市場導(dǎo)向型低碳政策能否推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展？
——來自碳排放權(quán)交易試點(diǎn)的證據(jù)*

邵 帥 李 興

引 言

以二氧化碳為代表的溫室氣體大量排放對(duì)全球生態(tài)系統(tǒng)和人類社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展均產(chǎn)生了嚴(yán)重威脅。作為目前世界上最大的二氧化碳排放經(jīng)濟(jì)體，中國展現(xiàn)出發(fā)展中大國的責(zé)任擔(dān)當(dāng)，于2020年提出“二氧化碳排放力爭于2030年前達(dá)到峰值，努力爭取2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和”的目標(biāo)（簡稱“雙碳”目標(biāo)）。“雙碳”目標(biāo)的有效實(shí)現(xiàn)必然有賴于市場導(dǎo)向型低碳政策工具的合理運(yùn)用。①張希良、張達(dá)、余潤心：《中國特色全國碳市場設(shè)計(jì)理論與實(shí)踐》，《管理世界》2021年第8期。為了實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式的低碳轉(zhuǎn)型，中國政府于2013年起先后在7個(gè)省市實(shí)施了碳排放權(quán)交易試點(diǎn)（簡稱“碳交易試點(diǎn)”）政策②最早一批實(shí)施碳交易試點(diǎn)政策的7個(gè)省市依次為：深圳（2013年6月18日）、上海（2013年11月26日）、北京（2013年11月28日）、廣東（2013年12月19日）、天津（2013年12月26日）、湖北（2014年4月2日）和重慶（2014年6月19日）。，這也是目前中國最具代表性的市場導(dǎo)向型低碳政策。事實(shí)上，碳排放的減少既可能是由經(jīng)濟(jì)活動(dòng)放緩引起的，也可能是由經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率改善導(dǎo)致的。與前者相比，后者才是中國經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)綠色轉(zhuǎn)型和高質(zhì)量發(fā)展的必然選擇。那么，以碳交易試點(diǎn)政策為代表的市場導(dǎo)向型低碳政策能否促進(jìn)中國經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展？如何在保持經(jīng)濟(jì)增長的同時(shí)實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排目標(biāo)，已經(jīng)成為中國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)展過程中一個(gè)亟待解決的重大問題。③邵帥、楊莉莉、黃濤：《能源回彈效應(yīng)的理論模型與中國經(jīng)驗(yàn)》，《經(jīng)濟(jì)研究》2013年第2期。因此，考察掌握市場導(dǎo)向型低碳政策與經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量之間的因果關(guān)系，對(duì)于“雙碳”目標(biāo)的順利實(shí)現(xiàn)及中國經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展均具有非常重要的現(xiàn)實(shí)意義。

大量經(jīng)驗(yàn)研究表明，市場導(dǎo)向型低碳政策的實(shí)施對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響是非常復(fù)雜的，基于不同樣本的研究結(jié)論有所不同，甚至截然相反。有些文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)市場導(dǎo)向型低碳政策能夠充分發(fā)揮市場機(jī)制，不僅可以促進(jìn)工業(yè)企業(yè)開展技術(shù)創(chuàng)新，還可以推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級(jí)，④Bai,C.,K.Du,Y.Yu and C.Feng,“Understanding the Trend of Total Factor Carbon Productivity in the World:Insights from Convergence Analysis,”Energy Economics,vol.81,2019,pp.698-708；Du,K.and J.Li,“Towards a Green World: How do Green Technology Innovations Affect Total-Factor Carbon Productivity,” Energy Policy, vol. 131, 2019,pp.240-250.從而在維持經(jīng)濟(jì)增長的同時(shí)促進(jìn)污染排放和碳排放減少；另一些文獻(xiàn)則認(rèn)為，以碳交易試點(diǎn)政策為主的市場導(dǎo)向型低碳政策的實(shí)施在節(jié)能減排方面是低效甚至無效的，其對(duì)碳排放和細(xì)顆粒物（PM2.5）濃度的影響并不顯著。⑤Martin,R.,M.Mu?ls,L.B.Laure and U.J.Wagner,“Industry Compensation Under Relocation Risk:A Firm-Level Analysis of the EU Emissions Trading Scheme,”American Economic Review,vol.104,2014,pp.2482-2508.此外，還有一些文獻(xiàn)表明市場導(dǎo)向型低碳政策不僅未能有效實(shí)現(xiàn)碳減排及環(huán)境污染治理，還會(huì)抑制正常的經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)活動(dòng)。⑥Saboori, B. and J. Sulaiman, “Environmental Degradation, Economic Growth and Energy Consumption: Evidence of the Environmental Kuznets Curve in Malaysia,”Energy Policy,vol.60,2013,pp.892-905；Nong,D.,T.H.Nguyen,C.Wang and Q. Van Khuc, “The Environmental and Economic Impact of The Emissions Trading Scheme (ETS) in Vietnam,”Energy Policy,vol.140,2020,pp.111362.綜合來看，對(duì)于不同樣本而言，市場導(dǎo)向型低碳政策對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)、碳排放及污染排放的影響情況不盡相同，因而現(xiàn)有文獻(xiàn)就市場導(dǎo)向型低碳政策如何影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展這一問題尚未達(dá)成共識(shí)。在現(xiàn)實(shí)中，高效率的市場導(dǎo)向型低碳政策可以促進(jìn)生產(chǎn)效率的提高，進(jìn)而助力經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展；低效率的市場導(dǎo)向型低碳政策不僅可能未達(dá)到抑制碳排放及污染排放的效果，甚至還可能阻礙經(jīng)濟(jì)增長，從而與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的目標(biāo)背道而馳。因此，在中國大力推動(dòng)實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的背景下，考察以碳交易試點(diǎn)政策為代表的市場導(dǎo)向型低碳政策對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的影響，不僅具有重要的理論探索價(jià)值，也可為全國性碳市場的進(jìn)一步完善、經(jīng)濟(jì)低碳轉(zhuǎn)型發(fā)展的順利實(shí)現(xiàn)提供重要的決策依據(jù)。遺憾的是，盡管現(xiàn)有研究對(duì)市場導(dǎo)向型低碳政策的經(jīng)濟(jì)影響進(jìn)行了多視角的探討，但鮮有文獻(xiàn)專門關(guān)注以碳交易試點(diǎn)政策為代表的市場導(dǎo)向型低碳政策與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展之間的因果關(guān)系。

考慮到經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的內(nèi)涵與表現(xiàn)，很多文獻(xiàn)均采用環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長這一指標(biāo)對(duì)其予以表征。經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長依賴于全要素生產(chǎn)率的增長，而隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中資源與環(huán)境約束的不斷趨緊，對(duì)考慮包含環(huán)境副產(chǎn)品（如環(huán)境污染排放和碳排放）這一非期望產(chǎn)出的環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長的測度也成為了中國經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展所必須關(guān)注的問題。環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長不僅包含了計(jì)算傳統(tǒng)全要素生產(chǎn)率增長所需要的投入（如勞動(dòng)、資本、能源）與產(chǎn)出（如國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP））變量，能夠反映出經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的生產(chǎn)效率，還將經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中產(chǎn)生的環(huán)境污染排放作為非期望產(chǎn)出引入測算框架，①陳詩一：《中國的綠色工業(yè)革命：基于環(huán)境全要素生產(chǎn)率視角的解釋（1980—2008）》，《經(jīng)濟(jì)研究》2010年第11期。從而能夠反映經(jīng)濟(jì)與環(huán)境之間的協(xié)調(diào)程度。②Fan, M., S. Shao and L. Yang, “Combining Global Malmquist-Luenberger Index and Generalized Method of Moments to Investigate Industrial Total Factor CO2 Emission Performance: A Case of Shanghai (China),” Energy Policy, vol.79,2015,pp.189-201.因此，環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長能夠較為全面地反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展的質(zhì)量。

為了對(duì)市場導(dǎo)向型低碳政策與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展之間的因果關(guān)系進(jìn)行嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶?shí)證檢驗(yàn)，本文基于2003—2016年中國276個(gè)地級(jí)及以上城市的面板數(shù)據(jù)樣本，針對(duì)碳交易試點(diǎn)政策構(gòu)建了雙重差分（DID）模型，來考察這一目前中國最具代表性的市場導(dǎo)向型低碳政策，對(duì)環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長所表征的經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的影響及作用機(jī)制。本文的邊際貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面：首先，現(xiàn)有文獻(xiàn)基本均關(guān)注于碳交易試點(diǎn)政策對(duì)碳排放、空氣污染排放、碳排放強(qiáng)度及低碳技術(shù)等變量的影響，缺乏對(duì)以碳交易試點(diǎn)政策為代表的市場導(dǎo)向型低碳政策與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展之間的聯(lián)系所開展的專門探討。本文基于中國城市層面的面板數(shù)據(jù)樣本和DID模型，首次就碳交易試點(diǎn)政策對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的影響進(jìn)行了系統(tǒng)實(shí)證考察。其次，針對(duì)以往相關(guān)文獻(xiàn)在進(jìn)行環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長測算時(shí)對(duì)于生產(chǎn)前沿的設(shè)定存在的有偏測度問題，本文將Afsharian和Ahn（2015）提出的總體（Overall）技術(shù)方法與非角度、非徑向的方向性距離函數(shù)相結(jié)合，③Afsharian, M. and H. Ahn, “The Overall Malmquist Index: A New Approach for Measuring Productivity Changes Over Time,”Annals of Operations Research,vol.226,2015,pp.1-27；李治國、王杰、東帥：《碳達(dá)峰約束下中國工業(yè)增長與節(jié)能減排的雙贏發(fā)展》，《環(huán)境經(jīng)濟(jì)研究》2021年第2期。構(gòu)建了一種新型的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長測算模型。此外，在測算環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長時(shí)，本文將工業(yè)廢水排放量、工業(yè)二氧化硫排放量、PM2.5濃度及二氧化碳排放量均設(shè)定為非期望產(chǎn)出，從而使得環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長的測算結(jié)果能夠更加全面地反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量。最后，本文還對(duì)該試點(diǎn)政策影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的異質(zhì)性及作用機(jī)制進(jìn)行了經(jīng)驗(yàn)識(shí)別。

一、文獻(xiàn)述評(píng)與假說提出

市場導(dǎo)向型低碳政策能夠?qū)崿F(xiàn)碳減排的主要原因在于，一方面，市場導(dǎo)向型低碳政策可以通過碳定價(jià)與碳排放權(quán)交易，促使作為碳排放主體的微觀企業(yè)使用更加清潔低碳的能源、更新生產(chǎn)設(shè)備、降低生產(chǎn)能耗及提高生產(chǎn)效率來積極減少碳排放①Hu,Y.,S.Ren,Y.Wang and X.Chen,“Can Carbon Emission Trading Scheme Achieve Energy Conservation and Emission Reduction?Evidence from the Industrial Sector in China,”Energy Economics,vol.85,2020,pp.104590；何建坤：《碳達(dá)峰碳中和目標(biāo)導(dǎo)向下能源和經(jīng)濟(jì)的低碳轉(zhuǎn)型》，《環(huán)境經(jīng)濟(jì)研究》2021年第1期。；另一方面，市場導(dǎo)向型低碳政策還可以通過促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的低碳化轉(zhuǎn)型而實(shí)現(xiàn)碳減排目標(biāo)。②Zhang,Y.,S.Li,T.Luo and J.Gao,“The Effect of Emission Trading Policy on Carbon Emission Reduction:Evidence from an Integrated Study of Pilot Regions in China,”Journal of Cleaner Production,vol.265,2020,pp.121843.在市場導(dǎo)向型低碳政策的經(jīng)濟(jì)影響方面，更多的經(jīng)驗(yàn)研究表明，市場導(dǎo)向型低碳政策在發(fā)揮碳減排作用的同時(shí)，不僅不會(huì)抑制經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，反而可以通過市場機(jī)制合理配置資源、降低經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的減排成本、促進(jìn)就業(yè)、提高勞動(dòng)生產(chǎn)率及經(jīng)濟(jì)績效，從而在長期內(nèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生促進(jìn)作用。③Wang,P.,H.Dai,S.Ren,D.Zhao and T.Masui,“Achieving Copenhagen Target Through Carbon Emission Trading:Economic Impacts Assessment in Guangdong Province of China,”Energy,vol.79,2015,pp.212-227；Marin,G.,M.Marino and C.Pellegrin,“The Impact of the European Emission Trading Scheme on Multiple Measures of Economic Performance,”Environmental and Resource Economics,vol.71,2018,pp.551-582；Yu,D.J.and J.Li,“Evaluating the Employment Effect of China’s Carbon Emission Trading Policy: Based on the Perspective of Spatial Spillover,” Journal of Cleaner Production,vol.292,2021,pp.126052.綜上，本文認(rèn)為市場導(dǎo)向型低碳政策不僅能夠?qū)崿F(xiàn)節(jié)能減排目標(biāo)，還可以改善生產(chǎn)效率，從而對(duì)環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長產(chǎn)生積極影響，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。由此，本文提出如下假說：

假說1：市場導(dǎo)向型低碳政策能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

那么，市場導(dǎo)向型低碳政策如何實(shí)現(xiàn)對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的促進(jìn)作用？首先，市場導(dǎo)向型低碳政策能夠促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新，④Bergh,J.,Savin,I.,“Impact of Carbon Pricing on Low-Carbon Innovation and Deep Decarbonisation:Controversies and Path Forward,”Environmental and Resource Economics,vol.80,2021,pp.705-715.而技術(shù)創(chuàng)新可以改善經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量。⑤Yan, Z., B. Zou, K. Du and K. Li, “Do Renewable Energy Technology Innovations Promote China’s Green Productivity Growth?Fresh Evidence from Partially Linear Functional-Coefficient Models,”Energy Economics,vol.90,2020,pp.104842.一方面，市場導(dǎo)向型低碳政策構(gòu)建了“總量限定，配額交易”的市場化減排機(jī)制，這種機(jī)制不僅限制了生產(chǎn)效率較低的控排企業(yè)的生產(chǎn)活動(dòng)，還增加了其生產(chǎn)成本，⑥Jiang,J.,D.Xie,B.Ye,B.Shen and Z.Chen,“Research on China’s Cap-and-Trade Carbon Emission Trading Scheme:Overview and Outlook,”Applied Energy,vol.178,2016,pp.902-917.從而可以在很大程度上激勵(lì)低效率企業(yè)開展綠色技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)，⑦Rogge, K. S., M. Schneider and V. H. Hoffmann, “The Innovation Impact of the EU Emission Trading System —Findings of Company Case Studies in the German Power Sector,”Ecological Economics,vol.70,2011,pp.513-523.來促進(jìn)其在產(chǎn)出增加的同時(shí)減少能耗和碳排放，即在能源和碳排放的約束下獲得更高的生產(chǎn)效率；另一方面，政府在實(shí)施市場導(dǎo)向型低碳政策的同時(shí)，往往會(huì)實(shí)行一些相關(guān)配套政策措施來激勵(lì)控排企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新，如對(duì)積極開展綠色創(chuàng)新活動(dòng)的企業(yè)進(jìn)行稅收減免，或?qū)ζ髽I(yè)的綠色創(chuàng)新活動(dòng)進(jìn)行補(bǔ)貼，從而降低控排企業(yè)開展相關(guān)創(chuàng)新活動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)成本，促進(jìn)全社會(huì)綠色低碳技術(shù)的研發(fā)和采用而助力于經(jīng)濟(jì)的長期高質(zhì)量增長。⑧劉樂淋、楊毅柏：《宏觀稅負(fù)、研發(fā)補(bǔ)貼與創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的長期經(jīng)濟(jì)增長》，《經(jīng)濟(jì)研究》2021年第5期。據(jù)此，本文提出如下假說：

假說2：市場導(dǎo)向型低碳政策可以通過促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新而改善經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量。

其次，現(xiàn)有研究顯示，市場導(dǎo)向型低碳政策的實(shí)施會(huì)促使產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)，①Li,X.,Z.Hu and J.Cao,“The Impact of Carbon Market Pilots on Air Pollution:Evidence from China,”Environmental Science and Pollution Research,vol.28,2021,pp.62274-62291.而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級(jí)有利于改善經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量。②邵帥、楊莉莉：《自然資源豐裕、資源產(chǎn)業(yè)依賴與中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長》，《管理世界》2010年第9期；沈小波、陳語、林伯強(qiáng)：《技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲對(duì)中國能源強(qiáng)度的影響》，《經(jīng)濟(jì)研究》2021年第2期。一方面，以碳減排為目標(biāo)的市場導(dǎo)向型低碳政策的實(shí)施，對(duì)以高能耗和高排放為主要特征的產(chǎn)業(yè)部門形成了嚴(yán)格的碳排放約束，從而促使這些碳排放效率欠佳的產(chǎn)業(yè)部門發(fā)生退出、轉(zhuǎn)移或技術(shù)升級(jí)，引致相應(yīng)地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)生低碳轉(zhuǎn)型；③余泳澤、孫鵬博、宣燁：《地方政府環(huán)境目標(biāo)約束是否影響了產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)？》，《經(jīng)濟(jì)研究》2020年第8期。另一方面，市場導(dǎo)向型低碳政策的實(shí)施不僅會(huì)改變要素投入結(jié)構(gòu)，促進(jìn)風(fēng)能、太陽能等清潔低碳能源使用比重的提高，④Li,Y.P.,G.H.Huang and M.W.Li,“An Integrated Optimization Modeling Approach for Planning Emission Trading and Clean-Energy Development Under Uncertainty,”Renewable Energy,vol.62,2014,pp.31-46.還會(huì)改變產(chǎn)業(yè)投資結(jié)構(gòu)和要素配置效率，引致相關(guān)產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)過程向綠色、低碳、創(chuàng)新方向轉(zhuǎn)變，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)內(nèi)部的轉(zhuǎn)型升級(jí)。⑤Rogge, K. S., M. Schneider and V. H. Hoffmann, “The Innovation Impact of the EU Emission Trading System —Findings of Company Case Studies in the German Power Sector,” Ecological Economics, vol. 70, 2011, pp. 513-523；Calel,R.and A.Dechezleprêtre,“Environmental Policy and Directed Technological Change:Evidence from the European Carbon Market,”Review of Economics and Statistics,vol.98,2016,pp.173-191.據(jù)此，本文提出如下假說：

假說3：市場導(dǎo)向型低碳政策可以通過推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)而改善經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量。

最后，考慮到中國碳交易試點(diǎn)政策處于初始階段的現(xiàn)實(shí)背景，本文認(rèn)為市場導(dǎo)向型低碳政策對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的促進(jìn)作用不僅源于其本身所具有的市場激勵(lì)效應(yīng)，還與政府實(shí)施的相關(guān)配套環(huán)境政策密切相關(guān)。理論上，隨著市場導(dǎo)向型低碳政策的引入和深入實(shí)施，節(jié)能減排效率預(yù)期會(huì)明顯提升，⑥Hu,Y.,S.Ren,Y.Wang and X.Chen,“Can Carbon Emission Trading Scheme Achieve Energy Conservation and Emission Reduction?Evidence from the Industrial Sector in China,”Energy Economics,vol.85,2020,pp.104590.碳排放的外部性問題也可以得到有效解決。但是，中國的碳排放權(quán)交易市場建設(shè)還處于初級(jí)階段，其配額分配和價(jià)格形成機(jī)制等并不健全，尚難以充分發(fā)揮市場機(jī)制對(duì)節(jié)能減排和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的預(yù)期促進(jìn)作用，甚至還可能在一定條件下出現(xiàn)市場失靈的情況。對(duì)此，一方面，政府可能通過行政干預(yù)手段對(duì)碳市場運(yùn)行過程進(jìn)行調(diào)節(jié)，并對(duì)其中的資源配置低效問題予以糾正，以克服市場失靈、彌補(bǔ)市場機(jī)制的缺陷與不足。⑦余壯雄、陳婕、董潔妙：《通往低碳經(jīng)濟(jì)之路：產(chǎn)業(yè)規(guī)劃的視角》，《經(jīng)濟(jì)研究》2020年第5期；宋馬林、劉貫春：《增長模式變遷與中國綠色經(jīng)濟(jì)增長源泉——基于異質(zhì)性生產(chǎn)函數(shù)的多部門核算框架》，《經(jīng)濟(jì)研究》2021年第7期。另一方面，政府在實(shí)施市場導(dǎo)向型低碳政策的同時(shí)，考慮到碳排放和空氣污染等污染物同根同源，往往也會(huì)實(shí)施一些配套及相關(guān)的環(huán)境政策來力求促進(jìn)經(jīng)濟(jì)綠色低碳轉(zhuǎn)型和高質(zhì)量發(fā)展這一系統(tǒng)性目標(biāo)的“齊頭并進(jìn)”。比如，某些地方政府會(huì)通過增加森林、公園等綠地面積來增加碳匯并減少霧霾等空氣污染物的排放，⑧宋弘、孫雅潔、陳登科：《政府空氣污染治理效應(yīng)評(píng)估——來自中國“低碳城市”建設(shè)的經(jīng)驗(yàn)研究》，《管理世界》2019年第6期；徐佳、崔靜波：《低碳城市和企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新》，《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)》2020年第12期。并通過相關(guān)環(huán)境政策的實(shí)施加強(qiáng)對(duì)排污企業(yè)的監(jiān)管力度，從而助力于市場導(dǎo)向型低碳政策對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展促進(jìn)作用的發(fā)揮。①Ai,H.,S.Hu,K.Li and S.Shao,“Environmental Regulation,Total Factor Productivity,and Enterprise Duration:Evidence from China,”Business Strategy and the Environment,vol.29,2020,pp.2284-2296.據(jù)此，本文進(jìn)一步提出如下假說：

假說4：市場導(dǎo)向型低碳政策可以通過產(chǎn)生相關(guān)環(huán)境政策的協(xié)同效應(yīng)而改善經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量。

二、實(shí)證策略

（一）計(jì)量模型

為了考察市場導(dǎo)向型低碳政策與經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量之間的因果關(guān)系，本文針對(duì)碳交易試點(diǎn)政策構(gòu)建了如下DID模型：

其中，i表示城市，t表示年份；ETFPit表示城市i在第t年的經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量，由環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長表征；Carbonit表示城市i在第t年是否實(shí)施了碳交易試點(diǎn)政策，如果城市i在第t年實(shí)施了該政策，那么Carbonit在第t年及以后賦值為1，否則賦值為0；Controlit表示一系列控制變量，包括宏觀經(jīng)濟(jì)變量、產(chǎn)業(yè)變量及天氣變量；δi表示城市固定效應(yīng)；γt表示年份固定效應(yīng)；?it表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)；α1為本文最關(guān)注的估計(jì)系數(shù)，反映了碳交易試點(diǎn)政策對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的影響情況。

進(jìn)一步地，本文參考陳詩一和陳登科（2018）、Deschenes等（2020）的做法，②陳詩一、陳登科：《霧霾污染、政府治理與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展》，《經(jīng)濟(jì)研究》2018年第2期；Deschenes,O.,H.Wang,S.Wang and P.Zhang.“The effect of air pollution on body weight and obesity:Evidence from China,” Journal of Development Economics,vol.145,2020,pp.102461.構(gòu)建如下DID模型進(jìn)行影響機(jī)制識(shí)別：

其中，Mec為潛在的機(jī)制變量；如果系數(shù)β1顯著且符號(hào)符合預(yù)期，則表明碳交易試點(diǎn)政策的實(shí)施能夠通過相應(yīng)的機(jī)制變量影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量。

需要說明的是，采用DID模型進(jìn)行因果關(guān)系識(shí)別的一個(gè)重要前提是樣本需要滿足平行趨勢假設(shè)。也就是說，在碳交易試點(diǎn)政策實(shí)施前，樣本中實(shí)施該政策的城市（實(shí)驗(yàn)組）與未實(shí)施該政策的城市（對(duì)照組）之間在經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量上的變化趨勢不應(yīng)該具有顯著差異。考慮到中國7個(gè)碳交易試點(diǎn)的實(shí)施時(shí)間存在差異，本文構(gòu)建了如下模型進(jìn)行平行趨勢檢驗(yàn)：

其中，Carboniθ表示碳交易試點(diǎn)地區(qū)所在年份與碳交易試點(diǎn)政策實(shí)施當(dāng)年的時(shí)間間隔，包括實(shí)施當(dāng)年（T）、實(shí)施前的第一（T-1）和第二（T-2）年，以及實(shí)施后的第一（T+1）和第二（T+2）年；φθ是平行趨勢檢驗(yàn)中的重要系數(shù)，其顯著則表明碳交易試點(diǎn)政策對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的影響在實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組之間存在顯著差異。

（二）變量指標(biāo)與數(shù)據(jù)說明

囿于數(shù)據(jù)的可得性和完整性，本文選取2003—2016年中國276個(gè)地級(jí)及以上城市作為研究樣本。各變量的度量指標(biāo)選取說明如下。

1.經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量。本文采用環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長（ETFP）作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的度量指標(biāo)。對(duì)于環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長的測算，為了解決生產(chǎn)可行集虛增所帶來的效率測算有偏問題，從而得到更加準(zhǔn)確的結(jié)果，本文參考Afsharian和Ahn（2015）的做法，①Afsharian, M. and H. Ahn, “The Overall Malmquist Index: A New Approach for Measuring Productivity Changes Over Time,”Annals of Operations Research,vol.226,2015,pp.1-27.將環(huán)境約束下的總體生產(chǎn)可行集設(shè)定為：

其中，T表示時(shí)期，PPSO表示所有時(shí)期生產(chǎn)可行集的并集。進(jìn)一步地，本文借鑒Pastor 和Lovell（2005）、Afsharian和Ahn（2015）對(duì)生產(chǎn)可行集的定義，②Pastor,J.T.and C.A.K.Lovell,“A Global Malmquist Productivity Index,”Economics Letters,vol.88,2005,pp.266-271；Afsharian,M.and H.Ahn,“The Overall Malmquist Index:A New Approach for Measuring Productivity Changes Over Time,”Annals of Operations Research,vol.226,2015,pp.1-27.將在環(huán)境約束下基于總體技術(shù)的非角度、非徑向方向距離函數(shù)的線性表達(dá)式設(shè)定為：

其中，β為通過非角度、非徑向方向距離函數(shù)求解而得的非效率值；系數(shù)λ的和為1，表示規(guī)模收益可變③Banker,R D.,A.Charnes and W.W.Cooper,“Some models for estimating technical and scale inefficiencies in Data Envelopment Analysis,”.Management Science,vol.30,1984,pp.1078-1092.；X、Y、B分別表示計(jì)算環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長所需的投入要素、期望產(chǎn)出與非期望產(chǎn)出變量的向量集。不失一般性，本文以資本、勞動(dòng)和能源消費(fèi)作為投入要素，其中資本由固定資產(chǎn)投資來度量，勞動(dòng)由從業(yè)人員總數(shù)來表征，能源消費(fèi)由全年用電量來刻畫；本文以GDP作為期望產(chǎn)出，以工業(yè)廢水排放量、工業(yè)二氧化硫排放量、PM2.5濃度及二氧化碳排放量作為非期望產(chǎn)出。進(jìn)一步地，本文基于Luenberger生產(chǎn)率指標(biāo)形式④Zhang,N.and Y.Choi,“A Note on the Evolution of Directional Distance Function and Its Development in Energy and Environmental Studies 1997-2013,”Renewable and Sustainable Energy Reviews,vol.33,2014,pp.50-59.來計(jì)算環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長。在上述投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)中，PM2.5濃度數(shù)據(jù)來源于加拿大達(dá)爾豪斯大學(xué)大氣成分分析組⑤數(shù)據(jù)來源：http://fizz.phys.dal.ca/～atmos/martin/?page_id=140。，二氧化碳數(shù)據(jù)來源于Chen等（2020），⑥Chen,J.,M.Gao,S.Cheng,W.Hou,M.Song,X.Liu,Y.Liu,and Y.Shan,“County-Level CO2 Emissions and Sequestration in China During 1997—2017,”Scientific Data,vol.7,2020,pp.391.其他變量數(shù)據(jù)則來源于《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。

從所有城市樣本的環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長測算結(jié)果可以看出⑦限于篇幅，各城市環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長測算均值具體結(jié)果未在本文列示，留存?zhèn)渌鳌＃瑯颖酒陂g環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長總體上呈現(xiàn)出波動(dòng)上升的態(tài)勢，表明中國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量總體上趨于改善。與2005 年相比，2006年的環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長幅度較大，這可能是由于2005年黨的十六屆五中全會(huì)提出了“建設(shè)資源節(jié)約型、環(huán)境友好型社會(huì)”，并首次將其確定為國民經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展中長期規(guī)劃的一項(xiàng)戰(zhàn)略任務(wù)，因而極大地刺激了該戰(zhàn)略任務(wù)實(shí)施第一年（2006年）環(huán)境全要素生產(chǎn)率的改善。2015年的環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長為負(fù)，這可能歸因于“三期疊加”和經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力轉(zhuǎn)換所形成的經(jīng)濟(jì)減速調(diào)整。

2.市場導(dǎo)向型低碳政策。本文以碳交易試點(diǎn)政策（Carbon）作為市場導(dǎo)向型低碳政策的代表。考慮到地方政府對(duì)7個(gè)碳交易試點(diǎn)的政策規(guī)劃出臺(tái)，以及碳交易試點(diǎn)政策的實(shí)施效果客觀上具有時(shí)滯性，本文將碳交易試點(diǎn)政策在6月30日之前實(shí)施的視為當(dāng)年實(shí)施，將碳交易試點(diǎn)政策在6月30日以后實(shí)施的視為下一年實(shí)施。進(jìn)一步地，本文將城市i實(shí)施碳交易試點(diǎn)政策及之后年份的Carbonit賦值為1，否則賦值為0。

3.控制變量。本文在回歸模型中控制了宏觀經(jīng)濟(jì)變量、產(chǎn)業(yè)變量及天氣變量。具體而言，宏觀經(jīng)濟(jì)變量包括年平均人口（AP）、人口密度（PD）、行政區(qū)域土地面積（AR）、地區(qū)生產(chǎn)總值增長率（GDP）以及固定資產(chǎn)投資總額（IFA）；產(chǎn)業(yè)變量包括第二產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員比重（SE）、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)（IE）、規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值（IO）；天氣變量包括平均氣溫（AT）、平均濕度（AH）、降水量（PR）以及光照強(qiáng)度（LD）。其中，宏觀經(jīng)濟(jì)變量與產(chǎn)業(yè)變量數(shù)據(jù)來源于《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》，天氣變量來源于中國氣象局。對(duì)于少數(shù)缺失值，本文使用插值法予以補(bǔ)齊。

三、實(shí)證結(jié)果

（一）基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表1第（1）列僅控制了城市固定效應(yīng)與年份固定效應(yīng)，第（2）到（4）列則依次引入了宏觀經(jīng)濟(jì)變量、產(chǎn)業(yè)變量和天氣變量作為控制變量。從表1第（4）列報(bào)告的結(jié)果來看，相對(duì)于未實(shí)施碳交易試點(diǎn)政策的樣本而言，碳交易試點(diǎn)政策的實(shí)施能夠顯著促進(jìn)環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長提高0.1225%。一方面，以碳排放權(quán)交易為代表的市場導(dǎo)向型低碳政策的實(shí)施能夠通過市場機(jī)制的資源配置功能，更加高效地促進(jìn)清潔低碳技術(shù)研發(fā)及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級(jí)，從而實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)效率的改善和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的綠色低碳轉(zhuǎn)型；另一方面，作為中國減少碳排放、應(yīng)對(duì)氣候變化的核心政策工具之一，碳交易試點(diǎn)政策的“總量控制，配額分配”的方式能夠直接促進(jìn)碳減排，從而有利于改善碳生產(chǎn)率、實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。而本文的基準(zhǔn)結(jié)果確實(shí)表明，以碳交易試點(diǎn)政策為代表的市場導(dǎo)向型低碳政策的實(shí)施確實(shí)可以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展，從而為假說1的成立提供了初步證據(jù)。

表1 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

（二）平行趨勢檢驗(yàn)

使用DID模型進(jìn)行因果分析的前提條件是樣本需要滿足平行趨勢假設(shè)，即在碳交易試點(diǎn)政策實(shí)施之前，實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的變化趨勢沒有顯著差異。本文基于（3）式對(duì)樣本進(jìn)行了平行趨勢檢驗(yàn)①限于篇幅，平行趨勢檢驗(yàn)結(jié)果未在本文列示，留存?zhèn)渌鳌＃Y(jié)果顯示，在碳交易試點(diǎn)政策實(shí)施之前（Before_1、Before_2），對(duì)應(yīng)的估計(jì)系數(shù)與0沒有顯著差異，表明實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的變化趨勢沒有顯著差異，使用DID模型的前提條件得到了滿足。此外，在碳交易試點(diǎn)政策實(shí)施當(dāng)年（Carbon）及之后的年份（After1、After2）中，對(duì)應(yīng)的估計(jì)系數(shù)顯著為正，從而再次為碳交易試點(diǎn)政策促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供了經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了進(jìn)一步確保基準(zhǔn)回歸結(jié)果是可信的，本文分別通過安慰劑檢驗(yàn)、排除其他政策干擾及替換變量與模型這三種策略進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

1.安慰劑檢驗(yàn)②限于篇幅，安慰劑檢驗(yàn)結(jié)果未在本文列示，留存?zhèn)渌鳌！１疚耐ㄟ^虛構(gòu)碳交易試點(diǎn)政策實(shí)施時(shí)間的方式進(jìn)行安慰劑檢驗(yàn)，以識(shí)別在碳交易試點(diǎn)政策發(fā)生后，實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的變化是否還受到了其他政策或隨機(jī)性因素的影響。首先，借鑒陳剛（2012）、劉瑞明和趙仁杰（2015）③陳剛：《法官異地交流與司法效率——來自高院院長的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)》，《經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊）》2012年第4期；劉瑞明、趙仁杰：《國家高新區(qū)推動(dòng)了地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展嗎？——基于雙重差分方法的驗(yàn)證》，《管理世界》2015年第8期。的思路，本文將碳交易試點(diǎn)政策實(shí)施時(shí)間分別提前1-3年，并對(duì)模型（1）分別重新進(jìn)行了參數(shù)估計(jì)。結(jié)果表明，將政策實(shí)施時(shí)間提前之后，碳交易試點(diǎn)政策對(duì)環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長的影響并不顯著，從而證明了基準(zhǔn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，即碳交易試點(diǎn)政策的實(shí)施確實(shí)促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

其次，本文也參考范子英和劉甲炎（2015）、石大千等（2018）及諶仁俊等（2019）④范子英、劉甲炎：《為買房而儲(chǔ)蓄——兼論房產(chǎn)稅改革的收入分配效應(yīng)》，《管理世界》2015年第5期；石大千、丁海、衛(wèi)平、劉建江：《智慧城市建設(shè)能否降低環(huán)境污染》，《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)》2018年第6期；諶仁俊、肖慶蘭、蘭受卿、劉嘉琪：《中央環(huán)保督察能否提升企業(yè)績效？——以上市工業(yè)企業(yè)為例》，《經(jīng)濟(jì)評(píng)論》2019年第5期。的安慰劑檢驗(yàn)思路，通過虛構(gòu)實(shí)驗(yàn)組的方式檢驗(yàn)基準(zhǔn)結(jié)果的穩(wěn)健性。具體來講，由于樣本中有50座城市實(shí)施了碳交易試點(diǎn)政策，而剩余的226座城市沒有實(shí)施碳交易試點(diǎn)政策，因此本文從所有276個(gè)城市樣本中隨機(jī)選取50座城市作為實(shí)驗(yàn)組，其余城市作為對(duì)照組，對(duì)模型（1）重新進(jìn)行了參數(shù)估計(jì)。本文將這一步驟重復(fù)500次，結(jié)果顯示，虛構(gòu)實(shí)驗(yàn)組后的政策變量估計(jì)系數(shù)集中分布于0附近，在統(tǒng)計(jì)上并不顯著，從而表明基于虛構(gòu)分組實(shí)施的碳交易試點(diǎn)政策并未明顯促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，基準(zhǔn)結(jié)果是可信的。

2.排除其他政策（環(huán)境）干擾。首先，考慮到直轄市和省會(huì)城市往往集中了大量的政治與生產(chǎn)資源，因而具有更大的優(yōu)勢可以保障相關(guān)政策的實(shí)施及其目標(biāo)的完成。⑤Li,X.,Z.Hu and J.Cao,“The Impact of Carbon Market Pilots on Air Pollution:Evidence from China,”Environmental Science and Pollution Research,vol.28,2021,pp.62274-62291.在追求經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展及“雙碳”目標(biāo)的背景下，這種直轄市和省會(huì)城市的政策偏好可能造成碳交易試點(diǎn)政策促進(jìn)環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長效果的高估，因此我們進(jìn)一步排除了直轄市和省會(huì)城市樣本來重新進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。從表2第（1）列報(bào)告的結(jié)果來看，在排除上述政府政策偏好后，碳交易試點(diǎn)政策仍在1%的水平上顯著促進(jìn)了環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長。

其次，考慮到環(huán)境規(guī)制可以促進(jìn)生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步，⑥張成、陸旸、郭路、于同申：《環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度和生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步》，《經(jīng)濟(jì)研究》2011年第2期。從而可能對(duì)碳交易試點(diǎn)政策的實(shí)施效果產(chǎn)生干擾。為了排除環(huán)境規(guī)制政策對(duì)估計(jì)結(jié)果的干擾，本文剔除了環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度較大的“2+26”座城市①“2+26”城市是指京津冀大氣污染傳輸通道城市，包括北京、天津、石家莊、唐山、廊坊、保定、滄州、衡水、邢臺(tái)、邯鄲、太原、陽泉、長治、晉城、濟(jì)南、淄博、濟(jì)寧、德州、聊城、濱州、菏澤、鄭州、開封、安陽、鶴壁、新鄉(xiāng)、焦作和濮陽。。從表2第（2）列呈現(xiàn)的結(jié)果來看，在排除這些環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度較大的城市樣本后，碳交易試點(diǎn)政策對(duì)環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長的促進(jìn)作用仍然顯著。

再次，本文還有必要排除區(qū)域協(xié)同環(huán)境治理政策的干擾。在大氣污染聯(lián)防聯(lián)控的制度環(huán)境下，碳交易試點(diǎn)政策不僅可能促進(jìn)本區(qū)域的環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長，還可能通過技術(shù)擴(kuò)散、要素流動(dòng)等途徑帶動(dòng)周邊地區(qū)的環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長，從而造成估計(jì)結(jié)果的偏誤。為了排除區(qū)域協(xié)同環(huán)境治理政策的影響，本文剔除了與碳交易試點(diǎn)相接壤的省份樣本。從表2第（3）列報(bào)告的結(jié)果可以看出，在排除區(qū)域協(xié)同環(huán)境治理政策的干擾后，碳交易試點(diǎn)政策對(duì)環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長仍然保持著顯著的積極影響。

最后，我們還需要排除低碳試點(diǎn)城市、創(chuàng)新型城市等“城市品牌”政策②宋弘、孫雅潔、陳登科：《政府空氣污染治理效應(yīng)評(píng)估——來自中國“低碳城市”建設(shè)的經(jīng)驗(yàn)研究》，《管理世界》2019年第6期。對(duì)估計(jì)結(jié)果的影響。由國家發(fā)改委和科技部評(píng)選的低碳試點(diǎn)城市和創(chuàng)新型城市等“城市品牌”政策，在一定程度上是對(duì)地方政府在碳減排及技術(shù)創(chuàng)新方面的肯定。地方政府為了獲得這些“城市品牌”，可能會(huì)實(shí)施針對(duì)性的碳減排和技術(shù)創(chuàng)新激勵(lì)政策。表2第（4）和（5）列分別為剔除了除碳交易試點(diǎn)地區(qū)之外的低碳試點(diǎn)城市和創(chuàng)新型城市樣本后的估計(jì)結(jié)果。可以發(fā)現(xiàn)，碳交易試點(diǎn)政策的實(shí)施仍然顯著地促進(jìn)了環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長。

表2 基于排除其他政策（環(huán)境）干擾的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

3.替換變量與計(jì)量模型。為了排除變量選擇和模型設(shè)定對(duì)估計(jì)結(jié)果可能引致的偏誤，我們進(jìn)一步通過替換變量與計(jì)量模型的方式進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。在替換變量方面，參考Yan et al.（2020），③Yan, Y., X. Zhang, J. Zhang and K. Li, “Emissions Trading System (ETS) Implementation and Its Collaborative Governance Effects on Air Pollution:The China Story,”Energy Policy,vol.138,2020,pp.111282.將碳交易試點(diǎn)政策實(shí)施的起始年份統(tǒng)一設(shè)定為該政策實(shí)施當(dāng)年并重新進(jìn)行了參數(shù)估計(jì)，相應(yīng)結(jié)果報(bào)告于表3第（1）列。我們發(fā)現(xiàn)，碳交易試點(diǎn)政策對(duì)環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長仍然具有顯著的正向影響。此外，我們替換了測算環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長的非期望產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)來源以及前沿面設(shè)定方法。具體來講，一方面，我們將達(dá)爾豪斯大學(xué)大氣成分分析組提供的PM2.5濃度數(shù)據(jù)替換為哥倫比亞大學(xué)提供的PM2.5濃度數(shù)據(jù)，重新進(jìn)行環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長的測算；另一方面，我們利用全局（Global）方法①Pastor,J.T.and C.A.K.Lovell,“A Global Malmquist Productivity Index,”Economics Letters,vol.88,2005,pp.266-271.進(jìn)行技術(shù)前沿面的設(shè)定，并對(duì)環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長進(jìn)行了重新測算。基于新得到的兩種環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長測算結(jié)果，我們重新進(jìn)行了參數(shù)估計(jì)，相應(yīng)結(jié)果分別見表3第（2）和（3）列。可以發(fā)現(xiàn)，碳交易試點(diǎn)政策對(duì)環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長的促進(jìn)作用仍然顯著存在。

在替換模型方面，考慮到碳交易試點(diǎn)政策的實(shí)施可能存在試點(diǎn)樣本的自選擇效應(yīng)，即政府部門在選擇碳交易試點(diǎn)的過程中可能會(huì)考慮地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和碳排放水平，從而導(dǎo)致碳交易試點(diǎn)政策的非隨機(jī)性。為了排除這種自選擇效應(yīng)的影響，本文采用傾向得分匹配與DID 相結(jié)合的方法（PSM-DID）重新估計(jì)了碳交易試點(diǎn)政策對(duì)環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長的影響，結(jié)果見表3第（4）列。此外，為了控制隨年份變化的不同省份特征對(duì)結(jié)果可能造成的干擾，我們進(jìn)一步控制了省份固定效應(yīng)與年份固定效應(yīng)的交互項(xiàng)而重新進(jìn)行了參數(shù)估計(jì)，結(jié)果見表3第（5）列。容易看出，在替換回歸模型后，碳交易試點(diǎn)政策仍然可以顯著地促進(jìn)環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長。

表3 基于替換變量與模型設(shè)定形式的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

上述一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果均表明，碳交易試點(diǎn)政策確實(shí)對(duì)以全要素環(huán)境生產(chǎn)率增長所表征的經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量表現(xiàn)出顯著的促進(jìn)作用，本文的假說1是成立的。

四、進(jìn)一步分析

（一）異質(zhì)性分析

各碳交易試點(diǎn)在運(yùn)行模式、參數(shù)設(shè)計(jì)及運(yùn)行效果等方面不盡相同，并且碳交易試點(diǎn)政策對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的影響也可能因經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人口規(guī)模、工業(yè)化程度等宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的不同而表現(xiàn)出異質(zhì)性。因此，還有必要針對(duì)這些差異進(jìn)行異質(zhì)性分析，從而進(jìn)一步明晰碳交易試點(diǎn)政策對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的影響差異①限于篇幅，異質(zhì)性分析結(jié)果未在本文列示，留存?zhèn)渌鳌！?/p>

首先，參考現(xiàn)有文獻(xiàn)的常見做法，我們將研究樣本劃分為東部、中部和西部地區(qū)三組，從區(qū)域異質(zhì)性的視角來考察碳交易試點(diǎn)政策對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的異質(zhì)性影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，相較于中部和西部地區(qū)，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平更高、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)更完善的東部地區(qū)，碳交易試點(diǎn)政策能夠更加有效地促進(jìn)環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長。究其原因，一方面，東部地區(qū)更加發(fā)達(dá)的經(jīng)濟(jì)環(huán)境和更為完善的基礎(chǔ)設(shè)施可為碳交易試點(diǎn)政策的有效運(yùn)行提供更加便利的基礎(chǔ)條件，從而有利于更加高效地發(fā)揮市場機(jī)制在碳交易試點(diǎn)政策實(shí)施過程中的資源配置作用；另一方面，東部地區(qū)更加良好的經(jīng)濟(jì)環(huán)境和制度環(huán)境能夠吸引更多的高新技術(shù)企業(yè)與人力資本，從而為工業(yè)企業(yè)實(shí)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步和綠色轉(zhuǎn)型升級(jí)提供更多的要素支持。進(jìn)一步地，我們從人口規(guī)模和工業(yè)化程度這兩個(gè)能夠?qū)?jīng)濟(jì)發(fā)展和碳減排產(chǎn)生關(guān)鍵影響的因素的角度，來分析異質(zhì)性影響。結(jié)果表明，碳交易試點(diǎn)政策在人口規(guī)模超過100萬的大城市樣本中能夠有效促進(jìn)環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長，而在100萬以下的中小城市樣本中該政策并未對(duì)環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長產(chǎn)生顯著影響。這可能同樣源于大城市具有更加完善的基礎(chǔ)設(shè)施和經(jīng)濟(jì)環(huán)境，以及更強(qiáng)的要素吸納能力。最后，我們將各樣本的工業(yè)總產(chǎn)值占GDP的比重由高到低進(jìn)行排序，并根據(jù)其中位數(shù)將樣本城市劃分為工業(yè)化程度較高和較低兩個(gè)組別來進(jìn)行比較分析。結(jié)果表明，碳交易試點(diǎn)政策在工業(yè)化程度較高的城市樣本中能夠顯著促進(jìn)環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長，而其在工業(yè)化程度較低的城市樣本中的影響并不顯著。這可能是由于工業(yè)部門是碳排放的主要來源部門，碳交易試點(diǎn)政策對(duì)這些具有更高碳排放水平的城市樣本的邊際減碳作用更加明顯。

（二）機(jī)制分析

由前文的理論機(jī)制分析可知，碳交易試點(diǎn)政策可能通過促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新、推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)以及產(chǎn)生相關(guān)環(huán)境政策的協(xié)同效應(yīng)三種作用渠道而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。本節(jié)將基于（2）式對(duì)上述影響機(jī)制分別進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)②限于篇幅，參數(shù)估計(jì)結(jié)果未在本文列示，留存?zhèn)渌鳌！?/p>

首先，對(duì)于促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新這一作用機(jī)制，我們分別使用城市創(chuàng)新指數(shù)③寇宗來、劉學(xué)悅：《中國城市和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新力報(bào)告（2017）》，上海：復(fù)旦大學(xué)產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究中心，2017年，第1—238頁。、發(fā)明專利授權(quán)數(shù)及綠色發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)占發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)的比重這三個(gè)指標(biāo)反映技術(shù)創(chuàng)新能力并進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。結(jié)果表明，碳交易試點(diǎn)政策的實(shí)施不僅能夠促增城市創(chuàng)新指數(shù)和發(fā)明專利授權(quán)數(shù)，還能夠有效促進(jìn)綠色發(fā)明專利比重的提高，從而說明以碳交易試點(diǎn)政策為代表的市場導(dǎo)向型低碳政策的實(shí)施，可以通過促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新而實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的提升。這主要是因?yàn)樘际袌鼋灰讬C(jī)制為碳排放規(guī)模較大、生產(chǎn)效率較低的工業(yè)企業(yè)施加了額外的生產(chǎn)成本，為了減少生產(chǎn)成本、獲得更大的利潤，高能耗、高排放工業(yè)企業(yè)具有通過技術(shù)創(chuàng)新而實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)效率改進(jìn)的動(dòng)力，從而有利于相應(yīng)地區(qū)的環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長。據(jù)此，假說2得以驗(yàn)證。

其次，對(duì)于推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)這一作用機(jī)制，我們分別采用第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)與第二產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)之比、工業(yè)總產(chǎn)值占GDP的比重，以及工業(yè)用電量占全社會(huì)總用電量的比重，這三個(gè)指標(biāo)表征產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級(jí)并進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。結(jié)果顯示，碳交易試點(diǎn)政策的實(shí)施會(huì)促使第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)與第二產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)之比增加，同時(shí)會(huì)引致工業(yè)產(chǎn)值比重和工業(yè)用電量比重的降低，從而表明碳交易試點(diǎn)政策確實(shí)可以通過推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)而改善經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量。一方面，以減碳為目標(biāo)的碳交易試點(diǎn)政策能夠通過市場機(jī)制的要素配置效率改善作用，促進(jìn)能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型，進(jìn)而引導(dǎo)相關(guān)產(chǎn)業(yè)進(jìn)行內(nèi)部綠色轉(zhuǎn)型升級(jí)；另一方面，碳交易試點(diǎn)政策能夠有效激勵(lì)高能耗和高排放的產(chǎn)業(yè)部門進(jìn)行低碳轉(zhuǎn)型或產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，從而推動(dòng)地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向綠色化、低碳化的方向轉(zhuǎn)變。據(jù)此，假說3得以驗(yàn)證。

最后，對(duì)于產(chǎn)生相關(guān)環(huán)境政策的協(xié)同效應(yīng)這一作用機(jī)制，本文分別使用公園綠地面積、建成區(qū)綠化覆蓋面積、植被固碳量①Chen,J.,M.Gao,S.Cheng,W.Hou,M.Song,X.Liu,Y.Liu,and Y.Shan,“County-Level CO2 Emissions and Sequestration in China During 1997—2017,”Scientific Data,vol.7,2020,pp.391.，以及工業(yè)煙粉塵去除量來表征與碳交易試點(diǎn)政策相關(guān)的環(huán)境政策并進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。結(jié)果表明，碳交易試點(diǎn)政策確實(shí)能夠與相關(guān)環(huán)境政策產(chǎn)生協(xié)同效應(yīng)，其不僅可以增加植被覆蓋面積和植被固碳量，還能夠促增工業(yè)煙粉塵去除量。由此可知，在以碳交易試點(diǎn)政策為代表的市場導(dǎo)向型低碳政策的實(shí)施過程中，相關(guān)環(huán)境政策及配套措施所產(chǎn)生的協(xié)同效應(yīng)確實(shí)有助于經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。上述結(jié)果對(duì)假說4提供了有效驗(yàn)證。

五、結(jié)論與政策含義

本文基于2003—2016年中國276個(gè)地級(jí)及以上城市的面板數(shù)據(jù)樣本，針對(duì)碳交易試點(diǎn)政策構(gòu)建了DID模型，來考察這一目前中國最具代表性的市場導(dǎo)向型低碳政策，對(duì)環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長所表征的經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的影響及作用機(jī)制，結(jié)論顯示：碳交易試點(diǎn)政策的實(shí)施顯著促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，并且該政策主要通過促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新、推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)以及產(chǎn)生相關(guān)環(huán)境政策的協(xié)同效應(yīng)而實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的提高；碳交易試點(diǎn)政策對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的促進(jìn)作用在東部地區(qū)、大城市及工業(yè)化程度較高的城市中表現(xiàn)得更加明顯。

本文為“雙碳”目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)提供了政策啟示。首先，政府部門應(yīng)該系統(tǒng)總結(jié)碳交易試點(diǎn)政策實(shí)施過程中的各項(xiàng)經(jīng)驗(yàn)，完善相應(yīng)市場機(jī)制的各項(xiàng)參數(shù)設(shè)計(jì)，加快推動(dòng)各碳交易試點(diǎn)與全國碳市場的融合，擴(kuò)大和改善全國碳市場的覆蓋范圍和運(yùn)行效率，并在適當(dāng)?shù)臈l件下引入碳稅等其他市場導(dǎo)向型低碳政策與碳交易機(jī)制形成必要互補(bǔ)。其次，政府部門應(yīng)通過出臺(tái)相關(guān)政策并完善相關(guān)法律法規(guī)，從而因勢利導(dǎo)地推動(dòng)市場導(dǎo)向型低碳政策能夠有效發(fā)揮出改善經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的作用。一方面，對(duì)積極參與碳交易活動(dòng)并具有較高技術(shù)創(chuàng)新能力的工業(yè)企業(yè)實(shí)行稅收減免或創(chuàng)新補(bǔ)貼政策，以激勵(lì)相關(guān)企業(yè)積極開展綠色技術(shù)創(chuàng)新；另一方面，政府部門應(yīng)該頒布配套的產(chǎn)業(yè)政策和環(huán)境政策，對(duì)重點(diǎn)減排產(chǎn)業(yè)的綠色低碳轉(zhuǎn)型和地區(qū)整體產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級(jí)予以推動(dòng)和引導(dǎo)，促使低碳政策、產(chǎn)業(yè)政策與環(huán)境政策形成相得益彰的“共贏”效果。最后，在追求“雙碳”目標(biāo)和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的過程中，地方政府要結(jié)合自身的經(jīng)濟(jì)狀況、資源稟賦等現(xiàn)實(shí)特征，因地制宜地選擇市場導(dǎo)向型低碳政策的實(shí)施強(qiáng)度與路徑，堅(jiān)決杜絕“一刀切”現(xiàn)象。