低碳城市试点政策对全要素能源效率的影响机制和异质性研究

范丹 刘婷婷

关键词：低碳城市试点政策;全要素能源效率;双重差分

一、引言

以经济社会发展全面绿色转型为引领，以能源绿色低碳发展为关键，坚定不移地走绿色低碳高质量发展道路，是我国的国家战略。推进绿色低碳发展、提高能源效率是主要途径之一。同时，城市作为社会经济活动的主要聚集地，在低碳发展和应对气候变化中成为日益重要的责任主体和行动单元（徐佳和崔静波，2020）。在传统经济向低碳经济转型背景下，国家发改委于2010 年正式开始首批国家低碳城市试点工作，随后在2012 年和2017 年，试点地区从省进一步下沉到市区县。该试点政策明确将降低单位产值能耗和碳排放作为政策目标，试点城市也从产业结构升级、能源效率结构改善、鼓励绿色消费等方面采取措施保证目标的实现。

相比于常见的单一型环境规制方式，低碳试点政策糅合了众多不同类型的环境规制工具，并采取了政策试点示范的治理形式。这符合我们希望通过系统性整体解决方案，同时兼顾供给侧和需求侧来提高能源效率的想法。自2012 年的第二批试点开始，中央政府采用自下而上申报加审批的方式指定试点城市。为更好实现节能减排、低碳发展的政策目标，中央政府会考虑各地方政府在落实2020 年控制温室气体排放行动目标上表现出的主动性，给予地方政府充分的自主权独立探索低碳城市规划。在第三批试点工作通知中，中央政府明确要在2017-2019 年将试点工作中取得的阶段性成果，形成可复制可推广的经验，并逐步在全国范围内推广试点地区的成功经验。

考虑到低碳城市试点政策在推动我国低碳化转型中的重要性，需要对该政策在提高能源效率方面的有效性进行科学评估，并且为便于推广经验，需要进一步研究政策的作用渠道，更要结合实际，分析政策的异质性效果。基于以上考虑，本文以低碳城市试点政策这一综合型环境政策为例，从城市全要素能源效率角度识别该政策对提高能源效率的改善效应，并紧密结合各试点城市的工作实施方案，从产业结构调整和城市创新等路径分析和验证这一政策的作用机制。同时，进一步区分城市资源禀赋以及要素市场化发育程度的异质性，以识别试点政策影响城市全要素能源效率的差异化效应，从而为我国全面推广低碳城市建设、助力“碳达峰”提供经验证据和政策借鉴。

总结已有的研究，本文可能的边际贡献如下：第一，本文首次从全要素能源效率的角度考察低碳城市试点政策的实施效果，并在克服样本自选择、缓解内生性以及排除其他能源政策干扰等的基础上，拓展了科学量化该政策实施效果的研究框架。第二，考虑能源效率改进实践，本文采用MinDS模型测算城市全要素能源效率，该模型选择强有效前沿上距离最近的点作为投影点，克服了SBM模型采用强有效前沿上最远投影点的不合理之处。第三，在实证策略的设计上，本文在基准分析的基础上，紧密结合各试点城市的工作实施方案，从产业结构调整和城市创新等路径分析和验证该综合型环境政策提高城市全要素能源效率的影响机制，探明其发挥作用的双重路径。同时，进一步区分城市资源禀赋以及要素市场化发育程度的异质性，以识别试点政策影响城市全要素能源效率的差异化效应。

二、文献综述

与本文研究问题紧密相关的文献是关于低碳城市试点政策的研究。该研究主要有以下三类：一是从碳排放角度对该政策的实施效果进行评价。禹湘等（2020）采用Tapio 脱钩模型考察低碳试点城市经济增长与碳排放总量变动之间的关系，并针对城市低碳发展的不同阶段提出减少碳排放的针对性措施。宋弘等（2019）选择年度平均污染指标、年度污染最大指数以及一年内重度污染的日数三个指标度量城市空气质量，研究发现，低碳城市建设显著降低了城市空气污染。二是从经济发展角度对该政策的实施效果进行评价。对于经济发展角度，已有的文献运用双重差分模型，从技术创新（徐佳和崔静波，2020）、产业结构升级（逯进等，2020）、外商直接投资（龚梦琪等，2019）以及绿色经济（Cheng et al.，2019）等方面進行研究，肯定了该试点政策的积极作用。三是从政策设计机制角度分析低碳城市试点政策。庄贵阳（2020）从政策试点的选点、设计、执行、监督和评估五个方面对中国低碳城市试点进行了系统的梳理分析，总结出该试点政策具有探索型开拓性、综合型专业性、授权型自主性的特点。Song 等（2020）根据低碳试点城市调查数据，分析得出嵌套结构对低碳试点政策创新产生了积极的影响，影响渠道包括协调机制和融资机制。

综上所述，现有的文献已经从不同角度对低碳城市试点政策进行了分析和探讨，一定程度上证实了该试点政策在绿色发展、节能减排等方面已初见成效。然而，仍存在以下两方面的局限性：一方面，已有研究仅简单讨论了低碳城市试点政策对能源效率的影响方向，选择的指标主要是电能消费强度和单位产值能耗等单要素能源效率指标，使用这种单要素能源效率指标评估能源效率存在缺陷;另一方面，对能源在推动城市低碳发展过程中所发挥的关键桥梁作用重视程度不足，尚未从全要素能源效率角度评估低碳城市试点政策对能源利用效率的作用机制和影响的异质性。

考虑到低碳城市试点政策综合了市场型和命令型环境规制两种方式，因此，梳理已有环境规制对能源效率的影响研究对探讨该试点政策的实施效果是有帮助的。关于环境规制对能源效率的影响的研究。现有的研究对这两者之间的影响关系一直以来存在争议。一是成本挤出效应。依据新古典经济理论，环境规制的主要目的是解决污染问题的外部性，但是其造成的监管成本会挤占其他有效投资而降低企业效率。Dirckinck-Holmfeld（2015）根据对丹麦公司的调查研究了环境法规在提高能源效率方面的有效性，结果表明，由于丹麦政府的环境监管框架模糊不清，而无法为地方官员在进行污染监管和提高能效等方面提供适当的指导。二是创新补偿效应。依据“波特假说”（Porter，1991），环境规制通过促进技术创新提高能源效率。在国外研究中，Mandal（2010）通过区别假设非期望产出的可处置性来模拟模型中是否存在环境规制，根据测算结果，当非期望产出满足弱可处置性（即存在环境规制）时，能源效率值更高，这说明环境规制提高了能源效率。更多的学者选择现实中存在的环境规制对该问题进行实证检验。在命令型环境规制方面，Fossati 等（2016）以巴西的环境法规为研究对象，发现严格的能源法规对住宅建筑能源效率的提高起到显著促进作用。在市场型环境规制方面，以排污权交易制度为代表，该种类型的环境规制对能源利用效率、全要素生产率起到显著促进作用（任胜钢等，2019;史丹和李少林，2020）。三是“非线性”效应。这意味着仅依靠线性模型研究两者之间的关系可能误导环境政策的制定（Guo&Yuan， 2020）。Zhang和Song（2021）测算了2006-2016 年中国省际金属子行业能源环境效率，研究发现，市场型环境规制与能源环境效率之间呈倒U 型关系。有学者将空间相关性纳入模型，得到环境规制和能源效率之间的关系在考虑能源效率空间相关性后仍是非线性的。

总的来看，大多数现有的文献选择市场型环境规制和命令控制型环境规制对区域和行业能源效率影响的角度来研究环境规制和能源效率之间的关系，这为我们分析和解读综合型环境规制对能源效率的影响机制提供了理论支撑。但是已有文献研究存在不足，主要体现在：其一，现有研究主要集中在省级区域经济体和电力、工业以及制造业等高耗能行业部门，城市部门和微观企业尺度相对匮乏。其二，现有文献在测度能源效率时多应用SBM 模型，但该模型将强有效前沿面上距离被评价单元最远的点作为投影点的测算存在不足。其三，虽然现有的研究围绕环境规制与能源效率两者之间的关系开展了一系列较为丰富的研究，但主要针对单一环境规制方式，而针对综合型环境规制的检验还非常有限。

三、理论分析和研究假说

2010 年7 月，国家发改委指定了5 省8 市作为首批低碳试点省市，以经济发展水平高的一线城市为主。为探寻不同类型地区控制温室气体排放路径，从整体上带动和促进全国范围的绿色低碳发展，2012 年11 月，国家发改委又确定了1 省28 市①入选第二批低碳试点省市，之后，2017 年1 月，低碳试点地区开始向县区扩展。从试点的范围来看，试点规模逐渐扩大的同时，也逐步向地市级层面的二三四线城市下沉。低碳试点城市的选择主要考虑该城市前期工作基础、资源禀赋、区域的代表性等因素。这说明了低碳城市试点政策是中央政府鼓励地方政府结合实际情况开展试点工作的有益探索。

（一）低碳城市试点政策对全要素能源效率的影响

从政策层面，为保证达成“节能减排增效”的政策目标，低碳城市试点政策自实施以来得到了中央政府和社会公众的广泛关注。首先是中央政府。各城市成为低碳城市试点以后，国家部委和省市主管领导高度重视低碳省份和低碳城市试点项目的落实，并加大对试点工作的舆论宣传，推动和争取社会各界对试点工作的了解和支持。并与试点省市发展改革部门建立联系机制，定期对试点开展情况进行评估。其次是社会公众。试点城市通过定期公报向公众报告环境状况和污染治理情况，公众的监督和潜在的投诉向地方政府施加了改善环境绩效的额外压力。从理论上讲，这种来自于中央政府、社会媒体和居民的关注和压力，会给试点地方政府同时带来荣誉感和责任感，避免其在工作过程中偏移政策目标。

进一步，综合型政策能够提供系统性的解决方案。由于能源效率受到产业结构、能源消费结构、技术水平、市场化水平等多因素的影响，因此，提高能源效率的政策需要在战略和规划上提供整体系统的解决方案，做到需求侧和供给侧并重。考虑到低碳城市试点政策综合性的政策属性，在理论分析上，试点政府能够提供系统性的解决方案包括：努力建立以清洁电力为主体的能源系统，倡导绿色消费行为，推动产业结构调整，提倡循环经济，数字化提高能源效率，完善能源价格等。这种一揽子的整体举措，能够打通各环节，形成改善能源的良性循环。在一定程度上，避免由于单一政策导致的不同经济主体利益的不一致，削弱政策效果。由此提出假说1：

假说1：低碳城市试点政策的实施，提高了城市全要素能源效率。

（二）低碳城市试点政策对全要素能源效率的影响机制

基于经济逻辑和现有研究，本文认为低碳城市试点政策主要从两方面影响城市全要素能源效率：第一，依据国家低碳城市试点工作通知要求：“结合本地区产业特色和发展战略，建立以低碳、绿色、环保、循环为特征的低碳产业体系。”进一步，在对各试点城市提交的试点工作实施方案进行梳理后总结，关于促进产业结构调整的具体工作主要包括两方面：一是在改造高碳产业的同时巩固低碳优势产业，实现向低能耗低污染的产业转型。充分利用能耗标准、环保执法、排污权交易等手段加快淘汰低端落后产业，提高产业准入门槛，实行节能减排准入管理，遏制高能耗、高污染产业发展。二是加快现代金融、现代物流、网络信息等现代服务业发展，形成以高新技术产业和低碳服务业为主的低碳产业结构。同时，大力发展新能源、物联网等低碳型新型产业，延伸产业价值链。

根据已有的研究，绿色产业结构已成为同时推动经济发展和环境保护的重要途径。原毅军和谢荣辉（2014）指出，当前中国的产业结构调整主要依赖于产业政策的引导和干预，具有浓重的计划经济色彩。这将导致结构调整缺乏内在激励，而环境规制的引入将在一定程度弥补这种内在激励的缺失。

以碳排放权交易试点政策为代表的市场型环境规制，能够推动我国企业实现绿色低碳的转型升级（刘和旺等，2020）。强制性的环境规制会对产业进行“清洗”，在抑制污染型行业发展的同时加速清洁型行业的发展，从而推动产业结构的优化升级（逯进等，2020）。

第二，依据国家低碳城市试点工作通知，强调各地方政府应“以先行先试为契机，结合本地实际积极探索制度创新，按照低碳理念规划建设城市基础设施，制定出台促进低碳发展的财税政策和技术推广政策。”环境规制通过技术创新对全要素能源效率的影响是间接的、不确定的，最终效果取决于消极的“遵循成本效应”和积极的“创新补偿效应”的共同作用。从“遵循成本效应”角度，环境规制会给企业施加额外的负担，导致传统的“生产性”投资被污染减排投资挤出，这将对企业的生产率和竞争力产生不利影响（Gray&Shadbegian，2003）。从“创新补偿效应”角度，“波特假说”认为设计合理的环境规制能够对企业创新形成倒逼机制，企业通过创新提高生产率和产品竞争力能够抵消环境规制的负面影响（Porter&Linde，1995）。由此，进一步提出第二个理论假说：

假说2：低碳城市试点政策的实施，可以通过促进产业结构调整、提高城市技术创新来影响城市全要素能源效率。

（三）低碳城市试点政策对全要素能源效率的异质性影响

我国价格体制以及市场化改革采取了渐进形式，至今仍然保持着放调结合和双轨过渡的特征（张曙光和程炼，2010）。这导致了我国要素市场化進程滞后于产品市场化进程，且不同地区要素市场化进程不一致。林伯强和杜克锐（2013）指出，地区间要素市场化进程的不同步是导致地区能源效率差异的重要原因。在要素市场化程度低的地区，由于要素价格无法充分反映市场供求关系，因此资源难以被分配给高效率的企业。加之由于自然资源国有性质，地方政府掌握资源的初始分配权，当对政府官员的监督体系不完善时，极易滋生企业寻租行为，导致与政府关系密切的企业能够以低成本获得更多的资源。进一步，企业寻租行为会挤占部分生产资料，阻碍研发和技术投资，导致自然资源在企业内部的低效利用。杨其静（2011）指出，当企业将更多资源用于政治关联时，必然会减少内在能力建设，导致其研发创新受到限制，难以提升产品质量，陷入价格战。从整个产业角度看，原本应淘汰的落后产能仍有利可图，这将对地区产业结构转型造成不利影响，形成粗增长模式的锁定，导致地区能源利用效率偏低。

另一方面，推动资源型区域经济转型对我国发展低碳经济至关重要。围绕“资源丰裕的地区是否一定会陷入资源诅咒”的疑问，学界一直存在争议。邵帅和杨莉莉（2010）对自然资源丰裕度（RA）和自然资源依赖度（RD）进行了清晰的界定和区分，并通过实证研究发现，丰裕的自然资源本身对经济增长通常具有积极影响，但自然资源丰裕的地区往往更倾向于优先发展资源型产业，从而更易于步入资源依赖型经济发展的道路，而对资源型产业的过度依赖是导致“资源诅咒”发生的根源。因此，引导资源型区域经济转型对于破除“资源诅咒”至关重要。于向宇等（2019）研究发现，政府行为将对环境领域的“资源诅咒”现象起到关键调节作用，有效的环境规制能够抑制甚至消除“资源诅咒”。政府干预对资源禀赋影响能源效率的作用效果主要通过两条途径：途径一：政府补贴将“资源诅咒”转为资源福祉，促使资源禀赋对能源效率的影响由抑制转为促进;途径二：政府处罚能够减弱资源禀赋对能源效率的负向影响，改善“资源诅咒”。综上，提出第三个假说：

假说3：低碳城市试点政策对要素市场化程度高的城市以及资源型城市的全要素能源效率的影响效果更大。

四、研究设计和数据说明

（一）全要素能源效率指数的构建

最后，选择距离函数指定无效DMU 的改进方式。从梳理环境规制和能源效率已有的研究文献来看，多数文献选择Tone（2003）提出的SBM（Slack based model）模型，该模型采用强有效前沿上最远的投影点作为该无效DMU 的效率改进点，存在明显的不合理之处，使得多数无效的DMU 无法在短期之内达到或赶上前沿有效的单元，现实中也挫伤了他们追赶的积极性，不利于整体DMU技术进步或生产效率的改善（李静和任继达，2018）。可见，使用SBM 模型无法准确刻画能源改进的实践情况，原因是从被评价者角度看，期望以最短的路径达到前沿，SBM 模型提供的目标值显然与此相悖。

为弥补SBM 模型的不足之处，Aparicio（2007）提出了至强有效前沿面最小距离法，选择强有效前沿面距离被评价对象最近的投影点，作为无效DMU 的效率改进点，计算决策单元（DMU）的相对效率，并在此基础上提出了至强有效前沿最近距离模型（Miniumum distance to strong efficientfrontier DEA），简称MinDS 模型。

该模型在SBM 模型的基础上增加了一组混合整数规划约束，将被评价DMU 的参考标杆限定在同一超平面内，再通过SBM 模型确定所有有效DMU 之后，使规划模型以有效子集作为其参考集进行效率评价，为本文测算全要素能源效率提供新思路。其测算方法如下：

首先，假设有n 个DMU，其中经SBM 模型判定为有效的DMU 集合为E;

其次，求解以下混合整数线性规划，获得MinDS 效率值。

其中M 是一个足够大的整数，而且只有当松弛变量都为零时，被评价的DMU 才是最优的。

利用MinDS 模型测算最优能源投入量，即各年度相对于环境生产技术前沿能源的最优使用量E*。

依据Hu 和Wang（2006）测算全要素能源效率的方式，将全要素能源效率表示为该地区的目标能源投入量与实际能源投入量的比值：

其中，目标能源投入量为每个城市利用MinDS 模型测算得到的最优能源投入量。TEEF 代表一个城市的全要素能源效率，介于0 和1 之间。该值越接近于1，说明实际能源投入量与目标能源投入量相距越小，这表示该城市能源利用效率越高。

（二）低碳试点城市雙重差分模型的设定

国家发改委于2010 年批复了广东、湖北和天津等5 省8 市作为首批低碳试点省市，之后陆续于2012 年和2017 年分别批复1 省28 市和45 个市县区作为第二、第三批低碳试点省市区。考虑到首批试点以省为主，试点城市数量较少且经济发展水平较高，研究代表性不强（逯进等，2020），同时依据试点政策通知，从第二批开始，试点城市选择方式为城市申报和专家遴选相结合的方式;结合城市能源消耗量数据的可获性，最终本文将第二批试点城市作为研究对象，选取了2003-2016年207 个地级市的面板数据。该样本数据剔除了首批低碳试点省市、与地级市发展差异较大的直辖市、在样本期间发生行政区划调整的巢湖市以及城市液化石油气数据严重缺失的遂宁市、拉萨市和克拉玛依市。数据来源于历年《中国城市统计年鉴》《中国城市建设统计年鉴》以及各城市年度国民经济和社会发展统计公报，部分缺失数据使用线性拟合法和平滑指数法补齐。

本文旨在从全要素能源效率角度对低碳城市试点政策的实施效果进行评估。政策评估中常用的方法是双重差分法（DID）。依据双重差分方法，首先将政策试点地区作为实验组、将其他地区作为对照组，分别进行政策实施前后时间趋势上的差分以及实验组与对照组之间政策实施与否的差分，面板数据结合双重差分方法能够剔除实验组和对照组之间不随时间变化的固有差异的影响，从而识别出政策实施的净效应。模型设计如下：

其中，TEEFit 表示城市i 在t 年的全要素能源效率;Treati 表示城市分组变量，如果该城市或城市所在省份是第二批政策公布的试点地区，取值为1，否则取值为0;Postt 表示时间分组变量，2003-2011 年为0，2012-2016 年为1;controlit 表示控制变量组;γt 表示时间固定效应; θi 表示城市固定效应;provincej×yeart 表示省份随时间变化的固定效应; εit 表示随机误差项。本文使用包含城市个体固定效应、时间固定效应和省份时间趋势项的三重固定效应模型，在基准分析中重点关注Treati×Postt 的系数α1，该系数估计了低碳城市试点政策与城市全要素能源效率之间的因果效应。

（三）变量选取与数据说明

1. 被解释变量。本文的研究视角是通过城市全要素能源效率来考察低碳城市试点政策的有效性。选取劳动、资本和能源作为投入，地区生产总值作为期望产出，工业二氧化硫、工业烟粉尘和二氧化碳排放量作为非期望产出。具体各投入产出指标的选择如表1 所示。

数据处理方面：①各城市能源消耗量数据来自国家统计局发布的历年《中国城市统计年鉴》，借鉴其他相关文献，城市能源消耗包括全年用电总量和液化石油气消耗量。使用能源碳排放参考系数，分别计算电力和液化石油气的二氧化碳排放量，加总得到城市二氧化碳排放总量。②对地区生产总值、人均地区生产总值数据以2003 年为基期计算实际价格，城市资本存量参考刘常青等（2017）的研究，使用永续盘存法计算。城市创新指数来源于复旦大学产业发展研究中心的《中国城市和产业创新力报告》。要素市场发育度指数使用樊纲的《中国市场化进程指数报告》。

2. 控制变量。考虑到其他可能影响低碳试点城市选择和全要素能源效率的因素造成的遗漏变量问题。依据低碳试点城市通知“试点城市的选择是有条件的，需要考虑前期工作基础、资源禀赋、区域的代表性等”。在参考其他文献（宋弘等，2019;佘硕等，2020）的基础上，本文选取了以下变量作为控制变量：①碳排放强度（icar）：以单位地区生产总值二氧化碳排放量表示，单位为吨/万元，衡量城市温室气体排放水平;②能源强度（enden）：以单位地区生产总值能源消耗量衡量，代表能源消费规模，单位为吨标准煤/万元;③人均实际GDP（Inpgdp）：以全市实际地区生产总值除以城市年末总人口得到，单位为万元，代表经济发展水平;④产业结构（ind2）：以第二产业增加值占地区生产总值比重衡量，代表总体产业结构特征;⑤工业结构（Pgdp）：以限额以上工业总产值占地区生产总值比重表示，衡量工业结构特征;⑥人口密度（density）：以单位行政区面积的地级市人口数衡量，表征城市人口规模;⑦城市绿化覆盖率（lvh）：以建成区绿地面积除以行政区域面积衡量，表征城市环境状况;⑧财政收入（finim）：以地方财政一般预算内收入衡量，单位为万元，该变量刻画了政府财力。考虑到低碳城市试点政策弱激励的政策属性，财政资金越雄厚的政府，试点工作推广应当越好。相关变量的描述性统计见表2。

五、实证分析

本部分分析低碳城市试点政策的实施对全要素能源效率的量化影响。以政策执行年份来划分样本期间，同时比较政策执行前和执行后的平均处理静态效应和动态效应。借鉴史丹和李少林（2020）的方法，通过引入政策执行年份后的动态效应，能够更加严谨地分析低碳城市试点政策的实施对城市全要素能源效率的历年冲击效应。基准回归结果在表3 中呈现。

作为参考，表3 的第（1）列和第（2）列模型控制了城市固定效应和年份固定效应;在此基础上第（3）列模型进一步加入控制变量并控制了省份时间趋势。所有回归分析均采用了城市层面的聚类稳健标准误。对比（1）和（3）列，发现是否添加控制变量不改变估计系数的显著性水平，且对估计系数的数值影响不大，这说明“平行趋势检验”是满足的，能够使用双重差分模型估计政策的实施效果。

在静态效应分析中，三类模型对应的低碳城市试点的估计系数均为正，并在10%水平上显著，表明低碳城市试点政策在一定程度上提高了试点城市全要素能源效率。从估计系数的经济意义上看，在控制其他条件不变的情况下，相比于非试点城市，低碳试点城市的全要素能源效率平均提升16.5%，可见，该试点政策对于能源利用效率的提高作用是明显的，初步实现了试点政策的预期目标。上述结论与既有文献的观点一致，均肯定了低碳城市试点政策的积极作用。

在动态效应分析中，在低碳试点城市政策实施期间，城市全要素能源效率的上升在总体上效果明显。政策实施当年和第二年影响接近，在政策实施后期政策效果越来越显著，可能的原因是产业结构调整和技术进步需要时间。整体趋势表现为2012-2016 年的提高过程经历了略微减弱到显著增强，并且大多数年份的估计系数显著。实证结果表明低碳城市试点政策对提升城市全要素能源效率具有持续的积极作用，验证了假说1。

六、稳健性检验

双重差分法的思想在于将制度变迁或新政策视为一次外生于经济系统的“自然实验”进行研究。在我国，周黎安和陈烨（2005）最早引入该方法。近几年双重差分方法被广泛应用于政策评估领域，但是部分研究因为对该方法的识别假设存在误解，出现了随意添加控制变量、错误解释平行趋势检验等一系列问题（黄炜等，2022）。为更准确使用双重差分法评估低碳城市试点政策对全要素能源效率影响的政策效果，本文围绕使用该方法应满足的基本假设进行了一系列稳健性检验。

（一）平行趋势假设

本文以所研究样本期间的首年（2003 年）为基准年，Treati×yeart 前的估计系数衡量了各年份处理组和控制组之间的差异与基准年控制组和处理组之间差异，这两个差异的差值。平行趋势假设要求控制组和处理组之间的差异在不同的年份应保持一致，因此估计系数应当是不显著的。由表4可知，城市全要素能源效率在该试点政策实施前各年份Treati×yeart 系数均不显著，且回归系数均在0 值附近，这表明平行趋势假定得到满足。

（二）随机性假设

该假设要求通过随机化排除那些无法控制因素的影响，从而控制所有可能影响实验结果的无关因素，包括分组随机和实验时间随机。针对分组随机，本文借鉴宋弘等（2019）的方法，对低碳试点城市和非试点城市的非随机选择进行了讨论;针对实验时间随机，本文通过假设“虚假的”政策颁布时间进行反事实检验。

1. 低碳试点城市非随机选择的讨论。依据国家发改委三次印發的相关文件，低碳试点城市的选择是基于“申报城市的工作基础、示范性和试点布局的代表性等因素”。这就意味着，低碳试点地区的名单与城市的地理位置、资源禀赋、工业结构和经济发展水平等因素密切相关，而这些原本存在的城市之间的差异，随着时间趋势，对于城市的能源效率可能具有不同的影响，从而造成估计偏差。为了控制这些因素的影响，本文在基准回归中加入城市属性与时间趋势的交互项，采用以下的回归模型：

其中Zi 包含城市所在的地理位置与原有的政治经济特征等。具体来说，本文选择了该城市的区位特征、是否为省会城市、是否为资源型城市以及是否为老工业基地城市作为这些先决因素的代理变量。trendt 表示时间趋势。通过添加Zi×trendt 基准变量和时间趋势的交互项，能够在一定程度上控制城市之间存在的固有特征差异对能源效率的影响，缓解了由于选择试点城市的不随机造成的估计偏差。加入基准变量后的估计结果见表5，由表5 可知政策效应变量的估计系数依然显著为正，表明在考虑城市之间固有的地区差异可能的影响后，估计结果仍然是稳健的。

2. 反事实检验。本文将各地区实施低碳试点政策的年份统一提前1 年、2 年和3 年进行检验，如果估计系数显著，说明全要素能源效率的变化可能来自其他的政策或随机因素的影响;如果估计系数不显著，则说明去除低碳城市试点政策的冲击后，试点城市和非试点城市的全要素能源效率趋势确实不存在系统差异，这也保证了前文共同趋势检验的稳健性。结果如表6 所示，表中第1 到3列表示假想政策实施时间为2009 年、2010 年和2011 年的情况。从回归结果上可以发现，估计系数均不显著，说明基准回归结果稳健。

（三）针对其他问题的检验

为有效评估低碳试点城市政策对能源效率的影响，还需要排除其他可能影响能源效率的政策以及内生性问题。

1. 排除其他能源政策的影响。在低碳试点政策实行的过程中，国家颁布的能源结构调整政策和节能政策会或多或少地影響低碳城市试点政策的实施效果，使得政策效果估计有偏。为了得到更加稳健的估计效果，在能源结构调整政策方面，本文借鉴史丹和李少林（2020）的方法，在总样本中分别剔除煤炭消费大省（河北、山西、内蒙古、江苏、山东、河南和陕西）、西部地区一些省份（云南、宁夏、甘肃、青海和新疆），原因是能源消费大省是传统能源结构调整政策的主要集中地，西部一些省份凭借在发展太阳能、风能等新能源方面的优势，是新能源发展扶持政策的主要集中地。回归结果如表7 列（1）和（2）所示，其中列（1）剔除了煤炭消费大省，列（2）剔除了上述所列示的西部一些省份。在节能政策方面，基于文献阅读，本文将两个相关政策，即新能源汽车试点政策和节能减排财政政策引入模型，分别设置是否为新能源汽车试点城市与政策实施年的交乘项和是否为节能减排财政政策试点城市与政策实施年的交乘项为控制变量。回归结果如表7 列（3）和（4）所示，其中列（3）未加入控制变量。

从表7 报告的回归结果可见，列（1）-（4）中Treati×Postt 的系数至少在10%水平上显著为正，且系数大小与基准回归较为相似。列（3）和（4）中节能政策虚拟变量与政策实施年交乘项系数均较小且统计意义上不显著。这意味着低碳城市试点政策对全要素能源效率具有正向推动作用的结论是稳健的。

2. 内生性问题。虽然本文采用双重差分方法并控制了可能同时影响低碳试点城市选择和全要素能源效率的相关变量，但却无法完全排除内生性问题。原因在于：一方面，在测算全要素能源效率值时，其包含的地区生产总值、能源消耗量以及污染物排放量等指标，可能是该政策试点城市选择的潜在影响因素;另一方面，影响城市全要素能源效率的因素较多，难以通过控制变量将其穷尽，存在遗漏变量的问题。为此，本文通过工具变量回归解决内生性问题，对基准回归结果进行进一步检验。

本文选取年末城市公路里程数作为工具变量，原因在于：一是从满足工具变量相关性假设角度，交通基础设施是推动区域经济内生增长的重要因素之一，可以有力地促进区域经济向平稳方向发展（张学良，2012）。依据低碳试点城市通知，国家发改委在确定试点城市名单时，综合考虑“前期工作基础、资源禀赋和区域代表性”等因素。可见，上级政府更倾向选择经济发展水平高、区位条件优越且成功可能性更大的地区。进一步。结合该试点政策弱激励弱约束的属性，财政实力雄厚的地方政府更有条件在推动政策创新方面有所作为，具备较好的经验积累，同时把成为试点城市作为一种政绩，往往会积极争取。二是从满足工具变量外生性假设角度，城市能源运输以管道和铁路等方式为主，且地方政府在规划建设公路时，除考虑经济因素外，还需考虑地形地貌等自然因素。可见，相比于城市能源活动而言，城市公路里程数是一个外生变量。

工具变量回归结果如表8 所示。对年末城市公路里程数取自然对数，并借鉴（史丹和李少林，2020）的方法，取工具变量和时间变量的交互项得Iv×Post。根据第一阶段回归，工具变量与内生变量存在显著正向关系;根据第二阶段回归，在控制其他条件不变的情况下，低碳城市试点政策的实施显著提高了全要素能源效率，估计系数同基准回归结果相比仅略微大，进一步证实了本文基准回归结果是稳健的。

七、进一步分析

（一）机制分析

前文研究表明低碳城市试点政策有利于提高城市全要素能源效率，本部分基于理论分析对该试点政策提高城市全要素能源效率的内在机制进行检验。这里借鉴祝树金和汤超（2020）的方法，使用中介效应模型检验产业结构调整和城市技术创新渠道。

1. 产业结构调整渠道。本文使用泰尔指数作为各地级市的产业结构调整程度的代理变量，该指数具有兼顾度量不同产业产值与就业的结构偏差以及各产业不同经济地位的优良性（袁航和朱承亮，2018）。具体计算公式为：

表9 第（1）-（3）列报告了上述模型的结果。第（1）列反映的是低碳城市试点政策对全要素能源效率的影响，可以看到，该试点政策对全要素能源效率有显著的正向影响。第（2）列和第（3）列结果分别显示低碳城市试点政策对产业结构调整有显著正向影响，且产业结构调整对全要素能源效率的影响也显著为正，同时与第（1）列中Treati×Postt 的回归系数进行比较，控制了产业结构调整后的Treati×Postt 回归系数仍显著，这说明了试点城市通过产业结构优化升级、转变粗放经济增长方式来提高城市全要素能源效率。

2. 城市技术创新渠道。借鉴佘硕等（2020）的做法，使用复旦大学产业发展研究中心的《中国城市和产业创新力报告》中城市创新指数来衡量技术创新。将城市创新指数（innovation）作为中介变量构建如（8）式类似的中介效应模型。表9 第（4）列显示了低碳城市试点政策促进城市技术创新，同逯进和王晓飞（2019）的研究结论一致。第（5）列显示了技术创新能显著提高城市全要素能源效率，从而表明城市创新水平的提高是低碳城市试点政策促进能源利用效率的渠道，影响机制的实证结果验证了假说2。

（二）异质性分析

1. 城市资源禀赋异质性。分析各试点城市的工作方案，大多试点城市将调整产业结构、提高城市创新力作为引导城市低碳化转型的具体任务。在实践中，城市的产业结构的发展需要同自身资源禀赋相适配，从而影响试点政策的实施效果。因此，本文依据《关于印发〈全国资源型城市可持续发展规划（2013-2020 年）〉的通知》，将整体样本中的全部城市划分为资源型城市和非资源型城市，进一步考察城市资源禀赋的异质性是否会带来低碳城市试点政策的差异化效应。

估计结果如表10 所示。低碳城市试点政策对资源型城市和非资源型城市的全要素能源效率的影响均在10%水平上显著为正，且前者的系数高于后者，这表明低碳城市试点政策在提升全要素能源效率方面对资源型城市的影响效应更大。可能的原因在于，多数的试点城市通过产业结构转型和技术创新实现“低碳化”转型。依据李虹和邹庆（2018）的研究，环境规制通过产业转移效应和产业转型效应对产业转型产生影响。其中，产业转移效应通过污染型产业的转移实现，而产业转型效应通过企业创新实现。相比于非资源型城市，资源型城市产业以高耗能、高排放的资源型产业为主导。在低碳试点工作中，形成了从中央到地方自上而下的监督体系，这种严格的监督加重了本地污染型企业的生产成本，提高了市场进入壁垒，导致污染型企业被淘汰或者被迫向环境政策较为宽松的地区转移，污染企业的减少对提高能源效率的短期效果更加显著。进一步，资源型城市凭借丰富的矿产和森林等自然资源发展了较为完备的产业体系，规模效应有利于增强低碳技术在全行业的溢出效应，技术进步推动全行业长期能源利用效率的提高。因此，伴随着技术创新能力的改进与政府管理效率的提高，低碳试点城市建设能够在长期驱动资源型城市的低碳化发展。

2. 要素市场化差异程度异质性。依据现有的经济理论，要素市场的扭曲将在一定程度阻碍价格信号发挥作用，限制要素向更有效率的市场流动，导致资源配置的无效率，从而影响经济运行的效率。因此，低碳城市试点政策对全要素能源效率的影响可能在不同的市场化水平的要素市场之间存在差异。为了证实該差异是否存在，本文使用省份层面的要素市场发育指数作为代理变量，使用政策发生前两年内要素市场发育指数均值，将城市划分为要素市场化发育程度高组和要素市场化发育程度低组。

表11 列出了低碳城市试点政策在不同市场化程度的要素市场的政策效果。结果显示，在要素市场化发育程度高组中，Treati×Postt 的回归系数在10%的水平上显著为正，在要素市场化发育程度低组回归系数为正但不显著。这说明了低碳城市试点政策对全要素能源效率的提高效果受到要素市场化程度的显著影响。上述结论与现有文献的观点保持一致，史丹和李少林（2020）研究发现排污权交易制度对单位地区生产总值能耗的降低效果受到市场化程度的显著影响，市场化总水平和要素市场发育水平的提高都可以显著降低单位地区生产总值能耗。盛鹏飞（2015）提出市场化进程的提高有利于改善能源效率，影响异质性的结果验证了假说3。

八、结论和政策建议

本文采用至强有效前沿面最近距离模型（MinDS 模型）测算城市全要素能源效率，以2003-2016年地级市面板数据为研究样本，运用双重差分方法考察低碳城市试点政策对全要素能源效率的影响。主要结论如下：第一，低碳城市试点政策在一定程度上提高了城市全要素能源效率。从平均处理效应看，该试点政策显著提高了城市全要素能源效率;从动态效应看，在2012-2016 年政策实施期内，全要素能源效率的提高经历了略微减弱到显著增强的过程。此结论在进行了样本自选择与内生性等一系列稳健性检验后依然成立。第二，低碳城市试点政策通过促进产业结构调整、提高技术创新能力两种作用渠道提高全要素能源效率。第三，通过异质性分析发现，试点政策对提高资源型和非资源型城市的全要素能源效率均起到积极影响，且对资源型城市全要素能源效率提高效果更为明显。从要素市场化发育程度来看，对于要素市场化发育程度高的城市，低碳城市试点政策提高能源效率的效果更为显著，但对要素市场化发育程度低的城市能源效率的提升尚未产生预期效果。

本文的研究结论为有效推进低碳城市试点政策和提高城市全要素能源效率提供如下政策启示。

第一，本文的研究结果表明，低碳城市试点政策对提高城市全要素能源效率具有持续积极的作用，有助于在短期和中长期处理好经济发展和节能减排之间的关系。因此，在国家层面，一是应强化顶层设计，制定城市低碳发展的中长期战略，对于低碳试点工作表现突出的城市，应给予更多关注和激励，并总结、宣传和推广其低碳建设的好经验;二是对于工作表现一般的城市，应给予纠正反思的机会，提供专家学者、专业智库等资源，论证其低碳工作实施方案的可行性，并结合当地实际探索针对性措施。在全国范围内进一步推广低碳城市建设。

第二，优化产业结构、促进城市技术创新。在调整产业结构方面，推广工业节能减排技术，大力发展现代服务业，引导制造业服务化发展。建设低碳产业聚集区，以高新技术产业园区为依托，建设一批低碳产业载体平台;在促进城市技术创新方面，各试点城市应推动产学研一体化，依托各类研究中心，引导和支持创新元素向企业聚集，鼓励企业加强低碳技术的开发和利用。

第三，针对不同资源型和不同要素市场化程度城市实行差异化政策。首先，针对资源型城市应加快淘汰落后产能，关停取缔高污染高耗能企业，建立能源清洁，高效、系统化的技术体系;针对非资源型城市，提升产业素质，延长产品价值链，发展以现代物流业和现代信息产业等为主的低碳产业。其次，针对异质性分析中要素市场化程度高的城市低碳试点政策效果更显著的研究结论，在国家政策层面，应推动要素价格改革，采取招投标的形式进行初始资源分配，推动地区间要素市场一体化，充分发挥市场对资源的配置作用。