中國碳交易試點政策對地區工業碳減排的影響評估

王文捷 周迪

【摘 要】 基于2005—2015年中國30個省份面板數據，應用合成控制法探討碳交易試點政策的工業減排效應，研究發現：碳交易試點政策顯著推動了試點地區工業碳排放量的減少，減排效應的大小因試點地區不同而呈現差異性，該結論通過了安慰劑檢驗，具有一定的穩健性。基于此，我國應當積極推動碳交易市場在全國范圍內的展開，同時應充分考慮政策效果在各地區的差異性，使政策在開展過程中保持一定的地區靈活性。

【關鍵詞】 碳交易試點政策 碳減排 合成控制法 中介效應模型

一、引言

2016年9月3日，中國正式加入《巴黎氣候變化協定》，成為了第23個完成批準協定的締約方，并承諾爭取到2020年實現碳排放強度降低40%—45%的目標，但是，對于中國來說，完全的工業化進程還沒有完成，中國目前仍然處于工業化的中期階段，突出表現為重型化的工業趨勢依然持續增加。根據《世界發展指標2009》，工業行業能源消費產生的CO2排放量占據了世界總CO2排放量的70%，而中國作為煤炭生產和消費大國，工業碳排放量占全國CO2總排放量的比例更是高達85%以上[1]。鑒于中國做出的承諾，有效地實現工業碳減排勢在必行。

那么，工業碳排放究竟受哪些因素的影響？查建平等[2]利用包含非期望產出的DEA模型分別構建了工業碳排放績效指數的靜態和動態情形，對我國2003—2008年期間30個省市的工業碳排放績效進行測算，工業發展水平、工業產權結構、規模結構、輕重結構、能源消費結構以及能源強度等因素對工業碳排放績效產生顯著影響。馬大來等[1]對我國 1998—2012年各省的工業碳排放績效進行測算，并考察了其影響因素，發現工業規模、工業產權結構、人力資本、技術研發和外商直接投資等因素對工業碳排放績效提高具有顯著的正向影響，而重工業比重提升和煤炭消費比重提升與工業碳排放績效則呈負相關。

為了彌補已有研究的局限，本文采用合成控制法對碳交易試點的減排效果進行評估。

二、模型構建及變量說明

（一）模型構建

本次研究借鑒Abadie and Gardeazabal[3]提出的合成控制法來估計碳交易政策對地區工業碳減排的影響，通過多個對照組對象進行比較和加權平均，進而構造出一個反事實合成對象，充分考慮到實驗組（試點省市）的特殊性。實際的工業碳排放量與合成工業碳排放量之間的差距則是該政策產生的作用。

觀測到期內個省市的工業碳排放數據，其中第1個地區在受到了碳排放交易試點政策的影響，其他個地區為對照組，表示城市在時間沒有受到政策影響的工業碳排放量，表示有政策影響的碳排放量，為虛擬變量，如果省市在時刻接受試點，那么取值為1，否則為0。

其中，為時間趨勢，為不受碳排放交易政策影響的控制變量，和分別表示維無法觀測的共同因子和維不可觀測的地區固定效應，為每個地區觀測不到的暫時沖擊，均值為0。通過非試點省市的加權來模擬實驗組的特征，所以先求得維權重向量，估計出，進而求得。

（二）變量說明

本文考察碳排放交易政策的工業碳減排效應，以各省市實際工業CO2排放量的對數值衡量各地區工業碳排放量，并且選取該變量作為合成控制法的結果變量。借鑒目前已有的研究，選取工業經濟規模、輕重工業結構、工業規模結構、工業產權結構、“三資”工業企業份額、工業能源強度等一系列變量作為預測變量。

1.被解釋變量。本文借鑒杜立民[5]的測算方法，根據各地區工業所消耗的化石能源（煤/焦炭、汽/煤/柴/燃料油和天然氣）來進行計算CO2排放量。因此可得到：

（8）式中，表示估算的各類化石能源燃燒排放的CO2總量;為不同的能源類型;表示第種化石能源的消費總量;、和分別表示發熱值、碳含量和氧化因子。

2.預測變量。為剔除價格因素影響，界定1978年為基期價格，采用GDP平減指數對所有貨幣變量進行了平減處理。借鑒查建平等[2]的研究，具體的預測變量如下表所示：

（三）數據來源

本文選取我國2005—2015年期間30個省份的面板數據作為樣本，數據來自歷年《中國統計年鑒》、《中國城市統計年鑒》、《中國能源統計年鑒》、《中國工業經濟統計年鑒》、各地方統計年鑒、中國經濟與社會發展統計數據庫以及EPS數據平臺。其中，將北京、上海、天津、廣東、重慶、湖北作為實驗組（深圳并入廣東進行研究考察），而將其余省份作為對照組，由于西藏、香港、澳門數據嚴重缺失，予以剔除。

三、碳交易機制對地區工業碳排放的影響檢驗

（一）碳交易機制對地區工業碳排放的影響

基于研究設計所述，本文對每一個試點省市構建其對應的合成控制省份，采用預測變量來擬合合成控制省份。

合成控制法的擬合結果中，對照組省市的合成貢獻率越大，則表明其與對應的試點省市特征越相似。合成貢獻率數據如表2所示：

圖1報告了北京、上海、天津、湖北、廣東、重慶6個省市的實際工業碳排放量以及合成工業碳排放量的演變態勢。從6個省市的擬合結果對比來看，2013年之前，擬合效果最好的是湖北，其次是重慶、廣東、天津，最差的是北京和上海，考慮到北京和上海的工業經濟發展在全國所有省市中都處于較高的水平，工業經濟地位較為特殊，因此擬合較為困難。為此，本文參考譚靜和張建華[6]的做法，僅以擬合效果較好的天津、湖北、廣東和重慶為例，評估我國碳交易試點政策是否有效降低了碳排放，并比較這些地區碳試點政策效果的差異。

在此基礎上，本文針對不同省份進一步分析碳交易試點的帶來的政策效應，截至2015年，湖北的實際工業碳排放量降低到9.81，而合成湖北的工業碳排放量為9.99，設立碳交易試點以后，湖北的實際工業碳排放量相比不設立試點降低了大約1.8%天津市降低了大約1.2%、廣東的工業碳排放量降低了0.4%。但在2013年以后，隨著重慶工業煤炭消費量的增加，重慶市工業碳排放量的也隨之增加，因此到2015年，重慶市政策效應為0.2%。

（二）穩健性檢驗—安慰劑檢驗

為了證明實驗組地區的工業碳減排效應確實源于國家的碳排放交易試點政策而非其他因素，且碳排放交易政策效應在統計上是顯著的，本文利用Abadie et al[7]提出的安慰劑檢驗法進行檢驗。該方法的步驟是：（1）在所有對照組省份當中，逐一選取每一個省份，然后假設該省份在2013年受到了碳排放交易政策影響，再依據合成控制法利用其它對照組的省份構造該省份的合成控制省份。（2）排除2005—2012年擬合效果不佳的省份，文章參考劉乃全和吳友[8]的做法，僅保留干預后 RMSPE不超過干預前 RMSPE 2倍的省份。（3）構造反事實省份的結果中，選取一兩個貢獻率為正以及貢獻率為0的省份，以每一個省份的真實碳排放量減去合成的碳排放量得到差值（Gap），將試點省份與所挑選省份的Gap值進行對比，繪制折線圖。因為北京和上海前期擬合效果較差，實證結果并不可靠，因此，本文不將其納入安慰劑檢驗的分析。

基于這個方法，本文為每一個試點省份選取的安慰劑檢驗省份如表3所示：

檢驗結果如圖2所示，湖北、天津、廣東和重慶4個省市與其對照組中省份的政策效果相比，其實際工業碳排放量與合成值的差值更大，表明對照組省份要得到與試點省市相同的政策效果，概率并不大，試點省市的政策效應在統計上是顯著且穩健的。

四、結論與啟示

本文以中國碳交易試點設立作為準自然實驗，選取湖北、天津、廣東、重慶四個試點地區為研究對象，利用合成控制法研究了碳試點政策對地區工業碳排放的影響，并比較了各試點地區的政策效應差異。結果表明：碳交易機制推動了湖北、天津、廣東、重慶等試點地區的工業碳減排，其中，碳排放權交易機制對湖北省工業碳減排的政策效應最大，廣東省和天津市的政策效應次之，重慶市的減排量最小。安慰劑檢驗和有效性檢驗結果表明，湖北、天津、廣東、重慶四個試點的工業碳排放量要高于對照組省份，說明“上述試點城市的工業碳減排效果明顯”的結論可靠。

根據上述結論，本文得到以下政策啟示：第一，積極推動碳排放交易市場在全國范圍內的展開，以7個試點碳交易市場為中心，向全國范圍輻射，啟動跨區域碳排放權交易，擴大市場覆蓋范圍，建立全國性的碳交易市場，同時，增加市場參與主體，擴大市場容量，提高市場活躍度，在政策推廣的過程中，要充分考慮地區差異，保持一定的政策靈活性，同時，健全碳交易法律法規體系，為碳交易機制有效發揮作用提供制度層面的保障。第二，加強工業低碳技術的研發力度，政府可通過一定政策和技術補貼，打造一個環境良好的技術研發創新平臺。提升外資引進的水平，優先引進低能耗、技術先進的外資企業，學習先進的工業低碳排放標準和技術。實施工業清潔能源消費的戰略，可通過對清潔能源價格進行補貼或降低稅收等手段，逐步優化能源消費結構，推動國內工業碳排放量減少。

【參考文獻】

[1] 馬大來，武文麗，董子銘.中國工業碳排放績效及其影響因素——基于空間面板數據模型的實證研究[J].中國經濟問題，2017（1）：121-135.

[2] 查建平，鄭浩生，唐方方.中國區域工業碳排放績效及其影響因素實證研究[J].軟科學，2012，26（4）：1-6.

[3] Abadie A， Gardeazabal J. The economic costs of conflict： a case study of the Basque Country[J]. The American Economic Review， 2003，93（1）：113-132

[4] 牛海霞，胡佳雨.FDI與我國二氧化碳排放相關性實證研究[J].國際貿易問題，2011（5）：100-109.

[5] 杜立民.我國二氧化碳排放的影響因素：基于省級面板數據的研究[J].南方經濟，2010（11）：20-33.

[6] 譚靜，張建華.碳交易機制倒逼產業結構升級了嗎？——基于合成控制法的分析[J].經濟與管理研究， 2018， 39（12）：104-119.

[7] Abadie A， Diamond A， Hainmueller J. Synthetic control methods for comparative case studies： Estimating the effect of Californias tobacco control program[J]. Journal of the American statistical Association， 2010， 105（490）： 493-505.

[8] 劉乃全，吳友.長三角擴容能促進區域經濟共同增長嗎[J].中國工業經濟，2017（6）：79-97.

基金項目：廣東省自然科學基金項目《公平與效率協調視角下的廣東省工業碳減排潛力及減排路徑研究》（批準號：2018A030310044）

作者簡介：周迪（1988-），男，湖北鄂州人，廣東外語外貿大學數學與統計學院講師，廣東外語外貿大學粵港澳大灣區研究院研究員，研究方向為資源環境經濟

王文捷（1998-）廣東外語外貿大學數學與統計學院本科生