冷成英， 柳劍平

(湖北大學(xué) 商學(xué)院， 湖北 武漢 430062)

“雙碳”目標(biāo)對我國碳減排工作提出了更高要求。世界銀行WDI數(shù)據(jù)庫(1970—2019)數(shù)據(jù)顯示，20世紀(jì)70年代以來，我國二氧化碳排放量保持較快增長趨勢，尤其是新千年后增速加快，2000—2019年均增長6.32%，遠(yuǎn)高于世界2.06%的平均水平，2019年排放量達(dá)到107.07億噸，占全球總量的31.17%，居世界首位。我國高度重視氣候變化問題，“十一五”以來積極探索低碳發(fā)展經(jīng)驗(yàn)，先后出臺了多項(xiàng)政策推動經(jīng)濟(jì)社會低碳發(fā)展。2020年，我國統(tǒng)籌國內(nèi)國際兩個大局，提出了2030年前碳達(dá)峰、2060年前碳中和的中長期碳減排目標(biāo)，標(biāo)志著我國碳減排工作從探索階段轉(zhuǎn)變?yōu)槿嫱七M(jìn)階段。當(dāng)前距離碳達(dá)峰時間節(jié)點(diǎn)已不到十年，與已實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰的國家相比，我國能源消費(fèi)中煤炭占比過高，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低，技術(shù)儲備不足，使得我國實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰目標(biāo)的難度大、時間緊、代價高，如何在穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)增長的前提下有效推進(jìn)碳減排是一個現(xiàn)實(shí)問題。

低碳試點(diǎn)政策的實(shí)施經(jīng)驗(yàn)是我國推進(jìn)碳減排、助力碳達(dá)峰目標(biāo)如期實(shí)現(xiàn)的重要借鑒。我國先后于2010年、2012年和2017年分三批次開展低碳試點(diǎn)工作，全國共10個省級行政區(qū)、66個地級行政區(qū)和11個縣級行政區(qū)納入試點(diǎn)范圍。經(jīng)過多年試點(diǎn)工作，試點(diǎn)地區(qū)積累了豐富的低碳發(fā)展經(jīng)驗(yàn)。在碳達(dá)峰目標(biāo)對我國碳減排提出更高要求的背景下，借鑒低碳試點(diǎn)經(jīng)驗(yàn)是實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰的重要途徑。那么，低碳試點(diǎn)政策是否有效促進(jìn)了試點(diǎn)地區(qū)碳減排？如果是，低碳試點(diǎn)在多大程度上推動碳減排？試點(diǎn)政策如何有效促進(jìn)試點(diǎn)地區(qū)碳減排？對我國碳達(dá)峰行動有何啟示？明晰這些問題，有助于總結(jié)歸納低碳試點(diǎn)經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，為政府部門推進(jìn)落實(shí)碳達(dá)峰行動提供參考，助力碳達(dá)峰目標(biāo)如期實(shí)現(xiàn)。

一、文獻(xiàn)綜述

與本文主題相關(guān)研究主要為碳減排路徑、低碳試點(diǎn)政策效果評估以及低碳試點(diǎn)政策作用路徑方面的研究。碳減排路徑方面，相關(guān)研究主要有三種思路。一是因素分解法，即用LMDI、AMDI、Laspeyres、SDA等分解方法識別可顯著降低碳排放的因素。從對我國碳排放的分解看，不同學(xué)者因分解方法、思路等不同，分解出的因素也略有不同，其中顯著有效路徑主要包括能源效率(技術(shù)進(jìn)步)(1)涂正革：《中國的碳減排路徑與戰(zhàn)略選擇——基于八大行業(yè)部門碳排放量的指數(shù)分解分析》，《中國社會科學(xué)》2012年第3期；魯萬波、仇婷婷等：《中國不同經(jīng)濟(jì)增長階段碳排放影響因素研究》，《經(jīng)濟(jì)研究》2013年第4期；楊莉莎、朱俊鵬等：《中國碳減排實(shí)現(xiàn)的影響因素和當(dāng)前挑戰(zhàn)——基于技術(shù)進(jìn)步的視角》，《經(jīng)濟(jì)研究》2019年第11期；彭水軍、張文城等：《中國生產(chǎn)側(cè)和消費(fèi)側(cè)碳排放量測算及影響因素研究》，《經(jīng)濟(jì)研究》2015年第1期。、能源結(jié)構(gòu)(2)魯萬波、仇婷婷等：《中國不同經(jīng)濟(jì)增長階段碳排放影響因素研究》。、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(3)涂正革：《中國的碳減排路徑與戰(zhàn)略選擇——基于八大行業(yè)部門碳排放量的指數(shù)分解分析》；魯萬波、仇婷婷等：《中國不同經(jīng)濟(jì)增長階段碳排放影響因素研究》。等。二是計量分析法，即基于IPAT、ImPACT、STIRPAT等經(jīng)典模型以及環(huán)境庫茲涅茨曲線(EKC)假說構(gòu)建實(shí)證模型進(jìn)行檢驗(yàn)。Ehrlich and Holdren提出的IPAT模型認(rèn)為環(huán)境壓力由人口、財富水平和技術(shù)決定(4)P.Ehrlich，J.Holdren，“Impact of Population Growth”，Science，Vol.3977，No.171，1971.。IPAT模型提煉的環(huán)境影響因素頗具影響，但其將各因素對環(huán)境影響彈性視為不變的假設(shè)備受批評。York等在IPAT模型基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，提出了可擴(kuò)展的隨機(jī)性STIRPAT模型(5)R.York，E.A.Rosa，et al.， “STIRPAT，IPAT and ImPACT：Analytic Tools for Unpacking the Driving Forces of Environmental Impacts”，Ecological Economics，Vol.3，No.23，2003.，該模型對納入因素及彈性設(shè)定較為寬泛，因而廣受應(yīng)用。碳減排的本質(zhì)是基于能源轉(zhuǎn)型的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，因而應(yīng)用STIRPAT模型進(jìn)行碳排放驅(qū)動因素檢驗(yàn)中除人口、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平技術(shù)因素外，也多納入能源結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的指標(biāo)(6)渠慎寧、郭朝先：《基于STIRPAT模型的中國碳排放峰值預(yù)測研究》，《中國人口·資源與環(huán)境》2010年第12期。。三是情景分析法，即根據(jù)前期碳排放特征進(jìn)行情景設(shè)定，模擬不同約束條件下碳排放變化趨勢，識別的因素主要包括能源效率(技術(shù)進(jìn)步)、能源結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等(7)劉俊伶、夏侯沁蕊等：《中國工業(yè)部門中長期低碳發(fā)展路徑研究》，《中國軟科學(xué)》2019年第11期；項(xiàng)目綜合報告編寫組：《〈中國長期低碳發(fā)展戰(zhàn)略與轉(zhuǎn)型路徑研究〉綜合報告》，《中國人口·資源與環(huán)境》2020年第11期；林伯強(qiáng)：《碳中和進(jìn)程中的中國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長》，《經(jīng)濟(jì)研究》2022年第1期。。

低碳試點(diǎn)政策效果評估方面，相關(guān)研究主要圍繞三種思路展開。一是比較靜態(tài)分析，從橫向看，試點(diǎn)城市碳減排績效均優(yōu)于同類地區(qū)，其中87.5%的前兩批試點(diǎn)城市碳排放強(qiáng)度降幅高于所在省份(8)宋祺佼、王宇飛等：《中國低碳試點(diǎn)城市的碳排放現(xiàn)狀》，《中國人口·資源與環(huán)境》2015年第1期。；從縱向看，試點(diǎn)城市碳排放量、人均碳排放量增速較試點(diǎn)前顯著降低(9)鄧榮榮：《我國首批低碳試點(diǎn)城市建設(shè)績效評價及啟示》，《經(jīng)濟(jì)縱橫》2016年第8期。。二是以雙重差分(DID)為重點(diǎn)的計量分析，無論是城市層面(10)周迪、周豐年等：《低碳試點(diǎn)政策對城市碳排放績效的影響評估及機(jī)制分析》，《資源科學(xué)》2019年第3期；張華：《低碳城市試點(diǎn)政策能夠降低碳排放嗎？——來自準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)的證據(jù)》，《經(jīng)濟(jì)管理》2020年第6期。，還是省級層面(11)任亞運(yùn)、程芳芳等：《中國低碳試點(diǎn)政策實(shí)施效果評估》，《環(huán)境經(jīng)濟(jì)研究》2020年第1期。，不同學(xué)者用不同碳排放指標(biāo)對低碳試點(diǎn)狀態(tài)進(jìn)行DID擬合，發(fā)現(xiàn)試點(diǎn)政策顯著有效，但估計的碳減排效應(yīng)差異較大，張華估計結(jié)果為6.33%，任亞運(yùn)等則為12.4%。三是合成控制法(SCM)，相關(guān)研究結(jié)果顯示試點(diǎn)政策在部分地區(qū)有效，而在部分地區(qū)無效(12)陸賢偉：《低碳試點(diǎn)政策實(shí)施效果研究：基于合成控制法的證據(jù)》，《軟科學(xué)》2017年第11期；宋德勇、李瑤：《我國低碳試點(diǎn)政策的減排效果及與企業(yè)經(jīng)營績效關(guān)系研究》，《生態(tài)經(jīng)濟(jì)》2019年第10期；X. Yu，M.H Shen，et al.，“Does the low-carbon pilot initiative reduce carbon emissions?Evidence from the application of the synthetic control method in Guangdong Province”，Sustainability，Vol.11，No.14，2019.，但不同學(xué)者研究結(jié)果有較大差異，如陸賢偉研究顯示天津、遼寧、湖北三省試點(diǎn)無效，而宋德勇等研究則是陜西試點(diǎn)無效。

低碳試點(diǎn)政策促進(jìn)碳減排路徑方面，相關(guān)研究主要采用計量分析法進(jìn)行機(jī)制檢驗(yàn)。周迪等納入分析的機(jī)制變量包括產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、節(jié)能增效提升和綠地碳匯，其中產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級和節(jié)能增效提升顯著有效(13)周迪、周豐年等：《低碳試點(diǎn)政策對城市碳排放績效的影響評估及機(jī)制分析》。；張華的機(jī)制變量則包括優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、優(yōu)化要素稟賦結(jié)構(gòu)、降低電力消費(fèi)量、提升技術(shù)創(chuàng)新水平等因素，其中降低電力消費(fèi)量、提升技術(shù)創(chuàng)新水平是顯著有效路徑(14)張華：《低碳城市試點(diǎn)政策能夠降低碳排放嗎？——來自準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)的證據(jù)》。?？梢钥闯?，不同學(xué)者納入分析的機(jī)制因素有明顯不同，而且即使對同一個路徑，實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果也出現(xiàn)了矛盾。

綜上，有關(guān)低碳試點(diǎn)的政策效應(yīng)和減排路徑尚無一致結(jié)論，原因如下：第一，研究設(shè)計上，現(xiàn)有研究多用邏輯闡述方式進(jìn)行論證，理論分析模型的嚴(yán)謹(jǐn)性不足，導(dǎo)致實(shí)證模型中變量選取具有隨意性，如有學(xué)者將增加碳匯水平作為低碳試點(diǎn)促進(jìn)碳減排的路徑，混淆了碳減排和碳固定的概念。第二，研究方法上，采用DID方法的研究較為適合政策評估，但現(xiàn)有研究直接用碳排放量對試點(diǎn)狀態(tài)變量回歸必然遺漏影響碳排放的關(guān)鍵變量，從而產(chǎn)生遺漏變量型內(nèi)生性問題，導(dǎo)致估計結(jié)果有偏，這是不同學(xué)者研究結(jié)果出現(xiàn)矛盾的關(guān)鍵。第三，所用碳排放數(shù)據(jù)存在誤差。相關(guān)研究一般根據(jù)能源消費(fèi)情況測算碳排放量，而測算中普遍存在遺漏碳源、部分假設(shè)理想化，這些因素使得測算結(jié)果大幅低估實(shí)際碳排放量(15)以周華為例，根據(jù)其描述性統(tǒng)計數(shù)據(jù)，96個試驗(yàn)組城市和189個對照組城市碳排放量對數(shù)的均值分別為6.25萬噸和5.93萬噸，反推285個城市2003—2016年的年均碳排放總量為12.08億噸，即使缺省了部分地區(qū)數(shù)據(jù)，但研究范圍是全國碳排放的絕對主體，而該結(jié)果遠(yuǎn)低于世界銀行、國際能源署等國際機(jī)構(gòu)分別公布的同期全國78.89億噸、76.00億噸的排放水平。，進(jìn)而導(dǎo)致試點(diǎn)政策評估結(jié)果不精確，其中用計量法評估的研究還存在測量誤差型內(nèi)生性問題。因此，有關(guān)低碳試點(diǎn)促進(jìn)碳減排效應(yīng)及路徑的研究仍可以完善。

文章可能邊際貢獻(xiàn)在于：第一，在政策效應(yīng)分析中，通過理論推導(dǎo)構(gòu)建PSM-DID模型，改進(jìn)現(xiàn)有研究中直接用碳排放對試點(diǎn)狀態(tài)變量回歸的做法，納入影響碳排放的核心因素，避免遺漏變量型內(nèi)生性問題，使估計結(jié)果更精確。第二，在減排路徑分析中，基于嚴(yán)謹(jǐn)數(shù)理推導(dǎo)確定機(jī)制變量，避免機(jī)制變量選取的隨意性，其中納入了現(xiàn)有研究中未考慮的綠色低碳生活因素，對現(xiàn)有研究進(jìn)行補(bǔ)充和完善。第三，研究數(shù)據(jù)方面，采用CEADs數(shù)據(jù)庫碳排放數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)根據(jù)粒子群優(yōu)化-反向傳播(PSO-BP)算法統(tǒng)一DMSP/OLS和NPP/VIIRS衛(wèi)星圖像的規(guī)模估算得到，其估計結(jié)果與國際能源署、世界銀行等國際機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)較為一致，現(xiàn)有城市層面研究中尚未使用該數(shù)據(jù)，采用該數(shù)據(jù)研究既可豐富低碳試點(diǎn)研究，也能弱化測量誤差型內(nèi)生性問題。第四，在碳達(dá)峰時間較為緊迫背景下，結(jié)合本文實(shí)證分析結(jié)果和國家《2030年前碳達(dá)峰行動方案》工作部署，提出若干有益思考和建議，為提高碳達(dá)峰行動效果貢獻(xiàn)智慧。

二、理論分析與研究假設(shè)

(一)理論分析

先考慮沒有政策沖擊的情形。參照Ang、王峰等的思路(16)B.W.Ang，“LMDI Decomposition Approach：A Guide for Implementation”，Energy Policy，Vol.86，No.158，2015；王鋒、吳麗華等：《中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展中碳排放增長的驅(qū)動因素研究》，《經(jīng)濟(jì)研究》2010年第2期。，采用LMDI法將地區(qū)碳排放進(jìn)行分解。假設(shè)某地區(qū)有m個部門，每個部門消耗n種能源，用F表示某種能源消耗量，Y表示地區(qū)生產(chǎn)總值，P表示地區(qū)人口總量，則地區(qū)碳排放量C可寫成如下形式：

(1)

其中，i∈[1，m]，j∈[1，n]。令CIij表示部門i消耗單位能源j的碳排放量，F(xiàn)Sij表示能源j在部門i的能源消耗量占比，EIi表示部門i單位產(chǎn)值的能源消耗量，ISi表示部門i產(chǎn)出在地區(qū)總產(chǎn)出的占比，PY表示地區(qū)人均產(chǎn)出，則式(1)可寫為：

(2)

對式(2)取時間導(dǎo)數(shù)，得到地區(qū)碳排放增長率：

(3)

其中，CI由能源中含碳量決定，與能源品類相關(guān)，對特定能源來說是一個常數(shù)，即dCIij/dt=0，將其代入式(3)，并且兩邊除以C，令ωij=Cij/C，式(3)可寫為：

(4)

對式(4)兩邊取[0，T]的積分：

(5)

(6)

式(6)等號右邊各個指數(shù)分別是地區(qū)能源結(jié)構(gòu)FS、能源強(qiáng)度EI、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)IS、人均產(chǎn)出PY、人口規(guī)模P的函數(shù)，由此可得到T時期碳排放量的函數(shù)形式如式(7)所示：

CT=F(FS，EI，IS，PY，P)

(7)

式(7)顯示，F(xiàn)S、EI、IS、PY和P是影響地區(qū)碳排放量的重要因素。因此，實(shí)證模型中應(yīng)納入能源結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人均產(chǎn)出和人口規(guī)模，否則將產(chǎn)生遺漏變量型內(nèi)生性問題。

再考慮政策沖擊的情形。影響碳排放的因素中，人均產(chǎn)出是地區(qū)發(fā)展追求的重要目標(biāo)指標(biāo)，人口則是關(guān)系到經(jīng)濟(jì)社會穩(wěn)定的重大問題，因此地方政府一般不會通過刺激人均產(chǎn)出和人口的措施推進(jìn)碳減排，而主要以能源結(jié)構(gòu)FS、能源強(qiáng)度EI和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)IS作為減排路徑。政策實(shí)施對FS、EI、IS產(chǎn)生外生沖擊，設(shè)政策實(shí)施對部門i能源j的FS、EI、IS沖擊彈性系數(shù)分別為ξij，F(xiàn)S、ξij，EI、ξij，IS，則式(6)變成：

(8)

其中，C′T為政策沖擊后的碳排放量。用式(8)除以式(6)，得到：

(9)

從式(9)看出，政策沖擊導(dǎo)致T期碳排放量變化來自兩方面：一是因子沖擊效應(yīng)，即政策實(shí)施導(dǎo)致碳排放量與FS、EI、IS之間系數(shù)變動；二是路徑?jīng)_擊效應(yīng)，即政策實(shí)施導(dǎo)致FS、EI、IS對政策沖擊的響應(yīng)變化。令政策沖擊對地區(qū)能源結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的政策沖擊彈性系數(shù)分別為ξFS、ξEI、ξIS，則它們分別是ξij，F(xiàn)S、ξij，EI、ξij，IS的函數(shù)。因此，在政策沖擊情況下T期碳排放量函數(shù)：

C′T=F(FS(ξFS)，EI(ξEI)，IS(ξIS)，PY，P)

(10)

因此，試點(diǎn)政策對FS、EI、IS形成沖擊，使地區(qū)能源結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，進(jìn)而影響到地區(qū)碳排放水平。

(二)研究假設(shè)

我國開展低碳試點(diǎn)工作，目的在于探索低碳發(fā)展經(jīng)驗(yàn)，預(yù)期政策實(shí)施對試點(diǎn)地區(qū)碳排放量形成負(fù)向政策沖擊，因此提出假設(shè)H1：

H1：低碳試點(diǎn)政策能顯著促進(jìn)試點(diǎn)地區(qū)的碳減排。

根據(jù)式(10)，低碳試點(diǎn)政策可通過路徑?jīng)_擊效應(yīng)促進(jìn)碳減排，即能源結(jié)構(gòu)FS、能源強(qiáng)度EI和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)IS可作為路徑變量推動政策目標(biāo)實(shí)現(xiàn)。

H2：低碳試點(diǎn)政策通過優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)促進(jìn)試點(diǎn)地區(qū)碳減排。

H3：低碳試點(diǎn)政策通過降低能源強(qiáng)度促進(jìn)試點(diǎn)地區(qū)碳減排。

H3a：低碳試點(diǎn)政策通過倡導(dǎo)低碳生活促進(jìn)試點(diǎn)地區(qū)碳減排。

H3b：低碳試點(diǎn)政策通過提高技術(shù)水平促進(jìn)試點(diǎn)地區(qū)碳減排。

H4：低碳試點(diǎn)政策通過調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)促進(jìn)試點(diǎn)地區(qū)碳減排。

三、模型和數(shù)據(jù)

(一)模型設(shè)定

基于式(7)，確定能源結(jié)構(gòu)FS、能源強(qiáng)度EI、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)IS、人均產(chǎn)出PY、人口規(guī)模P是影響碳排放的內(nèi)生變量，結(jié)合環(huán)境庫茲涅茨曲線(EKC)假說，引入人均產(chǎn)出PY的二次項(xiàng)PY2，得到基準(zhǔn)模型：

(11)

其中，i表示地區(qū)，t表示年份，α為系數(shù)，Z′為系列控制變量組成的行向量組，φ為控制變量系數(shù)組成的列向量，u和λ分別為城市固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)，ε為誤差項(xiàng)。

試點(diǎn)政策使地區(qū)碳排放受到?jīng)_擊，在基準(zhǔn)模型中加入試點(diǎn)狀態(tài)變量LCC，得到PSM-DID模型：

Cit=α0+βLLCit+α1FSit+α2EIit+α3ISit+α4PYit+α′4PY2it+α5Pit+Z′itφ+μi+λi+εit

(12)

其中，β為試點(diǎn)狀態(tài)變量參數(shù)，根據(jù)雙重差分原理，β捕捉了低碳試點(diǎn)政策的碳減排效應(yīng)，若其顯著小于0，則表明低碳試點(diǎn)政策促進(jìn)了試點(diǎn)城市碳減排。為進(jìn)一步檢驗(yàn)政策效應(yīng)在政策實(shí)施后逐年變化情況，用政策實(shí)施后歷年試點(diǎn)狀態(tài)的變量LCCTk(k為整數(shù)且k∈[1，8])替換LCC，得到：

(13)

在路徑檢驗(yàn)中，根據(jù)理論分析，路徑變量包括能源結(jié)構(gòu)FS、能源強(qiáng)度EI、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)IS，其中，降低能源強(qiáng)度可從倡導(dǎo)低碳生活Glife和提高技術(shù)水平Gtech兩方面推進(jìn)，因此，本文引入路徑變量M(M分別為FS、EI、IS、Glife、Gtech)與政策沖擊變量LCC的交互項(xiàng)進(jìn)行檢驗(yàn)：

Cit=α0+γLLCit*Mit+α1FSit+α2EIit+α3ISit+α4PYit+α′4PY2it+α5Pit+Z′itφ+μi+λi+εit

(14)

其中，γ為中介參數(shù)。對某個路徑變量M，在非試點(diǎn)狀態(tài)下對地區(qū)碳排放的影響由α捕捉，而通過低碳試點(diǎn)政策對地區(qū)碳排放的影響則由γ捕捉，若γ顯著為負(fù)，表明變量M是低碳試點(diǎn)促進(jìn)碳減排的有效路徑。

(二)樣本、變量和數(shù)據(jù)

本文采用2005—2019年地級及以上城市的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。試驗(yàn)組城市包含試點(diǎn)城市及試點(diǎn)省份所轄城市，為避免干擾排除納入試點(diǎn)縣級行政單位所在城市，得到118個試驗(yàn)組城市；對照組城市為去除試驗(yàn)組城市、試點(diǎn)縣級行政單位所在城市及數(shù)據(jù)缺省較多、涉及行政區(qū)劃變更的157個城市。

1.被解釋變量。城市碳排放量C，根據(jù)中國碳核算數(shù)據(jù)庫(CEADs)的縣級清單按屬地管轄關(guān)系加總得到，2018—2019年數(shù)據(jù)用移動加權(quán)法計算得到，單位為百萬噸。

2.核心解釋變量。試點(diǎn)狀態(tài)變量LLC，根據(jù)試點(diǎn)情況生成，當(dāng)城市為試驗(yàn)組城市且政策生效后取值為1，否則取值為0。根據(jù)假設(shè)H1，預(yù)期LLC系數(shù)β為負(fù)。

4.路徑變量。根據(jù)理論分析，路徑變量包括FS、EI、IS，其中能源強(qiáng)度EI又可通過綠色生活Glife和綠色技術(shù)創(chuàng)新Gtech傳導(dǎo)政策效力，F(xiàn)S、EI、IS同上。綠色生活Glife，用市轄區(qū)單位公交車客運(yùn)量表征，地方倡導(dǎo)更為低碳環(huán)保的公共交通有利于降低碳排放，預(yù)期其與LLC交互項(xiàng)系數(shù)為負(fù)。綠色技術(shù)創(chuàng)新Gtech，用城市綠色發(fā)明專利授權(quán)量表征，數(shù)據(jù)根據(jù)國家知識產(chǎn)權(quán)局專利檢索平臺檢索得到，綠色專利數(shù)量越多，綠色技術(shù)水平越高，有利于降低碳排放強(qiáng)度，預(yù)期其與LLC交互項(xiàng)系數(shù)為負(fù)。

5.控制變量。金融深化程度fina，用當(dāng)年價城市金融機(jī)構(gòu)貸款余額與GDP比值表征，朱東波等(18)朱東波、任力等：《中國金融包容性發(fā)展、經(jīng)濟(jì)增長與碳排放》，《中國人口·資源與環(huán)境》2018年第2期。認(rèn)為金融發(fā)展可通過多種渠道對碳排放產(chǎn)生正負(fù)兩種效應(yīng)，其綜合效應(yīng)取決于兩種效應(yīng)的相對大小，因此其系數(shù)有待檢驗(yàn)。財政支出力度fiscal，用城市地方財政支出與GDP比值表征，可能涉及碳排放的財政支出可分為兩類，其中教育、科技、公共服務(wù)等支出可能通過推廣低碳理念、促進(jìn)低碳技術(shù)創(chuàng)新等推動碳減排，而產(chǎn)業(yè)支出則可能扶持高排放項(xiàng)目增加碳排放，胡宗義等(19)胡宗義、朱麗等：《中國政府公共支出的碳減排效應(yīng)研究——基于面板聯(lián)立方程模型的經(jīng)驗(yàn)分析》，《中國人口·資源與環(huán)境》2019年第10期。研究則支持財政支出有助于碳減排的觀點(diǎn)，其實(shí)際影響有待檢驗(yàn)。碳交易權(quán)試點(diǎn)狀態(tài)Ctra，試點(diǎn)城市及省份所轄城市2014年及之后取值為1，其余取0，碳交易政策設(shè)計目的是通過市場手段推進(jìn)碳減排且得到經(jīng)驗(yàn)分析支持(20)劉傳明、孫喆等：《中國碳排放權(quán)交易試點(diǎn)的碳減排政策效應(yīng)研究》，《中國人口·資源與環(huán)境》2019年第11期。，因此預(yù)期其系數(shù)為負(fù)。

上述變量中，如無特殊說明，數(shù)據(jù)由相應(yīng)年份《中國城市統(tǒng)計年鑒》直接獲取或計算得到，其中實(shí)際GDP以2005年為基期按實(shí)際增速計算得到，部分缺漏值用插值法補(bǔ)充。

四、實(shí)證結(jié)果分析

(一)傾向得分匹配

中央在遴選試點(diǎn)地區(qū)時，統(tǒng)籌各地工作基礎(chǔ)、試點(diǎn)布局代表性及申報情況等確定試點(diǎn)地區(qū)名單，可能存在樣本選擇偏差問題。對此，用傾向得分匹配(PSM)對試驗(yàn)組樣本進(jìn)行近鄰匹配。平衡性檢驗(yàn)結(jié)果顯示匹配后各協(xié)變量偏差率均降低到10%以內(nèi)，匹配效果良好。

(二)平行趨勢檢驗(yàn)

雙重差分模型有效的前提是平行趨勢假設(shè)成立，借鑒宋弘等(21)宋弘、孫雅潔等：《政府空氣污染治理效應(yīng)評估——來自中國“低碳城市”建設(shè)的經(jīng)驗(yàn)研究》，《管理世界》2019年第6期。的做法，采用事件分析法進(jìn)行平行趨勢檢驗(yàn)，估計式如下：

Cit=α0+∑kηk*Ditk+α1FSit+α2EIit+α3ISit+α4PYit+α′4PY2it+α5Pit+Z′itφ+μi+λi+εit

(15)

其中，Ditk表示試點(diǎn)距離狀態(tài)變量，η為其系數(shù)，其余變量同上。Ditk的取值規(guī)則如下：令tp為政策實(shí)施時間，k∈[-5，5]且k≠0，如果t-tp≤-5，則Dit(-5)=1，否則Ditk=0；如果t-tp=k，則Ditk=1，否則Ditk=0；如果t-tp≥5，則Dit5=1，否則Ditk=0。若D-5～D-1均不顯著異于0，則滿足平行趨勢假設(shè)。

擬合結(jié)果顯示，D-5～D-1系數(shù)對應(yīng)t值分別為-0.994、1.630、1.563、1.512和1.208，均不顯著，表明試驗(yàn)組城市和對照組城市在試點(diǎn)政策實(shí)施前無顯著差異，滿足平行趨勢假設(shè)。

(三)政策效應(yīng)分析

對式(11)和(12)的Hausman檢驗(yàn)顯示，均拒絕原假設(shè)，故采用固定效應(yīng)模型，擬合結(jié)果見表1?？梢钥闯觯瑹o論加入控制變量與否，影響碳排放的各變量系數(shù)符號與理論預(yù)期一致，其中基準(zhǔn)模型和PSM-DID模型中FS、IS、PY、PY2、P均在1%及以上的水平上顯著，即能源結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人均產(chǎn)出和人口規(guī)模對碳排放有顯著作用；EI在基準(zhǔn)模型中不顯著，在PSM-DID模型中不加入控制變量時在10%水平上顯著，加入控制變量后擬合系數(shù)t值略小于10%顯著性水平對應(yīng)的1.65，處于邊際顯著水平，其原因可能與樣本分布、數(shù)據(jù)噪音等有關(guān)?；鶞?zhǔn)模型擬合結(jié)果與文獻(xiàn)綜述中關(guān)于環(huán)境問題根源討論相印證，證明發(fā)展水平、人口和技術(shù)等因素對碳排放的重要影響，該結(jié)果也表明若直接用碳排放量對試點(diǎn)狀態(tài)變量回歸將遺漏影響碳排放的關(guān)鍵變量，從而導(dǎo)致遺漏變量型內(nèi)生性問題，本文則在理論推導(dǎo)基礎(chǔ)上構(gòu)建基準(zhǔn)模型，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行政策評估，這是本文與以往采用DID方法進(jìn)行低碳試點(diǎn)政策評估的不同。控制變量方面，fina為正，與張華(22)張華：《低碳城市試點(diǎn)政策能夠降低碳排放嗎？——來自準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)的證據(jù)》。估計一致，并在1%的水平上顯著，說明資本是部分高排放項(xiàng)目的重要約束，金融深化會放松這一約束；fiscal為正，與胡宗義等(23)胡宗義、朱麗等：《中國政府公共支出的碳減排效應(yīng)研究——基于面板聯(lián)立方程模型的經(jīng)驗(yàn)分析》。相反，可能是地方政府更加重視經(jīng)濟(jì)發(fā)展，財政支出更偏向會增加碳排放的產(chǎn)業(yè)項(xiàng)目；Ctra顯著為負(fù)，即碳交易試點(diǎn)顯著降低了城市碳減排，與劉傳明等(24)劉傳明、孫喆等：《中國碳排放權(quán)交易試點(diǎn)的碳減排政策效應(yīng)研究》。結(jié)論一致。

(表1) 模型估計結(jié)果

PSM-DID模型中，政策沖擊變量LLC在1%的水平上顯著為負(fù)，表明試點(diǎn)政策對試點(diǎn)地區(qū)碳排放有顯著的負(fù)向沖擊，即低碳試點(diǎn)政策實(shí)施顯著降低了試點(diǎn)地區(qū)的碳排放，證實(shí)了假設(shè)H1，這與周迪等(25)周迪、周豐年等：《低碳試點(diǎn)政策對城市碳排放績效的影響評估及機(jī)制分析》。采用能源消耗測算碳排放量數(shù)據(jù)所得出的結(jié)論一致。加入控制變量后LLC系數(shù)絕對值明顯更小，其原因在于若不考慮碳交易試點(diǎn)等其它顯著影響碳排放的因素，將會把這些因素對碳排放的影響轉(zhuǎn)嫁給低碳試點(diǎn)政策，從而使政策評估結(jié)果有偏，這是部分低碳試點(diǎn)政策評估的不足之處。以加入控制變量模型的估計結(jié)果計算，政策實(shí)施平均降低了試點(diǎn)城市碳排放1.14百萬噸，約為樣本城市平均排放水平的4.01%。

式(13)估計結(jié)果見表2。結(jié)果顯示，政策實(shí)施后第T期狀態(tài)變量符號均為負(fù)，與預(yù)期一致，其中只有不加入控制變量的政策實(shí)施后第一期不顯著，其余均在1%及以上水平上顯著，低碳試點(diǎn)政策總體上在各期均有效。此外，擬合系數(shù)絕對值呈先變大后變小的趨勢，表明政策效力存在一個先加強(qiáng)后有減弱的趨勢，即低碳試點(diǎn)存在運(yùn)動式減碳的問題，該現(xiàn)象原因是前期政策效力存在逐步釋放過程，而隨著試點(diǎn)政策逐步落實(shí)，政策效應(yīng)得到發(fā)揮，但低碳試點(diǎn)政策具有弱激勵弱約束特征(26)莊貴陽：《中國低碳城市試點(diǎn)的政策設(shè)計邏輯》，《中國人口·資源與環(huán)境》2020年第3期。，試點(diǎn)地區(qū)在缺乏足夠激勵和約束條件下政策推進(jìn)力度下降，導(dǎo)致政策效果減弱，這對政策實(shí)施予以警示。

(表2) 低碳試點(diǎn)政策的時間效應(yīng)

為檢驗(yàn)?zāi)Ｐ头€(wěn)健性，分別采用滯后一期變量、縮短樣本年限、去除超大城市、對樣本按照碳排放量進(jìn)行縮尾處理、試驗(yàn)組只考慮第二批試點(diǎn)城市進(jìn)行擬合，結(jié)果見表3。結(jié)果顯示，解釋變量符號保持不變，并且政策沖擊變量LLC系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)，估計結(jié)果穩(wěn)健。

(表3) 調(diào)整樣本范圍和PSM-DID估計結(jié)果

上述擬合中政策沖擊變量LLC的統(tǒng)計顯著性可能來自隨機(jī)因素，本文進(jìn)一步進(jìn)行安慰劑檢驗(yàn)，即隨機(jī)生成試驗(yàn)組城市，模擬這些城市開展低碳試點(diǎn)工作，并重復(fù)擬合式(12)1000次，得到系列虛擬試點(diǎn)城市政策沖擊變量LLCvirtual估計值。結(jié)果表明，LLCvirtual的估計值集中分布在0附近，顯著異于PSM-DID模型所得的-1.14，可排除其它隨機(jī)因素的干擾。

(四)異質(zhì)性分析

我國不同城市發(fā)展水平、區(qū)位條件各不相同，可能導(dǎo)致低碳試點(diǎn)政策的碳減排效應(yīng)存在差異。對此，本文將樣本城市分別按經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和區(qū)位分布進(jìn)行分組，進(jìn)行異質(zhì)性分析。

1.發(fā)展水平異質(zhì)性分析。本文按照世界銀行的發(fā)展階段分類標(biāo)準(zhǔn)對全部樣本進(jìn)行分類，由于低收入組樣本和高收入組樣本較少，將其分別并入中低收入組和中高收入組，從而得到兩組樣本，然后分別進(jìn)行擬合，估計結(jié)果見表4。結(jié)果顯示，中高收入組和中低收入組樣本的政策沖擊變量LLC系數(shù)均在5%及以上的水平上顯著為負(fù)，即低碳試點(diǎn)政策對兩組樣本均發(fā)揮了減排作用，其中中高收入組樣本系數(shù)為-1.384，中低收入組樣本系數(shù)為-0.816，前者絕對值明顯大于后者，表明低碳試點(diǎn)政策在高收入地區(qū)的碳減排效應(yīng)更大。其可能原因在于，發(fā)展水平較高地區(qū)政府的政策領(lǐng)悟和執(zhí)行能力更強(qiáng)，并且政策執(zhí)行環(huán)境更好，促使試點(diǎn)政策更好地發(fā)揮碳減排作用。

(表4) 調(diào)整樣本范圍和PSM-DID估計結(jié)果

2.地區(qū)異質(zhì)性分析。按照國家統(tǒng)計局關(guān)于東部、中部、西部三大經(jīng)濟(jì)地帶的劃分標(biāo)準(zhǔn)，將樣本城市按管轄關(guān)系分為東部地區(qū)城市、中部地區(qū)城市和西部地區(qū)城市三類，并分別進(jìn)行擬合，估計結(jié)果見表4。結(jié)果顯示，東部城市政策沖擊變量LLC系數(shù)在1%水平上顯著為負(fù)，而中部城市和西部城市政策沖擊變量LLC系數(shù)均不顯著，表明低碳試點(diǎn)政策顯著促進(jìn)了東部地區(qū)城市碳減排，而對中西部地區(qū)城市則沒有發(fā)揮作用。該結(jié)果與發(fā)展水平異質(zhì)性分析一致，我國區(qū)域發(fā)展具有不平衡特征，東部地區(qū)發(fā)展水平較高，中西部地區(qū)發(fā)展水平較低，如上述發(fā)展水平異質(zhì)性分析中所述原因，導(dǎo)致低碳試點(diǎn)政策在我國不同地區(qū)城市的碳減排效果出現(xiàn)明顯差異。

(五)減排路徑分析

式(14)估計結(jié)果見表5，估計結(jié)果顯示，F(xiàn)S、EI、IS與LLC的交互項(xiàng)均為負(fù)，與預(yù)期一致，且均在1%的水平上顯著，即優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)、降低能源強(qiáng)度、調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是低碳試點(diǎn)政策的有效路徑，證實(shí)了假設(shè)H2、H3和H4；影響碳排放強(qiáng)度的兩種因素Glife和Gtech與LLC的交互項(xiàng)均為負(fù)，與預(yù)期一致，其中LLC*Glife不顯著，表明倡導(dǎo)綠色生活沒有顯著降低試點(diǎn)城市碳排放，假設(shè)H3a不成立；LLC*Gtech在1%水平上顯著，表明綠色技術(shù)創(chuàng)新是有效減排路徑，驗(yàn)證了H3b。

(表5) 低碳試點(diǎn)促進(jìn)試點(diǎn)地區(qū)碳減排的路徑檢驗(yàn)

五、研究結(jié)論及啟示

本文在理論分析基礎(chǔ)上，利用全國275個地級及以上級別城市2005—2019年數(shù)據(jù)，進(jìn)行傾向得分匹配后，采用多期雙重差分方法評估和檢驗(yàn)低碳試點(diǎn)的政策效應(yīng)和減排路徑，發(fā)現(xiàn)低碳試點(diǎn)政策顯著促進(jìn)了試點(diǎn)地區(qū)碳排放，運(yùn)用多種方法重新估計，結(jié)果保持穩(wěn)健，平均減排效應(yīng)為4.01個百分點(diǎn)；低碳試點(diǎn)政策的碳減排效應(yīng)具有顯著異質(zhì)性，以東部城市為代表的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高城市實(shí)施政策效應(yīng)更好，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的中西部城市則不顯著；低碳試點(diǎn)政策推動碳減排路徑包括優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)、降低能源強(qiáng)度、調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，其中降低能源強(qiáng)度通過綠色技術(shù)創(chuàng)新有效促進(jìn)試點(diǎn)城市碳減排，而倡導(dǎo)綠色生活則不顯著。

2021年10月，中共中央、國務(wù)院印發(fā)了《關(guān)于完整準(zhǔn)確全面貫徹新發(fā)展理念做好碳達(dá)峰碳中和工作的意見》，國務(wù)院配套出臺了《2030年前碳達(dá)峰行動方案》，重點(diǎn)通過實(shí)施“碳達(dá)峰十大行動”推進(jìn)碳減排，為我國推進(jìn)碳達(dá)峰工作明確了方向。根據(jù)以上研究結(jié)論，結(jié)合國家關(guān)于碳達(dá)峰工作作出的頂層部署，本文提出以下幾點(diǎn)政策啟示：

第一，構(gòu)建以法律和經(jīng)濟(jì)手段相結(jié)合的碳達(dá)峰行動長效機(jī)制。本文實(shí)證分析表明，低碳試點(diǎn)政策在實(shí)施中存在運(yùn)動式減排現(xiàn)象，其根源在于低碳試點(diǎn)政策設(shè)計對地方政府的內(nèi)在激勵不足，地方政府缺乏長久保持試點(diǎn)政策推進(jìn)力度的內(nèi)生動力。反思低碳試點(diǎn)政策的不足，我們認(rèn)為應(yīng)從法律和經(jīng)濟(jì)政策兩方面出發(fā)，在明確地方政府權(quán)限的基礎(chǔ)上施以有效激勵，構(gòu)建碳達(dá)峰行動長效機(jī)制。一是推進(jìn)碳減排立法。完善的法律環(huán)境是保障碳達(dá)峰行動有效推進(jìn)的基礎(chǔ)，建議以法律形式規(guī)范碳減排相關(guān)主體行為，用國家強(qiáng)制力保障政府部門執(zhí)法合法性，構(gòu)建良好推動碳減排的法治環(huán)境。二是用碳交易、碳稅等經(jīng)濟(jì)手段推動相關(guān)主體積極參與碳達(dá)峰行動。碳交易可以激勵排放企業(yè)推進(jìn)碳減排以降低成本甚至獲取額外收益，碳稅則可以提高地方政府執(zhí)法的積極性，兩者具有內(nèi)在的激勵性質(zhì)，從而保障碳達(dá)峰行動長久有效推進(jìn)。當(dāng)前我國已初步建立了全國統(tǒng)一的碳交易市場，但首批納入交易范圍的只有2225家發(fā)電企業(yè)，覆蓋范圍有待擴(kuò)大，碳稅則尚未實(shí)施。建議在碳減排法律保障下，適時啟動碳稅征收工作，并通過制度設(shè)計推動碳交易和碳稅協(xié)同促進(jìn)碳減排，共同構(gòu)成碳達(dá)峰行動的長效機(jī)制。

第二，基于地區(qū)發(fā)展水平、能源、產(chǎn)業(yè)等特征分類遴選碳達(dá)峰試點(diǎn)城市?！?030年前碳達(dá)峰行動方案》中“各地區(qū)梯次有序碳達(dá)峰行動”提出“選擇100個具有典型代表性的城市和園區(qū)開展碳達(dá)峰試點(diǎn)建設(shè)”，明確哪些城市參與碳達(dá)峰試點(diǎn)是一個現(xiàn)實(shí)問題。遴選碳達(dá)峰試點(diǎn)城市既要考慮代表性，也要考慮所選城市具備提前實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰目標(biāo)的可能性，否則不具備試點(diǎn)意義。根據(jù)本文研究發(fā)現(xiàn)的低碳試點(diǎn)政策促進(jìn)碳減排的有效路徑，結(jié)合我國城市實(shí)際情況，可將城市分成綜合型、資源型、重化工型、服務(wù)型等類別，分別選擇研發(fā)實(shí)力較強(qiáng)、能源結(jié)構(gòu)偏重化石能源、高耗能產(chǎn)業(yè)占比較高、低碳生產(chǎn)氛圍濃厚的城市進(jìn)行試點(diǎn)，各類別試點(diǎn)城市可借鑒低碳試點(diǎn)經(jīng)驗(yàn)，分別重點(diǎn)圍繞低碳技術(shù)開發(fā)、能源轉(zhuǎn)型、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型、綠色低碳生活方式培育等方面進(jìn)行探索，充分發(fā)揮各碳減排路徑的作用，提高試點(diǎn)工作效率。

第三，推動市場機(jī)制在形成綠色低碳生活方式中發(fā)揮更大作用?！?030年前碳達(dá)峰行動方案》中“綠色低碳全民行動”提出“推廣綠色低碳生活方式”，但從低碳試點(diǎn)實(shí)踐看，如何將其落到實(shí)處是一個難點(diǎn)。國家發(fā)展改革委在開展低碳試點(diǎn)工作的通知中提出“積極倡導(dǎo)低碳綠色生活方式和消費(fèi)模式”，試點(diǎn)城市在其低碳試點(diǎn)方案中也將形成低碳生活方式作為重要碳減排方向，但本文研究發(fā)現(xiàn)該路徑并未有效發(fā)揮碳減排作用，其原因在于低碳試點(diǎn)政策主要通過宣傳引導(dǎo)方式鼓勵公眾采用低碳方式生活，但這種措施是一種弱激勵方法，不能有效激發(fā)公眾參與碳減排的內(nèi)生動力，人們改變生活習(xí)慣的意愿不足?；诘吞荚圏c(diǎn)的教訓(xùn)，我們建議在碳達(dá)峰行動中充分發(fā)揮市場機(jī)制的作用，重點(diǎn)在交通、餐飲、購物等人們生活關(guān)系密切同時又易于引入市場機(jī)制的領(lǐng)域推動高碳消費(fèi)付費(fèi)模式，通過價格手段激發(fā)人們低碳生活的內(nèi)在動力，切實(shí)培育人們低碳生活意愿(27)以限塑令為例，我國自2008年6月1日開始在所有超市、商場、集貿(mào)市場等商品零售場所實(shí)行塑料袋有償使用制度。根據(jù)《人民日報》報道，截止到2016年，全國商超塑料袋使用量普遍減少2/3以上，累計減少塑料購物袋140萬噸左右，相當(dāng)于減排二氧化碳近3000萬噸。，實(shí)現(xiàn)“要我低碳生活”向“我要低碳生活”轉(zhuǎn)變。