傅京燕（2019）[23]雖然基于省級(jí)面板數(shù)據(jù)研究了碳排放交易機(jī)制的減排效果和促進(jìn)區(qū)域綠色發(fā)展的協(xié)同效應(yīng)，但其是采用包含全域排放物及區(qū)域污染物的曼奎斯特-盧恩伯格指數(shù)表征綠色發(fā)展。事實(shí)上，綠色生產(chǎn)效率作為包含非期望產(chǎn)出、屬于環(huán)境敏感型的生產(chǎn)力增長(zhǎng)，通常被用來研究可持續(xù)發(fā)展或綠色發(fā)展（Kumar，2006；Oh，2010；Chen，2014；Yang，2017）[24-27]。

本文的邊際貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在三個(gè)方面。（1）從碳排放交易機(jī)制的減排和綠色發(fā)展協(xié)同效應(yīng)角度研究政策效應(yīng)。有別于既有文獻(xiàn)，本文分析了碳排放交易機(jī)制在帶來減排效應(yīng)的同時(shí)，是否提升了綠色生產(chǎn)效率，促進(jìn)了區(qū)域綠色發(fā)展。（2）研究了碳排放交易機(jī)制產(chǎn)生協(xié)同效應(yīng)的影響機(jī)制。本文兼顧經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境保護(hù)，通過構(gòu)建雙重差分模型和中介效應(yīng)模型，厘清了碳排放交易機(jī)制減排和綠色發(fā)展協(xié)同效應(yīng)的邏輯路徑。（3）將綠色生產(chǎn)效率納入碳排放交易機(jī)制政策效應(yīng)的研究框架，并采用DEA-SBM 模型測(cè)度綠色生產(chǎn)效率。綠色生產(chǎn)效率的測(cè)度是衡量既定時(shí)期各決策單元與生產(chǎn)前沿的相對(duì)關(guān)系，反映的是投入產(chǎn)出的有效程度。該方法是基于全要素生產(chǎn)框架，不僅考慮了各種投入要素之間的相互作用，還考慮了生產(chǎn)過程中的非期望產(chǎn)出，可以科學(xué)地評(píng)價(jià)一個(gè)區(qū)域的綠色發(fā)展，合理評(píng)估碳排放交易機(jī)制運(yùn)行背后真實(shí)的投入產(chǎn)出。

三、模型描述與數(shù)據(jù)來源

雙重差分模型已被廣泛應(yīng)用于公共政策實(shí)施效果的定量評(píng)價(jià)，其優(yōu)點(diǎn)是能夠?qū)⒄邔?shí)施的影響效果分離出來，在一定程度上避免內(nèi)生性的干擾，進(jìn)而可以厘清政策實(shí)施的真實(shí)影響。

根據(jù)2011 年10 月國(guó)家發(fā)改委發(fā)布的《關(guān)于開展碳排放權(quán)交易試點(diǎn)工作的通知》，本文以碳排放交易作為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，同時(shí)為保證研究樣本的一致性，將深圳碳交易試點(diǎn)納入廣東省。此外，本文借鑒劉曄（2017）[28]、胡江峰（2020）[4]的研究方法并考慮政策實(shí)施的滯后效應(yīng)，將2012 年作為碳排放交易試點(diǎn)的實(shí)施時(shí)間。

本文從試點(diǎn)省份和政策實(shí)施時(shí)間兩個(gè)方面構(gòu)造實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組，以檢驗(yàn)碳排放交易機(jī)制對(duì)碳排放量和綠色生產(chǎn)效率的影響。在構(gòu)建模型時(shí)，本文通過引入時(shí)間虛擬變量Time 和省份虛擬變量Treated，構(gòu)建了碳排放交易機(jī)制下影響減排效果和綠色生產(chǎn)效率的DID 模型。本文構(gòu)建的雙重差分模型如下：

其中：Yit代表二氧化碳排放量（lnCO2）和綠色生產(chǎn)效率（GPE）；Treatedi為省份虛擬變量，某省份若是碳排放交易試點(diǎn)省份則賦值為1，非試點(diǎn)省份則賦值為0；Timet為時(shí)間虛擬變量，若以2012 年作為碳排放交易機(jī)制的實(shí)施時(shí)間，則2012 年之后賦值為1，否則賦值為0；核心解釋變量為政策凈效應(yīng)（Treated*Time），即相關(guān)省份在2012 年之后是否成為碳排放交易機(jī)制的試點(diǎn)省份，Treated*Time 取值為1 表示實(shí)施了試點(diǎn)政策，取值為0 表示未實(shí)施試點(diǎn)政策；γt為年份固定效應(yīng)，λi為省份個(gè)體固定效應(yīng)，εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)，以減少內(nèi)生性的干擾。

從控制變量來看，本文參考陳超凡（2016）[29]、涂正革等（2015）[30]的研究，將GDP、能源結(jié)構(gòu)等納入其中，同時(shí)借鑒任亞運(yùn)等（2019）[23]、孫振清（2020）[20]的方法，將碳排放強(qiáng)度和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化作為控制變量。根據(jù)不同環(huán)境規(guī)制對(duì)創(chuàng)新的不同影響，本文還將R&D 作為間接影響碳排放和綠色發(fā)展水平的關(guān)鍵變量。由此，本文的控制變量Controlit主要包括國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）、研發(fā)活動(dòng)（R&D）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化、第二產(chǎn)業(yè)占比、碳排放強(qiáng)度（CI）等。

國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù)資料顯示：②2020 年我國(guó)能源消耗量約為49.8 億噸標(biāo)準(zhǔn)煤，比2019 年增長(zhǎng)2.2%；煤炭消費(fèi)量增長(zhǎng)0.6%，煤炭消費(fèi)量占到能源消費(fèi)總量的56.8%，比2019 年下降0.9 百分點(diǎn)。雖然煤炭消耗量占比略有下降，但我國(guó)以煤炭為主要能源的能源結(jié)構(gòu)短期內(nèi)并未改變，故本文采用各省份煤炭消費(fèi)量占能源消費(fèi)總量的比重衡量各省份的能源消耗結(jié)構(gòu)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化用第三產(chǎn)業(yè)增加值與工業(yè)增加值之比來測(cè)度，該比值越大，說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化程度越高。

鑒于福建碳排放交易市場(chǎng)是在2016 年底啟動(dòng)運(yùn)營(yíng)的，本文將北京、天津、上海、廣東、湖北、重慶6個(gè)省市作為實(shí)驗(yàn)組，將河北、江蘇、浙江、安徽、江西、山東、河南、湖南、四川、云南10 個(gè)省份作為對(duì)照組，以便對(duì)比和凸顯政策的實(shí)施效果。相關(guān)數(shù)據(jù)來源于2010—2019 年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各省份的統(tǒng)計(jì)年鑒，各省份的碳排放量數(shù)據(jù)來自于CEADs 碳核算數(shù)據(jù)庫(kù)（見表1）。

表1 各省的碳排放量數(shù)據(jù) （單位：百萬噸）

四、綠色生產(chǎn)效率的測(cè)算

（一）DEA-SBM 模型

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）是以線性規(guī)劃為基礎(chǔ)、以距離函數(shù)為方式的模型方法，包括CCR、BCC、SBM等模型。在實(shí)際應(yīng)用中，學(xué)者們通常需要考慮碳排放量、二氧化硫等非期望產(chǎn)出，與傳統(tǒng)的DEA 模型相比，基于松弛變量的DEA-SBM 模型（Kaoru，2001）[31]包含了對(duì)非期望產(chǎn)出的決策單元進(jìn)行的環(huán)境效率評(píng)價(jià)。SBM 模型在CCR、BCC 徑向距離函數(shù)模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)，充分考慮了投入產(chǎn)出的松弛變量問題，在處理非期望產(chǎn)出時(shí)將松弛變量加入目標(biāo)函數(shù)中，從而能夠較好地解決經(jīng)濟(jì)效率、環(huán)境效率、生態(tài)效率測(cè)度失真等問題。

本文參考豐超等（2016）[32]、劉亦文等（2015）[33]的研究，利用DEA-SBM 模型對(duì)16 個(gè)省市的綠色生產(chǎn)效率進(jìn)行測(cè)算。假設(shè)存在n 個(gè)決策單元，m 種投入要素，其元素x∈Rm，記若干期望產(chǎn)出為S1、非期望產(chǎn)出為S2，本文給出如下矩陣：

DEA-SBM 模型的表達(dá)式如下：

其中，s-、sg、sb分別為投入要素（能源消耗、資本投入、勞動(dòng)力投入）、期望產(chǎn)出（GDP）和非期望產(chǎn)出（碳排放量）的松弛變量，θ 為權(quán)重向量，ρ*=minρ 取值范圍為[0，1]（當(dāng)ρ*=1 時(shí)，s-、sg、sb均取值為0，表明決策單元有效；當(dāng)ρ*∈（0，1）時(shí)，s-、sg、sb不全為0，決策單元無效，投入產(chǎn)出需要進(jìn)一步改進(jìn)）。

經(jīng)過計(jì)算，本文得到16 個(gè)省市的綠色生產(chǎn)效率，如表2 所示。

表2 16 個(gè)省市的綠色生產(chǎn)效率數(shù)據(jù)

從表2 中可以看出，政策實(shí)施以前，16 個(gè)省市的綠色生產(chǎn)效率均保持上升趨勢(shì)，但上升速度較為緩慢。政策實(shí)施以后，試點(diǎn)省份和非試點(diǎn)省份的綠色生產(chǎn)效率呈現(xiàn)顯著的差異性變化，試點(diǎn)省份的綠色生產(chǎn)效率不斷提升，而非試點(diǎn)省份的綠色生產(chǎn)效率出現(xiàn)停滯甚至下降的趨勢(shì)?？傮w來看，碳排放交易政策倒逼試點(diǎn)省份不斷提高綠色發(fā)展水平，而非試點(diǎn)省份由于沒有受到政策的影響，其綠色發(fā)展水平落后于試點(diǎn)省份。

（二）描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

表3 和表4 分別給出了試點(diǎn)省份和非試點(diǎn)省份相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。可以看出，在政策實(shí)施前后，試點(diǎn)省份的碳排放量下降了0.09，綠色生產(chǎn)效率提升了0.12，而非試點(diǎn)省份的碳排放量較政策實(shí)施前增長(zhǎng)了0.04，綠色生產(chǎn)效率下降了0.03。此外，差值（b-a）為政策實(shí)施后非試點(diǎn)省份相關(guān)變量的均值與試點(diǎn)省份相關(guān)變量均值的差值。其中，碳排放量的差值為0.8，綠色生產(chǎn)效率的差值為-0.23，碳排放強(qiáng)度的差值為0.53。從經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（第二產(chǎn)業(yè)占比、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化、R&D 等）來看，試點(diǎn)省份的均值略微領(lǐng)先于非試點(diǎn)省份。上述描述統(tǒng)計(jì)結(jié)果初步表明，相較于非試點(diǎn)省份，碳排放交易政策的實(shí)施降低了試點(diǎn)省份的碳排放量，提升了試點(diǎn)省份的綠色生產(chǎn)效率。

表3 試點(diǎn)省份相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計(jì)a

表4 非試點(diǎn)省份相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計(jì)b

從圖1 的碳排放量變化來看，試點(diǎn)地區(qū)的碳排放量從2012 年開始出現(xiàn)下降趨勢(shì)，但2016 年以后碳排放量又開始緩慢增長(zhǎng)，非試點(diǎn)地區(qū)則呈現(xiàn)逐年緩慢上升的態(tài)勢(shì)。從綠色生產(chǎn)效率的變化來看，試點(diǎn)地區(qū)的綠色生產(chǎn)效率逐年提升，非試點(diǎn)地區(qū)從2012年開始呈現(xiàn)緩慢下降的趨勢(shì)，但從2017 年開始又在緩慢上升。這初步表明，碳排放交易政策的實(shí)施能夠?qū)崿F(xiàn)抑制試點(diǎn)地區(qū)碳排放量增加和促進(jìn)試點(diǎn)地區(qū)綠色生產(chǎn)效率提升的目標(biāo)。

圖1 試點(diǎn)與非試點(diǎn)省份碳排放量（左）和綠色生產(chǎn)效率（右）的對(duì)比

五、實(shí)證研究

（一）平行趨勢(shì)假設(shè)檢驗(yàn)與基準(zhǔn)回歸結(jié)果

平行趨勢(shì)假設(shè)是建立雙重差分模型的重要前提，它要求在沒有受到試點(diǎn)政策的影響下，實(shí)驗(yàn)組個(gè)體的變化趨勢(shì)與控制組個(gè)體的變化趨勢(shì)大致相同，即實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組不存在系統(tǒng)性差異。只有在試點(diǎn)省份與非試點(diǎn)省份的碳排放量和綠色生產(chǎn)效率均滿足平行趨勢(shì)的前提下，Treated*Time 交互項(xiàng)才是政策實(shí)施的凈效應(yīng)。因此，本文首先對(duì)平行趨勢(shì)假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)。

圖1 顯示，2010—2012 年試點(diǎn)地區(qū)與非試點(diǎn)地區(qū)的碳排放量和綠色生產(chǎn)效率基本滿足平行趨勢(shì)假設(shè)，2012 年之后試點(diǎn)地區(qū)的碳排放量不斷下降，但2016—2019 年期間碳排放量又略微上升。相比較而言，非試點(diǎn)地區(qū)的碳排放量自2012 年以后略微上升。同時(shí)，試點(diǎn)地區(qū)的綠色生產(chǎn)效率自2012 年之后不斷提升，而非試點(diǎn)地區(qū)的綠色生產(chǎn)效率卻緩慢下降。

為了進(jìn)一步檢驗(yàn)平行趨勢(shì)假設(shè)，本文構(gòu)建了如下平行趨勢(shì)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ停?/p>

本文構(gòu)造了一個(gè)時(shí)間趨勢(shì)變量（Trendt），以比較試點(diǎn)地區(qū)與非試點(diǎn)地區(qū)之間的平行時(shí)間趨勢(shì)，并分別在2010 年、2011 年、2012 年……2019 年將趨勢(shì)值設(shè)定為1、2、3……10。如果試點(diǎn)地區(qū)與非試點(diǎn)地區(qū)在2010—2012 年期間具有相似的變化趨勢(shì)，則Trend*Treated 的系數(shù)β1在統(tǒng)計(jì)上應(yīng)該是不顯著的，即滿足平行趨勢(shì)假設(shè)。

表5 給出了模型（2）的平行趨勢(shì)假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果，其中，列（1）和列（3）為加入控制變量的實(shí)證結(jié)果，列（2）和列（4）為未加入控制變量的實(shí)證結(jié)果。在模型（2）的平行趨勢(shì)假設(shè)檢驗(yàn)中，Px 為Trend*Treated 的交乘項(xiàng)，無論加入控制變量還是未加入控制變量，Px對(duì)碳排放量和綠色生產(chǎn)效率的回歸系數(shù)β1均不顯著，即在2010—2012 年期間，試點(diǎn)地區(qū)與非試點(diǎn)地區(qū)的碳排放量和綠色生產(chǎn)效率不存在系統(tǒng)性差異。因此，本文的平行趨勢(shì)假設(shè)得以滿足。

表5 平行趨勢(shì)假設(shè)檢驗(yàn)

在滿足平行趨勢(shì)假設(shè)的前提下，本文建立了基準(zhǔn)回歸模型（1），利用DID 模型檢驗(yàn)碳排放交易政策對(duì)減排和綠色生產(chǎn)效率的影響。表6 是以碳排放量和綠色生產(chǎn)效率為被解釋變量的DID 模型檢驗(yàn)結(jié)果。列（1）和列（3）中Treated*Time 的系數(shù)均顯著為負(fù)，說明在實(shí)施碳排放交易政策的背景下，該政策對(duì)試點(diǎn)地區(qū)的碳排放量產(chǎn)生了顯著的抑制作用，與非試點(diǎn)地區(qū)相比，試點(diǎn)地區(qū)的碳排放量降低了12%。同時(shí)，列（2）和列（4）中Treated*Time 的系數(shù)均顯著為正，說明碳排放交易政策對(duì)綠色生產(chǎn)效率產(chǎn)生了正向影響，促進(jìn)了綠色生產(chǎn)效率和綠色發(fā)展水平的提升。因此，碳排放交易政策能夠兼顧減排和綠色協(xié)同發(fā)展。從整個(gè)回歸結(jié)果來看，本文最關(guān)注的是交乘項(xiàng)系數(shù)α1及其顯著性水平。實(shí)證結(jié)果顯示，不論是否加入控制變量，交乘項(xiàng)的系數(shù)α1均保持顯著，說明碳排放交易政策實(shí)施對(duì)試點(diǎn)地區(qū)的碳排放量具有顯著的抑制作用，而對(duì)綠色生產(chǎn)效率具有提升作用。此外，本文基準(zhǔn)回歸中的交乘項(xiàng)系數(shù)與任亞運(yùn)等（2019）[23]的實(shí)證結(jié)果非常接近。

就控制變量而言，從表6 的列（3）和列（4）中可以看出，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化、R&D 對(duì)碳排放量的回歸系數(shù)為負(fù)，說明當(dāng)?shù)谌a(chǎn)業(yè)占比不斷提高時(shí)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)從低端向高端升級(jí)，以高新技術(shù)為代表的高端產(chǎn)業(yè)發(fā)展和研發(fā)投入增多能夠抑制碳排放量的增加。此外，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化、R&D 對(duì)綠色生產(chǎn)效率的回歸系數(shù)為正，說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化能夠提升綠色生產(chǎn)效率，而研發(fā)投入對(duì)綠色發(fā)展水平也具有正向影響。未來我國(guó)仍需大力發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，促進(jìn)減污降碳的技術(shù)開發(fā)和技術(shù)轉(zhuǎn)讓，同時(shí)加大研發(fā)投入，以減少碳排放量，促進(jìn)綠色發(fā)展。

表6 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

（續(xù)表6）

為了進(jìn)一步驗(yàn)證碳排放交易機(jī)制對(duì)減排和綠色發(fā)展協(xié)同效應(yīng)的影響，本文構(gòu)造了碳排放量與綠色生產(chǎn)效率的交乘項(xiàng)（（1/LnCO2）*GPE）作為被解釋變量。其中，碳排放量為逆指標(biāo)，為保證其經(jīng)濟(jì)含義正向化，本文對(duì)碳排放量取倒數(shù)。碳排放量與綠色生產(chǎn)效率交乘項(xiàng)所要驗(yàn)證的是，碳排放交易機(jī)制的實(shí)施能否同時(shí)實(shí)現(xiàn)碳排放量的進(jìn)一步降低和綠色發(fā)展水平的進(jìn)一步提高。被解釋變量的系數(shù)值若為負(fù)或未通過顯著性檢驗(yàn)，則意味著碳排放交易機(jī)制未能實(shí)現(xiàn)碳減排和綠色發(fā)展的協(xié)同效應(yīng)。

從表7 的回歸結(jié)果來看，Treated*Time 的系數(shù)均顯著為正，說明碳排放交易機(jī)制對(duì)減排和綠色發(fā)展協(xié)同效應(yīng)的影響是存在的，即碳排放交易機(jī)制能夠?qū)崿F(xiàn)環(huán)境效益與經(jīng)濟(jì)效益的雙贏。

表7 碳排放交易機(jī)制對(duì)減排和綠色發(fā)展協(xié)同效應(yīng)影響的進(jìn)一步檢驗(yàn)

年份固定效應(yīng) Y Y省份固定效應(yīng) Y Y Constant 0.07***（12.74）0.30*（1.79）Observations 160 160 Adjusted R2 0.742 0.854

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

前文無論是否加入控制變量，碳排放量和綠色生產(chǎn)效率對(duì)Treated*Time 的回歸系數(shù)顯著性均保持不變，且系數(shù)值變化不大，這就初步證明檢驗(yàn)結(jié)果是穩(wěn)健的。進(jìn)一步地，本文利用面板固定效應(yīng)模型和安慰劑檢驗(yàn)驗(yàn)證結(jié)果的穩(wěn)健性。

盡管試點(diǎn)地區(qū)與非試點(diǎn)地區(qū)在一定程度上存在相似的發(fā)展趨勢(shì)，但在政策實(shí)施之后，二者的發(fā)展趨勢(shì)是否依然相似無法觀察到。為了消除未觀察到的混雜因素，本文在基準(zhǔn)回歸的基礎(chǔ)上進(jìn)行面板固定效應(yīng)模型檢驗(yàn)。從表8 中列（1）和列（2）給出的碳排放交易機(jī)制對(duì)碳排放量和綠色生產(chǎn)效率的面板固定效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果來看，核心解釋變量Treated*Time 的系數(shù)均保持顯著，說明原檢驗(yàn)結(jié)果是穩(wěn)健的。

表8 面板固定效應(yīng)模型檢驗(yàn)

為了避免省份選取的偶然性，排除省份選擇對(duì)估計(jì)結(jié)果的影響，本文通過反事實(shí)檢驗(yàn)進(jìn)一步驗(yàn)證估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性。本文在非試點(diǎn)地區(qū)中隨機(jī)選取6 個(gè)省份作為“虛假”的碳排放交易政策試點(diǎn)地區(qū)，即生成錯(cuò)誤的省份虛擬變量（Treatedi），并以同樣的方式進(jìn)行基準(zhǔn)回歸。如果“虛假”的核心解釋變量（Treated*Time）對(duì)碳排放量的回歸系數(shù)顯著為負(fù)或者對(duì)綠色生產(chǎn)效率的回歸系數(shù)顯著為正，則說明估計(jì)結(jié)果無法通過穩(wěn)健性檢驗(yàn)，反之則說明本文的估計(jì)結(jié)果是穩(wěn)健的。

從表9 的回歸結(jié)果來看，在“虛假”的碳排放交易政策試點(diǎn)省份中，“偽造”的碳排放交易機(jī)制虛擬變量的回歸系數(shù)均不顯著，并且碳排放交易機(jī)制對(duì)碳排放量的回歸系數(shù)為正，對(duì)綠色生產(chǎn)效率的回歸系數(shù)為負(fù)，這就證明了原估計(jì)結(jié)果是穩(wěn)健的。綜上所述，本文實(shí)證結(jié)果的可信度較高，即碳排放交易機(jī)制能夠協(xié)同實(shí)現(xiàn)降低試點(diǎn)地區(qū)碳排放與促進(jìn)試點(diǎn)地區(qū)綠色發(fā)展的目標(biāo)。

表9 反事實(shí)檢驗(yàn)

（三）中介效應(yīng)檢驗(yàn)

為了進(jìn)一步論證碳排放交易機(jī)制促進(jìn)減排和綠色發(fā)展的協(xié)同效應(yīng)，基于前文的分析并參考李珊珊等（2019）[34]的研究，本文提出以下猜想：（1）碳排放交易機(jī)制通過能源消耗結(jié)構(gòu)調(diào)整，影響碳排放量和綠色生產(chǎn)效率；（2）碳排放交易機(jī)制通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化，影響碳排放量和綠色生產(chǎn)效率。

本文采用三步檢驗(yàn)法（溫忠麟、葉寶娟，2014）[35]，構(gòu)建了如下中介效應(yīng)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ停?/p>

其中：M 為中介變量，即能源消耗結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化；y 為被解釋變量，即碳排放量和綠色生產(chǎn)效率；Controlit為控制變量；其余變量與前文的平行趨勢(shì)假設(shè)檢驗(yàn)和基準(zhǔn)回歸保持一致。

本文的檢驗(yàn)步驟如下：首先是在模型（3）中用中介變量 M 對(duì)碳排放交易政策虛擬變量（Treated*Time）進(jìn)行回歸，系數(shù)β1若顯著，則說明碳排放交易政策對(duì)中介變量M 產(chǎn)生了顯著影響，否則中止檢驗(yàn)；其次是在模型（4）中用被解釋變量對(duì)碳排放交易政策虛擬變量進(jìn)行基準(zhǔn)回歸，得到顯著的系數(shù)β2，否則中止檢驗(yàn)；最后是在模型（5）中將碳排放交易政策虛擬變量和中介變量同時(shí)納入模型進(jìn)行回歸，系數(shù)β3的絕對(duì)值若變小或顯著性水平降低，同時(shí)回歸系數(shù)β1×θ 與β3保持同號(hào)，則說明碳排放交易政策能夠通過中介變量影響被解釋變量。

能源消耗結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化與碳排放量的檢驗(yàn)結(jié)果如表10 和表11 所示。列（1）均為基準(zhǔn)回歸，Treated*Time 與碳排放量的系數(shù)顯著為負(fù)。列（2）中，能源消耗結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化為中介變量。Treated*Time 與能源消耗結(jié)構(gòu)的系數(shù)顯著為負(fù)，說明碳排放交易政策對(duì)能源消耗結(jié)構(gòu)產(chǎn)生了負(fù)效應(yīng)，即碳排放交易政策能夠改善以煤炭消耗為主的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)。Treated*Time 與產(chǎn)業(yè)調(diào)整的系數(shù)顯著為正，說明碳排放交易政策對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化產(chǎn)生了正效應(yīng)，即碳排放交易政策能夠促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)。列（3）同時(shí)加入Treated*Time 和中介變量后，Treated*Time 的系數(shù)均縮小且顯著性水平降低，同時(shí)，間接效應(yīng)回歸系數(shù)β1×θ 與直接效應(yīng)系數(shù)β3保持同號(hào)。由此可以看出，碳排放交易機(jī)制通過調(diào)整能源消耗結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)抑制了碳排放量的增加。

表10 能源消耗結(jié)構(gòu)- 碳排放量的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

表11 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化- 碳排放量的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

（續(xù)表10）

能源消耗結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化與綠色生產(chǎn)效率的檢驗(yàn)結(jié)果如表12 和表13 所示。列（1）均為基準(zhǔn)回歸，Treated*Time 與綠色生產(chǎn)效率的回歸系數(shù)顯著為正，這與前面的結(jié)論一致。列（2）中，能源消耗結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化為中介變量。Treated*Time 與能源消耗結(jié)構(gòu)的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，說明碳排放交易政策對(duì)能源消耗結(jié)構(gòu)產(chǎn)生了負(fù)效應(yīng)，即碳排放交易政策可以改善當(dāng)前以煤炭消耗為主的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)。Treated*Time 與產(chǎn)業(yè)調(diào)整的回歸系數(shù)顯著為正，說明碳排放交易政策對(duì)產(chǎn)業(yè)調(diào)整產(chǎn)生了正效應(yīng)，即碳排放交易政策能夠促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)。列（3）同時(shí)加入Treated*Time 和中介變量，Treated*Time的系數(shù)均縮小且顯著性降低，同時(shí)，間接效應(yīng)回歸系數(shù)β1×θ 與直接效應(yīng)回歸系數(shù)β3保持同號(hào)。可以看出，碳排放交易機(jī)制通過調(diào)整能源消耗結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)促進(jìn)了綠色生產(chǎn)效率的提升。

表12 能源消耗結(jié)構(gòu)- 綠色生產(chǎn)效率的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

0.12***（2.75）是否加入控制變量 是 是 是能源消耗結(jié)構(gòu) -0.24*（-1.95）Constant 1.05（1.38）Treated*Time 0.14***（3.65）-0.12***（-3.90）1.81**（2.48）Observations 160 160 160 Adjusted R2 0.779 0.968 0.784 2.86***（4.70）

表13 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化- 綠色生產(chǎn)效率的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

在中介效應(yīng)模型的基礎(chǔ)上，本文通過構(gòu)造中介變量與政策虛擬變量的交乘項(xiàng)，分析了實(shí)施碳排放交易政策背景下產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化和能源消耗結(jié)構(gòu)對(duì)減排和綠色發(fā)展水平的調(diào)節(jié)效應(yīng)。

由表14 的結(jié)果可知，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化對(duì)碳排放量和綠色生產(chǎn)效率的回歸系數(shù)分別顯著為正和負(fù)，說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化可以有效調(diào)節(jié)碳排放交易機(jī)制對(duì)減排和綠色發(fā)展的協(xié)同效應(yīng)。能源消耗結(jié)構(gòu)的回歸系數(shù)未能通過顯著性檢驗(yàn)，說明能源消耗結(jié)構(gòu)調(diào)整未能顯著發(fā)揮碳交易機(jī)制對(duì)減排和綠色發(fā)展協(xié)同效應(yīng)的調(diào)節(jié)作用。因此，未來我國(guó)仍需改變以煤炭等傳統(tǒng)化石燃料為主的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，同時(shí)通過技術(shù)創(chuàng)新等，加快清潔生產(chǎn)技術(shù)、零碳燃料和新能源技術(shù)的推廣。

表14 調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)

（續(xù)表14）

六、研究結(jié)論與對(duì)策建議

（一）研究結(jié)論

在綠色低碳發(fā)展的大背景下，本文利用我國(guó)2010—2019 年16 個(gè)省市的面板數(shù)據(jù)，以綠色生產(chǎn)效率表征綠色發(fā)展水平，運(yùn)用SBM 模型測(cè)度綠色生產(chǎn)效率，并以碳排放交易試點(diǎn)政策作為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，利用雙重差分模型進(jìn)行了實(shí)證分析。研究發(fā)現(xiàn)，碳排放交易政策在實(shí)現(xiàn)減排的同時(shí)促進(jìn)了試點(diǎn)省份綠色生產(chǎn)效率的提升，即以市場(chǎng)為導(dǎo)向的碳排放交易政策能夠兼顧減排效果與綠色生產(chǎn)協(xié)同發(fā)展。在此基礎(chǔ)上，本文的中介效應(yīng)和調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)顯示，碳排放交易機(jī)制通過調(diào)整能源消耗結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了兼顧碳減排和綠色發(fā)展協(xié)同效應(yīng)的目標(biāo)。

（二）對(duì)策建議

1.加快推進(jìn)全國(guó)碳排放交易市場(chǎng)建設(shè)進(jìn)程。從試點(diǎn)省份的成功經(jīng)驗(yàn)來看，市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)型碳排放交易政策對(duì)碳減排和促進(jìn)綠色發(fā)展具有協(xié)同作用。今后我國(guó)可以將這些經(jīng)驗(yàn)推廣到其他行業(yè)和領(lǐng)域，探索和建設(shè)用能權(quán)、排污權(quán)等資源環(huán)境權(quán)益市場(chǎng)，以實(shí)現(xiàn)環(huán)境污染治理與經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展的協(xié)同目標(biāo)。

2.加快推進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)，促進(jìn)綠色技術(shù)創(chuàng)新。本文的中介效應(yīng)檢驗(yàn)表明，碳排放交易機(jī)制的政策效應(yīng)是由能源消耗結(jié)構(gòu)的改善和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的高級(jí)化驅(qū)動(dòng)的。鑒于綠色創(chuàng)新在提高能源效率、降低碳排放、促進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型等方面具有重要作用，政府應(yīng)綜合利用財(cái)政補(bǔ)貼、稅收等政策，發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟(jì)、清潔生產(chǎn)、低碳或零碳產(chǎn)業(yè)，鼓勵(lì)發(fā)展綠色經(jīng)濟(jì)，加快建立綠色低碳循環(huán)發(fā)展經(jīng)濟(jì)體系。

3.促進(jìn)氣候政策與環(huán)境政策產(chǎn)生協(xié)同效應(yīng)。我國(guó)應(yīng)從政策目標(biāo)的統(tǒng)一、范圍的拓展、手段的完善、功能的協(xié)同等方面，尋求應(yīng)對(duì)氣候變化和生態(tài)環(huán)境保護(hù)的協(xié)同優(yōu)化。

注釋：

①文件來源：國(guó)家發(fā)改委發(fā)布的《關(guān)于開展碳排放權(quán)交易試點(diǎn)工作的通知》。

②數(shù)據(jù)來源：《中華人民共和國(guó)2020 年國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》。