陸 敏，徐 好，陳福興

（南京審計(jì)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院， 江蘇 南京 211815）

2020年12月，中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議提出“要繼續(xù)打好污染防治攻堅(jiān)戰(zhàn)，實(shí)現(xiàn)減污降碳協(xié)同效應(yīng)”。2021年3月，“十四五”規(guī)劃提出，深入打好污染防治攻堅(jiān)戰(zhàn)，協(xié)同推進(jìn)減污降碳，制定2030年前碳排放達(dá)峰行動(dòng)方案，錨定努力爭取2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和。同年11月2日，中共中央、國務(wù)院出臺(tái)《中共中央國務(wù)院關(guān)于深入打好污染防治攻堅(jiān)戰(zhàn)的意見》（簡稱《意見》），提出以實(shí)現(xiàn)減污降碳協(xié)同增效為總抓手，對進(jìn)一步加強(qiáng)生態(tài)環(huán)境保護(hù)作出總體部署和安排。2022年3月，政府工作報(bào)告提出了有序推進(jìn)碳達(dá)峰碳中和工作，落實(shí)碳達(dá)峰行動(dòng)方案，推動(dòng)能耗“雙控”向碳排放總量和強(qiáng)度“雙控”轉(zhuǎn)變，完善減污降碳激勵(lì)約束政策。習(xí)近平指出，“十四五”時(shí)期，中國生態(tài)文明建設(shè)進(jìn)入了以降碳為重點(diǎn)戰(zhàn)略方向、推動(dòng)減污降碳協(xié)同增效、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展全面綠色轉(zhuǎn)型、實(shí)現(xiàn)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量改善由量變到質(zhì)變的關(guān)鍵時(shí)期。減污、降碳、強(qiáng)生態(tài)已成為建設(shè)美麗中國的重要手段。

中國生態(tài)環(huán)境保護(hù)結(jié)構(gòu)性、根源性、趨勢性壓力總體上尚未根本緩解，重點(diǎn)區(qū)域、重點(diǎn)行業(yè)污染問題仍然突出，生態(tài)環(huán)境問題仍然還是高碳能源結(jié)構(gòu)和高耗能、高碳產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)問題，實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、碳中和任務(wù)艱巨，生態(tài)環(huán)境保護(hù)任重道遠(yuǎn)。環(huán)境污染物與二氧化碳排放呈現(xiàn)顯著的同根、同源性與排放時(shí)空一致性，即“碳污同源”，這使得實(shí)現(xiàn)減污降碳協(xié)同增效具有可行性。嚴(yán)剛在生態(tài)環(huán)境部新聞發(fā)布會(huì)上指出，減少高碳能源使用，在降低二氧化碳排放的同時(shí)，可以減少常規(guī)污染物排放，也進(jìn)一步推進(jìn)大氣、水土、固體廢物污染防治與溫室氣體協(xié)同控制。此外，減污降碳協(xié)同治理必須堅(jiān)持政府和市場協(xié)同發(fā)力，充分運(yùn)用環(huán)境經(jīng)濟(jì)政策和市場化手段推動(dòng)和提升減污降碳協(xié)同增效。與此同時(shí)，《意見》著重指出，建設(shè)完善中國碳排放權(quán)交易市場，盡快形成減污降碳激勵(lì)約束機(jī)制。

在此背景下，分析碳排放交易政策作為市場機(jī)制能否發(fā)揮降碳對生態(tài)環(huán)境質(zhì)量改善的源頭牽引作用，能否充分利用現(xiàn)有生態(tài)環(huán)境制度體系協(xié)同促進(jìn)低碳發(fā)展，從而推動(dòng)減污降碳協(xié)同治理水平的提升，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。因此，文章以碳排放交易機(jī)制為政策背景，探究其能否實(shí)現(xiàn)碳排放與環(huán)境污染物的協(xié)同減排，減污降碳，實(shí)現(xiàn)更高水平的生態(tài)環(huán)境保護(hù)。

1 文獻(xiàn)綜述

碳排放交易機(jī)制作為實(shí)現(xiàn)“雙碳”國家自主貢獻(xiàn)目標(biāo)的重要核心政策工具，利用市場交易機(jī)制控制和減少碳污排放，并推動(dòng)綠色低碳發(fā)展。同時(shí)，碳交易機(jī)制基于產(chǎn)出配置失衡假設(shè)前提，改善了需求側(cè)的分配不均衡問題［1］。對比傳統(tǒng)政府行政管理，碳排放交易機(jī)制既能將控排責(zé)任壓實(shí)到企業(yè)，又能夠?yàn)樘紲p排提供相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)激勵(lì)機(jī)制，降低全社會(huì)的減排成本，并且?guī)?dòng)綠色技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)投資，有效處理經(jīng)濟(jì)增長和環(huán)境治理之間的協(xié)調(diào)發(fā)展關(guān)系。此外，與國內(nèi)其他的排污權(quán)交易相比，碳排放交易機(jī)制的核心優(yōu)勢是將碳排放權(quán)市場化即賦予碳排放配額對應(yīng)的市場價(jià)格，在這一價(jià)格下積極采取切實(shí)可行的措施對節(jié)能減排給予成本補(bǔ)償，以較少的社會(huì)成本達(dá)到控制碳排量的總體目的，間接降低環(huán)境污染物的排放。長期來看，碳排放交易機(jī)制持續(xù)影響，可以有力地刺激減污降碳的技術(shù)開發(fā)和技術(shù)轉(zhuǎn)讓。

有學(xué)者提出，碳排放交易機(jī)制降低了不同行業(yè)的碳排放，試點(diǎn)地區(qū)的管制行業(yè)較非試點(diǎn)地區(qū)的碳排放量減少15.5%，能耗降低22.8%［2］。Zhang等［3］發(fā)現(xiàn)碳排放交易機(jī)制能夠增加13.6%的工業(yè)總產(chǎn)值并顯著減少24.2%的工業(yè)碳排放量。Gao等［4］基于30省份28個(gè)行業(yè)的投入產(chǎn)出表，同樣認(rèn)為碳排放交易機(jī)制有利于試點(diǎn)地區(qū)和行業(yè)的減排，而且基于生產(chǎn)端的碳減排效果優(yōu)于基于消費(fèi)端的碳減排效果。

也有學(xué)者認(rèn)為，碳排放交易機(jī)制實(shí)現(xiàn)了地區(qū)的碳減排，能夠顯著降低試點(diǎn)省份的碳排放總量和人均碳排放量，減排效應(yīng)隨試點(diǎn)政策逐年增強(qiáng)，但碳排放交易機(jī)制碳交易政策對碳排放強(qiáng)度無顯著影響［5］。與之相反，周迪等［6］認(rèn)為碳排放交易機(jī)制對試點(diǎn)城市碳排放強(qiáng)度的降低具有顯著而持續(xù)的推動(dòng)作用， 政策效果隨時(shí)間推進(jìn)越發(fā)明顯。Wang等［7］通過控制區(qū)域差異，發(fā)現(xiàn)碳排放交易機(jī)制使得名義碳強(qiáng)度降低12%，實(shí)際碳強(qiáng)度降低7.6%，但其對碳減排效果并不顯著。此外，Chen等［8］認(rèn)為環(huán)境規(guī)制政策一般通過優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的方式降低碳排放量，因此，劉傳明等［9］提出由于各試點(diǎn)城市在經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等方面存在差異，導(dǎo)致各試點(diǎn)省份的減排效果存在異質(zhì)性，廣東、天津、湖北、重慶等試點(diǎn)省份的減排效果較為明顯。而李治國等［10］基于碳交易政策的空間減排效應(yīng)，實(shí)證發(fā)現(xiàn)碳交易政策有效促進(jìn)試點(diǎn)地區(qū)的碳減排，其中湖北和上海地區(qū)的減排效應(yīng)最為顯著。區(qū)別以往研究視角，吳茵茵等［11］從市場機(jī)制與政府干預(yù)協(xié)同作用視角探究中國碳交易政策的減排效應(yīng)，研究發(fā)現(xiàn)政府行政干預(yù)力度與碳減排效應(yīng)呈現(xiàn)正相關(guān)，而市場機(jī)制對碳減排的作用有限。

另外，碳排放交易機(jī)制能否在實(shí)現(xiàn)碳減排的同時(shí)減少污染物排放也引起了學(xué)界廣泛熱議。碳排放交易機(jī)制的協(xié)同效應(yīng)主要體現(xiàn)在碳排放與二氧化硫協(xié)同減排和區(qū)域環(huán)境質(zhì)量改善等方面［12］。進(jìn)一步，Yan等［13］發(fā)現(xiàn)，碳排放交易機(jī)制對PM2.5濃度存在顯著減排效應(yīng)，同時(shí)試點(diǎn)省份中只有廣東省對霧霾濃度有顯著的抑制作用，在此基礎(chǔ)上，張國興等［14］將碳排放、二氧化硫、PM2.5同時(shí)納入?yún)f(xié)同減排效應(yīng)研究中，并證實(shí)碳交易政策不僅降低了碳排放強(qiáng)度，同時(shí)能夠?qū)崿F(xiàn)PM2.5與二氧化硫協(xié)同減排。黃潤秋［15-16］指出環(huán)境政策措施不僅可以減少碳排放，也從根源上降低了污染物排放，兩者可以協(xié)同推進(jìn)；鄭逸璇等［17］也著重從目標(biāo)指標(biāo)、管控區(qū)域、控制對象、措施任務(wù)、政策工具五個(gè)方面強(qiáng)調(diào)減污降碳的基本內(nèi)涵與關(guān)鍵路徑識別并提出政策措施建議。在城市層面，碳排放交易機(jī)制在人口較多、金融發(fā)展水平較高、空氣質(zhì)量較差的城市中對污染物排放具有一定的抑制作用，在減排的同時(shí)更有助于增加工業(yè)產(chǎn)值［18］。此外，在其他宏觀政策方面，田嘉莉等［19］以財(cái)政支出政策開展研究，指出財(cái)政支出政策能夠?qū)崿F(xiàn)減污降碳的短期直接和間接效應(yīng)。陳菡等［20］針對碳達(dá)峰背景與后疫情時(shí)期，從國家和省市層面剖析溫室氣體與多種環(huán)境污染物協(xié)同減排提出了應(yīng)對策略。

綜上所述，大多數(shù)學(xué)者研究大氣污染物與碳排放之間的協(xié)同，但除了大氣污染物之外，還有固體廢棄物、廢水污染物等，他們能否與碳排放實(shí)現(xiàn)協(xié)同效應(yīng)？另外，也鮮見從宏觀層面評估政策減污降碳協(xié)同效應(yīng)的文獻(xiàn)。因此，文章的邊際貢獻(xiàn)主要包括：一是，從“雙碳”目標(biāo)和環(huán)境污染治理的雙重視角，構(gòu)建減污降碳水平指標(biāo)，運(yùn)用雙重差分模型研究碳排放交易機(jī)制的減污降碳效應(yīng)。目前關(guān)于中國減污降碳的實(shí)證文獻(xiàn)相對欠缺，文章在梳理國家相關(guān)政策文件基礎(chǔ)上，將碳減排與環(huán)境污染治理納入同一研究框架，研究碳交易機(jī)制能否實(shí)現(xiàn)減污降碳協(xié)同增效。二是，基于改進(jìn)熵權(quán)法和TOPSIS模型測度環(huán)境污染指數(shù)。該方法較傳統(tǒng)熵值模型有效改進(jìn)了數(shù)據(jù)的測量誤差，并合理評估一個(gè)區(qū)域的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量和環(huán)境污染程度。三是，基于灰色關(guān)聯(lián)模型探究碳排放與環(huán)境污染物的協(xié)同減排潛力，為實(shí)現(xiàn)減污降碳目標(biāo)的最大化提供政策制定參考。

2 環(huán)境污染指數(shù)測度

TOPSIS法［21］是根據(jù)理想目標(biāo)相似性的次序選優(yōu)方法，其原理是利用歐氏距離確定評價(jià)對象與最優(yōu)解、最劣解距離遠(yuǎn)近，從而實(shí)現(xiàn)綜合評價(jià)排序。熵權(quán)-TOPSIS方法［22］是借助熵權(quán)法確定評價(jià)指標(biāo)權(quán)重，較好地克服以往TOPSIS法在確定指標(biāo)權(quán)重時(shí)由于主觀因素帶來的影響，采用熵值法能夠更加客觀地對指標(biāo)賦予權(quán)重，較合理地反映指標(biāo)數(shù)據(jù)信息的效用值。

在環(huán)境污染治理中，大氣污染物、固體廢棄物和廢水等污染物的減少能夠帶來碳減排及氣候變化的協(xié)同效應(yīng)，如高慶先等［23］以大氣污染防治行動(dòng)計(jì)劃作為研究政策，分析技術(shù)進(jìn)步能夠?qū)崿F(xiàn)二氧化硫、二氧化氮、煙塵和碳排放的協(xié)同減排效應(yīng)。另外，城市固體廢棄物與煤作為混合燃料或使用城市垃圾代替煤炭能夠同時(shí)節(jié)約氮氧化物和二氧化硫排放成本［24］，李薇等［25］指出污水處理中化學(xué)需氧量（COD）的去除量與碳排放成正比關(guān)系。

基于上述分析，參考Yang等［26］做法，文章以改進(jìn)熵權(quán)-TOPSIS模型測度各省份的環(huán)境污染指數(shù)以表征當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境質(zhì)量和環(huán)境污染程度。環(huán)境污染指數(shù)計(jì)算涉及的指標(biāo)為2010—2019年中國30個(gè)省份“三廢”排放量，具體包括：一般工業(yè)固體廢物產(chǎn)生量（萬t）、廢氣中二氧化硫排放量（萬t）和廢水排放總量（萬t）。環(huán)境污染指數(shù)為逆指標(biāo)，其值越大，意味著該省份環(huán)境污染程度嚴(yán)重，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量低。計(jì)算步驟如下。

第四，構(gòu)建加權(quán)規(guī)范化決策矩陣Z=(zij)m×nzij=Wj×rij。

第五，計(jì)算正、負(fù)理想解對已歸一化指標(biāo)值進(jìn)行加權(quán)化處理，構(gòu)建同趨勢化加權(quán)規(guī)范化矩陣Z，令Z+表示正理想解，Z-表示負(fù)理想解。

第六，計(jì)算各評價(jià)方案到正和負(fù)理想解的歐式距離，S+和S-分別表示為各評價(jià)方案到正和負(fù)理想解的距離值。

3 模型構(gòu)建和數(shù)據(jù)來源

基于環(huán)境壓力模型（IPAT），從試點(diǎn)省份和政策實(shí)施時(shí)間兩個(gè)方面構(gòu)造實(shí)驗(yàn)組和對照組來檢驗(yàn)碳排放交易機(jī)制的實(shí)施對減污降碳的政策影響。借鑒胡玉鳳等［27］的研究方法，通過引入時(shí)間虛擬變量（Time）和省份虛擬變量（Treated），構(gòu)建雙重差分模型如下：

其中：被解釋變量Yit表示減污降碳水平。減污降碳水平用碳排放量與環(huán)境污染指數(shù)的交乘項(xiàng)表征，碳排放量與環(huán)境污染指數(shù)均為逆指標(biāo)，構(gòu)建交乘項(xiàng)可以反映二者整體的減排程度并表現(xiàn)同源特征，交乘項(xiàng)切合“碳污同源”說，也符合減污降碳治理的整體性和系統(tǒng)性。

Treatedi為省份虛擬變量，若該省份是碳排放交易試點(diǎn)省份則賦值為1，非試點(diǎn)省份賦值為0。Timet為時(shí)間虛擬變量，考慮到7個(gè)碳交易市場成立時(shí)間為2013年末和2014年初，將2014年作為碳排放交易機(jī)制實(shí)施時(shí)間，2014年之后賦值為1，反之賦值為0。核心解釋變量為政策凈效應(yīng)（Treated×Time），即相關(guān)省份在2014年之后是否成為碳排放交易機(jī)制試點(diǎn)省份。Treated×Time取值為1表示該省份實(shí)施碳交易試點(diǎn)政策，反之則未實(shí)施該政策。

Controlit代表自變量與控制變量，自變量為環(huán)境壓力模型中人口因素、財(cái)富因素、技術(shù)因素，γt為時(shí)間固定效應(yīng)，λi省份固定效應(yīng)，εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。環(huán)境壓力模型包括人口因素（常住人口）、財(cái)富因素（人均GDP）和技術(shù)因素（專利授權(quán)數(shù)量），控制變量為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化、能源消耗結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度、環(huán)保支出?？刂谱兞恐校a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化采用第三產(chǎn)業(yè)增加值與工業(yè)增加值之比來測度，該比值越大，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化程度越高。能源消耗結(jié)構(gòu)采用各省份煤炭消費(fèi)量占能源消費(fèi)總量的比重來表示，能源強(qiáng)度采用能源消耗總量與GDP的比值衡量。此外，文章最為關(guān)注的是交互項(xiàng)系數(shù)（β1）及其顯著性（表2）。

表2 變量解釋說明

文章使用2010—2019年中國30個(gè)省份面板數(shù)據(jù)作為研究樣本（由于數(shù)據(jù)可得性問題，未涉及西藏和港澳臺(tái)地區(qū)）。相關(guān)數(shù)據(jù)來自2010—2019年的《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》和各省份統(tǒng)計(jì)年鑒，由于部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失，采用線性插值法對缺失部分進(jìn)行填充。碳排放量數(shù)據(jù)來自CEADs碳核算數(shù)據(jù)庫。環(huán)境污染指數(shù)見表1。

表1 中國30個(gè)省份環(huán)境污染指數(shù)（2010—2019年）

表3和表4對實(shí)驗(yàn)組和對照組中相關(guān)變量分別進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析。為了保證研究樣本的統(tǒng)一，文章將深圳碳交易市場納入廣東省，北京、天津、上海、廣東、湖北和重慶6個(gè)省份作為實(shí)驗(yàn)組，其余24個(gè)省份作為對照組。

從表3和表4可以看出，在政策實(shí)施前后，試點(diǎn)省份的碳排放量下降0.07，環(huán)境污染指數(shù)下降0.02，減污降碳水平提升0.08。在非試點(diǎn)省份中，碳排放量較政策實(shí)施前增長0.1，環(huán)境污染指數(shù)上升0.02，減污降碳水平下降0.21。表4中的差值（非試點(diǎn)省份-試點(diǎn)省份）為政策實(shí)施后非試點(diǎn)省份相關(guān)變量的均值與試點(diǎn)省份相關(guān)變量均值的差值，其中，碳排放量差值為0.61，環(huán)境污染指數(shù)差值為0.15，減污降碳水平差值為1.0。上述描述統(tǒng)計(jì)結(jié)果初步表明，與非試點(diǎn)省份相比，碳排放交易機(jī)制的實(shí)施，降低了試點(diǎn)省份的碳排放量和環(huán)境污染指數(shù)，并提升了減污降碳協(xié)同治理水平。

表3 試點(diǎn)省份相關(guān)變量描述性統(tǒng)計(jì)

表4 非試點(diǎn)省份相關(guān)變量描述性統(tǒng)計(jì)

圖1顯示了試點(diǎn)省份與非試點(diǎn)省份的平均變化趨勢。如圖1所示，從2014年開始，試點(diǎn)省份的碳排放量與環(huán)境污染指數(shù)整體呈現(xiàn)緩慢下降趨勢，而非試點(diǎn)省份則呈現(xiàn)逐年緩慢攀升態(tài)勢，試點(diǎn)省份減污降碳水平較非試點(diǎn)省份不斷提升。碳排放交易試點(diǎn)省份與非試點(diǎn)省份在政策實(shí)施之前，減污降碳平均水平基本一致，因此，碳排放交易機(jī)制的實(shí)施能夠?qū)崿F(xiàn)試點(diǎn)地區(qū)減污降碳的協(xié)同目標(biāo)。

圖1 試點(diǎn)省份與非試點(diǎn)省份減污降碳水平變化情況

4 實(shí)證研究

4.1 基準(zhǔn)回歸

為了進(jìn)一步說明平行趨勢假設(shè)的成立，文章構(gòu)建了一個(gè)時(shí)間趨勢變量（Trendt），以比較試點(diǎn)省份和非試點(diǎn)省份之間的平行時(shí)間趨勢，并分別在2010年、2011年、2012年…2019年，將趨勢值規(guī)定為1、2、3…10。如果試點(diǎn)地區(qū)和非試點(diǎn)地區(qū)在2010—2014年期間具有相似的變化趨勢，則Trend×Treated的系數(shù)在統(tǒng)計(jì)不顯著，滿足平行趨勢假設(shè)。在表5平行趨勢假設(shè)檢驗(yàn)中，無論是否加入年份與省份固定效應(yīng)，treated×trend的系數(shù)值分別為-0.084和-0.036均不顯著，即在2010—2014年期間，試點(diǎn)地區(qū)和非試點(diǎn)地區(qū)的減污降碳水平不存在系統(tǒng)性差異。因此文章滿足平行趨勢假設(shè)檢驗(yàn)。

表5 平行趨勢假設(shè)檢驗(yàn)

在滿足平行趨勢假設(shè)的基礎(chǔ)上，碳排放交易機(jī)制的實(shí)施能否同時(shí)實(shí)現(xiàn)碳排放量與環(huán)境污染物的進(jìn)一步降低，提升減污降碳協(xié)同治理水平，文章構(gòu)造碳排放量與環(huán)境污染指數(shù)的交乘項(xiàng)表征被解釋變量減污降碳水平，研究碳排放交易機(jī)制對減污降碳水平的影響。若被解釋變量的系數(shù)值為正或未通過顯著性檢驗(yàn)，則意味碳排放交易機(jī)制未能實(shí)現(xiàn)減污降碳效應(yīng)。從表6回歸結(jié)果可以看出，在逐步加入控制變量后，Treated×Time的系數(shù)均顯著為負(fù)，說明碳排放交易機(jī)制存在減污降碳效應(yīng)。第三列中Treated×Time的系數(shù)為-0.16，說明碳排放交易機(jī)制對試點(diǎn)省份的碳排放量和環(huán)境污染有顯著抑制效果，與非試點(diǎn)省份相比，試點(diǎn)省份的減污降碳水平提高了16%。就控制變量而言，從表6列（3）可以看出，常住人口、人均GDP對減污降碳水平具有顯著的正向影響，環(huán)保支出、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化和專利授權(quán)數(shù)量對減污降碳水平的系數(shù)為負(fù)，說明，環(huán)保支出的增加可以降低減污降碳水平，而隨著第三產(chǎn)業(yè)占比的不斷提高，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)逐步高端化，研發(fā)投入持續(xù)增加，能夠減緩碳排放量增加，改善環(huán)境污染狀況。

表6 碳排放交易對減污降碳水平的影響結(jié)果

4.2 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

4.2.1 脫鉤效應(yīng)檢驗(yàn)

隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的不斷提高，各級政府對碳減排和環(huán)境污染治理的監(jiān)管力度不斷加大，在鄭石明等［28］研究基礎(chǔ)上，在模型中引入人均GDP的平方項(xiàng)，進(jìn)一步檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)增長與減污降碳之間是否存在脫鉤現(xiàn)象。

表7中列（1）與列（2）的結(jié)果顯示，人均GDP系數(shù)均顯著為正而人均GDP的平方項(xiàng)系數(shù)顯著為負(fù)，且treated×time的系數(shù)前后均顯著為負(fù)，這表明當(dāng)前中國碳交易試點(diǎn)省份經(jīng)濟(jì)增長與減污降碳水平已具有脫鉤趨勢，并呈現(xiàn)倒“U”型關(guān)系。

表7 碳排放交易對減污降碳與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的脫鉤效應(yīng)

4.2.2 試點(diǎn)省份個(gè)體政策效應(yīng)

為克服傳統(tǒng)雙重差分模型中樣本選擇偏誤與未觀測因素造成的內(nèi)生性問題，文章采用Abadie等［33］提出的合成控制方法。該方法通過賦予對照組個(gè)體相應(yīng)的權(quán)重向量進(jìn)行加權(quán)平均，構(gòu)造每個(gè)試點(diǎn)政策干預(yù)個(gè)體的“反事實(shí)”參照組，通過實(shí)驗(yàn)組個(gè)體與“反事實(shí)”參照組個(gè)體進(jìn)行對比，反映試點(diǎn)政策的實(shí)施效果。具體模型構(gòu)建如下：

其中：eit表示碳交易試點(diǎn)政策對第i個(gè)省份政策沖擊期間所帶來減污降碳水平的變化。給定J+1個(gè)省份在t∈[1，T]時(shí)期的樣本數(shù)據(jù)，YNit定義為第i∈[1，J+1]個(gè)省份在t時(shí)間沒有受到碳交易試點(diǎn)政策沖擊的減污降碳水平；Ylit定義為第i∈[1，J+1]個(gè)省份在t時(shí)間受到碳交易試點(diǎn)政策沖擊的減污降碳水平。若第i個(gè)省份在t=T0獲批成為碳交易試點(diǎn)省份，則[1，T0]期間i省份的減污降碳水平?jīng)]有受到政策影響，此時(shí)Ylit=YNit；當(dāng)該省份獲批成為碳交易試點(diǎn)，在受到政策沖擊期間[T0+1，T]，eit＞0，i省份的減污降碳水平受到政策影響。

上述分析中，對于碳交易試點(diǎn)省份的Ylit值通過觀察可以得到，而YiNt值無法通過觀察得到，需要利用“反事實(shí)”進(jìn)行合成，借鑒Abadie等［34］研究中提出因子模型：

其中：δt為時(shí)間趨勢項(xiàng)，Zi表示不受政策影響的控制變量；θt是控制變量Zi的未知參數(shù)向量，λt是無法觀測到的公共因子向量，μi表示不可觀測的省份固定效應(yīng)，εit是不能觀測的短期沖擊（假設(shè)在地區(qū)層面上滿足均值為0）。

假定(i=1)的省份為碳交易試點(diǎn)省份，其余J個(gè)省份(i∈[2，J+1])均未實(shí)施碳交易政策?？紤]J維向量權(quán)重W=(w2，…wJ+1)使 得W中的wj值表示控制組個(gè)體對實(shí)驗(yàn)組個(gè)體的合成控制貢獻(xiàn)率。通過向量權(quán)重W對參照對象的變量值加權(quán)平均可得：

一般情況下，當(dāng)政策試點(diǎn)前的時(shí)間區(qū)間大于政策試點(diǎn)后的時(shí)間區(qū)間，則有的均值趨近于0。最終，在t∈[T0+1，T]期間可以近似為YN1t的無偏估計(jì)量，由此準(zhǔn)確估計(jì)

考慮合成對象的擬合效果及模擬結(jié)果的穩(wěn)健性，參考以往研究［29-30］的方法并選擇部分影響因素作為模型的預(yù)測變量，主要包括人均GDP、人均專業(yè)授權(quán)數(shù)量、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化、能源強(qiáng)度、人均環(huán)保支出，模型擬合結(jié)果如圖2所示。

圖2分別為北京、天津、上海、廣東、重慶、湖北的真實(shí)與合成的減污降碳水平趨勢圖，其中垂直虛線代表碳交易政策的起始年份（2014年）?？紤]到減污降碳水平綜合指標(biāo)是由多個(gè)指標(biāo)加權(quán)構(gòu)成，其構(gòu)成指標(biāo)選取上可能存在一定的主觀性且樣本時(shí)間跨度較短，因此，減污降碳水平呈現(xiàn)不同幅度的波動(dòng)性。通過觀察圖2（a）—（f）并計(jì)算各試點(diǎn)省份的RMSPE值可知（表8），試點(diǎn)省份在政策實(shí)施前的真實(shí)值與合成值呈現(xiàn)大致相同的趨勢。計(jì)算結(jié)果說明，在政策實(shí)施前試點(diǎn)省份與其他合成控制對象之間的擬合程度較好。在政策實(shí)施之后，北京、天津、上海、重慶的減污降碳水平大幅度下降，較好地發(fā)揮試點(diǎn)效應(yīng)且效果顯著，即碳交易機(jī)制政策有效抑制上述區(qū)域碳排放量與環(huán)境污染物的排放。與之相反，雖然廣東的碳污排放水平在試點(diǎn)年份之后也有所改善，但效果不明顯；其次，湖北在試點(diǎn)年份之后不僅沒有改善減污降碳水平，反而在政策實(shí)施后進(jìn)一步增加了碳排放量和環(huán)境污染物?？傮w來看，北京、上海、天津、重慶表現(xiàn)較優(yōu)即碳污排放呈顯著下降趨勢，廣東表現(xiàn)次之，而湖北表現(xiàn)較差。

表8 均方預(yù)測誤差平方根計(jì)算結(jié)果

圖2 碳交易機(jī)制對試點(diǎn)省份的政策影響效果

4.3 影響機(jī)制分析

在減污降碳和協(xié)同減排對策措施研究中［35］，增加節(jié)能技術(shù)創(chuàng)新研發(fā)投入能夠有效降低鋼鐵行業(yè)的碳排放和污染物排放［36］；同時(shí)對地區(qū)減污降碳治理發(fā)揮顯著的中介效應(yīng)［14］，能源消耗是大氣污染物和二氧化碳排放共同的根和源［37］，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整在減排過程中的作用遠(yuǎn)大于經(jīng)濟(jì)增長的作用［38］。文章通過梳理相關(guān)文獻(xiàn)［29］，總結(jié)碳排放交易機(jī)制主要通過技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、能源消耗結(jié)構(gòu)調(diào)整三條路徑影響減污降碳治理。

4.3.1 技術(shù)創(chuàng)新

根據(jù)“波特假說”適當(dāng)?shù)沫h(huán)境規(guī)制能否促進(jìn)企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新［39-40］。碳排放交易機(jī)制可以通過“信號-預(yù)期”機(jī)制誘發(fā)試點(diǎn)企業(yè)進(jìn)行低碳技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)。由于碳交易機(jī)制從政策出臺(tái)到碳排放交易試點(diǎn)成立存在近兩年的時(shí)間間隔，一方面，一部分企業(yè)對政策的預(yù)期會(huì)較其他企業(yè)提前進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)［41］以便維持自身的競爭優(yōu)勢；另一方面，碳排放交易機(jī)制將排放權(quán)市場化，通過市場手段更為有效地鼓勵(lì)、倒逼污染行業(yè)企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新活動(dòng)［42］。進(jìn)一步，通過技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)帶動(dòng)清潔生產(chǎn)技術(shù)的提升從而有效降低污染排放強(qiáng)度。

4.3.2 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級

碳排放交易機(jī)制有效地利用市場交易改善試點(diǎn)省份的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級［43-44］。在“遵循成本”理論下，原先“高耗能、高排放、高污染”的落后產(chǎn)業(yè)由于自身技術(shù)創(chuàng)新成本過高而通過技術(shù)創(chuàng)新所帶來的補(bǔ)償收益也遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于研發(fā)成本，進(jìn)而逐步被淘汰。而高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)由于自身“高附加值、低污染”的獨(dú)特優(yōu)勢在滿足企業(yè)追逐最大化利潤的同時(shí)逐步帶動(dòng)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)從低端邁入高端，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級轉(zhuǎn)型［43］。加快淘汰落后產(chǎn)能任務(wù)的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)減污降碳治理目標(biāo)。

4.3.3 能源消耗結(jié)構(gòu)

碳排放交易機(jī)制的實(shí)施，將碳排放量轉(zhuǎn)化為企業(yè)的內(nèi)部成本，倘若超出原先獲得排放額度就會(huì)增加因購買額外碳排放額缺口帶來的損失。反之在碳交易市場出售剩余額度獲得額外收益。為了節(jié)約生產(chǎn)成本，企業(yè)更愿意調(diào)整其生產(chǎn)模式，優(yōu)先使用清潔能源或零碳能源降低碳排放量［45］。與此同時(shí)，間接帶動(dòng)中國環(huán)保產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和清潔生產(chǎn)技術(shù)水平不斷提高。從而改變中國原先以高污染、高排放為特征的能源消耗方式［2］，實(shí)現(xiàn)能源消耗以低排放為特征的清潔能源消費(fèi)轉(zhuǎn)變，進(jìn)而有效降低碳污排放。

因此，為進(jìn)一步分析碳交易政策影響區(qū)域減污降碳的機(jī)制及路徑，從技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)、能源結(jié)構(gòu)調(diào)整和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級角度，探究碳交易政策實(shí)現(xiàn)減污降碳目標(biāo)的機(jī)制和路徑。以產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化指標(biāo)表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，能源消耗結(jié)構(gòu)指標(biāo)反映能源結(jié)構(gòu)調(diào)整，技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)以專利授權(quán)數(shù)量指標(biāo)表示，結(jié)果見表9。

表9顯示，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級與減污降碳水平的系數(shù)為負(fù)但不顯著，反映當(dāng)前產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對減污降碳未能形成有效的政策效應(yīng)，未來產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級仍需不斷推進(jìn)。能源消耗結(jié)構(gòu)對減污降碳水平的系數(shù)顯著為正，說明以煤炭為主體的能源消耗結(jié)構(gòu)顯著正向影響碳排放和環(huán)境污染，推廣清潔生產(chǎn)技術(shù)和零碳燃料的使用依然是提高減污降碳協(xié)同治理水平的重要路徑。此外，技術(shù)創(chuàng)新與減污降碳水平的系數(shù)顯著為負(fù)，意味著技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)可以顯著提高減污降碳水平，因此，加大研發(fā)投入并激勵(lì)減污降碳的技術(shù)研發(fā)，可以減少碳排放量，降低環(huán)境污染。

表9 作用機(jī)制回歸結(jié)果

4.4 異質(zhì)性檢驗(yàn)

為研究不同區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異，對碳交易機(jī)制減污降碳效應(yīng)的影響，接下來對東部、中部和西部地區(qū)面板數(shù)據(jù)分別進(jìn)行回歸，結(jié)果見表10。

從表10回歸結(jié)果看，減污降碳水平呈現(xiàn)區(qū)域差異化。東部地區(qū)和西部地區(qū)的treated×time系數(shù)值均保持顯著為負(fù)，而中部地區(qū)的系數(shù)值為負(fù)但不顯著?？傮w而言，中國的減污降碳水平，東部和西部地區(qū)表現(xiàn)最優(yōu)，而中部地區(qū)表現(xiàn)不佳，存在地區(qū)不平衡，因此，減污降碳需要結(jié)合東中西部地區(qū)差異，因地制宜精準(zhǔn)施策。

表10 區(qū)域異質(zhì)性回歸結(jié)果

5 減污降碳潛力分析

考慮到減污降碳治理的系統(tǒng)性和整體性，碳排放與環(huán)境污染物相互作用、相互影響，參考王涵等［37］的耦合協(xié)調(diào)度模型，文章通過灰色關(guān)聯(lián)模型對碳排放和環(huán)境污染物進(jìn)行探究，旨在對當(dāng)前階段中國減污降碳潛力進(jìn)行客觀合理地評價(jià)，為減污降碳協(xié)同治理水平的提升提供參考。

灰色關(guān)聯(lián)分析（GRA）［21，46］是定量描述和比較某一系統(tǒng)發(fā)展變化態(tài)勢的方法，其基本思想是根據(jù)各評價(jià)序列構(gòu)成的曲線族與參考序列構(gòu)成的曲線間的幾何相似程度來確定序列之間的關(guān)聯(lián)度。該方法不僅能夠分析各因素對于結(jié)果的影響程度，還可以解決隨時(shí)間變化的綜合評價(jià)類問題。因此，文章將碳排放量作為灰色關(guān)聯(lián)分析中的母序列并記為Y=y(k)∣k=1，2，…，n，一般工業(yè)固體廢物產(chǎn)生量、廢氣中二氧化硫排放量、廢氣中氮氧化物排放量、廢水排放量中的化學(xué)需氧量（COD）和氨氮排放量作為子序列，記為Xi=xi(k)∣k=1，2，…，n，i=1，2，…，m。分別求出碳排放量與環(huán)境污染物的相關(guān)程度，并根據(jù)相關(guān)性大小，探究中國各省減污降碳的潛力分析。具體計(jì)算步驟如下。

（1）無量綱化，文章數(shù)據(jù)采用均值法進(jìn)行處理。

（2）關(guān)聯(lián)系數(shù)ξi(k)的計(jì)算。

其中：xi為第i列數(shù)據(jù)；k為第i列中第k值；ρ為分辨系數(shù)，取值為0≤ρ≤1，一般取0.5。

（3）關(guān)聯(lián)度ri的計(jì)算，ri值越接近1，說明相關(guān)性越強(qiáng)。

（4）根據(jù)關(guān)聯(lián)度ri判斷碳排放與各環(huán)境污染物的協(xié)同減排潛力，若碳排放與各環(huán)境污染物的關(guān)聯(lián)度值越大，則意味著碳排放與該環(huán)境污染物協(xié)同減排潛力越大。計(jì)算結(jié)果見表11。

表11 中國各省份碳排放與環(huán)境污染物關(guān)聯(lián)度值數(shù)據(jù)

從全國來看，碳排放與環(huán)境污染物關(guān)聯(lián)度值呈現(xiàn)差異化。碳排放與一般工業(yè)固體廢物產(chǎn)生量、廢氣中二氧化硫排放量和氮氧化物排放量的關(guān)聯(lián)度值ri較大，均高于0.5。碳排放與一般工業(yè)固體廢物產(chǎn)生量關(guān)聯(lián)度值為0.807；與廢氣中二氧化硫排放量關(guān)聯(lián)度值為0.512；與氮氧化物排放量的關(guān)聯(lián)度值為0.681，這說明碳排放與三類環(huán)境污染物的關(guān)聯(lián)度較高、相關(guān)性較強(qiáng)，協(xié)同減排潛力越大。而碳排放與廢水排放量中化學(xué)需氧量（COD）和氨氮排放量的關(guān)聯(lián)度值ri較小，均低于0.5。與其他三類環(huán)境污染物相比，碳排放與化學(xué)需氧量（COD）和氨氮排放量的緊密程度較低、關(guān)聯(lián)度較小，協(xié)同減排潛力較低。

從省份來看，在碳交易試點(diǎn)地區(qū)中，上海、廣東兩省份碳排放與環(huán)境污染物的關(guān)聯(lián)度值均全部大于0.5，反映了在碳交易政策背景下，當(dāng)前上海、廣東形成較高水平的減污降碳協(xié)同增效的趨勢。其次，在非試點(diǎn)省份中，只有廣西、貴州、新疆三省份的碳排放與環(huán)境污染物的關(guān)聯(lián)度值高于0.5。側(cè)面說明，與非試點(diǎn)省份相比，廣西、貴州、新疆三省份出現(xiàn)較高水平的減污降碳協(xié)同水平。總體來看，中國各省份的減污降碳水平呈現(xiàn)差異化，只有部分省份表現(xiàn)出較高的減污降碳協(xié)同水平和減排潛力。

因此，未來中國需要加強(qiáng)頂層設(shè)計(jì)，重點(diǎn)從政策創(chuàng)新、技術(shù)創(chuàng)新和能力建設(shè)提升等方面發(fā)力，實(shí)現(xiàn)減污降碳協(xié)同治理水平的進(jìn)一步提升并切實(shí)推動(dòng)環(huán)境質(zhì)量改善。

6 研究結(jié)論與對策建議

文章基于2010—2019年中國30個(gè)省份面板數(shù)據(jù)，通過改進(jìn)熵權(quán)-TOPSIS模型測度環(huán)境污染指數(shù)，以碳排放交易機(jī)制作為“準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)”，利用雙重差分模型、合成控制方法和灰色關(guān)聯(lián)分析展開實(shí)證研究，有以下幾點(diǎn)研究發(fā)現(xiàn)。

第一，從中國層面來看，碳排放交易政策可以實(shí)現(xiàn)試點(diǎn)省份減污降碳、協(xié)同增效。通過脫鉤效應(yīng)檢驗(yàn)分析得到當(dāng)前碳交易試點(diǎn)省份經(jīng)濟(jì)增長與減污降碳水平已呈現(xiàn)脫鉤現(xiàn)象。從試點(diǎn)省份來看，上海、天津、重慶表現(xiàn)較優(yōu)即碳污排放呈顯著下降趨勢，廣東表現(xiàn)次之，而湖北表現(xiàn)較差。

第二，碳排放交易機(jī)制通過能源消耗結(jié)構(gòu)調(diào)整和技術(shù)創(chuàng)新顯著促進(jìn)了中國減污降碳治理水平的改善，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對減污降碳水平的影響不顯著。

第三，中國減污降碳水平的協(xié)同減排潛力呈現(xiàn)區(qū)域差異，東部和西部地區(qū)的減污降碳協(xié)同水平表現(xiàn)最優(yōu)，而中部地區(qū)表現(xiàn)不佳。通過灰色關(guān)聯(lián)分析發(fā)現(xiàn)僅有上海、廣東、廣西、貴州、新疆五省份的關(guān)聯(lián)度值大于其他省份并呈現(xiàn)較高的協(xié)同減排潛力。

基于上述結(jié)論，文章提出以下對策建議。

第一，加快推進(jìn)并完善中國碳排放交易市場建設(shè)。從試點(diǎn)省份的減污降碳效果來看，市場激勵(lì)型的碳排放交易政策對碳排放和環(huán)境污染物具有協(xié)同減排作用，實(shí)現(xiàn)減污降碳協(xié)同增效。未來可以將這些經(jīng)驗(yàn)推廣到其他行業(yè)和領(lǐng)域，探索和建設(shè)用能權(quán)、排污權(quán)等資源環(huán)境權(quán)益市場，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)減污降碳協(xié)同治理水平與環(huán)境治理目標(biāo)的最大化。

第二，加大技術(shù)創(chuàng)新投入和能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級。文章機(jī)制作用檢驗(yàn)表明，碳排放交易政策對減污降碳的協(xié)同效應(yīng)影響是由能源消耗結(jié)構(gòu)的調(diào)整和技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)驅(qū)動(dòng)的。因此，需要大力推廣綠色節(jié)能減排技術(shù)、清潔高效工藝，并加快傳統(tǒng)能源向新興、零碳能源在產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的更替。此外，中國還需要加快推進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級、改造傳統(tǒng)高耗能行業(yè)，持續(xù)推動(dòng)綠色產(chǎn)業(yè)項(xiàng)目高效運(yùn)轉(zhuǎn)，不斷提升區(qū)域綠色發(fā)展水平。

第三，減污降碳協(xié)同治理需要因地制宜。實(shí)證結(jié)果和灰色關(guān)聯(lián)分析表明中國減污降碳協(xié)同治理水平存在地區(qū)不平衡性，環(huán)境污染治理需要結(jié)合區(qū)域經(jīng)濟(jì)水平和發(fā)展差異，因地制宜地探尋適宜本地經(jīng)濟(jì)發(fā)展的政策措施，從而實(shí)現(xiàn)地區(qū)環(huán)境治理目標(biāo)的同時(shí)提高減污降碳協(xié)同增效。