环境规制政策的碳减排效应研究-凯发娱乐官网

1. 引言

电子商务作为数字经济的重要组成部分，正深刻影响着人与自然的关系及可持续发展。在全球气候变化背景下，电商行业亦承担起减少碳足迹、促进绿色消费的重任。近年来，中国电商企业积极响应国家“双碳”目标，致力于到2030年前实现碳排放峰值，并努力在2060年前达到碳中和。

电商环境规制与绿色策略经历了显著演变，从初期的环保宣传引导，逐步转向经济激励与市场机制，如绿色包装、节能减排补贴等。进入21世纪，信息披露与透明度成为新趋势，电商平台通过大数据公开商品环境足迹，引导消费者绿色选择。

随着技术的发展，电商政策体系不断升级，从简单的环保倡导，进化为构建绿色供应链体系，推动上下游企业共同承担环保责任。同时，公众参与和舆论监督成为重要力量，通过评价、反馈机制促进商家绿色转型。电商行业正逐步实现从“传统电商”向“绿色电商”的跨越，成为推动人与自然和谐共生的新引擎。

本文研究的是环境规制与碳排放之间的关系，是以碳排放权交易试点政策的碳减排效应视角展开的。本文选择的样本数据是中国各省市2005年至2020年的省际面板数据，聚焦政策对试点省市的碳减排效应。

2. 文献综述

在对环境规制的碳减排效应研究中，不同的环境规制的碳减排效应都是正向，都显著地促进了碳减排，只是它们的作用机制及对不同地区的影响程度不相同。如史修艺和徐盈之在2023年利用双重差分的方法实证评估了低碳城市试点政策实现中国公平性碳减排的效果及相关作用机制。研究表明：中国低碳城市试点政策有效实现了公平性碳减排；低碳城市试点政策主要通过提高工业用能效率和绿色技术创新水平的途径实现公平性碳减排；东中部城市比西部城市的公平性碳减排效果更优，并且减污环境规制在东部地区会产生积极的线性调节效应，在中部地区会产生正“u”型调节效应[1]。薛飞和陈煦在2022年采用双重差分法评估了绿色财政政策的碳减排效应。研究发现：节能减排财政政策综合示范城市建设显著降低了示范城市的碳排放水平，其碳减排效应在示范城市建设后的第二年后开始逐年显现，并随着年份的推移逐渐增强。示范城市建设的碳减排效应主要是通过减少能源消耗、降低单位gdp能耗、推动产业低碳化和提升绿色技术创新等途径实现的[2]。王军和车帅在2023年基于双重差分法和三重差分法，创新性从城市异质性、作用机制、协同减排和动态性等角度弥补了环境信息披露分析的不足。研究发现，环境信息披露对中国城市碳强度具有显著的负向影响，政策效果随着时间演进而呈现日趋强化的特征。环境信息披露对西部城市、五线城市以及非资源型城市的碳强度具有更明显的降低效果。环境信息披露能够通过科技支出效应、产业结构效应显著降低碳强度，城市化效应则起到相反的作用效果。环境信息披露具有协同减排效应，可以减少工业二氧化硫排放量[3]。朱思瑜和于冰在2023年检验排污权交易和碳排放权交易的减污和降碳效应，研究表明，从污染治理视角，排污权交易和碳排放权交易均显著降低了二氧化硫和二氧化碳排放量，实现了减污降碳的协同效应；从政策协同管理视角，在减少二氧化硫污染方面，组合政策比各类政策的单独实施更为有效；在降低二氧化碳排放方面，碳排放权交易比排污权交易和组合政策更为有效[4]。

本文主要研究环境规制中的碳排放权交易试点政策的碳减排效应。中国碳排放权交易市场的筹备工作在2011年启动，国家发展和改革委员会在全国范围内确定了7个交易试点地区，其中包含了北京、天津、上海、重庆、湖北、广东和深圳，各试点从2013年开始陆续启动交易。

与本文相关的文献主要有以下几方面：

(1) 政策对市场的影响：如邓茂芝等2019年在试点碳排放权交易市场向全国碳排放权交易市场过渡的初期阶段，对各试点碳市场的流动性进行研究，研究发现在碳市场建立初期，大部分市场都存在流动性低下的问题，但随着市场运行时间增长，配额的流动性不断增强[5]。任胜钢和李波2019年对碳排放权交易试点对劳动力市场的影响进行研究，研究发现碳排放权交易显著减少了工业碳的排放量，并对企业劳动力需求具有显著正向影响，促进生产规模扩大是碳排放权交易正向影响企业劳动力需求的有效路径之一[6]。

(2) 政策对绿色创新的影响：如郭蕾和肖有智在2022年研究了碳排放权交易试点的创新激励效应。研究结果显示，碳排放权交易试点有显著的创新激励效应[7]。宋德勇等2021年运用多期psm-did方法实证检验碳排放权交易对企业绿色创新的影响，实证结果显示碳排放权交易可以显著促进企业绿色创新[8]。

(3) 政策对其他方面的影响：如张平淡和张惠琳2021年检验了环境规制对企业全要素生产率的影响，以及投资效率的中介效应。实证发现，碳排放权交易试点能够提升制造业上市企业全要素生产率，投资效率发挥着部分中介作用，且在非国有企业中发挥着完全中介作用、在非重污染制造业企业中发挥着部分中介作用[9]。张涛等在2022年评估碳排放权交易政策对企业投资效率的影响与作用机制，研究结果表明：碳排放权交易能够有效提升企业投资效率，这一作用主要体现在缓解企业投资不足，而对企业过度投资的影响有限[10]。

其次，在关于碳排放权交易试点政策对碳减排效应的影响研究中，各文献从不同方向及不同方法出发都论证了碳排放权交易试点政策显著地促进了碳减排。大部分学者采用合成控制法对碳排放权交易试点政策的碳减排效应进行研究。如张彩江等2021年采用合成控制法评估了碳交易试点政策的减排效应，并用中介效应分析了其作用机制。结果发现：碳交易试点政策明显抑制了试点区域的碳排放量增长；碳交易市场能通过促进产业结构升级、提升资源配置效率实现区域碳减排，而技术创新在碳交易试点政策降低区域碳排放中为遮掩效应[11]。李治国和王杰2022年利用合成控制法进行准自然实验并结合动态空间杜宾模型综合评估碳交易政策实施的空间减排效应。研究发现：碳排放权交易试点政策整体上有效促进试点地区的碳减排，通过政策溢出效应同时有助于抑制邻近地区的碳排放。碳交易政策减排效应发挥存在较长的周期性，长期内其减排作用逐渐显著，且直接减排作用要远强于间接减排作用[12]。

综上所述，各项环境规制自制定开始就朝着减少碳排放、改善自然环境、促进人与自然和谐的方向前进，也逐步取得了一些阶段性的成功。碳排放权交易试点政策作为一项环境规制政策有效地抑制了试点城市的碳排放，对环境改善有很大的作用。碳排放权交易试点自启动以来对各市场、各企业的绿色创新等都有正向影响，符合该政策的目标要求。且各文献对该政策的碳减排效应的研究都表明其影响是显著的。但文献数据多来自企业数据。本文将选取2005~2020年29个省级面板数据，采用双重差分方法考察碳排放权交易试点的碳减排效应。

3. 研究设计

鉴于数据的可得性及全国碳排放权交易在2021年开始全面施行。本文的数据使用2005年到2020年中国各省市的数据进行研究。

2011年10月国家发展改革委公布《关于开展碳排放权交易试点工作的通知》(发改办气候[2011] 2601号)，同意在北京、天津、上海、重庆、广东、湖北、深圳7省市启动碳排放权交易地方试点工作。

表1展示了各试点省市政策试点开始的时间及公示文件。由于每个省市的正式启动碳排放权交易试点政策的时间点都不一样，且大部分都是在2013年下半年和2014年上半年启动的，所以本文以2014年为政策的实施时间。

本文将先对获取的数据进行简单的描述性分析，接着进行定性分析，最后使用双重差分模型进行实证分析。

table 1. the opening time and publicity documents of the pilot policies of each pilot province and city

表1. 各试点省市政策试点开启时间及公示文件

3.1. 试点城市碳排放量描述性分析

figure 1. beijing

图1. 北京市

figure 2. tianjin city

图2. 天津市

figure 3. shanghai

图3. 上海市

figure 4. chongqing city

图4. 重庆市

figure 5. hubei province

图5. 湖北省

figure 6. guangdong province

图6. 广东省

figure 7. nationwide

图7. 全国

3.2. 试点城市碳排放量的定性分析

由上述图1~7可以看出，在碳排放权交易试点政策实施前，实验组各省市的碳排放量从2005年到2014年急剧增长，北京市在2010年达到碳排放量的顶峰；天津市在2013年达到顶峰；上海市在2013年达到顶峰；重庆市在2011年达到顶峰；湖北省在2012年达到顶峰；广东省在2011年达到顶峰。

在2005年到2013年之间，各试点省市的碳排放量增长趋势与全国的增长趋势相似且都增长幅度很大，这主要由于以下几方面：

第一：能源

能源部门的碳排放量高达全国总排放量的一半。2000年以来，我国能源投入增长明显快于gdp的增长。随着能源行业的快速发展，凸显出许多问题，如能源法制不健全，能源总体规划难以衔接电力、天然气、可再生能源等专项规划，缺乏一体化统筹和部署，能源市场体系不完善，电力、石油、天然气等现货和期货市场体系尚未建立起来等。

第二：工业

工业部门的碳排放量约占全国总排放量的三分之一。2001年中国成为世贸组织成员国。加入世贸组织加速了中国国民经济增长。自2009年以来，中国成为世界第一大贸易国。中国国民经济快速增长，但也伴随着环境污染和资源短缺的问题。工业经济发展是国民经济高速发展的主要动力，其带来的环境问题也占据着重要地位。

第三：交通

2003年年末，中国铁路网规模达到了7.3万公里，2004年实施《中长期铁路网规划》，中国的铁路开始快速发展，2006年青藏铁路建成。2008年中国的第一条高速铁路——京津城际铁路开始运营，中国开始了高铁时代的建设，2011年世界上商业运营速度最高，里程最长的京沪高速铁路建成通车。到2012年年末，全国高速公路的里程已经达到了9.62万公里。据统计，中国高速公路服务区约7500个，每个服务区一年的二氧化碳排放量约有500吨，即全国高速公路服务区每年二氧化碳排放量约可达375万吨。且随着经济的发展，客运量与货运量迅速增加，到2012年，全国客运量达到了380亿人次，全国货运量达到了410亿吨，货运周转量达到了173,804亿吨公里。

第四：建筑

2001~2010年，建筑业总产值以20%左右的增长率稳定上升。2009年，“4万亿”救市计划实施，在应对全球金融危机，确保建筑业平稳发展的同时，出现了一些弊端。2010年开始，建筑业产值与固定资产投资增速虽然显现出下行趋势，但建筑业产值规模仍然保持着快速发展，且可持续发展能力仍显不足，发展模式粗放，发展质量不高，标准化、信息化、精细化水平较低，管理手段落后，建造资源耗费量大，技术进步较慢等问题，也导致了碳排放量的增长。

在政策实施之后，北京市全力推动大气污染治理工作，持续推动产业结构优化和能源清洁转型、大力疏解非首都功能，2020年的碳排放量相比前几年大幅下降。各试点省市碳排放量的波动趋势与政策实施之前的趋势都不一样了，大体都是在政策实施后有下降，也没有增长到之前的碳排放的峰值。说明这个政策对于实验组各省市的碳排放量都有影响。

3.3. 模型构建

为检验碳排放权交易试点设立是否能够促进碳减排，文章利用双重差分模型展开实证讨论。在此，将29个省市分为实验组与控制组，其中实验组包含北京、天津、上海、重庆、湖北和广东6个省市(2011年设立的碳排放权交易试点省份)，由于福建省在2016年启动碳排放权交易试点政策，所以将除福建、西藏和港澳台地区之外，剩下的23个非试点省份作为控制组。具体模型设定如下：

y it =c ∂treated αtime βdid ε it (1)

公式中，y it 表示i省在t年时的碳排放量；treated表示政策试点省市的虚拟变量，试点省份值为1，非试点省份为0；time表示政策实施时间的虚拟变量，政策实施后取值为1，政策实施前取值为0。c和∂ 分别表示地区、时间的固定效应。另外，交互项did的回归系数β，用于检验碳排放权交易试点设立对碳减排的因果效应。双重差分模型各参数的含义如表2所示。

table 2. the meaning of each parameter in the difference-in-difference (did) model

表2. 双重差分(did)模型中各参数的含义

3.3.1. 变量说明

(1) 被解释变量：碳排放

本文借鉴徐盈之等的方法用各省份消耗煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油以及天然气产生的碳排放量，具体算法是将能源消耗量通过折标煤系数统一转换成吨标煤，然后通过碳排放量转换公式计算得到碳排放量[13]。其中各能源折标煤系数如表3所示。

table 3. table of reference coefficients for coal for various energy sources

表3. 各种能源折标煤参考系数表

表4中展示了各试点省市的部分样本值。

(2) 解释变量：核心解释变量是交互项did=treated∗time ，用来评估碳排放权交易试点政策的碳减排效应。

(3) 控制变量：① 经济发展水平( logg ) ：本文选取人均实际gdp取对数表示。② 技术水平( logp ) ：本文选择专利申请总数取对数来衡量。③ 环境规制env：本文采用治理工业污染的投资额占gdp的比重来衡量地区的环境规制强度。④ 产业结构ind：选取产业结构高级化指数来表示，即第二产业增加值占第三产业增加值的比重。各变量名及含义如表5所示。

table 4. display of carbon emission data of pilot provinces and cities

表4. 试点省市碳排放数据展示

table 5. main variables and their meanings

表5. 主要变量及其含义

3.3.2. 数据来源

中国第一批确立为碳排放权交易试点政策的试点省市分别于2013年下半年、2014年上半年逐步实施政策，这为本文的研究提供了实验组。为保证碳排放权交易试点设立对碳排放的影响结果准确性，文章以2014年为政策的实施时间。选取的样本中剔除了2016年开始实施碳排放权交易试点的福建省和数据获取难度较大的西藏及港澳台地区，选取2005~2020年29个省级面板数据考察碳排放权交易试点政策的碳减排效应。本文的数据主要来自于历年的《中国第三产业统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国科技统计年鉴》以及《贵州统计年鉴》等。

4. 实证分析

4.1. 平行趋势检验

在使用双重差分模型探索碳排放权交易试点政策和碳排放关系时，一个重要前提是，实验组(6个试点省市)与对照组(23个未进行试点的省份)在政策实施点2014年之前的碳排放量水平具有共同趋势。若实验组与控制组之间在碳排放权交易试点政策实施之前满足平行趋势假设，能够确保双重差分法(did)估计结果误差控制在较小范围。也就是说，在政策实施之前，若实验组与控制组之间变动趋势大体一致，那么双重差分法(did)对事件发生结果的评估较为精准。若两组样本在碳排放权交易试点实施之前存在系统性差异，从而导致存在不可观测且随时间变化的因素对其产生影响，将无法证明在政策实施后，两组样本的碳排放量变化是否来源于碳排放权交易试点政策，即出现内生性问题。

用时间趋势图检验实验组与控制组的平衡趋势，可以直观地判断是否符合平行趋势的要求，图8是政策实施前实验组和控制组的碳排放量均值的图像。

由图8对比可以看出，在碳排放权交易试点政策实施前，实验组与控制组的碳排放量的均值增长趋势差异不是很大，趋势的走向大体一致，可以认为双重差分(did)平行趋势假设成立。

figure 8. time trend chart

图8. 时间趋势图

4.2. 基准回归检验

4.2.1. 基准回归结果

文章以各省市的碳排放量作为被解释变量来估计碳排放权交易试点政策对碳减排的净效应，使用双重差分法对模型(1)进行实证分析，表6显示了基准回归模型结果。

table 6. difference-in-difference results

表6. 双重差分结果

由表6可以得出模型结果为：

y=−4978.518did−2486.608treated 6222.236time 9806.875

由结果可以得出，交互项的系数是负数，即碳排放权交易试点政策对于碳排放量是有负向影响的。即在政策实施对于实验组各省市的碳排放量的减少是有效果的，是符合现实情况的。

交互项的t检验的p值是0.054，即在显著性水平10%下交互项是显著性的，碳排放权交易试点政策对于碳排放量的减少是有显著效果的。即在实验组实施碳排放权交易试点政策对实验组各省市都有好的效果。

4.2.2. 动态效应检验

以下，用事件研究法探讨政策效应的动态性。事件研究法的思想，是引入有限个时间虚拟变量，并将其与处理组虚拟变量交乘，考察交乘项的显著性。动态效应检验和平行趋势检验是有区别的，平行趋势检验中，只要考察0时期前的交乘项是否显著，如果不显著，说明处理组和控制组在事前并没有显著差异，可以使用did。而动态效应检验既考察事前，也关注事后组别之间的差异，如果0时期后(包括0时期)的交乘项显著，说明政策实施存在一定的持续性效果。表7显示了事件研究法的结果。

table 7. parallel test results

表7. 平行检验结果

f test that all u_i = 0: f(28, 408) = 3.76, prob > f = 0.0000.

表7中pri表示政策实施之前的时间点，tij表示政策实施之后的时间点。上述结果表明，在政策实施之前，pre_i均不显著，表明在碳排放权交易试点试点政策实施之前实验组与控制组并无显著差异，是符合双重差分模型平行趋势假设的，这与前述时间趋势图8的结果相互印证。

4.3. 稳健性分析

为验证上述结果的稳健性和可靠性，本部分将采用加入控制变量、更换样本区间检验和时间安慰剂予以检验。

4.3.1. 加入控制变量

前面基准回归中，政策实施具有负效应，且显著性水平为0.1时是显著的。现在考虑加入控制变量logg、logp、env和ind，再进行did估计，用来排除其他变量对回归结果的影响。表8展示了加入控制变量之后的回归结果。

由表8可以看出，加入控制变量之后，模型的拟合优度更高，且did估计系数的t检验的p = 0.066，在显著性水平为10%时仍然是显著的，表明确实产生了政策效应。

4.3.2. 更改样本区间

考虑到样本容量以及样本选取的时间点可能会对研究结果产生影响，本文借鉴孙传旺等的方法，将样本年限缩短至2005年到2018年进行分析[14]。进行验证碳排放权交易试点政策的碳减排效应。下面的表9显示了缩短样本年限之后的双重差分结果。

由表9可以看出，交互项的系数是负数，说明碳排放权交易试点政策对于碳排放量起着负向的作用。且交互项的t检验的p = 0.09，在显著性水平为10%的情况是显著的。与之前的基准回归结果一样，都说明了碳排放权交易试点政策对于碳排放量是显著的负影响，政策实施之后，碳排放量减少的趋势。表明了前面基准回归估计的碳排放权交易试点政策的碳减排效应是稳健的。

table 8. regression results of adding control variables

表8. 加入控制变量的回归结果

table 9. the result after the reduction of the number of years

表9. 缩短年限之后的结果

4.3.3. 安慰剂检验

碳排放权交易试点政策的实施前，实验组与控制组之间的差异不显著，且在实施之后产生了政策效应。所以需要进行安慰剂检验来检验由双重差分法估计出的政策效应是否受到了其他因素的影响。

本文采用安慰剂检验方法是比较常用的，即将研究的样本年限缩短至政策实施之前，并随机设定一个时间点作为政策实施的时间点。本文的研究样本是2005~2020年，政策实施的时间点是2014年。本文的安慰剂检验将样本设定在2005年至2013年之间，假定政策的实施年份为2010年。下面的表10显示了安慰剂检验结果。

table 10. placebo test results

表10. 安慰剂检验结果

由表10可以得出，交互项的系数虽然是负数，但是t检验的p = 0.475，是不显著的，即可以剔除其他潜在的不可观测因素对碳排放量的影响，即本文估计出的碳排放权交易试点政策的碳减排效应是稳健的。

5. 结论与建议

5.1. 结论

为了研究碳排放权交易试点政策是否有显著的碳减排效应，本文采用2005年至2020年29个省的面板数据，运用双重差分法进行了数据分析。实证研究显示：

(1) 有多种因素对各省市的碳排放量有影响，其中，能源行业、工业行业、交通运输行业和建筑行业的发展对于碳排放量都有影响，且都是正向影响。

(2) 碳排放权交易试点政策对于试点省市有显著的碳减排效应。通过缩短样本年限和安慰剂检验的结果表明，双重差分的结果是稳健的。

5.2. 建议

根据上述研究结果，本文提出以下建议。

第一，发挥碳排放权交易试点政策的减排作用。需要建设碳交易市场，完善碳排放权交易制度，推动碳交易市场的运行以及落实政策的碳减排目标，实现碳排放权交易试点政策最大化的减排效应。政府部门对于碳排放权交易的管理应该更加规范与细化，监督有力；参与碳排放权交易的企业主体意识应当加强，认识到碳减排的重要性及严重性。

第二，促进碳排放权交易试点政策的碳减排效应发挥作用，需要关注科技研发和技术创新对碳排放权交易试点政策碳减排效应的作用。每个行业对于碳排放权交易的反应不一样，对于不同的行业的关注重点应该各不相同。

第三，强化碳排放权交易试点政策的碳减排效应，需要科学地制定碳交易的减排目标，合理分配碳交易名额，控制碳交易成本。

参考文献