马晓钰 ,李娜,葛纯宝
(1.新疆大学 经济与管理学院,新疆 乌鲁木齐 830046;2.新疆大学 新疆创新管理研究中心,新疆 乌鲁木齐 830046;3.南京大学 商学院,江苏 南京 210093)
环境污染问题一直是社会各界高度关注的焦点。党的十九届五中全会通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》明确提出持续改善环境质量的目标。然而,中国煤炭消费总量仍处于增长阶段,二氧化碳排放总量尚未达到峰值,实现污染减排仍然面临着较大的生态环境压力。与此同时,2007 年中国在部分地区开展了排污权交易试点,其后年份内陆续出台相关政策,旨在实现污染减排和绿色发展的双赢。那么,中国排污权交易制度政策效应如何?是否产生了如期的经济效果?回答上述问题,不仅有助于评价中国排污权交易制度政策效果,而且对加快实现污染减排和绿色发展具有重要的理论与现实意义。
关于排污权交易制度经济效应,现有研究从污染减排、能源利用以及经济增长方面加以分析。
(1)污染减排方面。有学者指出排污权交易制度能够明显抑制企业污染,从而实现环境效益[1-3]。比如,排污权交易制度能够明显抑制二氧化硫排放[4-5],或缓解其无效问题[6],且这种抑制作用在重污染行业、核心城区以及试点地区表现得更为明显[1,7]。也有学者强调排污权交易制度污染减排短期效果不明显[8],但长期则存在经济红利[9]和环境红利[10]。
(2)能源利用效率方面。有学者指出排污权交易制度对省级能源利用效率具有积极作用[11-12],中国碳排放交易试点推动了碳强度的显著下降,试点省份的碳排放量年均下降约0.026 吨/万元[13]。因此,排污权交易制度能够减少能源大量浪费,提升能源利用效率[14]。也有学者指出中国的碳交易体系与低碳经济转型之间存在正相关关系[15],提高能源利用效率和建设低碳经济是解决当前中国经济增长与环境污染之间矛盾的重要途径[16]。排污权交易制度能够显著降低单位地区生产总值能耗和提高绿色全要素能源效率[17]。
(3)经济增长方面。排污权交易制度对经济增长质量和数量都有促进作用[3],二氧化硫排污费征收标准提高对经济增长数量和质量均产生了抑制效应[18]。也有部分研究者认为二者没有必然的联系,环境规制和经济发展之间的矛盾很难调和,不能简单地认为两者是促进或抑制的线性关系,环境规制和经济发展之间应该存在一种非线性的不确定关系[19-20]。排污权交易制度可通过减弱对能源过度依赖,促进经济增长[21-22]。
现有研究为评价中国排污权交易制度政策效果提供了重要参考,但也存在不同程度局限。为此,本文以2007 年中国11 个省份排污权有偿使用和交易试点作为外生准自然实验,运用双重差分方法(DID)考察了排污权交易制度的政策效应,并检验了其背后的作用机理。与现有研究相比,本文边际贡献如下:一是将2007 年中国11 个省份排污权有偿使用和交易试点作为外生准自然实验,采用双重差分法评价了中国排污权交易制度的政策效果,对是否产生了如政策预期的效果(减排、促增和提效)进行检验,丰富了环境规制政策方面的研究。二是从城市工业特征、资源禀赋、地理位置三个方面对排污权交易政策影响二氧化硫排放、经济增长、能源效率等方面的异质性进行研究,排除了因试点范围内的不同地区、不同城市对政策冲击的影响造成的差异。三是进一步考察了中国排污权交易制度政策效应背后的作用机理,为深入推动中国污染减排和绿色发展提供决策参考。
关于排污权交易制度,中国政府在不同时期实行了不同方式予以试点与推广。21 世纪初,中国政府就开始了二氧化硫排污权交易制度这一市场型环境规制的早期探索。2002 年,原环境保护部开展了二氧化硫排污权交易的示范工作,即“4+3+1”项目,包括江苏、山东、河南和山西4 省,上海、天津和柳州3 市,以及华能集团1 企业。该示范工作只局限于电力行业,没有设立排污权交易市场。2007 年开始,财政部、原国家环境保护部以及国家发展改革委批复了江苏、天津、浙江、河北、山西、重庆、湖北、陕西、内蒙古、湖南、河南11个省份开启二氧化硫排污权交易制度试点。同年11 月,浙江省挂牌了第一个排污权交易中心,标志着中国排污权交易从场外走进场内,排污权交易走上规范化和制度化道路。此后各地排污权交易中心陆续挂牌。2017 年年底,排污权的有偿使用和交易制度基本建立,试点工作基本完成。截至2019 年年初,中国已有28 个省份开展了排污权有偿使用和交易试点。由此可见,中国政府在不同时期一直高度关注排污权交易问题,并出台相应政策,旨在利用环境规制方式促进经济发展与环境保护的双赢,然而其政策效果如何,有待进一步统计分析。
鉴于此,本文通过图1 分别绘制了2003—2017 年中国排污权交易制度试点省份(江苏、天津、浙江、河北、山西、重庆、湖北、陕西、内蒙古、湖南和河南等)与非试点省份(上海、北京、辽宁、吉林、黑龙江、福建、广东、安徽、广西、贵州、海南、江西、云南、四川、甘肃、宁夏、青海、西藏和新疆)的二氧化硫、人均GDP、单位GDP 能耗以及绿色全要素能源效率均值变化趋势。通过比较可知,试点地区二氧化硫排放量一直高于非试点地区,人均GDP 也是如此,而单位GDP能耗和绿色全要素能源效率则呈现交替变化。但不难发现,2008 年以后,相比于非试点地区,试点地区二氧化硫排放量趋于下降,单位GDP 能耗下降较快,绿色全要素能源效率提升较快。2012—2015 年,试点与非试点地区绿色全要素能源效率都短暂下降,但试点地区的绿色全要素能源效率仍高于非试点地区。上述分析为中国排污权交易制度政策效应的评估提供了初步证据,但需要强调的是,中国排污权交易制度的精确影响依然有待于更为严格的实证检验。为此,本文在后续的实证分析部分,通过构建计量模型分析中国排污权交易制度的政策效应,进行更为科学严谨的政策评估检验。
图1 试点与非试点地区指标均值变化
总体而言,排污权交易制度的政策目标是实现污染减排和绿色发展的双赢。那么,在理论上,排污权交易制度影响污染减排与绿色发展的具体表现有哪些?参考现有文献,本文主要从污染减排、能源利用效率与经济增长三个方面分析排污权交易制度的影响,并提出相关假设。具体如下:
(1)排污权交易制度与污染减排。关于排污权交易制度是否具有污染减排效应,学者观点尚未达成一致。有学者认为欧盟排放交易系统通过刺激低碳技术创新能够实现污染减排[23-24],二氧化硫排污权交易政策显著降低了单位产出二氧化硫排放[4-5]或排放强度[25-27]。排污权交易政策促使广东省2020 年二氧化硫和氮氧化物排放量相较2010 年分别下降33%和31%[28],且能通过抑制企业污染,提升环境效益[1-2]。上述学者基本认为排污权交易制度通过建立污染排放权交易市场,能够降低全社会污染治理总成本,从而实现环境资源的优化配置,进而达到污染减排的目的。排污权交易制度促使企业通过购买排污权以降低成本,也可能促使其进行技术创新或清洁生产,降低排污量,对企业形成经济激励。也有学者强调排污权交易制度污染减排短期效果不明显[8],但存在长期经济红利[9]和环境红利[10]。更有学者发现,排污权交易制度的污染减排效应仅在重污染行业、核心城区以及试点地区表现得更为明显[1,29]。尽管排污权交易制度是否具有污染减排效应,学者观点不一,但从政策设计角度看,排污权交易制度旨在通过促进污染减排,达到保护环境和经济发展的双赢效果。因此,本文提出:
假设1:排污权交易制度具有污染减排效应。
(2)排污权交易制度与能源利用效率。排污权交易制度可通过市场化、创新驱动或绿色创新促进能源利用效率提升。市场化方面,排污权交易制度相当于设定一地区最高污染排放量,这就促使治污技术不同的企业承担不同职责,高治污技术企业可将多余排污权出售给低治污技术企业,从而达到助推总体能源利用效率提升的效果[17]。然而,随着市场化进程的加快,地方政府为推动经济发展,会对域内企业实行“过度干预”,这会直接影响到企业间排污配额分配过程,从而影响能源效率。创新驱动方面,排污权交易制度会影响企业资源分配、投资和研发行为[30],通过技术创新和优化资源配置影响能源利用效率[2]。一是排污权交易制度将污染外部性内部化,促使能源效率高的企业以多余的污染排放配额换取收益,进而强化以技术创新为基础的效率提升[31],最终推动自身能源利用效率提升;二是排污权交易制度会提高企业对创新风险收益预期,促使企业更专心于创新投入,从而提升能源利用效率。因此,本文提出:
假设2:排污权交易制度能够促进能源利用效率提升。
(3)排污权交易制度与经济增长。根据假设1 和假设2,排污权交易制度能促进污染减排和能源利用效率提升,因此对促进经济增长和改善环境具有重要影响。但由于排污权交易制度属于环境规制组成部分,而后者与经济增长存在非线性关系[19-20],因此排污权交易制度能否通过能源利用效率提升和污染减排促进经济增长难以从理论上进行确定。如果排污权交易制度对能源利用效率的影响程度强于污染减排,那么,这种效应就表现为绿色经济增长,反之则可能不明显。傅京燕和程芳芳[3]指出排污权交易制度不但能显著降低二氧化硫排放量,而且对经济增长的质量和数量都有促进作用。卢洪友等[18]认为二氧化硫排污费征收标准的提高对经济增长的数量和质量均产生了抑制效应。综上,本文提出:
假设3:排污权交易制度对经济增长的影响不确定。
考虑数据可得性,本文选取2003—2017 年我国281个地级市作为研究样本。具体步骤如下:(1)划分实验组与对照组。本文将实施了二氧化硫排污权交易制度省份所辖地级市作为实验组,其他地级市作为对照组。实验组地级市所在省份涵盖东、中、西三大地区,包括江苏、天津、浙江、河北、山西、湖北、湖南、河南、重庆、陕西和内蒙古等11 个省份。(2)政策实施年份。由于2007 年11 月中国第一个排污权交易中心才挂牌成立,之后各地排污权交易中心才开始陆续挂牌,所以本文将2008 年设置为排污权交易制度开始年份,2008—2017 年设置为执行年份,2003—2007 年设置为制度出台前的年份。本文数据主要来自《中国统计年鉴》《中国城市统计年鉴》《中国区域经济统计年鉴》《中国能源统计年鉴》、国家知识产权局官网、《中国工业经济》杂志官网公布的原始数据。
本文使用双重差分法估计排污权交易制度的政策效果,使用城市分组变量和政策时间变量的交互项作为解释变量,用来衡量排污权交易政策的平均处理效应。使用城市分组变量和政策实施之后每个年份虚拟变量的交互项作为解释变量,用来衡量政策的动态趋势。模型如下:
式(1)和(2)分别是平均处理效应模型和动态趋势模型。其中,post表示时间分组变量,2008 年及其后,变量取1,2007 年及其前取0。treatit(t=2003,2004,…,2017;i=1,2,…,281)为t年城市分组变量,试点地区为1,非试点为0,即城市处理变量。β1treatit•postt和treatit•γt分别为政策实施对应的平均处理效应和动态趋势变量,β1、βt分别为对应系数,也是本文主要关注的系数,二者反映排污权交易制度对地级市因变量产生的平均影响和动态趋势变动。Yi为对数化的i城市二氧化硫排放量lnSO2、人均生产总值lngdp、单位生产总值能耗lnegdp和绿色全要素能源效率lngtfpe。Xi为控制变量,包括城市能源消费总量、产业结构、工业结构、人口密度和研发创新。Et表示对其后的变量按年度分别加总。λ、γ分别为省份固定、时间固定效应,分别控制不随时间变化的城市特征和不随城市变化的时间特征,从而减少遗漏变量带来的影响。provincej•timet是省份时间固定效应,意在控制随时间变化的省份特征。ε是随机扰动项。
(1)被解释变量。用城市二氧化硫排放量lnSO2、人均生产总值lngdp、单位生产总值能耗lnegdp和绿色全要素能源效率lngtfpe表示。工业二氧化硫排放量指企业在燃料燃烧和生产工艺过程中排入大气的二氧化硫数量。人均国内生产总值是将一个国家核算期内实现的国内生产总值与常住人口相比进行计算,是衡量各国人民富裕程度和生活水平的标准。城市单位国内生产总值能源消费量借鉴了吴健生等[32]的研究,即基于DMSP/OLS 夜间灯光数据和能源统计数据之间的定量关联,在地级市尺度上模拟得到中国城市能源消费量,再除以地区生产总值得到能源强度。全要素能源效率使用SBMMalmquist-Luenberger 指数法测得,其中投入变量为劳动、资本和能源,期望产出为地区生产总值,非期望产出为工业二氧化硫、工业烟粉尘和工业废水排放量。
(2)核心解释变量。该变量是一个虚拟变量。把来自实施二氧化硫排污权交易制度的11 个省份所辖的地级市政策实施年份(2008—2017 年)赋值为1,其余都赋值为0。
(3)控制变量。控制变量包括城市能源消费总量lne,基于DMSP/OLS 夜间灯光数据,在地级市尺度上模拟得到该城市能源消费量,衡量城市能源消费规模;产业结构erchan,用城市第二产业增加值与GDP 之比计算;工业结构ind,用城市工业增加值与GDP 之比计算;人口密度pd,用城市年末常住人口除以行政区域面积得到,是衡量城市人口分布状况的重要指标;研发创新lninnova,用发明专利数来衡量。
(4)其他变量。考虑到排污权交易制度会影响污染减排、能源利用效率和经济增长,但同时也可能受市场化进程和创新水平的影响。因此,我们参考王小鲁等[33]的研究,选取中国各省份市场化测算报告中的市场化总指数market、政府与市场关系指数governer以及要素市场发育指数gactor衡量市场化水平,并匹配到市级数据中。选取各城市专利授权总数lnpatent来衡量城市研发创新能力,选取绿色发明专利占发明专利授权数的比例衡量城市绿色创新强度。以上变量描述性统计见表1。
表1 描述性统计
表2 报告了本文基准估计结果及动态趋势检验结果。从列(1)可以看出,排污权交易制度对二氧化硫排放量的回归系数是-1.546 2 且通过1%显著水平检验,说明排污权交易制度显著降低了工业二氧化硫排放。列(2)动态趋势模型系数绝对值呈逐年增大的趋势,且大部分年份显著为负,表明排污权交易制度对二氧化硫排放的负向效应非但没有减弱,反而呈现持续加强态势。因此,二氧化硫排污权交易政策试点起到了污染减排效应,且此政策实施的效应并未随时间减弱,而是逐渐加强。这是因为排污权交易制度促使城市加强了治污强度,促使其通过增加治污支出或改善治污技术,提升绿色技术效率,从而降低了污染物排放,并且由于示范效应的存在,这种效应随着时间推移而增加。因为在短期内企业会更倾向于采取暂时增加治污成本方式减少排放或购买排污配额,而随着高治污技术企业技术的不断改进,这些企业会逐渐意识到长期而言提升治污技术是更为经济的方式。这就促使其更多通过改善治污技术减少污染排放。排污权交易制度对人均地区生产总值的回归系数是0.570 8 且通过5%显著水平检验,表明排污权交易制度政策显著促进了经济增长。动态趋势模型系数呈逐年增大的趋势,且都显著为正,说明排污权交易制度对经济增长的促进效应持续强化。这可能是因为排污权交易制度主要通过能源利用效率提升促进了经济增长。排污权交易制度对单位地区生产总值能耗的回归系数是-0.178 4(在10%水平上显著),表明排污权交易制度政策显著提高了能源效率。列(5)~(6)动态趋势模型系数绝对值呈逐年增大的趋势,且大部分年份显著为负,说明排污权交易制度对能源效率的提升效应持续。列(7)~(8)排污权交易制度对绿色全要素能源效率的回归系数是0.828 3(在10%水平上显著),说明排污权交易制度政策显著提高了绿色全要素能源效率;动态趋势模型系数呈逐年增大的趋势,且都显著为正,说明排污权交易制度对绿色全要素能源效率提升效应持续。排污权交易制度对能源利用效率和绿色全要素能源效率的影响与前文假设相一致。
表2 排污权交易制度基准回归结果
考虑到排污权交易制度实施的经济效应还可能受到其他环境政策的影响,比如能源调整政策和节能政策等,导致回归结果不可靠。能源调整政策主要集中在煤炭消费大省(包括江苏、山东、河南、河北、山西、陕西和内蒙古),以及一些西部发展太阳能、风能等新能源的省份(包括宁夏、甘肃、青海、云南和新疆)。节能政策包括财政部和科技部在2009 年开展的节能与新能源汽车示范推广试点工作,2011 年国家节能减排财政政策综合示范等。2013 年,国务院出台了《全国资源型城市可持续发展规划(2013—2020 年)》。同年,国家发改委印发《全国老工业基地调整改造规划(2013—2022 年)》。参考史丹和李少林[17]的做法,剔除煤炭生产大省和煤炭消费大省下辖的地市、西部部分省份下辖地市,以及上述节能政策包含的城市,排除能源政策的干扰;剔除2013—2017 年的数据,排除2013 年后一系列政策的干扰。剔除有关能源政策和2013 年之后政策的影响的回归结果如表3 所示。
表3 排污权交易制度回归结果(剔除其他政策)
从中可以看出,剔除有关能源政策和2013 年后的政策后,排污权交易制度对二氧化硫排放量的回归系数分别是-1.672 3、-0.168 7,二者均显著,说明排污权交易制度政策显著降低了工业二氧化硫排放量的结论具有稳健性;排污权交易制度对人均地区生产总值的回归系数分别是0.593 8、0.515 2,二者均显著,说明排污权交易制度政策显著促进经济增长的结论具有稳健性;排污权交易制度对单位地区生产总值能耗的回归系数分别是-0.167 1、-0.366 0,且显著,说明排污权交易制度政策显著提高能源效率的结论具有稳健性;排污权交易制度对绿色全要素能源效率的回归系数均显著为正,说明排污权交易制度政策显著提高绿色全要素能源效率的结论具有稳健性。
在排除了部分能源政策和2013 年后的政策后,可能存在其他的一些政策对试点城市和非试点城市产生不一致的影响。例如2011 年在北京、上海、天津、重庆、湖北、广东和深圳7 省市开展的碳交易试点工作等。本文选取三重差分法克服这一问题,构建以下模型:
式中:group是分类变量,为了排除一些重点城市可能获得的特殊政策,如省会城市以及省内第二大城市、资源型城市和老工业基地城市,把这些城市设为1,其余城市设为0。其余变量设定同公式(1)。本文感兴趣的是treatit·posttt·groupit(ddd)的系数β1,用来估计排污权交易制度的净影响,结果如表4 所示。表4 中报告的三重差分回归结果与表2 中双重差分法回归结果基本一致,说明前文的研究结论具有稳健性。
表4 排污权交易制度三重差分回归结果
3.3.1 平行趋势检验
使用双重差分法的前提条件是要满足实验组与对照组平行趋势假设,即在排除排污权交易制度的影响后,二氧化硫、人均地区生产总值、单位地区生产总值能耗以及绿色全要素能源效率在实验组与对照组的变化趋势一致。本文以2008 年作为排污权交易制度的基准年,对于基准年前三年(2005—2007 年)与实施后的年份(2009—2017 年)进行平行趋势检验,结果如图2 所示。从图中可见,2008 年之前,回归系数β在0 值附近且不显著,说明这些年试点与非试点城市在时间趋势上无显著差异;2008 年以后,二氧化硫和单位地区生产总值能耗的系数开始变为负,人均地区生产总值和绿色全要素能源效率的系数开始变为正,说明排污权交易制度可能会影响这些指标。总之,本文采用双重差分法能满足平行趋势假设。
图2 平行趋势检验
3.3.2 安慰剂检验
为了进一步检验排污权交易制度的经济效应是否受其他城市层面不可观测及随机因素的影响,本文借鉴Cai 等[34]的做法通过随机分配试点城市进行安慰剂检验。本文从281 个地级市随机选取108 个城市作为实验组,其他为对照组,进行1 000 次随机抽样,按照公式(2)进行基准回归。图3 分别报告了二氧化硫排放量(lnSO2)、人均地区生产总值(lnpgdp)、单位地区生产总值能耗(lnegdp)和绿色全要素能源效率(lngtfpe)的核密度分布情况。从图3 中可见,t值都集中分布在0 点附近,相应的P值大多分布在0.1 以上,说明随机分配试点城市时,排污权交易制度的经济效应不显著,模型结果不受其他不可观测和随机因素的影响,本文核心结论稳健。
图3 安慰剂检验
3.3.3 基于动态时间窗与反事实检验
(1)动态时间窗检验。为了确保排污权交易制度政策效应短期内也存在,本文以2008 年为政策实施节点,分别采取3 年、5 年、7 年和9 年(包括政策实施节点2008 年,以及政策实施前后各1 年、2 年、3 年和4 年)进行检验。表5 检验结果表明,排污权交易制度的政策效应仍然显著(包括排污权交易制度对二氧化硫的减排效应,对经济的促进效应,对能源效率和绿色全要素能源效率的提升效应),说明前文的研究结论具有较强的稳健性。
(2)反事实检验。本文假设2008 年中国没有进行排污权交易制度试点,观察实验组和对照组核心变量系数是否会随时间变化产生显著差异。具体为:选择不存在排污权交易制度的2004—2007 年样本区间,并将2005年和2006 年设定为假想的排污权交易制度的政策年份(实际排污权交易制度的政策时点是2008 年)进行检验,结果如表5 所示。从表5 中可知,除2005 年外,虚构的排污权交易制度变量的估计系数基本不显著,说明前文的研究结论具有较强的稳健性。
表5 排污权交易制度动态时间窗与反事实检验回归结果
3.3.4 基于PSM-DID方法的检验
为了克服实验组和对照组城市的变动趋势存在的差异所带来的误差,降低双重差分法可能存在的“选择性偏差”,本文使用倾向得分匹配(PSM-DID)以控制变量作为识别特征,对实验组和对照组城市进行匹配,然后进行重新估计,结果如表6 所示。从表6 中可见,排污权交易制度显著降低了工业二氧化硫排放量,促进了经济增长,提升能源效率和绿色全要素能源效率。PSM-DID 的回归结果与双重差分法的基准回归结果无显著差异,进一步支撑了前文的实证结论,说明前文的研究结论具有较强的稳健性。
表6 排污权交易制度PSM-DID回归结果
3.3.5 基于工具变量法的检验
排污权交易试点城市的选择看似是随机的,但还可能受到其他潜在因素的影响。本文借鉴Hering&Poncet[35]、任胜钢等[2]、史丹和李少林[17]的做法,采用工具变量法克服试点城市选择内生性的影响。本文选取通风系数作为是否纳入排污权交易试点城市(treat)的工具变量。通风系数由气象条件和当地的地理条件决定,具有外生性。通风系数低意味着污染物扩散慢,污染物扩散慢,意味着污染物浓度大,政府更可能采取更严格的环境规制,导致纳入排污权交易试点城市的概率加大。因此,通风系数与排污权交易试点城市的入选是负相关关系,满足相关性。本文把欧洲天气数据中心ERA 数据集与中国城市经纬度相匹配,然后把每个单元的十米风速与边界层高度乘积作为通风系数。本文通风系数采用的是2004—2017 年281 个城市年均通风系数的自然对数。工具变量的回归结果如表7 所示。第一阶段回归中工具变量与时间交互项系数(ivpost)均显著,说明工具变量与内生变量的相关性存在。第二阶段回归中treatit×postit(did)的系数仍然显著,与双重差分法的基准回归结果保持一致性。说明前文的研究结果不是样本选择偏差造成的,结论具有较强的稳健性。
表7 排污权交易制度工具变量回归结果
前文已经验证了排污权交易政策的有效性,但该制度的试点影响二氧化硫排放、人均地区生产总值、单位地区生产总值能耗和绿色全要素能源效率的机制是什么?本文将探讨排污权交易政策是否会通过绿色创新、市场化和政府干预三条途径影响二氧化硫排放、人均地区生产总值、单位地区生产总值能耗和绿色全要素能源效率。故构建了下面的模型:
式中:Y表示本文的被解释变量,分别为二氧化硫排放量(lnSO2)、人均地区生产总值(lnpgdp)、单位地区生产总值能耗(lnegdp)和绿色全要素能源效率(lngtfpe);moderate表示调节变量,这里指的是创新变量:专利授权总数(lnpatent)和绿色发明专利占比(gii);市场化变量:市场化总水平(market)和要素市场发育水平(lngactor);政府行为变量:政府市场关系水平(lngov1)和政府干预力度(lngov2)。这里市场化总水平、要素市场发育水平和政府市场关系水平,借鉴史丹和李少林[17]的做法,采用中国市场化相对进程测算报告的数据,该数据是省级层面的,所以本文会将数据进一步匹配到市级层面。政府干预力度用政府财政支出占国民生产总值的百分比来衡量。本文感兴趣的是treatit·postit·moderatei(did·moderate)的系数β1,结果如表8 所示。
通过表8 可以看出,在二氧化硫排放、人均地区生产总值、单位地区生产总值能耗和绿色全要素能源效率方面,排污权交易制度对工业二氧化硫排放受到创新、市场和政府因素影响显著,可以显著降低工业二氧化硫排放和单位地区生产总值能耗,显著提高人均地区生产总值和绿色全要素能源效率。进一步说明排污权交易制度通过绿色创新、市场化和政府干预发挥自身政策效应。
表8 影响机制检验
前文已经验证了排污权交易政策的有效性,但试点范围内的不同地区、不同城市对政策冲击的影响是否存在差异?本文接下来分别从城市工业特征、资源禀赋、地理位置三个方面对排污权交易政策影响二氧化硫排放、经济增长、能源效率等方面的异质性进行研究。具体而言,从城市工业基地类型、资源型城市类型、地区类型三个角度进行考察。
(1)城市工业基地类型。2013年,国家发改委印发《全国老工业基地调整改造规划(2013—2022 年)》,其中列出的全国老工业基地有120 个,包括95 个地级老工业城市和25 个直辖市、计划单列市、省会城市的市辖区,涉及全国27 个省份。本节研究排污权交易政策对老工业基地和非老工业基地城市影响是否有所不同,结果如表9 所示。从表9 中可以看出,除了排污权交易政策对老工业基地城市人均地区生产总值和绿色全要素能源效率的影响不显著外,其余情况下至少在10%水平下显著,符号方向与表2 中基准回归结果保持一致。各列中,老工业基地排污权交易政策影响程度均低于非老工业基地城市,表明相比于后者,排污权交易制度更能通过降低二氧化硫排放、促进经济增长、降低单位生产总值能耗和提升绿色全要素能源效率方式产生政策效果。上述异质效应可能的原因在于:老工业基地城市的工业部门在城市经济结构中占有重要地位,但单位地区生产总值能耗较高,短期内很难通过排污权交易制度促进技术进步,降低能耗,进而减少污染物的排放和促进经济增长。非老工业基地城市通常都是经济较发达、经济活力更高的城市,其经济发展对工业部门依赖程度相对较低,单位能耗不高,因而对环境诉求更高,更乐意加入排污权交易政策,所以该试点政策对非老工业基地城市的二氧化硫减排、经济增长效应、单位产值能耗以及绿色全要素能源效率效应的作用更为明显。
表9 排污权交易制度影响的异质性(城市工业基地类型)
(2)资源型城市及其不同类型。2013 年,中国国务院正式发布《全国资源型城市可持续发展规划(2013—2020 年)》,首次界定262 个资源型城市,包括成长型城市3 个、成熟型城市141 个、衰退型城市67 个和再生型城市23 个。本节研究排污权交易政策对资源型城市及其不同类型影响是否有所不同,结果如表10 所示。
通过表10 可以看出,排污权交易政策对资源型城市在二氧化硫、人均地区生产总值、单位地区生产总值能耗和绿色全要素能源效率的影响都是显著的,方向与前文研究保持一致,但影响力要低得多。可能的原因是资源型城市资源禀赋优越,依托自然资源为主导产业,经济结构的单一导致就业结构的单一,很难短时间改变自己的经济结构,导致排污权交易制度影响有限。
表10 排污权交易制度影响的异质性(资源型城市及其不同类型)
工业二氧化硫排放、人均地区生产总值和绿色全要素能源效率方面,排污权交易制度对成长型资源型城市影响最大,对再生型资源型城市影响次之,对成熟型资源型城市影响较小,对衰退型资源型城市的影响不显著;单位地区生产总值能耗方面,排污权交易制度会降低成熟型资源型城市的单位地区生产总值能耗,提高衰退型资源型城市的单位地区生产总值能耗,对成长型和再生型资源型城市的影响不显著。上述异质效应可能的原因:成长型资源型城市资源储量高,使用成本低,但是政府更加注重进一步提高资源深加工水平,加快推进新型工业化,也更加注重环境,注重提高绿色能源效率,乐意加入排污权交易政策,所以排污权交易制度对工业二氧化硫排放、人均地区生产总值和绿色全要素能源效率方面影响都较大;成熟型资源型城市资源储量高,使用成本低,但政府此时加入排污权交易政策意愿较低,所以排污权交易制度对工业二氧化硫排放、人均地区生产总值和绿色全要素能源效率方面影响较小,由于此时能源使用技术更成熟,所以排污权交易制度会降低单位地区生产总值能耗;衰退型资源型城市资源已经趋于枯竭,使用能源成本大,人口和资源外移,排污权交易制度很难有效实施,所以排污权交易制度很难对此类城市产生影响;再生型城市更加注重技术的发展来缓解资源枯竭带来的影响,乐意加入排污权交易政策,所以排污权交易制度对此类城市也会产生较大影响。
(3)不同地区类型。依据经济发展水平和地理位置因素,本节把中国分为东、中、西三个区域,研究排污权交易政策对东、中、西部地区城市的影响是否有所不同,结果如表11所示。
表11 排污权交易制度影响的异质性(地区类型)
通过表11 可以看出,排污权交易政策对工业二氧化硫排放的影响,中部最大,东部和西部次之;对人均地区生产总值的影响,西部最大,中部次之,东部最小;对单位地区生产总值能耗的影响,中部最大,东部次之,西部不显著;对绿色全要素能源效率的影响,西部最大,东部和中部不显著。上述异质效应可能的原因:东部位于中国东南沿海地区,是中国经济最发达,人口最稠密的地区,自然资源相对匮乏;西部地区位于中国内陆地区,经济欠发达,人口稀疏,但是自然资源丰富;中部地区位于东部地区和西部地区的过渡地带,人口稠密,自然资源丰富,承接东部产业转移,尤其是制造业的转移[36]。由于中国三大地区的特征,东部和中部地区更加注重单位地区生产总值能耗的降低,而西部地区更加重视绿色全要素能源效率的提升;中部地区由于承接更多东部地区制造产业,所以排污权交易政策对工业二氧化硫排放的影响最大。西部地区由于本身经济相对落后,但自然资源丰富,所以排污权交易政策对人均地区生产总值的提升效应最大。
本文将2007 年中国11 个省份排污权有偿使用和交易试点作为准自然实验,评价了排污权交易制度的政策效应及背后的作用机理。基于2004—2017 年中国281个地级市面板数据,本文采用双重差分法并考虑内生性问题、选择性偏差、安慰剂和反事实检验后,实证研究发现:排污权交易制度会降低污染物排放,促进经济发展和提高能源利用效率,该效果主要通过绿色创新、市场化和政府干预三种媒介发挥作用。排污权交易制度政策效果在不同工业基地、不同资源型和不同地区城市呈现明显异质性,相比于老工业基地、非资源型城市和东、西部城市,该效果在非老工业基地城市、资源型城市和中部地区表现更为明显。
本文结论政策启示如下:
首先,加强排污权交易政策市场化属性,引导减排增效效应。通过给予市场更多的自主权,充分发挥排污权交易制度的市场化属性,使排污权这项基于市场的环境规制手段更好地实施,为排污权交易主体提供良好的市场交易平台,让市场引导交易,从而引导排污权交易制度更好地发挥政策效果。
其次,注重政府引导,挖掘经济效应。政府规制强度对排污权交易制度的政策效应的实现具有很大的影响,地区政府对环境的重视程度,能够促进排污权交易制度的实施,政府通过适当的干预,可以发挥“看不见的手”的作用。
再次,完善交易机制,刺激排污权交易效果良性发展。完善排污权交易制度对绿色创新强度的激励机制,以此激发企业更多的研发投入,增加企业的研发投入会带来一定程度的技术创新,同时对产值的增加、污染减排都会产生正面影响,通过增加研发投入强度来促进地区排污权交易制度的政策效应。
最后,结合发展实际,实施差异化管理策略。结合城市自身要素禀赋特点,重点发展低耗能低污染行业,针对不同资源型城市进行政策调整优化,加大排污权交易制度在衰退型资源型城市的实施力度,进而提升能源利用效率。排污权交易制度产生效果在东、中、西部各不相同,各地区在排污权配额分配时可重点考虑地区差异,结合地区自身产业特征和要素禀赋,在经济发展的同时,实现降低能耗和提高能源效率等可持续发展目标。