長三角減污降碳政策的協(xié)同效應和作用機制研究

朱思瑜，于 冰,2*

1. 寧波大學商學院，浙江 寧波 315211

2. 寧波大學長三角生態(tài)文明研究中心，浙江 寧波 315211

2021年，《中共中央 國務院關(guān)于深入打好污染防治攻堅戰(zhàn)的意見》指出，良好的生態(tài)環(huán)境是實現(xiàn)中華民族永續(xù)發(fā)展的內(nèi)在要求，是增進民生福祉的優(yōu)先領(lǐng)域，堅決打好污染防治攻堅戰(zhàn)、協(xié)同推進減污降碳是黨和國家的重大決策部署. 2022年生態(tài)環(huán)境部等七部門聯(lián)合印發(fā)的《減污降碳協(xié)同增效實施方案》指出，當前我國生態(tài)文明建設(shè)正面臨實現(xiàn)生態(tài)環(huán)境根本好轉(zhuǎn)和碳達峰碳中和兩大戰(zhàn)略任務，明確了我國減污降碳協(xié)同增效工作的總體部署. 黨的二十大報告明確強調(diào)，必須站在人與自然和諧共生的高度謀劃發(fā)展，要統(tǒng)籌產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、污染治理、生態(tài)保護、應對氣候變化，協(xié)同推進降碳、減污、擴綠、增長. 由此可見，碳達峰碳中和目標的實現(xiàn)需要將協(xié)同發(fā)展理念貫穿至生態(tài)環(huán)境保護和經(jīng)濟社會發(fā)展全領(lǐng)域，不僅要推進應對氣候變化與大氣污染治理協(xié)同，更要高度統(tǒng)籌減污降碳和經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展.

長三角地區(qū)作為我國重要的經(jīng)濟發(fā)展區(qū)域，憑借區(qū)位優(yōu)勢高速發(fā)展經(jīng)濟，自改革開放以來為我國經(jīng)濟社會發(fā)展做出了卓越的貢獻. 2018年，長三角地區(qū)一體化發(fā)展上升為國家戰(zhàn)略，其引領(lǐng)作用和重要性得到進一步印證. 然而在經(jīng)濟高速發(fā)展的同時，也面臨地區(qū)發(fā)展不平衡、環(huán)境污染嚴重以及資源日漸緊缺等一系列問題. 2020年，習近平總書記在扎實推進長三角一體化發(fā)展座談會指出，要緊扣一體化和高質(zhì)量兩個關(guān)鍵詞抓好重點工作，推動長三角一體化發(fā)展不斷取得成效. 因此，在“雙碳”目標和區(qū)域一體化高質(zhì)量發(fā)展的雙重背景之下，研究長三角地區(qū)減污、降碳和經(jīng)濟高質(zhì)量的協(xié)同發(fā)展問題極具理論價值和實踐意義.

我國已進入減污降碳協(xié)同治理的新階段，減污降碳相關(guān)政策的協(xié)同效應和作用機制成為學者們關(guān)注和研究的重點并逐步深入. 首先，學者們主要針對相關(guān)政策在環(huán)境改善和污染治理方面的協(xié)同效應開展了系列研究[1-2]，主要包括以下幾種：①研究減污降碳相關(guān)政策對多種大氣污染物的協(xié)同減排效應，如《大氣污染防治行動計劃》對PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO和O3的減排效應[3]，中國燃煤電廠超低排放政策對SO2、NOx和煙塵的減排效果等[4]；②研究減污降碳相關(guān)政策對大氣污染和溫室氣體的協(xié)同減排作用[5-6]，包括碳排放權(quán)交易政策對CO2和SO2的協(xié)同減排效應檢驗[7-8]，電力和水泥行業(yè)節(jié)能減排措施對局地大氣污染物和溫室氣體協(xié)同控制效應評估[9-10]，《打贏藍天保衛(wèi)戰(zhàn)三年行動計劃》對CO2、PM2.5、SO2、NOx和NH3的協(xié)同減排效益評價[11]等.

在統(tǒng)籌生態(tài)環(huán)境保護和高質(zhì)量發(fā)展的新發(fā)展要求之下，學者們開始關(guān)注政策對于經(jīng)濟發(fā)展和環(huán)境改善的協(xié)調(diào)作用和協(xié)同效應[12-13]. 主要包括以下幾點：①通過構(gòu)建綜合指標評估政策對環(huán)境和經(jīng)濟的協(xié)調(diào)作用，如構(gòu)建了環(huán)境生產(chǎn)力績效[14]、環(huán)境全要素生產(chǎn)率[15]等；②通過計量模型評估政策的環(huán)境和經(jīng)濟協(xié)同效應，如碳減排政策對環(huán)境質(zhì)量改善和經(jīng)濟持續(xù)增長的雙重效應[16]以及碳稅政策的福利效應、貿(mào)易效應和環(huán)境效應[17]等；③也有研究對不同情景下能源-碳-水政策[18]、電力行業(yè)低碳轉(zhuǎn)型政策[19]的協(xié)同效應進行預測和評價.

綜上，現(xiàn)有研究已證實減污降碳政策能夠促進污染治理和溫室氣體減排、提升環(huán)境改善和經(jīng)濟發(fā)展，但對政策協(xié)同效應的研究還需進一步深入和完善，包括對多重政策疊加下的協(xié)同效應進行檢驗以及對多種政策效應的協(xié)同情況進行深入研究. 基于此，該研究將大氣污染、碳排放和經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展納入統(tǒng)一分析框架，在構(gòu)建減污降碳政策力度評價指標體系的基礎(chǔ)上，檢驗其對區(qū)域污染減排、碳減排和經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的三重協(xié)同效應和作用機制，以期為長三角地區(qū)全面推進減污降碳協(xié)同增效提供理論支持與對策建議.

1 機理分析

1.1 減污降碳政策對大氣污染、碳排放和經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的協(xié)同效應

現(xiàn)行減污降碳的政策工具主要包括總量控制政策、排放權(quán)交易政策等. 根據(jù)科斯定理，大氣污染問題的根源是由于環(huán)境資源產(chǎn)權(quán)不明晰所致. 而根據(jù)大氣環(huán)境容量確定可承受的排污總量后分配排污許可權(quán)，并允許企業(yè)或個人交易排污許可證，通過市場機制可以實現(xiàn)環(huán)境資源的合理分配，提升環(huán)境質(zhì)量、實現(xiàn)減污降碳. 根據(jù)波特假說，減污降碳政策作為環(huán)境保護的重要手段，使得企業(yè)污染治理和碳減排的成本上升，激勵企業(yè)通過技術(shù)創(chuàng)新提升經(jīng)濟效率，從而減少大氣污染、降低碳排放的同時提高經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平，實現(xiàn)環(huán)境和經(jīng)濟的雙贏.

基于以上分析，提出研究問題1：檢驗減污降碳政策對大氣污染、碳排放和經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的三重協(xié)同效應.

1.2 減污降碳政策協(xié)同效應的間接作用機制

該研究從能源消費、綠色技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化3個角度檢驗減污降碳政策三重協(xié)同效應的作用機制，其影響路徑如圖1所示.

圖1 減污降碳政策對大氣污染、碳排放、經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響路徑Fig.1 Action paths for effects of pollution reduction and carbon reduction policies on air pollution, carbon emissions, and high-quality economic development

從能源消費來看，能源消費是引起大氣污染和碳排放增長的重要因素之一，減污降碳政策的實施導致使用煤炭等傳統(tǒng)化石能源的成本上升，企業(yè)或增加清潔能源的使用，或進行排放權(quán)交易以達到政策規(guī)制的排放目標，進而推動減少煤炭能源消費使用，實現(xiàn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展和污染減排的協(xié)同效應.

從綠色技術(shù)創(chuàng)新來看，波特假說認為，環(huán)境政策帶來的技術(shù)創(chuàng)新是實現(xiàn)經(jīng)濟發(fā)展和環(huán)境保護的重要手段. 根據(jù)創(chuàng)新補償效應，減污降碳政策力度的加強在一定程度上會使企業(yè)治污成本上升，為了維持運行企業(yè)增加創(chuàng)新研發(fā)投入，通過技術(shù)創(chuàng)新對工藝進行改進，進而減少大氣污染和碳排放，助力經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展.

從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的角度來看，減污降碳政策以減少大氣污染和降低碳排放為主要目標，對各產(chǎn)業(yè)進行嚴格的約束和管制，從而產(chǎn)生遵循成本效應，促使高耗能和高排放的產(chǎn)業(yè)部門通過轉(zhuǎn)型升級降低排放或主動退出市場，而低耗能低排放的產(chǎn)業(yè)部門則可以享受正外部性的福利，地區(qū)整體產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)得到升級優(yōu)化，實現(xiàn)減污、降碳與經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的協(xié)同效應.

基于以上分析，提出研究問題2：檢驗減污降碳政策三重協(xié)同效應的3條路徑，即能源消費、綠色技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化.

2 研究方法

2.1 模型構(gòu)建

雙向固定效應模型常用于檢驗面板數(shù)據(jù)因變量與自變量之間的因果關(guān)系，其基本原理在于同時考慮個體和時間的固定效應以消除個體和時間的異質(zhì)性和內(nèi)生性，從而更準確地估計變量之間的關(guān)系[20]. 針對研究問題1，即檢驗減污降碳政策的三重協(xié)同效應，設(shè)定基準固定效應模型如下：

式中：i、t分別為地區(qū)和時期；ELAPit為大氣污染物排放當量，t；ECO2it為CO2排放量，104t；highit為經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平；policyit為減污降碳政策力度；Xit為一系列控制變量；λit為不因個體而改變的時間效應；μit為不隨時間變化的個體效應；εit為隨機干擾項；α0為常數(shù)項；α1、αj為待估參數(shù).

中介效應模型常用于檢驗變量之間因果關(guān)系的作用機制或影響過程，其基本原理是因變量與自變量之間存在一個中介變量，其對兩個變量之間的關(guān)系產(chǎn)生影響. 針對研究問題2，即檢驗減污降碳政策協(xié)同效應可能存在的作用機制，將能源消費、綠色技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化作為中介變量，設(shè)定中介效應模型如下：

式中，mediatorit為中介變量，β0、γ0為常數(shù)項，β1、βj、γ1、γ2、γj為待估參數(shù).

2.2 變量測度與說明

2.2.1 被解釋變量

大氣污染物排放當量(ELAP)：參考文獻[21-22]，采用大氣污染物當量系數(shù)對各大氣污染物排放指標進行歸一化處理，計算公式：

式中：QSO2、QNOx、QPM和QVOCs分別為某地區(qū)的SO2、NOx、PM和VOCs排放量，t；α、β和γ分別為將SO2、NOx和PM折算為污染物當量的系數(shù)，數(shù)值來自《中華人民共和國環(huán)境保護稅法》；σ為將VOCs折算為污染物當量的系數(shù)，數(shù)值來自《揮發(fā)性有機物排污收費試點辦法》.

CO2排放量(ECO2)：參考文獻[23-24]，碳排放分為直接能源消耗產(chǎn)生的碳排放(如煤氣和液化石油氣等)和間接能源消耗產(chǎn)生的碳排放(如電能和熱能等)，將煤氣、天然氣、液化石油氣、用電量和供熱量消耗產(chǎn)生的碳排放相加，得出各城市CO2排放量，計算公式：

式中：E1為煤氣用量，104m3；E2為天然氣用量，104m3；E3液化為石油氣用量，104t；E4為用電量，104kW·h；E5為供熱量，104GJ；δ、ε、θ、μ分別為煤氣、天然氣、液化石油氣和電力的碳排放系數(shù)；ω為原煤碳排放系數(shù)；ρ為原煤發(fā)熱量系數(shù)；τ為熱效率值.

經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平(high)：新發(fā)展格局之下，高質(zhì)量發(fā)展的本質(zhì)是以高效、可持續(xù)的方式滿足人類生產(chǎn)生活的各種需要[25]. 該研究以新發(fā)展理念為核心，考慮經(jīng)濟發(fā)展的綜合情況，從綜合經(jīng)濟、創(chuàng)新發(fā)展、協(xié)調(diào)發(fā)展、綠色發(fā)展、開放發(fā)展和共享發(fā)展6個維度出發(fā)[26-27]，構(gòu)建長三角地區(qū)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指標體系(見表1) ，為避免人為主觀計算可能存在的錯誤，采用熵權(quán)法[28]對長三角地區(qū)各城市的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平進行測算.

表1 長三角地區(qū)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展評價指標體系Table 1 Evaluation index system for high-quality economic development in the Yangtze River Delta Region

2.2.2 核心解釋變量

減污降碳政策力度(policy)：已有研究主要采用各污染物減排率[29]、政府環(huán)境治理水平[30]和是否實施某種政策[31]來評估減污政策或降碳政策的實施情況. 該研究旨在檢驗多重政策疊加下的協(xié)同效應，為此構(gòu)建減污降碳政策力度評價指標體系(見表2). 在測度指標上，綜合考慮命令控制型政策和環(huán)境權(quán)益交易制度，最后采用熵權(quán)法對長三角地區(qū)各城市的減污降碳政策力度進行測算.

表2 減污降碳政策力度評價指標體系Table 2 Evaluation index system for pollution reduction and carbon reduction policy strength

2.2.3 控制變量

參考文獻[32-33]，選取以下變量作為控制變量：政府支出力度(govern)，以地方財政一般預算內(nèi)支出和GDP的比值表征；經(jīng)濟增長情況(economic)，以地區(qū)生產(chǎn)總值增長率表征；人口規(guī)模(popularity)，以年末人口總數(shù)表征；居民消費水平(consume)，以人均社會消費品零售總額表征.

2.2.4 中介變量

參考文獻[34]，選取以下變量作為中介變量：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化(industry)，以第二產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重表征；綠色技術(shù)創(chuàng)新(innovation)，以綠色發(fā)明申請數(shù)量表征；能源消費(energy)，以能源消費總量表征.

2.2.5 數(shù)據(jù)來源與處理

該研究以2006-2020年長三角地區(qū)的41個地級市的面板數(shù)據(jù)為樣本，其中，減污降碳政策力度測度所需數(shù)據(jù)來源于各地區(qū)政府發(fā)布的官方文件；VOCs排放量數(shù)據(jù)來源于清華大學開發(fā)的中國多尺度排放清單模型[35-36](http://meicmodel.org.cn)，借助ArcGIS軟件采用多值提取至點的方法，即在每個地級市內(nèi)生成若干個隨機點，將多值提取至點后計算出各地級市的平均值；其余數(shù)據(jù)來源于歷年《中國城市統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》以及EPS數(shù)據(jù)庫(https://www.epsnet.com.cn)，對個別缺失數(shù)據(jù)采用插值法補齊. 為避免個別極端值的影響，對部分變量取對數(shù)處理. 各變量描述性統(tǒng)計分析結(jié)果如表3所示.

表3 變量描述性統(tǒng)計Table 3 Descriptive statistics for variables

3 結(jié)果與討論

3.1 減污降碳政策協(xié)同效應的實證檢驗

3.1.1 基準回歸結(jié)果

采用固定效應面板模型進行參數(shù)估計，結(jié)果如表4所示. 由表4可見：模型(1)、模型(2)中policy(減污降碳政策力度)的系數(shù)分別在1%和5%水平上顯著為負，表明減污降碳政策對大氣污染和碳排放有抑制作用，政策力度每提升1%可使大氣污染物排放當量平均降低0.470%、CO2排放量平均降低0.292%；模型(3)中policy系數(shù)在1%水平上顯著為正，表明減污降碳政策對地區(qū)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展有促進作用，政策力度每提升1%，可使經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平平均提升0.040%. 由此可見，長三角地區(qū)的減污降碳政策具有三重協(xié)同效應，能夠減少大氣污染、降低碳排放、促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展.

3.1.2 穩(wěn)健性檢驗

為確保減污降碳政策三重協(xié)同效應的基準回歸結(jié)果是可信的，通過縮尾處理異常值和內(nèi)生性檢驗進行穩(wěn)健性檢驗.

首先，為避免數(shù)據(jù)異常的影響、消除極端值的偏差，對模型(1)～(3)的各連續(xù)型變量進行前后各2%的縮尾處理，并重新進行參數(shù)估計. 結(jié)果顯示，縮尾處理后，核心解釋變量(policy)的估計系數(shù)仍保持顯著，且系數(shù)符號未發(fā)生改變，表明縮尾處理未影響減污降碳政策的協(xié)同效應，基準回歸結(jié)果穩(wěn)健.

其次，核心解釋變量可能存在內(nèi)生性，即大氣污染和碳排放越大、經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平越低，減污降碳政策力度越大，從而導致回歸結(jié)果偏誤. 對此，采用減污降碳政策力度的滯后一期(policy_1)作為核心解釋變量的工具變量[37]，并對模型(1)～(3)再次進行參數(shù)估計以觀測其政策效應，結(jié)果如表5所示. 由表5可見：第一階段弱工具變量的識別檢驗中，F(xiàn)統(tǒng)計量大于10，且工具變量(policy_1)的估計系數(shù)在1%水平上顯著；第二階段的回歸中，policy估計系數(shù)的大小和顯著性均與基準模型相差較小，表明不存在嚴重的內(nèi)生性問題，基準回歸的穩(wěn)健性得到進一步驗證.

表5 內(nèi)生性檢驗Table 5 Endogenous test

3.1.3 異質(zhì)性檢驗

長三角地區(qū)各城市的行政級別、經(jīng)濟發(fā)展水平和城市規(guī)模存在差異. 對此，在基準模型的基礎(chǔ)上，對減污降碳政策在不同地區(qū)間可能存在的異質(zhì)性進行檢驗. 參考文獻[38]，結(jié)合《長江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》，將長三角地區(qū)劃分為3個城市組，如表6所示.

各城市組的減污降碳政策力度平均值如圖2所示. 由圖2可見：核心城市組，無論是減污降碳綜合政策力度、減污政策力度，還是降碳政策力度，都顯著高于中心城市組和外圍城市組；中心城市組，其減污政策力度與核心城市組的差距較小，但其降碳政策力度遠低于核心城市組；而外圍城市組的各類政策力度水平都較低.

圖2 各城市組減污降碳政策力度平均值變化趨勢Fig.2 Trends in the mean value of pollution reduction and carbon reduction policy strength in each city group

分別對以上三組子樣本進行參數(shù)估計，如表7所示. 由表7可見：長三角地區(qū)減污降碳政策的協(xié)同效應有顯著的地區(qū)異質(zhì)性. 在核心城市組，減污降碳政策能夠顯著降低大氣污染和碳排放，同時促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，即實現(xiàn)三重協(xié)同效應；在中心城市組，減污降碳政策能夠顯著降低大氣污染，但對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展有抑制作用，對碳排放沒有顯著影響；在外圍城市組，減污降碳政策對大氣污染、碳排放和經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展都沒有顯著影響. 結(jié)果表明，核心城市組、中心城市組和外圍城市組的政策效應結(jié)果與其減污降碳政策力度水平一致，長三角地區(qū)減污降碳政策協(xié)同效應主要來自核心城市組.

表7 異質(zhì)性檢驗Table 7 Heterogeneity test

由此可見，各城市組減污降碳政策的差異性是導致減污降碳政策效應異質(zhì)性的主要原因. 從長三角地區(qū)的減污降碳政策類型來看，其主要包括行政命令型和市場激勵型兩類. 對于行政命令型政策，如《中華人民共和國大氣污染防治法》指出，污染物削減比例總量控制是根據(jù)行政區(qū)域大氣污染防治的需要，對重點大氣污染物做出的規(guī)定，因此行政級別較高的區(qū)域往往會發(fā)揮示范帶頭作用，設(shè)置更為嚴格的環(huán)境目標. 對于市場激勵型政策，如《“十二五”控制溫室氣體排放工作方案》指出，排污權(quán)試點和碳排放權(quán)交易試點是根據(jù)形勢發(fā)展并結(jié)合合理控制能源消費總量的要求選取，因此經(jīng)濟發(fā)展水平較高、市場活躍度較高的區(qū)域，能夠為該類政策的運行提供合適條件. 核心城市組行政級別較高、經(jīng)濟發(fā)展水平高、市場條件良好，其減污政策和降碳政策都推行較好，實現(xiàn)了三重協(xié)同效應. 中心城市組的經(jīng)濟發(fā)展速度較快，但其經(jīng)濟實力和市場條件弱于核心城市組，相比之下，其市場型環(huán)境政策的實施有一定滯后性. 我國排污權(quán)交易試點推行較早，碳交易試點推行較晚，因此該組的減污政策力度較強而降碳政策力度較弱，現(xiàn)階段只實現(xiàn)了減污效應. 而外圍城市組的經(jīng)濟發(fā)展較為落后，制度體系、市場條件、創(chuàng)新能力都很薄弱，使得該組的減污降碳主要依靠有限的行政命令型環(huán)境政策推進，因此該組無論是減污政策還是降碳政策力度水平都較低，政策效應不顯著.

3.2 減污降碳政策協(xié)同效應的作用機制檢驗

構(gòu)建中介效應模型從能源消費、綠色技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化3條路徑檢驗減污降碳政策協(xié)同效應的作用機制，對模型(4)～(7)進行參數(shù)估計.

模型(4)的估計結(jié)果如表8所示. 由表8可見，在能源消費(energy)、綠色技術(shù)創(chuàng)新(innovation)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化(industry)三條路徑下，policy的系數(shù)分別為-0.559、0.806、-0.052，且均在5%水平內(nèi)顯著，說明減污降碳政策能夠有效降低能源消費、促進綠色技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化.

表8 中介效應檢驗Table 8 Mediating effects test

模型(5)～(7)的估計結(jié)果如表9所示. 由表9可見：從能源消費來看，energy的系數(shù)分別為0.182、0.929、-0.004，且均在1%的水平上顯著，說明減污降碳政策可以通過減少能源消費從而提高經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平、降低大氣污染和碳排放；從綠色技術(shù)創(chuàng)新來看，innovation的系數(shù)分別為-0.034、-0.070、0.018，且均在1%水平上顯著，說明減污降碳政策可以通過促進綠色技術(shù)創(chuàng)新從而促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展、降低大氣污染和碳排放；從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化來看，模型(5)和模型(6)中industry的系數(shù)分別為1.899、1.392，且均在1%的水平上顯著，但模型(7)中industry的估計系數(shù)不顯著，說明減污降碳政策能夠通過促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化實現(xiàn)減污和降碳的協(xié)同效應，但對提升經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展未起到明顯的提升作用. 其原因可能在于長三角地區(qū)減污降碳政策還在發(fā)展的上升期，企業(yè)尚處于轉(zhuǎn)型期，低碳基礎(chǔ)薄弱且追求短期利潤，尚未實現(xiàn)推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的作用.

表9 中介效應檢驗Table 9 Mediating effects test

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

a)減污降碳政策具有三重協(xié)同效應，減污降碳政策力度每提升1%，可使大氣污染物排放當量平均降低0.470%，CO2排放量平均降低0.292%，提升經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平平均提升0.040%.

b)減污降碳政策的協(xié)同效應具有地區(qū)異質(zhì)性. 在核心城市組，能夠?qū)崿F(xiàn)減污、降碳和經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的三重協(xié)同效應；在中心城市組，有減污效應，但對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展有抑制作用，對碳排放沒有產(chǎn)生顯著影響；在外圍城市組，對減污、降碳和經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展都沒有產(chǎn)生顯著影響.

c)減污降碳政策主要通過減少能源消費、促進綠色技術(shù)創(chuàng)新來實現(xiàn)三重協(xié)同效應；通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化可以實現(xiàn)減污和降碳的協(xié)同效應，但未能顯著促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展.

4.2 建議

a)長三角地區(qū)應協(xié)同推進大氣污染防治、溫室氣體減排和經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，充分發(fā)揮減污降碳政策的協(xié)同效應. 進一步可通過減少能源消費和綠色技術(shù)創(chuàng)新提升減污降碳政策的協(xié)同效應，如嚴格控制化石能源消費，強化源頭治理；將生態(tài)效益納入技術(shù)創(chuàng)新目標體系，加大對技術(shù)創(chuàng)新的財政補貼力度，激發(fā)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新潛能，引領(lǐng)經(jīng)濟向綠色高質(zhì)量發(fā)展轉(zhuǎn)型.

b)應充分考慮地區(qū)差異性，針對各城市組制定相應對策措施. 對于核心城市組，應發(fā)揮其在各都市圈的引領(lǐng)作用，向周邊地區(qū)推廣現(xiàn)有減污降碳的經(jīng)驗與技術(shù)，輻射帶動長三角地區(qū)綠色高質(zhì)量發(fā)展. 對于中心城市組，應有序推進減污降碳和經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，通過加大碳減排政策力度，推動高污染、高碳行業(yè)的低碳轉(zhuǎn)型，引導地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，實現(xiàn)減污和降碳的協(xié)同發(fā)展；與此同時，通過綠色技術(shù)創(chuàng)新、減少能源消費推動經(jīng)濟向低投入、低污染和高產(chǎn)出的綠色增長方式轉(zhuǎn)型，最終實現(xiàn)減污、降碳和經(jīng)濟高質(zhì)量的協(xié)同發(fā)展. 對于外圍城市組，應兼顧經(jīng)濟增長和減污降碳，提高地方政府對綠色發(fā)展的重視程度，積極培育環(huán)境產(chǎn)權(quán)交易市場，加大減污降碳政策實施力度，刺激企業(yè)改進生產(chǎn)模式，提高資源配置效率，逐步實現(xiàn)經(jīng)濟和減污、降碳的協(xié)同發(fā)展.