“双碳”目标下低碳城市建设对城市高质量发展的影响——基于低碳城市试点政策的准自然实验

张跃胜，张少鹏，王晓红

1. 天津城建大学 经济与管理学院，天津 300384 2. 哈尔滨工业大学 经济与管理学院，黑龙江 哈尔滨 150001

一、问题提出

为减少温室气体排放，积极践行联合国气候变化框架公约中关于在21世纪中期实现碳排放净增量归零的承诺，习近平主席于2020年首次提出中国在2030年前实现碳达峰和在2060年前实现碳中和(以下简称“双碳”)的目标。“双碳”目标的提出不仅展现了中国应对全球气候变化的努力和格局，并且对于中国生态环境保护事业和绿色低碳文明建设都具有重要意义。尤其是在伴随中国经济发展而来的高能耗、高排放、高污染的现实背景下，推动“双碳”目标实现也是促进中国经济社会可持续发展的重要动力。实际上，在“双碳”目标正式提出之前，中国已经将应对气候变化纳入国家经济社会中长期发展规划之中，且分别于2010年、2012年和2017年先后实施了三批国家低碳城市试点政策，为早日实现“双碳”目标奠定了坚实的政策基础。

当前，中国经济正处于由高速增长转向高质量发展的关键阶段，也更加强调“双碳”目标对经济高质量发展的推动作用。城市作为人类从事经济活动的基本空间载体，是经济高质量发展的重要着力点。已有部分国内学者聚焦城市高质量发展内涵研究，如任保平等[1]认为城市高质量发展的核心内涵应该从经济建设、改革开放、人民生活追求、城乡现代化建设以及生态环境保护等方面进行阐释；张文忠等[2]总结了城市高质量发展的概念和内涵，在此基础上提出能够满足人民美好生活需要的城市发展模式和路径。尽管国外学术界对城市高质量发展还没有明确定义，但学者们对城市发展质量的课题研究取得了较为丰富的成果。例如，以往研究认为，良好的城市发展质量应具有社会公平、环境友好、城市规划合理等特点[3-4]；也有学者在“智慧城市”“健康城市”等领域开展了相关研究[5-6]，反映了当前国际社会在城市发展规划和战略中关注城市发展质量的需求。

低碳城市试点建设作为“双碳”目标的前期政策实践，遵循了分阶段逐步推进的政策创新扩散原则，也是在政府支持下为解决生态环境和经济发展非协调性而实行的政策探索。2010年首批共有5省8市作为试点地区，经过2012年第二批和2017年第三批的政策下沉，截至2021年，共有6个省区81个城市被列入低碳城市试点名单[7]。低碳城市试点政策对中国绿色经济增长、环境污染治理和产业结构升级等经济社会重要变量的影响也被很多研究证实[8-9]。然而，少有研究从多维度视角出发，考察低碳城市试点政策与城市高质量发展之间的影响关系。那么，低碳城市试点政策是否会对城市高质量发展产生积极影响？如果是，这种影响的传导机制是什么？在不同地区所产生的影响是否存在异质性？目前，现有研究还未给出明确答案。

基于上述研究背景，本文的主要贡献如下：第一，立足中国国情，采用相对全面科学且多元化的城市高质量发展指标评价体系和测算方法，并以此对城市高质量发展绩效进行测度分析；第二，相比于传统双重差分模型可能会忽略研究区域之间空间相关性的缺点，使用双重差分空间杜宾模型，将空间效应引入低碳城市试点政策对城市高质量发展绩效影响的实证分析；第三，为进一步打开低碳城市试点建设与城市高质量发展绩效之间政策效应的“黑箱”，将绿色技术创新和产业结构升级作为中介变量，并运用中介效应模型探究该政策效应的影响机制；第四，考虑到空间异质性的存在可能会造成低碳城市试点政策对城市高质量发展绩效的影响在不同地区表现不同，基于地理区位和城市规模的划分方式，对低碳城市试点的政策效应展开异质性分析。

二、文献回顾和研究假设

(一)低碳城市试点政策与城市高质量发展

城市高质量发展是一个全面考虑经济、社会和生态的概念，建立一个合理的评价指标体系来测度和分析城市高质量发展绩效至关重要。从文献研究来看，多数国内外学者都是在现有成果的基础上进行改进的。例如，李金昌等[10]基于新时代社会主要矛盾，以人民生活、经济活力、绿色发展、创新效率以及社会和谐5部分共27项指标构建了高质量发展的评价指标体系。袁晓玲等[11]则从城市发展阶段性视角出发，构建了一个以主观感受和客观发展为一级指标的城市高质量发展评价体系。由于城市高质量发展涉及城市层面的生产、生活和生态水平的整体概况，学者们在测度城市高质量发展绩效时采用的方法也不一而足，如主成分分析法、熵值法、德尔菲法、熵权TOPSIS法以及数据包络分析法等。还有研究将城市高质量发展的影响因素作为研究议题，如结构转换、环境规制、科技金融以及数字经济等。但是，在已有文献中，基于国家政策评估层面讨论政策实施对城市高质量发展影响的研究还较为少见。

低碳城市试点建设是国家应对气候变化的政策探索，对生态环境治理具有强制性干预和约束作用，同时兼顾经济效益和社会效益，有助于推动城市高质量发展。既有研究发现，低碳城市试点政策对城市高质量发展的影响主要有以下三种作用方式。其一，该政策作为一项命令控制型工具，其有效实施不仅能够促进清洁型行业发展和产业结构优化升级，还可以进一步强化环境政策力度，推动生态文明建设与城市高质量发展[7-8]。其二，低碳城市试点政策能够刺激市场激励型工具的应用性，充分发挥市场调节作用，倡导循环经济发展模式，在解决政府治理失灵问题的基础上促进城市高质量发展[12-13]。其三，低碳城市试点政策能够加强公众参与型工具的适用性，通过宣传低碳生活理念，号召全民广泛参与节能减排行动，同时可以保障公民对政策实施效果监督的信息优势，继而推进城市高质量发展[9]。

基于上述分析，本文提出如下研究假设：

假设1：低碳城市试点政策对城市高质量发展绩效具有显著的促进效应。

(二)绿色技术创新的中介效应

有研究认为，低碳城市试点政策实施过程中，政府环境治理工作可以激发“创新补偿”效应，有利于促进企业低碳环保技术优化升级，从而推动企业可持续发展[7]。一方面，在政策约束下，试点城市会吸引更多清洁型产业的外商投资，激励本地企业转向绿色技术创新以进行清洁生产[14-15]；另一方面，政府主导下的低碳城市建设往往会激励企业等创新主体开展绿色技术研发与应用活动，并引导企业采用节能减排技术和生产设备[16]。企业在引进更多绿色技术研发与应用的环保设备或生产工艺时，不仅可以直接推动该行业或产业在城市层面的绿色技术创新，还能够产生知识溢出效应，进而间接促进城市中其他行业或产业的绿色技术发展。因此，低碳城市试点政策有助于提升城市绿色技术创新水平。

越来越多的研究表明，在中国经济转型时期，绿色技术创新能够有效平衡经济增长和环境治理[17]，二者的协调发展是实现城市高质量发展的关键力量。通过文献梳理发现，国内外很多学者都在关注绿色技术创新对城市高质量发展的影响，如Lorek等[18]认为，绿色技术创新有助于促进城市绿色经济发展，能够有效降低能耗，并提升城市发展质量；Feng等[19]的研究显示，绿色技术创新对城市发展质量存在显著积极影响，积极提高绿色技术创新水平有利于促进城市高质量发展。此外，还有学者发现低碳政策治理下的城市发展尤为注重绿色经济绩效，并且更加致力于以绿色技术创新推动城市高质量发展[16,20-21]。据此，本文提出如下假设：

假设2：绿色技术创新在低碳城市试点政策和城市高质量发展绩效的关系中具有中介效应。

(三)产业结构升级的中介效应

有研究发现，低碳城市建设有利于促进城市产业结构优化升级[7]。具体讲，地方政府实施低碳城市建设政策的过程，实质上是利用市场激励型工具来解决政府环境治理问题，并且通过运用市场机制推动低能耗和低污染的新兴产业的发展进程，进而实现城市传统粗放型产业结构优化升级的可持续发展目标。此外，在低碳试点城市建设政策的冲击下，企业会迫于排污收费和环境税征收等地方政府环境治理措施而调整其生产结构，并以此缓解生产成本增加对企业生存的影响，继而促进整个行业的产业结构升级。

根据已有研究，产业结构升级带来的“结构红利”不仅能够节约生产成本，还可以提高资源利用效率，同时也能改善环境质量[22]。此外，李子豪等[23]认为政府应加强对地方产业结构转型升级的支持力度，因为产业结构升级对推动中国经济高质量发展和区域绿色协调发展具有积极作用。彭继增等[24]利用空间计量模型开展实证研究，发现产业结构升级不仅对本地区绿色经济效率具有显著正向影响，还会对邻近地区绿色经济效率产生空间溢出效应，继而促进地区绿色经济发展。据此，本文提出如下假设：

假设3：产业结构升级在低碳城市试点政策和城市高质量发展绩效的关系中具有中介效应。

基于以上讨论，本文的研究框架如图1所示。

三、实证研究设计

(一)空间权重矩阵

一般地，在构建空间计量模型之前，需要建立合适的空间权重矩阵来衡量各空间单元之间的分布关系[19]。为避免空间权重矩阵内生性对估计结果的影响，本文主要基于空间地理区位来建立矩阵，分别是地理邻接矩阵和地理距离矩阵，后者主要用于稳健性检验。其中，地理邻接矩阵的设定原则是：若两地区在空间区位上相邻，则矩阵元素为1，否则为0；地理距离矩阵的设定原则是：取两地区空间距离的倒数为矩阵元素。

(二)双重差分空间杜宾模型

考虑到双重差分模型在评价和分析政策效果方面有其独特的优势[25]，本文选择该模型来研究低碳城市试点政策对城市高质量发展绩效的处理效应。此外，从空间计量经济学的角度来看，低碳城市建设产生的政策效应可能在相邻的空间地理单元之间产生溢出效应[17]。具体来说，低碳城市试点政策不仅对本城市的高质量发展绩效产生作用，也可能对周边城市高质量发展绩效产生影响。也就是说，如果只使用传统双重差分模型的话，可能会忽略模型中潜在的空间相关性。为有效反映低碳城市试点政策对城市高质量发展绩效的空间溢出效应，本文采用双重差分空间杜宾模型进行实证分析。模型表达式如下：

uit+vit+εit

(1)

其中，UHQDit是本文的被解释变量，代表城市高质量发展绩效。i=1，2，…，N；N=268，代表中国268个地级及以上城市；t=1，2，…，T；T=20，代表低碳城市试点获批时间阶段；Xitk表示本文选取的k个控制变量，k=1，2，…，K。

TREit是本文的政策效应项，表示城市i在t年的状态，若为低碳试点城市，则值为1，否则为0。Wij表示空间权重矩阵；ρ表示空间杜宾模型的空间自相关系数，ρ为正即说明城市高质量发展绩效在相邻地区之间存在空间溢出效应；β和θ表示模型的回归系数，其中，βk+1为正则说明低碳城市试点政策对城市高质量发展绩效存在正向影响，θ为正即表明低碳试点城市对邻近地区城市高质量发展绩效具有政策溢出效应；uit表示城市固定效应；vit表示时间固定效应；εit和φit表示随机误差项。本文对政策效应项TRE采取了中心化处理。

(三)变量选取

1. 被解释变量

基于系统科学性、指标层次性与数据可得性等原则，本文在借鉴相关研究[10-11]的基础之上，建立了包括经济发展、创新驱动、生态环境以及社会进步等4个子系统和16个测度指标在内的城市高质量发展评价指标体系，并采用熵值法测度了中国城市高质量发展绩效，详细指标体系如表1所示。值得说明的是，之所以运用熵值法来测度城市高质量发展绩效，是因为本文基于多层次指标体系来衡量城市高质量发展绩效，需要对不同层次的指标进行赋权和降维。而相比于其他降维方法如变异系数法，熵值法能够计算不确定因素在指标体系中的贡献度，并基于此有效克服指标间的信息叠加问题，进而达到尽可能避免人为因素干扰的目标[26]。此外，基于信息论相关的理论基础，信息是衡量系统有序程度的重要工具，而熵则是对系统无序程度或者说系统不确定性的度量方式。对于评价指标体系而言，其指标的信息量越大，则系统不确定性就越小，从而熵值也就越小。因此，考虑到信息熵的工具特性，本文通过计算熵值即可量化评价指标体系中各个指标的离散程度，指标的离散程度越大，对综合评价结果的影响越大，其在指标体系中所占权重越大[27]。总之，本文使用熵值法测算城市高质量发展绩效既能够避免人为因素对评价指标体系降维结果的干扰，还可通过信息熵的工具特性为各项指标科学赋权，从而为多层次指标综合评价提供客观的计算依据。

表1 城市高质量发展绩效评价指标体系

2. 解释变量

本文的核心解释变量是低碳城市试点政策，即上述模型设定中的政策效应项TRE。在选取其他解释变量时，参考了既有文献对城市高质量发展影响因素的研究[26]，控制了其他有可能影响城市高质量发展绩效的变量，主要有城镇化水平(URL)、对外开放水平(TOL)、政府干预水平(GIL)以及人力资本水平(HCL)。其中，使用年末城镇人口与城市总人口的比重衡量城镇化水平；采用城市外商及中国香港、澳门、台湾直接投资额与地区生产总值的比重衡量对外开放水平；使用政府财政支出占地区生产总值的比重衡量政府干预水平；采用高等院校在校生人数与城市总人口的比重衡量人力资本水平。

各变量的描述性统计结果以及与城市高质量发展绩效的相关性分析结果见表2。可以发现，低碳城市试点政策与城市高质量发展绩效的相关系数在1%的水平上显著为正，该结果初步表明低碳城市试点政策能够促进城市高质量发展绩效提升。

表2 变量的描述性统计与相关性分析结果

(四)数据来源

本文在构建城市高质量发展绩效测度指标体系以及选取控制变量时使用的数据主要来源于《中国城市统计年鉴》《中国城市建设统计年鉴》《中国区域经济统计年鉴》《中国科技统计年鉴》以及相关地级市统计年鉴。需要说明的是，在样本选取环节，删减了数据缺失较为严重以及统计口径存在不一致的城市，最终样本城市数量为268个，样本期为2001—2020年。本文采用以2001年为基期的价格指数进行不变价值调整以剔除价格因素影响，并运用线性插补法对存在缺失值或奇异值的指标进行数据调整补充。

四、实证结果分析

(一)空间聚类检验

为有效识别中国低碳城市试点政策对城市高质量发展绩效的空间溢出效应，采用莫兰指数法进行空间聚类检验。空间聚类检验是指对一定空间范围内某因素的集聚现象进行测度分析，这种集聚现象往往表现为在相邻空间地域单元之间存在相互影响的特性[19]。从表3可以看出，2001—2020年城市高质量发展绩效存在正向空间相关性，且都通过了显著性水平检验，表明中国城市高质量发展绩效具有正向的空间溢出效应。

表3 2001—2020年中国城市高质量发展绩效的空间聚类检验结果

(二)平行趋势检验

使用双重差分广义空间模型的首要前提是在重大政策事件之前，研究样本的处理组与对照组必须具备平行趋势或共同趋势，并且这种平行趋势不能随时间推移而发生明显改变[13]。因此，本文使用两种方式检验城市高质量发展绩效是否通过平行趋势假设。首先，基于“事件研究法”的思路，同时估计低碳城市试点政策前后各年的政策效应，如果政策开始前的年份不存在显著政策效应，则表明符合平行趋势假设[28]。由于在空间杜宾模型中解释变量的变化不仅会影响本地区被解释变量的变化，还会对其他地区被解释变量造成影响，因此，不能简单地用解释变量的估计系数来反映其对被解释变量的边际效应。鉴于此，本文借鉴Elhost[29]的研究，采用偏微分方法将空间杜宾模型的溢出效应进一步分解为直接效应、间接效应和总效应，并使用其总效应系数进行平行趋势假设检验。具体结果见表4。

表4 平行趋势检验结果

其中，treati表示处理组虚拟变量，即若低碳试点城市为1，否则为0。利用该变量与所有样本年份虚拟变量的交互项，在空间杜宾模型中进一步通过空间效应分解后得到的总效应系数，即可识别低碳城市试点政策前后各年对城市高质量发展绩效影响的边际效应。可以发现，treati×2001～treati×2009的估计结果均不显著，说明低碳城市试点政策实施前，对城市高质量发展绩效的影响不明显。故而，本文使用双重差分空间杜宾模型的平行趋势假设是成立的。

其次，本文对2001—2020年处理组和控制组的城市高质量发展绩效均值的变动趋势进行判断。如图2所示，2010年之前，尽管处理组和控制组的城市高质量发展绩效均值存在一定差异，但是样本组别之间的差异程度相对较为稳定，即两组的变动趋势基本是一致的。因此，可以认定在获批低碳城市试点之前，处理组和控制组的城市高质量发展绩效通过平行趋势假设检验，满足双重差分广义空间模型的使用前提，也说明本研究具有较高的可信度。此外，从趋势图中也可以看出，在2010年、2012年和2017年三个时间节点前后，处理组的城市高质量发展绩效均值都有较为明显的上升态势，这也表明在低碳城市试点政策开始时，地方政府对绿色低碳发展的重视程度有所提高。

(三)基准回归结果分析

本文使用双重差分空间杜宾模型研究低碳城市试点政策对城市高质量发展绩效的影响效应，回归结果如表5所示。

表5 基准回归结果

其中，第(1)列中只加入政策效应项TRE，第(2)列控制其他解释变量，第(3)列继续控制城市固定效应和时间固定效应。可以发现，低碳城市试点的政策效应项TRE对城市高质量发展绩效均存在显著正向影响，表明低碳城市试点支持对城市高质量发展绩效的确有正向促进作用，假设1得以验证。此外，3个模型的空间自相关系数均为正且通过显著性检验，表明高质量发展绩效在相邻城市间存在正向空间溢出效应。继续观察TRE的空间滞后项结果，W×TRE的系数也显著为正，说明低碳城市试点政策实施后，对相邻地区城市高质量发展绩效也具有政策溢出效应，即促使其他城市的高质量发展绩效借助试点城市的“政策红利”实现增长。

(四)稳健性检验

上文主要基于双重差分空间杜宾模型研究低碳城市试点政策对城市高质量发展绩效的影响，为保证研究结论的严谨性，本文通过以下三个方面展开稳健性检验。第一，通过反事实检验的方式验证双重差分空间杜宾模型的回归结果。将低碳城市试点获批的时间提前1年进行回归分析，如果此时低碳城市试点政策效应项TRE不显著，则验证了基准回归结果的稳健性。第二，基准回归结果分析中，被解释变量是采用熵值法测度城市高质量发展绩效，在稳健性检验中，运用主成分分析法对城市高质量发展指标体系再次进行测度分析，并基于此展开回归分析。第三，将基准回归中使用的地理邻接矩阵替换为地理距离矩阵并再次进行双重差分空间杜宾模型分析。

如表6所示，第(1)列是试点获批时间提前1年的回归结果，第(2)列是基于主成分分析法测度城市高质量发展绩效的回归结果，第(3)列是替换地理距离矩阵后的回归结果。从中可以看到，第(1)列中低碳城市试点政策对城市高质量发展绩效不存在显著影响；而在第(2)(3)列中，低碳城市试点对城市高质量发展绩效均具有显著促进作用，并且试点政策都存在正向溢出效应。综合上述分析，基准回归结果的稳健性得以验证。

表6 稳健性检验估计结果

五、进一步分析

(一)中介机制分析

1. 中介效应模型设定

为验证绿色技术创新和产业结构升级在低碳城市试点政策对城市高质量发展绩效的影响机制中是否存在中介传导作用，本文采用中介效应模型进行计量验证。模型表达式如下：

(2)

W(TREitθk+1)+W(GTIitθk+2)+uit+vit+εit

(3)

(4)

W(TREitθk+1)+W(ISUitθk+2)+uit+vit+εit

(5)

2. 中介效应模型结果

本文使用中介效应模型检验低碳城市试点政策对城市高质量发展绩效的影响机制，检验结果如表7所示。其中，第(1)(2)列用来检验绿色技术创新的中介效应，第(3)(4)列用来检验产业结构升级的中介效应。第(1)列结果显示，低碳城市试点的政策效应项TRE对绿色技术创新具有显著促进作用，满足了中介效应模型成立的基本条件；第(2)列中，政策效应项TRE和绿色技术创新均与城市高质量发展绩效存在显著正相关关系。因此，综合前两列结果，本文发现绿色技术创新在低碳城市试点政策对中国城市高质量发展绩效的影响机制中存在部分中介效应，验证了假设2。从第(3)列结果可以看出，低碳城市试点的政策效应项TRE对产业结构升级具有显著促进作用，而在第(4)列中，政策效应项TRE和产业结构升级均对城市高质量发展绩效存在显著正向影响，表明产业结构升级也在低碳城市试点政策对中国城市高质量发展绩效的影响机制中存在部分中介效应，假设3得到支持。也就是说，实施低碳城市试点政策不仅可以直接促进城市高质量发展，还能够通过推动城市绿色技术创新和产业结构升级，进而提升城市高质量发展绩效。

(二)异质性分析

1. 基于地理区位的异质性分析

考虑到中国幅员辽阔的地理特点，不同地区在经济发展、资源禀赋和科技创新等方面的差异较大，故而低碳城市试点对城市高质量发展的政策效应可能会在不同地理区位存在一定的异质性。鉴于此，在全国层面的实证分析之外，本文还基于东部、中部以及西部的地理区位划分，研究低碳城市试点政策与三大地区虚拟变量的交互项对中国城市高质量发展绩效的异质性影响，分析结果如表8所示。

从第(1)～(3)列的结果中可以发现，低碳城市试点政策对东部和西部地区城市高质量发展绩效的影响表现为显著促进效应，但是对中部地区的影响不显著。可能的原因是，东部地区的经济发展水平和科技创新力量较强，有能力适应低碳城市建设的政策约束，并且还可以通过城市绿色技术创新和产业结构升级等方式实现环境和经济的双赢，从而推动城市高质量发展；西部地区虽然是欠发达地区，但是拥有较高的资源禀赋，并且在一些高技术产业发展进程中具有一定的科技优势，因此在西部大开发等国家战略支持背景下，反而能够发挥低碳城市试点政策对城市高质量发展绩效的促进作用；至于中部地区，其经济发展和技术基础相比东部地区较为薄弱，致使该地区城市无法有效消化利用低碳城市试点政策产生的政府规制效应，故而对城市高质量发展绩效的提升作用不理想。

表7 中介效应回归结果

表8 异质性分析估计结果

2. 基于城市规模的异质性分析

为探讨低碳城市试点对城市高质量发展绩效的政策效应是否在不同城市规模下存在差异，本文参考彭璟等[9]的研究，使用城市辖区内年末总人口衡量城市规模，并依据是否大于100万人口将研究样本划分为较大规模城市和中小规模城市，研究低碳城市试点政策与不同城市规模虚拟变量的交互项对中国城市高质量发展绩效的异质性影响，结果如表8所示。从第(4)(5)列的结果可以看出，低碳城市试点政策对较大规模城市的高质量发展绩效具有显著正向影响，但是对中小规模城市高质量发展绩效的影响却不显著。这一结果表明，较大规模城市实施低碳城市试点政策对城市高质量发展绩效的促进效应更明显。这可能是因为，相比中小规模城市，较大规模的城市在前期建设中由于过度追求经济增长而对城市发展质量有所忽视，加之人口集聚造成的环境压力，导致城市高质量发展水平相对较差。而在低碳城市试点政策实施后，地方政府在大力发展经济之外，也加大了对生态环境的重视程度，通过积极使用清洁能源、降低碳排放等措施，对城市高质量发展绩效起到了显著的促进作用。

六、研究结论与政策建议

为探索低碳城市试点政策对中国城市高质量发展的影响效应及机制，本文首先构建了城市高质量发展绩效的指标体系，并使用熵值法进行测度分析；其次，运用双重差分空间杜宾模型研究低碳城市试点政策对城市高质量发展绩效的直接溢出效应和政策溢出效应；再次，进一步将绿色技术创新和产业结构升级纳入研究框架，并对其进行中介效应检验；最后，基于地理区位和城市规模的划分，讨论低碳城市试点对城市高质量发展绩效的异质性影响。研究发现：(1)低碳城市试点政策对城市高质量发展绩效具有显著正向影响，同时在相邻城市间存在政策溢出效应，即实施低碳城市试点政策不仅对本城市高质量发展绩效具有促进作用，也能够对相邻城市的高质量发展绩效产生政策溢出，并且基准回归结果的稳健性得到了验证；(2)绿色技术创新和产业结构升级在低碳城市试点政策对城市高质量发展绩效的影响机制中均存在部分中介效应；(3)相比中部地区和中小规模城市，低碳城市试点政策对东部和西部地区以及较大规模城市高质量发展绩效的促进作用更明显。

根据上述研究结论，本文基于“双碳”目标，对促进中国低碳城市建设和城市高质量发展提出以下政策建议：第一，地方政府应进一步优化低碳城市试点政策，扩大试点政策覆盖范围，通过绿色低碳发展模式，充分发挥“双碳”目标下低碳城市建设对城市高质量发展的促进作用；第二，地方政府要积极践行“双碳”目标，加大财政投入力度，帮助企业向清洁型、低碳型发展转型，通过促进城市绿色技术创新水平提升和产业结构优化升级，更好地推动城市高质量发展；第三，地方政府应针对不同地区的城市发展特点，积极调整完善低碳城市试点政策的实践方案，比如可尝试在不同地区实施差异化低碳城市建设模式，以此全面协调地推进城市高质量发展进程。