(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211070893.8 (22)申请日 2022.09.02 (66)本国优先权数据 202210752911.4 2022.06.29 CN (71)申请人 武汉正元环境科技股份有限公司 地址 430000 湖北省武汉市武昌区友谊大 道371号v+合伙人大厦裙楼六层C6- 28-2 (72)发明人 曹相画　文炎　 (74)专利代理 机构 深圳博敖专利代理事务所 (普通合伙) 44884 专利代理师 郭永娟 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 40/04(2012.01)G06Q 50/26(2012.01) G06F 17/18(2006.01) (54)发明名称 基于双重差分模型的碳排放交易机制检验 方法及装置 (57)摘要 本发明涉及碳排放技术领域， 揭露了一种基 于双重差分模 型的碳排放交易机制检验方法， 包 括： 根据碳排放影响变量构建平行趋势检验模 型， 利用平行趋势检验模型， 提取符合平行趋势 的数据， 得到目标碳排放面板数据， 根据试点地 区、 试点时间及碳排放影 响变量构建原始双重差 分模型， 利用目标碳排放面板数据对原始双重差 分模型进行基准回归， 得到目标双重差分模型， 提取目标双重差分模型中的交互项系数， 根据交 互项系数检验碳排放交易机制。 本发 明还提出一 种基于双重差分模型的碳排放交易机制检验装 置、 电子设备 以及计算机可读存储介质。 本发明 可以解决当前碳排放交易机制存在作用效果不 明的问题。 权利要求书3页 说明书11页 附图4页 CN 115409391 A 2022.11.29 CN 115409391 A 1.一种基于双重 差分模型的碳 排放交易机制检验方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取原始碳排放面板数据及碳排放影响变量， 根据 所述碳排放影响变量构建平行趋势 检验模型； 利用所述平行趋势检验模型， 在所述原始碳排放面板数据中提取符合预设平行趋势的 数据， 得到目标碳 排放面板数据； 获取碳排放交易机制的试点地区及试点时间， 根据所述试点地区、 试点时间及所述碳 排放影响变量构建原 始双重差分模型， 其中， 所述原 始双重差分模型如下 所示： CIit＝α0+α1Treatedi*Timet+∑ρitControlit+γt+λ + εit 其中， CIit表示所述原始双重差分模型中应输入的碳排放量， Treatedi表示地区虚拟变 量， Timet表示时间虚拟变 量， Contrilit表示碳排放影响变 量， γt表示时间 固定效应， λi表示 地区固定效应， εit表示随机误差， α0， α1及ρit表示变量系数； 利用所述目标碳排放面板数据对所述原始双重差分模型进行基准 回归， 得到目标双重 差分模型； 提取所述目标双重差分模型中的交互项系数， 根据 所述交互项系数检验所述碳排放交 易机制。 2.如权利要求1所述的基于双重差分模型的碳排放交易机制检验方法， 其特征在于， 所 述获取原 始碳排放面板数据及碳 排放影响变量， 包括： 在预构建的碳 排放数据库中提取碳 排放数据； 在所述碳排放数据中提取同行业碳排放数据， 根据所述同行业碳排放数据的地区属 性， 对所述同行业 碳排放数据进行分类， 得到所述原 始碳排放面板数据； 根据所述 碳排放数据的影响因素， 设定所述 碳排放影响变量。 3.如权利要求2所述的基于双重差分模型的碳排放交易机制检验方法， 其特征在于， 所 述根据所述 碳排放影响变量构建平行趋势检验 模型， 包括： 根据所述原 始碳排放面板数据的记录时间， 构建时间趋势变量； 利用所述时间趋势变量及所述 碳排放影响变量构建所述平行趋势检验 模型。 4.如权利要求3所述的基于双重差分模型的碳排放交易机制检验方法， 其特征在于， 所 述平行趋势检验 模型如下 所示： Yit＝β0+β1Treatedi×Trendt+∑ρitControlit+γt+λi+ εit 其中， Yit表示所述平行趋势检验模型中输入的碳排放量， Treatedi表示地区虚拟变量， Trendt表示时间趋势变 量， Controlit表示碳排放影响变 量， γt表示时间 固定效应， λi表示地 区固定效应， εit表示随机误差， β0， β1及ρit表示变量系数。 5.如权利要求3所述的基于双重差分模型的碳排放交易机制检验方法， 其特征在于， 所 述利用所述平行趋势检验模型， 在所述碳排放面板数据中提取符合预设平行趋势的数据， 得到目标碳 排放面板数据， 包括： 根据平行趋势的定义设定平行趋势阈值； 在所述原 始碳排放面板数据中提取 未实行碳 排放交易机制的碳 排放数据； 利用所述未实行碳排放交易机制的碳排放数据， 对所述平行趋势检验模型进行基准 回 归， 得到不同地区对应的平行趋势检验 模型中的参数值； 在所述不同地区对应的平行趋势检验模型中的参数值中提取所述地区虚拟变量及时权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115409391 A 2间趋势变量的变量系数， 得到不同地区对应的趋势变量系数； 在所述不同地区对应的趋势变量系数中提取趋势变量系数差值小于所述平行趋势阈 值的地区的碳 排放数据； 整理所述趋势变量系数差值小于所述平行趋势阈值的地 区的碳排放数据， 得到所述目 标碳排放面板数据。 6.如权利要求5所述的基于双重差分模型的碳排放交易机制检验方法， 其特征在于， 所 述利用所述未实行碳排放交易机制的碳排放数据， 对所述平行趋势检验模型进行基准回 归， 得到不同地区对应的平行趋势检验 模型中的参数值， 包括： 将所述未实行碳排放交易机制的碳排放数据按照地 区的分类， 依次输入所述平行趋势 检验模型进行基准回归， 得到不同地区对应的平行趋势检验 模型； 在所述不同地区对应的平行趋势检验模型中提取各个变量的变量系数， 得到所述不同 地区对应的平行趋势检验 模型中的参数值。 7.如权利要求1所述的基于双重差分模型的碳排放交易机制检验方法， 其特征在于， 所 述获取碳排放交易机制的试点地区及试点时间， 根据所述试点地区、 试点时间及所述碳排 放影响变量构建原 始双重差分模型， 包括： 在所述原 始碳排放面板数据中查询所述 碳排放交易机制的试点 地区及试点时间； 根据所述试点地 区对所述目标碳排放面板数据进行分类， 得到目标碳排放交易数据及 目标碳排放未交易数据； 根据所述交易时间， 对所述目标碳排放交易数据及目标碳排放未交易数据进行分类， 得到目标碳 排放交易前 数据、 目标碳 排放交易后数据、 目标碳 排放未交易数据； 获取不同地区的碳 排放影响变量的数据； 将所述原始双重差分模型中的地区虚拟变量置为1， 将所述时间虚拟变量置为0， 根据 所述不同地区的碳 排放影响变量的数据， 构建目标碳 排放交易前的原 始双重差分模型； 将所述原始双重差分模型中的地区虚拟变量置为1， 将所述时间虚拟变量置为1， 根据 所述不同地区的碳 排放影响变量的数据， 构建目标碳 排放交易后的原 始双重差分模型； 将所述原始双重差分模型中的地区虚拟变量置为0， 将所述时间虚拟变量置为0或1， 根 据所述不同地区的碳 排放影响变量的数据， 构建目标碳 排放未交易的原 始双重差分模型。 8.如权利要求7所述的基于双重差分模型的碳排放交易机制检验方法， 其特征在于， 所 述利用所述目标碳排放面板数据对所述原始双重差 分模型进 行基准回归， 得到目标双重差 分模型， 包括： 将所述目标碳排放交易前数据带入所述目标碳排放交易前的原始双重差分模型进行 基准回归， 计算出 所述目标碳 排放交易前的原 始双重差分模型的各项参数值； 根据所述目标碳排放交易前的原始双重差分模型的各项参数值构建所述目标碳排放 交易前的目标双重 差分模型； 将所述目标碳排放交易后数据带入所述目标碳排放交易后的原始双重差分模型进行 基准回归， 计算出 所述目标碳 排放交易后的原 始双重差分模型的各项参数值； 根据所述目标碳排放交易后的原始双重差分模型的各项参数值构建所述目标碳排放 交易后的目标双重 差分模型； 将所述目标碳排放未交易数据带入所述目标碳排放未交易的原始双重差分模型进行权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115409391 A 3