低碳城市和创新型城市双试点效果评估——基于绿色经济转型视角

张梦，黄颖利

（东北林业大学经济管理学院，黑龙江哈尔滨 150000）

引言

“十四五”期间，“推动减污降碳协同增效、实现生态环境质量改善由量变到质变”已成为我国生态文明建设和经济发展的主基调[1]。2022年，生态环境部联合国家发展改革委等七个部门印发《减污降碳协同增效实施方案》，明确提出“基于环境污染物和碳排放高度同根同源的特征，要充分利用现有生态环境制度体系协同促进低碳发展，创新政策措施，推动减污降碳协同增效”[2]。

为探索绿色低碳发展的有效模式，国家发展改革委2008年先后批复了深圳等78 个创新型城市试点，又于2010年起开启了广东、辽宁等6 个低碳省份和81 个低碳城市试点。低碳城市试点和创新型城市试点作为我国环境规制政策中推动绿色低碳发展的重要组成部分，两者实施时点接近、实施范围重叠，将同一城市进行低碳城市和创新型城市建设形成的双试点政策视为一次准自然实验，探究两者组合使用能否协同促进绿色低碳发展，有助于其他政策之间的组合和设计，为实现减污降碳协同增效奠定良好的制度基础[2]。

随着低碳城市试点和创新型城市试点的深入推进，学者们围绕政策实施效果展开了大量的研究，主要集中在空气治理[3-5]、经济发展[6-8]和绿色经济增长[9,10]等方面。而环境规制政策作为推动绿色经济发展的有效措施需要综合考虑经济发展与环境保护，绿色经济效率能有效反映社会经济和生态环境协同发展关系，因此在政策效果评估中，绿色经济效率的研究具有重要的意义[11]。

综合已有研究，多数文献集中评估低碳试点政策[7-9]、创新试点政策[4-6]等单一政策对各因素的影响，较少对双试点政策之间的协同作用进行分析，忽略了政策之间的协同效应。然而，由于环境规制政策的多学科性和复杂性，过度强调单一政策不利于经济可持续发展[12]。此外，推动减污降碳已成为我国生态文明建设的主基调[1]，但现有研究较少将碳排放作为非期望产出约束对绿色经济效率进行研究。此外，大多研究通过单一的空间计量模型研究环境规制政策的空间溢出效应，但根据相关研究空间溢出效应会随着城市间距离的增加而减弱，现有研究缺乏探讨环境规制政策溢出效应的地理衰减边界。基于此，文章将城市碳排放水平作为非期望产出约束，从政策协同角度系统分析低碳城市和创新型城市双试点对绿色经济效率的影响、作用机制及空间溢出效应的衰减边界，以探究环境规制政策协同效应对绿色经济效率的影响。

1 理论分析与研究假设

为实现生态环境保护和经济高质量发展，低碳试点城市和创新型试点城市结合自身条件，探索绿色文明发展的路径。理论层面，试点城市能够通过优化各种生产要素的配置，提升城市技术创新水平，优化区域产业结构，推动使用清洁能源，最终提高绿色经济效率。具体来说，试点城市将结合自身发展条件，充分发挥人才、技术和市场等创新要素的协同作用，在政策引导下深化要素配置改革，从而提高资源要素的配置效率。试点城市加强区域创新是推动绿色产业有效发展的前提，依据自身的配套政策和发展路径形成知识、科技和管理三方面的创新，进而为提升绿色经济效率提供坚实保障。试点城市通过各种激励机制，积极发挥创新要素的融合优势，降低高污染、高耗能产业的比重，从而推动产业结构转型，最终提高绿色经济效率。试点城市引导公众认识到经济发展绿色转型的必要性，培养绿色消费观念，倒逼生产方式转变，减少化石能源的使用，推动清洁能源的使用，进而推动绿色经济效率的提升。

因此，低碳和创新双试点政策很可能对城市的绿色经济效率产生正向的政策协同效应，即双试点要比单试点产生更强的驱动作用。对低碳试点城市而言，成为创新型试点，能更加有效提高区域技术创新水平，为绿色产业发展夯实基础。对创新型试点城市而言，成为低碳试点城市，在政策引导下能有效推动产业结构绿色转型，提高绿色经济效率。基于此，本文提出以下假设：

假设1a：低碳和创新型双试点政策能显著提高绿色经济效率。

假设1b：双试点政策比单试点政策具有更强的驱动作用。

一方面，根据“波特假说”理论，环境政策的实施会约束高污染、高耗能行业的发展，倒逼企业技术创新，利用低碳节能技术优化生产环节，降低排污成本，同时绿色技术水平的提升能够提高生产效率和企业的盈利水平，实现“创新补偿效应”[13]。另一方面，国家针对双试点城市提供的财政补贴能够有效缓解企业在探索技术创新时的资金约束问题。同时新型基础设施的建设、技术人才的支持等优惠政策能够为企业技术创新注入动力，创造良好的环境，推动城市绿色技术水平的提高。而绿色技术创新主要通过其具有的增长效应以及资源和环境效应正向促进绿色经济效率[14]。现有关于绿色技术创新的研究处于较为分散的层面，本文将绿色技术创新分为改进型和创新型[15]，系统研究绿色技术创新这一机制变量。其中创新型重点在于通过加大研发投入，突破现有技术，取得实质性的进步；改进型则偏向学习创新型技术，在借鉴和内化的过程中发展创新能力，两种绿色技术创新都能促进城市技术水平的提升，进而提高绿色经济效率。

假设2：双试点政策通过创新型和改进型绿色技术创新提高绿色经济效率。

产业结构生态化将生态要素与产业发展结合起来，强调产业绿色生产、能源消费低碳化和资源利用集约化，进而推动经济发展绿色化[16]。环境规制是推动产业结构生态化的有效手段，一方面，低碳试点政策能够通过设定排放标准等命令型工具增加钢铁等污染耗能产业的成本，倒逼企业提升绿色技术水平，同时也提高了市场进入门槛，促使资本涌向节能环保、清洁能源产业。另一方面，根据冉征的研究，创新试点政策会通过政府创新补贴、良好的创新与融资环境等途径支持企业技术创新[17]。同时创新试点政策是以推动人力、资本和技术等要素的聚集为核心，各企业、各产业以及区域能在互相沟通的基础上进行合作，共同进行技术研发，实现技术互补，优化创新资源的合理配置。

假设3：双试点政策通过推动产业结构生态化促进绿色经济效率的提升。

低碳试点政策是为了推动城市低碳化生产，在此背景下，“理性人”企业会主动减少以煤炭为主导的能源消耗，使用清洁能源和绿色低碳技术来降低企业排污成本，提高企业效益[18]。创新试点政策下，各类创新资源聚集形成一定的经济规模效应，为持续调整能源结构提供了一定的可能。随着环境政策的深入推进，一方面，公众会增强自身的绿色环保意识，改变能源消费模式，使用清洁能源。另一方面，企业会意识到未来政府可能对污染物治理更加严格，进而加大力度研发低碳技术和使用清洁能源以维持自身效益[19]。此外，环境政策在促进企业技术创新、生产要素聚集和产业结构升级的过程中降低了企业的生产成本，提高经济效益，可能会刺激企业生产规模扩大，出现能源消费回弹效应影响绿色经济效率。

假设4a：双试点政策通过调整能源结构以降低能源消费强度，促进绿色经济效率的提升。

假设4b：双试点政策会增加能源消费规模抑制绿色经济效率。

双试点政策不仅影响试点城市的绿色经济效率，还可能对周围城市产生相关影响。双试点政策采取措施促进本地技术创新、优化产业结构和调整能源结构时，会对邻近城市产生知识溢出效应和示范效应。邻近区域会通过合作、模仿等方式来改善绿色经济效率，从而产生俱乐部收敛效应[20]，同时根据地理学第一定律，空间溢出效应可能随着城市间距离的增加而不断减弱[21]。

假设5：双试点政策对周围城市绿色经济效率存在空间溢出效应，同时存在一定的距离限制。

2 研究设计与数据来源

2.1 模型构建

多期双重差分模型能够排除试点城市选择的非随机性及不可观测的城市特征对绿色经济效率的影响。为准确评估双试点政策对城市绿色经济效率的影响，本文选用多期双重差分模型，通过比较试点城市在政策实施前后绿色经济效率的变化，得到双试点政策对绿色经济效率的净效用。构建如下计量模型：

其中，Ecoit是被解释变量，代表第t年第i个城市的绿色经济效率；CIit是核心解释变量，当城市同时成为低碳和创新型城市的当年和之后年度取值为1，其余取值为0；β1是重点关注的核心系数，代表了低碳和创新双试点政策对绿色经济效率的影响；Xit是试点政策对绿色经济效率影响的控制变量；µi和νt分别表示个体固定效应和时间固定效应，εit是随机误差项。

2.2 变量选择

2.2.1 被解释变量

参考Andersen 等[22]提出的超效率模型，本文选用非期望产出的超效率SBM 模型测算绿色经济效率。绿色经济效率强调用较少的资源投入创造较高的经济产出，同时产生较低的环境污染，一般用一系列的资源投入和效益产出的比值计算。

（1）投入指标：

①劳动：选取各地级市年底从业人数[12]。

其中，Kit表示在t年时，城市i的资本存量（亿元），采用9.6%作为资本折旧率。其中基期资本存量=2006年固定资产投资总额/（2006—2020年固定资产投资额年平均增长率+折旧率）。

③能源：城市的能源消耗主要包括全社会用电量、天然气和液化石油气，参照折算系数将各能源折算为标准煤。

（2）产出指标：

①期望产出：采用各地区生产总值衡量，并以2006年为基期进行平减。

②非期望产出：工业二氧化硫、工业烟粉尘、工业废水排放和城市碳排放。其中碳排放主要来自天然气等直接能源的消耗和电能及热能等间接能源的消耗，具体计算法方法参考吴建新等[24]的做法。绿色经济效率的评价体系见表1。

表1 绿色经济效率的评价体系

2.2.2 核心解释变量

CIit为本文的核心解释变量，表示是否同时成为低碳城市和创新型城市，当同时成为双试点城市的当年和之后年度取值为1，其余年份取值为0。在下文分析中涉及的低碳试点城市和创新型试点城市的虚拟变量C和I在开始实施试点政策的当年及之后的年度取值1，其余取值为0。其中，三批低碳试点存在城市交叉的现象，如广东省属于第一批低碳省份，广州市是第二批试点城市，将广州市作为第一批试点城市，且对于低碳省份选取省会城市（自治区首府）作为试点城市[3]。同时，由于2012年11月底才确立第二批试点城市名单，考虑到政策执行的滞后性，将2013年作为第二批试点时间[13]。

2.2.3 控制变量

参考现有研究[9-13]，本文选取对外开放、金融发展、经济发展、城镇化率和人均道路面积作为控制变量，具体见表2。

表2 控制变量的选择及定义

2.2.4 中介变量

（1）技术创新：采用绿色发明专利申请总量衡量创新型绿色技术创新能力（Innocx），采用实用型绿色专利申请总量衡量改进型绿色技术创新能力（Innogj）[15]。

（2）产业结构生态化：借鉴现有研究[26]，运用熵值法从产业结构合理化、产业结构高级化和环境效率三个方面测算城市产业结构生态化水平（Rat)。以第三产业产值与第二产业产值的比衡量产业结构高级化，以泰尔指数衡量产业结构合理化[25]，选取单位GDP 能耗、单位GDP 污染物排放衡量城市环境效率[26]。具体见表3。

表3 产业结构生态化评价体系

（3）能源消费：由于缺乏城市层面的能源消费数据，且电力消费与能源消费存在一定的相关性。因此以人均电力消费量（Es）表示能源消费强度，以总电力消费量（Te）和上文折算为标准煤后的能源投入（Energy）表示能源消费规模[13]。

2.3 数据来源

本文通过2006—2020年281 个地级市的数据来评估双试点政策对绿色经济效率的影响。为保证样本数据的连续性和有效性，剔除了巢湖市、绥化市、钦州市和克拉玛依市4 个数据缺失严重的城市。根据国家发展和改革委员会网站中《关于开展低碳省区和低碳城市试点工作的通知》《关于推进国家创新型城市试点工作的通知》等文件手动整理试点城市名单，其余指标数据来源于《中国区域经济统计年鉴》《中国城市统计年鉴》《中国城乡建设》及各地方的统计年鉴等，部分缺失值通过统计公报及插值法和年均增长率补齐。各变量描述性统计分析结果见表4。

表4 主要变量的描述性统计分析

3 实证结果

3.1 基准回归

表5 列出了双试点政策对绿色经济效率的基准回归结果。其中第（1）列是考虑城市和时间固定效应，未考虑控制变量的回归结果。第（2）～（4）列分别是加入控制变量、解释变量滞后1 期、滞后2 期的结果。结果表明，在控制了城市和时间固定效应后，不论是否加入控制变量，是否将解释变量滞后处理，低碳和创新双试点城市的设立显著促进了绿色经济效率的提升，假设1a 成立。

表5 双试点政策对绿色经济效率的基准回归结果

3.2 稳健性检验

3.2.1 平行趋势检验

采用多期双重差分模型的基本前提是试点和非试点城市在政策开始前具有共同的变化趋势。本文利用政策动态效应进行平行趋势检验[5]，构建模型如下：

本文重点关注参数βk，其反映了双试点政策实施前后对城市绿色经济效率的影响。图1 的结果表明，k<0 时，参数βk不显著，通过了平行趋势检验。当k>0 时，政策实施第一年和第二年未通过显著性检验，但对绿色经济效率具有一定的正向促进作用。政策实施一年后参数βk开始显著为正，表明双试点政策显著提高了绿色经济效率，但存在一定的政策滞后性。

图1 平行趋势检验与政策动态效应

3.2.2 安慰剂检验

为排除非观测遗漏变量对试点政策评估结果的影响，本文通过替换试点城市进行安慰剂检验[5]，进一步保证回归结果的稳健性。具体做法如下：利用软件随机抽取80 个虚假试点城市对281 个样本城市进行500 次冲击，且政策时间随机给出，按照式（1）进行基准回归，得到随机分配后的估计系数。将500 个回归系数的核密度及对应的P值绘制在图2，回归系数基本在0 值附近，且大多数基本不显著。双试点政策的实际基准回归系数为0.0829，显著区别于安慰剂检验结果，表明本文的基准回归结果相对稳健。

图2 安慰剂检验结果

3.2.3 倾向得分匹配双重差分法

由于双试点政策并非严格的自然实验，可能存在样本选择性偏差带来的内生性问题，利用PSM-DID模型对政策评估结果进行进一步的稳健性检验。具体操作为：将5 个控制变量作为匹配变量，运用卡尺最近邻匹配方法得到新数据集，并对其进行平衡性检验和匹配分析，重新估计双试点政策对绿色经济效率的影响。表6 第（1）列报告了PSM-DID 的回归结果，可知CI 的估计系数显著为正，即双试点政策对绿色经济效率的促进作用具有稳健性。

表6 稳健性检验结果

3.2.4 其余稳健性检验

此外，本文还进行了其他稳健性检验：①剔除直辖市和自治区的样本数据。由于直辖市和自治区在环境约束和经济发展等方面与一般的地级市可能存在较大的差异，为避免对政策评估结果的影响，本文剔除了北京、上海、天津和重庆4 个直辖市及宁夏、新疆等自治区的样本，结果见表6 第（2）（3）列。②考虑城市和时间的交互效应。试点城市的选择可能与地理位置、政治经济等密切相关，这可能会导致时间变化对区域产生不同的影响，造成结果偏差。因此，在控制个体和时间变化的基础上，进一步控制了个体随时间变化的影响，结果见表6 第（4）列。结果表明，在剔除直辖市、自治区的样本数据、加入城市和时间交互项后双试点政策对绿色经济效率的影响依然是显著正向的。

3.3 机制分析

为了探究双试点政策对绿色经济效率的影响机制，本文参照宋弘等[3]的做法，设定如下计量模型：

其中，Fit表示机制变量，包括技术创新、产业结构生态化、能源消费量。若估计系数γ1和β1均显著且正负一致，表明双试点政策通过该变量促进绿色经济效率的提升；若系数均显著但正负不一致，表明双试点政策通过该变量抑制绿色经济效率的提升。

（1）技术创新。以技术创新水平为机制变量进行回归，结果见表7。（1）和（3）列表明，双试点政策促进试点城市创新型和改进型绿色技术创新水平提高了约169%、133%，说明环境政策能够实现“创新补偿效应”。（2）和（4）列表明两种技术创新均显著提高了绿色经济效率。综上可知，双试点政策能够通过创新型和改进型绿色技术创新来提升绿色经济效率，且两种绿色技术创新对绿色经济效率的提升作用差异不大，假设2 得到验证。

表7 机制分析回归结果

（2）产业结构。以产业结构生态化为机制变量进行回归，结果见表7。根据（5）列的结果可知，双试点政策对产业结构生态化的影响为正却不显著，这可能是在环境政策实施过程中，未充分结合当地发展现状，导致资源配置不合理，影响了产业结构与资源配置的协调适应。根据（6）列结果，产业结构生态化显著促进城市绿色经济效率的提高，符合预期。综合考虑（5）和（6）列，双试点政策虽对城市产业结构生态化产生正向影响，但不显著，假设3 不成立。

（3）能源消费。以人均电力消费量、电力总消费量和能源总投入为机制变量进行回归，结果见表8。（1）（3）（5）列表明，双试点政策抑制了人均电力消费量，促进了城市电力消费总量和能源总投入，即显著降低了城市能源消费强度，增加了能源消费规模，可能存在能源消费回弹效应。综合（2）（4）和（6）列发现人均电力消费量、电力总消费量和能源总投入显著抑制了绿色经济效率。这可能是因为城市发电仍以煤炭等能源为主，电力消费的提高增加了污染物的排放，但是没有带来较高的经济收益，最终降低了绿色经济效率，假设4 得到验证。

表8 机制分析回归结果

3.4 双试点政策的协同作用

上文验证了双试点政策能够显著促进绿色经济效率的提升，为进一步研究双试点政策的协同效应，进行如下操作：首先，检验单试点政策对绿色经济效率的影响。剔除低碳试点城市，保留创新试点城市与非试点城市，估计系数Inno 反映了创新试点政策对绿色经济效率的净效应。同理，估计系数Carbon 反映了低碳试点政策对绿色经济效率影响的净效应。结果见表9，第（1）和（4）列表明创新试点政策能促进绿色经济效率的提升，分别将解释变量滞后1 期和2 期，结果发现创新试点政策和低碳试点政策的影响较为持久，仍能显著提高绿色经济效率。

表9 低碳和创新单试点的基准回归结果

其次，检验双试点政策比单试点政策促进作用更强。剔除非双试点政策的样本，保留低碳试点城市或者创新试点城市，按照式（1）进行回归，结果见表9。第（7）和（8）列表明双试点政策比单试点政策更能显著提高绿色经济效率，即双试点政策间存在协同作用，假设1b 得到验证。

3.5 空间溢出效应分析

双试点政策不仅影响试点城市的绿色经济效率，还可能对周围城市产生正向影响且存在一定的距离限制。为研究双试点政策对绿色经济效率溢出效应的衰减边界，本文构建如下空间计量回归模型进行分析：

根据地理衰减距离规律，通过设置不同的距离范围来构建多组空间权重矩阵W，并利用空间计量模型进行回归，即可得到溢出效应的地理衰减边界[20]。空间权重矩阵构建如下：

其中，wij为城市i与j之间的地理距离；d为本文设定的等差地理距离100 km，200 km，…，1500 km。根据空间溢出效应系数的变化趋势及显著性分析，政策对周围城市的溢出效应主要分为三个区间（图3）。第一个区间为100 ～600 km，在此范围内双试点政策对周围城市的绿色经济效率呈现出显著的正向促进作用，且随着距离的增加，促进作用更强。这可能是因为在一定距离范围内，非试点城市可以学习试点城市的技术和相关经验，同时随着距离的增加，容纳的城市群也就越多，资源聚集，不同的城市之间可以相互交流和学习。第二个区间为600 ～900 km，在此范围内双试点政策虽然仍对周围城市的绿色经济效率存在显著的正向空间溢出效应，但是随着距离的增加，空间溢出效应逐渐减弱。第三个区间为900 ～1500 km，当城市间的距离超过900 km 后，双试点政策的正向溢出效应不再显著，且随着距离增加，促进作用也逐渐减弱。这可能是因为技术和知识的传播受到地理距离的限制，致使空间溢出效应逐渐减弱。因此，双试点政策对周围区域的绿色经济效率产生倒“U”形的空间溢出效应，假设5 得到验证。

图3 空间溢出效应检验结果

4 结论与政策建议

文章基于2006—2020年281 个城市的数据，通过多期双重差分模型评估双试点政策对绿色经济效率的影响，并进一步分析了其影响机制和空间溢出效应，得出以下结论：①双试点政策能显著促进绿色经济效率的提升，此结论在通过一系列稳健性检验后依旧成立；②双试点政策通过创新型和改进型绿色技术创新、降低能源消费强度促进绿色经济效率，同时会增加能源消费规模进而抑制绿色经济效率；③双试点政策比单试点政策更能促进绿色经济效率的提升；④双试点政策对周围100 ～900 km 以内区域的绿色经济效率产生显著的正向空间溢出效应。基于上述结论，本文提供以下政策建议：

（1）我国遵循改革开放中“先试点后推广”的模式设立双试点城市，既能探索新旧动能转换的有效经验，又能避免大范围内推动经济绿色转型带来的潜在风险。因此，总结双试点城市的经验，形成可借鉴的制度设计，进一步扩大双试点政策的试点范围。在推广试点政策的过程中，通过组织不同城市之间的交流与经验学习等多种形式，打破试点政策的地理约束，充分发挥试点政策的正向空间溢出效应。

（2）重视双试点政策在技术创新、产业结构和能源结构等方面的作用，进一步疏通政策的传导机制。首先，建立健全有利于人才、资本和技术等创新要素聚集和技术成果转化的制度设计，提供优质的平台，推动城市技术水平的持续提升；其次，以要素聚集和技术进步为基础带动产业结构生态化，通过技术创新推进新型工业化发展，淘汰高污染产业，推动新兴产业发展；再次，加快推动水、核电、风、太阳能等清洁能源发电。虽然政策显著抑制了试点城市人均电力消费量的增长，但我国人均电力消费量仍处于上升阶段，且伴随着终端用能电气化和产业结构升级，电力消费量将持续上升。故我国的电力需求将持续增长。因此，加速火力发电由基荷主力向调峰辅助转型，结合区域实际情况，做好新能源发展规划，推动清洁能源建设。

（3）充分发挥不同政策间的协同作用，以合力效应推动经济绿色转型。试点城市应结合自身发展情况，加强各政策间的协调配合，充分发挥低碳政策带来的低碳经济效应和创新政策带来的创新驱动效应，不断加强技术创新、产业结构转型和能源结构优化，进而实现生态环境友好型的经济发展模式，提高区域绿色经济效率。