用能權交易制度能夠實現碳減排嗎?
——基于雙重差分模型的實證分析

鞏前勝 王翔宇

(1.西安石油大學 經濟管理學院,陜西 西安 710065;2.西安石油大學 陜西(高校)油氣資源經濟管理研究中心,陜西 西安 710065)

0 引 言

當前,我國仍是全球能源生產與消費最多的國家。據統計,2020年我國的能源消耗量接近50億噸標準煤,約占世界能耗總量的26.13%,較2019年同比增長了2.1%[1]12-22。在經濟由高速增長轉向高質量發展的關鍵階段,面對能源過度損耗引發的氣候與環境問題,我國堅持走可持續發展之路,制定了“30·60”雙碳戰略目標,并在十八屆五中全會中提出了“創新、協調、綠色、開放、共享”五大新發展理念,由此奠定了在轉變經濟發展方式的主基調下,生態環境末端治理與源頭治理并重的方針[2]1-8。在此背景下,不同于其他針對末端污染排放治理的環境規制政策,為從源頭上合理配置能源資源,解決能源消費的外部性問題,實現能耗總量與能源強度“雙控”的目標,推動綠色經濟發展,根據國家發改委在2016年發布的《用能權有償使用和交易制度試點方案》,我國于2017年開始在浙江、福建、河南、四川開展用能權交易制度試點。在此政策下,用能權指標需要通過政府進行合理配置,由企業依法獲取并在配額范圍內無償使用。同時,企業可以依法對用能權指標進行市場交易,有剩余配額的企業可以通過市場將用能權指標出售給缺少配額的企業。作為環境規制的一項重要制度創新,用能權交易制度能否通過約束能源消費實現碳減排的目標?其中存在怎樣的作用機制?回答上述問題對于厘清用能權交易制度與雙碳戰略目標之間的邏輯聯系,深化用能權交易與碳排放權交易政策之間的統籌銜接,實現經濟的高質量發展具有重要意義。

現有文獻針對碳排放的研究主要與經濟增長[3]152-159、財政分權[4]7-11、能源消費[5]36-44等方面相關,其中,二氧化碳排放量的測度主要依據世界銀行(WDI)公布的數據[3]152-159或采用聯合國氣候變化政府間專家委員會(IPCC)在國家溫室氣體清單指南中提出的計算方法[5]36-44。面對嚴峻的氣候與環境問題,為減少碳排放,政府出臺了大量的環境規制政策。近年來,針對環境規制的相關研究已十分豐富,其中,二氧化碳、二氧化硫等污染源的排放權交易制度發揮的政策效果[6]15-26已經得到了較為充分的解讀。張華、馮烽[7]62-80在正式環境規制的基礎上,深入研究了公眾參與等形式的非正式環境規制發揮的碳減排效應。作為環境規制的一項制度創新,用能權交易制度試點政策出臺于2016年,實施時間較短,故針對用能權交易制度的研究相對較少,主要集中在理論分析層面。其中,針對我國用能權交易市場法律法規建設[8]124-133,以及其他政策同用能權交易制度有效銜接的相關研究較為充分。僅有少部分用能權交易制度的相關研究基于實證分析層面,主要從綠色技術創新、能源利用效率、全要素生產率等方面出發,運用雙重差分模型,對用能權交易制度發揮的政策效果進行研究。此外,劉海英、王鈺[9]1-10采用DEA模型研究了用能權交易與碳排放權交易政策組合的經濟紅利;張寧、張維潔[10]165-181運用非參數化模型比較了“命令-控制”型政策與用能權交易制度的平均經濟潛力與節能潛力;王兵、賴培浩等[11]107-117運用30個省份的三次產業投入產出數據,量化分析了用能權交易制度的實施給我國能源強度帶來的變化。

基于上述分析,用能權交易制度在碳減排中發揮的政策處理效應仍有待深入研究。因此,本文運用雙重差分模型,對用能權交易制度的碳減排效應進行實證分析,探討不同區域與環境目標約束力度間的差異。同時,基于綠色技術創新發揮的部分中介效應以及政府的環境關注度對綠色技術創新中介發揮的調節效應,深入分析用能權交易制度對碳減排的作用機制。以期為完善用能權交易體系,建立健全我國用能權交易市場,從而顯著提升用能權交易制度帶來的經濟紅利,為我國經濟的高質量發展提供參考依據。

1 機制分析與研究假設

通過分析用能權交易制度對碳減排的作用機制,提出研究假設,用能權交易制度對碳減排的作用機制框架見圖1。

圖1 用能權交易制度對碳減排的作用機制框架

根據Coase[12]1-44提出的產權定理,只有當用能權界定清晰,并且這些權利可以通過市場進行交易時,才能實現能源資源的最優配置,有效減少能源過度損耗造成的碳排放。用能權交易制度有助于政府對用能權進行合理分配。開放用能權指標的市場交易,有助于實現相關企業能源消費外部成本的內部化。具體而言,用能權交易制度的結構如下:政府根據節能減排目標綜合考慮各地區的經濟發展水平、產業結構、資源稟賦等因素,將能源消費總量指標層層下放,再根據具體情況向相關企業合理分配用能權指標配額,并采取企業在配額范圍內免費使用、超出配額范圍有償使用的方式。相關企業可以根據自身的實際情況,依法進行用能權指標的市場交易。其中,配額富余的企業可以通過市場出售配額范圍內剩余的用能權指標以獲得利潤,配額較少的企業則需花費成本在市場上買進超出配額部分的用能權指標。政府通過用能權指標的配額限制與有償使用規則實現了對能源資源的有效管控,約束了相關企業能源消費,推動了產業結構的轉型升級,從而改善了能源的過度損耗,減少了企業的能源投入產生的二氧化碳排放,以最低成本實現了碳減排的目標?；诖?提出假設H1。

H1:用能權交易制度能夠有效減少二氧化碳排放量

根據Porter,Van[13]97-118提出的假說,適當的環境規制能夠誘發企業的綠色技術創新,顯著提高企業的生產力,從而抵消環境規制帶來的污染治理成本,有利于提升企業的技術效率與競爭優勢。因此,用能權交易制度試點能夠通過對試點地區的能耗約束與成本約束,倒逼相關企業進行綠色技術創新,促進清潔型生產技術的廣泛應用,從而提高了企業的能源利用效率,優化了能源結構與產業結構,有利于降低二氧化碳排放量,實現碳減排的目標?；诖?提出假設H2。

H2:用能權交易制度能夠通過激發企業的綠色技術創新減少二氧化碳排放量

根據前文分析,用能權交易制度能夠通過綠色技術創新實現碳減排的目標。在此基礎上,政府對環境的關注度會直接影響綠色技術創新發揮的部分中介效應。具體而言,政府對環境的重視程度越高,出臺的環境規制政策越嚴格,越能通過成本約束激發相關企業進行綠色技術創新,提升企業的生產力水平與市場競爭力。作為環境規制政策的重要創新,在政府對環境的高度關注下,用能權交易制度通過激發企業的綠色技術創新,更能有效降低二氧化碳排放量,實現碳減排的目標?；诖?提出假設H3。

H3:政府的環境關注度能夠有效調節綠色技術創新發揮的部分中介效應

2 研究設計

2.1 模型構建

為檢驗用能權交易制度對二氧化碳排放量的影響,評估用能權交易制度發揮的政策處理效應,本文采用控制雙向固定效應的雙重差分模型進行回歸分析,具體模型構建見(1)式:

lnCO2,it=α0+α1DID+α2X+θt+μi+εit

(1)

lnCO2,it表示i省份在t年的二氧化碳排放量;DID表示政策虛擬變量,用省份虛擬變量treati(其中非試點省份取值為0,試點省份取值為1)與年份虛擬變量periodt(其中試點前的年份取值為0,試點后的年份取值為1)的交乘項來衡量,其中,系數α1反映了用能權交易制度對二氧化碳排放量的處理效應;X表示控制變量;θi表示年份固定效應;μi表示省份固定效應;εit表示隨機誤差項。

2.2 數據來源

基于數據的可獲得性與統計口徑的一致性,本文選取2008—2019年我國30個省份的面板數據(剔除了西藏自治區與港澳臺地區)作為研究樣本。所用相關數據主要來源于歷年《中國統計年鑒》《中國能源統計年鑒》《中國環境統計年鑒》,各省統計年鑒以及WIND數據庫。

2.3 變量設定

2.3.1 被解釋變量

二氧化碳排放量(lnCO2):參考張彩江等[14]93-99的研究,采用聯合國政府間氣候變化專門委員會IPCC(2006)的方法,剔除各省能源平衡表中各項能源加工轉換過程中的投入量、損失量以及工業生產中用作原料和材料的部分,得到能源凈消費量,據此計算得到各省二氧化碳排放量。具體計算公式見(2)式:

(2)

其中,CO2表示二氧化碳排放量;i表示各項能源;Ei表示各項能源的燃燒消費量;NCVi表示各項能源的平均低位發熱量;CEFi表示各項能源的二氧化碳排放因子,其計算公式見(3)式:

(3)

2.3.2 核心解釋變量

政策虛擬變量(DID):以用能權交易制度的試點省份(浙江省、福建省、河南省、四川省)作為處理組,其他省份作為對照組,構建省份虛擬變量treat(處理組取值為1,對照組取值為0);并將用能權交易制度試點的實施時間即2017年作為政策實施年份,構建年份虛擬變量period(政策實施后取值為1,政策實施前取值為0),將兩者的交乘項作為本文的核心解釋變量。

2.3.3 控制變量

根據已有文獻的相關研究,本文選取了同被解釋變量具有一定相關性的控制變量納入模型,以提升回歸結果的有效性。其中,經濟發展水平(lnEDL)采用人均地區生產總值來衡量;產業結構(IS)采用工業增加值在地區生產總值中所占比重來衡量;能源消費結構(ECS)采用煤炭消費量在能源消費總量中所占比重來衡量;研發投入強度(RDI)采用研發投入在地區生產總值中所占比重來衡量;對外開放程度(OPEN)采用進出口總額在地區生產總值中所占比重來衡量。

2.3.4 機制變量

綠色技術創新(lnGTC):采用各省的綠色專利授權量來衡量。

政府環境關注度(GEC):參考申偉寧、柴澤陽等[15]65-71的研究,采用政府工作報告中生態環境關鍵詞出現的頻率來衡量,出現頻率越高表明關注度越高。

上述各變量的描述性統計見表1。

表1 描述性統計

3 實證分析

3.1 基準回歸

根據(1)式,用能權交易制度對二氧化碳排放量的基準回歸結果見表2。其中,(1)列僅控制了年份與省份雙向固定效應,(2)～(6)列則在控制雙向固定效應的基礎上依次加入了控制變量。

表2 基準回歸結果

根據表2(1)～(6)列的結果可以看出,雖然政策虛擬變量的系數隨著控制變量加入而有所上升,由未加入控制變量的-0.142增至加入所有控制變量之后的-0.099,但始終在1%的水平上顯著為負,表明相較于非試點省份,用能權交易制度使試點省份的二氧化碳排放量平均下降了9.9%,能夠實現碳減排,故假設H1成立。此外,經濟發展水平與能源消費結構的系數均顯著為正,表明隨著經濟發展水平的提高,以煤炭為主體的傳統能源消費會增加二氧化碳排放量;對外開放程度、產業結構與研發投入強度的系數均不顯著,表明對外開放程度、產業結構與研發投入強度對二氧化碳排放量并無顯著影響。

3.2 穩健性檢驗

3.2.1 平行趨勢檢驗

運用雙重差分模型進行回歸分析需滿足平行趨勢假設這一前提,即處理組與對照組滿足在沒有政策影響的情況下發展趨勢仍然保持一致。對此,運用事件研究法構造如下模型,見(4)式:

(4)

圖2 平行趨勢檢驗結果

根據平行趨勢檢驗的結果可以看出,政策虛擬變量的系數在政策實施前均不顯著,這表明雙重差分的平行趨勢假設得到了滿足。進一步地,從動態效應來看,政策虛擬變量的系數在政策實施后的第一期不顯著,表明政策的實施存在時滯性;在政策實施后第二期開始顯著,證明基準回歸結果具有穩健性。

3.2.2 安慰劑檢驗

由于用能權交易制度試點可能受到不可觀測因素的影響,因此,參考Li P,Lu Y等[16]18-37的做法,采用間接安慰劑檢驗,隨機產生用能權交易制度試點地區的名單并基于(1)式重復進行1 000次回歸模擬,回歸系數的表達式見(5)式:

(5)

圖3 安慰劑檢驗結果

3.2.3 傾向得分匹配

雙重差分模型的另一個重要使用前提是處理組與對照組選取的隨機性,將控制變量作為協變量,將政策虛擬變量對控制變量進行Logit回歸,以此計算傾向得分,將得分值相近的省份作為對照組,其余省份作為處理組,再運用雙重差分模型進行回歸分析,穩健性檢驗結果見表3。由表3中的(1)、(2)列可知,政策虛擬變量的系數均顯著為負,與基準回歸的結果基本一致,證明基準回歸結果是穩健的。

表3 穩健性檢驗結果

3.2.4 替換被解釋變量

參考Guan,Shan等[17]1-13,以表觀排放核算法計算的二氧化碳排放量作為被解釋變量的替代變量,并根據式(1)進行回歸,結果如表3中的(3)、(4)列所示,政策虛擬變量的系數仍顯著為負,與基準回歸結果并無顯著差異。

3.2.5 縮尾處理

為排除極端異常值的干擾,本文參考韋東明、顧乃華[18]90-103的做法,對變量進行了上下5%水平的縮尾處理,根據式(1)對處理后的變量進行回歸,其結果如表3中的(5)、(6)列所示。經過縮尾處理后的政策虛擬變量系數仍顯著為負,與基準回歸結果基本一致。

3.3 進一步分析

3.3.1 異質性檢驗

3.3.1.1 區域異質性

由于我國的不同省份所處區位不同,經濟發展情況具有一定的差異性,根據我國的地理區位因素將30個省份劃分為東部、中部、西部3個子樣本,分別進行用能權交易制度對二氧化碳排放量的回歸分析,異質性檢驗結果見表4。由表4中的(1)～(3)列可知,政策虛擬變量的系數在(1)列中為負且不顯著,在(2)、(3)列中則顯著為負,表明用能權交易制度在我國的中部與西部地區對減少二氧化碳排放量的影響十分顯著,但對東部地區則并沒有顯著的影響。究其原因,在于東部地區的產業轉型升級與生態環境治理體系相對完善且已取得一定的成效,故用能權交易制度在東部地區的政策效果不顯著;而中、西部地區尚處于產業轉型升級的初期,以重工業為主的發展模式仍然在產業結構中舉足輕重,資源損耗與環境污染仍較為嚴重,改善生態環境仍是亟需解決的問題,故用能權交易制度的政策效果在中、西部地區較為顯著。進一步地,西部地區相較于中部地區而言節能減排的空間更大,因此在西部地區實施用能權交易制度較中部地區具有更為顯著的政策效果。

表4 異質性檢驗結果

3.3.1.2 環境目標約束力度異質性

為進一步考察遺漏變量對本文研究結果的影響,參考韋東明、顧乃華[18]90-103的研究,對不同的環境目標約束力度下用能權交易制度的碳減排效應進行分析。構建三重差分模型,見(6)式:

lnCO2,it=γ0+γ1DDD+γ2X+θt+μi+εit

(6)

其中,DDD表示政策虛擬變量DID與環境目標約束虛擬變量EC的交乘項,將環境目標約束分為硬約束與軟約束,對于硬約束,若政府工作報告中出現“確?！薄奥鋵崱钡仍~匯則賦值為1,否則為0;對于軟約束,若政府工作報告中出現“左右”“上下”等詞匯則賦值為1,否則為0,其余變量設定同(1)式。異質性檢驗結果見表4,由表4中的(4)、(5)列可知,不論是硬約束還是軟約束,交乘項系數均在1%水平上顯著為負,表明不同的環境目標約束力度均能助推用能權交易制度對碳減排的積極作用。進一步地,硬約束的交乘項系數小于軟約束的交乘項系數,可能的原因在于相較于軟約束而言,硬約束往往表現為較為嚴格的環境規制力度,對于碳減排的推動作用更為顯著。

3.3.2 機制檢驗

3.3.2.1 中介效應檢驗

為深入探討用能權交易制度試點對碳減排的作用機制,選取綠色技術創新作為中介變量進行中介效應分析,模型構建見(7)、(8)式:

lnGTCit=α0+α1DID+α2X+θt+μi+εit

(7)

lnCO2,it=β0+β1DID+β2lnGTCit+β3X+θt+μi+εit

(8)

其中,lnGTCit與ISRit分別表示中介變量綠色技術創新和產業結構合理化;其他變量設定同式(1)。中介效應檢驗結果見表5,其中(1)～(4)列中的政策虛擬變量系數與(3)、(4)列中的中介變量系數均顯著為負,表明部分中介效應顯著,即用能權交易制度能夠通過激發企業的綠色技術創新減少二氧化碳排放量,假設H2得到驗證。

表5 機制檢驗

3.3.2.2 調節中介效應檢驗

參考溫忠麟、丁友強[19]448-452和胡玉鳳等[20]56-64的研究,進一步分析政府環境關注度對綠色技術創新中介發揮的調節效應,構建模型見(9)式:

lnYit=γ0+γ1DID+γ2GECit+γ3lnGTCit+γ4GECit×lnGTCit+γ5X+θt+μi+εit

(9)

其中,lnYit表示綠色技術創新(lnGTC)或二氧化碳排放量(lnCO2);GECit表示政府環境關注度;GECit×lnGTCit表示綠色技術創新與政府環境關注度的交乘項;其他變量設定同式(1)。在綠色技術創新中介的基礎上,加入政府的環境關注度作為調節變量,首先,進行二氧化碳排放量對用能權交易制度試點、政府環境關注度的回歸,其次,進行綠色技術創新對用能權交易制度試點、政府環境關注度的回歸,再次,進行二氧化碳排放量對用能權交易制度試點、政府環境關注度以及綠色技術創新的回歸,最后,進行二氧化碳排放量對用能權交易制度試點、政府環境關注度、綠色技術創新以及綠色技術創新與政府環境關注度交乘項的回歸,以此來檢驗調節中介效應,調節中介效應檢驗結果如表5中的(3)～(6)列所示。其中,政策虛擬變量的系數及綠色技術創新與政府環境關注度交乘項的系數均顯著,這表明在政府環境關注度的調節作用下,綠色技術創新在用能權交易制度對碳減排的影響機制中發揮部分中介效應,故假設H3成立。

4 結論及建議

本文以我國30個省份2008—2019年的面板數據為樣本,分別構建處理組與對照組,運用雙重差分模型深入研究了用能權交易制度的碳減排效應,結論如下:第一,用能權交易制度試點顯著降低了試點省份的二氧化碳排放量,能夠實現碳減排的目標。第二,用能權交易制度的碳減排效應具有區域異質性。相較于東部地區而言,用能權交易制度對中、西部地區碳減排的促進作用較為顯著,且西部地區的碳減排效應相較于中部地區更為顯著。第三,政府的環境目標約束能夠助推用能權交易制度實現碳減排。進一步地,相較于軟約束,政府的環境目標硬約束在用能權交易制度對碳減排的影響中發揮的作用更加顯著。第四,用能權交易制度能夠通過激發企業的綠色技術創新實現碳減排;進一步地,政府的環境關注度能夠對綠色技術創新中介發揮調節作用。

基于以上結論,提出如下建議:第一,應進一步擴大用能權交易制度的實施范圍,加快推進用能權交易市場的建設,建立健全相關法律法規,本著精準施策的原則,不斷完善用能權確權及市場交易的相關政策措施。第二,應考慮不同地區存在的異質性,因地制宜地制定用能權交易制度的具體舉措,切忌“一刀切”。具體而言,應將政策實施的重心放在中、西部地區,合理引導其傳統產業的優化升級,培育并發展新能源產業,建立健全生態治理體系,實現東部地區與中、西部地區間的協調發展。第三,出臺相關政策與配套措施,激勵企業進行綠色技術創新,加強清潔型生產技術的廣泛運用,提高新能源在能源消費結構中的占比,積極引導產業結構朝著更加綠色協調可持續的方向發展。第四,政府應加強環境規制的實施力度,采取以環境目標硬約束為導向、軟約束與硬約束并重的手段,不斷強化對生態環境的治理能力。