劉海英 鐘瑩

摘?要：碳排放權(quán)交易和碳稅是降低碳排放的主要市場(chǎng)化手段。本文采用雙重差分空間杜賓模型（SDM-DID）和中介效應(yīng)檢驗(yàn)對(duì)其減排效應(yīng)、空間溢出效應(yīng)以及作用路徑進(jìn)行檢驗(yàn)。研究發(fā)現(xiàn)，我國碳排放在空間上存在顯著的正相關(guān)性，存在高-高排放、低-低排放地區(qū)聚集的空間特征；兩種碳減排政策在考慮空間關(guān)聯(lián)性后仍然具有顯著的減排效果，其中碳排放權(quán)交易存在正向的空間溢出效應(yīng)，試點(diǎn)省份周邊地區(qū)能借助試點(diǎn)省份的政策紅利實(shí)現(xiàn)碳減排，而“碳稅”的空間溢出效應(yīng)為負(fù)，存在“污染天堂”現(xiàn)象，碳排放權(quán)交易能通過促進(jìn)工業(yè)結(jié)構(gòu)低碳轉(zhuǎn)型、改善能源結(jié)構(gòu)來實(shí)現(xiàn)碳減排，“碳稅”能通過提高能源效率和改善能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)來減少碳排放。

關(guān)鍵詞：碳排放權(quán)交易；碳稅；空間雙重差分；空間溢出；作用路徑

中圖分類號(hào)：F832.?5??文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A??文章編號(hào)：1001-148X（2023）01-0098-10

收稿日期：2021-10-26

作者簡(jiǎn)介：劉海英（1972-），男，吉林松原人，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向：環(huán)境與經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展；鐘瑩（1995-），本文通訊作者，女，重慶人，博士研究生，研究方向：環(huán)境治理、低碳經(jīng)濟(jì)。

基金項(xiàng)目：國家社科基金重大項(xiàng)目“‘十四五時(shí)期環(huán)境約束推動(dòng)產(chǎn)業(yè)平穩(wěn)、綠色低碳發(fā)展的機(jī)制與路徑研究”，項(xiàng)目編號(hào)：21ZDA006；國家社科基金項(xiàng)目“環(huán)境規(guī)制促進(jìn)我國工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型作用路徑研究”，項(xiàng)目編號(hào)：20BJY102；吉林大學(xué)基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)“碳達(dá)峰碳中和”哲學(xué)社會(huì)科學(xué)研究專項(xiàng)項(xiàng)目，項(xiàng)目編號(hào)：2022ST02。

中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展已由高增長(zhǎng)階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量階段，“十四五”時(shí)期經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的主要目標(biāo)是在質(zhì)量效益明顯提升的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)持續(xù)健康發(fā)展。在碳達(dá)峰和碳中和的目標(biāo)下，廣泛形成綠色生產(chǎn)生活方式，持續(xù)減少二氧化碳和“三廢”污染物排放總量成為實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量可持續(xù)發(fā)展的必然要求。在改革開放的40多年中，中國經(jīng)濟(jì)告別了短缺時(shí)代取得了舉世矚目的成就，但同時(shí)也造成了嚴(yán)重的環(huán)境污染。因此，低碳轉(zhuǎn)型已成為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量和可持續(xù)發(fā)展的必然選擇。為了實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)低碳轉(zhuǎn)型，我國政府出臺(tái)了許多減排政策，其中碳稅和碳排放權(quán)交易機(jī)制是世界各國應(yīng)用較為廣泛的碳減排手段，我國也進(jìn)行了相關(guān)的嘗試。從2006年開始，相關(guān)部門和學(xué)者就展開了關(guān)于碳稅征收的必要性、可行性以及稅收機(jī)制設(shè)計(jì)等相關(guān)研究。與此同時(shí)，碳排放權(quán)交易制度作為另一種市場(chǎng)型環(huán)境管理手段也于2013年6月起先后在七個(gè)試點(diǎn)相繼啟動(dòng)。這兩種碳排放管理市場(chǎng)化手段的有效性如何？在經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中通過何種路徑實(shí)現(xiàn)對(duì)碳排放的控制？對(duì)這些問題的研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

一、文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

（一）文獻(xiàn)綜述

低碳轉(zhuǎn)型的直接目標(biāo)是要減少二氧化碳的排放，世界各國進(jìn)行碳減排的政策工具一般有兩種，一種是利用市場(chǎng)的庇古手段，包括征收碳稅、環(huán)境稅、排污費(fèi)等，另一種是創(chuàng)建市場(chǎng)的科斯手段，包括為碳排放設(shè)置交易權(quán)、國際補(bǔ)償制度等［1］。Pigouter在其所著的《福利經(jīng)濟(jì)學(xué)》中提出，負(fù)外部性問題單純依靠參與者與非參與者之間的協(xié)商是不夠的，需要政府干預(yù)，對(duì)產(chǎn)生負(fù)外部性的參與者征稅或收費(fèi)才能有效解決［2］。Coase（1960）認(rèn)為碳稅的征收雖然能在一定程度上減排二氧化碳，但政府的干預(yù)一定程度上擾亂了市場(chǎng)的資源配置功能，因此提出另一種解決辦法：將負(fù)外部性當(dāng)作一種商品，在明晰產(chǎn)權(quán)的情況下允許其在市場(chǎng)中交易，相關(guān)者在市場(chǎng)機(jī)制中都得到了利益的滿足。這種解決負(fù)外部性的方法既實(shí)現(xiàn)了市場(chǎng)的資源配置功能，又提高了社會(huì)整體福利［3］。碳排放權(quán)交易（簡(jiǎn)稱“碳交易”）就是在這樣的理論基礎(chǔ)下誕生的制度?？偨Y(jié)來說，由于碳排放屬于公共物品，具有非競(jìng)爭(zhēng)性和非排他性，社會(huì)中的個(gè)體都有消費(fèi)碳排放的沖動(dòng)且不必承擔(dān)相應(yīng)的責(zé)任，因此導(dǎo)致了碳排放的濫用。因此，明晰碳排放的產(chǎn)權(quán)并將其產(chǎn)生的“負(fù)外部性”內(nèi)部化為排放者的成本是減少碳排放的重要手段。

碳稅研究在方法上主要以可計(jì)算一般均衡（CGE）模擬分析為主，Whalley（1991）提出了包含國際貿(mào)易和碳排放的靜態(tài)CGE模型，并分析了在生產(chǎn)和消費(fèi)過程中征收碳稅對(duì)國際貿(mào)易和環(huán)境的影響［4］。Burniaux?et?al（1992）提出了全球遞歸的動(dòng)態(tài)CGE模型，自此之后，大量國內(nèi)外學(xué)者開始將CGE模型運(yùn)用于分析碳稅和環(huán)境污染治理的相關(guān)問題中［5］。張曉娣和劉學(xué)悅（2015）基于動(dòng)態(tài)CGE模型進(jìn)行情景模擬，比較了碳稅和發(fā)展可再生能源對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和居民福利的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)兩類政策都會(huì)提高能源價(jià)格［6］。Zhang?Z?et?al.?（2017）構(gòu)建全球CGE模型，評(píng)價(jià)分析了單一碳稅和組合碳減排政策的實(shí)施效果，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，組合碳減排政策的減排效果更佳［7］?？傮w來看，政策效果方面，征收碳稅的減排效應(yīng)比較明顯，但會(huì)存在一定的福利損失；研究方法上，由于我國還沒有實(shí)際征收碳稅，所以對(duì)碳稅的政策效果研究方法通常停留在通過CGE模型進(jìn)行仿真模擬。

碳交易研究在方法上主要有雙重差分法（DID）、控制合成法，在效應(yīng)評(píng)價(jià)上以評(píng)價(jià)減排效應(yīng)為主，其他效應(yīng)為輔。任亞運(yùn)和傅京燕（2019）采用雙重差分法研究發(fā)現(xiàn)碳排放權(quán)交易在減排了二氧化碳的同時(shí)，還協(xié)同減排了二氧化硫等其他污染物，并促進(jìn)了試點(diǎn)地區(qū)整體的綠色發(fā)展［8］。劉傳明等（2019）采用雙重差分法和合成控制法對(duì)碳交易試點(diǎn)地區(qū)碳減排效果進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果表明碳交易制度的減排效果具有區(qū)域異質(zhì)性，廣東、天津、湖北、重慶的碳減排效果較為明顯［9］。

綜上所述，控制碳排放的環(huán)境政策主要有碳稅和碳排放權(quán)交易制度。國內(nèi)外學(xué)者通過CGE情景模擬、DID雙重差分對(duì)這兩種碳減排政策的減排效果進(jìn)行了大量的研究，基本一致認(rèn)為這兩種碳減排政策對(duì)降低碳排放有明顯的作用。CGE模型雖然已經(jīng)是一種成熟的用于評(píng)估政策效應(yīng)的仿真模擬模型，但是它不能擺脫投入產(chǎn)出的設(shè)定，內(nèi)部作用機(jī)制難以追蹤等CGE模型本身固有的問題，因此，本文選擇使用雙重差分法來檢驗(yàn)政策的有效性。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，信息技術(shù)和交通網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展為生產(chǎn)要素流通、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移提供了便利，各地區(qū)間不再是相互獨(dú)立的個(gè)體，經(jīng)濟(jì)變量聯(lián)系愈發(fā)緊密。因此，在評(píng)價(jià)政策效果時(shí)考慮地區(qū)空間關(guān)聯(lián)性是十分有必要的，但目前國內(nèi)鮮有學(xué)者對(duì)碳排放的空間特征以及碳減排政策的空間溢出效應(yīng)進(jìn)行評(píng)估，或者沒有將空間溢出效應(yīng)進(jìn)行分解。為彌補(bǔ)已有研究的局限，本文將構(gòu)建空間雙重差分對(duì)兩種碳減排的政策效果進(jìn)行評(píng)估，并對(duì)碳減排政策如何實(shí)現(xiàn)碳減排的內(nèi)在機(jī)制進(jìn)行研究分析。

（二）研究假設(shè)

碳減排政策并不是直接作用于碳排放的管控，而是對(duì)高排放企業(yè)產(chǎn)生直接作用。無論是征收碳稅還是交易碳排放額，企業(yè)對(duì)碳排放的需求越多，所支付的成本越高，在這種成本壓力效應(yīng)下，一部分高排放企業(yè)因無法承擔(dān)高額的費(fèi)用而被迫退出市場(chǎng)，這驅(qū)使生產(chǎn)要素從“高碳”產(chǎn)業(yè)向“低碳”產(chǎn)業(yè)傾斜，在宏觀上表現(xiàn)出“低碳”產(chǎn)業(yè)占比上升的特征。而另一部分高排放企業(yè)則通過改變生產(chǎn)模式，提高能源效率等方式節(jié)省碳排放成本。比如電力行業(yè)，發(fā)電商會(huì)在碳減排政策下權(quán)衡碳價(jià)或碳稅與轉(zhuǎn)換燃料（例如煤與天然氣的轉(zhuǎn)換）的成本，選擇更為節(jié)省的方式。這樣的轉(zhuǎn)變會(huì)逐步提高清潔能源的占比，優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)，降低燃料的碳排放強(qiáng)度。除此之外，碳減排政策還會(huì)誘發(fā)留在市場(chǎng)中的企業(yè)自發(fā)的改變技術(shù)進(jìn)步的偏向性，促使技術(shù)朝著低碳與提高能效的方向發(fā)展。根據(jù)以上分析，本文提出三條碳減排政策的作用路徑；工業(yè)結(jié)構(gòu)低碳轉(zhuǎn)型路徑、能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化路徑、提高能源效率路徑。

1.工業(yè)結(jié)構(gòu)低碳轉(zhuǎn)型路徑

根據(jù)上述分析，當(dāng)高排放企業(yè)因無法支付環(huán)境成本而退出市場(chǎng)時(shí)，行業(yè)中低碳企業(yè)的占比會(huì)逐漸提高，最終實(shí)現(xiàn)工業(yè)結(jié)構(gòu)的低碳轉(zhuǎn)型。李鍇和齊紹洲（2020）探究了節(jié)能減排政策、新能源補(bǔ)貼、碳交易對(duì)工業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的影響，發(fā)現(xiàn)節(jié)能減排政策能夠顯著地促進(jìn)工業(yè)結(jié)構(gòu)向低碳化轉(zhuǎn)型升級(jí)［10］。原嫄（2016）對(duì)多個(gè)國家進(jìn)行對(duì)比分析，發(fā)現(xiàn)第二產(chǎn)業(yè)對(duì)碳排放的影響恒為正值，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整能有效降低碳排放［11］。根據(jù)以上分析提出如下假設(shè)：

H1：碳減排政策能夠促進(jìn)工業(yè)結(jié)構(gòu)低碳轉(zhuǎn)型從而實(shí)現(xiàn)碳減排。

2.能源結(jié)構(gòu)

能源結(jié)構(gòu)決定了單位能源消費(fèi)所產(chǎn)生的二氧化碳量，在能源消費(fèi)總量不變的情況下，能源結(jié)構(gòu)的不同帶來的碳排放也會(huì)有所不同。長(zhǎng)期以來，我國的能源結(jié)構(gòu)一直是以煤炭消費(fèi)為主。圖1是根據(jù)《BP世界環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒2018》繪制出的中國與世界能源結(jié)構(gòu)對(duì)比圖，從中可以看出，中國煤炭消費(fèi)占比遠(yuǎn)高于世界煤炭消費(fèi)占比，可再生能源消費(fèi)占比略高于世界平均水平，石油、天然氣、核電消費(fèi)占比低于世界平均水平。張樹偉（2011）通過構(gòu)建可計(jì)算一般均衡的CSGM模型，模擬情景顯示碳稅征收對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響不大，但能有效改善電力部門能源結(jié)構(gòu)，提高其非化石能源消費(fèi)的比重［12］。彭旭和崔和瑞（2016）通過定量分析發(fā)現(xiàn)加強(qiáng)水電、核電等新能源的利用對(duì)降低我國碳強(qiáng)度具有積極作用［13］?；诖?，本文提出如下假設(shè)：

H2：碳減排政策能夠優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)從而實(shí)現(xiàn)碳減排。

圖1?中國與世界能源結(jié)構(gòu)對(duì)比

3.能源效率

能源效率對(duì)單位產(chǎn)出的能源消耗有著重要影響，在產(chǎn)出總量既定且其他條件不改變的前提下，能源效率越高能源消耗量越少，碳排放量越少。同時(shí)能源效率也隱含了技術(shù)效率和規(guī)模效率兩個(gè)方面，因此可以通過能源效率的進(jìn)步反映技術(shù)進(jìn)步和規(guī)模效應(yīng)。查冬蘭等［14］研究發(fā)現(xiàn)，雖然存在能源回彈效應(yīng)，但能源效率的提高仍然能顯著減少二氧化碳的排放，尤其是電力部門能源效率的提高對(duì)減排二氧化碳有很好的效果，未來綠色技術(shù)的研發(fā)也會(huì)朝著提高能源效率這一方向發(fā)展。因此，提高能源的使用效率也是降低二氧化碳排放的途徑之一。基于此，本文提出如下假設(shè)：

H3：碳減排政策能夠通過提高能源效率降低碳排放。

二、模型設(shè)定

雙重差分法是一種應(yīng)用較為廣泛的用以評(píng)估政策效果的方法［15］。傳統(tǒng)的非空間雙重差分只考慮了政策在當(dāng)?shù)氐挠绊懀雎粤苏邔?duì)周邊地區(qū)的影響，導(dǎo)致政策效果被高估?？臻g計(jì)量認(rèn)為，各省之間并不是相互獨(dú)立的，在經(jīng)濟(jì)上有著廣泛的聯(lián)系，通常距離越近的省份聯(lián)系越密切。當(dāng)一個(gè)政策實(shí)施時(shí)，不僅會(huì)對(duì)本省產(chǎn)生效果，對(duì)鄰接的省市也會(huì)溢出影響。為了更為準(zhǔn)確的評(píng)估政策效果以及政策的空間溢出效應(yīng)，本文構(gòu)建了包含碳交易和碳稅兩種碳減排政策的空間雙重差分計(jì)量模型（SDID），對(duì)碳減排政策的減排效果進(jìn)行檢驗(yàn)，并且采用空間雙重差分的分解模型將碳減排政策空間溢出效應(yīng)進(jìn)行分解，除此之外也采用非空間雙重差分（DID）評(píng)估碳減排政策的作用效果作為穩(wěn)健性檢驗(yàn)。首先，參照范巧和吳麗娜（2018）構(gòu)造了非空間雙重差分模型［16］：

ceit=α0+∑Kkαkxit，k+αK+1Dit+αK+2CTit+γt+μi+εit（1）

公式（1）中ceit表示二氧化碳排放量，xit表示控制變量，Dit為組合虛擬變量，由組別虛擬變量和時(shí)間虛擬變量的中心化取值的乘積構(gòu)成，即Dit=（D1it－D1）×（D2it－D2），其中D1it為組別虛擬變量，若數(shù)據(jù)屬于實(shí)驗(yàn)組（政策實(shí)施），則D1it=1，反之D1it=0；D2it為時(shí)間虛擬變量，在政策實(shí)施之前，D2it=0，實(shí)施之后的每一年（包括政策實(shí)施當(dāng)期），D2it=1；D1和D2分別為兩個(gè)虛擬變量的序列均值，CTit表示碳稅，εit是與省市年份無關(guān)的隨機(jī)誤差項(xiàng)。

在構(gòu)建空間雙重差分之前，需要判斷選擇空間模型的類型。在空間模型選擇檢驗(yàn)中，LR檢驗(yàn)、Wald檢驗(yàn)、LM?Error?robust檢驗(yàn)、LM?Lag?robust檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)均在在1%顯著性水平下顯著，因此本文選擇固定效應(yīng)的空間面板杜賓模型（Spatial?Durbin?Model，?SDM），空間雙重差分模型構(gòu)建如下：

ceit=ρWceit+∑Kkαkxit，k+αK+1Dit+αK+2WDit+αK+3CTit+αK+4WCTit+αK+5W∑Kkαkxit，k+γt+μi+εit（2）

公式（2）中，W是空間權(quán)重矩陣，本文采用空間鄰接矩陣。αK+1是碳排放權(quán)交易市場(chǎng)（簡(jiǎn)稱“碳交易”）對(duì)試點(diǎn)省市的直接處理效應(yīng)，αK+3為碳稅的的直接效應(yīng)，αK+2和αK+4分別表示碳交易政策和碳稅政策的溢出效應(yīng)（間接效應(yīng)）。ρ表示二氧化碳排放量在空間上的關(guān)聯(lián)性，其余符號(hào)含義與公式（1）中相同。由于碳稅政策在所有省份都有實(shí)施，因此該政策的溢出效應(yīng)不用分解，而碳交易政策只在試點(diǎn)省份實(shí)施，模型中測(cè)算的溢出效應(yīng)包括了所有的溢出效應(yīng)，而本文只關(guān)心實(shí)驗(yàn)組對(duì)控制組的溢出效應(yīng)和實(shí)驗(yàn)組對(duì)實(shí)驗(yàn)組的溢出效應(yīng)，因此本文參考Chagas?et?al將碳交易的溢出效應(yīng)進(jìn)行分解，模型構(gòu)建如下［17］：

ceit=ρWceit+∑Kkαkxit，k+αK+1Dit+αK+2Wtt+Wtnt+Wntt+WntntDit+αK+3CTit+αK+4WCTit+αK+5W∑Kkαkxit，k+γt+μi+εit（3）

公式（3）中將評(píng)估碳減排政策的溢出效應(yīng)的矩陣進(jìn)行分解，分解為Wtt、Wtnt、Wntt、Wntnt，這四個(gè)矩陣分別表示實(shí)驗(yàn)組對(duì)實(shí)驗(yàn)組的溢出效應(yīng)、控制組對(duì)實(shí)驗(yàn)組的溢出效應(yīng)、實(shí)驗(yàn)組對(duì)控制組的溢出效應(yīng)、控制組對(duì)控制組的溢出效應(yīng)，具體權(quán)重分解方法如下：

Wtt=diagDt×W×diagDt

Wtnt=diagDt×W×diagIn－Dt

Wntt=diagIn－Dt×W×diagDt

Wntnt=diagIn－Dt×W×diagIn－Dt（4）

公式（4）中，In為n×n的單位矩陣，diag（Dt）表示主對(duì)角是Dt其余全是0的矩陣。由以上分解可以得到Dtnt=0和Dntnt=0。因此，基于空雙重差分模型變?yōu)椋?/p>

ceit=ρWceit+∑Kkαkxit，k+αK+1Dit+αK+2WttDit+αK+3WnttDit+αK+4CTit+αK+5WCTit+αK+6W∑Kkαkxit，k+γt+μi+εit（5）

公式（5）中αK+2和αK+3分別表示碳交易政策對(duì)實(shí)驗(yàn)組（試點(diǎn)省份）和控制組（非試點(diǎn)區(qū)省份）的溢出效益，其余符號(hào)含義與前文一致。

三、變量選取和數(shù)據(jù)來源

（一）二氧化碳排放量

本文選取二氧化碳的排放量作為被解釋變量，由圖2的碳排放核密度函數(shù)可以看出，從2007—2015年，碳排放較低的省份逐漸減少，中等碳排放和高碳排放的省市逐漸增加，二氧化碳排放總量逐年上升（該數(shù)據(jù)來源于中國碳核算數(shù)據(jù)庫）。

空間計(jì)量的前提是數(shù)據(jù)具有空間依賴性（即“空間自相關(guān)”），因此本文對(duì)各省碳排放進(jìn)行了空間全局的Morans?I指數(shù)檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如圖3所示。圖3的橫坐標(biāo)表示二氧化碳的排放量，縱坐標(biāo)表示二氧化碳排放量與空間權(quán)重矩陣的乘積。從圖3中可以看出，二氧化碳排放量在空間上存在“正空間自相關(guān)”，也就是具有高排放地區(qū)與高排放地區(qū)聚集，低排放地區(qū)與低排放地區(qū)聚集的空間特征。除此之外，本文還進(jìn)行了空間全局的Gearys?C指數(shù)檢驗(yàn)和Getis-Ords?G指數(shù)檢驗(yàn)，三個(gè)指數(shù)都在1%的顯著性水平下顯著為正，說明二氧化碳排放量在空間上存在正向相關(guān)。

（二）碳排放交易

2013年6月起，作為減排二氧化碳的市場(chǎng)型環(huán)境規(guī)制政策，碳交易先后在七個(gè)試點(diǎn)省市：?北京、天津、上海、重慶、湖北、廣東和深圳啟動(dòng)。由于除了深圳市，其他試點(diǎn)都是省和直轄市，為了統(tǒng)一研究范疇，本文將深圳市合并到廣東省。參照李廣明和張維潔（2017）的做法，將?2014?年之前定為非試點(diǎn)期，2014?年之后（包括?2014?年）為試點(diǎn)期，將北京、天津、上海、重慶、湖北、廣東作為實(shí)驗(yàn)組，其余30個(gè)省份作為控制組［18］。由于數(shù)據(jù)可得性以及數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑等原因，不包含西藏、港澳臺(tái)地區(qū)作為控制組。

（三）碳稅

世界各國對(duì)于二氧化碳的減排政策一般分為兩種，一種是征收碳稅，另一種是為碳排放設(shè)計(jì)交易機(jī)制，也就是碳交易。雖然我國目前沒有碳稅這一稅收條目，但碳稅的本質(zhì)是對(duì)產(chǎn)生二氧化碳的能源消費(fèi)進(jìn)行征稅，根據(jù)這一定義，本文將與能源消費(fèi)相關(guān)的稅收項(xiàng)目整合。根據(jù)我國目前的稅收政策，資源稅的納稅對(duì)象為原油、天然氣、煤炭、其他非金屬礦原礦、黑色金屬礦原礦、有色金屬礦原礦、鹽；消費(fèi)稅的納稅對(duì)象為成品油、汽車輪胎、摩托車、小汽車、鞭炮煙火、木質(zhì)一次性筷子、實(shí)木地板；車船稅的納稅對(duì)象為車輛和船舶，這三項(xiàng)稅收條目都與二氧化碳的產(chǎn)生息息相關(guān)。排污費(fèi)也是我國普遍減少碳排放的政策之一，按照排污付費(fèi)的原則征收，與碳稅原理一致。因此，本文將消費(fèi)稅、資源稅、車船稅和排污費(fèi)之和作為碳稅初始值。鑒于我國并沒有實(shí)施碳稅制度，本文將與碳排放有關(guān)的稅收條目加總作為“碳稅”這一指標(biāo)的替代，具有一定的科學(xué)依據(jù)。為了剔除各省份本身環(huán)境污染程度的差異和經(jīng)濟(jì)規(guī)模的不同，本文將全國碳強(qiáng)度與各省碳強(qiáng)度之比作為調(diào)節(jié)權(quán)重，將調(diào)節(jié)權(quán)重與碳稅初始值的乘積作為碳稅的代理變量。稅收數(shù)據(jù)來源于中國研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)（CNRDS）?稅收研究（CTRD），2000—2012年的排污費(fèi)數(shù)據(jù)來自中國人民共和國生態(tài)環(huán)境部網(wǎng)站，2013—2015年數(shù)據(jù)來源于《2014-2016中國環(huán)境年鑒》。

（四）其他控制變量

經(jīng)濟(jì)發(fā)展（growth），本文選取人均GDP作為衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展的表征指標(biāo)。能源和環(huán)境的投入在帶來經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí)也帶來了環(huán)境污染，在我國改革開放的40年中，大部分省市是以犧牲環(huán)境為代價(jià)的粗放式發(fā)展，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)越快環(huán)境污染越嚴(yán)重。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（ins），本文采用第三產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)之比作為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的代理指標(biāo)，第二產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)特點(diǎn)使其對(duì)能源需求和利用的強(qiáng)度較高，而第三產(chǎn)業(yè)的能源消耗依存度較低，因此第二產(chǎn)業(yè)占比越高，能源消耗越大，加之中國能源消費(fèi)中煤炭消費(fèi)占比較高，導(dǎo)致污染物排放量大。對(duì)外開放（fdi），本文使用當(dāng)年實(shí)際使用外資金額這一指標(biāo)來代表對(duì)外開放程度，隨著中國國際化進(jìn)程的推進(jìn)，國家貿(mào)易擴(kuò)張的同時(shí)帶來了二氧化碳排放的升高，外資的大量涌入會(huì)帶來產(chǎn)業(yè)規(guī)模不合理擴(kuò)張，導(dǎo)致產(chǎn)能過剩、能源消耗和環(huán)境污染。技術(shù)進(jìn)步（innov），本文采用各省當(dāng)年人均專利授權(quán)數(shù)這一指標(biāo)來衡量，綠色技術(shù)的進(jìn)步對(duì)減少碳排放有著重要意義?？紤]數(shù)據(jù)可得性，本文選取2007-2015年中國30個(gè)省市相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以上指標(biāo)均來自于《2008-2016中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《2008-2016中國工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》和Wind數(shù)據(jù)庫。

四、實(shí)證結(jié)果分析

本文采用空間雙重差分對(duì)碳交易和“碳稅”兩種碳減排政策的實(shí)施效果以及空間溢出效應(yīng)進(jìn)行評(píng)估。為了使估計(jì)結(jié)果更為穩(wěn)健，我們首先進(jìn)行平行趨勢(shì)檢驗(yàn)，然后引入控制變量、個(gè)體效應(yīng)、時(shí)間效應(yīng)，通過非空間雙重差分、空間雙重差分、空間雙重差分的分解三個(gè)模型進(jìn)行估計(jì)?；貧w結(jié)果見表2。

表2的第（1）列是平行趨勢(shì)檢驗(yàn)的結(jié)果，可以看到在碳交易政策實(shí)施的前三年處理效應(yīng)是不顯著的，在碳交易實(shí)施當(dāng)期和后一期是顯著的，因此滿足平行趨勢(shì)檢驗(yàn)。第（2）列是非空間雙重差分，其中碳交易處理效應(yīng)的虛擬變量系數(shù)（Dit）和碳稅（CTit）的系數(shù)分別為-3.?430和-5.?632，且都在1%的顯著性水平上顯著為負(fù)，這說明這兩項(xiàng)碳減排政策能夠有效減少二氧化碳的排放。第（3）列是空間雙重差分模型，其中空間自回歸系數(shù)ρ=0.?194，且在1%的水平上顯著，說明二氧化碳排放量在空間上有正向的關(guān)聯(lián)性，周邊地區(qū)二氧化碳的排放會(huì)對(duì)當(dāng)?shù)氐亩趸嫉呐欧女a(chǎn)生正向的作用，因此，考慮其空間關(guān)聯(lián)性是非常有必要的。Dit和CTit的系數(shù)分別為-3.?283和-4.?876，在1%水平上顯著，說明兩個(gè)碳減排政策在考慮地區(qū)空間關(guān)聯(lián)性后依然能有效降低二氧化碳的排放，但碳交易和碳稅的減排效果在考慮了空間關(guān)聯(lián)性之后，相比與之前的減排效果都有所降低，這是考慮了政策空間溢出效應(yīng)之后對(duì)政策效果評(píng)價(jià)的修正。除此之外，碳交易的溢出效應(yīng)（WDit）和碳稅的溢出效應(yīng)（WCTit）的系數(shù)分別為-1.?982和6.?377，這說明碳交易政策有著正向的福利擴(kuò)散，不僅能降低試點(diǎn)省份的二氧化碳排放，還能夠降低試點(diǎn)省份周邊地區(qū)的二氧化碳排放，試點(diǎn)省份起到了示范引領(lǐng)作用。其產(chǎn)生正向空間溢出效應(yīng)的根本原因是試點(diǎn)省份與非試點(diǎn)省份之間存在要素流動(dòng)，非試點(diǎn)區(qū)借助試點(diǎn)地區(qū)的政策紅利，實(shí)現(xiàn)了福利的流動(dòng)，進(jìn)而形成了正向空間溢出效應(yīng)，促進(jìn)相鄰省份的碳減排。與之相反的是，碳稅的征收對(duì)周圍地區(qū)的碳排放存在顯著的促進(jìn)作用，這意味周圍地區(qū)碳稅征收的強(qiáng)度增大會(huì)導(dǎo)致本地二氧化碳排放增加，碳排放出現(xiàn)由高強(qiáng)度的環(huán)保政策地區(qū)向低強(qiáng)度環(huán)保政策地區(qū)轉(zhuǎn)移的現(xiàn)象，即“污染天堂”現(xiàn)象。第（4）列是空間雙重差分的分解，通過分解可以發(fā)現(xiàn)，試點(diǎn)省份對(duì)試點(diǎn)省份和非試點(diǎn)省份的溢出效應(yīng)都為負(fù)，也就是說碳交易不僅使得試點(diǎn)省份的二氧化碳排放量降低了，也使得周邊地區(qū)的碳排放降低。但碳稅政策的空間溢出效應(yīng)（WCTit）在SDID分解的模型也在1%水平上顯著為正，結(jié)合第（3）列的結(jié)論，表明當(dāng)?shù)靥级惖奶岣唢@著降低當(dāng)?shù)囟趸寂欧诺耐瑫r(shí)會(huì)使得周邊地區(qū)的二氧化碳排放量提高，存在污染轉(zhuǎn)移的現(xiàn)象。

五、進(jìn)一步分析

（一）模型設(shè)定

為檢驗(yàn)三種碳減排政策的作用途徑，本文采用中介效應(yīng)分析對(duì)前文提出的三個(gè)假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)。借鑒Baron?and?Kenny（1986）和溫忠麟（2004）提出的中介效應(yīng)檢驗(yàn)方法，構(gòu)建以下三步法遞歸模型，檢驗(yàn)碳減排政策是否能通過以下途徑達(dá)到減排效果［19-20］。

圖4?中介效應(yīng)示意圖

圖4是中介效應(yīng)分析的示意圖，圖4（1）是兩種碳減排政策直接作用域?qū)Χ趸寂欧帕窟@一變量，路徑系數(shù)為c，c代表了碳減排政策對(duì)二氧化碳排放的總效應(yīng)。圖4（2）加入了工業(yè)低碳結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)、能源效率三種中介變量，系數(shù)a表示碳減排政策對(duì)中介變量的效應(yīng)，系數(shù)b表示中介變量對(duì)二氧化碳排放量的效應(yīng)，ab之乘積構(gòu)成了圖4變量間的間接效應(yīng)，c′表示控制中介變量之后，碳減排政策對(duì)二氧化碳排放的效應(yīng)，為直接效應(yīng)。因此，總效應(yīng)=ab+c′，若ab顯著存在，則存在中介效應(yīng)，且ab占總效應(yīng)比重越高，中介效應(yīng)越強(qiáng)，當(dāng)ab顯著而c′不顯著時(shí)，稱為完全中介。根據(jù)示意圖，我們構(gòu)建三步中介效應(yīng)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ腿缦拢?/p>

ceit=cDit+∑Kkα1，kxit，k+γ1，t+ε1，it

Mit=aDit+∑Kkα2，kxit，k+γ2，t+ε2，it

ceit=c′Dit+bMit+∑Kkα3，kxit，k+γ3，t+ε3，it（6）

ceit=cCTit+∑Kkα1，kxit，k+γ1，t+ε1，it

Mit=aCTit+∑Kkα2，kxit，k+γ2，t+ε2，it（7）

ceit=c′CTit+bMit+∑Kkα3，kxit，k+γ3，t+ε3，it

（二）變量測(cè)算

1.?工業(yè)低碳結(jié)構(gòu)。本文對(duì)工業(yè)低碳結(jié)構(gòu)指標(biāo)的構(gòu)造方法如下：首先，本文選取的工業(yè)行業(yè)參照《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》的細(xì)分標(biāo)準(zhǔn)。由于工業(yè)行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)在不同年份發(fā)生變化，為保持統(tǒng)計(jì)口徑一致，本文將塑料制品業(yè)與橡膠制品業(yè)合并為塑料橡膠制品業(yè)。由于工藝品及其他制造業(yè)、廢棄資源和廢舊材料回收加工業(yè)以及其他采礦業(yè)這3個(gè)子行業(yè)部分年份數(shù)據(jù)缺失，本文將其剔除。經(jīng)上述調(diào)整后，形成?35?個(gè)工業(yè)行業(yè)。其次，參照童健等（2016）對(duì)清潔行業(yè)的劃分方法，本文采用2005-2015年各行業(yè)碳排放強(qiáng)度（單位產(chǎn)值的碳排放）的平均數(shù)作為劃分依據(jù)，將碳排放強(qiáng)度低于0.?1的9個(gè)行業(yè)定義為低碳行業(yè)，將碳排放強(qiáng)度高于1的12個(gè)行業(yè)定義為高碳行業(yè)［21］。最后，工業(yè)結(jié)構(gòu)低碳化轉(zhuǎn)型用省際地區(qū)低碳行業(yè)產(chǎn)值與高碳行業(yè)產(chǎn)值之比表示，該比值上升表示投入要素從高碳行業(yè)轉(zhuǎn)移到低碳行業(yè)，反之則相反。

2.?能源結(jié)構(gòu)。本文將各省當(dāng)年非煤炭占比作為能源結(jié)構(gòu)的代理變量。

3.?能源效率。測(cè)算能源效率主要有參數(shù)和非參數(shù)兩種方法。參數(shù)法具有先驗(yàn)的函數(shù)形式，這可能與實(shí)際的生產(chǎn)函數(shù)偏離，導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果存在偏差，并且參數(shù)法無法得到每個(gè)決策單元的能源效率［22］，因此本文選擇日本學(xué)者Tone（2001）提出SBM模型這一非參數(shù)方法來測(cè)算效率［23］。SBM模型是一種非徑向的DEA，它允許投入產(chǎn)出按不同比例進(jìn)行壓縮或擴(kuò)張。Zhang?N?and?Choi?Y（2013）將SBM模型用于能源效率的測(cè)算［24］。本文參照該方法測(cè)算中國各省的能源效率，公式如下：

ρ=min1－1/3s－lxl+s－kxk+s－exe1+s+oyo

s.?t.??xl=Xλ+s－l

xk=Xλ+s－k

xe=Xλ+s－e（8）

yo=Yλ－s+o

s－l0，s－k0，s－e0

s+o0，λ0

在以上的規(guī)劃求解中，（xl，xk，xe，yo）分別代表勞動(dòng)投入、資本投入、能源投入和產(chǎn)出，勞動(dòng)投入采用各省當(dāng)年勞動(dòng)人口作為代理變量，接著根據(jù)單豪杰（2018）提出的方法以2000年為基期計(jì)算了各省的資本存量作為資本投入，能源投入采用各省當(dāng)年能源消費(fèi)總量作為代理變量，產(chǎn)出采用當(dāng)年各省實(shí)際GDP（2000為基年）［25］。（s－l，s－k，s－e，s+o）代表投入和產(chǎn)出的松弛變量，松弛變量本質(zhì)上是投入產(chǎn)出的無效率程度，當(dāng)松弛變量為0的時(shí)候，決策單元的效率值等于1。根據(jù)這一定義，能源效率測(cè)算公式如下：

energy?efficiency（ee）=1－s－exe（9）

（三）檢驗(yàn)結(jié)果及分析

為了探究碳交易和碳稅的作用機(jī)制，本文將工業(yè)低碳結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)、能源效率作為中介變量通過三步法進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗(yàn)，并且進(jìn)行了Sobel檢驗(yàn)作為中間效應(yīng)回歸的穩(wěn)健性檢驗(yàn)，還三步法回歸結(jié)果以及Soble檢驗(yàn)結(jié)果如下：

根據(jù)圖4、公式（6）和公式（7），表3中c表示碳減排政策對(duì)二氧化碳排放的回歸系數(shù)，a代表碳減排政策對(duì)中介變量的回歸系數(shù)，c′和b表示碳減排政策和中介變量同時(shí)作為被解釋變量時(shí)，其分別的回歸系數(shù)。ab的乘積表示中介變量的間接效應(yīng)，c′表示直接效應(yīng)。首先，第一步是檢驗(yàn)碳減排政策對(duì)二氧化碳排放量的效果（c），可以看到，碳交易和碳稅兩種政策的回歸系數(shù)分別-13.?167和-5.?855，都在1%的水平上顯著，說明這兩種減排政策能降低碳排放，通過第一步檢驗(yàn)；第二步是將兩種碳減排政策分別對(duì)三種中介變量進(jìn)行回歸，其結(jié)果由系數(shù)a表示，我們發(fā)現(xiàn)，系數(shù)a在表3第（1）、（2）、（5）、（6）列均顯著，第（3）列和第（4）列不顯著。說明碳交易政策可以促進(jìn)工業(yè)低碳轉(zhuǎn)型、降低煤炭消費(fèi)、改善能源結(jié)構(gòu)，但對(duì)能源效率的提升沒有顯著的正向影響，說明碳減排政策中的碳交易政策能夠促進(jìn)工業(yè)低碳轉(zhuǎn)型和優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)兩條路徑實(shí)現(xiàn)碳減排，假設(shè)H1、假設(shè)H2得到驗(yàn)證。而碳稅政策有所不同，其對(duì)工業(yè)結(jié)構(gòu)低碳轉(zhuǎn)型的作用并不明顯，但可以顯著的改善能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)和提高能源效率，說明通過提高能源效率從而實(shí)現(xiàn)碳減排這一路徑成立，假設(shè)H3部分得到證實(shí)。因此，除了碳交易對(duì)能源效率、碳稅對(duì)工業(yè)低碳結(jié)構(gòu)，其余中介變量的第二部檢驗(yàn)通過。第三步是將碳減排政策和中介變量同時(shí)作為被解釋變量，檢驗(yàn)加入中介變量，碳減排政策的直接減排作用，同時(shí)得到系數(shù)b，進(jìn)而計(jì)算中介變量的間接效應(yīng)（ab）。可以看到，第（1）、（2）、（4）、（5）列中介變量的回歸系數(shù)b和c′都是顯著的，同時(shí)c′在加入中介變量之后，碳減排政策的效果（c′）相比沒有中介變量的效果（第一步回歸結(jié)果“c”）時(shí)有所降低，自此，碳交易政策下工業(yè)低碳結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)，碳稅政策下能源結(jié)構(gòu)、能源效率通過第三步中介效應(yīng)檢驗(yàn)。表4中展示了中介變量的間接效應(yīng)，整體來看，碳交易政策的工業(yè)低碳結(jié)構(gòu)和能源結(jié)構(gòu)的中介效應(yīng)分別為-4.?108、-1.?564，表明工業(yè)結(jié)構(gòu)低碳轉(zhuǎn)型和能源結(jié)構(gòu)的改善可以減少碳排放，且中介效應(yīng)占比總效應(yīng)分別為31.?1%和11.?8%；碳稅的能源結(jié)構(gòu)和能源效率的中介效應(yīng)分別為?-0.?868、-0.?996，表明碳稅政策可以通過這兩種途徑實(shí)現(xiàn)碳減排，且中介效應(yīng)占比分別為14.?8%和17.?0%。最后一行展示了Sobel檢驗(yàn)的結(jié)果，其結(jié)果三步法的檢驗(yàn)結(jié)果一致。

六、結(jié)論與建議

本文基于2007-2015年的省際面板數(shù)據(jù)，采用雙重差分空間杜賓模型（SDM-DID）對(duì)碳稅和碳交易兩種碳減排政策的作用效果進(jìn)行評(píng)價(jià)，并且采用傳統(tǒng)雙重差分法（DID）和空間雙重差分的分解模型作為穩(wěn)健性檢驗(yàn)，除此之外，本文進(jìn)一步對(duì)碳減排政策減排二氧化碳的作用路徑進(jìn)行分析，得到如下結(jié)論：（1）我國碳排放在空間上具有正向相關(guān)性，呈現(xiàn)高排放與高排放地區(qū)聚集、低排放與低排放地區(qū)聚集的特征，同時(shí)周邊地區(qū)的碳排放對(duì)當(dāng)?shù)氐奶寂欧啪哂姓蛴绊?。?）碳稅和碳交易的減排效果都十分明顯，其中碳交易政策具有正向的空間溢出效應(yīng)，試點(diǎn)地區(qū)周圍省份借助試點(diǎn)地區(qū)的政策紅利，碳排放都顯著降低。與之相反的是碳稅政策存在明顯的負(fù)向空間溢出效應(yīng)，當(dāng)?shù)厥》莸奶寂欧艜?huì)隨著周邊地區(qū)碳稅征收強(qiáng)度的增大而增加，高碳產(chǎn)業(yè)選擇向碳稅強(qiáng)度較低的省份轉(zhuǎn)移，出現(xiàn)“污染天堂”現(xiàn)象。（3）碳交易政策可以通過工業(yè)結(jié)構(gòu)低碳轉(zhuǎn)型、改善能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)兩個(gè)途徑降低碳排放，在促進(jìn)能源效率提高方面作用并不顯著。碳稅可以通過改善能源結(jié)構(gòu)、提高能源效率來實(shí)現(xiàn)碳減排，但對(duì)工業(yè)低碳化轉(zhuǎn)型沒有明顯推動(dòng)作用，碳稅存在負(fù)向空間溢出效應(yīng)，嚴(yán)格的碳稅征收會(huì)使高碳產(chǎn)業(yè)為了規(guī)避成本而選擇轉(zhuǎn)移，并不能實(shí)現(xiàn)當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)的低碳升級(jí)。

根據(jù)以上研究結(jié)論，本文提出以下建議：（1）完善區(qū)域間碳轉(zhuǎn)移的補(bǔ)償機(jī)制。由于碳排放在大氣中是沒有界限的，在碳減排政策的應(yīng)用中，二氧化碳排放的轉(zhuǎn)移不可避免。由于碳排放在空間上存在正向相關(guān)性，地區(qū)之間的應(yīng)該建立健全碳排放轉(zhuǎn)移的補(bǔ)償機(jī)制，碳排放轉(zhuǎn)出地區(qū)應(yīng)該與碳排放轉(zhuǎn)入地區(qū)應(yīng)共同分享經(jīng)濟(jì)收益，逐漸縮小地區(qū)之間碳排放的差異，實(shí)現(xiàn)全局的碳減排。（2）持續(xù)加強(qiáng)碳交易、碳稅等碳減排政策的減排作用。對(duì)于碳排放權(quán)交易，首先在設(shè)計(jì)碳排放額分配的時(shí)候應(yīng)該兼顧公平和效率原則，采取免費(fèi)與拍賣相結(jié)合的方式，同時(shí)需要政府根據(jù)地區(qū)異質(zhì)性制定不同的拍賣比例。為避免地方政府官員因“政績(jī)”沖動(dòng)擅自提高高碳企業(yè)的碳配額以及高碳企業(yè)為獲取更高的利潤而出現(xiàn)尋租等行為，相關(guān)的監(jiān)管部門部門必須進(jìn)行嚴(yán)格的監(jiān)管，同時(shí)社會(huì)公眾的監(jiān)管也要參與其中。其次，在碳排放交易過程中標(biāo)的物二氧化碳的價(jià)格穩(wěn)定尤為重要，目前我國試點(diǎn)省份的碳價(jià)格差異較大，這提高了碳交易的風(fēng)險(xiǎn)，因此政府應(yīng)該完善碳排放的定價(jià)機(jī)制，降低市場(chǎng)的不確定性，吸引更多的參與者。最后，完善碳交易體系，將更多的省份納入碳交易市場(chǎng)，加強(qiáng)地區(qū)之間碳交易合作。對(duì)于征收碳稅，首先碳稅對(duì)碳減排有積極的正向作用，我國應(yīng)該積極探索碳稅推出的時(shí)機(jī)。然后，對(duì)碳稅的征收標(biāo)準(zhǔn)和征收方式應(yīng)該因地制宜，在達(dá)到減排作用的同時(shí)，避免出現(xiàn)污染的空間轉(zhuǎn)移。（3）多種途徑并行推動(dòng)碳減排。碳交易通過促進(jìn)工業(yè)低碳轉(zhuǎn)型、和改善能源結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)了碳減排，但對(duì)能源效率的提高作用有限，這可能和碳交易制度不完善、碳交易市場(chǎng)流動(dòng)性較低有關(guān)，應(yīng)該積極完善碳交易的配額機(jī)制、定價(jià)機(jī)制等，讓更多的省份參與其中。碳稅能改善能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、提高能源效率，但對(duì)工業(yè)結(jié)構(gòu)低碳轉(zhuǎn)型作用較少，這可能是由于碳稅的征收讓地區(qū)之間出現(xiàn)了污染轉(zhuǎn)移，因此應(yīng)該因地制宜根據(jù)地區(qū)的差異性合理征收碳稅。特別值得注意的是，兩種碳減排政策都能通過改善能源結(jié)構(gòu)這一途徑推進(jìn)二氧化碳減排的進(jìn)程，這與中央財(cái)經(jīng)會(huì)議上提出的要實(shí)施可再生能源的替代行動(dòng)，構(gòu)建以新能源為主體的新型電力系統(tǒng)不謀而合。因此，通過碳減排政策倒逼光伏、風(fēng)伏等新能源行業(yè)的發(fā)展，完善相關(guān)的規(guī)范條件，確立新能源與傳統(tǒng)化石能源相同的主體地位是實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)的有效途徑。除此之外，兩種碳減排政策的作用路徑可以互補(bǔ)，因此考慮碳減排政策之間的協(xié)同作用，通過多種途徑并行，實(shí)現(xiàn)碳減排目標(biāo)。

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Carbon?Trading?and?“Carbon?Tax”?Emission?Reduction?Effect?and?Action?Path

LIU?Hai-yinga，?ZHONG?Yingb

（a.Center?for?uantitative?Economics;b.School?of?Business?and?Management，Jilin?University，

Changchun?130012，China）

Abstract：?Carbon?Emission?Trading?（CET）?and?Carbon?Taxes（CT）?are?typical?representatives?of?market-based?measures.?This?article?uses?the?Spatial?Durbin?Model-Differences?in?Differnces（SDM-DID）?to?re-examine?the?emission?reduction?effects?of?CET?and?CT.?Simultaneously，?evaluate?the?spatial?spillover?effects?of?the?two?carbon?emission?reduction?policies，?and?further?test?the?mediation?effects?of?their?transmission?mechanisms.The?results?found?that：?Chinas?carbon?emissions?have?a?significant?positive?spatial?correlation，?and?at?the?same?time?have?a?positive?spatial?spillover?effect.?There?are?spatial?characteristics?of?high-emission?and?high-emission?regions，?and?low-emission?and?low-emission?regions.?The?two?carbon?emission?reduction?policies?of?CET?and?CT?still?have?significant?emission?reduction?effects?after?considering?the?spatial?correlation.?Among?them，?the?emission?reduction?effect?of?CET?trading?has?positive?spatial?spillover?effects.?With?the?help?of?the?pilot?provinces?policy?dividends，?carbon?emissions?have?been?significantly?reduced?by?regions.?On?the?contrary，?the?spatial?spillover?effect?of?CT?is?negative，?and?the?increase?in?the?intensity?of?carbon?tax?collection?in?the?surrounding?areas?will?increase?local?carbon?emissions，?creating?a?“pollution?paradise”?phenomenon.?Carbon?emission?rights?trading?can?achieve?carbon?emission?reduction?by?promoting?low-carbon?transformation?of?the?industrial?structure?and?improving?the?energy?structure，?and?carbon?taxes?can?improve?energy?efficiency?and?energy?efficiency，consumption?structure?to?reduce?carbon?emissions.

Key?words：?carbon?emission?trading;?carbon?taxes;?differences?in?differences;?spatial?spillover?effect;?mediating?effect

（責(zé)任編輯：趙春江）