低碳試點政策對生態效率的影響及溢出效應

　　內容摘要：全面準確地評估低碳城市試點的政策效應，對于進一步推進城市生態文明建設具有重要意義。本文基于 2007—2019 年 209 個城市的面板數據，利用第二批低碳城市試點作為一項準自然實驗，運用空間雙重差分模型評估了低碳試點政策對城市生態效率產生的本地效應和空間溢出效應。研究發現，低碳試點政策不僅顯著提高了試點城市的生態效率，而且對周邊城市的生態效率產生了正向的溢出效應。中介機制分析表明低碳試點政策主要通過技術創新效應和產業結構效應促進了試點城市生態效率的提升。異質性分析結果表明低碳試點政策在西部地區的政策效應最大，低碳試點政策僅在東部地區產生了顯著為正的溢出效應。

　　關鍵詞：低碳城市;生態效率;空間雙重差分模型

　　鄧榮榮; 張翱祥; 陳鳴 調研世界 2022-01-19

　　一、引言

　　2020 年 9 月，國家主席習近平在第七十五屆聯合國大會一般性辯論上發表重要講話，指出中國將提高國家自主貢獻力度，采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力爭于 2030 年前達到峰值，努力爭取 2060 年前實現碳中和① 。國家發展改革委曾分別于 2010 年、2012 年和 2017 年設立了三批低碳試點省市，以探索一系列可復制的低碳政策或行動，對緩解我國碳排放增加及實現低碳發展目標具有重要意義。在此背景下，實證研究低碳試點政策的實踐效果對于促進低碳城市建設和推動生態文明建設具有重要的理論和現實意義。

　　二、文獻綜述

　　隨著我國低碳試點政策的深入實施，低碳城市建設的相關議題也成為學術界研究的熱點。綜合而言，有關低碳城市的研究主要從以下兩方面展開：一是對低碳城市建設的實施模式、發展路徑和建設經驗等進行總結，此類研究以定性研究為主，主要探討低碳城市建設的路徑和經驗[1-3]。二是對低碳試點政策的實踐效果進行評析，此類文獻主要探討了低碳試點政策對城市碳排放強度、碳排放總量、產業結構升級、綠色技術創新、綠色經濟效率等方面的影響，研究結論表明低碳試點對于產業轉型、綠色創新、碳減排等均產生了有利影響[4-7]。

　　低碳城市建設作為一項低碳經濟發展舉措需要從經濟和環境協調發展的角度進行統籌考慮，除了污染減排成效外，經濟發展也應成為測度低碳試點政策實施效果的現實指征，然而現有文獻大多基于單一的碳排放指標對低碳城市試點政策效果進行實證檢驗。因此，本文選取了能夠同時反映經濟發展與環境表現的生態效率(Ecological Efficiency)指標，對低碳城市的政策效果進行評估。生態效率是指經濟價值與生態環境負荷的比值[8]，相關研究集中在其效率測算和影響因素兩方面：首先，生態效率的測算方法主要有兩種，一是隨機前沿分析法(SFA)[9-10]，二是數據包絡分析法(DEA)[11-13]，其中數據包絡分析法憑借能夠測算多投入多產出模型、無需設定生產函數等優勢得到了廣泛的應用，也是本文采用的測算方法;其次，生態效率的影響因素較多，主要包括技術創新、環境規制、產業集聚、經濟發展、外商直接投資等[9-13]，這些因素直接或間接影響了生態效率。

　　事實上，各區域環境問題的關聯性是普遍存在的，尤其對于地理位置相近的區域，這種聯系可能更為突出。例如，大氣污染物可能通過溫度層結、大氣湍流等自然因素擴散到鄰近區域，也可能通過區域間產業轉移、工業集聚、交通流動等經濟因素轉移至其他區域。然而，現有的對低碳試點政策效果的研究大多忽視了區域間的相互聯系，可能會低估低碳試點政策的實踐效果?；谏鲜稣撌?，本文聚焦低碳試點政策對城市生態效率的影響及空間溢出效應，將低碳試點政策對生態效率的影響分為直接效應和間接效應，分別進行理論分析，并采用空間雙重差分模型(SDID)對兩種效應進行測度，隨后進一步進行中介效應分析和異質性分析。本研究的主要貢獻在于：(1)基于低碳試點的具體政策手段剖析低碳試點政策的空間影響，拓展了該問題的研究方向;(2)將低碳試點政策作為準自然實驗，建立空間雙重差分模型對政策效應進行全面衡量，為政策效應評估領域提供了新的研究方法;(3)證實低碳城市試點政策對于城市生態效率具備雙重影響，也為低碳試點政策的制定以及低碳城市建設的著重點提供參考依據。

　　三、理論分析與假設提出(一)低碳試點與生態效率

　　低碳試點政策綜合運用了命令型、市場型、自愿型環境規制工具，不僅會引起城市污染物排放的減少，還會對經濟發展產生影響。有關環境規制對經濟增長的影響存在爭議：一方面，根據“遵循成本效應”，環境規制增加了企業的合規成本，擠占了企業的生產性投資和研發投資，直接影響經濟績效的提升;另一方面，根據“波特假說”，合理的環境治理將促使企業研發創新，企業創新水平的提升將會增加企業的競爭力和盈利水平，最終抵消合規成本，提高企業績效。多數學者的實證研究證實環境規制可以通過技術創新、結構調整等渠道促進經濟增長[14-16]，因此，本文認為低碳試點政策會同時具備“經濟增長效應”與“污染減排效應”，可以促進生態效率的提升。據此本文提出以下假設：

　　假設 1：低碳試點政策顯著提升了試點城市的生態效率。

　　根據 Grossman et al.(1992)提出的經濟增長環境效應的分解[17]，各類因素對環境污染的影響可歸納為規模效應、結構效應與技術效應。而產業結構升級和技術創新是區域經濟可持續發展的主要動力[18]。結合低碳城市建設的主要路徑，本文認為低碳試點政策主要通過產業結構效應與技術創新效應提升了生態效率，具體分析如下。

　　第一，產業結構效應。一方面，低碳城市政策提倡地方政府培育低碳產業體系，大力發展新興產業和現代服務業，有效提升了生產服務業比重;另一方面，低碳試點政策將引起高污染高排放企業的遷出，并提高污染企業的進入壁壘，有效推動了本地區產業結構的轉型升級。此外，低碳城市倡導綠色生活方式，消費者更加傾向消費綠色環保產品，綠色產業得益于市場規模的擴大實現了快速的發展;其次，在投資需求方面，低碳產業、新興產業的崛起勢必會引起此類產業投資需求的增加，促進產業結構升級。

　　第二，技術創新效應。一方面，低碳試點政策將減排任務分配到重點企業，對各試點城市的污染行業和企業形成了目標約束，環境約束將倒逼企業自主進行生產技術的革新，以減少較高的排污成本，而創新水平的提升會提高企業的生產力和競爭力，增加其盈利水平，最終抵消“合規成本”;另一方面，各試點城市的通知文件中都提出要施行一定的財政補貼支持、人力資本支撐、配套設施優化等優惠措施，為企業的創新活動提供外在支持，有利于區域整體技術水平的提升。技術進步會提高生產要素(包括能源)的利用效率，最終作用于生態效率的提升。

　　根據以上分析，提出以下假設：假設 2：低碳試點政策可以有效促進產業結構升級和技術進步，通過產業結構效應和技術創新效應改善生態效率。

　　(二)低碳試點、空間溢出與生態效率

　　通過以上分析，可以初步確定低碳城市試點可以有效提升城市生態效率。除此之外，低碳試點政策也有可能對試點地區周邊城市的生態效率產生影響，即存在空間溢出效應，具體分析如下。

　　第一，低碳試點政策可能對周邊城市的生態效率產生正向影響。首先，根據熊彼特的創新理論，科技創新的最后一步是技術擴散，低碳城市的綠色生產技術通過溢出效應、示范競爭效應、關聯效應帶動了周邊城市的技術進步，從而促進生態效率的提升。其次，相鄰的城市自然資源、能源稟賦具有一定的相似性，低碳城市根據資源稟賦制定的綠色發展規劃可供周邊城市復制或借鑒，而且對溫室氣體編制的核算清單和建立的管理體系可供周邊城市學習模仿，為政府制定減排計劃提供依據，進而促進其生態效率的提升。第二，低碳試點政策可能不利于周邊城市的生態效率。首先，環境規制可能提高了污染企業的生產成本，促使其進行產業轉移，環境規制強度較為寬松的周邊城市成為承接產業轉移的主陣地，雖然短期的“收入效應”提升了周邊城市的社會福利水平，但污染產業的長期生產必將惡化生態效率。其次，低碳試點政策對低碳城市建設的支持手段體現為財政支持、金融支持、人力資本支持等，試點城市則有可能成為政策洼地，對周邊城市的財政、資本、人力資本產生虹吸效應，不利于周邊城市的基礎設施建設、人力資本積累等，將會對其生態效率產生不利影響。

　　根據上述分析，提出以下假設：假設 3：低碳試點政策對周邊城市的生態效率存在空間溢出效應，效應的方向取決于正向影響和反向影響兩種力量的大小。

　　四、研究模型與數據(一)樣本與數據

　　國家發展改革委在 2010 年公布 5 省8市作為低碳試點地區，首批試點地區以省為主，試點政策對省內城市的影響不均衡。第二次低碳試點政策以城市為主，在試點城市選擇的過程中充分考慮試點城市的布局規劃，研究的代表性更好。其次，由于本文的研究期間為 2007—2019 年，而 2017 年第三批試點城市受政策影響時間較短，影響較小，因此本文主要考察 2012 年第二批低碳試點政策的效果。據此本文剔除了第一批的 8 個城市以及 5 個省份所轄地級市。最終本文選取了 2007—2019 年 209 個地級及以上城市的面板數據。本文的經濟數據來源于《中國城市統計年鑒》《中國環境統計年鑒》以及各省的統計年鑒。

　　(二)空間雙重差分模型設定

　　本文擬采用在政策評估領域應用較為成熟的雙重差分方法進行基準模型設計。經典雙期 DID 模型設定為： Eco policy post policy post X it i t i t it it ?? ? ? ? ? ? ?01 2 3 ? ? ? ?? (1)式(1)中下標 i、t 分別表示城市和年份;Eco 代表生態效率;policy 為分組虛擬變量，若城市為低碳試點城市，取值為 1，否則取值為 0;post 為時間虛擬變量，低碳試點政策頒布后的年份取值為 1，否則取值為 0;X 為控制變量為;?為隨機誤差。多期 DID 模型可設置為： Eco policy post X u v it i t it i t it ? ? ? ? ??? ?0 1 ? ?? (2)式(2)中 u 為城市固定效應;v 為時間固定效應，其他變量定義同式(1)。已有研究表明城市間生態效率存在顯著的空間依賴[19]，在進行區域經濟研究時忽視空間相關性問題可能導致錯誤推斷和模型性能變差。本文考慮到生態效率本身的空間依賴性以及低碳試點政策的溢出效應，借鑒有關空間雙重差分的研究文獻[20]，在式(1)的基礎上構建雙重差分模型的空間擴展形式，即空間雙重差分模型(SDID)： 1 1 2 12 (1 ) Eco W Eco policy post W policy post X W X u v W it it i t i t it it i t it ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ???? (3)式(3)中 W 為空間權重矩陣，本文采用基于鄰接標準生成的空間權重矩陣;?為因變量的空間自相關系數;??為政策溢出效應;? ?為控制變量的溢出效應;?為隨機誤差的空間自相關系數。式(3)是空間雙重差分模型的一般形式，根據相關系數是否為零可以將其分為三種空間計量模型：若?=???=?? ?=0，則該模型為空間誤差雙重差分模型(SEM-DID);若??=?=0，則為空間滯后雙重差分模型(SLM-DID);若系數?=0，則為空間杜賓雙重差分模型(SDM-DID)。后續將進一步通過相關檢驗對以上三種模型進行選擇。

　　(三)變量定義與數據說明 1.被解釋變量。

　　被解釋變量為生態效率，本文采用 DEA 方法中的非期望產出 SBM 模型測度城市生態效率，選取的投入產出指標體系如表 1 所示。其中，在投入端，以 2007 年為基期，采用永續盤存法計算固定資產存量① ;在產出端，以 2007 年作為基期計算地區實際生產總值。

　　2. 核心解釋變量。

　　本文的核心解釋變量為雙重差分項 policy×post，即分組虛擬變量與時間虛擬變量的交互項。2012 年 12 月，國家發展改革委確立 29 個城市和省份成為第二批低碳試點，其中武漢、廣州、延安、昆明與第一批低碳試點城市重疊，大興安嶺地區非地級市，因此 24 個第二批低碳城市構成處理組，其他城市構成對照組。鑒于第二批低碳試點政策是在 2012 年 12 月頒布的，因此在 2013 年及之后的年份 post=1; 2013 年之前的年份 post=0。

　　3. 控制變量。

　　本文控制了如下可能影響生態效率的變量：(1)人口密度(pi)，采用人口總數與城市行政面積的比值表示;(2)居民消費(lnc)，采用居民消費總額的對數表示;(3)人均地區生產總值(pgdp)，采用城市實際生產總值與城市總人口的比值表示;(4)研發投入(rd)，采用科研支出占總財政支出的比重表示;(5)外商直接投資(fdi)，采用外商直接投資占 GDP 比重表示。表 2 列出了各變量的描述性統計。

　　五、實證結果(一)平行趨勢檢驗

　　使用雙重差分法的重要前提是滿足平行趨勢假設。本文繪制了兩類城市生態效率變化趨勢圖，如圖 1 所示，在 2011 年之前，非試點城市和試點城市的生態效率呈現交替增長的態勢，但差距不大。 2013—2015 年，相對于非試點城市，試點城市的生態效率加速增長，但兩類城市均存在增速放緩和緩慢下降的趨勢，這可能是由于我國在此期間經濟增速換擋，在經濟轉型期，生態效率有所下降。自 2015 年開始，兩類城市的生態效率迅速增長，且試點城市的增長速率略高于非試點城市。本文初步認為，在 2013 年左右試點城市相對于非試點城市的生態效率的提升很可能是由低碳試點政策導致的。

　　(二)主要回歸結果

　　基于模型(3)進行空間雙重差分估計。首先，需要對空間計量模型進行選擇，各類結果如表 3 所示，空間滯后雙重差分模型(SLM-DID)和空間誤差雙重差分模型(SEM-DID)的 LM 檢驗、LR 檢驗以及 Wald 檢驗的結果均拒絕了空間杜賓雙重差分模型(SDM-DID)可以退化成為 SLM-DID 或 SEM-DID 的假設，應選用 SDM-DID。SDM-DID 的回歸結果如表 4 所示。首先，分析低碳試點政策的直接效應：第(1)列中，雙重差分項 policy×post 的系數顯著為正，說明低碳試點政策實施后，與非試點城市相比，試點城市的生態效率顯著提升，驗證了本文的假設 1，具體來看，在加入控制變量后，政策效應的大小為 0.03 左右。其次，分析低碳試點政策的空間溢出效應：第(1)列中雙重差分空間加權項 W×policy×post 的系數為正，且在 10%的水平上顯著，說明低碳試點政策對周邊城市的生態效率產生了正向的空間溢出效應，驗證了假設 3，并且低碳試點政策對周邊城市的正向影響更加顯著。最后，為驗證實證結果的穩健性，采用地理距離矩陣和經濟距離矩陣進行 SDM-DID 回歸，結果如表 4 第(2)和第(3)列所示，policy×post 的系數均顯著為正，W×policy×post 的系數均為正，分別在 1%和 10%的水平下顯著，說明上述實證結果是穩健的，進一步驗證了假設 1 和假設 3。

　　(三)政策動態效應分析

　　上述的回歸結果反映的是試點政策實施對城市生態效率的的年份平均影響，并沒有反映政策效果的時間異質性。為此，本文在模型(3)的基礎上構建以下政策動態效應模型： 1 2 1 ( ) (1 ) it it t i t t i t it it i t it Eco W Eco policy after W policy after X W X u v W ? ? ? ??? ? ?? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??? ??(4)式中 aftert為低碳試點政策后每一年的虛擬變量，?i與? i表示每一年的政策效應及其空間溢出效應的大小;其他變量定義同式(3)。表 5 列出了估計結果① ，就政策的本地效應來看，低碳試點政策在實行后第一年對試點城市的生態效率有較為顯著的促進作用，在第二年和第三年政策效應并不顯著，而在第四年之后政策效應變為顯著，這可能是由于政策剛頒布時，環境約束強度突然增加，對污染企業的監管和處罰力度較大，生態效率出現了一次明顯的增加，而政策的長效機制是通過技術創新實現的，技術的研發具有投資大、周期長的特點，所以最終反映在生態效率的政策效應上可能有一定的滯后性。在政策的溢出效應方面，政策的滯后性更加明顯，在 2017 年之后才具有顯著的政策溢出效應，這是由于技術研發本身需要較長的周期，而技術進步的最終表現為技術擴散，技術在區域間的溢出和擴散則需要更長的時間。

　　(四)穩健性檢驗

　　本文采用反事實檢驗方法證實前文結果的穩健性，具體來說，將政策實施時間假設提前 1 年或 2 年，分別進行 SDM-DID 回歸，回歸結果如表 6 所示，可以看到在虛擬時間點的低碳試點政策并未促進城市生態效率的提升，證明前文的回歸結果是可靠的。

　　(五)中介機制分析

　　上述實證結果表明低碳試點政策顯著提升了試點城市的生態效率，其具體機制如何尚需分析。根據前文分析，低碳試點政策主要通過產業結構效應和技術創新效應對城市生態效率產生影響，據此本文參考溫忠麟等的研究[21]，構建以下中介效應模型： M policy post X u v ? ? ? ? ??? ?01 1 ? ?? i t it i t it (5) Eco policy post M X u v it i t it it i t it ? ? ? ? ? ??? ?01 2 2 ? ?? ? (6)式中 M 表示中介變量，分別為：技術水平(Tec)，采用各城市專利申請總數的對數表示;產業結構(Ins)，采用各城市第三產業與第二產業的比值表示。表 7 列出了中介效應的檢驗結果，第(1)列政策虛擬變量(policy×post)的系數為正，且在 1%的水平上顯著，說明低碳試點政策促進了技術水平的提升;第(2)列技術創新變量(Tec)的系數為正且在 1%的水平上顯著，說明技術創新可以顯著提升城市生態效率，由此可以證實低碳試點政策通過技術創新效應改善了生態效率。第(3)列中政策虛擬變量(policy×post)的系數均為正，且在 1%的水平上顯著，說明低碳試點政策促進了試點城市產業結構的升級，第 4 列產業結構(Ins)的系數為正，且在 1%的水平上顯著，由此可以證實低碳試點政策通過促進產業結構升級改善了生態效率。綜上，低碳試點政策通過技術創新效應和產業結構效應促進了生態效率的提升，驗證了本文的假設 2。

　　(六)異質性分析

　　上文分析了低碳試點政策對生態效率的總體影響，然而這種基于總樣本的分析可能掩蓋了潛在的地區差異。我國幅員遼闊，各地區在資源稟賦、經濟發展水平、制度安排等方面均存在較大差異，這些差異可能會導致低碳試點政策對生態效率產生異質性影響。鑒于此，本文按照地理位置將總樣本分為東部地區、中部地區、西部地區和東北地區四個子樣本，分別進行 SDM-DID 回歸估計，檢驗低碳試點政策影響生態效率的地區差異，回歸結果如表 8 所示。低碳試點政策的本地效應由大到小排序為：西部地區> 東北地區>中部地區>東部地區，這可能是由于東部地區經濟水平和人口密度往往較高，資源消耗和污染排放量也較大，形成較強的資源依賴和污染“鎖定效應”;相比之下，西部城市污染排放水平較低，污染排放的“鎖定效應”較弱，對低碳試點政策的反應速度更為靈敏和迅速，因此低碳試點政策對西部地區生態效率的影響效應更強。就空間溢出效應來看，低碳試點政策僅在東部地區產生了顯著為正的溢出效應，低碳試點政策對生態效率的溢出效應主要是通過綠色技術的溢出以及產業合理布局等經濟互動實現的，東部地區形成了山東半島、長三角、京津冀、珠三角等城市群，區域內的經濟交流日益頻繁，因此東部地區城市的集聚對低碳政策的溢出效應存在重要的調節作用。

　　六、結論及建議

　　本文運用 2007—2019 年 209 個地級市的面板數據，以低碳試點政策作為政策沖擊，采用空間雙重差分模型測算了低碳試點政策對生態效率的本地效應和空間溢出效應，并借助中介效應檢驗模型對其影響路徑進行分析。研究結論主要包括以下四點：

　　1.低碳試點政策對試點生態效率具有正向的本地效應。這說明低碳試點政策不僅促進了低碳城市的污染物減排，而且通過“創新補償效應”促進了經濟增長，改善了生態效率。 2.低碳試點政策對周邊城市的生態效率具有正向溢出效應。這說明低碳試點政策通過推進低碳城市先行先試促進了綠色技術的溢出，有利于改善周邊城市的生態效率。 3.低碳試點政策通過技術創新效應和產業結構效應提升了生態效率。這進一步說明，低碳試點政策倒逼企業進行綠色技術研發，產生了“創新補償效應”，從而提升生態效率;在產業結構方面，低碳城市通過發展服務業、引導污染企業轉移促進產業結構優化，進而改善生態效率。 4.異質性分析結果表明低碳試點政策的本地效應由大到小排序為：西部地區>東北地區>中部地區>東部地區，這是由經濟規模、人口規模所決定的，經濟、人口規模越大的地區對資源的依賴性越強，低碳試點政策的邊際效應越弱;低碳試點政策僅在東部地區產生了顯著為正的溢出效應，東部地區的區域一體化進程快于其他地區，這說明城市集聚水平越高，越有利于發揮低碳試點政策的正向溢出效應。

　　與以往研究相比，本文不僅研究了低碳試點政策對試點城市的直接影響，還分析了低碳試點所產生的政策溢出效應，深入了解了低碳試點影響區域生態效率的內在機制和結果表現，從而對此問題形成了更多深入的思考。根據以上結論提出如下三點政策啟示：

　　第一，推進低碳城市建設。研究結果表明，低碳政策對于試點城市及周邊城市的生態效率存在較為顯著的促進作用，說明低碳試點政策作為我國實現節能減排、轉變增長方式、推進生態文明建設的重要手段應繼續推進，在區域經濟聯系日益密切的背景下，應考慮低碳試點的總體布局和規劃，充分發揮低碳試點城市的空間“污染光環效應”，促進區域間高層間的對話，逐漸形成低碳城市網絡，由“低碳城市”構成“低碳城市群”，為我國實現碳減排承諾做出貢獻。第二，創新驅動綠色發展。綠色技術創新是推動經濟發展方式轉變的根本動力，今后的低碳城市建設中還應繼續加大綠色技術方面的投入占比，積極促進綠色技術創新;對污染較重的行業進行技術補貼和金融支持，降低環境規制對于企業生產所產生的負外部性，激勵企業進行技術的改進和創新，促進技術擴散，建立區域內低碳技術交流平臺、合作機制，擴大技術溢出效應，帶動區域整體綠色技術進步。第三，優化產業結構，培育綠色低碳產業體系。地方政府應根據本地區的資源稟賦和產業特色培育契合自身優勢的低碳產業，積極打造低碳農業、發展節能工業和培育服務業，通過優化產業結構改善生態效率。對于高耗能、高污染排放的產業，要實現有序轉移，為其設立工業園區，通過競爭合作機制推動生產工藝改進和綠色技術創新，促進傳統產業綠色轉型。