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| 碳交易政策对区域碳生产率的影响 |
| 第745期 作者：□文/郭博文 时间：2025/1/16 11:47:10 浏览：3次 |
［提要］ “双碳”目标背景下我国的降碳减排工作变得更为紧迫，被寄予厚望的碳交易市场正稳步推进。本文以2011～2020年我国碳交易市场试点省市为研究对象，采用渐进双重差分法分析碳交易政策对区域碳生产率的影响。实证结果表明：碳交易政策能够显著提升地区碳生产率。进一步研究表明：碳交易政策通过产业结构转型、优化能源消费结构、促进技术创新来提升区域碳生产率。本文研究结论为碳交易政策促进地区绿色发展提供经验证据和政策启示。
关键词：碳交易政策；绿色生产率；双重差分
中图分类号：X196 文献标识码：A
收录日期：2024年8月6日
引言
2020年9月，习近平主席在第七十五届联合国大会上宣布，中国将提高国家自主贡献力度，为中国绿色发展定下“双碳”目标。为此，不仅需通过产业升级和技术创新减少碳排放，还需建立市场化激励机制，引导市场主体参与降碳减排。我国碳排放权交易政策始于“十二五”规划，逐步在北京、天津、上海、重庆、湖北、广东、深圳等地设立试点，并于2013年启动。碳生产率的提高反映了经济增长与碳排放脱钩的程度，是实现“双碳”目标的关键。高碳生产率意味着更高的能源效率和更低的碳排放强度，对我国经济由高速增长向高质量发展转型至关重要。研究碳交易政策对区域碳生产率的影响，有助于评估政策有效性、优化政策、揭示区域绿色发展潜力，并提升我国在国际社会中的竞争力，展示负责任大国形象。因此，研究我国碳交易政策对区域碳生产率的影响，不仅对我国高质量发展有重要意义，对全球气候治理也有深远影响。
目前，对碳交易政策多关注于碳交易政策对试点城市节能减排的效用、对绿色等科技创新的效应，以及对低碳贸易竞争力的影响等。对于碳生产率的研究，多集中于对其影响因素及测度的研究上。自进入21世纪以来，在我国经济迅猛发展的背景下，经济发展模式的调整和绿色投资的增加显著推动我国碳生产率的提高，但同时在城市化、工业化进程中，我国过渡依赖煤炭等高碳排放能源，这些则降低了我国的碳生产率。目前，碳交易政策对我国碳生产率发展的影响研究较少，部分研究通过双重差分等模型探究了碳交易政策对工业碳生产率的影响，证明了碳交易政策能够促进工业碳生产率的发展。部分研究也通过理论分析碳交易政策的实施对我国碳生产率的作用途径。
现阶段，我国对于碳交易政策和碳生产率的研究多集中在各自领域，缺乏实证探究碳交易政策对碳生产率影响的传导机制。提升碳生产率是我国产业转型升级的重要途径，碳排放权交易政策作为市场机制，通过研究两者关系，可以评估其对碳生产率的提升效果，引起政府和企业的关注，指导资源向高潜力领域流动，为政策的差异化制定提供依据。因此，研究碳交易政策与碳生产率的关系对于构建低碳经济、实现高质量发展具有重要理论和实践价值。与现有文献相比，本文的边际贡献在于：首先，关注碳交易政策对碳生产率的影响，而非仅碳排放量，体现政策目的；其次，不局限于特定行业，而是整体社会的减排行动。
一、理论分析与研究假设
碳排放权作为一种商品，其交易核心源于污染交易理论将负外部性商品化，在明确产权后允许其在市场中进行交易，以此实现排放权资源的最佳配置。碳生产率指排放单位二氧化碳所创造的经济产量。随着碳生产率涵义的丰富，学者开始按照类似于全要素生产率的测度方式对全要素碳生产率进行测度，但目前仍未形成统一的方式和标准。单要素碳生产率和全要素碳生产率均得到了广泛的应用，单要素碳生产率具有易于计算，且能够直观反映单位碳排放经济产出的特征，因此本文采用单要素碳生产率的定义及测度方式来测度。碳生产率作为评价低碳生产的重要指标，该指标的提高代表着更少的二氧化碳能创造更多的经济效益，因此提高碳生产率就是发展低碳经济的核心。
碳交易政策作为我国重要的低碳政策，其开设的碳交易市场等措施，主要目标是以价格信号引导排放主体的市场行为，实现碳排放总量控制和减排成本双控目标。碳排放交易政策对区域生产主体设定碳排放配额，当排放主体的配额不能够满足生产需求时，为避免超配额排放导致罚金等环保成本上升，排放主体可以通过碳交易市场购买排放额度，在满足生产需求的同时，能够以较低成本完成碳排放控制；碳交易市场激励约束机制，让具有技术优势和减排潜力的排放主体加大减排技术研发，能够产生碳排放配额盈余，并通过出让碳排放配额获得超额收益。通过碳排放权交易，在实现碳排放总量控制的同时，优化碳排放结构，降低全部参与主体的减排成本，促进生产要素资源的优化配置，提高全部参与主体及区域的碳生产效率。据此，本文提出基本假设：
H1：碳交易政策的实施能够促进碳生产率的提升
碳交易政策通过建立一个市场机制来控制和减少碳排放，首先通过成本内部化为碳排放权定价，使企业将碳排放成本纳入其生产成本中，这就使高碳排放行业成本上升，从而促使资源从高碳行业向低碳行业转移；其次通过市场激励，引导企业通过减少排放来出售额外的碳配额以及避免购买碳配额而提高能效，优化产业结构。而由于碳排放成本增加，使用化石燃料成本升高，这就促使企业转向使用风能、太阳能等可再生资源，同时企业为减少购买碳配额，也会提高能效，减少对化石燃料的依赖，碳交易政策通过促进清洁能源使用和节能减排优化能源结构；为了减少碳排放成本，企业会投资和开发新技术，比如清洁能源技术、碳捕捉和储存技术、节能材料和过程创新等，同时碳交易政策的实施，为市场创造了对低碳技术的需求，激发市场中的创新和投资，碳交易政策通过创新激励企业和提供市场机遇的方式促进技术创新。
具体而言，在碳交易市场中，对于碳交易市场中的卖方来说，一般为减排成本低的参与主体（企业或区域），当卖出排放额度的收益高于降低排放的成本时，会促使这类参与主体通过改变能源消费结构，减少对高碳能源的使用，进行技术革新以达到更低的排放，或逐步放弃高排放且减排成本高的产业；对于碳交易市场中的买方来说，一般为减排成本高的参与主体（企业或区域），除了通过购买碳配额来规避较高的环保成本，当碳配额价格上涨时，也会倒逼这部分参与主体降低对高碳排放量能源的使用，并尝试通过技术创新来实现控排目标，并且那些始终无法达到控排的高碳产业也会被逐渐淘汰。鉴于此：
H2：碳交易政策通过调整产业结构、优化能源消费结构以及推动技术创新可以提高参与主体的碳生产率
二、研究设计
（一）模型设计。DID方法能有效地控制影响政策实施区域和非实施区域的不可观测因素，从而减少估计偏差。同时，DID模型适用于自然实验或准自然实验，当其基于特定的条件或标准时，有助于克服潜在的选择偏差问题。碳交易政策提供了一个良好的准自然实验场景，因此本文构建渐进双重差分模型（DID）来验证H1。为使模型更贴切地反映现实状况，更准确地探究政策的影响程度，加入控制变量，其模型可表示如下：
Yit＝β0+β1policyit+∑Controlit+λi+μt+εit
其中，policyit表示个体i在t期是否实施政策；λi为地区固定效应；μt为时间固定效应；β1则表示碳交易政策对碳生产率的影响强度，即政策效应，若β1为正，则H1成立。
（二）研究变量
1、被解释变量。中国各省碳生产率指标（Cpro）：本文以GDP与二氧化碳排放量的比值来作为碳生产率的衡量标准。由于官方统计机构没有直接提供各省份的二氧化碳排放量数据，本文参照李国志的方法对二氧化碳排放量进行测度，温室气体增加的主要来源就是化石燃料燃烧，因此根据历年各省份能源消费量数据测算二氧化碳的排放量，并将各种燃料统计量转换为标准统计量，进而测算出我国各省2011～2020年碳生产率水平。
2、其他变量
（1）中介变量。根据前文的理论分析，考虑数据的独立性和可得性，本文选取以下变量以检验碳交易政策对碳生产率的影响机制，包括调整产业结构、促进技术创新、优化能源消费结构。其中，产业结构水平用第三产业增加值与第二产业增加值的比值表示，科技创新水平则用科技支出取对数来表示；本文将原煤、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油等能源消费量折算为标准煤消费量，用总能源消费量中煤炭消费量的占比来衡量能源消费结构。
（2）控制变量。本文选择的控制变量包括：政府支出水平，该指标以政府财政支出与GDP的比值来表示；外商投资水平，该指标以实际利用外商投资额与GDP的比值来表示；研发投入水平，该指标以研发投入经费内部支出与GDP的比值来表示；城镇化水平，该指标以城镇人口与总人口比值来表示；技术市场发展水平，该指标以技术市场成交额与GDP的比值来表示。
（三）研究数据。数据包括我国30个省级行政单位，由于西藏、港澳台地区数据缺失严重，考虑到数据的完整性和可获取性，故剔除这些地区的数据。本文数据主要来源于《中国统计年鉴》《中国能源统计年鉴》等。
三、实证结果分析
（一）回归结果。本文使用渐进双重差分模型估计碳交易政策对中国试点省（市）碳生产率的影响效应，并探究碳交易政策是通过什么途径来提高碳生产率，检验回归结果见表1。（表1）
根据回归分析，控制个体和时间固定效应后，交互项系数显著为正，在考虑控制变量的情况下，结果依然一致。这表明碳交易政策对碳生产率的提升有显著效果，假设H1得证。
（二）作用机理分析。表1中的列（1）反映了碳交易政策对碳生产率的影响，列（2）、列（4）、列（6）反映了碳交易政策对中介变量的影响，列（3）、列（5）、列（7）将碳交易政策虚拟变量、中介变量和碳生产率进行回归。
表1中的列（2）did系数估计值为-0.088，且显著；列（3）产业结构系数估计值为0.219，且依旧显著，表明碳排放权交易政策能够通过调整产业结构来实现对碳生产率的提高。工业作为主要的碳排放行业，其中包含着很多高碳排放且减排成本高的产业，在中国减碳发展的趋势下，这类企业会最先被淘汰而转向低碳排放或减碳成本低的行业，以此来降低碳排放量，优化产业结构。
表1中的列（4）did系数估计值为0.196，且显著，表明碳交易政策促进了各地区技术创新水平；列（5）技术创新系数估计值为0.132，且依旧显著，表明碳排放权交易政策能够通过促进科技创新水平提升碳生产率。在政策的引导下、市场的驱动下，各地区政府、企业为降低碳排放和提高碳生产率，都会大力促进科技创新，以寻求更富有环境效益的发展模式，目前中国碳排放权交易政策发展还没有到成熟阶段，全国碳排放权交易市场才建立短短几年，交易的范围也还在逐渐扩展的阶段，科技创新将逐渐发挥其潜力。
表1中的列（6）did系数估计值为-0.028，且显著，表明碳交易政策优化我国能源消费结构；列（7）能源消费结构系数估计值为-0.766，且依旧显著，表明碳排放权交易政策能够通过优化我国能源消费结构，降低煤炭在能源消费中的占比，进而提升碳生产率。这说明中国碳交易政策的实施，促使企业更多地开始尝试使用清洁能源，推动中国“双碳”格局的构建。
四、政策启示
本文以我国碳交易政策试点省（市）作为实验组，其他省（市）作为对照组，运用双重差分法，固定个体和时间效应，并考虑政府支出水平、外商投资水平、研发投入水平、城镇化水平、技术市场发展水平五个控制变量，印证碳交易政策能够显著促进碳生产率。作用机理的分析表明，中国碳交易政策的实施在近年内通过产业结构转型升级、大力促进技术创新、加速优化能源消费结构来促进碳生产率的提高。
基于以上结论，本文提出如下政策启示：第一，加速完善碳交易市场机制。碳交易市场的出现是碳排放权金融化的过程，金融市场机制并不能完全实现资源的最优配置，因此在享受金融带来的正向效应的同时，利用好“看不见的手”的职能，完善监管制度，避免“寻租”等情况的发生，保证碳交易市场的正常运行。第二，加强绿色技术创新力度。重大科技创新能够促进碳生产率实现阶段性发展，目前我国这方面技术仍面临着挑战和瓶颈，因此应当加大在绿色技术创新方面的投资，但是技术创新的周期一般比较长，因此应当重视人才的培养和资金投入的效率，缩短技术创新前期投入周期，更有效率地提高碳生产率。第三，推动产业转型升级。现行产业结构是阻碍我国碳生产率的核心因素，因此加速中西部地区产业结构转型对碳生产率发展有着重要意义，优先升级或淘汰高碳排放产业，将中西部地区丰富的自然资源与大数据、区块链等技术充分融合，向技术密集型、人才密集型产业升级。第四，加速优化能源消费结构。目前，煤炭等化石能源仍是我国能源消费的主力，但由全球经济发展的不景气、地缘政治摩擦等因素引起的能源危机，对我国能源安全产生着威胁。我国在改善能源结构和提高能源利用率方面有着很大的提升空间，各地区应充分利用自身资源禀赋，建立差异化能源转型对策，通过政策等手段推动各地区对清洁能源的探索与发展，这不仅能提升我国碳生产率，而且对我国能源安全、实现中国式现代化有着重要意义。第五，积极参与全球碳交易市场。中国致力于构建人类命运共同体，全球碳排放的控制需要全球各国的共同努力，中国已建成全球最大规模的碳交易市场，因此在履行自身环保义务的同时，积极分享中国碳交易的发展经验，积极尝试碳交易市场跨区域连接，为人类实现更好的发展提供中国模式。
（作者单位：西安交通大学经济与金融学院）
主要参考文献：
［1］黄向岚，张训常，刘晔.中国碳交易政策实现环境红利了吗?［J］.经济评论，2018（06）.
［2］胡剑波，张宽元，蔡雯欣.碳交易政策提高中国省域低碳贸易竞争力了吗?——基于碳排放权交易试点的准自然试验［J］.杭州师范大学学报（社会科学版），2023.45（01）.
［3］支援，陈星宇.碳生产率时空演化格局及驱动因素研究——基于长三角地区的空间计量分析［J］.生态经济，2023.39（04）.
［4］李国志，李宗植.中国二氧化碳排放的区域差异和影响因素研究［J］.中国人口·资源与环境，2010.20（05）.
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