王文举 钱新新

内容提要：本文通过构建理论模型,探讨试点碳排放权交易市场影响中国工业低碳转型的作用机制,并从七个试点省份出发,选取2006—2021年的省级面板数据,运用多期双重差分法对试点碳排放权交易市场政策的环境经济效应进行分析。研究结果显示,试点碳排放权交易市场能够有效降低碳排放强度和提升工业低碳全要素生产率,从而促进中国工业的低碳转型。机制检验结果表明,试点碳排放权交易市场主要通过成本约束和结构升级途径促进工业低碳转型,而技术进步途径的作用尚未实质性显现。异质性分析结果表明,在经济发展水平和研发水平更高的地区,碳排放权交易政策对碳排放强度的降低和生产率的提升效果更加明显;而在外商投资水平更高的地区,碳排放权交易政策对低碳全要素生产率的提升效果更加明显。

一、问题提出

工业是中国经济快速增长的最大贡献者,也是中国经济结构调整的主要部分。进入21世纪以来,工业发展与环境保护的矛盾逐渐显现,经济发展所消耗的化石能源而产生的大量排放物致使气候变暖、环境不断恶化,迫切需要中国转变发展方式,实现新发展格局下的高质量发展。近年来,由于环境政策的约束,新型工业化和节能减排已成为重要的发展方向。在此背景下,碳排放权交易市场(下文简称“碳市场”)应运而生,2013年在北京、上海、天津、广东相继开展碳排放权试点交易,2014年在湖北、重庆开始试点交易活动,2016年在福建试点实施,成为中国兑现2030年碳达峰和2060年碳中和(“双碳”目标)承诺的有效手段,也为后续全国统一碳市场的建立奠定了基础。对此,党的十九大报告进一步将建设生态文明作为 “千年大计”,第一次把绿色发展提升到国家发展战略的新高度。党的二十大报告也指出要“积极稳妥推进碳达峰碳中和”“推动能源清洁低碳高效利用,推进工业、建筑、交通等领域清洁低碳转型”。因此,研究试点碳市场对中国工业低碳转型的影响可以为政策落实提供实证依据,对中国经济发展方式的转变具有现实意义。

本文可能的贡献主要体现在以下三个方面:第一,从碳排放权交易试点政策入手,提出一个工业低碳转型的新解释视角,从理论层面阐释试点碳市场政策影响工业低碳转型的作用机制,并构造准自然实验情境,评估试点碳市场对工业低碳转型的影响,分析在碳市场试点与减排目标的背景下,工业如何实现兼顾减排与增效的低碳转型,并分析各地区、行业转型是否存在差异;第二,采用多期双重差分(DID)法进行政策评估,丰富了碳市场试点政策对工业低碳转型影响的相关研究;第三,从成本约束、结构升级和技术进步角度探究试点碳市场对工业低碳转型的影响机制,为助力工业低碳转型以及实现“双碳”目标提供政策建议。

二、相关文献回顾

自碳排放权交易试点以来,学者对碳市场的影响进行了大量研究,大体可分为两类。一类是集中在环境效应方面,研究试点碳市场是否能够降低碳排放和碳强度。学者们一致认为试点碳市场具有显著的减排效应和减排潜力[1-3],并对作用途径进行了探讨。张等人(Zhang et al.,2017)指出,相比于2010年,2015年深圳635家工业企业的碳排放总量下降了11%,说明市场机制促进碳减排的效果已初步显现[4]。李广明和张维洁(2017)发现能源强度、排放系数、能源消费结构等能源环境因素对碳排放量和碳排放强度具有较大影响,并利用随机前沿函数(SFA)模型测算了能源技术效率和配置效率,实证检验了碳市场对促进碳减排源于能源技术效率和配置效率途径上的影响机制[5]。李治国和王杰(2021)证明了碳交易试点政策存在空间减排效应[6]。吴茵茵等(2021)构建了市场机制与行政干预有效协同的理论模型,从理论与实证两个角度分析碳市场促进碳减排的市场机制与行政干预的作用机制[7]。王雪峰和廖泽芳(2022)[8]的研究也得到了一致的结论。成琼文和杨玉婷(2023)基于中国30个省份的面板数据证明了试点碳市场的碳减排效应,并通过中介效应分析检验了绿色技术创新和能源结构转型的传导路径[9]。

随着政策分析的深入,另一类文献则集中在经济效应方面,侧重于考察对全要素生产率的影响。不少学者通过研究碳市场试点政策对绿色或低碳全要素生产率的影响,发现该政策存在着正向经济增长效应[10-13],对促进经济高质量发展和绿色发展具有现实意义[14-15]。也有学者关注该政策对产业结构、能源利用效率、技术创新和企业价值方面的影响。在对产业结构的影响方面,已有研究发现试点碳市场这一市场型环境政策工具可以改变企业的成本-收益关系,即企业为追求利润最大化而对其要素结构、产品区位、产品结构、技术水平等进行调整,以消化因环境保护带来的成本上升,在宏观上驱动产业结构转型升级[16-17]。在能源利用效率方面,试点碳市场可以带来资源和要素的优化配置,使资源和要素流向减排技术高、污染小的企业,进而带动行业及社会整体绿色技术进步和能源利用效率的提高[18]。在技术创新方面,已有研究发现碳交易政策在正式启动之前可通过“信号-预期”机制传递给企业,促使企业进行低碳技术创新活动[19],包括更低的碳排放水平、零碳排放的非负碳技术以及抵消吸收生产过程必要碳排放的负碳技术[20],以减少碳排放权购买支出或者出售更多碳排放权增收。在企业价值方面,碳配额被视为一种物权,是企业的一项具有实物价值和期权价值的资产,并且低碳强度企业往往会有富余的碳配额和较低的边际减排成本,从而能够获利并实现增值[21]。此外,张跃军和王霞(2023)还发现该政策显著提升了经济福利的增长[22]。

综上可知,已有研究对试点碳市场的影响进行了深入探讨,但对以下几个问题的关注较为缺乏:试点碳市场能否促进工业低碳转型?在试点地区与非试点地区的促进作用是否存在差异?在不同地区、不同工业行业又会产生怎样的影响?如何更好地发挥试点碳市场对工业低碳转型的促进效应?这些问题的研究对把握中国工业发展情况、评估试点碳市场政策和制定应对策略具有重要的理论价值和现实意义。为此,本文拟探讨试点碳市场政策与工业低碳转型之间的关系,进而为完善“双碳”目标管理和推动政府治理工业现代化提供有价值的参考依据。

三、理论分析与研究假设

本文借鉴邓慧慧和杨露鑫(2019)[23]、文和刘(Wen &Liu,2022)[24]的研究框架,构建包含碳价、技术进步和产业结构调整的理论模型,以分析试点碳市场影响工业低碳转型的作用机制。假设区域内有X和Y两个生产部门,部门X生产产品x,同时生产过程会产生碳排放z;部门Y生产清洁产品y,生产过程不会产生碳排放。令产品x的价格为p,产品y的价格为1。两部门都使用资本K和劳动力L,要素价格分别为r和w,生产函数均采用柯布-道格拉斯(C-D)形式,则产品x、y的生产函数分别为:

(1)

(2)

在没有环境规制的情况下,期望产品x和碳排放z的产出成正比;而在环境规制压力下,企业为减少碳排放需要拿出部分生产要素θ参与碳排放治理(θ∈[0,1])。此时,产品x和碳排放z的生产函数分别为:

(3)

(4)

其中,φ(θ)是θ的递减函数,反映了碳排放治理水平。令φ(θ)=A-1(1-θ)1/α,其中A表示生产技术水平,α∈(0,1)。此时,可得到新的产品x的表达式:

x=(Az)αF1-α

(5)

如果不考虑环境规制,部门X同部门Y的企业一样根据式(1)、式(2)追求成本最小化,即:

(6)

(7)

记M=(1-β)β-1/ββ、N=(1-δ)δ-1/δδ,则两种产品的平均生产成本分别为:

Cx=Mrβw1-β

(8)

Cy=Nrδw1-δ

(9)

假设部门X的碳排放z全部参与碳市场交易,碳价pt由市场供求决定,那么部门X企业的单位产品成本最小化问题为:

cx(cF,pt)=min{ptAz+cFF,(Az)αF1-α=1}

(10)

解得:

(11)

假设在完全竞争的市场中,企业满足零利润,即:

px=cFF+ptAz

(12)

代入式(11)化简可得到:

(13)

进一步可求得碳排放强度为:

(14)

由式(14)可知,在试点碳市场的约束下,碳排放强度主要由碳价、技术进步和工业结构调整三种影响因素共同决定。

竞争性市场上各商品的价格即为其生产成本,由式(3)—式(4)、式(8)—式(9)、式(12)可得Mrβw1-β=P=p(1-θ)-pt(1-θ)1/α、Nrδw1-δ=1,则要素价格为:

(15)

(16)

由谢泼德引理(Shepherd’s lemma)可得单位产品x、y的要素需求,并求得总的要素投入为:

L=Lxx+Lyy=M(1-β)rβw-βx+N(1-δ)rδw-δy

(17)

K=Kxx+Kyy=Mβrβ-1w1-βx+Nδrδ-1w1-δy

(18)

则部门X、Y的均衡产出为:

(19)

(20)

(21)

(22)

使用两部门的总产出与总要素投入的比值衡量生产效率:

(23)

λi和μj是第i种产出与第j种投入所占的比例,则试点碳市场对生产效率的影响为:

(24)

图1 试点碳市场促进工业低碳转型的作用机制

基于如上理论模型,由式(14)和式(24)提出如下假设:

假设1:试点碳市场有利于推动工业低碳转型进程。

现有研究表明,成本约束是企业寻求转型和创新的内在激励[25],由于碳要素价格影响着工业品的生产成本,工业企业要么使用更加清洁的替代要素以降低生产成本,要么通过技术进步调整要素投入比例以维持或提高现有生产率水平,从而在市场中立足并实现盈利。碳排放的成本越高,高碳排放企业选择低碳转型的压力越大,对低碳技术的需求也越大,进而推动工业企业低碳转型。碳交易机制的存在直接影响着碳市场的价格机制[21],激励企业进行更多创新、向低碳转型[16]。工业结构升级是工业绿色转型的一个重要方面[26],工业结构的改善能够促进清洁能源部门的发展,为具有创新能力、适应能力和生存能力的企业提供了良好的发展环境,进而带动上下游产业生产或使用更多清洁产品,有利于形成低碳化的工业产业链条,促进整体工业的产业结构升级和低碳转型。另外,技术进步对产出增长的正向作用已得到学术界的广泛认可[27-29],尤其是低碳技术的充分发展,为工业部门的生产环节、生产工艺或设备以及新产品研发提供了技术支持,有利于清洁生产和污染减排,进而促进工业的低碳转型[30]。一方面,某一部门的技术进步可以服务于本部门的碳减排或生产率的提升;另一方面,技术进步存在空间溢出效应[31],可通过试点碳市场在全产业范围内流通和共享学习,并在同行竞争作用下激励企业扩大研发投入以获得较大的研发产出,占据行业技术水平的高地以保持自身的领先地位。据此,在理论模型的基础上提出如下假设:

假设2:试点碳市场通过成本约束、促进结构升级和激励工业行业的技术进步推动低碳转型。

四、实证研究设计

(一)识别策略

由于试点的逐步推进,各试点省份的时间不一致,为准确识别多时期的政策效应,本文采用多期双重差分(DID)法研究试点碳市场这一环境规制手段的减排效应和经济效应,即从减排和增效角度考察碳市场情形下中国工业低碳转型的效果。DID模型设定如下:

Yit=β0+β1DIDit+β2Controlit+μi+γt+εit

(25)

其中,i是省份,t是年份;Y是被解释变量,包括碳排放强度和低碳全要素生产率;DID是核心解释变量,DIDit=treati×postt,treati表示是否为碳市场试点地区,postt表示试点实施时间;Control是控制变量,控制一系列可能对当地工业低碳转型产生影响的地区特征;μi和γt分别是省份、年份固定效应;εit是随机扰动项。

(二)变量说明

1.被解释变量

工业低碳转型是本文的被解释变量。工业低碳转型的内涵丰富,不只包含碳减排效应,还涉及工业发展方式的转变。周小亮和宋立(2022)将中国工业低碳转型定义为“通过节能减排、结构升级和技术进步来实现中国工业发展方式转变,从而实现产出增长与碳排放降低‘双赢’目标的工业发展过程”[32]。本文借鉴这一定义和其对工业低碳转型的测度方式,从碳排放强度和低碳全要素生产率两个方面衡量工业低碳转型。一方面,选取各省份工业碳排放量强度的对数(lnco2ei)作为减排层面的被解释变量,二氧化碳排放数据来源于中国碳核算数据库(CEADs);另一方面,采用超效率基于松弛测度(SBM)模型计算工业低碳全要素生产率(tfp)作为增效层面的被解释变量。

参考已有文献[30,32]的做法,本文利用非期望产出的超效率SBM模型来计算工业低碳全要素生产率指标。该方法需要构建投入变量、期望产出和非期望产出,是在传统全要素生产率核算框架中纳入能源和碳排放,考虑环境因素对工业产出的影响。其中,投入变量方面包含资本、劳动和能源,具体是将工业企业固定资产净值年平均余额作为资本投入指标,工业从业人员年平均人数作为劳动投入,工业行业能源消费总量作为能源投入指标。投入指标数据来源于《中国工业经济统计年鉴》,对于缺失的2017年和2018年数据,本文采用线性插值法进行填补。期望产出和非期望产出变量方面,将工业增加值作为期望产出,二氧化碳排放量作为非期望产出。

2.核心解释变量

双重差分变量(DID)是本文的核心解释变量,即treati×postt。该变量的关键是对样本进行分组,以构建试点政策执行的处理组和控制组,即将7个试点省份设置为处理组,其他非试点地区设置为控制组。本文设定,当地区i所在省份在t年开始成为碳市场试点省份时,treati=1;否则,treati=0。当地区i为北京、上海、天津和广东且t≥2013 时,或者地区i为湖北和重庆且t≥2014 时,或者地区i为福建且t≥2016 时,postt=1;否则,postt=0。

3.控制变量和其他变量

除了碳市场试点政策这一核心解释变量外,本文参考已有文献,选取以下可能影响地区工业低碳转型的控制变量:地区经济发展水平(lnpgdp),采用各省份人均地区生产总值的对数表示,并利用地区生产总值平减指数将其处理为2006年不变价;经济聚集程度(lnpop),用人口密度的对数表示;地区研发水平(lntmt),用技术市场成交额的对数表示;对外开放度(FDI),用外商投资总额占地区生产总值的比重表示;政府支出水平(GOV),用政府一般公共预算支出占地区生产总值的比重表示;产业结构(INS),用工业增加值占地区生产总值的比重表示;工业企业数量(lnNfirm),用各省份规模以上企业数量的对数表示;能源价格(EP),用各省份商品零售价格指数中的燃料价格指数衡量。

在机制检验中,本文使用了以下指标度量相关机制变量:碳价(lnprice),采用日收盘价的年均值的对数值表示;工业结构升级(highper),用高耗能行业占比(1)参考邓慧慧和杨露鑫(2019)[23]的做法,选取六大高耗能行业:化学原料及化学制品制造业、非金属矿物制品业、黑色金属冶炼及压延加工业、有色金属冶炼及压延加工业、石油加工炼焦及核燃料加工业、电力热力的生产和供应业。来度量,为负向指标;技术进步(lnpatent),用规模以上工业企业发明专利数量的对数来度量。

(三)数据来源与描述说明

1.数据来源

本文以2006—2021年30个省份(不包括西藏及港澳台地区)的面板数据为研究对象,除二氧化碳排放和能源消费数据外的其他地区层面数据均来源于2007—2022年《中国统计年鉴》和《中国环境统计年鉴》。由于分地区层面的工业增加值缺少2018年的数据,将全国工业增加值占第二产业增加值的比重作为统一系数计算各省份的工业增加值。在异质性分析中二氧化碳排放和能源消费的分行业数据方面,本文基于CEADs中的行业分类,保留工业行业并将其处理合并为36个部门。由于能源消费的构成包括煤炭、石油、天然气、电力、热力和其他能源,其衡量单位不同而无法直接加总,需要统一各类能源消费的单位。为此,采用《中国能源统计年鉴》中所提供的“各种能源折标煤参考系数”,将所有能源消费的单位转换为万吨标准煤以实现加总。

2.关键变量的特征描述

从图2碳排放强度和低碳全要素生产率的年度均值可知,处理组相比于控制组具有低碳排放强度和高产出增长的特点,并且两组在政策实施之前具有相同的趋势,而在试点政策实施后,处理组的政策效果强于控制组。这说明试点碳市场的实施为本文研究各省份的工业低碳转型提供了一个很好的准自然实验,处理组和控制组的数据特征保证了运用双重差分法进行研究的基础,即满足平行趋势假定。

图2 处理组与控制组碳排放强度与低碳全要素生产率的年度均值

五、试点碳市场促进工业低碳转型作用分析

(一)基准回归

本文认为碳市场对工业低碳转型的影响主要包括减排和增效两个方面,因此运用双重差分法检验了碳市场对工业碳排放强度和低碳全要素生产率的处理效应。表1中给出了利用省级层面数据估计式(1)的基准回归结果,其中列(1)、列(3)没有加入控制变量,所有回归均控制了年份和省份固定效应,标准误聚类到省份层面。首先,考察试点碳市场的减排效应。列(1)结果显示,核心解释变量DID的估计系数在1%的水平上显著为负,说明试点碳市场能够抑制工业碳排放强度。为了进一步缓解遗漏变量问题,列(2)加入了地区特征的控制变量,结果虽有所减小,但统计显著性水平仍为1%。其次,考察试点碳市场的工业增效效果。类似地,列(3)、列(4)DID的估计系数均在1%水平上显著为正,说明碳市场试点政策的实施促进了工业产出增长,提升了工业低碳全要素生产率;从系数值大小来看,工业低碳转型水平受试点碳市场的影响平均降低了约25.37%的碳排放强度,提高了约9.7%的低碳全要素生产率。该结果初步证实了试点碳市场对工业低碳转型起到了推动作用,从而验证了假设1。

表1 基准回归分析

(二)动态效应检验

为了考察碳市场试点政策随时间的动态处理效果并进一步验证双重差分法的平行趋势假定,本文借鉴贝克等(Beck et al.,2010)[33]和吴茵茵等(2021)[7]的研究,考虑一个13年的跨度,从碳市场试点正式启动的前六年到碳市场试点正式启动以后六年,并排除了碳市场试点启动之前的第7年(2)本文以碳市场试点正式启动的2013年为政策冲击时点,但由于碳市场试点政策的实施时间不同造成少量样本在政策时点的-8、-9和-10,因此将这部分少量样本合并在-7时点。,即以该年为基期(3)对于基期的设定,现有文献大多以样本观测初始年、政策实施当年或政策实施前一年为比较基准。,基于事件研究(event study)法构建具体模型如下:

(26)

值得注意的是,该政策效果处理效应的无偏估计取决于平行趋势假设和不存在溢出效应,即处理效应不在控制组中出现。在基准模型中,本文将未试点省份作为碳试点地区的控制组,如果控制组中的省份受到了该政策溢出效应的影响,则会混淆对政策处理效应的估计。溢出效应将在后文详细讨论。

图3展示了试点碳市场对工业低碳转型影响的动态效应。图3(a)的动态效应回归结果显示,β在-6≤j≤-2区间的大小几乎接近于0,并且不显著,说明在试点碳市场政策实施之前样本中的处理组与控制组之间的碳排放强度不存在显著差异,满足平行趋势假定;β在j=-1时碳市场试点的处理效应开始呈现减排趋势,并且在试点实施的第4年碳减排效应达到最大。事实上,相关研究也发现碳市场试点地区具有预期政策效应[7,34],即中国于2011年底提出并着手碳市场建设的相关内容,与之密切相关的高碳排放部门提前降低了碳排放。由图3(b)可知,系数β在j≤0时几乎接近于0,且不显著异于0,说明在试点碳市场政策实施之前样本中的处理组与控制组之间的低碳全要素生产率不存在显著差异,满足平行趋势假定;β在j=3时开始显著,说明碳市场试点的处理效应开始呈现增效趋势,即试点地区的低碳全要素生产率在政策实施第3年稳步提升,第4年进一步显著提升,至此保持在较高的生产率水平。该结果证实了试点碳市场在增效层面具有滞后效应,说明短期内工业部门以牺牲产出增长为代价达到减排目标;长期来看,工业部门迫于增长和减排的双重压力,通过技术改进、产业调整等途径实现了高产出低排放的新型增长模式。

图3 动态效应检验

(三)安慰剂检验和时间异质性

1.安慰剂检验

本文参考白俊红等(2022)[35]的研究,通过随机抽取政策试点时间和试点的处理组进行安慰剂检验。事实上,除碳市场试点之外,一些其他可能的政策因素或不可观测的潜在因素也会影响工业低碳转型,并可能最终会导致结果存在偏误。对此,本文随机构建伪碳市场试点政策变量,如果估计结果依然显著,则说明处理组和控制组的工业低碳转型差异不仅仅由于碳市场试点的政策冲击所导致,还存在其他不可观测的潜在因素;如果新估计系数不显著,则说明工业低碳转型的差异主要还是由碳市场试点造成的。检验结果表明,随机处理过程生成的样本的减排估计系数主要集中于0附近,且P值大多高于 0.1,而实际政策的估计系数为 -0.253 7;增效估计系数大多为负值,且P值大多高于0.1,而实际政策的估计系数为0.097 0,均显著异于安慰剂测试结果(4)限于篇幅,省略具体结果,备索。。这也在一定程度上表明,本文的量化评估结果并未明显受到其他潜在因素的影响,说明结果具有稳健性。

2.时间异质性

碳市场试点的多期时变问题可能导致政策实施的异质性和估计的偏误,使得无法得到正确的处理效应。根据古德曼-培根(Goodman-Bacon,2021)[36]的研究,双向固定效应是所有可能的相互比较时间组的2×2DID估计量的加权平均值。如果估计中错误地将早实施试点地区作为后实施试点地区的控制组,那么得到的处理效应可能随着样本期的延长而扩大,使得处理效果完全相反[37]。因此,参考古德曼-培根(2021)[36]的做法,对双向固定效应模型中的DID系数进行分解,以识别正确的处理组与控制组的处理效应,检验试点碳市场对中国工业低碳转型的“纯粹”影响。

表2报告了古德曼-培根分解的结果,包括以早试点地区为处理组(EarlierTreated)和以后试点地区为控制组(LaterControl)的DID、以后试点地区为处理组(LaterTreated)和以早试点地区为控制组(EarlierControl)的DID、以所有试点地区为处理组(Treated)和以非试点地区为控制组(NeverTreated)的DID。可以看到,造成异质性偏差的DID,即以后试点地区为处理组和以早试点地区为控制组的DID(LaterTreated与EarlierControl),占有较小权重,导致处理效应的偏误非常小。本文所关心的以所有试点地区为处理组和以非试点地区为控制组的DID权重约为96.82%,说明研究结果依然是可信的,回归模型的估计偏误在可接受范围内,进一步支持了本文的研究结论。

表2 古德曼-培根分解结果

(四)内生性处理

考虑到试点碳市场政策与工业低碳转型之间可能存在的反向因果关系以及遗漏变量等问题,本文采用工具变量法和滞后控制变量法来缓解其中的内生性问题(5)限于篇幅,省略具体内生性处理结果,备索。。一是选用各地区的空气流通系数作为试点碳市场的工具变量。一方面,试点碳市场的建设与空气流通系数密切相关。空气流通系数低的地区,碳排放问题相对较严重,倾向于采取更为严格的环境规制,实施试点碳市场政策的可能性更大,即满足相关性条件。另一方面,空气流通系数作为客观自然因素,其对工业低碳转型的影响甚微,即满足外生性条件。结果显示,在第一阶段回归中,试点碳市场政策与空气流通系数在统计意义上满足相关性假设,该工具变量拒绝了不可识别的假设,通过了外生性检验,满足了工具变量的外生性;在第二阶段回归中,试点碳市场政策对工业低碳转型仍具有正向作用,与基准回归结果一致,并且DID的估计系数相较于基准结果系数偏大,说明在缓解内生性问题后,试点碳市场政策对工业低碳转型的促进效果更大。二是鉴于难以找到完美的工具变量或工具变量的选取并不唯一,本文借鉴许文立和孙磊(2023)[38]的做法,将所有控制变量滞后一期以缓解潜在的内生性问题,结果依旧稳健。

(五)其他稳健性检验

为排除混淆因素对基准回归结果的干扰,本文进行了工业低碳转型指标构建、纳入更多控制变量、考察样本期内其他政策影响、合成控制法等一系列稳健性检验(6)限于篇幅,省略具体回归结果,备索。。

1.熵值法综合评价工业低碳转型

本文将减排和增效两个方面纳入指标体系,具体地构建包括节能减排、结构升级、技术进步和要素集约四个维度的指标体系,利用熵值法综合评价工业低碳转型。回归结果显示,试点政策依然能够促进工业低碳转型。

2.纳入更多控制变量

本文在基准回归中控制了省份固定效应和地区层面的控制变量,但仍可能存在一些影响试点省份工业低碳转型的遗漏变量,进而导致估计结果存在偏误。为解决该问题,本文进一步加入部分可观测的控制变量,包括结构优化、城镇化、技术进步等。结果显示,核心解释变量的估计值虽有所下降,但仍在1%的水平上显著,表明本文估计的政策效果是稳健的。

3.排除其他政策干扰

为避免在样本期间其他政策会影响工业低碳转型,造成基准回归模型的估计偏误,本文考虑了2010年开始的低碳城市试点、2013年开始的《大气污染防治行动计划》和2016—2017年设立的“中国制造2025”示范城市[39-41],在基准回归中加入三个政策的虚拟变量policy10、policy13、policy17,表示某省份某年是否实施相应政策,是则取1,反之取0。回归结果显示,排除这三个政策干扰后,政策变量DID的系数均在1%的水平上显著,且估计值与基准回归几乎无异,表明本文基准回归结果具有稳健性。

4.合成控制法

为了更好地实现碳减排,国家选择了金融市场较完善、经济发展水平较高的省份进行碳市场试点,在体制机制和节能减排政策等方面先行先试,逐步推动建设碳交易市场,因此试点碳市场的选择并不是完全随机的,可能存在着选择性偏误(selection bias)。为解决这一问题,现有文献多采用倾向得分匹配(PSM)方法缓解样本自选择问题[5,9,11,31],即为每一个试点省份寻找一个理想的控制组,再利用双重差分法评估政策效果。然而,该方法适用于具有大量微观数据的研究,本文的研究样本为省份层面,样本不足可能难以满足共同支撑假设而匹配不恰当的控制组,造成估计结果的不准确。因此,本文采用适用于样本量小的合成控制法,为第一批碳市场试点的地区构造与其相似的反事实控制组,重新估计碳市场试点政策对工业低碳转型的影响效应。估计结果显示,在碳市场建设提出之前,本文构造的反事实控制组与相应处理组没有明显差异,直至碳市场正式启动后各地区表现出明显的差异性。总体而言,与基准回归结果是一致的。

六、试点碳市场促进工业低碳转型机制检验

上文验证了试点碳市场的减排和增效,本部分尝试使用计量模型检验上文提出的成本约束、结构升级以及技术创新效应三个可能机制(Z),并通过构建机制验证方程进行检验。如前所述,这三种机制对工业低碳转型均具有促进作用,那么试点碳市场能否通过如上机制发挥传导作用?据此,本文构建如下模型以验证试点碳市场促进中间机制进而促进工业低碳转型的传导链条:

Zit=β0+β1DIDit+β2Controlit+μi+γt+εit

(27)

(一)成本约束

二氧化碳的过量排放已对全球气候造成了恶劣影响,减少和控制碳排放已刻不容缓。碳市场可以通过市场化手段调控碳排放总量和碳配额,如重污染企业的碳排放量在短时间内难有大幅下降,配额常常不足;而清洁行业或能源效率高的企业会存在富余的碳配额,两者通过碳市场交易便可以实现资源的最优配置。另外,碳市场调控碳排放总量的机制在于价格提升时会使企业成本提高,从而迫使重污染企业在寻求更清洁的替代要素投入生产以减少碳排放的同时,通过技术进步调整要素投入比例促进产出。长期来看,企业提高低碳技术有利于降低减排成本,这样既减少了碳排放,又可能从多余的碳配额中再获益,继而激励企业投资低碳技术,实现最小化成本驱动—投资低碳技术—碳排放减少的良性循环,从而推动整个工业行业的产出绩效。同时,在环境规制的压力下,必然会淘汰那些无力承担减排成本的高污染企业,生存下来的企业相对而言会具有更清洁的技术支持和更强的创新能力。根据前文的理论分析,试点碳市场可能会通过成本约束直接影响碳排放强度,间接影响生产率。因此,为检验碳市场成本约束的作用机制,本文考察了试点碳市场对碳价的影响。表3以成本约束为被解释变量(lnprice)的回归系数显著为正,说明碳市场试点实施能够提升碳价。这主要是因为碳价提高后可直接影响工业企业的生产成本,通过成本约束这一途径降低碳排放强度,影响低碳全要素生产率,以促进工业低碳转型。

表3 机制检验分析

(二)工业结构升级

在环境压力和市场竞争机制的作用下,落后的生产能力必将被淘汰,新的动能也将被激发,从而推动高污染、高耗能行业转型升级和低碳发展,降低其在工业部门的比重,提高低碳行业、转型适应能力较强行业的占比,优化工业行业的产业布局,且高耗能行业在碳交易的市场中处于成本劣势,无节制地以牺牲环境为代价实现高产出增长的模式已成为过去时,市场的激烈竞争迫使其加快转移或转型。同时,工业结构的改善会促进清洁能源部门的发展,为具有创新能力、适应能力和生存能力的企业提供了良好的发展环境,进而促进了整体工业的产业结构升级和低碳转型。表3以高耗能行业占比为被解释变量(highper)的回归结果表明,碳市场试点实施后,工业的高耗能行业占比明显下降,且碳市场试点的实施使得工业中的高耗能行业占比的平均降幅达到14.28%。该结果说明,在环境的刚性压力下,工业行业努力发展清洁行业、实现结构升级,并进一步作用于减排和增效,促进了工业低碳转型。

(三)技术进步

碳排放权交易制度是碳市场建设的核心,其作为一种市场激励型环境规制工具,对中国工业低碳可持续发展具有重要的推动作用。现有文献关于环境规制对技术创新的影响仍在讨论之中,大多聚焦于“波特假说”,讨论环境规制能否通过促进技术创新实现经济的绿色可持续发展。环境规制对技术创新的影响取决于创新补偿效应和遵循成本效应,前者指环保成本可通过创新回报获得补偿,抵消部分或全部成本,而创新补偿效应和遵循成本效应的大小对于不同的经验证据具有不同的结论,不可否认的是企业或行业想要获得更多的补偿效应必须付出相应的技术努力。碳市场的建立使得碳成为一种可交易的商品,为实现减排提供了一种具体可行(或合理)的方式,即如果企业的碳排放量大于其排放配额,一种可通过碳市场购买碳配额实现碳排放,另一种如前所述在成本驱动下可通过技术创新降低企业的碳排放量。两种方式的权衡取决于成本与效益的大小,在碳价较高或波动较大时会激励企业选择第二种方式进行技术创新,以降低减排成本。由于数据可得性的限制,本文采用规模以上工业企业发明专利数指标来度量工业技术进步,该指标衡量了工业的研发产出。从表3试点碳市场对工业技术进步的影响(lnpatent)可以看出,碳市场试点的实施对规模以上工业企业发明专利的数量并未产生明显的影响。上述结果表明,随着碳交易市场的逐步建立,工业部门的碳排放成本不断增加,在利益驱动下迫使工业行业进行研发创新,鉴于技术进步需要一定的技术积累和研发周期以及技术壁垒的存在,并且具有较大的不确定性,这导致了研发产出路径影响系数的不显著,表现为现阶段试点碳市场在技术进步途径上尚未实质性促进工业低碳转型。

综上,假设2得到全部验证。

七、试点碳市场政策溢出效应与低碳转型异质性分析

上文提到了运用双重差分法得到对政策冲击的无偏估计需要满足的前提是平行趋势假设成立和不存在溢出效应,接下来检验试点碳市场政策的溢出效应。此外,通过异质性分析来考察在碳市场试点与减排目标背景下,各地区、各行业低碳转型是否存在差异。

(一)溢出效应

已有文献表明,中国各地区污染排放存在较强的空间相关性,试点碳市场政策可能具有空间减排效应,如董直庆和王辉(2021)发现本地碳交易政策的实施可以形成邻地示范效应,推动邻地的碳减排[10]。为此,本文计算了试点碳市场政策实施前各省份的工业碳排放强度,发现宁夏的工业碳排放强度最高,平均每万元工业增加值排放约20.61吨,其次是内蒙古、贵州、山西和甘肃,平均的工业碳排放强度在10吨/万元左右(7)限于篇幅,省略具体测算结果,备索。。为检验溢出效应,参考已有研究[42],本文一是在基准回归中加入政策实施后与碳排放强度较高省份的交互项(highEI),同时剔除7个试点省份;二是根据碳市场试点地区的地理位置,选取邻近的8个省份(8)选取的8个省份为河北、浙江、广西、江西、安徽、湖南、贵州、四川。,然后在基准回归中加入政策实施后与邻近溢出省份的交互项(Spill)。两种估计方式的结果报告在表4中。其中,没有证据表明碳市场试点政策影响了非试点省份的减排和增效。由此验证,本文基准回归中的双重差分估计是可信无偏的。

表4 溢出效应分析

(二)异质性分析

1.地区异质性

前文已从平均意义上估计了试点碳市场政策对中国工业低碳转型的总体影响。然而,由于不同地区的经济发展水平、投资环境、低碳技术水平等方面存在较大差异,试点碳市场政策对其所发挥的作用也会略有不同。一般而言,经济发展水平越高的地区其工业结构越高级,结构的高级化作用于碳排放强度的下降,可充分发挥碳市场的减排作用,同时该地区能够为碳市场建设提供人力、资本等方面的支持,进而促进该地区第三产业或低碳产业的发展;而经济发展水平较低的地区由于缺乏技术、资金等的支持,在减排的同时可能难以实现生产效率的提升。技术水平是影响生产率的决定因素,在生产过程的各个环节发挥着重要作用,技术水平较高的地区可通过技术进步调整生产要素的投入比例,如通过增加清洁要素投入减少碳排放、降低生产要素总量提高生产率;而技术水平较低的地区由于研发壁垒的存在,只能遵循原有生产技术进行生产,与高技术水平地区存在减排和增效上的差异。除此之外,试点碳市场政策可引导国内投资转向低碳产业领域,倡导全国各地区进行低碳转型的同时吸引国外投资,因此投资环境较好的地区能够影响投资企业的集聚程度,进而影响地区的生产效率。

为进一步探究试点政策对地区工业低碳转型的异质性影响,本文在基准回归模型中加入DID与控制变量的交互项进行评估,如果交互项的系数显著,则说明异质性影响是存在的。分组回归结果报告在表5中。分组1加入了试点碳市场政策与人均国内生产总值的交互项。当被解释变量为碳排放强度(lnco2ei)时,交互项的系数显著为负;当被解释变量为低碳全要素生产率(tfp)时,交互项系数显著为正,表明在人均国内生产总值越高的地区,碳市场建设越能够促进工业的低碳转型。分组2将DID与技术市场成交额的交互项纳入回归,结果显示交互项的系数均显著,表明在研发水平较高的地区,碳市场建设促进了工业部门的减排与增效。这与前文理论机制分析的结果是一致的,即碳交易机制可通过技术进步影响工业低碳转型。分组3将DID与对外开放度(FDI)的交互项纳入回归。其中,当被解释变量为碳排放强度(lnco2ei)时,交互项系数不具备统计显著性,但DID系数显著为负,说明碳市场对投资环境不同的地区不存在异质性的减排效应;当被解释变量为低碳全要素生产率(tfp)时,交互项系数显著为正,说明碳市场对投资环境不同的地区存在异质性的增效效应,并且投资环境较好的地区在低碳政策的引导下能够吸引更多投资加入低碳技术研发,这样既可以增加研发投入,又因为更多企业的加入可以刺激市场的有效竞争,进而提高研发产出和要素生产率。

表5 地区异质性分析

2.行业异质性

在环境压力和碳市场制度建立的背景下,不同行业的反应决策和行为存在较大差异。例如,高污染(高碳)行业的生产产出所排放的大量温室气体和污染气体,严重影响着经济的可持续发展,其碳配额往往存在不足,需要在碳市场购买碳配额以保证正常的产出增长,这类企业受到政策影响较大,但同时能够激励其技术创新;而低污染行业面临较小的环境压力,其产出增长不过多依赖于碳排放,相应的激励作用也较小,很难驱动其进行技术创新和低碳转型。可见,碳市场试点的实施对不同行业的影响可能存在异质性:重污染企业受政策影响较大,其改善要素投入结构、提升产品结构和技术创新的驱动力较强;而中低污染企业减排压力小,其更多的动机来源于自身环保形象的需要。为识别该政策对低碳转型的影响在不同污染行业是否具有异质性,本文将工业部门划分为高污染行业和中低污染行业(9)参考潘爱玲等(2019)[43]的做法,将化学原料和化学制品制造业,化学纤维制造业,有色金属冶炼和压延加工业,有色金属矿采选业,煤炭开采和洗选业,电力、热力生产和供应业,皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋业,石油加工、炼焦和核燃料加工业,石油和天然气开采业,纺织业,造纸和纸制品业,非金属矿物制品业,黑色金属冶炼和压延加工业,黑色金属矿采选业,橡胶和塑料制品业等行业划分为高污染行业,其他行业为中低污染行业。。

表6显示了调整样本范围后的全样本回归结果(10)此处全样本中的数据是2008—2016年。,以及高污染和中低污染行业的回归结果。所有回归均控制了年份、省份固定效应以及行业固定效应,控制变量仍保留在省份层面,标准误聚类到省份。结果表明,试点碳市场对中国工业减排增效的基准结果是稳健的。分样本结果显示,试点碳市场政策降低了高污染行业的碳排放强度,对中低污染行业和低碳全要素生产率无异质性影响。由此可见,试点碳市场主要对高污染工业行业具有减排效应。

表6 行业异质性结果

八、研究结论与政策建议

本文基于2006—2021年的省级面板数据,构建理论机制模型并运用多期DID方法对试点碳市场政策的环境经济效应进行了全方位的评估。研究结果表明:第一,试点碳市场降低了中国工业的碳排放强度且提高了中国工业的低碳全要素生产率。该结果在平行趋势检验、安慰剂检验和多种稳健性检验之后仍然成立。第二,试点碳市场能够强化成本约束和工业产业结构对工业低碳转型的促进作用,即主要通过成本约束和工业结构升级途径影响工业低碳转型,但并没有影响技术进步的作用,而技术进步是工业低碳转型的核心动力。第三,碳市场的影响在不同地区具有异质性,其中在经济发展水平和研发水平更高的地区具有更强的减排和增效效应,而在外商投资不同的地区在减排层面不具有异质影响,但在增效层面提升了高投资水平地区的生产率。

在“双碳”目标和环境压力下,碳排放权交易市场深度发展或将是中国工业结构调整和发展方式转变的新路径,更是中国全产业链建立统一碳市场的重要基础。基于以上研究结论,本文为更好地实现工业低碳转型提出以下政策建议:

第一,鉴于碳市场对工业低碳转型的促进作用,中国应持续推进碳市场建设。结合各地的产业发展和碳排放情况,积极纳入更多试点省份或地区,逐步扩大碳市场覆盖范围,充分利用和发挥这一政策工具,组织当地相关政府部门与碳交易机构的交流活动,积极研讨碳市场建设的参考建议,加大市场建设的专项资金补助,聘请专业人才加入碳交易的机制设计中,逐渐完善公平与效率兼备的碳交易机制,提供有效达成符合地区发展和碳减排目标的可行路径,为解决环境问题贡献合理方案。

第二,政府应该根据工业特点、各地发展阶段、经济环境、产业布局等产业和地区特征制定可持续的发展规划。明确老工业地区转型的方向,使其与全国产业结构调整保持步伐一致,形成产业转型—环境改善—新产业出现—落后产能淘汰—产业转型的良性循环发展格局,实现工业及其他产业的可持续发展。

第三,政府应加大扶持进行创新活动的企业,通过税收优惠、补贴等方式激励其投资低碳技术、培育和引进技术人才,帮助其跨过研发壁垒,以期实现更高的产出效率。另外,投资环境的改善可以吸引投资者投资企业的低碳研发项目,进而助力企业突破研发壁垒,实现较高的生产效率,以实现减排与增效“双赢”的和谐局面。

第四,允许各地根据自身减排现状,制定符合地区市场发展的多种碳交易方式,关注控排企业和市场主体的减排潜力,发展碳金融等新型产品和服务,激发排放主体在排放总量控制和减排交易等方面的积极性,为碳市场建设营造具有创新性和活力性的市场环境。同时,充分发挥有效市场和有为政府的结合作用,从而促进区域性碳市场与全国碳市场的完全接轨。