碳排放權交易政策對能源消耗強度的影響研究

劉思成

（南京師范大學 商學院，江蘇 南京 210023）

一、引言

綠色低碳發展已經成為全球的重要共識。作為《巴黎氣候變化協定》的履約國，我國積極推進減碳工作，將綠色發展作為中國現代化建設亟待實現的戰略目標，設定了在2030年前力爭實現“碳中和”，在2060年前盡力實現“碳達峰”的目標。國務院提出，到2025年，要實現產業結構、能源結構明顯優化，基礎設施綠色化水平不斷提升，以及綠色低碳循環發展的生產體系初步形成等目標。這些目標要求我國進一步完善綠色金融政策體系，以支持碳密集型企業降低能耗，提高化石能源利用效率，并拓展對光能、風能等清潔能源的利用途徑，最終實現綠色生產。當前，我國的能源結構主要以化石能源為主，化石能源中又以煤炭為主，這一能源結構將持續較長的時間，使我國的碳中和目標面臨巨大挑戰。

在這樣的形勢下，設立碳排放權交易制度與機制是一項重要的舉措。碳排放權交易政策主要是依靠市場機制對碳密集型企業施加影響，促進其采取綠色創新的生產方法與技術實現碳排放量的減少。自2013年以來，我國先后在深圳、上海、北京、廣東、天津、湖北和重慶7個地區進行了碳排放權交易試點，并于2021年7月16日開啟全國碳排放權交易市場。該政策自實施以來，碳排放權交易市場實現了從單一行業到多行業、從試點地區到全國市場的納入，在試點范圍內顯著減少了二氧化碳排放總量與強度，并能夠促進試點地區產業結構與資源配置的優化，取得了初步成效。碳排放權交易制度在實際試點過程中能否有效減少化石能源的消耗強度，從而優化我國的能源結構，是需要關注與研究的問題。此外，雖然試點市場為全國的碳交易市場打下了基礎，但能否在全國市場成功推行還存在很多問題，如何保證相關政策穩健執行，如何建立有效市場以激勵企業進行綠色技術創新等問題都有待深入研究。目前雖有對碳排放權交易政策的諸多研究，但主要關注點在該政策對碳排放量與碳強度的影響，鮮有文獻針對碳排放權交易政策是否能降低區域能耗強度、提高能源效率進行分析，且許多文獻并不能滿足模型構造的前提條件從而造成內生性問題。基于此，本文針對上海、北京、廣東、天津、湖北、重慶等6個試點省（市）開展的碳排放權交易政策，選取2004—2017年30個省（區、市）的面板數據，采用雙重差分法（DID）全面檢驗與評估碳排放權交易政策對能耗強度的改善效果，進一步探究該政策如何在我國綠色經濟發展中發揮長期穩定的作用，并提出合理建議。

二、文獻綜述

隨著碳排放問題的日益嚴峻以及“雙碳”目標實現日期的臨近，碳排放權交易政策受到學者的廣泛重視。諸多學者的研究表明，從宏觀主體看，碳排放權交易能夠在有效降低碳排放強度、提高碳生產效率、提升綠色經濟效率等多方面發揮作用。其中，黃向嵐和張訓常等（2018）[1]運用DID方法實證了碳交易試點政策對二氧化碳減排產生了顯著的政策效應。范秋芳和張園園（2021）[2]使用中介效應分析發現碳排放權交易政策能夠從多方面助力碳生產效率的提升。郭衛香和孫慧（2022）[3]使用PSM-DID模型發現緩解損益偏離現象，是碳排放權交易政策提升綠色經濟效率的有效途徑。劉傳明和孫喆等（2019）[4]通過SCM-DID法分析得出碳排放權交易能有效減少二氧化碳排放的結論，并總結了它們的減排機制。從微觀主體看，張濤和吳夢萱等（2022）[5]的實證結果表明，碳排放權交易政策能夠通過緩解企業融資約束、減輕政策性負擔等途徑對企業投資效率產生顯著正向影響。范丹和付嘉為等（2022）[6]得到了碳排放權交易能夠通過激發企業創新和優化資源要素配置兩條路徑提高企業全要素生產率的結論。

綜上所述，在宏觀層面上僅有少數學者研究碳排放權交易政策對能源消耗強度、能源消耗效率的影響。基于此，本文采用DID與PSM-DID方法，通過對2004—2017年30個省（區、市）的面板數據，實證分析碳排放權交易政策試點對地區能耗強度的影響以及地區之間政策效果的差異，并對實證結論進行穩健性檢驗。

三、模型設定與變量選取

（一）模型設定

本文運用雙重差分模型進行碳排放權交易政策的效果評價。該方法首先由Ashenfelter和Card（1985）[8]使用，能夠將政策實施的地區作為處理組的差分，其他未實施政策的地區作為控制組的差分再次進行差分以評估政策的實施效果。構建過程中，將實施碳排放權交易政策的省（市）作為實驗組，其余省（區、市，不包含港、澳、臺及西藏）作為控制組。本文中，實驗組為北京、天津、上海、湖北、重慶、廣東，其余24個省（區、市）為控制組。由于該政策自2013年啟動并逐步推廣，因而將2013年作為政策沖擊的時間點，2004—2012年為政策出臺前時期，2013—2017年為政策執行時期。參考Wang和Qiu等（2019）[9]、宋弘和孫雅潔等（2019）[10]的做法，使用有控制變量的傳統DID模型進行估計，并使用PSM-DID模型對前者估計的結果進行進一步檢驗，從而對比實驗組實施碳排放權交易政策前后能源消耗強度變化。DID模型能夠通過引入的虛擬變量反映政策實施與否，能減少內生性問題并良好地估計出政策效果。構建的模型如下：

式（1）中，i代表地區（省、區、市）；t代表年份；Y為本文的被解釋變量，即能源消耗強度；treat是政策虛擬變量，表示該省（區、市）是否實施碳排放權交易政策，若實施政策，則treat=1，若未實施，則treat=0；time是時間虛擬變量，表示碳排放權交易政策實施的時間，本文將2013作為政策實施時間，若t≥2013，則time=1，若 t＜2013，則 time=0；Xit表示控制變量，包括創新發展能力、產業結構、經濟發展水平、工業結構、人口水平、能源消費規模、污染物排放規模；μt表示時間控制固定效應；γi表示地區固定效應；εit為隨機誤差項。

（二）變量選取

1.被解釋變量

能源消耗強度為本文的被解釋變量。本文衡量的能源消耗強度為單位GDP能耗，即地區單位GDP能耗（ECUG），計算公式為：ECUG=E/GDP。其中，E 為能源消費總量，單位為噸標準煤；GDP為地區生產總值，單位為萬元。蔣佩耘（2021）[12]的研究表明，能源能耗強度是能源投入約束下GDP可以擴大的程度，或在固定GDP的情況下能源投入可以減少的程度，體現了我國經濟發展對于能源的消耗效率與依賴程度，是一個地區能源利用的相對指標。

2.核心解釋變量

本文以交叉項treatit×timeit這一地區時間交互虛擬變量為核心解釋變量。β1是該交互項的系數，可以通過該系數的大小與正負來估計碳排放權交易政策對能源消耗強度的影響。當系數β1為負時，則表明碳排放權交易政策在試點中能有效地減少單位GDP能耗，提高能源效率。

近年來，炎癥在NAFLD疾病進展中的作用越來越受到重視，對其機制的研究也越來越多。依賴于NLRPs炎癥小體激活的細胞焦亡也是這些年的研究熱點，其引起的炎癥應答也被認為是疾病進展的推動者。各類NLRPs影響NAFLD疾病進展的不同的分子機制還需我們進一步的探究。

3.控制變量

本文的控制變量參考了姬新龍和楊釗（2021）[13]、李勝蘭和林沛娜（2020）[14]的研究，包含創新發展能力、產業結構、經濟發展水平、工業結構、能源消費規模、人口水平、污染物排放規模等，詳見表1。創新發展能力（PAT）以該省（區、市）的發明專利數來衡量；產業結構（SEC）以第二產業的增加值占地區GDP的比重衡量；經濟發展水平（PERGDP）以地區人均GDP衡量；工業結構（INDU）以地區工業總產值與地區GDP的比重衡量；能源消費規模用能源消費總量（ES）來衡量；人口水平（POP）以該地區的常住人口數量衡量；污染物排放規模用二氧化硫排放量（SO2）衡量。本文在實際數據處理過程中將變量取對數處理。表1為主要變量的描述性統計。

表1 主要變量描述性統計

表1展示了本文主要變量的樣本量、平均值、標準差、最小值與最大值。各變量的觀察值之間具有較大的變差，為下文的計量估計提供了可能。

（三）數據來源

基于數據的可得性，本文選取的數據為2004—2017年我國30個省（區、市，不包含港、澳、臺與西藏）的面板數據。各省（區、市）的能源消費量數據來自相關年份的《中國能源統計年鑒》；各省（區、市）生產總值、常住人口數、產業產值、工業總產值來自相關年份的《中國統計年鑒》《中國城市統計年鑒》與各省（區、市）統計年鑒；各省（區、市）發明專利數來源于相關年份的《中國科技年鑒》；工業二氧化硫排放量來自相關年份的《中國環境統計年鑒》。

四、實證檢驗及分析

（一）回歸結果

基于式（1）構建的模型，本文使用DID方法進行實證檢驗。為了控制地區固定效應γi與時間固定效應μt，使用雙向固定效應模型，并將控制變量創新發展能力（lnPAT）、產業結構（lnSEC）、經濟發展水平（lnPERGDP）、工業結構（lnINDU）、人口水平（lnPOP）、能源消費規模（lnES）與污染物排放規模（lnSO2）引入。檢驗結果見表2。

表2 碳排放權交易政策對能耗強度影響的回歸結果

從DID模型的結果可知，DID效應值為-0.0196，且在1%的顯著性水平上顯著，說明碳排放權交易政策的試點能夠有效且顯著地降低地區能耗強度。在模型中，各控制變量均在1%的水平上顯著，模型的擬合優度為0.999，表明模型具有良好的擬合效果。

進行回歸后，本文繼續就政策出臺前時期（2004—2012年）和政策執行時期（2013—2017年）實驗組與控制組存在的差異進行對比分析，回歸結果見表3。其中，Before代表政策出臺前時期，After代表政策執行時期。表3結果顯示在政策出臺前時期實驗組和控制組的差分效應量為-0.008，沒有呈現出顯著性，說明此時實驗組與控制組的效應水平基本一致。而在政策執行時期Diff值在1%水平下通過顯著性檢驗，表明此時效應水平存在顯著性差異，Diff-in-Diff效應值為-0.012，并在10%水平下通過顯著性檢驗，驗證了前文試點政策能夠有效降低能耗強度的觀點。

表3 政策出臺前時期與政策執行時期對比分析

因此，總體來說碳排放權交易政策對我國降低能耗強度、提升能耗效用有著十分積極的作用。

（二）穩健性檢驗

1.平行趨勢檢驗

使用雙重差分法的重要條件之一是處理組與控制組在處理前滿足平行趨勢的假設。由此本文首先繪制處理組和控制組的單位GDP能耗的平均變化趨勢圖。如圖1所示，在碳排放權交易政策實施的2013年之前，兩組的單位GDP能耗能夠維持基本平行的時間趨勢；在2013年后控制組的單位GDP能耗下降更加明顯，因此能夠基本證明平行趨勢假設成立。

圖1 政策實施前后單位GDP能耗平行趨勢

2.動態效應檢驗

前文的檢驗僅僅考慮了政策的平均效應，并沒有考慮碳排放權交易政策的動態效應，因此本文將對政策實行前時期與政策執行時期進行對比分析，觀察效果差異。本文以政策執行前三年作為政策執行前時期，即2010—2012年；以政策執行后三年作為政策執行時期，即2013—2016年，檢驗結果見表4。從表4可知，在政策實施前三年（2010—2012年），每一年的DID系數都不顯著。政策實施后，考慮到政策存在一定時滯，政策執行后第一年（2014年）系數不顯著，第二年（2015年）系數在5%顯著性水平下顯著為負，第三年（2016年）系數在1%顯著性水平下顯著為負，且隨著時間推移，交叉項數值的絕對值越來越大。

表4 政策對單位GDP能耗影響的動態效應回歸結果

使用Stata16軟件畫出政策實施前三年到政策實施后三年的動態效應圖，見圖2。豎線表示每一年DID系數的95%置信區間，水平方向的直線代表單位GDP能耗的邊際效應。在實施政策前，交互項的置信區間都與橫軸有交點，因此不顯著。在實施政策后的第二年開始，每一年DID系數均顯著為負，且邊際效應線出現了向右下方傾斜的趨勢，表明碳排放權交易政策對單位GDP能耗有顯著的負向影響，且影響程度隨著政策的實施而逐步增強。可以推測的原因有：政策實施具有時滯性，因此實施后第一年的系數并不顯著，而隨著政策體系與配套設施的完善，使市場的有效性與主體的積極性提高，最終使碳排放權交易市場更加持續平穩地發展，對能耗強度減少的作用越來越強。

圖2 政策對單位GDP能耗影響的動態效應圖

3.PSM-DID檢驗

由于樣本之間存在經濟、科技等多方面的地區差異，對個體差異的影響較大，可能無法保證實驗組與控制組具有相同的個體特征。因此，本文采用PSM-DID方法消除變量的選擇偏差，選用Logit模型并以控制變量作為協變量，使用近鄰匹配法，匹配后的檢驗結果見表5。由表5可知，碳排放權交易政策能夠顯著降低地區能源消耗強度，表明本文的實證結果穩健。

表5 PSM-DID估計結果

4.安慰劑檢驗

安慰劑檢驗是為了排除其他因素對結果的影響。如果在虛構的處理組或者隨機的政策執行期間，計量的結果仍然顯著，則說明計量結構出現了問題。

參考已有做法，對本文的研究樣本進行500次隨機抽樣，并每次選擇11個樣本作為實驗組進行虛擬實驗，其余省（區、市）歸為控制組進行回歸，核密度函數估計圖如圖3。圖3中，垂直于X軸的虛線代表真實系數-0.0196，隨機抽取進行估計的系數結果全部位于虛線右側，表明真實系數值并非隨機得到，存在政策的顯著影響。基于安慰劑檢驗的結果可知，碳排放權交易政策對能耗強度的影響與其他不可觀測的特征關系不大，而是受到了政策的顯著性影響。

圖3 單位GDP能耗核密度函數圖

（三）實驗組省（市）對比分析

本文對6個試點省（市）的政策效果進行了對比分析，結果如表6。根據前文的論述，碳排放權交易政策總體上能對能耗強度產生顯著的負向影響，但從表6中的分省（市）結果看，碳排放權交易政策在北京、廣東、重慶影響不顯著，檢驗結果均未通過顯著性檢驗；而在天津、上海、湖北分別能夠在1%、10%與5%水平下顯著，DID系數也均為負，證明了政策在這3個省（市）的有效性。在北京、廣東、重慶政策影響不顯著的原因在于，北京、廣東的能耗強度已經處于較低水平，隨著時間的推移，政策帶來的能耗強度降低效應會出現逐步稀釋的可能性；而重慶的碳排放權交易市場與其他試點省（市）相比規模最小，在體系規范、制定標準方面可能存在一定缺陷，導致政策的實施沒有顯著降低其能耗強度。

表6 6個試點省（市）的政策效果對比

五、結論與建議

本文使用除了港、澳、臺及西藏外的30個省（區、市）的面板數據，基于碳排放權交易政策試點進行分析，以單位GDP能耗這一指標衡量地區的能源消耗強度，并運用DID模型分析得到結論：首先，碳排放權交易政策能夠顯著降低地區的能耗強度，提高能源利用效率，并能長期改善我國以化石能源為主的能源結構。其次，雖然該政策影響顯著，但存在著一定的時滯性，動態效應分析表明該政策在實施一年后才對能耗強度的降低起到顯著性影響。再次，本文使用了平行趨勢檢驗、動態效應檢驗、PSM-DID法估計、安慰劑檢驗等方法證明了實證結果的穩健性。最后，對6個試點省（市）進行對比分析，比較其政策效應影響的顯著性。

基于以上結論，本文提出以下建議：（1）全國碳排放權市場應進一步優化，提高市場機制的有效性，鼓勵市場主體發揮積極性，通過碳金融的方式對其進行補貼，逐步健全完善的碳排放權交易體系，實現降低能耗強度效用最大化。（2）在政策實施初期對各省（區、市）市場運行效果進行監督，及時調整政策，以確保政策的落實，并優化碳排放市場的相關制度與配套設施，充分考慮地區差異，靈活采取適應具體情況的政策，保證碳交易市場的平穩持有序運行。（3）鼓勵企業技術創新，為在技術創新中取得成效的企業發放免費配額作為獎勵。（4）提高各行業碳密集型企業對碳排放權交易政策的了解與認識程度，促進其參與，從而保證市場的流動性與有效性。（5）出臺推進綠色技術創新的相關措施，鼓勵工業與其他行業使用清潔能源，推動能源消費結構轉型升級，實現綠色低碳發展。（6）促進產業結構轉型升級，推動能源產業數字化、智能化，發展附加值更高的綠色環保產業，以降低能耗強度。