范秋芳，張園園

（中國石油大學（華東）經(jīng)濟管理學院，山東 青島 266580）

0 引言

環(huán)境政策工具的效應研究一直是學術界關注的重點。在生態(tài)效應方面，有學者認為在短期內(nèi)，政府的治理手段能夠促進空氣質量改善，但從長期來說，政策效果會隨著時間推移而逐漸遞減。鄭石明（2019）[1]研究發(fā)現(xiàn)不同環(huán)境政策整體上促進了環(huán)境質量的提高，不同類型環(huán)境政策工具對環(huán)境污染的抑制作用不同。在經(jīng)濟效應方面，學者們認為環(huán)境政策工具能促進企業(yè)環(huán)境技術創(chuàng)新、提高綠色全要素生產(chǎn)率[2,3]。關于碳生產(chǎn)率的研究認為技術進步、對外貿(mào)易、工業(yè)化和城鎮(zhèn)化等因素會對其產(chǎn)生影響。關于環(huán)境政策工具與碳生產(chǎn)率關系的研究，已有文獻側重于分析環(huán)境規(guī)制對碳生產(chǎn)率的影響，如王麗等（2020）[4]研究發(fā)現(xiàn)環(huán)境規(guī)制與碳生產(chǎn)率存在非線性關系，且技術創(chuàng)新在二者關系中存在中介作用。Hu和Wang（2020）[5]認為環(huán)境規(guī)制對碳生產(chǎn)率的影響存在閾值，隨著環(huán)境監(jiān)管力度不斷增強，環(huán)境規(guī)制對碳生產(chǎn)率的影響由負變?yōu)檎?/p>

總體來看，系統(tǒng)歸納不同類型環(huán)境政策工具對碳生產(chǎn)率影響的文獻較少，缺乏探討不同類型環(huán)境政策工具對碳生產(chǎn)率的影響及作用機制?；诖?，本文分別以污染排放強度、碳排放交易機制為視角，分析命令控制型和市場激勵型環(huán)境政策工具對碳生產(chǎn)率的影響效果；并將技術創(chuàng)新、能源結構納入中介效應模型，分析不同環(huán)境政策工具影響碳生產(chǎn)率的傳導機制。

1 理論分析與研究假設

命令控制型環(huán)境政策工具（以下簡稱命令控制型工具）通過控制污染排放強度發(fā)揮作用，污染排放強度能夠間接衡量命令控制型工具，較好地反映出命令控制型工具的實施效果。政府為平衡環(huán)境保護與經(jīng)濟發(fā)展的關系，制定有關環(huán)境保護的法律法規(guī)、規(guī)章制度，以強制性手段限制企業(yè)排放污染物，從而改善環(huán)境污染問題。而企業(yè)出于對環(huán)境成本的考慮，將改進生產(chǎn)設備以減少污染物的排放，降低污染排放強度，長期來看，對企業(yè)的經(jīng)濟效益及綠色發(fā)展具有重大意義。因此，命令控制型工具能夠有效實現(xiàn)經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展，提升碳生產(chǎn)率。

技術創(chuàng)新效應間接影響命令控制型工具的執(zhí)行效果，技術進步在命令控制型工具提升碳生產(chǎn)率中發(fā)揮了重要作用，各地政府不斷完善企業(yè)污染排放標準，嚴格控制污染排放強度。在此情況下，可倒逼企業(yè)加快技術創(chuàng)新，不斷提升工藝水平，實現(xiàn)生產(chǎn)設備升級，從而達到提升碳生產(chǎn)率的效果。

基于以上分析，本文提出：

假設1：命令控制型工具能夠顯著提升碳生產(chǎn)率。

假設2：命令控制型工具通過促進技術水平提升的方式提高碳生產(chǎn)率。

市場激勵型環(huán)境政策工具（以下簡稱市場激勵型工具）通過實施碳排放交易機制發(fā)揮作用。碳排放交易機制作為一項具體的市場激勵型工具，將碳排放權“商品化”，從而可以通過市場進行交易，由政府設定總的碳排放量目標，并將碳排放配額發(fā)放給相關主體[6]，相關企業(yè)會根據(jù)發(fā)放的配額來調整自身的生產(chǎn)經(jīng)營活動。碳交易機制合理控制碳排放總量，推動實現(xiàn)碳減排目標；除此之外，碳排放交易機制引導相關行業(yè)減少煤炭等化石能源的消耗，優(yōu)化能源消費結構，促進企業(yè)轉型升級。因此，市場激勵型工具能夠有效實現(xiàn)“減排促經(jīng)”效果，提升碳生產(chǎn)率。

能源配置效應間接影響市場激勵型工具的執(zhí)行效果，碳排放交易機制作為市場激勵型工具能夠鼓勵企業(yè)降低煤炭消費量，增加清潔能源使用比例，優(yōu)化能源配置，引導企業(yè)逐漸改善目前的能源結構，在減少污染的同時實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，進而提高碳生產(chǎn)率。

基于以上分析，本文提出：

假設3：市場激勵型工具能夠實現(xiàn)“減排促經(jīng)”效果，顯著提升碳生產(chǎn)率。

假設4：市場激勵型工具通過優(yōu)化能源消費結構的方式提高碳生產(chǎn)率。

2 模型構建與變量選擇

2.1 模型構建

2.1.1 基準回歸模型

為驗證假設1，本文構建以下模型探討命令控制型工具對碳生產(chǎn)率的影響：

其中，i表示省份，t表示年份，Crit為碳生產(chǎn)率，lnER為命令控制型環(huán)境政策工具衡量指標，Controlit表示控制變量，ui和vt分別表示地區(qū)和時間固定效應，εit表示隨機誤差項。

2.1.2 雙重差分模型

本文參考已有文獻[7,8]，采用雙重差分法評估以碳排放交易機制為代表的市場激勵型工具對碳生產(chǎn)率的影響，本文將實施市場激勵型工具的省份作為實驗組，包含北京、上海、天津、重慶、湖北和廣東6 個省份（含深圳），將未實施省份作為對照組。構建的模型如下：

式中，treati表示該省份是否受到政策工具影響，若為實施省份，則treat=1，若為未實施省份，則treat=0；timet表示各省份在2012 年及以后是否實施政策工具，“是”取值為1，“否”則取值為0。其余符號含義同式（1）。

2.1.3 動態(tài)效應模型

本文在式（2）中加入treati與每一年的時間虛擬變量timet的交互項來構建動態(tài)效應模型，分析市場激勵型工具對碳生產(chǎn)率的提升是否具有持續(xù)推動作用。模型設定如下：

其中，timet是年份虛擬變量，在分析t年時time=1，其余年份time=0。以2006年為基期，系數(shù)βt的變化表示市場激勵型工具對碳生產(chǎn)率的動態(tài)影響。

2.1.4 中介效應模型

本文對命令控制型和市場激勵型工具與碳生產(chǎn)率之間的傳導機制進行深入分析，分別選取技術創(chuàng)新lntec、能源結構lnecs為中介變量IV，研究其在環(huán)境政策工具與碳生產(chǎn)率的關系中存在的傳導作用。構建如下模型：

其中，Crit為碳生產(chǎn)率，Xit為環(huán)境政策工具指標，IVit為中介變量。

2.2 變量選擇與數(shù)據(jù)來源

（1）被解釋變量

在進行碳生產(chǎn)率的測度之前，要先估算二氧化碳排放量。目前我國沒有直接公布二氧化碳排放數(shù)據(jù)，綜合已有研究，本文采用IPCC（2006）提供的方法進行測算，具體計算公式如下：

其中，CO2表示二氧化碳排放總量；i為能源消費種類，包含煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油和天然氣共8 種能源，Ei為第i種能源的消費量，NCVi、CCi和COFi分別表示第i種能源的平均低位發(fā)熱值、含碳量和碳氧化因子，44為CO2分子量、12為C分子量。

碳生產(chǎn)率Crit為:

其中，GDPit為各省份地區(qū)生產(chǎn)總值，CO2為二氧化碳排放量。

（2）解釋變量

從污染排放強度和碳排放交易機制視角出發(fā)構建不同環(huán)境政策工具指標，具體分為命令控制型和市場激勵型工具，具體測度方法如下。

①命令控制型工具。借鑒徐建中和王曼曼（2018）[9]的方法，采用地區(qū)工業(yè)廢水、二氧化硫、煙粉塵排放量共三類數(shù)據(jù)綜合測算污染排放強度，并在此基礎上構建命令控制型環(huán)境政策工具衡量指標。計算方法如下：

其中，l=1，2，3 分別表示地區(qū)工業(yè)廢水、二氧化硫、煙粉塵共三類污染物，pli指i省份第l類污染物排放量與工業(yè)增加值的比值，即第l種污染物單位工業(yè)增加值排放量。pxli為i省份第l類污染物的單位工業(yè)增加值排放量占比。pxi指i省份三類污染物的單位工業(yè)增加值排放量占比的算術平均數(shù)，即污染排放強度。對pxi取倒數(shù)則是本文所測算的i省份命令控制型工具的衡量指標ERi，即工業(yè)“三廢”排放量的減少，表示命令控制型環(huán)境政策工具實施力度越強，ERi值越大。

②市場激勵型工具。碳排放交易機制作為市場激勵型工具的典型應用，對碳生產(chǎn)率具有重要影響，因此，本文采用碳排放交易機制來表征市場激勵型工具，以交互項treat×time作為解釋變量，參考文獻[8]選用2012年作為劃分節(jié)點，若某省份在2012 年及以后受到市場激勵型工具影響，則treat×time=1，否則treat×time=0。

（3）中介變量

借鑒已有研究[10]，以技術創(chuàng)新、能源結構作為中介變量。技術創(chuàng)新（tec）以各地區(qū)R&D經(jīng)費內(nèi)部支出與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值表示；能源結構（ecs）選用各地區(qū)煤炭消費量占能源消費總量的比重來反映能源結構水平。

（4）控制變量

參考文獻[10,11]，本文選取城鎮(zhèn)化水平、對外貿(mào)易、能源強度、就業(yè)情況和產(chǎn)業(yè)結構作為控制變量。城鎮(zhèn)化水平（urb），以城鎮(zhèn)人口占地區(qū)總人口的比重來表示；對外貿(mào)易（ie），以進出口總額占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重來表示；能源強度（ec），用能源消費總量占GDP 的比重來衡量；就業(yè)情況（em），用各地區(qū)就業(yè)人員數(shù)量來表示。

考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，本文選取2006—2019 年我國30 個省份（不含西藏和港澳臺）的面板數(shù)據(jù)為研究樣本，數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國城市統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》，以及國家統(tǒng)計局官網(wǎng)和各省份統(tǒng)計年鑒。

3 實證結果分析

3.1 命令控制型工具對碳生產(chǎn)率的影響

3.1.1 基準回歸分析

表1 展示了命令控制型工具對碳生產(chǎn)率影響的回歸結果。列（1）不考慮固定效應，列（2）加入了時間和地區(qū)固定效應，但沒有加入控制變量，列（3）同時考慮了固定效應和控制變量?？梢钥闯觯涸谌N情況下，lnER的系數(shù)均顯著為正，表明命令控制型工具與碳生產(chǎn)率具有正相關關系，采用命令控制型工具顯著提升了碳生產(chǎn)率。究其原因，一方面，各地政府采取強制性的環(huán)境政策工具來干預企業(yè)的排污活動，從而迫使企業(yè)減少污染物的排放，有效提升碳生產(chǎn)率；另一方面，企業(yè)會改進生產(chǎn)設備、增加環(huán)保低碳方面的技術研發(fā)投入，在減少污染物排放的同時，擴大產(chǎn)值規(guī)模，進而提升碳生產(chǎn)率。由此，假設1得證。

表1 命令控制型工具對碳生產(chǎn)率的影響

就控制變量而言，城鎮(zhèn)化水平、就業(yè)情況、能源強度與碳生產(chǎn)率具有負相關關系，對外貿(mào)易與碳生產(chǎn)率具有正相關關系。隨著城鎮(zhèn)化發(fā)展、就業(yè)人數(shù)增加，人口和經(jīng)濟的高度聚集，對環(huán)境造成較大壓力，不利于碳生產(chǎn)率的提升；能源強度越高，表明單位國內(nèi)生產(chǎn)總值的能源消費量越多，這會抑制地區(qū)碳生產(chǎn)率；對外開放能促進各種生產(chǎn)要素的流動，學習先進的技術及管理經(jīng)驗，進而促進各地區(qū)碳生產(chǎn)率的提升，但作用不顯著。

3.1.2 異質性分析

為進一步研究命令控制型工具對碳生產(chǎn)率影響的區(qū)域差異性，本文將我國30 個省份分為東、中、西部和東北地區(qū)進行異質性分析，結果如表2 所示?？梢钥闯?，命令控制型工具對碳生產(chǎn)率的影響存在較大的區(qū)域差異，東部地區(qū)和東北地區(qū)lnER的系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，說明命令控制型工具對該地區(qū)碳生產(chǎn)率具有顯著的提升作用，西部地區(qū)系數(shù)為正但促進作用不顯著，而中部地區(qū)影響不顯著且具有抑制作用。表明我國各地區(qū)環(huán)境保護與經(jīng)濟發(fā)展的協(xié)調性差距較為明顯，中西部地區(qū)大多以資源型產(chǎn)業(yè)為主，導致命令型環(huán)境政策工具的作用并不顯著，甚至產(chǎn)生負向影響。

表2 區(qū)域異質性分析結果

3.1.3 中介效應分析

由上文分析可知，命令控制型工具顯著影響碳生產(chǎn)率，那么前者是如何對碳生產(chǎn)率產(chǎn)生影響的呢？為了驗證假設2，本文對技術創(chuàng)新水平進行中介效應檢驗，結果如下頁表3 所示。列（1）中l(wèi)nER的回歸系數(shù)顯著為正，說明命令控制型工具對碳生產(chǎn)率有顯著的正向影響，列（2）中l(wèi)nER的回歸系數(shù)顯著為正，表明采用命令控制型工具推動了技術創(chuàng)新，列（3）中l(wèi)nER和lntec的系數(shù)均顯著為正，且與列（1）相比，lnER的回歸系數(shù)變小。結果表明技術創(chuàng)新存在中介效應，驗證了假設2。技術創(chuàng)新是推動碳生產(chǎn)率提升的中介變量，主要原因在于實施命令控制型工具使得企業(yè)的環(huán)境成本相對增加，從而倒逼企業(yè)增加技術創(chuàng)新方面的投入，進一步減少能源消耗量，提高企業(yè)的產(chǎn)品生產(chǎn)和管理水平，同時實現(xiàn)減排和產(chǎn)出增加，最終促進碳生產(chǎn)率的顯著提升。

表3 中介效應分析：技術創(chuàng)新

3.2 市場激勵型工具對碳生產(chǎn)率的影響

3.2.1 平行趨勢檢驗

本文通過繪制實施省份和未實施省份的碳生產(chǎn)率平均增長趨勢圖來進行平行趨勢檢驗。由圖1可知，實施市場激勵型工具前，實驗組與對照組的碳生產(chǎn)率具有相似的變化趨勢；在實施市場激勵性工具之后，實驗組與對照組的變化趨勢不同，實驗組的碳生產(chǎn)率增長迅速，而對照組的碳生產(chǎn)率變化較小，平行趨勢假設得到驗證，表明可以使用DID 方法來檢驗以碳排放交易機制為代表的市場激勵型工具對碳生產(chǎn)率的影響。

圖1 平行趨勢檢驗

3.2.2 平均效應檢驗

從表4 列（1）可以看出，考慮了地區(qū)固定效應和時間固定效應后，treat×time的系數(shù)在1%的水平上顯著為正,說明在沒有考慮控制變量時，市場激勵型工具對碳生產(chǎn)率具有顯著的正向影響。加入控制變量之后,交互項的系數(shù)仍顯著為正。因此，無論是否加入控制變量，實行以碳交易機制為代表的市場激勵型工具均能夠顯著提升碳生產(chǎn)率，從而假設3得以驗證。列（3）和列（4）將被解釋變量替換為人均碳生產(chǎn)率，treat×time的系數(shù)仍在1%的水平上顯著為正，表明市場激勵型工具正向影響碳生產(chǎn)率的結論是穩(wěn)健的。

表4 平均效應檢驗結果

3.2.3 動態(tài)效應檢驗

本文對市場激勵型工具產(chǎn)生的動態(tài)效應進行檢驗，結果見表5。可以發(fā)現(xiàn)，在實行市場激勵型工具之前，每年的treat×time的系數(shù)都不顯著，而在實行之后，其回歸系數(shù)均在5%的水平上顯著為正，并且隨時間推移系數(shù)越來越大，表明影響效應越來越強。

表5 動態(tài)效應檢驗結果

進一步繪制動態(tài)趨勢圖呈現(xiàn)式（3）的回歸結果。如圖2所示，虛線為交互項系數(shù)95%的置信區(qū)間，實線為碳生產(chǎn)率的邊際效應。在2012 年之前，交互項系數(shù)的置信區(qū)間都與橫軸有交點，均不顯著；在2012 年之后，邊際效應線向右上方傾斜，說明以碳排放交易機制為代表的市場激勵型工具對碳生產(chǎn)率存在持續(xù)的促進作用，并且作用隨時間逐漸增強。

圖2 動態(tài)趨勢圖

3.2.4 穩(wěn)健性檢驗

實證分析結果表明，以碳排放交易機制為代表的市場激勵型工具顯著提升了碳生產(chǎn)率，為保證實證結果的穩(wěn)健性，本文采取增加控制變量和反事實檢驗兩種方法進行穩(wěn)健性檢驗。（1）增加控制變量，上文進行雙重差分檢驗時選取了城鎮(zhèn)化水平、對外貿(mào)易、能源強度和就業(yè)情況四個控制變量，進一步參考已有文獻在回歸中加入控制變量產(chǎn)業(yè)結構（lniav，用工業(yè)增加值占GDP的比重衡量），結果見表6列（1）。可以看出，增加控制變量之后，交乘項系數(shù)仍在1%的水平上顯著為正，說明結論較穩(wěn)健。（2）反事實檢驗。隨機抽取6 個省份組成新的虛擬樣本進行相同的回歸分析，若回歸結果仍是市場激勵型工具顯著促進碳生產(chǎn)率，則表明上文結論不可信；若treat×time的系數(shù)不顯著，則說明本文的實證結論是可信的。回歸結果見表6 中列（2）至列（4），可以看出，treat×time的系數(shù)均不顯著，反向說明以碳排放交易機制為代表的市場激勵型工具提升碳生產(chǎn)率這一結論是成立的，再次驗證了假設3。

表6 穩(wěn)健性檢驗結果

3.2.5 中介效應分析

為了驗證假設4，對能源結構lnecs進行中介效應檢驗，結果如表7 所示。列（1）中，交互項系數(shù)顯著為正，說明市場激勵型工具對碳生產(chǎn)率的正向影響顯著；列（2）中，交互項的回歸系數(shù)顯著為負，說明采用市場激勵型工具能夠降低煤炭消費的比重，從而優(yōu)化能源消費結構；列（3）中，treat×time的系數(shù)為正、lnecs的系數(shù)為負，且均在1%的水平上顯著，對照列（1）發(fā)現(xiàn)，交互項系數(shù)值變小。表明以碳排放交易機制為代表的市場激勵型工具能夠通過優(yōu)化能源結構的方式來提高碳生產(chǎn)率，假設4得以驗證。在實施市場激勵型工具的情況下，各企業(yè)出于環(huán)境成本的考慮，會減少煤炭消費量，加大對清潔能源領域的研發(fā)與利用，從而改善整體的能源消費結構，市場激勵型工具通過能源配置效應提高碳生產(chǎn)率水平。

表7 中介效應分析：能源結構

4 結論

本文通過分析不同類型環(huán)境政策工具對碳生產(chǎn)率的影響及傳導機制，得出如下結論：（1）基于固定效應模型分析來看，以污染排放強度衡量的命令控制型工具能夠顯著提升碳生產(chǎn)率，并且該影響具有區(qū)域差異性，東部和東北地區(qū)存在明顯的正向作用，西部地區(qū)促進作用不顯著，而中部地區(qū)具有不顯著的抑制作用。（2）基于雙重差分模型分析來看，以碳排放交易機制為代表的市場激勵型工具對碳生產(chǎn)率有顯著的正向影響，經(jīng)過動態(tài)效應檢驗發(fā)現(xiàn)，市場激勵型工具對碳生產(chǎn)率具有持續(xù)性的促進作用，并且提升作用逐漸增強。（3）基于中介效應模型分析來看，技術創(chuàng)新、能源結構在環(huán)境政策工具與碳生產(chǎn)率的關系中起到傳導作用，命令控制型工具通過提高技術創(chuàng)新促進碳生產(chǎn)率的提升，市場激勵型工具通過優(yōu)化能源結構提升碳生產(chǎn)率。