碳排放权交易对城市绿色发展水平的影响研究

郑 洁，袁勇智

（1.天津财经大学 财税与公共管理学院，天津 300221；2.安徽财经大学 财政与公共管理学院，安徽 蚌埠 233030）

一、问题的提出

绿色发展已成为世界经济发展转型的共同趋势，2020 年第75 届联合国大会上“碳达峰”“碳中和”目标（后文简称“双碳”目标）的提出进一步表明减少二氧化碳排放、实现绿色发展的重要性和必要性。自签订《联合国气候变化框架公约》以来，许多国家通过建立碳排放权交易市场达成减排目标，我国也于2013 年在北京、上海、天津、重庆、深圳、广东、湖北开展碳排放权交易初步试点工作，党的二十大报告进一步指出要“积极稳妥推进碳达峰碳中和”，“健全碳排放权市场交易制度”[1]。健全绿色低碳经济体系，大力推进生态文明建设已成为新时代以来的发展共识，摒弃以往晋升锦标赛模式下可能存在的“以环境谋发展”的短视行为[2]，提升绿色发展水平成为资源与环境约束从紧的经济新常态下的必然选择。在新的历史时期健全低碳发展经济体系，提升绿色发展水平，既是高质量发展要求，也是推动经济社会全面绿色转型，实现可持续发展的必由之路。考虑到经济社会绿色发展转型的长期性与迫切性，在当前研究碳排放权交易政策对城市绿色发展水平的影响具有现实意义，且通过实证方法检验碳排放权交易实际政策效果，探究碳排放权交易政策作用机制以及是否存在区域异质性有助于优化后续政策制定，健全碳排放权市场交易制度。

Dales 在Coase 产权理论的基础上提出有关碳排放权的设想，即建立排污权市场交易机制能够有效将企业产生的负外部效应内部化，实现减排目标。目前对于碳排放权问题的研究集中在政策选择、减排效果以及“波特效应”诱发与否等方面。一些学者基于排污权理论并结合我国低碳治理实际情况展开研究，认为碳交易在当前阶段相较于征收碳税更适合我国减排需求[3-4]。碳排放权交易政策的实际减排效果也是热点话题：沈洪涛等[5]的研究成果表明在企业层面碳排放权交易政策能通过减少产量的方式促进企业减排，刘传明等[6]与李治国等[7]利用合成控制法均证明试点政策能够显著降低二氧化碳排放量，且减排效果存在明显地区异质性[8]，故而在制定减排政策时要因地制宜，重视地区差异性。“波特假说”认为适度的环境管制行为有利于企业创新能力提高[9]，诸多学者基于此视角研究排污权政策，部分学者认为排污权政策能够诱发创新行为[10-12]，并基于“波特假说”理论进行扩展研究，验证了碳排放权交易与技术创新中的政策“信号-预期”机制[13]，并基于生产网络理论发掘出碳排放权交易政策存在创新网络溢出效应[14]。另一些学者的研究则持相反的结论，牛美晨和刘晔[15]从研发投入、研发产出与设备升级三方面验证了排污费提高显著抑制了企业创新，特别是在短期内难以产生诱发波特效应[16-18]。

本文可能的边际贡献如下：第一，已有文献研究视角多聚焦于碳排放权交易政策宏观减排效果及对微观企业创新行为的影响等方面，本文从宏观层面对碳排放权交易政策与城市绿色发展水平的关系进行实证分析，并检验了碳排放权交易政策对城市绿色发展水平的作用机制，有助于进一步探索城市绿色发展水平的提升路径。第二，丰富了绿色发展理念的相关文献。已有关于绿色发展理念的文献普遍集中于概念剖析、路径选取与政策建议等层面，采用实证方法进行分析的文献则相对较少，本文将“碳排放权交易政策”看作一项准自然实验，采用双重差分的方法分析碳排放权交易政策对城市绿色发展水平的影响，从方法层面尽可能避免内生性问题，同时对政策效应进行异质性评估，是对现有文献的有益补充。第三，在进行机制分析时对绿色创新指标进行细化考量，一定程度上减轻可能存在的低质量创新对实证结果的影响，使得论证更具说服力。

二、政策背景与研究假设

（一）政策背景

2011 年8 月国务院《“十二五”控制温室气体排放工作方案》提出探索建立碳排放权交易市场的初步构想，同年10月发改委发布《关于开展碳排放权交易试点工作的通知》，正式确立北京市、上海市、天津市、重庆市、湖北省、广东省、深圳市为碳排放权交易试点地区，试点政策涵盖东中西部区域，由于地区实际情况不同，各试点省市在配额总量、配额交易主体、配额交易方式等方面存在差异。2013 年我国正式启动碳排放权交易试点，不同于以往命令-控制型的政策手段，碳排放权政策给予企业更大自主空间，有助于激发企业积极性。

（二）研究假设

城市绿色发展水平是对地区经济发展水平与环境保护的综合考量，“双碳”背景下城市发展旨在实现经济增长与节能减排的双赢。从经济增长角度看，不同于命令控制型环境规制过于刚性的政策管制，碳排放权交易这一市场型环境规制手段通过市场机制发挥作用，自由度相对较高。碳排放权交易政策试点地区享受中央与地方政府的双重支持，在政策倾斜、人才支持、财税激励等方面存在优势，有利于地区经济发展；然而碳排放权交易政策对于碳排放配额的限制抑制了企业发展，致使企业面临两难抉择：即购买碳排放配额以匹配产能增长还是减少生产以匹配碳排放配额？前者会导致企业生产成本提高，后者则会降低产能，两者均不利于试点地区经济增长。从节能减排角度看，碳排放权交易政策一方面可以通过限额分配的方式抑制高排污企业排放，实现减排效应；另一方面碳排放权交易政策构筑了碳市场，高排放企业可以选择通过购买排污权的方式维持或增加排放，购买排污权的成本能否抑制高排放企业的排污行为受到诸多因素影响，未必能切实降低排放。而绿色发展水平是对经济增长和减排的综合考量，综上，碳排放权交易政策可能促进城市绿色发展水平提升，也可能抑制城市绿色发展水平的提升，基于此，提出如下研究假设：

H1a：碳排放权交易政策促进了城市绿色发展水平提升。

H1b：碳排放权交易政策抑制了城市绿色发展水平提升。

创新是发展第一动力，绿色发展水平是对传统全要素生产率的创新与完善，基于绿色发展理念，将资源消耗与环境保护等因素纳入综合考量范畴，在强调构建经济增长、节约资源与保护环境三位一体的新发展格局下已成为驱动经济增长的可持续动力。碳排放权交易政策因其具有市场化属性，政府可通过“碳交易”市场限制经济主体碳排放量，倒逼其提升绿色技术创新水平[19]、淘汰落后产能以实现既定减排目标。一方面有利于经济主体在提升产能的同时降低能耗与污染，另一方面，由于创新活动表现出显著的正外部性，绿色技术创新往往会辐射到相关行业乃至全社会，进一步提升绿色发展水平。

此外，城市绿色发展水平的提升与产业结构优化有着直接关系，产业结构优化可视作根据实际供需情况进行产业动态调整以匹配不同时期发展目标的过程，碳排放权交易政策的实施有力钳制了高能耗产业为求短期发展盲目扩大产能的短视行为，优化产业结构能够进一步满足“去落后产能”的实际发展需求，助推技术密集型产业发展，在节能减排与环境保护等约束条件下实现生产效率的可持续增长，切实提高城市绿色发展水平。基于上述分析，提出如下假设：

H2a：碳排放权交易政策通过绿色技术创新促进城市绿色发展水平提升。

H2b：碳排放权交易政策通过优化产业结构促进城市绿色发展水平提升。

三、研究设计

（一）模型设定

为了评估碳排放权交易政策这一“准自然实验”对于城市绿色发展水平的影响，本文构建如下双重差分（DID）模型进行实证检验:

其中，levelit为城市i 在年份t 时的绿色发展水平，采用城市绿色全要素生产率自然对数值衡量。核心自变量carbonit为碳排放权交易试点代理变量，由实验组城市虚拟变量与政策时间虚拟变量交互得出，即carbonit=treated*time。根据是否为碳排放权交易政策试点地区划分实验组城市与控制组城市，实验组城市treated 赋值为1；其余城市为控制组，treated 赋值为0。2013 年及以后年份time取1，否则为0。controlit表示控制变量，包括政府干预程度、对外开放程度、人口密度、基础设施完善程度与人才集聚水平。μi表示地区固定效应，γt表示时间固定效应，εit为随机误差项。本文重点关注式（1）中核心待估参数α1的取值情况，以此表征碳排放权交易政策对城市绿色发展水平的净效应，若α1显著为正则说明设立碳排放权交易政策有利于城市绿色发展水平提升；反之若α1不显著或显著为负则表明政策对城市绿色发展水平无显著影响或显著抑制了城市绿色发展水平。

（二）变量及数据说明

1.被解释变量

参考邹璇等[20]和吴磊等[21]的做法，本文选取绿色全要素生产率（GTFP）衡量城市绿色发展水平。考虑到参数法前提假设严格，实际计算过程中难以满足且估计结果易产生偏误，故本文借鉴Li 等与Oh 的研究设计[22-23]，采用包含非期望产出的超效率SBM（slacks-based measure）模型结合全局参比的Global-Malmquist-Luenberger（GML）指数法测算城市绿色全要素生产率。超效率SBMGML指数法在构建最优生产前沿面基础上使得不同时期城市均在全局最优生产前沿面下进行测度，能够有效解决测度过程中可能存在的线性规划无解、效率值区分及跨期不可比等问题。在超效率的SBM 模型中，相关指标选取情况如表1 所示，其中资本投入指标参照张军等的做法进行计算，并以2006 年平减后得到[24]。由于城市层面详细能源数据可获得性的限制，本文借鉴吴健生等[25]的研究，采用DMSP/OLS稳定夜间灯光数据拟合城市能源投入数据。非期望产出指标的确定参照涂正革的相关研究确定，缺失数据使用插值法补齐[26]。

表1 计算指标选取

由于计算所得GML指数实质上是绿色全要素生产率的增长率，故以2006 年作为基期进行累乘得到各市历年绿色全要素生产率。

2.核心自变量

本文的核心自变量是碳排放权交易政策虚拟变量carbon，根据“两省五市”共7 个政策地区进行实验组和控制组城市分组，结合政策时间虚拟变量构建交互项，得到核心自变量carbon。

3.控制变量

基于已有文献，为避免遗漏变量可能带来的内生性问题，本文选取如下控制变量：政府干预水平（intervention）、对外开放程度(open)、人口密度(density)、基础设施完善程度(infra)、人才集聚水平(aggregation)。变量具体定义见表2.

表2 变量定义

本文所用数据来自历年《中国城市统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》、Wind 数据库、中国城市数据库、国泰安数据库（CSMAR）以及各城市政府工作报告。出于政策前后期对照考虑，样本区间选择为2007—2019年。相关变量描述性统计如表3所示。

表3 变量描述性统计

四、实证结果分析

（一）基准回归结果

本文基于式（1）双向固定效应模型检验碳排放权交易政策对城市绿色发展水平的净效应，表4第（1）列报告了基于全样本的估计结果，碳排放权交易政策对绿色发展水平的影响系数为0.064，在1%的水平下显著，表格第（2）列在第（1）列基础上加入城市层面控制变量，排除可能干扰绿色发展水平的城市层面因素，第（2）列回归结果显示核心自变量系数为0.063，在1%的水平下显著。回归结果表明获批碳排放权交易试点城市的绿色发展水平相较于非试点城市平均提升约6.3%，假设H1a由此得证。

表4 碳排放权交易政策影响城市绿色发展的回归结果

控制变量的回归结果显示，政府干预程度的提高与基础设施完善程度的提升有助于城市绿色发展水平的提升，人才集聚也对城市绿色发展水平表现出显著的正向促进作用。对外开放水平对城市绿色发展水平的影响显著为负，城市绿色发展水平受人口密度的影响并不显著。

（二）平行趋势检验

双重差分法的使用前提为实验组与控制组必须满足平行趋势假设，即实验组与控制组城市绿色发展水平的演变趋势在政策前不存在显著系统性差异。考虑到在确立碳排放权交易试点地区时可能会优先选择城市资源禀赋优越、基础设施完善的地区，造成实验组与对照组城市在受到政策冲击之前绿色发展水平演变趋势不同。本文参考涂正革等[27]与任胜刚等[28]的做法，采用事件研究法构建如下模型对碳排放权交易政策的动态效应进行实证检验：

其中，以2013年作为基准年，其他变量设定同基准回归模型，此处不再赘述。本文重点关注βt取值情况。同时为了避免多重共线性影响，选取政策冲击时点前一期（2012 年）作为基准组并剔除，因此图中没有绘制pre_1期的数据。

图1 绘制了95% 置信区间下针对参数βt的估计结果，结果显示在碳排放权交易政策前，参数βt估计值均不显著异于0，说明实验组和控制组城市在政策冲击前不存在明显差异，通过平行趋势检验。

图1 平行趋势检验

（三）安慰剂检验

本文参照Cai 等与刘满凤等的思路设计安慰剂检验[29-30]，进一步排除城市—年份层面不可观测因素对于前文政策效应估计结果的可能扰动。首先随机分配试点城市，形成安慰剂检验的实验组城市和控制组城市，再通过独立重复实验的方式进行抽样估计。本文基于随机分配试点城市的样进行了500次随机抽样估计，并基于抽样回归结果绘制图2。可以发现，基于随机抽样的估计系数近似服从正态分布，且系数估计值集中分布在0 附近，偏离真实基准回归系数（0.063）。其次，关注估计系数的p值分布结果：基于随机抽样估计系数的p值大部分分布在p=0.10横线上方区域（即在10%的显著性水平下仍不显著），进一步说明本文政策效应估计结果不太可能是偶然得到的，以上检验结果均表明碳排放权交易政策对城市绿色发展的正向促进作用不是由于其他遗漏因素导致的。

图2 安慰剂检验结果

（四）其他稳健性检验

基于前文双重差分模型框架，进一步选取以下角度进行稳健性检验。第一，替换被解释变量，使用方向性距离函数模型结合GML生产率指数的方法同样在全要素生产率研究方面有着广泛应用[31]，使用DDF-GML 指数计算绿色全要素生产率，将其作为被解释变量替换初始解释变量，按照式（1）进行回归，估计结果见表5 第（1）列。第二，使用PSM-DID方法作为对照进行回归。DID方法要求实验组和控制组城市除政策冲击外，在其他特征上尽可能相似，但中国城市间发展水平、城市特征、资源禀赋等方面普遍存在差异性；运用倾向得分匹配法（PSM）为实验组城市匹配城市特征最为相似的对照组城市再进行双重差分估计有助于进一步消除样本选择偏差问题，提升估计准确性。参考曾婧婧和周丹萍[32]、陆菁等[33]的做法，匹配变量选择本文控制变量，采用1：1最近邻匹配方法进行最佳控制组城市匹配，caliper 值设置为0.05。图3、图4 分别展示了匹配前后控制组和实验组城市的核密度图，经过倾向得分匹配得出的控制组城市核密度曲线与实验组曲线重合度较匹配前有明显提升，表明匹配结果较好。

图3 匹配前倾向得分核密度图

图4 匹配后倾向得分核密度图

表5 稳健性检验

选用匹配后样本进行DID 估计，表5 第（2）列展示了基于PSM-DID 方法的估计结果，核心变量回归结果仍显著为正，进一步证明了基本回归的稳健性。

上述稳健性检验结果进一步说明碳排放权交易政策能够促进城市绿色发展水平提升这一结论是相对稳健的。

（五）异质性分析

上述分析基于整体层面探讨了碳排放权交易政策对于城市绿色发展水平的影响效应。但不同地区间发展存在客观差异，往往会造成政策实际效果的区域异质性。本文进一步就区域异质性方面对政策效应展开研究，根据区位差异进行东、中、西部城市分地区回归①东部城市包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南所辖城市；中部城市包括山西、吉林、黑龙江、河南、湖北、湖南、安徽、江西所辖城市；西部城市包括内蒙古、重庆、四川、广西、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆所辖城市。。

分地区回归结果如表6（1）～（3）列所示。碳排放权交易政策对东部城市绿色发展水平的促进效果最强，其估计系数（0.097）通过了1%水平下的显著性检验；中部城市核心自变量估计系数（0.031）仅通过了10%水平下的显著性检验，西部城市核心自变量估计系数为负（-0.002）且不显著。

表6 异质性分析

进一步的组间系数差异检验表明，相较于中部城市和西部城市，碳排放权交易政策对东部城市绿色发展水平的促进作用确实更强，东部城市与中部城市、东部城市与西部城市的组间系数差异均在5%的显著性水平上存在显著差异（p 值分别为0.029 与0.018），表现出明显的区域异质性。造成这种政策效果差异性的可能原因是东部地区在发展水平、基础设施、产业结构等方面显著优于中西部地区，根据“用脚投票”理论，优质要素、人才与先进技术等会更倾向选择向东部地区聚集；较高的经济发展水平和相对充裕的财政收入有利于地方政府落实碳排放权交易相关政策。另一方面，“产业梯度转移”理论的相关研究也在一定程度上解释了政策效应存在区域异质性的原因：该理论认为东、中、西部地区客观上存在经济技术梯度和产业梯度，伴随着产业结构不断优化升级，某些不匹配地区发展状况的产业会被高梯度地区舍弃（如东部某些要素密集与劳动密集型产业转移至中、西部），中、西部地区可能会承接“高能耗”“高污染”企业，不利于所辖城市绿色发展水平提升。

五、机制分析

碳排放权交易政策对城市绿色发展的正向促进作用已在前文得到证实。那么，碳排放权交易政策通过怎样的机制作用于城市绿色发展水平？借鉴江艇[34]、唐飞鹏等[35]在机制检验方面的研究成果，本文将从绿色技术创新效应、产业结构优化效应方面探讨可能存在的机制路径。

1.绿色技术创新

本文拟从绿色技术创新的数量和质量两方面综合检验绿色技术创新效应。借鉴宋德勇等[36]的做法，首先将绿色外观设计专利数、绿色实用新型专利数与绿色发明专利数三者总和作为绿色专利申请总数，再进行平均化处理，使用每万人绿色专利申请数作为表征绿色技术创新总体数量（quantity）的代理指标。在实际创新过程中，创新主体可能存在为获取其他利益而进行的“策略性创新”行为[37]，该种创新行为往往表现出对于非发明专利数量的追逐竞争，忽视对于创新质量的提升，低质量创新无益于绿色全要素生产率进步；考虑到该种情况，选取每万人绿色发明专利申请数作为绿色技术创新质量（quality）的衡量指标。分别将其带入式（1）模型，表7第（1）、（2）列的回归结果显示绿色技术创新总体数量在10%的显著性水平下显著为正，绿色技术创新质量的回归系数在5%的显著性水平显著，表明碳排放权交易能够促进绿色技术创新的“量质齐升”，证实了假设H2a。

表7 机制检验

2.产业结构优化

本文采用二、三产业比值来衡量产业结构优化效应（structure）。产业结构优化效应的回归结果如表7第（3）列所示，回归系数在1%的显著性水平下显著为正，表明碳排放权交易政策的实行显著促进了产业结构优化，假设H2b由此得证。

六、结论与建议

本文基于碳排放权交易政策，选取2007—2019 年城市数据构建双重差分模型进行实证检验，实证结果表明：（1）碳排放权交易政策能够促进城市绿色发展水平提升。（2）碳排放权交易政策效果表现出明显的地区异质性，碳排放权交易政策促进了东部、中部地区绿色发展水平的提升，且对东部地区的促进作用最强，但对西部地区的效果在统计学意义上尚不显著。（3）碳排放权交易政策通过促进绿色技术创新数量与质量提升、实现产业结构升级等方面发挥作用。

本文政策建议如下：

（1）“双碳”政策目标下，经济社会面临绿色发展转型与节能减排双重压力，碳排放权交易政策能够促进城市绿色发展水平提升，政府应继续加大资金、人才和技术支持，进一步健全碳排放权交易市场制度，稳步推进碳排放权交易普及。

（2）在布局全国碳市场时，对于政策制定与推进要实现“差异化”。将地区发展水平、自然资源禀赋、产业发展状况等因素纳入政策制定考量范围，政策制定不能“大而化之”，要做到因地施策，根据地区实际情况推进政策普及，切实推动地区绿色发展。

（3）“双碳”工作推进过程中注重以绿色技术创新为重要抓手。随着产业发展进程推进和创新形态演变，绿色技术创新不再是单一个体进行的孤立进程，而是政府、企业、高校与科研机构的相互配合、协同工作。政府在“双碳”目标达成中扮演“总舵手”角色，把握绿色发展总体布局，引导产业结构转型升级，通过强化财税政策支持等手段激励企业创新，加速绿色创新成果转化，推动地区绿色发展。