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    碳排放權(quán)交易是否“加速”降低了碳排放量和碳強(qiáng)度?

    2021-05-07 07:43姬新龍楊釗
    商業(yè)研究 2021年2期
    關(guān)鍵詞:碳排放

    姬新龍 楊釗

    內(nèi)容提要:作為應(yīng)對(duì)氣候變化的一種經(jīng)濟(jì)手段,我國的碳交易即將從“試點(diǎn)”走向“全國”,“十四五”時(shí)期不僅是全面碳交易時(shí)代更是碳減排的關(guān)鍵階段。為了更好發(fā)揮全國性碳排放權(quán)交易市場的減排作用,本文以六個(gè)試點(diǎn)碳交易市場及其政策運(yùn)行為“經(jīng)驗(yàn)”,基于2000至2017年的省級(jí)面板數(shù)據(jù),使用動(dòng)態(tài)DID和PSM-DID模型對(duì)其實(shí)際減排效果進(jìn)行對(duì)比實(shí)證。結(jié)果發(fā)現(xiàn):(1)我國當(dāng)前碳排放總量與人均量呈地域分布差異的特征,碳排放量的平均水平也呈明顯的上升趨勢,碳排放量和碳強(qiáng)度在試點(diǎn)和非試點(diǎn)地區(qū)呈兩極分化之勢;(2)碳交易政策的實(shí)施有顯著的碳排放抑制作用,能夠“加速”降低碳排放量和碳強(qiáng)度,且減排效果逐年增加沒有時(shí)滯性;(3)與非試點(diǎn)地區(qū)相比,碳交易很大程度上加強(qiáng)了試點(diǎn)地區(qū)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的動(dòng)力和政府環(huán)境規(guī)制的力度?;谏鲜觥霸圏c(diǎn)”地區(qū)的經(jīng)驗(yàn),碳排放權(quán)交易全國推廣后的一至四年將是發(fā)揮減排作用的關(guān)鍵階段,各省區(qū)要確保政策有效落地,全面公開減排信息,因地制宜地優(yōu)化碳交易配套制度體系。

    關(guān)鍵詞:碳交易政策;PSM-DID模型;碳排放;減排差異

    中圖分類號(hào):F8314文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1001-148X(2021)02-0046-10

    收稿日期:2020-11-18

    作者簡介:姬新龍(1982-),男,河南南陽人,蘭州財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院副教授,管理學(xué)博士,研究方向:金融投資、綠色金融;楊釗(1995-),男,河北衡水人,蘭州財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院碩士研究生,研究方向:綠色金融、金融生態(tài)。

    基金項(xiàng)目:甘肅省科技計(jì)劃軟科學(xué)專項(xiàng)項(xiàng)目,項(xiàng)目編號(hào):20CX9ZA049;蘭州財(cái)經(jīng)大學(xué)綠色金融創(chuàng)新研究團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目,項(xiàng)目編號(hào):2020CXTD09;黑龍江省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目,項(xiàng)目編號(hào):19JYB026。

    一、問題的提出

    為了控制碳排放并實(shí)現(xiàn)碳減排目標(biāo),多年來我國各級(jí)政府及管理部門相繼出臺(tái)了一系列促進(jìn)碳減排的政策及措施,包括去產(chǎn)能、節(jié)能減排以及碳排放權(quán)交易、綠色信貸等。其中影響最大和波及范圍較廣的是2011年國家發(fā)改委批準(zhǔn)的在北京、上海、天津、重慶、湖北、廣東和深圳試點(diǎn)的碳交易試點(diǎn)項(xiàng)目,雖然這七個(gè)試點(diǎn)地區(qū)的碳排放權(quán)交易市場在兩年后的2013年底才先后開始正式運(yùn)行,但截至2020年8月,這些地區(qū)的碳配額累計(jì)交易總量已經(jīng)達(dá)到406億噸,交易金額超過90億元。碳排放權(quán)交易作為應(yīng)對(duì)氣候變化、支持環(huán)境改善、節(jié)約利用各類生產(chǎn)資源、服務(wù)社會(huì)經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展的重要市場化舉措,是市場機(jī)制與綠色低碳理念最緊密結(jié)合的政策機(jī)制之一。發(fā)達(dá)國家的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)已經(jīng)表明,完善的碳排放權(quán)交易機(jī)制和政策體系設(shè)計(jì)可以有效地減少碳排放和碳強(qiáng)度。

    為了盡快落實(shí)二氧化碳排放達(dá)峰目標(biāo)以及2060年“碳中和”愿景目標(biāo),2020年11月,生態(tài)環(huán)境部發(fā)布《全國碳排放權(quán)交易管理辦法(試行)》和《全國碳排放權(quán)登記交易結(jié)算管理辦法(試行)》兩份征求意見稿,預(yù)示我國碳交易市場建設(shè)和發(fā)展將從“試點(diǎn)”走向“全國”,“十四五”時(shí)期不僅是全面碳交易時(shí)代更是碳減排的關(guān)鍵階段。2011年的碳排放權(quán)試點(diǎn)地區(qū)交易政策的執(zhí)行已經(jīng)對(duì)我國碳減排目標(biāo)的達(dá)成產(chǎn)生了重要的階段性影響,但積累經(jīng)驗(yàn)的同時(shí),“試點(diǎn)”市場與“全國”市場還是存在很大區(qū)別。而且作為重要的發(fā)展中國家,我國的碳排放在近期還會(huì)繼續(xù)增長,碳交易市場建設(shè)和政策體系設(shè)計(jì)必然是一個(gè)長期復(fù)雜的系統(tǒng)工程,包括如何保持政策的快速落地并穩(wěn)健執(zhí)行,如何形成良好的價(jià)格交易傳導(dǎo)機(jī)制,如何激勵(lì)企業(yè)等市場主體進(jìn)行內(nèi)在的綠色技術(shù)改進(jìn)和創(chuàng)新等,這些問題都值得我們深入思考。此外,經(jīng)過近十年的碳交易“試點(diǎn)”,目前我國整體的碳減排基本特征表現(xiàn)如何,碳交易真的加速降低了二氧化碳排放量和碳強(qiáng)度?與非試點(diǎn)地區(qū)相比,不同試點(diǎn)地區(qū)的機(jī)制政策差異是否也影響了該地區(qū)的綠色技術(shù)改進(jìn)?即將全國推廣的碳排放權(quán)交易政策該如何制定才能更好發(fā)揮其減少碳排放和促進(jìn)經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型的作用?這些問題需要我們?nèi)娴剡M(jìn)行數(shù)據(jù)梳理和實(shí)證分析驗(yàn)證。基于此,本文考慮以碳排放權(quán)交易對(duì)試點(diǎn)地區(qū)年度減排效果對(duì)比為切入點(diǎn),以二氧化碳排放量的減少與二氧化碳強(qiáng)度的降低為重要指標(biāo)來探究政策設(shè)計(jì)對(duì)碳減排的作用傳導(dǎo)機(jī)制,以期為全國碳排放權(quán)交易市場的建設(shè)推進(jìn)及不同地區(qū)碳交易支持政策的制定提出有益的建議。

    當(dāng)前國內(nèi)外有關(guān)碳排放權(quán)交易的試點(diǎn)政策有效性研究文獻(xiàn)較多,主要是從碳排放權(quán)交易對(duì)二氧化碳排放量、碳強(qiáng)度以及發(fā)揮減排作用的機(jī)制等單一視角來說明碳交易的最終效果,大多文獻(xiàn)所得檢驗(yàn)結(jié)論也基本一致,碳交易的存在確實(shí)能夠有效降低碳減排。但深入分析文獻(xiàn),發(fā)現(xiàn)較少有從政策時(shí)滯視角進(jìn)行年度減排效果的分析,也缺乏對(duì)我國現(xiàn)階段碳排放整體特征的梳理,實(shí)證分析方法中,也較少考慮試點(diǎn)政策的動(dòng)態(tài)減排效應(yīng),尤其是選擇試點(diǎn)地區(qū)時(shí)可能出現(xiàn)的非隨機(jī)性。因此,本文在研究視角上將偏重于試點(diǎn)地區(qū)的年度減排差異分析,實(shí)證檢驗(yàn)方法上也將綜合運(yùn)用動(dòng)態(tài)DID和PSM-DID方法,對(duì)碳排放權(quán)交易的動(dòng)態(tài)減排效應(yīng)進(jìn)行測度,同時(shí)解決模型構(gòu)建時(shí)出現(xiàn)的內(nèi)生性問題,以及選擇試點(diǎn)地區(qū)時(shí)出現(xiàn)的非隨機(jī)性。其他貢獻(xiàn)性工作還包括:全面搜集數(shù)據(jù)并對(duì)比梳理碳交易試點(diǎn)政策之后我國碳排放現(xiàn)狀及基本特征,與此同時(shí),分樣本地估計(jì)試點(diǎn)地區(qū)與非試點(diǎn)地區(qū)二氧化碳排放量和碳強(qiáng)度隨時(shí)間變化的趨勢。

    二、碳排放測度方法、數(shù)據(jù)來源與基本特征

    (一)碳排放測度與數(shù)據(jù)搜集

    本文測度CO2排放量、名義CO2強(qiáng)度和實(shí)際CO2強(qiáng)度的方法是根據(jù)政府間氣候變化專門委員會(huì)(2006)給出的方法,通過能源消耗,平均發(fā)熱量和碳排放系數(shù)來計(jì)算每個(gè)地區(qū)與能源有關(guān)的CO2排放量(CE),即:

    其中,下標(biāo)n代表省級(jí)行政區(qū),下標(biāo)i代表各種化石燃料,t是時(shí)間,單位為年。CEtni是第t年基于燃料類型i的第n個(gè)地區(qū)的CO2排放量(十萬噸)。ECtni是第t年基于燃料類型i的第n個(gè)區(qū)域的總能耗。293Esi表示第i種燃料的平均熱值,常數(shù)293是煤當(dāng)量的平均發(fā)熱量。Esi是第i種燃料的換算系數(shù),換算為煤當(dāng)量。EFi代表IPCC指定的第i種燃料的CO2排放系數(shù)。ECtni的年度數(shù)據(jù)來自《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》。因此,時(shí)間t內(nèi)所有區(qū)域的總CO2排放量為CEt=∑CEtn。每項(xiàng)產(chǎn)出的二氧化碳排放量測量的二氧化碳強(qiáng)度如下:

    其中NCItn和RCItn表示第t年第n個(gè)區(qū)域的名義CO2強(qiáng)度和實(shí)際CO2強(qiáng)度,NGDPtn和RGDPtn代表第t年第n個(gè)地區(qū)的名義GDP和實(shí)際GDP,且年名義GDP數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》,年實(shí)際GDP數(shù)據(jù)以2000年各省份(地區(qū))名義GDP為基期計(jì)算得出。

    由于缺乏有關(guān)西藏的數(shù)據(jù),本文收集了除西藏以外的2000—2017年我國大陸其余每個(gè)省級(jí)行政區(qū)域內(nèi)的相關(guān)數(shù)據(jù)作為研究樣本,全部數(shù)據(jù)均來自歷年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》。

    (二)碳排放基本特征

    圖1、圖2顯示的是2000-2018年我國二氧化碳排放量與二氧化碳強(qiáng)度的變化情況,其中二氧化碳排放總量從2000年的3405億噸上升到2018年的107億噸,增長314倍,名義二氧化碳強(qiáng)度從2000年的萬元國內(nèi)生產(chǎn)總值340噸減少到2018年的116噸,年均減少0118噸,呈逐年下降趨勢。實(shí)際二氧化碳強(qiáng)度(以2000年為基期折算)從2000年的萬元國內(nèi)生產(chǎn)總值340噸減少到2018年的220噸,共減少120噸,年均減少0063噸,也呈逐年下降趨勢??偟膩砜?,我國二氧化碳排放量雖然呈逐年上升趨勢,但隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新常態(tài),產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的不斷優(yōu)化,碳強(qiáng)度在朝著經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的方向逐步推進(jìn)。

    另一方面,我國人均二氧化碳排放量也呈上升趨勢,但不同省份人均二氧化碳排放量表現(xiàn)出明顯的地域性特點(diǎn)。表1展示了2000—2017年我國30個(gè)省份人均二氧化碳排放量情況,由于篇幅所限,文中省略了2001—2004年、2006—2009年、2011—2015年的具體數(shù)據(jù),從中可以清晰地看到二氧化碳排放量的地域性特點(diǎn)。從碳排放總量來看,東部省份基本上高于西部省份;從人均排放量來看,西部省份又總體高于東部省份,呈現(xiàn)出總量與人均量地域分布不同的特征。此外,全國二氧化碳排放量平均水平也呈明顯的上升趨勢,2000年我國人均二氧化碳排放量達(dá)269噸,到2018年已經(jīng)增加到了764噸,持續(xù)上升特征顯著。當(dāng)衡量人均二氧化碳排放量離散程度時(shí),我們可以看到標(biāo)準(zhǔn)差由2000年的176噸增加到2017年的629噸,而變異系數(shù)由2000年的056增加到2017年的070,這兩項(xiàng)系數(shù)隨著年份的增加都表明我國不同地區(qū)之間人均二氧化碳排放量的差異性在增強(qiáng),不同省份之間的差距在拉大。其中,人均二氧化碳排放量出現(xiàn)明顯下降趨勢的地區(qū)是北京市,由2000年的532噸下降至2017年的397噸,碳減排成效顯著;人均二氧化碳排放量出現(xiàn)明顯上升趨勢的地區(qū)是內(nèi)蒙古、寧夏與新疆,分別由2000年的523噸、530噸和388噸增加到2017年的2782噸、2900噸和1832噸,且未來幾年上升壓力依然很大。

    在分析了全國碳排放總體情況和不同地區(qū)的差異程度后,本文又選擇了三個(gè)碳排放權(quán)交易試點(diǎn)地區(qū)北京、上海、廣東和三個(gè)非試點(diǎn)地區(qū)江蘇、山西、河北來研究CO2排放量和名義CO2強(qiáng)度的對(duì)比變化趨勢。在表2中,列出了六個(gè)地區(qū)自2000年以來CO2排放量和名義CO2強(qiáng)度的最小值和最大值,從中可以看出,三個(gè)試點(diǎn)地區(qū)的最低二氧化碳排放量出現(xiàn)在2000年,北京與上海的最高二氧化碳排放量分別出現(xiàn)在2010年和2013年,而廣東的最高二氧化碳排放量出現(xiàn)在2017年,表明碳排放權(quán)交易試點(diǎn)政策自2011年公布試點(diǎn)地區(qū)名單后基本有效降低了這些地區(qū)的二氧化碳排放量;三個(gè)試點(diǎn)地區(qū)名義CO2強(qiáng)度的最大值出現(xiàn)在2000年,最小值出現(xiàn)在2017年,表明三個(gè)試點(diǎn)地區(qū)的碳排放強(qiáng)度呈逐年下降趨勢。三個(gè)非試點(diǎn)地區(qū)的最低二氧化碳排放量出現(xiàn)在2000年,江蘇與山西的最高二氧化碳排放量出現(xiàn)在2017年,而河北的最高二氧化碳排放量出現(xiàn)在2016年,表明非試點(diǎn)地區(qū)與試點(diǎn)地區(qū)相比二氧化碳排放量增長趨勢十分明顯。

    三、實(shí)證模型方法與變量設(shè)定

    碳排放權(quán)交易試點(diǎn)地區(qū)包括四個(gè)城市(北京,重慶,上海和天津),兩個(gè)?。◤V東和湖北)以及深圳經(jīng)濟(jì)特區(qū),但由于缺乏深圳的單獨(dú)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),因此我們實(shí)證檢驗(yàn)時(shí)將深圳從試點(diǎn)地區(qū)中剔除,再對(duì)納入試點(diǎn)的行政區(qū)域命名為“試點(diǎn)地區(qū)”,其他行政區(qū)域則命名為“非試點(diǎn)地區(qū)”。由于六個(gè)地區(qū)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面較為特殊,選擇似乎并不是隨機(jī)的,因此在估計(jì)過程中可能會(huì)存在選擇偏差,為了減少這種偏差,我們借鑒Wang等(2019)[1]的做法,使用具有控制變量的基本DID模型和PSM-DID模型來估計(jì)并對(duì)比試點(diǎn)和非試點(diǎn)地區(qū)的碳排放量與碳強(qiáng)度影響,進(jìn)而評(píng)估碳排放權(quán)交易政策有效性。

    (一)雙重差分方法(DID)

    首先,使用雙重差分(DID)法進(jìn)行準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)設(shè)置,該法可以識(shí)別因果關(guān)系[2],如式(4)所示,可以估計(jì)碳交易試點(diǎn)政策對(duì)減少碳排放的作用:

    其中,Yit表示在第t年給定省份i的CO2排放量和強(qiáng)度。Treatment是地區(qū)虛擬變量,用來區(qū)分受碳排放權(quán)交易試點(diǎn)政策影響地區(qū)與不受碳排放權(quán)交易試點(diǎn)政策影響地區(qū),試點(diǎn)省份(地區(qū))取1,非試點(diǎn)省份(地區(qū))取0。Post是時(shí)間虛擬變量,用于確定日期t是否在碳排放權(quán)交易試點(diǎn)政策實(shí)施之后,2013年之前(不包括2013年)為0,2013年之后為1。Treatmenti*Postt是地區(qū)時(shí)間交互虛擬變量,為本文的核心解釋變量,如果試點(diǎn)省份(地區(qū))i在碳排放權(quán)交易試點(diǎn)政策實(shí)施年份2013之后受到影響,取1,否則取0。因此,關(guān)鍵參數(shù)β3估計(jì)碳排放權(quán)交易試點(diǎn)政策對(duì)因變量Yit的影響??刂谱兞坑肵it表示,γi表示變量隨地區(qū)變化的固定效應(yīng)(例如省份、地區(qū)等),δt表示變量隨時(shí)間變化的固定效應(yīng)(例如年份等),εit表示誤差項(xiàng)。本文以對(duì)數(shù)形式設(shè)定模型,以相對(duì)變化來解釋估計(jì)量。

    其次,在式(4)的基礎(chǔ)上,本文再借鑒黃志平(2018)的做法,在DID中引入動(dòng)態(tài)效應(yīng),以測算出從碳排放權(quán)交易試點(diǎn)政策開始實(shí)施起每年對(duì)環(huán)境的凈影響,見式(5):

    lnYit=β0+β1Treatmenti+β2Postt+∑βkTreatmenti*Postkt+∑β4Xit+γi+δt+εit(5)

    其中,Treatmenti*Postkt是試點(diǎn)省份(地區(qū))啟動(dòng)碳排放權(quán)交易試點(diǎn)政策后第k年的年份虛擬變量。由于試點(diǎn)碳排放權(quán)交易市場于2013年正式啟動(dòng),因此2013年被包括在政策執(zhí)行期。那么在2014年時(shí)k=1,變量Post12014=1,Treatment試點(diǎn)地區(qū)*Post12014=1,接下來的2015年、2016年、2017年依此類推。

    (二)傾向得分匹配雙重差分方法(PSM-DID)

    傾向得分匹配法基于先進(jìn)技術(shù)(變量的“p評(píng)分”),用預(yù)測概率的相似性來平衡處理組和對(duì)照組之間觀察到的協(xié)變量分布。匹配方法的主要特點(diǎn)是創(chuàng)建隨機(jī)實(shí)驗(yàn)的條件,以便像在受控實(shí)驗(yàn)中那樣評(píng)估因果關(guān)系。

    將雙重差分方法與傾向得分匹配法結(jié)合使用對(duì)本文的研究至關(guān)重要,因?yàn)樵谠u(píng)估試點(diǎn)省份(地區(qū))關(guān)于碳排放權(quán)交易政策對(duì)二氧化碳排放量與強(qiáng)度的作用時(shí),必須考慮該省份被選為試點(diǎn)地區(qū)的人為主觀性問題。本文將X(文中所選取的控制變量)作為協(xié)變量,并根據(jù)如式(6)所示的傾向得分定義與試點(diǎn)省份特征相似的非試點(diǎn)省份[3]。在利用傾向得分匹配方法解決了試點(diǎn)地區(qū)選擇的非隨機(jī)問題后,我們就可以再次利用雙重差分法比較試點(diǎn)政策地區(qū)和非試點(diǎn)政策地區(qū)的二氧化碳排放量和強(qiáng)度(即政策實(shí)施地區(qū)和政策未實(shí)施地區(qū))。

    pi=pXi=ProbTi=1Xi(6)

    (三)變量設(shè)定

    前文已經(jīng)指出Treatmenti*Postt是地區(qū)時(shí)間交互虛擬變量,是本文的核心解釋變量,被解釋變量則為CO2排放量、名義CO2排放強(qiáng)度和實(shí)際CO2排放強(qiáng)度。為了檢驗(yàn)碳交易機(jī)制或優(yōu)惠政策的存在是否影響了企業(yè)的綠色技術(shù)改進(jìn)和產(chǎn)業(yè)的結(jié)構(gòu)升級(jí)等,本文將嚴(yán)格控制變量的選取,這也是本研究的另一個(gè)重要工作。具體控制變量為:外商直接投資(FDIit),即以人民幣計(jì)價(jià)的實(shí)際利用外商直接投資額衡量;技術(shù)進(jìn)步(TEit),即通過最能反映技術(shù)水平的規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)專利申請數(shù)量來衡量;經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(Pngdpit和Prgdpit),以人均名義GDP和人均實(shí)際GDP衡量;環(huán)境支持工作量(ENVIit,通過地區(qū)環(huán)境污染治理投資額來衡量,以上控制變量均取對(duì)數(shù)化處理。選取該四個(gè)控制變量的具體原因如下:

    外商直接投資(FDIit):全球化導(dǎo)致各國經(jīng)濟(jì)增長對(duì)外商直接投資的依賴性增加,外商直接投資可能通過兩個(gè)渠道促進(jìn)二氧化碳排放量與經(jīng)濟(jì)績效之間的聯(lián)系。首先,外商直接投資可能導(dǎo)致國民生產(chǎn)總值的增加,但可能帶來更多的工業(yè)污染和環(huán)境退化,因此與人均二氧化碳排放量呈正相關(guān)。Acharyya(2009)[4]、宋德勇等(2011)[5]在他們的研究中發(fā)現(xiàn),盡管外商直接投資可以促進(jìn)更好的經(jīng)濟(jì)增長,但它可能導(dǎo)致更多的工業(yè)污染和環(huán)境退化。此外,為了降低環(huán)境控制成本,污染行業(yè)和企業(yè)傾向于轉(zhuǎn)移到環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)相對(duì)較低的欠發(fā)達(dá)地區(qū),并將這些地區(qū)變成污染貧民窟。其次,由于外商直接投資可能會(huì)促使企業(yè)使用更高效的生產(chǎn)技術(shù),從而導(dǎo)致人均二氧化碳排放量減少。List和Co(2000)[6]、Stretesky和Lynch(2009)[7]、劉華軍等(2011)[8]在他們的研究中發(fā)現(xiàn),外商直接投資的流入由于提高了能源效率而使環(huán)境質(zhì)量改善。

    技術(shù)進(jìn)步(TEit):技術(shù)進(jìn)步也是提高碳排放效率和實(shí)現(xiàn)減排目標(biāo)的重要途徑,但是,現(xiàn)有研究認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步并不一定有助于減少能源消耗和二氧化碳排放,原因是技術(shù)進(jìn)步可能并不總是朝著節(jié)能或碳減排的方向發(fā)展,其可能導(dǎo)致使用更多的化石能源(這將導(dǎo)致更多的排放)來代替勞動(dòng)力和生產(chǎn)活動(dòng)中的資本投資。眾多研究從不同角度證明了技術(shù)進(jìn)步與碳排放量可能存在如下幾種關(guān)系。首先,技術(shù)進(jìn)步是二氧化碳減排的主要因素和驅(qū)動(dòng)力。Ang(2009)[9]、何小鋼等(2012)[10]、胡中應(yīng)(2018)[11]在他們的研究中發(fā)現(xiàn),技術(shù)進(jìn)步與二氧化碳排放量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。其次,由于存在回彈效應(yīng)(RE),技術(shù)進(jìn)步對(duì)節(jié)能和碳排放的影響尚不確定。Sorrell和Dimitropoulos(2008)[12]在他們的研究中發(fā)現(xiàn),回彈效應(yīng)的存在,使技術(shù)進(jìn)步對(duì)碳排放的影響變得復(fù)雜。

    經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(Pngdpit/Prgdpit):近年來經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與碳排放之間的關(guān)系已被廣泛討論,并且大量研究表明,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)中國的碳排放具有顯著影響[13-14]。但是一些研究也表明,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與碳排放之間沒有顯著的相關(guān)性[15-16]。環(huán)境庫茲涅茨曲線(EKC)假說認(rèn)為隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人均收入的增加,環(huán)境質(zhì)量可能會(huì)經(jīng)歷倒U形的轉(zhuǎn)化過程,即先步入漸進(jìn)的惡化過程,然后逐漸改善。

    環(huán)境支持工作量(ENVIit):為了實(shí)現(xiàn)低碳經(jīng)濟(jì),政府需要出臺(tái)環(huán)境法規(guī)和環(huán)境政策進(jìn)行監(jiān)管,并且加大地區(qū)環(huán)境污染治理投資程度。Blackman等(2006)[17]研究發(fā)現(xiàn)環(huán)境支持工作對(duì)環(huán)境問題有顯著影響。張紅鳳等(2009)[18]指出,面對(duì)環(huán)境保護(hù)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的困境,環(huán)境支持工作對(duì)于實(shí)現(xiàn)社會(huì)福利最大化目標(biāo)至關(guān)重要。

    上述所有控制變量和被解釋變量在對(duì)數(shù)化處理之后都是平穩(wěn)的,可以通過Levin、Lin和Chu(LLC)以及Phillips-PerronFisher檢驗(yàn),表3列出了每個(gè)變量描述性統(tǒng)計(jì)信息。

    四、碳交易試點(diǎn)政策減排效應(yīng)分析

    (一)雙重差分法平行趨勢假設(shè)檢驗(yàn)

    在應(yīng)用雙重差分方法進(jìn)行實(shí)證研究之前,需要檢驗(yàn)被解釋變量(本文中的CO2排放量,名義CO2強(qiáng)度和實(shí)際CO2強(qiáng)度)在試點(diǎn)省份和非試點(diǎn)省份兩個(gè)組別之中的平均值是否于政策實(shí)施之前(即2013年之前)有共同的變化趨勢,基于此,做出圖3、圖4、圖5三張折線圖。

    (二)碳交易試點(diǎn)政策減排平均效應(yīng)估計(jì)結(jié)果

    表4分析了碳排放權(quán)交易試點(diǎn)政策對(duì)CO2排放量和名義與實(shí)際CO2強(qiáng)度的減排作用。如表4所示,第1列和第2列報(bào)告了以CE作為因變量的模型。第1列采用人均名義GDP代表經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,而第2列采用人均實(shí)際GDP代表經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,在這兩個(gè)回歸中,碳排放權(quán)交易試點(diǎn)政策效應(yīng)前的系數(shù)顯著為負(fù),這表明碳排放權(quán)交易政策對(duì)減少試點(diǎn)地區(qū)CO2排放量的增長有顯著作用。第3列和第4列報(bào)告了以NCI作為因變量的模型,第3列簡化了條件,沒有加入控制變量,第4列包括控制變量,并使用人均名義GDP代表經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,在這兩個(gè)回歸中,碳排放權(quán)交易試點(diǎn)政策效應(yīng)前的系數(shù)為負(fù)且顯著。第3列的結(jié)果表明,碳排放權(quán)交易試點(diǎn)政策會(huì)在1%的顯著性水平下使名義碳強(qiáng)度降低285%。在考慮到控制變量后,如第4列所示,碳排放權(quán)交易試點(diǎn)政策會(huì)在1%的顯著性水平下使名義碳強(qiáng)度降低約292%。第5列和第6列報(bào)告了以RCI作為因變量的模型,第5列不包括控制變量,第6列采用人均實(shí)際GDP來控制經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)實(shí)際碳排放強(qiáng)度的影響,在這兩個(gè)回歸中,碳排放權(quán)交易試點(diǎn)政策效應(yīng)前的系數(shù)為負(fù)且顯著。第5列的結(jié)果表明,碳排放權(quán)交易試點(diǎn)政策會(huì)在1%的顯著性水平下使實(shí)際碳強(qiáng)度降低303%。在考慮到控制變量后,如第6列所示,碳排放權(quán)交易試點(diǎn)政策效應(yīng)的估計(jì)結(jié)果較小:會(huì)在1%的顯著性水平下使實(shí)際碳強(qiáng)度降低約273%。因此,碳排放權(quán)交易試點(diǎn)政策會(huì)大大降低二氧化碳排放量和碳強(qiáng)度。

    控制變量中,外商直接投資對(duì)地區(qū)二氧化碳排放量與碳強(qiáng)度的影響均為負(fù)向,但并不顯著,可能的原因是我國雖然經(jīng)歷了一定程度的經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型,外商直接投資開始有引導(dǎo)地投入技術(shù)密集型行業(yè),但時(shí)間較短、資金量有待繼續(xù)增加,外商直接投資對(duì)二氧化碳排放量與碳強(qiáng)度的負(fù)向影響還沒有顯著地凸顯出來;技術(shù)進(jìn)步對(duì)地區(qū)二氧化碳排放量與碳強(qiáng)度的影響均為負(fù)向,但并不顯著,表明政府還需加大對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的扶持,引導(dǎo)企業(yè)將資金較多地投入到低碳技術(shù)研發(fā);經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)地區(qū)二氧化碳排放量有顯著的正向作用,根據(jù)環(huán)境庫茲涅茨曲線,人均GDP與碳排放量之間存在倒“U”型曲線關(guān)系,中國目前還處于倒“U”型曲線的前半段(即上升階段)(王鋒等,2017)。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)地區(qū)碳強(qiáng)度的影響為負(fù)向,但并不顯著,可能的原因是二氧化碳強(qiáng)度的計(jì)算公式里就包含地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,當(dāng)?shù)貐^(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高時(shí),較易導(dǎo)致充當(dāng)分母的地區(qū)名義GDP與實(shí)際GDP拉低地區(qū)的碳強(qiáng)度;環(huán)境支持工作量對(duì)地區(qū)二氧化碳排放量與碳強(qiáng)度的影響均為正向,但并不顯著,可能的原因是政府在治理環(huán)境污染時(shí)效率低下,并且擠出了部分私人資金對(duì)于環(huán)保產(chǎn)業(yè)的投資,導(dǎo)致效果大打折扣。

    (三)碳交易試點(diǎn)政策減排平均效應(yīng)估計(jì)結(jié)果穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    為了檢驗(yàn)雙重差分方法估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性,本文用工業(yè)污染治理完成投資額代替環(huán)境污染治理投資額來衡量環(huán)境支持工作量并重復(fù)表4中的估計(jì)過程,表5展示了結(jié)果。碳排放權(quán)交易政策仍然對(duì)試點(diǎn)地區(qū)二氧化碳排放量和碳強(qiáng)度有顯著的負(fù)向影響,所有控制變量的估計(jì)結(jié)果也與表4基本一致,通過穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

    (四)碳交易試點(diǎn)政策減排動(dòng)態(tài)效應(yīng)估計(jì)結(jié)果

    在用雙重差分模型分析了碳排放權(quán)交易試點(diǎn)政策減排的平均效應(yīng)之后,本文基于式(5)又測度了從碳排放權(quán)交易試點(diǎn)政策開始實(shí)施起每年對(duì)環(huán)境的凈影響,估計(jì)結(jié)果如表6所示。第1列和第2列報(bào)告了以CE作為因變量的模型。第1列采用人均名義GDP代表經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,而第2列采用人均實(shí)際GDP代表經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。在這兩個(gè)回歸中,碳排放權(quán)交易試點(diǎn)政策實(shí)施后的一至四年的凈影響前的系數(shù)都顯著為負(fù),這表明碳排放權(quán)交易試點(diǎn)政策在實(shí)施后的一至四年內(nèi)對(duì)減少CO2排放量的增長有顯著作用,且政策效果沒有時(shí)滯性。第3列報(bào)告了以NCI作為因變量的模型,并使用人均名義GDP代表經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。在這個(gè)回歸中,碳排放權(quán)交易試點(diǎn)政策實(shí)施后的一至四年的凈影響前的系數(shù)都顯著為負(fù)。第3列的結(jié)果表明,碳排放權(quán)交易試點(diǎn)政策實(shí)施后的第一年會(huì)在1%的顯著性水平下使名義碳強(qiáng)度降低237%;實(shí)施后的第二年會(huì)在1%的顯著性水平下使名義碳強(qiáng)度降低25%;實(shí)施后的第三年會(huì)在1%的顯著性水平下使名義碳強(qiáng)度降低306%;實(shí)施后的第四年會(huì)在1%的顯著性水平下使名義碳強(qiáng)度降低332%,政策效果不斷加強(qiáng)且沒有時(shí)滯性。第4列報(bào)告了以RCI作為因變量的模型,并使用人均實(shí)際GDP代表經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。在這個(gè)回歸中,碳排放權(quán)交易試點(diǎn)政策實(shí)施后的一至四年的凈影響前的系數(shù)都顯著為負(fù)。第4列的結(jié)果表明,碳排放權(quán)交易試點(diǎn)政策實(shí)施后的第一年會(huì)在1%的顯著性水平下使實(shí)際碳強(qiáng)度降低243%;實(shí)施后的第二年會(huì)在1%的顯著性水平下使實(shí)際碳強(qiáng)度降低23%;實(shí)施后的第三年會(huì)在1%的顯著性水平下使實(shí)際碳強(qiáng)度降低263%;實(shí)施后的第四年會(huì)在1%的顯著性水平下使實(shí)際碳強(qiáng)度降低286%。因此,碳排放權(quán)交易政策在實(shí)施后的一至四年大大降低了試點(diǎn)地區(qū)的碳排放量和碳強(qiáng)度,每年的政策效果持續(xù)且沒有時(shí)滯性。

    (五)基于PSM-DID法的碳交易試點(diǎn)政策減排平均效應(yīng)估計(jì)結(jié)果

    本文使用PSM-DID法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn),以避免估計(jì)過程中的選擇偏差,估計(jì)結(jié)果顯示在表7中。碳排放權(quán)交易試點(diǎn)政策效果的系數(shù)在以CE、NCI和RCI為因變量的回歸方程中也顯著為負(fù),我們發(fā)現(xiàn)所有估計(jì)的結(jié)果都是一致的。

    (六)分樣本估計(jì)結(jié)果

    為了對(duì)比分析試點(diǎn)地區(qū)與非試點(diǎn)地區(qū)二氧化碳排放量和碳強(qiáng)度隨時(shí)間變化的趨勢,本文進(jìn)行了分樣本研究。如表8所示,無論被解釋變量為二氧化碳排放量或碳強(qiáng)度,試點(diǎn)地區(qū)和非試點(diǎn)地區(qū)時(shí)間虛擬變量的系數(shù)都顯著為負(fù),但試點(diǎn)地區(qū)時(shí)間虛擬變量系數(shù)的絕對(duì)值明顯大于非試點(diǎn)地區(qū)。這表明,碳排放權(quán)交易試點(diǎn)政策啟動(dòng)后,大大加快了試點(diǎn)地區(qū)二氧化碳排放量和碳強(qiáng)度的下降速度。控制變量中,外商直接投資對(duì)非試點(diǎn)地區(qū)碳排放的減少作用要優(yōu)于試點(diǎn)地區(qū),可能的原因是非試點(diǎn)地區(qū)相對(duì)于試點(diǎn)地區(qū)來說,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平較低,外商直接投資投入技術(shù)密集型行業(yè)所帶來的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)與能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的碳減排效應(yīng)會(huì)更加凸顯;技術(shù)進(jìn)步對(duì)試點(diǎn)地區(qū)碳排放的減少作用要優(yōu)于非試點(diǎn)地區(qū),表明碳排放權(quán)交易政策實(shí)施后較大激發(fā)了試點(diǎn)地區(qū)企業(yè)技術(shù)研發(fā)的動(dòng)力;環(huán)境支持工作量對(duì)試點(diǎn)地區(qū)碳排放的減少作用要優(yōu)于非試點(diǎn)地區(qū),表明碳排放權(quán)交易政策的實(shí)施也間接加強(qiáng)了政府對(duì)環(huán)境污染治理的力度。因此,所有這些檢驗(yàn)表明,碳排放權(quán)交易試點(diǎn)政策對(duì)二氧化碳減排具有積極的作用,估計(jì)結(jié)果是可靠的。

    五、結(jié)論與啟示

    當(dāng)前,環(huán)境污染、氣候變化和能源安全問題已引起人們的廣泛關(guān)注,以消耗資源和支付高昂的環(huán)境成本的經(jīng)濟(jì)增長模式,與新時(shí)代經(jīng)濟(jì)的綠色與高質(zhì)量發(fā)展已不相匹配。為了更好發(fā)揮即將全國推廣的碳排放權(quán)交易市場的減排作用,盡快實(shí)現(xiàn)我國2030年碳排放峰值以及2060年碳中和的目標(biāo),本文以2011年七個(gè)試點(diǎn)碳交易市場及其政策運(yùn)行為“經(jīng)驗(yàn)”,基于2000至2017年的省級(jí)面板數(shù)據(jù),使用動(dòng)態(tài)DID和PSM-DID模型對(duì)其實(shí)際減排效果進(jìn)行對(duì)比實(shí)證,得出以下結(jié)論:第一,我國當(dāng)前碳排放總量與人均量呈地域分布差異的特征,碳排放量的平均水平也呈明顯的上升趨勢,碳排放和碳強(qiáng)度在試點(diǎn)和非試點(diǎn)地區(qū)呈兩極分化的對(duì)比;第二,碳交易政策帶動(dòng)了試點(diǎn)地區(qū)二氧化碳排放量和碳強(qiáng)度的顯著下降,政策效果逐年增加且沒有時(shí)滯性,尤其是政策推出初期,碳減排呈“加速”下降趨勢;第三,在更換控制變量和使用傾向得分匹配重新挑選對(duì)照組后,碳交易試點(diǎn)政策對(duì)二氧化碳排放量和碳強(qiáng)度的回歸系數(shù)依舊顯著為負(fù),表明雙重差分法的估計(jì)結(jié)果具有穩(wěn)健性;第四,相較于非試點(diǎn)地區(qū),碳排放權(quán)交易政策大大加快了試點(diǎn)地區(qū)二氧化碳排放量和碳強(qiáng)度的下降速度,并激發(fā)與加強(qiáng)了企業(yè)技術(shù)研發(fā)的動(dòng)力和政府治理環(huán)境污染的力度。

    基于上述實(shí)證討論結(jié)論,本文提出以下針對(duì)性建議。第一,全國碳排放權(quán)交易市場應(yīng)盡快推行,并全面納入高耗能行業(yè);第二,碳排放權(quán)交易政策實(shí)施后的一至四年是發(fā)揮減排作用的關(guān)鍵階段,各省市區(qū)要確保政策落地,結(jié)合地區(qū)實(shí)際情況因地制宜地開展碳排放權(quán)交易制度配套體系的建設(shè);第三,可以將外商直接投資與碳排放權(quán)交易政策靈活結(jié)合,引導(dǎo)外商直接投資投入技術(shù)密集型行業(yè),加強(qiáng)技術(shù)水平和生產(chǎn)效率較高的產(chǎn)業(yè)在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)中的主導(dǎo)作用;第四,對(duì)于技術(shù)創(chuàng)新研發(fā)投入巨大的企業(yè),可以使其獲得適當(dāng)?shù)念~外免費(fèi)碳排放配額,進(jìn)一步激發(fā)企業(yè)技術(shù)研發(fā)的動(dòng)力;第五,各省市區(qū)可以根據(jù)自己的經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況確定主要的碳排放來源行業(yè),將這些行業(yè)納入碳排放交易體系中去,從源頭上減少碳排放;第六,對(duì)于高污染企業(yè),可以適當(dāng)減少其碳排放配額或增加其購買碳排放配額的成本,通過市場手段間接強(qiáng)化政府治理環(huán)境污染的力度,優(yōu)化環(huán)境規(guī)制效果;第七,提高企業(yè)對(duì)碳排放權(quán)交易市場的認(rèn)知度和參與度,引導(dǎo)企業(yè)對(duì)碳交易市場的定位由合規(guī)手段向投資手段轉(zhuǎn)變,逐漸增強(qiáng)市場流動(dòng)性。

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    DoesCarbonEmissionsTrading“Accelerate”theReductionofCarbonEmissionsand

    CarbonIntensity?

    JIXin-long,YANGZhao

    (SchoolofFinance,LanzhouUniversityofFinanceandEconomics,Lanzhou730020,China)

    Abstract:Asaneconomicmeanstodealwithclimatechange,China′scarbontradingisabouttomovefrom“pilot”to“national”.The“fourteenthfiveyearplan”periodisnotonlytheeraofcomprehensivecarbontrading,butalsothekeystageofcarbonemissionsreduction.Inordertobetterplaytheroleofnationalcarbonemissionstradingmarket,thispapertakessixpilotcarbontradingmarketsandtheirpolicyoperationasthe“experience”,basedontheprovincialpaneldatafrom2000to2017,usesdynamicdidandPSM-DIDmodeltocomparetheactualemissionsreductioneffect.Theresultsshowthat:(1)thecurrenttotalcarbonemissionsandpercapitaemissionsinChinaaredifferentinregionaldistribution,andtheaveragelevelofcarbonemissionsalsoshowsasignificantupwardtrend,andcarbonemissionsandcarbonintensityarepolarizinginpilotandnonpilotareas;(2)Theimplementationofcarbontradingpolicyhasasignificantinhibitoryeffectoncarbonemissions,can“accelerate”thereductionofcarbonemissionsandcarbonintensity,andtheeffectofemissionsreductionincreasesyearbyyearwithouttimelag;(3)Comparedwiththenonpilotareas,carbontradingtoalargeextentstrengthensthepoweroftechnologicalinnovationofenterprisesandthestrengthofgovernmentenvironmentalregulationinthepilotareas.Basedontheexperienceoftheabove“pilot”areas,onetofouryearsafterthenationalpromotionofcarbonemissionstradingwillbethekeystagetoplaytheroleofemissionsreduction.Allprovincesandregionsshouldensuretheeffectiveimplementationofpolicies,fullydiscloseemissionsreductioninformation,andoptimizethesupportingsystemofcarbontradingaccordingtolocalconditions.

    Keywords:carbontradingpolicy;PSM-DIDmodel;carbonemissions;emissionsreductiondifferences

    (責(zé)任編輯:李江)

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