● 王 寧，竇 燕

（新疆財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院，新疆 烏魯木齊 830012）

一、引言

實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、碳中和是著力解決資源環(huán)境約束突出問題、實(shí)現(xiàn)中華民族永續(xù)發(fā)展的必然選擇?；诮档蜏厥覛怏w排放的現(xiàn)實(shí)訴求和市場(chǎng)型環(huán)境規(guī)制舉措的有效性，中國(guó)逐步建設(shè)起碳排放權(quán)交易市場(chǎng)，通過碳排放權(quán)的有效配置降低減排成本，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)碳減排。全國(guó)統(tǒng)一碳市場(chǎng)的建立需從地方試點(diǎn)起步，實(shí)施分類指導(dǎo)的碳排放強(qiáng)度控制，推動(dòng)部分地區(qū)率先實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰。2011年起中國(guó)政府在北京、天津、上海、重慶、湖北、廣東、深圳建立碳排放權(quán)交易（簡(jiǎn)稱“碳交易”）試點(diǎn)，并于2021年啟動(dòng)全國(guó)碳市場(chǎng)發(fā)電行業(yè)第一個(gè)履約周期，至此，全國(guó)碳市場(chǎng)建設(shè)進(jìn)入關(guān)鍵時(shí)期。那么對(duì)于碳交易政策的減排效果僅做平均化評(píng)價(jià)遠(yuǎn)不能滿足中國(guó)資源稟賦的社會(huì)現(xiàn)狀，且在“十四五”時(shí)期強(qiáng)調(diào)持續(xù)改善環(huán)境質(zhì)量、強(qiáng)化多污染物協(xié)同控制和區(qū)域協(xié)同管理，識(shí)別碳交易政策的地區(qū)碳減排差異以及檢驗(yàn)協(xié)同減排效果都是進(jìn)一步建設(shè)全國(guó)碳市場(chǎng)中所要關(guān)注的重點(diǎn)。

中國(guó)作為主要的碳排放國(guó)之一，加強(qiáng)節(jié)能減排、實(shí)現(xiàn)低碳發(fā)展是生態(tài)文明建設(shè)的重要內(nèi)容。1990年后中國(guó)碳排放趨勢(shì)逐年升高，在2000年后碳排放量陡增，導(dǎo)致這一現(xiàn)象的主要因素是經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展[1]。高速發(fā)展經(jīng)濟(jì)致使能源生產(chǎn)和消費(fèi)需求迅速增長(zhǎng)，中國(guó)面臨巨大的溫室氣體減排壓力[2]。為應(yīng)對(duì)全球氣候變暖，控制碳排放，各級(jí)政府出臺(tái)了一系列減排舉措，其中最具市場(chǎng)調(diào)節(jié)作用的就是碳排放權(quán)交易的實(shí)施[3]。根據(jù)科斯定理，碳排放權(quán)交易是利用市場(chǎng)機(jī)制控制和減少溫室氣體排放[4]。當(dāng)前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)碳市場(chǎng)的研究主要分為兩大類：碳市場(chǎng)機(jī)制研究和碳市場(chǎng)影響研究，形成了以研究碳交易試點(diǎn)地區(qū)為基礎(chǔ)，以全國(guó)碳市場(chǎng)設(shè)計(jì)為主體的研究體系。在碳市場(chǎng)機(jī)制研究方面，主要圍繞碳市場(chǎng)本身，研究碳交易體系的制度完善和設(shè)計(jì)改進(jìn)。一是從碳市場(chǎng)金融化角度，分析我國(guó)碳市場(chǎng)與碳金融發(fā)展的現(xiàn)狀與存在的問題[5-7]。二是從碳排放權(quán)交易規(guī)則體系研究角度出發(fā)，趙駿以國(guó)際法治與國(guó)內(nèi)法治互動(dòng)的視角討論我國(guó)碳排放權(quán)交易立法的完善問題[8]，譚柏平提出碳信息披露制度法律規(guī)制的改進(jìn)[9]。三是從碳市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量的視角入手，如劉紅琴利用碳排放權(quán)交易情景設(shè)計(jì)，對(duì)中國(guó)碳交易市場(chǎng)進(jìn)行度量[10]。在碳市場(chǎng)影響研究方面，主要包括碳市場(chǎng)對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響和對(duì)環(huán)境的影響。對(duì)經(jīng)濟(jì)影響方面，碳交易市場(chǎng)通過碳配額交易緩解了碳減排對(duì)經(jīng)濟(jì)造成的負(fù)面影響[11]，全國(guó)統(tǒng)一碳市場(chǎng)的建立能有效縮小地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距，促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展[12]。王超以湖北碳排放權(quán)交易價(jià)格為代表，研究了碳市場(chǎng)對(duì)商品、金融市場(chǎng)的溢出效應(yīng)[13]，碳交易市場(chǎng)引入有償拍賣機(jī)制能緩解實(shí)現(xiàn)既定碳減排目標(biāo)而強(qiáng)制減排對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)造成的負(fù)面影響[14]。唐葆君等的研究表明，新冠疫情沖擊對(duì)碳減排的短期效應(yīng)只是暫時(shí)現(xiàn)象，后疫情時(shí)代啟動(dòng)全國(guó)碳市場(chǎng)能在經(jīng)濟(jì)恢復(fù)的同時(shí)促進(jìn)碳減排[15]。對(duì)環(huán)境影響方面，一部分文獻(xiàn)討論總體減排效果,認(rèn)為碳排放權(quán)交易能顯著促進(jìn)碳減排[16-19]，另一部分文獻(xiàn)討論試點(diǎn)地區(qū)個(gè)體碳減排效果[20]。

通過梳理已有文獻(xiàn)可以發(fā)現(xiàn)，側(cè)重于碳市場(chǎng)機(jī)制設(shè)計(jì)、經(jīng)濟(jì)社會(huì)影響分析的研究較多，在碳交易政策對(duì)環(huán)境影響的評(píng)估方面，對(duì)碳交易政策實(shí)施效果評(píng)估多采用雙重差分法，主要通過構(gòu)造準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)識(shí)別政策效應(yīng)[21-23]，現(xiàn)有文獻(xiàn)更側(cè)重對(duì)政策總體減排效應(yīng)的估計(jì)，而圍繞個(gè)體減排、地區(qū)差異的分析較少，鮮有文獻(xiàn)考慮碳交易對(duì)控排責(zé)任主體施加影響的減排傳導(dǎo)機(jī)制，以及碳交易政策對(duì)其它大氣污染物的協(xié)同減排作用?；诂F(xiàn)實(shí)問題的思考，可以繼續(xù)追問：碳交易政策作為全國(guó)碳市場(chǎng)建設(shè)的重要組成部分，實(shí)施以來(lái)整體減排效果如何？更進(jìn)一步，不同地區(qū)的減排效應(yīng)是否一致？碳交易政策的減排機(jī)制是什么？碳交易政策是否為協(xié)同減排提供了新視角？對(duì)于這些問題的探討，既是對(duì)碳交易政策實(shí)施效果從整體到個(gè)體的全面檢驗(yàn)，也是為明晰減污降碳的深化方向和全國(guó)統(tǒng)一碳市場(chǎng)的建立提供創(chuàng)新試點(diǎn)示范，有助于推動(dòng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展實(shí)現(xiàn)全面綠色轉(zhuǎn)型。

鑒于此，利用中國(guó)2006—2019年30個(gè)省份①因數(shù)據(jù)缺失，不包括西藏、中國(guó)香港、中國(guó)澳門和中國(guó)臺(tái)灣地區(qū)。的面板數(shù)據(jù)，采用傾向得分匹配-雙重差分法和合成控制法分析碳交易政策對(duì)碳排放強(qiáng)度的影響，在估計(jì)整體減排效應(yīng)的基礎(chǔ)上，有效識(shí)別減排效果顯著的地區(qū)，構(gòu)建中介效應(yīng)模型厘清碳市場(chǎng)通過調(diào)節(jié)碳價(jià)對(duì)控排主體作用的傳導(dǎo)路徑，并考慮協(xié)同減排影響，評(píng)估碳交易政策對(duì)二氧化硫可能存在的協(xié)同減排效應(yīng)。邊際貢獻(xiàn)在于對(duì)碳交易政策實(shí)施的效果從整體到個(gè)體進(jìn)行全面評(píng)估，并對(duì)碳交易減排路徑和協(xié)同減排效應(yīng)給出分析，以期為完善碳交易政策、推動(dòng)全國(guó)碳交易市場(chǎng)發(fā)展、促進(jìn)減污降碳、實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)低碳轉(zhuǎn)型提供參考。

二、研究設(shè)計(jì)與方法

（一）模型選擇

1.雙重差分法

用雙重差分模型作為基準(zhǔn)模型識(shí)別碳交易政策試點(diǎn)地區(qū)和非試點(diǎn)地區(qū)的碳排放強(qiáng)度差異，以碳交易政策的實(shí)施構(gòu)造準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，將研究對(duì)象分為處理組和控制組，其中，處理組為碳交易政策的6個(gè)試點(diǎn)地區(qū)，包括北京市、天津市、上海市、重慶市、湖北省和廣東省②由于缺乏深圳市數(shù)據(jù)，將其納入廣東省試點(diǎn)地區(qū)。，控制組為其它24個(gè)非試點(diǎn)地區(qū)；地方試點(diǎn)基本都在2013年啟動(dòng)碳交易市場(chǎng)，因此將2013年選擇為政策沖擊年，雙重差分模型如下：

其中，CEit為地區(qū)i在時(shí)間t的碳排放強(qiáng)度；Xit表示控制變量，包括各?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、森林覆蓋率、政府環(huán)境規(guī)制程度、企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新程度、對(duì)外開放程度、人口密度；ui表示地區(qū)固定效應(yīng)；vt表示時(shí)間固定效應(yīng)；εit表示隨機(jī)誤差項(xiàng)；treati表示是否為處理組，若是則為1，不是則為0；pt表示政策實(shí)施前后，政策實(shí)施后為1，政策實(shí)施前為0；treati×pt是兩個(gè)虛擬變量的交互項(xiàng)，是研究關(guān)注的核心解釋變量，下文中用did表示。

2.傾向得分匹配-雙重差分法（PSM-DID）

由于中國(guó)各地區(qū)資源稟賦和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在差異性，這一事實(shí)可能造成“選擇偏差”，且如果遺漏非線性控制變量，仍可能存在遺漏變量偏差，為解決這一問題，使用Heckman等[25]提出的傾向得分匹配與雙重差分模型結(jié)合的方法（PSMDID）估計(jì)參與者平均處理效應(yīng)（ATT）:

式2符號(hào)說明如表1所示。

表1 式（2）符號(hào)說明

3.合成控制法

4.中介效應(yīng)模型

引入中效應(yīng)介模型討論碳價(jià)在碳交易政策促進(jìn)碳減排過程中的中介作用，并且考慮參與碳交易市場(chǎng)的控排主體規(guī)模對(duì)碳減排的影響。面對(duì)碳配額限制的減排壓力，企業(yè)經(jīng)營(yíng)成本增加，企業(yè)為了控制減排成本會(huì)通過技術(shù)升級(jí)提高能源使用效率[27]，最后促進(jìn)地區(qū)碳排放強(qiáng)度降低。而企業(yè)經(jīng)營(yíng)成本變動(dòng)、技術(shù)升級(jí)投入都表現(xiàn)為企業(yè)流動(dòng)資產(chǎn)變動(dòng)，因此在討論碳價(jià)對(duì)減排效果的中介作用時(shí)，用規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)流動(dòng)資產(chǎn)與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值衡量控排主體規(guī)模，基于模型（1）同時(shí)將碳價(jià)和控排主體規(guī)模納入框架建立中間效應(yīng)模型如下所示：

其中，Mit為中介變量，具體用碳交易市場(chǎng)中碳年平均成交價(jià)表示，當(dāng)模型（6）中的β3和模型（7）中的β4和γ顯著時(shí)，表明碳交易政策的實(shí)施可以通過碳交易市場(chǎng)對(duì)碳價(jià)的調(diào)節(jié)來(lái)影響二氧化碳排放強(qiáng)度；并且當(dāng)模型（6）中的α1和模型（7）中的α3顯著的話，就能表明控排主體規(guī)模對(duì)碳價(jià)和碳排放強(qiáng)度具有顯著影響。

（二）變量選取和數(shù)據(jù)說明

1.解釋變量和被解釋變量

根據(jù)式（1），核心解釋變量為treati×pt，用did表示。被解釋變量為CEit，表示碳排放強(qiáng)度，采用二氧化碳排放量與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值表示。此外，為了研究碳交易政策的協(xié)同減排作用，還選取了各個(gè)地區(qū)二氧化硫排放數(shù)據(jù)，以二氧化硫與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值衡量二氧化硫排放強(qiáng)度。二氧化碳排放數(shù)據(jù)來(lái)自CEADs中國(guó)碳核算數(shù)據(jù)庫(kù)，二氧化硫排放數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的資料數(shù)據(jù)。

2.控制變量的選取及計(jì)算

由于影響碳排放強(qiáng)度的因素較多，根據(jù)已有文獻(xiàn)研究[1,3,10,16]選取有關(guān)因素作為控制變量。其中，str代表區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，采用各?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）第二產(chǎn)業(yè)增加值與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值衡量；pgdp代表經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，采用人均GDP衡量；forest代表森林覆蓋率。inv代表政府環(huán)境規(guī)制程度，采用工業(yè)污染治理完成投資與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值衡量；rd代表企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新程度,采用規(guī)模以上企業(yè)R&D經(jīng)費(fèi)與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值衡量；open代表對(duì)外開放程度,采用各地區(qū)按經(jīng)營(yíng)單位所在地貨物進(jìn)出口總額與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值衡量；pop代表人口密度，采用地區(qū)年末人口與地區(qū)面積的比值衡量。除此之外，為了降低異方差的影響，對(duì)非虛擬變量和森林覆蓋率以外的所有變量均對(duì)數(shù)化處理。各變量的具體數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》以及國(guó)家統(tǒng)計(jì)局有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)。

三、結(jié)果與分析

（一）變量描述和差異性比較

表2報(bào)告了各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果，表3說明了試點(diǎn)地區(qū)和非試點(diǎn)地區(qū)在受到政策沖擊前各變量的差異性比較，可以看出，在政策實(shí)施前，非試點(diǎn)地區(qū)與試點(diǎn)地區(qū)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政府環(huán)境規(guī)制程度、企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新程度、對(duì)外開放程度、區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口密度方面均存在顯著差異，控制變量在非試點(diǎn)地區(qū)和試點(diǎn)地區(qū)之間失衡，因此認(rèn)為碳交易試點(diǎn)建設(shè)并非隨機(jī)選擇。為了避免內(nèi)生性問題對(duì)雙重差分結(jié)果的影響，在基準(zhǔn)雙重差分后使用傾向得分匹配法使控制變量在非試點(diǎn)地區(qū)和試點(diǎn)地區(qū)之間分布均勻，達(dá)到“數(shù)據(jù)平衡”后再次進(jìn)行估計(jì)。

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)

表3 政策實(shí)施前試點(diǎn)區(qū)與非試點(diǎn)區(qū)各變量差異性比較

（二）雙重差分估計(jì)平均減排效應(yīng)

1.平行趨勢(shì)檢驗(yàn)和基準(zhǔn)雙重差分結(jié)果

使用雙重差分法的前提是處理組與控制組的目標(biāo)變量在政策發(fā)生前滿足平行趨勢(shì)假設(shè)，即試點(diǎn)地區(qū)和非試點(diǎn)地區(qū)的二氧化碳排放強(qiáng)度在碳交易政策實(shí)施前具有相近的變化趨勢(shì)可采用兩種方法進(jìn)行平行趨勢(shì)檢驗(yàn)。一是繪制試點(diǎn)地區(qū)和非試點(diǎn)地區(qū)二氧化碳排放強(qiáng)度的時(shí)間趨勢(shì)圖進(jìn)行檢驗(yàn)。運(yùn)用stata命令畫出二氧化碳排放強(qiáng)度對(duì)數(shù)化處理后的變化趨勢(shì)如圖1所示，在2006—2013年試點(diǎn)地區(qū)與非試點(diǎn)地區(qū)的二氧化碳排放強(qiáng)度變化趨勢(shì)基本相同，而在2013年政策實(shí)施后，試點(diǎn)地區(qū)與非試點(diǎn)地區(qū)的二氧化碳排放強(qiáng)度差距逐漸變大，基本滿足雙重差分的平行趨勢(shì)假設(shè)。

圖1 試點(diǎn)地區(qū)與非試點(diǎn)地區(qū)碳排放強(qiáng)度趨勢(shì)

二是用事件研究法進(jìn)行檢驗(yàn)。以2013年為基準(zhǔn)年，對(duì)2013年的前4年和后4年生成年份虛擬變量與處理組虛擬變量的交互項(xiàng)，將其作為解釋變量進(jìn)行回歸，回歸模型如下：

其中,dit表示地區(qū)i在t年的虛擬變量，dit為1表示試點(diǎn)地區(qū)i在時(shí)間t，dit為0表示其它情況。當(dāng)β2009—β2012不顯著時(shí)，說明目標(biāo)變量在政策實(shí)施前的變化趨勢(shì)相同，則模型滿足平行趨勢(shì)假設(shè)。由表4可知，政策實(shí)施后的第2年和第3年系數(shù)均為負(fù)且在5%的水平上顯著，且這種負(fù)向影響逐年增大,說明碳交易政策的實(shí)施對(duì)于碳排放強(qiáng)度有顯著的降低作用。2013年之前虛擬變量與處理組虛擬變量的交互項(xiàng)系數(shù)在5%的水平下均不顯著，說明在以上特定年份處理組和控制組之間并沒有顯著差異。

表4 平行趨勢(shì)檢驗(yàn)

繪制在政策實(shí)施前4年和后4年的動(dòng)態(tài)政策效應(yīng)圖，如圖2所示。其中，各年回歸系數(shù)在95%的置信區(qū)間，由于碳交易試點(diǎn)政策的通知是2011年發(fā)布，在此之前交互項(xiàng)系數(shù)大于0且不顯著，2012年時(shí)系數(shù)已然為負(fù)，在2013年之后，政策的負(fù)向效應(yīng)逐漸增大，在2015年和2016年呈現(xiàn)出顯著的負(fù)向效應(yīng)，故滿足平行趨勢(shì)假設(shè)。

圖2 動(dòng)態(tài)政策效應(yīng)

運(yùn)用雙重差分法對(duì)碳交易政策的整體減排效果進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果如表5所示。通過Hausman檢驗(yàn)，表5中列（1）至列（7）均加入時(shí)間和地區(qū)固定效應(yīng)，模型間的區(qū)別是選擇加入不同的控制變量。由結(jié)果可知，無(wú)論是否加入控制變量，核心解釋變量did的回歸系數(shù)在5%的水平下均顯著為負(fù)，這表明碳交易政策在整體上有利于降低試點(diǎn)地區(qū)的碳排放。具體來(lái)說，在未添加任何控制變量的列（1）中，碳交易政策實(shí)施使碳排放強(qiáng)度降低28.6%；在加入各控制變量后，碳交易政策實(shí)施使碳排放強(qiáng)度降低29.2%。

表5 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

從添加各控制變量的結(jié)果來(lái)看，環(huán)境規(guī)制程度在列（7）中回歸系數(shù)為負(fù)但影響并不顯著，說明在當(dāng)前階段環(huán)境規(guī)制程度對(duì)于碳減排作用不足；而人口密度對(duì)碳排放強(qiáng)度的影響表現(xiàn)為負(fù)向影響，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在1%的水平下顯著降低碳排放強(qiáng)度，證明了中國(guó)符合環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線理論，即經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定水平后，污染程度逐漸減緩；森林覆蓋率在列（2）、列（4）、列（5）中表現(xiàn)為顯著的降低碳排放強(qiáng)度，從而說明了森林生態(tài)系統(tǒng)具有顯著的固碳作用；企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新程度的系數(shù)為負(fù)但不顯著，表示各地區(qū)的R&D經(jīng)費(fèi)投入還需增加，以引導(dǎo)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新升級(jí)促進(jìn)碳減排；對(duì)外開放程度和區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響也不顯著，表明兩者對(duì)區(qū)域碳減排的作用還沒有顯著釋放，需要加強(qiáng)綠色低碳行業(yè)在區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)中的主導(dǎo)地位。

2.PSM后雙重差分

采用7個(gè)控制變量作為匹配協(xié)變量，選用一對(duì)一近鄰PSM法匹配試點(diǎn)地區(qū)和非試點(diǎn)地區(qū)的樣本，得到處理效應(yīng)（ATT）差異的估計(jì)值為-0.26898，t值為-2.28，具有顯著的負(fù)向效應(yīng)，說明試點(diǎn)地區(qū)和非試點(diǎn)地區(qū)的樣本在經(jīng)過一對(duì)一近鄰匹配后，結(jié)果變量具有顯著的負(fù)向差異，與基準(zhǔn)雙重差分結(jié)論一致，驗(yàn)證了碳交易政策有助于降低試點(diǎn)地區(qū)的碳排放強(qiáng)度。根據(jù)PSM-DID的使用原則，在進(jìn)行PSM匹配后，需對(duì)試點(diǎn)地區(qū)和非試點(diǎn)地區(qū)的匹配協(xié)變量的顯著性差異進(jìn)行檢驗(yàn)，見表6。根據(jù)t檢驗(yàn)結(jié)果和P值分析，7個(gè)匹配協(xié)變量在試點(diǎn)地區(qū)和非試點(diǎn)地區(qū)之間不存在顯著性差異，匹配結(jié)果較好，匹配后的試點(diǎn)地區(qū)與非試點(diǎn)地區(qū)在這7個(gè)匹配維度的差異明顯降低。變量Ln(pgdp)、Ln(rd)、Ln(str)的標(biāo)準(zhǔn)化偏差為 17.3%、14.8%、13.1%，其余變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差均小于10%，見圖3。故接受此次傾向得分匹配結(jié)果。

表6 平衡性假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果

圖3 匹配前后標(biāo)準(zhǔn)化偏差

接下來(lái)對(duì)參與匹配的樣本進(jìn)行雙重差分，這一過程可以緩解基準(zhǔn)雙重差分中存在的選擇偏差問題，再與基準(zhǔn)雙重差分結(jié)果進(jìn)行比較，檢驗(yàn)其穩(wěn)健性。PSM后的雙重差分結(jié)果考慮到了使用權(quán)重不為空的樣本回歸、滿足共同支撐假設(shè)的樣本回歸以及使用樣本重要性的頻數(shù)加權(quán)回歸，具體回歸結(jié)果如表7所示。由此可見，核心解釋變量did在前三個(gè)回歸中顯著為負(fù)，且PSM后模型的核心解釋變量系數(shù)與基準(zhǔn)雙重差分的差異不大，表明考慮選擇偏差問題后，核心解釋變量與7個(gè)維度的控制變量的估計(jì)結(jié)果穩(wěn)健，碳交易政策仍對(duì)試點(diǎn)地區(qū)二氧化碳排放強(qiáng)度具有顯著的負(fù)向影響。

表7 匹配后的雙重差分結(jié)果比較

3.穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（1）縮短樣本期

目前大部分相關(guān)研究文獻(xiàn)主要利用的是2006—2017年的省級(jí)面板數(shù)據(jù)，為了排除其它政策對(duì)研究結(jié)果的影響，在時(shí)間跨度上縮短兩年，驗(yàn)證各模型的穩(wěn)健性，回歸結(jié)果見表8?？s短樣本期后，碳交易政策對(duì)碳排放強(qiáng)度仍有顯著的負(fù)向影響，這與前文的研究結(jié)論保持一致。且基準(zhǔn)雙重差分和PSM后的雙重差分結(jié)果顯示，政策實(shí)施后，碳排放強(qiáng)度平均下降18%—25%。

表8 縮短樣本期的回歸結(jié)果

（2）縮尾處理

為了避免離群值對(duì)回歸結(jié)果的影響，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷姆€(wěn)健性，對(duì)全樣本進(jìn)行1%分位的雙邊縮尾處理，即用各變量的1%和99%的分位數(shù)分別替換掉小于1%和大于99%的數(shù)值，樣本雙邊縮尾處理后的回歸結(jié)果如表9所示。在基準(zhǔn)雙重差分和PSM后的雙重差分結(jié)果中，核心解釋變量的回歸系數(shù)和顯著程度均與前文表7的核心解釋變量的回歸系數(shù)保持一致，從而進(jìn)一步驗(yàn)證了前文結(jié)論。

表9 樣本雙邊縮尾處理后的回歸結(jié)果

（三）碳交易政策的地區(qū)減排效應(yīng)

1.合成地區(qū)的權(quán)重選擇

在估計(jì)碳交易政策對(duì)試點(diǎn)地區(qū)的平均減排效果后，采用合成控制法分別估計(jì)每個(gè)碳交易政策試點(diǎn)地區(qū)的減排效應(yīng)。由于碳交易政策的試點(diǎn)地區(qū)共有6個(gè)，因此在選擇某一試點(diǎn)地區(qū)的控制組時(shí)不宜將另外5個(gè)試點(diǎn)地區(qū)納入，以避免影響合成控制結(jié)果。合成控制法選用前文的7個(gè)控制變量作為預(yù)測(cè)變量，合成各碳交易試點(diǎn)地區(qū)的虛擬控制組，其權(quán)重系數(shù)見表10。

表10 各試點(diǎn)地區(qū)對(duì)應(yīng)的合成地區(qū)的權(quán)重

2.合成控制結(jié)果

根據(jù)合成控制法的思想，碳交易政策對(duì)地區(qū)的減排效應(yīng)大小可以用試點(diǎn)地區(qū)在受到政策沖擊后的二氧化碳排放強(qiáng)度與合成地區(qū)二氧化碳排放強(qiáng)度的差異確定。碳交易政策試點(diǎn)地區(qū)與其合成地區(qū)碳排放強(qiáng)度的變化趨勢(shì)如圖4和圖5所示?？梢钥闯?，碳交易政策對(duì)湖北和重慶的二氧化碳排放強(qiáng)度有明顯降低作用。北京和合成北京在政策實(shí)施前碳排放強(qiáng)度發(fā)展趨勢(shì)接近，在2013年政策沖擊后，兩者的碳排放強(qiáng)度逐漸拉開距離，表現(xiàn)為碳交易政策對(duì)北京的碳排放強(qiáng)度有影響，但是影響較小。廣東的碳減排效應(yīng)表現(xiàn)在2013—2015年，2015年后廣東與合成廣東差異變小。上海與合成上海的碳排放強(qiáng)度發(fā)展趨勢(shì)相近，碳減排效果在后期逐步顯現(xiàn)。天津的碳排放強(qiáng)度降低幅度較小，且在2018年后表現(xiàn)出碳排放強(qiáng)度升高的趨勢(shì)。碳交易政策減排效果呈現(xiàn)出地區(qū)異質(zhì)性的原因是產(chǎn)業(yè)空間布局的不同導(dǎo)致碳交易試點(diǎn)政策僅促進(jìn)了西部地區(qū)的低碳技術(shù)創(chuàng)新[28]。在地理位置上，湖北和重慶位于我國(guó)中西部地區(qū)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中高碳產(chǎn)業(yè)占比較大。而位于我國(guó)東部地區(qū)的北京、天津、上海、廣東低碳產(chǎn)業(yè)規(guī)模大于高碳產(chǎn)業(yè)規(guī)模[29]，碳交易政策對(duì)低碳技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)作用更有可能體現(xiàn)在高碳產(chǎn)業(yè)中。

（四）中介效應(yīng)結(jié)果分析

在估計(jì)了碳交易政策在總體水平和地區(qū)水平上的減排效果后，為厘清碳交易市場(chǎng)的減排作用路徑，構(gòu)建中介效應(yīng)模型，分析碳價(jià)在碳交易政策中對(duì)碳減排效應(yīng)影響的中介作用。為更直觀地解釋碳價(jià)的中介作用機(jī)制及作用對(duì)象之間的互動(dòng)關(guān)系，將碳價(jià)作為中介變量，在原有模型基礎(chǔ)上加入控排主體規(guī)模這一變量，估計(jì)結(jié)果如表11所示。

表11 中介效應(yīng)估計(jì)結(jié)果

其中，表11的列（1）—列（2）分析了碳交易市場(chǎng)能否通過調(diào)節(jié)碳價(jià)降低碳排放強(qiáng)度。在列（2）中碳價(jià)指標(biāo)的回歸系數(shù)在5%的水平下為負(fù)，表明碳價(jià)對(duì)碳排放強(qiáng)度具有顯著的負(fù)向影響，即碳價(jià)能有效降低碳排放強(qiáng)度4.1%。作用機(jī)理是碳價(jià)通過市場(chǎng)交易形成，其波動(dòng)又會(huì)影響碳市場(chǎng)的運(yùn)行，降低碳價(jià)會(huì)減輕高排放企業(yè)負(fù)擔(dān)，但同時(shí)會(huì)挫傷企業(yè)碳減排的積極性；升高碳價(jià)會(huì)促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新降低碳排放。

表11的列（3）—列（4）分析了控排主體規(guī)模能否對(duì)碳排放強(qiáng)度產(chǎn)生間接和直接影響。列（3）中控排主體規(guī)模對(duì)碳價(jià)的影響系數(shù)為負(fù)但不顯著，表明控排主體規(guī)模越大對(duì)碳價(jià)越有降低的作用趨勢(shì)。作用機(jī)理是由于控排主體規(guī)模變大，其對(duì)碳價(jià)的承擔(dān)能力會(huì)變強(qiáng)，并且對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的投入也會(huì)增加，碳減排的降低可能會(huì)降低在碳市場(chǎng)購(gòu)買碳配額的需求，從而有影響碳價(jià)降低的趨勢(shì)。列（4）中控排主體規(guī)模對(duì)碳排放強(qiáng)度的影響系數(shù)為正，說明控排主體規(guī)模擴(kuò)大，會(huì)促進(jìn)碳排放強(qiáng)度增加。同時(shí)碳價(jià)對(duì)碳排放強(qiáng)度的影響系數(shù)為負(fù)且比列（2）中的影響系數(shù)的絕對(duì)值大，這進(jìn)一步說明控排主體規(guī)模對(duì)碳減排有直接影響和通過影響碳價(jià)發(fā)生間接影響。

表11的列（5）—列（6）檢驗(yàn)了在碳交易政策實(shí)施中碳價(jià)、控排主體的良性互動(dòng)對(duì)實(shí)現(xiàn)碳減排的作用機(jī)理。列（5）是檢驗(yàn)政策沖擊和控排主體規(guī)模對(duì)碳價(jià)的影響結(jié)果，相當(dāng)于驗(yàn)證了列（1）—列（3）模型，總結(jié)為政策沖擊對(duì)碳價(jià)有正向作用，控排主體規(guī)模擴(kuò)大在一定程度降低碳價(jià)。列（6）是納入核心解釋變量did，再檢驗(yàn)控排主體規(guī)模和碳價(jià)對(duì)碳排放強(qiáng)度的影響。結(jié)果表明，did顯著為負(fù)但是絕對(duì)值小于基準(zhǔn)模型中的回歸系數(shù)，說明碳交易政策可能通過控排主體規(guī)模增加約束，來(lái)降低試點(diǎn)地區(qū)的碳排放強(qiáng)度；碳價(jià)的適當(dāng)調(diào)高會(huì)促進(jìn)企業(yè)碳減排積極性，工業(yè)企業(yè)為了控制其經(jīng)營(yíng)成本，自主降低二氧化碳排放，參與碳市場(chǎng)，使其流動(dòng)資產(chǎn)減少，激發(fā)工業(yè)企業(yè)在碳減排上技術(shù)創(chuàng)新的內(nèi)生動(dòng)力，從而促進(jìn)碳交易試點(diǎn)地區(qū)的碳排放強(qiáng)度降低。

（五）協(xié)同減排

協(xié)同減排已經(jīng)受到中國(guó)政府高度重視，不少政策文件中已經(jīng)提到多種污染物協(xié)同管控的相關(guān)內(nèi)容。并且開展減污降碳協(xié)同增效是“十四五”時(shí)期深入打好污染防治攻堅(jiān)戰(zhàn)的重要抓手，進(jìn)一步降低碳排放強(qiáng)度和污染物排放，才能更有效的應(yīng)對(duì)氣候變化。由于二氧化碳與其他大氣污染物主要來(lái)源于化石能源的燃燒，故二者往往具有工業(yè)生產(chǎn)這一同源性，碳交易政策在實(shí)現(xiàn)碳減排效應(yīng)的同時(shí)對(duì)其他大氣污染物或可存在協(xié)同減排作用，這對(duì)于中國(guó)促進(jìn)減污降碳協(xié)同作用提供了可能?？紤]到其他大氣污染物數(shù)據(jù)的可獲得性問題，主要討論碳交易政策是否能夠發(fā)揮二氧化硫的協(xié)同減排效應(yīng)。被解釋變量采用地區(qū)二氧化硫排放量與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值衡量二氧化硫的排放強(qiáng)度，并對(duì)數(shù)化處理，其它控制變量不變，協(xié)同減排估計(jì)結(jié)果如表12所示。在雙重差分回歸結(jié)果中，核心解釋變量did回歸系數(shù)為負(fù)，且在5%的水平上顯著，表明碳交易政策使試點(diǎn)地區(qū)二氧化硫排放強(qiáng)度平均下降40.6%。然后檢驗(yàn)不同地區(qū)初始條件不同是否會(huì)影響二氧化硫減排效果時(shí)，PSM后權(quán)重不為空的樣本回歸、滿足共同支撐假設(shè)的樣本回歸、樣本重要性的頻數(shù)加權(quán)回歸結(jié)果與基準(zhǔn)雙重差分結(jié)果有差異，說明將試點(diǎn)地區(qū)和非試點(diǎn)地區(qū)在7個(gè)控制維度匹配后，試點(diǎn)地區(qū)和非試點(diǎn)地區(qū)的二氧化硫排放強(qiáng)度的比較會(huì)受到匹配結(jié)果影響；當(dāng)試點(diǎn)地區(qū)和非試點(diǎn)地區(qū)空間上相鄰，可能會(huì)由于二氧化硫空間外溢等原因影響減排效應(yīng)評(píng)估，但總體上，碳交易政策在降低二氧化硫排放強(qiáng)度上具有積極作用。

表12 二氧化硫協(xié)同減排估計(jì)結(jié)果

四、討論

研究肯定了碳交易政策的碳減排效果，在排除內(nèi)生性問題的影響后，檢驗(yàn)結(jié)果仍然與現(xiàn)有研究結(jié)果一致[3,16]。在估計(jì)了整體碳減排效應(yīng)的基礎(chǔ)上，提出使用合成控制法識(shí)別地區(qū)碳減排差異。已有學(xué)者使用人口規(guī)模、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)等變量作為預(yù)測(cè)變量估計(jì)碳排放量差異,認(rèn)為北京、天津、上海、湖北碳排放量明顯下降[3]。研究擴(kuò)充了合成控制的預(yù)測(cè)變量，充分強(qiáng)調(diào)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和技術(shù)創(chuàng)新水平層面擬合出最優(yōu)的合成控制地區(qū)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，碳交易試點(diǎn)的選擇多為碳排放基礎(chǔ)較好的發(fā)達(dá)地區(qū)省市，這一現(xiàn)實(shí)問題會(huì)導(dǎo)致無(wú)法通過對(duì)多個(gè)控制地區(qū)加權(quán)來(lái)模擬碳交易政策實(shí)施前的情況。

碳交易市場(chǎng)作為靈活的經(jīng)濟(jì)刺激型碳減排手段，通過市場(chǎng)決定碳價(jià)的方式將二氧化碳排放的負(fù)外部性內(nèi)部化，實(shí)現(xiàn)社會(huì)碳減排效益最大化。文中討論的碳價(jià)是指碳排放權(quán)交易體系中的市場(chǎng)碳定價(jià)，區(qū)別于碳稅體系中政府制定的碳價(jià)，前者適用于控制碳排放量較大的企業(yè)或者行業(yè)，而碳稅政策則更適用于小微排放端，但是兩者在應(yīng)用場(chǎng)景上相互補(bǔ)充，如果將碳交易市場(chǎng)與碳稅政策有機(jī)結(jié)合，可對(duì)碳交易市場(chǎng)的碳減排成效產(chǎn)生互補(bǔ)。

五、結(jié)論與建議

基于2006—2019年中國(guó)30個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)，利用碳交易試點(diǎn)政策這一外生沖擊構(gòu)造準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，通過普通雙重差分和傾向得分匹配后的雙重差分模型識(shí)別碳交易政策整體碳減排效應(yīng)，同時(shí)采用平行趨勢(shì)檢驗(yàn)、縮短樣本期、縮尾處理的方法進(jìn)一步驗(yàn)證研究結(jié)果的穩(wěn)健性。并運(yùn)用合成控制法識(shí)別單個(gè)試點(diǎn)地區(qū)的減排效果，建立中介效應(yīng)模型分析碳價(jià)對(duì)碳減排的作用路徑，最后從協(xié)同減排視角檢驗(yàn)碳交易政策對(duì)二氧化硫的減排效果。研究結(jié)果表明：第一，交易政策的實(shí)施促進(jìn)試點(diǎn)地區(qū)的碳排放強(qiáng)度顯著降低。第二，碳交易政策的碳減排效果呈現(xiàn)地區(qū)異質(zhì)性，從試點(diǎn)地區(qū)碳排放強(qiáng)度來(lái)看，湖北、重慶碳減排效果好于其他四個(gè)試點(diǎn)省份。而北京、上海、廣東政策實(shí)施前與合成地區(qū)碳排放強(qiáng)度差距較大，擬合效果不理想的主要原因是其經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、技術(shù)創(chuàng)新水平、對(duì)外開放程度均位列前茅，難以用其他控制地區(qū)線性擬合。第三，碳交易政策能通過調(diào)整碳價(jià)對(duì)控排主體的流動(dòng)資產(chǎn)增加約束，激發(fā)工業(yè)企業(yè)減排技術(shù)創(chuàng)新的內(nèi)生動(dòng)力，為降碳提供經(jīng)濟(jì)激勵(lì)、降低減排成本以實(shí)現(xiàn)碳排放強(qiáng)度降低的目標(biāo)。第四，碳交易政策在促進(jìn)碳減排的同時(shí)，對(duì)同源大氣污染物二氧化硫排放具有顯著的協(xié)同減排作用。

基于上述結(jié)論，提出以下建議：

第一，大力發(fā)展碳市場(chǎng)。研究表明碳交易政策能有效降低碳排放強(qiáng)度，當(dāng)前中國(guó)已經(jīng)啟動(dòng)以發(fā)電行業(yè)為先鋒的全國(guó)碳市場(chǎng)，立足中國(guó)富煤貧油少氣的資源稟賦，應(yīng)加快推進(jìn)石化、汽化等其他行業(yè)全國(guó)碳市場(chǎng)建設(shè)，這對(duì)于促進(jìn)低碳投資、避免高碳投資的鎖定效應(yīng)具有重要作用。第二，充分考慮因產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不同導(dǎo)致的政策碳減排差異，促進(jìn)高排放行業(yè)率先達(dá)峰的同時(shí)也需將第三產(chǎn)業(yè)排放主體納入碳市場(chǎng)。當(dāng)前碳交易政策的實(shí)施對(duì)于高碳產(chǎn)業(yè)占比較大的湖北、重慶效果顯著，而對(duì)于第三產(chǎn)業(yè)發(fā)達(dá)的北京、天津、上海、廣東減排效果欠佳。完善全國(guó)碳市場(chǎng)需針對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的碳排放主體精準(zhǔn)施策，將商業(yè)、金融等服務(wù)業(yè)及大型建筑納入碳市場(chǎng)。從地方試點(diǎn)到全國(guó)、從發(fā)電部門到涵蓋所有行業(yè)的全國(guó)碳市場(chǎng)建設(shè)仍需一段時(shí)間，為保障全國(guó)碳市場(chǎng)和地方碳市場(chǎng)平穩(wěn)過渡，應(yīng)在充分借鑒試點(diǎn)碳市場(chǎng)的經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上考慮地區(qū)資源稟賦和產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，分階段、有步驟的推進(jìn)全國(guó)碳市場(chǎng)建設(shè)。第三，優(yōu)化碳市場(chǎng)減排機(jī)制。碳市場(chǎng)通過一定的作用機(jī)制發(fā)揮減排效果，應(yīng)進(jìn)一步促進(jìn)碳市場(chǎng)減排途徑多元化，壓實(shí)企業(yè)控排責(zé)任，通過調(diào)節(jié)碳價(jià)調(diào)動(dòng)減排主體積極性的同時(shí)，考慮優(yōu)化碳市場(chǎng)碳配額分配機(jī)制和實(shí)施碳稅配套措施，推動(dòng)企業(yè)技術(shù)綠色創(chuàng)新，促進(jìn)碳減排。第四，協(xié)同降污減排，推動(dòng)綠色發(fā)展。碳交易市場(chǎng)對(duì)二氧化硫排放強(qiáng)度具有協(xié)同減排作用，中國(guó)在深入推進(jìn)碳達(dá)峰行動(dòng)的同時(shí)，應(yīng)充分協(xié)調(diào)碳交易市場(chǎng)與其他大氣污染防治措施，保障能源清潔低碳轉(zhuǎn)型，降低工業(yè)生產(chǎn)帶來(lái)的碳排放和其他大氣污染物排放，同時(shí)發(fā)展碳市場(chǎng)激勵(lì)機(jī)制，充分發(fā)揮碳市場(chǎng)的協(xié)同減排作用。