楊秀汪,李江龍,郭小葉

(1.西安交通大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與金融學(xué)院,陜西 西安 710061;2.西安文理學(xué)院 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,陜西 西安 710065)

綠色低碳發(fā)展理念已成為全球共識(shí),為應(yīng)對(duì)全球氣候變暖,降低二氧化碳等溫室氣體排放,全球區(qū)域性組織及許多國(guó)家都在不斷探索控制碳排放增長(zhǎng)的政策措施。中國(guó)作為負(fù)責(zé)任大國(guó),一直積極推動(dòng)全球碳減排工作。2014年9月中國(guó)發(fā)布的《國(guó)家應(yīng)對(duì)氣候變化規(guī)劃(2014—2020年)》提出到2020年碳強(qiáng)度較2005年下降40%～45%的規(guī)劃目標(biāo),于2015年《巴黎協(xié)定》提出2030年碳強(qiáng)度將比2005年下降60%～65%。2020年9月22日國(guó)家主席習(xí)近平在第七十五屆聯(lián)合國(guó)大會(huì)上提出中國(guó)將力爭(zhēng)在2030年前碳排放達(dá)到峰值,并爭(zhēng)取2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和。這對(duì)中國(guó)未來(lái)碳減排目標(biāo)和工作提出了更高要求。

減少碳排放的政策主要分為兩類,一類是政府基于行政命令干預(yù)碳排放的環(huán)境規(guī)制手段,另一類則是基于市場(chǎng)行為的碳稅和碳排放權(quán)交易措施。碳排放權(quán)交易(簡(jiǎn)稱“碳交易”)作為最主要的市場(chǎng)激勵(lì)型措施在歐美國(guó)家已得到廣泛應(yīng)用[1],例如歐盟碳排放權(quán)交易計(jì)劃和美國(guó)區(qū)域溫室氣體減排行動(dòng)等。中國(guó)自2013年陸續(xù)啟動(dòng)北京、上海、天津、重慶、湖北、廣東、深圳等七個(gè)碳排放權(quán)交易試點(diǎn)市場(chǎng)。黨的十八屆三中全會(huì)提出“使市場(chǎng)在資源配置中起決定性作用”的重大理論創(chuàng)新,不斷深化市場(chǎng)化體制改革,而碳排放權(quán)交易制度將這一理念貫徹于環(huán)境政策機(jī)制設(shè)計(jì)之中。

截至2020年9月末,中國(guó)七個(gè)碳交易試點(diǎn)市場(chǎng)共納入排放企業(yè)和單位超過(guò)2 900家,排放企業(yè)和單位分配的碳排放配額總量約12億噸,二級(jí)市場(chǎng)配額累計(jì)成交量為30 186萬(wàn)噸,累計(jì)成交額65.73億元,市場(chǎng)交易逐年增長(zhǎng)(如表1)。中國(guó)碳交易試點(diǎn)市場(chǎng)已運(yùn)行多年,碳交易試點(diǎn)政策是否促進(jìn)了試點(diǎn)省份二氧化碳排放減少,碳交易試點(diǎn)政策若具有減排效應(yīng),其碳減排效應(yīng)如何實(shí)現(xiàn),以及碳減排效應(yīng)有多大,這是本文關(guān)注的重點(diǎn)。

表1 截至2020年9月末中國(guó)碳交易試點(diǎn)市場(chǎng)碳交易情況(二級(jí)市場(chǎng))

一、文獻(xiàn)回顧

國(guó)外對(duì)碳交易市場(chǎng)的研究伴隨著碳交易市場(chǎng)的建立而興起,但對(duì)碳排放交易市場(chǎng)的碳減排效應(yīng)結(jié)論并非完全一致。Stern[2]認(rèn)為相比碳稅等其他機(jī)制,碳排放權(quán)機(jī)制具有更強(qiáng)的激勵(lì)效應(yīng)。Keohane[3]的研究也證明了在總量限額碳交易模式下,無(wú)論企業(yè)采用何種減排方式,最終都能夠?qū)崿F(xiàn)減排目標(biāo),證明了碳交易機(jī)制的優(yōu)勢(shì)。但是,Streimikiene等[4]評(píng)估了波羅的海國(guó)家2005—2007年實(shí)施的首期歐盟溫室氣體(GHG)排放交易計(jì)劃對(duì)溫室氣體減排的效果,發(fā)現(xiàn)歐盟排放交易體系尚未發(fā)揮其以較低成本方式減少碳排放的真正潛力,即GHG首期政策并未達(dá)到預(yù)期效果。碳交易機(jī)制能否推動(dòng)實(shí)現(xiàn)全球減排目標(biāo),需要各國(guó)對(duì)碳減排量重復(fù)計(jì)算達(dá)成共識(shí)[5]。

隨著中國(guó)碳交易試點(diǎn)市場(chǎng)政策推出,國(guó)內(nèi)許多學(xué)者使用不同方法評(píng)估了碳交易試點(diǎn)政策的減排影響,大致可分為基于模擬數(shù)據(jù)的仿真分析和基于歷史數(shù)據(jù)的實(shí)證檢驗(yàn)。湯鈴等[6]基于多主體(multi-agent)模型仿真分析中國(guó)七個(gè)碳交易試點(diǎn)地區(qū)的碳交易機(jī)制,發(fā)現(xiàn)碳交易機(jī)制有助于促進(jìn)碳減排;劉宇等[7]使用一般均衡模型模擬分析了天津碳交易市場(chǎng)的經(jīng)濟(jì)環(huán)境效應(yīng);張成等[8]研究了全國(guó)GDP受約束和不受約束兩種情形下,模擬全國(guó)性碳排放權(quán)交易的潛在影響程度。更多學(xué)者使用經(jīng)典的雙重差分方法(DID),基于不同的研究對(duì)象、研究數(shù)據(jù)以及研究指標(biāo)評(píng)估了中國(guó)碳交易試點(diǎn)政策減排效應(yīng)。但是,其中有些學(xué)者使用DID方法時(shí)選擇的控制組為非試點(diǎn)省份,有些學(xué)者并未進(jìn)行控制組平行趨勢(shì)假設(shè)檢驗(yàn),這可能導(dǎo)致DID方法使用的“平行趨勢(shì)假設(shè)”前提條件難以滿足而引起結(jié)果的偏差。此外,還有部分學(xué)者嘗試使用傾向得分匹配—雙重差分方法(PSM-DID)[9]研究中國(guó)碳交易試點(diǎn)市場(chǎng)的碳減排效應(yīng)。整體而言,多數(shù)研究的結(jié)果支持中國(guó)碳交易試點(diǎn)市場(chǎng)具有碳減排效應(yīng)。

碳排放權(quán)交易是通過(guò)市場(chǎng)機(jī)制解決碳排放問(wèn)題,由政府主導(dǎo)推動(dòng)實(shí)施的碳交易試點(diǎn)市場(chǎng)可視為一項(xiàng)具有準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)性質(zhì)的政策。目前評(píng)估政策效應(yīng)的主流計(jì)量方法包括斷點(diǎn)回歸法(RD)、雙重差分法(DID)、傾向匹配法(PSM)和合成控制法(SCM),以上評(píng)估方法適用于不同類型的政策,且各有利弊。其中,DID方法被廣泛應(yīng)用于試點(diǎn)政策效應(yīng)的評(píng)估,基本原理是假設(shè)無(wú)法觀測(cè)因素不變的情況下,分別對(duì)比實(shí)驗(yàn)組和控制組各自在政策變化前后的差異,再對(duì)差異進(jìn)行二次比較(即差分再差分),得出的最終差異即為政策效應(yīng),DID方法能夠較為精確評(píng)估政策效應(yīng)的大小。但是,DID方法應(yīng)用的前提是實(shí)驗(yàn)組和控制組的結(jié)果變量具有共同變化趨勢(shì),由于DID方法對(duì)控制組的選擇具有主觀性,且對(duì)控制組內(nèi)個(gè)體賦予的權(quán)重相等,因此難以客觀選擇與實(shí)驗(yàn)組具有共同變化趨勢(shì)的控制組。SCM方法能夠?qū)刂平M進(jìn)行數(shù)據(jù)處理并賦予不同權(quán)重構(gòu)造合適的反事實(shí)控制組,據(jù)此對(duì)比實(shí)驗(yàn)組與控制組之間的差異以評(píng)估政策的效應(yīng)。在控制組選擇上,不同于DID方法側(cè)重主觀選擇,SCM方法的控制組是基于數(shù)據(jù)選擇的結(jié)果,由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)選擇構(gòu)造出與控制組最為相近的虛擬控制組,保證了評(píng)估結(jié)果的可靠性?；赟CM方法在控制組篩選方面的優(yōu)勢(shì),本文運(yùn)用該方法評(píng)估中國(guó)碳排放權(quán)交易試點(diǎn)政策的碳減排效應(yīng)。

二、理論分析及研究假設(shè)

科斯在《社會(huì)成本問(wèn)題》一文中提出當(dāng)產(chǎn)權(quán)能夠被清晰界定,且市場(chǎng)交易成本為零時(shí),市場(chǎng)能夠自發(fā)調(diào)節(jié)并在均衡狀態(tài)下實(shí)現(xiàn)資源的最優(yōu)配置。這一思想被斯蒂格勒命名為科斯定理,也是產(chǎn)權(quán)交易理論的雛形和基礎(chǔ)。產(chǎn)權(quán)交易理論被廣泛應(yīng)用于排污權(quán)交易領(lǐng)域,Dales[10]將長(zhǎng)期交易理論應(yīng)用于分析排污治理相關(guān)領(lǐng)域的研究,界定了排污權(quán)交易的概念并提出了相關(guān)分析框架。排污權(quán)交易制度是指在一定時(shí)期及一定范圍內(nèi)由政府確定排污總量上限,同時(shí)由政府確定市場(chǎng)參與主體排污權(quán)數(shù)量的初始配額,獲取配額的主體可以在排污權(quán)市場(chǎng)上出售多余排污權(quán)配額或者購(gòu)買缺少的排污權(quán)配額,在市場(chǎng)機(jī)制作用下以較低成本實(shí)現(xiàn)對(duì)污染排放總量控制目標(biāo)的一種集合政府干預(yù)和經(jīng)濟(jì)激勵(lì)的治理機(jī)制。與排污權(quán)交易相類似,碳排放權(quán)交易也符合科斯定理,本部分基于這一理論分析碳排放權(quán)交易促進(jìn)碳減排的作用機(jī)理,并提出研究假設(shè)。

假設(shè)碳排放權(quán)交易市場(chǎng)上存在兩類企業(yè),一類是碳邊際減排成本相對(duì)較高的企業(yè)(也稱配額短缺企業(yè)),這類企業(yè)的生產(chǎn)技術(shù)水平通常處于行業(yè)前沿,進(jìn)一步減排的難度較大;另一類是碳邊際減排成本相對(duì)較低的企業(yè)(也稱配額富余企業(yè)),這類企業(yè)的生產(chǎn)技術(shù)水平相對(duì)較低,進(jìn)一步減排的空間較大。碳排放權(quán)交易市場(chǎng)通過(guò)價(jià)格信號(hào)影響兩類市場(chǎng)參與者的碳減排行為,并決定均衡狀態(tài)下市場(chǎng)的交易價(jià)格和交易量。市場(chǎng)均衡狀態(tài)能夠?qū)崿F(xiàn)碳排放總量控制目標(biāo),碳邊際減排成本低于配額價(jià)格的企業(yè)選擇“多減排”而擁有富余的碳排放配額,并選擇向市場(chǎng)出售排放配額獲取收益;而對(duì)于碳邊際減排成本高于配額價(jià)格的企業(yè)則選擇“多排放”導(dǎo)致缺乏碳排放配額,因此選擇在市場(chǎng)上買入碳排放配額,同樣實(shí)現(xiàn)以較低的成本完成碳排放控制目標(biāo)。

如圖1所示,碳排放權(quán)交易將通過(guò)創(chuàng)新效應(yīng)、激勵(lì)效應(yīng)和追趕效應(yīng)激發(fā)配額富余企業(yè)進(jìn)一步降低碳排放,也能通過(guò)規(guī)模效應(yīng)、懲罰效應(yīng)和替代效應(yīng)倒逼配額短缺企業(yè)努力減少碳排放,市場(chǎng)交易機(jī)制使雙方都能夠選擇較低的成本完成碳排放控制目標(biāo),具體作用機(jī)理分析如下:

圖1 碳排放權(quán)交易市場(chǎng)的碳減排機(jī)理

碳排放權(quán)交易市場(chǎng)發(fā)揮創(chuàng)新效應(yīng)、激勵(lì)效應(yīng)和追趕效應(yīng)對(duì)碳配額富余企業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模、生產(chǎn)技術(shù)、減排策略等產(chǎn)生影響并推動(dòng)碳排放下降。第一,創(chuàng)新效應(yīng)。技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)創(chuàng)新推動(dòng)高效生產(chǎn)設(shè)備或生產(chǎn)工藝在企業(yè)得到廣泛應(yīng)用,降低碳減排成本,使企業(yè)能以較低成本實(shí)現(xiàn)多減排,并獲得可用于交易的富余配額,再通過(guò)碳交易市場(chǎng)將富余配額轉(zhuǎn)化為進(jìn)一步技改提效的投資資金。通過(guò)“技術(shù)創(chuàng)新—技術(shù)進(jìn)步—提高能效—降低成本—配額資金—技術(shù)創(chuàng)新”循環(huán)過(guò)程不斷積累技術(shù),進(jìn)行技術(shù)革新,激發(fā)企業(yè)持續(xù)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新。第二,激勵(lì)效應(yīng)。企業(yè)將銷售富余碳排放配額所獲得的收益用于碳減排技術(shù)改造或設(shè)備更新的比例越大,越有助于促進(jìn)企業(yè)邊際減排成本下降,即使碳排放配額價(jià)格下降到較低程度,企業(yè)依然能夠憑借較低的邊際減排成本獲取配額銷售利潤(rùn)。并且,當(dāng)用于技術(shù)研發(fā)投入的配額銷售資金比例越高,企業(yè)獲得的收益也將越大,如此循環(huán)遞進(jìn),形成碳排放權(quán)交易機(jī)制對(duì)低排放企業(yè)激勵(lì)效應(yīng)的良性循環(huán)。第三,追趕效應(yīng)。對(duì)于歷史上碳排放量相對(duì)較小的企業(yè),如果企業(yè)當(dāng)前較低的邊際減排成本并非由于技術(shù)優(yōu)勢(shì)所致,而僅僅是因?yàn)槠髽I(yè)自身規(guī)模較小的緣故,那么,企業(yè)需要不斷加大技術(shù)研發(fā)投入,逐步進(jìn)行技術(shù)設(shè)備更新,以適應(yīng)未來(lái)碳排放限額降低和減排成本增加可能產(chǎn)生的不利影響。在激勵(lì)效應(yīng)和創(chuàng)新效應(yīng)的驅(qū)動(dòng)下,提高當(dāng)前配額銷售資金轉(zhuǎn)化為技術(shù)進(jìn)步的效率,并且將更大比例的配額銷售資金投入到技術(shù)研發(fā)當(dāng)中,縮小企業(yè)與領(lǐng)先者的差距,有助于企業(yè)提高產(chǎn)出水平的同時(shí)減少碳排放量。

碳排放交易市場(chǎng)通過(guò)規(guī)模效應(yīng)、懲罰效應(yīng)和替代效應(yīng)影響配額缺乏企業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模、生產(chǎn)技術(shù)、減排策略進(jìn)而實(shí)現(xiàn)碳減排。第一,規(guī)模效應(yīng)。配額短缺企業(yè)一般屬于生產(chǎn)規(guī)模較大且碳邊際減排難度較大的企業(yè),若沒(méi)有碳排放約束,這類企業(yè)傾向于采取擴(kuò)大規(guī)模獲得更多成本優(yōu)勢(shì),而碳排放限額造成企業(yè)成本同比大幅增加,導(dǎo)致產(chǎn)品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力下降。為此,配額短缺企業(yè)有動(dòng)力進(jìn)行碳減排技術(shù)的研究與開(kāi)發(fā),也可憑借其規(guī)模、資源和資金優(yōu)勢(shì),優(yōu)化生產(chǎn)工藝、更新生產(chǎn)設(shè)備、提高生產(chǎn)效率,尤其對(duì)清潔生產(chǎn)技術(shù)的利用,進(jìn)而降低碳排放成本內(nèi)部化對(duì)產(chǎn)品需求帶來(lái)的沖擊,同時(shí)能達(dá)到降低企業(yè)未來(lái)碳排放量的目標(biāo)。第二,懲罰效應(yīng)。當(dāng)碳配額價(jià)格高于企業(yè)碳排放邊際產(chǎn)品價(jià)值時(shí),企業(yè)通過(guò)購(gòu)買碳配額進(jìn)行生產(chǎn)不會(huì)增加企業(yè)利潤(rùn)。除非企業(yè)產(chǎn)品價(jià)格足夠高,并使增加其他要素投入帶來(lái)的產(chǎn)出增加有利可圖時(shí),企業(yè)可能會(huì)選擇繼續(xù)追加生產(chǎn)投入,但是擴(kuò)大生產(chǎn)也導(dǎo)致碳排放增加甚至超標(biāo)。如此,企業(yè)將受到來(lái)自政府部門的監(jiān)管處罰,或者企業(yè)在權(quán)衡超額排放的處罰與擴(kuò)大生產(chǎn)獲取的收益之后,選擇放棄擴(kuò)大生產(chǎn),這意味著企業(yè)將錯(cuò)失獲得更多利潤(rùn)的機(jī)會(huì)。因此,無(wú)論企業(yè)如何選擇,都將處于被“懲罰”的境地(政府監(jiān)管處罰或錯(cuò)過(guò)獲利機(jī)會(huì))。為了避免被“懲罰”,配額缺乏企業(yè)需采取措施降低單位產(chǎn)品碳排放量,一方面是彌補(bǔ)企業(yè)因購(gòu)買配額而導(dǎo)致的成本增加,另一方面是確保在生產(chǎn)擴(kuò)大中降低碳排放,尤其當(dāng)碳排放需求量超過(guò)初始配額與可購(gòu)買配額之和時(shí),避免錯(cuò)過(guò)市場(chǎng)發(fā)展機(jī)遇。第三,替代效應(yīng)。當(dāng)碳配額價(jià)格低于企業(yè)碳排放邊際產(chǎn)品價(jià)值時(shí),企業(yè)購(gòu)買碳配額進(jìn)行生產(chǎn)會(huì)增加企業(yè)利潤(rùn),即當(dāng)企業(yè)自身減排邊際成本大于碳配額的價(jià)格時(shí),企業(yè)傾向于通過(guò)購(gòu)買碳配額替代自身減排,以實(shí)現(xiàn)碳排放總量目標(biāo),這是短期內(nèi)企業(yè)碳減排的替代效應(yīng)。從長(zhǎng)期來(lái)看,在碳排放峰值到來(lái)之后,國(guó)家對(duì)碳排放的約束必然導(dǎo)致碳排放權(quán)成為一種更加稀缺的資產(chǎn),碳排放權(quán)配額價(jià)格將持續(xù)上漲,極可能超過(guò)企業(yè)邊際減排成本,屆時(shí)通過(guò)大規(guī)模購(gòu)買碳配額并非最優(yōu)選擇。因此,從長(zhǎng)期來(lái)看高排放企業(yè)可選擇最優(yōu)的生產(chǎn)技術(shù),通過(guò)逐步淘汰污染高、能耗高、效率低的落后產(chǎn)能,降低能源消耗和碳排放水平,實(shí)現(xiàn)由購(gòu)買碳配額向自身減排的轉(zhuǎn)變。

基于碳排放權(quán)交易市場(chǎng)的供需雙方碳減排作用機(jī)理,本文提出假說(shuō),即中國(guó)實(shí)施的碳排放權(quán)交易試點(diǎn)市場(chǎng)政策降低了試點(diǎn)市場(chǎng)區(qū)域的二氧化碳排放。

三、實(shí)證方法、變量選擇及數(shù)據(jù)來(lái)源

(一)合成控制法

(1)

式(1)為潛在碳排放量的決定方程,其中,Xi是一個(gè)(r×1)維向量,表示可以觀測(cè)得到且不受碳交易試點(diǎn)政策影響的控制變量;?t是所有省份碳排放時(shí)間固定效應(yīng);μi是一個(gè)(F×1)維不可觀測(cè)的省份固定效應(yīng)向量;βt是一個(gè)(1×r)維待估計(jì)的參數(shù)向量;λt是一個(gè)(1×F)維觀測(cè)不到的公共因子向量;εit是每個(gè)省份觀測(cè)不到的暫時(shí)沖擊,其均值為0。

(2)

(3)

(4)

(5)

(二)變量選擇

1.二氧化碳排放量

2.控制變量選取

合成控制法的思想要求合成碳交易試點(diǎn)省份的碳排放決定因素與碳交易試點(diǎn)省份的碳排放決定因素盡可能一致。預(yù)測(cè)控制變量Xi表示可以觀測(cè)得到且不受碳交易試點(diǎn)政策影響的控制變量,參考王鋒等[12]的研究,本文選擇以下變量作為控制變量:(1)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,由人均GDP表示,代表經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)因素對(duì)碳排放的影響;(2)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),由第二產(chǎn)業(yè)增加值占比表示,代表產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因素對(duì)碳排放的影響,主要原因是中國(guó)第二產(chǎn)業(yè)的碳排放量占比最大;(3)能源結(jié)構(gòu),由化石能源消費(fèi)占比表示,代表能源結(jié)構(gòu)對(duì)碳排放的影響,中國(guó)以煤為主的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)特征對(duì)碳排放影響巨大;(4)能源強(qiáng)度,由能源消費(fèi)與GDP的比值表示,能源強(qiáng)度與碳排放存在密切關(guān)系;(5)產(chǎn)業(yè)深化程度,由第三產(chǎn)業(yè)增加值與第二產(chǎn)業(yè)增加值的比值表示,產(chǎn)業(yè)深化程度的提高將減少二氧化碳排放;(6)交通因素,在此以各個(gè)省份人均民用汽車擁有量表示;(7)資本存量,使用人均資本存量表示,資本對(duì)能源的替代影響二氧化碳排放量;(8)技術(shù)進(jìn)步,用研究與試驗(yàn)發(fā)展(R&D)經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度表示,由R&D經(jīng)費(fèi)與GDP的比值計(jì)算,技術(shù)進(jìn)步能夠提高能源使用效率從而減少二氧化碳排放;(9)人口密度,以各省人口密度表示,人口增長(zhǎng)增加了二氧化碳排放;(10)碳交易市場(chǎng)覆蓋行業(yè)的碳排放占比,選取碳交易試點(diǎn)市場(chǎng)覆蓋行業(yè)類別,以各省對(duì)應(yīng)行業(yè)的碳排放量占碳排放總量的比例表示。

(三)樣本選取及數(shù)據(jù)來(lái)源

考慮數(shù)據(jù)的充分性、時(shí)效性及可得性,本文選取1997—2017年中國(guó)30個(gè)省、自治區(qū)、直轄市(因重要變量數(shù)據(jù)缺失較多,不含港澳臺(tái)、西藏)的面板數(shù)據(jù)。由于中國(guó)在六個(gè)省份建立了七個(gè)碳排放權(quán)交易試點(diǎn)市場(chǎng),因此在選擇某一試點(diǎn)省份的控制組時(shí)將其余五個(gè)試點(diǎn)省排除在外,因?yàn)檫@五個(gè)省份也受到碳排放權(quán)交易試點(diǎn)政策影響,不適宜納入控制組。30個(gè)省份的GDP、三大產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、R&D支出、人口數(shù)、民用汽車擁有量等數(shù)據(jù)均來(lái)源于對(duì)應(yīng)年度的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》,資本存量數(shù)據(jù)按照永續(xù)盤存法計(jì)算得出。由于熱值和量綱不同,不同種類能源投入不能直接加總,需要將它們統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)煤,本文根據(jù)《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》各省份能源消費(fèi)平衡表生產(chǎn)所消耗的各種燃料數(shù)據(jù)(包括煤炭、焦炭、焦?fàn)t煤氣、高爐煤氣、轉(zhuǎn)爐煤氣、其他煤氣、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油氣、天然氣、液化天然氣和熱力等),結(jié)合年鑒附錄中《各種能源折標(biāo)準(zhǔn)煤參考系數(shù)》將各種燃料轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)煤,最后加總得到能源消費(fèi)量。各個(gè)省份的二氧化碳排放量則依據(jù)《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》各類能源消耗和碳排放因子數(shù)據(jù)計(jì)算得出。

四、政策評(píng)價(jià)結(jié)果與穩(wěn)健性檢驗(yàn)

2011年10月國(guó)家發(fā)改委下發(fā)了《關(guān)于開(kāi)展碳排放權(quán)交易試點(diǎn)工作的通知》,標(biāo)志著中國(guó)碳交易市場(chǎng)試點(diǎn)工作正式啟動(dòng),2013年下半年至2014年上半年七個(gè)碳交易試點(diǎn)市場(chǎng)正式運(yùn)行,本文選擇2013年作為碳交易市場(chǎng)試點(diǎn)政策的沖擊點(diǎn)。由于深圳屬于廣東省,因此不單獨(dú)對(duì)深圳碳交易試點(diǎn)進(jìn)行政策評(píng)估分析。

(一)合成控制組權(quán)重系數(shù)選擇

本文基于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)、技術(shù)進(jìn)步、能源強(qiáng)度、產(chǎn)業(yè)深化程度、交通因素、資本存量、人口密度、碳交易市場(chǎng)覆蓋行業(yè)的碳排放占比等控制變量,合成各碳交易試點(diǎn)省份的虛擬控制組,各碳交易試點(diǎn)省份合成的控制組省份的權(quán)重系數(shù)如表2所示。

表2 各碳交易試點(diǎn)省份對(duì)應(yīng)合成省份的權(quán)重系數(shù)

合成北京的控制組省份包括海南、遼寧、黑龍江和四川,權(quán)重系數(shù)分別為0.715、0.193、0.092和0.001,直觀上看北京是我國(guó)經(jīng)濟(jì)政治中心,且現(xiàn)代化程度較高,經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá),模型計(jì)算的控制組省份并非全部為經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū),可能意味著北京的合成控制組省份效果不顯著。合成上海的控制組省份包括黑龍江、浙江和海南;合成天津的控制組省份包括海南、遼寧、新疆、陜西、吉林、浙江;合成重慶的控制組省份包括江西、新疆、陜西、青海、海南、黑龍江;合成湖北的控制組省份包括安徽、遼寧、湖南、四川、黑龍江、河北、內(nèi)蒙古;合成廣東的控制組省份包括江蘇、山西、浙江。上海、天津、重慶、湖北、廣東等五個(gè)試點(diǎn)省份對(duì)應(yīng)的合成控制組省份與目標(biāo)省份較為相近,預(yù)示著合成控制組能夠較好地模擬試點(diǎn)省份的特征。

(二)碳交易試點(diǎn)政策減排效應(yīng)分析

圖2所示分別為各試點(diǎn)省份的碳排放量,圖中點(diǎn)狀豎虛線為政策沖擊時(shí)間2013年,虛線左側(cè)為碳交易試點(diǎn)政策實(shí)施前二氧化碳排放量曲線,右側(cè)為政策實(shí)施后的二氧化碳排放量曲線。根據(jù)合成控制法思想,碳交易試點(diǎn)政策的效應(yīng)大小可以使用試點(diǎn)省份在碳交易試點(diǎn)政策執(zhí)行后的二氧化碳排放量與合成省份二氧化碳排放量的差值來(lái)確定。當(dāng)政策實(shí)施前試點(diǎn)省份與合成省份的擬合程度越好,且在政策實(shí)施后兩者差異越大,則說(shuō)明政策效應(yīng)越顯著;反之,則說(shuō)明政策效應(yīng)不顯著。本文關(guān)注到湖北和重慶2013年碳排放下降幅度較大,經(jīng)核查《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒2014》湖北和重慶2013年的能源平衡表(實(shí)物量),發(fā)現(xiàn)經(jīng)核算得到的湖北和重慶的碳排放數(shù)據(jù)在2013年的確出現(xiàn)了明顯下降。

圖2 碳交易試點(diǎn)省份與其合成省份的碳排放量

由于北京在2013年以前與合成省份的擬合程度較低(真實(shí)的碳排放量曲線與合成省份碳排放量曲線差異較大),因此不便使用合成控制法的結(jié)果分析北京碳交易試點(diǎn)政策效應(yīng)。由于在政策沖擊前難以找到與北京相近的合成控制組,所以不能基于北京與合成控制組二氧化碳排放量的差異來(lái)判斷政策沖擊后真實(shí)二氧化碳排放量與控制組二氧化碳排放量的差異是由碳交易試點(diǎn)政策所致,因?yàn)檫€可能存在其他因素導(dǎo)致兩者的差異。除了北京之外,其他試點(diǎn)省份與對(duì)應(yīng)合成省份的二氧化碳排放量在2013年以前擬合程度較好,而在2013年以后具有明顯差異且呈現(xiàn)下降趨勢(shì),說(shuō)明除北京之外,其他試點(diǎn)省份碳交易試點(diǎn)政策可使用合成控制法進(jìn)行政策效應(yīng)分析。

如圖3所示,1997—2010年上海與合成上海二氧化碳排放量差值的平均值為566萬(wàn)噸,波動(dòng)幅度平均值為3.3%,而2011年及以后上海與合成上海二氧化碳排放量的差異不斷擴(kuò)大,從2011年的-1 380萬(wàn)噸,到2017年進(jìn)一步下降至-5 495萬(wàn)噸。正如圖2所示,上海與合成上海二氧化碳排放量2010年以前兩者的擬合程度較好,2010年以后兩者的差異明顯擴(kuò)大,表明上海碳交易試點(diǎn)政策較為顯著地降低了二氧化碳排放量,具有顯著減排效應(yīng)。雖然上海碳交易試點(diǎn)市場(chǎng)正式運(yùn)行是在2013年,但是自2011年底國(guó)家發(fā)展改革委下發(fā)了《關(guān)于開(kāi)展碳排放權(quán)交易試點(diǎn)工作的通知》之后,上海已經(jīng)受到該政策沖擊的影響,并且二氧化碳排放量增長(zhǎng)速度在2011年已開(kāi)始下降,其主要原因在于上海是中國(guó)經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)和開(kāi)發(fā)程度較高的地區(qū),同時(shí)也是各項(xiàng)政策改革試點(diǎn)或政策先行區(qū),相比其他試點(diǎn)地區(qū),上海更早地啟動(dòng)了碳交易試點(diǎn)政策。

圖3 碳交易試點(diǎn)省份與其合成省份碳排放量的差值

1997—2012年天津與合成天津二氧化碳排放量差值的平均值為-245萬(wàn)噸,波動(dòng)幅度平均值為-2.3%,差異較小,天津與合成天津二氧化碳排放量曲線也表明2013年以前兩者曲線極為相近。2013年以后,天津與合成天津碳排放量的差值開(kāi)始下降,2013年為-1 094萬(wàn)噸,并在2015年以后差值進(jìn)一步減少,至2017年為-2 233萬(wàn)噸。天津碳交易試點(diǎn)市場(chǎng)運(yùn)行之后,天津與合成天津二氧化碳排放量的差異不斷擴(kuò)大,說(shuō)明碳交易試點(diǎn)政策對(duì)天津二氧化碳減排效應(yīng)明顯。此外,圖2顯示天津真實(shí)碳排放量在2013年有所下降,但是2014年之后又緩慢上升,并且天津與合成天津排放量的差值絕對(duì)值較上海及其他地區(qū)相對(duì)較小,可能的原因是天津碳減排難度較大、減排潛力相對(duì)較小。

重慶與合成重慶二氧化碳排放量對(duì)比顯示,2013年以前兩者的二氧化碳排放量曲線擬合程度不如天津,但2008—2011年期間的擬合程度較好,并在2013年以后重慶真實(shí)的二氧化碳排放量比2012年大幅下降,2013年較前一年減少了2 858萬(wàn)噸,降幅達(dá)到16.1%。2014年以后有所增長(zhǎng),且在2015年以后緩慢增長(zhǎng)。2008—2011年重慶與合成重慶二氧化碳排放量差值的平均值為2.73萬(wàn)噸,波動(dòng)幅度平均值為1.95%,兩者的差異較小,此期間重慶與合成重慶的擬合程度較高。2013年以后重慶與合成重慶的碳排放量的差值顯著下降,2013年下降為-7 041萬(wàn)噸,至2017年為-10 197萬(wàn)噸,說(shuō)明碳交易試點(diǎn)政策實(shí)施后,重慶與合成重慶的二氧化碳排放量的差異不斷擴(kuò)大,碳交易試點(diǎn)政策顯著降低了重慶二氧化碳排放量。

1997—2012年湖北與合成湖北二氧化碳排放量差值的平均值為255萬(wàn)噸,波動(dòng)幅度平均值為1.2%,湖北與合成湖北二氧化碳排放量曲線也表明2013年以前兩者二氧化碳排放量曲線擬合程度較高,較其他幾個(gè)試點(diǎn)省份相比,湖北的擬合程度最好。2013年以后湖北與合成湖北碳排放量的差異逐漸擴(kuò)大,尤其2013年湖北真實(shí)二氧化碳排放量比2012年顯著減少,較2012年減少了6 225萬(wàn)噸,降幅達(dá)到15.6%。2013年湖北與合成湖北碳排放量的差值為-5 994萬(wàn)噸,2014—2017年的差異逐步擴(kuò)大。湖北在碳交易試點(diǎn)市場(chǎng)運(yùn)行前與合成湖北無(wú)顯著差異,而碳交易試點(diǎn)政策實(shí)施后兩者差異明顯,真實(shí)碳排放量顯著減少,表明碳交易試點(diǎn)政策實(shí)施對(duì)湖北二氧化碳排放量減排效應(yīng)十分明顯。

廣東與合成廣東二氧化碳排放量對(duì)比顯示,2013年以前兩者的二氧化碳排放量曲線較為相近,擬合程度較好,1997—2012年廣東與合成廣東二氧化碳排放量差值的平均值為32萬(wàn)噸,波動(dòng)幅度平均值為0.11%。2013年以后,廣東與合成廣東的碳排放量的差值整體呈現(xiàn)下降趨勢(shì),尤其2013年顯著下降至-5 487萬(wàn)噸,并在2016年進(jìn)一步下降至-10 400萬(wàn)噸,但是2017年的差值又大幅收窄至-4 330萬(wàn)噸?？梢?jiàn),相比合成廣東而言,碳交易試點(diǎn)政策實(shí)施后廣東真實(shí)碳排放量顯著下降,并且與合成廣東的差值不斷擴(kuò)大,可推斷碳交易試點(diǎn)政策的減排效應(yīng)在廣東表現(xiàn)也較為明顯。雖然作為中國(guó)經(jīng)濟(jì)大省的廣東以第二產(chǎn)業(yè)為主(2017年第二產(chǎn)業(yè)占比仍高達(dá)55.2%),減排難度較大,但是廣東在發(fā)展經(jīng)濟(jì)的同時(shí)也較好地實(shí)施了減排政策并且政策效果較為顯著。

綜上實(shí)證結(jié)果表明,中國(guó)碳排放權(quán)交易試點(diǎn)政策在多數(shù)省份具有明顯的碳減排效應(yīng),只有少數(shù)試點(diǎn)省份減排效應(yīng)不顯著。湖北、廣東、重慶、上海、天津等五個(gè)碳交易試點(diǎn)省份與其合成控制組在政策實(shí)施前的擬合程度較高,在政策實(shí)施后兩者的碳排放量差異程度較大,且均呈現(xiàn)不同程度下降,說(shuō)明碳排放權(quán)交易試點(diǎn)市場(chǎng)政策在上述地區(qū)的減排效應(yīng)顯著,尤其以湖北、廣東、重慶表現(xiàn)較為突出。由于無(wú)法給北京匹配擬合程度高的控制組,不宜直接通過(guò)SCM方法對(duì)其進(jìn)行政策效應(yīng)評(píng)估。

(三)模型穩(wěn)健性檢驗(yàn)

碳交易試點(diǎn)政策效應(yīng)分析表明湖北、廣東、重慶、上海、天津?qū)嶋H碳排放量與合成組的碳排放量具有顯著差異,但是這種差異是否是由于碳交易試點(diǎn)政策的推出導(dǎo)致,還是由其他因素導(dǎo)致,為了驗(yàn)證結(jié)果的有效性,本文使用Abadie等[11]提出的排序檢驗(yàn)法,運(yùn)用DID方法對(duì)合成控制法實(shí)證結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

1.排序檢驗(yàn)

Abadie等[11]提出了一種類似于統(tǒng)計(jì)學(xué)中的秩檢驗(yàn)(Rank Test)方法,用以評(píng)價(jià)政策評(píng)估效應(yīng)是否穩(wěn)健和顯著,該方法可用于判斷是否存在其他非碳交易政策試點(diǎn)省份,在使用合成控制法分析之后,存在與政策試點(diǎn)省份類似的結(jié)果及其概率。排序檢驗(yàn)的思想是,假設(shè)真實(shí)實(shí)施碳交易試點(diǎn)政策之外的省份在相同的時(shí)期也實(shí)施了碳交易試點(diǎn)政策,按照合成控制法將合成對(duì)應(yīng)的控制組,比較假設(shè)實(shí)施政策的省份與其合成組的碳排放量差異,得出假設(shè)省份的政策效果,最后進(jìn)一步比較真實(shí)實(shí)施政策省份與假設(shè)實(shí)施政策省份的政策效果差異。如果真實(shí)實(shí)施政策省份的政策效果與假設(shè)實(shí)施政策省份的政策效果差異較大,則認(rèn)為碳排放試點(diǎn)政策的政策效果顯著。

排序檢驗(yàn)方法的具體操作步驟為:首先,需要假設(shè)控制組內(nèi)的省份也被納入碳交易試點(diǎn),使用合成控制法構(gòu)造其合成組的碳排放量,估計(jì)該假設(shè)情況下的政策效應(yīng);其次,比較真實(shí)推行碳交易試點(diǎn)政策省份的政策效應(yīng)與假設(shè)被納入碳交易試點(diǎn)省份的政策效應(yīng)的差異,如果兩者差異較大,說(shuō)明碳交易試點(diǎn)政策對(duì)真實(shí)推行政策省份碳排放的影響顯著,即合成控制法能夠較好地評(píng)估碳交易試點(diǎn)政策效應(yīng),反之亦然。

參考Abadie等[11]的方法,本文采用均方根預(yù)測(cè)誤差(Root Mean Square Prediction Error,RMSPE)衡量碳交易試點(diǎn)省份(包括假設(shè)試點(diǎn)省份)與其合成控制組之間二氧化碳排放量的差異程度,具體計(jì)算公式如式(6)所示:

(6)

需要注意的是,為了確保排序檢驗(yàn)的效果,保證對(duì)碳交易試點(diǎn)政策推行后合成控制組省份數(shù)據(jù)對(duì)真實(shí)省份數(shù)據(jù)模擬的可靠性,參考已有研究的一般做法,本文以碳交易試點(diǎn)政策實(shí)施年份作為分界點(diǎn),首先計(jì)算碳交易試點(diǎn)政策實(shí)施前的RMSPE值,之后對(duì)比假設(shè)試點(diǎn)省份與真實(shí)試點(diǎn)省份的RMSPE值,最后剔除RMSPE值大于真實(shí)試點(diǎn)省份2倍的假設(shè)試點(diǎn)省份。假如合成控制組省份的碳排放量在碳排放交易政策實(shí)施前不能較好地?cái)M合政策試點(diǎn)省份(包括假設(shè)試點(diǎn)省份)的碳排放量,則不能保證試點(diǎn)政策實(shí)施后的差異是由于政策實(shí)施導(dǎo)致的。

如圖4所示,實(shí)線代表對(duì)應(yīng)試點(diǎn)省份,虛線為其他2013年以前RMSPE值小于試點(diǎn)省份RMSPE值2倍的省份。豎直虛線左側(cè)為2013年以前年份處置對(duì)象與其合成對(duì)象碳排放的差值,右側(cè)為2013年以后的差值。2013年以前,上海及其他省份二氧化碳排放量的差值較小,但2013年以后上海與其他省份的差距開(kāi)始擴(kuò)大,上海的差值比其他省份更小,說(shuō)明上海碳交易試點(diǎn)政策的實(shí)施相對(duì)減少了二氧化碳排放量。剔除山東和內(nèi)蒙古之后樣本剩余23個(gè)省份,表明有4.35%(1/23)的概率出現(xiàn)上海與合成上海二氧化碳排放量存在較大的差距,可以認(rèn)為上海的二氧化碳排放量減少效應(yīng)在5%的水平上是顯著的。同理,根據(jù)各地的檢驗(yàn)結(jié)果,天津、廣東、重慶分別以4.35%(1/23)、4.17%(1/24)和5%(1/20)的概率出現(xiàn)與合成城市二氧化碳排放量存在較大差距,因此可以認(rèn)為至少在5%的顯著性水平下碳交易試點(diǎn)政策對(duì)這些試點(diǎn)省份碳減排影響的假設(shè)并非其他偶然因素引起。另外,湖北的相應(yīng)概率為5.26%(1/19),因此湖北的碳減排效應(yīng)結(jié)果則在10%的水平上是顯著的。

圖4 碳交易試點(diǎn)省份及其他省份碳排放量差值分布

2.SCM-DID檢驗(yàn)

SCM方法在構(gòu)造與實(shí)驗(yàn)組相似的控制組方面具有優(yōu)勢(shì),能夠保證實(shí)驗(yàn)組和控制組的結(jié)果變量隨時(shí)間變化的路徑平行,而實(shí)驗(yàn)組和控制組具有平行趨勢(shì)是DID方法使用的前提條件。為了與SCM方法進(jìn)行對(duì)比,同時(shí)檢驗(yàn)SCM方法的穩(wěn)健性,本文進(jìn)一步采用基于SCM的DID方法對(duì)碳排放交易試點(diǎn)政策的減排效應(yīng)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。選擇開(kāi)展碳交易試點(diǎn)政策的省份作為實(shí)驗(yàn)組,而將SCM方法構(gòu)建合成組省份作為控制組,同時(shí)將碳交易試點(diǎn)政策推行時(shí)間點(diǎn)作為分界,構(gòu)造出式(7):

(7)

式(7)中,C為被解釋變量,指碳排放量;T為時(shí)間虛擬變量,在碳排放試點(diǎn)政策推行前(2012年及以前)T=0,碳排放試點(diǎn)政策推行后(2013年及以后)T=1;U為組間虛擬變量,其中納入碳交易試點(diǎn)政策范圍的省份U=1,由SCM方法構(gòu)建的合成組省份U=0;TU是交叉項(xiàng),也稱雙重差分項(xiàng);X是一系列控制變量,包括經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)、技術(shù)進(jìn)步、能源強(qiáng)度、產(chǎn)業(yè)深化程度、交通因素、資本存量、人口密度、碳交易市場(chǎng)覆蓋行業(yè)的碳排放占比等因素;ε為殘差項(xiàng)。參數(shù)β3表示實(shí)驗(yàn)組對(duì)象在接受政策后結(jié)果變量的變動(dòng)程度,作為目標(biāo)變量反映政策變動(dòng)的效應(yīng);參數(shù)β2表示沒(méi)有政策干預(yù)時(shí),實(shí)驗(yàn)組與控制組的經(jīng)濟(jì)行為如何隨時(shí)間變動(dòng);而參數(shù)β1則反映實(shí)驗(yàn)組和參照組中任何不隨時(shí)間變動(dòng)的差異。應(yīng)用DID方法評(píng)估政策效應(yīng)的一個(gè)關(guān)鍵假設(shè)是:當(dāng)不存在政策干預(yù)時(shí),β3=0,這一假設(shè)只有在實(shí)驗(yàn)組與參照組性質(zhì)非常接近時(shí)才合理。

對(duì)每個(gè)碳交易試點(diǎn)省份采取四個(gè)模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn),模型1、模型2和模型3的控制組為SCM方法中與試點(diǎn)省份匹配權(quán)重系數(shù)為正的省份,模型4的控制組為除納入碳交易試點(diǎn)省份之外的其余省份。模型1不含控制變量,模型2、模型3和模型4均加入了控制變量,模型3在模型2實(shí)證結(jié)果上剔除非顯著控制變量之后進(jìn)行回歸,計(jì)算結(jié)果如表3所示。

表3 碳交易試點(diǎn)政策對(duì)試點(diǎn)省份的碳減排效應(yīng)評(píng)估(DID方法)

上海模型3和模型4的交叉項(xiàng)(U*T)系數(shù)分別為-91.500、-103.324,均為負(fù)值,模型3系數(shù)在1%水平下顯著,但是模型4的結(jié)果不顯著,基于SCM得出的控制組省份與上海具有更強(qiáng)的匹配性。天津模型3和模型4的交叉項(xiàng)(U*T)系數(shù)分別為-73.471、-186.366,均為負(fù)值,分別在10%和1%的水平下顯著。重慶模型3和模型4的交叉項(xiàng)系數(shù)分別為-112.124、-166.790,均為負(fù)值,且在均1%的水平下顯著。湖北模型3和模型4的交叉項(xiàng)系數(shù)分別為-116.412、-99.076,均為負(fù)值,模型3在1%的水平下顯著,模型4在10%的水平下顯著,基于SCM得出的控制組省份與湖北具有更強(qiáng)的匹配性。廣東模型3和模型4的交叉項(xiàng)系數(shù)分別為1.464、2.628,結(jié)果并不顯著。北京模型3和模型4的交叉項(xiàng)系數(shù)分別為-28.578、-75.407,且結(jié)果均不顯著,前文SCM結(jié)果顯示北京試點(diǎn)政策的碳減排效應(yīng)并不顯著,這與DID方法檢驗(yàn)的結(jié)果一致。

基于SCM對(duì)上海、天津、重慶、湖北、廣東、北京等六個(gè)試點(diǎn)省份的DID分析結(jié)果表明,湖北、天津、重慶、上海等四個(gè)省份碳交易試點(diǎn)政策分別在1%、10%、1%、1%的水平下具有顯著的碳減排效應(yīng),廣東碳交易試點(diǎn)政策的碳減排效應(yīng)在統(tǒng)計(jì)上并不顯著,而北京碳交易試點(diǎn)政策不具有碳減排效應(yīng)。整體而言,DID結(jié)果與SCM處理得出的結(jié)論基本一致,也驗(yàn)證了SCM方法的穩(wěn)健性。

五、結(jié)論與啟示

本文基于1997—2017年全國(guó)30個(gè)省、自治區(qū)、直轄市(不含港澳臺(tái)、西藏)的面板數(shù)據(jù),使用合成控制法對(duì)中國(guó)碳排放權(quán)交易試點(diǎn)市場(chǎng)政策的碳減排效應(yīng)進(jìn)行評(píng)估,并使用排序檢驗(yàn)法、基于SCM的DID方法對(duì)中國(guó)碳排放權(quán)交易試點(diǎn)市場(chǎng)政策減排效應(yīng)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。主要結(jié)論如下:

第一,SCM方法評(píng)估結(jié)果顯示湖北、廣東、重慶、上海、天津等五個(gè)省份與其合成控制組在碳交易試點(diǎn)政策實(shí)施前的擬合程度較高,且在政策實(shí)施后碳排放量顯著下降,尤其以湖北、廣東和重慶表現(xiàn)較為突出。由于難以獲取與北京擬合程度較高的控制組,合成控制法難以判斷北京試點(diǎn)政策的減排效應(yīng)。第二,排序檢驗(yàn)結(jié)果表明天津、上海、廣東、重慶的碳減排效應(yīng)結(jié)果在5%的水平上是顯著的,而湖北的顯著性水平為10%,表明至少可以在5%或10%的顯著性水平下認(rèn)為碳交易試點(diǎn)政策對(duì)試點(diǎn)省份碳減排影響的假設(shè)并非其他偶然因素引起的。第三,基于SCM的DID分析結(jié)果表明,湖北、重慶、上海的碳交易試點(diǎn)政策對(duì)當(dāng)?shù)靥寂欧旁?%水平下具有顯著負(fù)向效應(yīng),天津在10%水平下具有顯著負(fù)向效應(yīng),這與SCM分析得到的結(jié)論基本一致,也驗(yàn)證了SCM處理的穩(wěn)健性。本文實(shí)證結(jié)果表明中國(guó)碳排放權(quán)交易試點(diǎn)市場(chǎng)政策的減排效應(yīng)較為顯著。

本文的研究表明,碳排放權(quán)交易試點(diǎn)市場(chǎng)具有顯著的碳減排效應(yīng),應(yīng)積極推動(dòng)區(qū)域碳排放權(quán)交易市場(chǎng)發(fā)展,并且在條件允許的情況下,進(jìn)一步擴(kuò)大碳排放權(quán)交易市場(chǎng)覆蓋的范圍,加快建立覆蓋全國(guó)統(tǒng)一的碳排放權(quán)交易市場(chǎng),充分發(fā)揮市場(chǎng)機(jī)制在應(yīng)對(duì)碳排放問(wèn)題上的積極作用。在全國(guó)性碳排放權(quán)交易市場(chǎng)建設(shè)中有必要關(guān)注以下三點(diǎn):第一,提高市場(chǎng)參與者的碳排放成本內(nèi)部化意識(shí)。碳排放權(quán)交易市場(chǎng)對(duì)碳排放進(jìn)行定價(jià),市場(chǎng)參與者將排放成本內(nèi)部化,有利于激發(fā)其研發(fā)低碳生產(chǎn)技術(shù)、轉(zhuǎn)變經(jīng)營(yíng)方式的積極性,形成綠色高質(zhì)量發(fā)展理念,并帶動(dòng)全社會(huì)加入到碳減排行動(dòng)中。第二,增強(qiáng)碳排放權(quán)交易市場(chǎng)的活躍度和流動(dòng)性。碳交易試點(diǎn)市場(chǎng)的碳減排效應(yīng)評(píng)估結(jié)果表明市場(chǎng)交易活躍度較高的湖北和廣東,其碳減排效應(yīng)更為明顯,而提高市場(chǎng)流動(dòng)性將也有助于增強(qiáng)交易活躍度,促進(jìn)市場(chǎng)價(jià)格形成,引導(dǎo)市場(chǎng)參與者的碳排放行為,從而達(dá)到減排目標(biāo)。第三,完善碳排放權(quán)交易市場(chǎng)的基礎(chǔ)設(shè)施和制度設(shè)計(jì)。碳交易市場(chǎng)發(fā)揮減排功能需要建立在穩(wěn)定、全面、安全、合理的硬件設(shè)施建設(shè)和制度設(shè)計(jì)基礎(chǔ)上,既包括固定交易場(chǎng)所、安全穩(wěn)定信息架構(gòu)、獨(dú)立第三方核查機(jī)構(gòu)、眾多市場(chǎng)參與者、專業(yè)咨詢服務(wù)機(jī)構(gòu)等,也包括統(tǒng)一交易規(guī)則、信息披露約束、合理配額設(shè)定、有效配額分配原則、適度配額抵消機(jī)制等,這是保證碳交易市場(chǎng)體系穩(wěn)定運(yùn)行并促進(jìn)其發(fā)揮減排效應(yīng)的基礎(chǔ)。