碳排放交易制度的節能減排效應及作用機制研究
——基于合成控制法的經驗證據

李響 張楠 宋培

(1.南開大學經濟與社會發展研究院，天津 300071；2.南開大學經濟學院，天津 300071)

一、引言及文獻綜述

1776年第一批蒸汽機正式投入工業生產，昭示此后200多年化石能源成為人類文明的“新的火把”。工業時代主導的“褐色經濟”為人類文明提供前所未有的動力時，也為人類帶來新的危機——溫室效應。環境污染因其跨時空的負外部性特征，離不開世界各國通力合作。為共同應對全球變化，開展全球氣候治理，《聯合國氣候變化框架公約》《京都議定書》以及《巴黎協定》三個國際條約先后被簽訂。中國也積極參與全球氣候治理，早在“十一五”規劃中就提出單位GDP能耗減少20%，主要污染物排放量下降10%的“節能減排”目標。2020年9月，國家主席習近平在第七十五屆聯合國大會上關于我國力爭2030年前完成“碳達峰”任務，2060年前實現“碳中和”的宣言，充分彰顯了我國轉變經濟發展方式、維護生態環境、解決氣候問題的決心和使命感。

縱觀世界各國的環境治理歷程，環境規制是實現環境治理目標的主要手段。中國環境規制初期以命令控制型為主，在取得一定環境治理成效的同時，弊端也逐漸突出。自“十二五”將碳強度納入約束性指標以來，地方政府在減碳壓力下大多采用行政手段強制淘汰落后產能、控制能源需求，導致拉閘限電等“運動式”減碳措施層出不窮，嚴重干擾了市場秩序的正常運行，加劇了各地產業轉型之痛。前期減碳經驗揭示，實現“雙碳”目標不能只依靠行政手段，而是要建立長效機制。科斯定理表明產權明確、交易成本低的情況下，市場可以有效解決環境污染問題并實現帕累托最優配置。1997年12月《聯合國氣候變化框架公約》第三次締約方大會簽訂了《京都議定書》，指出通過引入市場機制來解決以二氧化碳為主的溫室氣體排放問題，即將二氧化碳排放權作為一種商品，通過借助市場機制實現二氧化碳排放權的交易，簡稱碳排放交易。碳排放交易制度作為市場激勵型環境規制方式之一，正逐漸成為推動節能減排、遏制全球變暖的重要手段。近年來，中國也積極探索建立本國的碳排放交易體系。2011年10月29日，國務院和國家發改委聯合印發《關于開展碳排放權交易試點工作的通知》，正式批準北京、天津、上海、重慶、湖北、廣東和深圳開展碳排放交易試點工作，并于2013年開始交易，中國碳排放交易體系也于2017年12月在全國正式運行。那么，基于市場手段的碳排放交易制度在中國的節能減排效果如何？其節能減排效果是否會因地區特征不同而產生顯著的異質性？其實現節能減排的內在機理又是什么？對這些問題的研究不僅可以為中國各地區統一構建碳排放交易市場提供經驗借鑒，也能為試圖通過碳排放交易制度參與全球環境治理的其他國家，特別是發展中國家與地區提供政策設計的中國經驗。

與碳排放交易制度設計相比，近年來學者們更關注碳排放交易制度的政策效果研究。由于數據缺失，早期的研究主要是通過建立宏觀經濟模型如內生增長、CGE等模型對碳排放交易制度的減排影響展開模擬計算，發現碳排放交易制度更適用于現階段的中國實際，能夠誘導清潔技術創新，有效降低碳強度和減排成本[1-4]。自2013年中國在北京、天津、上海、重慶、湖北、廣東、深圳七個省市試點實施碳排放交易制度以來，基于國內試點地區數據的實證研究逐漸增多，研究結論較為一致，即碳排放交易制度會顯著降低試點地區二氧化碳排放量[5-6]。同時，有研究表明碳排放交易制度也會降低試點地區的減排機會成本，提升碳排放效率[7-8]。然而，由于碳排放交易還存在著配額分配、碳價扭曲等問題，其減排有效性受到地區整體碳排放水平、碳價水平和經濟結構變化程度等多種因素的影響[9]。在研究方法上，學者們主要采用因果推斷的計量方法，如雙重差分法、多重差分法、PSM-DID、合成控制法等，來考察碳排放交易制度對碳排放和碳強度的影響[10-12]。其中，在碳強度、能源效率等指標的測算上，大多文獻使用隨機前沿分析(SFA)和方向性距離函數(DDF)等方法[13-14]。在碳排放交易制度推動減排的作用機制的分析中，現有研究已經將地區的能源配置效率、產業結構、能源結構以及技術創新等變量作為碳排放交易制度減排的中介效應，還有部分學者將視角聚焦于碳排放交易能否推動地區綠色技術創新，進而實現減排效應[15-17]。

綜上所述，就研究對象而言，現有文獻主要基于“減排”視角，評估碳排放交易制度對試點地區碳排放的影響；就研究方法而言，大多數文獻采用雙重差分(DID)、PSM-DID等因果推斷方法來評估碳排放交易制度的減排效果，雖有少數文章使用合成控制法，但或多或少存在穩健性檢驗缺乏、試點省市不全面等不足，導致研究結論可信度較低；就研究視角而言，鮮有文獻從“節能”與“減排”雙視角來探討碳排放交易制度對中國環境治理的影響及其地區差異；此外，在數據使用方面，現有文獻大多使用3-5種能源消耗數據，難以對能源結構和能源效率在“節能”與“減排”中的機制展開檢驗。鑒于此，本文的邊際貢獻有以下幾個方面：第一，從“節能”和“減排”兩個視角探究碳排放交易制度的總體效應及省市間的異質性，盡管“節能”與“減排”聯系緊密，但并不意味著兩者之間呈現簡單的單向傳遞關系，即“節能”并不必然“減排”，“減排”也并不必然要求“節能”，這與消耗能源的種類有關。第二，采用合成控制法來評估碳排放交易制度的政策效果，DID要求實驗組與對照組滿足平行趨勢假設，鑒于試點地區選擇的特殊性，難以找到與實驗組具有相同發展趨勢的對照組；其次，對照組的選擇易因主觀性而存在偏誤，容易產生政策內生問題。第三，與大多文獻得出碳排放交易制度能夠實現減排目標的結論不同，本文重點考察了政策效果的地區異質性，并基于能源效率提升和能源結構轉型的視角為異質性結果提供可能的理論解釋。第四，本文盡可能收集相關數據，在能源消耗、二氧化碳排放等指標的測算中納入了10種能源品，為量化評估碳排放交易制度的“節能”與“減排”效果提供數據支撐。

二、理論分析及研究假說

環境規制能否實現“經濟增長”與“環境治理”雙贏的討論一直受到學者們的廣泛關注。傳統的古典經濟學理論提出“遵循成本”假說，認為環境規制會擠占生產性資源，增加生產和排污成本的同時降低企業技術創新能力，最終導致企業競爭力下降，該觀點認為環境規制有利于污染治理但不利于經濟發展。不同于古典經濟學派，“波特假說”則指出政府環境規制會產生“創新效應”，激勵企業技術創新，包括清潔技術創新和效率型技術創新等，從而彌補了環境規制帶來的成本損失，當企業“創新效應”大于“成本效應”時，環境規制可以實現節能減排和經濟增長的雙重目標。碳排放交易制度作為市場激勵型環境規制，是指政府為一個地區設定碳排放總量門檻，并在綜合考慮企業所處行業屬性、碳排放的歷史與現狀、減排的總體約束等前提下，將碳排放權科學合理地分配給各企業單位，允許碳排放權通過市場在企業之間進行轉讓交易。因此，碳排放交易制度同樣具有波特效應，若企業的碳排放超過制度規定的門檻，成為碳交易市場的需求者，從市場購買碳排放權將會產生環境成本，進而有利于倒逼企業技術創新，而碳排放權富余的企業將會成為碳交易市場的供給者，會因出售碳排放權獲利而產生技術創新動機。

受“波特假說”的影響，現有研究大多將技術創新作為環境規制實現污染治理的中介機制，但技術創新過程本身并不能直接作用于節能減排，其具象化的結果如能源效率提升、能源結構優化和產業結構轉型等是推動節能減排的直接動力。這是因為基于微觀企業層面的創新行為加總到宏觀層面最終將表現為地區能源效率提升、產業結構與能源結構轉變。因此，與其說技術創新有利于節能減排，不如說是技術創新下的效率提升和結構優化推動了節能減排。首先，企業技術創新活動具有高風險、高收益特征，并不總是能成功的，治污成本較高和技術創新失敗的企業會因失去競爭優勢而退出市場。因此，碳排放交易制度的實施會發揮“適者生存”的市場篩選功能，技術創新能力低下的重型污染企業將被逐步淘汰退出市場，實現產業結構優化。其次，企業技術創新可以分為兩類：一是效率型技術進步，不僅包括高效率的生產設備創新、還包括創新管理制度如環境管理、組織變革等。二是綠色技術創新，如清潔型能源創新、循環再生技術、綠色材料研發等。前者有利于提升能源效率，幫助企業在既定的生產目標下，降低能源消耗，后者有利于推動能源結構清潔化轉型，緩解企業生產的環境壓力，實現經濟發展與環境治理的雙贏。最后，考慮到經濟活動中使用的能源種類繁多，各類能源的使用成本和碳排放強度存在顯著差異，因此能源消耗量與二氧化碳排放量之間不存在必然的正向關系。若一味關注“節能”而忽略能源結構、能源效率等相關變量對“減排”的影響，容易造成經濟發展受阻和碳排放不減反增的局面。當企業技術創新更多地表現為效率型技術進步時，能源效率得到普遍提升，在相對穩定的能源結構下，“節能”也將必然意味著“減排”。短期視角下，由于能源結構調整受到技術和經濟發展階段的限制難以一步到位，企業研發會更關注如何在既定的經濟發展目標下最大化能源利用率，實現節能減排。而長期視角下，通過持續的效率型技術進步提升能源效率變的越來越困難，且能源效率提升也會引致反彈效應，追逐利潤的企業存在增加能源消耗的動機。因此，長期持續的節能減排要依靠能源結構調整和產業結構優化來實現[18]。據此，本文提出如下假說。

H1碳排放交易制度有利于推動中國節能減排進程。

H2碳排放交易制度可以倒逼企業技術創新活動，最終通過提升能源效率、推動能源結構轉型、優化產業結構來實現節能減排目標。

此外，碳排放交易制度在不同地區的節能減排效果具有顯著的異質性。第一，碳排放交易制度具有市場化屬性，而不同的地區市場化程度具有較大差異，市場化程度高的地區，碳排放交易制度有更好的實施環境，產生較好的效果。第二，不同地區經濟發展水平存在差距。經濟發展水平越高的地區，居民的環境需求越大，非正式性的環境規制越強，有利于政策制度的實施推動。同時，經濟發展水平高的地區，有更多的資源用于清潔技術的創新，從而節能減排效果更顯著。第三，不同地區的產業結構差異較大，在經濟錦標賽制度下，部分地區的經濟發展依賴于以工業為主導的產業結構，通過“高污染”換來“高增長”，導致實施碳排放交易制度的動力不足，節能減排效果較差。第四，碳排放交易試點地區的制度質量存在顯著的差異，高質量的制度環境可以有效降低腐敗與尋租、地方政府惡性競爭等政策實施阻力，發揮環境政策的實施效果。據此，本文提出如下假說。

H3考慮試點省市市場化程度、經濟發展水平、產業結構、制度質量等因素存在較大差距，碳排放交易制度的節能減排效應在不同地區呈現出顯著的異質性。

三、研究設計與數據說明

(一)合成控制法

本文基于Abadie和Gardeazabal(2003)[19]提出的合成控制法，對碳排放交易制度的節能減排效應展開研究。合成控制法基于預測變量，加權對照組中的省市模擬出“反事實”的合成組，并通過對比實驗組和合成組的二氧化碳排放量和能源消耗量差距來評估碳排放交易制度的節能減排效果。

(1)

(2)

(3)

其中，φt表示所有地區的時間固定效應，(r×1)維向量Xi表示不受碳排放交易制度影響的可觀測控制變量，γt為(1×r)維參數向量，(F×1)維向量μi表示無法觀測的省市固定向量，δt為(1×F)維不可觀測公共因子向量，εit為無法觀測的短期隨機擾動，均值為0。

(4)

(5)

(6)

因此，合成控制法的重點在于找到權重向量。這要求試點地區的特征向量(Y11,Y12，…,Y1T0,X1′)在K個非試點地區的特征向量{(Y21,Y22,…,Y2T0,X2′),…,(YK+11,YK+12,…,YK+1T0),XK+1′)}的凸組合之中。通常不存在一個權重滿足上述情況，故本文采用近似解確定權重。

(二)指標選取

1.被解釋變量

(1)能源消耗量(CC)。采用各地區原煤、焦炭、原油、燃料油、汽油、煤油、柴油、液化石油氣、煉廠干氣、油田天然氣十種能源的消耗量，將其統一折合為標準煤來衡量地區能源消耗量。

(2)二氧化碳排放量(CO2)。根據《IPCC國家溫室氣體排放清單指南2006》中CO2排放的計算方法，選擇原煤、焦炭、原油、燃料油、汽油、煤油、柴油、液化石油氣、煉廠干氣、油田天然氣十種能源對2000-2017年各省市CO2排放量進行估算，具體公式如下

(7)

其中，Ct為估算的CO2排放量(單位是萬噸)，ECit分別代表各類能源的消耗量，NVCi是2018年《中國能源統計年鑒》附錄4中所提供的能源平均低位發熱量；CEFi和COFi分別是IPCC2006年發布的碳排放因子和碳氧化因子。

2.中介變量及控制變量

(1)能源結構(ES)。選取單位熱值含碳量較高的原煤和焦炭消耗在能源消耗量中的占比來衡量能源結構，該指標越低表示地區能源結構清潔化程度越高。

(2)能源效率(EE)。能源效率采用全要素能源效率(EE)來衡量，使用包含非期望產出的Super-SBM模型測算。其中，投入要素包括資本、勞動和能源，期望產出為工業總產值，非期望產出為二氧化碳排放量。由于資本數據難以獲取，使用固定資產凈值衡量；勞動投入采用全部從業人員年平均人數衡量；能源投入采用工業部門能源消耗總量衡量。

(3)產業結構(IS)。工業發展是導致環境污染的重要原因，因此，以第二產業為主的產業結構阻礙了節能減排進程[21]，以第二產業總產值占地區生產總值的比重衡量產業結構。

(4)外商直接投資(FDI)。“污染避難所”假說表明迫于環境規制壓力的發達國家企業會將低附加值的污染密集型產業轉移到環境規制較松的發展中國家，而FDI作為實現這一目標的主要途徑，可能不利于中國節能減排[22]。因此采用各地區外商直接投資占GDP比重來衡量。

(5)所有制結構(SOW)。以“三高”為主要特征的粗放式發展模式下，我國國有企業多為高能耗高排放的重化工業，可能存在“綁架”或“勾結”當地政府的尋租行為，導致環境污染事故頻發，成為節能減排的阻礙。因此，以國有從業人員占全部從業人員年平均人數的比重衡量所有制結構。

(6)稟賦結構(KL)。資本密集型和勞動密集型行業的能源消耗差距顯著，同一地區不同類型主導下的稟賦結構會影響節能減排進程，因此，采用資本勞動比來衡量[23]。

(三)數據來源

本文基于2000-2017年中國30個省市的面板數據展開實證分析，數據來源于《中國統計年鑒》《中國工業經濟統計年鑒》《中國能源統計年鑒》和中經網統計數據庫。采用插補法對個別缺失數據進行補充，并使用GDP平減指數、工業品出廠價格指數等，將所有名義變量調整至以2000年為基期的實際量以消除價格波動帶來的影響。

主要變量的描述性統計如表1所示。

表1 描述性統計

四、實證結果及分析

(一)政策效應評估

1.合成試點省市的權重設置

基于“節能”和“減排”兩個視角，將能源結構(ES)、能源效率(EE)、產業結構(IS)、外商直接投資(FDI)、所有制結構(SOW)、稟賦結構(KL)作為控制變量，利用24個非試點地區數據擬合6個試點地區(北京、天津、上海、湖北、廣東、重慶)的合成省份。表2和表3分別報告了“節能”和“減排”視角下各試點省份對應的合成省份權重系數。例如在“節能”視角下，天津由黑龍江、浙江、安徽、海南、青海合成，其中，安徽(0.359)的權重系數最大，海南(0.031)的權重系數最小，說明在能源消耗方面與天津相似度最高的省份是安徽，相似度偏低的是海南。

2.碳排放交易制度的節能減排效應分析

本文采用合成控制法，通過對比試點省市與其合成試點省市的能源消耗量和二氧化碳排放量的差異對碳排放交易制度的節能減排效果展開評估。圖1為基于“節能”視角下的擬合結果，顯示了2000-2017年試點省市與合成試點省市的能源消耗量。實線代表試點省市的能源消耗量，虛線代表合成試點省市的能源消耗量，垂直虛線代表碳排放交易制度實施的時間。根據圖1的擬合結果，可以發現，政策實施前合成試點省市與試點省市總體擬合較好，其中天津、湖北擬合度最好，廣東次之，重慶、北京和上海擬合度劣于其他試點省市(1)由于北京和上海屬于中國超一線城市，在經濟發展水平、人口密度、技術創新水平以及制度質量方面與其他省市之間存在顯著的差異，故其他省市很難較好地擬合出上海和北京的合成組。。在實施碳排放交易政策之后，試點省市的實際能源消耗量普遍低于其對應的合成省市。因此，總體來看，碳排放交易制度的實施有利于降低試點省市的能源消耗量，推動“節能”進程。但碳排放交易制度的節能效果在各省市存在顯著的差異，由圖1可知：(1)北京與上海的政策效果最顯著，處于“節能”的第一梯隊。北京與合成北京、上海與合成上海的能源消耗量差距最明顯，表明政策實施對北京、上海產生的節能效果最顯著。可能原因在于北京與上海的國內國際地位較高，經濟發展和市場化水平領先于其他地區，政策實施的動機更強；其次，北京與上海分別作為京津冀和長三角的核心城市，兩者既可以通過轄內企業強大的人才儲備和技術創新降低能源消耗，又能利用區域內產業協同發展的優勢，向區域內其他城市輸出部分工業企業，優化產業結構；此外，北京和上海作為各項政策的先行者，在碳排放交易制度實施上比其他試點地區具有更多財政支持和社會支持。(2)湖北、重慶和廣東的政策效果較好，處于“節能”的第二梯隊。在實施碳排放交易制度之后，湖北、重慶、廣東與其合成省市的能源消耗量差距比較明顯，說明碳排放交易制度在這三個地區產生了比較顯著的節能效果。(3)雖然碳排放交易制度也推動了天津“節能”進程，但政策效果相較其他試點省市略差一些，且存在一定的滯后效應，在2014年之后呈現出下降趨勢，處于“節能”的第三梯隊。可能原因在于，天津雖處于京津冀協同發展戰略地區，但不具備北京的首都優勢，產業結構上仍以中低端制造業為主，且對高端人才和企業的吸引力相對不足，在政策實施過程中難免東走西顧，外加上政策體系在自上而下的實施過程中存在管理效率較低等問題，導致納入政策的企業數目不足，“節能”效果相對較差。

表2 “節能”視角下各試點省份對應合成省份的權重系數

表3 “減排”視角下各試點省份對應合成省份的權重系數

圖2為基于“減排”視角下的擬合結果，與圖1相似，可以發現，政策實施前合成試點省市與試點省市在二氧化碳排放量上總體擬合較好，其中天津、湖北、廣東擬合度優于重慶、上海和北京。就政策效果而言，總體來看，碳排放交易制度有利于降低試點省市的二氧化碳排放量，推動“減排”進程。但碳排放交易制度的減排效果在各省市存在顯著的差異，其中，政策效果最顯著的是北京與上海，處于“減排”的第一梯隊，其次是湖北和重慶，處于“減排”的第二梯隊，再次是天津，處于“減排”的第三梯隊，且其減排效果具有滯后效應，在2015年之后出現較為明顯的減排效果。而廣東的減排效果并不穩定，其二氧化碳排放量在制度實施初期有明顯的下降，后期卻出現反彈。這表明廣東省在碳排放交易制度實施前期產生了節能減排效果，在后期卻出現了“節能”但不“減排”的情況。廣東作為經濟大省，第二產業是其支柱產業，但面臨大而不強的現實困境。在碳排放壓力下，廣東省企業的技術創新偏向于效率型，通過提升能源效率暫時緩解巨大的能源需求，但由于能源結構難以優化，甚至為追求經濟發展而惡化，必然會產生“節能”而不“減排”的后果。

圖1 2000-2017年試點省市與合成試點省市的能源消耗量

圖2 2000-2017年試點省市與合成試點省市二氧化碳排放量

此外，結合圖1和圖2發現，在碳排放交易制度實施后，天津、湖北、廣東、重慶與其擬合省市的差異較大，說明碳排放交易制度的節能減排效果顯著；而北京、上海與其擬合省市的差異在碳排放交易制度實施前就存在，但后期差距進一步拉大(2)存在差異的可能原因在于：第一，作為國家的政治和經濟中心，北京和上海相對其他城市更早地實施相關的節能減排其他措施，并且執行力度更強；第二，圖中北京與上海實虛線分離位置位于2006年與2008年，此時正是北京奧運會及上海世博會前期籌備階段，加快了兩地的節能減排的進程。。綜上，碳排放交易制度總體上推動了試點地區節能減排進程，但部分地區存在特殊性，出現“節能”并未“減排”的現象。

進一步地，為更加直觀地觀察碳排放交易制度的節能減排效果，本文計算并繪制出試點省市與其合成省市的能源消耗量(見圖3)和二氧化碳排放量(見圖4)差距。根據圖3和圖4可知，基本結論不變。

綜上實證結果，整體而言，碳排放交易制度推動了試點地區的節能減排進程，但節能減排效果在各試點省市間表現出較大差異，且存在節能減排效果不同步的情況。具體而言，節能減排效果最顯著的是北京和上海，其次是湖北和重慶，再次是天津，而廣東省節能效果較好，減排效果卻出現反彈的情況。

圖3 2000-2017年試點省市與合成試點省市能源消耗量差距

(二)穩健性檢驗

1.基于雙重差分法的穩健性檢驗

為了檢驗結果是否穩健，采用雙重差分法對碳排放交易制度的節能減排效應進行檢驗。雙重差分法(DID)通過對比實驗組和對照組在政策實施前后的差異來開展政策評估。本文以2000-2017年中國30個省份的面板數據為研究樣本，將6個試點省市作為實驗組，其余省市作為對照組。在試點期的劃分上，將2000-2011年設置為非試點期，2012-2017年設置為試點期(3)考慮到企業行為決策的前瞻性，雖然碳排放交易制度于2013年6月才陸續開始啟動交易，但2011年10月國家發展改革委就正式批準了7個試點省市，不排除部分省市在2012年就做出反應。因此，本文將2000-2011年作為非試點期，2012-2017年作為試點期。。基于此，本文構建碳排放交易制度對節能減排影響的實證模型如下

Yit=α0+α1(time×treat)+βControl+γt+μi+εit

(8)

其中，i、t分別代表省份和年份。Y表示被解釋變量，包括能源消耗量(lnCC)和二氧化碳排放量(lnCO2)，分別用來衡量“節能”與“減排”。time代表時間分組變量，2012-2017年為1，2000-2011年為0；treat代表省份分組變量，碳排放交易制度試點省市為1，非試點省市為0。Control是控制變量，包括外商直接投資(FDI)、所有制結構(SOW)、產業結構(IS)、稟賦結構(KL)、能源結構(ES)、能源效率(EE)。γ為時間固定效應，μ為地區固定效應，ε為隨機誤差項。

圖4 2000-2017年試點省市與合成試點省市二氧化碳排放量差距

圖5 2006-2017年試點、非試點省市能源消耗量(左)和二氧化碳排放量(右)平均值變化

圖6 雙重差分動態效應

雙重差分估計結果滿足一致性的重要前提是政策實施前實驗組和對照組符合平行趨勢假設，即在沒有碳排放交易制度的干預下，被解釋變量在實驗組和對照組均保持相對穩定的變化趨勢。接下來，基于圖示法和動態效應分析法進行平行趨勢檢驗。

(1)平行趨勢檢驗——圖示法。本文計算出試點省市和非試點省市的能源消耗量(lnCC)和二氧化碳排放量(lnCO2)平均值(如圖5所示)。通過對比實驗組和對照組兩項指標的變化趨勢可以發現：2006-2017年，試點省市和非試點省市的lnCC和lnCO2均呈現先上升后放緩的趨勢。在試點政策實施前，試點省市和非試點省市的lnCC和lnCO2變化趨勢基本平行，但試點地區的能源消耗量和二氧化碳排放量明顯低于非試點地區。在政策實施后，非試點地區的能源消耗量和二氧化碳排放量增速放緩，而試點省市的能源消耗量和二氧化碳排放量從上升轉變為下降，且下降速度顯著高于非試點省市，差距逐漸增大。這是因為，試點省市市場化水平和經濟發展水平相對較高，資源的配置效率也較高，使得能源消耗量和二氧化碳排放量明顯低于非試點地區。2011年前后，伴隨著中國經濟低碳轉型與生態文明建設進程的推進，試點地區和非試點地區工業部門的能源消耗量和二氧化碳排放量相較之前都有了顯著變化，且試點地區的節能減排效果顯著優于非試點地區，尤其在碳排放交易制度實施后，試點地區的節能減排進程得到加速推進。

表4 碳排放交易制度的節能減排效應：雙重差分(N=540)

(2)平行趨勢檢驗——動態效應檢驗法。本文借鑒Jacobson等(1993)[24]的事件研究法，對各時間點上的政策差異性進行檢驗，模型設定如下

(9)

其中，橫坐標0代表政策實施年即2012年，i代表政策實施后年，-i代表政策實施前i年，ρt代表2007-2017年(橫坐標為-5～5)中t期的估計系數。在平行趨勢檢驗時，本文將2006年作為基期進行估計。圖6顯示了95%置信區間下ρt的估計結果。由圖可知，在政策實施前，能源消耗量與二氧化碳排放量的回歸結果不顯著，說明實驗組與對照組在政策實施前不存在明顯差異，滿足平行趨勢假說。在政策實施之后估計系數ρt顯著且逐漸變大，表明碳排放交易制度的實施有利于推動節能減排進程。

(3)實證結果分析。表4顯示了DID方法的估計結果。其中，列(1)和列(2)是能源消耗量作為被解釋變量的回歸結果，列(3)和列(4)代表二氧化碳排放量作為被解釋變量的回歸結果。根據結果，可以發現，不論是否加入控制變量，碳排放交易制度對能源消耗量和二氧化碳排放量的影響在1%的顯著性水平下為負。這表明本文基于合成控制法的研究結論是穩健的，即碳排放交易制度有助于推動試點地區的節能減排進程。

2.安慰劑檢驗

借鑒Abadie等(2003)和Abadie等(2010)的研究，本文采用虛擬試點省市的安慰劑方法檢驗試點地區的節能減排效果是否由碳排放交易制度產生。首先在對照組中選取幾個非試點省市，按照上文中試點省市使用的合成控制法，找到所選取非試點省市的合成組，并比較所選取非試點省市的實際能源消耗量、二氧化碳排放量與合成組是否一致。若一致說明合成控制法結果穩健，若不一致則說明試點地區的節能減排效應可能不是由碳排放交易制度，而是其他因素造成的。

基于“節能”與“減排”兩個視角，本文根據試點省市對應合成省份的權重系數選取遼寧、黑龍江、江蘇、安徽、廣西、青海六個非試點省市進行安慰劑檢驗。根據圖7、圖8的擬合結果可以發現，黑龍江、安徽、廣西、遼寧、青海的能源消耗量、二氧化碳排放量在政策實施前后與其對應合成省市基本重合，說明碳排放交易制度對黑龍江、安徽、廣西、遼寧、青海沒有影響。而江蘇的能源消耗量和二氧化碳排放量在政策實施后反而高于合成江蘇，這可能與江蘇近些年來不斷承接上海的傳統產業轉移有關，這一不降反升的結果恰恰表明了本文安慰劑檢驗的有效性。

圖7 基于能源消耗量的穩健性檢驗——安慰劑法

圖8 基于二氧化碳排放量的穩健性檢驗——安慰劑法

圖9 基于能源消耗量的試點省市和非試點省市預測變動的程度分布

3.排序檢驗

參考Abadie等(2010)的研究，本文采用排序檢驗法從統計意義上檢驗碳排放交易制度對試點地區節能減排效果的顯著性。排序檢驗法的基本思路是按照合成控制法擬合出所有省市對應的合成省市，并計算出各省市與對應合成省市的能源消耗量和二氧化碳排放量的差距，最后比較非試點省市與試點省市的節能減排效果。若試點省市的節能減排效果顯著優于非試點省市，表明碳排放交易制度對試點省市節能減排的影響顯著。為保證研究結論穩健可靠，本文在排序檢驗中刪除了擬合效果極差的省市，圖9和圖10分別為基于能源消耗量和二氧化碳排放量的排序檢驗結果。圖中實線代表試點省市的效果線，虛線代表非試點省市的效果線。根據圖9和圖10的結果可以發現，在政策實施之前，試點省市與非試點省市在能源消耗量、二氧化碳排放量上的變化幅度并未表現出明顯的差距，但在政策實施之后，試點省市能源消耗量和二氧化碳排放量的下降幅度顯著高于非試點省市，表明碳排放交易制度在整體上推動了試點省市的節能減排進程。根據能源消耗量和二氧化碳排放量的變化幅度可以發現，北京和上海的節能減排效果最好，湖北和重慶的節能減排效果較好，天津和廣東的節能減排效果一般，這與上文的基本結論一致，表明本文研究結論具有較好的穩健性。

圖10 基于二氧化碳排放量的試點省市和非試點省市預測變動的程度分布

五、進一步分析：作用機制

本文理論分析表明碳排放交易制度主要通過提高能源效率、優化能源結構與產業結構實現節能減排目標。下文根據溫忠麟等(2014)[25]的逐步法，構建如下的中介效應檢驗模型對作用機制進行檢驗。

Yit=φ0+φ1(time×treat)+λControl+γt+μi+εit

(10)

MVit=η0+η1(time×treat)+ωControl+γt+μi+εit

(11)

Yit=α0+α1(time×treat)+ρMVit+βControl+γt+μi+εit

(12)

其中，式(10)與基準回歸模型中的式(8)相對應。式(11)中的被解釋變量MVit代表中介變量產業結構(IS)、能源結構(ES)和能源效率(EE)。根據中介效應檢驗的逐步回歸法，如果式(10)的回歸系數φ1顯著，則按中介效應理論，但無論φ1是否顯著，都要進行后續的檢驗。然后，檢驗式(11)的回歸系數η1和式(12)的回歸系數ρ，如果兩者均顯著，則存在中介效應。最后，如果式(12)的回歸系數α1也顯著，則稱其為部分中介效應，反之，為完全中介效應。

表5報告了基于能源消耗量的中介機制檢驗結果。列(1)(3)(5)分別代表產業結構(IS)、能源結構(ES)、能源效率(EE)為中介變量時，碳排放交易制度對能源消耗量的影響。由表5可知，碳排放交易制度對能源消耗量的回歸系數顯著為負，表明政策有利于降低能源消耗量。列(2)(4)的回歸結果分別表明碳排放交易制度對產業結構(IS)和能源結構(ES)影響顯著為負，即碳排放交易制度推動了產業結構和能源結構清潔化轉型。由表4列(2)發現，產業結構(IS)和能源結構(ES)對能源消耗量的影響顯著為正。結合表4列(2)與表5列(2)(4)可知，碳排放交易制度可以通過推動產業結構(IS)和能源結構(ES)轉型實現“節能”。列(6)的回歸結果表明碳排放交易制度對能源效率(EE)的影響顯著為正，說明碳排放交易制度有利于提高能源效率。由表4列(2)發現，能源效率(EE)提升顯著降低了能源消耗量。結合表4列(2)與表5列(6)可知，碳排放交易制度可以通過提升能源效率(EE)實現“節能”。

表5 基于能源消耗量的中介機制檢驗(N=540)

表6報告了基于二氧化碳排放量的中介機制檢驗結果。列(1)(3)(5)分別代表產業結構(IS)、能源結構(ES)、能源效率(EE)為中介變量時，碳排放交易制度對二氧化碳排放量的影響。由表6可知，碳排放交易制度對二氧化碳排放量的回歸系數顯著為負，表明政策有利于降低二氧化碳排放量。列(2)(4)(6)結論與表5相同。根據表4列(4)，產業結構(IS)和能源結構(ES)對二氧化碳排放量的影響顯著為正，能源效率(EE)對二氧化碳排放量的影響顯著為負。結合表4列(4)與表6列(2)(4)可知，碳排放交易制度通過推動產業結構(IS)和能源結構(ES)清潔化實現“減排”。結合表4列(4)與表6列(6)可知，碳排放交易制度通過提升能源效率(EE)實現“減排”。綜上，根據表5和表6的回歸結果，碳排放交易制度可以通過提升能源效率、推動能源結構轉型、優化產業結構來實現節能減排目標。

表6 基于二氧化碳排放量的中介機制檢驗(N=540)

六、結論與政策建議

碳排放交易制度將碳排放權定位為新型權利資產，以碳定價的方式解決碳排放過程中產生的負外部性問題，是中國基于市場手段實現“雙碳”目標的重要政策機制創新，為廣泛形成綠色生產生活方式，碳達峰后穩中有降，生態環境根本轉好，美麗中國建設目標基本實現提供中堅力量。本文以中國2013年實施的碳排放交易制度作為準自然實驗，基于2000-2017年中國省級面板數據，采用合成控制法評估碳排放交易制度對試點省市節能減排的影響效果，并使用DID方法檢驗了碳排放交易制度推動節能減排的傳導路徑。研究結果表明，整體而言，碳排放交易制度顯著推動了試點省市的節能減排進程，并通過了DID估計、安慰劑以及排序檢驗等穩健性檢驗。異質性分析表明政策效果最顯著的是北京和上海，處于“節能減排”的第一梯隊；其次是湖北和重慶，處于“節能減排”的第二梯隊；再次是天津，處于“節能減排”的第三梯隊；廣東節能效果較好，處于“節能”的第二梯隊，但“減排”效果卻呈現先降后升趨勢，表現為“節能”而不“減排”。中介機制檢驗表明碳排放交易制度可以通過提高能源效率、優化產業結構和能源結構推動節能減排進程。本文研究為中國普及碳排放交易制度，推進節能減排進程，特別是完成2030年碳達峰和2060年碳中和的國際承諾提供政策啟示。

本文研究對中國通過推廣和完善碳排放交易制度推進節能減排進程，實現碳達峰和碳中和目標具有如下啟示：(1)協調政府和市場的關系，堅持政府引導和市場主導的原則，厘清政策執行中政府和市場的責任邊界，加快中國環境政策由命令控制型向市場激勵型轉變，為碳排放交易制度提供制度保障，建立和完善一系列推動碳排放交易制度實施的措施，如改進環境監管系統和政策評估系統，完善產權制度和碳排放管理標準，對碳排放權的確定、分配、交易和管理進行統一和規范。同時，協調環境政策與經濟發展政策、社會管理政策之間的矛盾，增加不同政策之間的配合及協同性，為碳排放交易制度的有效運行提供市場化條件，充分發揮碳排放交易制度的節能減排潛力。(2)碳排放交易制度的節能減排效果在不同地區具有顯著的異質性，政府應考慮到地區間資源稟賦、產業特征、市場化水平、制度環境等差異，因地制宜地加快碳排放交易試點政策在全國各地區的推廣。通過引導地方政府積極學習北京與上海等成功發展經驗，同時結合當地的產業和稟賦結構，漸進式地推廣碳排放交易制度，切勿盲目照搬某一成功地區的發展經驗。(3)通過激勵技術創新，形成以能源效率提升、能源結構轉型和產業結構優化為導向的市場化節能減排新路徑。本文研究表明能源效率、能源結構以及產業結構是碳排放交易制度推動節能減排的重要途徑。一方面，堅持創新驅動，發揮碳排放交易制度的倒逼效應，提升企業能源利用效率的同時鼓勵企業加快新能源技術開發、補貼新能源產業發展，加快能源消費結構從化石能源向可再生能源等清潔能源轉變；另一方面，政府需積極發展戰略性新興產業，應用新一代科技信息革命成果，促進產業結構優化升級，實現產業體系低碳化發展。