碳排放權交易市場的政策效果評估

碳排放權交易是我國用經濟政策解決環境污染問題的一項重要舉措。本文分別使用了2010-2016年試點省市、協議省市和試點周邊省市的數據，采用雙重差分DID方法，識別了試行階段的政策效果，認為試點地區減排效果顯著，但不同行業和地區存在差別，政策效果的年度差異不大，政策的長期效果不佳。本文在限定了行業、地區之后，得出結論：現階段的政策目標需要進行適度的調整，要符合不同地區的能源消費結構和產業結構的特點，并且，要向更多的行業和企業開放碳排放交易權市場。

一、引言

隨著各國工業化和城市化的持續推進，全球的氣候變化不斷加快，而由此引發的極端氣候災害已經引起了全世界前所未有的重視和關切。而應對全球氣候變化的核心是減少溫室氣體的排放，其中，又以能源消費的CO2 為主。中國碳排放交易體系的建立起步較晚。直到2011年，國家發改委辦公廳發布《關于開展碳排放權交易試點工作的通知》，才正式批準上海、北京、廣東、深圳、天津、湖北、重慶等七省市開展碳交易試點工作。之后，2015年9月，習近平主席和奧巴馬總統又聯合發布了《中美元首氣候變化聯合聲明》，明確提出我國計劃于2017年啟動覆蓋鋼鐵、電力、化工、建材、造紙和有色金屬等重點工業行業的全國碳排放交易體系。最終，在2017年12月19日中國的碳排放交易體系正式啟動，這也標志著中國超過歐盟成為了最大的碳市場。

那么，試行了約6年的碳排放交易體系的實際效果如何？目前還沒有相關的實證研究。為此，本文將定量評估碳排放交易體系建立對我國溫室氣體排放的政策效果。然而，碳排放交易體系的建立存在著區域的先后時間差別，在這過程中，國家也通過強化或頒布其他的政策來加強對生態環境的監管和保護。因此，定量分析過程中既要解決地區差別的問題，即選擇對照組和試驗組，又要將其他普適性的減排政策的政策效果予以剔除。由于碳排放交易市場的建立是分區域逐步進行的，并且各省份直接具體的執行時間還存在著先后差異，因此，為了識別碳排放交易市場的建立對CO2的關系，本文采用了雙重差分的方法來定量評估政策的效果。

二、研究背景和文獻綜述

根據相關數據，CO2的主要來源是化石能源的燃燒。從世界其他工業生產大國來看，德國能源消費產生的CO2占總量的90.6%（740MT/817MT），美國的能源消費排放則占其排放總量的88.6%（5.6GT/6.32GT），日本的能源消費排放占總排放的90.1%（1.2GT/1.32GT）。而國內情況也大致雷同，全國能源消費產生的排放占碳排放總量的81.9%（9.5GT/11.5GT）。雖然較去年同期下降了1.7%，但2017年煤炭還是占據了能源消費總量的60.3%，而在同等釋放熱量的條件下，標準煤所產生的CO2質量是最大的。因此，在水電、風電等清潔能源發展的同時，控制煤炭的使用量或者稱之為優化能源使用結構（煤炭使用量在能源總量中的比重），一直是我國環境政策的重點。但由于核電發展較為緩慢，而風電和水電又存在季節性約束，火力發電仍然是我國較為主要的能源來源，而且這種主導地位可能還要持續相當長的時間。因此，雖然“十二五”開局就已經提出要嚴格控制煤炭使用量，但政策的控制效果并不顯著。

有些學者認為上述政策效果欠佳的原因在于對排污企業的激勵不相容。企業的碳排放總量既難以檢測，即便被監管部門檢測，懲處力度又不夠，同時，減排企業本身除了增加生產成本之外，并沒有產生額外的激勵（石光等，2016）。因此，為了解決激勵不相容的問題，我國也采取如補貼電價、環保稅等一系列針對各行業的政策手段，而碳排放交易市場正是在直接管制和排污收費（稅）制度相對成熟的條件下逐步建立起來的，即為解決直接管制和稅費制度所不能有效解決的排污行為的補充方法（杜群飛，2015）。Klaassen et al.（2005）通過在排放權自由多邊交易及拍賣交易情境下的博弈實驗證明，排放權交易可以達到市場均衡，實現經濟效率最大化。排放權交易是經驗主義。政府不僅發放排污許可證，而且允許許可證交易，減排成本高的企業可以向成本低的企業購買許可證。Mandell（2008） 通過構建隨機模型證明政府部門同時使用排放權限制與交易和碳稅兩種政策限制碳排放的經濟效率要高于使用單一政策。美國1990年實施了SO2排放權交易，并針對排放征收污染稅，SO2排放量從2308萬噸下降到2010年的758萬噸，削減率達到67%（Gao，1997）。

碳排放交易的研究中配額的確定和發放是出發點。Milliman和Prince（1989）認為基于歷史排放量的分配方式有利于企業進行環境創新。但卻會對新進企業造成不公平的待遇，他們需要向有配額的廠商進行購買，處于弱勢地位。Bohringer和Lange（2004）討論了基于歷史排放和基于產出兩種分配方式后發現，在閉合貿易系統中，基于歷史排放的配額分配方式是最好的，而在開環的貿易系統中，兩種分配方式相結合更好。Goulder（1994）等研究后發現免費分配不到15%的配額就能防止大部分美國企業的利潤損失，全部免費分配會過度補償這些企業。Peter和Kerr（2002）在比較了拍賣和基于歷史排放量的分配方式后認為，配額拍賣更具有成本效率，減少稅收的扭曲，減少企業之間關于配額分配的爭議。我國的碳排放配額分配則是以基準線法為主。這種方法對于排放量較大的企業更有偏向性，接近于參照歷史排放量的免費分配法。

關于碳排放交易政策設計問題的研究，一方面是對政策所涉及的機制的理論和定性分析，另一方面則是利用CGE模型等計量方法去定量政策的效果（吳力波，錢浩祺，湯維祺，2014）。國外的學者對低碳經濟和碳排放交易的研究更加側重于理論分析，主要通過構建數學模型刻畫低碳經濟活動中研究對象的特性（安崇義，唐躍軍，2012）。既有將碳排放機制與宏觀經濟增長、產業結構調整相結合的研究（黃少博，2016），又有將該機制與企業最優決策結合的分析（Subramanian et al，2007）。但由于這類文獻較多的發表于全國性碳排放交易市場建立之前，因此，預見性大于其實踐性意義。國內研究更多是關注減排行為本身是否具有對經濟發展的進步意義。范丹，王維國和梁配鳳（2017）認為碳排放交易使企業將外在的成本內部化， 促進受規制企業全要素生產率的提升，符合“波特假說”。徐銘浩（2017）以深圳碳排放交易中心的日交易數據為基礎，用GARCH模型刻畫了交易市場的收益情況，認為現階段的市場存在不成熟、缺乏透明性的問題。肖玉仙，尹海濤（2017）則以上海市的碳排放交易為例，認為雖然該制度有效的促進了地區減排，但是存在市場活躍度較低的問題，進而降低了其實際的政策效果。國內學者對碳排放以及相關減排機制的研究依賴現有的數據，對建模本身的研究和推導尚顯不足，大多數現有研究文獻均是從宏觀角度出發結合以后數據進行模型分析，得出了一些統計學上的結果（安崇義，唐躍軍，2012）。

結合上述文獻，本文主要是從六個試點省市及其周邊省份出發，綜合前人的研究經驗，創新的將碳排放交易內的自愿減排量（CCER）應用于政策的效果評估中，并且，將結合地區的能源消費結構，將總體的能源消費分解進行計算碳排放，這樣不僅就將企業的最優選擇納入到了總體交易市場，還將能源消費結構本身的優化情況納入了研究范疇，為我國剛剛啟動的全國性碳排放交易市場提供了一定的參考價值。

三、數據說明和實證方法

（一）數據說明

本文主要使用了試點地區的能源消耗情況，由于是直接采用的化石能源與碳排放系數得出的排放量，因此，計量過程中不考慮人口對碳排放的影響。具體的數據來源于2010年-2016年《中國能源統計年鑒》《中國統計年鑒》和各地區的統計年鑒，主要變量有如下四個：

第一，CO2直接排放量。主要是根據發改委公布的《綜合能耗計算通則》和《省級溫室氣體清單編制指南》，將各試點地區的直接的能源消費量換算成碳排放量。具體的轉換公式①如下：

…………………………………… ①

E是化石燃料燃燒二氧化碳的排放量，單位為噸二氧化碳（tCO2）；

Ai 是化石燃料燃燒活動水平數據，是固定設施燃燒第i種燃料的熱量，單位為太焦（TJ）；

Fi是第i種燃料的排放因子，單位為噸二氧化碳/太焦（tCO2/TJ）。

……………………………………②

Ci是第i種燃料的單位熱值含碳量，單位是噸碳/太焦（tC/TJ）；

ai是燃料i的碳氧化率；

為常數，即二氧化碳與碳分子之比，為3.667。

CO2間接排放量。主要是根據各地區的能源生產活動，對能源消費產品進行加工所產生的排放量，如煤炭被加工成液化氣、焦炭等。在這里有一個假設是電力作為一種重要的能源，使用之后不產生碳排放，即由消耗的一次能源乘以相應的碳排放系數，所以，對二次能源不再重復計算（IPCC，2007；趙敏，張衛國，俞立中，2009）。

CO2的減排量。這一部分并不是指CO2直接減少的量，而是根據碳排放交易規則所確定的CCER履約的量，也就是由碳排放交易市場所創造出的減排量。

分行業的能源消費量。由于碳排放交易目前限定了行業范圍，不同的行業對CO2的排放量會有所差異。

規模以上企業的能源消費情況。由于碳排放市場交易設立了進入企業的門檻，因此，進一步將地區碳排放情況精確到企業層面。

（二）計量方法和模型說明

為了考察碳排放交易市場對CO2排放的政策影響，本文采用了雙重差分模型（DID），具體的回歸形式如下③：

……③

其中，Emissionit是i省份t年的CO2排放量、CO2減排量或者某行業排放量。Dit是開展碳排放交易省份的虛擬變量，Dit=1表示該省是試點省份，Dit=0表示該省是協議省份。T是試點時間前后的虛擬變量，只要是指2011年，國家發改委辦公廳發布《關于開展碳排放權交易試點工作的通知》，正式批準上海、北京、廣東、深圳、天津、湖北、重慶等七省市開展碳交易試點工作。T=1指在開展碳排放交易之后，T=0指在開展碳排放交易之前。交叉項Dit×T主要衡量了干預組在碳排放市場開發前后的差異。δ×X是各省份GDP的控制變量，y、c則分別是年份和省份差異的控制變量。對照組和干預組省份的總體碳排放大致趨于減少。

圖1 干預組和對照組的排放量變化趨勢

在具體計算過程中，只考慮了化石燃料的使用。一方面是由于水電、核電和風電在研究的省市區域內比重很小，另一方面火電耗能所需要的能源多數是化石能源，而且電力消費本身并不會產生碳排放。另外，為了避免模型在考察碳排放時低估了電力消費，又將地區全部能源消費的標準碳熱能核算重新計算了一次碳排放，如圖1所示，干預組省市與對照組省份的變化趨勢大致相同。

四、實證結果

在下文中，主要對計量模型進行了實證結果的報告，首先，是對原模型進行了分析，討論了碳排放政策對實際CO2排放情況的影響。其次，是對比干預組和對照組城市的政策影響差異，以及政策實施前后的階段性差異。最后，試圖將減排量帶入模型，并且分離出排放量中其他政策影響的部分。

（一）碳排放交易市場建立的全局影響

各模型中的變量并非都是顯著的，但總體上是可以判斷碳排放與地區試點工作之間存在著負相關的關系，也就是說，在碳排放市場地區進行交易之后，會在一定程度上減少排放量，但分解各類能源種類所計算的碳排放總量下降情況要高于標煤熱量計算的排放，這體現在2010-2016年的政策區間內，各行業直接受政策干預的幅度還是存在很大差異的。交叉效應體現了一點，在（1）中，試點地區數量上升1%，碳排放量會下降2846噸，而試點城市數量本身可以體現政策的干預強度。但在（2）、（3）中，減排的力度要低于（1），這說明在不同的能源使用行業或能源結構不一樣的地區，政策會有很大的效果差異。

……（1）

……（2）

……（3）

為了檢驗模型的設定，假設時間在2013年之前，即碳排放試點尚未交易時，可見，在時間變成2013年以前，所有的交叉項都不顯著，這表明在沒有設立試點省份時，兩組省市的排放都不會存在較大程度差異，兩組趨勢相似。

（二）試點省市與周邊協議省市的政策差異

但將時間區間調整在2014年以后，即碳排放交易市場啟動且試點省市開始交易，原模型結果變動如表3所示。

表1 2014年以后政策實現與排放市場建立的差異結果

（1） （2） （3）

分解的碳排放 標煤的碳排放 其他碳排放

gdp 0.735 0.697*** 0.729

（0.559） （0.204） （0.599）

試點城市 8，024*** -880.4 -10，308***

（2，665） （658.9） （3，069）

2014年以后 1，366 333.0 -3，115

（2，988） （842.0） （2，609）

試點城市×2014年以后 -8，134** -1，154 6，924*

（3，872） （1，040） （3，963）

Constant 7，333*** 16，167*** 6，269**

（2，634） （925.0） （2，973）

年份固定效應 Y Y Y

城市固定效應 Y Y Y

Observations 91 91 91

R-squared 0.934 0.993 0.709

注：***表示1%置信區間顯著， **表示5%置信區間顯著， *表示10%置信區間顯著。

通過表2結果可以得知，在政策實現以后，能源燃料分解所得的碳排放數值的負效應更為顯著，尤其是其他形式的碳排放水平顯示出較為明顯的正效應，可能的原因是在各省市減少本省化石能源消費的同時，尋找了類似于電力作為替代能源，但電力生產本身也會產生碳排放，只是由于相對其他能源，電力的運輸和省份之間的輸出、輸入更加復雜。

（三）其他政策分離后的效應

在上文中，我們將碳排放權交易的區域差異和年度差異的政策效果進行了比較，但沒有解決其他減排政策對其結果產生的干擾問題，因此，我們將臨近省份的碳排放情況作為對試點省份的解釋變量，由于其他減排政策大部分是以全國為范圍進行了，所以，這將其他政策的影響剔除出了結果。首先，分別采用了各排放值的增長率作為被解釋變量進行分析，（1）（2）（3）模型都是用2013年作為時間點，（4）（5）（6）則是以2014年為時間點，并且放寬了年度效應，即考慮到各年度政策對下一年的影響。其次，我們可以通過結果看到在前三個模型中，分解的碳排放水平增長率還是與試點省份數量之間存在正相關的關系，標煤和其他能源的碳排放增長率則是與試點省市有顯著的負效應。由于2013年以后的試點省市數量沒有發生變化，出現這樣的結果的原因是政策效果的下降，但到2014年碳排放權交易市場正式試點運行之后，這種情況又發生了變化。最后，該政策的分年效果要比其長期效果更為顯著，即每年的政策效果變化不大。

五、結論

近些年，我國的空氣污染程度明顯加重，但CO2并不屬于傳統的“污染物”的范疇，因此，針對其他污染氣體的相關政策并沒有很好的抑制二氧化碳排放。碳排放權交易機制作為一套普遍被中西方研究者給予高度評價的環境經濟政策已經在全國啟動，但在試運行的5-7年的時間里，各試點地區的政策效果不盡相同：

首先，試點省市的能源消耗碳排放水平與試點城市數量之間存在明顯的負相關情況，試點城市每增加1%，碳排放量會下降碳排放量會下降2846噸，但在不同的能源使用行業或能源結構不一樣的地區，政策會有很大的效果差異。協議省份和周邊地區也出現了一定的減排效果，但受到試點地區的能源結構調整，這類地區的排放不減反增加，總體的減排效果不佳。原因是對試點地區的化石能源原料的輸送改成了能源的直接輸送。

其次，現階段的碳排放權交易的行業限制和規模限制對碳排放結果造成了負面的效果，一些碳排放量較大的中等規模或個體生產者沒有被納入政策，這使得產業結構不同的地區，減排效果差異較大，重化工企業集中地區的減排效果更為顯著，因此，總量的減排集中于第二產業比重較大的地區，尤其是重化工企業集中的區域，但政策所立足的電力行業的減排效果與之相比則不夠理想。

最后，在將其他政策的交叉減排效果剔除之后，碳排放權交易的相關政策所起到的效果沒有太大的起伏，保持了一個相對穩定的政策環境，但也缺乏后期的動力，在全國性的碳排放權交易市場建立之后，該情況或許會有所好轉。（作者單位為武漢大學經濟與管理學院）

作者簡介：袁安（1994-），男，漢族，安徽宣城人，碩士研究生，研究方向：產業政策和產業組織理論。