劉驪山

摘要：文章從碳交易價格形成機制的角度，研究碳交易試點的價格是否準確反映了當?shù)啬茉唇Y(jié)構(gòu)的變動，以及金融發(fā)展水平在其中的支持作用?；?013年8月至2020年12月的月度數(shù)據(jù)，文章發(fā)現(xiàn)直轄市的碳排放交易市場設(shè)計和運行情況較好，碳價格準確及時地反映了能源結(jié)構(gòu)的變動，且金融發(fā)展水平發(fā)揮了很好的調(diào)節(jié)作用。然而非直轄市試點的碳排放市場設(shè)計存在不足。全國碳排放交易市場應(yīng)該吸取經(jīng)驗教訓(xùn)。

關(guān)鍵詞：碳排放交易；能源結(jié)構(gòu)；金融發(fā)展水平

一、引言

由溫室氣體的過度排放導(dǎo)致的氣候變化是人類目前面臨的最嚴峻考驗之一（Liu and Dong，2021）。世界各國在實現(xiàn)經(jīng)濟增長的過程中，消耗了大量自然資源，尤其是化石燃料，從而導(dǎo)致了溫室氣體的過度排放。氣候變化可能帶來極其嚴重的后果，包括生物多樣性減弱、冰川融化、海平面上升，甚至導(dǎo)致人類被迫遷移（Sadawi et al，2021）。為了控制全球氣候變暖，保障人類可持續(xù)發(fā)展，低碳經(jīng)濟日益受到重視。1997年，192個國家簽署了《京都議定書》，以貨幣化的方式建立了二氧化碳排放管控體系（Sadawi et al，2021）。2015年的巴黎氣候大會上，全世界178個締約方共同簽署《巴黎協(xié)定》，確定了將全球平均氣溫控制在較前工業(yè)化時期上升2攝氏度以內(nèi)的長期目標。改革開放以來，中國經(jīng)濟高速發(fā)展，極大地提高了人民生活水平，但同時也產(chǎn)生了驚人的碳排放量。目前，中國的碳排放總量已超過美國、歐盟與日本的總和，人均碳排放量也超過了歐盟。為了積極地承擔(dān)國際責(zé)任，我國政府多次承諾，力爭使中國于2030年前碳達峰，2060前實現(xiàn)碳中和。同時，中國的“十四五”規(guī)劃確定了建設(shè)“美麗中國”的目標，國家發(fā)改委則制定了以清潔空氣為首要標準的“美麗中國”評價體系（Wang et al，2021）。這些足以表明中國政府控碳減碳的決心。

對于經(jīng)濟發(fā)展的外部性問題的討論由來已久，早期的經(jīng)濟學(xué)家Pigou提出根據(jù)污染所造成的危害程度對排污者征稅（庇谷稅），從而彌補排污者生產(chǎn)的私人成本和社會成本之間的差距。20世紀中葉，Coase（1960）提出另一種方案：通過明晰權(quán)利并進行交易的方式來解決外部性問題；在交易成本為零時，Coase所提出的交易方案能實現(xiàn)帕累托最優(yōu)，從總體社會效益的角度而言（不考慮權(quán)利歸屬帶來的公平正義問題），優(yōu)于庇谷稅。為應(yīng)對氣候變化問題，1997年的《京都議定書》實踐了Coase的思想，率先倡導(dǎo)以貨幣化的方式建立了一個溫室氣體排放管控體系（Sadawi et al，2021）。在《京都議定書》的框架下，若干碳排放交易機制得以建立；碳排放交易機制對二氧化碳的排放進行市場定價，允許實際碳排放低于配額的排放者可以將剩余的碳排放權(quán)利出售給實際碳排放高于配額的排放者。如成立于2003年的美國區(qū)域碳污染減排計劃（Regional Greenhouse Gas Emission Reduction Action），成立于2005年的歐盟碳排放交易體系（European Union Emission Trading Scheme），成立于2007年的西部氣候倡議（Western Climate Initiative），以及2013年、2014年、2017年建立的中國八大碳排放交易試點：深圳、北京、廣州、上海、天津、湖北、重慶、福建；2021年，全國碳交易市場成立，各碳交易試點停運。根據(jù)中國碳排放交易網(wǎng)的報道，截至2021年，全球有21個正在運行的碳排放交易體系，其覆蓋的碳排放量約占全球排放總量的10%，每年交易規(guī)模超過600億美元①。目前，中國的碳排放量已超過美國和歐盟的總和，人均碳排放量超過歐盟②；中國的碳達峰碳中和行動不僅僅是為了承擔(dān)國際責(zé)任，也是為了提高能源效率，尋求替代能源，改善環(huán)境質(zhì)量，從而提升經(jīng)濟的長期競爭力和社會的全面發(fā)展。

著名的波特假說提出，適當且設(shè)計良好的環(huán)境規(guī)制可以刺激企業(yè)的綠色低碳創(chuàng)新投入，增強企業(yè)的競爭力，從而能彌補甚至超越企業(yè)的守約成本（Porter，1991）。環(huán)境規(guī)制又可細分為市場型環(huán)境規(guī)制、命令型環(huán)境規(guī)制、自愿型環(huán)境規(guī)制。Liao（2018）指出，市場驅(qū)動型工具和自愿參與型工具對企業(yè)環(huán)境創(chuàng)新的三個維度都有顯著積極影響，命令控制型工具則只對一個維度有積極影響。張明等（2022）選取2004-2017年中國30個省級行政區(qū)的數(shù)據(jù)研究異質(zhì)性環(huán)境規(guī)制對企業(yè)污染排放的影響，發(fā)現(xiàn)命令型環(huán)境規(guī)制對于廢水的治理效果更突出，而市場型環(huán)境規(guī)制對廢氣治理的效果更好。他們進一步發(fā)現(xiàn)，命令型環(huán)境規(guī)制有利于推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級，而市場型環(huán)境規(guī)制能促使企業(yè)開展技術(shù)創(chuàng)新。即總體而言，市場型環(huán)境規(guī)制是三種規(guī)制中效果較好，較多的經(jīng)驗證據(jù)顯示其能有效地降低污染排放，激勵技術(shù)創(chuàng)新。碳交易屬于典型的市場型環(huán)境規(guī)制，學(xué)術(shù)界對于碳交易市場，特別是歐盟碳交易體系的功效有一定的爭議，大多數(shù)研究結(jié)論是相對積極的，但也有相對消極的觀點。同時，關(guān)于中國碳交易功效的研究，特別是實證研究比較缺乏，有限的關(guān)于中國碳排放交易的研究主要運用建模手段（Lv and Bai，2021）。有限的實證研究主要是基于波特假說，研究碳排放交易的功效或意義。基于2010-2017年中國158個地市級數(shù)據(jù)，Duan和Ji（2021）使用雙重差分法發(fā)現(xiàn)，碳交易政策實施后，試點地區(qū)環(huán)境生態(tài)和經(jīng)濟效益顯著改善，二氧化碳排放降低，工業(yè)“三廢”排放減少。Wang et al.（2021）發(fā)現(xiàn)，碳交易試點顯著降低了碳排放，且減排政策具有累積動態(tài)效應(yīng)。通過中介效應(yīng)模型，該研究進一步發(fā)現(xiàn)，碳交易試點通過調(diào)整能源消費結(jié)構(gòu)和提高技術(shù)創(chuàng)新水平促進碳減排。

碳排放交易價格是碳交易的核心。理論上來說，碳的社會成本是目前排放一噸碳所造成損害的預(yù)期現(xiàn)值。Liu et al.（2021）指出，碳交易價格不僅反映了政府在減碳行為中的努力，也反映了碳交易的有效程度。過低的碳交易價格難以支持經(jīng)濟的低碳化轉(zhuǎn)型，過高的碳交易價格則可能損傷一部分產(chǎn)業(yè)和企業(yè)的競爭力。過高的碳交易價格還可能導(dǎo)致碳泄漏。影響碳交易價格的原因比較復(fù)雜。Ye和Xue（2021）通過一個自建詞典計算了新聞文章中的“碳情緒指數(shù)”，發(fā)現(xiàn)碳情緒指數(shù)與歐盟碳交易價格的變化密切相關(guān)。Zhao et al.（2021）開發(fā)了一個多因素綜合模型對碳交易價格進行預(yù)測，發(fā)現(xiàn)標準普爾清潔能源指數(shù)和布倫特原油價格有助于碳交易價格的預(yù)測。Lintunen和Vilmi（2021）指出，在最典型的情況下，最優(yōu)排放價格是順周期的，即在衰退期間價格應(yīng)該更低。他們還提出，氣候政策的首要重點是將碳交易價格設(shè)定在最佳增長路徑水平上，次要重點是關(guān)注碳交易價格波動。碳交易價格的過度波動可能不利于經(jīng)濟、社會和環(huán)境的健康發(fā)展。Wu and Huang（2020）研究了一個由零售商和制造商組成的兩級供應(yīng)鏈，發(fā)現(xiàn)碳交易價格波動會影響供應(yīng)鏈中原始的最優(yōu)生產(chǎn)決策。Li et al.（2018）指出，碳交易價格的隨機波動會影響可再生能源項目的投資時機。

如果碳排放交易市場得到了有效的設(shè)計，覆蓋了足夠多的高碳排放企業(yè)，那么試點地區(qū)對于能源的使用狀況將會反映到碳排放交易價格上。因為總體而言，新能源比傳統(tǒng)能源的碳排放系數(shù)更低，如果企業(yè)更多地使用新能源，市場對于碳排放配額的需求將會減少，供給則會增加，從而降低碳排放價格。然而，對于能源的更換往往也會涉及設(shè)備的更換和技術(shù)的調(diào)整，而技術(shù)研發(fā)是一種高風(fēng)險、研發(fā)周期長的創(chuàng)新活動，易受融資約束。因此，金融服務(wù)的發(fā)達程度和資金的易得性可能調(diào)節(jié)能源使用結(jié)構(gòu)和碳排放交易價格的關(guān)系。然而，值得注意的是，Weng and Xu（2018）指出，2021年6月之前，中國各碳排放交易試點設(shè)計規(guī)則不統(tǒng)一，交易效率低，發(fā)展不成熟。Wu（2021）基于中國2013-2017年碳交易試點數(shù)據(jù)指出，中國的碳交易價格扭曲降低了碳交易市場的經(jīng)濟效益、環(huán)境效益和政策接受度。因此有必要檢驗上述關(guān)系。

二、研究設(shè)計和結(jié)果

本文使用2013年8月至2020年12月，七個碳排放交易省級行政區(qū)的月度數(shù)據(jù)，研究能源結(jié)構(gòu)能否影響碳交易價格，以及金融發(fā)展水平是否在其中發(fā)揮調(diào)節(jié)作用。試點階段，中國共有八個試點，即北京、上海、天津、重慶、深圳、廣東、湖北、福建。鑒于數(shù)據(jù)可得性問題，本文將深圳試點和廣東試點的碳排放交易價格加權(quán)平均為廣東省的碳排放交易價格，即八個試點合并為七個碳排放交易省級行政區(qū)。本文被解釋變量為碳排放交易價格。核心解釋變量為能源結(jié)構(gòu)，本文使用熵權(quán)法計算每一個省級行政區(qū)傳統(tǒng)能源和新能源的相對值進行衡量。傳統(tǒng)能源的算法為，先算出每個省的人均原油加工量產(chǎn)量、人均煤氣產(chǎn)量、人均焦炭產(chǎn)量、人均火力發(fā)電量、人均天然氣產(chǎn)量，再對上述該省人均產(chǎn)量分別除以全國人均產(chǎn)量得到省級產(chǎn)量相對值，最后使用熵權(quán)法將人均原油相對產(chǎn)量、人均煤氣相對產(chǎn)量、人均焦炭相對產(chǎn)量、人均火電相對產(chǎn)量、人均天然氣相對產(chǎn)量匯總成一個指標：傳統(tǒng)能源相對值（Traenrg）。本文通過水電和風(fēng)電的相對值進行熵權(quán)計算，得到新能源相對值（Newenrg）。調(diào)節(jié)變量為金融發(fā)展水平（Finan），用人均社會融資規(guī)模衡量?？刂谱兞堪ㄈ司貐^(qū)生產(chǎn)總值（Gdppc）、氣溫（Tempre）、氣溫的平方（Tempre2）。

回歸結(jié)果如表1所示，其中（1）（4）列為全樣本，（2）（5）列為直轄市樣本，（3）（6）列為非直轄市樣本。所有列均控制了年度固定效應(yīng)和省份固定效應(yīng)?？梢?，直轄市樣本，傳統(tǒng)能源的使用和碳排放價格正相關(guān)，新能源的使用和碳排放價格顯著負相關(guān)。全樣本的估計結(jié)果和直轄市樣本相近。然而，在非直轄市樣本，傳統(tǒng)能源的使用和碳排放價格負相關(guān)，新能源的使用和碳排放價格負相關(guān)但不顯著。這說明，直轄市的碳排放交易市場設(shè)計和運行情況較好，覆蓋了較多的能源密集型企業(yè)，碳排放配額的分配也較為合理，因此當更多的新能源被使用時，碳排放量降低，企業(yè)對碳排放配額的需求減少，供給增加，從而有效地降低了碳排放交易價格。與之相比，非直轄市的三個試點有效性不足，碳排放交易價格對能源結(jié)構(gòu)的變動不敏感。

為了進一步體現(xiàn)能源的結(jié)構(gòu)，本文將新能源相對值減去傳統(tǒng)能源相對值，得到新的變量Diff，并將Diff與金融發(fā)展水平做交乘（Diff*Finan），結(jié)果如表2 所示。其中（1）（4）列為全樣本，（2）（5）列為直轄市樣本，（3）（6）列為非直轄市樣本。所有列均控制了年度固定效應(yīng)和省份固定效應(yīng)。估計結(jié)果顯示，在直轄市樣本中，Diff系數(shù)為負且在10%的顯著性水平下顯著，進一步說明直轄市碳交易試點的設(shè)計與運營較好，其價格能明確反映能源結(jié)構(gòu)的變動，即更多的新能源使用和更少的傳統(tǒng)能源使用能降低碳交易價格。非直轄市樣本的Diff系數(shù)為正不顯著，進一步說明非直轄市試點的有效性不足，能源結(jié)構(gòu)的變動未能引起碳排放交易價格的反應(yīng)。直轄市樣本的交互項Diff*Finan的系數(shù)為負，且在5%的顯著性水平下顯著，說明在直轄市，更高金融發(fā)展水平的確能緩解企業(yè)融資約束，從而支持能源結(jié)構(gòu)的調(diào)整，并降低碳排放價格。然而在非直轄市樣本，金融發(fā)展水平的調(diào)節(jié)效應(yīng)較差，這很有可能是這些試點本身有效性不足所導(dǎo)致的，即能源結(jié)構(gòu)的調(diào)整和相應(yīng)技術(shù)設(shè)備的更新無法傳導(dǎo)至碳排放交易價格。全樣本的Diff系數(shù)與Diff*Finan系數(shù)符號與直轄市樣本一致，但不顯著。

三、討論與總結(jié)

本文搜集了2013年8月至2020年12月七個碳排放交易省份的月度數(shù)據(jù)，研究能源結(jié)構(gòu)對碳排放交易價格的影響及金融發(fā)展水平在其中的調(diào)節(jié)作用。以往的研究主要以波特假說為依托，研究碳排放交易的功效。本文則是從碳排放交易價格形成機制的角度，探究碳交易試點的價格是否有效反映了當?shù)啬茉唇Y(jié)構(gòu)的變動。研究發(fā)現(xiàn)，直轄市試點和非直轄市試點的差異較大。直轄市的碳排放交易市場設(shè)計和運行情況較好，覆蓋了較多的能源密集型企業(yè)，碳排放配額的分配也較為合理，因此，新能源使用的增加和傳統(tǒng)能源使用的減少能及時地反映到碳交易的供求上，降低碳價格，同時，金融水平的提升能提高資金的可得性，滿足企業(yè)對于設(shè)備更換和技術(shù)升級的需求，使能源結(jié)構(gòu)的調(diào)整更好地傳導(dǎo)至碳排放交易價格的降低。然而，非直轄市碳排放交易市場的表現(xiàn)較為不理想，碳排放交易價格未能有效地反映能源的使用情況，因此金融發(fā)展水平的提高、資金可得性的加強也未對碳交易價格產(chǎn)生實質(zhì)性影響。因此，從試點階段來說，中國的碳排放交易各試點的表現(xiàn)具有較大的差異性，非直轄市的試點效率需要提升。值得慶幸的是，2021年6月起，所有試點停運，全國統(tǒng)一的碳排放交易市場上線，這意味著中國碳排放交易進入了新的階段。在新的階段，碳交易的設(shè)計者應(yīng)根據(jù)試點階段的經(jīng)驗教訓(xùn)，特別是非直轄市試點效率較低的成因，增加碳排放交易的控排企業(yè)范圍，監(jiān)督碳排放交易的運行，使全國碳排放交易市場的價值得到充分發(fā)揮。

參考文獻：

[1]Liu.Y.Dong，F(xiàn).Haze pollution and corruption：A perspective of mediating and moderating roles[J].Journal of Cleaner Production，2021，279：123550.

[2]Sadawi，A.A.et al.A comprehensive hierarchical blockchain system for carbon emission trading utilizing blockchain of things and smart contract[J].Technological Forecasting & Social Change，2021，173：121124.

[3]Wang，C.et al.The policy effects and influence mechanism of China's carbon emissions trading scheme[J].Air Quality，Atmosphere & Health，2021，14（12）：2101-2114.

[4]Coase，R.H.The problem of social cost[J].Journal of Law and Economics， 1960，3：1-44.

[5]Porter，M.E.America's green strategy[J].Scientific American，1991，264（04）：193-246.

[6]Liao，Z.Environmental policy instruments，environmental innovation and the reputation of enterprises[J].Journal of Cleaner Production，2018，171：1111-1117.

[7]張明，黃孟，武文琪，宋妍.異質(zhì)性環(huán)境規(guī)制對企業(yè)排污行為的影響差異研究[J/OL].系統(tǒng)工程：1-11[2023-01-03]. https：//kns.cnki.net/kcms/detail/43.1115.N.20221028.1014.002.html.

[8]Lv，M.Bai，M.Evaluation of Chinas carbon emission trading policy from corporate innovation[J].Finance Research Letters，2021，39：101565.

[9]Duan，B.Ji，X.Can Carbon Finance Optimize Land Use Efficiency？The Example of Chinas Carbon Emissions Trading Policy[J].Land，2021，10（09）：953-953.

[10]Liu，H.et al.Which emission reduction mode is the best under the carbon cap-and-trade mechanism？[J].Journal of Cleaner Production，2021，314：128053.

[11]Ye，J，Xue，M.Influences of sentiment from news articles on EU carbon prices[J].Energy Economics，2021，101： 105393.

[12]Zhao，L.et al.A multi-factor integrated model for carbon price forecasting： Market interaction promoting carbon emission reduction[J].Science of The Total Environment，2021，796：149110.

[13]Lintunen，J.Vilmi，L.Optimal Emission Prices Over the Business Cycles[J]. Environmental & Resource Economics，2021， 80：135-167.

[14]Wu S.Huang Z.Coordination of an Environmentally Responsible Supply Chain with Cost Disturbance under Carbon Price Fluctuations[J].Mathematical Problems in Engineering，2020：7640505.

[15]Li，Y.Wu，M.，Li，Z.A Real Options Analysis for Renewable Energy Investment Decisions under China Carbon Trading Market[J].Energies，2018，11（07）： 1817.

[16]Weng，Q.Xu，H.A review of Chinas carbon trading market[J].Renewable and Sustainable Energy Reviews，2018， 91：613-619.

[17]Wu，L.How can carbon trading price distortion be corrected？An empirical study from Chinas carbon trading pilot markets[J].Environmental Science and Pollution Research，2021，28（46）：66253-66271.

（作者單位：昆明理工大學(xué)管理與經(jīng)濟學(xué)院）