城市轨道交通与城市经济低碳转型实证研究*

鲁 靖 牛子昂 张 雨

(南京审计大学经济学院, 211815, 南京)

近年来,全球气候变暖导致极端天气事件发生的频率大幅增加,如飓风、暴雨和极端高温,对人类正常生活造成严重影响。过量排放二氧化碳等温室气体是造成这些影响的主要原因。城市交通拥堵是许多城市面临的首要难题,同时也是城市二氧化碳排放的重要源头。相比传统的私家燃油车出行,城市轨道交通出行是一种更清洁的出行方式,但城市轨道交通建设是一项前期投入成本高、修建周期长且审批门槛高的工程。本文主要研究城市轨道交通对城市经济低碳转型的影响。基于2000—2019年我国283座地级市的数据,发现城市轨道交通能够促进城市经济低碳转型。并进一步探究了城市轨道交通促进城市经济低碳转型的机制:城市轨道交通提升了城市空间的连通性,方便了人们的出行,促进了知识扩散和人才流动,进而推动城市绿色技术创新,促进城市经济低碳转型。

1 研究背景

面对日益拥堵的交通,地方政府试图通过增加城市轨道交通设施来解决这一问题。虽然这种投资需要大量资金投入,但是其可以繁荣当地经济。这种现象在发展中经济体中频繁发生[1]。如北京市通过增加14条新的地铁线路和200多条公交线路,大大扩展了公共交通网络。这种以减少与交通相关的空气污染和交通拥堵为目标,扩大公共交通网络等供给侧政策,对空气质量产生两种作用方向相反的效应。一种是公共交通的分流效应,如:文献[2]研究发现,政府对公共交通网络投资与改善,可以使通勤者从驾驶私人车辆转向公共交通,这种交通分流效应(Mohring效应)可以潜在地减少交通拥堵和车辆排放;文献[3]基于RD(断点回归)框架估计了台北市开通一条地铁线路对空气污染的影响,地铁线路的开通使一氧化碳(CO)排放量减少了5%～15%;与此类似,文献[4]使用RD方法考察了德里地铁扩建对空气质量的影响,也得到了类似的结果;文献[5]利用DID(双重差分法)方法估计了中国长沙首条地铁线路开通对空气质量的影响,发现靠近地铁站地区的CO2量减少了18%。另一种是从更宏观的角度来看,如文献[6]提出,地铁存在交通创造效应,即地铁可能会创造出来新的交通出行需求,这会减弱其产生的分流作用。首先,地铁通勤确实会吸引走一部分依靠燃油车的通勤者,改善了地面交通,但这一事实会在不久之后就被已经被吸引走的通勤者发现,从而又会将其通勤方式转回汽车;其次,地铁开通会导致地铁沿线周边的房价上涨,迫使这一部分居民向城市边缘地带迁移,这会产生新的通勤需求,反而会增加城市的拥堵和二氧化碳气体的排放;最后,地铁提高了城市整体的公共服务水平,更加容易发挥城市的虹吸效应,从而使更多人口及企业涌入该城市,带来更多拥堵和更多的尾气排放。

基于上述文献研究,本文做出假设H1:城市轨道交通会促进城市低碳转型。

相比于城市轨道交通对交通的改善,国内学者更加关注城市轨道交通对创新的促进作用。创新作为城市经济低碳转型的第一驱动力,现有大量的文献探究公共基础设施对创新的作用。地区创新水平的提高有两大源泉:一是源自本地区对研发的投入,主要体现在一个地区对科研的投入和该地区所拥有的科研人员;另一个是源自相邻地区的与本地高校科研机构的知识溢出。城市轨道交通增强了该地区内部的空间连通性,方便了人员出行,提高了学校与企业之间的交流频率,为绿色技术创新提供了条件。文献[7-8]基于中国城市层面研究发现城市轨道交通可以通过知识的溢出来增加绿色技术创新的可能性。

基于此,本文提出假设H2:城市轨道交通会促进绿色技术创新从而促进城市经济低碳转型。

2 变量选取、样本选择与模型设立

2.1 变量选取

被解释变量y:低碳转型程度。一个城市的低碳转型程度在学界尚无通用的衡量方法,文献[9]用碳强度来衡量城市低碳转型程度。本文使用该城市二氧化碳排放量与地区国民经济总产值的比值碳强度作为城市低碳转型的代理变量,借鉴文献[10]的算法核算该城市二氧化碳的排放量。

核心解释变量x:本文核心解释变量为城市轨道交通。本文借鉴文献[8]对城市轨道交通的设定构建虚拟变量。考虑到城市轨道交通对城市的影响有时滞作用,本文做如下处理:若某条城市轨道交通线路在当年6月30日开通,则记作在当年开通;如果其在当年6月 30 日之后开通,则记入下年开通。

控制变量Z:本文控制产业结构高级化、政府支出、外商投资和本地需求的影响。其中产业结构高级化采用第三产业增加值与第二产业增加指标的比值作为其代理变量,本地需求采用该城市当年社会零售品总额作为其代理变量。

中介机制变量m:本文依据WIPO(世界知识产权局)公布的国际专利分类绿色清单,从国家知识产权局整理相关绿色专利申请数据作为绿色技术创新的代理变量。

门槛变量n:为进一步探究城市轨道交通对城市经济低碳转型的影响是否会因为城市规模而有所不同,本文将城市人口密度作为门槛变量。

上述变量描述性统计如表1所示。

表1 所选取变量描述性统计

2.2 模型设立

2.2.1 基准模型

为了探究城市轨道交通对城市经济低碳转型的影响,本文设定的DID模型为:

yit=a1+a2xit+ΓZit+γt+μi+εit

(1)

式中:

yit——t年i城市的碳强度,一个城市碳强度降低则说明该城市在低碳水平程度上降低;

xit——i城市t年城市轨道交通是否运行,若处于运行时期则赋值为 1,若未运营则赋值为 0;

Zit——控制变量,控制其他变量对于这组关系的影响;

Γ——控制变量的系数;

γt——t年固定效应;

μi——i城市固定效应;

εit——随机扰动项;

a1——常数项截距;

a2——城市轨道交通对城市经济低碳转型产生影响的系数,是本文重点研究的系数。

2.2.2 中介模型

为检验城市轨道交通是否能通过绿色技术创新来影响城市经济低碳转型,本文采用中介模型进行检验。本文所构建中介模型为:

yit=b0+b1xit+ΓZit+γt+μi+εit

yit=c0+c1xit+c2mit+ΓZit+γt+μi+εit

(2)

式中:

b0、c0——常数项系数;

b1——不加中介变量城市轨道开通系数;

c1——加中介变量城市轨道开通系数;

c2——加中介变量绿色技术创新的系数。

由b1、c1、c2的显著性来判断其中介机制是否成立。

2.2.3 门槛模型

为检验城市轨道交通对城市经济低碳转型的异质性是否会因为人口密度而存在非线性关系,本文采用门槛模型对其进行检验。本文所构建门槛模型为:

(3)

式中:

n——门槛变量,本文的门槛变量选用城市人口密度。

δ——门槛值。

d0——常数项截距。

d1、d2——城市轨道交通对在不同门槛下城市经济低碳转型产生影响的系数。

I()——0-1变量,若括号内条件成立,I取值为1;若括号内条件不成立,I取值为0。

2.3 样本选择

由于我国城市轨道交通建设集中开始于2000年后,所以本文样本起始时间选为2000年。由于2020年受全球新冠疫情的影响,经济生活受到了巨大的冲击,为了剔除疫情带来的影响,本文将样本时间选取至2019年。为了剔除2000年前开通城市轨道交通的城市的影响,本文剔除北京、上海、天津、广州这4座城市。最后考虑到数据可获得性,本文选取31省份283座地级市2000—2019年的数据作为样本。数据源自《中国城市统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《城市轨道交通年度统计和分析报告》及各地方统计公告。

3 基准分析和稳健性分析

3.1 基准回归

样本数据基准回归结果如表2所示。表2中列(1)为仅控制城市固定效应和年份固定效应,根据列(1),城市轨道交通在统计水平5%下显著促进城市经济碳排放强度下降。表2中列(2)为在列(1)基础上进一步加入一系列控制变量,根据列(2),城市轨道交通在统计水平1%下显著降低了城市碳排放强度,这可能因为控制变量的加入进一步控制其他因素对于碳强度的影响,且回归系数变大。

表2 样本数据基准回归结果

双重差分法需要建立在平行趋势下才能成立。对此,本文需要对城市轨道交通开通前后碳强度进行平行趋势检验。检验平行趋势公式为:

(4)

式中:

e0——回归截距;

lk——基于城市轨道交通开通时点赋予的0-1变量(开通城市轨道交通当年,k=0,l0=1,lk≠0=0;开通城市轨道前1年,k=-1,l-1=1,lk≠-1=0;开通城市轨道后1年,k=1,l1=1,lk≠1=0,依此类推);

fk——lk所对应回归系数。

城市轨道交通开通前后碳强度平行趋势检验结果如图1所示。 由图1可见,在城市轨道交通开通前后,fk在城市轨道交通开通前后平行趋势发生明显变化,说明城市轨道交通满足平行趋势的假设。

图1 平行趋势检验结果

3.2 稳健性检验

样本数据稳健性检验结果如表3所示。

表3 样本数据稳健性检验

1) 替换被解释变量。本文采用人均二氧化碳排放量来替代碳强度,如表3列(1)所示。核心解释变量系数在统计水平1%下显著,且系数为负,说明城市轨道交通开通依然能降低城市人均碳排放量。

2) 控制其他政策的影响。在样本期2000—2019年内,国家同时出台了低碳城市试点政策,被选为试点的城市往往在低碳转型方面更加具有优势。为了剔除这一部分的影响,本文按3批政策试点时间分别对试点城市构建虚拟变量,将其加入基准模型中以控制该政策的影响。根据表3列(2),控制了城市是否参与低碳城市试点之后,城市轨道交通的系数估计值依然在1%水平上显著,且估计值只是略小于基准模型的回归系数。这表明,排除其他政策的干扰后,城市轨道交通开通可以降低城市碳强度的结论依然成立。

3) 时间安慰剂检验。为了进一步剔除时间趋势对于模型估计的影响,本文构造了一个反事实试验。由于各城市开通城市轨道交通的年份不尽相同,如果将所有的开通时间前移3年,统计结果依然显著,则说明城市轨道交通可能并不是促进城市低碳转型的原因。结果如表3列(3)所示,由此可以剔除时间趋势对其的影响。

4) 个体安慰剂检验。为了剔除潜在的其他因素和遗漏变量等的影响,本文通过对城市轨道交通的城市、开通时间进行双随机构造出“伪城市轨道交通开通”虚拟变量进行反事实试验,看其回归结果是否与现实相符。按此方法本文进行了500次试验,试验回归结果系数分布如图2所示。由图2可知,这500次试验的结果分布整体呈钟形分布,其平均间值在0,与现实情况中-0.11(图中虚线)相差甚远,从中可知基准模型中所回归结果不是因为潜在其他因素造成的。

图2 个体安慰剂检验结果

3.3 机制分析和拓展分析

为了进一步检验城市轨道交通通过绿色技术创新是否促进了城市经济低碳转型,本文通过中介模型来检验这一机制,结果如表4所示。

表4 中介机制检验

由表4列(2)可知,加入中介变量后,城市轨道交通开通的系数的显著性并没有改变,回归系数的显著性并未改变,但系数的绝对值有所减小,而与此同时绿色技术创新的系数依然显著,说明城市轨道交通能够通过促进绿色技术创新赋能城市经济低碳转型,即绿色技术创新发挥部分中介作用。首先,城市轨道交通提高了城市公共服务的水平,使该城市在高层次人才的争夺上取得了相对优势,而城市经济低碳转型归根到底是要依赖于高层次人才的执行和高层次人才所进行的创新活动;其次,城市轨道交通开通提升了城市的连通性,有利于企业、高校与研究机构进行学术与技术交流,促进该城市绿色创新水平,从而引致城市碳排放强度下降,实现城市经济低碳转型发展。

然而所有城市都建设城市轨道显然不现实。从城市轨道交通产生的需求来说,其本质是在城市不断工业化后大量的人口涌入城市,再伴随大量高楼的兴起,传统的道路交通已经难以满足将人从城市的一处快速带到另外一处的需求。而从供给的角度看,城市轨道交通是一个有规模效益的公共品。为了研究城市轨道交通对城市经济低碳转型的影响随着人口密度的变化是否存在非线性的变化,本文根据门槛模型进行门槛效应检验。首先,为了确定门槛数量,本文对门槛数量分别为1、2、3时进行检验,结果如表5所示。检验结果表明,只有在单一门槛时显著水平在1%水平以下,说明采用单一门槛模型是合适的。

表5 门槛效应检验

基于门槛模型的计算结果发现,单一门槛的人口密度为137人/km2,回归出来的计算结果如表6所示。

表6 门槛模型回归结果

当人口密度小于137人/km2时,城市轨道交通对城市碳强度为正,从系数上来说此时城市轨道交通不利于城市碳强度下降,说明在人口密度过低的时候修建城市轨道交通带来的减排效果有限,甚至沉重的债务负担会拖累当地经济的发展;当人口密度大于137人/km2时,城市轨道交通能够降低城市碳强度排放,即此时城市轨道交通开通能够促进城市经济低碳转型。上述结论说明,在以人口密度为门槛变量时,城市轨道交通对城市经济低碳转型存在边际递增的非线性影响。

4 结语

为了探究城市轨道交通对城市经济低碳转型的影响,本文整理了2000—2019年间我国31个省份中285座地级市的数据,并运用双重差分效应模型、中介效应模型和门槛模型进行实证研究。研究结果表明:城市轨道交通对城市经济低碳转型具有积极作用;城市轨道交通也能够通过提高城市的绿色技术创新水平来推动城市经济低碳转型;但城市轨道交通对城市经济低碳转型也存在一定门槛,并非所有城市都适合发展城市轨道交通。

基于上述研究结果,本文提出以下政策建议:首先,应树立一种“不均衡发展”理念,进一步推进城市化进程,一些小型城镇消亡不可避免。这些小型城镇已经完成了我国经济发展和历史赋予的责任,只需其满足基本民生需求,而无需强求其经济发展指标。其次,应出台相应政策鼓励人口向中心城市流入,进一步发挥已建成城市轨道交通的规模效应。第三,由于城市轨道交通的前期投资大和后期维护成本高,限制了城市轨道交通的发展,国家应鼓励相关企业对城市轨道交通进行新的探索,推动研究降低城市轨道交通前期投资和后期维护成本的新技术和经营模式。