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| 市场/贸易 |
| 中国碳市场减排效应研究 |
| 第727期 作者：□文/徐新扩 刘 梦 时间：2024/4/16 16:34:09 浏览：301次 |
［提要］ 本文基于我国2006～2019年碳市场试点地区和其他非试点地区的地级市面板数据，利用多期双重差分模型，从市场机制和行政干预层面实证考察建立碳市场的碳减排效应。研究发现：碳市场显著降低碳排放量和碳强度，以碳价和碳市场规模表示的市场机制促进碳减排；相较于市场机制，政府行政干预对试点地区碳减排的作用更加显著；当碳市场运行缺乏效率时，政府对控排主体的干预力度越大，减排效应越显著。作用机制显示：优化能源结构、提升技术创新水平和产业结构调整是推动碳减排的有效渠道。研究结果对进一步推动全国碳排放权交易市场的发展具有一定的现实意义。
关键词：市场机制；行政干预；碳市场；碳减排效应
基金项目：北京市教委社科规划项目：“京津冀城市群绿色金融污染防治效应与政策协同创新研究”（编号：SM202110038004）；首都经济贸易大学2022年研究生科技创新项目资助项目（编号：2022KJCX083）
中图分类号：F062.2；F124 文献标识码：A
收录日期：2023年7月21日
日趋严重的全球气候问题对自然生态环境及人类生产活动带来重重阻碍，绿色低碳发展理念已成为全球共识。基于世界气候变化和我国生态环境实际，以习近平同志为核心的党中央提出了“双碳”战略目标并纳入经济社会发展大局，以推动绿色发展。碳排放权交易市场机制将环境问题的负外部性内化为企业成本，是实现环境与经济双赢的重要方式。本文从市场机制与行政干预两个层面研究中国碳市场的碳减排效应，为地方碳市场的建设和全国碳市场的发展提供参考。
一、理论分析与研究假设
碳排放权交易市场是促使企业按照国家对碳配额的限制进行公开交易，从而实现温室气体减排的一种低成本、高效率的市场激励型环境规制手段。目前，我国已基本建立完善和稳定的碳交易市场制度，碳市场的流动性和碳价格的竞价能力不断提升，碳交易规模在世界碳市场中处于领先地位。碳价机制和碳规模会在一定程度上影响相关行业企业的低碳转型和创新发展。一方面随着配额价格、配额收入分配和总量控制制度的不断健全，碳交易市场供给与需求共同决定下的碳价格会对试点企业起到成本约束和创新激励作用，合理的较高碳价格会诱导减排成本相对较高的企业进行低碳技术研发和绿色转型；另一方面随着碳交易规模逐步扩大，碳市场整体更加活跃，参与碳交易市场的企业持续增长，推动更多行业和企业在利润最大化的基础上积极进行碳减排。此外，我国碳市场具有明显的国家干预性质，履约奖惩机制、碳排放监测与管理等方面的干预保障了碳市场交易体系的正常运转。政府对超出配额排放和未按时完成碳排放履约的企业进行不同力度的处罚，并对积极履行碳排放目标的企业给予相应的补贴奖励，碳管理的代价会直接影响到控排企业行为。基于此，本文提出假设1和假设2：
假设1：碳交易市场有助于降低试点地区碳排放量与碳强度
假设2：增强碳市场约束和政府干预力度有助于降低碳排放与碳强度
碳交易市场作为一种市场运行和政府干预相结合的运作机制，会激发受碳排放约束的企业参与碳减排，从而抑制整体行业碳排放量。第一，碳市场会通过能源结构的优化降低碳排放量。限度碳排放额度会倒逼以煤炭、石油为主的能源结构的企业转变能源消费结构，提高以太阳能、风能和核能为主的清洁、低碳能源的应用比例，提升能源利用效率，提高电力在终端能源消费的比重。控排主体在碳排放量控制制度的压力下，会转变企业生产经营方式，逐渐向绿色高效能源倾斜，从而推动高耗能、低效益的污染行业向低耗能、高效益的绿色行业转移，加速我国能源格局转型。第二，碳市场会通过创新技术水平的提高降低碳排放量。在碳排放管制日趋严格和碳市场所涵盖范围越来越广泛的背景下，有效的市场机制和政府管理会激发企业进行绿色技术研发创新，淘汰落后产能，促进技术变革和碳减排。此外，主动进行低碳创新的企业会降低减排的边际成本，且越早进行创新投资的企业在将来对碳配额的需求会更少，通过将剩余配额在市场中交易可获得较高收益，从而提高在行业内的市场竞争优势。第三，碳市场会通过产业结构的调整降低碳排放量。由于碳交易市场管控的行业主要为钢铁、石化等高碳行业，这些产业在行业配额限制和管控下，会将人力、资金等投入到环保节能的低碳行业，逐步淘汰不符合低碳发展趋势的产业，培育绿色低碳产业业态，从而降低高耗能、高排放产业的比重，提高低耗能、低排放的产业比重，促进产业结构的优化升级。基于此，本文提出假设3：
假设3：碳交易市场能够通过优化能源结构、提高技术创新水平、促进产业结构调整实现碳减排
二、研究设计
（一）样本选择与数据来源。本文研究样本选用碳市场试点政策前后2006～2019年中国282个城市的非平衡面板数据，并根据碳市场试点实施地区，将研究样本划分为碳市场作用地区（处理组）和非作用地区（控制组）。其中，碳排放相关数据来源于CEAD数据库，碳价格、碳交易规模等数据均取自中国碳排放权交易网，地级市层面数据均来源于《中国城市统计年鉴》《中国能源统计年鉴》和《中国工业统计年鉴》。
（二）模型构建
1、多期双重差分法。本文最终选取北京、天津、上海、重庆、广东、湖北、深圳及福建8个试点地区作为研究对象进行分析，并将碳交易试点批次启动的时间分别设定为2013年、2014年和 2016年。因8个试点地区实施碳市场政策的时间存在差异，使用多期双重差分法来检验碳交易试点市场的碳减排效应。建立多期双重差分模型如下：
Yit＝β0+β1DIDit+β2Xit+μi+γt+εit （1）
其中，i和t分别表示地区和年份； Yit是被解释变量，包含地区碳排放和碳强度（lnco2、lncogdp）；DIDit为核心解释变量，DIDit=treati×postit，treati代表是否为试点地区，postit代表碳试点政策实施时间；Xit为可能影响碳排放或碳强度但不随时间变动的控制变量，包括经济发展水平（pgdp）、经济集聚程度（pop）、产业结构（sec、ter）、能源消费强度（ei）、煤炭消费占比（prcoal）、技术水平（tech、rd ）、工业企业发展状况（liquid、indu）、对外开放水平（open）以及绿地覆盖率（forest）；μi表示城市固定效应；γt表示年份固定效应；εit表示误差项。
2、中介效应检验。根据假设3，参考范秋芳等（2021）的研究方法，本文采用因果步骤法来实证检验能源结构、技术创新以及产业结构是否为碳交易试点政策实施过程中试点地区碳减排的有效途径，分析碳交易市场减排效应的影响机制。在公式（1）的基础上，将中介效应模型设定为：
Mit＝β0+β1DIDit+αcXit+μi+γt+εit （2）
lnco2it＝β0+β2Mit+αsXit+μi+γt+εit （3）
lncogdpit＝β0+β3Mit+αsXit+μi+γt+εit （4）
其中，Mit为中介变量，以ei、tech和sec表示，分别代表能源结构、技术创新和产业结构。若式（2）中的β1、式（3）中的β2、式（4）中的β3全部显著，则表明存在中介效应，碳交易市场试点政策确实通过影响能源结构、技术创新和产业结构来实现碳减排。
三、基准回归分析
本文利用多期双重差分法，从碳排放量和碳强度两个层面考察了碳市场的减排效应。基准回归结果如表1所示，由列（1）、列（3）可知，在不加入任何控制变量的情况下，碳排放和碳强度的双重差分系数分别在5%和1%的显著性水平下为负；在加入控制变量且控制城市固定效应和年份固定效应后，两者双重差分系数均在1%水平下显著为负，DID系数值分别为0.0842和0.0742，说明碳市场政策使试点地区碳排放量和碳强度分别平均下降了8.42%和7.42%。因此，碳市场政策有助于试点地区碳排放量与碳强度的下降，假说1成立。（表1）
四、稳健性检验
（一）平行趋势检验。满足平行趋势假定是使用多期双重差分模型的前提之一，即要求在试点政策开始之前，处理组和控制组的碳排放量和碳强度具有相同的变化趋势，排除系统性差异影响。本文采用绘制处理组与控制组的碳排放量（图1左）和碳强度（图1右）的时间趋势变化图进行平行趋势检验。图1表明，在2013年之前，试点地区和非试点地区的碳排放和碳强度随时间变化的趋势均一致，而在2013年后试点地区的碳排放量和碳强度开始呈明显下降趋势，说明本文所选取样本符合多期双重差分模型所需满足的平行趋势假定。（图1）
（二）安慰剂检验。为进一步验证研究结果的稳健性，本文参考曾诗鸿等（2022）的研究方法进行了安慰剂检验。具体做法是：随机抽取生成被纳入碳交易试点市场的地区和政策时间，将所抽取的8个地区作为虚拟实验组，其余地区为虚拟对照组，以各地区对应的随机政策时间点作为虚拟政策时间，重复抽样500次，并按公式（1）依次进行回归，从而得到500个虚拟实验组与虚拟政策时间交互的双重差分估计系数。由图2回归结果可知，所有DID估计系数的均值集中分布在0值附近，且真实估计值（-0.0842和-0.0742）明显偏离于虚拟估计系数，说明本文基准回归结果是稳健的。（图2）
（三）替换被解释变量。为更加准确地评估碳交易市场对试点地区的减排影响，本文设定新的被解释变量，选取人均碳排放量作为减排效应的衡量指标，来验证结果的稳健性。回归结果如表2所示，双重差分项系数在1%的水平下显著为负，在控制城市固定效应和年份固定效应后，碳交易市场能使试点地区人均碳排放量下降约10.4%。这与前文所得结论一致，说明基准回归结果是可靠的。（表2）
五、市场机制、行政干预对碳减排的影响
为考察碳市场试点在促进碳减排中市场机制是否发挥了作用，在基准模型（1）的基础上加入市场机制变量，参考吴茵茵等（2021）的研究，采用碳价格和碳交易规模作为市场机制的代理变量，可得多期双重差分模型如下：
Yit＝β0+β1treati×postit+β2treati×postit×marketit+β3Xit+μi+γt+εit（5）
其中，marketit为衡量市场机制的代理指标，具体为碳价（price）和碳交易规模（volume）。
为进一步探讨政府干预在碳试点地区碳减排中可能产生的作用，在基准模型（1）的基础上加入政府干预变量。借鉴王雪峰等（2022）的做法，采用财政依存度与政府惩罚力度作为政府干预的代理变量，可得多期双重差分模型为：
Yit＝β0+β1treati×postit+β2treati×postit×governmentit+β3Xit+μi+γt+εit （6）
其中，governmentit为衡量行政干预的代理指标，具体为财政依存度（fsid）和政府处罚力度（penalty）。
由表3结果可知，以碳价格代表市场机制时，交互项的回归系数均为负，其中碳排放量在5%的水平上通过显著性检验；当市场机制用碳交易规模衡量时，核心解释变量的系数均为负，意味着以碳价和碳市场规模衡量的市场机制在碳减排中的作用是有效的。当用财政依存度代表行政干预时，碳排放和碳强度中DID与财政依存度交叉项的系数为负，说明政府干预可以有效降低试点地区的碳排放，但未通过显著性检验；当以行政处罚力度表示行政干预时，交互项系数分别在1%和5%的水平上显著为负。这说明市场机制和行政干预均能够有效促进碳试点地区的碳减排，且由市场机制和行政干预分别与交叉项系数的绝对值可得，相较于市场规制的碳减排促进作用，政府宏观干预对降低碳排放的促进作用更大，验证了假设2。（表3）
六、机制分析
基于上述理论假设分析，能源结构的优化、技术创新水平的提升以及产业结构的调整可能是碳市场实现碳减排的有效途径，为验证这三个途径的有效性，本文利用中介效应模型进行研究。检验结果如表4所示。首先，由表4中列（1）可知，碳交易市场能够降低能源中煤炭消费比重，推动了能源结构的优化。在加入能源结构这一中介变量后，列（2）、列（3）回归系数均显著为正，表明能源结构的优化有助于抑制碳排放量与碳强度。上述结果说明优化能源结构是碳市场减排中的有效中介机制。其次，列（4）结果显示，碳交易试点市场对技术水平具有显著的正向作用。列（5）、列（6）结果显示，lntech的系数均在1%的水平上显著为负，表明技术创新的提升能够带动碳排放量和碳强度的下降。上述结果说明提高技术创新在碳市场减排中发挥了中介效应。最后，列（7）结果显示，双重差分项系数显著为负，说明碳交易试点市场有利于试点地区的产业结构升级。列（8）、列（9）结果表明，产业结构调整与碳减排之间存在高度正相关。上述结果说明产业结构调整在碳市场减排中发挥了中介效应，从而验证了假设3。（表4）
七、结论及建议
本文基于市场机制与行政干预的双重视角，检验了碳市场中试点地区的碳减排效果。具体结论如下：碳交易试点市场有效促进了试点地区碳排放量与碳强度的下降，且在经过平行趋势检验等一系列稳健性检验后，结论依然成立。相对于市场微观规制的作用，政府宏观干预对碳市场的减排效应更加明显。作用机制方面，能源结构优化、技术水平提高以及产业结构调整是试点地区实现碳排放量和碳强度降低目标的有效渠道。
为进一步推动全国碳交易市场健康发展，提出以下建议：第一，继续有序推动地区及全国碳市场建设，健全碳排放配额的干预机制，提高碳市场资源配置效率和流动性，有效激励控排企业加强碳减排。第二，有效发挥政府在碳市场运行中的宏观调控和引导监督作用，建立健全多部门相结合的管理模式，维护碳市场的公平秩序和稳定运转，为碳市场发展做好制度保障。第三，推进绿色能源的消耗与开采，提升能源循环利用效率，加快传统能源企业的低碳转型，鼓励企业进行绿色创新，加大对低碳技术的研发投入。
（作者单位：首都经济贸易大学金融学院）
主要参考文献：
［1］Chang-Jing Ji，Yu-Jie Hu，Bao-Jun Tang.Research on carbon market price mechanism and influencing factors：a literature review［J］.Natural Hazards，2018.92（02）.
［2］范秋芳，张园园.碳排放权交易政策对碳生产率的影响研究［J］.工业技术经济，2021.40（12）.
［3］曾诗鸿，李璠，翁智雄，钟震.我国碳交易试点政策的减排效应及地区差异［J］.中国环境科学，2022.42（04）.
［4］吴茵茵，齐杰，鲜琴，陈建东.中国碳市场的碳减排效应研究——基于市场机制与行政干预的协同作用视角［J］.中国工业经济，2021（08）.
［5］王雪峰，廖泽芳.市场机制、政府干预与碳市场减排效应研究［J］.干旱区资源与环境，2022.36（08）.
［6］薛飞，周民良.中国碳交易市场规模的减排效应研究［J］.华东经济管理，2021.35（06）.
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