韩庆丰，李 赛，吴楚珩，雍 会，4
（1.石河子大学 经济与管理学院，新疆 石河子 832003；
2.中国水利水电出版传媒集团，北京 100038；
3.伦敦国王学院，英国 伦敦WC2R 2LS；
4.水利部发展研究中心，北京 100038）
碳排放权交易系统（ETS）作为解决碳排放问题的一种市场机制，已成为中国、欧洲部分地区、新西兰和美国部分地区碳减排的有效措施。中国ETS 主要采用配额分配和碳排放权交易两种方式进行，分别以不同的减排机制推动ETS 试点省份各阶段的碳排放变化。探究中国ETS 试点的阶段性减排效应，深入研究配额分配和碳排放权交易对碳减排的作用机制，不仅能在理论上解释中国ETS“总量管制+碳交易”的政策优势，而且对于优化中国碳排放权交易体系建设、实现“双碳”目标具有重要的现实意义。
目前，国内外学者对碳排放权交易的减排效应主要有两种观点：一是碳交易能够有效降低区域碳排放[1]，减排效果会逐年增加且没有时滞性，能够通过促进企业绿色创新降低碳排放水平[2]；
二是带有内生上限的限额交易方案会产生“绿色悖论”，即早期宣布但在未来实现的减排政策，因为市场稳定储备增加了累积碳排放量[3]。在对中国ETS试点减排效应的研究中，国内学者一致认为ETS试点能够降低试点省份碳排放水平，但在实证设计上存在一定的争议：从政策实施时间节点来看，多以政策正式实施的2013年[4]或政策发布的2011年[5]或折中的2012年为时间节点[6]，单一年份的选择虽能评估ETS试点的减排效果，却忽视了中国ETS 试点政策的阶段性特点；
从研究方法来看，多以准自然实验为基础，采用双重差分法[7]、合成控制法[8]及倾向得分匹配与差分方法的结合[9]等，在实证上仅测算了试点前与试点后的碳排放变化，但未能根据中国ETS试点政策阶段性特点进行更明确的划分；
从研究对象来看，多以省份、城市或单个行业为样本，忽视了试点省份行业间的碳流动。
鉴于此，本文选取2010—2019年中国30个省份22个行业的样本数据，将双重差分和最近邻匹配方法相结合，探究中国ETS 试点政策各阶段的减排效应机制。本文将中国ETS试点政策划分为5个时期，从而更细致地分析中国ETS试点政策各时期减排效应机制，进而有针对性地提出中国碳排放政策的优化建议。
根据科斯定理对产权交易的基本论断，碳排放权交易一方面可以通过界定碳排放权来提高资源配置的效率，另一方面可以通过建立碳排放权交易市场，基于购售双方的交易行为降低社会总体减排成本，进而达到社会整体碳减排的目标。中国碳排放权交易制度为总量管控和市场交易机制的集合，总量管控通过配额分配等管制手段，提高企业超额碳排放的成本和对碳排放权的需求，倒逼企业采用更清洁的能源和更高效的生产技术获得更高的收益。市场机制通过碳排放权拍卖和碳排放权交易，对购买方成本约束形成减排压力，对出售方通过额外收益产生减排动力。并基于购售双方的交易行为，以更低的合规成本和更大的合规灵活性降低社会减排成本，有效促进碳排放权的合理流动，提高不同行业间碳排放调整的灵活性，进而促进总体碳排放降低[10]。据此，提出假设1：
假设1：ETS 试点政策对试点省份行业碳排放有明显的减排效应。
经济学理论将外生冲击对经济系统的影响划分为持久性冲击和暂时性冲击，持久性冲击源于技术进步、制度变革等长期经济增长因素的影响，而暂时性冲击则是对宏观变量趋势的暂时性偏离。由于中国ETS 试点政策发布到各试点省份具体实施存在一定的间隔，间隔期内试点政策的发布对高碳排企业产生暂时性冲击，不同类型行业企业会根据ETS 试点政策中的配额管理，调整生产方式，以保证在ETS 试点政策正式实施时能够及时应对碳减排政策（配额管理限制及碳排放权交易成本约束），降低政策正式实施时的合规成本。据此，提出假设2：
假设2：ETS 试点政策的发布对试点省份行业短期碳排放具有明显的冲击效应。
基于假设2，在试点省份ETS试点政策第二阶段，非试点省份即将面临碳排放权交易体系的全面推行。史丹和李鹏（2021）[11]认为，短期内征收碳税等政策性冲击的减碳效应更加显著，但长期内构建碳排放权交易市场的效果更为突出。由于中国ETS试点碳交易规模较小，在面对全国碳交易体系启动的政策性冲击时，非试点省份行业短期碳减排效应更加显著。据此，提出假设3：
假设3：全国碳交易体系启动前后，试点省份与非试点省份行业短期碳减排差异不明显。
2.1 中国ETS试点政策各阶段划分
根据国家发展改革委办公厅印发的《关于开展碳排放权交易试点工作的通知》及各试点省份ETS试点政策实施方案，本文将中国ETS 试点政策分为5 个时期：政策发布前期（T1），以2009年底中国发布的“到2020年降低碳排放强度40%～45%”目标政策为起点，至2011 年底中国发布ETS试点政策。政策实施准备期（T2），以2011年ETS试点政策发布为起点，至2013年底、2014年初各试点省份ETS试点方案发布，此时期参与试点省份行业与未参与行业碳排放整体变化趋势出现明显差异，参与试点省份行业整体碳排放均值明显降低，而未参与试点省份行业则明显上升。ETS试点政策实施第一阶段（T3），以2013年底各试点省份试点政策相继发布为起点，至2015 年底形成基本完善的区域碳排放权交易市场，该阶段试点参与行业碳排放均值持续下降，非试点参与行业碳排放均值持续增加。ETS试点政策实施第二阶段（T4），以2015年底第一阶段的完成为起点，至2017年底全国碳排放权交易体系建立，该阶段二者变化均不明显，但整体排放逐步趋同。全国碳交易体系的建立（T5），从2017 年底全国碳交易体系的建立至今，此阶段二者排放均明显增加。从整体排放趋势看，T1—T5 时期试点省份参与行业整体碳排放均值仅增加1.36%，而非试点省份参与行业则增加了25.61%，相对于非试点省份，ETS试点政策的实施明显降低了试点省份的碳排放水平。
2.2 模型设定
2.2.1 最近邻匹配
影响碳排放的因素除了ETS试点政策外，还会受到行业特征变量、区域差异性的影响。相较于双重差分法等政策评估方法，最近邻匹配法能够将行业等其他重要影响变量控制在相等或相似，呈现与实验组特征高度相似的反事实控制组，减少潜在的政策内生性影响。相较于合成控制法，最近邻匹配法能够处理多个实验组、多个政策阶段，适用于以行业为样本分析多阶段性减排效应[12]。因此，为检验中国ETS试点政策的阶段性减排效应，本文采用双重差分和最近邻匹配相结合的方法来控制样本偏误。最近邻匹配法能够将行业碳排放的多重影响因素进行整合，从而进行多元匹配，以保证实验组与对照组特征的高度相似。
2.2.2 基准模型
将行业碳排放主体分为实验组和对照组：如果该省份某行业为ETS 试点省份且为当地ETS 试点方案包含的行业（即实验组，以下简称试点省份行业），则令Di=1。如果该省份行业为非试点省份行业（即对照组，以下简称非试点省份行业），则令Di=0。考虑到中国ETS 试点政策的阶段性特点，本文依据各时期划分，将2011年、2013年、2015 年、2017 年分别作为实验组的时间节点①参考Fowlie等（2012）[12]的研究方法，不同时期的碳排放量及协变量取值均为平均值。，以是否为ETS试点省份行业为条件，潜在结果lnCit(1)和lnCit(0)分别表示各省份行业i在时期t的碳排放水平。则两阶段的碳减排平均效果为：
其中，t"代表ETS试点政策发布后的某一时期，αTT衡量ETS 试点政策发布对试点地区行业各阶段碳排放的平均影响。因各行业规模等因素存在一定差异，为减少实验组和对照组之间可观察差异可能引入的偏差，本文采用以可观察协变量为条件的双重差分模型。
其中，Xi是可观测协变量，t0表示ETS试点政策发布之前的时间段。这种方法隐含地假设X中的变量是政策效果的外生变量。参数α表示在控制X的情况下，ETS试点政策对行业碳排放水平随时间变化的平均影响。误差项εi假设独立于Xi中的协变量和政策指标Di。
King 和Nielsen（2019）[13]指出，最近邻匹配方法中，倾向得分匹配方法将协变量综合为一维变量，倾向指数相似情况下会出现协变量差异较大的情况，反而会使协变量的平衡性变差。基于此，本文在最近邻匹配上选择协变量匹配法，此时基准模型设定如下：
其中，lnC表示行业碳排放的对数，τ1表示ETS试点省份行业的集合，τ0表示非试点省份行业的集合，N1是试点省份参与行业数量。当构造试点省份行业j的反事实估计时，非试点省份行业K的权重为w。
2.3 变量说明与数据来源
2.3.1 行业分类标准
考虑到《国民经济行业分类与代码》分别于2011年和2017年进行了两次修订，为保证行业分类标准的统一性，参考余泳泽等（2017）[14]对行业分类的处理方法进行标准统一处理，并结合行业碳排放水平，在剔除碳排放量为0或占比较小行业的基础上，最终选定中国30个省份（不含西藏和港澳台）的22个行业（见表1）。
表1 中国工业各行业代码与名称
2.3.2 行业选择
各试点省份基于一定的排放标准，将特定行业符合条件的企事业单位纳入碳交易体系，主要采用配额分配和碳排放权交易两种方式进行。参与ETS 试点的行业覆盖面较广，囊括了电力、石化、化工、建材、钢铁、有色金属、造纸、航空等重点排放行业，部分试点地区的控排单位还包括非工业类企业和事业单位。具体控排主体见表2。
表2 试点省份工业行业碳排放权交易主体情况
2.3.3 碳排放核算
本文参考的是Guan等（2021）[15]的研究中中国二氧化碳排放账户中各省份2002—2019 年行业碳排放总量（中国碳核算数据库（CEADs）详细收录了31 个省份（不含港澳台）总碳排放及各行业碳排放数据）。能源排放是指化石燃料燃烧过程中排放的二氧化碳。根据联合国政府间气候变化专门委员会的指南[16]，行业（部门）碳排放量计算方法如下：
其中，Cij表示j行业燃烧化石燃料i的二氧化碳排放量；
ADij表示相应化石燃料类型和部门的化石燃料消耗量；
NCVi表示净热值，即每单位化石燃料燃烧产生的热值；
CCi是指化石燃料i产生的每单位净热值的二氧化碳排放量；
Oij是指化石燃料燃烧过程中的氧化率。
2.3.4 协变量的选择
地方政府出于保护税收基础、执政权力、私人利益等原因，具有采取措施保护本地经济发展的强烈动机[17]。这种动机会导致地方政府在可控范围内有倾向性地放宽被规制企业的环境规制力度，并选择具有影响力且愿意与政府建立良好关系的企业达成“合意均衡”，促使地方政府选择性地披露较少的企业环境信息，甚至推迟披露或者瞒报[18]。本文以工业产值占GDP 的比重来反映地方政府对工业企业的潜在保护程度和产业结构水平（IND）。参考已有文献[19]，其他协变量选择科技投入（RD）、经济发展水平（RGDP）、外商投资（FDI）、资本投入（K）、行业规模（行业主营业务收入Oper、行业年平均用工人数L）。数据来源于2011—2020 年《中国统计年鉴》《中国工业统计年鉴》。主要变量描述性统计见表3。
表3 主要变量描述性统计
3.1 基准模型结果
表4 为ETS 试点阶段碳减排效应的估计结果。其中模型（1）为OLS 回归框架下，控制行业固定效应并采用聚类调整标准误消除不同省份行业碳排放异方差的DID 估计，模型（2）至模型（4）和模型（5）至模型（7）分别为以初期碳排放为匹配变量的基础最近邻匹配及其他协变量作为偏差校正变量的最近邻匹配估计，模型（3）和模型（6）以南方省份行业为样本，模型（4）和模型（7）以北方省份行业为样本。
表4 ETS试点政策的发布与实施对试点地区行业碳排放的影响
3.1.1 ETS 试点政策发布对试点省份行业碳排放的冲击效应
如表4 所示，政策发布后到政策实施前（T1—T2），试点省份行业相对于非试点省份行业碳排放降低11.4%，偏差校正后，减排效应扩大到13.4%。表明ETS试点政策的发布，对试点省份行业短期碳排放具有明显的冲击效应，假设2成立。在分别对南北方试点省份行业T1—T2的匹配估计中，与非试点省份行业碳排放相比，南北方行业碳排放平均降低了8.6%和20.5%，北方ETS试点政策对碳排放的冲击效应明显大于南方。原因在于，一方面北方整体温度较低，热电行业的体量明显大于南方，热电行业等对于能源过度依赖而导致碳排放占比较大，而热电行业的配额分配以标杆法为主，企业为应对即将实施的试点政策，会及时调整生产技术，减少额外碳排放成本；
另一方面2009 年国家宣布碳排放远期目标后，逐步开始对全国高碳排放的热电企业进行碳排放限额和关停（主要为火力发电企业），进一步导致北方碳减排速率高于南方。
3.1.2 ETS试点政策实施对试点省份行业碳排放的影响
相对于非试点省份行业，T2—T3 阶段试点省份行业碳排放减排效果减弱，但均在统计意义上显著，OLS、基础最近邻匹配与偏差校正估计系数均小于T1—T2阶段。在T2—T3阶段，ETS试点政策实施的第一阶段试点省份行业碳排放平均降低了8.3%。在分别对南北方试点省份行业T2—T3 的匹配估计中，南北方行业碳排放平均降低了8.9%和13.3%，ETS 试点政策对北方碳排放的冲击效应明显大于南方。在对T2—T4 的匹配估计中（T3—T4 阶段均不显著，故未列出），ETS试点政策使试点省份行业碳排放平均降低了6.1%，南北方分别为7.1%（偏差校正后不显著）和15.1%，仅北方碳减排效应稍有增加。在对T2—T5的匹配估计中偏差校正后减排效应均不显著。
以上结果表明，ETS试点政策的实施能够显著降低试点省份行业整体碳排放水平，假设1 成立，但减排效应主要集中在试点政策实施初期，在ETS 试点政策实施后期，试点省份与非试点省份行业碳排放变化逐步趋同，假设3成立。原因如下：第一，中国ETS政策以配额管理+碳排放权交易为主，其中配额管理占企业历史排放/强度或标杆法碳排放的90%～95%（免费配额方式），额外碳排放额度需求相对较少，进而导致企业在政策实施前快速调整碳排放强度，以减少ETS 试点政策实施时的合规成本；
而在政策实施后，额外碳排放额度短期需求降低，整体碳交易市场交易规模较小，进而导致政策实施第二阶段减排效应降低。第二，在试点政策实施的第二阶段时，非试点省份预期ETS政策会拓展到全国（2017年全国碳交易体系正式启动），因此非试点省份企业会提前调整生产技术，以减少ETS政策全面实施带来的合规成本，进而导致非试点省份行业整体碳排放趋势的下降。第三，中国ETS试点处于基础阶段，相应的配套措施（碳银行业务等）较少，未能充分发挥ETS的减排机制，如欧洲2018年实施的Market Stability Reserve（MSR），短期排放水平可以灵活地适应不断变化的市场条件。
3.2 稳健性分析
上述分析中，主要假设条件是：在未列入ETS 试点及列入后未参与ETS的情况下，以类似ETS试点省份行业观察到的碳排放轨迹来代表试点省份行业的碳排放趋势。该假设意味着初期碳排放将类似地分布在可观察协变量同质类别中。本文把试点省份的行业分为参与和未参与两类，试点省份未参与行业与非试点省份行业同时为对照组，作为反事实趋势很可能存在偏差（不同省份政策的差异、监管的差异等）。此外，上述分析中还假设某一行业参与ETS不影响其他行业的碳排放，若某一行业进入ETS试点导致碳排放转移到非试点省份行业，则上述反事实排放估计仍然存在偏差。为保证以上系数估计值的稳定性，本文重新定义处理组和对照组，即以试点省份未参与ETS行业为处理组，以非试点省份行业为对照组。若上文基础假设成立，则二者应在统计意义上不显著。
从稳健性检验结果（略）来看，试点省份未参与ETS行业的平均排放量在对数变换后与非试点省份行业的碳排放变化在统计上没有差异。表明试点省份未参与ETS 行业与非试点省份行业的碳排放变化趋势相同，该结果与上述假设相一致。
考虑到南北地区热电行业碳排放在总体碳排放中占比较大，而2009年中国提出碳减排远景目标后，加强了对火力发电行业排放管制，该行业的碳排放基数过大，容易导致其他行业减排效应估计的偏差。因此，去除了碳排放较高的热电行业并进行稳健性检验，结果显示在去除该行业后，所有估计系数均在统计意义上显著。说明ETS试点政策对于其他行业的减排效应仍然较为显著。
3.3 政策冲击的滞后效应分析
为进一步验证ETS试点政策的冲击效应，本文将2016年8 月发布并于该年年底实施ETS 试点政策的福建参与行业作为处理组，将已经纳入ETS 试点的北京、天津等6个省份作为对照组，验证以2016年为政策节点，福建试点参与行业与其他试点省份行业碳排放量变化。根据上文假设，福建试点参与行业在2016—2017年，将同时面临配额管理的冲击效应与碳交易的市场机制减排效应，而其他试点省份行业减排机制主要为碳交易的减排效应。据此，根据假设1 和假设2，福建试点参与行业在T3—T4 时期，减排效果应优于其他试点省份行业。
如表5 所示，在OLS 与最近邻匹配偏差校正估计中，福建试点参与行业相对于其他省份试点参与行业碳排放量均有显著下降。在进行对数化处理后，最近邻匹配偏差校正仍在10%的水平上显著，相对于其他试点省份参与行业，福建在纳入试点省份的两年内，行业碳排放量平均降低了15%。表明在中国ETS试点初期，试点政策的冲击效应存在，且高于碳交易的市场机制减排效应。
表5 福建ETS试点企业与其他省份试点企业碳排放差异估计
3.4 内生性检验
为避免政策内生性问题，采用合成控制法来验证试点政策的减排效果。因行业数量较多，故本文仅对具有代表性的热电行业进行合成比较。
图1 显示了热电行业试点与非试点省份碳排放水平变化趋势。碳排放量趋势在2011 年进行了第一次分化，相对于非试点省份热电行业，试点省份热电行业碳排放水平进入下降通道。如表6所示，依次为以北京、天津等6个ETS试点的热电行业为合成对象时所选权重组合，并通过控制相关协变量提高拟合处理组的可靠性。
图1 热电行业ETS试点与非试点省份行业碳排放变化趋势
表6 热电行业合成ETS试点的权重组合
下页图2呈现了碳交易政策发布及实施前后，试点省份热电行业碳排放与合成碳排放动态演进过程。两条垂直虚线分别表示ETS 政策的发布（2011 年）与政策的实施（2013 年），实线表示目标试点省份行业碳排放的真实路径，虚线则是基于控制组权重所合成的虚拟路径，二者之差则为政策净效应。如图2 所示，在ETS 政策发布前，各试点省份行业的真实碳排放与合成碳排放接近，表明拟合效果较好。从拟合情况来看，2011年政策发布后，试点省份热电行业真实碳排放水平（上海除外）均呈现不同程度的下行态势，表明政策冲击效应明显，试点省份热电行业预先对ETS试点政策作出反应，降低碳排放。2013年政策正式实施后，试点省份热电行业真实碳排放水平均再次呈现不同程度的下行态势，表明ETS试点本身的碳减排机制推动了试点地区热电行业的减排效果。
图2 热电行业ETS试点与合成热电行业碳排放对比
本文采用2010—2019 年中国30 个省份22 个工业行业数据，依据中国ETS 试点政策的阶段性特点，将中国ETS试点政策分为五个时期，并采用双重差分与最近邻匹配（协变量匹配）相结合的研究方法，建立中国ETS试点政策的准自然实验框架，得出以下结论：
（1）ETS 试点政策的发布，对试点省份行业短期碳排放具有明显的冲击效应。在ETS 试点政策发布前期到实施准备期，相对于非ETS 试点省份行业，ETS 试点省份行业的碳排放量平均下降了约13.4%，且北方受到的冲击效应显著高于南方。
（2）ETS试点政策的实施对试点省份行业碳排放有明显的减排效应。在ETS 试点政策实施准备期到正式实施后的第一个阶段，相对于非试点省份行业，ETS 试点省份行业碳排放量平均下降了约8.3%，且北方减排效应显著高于南方，这一差异在全国碳交易体系启动后逐渐消失。
（3）全国碳交易体系的政策冲击，会导致非试点省份行业碳排放变化短期趋同。在ETS 试点政策实施的第二阶段和全国碳交易体系启动短期内，受全国碳交易体系启动的政策冲击和配额管理+碳交易规模小导致的后续减排动能不足，试点省份行业与非试点省份行业碳排放变化短期趋同，而新纳入的福建试点参与行业短期碳减排效应显著高于其他试点省份行业。
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