低碳城市试点政策对能源效率的影响

胡浩志 陆梦璇 曹宇彤

一、引言

随着人类工业化进程的快速推进和经济的快速增长，全社会对煤电油运和重要资源的需求量明显增加，一些重要能源资源价格大幅度上涨，对外依存度大幅度上升，我国重要能源资源短缺对经济发展的制约进一步加剧。今后，随着我国工业化和城镇化推进，能源资源需求总量还会增加，经济发展面临的资源约束矛盾将长期存在。中国面临的能源和环境问题实际上是全球性的能源和环境问题。①Crompton P, Wu Y R,“Energy Consumption in China: Past Trends and Future Directions”, in Energy Economics, 2004, Vol.27,No.1, pp.195—208；Zheng W, Walsh P P,“Economic Growth, Urbanization and Energy Consumption: A Provincial Level Analysis of China”, in Energy Economics, 2019, Vol.80, pp.153—162；Jiang X M, Zhu K F, Green C,“China’s Energy Saving Potential from the Perspective of Energy Efficiency Advantages of Foreign-invested Enterprises”, in Energy Economics, 2015, Vol.49, No.15, pp.104—112；He L Y, Huang G,“Processing Trade and Energy Efficiency: Evidence from Chinese Manufacturing Firms”, in Journal of Cleaner Production, 2020,Vol. 276, No.12.节约能源资源，大力促进能源资源的高效利用和循环利用，是缓解能源资源约束矛盾的根本出路。

当前，中国已经进入高质量发展阶段，这就要求保持经济平稳增长和改善生态环境两手都要抓、两手都要硬。党的十八大提出“五位一体”总体布局，将生态文明建设作为主要的战略任务，强调必须要着力推进绿色循环发展和低碳发展。2020 年，习近平在第75 届联合国大会上提出二氧化碳排放力争于2030 年前达到峰值、2060 年前实现碳中和。这也表明了中国在制定国家未来经济社会发展中长期规划时正在将应对气候变化作为重要的考虑因素，节能减排、低碳发展将是未来很长一段时间内中国环境治理的一个重要主题和主要方向。近年来，为实现控制温室气体排放行动目标，国家做了许多实践层面的尝试，比如，国家发改委在2010 年就发布了低碳城市试点政策，并先后于2012年和2017 年优化了相关政策并拓展了试点名单，旨在探索实现碳排放目标的发展模式以及有效路径，推动城市实现全面低碳化以降低经济发展对环境的负面影响。

降低能源消耗是实现城市低碳化发展的重要条件，而能源效率的提高是实现低能耗的关键。随着能源消耗与环境污染问题的日益显现，能源效率的提高也越来越受到国内外各个国家的广泛重视。如何在保证经济持续发展的基础上实现节能减排目标，是我国在经济高质量发展阶段中面临的重大课题，而提升能源效率无疑是我国实现降低能耗和绿色发展的一个有效突破口，同时能源效率的提高也可以在一定程度上缓解能源供求结构矛盾，对城市绿色发展影响重大。

为了揭示低碳城市试点政策对试点城市能源效率的影响效应和作用机制，本文以低碳城市试点政策的实施作为准自然实验，利用2006—2019 年中国265 个地级市的面板数据构建DID 模型来开展相关研究。与其他已有研究相比，本文的贡献主要在以下几个方面：（1）本文将低碳城市试点政策这一宏观政策对能源效率的影响及作用机制作为主要研究内容，丰富了相关研究文献。而且，本文利用准自然实验开展实证研究，可以有效缓解内生性问题，研究结论也更加稳健。（2）相较于以往文献单一集中于单要素能源效率或者绿色全要素能源效率角度探究低碳城市试点政策的实施效果，本文同时将单要素能源效率和绿色全要素能源效率两个指标纳入评价低碳城市试点政策实施效果的框架中，能够更全面地评价低碳城市试点政策对于社会经济发展以及经济绿色转型的作用。（3）在分析低碳城市试点政策影响能源效率的传导机制时，相较于以往文献以专利授权数量衡量的技术创新指标作为传导机制，本文将低碳城市试点政策对能源效率的创新传导机制进一步深入至绿色专利授权数所代表的绿色创新水平，这一指标更适合作为衡量低碳化发展的绿色指标，也更能有效反映低碳城市试点政策的实施效果。

二、文献回顾与研究假设

（一）文献回顾

1.低碳城市试点政策相关研究

随着中国低碳城市试点政策的推行，涵盖的试点城市越来越多，关于该政策设计逻辑、理论基础、分析框架及其实施效果等方面文献也越来越多。也有很多学者通过构建不同的评价指标来验证低碳试点政策的实施效果，如雾霾污染、碳排放、能源消耗、技术创新、产业结构升级以及全要素生产率等。目前关于低碳城市试点政策的研究主要有以下几个方向：

一是在政策的设计逻辑与框架和落实对策等方面的研究。庄贵阳在分析低碳城市试点政策时利用政策的溢出效应构建了“试点—扩散”的分析框架，对国家层面试点城市的选择、各个城市政策的设计与执行、试点城市基于各项政策要求工作的完成情况、进程的监督以及政策实施效果的评估五个方面进行了具体的分析，肯定了低碳城市试点政策对我国推进绿色低碳化发展的重要作用。①庄贵阳：《中国低碳城市试点的政策设计逻辑》，《中国人口·资源与环境》2020 年第3 期，第19—28 页。刘天乐和王宇飞认为低碳城市试点政策在推动城市低碳化发展方面取得了一定的成效，但仍然存在政策目标过于宽泛和缺少约束性、政策评价体系不完善以及政策执行主体权责不匹配等问题。②刘天乐、王宇飞：《低碳城市试点政策落实的问题及其对策》，《环境保护》2019 年第1 期，第39—42 页。郭施宏和王雪纯研究发现完善城市资金保障机制、监测核算机制以及组织保障机制是各试点城市实现低碳化发展的必要条件。③郭施宏、王雪纯：《中国迈向“双碳”目标的政策执行保障机制研究——来自低碳试点城市的实证经验》，《北京工业大学学报(社会科学版)》2021 年第6 期，第57—68 页。

二是从节能减排角度对低碳城市试点政策的实施效果进行评价。目前大多数文献都表明低碳城市试点政策的实施对PM2.5和碳排放有着显著抑制作用④赵彦云、陆香怡、王汶：《低碳城市的CO2 与PM2.5 减排协同效应分析》，《中国环境科学》2023 年第1 期，第465—476 页。，其影响机制包括环境规制⑤王华星、石大千：《新型城镇化有助于缓解雾霾污染吗——来自低碳城市建设的经验证据》，《山西财经大学学报》2019 年第10 期，第15—27 页。、产业结构⑥陆贤伟：《低碳试点政策实施效果研究——基于合成控制法的证据》，《软科学》2017 年第11 期，第98—101+109 页。、能源结构和技术创新⑦郭沛、梁栋：《低碳试点政策是否提高了城市碳排放效率——基于低碳试点城市的准自然实验研究》，《自然资源学报》2022 年第7 期，第1876—1892 页。。禹湘等利用Tapio 脱钩模型实证分析了低碳城市试点政策实施过程中碳排放与经济发展之间的关系，研究发现在低碳经济发展过程中，大力发展可再生能源，优化产业结构，加大研发投入和提升城镇化质量是减少碳排放的关键。⑧禹湘、陈楠、李曼琪：《中国低碳试点城市的碳排放特征与碳减排路径研究》，《中国人口·资源与环境》2020 年第7 期，第1—9 页。郑汉和郭立宏研究发现低碳城市试点政策具有“鲶鱼效应”，即政策在试点城市的实施对于邻接非试点城市的碳排放具有显著的负效应，而环境质量是传导这种效应的主要渠道。⑨郑汉、郭立宏：《低碳城市试点对邻接非试点城市碳排放的外部效应》，《中国人口·资源与环境》2022年第7 期，第71—80 页。赵彦云等将二氧化碳与PM2.5两种尺度数据纳入统一框架来评价低碳城市试点政策的实施效果，最终研究发现低碳城市试点政策通过改善公共环境而产生了显著的二氧化碳与PM2.5减排的协同效应，且这种减排的协同效应在经济发展水平高、产业结构完善的城市以及非资源型城市更为显著。①赵彦云、陆香怡、王汶：《低碳城市的CO2 与PM2.5 减排协同效应分析》，《中国环境科学》2023 年第1 期，第465—476 页。除此之外，低碳城市试点政策的实施对降低能耗有着重要作用。李顺毅利用合成控制法研究低碳城市试点政策与城市电能消费强度之间的关系，研究发现两者之间存在显著负向关系，并且随着政策实施的时间逐渐变长，其对城市电能消费强度的反向效应也越来越显著。②李顺毅：《低碳城市试点政策对电能消费强度的影响——基于合成控制法的分析》，《城市问题》2018年第7期，第38—47 页。

三是从技术创新角度评价低碳城市试点政策的实施效果。目前大部分相关文献表明，低碳城市建设有利于促进技术创新③逯进、王晓飞、刘璐：《低碳城市政策的产业结构升级效应——基于低碳城市试点的准自然实验》，《西安交通大学学报(社会科学版)》2020 年第2 期，第104—115 页。，且这种促进作用存在一定的空间溢出效应④马丽梅、司璐：《低碳城市与可再生能源技术创新》，《中国人口·资源与环境》2022 年第7 期，第81—90 页。⑤ 徐佳、崔静波：《低碳城市和企业绿色技术创新》，《中国工业经济》2020 年第12 期，第178—196 页。。徐佳和崔静波利用上市公司的绿色专利数建立双重差分模型进行实证检验，最终发现低碳城市试点政策的实施对企业层面的影响表现为绿色技术创新水平的显著提升，且对非国有企业以及高碳行业的影响更为显著⑤；熊广勤等通过构造三重差分模型，研究了低碳城市试点政策对于不同企业的影响效果，最终发现该政策的实施对于城市内高碳排放、高污染企业的绿色技术创新水平有着明显的促进作用⑥熊广勤、石大千、李美娜：《低碳城市试点对企业绿色技术创新的影响》，《科研管理》2020 年第12 期，第93—102 页。；李林红等研究发现低碳城市试点政策的实施对企业的创新能力有推动作用，但影响效果呈现边际效应递减的规律⑦李林红、王娟、徐彦峰：《低碳试点城市政策对企业技术创新的影响——基于DID 双重差分模型的实证研究》，《生态经济》2019 年第11 期，第48—54 页。；胡求光和马劲韬基于创新价值链视角，将绿色技术创新效率分解为绿色技术研发效率和绿色技术成果转换效率两个部分，创建多重差分模型，最终结论表明低碳城市试点政策的实施对两个阶段的绿色技术创新效率都有明显的提升作用⑧胡求光、马劲韬：《低碳城市试点政策对绿色技术创新效率的影响研究——基于创新价值链视角的实证检验》，《社会科学》2022 年第1 期，第62—72 页。； 陈艳春研究发现实施低碳城市试点政策的城市对其周边其他城市的绿色技术创新发挥技术中介作用,即存在一定的示范效应，并且试点城市的示范效应存在一定的地区异质性⑨陈艳春：《中国低碳城市绿色技术创新的示范效应研究》，《河北经贸大学学报》2016 年第1 期，第107—110 页。；马丽梅和司璐研究发现低碳城市试点政策的实施通过加强环境规制作用和推动行业的能源转型进而促进了试点城市的可再生能源技术创新，并且通过空间自相关检验发现试点政策对周边城市的绿色能源技术创新产生了空间溢出效应且这种效应显著为正，最终呈现出“高-高”型与“低-低”型聚集模式。①马丽梅、司璐：《低碳城市与可再生能源技术创新》，《中国人口·资源与环境》2022 年第7 期，第81—90 页。

四是从城市全要素生产率角度以及构建城市绿色发展新指标对低碳城市试点政策的实施效果进行评价。佘硕等通过检验影响机制发现城市创新以及产业结构是低碳城市试点政策发挥有效作用并最终促进政策试点城市绿色全要素生产率增长的主要的两个渠道。②佘硕、王巧、张阿城：《技术创新、产业结构与城市绿色全要素生产率——基于国家低碳城市试点的影响渠道检验》，《经济与管理研究》2020 年第8 期，第44—61 页。王亚飞和陶文清研究发现低碳城市试点政策的实施显著促进了城市绿色全要素生产率增长，且政策成效随时间延长呈现“倒U 型”特征③王亚飞、陶文清：《低碳城市试点对城市绿色全要素生产率增长的影响及效应》，《中国人口·资源与环境》2021 年第6 期，第78—89 页。；丁丁等选择万元GDP 排放、森林覆盖率、人均GDP、三产比例、碳排放峰值年份、城镇化率等10 个指标构建了低碳城市评价指标体系框架，基于该体系框架将试点城市分为四类即领先型城市、发展型城市、后发型城市和探索型城市，最终根据研究结果针对这四种不同类型的城市提出不同的低碳发展路线建议④丁丁、蔡蒙、付琳等：《基于指标体系的低碳试点城市评价》，《中国人口·资源与环境》2015 年第10 期，第1—10 页。；韦东明和顾乃华研究发现低碳城市试点政策实施过程中低碳治理相关制度与法规的建设与实行对试点城市的绿色经济增长有着显著的促进作用，其中绿色技术变动为主要的作用机制，且绿色经济增长效应存在明显的地域差异，实施效果在东部和西部较为明显⑤韦东明、顾乃华：《城市低碳治理与绿色经济增长——基于低碳城市试点政策的准自然实验》，《当代经济科学》2021 年第4 期，第90—103 页。。

2.能源效率测算相关研究

能源效率的测算，参考目前相关文献，主要可以划分为单要素能源效率测算和全要素能源效率测算两方面。在单要素能源效率的测算方面，陈军和徐士元在研究中使用能耗强度作为代理指标计算单要素能源效率⑥陈军、徐士元：《技术进步对中国能源效率的影响：1979—2006》，《科学管理研究》2008 年第1 期，第9—13 页。；夏炎和范英采用生产能耗综合指数表示单要素能源效率⑦夏炎、范英：《基于减排成本曲线演化的碳减排策略研究》，《中国软科学》2012 年第3 期，第12—22 页。；吴健生等利用夜间灯光数据研究能源消费总量⑧吴健生、牛妍、彭建等：《基于DMSP/OLS 夜间灯光数据的1995—2009 年中国地级市能源消费动态》，《地理研究》2014 年第4 期，第625—634 页。，在此基础上史丹和李少林将夜间灯光数据所代表的能源消费总量与地区生产总值的比值作为单要素能源效率的代理指标⑨史丹、李少林：《排污权交易制度与能源利用效率——对地级及以上城市的测度与实证》，《中国工业经济》2020 年第9 期，第5—23 页。。

鉴于单要素指标分析的不足，很多研究从多指标投入产出和全要素的角度研究能源效率。在测算方法方面，Tone 提出纳入了松弛变量的SBM-Undesirable 模型①Tone K,“A Slacks-based Measure of Efficiency in Data Envelopment Analysis” , in European Journal of Operational Research, 2001, Vol.130, No.3, pp.498— 509.。在此模型中，纳入了环境污染作为非期望产出进行测算。Tone 还在2010 年提出了定义距离函数的EBM 模型。Ma 和Ma 在假设规模报酬不变的基础上，构建数据包络模型并测算了中国的能源效率和能源技术效率。②Ma S Y, Ma Z X, “The Efficiency of Chinese Energy Consumption and GDP”, in Energy Procedia, 2011, Vol.5,No.3, pp.1727—1731.陈诗一利用方向性距离函数重新估算了改革开放以来整个中国工业全要素生产率，最终发现纳入环境约束因素的全要素生产率估算值比没有纳入环境因素的全要素要素生产率估算值低③陈诗一：《中国的绿色工业革命:基于环境全要素生产率视角的解释(1980—2008)》，《经济研究》2010 年第11 期，第21—34+58 页。；吴传清和董旭将污染物纳入DEA 模型中去，测算包含非期望产出的能源效率④吴传清、董旭：《环境约束下长江经济带全要素能源效率研究》，《中国软科学》2016 年第3 期，第73—83 页。；史丹和李少林在测算各地级市的绿色全要素能源效率时，选取劳动、资本和能源作为投入，基期价格GDP 作为合意产出，工业SO2、工业烟粉尘和工业废水排放量作为非合意产出，具体测算方法为SBM-Malmquist-Luenberger 指数法⑤史丹、李少林：《排污权交易制度与能源利用效率——对地级及以上城市的测度与实证》，《中国工业经济》2020 年第9 期，第5—23 页。。

3.能源效率影响因素的相关研究

学者们从多个角度出发对能源效率的影响因素进行了研究，目前的相关文献表明，除了经济发展外，环境规制、产业结构、技术创新、金融发展、外商直接投资等因素同样会对能源效率产生显著影响。余康研究发现技术进步有利于能源效率的提升⑥余康：《市场化改革、技术进步与地区能源效率——基于1997—2014 年中国30 个省份的面板数据模型分析》，《宏观经济研究》2017 年第11 期，第79—93 页。；潘雄锋等研究技术进步与能源效率之间的关系时引入了市场化水平这一指标，最终证实了“能源回弹效应”这一观点⑦潘雄锋、彭晓雪、李斌：《市场扭曲、技术进步与能源效率：基于省际异质性的政策选择》，《世界经济》2017 年第1 期，第91—115 页。；周力等基于VAR 模型验证分析了我国金融发展水平与能源效率之间的关系，最终通过实证发现了金融发展水平对提升能源效率有一定的促进作用且在中长期内最为显著⑧周力、张宁、陈晴旖：《基于低碳视角的我国金融发展对能源效率的影响》，《企业经济》2013 年第10 期，第16—20 页。；沈冰和李鑫认为金融发展水平、产业结构优化升级与能源效率存在内在关系，最终通过实证检验证明了金融发展水平的提升通过促进产业结构的优化升级进而推进了能源效率的提升⑨沈冰、李鑫：《金融发展、产业结构高级化与能源效率提升》，《经济问题探索》2020 年第12 期，第131—138 页。；景守武和陈红蕾利用GMM 方法验证了外商直接投资的增加显著提高了中国第二产业的能源效率①景守武、陈红蕾：《外商直接投资是否有助于改善中国能源环境效率？》，《经济问题探索》2018 年第12期，第172—182 页。。

（二）理论分析与研究假说

全球变暖已经成为全人类共同面临的环境问题，实现经济的可持续发展也成为全球各国的共同关注点与话题。近年来，为了缓解工业化发展所带来的环境压力，我国积极倡导传统经济向绿色经济转型，达成经济平稳增长和生态环境得以改善的平衡。新发展格局具有特定含义。2010 年7 月，国家发展和改革委员会发布的低碳城市试点相关文件中将5 省8 市作为首批低碳试点，其中以经济水平较发达的省份以及一线城市为主。在之后2012 年11 月和2017 年1 月又分别发布了第二批和第三批试点城市名单，低碳试点也逐渐扩展到二三四线城市以及一些县区地区。国家层面在开展低碳城市试点工作时虽然并没有涉及具体细化制度设计等，但是规定了试点城市以生态环境保护与经济增长协同发展为核心主旨的具体任务，其中就包含提高能源效率。根据国家发布的具体任务，相关试点城市可以结合自身经济发展水平以及资源禀赋具有针对性地制定相关政策体系以及低碳发展的模式与路径，目前已有多个试点城市在所制定的低碳试点工作实施方案中将减少能源消耗、降低单位地区生产总值能耗以及提高能源边际生产率等作为其推行低碳政策的行动目标。低碳城市试点政策的实施对能源效率的影响可以从以下两个方面加以分析：

一方面，低碳城市试点政策可以推动产业结构优化进而提高能源效率。低碳城市试点政策对产业结构的影响主要体现在：第一，低碳城市试点政策的实施会增加企业的排污治污成本，因此企业会减少进入高污染的产业而转向进入低污染的清洁型产业，最终推动产业结构优化升级。低碳城市试点政策的实施必然伴随着更加严格的排污标准、能耗标准以及更先进的环保执法的手段，以此遏制高污染、高能耗的产业，提高产业准入门槛，淘汰落后产能。例如，2012 年深圳市颁布的《深圳经济特区碳排放管理若干规定》中提出了严格的碳排放管理制度，并规定企业如有超额排放的情况，则根据超额量按照市场价三倍的价格处以罚款；贵阳市也在其发展计划书中明确设立了低碳发展过程中的“负面清单”以及严格的准入制度，淘汰落后产能。严格的环境规制政策会增加企业的排污及治污成本和技术更新成本，短期内可能会产生负的溢出效应以及政府干预所导致的挤出效应。但是任何政策都会有一定的滞后性，从长期来看，低碳政策的实施会增强企业的环保意识，促使企业改变其战略以及发展方向，减少进入高污染高能耗产业，更多地涌向清洁型产业，从而有效推进产业结构优化升级以及低碳经济转型。第二，低碳城市试点政策的实施会增强公众对于低碳和绿色理念的认可度并派生出新的绿色消费需求，这种“绿色信号”会促进企业的绿色发展，进而推动低碳产业发展。②张兵兵、周君婷、闫志俊：《低碳城市试点政策与全要素能源效率提升——来自三批次试点政策实施的准自然实验》，《经济评论》2021 年第5 期，第32—49 页。而产业结构的优化升级对能源效率的影响主要表现为使生产要素得以更合理的分配，降低了能源在等量产出所需投入的生产要素中的占比，提高了生产要素配置效率，同时也会减少同等能源投入生产时所产出的污染物，能源效率由此得以提升。

另一方面，低碳城市试点政策可以通过促进绿色创新进而提升能源效率。低碳城市试点政策对绿色创新影响主要体现在：第一，根据“波特假说”，合理的环境规制政策有助于激发企业的环保意识并能对企业创新形成倒逼机制，进而使得企业通过创新提高生产率以及企业竞争力。①Porter M E,Linde C V D , “Toward a New Conception of the Environment-Competitiveness Relationship”, in Journal of Economic Perspectives, 1995, Vol.9, No.4, pp.97—118.低碳城市试点政策提高了污染物排放标准以及治污成本，这会倒逼企业主动进行绿色技术创新，将污染外部性内在化。第二，低碳城市试点政策的实施会使政府加大对企业的政策帮扶以及资金和技术支持，弱化企业对于创新风险的担忧，促进企业的绿色技术研发。在推行低碳城市试点政策时，试点政府会通过实施一系列的财政措施和投资手段来扶持与刺激企业的低碳创新，包括对企业的税收激励、使用环保材料和技术的政策优惠以及对于申请绿色专利的奖励等。例如，北京经开区管理委员会2021 年印发的《关于贯彻新发展理念加快亦庄新城高质量发展的若干措施（3.0 版）》中明确规定对于2021 年企业自筹研发投入对比上一年超过20%的企业根据方案给予相应的奖励；杭州市发布的《杭州市科创领域碳达峰行动方案》中也将构建绿色低碳技术创新体系、抢占技术制高点作为主要目标，并制定了创新激励机制，对于建设低碳技术创新服务平台的企业给予一定补助，其中包括对其平台建设期的设备投入给予30%的补助资金。这些激励政策有利于缓解企业的创新压力，促进绿色创新水平的提升，推动低碳技术创新体系的形成和有效输出。此外，有研究表明，绿色技术创新对能源效率的提升有着显著的正向影响。根据已有文献，绿色技术创新对能源效率的影响主要体现为创新所带来的技术效率的提高和科技进步作用于能源系统，减少能源消耗的同时促进经济的增长，最终提高能源效率。

基于以上分析，本文在此提出假说:

低碳城市试点政策的推行可以促进能源效率的提升。

三、模型与数据

（一）数据来源与样本选择

本文选取2006—2019 年我国265 个地级市作为研究对象。文中所用到的政策实施的相关试点城市数据是通过查阅国家发改委发布的相关文件得出的，但政策试点包含了省份和城市两个层级，为了使数据统一，本研究中将政策试点省份的省会城市认定为试点城市，其余城市作为非试点城市。除此之外，三个批次中试点省份的省会城市与后续试点城市有重合的，如武汉、昆明等，本研究将这些重复的城市的政策实施时间定为第一次发布的时间。在剔除名单中缺失数据的试点城市以及4 个直辖市后，本文最终确定了265 个城市样本，其中包含61 个低碳试点城市以及204 个非试点城市。此外，三批试点城市名单发布月份分别为7 月、11 月和1 月，前两批都在下半年，考虑不能作为完整的政策实施年份，故将政策实施时间延后一年即将第一批以及第二批试点政策实施时间分别定义为2011 年和2013 年，第三批政策实施时间不变即为2017 年。

数据处理方面，本研究所用到测算能源效率所需的一部分投入变量的数据以及一系列控制变量的数据均来自《中国城市统计年鉴》，个别缺失项采取线性插值法补齐，并将所有涉及货币计量的变量以2006 年为基期进行价格指数平减；能源消费量数据来自《中国能源统计年鉴》，并将单位统一为吨标准煤；测算绿色全要素能源效率所需的夜间灯光数据来自美国国家海洋和大气局；绿色专利授权数量来自国家知识产权局官网。

（二）模型设定

本研究利用双重差分法（DID）进行准自然实验，探讨低碳城市试点政策的实施对城市能源效率影响的净效应，现将本研究模型设定如下：

其中i表示城市，t代表年份，p表示城市i 所在的省份；Yit为被解释变量，在本研究中被解释变量包括单位地区生产总值能耗和绿色全要素能源效率；post为时间分组变量，实施政策前的年份为0，实施政策后的年份为1；treat为城市分组变量，试点城市为1，非试点城市为0；为双重差分项，表示第t年及之后城市i是否为低碳城市试点政策的虚拟变量，即如果第t年及之后城市i成为了试点城市则取值为1，否则取值为0；为影响城市能源效率的控制变量组，包括要素禀赋结构、对外开放程度、人口密度、人均地区生产总值、金融发展和政府财政结构等；γt为时间固定效应；ωi为城市固定效应；θpt为省份与年份的交叉固定效应；εit为随机误差项。

（三）变量定义

1.被解释变量

（1）单位地区生产总值能耗

用地级市能源消费量与生产总值的比值取对数表示，用以衡量城市单要素能源效率。单要素能源效率与单位地区生产总值能耗呈反向关系，单位地区生产总值能耗越高，单要素能源效率越低；相反，单位地区生产总值能耗越低，单要素能源效率越高。

（2）绿色全要素能源效率

本研究参考相关成果，利用SML-Malmquist 生产指数法，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SO2、工业废水和工业烟尘粉排放量作为非期望产出。绿色全要素能源效率的测算过程如下：

本研究在全局参比的数据包络分析框架下，利用SML-Malmquist 生产指数法对265个地级市绿色全要素能源效率进行测算。全局参比的方法有效解决了测度存在跨期不可比的问题，具体表现为通过整个考察期间所有决策单元的投入产出数据构建最佳生产前沿，在这个理想的生产前沿下，所有的决策单元都能获得最佳的投入产出水平，最后将不同时期的决策单元均在此条件下进行测度。

假设有n个决策单元，m种投入要素，s1种期望产出，s2种非期望产出。在规模报酬不变的前提下包含非期望产出的SBM 模型为：

其中，ρ*为目标函数的值，X、Y g、Yb分别为代表不同单元的投入变量、期望产出与非期望产出的向量集合，λ表示各个投入和产出的权重，s-、sg、sb为松弛变量。

在此基础上，将非期望产出下Malmquist-Luenberger（ML）分解为技术效率变化（EC）与技术变动（TC）的乘积：

绿色全要素能源效率的测度主要包括投入指标和产出指标。投入指标选取能源、劳动和资本。劳动投入指标用城市年末从业人员数表示。能源投入指标所用的地级市能源消费数据由对夜间灯光总亮度值数据进行反演模拟测算得出，即各地级市消费量数据由省级按灯光数据值分解得到。资本投入指标用通过永续盘存法计算得到的城市固定资本存量表示，其计算公式为：

其中，Ki,t和Ii,t分别表示i城市在第t年的固定资本存量和资本形成总额，δ表示折旧率。

产出指标分别选取经济产出和污染排放作为期望产出指标与非期望产出指标，经济产出用以2006 年为基期进行价格指数平减的地区生产总值表示，污染排放指标包含工业二氧化硫、工业废水和烟尘粉排放量。

2.核心解释变量

本研究的核心解释变量为表示低碳城市试点政策是否执行的双重差分项，取值0 或1。如果第t年及之后城市i实行了低碳城市试点政策则取值为1，否则取值为0。

3.控制变量

（1）要素禀赋结构

本研究用城市资本存量与年末从业人数的资本劳动比取对数来表示，它对能源效率的提升有重要影响。能源、劳动与资本在生产中是相互影响的且具有一定的替代作用，资本与劳动的不同配置结构在一定程度上会影响城市的能源结构，进而影响能源的利用效率。

（2）对外开放程度

本研究用城市外商直接投资额占地区生产总值即GDP 的比重表示。城市可以从吸引外商投资的过程中吸收成熟的技术以及先进的管理机制，利用这些经验带动本地区经济增长与绿色转型，最终提升能源效率。但是，城市在吸引外资的过程中也会难以避免产生一些负面影响，例如一些高污染低质量外资企业进入市场加重环境负担，对能源效率的提升产生负效应。

（3）人口密度

本研究用城市年末总人口与行政区域面积比值表示，在一定程度上可以反映资源的人均水平以及人类活动规模的差异。一方面，人口密度大的城市规模效应更为明显，能源利用效率也会更高。另一方面，人口密度太大会对城市环境施加更多压力甚至出现难以承载的现象，不利于能源效率的提升。

（4）经济发展水平

本研究用城市年末总人口与地区生产总值的比值即人均GDP 取对数表示。一个城市的经济发展水平越高，产业结构就更完善，技术、资金以及人才等要素就越集中，绿色技术创新的能力也更强。而根据上文分析，产业结构与绿色创新水平对能源效率有着直接影响。因此，一个城市经济发展水平会对能源效率产生影响。

（5）政府财政结构

用政府财政支出占GDP 比重表示。政府财政支出占地区生产总值在一定意义上表示了政府的干预程度，政府通过财政支出调节社会资源的配置与利用，在一定程度上会促进城市能源效率的提升。

（6）金融发展水平

本研究用年末金融机构存贷款余额与GDP 的比值取对数表示。金融发展对于城市发展起着至关重要的作用，而且也是现代企业进行改革创新的重要支撑。因此，金融发展水平对于城市能源效率有一定的影响。

四、实证结果分析

（一）描述性统计

表1 是有关变量的描述性统计。可以看出，在2006—2019 年的样本中，绿色全要素能源效率的最大值为1.490 7，最小值为0.501 2，平均值为1.001 0，标准差为0.045 2，说明样本中绿色全要素能源效率的差异较大。其他变量与现有文献基本一致，均在合理取值范围内。

表1 统计性描述

（二）基准回归结果

本研究使用双重差分模型验证低碳城市试点政策对能够反映单要素能源效率的城市单位地区生产总值能耗以及绿色全要素能源效率的影响，并控制了城市效应、时间效应和省份年份交叉效应，回归结果如表2 所示。第（1）和第（2）列为低碳城市试点政策对单位地区生产总值能耗的影响。第（1）列显示，当模型中未加入任何控制变量时，低碳城市试点政策虚拟变量即双重差分项（treat×post）的估计系数在1%水平上显著为负。当加入要素禀赋结构、对外开放程度、人口密度、经济发展水平、政府财政结构和金融发展水平等控制变量后，如第（2）列所示，低碳城市试点政策（treat×post）的回归系数仍在1%的显著水平上为负。这个结果说明低碳城市试点政策实施后，试点城市的单位地区生产总值能耗有了显著性减少，即单要素能源效率有了显著提升。第（3）和第（4）列显示了低碳城市试点政策对绿色全要素能源效率影响的回归结果。第（3）列显示，当模型中未加入任何控制变量时，低碳城市试点政策的双重差分项（treat×post）的估计系数在1%水平上显著为正。当加入一系列如人口密度、金融发展水平和要素禀赋结构等控制变量后，如第（4）列所示，政策虚拟变量的回归系数仍在5%的显著水平上为正。这个结果表明在低碳城市试点政策实施后，试点城市的绿色全要素能源效率有了显著提升。

表2 基准回归结果

从第（2）和第（4）列的控制变量回归结果来看，要素禀赋结构的估计系数在1%的水平上分别显著为负和显著为正，表示资本劳动比越大，单位地区生产总值能耗越小即单要素能源效率越高，绿色全要素能源效率也越高。由此可见，要素禀赋结构的完善以及资本效率的提高能够促进能源效率的提升。对外开放程度的估计系数分别为正和负，表示对外开放程度越大，单位地区生产总值能耗越大即单要素能源效率越低，绿色全要素能源效率越低。由此可见，对外开放程度加大会抑制能源效率的提升，“污染天堂”的假说得以验证。人口密度的估计系数分别显著为负和显著为正，人口密度越大可能会使资源的人均占有量越小，资源利用率因此也就越高，最终有利于能源效率的提升。经济发展水平在第（2）列和第（4）列的估计系数分别为负和为正，说明城市经济发展水平越高，能源效率也越高。政府财政结构回归估计系数分别为负和为正，但没有通过显著性检验，在一定程度上说明政府扩大财政支出、加强干预可以促进能源效率的提升。综上可知低碳城市试点政策的实施能够显著提高城市的能源效率，假说得以验证。

（三）稳健性检验

1.平行趋势检验

假设在低碳城市试点政策实施前，无其他政策冲击，能源效率的变化趋势在试点城市和非试点城市两组样本间应该是相对平行、无明显差异的。由此，本研究建立如下模型：

其中，Yit为城市i第t年的能源效率，包括单要素能源效率与绿色全要素能源效率；Beforeit为城市i在低碳城市试点政策实施的前t年，Afterit为城市i在政策实施后的第t年；系数αt表示在政策实施前t年或实施后第t年时，试点与非试点的绿色全要素能源效率的变化差异。如果αt在政策实施前趋势较为平缓而在政策实施后存在显著变化，则符合平行趋势假设。

下图分别报告了反映单要素能源效率的单位地区生产总值能耗与绿色全要素能源效率的平行趋势检验结果，可以看出，两图中低碳城市试点政策实施前各期回归系数的估计值在各个年份之间的变化相对平缓且均不具有统计显著性，表明本研究的研究样本通过了平行趋势检验。然而低碳城市试点政策实施之后，如图1 所示，回归系数的估计值则开始大幅度下降且均显著，表明低碳城市试点政策的实施显著地降低了试点城市的单位地区生产总值能耗即提高了城市单要素能源效率的水平。图2 也显示，低碳城市试点政策实施之后，回归系数开始大幅度上升，且在第二期较为显著，说明低碳城市试点政策能够提高城市绿色全要素能源效率，但存在一定的滞后性。

图1 单位地区生产总值能耗平行趋势检验

图2 绿色全要素能源效率平行趋势检验

2.反事实检验

为了进一步保证实验组与对照组具备可比性，本研究将低碳城市试点政策在各地区开始实施的年份分别提前4 年和5 年再进行回归检验。回归结果如表3 所示，从中可以看到，在将政策实施时间分别提前4 年和5 年后，虚拟变量的估计系数均不显著，说明实验组与对照组具备可比性，即在没有低碳城市试点政策冲击时两组城市样本的单位地区生产总值能耗和绿色全要素能源效率的变化趋势不存在明显差异。这进一步验证了基准回归结果的准确性，意味着低碳城市试点政策确实对于城市能源效率的提升有着显著的正向影响。

表3 反事实检验结果

3.PSM-DID 估计

本研究在分析低碳城市试点政策对能源效率的影响时选取的样本涵盖了全国265 个地级市，这些城市分布全国不同方位，在地理条件和经济发展水平等方面具有较大的差异。这会导致在采用双重差分法分析时产生“选择性”偏差，即无法保证试点城市与非试点城市在低碳城市试点政策实施前具备较为一致的个体特征。因此，为了排除样本之间差异性导致的结果偏差，本研究采用倾向得分匹配法，以控制变量作为特征变量对试点城市和非试点城市进行匹配。本研究将是否实施低碳城市试点政策作为被解释变量，将表示特征变量的控制变量作为解释变量，利用Logit 模型估计倾向的分值。结果如表4 所示，可以看出，除了政府财政结构外，其他控制变量的P 值均显著，说明样本倾向的得分值是可靠的，且要素禀赋结构、对外开放程度、人口密度、经济发展水平以及金融发展水平是影响城市是否能纳入低碳试点的显著性因素。

表4 Logit 回归结果

表5 与图3 分别列示了平衡性检验结果和倾向得分匹配前与匹配后各控制变量标准差的变化。可以看出，经过匹配后，两组各控制变量的均值不存在显著性差异。因此，利用倾向得分匹配得到的估计结果是稳健的。

图3 倾向匹配得分

表5 PSM-DID 平衡性检验结果

在上文结果的基础上，本研究进一步使用双重差分法回归，结果如表6 列示，从第三行双重差分项的系数及显著性可以看出低碳城市试点政策的实施仍显著降低了单位地区生产总值能耗并提升了试点城市绿色全要素能源效率，说明上文基准回归所得结论仍具有稳健性。

表6 PSM-DID 估计结果

4.排除其他政策干扰

在低碳城市试点政策推行过程中，还实施了一系列可能会对能源效率产生影响的政策。因此，在考察低碳城市试点政策对能源效率的影响时，需要剔除这些政策的影响。在2007 年，国家发改委发布了排污权交易制度，将天津、河北、江苏、湖北等11 个省份纳入试点；在2008 到2013 年将深圳、大连、青岛等57 个城市明确纳入创新性城市试点；在2013 年和2016 年将深圳、湖北、广东、北京、重庆、上海、天津和福建省设为碳排放权交易制度试点地方。为了排除这些政策的影响，本研究将涉及这些政策的城市样本分别或同时删除，估计结果显示在表7。回归结果显示，在单独或同时剔除创新试点城市政策、排污权交易制度和碳排放权交易制度影响之后，解释变量的回归系数仍然显著，表示低碳城市试点政策的实施仍然对单位地区生产总值能耗具有显著负效应即对单要素能源效率的提升具有显著正效应，并且对绿色全要素能源效率的提升有显著正效应，说明本文的结论仍具有稳健性。

表7 排除其他政策干扰回归结果

五、影响机制检验

以上研究表明，低碳城市试点政策可以显著提高能源效率，那么，具体的传导机制是什么呢？通过上文分析，低碳城市试点政策影响能源效率的具体作用机制主要分为产业结构和绿色创新两个方面。接下来，本研究通过构建中介效应模型从产业结构和绿色创新两方面对影响机制进行检验。

中介效应模型中，通过影响其他变量而对被解释变量产生影响的变量称为中介变量。因此，要全面了解变量间的关系，就需要检验其他变量与中介变量的关系以及中介变量对被解释变量的影响。在此基础上，本研究建立以下中介效应模型：

其中，Xit表示i城市t年的中介效应变量。treatit×postit表示低碳城市试点政策的双重差分项，controlit表示影响城市能源效率的其他控制变量。系数α1为解释变量对中介变量Xit的效应；系数α3和α4分别是在控制了中介变量Xit和解释变量的影响后，解释变量和中介变量对被解释变量Yit的效应。如果系数α1和α4均显著, 则中介效应显著。

本部分的中介变量——产业结构——用第三产业增加值与地区生产总值的比值表示。低碳城市试点政策实施之后，试点城市为达到节能减排和经济发展的多维目标会淘汰一些产能过剩、污染严重、高能耗和低效益的企业和产业，同时也会重新布局一些绿色技术水平高、经济效益高、增长潜力大的高新技术产业和现代服务业，以促进城市的产业升级。这种产业的优化调整会引发生产要素从高污染排放型产业向新型高效益产业转移，进而促进城市能源效率的提升。

另外，绿色创新水平用地区绿色专利申请授权数的对数表示，代表城市整体的绿色技术水平。绿色技术进步在一定程度上可以减少环境污染以及污染所带来的治理成本，最终提升城市的能源效率。

（一）产业结构中介机制实证检验

为了验证低碳城市试点政策会通过推动产业结构优化升级而促进能源效率的提升，本研究引入以下模型对产业结构的中介效应进行分析。

其中，strucit表示i城市t年的产业结构水平。产业结构检验的估计结果如表8 所示，第（1）列中双重差分项的系数显著为正，说明了低碳城市试点政策显著提升了第三产业占比，促进了区域内的产业结构优化；第（2）列显示在加入产业结构变量后，双重差分项的系数和产业结构的系数均显著为负，说明产业结构是影响城市单位地区生产总值能耗的中介因子；第（3）列显示在加入产业结构变量后，双重差分项的系数和产业结构的系数均显著为正且相对于原基准回归系数有所下降，说明产业结构是影响城市绿色全要素能源效率的中介因子。由此可见，低碳城市试点政策的实施引起的产业结构升级对于城市能源效率的提升有着显著的正效应。

表8 产业结构中介机制检验结果

（二）绿色创新中介机制实证检验

为了验证低碳城市试点政策会通过推动企业绿色创新进而促进能源效率的提升，本研究引入以下模型对绿色创新的中介效应进行实证分析。

其中，lninnovait表示i城市t年的绿色创新水平。绿色创新机制检验的估计结果如表9 所示，第（1）列中低碳城市试点政策虚拟变量的系数显著为正，说明了低碳城市试点政策显著地提升了试点城市的绿色创新水平；第（2）列结果显示在加入绿色创新变量后，双重差分项的系数和绿色创新水平的系数均显著为负，说明绿色创新是低碳城市试点政策影响城市单位地区生产总值能耗的中介因子，且绿色创新水平的提高对于单位地区生产总值能耗的降低即单要素能源效率的提升有显著的正效应；第（3）列结果显示在加入绿色创新变量后，双重差分项的系数和绿色创新水平的系数均显著为正，说明绿色创新是低碳试点政策影响城市绿色全要素能源效率的中介因子，且对城市绿色全要素能源效率的提升有显著的正效应。从绿色创新机制检验中我们可以看出，低碳城市试点政策的实施会提升城市的绿色创新水平，进而提升城市的能源效率。

表9 绿色创新中介机制检验结果

六、异质性分析

（一）城市发展类型

本研究将城市是否为资源型城市作为划分城市发展类型的依据，并根据国务院在2013 年印发的《全国资源型城市可持续发展规划》，将本研究的265 个样本城市划分为107 个资源型城市和158 个非资源型城市。资源禀赋是城市发展的基础，也是影响城市创新的重要因素。除此之外，资源型城市与非资源型城市在产业结构、经济发展方式以及绿色发展理念上有较大的差异，这会导致低碳城市试点政策对城市能源效率的影响效果产生异质性。这些异质性主要体现在以下两方面：一方面，丰富的资源禀赋标志着资源型城市在工业发展上具有良好的“先天条件”，这在一定程度上能够促进经济增长。另一方面，自然资源丰富的城市往往将资源型产业放在产业发展顺位中靠前的位置，此时丰富的资源可能会抑制城市的绿色创新并且导致城市发展过度依托城市资源的存储量以及资源密集型产业，从而陷入高污染、高能耗的经济发展模式，这在一定程度又会阻碍技术进步和能源效率的提升，这就是所谓的“资源诅咒”。然而，有效的环境规制政策能够抑制甚至消除“资源诅咒”①于向宇、李跃、陈会英等：《“资源诅咒”视角下环境规制、能源禀赋对区域碳排放的影响》，《中国人口·资源与环境》2019 年第5 期，第52—60 页。，政府的适当干预如制定相关制度惩罚过度排污的企业以及补贴积极进行绿色转型的企业使得生产要素得以优化调整和再分配，这在一定程度上能够减弱资源禀赋对能源效率的负影响甚至将这种影响转负为正。

为了检验城市发展类型异质性，本研究对107 个资源型城市和158 个非资源型城市分别进行回归，结果如表10 所示。从表中第（1）列和第（2）列可以看出，低碳城市试点政策的实施对于资源型城市和非资源型城市的单位地区生产总值能耗都有抑制作用即对单要素能源效率的提升有促进作用，但对资源型城市的影响并不显著而对非资源型城市的影响十分显著；从第（3）列和第（4）列可以看出，低碳城市试点政策的实施对于资源型城市和非资源型城市的绿色全要素能源效率都有正向促进效应，但对于非资源型城市的能源效率影响更为显著。这表明低碳城市试点政策的实施对于试点城市能源效率的影响在城市发展类型方面存在异质性，而产生这种异质性的原因可能是相对于资源丰裕的城市，非资源型城市前期没有自然条件优势，其发展更多依靠的是更为完善的产业结构和良好的创新基础。在实施低碳城市试点政策后，更有利于非资源型城市进一步发挥产业结构的优势并推动绿色创新发展，提升能源效率。

表10 城市发展类型的异质性分析

（二）城市地理位置

中国地理经度跨度大，不同位置的城市在经济、文化以及绿色发展的条件等各方面有较大差异，因此中国各城市之间不同的地理位置也会造成低碳城市试点政策的实施效果产生一定的差异性。虽然我国整体产业结构呈现优化升级的大趋势，但东、中、西部之间仍存在较大的差距。其中，东部地区相对其他两个地区经济发展水平较高且第三产业占比较大，产业结构转型升级较早且基础较好。因此低碳城市试点政策对于东部地区能源效率提升的影响可能比其他两个地区要好。近年来，国家提出了“中部崛起”等相关经济政策，对于中部地区的经济增长带来了很多帮助及便利，且中部地区相对于其他地区具有劳动力资源丰富、基础设施完善、产业专业以及交通便利等优势。从发展的角度来看，经济发展水平较高的地区的能源效率一般高于经济发展水平低的地区的能源效率，因此如果欠发达地区的能源效率能够追赶持平甚至超越发达地区，那么我国能源效率的总体水平将会得到极大提高。

因此，本研究根据全国人大在1986 年通过的“七五”计划中的城市分类将265 个样本城市的所属区域划分为三类，分别为东部地区、中部地区和西部地区，属于东部地区的样本城市有95 个，属于中部地区的城市有102 个，剩下68 个样本城市属于西部地区。本研究分别对三类样本进行回归，估计结果见表11。在单要素能源效率方面，三个地区解释变量的估计系数都为负即低碳城市试点政策对于三个地区的单位地区生产总值能耗都为负效应，但低碳城市试点政策对于东部和中部城市的单位地区生产总值能耗的影响比较显著，在西部城市中的表现并不明显。在绿色全要素能源效率方面，三个地区解释变量的估计系数都为正，其中东部地区的估计系数较为显著，中部和西部的估计系数不显著，且对西部的影响最小。由此可见，低碳城市试点政策对于城市能源效率的影响存在城市地理位置上的异质性。这可能是因为西部地区在基础设施方面相对于中部和东部地区来说比较落后，产业结构优化进程较慢，导致低碳城市试点政策的实施对于西部地区能源效率的影响相对较小且不明显。

表11 城市地理位置的异质性分析

（三）城市规模

城市规模的大小在一定程度上可以反映出大众对城市的选择偏好以及该城市所具有的资源优势对大众的吸引力，不同人口规模的城市所拥有的劳动力资源、创新水平和能源消耗总量都具有较大差异。因此，城市规模的不同可能会导致低碳城市试点政策对试点城市能源效率的影响产生一定程度的差异性。

为了验证城市规模不同导致的低碳城市试点政策实施效果的差异性，本研究参考2014 年发布的《关于调整城市规模划分标准的通知》，将研究样本划分为小城市和中城市以及大城市。其中，按常住人口数大小排名，大城市的常住人口大于100 万；中城市的常住人口在50 万到100 万之间；常住人口在50 万以下的为小城市。本研究分别对三类样本进行回归，估计结果见表12。可以看出，不论是从单要素能源效率角度还是从绿色全要素能源效率角度，与大城市相比，低碳城市试点政策的实施对于能源效率提升的效应在中小型城市更为显著。这说明低碳城市试点政策对于能源效率的影响存在城市规模上的异质性，而产生这种异质性的原因可能是：大型城市经济基础较好、经济发展的思路与模式都较为成熟，并且绿色经济转型的进程也相对较快，此时低碳城市试点政策的实施在短时间内对其能源效率的影响也会相对小一些。然而，大部分中小型城市经济基础相对于大城市而言较为薄弱，目前正处于绿色经济转型的萌芽期，低碳城市试点政策的推行使得这些中小型城市借助政策“东风”更好更快地实现绿色转型，进而促进城市能源效率的快速提升。

表12 城市规模的异质性分析

（四）城市工业基地类型

城市工业结构特征即城市的工业基地类型对于城市的能源效率有着重要影响，不同工业基地类型的城市在低碳城市试点政策的实施效果方面存在一定的异质性。根据国家发改委发布的《关于印发全国老工业基地调整改造规划的通知》，老工业基地城市的能耗强度和单位地区生产总值二氧化硫排放量的水平分别比全国平均水平高30%和50%。产生这种异质性的原因主要有以下两个方面：一方面，相比于非老工业基地，老工业基地的产业结构中高污染高能耗的产业占比较大，生产对于现有技术路径的依赖性较大，节能减排的形势严峻，能源效率短时间内难以得到提升。另一方面，非老工业基地产业结构相对更加完善且市场化程度较高，低碳试点政策的实施能够更好地促使其产业结构的优化升级以及绿色创新水平的提高，进而推进能源效率的提升。

为了检验城市工业基地类型不同所带来政策实施结果的异质性，本研究根据国家发改委在2013 年印发的《全国老工业基地调整改造规划（2013—2022 年）》，将265 个样本城市划分为87 个老工业基地城市和178 个非老工业基地城市。回归结果如表13 所示。从前两列可以看出，低碳城市试点政策对于老工业基地城市的单位地区生产总值能耗的影响为负且并不显著，但对非老工业基地城市的单位地区生产总值能耗的影响在5%的显著水平上为负且系数要大于老工业基地城市的系数；第（3）和第（4）列显示，低碳城市试点政策对老工业基地城市绿色全要素能源效率的影响为正但并不显著，但对非老工业基地城市绿色全要素能源效率的影响在5%的水平上显著为正且系数要大于老工业基地城市的系数。由此可以看出，不论是从单位地区生产总值能耗角度还是从绿色全要素能源效率角度，低碳城市试点政策在非老工业基地城市的实施效果要比在老工业基地城市的实施效果更好且更显著。这种异质性产生的原因可能在于老工业基地城市总体上对于高污染高能耗的产业依赖度更大，产业结构优化完善的进程也相对较慢，而非老工业基地城市的市场化程度相对较高而且其对环境质量较高的诉求会促进绿色技术的进步，最终使得低碳城市试点政策的实施在提升能源效率方面在非老工业基地城市有更好的表现。

表13 城市工业基地类型的异质性分析

七、结论与建议

本研究以低碳城市试点建设为基础构造准自然实验，选取2006—2019 年265 个地级市的相关面板数据，运用多期双重差分法进行分析，以单位地区生产总值能耗所表示的单要素能源效率和利用SML-Malmquist 生产指数法测算的绿色全要素能源效率为双重切入点，探讨低碳城市试点政策的实施效果，得出以下结论：

第一，通过基准回归结果发现，低碳城市试点政策的实施在一定程度上提高了试点城市的单要素能源效率与绿色全要素能源效率。此外，本研究的基准回归结果通过了平行趋势检验、反事实检验、PSM-DID 方法、剔除其他环境及能源相关政策影响等稳健性检验，进一步验证了低碳城市试点政策推进了能源效率的提升这一结论是可靠的。

第二，通过影响机制分析发现，低碳城市试点政策通过促进产业结构优化升级和提高绿色创新水平最终推进能源效率的提升。

第三，异质性分析结果显示，试点城市之间在城市发展类型、城市地理位置、城市规模以及城市工业基地类型方面的差异会对低碳城市试点政策的实施效果产生一定程度的影响。首先，从两种不同类型的能源效率角度来看，低碳城市试点政策在非资源型城市的实施效果更显著。这说明低碳城市试点政策的实施虽对于资源型城市的低碳转型有一定的促进作用，但“资源诅咒”仍未破除。其次，低碳城市试点政策对东部和中部地区能源效率提升的影响效果较好，西部地区的政策实施效果最弱。再次，不论是从单要素能源效率角度还是从绿色全要素能源效率角度，与大城市相比，低碳城市试点政策的实施对于能源效率提升的效应在中小型城市更为显著。最后，低碳城市试点政策对非老工业基地城市在单位地区生产总值能耗的降低与绿色全要素能源效率的增长方面的影响效果要比老工业基地城市更好。

基于以上结论，本文对我国进一步扩大低碳试点城市范围、提高城市能源效率、加快城市低碳转型进程提出以下建议：

首先，低碳城市试点政策可以降低城市单位地区生产总值能耗即提高城市单要素能源效率和提高城市绿色全要素能源效率，有助于平衡经济平稳增长与节能减排之间的关系，加快了传统经济向绿色低碳经济转型的进程，符合国情。因此，从国家层面来说，中央政府应强化完善低碳城市试点政策相关的制度安排并对城市的低碳发展进行中长期的战略指导，在此基础上总结表现优异的试点城市的经验然后做进一步的推广与宣传，对政策实施效果不理想的城市实行专项帮扶计划。除此之外，地方政府应借鉴相关经验，积极参与低碳城市建设，加快绿色低碳经济转型进程。

其次，本文影响机制分析的结果表明优化产业结构以及促进城市绿色创新对于城市降低能耗、提高能源效率起到了重要作用。因此，在推行低碳城市试点政策时，相关地方政府应不断强化和完善相关配套措施，如完善监督体系以及相关财税激励制度，进而促进产业结构的不断优化升级以及绿色技术的创新与进步。在促进产业结构优化升级方面，各试点政府应根据自身状况与发展进程，引导高消高排产业向低碳清洁型产业转移，建设低碳产业聚集区，形成并不断完善低碳产业体系。除此之外，试点城市要积极向公众推广绿色低碳的生活方式，促进绿色需求增加进而引导企业进行绿色生产，加快产业结构优化升级，最终推进城市能源效率的提升。在促进城市绿色技术创新方面，试点城市政府应加快绿色技术支撑体系的建设。绿色技术创新体系的建设离不开政策扶持，这就要求地方政府应结合自身实际制定相关财税激励政策以及补贴奖励制度。同时，试点城市也要加强人才队伍的建设，打造高质量的研发平台，为低碳城市的建设与发展提供更好更强的支撑。

最后，异质性分析的结果表明低碳城市试点政策在不同类型城市的实施效果各不相同。因此，试点城市政府制定低碳发展的方案以及战略时应因地制宜，抓住矛盾的主要方面，探索能够充分发挥本地区优势的低碳发展路径。从城市发展类型和城市工业基地类型角度来看，资源型城市以及老工业基地城市应加快淘汰落后产能，大力发展清洁型产业，促进产业结构的优化升级；非资源型城市以及非老工业基地城市应利用好自身产业优势，吸引高质量创新人才，进一步提升产业素质与绿色创新水平。此外，针对低碳城市试点政策在东中西三个地区之间实施效果的差异，西部各地方政府应注重人才梯队的建设以及教育水平的提升，积极制定和完善人才引进政策与计划，带动各试点地区经济的发展进而促进能源效率的提升。此外，城市间要积极借鉴对方的经验，弃糟取精以形成良性循环，推动能源效率的提升。