王文捷 周迪

【摘 要】 基于2005—2015年中国30个省份面板数据，应用合成控制法探讨碳交易试点政策的工业减排效应，研究发现：碳交易试点政策显著推动了试点地区工业碳排放量的减少，减排效应的大小因试点地区不同而呈现差异性，该结论通过了安慰剂检验，具有一定的稳健性。基于此，我国应当积极推动碳交易市场在全国范围内的展开，同时应充分考虑政策效果在各地区的差异性，使政策在开展过程中保持一定的地区灵活性。

【关键词】 碳交易试点政策 碳减排 合成控制法 中介效应模型

一、引言

2016年9月3日，中国正式加入《巴黎气候变化协定》，成为了第23个完成批准协定的缔约方，并承诺争取到2020年实现碳排放强度降低40%—45%的目标，但是，对于中国来说，完全的工业化进程还没有完成，中国目前仍然处于工业化的中期阶段，突出表现为重型化的工业趋势依然持续增加。根据《世界发展指标2009》，工业行业能源消费产生的CO2排放量占据了世界总CO2排放量的70%，而中国作为煤炭生产和消费大国，工业碳排放量占全国CO2总排放量的比例更是高达85%以上[1]。鉴于中国做出的承诺，有效地实现工业碳减排势在必行。

那么，工业碳排放究竟受哪些因素的影响？查建平等[2]利用包含非期望产出的DEA模型分别构建了工业碳排放绩效指数的静态和动态情形，对我国2003—2008年期间30个省市的工业碳排放绩效进行测算，工业发展水平、工业产权结构、规模结构、轻重结构、能源消费结构以及能源强度等因素对工业碳排放绩效产生显著影响。马大来等[1]对我国 1998—2012年各省的工业碳排放绩效进行测算，并考察了其影响因素，发现工业规模、工业产权结构、人力资本、技术研发和外商直接投资等因素对工业碳排放绩效提高具有显著的正向影响，而重工业比重提升和煤炭消费比重提升与工业碳排放绩效则呈负相关。

为了弥补已有研究的局限，本文采用合成控制法對碳交易试点的减排效果进行评估。

二、模型构建及变量说明

（一）模型构建

本次研究借鉴Abadie and Gardeazabal[3]提出的合成控制法来估计碳交易政策对地区工业碳减排的影响，通过多个对照组对象进行比较和加权平均，进而构造出一个反事实合成对象，充分考虑到实验组（试点省市）的特殊性。实际的工业碳排放量与合成工业碳排放量之间的差距则是该政策产生的作用。

观测到期内个省市的工业碳排放数据，其中第1个地区在受到了碳排放交易试点政策的影响，其他个地区为对照组，表示城市在时间没有受到政策影响的工业碳排放量，表示有政策影响的碳排放量，为虚拟变量，如果省市在时刻接受试点，那么取值为1，否则为0。

其中，为时间趋势，为不受碳排放交易政策影响的控制变量，和分别表示维无法观测的共同因子和维不可观测的地区固定效应，为每个地区观测不到的暂时冲击，均值为0。通过非试点省市的加权来模拟实验组的特征，所以先求得维权重向量，估计出，进而求得。

（二）变量说明

本文考察碳排放交易政策的工业碳减排效应，以各省市实际工业CO2排放量的对数值衡量各地区工业碳排放量，并且选取该变量作为合成控制法的结果变量。借鉴目前已有的研究，选取工业经济规模、轻重工业结构、工业规模结构、工业产权结构、“三资”工业企业份额、工业能源强度等一系列变量作为预测变量。

1.被解释变量。本文借鉴杜立民[5]的测算方法，根据各地区工业所消耗的化石能源（煤/焦炭、汽/煤/柴/燃料油和天然气）来进行计算CO2排放量。因此可得到：

（8）式中，表示估算的各类化石能源燃烧排放的CO2总量;为不同的能源类型;表示第种化石能源的消费总量;、和分别表示发热值、碳含量和氧化因子。

2.预测变量。为剔除价格因素影响，界定1978年为基期价格，采用GDP平减指数对所有货币变量进行了平减处理。借鉴查建平等[2]的研究，具体的预测变量如下表所示：

（三）数据来源

本文选取我国2005—2015年期间30个省份的面板数据作为样本，数据来自历年《中国统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》、《中国工业经济统计年鉴》、各地方统计年鉴、中国经济与社会发展统计数据库以及EPS数据平台。其中，将北京、上海、天津、广东、重庆、湖北作为实验组（深圳并入广东进行研究考察），而将其余省份作为对照组，由于西藏、香港、澳门数据严重缺失，予以剔除。

三、碳交易机制对地区工业碳排放的影响检验

（一）碳交易机制对地区工业碳排放的影响

基于研究设计所述，本文对每一个试点省市构建其对应的合成控制省份，采用预测变量来拟合合成控制省份。

合成控制法的拟合结果中，对照组省市的合成贡献率越大，则表明其与对应的试点省市特征越相似。合成贡献率数据如表2所示：

图1报告了北京、上海、天津、湖北、广东、重庆6个省市的实际工业碳排放量以及合成工业碳排放量的演变态势。从6个省市的拟合结果对比来看，2013年之前，拟合效果最好的是湖北，其次是重庆、广东、天津，最差的是北京和上海，考虑到北京和上海的工业经济发展在全国所有省市中都处于较高的水平，工业经济地位较为特殊，因此拟合较为困难。为此，本文参考谭静和张建华[6]的做法，仅以拟合效果较好的天津、湖北、广东和重庆为例，评估我国碳交易试点政策是否有效降低了碳排放，并比较这些地区碳试点政策效果的差异。

在此基础上，本文针对不同省份进一步分析碳交易试点的带来的政策效应，截至2015年，湖北的实际工业碳排放量降低到9.81，而合成湖北的工业碳排放量为9.99，设立碳交易试点以后，湖北的实际工业碳排放量相比不设立试点降低了大约1.8%天津市降低了大约1.2%、广东的工业碳排放量降低了0.4%。但在2013年以后，随着重庆工业煤炭消费量的增加，重庆市工业碳排放量的也随之增加，因此到2015年，重庆市政策效应为0.2%。

（二）稳健性检验—安慰剂检验

为了证明实验组地区的工业碳减排效应确实源于国家的碳排放交易试点政策而非其他因素，且碳排放交易政策效应在统计上是显著的，本文利用Abadie et al[7]提出的安慰剂检验法进行检验。该方法的步骤是：（1）在所有对照组省份当中，逐一选取每一个省份，然后假设该省份在2013年受到了碳排放交易政策影响，再依据合成控制法利用其它对照组的省份构造该省份的合成控制省份。（2）排除2005—2012年拟合效果不佳的省份，文章参考刘乃全和吴友[8]的做法，仅保留干预后 RMSPE不超过干预前 RMSPE 2倍的省份。（3）构造反事实省份的结果中，选取一两个贡献率为正以及贡献率为0的省份，以每一个省份的真实碳排放量减去合成的碳排放量得到差值（Gap），將试点省份与所挑选省份的Gap值进行对比，绘制折线图。因为北京和上海前期拟合效果较差，实证结果并不可靠，因此，本文不将其纳入安慰剂检验的分析。

基于这个方法，本文为每一个试点省份选取的安慰剂检验省份如表3所示：

检验结果如图2所示，湖北、天津、广东和重庆4个省市与其对照组中省份的政策效果相比，其实际工业碳排放量与合成值的差值更大，表明对照组省份要得到与试点省市相同的政策效果，概率并不大，试点省市的政策效应在统计上是显著且稳健的。

四、结论与启示

本文以中国碳交易试点设立作为准自然实验，选取湖北、天津、广东、重庆四个试点地区为研究对象，利用合成控制法研究了碳试点政策对地区工业碳排放的影响，并比较了各试点地区的政策效应差异。结果表明：碳交易机制推动了湖北、天津、广东、重庆等试点地区的工业碳减排，其中，碳排放权交易机制对湖北省工业碳减排的政策效应最大，广东省和天津市的政策效应次之，重庆市的减排量最小。安慰剂检验和有效性检验结果表明，湖北、天津、广东、重庆四个试点的工业碳排放量要高于对照组省份，说明“上述试点城市的工业碳减排效果明显”的结论可靠。

根据上述结论，本文得到以下政策启示：第一，积极推动碳排放交易市场在全国范围内的展开，以7个试点碳交易市场为中心，向全国范围辐射，启动跨区域碳排放权交易，扩大市场覆盖范围，建立全国性的碳交易市场，同时，增加市场参与主体，扩大市场容量，提高市场活跃度，在政策推广的过程中，要充分考虑地区差异，保持一定的政策灵活性，同时，健全碳交易法律法规体系，为碳交易机制有效发挥作用提供制度层面的保障。第二，加强工业低碳技术的研发力度，政府可通过一定政策和技术补贴，打造一个环境良好的技术研发创新平台。提升外资引进的水平，优先引进低能耗、技术先进的外资企业，学习先进的工业低碳排放标准和技术。实施工业清洁能源消费的战略，可通过对清洁能源价格进行补贴或降低税收等手段，逐步优化能源消费结构，推动国内工业碳排放量减少。

【参考文献】

[1] 马大来，武文丽，董子铭.中国工业碳排放绩效及其影响因素——基于空间面板数据模型的实证研究[J].中国经济问题，2017（1）：121-135.

[2] 查建平，郑浩生，唐方方.中国区域工业碳排放绩效及其影响因素实证研究[J].软科学，2012，26（4）：1-6.

[3] Abadie A， Gardeazabal J. The economic costs of conflict： a case study of the Basque Country[J]. The American Economic Review， 2003，93（1）：113-132

[4] 牛海霞，胡佳雨.FDI与我国二氧化碳排放相关性实证研究[J].国际贸易问题，2011（5）：100-109.

[5] 杜立民.我国二氧化碳排放的影响因素：基于省级面板数据的研究[J].南方经济，2010（11）：20-33.

[6] 谭静，张建华.碳交易机制倒逼产业结构升级了吗？——基于合成控制法的分析[J].经济与管理研究， 2018， 39（12）：104-119.

[7] Abadie A， Diamond A， Hainmueller J. Synthetic control methods for comparative case studies： Estimating the effect of Californias tobacco control program[J]. Journal of the American statistical Association， 2010， 105（490）： 493-505.

[8] 刘乃全，吴友.长三角扩容能促进区域经济共同增长吗[J].中国工业经济，2017（6）：79-97.

基金项目：广东省自然科学基金项目《公平与效率协调视角下的广东省工业碳减排潜力及减排路径研究》（批准号：2018A030310044）

作者简介：周迪（1988-），男，湖北鄂州人，广东外语外贸大学数学与统计学院讲师，广东外语外贸大学粤港澳大湾区研究院研究员，研究方向为资源环境经济

王文捷（1998-）广东外语外贸大学数学与统计学院本科生