余 謙 吳 婷 覃一冬 賈 鵬，2

1（武漢理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，武漢 430070） 2（中交三公局第三工程有限公司，武漢 430033）

引 言

“二十大” 報(bào)告明確提出，“推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展綠色化、低碳化是實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵環(huán)節(jié)”，要“發(fā)展綠色低碳產(chǎn)業(yè)，健全資源環(huán)境要素市場(chǎng)化配置體系”。為了實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)綠色高質(zhì)量發(fā)展、達(dá)成雙碳目標(biāo)，2021 年7 月份全國(guó)碳排放權(quán)交易市場(chǎng)正式上線(xiàn)。在這之前，自2013 年開(kāi)始，碳排放權(quán)交易政策已歷經(jīng)9 年試點(diǎn)。那么，在多年試點(diǎn)過(guò)程中，碳排放交易政策對(duì)綠色發(fā)展有什么直接影響？ 是否能通過(guò)促進(jìn)試點(diǎn)地區(qū)產(chǎn)業(yè)升級(jí)和提高創(chuàng)新水平間接影響綠色經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展呢？ 而碳排放交易對(duì)周邊地區(qū)的綠色發(fā)展又是否存在空間溢出效應(yīng)呢？

基于上述問(wèn)題，本文以碳排放權(quán)交易試點(diǎn)政策為出發(fā)點(diǎn)，用生態(tài)效率測(cè)度綠色發(fā)展水平，從不同維度區(qū)分了碳排放權(quán)交易試點(diǎn)對(duì)綠色發(fā)展的影響，包括碳排放權(quán)交易試點(diǎn)對(duì)綠色發(fā)展的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)及空間溢出效應(yīng)； 建立了碳排放權(quán)交易試點(diǎn)對(duì)綠色發(fā)展影響的理論框架，分析其影響機(jī)制，并設(shè)計(jì)實(shí)證模型進(jìn)行驗(yàn)證； 建立了PSM－DID模型和SDM－DID 模型，克服了傳統(tǒng)雙重差分模型只解決內(nèi)生性而忽略了城市間的交互作用的問(wèn)題。

1 文獻(xiàn)綜述

國(guó)內(nèi)外有關(guān)生態(tài)效率的政策影響因素的研究主要分為三大類(lèi)： （1） 關(guān)于低碳試點(diǎn)城市政策對(duì)綠色發(fā)展的影響的研究。王貞潔和王惠（2022）［1］研究發(fā)現(xiàn)低碳城市試點(diǎn)政策能顯著促進(jìn)企業(yè)綠色發(fā)展； Cheng 等（2019）［2］研究發(fā)現(xiàn)低碳試點(diǎn)城市政策通過(guò)促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步和提升結(jié)構(gòu)效應(yīng)能顯著促進(jìn)綠色發(fā)展； （2） 創(chuàng)新型城市試點(diǎn)政策對(duì)綠色發(fā)展的影響研究。Li 等（2021）［3］發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新型城市試點(diǎn)可以通過(guò)調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、充分發(fā)揮政府的直接干預(yù)作用對(duì)城市綠色發(fā)展產(chǎn)生積極影響； 劉曙光等（2022）［4］發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新型城市試點(diǎn)政策還通過(guò)節(jié)能降耗和環(huán)境規(guī)制推動(dòng)城市綠色發(fā)展； （3） 其他政策因素對(duì)綠色發(fā)展的影響研究。Jiang 和Tan（2020）［5］發(fā)現(xiàn)政府環(huán)境審計(jì)可以顯著改善靜態(tài)的和動(dòng)態(tài)的生態(tài)效率； 辛寶貴和高菲菲（2021）［6］發(fā)現(xiàn)生態(tài)文明試點(diǎn)政策能顯著促進(jìn)生態(tài)效率增長(zhǎng)； 馬雙和海駿嬌（2022）［7］發(fā)現(xiàn)城市層面的環(huán)境政策能通過(guò)強(qiáng)化技術(shù)關(guān)聯(lián)性來(lái)促進(jìn)區(qū)域生態(tài)效率增長(zhǎng)，而省級(jí)層面的環(huán)境政策對(duì)技術(shù)關(guān)聯(lián)性反而有抑制作用。

關(guān)于碳排放權(quán)交易試點(diǎn)政策（Carbon Emissions Trading Pilot，CETP）的研究，主要是使用雙重差分法或其擴(kuò)展模型對(duì)綠色創(chuàng)新效率、能源效率和碳排放效率等綠色指標(biāo)進(jìn)行政策效應(yīng)評(píng)估。Hong等（2022）［8］研究發(fā)現(xiàn)CETP 能通過(guò)促進(jìn)綠色創(chuàng)新和優(yōu)化資源配置顯著提升城市單要素和全要素能源效率，高市場(chǎng)化和產(chǎn)業(yè)集聚更有利于能源效率的提升； Chen （2021）［9］發(fā)現(xiàn)CETP 主要通過(guò)技術(shù)進(jìn)步、綠色創(chuàng)新和能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)優(yōu)化3 個(gè)途徑顯著提高試點(diǎn)城市的碳排放效率，市場(chǎng)化程度較高的城市作用更為明顯； 張揚(yáng)等（2022）［10］發(fā)現(xiàn)CETP 能降低企業(yè)債務(wù)融資成本，進(jìn)而促進(jìn)實(shí)質(zhì)性綠色創(chuàng)新。除上述研究之外，也有部分學(xué)者對(duì)CETP 與生態(tài)效率之間的關(guān)系展開(kāi)了研究，Wu（2022）［11］研究發(fā)現(xiàn)CETP 對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率有顯著影響，張優(yōu)智和喬宇鶴（2021）［12］研究發(fā)現(xiàn)CETP對(duì)試點(diǎn)地區(qū)的生態(tài)效率有顯著的促進(jìn)作用。

隨著全球價(jià)值鏈低碳化發(fā)展趨勢(shì)日益明顯，現(xiàn)有研究不能滿(mǎn)足新常態(tài)下產(chǎn)業(yè)空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化與經(jīng)濟(jì)綠色高質(zhì)量發(fā)展的需求，主要存在以下兩方面的局限性： （1） 現(xiàn)有研究分析碳排放權(quán)交易試點(diǎn)政策對(duì)綠色發(fā)展的全面效應(yīng)并解釋其中的作用機(jī)理在因果推斷方面存在不足； （2） 有關(guān)綠色發(fā)展政策沖擊的研究主要采用傳統(tǒng)DID 模型，較少考慮到綠色發(fā)展的空間相關(guān)性，忽略了兩者的空間溢出效應(yīng)。

2 理論假設(shè)

碳排放權(quán)交易試點(diǎn)對(duì)綠色發(fā)展具有直接效應(yīng)是指CETP 能夠直接促進(jìn)城市綠色發(fā)展。本文用生態(tài)效率衡量綠色發(fā)展，這一指標(biāo)最早由Schaltegger和Sturm （1990）［13］提出，指某地區(qū)在一定時(shí)間范圍內(nèi)產(chǎn)值增加額與要素投入和環(huán)境污染的比值，兼具“經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)” 效應(yīng)和“污染減排” 效應(yīng)。Costantini和Mazzanti（2011）［14］基于波特假說(shuō)理論，發(fā)現(xiàn)合適的環(huán)境規(guī)制政策會(huì)吸引資本、勞動(dòng)等生產(chǎn)要素的集聚，從而能改善該地區(qū)的資源配置效率。而CETP 作為限制性環(huán)境規(guī)制的一種，可能會(huì)促進(jìn)資源配置的改善，從而提升經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，實(shí)現(xiàn)“經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)”； 另外，CETP 會(huì)增加企業(yè)的碳排放成本，最終達(dá)到降低二氧化碳排放量的目的，具有“污染減排” 效應(yīng)，能夠提高生態(tài)效率。

綜上，提出假設(shè)1： CETP 兼具“經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)”和“污染減排”效應(yīng)，能夠直接促進(jìn)城市綠色發(fā)展，即碳排放權(quán)交易試點(diǎn)對(duì)綠色發(fā)展具有直接效應(yīng)。

碳排放權(quán)交易試點(diǎn)對(duì)綠色發(fā)展具有間接效應(yīng)是指CETP 能通過(guò)促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)從而間接提升城市綠色發(fā)展水平。有研究表明，CETP 能促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級(jí)［15］、提升綠色技術(shù)創(chuàng)新水平［16］。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整是影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要因素，技術(shù)創(chuàng)新是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要?jiǎng)恿Γ?7］，因此，CETP 可能通過(guò)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)或綠色技術(shù)創(chuàng)新間接影響綠色發(fā)展。碳排放權(quán)交易可以通過(guò)增加債務(wù)融資成本，從而迫使企業(yè)積極投入綠色創(chuàng)新研發(fā)，提升其綠色創(chuàng)新水平。低碳環(huán)保企業(yè)由于碳排放量較少，企業(yè)超額成本較低，且能通過(guò)交易市場(chǎng)出售多余的碳配額獲取低碳轉(zhuǎn)型的紅利，從而更有動(dòng)力將資源用于技術(shù)研發(fā)和創(chuàng)新，進(jìn)一步提升了其市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，獲取更多超額利潤(rùn)。同時(shí)，對(duì)于高污染企業(yè)，短期內(nèi)企業(yè)無(wú)法快速對(duì)生產(chǎn)設(shè)備和生產(chǎn)流程進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整來(lái)達(dá)到固定排放配額，所需碳配額往往會(huì)超出固定排放配額。因此高污染企業(yè)需要通過(guò)市場(chǎng)交易獲取碳配額，這將導(dǎo)致生產(chǎn)成本提高。長(zhǎng)期來(lái)看，高污染企業(yè)會(huì)選擇引進(jìn)先進(jìn)生產(chǎn)設(shè)備、加快低碳技術(shù)的研發(fā)或更換低碳低污染型生產(chǎn)要素或來(lái)降低生產(chǎn)成本。因此，無(wú)論是短期還是長(zhǎng)期，企業(yè)所進(jìn)行的綠色技術(shù)創(chuàng)新，不僅能提高環(huán)境收益，還能提高生產(chǎn)過(guò)程中的生產(chǎn)效率和經(jīng)濟(jì)收益，降低生產(chǎn)成本，提高綠色發(fā)展水平； 與此同時(shí)，碳排放權(quán)交易機(jī)制能利用市場(chǎng)價(jià)格發(fā)現(xiàn)機(jī)制，以引導(dǎo)企業(yè)調(diào)整經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略，改變?cè)圏c(diǎn)地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)布局。當(dāng)企業(yè)獲得的碳排放權(quán)交易收益超過(guò)實(shí)施低碳技術(shù)改造或技術(shù)創(chuàng)新的成本，就會(huì)有更多資金流入綠色低碳技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用的環(huán)保企業(yè)，從而推動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，促進(jìn)地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化，對(duì)綠色發(fā)展產(chǎn)生正面影響。

基于以上分析，提出假設(shè)2： CETP 能通過(guò)促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)間接提升城市綠色發(fā)展水平，即碳排放權(quán)交易試點(diǎn)對(duì)綠色發(fā)展具有間接效應(yīng)。

碳排放權(quán)交易試點(diǎn)對(duì)試點(diǎn)地區(qū)的綠色發(fā)展具有溢出效應(yīng)是指CETP 對(duì)試點(diǎn)城市周邊地區(qū)的綠色發(fā)展有顯著影響。有研究表明，CETP 對(duì)綠色創(chuàng)新［18］、碳排放量［19］的影響存在溢出效應(yīng)。因此，CETP 也可能對(duì)試點(diǎn)地區(qū)周?chē)纳鷳B(tài)效率有溢出效應(yīng)。（1） CETP 會(huì)對(duì)周邊城市產(chǎn)生“污染避難所效應(yīng)”。不同地區(qū)之間的環(huán)境規(guī)制差異，會(huì)導(dǎo)致污染企業(yè)向低管制地區(qū)轉(zhuǎn)移，使該地區(qū)成為污染避難所［20］。由于碳排放權(quán)交易會(huì)使試點(diǎn)地區(qū)的排污成本上升，當(dāng)污染密集型產(chǎn)業(yè)增加額外的排放成本時(shí)，能源密集型和污染密集型工廠(chǎng)將趨向于向環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)較低的非試點(diǎn)地區(qū)轉(zhuǎn)移，這會(huì)導(dǎo)致非試點(diǎn)地區(qū)的生態(tài)效率下降； （2） CETP 還具有“虹吸效應(yīng)”。試點(diǎn)地區(qū)多是經(jīng)濟(jì)密度高、資源稟賦強(qiáng)的一、二線(xiàn)城市，而CETP 還將進(jìn)一步促進(jìn)試點(diǎn)地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)和創(chuàng)新發(fā)展，賦予試點(diǎn)地區(qū)的新的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，因而會(huì)吸引勞動(dòng)力等生產(chǎn)要素和創(chuàng)新因素向試點(diǎn)城市集聚，不利于周邊地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和人力資本積累，阻礙了周邊地區(qū)的創(chuàng)新發(fā)展，進(jìn)而影響生態(tài)效率； （3） CETP還會(huì)對(duì)周邊地區(qū)帶來(lái)“技術(shù)溢出效應(yīng)”。CETP 誘導(dǎo)的高效節(jié)能和低碳技術(shù)可以推廣到非試點(diǎn)地區(qū)，根據(jù)內(nèi)生創(chuàng)新理論［21］，技術(shù)創(chuàng)新造成的競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)和技術(shù)溢出使周邊地區(qū)可以以相對(duì)低廉的成本掌握技術(shù)創(chuàng)新的成果，促進(jìn)周邊地區(qū)低碳生產(chǎn)技術(shù)的提升，從而促進(jìn)生態(tài)效率增長(zhǎng)。同時(shí)，根據(jù)區(qū)域增長(zhǎng)極理論，試點(diǎn)地區(qū)創(chuàng)新水平提高帶來(lái)的綠色發(fā)展水平提升會(huì)通過(guò)不同途徑向創(chuàng)新水平低的非試點(diǎn)地區(qū)擴(kuò)散。

綜上，本文提出假設(shè)3： CETP 對(duì)試點(diǎn)城市周邊地區(qū)生態(tài)效率具有空間溢出效應(yīng)，“污染避難所效應(yīng)”、“虹吸效應(yīng)” 與“技術(shù)溢出效應(yīng)” 的大小決定其方向和大小。

3 實(shí)證研究設(shè)計(jì)

3.1 空間權(quán)重矩陣的選擇

為了體現(xiàn)樣本個(gè)體間的空間聯(lián)系，考慮到樣本點(diǎn)間的地理距離，本文選擇了地理距離權(quán)重矩陣①作為模型估計(jì)的主要空間權(quán)重矩陣。由于空間計(jì)量模型的結(jié)果可能受到空間權(quán)重矩陣的影響，本文還將使用鄰接矩陣②和經(jīng)濟(jì)地理距離權(quán)重矩陣③來(lái)檢驗(yàn)空間計(jì)量實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性。為了減少或消除不同區(qū)域之間的外部因素的影響，本文對(duì)權(quán)重矩陣進(jìn)行了行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

3.2 模型設(shè)定

（1） 多期DID 模型

根據(jù)假說(shuō)1，本文將CETP 作為一項(xiàng)準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，將實(shí)施CETP 的8 個(gè)試點(diǎn)區(qū)域覆蓋的地級(jí)市視為處理組，其他地級(jí)市視為對(duì)照組，多期DID模型設(shè)定為：

式中，GML是NT*1 維被解釋變量，emi是一個(gè)啞變量，表示碳排放權(quán)交易試點(diǎn)的情況；u為城市固定效應(yīng)；v為時(shí)間固定效應(yīng)；X為NT*k維控制變量矩陣；ε為是一個(gè)NT*N維的誤差項(xiàng)向量，β是待估參數(shù)，γ是將X連接被解釋變量的函數(shù)。

（2） 中介效應(yīng)模型

根據(jù)假設(shè)2，碳排放權(quán)交易試點(diǎn)可能通過(guò)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)和技術(shù)創(chuàng)新，進(jìn)而促進(jìn)城市生態(tài)效率的增長(zhǎng)。據(jù)此，參考溫忠麟和葉寶娟（2014）［22］的研究，使用中介效應(yīng)模型驗(yàn)證CETP 對(duì)綠色發(fā)展的間接效應(yīng)，結(jié)合式（1），模型設(shè)定如下：

其中，M表示中介變量；θ為核心解釋變量對(duì)中介變量M的效應(yīng)；a是在控制了自變量的影響后，中介變量M對(duì)被解釋變量的效應(yīng)。如果系數(shù)θ和a均顯著，則說(shuō)明間接效應(yīng)存在，否則，應(yīng)該使用Bootstrap 法檢驗(yàn)H0：θ*a＝0，采用Bootstrap 檢驗(yàn)如果置信區(qū)間不包含0，則系數(shù)乘積顯著，說(shuō)明存在部分中介效應(yīng)，否則，則說(shuō)明不存在間接效應(yīng)。

（3） SDID 時(shí)空效應(yīng)模型

基于假說(shuō)3，為準(zhǔn)確地分離出CETP 對(duì)鄰近區(qū)域影響的凈效應(yīng)，本文將空間滯后項(xiàng)引入多期DID 模型。DID 模型的一個(gè)經(jīng)典假設(shè)是個(gè)體處理效應(yīng)穩(wěn)定性假設(shè)（SUTVA），即總體中的任何個(gè)體都不會(huì)受到其他個(gè)體接受處理與否的影響［23］。然而，在空間研究中，我們通常需要考慮到區(qū)域是相互關(guān)聯(lián)的。這就產(chǎn)生了影響在生產(chǎn)發(fā)生的區(qū)域（處理組）和周?chē)鷧^(qū)域（對(duì)照組）上傳播的可能性，違反了SUTVA 假設(shè)，這使得因果推斷更加困難。因此，必須將政策的影響效果也模擬在與處理組相鄰的對(duì)照組上。在式（1） 的基礎(chǔ)上構(gòu)建雙重差分模型的空間擴(kuò)展形式（SDID）：

其中：W為空間權(quán)重矩陣；α為被解釋變量的空間自相關(guān)系數(shù)；β2為碳排放權(quán)交易政策的溢出效應(yīng)；δ為其他控制變量的溢出效應(yīng)；λ為隨機(jī)誤差的空間自相關(guān)系數(shù)，其他變量同式（1）。β2W*emi表示CETP 對(duì)處理組和對(duì)照組城市的間接影響的平均效應(yīng)。

（4） SDID 模型的具體形式

根據(jù)Andre （2016）［24］的方式，對(duì)W矩陣進(jìn)行分解：

其中，DD＝diag（emi）是一個(gè)N*N維矩陣，主對(duì)角線(xiàn)元素為處理效應(yīng)（emi），其他元素為0，DC＝diag（I－emi），I是單位矩陣。代入式（5）中，可得到有約束模型：

通過(guò)構(gòu)建WT，NT和WNT，NT為0 矩陣，則無(wú)約束模型為：

4 變量設(shè)定與數(shù)據(jù)來(lái)源

4.1 被解釋變量

本文選用生態(tài)效率測(cè)度綠色發(fā)展水平，采用基于SBM 方向距離函數(shù)的GML 指數(shù)，結(jié)合非期望產(chǎn)出SBM 模型和超效率SBM 模型，建立非期望產(chǎn)出－超效率SBM 模型，來(lái)測(cè)算城市的生態(tài)效率。選取的投入產(chǎn)出指標(biāo)中，投入指標(biāo)包括勞動(dòng)力投入、資本投入和能源投入，分別使用全市年末從業(yè)人口（萬(wàn)人）、固定資產(chǎn)資本存量、能源消耗量來(lái)衡量。其中，固定資產(chǎn)資本存量Ki，t采用永續(xù)盤(pán)存法估計(jì)，折舊率設(shè)為10.96%［25］，基期資金存量K0使用Hall 和Jones （1999）［26］提出的公式計(jì)算，如下：

能源消耗量是以標(biāo)準(zhǔn)煤折算方法折算后的全社會(huì)用電量，計(jì)算公式為：

期望產(chǎn)出指標(biāo)使用以2003 年為基期，用城市對(duì)應(yīng)省份的消費(fèi)價(jià)格指數(shù)對(duì)城市名義GDP 進(jìn)行平減所得的實(shí)際GDP，非期望產(chǎn)出是以熵值法測(cè)度的城市工業(yè)二氧化硫排放量（萬(wàn)噸）、工業(yè)煙塵排放量（萬(wàn)噸）、工業(yè)廢水排放量（萬(wàn)噸）的綜合指標(biāo)。

4.2 核心解釋變量

碳排放權(quán)交易試點(diǎn)（emi），emi為treat和post的交互項(xiàng)，若城市屬于碳排放權(quán)交易的試點(diǎn)城市，則treat＝1，否則為0； 碳排放權(quán)交易政策實(shí)施后，post＝1，否則取值為0。

4.3 控制變量

基于以往研究，本文選取4 個(gè)控制變量包括外商投資水平（fdi）、稟賦結(jié)構(gòu)（str）、人力資本水平（capital）和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（eco）。外商投資水平（fdi）通過(guò)當(dāng)年匯率平減后的實(shí)際利用外資金額占GDP 的比重測(cè)度； 稟賦結(jié)構(gòu)（str）是當(dāng)年資本存量與年末從業(yè)人數(shù)的比值，用來(lái)衡量一個(gè)地區(qū)要素稟賦豐裕的程度； 人力資本水平（capital）用當(dāng)年在校大學(xué)生數(shù)占地區(qū)總?cè)丝诘谋戎貋?lái)衡量； 經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（eco）則用地區(qū)人均GDP（萬(wàn)元）來(lái)代表。

4.4 中介變量

本文的中介變量包括技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。技術(shù)創(chuàng)新（tec）采用科學(xué)技術(shù)支出占地方一般公共預(yù)算支出的比例來(lái)表示。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)（ind）采用產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化指數(shù)表示，具體計(jì)算公式如下：

本文選用2003 ～2021 年全國(guó)共273 個(gè)地級(jí)市的面板數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象，其中，剔除掉樣本缺失值過(guò)多的城市——貴州省轄下的畢節(jié)市、青海省轄下的海東市、寧夏回族自治區(qū)轄下的銀川市等20 個(gè)地級(jí)市以及中國(guó)港澳臺(tái)地區(qū)的樣本信息。本文數(shù)據(jù)來(lái)源于2004 ～2022 年各城市《城市統(tǒng)計(jì)年鑒》、各?。▍^(qū)、市）的統(tǒng)計(jì)年鑒、《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》 和國(guó)家統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)，缺失的數(shù)據(jù)使用插值法補(bǔ)充。同時(shí)，為了消除異方差，在回歸過(guò)程中，對(duì)各指標(biāo)作對(duì)數(shù)處理。各變量的描述性統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表1。

表1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

5 直接效應(yīng)分析

5.1 PSM 有效性檢驗(yàn)和平行趨勢(shì)檢驗(yàn)

為了消除或減少選擇偏差，使處理組和對(duì)照組在各方面特征上盡可能相似，本文將采取傾向得分匹配（PSM）和DID 結(jié)合。將外商投資水平、稟賦結(jié)構(gòu)、人力資本水平和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平作為匹配協(xié)變量，進(jìn)行Logit 回歸后，計(jì)算城市的傾向匹配得分，按照1 ∶3 的比例進(jìn)行近鄰匹配，PSM 有效性檢驗(yàn)見(jiàn)表2?？梢钥闯觯ヅ淝?，外商投資水平和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的結(jié)果均顯著，說(shuō)明處理組和對(duì)照組存在顯著差異。匹配后，協(xié)變量的t 檢驗(yàn)結(jié)果均不顯著，說(shuō)明協(xié)變量匹配后處理組和對(duì)照組不存在差異，PSM 結(jié)果有效。

表2 PSM 有效性檢驗(yàn)

平衡性檢驗(yàn)見(jiàn)圖1。圖中可以看出，匹配前控制組和處理組的偏差較大，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、外商投資水平的偏差甚至達(dá)到30%以上，而匹配后各協(xié)變量處理組和對(duì)照組的偏差均小于10%，匹配前后控制組和處理組的偏差顯著降低，與表2的結(jié)論一致，匹配質(zhì)量較好。

圖1 平衡性檢驗(yàn)

在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步進(jìn)行雙重差分估計(jì)。雙重差分模型的一個(gè)重要前提是處理組和對(duì)照組要滿(mǎn)足平行趨勢(shì)假設(shè)。本文采用事件研究法，選擇CETP 實(shí)施前3 期和實(shí)施后5 期，估計(jì)各期的效應(yīng)④。估計(jì)結(jié)果基本滿(mǎn)足平行趨勢(shì)假設(shè)。

5.2 基準(zhǔn)回歸

基準(zhǔn)回歸結(jié)果見(jiàn)表3，可以看出，在控制了城市和時(shí)間雙向固定效應(yīng)后，模型（1）～（4） 中emi的系數(shù)均為正且至少在10%的顯著性水平下顯著，說(shuō)明CETP 顯著促進(jìn)了試點(diǎn)城市的生態(tài)效率提升，CETP 對(duì)綠色發(fā)展有直接效應(yīng)，驗(yàn)證了假設(shè)1。此外，對(duì)于控制變量，模型（2） 和模型（4） 中經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和外商投資水平均對(duì)綠色發(fā)展無(wú)明顯影響，稟賦結(jié)構(gòu)對(duì)綠色發(fā)展產(chǎn)生了顯著的負(fù)面影響，但人力資本水平在模型（2） 中顯著為負(fù)，而在模型（4） 中不顯著，說(shuō)明傾向得分匹配改變了人力資本水平的顯著性。

表3 DID 模型回歸結(jié)果

5.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（1） 安慰劑檢驗(yàn)

為了驗(yàn)證本文得到的實(shí)驗(yàn)結(jié)論不受其他不可觀測(cè)因素的影響，需要進(jìn)行安慰劑檢驗(yàn)。具體操作如下： 本文在所有樣本中隨機(jī)選擇44 個(gè)城市作為虛擬實(shí)驗(yàn)組，其余229 個(gè)城市作為虛擬對(duì)照組，進(jìn)行基準(zhǔn)回歸，并提取回歸后的核心解釋變量系數(shù)及標(biāo)準(zhǔn)誤，據(jù)此計(jì)算t 值，隨機(jī)進(jìn)行上述模擬抽樣1000 次，繪制核心解釋變量的核密度分布圖，如圖2 所示?？梢钥闯鰣D中絕大多數(shù)的系數(shù)和t 值均集中分布在0 附近，均值與真實(shí)值的距離較遠(yuǎn)，且絕大多數(shù)估計(jì)系數(shù)并不顯著，這意味著CETP 對(duì)綠色發(fā)展的政策效應(yīng)沒(méi)有受到其他未被觀測(cè)因素的影響。因此，實(shí)證結(jié)論是穩(wěn)健的。

圖2 安慰劑檢驗(yàn)

（2） 改變PSM 匹配方法

PSM 近鄰匹配比例的不同可能會(huì)對(duì)結(jié)果造成影響，為了避免這種可能性，本文調(diào)整PSM 近鄰匹配比例為1 ∶2 和1 ∶4。同時(shí)，上文在進(jìn)行PSMDID 時(shí)所采取的是混合匹配方法，是指將多期的面板數(shù)據(jù)當(dāng)作截面數(shù)據(jù)來(lái)匹配，這里將使用逐期匹配方法重新進(jìn)行傾向得分匹配來(lái)驗(yàn)證前文結(jié)果的穩(wěn)定性。選擇政策實(shí)施前4 期，將每一期的處理組和對(duì)照組個(gè)體分別按照1 ∶1 的比例進(jìn)行近鄰有放回匹配，并進(jìn)行DID 回歸，結(jié)果見(jiàn)表4?？梢钥闯?，模型（1）～（6） 中，無(wú)論加入控制變量與否，核心解釋變量emi的系數(shù)始終為正且至少在10%的水平下顯著，而系數(shù)與基準(zhǔn)回歸結(jié)果（0.026）并無(wú)較大差異，說(shuō)明CETP 對(duì)生態(tài)效率影響顯著為正，近鄰匹配比例的大小和匹配的方法并不影響最終的實(shí)驗(yàn)結(jié)論。

表4 PSM－DID 回歸結(jié)果

（3） 剔除其他政策的干擾

試點(diǎn)地區(qū)生態(tài)效率的提升可能是多個(gè)政策共同作用的結(jié)果，為了排除這種可能性，準(zhǔn)確識(shí)別CETP 對(duì)生態(tài)效率的影響，需要剔除其他政策的干擾。結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)，2010 年及2014 年分別進(jìn)行的低碳試點(diǎn)城市試點(diǎn)政策顯著促進(jìn)了試點(diǎn)地區(qū)的綠色全要素生產(chǎn)率［27］，2008 年和2013 年在我國(guó)各地區(qū)實(shí)行的環(huán)境信息披露制度也能顯著促進(jìn)生態(tài)效率增長(zhǎng)［28］。參考曹清峰（2020）［29］的研究，在式（1） 的基礎(chǔ)上，估計(jì)以下方程：

其中，DID1 為環(huán)境信息披露制度虛擬變量矩陣，DID2 為低碳試點(diǎn)政策虛擬變量矩陣。其他變量同式（1）。表5 報(bào)告了回歸結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)，在加入這些政策一起回歸之后，核心解釋變量emi的系數(shù)仍顯著為正，且與PSM－DID 模型的系數(shù)相差較小，CETP 對(duì)地區(qū)生態(tài)效率還是有顯著的正向效應(yīng)。因此，實(shí)證結(jié)論穩(wěn)健。

表5 排除其他政策干擾的回歸結(jié)果

6 間接效應(yīng)及空間溢出效應(yīng)分析

6.1 間接效應(yīng)分析

上述基準(zhǔn)回歸和穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果均表明CETP顯著提高了城市綠色發(fā)展，接下來(lái)，使用中介效應(yīng)模型對(duì)間接效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如表6 所示。當(dāng)中介變量為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)指數(shù)（ind）時(shí)，模型（1）的核心解釋變量emi的系數(shù)θ顯著為負(fù)，但模型（2） 中介變量（ind）的系數(shù)a不顯著，則需要進(jìn)行Bootstrap 檢驗(yàn)。有放回地進(jìn)行1000 次重復(fù)抽樣后，結(jié)果得到的置信度為95%的置信區(qū)間包含0（［－0.001，0.001］），說(shuō)明間接效應(yīng)不顯著，即CETP 對(duì)生態(tài)效率的提升并不通過(guò)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)實(shí)現(xiàn)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的間接效應(yīng)不存在，有可能是因?yàn)樘寂欧艡?quán)交易利用市場(chǎng)機(jī)制來(lái)引導(dǎo)企業(yè)調(diào)整戰(zhàn)略、實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型并最終實(shí)現(xiàn)全社會(huì)產(chǎn)業(yè)鏈轉(zhuǎn)型升級(jí)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)布局調(diào)整是一個(gè)長(zhǎng)期的過(guò)程，需要較長(zhǎng)的時(shí)間才能發(fā)揮效果，因此目前還不顯著。

表6 間接效應(yīng)分析

當(dāng)中介變量為技術(shù)創(chuàng)新（tec）時(shí)，模型（3） 中emi的系數(shù)θ顯著為正，模型（4） 中介變量（ins）的系數(shù)a不顯著，進(jìn)行1000 次Bootstrap 抽樣檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)95%的置信區(qū)間不包含0（［0.001，0.006］），表明間接效應(yīng)顯著存在，繼續(xù)對(duì)比θ*a與b的符號(hào)，發(fā)現(xiàn)符號(hào)相同，則中介效應(yīng)屬于部分間接效應(yīng)，此時(shí)的效應(yīng)量為θ*a/b＝1.48%。說(shuō)明CETP產(chǎn)生的創(chuàng)新效應(yīng)間接推動(dòng)了綠色發(fā)展，效應(yīng)量約為1.48%，部分驗(yàn)證了假設(shè)2。

6.2 空間溢出效應(yīng)分析

（1） 空間自相關(guān)檢驗(yàn)及模型選擇

只有存在空間相關(guān)性，才能夠使用空間計(jì)量方法來(lái)進(jìn)行模型的構(gòu)建和估計(jì)。本文擬采用全局Moran's I 指數(shù)檢驗(yàn)城市生態(tài)效率的全局空間相關(guān)性，運(yùn)用Stata 16.0 軟件，測(cè)算2004 ～2021 年生態(tài)效率的全局Moran's I 指數(shù)，如表7 所示?？梢钥闯觯琈oran's I 指數(shù)在大多數(shù)年份均為正，且在5%的水平上顯著，說(shuō)明地級(jí)市之間生態(tài)效率具有顯著的空間正相關(guān)性，因此使用空間計(jì)量模型來(lái)研究生態(tài)效率是有必要的。

表7 生態(tài)效率的Moran's I 指數(shù)

本文綜合利用LM 檢驗(yàn)、Wald 檢驗(yàn)和LR 檢驗(yàn)來(lái)對(duì)空間模型的選擇進(jìn)行判斷，檢驗(yàn)結(jié)果如表8所示。結(jié)果顯示，LMlag、LMerror 和穩(wěn)健的LMlag、LMerror 均在1%的顯著性水平下顯著，分別拒絕了沒(méi)有空間滯后被解釋變量的原假設(shè)和沒(méi)有空間自相關(guān)誤差項(xiàng)的原假設(shè)，因此使用SDM 模型能更好的擬合本文的數(shù)據(jù)。Wald 檢驗(yàn)和LR 檢驗(yàn)的結(jié)果均在1%的顯著性水平下顯著，分別拒絕了SDM模型能簡(jiǎn)化為SAR 模型和SDM 模型能簡(jiǎn)化為SEM模型的原假設(shè)，所以最終本文選擇基于空間SDM模型的SDID 模型進(jìn)行實(shí)證。

表8 模型設(shè)定檢驗(yàn)

（2） 空間溢出效應(yīng)分析

使用SDM－DID 模型進(jìn)行回歸，估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表9 的模型（1） ～（2）。模型（1） 是有約束的SDM－DID 模型回歸結(jié)果，模型（2） 是無(wú)約束的SDM－DID 模型回歸結(jié)果。具體來(lái)看，在試點(diǎn)地區(qū)，碳排放權(quán)交易政策的影響為0.126，比PSM－DID模型的效應(yīng)（0.026）大。同時(shí)，列（1） 中，WD的系數(shù)顯著為負(fù)，碳排放權(quán)交易試點(diǎn)對(duì)周邊地區(qū)產(chǎn)生了顯著的負(fù)向溢出效應(yīng)，說(shuō)明其“污染避難所效應(yīng)” 和“虹吸效應(yīng)” 作用比“溢出效應(yīng)” 更強(qiáng)，驗(yàn)證了假設(shè)3。就效應(yīng)分解來(lái)看，列（2） 中，WT，TD的系數(shù)為－0.364，為負(fù)數(shù)，說(shuō)明碳排放權(quán)交易政策的實(shí)施對(duì)周邊試點(diǎn)城市產(chǎn)生了顯著的負(fù)向溢出效應(yīng)。WNT，TD的系數(shù)為負(fù)，但接近于0且不顯著，說(shuō)明政策對(duì)鄰近的非試點(diǎn)城市有負(fù)面影響，但不顯著。

（3） 空間穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文使用鄰接矩陣和經(jīng)濟(jì)距離矩陣來(lái)檢驗(yàn)空間計(jì)量實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性。結(jié)果見(jiàn)表9 的模型（3）～（6）?？梢钥闯觯鎿Q權(quán)重矩陣后，模型（3）～（6）中核心解釋變量emi的系數(shù)依然顯著為正，與前文一致，且WT，TD和WNT，TD的符號(hào)與顯著性也與前面的實(shí)證結(jié)果一致，雖然經(jīng)濟(jì)距離矩陣的WD符號(hào)不顯著，但可能是由于在權(quán)重矩陣中加入了經(jīng)濟(jì)因素，對(duì)城市之間距離的刻畫(huà)有些失真，但并不影響最終的實(shí)證結(jié)果，穩(wěn)健性檢驗(yàn)通過(guò)。

7 結(jié)論與啟示

本文以2003～2021 年全國(guó)273 個(gè)城市的面板數(shù)據(jù)為例，通過(guò)PSM－DID 模型和SDID 模型，討論了碳排放權(quán)交易試點(diǎn)（CETP）影響綠色發(fā)展的理論機(jī)制，并研究了CETP 對(duì)綠色發(fā)展的空間效應(yīng)，研究結(jié)果表明： （1） 無(wú)論是使用傳統(tǒng)DID 模型還是PSM－DID 模型，結(jié)果都顯示CETP 能夠促進(jìn)試點(diǎn)地區(qū)綠色發(fā)展，并且通過(guò)了安慰劑檢驗(yàn)； （2）調(diào)整PSM 近鄰匹配比例為1 ∶2、1 ∶4 和使用逐期匹配法后，結(jié)論依舊穩(wěn)??； （3） 剔除了低碳城市試點(diǎn)政策和環(huán)境信息披露制度的干擾后，CETP依然能夠顯著促進(jìn)地區(qū)綠色發(fā)展； （4） 中介效應(yīng)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)“產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)” 不顯著，但“創(chuàng)新效應(yīng)” 顯著，即CETP 產(chǎn)生的創(chuàng)新效應(yīng)推動(dòng)了生態(tài)效率的提升； （5） CETP 對(duì)周邊地區(qū)產(chǎn)生了顯著的負(fù)向溢出效應(yīng)，就效應(yīng)分解來(lái)看，CETP 的實(shí)施對(duì)周邊試點(diǎn)城市產(chǎn)生了顯著負(fù)向的溢出效應(yīng)，但對(duì)非試點(diǎn)城市的生態(tài)效率無(wú)明顯影響，而且替換空間權(quán)重矩陣后結(jié)果依然穩(wěn)健。

通過(guò)本文理論和實(shí)證研究，得到以下建議：（1） 促進(jìn)全國(guó)碳排放權(quán)交易市場(chǎng)健康發(fā)展。鑒于CETP 在提高試點(diǎn)地區(qū)綠色發(fā)展水平方面的有效性，應(yīng)加強(qiáng)碳排放權(quán)交易市場(chǎng)的主導(dǎo)作用，盡可能減少勾連和投機(jī)等各種可能阻礙碳排放權(quán)交易市場(chǎng)效率的不正當(dāng)交易行為； 另外，應(yīng)完善碳排放權(quán)交易市場(chǎng)機(jī)制設(shè)計(jì)，提高交易的有效性； （2）充分利用碳排放權(quán)交易的創(chuàng)新效應(yīng)?？梢赃m度提高環(huán)保企業(yè)的碳排放配額，以激勵(lì)企業(yè)增加技術(shù)投資，促進(jìn)低碳技術(shù)的研發(fā)； 降低污染企業(yè)的碳配額，加快該類(lèi)型企業(yè)的技術(shù)轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新，從而實(shí)現(xiàn)綠色發(fā)展； （3） 加強(qiáng)碳排放權(quán)交易的省際合作。積極推廣成功地區(qū)的試點(diǎn)經(jīng)驗(yàn)，建立碳排放權(quán)交易市場(chǎng)區(qū)域合作治理體系，并利用鄰近地區(qū)的互補(bǔ)優(yōu)勢(shì)，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)碳排放權(quán)交易市場(chǎng)的協(xié)調(diào)發(fā)展。

注釋?zhuān)?/p>

①地理距離權(quán)重矩陣： 其空間權(quán)重矩陣元素設(shè)定為兩城市地理中心之間的直線(xiàn)距離的反函數(shù)。

②鄰接矩陣： 如果兩地區(qū)空間相鄰，則空間權(quán)重矩陣元素記為1，否則為0。

③經(jīng)濟(jì)地理距離權(quán)重矩陣： 基于城市間的地理距離和人均GDP設(shè)定的權(quán)重矩陣。

④版面所限，結(jié)果留存?zhèn)渌鳌?/p>