中國碳交易政策推動低碳技術創新的效用測度

張兆鵬 劉澤棠 祝金甫

收稿日期：2023-02-15? 修回日期：2023-05-18

基金項目：國家自然科學基金項目（71673296）；中國社會科學院大學（研究生院）研究生科研創新支持計劃項目（2023-KY-55）

作者簡介：張兆鵬（1997—），男，北京人，中國社會科學院大學經濟學院、中國社會科學院經濟研究所博士研究生，研究方向為統計學、資源環境經濟與政策；劉澤棠（1999—），女，山西呂梁人，北京工商大學經濟學院碩士研究生，研究方向為技術創新；祝金甫（1975—），男，山東聊城人，博士，北京工商大學經濟學院副教授，研究方向為計量經濟學、數字經濟。本文通訊作者：祝金甫。

摘? 要：碳交易是實現雙碳目標的重要實踐，也是以市場化為基礎的重要環境規制工具。當前中國面對實現經濟高質量發展與環境持續改善的雙重目標，低碳技術創新成為重要實現路徑。對2006—2020年中國282個地級市綠色專利創新面板數據展開研究，運用多時點雙重差分模型，考察碳交易政策對低碳技術創新的促進作用。結果發現：碳交易政策能促進低碳技術創新，并通過增強政府管控能力、激勵地區產業結構升級實現；在市場化程度高的地區，碳交易政策更有助于促進低碳技術創新；不同區域存在異質性，對我國東部地區的推動作用最顯著，西部地區次之，中部地區效果一般。最后提出，加強政府宏觀把控，構建全國碳排放市場制度；逐步擴大碳交易行業覆蓋范圍，因地制宜采取激勵措施；聯合多種經濟手段和規制工具，促進經濟綠色發展，實現新發展階段的生態文明建設。

關鍵詞關鍵詞：碳交易政策；低碳技術創新；市場化程度；多時點雙重差分模型

DOI：10.6049/kjjbydc.2023020527

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）????? 開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

中圖分類號：F124.3

文獻標識碼：A

文章編號：1001-7348（2024）12-0093-12

0? 引言

中共二十大報告指出，堅持綠色低碳發展，推動建設一個清潔美麗的世界。建設生態文明是關系人民福祉、關乎民族未來的千年大計，是實現中華民族偉大復興的重要戰略任務。2020年，國家主席習近平在第七十五屆聯合國大會上作出莊嚴承諾：“中國將提高國家自主貢獻力度，采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力爭2030年前達到峰值，努力爭取2060年前實現碳中和。”中國政府采取了一系列加快發展方式綠色轉型的重要措施，通過堅強有力的宏觀政策發布，向世界彰顯了推動構建地球生命共同體、建設清潔美麗世界的堅定決心。2011—2022年中共中央、國務院、國家發展和改革委員會、生態環境部、財政部等分別針對全國碳市場（試點）建設、碳排放權交易管理、配額總量設定與分配、核查指南等方面大規模征求意見并發布政策。截至2023年2月，中國碳交易市場已經覆蓋電力、水泥、鋼鐵等20多個行業，碳配額累計成交量2.23億噸，累計成交額105.9億元人民幣。相關研究表明，碳排放權交易（簡稱碳交易）成為中國實現碳達峰、碳中和的有效手段［1-3］。

然而，關于碳交易政策能否推動低碳技術創新，國內外研究眾說紛紜。有研究認為，低碳技術創新是降低碳排放成本、改善環境的有效措施，理論上應該在保護經濟發展的前提下，通過建立碳交易市場激發低碳技術創新［4］。但是，也有研究表明，碳交易市場限制企業碳排放，增大企業生產成本，從而抑制企業總體創新投入［5］，甚至有研究指出碳交易市場建設對低碳技術創新沒有任何正向作用。那么，碳交易政策實施在中國究竟能否激勵低碳技術創新？如果可以，激勵低碳技術創新包括哪些有效途徑？探究這些問題對于促進中國經濟高質量發展具有重要意義。

鑒于此，本文基于2006—2020年中國282個地級市面板數據，采用多時點雙重差分模型，層層遞進探究4個方面內容。首先，依托雙重外部性和成本—收益理論，探討在碳交易政策環境下各碳排企業開展低碳技術創新的必然性與動力源泉。其次，實證考察中國碳排放交易政策能否激勵低碳技術創新，為精準實現碳達峰和碳中和提供突破口。再次，解析行政干預和產業結構的中介效應，揭示碳交易政策促進低碳技術創新的必要途徑，為加快開發利用清潔能源等低碳技術創新提供新思路。最后，將市場發展程度與經濟區域納入研究框架，分析不同地區的異質性，為政府因地制宜營造低碳技術創新環境提供參考。

1? 文獻綜述

碳排放權交易是指在政府分配一定碳排放權的基礎上，企業為滿足生產需要與實現利潤最大化，買賣二氧化碳、二氧化硫等溫室氣體，以及化學需氧量等水體污染物排放權的交易行為。碳交易最早起源于2005年歐盟碳市場，其也是當今全球公認的交易量最大的碳市場。碳交易政策已成為國內外市場化的碳減排手段，引起環境經濟學家的廣泛關注。有研究表明，碳交易政策對試點城市的工業碳排放和碳強度降低（李廣明，2017）、污染物減排（任亞運，2019）、空氣質量提升［6］、社會福利改善［7］、嬰兒死亡率降低［8］等具有顯著作用。隨著碳交易政策的推行實施，企業為了降低碳排放成本，可能加大低碳技術研發創新或減少高碳排產品生產，從而減少碳排額購買量或賣出更多碳排額，以實現減排利潤最大化。雖然低碳技術創新有利于營造良好的節能減排氛圍，驅動低碳市場建設走向新階段（Corsatea， 2014），但是，低碳技術創新面臨投入成本高、資金占用量大、創新風險高、收益未知等負外部性，易造成企業低碳技術創新動力不足的問題［9］。因此，企業會考慮低碳技術創新的收益（轉讓低碳技術創新技術、出售碳排額、創新活動帶來的稅費減免等收益）是否大于成本（低碳技術創新研發成本、購買碳排額的成本等），再結合自身情況決定是否開展低碳技術創新。正因此，當前碳交易政策對低碳技術創新影響的研究結論尚不明確，國內外學者莫衷一是。比如，國外有學者圍繞歐盟碳交易市場展開研究，認為碳交易市場建設會抑制企業總體創新活動，甚至造成重大損害［5］。但是，Bergek［10］提出相反結論，指出以碳排放交易市場為主的市場工具擁有更高標準和要求，對低碳技術創新的影響力比控制工具更強。

2011年中國發布碳排放交易試點政策之后，有大量學者針對中國碳交易政策開展相關研究，關于低碳技術創新的影響也出現了相似的分歧。Cong［11］研究發現中國碳交易政策的實施影響發電技術成本，激勵發電行業技術創新；張婕［12-13］等使用我國上市公司數據或省級面板數據，驗證了碳交易政策可推動低碳企業技術創新能力提升。雖然很多研究認為二者影響關系是積極的，但是也不乏學者有結論相反的研究發現。Liu［14］研究指出當前碳價本身未能有效刺激企業實現低碳技術創新；Huang［15］以深圳碳交易市場為例研究發現，碳交易有助于驅動短期煤電行業減排技術投資，但長期來講存在激勵不足的問題；沈洪濤等（2017）研究發現企業為了達到碳減排要求，會縮減生產規模，這對經濟發展不利；Shi［2］研究指出，無論企業是否受到環境規制，都會因碳交易試點而顯著抑制自身創新。有研究通過大量市場調研發現，企業直接從國外引入先進低碳技術的成本遠小于企業自主研發［16］。

2? 理論分析與研究假設

2.1? 碳交易政策與低碳技術創新

我國碳交易試點城市都是采用“歷史排放法”衡量企業碳排放配額，即依據企業歷史碳排放量分配全部或部分免費碳排額。這種易操作的配額方式對不同特征碳排企業的低碳技術創新帶來不同影響，從“成本—收益”的角度來看，第一，對于有大量產能增長需要但未注重低碳技術創新的企業來說，碳交易政策實施會限制企業碳排額，導致新增產能排放需要額外購買碳排額，無形中增加碳排成本。企業為了提高利潤，會將更多資金投向低碳技術創新研發與轉化。第二，對于有大量產能增長需要且長期注重低碳技術創新的企業來說，碳交易政策落地前，企業已經從生產方式升級、技術更新改造、管理模式便利化等方面減少企業碳排放，導致以歷史排放量為導向的碳配額較少，因此，會短期抑制企業低碳技術創新研發與轉化，以保證企業能夠獲得盡可能多的碳配額。在碳交易政策落地后，企業再迅速恢復低碳技術研發與轉化。第三，對于產能穩定且無創新的企業來說，企業自身不需要更多碳配額，但是，如果低碳技術創新研發帶來的收益高于成本，那么，企業有動力推動低碳技術創新，否則對創新無影響。第四，對于產能穩定且長期有節能意識的企業來說，前期已使用低碳技術減少企業碳排放，造成企業碳配額較少，加之離創新瓶頸更近，繼續開發減碳新技術的邊際效應較低，企業會轉向購買碳配額，減少低碳技術創新資金投入。與此同時，賣出碳排額的企業有更多資金投入低碳技術創新研發。在碳交易政策實施中，如果企業購買低碳技術使用權的利潤大于購買碳配額的利潤，就會激勵專利發明者進一步研發低碳技術，產生正外部性的“創新補償”，吸引更多企業開展低碳技術創新活動，形成良性循環。綜上所述，碳交易政策實施后，大多數企業采取的決策有利于促進自身低碳技術創新，即使少部分企業存在抑制作用，也會通過購買碳排放額對低碳技術創新產生正外部性。

從雙重外部性理論的角度來看，經濟學界普遍認為低碳技術創新會受到“經濟—環境”市場失靈的外部性影響。一方面，工業企業污染排放存在負外部性，對低碳技術研發不利。我國碳配額與碳交易政策對排污企業提出較高要求，根據波特假說（Porter，1995），排污企業不得不控制排污量，探尋降低排污量的生產方式或技術，進而促進低碳技術創新。另一方面，低碳技術創新成果具有正外部性，但對低碳研發企業不利（Geroski，1995）。企業需要投入大量研發成本進行低碳技術創新，但創新成果往往極易被復制抄襲甚至成為公共知識。如果沒有保障創新成果的有效手段，則研發企業無法獲取全部研發收益，使得研發成本與研發收益不對等，導致企業喪失低碳技術創新動力。我國碳交易政策允許碳排企業購買碳抵消項目，以核證減排量（CCER）的碳抵消方式，按照比例抵消一定碳排放量。這項政策激勵更多碳排企業購買低碳技術，一定程度上保護了低碳技術創新企業收益，打破外部性束縛，促進低碳技術創新。綜上所述，中國碳交易政策可有效克服低碳技術創新的市場失效（Jaffe，2005），基于政策和市場工具的雙重力量，可以激勵低碳技術創新及成果轉換與擴散。因此，本文提出如下假設：

H1：碳交易政策對低碳技術創新具有正向促進作用。

2.2? 行政干預的中介效應

行政干預是指政府部門通過使用管控的方式約束碳排企業生產行為，這是技術創新中最傳統有效的方式。低碳技術創新不僅是技術活動，還是一系列經濟活動的組合。只有供給方與需求方主體匹配銜接，才能更好地促進創新成果產業化，以實現研發企業創新投入與創新產出對等。然而，要促進低碳技術創新供需對接，需要各級政府部門優化頂層設計，明確各利益主體的制度體系，實現配套政策協同；需要建設健全低碳技術創新市場環境，實現研發內容、要素價格、創新要素配置等方面供需均衡；需要發現或創造低碳技術創新及其產品的市場需求，引導企業、高校、科研機構等增加低碳技術創新供給。這些都離不開作為低碳技術創新供需主體“聯絡員”的政府部門的行政干預。另一方面，碳交易政策是“發令員”。國有企業作為國務院和地方政府出資經營控制的企業，會對碳交易政策率先作出響應。同時，各級政府對國有企業也有較強的控制能力，比如政府可以將碳排企業的履約行為與國企績效考核掛鉤［17］。國有企業一般與政府保持緊密關系，往往享有更多財政補貼、稅收減免、碳配額等資源優勢［18］。正因如此，為了保障經濟平穩運營、獲取更多利潤與資源，一些企業逐漸轉變為國有企業，擴大了國有企業規模，增強了行政干預能力。碳排放權交易在發展初期，可能面臨運行效率低、發育緩慢的問題，即有些控排主體會投機取巧、偷偷排放（王為東，2020）。地方政府可以通過逐步增強行政干預能力，監督碳排企業的履約行為，保證各企業的超額碳排放量均實現碳交易。受到監管的控排企業會以利潤最大化為導向，增加低碳技術創新投入，提高企業創新績效［19］和高質量創新產出（郭研，2016），使碳排成本最小化。基于上述分析，本文提出如下假設：

H2：行政干預在碳交易政策與低碳技術創新之間發揮中介作用。

2.3? 產業結構的中介效應

產業結構是指農業、工業和服務業在一國經濟結構中所占比重，體現地區服務化水平與對化石能源的依賴程度。碳交易政策的實施效果與地區經濟發展、產業結構等方面密切相關（劉佳明，2019）。不同行業按照排放基準線設定了不同碳配額，給各碳排企業帶來巨大履約與成本壓力，倒逼地區產業結構升級。一方面，碳交易政策可以引導企業戰略轉型（杜莉，2012），追求利潤最大化的企業會逐步推動結構性升級，創新發展附加值更高的高技術低碳產品，實現低碳技術創新。另一方面，無法承擔成本增加的高碳排企業不得不縮小生產規模，同時，以低碳產業、固碳產業、清潔能源產業為代表的新型環保產業蓬勃發展，逐步增加市場份額，優化社會產業結構。碳交易政策也會促進碳規劃（趙黎明，2016）、碳金融［20］、碳交易培訓、碳核證等與碳市場建設相關的第三產業發展，進而促進地區產業結構高級化［21］。因此，碳交易政策在激發企業低碳技術創新活力的同時，引導企業戰略轉型為低碳環保企業，帶來低碳轉型紅利，推動全社會產業結構升級（楊大光，2012）。客觀條件下，低碳技術創新在產業結構高級化地區更活躍。當越來越多的資金流入到從事低碳技術研發與轉型的新型環保產業時，低碳技術和生產效率將不斷被改進提升，未來會有更多紅利繼續投入到新一輪低碳技術創新中，從而更有動力改進生產技術，形成良性循環。產業結構高級化的城市基礎設施與設備更加完善，有利于提高小企業間專業化分工協作能力，促進小企業與大企業有機聯合，共同提高效率且降低市場成本，進而提高城市綠色全要素生產率（郭沛，2022）和低碳技術創新水平［22］。基于上述分析，本文提出如下假設：

H3：產業結構在碳交易政策與低碳技術創新之間發揮中介作用。

2.4? 市場發展程度的異質性效應

碳交易政策本質上是以政府環境規制為主導、市場工具為基礎的制度安排，二者共同對低碳技術創新產生重要影響（王為東，2020）。碳交易政策的落地緊密聯系著碳資產的場內市場交易和場外市場交易，而市場環境優劣直接影響碳交易政策實施效果。場內外交易需要規范化的交易制度，促進碳資產自由交易；需要合法化的交易場地，實現場外供需雙方協商簽訂碳資產交易合同，保障碳交易政策穩健安全運行；需要自由便利的市場環境，實現碳資產和碳信用衍生品暢通交易與流轉。在市場發展程度較高的地區，碳交易政策與低碳技術創新的關系會有更好的表現：一是完全競爭市場環境有利于促進企業間良性競爭，弱化創新要素、資源、知識等壁壘，增強企業間學習合作、資源共享，促進生產技術、低碳技術、管理方法不斷優化，增強低碳技術創新動力；二是市場化程度高有利于政府適當放權管理，促進企業完善內部結構與發展戰略，降低信息不對稱帶來的創新風險；三是市場發展程度高的地區可以更好地開展碳金融等衍生品交易活動，為企業贏得更多創新融資途徑，增強低碳技術創新意愿［23］。綜上所述，地方政府積極發揮市場作用有助于促進資本流向碳減排相關企業，提高高技術產業創新績效（戴魁早，2013）和新能源企業創新能力（齊紹洲，2017），不斷促進低碳技術迭代升級，推動高能耗企業向低能耗企業轉型。當前中國各區域經濟發展不平衡不充分，導致各地區市場發展程度不均衡，存在較大空間分布差異，不同地區發揮的作用也不同。基于上述分析，本文提出如下假設：

H4：碳交易政策對低碳技術創新的促進效應在市場發展程度不同的城市存在異質性。

3? 研究設計

3.1? 研究方法

碳交易試點政策于2013、2016年分兩批發布，而多時點DID可以有效評估某一政府政策在不同時期的漸進實施效果。因此，本文采用多時點DID研究碳排放交易政策實施對試點地區與非試點地區低碳技術創新是否存在差異化影響。

Yit=β0+β1DIDit+αXit+γi+θt+εit（1）

DIDit=treatmenti*postit（2）

其中，i表示地區，t表示年份；Yit是被解釋變量，表示地區的低碳技術創新；DIDit是核心解釋變量，treatmenti是政策實施對象的虛擬變量，postit是政策實施時間的虛擬變量；Xit是控制變量，γi是個體固定效應，θt是時間固定效應，εit是誤差擾動項。

3.2? 變量選取

3.2.1? 被解釋變量

本文用被解釋變量Yit表示低碳技術創新，并基于創新專利特點，從綠色發明專利申請量（greenzl）和綠色實用新型專利申請量（greenxxzl）兩個方面反映低碳技術創新，有助于提高實證結果的穩健性。

3.2.2? 核心解釋變量

核心解釋變量DIDit為描述地區i在時期t是否實施碳排放交易政策的虛擬變量。2013年中國建立第一批碳排放權交易試點地區，包括北京市、天津市、廣東省、上海市和深圳市；2014年重慶市和湖北省相繼成為碳排放權交易試點地區；2016年四川省和福建省被納入第二批碳排放權交易試點地區，累計9個試點地區。本文將落實試點政策的9個地區設置為處理組，賦值為1；其它省市作為控制組，賦值為0。

3.2.3? 控制變量

低碳技術創新能力與地區經濟發展情況有很強的相關性，所以，非常有必要控制處理組與控制組在經濟發展方面的異質性，以避免模型中存在遺漏變量偏差。本文借鑒前人研究的權威做法，選取控制變量主要包括：①經濟發展水平（lnpgdp），其可以反映地區整體經濟狀況，高發展水平地區一般擁有更優質的資源條件，可以通過規模效應全面支持技術創新（王國印，2011），采用地區人均GDP的對數值衡量；②經濟聚集程度（rkmd），其可以影響地方生產效率和經濟增長速度，刺激綠色專利技術創新（邵帥，2016），人口密度是反映經濟聚集程度的最好體現（章元，2008），本文采用年末人口總量與地區面積的比值度量；③清潔能源供給（lnslfd），其可以評估地區現有綠色創新發展能力，并影響未來低碳專利創新，采用水力發電量的對數值表示；④能源強度（co2），反映地區使用煤炭、燃油等原材料的強度，在碳中和與碳達峰的重要使命下，使用的能源強度越高，就越需要激勵低碳創新能力，采用二氧化碳排放總量衡量；⑤科研投入程度，包括R&D投入強度（rdqd）和科技人力資本（rdrs）兩部分，R&D投入強度（rdqd）對高技術產業綠色創新具有重要作用，R&D經費支出是必要前期投入［24］，采用研究與試驗發展（R&D）經費支出占地區GDP的比值測算。科技人力資本（rdrs）是聚集科研從業人員的重要手段，能促進科研活動，對地區創新帶來重大貢獻（錢曉燁，2010），采用研究與試驗發展（R&D）人員全時當量衡量。

3.2.4? 其它變量

其它變量包括：①行政干預，指地方政府借助政權力量進行管控，相比非國有企業，政府對國有企業的管控能力更強，因此國有企業占比（gyqy）可以較好反映行政干預（Zhao，2016）；②產業結構高級化（inc），反映產業結構的服務化傾向，產業結構升級有利于促進形成技術創新效率空間溢出效應（趙慶，2018），本文采用第三產業產值與第二產業產值的比值衡量（干春暉，2011）；③市場發展程度，參考吳茵茵［17］的做法，使用市場化指數（marketindex）、工業企業數量對數值（lnqys）兩項指標衡量市場化程度，以確保使用的數據具有穩健性。其中，市場化指數是樊綱指數。

3.3? 數據說明

本文選取2006—2020年中國30個省級行政區（不包括西藏、港澳臺地區）282個地級市面板數據作為研究樣本，數據特征如表1所示。低碳專利創新數據來源于國家知識產權數據庫，并利用WIPO的國際專利分類綠色清單進行匹配；排放量來源于中國碳排放核算數據庫；其它數據來源于各省市統計年鑒和歷年《中國統計年鑒》《中國城市統計年鑒》《中國工業統計年鑒》《中國能源統計年鑒》。

3.4? 數據處理

本文依據地方政府碳市場啟動時期，將樣本分為前后兩個階段，2006年—X年為非試點時期，X年—2020年為試點時期，其中，X為地區試點啟動年份，即2013、2014或2016年。從整體上看，各省份從試點前2010年到試點后2020年綠色專利申請總量都有較大幅度增長，其中，廣東省增長幅度最大，如圖1所示。

將政策試點地區納入處理組，其它省級行政區的城市納入控制組。比較綠色專利申請量可知，兩組平均綠色專利申請量隨年份不斷增長，如圖2所示。同時，試點地區的平均綠色專利申請量一直明顯高于非試點地區，并且試點地區呈指數化增長，非試點地區以低斜率的線性化增長，兩組平均綠色專利申請量的差異隨著時間快速擴大。從省級層面來看，各試點地區也呈現試點前線性化、試點后指數化的陡峭增長趨勢，說明選取的試點地區具有典型性。然而，2020年綠色專利申請量有明顯降低，可能是由于新冠疫情影響企業經濟發展。

4? 實證分析

4.1? 基準回歸結果

式（1）多時點DID的基準回歸結果如表2所示，所有回歸結果都控制了地區固定效應。為使雙重差分的估計結果更準確，本文依次運用不加控制變量、引入控制變量、加入控制年份效應變量三種模型進行估計。表2中列（1）（4）是不添加控制變量的基準模型，列（2）（5）均添加控制變量，列（3）（6）均在地區固定效應的基礎上添加時間固定效應。各模型的DID系數均在5%顯著性水平下大于0，說明碳交易政策對促進低碳技術創新具有顯著影響。在引入控制變量的雙向固定效應DID模型中，碳交易政策實施能夠平均提升255.7884件綠色發明專利、157.1206件綠色實用新型專利。因此，假設H1得證。

4.2? 平行趨勢檢驗與政策動態效應分析

平行趨勢檢驗是指，如果存在試點政策的沖擊，那么，在碳交易政策實施前，試點城市（處理組）和非試點城市（控制組）的低碳技術創新變化趨勢應該一致，在碳交易政策實施后，試點城市和非試點城市之間的趨勢應該發生明顯變化。圖2中已經顯示出這種趨勢。然而，因為試點城市的啟動時間不同，分布在2013、2014和2016年，若直接使用圖2中兩組的平均值繪制趨勢圖，則不能使平行趨勢得到更合理和精確的檢驗（Gentzkow，2006）。所以，本文利用事件分析法進一步作平行趨勢檢驗（Jacobson，1993）。如圖3所示，系數βk在政策啟動實施的前6年均在較低水平下呈平緩波動趨勢，且均未通過顯著性檢驗（交互項系數置信區間與0軸相交），即試點城市與非試點城市在政策實施前無顯著差異，而2013年以后，試點城市低碳技術創新顯著增加，且估計系數βk在1%顯著性水平下為正，意味著平行趨勢假設成立。

從動態視角看，本文發現試點地區可能存在預期政策效應［12］。因為碳交易市場啟動前兩年的估計系數βk在8%顯著性水平下為正，雖未通過5%的顯著性檢驗，但也表現出低碳專利創新增長趨勢。根據“信號—預期”理論（Dekker，2012），可以解釋該預期政策效應產生的原因，在碳交易試點正式啟動前，各試點地區已經作了較長時間的工作部署，比如2010年前平均每年發布一項有關碳交易的政策，2011年出臺4項政策，這一系列政策信號都影響了企業低碳技術創新預期，激勵各工業企業和科技公司提前投入綠色創新研發，以積極應對市場變化。同時，隨著各地方政府對碳交易市場政策信息對稱性、交易流動性、監管核查處罰、二級市場缺失等方面的逐步完善（齊邵洲，2018），促使碳交易更活躍，對企業低碳技術創新的激勵效果更顯著。

4.3? 其它不可觀測特征變量的影響：安慰劑檢驗

平行趨勢檢驗初步驗證了碳交易政策對低碳技術創新具有推動作用。但是，其它不可觀測因素也可能隨年份對試點地區的特征變量產生影響。對此，借鑒La Ferrara（2012）、Cai（2016）等研究，采用非參數置換檢驗方法。本文通過安慰劑檢驗回歸估計結果的顯著性是否受到不可觀測因素的影響：①從282個城市中隨機抽取50個城市作為碳交易試點地區，即偽處理組，其它所有未被抽取的城市作為偽控制組；②隨機選取樣本期內某一年份作為政策起始年份，并得到安慰劑檢驗的交叉項；③為防止小概率事件干擾估計結果，將上述過程重復回歸500次，再統計與繪制虛擬政策回歸系數的t值分布圖，如圖4所示。結果顯示，絕大多數抽樣樣本的t值都小于1.96，基準回歸結果通過了安慰劑檢驗。這說明碳交易政策對試點地區低碳技術創新的促進作用比較穩健，未因遺漏變量導致模型識別偏誤。

4.4? 穩健性檢驗

為了確保回歸結果的穩健性，避免因研究方法的特殊性而導致分析結果存在差異，本文分別采用多時點雙重差分傾向得分匹配模型（PSM-DID）和合成控制雙重差分模型（SCM-DID）對基準回歸模型的穩健性進行檢驗。PSM-DID穩健性檢驗要求處理組和控制組具有同質性。采用Logit模型，以是否為對照組作為因變量，所有控制變量作為相應的匹配變量，分別采用半徑匹配和核匹配進行樣本匹配。從匹配數據的回歸結果來看，無論采用何種匹配方法，核心解釋變量都在5%顯著性水平上為正（見表3）。因此，本文基準回歸模型具有穩健性。

對于合成控制雙重差分，借鑒Abadie（2003）的合成控制法思想，計算試點地區與非試點地區的結果變量的最小距離作為權重；根據相應權重加權構造出合成地區的虛擬綠色發明專利申請量和綠色實用新型專利申請量；運用傳統DID的估計方法進行政策效應評估。SCM-DID的估計結果如圖5-圖6所示，對比控制組和對照組可以看出，從2013年起綠色發明專利和綠色實用新型專利都呈現顯著上升趨勢，證實了基準回歸的穩健性。雖然綠色實用新型專利的平行趨勢較好，但是，綠色發明專利的平行趨勢不太明顯，這可能是由于2011年國家批準碳交易后、各省市行動前，各試點地區已經開始部署低碳發展戰略，提前促進市場較好發展。總體上看，碳交易政策推動低碳技術創新具有很好的穩健性。

5? 進一步分析

5.1? 行政干預與產業結構的中介效應檢驗

碳交易政策可以促進低碳技術創新，那么，試點地區如何驅動低碳技術創新？在政府政策的指導下，各城市采取的應對形式各有不同，有的發揮行政干預作用，有的通過調節地區產業結構引導落實，這些方式是否成為試點政策推動低碳技術創新的中間路徑？為探究這一問題，本文從經濟與管理共贏的角度構建中介效應模型，如式（3）所示。

Yit=β0+β1DIDit+αXit+γi+θt+εitMit=β2DIDit+αXit+γi+θt+εitYit=β0+β'1DIDit+β3Mit+αXit+γi+θt+εit（3）

5.1.1? 行政干預的中介效應檢驗

從政策實施的角度來說，各級政府在落實一項好政策時，需要精準高效實施，才能將政策效果充分發揮出來。但是，在自由市場下，想要協調控制好個體經營戶、私營企業、民營企業、國有企業等單位并不是一件容易的事情，這就需要受地方政府較強管控的國有企業發揮效用，起到榜樣引領作用。同時，中共十九大報告指出，營造公平競爭的市場環境，有效發揮市場機制的作用，激發微觀經濟主體的活力與創造力。因此，本文選取國有企業占比（gyqy）衡量行政干預力度。表4回歸結果顯示，無論是綠色發明專利還是綠色實用新型專利，行政干預均在5%水平下顯著為正，說明行政干預在碳交易政策與低碳技術創新間具有中介作用，因此，假設H2得證。

5.1.2? 產業結構的中介效應檢驗

根據資源配置理論，經濟環境因素是政府政策運行的必要條件。本文采用產業結構高級化作為衡量產業結構效應的代理變量。回歸結果如表4所示，無論是綠色發明專利創新還是綠色實用新型專利創新，產業結構在5%水平下均顯著為正，中介效應分別占比28.30%和7.55%，表明產業結構在碳交易政策與低碳技術創新間具有部分中介效應，因此，假設H3得證。

5.1.3? 行政干預與產業結構的聯動效應

根據經濟與管理結合的觀點，行政干預可以有效激勵規劃與落實地方產業結構升級，促進產業結構高級化，推動地方經濟增長，實現雙向共贏，進一步提高第三產業規模。碳交易市場的順利實施一方面要依靠地方政府的精準落實，另一方面需要提高服務業水平。表5顯示，碳交易市場的行政干預效應和產業結構效應存在顯著聯動效應，說明加強政府管控，可以更好地調控市場經濟發展走向，帶動服務業發展，促進第三產業升級。這進一步說明碳交易政策能夠提高低碳技術創新的原因主要在于，碳交易政策能提升行政干預能力，激活服務業市場，從而激發提升碳交易市場工作效率和降低資金成本的愿望，最終促進低碳技術創新。

5.2? 異質性分析

在碳交易政策試點過程中，雖然政府可以通過行政干預和優化產業結構推動碳交易政策實施，進而提高其對低碳技術創新的促進作用，但是，同一項政策可能在不同試點地區產生不同效果。從政策試點環境的角度來看，政策環境是影響政策實施的自然條件和社會條件的總和，具有差異性、多樣性、動態性等復雜特征。一方面低碳技術創新建立在城市市場發展程度的基礎上，不同地區的供需結構和入市壁壘不同，市場發展程度也不同；另一方面，城市所在經濟區域不同，資源配置情況存在較大差異，低碳技術創新能力也不同。因此，市場發展程度和經濟區域是影響碳交易政策對低碳技術創新促進效應的重要因素。

5.2.1? 基于市場發展程度的異質性分析

已有研究發現，高市場發展程度對減少碳排放具有促進作用［25］，但不同市場發展程度對低碳技術創新的具體作用有待考證。理論上，市場發展程度越高，越有利于提高碳交易市場活躍度，從而提高碳交易政策實施對低碳技術創新的促進作用。本文選取工業企業數量、市場化指數作為市場發展程度的代理變量，在基準回歸的基礎上添加交互變量，開展異質性分析。工業企業數量和市場化指數越大，市場發展程度越高。

表6結果表明：第一，用工業企業數量衡量市場發展程度時，DIDit*lnqys的交互項系數在5%水平下顯著為正，表明碳交易政策對綠色發明專利和綠色實用專利的促進作用在工業企業數量較多（市場發展程度高）的地區更顯著，如列（1）和列（4）所示。DIDit系數降低且顯著為負，說明在市場發展程度較低的地區，碳交易政策對低碳技術創新的促進作用不明顯，甚至可能抑制低碳技術創新。這是因為在低市場化地區實施碳交易政策，不僅難以促進企業間碳交易，還可能造成企業為了避免碳排放而減少或停止生產等抑制經濟活動的負面影響。第二，用市場化指數衡量市場發展程度時，DIDit*marketindex的交互項系數在5%水平下顯著為正，DIDit系數降低且顯著為負，如列（3）和列（4）所示。該結果與使用工業企業數量作為代理變量的結果一致，故研究結論具有穩健性。綜上所述，在市場發展程度高的地區，碳交易政策對低碳技術創新具有更好的促進作用；在市場發展程度低的地區，碳交易政策的促進作用不顯著，若在低市場化地區強制實施碳交易政策，則可能產生相反效果。因此，假設H4得證。

5.2.2? 基于經濟區域的異質性分析

有研究指出，中國四大經濟區域的綠色創新存在顯著差異（孫博文，2022），東部地區的創新效率高于中西部地區（史修松，2009）。一般而言，綠色創新能力強的區域有更充足優質的資源要素，有利于通過碳交易政策促進低碳技術創新。參考趙濱元（2022）的研究，本文劃分東部、中部、西部和東北四大經濟區域，并考察不同區域的低碳技術創新能力差異。由于東北地區沒有試點城市，此處不進行異質性分析。根據表7的回歸結果可知：①東部地區和西部地區碳交易市場的低碳技術創新效應顯著，并且東部地區碳交易市場的低碳技術創新效應最強，西部地區次之，這與東西部地區試點城市的市場發展程度高、經濟發展規模大和行政干預能力強有關；②相比東西部地區，中部地區的低碳創新效果不顯著，原因可能是該區域只有湖北省一個試點省份，樣本特征不夠明顯，且湖北省地級市較多，而當前碳市場試點未在湖北省所有地級市精準執行。綜上，假設H4得證。

6? 研究結論與政策啟示

6.1? 研究結論

中國落實2030年碳達峰、2060年碳中和的目標，需要各行各業的共同努力，大力實施低碳技術創新。碳交易政策對試點地區低碳技術創新具有重要影響，本文采用2006—2020年中國282個地級市面板數據，運用多時點雙重差分模型，分析碳交易政策對低碳技術創新的影響。結果表明：①總體來說，碳交易政策顯著提升低碳技術創新水平；②從行政干預和產業結構共贏的視角，分析碳交易政策對低碳技術創新影響的中介效應，并討論二者的聯動效應，證實碳交易市場不僅促進低碳技術創新，還能提高政府行政干預能力，刺激產業結構升級，增進人民生活福祉，激勵低碳技術創新；③區域異質性方面，市場化程度越高的地區，促進作用越顯著，可以通過擴大工業企業數量和規模的方式增強激勵效應。中國幅員遼闊，不同區域的資源環境、經濟發展水平有所不同，目前東部試點地區的低碳技術創新效應最強，其次是西部試點地區，而中部試點地區的創新效應不顯著。

梳理研究結論為“碳交易市場建設對低碳技術創新沒有正向作用”的文獻，探析本文研究結論與其不一致的原因：這些文獻大多采用以理論分析、模擬博弈為主的研究方法或以企業為研究主體的微觀視角，無法全方位展現中國碳排放權交易政策的影響效應。例如，肖漢杰（2019）從津貼、碳價等方面構建博弈模型，但未考慮碳抵消項目“中國核證減排量CCER”對低碳技術創新的激勵作用。以企業為主體的研究，只能檢測部分代表性碳排企業的低碳技術創新是否在政策前后有較大變化，難以考慮相應地區新型環保產業對碳排企業的貢獻程度，導致研究結論具有片面性。

6.2? 理論貢獻

本文研究創新主要體現在以下3個方面：①研究視角方面，當前少有研究闡明碳交易政策如何影響低碳技術創新，本文從理論和實證角度闡明行政干預與產業結構聯動共贏的中介效應、試點地區市場發展程度的異質性，揭示研究主體的影響途徑和引起差異的原因，為該領域研究提供了理論支撐和經驗證據；②研究數據方面，一方面，既往碳交易市場研究數據主要選取第一批碳交易試點城市，本文將第二批碳交易試點城市面板數據也納入研究，使得研究數據更全面、樣本量更大、時間范圍更寬；另一方面，相關研究多聚焦于碳減排行業企業等微觀層面，這很難從宏觀層面把握碳交易政策對低碳技術創新影響的整體效用，也有研究從省級層面展開，但試點樣本最多為8個，對于適用條件嚴格的PSM-DID模型很不友好，本文采用282個地級市作為研究樣本，使得研究更具科學性和普遍適用性；③研究模型方面，以往研究大多采用單期雙重差分模型［26］或合成控制法（王為東，2020）展開研究，這都要求各試點地區的政策啟動時間具有一致性，但碳交易試點分為兩批且啟動時間不同，因此本文采用多時期雙重差分模型進行研究，采用合成控制DID和PSM-DID模型進行穩健性檢驗，使得研究結論更加可靠。

6.3? 政策啟示

本文研究結論對發展與完善碳排放交易市場、促進地區低碳創新、提高綠色生產規模和效率等具有重要政策啟示：

（1）扎實推進全國各地區碳排放權交易市場制度建設。發揮碳交易市場與地區高度市場化的共同作用，各地方政府應處理好市場與管控的角色定位，科學清晰地界定市場與政府的行為邊界，充分發揮行政干預與市場化的功能，最大程度實現創新激勵效應。地方政府充分發揮各地區資本、自然資源、技術、勞動力等多方面優勢，不斷深化調整區域產業結構，采取更多促進區域技術創新協同發展的政策工具，加強區域性服務市場、共享市場平臺等基礎建設，降低企業創新成本，激發各區域低碳技術創新活力。建設全國碳市場的同時同步建設CCER制度，激勵相關企業購買可用于抵消自身碳排的核證量，促進更多專業化創新低碳技術的綠色企業誕生，強化綠色交易市場的協同分工。

（2）逐步擴大碳交易行業覆蓋范圍，因地制宜采取激勵措施。在系統總結碳排放交易試點地區成功經驗的基礎上，將相關政策又快又好地推向全國市場。全國碳排放權交易市場建設應在宏觀上把握各區域特點與差異，因地制宜進行宏觀調控。同時，加快推進全國碳排放權交易市場覆蓋各行各業。中央與地方碳交易政策應保持協調一致、公開透明，積極組織產學研一體化，有目標地持續推進企業、高校、研究所共同開展低碳技術創新。

（3）聯合多種經濟手段和規制工具，并行激勵低碳技術創新發展。探索碳交易市場更好激勵低碳技術創新的有效手段，建立長效機制，最大程度實現碳交易政策的促進作用。發揮行政干預和產業結構在各地區碳交易市場領域的重要作用，為低碳技術創新持續提供動力，促進經濟綠色發展。

參考文獻參考文獻：

［1］? LINNENLUECKE M K， SMITH T， MCKNIGHT B. Environmental finance： a research agenda for interdisciplinary finance research［J］. Economic Modelling，2016，59（5）：124-130.

［2］? SHI B B， FENG C， QIU M， et al. Innovation suppression and migration effect： the unintentional consequences of environmental regulation［J］.China Economic Review，2018，49（6）：1-23.

［3］? 宋弘，孫雅潔，陳登科.政府空氣污染治理效應評估——來自中國“低碳城市”建設的經驗研究［J］.管理世界，2019，35（6）：95-108，195.

［4］? 盧娜，王為東，王淼，等.突破性低碳技術創新與碳排放：直接影響與空間溢出［J］.中國人口·資源與環境，2019，29（5）：30-39.

［5］? GRUBB M， AZAR C， PERSSON U M. Allowance allocation in the European emissions trading system： a commentary［J］. Climate Policy，2005，5（1）： 127-136.

［6］? WOLFF， HENDRIK. Keep your clunker in the suburb： low-emission zones and adoption of green vehicles［J］. The Economic Journal，2014，124（578）：481-512.

［7］? SHINICHIRO F， TOSHIHIKO M， YUZURU M. Gains from emission trading under multiple stabilization targets and technological constraints［J］. Energy Economics，2015，48（8）：306-315.

［8］? GEHRSITZ M. The effect of low emission zones on air pollution and infant health［J］. Journal of Environmental Economics and Management，2017， 83（6）：121-144.

［9］? 汪明月，劉宇，史文強，等.碳交易政策下低碳技術異地協同共享策略及減排收益研究［J］.系統工程理論與實踐，2019，39（6）：1419-1434.

［10］? BERGEK A， BERGGREN C. The impact of environmental policy instruments on innovation： a review of energy and automotive industry studies［J］. Ecological Economics，2014， 106（9）： 112-123.

［11］? CONG R G， WEI Y M. Potential impact of （ CET ） carbon emissions trading on China's power sector： a perspective from different allowance allocation options［J］. Energy，2010，35（9）：3921-3931.

［12］? ZHANG Y J， WEI S， LIN J. Does China's carbon emissions trading policy improve the technology innovation of relevant enterprises［J］. Business Strategy and the Environment，2020，29（3）：872-885.

［13］? 張婕，王凱琪，張云.碳排放權交易機制的減排效果——基于低碳技術創新的中介效應［J］.軟科學，2022，36（5）：102-108.

［14］? LIU J Y， RICHARD T W， ZHANG Y J. Has carbon emissions trading reduced PM2.5 in China［J］. Environmental Science ＆ Technology， 2021，55 （10）：6631-6643.

［15］? HUANG Y， LIU L， MA X，et al. Abatement technology investment and emissions trading system： a case of coal-fired power industry of Shenzhen China［J］. Clean Technologies and Environmental Policy，2015，17（3）：811-817.

［16］? 張海軍，段茂盛，李東雅.中國試點碳排放權交易體系對低碳技術創新的影響——基于試點納入企業的實證分析［J］.環境經濟研究，2019，4（2）：10-27.

［17］? 吳茵茵，齊杰，鮮琴，等.中國碳市場的碳減排效應研究——基于市場機制與行政干預的協同作用視角［J］.中國工業經濟，2021，39（8）：114-132.

［18］? 李暉.碳排放權交易能促進企業創新嗎——基于中國碳交易試點覆蓋企業的檢驗［J］.系統工程，2022，40（6）：11-22.

［19］? 白旭云，王硯羽，蘇欣.研發補貼還是稅收激勵——政府干預對企業創新績效和創新質量的影響［J］.科研管理，2019，40（6）：9-18.

［20］? 王鳳榮，李安然，高維妍.碳金融是否促進了綠色創新水平——基于碳排放權交易政策的準自然實驗［J］.蘭州大學學報（社會科學版），2022，50（6）：59-71.

［21］ ?劉滿鳳，程思佳.碳排放權交易促進地區產業結構優化升級了嗎［J］.管理評論，2022，34（7）：33-46.

［22］? 李丫丫，秦帥.低碳技術創新與中國綠色經濟增長：中介機制與異質性特征［J］.科技與經濟，2022，35（3）：31-35.

［23］? 崔艷娟，李延喜，陳克兢.外部治理環境對盈余質量的影響：自然資源稟賦是“詛咒”嗎［J］.南開管理評論，2018，21（2）：172-181，191.

［24］? 杜可，陳關聚，梁錦凱.異質性環境規制、環境雙元戰略與綠色技術創新［J］.科技進步與對策，2023，40（8）：130-140.

［25］? ZHU J M， FAN Y C， DENG X H， et al. Low-carbon innovation induced by emissions trading in China［J］. Nature Communications，2019，35（1）：4088-4098.

［26］? 郭紅欣，張樂權，吳斯玥.碳排放權交易對中國低碳技術創新的影響研究：基于碳排放權交易試點的準自然實驗［J］.環境科學與技術，2021，44（12）：230-236.

（責任編輯：萬賢賢）

Measuring the Utility of Carbon Trading Policies to Promote Low Carbon Technology Innovation in China： An Empirical Study Based on a Multi-temporal Double Difference Method

Zhang Zhaopeng1，2， Liu Zetang3， Zhu Jinfu3

（1.School of Economics， University of Chinese Academy of Social Sciences， Beijing 102488， China;2.Institute of Economics， Chinese Academy of Social Sciences， Beijing 100836， China;3.School of Economics， Beijing Technology and Business University， Beijing 100048， China）

英文摘要Abstract：The Chinese government adheres to green and low-carbon development， accelerate the green transformation of the development mode， and promote the construction of a clean and beautiful world. Carbon trading is an important practice to achieve the dual-carbon goal， and it is an important environmental regulatory tool based on marketization. Some scholars believe that the establishment of a carbon trading market can stimulate low-carbon technological innovation， because theoretically low-carbon technological innovation is an effective measure to reduce the cost of carbon emissions. However， some foreign studies have also shown that the carbon trading market increases production costs， inhibits the overall innovation investment of enterprises， and has no positive effect on low-carbon technological innovation. The inconsistencies introduce the questions of whether China's carbon trading policy can incentivize low-carbon technological innovation and what the intermediate impact pathways to incentivize low-carbon technological innovation are. The answers to these questions are conducive to China's transformation from high-speed growth to high-quality development.

By combing through the articles with the conclusion that carbon trading market construction has no positive effect on low-carbon technological innovation， this study analyzes the reasons for the inconsistency of the research conclusions： most of these articles are based on theoretical analysis， simulation game-based research methods， or a micro-perspective with enterprises as the main research body， and thus they are insufficient to comprehensively show the essence of the carbon emissions trading policy with Chinese characteristics. For example， Huang builds a game model from the aspects of allowance and carbon price， but does not consider the incentive support role of the carbon offset program "China Certified Emission Reduction （CCER）" on low-carbon technological innovation; the studies with enterprises as the main body of the research only explain whether the low-carbon technological innovation of some representative carbon enterprises has changed， and they consider neither the impact of the new environmental protection industry on carbon enterprises， nor the impact of the new environmental protection industry on carbon enterprises. The studies with enterprises as the main body only indicate if the low-carbon technological innovation of some representative carbon enterprises has changed， without considering the contribution of new environmental protection industries to carbon enterprises， and the conclusions of the studies are one-sided.

Thus relying on double externalities and cost-benefit theory， this paper explores the inevitability and source of motivation of low-carbon technological innovation by each carbon-emitting enterprise in response to carbon trading policy. Drawing on the panel data of 282 prefectural-level cities in China from 2006 to 2020， this study takes two batches of pilot cities of carbon trading in 2013 and 2016 as the treatment group， and uses the multi-temporal double-difference model empirical test to find that China's carbon trading policy significantly promotes low-carbon technological innovation， and the results are robust， providing a breakthrough for precisely realizing carbon peaking and carbon neutrality. This paper examines the mediating effect of the carbon trading market's impact on low-carbon technological innovation from the perspective of win-win administrative intervention and industrial structure， and confirms that the carbon trading market not only promotes low-carbon technological innovation， but also enhances the scale of state-owned enterprises， expands the government's regulation ability， incentivizes the upgrading of industrial structure， and improves people's well-being from the perspective of the linkage effect between the two. In terms of regional heterogeneity， the higher the degree of marketization， the more significant the promotion effect; and it can be incentivized by expanding the number and scale of industrial enterprises; China's regions have different resource environments and levels of economic development， and it is found that the pilot regions in eastern China have the strongest effect on low-carbon technological innovation， followed by the pilot regions in the west， and the pilot regions in central China have an average innovation effect.

The study proposes strengthening the government's macro-control and solidly promoting the institutional construction of carbon emissions trading markets in all regions of the country; it is also essential to gradually expand the coverage of carbon trading industries， adopt incentives according to local conditions， and combine a variety of economic means and regulatory tools to promote the green development of the economy and realize the construction of ecological civilization in the new stage of development.

Key Words：Carbon Trading Policy; Low Carbon Technology Innovation; Degree of Marketability; Multi-temporal Double Difference Model