碳交易試點是否提升了區(qū)域綠色全要素生產率？

徐軍委，劉志華，王建雄

（1.中國勞動關系學院勞動關系與人力資源學院，北京 100048；2.防災科技學院經濟管理學院，河北廊坊 065201）

一、引言

進入21 世紀以來，隨著氣候變暖問題逐漸凸顯，大力推進碳減排工作已經成為全球共識。世界主要國家和地區(qū)紛紛加速推進自身碳減排進程，并且把碳市場作為一種有效手段來助力實現減排目標。中國于2011 年正式發(fā)文批準率先在北京、天津、上海、重慶、湖北、廣東、深圳“兩省五市”開展碳排放權交易試點，開啟了碳交易市場建設的序幕。之后，國家根據各試點的推進情況，陸續(xù)出臺碳交易市場建設方法和管理辦法，不斷探索適合中國特色的碳排放權交易體系，全國統(tǒng)一的碳交易市場也在2021 年7 月全面開啟。與此同時，為破解經濟高速增長與環(huán)境保護之間的矛盾，綠色發(fā)展被提升到新的高度，成為經濟社會發(fā)展的底色和實現經濟高質量發(fā)展的必由之路。而綠色全要素生產率作為衡量綠色發(fā)展的重要指標，能夠更真實地反映地區(qū)經濟發(fā)展的質量，是實現區(qū)域綠色發(fā)展與環(huán)境保護共贏的關鍵。那么，我國碳交易試點的運行，是否有助于推動試點區(qū)域綠色全要素生產率的提升？是否對不同區(qū)域的綠色全要素生產率產生異質性？碳交易試點政策的實施對區(qū)域綠色全要素生產率的影響機制和提升效應如何？這些問題有待于進一步深入研究，對助力我國綠色發(fā)展和高質量發(fā)展及實現雙碳目標意義重大。

二、文獻回顧

已有文獻對環(huán)境規(guī)制與綠色全要素生產率的研究更多側重于應用與政策層面（Liu et al，2021；Munnings et al，2016）。首先，在綠色全要素生產率測度方面，以長三角城市群（Wang et al，2019）、珠三角城市群（Li 和Chen，2021）、農業(yè)行業(yè)（Xu et al，2019）等面板數據為基礎，采用SBM（slack based model）模型（Tao et al，2016；Zhang et al，2015）、C-D 生產函數（Cobb-Douglas production function）、Malmquist 指數法（Zhou et al，2010）等模型和方法，對綠色全要素生產率進行測度，發(fā)現整體呈現上升趨勢，但存在顯著的區(qū)域或行業(yè)的異質性。第二，環(huán)境規(guī)制對綠色全要素生產率的影響機制可分為工具性手段的影響研究和政策性的規(guī)制研究。在低碳規(guī)制工具性手段研究方面，胡玉鳳等（2022）實證分析了低碳規(guī)制工具對不同行業(yè)綠色全要素生產率的影響，發(fā)現低碳規(guī)制工具具有顯著的差異性和階段性特征，而且高碳行業(yè)普遍對其有較強的敏感性，只有實施差異化工具組合才能起到有效的減排效果；在政策性規(guī)制研究方面，現有研究成果主要集中在正式環(huán)境規(guī)制和非正式環(huán)境規(guī)制對綠色全要素生產率的影響研究。學者們（董鈺涵和謝波，2022；李德山和張鄭秋，2020；李健和武敏，2022）在火電行業(yè)、地市級、城市群等不同場景進行實證分析，發(fā)現正式環(huán)境規(guī)制對綠色全要素生產率的影響呈現“U”型的變化趨勢，在拐點左側增加環(huán)境規(guī)制的強度有助于降低綠色全要素生產率，持有該觀點的學者更多支持“波特假說”，但也有學者（黃慶華等，2018）持相反觀點，認為正式環(huán)境規(guī)制在提高綠色全要素生產率方面還有待進一步驗證，甚至還會帶來負面效應。其他學者們的研究范圍比較寬泛，涉及智慧城市建設試點（范洪敏和米曉清，2021；童磊和王鵬，2021；宣旸和張萬里，2021）、產業(yè)結構升級（劉志華等，2022；任陽軍等，2021）、技術進步（逯進和李婷婷，2021）、對外直接投資和外商直接投資（馮嚴超等，2021）等內容，研究重點集中在對提升綠色全要素生產率的影響，進而分析是否帶動經濟增長和助力環(huán)境改善。研究發(fā)現智慧城市試點建設等提升了綠色全要素生產率，加快了經濟的綠色轉型，還在一定程度上具備明顯的空間溢出效應，而產業(yè)結構升級、產業(yè)集聚及技術創(chuàng)新還存在一定的門檻效應，存在顯著的異質性。另外，部分學者基于金融和數字經濟等視角展開，分別研究綠色金融試點政策（王修華等，2021）、金融錯配（李凱風等，2021）、數字金融發(fā)展（惠獻波，2021）、數字經濟（周曉輝等，2021）等對綠色全要素生產率帶來的影響，認為綠色金融試點政策和金融錯配具有顯著的抑制作用，數字普惠金融有助于優(yōu)化資源和要素配置，間接推動綠色全要素生產率的提升，而數字經濟顯著提升中心城市綠色全要素生產率的同時，會帶來“虹吸效應”和“結構性”的提升效應。

碳交易試點屬于政策性環(huán)境規(guī)制，近些年學者對碳交易市場（孫振清等，2018）展開研究，認為碳交易市場可以顯著提升試點地區(qū)的工業(yè)綠色發(fā)展水平和效率，但受碳市場的完善程度等因素影響，碳市場活躍度和參與主體的積極性還有待提升，未來仍面臨市場規(guī)模擴大、碳交易價格提升、市場流動性加快等諸多挑戰(zhàn)。面臨上述挑戰(zhàn)，一些學者從支撐碳中和目標的市場機制完善（翁智雄等，2021）、碳排放權價格波動（耿文欣和范英，2021）、碳交易模式的創(chuàng)新（張瑞等，2012）等方面展開研究，建議通過培育碳金融市場和支撐體系、完善碳交易價格調節(jié)機制、創(chuàng)新“碳票”為主的碳交易模式等措施去應對。通過進一步深入分析，學者認為對碳交易試點產生的效益來源于兩個方面：一方面是碳交易試點帶來的經濟效益，通過碳交易試點前后的企業(yè)數據對比分析，發(fā)現碳交易試點有助于提升企業(yè)的綠色技術創(chuàng)新能力（魏麗莉和任麗源，2021）和高質量生產水平（胡暉和唐恩寧，2020），而且在不同行業(yè)中也呈現出顯著差異；另一方面是碳交易試點帶來的環(huán)境效益，對現有的7 個交易試點進行實證分析，發(fā)現碳交易試點在降低地區(qū)能源強度和實現碳減排目標（楊秀汪等，2021）方面效果顯著。

綜上，梳理現有文獻不難發(fā)現：從研究視角來看，以往學者多從企業(yè)綠色技術創(chuàng)新、能源強度下降等視角分析碳交易試點政策所帶來的經濟效益和環(huán)境效益，缺少綜合視角考慮碳交易試點政策帶來的經濟效益與環(huán)境效益，而綠色全要素生產率同時考慮了經濟與環(huán)境效應，更加注重發(fā)展的質量；從研究方法來看，以往文獻往往采用雙重差分、合成控制法等方法去分析碳交易試點實現經濟和環(huán)境效益的內在機理，而結合中介效應對綠色全要素生產率深入分析的文獻相對較少。因而，本文在此基礎上，將雙重差分模型與中介效應相結合，試圖探究碳交易試點對區(qū)域綠色全要素生產率的作用機理及內在影響機制。

三、制度背景與研究假說

從全球范圍來看，為應對全球氣候變暖，各國控制溫室氣體排放的政策一般分為三類：命令控制、經濟刺激和勸說鼓勵，其中經濟刺激手段因其靈活性強等優(yōu)點備受各國青睞，我國的碳交易試點就屬于該類政策。通過7 省市碳交易試點工作的開展，我國基本形成了總量控制交易與自愿減排交易相結合的碳交易模式，也啟動了全國統(tǒng)一的碳交易市場。本文以區(qū)域經濟和環(huán)境效益為重點，分別從能源結構效應、技術創(chuàng)新效應與產業(yè)結構效應三方面探究碳交易試點對區(qū)域綠色全要素生產率的影響。

（一）能源結構效應

本文認為碳交易試點主要通過以下三方面來發(fā)揮對區(qū)域綠色全要素生產率的能源結構效應。

第一，通過降低煤炭消費量、增加清潔能源的使用比重來調整能源消費結構。碳交易市場旨在通過市場化的方式去破解溫室氣體尤其是二氧化碳過度排放的問題，通過調控碳排放總量和碳排放配額交易權，試圖充分發(fā)揮市場機制在資源配置中的決定性作用，最終實現減排目標。受我國資源稟賦特點及一次能源消費中煤炭比重過高的制約，重點排放企業(yè)的排放總量短期內較難實現大幅下降。此外，在碳市場交易過程中，受碳價波動、市場流動性等因素影響，重點排放企業(yè)無法保障從全國碳市場中獲得足量低價的碳排放權配額，迫切需要通過加大清潔能源比重、提高化石能源利用效率等方式調整能源消費結構。因此，對重點排放企業(yè)來說，碳市場機制會倒逼企業(yè)自主進行能源消費結構調整，逐步減少化石能源尤其是煤炭的消費量，適時增加清潔能源的消費比重，進而實現溫室氣體的減排目標，推動區(qū)域的綠色發(fā)展。

第二，通過提高化石能源的利用效率來降低單位能源的碳排放強度。首先，碳交易試點從整體上設計了各個行業(yè)的減排目標及達成目標的實施路徑，但在具體實施過程中，由于各行業(yè)中企業(yè)的發(fā)展規(guī)模、技術創(chuàng)新能力等存在顯著差異，從而造成其對碳市場配額的適應性與承受能力不盡相同。配額有盈余的企業(yè)可以出售多余的碳配額來增加企業(yè)收入，開辟新的營收板塊，而配額不足的企業(yè)則需要花費一定的成本在碳市場上購買碳排放配額，但這種方式在一定程度上不可長期持續(xù)下去，客觀上會倒逼此類企業(yè)通過加大技術創(chuàng)新投入、改變能源消費模式等方式提高能源利用效率來降低單位能源的碳排放強度。其次，碳交易試點提升了產業(yè)部門的減排積極性。通過規(guī)定各地區(qū)高耗能產業(yè)的排放配額，使得政府從上而下對企業(yè)層層施壓，從而倒逼企業(yè)在確保利潤的前提下不斷調整其管理、生產、決策方式，以達到單位污染物碳排放強度的下降。最后，隨著碳市場覆蓋行業(yè)范圍的擴大，加入碳市場的控排企業(yè)數量不斷增加，在一定程度上推動了企業(yè)所在行業(yè)整體能源開發(fā)利用效率的提升。企業(yè)在政府管控和碳市場交易機制的雙重施壓下，會或主動或被動地增加在清潔能源利用技術領域的研發(fā)與投資力度，加大對綠色清潔能源的開發(fā)利用進程，降低化石能源等高碳能源的消費量及消費比例，從而在降低企業(yè)碳排放量的同時推動整個行業(yè)能源利用效率的提升。

第三，通過碳市場營造政府行業(yè)企業(yè)協同減排降碳的環(huán)境。能源結構效應的發(fā)揮深受區(qū)域碳協同減排的影響，即能源結構效應能否發(fā)揮作用，發(fā)揮作用的大小均不在于一區(qū)一域的獨立發(fā)揮，而是取決于是否將局部地區(qū)放入整體系統(tǒng)中，通過協同效應來發(fā)揮其在整體中不可或缺的作用。因此，要充分發(fā)揮能源結構效應，需要找到不同區(qū)域間的共性問題，即要明確污染物的排放的源頭與種類。而碳交易試點正是在考慮了區(qū)域污染物同源性問題的基礎上，通過建立碳交易試點市場并最終形成統(tǒng)一的全國碳市場，以明確各個區(qū)域的職能，最終實現部分區(qū)域減排與整體降碳有機統(tǒng)一。

（二）技術創(chuàng)新效應

針對技術創(chuàng)新效應，通過梳理現有文獻，其作用發(fā)揮主要包括兩種方式。一種源于內部自發(fā)的能效改進，通過技術創(chuàng)新提升能源開發(fā)利用效率，進而減少碳排放消費量；另一種是外部誘發(fā)式的技術進步，即通過政策施加、價格變動等帶來技術進步（任亞運和傅京燕，2019），進而有效發(fā)揮技術創(chuàng)新效應。碳交易試點政策引發(fā)的技術創(chuàng)新屬于后一種模式，其對于區(qū)域綠色全要素生產率的影響機理如下。

第一，碳交易試點的建立通過倒逼企業(yè)增加研發(fā)投入、調整生產經營決策等方式推動行業(yè)內企業(yè)低碳開發(fā)利用技術的進步，在一定程度上提升了城市創(chuàng)新指數、綠色發(fā)明專利比重等，從而在技術升級的前提下提高能源使用效率和綠色清潔能源使用比重，最終降低二氧化碳等溫室氣體的排放，提升區(qū)域綠色可持續(xù)發(fā)展能力。

第二，碳交易機制的建立在無形中加大了碳排放規(guī)模較大、生產效率較低的企業(yè)的生產成本，在追求利潤最大化的驅使下，這些企業(yè)不得不通過技術創(chuàng)新來提升自身生產效率，以匹配區(qū)域綠色全要素生產率的提升。

第三，碳交易試點的實施在一定程度上收緊了地區(qū)的環(huán)境規(guī)制強度，進而為技術創(chuàng)新營造良好的氛圍，促使城市產出中存在綠色技術進步傾向，而通過綠色技術進步傾向，為技術的進步和應用鋪墊，并最終推動預期減排目標的實現。

總之，外部誘發(fā)式技術進步模式通過實施碳交易試點，運用市場機制的方式倒逼重點排放企業(yè)加強技術創(chuàng)新，提高能源開發(fā)利用效率，加大相關技術人才培育的投入力度，進而帶動企業(yè)提升排放標準，助力實現碳減排目標。碳交易試點通過政策引導，帶動技術創(chuàng)新，雖不能發(fā)揮短期減排效應（涂正革和諶仁俊，2015），但從長遠來看，能夠實現較好的碳減排效果。

（三）產業(yè)結構效應

所謂產業(yè)結構效應，即碳交易試點通過倒逼產業(yè)結構優(yōu)化升級來推動區(qū)域的綠色發(fā)展。具體可以分為兩個部分：一是產業(yè)結構優(yōu)化升級意味著不同產業(yè)比例調整的演進，二是產業(yè)結構優(yōu)化升級也意味著不同產業(yè)的綠色全要素生產率得以提升。因此，相應地，本文認為通過產業(yè)結構效應實現區(qū)域綠色全要素生產率的提升也主要包括兩大路徑：

第一，碳交易試點的實施可以有效優(yōu)化產業(yè)結構，推動產業(yè)實現綠色轉型，一方面，碳交易試點的建立可以將環(huán)境的負外部性內部化，加大重點排放企業(yè)生產要素的成本投入，倒逼該類企業(yè)不得不選擇轉型升級和綠色發(fā)展，這在一定程度上間接提升了改地區(qū)第三產業(yè)在GDP 中的比重，提升了能源開發(fā)利用效率，優(yōu)化了重點排放行業(yè)的產業(yè)布局，最終實現節(jié)能減排和產業(yè)綠色轉型；另一方面，碳交易試點政策通過市場化手段的資源配置，促使各生產要素與相關企業(yè)進行優(yōu)化組合，并得到合理匹配，優(yōu)化了企業(yè)的能源消費結構，有效的推動高污染高能耗高碳排放企業(yè)進行產業(yè)轉移與綠色轉型，從而使得區(qū)域整體產業(yè)結構趨向綠色化，加快推進區(qū)域內部綠色全要素生產率的提升，最終實現綠色發(fā)展。

第二，碳交易試點通過市場化手段推動不同產業(yè)綠色全要素生產率的提升。一方面，碳交易試點的建立通過配額交易、碳價等市場化手段，影響重點排放企業(yè)在研發(fā)、生產、經營等一系列過程中的要素投入（原毅軍和謝榮輝，2014），逐步淘汰落后產能，加快產品生產的綠色化轉型，進一步加快試點區(qū)域的產業(yè)結構優(yōu)化調整，進而提升產業(yè)綠色全要素生產率；另一方面，碳交易試點通過碳價的改變影響區(qū)域成本，從而對企業(yè)綠色創(chuàng)新的激勵效果產生顯著作用。因此，碳交易試點通過優(yōu)化企業(yè)生產結構，推動生產技術的進步、降低要素投入成本等方式來提升產業(yè)綠色全要素生產率。

基于以上分析，本文得出如下假說：

碳市場試點對區(qū)域綠色全要素生產率具有提升效應（H1）；

碳市場試點通過能源結構效應、技術創(chuàng)新效應與產業(yè)結構效應三方面來提升區(qū)域綠色全要素生產率（H2）。

四、模型與數據

（一）雙重差分模型構建

雙重差分模型可以通過構建處理組與控制組的虛擬變量來避免內生性問題，還能將政策效應從其他影響因素中有效剝離出來，是目前廣為認可的政策有效性評估模型之一，故本文通過構建雙重差分模型來分析碳交易試點政策對區(qū)域綠色全要素生產率的提升效應。本文將碳交易試點政策作為準自然實驗，以北京、天津、上海、湖北、重慶、廣東六個進行碳交易試點的省市（深圳隸屬廣東，省級面板數據中已包含深圳市，而福建省作為碳試點省市起步較晚，故上述試點未納入處理組）作為處理組，其他省市作為控制組進行研究。另外，考慮上述碳交易試點實施時間大都為2013 年下半年，故參照黃向嵐等（2018）的相關研究，以2014 年作為碳交易試點實施節(jié)點，構建如下模型：

其中：i、t分別為省市與時間；被解釋變量gtfpit為第i個省市、第t年的綠色全要素生產率；α0為常數項；treati為碳交易試點省市虛擬變量，當某省市為碳交易試點省市時，treati取值為1，反之，treati則取值為0；postt為碳交易試點政策實施時間虛擬變量，當t≥2014 時，postt=1，表示碳交易政策實施后的時間虛擬變量，反之則為碳交易政策實施前的時間虛擬變量；treati×postt為碳交易試點省市與時間虛擬變量的交乘項；其系數α1就是本文重點關注的碳交易試點對區(qū)域綠色全要素生產率的提升效應；Xit為綠色全要素生產率的控制變量；α2為控制變量的系數；μi與δt分別為省市固定效應與時間固定效應；εit為隨機干擾項。

（二）重要變量及測度

1.被解釋變量

綠色全要素生產率（gtfp）是反映地區(qū)綠色發(fā)展水平的重要指標。本文參照Fare 和Grosskopf（2000）的相關研究，構建考慮非期望產出的SBM-DDF 模型（slack based model-directional distance function）來對各省的綠色全要素Malmquist-Luenberger 指數進行測算。投入變量包括資本投入、勞動力投入與能源投入，其中，資本投入依據“永續(xù)盤存法”折算各省市以2007 年為基期的資本存量來表示，勞動力投入與能源投入用各省市年末就業(yè)人數與能源消費總量來表示。產出變量包含期望產出與非期望產出，其中，期望產出為各省市以2007 年為基期的實際GDP，非期望產出則參考李健等（李健等，2021）的相關研究，運用熵權法構建包含工業(yè)廢水排放量、工業(yè)二氧化硫排放量及工業(yè)煙（粉）塵排放量三個指標在內的環(huán)境污染指數。

2.解釋變量

為實現碳減排目標，我國政府對碳市場交易機制的關注由來已久。從2011 年批準設立碳交易試點，歷經2017 年12 月底啟動建設全國統(tǒng)一的碳交易市場，再到2021 年7 月碳市場正式上線交易，這標志著具備中國特色的碳交易市場已經初步建立，未來也將對我國經濟的高質量發(fā)展及“雙碳”目標的實現產生重大影響。本文重點關注前期碳交易試點省市的相關政策是否提升了區(qū)域綠色全要素生產率，故選取碳交易試點政策作為解釋變量。依據某省市是否啟動碳交易試點，將其分為“試點”和“未試點”兩類，并用時間虛擬變量表示該省市在某一年是否開始碳交易試點，若啟動碳交易試點，則當年及之后的年份設定為1，反之為0。

3.控制變量

參照相關學者（沈滿洪等，2022；李雙燕等，2021；趙娜等，2021；聶雷等，2021）的研究，認為經濟發(fā)展水平、城鎮(zhèn)化水平、金融水平、環(huán)保力度和對外開放度可能會對區(qū)域綠色全要素生產率產生影響。因此，將這些指標作為本文的控制變量；①經濟發(fā)展水平（gdp），用人均GDP 來測度；②城鎮(zhèn)化水平（urban），用城市人口占總人口比重來測度；③金融水平（fd），用年末金融機構人民幣各項存款余額和貸款余額總和占生產總值的比重來測度；④環(huán)保力度（ep），用環(huán)境治理投資總額占地區(qū)生產總值比重來測度；⑤對外開放度（fdi），用實際外商直接投資額測度。

4.中介變量

中介效應包含能源結構效應、技術創(chuàng)新效應與產業(yè)結構效應。能源結構效應（ecs）以煤炭占能源消費比重來表示；技術創(chuàng)新效應（tec）以地區(qū)專利申請授權數表示；產業(yè)結構效應（ind）以第三產業(yè)占GDP比重來表示。

（三）樣本與數據說明

本文以2007—2018 年30 個省（市、自治區(qū)）的平衡面板為樣本進行研究（西藏、港澳臺地區(qū)由于相關數據缺失，未納入本次研究），所需數據來自《中國統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》等，缺失數據采用平均增長率將其補齊。同時，為了避免異方差問題，本文對取值差距較大的變量做取對數處理，變量描述性統(tǒng)計見表1。

表1 變量描述性統(tǒng)計

五、實證分析

（一）平行趨勢檢驗

在進行雙重差分回歸分析前，需要滿足一個重要的前提條件，即處理組與控制組在政策實施前具有相同的變化趨勢。在本文中，則表現為無論該省份是否實施碳交易試點政策，碳交易試點實施前所有省份的綠色全要素生產率不存在系統(tǒng)性差異。本文采用了時間趨勢圖和事件研究法兩種方法來進行平行趨勢檢驗，繪制了碳交易試點省份與非試點省份綠色全要素生產率均值的時間趨勢圖，如圖1 所示。不難看出，2007—2014 年期間碳交易試點省份與非試點省份的綠色全要素生產率變動趨勢基本相同，符合平行趨勢假設檢驗，雙重差分模型具有適用性。

圖1 試點省份與非試點省份綠色全要素生產率的變動趨勢圖

由于時間趨勢圖僅能從直觀上進行平行趨勢檢驗，并不能從統(tǒng)計意義上對處理組與控制組是否存在系統(tǒng)性差異進行判別。本文進一步生成處理組虛擬變量treat與年份虛擬變量post的交互項構建模型（2）進行回歸。

其中：M、N為政策實施前與實施后的期數；Di，t-τ為新生成的虛擬變量，如果省份i在t-τ期實施了碳交易試點，則Di，t-τ值為1，其他情形下則為0；γ1～γN用來衡量實施碳交易試點后第1 期到第N期的政策效果。本文對碳交易試點實施前后三年的樣本進行分析，從碳交易試點動態(tài)效應圖（詳見圖2）來看，碳交易試點政策實施前三年處理組與控制組的虛擬變量在0 值上下波動，不存在顯著差異，而在2014 年碳交易試點政策實施后則產生了顯著的正效應，因而平行趨勢檢驗成立。

圖2 碳試點政策動態(tài)效應圖

（二）碳交易試點政策對區(qū)域綠色全要素生產率提升效應分析

在第一節(jié)的基礎上，基于模型（1）實證檢驗碳交易試點政策對區(qū)域綠色全要素生產率帶來的影響，見表2。其中（1）列、（2）列未加入控制變量，（3）列、（4）列加入了控制變量，在分別控制了省份固定效應與時間固定效應的情況下，（1）～（4）列treati×postt的系數均顯著為正。因此，碳交易試點政策對區(qū)域全要素生產率的提升有顯著促進作用。從控制變量來看，經濟發(fā)展水平、金融水平、環(huán)保力度對綠色全要素生產率具有顯著促進作用，究其原因可能是經濟發(fā)展水平的提升一方面可以通過優(yōu)化經濟結構、推動經濟高質量發(fā)展來提升全要素生產率；另一方面通過優(yōu)化資源配置提升環(huán)保管理能力來提升綠色全要素生產率；金融水平的提升尤其是綠色金融的發(fā)展，試圖通過加大在綠色環(huán)保產業(yè)、綠色技術創(chuàng)新等領域的資金支持來推動綠色全要素生產率的提升。而且隨著環(huán)保力度的加大，一方面工業(yè)污染問題得到了有效緩解；另一方面城鎮(zhèn)環(huán)境基礎設施等環(huán)境污染治理方面的投資加大，也從源頭上加快了綠色全要素生產率的提升。然而，控制變量中城鎮(zhèn)化水平與對外開放度的系數顯著為負，可能是因為在城鎮(zhèn)化高速推進的進程中，過度消耗當地能源和資源，致使污染治理速度相對滯后，從而造成環(huán)境污染的加劇，這都阻礙了綠色全要素生產率的提升；而對外開放度的負向影響，可能是因為過度重視招商引資引進外資，卻忽略了對外資企業(yè)污染問題的監(jiān)管，使得許多高能耗高污染外資企業(yè)將生產環(huán)節(jié)轉移到我國，帶來了技術“擠出效應”，從而對綠色全要素生產率的提升產生了一定的抑制作用。

表2 碳交易試點對區(qū)域綠色全要素生產率的基準回歸結果

（三）影響機制檢驗

通過上文的基準回歸分析不難發(fā)現，碳交易試點在推動區(qū)域綠色全要素生產率的過程中產生了顯著的促進作用。那么碳交易試點推動區(qū)域綠色全要素生產率提升的中介機制是什么？根據理論部分的分析，碳交易試點可能通過能源結構效應、技術創(chuàng)新效應與產業(yè)結構效應來影響區(qū)域綠色全要素生產率。借鑒黃向嵐等（2018）關于中介效應的研究思路，本文構建如下計量模型來驗證這三種效應。

其中：M為中介變量；其他變量的含義與上文相同。根據逐步檢驗法，先對公式（3）的系數α1進行檢驗，如果系數顯著，則表明碳交易試點政策對區(qū)域綠色全要素生產率有顯著影響；此時進一步檢驗公式（4）的系數β1，如果系數顯著，則表明碳交易試點政策對三種效應有顯著影響；最后，將碳交易試點政策與中介變量同時納入模型進行分析，對公式（5）的系數λ1、λ2進行檢驗，如果系數顯著，則表明中介效應存在。由于傳統(tǒng)的逐步檢驗法存在一定缺陷，本文進一步采用sobel 檢驗與bootstrap 檢驗來穩(wěn)健中介效應的影響機制，具體見表3。

從表3 模型（1）可以看出，碳交易試點政策對區(qū)域綠色全要素生產率的總效應為0.518，且在1%的水平下顯著。因此，碳交易試點政策顯著提升了區(qū)域綠色全要素生產率，與前文保持一致。模型（2）與模型（3）對能源結構效應的影響機制進行了分析，可以看出碳交易試點政策對能源結構的影響系數顯著為負，表明碳交易試點政策的實施可以顯著降低煤炭占能源消費的比重，而且能源結構對區(qū)域綠色全要素生產率的系數顯著為負，表明能源消費結構調整可以有效提升區(qū)域綠色全要素生產率。綜合模型（2）、模型（3）得到碳交易試點政策通過降低煤炭在能源消費總量的比重來提升區(qū)域綠色全要素生產率。進一步對其進行sobel 檢驗與bootstrap 檢驗，可以看到直接效應為0.542，中介效應為0.043，中介效應占總效應比重為7.43%，因而，能源結構的中介效應顯著存在。同理，模型（4）、模型（5）與模型（6）、模型（7）分別對技術創(chuàng)新與產業(yè)結構的中介效應進行了檢驗，結果表明其中介效應分別為0.099 與0.220，占總效應的比重分別為16.99%與37.60%，因而技術創(chuàng)新與產業(yè)結構的中介效應均顯著存在。假設2 得以證實。同時，通過對比三種中介效應占總效應的比重發(fā)現，產業(yè)結構的中介效應最大，技術創(chuàng)新次之，最后為能源結構。因此，碳交易試點政策的產業(yè)結構效應對區(qū)域綠色全要素生產率的提升作用最為顯著，而能源結構效應的中介作用有待進一步提升。

表3 碳交易試點對區(qū)域綠色全要素生產率的影響機制

（四）區(qū)域異質性分析

上文從全國層面實證檢驗了碳交易試點對區(qū)域綠色全要素生產率的影響，然而由于地理位置、資源稟賦等差異，碳交易試點政策在不同區(qū)域的效果往往存在較大差異。為了進一步對區(qū)域異質性進行驗證，本文參考我國“七五”計劃關于東、中、西部地區(qū)的劃分方法，將北京、天津、上海、廣東定為東部地區(qū)，湖北為中部地區(qū)、重慶為西部地區(qū)，進一步分區(qū)域驗證碳交易試點政策對區(qū)域綠色全要素生產率的影響，見表4?？梢郧逦闯觯冀灰自圏c政策對區(qū)域綠色全要素生產率的提升作用在東部地區(qū)最為顯著，西部地區(qū)的推動作用不顯著，中部地區(qū)碳交易試點在一定程度了抑制了綠色全要素生產率的提升。究其原因，可能是由于東部地區(qū)經濟發(fā)展水平較高，產業(yè)結構較合理，科技發(fā)展水平較高，產業(yè)結構與技術創(chuàng)新的中介效應得到了充分的發(fā)揮；西部地區(qū)產業(yè)結構與科技發(fā)展水平都有待進一步提升，又承接了東部地區(qū)高碳企業(yè)的轉移，控排企業(yè)參與碳市場的積極性有待加強，因而碳市場尚未發(fā)揮對綠色全要素生產率的顯著推動作用；中部地區(qū)產業(yè)結構仍以傳統(tǒng)產業(yè)為主，第二產業(yè)仍占據較大的比重，而且煤炭在能源消費中的比重仍居高不下，這會導致排放大量的二氧化碳，所以在某種程度上嚴重阻礙了綠色全要素生產率的提升。

表4 區(qū)域異質性分析

（五）穩(wěn)健性檢驗

1.安慰劑檢驗

雖然平行趨勢檢驗已經對可能的內生性問題進行了排除，但還有另一個重要的問題可能造成回歸結果產生偏差，即遺漏了時間或省份層面的重要解釋變量。安慰劑檢驗可以有效排除這一問題，其基本思路包括重構處理組與重構政策時間兩大類。

首先，重構政策實施時間。將碳交易試點政策的實施時間分別設定為2010 年、2011 年、2012 年與2013年，對模型（1）重新進行檢驗，具體結果見表5。不難發(fā)現，將碳交易試點政策實施時間提前為2014 年之前的其他年份，碳交易試點對綠色全要素生產率核心影響變量treati×postt將不再顯著。因此，區(qū)域綠色全要素生產率的提升僅僅是由碳交易試點政策的實施所帶來的效果，排除其他未觀測到的因素產生的驅動作用。

表5 重構政策實施時間安慰劑檢驗

其次，重構處理組進行反事實安慰劑檢驗。具體來看，隨機選取6 個省市作為碳交易試點省市，其他省市作為控制組，生成“偽政策虛擬變量”交互項納入回歸模型，重復實驗500 次，并繪制出500 次實驗的“偽政策虛擬變量”估計系數分布態(tài)勢及其p值，如圖3 所示。圖中橫軸為“偽政策虛擬變量”的估計系數，縱軸代表核密度值與p值，黑色曲線與圓點分別代表核密度與p值的分布，垂直虛線為模型的基準估計值0.127，水平虛線為10%的顯著性水平。因此，不難發(fā)現，“偽政策虛擬變量”交互項的估計系數基本都在0 值左右分布，且大多數估計值的p值都在10%的水平下不顯著。因此，模型的估計結果并不是偶然得到的，受其他政策或隨機性因素影響的概率較小。此外，模型的真實估計值基本遠離了“偽政策虛擬變量”的估計系數，檢驗效果較為良好。

圖3 安慰劑重構處理組檢驗圖

2.PSM-DID 檢驗

由于雙重差分模型有較為嚴格的假設條件，即處理組與控制組在排除政策變量的影響外，在其他方面幾乎一致。而碳交易試點省市是國家在綜合考量各項因素后確定的，如果忽略這些因素，則會引起由選擇性偏差帶來的內生性問題。因此，本文采用雙重差分傾向性得分匹配法（PSM-DID）對模型的穩(wěn)健性進行進一步檢驗。具體來看，首先，以treat為因變量，以經濟發(fā)展水平（lngdp）、城鎮(zhèn)化水平（urban）、金融水平（fd）、環(huán)保力度（ep）、對外開放度（lnfdi）等為匹配變量，采用logit 模型計算相應的匹配得分，并通過近鄰匹配對處理組與控制組進行匹配。匹配后各變量的平衡性檢驗結果見表6。

從表6 可得，匹配后所有變量的標準誤差均在一定程度上減小。因此，匹配變量在處理組與控制組之間未存在顯著差異。進一步刪除未匹配的數據，使用“干凈”的樣本數據對模型（1）重新進行回歸（詳見表7），PSM-DID 的回歸結果仍然顯著為正，表明碳交易試點政策對區(qū)域綠色全要素生產率的提升具有顯著推動作用。

表6 PSM 匹配后平衡性檢驗

表7 PSM-DID 回歸結果

六、結論與建議

碳交易試點的建設踐行了中國特色的碳市場設計理念，在一定程度上對試點區(qū)域的能源結構優(yōu)化、技術進步與產業(yè)結構升級產生影響，并進一步影響試點區(qū)域的綠色全要素生產率。本文將碳交易試點運行作為準自然實驗，采用2007—2018 年中國30 個?。ㄊ?、自治區(qū)）平衡面板數據，運用雙重差分模型和中介效應模型去分析碳交易試點建設對試點區(qū)域綠色全要素生產率的影響機理和作用機制，并采用平行趨勢檢驗、安慰劑檢驗、PSM-DID 檢驗對模型的穩(wěn)健性進行了進一步檢驗，研究結果表明：

（1）從整體上看，碳交易試點政策對區(qū)域綠色全要素生產率的提升有顯著的促進作用。從控制變量來看，經濟發(fā)展水平、金融水平、環(huán)保力度對區(qū)域綠色全要素生產率具有顯著的正向促進效應。這一研究結論充分證明環(huán)境規(guī)制中市場手段的有效性及碳交易試點政策的合理性。

（2）進一步進行中介效應建議發(fā)現，碳交易試點通過能源結構效應、技術創(chuàng)新效應與產業(yè)結構效應最終提升試點區(qū)域綠色全要素生產率，其中產業(yè)結構效應的中介效應最為顯著，技術創(chuàng)新效應次之，而能源結構效應的中介作用有待進一步提升。

（3）異質性檢驗表明，碳交易試點對區(qū)域綠色全要素生產率的提升作用在東部地區(qū)最為顯著，西部地區(qū)的推動作用不顯著，中部地區(qū)一定程度上抑制了綠色全要素生產率的提升。

基于本文研究結論，提出以下政策建議。

（1）由于碳交易試點對區(qū)域綠色全要素生產率的提升具有顯著促進作用。因充分借鑒碳交易試點的經驗，逐步拓寬碳市場涵蓋領域，增加碳市場的覆蓋度，盡快將鋼鐵、化工等高耗能行業(yè)納入碳市場；豐富參與交易的市場主體，推動市場交易主體的多元化，提高碳市場的活躍度和流動性；要優(yōu)化碳市場配額分配機制，逐步降低免費配額分配的比例，加速引入配額有償分配，有效調節(jié)碳價，提高企業(yè)參與碳市場交易的積極性；依托碳期貨、碳遠期等碳金融產品，引導清潔能源投資，促進低碳產業(yè)的發(fā)展，推動全國綠色全要素生產率的提升。

（2）鑒于技術創(chuàng)新效應和能源結構效應還不夠顯著，一方面政府應出臺政策鼓勵企業(yè)加大綠色技術研發(fā)投入，給予一定程度的支持，并嚴格控制重點行業(yè)和重點排放企業(yè)的排放量，倒逼企業(yè)通過技術創(chuàng)新提高能源利用效率，助推企業(yè)綠色轉型；另一方面通過碳市場形成市場化的激勵機制，推動企業(yè)在節(jié)能減排上加大力度，大力開發(fā)自愿減排項目，同時加快推進清潔能源替代化石能源，減少煤炭在能源消費中的比重，提升企業(yè)的綠色化水平。

（3）結合異質性分析的結果分類施策。東部地區(qū)要持續(xù)優(yōu)化能源結構，大力開發(fā)利用清潔能源，減少生產過程中的碳排放，為中西部地區(qū)提供數據信息與技術支撐，帶動全國碳市場的整體發(fā)展；中部地區(qū)要著力優(yōu)化產業(yè)結構，逐步降低高耗能產業(yè)比重，大力發(fā)展高新技術產業(yè)、新興服務業(yè)等產業(yè)，同時加大能源結構調整力度，注重煤炭的清潔高效利用，提升能源利用效率，充分釋放產業(yè)結構效應和能源結構效應的中介作用；西部地區(qū)要大力完善基礎設施建設，充分利用自身資源推動傳統(tǒng)產業(yè)轉型，運用財政、稅收等政策手段限制高耗能產業(yè)過度集中，還要借力全國碳市場戰(zhàn)略機遇，加快要素積累和資本集聚，引入先進技術，踐行綠色發(fā)展。

本文的研究為碳市場的發(fā)展效果提供了實證支撐，碳交易市場通過發(fā)揮其能源結構效應、產業(yè)結構效應與技術創(chuàng)新效應有效推動了綠色全要素生產率的提升。然而，受制于相關數據的限制，本文僅對碳市場對全國及不同區(qū)域綠色全要素生產率的影響效果進行了分析，未來，隨著研究的不斷深入，可以進一步探索這種影響效應的時空變化趨勢。此外，碳市場對不同行業(yè)綠色全要素生產率的影響效果如何，也是本文后續(xù)研究的重點。