中國區域碳市場發展對碳減排的影響研究

摘"要：碳排放權交易市場成為我國“十三五”期間節能減排的主要手段，如何促進碳市場進一步成熟穩定、流動活躍發展成為新階段的問題焦點。文章從區域市場的碳價和市場流動性出發，探究我國區域碳市場的發展對碳減排的影響。結果表明：碳價對開展碳市場地區的碳排放量具有顯著的負向影響，即碳價升高有利于地區減排。市場流動性對碳排放量也具有一定的負向作用，但不顯著。因此，研究保留了結果較為顯著的碳價指標，選取能源消費總量和能源消費結構，進一步構建中介模型，以探究碳市場對碳減排的影響機理。結果表明：能源消費量和能源消費結構對碳減排中介效應分別為45.4%和70.65%，兩者均具有中介效應，其中，能源消費結構的中介效應更為顯著。

關鍵詞：碳市場；碳減排；市場流動性

中圖分類號：F713.58文獻標識碼：A文章編號：1005-6432（2024）15-0001-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2024.15.001

1"引言

目前，我國各區域碳市場發展呈現出多樣化的特征，而碳市場內部發展特征對碳減排是否起到影響？它的影響又有多大？我國接下來又應該從哪些方面來促進碳市場成熟、活躍發展？這些問題成了現階段碳市場進一步發展的問題焦點。因此，文章首先選取碳市場發展中的碳價和市場流動性兩個市場發展特征，探究碳區域市場發展對碳減排的影響作用；其次通過構建中介模型，選取能源消費量和能源消費結構作為中介變量，探究碳區域市場對碳減排的影響機理，以期為我國區域碳市場進一步成熟穩定、流動活躍發展提供參考。

2"文獻綜述

目前，國內外已經有較多的學者使用和發展雙重差分（difference-in-difference，DID）模型，來研究我國碳排放交易試點市場政策在碳減排中的作用，通過引入虛擬變量來分析我國碳交易試點市場政策帶來的減排效果和協同效應。Dong等（2018）采用雙重差分模型來比較試點市場和非試點市場，采取碳排放權交易政策前后的碳排放量和GDP，研究發現碳市場在碳減排中發揮顯著且持續的促進作用，但不能提高GDP；Chen等（2020）在雙重差分模型的基礎上采用了中介模型，在研究碳市場政策的減排效果的同時，進一步探究了碳市場的減排機理，研究發現碳市場政策是通過提高低碳技術來促進碳減排。同樣，周朝波和覃云（2020）采用雙重差分模型來比較碳試點市場之間的區域異質性，研究發現市場機制帶來的低碳經濟轉型影響從西部到東部逐漸減弱，并采用中介模型研究發現其原因是碳市場給西部地區帶來更大的創新補償效應。王慧英和王子瑤（2021）進一步采用改良后的傾向得分匹配-雙重差分（propensity"score"matching-difference"in"difference，PSM-DID）模型，研究發現碳交易試點政策促進碳減排但對經濟的協同促進作用尚不明顯，并采用中介模型分析碳市場的減排影響機制，研究發現碳市場主要是通過降低能源消費總量和改善能源消費結構來實現碳減排目標。為進一步探究碳交易市場規模是否產生不同的碳減排影響，薛飛和周民良（2021）采用連續性雙重差分模型，以碳成交量和成交額來衡量碳市場規模，研究發現碳市場規模擴大有利于降低碳排放量。

現有研究主要集中于“采取碳交易市場政策是否會影響碳減排”，而進一步對碳市場內部發展是否造成不同碳減排效果的研究較少，但研究內部發展特征能夠為區域市場進一步發展、其他地區開展碳市場等提供參考藍本，具有較大的研究價值。因此，文章通過比較區域市場的碳價和碳流動性特征對碳減排的影響，以研究內部發展特征是否造成不同碳減排效果。此外，文章在碳價和碳流動性中選取效果最為顯著的發展特征指標來構建中介模型，以研究碳減排的影響機理。

文章研究的技術路線如圖1所示。

圖1"關于碳排放權交易市場發展特征對碳減排影響的技術路線

3"模型構建和指標選取

3.1"雙重固定效應模型

文章選取碳價和市場流動性兩個指標，通過建立基于面板數據的雙重固定效應模型，以探究碳市場發展特征對碳減排的影響。原始雙重固定效應模型如下：

yit=β0+β1x1it+β2x2it+β3x3it+β4x4it+β5x5it+β6x6it+β7x7it+γi+μt+εit（1）

其中，β0為模型常量，β1和β7為解釋變量系數，β2～β6為控制變量系數，ε為殘差項。被解釋變量y為來自化石燃料燃燒和工業的碳排放量（t）。解釋變量x1為碳成交均價（元/t）；解釋變量x7為成交天數和換手率（%），代表市場流動性?？刂谱兞繛樯a總值GDP（元）、年末人口規模（萬人）、常住人口城市化水平（%）、第二產業占比（%）、第三產業占比（%），分別記為x2、x3、x4、x5、x6。此處使用雙重固定效應模型，γi為地區的個體固定效應，μt為時間固定效應。

3.2"中介模型

解釋變量x如果通過影響變量M而對被解釋變量y產生影響，則稱M為中介變量。文章通過引入中介變量，即在基礎模型中加入能源消費結構（x8）和能源消費總量（x9）作為中介變量來構建中介模型，探究碳價對碳減排的影響機制。

構建模型如下：

yit=α1+ax1it+δ1x3it+γ1x4it+θ1x5it+ρ1x7it+ε1t（2）

Mit=α2+bx1it+δ2x3it+γ2x4it+θ2x5it+ρ2x7it+ε2t（3）

yit=α3+a′x1it+cMit+δ3x3it+γ3x4it+θ3x5it+ρ3x7it+ε3t（4）

3.3"樣本數據選取

文章選取深圳、北京、上海、廣東2013—2019年的相關數據，湖北、重慶2014—2019年的相關數據以及福建2017—2019年的相關數據作為初始樣本。在解釋變量數據選取中，日均碳價、日成交量以及成交天數數據來自Wind數據庫，并折算為年均碳價、年成交總量。換手率是成交量與其覆蓋碳排放量之比，文章用市場年配額總量作為覆蓋碳排放總量，數據來源于區域的政策文件和ICAP報告。在控制變量數據選取中，區域生產總值GDP、年末人口規模、常住人口城市化水平、第二三產業占比數據來自各區域的統計年鑒。在被解釋變量數據選取中，碳排放量數據來自中國碳核算數據庫（CEADs）。在中介變量數據選取中，能源消費結構和能源消費總量來自中國能源統計年鑒以及地區統計年鑒。

4"實證檢驗結果分析

4.1"雙重固定效應模型結果

剔除多重共線性后的雙重固定效應模型結果如表1所示。從第（1）列可以得出：碳價對碳排放量有顯著的負向影響。從第（2）列可以得出：當加入一系列控制變量后，碳價依舊對碳排放有顯著性影響，說明提高碳價，可以有效地抑制碳排放量。從第（3）列可以看出，市場流動性對碳排放量有負向作用但不顯著。通過比較第（3）列和第（4）列，可以得出在加入控制變量后，市場流動性對碳排放的影響反而顯著了。由于在先前研究過程中已經排除了多重共線性的影響，因此這很有可能是由控制變量吸收或減弱了部分的剩余方差造成的。

4.2"穩健性檢驗

文章將碳市場換手率作為成交天數的替代變量，進行穩健性檢驗。相關性檢驗和回歸結果分別如表2、表3所示。研究發現：將碳流動性的指標換成換手率，碳價仍然對碳排放有顯著的負向影響。替換變量的前后結果不變。說明該實驗結果穩健，結論可靠，因此該模型通過穩健性檢驗。

4.3"中介效應模型結果

由雙重固定效應模型結果可知，碳價對二氧化碳排放量有顯著負向作用，因此文章選擇碳價（X1）作為核心解釋變量，在基礎模型中加入能源消費結構和能源消費總量兩個中介變量來構建中介模型，以探究碳價對碳減排的影響機制。

把能源消費總量（X8）作為中介變量后的結果如表4所示。從第（1）列得出：lnX1前的系數作為總效應記為a，在5%的水平上顯著，因此加入中介變量繼續進行中介檢驗。從第（3）列得出：加入中介變量后，lnX1前的系數較之前下降但依舊顯著，說明存在部分中介效應。將第（2）列lnX1前的系數記為b，第（3）列lnX1前的系數記為a’，"第（3）列lnX8前的系數記為c。計算得到：

把能源消費結構（X9）作為中介變量后的結果如表5所示。從第（1）列得出：lnX1前的系數作為總效應記為a，在5%的水平上顯著，因此加入中介變量繼續進行中介檢驗。從第（3）列得出：加入中介變量后，lnX1前的系數較之前下降但不顯著了，說明存在完全中介效應。將第（2）列lnX1前的系數記為b，第（3）列lnX1前的系數記為a’，"第（3）列lnX9前的系數記為c。計算得到：

5"結論

文章主要探究了八個區域市場內部發展特征對碳減排的影響。首先，選取了碳價和市場流動性兩個指標構建面板數據雙重固定效應模型，得出以下結論：

（1）碳價對區域碳排放量具有顯著的負向影響，即碳價升高有利于地區減排。

（2）市場流動性對區域碳排放量也具有一定的負向作用，但不顯著。

其次，保留了結果較為顯著的碳價指標，并引入了能源消費量和能源消費結構兩個中介變量來構建中介模型，以探究碳價對碳減排的影響機制。最終得出以下結論：能源消費量和能源消費結構對碳減排中介效應分別為45.4%和70.65%，兩者均具有中介效應，其中，能源消費結構的中介效應更為顯著。

根據以上結論可以得出：我國在“十三五”期間，采用碳交易排放權市場為主的節能減排政策對碳減排初有成效。但由于初期發展不成熟，存在活躍度較低、流動性不足等問題；同時，我國區域市場的碳價存在內部差異大、年度波動大、碳價偏低的問題，亟須形成穩定有效的碳價信號，以更好地發揮碳市場節能減排作用。

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[基金項目]中央高校基本科研業務費專項資金資助和中國礦業大學（北京）大學生創新訓練項目資助（項目編號：202205012）。