碳排放交易制度下城市減排的機會成本研究
——基于中國碳排放試點城市的實證檢驗

王 釗，王良虎＊，胡江峰

（西南大學經濟管理學院，重慶 400715）

引言

改革開放以來，我國經濟經歷了長期的高速發展，人民的生活水平顯著提高，與此同時，大量化石能源的消耗帶來二氧化碳排放急劇增加。二氧化碳作為一種溫室氣體，其排放量不斷增加，導致全球氣候變暖、極端天氣頻發，嚴重影響正常的生產經營活動與人的生命安全，因此如何有效地減少二氧化碳排放已成為世界各國環境政策的重點。目前，我國已成為最大的二氧化碳排放國，2015年二氧化碳排放量達到91.5億t。在巴黎世界氣候大會上中國承諾到2030年單位國內生產總值二氧化碳排放比2005年降低60%～65%。為了實現到2030年的減排目標，政府實施了多種節能減排的措施。于2013—2015年將北京、上海、天津、廣東等7個省、自治區、直轄市作為碳排放交易制度的試點。碳排放交易制度雖然在其他國家取得了良好效果，但是由于我國城市特殊的資源稟賦與經濟發展的需要等現實情況的存在，碳排放交易制度能否有效降低我國試點城市減排的機會成本？若能，那么其政策效果是否會隨時間變動而表現出差異？對上述問題的深入研究，對碳排放交易制度在我國的實施具有較為重要的理論借鑒意義與現實意義。

1 文獻回顧與評述

碳排放交易制度是一種運用市場手段使減排成本較小的主體承擔較多的減排份額并獲得收益、使減排成本較高的主體通過購買配額的方式完成減排目標的制度，由此達到減排成本最小化。目前碳排放交易制度在發達國家發展較為成熟，國外有許多專家學者對其有所研究。美國經濟學家Dales首次提出碳排放交易制度，其主要目的是將二氧化碳排放成本內部化[1]。隨后為了有效識別碳排放交易制度的政策效果，Dia等采用雙差分法計算和比較碳交易機制內外的企業碳排放量變化，以判斷碳交易機制是否具有減排的有效性[2]。F?re等把碳排放交易制度中的排放權引入DEA模型之中，豐富了交易權的形式，充分考慮了實施碳排放交易制度對經濟與環境的影響[3]。

隨著國外學者對碳排放交易制度研究的深入，我國部分學者也對碳排放交易制度在我國的實施情況展開了研究，大部分研究表明碳排放交易制度實施有利于降低我國碳排放。例如，崔連標等通過構建無碳交易市場、試點地區和全國碳交易市場體系三種省際排放權交易模型，量化模擬了碳交易制度在實現各省份減排目標的過程中所發揮的成本節約效應[4]。周晟呂則通過應用上海市能源—環境—經濟（CGE）模型，研究表明實施碳排放交易能明顯改善環境效益，有利于推進減排目標的實現[5]。陸敏等研究了碳排放交易機制建立后上海市工業行業的碳排放強度和競爭力的變化情況，結果顯示，引入碳排放交易機制后，上海市工業碳排放強度的實際值比預測值有所下降[6]。碳排放交易制度作為一項政策措施，其能夠順利實施受多方面因素的影響。王文軍等基于碳排放交易機制的減排機理和倍差法原理構建了碳排放交易機制減排有效性評價方法，研究表明影響碳排放交易機制有效性的有四個關鍵要素：碳排放交易機制管理對象的減排潛力大小、配額總量松緊度、碳價水平和經濟波動幅度[7]。史彩菊等分析了北京熱電行業低碳運行的管理模式，提出了燃氣熱電聯產機組高效、低碳運行方式，為全國碳排放交易市場啟動后的低碳運行管理提供了經驗借鑒[8]。部分學者從微觀角度分析了碳排放交易制度對企業影響，如劉曄等運用三重差分模型檢驗了碳排放交易制度對企業研發創新的影響,研究得出碳排放交易試點政策顯著提高了處理組企業的研發投入強度，但是對不同規模的企業影響有所不同[9]。碳排放交易的實施，一方面對節能減排有作用，另一方面對經濟發展有一定影響。劉宇等通過對廣東省和湖北省的實證研究分析得出實施跨區域的碳排放交易較大幅度地降低了CO2減排成本，并提出要堅持“抓大放小”的原則，把減排的重心放在少數高排放行業[10]。

上述的文獻主要對研究碳排放交易制度設計以及對其設計的影響因素提供了理論借鑒。但還是缺乏系統性的比較分析，運用實證分析方法對碳排放交易制度影響城市減排的機會成本的研究就更為鮮有。基于此,本文在已有研究的基礎上運用雙重差分法進一步深入研究碳排放交易制度對我國城市減排機會成本的影響，以期通過實證分析量化碳排放交易制度對城市減排機會成本的影響，為我國全面實施碳排放交易制度提供經驗支持。

2 城市減排機會成本的測算方法

在經濟學中對機會成本的定義是生產者所放棄的使用相同的生產要素在其他生產用途中所能得到的最高收入。而環境污染的機會成本指的是在經濟發展過程中，由于會產生環境污染的問題，經濟主體采取措施降低污染物排放，在減少污染物排放情況下，經濟主體為此付出了一定的經濟代價。Hueting指出，環境污染的機會成本是環境公共政策和環境增長核算的基石[11]。由于沒有環境污染的市場，因此無法直接得到污染的市場價格，而其價格則可以作為環境機會成本的真實價值來看待。本文在借鑒已有文獻研究的基礎上，采用非參數方法構建方向性環境距離函數，測算以城市為研究對象的二氧化碳排放的機會成本。

2.1 環境技術

在工業發展過程中產生的廢氣、污水等污染物是不被希望在生產過程當中產生的，因此被稱為“非期望產出”，而對于那些正常產出稱為“期望產出”。F?re等把人們并不期望的產出包含在內的投入產出之間的技術結構關系稱為環境技術[12]。環境技術與傳統的投入產出技術有所不同，在保持投入水平不變的情況下，若要減少污染，需要對減排設備進行投資，則會加大經營成本，減少對期望產出的投入，導致期望產出減少。一般用產出集合模擬環境技術：

其中，P（x）表示在M種投入要素x能夠生產期望產出和非期望產出的組合。投入向量x=期望產出向量非期望產出向量

環境技術產出集合P（x）具有四個特點：①弱可處置性，即在減少污染的情形下，期望產出也同樣減少，用數學集合表達為：（y,b）∈P（x），0≤￡≤1，則有（￡y,￡b）∈P（x）。②強可處置性，在投入和污染保持在一定水平上，期望產出可多可少，之間的差距反映了在環境規制下技術效率的不同，也即若（y,b）∈P（x），且yλ≤y，則（yλ，b）∈P（x）。③期望產出與非期望產出是相伴存在的，若無非期望產出則期望產出為零，即（y,b）∈P（x），如果b=0，則y=0。④投入要素x具有自由可置性，當x"≤x時，P（x"）?P（x）。

借鑒F?re等的方法[13]，本文用數學公式表達DEA模型。假設有T個時期，t=1，…，T，有H個決策單元，h=1，…，H，則其投入產出向量為由投入產出的數據構造的環境技術為：

2.2 方向性環境距離函數

方向性環境距離函數是在方向性距離函數的基礎上，衡量環境治理的效率，其基本構造思想是在產出增長的同時減少污染。方向性環境距離函數值表示在給定的方向投入和環境技術，期望產出的數量增加與非期望產出縮小的可能性的大小。

設方向向量為g=（gy，gb）表示決策單元在gy方向生產的期望產出，同理gb表示在gb方向的非期望產出。本文在構造方向性環境距離函數時，借鑒Luenberger的方法[14]，構造如下方向性環境距離函數：

方向性環境距離函數測算了在投入要素x保持一定水平下，β表示為當期望產出與非期望產出同比例增長和減少時，非期望產出減少的最大可能比例。因此，方向性環境距離函數值代表了非效率的大小。

2.3 非參數化城市減排機會成本的測算

近年來運用非參數方法測算方向性環境距離函數，進而計算機會成本的研究逐漸增多，本文在介紹方向性環境距離函數的基礎上，運用非參數方法計算城市減排的機會成本。借鑒Lee 等和Khoshnevis等的模型[15,16]，因此模型設定為：

其中，模型中，X、Y和B分別代表決策單元的投入矩陣、期望產出和非期望產出矩陣；i是單位列向量；λ表示強度列向量。假設非期望產出的價格向量p=(p1，…，pN)；期望產出的價格向量r=(r1，…，rW)；投入要素價格向量u=(u1，…，uN)。設利潤函數為：

其中，Z(p,r,u)是指在投入要素給定條件下在某處取得最大利潤的點，決策單元沿著向量(y，b)移動到利潤最大的點(y*，b*)。因此將式（5）的利潤函數改為：

構造拉格朗日函數求利潤最大化的解：

分別對期望產出與非期望產出求一階偏導數，可得：

由式（8）得出非期望產出的城市減排機會成本的計算公式：

3 數據與城市減排的機會成本的測算結果和分析

3.1 數據來源與處理

本文選取2010—2016年中國城市數據,由于部分城市數據缺失，所以選取剩余274①根據中華人民共和國民政部公布的數據顯示，截至2017年12月31日中國現有294個地級市、4個直轄市，共有298個地級及以上城市。然而，由于陽泉市、呂梁市、海口市、三沙市、遂寧市、廣安市、達州市、雅安市、六盤水市、畢節市、昭通市、馬鞍山市、銅陵市、錦州市、平頂山市、濮陽市、寶雞市、榆林市、嘉峪關市、定西市、海東市、石嘴山市數據存在缺失或數據較小，因此并未納入本文研究對象當中，最終，本文確定了274個城市作為研究對象。城市作為研究對象。數據類型分為投入產出數據，其中投入數據包括勞動和資本，產出包含期望產出與非期望產出。數據主要來自《中國統計年鑒》《中國工業經濟統計年鑒》《中國勞動統計年鑒》以及《中國能源統計年鑒》，以下對數據中的指標進行說明。

本文的勞動力指標的選取根據歷年《中國勞動統計年鑒》中公布的年末單位從業人數，單位為萬人。非期望產出為二氧化碳排放，目前對二氧化碳排放量沒有統一的計算方法，因此無法從統計年鑒中得之。因此本文采用Lubetskyetc方法所提供的化石能源碳排放因子和氧化因子計算二氧化碳的排放量[17]，具體的計算公式如下：

式中，energy為能源消費量；b表示二氧化碳的排放量；CF為轉換因子，即化石燃料的平均發熱量；CC指的是含碳水平，表示單位熱量的含碳水平；COF是氧化因子，體現了能源的氧化率水平；44/12表示碳原子轉換為二氧化碳分子的轉換系數。

期望產出為各城市經濟規模，城市規模主要反映了城市經濟的總體發展水平，因此本文采用城市經濟總量表示，以2011年不變價格計算，單位為萬元。地區物質資本可用物質資本存量來衡量[18]，但我國并沒有物質存量的直接面板數據，因此本文依據張軍的永續盤存法對物質資本存量進行估算[19]，具體公式如下：

其中，Kt表示t時期的資本存量；lnkt為t時期的投資額；ρ指的是固定資本折舊率。折舊率采用張軍等假定城市固定資本折舊率為9.7%[19]，對于基期資本存量的計算采用King的方法[20]，其計算公式為：

式中，i為穩態條件下的投資率，用城市平均投資率表示；λγ+(1-λ)γω在穩態情況下的經濟增長率，γ、γω分別表示該城市經濟平均增長率和全國城市平均經濟增長率，λ是權重，根據Easterly的研究一般取為0.25[21]；K0為初始資本存量；y0指的是初始年份真實總產出值。城市能源消費主要有城市用電量、煤氣供應總量、液化石油氣供應總量，文章統一采用能源轉換系數，轉換為萬噸標準煤。變量描述性統計見表1。

表1 變量描述性統計

3.2 測算結果與分析

本文利用34②其中上文當中的34個試點城市分別來自7個碳排放交易試點省、區、市，具體是北京、上海、天津、重慶、深圳、廣州、東莞、中山、珠海、江門、佛山、肇慶、惠州、汕頭、潮州、揭陽、汕尾、湛江、茂名、陽江、韶關、梅州、清遠、云浮、武漢、黃石、十堰、宜昌、襄陽、荊門、孝感、荊州、黃岡、咸寧。個試點城市與非試點城市面板數據，采用非參數方法測算其城市減排的機會成本。圖2反映了2010—2015年試點城市與非試點城市減排的平均機會成本的變動情況。

圖1 城市減排的平均機會成本

從圖1中可看出，試點城市減排的平均機會成本總體上比非試點城市要低，是由于試點省、區、市近幾年工業化進程加快使用大量的化石燃料導致二氧化碳排放量急劇增加，同時也說明其生產效率水平總體上有待提高。這與涂正革在研究工業二氧化硫排放的機會成本所得出的結論一致[22]，由此看出試點城市有較大的減排潛力。以下對試點城市與非試點城市減排的機會成本做具體分析。

2011年以前試點城市與非試點城市減排的機會成本處于較低水平，是由于經濟發展在此前主要是依靠能源消耗來維持，導致了污染物的大量排放，此時減少1單位污染物排放帶來的機會成本較小；2011—2012年試點城市與非試點城市減排的機會成本均有所上升，在環境污染不斷加重的情況下，國家重視對環境的保護，部分企業也進行了發展戰略的轉移，逐漸轉向低排放生產領域，所以此時減少1單位碳排放的機會成本有所提高；試點城市在2012—2014年減排的機會成本持續下降，非試點城市在2012—2013年減排的機會成本下降，而在2013—2014年減排的機會成本則處于上升階段；試點城市在2012—2014年減排的機會成本下降的原因可能在于其實施了碳排放交易制度。而非試點城市在2012—2013年減排的機會成本下降的原因是隨著科學技術的進步，加大了對新能源的開發力度，替代了一部分傳統化石燃料的使用。這和范丹等在研究中國碳排放交易機制的政策效果分析中得出的結論相同[23]。2014年以后，試點城市與非試點城市減排的機會成本均有不同程度的提高，從而可以看出城市減排的機會成本壓力依然較大。

基于對城市減排的機會成本的估算，為了進一步揭示試點城市二氧化碳排放的機會成本的降低是否是由于實施了碳排放交易制度所產生的政策效應，下文通過構建DID模型對其進行政策檢驗。

4 模型設定與實證分析

4.1 模型設定

雙重差分法是檢驗一項政策實施效果的有效方法，因此成為目前國內外學者檢驗一項政策實施效果的重要方法。雙重差分法的優點在于，其通過建立模型有效地控制了研究對象的事前差異，將政策實施影響的效果有效地分離出來，以此準確地得出政策實施效果。

本文根據碳排放交易試點的省份和政策實施的時間構建DID模型，從地區和時期兩個方面區分處理組和對照組來分析目前實施的碳排放交易機制對城市環境規制機會成本的影響效果。在模型構建過程中，引入時期虛擬變量PERIOD和碳排放交易試點省份的虛擬變量PROVINCE，構建在碳排放交易情況下影響環境機會成本的DID模型，根據Ehrlich等的IPAT模型[24]，將城市二氧化碳排放的量、城市經濟規模作為控制變量構建城市減排機會成本的DID模型。模型如下：

模型中：Opportunityit表示為第i個城市在第t年的環境規制的機會成本；PERIODit表示碳排放交易實施的時期取1，未實施的時期取0；PROVINCEit表示實施碳排放交易試點地區取1，沒有實施該政策的地區取0；Controlit為控制變量；ui表示個體效應；ut表示時間效應；ξit表示隨機干擾項。

4.2 平行性假設檢驗

平行性假設是雙差分法的重要前提假設，它要求若沒有受到政策影響，干預組的個體的變化模式與控制組個體的變化模式是一樣的，即未觀測因素對兩組個體的影響是相同的。因此只有在試點城市與非試點城市減排的機會成本均滿足平行性假定，其交互項才是處理效應，因此對平行性假定的檢驗就十分有必要。表2為平行性假定檢驗結果。

表2 平行性假定檢驗結果

表2中Before2和Before1為虛擬變量，Before2表示若觀測值為受到政策影響前第2年的數據，則該指標取1，否則取0；Before1表示若受到政策沖擊前第1年的數據，則該指標取1，否則取0；如果觀測值為受到政策沖擊的當年數據，則Current取值為1，否則為0；當觀測值為政策沖擊后第1年、第2年的數據時，After1、After2分別取1，否則取0。從平行性檢驗的結果來看，Before2和Before1的系數均不顯著，而After1與After2的系數均負向顯著，表明DID模型滿足平行性假定。

4.3 基本回歸結果分析

在滿足平行性假定的前提下，運用DID模型檢驗碳排放交易制度對城市減排機會成本的政策效應。表3列示了以城市減排的機會成本為被解釋變量的DID模型的政策檢驗結果。

表3 雙差分模型政策檢驗結果

表3中（1）、（2）兩列分別報告了未加入控制變量與加入控制變量時，碳排放交易制度對城市減排的機會成本的估計結果。整個回歸結果最為關注的是交乘項系數及其顯著水平，檢驗結果顯示不管是否加入控制變量其交互項的系數顯著為負，均表明政策的實施對城市減排機會成本有顯著的負向效應。單從交互項的系數值來看，其數值較小，主要原因是碳排放交易制度在我國的推行尚處于初級階段，還存在一些不完善的地方。具體原因有以下幾個方面：

第一，碳排放權初始分配制度缺失。目前，我國碳排放權初始分配制度存在一定的缺陷。一方面，在碳排放交易制度建立之前，沒有企業層面的關于溫室氣體排放的統計體系，因此在試點地區的初始碳排放的分配大多采用企業歷史碳排放量免費發放部分配額。由于許多企業擔心減排越多，日后實施總量控制時，發放到自己手中的配額就會越少，所以企業很難有自覺實行節能減排的動力。另一方面，排污權名義上是公共資源，其實質上成為政府的一種權利資源。由此，企業受到利益驅動而會產生一定的尋租行為，政府的失靈導致了碳排放交易制度易受到管理部門的影響。

第二，碳排放交易制度的定價機制存在扭曲現象。我國碳排放交易制度還存在定價困難的問題，沒有形成合理的定價機制，因此未能反映出碳排放權的真實價值。此外，碳排放交易的價格容易受行政體系的干擾，導致交易價格偏離真實價格。

第三，交易體系缺少法律保障。完善的法律制度是碳排放交易制度有序發展的制度保障，而我國目前依然缺少碳排放權交易方面的法律法規。從而造成在制度實施過程中存在法律責任不明、碳減排的法律監督機制缺失，影響碳排放交易制度的政策效果。

第四，碳排放交易市場的流動性較差。2008年北京環境交易所、天津碳排放交易所、上海環境能源交易所先后成立，但其交易的規模較小。隨后又成立一些環境權益交易機構，但不屬于真正意義上的碳排放權交易平臺，并且交易也不具有規模。而在新成立七個試點地區中交易量都有不同程度的下跌，特別是重慶碳市場經常處于無交易狀態。

4.4 模型結果穩健性檢驗

對于DID模型結果的穩健性檢驗，多數學者采用反事實檢驗的方法，如肖浩等、劉瑞明等利用反事實檢驗交乘項系數的顯著性得出原結論是否穩健[25,26]。其主要的思路是人為地變更政策實施的時間，將變更后的政策變量參與到原模型回歸分析中，通過回歸結果對比驗證政策效果。因此本文將政策實施開始的年份提前2年、3年，再將提前的變量參與到原模型的回歸當中去，由此判斷原回歸結果的穩健性。表4的回歸結果顯示其交互項的系數不顯著，因此說明城市減排的機會成本的降低不是其他因素引起的，而是由于碳排放交易制度的實施，即模型回歸結果具有穩健性。回歸結果見表4。

表4 反事實檢驗結果

除了運用反事實檢驗模型結果的穩健性，本文還采用“單差法”檢驗碳排放交易制度對城市減排的機會成本的影響。回歸結果顯示交乘項系數顯著為正，但明顯大于雙差分回歸結果的系數，并且模型統計值R2有所減小，表明單差分的方法雖然確定了政策影響的方向，卻高估了政策的作用，沒有準確地測量出政策的凈效應，因此雙重差分法檢驗政策的結果更為精確，回歸結果見表5。

表5 單差分模型政策檢驗結果

續表

4.5 政策的時滯檢驗

為了考察碳排放交易制度對試點城市減排的機會成本在時間上的變化趨勢，表6給出了在政策實施當年以及政策實施后每一年對試點城市減排的機會成本的影響。由表6的實證結果得出，雖然碳排放交易制度對降低城市減排的機會成本有一定作用，但是政策實施的第二年的效果比政策實施當年和實施第一年的效果有所下降，這說明政策效果隨時間推移有所下降。回歸結果見表6。

表6 政策實施效果的時間趨勢

5 研究結論與政策建議

5.1 研究結論

（1）本文基于中國2010—2016年城市面板數據，運用非參數方法構建方向性環境距離函數測算2009—2015城市減排的機會成本。計算結果表明，試點城市減排的機會成本比非試點城市要低，這也說明了試點城市具有較大的減排潛力，并且發現在2014年以后，試點城市與非試點城市減排的機會成本均有不同程度提高，從而可看出城市減排的機會成本壓力依然較大。

（2）為檢驗碳排放交易制度對城市減排機會成本的影響，本文運用雙重差分法檢驗碳排放交易制度的有效性。檢驗結果顯示，碳排放交易制度有利于降低城市二氧化碳減排的機會成本，然而由于碳排放交易制度還存在碳排放權初始分配制度缺失、碳排放交易制度的定價機制扭曲等諸多問題，因此其對降低城市減排的機會成本的作用還未凸顯。

（3）為了進一步考察碳排放交易制度是否存在政策的時滯效應，本文在第四部分對碳排放交易制度進行了政策的時滯檢驗，檢驗結果表明，碳排放交易制度的政策效果隨時間推移而逐漸減弱，即碳排放交易制度存在一定政策時滯效應。

5.2 政策建議

基于上述研究結論與我國目前實施碳排放交易制度所存在的問題，本文提出以下參考建議：

（1）建立合理的配額分配制度。從配額分配規則來看，個別試點城市分配規則并未統一，如北京根據企業的歷史能源消耗量分配配額，而重慶則以2010年為基準，對現有企業按照行業排放總量控制目標分配碳排放權。實施碳排放交易制度的關鍵在于合理的配額分配，有償配額能真實反映實際需要，通過公平的方式獲得購買配額的機會。因此要不斷完善有償配額的方式，拍賣形式逐漸成為目前主要的碳排放交易配額的主要方式，其提升了市場價格的透明度。

（2）建立健全和穩定碳排放交易價格機制。目前，我國碳排放交易市場的發展還不完善，并未形成穩定的碳交易價格體系，碳交易價格易于受到政府或大型企業影響。因此，應逐步建立科學、合理的碳交易定價機制，以保障交易定價的穩定性與真實性。

（3）完善碳排放交易市場法制建設與監督體系。由于缺乏碳排放交易的專項法規，碳排放權的正當性和合法性并未受到法律的保護。因此完善碳排放交易市場法制建設至關重要，出臺相應的法律法規適應碳市場發展的需要，提升碳市場法律規范的效力。碳排放交易機制目前還在試點階段，完善的監管體系是一項制度落實的必要前提。因此，首先要對排放主體資格進行嚴格的審核，認真分析排放主體是否具有減排的潛力，對于不符合審核要求的，不給予配額的分配。其次，建立排放主體的報告制度，其內容主要包括減排情況與碳交易情況。最后，對排放主體的減排情況與碳交易情況進行追蹤，即建立交易追蹤制度，確保制度效果持續有效。

（4）增強碳排放交易市場的流動性。碳排放交易市場的流動性對整個市場的活躍起到關鍵作用，就目前來看，我國碳排放交易市場規模較小，交易冷淡的現狀來說。一方面，應拓寬市場參與者范圍，降低市場進入門檻；另一方面，應加大市場的透明度，規范市場操作，增強參與者的信心，以增強碳排放交易市場的流動性。