碳排放权交易政策对绿色全要素生产率的影响——基于碳排放权交易政策试点地区的准自然实验

0 引言与文献综述

从工业革命到现在，随着世界重工业发展和人类活动增加，温室气体排放量也迅速提高，造成全球气候变暖以及气候异常，威胁人类生存，因此越来越多的国家开始关注这一问题。

二是善于发现问题，基于问题的学习也成为现在这些学生提高学习效率的主要方式。学生通过老师的引导，自主的合作学习，使得问题意识越来越强。通过教师关注课堂效率的提升，使得学生在学习方面问题意识越来越强，解决问题的能力也越来越强。

引起温室效应的气体主要有六种，其中CO

对温室效应的贡献率达到60%以上。据IPCC统计，因人类燃烧化石燃料造成的CO

约为237亿t，一方面由于化石燃料的不可再生，制约人类可持续发展，另一方面排放的CO

造成了气候环境的恶化，因此CO

是控制和削减的重点。我国自改革开放以来经济快速发展，伴随着工业化的发展以及城镇化的推进，能源消耗量大，CO

排放量也居高不下，为降低碳排放，我国制定了一系列政策措施。2009年国务院决定把降低每单位GDP中CO

排放占比作为约束性指标纳入社会发展规划中，2012年6月制定了《温室气体自愿减排交易管理暂行办法》，规范了碳排放交易市场。从2013年开始陆续在北京、上海、天津、湖北、广东、深圳、重庆等7个省市建立碳排放交易试点地区并开始实质交易，2020年全国碳排放交易市场正式启动配额现货交易。那么，碳排放权交易政策对试点地区会有什么影响，以及这项政策的评估效果如何？基于此，文章以碳排放交易权为出发点，通过实证检验研究其对试点地区绿色全要素生产率的影响，综合评价这一政策的效果，为我国全面推行碳排放权交易提供一定的经验。

国内外学者关于碳排放的研究成果很多。一方面是关于碳排放权的分配，He Weijun等人利用非参数前沿分析方法，认为同时考虑公平与效率，产出增加最大并且节能率提高

；孙耀华等人利用DEA模型发现综合考虑历史、支付能力以及公平原则下更能实现碳排放权的优化配置，有利于促进碳减排与碳排放权交易市场的形成

；李钢等人从全球视角上探讨了碳排放权分配方案，认为应该将当期减排方案与历史减排方案结合起来才会平衡发展中国家利益

。另一方面是关于碳排放的影响效应，刘文君等研究了碳排放权交易市场对电力市场的影响，他认为碳排放权交易政策不仅会促进减排，还会推动我国电力行业的优化

；张芳分区域研究了我国碳排放权交易政策对经济和环境的影响，认为该政策会明显促进经济的增长，但是在碳强度降低水平上存在区域差异

；王素凤认为碳排放权交易可以增加政府收益

；王敏等研究了碳排放权对产业集聚的影响，发现碳排放权交易政策促进了试点地区的产业集聚，其中作用机制是通过技术升级体现出来

；曲如晓等人利用CGE模型考虑封闭经济和开放经济两种情况下碳排放权交易政策对商品价格波动以及生态环境的影响

。

通过对现有文献的梳理，现有文献大多数集中于碳排放权交易政策对碳减排或者对经济增长的研究，且研究结果尚不统一。因此本文的边际贡献在于：利用SBM超效率模型测算我国30个省区市的绿色全要素生产率时考虑多种非期望产出，保证结果更全面；目前鲜有学者综合考虑该政策对碳排放量和经济的共同影响，因此文章测算出各地区绿色全要素生产率水平，研究碳排放权交易政策对试点地区的综合影响；在实证检验上采用双重差分法进行实证检验，避免了内生性的问题，使回归结果更准确。

1 机理分析与理论假设

自改革开放以来，随着我国经济体量的迅速增长，良好的经济环境促进了一大批企业的发展，这些企业想要在市场竞争中扎根就必须转变发展方式，通过技术创新提高生产效率，降低生产成本，并且将技术落后、效率低的企业排挤出市场，对该地区的绿色全要素生产率产生积极的影响，因此绿色全要素生产率会随着企业生产效率的提高而增长。但经济产生波动时会抑制资本形成，不利于企业生产经营，阻碍绿色全要素生产率的增长。同时，我国幅员辽阔，受历史和地理的影响，区域间差异较大，绿色全要素生产率存在区域差异性。

绿色全要素生产率考虑了能源消耗和污染排放，在评估生产效率时更加真实准确，其主要受经济环境和政策环境等的影响。

基于以上分析，提出理论假设1：我国绿色全要素生产率会受经济环境影响产生波动，且区域间存在差异性。

如表4所示，U为匹配前控制变量的检验结果，M为匹配后控制变量的检验结果，且匹配后的p值都大于0.1，表明实验组与控制组差异较小，满足平行趋势假设，因此匹配效果较好，可进一步进行回归分析。

鉴于人文社会科学的研究成果难以转化，且存在社会效益优于经济效益、长期效益优于短期效益的特点，本文研究的人文社会科学科研项目的人员费用主要包括工资费、劳务费、专家咨询费和绩效支出。截至目前的有关内容梳理如下：

基于以上分析，提出理论假设2：碳排放权交易政策会促进绿色全要素生产率的增长。

2 绿色全要素生产率的测算

2.1 SBM超效率模型的测算方法

数据包络分析方法可以根据多项投入指标和多项产出指标，使用线性规划的方法对生产效率进行评价，但是当投入指标和产出指标数量较多，容易出现多个决策单元同时有效，影响评估结果，所以这里使用SBM超效率模型解决这一问题。

将3 kg等摩尔比的NaCl-KCl空白盐装入石墨坩埚中，并将其放入井式炉中加热熔解，称取4.44 g海绵钛加入底部带孔的石英管，待熔盐熔化后插入熔盐，分批加入约1 mL和4 mL四氯化钛，待反应完全后，进行测试。测试结束后，将未反应的海绵钛进行洗涤、过滤、烘干机称重，海绵钛失重1.23 g。反应原理见式(1)、式(2)。

被解释变量：绿色全要素，用GTFP表示。

1.3 观察指标 ⑴两组患儿的手术和术后住院及骨折愈合时间。⑵患儿术毕和术后3个月Baumann角。⑶依据FLynn肘关节功能评分[4]标准对两组患儿进行评分。⑷通过复查X线片，检查尺神经损伤，肘内翻，肘外翻，骨化性肌炎等并发症。1.4 疗效评价[4]⑴优：提携角和伸屈功能丢失0-5°，肘屈伸正常；⑵良：提携角和伸屈功能丢失5-10°以内，关节功能基本不受影响；⑶可：提携角和伸屈功能丢失10-15°，关节功能有一定影响；⑷差：提携角和伸屈功能丢失＞15°，关节功能有严重影响。

I为每个决策单元的投入要素种类，用向量

x

表示；M为期望产出，用向量

表示；N为非期望产出，用向量

表示；

μ

表示j决策单元的权重；

、

分别表示松弛变量生产要素的投入与产出；

表示生产效率，

值越大表示生产效率越高。

2.2 指标选取与数据来源

1）CO

排放量

使用化石燃料产生的CO

和水泥生产活动产生的CO

作为碳排放量，单位为万t。

对两组患者服药后的治疗效果进行记录，将相关数据进行比较。疗效判定：①痊愈：用药期间患者未出现任何头痛症状；②显效：用药后患者的头痛情况得到了显著的缓解，且头痛时间明显缩短，头痛发作频率也明显减少，患者眼底血管痉挛有所缓解；③有效：用药后患者的头痛情况有所缓解，但是在停止用药后头痛会出现复发，发病持续时间减少到了一半以上；④无效：患者的临床症状没有任何的改变。总有效率=痊愈率+显效率+有效率。

2）资本存量

使用永续盘存法计算各省区市的资本存量，单位为亿元。

3）人力资本

1381 虚拟现实培训在机器人辅助腹腔镜前列腺癌根治术膀胱尿道吻合中的应用 张 超，花梅免，王富博，过 菲，王辉清，彭 广，徐梦璐，宋 丽，杨 波，盛 夏，许传亮，孙颖浩

使用每个地区的劳动力人口衡量，单位为万人。

4）能源消耗量

使用各省区市能源消耗的总和表示，包括煤、石油、天然气、电力等，单位为万tce。

总之，强调文学自然地表达人的真情实感，是明代“本色”论的一个新发展，它是受明代心学影响的直接结果。当然，虽然我们说心学领域“本色”论的演进总体早于文论，但这并不说文论领域“本色”的任何一点新变都滞后于心学，很大情况下，恐怕存在着二者交互影响、共同推动发展的现象。

5）期望产出

使用各省区市实际GDP衡量，单位为亿元。

由表1可知，我国2005-2017年的绿色全要素生产率总体均值为0.63，发展趋势大致呈“M”形，两个节点为2008年和2014年。分阶段看，2005-2008年上升，2008年开始下降，可能是由于金融危机的冲击，我国各省区市的绿色全要素生产率都开始下降。2010年开始提高，可能是因为国家为了缓解金融危机对经济的冲击，加大固定资本投资，引起绿色全要素生产率上升。2014年左右开始下降，可能是因为各地区出台政策对温室气体的排放进行控制，所以短期内造成经济波动，影响绿色全要素生产率。随着能源结构调整和技术进步，全国各地2016年又开始逐渐增加。分区域看，我国的绿色全要素生产率东部地区最高，西部地区最低，其中东部地区明显高于中部和西部地区，中部和西部地区差距不大。原因可能是一方面东部地区能源消耗、CO

排放量等在体量上低于中部地区，或者东部地区的经济水平高于其他地区以及环境治理力度大于其他地区等，另一方面西部地区绿色全要素生产率最低可能是因为技术水平低于其他地区，能源利用率低，因此地区间差异较大，验证了假设1。

2.3 实证结果

基于SBM超效率模型，以资本存量、人力资本、能源消耗作为投入要素，实际GDP为期望产出，CO

排放量为非期望产出，使用MaxDEA软件计算出30个省区市2005-2017年的绿色全要素生产率。考虑到我国区域发展一直以来存在着不平衡以及不协调的状况，为了分析区域间绿色全要素生产率的差异，因此按照传统经济带对东部、中部和西部进行划分（其中东部地区12个，包括北京、天津、河北、辽宁、上海、浙江、江苏、福建、山东、广东、广西、海南；中部地区9个，包括山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部地区10个，重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆）。计算结果如表1所示。

考虑到数据的可获得性，文章使用除了西藏以及港澳台之外的30个省区市取2005年-2017年的数据，相关数据分别来自《中国统计年鉴》《中国环境统计年鉴》、中经网统计数据库以及各省区市历年统计年鉴。

3 计量模型、变量与数据

3.1 模型构建

双重差分模型是基于自然实验评估政策效果的计量模型，一方面可以很大程度上避免内生性问题，另一方面引入了两个虚拟变量以及虚拟变量的乘积，剔除了时间和地区两个维度的影响，因此在政策评估中越来越受青睐。文章将碳排放权交易政策作为一次准自然实验，将实施碳排放权交易政策的试点地区作为实验组，其他未实施政策的省份作为控制组，评估碳排放权交易政策对试点地区绿色全要素生产率的影响。

式（2）中，

Y

表示被解释变量，下标i表示年份，t表示地区；

did

表示双重差分项，代表i地区t年的政策效应，它是treated与time的乘积，其中time表示时间虚拟变量，政策实施后取值为1，反之为0，treated表示地区虚拟变量，政策实施的地区取1，未实施政策取0；

X

表示控制变量；

ε

表示随机扰动项。

碳排放权交易政策2013年开始陆续在北京、上海、天津、重庆、广东、深圳和湖北7个地区施行，由于深圳归属于广东省，因此并入广东，将这6个地区设为实验组，其他24个省区市设置为控制组。该模型中引入两个虚拟变量：实验组与控制组虚拟变量treated，若该地区为试点地区，则treated取1，反之取0；时间虚拟变量time，由于试点地区都是2013年之后开始推行，考虑到政策时滞性，这里取2014年作为时间节点，早于2014年取值为0，反之则取1。两个虚拟变量交互项treated与time的乘积为双重差分项，表示碳排放权交易政策对试点地区绿色全要素生产率的政策效应，其中treated×time=did。

因此，双重差分模型可以表示为：

慢性肺心病合并心力衰竭为临床常见病、多发病，中老年为该疾病的好发群体，疾病发生率为0.46%[1]。发病快、进展迅速、死亡率高，在一定程度上影响了患者的生命安全[2]。该疾病不但对病患的肺血管造成损害，也会影响其心脏功能。继而加大治疗难度。为了全面分析对于慢性肺心病合并心力衰竭者开展整体护理的临床效果，结合实际情况，本研究选择2016年1月—2018年1月我院收治的100例慢性肺心病合并心力衰竭的患者为研究对象，并对部分患者开展整体护理，现将具体结果报告如下。

在3 mm厚的XLPE薄片上截取6片边长50 mm、厚度3 mm的正方形XLPE薄片，将6片样本分为A、B、C三组。其中样本1、2属于A组，样本3、4属于B组，样本5、6属于C组。之后选取3组样本正中间的圆形区域(直径25 mm)作为水树老化区，采用注射器针头在此区域制作3行平行的针孔缺陷(针孔深度1.5 mm)。注射器针头的参数如下：

3.2 变量选取与数据说明

规模报酬可变假设下考虑非期望产出的SBM超效率模型如下：

核心解释变量：双重差分项，用did表示。

意境和意象虽然概念上不同但是两者是相通的，据史料记载“意境”和禅宗学说有着密切联系。唐代诗僧皎然云：“了空如藏史，始肯会禅家”；王昌龄说：搜求于象，心人于境，神会于物因心而得（《诗格》）[3]；唐代僧人神秀：“身是菩提树，心如明镜台；时时勤拂拭，勿使惹尘埃”表明他已参透人生，不入红尘。他们作诗风格都是深受禅宗的影响，作诗时将佛境引入诗境。诗人将有形变化成无形，无感变化为有感，实境幻化成虚境，这使得诗中的意境深远且韵味无穷，将普通的生活境界升华到了艺术境界。

控制变量：根据现有文献选取的控制变量为环境规制(ER)，用环境污染治理投资总额与GDP之比表示；能源消费结构(AI)，用煤炭消费量与化石能源消费总量之比表示；产业结构(IS)，用第二产业总产值与GDP之比表示；对外开放水平(open)，用进出口总额与GDP之比表示；经济发展水平(pgdp)，用人均GDP表示；创新水平，用R&D经费投入与GDP之比表示。以上数据来源于《中国能源统计年鉴》、中经网统计数据库以及各省区市历年统计年鉴。样本的描述性统计如表2所示。

4 模型估计与实证分析

4.1 DID基准回归结果

表3为DID双向固定效应回归结果，模型1是不加入控制变量的回归结果，模型2是加入环境规制、能源消费结构、产业结构、对外开放水平、财政水平、经济发展水平等控制变量后的回归结果。模型1与模型2中双重差分项did方向一致，且在1%的水平下显著，因此碳排放权交易政策可以显著提升试点地区的绿色全要素生产率水平，模型2加入控制变量后回归系数变小，证明该模型的估计结果比较可靠。

从控制变量来看，环境规制、产业结构与经济发展水平对绿色全要素生产率起正向促进作用，能源消费结构、对外开放水平以及创新水平对绿色全要素生产率起抑制作用。环境规制虽然会增加企业的治污成本，但是可以约束企业行为，减少企业污染排放量，所以一定程度上会提高地区绿色全要素生产率。经济发展水平提高，可以为地区企业提供更多的资金等，促进企业发展进步，所以对绿色全要素生产率起正向促进作用。能源消费结构对绿色全要素生产率起抑制作用可能是因为使用煤炭排放的有害气体会增加非期望产出，降低绿色全要素生产率。对外开放水平抑制绿色全要素生产率可能是“污染避难所”的原因，承接了国外高耗能企业，所以降低地区绿色全要素生产率水平。创新水平对绿色全要素生产率起反向抑制作用可能是因为科研经费投入回报周期长，短期会加重企业负担，降低企业收益，所以会抑制绿色全要素生产率。

4.2 稳健性检验

双重差分模型首先要满足共同趋势假设，即实验组和控制组在政策实施之前的趋势相同，两组变量的变化不存在差异。最后还要考虑政策的唯一性，因为政策干预时点之后处理组和对照组趋势的变化，可能并不真正是由该政策导致的，而是同时期其他的政策导致的。所以为了进一步检验回归结果，文章使用PSM-DID稳健性检验与政策唯一性检验对回归结果进行稳健性检验。

1）PSM-DID检验

政府制定政策会依据实际情况综合考虑，所以控制组和实验组之间存在人为因素，不能保证样本的随机性，为了满足平行趋势假设，这里使用倾向匹配得分法匹配出与实验组接近的控制组，缩小样本选择偏差。具体思路为采用Logit模型计算倾向得分值，将之前的控制变量作为协变量，然后使用k个最近邻域匹配方法进行样本匹配，若匹配后实验组与控制组不存在差异，说明匹配效果较好，可以继续进行回归检验。匹配结果如表4所示。

根据波特假说，适当的环境规制不仅不会造成损失，反而会倒逼企业进行更多的创新活动，促进技术进步，进而提升企业生产力，抵消环境规制带来的成本并提高企业在市场的盈利能力。在试点地区制定碳排放权交易政策，即将排污权放在试点地区的市场上进行流通，有利于资源的优化配置。技术密集型企业由于生产效率高，会将剩余的碳排放权放在市场上交易给要排放的企业，不仅提高自身利润，购买碳排放权的高排污企业也避免过多排放而被征收的额外费用。长远来看，高排污企业会引进技术或进行自主研发以及改变能源消费结构等来适应政策环境，这些行为最终都会促进绿色全要素生产率的发展。

如表5所示，模型1为不加入控制变量的回归，模型2为加入控制变量的回归，两个模型双重差分项did大小、方向基本相同，且与基准回归结果不存在较大差异，所以经过PSM-DID模型检验后，结果依然证明该政策能提升试点地区的绿色全要素生产率水平。

2）政策唯一性检验

为了避免试点地区的绿色全要素生产率受其他政策的影响，导致高估或低估回归结果，文章加入政策虚拟变量，考虑到2013年环保部发布综合名录多次指出绿色发展以及治污减排的任务，为了区分这些政策效应对同时期碳排放权交易政策效应的影响，文章将2013年作为政策虚拟变量进行回归，回归结果如表6所示。

如表6所示，模型1是不加入控制变量的基准回归，模型2是加入控制变量的回归，两个模型的核心解释变量双重差分项都在1%的水平上显著，说明回归结果是可靠的。

5 结论与政策建议

文章基于2005-2017年30个省区市的数据，首先使用SBM超效率模型计算出各省区市的绿色全要素生产率；其次将碳排放权交易政策试点的地区设为实验组，其他地区设为控制组，利用双重差分法评估该政策对试点地区绿色全要素生产率的影响；最后使用PSM-DID方法和政策唯一性检验证明回归结果的稳健性。最后得出结论：我国30个省区市（西藏以及港澳台除外）的绿色全要素生产率大致呈“M”形趋势，且东部、中部和西部地区存在明显差异，东部最高，西部最低；碳排放权交易政策能够显著促进试点地区的绿色全要素生产率水平。

约1 400 ℃熔融态粗镍铁合金由侧吹炉另一端两个放出口中的一个定期放出铸锭外卖，金属放出口采用泥炮开口机。

教育兴则国家兴，教育强则国家强。高等教育是一个国家发展水平和发展潜力的重要标志。党的十九大报告同时指出，要优先发展教育事业。建设教育强国是中华民族伟大复兴的基础工程，必须把教育事业放在优先位置，加快教育现代化，办好人民满意的教育。要全面贯彻党的教育方针，落实立德树人根本任务，发展素质教育，推进教育公平，培养德智体美全面发展的社会主义建设者和接班人。

我国西部地区政府审计揭示效率实证分析——基于DEA和Malmquist指数模型的研究贺宝成 王家伟20-69

绿色全要素生产率是用来衡量生产效率的指标，考虑了劳动、资本、能源以及污染排放等指标，能够综合反映出经济发展质量，所以想要提升未来经济高质量发展，就要着力提高我国的绿色全要素生产率。提出建议如下：

1）防范系统性金融风险，保证经济平稳运行，给企业生产运营营造良好的环境，促进我国绿色全要素生产率增长；

2）引导企业转变能源消费结构，优先使用清洁能源，减少化石能源消费；

3）因地制宜，降低我国区域间绿色全要素生产率的差异；

4）制定环保政策时要综合考虑其他环保政策的协同效应，共同促进地区减排与经济高质量发展。

[1]He Weijun,Zhang Bin,Li Yixuan,Chen Hao.A performance analysis framework for carbon emission quota allocation schemes in China:Perspectives from economics and energy conservation[J].Journal of Environmental Management,2021,296.

[2]孙耀华,何爱平,彭硕毅,杨叶飞.碳强度减排指标约束下碳排放权的省际分配效率研究[J].统计与信息论坛,2019,34(6):74-81.

[3]李钢,廖建辉.基于碳资本存量的碳排放权分配方案[J].中国社会科学,2015(7):66-81.

[4]刘文君,张莉芳.绿色证书交易市场、碳排放权交易市场对电力市场影响机理研究[J].生态经济,2021,37(10):21-31.

[5]张芳.中国区域碳排放权交易机制的经济及环境效应研究[J].宏观经济研究,2021(9):111-124.DOI:10.16304/j.cnki.11-3952/f.2021.09.010.

[6]王素凤.中国碳排放权初始分配与减排机制研究[D].合肥工业大学,2014.

[7]王敏,胡忠世.碳排放权交易政策对产业集聚的影响研究[J].南京财经大学学报,2021(3):1-12.

[8]曲如晓,吴洁.碳排放权交易的环境效应及对策研究[J].北京师范大学学报(社会科学版),2009(6):127-134.