王喜平，王素静

（华北电力大学经济管理系，河北保定 071000）

温室气体尤其是二氧化碳排放所引起的气候变暖问题备受关注，如何有效降低碳排放是目前各国政府环境政策的重中之重。中国于2020 年9 月提出“30 60”目标，即2030 年实现碳达峰，2060 年实现碳中和。钢铁行业作为高碳排放行业，是我国31个制造业门类中碳排放量最大的行业，占全国碳排放总量的15%左右。面对碳达峰、碳中和等时代命题，钢铁行业必须尽快实现绿色转型，完成日益严峻的碳减排任务。

碳交易政策是目前国际社会公认的减少碳排放、缓解气候变暖的有效工具。中国在2013 年年末和2014 年年初先后在七个省市开始碳交易试点，电力、钢铁、有色等行业由于其高碳排放特征，被强制纳入第一批试点行业。然而，碳交易政策对于钢铁行业是否适用，其碳减排效应如何还需要进一步评估。为了更全面准确地衡量碳交易政策对钢铁行业的减排效果，本文用碳排放效率代替碳排放总量进行研究。分析碳交易政策对钢铁行业碳排放效率的影响，不仅有助于促进钢铁行业绿色低碳发展，也为全国碳交易市场的建设和完善提供数据支持和理论参考。

1 文献综述

随着碳减排压力增大，关于碳交易政策的研究也不断丰富。国内外碳交易市场发展并不同步，但研究成果大同小异。在研究方法上，主要采用可计算一般均衡（CGE）模型和双重差分（DID）方法。CGE 模型由于内部设计复杂难以跟踪其作用机制，而DID 能够更准确地反映出相对真实的政策效果，近年来被广泛应用于碳交易政策的研究。在研究结论层面，主要侧重于碳交易政策的经济效应［1-2］和环境效应［3-4］。部分学者进一步对碳交易政策的影响机制进行研究［5-6］。除国家层面以外，也有部分学者研究碳交易政策在具体行业的实施效果。孙振清等［7］运用PSM-DID 模型分析发现碳交易政策显著提高了试点地区工业绿色发展效率。然而，碳交易政策对不同产业部门的减排效应往往存在明显差异［5，8-9］。Shen 等［9］利用结构建模方法确定了影响建筑业碳交易机制实施的因素，并解释了因素之间的复杂关系。基于可计算一般均衡(CGE)模型，张倩［10］研究了中国建立碳交易制度对建筑业的影响。Zhang 等［11］建立CGE 模型分析不同ETS 配额分配方案对电力行业的影响，确定了我国电力行业配额分配方案的最佳选择。

工业部门中，水泥、矿产、电力和钢铁行业的自由配额相对短缺［12］，参与交易市场可能会增加这些企业的生产成本［13］。然而，水泥和电力行业由于减排成本相对较低，可以通过大量出售配额来实现利润最大化［14］。与之相比，碳减排成本较高的钢铁行业必须大量购买配额［15］。Tao［16］建立了一个具有随机因素的两层规划模型，研究碳排放交易机制下的钢铁最优生产问题。Hidalgo 等［17］提出了一种递归世界仿真模型（ISIM），分析了碳交易对钢铁行业的潜在影响。Demailly 等［18］量化了欧洲排放交易计划对钢铁行业竞争力、产量和盈利能力两个方面的影响。Duan 等［19］构建了两阶段动态博弈模型，发现碳交易政策有利于钢铁行业经济水平和减排水平的提高。

已有研究普遍认为碳交易政策具有显著的碳减排效应，本文在已有文献基础上进行扩展和创新：（1）现有研究主要从国家层面出发，本文聚焦于高碳排放的钢铁行业，运用DID 方法探讨碳交易政策对钢铁行业碳排放效率的影响，从行业层面为碳交易政策的碳减排作用提供了有力证据。（2）关于碳交易政策的碳减排效应，现有研究主要分析碳交易政策对碳排放总量和碳排放强度的影响，而碳排放效率较少涉及。本文运用包含非期望产出的SBM 模型测算钢铁行业碳排放效率，丰富了钢铁行业碳减排的相关研究。（3）考虑到钢铁行业特点，本文以技术水平、能源强度和能源结构作为中介变量，进一步探讨碳交易政策对钢铁行业碳减排的作用机制。

2 方法与数据

2.1 研究方法

2.1.1 非期望产出的SBM 模型

由于传统数据包络分析（DEA）方法忽视了投入产出的松弛性问题，导致效率值可能有所偏差。为此，本文利用包含非期望产出的SBM 模型对中国钢铁行业碳排放效率进行测度［20］。模型表示如下：

2.1.2 双重差分方法

双重差分方法（DID）通过设置处理组和对照组来分析碳交易政策实施的净效应，既考虑了个体差异，也考虑了时间效应，能够在很大程度上减少内生性问题，从而得到对政策效果的相对真实评估。本文处理组为北京、天津、上海、重庆、湖北和广东6 个试点省份，其余23 个非试点省份视为对照组，并将2014 年作为政策冲击年份，即2014 年以前作为非试点期，2014 年及以后为试点期。为防止遗漏变量，在模型中加入控制变量，建立模型如下：

在模型式（2）的基础上建立模型如式（3）进行平行趋势假设检验：

式中，Treati×Yt表示碳交易政策试点省份的虚拟变量，当年份为且省份为试点地区时，取值为1，否则为0。若2006—2013 年Treati×Yt表的系数不显著，则说明满足平行趋势假设。

此外，本文还考察了边际动态效应检验，即随着时间的推移，碳交易政策是否对钢铁行业碳排放效率具有持续显著的影响。2014—2016 年的交互项系数表示碳交易政策的边际动态效应：

2.1.3 中介效应模型

为进一步探索碳交易政策对对钢铁行业碳排放效率的影响路径，本文构建中介效应模型，考察碳交易政策是否通过促进技术创新、降低能耗强度、调整能源结构来提高钢铁行业碳排放效率。中介效应模型表示如下：

中介效应模型的基本思路是：首先对模型式（5）进行回归，检验碳交易政策对钢铁行业碳排放效率的影响，回归系数显著则说明政策效果显著，否则停止中介效应检验。其次，对模型式（6）进行回归，检验碳交易政策是否影响中介变量，如果系数显著，说明碳交易政策对中介变量具有显著影响。最后，同时加入碳交易变量和中介变量，对模型式（7）进行回归，和分别反映了碳交易政策和中介变量对的直接和间接影响，若显著同时的绝对值低于，则说明中介效应存在。

2.2 变量和数据

核心解释变量为碳交易政策（Treat×Y）。控制变量包括经济发展水平（城镇单位就业人员平均工资，）、产业结构（第二产业比重，）、技术水平（R&D 人员全时当量，）、对外开放程度（进出口总额与GDP 比值，）、环境规制（环境治理投资总额占GDP 比重，）、能源强度（单位GDP 所消耗的电力能源，）。此外，中介变量为技术水平、能源强度、能源结构（天然气和电力在能源消费总量中的占比，）。

本文采用2006—2017 年中国29 个省份的面板数据（由于数据缺乏，海南、西藏、港澳台地区除外）。原始数据主要来源于《中国钢铁工业年鉴》《中国统计年鉴》《中国能源统计年鉴》。

3 实证分析

3.1 碳交易政策对钢铁行业碳排放效率的影响

在进行DID 估计时，为保证估计系数的稳健性，分别考察在不加入和加入控制变量、省份固定、省份时间双固定情况下的回归结果。表1 显示，无论是否加入控制变量，或者是否时间固定和省份固定，的系数在大小和方向上未发生根本性改变。由此可得，碳交易政策都显著提升了试点地区钢铁行业碳排放效率，促进了钢铁行业碳减排。列（4）显示碳交易政策的实施使得试点地区的平均提高了12.6%。目前，我国已参与碳交易试点的钢铁企业粗钢产量占全国1/7，企业通过开展MRV、碳核查培训等基础能力建设，在节能降碳方面已经取得初步成效。从控制变量来看，经济发展水平、产业结构、能源强度对钢铁行业碳排放效率的提高具有显著的负向影响，技术水平则表现出促进作用，而环境规制、对外开放程度影响不明显。

表1 碳交易政策对钢铁行业碳排放效率的影响

3.2 平行趋势检验和动态效应分析

由于碳交易政策的实施是一个持续的动态调整的过程，有必要检验碳交易政策对钢铁行业碳排放效率的动态边际影响。由表2 可知，在碳交易政策实施之前，2010—2013 年的系数不显著，且都在0 值附近上下波动，表明钢铁行业碳排放效率水平不存在明显差异，总体上满足平行趋势假设，即运用DID 方法进行估计是合理的。从边际动态效应回归结果可知，无论是否加入控制变量，2014—2017 年的系数都显著为正，进一步证实了本文的研究结论，说明碳交易政策对钢铁行业碳排放效率具有显著持续的推动作用。此外，绝对值从2014 年的12.7%到2017 年的16.2%，说明这种促进作用有所增强。值得注意的是，在碳交易政策实施的第二年，的系数及显著性有微弱的下降。究其原因，碳交易试点由于实施年份较短，相应的市场规则和配套政策不完善，存在信息不对称、核查不统一、交易不流动和违规处罚不严格等缺陷。总体上，碳交易政策对钢铁行业碳减排的促进作用表现出随着时间推移而逐渐增强的态势。

表2 平行趋势检验和边际动态效应

3.3 反事实检验

为消除省份选择的偶然性，保证估计结果的稳健性，本文进行反事实检验。随机选取6 个非试点省份作为处理组，构建“假”的碳交易政策试点虚拟变量，检验该“假”虚拟变量对钢铁行业碳排放效率的影响是否显著。如果虚拟变量的系数显著，则本文的DID 估计结果值得怀疑；反之，则说明本文结论是稳健的。通过三次随机抽样，本文选取了三组省份，检验结果见表3。由表可知，无论是否加入控制变量，三组交互项的系数均不显著，这说明构建的“假”政策试点虚拟变量未能提高钢铁行业碳排放效率，进而验证了本文结果的稳健性。

表3 反事实检验

3.4 地区异质性分析

考虑到中国各区域发展极不平衡导致政策实施效果往往具有差异，因此本文进一步对地区异质性进行分析。根据国家统计局公布的标准将中国划分为东、中、西三大区域，基于模型式（2）分别对不同地区进行估计，结果见表4。东西部地区的系数均比较显著，而中部地区则不显著，这说明碳交易政策的实施效果具有地区异质性，其中，西部地区效果最明显，东部地区次之，中部地区则没有显著影响。西部地区地理位置偏僻，经济落后，但自然资源丰富，使得西部地区在碳减排方面具有很大的上升空间。东部地区改革开放早，经济发达且第三产业占比较高，拥有先进的生产技术和管理制度，在减排方面的上升空间相对较小。中部地区在经济和资源方面都没有明显优势，导致减排效果不佳。

表4 地区异质性分析

3.5 中介效应分析

首先对技术水平的中介效应进行检验。表5 中列（1）为模型式（4）的回归结果，的系数在1%的水平下显著为正，说明碳交易政策显著提高了钢铁行业碳排放效率。列（2）为模型式（5）的结果，的系数显著为正，说明碳交易政策促进试点地区技术创新。列（3）为模型式（6）的结果，与的系数都显著为正。同时可以发现，在加入技术水平这一中介变量后，的系数绝对值小于第（1）列对应的系数值，表明技术水平这一中介效应成立，即碳交易政策通过促进技术创新而提高钢铁行业碳排放效率。在碳交易体系下，钢铁企业会加大研发投入，推动低碳技术升级，提高能源利用效率，从而减少购买配额成本。同时，碳减排成本较低的企业为了增加卖出碳配额的收益，也会不断进行技术升级改造。

表5 中介效应检验

最后，对能源结构的中介效应进行检验。列(1)保持不变，列(6)中的系数显著为负，说明政策的实施改善了能源结构，即增加了清洁能源比重。列(7)中，和的系数都显著为正，同时的系数绝对值小于列(1)，说明碳交易政策可以通过调整能源结构来实现钢铁行业碳排放效率的提高。钢铁行业作为高碳排放企业，对化石能源的消耗较大，在碳市场机制下，其环境成本将被内部化，即碳排放成本增加，这将倒逼钢铁企业转向使用清洁能源（例如天然气），进而使得能源结构得到优化，达到碳减排目标。

4 结论与政策建议

本文聚焦于钢铁行业，考察了碳交易政策的实施对钢铁行业碳排放效率的影响。基于2006—2017年中国29 个省市的面板数据，首先利用包含非期望产出的SBM 模型测算钢铁行业碳排放效率，然后运用DID 模型分析了碳交易政策是否能够提高钢铁行业碳排放效率进而促进碳减排，并采用三组反事实检验来验证估计结果的稳健性。此外，还考察了碳交易政策效果在中国三大区域的异质性。最后，建立中介效应模型，探讨碳交易政策的影响路径。本文主要结论如下：

中国的碳交易政策对钢铁行业碳排放效率具有持续显著的促进作用，使得钢铁行业碳排放效率平均提升了12.6%。但碳交易政策对钢铁行业碳排放效率的促进作用表现出明显的地区异质性，西部地区最明显，东部地区次之，中部地区则没有显著影响。中介效应检验结果显示，碳交易政策可以通过促进技术创新、降低能源强度、调整能源结构来促进钢铁行业碳排放效率。此外，经济发展水平、产业结构与钢铁行业碳排放效率呈显著负相关，环境规制、对外开放程度的作用则不明显。

基于上述结论，本文提出以下建议：

（1）推进碳交易政策的实施，完善钢铁碳交易体系。针对钢铁行业特点，应加快建立基于焦化、烧结、炼铁、转炉炼钢、电炉炼钢等主要碳排放工序的基准线法配额分配方式。此外，加快制定涵盖钢铁生产全过程的碳足迹核算方法，从企业层面对碳配额进行考核管理。

（2）因地制宜，碳交易政策的实施应充分考虑地区异质性，在促进碳减排的同时兼顾钢铁行业发展。为了缩小各地区钢铁行业碳减排效应的差距，应结合各地区经济发展水平和资源禀赋，注重碳交易政策设计的公平性。

（3）加大研发投入，促进钢铁行业低碳技术及产品的研发创新。积极推动氢等低碳冶金技术的突破，以及碳捕集、利用及封存等低碳技术的应用。提高清洁能源比重，调整能源结构，降低能源强度，钢铁企业应积极利用天然气等清洁能源的开发和利用。