土地出让市场化对城市碳排放绩效的影响研究——基于城市面板数据的检验分析

钟 文，郑明贵，钟昌标

（1. 江西理工大学a.矿业发展研究中心；b.经济管理学院，江西 赣州 341000；2. 云南财经大学商学院，云南 昆明 650221）

一、引 言

改革开放以来，中国经济发展取得瞩目成就。然而，以高能耗与高排放为代价的粗放经济发展模式也给中国环境治理带来严峻考验。《世界能源统计年鉴（2021）》数据显示，2011—2020 年十年间，中国碳排放量由88.30亿吨增加至98.94亿吨，占世界碳排放总量的30.90%，减排形势不容乐观。中国作为全球负责任、有担当的发展中大国，2020年9 月，习近平主席在联合国大会上作出庄严承诺，中国二氧化碳排放力争于2030年前和2060年前分别实现碳达峰与碳中和。“双碳”目标的提出，不仅表明中国积极参与全球气候治理的决心，也契合中国高质量发展的本质要求［1］。

党的十九届四中全会强调推进要素市场制度建设，实现要素价格市场决定、流动自主有序、配置高效公平。2022 年1 月，国务院办公厅印发了《要素市场化配置综合改革试点总体方案》，从实践层面强调了要素市场化改革的紧迫性和必要性。地方政府既是土地供给者又是实现“双碳”目标的责任方，应高度重视借助多维土地政策提高碳排放绩效［2］。有学者测算发现，优化土地利用结构能够为达成2020年单位GDP碳减排40%～45%作出27.6%的重要贡献［3］。那么，持续推进的土地出让市场化改革能否成为赋能经济低碳转型的制胜法宝，产生“碳减排”“碳高效”的双重红利？倘若土地出让市场化确实可以提升碳排放绩效，那其中的作用机制又是什么？是否存在区域异质性的空间溢出效应？经济增长目标和环境目标约束下土地出让市场化的赋能效果又如何？“双碳”目标背景下深入探究上述问题的逻辑机理和运行机制，对于实现中国土地资源的经济效益和环境效益耦合协同发展以及节能减排的重大突破具有重要的理论价值和现实意义。

二、文献综述

有关碳排放的影响因素，相关学者早期主要从经济增长和环境保护的关系展开研究，如著名的环境库兹涅茨曲线（EKC）的提出［4］，但也有学者认为环境污染与经济增长之间是“U”型关系［5］。伴随着全球化浪潮的持续推进，外商直接投资的环境效应研究视角映入眼帘，如“污染天堂假说”［6-7］和“污染光环假说”［8-9］。最近几年，国内较多文献聚焦交通基础设施的减排效应。交通基础设施投资能够改善环境质量，且增长道路面积的减污效应相对有效［10］。具体而言，高铁开通显著降低了城市工业碳排放，对沿线中小城市工业碳减排具有技术正向外溢效应［11］。此外，还有学者从财政分权［12］、经济集聚［13］等视角进行分析。

随着高质量发展上升为国家发展战略，土地利用的碳减排、碳中和效应受到学术界的高度关注。学者们基于土地利用规划［14］、土地供应［15］、土地出让［16］、土地利用结构转变［17］和土地集约利用［18］等多维视角，主要从土地用途转变和土地经营管理方式改变两个方向探究土地利用的碳排放效应。其中，土地出让是重要的考察视角，地方政府以宽松的土地出让政策招商引资，大量污染型企业被引入与重复建设，引发巨大的能源消耗和污染排放，这种“以地谋发展”的模式在短期内促进了经济效益的提升，但长期则带来环境的损耗［19］。为了扭转“以地谋发展”模式的恶性循环，中国城市土地供应方式逐渐由计划配置转变为市场化出让［20］。随着系列政策的有序推进，学术界对土地出让市场化政策的内涵达成了相对一致的认识，土地出让市场化是以招标、拍卖及挂牌的市场化配置方式出让国有建设土地使用权的行为［21］。进一步聚焦到土地出让市场化对碳排放的影响，学者们也进行了初步的有益的探索。许恒周等（2013）［22］基于面板数据计量模型研究发现，土地出让市场化对碳排放减缓具有积极作用；姜旭等（2019）［23］从产业结构优化视角切入，考察了土地出让市场化对绿色全要素生产率的影响，对抑制城市碳排放具有借鉴价值；刘璇等（2022）［15］认为，土地出让市场化通过抑制产业结构高级化数量失衡、推动产业结构高级化质量提升，能够有效提升碳排放绩效，实现“双碳”目标。

虽然已有学者对碳排放影响因素、土地出让市场化的经济福利效应和环境效应做了相关研究和探索，为解释土地出让市场化对碳排放绩效的影响效应提供了一定的理论借鉴，但上述研究仍无法提供土地出让市场化影响碳排放绩效的可靠证据。一方面，土地出让市场化对碳排放绩效的作用机制复杂、不确定性因素较多，两者之间简单线性相关关系的理论假设无法探索更深层次的作用机制，难以识别碳排放的多重抑制路径，且不能针对土地出让市场化的减排效应提出具体有效的政策；另一方面，土地出让市场化影响碳排放绩效的系统实证检验也亟待完善。此外，现有研究忽视了中国情境下土地出让市场化与低碳转型必然受到经济增长目标约束和环境目标约束的典型事实，而这恰恰是大国范围内制定因地制宜的碳减排政策所要关注的重要方面。鉴于此，本文基于2011—2022 年中国254 个地级市面板数据，采用多种计量模型多维度实证分析双重目标约束下土地出让市场化对碳排放绩效的影响及机理。

本研究与已有文献的主要区别是：①探究土地出让市场化对碳排放绩效的非线性关系及其空间溢出效应，既拓展了土地出让市场化的环境效应研究领域，又丰富了环境治理的土地政策支撑文献。②构建了两部门框架下土地出让市场化多渠道影响碳排放绩效的理论模型，从理论机理上揭示了土地出让市场化对碳排放绩效的影响，运用改良的中介效应模型，识别了资源配置效应和产业结构升级效应双重作用机制的存在性及贡献度。③进一步融入中国情境下的经济增长目标约束和环境目标约束，并细分了两大目标的约束强度，系统考察了相关异质性，深化了对土地出让市场化赋能城市低碳转型约束机制及特征差异的认识。

三、理论分析与假设

（一）土地出让市场化与碳排放绩效

在财政分权与分税制改革后，地方政府普遍的决策是低价出让工业用地、高价出让商服用地，深刻影响了区域产业结构升级［24］。由此可推断，地方政府协议出让土地，用地缺乏竞争性，无法充分体现土地市场价值，降低了土地资源配置效率，而出让市场化依托价格机制筛选土地购买者，可以约束受让人提高生产效率，增强高附加值工业企业的带动作用，阻滞低附加值企业的轻松进入，整体上实现区域产业结构升级，提高碳排放绩效。进一步地，本文区分产业结构优化的程度，即产业结构合理化与高级化，两者均能反映生产技术改进和产业布局调整，但前者表现为生产要素在不同部门之间有序流动与有效配置，达到良性互动的状态［25］，后者则是生产要素往更高梯度产业的再配置过程，体现社会主导型产业升级［26］。由于碳排放绩效提升强调的是经济效益与环境效益的协同获取，一方面它要求资源要素配置科学合理，实现经济效益，另一方面需要资源要素向环境友好型企业转移，减轻获取经济效益过程中的环境压力。因此，分析土地出让市场化对碳排放绩效的影响应从土地出让市场化是否会推动生产要素向环境友好型企业转移切入。短期看，土地出让市场化客观上促进了地价上涨，在一定程度上迫使传统企业在可承受环境惩罚的限度内更加关注企业盈利水平，忽视环境保护。因此，生产要素集中向经济效益高部门转移，环境友好型企业面临生产要素不足的困境，从这个层面看，土地出让市场化水平较低会导致产业结构合理化反向发展，抑制碳排放绩效提升。但长期看，土地出让市场化水平较高自然引致的地价上涨，所形成的地价成本约束会倒逼传统企业进行技术创新与产业结构优化，从而逐渐向低碳经济转型，如劳动密集型行业向资本密集型行业转型，也会淘汰部分无法进行研发投入的传统企业。此时，产业结构高级化过程能够减少经济增长中的碳排放，技术迭代更新的正向溢出效应提高了碳排放绩效。由此，本文提出假设1。

H1：土地出让市场化与碳排放绩效具有非线性关系。

（二）土地出让市场化影响碳排放绩效的传导机制

本文通过构建多渠道影响碳排放绩效的理论模型，进一步揭示土地出让市场化对碳排放绩效的影响，将土地出让市场化对碳排放绩效的影响路径分为资源配置效应和产业结构升级效应两大类。资源配置效应主要依托市场配置资源的基础性作用，土地出让市场化能够减少寻租腐败，通过市场机制实现土地要素的有效配置，促进了建设用地的有序扩张，缓解了建设用地承载的碳排放；产业结构升级效应则通过土地出让市场化提高地价，对外来投资或本土产业形成一定的价格门槛，集约化程度高、盈利能力强的产业得以进驻，而用地粗放、附加值低的产业被迫退出，进而实现了产业结构优化升级。为了进一步阐述，本文在柯布-道格拉斯生产函数基础上构建包含能源部门的生产函数：

其中，Y、T、L、K、E、CP、υ分别代表经济产出、土地利用效率、劳动力数量、资本存量、能源消耗、碳排放绩效、碳排放折算系数（采用政府间气候变化专门委员会提供的碳排放系数）。假定土地利用效率与土地出让市场化ϑ正相关，将以上等式进行简化处理，得到：

由式（3）和式（4）可知，土地出让市场化ϑ越大，土地利用效率T亦越高，则单一部门的碳排放绩效越高。

再次将模型延伸至两部门模型，并区分碳排放绩效高、低两部门，即CP1＞CP2，则：

区域土地出让市场化会影响产业结构升级，在模型推导中则有：

整合式（5）（6）（7）得到：

由于λ＞1，可知土地出让市场化ϑ越高，则产业结构升级UIS 越好，碳排放绩效越优，表明碳排放绩效高部门占比越多，能够提升区域总体碳排放绩效。由此，本文提出假设2。

H2：土地出让市场化主要通过资源配置效应与产业结构升级效应提升碳排放绩效。

四、研究设计

（一）模型构建

1.静态面板模型

本文基于STIRPAT 模型进行模型设定，该模型较为全面地考虑了主要社会经济要素对环境的影响，成为碳排放绩效影响因素研究的优良选择［27］，设定基准模型，方程如下：

其中：CEPit表示城市i第t年的碳排放绩效；LTit和SLTit分别表示土地出让市场化及其平方项；Cit表示影响碳排放绩效的控制变量组，包括经济发展水平、城市化水平、人口规模、固定资产投资和对外直接投资等变量；μi、λt、δit分别表示地区效应、时间效应和随机扰动项。

2.机制检验模型

为了检验资源配置效应与产业结构升级效应两大作用机制的存在性及贡献度，本文借鉴Cutler和Lleras-Muney（2010）［28］的方法，在方程（Ⅰ）中加入机制变量γit，机制变量包含采用索罗残差法测算的全要素生产率衡量的资源配置效应（RAE）、二三产业增加值之比反映的产业结构升级效应（UIS），其他变量不变。检验步骤为：①直接检验土地出让市场化对资源配置效应与产业结构升级效应的影响，以验证两大机制的存在性；②在回归方程（Ⅲ）基础上，进一步测算两大机制的解释力度，计算程序是从回归方程（Ⅰ）与（Ⅲ）上得到土地出让市场化的系数，并计算即得到机制变量的贡献度，详细证明过程参见Cutler 和Lleras-Muney的文献附录部分。相关回归方程如下：

3.空间计量模型

SDM 模型是当前空间计量发展中较为前沿的模型，该模型既综合了SAR 和SEM 两类空间模型的优点，也妥善处理了相关不足，如考虑了随机冲击的空间影响。因此，本文在SDM模型基础上，构建土地出让市场化影响碳排放绩效的空间计量模型，方程如下：

其中，所有变量与方程（Ⅰ）一致，ρ为空间自回归系数，W为空间权重矩阵。本文主要采用两种空间权重表示方法：一是地理距离空间权重矩阵，以城市是否相邻为标准，相应赋值为1 和0，主要在SDM空间模型的基准回归中使用；二是经济距离空间权重矩阵，在稳健性检验中使用，以两城市人均GDP差距的倒数为标准构建。

（二）变量选取

1.被解释变量

本文被解释变量为城市碳排放绩效（CEP）。借鉴马大来等（2015）［29］的研究，采用非期望产出的SBM-Undesirable模型测度得到，具体以劳动力、能源和资本为投入要素，碳排放为非期望产出，GDP为期望产出。关于碳排放的计算，由于城市层面没有详细的能源消费分类统计数据，借鉴Chen 等（2020）［30］的研究，采用NPP-VIIRS 夜间灯光数据降尺度反向推演中国地级市碳排放，该碳排放模拟测度方法被广泛运用于经济学研究领域，具有一定的科学性，其逻辑是夜间灯光越亮，城市经济活动越活跃，反映该城市经济发展水平越高，能源消费亦越多。

2.解释变量

本文解释变量为土地出让市场化（LT）。有关土地出让市场化的测度方法较多，有学者采用价格权重法将拍卖价格作为正常价格，以其他形式交易价格与正常价格比重确定权重衡量土地出让市场化［31］；也有学者采用土地出让收入与土地出让宗数来测算土地出让市场化［32］；或者采用土地出让市场化交易面积占总面积的比重衡量土地出让市场化［33］。吸收以上做法的优点，同时考虑土地出让宗数无法充分反映宗地面积大小，而土地出让市场化水平与宗地面积密切相关，再者土地价格权重法会因为城市间经济发展差距而产生偏差，因此本文采用土地招拍挂出让面积占总出让面积的比重衡量土地出让市场化。

3.控制变量

通过梳理碳排放绩效影响因素文献发现，STIRPAT模型是重要的参考基础，碳排放绩效主要受经济发展水平、人口规模和技术进步三方面的影响，随着研究深入，城市化水平、OFDI 等因素也逐渐纳入模型中。因此，本文在此基础上选取以下相关控制变量，见表1所列。

表1 控制变量说明

（三）数据来源

本文考虑土地出让市场化发展的变化特征，兼顾数据可获得性，特别是2007 年要求工业用地也要采用市场化出让方式，同时限于2009 年以后《中国国土资源年鉴》不再公布招拍挂明细分类的数据约束，选定2011—2022年为研究时段，删除了指标缺失严重的地级市，如巢湖市、毕节市和拉萨市等，最终选取中国254 个地级市（不包括港澳台地区）为研究样本。为保证数据稳定性，以及减少异方差的影响，本文对涉及GDP与资本等数据做了取对数处理和平滑处理。其中，主要的数据来源于《中国城市统计年鉴》《中国国土资源统计年鉴》《中国能源统计年鉴》、各地级市统计年报、中国碳排放数据库、绿色专利数据库、EPS 数据库以及中国土地市场网，涉及部分缺失值采用邻近均值法和线性插值法补齐；经济增长目标与环境目标来源于各地级市政府工作报告；夜间灯光灰度值来源于全球夜间灯光数据库，经过校正后获得中国城市灯光数据。变量的描述性统计见表2所列。

表2 变量描述性统计

五、实证分析

（一）静态面板模型回归

1.基准回归分析

表3 列（1）和列（2）是分别加入土地出让市场化及其平方项的回归结果。由列（1）可知，土地出让市场化对碳排放绩效的回归系数为0.008 2，未通过显著性检验，表明土地出让市场化对碳排放绩效存在一定的正向影响，但统计模型并不支持该关系。由列（2）可知，土地出让市场化一次项系数在5%水平上显著为负，其平方项在1%水平上显著为正，且在控制了影响碳排放绩效的其他相关因素后依然成立，说明土地出让市场化与碳排放绩效之间存在显著的“U”型非线性关系，H1得到验证。可能的原因是土地出让市场化水平较低时，生产要素集中向经济效益高部门转移，环境友好型企业面临生产要素不足的困境，导致产业结构合理化反向发展，抑制碳排放绩效提升；而当土地出让市场化水平较高时，所形成的地价成本约束会倒逼传统企业进行技术创新与产业结构优化，从而逐渐向低碳经济转型，产业结构高级化过程能够减少经济增长中的碳排放，技术迭代更新的正向溢出效应提高了碳排放绩效。

表3 静态面板模型回归结果

2.工具变量回归分析

由于土地出让市场化与碳排放绩效均会受到城市制度环境、政府治理能力及科技创新等因素的影响，进而导致土地出让市场化与碳排放绩效之间的内生性问题。为了缓解可能存在的内生性影响，本文借鉴已有做法［34］，利用城市土地坡度的均值作为地方政府土地出让供给端的工具变量，城市土地坡度与经济增长目标的交互项作为土地出让收入需求端的工具变量，并使用两阶段最小二乘法（2SLS）进行回归，回归结果见表3所列。第一阶段回归结果显示，工具变量与内生变量之间显著正相关，符合相关性假设。第二阶段回归结果显示，土地出让市场化一次项系数在1%水平上显著为负，其平方项在1%水平上显著为正，这与基准回归结果类似，不同之处在于回归系数均有所减小，说明采用工具变量缓解内生性问题后，土地出让市场化与碳排放绩效之间依然具有稳健的“U”型非线性关系。同时，均通过了弱工具变量和外生性检验，说明工具变量选取具有科学性。

（二）空间面板模型回归

1.空间相关性分析

在进行空间计量回归之前，需要对核心变量进行空间相关性检验，主要采用Moran′sI指数方法考察核心变量之间的空间相关性特征。本文结合地理距离空间权重矩阵测算中国254 个地级市2011—2022 年的全域Moran′sI指数值。检验结果发现，在样本观察期内，核心变量的Moran′sI指数值大部分显著为正，表明中国城市土地出让市场化与碳排放绩效之间存在不可忽略的空间相关，进一步佐证了采用空间计量分析法的合理性。

2.空间效应检验

表4 是基于SDM 模型的空间计量回归结果。由列（1）可知，土地出让市场化一次项系数在1%水平上显著为负，其平方项在1%水平上显著为正，土地出让市场化与碳排放绩效之间存在显著的“U”型非线性关系，与前文实证结果一致。由列（2）可知，中国城市土地出让市场化对周边城市的碳排放绩效空间溢出效应不明显。列（3）—列（5）为土地出让市场化对碳排放绩效影响的空间效应分解结果，可以看出，土地出让市场化一次项、平方项的直接效应和总效应均在5%水平上显著，表明土地出让市场化与碳排放绩效之间在本地区和总体上呈“U”型非线性关系；而在间接效应方面，仅有土地出让市场化的平方项在10%水平上显著，进一步说明土地出让市场化影响碳排放绩效的空间溢出效应较小，可能的原因是城市经济发展水平差异引发虹吸效应较明显，弱化了中心城市土地出让市场化的正向环境治理溢出效应。

表4 空间SDM模型回归结果

（三）稳健性检验

为进一步检验土地出让市场化对碳排放绩效影响的稳健性，本文从替换被解释变量、排除其他政策影响和替换空间权重矩阵三个方面进行稳健性检验，回归结果见表5 所列。可以看出，稳健性检验结果与前文结果差别不大，有效支撑了基准回归结果。其中，借鉴主流研究成果，采用CO2排放量的对数衡量城市碳排放［15］；“低碳试点城市”则是以2010 年遴选的5 省8 市开展试点工作，随后于2012 年、2017 年又分别实施了第二批和第三批城市试点，属于试点城市的赋值为1，反之为0。

表5 稳健性检验回归结果

（四）作用机制分析

土地出让市场化对碳排放绩效影响的作用机制检验结果见表6所列。列（1）、列（2）是检验作用机制是否存在的回归结果，可以看出，土地出让市场化对两大作用机制变量具有显著的正向影响，对资源配置效应的影响大于产业结构升级效应，说明土地出让市场化对作用机制具有积极影响。列（3）、列（4）和列（5）是测算作用机制贡献度的回归结果，可以看出，两大作用机制对土地出让市场化影响碳排放绩效的贡献度共接近60%。其中，资源配置效应的贡献度最大，达到39.797 3%，产业结构升级效应的贡献度为19.870 2%。根据上述分析结果，H2得以验证。

表6 作用机制检验回归结果

六、进一步分析

（一）异质性分析

1.城市资源禀赋异质性

资源型城市的“资源诅咒”效应已被众多学者所证实，那么土地出让市场化的低碳治理是否也会受到“资源诅咒”困扰？本文依据国务院《全国资源型城市可持续发展规划（2013—2020年）》的划分标准，将样本城市分为资源型城市与非资源型城市。表7列（1）是城市资源禀赋异质性回归结果，可以看出，土地出让市场化的低碳治理效应在资源型城市不明显，表现为回归系数不显著，而在非资源型城市则效果明显。可能的原因是资源型城市具有根深蒂固的发展路径依赖与锁定问题，难以突破现有产业结构束缚，因此土地出让市场化的渗透会受到较大阻力，土地出让市场化的低碳治理效应较弱。反之，非资源型城市的土地出让市场化接受度高，发展迅速，容易实现数字技术运用，推动产业结构升级。

表7 异质性检验回归结果

2.城市规模异质性

城市自身规模大小会导致土地出让市场化的低碳治理效应不同。相较于中小城市，大城市在产业结构、环境治理投入及科技创新等方面具有规模优势，易形成一定的集聚效应，有利于资源优化配置，同时，巨大的能源消费和土地供给需求会产生拥挤效应，导致城市环境问题加剧。土地出让市场化的低碳治理效应是否受到城市集聚效应与拥挤效应影响？孰轻孰重？这是有意义的探索。本文依据2014 年《国务院关于调整城市规模划分标准的通知》，将城区常住人口小于100 万的城市划入中小城市，大于100万的城市纳入大城市范畴。表7列（2）是城市规模异质性回归结果，可以看出，与中小城市相比，大城市的土地出让市场化低碳治理效应更大，这一结果说明土地出让市场化的高速发展能够推动城市产业结构高级化发展，既可以有效获取集聚效应，也能缓解拥挤效应。

（二）双重目标约束的调节效应

低碳治理不仅需要发挥市场配置资源的基础作用，也离不开有为政府的科学推动。经济增长目标与环境目标制定是有为政府高效低碳治理的重要政策工具，适宜的双重目标约束对实现“双碳”目标具有重要作用［35］。依托中国地级市政府工作报告，以历年政府工作报告公布的各地级市经济增长目标值衡量经济增长目标约束（EGC），构建其与土地出让市场化的交互项，并进一步区分经济增长目标硬约束与软约束［36］，即经济增长目标采用“力争”“以上”“确保”等词修饰时，本文定义为经济增长目标硬约束（HEGC），而采用“上下”“左右”等区间式描述时，定义为经济增长目标软约束（SEGC）。在环境目标约束测度上，本文以历年地级市政府工作报告中是否明确提出能耗目标为标准，衡量环境目标约束（EOC），以虚拟变量出现，进而构建其与土地出让市场化的交互项，并在此基础上，将环境目标约束细分为直接环境目标约束与间接环境目标约束［37］。若地级市政府工作报告中明确了具体的减排目标值，且在下一年度政府工作报告中公布考核情况，则认定为其实施了直接环境目标约束（DEOC），其他情况认定为实施了间接环境目标约束（IEOC）。经济增长目标约束与环境目标约束相关数据来源于各地级市历年政府工作报告原文，经手工整理获得。

表8 列（1）是经济增长目标约束下的回归结果，可以看出，经济增长目标约束与土地出让市场化交互项系数在10%水平上显著为负，说明经济增长目标约束负向调节土地出让市场化对碳排放绩效的影响。从经济增长目标软硬约束来看，过高的经济增长目标约束弱化了土地出让市场化的低碳治理效应，适度的经济增长目标约束有利于发挥土地出让市场化的低碳治理效应。表8列（2）是环境目标约束下的回归结果，可以看出，环境目标约束与土地出让市场化交互项系数在5%水平上显著为正，说明环境目标约束正向调节土地出让市场化对碳排放绩效的影响。从直接环境目标约束与间接环境目标约束对比来看，严格的环境目标约束提升了土地出让市场化的低碳治理绩效。

七、结论与政策启示

本文基于双重目标约束视角分析了土地出让市场化对城市碳排放绩效的影响机理，采用土地招拍挂出让面积占总出让面积的比重测算了2011—2022年254个地级市土地出让市场化水平，采用非期望产出的SBM-Undesirable模型测算中国地级市碳排放绩效，构建静态面板模型与SDM 空间计量模型，研究了土地出让市场化对碳排放绩效的非线性影响和空间溢出效应，利用改进的中介效应模型识别了两者之间的作用机制，以及考察经济增长目标与环境目标双重约束对两者关系的调节作用。得出结论如下：

第一，土地出让市场化与碳排放绩效之间呈显著的“U”型非线性关系。从静态面板检验看，两者“U”型关系的拐点值为0.942 1；从SDM空间效应检验看，土地出让市场化影响碳排放绩效的空间溢出效应较小，对本地作用较大。

第二，资源配置效应和产业结构升级效应是主要的作用机制。两大作用机制对土地出让市场化影响碳排放绩效的贡献度共接近60%，但仍不排除其他作用机制的存在，如技术创新效应、能源效率提升效应及经济增长效应等。

第三，双重目标约束在土地出让市场化与碳排放绩效关系中发挥显著的调节作用。过高的经济增长目标约束负向调节土地出让市场化对碳排放绩效的影响，严格的环境目标约束更有利于提升土地出让市场化的低碳治理绩效。

根据以上研究结论，提出如下政策启示：

第一，深化土地要素市场化改革，充分发挥土地出让市场化的碳减排效应。城市土地要继续坚持市场化出让制度的改革方向，增强土地一级市场交易透明度，规范招标、拍卖及挂牌出让行为。不断扩大土地出让市场化的领域，调整完善产业用地政策，创新使用方式，推动不同产业用地类型合理转换，探索增加混合产业用地供给，鼓励优质项目通过市场方式获得土地，充分发挥市场机制在土地要素配置中的基础性作用，实现城市经济低碳转型。

第二，探寻科学合理的经济增长目标与环境目标约束组合，发挥双重目标约束在土地出让市场化低碳治理中的积极作用。地方政府在制定年度目标时要尽可能采用经济增长目标软约束，避免过高的经济增长目标压力导致政府扩大债务融资规模，刺激过度投资，阻碍土地出让市场化发挥低碳治理效应，抑制城市碳排放绩效；与此同时，地方政府要强化环境目标约束，采取严格的环境规制措施，充分发挥环境目标约束的创新补充效应与质量提升效应，有效推进土地出让市场化与环境规制的协同。具体而言，政府应在充分调研与技术模拟的基础上制定差别化的双重目标约束最优组合，实现城市管辖范围内的目标异质性管理，提升城市土地出让市场化低碳治理绩效。

第三，依据城市自身特征差异较大的客观事实，因地制宜地科学释放土地出让市场化发展带来的环境福利效应。各城市在资源禀赋与城市规模方面存在差异，导致各城市具有不同程度的土地出让市场化环境福利效应。因此，政府应该因地制宜、有针对性地制定助推土地出让市场化与低碳领域有效融合的政策规划，强化数字技术对传统行业进行全生命周期数字化转型，增强土地出让市场化与产业结构的适配度，提升土地出让市场化低碳治理的行动效率。