摘要：在“碳達(dá)峰”和“碳中和”背景下，碳減排目標(biāo)對于實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展路徑優(yōu)化至關(guān)重要?；?003—2019年30個省份的面板數(shù)據(jù)，采用雙重差分法將碳交易試點政策作為準(zhǔn)自然實驗，旨在深入探討該政策對碳排放強度的影響及其作用機制。研究結(jié)果顯示，該政策在試點區(qū)域內(nèi)顯著降低了碳排放強度。機制分析指出，碳交易試點政策主要通過技術(shù)創(chuàng)新和政府干預(yù)來減弱碳排放強度。異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，碳交易試點政策對政策實施地區(qū)的碳排放強度的影響在東西部地區(qū)和工業(yè)化水平高的地區(qū)更加顯著。最后基于研究結(jié)果，提出對推動碳交易試點政策的相關(guān)建議。

關(guān)鍵詞：碳交易試點政策；碳排放強度；雙重差分法；機制分析

中圖分類號：F062.1；X196文獻標(biāo)志碼：A

0引言

在第七十五屆聯(lián)合國大會一般性辯論中，習(xí)近平主席明確表示：“中國將繼續(xù)深化并提升國家自主貢獻的實施力度，國家致力于在2030年之前達(dá)到碳達(dá)峰，2060年實現(xiàn)碳中和的宏偉目標(biāo)，以彰顯其對于全球氣候治理的堅定承諾和不懈努力”?！疤歼_(dá)峰”與“碳中和”的宏偉愿景，彰顯了中國在保護全球生態(tài)環(huán)境、確保生態(tài)安全方面的堅定決心。黨的二十大報告進一步凸顯了“積極、穩(wěn)妥地推進碳達(dá)峰和碳中和”的緊迫性，強調(diào)國家生態(tài)文明建設(shè)處于重要關(guān)頭，重點著眼于降低碳排放，促進污染減排與碳減排協(xié)同增效，以推動經(jīng)濟社會全面朝向綠色轉(zhuǎn)型。在“雙碳”目標(biāo)背景下，中國政府通過發(fā)布堅定有力的宏觀政策，彰顯了推進地球生命共同體建設(shè)、構(gòu)建清潔美麗世界的決心。

碳交易試點政策是中國政府為應(yīng)對氣候變化和促進低碳發(fā)展這些方面所實施的一項重要政策。2011年10月，國家發(fā)展和改革委員會正式頒布《關(guān)于開展碳排放權(quán)交易試點工作的通知》，明確指出了在北京、天津、上海、湖北、重慶、廣東以及深圳這7個省市率先啟動，依據(jù)國家“十二五”規(guī)劃的戰(zhàn)略布局，至2013年將全面啟動涵蓋“兩省五市”范圍內(nèi)的碳交易試點，以進一步推動全國范圍內(nèi)的碳交易體系的建立與完善。該政策旨在以市場化方式推動碳減排和綠色經(jīng)濟發(fā)展，將節(jié)能減排與實施低碳經(jīng)濟作為國家發(fā)展的重要使命。然而，碳交易試點政策是否有效降低了碳排放，通過哪種機制路徑發(fā)揮作用，以及試點地區(qū)的異質(zhì)性影響等問題仍需深入探討。

隨著政策的實施，國內(nèi)外研究重心也從對碳交易試點政策的本質(zhì)、理論基礎(chǔ)、政策設(shè)計等定性分析逐漸轉(zhuǎn)向政策評估和機制分析等定量研究領(lǐng)域。在碳交易試點政策效應(yīng)評估方面，國內(nèi)外普遍研究表明該政策對氣候環(huán)境的影響效果是正向的，Bayer和Aklin[1]發(fā)現(xiàn)歐盟的碳排放交易政策成功地降低了地區(qū)的碳排放；Van和Savin[2]指出歐盟排放交易體系對低碳減排的促進作用也在一定程度上得到驗證。國內(nèi)研究同樣得到相似結(jié)論；Zhang等[3]、劉傳明等[4]均認(rèn)為碳交易試點政策對二氧化碳排放有顯著的抑制作用；李治國等[5]提出碳交易試點政策總體上成功地推動了試點地區(qū)的碳減排工作。隨著研究的深入，有部分研究發(fā)現(xiàn)碳交易試點政策的降碳減排效應(yīng)具有不確定性。Zhang等[6]認(rèn)為由于中國各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平的巨大差異或采用的方法和模型不同，減排的程度和效率也存在差異，對碳交易試點政策在提升能源效率方面的作用進行深入評估，但結(jié)果顯示該政策在這一方面的效應(yīng)并不顯著。耿文欣和范英[7]指出在碳交易試點政策實施初期試點地區(qū)沒有明顯變化，政策效應(yīng)存在滯后性。綜合以往研究可以看出，有關(guān)碳交易試點政策的減排效應(yīng)研究結(jié)論莫衷一是。此外，關(guān)于碳交易試點政策降低碳排放的作用路徑，現(xiàn)有研究多聚焦于經(jīng)濟發(fā)展水平、市場發(fā)展水平、減排技術(shù)等方面[8]，但基于創(chuàng)新技術(shù)和政府干預(yù)視角對減排路徑的機制分析還較少。

根據(jù)現(xiàn)有研究來看，碳交易試點政策評估結(jié)果存在差異，不僅在于政策實施效果有區(qū)域差異性，還與研究者所采用的方法模型有關(guān)。對碳交易試點政策早期研究多用一般均衡模型、對比分析法等方法進行研究[9]。由于上述模型存在限制和缺陷，存在對政策評估有效性不足等問題，相比之下，雙重差分法通過合理的對照組和反事實構(gòu)建，可以克服內(nèi)生性問題，直觀呈現(xiàn)碳交易試點政策凈效應(yīng)。

從上述文獻綜述可知，國內(nèi)外在評估碳交易試點政策減排效果方面已經(jīng)取得相當(dāng)豐富的研究成果，但還需要進一步加強和擴展研究內(nèi)容。鑒于此，文章旨在從異質(zhì)性檢驗和作用機制檢驗2個方面對這些問題進行探索和分析，以期為中國實現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)提供堅實的理論支撐與實踐指導(dǎo)?；?003—2019年中國30個省份的面板數(shù)據(jù)，采用雙重差分法構(gòu)建碳交易試點政策試點地區(qū)的準(zhǔn)自然實驗?zāi)Ｐ?，從技術(shù)創(chuàng)新和政府干預(yù)視角評估碳交易試點政策對政策實施地區(qū)碳排放強度的影響機制，期望提出對推動碳交易試點政策提供實證依據(jù)，同時為促進中國降碳減排路徑優(yōu)化提供建議。

1模型構(gòu)建與變量選取

1.1模型構(gòu)建

雙重差分法是當(dāng)前政策效應(yīng)評估的主要方法之一，能夠控制混雜因素的影響，減少由選擇偏差引起的估計偏誤。采用雙重差分法的計量經(jīng)濟學(xué)方法，將碳交易試點政策的實施作為準(zhǔn)自然實驗，以量化評估該政策對碳減排效應(yīng)。根據(jù)國家發(fā)改委于2011年的正式?jīng)Q策，北京、上海、天津、重慶、廣東（含深圳）、湖北等7個省市被納入“碳交易試點省份”的行列，碳交易試點政策2013年在全國陸續(xù)啟動。因此，研究將2013年作為政策沖擊點，碳交易試點省份設(shè)定為“處理組”，其他省份設(shè)定為“對照組”?；鶞?zhǔn)模型設(shè)定如下：

Yit=β0+β1DIDit+αXit+μi+γt+εit（1）

DIDit=treatedi*timeit（2）

式中：i表示地區(qū)，t表示年份，Yit是被解釋變量，表示i省在t年的碳排放強度；treatedi表示政策實施對象的虛擬變量，timeit是政策實施時間的虛擬變量，DIDit為碳交易試點政策變量，是treatedi和timeit的交互項，即碳交易試點政策的凈效應(yīng)；Xit是控制變量，μi是個體固定效應(yīng)，γt是時間固定效應(yīng)，εit表示誤差擾動項。

1.2變量定義和數(shù)據(jù)來源

被解釋變量Yit，為碳排放總量?；剂系娜紵^程構(gòu)成了碳排放的主要驅(qū)動力，根據(jù)現(xiàn)有研究和IPCC碳排放核算方法中提供的碳排放強度系數(shù)估算二氧化碳排放總量，公式如下[10]：

CO2=1Ei×CEFi（3）

CEFi=Hi×CHi×CORi×12（44）×10-6（4）

式中：Ei表示化學(xué)能源i的總消費量；CEFi表示能源i的碳排放系數(shù)；Hi表示平均低位發(fā)熱量；CHi表示單位熱值含碳量；CORi表示碳氧化率。

核心解釋變量是省份在試點政策期間是否參與碳交易的虛擬變量。將在2013年確定列入試點地區(qū)的6個省份被設(shè)定為處理組，并賦值為1；其他省份作為控制組，賦值為0。

控制變量。地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平、城鎮(zhèn)化水平、人口狀況、對外貿(mào)易程度、資本存量、地區(qū)工業(yè)化水平、能源消費結(jié)構(gòu)、市場化水平等因素都可能對碳排放量產(chǎn)生一定影響[11]。因此，結(jié)合以往研究，選取了多個控制變量：①經(jīng)濟發(fā)展水平（AGDP），以各省份人均GDP作為衡量指標(biāo)；②人口規(guī)模（PD），采用各省份年末常住人口總數(shù)衡量；③城鎮(zhèn)化率（UR）是通過計算各省份城鎮(zhèn)人口占年末總?cè)丝诘谋戎貋砹炕?；④能源消費結(jié)構(gòu)（ES）的衡量依據(jù)是各省份煤炭消費在其能源消費總量中所占的比重；⑤資本存量（CS），以人均資本存量作為衡量指標(biāo)；⑥第二產(chǎn)業(yè)比重（ID）則是通過計算各省份第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重來確定的；⑦對外開放水平（DO）通過計算各省份外商直接投資占GDP的比重衡量；⑧市場化程度（MG）采用樊綱市場化指數(shù)來評估。

其他變量包括政府干預(yù)（GI）、技術(shù)市場進步（TM）、創(chuàng)新水平（IN）、環(huán)境規(guī)制（IS）、工業(yè)化水平（IDL）、能源強度（EIN）、碳排放強度（CI）和人均碳排放（ACO2）。其中，政府干預(yù)使用財政支出占GDP的比重衡量，技術(shù)市場進步以技術(shù)市場成交額占GDP的比重表示，創(chuàng)新水平用綠色發(fā)明專利、綠色實用新型專利和綠色專利授權(quán)數(shù)之和代表。在評估環(huán)境規(guī)制強度時，采用工業(yè)污染治理完成投資額與工業(yè)增加值之間的比率作為衡量指標(biāo)，而工業(yè)化水平則以工業(yè)增加值占GDP的比值表示，對于評估能源強度，采用能源消費總量與國內(nèi)生產(chǎn)總值的比值作為衡量指標(biāo)。碳排放強度采用碳排放總量占GDP的比重衡量。人均碳排放采用碳排放總量與年末總?cè)丝谥缺硎尽?/p>

基于2003—2019年間中國30個省級行政區(qū)（不包含西藏、港澳臺地區(qū)）的面板數(shù)據(jù)進行深入分析。為確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和權(quán)威性，所使用的數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國能源統(tǒng)計年鑒》等統(tǒng)計數(shù)據(jù)。鑒于在2003年之前各省的能源消耗數(shù)據(jù)存在較多缺失值，且2019年后，受新冠疫情對經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的影響，為確保數(shù)據(jù)的時效性、完整性和可靠性，選取了這一時期的數(shù)據(jù)進行分析。為消除異方差和極端值的影響，對非比值型變量進行了對數(shù)轉(zhuǎn)換，并對所有變量進行了1%的尾部截斷處理。表1為主要變量描述性統(tǒng)計。

2實證結(jié)果與穩(wěn)健性檢驗

2.1基準(zhǔn)回歸結(jié)果

采用固定效應(yīng)面板模型對碳交易試點政策對試點地區(qū)的減排效應(yīng)進行驗證，并在基準(zhǔn)回歸中考慮了不同模型設(shè)置。在模型構(gòu)建過程中，采取逐步引入固定效應(yīng)的策略以提高模型準(zhǔn)確性。模型（1）在納入控制變量的基礎(chǔ)上，未設(shè)定任何固定效應(yīng)，模型（2）在模型（1）的基礎(chǔ)上僅納入時間固定效應(yīng)，模型（3）則僅考慮了地區(qū)固定效應(yīng)，模型（4）同時控制地區(qū)和時間固定效應(yīng)。不同模型下的基準(zhǔn)回歸結(jié)果見表2，4種模型回歸結(jié)果顯示，DID的系數(shù)值分別為-0.31，-0.27，-0.26和-0.23，無論是否在模型中引入固定效應(yīng)，核心解釋變量DID的系數(shù)均顯著呈現(xiàn)為負(fù)值，表明碳交易試點政策的實施在試點省份中顯著促進了碳排放總量的下降，在碳減排過程中初顯成效。

控制變量方面，對外開放程度和市場發(fā)育程度與碳排放強度呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系，這說明外商投資增加和市場發(fā)育程度提高帶來技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級，促進企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型和可持續(xù)發(fā)展，從而降低整體碳排放。而經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口規(guī)模、能源消費結(jié)構(gòu)以及資本存量對碳排放的影響為正，這說明經(jīng)濟增長和人口激增通常伴隨著工業(yè)化和城市化的加速，導(dǎo)致對能源消耗的需求增加。要解決碳排放增加的問題，需要綜合考慮多個因素，在經(jīng)濟發(fā)展過程中注重生態(tài)環(huán)境保護，實現(xiàn)經(jīng)濟增長與環(huán)境保護的良性循環(huán)。

2.2平行趨勢檢驗及動態(tài)效應(yīng)分析

在運用雙重差分法來評價碳交易試點政策對碳減排效果的影響時，確保數(shù)據(jù)平行趨勢假設(shè)成立是一個不可或缺的先決條件。為了檢驗這一平行趨勢，直觀地展現(xiàn)試點地區(qū)與非試點地區(qū)在碳排放強度方面的動態(tài)變化，繪制覆蓋2003—2019年的平均增長趨勢圖（圖1）。

從圖1中可以觀察到，在試點政策正式實施前，無論是試點地區(qū)還是非試點地區(qū)，其碳排放強度基本呈現(xiàn)出相似的增長趨勢。

如圖2所示展示了2008—2017年的事件研究結(jié)果，核心解釋變量的回歸系數(shù)在政策實施前4年均未通過顯著性檢驗，碳排放強度的變化進程在試點和非試點地區(qū)無顯著差異，而2013年碳交易試點政策實施后，政策的帶動效果逐漸顯現(xiàn)，滿足平行趨勢假設(shè)，結(jié)合平均增長趨勢圖和平行趨勢檢驗結(jié)果，充分表明碳交易試點政策的有效性。

從政策動態(tài)效應(yīng)看，碳排放量在碳交易試點政策啟動后就出現(xiàn)顯著下降，可以解釋該政策效應(yīng)迅速產(chǎn)生的原因在于，在碳交易試點政策在2013年正式啟動前，2011年發(fā)布相關(guān)通知后各試點地區(qū)已經(jīng)作較長時間的充分部署，這一系列的前期準(zhǔn)備促進了政策的順利推動。且在政策實施后連續(xù)幾年，系數(shù)的絕對值增大且顯著性提高，說明碳減排政策效應(yīng)具有一定的累計效果。

2.3穩(wěn)健性檢驗

上述結(jié)果說明，在試點地區(qū)碳交易試點政策產(chǎn)生減少碳排放的效果，為了使研究結(jié)論更加穩(wěn)健可信，采用安慰劑檢驗、替換被解釋變量、傾向得分匹配進行穩(wěn)健性檢驗。

（1）安慰劑檢驗

為確保研究結(jié)論的穩(wěn)健性，并排除其他潛在未觀測因素的干擾，采用安慰劑檢驗的方法。從整體樣本中隨機選取6個地區(qū)作為虛擬的處理組，并將剩余的24個地區(qū)作為偽對照組。為了增強檢驗的可靠性，進行500次隨機模擬抽樣的重復(fù)實驗，進行基準(zhǔn)回歸，據(jù)此計算其t值，繪制回歸系數(shù)的核密度分布圖。如圖3所示，可以看出絕大多數(shù)系數(shù)和t值均集中在0附近，虛擬處理的均值明顯偏離真實值，且大多數(shù)估計系數(shù)不顯著。碳交易試點政策在隨機抽取的實驗組中未產(chǎn)生顯著效果，意味著試點地區(qū)的碳減排效應(yīng)主要是由于碳交易試點政策的實施，而不是受到其他未被觀察因素的影響。因此，實證結(jié)論是穩(wěn)健的。

（2）替換被解釋變量

在基準(zhǔn)回歸中，碳排放總量作為被解釋變量?，F(xiàn)采用能源強度、人均碳排放量和碳排放強度替換原模型的被解釋變量，回歸結(jié)果見表3，核心解釋變量系數(shù)分別為-0.17、-0.24和-0.25，符號顯著為負(fù)，進一步驗證了結(jié)論的穩(wěn)健性。

（3）傾向得分匹配

為了增強基準(zhǔn)回歸模型的穩(wěn)健性和準(zhǔn)確性，采用基于最近鄰匹配的PSM方法，旨在消除可能存在的選擇偏差對分析結(jié)果的影響，從而確保研究結(jié)論的可靠性。基于匹配后的樣本，重新對模型（4）進行了回歸分析，結(jié)果見表4?；貧w分析結(jié)果顯示，在PSM-DID模型下，核心解釋變量與因變量之間存在顯著的負(fù)向關(guān)聯(lián)，這一結(jié)果表明，在樣本選擇的過程中，潛在的遺漏變量問題并未對估計結(jié)果產(chǎn)生偏誤，證實估計結(jié)果是穩(wěn)健且可靠的。

3碳交易試點政策對碳排放強度的機制分析

基于上述的深入研究與分析，得出結(jié)論：碳交易試點政策實施顯著削減試點區(qū)域的碳排放強度，顯示出其在促進碳減排方面的積極作用。為深入探究碳交易試點政策對試點地區(qū)碳排放強度的作用機理，接下來聚焦于探索其影響機制。從技術(shù)創(chuàng)新和政府干預(yù)等角度出發(fā)選取機制分析的中介變量，分別選取了技術(shù)市場進步（TM）、綠色創(chuàng)新水平（IN）作為技術(shù)創(chuàng)新的代理變量，政府干預(yù)（GI）和環(huán)境規(guī)制（ER）組成政府干預(yù)視角的代理變量，從郭沛的研究思路獲得啟發(fā)[12]，構(gòu)建如下模型進行路徑分析：

Mit=α0+α*DIDit+βXit+μi+γt+εit（5）

Yit=β0+c*DIDit+b*Mit+βXit+μi+γt+εit（6）

式中：Mit為中介變量，為了驗證中介效應(yīng)的顯著性，分別采用了系數(shù)乘積檢驗的Sobel方法和Boot?strap抽樣法，結(jié)果見表5和表6，這2種檢驗方法結(jié)果顯示技術(shù)創(chuàng)新和政府干預(yù)在降低碳排放強度中發(fā)揮了顯著的中介效應(yīng)。

3.1基于技術(shù)創(chuàng)新視角

由表5的估計結(jié)果可知，在技術(shù)創(chuàng)新路徑中，以技術(shù)進步衡量技術(shù)創(chuàng)新時，其回歸系數(shù)值為0.005，表明政策實施期間能有效刺激試點地區(qū)的科技投入，實現(xiàn)技術(shù)進步。政策變量與技術(shù)進步的回歸系數(shù)值分別為-0.233、-3.532，顯著為負(fù)，即直接效應(yīng)與中介效應(yīng)均成立。

以綠色創(chuàng)新水平表示技術(shù)創(chuàng)新時，碳交易試點政策與綠色創(chuàng)新水平的回歸系數(shù)值為-0.293，呈顯著負(fù)相關(guān)，說明試點地區(qū)積極引導(dǎo)綠色經(jīng)濟發(fā)展，加大綠色投入，刺激高污染高耗能產(chǎn)業(yè)進行綠色創(chuàng)新改革，從而倒逼企業(yè)實現(xiàn)綠色轉(zhuǎn)型和產(chǎn)業(yè)升級，推動碳排放強度降低。從中介檢驗結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，技術(shù)創(chuàng)新視角下，技術(shù)進步和綠色創(chuàng)新水平在碳交易試點政策和減少碳排放間具有中介作用。

3.2基于政府干預(yù)視角

由表6的估計結(jié)果，可以看出，在政府干預(yù)路徑中，碳交易試點政策通過降低政府干預(yù)程度、放松環(huán)境規(guī)制力度來降低碳排放強度。中介變量政府干預(yù)和環(huán)境規(guī)制的回歸系數(shù)值分別為-0.014、-0.419，均顯著，說明政策通過影響這些因素來減弱碳排放強度。中介檢驗結(jié)果系數(shù)值分別為-0.024，-0.025，表明政府干預(yù)和環(huán)境規(guī)制的間接效應(yīng)均顯著，表明這些因素在碳交易政策降低碳排放強度中具有中介效應(yīng)，假說3得以驗證。

4異質(zhì)性分析

評估碳交易試點政策效果只關(guān)注整體平均效果不夠全面，通過異質(zhì)性分析，可以更準(zhǔn)確地評估碳交易試點政策在不同條件下的效果，提供更加精準(zhǔn)的決策依據(jù)。以下從區(qū)域位置、工業(yè)化水平進行異質(zhì)性分析。

4.1基于區(qū)域位置的異質(zhì)性探究

在分析碳交易試點政策在不同地理區(qū)域的實施效果時，考慮到經(jīng)濟發(fā)展水平、地理位置等因素的差異，根據(jù)30個省份的地理位置和經(jīng)濟特征劃分為東、中、西部三大區(qū)域?；貧w結(jié)果顯示，東、中、西部回歸系數(shù)值分別為-0.27、-0.14、-0.11，東部和西部地區(qū)碳排放強度顯著降低，而中部地區(qū)影響不顯著，且東部減排效應(yīng)更強（表7）。原因可歸結(jié)為：東部地區(qū)憑借經(jīng)濟優(yōu)勢、先進技術(shù)、高效能源利用及良好監(jiān)管機制，更易實現(xiàn)減排；西部地區(qū)雖獲較多資源支持，但基礎(chǔ)薄弱且排放基數(shù)較低，減排效果仍顯著但弱于東部；中部地區(qū)的情況則較為特殊，由于參與該政策的省份數(shù)量較少，樣本特征不夠明顯，導(dǎo)致其碳減排效應(yīng)不顯著。

4.2基于工業(yè)化水平的異質(zhì)性探究

中國的工業(yè)部門在國民經(jīng)濟中占據(jù)主導(dǎo)地位，其同時也是能源資源消耗和環(huán)境污染排放的重要領(lǐng)域。為探究工業(yè)化水平對碳排放強度的異質(zhì)性影響，本研究依據(jù)各地區(qū)工業(yè)產(chǎn)值增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比例，以50分位數(shù)為界，將工業(yè)化水平分為高低2個等級進行分析。

表8揭示，工業(yè)化水平差異顯著影響碳排放強度對碳交易試點的響應(yīng)。高工業(yè)化區(qū)（gt;50%工業(yè)產(chǎn)值占比）碳排放強度明顯下降（-0.27），而低工業(yè)化區(qū)影響甚微（0.10）。原因可能在于高工業(yè)化區(qū)依托先進技術(shù)與設(shè)備，節(jié)能減排成效顯著，且受更嚴(yán)格環(huán)保法規(guī)約束；低工業(yè)化區(qū)則多偏向低碳產(chǎn)業(yè)，基數(shù)低且技術(shù)落后，環(huán)保執(zhí)行力弱，政策實施后碳排放可降低的空間有限。未來政府應(yīng)推動技術(shù)進步和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，以實現(xiàn)更廣泛的碳減排目標(biāo)。

5研究結(jié)論與政策啟示

聚焦于碳交易試點地區(qū)，利用2003—2019年中國30個省份的面板數(shù)據(jù)，采用雙重差分法深入探討了技術(shù)創(chuàng)新和政府干預(yù)在碳交易試點政策影響試點地區(qū)碳排放強度過程中的作用機制，以及對其異質(zhì)性進行補充研究。結(jié)果表明：（1）運用雙重差分法進行的實證分析顯示，碳交易試點政策在試點區(qū)域降低碳排放強度方面發(fā)揮了顯著作用；（2）機制分析表明，碳交易試點政策主要通過技術(shù)創(chuàng)新和政府干預(yù)來減弱碳排放強度；（3）碳交易試點政策對試點地區(qū)的碳排放強度的影響存在異質(zhì)性，該政策效應(yīng)在東西部地區(qū)、工業(yè)化水平高的地區(qū)更顯著。

研究結(jié)論為進一步推動試點地區(qū)降低碳排放提供如下政策啟示：

第一，當(dāng)前中國碳市場建設(shè)勢在必行，政府應(yīng)完善健全全國統(tǒng)一碳交易平臺建設(shè)。研究結(jié)論顯示，碳交易試點政策顯著降低了試點省市的碳排放強度。因此，通過借鑒試點地區(qū)成功案例，完善碳交易平臺推動更多企業(yè)參與碳減排行動。為實現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)，完善全國統(tǒng)一的碳交易大市場，營造公平、開放、競爭的市場環(huán)境。

第二，考慮到碳交易試點政策降低碳排放強度上有賴于技術(shù)創(chuàng)新和政府干預(yù)，因此在未來低碳城市建設(shè)上建議持續(xù)提高城市創(chuàng)新能力，包括增加科技研發(fā)的投入、培養(yǎng)低碳技術(shù)領(lǐng)域的專業(yè)人才等。其次，政府應(yīng)頒布環(huán)境法規(guī)和碳排放管理制度，引導(dǎo)企業(yè)加大環(huán)保技術(shù)的研發(fā)投入和應(yīng)用，營造綠色低碳發(fā)展理念，促進碳減排行動開展。

第三，鑒于異質(zhì)性分析結(jié)果表明，碳交易試點政策在不同地區(qū)試點時減排效應(yīng)存在差異，因此在實行政策時需結(jié)合當(dāng)?shù)厍闆r因地制宜地落實減排任務(wù)。試點政策效應(yīng)在中部地區(qū)不明顯，中部地區(qū)面臨產(chǎn)業(yè)升級困難、技術(shù)更新?lián)Q代速度慢和創(chuàng)新能力不足等問題，導(dǎo)致減排效果不明顯。在未來執(zhí)行碳交易政策時，政府應(yīng)該將該政策貫徹到高污染的工業(yè)基地，通過淘汰過時產(chǎn)能和優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，鼓勵企業(yè)綠色創(chuàng)新發(fā)展實現(xiàn)節(jié)能減排。

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Research on the Impact of Carbon Trading Policies onCarbon Emission Reduction

WANG Nixuan

（School of Statistics and Data Science，Lanzhou University of Finance and Economics，Lanzhou Gansu 730020，China）

Abstract：Under the'dual carbon'goals，carbon reduction targets are crucial for optimizing sustainable devel?opment pathways.Using panel data from 30 provinces（2003-2019）and the difference-in-differences method，this study examines the impact of carbon trading pilot policies on carbon intensity and their mechanisms.The results show that the policy significantly reduces carbon intensity in pilot regions.Mechanism analysis indicates that the policy reduces carbon intensity through technological innovation and government intervention.Heterogeneity analy?sis reveals that the policy has a more significant impact in eastern and western regions，and in areas with high coal consumption and industrialization levels.Based on the research findings，relevant recommendations are proposed.

Keywords：carbon trading pilot policies;carbon intensity;DID;mechanism analysis