碳交易政策對我國大氣污染的協同減排有效性研究

趙立祥 趙 蓉 張雪薇

一 問題提出及文獻綜述

隨著中國工業(yè)化和城市化的快速推進，近年來全國范圍內壓縮性、復合型大氣污染等環(huán)境問題也明顯突出。為應對嚴峻的大氣污染排放，我國實行了以排污權、碳交易等為代表的市場化規(guī)制手段來改善現狀。2013年以來，我國先后啟動包括深圳、上海、北京、廣州、天津、湖北、重慶、福建8個省(市)在內的區(qū)域性碳交易試點，以提升環(huán)境改善效率和政策靈活性。由此提出的一個問題是：起步較晚、尚處于試點運行階段的碳交易政策是否實現了對于包括碳排放、霧霾、二氧化硫等大氣污染的協同減排效應。

碳交易制度以及排污權機制減排效果是當前學者們關注的一個重點。一些學者利用模擬方法對碳交易政策的影響進行測算。崔連標等(2013)[1]運用CGE方法分別構建無碳交易市場、六個試點碳市場以及全國范圍內實施碳交易三類模型，結果表明國家付出的減排成本在三種情境下會依次減少，同時證明了碳交易政策對于碳減排的有效性。類似地，吳潔等(2015)[2]、孫睿等(2014)[3]、Tang et al.(2015)[4]、譚秀杰等(2016)[5]均利用模擬方法分析了構建碳交易體系對中國經濟發(fā)展、產業(yè)結構等宏觀領域的影響。Jeferson et al.(2013)[6]采用倍差法從微觀角度發(fā)現排污權機制能夠帶來經濟和環(huán)境的雙贏互動。涂正革和諶仁俊(2015)[7]驗證了二氧化硫排污權制度一定程度上緩解了當前二氧化硫排污無效率的問題，但未能產生經濟增長與環(huán)境改善的波特效應。王倩和高翠云(2018)[8]、李廣明和張維潔(2017)[9]、王文軍等(2018)[10]運用雙重差分模型，對中國碳排放權交易政策的環(huán)境紅利、對經濟發(fā)展的影響以及影響機制進行分析，發(fā)現中國在六個省份的碳交易試點對二氧化碳減排產生了顯著的政策效應，實現了環(huán)境紅利，一定程度上能夠緩解環(huán)境污染與經濟發(fā)展的矛盾。Fan et al.(2019)[11]利用MDF分析方法研究發(fā)現，碳交易試點市場普遍缺乏效率且在逐步改善之中，碳交易試點的無效率值短期內與市場活動正相關，長期來看與市場活動負相關。

已有文獻通過實證研究證明碳交易制度對碳排放確實產生一定抑制作用，但碳交易政策對其他污染物的協同減排影響研究仍存在不足。煤炭和石油等化石能源的消費不僅帶來溫室氣體，其所產生的污染物也是造成其他大氣污染的主要原因。大氣污染的減排從協同效應看是相輔相成、同根同源的。本文延伸已有對單一要素的檢驗研究，將不同大氣污染物納入統(tǒng)一的研究框架，嘗試回答碳交易政策對不同污染物的減排效果差異和作用機制問題。具體研究內容包括：(1)運用雙重差分法對碳交易政策的減排效果進行分析，為保證結果的可靠性，使用傾向性匹配雙重差分法以及分位數雙重差分法加以驗證。(2)采用靜態(tài)和動態(tài)空間杜賓模型對影響碳排放、霧霾和二氧化硫等大氣污染的因素進行時間-空間、系統(tǒng)全面的分析。(3)驗證能源強度和技術進步的中介效應，論證利用碳交易政策實現大氣污染減排的作用機制。

二 大氣污染影響因素模型設定與變量說明

本文基于STIRPAT模型(Dietz和Rosa，1994)[12]，參考韓峰和謝銳(2017)[13]、蔡海亞和徐盈之(2018)[14]等的研究，結合研究重點構建如下大氣污染排放影響因素的基礎模型：

lnIij(lnsmogij/lnSO2ij)=lnα+β1lnPGDPij+β2(lnPGDPij)2+β3lnRDij+

θ1lnER1ij+θ2lnER2ij+λ1lnFDIij+λ3lnEEij+lnμ

(1)

其中，I代表碳排放水平，smog代表霧霾排放水平，SO2代表二氧化硫排放水平，為本文的被解釋變量。

表1 各類能源的折標系數和碳排放系數

霧霾污染：用30個省(市、自治區(qū))PM2.5的年均濃度取對數進行表征。參照邵帥等(2016)[15]的研究，該數據來源于由哥倫比亞大學、耶魯大學以及巴特爾研究所相關研究人員利用衛(wèi)星搭載設備對全球氣溶膠光學厚度(AOD)進行測定得到的PM2.5均值(1)數據來源：https://sedac.ciesin.columbia.edu/data/set/sdei-global-annual-gwr-pm2-5-modis-misr-seawifs-aod/data-download。，具有較高的可信度。由于數據僅更新至2016年，本文運用指數平滑法預測得出2017年的PM2.5濃度。

二氧化硫污染：用30個省級地區(qū)二氧化硫的絕對排放量取對數表征。

解釋變量說明：

(1)政府環(huán)境規(guī)制行為(ER1)。參考余長林和高宏建(2015)[16]的研究方法，本文選用各地區(qū)工業(yè)污染治理投資額與該地區(qū)工業(yè)增加值的比值作為衡量政府環(huán)境規(guī)制強度的指標。

(2)市場化環(huán)境規(guī)制行為(ER2)。參照張博和韓復齡(2017)[17]的研究方法，本文選取各省份排污費用與該地區(qū)工業(yè)增加值的比值作為衡量市場化環(huán)境規(guī)制強度的指標，用以2006年為基期的消費價格指數進行折算處理。

(3)實際人均收入(PGDP)，用各地區(qū)人均收入水平來測度經濟發(fā)展水平。本文引入lnPGDP的平方項用以測度經濟增長對于大氣污染的影響是否具有“倒U型”特征，以檢驗“環(huán)境庫茲涅茨”曲線假說。預期lnPGDP的系數符號為正，二次項的系數符號為負。同時采用衛(wèi)星監(jiān)測的夜間燈光數據(SL)作為經濟增長的代理變量進行穩(wěn)健性檢驗。

(4)科技進步水平(RD)，用R&D投資額與GDP比值代表。根據已有研究，技術進步對我國大氣污染減排具有促進作用，運用節(jié)能減排技術是減少碳排放、霧霾等的重要手段，研發(fā)投入力度的增強能夠帶來節(jié)能減排、污染物處理技術的創(chuàng)新，進而提高能源利用率，減少污染排放量，預期系數為負。

(5)能源強度(EE)，用能源使用量與GDP比值代表。能源強度越小，表明效率越高，大氣污染排放量越少，預期系數為正。

(6)外商直接投資(FDI)，用外商直接投資與GDP比值代表。外商投資對于碳排放影響也是雙向的，引進國外環(huán)境友好型技術會減少碳排放，而資源密集型和勞動密集型產業(yè)的轉移會帶來碳排放的增加。我國現階段以后者為主，預期系數為正。

(8)虛擬變量(D)，綜合考慮時間和地區(qū)效應。本文加入表示實施碳交易政策和未實施碳交易政策的時間和區(qū)域虛擬變量，實施對應的虛擬變量賦值為1，未實施賦值為0。

本文研究樣本為除港澳臺和西藏(大量數據缺失)四地外2007-2017年全國30個省級地區(qū)，所用數據主要來自2008-2018年《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國能源統(tǒng)計年鑒》、《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》、中國統(tǒng)計局、中國人民銀行官方網站。

三 實證分析

(一)雙重差分法

1.雙重差分法(DID)是評估政策實施效果的標準模型，可將實驗中的變量分為處理組和對照組，通過對兩組變量的系統(tǒng)性差異進行控制，分析受到政策沖擊后的處理組所發(fā)生的變動，因此可用于碳交易政策污染減排影響的評價。影響主要分兩部分：一是伴隨時間變動或經濟發(fā)展所形成的“時間效應”，二是碳交易政策實施引起的“政策處理效應”。碳交易試點政策的通知于2011年底發(fā)布，試點市場在2013年正式開始交易，包括深圳、上海、北京、廣州、天津、湖北、重慶7地(2)由于福建省2017年才加入試點，因此本文未將其加入討論。。因此，本文將2013年設立試點市場的城市定義為實驗組，非試點城市定義為控制組。由于政策實行時間較晚，實驗數據樣本較少，本文的碳交易政策效應均是相對短期影響。

DID模型構建如下：首先是確定實驗組和控制組兩組虛擬變量，實驗組為碳交易政策試點城市，定義為1；控制組為非試點城市，定義為0。其次是政策時間虛擬變量。2013年及之后定義為1，之前定義為0。根據上述分析，本文基于DID方法的回歸模型設定如下：

(2)

回歸結果見表2，列(1)和列(4)、列(2)和列(5)、列(3)和列(6)分別為實行碳交易政策對碳排放、霧霾、二氧化硫排放量的影響。所有估計結果表明，無論是否加入控制變量，對各項污染指標的影響均顯著為負，表明碳交易政策的實行顯著降低了城市大氣環(huán)境污染。其中，對二氧化硫的減排影響最大，其次為霧霾和碳排放，分別為-0.679%、-0.422%和-0.375%，切實帶來了環(huán)境紅利。說明碳交易政策試點的推行會影響企業(yè)的污染物排放決策機制，通過倒逼能源消費結構調整、技術進步等手段減少能源消費總量，降低污染物排放水平，對于扭轉我國粗放式發(fā)展模式具有重要意義。

表2 DID基礎模型回歸結果

注：***、**、* 分別代表在1%、5%和10%水平下顯著。

上述分析描述了平均意義的因果關系，未能反映不同條件分布位置上解釋變量的影響程度。為更清晰地看出碳交易政策對于不同污染水平的影響程度，本文運用分位數雙重差分法作更細致的剖析，使回歸結果更具解釋力。表3結果顯示：在不同分位數上，碳交易政策對三類污染的積極影響均表現為逐步遞減，在高分位小幅回升的態(tài)勢，表明碳交易政策在0.6～0.8分位段的環(huán)境紅利效應較顯著，而這部分樣本基本集中在廣東、浙江、安徽、江蘇等東南沿海地區(qū)。表明碳交易政策在處于工業(yè)水平相對發(fā)達，且市場化程度相對較高的地區(qū)更有效。而對于處于工業(yè)化中期，能源資源需求較大的地區(qū)，碳交易政策的環(huán)境紅利效應相對被弱化。

表3 分位數雙重差分法回歸結果

注：***、**、* 分別代表在1%、5%和10%水平下顯著。

2.PSM-DID結果分析

考慮到中國不同區(qū)域間發(fā)展具有較大異質性，在運用DID方法前應使實驗組和控制組樣本在各方面特征上盡可能相似。也就是說選擇與實驗組特征盡可能相似的未實行碳交易政策的城市作為控制組。針對這一問題，可運用傾向得分匹配法(Propensity Score Matching，PSM)來消除樣本選擇偏差。由此，本文最終采取PSM-DID方法進行檢驗，更準確地評估碳交易政策對于降低大氣污染的效應。由表4可知，碳交易政策對碳排放、霧霾污染和二氧化硫排放的影響均顯著為負，排放量分別減少了0.565%、0.562%和0.821%。PSM-DID的估計結果與前文DID的結果無顯著差異，且顯著性高于DID方法，進一步證明了上文結論的準確性，說明碳交易政策確實可以緩解大氣環(huán)境污染。在分析過程中，還用夜間燈光數據(SL)表征經濟發(fā)展水平，進行穩(wěn)健性檢驗，結果與上述分析保持一致。

表4 PSM-DID回歸結果

注：***、**、* 分別代表在1%、5%和10%水平下顯著。

(二)空間計量方法

大氣污染作為經濟發(fā)展過程中的外部性因素，會經由生產要素的流動進行空間轉移，所以有必要對三種大氣污染物的空間關聯性進行分析。本文構建空間計量模型，從靜態(tài)和動態(tài)視角分析碳交易政策對于碳排放、霧霾、二氧化硫等大氣污染的時空效應。靜態(tài)模型設定如下：

(3)

動態(tài)空間面板模型一定程度上可以規(guī)避內生性問題，估計結果更具解釋性和說服力。構建的動態(tài)空間模型如下：

(4)

其中，i和t分別表示地區(qū)和時間，εit表示殘差，μi、vt分別表示區(qū)域和時間效應，W代表空間權重矩陣，X代表核心解釋變量和控制變量。

本文運用Moran’s I指數對碳排放、霧霾、二氧化硫全局空間相關性進行檢驗分析，公式如下：

(5)

Moran’s I指數測度區(qū)域內二氧化碳、霧霾和二氧化硫排放的總體相關程度，取值范圍為-1到1，當該指數大于0時，表明區(qū)域間排放具有正相關性，小于0則是負相關；若該指數接近0，則表明不存在相關性。式(5)中，X代表排放量，n為所選區(qū)域數量，W為空間權重矩陣。本文選擇的空間權重為地理空間相鄰的0-1矩陣W1、經濟距離權重矩陣W2以及地理距離矩陣W3。

受篇幅所限，表5僅列示了在相鄰矩陣條件下的2007、2009、2011、2013、2015和2017年空間相關性檢驗結果。結果顯示，30個地區(qū)的Moran’s I指數均通過了10%水平下的顯著性檢驗，表明各地區(qū)之間的各類污染排放具有正向的空間相關性。

表5 2007-2017年各類污染排放的Moran’s I指數

關于固定效應還是隨機效應模型的選擇，Elhorst(2005)[19]認為，相對于隨機效應模型，固定效應模型結果更為穩(wěn)健，而且計算過程更為簡單。同時，經過霍斯曼檢驗，P值為0.0003，強烈拒絕了原假設。因此本文使用固定效應模型進行分析。且對所選變量進行共線性檢驗，結果表明所有變量的方差膨脹因子(VIF)均小于10，即變量之間不存在多重共線性。

在權重矩陣的有效性方面，根據核心解釋變量的回歸系數、R2判斷以及Log-l值，W2條件下的回歸結果最優(yōu)。因此表6為在經濟權重矩陣(W2)條件下空間杜賓模型的估計結果。從時空滯后效應來看，三種大氣污染物滯后一期變量的回歸系數均顯著為正，表明當期污染排放量確實會受到上一期的影響，具有時間慣性。關于空間溢出效應，靜態(tài)模型中ρ值在10%水平下顯著為正，表明省際間的大氣污染具有明顯的空間溢出效應和擴散效應。從污染物類型來說，基本上碳排放與二氧化硫的影響保持一致，而霧霾的形成受季節(jié)性采暖、天氣條件等多重因素影響，地域性集聚特征較明顯，表現出一定差異性。

表6 空間杜賓模型回歸結果

(續(xù)上表)

變量固定效應碳排放霧霾二氧化硫靜態(tài)杜賓碳排放霧霾二氧化硫動態(tài)杜賓碳排放霧霾二氧化硫R20.978 0.315 0.612 0.184 0.009 0.197 0.349 0.791 0.571 Log-L777.1336337.986292.7033759.1851316.7996-264.8570個體/時間固定是是是是是是是是是

注：***、**、* 分別代表在1%、5%和10%水平下顯著。

本文還在模型中加入了行政環(huán)境規(guī)制手段以及市場環(huán)境規(guī)制手段與是否實施碳交易政策這一虛擬變量的交叉項(ER1*D,ER2*D)，用以分析碳交易政策對大氣污染的間接性影響差異。表6顯示，三類大氣污染的ER1*D回歸系數為負，表明實施碳交易政策地區(qū)政府管制行為的影響要小于未實施地區(qū)，隨著碳交易政策的推行，政府規(guī)制行為的力度必將弱化，起到了有益的補充作用。三類大氣污染的ER2*D回歸系數為正，表明實施碳交易政策地區(qū)市場規(guī)制行為的影響要大于未實施地區(qū)，由于試點地區(qū)的市場化水平相對較高，市場化手段可以充分發(fā)揮效用。以上結論既表明專項治理的有效性，也表明在我國各地區(qū)不同類型的環(huán)境規(guī)制手段能夠相互補充。

政府環(huán)境規(guī)制對大氣污染的靜態(tài)影響僅有碳排放為負值，系數絕對值均小于0.1%，沒有產生顯著的減排效應；對霧霾和二氧化硫的影響均顯示為促增效應。一方面表明政府在環(huán)境治理方面的投入力度仍然有限，產業(yè)規(guī)模擴張效應要遠大于減排措施所帶來大氣污染的下降；另一方面可能由于不同時期環(huán)境規(guī)制所要求實現減排或者加入到約束性考核體系的指標不一樣，本文所選的治污投入主要針對工業(yè)污染排放，不屬于該地區(qū)政績考核的約束指標，缺乏一定的減排激勵，由此表明環(huán)境規(guī)制作為一種非市場決策的公共選擇行為會存在失靈的現象，這為今后由政府主導的環(huán)境治理改革提供了思路。在動態(tài)模型中，政府環(huán)境規(guī)制對三類大氣污染均表現為積極的減排效應，其中，對碳排放和二氧化硫的影響顯著，對霧霾的影響不顯著，表明政府行政命令式的環(huán)境規(guī)制行為具有一定時滯。

傳統(tǒng)市場化環(huán)境規(guī)制行為對大氣污染未表現出顯著的減排效應，但在動態(tài)模型中系數均為負且通過了10%置信水平下的顯著性檢驗，表明經濟主體對市場化工具的反應存在時滯。這種利用市場機制設計的,旨在借助市場信號來引導企業(yè)排污的政策使受約束主體獲得一定程度的自由選擇權。在市場體系不健全時，無法有效地發(fā)揮作用。

人均收入與碳排放和二氧化硫這兩類大氣污染呈顯著的正相關關系。表明總體上，經濟水平的提升對大氣污染表現為穩(wěn)定的促增效應，存在經濟高增長與環(huán)境治理領域績效不佳并存的現象。而霧霾的回歸系數為負值，表明霧霾污染的加重與經濟增長并無直接的正相關性。二次方項中，僅有二氧化硫的系數為負值，與環(huán)境庫茲涅茨曲線的結論保持一致。另外，加入夜間燈光數據(SL)作為經濟增長的代理變量時，結論基本與前文保持一致。

技術進步的影響為負，但在動態(tài)角度為正值。因為技術進步在我國現階段的生產過程中更多表現為對生產率的提升作用，效率的提高、能效的改進必然會引致生產規(guī)模的擴張，進而產生新的能源需求，使得效率提升所帶來的減排效應被額外由能源價格下降或者生產率提升所帶來的能源消費增長部分抵消，因而表現為長期內可能對大氣污染產生促增效應，即所謂的“回彈效應”。

能源強度對三種大氣污染表現為穩(wěn)定且顯著的正向影響，根據李永友和文云飛(2016)[20]的研究，能源強度的積極影響可以分為技術進步帶來的效率提高和能源結構改善兩部分，雖然我國近年所倡導的能源結構改革對于減少化石能源使用產生了積極影響，但是并未達到預期的減排效果，歸根結底仍然是回彈效應。因此政府在提倡改善能源結構和能源效率的同時，也要采取相應的措施來限制回彈效應的產生，通過引導企業(yè)進行綠色生產技術的研發(fā)來達到綠色發(fā)展目標尤為重要。

外商直接投資對于碳排放和二氧化硫的影響系數均為負值，對霧霾則表現為不顯著的促增效應，表明在我國 “污染避難所”的假定并不成立。究其原因可能有以下三點：首先，外商投資的增加有利于我國企業(yè)生產技術的改善和生產規(guī)模的擴大，從而為綠色技術推行提供可能性；二是跨國企業(yè)生產設備和技術的環(huán)境標準要求更加嚴苛，一定程度上會使我國污染排放下降；最后，隨著我國政府由“唯GDP”考核制度向“綠色GDP”的轉變，倒逼各級政府在招商引資時必須兼顧對環(huán)境的影響，提高準入門檻，從而實現環(huán)境的改善。

生產性服務業(yè)集聚帶來了三類大氣污染水平的下降。作為伴隨著制造業(yè)生產方式轉變而發(fā)展起來的服務業(yè)類型，生產性服務業(yè)具有技術創(chuàng)新和規(guī)模經濟顯著、生產率高、低能耗、低污染等特點，其集聚能夠通過勞動分工的深化、產業(yè)價值鏈的延伸等途徑實現綠色發(fā)展，具有一定減排效應。

(三)中介效應分析

我國的碳交易政策既然能夠有效降低碳排放、霧霾以及二氧化硫的排放量，那么是通過什么途徑來實現這種減排效應呢?現階段，我國的大氣污染主要來自于工業(yè)企業(yè)生產過程中的能源消耗，在碳交易政策的約束下，企業(yè)可能采取的減排措施主要有兩種: 一是降低能源強度和能源消耗，具體手段包括減少產出、改善能源結構等方面(黃向嵐，2018[21]；沈洪濤等，2017[22])。企業(yè)減少產量的措施將會促使能源消耗量下降，從而降低大氣污染排放量。通過改善和優(yōu)化能源消費結構，提升企業(yè)對天然氣、水電、核電等清潔能源的使用比例，降低對煤炭、石油等化石能源的使用率，有利于降低污染排放。另一種方式是利用技術進步，提高企業(yè)能源的使用效率，從而實現能源消耗的減少和大氣環(huán)境的改善。

為此，本文借鑒 Baron和Kenny(1986)[23]的中介效應模型，通過以下四個步驟對碳交易政策的中介效應進行分析。第一，考察碳交易政策對碳排放量(霧霾、二氧化硫)的影響，如果回歸結果顯著為負，則表明碳交易政策降低了污染排放；第二，用碳交易政策生成的虛擬變量對中介變量進行回歸，本文將選取能源強度(EE)和技術進步(RD)作為中介變量，如果回歸系數顯著，說明碳排放交易政策會顯著影響中介變量；第三，用中介變量對三類大氣污染物排放進行回歸，如果回歸系數顯著，說明中介變量對碳排放量(霧霾、二氧化硫)具有顯著影響；第四，在上述三個步驟結果成立的基礎上，把碳交易政策虛擬變量和中介變量同時放入模型中對碳排放量(霧霾、二氧化硫)進行回歸，如果回歸結果表明碳交易政策虛擬變量的估計系數變小或者顯著性水平有所下降，那么就說明碳交易政策通過影響中介變量影響了碳排放量(霧霾、二氧化硫)。

1.能源強度的中介效應

下文將通過表7來分析碳排放權交易試點政策是否能通過降低能源強度進而實現減排效應。在列(1)中，碳交易政策虛擬變量D的回歸系數顯著為負，說明碳排放權交易試點政策對能源強度有顯著的負向影響，即碳排放權交易試點政策能夠有效降低能源強度。在列(2)中，能源強度的回歸系數顯著為正，表明能源強度大小和二氧化碳排放量存在著正相關關系。列(3)為同時包含了虛擬變量D和EE的回歸結果，相比于基準模型中未納入EE的回歸結果，D的系數絕對值變小。說明存在降低能源強度這一中介效應，即碳排放權交易試點政策能夠通過降低能源強度從而減少二氧化碳排放量。霧霾(列(4)、列(5))和二氧化硫(列(6)、列(7))的基準結果是-0.422和-0.697，同時加入虛擬變量D和EE之后變?yōu)?0.015和-0.213，同樣符合上述結論。

表7 能源強度的中介效應分析結果

注：***、**、* 分別代表在1%、5%和10%水平下顯著。

2.技術進步的中介效應

表8列(1)中，D的回歸系數在5%的水平下顯著為正，說明碳交易政策對技術進步具有顯著正向影響，根據本文之前對技術進步的定義，即意味著碳交易政策能夠有效促進技術創(chuàng)新，提升工業(yè)綠色生產技術的生產效率，促使其向低碳方向發(fā)展。在列(2)中，技術進步的回歸系數為正，但未通過顯著性檢驗，說明技術進步和二氧化碳排放量之間的關系比較模糊。列(3)同時包含了D和RD的回歸結果中，相比于未納入RD的回歸結果，D的系數絕對值變小。說明可能存在中介效應，即碳排放權交易試點政策可能會通過技術進步實現二氧化碳排放量的下降。在霧霾污染中，技術進步和霧霾之間的關系則表現為顯著的負相關性，表明隨著技術進步的推動，霧霾的排放量在逐步下降。在列(5)中，D的系數絕對值變小，說明技術進步對霧霾污染的減少存在中介效應，即碳交易試點政策會通過推動技術進步而實現霧霾排放量的下降。對于二氧化硫污染，這一中介效應更加顯著，由于二氧化硫污染基本源于工業(yè)生產過程，因此技術進步對于其綠色生產效率的提升作用尤為明顯。

表8 技術進步的中介效應分析結果

注：***、**、* 分別代表在1%、5%和10%水平下顯著。

通過上述分析發(fā)現兩類中介效應對于大氣污染減排的影響事實上是相輔相成的。首先，碳交易政策帶來的企業(yè)排污成本上升會倒逼企業(yè)降低能源強度，淘汰部分粗放式發(fā)展以及使用傳統(tǒng)高污染高耗能要素的企業(yè)，實現對于企業(yè)能源要素投入結構的改善和優(yōu)化。此外，企業(yè)在降低能源強度的過程中，可以從產業(yè)結構合理化、高級化以及綠色經濟發(fā)展等方面進行布局，發(fā)揮技術進步對降低能源消耗和大氣污染的積極影響，由低污染排放的創(chuàng)新型企業(yè)先試先行，為傳統(tǒng)污染行業(yè)的轉型和生產方式的調整提供經驗，使傳統(tǒng)企業(yè)更有動力通過改善技術來節(jié)約經營成本?？傊茉磸姸认陆岛图夹g進步對于環(huán)境的紅利會通過“倒逼效應”和“示范效應”來推動污染減排，實現綠色生產。

四 結論及啟示

本文綜合運用雙重差分法和空間杜賓計量模型分析了碳交易政策對二氧化碳、霧霾和二氧化硫排放三類大氣污染協同減排的影響，主要結論為：

1.運用雙重差分法探究碳交易政策這種結合政府規(guī)制和市場行為的制度對于三類大氣污染的減排影響，證明實行碳交易政策可以帶來顯著的環(huán)境紅利。利用分位數雙重差分方法得出了碳交易政策對處于后工業(yè)化階段的經濟發(fā)達地區(qū)和工業(yè)化水平落后的欠發(fā)達地區(qū)相對更有效的結論。

2.三類大氣污染存在明顯的空間相關性、空間溢出以及路徑依賴效應。實施碳交易政策地區(qū)的政府規(guī)制行為的影響要小于未實施地區(qū)，隨著碳交易政策的推行，政府規(guī)制行為力度被弱化，能夠起到有益的補充作用。實施碳交易政策地區(qū)市場規(guī)制行為的影響要大于未實施地區(qū)，由于試點地區(qū)的市場化水平相對較高，市場化手段可以充分發(fā)揮效用。

3.最后分析了技術進步以及能源強度對大氣污染減排的中介效應。結果表明在環(huán)境規(guī)制趨緊的現實條件下，技術進步會一定程度上促進企業(yè)節(jié)能技術、綠色環(huán)保技術的研發(fā)。從本質上可以提升企業(yè)能源使用效率，優(yōu)化能源消費結構，從而實現能源強度的下降以及環(huán)境污染的改善。

在現有的環(huán)境規(guī)制手段中，政府主要以行政命令式的手段并輔以市場化手段來實現污染減排，不僅減排效果不明顯，且容易成為地方政府吸引資金流的工具。碳交易制度作為一種兼具政府-市場特征的減排政策，是實現經濟綠色發(fā)展的重要措施。所以，應加快完善碳交易制度，降低交易成本，提升交易效率，提高市場活躍度。通過上述結論可得，碳交易政策通過技術進步、能源強度的降低帶來了污染減排效應，這對于實現能源消費結構的優(yōu)化具有重要影響，可以改變我國過去傳統(tǒng)粗放的發(fā)展方式，使“波特效應”得到強化。政府要因地制宜地引入高技術低能耗、附加值高、價值鏈長的現代高端制造業(yè)，便于高端生產性服務業(yè)的有效嵌入，實現服務業(yè)和制造業(yè)集聚的互動，以最大限度地發(fā)揮生產性服務業(yè)集聚對于環(huán)境的正外部性效應。由于大氣污染存在空間上的集聚和溢出效應，有必要根據區(qū)域差異進行全局性規(guī)劃，構建區(qū)域聯防機制，統(tǒng)一規(guī)劃，相互配合，形成控制污染排放的合力。