中国低碳试点政策实施效果评估—EvaluationoftheImplementationEffectofChina'sLowCarbonPilotPolicy任亚运/程芳芳/傅京燕作者简介：任亚运，暨南大学经济学院，电子信箱：renyayun@sina.com；程芳芳，通讯作者，暨南大学经济学院，电子信箱：；傅京燕，暨南大学经济学院，暨南大学绿色与低碳开展研究院，电子信箱：。广州510632原发信息：《环境经济研究》（武汉）2020年第20201期第21-35页内容提要：为应对全球气候变化，中国做出了一系列碳减排承诺并出台系列低碳政策措施，其中低碳试点政策是非常重要的一项针对性政策，其政策有效性事关中国低碳减排承诺能否顺利实现。故本文选择2008-2015年省级面板数据，利用双重差分模型评估低碳试点政策的效果，结果显示我国低碳试点政策显著降低了二氧化碳排放量和排放强度。为进一步排除其他政策对低碳试点政策有效性的干扰，本文做了一系列稳健性检验，均验证了研究结果的可靠性。根据研究结果，本文从将低碳试点政策在全国范围内推广、积极探索低碳控排新技术、建立控制温室气体排放目标考核制度三个层面给出具体的政策建议。EvaluationoftheImplementationEffectofChina'sLowCarbonPilotPolicy关键词:---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---商直接投资额来自历年《中国统计年鉴》；年末总人数来自各省级行政区历年统计年鉴；环境治理投资额来自历年《中国环境统计年鉴》及《中国环境年鉴》；能源投入(能源消费量)来自《中国能源统计年鉴》；物质资本存量数据来自中国人力资本与劳动经济研究中心；C0[,2]排放量来自于中国碳排放数据库(CEADs)。本文对以金额为单位的相关原始数据都进行了以2000年为基期的价格平减，为减缓异方差问题，本文对非虚拟变量进行了对教化处理。变量的描述性统计分析见表1»表1变量描述性统计变量样本平均值标准差最小值最大值「InCE2405.53130.76273.46957.3473InCi240-3.53110.7321-5.2743-1.5528Inrjgdp2400.88360.5111-0.47时2.0882Infdir2400.59441.0021-5.01082.4673Instr2403.84640.20432.98264.1190Ineg240-2.81120.9593-7.2962-0.2249Infes2401.50530.6505-0.11992.9960Ines2404.45080.08804.03664.5618Inee240-0.25310.4972-1.61780.5375四、实证结果及分析政策效应评估最常用的方法就是双重差分法，因为政策相对于经济主体而言一般是外生的，可以尽量防止逆向因果问题。此外，使用固定效应估计一定程度上也缓解了遗漏变量偏误问题，可以很大程度上防止内生性问题的困扰。但是，该方法在使用时有本身的假设或前提条件，即处理组和对照组在政策实施之前必须具有共同的变化趋势。本文首先对实验组和非实验组二氧化碳平均排放量的平行趋势进行检验，检验结果见图1，结果显示2011年政策实施之前实验组和控制组的二氧化碳排放量走势基本一致，基本满足双重差分模型的应用假设。图1二氧化碳排放量的平行趋势检验结果---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---在验证二氧化碳排放量满足平行趋势检验的基础上，本文利用双重差分法评估低碳试点政策效果。为了尽可能降低回归估计偏误问题，实现结果之间的有效比照，本文依次选择不加控制变量仅控制时间效应引入控制变量并仅控制时间效应、引入控制变量并控制时间效应和个体效应的双向固定效应模型进行估计。表2为低碳试点政策对碳排放量以及碳排放强度的影响回归结果。模型Q)和(4)是不包含任何控制变量的基准模型，但控制了时间效应。模型(2)和模型(5)为增加了人均GDP、外商直接投资占比、产业结构废气治理投入、要素禀赋结构、能源结构以及能源效率控制变量，并控制了时间效应。模型(3)和模型(6)为引入控制变量并在控制时间效应的基础上再次控制个体效应的模型。本文只以第(3)和第(6)列为例进行结果解读。表2主回归结果注：⑴***,**］分别表示在1%,5%和10%水平上显著；(2)括号中为t统计量。下表同。变量InCEInCi—(1)(2)(3)(4)(5)(6)treatXpost0.036(-0.28)-0.129***(-3.73)-0.124***(-3.75)0.386***(-3.29)-0.140***(-3.30)-0.155***(-3.93)Inrjgdp0.519***(3.40)0.404***⑵9...