創新低碳之城：創新型城市建設的碳排放績效評估

張 華 豐 超

一、引言

當前，溫室氣體濃度漸增導致的全球變暖嚴重威脅人類健康和經濟發展(Bai et al.，2019)，已經成為人類社會可持續發展的嚴重威脅(Du and Li，2019)。作為全球最大的碳排放國家，中國面臨巨大的碳減排壓力。BP統計資料顯示，1978-2018年中國碳排放總量由14.19億噸增加至94.29億噸，增幅高達5.64倍。理論上，提升碳排放績效是治理氣候變化最具成本效率的方式之一(Bai et al.，2019)。為此，在經濟高質量發展的背景下探討減緩氣候變化和控制溫室氣體的問題，需要從技術創新的視角出發，尋求提高碳排放績效之路。近年來，中國政府積極實施創新型城市試點政策，旨在形成一批創新體系健全、創新績效高、經濟社會效益好、創新輻射引領作用強的區域創新中心。那么，一個亟需回答的問題是，以政府為主導的這類“自上而下”的政府創新政策是否有效提升了碳排放績效？

本文以“國家創新型城市”試點政策為切入點，聚焦于探討創新型城市建設的碳排放績效效應。2008年國家發展和改革委員會(下文簡稱“國家發改委”)批準深圳成為全國第一個國家創新試點城市。此后，在深圳“先行先試”的基礎上，進一步擴大創新型城市試點范圍。根據2016年國家發改委和科技部出臺的《建設創新型城市工作指引》(國科發創[2016]370號)文件，截至2016年底，全國共有61個城市獲批為國家創新試點城市。2018年，又新增17個城市進行創新型城市試點。從試點進程上看，創新型城市建設是空間漸進的，由點及面逐步展開，經歷了“試點—推廣—趨同”的空間過程。與此同時，《建設創新型城市工作指引》明確將“綠色低碳”作為創新型城市建設的原則和目標。在此背景下，本文探討如下核心但卻尚未得到很好回答的問題：創新型城市試點政策是否有助于提升城市碳排放績效？又是通過什么途徑影響碳排放績效？厘清上述問題，對于夯實創新型城市建設的前期發展成果以及拓展未來發展空間具有重要的實踐價值，也為國家實現2030年碳排放的雙控目標、2060年前實現碳中和的長遠目標提供有益的政策啟示。

與本文緊密關聯的，主要有兩方面的文獻。第一支文獻是碳排放績效的相關研究，主要聚焦于測算不同地區的碳排放績效水平與探尋碳排放績效的影響因素(Zhou et al.，2010；劉習平等，2017；李小勝等，2018；Du and Li，2019；Li and Wang，2019；Wang et al.，2019)。這類文獻發展迅速且方興未艾，成為碳排放領域重要的研究議題之一。第二類文獻重點關注創新型城市建設的政策效應評估。李政、楊思瑩(2019)利用2003-2016年中國269個城市的面板數據，借助于雙重差分法，發現創新型城市建設顯著提升了城市創新水平。類似地，王保乾、羅偉峰(2018)利用2008-2015年中國長三角24個城市的面板數據，發現創新型城市建設有利于促進城市創新績效水平。不同于上述文獻的宏觀視角，劉佳等(2019)利用2008-2016年上市公司的面板數據，發現創新型城市建設顯著促進企業實質性創新產出，為評估創新型城市試點政策提供了微觀企業層面的證據。與此同時，聶飛、劉海云(2019)以FDI質量為研究對象，利用2003-2015年中國266個城市的面板數據和PSM-DID方法，發現創新型城市建設通過“回路效應”提升了FDI質量。梳理上述文獻可知，既有文獻在研究設計和研究方法等方面為評估創新型城市建設的政策效應提供了重要思路，但并沒有關注創新型城市建設對碳排放績效的影響，而這為本文的研究提供了空間。

為了準確客觀地識別出創新型城市建設對碳排放績效的影響，本文將2008年開始分地區逐步推行的創新型城市試點政策視為一次準自然實驗，在控制城市固定效應、時間固定效應和省份時間趨勢的基礎上，利用漸進性的雙重差分法來緩解遺漏變量對實證研究結果的不利影響。同時，為了處理創新試點城市由于非隨機選擇而導致的內生性問題，本文采取了控制城市屬性法和工具變量法。基于2005-2016年中國285個城市的面板數據，本文穩健地發現，創新型城市試點政策的確對碳排放績效具有顯著地促進作用，特別地，相比于非試點城市，創新試點城市的碳排放績效平均增加2.47%。經過共同趨勢、工具變量、干擾政策、PSM-DID方法、安慰劑等一系列穩健性檢驗后，上述結論依然成立。本文研究為在全國范圍內推廣創新型城市建設提供了經驗證據，并為打造創新、低碳等新型特色城市提供了政策參考。

相比于以往文獻，本文研究貢獻主要體現在以下三個方面：第一，研究議題上，本文是國內首篇從綠色低碳發展的角度探討創新型城市試點政策效應的文獻，為在全國范圍內推廣創新型城市建設提供了經驗證據，并且豐富了碳排放績效的相關研究。既有文獻(王保乾、羅偉峰，2018；李政、楊思瑩，2019；劉佳等，2019；曾婧婧、周丹萍，2019)主要從宏觀和微觀維度考察了創新型城市試點政策的創新效應。考慮到綠色低碳作為創新型城市建設的原則和目標，因此分析創新型城市建設對碳排放績效的影響是評估該政策效應不可或缺的內容。第二，識別策略上，本文立足于雙重差分法的估計框架，借助于創新型城市試點政策在不同城市、不同試點時間上的變異，通過比較先實施創新試點的城市與后試點的城市、非試點城市之間碳排放績效的差異，得到創新型城市建設的凈效應。通過使用這類準自然實驗的方法，可以有效地避免遺漏變量導致的內生性問題。同時，本文從多個角度探求了創新型城市建設對碳排放績效的影響機制。第三，關注并處理了創新試點城市由于非隨機選擇而導致的內生性問題。一方面，本文在回歸方程中納入城市屬性變量與時間趨勢多項式的交叉項，城市屬性變量包括是否為兩控區城市、經濟特區城市、北方城市以及胡煥庸線右側城市，以控制城市之間固有的屬性差異隨著時間推移對碳排放績效的影響；另一方面，本文以各城市的高校數量為基礎構造工具變量，進一步解決上述問題。

二、政策背景與理論假說

(一)政策背景

城市不僅是科技創新活動的空間載體以及創新資源和要素的集聚地(李政、楊思瑩，2019)，更是區域經濟社會發展的中心，對區域和國家發展全局影響重大。為了促進城市經濟發展由傳統要素驅動向創新驅動轉變，并提高自主創新能力，近十幾年來中國政府著力推行創新型城市建設工作。創新型城市建設的目標是，將試點城市建設成自主創新能力強、科技支撐引領作用突出、經濟社會可持續發展水平高、區域輻射帶動作用顯著的城市。這一政策決定意義重大，既是加快實施創新驅動發展戰略和完善國家創新體系的必然要求，還是經濟高質量發展下培育新動能、發展新經濟的內在需要，更是實現十九大報告所提出的“到2035年，我國躋身創新型國家前列”這一目標的重要舉措。

為了加快和推進創新型城市建設工作，國家在2008年深圳成為首個國家創新試點城市之后出臺了一系列政策文件。2010年1月，國家發改委印發《關于推進國家創新型城市試點工作的通知》(發改高技[2010]30號)，提出要擴大試點范圍，同意大連、青島等16個城市開展新一輪創新型城市試點。同年4月，科技部出臺《關于進一步推進創新型城市試點工作的指導意見》(國科發體[2010]155號)。該文件較為詳細，并附帶了相關指導意見和監測評價指標。從評價指標上看，共有創新投入、企業創新、成果轉化、高新產業、科技惠民和創新環境6個一級指標以及25個二級指標。2016年12月，國家發改委和科技部共同印發《建設創新型城市工作指引》，進一步修訂相關指導意見和指標體系，并公布61個創新試點城市的具體名單。2018年4月，國家發改委和科技部又共同印發《關于支持新一批城市開展創新型城市建設的函》(國科函創[2018]59號)，批準吉林市、徐州市等17個城市進行新一輪試點。上述政策作為創新型城市建設的綱領文件，規劃和設計了創新型城市的建設原則、發展目標、重點任務和政策保障等，并鼓勵試點城市因地制宜探索差異化的創新發展路徑，支持其進行相關的創新活動。

梳理創新型城市試點名單，并結合本文的研究期限和樣本，可以發現，在本文285個樣本城市中，創新試點城市的數量為59個，剩下的226個城市為非試點城市。在創新試點城市中，東部、中部和西部的城市數量分別為31個、14個和14個，分別占創新試點城市總數的51%、24%和24%；從創新試點城市與非試點城市的比例來看，東部、中部和西部的試點比例分別是31%、14%和17%。可見，東部地區創新試點城市的數量最多，占試點城市總數的一半以上。這可能是由于，相比于中西部地區，東部地區創新基礎條件較好，經濟社會發展水平較高，因此東部地區是創新型城市試點政策的重點和核心區域。試點城市的地理位置分布符合《建設創新型城市工作指引》的文件要求，即結合國家創新驅動發展的整體部署，統籌東、中、西區域布局，積極支持和推動城市創新發展。綜上，相比于非試點城市，創新試點城市享受到相關的政策紅利，并分布在不同的地理位置，這為本文構造準自然實驗并使用雙重差分法來識別創新型城市建設對碳排放績效的凈效應創造了條件。

(二)理論假說

梳理和總結2010年、2016年和2018年國家發改委和科技部出臺的相關文件可知，試點城市的重點任務主要包括四個方面：加大創新政策支持、促進創新要素集聚、增加創新投入和優化創新環境。根據上述政策要求，試點城市需結合本地區資源稟賦、產業特征、區位優勢、發展水平等基礎條件，制定適合本地區的創新型城市建設的發展模式和發展路徑。這些措施有利于試點城市加快技術創新進步、助力產業結構優化升級和驅動經濟發展方式轉變，從而進一步促進城市經濟發展和抑制碳排放水平。由下文碳排放績效的指標構建可知，經濟發展是期望產出，而碳排放水平是非期望產出，因此增加期望產出和減少非期望產出有利于提升碳排放績效。圖1繪制了創新型城市試點政策影響碳排放績效的理論分析框架。

圖1 創新型城市試點政策對碳排放績效的影響機制

創新型城市建設的重點任務包括如下幾個方面。①加大創新政策支持。根據政策要求，國家相關部門需加強統籌支持和政策指導，對符合條件的科研任務、創新基地和研發平臺、科技人才、創新政策和改革試點等給予積極支持。同時，試點城市所在省份需要制定出臺支持創新型城市建設的系列政策，并且各種金融機構為當地具有創新潛能的企業研發活動提供必要的貸款資金支持(聶飛、劉海云，2019)。②促進創新要素集聚。試點城市集聚國內外高端人才、資金、技術和信息等創新資源，培育壯大研發組織，并且以市場需求為導向，構建產業技術創新聯盟，形成創新的吸附效應、聚合效應和規模效應。同時，布局各類創新基地和服務平臺，充分開展國際交流與合作，加強科研成果的傳播與共享(李政、楊思瑩，2019)。③增加創新投入。《建設創新型城市工作指引》明確要求，進一步加大地方財政科技投入，促進政府引導性投入穩步增長、企業主體性投入持續增長。一方面，加強科技創新載體建設，將國家自主創新示范區和高新技術產業開發區作為重要平臺，打造區域創新示范引領高地；另一方面，完善創新人才激勵，包括實施重大人才工程、優化創新人才培養和引進模式以及改進創新型人才流動和服務保障模式等。④優化創新環境。試點城市需完善地方政府創新治理制度，加快優化服務改革，構建科技管理基礎制度，形成多元參與、協同高效的創新治理格局。同時，培育公平有序的創新市場環境，如加強知識產權保護、破除限制新技術的不合理準入障礙、打破相關行業壟斷等，從而完善全社會創新創業的政策環境。

上述創新型城市試點政策將從兩個方面有利于提升碳排放績效。一方面，創新型城市試點政策有利于促進城市經濟發展。這種促進作用可以通過三種途徑實現：第一，創新型城市試點政策能夠加快技術創新進步。毋庸置疑，創新型城市建設的直接目的是提高試點城市的自主創新能力。由上文相關文獻可知，王保乾、羅偉峰(2018)、李政、楊思瑩(2019)、劉佳等(2019)利用中國城市和企業層面的數據，證實了創新型城市建設有利于促進創新水平，彰顯了政府創新政策的有效性。第二，創新型城市試點政策能夠優化產業結構。《建設創新型城市指標體系》文件中，明確了創新指標要求，如國家和省級高新技術產業開發區營業總收入占地區GDP比重、知識密集型服務業增加值占地區GDP比重等。試點城市只有在建設期結束前完成相關指標考核，才能通過驗收評估。因此，指標考核將促使試點城市更加注重發展高新技術產業，這有利于優化產業結構。第三，創新型城市試點政策能夠轉變經濟發展方式。十九大報告指出，創新是引領發展的第一動力，是建設現代化經濟體系的戰略支撐。創新型城市建設要求將創新驅動發展作為城市經濟社會發展的核心戰略，培育新動能、發展新經濟，這有利于促進城市經濟發展由傳統要素驅動轉向創新驅動。綜上，創新型城市試點政策能夠通過加快技術創新進步、優化產業結構和轉變經濟發展方式等途徑促進經濟發展。

另一方面，創新型城市試點政策有利于抑制城市碳排放水平。在《建設創新型城市指標體系》文件中，明確要求將碳排放強度作為特色指標，并且將萬元GDP綜合能耗作為基礎指標。這種政策指標考核要求，有利于試點城市將綠色低碳技術研發作為技術創新的重要發展維度，從而驅動環保技術和低碳技術的進步。同時，創新型城市試點政策要求創新驅動發展，積極發展高新技術產業，而這類產業屬于知識、技術密集型產業，具有綠色、清潔、低碳等特征，在促進產業結構升級的同時有助于遏制碳排放。另外，創新型城市要求將創新作為城市發展的第一動力，有別于傳統的粗放型發展方式，實現高污染、高耗能、高排放的“三高”產業低碳化運營，推動城市低碳經濟發展和可持續發展。綜上，創新型城市試點政策能夠通過促進綠色低碳技術、優化產業結構和轉變經濟發展方式等途徑抑制碳排放水平。

綜上所述，本文提出如下研究假說：

假說1：創新型城市試點政策有利于提升碳排放績效。

假說2：創新型城市試點政策通過促進經濟發展和降低碳排放水平而提升碳排放績效。

三、實證設計

(一)計量模型設定

本文將創新型城市試點政策的實施視為一次準自然實驗，利用不同城市在試點時間上的變異，使用漸進性的雙重差分法估計了創新型城市建設對碳排放績效的影響。本文的雙重差異來自于城市層面和年份層面，比較的是創新試點城市和非試點城市的碳排放績效在試點前后的差異。研究設計上，本文參考李政、楊思瑩(2019)的思路，設定如下計量模型：

CEPit=α+βICit+γXit+ui+λt+δctrendpt+εit

(1)

其中，i，p和t分別表示城市、省份和年份；CEPit表示城市碳排放績效水平；ICit表示創新型城市試點的虛擬變量；Xit表示一組控制變量，以控制其他因素對城市碳排放績效水平的影響。ui表示城市固定效應；λt表示年份固定效應；trendpt表示省份時間趨勢。εit表示隨機誤差項，并聚類到城市層面。β為雙重差分統計量，捕捉了創新型城市建設影響碳排放績效的凈效應。如果β>0且顯著，則表明創新型城市建設顯著提升碳排放績效；如果β不顯著，則表明創新型城市建設對碳排放的影響不明顯。

(二)樣本與變量

本文采用的樣本為2005-2016年285個城市的面板數據。所需數據來自于國家發改委和科技部發布的相關政策文件，以及《中國城市年鑒》、《中國城市建設統計年鑒》、《中國統計年鑒》等官方統計數據。同時，為了消除通貨膨脹因素的干擾，所有名義指標根據各省各年的價格指數調整為以2000年為基期的不變價格。

1. 碳排放績效。本文參考Zhou et al.(2010)的思路，以生產理論為基礎，利用數據包絡分析(DEA)構建碳排放績效指標。其定義為，全要素生產框架下，理想排放水平與實際排放水平的比值。該比值越大，表明碳排放績效水平越高，反之亦然。具體模型參見Zhou et al.(2010)。為了量化碳排放績效，需要選取投入產出指標。本文遵循既有文獻(李小勝等，2018；Lin and Chen，2019)的一般做法，選取資本、勞動力和能源作為投入要素，選取城市GDP作為期望產出，選取碳排放量作為非期望產出。投入指標的衡量參見Cheng et al.(2019)，碳排放指標的衡量參見張華(2020)。

2. 創新型城市試點。本文以虛擬變量來表示創新型城市試點這一狀態變量，定義為某一城市實施創新試點的當年及之后各年取值為1，否則為0。

3. 控制變量。為了控制其他變量對碳排放績效的影響，本文參考劉習平等(2017)、李小勝等(2018)、Du and Li(2019)、Li and Wang(2019)、Wang et al.(2019)等文獻，引入如下控制變量：實際人均GDP、產業結構、人口密度、FDI比重、財政分權、科技支出與金融發展。其中，實際人均GDP以各地區實際GDP與年末人口總數比值的對數衡量；產業結構以第二產業增加值占GDP的比重衡量；人口密度以各地區年末人口總數與轄區面積比值的對數衡量；FDI比重以實際外商直接投資占GDP的比重衡量；財政分權以支出分權衡量，計算公式為支出分權=人均地級市財政支出/(人均地級市財政支出+人均省份財政支出+人均中央財政支出)；科技支出以預算內科技支出占預算內財政支出的比值衡量；金融發展以金融機構貸款余額占GDP的比重衡量。

四、實證結果與分析

(一)基準回歸

創新型城市試點對碳排放績效影響的基準回歸結果在表1中呈現。作為參考，第(1)和(2)列模型控制了城市固定效應和年份固定效應；在此基礎上，第(3)和(4)列模型進一步控制了省份時間趨勢。容易發現，四類模型中，創新型城市試點的估計系數為正，并且至少通過10%的顯著性水平檢驗，表明創新型城市建設總體上有助于提升碳排放績效，證實了研究假說1。從估計系數的經濟意義上看，在給定其他條件不變的情況下，相比于非試點城市，創新試點城市的碳排放績效平均提升2.47%。由于創新型城市試點政策開始于2008年，所以雙重差分法一共捕捉了9年的平均處理效應，相當于創新型城市建設每年促使碳排放績效提升0.27%(2.47%/9)。上述結論一致于既有文獻的觀點，均肯定了創新型城市建設的積極作用。例如，在企業層面，創新型城市建設推動了地區高新技術企業的創新產出向實質性創新調整(劉佳等，2019)；在局部地區層面，創新型城市建設促進了長三角城市群的創新績效(王保乾、羅偉峰，2018)；在全國層面，創新型城市建設提升了城市創新水平(李政、楊思瑩，2019)和FDI質量(聶飛、劉海云，2019)。

表1 創新型城市試點對碳排放績效影響的基準回歸結果

(二)機制分析

基準回歸結果表明創新型城市建設有效提升了碳排放績效，那么這種政策效應又是通過何種機制實現的呢？從碳排放績效的指標構建可知，在投入要素給定的情況下，期望產出的值越大，而非期望產出的值越小，那么碳排放績效則越高。基于上述角度，本文設定如下計量模型來考察創新型城市建設對碳排放績效的影響機制：

(2)

其中，Mit表示機制變量，即創新型城市試點政策通過這些變量而影響碳排放績效。本文從期望產出和非期望產出的角度出發，選取了五類變量來衡量機制變量。這些變量具體如下：①期望產出。本文的期望產出為各城市GDP，為保持研究結論的穩健性，以實際GDP、人均實際GDP和人均實際GDP增長率進行衡量。②非期望產出。本文的非期望產出為碳排放量，為保持研究結論的穩健性，以碳排放量的對數和人均碳排放的對數進行衡量。

基于期望產出和非期望產出角度，表2報告了相應的回歸結果。由第(1)至(3)列可知，在以實際GDP、人均實際GDP和人均實際GDP增長率為被解釋變量的三個方程中，創新型城市試點的估計系數均不顯著，說明創新型城市建設尚未形成城市經濟發展的驅動力，并未有效提升期望產出水平。由第(4)至(5)可知，無論被解釋變量是碳排放還是人均碳排放，創新型城市試點的估計系數均為負，并且至少在5%的水平上顯著，說明創新型城市建設有利于抑制碳排放水平。綜上，創新型城市建設通過降低碳排放水平這一途徑降低非期望產出水平，從而提升碳排放績效；相比之下，創新型城市通過增加期望產出水平這一途徑尚未發揮作用，證實了研究假說2的部分內容。

根據上文圖1的理論框架，本文進一步從技術創新、產業結構和發展方式的角度分析創新型城市建設對碳排放績效的影響機制。為此，本文選取了六類變量替代方程(2)的被解釋變量。具體如下：①技術創新。以城市綜合創新指數來衡量，數據來源于《中國城市和產業創新力報告》(寇宗來、劉學悅，2017)。②產業結構。以第一產業增加值占GDP的比重、第二產業增加值占GDP的比重、第三產業增加值占GDP的比重來衡量。③轉變經濟發展方式。以第三產業增加值與第二產業增加值的比值、資本存量與勞動力的比值(取對數)來衡量，分別反映產業結構和要素稟賦結構的變化。

基于技術創新、產業結構和發展方式的角度，表3報告了相應的回歸結果。其中，由第(1)列可知，創新型城市試點對創新指數的影響為正，并且通過1%的顯著性水平檢驗，這說明創新城市建設能夠顯著促進技術創新進步，一致于李政、楊思瑩(2019)的結論。由第(2)至(4)列可知，創新型城市試點顯著增加一產比重，而顯著降低二產比重，對三產比重的影響不顯著，這說明創新城市建設促進了第一產業發展，而抑制了第二產業發展，尚未影響第三產業。這可能是因為，城市在獲批創新型城市后積極培育符合自身特色的產業，塑造產業核心競爭力(曾婧婧、周丹萍，2019)。根據《建設創新型城市工作指引》的要求，要依靠創新促進城鄉區域協調發展，加強農業現代化。這一政策形成創新型城市建設對第一產業的推動力。以戰略性新興產業為代表的第三產業科技程度更高、技術創新與成果轉化的周期更長，這導致創新型城市試點對第三產業的影響雖然為正，但并不顯著。過往相當長時間內，第二產業一直被貼以“高投入、高消耗、高污染、低產出、低效益”等標簽，而創新型城市建設“培育新動能、發展新經濟”的總體要求勢必對粗放型發展的第二產業形成沖擊。由第(5)和(6)列可知，創新型城市試點顯著增加三產與二產的比值，而顯著降低資本存量與勞動力的比值，這說明創新型城市建設能夠優化產業結構，促使要素稟賦結構由資本密集型向知識密集型轉變。綜上，創新型城市試點政策能夠通過促進技術創新、優化產業結構和轉變發展方式等途徑提升碳排放績效。

表3 機制分析Ⅱ：基于技術創新、產業結構和發展方式的角度

由上文圖1可知，創新型城市建設主要通過創新政策支持、創新要素集聚、創新投入增加和創新環境優化等四條渠道發揮作用。為了量化這四條渠道，本文參考李政、楊思瑩(2019)的做法，選取了五類變量替代方程(2)的被解釋變量。具體如下：①創新政策：以政府財政支出中科技支出所占比重進行衡量；②創新要素：以非農產業就業人口占城市總人口的比重來衡量，該指標反映城市人才集聚狀況；③創新投入：以城市全社會固定資產投資與城市行政區域土地面積的比值來衡量，該指標反映城市投資的集聚程度；④創新環境分為軟環境和硬環境。軟環境以政府財政收入占GDP的比重來衡量，該指標反映政府部門提供公共服務的能力、質量與水平；硬環境以每萬人中國際互聯網用戶數來衡量，該指標反映地區信息化發展水平。

基于創新渠道的角度，表4報告了相應的回歸結果。可以發現，五類模型中，創新型城市試點的估計系數均為正，并且通過顯著性檢驗，這說明創新型城市建設有利于強化創新政策支持和提高創新要素集聚，并顯著增加創新投入，改善創新軟環境和硬環境，一致于李政、楊思瑩(2019)的研究結論。

表4 機制分析Ⅲ：基于創新渠道的角度

五、識別假設檢驗與穩健性檢驗

(一)共同趨勢檢驗

雙重差分法有效的基本前提是，實驗組城市和處理組城市滿足共同趨勢假設。為檢驗這一假設，本文參考Li et al.(2016)、李政、楊思瑩(2019)、宋弘等(2019)、楊思瑩、李政(2020)等文獻的做法，利用事件分析法進行檢驗。具體構建如下計量模型：

（1）車66井區沙三下砂礫巖體成因上屬于滑塌濁積扇沉積，扇體由多期成因相似、規模不同的濁流沉積體疊合而成。不同期次濁流沉積中心位置有所不同，平面上呈“串珠狀”分布，剖面上呈不規則“迭瓦狀”分布。不同期次的沉積體之間被薄層泥巖或粉砂質泥巖分隔，彼此縱向上不連通，橫向上連續性差，這就是井間連通性差，地層對比困難的原因。

(3)

圖2繪制了參數βk的估計值和90%的置信區間。其中，橫軸表示創新型城市試點前與試點后的年份數，縱軸表示碳排放績效的變化差異。由圖2可知，在創新型城市試點之前，參數βk的估計值均不能拒絕為零的原假設，這表明處理組城市和控制組城市在創新型城市試點之前碳排放績效并不存在差異，證明了本文雙重差分法滿足共同趨勢假設。在創新型城市試點之后，參數βk的估計值始終為正，并且至少通過5%的顯著性水平檢驗，這表明創新型城市建設對碳排放績效具有顯著的助推作用。同時，從估計系數的數值上看，這種助推效應隨著時間的推移而越來越大。具體而言，當處理組城市開展創新型城市建設后的第一年，碳排放績效提升1.07%；而當處理組城市開展創新型城市建設后的第六年，這一效應提高到4.95%。整體而言，創新型城市建設對碳排放績效的提升效應不僅具有持續性，而且隨時間不斷增強。

圖2 碳排放量績效在創新型城市試點前后的差異

(二)創新試點城市非隨機選擇的討論

雙重差分法作為類似自然實驗的一種，其最理想的情況是，實驗組與控制組是隨機選擇的(宋弘等，2019)。具體到本文中，如果創新試點城市和非試點城市是隨機選擇的，那么本文核心解釋變量滿足外生性要求，從而確保參數估計的無偏性。然而，根據2010年國家科學技術部出臺的《關于進一步推進創新型城市試點工作的指導意見》(國科發體[2010]155號)，創新試點城市的選擇是基于“創新基礎條件好、經濟社會發展水平高、對周邊帶動作用大”等因素。即，創新試點城市名單的確定并非隨機，而是與城市的創新基礎、經濟發展、地理位置等固有屬性密切相關。這些屬性所導致城市之間的差異，可能隨著時間推移對城市的碳排放績效具有不同的影響，從而導致估計偏誤。為了控制上述城市屬性對創新型城市試點政策造成的影響，本文參考Li et al.(2016)、Chen et al.(2018)、宋弘等(2019)的思路，在基準回歸模型中加入城市屬性與時間趨勢多項式的交叉項。具體構建如下計量模型：

CEPit=α+βICit+γXit+Sc·f(t)+ui+λt+δctrendpt+εit

(4)

其中，Sc表示城市屬性。本文選取了四類變量作為城市屬性這些先決因素的代理變量，即該城市是否為1998年兩控區城市、是否為經濟特區城市、是否為北方城市以及是否為胡煥庸線右側城市。f(t)表示時間趨勢多項式，包括時間趨勢的一次性、二次項和三次項。因此，Sc·f(t)控制了城市之間固有的屬性差異隨著時間推移對碳排放績效的影響，在一定程度上緩解了創新試點城市和非試點城市非隨機選擇而造成的估計偏誤。

創新試點城市非隨機選擇的回歸結果在表5中呈現。第(1)至(4)列模型中，城市屬性變量分別為是否為兩控區城市、是否為經濟特區城市、是否為北方城市以及是否為胡煥庸線右側城市的虛擬變量；第(5)列將上述四類城市屬性的虛擬變量均放入方程中。可以發現，五類模型中，創新型城市試點的估計系數介于0.0214到0.0256之間，并且至少通過5%的統計性水平檢驗，同時與本文基準回歸的估計系數(0.0247)非常接近。這表明，在考慮到城市之間固有的屬性差異可能的影響之后，創新型城市建設對碳排放績效的影響依然顯著為正，證明了前文結論的穩健性。

表5 創新試點城市非隨機選擇的回歸結果

(三)工具變量回歸

雖然上文通過控制城市屬性變量以緩解創新試點城市非隨機選擇所造成的估計偏誤，然而這種控制方法并不能從根本上解決核心解釋變量潛在的內生性問題。也就是說，由于創新試點城市并非隨機選取，而是受到某些因素影響，當這些因素又同時影響到某一城市的碳排放績效時，則會導致上述問題。為此，本文進一步采用工具變量法檢驗上文結論的穩健性。

本文以各城市的高校數量為基礎構造工具變量。理論上，合理的工具變量需要滿足兩個要求：相關性和外生性。從相關性來說，由于某一城市高校招生均以本省份生源為絕對或相對多數，所以某一城市擁有的高校數量越多，則該城市新增就業人口中大學生畢業人數就越多。即使是外地生源，由于大學生畢業后考慮到生活習慣、社會關系和工作信息等因素，往往留在畢業地工作(陳斌開、張川川，2016)。因此，某一城市擁有的高校數量越多，該城市常住人口中高人力資本比重越高，越具有良好的創新基礎，從而越有可能被挑選為創新試點城市。從外生性來說，某一城市擁有的高校數量與該城市的政治地位、經濟發展、地理區位、自然稟賦等因素相關，而與該城市是否為創新試點城市沒有關系。

表6報告了工具變量法的回歸結果。其中，第(1)至(5)列模型的工具變量分別為各城市的高校數量、各城市的高校數量×創新型城市試點前后的虛擬變量、各城市的1984年高校數量×創新型城市試點前后的虛擬變量、各城市1993年的高校數量×創新型城市試點前后的虛擬變量、各城市2004年的高校數量×創新型城市試點前后的虛擬變量。同時，為了增強工具變量的外生性，本文利用了1984年、1993年和2004年高校數量的信息，這部分信息獨立于研究樣本時間之外，并且1984年和1993年高校數量的信息前置于1999年高校擴招的沖擊之前。

表6 工具變量的回歸結果

由表6的回歸結果可知，無論何種工具變量，在IV第一階段回歸中，工具變量的估計系數均在1%的水平上顯著為正，這說明如果某一城市擁有的高校數量越多，那么該城市被挑選為創新試點城市的概率就越高，從而驗證了工具變量的相關性。五類模型設定的第一階段F值分別為61.846、168.617、63.690、78.715和172.556，均大于10，表明本文并不存在弱工具變量的可能。在IV第二階段回歸中，創新型城市試點的估計系數均在1%的水平上顯著為正，一致于前文的結論。從估計系數的數值上看，工具變量的估計結果要高于基準模型，但處于同一個數量級上。究其原因，IV估計所識別的處理效應是局域平均處理效應(LATE)，即由工具變量引致的內生變量變化所帶來的處理效應。因此，表6估計結果的經濟含義可以理解為，某一城市擁有的高校數量越多，則該城市被挑選為創新試點城市的概率越高，進而越可能提高該城市的碳排放績效。綜上，即使考慮了核心解釋變量潛在的內生性問題，本文的研究結論依然穩健。

(四)考慮碳排放政策的干擾

盡管上文穩健性檢驗確保了基準回歸結論的可靠性，但考慮到現實經濟社會系統的復雜性，任何政策的實施將不可避免地受到其他相關政策的沖擊，進而影響目標政策效果的評估。鑒于此，在本文研究時間區間內，考慮兩類影響碳排放績效的政策沖擊，即碳排放權交易和低碳城市試點政策。

1. 考慮碳排放權交易政策的干擾。2011年10月，國家發改委正式批準北京市、天津市、上海市、重慶市、湖北省、廣東省及深圳市開展碳排放權交易試點工作。其中，深圳排放權交易所率先于2013年6月18日啟動交易。既有文獻研究了碳排放權交易對碳排放的影響。例如，黃向嵐等(2018)利用2007-2015年中國省級面板數據和雙重差分法，發現碳排放權交易具有顯著的碳減排效應，實現了環境紅利；Chen and Xu(2018)利用1995-2015年中國省級面板數據和合成控制法，發現碳排放權交易政策在湖北省和廣東省顯著降低了碳排放水平。表7第(1)和(2)列報告了相應的回歸結果。其中，第(1)列模型中納入“碳排放權交易” 這一政策虛擬變量，定義為某一城市實施碳排放權交易的當年及之后各年取值為1，否則為0；第(2)列模型剔除了實施碳排放權交易試點的城市樣本。可以發現，兩類模型中，創新型城市試點的估計系數顯著為正，并且在數值上與基準模型的估計系數較為接近，說明在考慮了碳排放權交易政策的干擾之后，本文結論依然穩健。同時，碳排放權交易顯著降低了碳排放績效，相悖于政策設計的初衷，一致于Sinn(2008)關于綠色悖論的論述，即旨在限制氣候變化的環境政策的實施，卻加劇了碳排放量，意味著“好的政策不總是引起好的行為”。

2.考慮低碳城市試點政策的干擾。在本文研究時間區間內，國家一共進行了兩批低碳城市試點工作。第一批是，2010年7月19日，國家發改委確定了五省八市作為首批低碳試點地區；第二批是，2012年11月26日，國家發改委又確定了北京市、上海市、海南省3個省市和石家莊市等26個地級市共29個低碳試點地區。既有文獻中，周迪等(2019)利用第二批低碳城市試點，采用2012-2016年中國202個城市的面板數據和PSM-DID方法，發現低碳城市建設顯著提升碳排放績效。表7第(3)和(4)列報告了相應的回歸結果。其中，第(3)列模型中納入“低碳城市試點” 這一政策虛擬變量，定義為某一城市實施低碳城市試點的當年及之后各年取值為1，否則為0；第(4)列模型剔除了實施低碳城市試點的城市樣本。可以發現，在考慮低碳城市試點政策的干擾之后，創新型城市建設依然顯著提升碳排放績效，支持前文結論。同時，低碳城市試點的估計系數顯著為正，說明低碳城市建設有助于促進碳排放績效，一致于周迪等(2019)的研究結論。

表7 考慮碳排放政策干擾的回歸結果

(五)PSM-DID方法估計

本文進一步使用PSM-DID方法檢驗上文結論的穩健性，回歸結果見表8。其中，第(1)至(5)列分別使用的匹配數據是2005年、2006年、2007年、2005-2007年的平均值和創新型城市試點前的平均值；匹配變量是計量方程(1)的控制變量，匹配方法是卡尺內二階近鄰匹配。由表8可知，五類模型中，創新型城市試點的估計系數介于0.0243到0.0257之間，并且均在1%的水平上顯著，尤其是第(4)和(5)列的估計結果一致于基準模型，再次證明創新型城市建設對碳排放績效具有顯著的促進效應，因此本文核心結論具有較強的穩健性。

表8 創新型城市試點對碳排放績效影響的回歸結果：PSM-DID方法

(六)安慰劑檢驗

圖3 隨機分配創新型試點城市的模擬結果

(七)其他穩健性檢驗

本文還進行如下穩健性檢驗。第一，參考劉習平等(2017)、周迪等(2019)的做法，使用單位CO2產生的GDP(碳生產率)衡量碳排放績效指標，結果見表9第(1)列。第二，為排除異常值的干擾，本文對被解釋變量和控制變量最高和最低的5%樣本進行縮尾法處理，結果見表9第(2)列。第三，考慮到創新型城市建設可能并非立即產生影響，本文對核心解釋變量進行滯后一期處理；同時，為了避免聯立方程偏誤，本文對所有控制變量也滯后一期，結果見表9第(3)列。第四，考慮到政策實施前的預期反應會干擾對政策實際效果的評估，本文在方程中加入創新試點城市的虛擬變量與政策實施前一年虛擬變量的交叉項，結果見表9第(4)列。第五，考慮到誤差項可能存在空間相關性，本文將標準誤聚類到“城市—年份”的聯合維度，結果見表9第(5)列。另外，本文參考Nunn and Wantchekon(2011)的做法，采用空間HAC標準誤，并將模型設定標準誤在2°范圍內存在空間相關性，結果見表9第(6)列。可以發現，上述六類模型中，創新型城市試點的估計系數顯著為正，表明創新型城市建設有利于提升碳排放績效，支持前文結論。

表9 穩健性檢驗的回歸結果

六、結論與政策建議

本文將創新型城市試點政策在不同城市、不同時間的實施視為一次準自然實驗，采用2005—2016年中國285個城市的面板數據，使用雙重差分法檢驗了創新型城市建設對碳排放績效的影響。研究發現：(1)相比于非試點城市，創新試點城市的碳排放績效平均增加2.47%，意味著創新型城市建設顯著提升碳排放績效，證實了創新型城市建設有利于推動綠色低碳發展。這一結論經過共同趨勢、工具變量、干擾政策、安慰劑等一系列檢驗后，依然穩健。(2)機制分析表明，創新型城市建設通過降低碳排放水平而提升碳排放績效。這歸因于創新型城市建設能夠強化創新政策支持、提高創新要素集聚、增加創新投入和改善創新環境，從而促進技術創新、優化產業結構和轉變發展方式。(3)創新型城市建設對碳排放績效的提升效應具有持續性，并且隨時間不斷增強。

基于上述研究結論，本文提出以下三方面的政策含義：第一，擴大創新型城市的試點范圍，進一步推進創新型城市的建設工作。中央政府和省級政府應及時總結、宣傳和推廣創新型城市建設的好經驗好做法，建立協同推進機制，加大政策保障力度，強化對區域內各創新型城市的統籌推動。第二，堅持因地制宜、突出特色等建設原則，探索符合自身特點的創新、低碳等新型城市發展模式。在推廣創新型城市試點的過程中，應尊重科技創新的區域集聚規律，因地制宜尋求差異化的創新發展路徑，倡導多元化發展戰略。同時，對創新型城市建設的名單進行動態調整，對試點效果不佳的城市采取淘汰機制，切實保障創新政策落地，進而引導城市加快創新驅動發展。第三，完善城市創新體系，破解綠色低碳發展難題，培育城市經濟發展新動能。積極完善城市創新體系，推進體制改革和管理創新，塑造良好的創新環境；同時，加強創新人才激勵，積極扶持創新企業，建設創新載體，將自主創新示范區、高新技術產業開發區作為建設創新型城市的核心載體和重要平臺，促使科技創新成為經濟發展的新動能。