来自“节能减排财政政策综合示范城市”的证据

摘自：财经研究. 2022，48（07）

原作者：薛飞，陈煦

一、引言

气候变化是当今人类面临的重大全球性挑战，严重威胁着人类健康和社会可持续发展。作为世界上重要的二氧化碳排放国和能源消费国，中国在取得突出经济成就的同时，也面临着巨大的国际碳减排压力。根据国际能源署（International Energy Agency, IEA）公布的数据显示，2019年中国碳排放总量达到98.258亿吨，占全球碳排放总量的28.8%。党和政府历来高度重视气候变化问题，并将应对气候变化作为生态文明建设、实现“美丽中国”目标的重要内容。2020年9月，习近平主席在第七十五届联合国大会一般性辩论上发表重要讲话，承诺“中国将提高国家自主贡献力度，采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和”（以下称“碳达峰、碳中和”）。随后，在党的十九届五中全会、中央经济工作会议、2021年全国两会以及中央财经委员会第九次会议等重要场合，党中央均对“碳达峰、碳中和”工作进行了相应部署。在此背景下，如何实现“碳达峰、碳中和”目标成为当前我国社会各界所面临的重大课题，这不仅事关新时期我国经济实现向绿色、低碳的成功转型，更事关人民的福祉和经济长远发展。

二、理论分析与研究假设

假设1：示范城市建设有利于降低示范城市的碳排放水平。

梳理示范城市的相关文件可知，示范城市的主要任务包括实现产业低碳化、交通清洁化、建筑绿色化、服务业集约化、主要污染物减量化、可再生能源利用规模化等六个方面。据此，上述示范城市政策将从节能提效、优化产业结构以及提升技术创新三个途径降低碳排放量。图1为示范城市建设影响碳排放的理论分析框架。

图1 示范城市建设影响碳排放的作用机制

第一，示范城市建设可能通过推动节能提效来降低碳排放水平。强化节能和提高能效是实现碳减排最直接也是最重要的途径。示范城市建设可以通过促进节能技术改造、机制创新以及加强节能减排宣传等途径降低能源消费量和提高能源利用效率。首先，示范城市可以通过支持传统行业实施节能技术改造，加快先进节能环保技术装备工艺推广应用，鼓励发展循环经济，促进产业低碳化转型，从而降低能源消耗和减少碳排放。其次，示范城市还可以不断寻求机制创新，采用能源合同管理、节能资源协议等市场化机制和实施产品能耗限额管理、“能源领跑者”等手段，倒逼企业提高能源利用效率。最后，示范城市还可加大全社会节能减排宣传力度。通过报纸、电视等媒体进行宣传，倡导低碳生活、建立低碳消费模式，推动企业、学校、社会民众全面参与到节能减排工作中。

第二，示范城市建设可能通过优化产业结构来降低碳排放水平。优化产业结构是碳减排的关键路径。向其凤和王文举（2014）、孙振清等（2020）均验证了产业结构调整对碳减排的积极影响。而在节能减排财政政策综合示范的激励和约束下，示范城市建设有利于推动产业低碳化转型和战略性新兴产业和服务业发展。一方面，示范城市利用财政手段加快推动淘汰落后产能，同时加大对“两高一资”企业准入审查力度，严控高耗能、高排放行业过快增长，从而推动产业低碳化转型。另一方面，根据本地区的要素禀赋和比较优势，示范城市培育和发展各具特色的战略性新兴产业和服务业。围绕风电、光伏、太阳能、动力与储能电池、节能减排设备制造等新能源和可再生能源产业，示范城市大力发展战略性新兴产业。同时，通过打造服务业聚集区，支持现代物流、金融、科技等现代服务业和社区服务、家政服务、再生资源回收利用等民生服务业集约化发展。

第三，示范城市建设可能通过提升技术创新来降低碳排放水平。技术创新是引领低碳经济发展的动力源泉。既有研究表明，环境规制政策可能存在“波特效应”，从而促进绿色低碳技术创新（Porter和VanDerLinde，1995）。在示范城市建设过程中，示范城市会通过制定严格的环境规制政策以确保节能减排目标的顺利实现。在环境规制约束下，企业会增加技术研发投入，加强绿色低碳技术创新。同时，示范城市设立节能减排专项资金，通过资金配套、直接奖励等途径支持和鼓励生产企业进行低碳技术研发和改造。根据以上三点，本文提出如下假设：

假设2：示范城市建设通过降低能源消费、提升能源利用效率、优化产业结构、提高绿色技术创新等途径降低示范城市的碳排放水平。

三、研究设计

（一）模型设定

在本文285个样本中，共有29个城市入选示范城市。这提供了一个良好的“准自然实验”，利用双重差分法来评估示范城市建设的碳减排效应。根据财政部和国家发展改革委公布的示范城市名单，设置处理组与控制组。具体来说，将29个示范城市视为处理组，其余未入选的城市构成控制组。需要指出的是，由于示范城市的批复并非一次性的，而是分期批复的，因此处理组城市在入选示范城市的具体年份上存在明显的差异，而这种渐进式批复的方式也使得我们无法按照传统双重差分法那样对样本设置统一的开设时间点虚拟变量。因此，本文借鉴刘瑞明和赵仁杰（2015）的处理方法，将研究重点放在处理组别虚拟变量与政策时间虚拟变量的交互项的符号和显著程度上。另外，考虑到遗漏变量所带来的内生性问题，本文还进一步控制城市虚拟变量和年份虚拟变量。具体的模型设定如下：

其中，为被解释变量，表示i城市第t年的碳排放水平。代表时间固定效应，代表各城市的个体固定效应，为随机误差项。为控制变量，包括经济发展水平、政府规模等可能对碳排放产生影响的变量。为核心解释变量，表示示范城市建设虚拟变量，其系数β衡量示范城市建设对碳排放的政策效应，若为负且显著，则表示示范城市建设有利于降低碳排放。

（二）变量选取

本文的研究聚焦于示范城市建设的碳减排效应。此外，考虑到遗漏变量可能造成的内生性问题，还纳入了经济发展水平、产业结构、城市科研投入、外资投入、政府规模等一系列控制变量。具体的变量设置如下：

1.碳排放水平。本文采用碳排放总量衡量碳排放水平。已有文献主要基于天然气、液化石油气、电能和热能等能源消耗来估算城市层面的碳排放水平（吴建新和郭智勇，2016；张华，2020），但利用该方法所计算的碳排放量往往与实际值之间存在较大的偏差。近年来，利用夜间灯光指数估算碳排放的方法得到广泛应用。一般地，由于夜间灯光亮度和碳排放关系密切，因此夜间灯光亮度越高，则该地区经济活动强度越高，相应的碳排放量也越多（史丹和李少林，2020）。因此，本文借鉴苏泳娴等（2013）的做法，利用DMSP/OLS和NPP/VIIRS两套夜间灯光数据，反向演算出2003−2017年285个城市的碳排放量。具体地，本文基于DMSP/OLS和NPP/VIIRS两套夜间灯光影像，获得地级市的建设用地夜间灯光，并统计出各省市的夜间灯光总值，然后构建夜间灯光数值与省级碳排放量的关系方程。在此基础上，我们利用拟合的系数以及地级市的夜间灯光指数估算出地级市的碳排放量。此外，本文还采用人均碳排放量作为碳排放效率进行稳健性检验。

2.节能减排财政政策综合示范城市虚拟变量。本文根据财政部和国家发展改革委批复的示范城市名单，对各城市进行赋值。若某一城市在当年入选或已入选示范城市名单，则赋值为1；否则为0。

3.控制变量。为了控制其他潜在影响因素的干扰，本文参照黄向岚等（2018）、张华（2020）的做法，还纳入了一系列控制变量，具体包括：经济发展水平，用地区生产总值除以年末总人口计算得到的人均地区生产总值衡量；政府规模，利用公共财政支出占GDP比重衡量；外商投资水平，采用外商实际投资额占GDP的比重衡量；财政科技支出，采用财政科技支出占财政支出的比重衡量；金融发展水平，采用金融机构贷款余额占GDP的比重衡量；城镇化水平，采用城市建设用地占市区面积比重进行衡量；人口密度，以单位行政区域面积上的人口数量进行衡量。考虑到部分城市行政区划的调整以及数据的缺失，本文剔除了拉萨、铜仁、毕节、海东等城市，最终采用我国285个地级市2003−2017年的面板数据作为研究样本。在所有变量中，示范城市虚拟变量由作者手工整理得到；DMSP/OLS和NPP/VIIRS数据来自美国国家地球物理数据中心，省域层面的碳排放数据来自中国碳核算数据库；其他数据均来自《中国城市统计年鉴》《中国区域统计年鉴》。表1报告了各变量的描述性统计结果。

表1 主要变量描述性统计结果

四、实证分析

（一）基准回归

表2汇报了示范城市建设影响碳排放的基准回归结果。其中，列（1）是未加入控制变量的回归结果，列（2）是加入控制变量后的回归结果。从中可以发现，无论是否加入控制变量，示范城市建设的估计系数均为负，且通过了5%的显著性检验，表明示范城市建设有利于降低碳排放水平。上述结果初步验证了本文提出的假设1，即示范城市建设发挥了预期的碳减排效应。进一步分析列（2）的估计结果可以发现，示范城市建设的估计系数为−0.054，即与非示范城市相比，示范城市的碳排放总量降低了5.4%。这一结论与Lin和Zhu（2019a，b）的结论较为一致，均肯定了示范城市建设在节能减排和推动城市可持续发展方面的积极作用。关于控制变量的回归结果，以表2中列（2）的估计结果为基准进行解释。其中，经济发展水平的回归系数在1%的水平上显著为正，说明碳排放会随着经济发展水平的提高而增加；政府规模的回归系数为在1%的水平上显著为正，说明政府对于经济的过度干预不利于实现碳减排；外商直接投资占比的回归系数虽然未能通过显著性检验，但其回归系数为负，这在一定程度上说明外资的流入能够降低碳排放水平，即说明“污染天堂”假说并不成立；金融发展对碳排放的影响为正，且通过5%显著性检验，这在一定程度上说明金融发展水平的提升显著增加了碳排放量，这与赵军等（2020）的研究结论相似；人口密度的回归系数显著为正，说明人口集聚不利于实现碳减排。

表2 基准回归结果

（二）平行趋势检验

双重差分法进行政策评估的有效性是建立在平行趋势假设的基础上的，即假设未开展节能减排财政政策示范城市建设，那么示范城市与非示范城市碳排放应该具有共同的变化趋势。为了检验这一假设，本文借鉴Beck等（2010）的做法，采用动态双重差分法来进行平行趋势检验。具体而言，在公式（1）的基础上，构建如下模型：

其中，为一系列虚拟变量，表示示范城市建设这一事件。具体来说，表示城市i实施示范城市建设的第k年。本文样本数据的时间区间为2003−2017年，因此覆盖了政策实施前的8年与政策实施后的6年。同时，本文还将示范城市建设实施的上一年作为基准年份，即上式中未纳入的。本文所关注的参数是，其反映了示范城市建设开展前与开展后该政策对城市碳排放水平的影响。如果在k＜0期间不显著异于0，则说明本文样本满足平行趋势假设；反之，则说明不满足平行趋势假设。此外，当k≥0时，还能刻画示范城市建设的动态效应。

为了更加直观地检验是否满足平行趋势假设以及示范城市建设对碳排放的动态影响，图2和图3分别绘制了碳排放量和人均碳排放量两类方程中参数的回归系数和90%的置信区间。由图可知，无论是以碳排放量还是以人均碳排放量指标为被解释变量，当时，的值相对平缓，且在10%的水平上均不显著，表明示范城市与非示范城市在试点前两类碳排放指标并无显著差异，即本文样本满足平行趋势假设；当时，除了外，其余系数均通过了10%的显著性检验，且系数的绝对值逐年变大，这说明示范城市建设的碳减排效应具有一定滞后性，政策效应在示范城市建设后第二年才开始逐步显现，且具有一定持续性，但在政策实施的第六年政策效应有所降低。之所以政策效应的滞后性和持续性并存，一个可能的原因是节能减排示范项目的建设往往需要经历审批、报备、建设与运营，而随着越来越多的项目投入到运营中，示范城市建设的政策效应才能得以充分发挥。

五、拓展性分析

（一）机制检验

根据示范城市的政策实施总体任务，本文将从节能降耗、产业结构以及绿色技术创新三个方面来综合考察示范城市建设降低碳排放的具体机制。本文借鉴宋弘等（2019）的做法，通过设置如下模型来考察示范城市建设的碳减排效应：

其中，Mit为机制变量，包括：（1）节能降耗，采用城市层面的能源消费总量和单位GDP能耗来衡量，相关数据直接来源于史丹和李少林（2020）的研究成果。（2）结构效应，采用第一产业占GDP比重、第二产业占GDP比重以及第三产业占GDP比重来衡量。（3）绿色技术创新，采用每万人绿色发明专利申请量来衡量。

表3汇报了示范城市建设影响碳排放的机制检验结果。其中，由列（1）和列（2）可知，示范城市建设对能源消耗总量和单位GDP能耗的回归系数均在5%的水平上显著为负，说明示范城市建设有利于推动节能提效。由列（3）−列（5）可知，示范城市建设对二产比重具有显著的负向影响，对一产比重具有显著的正向影响，说明示范城市建设能够促进城市产业转型升级，推动产业低碳化发展。由列（6）可知，示范城市建设对绿色技术创新的影响系数在1%的水平上显著为正，说明示范城市建设能够促进绿色技术创新。综上所述，示范城市建设能够通过降低能源消费、提升能源利用效率、优化产业结构和提高绿色技术创新等途径降低碳排放。

表3 机制分析

为了进一步量化上述机制的效应大小，本文借鉴Heckman等（2013）、Gelbach（2016）和宋弘等（2019）的做法，对其进行机制量化分解，具体的量化分解结果如表4所示。从中可以发现，示范城市建设通过推动节能降耗解释了18.77%的政策效应，其中，降低能源消耗总量能够解释11.91%的政策效应，而降低单位GDP能耗能够解释6.86%的政策效应；示范城市建设通过促进产业结构升级解释了15%的政策效应；此外，示范城市建设通过推动绿色技术创新解释了5.68%的政策效应。上述机制一共解释了39.45%的政策效果，这一结果进一步增强了本文分析的可信度和解释力。

表4 机制量化分解

（二）异质性分析

上文分析了示范城市建设对碳排放的总体影响，然而这种基于样本总体的分析可能掩盖了潜在的地区间存在的差异，即示范城市建设对碳排放影响在不同城市可能存在差异。由于各个城市在资源禀赋、产业基础等方面存在巨大差异，各个城市的碳排放水平也差异明显，因此本文进一步检验示范城市建设对碳排放是否存在的异质性影响。本文按照两种不同的思路进行考察：第一，将样本城市按照产业基础划分为老工业基地和非老工业基地两个子样本；第二，根据资源禀赋将样本城市划分为资源型城市和非资源型城市。具体的回归结果如表7所示。

表5 异质性分析

表5中的PanelA汇报了按照产业基础分组的回归结果。可以发现，示范城市建设对老工业基地城市的碳排放量和人均碳排放的影响在10%的水平上并不显著；对非老工业基地城市的碳排放量和人均碳排放量的影响在1%的水平上均显著为负，系数绝对值也高于老工业基地城市。同时，基于似无相关模型的检验结果发现，组间系数存在显著的差异。这表明示范城市建设对非老工业基地城市的影响效应更大。可能的原因在于，重工业和传统制造业在老工业基地城市的经济结构中占据主导地位，在调整转型过程中往往存在路径依赖，从而导致老工业基地的碳减排效应相对较小。表5中的PanelB汇报了按照资源禀赋分组的回归结果。可以发现，示范城市建设对非资源型城市的碳排放和人均碳排放均存在显著的抑制作用，但仅对资源型城市的人均碳排放量具有显著的负向影响，非资源型城市回归系数的绝对值高于资源型城市。同时，基于似无相关模型的检验结果发现，组间系数存在显著的差异。这表明示范城市建设对非资源型城市的影响效应更大。可能的原因在于，资源型城市对资源开发依赖性强，且其经济发展以资源开采及其相关产业等为主，导致碳排放水平长期居高不下，碳减排实现难度较大，从而导致资源型城市的碳减排效应相对较小。

六、结论与政策建议

实施有效的绿色财政政策是实现“碳达峰、碳中和”目标的重要手段。本文将“节能减排财政政策综合示范城市”的实施视为准自然实验，利用2003−2017年中国285个城市的面板数据，借助双重差分法系统考察了示范城市建设对碳排放的影响及其机制。主要结论如下：第一，示范城市建设显著降低了示范城市的碳排放水平，节能减排财政政策使得示范城市的碳排放量下降了5.4%；第二，示范城市建设的碳减排效应存在滞后性，示范工作开展后的第二年起政策效应开始显现，且随着年份的推移，政策效应逐渐增强；第三，机制分析表明，示范城市建设的碳减排效应主要是通过减少能源消耗、降低单位GDP能耗、推动产业低碳化和提升绿色技术创新等途径实现的；第四，示范城市建设对碳排放的影响存在异质性，示范城市建设对非老工业基地城市的碳减排效应大于老工业基地城市，对非资源型城市的碳减排效应大于资源型城市；第五，成本与收益分析结果表明，示范城市建设虽然需要付出一定的财政成本，但其在实现碳减排的同时，还能够降低包括二氧化硫和工业废水等非碳指标的排放，并带动地方经济增长。

本文的政策启示包括以下几个方面：第一，由于示范城市建设显著降低了城市碳排放水平，因此中央政府和省级政府需要及时总结示范试点经验，形成可复制、可推广的经验模式；同时，应进一步扩大节能减排财政政策示范工作的范围和领域，积极整合各级政府节能减排资金，突破重点环节、重点领域。第二，由于示范城市建设对碳排放存在异质性影响，因此各地在开展节能减排财政示范工作时，应因地制宜打造富有自身特色的低碳产业体系，尤其是老工业基地城市和资源型城市，应将示范工作重点放在传统产业低碳转型上，避免一哄而上、盲目跟风发展战略性产业。第三，由于示范城市建设的资金支出小于其可能带来的收益，因此在开展相关示范试点工作时，应完善相应考核机制，加强财政绩效管理，提高财政资金的使用效益。第四，由于示范城市建设的碳减排效果主要来自降低能源消耗和促进产业结构调整，而绿色技术创新的作用比较有限，因此其他非示范城市可以整合节能减排资金，并将降低能源消耗和促进产业结构调整作为工作重点，扎实推动节能减排工作。此外，在开展示范工作时，应加大对绿色技术创新的支持力度，鼓励和支持非基础性绿色技术研发项目和市场导向明确的绿色技术创新项目。

原文摘要：

实施有效的绿色财政政策是推动节能减排，确保实现“碳达峰、碳中和”的重要手段。文章以“节能减排财政政策综合示范城市”为切入点，借助双重差分法评估了绿色财政政策的碳减排效应。研究发现：（1）节能减排财政政策综合示范城市建设显著降低了示范城市的碳排放水平，其碳减排效应在示范城市建设后的第二年后开始逐年显现，并随着年份的推移逐渐增强。（2）机制分析表明，示范城市建设的碳减排效应主要是通过减少能源消耗、降低单位GDP能耗、推动产业低碳化和提升绿色技术创新等途径实现的。（3）异质性分析表明，示范城市建设对非老工业基地城市的碳减排效应大于老工业基地城市，对非资源型城市的碳减排效应大于资源型城市。（4）成本与收益分析表明，开展示范城市建设虽付出了一定的财政成本，但其在促进非碳指标减排和经济增长方面发挥了积极作用。文章为中国未来实施更加有效的绿色财政政策，顺利实现“碳达峰、碳中和”目标提供了重要的经验证据与政策启示。

作者：

李雨珊 中央财经大学财经研究院硕士研究生

指导老师：

王 遥 437ccm必赢国际院长

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