王依冰
中国石油大学（北京）经济管理学院，北京市，102249
摘要：绿色低碳发展关乎我国控制温室气体排放行动目标的实现，关乎到国家未来发展方向，一直处于高度重要的位置。本文将低碳城市试点政策的实施视为一次准自然实验，采用2006-2017年中国地级市的面板数据，通过构建多期双重差分模型研究低碳城市试点政策的政策效果，并在此基础上提出了相关政策建议。
关键词：低碳城市；碳排放；双重差分；
一、引言
绿色低碳发展关乎我国碳达峰目标实现，关乎国家未来发展方向，处于高度重要位置。为了积极改善生态环境，尽早实现碳减排承诺，中国政府于2010年、2012年和2017年陆续宣布了三批低碳城市试点，共85个省市。
当前对低碳城市试点的研究主要从以下三方面展开：对中国低碳试点城市的发展现状进行分析，包括城市发展特点、低碳发展现状和工作路径等多个方面（宋祺佼等，2015）；从低碳城市试点本身出发，建立评价指标体系进行评价（丁丁等，2015；邓荣荣，2016；陈楠等，2018）；对比低碳城市试点和非试点城市来得到政策实施的净效应（戴嵘和曹建华，2015；赵爽等，2018；周迪等，2019）。
二、模型设定与实证分析
1. 模型设定
考虑到低碳城市试点政策的实施时间不同，本文建立多期双重差分模型，通过消除时间差异和城市差异，最终得出低碳城市试点政策的净效应。具体而言，多期DID如下：
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其中，yit表示被解释变量。Dit表示若城市i在第t年成为低碳试点城市，此后时期均取值为1，否则为0。系数β反映了政策实施的净效应。Xit表示一系列控制变量，包括人均GDP、人口密度、科技发展等。θ是控制变量的系数。μi表示城市固定效应，控制了不随时间变化的城市特征，比如地理位置等；λit表示时间固定效应，控制了不随城市样本变化的时间特征，比如宏观经济形势的变化等。εit为模型误差项。
2. 数据来源与变量说明
本文以2006—2017年中国地级市的面板数据为研究样本，采用碳排放强度的对数值作为被解释变量。城市碳排放量=（城市生产总值/省份生产总值）×省份碳排放量。碳排放数据来源自wind数据库。
对于控制变量的选择，本文主要从以下几个角度展开：人均GDP：实际人均GDP的对数，单位是元/人；人口密度：人口密度的对数。人口密度增大的同时，既会增加对能源消费的需求，也会推动一系列产业的发展；科技支出：城市科技支出占地方财政支出的比重；固定资产投资总额：固定资产投资总额的对数；金融发展：金融机构贷款余额占地区生产总值的比重。数据来源于《中国统计年鉴（2006-2018）》
各变量的描述性统计如表2.1所示。
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3. 低碳城市试点政策对碳排放影响的实证结果分析
低碳试点政策对碳排放强度的DID回归结果如表2.2所示。在模型1，加入控制变量前后，D均在1%的水平上显著为负，说明低碳试点城市政策对于碳排放强度具有显著的负向作用，并且这种负向作用具有一定的稳定性。模型2，控制变量人均GDP、科技支出和固定资产投资变量系数显著为负，这表明均能够显著降低碳排放强度，人均GDP越高使得消费者更愿意也更有能力消费和使用低碳产品；科技水平的提高可以促进低碳产业和新能源产业的发展，促进减排；固定资产投资增加，城市更新技术装备和改善基础设施，推动低碳产业崛起，促进碳排放强度降低。金融发展水平显著为正，提高了碳排放强度。人口密度对碳排放强度没有显著影响。
表2.2低碳试点政策对碳排放强度影响的DID实证结果
（1） （2）
D -0.0483*** -0.0499***
(0.0145) (0.0140)
lnpergdp
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三、结论
本文将低碳城市试点政策的实施视为一次准自然实验，采用2006-2017年中国地级市的面板数据，构建多期DID研究低碳城市试点政策的政策效果，得到以下结论：低碳城市试点政策对降低碳排放强度有显著的促进作用。经济发展、科技水平和固定资产投资的增加能够显著促进碳排放强度的降低，金融发展水平提高了碳排放强度。
本文提出以下政策建议：第一，实现低碳发展，改善生态环境，必须在全国范围内进一步扩大试点范围，推广成功经验。第二，在低碳城市试点选择和建设中，应充分考虑区域差异，保持低碳城市建设的灵活性。第三，加快建立激励和约束并举的长效机制，完善监督机制。国家应给予试点城市的地方政府更多的资金支持和政策优惠，助力地方政府形成低碳发展的市场化。完善试点建设效果评估机制和外在监督机制，把低碳试点建设效果和是否如期实现碳达峰目标纳入地方政府考核体系，提高地方政府关于建设低碳城市试点的政绩表现积极性。第四，加大科技财政支出，地方政府应该寻找新的经济增长着力点，通过科技进步带动中、西部地区工业化进程，加快第三产业的绿色低碳发展。第五，进一步增加固定资产投资，加大对基础设施建设的投入。
参考文献
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