碳排放交易機制的減排和綠色發(fā)展協(xié)同效應

陸 敏，徐 好

（南京審計大學統(tǒng)計與數(shù)據(jù)科學學院，江蘇 南京 211815）

一、引言

為了應對環(huán)境挑戰(zhàn)和氣候變化，實現(xiàn)低碳綠色可持續(xù)發(fā)展，我國作為負責任的大國，一直承擔并積極履行相關義務?！笆奈濉币?guī)劃提出，要推動綠色發(fā)展，促進人與自然和諧共生，積極應對氣候變化，制定2030 年前碳排放達峰行動方案，錨定努力爭取2060 年前實現(xiàn)碳中和，采取更加有力的政策和措施，全面實行排污許可制，推進碳排放權(quán)市場化交易。早在2011 年10 月，國家發(fā)改委就批準在北京、上海、天津、湖北、廣東、深圳、重慶等7 個省市開展碳排放交易試點。①截至2021 年6 月，8 個試點市場覆蓋了電力、鋼鐵、水泥等20 多個行業(yè)近3 000 家重點排放單位，試點省市碳排放市場累計配額成交量達到4.8 億噸二氧化碳當量，成交額約114 億元。2021 年7月16 日早上9 點30 分，全國碳排放交易體系正式啟動。碳排放交易體系是利用市場機制控制和減少溫室氣體排放，推動綠色低碳發(fā)展的一項制度創(chuàng)新，也是實現(xiàn)“雙碳”（碳達峰、碳中和）國家自主貢獻目標的核心政策工具，可以以較低成本實現(xiàn)特定減排目標。與傳統(tǒng)的行政管理手段相比，碳排放交易機制既能將控排責任壓實到企業(yè)，又能為碳減排提供相應的經(jīng)濟激勵機制，降低全社會的減排成本，同時帶動綠色技術創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)投資，為處理好經(jīng)濟發(fā)展與碳減排的關系提供了有效的工具。此外，與目前國內(nèi)其他的排污權(quán)交易相比，碳排放交易機制的核心優(yōu)勢是將碳排放權(quán)市場化，即賦予二氧化碳相應的市場價格，并在這一價格下積極采取切實可行的措施對節(jié)能減排給予合理補償，以較少的社會成本達到控制碳排量的總體目的。與征收碳稅的做法相比，碳排放交易機制不僅能夠有效實現(xiàn)節(jié)能減排的目標，而且還能獲利。因此，碳排放交易機制的持續(xù)影響能夠強有力地促進減污降碳的技術開發(fā)和技術轉(zhuǎn)讓。

隨著我國進入新發(fā)展階段，在新發(fā)展理念的指引下，我國在關注碳排放交易機制減排效應的同時，還需要考慮碳排放交易機制是否促進了經(jīng)濟的綠色發(fā)展，實現(xiàn)了減排和綠色發(fā)展的協(xié)同效應?；诖?，本文以2011 年開始實行的碳排放交易機制為研究對象，驗證該機制能否在實現(xiàn)減排效應的同時促進區(qū)域綠色發(fā)展，實現(xiàn)更高質(zhì)量的經(jīng)濟發(fā)展和更高水平的環(huán)境保護，以期為全國性碳排放交易市場的逐步完善提供借鑒。

二、文獻綜述

隨著碳排放交易機制的發(fā)展，國內(nèi)外學者圍繞碳排放交易機制的政策效應進行了深入研究，取得了大量的研究成果。鑒于碳排放交易機制是通過碳排放市場交易達到控制和降低二氧化碳排放的目的，許多文獻都關注碳排放交易機制的減排效應。

在微觀企業(yè)層面，碳排放交易政策的實施在一定程度上發(fā)揮了作用，減少了大約1.3 億噸的碳排放量，其在小規(guī)模企業(yè)和非國有企業(yè)中的減排效果更為明顯（Shen et al.，2020）[1]。沈洪濤等（2017）[2]也認為，碳排放交易機制能夠有效促進企業(yè)降低碳排放，但企業(yè)主要是通過減少產(chǎn)量這種短期行為減少碳排放，而不是通過技術投入促進清潔生產(chǎn)來實現(xiàn)長期減排。碳排放交易機制還能通過技術創(chuàng)新渠道顯著促進工業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級，這種政策效應對非國有企業(yè)和大型企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的影響更為顯著（劉和旺等，2017）[3]。從企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量來看，碳排放交易機制對低質(zhì)量的創(chuàng)新促進作用更大，其對國有股份企業(yè)和大規(guī)模企業(yè)的創(chuàng)新質(zhì)量具有促進作用，而對民營企業(yè)和小規(guī)模企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新的誘導力度較小或不顯著（胡江峰等，2020）[4]。

在中觀層面，碳排放交易機制通過能源部門生產(chǎn)成本變化間接引致能源價格變動，引導能源消費結(jié)構(gòu)調(diào)整，激勵各生產(chǎn)部門減排，從而影響各部門的生產(chǎn)活動及其產(chǎn)出（孫睿等，2014）[5]。從行業(yè)來看，與非試點地區(qū)相比，碳排放交易使得試點地區(qū)的管制行業(yè)碳排放量減少了15.5%，能耗降低了22.8%（Hu et al.，2020）[6]。碳排放交易政策的實施使得工業(yè)總產(chǎn)值增加了13.6%，并使工業(yè)二氧化碳排放減少了24.2%（Zhang et al.，2020）[7]?；?0 個省份28 個行業(yè)的投入產(chǎn)出表，Gao 等（2020）[8]研究發(fā)現(xiàn)，碳排放交易機制有利于試點地區(qū)和行業(yè)進行減排，而且碳排放交易對降低生產(chǎn)中的碳排放效果要好于消費中的碳排放。

在宏觀層面，宋德勇和夏天翔（2019）[9]研究發(fā)現(xiàn)，碳排放交易試點政策能夠顯著降低試點省份的碳排放總量和人均碳排放量，而且試點政策的減排效應逐年增強，但試點政策對碳排放強度并無顯著影響。周迪等（2020）[10]卻認為，碳排放交易政策對試點城市碳排放強度的降低也具有顯著而持續(xù)的推動作用，而且隨著年份的增加，政策效果越發(fā)明顯。環(huán)境規(guī)制政策一般是通過優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的方式降低二氧化碳排放（Chen et al.，2019）[11]，而各試點省市在經(jīng)濟發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等方面存在差異，導致各試點省市的減排效果存在異質(zhì)性，廣東、天津、湖北、重慶等試點省市的減排效果更為明顯（劉傳明等，2019）[12]。在控制了區(qū)域差異后，Wang 等（2019）[13]發(fā)現(xiàn)，碳排放交易機制顯著降低了12%的名義CO2強度和7.6%的實際CO2強度，但其對CO2排放量的降低效果并不顯著。在試點城市，碳排放交易機制對工業(yè)產(chǎn)值有著積極的影響，對污染排放具有一定的抑制作用，尤其是在人口較多、金融發(fā)展水平較高、空氣質(zhì)量較差的大城市，碳排放交易機制在減排的同時更是促進了工業(yè)產(chǎn)值的增加（Huang et al.，2021）[14]。Yan 等（2020）[15]發(fā)現(xiàn)，碳排放交易機制對煙霧濃度具有顯著的減排效應，其僅對試點省市中的廣東省的煙霧濃度具有顯著的負面影響。

隨著新發(fā)展理念日益深入人心，如何在實現(xiàn)綠色高質(zhì)量發(fā)展的同時兼顧經(jīng)濟效益和環(huán)境效益，是我國在新發(fā)展階段需要解決的問題。對此，學者們也非常關注碳排放交易機制對綠色發(fā)展的影響。Zhu 等（2020）[16]認為，碳排放交易機制顯著提升了中國的綠色發(fā)展效率，而且碳排放交易可以帶來雙重紅利，既能顯著提升綠色發(fā)展效率，又能促進區(qū)域碳平等（Zhang et al.，2021）[17]。基于綠色生產(chǎn)績效的角度，Yang 等（2021）[18]研究發(fā)現(xiàn)，試點地區(qū)的平均綠色生產(chǎn)績效高于非試點地區(qū)，碳排放交易機制使得綠色生產(chǎn)績效顯著提升了約10%?；谏鷳B(tài)效率的視角，陸敏（2020）[19]研究發(fā)現(xiàn)，碳排放交易機制通過能源消費結(jié)構(gòu)調(diào)整和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，顯著促進了生態(tài)效率的提升。孫振清等（2020）[20]從經(jīng)濟增長效應和綠色效應出發(fā)，論證了碳排放交易機制如何顯著提升試點地區(qū)的工業(yè)綠色發(fā)展效率水平。余萍和劉紀顯（2020）[21]認為，碳排放交易市場規(guī)模會影響綠色效應和經(jīng)濟增長效應，交易市場規(guī)模較大地區(qū)的綠色效應和經(jīng)濟增長效應也較大。王勇和趙晗（2019）[22]選取碳排放效率作為綠色低碳經(jīng)濟發(fā)展的關鍵指標進行研究，發(fā)現(xiàn)碳排放交易機制建立后，各試點省市的碳排放效率排名均保持不變或有所上升。

綜上所述，國內(nèi)外學者圍繞碳排放交易機制的減排效果、碳排放交易機制促進綠色發(fā)展的效應展開了深入研究，取得了豐碩的研究成果。但是，大多數(shù)文獻僅關注碳排放交易機制實施后某個方面的政策效果，如降低碳排放、促進技術創(chuàng)新、提高效率等，而從多角度綜合研究碳排放交易機制政策效應的文獻較為少見。任亞運和傅京燕（2019）[23]雖然基于省級面板數(shù)據(jù)研究了碳排放交易機制的減排效果和促進區(qū)域綠色發(fā)展的協(xié)同效應，但其是采用包含全域排放物及區(qū)域污染物的曼奎斯特-盧恩伯格指數(shù)表征綠色發(fā)展。事實上，綠色生產(chǎn)效率作為包含非期望產(chǎn)出、屬于環(huán)境敏感型的生產(chǎn)力增長，通常被用來研究可持續(xù)發(fā)展或綠色發(fā)展（Kumar，2006；Oh，2010；Chen，2014；Yang，2017）[24-27]。

本文的邊際貢獻主要體現(xiàn)在三個方面。（1）從碳排放交易機制的減排和綠色發(fā)展協(xié)同效應角度研究政策效應。有別于既有文獻，本文分析了碳排放交易機制在帶來減排效應的同時，是否提升了綠色生產(chǎn)效率，促進了區(qū)域綠色發(fā)展。（2）研究了碳排放交易機制產(chǎn)生協(xié)同效應的影響機制。本文兼顧經(jīng)濟增長與環(huán)境保護，通過構(gòu)建雙重差分模型和中介效應模型，厘清了碳排放交易機制減排和綠色發(fā)展協(xié)同效應的邏輯路徑。（3）將綠色生產(chǎn)效率納入碳排放交易機制政策效應的研究框架，并采用DEA-SBM 模型測度綠色生產(chǎn)效率。綠色生產(chǎn)效率的測度是衡量既定時期各決策單元與生產(chǎn)前沿的相對關系，反映的是投入產(chǎn)出的有效程度。該方法是基于全要素生產(chǎn)框架，不僅考慮了各種投入要素之間的相互作用，還考慮了生產(chǎn)過程中的非期望產(chǎn)出，可以科學地評價一個區(qū)域的綠色發(fā)展，合理評估碳排放交易機制運行背后真實的投入產(chǎn)出。

三、模型描述與數(shù)據(jù)來源

雙重差分模型已被廣泛應用于公共政策實施效果的定量評價，其優(yōu)點是能夠?qū)⒄邔嵤┑挠绊懶Ч蛛x出來，在一定程度上避免內(nèi)生性的干擾，進而可以厘清政策實施的真實影響。

根據(jù)2011 年10 月國家發(fā)改委發(fā)布的《關于開展碳排放權(quán)交易試點工作的通知》，本文以碳排放交易作為準自然實驗，同時為保證研究樣本的一致性，將深圳碳交易試點納入廣東省。此外，本文借鑒劉曄（2017）[28]、胡江峰（2020）[4]的研究方法并考慮政策實施的滯后效應，將2012 年作為碳排放交易試點的實施時間。

本文從試點省份和政策實施時間兩個方面構(gòu)造實驗組和對照組，以檢驗碳排放交易機制對碳排放量和綠色生產(chǎn)效率的影響。在構(gòu)建模型時，本文通過引入時間虛擬變量Time 和省份虛擬變量Treated，構(gòu)建了碳排放交易機制下影響減排效果和綠色生產(chǎn)效率的DID 模型。本文構(gòu)建的雙重差分模型如下：

其中：Yit代表二氧化碳排放量（lnCO2）和綠色生產(chǎn)效率（GPE）；Treatedi為省份虛擬變量，某省份若是碳排放交易試點省份則賦值為1，非試點省份則賦值為0；Timet為時間虛擬變量，若以2012 年作為碳排放交易機制的實施時間，則2012 年之后賦值為1，否則賦值為0；核心解釋變量為政策凈效應（Treated*Time），即相關省份在2012 年之后是否成為碳排放交易機制的試點省份，Treated*Time 取值為1 表示實施了試點政策，取值為0 表示未實施試點政策；γt為年份固定效應，λi為省份個體固定效應，εit為隨機誤差項，以減少內(nèi)生性的干擾。

從控制變量來看，本文參考陳超凡（2016）[29]、涂正革等（2015）[30]的研究，將GDP、能源結(jié)構(gòu)等納入其中，同時借鑒任亞運等（2019）[23]、孫振清（2020）[20]的方法，將碳排放強度和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化作為控制變量。根據(jù)不同環(huán)境規(guī)制對創(chuàng)新的不同影響，本文還將R&D 作為間接影響碳排放和綠色發(fā)展水平的關鍵變量。由此，本文的控制變量Controlit主要包括國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）、研發(fā)活動（R&D）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化、第二產(chǎn)業(yè)占比、碳排放強度（CI）等。

國家統(tǒng)計局的數(shù)據(jù)資料顯示：②2020 年我國能源消耗量約為49.8 億噸標準煤，比2019 年增長2.2%；煤炭消費量增長0.6%，煤炭消費量占到能源消費總量的56.8%，比2019 年下降0.9 百分點。雖然煤炭消耗量占比略有下降，但我國以煤炭為主要能源的能源結(jié)構(gòu)短期內(nèi)并未改變，故本文采用各省份煤炭消費量占能源消費總量的比重衡量各省份的能源消耗結(jié)構(gòu)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化用第三產(chǎn)業(yè)增加值與工業(yè)增加值之比來測度，該比值越大，說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化程度越高。

鑒于福建碳排放交易市場是在2016 年底啟動運營的，本文將北京、天津、上海、廣東、湖北、重慶6個省市作為實驗組，將河北、江蘇、浙江、安徽、江西、山東、河南、湖南、四川、云南10 個省份作為對照組，以便對比和凸顯政策的實施效果。相關數(shù)據(jù)來源于2010—2019 年的《中國統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》以及各省份的統(tǒng)計年鑒，各省份的碳排放量數(shù)據(jù)來自于CEADs 碳核算數(shù)據(jù)庫（見表1）。

表1 各省的碳排放量數(shù)據(jù) （單位：百萬噸）

四、綠色生產(chǎn)效率的測算

（一）DEA-SBM 模型

數(shù)據(jù)包絡分析（DEA）是以線性規(guī)劃為基礎、以距離函數(shù)為方式的模型方法，包括CCR、BCC、SBM等模型。在實際應用中，學者們通常需要考慮碳排放量、二氧化硫等非期望產(chǎn)出，與傳統(tǒng)的DEA 模型相比，基于松弛變量的DEA-SBM 模型（Kaoru，2001）[31]包含了對非期望產(chǎn)出的決策單元進行的環(huán)境效率評價。SBM 模型在CCR、BCC 徑向距離函數(shù)模型的基礎上進行了改進，充分考慮了投入產(chǎn)出的松弛變量問題，在處理非期望產(chǎn)出時將松弛變量加入目標函數(shù)中，從而能夠較好地解決經(jīng)濟效率、環(huán)境效率、生態(tài)效率測度失真等問題。

本文參考豐超等（2016）[32]、劉亦文等（2015）[33]的研究，利用DEA-SBM 模型對16 個省市的綠色生產(chǎn)效率進行測算。假設存在n 個決策單元，m 種投入要素，其元素x∈Rm，記若干期望產(chǎn)出為S1、非期望產(chǎn)出為S2，本文給出如下矩陣：

DEA-SBM 模型的表達式如下：

其中，s-、sg、sb分別為投入要素（能源消耗、資本投入、勞動力投入）、期望產(chǎn)出（GDP）和非期望產(chǎn)出（碳排放量）的松弛變量，θ 為權(quán)重向量，ρ*=minρ 取值范圍為[0，1]（當ρ*=1 時，s-、sg、sb均取值為0，表明決策單元有效；當ρ*∈（0，1）時，s-、sg、sb不全為0，決策單元無效，投入產(chǎn)出需要進一步改進）。

經(jīng)過計算，本文得到16 個省市的綠色生產(chǎn)效率，如表2 所示。

表2 16 個省市的綠色生產(chǎn)效率數(shù)據(jù)

從表2 中可以看出，政策實施以前，16 個省市的綠色生產(chǎn)效率均保持上升趨勢，但上升速度較為緩慢。政策實施以后，試點省份和非試點省份的綠色生產(chǎn)效率呈現(xiàn)顯著的差異性變化，試點省份的綠色生產(chǎn)效率不斷提升，而非試點省份的綠色生產(chǎn)效率出現(xiàn)停滯甚至下降的趨勢?？傮w來看，碳排放交易政策倒逼試點省份不斷提高綠色發(fā)展水平，而非試點省份由于沒有受到政策的影響，其綠色發(fā)展水平落后于試點省份。

（二）描述性統(tǒng)計結(jié)果

表3 和表4 分別給出了試點省份和非試點省份相關變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果?？梢钥闯觯谡邔嵤┣昂?，試點省份的碳排放量下降了0.09，綠色生產(chǎn)效率提升了0.12，而非試點省份的碳排放量較政策實施前增長了0.04，綠色生產(chǎn)效率下降了0.03。此外，差值（b-a）為政策實施后非試點省份相關變量的均值與試點省份相關變量均值的差值。其中，碳排放量的差值為0.8，綠色生產(chǎn)效率的差值為-0.23，碳排放強度的差值為0.53。從經(jīng)濟發(fā)展水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（第二產(chǎn)業(yè)占比、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化、R&D 等）來看，試點省份的均值略微領先于非試點省份。上述描述統(tǒng)計結(jié)果初步表明，相較于非試點省份，碳排放交易政策的實施降低了試點省份的碳排放量，提升了試點省份的綠色生產(chǎn)效率。

表3 試點省份相關變量的描述性統(tǒng)計a

表4 非試點省份相關變量的描述性統(tǒng)計b

從圖1 的碳排放量變化來看，試點地區(qū)的碳排放量從2012 年開始出現(xiàn)下降趨勢，但2016 年以后碳排放量又開始緩慢增長，非試點地區(qū)則呈現(xiàn)逐年緩慢上升的態(tài)勢。從綠色生產(chǎn)效率的變化來看，試點地區(qū)的綠色生產(chǎn)效率逐年提升，非試點地區(qū)從2012年開始呈現(xiàn)緩慢下降的趨勢，但從2017 年開始又在緩慢上升。這初步表明，碳排放交易政策的實施能夠?qū)崿F(xiàn)抑制試點地區(qū)碳排放量增加和促進試點地區(qū)綠色生產(chǎn)效率提升的目標。

圖1 試點與非試點省份碳排放量（左）和綠色生產(chǎn)效率（右）的對比

五、實證研究

（一）平行趨勢假設檢驗與基準回歸結(jié)果

平行趨勢假設是建立雙重差分模型的重要前提，它要求在沒有受到試點政策的影響下，實驗組個體的變化趨勢與控制組個體的變化趨勢大致相同，即實驗組與對照組不存在系統(tǒng)性差異。只有在試點省份與非試點省份的碳排放量和綠色生產(chǎn)效率均滿足平行趨勢的前提下，Treated*Time 交互項才是政策實施的凈效應。因此，本文首先對平行趨勢假設進行檢驗。

圖1 顯示，2010—2012 年試點地區(qū)與非試點地區(qū)的碳排放量和綠色生產(chǎn)效率基本滿足平行趨勢假設，2012 年之后試點地區(qū)的碳排放量不斷下降，但2016—2019 年期間碳排放量又略微上升。相比較而言，非試點地區(qū)的碳排放量自2012 年以后略微上升。同時，試點地區(qū)的綠色生產(chǎn)效率自2012 年之后不斷提升，而非試點地區(qū)的綠色生產(chǎn)效率卻緩慢下降。

為了進一步檢驗平行趨勢假設，本文構(gòu)建了如下平行趨勢檢驗模型：

本文構(gòu)造了一個時間趨勢變量（Trendt），以比較試點地區(qū)與非試點地區(qū)之間的平行時間趨勢，并分別在2010 年、2011 年、2012 年……2019 年將趨勢值設定為1、2、3……10。如果試點地區(qū)與非試點地區(qū)在2010—2012 年期間具有相似的變化趨勢，則Trend*Treated 的系數(shù)β1在統(tǒng)計上應該是不顯著的，即滿足平行趨勢假設。

表5 給出了模型（2）的平行趨勢假設檢驗結(jié)果，其中，列（1）和列（3）為加入控制變量的實證結(jié)果，列（2）和列（4）為未加入控制變量的實證結(jié)果。在模型（2）的平行趨勢假設檢驗中，Px 為Trend*Treated 的交乘項，無論加入控制變量還是未加入控制變量，Px對碳排放量和綠色生產(chǎn)效率的回歸系數(shù)β1均不顯著，即在2010—2012 年期間，試點地區(qū)與非試點地區(qū)的碳排放量和綠色生產(chǎn)效率不存在系統(tǒng)性差異。因此，本文的平行趨勢假設得以滿足。

表5 平行趨勢假設檢驗

在滿足平行趨勢假設的前提下，本文建立了基準回歸模型（1），利用DID 模型檢驗碳排放交易政策對減排和綠色生產(chǎn)效率的影響。表6 是以碳排放量和綠色生產(chǎn)效率為被解釋變量的DID 模型檢驗結(jié)果。列（1）和列（3）中Treated*Time 的系數(shù)均顯著為負，說明在實施碳排放交易政策的背景下，該政策對試點地區(qū)的碳排放量產(chǎn)生了顯著的抑制作用，與非試點地區(qū)相比，試點地區(qū)的碳排放量降低了12%。同時，列（2）和列（4）中Treated*Time 的系數(shù)均顯著為正，說明碳排放交易政策對綠色生產(chǎn)效率產(chǎn)生了正向影響，促進了綠色生產(chǎn)效率和綠色發(fā)展水平的提升。因此，碳排放交易政策能夠兼顧減排和綠色協(xié)同發(fā)展。從整個回歸結(jié)果來看，本文最關注的是交乘項系數(shù)α1及其顯著性水平。實證結(jié)果顯示，不論是否加入控制變量，交乘項的系數(shù)α1均保持顯著，說明碳排放交易政策實施對試點地區(qū)的碳排放量具有顯著的抑制作用，而對綠色生產(chǎn)效率具有提升作用。此外，本文基準回歸中的交乘項系數(shù)與任亞運等（2019）[23]的實證結(jié)果非常接近。

就控制變量而言，從表6 的列（3）和列（4）中可以看出，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化、R&D 對碳排放量的回歸系數(shù)為負，說明當?shù)谌a(chǎn)業(yè)占比不斷提高時，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)從低端向高端升級，以高新技術為代表的高端產(chǎn)業(yè)發(fā)展和研發(fā)投入增多能夠抑制碳排放量的增加。此外，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化、R&D 對綠色生產(chǎn)效率的回歸系數(shù)為正，說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化能夠提升綠色生產(chǎn)效率，而研發(fā)投入對綠色發(fā)展水平也具有正向影響。未來我國仍需大力發(fā)展高新技術產(chǎn)業(yè)，促進減污降碳的技術開發(fā)和技術轉(zhuǎn)讓，同時加大研發(fā)投入，以減少碳排放量，促進綠色發(fā)展。

表6 基準回歸結(jié)果

（續(xù)表6）

為了進一步驗證碳排放交易機制對減排和綠色發(fā)展協(xié)同效應的影響，本文構(gòu)造了碳排放量與綠色生產(chǎn)效率的交乘項（（1/LnCO2）*GPE）作為被解釋變量。其中，碳排放量為逆指標，為保證其經(jīng)濟含義正向化，本文對碳排放量取倒數(shù)。碳排放量與綠色生產(chǎn)效率交乘項所要驗證的是，碳排放交易機制的實施能否同時實現(xiàn)碳排放量的進一步降低和綠色發(fā)展水平的進一步提高。被解釋變量的系數(shù)值若為負或未通過顯著性檢驗，則意味著碳排放交易機制未能實現(xiàn)碳減排和綠色發(fā)展的協(xié)同效應。

從表7 的回歸結(jié)果來看，Treated*Time 的系數(shù)均顯著為正，說明碳排放交易機制對減排和綠色發(fā)展協(xié)同效應的影響是存在的，即碳排放交易機制能夠?qū)崿F(xiàn)環(huán)境效益與經(jīng)濟效益的雙贏。

表7 碳排放交易機制對減排和綠色發(fā)展協(xié)同效應影響的進一步檢驗

年份固定效應 Y Y省份固定效應 Y Y Constant 0.07***（12.74）0.30*（1.79）Observations 160 160 Adjusted R2 0.742 0.854

（二）穩(wěn)健性檢驗

前文無論是否加入控制變量，碳排放量和綠色生產(chǎn)效率對Treated*Time 的回歸系數(shù)顯著性均保持不變，且系數(shù)值變化不大，這就初步證明檢驗結(jié)果是穩(wěn)健的。進一步地，本文利用面板固定效應模型和安慰劑檢驗驗證結(jié)果的穩(wěn)健性。

盡管試點地區(qū)與非試點地區(qū)在一定程度上存在相似的發(fā)展趨勢，但在政策實施之后，二者的發(fā)展趨勢是否依然相似無法觀察到。為了消除未觀察到的混雜因素，本文在基準回歸的基礎上進行面板固定效應模型檢驗。從表8 中列（1）和列（2）給出的碳排放交易機制對碳排放量和綠色生產(chǎn)效率的面板固定效應檢驗結(jié)果來看，核心解釋變量Treated*Time 的系數(shù)均保持顯著，說明原檢驗結(jié)果是穩(wěn)健的。

表8 面板固定效應模型檢驗

為了避免省份選取的偶然性，排除省份選擇對估計結(jié)果的影響，本文通過反事實檢驗進一步驗證估計結(jié)果的穩(wěn)健性。本文在非試點地區(qū)中隨機選取6 個省份作為“虛假”的碳排放交易政策試點地區(qū)，即生成錯誤的省份虛擬變量（Treatedi），并以同樣的方式進行基準回歸。如果“虛假”的核心解釋變量（Treated*Time）對碳排放量的回歸系數(shù)顯著為負或者對綠色生產(chǎn)效率的回歸系數(shù)顯著為正，則說明估計結(jié)果無法通過穩(wěn)健性檢驗，反之則說明本文的估計結(jié)果是穩(wěn)健的。

從表9 的回歸結(jié)果來看，在“虛假”的碳排放交易政策試點省份中，“偽造”的碳排放交易機制虛擬變量的回歸系數(shù)均不顯著，并且碳排放交易機制對碳排放量的回歸系數(shù)為正，對綠色生產(chǎn)效率的回歸系數(shù)為負，這就證明了原估計結(jié)果是穩(wěn)健的。綜上所述，本文實證結(jié)果的可信度較高，即碳排放交易機制能夠協(xié)同實現(xiàn)降低試點地區(qū)碳排放與促進試點地區(qū)綠色發(fā)展的目標。

表9 反事實檢驗

（三）中介效應檢驗

為了進一步論證碳排放交易機制促進減排和綠色發(fā)展的協(xié)同效應，基于前文的分析并參考李珊珊等（2019）[34]的研究，本文提出以下猜想：（1）碳排放交易機制通過能源消耗結(jié)構(gòu)調(diào)整，影響碳排放量和綠色生產(chǎn)效率；（2）碳排放交易機制通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化，影響碳排放量和綠色生產(chǎn)效率。

本文采用三步檢驗法（溫忠麟、葉寶娟，2014）[35]，構(gòu)建了如下中介效應檢驗模型：

其中：M 為中介變量，即能源消耗結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化；y 為被解釋變量，即碳排放量和綠色生產(chǎn)效率；Controlit為控制變量；其余變量與前文的平行趨勢假設檢驗和基準回歸保持一致。

本文的檢驗步驟如下：首先是在模型（3）中用中介變量 M 對碳排放交易政策虛擬變量（Treated*Time）進行回歸，系數(shù)β1若顯著，則說明碳排放交易政策對中介變量M 產(chǎn)生了顯著影響，否則中止檢驗；其次是在模型（4）中用被解釋變量對碳排放交易政策虛擬變量進行基準回歸，得到顯著的系數(shù)β2，否則中止檢驗；最后是在模型（5）中將碳排放交易政策虛擬變量和中介變量同時納入模型進行回歸，系數(shù)β3的絕對值若變小或顯著性水平降低，同時回歸系數(shù)β1×θ 與β3保持同號，則說明碳排放交易政策能夠通過中介變量影響被解釋變量。

能源消耗結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化與碳排放量的檢驗結(jié)果如表10 和表11 所示。列（1）均為基準回歸，Treated*Time 與碳排放量的系數(shù)顯著為負。列（2）中，能源消耗結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化為中介變量。Treated*Time 與能源消耗結(jié)構(gòu)的系數(shù)顯著為負，說明碳排放交易政策對能源消耗結(jié)構(gòu)產(chǎn)生了負效應，即碳排放交易政策能夠改善以煤炭消耗為主的能源消費結(jié)構(gòu)。Treated*Time 與產(chǎn)業(yè)調(diào)整的系數(shù)顯著為正，說明碳排放交易政策對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化產(chǎn)生了正效應，即碳排放交易政策能夠促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級。列（3）同時加入Treated*Time 和中介變量后，Treated*Time 的系數(shù)均縮小且顯著性水平降低，同時，間接效應回歸系數(shù)β1×θ 與直接效應系數(shù)β3保持同號。由此可以看出，碳排放交易機制通過調(diào)整能源消耗結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)抑制了碳排放量的增加。

表10 能源消耗結(jié)構(gòu)- 碳排放量的中介效應檢驗結(jié)果

表11 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化- 碳排放量的中介效應檢驗結(jié)果

（續(xù)表10）

能源消耗結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化與綠色生產(chǎn)效率的檢驗結(jié)果如表12 和表13 所示。列（1）均為基準回歸，Treated*Time 與綠色生產(chǎn)效率的回歸系數(shù)顯著為正，這與前面的結(jié)論一致。列（2）中，能源消耗結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化為中介變量。Treated*Time 與能源消耗結(jié)構(gòu)的回歸系數(shù)顯著為負，說明碳排放交易政策對能源消耗結(jié)構(gòu)產(chǎn)生了負效應，即碳排放交易政策可以改善當前以煤炭消耗為主的能源消費結(jié)構(gòu)。Treated*Time 與產(chǎn)業(yè)調(diào)整的回歸系數(shù)顯著為正，說明碳排放交易政策對產(chǎn)業(yè)調(diào)整產(chǎn)生了正效應，即碳排放交易政策能夠促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級。列（3）同時加入Treated*Time 和中介變量，Treated*Time的系數(shù)均縮小且顯著性降低，同時，間接效應回歸系數(shù)β1×θ 與直接效應回歸系數(shù)β3保持同號?？梢钥闯?，碳排放交易機制通過調(diào)整能源消耗結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)促進了綠色生產(chǎn)效率的提升。

表12 能源消耗結(jié)構(gòu)- 綠色生產(chǎn)效率的中介效應檢驗結(jié)果

0.12***（2.75）是否加入控制變量 是 是 是能源消耗結(jié)構(gòu) -0.24*（-1.95）Constant 1.05（1.38）Treated*Time 0.14***（3.65）-0.12***（-3.90）1.81**（2.48）Observations 160 160 160 Adjusted R2 0.779 0.968 0.784 2.86***（4.70）

表13 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化- 綠色生產(chǎn)效率的中介效應檢驗結(jié)果

在中介效應模型的基礎上，本文通過構(gòu)造中介變量與政策虛擬變量的交乘項，分析了實施碳排放交易政策背景下產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化和能源消耗結(jié)構(gòu)對減排和綠色發(fā)展水平的調(diào)節(jié)效應。

由表14 的結(jié)果可知，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化對碳排放量和綠色生產(chǎn)效率的回歸系數(shù)分別顯著為正和負，說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化可以有效調(diào)節(jié)碳排放交易機制對減排和綠色發(fā)展的協(xié)同效應。能源消耗結(jié)構(gòu)的回歸系數(shù)未能通過顯著性檢驗，說明能源消耗結(jié)構(gòu)調(diào)整未能顯著發(fā)揮碳交易機制對減排和綠色發(fā)展協(xié)同效應的調(diào)節(jié)作用。因此，未來我國仍需改變以煤炭等傳統(tǒng)化石燃料為主的能源消費結(jié)構(gòu)，同時通過技術創(chuàng)新等，加快清潔生產(chǎn)技術、零碳燃料和新能源技術的推廣。

表14 調(diào)節(jié)效應檢驗

（續(xù)表14）

六、研究結(jié)論與對策建議

（一）研究結(jié)論

在綠色低碳發(fā)展的大背景下，本文利用我國2010—2019 年16 個省市的面板數(shù)據(jù)，以綠色生產(chǎn)效率表征綠色發(fā)展水平，運用SBM 模型測度綠色生產(chǎn)效率，并以碳排放交易試點政策作為準自然實驗，利用雙重差分模型進行了實證分析。研究發(fā)現(xiàn)，碳排放交易政策在實現(xiàn)減排的同時促進了試點省份綠色生產(chǎn)效率的提升，即以市場為導向的碳排放交易政策能夠兼顧減排效果與綠色生產(chǎn)協(xié)同發(fā)展。在此基礎上，本文的中介效應和調(diào)節(jié)效應檢驗顯示，碳排放交易機制通過調(diào)整能源消耗結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)了兼顧碳減排和綠色發(fā)展協(xié)同效應的目標。

（二）對策建議

1.加快推進全國碳排放交易市場建設進程。從試點省份的成功經(jīng)驗來看，市場驅(qū)動型碳排放交易政策對碳減排和促進綠色發(fā)展具有協(xié)同作用。今后我國可以將這些經(jīng)驗推廣到其他行業(yè)和領域，探索和建設用能權(quán)、排污權(quán)等資源環(huán)境權(quán)益市場，以實現(xiàn)環(huán)境污染治理與經(jīng)濟綠色發(fā)展的協(xié)同目標。

2.加快推進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級，促進綠色技術創(chuàng)新。本文的中介效應檢驗表明，碳排放交易機制的政策效應是由能源消耗結(jié)構(gòu)的改善和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的高級化驅(qū)動的。鑒于綠色創(chuàng)新在提高能源效率、降低碳排放、促進產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型等方面具有重要作用，政府應綜合利用財政補貼、稅收等政策，發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟、清潔生產(chǎn)、低碳或零碳產(chǎn)業(yè)，鼓勵發(fā)展綠色經(jīng)濟，加快建立綠色低碳循環(huán)發(fā)展經(jīng)濟體系。

3.促進氣候政策與環(huán)境政策產(chǎn)生協(xié)同效應。我國應從政策目標的統(tǒng)一、范圍的拓展、手段的完善、功能的協(xié)同等方面，尋求應對氣候變化和生態(tài)環(huán)境保護的協(xié)同優(yōu)化。

注釋：

①文件來源：國家發(fā)改委發(fā)布的《關于開展碳排放權(quán)交易試點工作的通知》。

②數(shù)據(jù)來源：《中華人民共和國2020 年國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》。