低碳試點政策實施的碳遺漏效應(yīng)

吳文潔 劉雪夢 劉佩

【摘要】為全面評價低碳試點政策的實施效果，從試點城市和非試點城市兩個角度出發(fā)，以2012年第二次低碳試點政策為例，基于2008～2017年中國205個地級市面板數(shù)據(jù)，采用傾向得分匹配—雙重差分方法實證檢驗低碳試點政策實施的綜合效果。研究發(fā)現(xiàn)：低碳試點政策的實施降低了試點城市的碳排放強度，卻導(dǎo)致了非試點城市碳排放的增加，這不僅減弱了政策實施的減排效果且造成了總體碳排放的上升，即低碳試點政策的實施存在碳遺漏問題；進一步分析發(fā)現(xiàn)，碳遺漏具有持續(xù)性，其發(fā)生的主要路徑是能源市場效應(yīng)和貿(mào)易條件效應(yīng)。因此，試點城市應(yīng)鼓勵企業(yè)進行技術(shù)創(chuàng)新或?qū)Ω咛歼M口產(chǎn)品征稅，非試點城市應(yīng)加強宣傳和教育，對從試點城市搬遷的高碳企業(yè)征收一定的稅費，并引導(dǎo)該企業(yè)形成低碳生產(chǎn)模式。

【關(guān)鍵詞】低碳試點；碳遺漏效應(yīng)；傾向得分匹配；雙重差分

【中圖分類號】F124.5【文獻標識碼】A【文章編號】1004-0994（2020）04-0124-7

【基金項目】陜西省教育廳科研計劃項目“西安市碳排放峰值預(yù)測與控制措施研究”（項目編號：18JT010）；陜西省社會科學(xué)基金項目“陜西省工業(yè)碳排放驅(qū)動因素、碳鎖定及解鎖路徑研究”（項目編號：2019D043）；西安石油大學(xué)研究生創(chuàng)新與實踐能力培養(yǎng)項目“陜西省工業(yè)碳排放驅(qū)動因素、碳鎖定及解鎖路徑研究”（項目編號：YCS18212058）

一、引言

近百年來，全球氣候變暖影響了人類的生活環(huán)境和生活質(zhì)量，現(xiàn)已引起了國際社會的廣泛關(guān)注，而二氧化碳排放的增加則被認為是氣候異常變化的主要原因[1]。最新全球溫度記錄指出，地球所累積的碳排放正在破壞氣候系統(tǒng)的穩(wěn)定，因此，控制溫室氣體排放、發(fā)展低碳經(jīng)濟已成為當前的重點課題。而作為一個負責任的發(fā)展中國家，中國已向國際社會承諾，到2030年實現(xiàn)碳排放峰值目標[2]。為此，中國已在2010年、2012年和2017年先后三次實行低碳試點政策，以降低碳排放并力爭提前達峰。伴隨著低碳試點政策的進一步推廣和實施，中國整體碳排放績效是否得到了提高？低碳試點政策的實施是否有效減少了試點城市的碳排放？而對于非試點城市的碳排放，該政策的實施是否也會產(chǎn)生一定的影響？

為評估低碳試點政策的實施效果，已有文獻主要從試點城市的角度，從理論和實證兩個方面進行了研究，但由于研究對象和方法不同，尚未得出一致的結(jié)論。從理論角度出發(fā)，鄧榮榮[3]研究發(fā)現(xiàn)試點城市的排放總量和增速較政策實施前顯著下降。宋祺佼等[4]卻發(fā)現(xiàn)低碳試點城市的碳排放水平高于全國水平。從實證角度出發(fā)，馮彤[5]對華東地區(qū)低碳試點城市進行評估，結(jié)果表明低碳項目的實施促進了碳排放；而李順毅[6]的研究結(jié)果卻支持政策有效的結(jié)論。梳理文獻發(fā)現(xiàn)，從非試點城市的視角，評估政策實施有效性的研究相對較少。然而，Wen、Wang[7]研究發(fā)現(xiàn)碳排放量可以通過省際貿(mào)易的轉(zhuǎn)移進而產(chǎn)生碳遺漏問題，但僅是從理論上進行了闡釋。與之相反，Barker等[8]運用一般GEE模型考察《京都議定書》的實施效果，發(fā)現(xiàn)由于技術(shù)溢出效應(yīng)的存在，碳遺漏問題不明顯。由以上分析發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有研究針對中國的非試點城市低碳試點政策實施效果的研究相對較少。

二、理論分析與研究假說

由于研究對象和目的的不同，有關(guān)碳遺漏的相關(guān)概念尚未形成一致的理論體系。IPCC[9]最早研究碳遺漏問題，認為減排國家強制實施了減排政策，卻導(dǎo)致非減排國家增加了溫室氣體排放，增加的排放弱化了減排效果，甚至帶來更多的排放，致使政策無效。Kallbekken等[10]認為碳減排政策實施后，減排地區(qū)與非減排地區(qū)的價格差異導(dǎo)致非減排地區(qū)碳排放量增加進而產(chǎn)生碳遺漏。國內(nèi)研究側(cè)重于對碳遺漏進行定性分析，實證研究相對匱乏。王明喜等[11]在對低碳經(jīng)濟相關(guān)研究進行綜述中提到了碳遺漏問題，并對其進行了概念界定，認為若一個地區(qū)強制實施碳減排措施，會導(dǎo)致另外一些沒有實施碳減排措施地區(qū)的碳排放量額外增加，增加的這部分碳排放稱之為碳遺漏，但并未深入分析中國是否存在碳遺漏問題及實證檢驗碳遺漏效應(yīng)機理。因此，基于現(xiàn)有研究，結(jié)合中國實施的低碳試點政策，將碳遺漏界定如下：若一個地區(qū)實施低碳政策（試點地區(qū)），卻增加了沒有實行低碳政策地區(qū)（非試點地區(qū)）的碳排放，進而減弱了試點地區(qū)的減排效應(yīng)，并導(dǎo)致中國總體碳排放增加的現(xiàn)象，即為碳遺漏。在此概念的基礎(chǔ)上，進一步分析低碳試點政策實施的碳遺漏效應(yīng)，并提出研究假說。

基于Bernard、Vielle[12]等的研究，本文認為低碳試點政策實施的碳遺漏效應(yīng)主要發(fā)生路徑是能源市場效應(yīng)和貿(mào)易條件效應(yīng)（見圖1）。

在供給總量不變的前提下，減排地區(qū)由于實施了碳減排政策，使得該地區(qū)能源市場需求減少，進而造成相關(guān)能源產(chǎn)品價格下降。與之相比，非減排地區(qū)的能源產(chǎn)品價格較高，故企業(yè)會選擇從減排地區(qū)進口低價能源產(chǎn)品作為生產(chǎn)投入替代品，結(jié)果導(dǎo)致該地區(qū)碳排放增加，產(chǎn)生了碳遺漏問題。具體到我國的碳減排政策，在能源供給量不變的前提下，由于低碳試點政策的實施，低碳試點城市為實現(xiàn)碳減排目標，將通過征稅或限制能源行業(yè)生產(chǎn)的方式，縮小能源生產(chǎn)規(guī)模，并提供其他清潔綠色技術(shù)產(chǎn)品以替代能源產(chǎn)品，這使得能源生產(chǎn)廠商的生產(chǎn)積極性下降，消費者在政策的引導(dǎo)下對能源產(chǎn)品的偏好降低，轉(zhuǎn)向其他綠色消費品，進而使得整個市場對能源產(chǎn)品的需求下降，導(dǎo)致綜合能源價格下降。與之相反，非試點城市市場對能源的需求相對較大，故其能源市場價格相對較高。因此，非試點城市企業(yè)為追求利潤最大化，將從試點城市進口大量能源產(chǎn)品作為生產(chǎn)投入替代品，進而增加了碳排放，造成了碳遺漏。故提出假設(shè)1：

H1：低碳試點政策的實施減少了試點城市的碳排放，而其能源市場效應(yīng)會產(chǎn)生碳遺漏。

由于地區(qū)間聯(lián)系緊密，各地區(qū)間存在模仿或競爭效應(yīng)，在地區(qū)間貿(mào)易體系的作用下，碳減排政策的實施，使得碳減排地區(qū)的高碳產(chǎn)品生產(chǎn)成本上升，進而造成減排地區(qū)產(chǎn)品的市場價格上揚；而對于非減排地區(qū)企業(yè)，沒有減排成本，其產(chǎn)品市場價格相對較低，生產(chǎn)同類型的產(chǎn)品更具競爭優(yōu)勢，產(chǎn)生的價格差將激勵非減排地區(qū)擴大高碳產(chǎn)品生產(chǎn)規(guī)模以獲得較高的市場利潤，最終導(dǎo)致非減排地區(qū)碳排放的增加，進而產(chǎn)生碳遺漏。因此，貿(mào)易條件效應(yīng)引發(fā)碳遺漏效應(yīng)的主要路徑為對外直接投資和進出口貿(mào)易，即高碳企業(yè)重新選址搬遷或地區(qū)間的貿(mào)易互動行為。針對中國碳減排政策的實際情況，低碳試點政策的實施使得試點城市為控制碳排放量，鼓勵企業(yè)更新生產(chǎn)設(shè)備或革新生產(chǎn)流程，導(dǎo)致生產(chǎn)投入增加，生產(chǎn)成本的增加使得試點城市商品市場價格上揚。故而與非試點城市同類型的產(chǎn)品相比，失去了市場競爭優(yōu)勢，價格差激勵了非試點城市擴大高碳產(chǎn)品的生產(chǎn)，并造成了碳排放的增加，產(chǎn)生碳遺漏。故提出假設(shè)2：

H2：低碳試點政策的實施減少了試點城市的碳排放，而其貿(mào)易條件效應(yīng)會引發(fā)碳遺漏問題。

三、研究設(shè)計

（一）樣本說明

2010年首批低碳試點省市覆蓋中國五省八市，2012年第二批低碳省市包括北京、上海和海南等29個省市，2017年增至45個地區(qū)。由于第一批低碳試點地區(qū)主要以省區(qū)為主，而第三批低碳試點政策實施時間不長，政策效應(yīng)并未顯現(xiàn)，且考慮到樣本量的充足性和數(shù)據(jù)的可得性，因此，以第二批低碳試點政策為例，將第二批試點城市作為政策評價的實驗組。而對于政策干擾的處理，剔除了第一批低碳試點地區(qū)，即將廣東、遼寧、湖北、陜西、云南、海南六省中的所有地級市以及天津、重慶、廈門、杭州、南昌、貴陽、保定七市予以剔除，進一步從城市層面深入分析低碳試點政策實施的碳遺漏效應(yīng)。此外，由于北京、上海與其他地級市差異性較大，不利于數(shù)據(jù)匹配，從而予以剔除。巢湖、拉薩、嘉峪關(guān)、吳忠、固原、中衛(wèi)和濟源市及大興安嶺地區(qū)數(shù)據(jù)缺失較多，也進行剔除。故選擇全國205個地級市作為傾向得分匹配—雙重差分分析的樣本，其中實驗組和控制組的城市個數(shù)分別為20個和185個。

（二）模型構(gòu)建

低碳試點政策的實施可看作是在試點城市進行的一次準自然實驗，故采用常用的政策評估方法——雙重差分（DID）對該政策的實施效果進行檢驗，以解決政策內(nèi)生性問題。然而，DID在使用過程中需要實驗組和控制組滿足共同平行趨勢的要求，即實驗組和控制組若本身存在差異則差分結(jié)果對政策效果的評估會產(chǎn)生偏差。故在進行DID分析前，先利用傾向得分匹配（PSM）對實驗組匹配相似的控制組，以避免樣本的選擇性偏差。基于匹配后的樣本，利用DID方法對政策效應(yīng)進行檢驗。因此，基于DID方法建立的回歸模型如下：

其中：Yit代表i市t年的碳排放量；treatit和timeit為虛擬變量，treatit=1表示該地區(qū)為低碳政策試點城市，treatit=0代表非試點城市；timeit=1表示2012年低碳政策實施之后的年份，timeit=0為政策實施之前的年份；didit為低碳試點城市與政策時間的交乘項did（time×treat）；controlit為控制變量；vi和vt分別為城市個體固定效應(yīng)和時間固定效應(yīng)；？0和εit分別為截距項和隨機擾動項。從式（1）可以看出，對于控制組（treatit=0）而言，低碳試點政策實施前后的碳排放波動性分別為？0和？0+？2，因此，不受政策影響的非試點城市在低碳試點政策實施年份前后的碳排放波動性差異為？2；對于處理組（treatit=1）而言，政策實施前后的碳排放波動性分別為？0+？1和？0+？1+？2+？3，差異為？2+？3，這一差異不僅包含政策實施的影響？3，還包含了時間趨勢？2，故低碳試點政策實施對試點城市碳排放影響的凈效應(yīng)為？3。

（三）指標選取與數(shù)據(jù)來源

1.被解釋變量：城市碳排放強度（lnCO2）。用各城市碳排放量的自然對數(shù)衡量碳排放強度，其中碳排放量的計算借鑒周迪等[13]的方法，根據(jù)電力、天然氣和液化石油氣能源消耗數(shù)據(jù)進行測度，公式如下：

其中：Ce、Cg、Cp分別為電力、天然氣和液化石油氣消耗所產(chǎn)生的碳排放量；Ee、Eg、Ep分別為電力、天然氣和液化石油氣的消耗量；η是煤電燃料鏈溫室氣體排放系數(shù)，折合成等效CO2為1.3023千克/千瓦時，σ為煤電發(fā)電量與總發(fā)電量的比值；λ和φ分別是天然氣和液化石油氣的CO2排放系數(shù)。

2.機理分析中的被解釋變量。①能源市場價格（pener），由于國家并未公布各地級市綜合能源價格的絕對量數(shù)據(jù)，故借鑒Ma等[14]、葉琴等[15]的做法，對2008 ～ 2017年各地級市的綜合能源價格進行了推算。首先，算出各地級市能源均價。根據(jù)《中國物價年鑒》公布的36個大中城市煤炭、汽油、電力和柴油的價格計算；其次，采用煤炭采選業(yè)出廠價格指數(shù)、石油和天然氣開采業(yè)出廠價格指數(shù)及電力、熱力的生產(chǎn)和供應(yīng)出廠品價格指數(shù)對價格序列進行擴展。再次，算出各省的能源成本。根據(jù)《中國能源統(tǒng)計年鑒》中能源平衡表公布的各省每年四種能源消費量，按照對應(yīng)的綜合能源價格進行加權(quán)計算。最后，算出各地級市的綜合能源價格。根據(jù)各省的能源成本與各省能源消費總量的比值先算出各省的綜合能源價格，再利用各地級市GDP占各省GDP比重作為權(quán)重得出各地級市的綜合能源價格。②商品市場價格（pcom），考慮到數(shù)據(jù)的可得性，用各城市社會消費品零售總額來衡量，由于該數(shù)值較大，為方便分析，對其取自然對數(shù)，數(shù)據(jù)來源于歷年《中國城市統(tǒng)計年鑒》。

3.解釋變量。低碳試點城市虛擬變量（treat），若該城市為2012年低碳試點政策實施的城市則記為“1”，否則記為“0”；政策時間虛擬變量（time），低碳試點政策實施之后的年份定義為1，政策實施之前的年份定義為0；低碳試點城市與政策時間的交乘項did（time×treat），若該城市既為低碳試點城市又在政策執(zhí)行年份之后，該值取1，否則取0，用以衡量低碳試點政策實施的凈效應(yīng)。此外，借鑒張慶宇等[16]、周迪等[13]的做法，將碳排放量與地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平、年末總?cè)丝诤湍茉磸姸茸鳛榭刂谱兞考{入模型（1）中。

綜上所述，選擇碳排放強度（lnCO2）作為被解釋變量，能源市場價格（pener）與商品市場價格（pcom）作為機理分析中的被解釋變量，人均GDP（lnpgdp）、能源強度（energy）和年末總?cè)丝冢╨npop）為模型（1）中的控制變量。此外，由于PSM匹配是將多元變量壓縮成單維的傾向得分，本質(zhì)上是用匹配變量對虛擬變量進行回歸，故在控制變量的基礎(chǔ)上，加入第二產(chǎn)業(yè)比重（lnsec）、第三產(chǎn)業(yè)比重（lnthird）和在崗職工平均工資水平（lnwage）等對政策選擇有影響的變量，即為PSM分析中的協(xié)變量，以得到最佳匹配效果。主要變量的具體含義、均值和標準差如表1所示，除特別說明外，數(shù)據(jù)均來自《中國統(tǒng)計年鑒》《中國城市統(tǒng)計年鑒》《中國區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》和國家統(tǒng)計局，個別缺失值用插值法和均值法補齊。

四、實證分析

（一）傾向得分匹配處理

根據(jù)上文的分析和研究設(shè)計，選擇兩類城市進行PSM分析，將2012年開始實施低碳試點政策的20個試點城市作為實驗組，并將在2012年未實施低碳試點政策且不受第一次政策影響的185個地級市作為控制組。進一步利用人均GDP（lnpgdp）、能源強度（energy）、在崗職工平均工資水平（lnwage）、年末總?cè)丝冢╨npop）、第二產(chǎn)業(yè)比重（lnsec）和第三產(chǎn)業(yè)比重（lnthird）6個可觀測變量對實驗組和控制組城市進行匹配。并利用Probit模型估計上述匹配指標的傾向得分，然后使用核匹配法確定權(quán)重，以及施加“共同支持”條件。結(jié)果顯示，控制組中185個城市全部匹配成功。此外，在用PSM-DID方法進行回歸前，需要檢查在匹配之后處理組和控制組在可觀測變量上是否具有顯著性差異，若無顯著性差異，則支持PSM-DID方法的應(yīng)用，否則核匹配估計失效。表2平衡性檢驗結(jié)果顯示：與匹配前相比，匹配后的可觀測變量在處理組和控制組的分布較為平衡，各變量的差異大幅度下降，標準化偏差均小于10%，t檢驗相伴概率值也顯示，匹配后各變量的均值在實驗組和控制組間均無顯著性差異，由此說明使用PSM-DID方法是有效的。

（二）雙重差分分析

1.平行趨勢檢驗。進行DID估計需滿足趨同假設(shè)前提條件，因此，在DID估計前對實驗組和控制組碳排放強度的變化趨勢進行了檢驗。如圖2所示，2012年低碳試點政策實施前，實驗組和控制組的碳排放強度大致保持相同的增長趨勢，而政策實施后，實驗組和控制組的碳排放強度出現(xiàn)顯著的差異，即呈現(xiàn)截然相反的變化趨勢，前者整體呈下降趨勢，后者呈上升趨勢。該結(jié)果表明，進行PSM匹配后的樣本滿足DID同趨勢的假設(shè)前提條件，且低碳試點政策實施后非試點城市碳排放強度的上升幅度大于試點城市碳排放強度的下降幅度。

2.平均處理效應(yīng)。在PSM處理的基礎(chǔ)上，對式（1）使用固定效應(yīng)法進行DID檢驗，即采用一階差分法對面板雙重差分模型進行估計，以消除變量的時間變化因素。此外，由于低碳試點城市虛擬變量treat具有時間不變性，因此，在進行DID固定效應(yīng)分析時，treat變量會被自動刪除，但這不會影響估計結(jié)果及其有效性。表3列出了式（1）DID估計結(jié)果，列（1）為未加入控制變量的結(jié)果，列（2）為加入控制變量的結(jié)果。觀察發(fā)現(xiàn)，無論是否加入控制變量，did的系數(shù)值都為負，time系數(shù)值都為正，且通過了顯著性檢驗，進一步對比兩個變量的系數(shù)發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)年份did系數(shù)的顯著性和數(shù)值的絕對值大小與time系數(shù)相比，顯著性較低且值較小。這一結(jié)果表明，低碳試點政策的實施降低了試點城市的碳排放強度，卻促進了非試點城市碳排放的增加，且非試點城市碳排放強度的上升幅度大于試點城市碳排放強度的下降幅度，這與上文平行趨勢檢驗結(jié)果一致，表明實施低碳試點政策，非試點城市碳排放的增加減弱了政策實施的碳減排效果，并造成總體碳排放增加，即低碳試點政策的實施存在碳遺漏現(xiàn)象?？刂谱兞恐?，經(jīng)濟發(fā)展水平、能源強度和年末總?cè)丝谂c碳排放量正相關(guān)，說明現(xiàn)階段的經(jīng)濟發(fā)展、能源消耗和總?cè)丝跀?shù)量不利于碳減排。

3.動態(tài)邊際影響效應(yīng)。為進一步檢驗低碳試點政策實施對碳遺漏的動態(tài)邊際影響，在式（1）的基礎(chǔ)上加入時間虛擬變量，如式（3）所示：

其中，t2013、t2014、t2015、t2016和t2017分別為對應(yīng)于2013年、2014年、2015年、2016年和2017年的時間虛擬變量，處理組（treat=1）和控制組（treat=0）在2013年碳排放強度的波動性差異分別為？0+？1+？2+？7和？0+？2，同理可得其他年份處理組和控制組的碳排放強度波動性差異。因此，觀察表3中第（3）列和第（4）列的回歸結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)：在未加入控制變量之前，對于控制組而言，t2013、t2014、t2015、t2016和t2017的系數(shù)都在1%的顯著性水平上為正，且總體呈上升趨勢，僅在2013 ～ 2014年呈下降趨勢，表明低碳試點政策實施后，非試點城市的碳排放強度整體呈上升趨勢，僅在2013～2014年間稍有降低，這與上文的時間趨勢圖相吻合。列（4）為加入控制變量后的結(jié)果，和列（3）相比，系數(shù)值顯著性未發(fā)生特別大的變化，與列（3）結(jié)果基本一致。對于實驗組而言，低碳試點政策實施對于試點城市碳排放強度影響的凈效應(yīng)為treat×t2013、treat×t2014、treat×t2015、treat×t2016和treat×t2017的系數(shù)值，觀察列（3）和列（4）發(fā)現(xiàn)，無論是否加入控制變量，試點城市的碳排放強度在政策實施后的2013 ～ 2017年呈顯著下降趨勢，且政策的動態(tài)邊際效應(yīng)持續(xù)顯著。具體觀察其系數(shù)值可以發(fā)現(xiàn)，動態(tài)邊際效應(yīng)雖具有一定的波動性，但整體呈上升態(tài)勢。進一步比較實驗組和控制組碳排放強度在政策實施后波動性差異變化大小可以發(fā)現(xiàn)，非試點城市碳排放強度動態(tài)邊際效果的增加幅度大于試點城市碳排放強度減少幅度，進而驗證了2012年低碳試點政策的實施對碳遺漏具有動態(tài)邊際效應(yīng)。

（三）碳遺漏效應(yīng)的機理分析

為進一步揭示碳遺漏的發(fā)生機理，借鑒石大千等[17]提出的三步法，進一步對其作用路徑進行檢驗。具體步驟為：①先對DID方法的基礎(chǔ)回歸模型進行實證分析，若time變量和did變量系數(shù)顯著且為正值，說明低碳試點政策的實施存在碳遺漏效應(yīng)。②將倍差項分別與機制變量綜合能源價格和商品市場價格進行回歸，若綜合能源價格和商品市場價格的系數(shù)顯著，則說明低碳試點政策的實施影響了低碳城市的綜合能源價格和企業(yè)的生產(chǎn)成本。③將倍差項和綜合能源價格及商品市場價格同時納入DID基礎(chǔ)回歸模型中，若倍差項系數(shù)不顯著或者顯著但數(shù)值降低了，則證明低碳試點政策實施的碳遺漏效應(yīng)主要通過能源市場效應(yīng)和貿(mào)易條件效應(yīng)體現(xiàn)。按照上述步驟，設(shè)定的機理驗證模型如下：

運用PSM-DID方法對式（4）～式（6）進行回歸，實證結(jié)果如表4所示，列（1）為式（4）的回歸結(jié)果，觀察發(fā)現(xiàn)，？2和？3的系數(shù)都通過了顯著性檢驗，前者的系數(shù)為正值而后者的系數(shù)為負值，且前者的絕對值大于后者，即驗證了低碳試點政策實施存在碳遺漏問題。列（2）、列（3）為式（5）的回歸結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)，在綜合能源價格方程中，β1的系數(shù)在1%的顯著性水平上為負值，說明低碳試點政策的實施使得低碳試點城市減少了對能源產(chǎn)品的需求，在供給量不變的前提下，試點城市能源需求減少，能源價格下降，驗證了H1；在商品市場價格方程中，β1的系數(shù)在1%的顯著性水平上為正值，說明低碳試點政策的實施使得試點城市企業(yè)為達到低碳生產(chǎn)標準而更新生產(chǎn)設(shè)備或革新生產(chǎn)流程，進而增加了企業(yè)的生產(chǎn)成本，造成產(chǎn)品價格上揚，驗證了H2。列（4）為式（6）的回歸結(jié)果，觀察發(fā)現(xiàn)，ω2的系數(shù)在5%的顯著性水平上為正，與列（1）的回歸結(jié)果相比，不僅顯著性降低且系數(shù)值變小了。此外，ω3的系數(shù)值為負值但未通過顯著性檢驗，與列（1）回歸結(jié)果相比，倍差項的系數(shù)由顯著變得不顯著了，證實了低碳試點政策實施的碳遺漏效應(yīng)是由能源市場效應(yīng)和貿(mào)易條件效應(yīng)引發(fā)的。進一步觀察列（4）發(fā)現(xiàn)，能源市場價格和商品市場價格的系數(shù)在1%的顯著性水平上為正。

分析其原因，可能是：①由于試點城市實施的碳減排政策減少了能源產(chǎn)品需求，導(dǎo)致能源市場價格下降，而非試點城市則會從試點城市購買低價的能源產(chǎn)品來替代其他生產(chǎn)投入品，進而增加了非試點城市的碳排放；此外，試點城市中從事能源生產(chǎn)的相關(guān)企業(yè)為追求利潤最大化將會搬遷至非試點城市，以獲取收益，導(dǎo)致碳排放的增加。②為實現(xiàn)碳減排目標，試點城市的企業(yè)生產(chǎn)投入的增加使得其商品市場價格上揚，與非試點城市相比，其產(chǎn)品價格高于同類產(chǎn)品價格，試點城市的產(chǎn)品失去了市場競爭力，而產(chǎn)生的價格差將激勵非試點城市擴大高碳產(chǎn)品生產(chǎn)以增加產(chǎn)出并出口到試點城市，出口量的增加進而導(dǎo)致了非試點城市碳排放的增加。③在能源供給總量不變的前提下，能源價格相對較高的地區(qū)一般為非試點城市，該城市的能源價格越高則越傾向于選擇進口試點城市價格下降的能源產(chǎn)品替代其他生產(chǎn)投入品，進而增加碳排放。然而，商品市場價格較高的地區(qū)一般為試點城市，與非試點城市相比，同類產(chǎn)品的競爭力較低，這會激勵非試點城市擴大高碳產(chǎn)品生產(chǎn)量進而增加了碳排放。

五、結(jié)論與啟示

從碳遺漏視角出發(fā)，以2008 ～ 2017年中國205個地級市面板數(shù)據(jù)為樣本，采用PSM-DID方法，對2012年中國低碳試點政策的實施效果進行了深入分析。研究發(fā)現(xiàn)：低碳試點政策的實施減少了試點城市的碳排放卻增加了非試點城市的碳排放，且非試點城市碳排放增加的幅度大于試點城市碳排放減少的幅度，即低碳試點政策的實施存在碳遺漏問題，且碳遺漏效應(yīng)主要產(chǎn)生路徑為能源市場效應(yīng)和貿(mào)易條件效應(yīng)。

基于上述結(jié)論，得到的啟示如下：首先，試點城市在采取碳減排行動時，不應(yīng)僅僅局限于制定碳排放總量控制制度，還應(yīng)支持和引導(dǎo)企業(yè)進行自主創(chuàng)新，積極開發(fā)新能源或新技術(shù)以減少能源產(chǎn)品生產(chǎn)利用過程中的資源消耗和碳排放；其次，為避免能源市場效應(yīng)造成的碳遺漏問題，試點城市可以對本地區(qū)低價能源產(chǎn)品的出口征收一定稅額，倒逼非試點城市企業(yè)進行技術(shù)創(chuàng)新，限制因能源投入替代效應(yīng)造成碳排放的增加，進而削弱低碳試點政策實施的碳減排效應(yīng)；最后，為避免貿(mào)易條件效應(yīng)造成的碳遺漏問題，非試點城市應(yīng)加強宣傳教育，并引導(dǎo)居民樹立低碳理念。而試點城市可以針對非試點城市具有競爭力的高碳低價商品征收進口稅額，削弱該類型商品的競爭優(yōu)勢，或者讓試點城市的低碳企業(yè)免費獲得一些碳排放配額，并在試點地區(qū)內(nèi)進行交易，以降低減排成本，提高試點地區(qū)低碳商品的競爭優(yōu)勢，進而減少非試點城市的碳排放。

【主要參考文獻】

[1]Cuffey K. M.，Vimeux F. Covariation of carbon dioxide and temperature from the Vostok ice core after deuterium-excess correction[J]. Nature，2001（412）：523.

[2]中國能源研究會.中國能源展望2030[M].北京：經(jīng)濟管理出版社，2016：1～100.

[3]鄧榮榮.我國首批低碳試點城市建設(shè)績效評價及啟示[J].經(jīng)濟縱橫，2016（8）：41～46.

[4]宋祺佼，王宇飛，齊曄.中國低碳試點城市的碳排放現(xiàn)狀[J].中國人口·資源與環(huán)境，2015（1）：78～82.

[5]馮彤.低碳試點城市項目對碳強度的影響評估[J].云南民族大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2017（2）：174～178.

[6]李順毅.低碳城市試點政策對電能消費強度的影響——基于合成控制法的分析[J].城市問題，2018（7）：38～47.

[7]Wen W.，Wang Q. Re- examining the realization of provincial carbon dioxide emission intensity reduction targets in China from a consumption-based accounting[J].Journal of Cleaner Production，2019（11）：84～88.

[8]Barker T.，Junankar S.，Pollitt H.，et al. Carbon leakage from unilateral environmental tax reforms in Europe，1995-2005[J].Energy Policy，2007（12）：6281～6292.

[9]IPCC. Climate change 2001 mitigation：Contribution of Working GroupⅢto the third assessment report of the Intergovernmental Panel on Climate Change[M].Cambridge：Cambridge University Press，2001：1～100.

[10]Kallbekken S.，F(xiàn)lottorp L. S.，Rive N. CDM baseline approaches and carbon leakage[J].Energy Policy，2007（8）：4154～4163.

[11]王明喜，胡毅，郭冬梅，鮑勤，湯玲.低碳經(jīng)濟：理論實證研究進展與展望[J].系統(tǒng)工程理論與實踐，2017（1）：17～34.

[12]Bernard A.，Vielle M. Assessment of European Union transition scenarios with a special focus on the issue of carbon leakage[J].Energy Economics，2009（1）：S274-S284.

[13]周迪，周豐年，王雪芹.低碳試點政策對城市碳排放績效的影響評估及機制分析[J].資源科學(xué)，2019（3）：546～556.

[14]Ma H.，Oxley L.，Gibson J. Substitution possibilities and determinants of energy intensity for China[J].Energy Policy，2009（5）：1793～1804.

[15]葉琴，曾剛，戴劭勍，王豐龍.不同環(huán)境規(guī)制工具對中國節(jié)能減排技術(shù)創(chuàng)新的影響——基于285個地級市面板數(shù)據(jù)[J].中國人口·資源與環(huán)境，2018（2）：115～122.

[16]張慶宇，張雨龍，潘斌斌.改革開放40年中國經(jīng)濟增長與碳排放影響因素分析[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境，2019（10）：9～13.

[17]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[J].中國工業(yè)經(jīng)濟，2018（6）：117～135.