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    碳排放權(quán)交易對(duì)試點(diǎn)地區(qū)綠色發(fā)展的影響及溢出效應(yīng)
    ——基于PSM-DID 和SDID 模型的實(shí)證分析

    2024-03-19 02:29:42覃一冬
    關(guān)鍵詞:效應(yīng)效率綠色

    余 謙 吳 婷 覃一冬 賈 鵬,2

    1(武漢理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院,武漢 430070) 2(中交三公局第三工程有限公司,武漢 430033)

    引 言

    “二十大” 報(bào)告明確提出,“推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展綠色化、低碳化是實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵環(huán)節(jié)”,要“發(fā)展綠色低碳產(chǎn)業(yè),健全資源環(huán)境要素市場(chǎng)化配置體系”。為了實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)綠色高質(zhì)量發(fā)展、達(dá)成雙碳目標(biāo),2021 年7 月份全國(guó)碳排放權(quán)交易市場(chǎng)正式上線。在這之前,自2013 年開(kāi)始,碳排放權(quán)交易政策已歷經(jīng)9 年試點(diǎn)。那么,在多年試點(diǎn)過(guò)程中,碳排放交易政策對(duì)綠色發(fā)展有什么直接影響? 是否能通過(guò)促進(jìn)試點(diǎn)地區(qū)產(chǎn)業(yè)升級(jí)和提高創(chuàng)新水平間接影響綠色經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展呢? 而碳排放交易對(duì)周邊地區(qū)的綠色發(fā)展又是否存在空間溢出效應(yīng)呢?

    基于上述問(wèn)題,本文以碳排放權(quán)交易試點(diǎn)政策為出發(fā)點(diǎn),用生態(tài)效率測(cè)度綠色發(fā)展水平,從不同維度區(qū)分了碳排放權(quán)交易試點(diǎn)對(duì)綠色發(fā)展的影響,包括碳排放權(quán)交易試點(diǎn)對(duì)綠色發(fā)展的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)及空間溢出效應(yīng); 建立了碳排放權(quán)交易試點(diǎn)對(duì)綠色發(fā)展影響的理論框架,分析其影響機(jī)制,并設(shè)計(jì)實(shí)證模型進(jìn)行驗(yàn)證; 建立了PSM-DID模型和SDM-DID 模型,克服了傳統(tǒng)雙重差分模型只解決內(nèi)生性而忽略了城市間的交互作用的問(wèn)題。

    1 文獻(xiàn)綜述

    國(guó)內(nèi)外有關(guān)生態(tài)效率的政策影響因素的研究主要分為三大類(lèi): (1) 關(guān)于低碳試點(diǎn)城市政策對(duì)綠色發(fā)展的影響的研究。王貞潔和王惠(2022)[1]研究發(fā)現(xiàn)低碳城市試點(diǎn)政策能顯著促進(jìn)企業(yè)綠色發(fā)展; Cheng 等(2019)[2]研究發(fā)現(xiàn)低碳試點(diǎn)城市政策通過(guò)促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步和提升結(jié)構(gòu)效應(yīng)能顯著促進(jìn)綠色發(fā)展; (2) 創(chuàng)新型城市試點(diǎn)政策對(duì)綠色發(fā)展的影響研究。Li 等(2021)[3]發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新型城市試點(diǎn)可以通過(guò)調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、充分發(fā)揮政府的直接干預(yù)作用對(duì)城市綠色發(fā)展產(chǎn)生積極影響; 劉曙光等(2022)[4]發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新型城市試點(diǎn)政策還通過(guò)節(jié)能降耗和環(huán)境規(guī)制推動(dòng)城市綠色發(fā)展; (3) 其他政策因素對(duì)綠色發(fā)展的影響研究。Jiang 和Tan(2020)[5]發(fā)現(xiàn)政府環(huán)境審計(jì)可以顯著改善靜態(tài)的和動(dòng)態(tài)的生態(tài)效率; 辛寶貴和高菲菲(2021)[6]發(fā)現(xiàn)生態(tài)文明試點(diǎn)政策能顯著促進(jìn)生態(tài)效率增長(zhǎng); 馬雙和海駿嬌(2022)[7]發(fā)現(xiàn)城市層面的環(huán)境政策能通過(guò)強(qiáng)化技術(shù)關(guān)聯(lián)性來(lái)促進(jìn)區(qū)域生態(tài)效率增長(zhǎng),而省級(jí)層面的環(huán)境政策對(duì)技術(shù)關(guān)聯(lián)性反而有抑制作用。

    關(guān)于碳排放權(quán)交易試點(diǎn)政策(Carbon Emissions Trading Pilot,CETP)的研究,主要是使用雙重差分法或其擴(kuò)展模型對(duì)綠色創(chuàng)新效率、能源效率和碳排放效率等綠色指標(biāo)進(jìn)行政策效應(yīng)評(píng)估。Hong等(2022)[8]研究發(fā)現(xiàn)CETP 能通過(guò)促進(jìn)綠色創(chuàng)新和優(yōu)化資源配置顯著提升城市單要素和全要素能源效率,高市場(chǎng)化和產(chǎn)業(yè)集聚更有利于能源效率的提升; Chen (2021)[9]發(fā)現(xiàn)CETP 主要通過(guò)技術(shù)進(jìn)步、綠色創(chuàng)新和能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)優(yōu)化3 個(gè)途徑顯著提高試點(diǎn)城市的碳排放效率,市場(chǎng)化程度較高的城市作用更為明顯; 張揚(yáng)等(2022)[10]發(fā)現(xiàn)CETP 能降低企業(yè)債務(wù)融資成本,進(jìn)而促進(jìn)實(shí)質(zhì)性綠色創(chuàng)新。除上述研究之外,也有部分學(xué)者對(duì)CETP 與生態(tài)效率之間的關(guān)系展開(kāi)了研究,Wu(2022)[11]研究發(fā)現(xiàn)CETP 對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率有顯著影響,張優(yōu)智和喬宇鶴(2021)[12]研究發(fā)現(xiàn)CETP對(duì)試點(diǎn)地區(qū)的生態(tài)效率有顯著的促進(jìn)作用。

    隨著全球價(jià)值鏈低碳化發(fā)展趨勢(shì)日益明顯,現(xiàn)有研究不能滿足新常態(tài)下產(chǎn)業(yè)空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化與經(jīng)濟(jì)綠色高質(zhì)量發(fā)展的需求,主要存在以下兩方面的局限性: (1) 現(xiàn)有研究分析碳排放權(quán)交易試點(diǎn)政策對(duì)綠色發(fā)展的全面效應(yīng)并解釋其中的作用機(jī)理在因果推斷方面存在不足; (2) 有關(guān)綠色發(fā)展政策沖擊的研究主要采用傳統(tǒng)DID 模型,較少考慮到綠色發(fā)展的空間相關(guān)性,忽略了兩者的空間溢出效應(yīng)。

    2 理論假設(shè)

    碳排放權(quán)交易試點(diǎn)對(duì)綠色發(fā)展具有直接效應(yīng)是指CETP 能夠直接促進(jìn)城市綠色發(fā)展。本文用生態(tài)效率衡量綠色發(fā)展,這一指標(biāo)最早由Schaltegger和Sturm (1990)[13]提出,指某地區(qū)在一定時(shí)間范圍內(nèi)產(chǎn)值增加額與要素投入和環(huán)境污染的比值,兼具“經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)” 效應(yīng)和“污染減排” 效應(yīng)。Costantini和Mazzanti(2011)[14]基于波特假說(shuō)理論,發(fā)現(xiàn)合適的環(huán)境規(guī)制政策會(huì)吸引資本、勞動(dòng)等生產(chǎn)要素的集聚,從而能改善該地區(qū)的資源配置效率。而CETP 作為限制性環(huán)境規(guī)制的一種,可能會(huì)促進(jìn)資源配置的改善,從而提升經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,實(shí)現(xiàn)“經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)”; 另外,CETP 會(huì)增加企業(yè)的碳排放成本,最終達(dá)到降低二氧化碳排放量的目的,具有“污染減排” 效應(yīng),能夠提高生態(tài)效率。

    綜上,提出假設(shè)1: CETP 兼具“經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)”和“污染減排”效應(yīng),能夠直接促進(jìn)城市綠色發(fā)展,即碳排放權(quán)交易試點(diǎn)對(duì)綠色發(fā)展具有直接效應(yīng)。

    碳排放權(quán)交易試點(diǎn)對(duì)綠色發(fā)展具有間接效應(yīng)是指CETP 能通過(guò)促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)從而間接提升城市綠色發(fā)展水平。有研究表明,CETP 能促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級(jí)[15]、提升綠色技術(shù)創(chuàng)新水平[16]。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整是影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要因素,技術(shù)創(chuàng)新是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要?jiǎng)恿Γ?7],因此,CETP 可能通過(guò)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)或綠色技術(shù)創(chuàng)新間接影響綠色發(fā)展。碳排放權(quán)交易可以通過(guò)增加債務(wù)融資成本,從而迫使企業(yè)積極投入綠色創(chuàng)新研發(fā),提升其綠色創(chuàng)新水平。低碳環(huán)保企業(yè)由于碳排放量較少,企業(yè)超額成本較低,且能通過(guò)交易市場(chǎng)出售多余的碳配額獲取低碳轉(zhuǎn)型的紅利,從而更有動(dòng)力將資源用于技術(shù)研發(fā)和創(chuàng)新,進(jìn)一步提升了其市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力,獲取更多超額利潤(rùn)。同時(shí),對(duì)于高污染企業(yè),短期內(nèi)企業(yè)無(wú)法快速對(duì)生產(chǎn)設(shè)備和生產(chǎn)流程進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整來(lái)達(dá)到固定排放配額,所需碳配額往往會(huì)超出固定排放配額。因此高污染企業(yè)需要通過(guò)市場(chǎng)交易獲取碳配額,這將導(dǎo)致生產(chǎn)成本提高。長(zhǎng)期來(lái)看,高污染企業(yè)會(huì)選擇引進(jìn)先進(jìn)生產(chǎn)設(shè)備、加快低碳技術(shù)的研發(fā)或更換低碳低污染型生產(chǎn)要素或來(lái)降低生產(chǎn)成本。因此,無(wú)論是短期還是長(zhǎng)期,企業(yè)所進(jìn)行的綠色技術(shù)創(chuàng)新,不僅能提高環(huán)境收益,還能提高生產(chǎn)過(guò)程中的生產(chǎn)效率和經(jīng)濟(jì)收益,降低生產(chǎn)成本,提高綠色發(fā)展水平; 與此同時(shí),碳排放權(quán)交易機(jī)制能利用市場(chǎng)價(jià)格發(fā)現(xiàn)機(jī)制,以引導(dǎo)企業(yè)調(diào)整經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略,改變?cè)圏c(diǎn)地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)布局。當(dāng)企業(yè)獲得的碳排放權(quán)交易收益超過(guò)實(shí)施低碳技術(shù)改造或技術(shù)創(chuàng)新的成本,就會(huì)有更多資金流入綠色低碳技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用的環(huán)保企業(yè),從而推動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí),促進(jìn)地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化,對(duì)綠色發(fā)展產(chǎn)生正面影響。

    基于以上分析,提出假設(shè)2: CETP 能通過(guò)促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)間接提升城市綠色發(fā)展水平,即碳排放權(quán)交易試點(diǎn)對(duì)綠色發(fā)展具有間接效應(yīng)。

    碳排放權(quán)交易試點(diǎn)對(duì)試點(diǎn)地區(qū)的綠色發(fā)展具有溢出效應(yīng)是指CETP 對(duì)試點(diǎn)城市周邊地區(qū)的綠色發(fā)展有顯著影響。有研究表明,CETP 對(duì)綠色創(chuàng)新[18]、碳排放量[19]的影響存在溢出效應(yīng)。因此,CETP 也可能對(duì)試點(diǎn)地區(qū)周?chē)纳鷳B(tài)效率有溢出效應(yīng)。(1) CETP 會(huì)對(duì)周邊城市產(chǎn)生“污染避難所效應(yīng)”。不同地區(qū)之間的環(huán)境規(guī)制差異,會(huì)導(dǎo)致污染企業(yè)向低管制地區(qū)轉(zhuǎn)移,使該地區(qū)成為污染避難所[20]。由于碳排放權(quán)交易會(huì)使試點(diǎn)地區(qū)的排污成本上升,當(dāng)污染密集型產(chǎn)業(yè)增加額外的排放成本時(shí),能源密集型和污染密集型工廠將趨向于向環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)較低的非試點(diǎn)地區(qū)轉(zhuǎn)移,這會(huì)導(dǎo)致非試點(diǎn)地區(qū)的生態(tài)效率下降; (2) CETP 還具有“虹吸效應(yīng)”。試點(diǎn)地區(qū)多是經(jīng)濟(jì)密度高、資源稟賦強(qiáng)的一、二線城市,而CETP 還將進(jìn)一步促進(jìn)試點(diǎn)地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)和創(chuàng)新發(fā)展,賦予試點(diǎn)地區(qū)的新的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),因而會(huì)吸引勞動(dòng)力等生產(chǎn)要素和創(chuàng)新因素向試點(diǎn)城市集聚,不利于周邊地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和人力資本積累,阻礙了周邊地區(qū)的創(chuàng)新發(fā)展,進(jìn)而影響生態(tài)效率; (3) CETP還會(huì)對(duì)周邊地區(qū)帶來(lái)“技術(shù)溢出效應(yīng)”。CETP 誘導(dǎo)的高效節(jié)能和低碳技術(shù)可以推廣到非試點(diǎn)地區(qū),根據(jù)內(nèi)生創(chuàng)新理論[21],技術(shù)創(chuàng)新造成的競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)和技術(shù)溢出使周邊地區(qū)可以以相對(duì)低廉的成本掌握技術(shù)創(chuàng)新的成果,促進(jìn)周邊地區(qū)低碳生產(chǎn)技術(shù)的提升,從而促進(jìn)生態(tài)效率增長(zhǎng)。同時(shí),根據(jù)區(qū)域增長(zhǎng)極理論,試點(diǎn)地區(qū)創(chuàng)新水平提高帶來(lái)的綠色發(fā)展水平提升會(huì)通過(guò)不同途徑向創(chuàng)新水平低的非試點(diǎn)地區(qū)擴(kuò)散。

    綜上,本文提出假設(shè)3: CETP 對(duì)試點(diǎn)城市周邊地區(qū)生態(tài)效率具有空間溢出效應(yīng),“污染避難所效應(yīng)”、“虹吸效應(yīng)” 與“技術(shù)溢出效應(yīng)” 的大小決定其方向和大小。

    3 實(shí)證研究設(shè)計(jì)

    3.1 空間權(quán)重矩陣的選擇

    為了體現(xiàn)樣本個(gè)體間的空間聯(lián)系,考慮到樣本點(diǎn)間的地理距離,本文選擇了地理距離權(quán)重矩陣①作為模型估計(jì)的主要空間權(quán)重矩陣。由于空間計(jì)量模型的結(jié)果可能受到空間權(quán)重矩陣的影響,本文還將使用鄰接矩陣②和經(jīng)濟(jì)地理距離權(quán)重矩陣③來(lái)檢驗(yàn)空間計(jì)量實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性。為了減少或消除不同區(qū)域之間的外部因素的影響,本文對(duì)權(quán)重矩陣進(jìn)行了行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

    3.2 模型設(shè)定

    (1) 多期DID 模型

    根據(jù)假說(shuō)1,本文將CETP 作為一項(xiàng)準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn),將實(shí)施CETP 的8 個(gè)試點(diǎn)區(qū)域覆蓋的地級(jí)市視為處理組,其他地級(jí)市視為對(duì)照組,多期DID模型設(shè)定為:

    式中,GML是NT*1 維被解釋變量,emi是一個(gè)啞變量,表示碳排放權(quán)交易試點(diǎn)的情況;u為城市固定效應(yīng);v為時(shí)間固定效應(yīng);X為NT*k維控制變量矩陣;ε為是一個(gè)NT*N維的誤差項(xiàng)向量,β是待估參數(shù),γ是將X連接被解釋變量的函數(shù)。

    (2) 中介效應(yīng)模型

    根據(jù)假設(shè)2,碳排放權(quán)交易試點(diǎn)可能通過(guò)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)和技術(shù)創(chuàng)新,進(jìn)而促進(jìn)城市生態(tài)效率的增長(zhǎng)。據(jù)此,參考溫忠麟和葉寶娟(2014)[22]的研究,使用中介效應(yīng)模型驗(yàn)證CETP 對(duì)綠色發(fā)展的間接效應(yīng),結(jié)合式(1),模型設(shè)定如下:

    其中,M表示中介變量;θ為核心解釋變量對(duì)中介變量M的效應(yīng);a是在控制了自變量的影響后,中介變量M對(duì)被解釋變量的效應(yīng)。如果系數(shù)θ和a均顯著,則說(shuō)明間接效應(yīng)存在,否則,應(yīng)該使用Bootstrap 法檢驗(yàn)H0:θ*a=0,采用Bootstrap 檢驗(yàn)如果置信區(qū)間不包含0,則系數(shù)乘積顯著,說(shuō)明存在部分中介效應(yīng),否則,則說(shuō)明不存在間接效應(yīng)。

    (3) SDID 時(shí)空效應(yīng)模型

    基于假說(shuō)3,為準(zhǔn)確地分離出CETP 對(duì)鄰近區(qū)域影響的凈效應(yīng),本文將空間滯后項(xiàng)引入多期DID 模型。DID 模型的一個(gè)經(jīng)典假設(shè)是個(gè)體處理效應(yīng)穩(wěn)定性假設(shè)(SUTVA),即總體中的任何個(gè)體都不會(huì)受到其他個(gè)體接受處理與否的影響[23]。然而,在空間研究中,我們通常需要考慮到區(qū)域是相互關(guān)聯(lián)的。這就產(chǎn)生了影響在生產(chǎn)發(fā)生的區(qū)域(處理組)和周?chē)鷧^(qū)域(對(duì)照組)上傳播的可能性,違反了SUTVA 假設(shè),這使得因果推斷更加困難。因此,必須將政策的影響效果也模擬在與處理組相鄰的對(duì)照組上。在式(1) 的基礎(chǔ)上構(gòu)建雙重差分模型的空間擴(kuò)展形式(SDID):

    其中:W為空間權(quán)重矩陣;α為被解釋變量的空間自相關(guān)系數(shù);β2為碳排放權(quán)交易政策的溢出效應(yīng);δ為其他控制變量的溢出效應(yīng);λ為隨機(jī)誤差的空間自相關(guān)系數(shù),其他變量同式(1)。β2W*emi表示CETP 對(duì)處理組和對(duì)照組城市的間接影響的平均效應(yīng)。

    (4) SDID 模型的具體形式

    根據(jù)Andre (2016)[24]的方式,對(duì)W矩陣進(jìn)行分解:

    其中,DD=diag(emi)是一個(gè)N*N維矩陣,主對(duì)角線元素為處理效應(yīng)(emi),其他元素為0,DC=diag(I-emi),I是單位矩陣。代入式(5)中,可得到有約束模型:

    通過(guò)構(gòu)建WT,NT和WNT,NT為0 矩陣,則無(wú)約束模型為:

    4 變量設(shè)定與數(shù)據(jù)來(lái)源

    4.1 被解釋變量

    本文選用生態(tài)效率測(cè)度綠色發(fā)展水平,采用基于SBM 方向距離函數(shù)的GML 指數(shù),結(jié)合非期望產(chǎn)出SBM 模型和超效率SBM 模型,建立非期望產(chǎn)出-超效率SBM 模型,來(lái)測(cè)算城市的生態(tài)效率。選取的投入產(chǎn)出指標(biāo)中,投入指標(biāo)包括勞動(dòng)力投入、資本投入和能源投入,分別使用全市年末從業(yè)人口(萬(wàn)人)、固定資產(chǎn)資本存量、能源消耗量來(lái)衡量。其中,固定資產(chǎn)資本存量Ki,t采用永續(xù)盤(pán)存法估計(jì),折舊率設(shè)為10.96%[25],基期資金存量K0使用Hall 和Jones (1999)[26]提出的公式計(jì)算,如下:

    能源消耗量是以標(biāo)準(zhǔn)煤折算方法折算后的全社會(huì)用電量,計(jì)算公式為:

    期望產(chǎn)出指標(biāo)使用以2003 年為基期,用城市對(duì)應(yīng)省份的消費(fèi)價(jià)格指數(shù)對(duì)城市名義GDP 進(jìn)行平減所得的實(shí)際GDP,非期望產(chǎn)出是以熵值法測(cè)度的城市工業(yè)二氧化硫排放量(萬(wàn)噸)、工業(yè)煙塵排放量(萬(wàn)噸)、工業(yè)廢水排放量(萬(wàn)噸)的綜合指標(biāo)。

    4.2 核心解釋變量

    碳排放權(quán)交易試點(diǎn)(emi),emi為treat和post的交互項(xiàng),若城市屬于碳排放權(quán)交易的試點(diǎn)城市,則treat=1,否則為0; 碳排放權(quán)交易政策實(shí)施后,post=1,否則取值為0。

    4.3 控制變量

    基于以往研究,本文選取4 個(gè)控制變量包括外商投資水平(fdi)、稟賦結(jié)構(gòu)(str)、人力資本水平(capital)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(eco)。外商投資水平(fdi)通過(guò)當(dāng)年匯率平減后的實(shí)際利用外資金額占GDP 的比重測(cè)度; 稟賦結(jié)構(gòu)(str)是當(dāng)年資本存量與年末從業(yè)人數(shù)的比值,用來(lái)衡量一個(gè)地區(qū)要素稟賦豐裕的程度; 人力資本水平(capital)用當(dāng)年在校大學(xué)生數(shù)占地區(qū)總?cè)丝诘谋戎貋?lái)衡量; 經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(eco)則用地區(qū)人均GDP(萬(wàn)元)來(lái)代表。

    4.4 中介變量

    本文的中介變量包括技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。技術(shù)創(chuàng)新(tec)采用科學(xué)技術(shù)支出占地方一般公共預(yù)算支出的比例來(lái)表示。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)(ind)采用產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化指數(shù)表示,具體計(jì)算公式如下:

    本文選用2003 ~2021 年全國(guó)共273 個(gè)地級(jí)市的面板數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象,其中,剔除掉樣本缺失值過(guò)多的城市——貴州省轄下的畢節(jié)市、青海省轄下的海東市、寧夏回族自治區(qū)轄下的銀川市等20 個(gè)地級(jí)市以及中國(guó)港澳臺(tái)地區(qū)的樣本信息。本文數(shù)據(jù)來(lái)源于2004 ~2022 年各城市《城市統(tǒng)計(jì)年鑒》、各?。▍^(qū)、市)的統(tǒng)計(jì)年鑒、《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》 和國(guó)家統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng),缺失的數(shù)據(jù)使用插值法補(bǔ)充。同時(shí),為了消除異方差,在回歸過(guò)程中,對(duì)各指標(biāo)作對(duì)數(shù)處理。各變量的描述性統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表1。

    表1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

    5 直接效應(yīng)分析

    5.1 PSM 有效性檢驗(yàn)和平行趨勢(shì)檢驗(yàn)

    為了消除或減少選擇偏差,使處理組和對(duì)照組在各方面特征上盡可能相似,本文將采取傾向得分匹配(PSM)和DID 結(jié)合。將外商投資水平、稟賦結(jié)構(gòu)、人力資本水平和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平作為匹配協(xié)變量,進(jìn)行Logit 回歸后,計(jì)算城市的傾向匹配得分,按照1 ∶3 的比例進(jìn)行近鄰匹配,PSM 有效性檢驗(yàn)見(jiàn)表2??梢钥闯觯ヅ淝?,外商投資水平和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的結(jié)果均顯著,說(shuō)明處理組和對(duì)照組存在顯著差異。匹配后,協(xié)變量的t 檢驗(yàn)結(jié)果均不顯著,說(shuō)明協(xié)變量匹配后處理組和對(duì)照組不存在差異,PSM 結(jié)果有效。

    表2 PSM 有效性檢驗(yàn)

    平衡性檢驗(yàn)見(jiàn)圖1。圖中可以看出,匹配前控制組和處理組的偏差較大,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、外商投資水平的偏差甚至達(dá)到30%以上,而匹配后各協(xié)變量處理組和對(duì)照組的偏差均小于10%,匹配前后控制組和處理組的偏差顯著降低,與表2的結(jié)論一致,匹配質(zhì)量較好。

    圖1 平衡性檢驗(yàn)

    在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步進(jìn)行雙重差分估計(jì)。雙重差分模型的一個(gè)重要前提是處理組和對(duì)照組要滿足平行趨勢(shì)假設(shè)。本文采用事件研究法,選擇CETP 實(shí)施前3 期和實(shí)施后5 期,估計(jì)各期的效應(yīng)④。估計(jì)結(jié)果基本滿足平行趨勢(shì)假設(shè)。

    5.2 基準(zhǔn)回歸

    基準(zhǔn)回歸結(jié)果見(jiàn)表3,可以看出,在控制了城市和時(shí)間雙向固定效應(yīng)后,模型(1)~(4) 中emi的系數(shù)均為正且至少在10%的顯著性水平下顯著,說(shuō)明CETP 顯著促進(jìn)了試點(diǎn)城市的生態(tài)效率提升,CETP 對(duì)綠色發(fā)展有直接效應(yīng),驗(yàn)證了假設(shè)1。此外,對(duì)于控制變量,模型(2) 和模型(4) 中經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和外商投資水平均對(duì)綠色發(fā)展無(wú)明顯影響,稟賦結(jié)構(gòu)對(duì)綠色發(fā)展產(chǎn)生了顯著的負(fù)面影響,但人力資本水平在模型(2) 中顯著為負(fù),而在模型(4) 中不顯著,說(shuō)明傾向得分匹配改變了人力資本水平的顯著性。

    表3 DID 模型回歸結(jié)果

    5.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    (1) 安慰劑檢驗(yàn)

    為了驗(yàn)證本文得到的實(shí)驗(yàn)結(jié)論不受其他不可觀測(cè)因素的影響,需要進(jìn)行安慰劑檢驗(yàn)。具體操作如下: 本文在所有樣本中隨機(jī)選擇44 個(gè)城市作為虛擬實(shí)驗(yàn)組,其余229 個(gè)城市作為虛擬對(duì)照組,進(jìn)行基準(zhǔn)回歸,并提取回歸后的核心解釋變量系數(shù)及標(biāo)準(zhǔn)誤,據(jù)此計(jì)算t 值,隨機(jī)進(jìn)行上述模擬抽樣1000 次,繪制核心解釋變量的核密度分布圖,如圖2 所示??梢钥闯鰣D中絕大多數(shù)的系數(shù)和t 值均集中分布在0 附近,均值與真實(shí)值的距離較遠(yuǎn),且絕大多數(shù)估計(jì)系數(shù)并不顯著,這意味著CETP 對(duì)綠色發(fā)展的政策效應(yīng)沒(méi)有受到其他未被觀測(cè)因素的影響。因此,實(shí)證結(jié)論是穩(wěn)健的。

    圖2 安慰劑檢驗(yàn)

    (2) 改變PSM 匹配方法

    PSM 近鄰匹配比例的不同可能會(huì)對(duì)結(jié)果造成影響,為了避免這種可能性,本文調(diào)整PSM 近鄰匹配比例為1 ∶2 和1 ∶4。同時(shí),上文在進(jìn)行PSMDID 時(shí)所采取的是混合匹配方法,是指將多期的面板數(shù)據(jù)當(dāng)作截面數(shù)據(jù)來(lái)匹配,這里將使用逐期匹配方法重新進(jìn)行傾向得分匹配來(lái)驗(yàn)證前文結(jié)果的穩(wěn)定性。選擇政策實(shí)施前4 期,將每一期的處理組和對(duì)照組個(gè)體分別按照1 ∶1 的比例進(jìn)行近鄰有放回匹配,并進(jìn)行DID 回歸,結(jié)果見(jiàn)表4。可以看出,模型(1)~(6) 中,無(wú)論加入控制變量與否,核心解釋變量emi的系數(shù)始終為正且至少在10%的水平下顯著,而系數(shù)與基準(zhǔn)回歸結(jié)果(0.026)并無(wú)較大差異,說(shuō)明CETP 對(duì)生態(tài)效率影響顯著為正,近鄰匹配比例的大小和匹配的方法并不影響最終的實(shí)驗(yàn)結(jié)論。

    表4 PSM-DID 回歸結(jié)果

    (3) 剔除其他政策的干擾

    試點(diǎn)地區(qū)生態(tài)效率的提升可能是多個(gè)政策共同作用的結(jié)果,為了排除這種可能性,準(zhǔn)確識(shí)別CETP 對(duì)生態(tài)效率的影響,需要剔除其他政策的干擾。結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn),2010 年及2014 年分別進(jìn)行的低碳試點(diǎn)城市試點(diǎn)政策顯著促進(jìn)了試點(diǎn)地區(qū)的綠色全要素生產(chǎn)率[27],2008 年和2013 年在我國(guó)各地區(qū)實(shí)行的環(huán)境信息披露制度也能顯著促進(jìn)生態(tài)效率增長(zhǎng)[28]。參考曹清峰(2020)[29]的研究,在式(1) 的基礎(chǔ)上,估計(jì)以下方程:

    其中,DID1 為環(huán)境信息披露制度虛擬變量矩陣,DID2 為低碳試點(diǎn)政策虛擬變量矩陣。其他變量同式(1)。表5 報(bào)告了回歸結(jié)果,可以發(fā)現(xiàn),在加入這些政策一起回歸之后,核心解釋變量emi的系數(shù)仍顯著為正,且與PSM-DID 模型的系數(shù)相差較小,CETP 對(duì)地區(qū)生態(tài)效率還是有顯著的正向效應(yīng)。因此,實(shí)證結(jié)論穩(wěn)健。

    表5 排除其他政策干擾的回歸結(jié)果

    6 間接效應(yīng)及空間溢出效應(yīng)分析

    6.1 間接效應(yīng)分析

    上述基準(zhǔn)回歸和穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果均表明CETP顯著提高了城市綠色發(fā)展,接下來(lái),使用中介效應(yīng)模型對(duì)間接效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果如表6 所示。當(dāng)中介變量為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)指數(shù)(ind)時(shí),模型(1)的核心解釋變量emi的系數(shù)θ顯著為負(fù),但模型(2) 中介變量(ind)的系數(shù)a不顯著,則需要進(jìn)行Bootstrap 檢驗(yàn)。有放回地進(jìn)行1000 次重復(fù)抽樣后,結(jié)果得到的置信度為95%的置信區(qū)間包含0([-0.001,0.001]),說(shuō)明間接效應(yīng)不顯著,即CETP 對(duì)生態(tài)效率的提升并不通過(guò)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)實(shí)現(xiàn)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的間接效應(yīng)不存在,有可能是因?yàn)樘寂欧艡?quán)交易利用市場(chǎng)機(jī)制來(lái)引導(dǎo)企業(yè)調(diào)整戰(zhàn)略、實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型并最終實(shí)現(xiàn)全社會(huì)產(chǎn)業(yè)鏈轉(zhuǎn)型升級(jí)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)布局調(diào)整是一個(gè)長(zhǎng)期的過(guò)程,需要較長(zhǎng)的時(shí)間才能發(fā)揮效果,因此目前還不顯著。

    表6 間接效應(yīng)分析

    當(dāng)中介變量為技術(shù)創(chuàng)新(tec)時(shí),模型(3) 中emi的系數(shù)θ顯著為正,模型(4) 中介變量(ins)的系數(shù)a不顯著,進(jìn)行1000 次Bootstrap 抽樣檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)95%的置信區(qū)間不包含0([0.001,0.006]),表明間接效應(yīng)顯著存在,繼續(xù)對(duì)比θ*a與b的符號(hào),發(fā)現(xiàn)符號(hào)相同,則中介效應(yīng)屬于部分間接效應(yīng),此時(shí)的效應(yīng)量為θ*a/b=1.48%。說(shuō)明CETP產(chǎn)生的創(chuàng)新效應(yīng)間接推動(dòng)了綠色發(fā)展,效應(yīng)量約為1.48%,部分驗(yàn)證了假設(shè)2。

    6.2 空間溢出效應(yīng)分析

    (1) 空間自相關(guān)檢驗(yàn)及模型選擇

    只有存在空間相關(guān)性,才能夠使用空間計(jì)量方法來(lái)進(jìn)行模型的構(gòu)建和估計(jì)。本文擬采用全局Moran's I 指數(shù)檢驗(yàn)城市生態(tài)效率的全局空間相關(guān)性,運(yùn)用Stata 16.0 軟件,測(cè)算2004 ~2021 年生態(tài)效率的全局Moran's I 指數(shù),如表7 所示。可以看出,Moran's I 指數(shù)在大多數(shù)年份均為正,且在5%的水平上顯著,說(shuō)明地級(jí)市之間生態(tài)效率具有顯著的空間正相關(guān)性,因此使用空間計(jì)量模型來(lái)研究生態(tài)效率是有必要的。

    表7 生態(tài)效率的Moran's I 指數(shù)

    本文綜合利用LM 檢驗(yàn)、Wald 檢驗(yàn)和LR 檢驗(yàn)來(lái)對(duì)空間模型的選擇進(jìn)行判斷,檢驗(yàn)結(jié)果如表8所示。結(jié)果顯示,LMlag、LMerror 和穩(wěn)健的LMlag、LMerror 均在1%的顯著性水平下顯著,分別拒絕了沒(méi)有空間滯后被解釋變量的原假設(shè)和沒(méi)有空間自相關(guān)誤差項(xiàng)的原假設(shè),因此使用SDM 模型能更好的擬合本文的數(shù)據(jù)。Wald 檢驗(yàn)和LR 檢驗(yàn)的結(jié)果均在1%的顯著性水平下顯著,分別拒絕了SDM模型能簡(jiǎn)化為SAR 模型和SDM 模型能簡(jiǎn)化為SEM模型的原假設(shè),所以最終本文選擇基于空間SDM模型的SDID 模型進(jìn)行實(shí)證。

    表8 模型設(shè)定檢驗(yàn)

    (2) 空間溢出效應(yīng)分析

    使用SDM-DID 模型進(jìn)行回歸,估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表9 的模型(1) ~(2)。模型(1) 是有約束的SDM-DID 模型回歸結(jié)果,模型(2) 是無(wú)約束的SDM-DID 模型回歸結(jié)果。具體來(lái)看,在試點(diǎn)地區(qū),碳排放權(quán)交易政策的影響為0.126,比PSM-DID模型的效應(yīng)(0.026)大。同時(shí),列(1) 中,WD的系數(shù)顯著為負(fù),碳排放權(quán)交易試點(diǎn)對(duì)周邊地區(qū)產(chǎn)生了顯著的負(fù)向溢出效應(yīng),說(shuō)明其“污染避難所效應(yīng)” 和“虹吸效應(yīng)” 作用比“溢出效應(yīng)” 更強(qiáng),驗(yàn)證了假設(shè)3。就效應(yīng)分解來(lái)看,列(2) 中,WT,TD的系數(shù)為-0.364,為負(fù)數(shù),說(shuō)明碳排放權(quán)交易政策的實(shí)施對(duì)周邊試點(diǎn)城市產(chǎn)生了顯著的負(fù)向溢出效應(yīng)。WNT,TD的系數(shù)為負(fù),但接近于0且不顯著,說(shuō)明政策對(duì)鄰近的非試點(diǎn)城市有負(fù)面影響,但不顯著。

    (3) 空間穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    本文使用鄰接矩陣和經(jīng)濟(jì)距離矩陣來(lái)檢驗(yàn)空間計(jì)量實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性。結(jié)果見(jiàn)表9 的模型(3)~(6)。可以看出,替換權(quán)重矩陣后,模型(3)~(6)中核心解釋變量emi的系數(shù)依然顯著為正,與前文一致,且WT,TD和WNT,TD的符號(hào)與顯著性也與前面的實(shí)證結(jié)果一致,雖然經(jīng)濟(jì)距離矩陣的WD符號(hào)不顯著,但可能是由于在權(quán)重矩陣中加入了經(jīng)濟(jì)因素,對(duì)城市之間距離的刻畫(huà)有些失真,但并不影響最終的實(shí)證結(jié)果,穩(wěn)健性檢驗(yàn)通過(guò)。

    7 結(jié)論與啟示

    本文以2003~2021 年全國(guó)273 個(gè)城市的面板數(shù)據(jù)為例,通過(guò)PSM-DID 模型和SDID 模型,討論了碳排放權(quán)交易試點(diǎn)(CETP)影響綠色發(fā)展的理論機(jī)制,并研究了CETP 對(duì)綠色發(fā)展的空間效應(yīng),研究結(jié)果表明: (1) 無(wú)論是使用傳統(tǒng)DID 模型還是PSM-DID 模型,結(jié)果都顯示CETP 能夠促進(jìn)試點(diǎn)地區(qū)綠色發(fā)展,并且通過(guò)了安慰劑檢驗(yàn); (2)調(diào)整PSM 近鄰匹配比例為1 ∶2、1 ∶4 和使用逐期匹配法后,結(jié)論依舊穩(wěn)??; (3) 剔除了低碳城市試點(diǎn)政策和環(huán)境信息披露制度的干擾后,CETP依然能夠顯著促進(jìn)地區(qū)綠色發(fā)展; (4) 中介效應(yīng)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)“產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)” 不顯著,但“創(chuàng)新效應(yīng)” 顯著,即CETP 產(chǎn)生的創(chuàng)新效應(yīng)推動(dòng)了生態(tài)效率的提升; (5) CETP 對(duì)周邊地區(qū)產(chǎn)生了顯著的負(fù)向溢出效應(yīng),就效應(yīng)分解來(lái)看,CETP 的實(shí)施對(duì)周邊試點(diǎn)城市產(chǎn)生了顯著負(fù)向的溢出效應(yīng),但對(duì)非試點(diǎn)城市的生態(tài)效率無(wú)明顯影響,而且替換空間權(quán)重矩陣后結(jié)果依然穩(wěn)健。

    通過(guò)本文理論和實(shí)證研究,得到以下建議:(1) 促進(jìn)全國(guó)碳排放權(quán)交易市場(chǎng)健康發(fā)展。鑒于CETP 在提高試點(diǎn)地區(qū)綠色發(fā)展水平方面的有效性,應(yīng)加強(qiáng)碳排放權(quán)交易市場(chǎng)的主導(dǎo)作用,盡可能減少勾連和投機(jī)等各種可能阻礙碳排放權(quán)交易市場(chǎng)效率的不正當(dāng)交易行為; 另外,應(yīng)完善碳排放權(quán)交易市場(chǎng)機(jī)制設(shè)計(jì),提高交易的有效性; (2)充分利用碳排放權(quán)交易的創(chuàng)新效應(yīng)。可以適度提高環(huán)保企業(yè)的碳排放配額,以激勵(lì)企業(yè)增加技術(shù)投資,促進(jìn)低碳技術(shù)的研發(fā); 降低污染企業(yè)的碳配額,加快該類(lèi)型企業(yè)的技術(shù)轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新,從而實(shí)現(xiàn)綠色發(fā)展; (3) 加強(qiáng)碳排放權(quán)交易的省際合作。積極推廣成功地區(qū)的試點(diǎn)經(jīng)驗(yàn),建立碳排放權(quán)交易市場(chǎng)區(qū)域合作治理體系,并利用鄰近地區(qū)的互補(bǔ)優(yōu)勢(shì),進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)碳排放權(quán)交易市場(chǎng)的協(xié)調(diào)發(fā)展。

    注釋?zhuān)?/p>

    ①地理距離權(quán)重矩陣: 其空間權(quán)重矩陣元素設(shè)定為兩城市地理中心之間的直線距離的反函數(shù)。

    ②鄰接矩陣: 如果兩地區(qū)空間相鄰,則空間權(quán)重矩陣元素記為1,否則為0。

    ③經(jīng)濟(jì)地理距離權(quán)重矩陣: 基于城市間的地理距離和人均GDP設(shè)定的權(quán)重矩陣。

    ④版面所限,結(jié)果留存?zhèn)渌鳌?/p>

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