碳排放權交易試點政策對發電行業碳減排效應的影響

摘要：與總量控制與交易（CAT）制度不同，針對發電行業，中國碳排放權交易試點市場采用可交易績效標準（TPS），這會對減排機制和效果產生關鍵影響。本文以2007—2019年我國29個省（自治區、直轄市）的面板數據為樣本，采用雙重差分法實證檢驗碳排放權交易試點政策的啟動和碳市場的完善程度對發電行業碳排放的影響。結果表明，碳排放權交易試點政策的啟動和碳市場的不斷完善顯著降低了發電行業的碳排放量和排放強度。同時，碳排放權交易試點政策一方面通過提高火力發電效率促進了發電行業碳減排，另一方面也為火力發電提供了過度擴張的激勵，從而提高了火力發電相對于可再生能源發電的競爭力。基于此，應逐步收緊基準線，提高配額拍賣比例，以增強碳市場的減排效果，并將碳市場與可再生能源扶持政策結合起來，推動電源結構低碳轉型。

關鍵詞：碳排放權交易；試點碳市場；可交易績效標準；火電效率；火電過度擴張；碳減排效應

中圖分類號：F426" " " " 文獻標識碼：A" " " " 文章編號：1007-0753（2024）10-0087-14

一、引言

我國是世界上最大的電力生產國，近年來火力發電占比雖持續下降，電源結構逐步優化，但煤電仍是我國最主要的電源，2022年煤電占全口徑發電量的58.4%①。推動發電行業低碳轉型是有效控制碳排放和推動盡早實現“碳達峰、碳中和”的關鍵。碳排放權交易機制具有成本效益，是應對氣候變化的重要工具，也是我國生態文明制度建設的重要組成部分。2011年10月，國家發展改革委提出在北京、天津、上海、重慶、廣東、湖北、深圳兩省五市建立碳排放權交易試點。2013年，上述試點地區先后啟動了碳排放權交易市場，福建于2016年9月成為第八個試點碳市場。

至今，我國碳排放權交易市場建設已十余年，各試點碳市場制度設計各具特色，但均將發電行業納入覆蓋范圍。作為發展中國家，我國現階段最主要的碳減排目標是降低碳排放強度（張希良，2017），因此不同于其他國家采用的總量控制與交易制度（Cap-and-trade，以下簡稱“CAT”），我國試點碳市場的交易機制以碳排放強度為基礎（藍虹和陳雅函，2022），對發電行業采用可交易績效標準（Tradable Performance Standards，以下簡稱“TPS”）。與CAT事先設定一個絕對的碳排放量不同，TPS的碳排放量取決于企業在履約期內設定的行業碳排放績效基準和企業的實際生產水平，企業可以通過調整履約期內的生產決策來決定可獲得的配額量（張希良等，2021），這會影響碳市場的減排效果和減排機制。發電行業作為主要的碳排放源，關于碳市場的差異化制度設計是否以及如何促進其低碳發展的研究有助于發現碳市場建設過程中存在的問題，為全國碳市場的建設提供參考。基于此，本文試圖分析我國碳排放權交易試點政策對發電行業采用TPS的減排效果，以及TPS減排機制與CAT減排機制的異同。

二、文獻綜述

（一）關于碳排放權交易政策有效性的研究

自碳排放權交易試點政策提出以來，大量文獻對我國試點碳市場的環境和經濟效應進行了研究。關于環境效應的研究指出，試點碳市場具有良好的節能減排效果（Dong等，2019；Hu等，2020；Qi等，2021），并有助于促進相鄰地區減排（李治國和王杰，2021；董直慶和王輝，2021），且對其他污染物產生協同減排效應（丁麗媛等，2023；張國興等，2022）。關于經濟效應的研究主要有兩種相反的觀點：一是促進作用，主要表現為碳市場會帶來經濟紅利，產生波特效應（Dong等，2019），促進碳排放與經濟增長脫鉤（王倩和高翠云，2018）以及產業結構優化升級（譚靜和張建華，2018），并加速地區能源消費結構清潔化轉型（許文立和孫磊，2023）；二是抑制作用，主要表現為碳市場降低了所覆蓋細分行業的工業總產值，使減產成為實現減排的主要途徑（Zhang和Duan，2020；沈洪濤等，2017）。

部分研究進一步考察了碳市場差異化的制度設計與其政策效應之間的聯系，指出碳市場的政策效果受到碳市場政策設計、交易規模、流動性、碳價等因素的影響。如基于強度與基于總量的碳市場對企業創新策略的影響機制存在不同（何彥妮，2022），基準法比歷史法對企業綠色創新的激勵效果更強（宋德勇等，2021），配額盈余方與短缺方減排機制不同（劉傳明等，2019），行政干預力度更強的碳市場其減排效應越強（吳茵茵等，2021），增強碳市場流動性可以支持技術創新和推動低碳轉型（張修凡，2021），碳市場的完善程度（含市場規模、流動性和市盈率）對企業環境績效的影響具有雙閾值效應（Yu等，2022）。

（二）關于可交易績效標準的研究

關于TPS對某一行業影響的研究最早出現在美國交通運輸部門。20世紀80年代，美國采用TPS迅速將汽油中的鉛含量降至可以忽略不計的水平（Kerr和Newell，2003）。近十年來美國在交通運輸部門仍在廣泛應用TPS（Yeh等，2021）。關于TPS的研究，主要關注其相對于CAT的減排效應和經濟效益②。有關TPS減排效應的研究認為，TPS有利于通過提高能源效率進行減排，但由于其存在隱性補貼，弱化了通過減少產出實現減排目標的效果。

關于TPS對美國交通運輸部門影響的研究指出，TPS提高了高碳燃料的價格，降低了低碳燃料的價格，從而對低碳燃料生產商存在激勵，推動了美國交通運輸部門生產技術的變革。但由于存在隱性補貼，燃料價格的上漲幅度小于碳稅情形，不利于通過減少行駛里程進行減排（Yeh等，2021）。Burtraw等（2012）討論了TPS在美國電力部門的應用，指出TPS允許不同發電企業之間進行交易，促進了美國電力部門能源效率的提升。Goulder等（2019）評估了中國全國碳市場采用TPS對電力部門的影響，指出TPS為碳排放強度低于基準值的火電企業提供了隱性補貼，誘導該類發電企業增加了發電量，導致總產出下降的幅度小于CAT情形。

關于TPS對中國全國碳市場減排效應的研究進一步指出，由于全國碳市場只覆蓋火電機組，TPS削弱了清潔能源相對于火電的競爭力。彭紀權等（2020）發現，事實上碳市場使低排放火電機組獲得比碳市場開啟前更大的發電空間，削弱了清潔能源相對于火電的競爭力，從而引發電力系統整體碳排放的增加。IEA（國際能源機構）（2022）關于中國全國碳市場對電力行業低碳轉型的研究指出，TPS為碳排放強度低于基準值的機組提供了可出售的盈余配額，而碳排放強度高于基準值的機組需要購買配額，這有利于促進火力發電效率的提升。但在碳市場只覆蓋火電機組的情況下，轉向清潔能源這一減排途徑將難以發揮作用。

（三）已有研究述評

現有文獻對碳排放權交易市場的政策有效性進行了廣泛研究，推動了碳排放權交易研究的發展，但也存在一些不足有待完善。具體來看：一是主要從宏觀（區域、城市）和微觀（企業）的角度對試點碳市場的環境和經濟效應展開研究，針對某一行業進行具體分析的文獻較少。二是部分文獻從碳市場政策設計、交易規模、流動性、碳價等細節出發，進一步考察了差異化制度設計對碳市場政策效應的影響，補充和完善了現有研究，但較少有研究關注我國試點碳市場的配額分配對發電行業采用TPS而非傳統的CAT對減排機制和效果產生的關鍵影響。三是國內關于TPS的研究主要以全國碳市場為研究對象，研究方法多采用一般均衡模型和情景建模分析，從試點碳市場出發研究TPS的文獻較少。原因可能在于各試點碳市場獨立運營，不同試點地區的碳配額分配方案各有特色，不同行業的碳配額分配方案也不統一。四是大部分研究只關注碳市場啟動的影響，忽略了碳市場的不斷發展和完善。相較于前者，后者對碳市場的政策效果會產生更顯著的影響，應該在研究中予以考慮。

本文通過梳理各試點碳市場的碳配額分配方案，發現試點碳市場對發電行業的配額大部分采用TPS，并以此為出發點，研究碳排放權交易試點政策的啟動和碳市場的完善程度對發電行業碳排放強度和排放量的影響和作用機制。相比于已有研究，本文可能的邊際貢獻如下：理論分析了TPS影響發電行業碳排放的兩條作用機制——提高火電效率和火電相對于可再生能源發電的競爭力，前者有利于降低碳排放，后者會增加碳排放；實證檢驗了在上述兩種機制的共同作用下，碳排放權交易試點政策降低了發電行業碳排放強度和排放量；使用雙重差分法和連續性雙重差分法檢驗了碳排放權交易試點政策的啟動和碳市場的完善程度對發電行業碳排放的影響，使研究結果更有說服力。

三、理論分析和研究假設

CAT和TPS都是基于市場的氣候政策工具，其對碳排放量的不同分配方法是政府政策目標的體現，也從根本上決定著碳市場的結構特征和減排機制。

（一）總量控制與交易制度

CAT通過規定被覆蓋部門在一定時期內允許排放溫室氣體的最大量，設定絕對的排放總量上限，通過市場尋找成本最低的方法來滿足排放總量控制，激勵被覆蓋的排放企業以成本最低、效益最高的方式減少碳排放。其所規定的排放總量與企業在履約期內的生產活動水平無關，故對于控排企業而言是外生性的。在總量控制與交易制度中，提高能源效率和轉向低碳能源都可以減少碳排放，達到總量控制的目標。因此，對于發電行業而言，CAT既有利于提高化石能源發電效率，又有助于實現可再生能源對化石能源電力的替代。其缺點是由于各種不確定性的存在，總量控制與交易制度下設定的碳排放總量可能偏離實際，造成配額供給過剩或短缺。同時，出于企業壓力、經濟發展與政治阻力的考慮，政府往往會設置較高的排放上限，容易造成配額超發和價格低迷，如歐盟碳市場、美國區域溫室氣體減排行動等早期都出現過類似情況（張希良等，2021）。

（二）可交易績效標準

TPS是基于強度和產出的碳市場，顯著特征是向企業發放的配額取決于企業在履約期內設定的行業碳排放績效基準和企業實際生產活動水平。碳排放績效基準規定了被覆蓋企業每單位產出所允許的最大碳排放量，企業可以通過調整履約期內的生產決策來決定可獲得的配額數量，因此減排總量并不絕對。

如表1所示，令u-表示TPS設定的碳排放績效基準，即每單位產出所允許的最大碳排放量，Q為企業的產出水平，P為碳價，則企業可獲得的配額E-=u-Q。假設有兩個重點排放企業X和Z，其產出水平均為Q，碳排放強度分別為uX和uZ，且uX＜u-＜uZ，碳排放量分別為EX和EZ。

可知，Ex =ux × Q，Ez =uz × Q，且Ex＜E-＜Ez，即X企業存在配額盈余，配額盈余為E- - Ex =（u--ux）× Q。盈余的配額可以在市場上賣出以獲利，相當于為X企業提供了隱性補貼，隱性補貼為P × （E- - Ex） = P × （u--ux）× Q，且uX與基準值u-的差距越大，這一隱性補貼越多。Z企業的碳排放量高于所得配額，存在配額短缺，配額短缺量為EZ - E- =（uZ-u-）× Q。為此，Z企業需要通過提高效率、降低碳排放強度或購買配額以達到環保要求，這相當于對其征收了碳排放稅。稅收支出為P × （Ez - E-） = P × （uz-u-）× Q，且uZ與基準值u-的差距越大，配額短缺越大，碳排放稅越高。因此，TPS會激勵企業X和Z提高效率、降低碳排放強度，從而使企業X可以獲得更多的配額盈余收益，使企業Z減少購買配額的支出。基于此，本文提出假設H1。

H1：碳排放權交易試點政策通過提高火力發電的效率來降低發電行業的碳排放強度和排放量。

同時，TPS為碳排放強度低于基準值的企業提供了隱性補貼，進而產生過度擴張的激勵（Fischer，2001；Goulder等，2019；IEA，2022）。由于TPS對企業X的隱性補貼為P × （E- - Ex） = P × （u--ux）× Q，可見產出規模越大，這一隱性補貼越大，因此碳排放強度低于基準值的企業為了獲得更多的配額盈余或隱性補貼會擴大產出，導致碳排放量上升。TPS對企業Z產出規模的影響取決于邊際生產成本和邊際履約成本之和與邊際收益的大小，現有研究大都認為TPS會降低碳排放強度高于基準值的企業的產出水平，如Goulder等（2019）的研究結果顯示TPS導致幾乎所有初始碳排放強度高于基準值的排放設施降低了產出水平；Burtraw等（2012）、Pizer和Zhang（2018）認為碳排放強度高的企業因面臨較大的成本競爭壓力將考慮降低產量。

此外，試點碳市場配額設計還有以下特點：一是配額基本都是免費分配③。二是目前僅有火力發電機組直接參與碳市場，可再生能源發電因沒有配額，只能通過國家核證自愿減排量（CCER）這一有限途徑參與碳市場（IEA，2022），導致火力發電機組相比于可再生能源發電機組可以免費獲得碳配額。由于TPS為碳排放強度低于基準值的火電企業提供了隱性補貼和過度擴張的激勵，而可再生能源發電機組因未被直接納入碳市場，無法獲得此額外收益，這種碳市場設計反而可能削弱可再生能源發電相對火力發電的競爭力，不利于發電行業轉向可再生能源，導致發電行業碳排放量上升。基于此，本文提出假設H2。

H2：碳排放權交易試點政策通過為碳排放強度低于基準值的火電機組提供過度擴張的激勵和隱性補貼，增強了火電相對于可再生能源發電的競爭力，增加了發電行業的碳排放量。

綜上所述，如圖1所示，一方面，TPS會刺激火電企業④不斷提高發電效率，降低發電行業的碳排放強度和排放量。另一方面，TPS為碳排放強度低于基準值的火電企業提供了隱性補貼和過度擴張的激勵，增強了火電相對于可再生能源發電的競爭力；而碳排放強度高于基準值的火電企業的發電規模可能縮小，但最終對總產出規模的影響不確定，因此對碳排放量的影響取決于TPS對火力發電效率提升和火電規模變化的影響。基于以上分析，本文提出假設H3。

H3：碳排放權交易試點政策會影響發電行業的碳排放強度和排放量。

四、研究設計

（一）模型構建

1.基準回歸模型

（1）啟動碳排放權交易試點政策對發電行業碳排放影響的模型如下：

Yit = β0 + β1DIDit + β2Xit + γi + μt + εit" " " " " " " " "（1）

其中，i、t分別表示省份和年份。Yit為ln CO2emit和ln CO2intensityit，分別取發電行業碳排放量和碳排放強度的對數衡量。其中碳排放量數據來自中國碳核算數據庫（CEADs），該數據庫計算了2007—2019年30個省份（不含西藏）不同行業的碳排放清單，本文選取數據庫中“電力、熱力生產和供應業”產生的CO2排放量來表示；碳排放強度由CO2排放量與火力發電量之比計算得出。DIDit為核心解釋變量，表示碳市場的啟動，為地區虛擬變量與年份虛擬變量的交乘項。如果檢驗結果顯示β1與0之間存在顯著差異，那么試點碳市場可以顯著影響發電行業的碳排放量和排放強度。Xit為影響發電行業碳排放的控制變量，γi和μt分別為地區和年份固定效應，εit為誤差項。

本文核心解釋變量為DIDit。選取北京、上海、天津、廣東、重慶、湖北6個省（市）為實驗組⑤。本文以省級面板數據進行實證分析，因此將深圳市試點碳市場的數據并入廣東省，一起作為廣東省試點碳市場的數據。本文將2014年作為政策開始年份，原因在于盡管2011年底就已提出設立碳排放權交易試點，但到2013年底至2014年初才出臺具體方案，明確所在試點碳市場的政策設計⑥。故本文參考胡暉和唐恩寧（2020）的研究，以各試點碳市場開始上線交易為準，確定政策開始時間⑦。

本文的控制變量包括：經濟發展水平（ln PGDP），以人均地區生產總值的對數表示；產業結構，包括第二產業增加值占比（struc 2）、第三產業增加值占比（struc 3）；經濟集聚程度，包括年末常住人口的對數（ln POP）、城市人口密度的對數（ln POPdensity）；市場發展和開放程度，以規模以上工業企業單位數的對數（ln firm）和外商投資企業投資總額的對數（ln Foreign）表示；技術水平（ln IPatent），以國內發明專利申請授權量的對數表示；政府環境治理力度（ln InvestPollu），以工業污染治理完成投資的對數表示；政府行政力度（ExpandR），以地方財政一般預算支出占GDP的比重表示。上述數據來自國家統計局或各地區統計局官網。

（2）雙重差分法（DID）只能對處理組和控制組在政策啟動前后進行0-1賦值來研究某項政策的平均處理效應，當研究對象為連續型變量時，該方法無法量化不斷變化和完善中的政策效果。連續性雙重差分法（Continuous DID）是因DID不能處理連續型變量而衍生出的一種政策效應評價方法，二者的基本思想和原理一致。由于各試點碳市場自從上線交易以來，不斷完善和發展，故很有必要對碳市場不斷完善的政策效果進行檢驗。因此，本文進一步采用連續性雙重差分法來實證分析試點碳市場不斷完善的政策效果。具體模型如下：

Yit = β0 + β1Perfectionit + β2Xit + γi + μt + εit" " " "（2）

其中，Perfectionit表示碳市場的完善程度，參考Yu等（2022）和吳茵茵等（2021）的研究，重點關注碳價、碳市場規模和碳市場流動性。具體來說：碳價（ln CPrice）為碳市場的年平均碳價，由年累計成交額/累計成交量計算得出；碳市場規模由年累計成交量的對數（ln ETSvolume）和年累計成交額的對數（ln ETSvalue）衡量；碳市場流動性（ln Day）以非零交易天數的對數衡量。數據來自各碳排放權交易所官網。其他變量的定義同式（1）。

2.機制分析模型

啟動碳市場對火電效率和火電競爭力影響的模型如下：

Mit = β0 + β1DIDit + β2Xit + γi + μt + εit" " " " " " " "（3）

碳市場的完善程度對火電效率和火電競爭力影響的模型如下：

Mit = β0 + β1Perfectionit + β2Xit + γi + μt + εit" " " （4）

其中，Mit為機制變量，代表火電效率（Efficiencyit）和火電競爭力（Competitivenessit）。其中，火電效

率用供電標準煤耗率⑧（CoalRate）來表示，數據來自WIND數據庫（由各省份月度數據計算的平均值）；火電競爭力用火力發電量占總發電量之比（PowerTherR）來表示。其他變量的定義同式（1）、（2）。

（二）變量說明

以2007—2019年29個省份的面板數據為對象進行實證分析，剔除了數據較缺乏的西藏和碳市場成立時間較短的福建。以2006年為基準年份，使用各地區居民消費價格指數（CPI）剔除了通貨膨脹的影響。表2為主要變量的描述性統計。

五、實證分析

（一）基準回歸結果

由于碳市場對發電行業碳排放量的影響取決于TPS對火電效率提升和火電規模變化的影響，碳排放量可能上升也可能下降。表3為碳排放權交易試點政策對發電行業碳排放量的影響，列（1）的回歸結果表明，試點政策的啟動降低了發電行業的碳排放量，且在1%的水平下顯著；列（2）—（5）的回歸結果表明，碳價以及碳市場累計成交額、累計成交量和非零交易天數與發電行業碳排放量呈負相關關系，且均在1%的水平下顯著，即碳價越高、碳市場規模越大、碳市場流動性越強，越有助于降低發電行業的碳排放量。

表4為碳排放權交易試點政策對發電行業碳排放強度的影響，其中列（1）的結果表明，碳排放權交易試點政策的啟動降低了發電行業碳排放強度，且在1%的水平下顯著；列（2）—（5）的結果表明，碳價以及碳市場累計成交額、累計成交量和非零交易天數與發電行業碳排放強度呈負相關關系，且均在1%的水平下顯著，即碳價越高、碳市場規模越大、碳市場流動性越強，越有助于降低發電行業的碳排放強度。

因此，試點碳市場的啟動顯著降低了發電行業的碳排放量和排放強度，且碳價越高、碳市場規模越大、碳市場流動性越強，越有利于降低發電行業的碳排放量和排放強度，本文的回歸結果支持假設H3。

（二）穩健性檢驗

1.平行趨勢檢驗

雙重差分模型結果有效的前提是處理組和控制組滿足平行趨勢假設。基準回歸結果反映的是試點政策的實施對發電行業碳排放量和排放強度的平均影響，并沒有反映試點政策在不同時段內這一影響的差異。因此，本文參考吳茵茵等（2021）的研究，采用事件研究法對碳排放權交易試點政策的動態效應進行檢驗，選取政策啟動的前6年為基期⑨，即以2007—2008年為基期，構建碳市場啟動之前5年、啟動當年和啟動之后5年的年份虛擬變量與相應政策虛擬變量的交乘項，具體模型如下：

Yit = β0 + ∑5s=1 βpre_s Dpre_s + βcurrent Dcurrent + ∑5s=1 βpost_s Dpost_s

+ β2Xit + γi + μt + εit" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " （5）

其中Dpre_s、Dcurrent、Dpost_s分別代表碳排放權交易試點政策啟動之前、啟動之時和啟動之后的年份虛擬變量與相應政策虛擬變量的交乘項，βpre_s、βcurrent、βpost_s為對應的系數，其他符號的定義同式（1）。

圖2描述了95%置信區間下發電行業碳排放量和排放強度系數估計值βpre_s、βcurrent、βpost_s的趨勢。結果發現，βpre_s在5%的顯著性水平下，試點政策啟動前各期碳排放量和排放強度的系數估計值均與0無顯著差異，說明處理組和控制組在政策實施前并無顯著差異，滿足平行趨勢假設；試點政策啟動當年，βcurrent顯著為負，說明試點政策的啟動降低了碳排放量和排放強度；政策啟動之后，碳排放量的系數βpost_s除第2期外均顯著為負（在10%的水平下顯著為負），碳排放強度的系數βpost_s均顯著為負。由此可見，碳排放權交易試點政策顯著降低了發電行業的碳排放量和排放強度。

2.地區安慰劑檢驗

為進一步排除其他未知因素對試點地區選擇的影響，采用置換檢驗，對實驗組進行500次隨機抽樣開展安慰劑檢驗，并構建一個安慰劑檢驗的虛擬變量交乘項Treat × Post，代入模型（1）重新進行估計。圖3為500次隨機抽樣估計所得的系數β和P值的分布圖。由圖可知，無論是發電行業的碳排放量還是排放強度，β均集中分布在0值附近且服從正態分布，說明未觀測到的特征不會對估計結果產生干擾，基本可以排除其他未知因素對回歸結果的影響，證明回歸結果是穩健的。

（三）地方政府環保力度異質性分析

地方財政環境保護支出體現了地方政府對生態環境的重視程度。本文以地方財政環境保護支出占地方財政一般預算支出的比重來衡量地方政府的環保力度，并以地方財政環保支出占比的中位數為界限，將總樣本分為環保支出占比較高組和環保支出占比較低組。環保支出占比較高組代表地方政府環保力度較大，環保支出占比較低組代表地方政府環保力度較小，對兩組樣本進行分組回歸。表5的回歸結果顯示，地方政府環保力度較大時，碳排放權交易試點政策顯著降低了發電行業的碳排放量和排放強度；而地方政府環保力度較小時，政策的系數為負，但不顯著。

可見，碳市場要發揮其減排作用，還需要地方政府加大環保力度。環保支出作為一種環境規制工具，自身政策性導向向市場透露出政府優化環境的決心，引導社會資本的投資方向，間接促進節能減排（姜楠，2018）；同時，激勵企業優化生產工藝，淘汰落后產能，降低碳排放（原毅軍和孔繁彬，2015）。

（四）機制分析

1.碳排放權交易試點政策對火電效率的影響

表6為碳排放權交易試點政策對火電供電標準煤耗率（CoalRate）的影響，列（1）的結果表明試點政策的啟動降低了火電供電標準煤耗率，提高了火電效率，且在1%的水平下顯著；列（2）—（5）的結果表明，碳價以及碳市場累計成交額、累計成交量和非零交易天數與火電供電標準煤耗率呈負相關關系，且均在1%的水平上顯著，因此碳價越高、碳市場規模越大、碳市場流動性越強，越有助于降低火電供電標準煤耗率，提高火電的平均發電效率。回歸結果表明碳排放權交易試點政策顯著降低了火電供電標準煤耗率，提高了火電效率，支持假設H1。

2.碳排放權交易試點政策對火電競爭力的影響

表7為碳排放權交易試點政策對火電競爭力的影響。列（1）的結果表明試點政策的啟動提高了火力發電量占比（PowerTherR），且在1%的水平下顯著，即碳市場為火電的過度擴張提供了激勵，增強了火電相對于可再生能源發電的競爭力；列（2）—（5）的結果表明，碳價以及碳市場累計成交額、累計成交量和非零交易天數均在1%的顯著性水平下提高了火力發電量占比，因此碳市場越完善，對火電過度擴張的激勵作用越大，火電相對于可再生能源發電的競爭力越強。回歸結果表明，碳排放權交易試點政策為火電機組提供了過度擴張的激勵，增強了火電相對于可再生能源發電的競爭力，支持假設H2。

3.火電效率和火電競爭力對發電行業碳排放的影響

表8中的列（1）、（2）分別為火電效率對發電行業碳排放強度和排放量的影響結果。可以發現，供電標準煤耗率與發電行業碳排放強度正相關，且在1%的水平下顯著，即供電標準煤耗率越低（火電效率越高），碳排放強度越小；供電標準煤耗率與碳排放量負相關，但并不顯著，可能是供電標準煤耗率通過影響碳排放強度進而影響碳排放量，導致此處回歸結果不符合預期。結合表6的回歸結果，即碳排放權交易試點政策顯著降低了火電供電標準煤耗率，提高了火電效率，可知假設H1成立。

表8中的列（3）為火電競爭力對發電行業碳排放量的影響結果。可以發現，火力發電量占比與發電行業碳排放量正相關，且在1%的水平下顯著，即火力發電量占比越高，發電行業碳排放量越大。表8中的列（4）為火電效率和火電競爭力對發電行業碳排放量的影響，結果表明，供電標準煤耗率（CoalRate）和發電行業碳排放量負相關，但不顯著；火力發電量占比（PowerTherR）與發電行業碳排放量正相關，且在1%的水平下顯著。回歸結果與表8中列（2）、（3）的結果基本一致。結合表7的回歸結果，即碳排放權交易試點政策為火電機組提供了過度擴張的激勵，增強了火電相對于可再生能源發電的競爭力，可知假設H2成立。

六、研究結論和政策啟示

本文以試點碳市場對發電行業采用TPS為出發點，研究了碳排放權交易試點政策的啟動和碳市場的完善程度對發電行業碳排放量和排放強度的影響和作用機制。結果表明，碳排放權交易試點政策的啟動和碳市場的不斷完善顯著降低了發電行業的碳排放量和排放強度。機制分析表明，碳排放權交易試點政策一方面通過提高火力發電效率促進了發電行業碳減排，另一方面卻提高了火力發電相對于可再生能源發電的競爭力，不利于電力結構低碳轉型。基于以上研究，提出以下幾點政策建議：

（一）逐步收緊基準線，提高碳市場的有效性

對于基于強度的碳市場，碳排放基準值的嚴格程度對覆蓋機組的碳排放強度水平起到指導作用，并決定給定產出下的配額總量。隨著碳市場的啟動，老舊機組逐漸退役，高效發電技術所占比例逐漸增加，在役機組的平均碳排放強度將不斷降低，對此，應結合變化不斷收緊基準線。

收緊基準線，一是有利于提高碳價，降低配額供過于求的風險。基準值越低，碳排放強度高于基準值的火電企業越多，對配額的需求增加，而碳排放強度低于基準值的企業越少，對配額的供給越少。二是基準值越低，碳排放強度低于基準值的火電企業越少，對火電企業的隱性補貼越少，火電企業相對于可再生能源發電企業的優勢變小，有利于燃料轉換。

（二）逐步提高配額拍賣比例，促進燃料替代

目前碳配額基本采取免費的方式，由政府核算許可證數量而不是由市場決定，大部分試點地區的許可證存在超額分配現象，有悖于污染付費原則，會扭曲市場價格，降低市場效率。在拍賣方式下，電力企業要獲得碳配額，必須付出一定的成本，從而有助于降低碳市場對燃煤電廠的隱性補貼，加快現有燃煤機組的退役，減少新燃煤機組的安裝，促進燃料替代，強化碳市場減排效果。

（三）完善可再生能源扶持政策，推動電源結構低碳轉型

為促進新能源發展、體現綠色價值，我國于2017年和2019年先后實施了可再生能源綠色電力證書（簡稱“綠證”）自愿認購制度和可再生能源電力配額制，并于2021年試行綠電交易。但綠證在自愿認購制度下表現低迷，綠色電力配額制尚未真正落地，綠電消費環境溢價的效用未能得到體現。應積極探索“電—證—碳”機制銜接，建立新能源“綠證交易+強制配額”制度，擴大綠證、綠電交易規模，推動電源結構低碳轉型。

注釋：

① 數據來源：中國電力企業聯合會發布的《中國電力行業年度發展報告2023》。

② 關于TPS經濟效益的研究認為，TPS的減排成本比CAT更高，主要原因是TPS存在隱性補貼。但TPS仍有其吸引力，如TPS在適應宏觀經濟變化方面更具有優勢，其對產品價格的影響小于CAT，導致更小的排放泄漏，且對下游消費者更友好。經濟效益不是本文的研究重點，故不再展開分析。

③ 盡管部分試點碳市場引入了拍賣制度，但拍賣比例極低。

④ 可再生能源在發電過程中基本不產生碳排放，因此發電行業碳排放即為火力發電所產生的碳排放。

⑤ 福建碳市場啟動時間為2016年，年份較短，故未列入實驗組。

⑥ 北京、上海、廣東、天津最早的配額方案于2013年底出臺，湖北、重慶分別于2014年4月、6月出臺。

⑦ 北京、上海、廣東、天津在2013年底才開始交易，故將政策開始時間確定為2014年；湖北和重慶分別于2014年4月和6月開始交易，故將政策開始時間確定為2014年。

⑧ 供電標準煤耗率?是火力發電廠向電網輸送單位電量（通常是1千瓦·時，即1kW·h）所需的標準煤量，衡量的是從煤炭燃燒到最終向電網輸送電能的全過程效率。除了發電過程本身的效率外，供電標準煤耗率還考慮了發電廠內部的自用電量以及發電過程中可能產生的損失。相比之下，發電標準煤耗率是生產單位電量（通常是1千瓦·時，即1kW·h）所需的標準煤量，僅衡量從煤炭到電能轉換的效率，不考慮發電廠自身的用電需求。因此，供電標準煤耗率更能全面地反映發電廠向用戶供電的實際效率，常常被政府和監管機構用作評價火力發電廠效率的關鍵指標。因此，本文采用供電標準煤耗率來衡量發電效率。

⑨ 一般的做法是選擇將政策實施的當年或前一年作為基期，但本文考慮到我國在2011年底已出臺成立試點碳市場的文件，2011—2014年可能已經受到了碳市場政策的影響，不宜作為基期。因此本文選取未受到政策影響的2007—2008年作為基期開展平行趨勢檢驗。

⑩ 本文還用火力發電標準煤耗率替換發電標準煤耗率進行了檢驗，結果仍在1%的顯著性水平下成立。

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（責任編輯：張艷妮）

The Impact of Carbon Emissions Trading Pilot Policies on Carbon Reduction Effects in the Power Generation Industry

HE Fengzhi

（Nanfang College Guangzhou）

Abstract： Unlike the Cap-and-Trade （CAT） system， China's carbon emissions trading pilot market for the power generation industry adopts tradable performance standards （TPS）， which has a key impact on emission reduction mechanisms and outcomes. This study uses panel data from 29 provinces （autonomous regions and municipalities） in China from 2007 to 2019， applying the difference-in-differences （DID） method to empirically test the effects of the launch of carbon emissions trading pilot policies and the improvement of the carbon market on carbon emissions in the power generation industry. The results show that the launch of carbon emissions trading pilot policies and the continuous improvement of the carbon market significantly reduced carbon emissions and emission intensity in the power generation sector. Meanwhile， the carbon emissions trading pilot policy promoted carbon reduction in the power generation industry by improving the efficiency of thermal power generation， but it also increased the competitiveness of thermal power relative to renewable energy generation by providing excessive expansion incentives for thermal power. Based on these findings， it is recommended to gradually tighten the baseline， increase the proportion of quota auctions， and enhance the emission reduction effects of the carbon market. Additionally， integrating the carbon market with renewable energy support policies can facilitate the low-carbon transition of the energy structure.

Keywords： Carbon emissions trading; Pilot carbon market; Tradable performance standards; Thermal power efficiency; Over-expansion of thermal power; Carbon reduction effects