碳排放交易與高排放行業(yè)新建投資

基金項目：國家自然科學(xué)基金面上項目“跨國并購中的經(jīng)濟國家主義：基于CFIUS審查交易的研究”（71973152）

中圖分類號：F832.5；X196 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1003-854X（2025）08-0045-14

一、引言

中國碳排放權(quán)交易制度面世以來，經(jīng)歷了由地方試點到全國統(tǒng)一碳市場的漸進(jìn)式發(fā)展過程，體系架構(gòu)不斷完善，制度建設(shè)持續(xù)推進(jìn)。2013年，深圳率先完成全國首次碳交易，標(biāo)志著地方試點階段的開啟。隨后，北京、上海、廣東等地相繼開展試點工作，為建設(shè)全國統(tǒng)一碳排放交易市場積累了豐富的實踐經(jīng)驗。2021年，全國碳交易市場正式啟動，并在湖北省設(shè)立全國碳排放權(quán)注冊登記系統(tǒng)（中碳登），實現(xiàn)了碳排放配額的統(tǒng)一登記、確權(quán)、清繳與結(jié)算。同時在上海市設(shè)立全國碳排放權(quán)交易機構(gòu)，保障全國碳排放配額的集中統(tǒng)一交易。這一制度安排顯著提升了碳市場的基礎(chǔ)設(shè)施水平，強化了碳排放權(quán)流轉(zhuǎn)的規(guī)范性與可操作性，標(biāo)志著我國碳交易制度建設(shè)邁出了關(guān)鍵一步，也為全國碳市場的高效運行奠定了制度基礎(chǔ)。

相對于行政減排和碳稅，中國選擇試行碳排放交易制度的主要目的，正是在于通過市場化激勵與資源配置機制，實現(xiàn)總量控制下的低成本減排。碳排放交易是否產(chǎn)生了顯著的市場激勵？帶來了怎樣的資源配置效應(yīng)？這些問題引起了眾多學(xué)者的關(guān)注。然而，現(xiàn)有文獻(xiàn)對中國碳排放交易的政策評估莫衷一是。一方面，部分學(xué)者從地區(qū)層面入手研究發(fā)現(xiàn)，碳排放交易確實有助于降低試點地區(qū)二氧化碳（ CO₂ ）排放。另一方面，基于企業(yè)層面數(shù)據(jù)的研究卻發(fā)現(xiàn)，減排效果似乎主要來自行政監(jiān)管減產(chǎn)。本文認(rèn)為，產(chǎn)生不一致研究結(jié)果的一個重要原因是，現(xiàn)有文獻(xiàn)主要關(guān)注碳排放交易對地區(qū)帶來的總體減排效果和集約邊際下既有企業(yè)投資帶來的碳排放效率提升及其直接減排效應(yīng)，卻忽視了在擴展邊際下新建企業(yè)的投資廣度擴張帶來的資源配置效應(yīng)及其間接減排效應(yīng)。

在“抓大放小”的產(chǎn)業(yè)政策指導(dǎo)下，國家在碳治理實踐中始終強調(diào)對高排放行業(yè)的重點管控，以提升資源配置與治理的效率。這一思路直接體現(xiàn)在碳排放交易制度的覆蓋范圍中，八大重點行業(yè)構(gòu)成了政策實施的核心對象。本文據(jù)此將研究范圍限定于八大重點行業(yè)的新建投資，并依托碳排放交易試點所形成的準(zhǔn)自然實驗情境，探究如下具體問題：（1）碳排放交易是否影響試點地區(qū)高排放行業(yè)的新建投資？其作用機制是什么？（2）試點政策在廣度上是否產(chǎn)生了省際間的空間溢出效應(yīng)？其特點又是什么？

二、文獻(xiàn)綜述

與本文相關(guān)的研究主要體現(xiàn)在以下兩個方面：（1）碳排放交易的政策效應(yīng)評估。碳排放交易對于試點省份的政策效應(yīng)以及對非試點省份的溢出效應(yīng)；（2）環(huán)境規(guī)制政策對于企業(yè)進(jìn)入的影響。

目前的研究主要側(cè)重于碳排放交易對試點省份的影響。Hu等、劉傳明等以及Zhang和 Wu發(fā)現(xiàn)碳排放交易成功降低了試點地區(qū)的總排放量。然而，盡管從地區(qū)排放變化的角度可以直觀地看出試點政策對排放的直接減少效果，但在一定程度上忽視了效率問題。我們不僅需要減少碳排放，還要在減排的同時持續(xù)推動經(jīng)濟發(fā)展。基于這一理念，一些學(xué)者的研究進(jìn)一步考慮了排放效率和排放強度。

雖然 CO₂ 排放效率和 CO₂ 排放強度包含了更豐富的因素，但是，單一層面的變量似乎缺乏足夠的說服力。因此，一些學(xué)者將排放量（數(shù)量）與排放效率或強度（質(zhì)量）結(jié)合起來進(jìn)行綜合分析。李廣明和張維潔從 CO₂ 排放量和 CO₂ 排放強度視角、Zhang等從 CO₂ 排放量和 CO₂ 排放效率視角的研究均顯示碳排放交易不但降低了 CO₂ 排放數(shù)量，而且提高了 CO₂ 排放效率，產(chǎn)生了顯著的政策效果。

還有一些學(xué)者，例如Cao等、Chen等以及Zhang等，基于企業(yè)層面的研究發(fā)現(xiàn)，地區(qū)層面的 CO₂ 排放量的減少并非來自效率提高，而是由于企業(yè)的減產(chǎn)減排。這些研究表明，碳排放交易并未按照政策設(shè)定實現(xiàn)市場機制下的低成本減排目標(biāo)。本文認(rèn)為，以往基于地區(qū)層面的研究側(cè)重于總體減排效應(yīng)，而基于企業(yè)層面的研究更注重既有企業(yè)的直接減排效應(yīng)，都忽視了基于重點高排放行業(yè)新建投資變化的間接減排效應(yīng)。對于政策效應(yīng)的評估，不僅要重視總體減排效應(yīng)和直接減排效應(yīng)，間接減排效應(yīng)也不可忽視。

事實上，現(xiàn)有文獻(xiàn)已經(jīng)指出，環(huán)境規(guī)制政策會對企業(yè)的進(jìn)人、選址和存續(xù)？產(chǎn)生影響。雖然現(xiàn)有文獻(xiàn)已就環(huán)境政策對企業(yè)進(jìn)入的影響進(jìn)行了廣泛的研究，但尚未有文獻(xiàn)探討碳排放交易是否會對重點高排放行業(yè)新建投資產(chǎn)生影響。因此，碳排放交易是否以及如何通過影響高排放行業(yè)的企業(yè)進(jìn)入及其分布實現(xiàn)地區(qū)低碳發(fā)展轉(zhuǎn)型這一問題亟待解決。此外，現(xiàn)有文獻(xiàn)對于碳排放交易政策效果的研究，雖然從不同角度解釋了政策效果及其機制，但并未將政策理論與政策效果評估相結(jié)合，也沒有在合適的理論框架下討論政策進(jìn)一步的改進(jìn)和發(fā)展。

而且，現(xiàn)有文獻(xiàn)對于碳排放交易空間溢出效應(yīng)的研究，往往聚焦于地區(qū)層面總體 CO₂ 排放的變化？，并沒有區(qū)分碳排放交易帶來的深度和廣度效應(yīng)。基于碳排放交易存在的間接減排效應(yīng)，我們應(yīng)該在地區(qū)總體層面或者既有企業(yè) CO₂ 排放量變化的基礎(chǔ)上，基于重點高排放行業(yè)的新建投資，進(jìn)一步分析碳排放交易產(chǎn)生的空間溢出效應(yīng)。

本文的邊際貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下三個方面：（1）首次以碳減排重點行業(yè)的新建投資為研究對象，從廣度上探究了碳排放交易在資源配置上的間接減排效應(yīng)；（2）基于政策反饋理論對碳排放交易政策效果的影響機制進(jìn)行解釋，通過政策理論與實踐相結(jié)合，為碳排放交易政策的改進(jìn)和發(fā)展提供了理論依據(jù)；（3）現(xiàn)有文獻(xiàn)對于碳排放交易的減排和空間溢出效應(yīng)的研究，在不同層面上的結(jié)論莫衷一是，而本文為總體效應(yīng)和個體效應(yīng)之間的不一致性提供了一個合理的解釋。

三、理論分析與研究假說

（一）碳排放交易對新建投資的影響

自2013年深圳、上海、北京、廣東、天津、湖北和重慶等地實施碳排放交易試點以來，碳減排政策已取得一定成效。對于既有企業(yè)而言，企業(yè)出于對成本收益的權(quán)衡，會采取不同的應(yīng)對措施。部分企業(yè)選擇建立企業(yè)特有的綠色低碳競爭優(yōu)勢，主要包括：提高效率，例如提高碳排放效率和分配效率、降低能源強度等；優(yōu)化結(jié)構(gòu)，例如倒逼產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級 ；促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新等。另一部分企業(yè)可能會試圖規(guī)避監(jiān)管，將生產(chǎn)轉(zhuǎn)移到碳排放成本更低的地區(qū)，從而實現(xiàn)監(jiān)管套利，即碳泄漏效應(yīng)。

事實上，碳排放交易的政策效果體現(xiàn)在兩個方面：一方面，碳排放交易既可以通過影響既有企業(yè)在深度上直接實現(xiàn)減排；另一方面，碳排放交易也可能通過影響新建投資在廣度上間接實現(xiàn)減排。

在碳排放交易政策實施后，企業(yè)的經(jīng)營成本上升。在這種情況下，當(dāng)投資者預(yù)計新建的高排放行業(yè)企業(yè)未來的利潤可能因碳排放成本提高而顯著下降，甚至可能出現(xiàn)負(fù)利潤時，投資者便傾向于采取提前止損的策略，選擇將資本投向其他利潤更有保障的行業(yè)，以實現(xiàn)資源配置的最優(yōu)化。即使投資者出于某種動機選擇繼續(xù)在高排放行業(yè)投資，其投資決策過程也會更為謹(jǐn)慎。特別是，投資者更傾向于減少對低效率、小規(guī)模企業(yè)的投資，而更多地將資源配置給規(guī)模更大、能夠?qū)崿F(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟效益的企業(yè)。

基于以上分析，本文提出如下假說：

假說H1a：碳排放交易政策實施后，相對于非試點省份，試點省份的重點高排放行業(yè)新建投資顯著減少。

假說H1b：碳排放交易政策實施后，相對于非試點省份，試點省份的重點高排放行業(yè)小型企業(yè)減少新建投資相對于大型企業(yè)更加顯著。

（二）碳排放交易影響新建投資的作用機制

碳排放交易對新建投資的影響可以通過兩個渠道體現(xiàn)。首先，碳排放交易通過碳定價將外部性內(nèi)在化，從而影響當(dāng)前投資成本，進(jìn)而對新建投資產(chǎn)生影響。其次，碳排放交易通過影響投資者對未來成本的預(yù)期，也會對新建投資產(chǎn)生影響。根據(jù)政策反饋理論，碳排放交易實現(xiàn)減排的路徑機制可以歸結(jié)為資源效應(yīng)和解釋效應(yīng)。一方面，基于將 CO₂ 排放權(quán)視為一種資源，政府通過限制 CO₂ 排放的總量，并賦予每個地區(qū)一定的配額實現(xiàn)減排。 CO₂ 排放權(quán)這種資源可以在市場上進(jìn)行交易，在總量控制的條件下， CO₂ 排放權(quán)配額最終反映為碳價。因此，碳排放交易通過碳價影響新建投資的機制可以視為資源效應(yīng)。另一方面，碳排放交易通過影響投資者對未來發(fā)展的預(yù)期而產(chǎn)生政策效果，可以視為解釋效應(yīng)，即通過提供信息并改變認(rèn)知、理解的模式，從而創(chuàng)造或改變行動者的愿景和期望。

1.資源效應(yīng)假說（碳價）

表1碳價

注：第二列中各省份的平均碳價是根據(jù)每天的成交均價計算出樣本中試點期間（2014—2019）的平均碳價，非試點省份無碳排放交易，因此碳價為0。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步按照平均碳價的高低進(jìn)行碳價賦分，碳價最高的省份得分為6，以此類推。資料來源：國泰安數(shù)據(jù)庫。

首先，碳價（詳情見表1）是造成 CO₂ 排放成本增加的直接因素。碳價通過將外部性內(nèi)在化影響當(dāng)前成本，從而影響重點高排放行業(yè)新建投資。具體而言，當(dāng)企業(yè)從事的經(jīng)濟活動對他人產(chǎn)生了影響，而這種影響既未得到報酬也未支付任何成本時，就形成了外部性。當(dāng)這種影響為不良影響時，例如將 CO₂ 排放到空氣中而不支付任何污染治理費用，這種外部性即為負(fù)外部性。由于外部性是造成經(jīng)濟失衡的重要原因，通常認(rèn)為應(yīng)當(dāng)根據(jù)污染造成的危害對企業(yè)征稅，并提倡對具有正外部性的活動給予補貼。碳排放交易事實上通過碳定價增加了企業(yè)排放 CO₂ 的成本，從而將這種負(fù)外部性內(nèi)在化。當(dāng)企業(yè)為其排放 CO₂ 購買配額時，其成本和收益就會發(fā)生相對變化，成本上升，利潤下降，因此經(jīng)營決策也會相應(yīng)發(fā)生改變。其中，在碳價較高的地區(qū)， CO₂ 排放成本較高，這一較高的門檻將限制更多企業(yè)的進(jìn)入。因此，從理論上來說，碳價越高，對于高排放行業(yè)新建投資的抑制作用越強。據(jù)此，本文提出如下假說：

假說 H2a ：碳排放交易對碳價高的地區(qū)影響更大，即碳價高的地區(qū)高排放行業(yè)新建投資的相對減少更為顯著。

2.解釋效應(yīng)假說（預(yù)期）

根據(jù)表1的數(shù)據(jù)，相較于歐盟等碳排放交易市場較為完善的地區(qū)，中國目前的碳價水平相對較低。因此，碳價可能并不是影響新建投資的最主要因素。以往的研究表明，宏觀經(jīng)濟環(huán)境不僅直接影響投資，還可以通過影響微觀經(jīng)濟主體的預(yù)期影響投資決策。重點高排放行業(yè)因其投資規(guī)模大、持續(xù)時間長而且不可逆的特點，使得投資者更加關(guān)注未來發(fā)展預(yù)期，并在決策中積極利用所有可得信息。碳排放交易作為碳減排的重要信號，會對投資者的投資行為產(chǎn)生預(yù)期管理效應(yīng)。例如，2007—2018年上海強制減少6400多個污染項目、北京明確關(guān)停多家污染企業(yè)？、各試點省份對于未履行減排義務(wù)的企業(yè)進(jìn)行了嚴(yán)厲處罰。這些行動展示了中國厲行減排的決心，同時也令高排放行業(yè)的前景充滿更多不確定性。這種威懾效應(yīng)發(fā)揮了以儆效尤的作用，影響了投資者的預(yù)期，從而改變了其投資決策。據(jù)此，本文提出如下假說：

假說H2b：碳排放交易對預(yù)期未來成本更高的地區(qū)影響更大，即高排放行業(yè)預(yù)期未來成本更高的地區(qū)新建投資相對減少更為顯著。

（三）碳排放交易在廣度上的空間溢出效應(yīng)

盡管以往文獻(xiàn)基于 CO₂ 排放變化提供了碳排放交易產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)的證據(jù)，但卻并未區(qū)分碳排放交易帶來的深度和廣度效應(yīng)。因此，本文聚焦碳排放交易的廣度效應(yīng)，探究試點省份對于其相鄰的非試點省份新建投資可能產(chǎn)生何種影響，是帶動相鄰非試點省份一起實現(xiàn)綠色增長，還是將高排放企業(yè)新建投資移到相鄰非試點省份從而實現(xiàn)監(jiān)管套利。為了解決這一問題，本文以政策反饋理論中的解釋效應(yīng)為理論基礎(chǔ)，建立如下示范效應(yīng)假說和碳泄漏效應(yīng)假說。

1.示范效應(yīng)假說

碳排放交易試點省份作為碳排放交易的先行者，可能具有一定的示范效應(yīng)。當(dāng)其他省份，尤其是鄰近省份實施碳排放交易試點后，未參與試點的省份出于對政策和未來發(fā)展趨勢的預(yù)期，也可能會自行通過政企合作、綠色創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級等降低 CO₂ 排放，或提高準(zhǔn)入門檻限制高排放行業(yè)企業(yè)的進(jìn)入，導(dǎo)致相鄰非試點省份高排放行業(yè)企業(yè)新建投資減少。因此，碳排放交易可能存在正向空間溢出效應(yīng)。據(jù)此，本文提出如下示范效應(yīng)假說：

假說 H3a ：碳排放交易存在正向空間溢出效應(yīng)，帶動相鄰非試點省份高排放行業(yè)新建投資同步減少。

2.碳泄漏效應(yīng)假說

碳泄漏效應(yīng)理論認(rèn)為，當(dāng)環(huán)境規(guī)制強度發(fā)生變化時，會導(dǎo)致各地的收益和成本發(fā)生相對變化，從而影響產(chǎn)業(yè)布局。當(dāng)試點省份實施碳排放交易后，高排放行業(yè)企業(yè)的碳排放成本增加，利潤減少，部分企業(yè)為了降低成本和規(guī)避監(jiān)管，更傾向于將產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移到環(huán)境規(guī)制相對較弱的地區(qū)。這可能導(dǎo)致相鄰非試點省份高排放行業(yè)的新建投資增加。因此，碳排放交易也可能存在負(fù)向空間溢出效應(yīng)。據(jù)此，本文提出如下碳泄漏效應(yīng)假說：

假說H3b：碳排放交易存在負(fù)向空間溢出效應(yīng)，導(dǎo)致相鄰非試點省份高排放行業(yè)新建投資相對增加。

四、研究設(shè)計

（一）數(shù)據(jù)來源

為了檢驗以上假說，本文利用2008—2019年碳減排八大重點行業(yè)新建投資數(shù)據(jù)，研究碳排放交易基于資源配置路徑的間接減排成效。其中，碳減排八大重點行業(yè)新建投資數(shù)據(jù)來源于國家企業(yè)信用信息公示系統(tǒng)，由企查查數(shù)據(jù)庫整理統(tǒng)計。碳減排八大重點行業(yè)包括石化、化工、建材、鋼鐵、有色、造紙、電力以及航空行業(yè)。本文根據(jù)企查查數(shù)據(jù)庫中與八大行業(yè)對應(yīng)的契合度最高的分類標(biāo)準(zhǔn)對企業(yè)進(jìn)行分類篩選。

確定行業(yè)篩選標(biāo)準(zhǔn)后，本文按照年份-省份-行業(yè)維度對新建企業(yè)的數(shù)量進(jìn)行統(tǒng)計，共得到12×31×8=2976 個觀測值。進(jìn)一步，本文記錄了注冊資本大于等于100萬元人民幣和小于100萬元人民幣的企業(yè)數(shù)量。其中，省份涵蓋了除中國臺灣、香港和澳門之外的31個省級行政區(qū)。控制變量中，GDP來源于中國統(tǒng)計年鑒；營商環(huán)境來源于王小魯?shù)鹊难芯砍晒? 。 CO₂ 排放數(shù)據(jù)來源于中國碳核算數(shù)據(jù)庫（CEADs）。六大高能耗產(chǎn)業(yè)利息支出與工業(yè)產(chǎn)業(yè)利息支出來源于中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒和經(jīng)濟普查。

（二）變量定義

1.被解釋變量

（1）對數(shù)新建投資數(shù)量（lnn）。本文參考李碩等 ? 的做法，使用對數(shù)新建投資數(shù)量衡量碳排放交易的作用成效。由于樣本中存在新建投資數(shù)量為0的情況，為了避免取對數(shù)時無法計算，本文在實際值前加1進(jìn)行對數(shù)轉(zhuǎn)換。其中，lnn_i，j，t=ln（1+number_i，j，t） ，number為新建投資數(shù)量，lnn_i，j，t 表示j行業(yè)在i省份于t時間的對數(shù)新建投資數(shù)量。進(jìn)一步，本文還將新建投資數(shù)量分解為大型企業(yè)新建投資數(shù)量和小型企業(yè)新建投資數(shù)量。具體而言， ，當(dāng) n=1 時，表示i省份的j行業(yè)在t時間的小型企業(yè)的對數(shù)新建投資數(shù)量；當(dāng) n=0 時，表示i省份的j行業(yè)在t時間的大型企業(yè)的對數(shù)新建投資數(shù)量。

（2） CO₂ 排放量（Carbon）。具體而言， Carbon_i，t 表示i省份于t時間的 CO₂ 排放量。

圖1碳排放交易進(jìn)程時間軸

注：碳排放交易進(jìn)程中的重要時間節(jié)點：第一，2011年11月提出開展碳排放交易試點工作；第二，2013年6月開始逐步開展碳交易試點工作；第三，2021年全國碳排放交易市場正式開啟。

（3）新建投資相對趨勢（dlnn）。具體而言，dlnn_i，j，t=ln （ 1+dnumber_i，j，t ），dnumber為新建投資相對數(shù)量， 表示i省份的j行業(yè)在t時間的新建投資相對趨勢。其中，本文遵循陸銘和陳釗？去均值的思路，計算新建投資相對數(shù)量。具體步驟如下：首先，按照年份-行業(yè)層面對各省份新建投資數(shù)量求平均值，以衡量j行業(yè)在t時間的新建投資共同趨勢。其次，利用試點省份與相鄰非試點省份新建投資數(shù)量減去各省份新建投資平均數(shù)量，得出每個省份在共同趨勢之外的個體趨勢，作為新建投資相對數(shù)量。若新建投資相對數(shù)量為負(fù)數(shù)，則 0

2.主要解釋變量

本文主要解釋變量包括是否為試點省份（pilot），是否是試點之后（after）和是否為小型企業(yè)（small）。其中，piloti是虛擬變量，若i省份是試點省份則取值為1，否則為0。為了界定試點省份，參照曾詩鴻等①的做法，選取上海、北京、廣東、天津、湖北和重慶六個省級行政單位作為試點省份。aftert是虛擬變量，當(dāng)t時間在碳排放交易試點之后取值為1，否則為0。small是虛擬變量，當(dāng)被解釋變量是小型企業(yè)的對數(shù)新建投資數(shù)量時取值為1，否則為0。

由圖1可知，碳排放交易試點政策于2013年開始試點，2014年籌備完成，2021年建立全國碳市場標(biāo)志著試點結(jié)束，試點階段的完整年份為2014一2020年。考慮到新冠疫情沖擊可能嚴(yán)重影響部分地區(qū)和行業(yè)的新建投資，因此本文剔除2020年樣本。鑒于各試點省份于2014年全部完成試點籌備工作，因此將試點后第一年選為2014年。

3.控制變量

遵循呂越等的做法，本文選取對數(shù)省級GDP、對數(shù)人均GDP、GDP增長率以及代表各省份營商環(huán)境的市場化指數(shù)？作為控制變量。表2報告了主要變量定義和數(shù)據(jù)來源。

表2主要變量定義和數(shù)據(jù)來源

（三）描述性統(tǒng)計

表3主要變量描述性統(tǒng)計結(jié)果

表3報告了碳排放交易試點實施前后，按省份和時間劃分的新建投資數(shù)量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。在碳排放交易試點實施前，試點省份對數(shù)新建投資數(shù)量的均值為4.894，而非試點省份均值為4.705。這表明，試點省份對數(shù)新建投資數(shù)量略高于非試點省份。試點實施后，試點省份的對數(shù)新建投資數(shù)量均值上升為5.156，而非試點省份對數(shù)新建投資數(shù)量的均值增長至5.370。這反映了一種趨勢，即總體上試點省份與非試點省份新建投資數(shù)量都在增加，但相較于非試點省份，試點省份的新建投資數(shù)量在相對減少，說明碳排放交易具有一定的政策效果。

（四）模型設(shè)定

1.碳排放交易對新建投資的影響

為了檢驗碳排放交易對新建投資的影響，本文設(shè)定如下模型：

lnn_i，j，t=α+βpilot_i×after_t+U_i，t+μ_i+γ_j+φ_t+ε_i，j，t

其中， 為行業(yè)j在省份i于時間t的對數(shù)新建投資數(shù)量。piloti為虛擬變量，若省份i是試點省份取值為1，否則為 0 。after為虛擬變量，時間t在碳排放交易試點之后為1，否則為 0 。 U_i，t 為控制變量，本文選取對數(shù)GDP、對數(shù)人均GDP、GDP增長率以及代表各省份營商環(huán)境的市場化指數(shù)作為控制變量。 μ_i 為省份固定效應(yīng)， γ_j 為行業(yè)固定效應(yīng)， φ_t 為年份固定效應(yīng)。 ε_i，j，t 為隨機誤差項。若交互項pilot × aftert的系數(shù)顯著為負(fù)，則說明試點政策實施后試點省份新建投資數(shù)量相對于非試點省份顯著減少，支持假說 H1a 。

在此基礎(chǔ)上，為了檢驗是否小型企業(yè)受到政策的影響更大，本文設(shè)定如下模型：

lnn_{i，j，t，n}=α+β_lpilot_i×after_t×small_n+β₂pilot_i×after_t （204號 +β₃pilot_i×small_n+β₄after_t×small_n+β₅small_n+U_i，t+μ_i+γ_j +φ_t⁺ε_{i，j，t，n} （2）

其中，當(dāng) n=1 時， 表示i省份的j行業(yè)在t時間的小型企業(yè)的對數(shù)新建投資數(shù)量；當(dāng) n=0 時， 表示i省份的 j 行業(yè)在t時間的大型企業(yè)的對數(shù)新建投資數(shù)量。 為虛擬變量，被解釋變量是小型企業(yè)的新建投資數(shù)量為1，否則為0。ε_{i，j，t，n} 為隨機誤差項。其余變量含義同模型（1）。試點省份與非試點省份政策實施后與政策實施前小型企業(yè)和大型企業(yè)新建投資數(shù)量的差異為 β₁ 。若 β₁ 顯著為負(fù)，說明政策主要作用于小型企業(yè)，支持假說 H1b 。

進(jìn)一步，如果試點省份新建投資數(shù)量相對減少，是否實質(zhì)上降低了 CO₂ 排放量？降低了多少？為了回答這一問題，本文設(shè)定如下模型：

Carbon_i，t=α+βpilot_i×after_t+U_i，t+μ_i+φ_t+ε_i，t

其中， Carbon_i，t 為省份i于時間t的 CO₂ 排放量。 為隨機誤差項。其余變量含義同模型（1）。若交互項系數(shù) β 顯著為負(fù)，說明試點省份相對于非試點省份在試點后 CO₂ 排放量降低。

2.碳排放交易影響新建投資的作用機制

如果碳排放交易會使重點高排放行業(yè)新建投資相對減少，那么碳排放交易影響新建投資的作用機

制是什么？為了驗證假說H2a和H2b的資源效應(yīng)和解釋效應(yīng)，本文設(shè)定如下模型（4）進(jìn)行回歸檢驗。

lnn_i，j，t=α+βX_i，t+U_i，t+μ_i+γ_j+φ_t+ε_i，j，t

其中， lnn_i，j，t 為行業(yè)j在省份i于時間t的對數(shù)新建投資數(shù)量。 X_i，t 涵蓋兩種情形：（1） X_i，t=CP_i，t 為省份i在時間t的碳價得分；（2） X_i，t=Expect_i，t 為省份i在時間t的預(yù)期。其余變量含義同模型（1）。若系數(shù) β 顯著為負(fù)，說明碳價和預(yù)期是碳排放交易影響新建投資的重要機制，支持假說H2a和 H2b 。

為了深人研究碳價和預(yù)期作為機制的相對重要性，本文在模型（4）的基礎(chǔ)上，設(shè)立如下模型（5），將碳價和預(yù)期同時進(jìn)行比較。

lnn_i，j，t=α+β_ICP_i，t+β₂Expect_i，t+U_i，t+μ_i+γ_j+φ_t+ε_i，j，t

其中，式中各變量含義同模型（4）。本文通過比較系數(shù) β₁ 和 β₂ 數(shù)值大小和顯著性，分析二者作為機制的相對重要性。

3.碳排放交易在廣度上的空間溢出效應(yīng)

如果碳排放交易降低了試點省份重點高排放行業(yè)新建投資的相對數(shù)量，那么在此基礎(chǔ)上，碳排放交易可能呈現(xiàn)出一定的空間溢出效應(yīng)。這種空間溢出效應(yīng)是對其他省份起到示范作用，帶動其他省份一起減排實現(xiàn)綠色增長？還是存在碳泄漏效應(yīng)，將高排放行業(yè)新建投資轉(zhuǎn)移到相鄰非試點省份從而規(guī)避監(jiān)管？為了檢驗假說H3a和假說H3b，本文設(shè)定如下模型（6），利用試點省份與相鄰非試點省份重點高排放行業(yè)新建投資相對趨勢的變化進(jìn)行實證分析。

dlnn_i，j，t=α+β_lpilot_i×after_t+β₂after_t+U_i，t+μ_i+γ_j+ε_i，j，t

其中， 為j行業(yè)在i省份于t時間的新建投資相對趨勢。其他變量含義同模型（1），由于模型中加入after項，因此未控制年份固定效應(yīng)。試點省份試點前后新建投資相對趨勢變化為 β₁+β₂ 非試點省份試點前后新建投資相對趨勢變化為 β₂ 若 β₁+β₂ 與 β₂ 均顯著為負(fù)，則說明存在示范效應(yīng)，支持假說 H3a 。若 β₁+β₂ 顯著為負(fù)，而 β₂ 顯著為正，則說明存在碳泄漏效應(yīng)，支持假說 H3b 。

五、實證分析結(jié)果

（一）碳排放交易對新建投資的影響

1.新建投資數(shù)量趨勢

由圖2可知，在試點實施之前，試點省份和非試點省份的新建投資都表現(xiàn)出相對平穩(wěn)的趨勢，試點省份新建投資數(shù)量略高于非試點省份。試點實施之后，非試點省份的新建投資呈現(xiàn)較快的增長趨勢，而試點省份的新建投資增長相對緩慢。而且，非試點省份新建投資數(shù)量也顯著高于試點省份。這種趨勢變化暗示著碳排放交易在一定程度上產(chǎn)生了積極效果。

圖2試點省份與非試點省份新建投資數(shù)量趨勢

2.實證結(jié)果

為了探究碳排放交易對重點高排放行業(yè)新建投資的影響，本文運用雙重差分法，基于模型（1）比較試點省份與非試點省份在政策實施前后新建投資的變化。此外，為進(jìn)一步探討試點效果，本文還運用三重差分法，基于模型（2）比較試點省份與非試點省份在政策實施前后大型企業(yè)相對于小型企業(yè)新建投資的變化，利用大型企業(yè)和小型企業(yè)對碳排放交易政策的不同敏感度，以識別政策效果。回歸結(jié)果如表4所示。

表4列（1）報告了未加入控制變量的基礎(chǔ)回歸結(jié)果，研究發(fā)現(xiàn)，在碳排放交易實施后，試點省份相對于非試點省份新建投資數(shù)量減少約 40.3% ，且在 1% 的統(tǒng)計水平上顯著。表4列（2）進(jìn)一步加入控制變量后，結(jié)果顯示，試點省份新建投資數(shù)量在試點實施后相對于非試點省份減少了 45.5% 。以上結(jié)果表明，在碳排放交易試點后，試點省份在重點高排放行業(yè)的新建投資較非試點省份相對減緩。表4列（3）和列（4）進(jìn)一步將樣本分為大型企業(yè)與小型企業(yè)，回歸結(jié)果顯示，在碳排放交易實施后，小型企業(yè)在試點省份新建投資相對減少量顯著高于大型企業(yè)，二者差值為 25.0% ，且在 1% 水平下顯著。以上結(jié)果說明，試點效果主要體現(xiàn)在小型企業(yè)中，原因可能在于小型企業(yè)在負(fù)外部性內(nèi)在化后更容易面臨成本大于收益的情況。以上分析支持假說H1a與H1b，證實了碳排放交易在廣度上具有顯著的減排效果。

上文結(jié)果強調(diào)了碳排放交易有利于抑制高排放行業(yè)新建投資，從廣度上達(dá)到碳減排的目的。那么碳排放交易試點是否實質(zhì)上減少了 CO₂ 排放？為了探究這一問題，本文基于模型（3）進(jìn)行實證分析。具體回歸結(jié)果如表5所示。

由表5可知，在試點省份實施碳排放交易后，相對于非試點省份，年均排放量減少了78633000t，約等于北京一年的 CO₂ 排放量。進(jìn)一步，本文通過企業(yè)新建投資平均減少比例與 CO₂ 平均減少量估算碳排放交易的減排效果，發(fā)現(xiàn)新建投資減少導(dǎo)致的間接減排效應(yīng)達(dá)到總效應(yīng)的1/4。以上結(jié)論說明，碳排放交易不僅通過促進(jìn)既有企業(yè)降低碳排放直接實現(xiàn)碳減排，而且通過減少高排放行業(yè)不必要的新建投資間接實現(xiàn)碳減排。碳排放交易通過對新建投資的間接調(diào)控，為碳減排提供了另一層次的支持。

表4碳排放交易對新建投資的影響

注：***、 ^** 和*分別表示在 1% ！ 5% 和 10% 水平下顯著；標(biāo)準(zhǔn)誤聚類到省份-行業(yè)層面。其中，列（1）和列（2）中的被解釋變量為 ，列（3）和列（4）中的被解釋變量為 列（3）和列（4）中未報告的其他交互項為pilot × small和after × small項，未報告的其他虛擬變量為small項。

表5碳排放交易對 CO₂ 排放量的影響

注：***、**和*分別表示在 1% 、 5% 和 10% 水平上顯著；標(biāo)準(zhǔn)誤聚類到省份層面。

3.穩(wěn)健性檢驗

（1）平行趨勢檢驗。平行趨勢假設(shè)構(gòu)成雙重差分法有效識別政策效應(yīng)的基本前提。為確保實證結(jié)果的有效性與穩(wěn)健性，本文對試點省份與非試點省份在政策實施前的趨勢是否具有可比性進(jìn)行了檢驗。具體而言，選取2013年作為基準(zhǔn)年份，通過將其他年份與該基準(zhǔn)年份進(jìn)行比較，評估兩類省份在政策實施前后的動態(tài)差異。圖3展示了交互項的逐年回歸系數(shù)及其 90% 置信區(qū)間。結(jié)果顯示，在政策實施前，試點省份與非試點省份在新建投資數(shù)量方面并無統(tǒng)計意義上的顯著差異，表明平行趨勢假設(shè)成立。政策實施后，試點省份的新建投資數(shù)量顯著下降，且這一下降趨勢在隨后年份中持續(xù)加強，呈現(xiàn)出逐年遞增的特征。這一結(jié)果表明，碳排放交易政策對高排放行業(yè)的新建投資產(chǎn)生了顯著的抑制效應(yīng)。

（2）變量穩(wěn)健性。為了確保結(jié)果的穩(wěn)健性，本文選取化學(xué)、石油、電力熱力、黑色金屬、有色金屬和非金屬六大高能耗產(chǎn)業(yè)利息總支出占工業(yè)產(chǎn)業(yè)利息支出的比例作為重點高排放行業(yè)新建投資的代理變量，替換模型（3）中的被解釋變量對前文結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。回歸結(jié)果如表6所示。

由表6列（1）、（2）回歸結(jié)果可以得知，在試點政策實施后，試點省份高能耗產(chǎn)業(yè)利息支出占工業(yè)產(chǎn)業(yè)利息支出的比例相對于非試點省份下降10.5% 。這一結(jié)果與先前的結(jié)論一致，即碳排放交易降低了重點高排放行業(yè)新建投資。

表6利用其他代理變量的穩(wěn)健性檢驗

（3）模型穩(wěn)健性。在基準(zhǔn)回歸中，本文已控制了行業(yè)、省份和年份層面的固定效應(yīng)，以減少行業(yè)特征、地區(qū)差異及宏觀時間趨勢對估計結(jié)果的干擾。然而，隨時間發(fā)生的行業(yè)變化，以及不同省份之間的行業(yè)差異，也可能對政策效果產(chǎn)生一定的影響。為進(jìn)一步提高識別策略的穩(wěn)健性，本文在基準(zhǔn)回歸的基礎(chǔ)上，額外引入了行業(yè)－年份固定效應(yīng)和行業(yè)-省份固定效應(yīng)，從而確保估計結(jié)果不會因行業(yè)隨時間和省份的變化而產(chǎn)生偏差。具體回歸結(jié)果如表7所示，在納入不同類型的固定效應(yīng)后，估計結(jié)果依然穩(wěn)健：無論是引入行業(yè)－年份固定效應(yīng)（第（1）（2）列），還是引入行業(yè)-省份固定效應(yīng)（第（3）（4）列），核心估計系數(shù)pilot × after均為負(fù)且在 1% 水平上顯著，表明政策實施對高排放行業(yè)新建投資具有顯著的抑制效應(yīng)。此外，引入更高維度的固定效應(yīng)后，回歸系數(shù)與基準(zhǔn)回歸高度一致，表明政策效應(yīng)在控制更復(fù)雜結(jié)構(gòu)性差異后依然成立，未受到行業(yè)隨時間變化或地區(qū)行業(yè)分布異質(zhì)性的系統(tǒng)性干擾，進(jìn)一步增強了因果推斷的可靠性。

圖3平行趨勢檢驗

表7加入不同類型的固定效應(yīng)

（4）安慰劑檢驗。本部分將樣本期選為試點前年份，即2008—2013年，并將試點年份設(shè)定為樣本期中的2011年，進(jìn)行安慰劑檢驗。選取試點前年份的原因在于，可以完全排除試點政策的影響，從而探究無試點政策時，試點省份與非試點省份在重點高排放行業(yè)的新建投資是否存在明顯差異。回歸結(jié)果如表8所示。

表8虛擬試點年份的安慰劑檢驗

由表8可知，表8列（1）（2）中交互項系數(shù)均不顯著，說明在碳排放交易試點實施前，試點省份與非試點省份新建投資變化并無明顯差異。因此，本文所得試點省份新建投資相對減少的結(jié)論更可能是由于碳排放交易政策的實施所引起的，而非試點前已經(jīng)存在的差異導(dǎo)致的。

此外，為進(jìn)一步驗證核心結(jié)論的穩(wěn)健性，本文引入非參數(shù)置換檢驗，以控制可能存在的不可觀測因素對估計結(jié)果的干擾。具體操作包括：首先，隨機打亂原始試點省份的分配順序，并將其重新指派給各省份，從而生成一組虛擬“試點省份”；其次，構(gòu)造新的交互項，即將上述虛擬試點省份與政策虛擬變量相乘，以替代原有的政策交互項；最后，重復(fù)上述過程1000次，獲得一系列虛擬政策沖擊下的估計系數(shù)，以評估觀察到的政策效應(yīng)是否具有統(tǒng)計顯著性。理論上，在政策效果并不存在的前提下，虛擬交互項的估計系數(shù)應(yīng)圍繞零值分布。圖4展示了基于1000次置換所得估計系數(shù)的核密度分布及其相應(yīng)p值，其中左側(cè)豎線標(biāo)示為基準(zhǔn)回歸中交互項的實際估計值（-0.455）。從圖中可以觀察到，虛擬交互項的估計系數(shù)呈現(xiàn)以零為均值的近似正態(tài)分布，且真實估計值顯著偏離該分布區(qū)間之外，進(jìn)一步佐證了本文實證結(jié)果的穩(wěn)健性。

圖4核密度分布

（二）碳排放交易影響新建投資的作用機制

前文分析表明碳排放交易會使重點高排放行業(yè)新建投資相對減少。那么碳排放交易影響新建投資的作用機制是什么？為了解決這一問題，本文基于模型（4）進(jìn)行回歸檢驗。

1.資源效應(yīng)（碳價）

本部分探究碳排放交易通過資源效應(yīng)影響新建投資的效果。實證結(jié)果如表9所示。

通過將碳價作為資源效應(yīng)的代理變量進(jìn)行回歸分析，研究發(fā)現(xiàn)，碳價排名每提高1個單位，新建投資數(shù)量相對降低約 13.6% 。這一結(jié)果表明碳價是影響新建投資的關(guān)鍵因素，支持假說 H2a 。

表9資源效應(yīng)

然而，通過對表1中碳價的分析可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前中國碳價相較于歐盟等具有較為完善碳交易市場的經(jīng)濟體而言還處于較低水平。每噸價格平均僅為幾元到幾十元人民幣，相較于企業(yè)產(chǎn)值微不足道。因此，現(xiàn)階段碳價可能并不是影響新建投資的唯一機制。除了碳價之外，碳排放交易還可能存在其他作用機制，對新建投資起到抑制作用。

2.解釋效應(yīng)（預(yù)期）

為了驗證解釋效應(yīng)是否為碳排放交易影響新建投資的作用機制，本文借鑒Liu等和吳茵茵等 ? 使用的懲罰力度（詳見表10）作為投資者預(yù)期的代理變量進(jìn)行回歸分析。其中，北京懲罰力度最大，得分為6，重慶、湖北、廣東、上海和天津懲罰力度依次降低，得分分別為5、4、3、2、1，非試點省份懲罰力度均為0。懲罰力度越大的省份，投資者對于高排放行業(yè)未來成本的預(yù)期就越高。回歸結(jié)果如表11所示。

表11解釋效應(yīng)

注：***、**和*分別表示在 1% 、 5% 和 10% 水平下顯著；標(biāo)準(zhǔn)誤聚類到省份-行業(yè)層面。

通過表11第（1）和（2）列的回歸結(jié)果可以得知，預(yù)期未來成本的增加與新建投資數(shù)量的相對減少呈顯著的正相關(guān)關(guān)系。具體而言，預(yù)期排名每增加一個單位，新建投資數(shù)量相對降低約 14.7% 。這表明高預(yù)期未來成本是造成新建投資減少的另一重要原因。因此，現(xiàn)階段碳排放交易影響新建投資的因素不僅包括碳價，投資者對于行業(yè)未來的預(yù)期也尤為重要，以上結(jié)果支持假說 H2b 。

3.資源效應(yīng)vs.解釋效應(yīng)

上述分析表明，資源效應(yīng)和解釋效應(yīng)機制對新建投資的影響同時存在。然而，從估計系數(shù)的角度來看，解釋效應(yīng)的作用似乎強于資源效應(yīng)。為了深入探討二者作為機制的相對重要性，本文基于模型（5），將資源效應(yīng)和解釋效應(yīng)同時進(jìn)行比較。回歸結(jié)果如表12所示。

表10試點省市碳排放懲罰力度比較表

注：本表格轉(zhuǎn)引自吳茵茵等？。本文根據(jù)處罰金額確定各試點地區(qū)的懲罰力度，由于重點高排放行業(yè)排放量巨大，排序的標(biāo)準(zhǔn)為處罰倍數(shù)gt;具體金額。北京市處罰為3—5倍最嚴(yán)厲；重慶為3倍僅次于北京；湖北處罰1—3倍但不超過15萬元并扣除雙倍配額，相當(dāng)于處罰兩倍加最高15萬元罰款，懲罰力度小于重慶；廣東相當(dāng)于處罰兩倍加最高5萬元罰款，略小于湖北；上海處罰5—10萬元小于廣東；天津未規(guī)定處罰金額，懲罰力度最小。因此懲罰力度排名為北京 gt; 重慶gt;湖北 gt; 廣東gt;上海gt;天津。

表12資源效應(yīng)vs.解釋效應(yīng)

由表12可知，將碳價和預(yù)期同時進(jìn)行回歸后，碳價在統(tǒng)計意義上不再顯著，而預(yù)期仍然在 1% 的水平下顯著。具體而言，預(yù)期排名每增加一個單位，新建投資數(shù)量相對降低約 10.5% 。這表明，相比于碳價，對高未來成本的預(yù)期才是影響新建投資的更深層次因素。而表9中碳價的作用可能來源于與預(yù)期的相關(guān)性。

綜合以上分析可知，在當(dāng)前階段，由于碳價尚處在相對較低的水平，碳排放交易對新建投資的影響主要通過未來成本的預(yù)期機制實現(xiàn)，即解釋效應(yīng)才是現(xiàn)階段碳排放交易在廣度上影響新建投資，從而實現(xiàn)碳減排的真正影響機制。

（三）碳排放交易在廣度上的空間溢出效應(yīng)

1.新建投資相對趨勢圖

圖5試點省份與相鄰非試點省份新建投資相對趨勢

由圖5可以得知，試點之前，試點省份與其相鄰非試點省份的新建投資相對趨勢均處于較為平穩(wěn)的狀態(tài)，相鄰非試點省份新建投資相對趨勢略高于試點省份。試點之后，相鄰非試點省份新建投資相對趨勢呈上升狀態(tài)，而試點省份新建投資相對趨勢呈下降狀態(tài)。相鄰非試點省份新建投資相對趨勢顯著高于試點省份，這表明政策可能存在一定的負(fù)向溢出效應(yīng)。

2.實證結(jié)果

由前文可知，碳排放交易降低了試點省份重點高排放行業(yè)新建投資的相對數(shù)量。那么在此基礎(chǔ)上，為了探究碳排放交易的空間溢出效應(yīng)，本文基于模型（6），對試點省份及其相鄰非試點省份重點高排放行業(yè)新建投資相對趨勢的變化進(jìn)行實證分析。與試點省份相鄰的非試點省份共有12個，分別為江蘇、浙江、河北、福建、江西、湖南、廣西、陜西、河南、安徽、四川和貴州。其中，與上海相鄰的非試點省份為江蘇和浙江，與北京相鄰的非試點省份為河北，與廣東相鄰的非試點省份為福建、江西、湖南和廣西，與天津相鄰的非試點省份為河北，與湖北相鄰的非試點省份為陜西、河南、安徽、江西和湖南，與重慶相鄰的非試點省份為陜西、四川、貴州和湖南。對試點省份及以上相鄰非試點省份的新建投資相對趨勢進(jìn)行回歸后，結(jié)果如表13第（1）（2）列所示。

表13碳排放交易在廣度上的空間溢出效應(yīng)

當(dāng)利用各省份的新建投資數(shù)量與全國各省份新建投資平均數(shù)量的差值取對數(shù)來衡量新建投資相對趨勢變化時，由交互項系數(shù)與after項系數(shù)之和可以得知，試點省份在試點后新建投資相對趨勢相比于試點前降低，再次證實了碳排放交易的積極作用。而after項系數(shù)顯示，在試點省份相鄰的非試點省份中，新建投資相對趨勢較試點前反而增加。具體而言，試點省份在試點后新建投資相對趨勢減少 89.3% （ -162.1%+72.8% ），而相鄰非試點省份在試點后新建投資相對趨勢增加 72.8% 。以上結(jié)果表明，在碳排放交易實施后，試點省份可能選擇將一部分企業(yè)新建至相鄰環(huán)境規(guī)制相對較弱的省份之中，從而實現(xiàn)監(jiān)管套利。以上結(jié)果支持假說H3b，即碳排放交易存在一定的碳泄漏效應(yīng)。

為進(jìn)一步厘清碳排放交易的空間溢出路徑，本文將研究對象擴展至非相鄰非試點地區(qū)，相關(guān)結(jié)果見表13列（3）（4）。回歸結(jié)果表明，試點省份與非相鄰非試點省份之間的碳泄漏效應(yīng)在統(tǒng)計意義上并不顯著。具體而言，表13列（4）中回歸結(jié)果顯示，在試點后，試點省份與非相鄰非試點省份新建投資相對趨勢均下降約 41.4% 。交互項結(jié)果顯示，試點省份與非相鄰非試點省份在試點前后新建投資相對趨勢的變化并無顯著差異。因此，碳排放交易基于新建投資的碳泄漏效應(yīng)主要是作用于相鄰非試點省份。

碳泄漏本質(zhì)上可視為碳排放交易的解釋效應(yīng)。由于激勵機制存在不一致性，影響了投資者的投資決策，導(dǎo)致重點高排放行業(yè)新建投資的轉(zhuǎn)移。同時，碳泄漏又可作為碳排放交易的反饋機制，有助于政策的自我強化。

六、研究結(jié)論與政策建議

總量控制下的碳排放交易是一種通過市場機制實現(xiàn)低成本減排的政策選擇。自2013年試點以來，碳排放交易被認(rèn)為在深度上減少既有企業(yè) CO₂ 排放方面取得了顯著成效。本文首次從廣度上，以碳排放交易對高排放行業(yè)帶來的潛在影響為切入點，利用2008—2019年碳減排八大重點行業(yè)新建投資數(shù)據(jù)，探究碳排放交易基于資源配置路徑的間接減排成效。主要結(jié)論如下：（1）碳排放交易顯著抑制了試點省份高排放行業(yè)的新建投資。而且，相對于大型企業(yè)，小型企業(yè)受試點政策的影響更為顯著。（2）基于政策反饋理論對碳排放交易影響新建投資機制的分析發(fā)現(xiàn)，相對于基于碳資產(chǎn)價值的資源效應(yīng)，現(xiàn)階段碳排放交易主要通過解釋效應(yīng)，即影響投資者對未來的預(yù)期發(fā)揮作用。（3）由于激勵機制的不一致性，碳排放交易存在一定的碳泄漏效應(yīng)，相鄰非試點省份高排放行業(yè)的新建投資相對增加。

基于以上研究結(jié)果，本文提出如下政策建議：

第一，碳市場不僅直接促使既有企業(yè)實施減排，也能夠通過增強政策約束和預(yù)期引導(dǎo)，有效抑制高排放行業(yè)的新建投資。因此，政府應(yīng)著力提高碳市場運行的透明度，明確碳配額總量調(diào)控方向和政策調(diào)整節(jié)奏，穩(wěn)定企業(yè)對未來成本的判斷。同時，應(yīng)加強政策的信息披露、解讀和傳播，及時釋放權(quán)威信號，以強化碳市場對高碳投資的約束機制。

第二，推動碳排放權(quán)交易市場的機制優(yōu)化與金融改革，提升碳價格的引導(dǎo)能力與資源配置效率。當(dāng)前碳市場對企業(yè)預(yù)期的引導(dǎo)作用主要通過政策的解釋效應(yīng)，碳價機制尚未充分發(fā)揮應(yīng)有功能。碳市場應(yīng)在行業(yè)擴容并引入多元化交易主體的基礎(chǔ)上，增強碳市場流動性的同時強化碳資產(chǎn)的金融屬性，促進(jìn)形成更合理反映減排成本與社會價值的碳資產(chǎn)價值體系，從而更有效地發(fā)揮碳市場在優(yōu)化資源配置中的作用。

第三，加快全國統(tǒng)一碳市場建設(shè)，加強區(qū)域碳市場協(xié)同，提升國際規(guī)則話語權(quán)，充分發(fā)揮碳排放交易政策的制度效應(yīng)，提升整體減排績效。區(qū)域試點雖實現(xiàn)一定政策成效，但也導(dǎo)致部分高排放行業(yè)投資向非試點地區(qū)轉(zhuǎn)移，存在碳泄漏問題。因此，應(yīng)盡快推動碳市場全國統(tǒng)一布局，充分發(fā)揮國家碳排放權(quán)注冊登記結(jié)算機構(gòu)（如中碳登）在碳排放權(quán)交易中的基礎(chǔ)支撐作用，提升制度協(xié)調(diào)性與區(qū)域協(xié)同性。此外，還應(yīng)加強碳市場的國際鏈接機制建設(shè)，推動中國的碳核算方法與碳價機制成為全球氣候治理標(biāo)桿，以增強我國在全球治理中的影響力和話語權(quán)。

作者簡介：陳思，通訊作者，中南財經(jīng)政法大學(xué)金融學(xué)院和ESG研究所教授、博士生導(dǎo)師，湖北武漢，430073；王賢明，中南財經(jīng)政法大學(xué)金融學(xué)院博士研究生，湖北武漢，430073；莊子罐，中南財經(jīng)政法大學(xué)金融學(xué)院和碳交易與碳金融研究中心教授、博士生導(dǎo)師，湖北武漢，430073。

（責(zé)任編輯 李燈強）