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报告摘要

总结：州级碳定价对美国工业竞争力的影响

核心内容

本文探讨了美国州级碳定价政策对工业竞争力的影响，特别关注了州或地区碳定价可能导致的排放和经济活动外流（即“碳泄漏”）问题。研究采用了一种灵活的模型，将制造企业的产出、就业和利润与所面临的能源价格及其竞争对手的价格联系起来，从而更准确地评估碳定价的竞争力效应。

主要观点

碳定价与竞争力
碳定价会提高能源价格，从而影响企业的竞争力。这可能导致受政策影响的州内企业减少产出和就业，而邻近州或国家的企业则可能受益，从而产生碳泄漏。
州级碳定价的地理效应
州级碳定价的影响可能比全国性政策更显著，因为区域经济之间的竞争更为激烈。研究发现，碳价格每增加10美元/吨，受碳定价影响的州内制造业就业减少2.7%，而邻近州则增加0.8%。
行业差异
能源密集型行业（如铝、化工、水泥）对碳价格的反应更为敏感。这些行业的能源成本占比较高，因此碳价格对其产出、就业和利润的影响也更大。
模型创新
本文构建了一个基于企业层面数据的模型，考虑了直接和间接能源使用、劳动力成本和需求冲击等因素。相比以往研究，该模型具有更高的地理分辨率和灵活性，能够更准确地捕捉州级碳定价的影响。
政策建议
州政府可以通过碳定价产生的税收或配额收入来补偿企业，以减少竞争力损失和碳泄漏的风险。例如，加州根据行业能源强度和国际竞争情况分配碳配额，以缓解碳泄漏。

关键信息

研究方法

使用1982-2011年的美国企业层面数据进行估计。
构建了一个广义的经济模型，将企业产出、就业、增加值和利润与能源价格及竞争对手的能源价格相关联。
模型包含以下关键变量：
- 直接能源成本份额（s）与能源价格（p）的交互项。
- 间接能源使用成本份额（m）与能源价格的交互项。
- 劳动力成本（LCOST）和需求增长（DGROWTH）。
- 区域和行业固定效应（δ_{rt}, δ_{jt}）。

模型公式

$$
\ln (y_{ijt}) = \beta_0 + \beta_1^E s_j^E \ln (p_{ijt}^E) + \beta_2^E s_j^E \ln (p_{R,ijt}^E) + \beta_1^F s_j^F \ln (p_{ijt}^F) + \beta_2^F s_j^F \ln (p_{R,ijt}^F) + \delta_1^E m_j^E \ln (p_{ijt}^E) + \delta_2^E m_j^E \ln (p_{R,ijt}^E) + \delta_1^F m_j^F \ln (p_{ijt}^F) + \delta_2^F m_j^F \ln (p_{R,ijt}^F) + \gamma_1^E \ln (p_{ijt}^E) + \gamma_2^E \ln (p_{R,ijt}^E) + \gamma_1^F \ln (p_{ijt}^F) + \gamma_2^F \ln (p_{R,ijt}^F) + \mu_1 LCOST_{ijt} + \mu_2 DGROWTH_{ijt} + \delta_{rt} + \delta_{jt} + \varepsilon_{ijt}
$$