基于合成控制法的碳交易機(jī)制對(duì)碳績(jī)效的影響

于向宇 陳會(huì)英 李躍

摘要 中國(guó)作為主要的碳排放國(guó)之一，環(huán)境問(wèn)題已成為制約經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵影響因素。作為推進(jìn)經(jīng)濟(jì)綠色低碳發(fā)展的措施之一，建立碳交易機(jī)制能夠通過(guò)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)手段彌補(bǔ)行政命令式政策的局限性，有助于實(shí)現(xiàn)碳減排目標(biāo)。為評(píng)估中國(guó)碳交易機(jī)制對(duì)碳交易試點(diǎn)省市碳績(jī)效的政策影響效應(yīng)和作用路徑，文章選取2005—2017年中國(guó)30個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。首先，采用SE-SBM模型測(cè)度各省市碳績(jī)效水平;然后，以碳交易試點(diǎn)省市為研究對(duì)象，采用合成控制法構(gòu)建實(shí)驗(yàn)組和控制組，評(píng)估碳交易機(jī)制對(duì)試點(diǎn)省市碳績(jī)效水平的影響效果，并進(jìn)行有效性檢驗(yàn);最后，運(yùn)用遞歸模型探究碳交易機(jī)制對(duì)碳績(jī)效水平的作用路徑。研究結(jié)果表明：①中國(guó)平均碳績(jī)效值在0.5左右，區(qū)域差異性顯著;部分省市呈現(xiàn)波動(dòng)式上升趨勢(shì)，另一部分省市則呈現(xiàn)波動(dòng)式下降趨勢(shì)。 ②碳交易機(jī)制有效提升了試點(diǎn)省市的碳績(jī)效水平。由于試點(diǎn)省市所處經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段不同，碳交易機(jī)制對(duì)碳績(jī)效的影響程度存在區(qū)域異質(zhì)性。碳績(jī)效水平提升幅度由高到低依次為北京、天津、湖北和重慶。③能源結(jié)構(gòu)、技術(shù)創(chuàng)新及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是碳交易機(jī)制推動(dòng)碳績(jī)效水平提升的三條主要路徑?；诖耍恼绿岢鲆韵陆ㄗh：加快全國(guó)碳交易機(jī)制建設(shè)步伐，實(shí)現(xiàn)碳交易市場(chǎng)全覆蓋;充分考慮區(qū)域異質(zhì)性，因地制宜設(shè)計(jì)碳交易機(jī)制;鼓勵(lì)技術(shù)創(chuàng)新，優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，促進(jìn)綠色低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

關(guān)鍵詞 碳交易機(jī)制;碳績(jī)效;合成控制法;作用路徑

中圖分類號(hào) F062.2?? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A? 文章編號(hào) 1002-2104（2021）04-0051-11? DOI：10.12062/cpre.20201210

自2003年英國(guó)能源白皮書(shū)《我們能源的未來(lái)：創(chuàng)建低碳經(jīng)濟(jì)》發(fā)布后，以“低能耗、低污染、低排放”為基礎(chǔ)的綠色低碳經(jīng)濟(jì)迅速成為全球關(guān)注的熱點(diǎn)。在全球持續(xù)變暖、環(huán)境惡化的背景下，各國(guó)采取了一系列措施“補(bǔ)綠色短板”。能源驅(qū)動(dòng)型的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式促使中國(guó)迅速成為全球最大的碳排放國(guó)，環(huán)境問(wèn)題已成為制約中國(guó)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵影響因素。為實(shí)現(xiàn)到2030年碳排放強(qiáng)度比2005年下降60%～65%的國(guó)際承諾，中國(guó)付出了巨大努力，其中包括引入碳交易機(jī)制。碳交易機(jī)制通過(guò)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)手段推動(dòng)能源技術(shù)升級(jí)和產(chǎn)品升級(jí)，彌補(bǔ)行政命令式政策的局限性，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)碳減排目的。中國(guó)于2011年選取北京、天津、上海、深圳、湖北、廣東、重慶7個(gè)省市作為碳交易試點(diǎn)省市，并于2013年陸續(xù)啟動(dòng)碳排放交易，成為規(guī)模僅次于歐盟碳交易體系的全球第二大碳交易市場(chǎng)。碳績(jī)效作為綠色低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要指標(biāo)，反映了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與碳排放之間的關(guān)系。那么，中國(guó)碳交易機(jī)制能否提高試點(diǎn)省市的碳績(jī)效水平？碳交易機(jī)制對(duì)碳績(jī)效水平的作用路徑是什么？這些問(wèn)題的回答對(duì)全面推行碳交易機(jī)制，促進(jìn)綠色低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

1 文獻(xiàn)綜述與理論分析

1.1 文獻(xiàn)綜述

1.1.1 碳績(jī)效測(cè)度與影響因素

碳績(jī)效是指人類在生產(chǎn)生活過(guò)程中引致的碳排放所帶來(lái)的相應(yīng)效益，要求以最少的碳排放量換取最大的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)福利。對(duì)碳績(jī)效的研究多集中于測(cè)度及其影響因素分析。碳績(jī)效的測(cè)度經(jīng)歷了從單個(gè)要素指標(biāo)測(cè)度向全要素指標(biāo)測(cè)度的轉(zhuǎn)變。單要素碳績(jī)效一般采用某一要素與碳排放量之間的比率表示，包括碳指數(shù)[1]、碳排放強(qiáng)度[2]及碳生產(chǎn)率[3]等。單要素碳績(jī)效評(píng)估指標(biāo)僅反映了二氧化碳排放和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出兩者的比例關(guān)系，而在實(shí)際的生產(chǎn)中，人口規(guī)模、能源消費(fèi)等其他投入要素也對(duì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出造成影響[4]。隨著數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（data envelopment analysis，DEA）的不斷發(fā)展，全要素思想被廣泛應(yīng)用于碳績(jī)效測(cè)度領(lǐng)域。Faere等[5]提出把環(huán)境影響作為非期望產(chǎn)出加入傳統(tǒng)的DEA模型中;Zaim等[6]將污染排放納入DEA模型，對(duì)經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織成員國(guó)的碳績(jī)效進(jìn)行評(píng)價(jià);藍(lán)虹和王柳元[7]運(yùn)用SE-SBM模型測(cè)算了中國(guó)區(qū)域碳績(jī)效，并分析其驅(qū)動(dòng)效用。碳績(jī)效的影響因素主要集中在對(duì)外開(kāi)放、技術(shù)創(chuàng)新、環(huán)境規(guī)制等方面。李鍇和齊紹洲[8]通過(guò)對(duì)比貿(mào)易開(kāi)放地區(qū)與相對(duì)封閉地區(qū)的碳績(jī)效差異，提出對(duì)外開(kāi)放對(duì)碳績(jī)效起推動(dòng)作用;謝波和李松月[9] 基于中國(guó)西部11個(gè)省份的數(shù)據(jù)，運(yùn)用Tobit模型，分析了貿(mào)易開(kāi)放、技術(shù)創(chuàng)新對(duì)碳績(jī)效的影響，結(jié)果表明技術(shù)創(chuàng)新促進(jìn)碳績(jī)效的增長(zhǎng);丁旭輝等[10]通過(guò)門檻模型證實(shí)了環(huán)境規(guī)制在不同的門檻變量下對(duì)碳績(jī)效的影響程度不同，并提出實(shí)現(xiàn)環(huán)境規(guī)制碳減排效應(yīng)最大化的對(duì)策建議。作者選取SE-SBM模型測(cè)度各省市碳績(jī)效水平，把碳排放量作為非期望產(chǎn)出，能夠較為全面真實(shí)地衡量碳績(jī)效水平。

1.1.2 碳交易機(jī)制對(duì)碳績(jī)效的政策效應(yīng)評(píng)價(jià)研究

基于科斯產(chǎn)權(quán)定理的排污權(quán)交易方式是有效的環(huán)境規(guī)制手段，而碳交易機(jī)制來(lái)源于排污權(quán)交易。專家學(xué)者主要采用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)、雙重差分法、雙重差分傾向得分匹配法和對(duì)比分析法等，衡量碳交易機(jī)制對(duì)碳績(jī)效的作用影響。如廖諾等[11]通過(guò)構(gòu)建碳交易機(jī)制下電煤供應(yīng)鏈全過(guò)程碳排放的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)仿真模型，發(fā)現(xiàn)碳交易價(jià)格越高，對(duì)電煤供應(yīng)鏈及各節(jié)點(diǎn)企業(yè)利潤(rùn)的負(fù)面影響越大，且減排效果先增后減;劉勇和曾康佳[12]以工業(yè)行業(yè)為研究對(duì)象，認(rèn)為碳交易機(jī)制實(shí)施給工業(yè)經(jīng)濟(jì)帶來(lái)一定的負(fù)效應(yīng)，但機(jī)制的碳減排效應(yīng)顯著;路正南和羅雨森[13]采用雙重差分法（DID），實(shí)證分析了碳交易機(jī)制對(duì)碳排放量的抑制作用;宋德勇和夏天翔[14]基于雙重差分法（DID）驗(yàn)證了碳交易機(jī)制對(duì)碳排放強(qiáng)度無(wú)顯著影響;周迪和劉弈淳[15]基于城市面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用雙重差分傾向得分匹配法（PSM-DID），得出碳交易機(jī)制對(duì)碳排放強(qiáng)度具有抑制作用的結(jié)論;余萍和劉紀(jì)顯[16]在碳交易機(jī)制減排效應(yīng)基礎(chǔ)上，運(yùn)用雙向固定效應(yīng)模型，探究了碳交易市場(chǎng)規(guī)模的綠色和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效應(yīng)，認(rèn)為擴(kuò)大碳交易市場(chǎng)規(guī)模有利于改善環(huán)境質(zhì)量并促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng);王勇和趙晗[17]基于對(duì)比分析法，提出碳交易機(jī)制對(duì)碳排放效率具有促進(jìn)作用。

考慮到系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)和對(duì)比分析法難以剔除其他因素的影響，雙重差分法在控制組選擇方面存在主觀隨意性，雙重差分傾向得分匹配法因?yàn)槭》菖c年份的交錯(cuò)而易導(dǎo)致匹配出現(xiàn)誤差，而合成控制法根據(jù)數(shù)據(jù)計(jì)算最優(yōu)權(quán)重，可有效避免以上問(wèn)題。作者采用合成控制法評(píng)估碳交易機(jī)制對(duì)試點(diǎn)省市全要素碳績(jī)效的影響效果，并進(jìn)一步分析碳交易機(jī)制影響碳績(jī)效的作用路徑，為推廣普及碳交易機(jī)制、有效提升中國(guó)碳績(jī)效水平提供決策依據(jù)。

1.2 碳交易機(jī)制對(duì)碳績(jī)效影響的理論分析

碳交易機(jī)制的實(shí)施主要是運(yùn)用市場(chǎng)化機(jī)制彌補(bǔ)行政命令式政策的局限性，避免出現(xiàn)政府失靈現(xiàn)象，實(shí)現(xiàn)綠色低碳經(jīng)濟(jì)更好發(fā)展的目標(biāo)。碳績(jī)效能夠反映碳排放和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的協(xié)調(diào)程度，這意味著碳交易機(jī)制可從降低碳排放量、提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平兩個(gè)層面來(lái)影響碳績(jī)效。在對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)和國(guó)家政策進(jìn)行梳理分析的基礎(chǔ)上，發(fā)現(xiàn)碳交易機(jī)制主要通過(guò)以下三條路徑影響試點(diǎn)省市碳績(jī)效水平，如圖1所示。

1.2.1 能源結(jié)構(gòu)路徑

碳交易機(jī)制通過(guò)成本節(jié)約激勵(lì)機(jī)制推進(jìn)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)優(yōu)化。碳交易機(jī)制的確立，將碳排放量?jī)?nèi)化為企業(yè)的生產(chǎn)成本，導(dǎo)致推進(jìn)能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化的邊際報(bào)酬增加大于購(gòu)買配額帶來(lái)的邊際成本增加[18]。碳交易機(jī)制為企業(yè)提供了降低成本的激勵(lì)，促使其調(diào)整生產(chǎn)模式，以降低碳排放量，減少因購(gòu)買碳排放額缺口帶來(lái)的損失，或通過(guò)市場(chǎng)獲得碳排放額盈余的收益。為減少成本，電力、化工、建材等高耗能企業(yè)必然會(huì)尋求降低碳排放量的途徑，選用碳排放系數(shù)低的化石能源或“零碳”能源[19]。企業(yè)的選擇會(huì)推動(dòng)地區(qū)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的變化，由以高碳排放為特征的化石能源消費(fèi)為主向以低碳排放為特征的清潔能源消費(fèi)為主轉(zhuǎn)變，實(shí)現(xiàn)碳減排目的，進(jìn)而提高碳績(jī)效水平。因此，作者認(rèn)為能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化是碳交易機(jī)制影響碳績(jī)效水平的關(guān)鍵路徑。

1.2.2 技術(shù)創(chuàng)新路徑

碳交易機(jī)制通過(guò)“信號(hào)-預(yù)期”機(jī)制誘發(fā)試點(diǎn)省市開(kāi)展低碳技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)。一方面，碳交易機(jī)制政策從出臺(tái)到實(shí)際運(yùn)行存在一定的時(shí)間間隔，企業(yè)對(duì)政策的預(yù)期會(huì)影響其關(guān)于創(chuàng)新活動(dòng)的決策[20]。另一方面，碳交易機(jī)制通過(guò)改變實(shí)際碳排放要素價(jià)格，鼓勵(lì)或倒逼企業(yè)重視、采用或研發(fā)綠色低碳技術(shù)。而技術(shù)創(chuàng)新對(duì)碳績(jī)效的正向促進(jìn)作用已經(jīng)得到專家學(xué)者的廣泛認(rèn)可。研究表明，技術(shù)創(chuàng)新主要通過(guò)生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步、能源利用技術(shù)進(jìn)步和治污技術(shù)進(jìn)步三個(gè)維度來(lái)推動(dòng)碳績(jī)效水平提高。首先，生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步通過(guò)提高生產(chǎn)效率間接提高碳績(jī)效水平;其次，能源利用技術(shù)進(jìn)步直接提高能源利用效率進(jìn)而推動(dòng)碳績(jī)效水平的提升;最后，通過(guò)碳捕集、碳封存等技術(shù)進(jìn)步，降低碳排放量，間接提升碳績(jī)效水平。因此，作者認(rèn)為碳交易機(jī)制可通過(guò)誘發(fā)技術(shù)創(chuàng)新提升碳績(jī)效水平。

1.2.3 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)路徑

碳交易機(jī)制通過(guò)市場(chǎng)調(diào)節(jié)“倒逼”試點(diǎn)省市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)。碳交易機(jī)制充分發(fā)揮市場(chǎng)在碳排放權(quán)配置中的決定性作用，優(yōu)化生產(chǎn)要素在產(chǎn)業(yè)間的分配方式和關(guān)聯(lián)關(guān)系。當(dāng)碳排放額盈余收益大于低碳技術(shù)研發(fā)成本時(shí)，資本勢(shì)必向低碳產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域流動(dòng)，推動(dòng)“高技術(shù)、高附加值和低碳排放”的戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展，加快淘汰鋼鐵等“高耗能、高污染、高排放”行業(yè)的落后產(chǎn)能，推動(dòng)試點(diǎn)省市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向清潔、低碳方向轉(zhuǎn)變。企業(yè)為追求利潤(rùn)最大化，對(duì)其自身的要素結(jié)構(gòu)、產(chǎn)品定位、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)等做出相應(yīng)調(diào)整，從而在宏觀上驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)[21]。同時(shí)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)是碳績(jī)效水平的重要影響因素。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)推動(dòng)了清潔低碳高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展，降低了碳排放量，從而實(shí)現(xiàn)碳績(jī)效水平的提升;另一方面，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)能夠?qū)崿F(xiàn)資源的有效配置，促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展，進(jìn)而提高碳績(jī)效水平。因此，作者認(rèn)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)是碳交易機(jī)制提高碳績(jī)效水平的又一重要路徑。

2 研究方法

2.1 碳績(jī)效測(cè)算方法

當(dāng)前關(guān)于碳績(jī)效評(píng)價(jià)問(wèn)題多運(yùn)用碳排放強(qiáng)度或DEA模型測(cè)度分析。然而，碳排放強(qiáng)度未考慮要素替代的影響，傳統(tǒng)DEA模型忽略了松弛變量等因素，導(dǎo)致其不能準(zhǔn)確評(píng)價(jià)碳績(jī)效水平。SE-SBM（super-efficiency slacks-based measure）模型是由Tone等[22]在DEA模型基礎(chǔ)上提出的非徑向非角度模型，其在傳統(tǒng)DEA方法基礎(chǔ)上引入松弛變量，剔除了徑向角度帶來(lái)的偏差，同時(shí)克服了傳統(tǒng)模型效率最優(yōu)值為1的缺陷。基于此，作者選取考慮非期望產(chǎn)出和松弛變量的SE-SBM模型，測(cè)度碳績(jī)效水平。

參照Tone等[22]提出的SBM（slack-based measure，SBM）模型的解決方法，非期望產(chǎn)出的SE-SBM模型為：

假定有n個(gè)決策單元，每個(gè)決策單元有m種投入（x），q1種期望產(chǎn)出（yg），q2種非期望產(chǎn)出（yb）。定義矩陣X=[x1，x2，…，xn]，Yg=[yg1，yg2，…，ygn

]，Yb=[yb1，yb2，…，ybn]，其中投入、期望與非期望產(chǎn)出x>0、yg>0、yb>0，生產(chǎn)集合表示為P=

（x，yg，yb）=|xXλ，ygYgλ，ybYbλ? 。

在非期望產(chǎn)出SE-SBM模型中，s為投入與產(chǎn)出的松弛向量，λ是權(quán)重向量，ρ是關(guān)于S-、Sb、Sg的目標(biāo)函數(shù)，xij表示第j個(gè)決策單元的i項(xiàng)投入，yrj表示第j個(gè)決策單元的r項(xiàng)產(chǎn)出。當(dāng)且僅當(dāng)ρ值大于等于1時(shí)，該決策單元有效。否則，為無(wú)效決策單元，投入產(chǎn)出關(guān)系有待進(jìn)一步改進(jìn)。

2.2 碳交易機(jī)制對(duì)碳績(jī)效影響測(cè)度方法——合成控制法

2003年Abadie和Gardeazabal[23]提出了合成控制法評(píng)估政策效果，其基本思想是：根據(jù)已有的數(shù)據(jù)和目標(biāo)單元構(gòu)建一個(gè)“反事實(shí)”的對(duì)照單元，對(duì)比政策實(shí)施后的目標(biāo)單元與對(duì)照單元的差別評(píng)估政策效果。作者把碳交易機(jī)制看成是政府實(shí)施的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，將碳交易試點(diǎn)省市定義為實(shí)驗(yàn)組，選擇其他未受到碳交易機(jī)制影響的省市為控制組，通過(guò)預(yù)測(cè)變量的數(shù)據(jù)處理確定控制組線性組合的最優(yōu)權(quán)重，擬合出一個(gè)在碳交易機(jī)制實(shí)施前與實(shí)驗(yàn)組主要特征相似的反事實(shí)合成控制省市，通過(guò)比較碳交易試點(diǎn)省市與合成控制省市在碳交易機(jī)制實(shí)施后的碳績(jī)效差異，評(píng)估碳交易機(jī)制的影響效果。

假設(shè)能夠收集到（K+1）個(gè)省份在t∈[1，T]期內(nèi)的碳績(jī)效數(shù)據(jù)，其中第i個(gè)省市在T0（1≤T0≤T）實(shí)施了碳交易機(jī)制，為實(shí)驗(yàn)組;其他K個(gè)省市均未實(shí)施碳交易機(jī)制，為控制組。CIit表示省市i在時(shí)間t受到碳交易機(jī)制影響的碳績(jī)效，CNit表示省市i在時(shí)間t未受到碳交易機(jī)制影響的碳績(jī)效。令ait=CIit-CNit表示碳交易機(jī)制對(duì)第i個(gè)省市在時(shí)間t所帶來(lái)的碳績(jī)效變化，Dit表示是否為碳交易試點(diǎn)省市的虛擬變量，若省市i在時(shí)間t實(shí)施了碳交易機(jī)制，則該變量為1，否則為0。那么，省市i在時(shí)間t的碳績(jī)效水平為

Cit=CNit+Ditait。對(duì)于控制組，整個(gè)時(shí)期內(nèi)，Cit=CNit;對(duì)于實(shí)驗(yàn)組，

ait=CIit-CNit=Cit-CNit。本研究目標(biāo)為碳交易機(jī)制影響碳績(jī)效的變化值，即ait，CIit為已知的碳交易機(jī)制影響后的碳績(jī)效值，而CNit是無(wú)法觀測(cè)的。采用Abadie等[24]提出的因子模型來(lái)估計(jì)CNit。

CNit=δt+θtZi+λtμi+εit（2）

其中，δt是時(shí)間趨勢(shì)，Zi是可觀測(cè)到的（r×1）維的不受碳交易機(jī)制影響的控制變量，θ是（1×r）維未知參數(shù)向量，λt是無(wú)法觀測(cè)到的（1×F）維公共因子向量，

μi是不可預(yù)測(cè)的（F×1）維省市固定效應(yīng)，εit是不能預(yù)測(cè)到的短期沖擊，均值為0。根據(jù)Abadie[24]等的證明，在一般條件下，如果政策前的時(shí)間段比碳交易機(jī)制實(shí)施后的時(shí)間段長(zhǎng)，則可以用

∑K+1k=2w*kCkt作為CNit的無(wú)偏估計(jì)。其中，wk代表控制組省市對(duì)實(shí)驗(yàn)組省市的合成控制貢獻(xiàn)率。最終得到碳交易機(jī)制影響效果a1t的估計(jì)值：

1t=C1t-∑K+1k=2w*kCkt，t∈[T0+1，…T]（3）

3? 碳績(jī)效測(cè)度分析

3.1 指標(biāo)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)來(lái)源

采用SE-SBM模型進(jìn)行碳績(jī)效水平測(cè)度，選取資本、勞動(dòng)力、能源為投入指標(biāo)，GDP為期望產(chǎn)出指標(biāo)，二氧化碳排放量為非期望產(chǎn)出指標(biāo)。其中資本投入采用永續(xù)盤存法，借鑒單豪杰[25]的做法，在固定資產(chǎn)投資總額的基礎(chǔ)上，考慮資本存量的折舊，折舊率設(shè)定為10.96%。勞動(dòng)力投入采用各省市年底從業(yè)人數(shù)總量表示，個(gè)別缺失數(shù)據(jù)用平滑指數(shù)法推算得出。能源投入采用折標(biāo)后的能源消費(fèi)總量表示。期望產(chǎn)出指標(biāo)用地區(qū)GDP表示，以2000年為基期對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平減處理，進(jìn)而轉(zhuǎn)化為實(shí)際GDP，剔除物價(jià)變動(dòng)的影響。非期望產(chǎn)出指標(biāo)以二氧化碳排放量表示，采用碳排放系數(shù)法，利用各個(gè)省市能源消費(fèi)量與碳排放系數(shù)進(jìn)行估算。計(jì)算公式如下：

Ci=∑Eij×ηj i=1，2，3，…，30;j=1，2，3（4）

其中，Ci是i省市的碳排放量;ηj是第j種能源的碳排放系數(shù);Eij是第i省第j種能源的消費(fèi)量，當(dāng)前主要耗能為煤炭、石油、天然氣等。

選取2005—2017年中國(guó)30個(gè)省份為研究樣本，由于數(shù)據(jù)可得性等原因，研究不包括港澳臺(tái)和西藏。固定資產(chǎn)投資總額數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)固定資產(chǎn)投資統(tǒng)計(jì)年鑒》，年底從業(yè)人數(shù)、GDP數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，能源消費(fèi)量數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》。

3.2 結(jié)果分析

利用MAXDEA7.0軟件對(duì)中國(guó)30個(gè)省份2005—2017年的碳績(jī)效進(jìn)行測(cè)算，采用非期望產(chǎn)出模型，計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表1。

根據(jù)測(cè)度結(jié)果可知，中國(guó)碳績(jī)效平均值在0.5左右，區(qū)域差異顯著。其中，北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、江西、山東、湖北、湖南、廣東、重慶、四川、陜西、青海等16個(gè)省份呈現(xiàn)波動(dòng)式上升趨勢(shì);山西、內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、安徽、河南、廣西、海南、貴州、云南、甘肅、寧夏、新疆等14個(gè)省份呈現(xiàn)波動(dòng)式下降趨勢(shì)。這與其經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段、能源稟賦、對(duì)外開(kāi)放度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等相關(guān)。截至2017年，北京、上海、江蘇、廣東、天津、福建、青海等7個(gè)省市碳績(jī)效值大于1，其中北京、上海、廣東和天津是碳交易試點(diǎn)省市。

為進(jìn)一步分析碳交易試點(diǎn)省市的碳績(jī)效水平變化趨勢(shì)，繪制北京、天津、上海、湖北、廣東（含深圳）、重慶等試點(diǎn)省市碳績(jī)效水平變化趨勢(shì)圖。如圖2所示，6個(gè)試點(diǎn)省市的碳績(jī)效水平存在顯著差異，整體呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。其中，北京和重慶碳績(jī)效水平呈現(xiàn)穩(wěn)步增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，重慶碳績(jī)效水平一直低于其他試點(diǎn)省市;天津、上海和湖北碳績(jī)效水平呈現(xiàn)波動(dòng)式上升趨勢(shì);廣東省一直處于全國(guó)碳績(jī)效水平的前沿位置，其碳績(jī)效值圍繞“1”上下波動(dòng);在2013年前，碳績(jī)效水平上升幅度較為平緩;2013年后，上升速度明顯加快，這在一定程度上反映了碳交易機(jī)制對(duì)碳績(jī)效水平的提升作用。

僅根據(jù)碳績(jī)效水平的走勢(shì)變化難以有力證明碳交易機(jī)制對(duì)碳績(jī)效水平的促進(jìn)作用，且其影響程度難以量化。

因此，基于合成控制法構(gòu)建政策評(píng)估模型來(lái)衡量碳交易機(jī)制對(duì)各個(gè)試點(diǎn)省市碳績(jī)效水平的影響效果。

4 碳交易機(jī)制對(duì)碳績(jī)效的影響效果評(píng)估

4.1 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

通過(guò)對(duì)碳績(jī)效相關(guān)研究成果的梳理發(fā)現(xiàn)，碳績(jī)效與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、服務(wù)業(yè)發(fā)展水平、能源強(qiáng)度、貿(mào)易開(kāi)放度、人口密度及城鎮(zhèn)化水平等指標(biāo)具有顯著關(guān)聯(lián)關(guān)系。為此，選取以上指標(biāo)作為合成控制法的預(yù)測(cè)變量。具體變量說(shuō)明和指標(biāo)設(shè)計(jì)如表2所示。選取碳績(jī)效水平作為目標(biāo)變量。除深圳市外，試點(diǎn)地區(qū)都為省或直轄市，因此，為了統(tǒng)一研究范疇，將深圳市合并到廣東省。將碳交易試點(diǎn)省市北京、天津、上海、湖北、廣東和重慶，作為實(shí)驗(yàn)組，選取其余非試點(diǎn)省份作為控制組。相關(guān)數(shù)據(jù)均由《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》和各省市統(tǒng)計(jì)年鑒整理所得。

4.2 結(jié)果分析

針對(duì)碳交易試點(diǎn)省市，采用2005—2013年的預(yù)測(cè)變量擬合反事實(shí)合成控制省市。通過(guò)合成控制法的數(shù)據(jù)處理，得到構(gòu)成實(shí)驗(yàn)組省市的權(quán)重向量。其中，合成北京由江蘇（0.544）、貴州（0.398）和青海（0.058）構(gòu)成;合成天津由浙江（0.627）、江蘇（0.185）、福建（0.181）和青海（0.007）構(gòu)成;合成湖北由江蘇（0.462）、湖南（0.398）和貴州（0.140）構(gòu)成;合成重慶由貴州（0.711）、江蘇（0.228）和青海（0.061）構(gòu)成。由此形成了2005—2017年。試點(diǎn)省市真實(shí)碳績(jī)效值和控制組權(quán)重?cái)M合出的合成碳績(jī)效值，具體擬合效果及走勢(shì)如圖3所示。實(shí)線表示實(shí)驗(yàn)組真實(shí)碳績(jī)效值，虛線表示合成實(shí)驗(yàn)組碳績(jī)效值，垂直虛線表示碳交易機(jī)制實(shí)施的年份，即2013年。

如圖3所示，北京在碳交易機(jī)制實(shí)施前，實(shí)線與虛線基本重合，碳績(jī)效差值較小，擬合效果好。真實(shí)北京的碳績(jī)效值于2010年已經(jīng)高于合成北京，原因在于北京市作為國(guó)家政治中心，能夠更早地接收相關(guān)信息，借助其區(qū)位優(yōu)勢(shì)開(kāi)展相關(guān)調(diào)整。而碳交易機(jī)制實(shí)施后，北京的真實(shí)碳績(jī)效值始終大于其合成碳績(jī)效值，且真實(shí)北京與合成北京的碳績(jī)效差值逐年增大，說(shuō)明碳交易機(jī)制顯著促進(jìn)了北京碳績(jī)效水平的提高。

天津在碳交易機(jī)制實(shí)施前實(shí)線與虛線重合度高，擬合效果好。碳交易機(jī)制實(shí)施后，實(shí)線與虛線分離，真實(shí)天津與合成天津的差值增大，這主要?dú)w功于碳交易機(jī)制的影響，說(shuō)明碳交易機(jī)制對(duì)天津的碳績(jī)效增長(zhǎng)具有正向效應(yīng)。2013年真實(shí)天津的碳績(jī)效值略低于合成天津，可能是因?yàn)樘旖蚴袨橹袊?guó)典型的重工業(yè)城市，碳交易機(jī)制實(shí)施難度較大，存在一定的反應(yīng)時(shí)間，導(dǎo)致政策機(jī)制有一定滯后性。從2014—2017年，真實(shí)天津與合成天津之間的碳績(jī)效差值呈現(xiàn)波動(dòng)式增加的趨勢(shì)，說(shuō)明碳交易機(jī)制的實(shí)施促進(jìn)了天津市碳績(jī)效水平的提升。

湖北在碳交易機(jī)制實(shí)施前實(shí)線和虛線具有較高的重合度，表明碳交易機(jī)制實(shí)施前真實(shí)湖北與合成湖北沒(méi)有顯著差異。碳交易機(jī)制實(shí)施前，湖北的碳績(jī)效水平呈波動(dòng)式增長(zhǎng);碳交易機(jī)制實(shí)施后，湖北的碳績(jī)效水平呈現(xiàn)明顯提升趨勢(shì)，實(shí)線與虛線分離，且實(shí)線高于虛線，說(shuō)明真實(shí)湖北的碳績(jī)效增長(zhǎng)速度高于合成湖北的增長(zhǎng)速度，碳交易機(jī)制有效提升了湖北的碳績(jī)效水平。

重慶在碳交易機(jī)制實(shí)施前實(shí)線和虛線同樣具有較高的重合度，擬合效果理想，能夠較好地反映碳交易機(jī)制實(shí)施后的效果。2013年前，重慶碳績(jī)效水平提升速度較為緩慢。碳交易機(jī)制實(shí)施后，重慶碳績(jī)效水平的增長(zhǎng)速度有所提升，真實(shí)重慶的碳績(jī)效值大于合成重慶，而該碳績(jī)效差值逐年增大，這表明碳交易機(jī)制的實(shí)施加快了重慶碳績(jī)效水平的提升。

上海和廣東在碳交易機(jī)制實(shí)施前虛線和實(shí)線差距較大，擬合效果不理想。主要原因在于上海和廣東分別是長(zhǎng)三角、珠三角的核心，其經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、對(duì)外開(kāi)放度、城鎮(zhèn)化水平等均居全國(guó)前列，其碳績(jī)效同樣處于全國(guó)前沿水平（表1），難以用其他省市的數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合。而擬合結(jié)果側(cè)面顯示，真實(shí)上海和真實(shí)廣東的碳績(jī)效水平均高于合成上海和合成廣東，這也表明碳交易機(jī)制的實(shí)施對(duì)上海和廣東的碳績(jī)效水平具有提升作用。

對(duì)比分析碳交易機(jī)制的作用效果發(fā)現(xiàn)，碳交易機(jī)制對(duì)試點(diǎn)省市碳績(jī)效水平的影響效果存在區(qū)域異質(zhì)性。其中，碳交易機(jī)制對(duì)北京碳績(jī)效水平的影響效果最大，其次為天津、湖北和重慶，這可能是由經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、能源稟賦、對(duì)外開(kāi)放度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等存在差異所致。

4.3 有效性檢驗(yàn)

研究結(jié)果顯示，碳交易試點(diǎn)省市的真實(shí)碳績(jī)效值高于反事實(shí)合成省市的碳績(jī)效值，說(shuō)明碳交易機(jī)制對(duì)試點(diǎn)省市的碳績(jī)效水平具有正向促進(jìn)作用。為進(jìn)一步檢驗(yàn)評(píng)估效果在統(tǒng)計(jì)意義上是否顯著，借鑒Abadie等提出的安慰劑檢驗(yàn)對(duì)研究結(jié)果進(jìn)行有效性檢驗(yàn)。安慰劑檢驗(yàn)?zāi)軌蛴行袛鄬?dǎo)致真實(shí)省市與合成省市存在差值的原因是碳交易機(jī)制還是其他偶然因素。

安慰劑檢驗(yàn)的基本思路是：對(duì)控制組的所有省市，分

別假定其與實(shí)驗(yàn)組省市在相同的年份實(shí)施了相同的碳交易機(jī)制，然后分別運(yùn)用合成控制法對(duì)其做同樣的擬合，如果得到所有控制組省市的碳績(jī)效差值（GAP值）均小于試點(diǎn)省市的GAP值，表明碳交易機(jī)制對(duì)實(shí)驗(yàn)組省市碳績(jī)效水平促進(jìn)作用的結(jié)果有效;反之，則表明分析結(jié)果無(wú)效。基于以上思路，對(duì)控制組省市進(jìn)行了反事實(shí)擬合分析。碳交易機(jī)制實(shí)施前的GAP值過(guò)大，擬合效果不好，不能驗(yàn)證其有效性，因此刪除大于政策實(shí)施前北京、天津、湖北和重慶2倍MSPE值（平均預(yù)測(cè)誤差，實(shí)際碳績(jī)效與其合成碳績(jī)效平方差的均值）的省市，最后檢驗(yàn)結(jié)果如圖4所示。其中，黑色曲線代表試點(diǎn)省市GAP值，其他顏色曲線代表符合條件的控制組省市GAP值。北京、天津、湖北和重慶的碳交易機(jī)制影響效果均大于其他非試點(diǎn)省市，表明控制組要得到與實(shí)驗(yàn)組相同的效果是小概率事件，從統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上證明了碳交易機(jī)制對(duì)碳績(jī)效水平的促進(jìn)作用是顯著且有效的。

5 碳交易機(jī)制影響碳績(jī)效的作用路徑

碳交易機(jī)制對(duì)試點(diǎn)省市的碳績(jī)效水平具有顯著提升作用，那么碳交易機(jī)制如何提升碳績(jī)效水平？由理論分析部分可知，碳交易機(jī)制可以通過(guò)能源結(jié)構(gòu)、技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)三條路徑影響碳績(jī)效水平。為了識(shí)別影響路徑是否存在，通過(guò)實(shí)證予以檢驗(yàn)。

5.1 模型設(shè)定

借鑒Hayes[35]檢驗(yàn)中介效應(yīng)的方法，構(gòu)建遞歸方程進(jìn)行檢驗(yàn)：

PHit=αit+β1treatit+δcontrolit+εit（5）

Mit=αit+λtreatit+φcontrolit+εit（6）

PHit=αit+β2treatit+θMit+θcontrolit+εit（7）

其中，PHit表示碳績(jī)效水平;treatit為碳交易機(jī)制虛擬變量，是試點(diǎn)省市虛擬變量和碳交易機(jī)制實(shí)施時(shí)間虛擬變量的乘積，若省份i在時(shí)期t已經(jīng)實(shí)施碳交易機(jī)制，則該變量為1，否則為0。Mit代表中介變量，包括能源結(jié)構(gòu)、技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。為了便于分析，能源結(jié)構(gòu)用非煤能源消費(fèi)量占能源消費(fèi)總量的比重衡量，數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》;技術(shù)創(chuàng)新用專利申請(qǐng)量衡量，數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)用第三產(chǎn)業(yè)增加值與第二產(chǎn)業(yè)增加值之比衡量，數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。controlit代表控制變量，包括貿(mào)易開(kāi)放度、人口密度和城鎮(zhèn)化水平，具體變量指標(biāo)在表2中進(jìn)行了詳細(xì)說(shuō)明。

首先對(duì)模型（5）進(jìn)行估算，檢驗(yàn)碳交易機(jī)制對(duì)碳績(jī)效是否起作用，若β1顯著為正，說(shuō)明碳交易機(jī)制確實(shí)對(duì)碳績(jī)效起到正向促進(jìn)作用;再對(duì)模型（6）進(jìn)行估算，考察碳交易機(jī)制與中介變量之間的關(guān)系，若

λ顯著為正，說(shuō)明碳交易機(jī)制對(duì)中介變量有促進(jìn)作用，若λ為負(fù)，則說(shuō)明碳交易機(jī)制對(duì)中介變量起抑制作用;最后對(duì)模型（7）進(jìn)行估計(jì)，在λ和θ都為正的情況下，中介變量對(duì)碳績(jī)效起到促進(jìn)作用，此時(shí)若β2小于β1，說(shuō)明碳交易機(jī)制通過(guò)中介變量進(jìn)而影響了碳績(jī)效水平，正向中介效應(yīng)存在;若λ和θ為負(fù)、并且β2大于β1，則說(shuō)明負(fù)向中介效應(yīng)存在。

5.2 結(jié)果分析

運(yùn)用Stata軟件，通過(guò)Hausman檢驗(yàn)，選擇固定效應(yīng)模型對(duì)參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，得到檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

5.2.1 碳交易機(jī)制對(duì)碳績(jī)效的影響檢驗(yàn)

模型1是基于公式（5）的基準(zhǔn)回歸模型，檢驗(yàn)碳交易機(jī)制虛擬變量對(duì)碳績(jī)效水平的作用影響?；貧w結(jié)果顯示，β1為正（0.678）且顯著，表明碳交易機(jī)制的實(shí)施對(duì)試點(diǎn)省市碳績(jī)效水平的提升具有正向促進(jìn)作用，與前文合成控制法所得結(jié)論一致。

5.2.2 能源結(jié)構(gòu)的中介效應(yīng)檢驗(yàn)

模型2和模型3檢驗(yàn)的是能源結(jié)構(gòu)的中介效應(yīng)。模型2是根據(jù)公式（6）進(jìn)行的碳交易機(jī)制對(duì)能源結(jié)構(gòu)的作用影響檢驗(yàn)。結(jié)果顯示，λ為正（0.291）且顯著，表明碳交易機(jī)制對(duì)能源結(jié)構(gòu)（非煤能源占比）調(diào)整具有顯著促進(jìn)作用。模型3是根據(jù)公式（7）進(jìn)行的能源結(jié)構(gòu)、碳交易機(jī)制對(duì)碳績(jī)效水平的作用影響檢驗(yàn)，與基準(zhǔn)回歸模型的系數(shù)進(jìn)行對(duì)比，進(jìn)而確定中介效應(yīng)的存在性。在模型3中同時(shí)引入能源結(jié)構(gòu)變量和碳交易機(jī)制虛擬變量后，得到碳交易機(jī)制虛擬變量的評(píng)估系數(shù)β2為0.483，且顯著，相比基準(zhǔn)模型的0.678降低了0.195，同時(shí)能源結(jié)構(gòu)的系數(shù)估計(jì)值為正（0.271）且顯著，滿足λ和θ都為正且β2小于β1的條件，說(shuō)明能源結(jié)構(gòu)正向中介效應(yīng)存在。碳交易機(jī)制通過(guò)優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)提升了試點(diǎn)省市的碳績(jī)效水平，即能源結(jié)構(gòu)是碳交易機(jī)制促進(jìn)碳績(jī)效水平提升的關(guān)鍵路徑。

5.2.3 技術(shù)創(chuàng)新的中介效應(yīng)檢驗(yàn)

模型4和模型5檢驗(yàn)的是技術(shù)創(chuàng)新的中介效應(yīng)。模型4是根據(jù)公式（6）進(jìn)行的碳交易機(jī)制對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的作用影響檢驗(yàn)。結(jié)果顯示，λ為正（0.284）且顯著，表明碳交易機(jī)制促進(jìn)了試點(diǎn)省市的技術(shù)創(chuàng)新水平。模型5是根據(jù)公式（7）進(jìn)行的技術(shù)創(chuàng)新、碳交易機(jī)制對(duì)碳績(jī)效水平的作用影響檢驗(yàn)。同時(shí)引入技術(shù)創(chuàng)新變量和碳交易機(jī)制虛擬變量后，碳交易機(jī)制虛擬變量的評(píng)估系數(shù)β2為0.506且顯著，相比基準(zhǔn)模型的0.678降低了0.172，而技術(shù)創(chuàng)新對(duì)碳績(jī)效的影響系數(shù)為正（0.196）且顯著，滿足λ和θ都為正且β2小于β1的條件，說(shuō)明技術(shù)創(chuàng)新正向中介效應(yīng)存在。碳交易機(jī)制的推行有效提升了試點(diǎn)省市的技術(shù)創(chuàng)新水平，從而通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新這一中介變量提高了試點(diǎn)省市的碳績(jī)效水平。

5.2.4 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的中介效應(yīng)檢驗(yàn)

模型6和模型7檢驗(yàn)的是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的中介效應(yīng)。模型6是根據(jù)公式（6）進(jìn)行的碳交易機(jī)制對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的作用影響檢驗(yàn)。結(jié)果顯示，λ為正（0.258）且顯著，表明碳交易機(jī)制對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)起顯著推動(dòng)作用。模型7是根據(jù)公式（7）進(jìn)行的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、碳交易機(jī)制對(duì)碳績(jī)效水平的作用影響檢驗(yàn)，同時(shí)引入產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變量和碳交易機(jī)制虛擬變量后，碳交易機(jī)制虛擬變量的評(píng)估系數(shù)β2為0.629且顯著，略微小于基準(zhǔn)情形β1（0.678），同時(shí)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的系數(shù)估計(jì)值為正（0.134）且顯著，滿足λ和θ都為正且β2小于β1的條件，說(shuō)明整體上產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)正向中介效應(yīng)存在。碳交易機(jī)制通過(guò)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)提升了試點(diǎn)省市的碳績(jī)效水平，即產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)是碳交易機(jī)制促進(jìn)碳績(jī)效水平提升的有效路徑。

5.2.5 能源結(jié)構(gòu)、技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的中介效應(yīng)檢驗(yàn)

模型8同時(shí)引入了能源結(jié)構(gòu)、技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)三個(gè)中介變量以及碳交易機(jī)制虛擬變量。回歸結(jié)果顯示，能源結(jié)構(gòu)、技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的回歸系數(shù)顯著為正（分別為0.236、0.186和0.126），碳交易機(jī)制虛擬變量的回歸系數(shù)β2顯著為正（0.420），相比基準(zhǔn)情形β1（0.678）降低了0.258，說(shuō)明碳交易機(jī)制能夠有效提升試點(diǎn)省市的碳績(jī)效水平，而優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)、促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新以及推進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)是碳交易機(jī)制提高碳績(jī)效水平的作用路徑。碳交易機(jī)制虛擬變量的系數(shù)仍然顯著為正，表明仍有其他影響機(jī)制尚待進(jìn)一步挖掘和研究。

6 結(jié)論與政策建議

在綠色低碳經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展的背景和趨勢(shì)下，碳交易機(jī)制作為應(yīng)對(duì)環(huán)境問(wèn)題的重要工具，肩負(fù)著節(jié)能減排、環(huán)境治理、保障社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的重要使命。研究碳交易機(jī)制對(duì)碳績(jī)效的影響效果及作用機(jī)理，更能準(zhǔn)確地衡量碳交易機(jī)制的有效性，為進(jìn)一步完善碳交易機(jī)制、提升碳績(jī)效水平提供決策依據(jù)。文章選取2005—2017年中國(guó)30個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)，基于SE-SBM模型測(cè)度其碳績(jī)效水平，并以碳交易試點(diǎn)省市作為研究對(duì)象，采用合成控制法構(gòu)建碳交易機(jī)制的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，評(píng)估碳交易機(jī)制對(duì)試點(diǎn)省市碳績(jī)效水平的影響效應(yīng)，進(jìn)一步運(yùn)用遞歸模型檢驗(yàn)碳交易機(jī)制對(duì)碳績(jī)效水平的作用路徑。研究結(jié)果表明：① 中國(guó)平均碳績(jī)效值在0.5左右，區(qū)域差異性顯著。其中，16個(gè)省份呈現(xiàn)波動(dòng)式上升趨勢(shì)，14個(gè)省份則呈現(xiàn)波動(dòng)式下降趨勢(shì)。② 碳交易機(jī)制有效提升了試點(diǎn)省市的碳績(jī)效水平，其提升效果呈現(xiàn)區(qū)域異質(zhì)性。碳交易機(jī)制對(duì)北京碳績(jī)效水平的影響效果最大，其次為天津、湖北和重慶。上海和廣東碳交易機(jī)制實(shí)施前虛線和實(shí)線差距較大，擬合效果不理想，主要原因在于其經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、對(duì)外開(kāi)放度、城鎮(zhèn)化水

平均居全國(guó)前列，難以用其他省市擬合。③能源結(jié)構(gòu)、技術(shù)創(chuàng)新及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是碳交易機(jī)制推動(dòng)碳績(jī)效水平提升的三條主要路徑，均存在正向中介效應(yīng)。

基于以上結(jié)論，提出如下政策建議。第一，加快全國(guó)碳交易機(jī)制建設(shè)步伐，實(shí)現(xiàn)碳交易市場(chǎng)全覆蓋。加快建設(shè)覆蓋所有省市、所有行業(yè)的碳交易市場(chǎng)，充分發(fā)揮碳交易機(jī)制對(duì)碳績(jī)效水平的提升作用，推動(dòng)中國(guó)綠色低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展。第二，充分考慮區(qū)域異質(zhì)性，因地制宜設(shè)計(jì)碳交易機(jī)制[36]。中國(guó)區(qū)域跨度大，不同省市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、能源稟賦、人口密度、貿(mào)易開(kāi)放程度均存在差異，在設(shè)計(jì)、推廣碳交易機(jī)制過(guò)程中應(yīng)充分考慮區(qū)域異質(zhì)性，避免“一刀切”，保證政策的靈活性以及實(shí)施效果最大化，提高碳績(jī)效水平。第三，政府應(yīng)優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)，鼓勵(lì)技術(shù)創(chuàng)新，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。由碳交易機(jī)制影響碳績(jī)效的路徑分析可知，增加非煤能源消費(fèi)比重，提升自主創(chuàng)新能力，提高第三產(chǎn)業(yè)占比對(duì)提升碳績(jī)效水平具有正向促進(jìn)作用。因此，政府應(yīng)推動(dòng)新能源發(fā)展，通過(guò)增加研發(fā)投入，培育以綠色高科技為基礎(chǔ)的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)等措施提升碳績(jī)效水平。

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Impact of carbon emission trading mechanism on carbon

performance based on synthetic control method

YU Xiangyu1 CHEN Huiying1? LI Yue2

（1. College of Economics and Management， Shandong University of Science and

Technology， Qingdao Shandong 266590， China; 2.Coal Economy Academy， Shandong

Technology and Business University， Yantai Shandong 264005， China）

Abstract China is a major carbon emitter， and environmental issues have become a key factor restricting the sustainable economic development. As one of the measures to promote green and low-carbon economic development， the establishment of a carbon emission trading mechanism can make up for the limitations of policies in the form of administrative directives through market economic means and achieve carbon emission reduction targets. In order to evaluate the policy impact and path of carbon emission trading mechanism on carbon performance of carbon trading pilot provinces in China， this paper selected the panel data of 30 provinces in China from 2005 to 2017 for analysis. This study first used the SE-SBM model to measure the carbon performance level of each province， and then， taking carbon trading pilot provinces as research objects， the synthetic control method was used to construct the experimental group and the control group， to evaluate the impact of the carbon emission trading mechanism on the carbon emission performance level of the pilot provinces， and to conduct effectiveness tests. Finally， the recursive model was used to explore the effect path of carbon emission trading mechanism on carbon performance level. The research showed that： ① The average carbon performance value of China was around 0.5， with significant regional differences. Some provinces showed a volatile upward trend， while others showed a volatile downward trend. ② The carbon emission trading mechanism effectively improved the carbon performance level of the pilot provinces. Due to the different stages of economic development of the pilot provinces and cities， the impact of the carbon emission trading mechanism on carbon performance was regionally heterogeneous. The increase in carbon performance level was Beijing， Tianjin， Hubei and Chongqing in descending order. ③ The carbon emission trading mechanism promoted the improvement of carbon performance through three paths： energy structure， technological innovation and industrial structure. Based on this， this article proposes the following suggestions： the construction of a national carbon emission trading mechanism should be accelerated in order to achieve full coverage of the carbon emission trading market; regional heterogeneity should be fully considered; the design of carbon emission trading mechanisms should ‘suit the variety of local conditions; technological innovation should be encouraged， and the energy structure be optimized; and industrial transformation and upgrading should be promoted for the development of a green and low-carbon economy.

Key words carbon emission trading mechanism; carbon performance; synthetic control method; action path

（責(zé)任編輯：劉照勝）

收稿日期：2020-09-28? 修回日期：2020-12-20

作者簡(jiǎn)介：于向宇，博士生，主要研究方向?yàn)榫G色經(jīng)濟(jì)與管理。E-mail：yuxiangyu0413@163.com。

通信作者：陳會(huì)英，博士，教授，主要研究方向?yàn)榫G色技術(shù)創(chuàng)新。E-mail： chenhuiying65@163.com。

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“我國(guó)可再生能源配額跨省份協(xié)同管理機(jī)制研究”（批準(zhǔn)號(hào)：71804097）;泰山學(xué)者工程專項(xiàng)經(jīng)費(fèi)資助（批準(zhǔn)號(hào)：tsqn201909149）;山東省社會(huì)科學(xué)規(guī)劃研究專項(xiàng)“山東省新能源高質(zhì)量發(fā)展的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)、實(shí)施路徑和戰(zhàn)略舉措研究”（批準(zhǔn)號(hào)：20CCXJ15）。