《表4 边际减排成本曲线估计结果》

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《中国工业二氧化碳影子价格的稳健估计与减排政策》

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注:（1）括号中是估计系数的标准误差，***代表1%的显著性水平，**表示5%的显著性水平，*表示10%的显著性水平。（2）在模型3以及模型6中，我们加入时间虚拟变量，以控制时间趋势对二氧化碳边际减排成本的影响，并将1998年作为基准年，由于版面限制并未报告时间虚拟变量的估计系

在本文的框架下，当生产达到帕累托均衡时，边际碳排放强度将等于二氧化碳影子价格的倒数..（1.5）。为此，本文将进一步探索二氧化碳影子价格与平均碳排放强度之间的关系。现有研究表明，二氧化碳影子价格与碳排放强度之间具有“U形”关系，并可以利用这一关系估计边际减排成本曲线（魏楚，2014；Du et al.，2015），进而利用边际减排成本曲线进行政策模拟分析。本文参考（Du et al.，2015）的做法，采用回归方法估计二氧化碳边际减排成本曲线。需要说明的是，Du等（2015）所采用的数据为中国省级数据，为此他们加入能源消费结构、重工业比例以及私家车保有量等作为控制变量。此外，为控制技术进步可能对二氧化碳边际减排成本的影响，他们在回归模型中加入对数型时间趋势（Auffhammer and Carson，2008；Du et al.，2015）。由于本文估计对象为各个工业行业二氧化碳边际减排成本曲线，为此本文控制了能源消费结构（煤炭消费占能源总消费的比例）以及行业类型（以资本劳动比衡量）。同样，为控制随时间变化可能存在的技术进步，本文加入时间虚拟变量而非对数型时间变量进行控制，以防止出现不同形式的时间趋势。考虑到各行业之间差异较大，二氧化碳边际减排成本可能出现异方差即序列相关问题，本文采用广义最小二乘法（FGLS）进行估计，结果如表4所示。需要特别指出的是，在本文的分析框架下得到的二氧化碳边际减排成本曲线不仅可以为行业提供减排措施所需要的信息，更重要的是可以比较边际碳排放强度与平均碳排放强度之间的差异。