張國興，樊萌萌，馬睿琨，林偉純

（1.蘭州大學管理學院，甘肅蘭州 730000；2.蘭州大學綠色金融研究院，甘肅蘭州 730000）

實現對溫室氣體和大氣污染物排放的雙重控制是中國應對氣候變化、改善大氣環(huán)境的重要目標。目前中國區(qū)域大氣環(huán)境問題仍較嚴重，各城市地區(qū)呈現以SO2、PM2.5等為代表的多種污染物共存、減排難度加大的局面。另一方面，氣候變化與大氣污染往往緊密相連，許多大氣污染減排措施同時也是控制溫室氣體排放的有效措施［1］。因此探究環(huán)境政策對大氣污染物和溫室氣體的協(xié)同減排效應是打贏污染防治攻堅戰(zhàn)的有效舉措。經濟學界普遍認為，對比命令控制型和市場型兩大類環(huán)境規(guī)制工具，排污權、碳排放權交易等為代表的市場型工具能通過經濟激勵實現外部性內部化，以更低成本促進減污減排，是污染控制、減污減排的重要手段［2］。2002年中國開始推行排污權交易試點政策，這是市場型環(huán)境政策工具探索的第一步。2011年，中國政府明確提出“探索建立碳排放交易市場”［3］。此后，國家發(fā)改委陸續(xù)批設國家碳交易試點。2019年，生態(tài)環(huán)境部印發(fā)《碳排放權交易管理暫行條例（征求意見稿）》。理論上來說，碳交易能解決排放權配置無效率問題，能有效助力節(jié)能減排。但現實中，各地區(qū)存在較大的資源稟賦和經濟發(fā)展差距，這使碳交易政策實施效果在不同地區(qū)可能會有所差異。該研究以國家碳交易試點政策為基礎，探究該政策能否有效實現地區(qū)碳排放強度以及PM2.5、SO2等大氣污染物協(xié)同減排。如果能夠產生影響，又是通過何種機制產生作用？

1 文獻綜述

排放權交易這一市場化環(huán)境規(guī)制工具最早由Crocker［4］和Dales［5］提出，目前在世界多個地區(qū)都已被付諸實踐。該政策旨在通過市場機制實現環(huán)境資源的有效配置，實現污染物減排［6］。就中國而言，相比碳交易政策，排污權交易政策已試點實施十幾年。學者們以排污權交易為對象，已進行較為詳細的研究，大部分文獻都肯定其減排效果。對于同樣具有市場化屬性的碳交易政策，也日益獲得國內外學者的關注。

關于碳交易政策的研究，學者主要集中于政策制度設計和政策效果兩個方面。制度設計方面，主要對政策制度實行過程中存在的問題進行分析，并提出建議。Zhang等［7］全面概述試點政策實施現狀、部門覆蓋范圍并比較不同試點區(qū)域的制度設計特征，發(fā)現制度設計中存在法律和監(jiān)管障礙、與現有能源和氣候政策缺乏互動等問題，總結了排放權交易的發(fā)展建議。Wang［8］在探究中國碳交易市場減排績效的同時，進一步肯定不同地區(qū)碳排放交易系統(tǒng)聯(lián)動機制的重要性。Munnings等［9］通過采訪碳排放交易系統(tǒng)機構專家和監(jiān)管員，分析近期交易數據、相關法律及文獻，評估廣東、上海和深圳三個碳交易試點適應中國經濟和政治環(huán)境方面的表現，為碳交易政策設計和運行提供建議。潘家華［10］在對比國際社會碳交易市場的基礎上，討論國內碳市場構建面臨的挑戰(zhàn)，提出政府在構建碳交易體系時，需在頂層設計考慮碳排放的屬性，不斷拓展碳交易市場空間。

碳交易政策效果的研究也是學者們的關注重點，方法選擇上以“情景模擬分析”方法為主。Cui等［11］構建了省際排污權交易模型，模擬分析發(fā)現，碳交易政策對不同省份的碳減排效果具有差異性。Zhang等［12］模擬了剛性約束國民生產總值和放松生產總值剛性約束、引入地區(qū)經濟增長和環(huán)境保護雙重約束兩種政策情景，表明省級碳交易能顯著降低碳排放強度。劉宇等［13］采用中國多區(qū)域一般均衡模型Term CO2，根據碳交易試點的制度要素設置情景假設，分析湖北和天津地區(qū)的碳交易政策對經濟環(huán)境的影響，認為碳交易政策的負面經濟影響有限。采用仿真、模擬方法開展的研究大多肯定了碳交易帶來的環(huán)境紅利，但該方法仍存在一些固有缺陷，比如內部設計復雜、難以跟蹤其作用機制等［14］。

協(xié)同效益指因不同原因而同時實施的政策帶來的效果［15］。IPCC第二次評估報告提出次生效益、伴生效益的概念，解釋了控制溫室氣體排放的同時產生的大氣污染物減排效益。日本環(huán)境省將其定義為：發(fā)展中國家發(fā)展的同時帶來溫室氣體的協(xié)同減排。生態(tài)環(huán)境部政策研究中心定義：減少溫室氣體排放的同時減少其他局域污染物排放，例如SO2、NOX、CO及PM等。該研究探究碳交易政策對碳減排的同時，討論其對SO2和PM等局域大氣污染物的協(xié)同減排效應，這與生態(tài)環(huán)境部政策研究中心的定義基本一致。傅京燕等［16］認為，電力行業(yè)技術改造在縮減化石能源利用、減少碳排放的同時，達到硫、氮、煙塵等污染物協(xié)同減排。Cheng等［17］研究發(fā)現，碳交易政策促進碳減排的同時，推動SO2和NO2減排。越來越多學者認識到，氣候政策對區(qū)域空氣污染控制和碳減排的協(xié)同減排效益不容忽視［18］。

有效的政策約束是實現溫室氣體和污染物協(xié)同減排的綜合點［19-20］，而技術水平是碳交易政策影響大氣污染物排放的重要連接點。波特假說認為，適當的環(huán)境規(guī)制強度不僅能彌補企業(yè)在遵循環(huán)境規(guī)則的同時帶來的成本增加，也能促進企業(yè)生產效率提升，從而刺激企業(yè)生產技術進步和低碳技術升級，實現污染物減排［21］。碳交易政策中有關技術保障條款提出，各地區(qū)應協(xié)助企業(yè)主體開展創(chuàng)新，給予技術機構資金和人才支持；另外，碳交易政策會倒逼高污染企業(yè)加大低碳技術研發(fā)投入，推進生產減排［22］。此外，由于技術創(chuàng)新的外溢效應，持有先進技術的企業(yè)會將低碳技術傳播至整個產業(yè)，提升總體環(huán)保水平，最終實現城市綠色發(fā)展?；诖耍瑥募夹g創(chuàng)新的角度出發(fā)，探究碳交易對碳排放及其他大氣污染物減排的作用機制。

該研究試圖在以下幾個方面進行探索：第一，將已有研究從國家或省級宏觀樣本數據拓展為2006—2018年276個城市面板數據，研究碳交易政策的協(xié)同減排效應；第二，將全球碳排放約束下的全域排放物二氧化碳和地方污染減排約束下的局域大氣污染物納入同一個分析框架，更全面考察碳交易政策帶來的減排效益；第三，采用雙重差分等方法，系統(tǒng)分析碳交易政策對CI、PM2.5及SO2的減排效果，并探討其作用機制，避免以往仿真模擬等方法由于固有缺陷導致評估效果失真及難以追蹤傳導機制的問題。

2 研究設計與數據說明

2.1 樣本和模型選擇

采用雙重差分的雙向固定效應模型進行實證研究。雙重差分模型（Differences in Differences，DID模型）主要用于公共政策實施效果的定量評估。該方法基于非隨機分配政策實施組和對照組的自然試驗得到的數據，通過控制研究政策實施前后的差異，將政策影響的結果分離出來，并在模型中加入可能產生影響的自變量，進一步控制處理組和對照組可能存在的影響因素，補充樣本分配上不能完全隨機的缺陷，從而實現對政策效果的真實評估［23］。

將碳交易試點地級市設定為基準樣本，為有效分析碳交易試點政策的凈效應，在運用雙重差分法的基礎上建立以下模型：

其中：Yit為被解釋變量，具體用碳排放強度及大氣污染物排放表征，下標i和t分別表示城市和年份；policy為碳交易政策試點城市和時間節(jié)點兩個虛擬變量的交乘項，獲批碳交易試點城市當年及以后賦值為1，獲批復之前及未試點城市賦值為0；Xit為所有的控制變量集；γt代表時間固定效應；δi為各地級市的個體固定效應；εit是隨機擾動項。以上模型中，系數b1是重點關注的數值，它衡量了碳交易試點政策對城市碳排放強度和污染物排放的凈效應。如果碳交易試點政策能有效實現城市減污減排，則b1顯著為正；反之，不顯著或者顯著負值。

2.2 變量選取

2.2.1 因變量

（1）碳排放強度（CI）。碳排放強度即單位國內生產總值碳排放量，是衡量一個國家或行業(yè)二氧化碳排放量的重要指標。相對二氧化碳總量和人均碳排放量而言，它反映了能源與GDP間的關系，體現相對效率的含義，能有效評價能源利用和減緩氣候變化的績效［24-25］。中國在《“十二五”控制溫室氣體排放工作方案》和《“十三五”控制溫室氣體排放工作方案》中均制定相關政策，旨在降低國家碳強度。在多區(qū)域對比分析中，由于經濟體量、人口規(guī)模、發(fā)展速度等因素的差異，絕對量不具備直接可比性，強度指標可以剔除上述因素影響，直接對區(qū)域間能源利用和碳排放效率差異進行比較研究［26］。

由于統(tǒng)計數據和估算方法的限制，城市碳排放一直是個關鍵性問題。城市由于具有高人口密度、高經濟密度和高能源消耗強度等特征，是能源消費和碳排放的主要聚集地［27］。各地區(qū)能源消費和碳排放結構不同，但電力部門碳排放一直是中國的主要排放源，其次是運輸、供熱和供氣部門的排放［28］。在前人研究基礎上，參考《IPCC國家溫室氣體排放清單指南2006》，根據碳排放類別分項計算城市能耗碳排放量并進行加總［29］。碳排放的表達式為：CE=∑i ACi×NVIi×EFi。其中，CE為E城市直接能耗碳排放量，i為能源種類，ACi為能源消耗量，NVIi為能源熱值，EFi為排放因子。排放類別計算公式及其對應參數說明見表1。

表1 城市CO2排放計算

（2）SO2濃度值。SO2是大氣污染的主要一次污染物，在《重點區(qū)域大氣污染防治“十二五”規(guī)劃》中被列入為減排目標。規(guī)劃明確要求“二氧化硫排放量下降12%，環(huán)境質量有所改善，可吸入顆粒物、二氧化硫年均濃度分別下降10%、10%”。中國工業(yè)二氧化硫排放于2005年達到頂峰后呈現波動降低趨勢，2006—2013年均減少2.24%，成功實現減排的SO2在環(huán)境研究中始終備受關注。

（3）PM2.5濃度值。PM2.5即直徑或粒徑小于2.5μm的可吸入顆粒物，是影響霧霾天氣的首要污染物。該污染物不僅降低城市能見度，更給人類健康、氣候、環(huán)境帶來諸多負面影響。學者對PM2.5顆粒物的研究多集中于形成過程和社會經濟驅動因素兩個方面。面對大氣污染問題日益嚴峻的現實情況，PM2.5不僅是社會各界關注的焦點，也是能源、環(huán)境研究的重要內容［31］。

2.2.2 控制變量

（1）人均地區(qū)生產總值。使用人均地區(qū)生產總值（pgdp）測度經濟發(fā)展水平。Grossman等［32］研究北美自由貿易協(xié)定對環(huán)境的影響時，發(fā)現人均地區(qū)生產值不同，區(qū)域SO2排放量變化存在差異?；诖?，人均地區(qū)生產值自然對CO2及其他大氣污染物排放產生影響，從而影響生態(tài)效率值。因此，將人均地區(qū)生產總值納入控制變量中。

（2）城市化水平。城市化（ur）導致的能源消耗和溫室氣體及污染物排放不能通過人口規(guī)模來反映。借鑒林伯強等［33］的做法，將人口數量變量用人口結構變量（城市化水平）代替。城市人均能耗是農村的3.5～4倍，城市化能極大地影響國內能源消費［34］。一方面，城市化進程會使能源需求和消費增加，并逐步改變土地利用方式、減少森林面積，從而加劇溫室氣體和污染物排放；另一方面，城市化可能又通過加速現代化進程、提高技術水平促進減污減排，兩種影響力度與城市化所處的階段相關［35］。因此，對城市化的影響進行控制，是準確描述現階段地區(qū)能源需求和大氣環(huán)境水平的必然要求。

（3）產業(yè)結構（in）。Liu等［36］研究發(fā)現，中國第二產業(yè)份額的增加往往會加劇能源消耗，從而產生大量碳排放，大多環(huán)境污染物也來源于工業(yè)企業(yè)生產。通常來說第二產業(yè)比重有所下降意味著國民經濟結構的優(yōu)化升級。參考Wang等［34］的研究，考慮研究地區(qū)具有較大的差異性，選用第二產業(yè)產值占GDP比重衡量產業(yè)結構。

（4）能源強度。能源強度（e）即單位GDP的能源消耗，是衡量能源利用效率的重要指標。能源強度越小，效率越高，帶來的溫室氣體和污染物排放量越少。使用城市全社會用電量與GDP比值表示能源強度。現階段中國非化石能源發(fā)電裝機占總裝機比重較低，化石能源發(fā)電仍是電力的主要來源。能源消耗會帶來CO2以及PM2.5等污染物的排放，因此降低能源強度是減污減排的重要途徑。

（5）對外開放程度。借鑒傅元海等［37］的研究，采用實際利用外資金額（fdi）衡量對外開放程度。在研究影響空氣污染的社會經濟因素時，外商投資變量對環(huán)境的作用效果不容忽視［38］。提高外資利用水平，擴大對外開放有利于引入國外先進技術，降低空氣污染；但也可能由于發(fā)展中國家較低的環(huán)境規(guī)制水平，導致“污染天堂”效應。Xu等［39］研究了能源轉型背景下fdi與SO2間的關系。Jiang等［40］使用空間計量分析了外商直接投資水平對霧霾的負面作用。基于此，將實際利用外資金額（fdi）表征的對外開放程度作為控制變量之一。

（6）綠化面積。城市綠化（garea）是凈化空氣、降低污染源、改善大氣環(huán)境的重要手段。借鑒豆建民等［41］的研究，引入城市綠化面積為控制變量之一。

2.2.3 中介變量

技術創(chuàng)新?；趯O傳旺等［42］的研究，科研投入直接度量了城市技術水平，是技術創(chuàng)新的重要驅動因素。政府財政科技投入對企業(yè)技術創(chuàng)新乃至整個國家創(chuàng)新水平均產生重要影響。政府通過財政補貼及貼息等直接的差異化財政手段，極大降低研發(fā)風險，提高創(chuàng)新參與度，吸引越來越多社會資本參與技術創(chuàng)新；另一方面，財政科技支出可以很大程度改善宏觀生態(tài)環(huán)境，激活創(chuàng)新動能［43］?；诖耍每萍贾С稣嫉胤焦藏斦С龅谋戎乇硎炯夹g創(chuàng)新（inn）。邵帥等［44］提出，技術進步可能僅作用于提高生產效率和擴大生產規(guī)模，并未強調“綠色”發(fā)展，這會使碳排放增加。李廉水等［45］認為技術進步可以提高能源利用效率，減少生產過程中溫室氣體和污染物排放。

2.3 數據來源

政策試點數據源于國家已公布的相關政策，其中北京、天津、上海、廣東、深圳、湖北和重慶的試點啟動時間集中在2013年下半年和2014年，所以將這六個省份的政策作用時間統(tǒng)一定為2014年。借鑒李廣明等［46］的做法，將深圳市合并到廣東省。根據模型設計，為進一步明確碳交易效果，需保證政策實施點前后時間段范圍，以形成有效的政策參照和作用區(qū)間。由于福建省試點時間為2017年年末，將福建省數據剔除。在此基礎上，將樣本細化為各省份包含在內的地級市范圍。數據搜集過程中，由于昌吉市和石河子市數據無法全面獲取，三沙、畢節(jié)、銅仁及巢湖的數據出現較多缺失，所以將其剔除，最終選取276個地級市作為研究樣本?？紤]到全球初見成效的碳市場發(fā)生在2005年以后，將考察的時間段定位2006—2018年［47］。

能源及經濟數據由《中國城市統(tǒng)計年鑒》《中國區(qū)域經濟統(tǒng)計年鑒》《中國城市建設統(tǒng)計年鑒》和各地區(qū)統(tǒng)計年鑒以及各地區(qū)的國民經濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報搜集、整理得到。所有與時間有關的經濟變量均折算成2006年不變價。各城市PM2.5濃度數據來源于達爾豪斯大學大氣成分分析組發(fā)布的基于衛(wèi)星監(jiān)測的年度期內均值柵格數據。部分年份的缺失數據采用插值法補齊，所用數據均進行對數化處理。

3 實證結果及分析

3.1 基準模型回歸

采用個體、時間雙固定效應模型，參考任亞運等［48］的研究方法，在探究碳交易對CI的減排效果后，依次以PM2.5和SO2作為因變量替換碳排放強度進行基準回歸，檢驗碳交易對大氣污染物的協(xié)同減排效應。在估計試點政策對碳排放和污染物排放凈效應的基礎上，再加入地區(qū)生產總值、城市綠化水平、城市化水平、外商投資、產業(yè)結構和能源強度等控制變量，具體結果見表2?；貧w結果表明，基準回歸模型中，其作用系數分別為-0.139、-0.112和-0.172，分別在10%、1%、5%的水平上顯著；增加控制變量后，核心解釋變量的顯著性和系數符號均未發(fā)生根本性變化，這表明碳交易政策顯著抑制地區(qū)碳排放強度的同時，亦促進城市PM2.5和SO2等大氣污染物的協(xié)同減排。人均地區(qū)生產值和城市化均與PM2.5顯著負相關，說明中國城市建設過程中，逐步由高耗能、高產出向高科技、高產出、低污染的生產模式轉變。綠化水平亦顯著促進污染減排，城市在經濟發(fā)展的同時要將環(huán)境承載力考慮在內，重視環(huán)保建設投資，實現環(huán)境-經濟共同進步。外商投資與CI顯著正相關，但不會增加PM2.5和SO2排放量。隨著中國環(huán)境規(guī)制力度的增強，部分地區(qū)外商投資的經濟正外部性大于環(huán)境污染負外部性。能源強度和產業(yè)結構顯著正向作用于SO2，說明中國大部分地區(qū)仍需要大量傳統(tǒng)能源消耗帶動經濟增長。為此要開發(fā)清潔能源，減少第二產業(yè)比重，發(fā)展高科技等信息服務業(yè)，實現產業(yè)結構優(yōu)化升級，為經濟注入持久動力。

表2 回歸結果

3.2 異質性分析

前文回歸結果表明，碳交易政策對CI、SO2和PM2.5等污染物排放均具有顯著減排效果。對不同地區(qū)的政策實施，大氣環(huán)境效應是否仍然存在？如果存在，是否具有較大地區(qū)差異？為進一步研究試點政策的區(qū)域異質性，在雙重差分的基礎上，將研究的樣本城市分為東、中、西三個區(qū)域依次分析（表3）。

表3 區(qū)域異質性回歸結果

結果表明，對東部地區(qū)的樣本城市而言，碳交易政策對PM2.5濃度和SO2排放量均有顯著的負向作用，對CI的減排效果并不顯著。第二產業(yè)比重上升會給東部城市帶來SO2減排壓力，經濟發(fā)展對大氣污染狀況改善起推動作用，這表明東部經濟增長更多依靠第三產業(yè)驅動，減少高耗能、高污染的第二產業(yè)比重，產業(yè)結構不斷趨于優(yōu)化。且能源強度與PM2.5排放成反比，即經濟增長帶來的能源消耗和大氣污染降低，這表明東部地區(qū)已率先實現技術改進，利用新能源代替?zhèn)鹘y(tǒng)能源，實現清潔生產。

對中部和西部的城市而言，碳交易政策與CI、PM2.5濃度和SO2的排放均顯著負相關，能有效改善大氣污染。城市經濟發(fā)展和綠化水平對大氣污染物減排有顯著效果，這說明中西部城市在發(fā)展經濟的同時將環(huán)境承載力考慮在內，兼顧社會和環(huán)境效益，合理安排環(huán)保建設投資，追求可持續(xù)的綠色經濟目標。能源強度指標對中西部地區(qū)的碳排放和污染物排放仍然是正向作用，即中西部地區(qū)仍然以傳統(tǒng)能源為第二產業(yè)發(fā)展的主要驅動力，更多依靠能源消耗，加劇了大氣污染，未能實現能源結構轉型優(yōu)化。

總體來看，碳交易政策對城市大氣污染物及碳排放的作用大小大致表現為：西部地區(qū)最大，中部地區(qū)其次，東部地區(qū)較小。且碳交易政策在不同地區(qū)的協(xié)同減排程度不同：西部地區(qū)碳交易政策對碳排放和其他大氣污染物減排的協(xié)同控制最明顯，中部地區(qū)對大氣污染物的減排相對較弱，東部地區(qū)碳交易的碳減排效果不明顯，但對PM2.5濃度和SO2有協(xié)同減排作用?？赡艿脑蚴牵阂环矫?，西部和中部地區(qū)經濟水平次于東部地區(qū)，生產方式轉型仍處于初級階段，發(fā)展過程中帶來的污染物排放規(guī)模較高，大氣污染物排放基數大，因此減排規(guī)模和效益相對越高；另一方面，東部地區(qū)減排技術和產業(yè)結構已趨于優(yōu)化，西部地區(qū)產業(yè)結構和技術創(chuàng)新存在較大的優(yōu)化空間，減排空間越大。

4 穩(wěn)健性檢驗

4.1 平行趨勢假設檢驗

平行趨勢假設即政策實施前處理組和控制組應具有相同的變動趨勢，不具有顯著的系統(tǒng)性差異性。參照陸蓉等［49］的方法，按照碳交易政策實施的各個時間點分別檢驗政策實施前后因變量的變化趨勢。具體來說，將不同時間點的政策虛擬變量作為解釋變量加入回歸模型（1）。將政策實施當期作為基準組，before_3表示碳交易政策實施前三年的政策虛擬變量，after_1表示碳交易政策實施后一年的虛擬變量，其他以此類推，結果見表4。在政策實施前，處理組和對照組的CI、PM2.5濃度和SO2排放沒有顯著差異，但碳交易政策實施以后，處理組城市相比較對照組城市的CI、PM2.5濃度和SO2排放量顯著降低。

表4 平行趨勢檢驗表

綜上所述，本次雙重差分模型基本滿足平行趨勢檢驗。另外，回歸結果可以看出，碳交易政策對CI的減排效果顯著，且在政策實施當年就得到較大程度實現，此后減排效果不斷增加；對PM2.5和SO2的協(xié)同減排作用也在政策實施當年即實現，此后不斷增強。

4.2 傾向得分匹配估計

進一步采用傾向得分匹配法估計碳交易試點政策對城市環(huán)境的作用效果。進行傾向得分匹配之前，需要進行平衡性檢驗［50］。結果表明，匹配后的樣本中所有的協(xié)變量t檢驗結果均不拒絕處理組和控制組無系統(tǒng)性差異的原假設，且絕大多數變量的標準化偏差小于10%。對比匹配前的結果，大多數變量的標準化偏差均大幅縮小。由此，所有協(xié)變量均能通過平衡性檢驗，這表明傾向得分匹配后，處理組和控制組的特征差異得到較大程度削弱，進行傾向得分匹配時僅僅會損失少量樣本。

表5為碳交易政策對地區(qū)環(huán)境變量進行近鄰匹配、樣條匹配、卡尺匹配的估計結果。其中，ATT是僅考慮試點地區(qū)的平均處理效應，是該研究最關注的結果；ATU是只考慮非試點地區(qū)的匹配結果；ATE是考慮整個樣本的匹配結果。匹配結果基本顯著為負，傾向得分匹配估計結果與基準模型較為接近，進一步驗證該研究結論，即碳交易試點政策能夠顯著改善城市CI、PM2.5和SO2排放。

表5 傾向得分匹配回歸估計結果

5 進一步研究：影響機制檢驗

為探究其影響機制，檢驗碳交易政策如何作用于城市大氣環(huán)境指標，將中介模型納入分析框架，公式為：

其中：c為自變量對因變量的總效應；a為自變量對中介變量的效應；b是控制了自變量后，中介變量對因變量的效應；c1是控制了中介變量以后，自變量對因變量的直接效應。間接效應為系數ab的乘積。

Baron等［51］和溫忠麟等［52］采用的傳統(tǒng)因果逐步回歸法，容易導致系數乘積實際上顯著而檢驗結果不顯著的結論?；诖?，Zhao等［53］提出了Bootstrap中介效應檢驗法，可用于直接檢驗中介效應是否存在。通過以下幾個步驟［54］探究碳交易試點政策對地區(qū)減污減排的中間作用機制：①檢驗方程（2）的系數c，如果顯著，則按照中介效應立論；若不顯著，則停止檢驗。②同時檢驗方程（3）和（4），若系數a、b同時顯著，則間接效應顯著，轉至第四步；若至少一個不顯著，進行第三步檢驗。③用Bootstrap直接檢驗ab=0，若顯著，則間接效應顯著，進行第四步；否則，不存在中介效應。④檢驗方程（4）的系數c1，若不顯著，則存在完全顯著的中介效應；若顯著，則直接效應顯著，進行第五步。⑤比較ab和c1的符號，同號則為部分中介效應；異號則屬于遮掩效應。該研究主要考察碳交易試點政策能否通過技術水平實現環(huán)境紅利，因此選取技術創(chuàng)新作為中介變量，進行中介效應檢驗。

5.1 技術創(chuàng)新的中介效應檢驗

中介檢驗結果見表6。技術創(chuàng)新對碳交易試點政策與碳強度、PM2.5和SO2減排均產生部分中介作用。表6第2—4列為技術創(chuàng)新對碳交易政策與CI的中介檢驗結果。第2列結果在10%的水平顯著為負，即碳交易政策能促進碳減排。第3列政策虛擬變量在1%水平顯著為負，表示碳交易政策能有效刺激地方科技投入，實現技術提升。Bootstrap檢驗得到的置信區(qū)間為（-0.040 8，-0.021 3），不包含0，即技術創(chuàng)新對碳交易與碳強度有顯著的中介作用。同理，表6第5—8列結果表明技術創(chuàng)新對PM2.5和SO2排放均存在顯著的部分中介。

表6 技術創(chuàng)新的中介效應

碳交易政策下，高污染高耗能行業(yè)的減排壓力不斷增加，從而倒逼企業(yè)淘汰落后產能，實現技術升級。一方面，技術創(chuàng)新提升企業(yè)能源利用效率，減少能源消耗；另一方面，技術創(chuàng)新加快新能源的開發(fā)和利用，促進污染減排。碳交易市場中，政府設定碳排放目標后進一步將排放權發(fā)放至企業(yè)。發(fā)揮先進低碳技術優(yōu)勢的企業(yè)，會產生更低的邊際減排成本，在實現節(jié)能減排的同時，富余更多的碳配額在碳市場出售，實現地區(qū)經濟、環(huán)境共發(fā)展?？傊鞘性诒ＷC經濟平穩(wěn)發(fā)展的同時要充分考慮環(huán)境承載力，加大污染防治技術領域研發(fā)資金的投入，鼓勵減排技術創(chuàng)新，提高能源利用效率，助力減污減排。

6 結論和啟示

該研究運用雙重差分，以碳交易政策試點地區(qū)包含的地級市為處理組樣本，其余地級市為控制組，研究了碳交易政策給城市帶來的環(huán)境紅利，并考察碳交易政策在不同地區(qū)的異質性效果；最后引入中介效應模型，對碳交易政策能否通過技術創(chuàng)新改善環(huán)境進行作用機制檢驗，實證結果發(fā)現：①碳交易政策不僅能有效促進地區(qū)碳減排，還能協(xié)同減排以PM2.5和SO2為代表的大氣污染物。試點政策實施前，城市CI、PM2.5濃度和SO2排放的下降趨勢并不明顯，在2014年政策陸續(xù)實施以后逐漸產生變化。②不同地區(qū)的碳交易政策實施效果具有異質性。對東部樣本城市而言，碳交易政策對PM2.5和SO2排放均具有顯著負向作用，對CI的減排效果并不顯著。對中、西部城市而言，碳交易政策與CI、PM2.5和SO2排放均顯著負相關，有效改善大氣污染，且總體上西部地區(qū)的政策減排效果最顯著、中部次之，東部地區(qū)相對較弱。③中介機制分析結果表明，通過增加科技研發(fā)投入、提高技術水平這一途徑，能夠充分發(fā)揮碳交易政策對城市CI、PM2.5濃度和SO2的減排作用。

基于以上結論，提出如下相關政策建議。

首先，應充分發(fā)揮市場機制在城市環(huán)境治理中的作用，擴大碳排放權交易制度的市場與主體范圍，豐富和完善碳交易制度建設。碳排放權交易機制是兼具政府-市場特征的減排政策，不僅有效抑制碳強度，更實現了對PM2.5和SO2為代表的大氣污染物協(xié)同減排?；诖耍谥贫ōh(huán)境政策時，一方面，要將市場激勵考慮在內，激發(fā)各個市場主體的積極性，產生更高的環(huán)境效益；另一方面，要不斷完善現有碳交易制度，更好地激發(fā)其減排效能，促進經濟綠色發(fā)展。

其次，在全國范圍內推廣碳交易政策的同時，要將區(qū)域異質性考慮在內，增強對大氣污染的區(qū)域協(xié)作治理。一方面，政策實施要結合當地發(fā)展情況，選擇合理的配套機制，形成具有針對性的有效市場機制，產生更高的減排效益；另一方面，在總結試點地區(qū)碳交易工作經驗的基礎上，綜合考慮中國的東中西三個區(qū)域發(fā)展差異。東部地區(qū)應進一步發(fā)揮資金和技術優(yōu)勢，刺激碳交易市場活力；對經濟較落后、市場不完善的中西部地區(qū)，要積極引進東部發(fā)達地區(qū)的科技與資金，加快產業(yè)結構升級和技術創(chuàng)新，縮小發(fā)展差距。再者，要加強區(qū)域政策實施聯(lián)動，重點關注碳市場基礎設施建設和運行，在總結試點經驗的基礎上，以點帶面，加以推廣，完善整體碳市場碳配額分配、交易和約束體系，建設大氣污染聯(lián)防聯(lián)控機制，下好全國一盤棋。

另外，城市建設規(guī)劃要以促進技術進步和提高能源利用效率為立足點。科技創(chuàng)新是充分發(fā)揮碳交易政策排污效果、改善城市環(huán)境的重要途徑。政府在經濟建設中要增加科技支出，加大低碳技術研發(fā)投入。國家在創(chuàng)新發(fā)展模式的同時，要充分考慮產業(yè)結構調整、技術升級帶來的不確定性，堅持綠色經濟的發(fā)展導向，注重減排與發(fā)展同時兼顧的長遠效益，推動經濟轉型帶來的減污減排效能得到最大程度的實現。