市场导向型低碳政策能否推动经济高质量发展？——来自碳排放权交易试点的证据*

邵 帅 李 兴

引 言

以二氧化碳为代表的温室气体大量排放对全球生态系统和人类社会的可持续发展均产生了严重威胁。作为目前世界上最大的二氧化碳排放经济体，中国展现出发展中大国的责任担当，于2020年提出“二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和”的目标（简称“双碳”目标）。“双碳”目标的有效实现必然有赖于市场导向型低碳政策工具的合理运用。①张希良、张达、余润心：《中国特色全国碳市场设计理论与实践》，《管理世界》2021年第8期。为了实现经济发展模式的低碳转型，中国政府于2013年起先后在7个省市实施了碳排放权交易试点（简称“碳交易试点”）政策②最早一批实施碳交易试点政策的7个省市依次为：深圳（2013年6月18日）、上海（2013年11月26日）、北京（2013年11月28日）、广东（2013年12月19日）、天津（2013年12月26日）、湖北（2014年4月2日）和重庆（2014年6月19日）。，这也是目前中国最具代表性的市场导向型低碳政策。事实上，碳排放的减少既可能是由经济活动放缓引起的，也可能是由经济发展效率改善导致的。与前者相比，后者才是中国经济实现绿色转型和高质量发展的必然选择。那么，以碳交易试点政策为代表的市场导向型低碳政策能否促进中国经济的高质量发展？如何在保持经济增长的同时实现节能减排目标，已经成为中国经济转型发展过程中一个亟待解决的重大问题。③邵帅、杨莉莉、黄涛：《能源回弹效应的理论模型与中国经验》，《经济研究》2013年第2期。因此，考察掌握市场导向型低碳政策与经济发展质量之间的因果关系，对于“双碳”目标的顺利实现及中国经济的高质量发展均具有非常重要的现实意义。

大量经验研究表明，市场导向型低碳政策的实施对经济发展的影响是非常复杂的，基于不同样本的研究结论有所不同，甚至截然相反。有些文献发现市场导向型低碳政策能够充分发挥市场机制，不仅可以促进工业企业开展技术创新，还可以推动产业结构的转型升级，④Bai,C.,K.Du,Y.Yu and C.Feng,“Understanding the Trend of Total Factor Carbon Productivity in the World:Insights from Convergence Analysis,”Energy Economics,vol.81,2019,pp.698-708；Du,K.and J.Li,“Towards a Green World: How do Green Technology Innovations Affect Total-Factor Carbon Productivity,” Energy Policy, vol. 131, 2019,pp.240-250.从而在维持经济增长的同时促进污染排放和碳排放减少；另一些文献则认为，以碳交易试点政策为主的市场导向型低碳政策的实施在节能减排方面是低效甚至无效的，其对碳排放和细颗粒物（PM2.5）浓度的影响并不显著。⑤Martin,R.,M.Muûls,L.B.Laure and U.J.Wagner,“Industry Compensation Under Relocation Risk:A Firm-Level Analysis of the EU Emissions Trading Scheme,”American Economic Review,vol.104,2014,pp.2482-2508.此外，还有一些文献表明市场导向型低碳政策不仅未能有效实现碳减排及环境污染治理，还会抑制正常的经济生产活动。⑥Saboori, B. and J. Sulaiman, “Environmental Degradation, Economic Growth and Energy Consumption: Evidence of the Environmental Kuznets Curve in Malaysia,”Energy Policy,vol.60,2013,pp.892-905；Nong,D.,T.H.Nguyen,C.Wang and Q. Van Khuc, “The Environmental and Economic Impact of The Emissions Trading Scheme (ETS) in Vietnam,”Energy Policy,vol.140,2020,pp.111362.综合来看，对于不同样本而言，市场导向型低碳政策对经济活动、碳排放及污染排放的影响情况不尽相同，因而现有文献就市场导向型低碳政策如何影响经济发展这一问题尚未达成共识。在现实中，高效率的市场导向型低碳政策可以促进生产效率的提高，进而助力经济高质量发展；低效率的市场导向型低碳政策不仅可能未达到抑制碳排放及污染排放的效果，甚至还可能阻碍经济增长，从而与经济高质量发展的目标背道而驰。因此，在中国大力推动实现“双碳”目标和经济高质量发展的背景下，考察以碳交易试点政策为代表的市场导向型低碳政策对经济发展质量的影响，不仅具有重要的理论探索价值，也可为全国性碳市场的进一步完善、经济低碳转型发展的顺利实现提供重要的决策依据。遗憾的是，尽管现有研究对市场导向型低碳政策的经济影响进行了多视角的探讨，但鲜有文献专门关注以碳交易试点政策为代表的市场导向型低碳政策与经济高质量发展之间的因果关系。

考虑到经济发展质量的内涵与表现，很多文献均采用环境全要素生产率增长这一指标对其予以表征。经济的持续增长依赖于全要素生产率的增长，而随着经济发展过程中资源与环境约束的不断趋紧，对考虑包含环境副产品（如环境污染排放和碳排放）这一非期望产出的环境全要素生产率增长的测度也成为了中国经济实现高质量发展所必须关注的问题。环境全要素生产率增长不仅包含了计算传统全要素生产率增长所需要的投入（如劳动、资本、能源）与产出（如国内生产总值（GDP））变量，能够反映出经济活动的生产效率，还将经济活动中产生的环境污染排放作为非期望产出引入测算框架，①陈诗一：《中国的绿色工业革命：基于环境全要素生产率视角的解释（1980—2008）》，《经济研究》2010年第11期。从而能够反映经济与环境之间的协调程度。②Fan, M., S. Shao and L. Yang, “Combining Global Malmquist-Luenberger Index and Generalized Method of Moments to Investigate Industrial Total Factor CO2 Emission Performance: A Case of Shanghai (China),” Energy Policy, vol.79,2015,pp.189-201.因此，环境全要素生产率增长能够较为全面地反映经济发展的质量。

为了对市场导向型低碳政策与经济高质量发展之间的因果关系进行严谨的实证检验，本文基于2003—2016年中国276个地级及以上城市的面板数据样本，针对碳交易试点政策构建了双重差分（DID）模型，来考察这一目前中国最具代表性的市场导向型低碳政策，对环境全要素生产率增长所表征的经济发展质量的影响及作用机制。本文的边际贡献主要体现在以下三个方面：首先，现有文献基本均关注于碳交易试点政策对碳排放、空气污染排放、碳排放强度及低碳技术等变量的影响，缺乏对以碳交易试点政策为代表的市场导向型低碳政策与经济高质量发展之间的联系所开展的专门探讨。本文基于中国城市层面的面板数据样本和DID模型，首次就碳交易试点政策对经济发展质量的影响进行了系统实证考察。其次，针对以往相关文献在进行环境全要素生产率增长测算时对于生产前沿的设定存在的有偏测度问题，本文将Afsharian和Ahn（2015）提出的总体（Overall）技术方法与非角度、非径向的方向性距离函数相结合，③Afsharian, M. and H. Ahn, “The Overall Malmquist Index: A New Approach for Measuring Productivity Changes Over Time,”Annals of Operations Research,vol.226,2015,pp.1-27；李治国、王杰、东帅：《碳达峰约束下中国工业增长与节能减排的双赢发展》，《环境经济研究》2021年第2期。构建了一种新型的数据包络分析（DEA）环境全要素生产率增长测算模型。此外，在测算环境全要素生产率增长时，本文将工业废水排放量、工业二氧化硫排放量、PM2.5浓度及二氧化碳排放量均设定为非期望产出，从而使得环境全要素生产率增长的测算结果能够更加全面地反映经济发展质量。最后，本文还对该试点政策影响经济发展质量的异质性及作用机制进行了经验识别。

一、文献述评与假说提出

市场导向型低碳政策能够实现碳减排的主要原因在于，一方面，市场导向型低碳政策可以通过碳定价与碳排放权交易，促使作为碳排放主体的微观企业使用更加清洁低碳的能源、更新生产设备、降低生产能耗及提高生产效率来积极减少碳排放①Hu,Y.,S.Ren,Y.Wang and X.Chen,“Can Carbon Emission Trading Scheme Achieve Energy Conservation and Emission Reduction?Evidence from the Industrial Sector in China,”Energy Economics,vol.85,2020,pp.104590；何建坤：《碳达峰碳中和目标导向下能源和经济的低碳转型》，《环境经济研究》2021年第1期。；另一方面，市场导向型低碳政策还可以通过促进产业结构的低碳化转型而实现碳减排目标。②Zhang,Y.,S.Li,T.Luo and J.Gao,“The Effect of Emission Trading Policy on Carbon Emission Reduction:Evidence from an Integrated Study of Pilot Regions in China,”Journal of Cleaner Production,vol.265,2020,pp.121843.在市场导向型低碳政策的经济影响方面，更多的经验研究表明，市场导向型低碳政策在发挥碳减排作用的同时，不仅不会抑制经济活动，反而可以通过市场机制合理配置资源、降低经济系统的减排成本、促进就业、提高劳动生产率及经济绩效，从而在长期内对经济增长产生促进作用。③Wang,P.,H.Dai,S.Ren,D.Zhao and T.Masui,“Achieving Copenhagen Target Through Carbon Emission Trading:Economic Impacts Assessment in Guangdong Province of China,”Energy,vol.79,2015,pp.212-227；Marin,G.,M.Marino and C.Pellegrin,“The Impact of the European Emission Trading Scheme on Multiple Measures of Economic Performance,”Environmental and Resource Economics,vol.71,2018,pp.551-582；Yu,D.J.and J.Li,“Evaluating the Employment Effect of China’s Carbon Emission Trading Policy: Based on the Perspective of Spatial Spillover,” Journal of Cleaner Production,vol.292,2021,pp.126052.综上，本文认为市场导向型低碳政策不仅能够实现节能减排目标，还可以改善生产效率，从而对环境全要素生产率增长产生积极影响，促进经济的高质量发展。由此，本文提出如下假说：

假说1：市场导向型低碳政策能够促进经济高质量发展。

那么，市场导向型低碳政策如何实现对经济高质量发展的促进作用？首先，市场导向型低碳政策能够促进技术创新，④Bergh,J.,Savin,I.,“Impact of Carbon Pricing on Low-Carbon Innovation and Deep Decarbonisation:Controversies and Path Forward,”Environmental and Resource Economics,vol.80,2021,pp.705-715.而技术创新可以改善经济发展质量。⑤Yan, Z., B. Zou, K. Du and K. Li, “Do Renewable Energy Technology Innovations Promote China’s Green Productivity Growth?Fresh Evidence from Partially Linear Functional-Coefficient Models,”Energy Economics,vol.90,2020,pp.104842.一方面，市场导向型低碳政策构建了“总量限定，配额交易”的市场化减排机制，这种机制不仅限制了生产效率较低的控排企业的生产活动，还增加了其生产成本，⑥Jiang,J.,D.Xie,B.Ye,B.Shen and Z.Chen,“Research on China’s Cap-and-Trade Carbon Emission Trading Scheme:Overview and Outlook,”Applied Energy,vol.178,2016,pp.902-917.从而可以在很大程度上激励低效率企业开展绿色技术创新活动，⑦Rogge, K. S., M. Schneider and V. H. Hoffmann, “The Innovation Impact of the EU Emission Trading System —Findings of Company Case Studies in the German Power Sector,”Ecological Economics,vol.70,2011,pp.513-523.来促进其在产出增加的同时减少能耗和碳排放，即在能源和碳排放的约束下获得更高的生产效率；另一方面，政府在实施市场导向型低碳政策的同时，往往会实行一些相关配套政策措施来激励控排企业进行技术创新，如对积极开展绿色创新活动的企业进行税收减免，或对企业的绿色创新活动进行补贴，从而降低控排企业开展相关创新活动的风险成本，促进全社会绿色低碳技术的研发和采用而助力于经济的长期高质量增长。⑧刘乐淋、杨毅柏：《宏观税负、研发补贴与创新驱动的长期经济增长》，《经济研究》2021年第5期。据此，本文提出如下假说：

假说2：市场导向型低碳政策可以通过促进技术创新而改善经济发展质量。

其次，现有研究显示，市场导向型低碳政策的实施会促使产业结构转型升级，①Li,X.,Z.Hu and J.Cao,“The Impact of Carbon Market Pilots on Air Pollution:Evidence from China,”Environmental Science and Pollution Research,vol.28,2021,pp.62274-62291.而产业结构的转型升级有利于改善经济发展质量。②邵帅、杨莉莉：《自然资源丰裕、资源产业依赖与中国区域经济增长》，《管理世界》2010年第9期；沈小波、陈语、林伯强：《技术进步和产业结构扭曲对中国能源强度的影响》，《经济研究》2021年第2期。一方面，以碳减排为目标的市场导向型低碳政策的实施，对以高能耗和高排放为主要特征的产业部门形成了严格的碳排放约束，从而促使这些碳排放效率欠佳的产业部门发生退出、转移或技术升级，引致相应地区的产业结构发生低碳转型；③余泳泽、孙鹏博、宣烨：《地方政府环境目标约束是否影响了产业转型升级？》，《经济研究》2020年第8期。另一方面，市场导向型低碳政策的实施不仅会改变要素投入结构，促进风能、太阳能等清洁低碳能源使用比重的提高，④Li,Y.P.,G.H.Huang and M.W.Li,“An Integrated Optimization Modeling Approach for Planning Emission Trading and Clean-Energy Development Under Uncertainty,”Renewable Energy,vol.62,2014,pp.31-46.还会改变产业投资结构和要素配置效率，引致相关产业的生产过程向绿色、低碳、创新方向转变，推动产业内部的转型升级。⑤Rogge, K. S., M. Schneider and V. H. Hoffmann, “The Innovation Impact of the EU Emission Trading System —Findings of Company Case Studies in the German Power Sector,” Ecological Economics, vol. 70, 2011, pp. 513-523；Calel,R.and A.Dechezleprêtre,“Environmental Policy and Directed Technological Change:Evidence from the European Carbon Market,”Review of Economics and Statistics,vol.98,2016,pp.173-191.据此，本文提出如下假说：

假说3：市场导向型低碳政策可以通过推动产业结构转型升级而改善经济发展质量。

最后，考虑到中国碳交易试点政策处于初始阶段的现实背景，本文认为市场导向型低碳政策对经济高质量发展的促进作用不仅源于其本身所具有的市场激励效应，还与政府实施的相关配套环境政策密切相关。理论上，随着市场导向型低碳政策的引入和深入实施，节能减排效率预期会明显提升，⑥Hu,Y.,S.Ren,Y.Wang and X.Chen,“Can Carbon Emission Trading Scheme Achieve Energy Conservation and Emission Reduction?Evidence from the Industrial Sector in China,”Energy Economics,vol.85,2020,pp.104590.碳排放的外部性问题也可以得到有效解决。但是，中国的碳排放权交易市场建设还处于初级阶段，其配额分配和价格形成机制等并不健全，尚难以充分发挥市场机制对节能减排和经济高质量发展的预期促进作用，甚至还可能在一定条件下出现市场失灵的情况。对此，一方面，政府可能通过行政干预手段对碳市场运行过程进行调节，并对其中的资源配置低效问题予以纠正，以克服市场失灵、弥补市场机制的缺陷与不足。⑦余壮雄、陈婕、董洁妙：《通往低碳经济之路：产业规划的视角》，《经济研究》2020年第5期；宋马林、刘贯春：《增长模式变迁与中国绿色经济增长源泉——基于异质性生产函数的多部门核算框架》，《经济研究》2021年第7期。另一方面，政府在实施市场导向型低碳政策的同时，考虑到碳排放和空气污染等污染物同根同源，往往也会实施一些配套及相关的环境政策来力求促进经济绿色低碳转型和高质量发展这一系统性目标的“齐头并进”。比如，某些地方政府会通过增加森林、公园等绿地面积来增加碳汇并减少雾霾等空气污染物的排放，⑧宋弘、孙雅洁、陈登科：《政府空气污染治理效应评估——来自中国“低碳城市”建设的经验研究》，《管理世界》2019年第6期；徐佳、崔静波：《低碳城市和企业绿色技术创新》，《中国工业经济》2020年第12期。并通过相关环境政策的实施加强对排污企业的监管力度，从而助力于市场导向型低碳政策对经济高质量发展促进作用的发挥。①Ai,H.,S.Hu,K.Li and S.Shao,“Environmental Regulation,Total Factor Productivity,and Enterprise Duration:Evidence from China,”Business Strategy and the Environment,vol.29,2020,pp.2284-2296.据此，本文进一步提出如下假说：

假说4：市场导向型低碳政策可以通过产生相关环境政策的协同效应而改善经济发展质量。

二、实证策略

（一）计量模型

为了考察市场导向型低碳政策与经济发展质量之间的因果关系，本文针对碳交易试点政策构建了如下DID模型：

其中，i表示城市，t表示年份；ETFPit表示城市i在第t年的经济发展质量，由环境全要素生产率增长表征；Carbonit表示城市i在第t年是否实施了碳交易试点政策，如果城市i在第t年实施了该政策，那么Carbonit在第t年及以后赋值为1，否则赋值为0；Controlit表示一系列控制变量，包括宏观经济变量、产业变量及天气变量；δi表示城市固定效应；γt表示年份固定效应；ɛit表示随机扰动项；α1为本文最关注的估计系数，反映了碳交易试点政策对经济发展质量的影响情况。

进一步地，本文参考陈诗一和陈登科（2018）、Deschenes等（2020）的做法，②陈诗一、陈登科：《雾霾污染、政府治理与经济高质量发展》，《经济研究》2018年第2期；Deschenes,O.,H.Wang,S.Wang and P.Zhang.“The effect of air pollution on body weight and obesity:Evidence from China,” Journal of Development Economics,vol.145,2020,pp.102461.构建如下DID模型进行影响机制识别：

其中，Mec为潜在的机制变量；如果系数β1显著且符号符合预期，则表明碳交易试点政策的实施能够通过相应的机制变量影响经济发展质量。

需要说明的是，采用DID模型进行因果关系识别的一个重要前提是样本需要满足平行趋势假设。也就是说，在碳交易试点政策实施前，样本中实施该政策的城市（实验组）与未实施该政策的城市（对照组）之间在经济发展质量上的变化趋势不应该具有显著差异。考虑到中国7个碳交易试点的实施时间存在差异，本文构建了如下模型进行平行趋势检验：

其中，Carboniθ表示碳交易试点地区所在年份与碳交易试点政策实施当年的时间间隔，包括实施当年（T）、实施前的第一（T-1）和第二（T-2）年，以及实施后的第一（T+1）和第二（T+2）年；φθ是平行趋势检验中的重要系数，其显著则表明碳交易试点政策对经济发展质量的影响在实验组与对照组之间存在显著差异。

（二）变量指标与数据说明

囿于数据的可得性和完整性，本文选取2003—2016年中国276个地级及以上城市作为研究样本。各变量的度量指标选取说明如下。

1.经济发展质量。本文采用环境全要素生产率增长（ETFP）作为经济发展质量的度量指标。对于环境全要素生产率增长的测算，为了解决生产可行集虚增所带来的效率测算有偏问题，从而得到更加准确的结果，本文参考Afsharian和Ahn（2015）的做法，①Afsharian, M. and H. Ahn, “The Overall Malmquist Index: A New Approach for Measuring Productivity Changes Over Time,”Annals of Operations Research,vol.226,2015,pp.1-27.将环境约束下的总体生产可行集设定为：

其中，T表示时期，PPSO表示所有时期生产可行集的并集。进一步地，本文借鉴Pastor 和Lovell（2005）、Afsharian和Ahn（2015）对生产可行集的定义，②Pastor,J.T.and C.A.K.Lovell,“A Global Malmquist Productivity Index,”Economics Letters,vol.88,2005,pp.266-271；Afsharian,M.and H.Ahn,“The Overall Malmquist Index:A New Approach for Measuring Productivity Changes Over Time,”Annals of Operations Research,vol.226,2015,pp.1-27.将在环境约束下基于总体技术的非角度、非径向方向距离函数的线性表达式设定为：

其中，β为通过非角度、非径向方向距离函数求解而得的非效率值；系数λ的和为1，表示规模收益可变③Banker,R D.,A.Charnes and W.W.Cooper,“Some models for estimating technical and scale inefficiencies in Data Envelopment Analysis,”.Management Science,vol.30,1984,pp.1078-1092.；X、Y、B分别表示计算环境全要素生产率增长所需的投入要素、期望产出与非期望产出变量的向量集。不失一般性，本文以资本、劳动和能源消费作为投入要素，其中资本由固定资产投资来度量，劳动由从业人员总数来表征，能源消费由全年用电量来刻画；本文以GDP作为期望产出，以工业废水排放量、工业二氧化硫排放量、PM2.5浓度及二氧化碳排放量作为非期望产出。进一步地，本文基于Luenberger生产率指标形式④Zhang,N.and Y.Choi,“A Note on the Evolution of Directional Distance Function and Its Development in Energy and Environmental Studies 1997-2013,”Renewable and Sustainable Energy Reviews,vol.33,2014,pp.50-59.来计算环境全要素生产率增长。在上述投入产出数据中，PM2.5浓度数据来源于加拿大达尔豪斯大学大气成分分析组⑤数据来源：http://fizz.phys.dal.ca/～atmos/martin/?page_id=140。，二氧化碳数据来源于Chen等（2020），⑥Chen,J.,M.Gao,S.Cheng,W.Hou,M.Song,X.Liu,Y.Liu,and Y.Shan,“County-Level CO2 Emissions and Sequestration in China During 1997—2017,”Scientific Data,vol.7,2020,pp.391.其他变量数据则来源于《中国城市统计年鉴》。

从所有城市样本的环境全要素生产率增长测算结果可以看出⑦限于篇幅，各城市环境全要素生产率增长测算均值具体结果未在本文列示，留存备索。，样本期间环境全要素生产率增长总体上呈现出波动上升的态势，表明中国的经济发展质量总体上趋于改善。与2005 年相比，2006年的环境全要素生产率增长幅度较大，这可能是由于2005年党的十六届五中全会提出了“建设资源节约型、环境友好型社会”，并首次将其确定为国民经济与社会发展中长期规划的一项战略任务，因而极大地刺激了该战略任务实施第一年（2006年）环境全要素生产率的改善。2015年的环境全要素生产率增长为负，这可能归因于“三期叠加”和经济增长动力转换所形成的经济减速调整。

2.市场导向型低碳政策。本文以碳交易试点政策（Carbon）作为市场导向型低碳政策的代表。考虑到地方政府对7个碳交易试点的政策规划出台，以及碳交易试点政策的实施效果客观上具有时滞性，本文将碳交易试点政策在6月30日之前实施的视为当年实施，将碳交易试点政策在6月30日以后实施的视为下一年实施。进一步地，本文将城市i实施碳交易试点政策及之后年份的Carbonit赋值为1，否则赋值为0。

3.控制变量。本文在回归模型中控制了宏观经济变量、产业变量及天气变量。具体而言，宏观经济变量包括年平均人口（AP）、人口密度（PD）、行政区域土地面积（AR）、地区生产总值增长率（GDP）以及固定资产投资总额（IFA）；产业变量包括第二产业从业人员比重（SE）、规模以上工业企业数（IE）、规模以上工业总产值（IO）；天气变量包括平均气温（AT）、平均湿度（AH）、降水量（PR）以及光照强度（LD）。其中，宏观经济变量与产业变量数据来源于《中国城市统计年鉴》，天气变量来源于中国气象局。对于少数缺失值，本文使用插值法予以补齐。

三、实证结果

（一）基准回归结果

表1第（1）列仅控制了城市固定效应与年份固定效应，第（2）到（4）列则依次引入了宏观经济变量、产业变量和天气变量作为控制变量。从表1第（4）列报告的结果来看，相对于未实施碳交易试点政策的样本而言，碳交易试点政策的实施能够显著促进环境全要素生产率增长提高0.1225%。一方面，以碳排放权交易为代表的市场导向型低碳政策的实施能够通过市场机制的资源配置功能，更加高效地促进清洁低碳技术研发及产业结构的转型升级，从而实现生产效率的改善和经济发展的绿色低碳转型；另一方面，作为中国减少碳排放、应对气候变化的核心政策工具之一，碳交易试点政策的“总量控制，配额分配”的方式能够直接促进碳减排，从而有利于改善碳生产率、实现经济的高质量发展。而本文的基准结果确实表明，以碳交易试点政策为代表的市场导向型低碳政策的实施确实可以促进经济的高质量发展，从而为假说1的成立提供了初步证据。

表1 基准回归结果

（二）平行趋势检验

使用DID模型进行因果分析的前提条件是样本需要满足平行趋势假设，即在碳交易试点政策实施之前，实验组与对照组经济发展质量的变化趋势没有显著差异。本文基于（3）式对样本进行了平行趋势检验①限于篇幅，平行趋势检验结果未在本文列示，留存备索。，结果显示，在碳交易试点政策实施之前（Before_1、Before_2），对应的估计系数与0没有显著差异，表明实验组与对照组经济发展质量的变化趋势没有显著差异，使用DID模型的前提条件得到了满足。此外，在碳交易试点政策实施当年（Carbon）及之后的年份（After1、After2）中，对应的估计系数显著为正，从而再次为碳交易试点政策促进经济高质量发展提供了经验证据。

（三）稳健性检验

为了进一步确保基准回归结果是可信的，本文分别通过安慰剂检验、排除其他政策干扰及替换变量与模型这三种策略进行稳健性检验。

1.安慰剂检验②限于篇幅，安慰剂检验结果未在本文列示，留存备索。。本文通过虚构碳交易试点政策实施时间的方式进行安慰剂检验，以识别在碳交易试点政策发生后，实验组和对照组经济发展质量的变化是否还受到了其他政策或随机性因素的影响。首先，借鉴陈刚（2012）、刘瑞明和赵仁杰（2015）③陈刚：《法官异地交流与司法效率——来自高院院长的经验证据》，《经济学（季刊）》2012年第4期；刘瑞明、赵仁杰：《国家高新区推动了地区经济发展吗？——基于双重差分方法的验证》，《管理世界》2015年第8期。的思路，本文将碳交易试点政策实施时间分别提前1-3年，并对模型（1）分别重新进行了参数估计。结果表明，将政策实施时间提前之后，碳交易试点政策对环境全要素生产率增长的影响并不显著，从而证明了基准回归结果的稳健性，即碳交易试点政策的实施确实促进了经济高质量发展。

其次，本文也参考范子英和刘甲炎（2015）、石大千等（2018）及谌仁俊等（2019）④范子英、刘甲炎：《为买房而储蓄——兼论房产税改革的收入分配效应》，《管理世界》2015年第5期；石大千、丁海、卫平、刘建江：《智慧城市建设能否降低环境污染》，《中国工业经济》2018年第6期；谌仁俊、肖庆兰、兰受卿、刘嘉琪：《中央环保督察能否提升企业绩效？——以上市工业企业为例》，《经济评论》2019年第5期。的安慰剂检验思路，通过虚构实验组的方式检验基准结果的稳健性。具体来讲，由于样本中有50座城市实施了碳交易试点政策，而剩余的226座城市没有实施碳交易试点政策，因此本文从所有276个城市样本中随机选取50座城市作为实验组，其余城市作为对照组，对模型（1）重新进行了参数估计。本文将这一步骤重复500次，结果显示，虚构实验组后的政策变量估计系数集中分布于0附近，在统计上并不显著，从而表明基于虚构分组实施的碳交易试点政策并未明显促进经济高质量发展，基准结果是可信的。

2.排除其他政策（环境）干扰。首先，考虑到直辖市和省会城市往往集中了大量的政治与生产资源，因而具有更大的优势可以保障相关政策的实施及其目标的完成。⑤Li,X.,Z.Hu and J.Cao,“The Impact of Carbon Market Pilots on Air Pollution:Evidence from China,”Environmental Science and Pollution Research,vol.28,2021,pp.62274-62291.在追求经济高质量发展及“双碳”目标的背景下，这种直辖市和省会城市的政策偏好可能造成碳交易试点政策促进环境全要素生产率增长效果的高估，因此我们进一步排除了直辖市和省会城市样本来重新进行参数估计。从表2第（1）列报告的结果来看，在排除上述政府政策偏好后，碳交易试点政策仍在1%的水平上显著促进了环境全要素生产率增长。

其次，考虑到环境规制可以促进生产技术进步，⑥张成、陆旸、郭路、于同申：《环境规制强度和生产技术进步》，《经济研究》2011年第2期。从而可能对碳交易试点政策的实施效果产生干扰。为了排除环境规制政策对估计结果的干扰，本文剔除了环境规制强度较大的“2+26”座城市①“2+26”城市是指京津冀大气污染传输通道城市，包括北京、天津、石家庄、唐山、廊坊、保定、沧州、衡水、邢台、邯郸、太原、阳泉、长治、晋城、济南、淄博、济宁、德州、聊城、滨州、菏泽、郑州、开封、安阳、鹤壁、新乡、焦作和濮阳。。从表2第（2）列呈现的结果来看，在排除这些环境规制强度较大的城市样本后，碳交易试点政策对环境全要素生产率增长的促进作用仍然显著。

再次，本文还有必要排除区域协同环境治理政策的干扰。在大气污染联防联控的制度环境下，碳交易试点政策不仅可能促进本区域的环境全要素生产率增长，还可能通过技术扩散、要素流动等途径带动周边地区的环境全要素生产率增长，从而造成估计结果的偏误。为了排除区域协同环境治理政策的影响，本文剔除了与碳交易试点相接壤的省份样本。从表2第（3）列报告的结果可以看出，在排除区域协同环境治理政策的干扰后，碳交易试点政策对环境全要素生产率增长仍然保持着显著的积极影响。

最后，我们还需要排除低碳试点城市、创新型城市等“城市品牌”政策②宋弘、孙雅洁、陈登科：《政府空气污染治理效应评估——来自中国“低碳城市”建设的经验研究》，《管理世界》2019年第6期。对估计结果的影响。由国家发改委和科技部评选的低碳试点城市和创新型城市等“城市品牌”政策，在一定程度上是对地方政府在碳减排及技术创新方面的肯定。地方政府为了获得这些“城市品牌”，可能会实施针对性的碳减排和技术创新激励政策。表2第（4）和（5）列分别为剔除了除碳交易试点地区之外的低碳试点城市和创新型城市样本后的估计结果。可以发现，碳交易试点政策的实施仍然显著地促进了环境全要素生产率增长。

表2 基于排除其他政策（环境）干扰的稳健性检验结果

3.替换变量与计量模型。为了排除变量选择和模型设定对估计结果可能引致的偏误，我们进一步通过替换变量与计量模型的方式进行稳健性检验。在替换变量方面，参考Yan et al.（2020），③Yan, Y., X. Zhang, J. Zhang and K. Li, “Emissions Trading System (ETS) Implementation and Its Collaborative Governance Effects on Air Pollution:The China Story,”Energy Policy,vol.138,2020,pp.111282.将碳交易试点政策实施的起始年份统一设定为该政策实施当年并重新进行了参数估计，相应结果报告于表3第（1）列。我们发现，碳交易试点政策对环境全要素生产率增长仍然具有显著的正向影响。此外，我们替换了测算环境全要素生产率增长的非期望产出指标数据来源以及前沿面设定方法。具体来讲，一方面，我们将达尔豪斯大学大气成分分析组提供的PM2.5浓度数据替换为哥伦比亚大学提供的PM2.5浓度数据，重新进行环境全要素生产率增长的测算；另一方面，我们利用全局（Global）方法①Pastor,J.T.and C.A.K.Lovell,“A Global Malmquist Productivity Index,”Economics Letters,vol.88,2005,pp.266-271.进行技术前沿面的设定，并对环境全要素生产率增长进行了重新测算。基于新得到的两种环境全要素生产率增长测算结果，我们重新进行了参数估计，相应结果分别见表3第（2）和（3）列。可以发现，碳交易试点政策对环境全要素生产率增长的促进作用仍然显著存在。

在替换模型方面，考虑到碳交易试点政策的实施可能存在试点样本的自选择效应，即政府部门在选择碳交易试点的过程中可能会考虑地区经济发展和碳排放水平，从而导致碳交易试点政策的非随机性。为了排除这种自选择效应的影响，本文采用倾向得分匹配与DID 相结合的方法（PSM-DID）重新估计了碳交易试点政策对环境全要素生产率增长的影响，结果见表3第（4）列。此外，为了控制随年份变化的不同省份特征对结果可能造成的干扰，我们进一步控制了省份固定效应与年份固定效应的交互项而重新进行了参数估计，结果见表3第（5）列。容易看出，在替换回归模型后，碳交易试点政策仍然可以显著地促进环境全要素生产率增长。

表3 基于替换变量与模型设定形式的稳健性检验结果

上述一系列稳健性检验结果均表明，碳交易试点政策确实对以全要素环境生产率增长所表征的经济发展质量表现出显著的促进作用，本文的假说1是成立的。

四、进一步分析

（一）异质性分析

各碳交易试点在运行模式、参数设计及运行效果等方面不尽相同，并且碳交易试点政策对经济发展质量的影响也可能因经济发展水平、人口规模、工业化程度等宏观经济环境的不同而表现出异质性。因此，还有必要针对这些差异进行异质性分析，从而进一步明晰碳交易试点政策对经济发展质量的影响差异①限于篇幅，异质性分析结果未在本文列示，留存备索。。

首先，参考现有文献的常见做法，我们将研究样本划分为东部、中部和西部地区三组，从区域异质性的视角来考察碳交易试点政策对经济发展质量的异质性影响。结果发现，相较于中部和西部地区，在经济发展水平更高、基础设施建设更完善的东部地区，碳交易试点政策能够更加有效地促进环境全要素生产率增长。究其原因，一方面，东部地区更加发达的经济环境和更为完善的基础设施可为碳交易试点政策的有效运行提供更加便利的基础条件，从而有利于更加高效地发挥市场机制在碳交易试点政策实施过程中的资源配置作用；另一方面，东部地区更加良好的经济环境和制度环境能够吸引更多的高新技术企业与人力资本，从而为工业企业实现技术进步和绿色转型升级提供更多的要素支持。进一步地，我们从人口规模和工业化程度这两个能够对经济发展和碳减排产生关键影响的因素的角度，来分析异质性影响。结果表明，碳交易试点政策在人口规模超过100万的大城市样本中能够有效促进环境全要素生产率增长，而在100万以下的中小城市样本中该政策并未对环境全要素生产率增长产生显著影响。这可能同样源于大城市具有更加完善的基础设施和经济环境，以及更强的要素吸纳能力。最后，我们将各样本的工业总产值占GDP的比重由高到低进行排序，并根据其中位数将样本城市划分为工业化程度较高和较低两个组别来进行比较分析。结果表明，碳交易试点政策在工业化程度较高的城市样本中能够显著促进环境全要素生产率增长，而其在工业化程度较低的城市样本中的影响并不显著。这可能是由于工业部门是碳排放的主要来源部门，碳交易试点政策对这些具有更高碳排放水平的城市样本的边际减碳作用更加明显。

（二）机制分析

由前文的理论机制分析可知，碳交易试点政策可能通过促进技术创新、推动产业结构转型升级以及产生相关环境政策的协同效应三种作用渠道而促进经济的高质量发展。本节将基于（2）式对上述影响机制分别进行实证检验②限于篇幅，参数估计结果未在本文列示，留存备索。。

首先，对于促进技术创新这一作用机制，我们分别使用城市创新指数③寇宗来、刘学悦：《中国城市和产业创新力报告（2017）》，上海：复旦大学产业发展研究中心，2017年，第1—238页。、发明专利授权数及绿色发明专利申请数占发明专利申请数的比重这三个指标反映技术创新能力并进行参数估计。结果表明，碳交易试点政策的实施不仅能够促增城市创新指数和发明专利授权数，还能够有效促进绿色发明专利比重的提高，从而说明以碳交易试点政策为代表的市场导向型低碳政策的实施，可以通过促进技术创新而实现经济发展质量的提升。这主要是因为碳市场交易机制为碳排放规模较大、生产效率较低的工业企业施加了额外的生产成本，为了减少生产成本、获得更大的利润，高能耗、高排放工业企业具有通过技术创新而实现生产效率改进的动力，从而有利于相应地区的环境全要素生产率增长。据此，假说2得以验证。

其次，对于推动产业结构转型升级这一作用机制，我们分别采用第三产业从业人数与第二产业从业人数之比、工业总产值占GDP的比重，以及工业用电量占全社会总用电量的比重，这三个指标表征产业结构的转型升级并进行参数估计。结果显示，碳交易试点政策的实施会促使第三产业从业人数与第二产业从业人数之比增加，同时会引致工业产值比重和工业用电量比重的降低，从而表明碳交易试点政策确实可以通过推动产业结构转型升级而改善经济发展质量。一方面，以减碳为目标的碳交易试点政策能够通过市场机制的要素配置效率改善作用，促进能源结构转型，进而引导相关产业进行内部绿色转型升级；另一方面，碳交易试点政策能够有效激励高能耗和高排放的产业部门进行低碳转型或产业转移，从而推动地区产业结构向绿色化、低碳化的方向转变。据此，假说3得以验证。

最后，对于产生相关环境政策的协同效应这一作用机制，本文分别使用公园绿地面积、建成区绿化覆盖面积、植被固碳量①Chen,J.,M.Gao,S.Cheng,W.Hou,M.Song,X.Liu,Y.Liu,and Y.Shan,“County-Level CO2 Emissions and Sequestration in China During 1997—2017,”Scientific Data,vol.7,2020,pp.391.，以及工业烟粉尘去除量来表征与碳交易试点政策相关的环境政策并进行参数估计。结果表明，碳交易试点政策确实能够与相关环境政策产生协同效应，其不仅可以增加植被覆盖面积和植被固碳量，还能够促增工业烟粉尘去除量。由此可知，在以碳交易试点政策为代表的市场导向型低碳政策的实施过程中，相关环境政策及配套措施所产生的协同效应确实有助于经济的高质量发展。上述结果对假说4提供了有效验证。

五、结论与政策含义

本文基于2003—2016年中国276个地级及以上城市的面板数据样本，针对碳交易试点政策构建了DID模型，来考察这一目前中国最具代表性的市场导向型低碳政策，对环境全要素生产率增长所表征的经济发展质量的影响及作用机制，结论显示：碳交易试点政策的实施显著促进了经济高质量发展，并且该政策主要通过促进技术创新、推动产业结构升级以及产生相关环境政策的协同效应而实现经济发展质量的提高；碳交易试点政策对经济高质量发展的促进作用在东部地区、大城市及工业化程度较高的城市中表现得更加明显。

本文为“双碳”目标的实现提供了政策启示。首先，政府部门应该系统总结碳交易试点政策实施过程中的各项经验，完善相应市场机制的各项参数设计，加快推动各碳交易试点与全国碳市场的融合，扩大和改善全国碳市场的覆盖范围和运行效率，并在适当的条件下引入碳税等其他市场导向型低碳政策与碳交易机制形成必要互补。其次，政府部门应通过出台相关政策并完善相关法律法规，从而因势利导地推动市场导向型低碳政策能够有效发挥出改善经济发展质量的作用。一方面，对积极参与碳交易活动并具有较高技术创新能力的工业企业实行税收减免或创新补贴政策，以激励相关企业积极开展绿色技术创新；另一方面，政府部门应该颁布配套的产业政策和环境政策，对重点减排产业的绿色低碳转型和地区整体产业结构的升级予以推动和引导，促使低碳政策、产业政策与环境政策形成相得益彰的“共赢”效果。最后，在追求“双碳”目标和经济高质量发展的过程中，地方政府要结合自身的经济状况、资源禀赋等现实特征，因地制宜地选择市场导向型低碳政策的实施强度与路径，坚决杜绝“一刀切”现象。