碳排放權(quán)交易對(duì)制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響研究

肖衛(wèi)國(guó) 張語芮

摘 要：隨著“雙碳”目標(biāo)的提出，碳排放交易系統(tǒng)（ETS）如何影響高碳排放行業(yè)，如制造業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率（GTFP）增長(zhǎng)逐漸成為一個(gè)重要研究話題。雙重差分法是近年來識(shí)別碳排放權(quán)交易與制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率之間關(guān)系的常用研究方法。以2014年開始試點(diǎn)的碳排放權(quán)交易政策為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，研究顯示，碳排放權(quán)交易政策能夠顯著促進(jìn)我國(guó)制造業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率提升。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，碳排放權(quán)交易能夠通過篩選外商對(duì)內(nèi)直接投資（IFDI）的質(zhì)量，進(jìn)而對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生積極作用。穩(wěn)健性檢驗(yàn)表明，在考慮雙重差分法設(shè)定條件、平行趨勢(shì)檢驗(yàn)、反事實(shí)檢驗(yàn)、更改傾向得分匹配方法等后，碳排放權(quán)交易對(duì)我國(guó)制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的積極作用依然成立。

關(guān)鍵詞：碳排放權(quán)交易；制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率；外商對(duì)內(nèi)直接投資；雙重差分法

［中圖分類號(hào)］ F062.1 ［文章編號(hào)］ 1673-0186（2023）007-0019-016

［文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼］ A? ? ? ［DOI編碼］ 10.19631/j.cnki.css.2023.007.002

為保護(hù)生態(tài)環(huán)境，保障經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展，我國(guó)自2011年起陸續(xù)啟動(dòng)了全國(guó)七省市碳交易市場(chǎng)試點(diǎn)工作［1］；2013年底廣東省和上海市成立碳交易工作小組，并于當(dāng)年正式啟動(dòng)碳排放權(quán)交易（ETS）試點(diǎn)；2014年，北京、深圳、天津、湖北、重慶五個(gè)省市的碳排放權(quán)交易也陸續(xù)上線；2016年，福建成為國(guó)內(nèi)第八個(gè)碳試點(diǎn)城市；2020年，“雙碳”目標(biāo)的提出［2］更是把碳排放權(quán)交易政策由試點(diǎn)推向全國(guó)。作為典型的市場(chǎng)激勵(lì)型環(huán)境規(guī)制政策，碳排放權(quán)交易是推進(jìn)綠色發(fā)展的重要手段，但各高碳排放行業(yè)，如制造業(yè)也可能因?yàn)榄h(huán)保限制而導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)效益損失。

與此同時(shí)，隨著對(duì)外開放水平的不斷提高，我國(guó)逐漸成為全球跨國(guó)投資的主要目的地之一，實(shí)際利用IFDI增長(zhǎng)迅速，堪稱“成功利用外資的典范”［3］。后疫情時(shí)代，全球經(jīng)濟(jì)逐漸回暖，碳排放問題也愈發(fā)值得重視［5］，在此背景下，研究碳排放權(quán)交易政策對(duì)于制造業(yè)行業(yè)GTFP的影響，以及IFDI在其中的影響渠道和調(diào)節(jié)效應(yīng)是非常有意義的：只有正確認(rèn)識(shí)三者的關(guān)系，才能明確在經(jīng)濟(jì)全球化復(fù)蘇的時(shí)代背景下，碳排放權(quán)交易的完善方向［5］，并以小見大，推動(dòng)碳排放權(quán)交易的全國(guó)化和全面化，在保障經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展的同時(shí)實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)。

一、文獻(xiàn)綜述和研究假說

“綠水青山就是金山銀山”，為解決20世紀(jì)經(jīng)濟(jì)迅猛發(fā)展引發(fā)的環(huán)境問題，我國(guó)政府一直在探索環(huán)保、經(jīng)濟(jì)兩手抓的可持續(xù)發(fā)展道路。自2020年“雙碳”目標(biāo)提出以來，降碳減排已成為各界共識(shí)，學(xué)界對(duì)碳排放交易權(quán)這一政策的研究不斷深入，并取得了一定進(jìn)展。

（一）文獻(xiàn)綜述

大量研究認(rèn)為外商對(duì)內(nèi)直接投資和環(huán)境規(guī)制是影響東道國(guó)綠色全要素生產(chǎn)率的重要因素，但對(duì)于具體影響，學(xué)者們持有不同的觀點(diǎn)。

2014年，我國(guó)正式實(shí)施碳排放權(quán)交易政策后，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)該政策的研究熱度也大幅提升。部分學(xué)者認(rèn)為碳排放權(quán)交易政策能夠促進(jìn)碳減排［6］，且減排效果逐年增加［7］。余萍和劉紀(jì)顯發(fā)現(xiàn)碳排放權(quán)交易政策會(huì)促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展，具有良好的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效應(yīng)和綠色效應(yīng)［8］。但在政策實(shí)施的過程中，由于試點(diǎn)地區(qū)存在異質(zhì)性［9］，不同地區(qū)的減排效果也會(huì)呈現(xiàn)部分差異［10］。

將“碳排放權(quán)交易”擴(kuò)大到“環(huán)境規(guī)制”這一維度來回溯文獻(xiàn)，辛寶貴和高菲菲提出，環(huán)境規(guī)制對(duì)于綠色全要素生產(chǎn)率的提升有顯著正向作用，但同樣地，這一影響存在區(qū)域異質(zhì)性［11］。李振洋和白雪潔在制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)背景下，探究不同類型的環(huán)境規(guī)制政策對(duì)制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響，發(fā)現(xiàn)鼓勵(lì)型環(huán)境政策對(duì)制造業(yè)GTFP沒有起到明顯促進(jìn)作用；限制型政策則與之呈現(xiàn)“U”型關(guān)系［12］。

既往文獻(xiàn)也不乏關(guān)于IFDI對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率影響的研究：楊俊和邵漢華使用隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)IFDI與綠色全要素生產(chǎn)率呈負(fù)相關(guān)［13］；此外肖攀、程中華、范丹等均分別通過空間誤差面板模型、空間面板模型等研究模型得出了IFDI對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率有負(fù)向影響的結(jié)論［14-16］。相反地，王兵和吳延瑞指出IFDI對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)具有顯著的促進(jìn)作用［17］。柴志賢、楊冕和王銀、吳建新和黃蒙蒙等人的研究也支持這一觀點(diǎn)［18-20］。汪鋒與解晉則得出了兩者之間沒有顯著關(guān)系的結(jié)論［21］。

綜上所述，既往文獻(xiàn)大多是關(guān)于碳排放權(quán)交易政策的減排效果評(píng)估和其他環(huán)境規(guī)制政策對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的影響。關(guān)于碳排放權(quán)交易政策對(duì)區(qū)域綠色全要素生產(chǎn)率影響的研究則較少。另外，既往文獻(xiàn)鮮少將IFDI與碳排放權(quán)交易政策相結(jié)合對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率進(jìn)行研究。在中國(guó)面臨“雙碳”目標(biāo)和后疫情時(shí)代經(jīng)濟(jì)全球化再度發(fā)展的背景下，研究碳排放權(quán)交易政策對(duì)制造業(yè)行業(yè)GTFP的影響，以及IFDI在其中所發(fā)揮的作用具有重要意義。

（二）研究假說

碳排放權(quán)交易賦予了碳排放權(quán)商品屬性，允許各交易主體在市場(chǎng)上合法交易碳排放權(quán)，并由此通過價(jià)格機(jī)制將碳排放帶來的外部成本內(nèi)部化［22-23］。碳排放權(quán)交易制度實(shí)施后，一方面，由于嚴(yán)格的碳排放量約束，一些高污染、高能耗行業(yè)短時(shí)間內(nèi)只能通過減少產(chǎn)量來控制碳排放，導(dǎo)致其綠色全要素生產(chǎn)率在短期內(nèi)有所下降；另一方面，在政府環(huán)境監(jiān)管部門的規(guī)制作用下，形成倒逼機(jī)制，“三高”行業(yè)為了謀求長(zhǎng)遠(yuǎn)的穩(wěn)定發(fā)展，不得不通過減少使用污染原料、引進(jìn)清潔技術(shù)等方式緩解減排成本帶來的壓力。從長(zhǎng)期發(fā)展的角度而言，大多企業(yè)將通過技術(shù)創(chuàng)新加快向綠色產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，提高能源效率，促進(jìn)低碳轉(zhuǎn)型發(fā)展，保障自身的經(jīng)濟(jì)效率，實(shí)現(xiàn)區(qū)域碳減排、提升綠色全要素生產(chǎn)率［24］。

此外，市場(chǎng)化的碳排放權(quán)交易也會(huì)促使東道國(guó)篩選流入的外商投資。根據(jù)“污染避難所”的假設(shè)，發(fā)達(dá)國(guó)家將把造成嚴(yán)峻環(huán)境污染的行業(yè)轉(zhuǎn)移到環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)較低的國(guó)家，以減少本國(guó)環(huán)保壓力。然而，如果東道國(guó)實(shí)行嚴(yán)格的環(huán)境規(guī)制政策，當(dāng)?shù)卣推髽I(yè)將對(duì)IFDI進(jìn)行篩選，從而讓更多高質(zhì)量的綠色I(xiàn)FDI流入市場(chǎng)。優(yōu)質(zhì)外商資本的流入，能夠從技術(shù)溢出效應(yīng)、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、激發(fā)規(guī)模效應(yīng)等多個(gè)維度來提升東道國(guó)的綠色全要素生產(chǎn)率。基于上述的理論與邏輯分析，本文提出以下研究假說：

假說1：碳排放權(quán)交易政策的實(shí)施促進(jìn)了地區(qū)制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)；

假說2：碳排放權(quán)交易政策會(huì)通過篩選流入的外商直接投資質(zhì)量來提高地區(qū)的制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率。

二、模型構(gòu)建與實(shí)證分析

在實(shí)證分析開始前，對(duì)模型設(shè)定、變量選擇和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來源進(jìn)行基本描述。

（一）模型設(shè)定

為檢驗(yàn)上述假說，實(shí)證部分將分兩步進(jìn)行：首先檢驗(yàn)碳排放權(quán)交易政策的實(shí)施對(duì)制造業(yè)GTFP是否有影響；然后檢驗(yàn)IFDI流入對(duì)制造業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率有何影響，并探究IFDI流入對(duì)于碳排放權(quán)交易政策和GTFP之間的關(guān)系是否有調(diào)節(jié)作用。換言之，我們想要檢驗(yàn)在考慮外商投資流入的情況下，碳排放權(quán)交易政策對(duì)制造業(yè)GTFP的影響是否有所變化。針對(duì)上述研究目標(biāo)，文章選取相應(yīng)的實(shí)證分析模型。

1.檢驗(yàn)ETS的實(shí)施對(duì)制造業(yè)GTFP是否有影響

碳交易試點(diǎn)市場(chǎng)的選擇是政府綜合考慮我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r、各地區(qū)行業(yè)結(jié)構(gòu)等因素的結(jié)果，也就是說各試點(diǎn)地區(qū)實(shí)施碳交易政策的決策并非完全外生。我們采用傾向得分匹配法（Propensity Score Matching，PSM）來緩解這一內(nèi)生性問題，選擇各省市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、制造業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等多個(gè)指標(biāo)進(jìn)行得分匹配。通過PSM處理，本文為每一個(gè)實(shí)施碳排放權(quán)交易政策的省市匹配了可供比較的配對(duì)省市，即那些在觀察期內(nèi)從未實(shí)施碳排放權(quán)交易，但在政策實(shí)施前和試點(diǎn)省市基本具有一致特征的省市。將前者稱為處理組或?qū)嶒?yàn)組，后者稱為對(duì)照組或控制組，我們可以通過對(duì)比配對(duì)后處理組和對(duì)照組省市的制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率和外商對(duì)內(nèi)直接投資調(diào)節(jié)效應(yīng)，來判斷碳排放權(quán)交易政策的實(shí)施效果。但同時(shí)我們還需要考慮到，政策實(shí)施點(diǎn)前后，各省市制造業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率可能會(huì)因?yàn)槠渌獠恳蛩囟l(fā)生變化，因此還要將2014年之前的所有省市和2014年之后的所有省市進(jìn)行對(duì)比，雙重差分模型（Difference in Difference，DID） 可以很好地解決這一問題。

因此，本文以多數(shù)省市上線開展碳排放權(quán)交易的2014年作為政策起始點(diǎn)，以2009—2019年為觀察期。Logit回歸被用來計(jì)算實(shí)驗(yàn)組和控制組的傾向性得分，采用最近鄰匹配法進(jìn)行樣本間的匹配，基于“準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)”，用PSM-DID法來評(píng)估碳排放權(quán)交易的政策影響?；居?jì)量模型設(shè)定如下：

其中：i表示省市，t表示年份；gtfpit為省市i在第t年的制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率；treati為實(shí)驗(yàn)虛擬變量，當(dāng)i為處理組省市時(shí)，treati=1，反之為0；timet為時(shí)間虛擬變量，2014年之前，timet=0，2014年及之后，timet=1；controlit為控制變量，其選取標(biāo)準(zhǔn)將在后續(xù)部分進(jìn)行詳細(xì)闡釋；μi和λt分別為省市固定效應(yīng)、時(shí)間固定效應(yīng)。timet和treati交互項(xiàng)的系數(shù)β1需要我們重點(diǎn)關(guān)注，該值反映了碳排放權(quán)交易政策實(shí)施對(duì)各省市制造業(yè)GTFP的影響。

同時(shí)，文章將針對(duì)該模型進(jìn)行平行趨勢(shì)假設(shè)、反事實(shí)假設(shè)等系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

2.檢驗(yàn)IFDI對(duì)制造業(yè)GTFP的影響

為檢驗(yàn)外商對(duì)內(nèi)直接投資對(duì)東道國(guó)經(jīng)濟(jì)和環(huán)境發(fā)展的綜合影響，本文借鑒了傅京燕等對(duì)不同來源FDI、環(huán)境規(guī)制與綠色全要素生產(chǎn)率的研究中所建立的模型［25］。該模型將綠色全要素生產(chǎn)率（GTFP）作為衡量經(jīng)濟(jì)績(jī)效的指標(biāo)；基于環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線引入經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平及制造業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，設(shè)定模型如下：

各變量具體含義與式（1）一致。

3.檢驗(yàn)IFDI流入對(duì)于ETS和制造業(yè)GTFP之間的關(guān)系是否有調(diào)節(jié)效應(yīng)

為進(jìn)一步檢驗(yàn)IFDI在其中的調(diào)節(jié)效應(yīng)，本文借鑒何靖的研究方法［26］，在式（1）的基礎(chǔ)上引入IFDI及其與虛擬變量timet和treati的交互項(xiàng)，構(gòu)建基于DID法的回歸模型：

其中：ifdiit為省市i的制造業(yè)在第t年接受的實(shí)際外商直接投資；其余變量與式（1）中含義一致。對(duì)于對(duì)照組省市（treat=0），碳排放權(quán)交易政策實(shí)施年份前后省市外商對(duì)內(nèi)直接投資的調(diào)節(jié)效應(yīng)分別是β1和β1+β5，可見，對(duì)照組省市在政策實(shí)施年份前后制造業(yè)GTFP受IFDI調(diào)節(jié)效應(yīng)影響的差異為diff0=β5，這一差異可視為時(shí)間趨勢(shì)差異。對(duì)于處理組省市（treat=1），這種差異為diff1=β5+β7，這一差異不僅包含了碳排放權(quán)交易政策的影響，還包含了上述時(shí)間趨勢(shì)差異。因此凈影響效應(yīng)為diff3=diff1-diff0=β7，β7即為我們關(guān)心的系數(shù)。

（二）變量選取與數(shù)據(jù)來源

文章采用除西藏及港澳臺(tái)地區(qū)之外的30個(gè)省市作為研究樣本，選取各省市自2009年至2019年的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》及各省、直轄市、自治區(qū)官方統(tǒng)計(jì)年鑒。

1.因變量——綠色全要素生產(chǎn)率

目前學(xué)界比較主流的測(cè)算GTFP的非參數(shù)模型主要有方向性距離函數(shù)（Directional Distance Function， DDF）和非徑向非角度的SBM（Slack-based measure）模型。相較于DDF模型，SBM模型可以存在無效率生產(chǎn)單元，并可以分解分析測(cè)算結(jié)果，是一種比較理想的生產(chǎn)效率測(cè)算方法。

因此，文章以2009年為基期，參考馮杰和張世秋的研究建立指標(biāo)［27］，基于非期望產(chǎn)出，用超效率SBM模型和Malmquist指數(shù)來測(cè)度GTFP數(shù)據(jù)。使用的投入變量為資本、勞動(dòng)、能源，分別以各省市制造業(yè)資本存量（永續(xù)盤存法計(jì)算）、從業(yè)人數(shù)和能源消費(fèi)量（萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤）作為指標(biāo)。期望產(chǎn)出為各省市當(dāng)年價(jià)格的制造業(yè)生產(chǎn)總值；非期望產(chǎn)出包括廢氣、廢水和其余廢棄物，分別以各省市制造業(yè)的二氧化硫排放量、工業(yè)廢水排放量和煙粉塵排放量作為指標(biāo)。

其中xik表示第k個(gè)DMU的第i個(gè)投入變量。

以上述公式為基礎(chǔ)，使用MaxDEA軟件進(jìn)行測(cè)算，即可算出目標(biāo)變量的值。

2.核心解釋變量

（1）碳排放權(quán)交易

考慮到DID模型的特性，這一變量實(shí)則為從時(shí)間和是否為試點(diǎn)省市兩個(gè)維度來度量的虛擬變量：若某省市為七個(gè)試點(diǎn)省市之一，且樣本時(shí)間為2014年及以后年份，則該變量取值為1，其余情況均取值為0。

（2）外商對(duì)內(nèi)直接投資

我們選用外商對(duì)東道國(guó)制造業(yè)直接投資的實(shí)際投資金額與東道國(guó)對(duì)應(yīng)地區(qū)制造業(yè)生產(chǎn)總值之比來表示IFDI這一變量。各省、市的統(tǒng)計(jì)年鑒中基本都公布了該地區(qū)制造業(yè)每年接受的外商直接投資實(shí)際金額及地區(qū)制造業(yè)生產(chǎn)總值；四川省和吉林省由于統(tǒng)計(jì)口徑變更，官方不再公布2017年前的數(shù)據(jù)，文章通過搜索既有文獻(xiàn)資料找到了大部分?jǐn)?shù)據(jù)，仍然缺失的數(shù)據(jù)則利用線性插值法進(jìn)行補(bǔ)全。隨后，再利用《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》公布的年均中美貨幣匯率數(shù)據(jù)即可求出同匯率貨幣化后的對(duì)應(yīng)比值。

3.控制變量

除IFDI、碳排放權(quán)交易政策之外，其它制造業(yè)GTFP的因素有很多，無法窮盡。基于可行性、科學(xué)性原則，在參考國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究成果的基礎(chǔ)上，文章最終選取的控制變量為：各省市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、制造業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、研發(fā)水平、貿(mào)易開放度及當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。

地區(qū)GTFP與當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展水平聯(lián)系緊密，然而，許多地區(qū)至今仍沒有跨過環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線的“拐點(diǎn)”［28］。人均地區(qū)產(chǎn)出（grp）可以反映各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；同時(shí)，由于文章的研究樣本并非整體數(shù)據(jù)，而是各省市制造業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)，因此文章也加入了制造業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（mgrp）作為控制變量。此外，由于這兩個(gè)指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)對(duì)比其余變量量級(jí)較大，因此本文借鑒既往文獻(xiàn)的研究方法，對(duì)這兩個(gè)指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)取對(duì)數(shù)后再進(jìn)行相應(yīng)回歸。

研發(fā)水平（rd）同樣也是重要的控制變量。技術(shù)進(jìn)步有利于環(huán)境治理，這里用單位產(chǎn)出對(duì)應(yīng)的國(guó)內(nèi)專利受理數(shù)量來表示研發(fā)水平，相關(guān)數(shù)據(jù)來源于中國(guó)統(tǒng)計(jì)局。

貿(mào)易開放度/貿(mào)易依存度（open）則可反映該地區(qū)對(duì)外貿(mào)易的開放程度，由于本文的研究重點(diǎn)之一就是外商對(duì)內(nèi)直接投資，因此地區(qū)的對(duì)外開放程度也是不可或缺的變量。我們參考既往文獻(xiàn)［29］，決定用進(jìn)出口總額占當(dāng)?shù)厣a(chǎn)總值的比例來表示這一變量。中美年均匯率數(shù)據(jù)來自世界銀行數(shù)據(jù)庫(kù)。

最后是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（is），產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)比能源效率提高更能促進(jìn)綠色全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)［30］。鑒于第二產(chǎn)業(yè)是能源消耗和污染物排放的主要來源，該變量選擇采用第二產(chǎn)業(yè)的總產(chǎn)值與該地區(qū)的區(qū)域GDP之比來衡量。

三、實(shí)證結(jié)果與分析

收集到所需數(shù)據(jù)后，根據(jù)前文構(gòu)建的計(jì)量模型逐步檢驗(yàn)前文提出的假說。首先利用PSM-DID模型檢驗(yàn)碳排放權(quán)交易政策的實(shí)施對(duì)制造業(yè)GTFP是否有影響；然后檢驗(yàn)各省市的外商對(duì)內(nèi)直接投資是否對(duì)行業(yè)GTFP有顯著影響；最后引入碳排放交易市場(chǎng)與IFDI的交互項(xiàng)，研究外商投資流入對(duì)碳排放權(quán)交易和GTFP之間的關(guān)系是否有調(diào)節(jié)效應(yīng)。

（一）檢驗(yàn)碳排放權(quán)交易政策對(duì)制造業(yè)GTFP的影響

在進(jìn)行正式的回歸檢驗(yàn)前，首先要對(duì)樣本傾向性得分匹配結(jié)果進(jìn)行觀察，匹配效果通常由核密度函數(shù)圖和平衡性檢驗(yàn)結(jié)果來反映。

1.傾向性得分匹配（PSM）結(jié)果

PSM核密度函數(shù)圖和PSM平衡性檢驗(yàn)是最常見的檢驗(yàn)傾向性得分匹配效果的研究方法，前者通過圖線直觀反映匹配后樣本的一致性，后者則通過數(shù)據(jù)更嚴(yán)謹(jǐn)?shù)胤从尺@一結(jié)果。

（1）PSM核密度函數(shù)圖

檢驗(yàn)傾向性得分匹配質(zhì)量的常用工具就是核密度函數(shù)圖，實(shí)驗(yàn)組和控制組的核密度圖重疊部分越多，匹配效果越好。

如圖1所示，匹配前，對(duì)照組的核密度圖的偏度和峰度與處理組的偏差較大；匹配后，對(duì)照組和處理組的核密度分布幾乎重疊，說明匹配質(zhì)量較好。這為后續(xù)研究奠定了良好數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

（2）PSM平衡性檢驗(yàn)

要使傾向性得分匹配結(jié)果更具可靠性，其結(jié)果應(yīng)滿足“條件獨(dú)立性假設(shè)”，即要求在匹配變量上，處理組與對(duì)照組無明顯差異。

表1的結(jié)果顯示，變量在進(jìn)行傾向性得分匹配之后，標(biāo)準(zhǔn)偏差的絕對(duì)值都在20%以內(nèi)，這一數(shù)值處于有效匹配的區(qū)間內(nèi)。同時(shí)，在查看T檢驗(yàn)的關(guān)聯(lián)概率值后，發(fā)現(xiàn)T值不再顯著，這表明原來的匹配變量經(jīng)匹配后均值相等的假設(shè)被接受，傾向性得分匹配有效。

2.雙重差分檢驗(yàn)（DID）結(jié)果

在傾向性得分匹配的基礎(chǔ)上，我們用雙重差分法檢驗(yàn)公式（1），用固定效應(yīng)法估計(jì)面板DID模型，結(jié)果如下表所示。

表2展示了式（1）的面板DID檢驗(yàn)結(jié)果。可以看出，無論是否加入其他控制變量，交互項(xiàng)系數(shù)至少在10%的水平上顯著為正。說明碳排放權(quán)交易政策的實(shí)施能夠有效促進(jìn)制造業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率，初步驗(yàn)證了假設(shè)1。

3.穩(wěn)健性檢驗(yàn)

穩(wěn)健性檢驗(yàn)是實(shí)證研究中不可或缺的一步，它能夠保證實(shí)證的結(jié)果更具可靠性?？紤]雙重差分法的設(shè)定條件，結(jié)合文獻(xiàn)，本文選用了平行趨勢(shì)檢驗(yàn)、反事實(shí)檢驗(yàn)、更改傾向性得分匹配方法來進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

（1）平行趨勢(shì)假設(shè)檢驗(yàn)

PSM-DID結(jié)果無偏性的重要前提條件之一就是滿足平行趨勢(shì)假定，如果這一條件不被滿足，那么GTFP的變化就可能不是由碳排放權(quán)交易政策實(shí)施所致，而是由政策實(shí)施點(diǎn)前的不同時(shí)間趨勢(shì)引起的。因此，論文需要驗(yàn)證在碳排放權(quán)交易政策實(shí)施之前試點(diǎn)省市和非試點(diǎn)省市制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率是否存在平行趨勢(shì)。

圖2表明，碳排放權(quán)交易政策實(shí)施前，處理組和對(duì)照組的制造業(yè)GTFP基本保持相同的增長(zhǎng)趨勢(shì)，但政策實(shí)施后，處理組和控制組制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)趨勢(shì)發(fā)生了明顯變化，平行趨勢(shì)的假設(shè)成立。

（2）改變樣本匹配方法

在進(jìn)行傾向性得分匹配時(shí)，文章選擇了最近鄰域匹配方法。為保證估計(jì)結(jié)果的可靠性，我們改變了匹配方法。

使用卡尺匹配法、核匹配法對(duì)樣本進(jìn)行重新匹配，然后進(jìn)行雙重差分估計(jì)，若結(jié)果相差不大，表示前文所得結(jié)果是穩(wěn)健的。兩種匹配方法對(duì)核密度圖和DID估計(jì)結(jié)果如圖3和表3所示。結(jié)果顯示，在更換PSM匹配方法之后，核密度圖仍較為理想，且DID估計(jì)結(jié)果也與初始的基準(zhǔn)回歸結(jié)果接近，表明實(shí)證結(jié)果具有穩(wěn)健性。

（3）反事實(shí)檢驗(yàn)

現(xiàn)實(shí)中，可能還存在其他政策因素會(huì)對(duì)地區(qū)制造業(yè)GTFP存在潛在影響，本文根據(jù)反事實(shí)研究思想，參考安禮偉等的研究方法［31］，刪除2014年及以后年份的面板數(shù)據(jù)，僅保留2009至2013年的數(shù)據(jù)，并將政策實(shí)施點(diǎn)提前至2011年；將after11設(shè)定為：2011年及以后都為1，其余為0。after11*treat的系數(shù)即為我們所關(guān)心的反事實(shí)研究結(jié)果：如果該系數(shù)不顯著，則可以排除其他因素對(duì)試點(diǎn)省市制造業(yè)GTFP產(chǎn)生顯著影響的可能性，同時(shí)反證了碳排放權(quán)交易政策有助于提升試點(diǎn)省市制造業(yè)GTFP的事實(shí)。表4的前兩個(gè)結(jié)果列報(bào)告了以2009—2013年數(shù)據(jù)為樣本的回歸結(jié)果，后兩列則是以2009—2012年數(shù)據(jù)為樣本的回歸結(jié)果。

表4中模型（1）和（2）的結(jié)果顯示不論是否加入控制變量，after11*treat的系數(shù)均不顯著；模型（3）和（4）同樣表明，無論是否加入控制變量，該系數(shù)均不顯著，反事實(shí)檢驗(yàn)通過。

（二）檢驗(yàn)IFDI對(duì)制造業(yè)GTFP的影響

依據(jù)公式（2）來探究混合回歸模型（OLS）、固定效應(yīng)模型（FE）、隨機(jī)效應(yīng)模型（RE）三種研究方法下GTFP如何被FDI影響，實(shí)證結(jié)果如表5所示。

進(jìn)行豪斯曼檢驗(yàn)，結(jié)果顯示更推薦使用固定效應(yīng)模型，因此本文以第（2）列的回歸結(jié)果為主，OLS和RE模型的回歸結(jié)果作為參考。

使用不同研究方法得到的IFDI回歸系數(shù)正負(fù)并不一致，隨機(jī)效應(yīng)模型的實(shí)證結(jié)果顯示回歸系數(shù)為正，但并未通過顯著性檢驗(yàn)；而作為主要參考的固定效應(yīng)模型和混合回歸模型回歸結(jié)果則顯示IFDI回歸系數(shù)為負(fù)，并且均通過了1%水平的顯著性檢驗(yàn)。肖攀、范丹等均通過各種研究模型得出了IFDI對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率有負(fù)向影響的結(jié)論［14，16］。

代表地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的人均產(chǎn)出變量系數(shù)同樣有正有負(fù)，但顯著性水平均不高；然而，當(dāng)我們將這一變量細(xì)化至地區(qū)制造業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平時(shí)，三個(gè)模型的回歸結(jié)果均為正數(shù)，且都在1%的水平上顯著。這一結(jié)果說明，地區(qū)制造業(yè)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平能為該區(qū)域制造業(yè)的GTFP帶來顯著正向影響，但這種影響并不是呈線性關(guān)系的。

對(duì)于控制變量：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的回歸系數(shù)在固定效應(yīng)模型和混合回歸模型下均為負(fù)數(shù)且通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，但系數(shù)的絕對(duì)值未超過1，表明一個(gè)地區(qū)的第二產(chǎn)業(yè)占比越大，該地制造業(yè)GTFP越有可能降低；研發(fā)水平和貿(mào)易開放度與綠色全要素生產(chǎn)率的關(guān)系系數(shù)在固定效應(yīng)模型和混合回歸模型的檢驗(yàn)中均為正，且在統(tǒng)計(jì)上均明顯顯著，說明地區(qū)貿(mào)易開放度的提升和研發(fā)水平的增長(zhǎng)均能對(duì)該地制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率起到顯著的正向影響，這一結(jié)論是與現(xiàn)實(shí)相符的。

（三）IFDI的調(diào)節(jié)效應(yīng)

我們利用式（3）對(duì)假說2進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如表6所示。

可以看到，不論是否加入其他控制變量，交互項(xiàng)time*treat*ifdi的系數(shù)均顯著為正，time*treat的系數(shù)同樣顯著為正，表明隨著制造業(yè)接受的外商直接投資不斷上升，碳排放權(quán)交易政策對(duì)該行業(yè)GTFP產(chǎn)生的促進(jìn)作用也隨之增強(qiáng)。

表6的結(jié)果與假說2的預(yù)期相同，即碳排放權(quán)交易政策對(duì)外商投資有篩選作用，從而能促進(jìn)當(dāng)?shù)刂圃鞓I(yè)GTFP的提升，證明了外商對(duì)內(nèi)直接投資是ETS影響制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的渠道之一 。

五、結(jié)論與政策建議

碳排放權(quán)交易試點(diǎn)政策是“雙碳”目標(biāo)的有力實(shí)踐，尤其是對(duì)于碳排放強(qiáng)度較大的行業(yè)如制造業(yè)，它在一定程度上能夠篩選流入試點(diǎn)地區(qū)的外商直接投資質(zhì)量，進(jìn)而提高試點(diǎn)地區(qū)制造業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率。本文將我國(guó)于2014年左右實(shí)施的碳排放權(quán)交易試點(diǎn)政策作為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，采用2009至2019年期間，我國(guó)30個(gè)省、直轄市、自治區(qū)的面板數(shù)據(jù)，利用PSM-DID模型和調(diào)節(jié)效應(yīng)模型，分析碳排放權(quán)交易政策對(duì)我國(guó)地方制造業(yè)GTFP的影響，以及外商對(duì)內(nèi)直接投資在其中的調(diào)節(jié)作用，得出系列研究結(jié)論，并據(jù)此提出相應(yīng)的政策建議。

（一）研究結(jié)論

第一，整體來看，碳排放權(quán)交易政策的實(shí)施能夠顯著促進(jìn)我國(guó)制造業(yè)GTFP的提升；從控制變量來看，區(qū)域制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)在一定程度上也取決于該地區(qū)制造業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和貿(mào)易開放度。在考慮雙重差分法平行趨勢(shì)、匹配方法、反事實(shí)等穩(wěn)健性檢驗(yàn)后，碳排放權(quán)交易帶來的正向效應(yīng)仍然成立。這一研究結(jié)論充分證明了碳排放權(quán)交易政策的有效性與合理性，有助于制造業(yè)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)環(huán)境雙贏目標(biāo)。

第二，通過對(duì)外商對(duì)內(nèi)直接投資的研究發(fā)現(xiàn)，外商資本的大量流入對(duì)我國(guó)制造業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率有負(fù)向影響，這是由于部分發(fā)達(dá)國(guó)家為減輕本國(guó)環(huán)保壓力，將高污染、高排放、高耗能產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)向環(huán)境規(guī)制標(biāo)準(zhǔn)較低的國(guó)家。后疫情時(shí)代，全球經(jīng)濟(jì)回暖，各國(guó)間經(jīng)濟(jì)交流逐漸恢復(fù)，不難預(yù)判未來將會(huì)有大量外商資本流入，如果不對(duì)之進(jìn)行控制與管理，很可能對(duì)我國(guó)制造業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生負(fù)面影響。

第三，進(jìn)一步進(jìn)行檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，碳排放權(quán)交易政策的實(shí)施能夠減緩?fù)馍藤Y本流入對(duì)制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率帶來的負(fù)向影響，這說明該政策能夠激勵(lì)各省市地方政府和制造業(yè)企業(yè)有意識(shí)地識(shí)別和篩選高質(zhì)量外商直接投資，從而提升GTFP的增長(zhǎng)，這種外商資本質(zhì)量篩選也是碳排放權(quán)交易作用于制造業(yè)GTFP的重要渠道。

綜上，碳排放權(quán)交易政策是影響我國(guó)制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的重要因素，其中，通過篩選外商資本的質(zhì)量是其作用制造業(yè)GTFP的重要渠道之一。碳排放權(quán)交易政策的發(fā)展無疑能夠帶來碳減排和行業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的雙贏局面。

（二）政策建議

首先，加快完善碳排放權(quán)交易制度，拓寬碳排放權(quán)交易市場(chǎng)的覆蓋面，豐富交易市場(chǎng)參與者，優(yōu)化碳配額分配機(jī)制，提高企業(yè)參與碳排放權(quán)交易市場(chǎng)的積極性。

雖然我國(guó)進(jìn)行碳排放權(quán)交易政策首次試點(diǎn)至今已有九年，全國(guó)碳市場(chǎng)也于2021年正式上線，但整體而言，我國(guó)的碳排放權(quán)交易試點(diǎn)市場(chǎng)由于初次分配額度大、可交易產(chǎn)品種類少等問題，市場(chǎng)活躍度遠(yuǎn)不如發(fā)達(dá)國(guó)家；全國(guó)碳市場(chǎng)則由于可交易行業(yè)僅包含發(fā)電行業(yè)，市場(chǎng)的穩(wěn)定性和活躍度也較不理想。因此，政策制定者應(yīng)該盡快將更多高耗能行業(yè)如鋼鐵、化工等納入全國(guó)碳市場(chǎng)，并合理降低企業(yè)免費(fèi)碳配額比例，引入有償碳配額調(diào)節(jié)碳價(jià)，提高碳排放權(quán)交易市場(chǎng)的有效性和活躍度；同時(shí)，開發(fā)和推廣多種類的碳金融產(chǎn)品，引導(dǎo)清潔能源投資，促進(jìn)低碳產(chǎn)業(yè)發(fā)展的同時(shí)讓更多人參與到碳排放權(quán)交易市場(chǎng)中來，推動(dòng)全國(guó)綠色全要素生產(chǎn)率的提升。

其次，發(fā)揮碳排放權(quán)交易在篩選外商投資資本質(zhì)量的重要作用，結(jié)合各地環(huán)境保護(hù)政策，通過設(shè)置合理的免費(fèi)配額和有效的交易價(jià)格，以及進(jìn)行嚴(yán)格的交易核查，挑選外商流入資本的質(zhì)量，避免成為發(fā)達(dá)國(guó)家的“污染天堂”。

如實(shí)證研究結(jié)果所示，過去我國(guó)多地政府與企業(yè)一味追求經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度，大量引入外資，雖然在短時(shí)間內(nèi)有效促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，但同時(shí)對(duì)自然環(huán)境造成了較大損傷。而碳排放權(quán)交易政策的引入，有效抑制了這種負(fù)面影響。粗放型的外商投資會(huì)給當(dāng)?shù)仄髽I(yè)帶來污染物排放增強(qiáng)等一系列影響，但碳排放權(quán)交易政策的實(shí)施會(huì)讓企業(yè)為自身污染環(huán)境的行為付出經(jīng)濟(jì)甚至法律代價(jià)，這種約束會(huì)促使地方政府和企業(yè)主動(dòng)篩選引入高質(zhì)量的綠色I(xiàn)FDI。在全球經(jīng)濟(jì)交流逐漸恢復(fù)的后疫情時(shí)代，政策制定者更應(yīng)該大力發(fā)揮碳排放權(quán)交易這一篩選作用，通過更合理的碳市場(chǎng)價(jià)格、更嚴(yán)格的執(zhí)法監(jiān)督等來幫助行業(yè)通過運(yùn)用高質(zhì)量外資進(jìn)行結(jié)構(gòu)調(diào)整，促進(jìn)綠色發(fā)展，形成內(nèi)外資本的良性循環(huán)，助力“雙碳”目標(biāo)順利實(shí)現(xiàn)。

本文的研究為碳排放權(quán)交易市場(chǎng)的發(fā)展效果提供了實(shí)證結(jié)果支撐，證明了碳排放權(quán)交易可以有效促進(jìn)地方制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的提升；其中，篩選外商流入資本的質(zhì)量是其重要影響途徑之一。但限于相關(guān)研究數(shù)據(jù)的收集，本文僅在行業(yè)層面分析了碳排放權(quán)交易市場(chǎng)對(duì)制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響。未來隨著微觀數(shù)據(jù)的曝光和研究的深入，可以進(jìn)一步探討公司層面的政策影響。此外，碳排放權(quán)交易市場(chǎng)對(duì)不同地區(qū)和行業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響也將是未來研究的重點(diǎn)之一。

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Carbon emission trading and green total factor productivity of manufacturing industry

Xiao Weiguo? ?Zhang Yurui

（School of Economics and Management， Wuhan University， Wuhan， Hubei 430072）

Abstract： With the proposal of the "dual carbon" goal， how carbon emissions trading （ETS） affects high-carbon emission industries， such as the growth of green total factor productivity （GTFP） in manufacturing， has gradually become an important research topic. The double difference method is a common research method to identify the relationship between carbon emissions trading and green total factor productivity in manufacturing in recent years. Based on the pilot carbon emission trading policy in 2014， the study shows that the carbon emission trading policy can significantly promote the development of green total factor productivity in China's manufacturing industry. Further research finds that carbon emissions trading can have a positive effect on the green total factor productivity of the manufacturing industry by screening the quality of foreign inward direct investment （IFDI）. The robustness test shows that the positive effect of carbon emission trading on the green total factor productivity of China's manufacturing industry is still valid after considering the setting conditions of the double difference method， the parallel trend test， the counterfact test， and the change of the propensity score matching method.

Key Words： Carbon emission trading; GTFP of manufacturing industry; Foreign direct investment in China; Double difference method