中国碳排放权交易试点的减排效应及作用机制研究

刘 奎 赵铃铃 李婧婷

1（上海大学经济学院，上海 200444） 2（香港中华教育基金会有限公司，香港 999077）

引 言

随着全球气候变暖形势日益严峻，中国政府积极履行减排职责，谋求经济增长的绿色转型。2020年9月22日，国家主席习近平在第七十五届联合国大会上提出了 “中国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 “双碳”目标，体现了中国政府应对全球气候变化问题的国际担当与决心。早期的政府干预以命令型的规制手段为主，其好处是可在较短时间内改善环境质量，但由于缺乏效率方面的考量，因此命令型规制政策可能会带来一定的效率损失[1]。随着中国经济市场化改革不断推进，市场交易型的政策工具开始逐渐取代命令型的规制手段[2]。2011年，国家发展改革委发布了 《关于开展碳排放权交易试点工作的通知》，批准北京、天津、上海、重庆、广东、湖北和深圳7个省（直辖市、计划单列市）为试点地区，开展碳排放权交易试点工作。2013～2016年，试点地区相继启动碳交易市场。2016年，国家发展改革委批准福建省参与碳交易试点，并发布了 《关于切实做好全国碳排放权交易市场启动重点工作的通知》，要求加快启动全国碳交易市场建设。2021年7月，中国碳交易市场正式上线启动，实现了地区试点向全国性交易的转变，至此，中国取代欧盟成为世界上最大的碳交易市场。随着我国碳交易覆盖范围不断扩大，与之相关的一系列理论和实践问题也亟待讨论。通过促进能源利用效率的提升进而降低社会整体减排成本是市场交易型的政策工具最主要的优势之一，而能源利用效率的提升与绿色创新水平高度相关。深入分析碳交易的减排机制，对于进一步完善我国碳排放交易体系，保障 “双碳”目标顺利实现具有重要的理论和现实意义。

1 文献综述与研究假说

1.1 文献综述

通过明确产权来治理空气污染的排污权交易制度最早在20世纪60年代 《污染、财富价格》中被提出[3]。美国于20世纪70年代中期在部分地区最先试行了二氧化硫排放权交易制度，后于90年代在全国实施。经Stavins[4]检验，在二氧化硫排放权交易制度的协助下，美国成功完成了 “酸雨计划”的阶段性目标。美国二氧化硫排放权交易制度的成功实践为欧盟开创温室气体排放配额交易制度（EU ETS，欧盟排放交易体系）奠定了基础。2008年，EU ETS正式运营，覆盖了冰岛、列支敦士登、挪威和8个欧盟成员国，涉及二氧化碳、二氧化硫等温室气体。研究表明，EU ETS在欧盟实现了有效减排，使参与国在2008～2012年减少了10%～26%的二氧化碳排放量[5]。

中国碳排放权交易制度虽在实践时间上落后于欧盟，但发展较快，目前已成为推动中国绿色低碳发展的重要政策工具。2022年4月发布的中共中央国务院 《关于加快建设全国统一大市场的意见》提出，要 “依托公共资源交易平台，建设全国统一的碳排放权交易市场”。近年来，学者们多以2013年或2014年为碳交易政策实施年份，采用双重差分法对政策效果进行评估[6-8]。但双重差分法适用于政策实施时间一致的情况，而各试点地区碳交易政策落地时间不同，若依据双重差分法将碳交易政策实施的时间统一，可能会导致最终结果与实际情况不符。

从研究结论上来看，大多数学者认为碳排放权交易政策在中国实现了有效减排，并存在一定的空间溢出效应和与环境污染物的协同减排效应[9-11]。但是，也有研究表明，我国碳交易市场仍处于初步发展阶段，存在较大的减排空间[12]。为了充分发挥碳交易政策的减排效应，应进一步探究碳交易政策的作用机制。由于以煤炭为主的化石能源消费是我国二氧化碳排放的主要来源，因此通过提高能源效率来减少能源消费总量进而降低二氧化碳排放是实现 “双碳” 目标的一个重要路径[13，14]。许多学者认为碳交易政策能够在一定程度上促进能源效率的提高。如薛飞和周民良[15]以及范秋芳和张园园[16]研究表明，中国的碳交易政策降低了能源强度；高艳丽等[17]研究表明，碳排放权交易政策通过实现能源强度的相对下降，最终起到抑制建设用地碳排放强度的作用。但总的来看，现有研究多着眼于碳交易政策对能源效率的影响，并未深入分析这一影响的碳减排效应，即碳交易政策的减排效应中有多大比例是由能源利用效率的提高所实现的。而事实上，通过市场机制促进能源效率的整体提高进而降低社会整体的减排成本，是碳交易作为一种市场交易型的政策工具最主要的优势。与此同时，企业绿色创新在环境规制工具对碳排放的影响中发挥着重要的作用[18]，但现有文献更多探讨的是碳交易政策对绿色创新本身的影响[19]，忽略了绿色创新水平作为一个外生变量对于碳交易政策对能源效率的调节作用。

鉴于此，本文将从以下几方面对现有文献进行扩充：（1）考虑到各地碳交易政策实施时间不一致，基于2000～2020年中国省际面板数据，使用多期倍分法评估了碳交易政策的减排效应；（2）利用中介效应模型，探究了能源利用效率是否是碳交易政策减排的重要路径，同时，检验了碳交易政策的直接减排效应和通过能源效率的间接减排效应；（3）通过构建有中介的调节效应模型和有调节的中介效应模型，探究了绿色创新水平对于碳交易政策通过提高能源效率进而影响碳减排的作用机制。

1.2 研究假说

碳交易制度设计通过明晰二氧化碳排放权的责权问题对企业行为产生影响，进而解决碳排放的外部性问题。在现有文献的基础上，本文试图重点分析碳交易的减排机制，以及绿色创新强度对碳交易减排作用的影响。本文构建的分析框架如图1所示。

图1 碳排放权交易政策的作用机制

1.2.1 能源利用效率的中介作用

碳交易可能存在两条减排路径。（1）政府设定一定政策目标下的排放限额并向企业发放初始排放权。当企业的二氧化碳排放超过限额时，只能通过减产或者购买其他企业多余的排放权来完成减排目标；（2）碳交易的制度框架下企业面临着一定的减排压力，这会促进企业通过提高能源利用效率实现碳减排[20，21]。从企业的角度来看，高能源利用效率的企业更有可能存在剩余碳排放权，进而可以通过出售碳排放凭证获益。因此为了获得出售碳排放凭证的长期收益，高效率企业倾向于进一步优化能源结构，提高能源利用效率，出售更多碳排放凭证；而面对购买碳排放凭证的长期成本和未来持续的排放限值，低效率企业也会逐渐转向通过提高能源利用效率来减少碳排放。因此，在碳交易政策下，提高能源利用效率成为大多数企业减排的重要途径。鉴于此，本文提出：

假设1：能源利用效率对碳交易减排发挥着中介作用，提高能源利用效率能够实现碳交易的间接减排。

1.2.2 绿色创新强度的间接调节作用

碳限额在短期内往往会带给企业较大的减排压力。但就长期而言，企业若能通过绿色创新实现低碳生产的转型升级，反而会产生绿色创新补偿，提高企业竞争力，有利于持续发展[22，23]。具体表现为，较高绿色创新强度下的企业一般具有较好的绿色技术基础，更容易通过绿色创新提高能源利用效率，也更容易使能源技术向低碳靠拢。因此，企业不仅能弥补部分减排成本，还可能作为碳交易市场的卖方实现额外的经济效益。为了持续减排和实现预期收益，企业又会在原来绿色技术的基础上进一步加强绿色研发投入和进行能源低碳化转型，从而形成减排的良性循环[24，25]。

绿色创新强度的调节作用存在两种调节路径。在碳交易政策下，绿色创新强度更高的地区能更好地促进企业提高能源利用效率，因此在这条路径中，绿色创新强度调节了碳交易政策对能源利用效率的影响，因此，绿色创新强对碳交易减排发挥了有中介的调节作用；另外，由于反弹效应等因素的影响，能源效率的提高并不一定意味着碳减排，但绿色创新强度能够为企业发展低碳化能源技术提供支持，促进企业实现能源利用效率的提高和二氧化碳减排，因此在这条路径中，绿色创新强度调节了能源利用效率对碳排放的影响，因此，能源利用效率对碳交易减排发挥了有调节的中介作用。不管是哪一种调节路径，绿色创新强度都通过能源利用效率对碳交易减排产生了间接的调节作用。鉴于此，本文提出：

假设2：绿色创新强度对碳交易减排起到间接的调节作用，较强的绿色创新强度能够促进碳交易政策的间接减排效应。

2 研究设计

2.1 模型设计

本文采用多期倍分法对二氧化碳排放权交易试点的减排效果进行评估：

其中yit表示i省（区、市）在t年的二氧化碳排放，treatit表示i省（区、市）在t年是否实施碳交易试点。若实施则treatit取值为1，反之则取值为0。∑nControlsit为影响碳排放的控制变量，γt和μi分别表示时间和个体固定效应。

2.2 变量选取

被解释变量：碳排放交易体系涵盖了电力、化工、石化、建材、钢铁、有色、造纸、民航8个最主要的碳排放部门。本文参考IPCC[26]的计算方式，使用煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油的能源消耗量计算得到各地区二氧化碳排放总量（CE），并以地区单位生产总值碳排放量来衡量碳排放强度（CI）。

核心解释变量：以各地区在当年是否正式启动碳交易市场（treat）作为核心解释变量。其中，广东省、北京市、天津市和上海市的碳交易市场正式启动时间为2013年，湖北省和重庆市为2014年，福建省为2017年。

中介和调节变量：本文使用煤炭、焦炭等化石燃料的消耗量计算能源消耗量，并以地区单位生产总值能源消耗量来衡量能源利用效率（eneri）；本文以绿色发明申请数量与专利申请总数之比来衡量各地区的绿色创新强度（GIi）。

参考已有研究，本文还设定了以下控制变量：研发创新能力：社会科学技术支出取对数；开放程度：净出口总额与地区生产总值之比取对数；能源结构：火力发电量与总发电量之比；工业发展水平：工业增加值取对数；工业污染重视程度：工业污染投资治理总额与工业增加值之比取对数；工业化程度：工业增加值与地区国内生产总值之比；产业结构高级化程度：第二产业增加值与第三产业增加值之比取对数。

2.3 数据说明

考虑到碳排放数据和能源数据的可获得性，本文使用除西藏及港、澳、台地区以外的30个省（区、市）2000～2020年的面板数据进行研究。各地区二氧化碳排放数据和能源利用效率数据来自于 《中国能源统计年鉴》；绿色发明申请数据来自于绿色专利——GPRD数据库（CNRDS）；控制变量数据来自于 《中国统计年鉴》。需要说明的是，2020年新冠肺炎疫情给经济带来了较为严重的冲击，这可能对本文研究造成一定的影响。本文的实证模型中控制了时间固定效应，同时还控制了工业发展水平和对外开放程度等变量，在一定程度上考虑了疫情对模型的冲击。（为了使实验结果更具说服力，本文还进一步分析了剔除2020年数据后的样本，发现结果并无显著差异。）

3 基准回归与机制分析

3.1 基准回归

本文使用多期倍分模型评估了碳交易政策的减排效应。模型（1）的参数估计结果如表1所示，可以看出，碳交易政策对二氧化碳排放量和排放强度都有显著的负向影响，样本区间内，政策的实施使得试点地区碳排放总量和排放强度分别下降了32.1%和33.8%。

表1 基准回归检验

3.2 稳健性检验

（1）平行趋势检验。为了使实验组和对照组之间具有可比性，本文以政策实施当年作为基年，检验了实验组和对照组在碳交易政策实施前后5年的平行趋势①。检验结果显示，实施碳交易政策前，碳交易政策对碳排放总量和排放强度均未产生显著影响，证明了平行趋势假设成立。

（2）安慰剂检验。为了防止基准回归结果是由于某些偶然因素驱动，本文进行了随机抽样的安慰剂检验。在每次随机抽样中，在30个样本省（区、市）中随机抽取7个省（区、市）作为虚拟处理组，并且同时随机确定某一年作为政策实施时间。将上述步骤重复进行500次，得到回归系数的密度图②。检验结果显示，多数虚拟估计系数并不显著，表明通过安慰剂检验。

（3）PSM-DID检验。为了排除实验组与对照组的个体差异造成政策处理效应结果偏误，本文进行了PSM-DID检验③。检验结果显示，分别经过一近邻匹配、二近邻匹配、四近邻匹配和核密度匹配后，碳交易政策对碳排放总量和排放强度的影响系数均显著。这说明了试点地区的碳排放总量和排放强度的下降不是由试点地区的个体差异所导致的，进一步验证了基准回归检验结果的稳健性。

（4）排除同期干扰政策的检验。2012年10月29日，国家发展改革委发布了 《重点区域大气污染防治 “十二五”规划》④，划定了 “三区十群”13个大气污染防治重点区域，涉及19个省（区、市）。这一政策也可能会对重点区域的二氧化碳排放产生影响，因此有必要排除这一政策的干扰。为此，本文在基准回归模型（1）的基础上加入了i省（区、市）在t年是否被划定为大气污染防治重点区域的控制变量，进行稳健性检验⑤。回归结果显示，碳交易政策对碳排放总量和排放强度仍具有显著的负向影响。这意味着基准回归结果并未受到重点区域大气污染防治计划这一同期政策的干扰，能够准确识别碳交易政策的减排效应。

3.3 机制分析

为探究碳交易政策减排的作用机制，本文在基准回归的基础上，以能源利用效率为中介变量，利用三步法构建如下中介效应检验模型：

其中，eneriit表示i省（区、市）在t年的能源利用效率。若α1和δ2显著不等于0，则说明碳交易政策能通过影响能源利用效率实现间接减排，能源利用效率的间接减排效应为α1×δ2，δ1则表示政策的直接减排效应。中介效应的检验结果如表2所示。结果表明，碳交易政策对能源利用效率存在正向促进作用，且通过提高能源利用效率显著降低了二氧化碳排放总量和排放强度。具体而言，碳交易政策直接降低了5.7%的碳排放总量和6.2%的碳排放强度，同时又进一步通过提高能源利用效率间接降低26.4%的碳排放总量和27.6%的碳排放强度（图2）。至此，假设1得证。

表2 中介效应检验

图2 能源利用效率的中介效应

4 有中介的调节效应和有调节的中介效应

前文的机制分析表明，除直接减排效应外，碳交易政策还可以通过提高能源利用效率间接减少二氧化碳排放。假设2表明，绿色创新强度既可以调节碳交易对能源利用效率的影响，也可以调节能源利用效率对碳排放的影响，从而通过能源利用效率的间接减排实现对碳排放的间接影响。为厘清绿色创新强度在二氧化碳排放权交易实现碳减排的作用机制中的影响方式和影响程度，本文在考虑能源利用效率的间接减排效应的基础上，对绿色创新强度的调节效应进行检验。

4.1 有中介的调节效应检验

如果绿色创新强度调节了碳交易政策对能源利用效率的影响，那么说明绿色创新强度能够经过能源利用效率这一中介变量，进而对碳排放产生调节效应。为验证这一效应，本文以能源利用效率作为碳交易政策减少碳排放的中介变量，以去中心化的绿色创新强度作为有中介的调节变量。参考温忠麟等[27]、姜涛和熊伟[28]、孙金花等[29]的做法，构建了如下所示的有中介的调节效应检验模型，对绿色创新强度的调节效应进行分析：

其中，GIiit代表i省（区、市）在t年的绿色创新强度。判断绿色创新强度能否通过促进碳交易政策提高能源利用效率从而影响碳排放，主要取决于绿色创新强度是否对能源利用效率产生调节效应，以及被调节的能源利用效率又是否能继续发挥中介效应。若η3和ξ2显著不等于0，则说明该绿色创新强度调节了碳交易政策对能源利用效率的影响，从而间接影响碳排放，调节效应为η1×ξ4。能源利用效率和绿色创新强度的有中介的调节效应检验结果如表3所示，可见绿色创新强度能促进碳交易政策提高能源利用效率，且被绿色创新强度调节的能源利用效率在作用机制中能够继续发挥中介效应减少碳排放。因此，绿色创新强度能够通过能源利用效率这一中介变量对碳排放产生调节效应。

表3 有中介的调节效验

4.2 有调节的中介效应检验

如果绿色创新强度调节了能源利用效率对碳排放的影响，那么说明绿色创新强度能够调节能源利用效率发挥中介效应，从而对碳排放产生调节效应。因此，能源利用效率是有调节的中介变量。为检验这一机制，本文以去中心化的绿色创新强度作为能源利用效率减少碳排放的调节变量，以能源利用效率作为有调节的中介变量。参考温忠麟等[27]、包国宪和关斌[30]、胡玉凤和丁友强[31]的做法，构建了如下所示的有调节的中介效应检验模型：

由模型（6）～（8）可判断能源利用效率能否在有绿色创新强度的作用机制中继续发挥中介效应，其本质还是三步法检验中介效应。检验中介效应后，分析的重点在于φ4的显著性。若φ4显著不等于0，则说明绿色创新强度调节了能源利用效率对碳排放的影响，从而间接影响碳排放，调节效应为φ4。若绿色创新强度和能源利用效率同时满足有调节的中介效应检验和有中介的调节效应检验，则绿色创新强度的总调节效应为η1×ξ4（1+φ4）。表4展示了能源利用效率和绿色创新强度的有调节的中介效应检验结果。可知在控制绿色创新强度的情况下，能源利用效率仍发挥间接减排的中介效应。能源利用效率与绿色创新强度的交互项系数显著，表明绿色创新强度能够促进能源利用效率减少碳排放，提高能源利用效率的中介效应。

表4 有调节的中介检验

总而言之，在碳交易政策下，较强的绿色创新强度不仅有利于企业提高能源利用效率，还有助于企业通过实现能源低碳化转型来降低二氧化碳排放，实现 “节能”和 “减排”的双重目标。也就是说，提高绿色创新强度有助于碳交易政策通过提高能源利用效率间接减少碳排放，至此假设2得证。具体而言，绿色创新强度每提高1%，有助于间接降低0.87%的碳排放总量和0.94%的碳排放强度（图3）。

图3 绿色创新强度的调节效应

与已有文献大多关注碳交易政策对绿色创新的影响不同[32-34]，本文的重点在于分析绿色创新对碳交易政策减排的影响，以期能够更大程度地发挥碳交易政策的减排效应。本文在证明了碳交易政策的减排效应中有较大比例来自于能源利用效率后，进一步证明了这个比例大小在一定程度上取决于绿色创新强度。这表明绿色创新不仅是被碳交易政策所影响的因素，还是在碳交易政策的作用机制中发挥着重要减排作用的决定因素之一。

5 研究结论与政策建议

本文基于2000～2020年中国省际面板数据，利用多期倍分法探讨了碳交易政策的减排效应。在此基础上，利用中介效应模型、有调节的中介效应模型和有中介的调节效应模型，进一步分析了碳交易政策的作用机制，讨论了绿色创新强度对碳排放权交易政策减排的调节效应。本文的主要结论有：（1）碳交易政策能够有效减少地区碳排放总量和排放强度；（2）能源利用效率是实现碳交易减排效应的重要途径，其贡献的间接减排效应占总减排效应的比例较大；（3）绿色创新强度能够对碳交易政策减少碳排放产生间接影响，增强绿色创新强度为企业提高能源利用效率提供充分的技术支持，促进碳交易政策的间接减排效应。

根据上述研究，提出了以下针对性政策建议：（1）有必要进一步扩大碳排放权交易体系的行业覆盖范围和交易主体范围，充分发挥碳交易政策的减排效应，推动 “双碳”目标的顺利实现；（2）应建立政策信息的交流平台，打破政策间的部门化特征，在制定碳交易政策的同时兼顾能源利用，达成节能减排协同发展的转变；（3）各地区需重视绿色创新，对企业进行绿色创新补偿和技术支持，营造良好的绿色创新环境，同时，鼓励企业积极吸收他国的绿色前沿技术和提高自身的自主研发能力，取得内生性低碳技术进步，促进绿色创新水平的不断提高。

注释：

①限于篇幅，本文正文未报告平行趋势检验的具体结果。

②限于篇幅，本文正文未报告安慰剂检验的具体结果。

③限于篇幅，本文正文未报告PSM-DID检验的具体结果。

④https：／／www.mee.gov.cn／gkml／hbb／bwj／201212／t20121205_243271.htm.

⑤限于篇幅，本文正文未报告排除同期干扰政策的检验的具体结果（poli代表干扰政策）。