我國碳交易政策的減排與經濟“雙重紅利”分析

鄭鵬 趙麗男 賈文靜

（大連海洋大學經濟管理學院，遼寧大連 116023）

1 引言

碳交易是減少全球二氧化碳氣體排放、應對全球氣候變化的有效手段［1］。我國于“十二五”規劃中正式提出建立碳排放權交易市場，2013 年開始在部分地區開展碳交易試點工作，2021 年碳交易市場正式啟動。有關數據顯示，初始階段就有7 000 多家企業進入全國碳市場，其碳排放總量約占我國碳排放總量的一半。雖然我國碳交易市場已經發展10 余年，且規模宏大，但我國碳交易市場仍相對欠缺，存在市場機制薄弱、相關法律體系不完善、監管不到位等問題［2］。

目前，國內外學者對我國碳交易政策主要基于以下3 個方面展開研究：一是碳交易政策的作用機制。Jouvet 等［3］研究發現，碳市場的建立可以很好地促進企業低碳轉型和進行節能減排方面的技術創新；劉宇等［4］研究發現，企業可以通過碳市場有效地降低其邊際減排成本。二是碳交易政策的環境影響。Anger［5］，Hahn 和Stavins［6］研究發現，碳交易政策可以提供更多的減排方式，來降低減排的社會成本；張偉偉等［7］對國際碳市場的減排效應進行實證檢驗，結果發現，碳市場可以有效地減少全球碳排放總量；周迪和劉奕淳［8］研究發現，碳交易政策能夠持續地減少二氧化碳排放。三是碳交易政策的經濟影響。湯維祺等［9］通過運用CGE 模型對碳交易政策的激勵作用進行計算驗證，實驗結果表明，建立碳交易市場對促進中西部工業化轉型地區的經濟增長有著積極的作用；劉宇等［10］研究發現，廣東省以及湖北省的碳交易體系能夠帶來很好的經濟效益。李坤陽等［11］研究發現，各碳交易試點地區碳市場、經濟增長和環境保護的協調發展度整體呈現上升趨勢。

綜上所述，以往的研究主要集中在碳交易政策的作用機制以及對經濟與環境的影響方面，鮮有關于碳交易政策對經濟與環境協調發展的影響研究。基于此，本文擬將碳交易試點政策視為一準自然實驗，運用雙重差分法（DID）深入剖析碳交易政策對地區二氧化碳排放量和經濟發展水平的影響，考察碳交易政策是否具有減排和經濟的“雙重紅利”效應，并對其異質性影響進行實證檢驗。與以往文獻相比，本文將從以下兩個方面進行研究：第一，從“雙重紅利”視角出發，同時關注了碳交易政策的減排和經濟效應；第二，將進一步研究地區與經濟發展因素的促進效應，為碳交易政策的全面實施提供經驗證據，以推動全國碳交易市場發展。

2 理論分析與研究假設

2.1 碳交易政策的減排紅利

首先，碳交易政策有助于形成均衡的碳交易價格，激勵受規制行業或企業對其產業結構、生產過程、研發創新等作出調整與改進，將污染密集型產品向綠色清潔型產品過渡，進而降低碳排放量［12］。其次，碳交易政策的實施會導致相關企業的治理成本增加［13］，企業為了獲得更多的利潤，會進行綠色創新，以改善生產工藝，緩解環境成本壓力。這樣不僅能夠幫助企業獲得產品市場競爭優勢，也能夠降低定額產量下的污染排放［14］，進而實現區域減排。綜上，本文認為碳交易政策的實施能夠促進環境保護。至此，提出以下假設：

H1：碳交易政策具有減排紅利。

2.2 碳交易政策的經濟紅利

碳交易政策是一種市場型的環境規制政策，不會通過強制性的行政手段來限制企業污染排放，進而減少能源消耗，達到政策目的［15］。政府在限定企業碳排放總量的同時，創建了一個碳排放額度的交易市場，允許企業間進行碳排放額度的買賣。首先，碳交易政策的實施增加了企業的獲利途徑。企業可以通過減產、創新等手段，對碳排放量進行控制，進而將空余排放額度出售給有需要的企業獲得更多的利潤。而購買企業不會因為達到排放額度選擇停產，進而保證了企業經濟效益的獲得。其次，碳交易政策以及多種節能減排政策的實施會對碳排放量較大的企業產生一定壓力，從而促使企業加快綠色轉型的節奏，總結經驗做法和教訓，加深企業之間、國際社會之間的交流學習，提高經濟發展活力，從根本上解決全球性問題［16］。綜上，本文認為碳交易政策的實施促進經濟發展。至此，提出以下假設：

H2：碳交易政策具有經濟紅利。

3 研究設計

3.1 樣本選取與數據來源

本文選取了2006—2021 年我國30 個省、自治區、直轄市（因數據缺失，不含西藏自治區及港澳臺地區）的樣本數據進行研究，碳排放相關數據來源于中國碳核算數據庫（CEADs），其他數據來源于國家統計局、中國統計年鑒和中國能源統計年鑒等。缺失樣本數據，借鑒王鋒和葛星［17］的做法，使用線性插值法進行缺失數據補充。為了消除極端值的影響，本文對相關變量進行了上下1%的縮尾處理（Winsorize）。

3.2 模型設計

為檢驗碳交易政策的減排和經濟效應，本文擬將碳交易政策視為準自然實驗，采用DID 進行檢驗，具體模型如下：

3.3 變量選擇

3.3.1 被解釋變量

減排紅利：目前我國仍未對二氧化碳排放量分地區進行數據統計，所以本文參考《2006 年PICC 國家溫室氣體清單指南》提供的方法測算各省（區、市）能源消費引起的二氧化碳排放量，公式為：

式中，Cit表示i 省（區、市）第t 期的碳排放量；Eitj表示i 省（區、市）第t 期第j 種能源的消費量；EFj表示第j 種能源的碳排放系數。

具體來說，就是將中國能源統計年鑒統計的主要化石能源，包括煤、焦炭、原油、燃料油、汽油、煤油、柴油、天然氣這8 種化石能源消費計算得到二氧化碳排放量，即為減排紅利。

經濟紅利：為分析環境政策的經濟效應，本文借鑒王力和孫中義［18］的研究成果，采用各省（區、市）人均GDP 來衡量地區經濟發展，即為經濟紅利。

3.3.2 解釋變量

解釋變量為碳交易政策（Treat）和時間（Post）。解釋變量設置為虛擬變量，若該省（區、市）為碳交易政策試點，則Treat 取值為1，否則為0；若為試點年份之后，Post 取1，否則為0。在我國30 個省（區、市）樣本中，試點地區為北京市、天津市、上海市、重慶市、湖北省、廣東省（福建省由于試點年份較晚，本文未將其納入）6 個省（市），其余24 個省（區、市）為非試點地區。與大多數研究一樣，本文選擇2013 年作為碳交易政策的試點年份。

3.3.3 控制變量

借鑒已有文獻，本文控制變量為：人口密度（pop）、土地利用率（land）、企業技術創新程度（inna）、區域產業結構（indu）、對外開放程度（open）、環境治理投資（invest）、工業企業發展狀況（liquid）、森林覆蓋率（forest）等，同時本文對個體（Area）和時間（Year）進行控制。各變量具體定義詳見表1。

表1 變量定義

4 實證結果及分析

4.1 描述性統計

表2 為樣本數據的描述性統計結果。減排紅利的區間范圍在7.802～11.970 之間，均值為10.330，顯示各省（區、市）之間二氧化碳排放量差距較大，且大部分省（區、市）碳排放量較高；經濟紅利的區間范圍在0.610～18.750 之間，均值為4.661，顯示各省（區、市）經濟發展水平不平衡，存在較為明顯的差距，且大部分省（區、市）處于較低的經濟發展水平狀態。其余變量與已有研究差異性不大。

表2 變量描述性統計

4.2 相關性分析

通過皮爾遜（Person）相關性分析，對各變量有了初步的認識，進而對變量之間是否存在共線問題進行了探究。相關性分析結果見表3。由表3 可知，變量間的相關性基本顯著，且變量之間相關系數的絕對值大都不超過0.5，表明各變量之間不存在嚴重的共線問題。

表3 相關性分析

4.3 回歸結果與分析

為評估碳交易政策的“雙重紅利”效應，本文使用雙向固定的雙重差分模型進行回歸，回歸結果見表4。表4 中第（1）列和（3）列僅納入政策變量，減排紅利（CDE）的交互項系數顯著為負，經濟紅利（ECD）的交互項系數顯著為正，表明碳交易政策顯著降低了二氧化碳排放量并促進了地區經濟發展。表4 中第（2）列和（4）列為將相關控制變量加入模型后的回歸結果，CDE 和ECD 的系數在符號與顯著性上均未發生明顯改變，表明在控制相關變量后，碳交易政策仍然能有效地降低二氧化碳排放量并促進地區經濟發展。以上結果表明，碳交易政策具備減排和經濟的“雙重紅利”，假設H1 和H2 得到驗證。

表4 雙重差分模型結果

4.4 穩健性檢驗

4.4.1 平行趨勢檢驗

運用雙重差分模型，必須要滿足平行趨勢假設，即在碳交易政策實施以前，試點地區和非試點地區的“雙重紅利”具有相同的發展趨勢。為了驗證本文模型構建的合理性，對試點地區和非試點地區的減排和經濟紅利進行了平行趨勢檢驗，如圖1 所示。從圖1a 可以看出，減排紅利在試點政策之前，交互項的回歸系數在0 附近波動，且顯著為正，在試點政策之后，交互項的回歸系數明顯下降，且顯著為負，說明碳交易政策實施以后，試點地區二氧化碳排放量明顯降低，減排紅利效應得到體現；從圖1b 可以看出，經濟紅利在試點政策之前，交互項的回歸系數顯著為負，在試點政策之后，交互項的回歸系數明顯上升，且顯著為正，說明碳交易政策實施以后，試點地區人均GDP 顯著提升，經濟紅利得到體現。以上結果與本文假設相符，平行趨勢檢驗通過。

圖1 平行趨勢檢驗結果

4.4.2 其他穩健性檢驗

為了進一步驗證碳交易政策對地區“雙重紅利”效應的穩健性，本文通過剔除試點年份和安慰劑檢驗兩種方式來進行檢驗。具體如下：剔除試點年份，可以對政策實施的滯后性進行檢驗。檢驗結果見表5。如表5 中第（1）列和（2）列所示，交互項的回歸系數在5%水平下顯著，且系數符號未發生改變，穩健性檢驗通過；安慰劑檢驗，本文借鑒曹春方和張超［19］的做法，通過虛構處理組的方式來進行安慰劑檢驗，即隨機在對照組內選擇6 個地區作為虛擬處理組，重新進行雙重差分估計。如果隨機后的虛擬處理組交互項系數結果仍然顯著，表明原來的估計結果可能出現了偏差。檢驗結果如表5 中第（3）和（4）列所示，交互項的回歸系數均不顯著，安慰劑檢驗通過。

表5 穩健性檢驗結果

4.5 異質性檢驗

考慮到碳交易政策的實施在多個緯度上存在異質性，本文進一步討論了地區與經濟發展因素對碳交易政策“雙重紅利”效應的影響。

4.5.1 地區差異性影響

碳交易試點地區的選擇具有高度代表性，這些地區橫跨我國東部沿海地區，并向中部地區進行延伸。本文將所選取的我國30 個省（區、市）按照東部、中部、西部地區進行分類，考察碳交易政策在不同地區的影響差距，結果見表6。表6 中第（1），（2）和（3）列表示的是碳交易政策對減排紅利效應分別在東部、中部、西部地區的回歸結果，第（4），（5）和（6）列表示的是碳交易政策對經濟紅利效應分別在東部、中部、西部地區的回歸結果。回歸結果表明，碳交易政策的“雙重紅利”效應主要體現在我國中部和西部地區，對東部地區的“雙重紅利”效應雖然也存在，但作用并不顯著。可能是早在“十一五”和“十二五”期間，大量高耗能、高排放的重化工業從東部沿海向中西部地區轉移，在給當地帶來巨額GDP 的同時，也產生了大量的污染物排放。因此當碳交易政策出現時，中西部地區更易受到環境政策的影響，產生更好的政策效應。

表6 區域差異性檢驗結果

4.5.2 經濟發展差異性影響

經濟發展水平是環境政策的重要影響因素，因此本文按照經濟發達程度對選取的30 個省（區、市）進行分類，進而對經濟發展水平對碳交易政策“雙重紅利”效應的影響展開研究。借鑒王光棟等［20］的研究成果，將北京、上海、天津、廣東、江蘇、浙江、福建、山東8 個省市劃分為發達地區，其余22 個省（區、市）為欠發達地區。對兩類地區分別進行雙重差分回歸，回歸結果見表7。表7 中第（1）和（2）列表示的是碳交易政策對減排紅利效應分別在發達和欠發達地區的回歸結果，第（3）和（4）列表示的是碳交易政策對經濟紅利效應分別在發達和欠發達地區的回歸結果。回歸結果表明，碳交易政策對欠發達地區的減排紅利效應稍優于發達地區，且欠發達地區的經濟紅利效應要遠優于發達地區。因此，綜合結果來看，欠發達地區產生的“雙重紅利”效應要比發達地區更加明顯。實施碳交易政策能夠促使欠發達地區的試點地區平均降低19.6%的碳排放量，提升130.8%的人均GDP，而對發達地區的“雙重紅利”效應稍弱，在降低14.1%的碳排放量的同時，也提升37.5%的人均GDP。可能是地區間產業空間布局不同，受到“騰籠換鳥”戰略的影響，欠發達地區擁有更多的傳統高碳型產業，發達地區低碳行業早已成為主導產業［21］，而高碳型產業更容易受到碳交易政策的影響，因此碳交易政策對欠發達地區的“雙重紅利”效應更為明顯。

表7 經濟發展差異性檢驗結果

5 研究結論與建議

本文基于2006—2021 年我國30 個省（區、市）的面板數據構建了碳交易試點地區的準自然實驗，利用雙重差分模型研究了碳交易政策對二氧化碳排放量和經濟發展的影響，分析地區與經濟發展因素產生的“雙重紅利”效應及差異。并采用平行趨勢檢驗、安慰劑檢驗等方法進一步檢驗了實證研究結果的穩健性。研究發現，碳交易政策在降低二氧化碳排放量的同時會提升地區的經濟發展水平，即實現“雙重紅利”效應。并且，由于地區與經濟發展因素的差異性，中西部和欠發達地區的碳交易政策的“雙重紅利”效應會更為明顯。

本文的研究表明，碳交易政策具有顯著的減排和經濟“雙重紅利”效應，對實現碳中和目標具有一定的現實意義。基于此，提出以下幾點建議：

（1）加快政策推進，提高市場活躍度。在借鑒碳交易政策試點地區經驗的基礎上，積極推動全國碳交易市場的建立，進一步構建碳市場發展的金融支撐機制，有效引導市場參與，提升全國碳交易市場的流動性。

（2）提高能源效率，優化產業結構。在加大技術研發投入的同時，鼓勵企業與科研機構合作，進行低碳技術創新，提高能源效率；注意避免經濟發展造成過高的碳排放量，促進企業進行產業轉型，尤其是高能耗、高污染企業。

（3）因地制宜，完善碳交易政策。充分發揮碳交易政策的試點作用，根據各地區的實際情況，實施具有差異化的碳交易政策。