摘要：碳排放權(quán)交易制度是支持經(jīng)濟(jì)低碳發(fā)展的重要制度保障，其減排效果關(guān)系到“30·60”目標(biāo)能否順利實現(xiàn)。我國碳排放權(quán)交易制度通過配額分配、罰則與激勵機(jī)制共同促進(jìn)企業(yè)減排。配額分配機(jī)制形成企業(yè)碳排放的硬約束，罰則機(jī)制提高了企業(yè)承擔(dān)高額履約成本的風(fēng)險，激勵機(jī)制使企業(yè)通過碳排放權(quán)交易獲得收益。本文利用2003—2020年八個高碳行業(yè)上市公司的數(shù)據(jù)，采用PSM-DID方法構(gòu)建計量模型，實證檢驗碳排放權(quán)交易制度的減排效果，結(jié)果顯示，碳排放權(quán)交易制度的實施使高碳企業(yè)的碳排放量降低15.4%。為助力實現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)，政府部門需探索建立全國統(tǒng)一碳排放權(quán)交易制度的合理方案；企業(yè)需積極參與碳排放權(quán)交易，并根據(jù)生產(chǎn)節(jié)點選擇適當(dāng)?shù)臏p排方案，僅供參考。

關(guān)鍵詞：碳排放權(quán)交易；高碳企業(yè)；碳減排；雙重差分法；生產(chǎn)節(jié)點；新質(zhì)生產(chǎn)力

中圖分類號：F124.5；F279.23文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：2096-0298（2025）01（b）--05

2020年9月，習(xí)近平主席在第七十五屆聯(lián)合國大會上宣布，中國力爭2030年前二氧化碳排放達(dá)到峰值，努力爭取2060年前實現(xiàn)碳中和目標(biāo)。2021年10月，我國相繼對實現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)提出頂層設(shè)計和政策意見?！半p碳”目標(biāo)的提出明確了我國碳減排工作的發(fā)展路徑，也對我國的碳減排提出了高要求，減少碳排放成為發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的一項重要任務(wù)。

我國碳排放權(quán)交易市場自2013年起試點。2021年后，全國性碳市場正式投入交易，全國范圍內(nèi)碳排放量達(dá)到入市門檻的企業(yè)全部納入全國性碳市場進(jìn)行管理，覆蓋范圍由試點地區(qū)逐步擴(kuò)大到全國。碳排放權(quán)交易制度建立以來，學(xué)者就持續(xù)關(guān)注其減排效果，普遍認(rèn)為碳排放權(quán)交易制度的建立能促進(jìn)碳減排。張彩江和李章雯（2021）[1]利用合成控制法對2000—2018年省際碳排放進(jìn)行測算，發(fā)現(xiàn)碳排放配額試點交易對試點地區(qū)的碳排放增長產(chǎn)生明顯的抑制作用，在全國碳排放增長率為8.78%的情況下，試點地區(qū)的碳排放增長率僅為3.97%。王麗穎（2021）[2]利用雙重差分模型，基于30個?。ㄊ?、區(qū)）2013年前后的碳排放數(shù)據(jù)進(jìn)行實證分析，發(fā)現(xiàn)碳排放配額交易能使省際碳排放量下降14.8%。劉奎和趙鈴鈴（2022）[3]利用2000—2020年省際面板數(shù)據(jù)，采用多期倍分法定量研究碳排放配額交易的減排效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)碳排放配額交易直接降低5.7%的碳排放總量和6.2%的碳排放強(qiáng)度，同時可通過提高能源利用效率間接降低26.4%的碳排放總量和27.6%的碳排放強(qiáng)度。陳道平和廖海鳳（2022）[4]基于2004—2019年的省際面板數(shù)據(jù)構(gòu)建雙重差分模型，發(fā)現(xiàn)碳排放配額交易可使試點地區(qū)的碳排放量降低22.6%。其中，東部地區(qū)的減排效果更為突出，達(dá)到32.8%，中西部地區(qū)僅有18.6%。

企業(yè)是碳排放權(quán)交易的主體，通過參與碳排放配額交易，一方面，減少產(chǎn)量；另一方面，積極進(jìn)行綠色技術(shù)創(chuàng)新，實現(xiàn)碳減排。碳排放權(quán)交易制度的實施負(fù)面沖擊企業(yè)財務(wù)績效水平和企業(yè)信貸融資水平（田超和肖黎明，2023）[5]，同時提升企業(yè)碳減排的環(huán)境績效，倒逼企業(yè)轉(zhuǎn)變生產(chǎn)方式，減少碳排放量（劉楠峰等，2022）[6]。

綜上，現(xiàn)有文獻(xiàn)基于省際面板數(shù)據(jù)分析碳排放權(quán)交易的減排效果，已取得系統(tǒng)化成果，從企業(yè)層面研究并探索更有利于企業(yè)的碳減排方案，這方面的定量實證仍少見?；诖?，本文系統(tǒng)梳理碳排放權(quán)交易制度各要素的減排機(jī)制，搜集2003—2020年A股上市公司的數(shù)據(jù)，使用PSM-DID方法定量評估碳排放權(quán)交易制度促進(jìn)企業(yè)碳減排的效果，以期為全國碳排放權(quán)交易市場制度建設(shè)、碳排放權(quán)交易的監(jiān)管體制以及企業(yè)減排的合理策略提供理論指導(dǎo)和政策建議。

1碳排放權(quán)交易制度的內(nèi)容及其促減排機(jī)制

1.1碳排放權(quán)交易制度的內(nèi)容

碳排放權(quán)交易制度的主要內(nèi)容包括設(shè)定排放上限目標(biāo)、確定覆蓋范圍、分配初始碳排放配額、監(jiān)測覆蓋對象的碳排放量、報告與核查（MRV）、履約機(jī)制、確定履約期和交易期等。

排放上限目標(biāo)的設(shè)定可以在控排企業(yè)間轉(zhuǎn)移碳減排要求，和碳排放配額的初始分配相結(jié)合，形成對企業(yè)碳排放量的硬性約束，促使高碳企業(yè)進(jìn)行碳減排（Zhao等，2019）[7]。當(dāng)碳排放權(quán)交易機(jī)制的覆蓋范圍占我國二氧化碳排放總量的45%以上時，碳排放權(quán)交易市場能夠達(dá)到市場活性、減排成本和減排效果的平衡（張繼宏等，2019）[8]。我國現(xiàn)行履約機(jī)制包含碳排放配額交易履約、核證自愿減排量抵消履約兩部分。過高的碳排放配額交易成本會刺激企業(yè)采取減排措施，以降低成本（Meng等，2022）[9]，核證自愿減排量交易市場通過調(diào)整能源消費結(jié)構(gòu)達(dá)到減排的目的（Geng等，2022）[10]。

1.2碳排放權(quán)交易制度的促減排機(jī)制

碳排放權(quán)交易制度的六個內(nèi)容相互配合，通過配額分配機(jī)制、罰則機(jī)制和激勵機(jī)制促使企業(yè)進(jìn)行碳減排（圖1）。

1.2.1配額分配機(jī)制

設(shè)定排放上限、確定交易體系覆蓋范圍、初始分配碳排放配額及碳排放的檢測、報告與核查（MRV）共同組成配額分配機(jī)制，實現(xiàn)對企業(yè)碳排放量的硬性約束。

設(shè)定碳排放上限的總量目標(biāo)后，根據(jù)確定的覆蓋范圍，進(jìn)一步將總量目標(biāo)分解到參與該體系的各個企業(yè)，有關(guān)部門會根據(jù)企業(yè)的碳排放量監(jiān)測報告、核查報告及碳排放量目標(biāo)等，選取基準(zhǔn)線法或歷史法計算企業(yè)可獲得的初始碳排放配額。因此，碳排放配額分配機(jī)制能約束企業(yè)的碳排放量，促進(jìn)企業(yè)進(jìn)行碳減排。

我國的配額分配以免費分配為主，部分試點地區(qū)引入拍賣等有償分配方式，但有償分配的碳排放配額比例很小。免費分配方式在很大程度上削弱了排放企業(yè)抵制參與碳排放權(quán)交易的意愿。期初，企業(yè)基本不需要付出大量成本就能獲得碳排放配額，激勵企業(yè)參與碳排放權(quán)交易。對于參與碳排放權(quán)交易的企業(yè)來說，其被分配的碳排放配額數(shù)量在期初和期末分別形成對企業(yè)履約周期內(nèi)的碳排放量約束，這種約束是激勵機(jī)制和罰則機(jī)制形成的基礎(chǔ)。

1.2.2罰則機(jī)制

MRV、履約機(jī)制、履約期和交易期的確定通過罰則機(jī)制給企業(yè)帶來付出額外履約成本的壓力，促使企業(yè)進(jìn)行碳減排。一方面，履約機(jī)制是罰則機(jī)制的基礎(chǔ)。企業(yè)一旦進(jìn)入碳排放權(quán)交易市場，就具有強(qiáng)制性減排履約責(zé)任，會因為碳排放量超過現(xiàn)有配額而受到罰則。另一方面，MRV、履約期和交易期的確定是罰則機(jī)制實施的保障。MRV為罰則機(jī)制提供了準(zhǔn)確可靠的碳數(shù)據(jù)，確保罰則機(jī)制確實作用于在履約周期內(nèi)未達(dá)到減排要求的控排企業(yè)，保障了罰則機(jī)制的公信力（史學(xué)瀛和楊博文，2020）[11]；履約期和交易期的確定明確了企業(yè)履約的時點，從而明確了罰則機(jī)制實施的時間節(jié)點。

我國當(dāng)前的罰則措施包括針對未完成履約企業(yè)的罰款、扣減未完成履約企業(yè)下一履約周期的碳排放配額、取消未履約企業(yè)相關(guān)政策優(yōu)待等。

參與碳排放權(quán)交易的企業(yè)因未完成履約而需要支付的違約罰款是企業(yè)履約成本的重要組成部分（王世進(jìn)和楊琳，2023）[12]。在履約周期內(nèi)，若企業(yè)實際排放量已超過期初既定的碳排放目標(biāo)，且不選擇通過購買碳排放配額等方式彌補(bǔ)碳排放量和配額之間的缺口，就只能違約，并根據(jù)超出配額的情況按規(guī)定繳納罰款，這就增加了企業(yè)的履約成本，降低了企業(yè)的經(jīng)濟(jì)利益。

同時，若企業(yè)在當(dāng)前周期未完成履約，則在下一個履約周期就會得到更少的碳排放配額，導(dǎo)致下一周期的履約成本增加。由于當(dāng)前的碳排放配額計算方式綜合考慮了企業(yè)自身的碳排放情況和所處行業(yè)的異質(zhì)性，企業(yè)在期初能夠獲得的碳排放配額很難遠(yuǎn)大于其碳排放量（劉明明，2016）[13]?；诖?，被扣減碳排放配額數(shù)量的企業(yè)在下一履約周期就要付出更多減排成本，這種履約成本的增加會反向刺激企業(yè)采取相關(guān)措施進(jìn)行碳減排。

1.2.3激勵機(jī)制

企業(yè)在履約的基礎(chǔ)上才能成為激勵對象，MRV確保激勵機(jī)制能夠作用于碳減排達(dá)標(biāo)的企業(yè)，履約期和交易期的確定也保證了激勵機(jī)制的實施時點。

碳排放權(quán)的稀缺性決定了其具有極高的交易價值。如果企業(yè)不采取措施進(jìn)行碳減排或減排力度小，就難以達(dá)成既定減排目標(biāo)，需要通過購買碳排放權(quán)完成履約，此時企業(yè)必須付出額外的交易成本；若企業(yè)的碳減排力度大，碳排放量顯著減少，在完成履約后還有盈余配額，則可通過交易盈余的碳排放權(quán)獲得收益。

在履約機(jī)制下，買賣雙方的靈活變動是刺激企業(yè)進(jìn)行碳減排的重要因素（解學(xué)成和馬宗明，2022）[14]。碳排放權(quán)交易市場的買賣雙方并非固定，而是由控排企業(yè)之間的相對減排量及減排技術(shù)水平所決定。隨著減排能力的變動，碳排放權(quán)的買方可能成為賣方；反之，亦可。賣方能獲得出售碳排放權(quán)帶來的收益，買方則要承擔(dān)購買碳排放權(quán)的成本，這種變動的靈活性能夠促使企業(yè)提高自身的碳減排能力。若企業(yè)僅依靠碳排放權(quán)交易完成履約，則一直會作為碳排放權(quán)交易的買方，持續(xù)承擔(dān)購買碳排放權(quán)的成本；只有企業(yè)切實降低自身碳排放量，才可能實現(xiàn)身份互換，以獲得收益。

2碳排放權(quán)交易制度減排效果的實證分析

2.1實證方法選擇

目前，較多學(xué)者采取傾向得分匹配（PSM）和雙重差分法（DID）相結(jié)合的方式評估政策實施效果。PSM主要用于在進(jìn)行雙重差分之前處理需要觀測的數(shù)據(jù)，使實驗組和對照組之間的比較更為合理。通過PSM方法，利用傾向得分找到與實驗組更相似的對照組進(jìn)行比較，就能減少觀測過程中的個體差異，在其他方面都相似時，被解釋變量的差異就可以解釋為政策的實際效果。DID是用來評估政策給政策的作用對象帶來的實際效果的常用方法。先構(gòu)建兩個樣本組，分別為受政策變化影響的實驗組與未受影響的對照組，再將實驗組和對照組在政策前后某項指標(biāo)的變化進(jìn)行比對，以評估政策實施效果。

不同企業(yè)在是否參與碳排放權(quán)交易、企業(yè)規(guī)模、經(jīng)營狀況等方面都存在較大差異，導(dǎo)致觀測數(shù)據(jù)之間的偏差和混淆變量較多，難以滿足DID需要的平行趨勢假設(shè)。因此，本文采用PSM-DID方法，先用PSM將實驗組和對照組進(jìn)行處理，使實驗組和對照組擁有平行趨勢，再運(yùn)用DID模型考察碳排放權(quán)交易機(jī)制對企業(yè)碳減排的實際影響。

2.2樣本選取和數(shù)據(jù)來源

碳排放權(quán)交易于2013年啟動試點工作，在深圳、上海、北京、廣東、天津、重慶和湖北七個省市開展，2016年福建省也加入其中，重點納入電力、石化、化工、建材、鋼鐵、有色、造紙和航空八個高碳行業(yè)。

考慮到數(shù)據(jù)的連續(xù)性及對照組的要求，本文選取2003—2020年A股上市公司作為初始樣本。2013年作為碳排放權(quán)交易開始時點，2003—2012年企業(yè)不受碳排放權(quán)交易制度的影響，2013—2020年位于碳排放權(quán)交易試點地區(qū)，且屬于碳排放權(quán)交易重點覆蓋的八個行業(yè)的企業(yè)開始受到碳排放權(quán)交易制度的影響。

企業(yè)層面的相關(guān)數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫。為減少數(shù)據(jù)干擾，本文從樣本中剔除已退市、ST或ST*的上市公司、數(shù)據(jù)存在較大缺失的公司及金融業(yè)等極端低碳排放的行業(yè)。由于福建省未在第一批次開展試點工作，為防止干擾實證結(jié)果，也剔除福建省相關(guān)企業(yè)。最終得到1611個樣本，共計28998個有效觀測值。

2.3變量選取與說明

本文選取企業(yè)碳排放量的對數(shù)（LCE）作為被解釋變量。企業(yè)的碳排放量是對企業(yè)碳減排情況的直接反映，企業(yè)碳排放量越少，表明碳減排效果越好。由于大部分企業(yè)碳排放量的具體數(shù)據(jù)未披露，本文參考王浩和劉敬哲（2022）[15]的方法測算企業(yè)碳排放量：上市公司碳排放=能源消耗產(chǎn)生的碳排放+電力碳排放+熱力碳排放。

本文設(shè)置時間虛擬變量（time）和政策虛擬變量（treat）作為解釋變量。對于時間虛擬變量，以2013年為試點政策開始時點，2013年以前的樣本公司取0，之后的樣本取1。對于政策虛擬變量，實驗組的劃分依據(jù)為：是否處于碳排放權(quán)交易試點地區(qū)且屬于碳排放權(quán)交易重點管控的八個高碳行業(yè)，若樣本企業(yè)符合這一要求則取1，否則取0。兩者交互項（treat×time）為核心解釋變量，2013年以后位于碳排放權(quán)交易的試點地區(qū)，同時屬于八個高碳行業(yè)的企業(yè)取1，其余樣本取0。

本文同時選取資產(chǎn)負(fù)債率、總資產(chǎn)凈利潤率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、現(xiàn)金流量比率共4個變量作為控制變量。

2.4模型設(shè)計

本文先使用PSM法為實驗組匹配到合適的樣本數(shù)據(jù)，再刪除未匹配上的樣本，獲得傾向得分匹配后的樣本數(shù)據(jù)，并進(jìn)行DID回歸。其中，2013—2020年位于碳排放權(quán)交易試點地區(qū)且屬于八個高碳行業(yè)的企業(yè)作為實驗組，其余企業(yè)作為對照組。本文使用的計量軟件是Stata16.0。

2.4.1傾向得分匹配模型設(shè)計

本文的匹配變量為上述LEV、ROA、ATO及Cashflow。通過對匹配變量進(jìn)行Logit回歸，根據(jù)P值對28998個全樣本進(jìn)行一對一的最鄰近匹配，PSM模型如下：

treat（0/1）it=α0+α1LEVit+α2ROAit+α3ATOit+α4Cashflowit（1）

2.4.2雙重差分模型設(shè)計

在完成PSM步驟之后，本文利用匹配后的新樣本構(gòu)建DID模型進(jìn)行回歸，評估參與碳排放權(quán)交易的控排企業(yè)在參與前后碳排放的差異，DID模型如下：

LCEit=β0+β1treatit×timeit+β2LEVit+β3ROAit+β4ATOit+β5Cashflowit+εit（2）

式（2）中：LCE代表企業(yè)的碳排放量，反映了企業(yè)的碳排放水平；treat×time的回歸系數(shù)β1用于衡量碳排放權(quán)交易機(jī)制對企業(yè)碳排放水平的凈影響，若回歸系數(shù)顯著為負(fù)，則表明參與碳排放權(quán)交易能夠顯著降低企業(yè)的碳排放水平。

2.5實證分析與研究結(jié)果

2.5.1傾向得分匹配結(jié)果

表1為最臨近匹配平衡性檢驗的結(jié)果。在匹配前，Lev、Cashflow的標(biāo)準(zhǔn)化偏誤分別為19.2%和16.4%，均大于10%，且P值均拒絕兩組不存在差異的假設(shè)，即實驗組和對照組之間存在差異。在各個變量進(jìn)行最鄰近匹配之后，變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏誤分別降為-0.7%和4.4%，均小于10%，且P值不拒絕兩組不存在差異的假設(shè)，即實驗組和控制組在進(jìn)行最鄰近匹配之后不存在差異，通過平衡性檢驗。

本文繪制實驗組和對照組匹配前后的核密度函數(shù)，結(jié)果如圖2所示。在進(jìn)行最鄰近匹配之前兩組函數(shù)圖形有很大的偏離，但匹配之后兩組函數(shù)圖形幾乎重合，共同支撐假設(shè)通過。

在進(jìn)行傾向得分匹配后，共剩余2576個觀測值進(jìn)行回歸。其中，實驗組有173個企業(yè)，對照組有349個企業(yè)。

2.5.2基準(zhǔn)回歸結(jié)果

本文利用完成PSM之后的新樣本進(jìn)行DID回歸，結(jié)果如表2所示，LCE列表示核心變量及其他控制變量對企業(yè)碳排放的影響。具體而言，企業(yè)參與碳排放權(quán)交易能夠?qū)ζ涮寂欧女a(chǎn)生負(fù)面影響，且碳排放量下降比例達(dá)到15.4%，該回歸結(jié)果在5%的水平上顯著。

2.5.3平行趨勢檢驗

本文利用事件研究法的思想進(jìn)行平行趨勢檢驗，選取政策實施的前一年為基期，測算可知實驗組和控制組的樣本滿足平行趨勢假設(shè)。在碳排放權(quán)交易制度實施前，實驗組和控制組的樣本碳排放都在0附近波動，且前八期無明顯趨勢變動；而在碳排放權(quán)交易制度實施之后，企業(yè)的碳排放量明顯下降。

2.5.4安慰劑檢驗

安慰劑檢驗用于檢驗DID回歸結(jié)果是否是實施碳排放權(quán)交易制度的結(jié)果，而非某些偶然因素造成的。在進(jìn)行傾向得分匹配后，實驗組有173個企業(yè)，利用安慰劑檢驗從樣本中隨機(jī)抽取173個企業(yè)作為偽實驗組進(jìn)行DID回歸，結(jié)果如圖3所示。

圖3反映了500次重復(fù)命令之后得到的500個偽核心解釋變量系數(shù)的分布圖。其中，圓點代表P值，曲線代表系數(shù)核密度分布。根據(jù)DID回歸結(jié)果，主回歸得到的系數(shù)是-0.154，而估計系數(shù)大多集中于[-0.05，0.05]內(nèi)，且在零點附近。大多數(shù)估計值的P值大于0.1，表示這些估計值在10%的水平上不顯著。根據(jù)安慰劑檢驗的結(jié)果，可認(rèn)為上述DID結(jié)果中企業(yè)碳排放量的減少是碳排放權(quán)交易制度實施造成的。

3結(jié)語

本文用八個高碳行業(yè)的上市公司數(shù)據(jù)驗證了碳排放權(quán)交易制度對控排企業(yè)的促減排效果，發(fā)現(xiàn)在配額分配機(jī)制、激勵機(jī)制和罰則機(jī)制的作用下，我國碳排放權(quán)交易制度能有效促使企業(yè)減少碳排放。

為實現(xiàn)“30·60”目標(biāo)，政府部門需要不斷完善碳排放權(quán)交易制度，探索建立全國統(tǒng)一碳排放權(quán)交易制度的合理方案。目前，僅有電力行業(yè)納入全國性碳排放權(quán)交易，未來將會有更多高碳行業(yè)進(jìn)入碳排放權(quán)交易市場。政府需結(jié)合當(dāng)前電力行業(yè)的減排經(jīng)驗及試點地區(qū)其他行業(yè)的運(yùn)行情況，對配額分配機(jī)制、罰則機(jī)制和激勵機(jī)制進(jìn)行動態(tài)調(diào)整，保證這三種機(jī)制在相互影響與制衡中為高碳企業(yè)帶來減排驅(qū)動力。

企業(yè)需要積極參與碳排放權(quán)交易，并根據(jù)可能產(chǎn)生碳排放的生產(chǎn)節(jié)點選擇適當(dāng)?shù)臏p排方案，以充分利用碳排放權(quán)交易制度的激勵機(jī)制，降低履約成本，減少碳排放，實現(xiàn)生產(chǎn)方式綠色轉(zhuǎn)型，助力碳達(dá)峰、碳中和。

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