產業轉型升級示范區是否協同推進了降碳減污和擴綠增長？

關鍵詞產業轉型升級示范區；降碳減污；擴綠增長；政策效應評估中圖分類號F205；X22 文獻標志碼A 文章編號 1002-2104（2025）04-0060-13 DOI：10.12062/cpre.20241003

黨的二十大報告明確提出協同推進降碳、減污、擴綠、增長。處理好這四大任務是全面實現綠色低碳轉型和達成雙碳目標的關鍵路徑，也是新時期推動綠色發展，促進人與自然和諧共生面臨的重大理論和實踐問題。當前，中國正處于高碳產業“資產擱淺\"和“路徑依賴\"現象突出、新能源產業“綠天鵝”風險交織疊加的綠色轉型關鍵期。值此機遇，資源型城市和老工業基地作為中國特大城市和城市群向外輻射的中間環節1，如何在產業轉型升級中做好擺脫“高碳魔咒”和馴服“綠天鵝\"的平衡取舍，是協同推進降碳、減污、擴綠、增長的關鍵舉措。實施“示范區政策”，關鍵在于加速老工業基地振興與資源型城市轉型的進程，這不僅能破解老工業及資源型城市面臨的突出環境難題，而且可以有效促進中國產業結構全面優化和產業布局的調整，同時對傳統產業更新及能源行業的綠色轉型意義重大。因此，在“雙碳”自標和產業振興的雙重背景下，研究示范區政策對資源型城市和老工業基地降碳減污和擴綠增長的影響具有理論價值和現實意義。

“示范區政策\"聚焦于推動傳統產業邁向高端化、智能化、綠色化、融合化，其核心在于以產業結構調整和城市更新改造為重點，強化創新能力、改善營商環境、倡導生態修復和強化區域經濟合作，通過有為政府和有效市場的合力，由點及面，共同構建綠色低碳高質量發展空間格局[2]。具體而言，“示范區政策”依托資源型地區和老工業基地產業基礎，以創新驅動發展戰略和制造強國戰略為核心動力，準確把握需求變化趨勢和產業升級方向。一方面建設推動科技和體制創新為引領的產業轉型升級動力機制；另一方面健全產城融合為載體的產業轉型升級體系，從而完善以綠色化改造為重點的產業轉型升級發展路徑。基于此，本研究試圖回答下述問題：“示范區政策”是否協同推進了降碳減污和擴綠增長？如果能，該政策協同推進降碳減污和擴綠增長的影響機制又是怎樣的？此外，不同批次的政策試點減排擴綠方面是否存在差異？政策疊加視角下，產業轉型升級政策對城市降碳減污和擴綠增長水平影響如何？最后，“示范區政策”是否有效釋放了降碳減污和擴綠增長的四重紅利有待進一步考證。

鑒于此，本研究以2007—2021年中國148個資源型城市和老工業基地城市面板數據為研究對象，分析試點的降碳減污效果和擴綠增長效應，并深入剖析試點政策的路徑機制。相較于已有文獻，本研究的邊際貢獻可能為： ① 視角上，通過研究“示范區政策\"對降碳減污和擴綠增長效應的影響，論證試點政策在環境治理和綠色經濟增長方面的優勢，為助力產業園區實現綠色低碳發展提供證據。 ② 方法上，使用時間空間混合安慰劑檢驗、雙重機器學習等方法同時考慮內生性問題和異質性處理效應后，使得結果更為穩健。不僅準確識別出不同場景下示范區政策對環境和經濟影響的凈效應，還對助力完善降碳減污協同治理措施具有指導價值。 ③ 內容上，從降碳減污和擴綠增長兩個維度深入探討了示范區的政策效果，并進一步從政策批次和政策紅利效應方面豐富了示范區政策環境治理和經濟增長內涵。

1政策背景與文獻綜述

1.1政策背景

長期以來，中國資源型城市和老工業基地城市為國家能源安全和工業生產提供了堅實保障，在維護國家實體經濟發展和區域協調發展中發揮重大作用，隨著國內外環境的深刻變化，特別是全球經濟結構的調整和國內生產要素成本的上升，傳統的勞動密集型和資源消耗型產業模式已難以為繼，對經濟發展的支撐作用減弱3。在此背景下，推動產業向高端化、智能化和綠色化方向轉型升級已經成為國家實體經濟發展戰略的重要組成部分。國家發展改革委和科技部等五部門于2017年4月支持在遼寧中部、寧夏東北部等12個省（區市）創建第一批示范區。首批示范區作為資源型城市和老工業城市轉型升級探路的“先行官”成效卓著，故經統籌研究，示范區在2019年8月，在大連沿海、黑龍江大慶等地方相繼設立第二批8個示范區，打開了20個示范區探索產業轉型升級發展的新篇章。

“示范區政策”的提出，根植于中國經濟發展進入新常態的時代背景，不僅是對國內外宏觀經濟形勢變化的積極響應，也是中國深化經濟體制改革、推進高質量發展戰略實施的關鍵舉措[4]。從政策內容來看，第一，“示范區政策”強調創新驅動與產業升級的內在需求。旨在通過政策引導和示范效應促進科技創新和產業創新，探索新的增長點以期形成新的經濟增長模式。第二，踐行生態環境約束與綠色發展轉型。示范區在推進產業結構優化的同時，探索在嚴格的生態環境保護約束下，產業的可持續發展道路，加速經濟社會綠色轉型兼顧經濟增長實現綠色低碳可持續發展。第三，促進區域經濟均衡與協調發展。通過建設示范區，政府旨在推動區域經濟協調發展，優化先進制造業和現代服務業在中西部地區的布局，縮小地區發展差距以促進全國范圍內的均衡發展[5]。

1.2 文獻綜述

由于資源型城市和老工業城市產業結構單一、開發模式粗放，原有的動力已無法驅動城市持續發展[6，因此如何通過解決產業轉型升級難題實現地區經濟發展動能轉換一直以來備受學界關注。一方面，相關研究集中于產業轉型升級能夠提高綠色全要素生產率，倒逼地區創新驅動[8]，優化居民消費供給以及促進經濟增長[9]。示范區建設強調科技創新能力的提升以及平臺支撐體系的完善，進而促進老工業城市和資源型城市的產業轉型升級。故與本研究相關的另一支文獻是研究影響產業轉型升級的外在因素。長期來看，產業轉型升級機制的探討主要聚焦于技術、制度雙維創新、營商環境優化[10]、土地資源錯配[]、稅收競爭[12]等。此外相關學者針對產業轉型升級進行定量分析，余泳澤等[13在城市層面上使用主成分分析構建了產業轉型升級指數考察產業轉型升級情況；傅元海等[14]采用產業結構層次指數來衡量產業轉型升級程度，結果表明示范區產業結構高度化的量質齊升，但產業合理化效果并未顯現；劉釩等[15等對首批示范區的產業轉型效率進行綜合評價，結果表明示范城市的發展水平雖因地而異，但地區間轉型效率差異并不明顯。可見，“示范區政策”作為導向型區位政策，相關研究雖然已足夠豐富，但其是否協同推進了降碳減污和擴綠增長有待深入挖掘。

“示范區政策”對降碳減污和擴綠增長的影響屬于區位型產業政策的環境經濟效應這一議題。“示范區政策”主要涉及兩類文獻。具體研究包括薛飛等從“雙碳\"視角出發，發現示范區政策顯著降低了示范城市的碳排放水平；陳啟斐等利用縣級市數據量化發現設立國家級承接產業轉移示范區對當地空氣質量改善顯著； Y_u 等[18]將承接產業轉移示范區與碳減排納入統一體系進行研究，從產業政策視角揭示了碳減排機制；付奎等[9]從城市碳生產率出發，驗證了產業轉型政策環境紅利持續增強。除了上述環境效應外，還有學者關注到“示范區政策”的經濟效應。例如，彭飛等2立足于宏微觀雙層面研究示范區作用機制，驗證了“示范區政策”對城市創新能力和企業投資能力的影響。微觀視角上，佟孟華等21]從投入和創新產出層面探索“示范區政策”對企業創新的影響。

此外，一些學者還探討了示范區的福利效應，當企業慈善行為增多后，示范區內企業的知名度得到正向促進[22]。這些研究不僅涉及環境視角的減排效應，還包括波特效應、創新效應以及社會福利等經濟層面的實證分析。

囿于研究視角和內容的差異，關于“示范區政策”協同推進降碳減污和擴綠增長的研究仍存在進一步深化的空間： ① 現有研究視角大多較為單一，鮮有文獻涉及“示范區政策”協同推進降碳減污，考慮到碳污排放的同根同源性，示范區政策能否有效協同推進降碳減污值得深入發掘。如果能，實現降碳減污的作用機理又是如何，這一系列問題尚未得到解答。 ② “示范區政策”作為區位政策，利用“示范區政策\"進行政策評估時，現有文獻要么考慮環境效應，要么關注經濟效應，少有文獻從降碳減污和綠色經濟增長協調的角度將二者納入同一框架進行研究。 ③ 在政策具體實施上，不同批次政策以及降碳減污擴綠增長的四重紅利是否有效釋放的問題尚未得到驗證。

2 機理分析與研究假設

2.1 直接影響機制

產業轉型升級是綠色經濟轉型的核心所在，亦是協同推進降碳、減污、擴綠、增長的可靠抓手。一方面，產業集群理論認為，通過地理上的集中和產業鏈的集成，企業可以在知識共享、技術溢出和協同效應等方面獲益，從而提高整體競爭力和創新能力。示范區內的產業鏈條完整，上下游企業集中，企業間通過協同聯動，提升整體產業鏈的競爭力和創新能力，從而協同推進產業集群的形成和加速傳統產業的綠色轉型升級[23]。另一方面，環境質量具有典型的公共物品特性，然而由于個體行為的負外部性會損害環境質量，從而產生“公地悲劇”。“示范區政策”通過政府和公司合作伙伴關系模式投資于環境治理和綠色設施建設，這些基礎設施項目和合作集中公共和私人部門的資源，為公眾提供了直接的環境利益，同時促進了經濟活動的可持續性。此外，示范區作為綠色轉型的重要實踐平臺，能夠通過有效的政策設計、產業結構優化、技術創新和綠色資源配置，推動\"降碳減污\"和\"擴綠增長\"兩者之間的協同發展。示范區內的產業結構轉型升級并非單純的環保要求，而是促進“降碳減污”和“擴綠增長”協同的關鍵。示范區政策通過合理的產業結構優化、技術創新、外部性內化以及綠色金融等手段，通過創新驅動、產業集聚、市場激勵等多種途徑，為實現綠色經濟和可持續發展提供可行的路徑，從而推動經濟和環境的雙向良性循環。因此協同發展不僅要求減排和經濟增長并行不悖，還需實現資源和技術的高效利用，從而促進環境與經濟雙贏。基于上述分析，本研究提出假設H1a和H1b。

Hla：“示范區政策\"有效促進降碳減污。

H1b：“示范區政策”有效提升擴綠增長。

2.2 間接傳導機制

本研究著重探討的另一問題是，示范區政策如何實現降碳減污和擴綠增長。《關于支持首批老工業城市和資源型城市產業轉型升級示范區建設的通知》指出，示范區政策致力于建立以創新驅動為內生動力的產業轉型升級機制和優化調整產業結構加速生產要素在產業之間重新配置。鑒于中國經濟發展特點和能源消費結構呈現的高碳化特征，創新激勵為實現降碳減污提供了更多可能性和解決方案；同時要素流動協同互補引發的資源合理配置亦是決定降碳減污和環境質量的主要因素之一[24]。為此，本研究從創新激勵和資源協同互補兩方面進行分析。

從創新激勵角度來看，一方面，“示范區政策”內的密集企業網絡促進了知識和技術的非正式交流，從而加速了創新的速度。尤其是通過技術創新的催化作用，高密度知識和技術網絡為新能源技術的研發和應用提供肥沃的土壤，由于接近性，企業之間的信息交流和技術轉移更為便利，從而促進了知識的交流和低碳技術的共享[25]。在產業轉型升級的背景下，政策通過促進研發投入和綠色技術創新，尤其是在綠色技術和清潔能源領域，能夠激發更廣泛的創新激勵效應。另一方面，“示范區政策\"通過增加研發補貼、稅收優惠等措施，激勵企業進行技術創新，開發和應用節能減排技術，提高生產效率和資源利用率，以此建立開放和協作的創新體系，從而有助于加快綠色創新技術的本土化應用和國際溢出。此外，創新激勵不僅限于技術層面，還包括環保理念和綠色消費的推廣，進而引發環境關注。隨著公眾對環境問題的認識增強，綠色消費意識的提升將促進市場對環保產品和服務的需求，進一步激勵企業投資綠色技術和改進生產工藝，推動產業向更加可持續的方向發展，進而改變公眾和企業的行為模式，增強環保意識，促進綠色消費和可持續生產。基于上述分析，提出研究假設H2a和 H2b 。

H2a ：“示范區政策”通過創新激勵賦能降碳減污。

H2b：“示范區政策”通過創新激勵賦能擴綠增長。

從協同互補角度來看，一方面，示范區內企業通過共享高效能源技術和設施同時降低重復投資和規模經濟來實現資源使用的協同互補效應，從而減少單元產品對資源的消耗。產業集聚的地理鄰近性通過縮短原材料和產品的運輸距離降低物流成本和能源消耗，從而提高了整個供應鏈的資源利用效率[26]。另一方面，資源配置理論強調了資源配置的效率和資源協同互補作用，示范區通過優化調整產業結構從而加速資源要素在行業間重新配置，進而實現資源節約集約利用。具體而言，示范區通過鼓勵資本和勞動力流向環保、清潔能源、綠色技術等產業，減少對高污染、高能耗產業的投資；同時調整資本門檻實現勞動力結構優化，降低企業間的資本和勞動力錯配，從而實現資本和勞動力在示范區內的協同互補。進一步地，社會學習理論認為產業集聚區域企業會通過觀察和模仿技術領軍企業來學習先進技術來提升技術創新能力。技術領軍企業的示范效應與行業領導力為同行業的其他企業樹立標桿，提高產業鏈的整合度和競爭力，對同行業進行技術創新擴散從而協同推進了行業內降碳減污和擴綠增長。基于上述分析，提出研究假說H3a和 H3b_?

H3a：示范區政策通過資源協同互補賦能降碳減污。

H3b：示范區政策通過資源協同互補賦能擴綠增長。

“示范區政策”下降碳減污擴綠增長實現路徑見圖1。

3研究設計

3.1樣本說明與數據來源

本研究選取2007—2021年中國148個資源型城市和老工業基地城市的平衡面板數據作為樣本來分析“示范區政策”對降碳減污和擴綠增長的影響。其中由于重慶以及銀川僅有部分轄區屬于資源型城市或老工業基地，并且寧東數據缺失故予以剔除，河南西部地區城市選取洛陽和三門峽市，總共得到52個資源型城市和老工業基地復合城市。本研究所用數據均通過手工整理樣本期內CSMAR數據庫、省市和自治區《城市統計年鑒》中相關數據而得，其中政府工作報告環保詞匯和百度搜索指數通過Python爬蟲獲取。最后對非離散樣本進行了 1% 縮尾處理。限于篇幅，主要變量描述性統計結果留存備索。

3.2模型構建

3.2.1基準回歸模型

基于上述理論分析，建立“示范區政策”對降碳減污擴綠增長的多時點雙重差分實證計量模型：

Y_it=α₀+β₀X_it+λ₀C_it+η_i+κ_t+ε_i

式中：i表示城市 ，t 表示時期， Y_?it 表示城市i在t時期的降碳減污和擴綠增長水平， X 表示政策變量，即個體i在第χ_t 期是否實施政策， C_it 為影響降碳減污擴綠增長的控制變量。 β₀ 表示政策變量的系數， λ₀ 為控制變量的系數。 α₀ 為常數項， η_i 和 κ_t 分別表示個體和年份固定效應， ε_it 為隨機擾動項。

3.2.2三重差分模型

考慮到城市間存在的諸多差異，本研究設立如下的計量經濟模型來探討空間異質性：

Y_it=α₀+θ₀X_it×m_it+β₀X_it+μ₀T₁×m_it+

σ₀T₂×m_it+λ₀C_it+η_i+κ_t+ε_it

其中： m 為識別空間異質性的虛擬變量， θ₀ 為關注的核心系數，表示在不同空間異質性條件下試點對降碳減污和擴綠增長的政策效果。這里對X、T×mi、T×m均進行了控制， Y_?it 表示城市 i 在 Φ_t 時期的降碳減污和擴綠增長水平， X 表示政策變量，即個體 i 在第 Φ_t 期是否實施政策， C_it 為影響降碳減污擴綠增長的控制變量。 β₀ 表示政策變量的系數， λ₀ 為控制變量的系數。 α₀ 為常數項， η_i 和κ_ι 分別表示個體和年份固定效應， ε_it 為隨機擾動項。

3.3樣本選擇與數據說明

3.3.1被解釋變量

降碳和減污作為環境體系重要內容，實現二者協同治理是未來環境可持續發展的必然發力方向。碳污排放的同根同源同治特性為實現協同治理提供理論基礎。借鑒已有做法，采用CEADs公布的城市級碳排放數據。對于污染水平，以加拿大Dalhousie大學公布的 SO₂ 排放量數據作為污染排放水平的代理變量。同時借鑒孫慧等[27]的做法將化學需氧量與氮氧化物排放量納入減污系統，最后利用耦合協同模型計算降碳減污指數 （Y₁） 。降碳減污指標體系見表1。

鑒于綠色經濟效率兼顧綠色發展和經濟增長的特點，故使用超效率CCR-DEA模型測算綠色經濟效率作為擴綠增長水平的代理變量，測算指標體系見表2。參考李治國等28和童昀等29的做法，設定資源投人要素、期望產出以及非期望產出。

綠色經濟效率測度模型如下：

其中： Y_2it 為擴綠增長水平， λ 表示權重， s^g，s^b 分別為模型的期望產出和非期望產出的變量， ε 表示非阿基米德系數。

3.3.2 核心解釋變量

示范區政策 （χ） 。從政府官網手工整理兩批示范區名單，當某一城市獲批建立示范區，則該試點城市 T₁ 取值1，否則為 0;T₂ 表示政策時間虛擬變量，在2017年示范區政策實施之后 T₂ 取值為1，否則為0。二者的交互含義是示范區政策實施的政策變量 （X） 。同理，2019年第二批示范區政策實施之后 T₂ 取值為1，否則為0。

3.3.3控制變量

參考魏麗莉等[30的研究，綜合前文所提及的降碳減污擴綠增長影響因素，對以下可能影響降碳減污擴綠增長的重要變量進行控制：政府干預 （C₁） 。利用政府預算收入與預算支出二者之比來衡量;城市金融水平 （C₂） ，用城市本外幣貸款余額除以GDP表示；對外開放程度 （C₃） ，用外商實際直接投資額衡量；環境規制強度 （C₄） ，用環保詞匯詞頻占政府工作報告總字數的比例衡量；城鎮化率（C₅） ，以各地區城鎮人口數量占比表示。

4實證結果與分析

4.1 基準回歸結果

表3報告了“示范區政策”對降碳減污擴綠的基準回歸結果。未加入控制變量時，列（1）和列（3）僅控制了解釋變量 X 以及城市和年份固定效應，列（2）和列（4）則展示了控制所有變量和雙固定效應的完整結果。表3列（1）一列（2）表明，當核心被解釋變量為降碳減污時，無論是否加入控制變量，政策估計系數的估計系數顯著為負，系數分別為-0.010和-0.009，且在 1% 的水平上顯著。這說明與非產業升級示范區城市相比，示范區建設對試點城市的降碳減污水平有明顯的抑制作用；列（3）一列（4）表明，當核心被解釋變量為擴綠增長水平時，無論是否加入控制變量，政策估計系數的估計系數顯著為正，系數分別為0.019和0.021，且均至少在 10% 的水平上顯著。這說明與非產業升級示范區城市相比，示范區建設對試點城市的擴綠增長水平有明顯的促進作用。假設H1a和H1b得到驗證。這意味著示范區政策在中國的實施對實現降碳減污擴綠增長起到了積極作用。示范區的建立重點統籌推進產業結構調整、全面增強產業核心競爭力和城市綜合承載能力，對全國老工業城市和資源型城市實現轉型發展具有重要意義。

4.2 內生性問題

由于老工業城市和資源型城市數量多，產業基礎差別大，轉型進度曲折等特點可能會造成基準回歸結果的選擇性偏誤。本研究進一步使用PSM-DID來緩解結果誤差，故將基準回歸中控制變量作為協變量，采用馬氏距離匹配（Mahalanobisdistance）和核匹配法（kernel）進行樣本匹配，為實施產業升級示范區的城市配對對照組，這有助于減少由于政策實施地區的選擇性偏差而產生的內生性問題，表4列（1）一列（4）展示了回歸結果。其中兩種配對方法的估計系數分別是 -0.043，0.285，-0.035 和0.272，且至少在 5% 的顯著性水平上顯著，這表明示范區政策有效促進減排和擴綠增長的作用得到確認。

4.3穩健性檢驗

4.3.1平行趨勢檢驗

本研究考察“示范區政策”對降碳減污擴綠增長的影響，其前提是試點與非試點城市在實行政策前的降碳減污和擴綠增長水平無顯著的趨勢差異。因此，運用事件研究法，對其變化趨勢進行檢驗，設定的模型如下所示：

為避免多重共線性，本研究將示范區政策實施前一期作為參照組。 Y_it 表示城市 i 在 χ_t 時期的降碳減污和擴綠增長水平， X 表示政策變量，即個體 i 在第 Φ_t 期是否實施政策，C_it 為影響降碳減污擴綠增長的控制變量。 β_t 表示政策變量的系數， λ_λ0 為控制變量的系數。 α₀ 為常數項， η_i 和 κ_ι 分別表示個體和年份固定效應， ε_it 為隨機擾動項。以2017年為基準，對前6年和后3年的降碳減污擴綠增長水平進行事件研究法分析，處理前趨勢事件研究如圖2和圖3所示，不難發現，當 tlt;0 時 ，β_t 的估計結果不顯著異于0，這表明在示范區政策實施前，處理組與對照組的降碳減污擴綠增長效應并不存在顯著差異。在政策實施后，圖2事后政策置信區間雖然并非完全異于0，但降碳減污的整體趨勢逐漸為負向；圖3事后政策置信區間僅在第一期不異于0，第二期以后均顯著異于0，以上結果說明政策實施造成的降碳減污擴綠增長效果顯著，因而平行趨勢假設成立，同時也佐證政策節點事前事后的劃分也是合理正確的。

4.3.2政策混雜效應

前文已經驗證“示范區政策\"對城市降碳減污擴綠增長起到影響，但由于樣本考察期內，中國陸續出臺了多項政策，交錯混雜的政策是否會對回歸結果產生干擾仍需進一步驗證。鑒于此，本研究選取了自2010年起已陸續啟動三批共81個城市的低碳試點項目 （D） 和2012年住房城鄉建設部啟動的三批共290個國家智慧城市試點政策（S），選擇全部剔除的方式，納入基準模型進行回歸。由表5列（1）一列（2）可知，回歸系數為-0.009和0.022，且至少在 10% 水平上顯著，在排除以上政策干擾后回歸結果顯著性和方向依然與基準回歸結論相同，說明了“示范區政策”的確具有降碳減污擴綠增長效應。

4.3.3更換被解釋變量測度方式

循“碳污同根同源同治\"理論，由于交乘項能夠反映同源特征，故借此表征整體降碳減污水平。同時使用超效率EBM-GML模型重新測算綠色經濟效率作為擴綠增長水平的代理變量，計算結果見表5列（3）一列（4），回歸系數為-0.029和0.112，并與基準系數的方向一致，故更換測算方法后“示范區政策\"的降碳減污擴綠增長效果仍舊顯著，印證了本研究結論的可靠性。

4.3.4雙重機器學習

雙重機器學習彌補了傳統因果估計方法和機器學習方法的缺點，它通過正則化對高維變量選擇，正交化解決偏差，并對整個估計方法構造置信區間，這在處理經濟變量之間的非線性關系等方面具有極大優勢。因此本研究重新對“示范區政策”的減排擴綠效應進行估計，如表5列（5）一列（6）可知，更改模型后的政策估計系數為-0.107和0.130，且至少在 5% 的水平上依然顯著，這表明“示范區政策”對城市降碳減污擴綠增長作用得到確認。

4.3.5時間空間混合安慰劑檢驗

由于在處理后，處理效應已與時間效應混合，故平行趨勢假定本質上不可檢驗。進一步考察是否存在被遺漏的混雜事件，以及由此引起的可能偏差。本研究采用時間空間混合安慰劑檢驗對降碳減污與擴綠增長進行驗證，具體操作為：從樣本中無放回地隨機抽取若干個體作為“偽處理個體”，并隨機抽取一個統一的“偽處理時間”進行DID估計，得到一個安慰劑效應的估計值。如此重復500次得到安慰劑效應的分布。圖4和圖5表明，降碳減污（擴綠）處理效應估計值為-0.008（0.021）位于安慰劑效應分布的左（右）側尾部為極端值，故可強烈拒絕“處理效應為0”的原假設，證明了試點政策對降碳減污擴綠增長的有效性。

4.3.6異質性處理效應檢驗

由于“示范區政策”為多批次實施，所以當處理效應隨時間變化時，TWFE估計量會產生偏差，從而存在異質性處理效應。故參考Goodman-Bacon[31使用Bacon分解法來檢驗模型中異質性處理效應情況，并列出如表6所示的相關分解結果。

可以看到 Y₁（Y₂） 的對照方式的符號大都為負（正），使用處理組（treated）與從未處理組（nevertreated）作為彼此對照組間的結果占比為 96.93% 。時間組相互影響帶來的干擾較小。而使用不同時間作為彼此對照組的結果Cohorts的權重占比為 1.7% ，這表明可能存在TWFE估計量的偏誤，并對結果產生影響。但是權重為負也可能會對結果造成影響，因此在Stata18中使用twowayfeweighs命令對 Y₁（Y₂） 進行負權重檢驗。結果顯示 Y₁（Y₂） 對應的92（88）個權重中，權重均為正值，同時說明異質性處理效應下，雙向固定效應的估計結果基本不存在偏差。

4.4作用機制分析

4.4.1機制變量的選取與測度

基準回歸結果表明“示范區政策\"能夠有效促進降碳減污和擴綠增長，本研究進一步探討試點政策作用于碳污協同治理和擴綠增長的路徑，要實現環境和經濟雙贏發展的\"波特假說\"必須有賴于環境治理的提升[32]。為此，借鑒岳利萍等[33]的做法，構建解釋變量與機制變量的交互項 （X×M_it） ，從創新激勵和協同互補視角來驗證“示范區政策\"影響降碳減污與擴綠增長的內在機制，驗證模型設定如下：

式（9）中： β₁ 為本部分關注的參數， Y_?it 表示城市 i 在t時期的降碳減污和擴綠增長水平， X 表示政策變量，即個體i在第 Φ_t 期是否實施政策， C_it 為影響降碳減污擴綠增長的控制變量。 λ₀ 為控制變量的系數。 α₀ 為常數項， η_i 和κ_t 分別表示個體和年份固定效應， ε_it 為隨機擾動項； M_it 表示創新激勵和協同互補效應的機制變量，具體包括： ① 創新激勵效應。本研究分別從創新投入和產出視角選擇合適變量探究創新激勵效應：研發經費直接影響了研發活動的強度和深度，相應地，高水平的創新績效產出需要大量科學研究的投入，這些直接創新成果的產生是實現綠色創新的基礎。因此選取Ramp;D內部經費支出表征創新投入，進而將人均綠色專利授權量作為綠色創新水平的代理變量，上述兩變量均取對數處理。 ② 協同互補效應。“示范區政策\"通過優化調整產業結構加速資源要素在產業之間重新配置，實現資源的優勢互補，從而糾偏資本和勞動力錯配，促進資源節約集約利用。故選取資本錯配和勞動力錯配衡量協同互補效應[34]，構建如下的資本錯配和勞動力錯配指數：

τ_κit=1/γ_κit-1，τ_?Hit=1/γ_?Hit-1

γ_Kit?γ_Hit 為資本和勞動力價格絕對扭曲指數，出于觀測可得性，采用相對扭曲系數代替：

K_i/K_t 為 Φ_t 年 i 地區實際使用的物質資本占比。 s_it= p_ity_it/G_i 為 Φ_t 年i地區的產出占比;從總產出視角來看， ?，β_kt= 是 Φ_t 年的資本貢獻值， 為資本有效配置情況下 Φ_t 年 i 地區營收的資本占比， _?βHt 為 χ_t 年的勞動力貢獻值。

4.4.2 創新激勵效應

本部分檢驗創新投人和產出視角對降碳減污和擴綠增長影響的路徑。表7列（1）一列（2）匯報了創新激勵效應下研發投入的交乘項系數，分別為0.148和0.079，至少在 5% 的水平上顯著，這意味著“示范區政策”通過合理調整研發投入從而實現了降碳減污和擴綠增長；同理列（3）一列（4）反映創新激勵效應下綠色創新的交乘項系數，分別為0.106和0.086，且至少在 10% 的水平上顯著，這說明試點政策通過提高綠色創新水平從而實現了降碳減污和擴綠增長；因此綜合列（1）一列（4）可知“示范區政策”可以通過創新激勵效應來促進城市的降碳減污和擴綠增長，假設 H2a 和H2b得到驗證。可能的原因有： ① “示范區政策”可以通過建立創新生態系統，加速企業、研究機構、大學和政府之間的合作與知識分享，從而促進綠色技術和可持續發展實踐的創新和傳播，最終協同推進降碳減污擴綠增長。 ② “示范區政策”通過財政支持、稅收優惠和創業孵化服務等措施，鼓勵創新型企業和初創企業發展，尤其是專注于清潔技術、綠色產品和服務的公司。這些企業通常是知識和技術創新的重要來源，能夠推動行業內外的知識溢出和技術擴散，最終對當地的降碳減污和擴綠增長產生正向影響。

4.4.3協同互補效應

本部分檢驗資源錯配和勞動力錯配兩種路徑。表7列（5）一列（6匯報了協同互補效應下資本錯配的交乘項系數，分別為-0.030和-0.002，對降碳減污在 1% 的水平上顯著，但擴綠增長并不顯著；表7列（7）一列（8）匯報了協同互補效應下勞動力錯配的交互項系數，分別為-0.036和-0.015，對降碳減污在 1% 的水平上顯著，但擴綠增長并不顯著；這意味著試點政策通過降低資本錯配和勞動力錯配從而達到降碳減污的效果，但并未實現擴綠增長；假設H3a得到驗證而H3b未得到驗證。可能的原因在于： ① “示范區政策\"有助于降低交易成本、促進技術創新和提升產業效率，但當集聚產業本身處于高污染和高能耗的行業，單純的產業集聚并不一定能直接促進城市的擴綠增長。產業轉型升級需要向綠色環保產業傾斜，這一過程中可能會遇到既有產業結構的慣性和轉型的阻力。 ② 產業集聚在促進經濟效益的同時，也可能加劇資源的競爭和消耗對生態環境造成壓力。如果集聚區域的環境承載力和資源供給能力不足以支持產業的快速發展，可能會影響到城市的綠色發展自標。對比上述機制可知，創新激勵效應是試點實現碳污協同治理和擴綠增長的主要路徑，而資源的協同互補效應僅在碳污協同治理發揮作用，并未在擴綠增長方面呈現出有效的調節機制效果。

4.5 空間異質性分析

鑒于城市類型、環境關注水平和工業化水平的差異可能造成試點政策效果的異質性，本研究運用三重差分模型探討空間異質性。

4.5.1 復合效應

首先，本研究依據國務院發布的相關政策將城市劃分為資源城市與非資源型城市。構建資源特征 （R） 虛擬變量，賦值非資源城市為1，對照組資源型城市為0，并構建與X 的交互項 （X×R） ，結果見表8列（1）—列（2），示范區政策的降碳減污擴綠增長效應并不顯著。其次，按照構建資源特征虛擬變量的方式構建老工業基地城市虛擬變量 （L） ！賦值老工業基地城市為1，對照組非老工業基地城市為0，結果如表8的第（3）一列（4，“示范區政策”的降碳減污擴綠增長效應并不顯著。最后，本研究中復合型城市為同時為資源型城市和老工業基地城市，依此構建復合型城市虛擬變量 （F） ，賦值復合型城市為1，對照組非復合型城市為0，結果見表8的第（5）一列（6），復合型城市的降碳減污和擴綠增長水平的政策系數分別為-0.018和0.169，且二者都至少在 10% 的水平上顯著，這表明復合型城市降碳減污擴綠增長成效顯著。產生這種結果的經濟學原因可能是：一方面復合型城市面臨雙重轉型壓力和經濟的路徑依賴，既要從依賴資源的開采和消耗轉向更加可持續的發展模式，也要對老舊的工業設施和生產方式進行升級和改造。這種雙重壓力促使這些城市在政策制定和實施方面采取更加積極和全面的措施，以實現經濟結構和產業方式的根本轉變。另一方面復合型城市的經濟結構更為復雜，擁有資源型產業和老工業基地雙重屬性，這種多元化的產業基礎為城市轉型提供了更多的選擇和機會。

4.5.2環境關注驅動效應

本研究借鑒相關研究做法[35]，將公眾環境關注的百度搜索指數作為環境關注行為的代理變量構建環境關注 （H） 虛擬變量，以百度搜索指數的50分位數為界線，將樣本劃分環境關注高組和環境關注低組，并賦值環境關注度高的城市為1，對照組環境關注度低的城市為0，并構建與 X 的交互項 X×H ，結果見表9列（1）一列（2），環境關注度高的城市有效地促進了城市減排擴綠。其合理性在于：一方面在公眾環境關注度高的城市，強大的社會網絡促進了信息的流動和最佳實踐的分享，增強了社區對環境保護的集體行動力。高水平的信任促進了公眾、政府和企業之間的合作，共同致力于環境改善項目。另一方面需求拉動創新理論認為，市場需求是推動技術創新的關鍵力量。在公眾環境關注度高的城市，對環保產品和技術的需求更大，這促使企業投資于相關的研發活動，推動了環保技術的創新和應用，進一步提升了環境治理的效率和效果。

4.5.3馬太效應

本研究以工業產值占地區生產總值比重作為工業化水平的代理變量。以樣本中位數為劃分標準，分為高工業化水平組和低工業化水平組，同時設置工業化水平 （G） 虛擬變量，高工業化水平賦值為1，低工業化水平城市賦值為0，構建與 X 的交互項 X×G ，然后引入基準回歸模型，異質性結果見表9列（3）一列（4）。在降碳減污方面，高工業化水平城市的抑制作用最為顯著，系數分別為-0.019，在 1% 的顯著性水平上通過了檢驗。然而擴綠增長水平并未通過10% 的顯著性檢驗。究其原因在于：經濟發展五階段理論指出，當一個國家或城市進入到“成熟期”和“高度消費期”，其經濟結構會向服務業和高技術產業傾斜，同時，這一階段的城市通常具備更強的環境治理能力和更高的環保意識。相比之下，工業化水平低的城市可能還處在“起飛階段”，經濟結構主要依賴重工業，環境保護投人有限，治理能力和技術水平不足以有效應對污染問題。在經濟發展的初期，工業化進程中的污染排放會增加[3；但隨著經濟的進一步增長和技術的進步，高收入水平使得社會能夠投入更多資源于環境保護，環境質量隨之改善。

5進一步政策評估

5.1 分批次政策效果分析

兩批“示范區政策”的時間分別在2017年和2019年，相較于首批示范區建設，第二批示范區建設方案在產業轉型和城市定位和分階段重點建設任務更加明確。那么，兩批“示范區政策”確定的時間與方式的不同會對降碳減污擴綠增長效果產生怎樣的影響？為探討兩批次“示范區政策\"對降碳減污擴綠增長效果的影響，本研究分別對其進行回歸，結果見表10，政策系數分別為-0.118、0.254，且均至少在 5% 的水平上顯著，第一批試點城市 （r₁） 在減排擴綠方面取得顯著成果，但第二批試點城市 （r₂） 效果并不可觀，可能由于以下原因促成： ① 隨著投資規模的增加，單位投資的產出效益往往會提升。第一批試點城市在環保和綠色轉型方面的早期投資可能已經達到了規模經濟，使得后續投資的效益更高，這有助于這些城市更有效地實施降碳減污措施和擴綠項目。 ② 生產過程中的經驗積累能夠導致成本下降和效率提升。第一批試點城市通過早期的實踐，積累了寶貴的經驗，提高了在規劃、實施和管理環保項目方面的效率，從而在降碳減污和擴綠增長效果上取得更好的成績。

5.2降碳減污擴綠增長四重紅利的政策效應

由基準回歸結果可知，“示范區政策”的降碳減污擴綠增長效果并非以犧牲GDP增長為代價，再次將被解釋變量替換為實際人均GDP，不加人控制變量或固定效應的結果見表11列（1）—列（2）。以上結果表明，“示范區政策”并沒有以犧牲經濟績效為代價來實現降碳減污擴綠增長的協同效應。同時為考慮降碳減污與擴綠增長是否存在協同效果，將降碳減污與擴綠增長代理指標進行交乘，以此來判斷示范區政策是否實現了降碳減污擴綠增長的四重福利，回歸結果見表11列（4），政策估計系數為0.011，且在 1% 的水平上顯著，這表明“示范區政策”在一定程度上有效釋放了降碳減污擴綠增長的四重紅利效應。

6 結論與建議

面對環境目標約束和推動經濟高質量發展的根本要求，必須以推動產業轉型升級，實體經濟做實做強做優為發展重點。鑒于此，本研究以“示范區政策\"試點作為準實驗，基于2007—2021年中國148個城市面板數據，利用多時點雙重差分法對示范區政策影響城市降碳減污擴綠增長的政策效果和作用機制進行了深入分析。其核心在于利用產業轉型升級作為推動綠色經濟轉型的動力，同時積極探索其在促進降碳減污擴綠增長方面的潛能，并進一步分析了創新激勵效應和協同互補效應發揮的中介效應。結果表明：第一，“示范區政策”顯著降低碳污排放，同時實現擴綠增長。第二，機制分析表明，示范區主要通過創新激勵效應來實現碳污協同治理和擴綠增長，但協同互補效應僅在降碳減污方面存在調節作用，擴綠增長方面并未產生有效的調節作用。第三，異質性分析結果表明，“示范區政策”在復合型城市、高環境關注和工業化水平高的城市顯著促進降碳減污擴綠增長效應。第四，政策評估表明，示范區第一批試點城市在減排擴綠增長方面取得顯著成果；“示范區政策”在一定程度上有效釋放了降碳減污擴綠增長的四重紅利。

基于此本研究提出以下政策建議。

第一，有效銜接多批試點實施，構建綠色低碳產業體系。加速有為政府和有效市場組合協同發力，有為政府通過推動能源結構和消費方式轉型，有效市場通過市場機制促進循環經濟發展。結論表明，產業轉型升級政策顯著提升環境福利，因此應通過建立各級政府監督平臺確保產業轉型升級政策與多類型環境規制政策在實踐中相互協同、互為支撐。一方面，在綠色產業發展的不同階段，政府通過逐步推進的方式，實施從資源集中的前期扶持政策到技術研發支持、綠色企業融資支持等多維度政策組合，加大對綠色創業的資本支持、建設綠色產業園區等方式，培育壯大綠色科技企業和創新型產業等新興產業；另一方面，市場則通過引導資金流向綠色能源項目、實施碳排放交易等方式促進能源結構的優化。例如，在碳交易市場建立碳定價機制，讓市場自發形成資源優化配置，激勵企業從傳統高碳排放行業轉型至低碳、綠色技術領域，從而實現協同推進降碳減污擴綠增長。

第二，加強產學研合作一體化，推動高新技術產業發展。地方政府和科研機構與企業聯合設立技術創新中心或實驗室，建立涵蓋研發、孵化、成果轉化、商業化等各個環節的創新生態系統，從而促進技術創新成果轉化，鼓勵知識共享和技術轉移，提升產業鏈整體創新能力和競爭力。政府應增加對科研機構合作研發的財政支持和稅收優惠，推動創新激勵效應發揮更大中介效應。實施綠色供應鏈管理，促進產業集群化發展。鼓勵企業建立綠色供應鏈管理體系，政府則可推動建立綠色供應鏈認證體系，對符合環保標準的企業或產品進行認證，為其提供政策和市場支持，并為其提供市場準入優惠，鼓勵更多企業加入綠色供應鏈，供應鏈管理，促使上下游企業集體減排；同時增加補貼鼓勵產業鏈上下游企業在示范區內聚集，從而加速資源要素流動實現優勢互補；最后政府可以推動特專工業園區向綠色示范園區轉型，推動園區內的企業按照綠色、低碳、環保的標準進行生產，樹立行業標桿，帶動周邊企業的綠色轉型，加速產業鏈的綠色化，最終推動產業鏈內部協同優化。

第三，合理制定地區差異政策，因地制宜促進降碳減污。首先，復合型城市應利用好政策排頭兵的先發優勢，通過設立綠色創新基金、提供綠色科技獎勵等措施，鼓勵企業加大在清潔能源、綠色制造、智能交通等領域的投資和技術創新引導綠色技術的研發與應用，利用好多元化的產業基礎進而實現綠色資源的高效利用和績效溢出。充分發揮政策組合上下聯動降碳減污的后發優勢，從而有效提升區域包容性綠色發展。再者，環境關注低的城市應加快社會信息網絡基礎設施建設，強化環境政策和監管，同時建立綠色金融服務平臺，鼓勵社會資本向綠色產業傾斜，降低綠色項目的融資成本，為企業提供稅收優惠、貸款貼息等支持，推動綠色項目的可持續發展，從而促進城市綠化和生態建設。最后，不同工業化水平的城市應采取差異化復合策略，對于高度工業化的城市，通過加大監管力度要求企業實現綠色生產和環保技術升級，而對于工業化程度較低的城市，根據實際發展情況在綠色產業扶持和環保技術推廣方面提供更多的政策支持和資金補貼，通過設定合理的碳減排目標和共同但有區別的環境規制強度來實現綠色轉型升級發展。

參考文獻

[1]高培勇，隆國強，劉尚希，等.扎實推動高質量發展，加快中國式現代化建設：學習貫徹中央經濟工作會議精神筆談[J].經濟研究，2024，59（1）：4-35.

[2]張旺，白永秀，張靜坤.中國式現代化共同富裕的時空分異特征及推進路徑[J].中國軟科學，2023（1）：171-185.

[3]HOU J，TEO TS H，ZHOUFL，et al. Does industrial green transfor-mation successfully facilitate a decrease in carbon intensity in Chi-na：an environmental regulation perspective[J]. Journal of cleanerproduction，2018，184：1060-1071.

[4]中國社會科學院工業經濟研究所課題組，史丹，李曉華，等.新型工業化內涵特征、體系構建與實施路徑[J].中國工業經濟，2023（3）：5-19.

[5]張自然，張平，劉霞輝.中國城市化模式、演進機制和可持續發展研究[J].經濟學動態，2014（2）：58-73.

[6]李博，秦歡，孫威.產業轉型升級與綠色全要素生產率提升的互動關系：基于中國116個地級資源型城市的實證研究[J].自然資源學報，2022，37（1）：186-199.

[7]劉和旺，向昌勇，鄭世林.環境規制是否倒逼了創新驅動的地區產業轉型升級？[J].科研管理，2022，43（9）：67-75.

[8]徐敏，姜勇.中國產業結構升級能縮小城鄉消費差距嗎？[J].數量經濟技術經濟研究，2015，32（3）：3-21.

[9]王勇，江深哲，李欣澤.貿易政策如何影響大國的經濟增長與社會福利：一個理論分析[J].經濟學（季刊），2024，24（1）：50-66.

[10]邵帥，范美婷，楊莉莉.經濟結構調整、綠色技術進步與中國低碳轉型發展：基于總體技術前沿和空間溢出效應視角的經驗考察[J].管理世界，2022，38（2）：46-69.

[11]杜運周，劉秋辰，程建青.什么樣的營商環境生態產生城市高創業活躍度：基于制度組態的分析[J].管理世界，2020，36（9）：141-155.

[12]彭山桂，孫昊，郭正寧，等.土地資源空間錯配對城市產業轉型升級的影響及作用機制[J].資源科學，2022，44（5）：871-885.

[13]余泳澤，孫鵬博，宣燁.地方政府環境目標約束是否影響了產業轉型升級？[J].經濟研究，2020，55（8）：57-72.

[14]傅元海，葉祥松，王展祥.制造業結構優化的技術進步路徑選擇：基于動態面板的經驗分析[J].中國工業經濟，2014（9）：78-90.

[15]劉釩，楊紹純，李娜.國家產業轉型升級示范區城市綜合評價[J].統計與決策，2021，37（20）：184-188.

[16]薛飛，周民良.用能權交易制度能否提升能源利用效率？[J].中國人口·資源與環境，2022，32（1）：54-66.

[17]陳啟斐，黃必銀，吳金龍.產業承接與內陸地區空氣質量：來自國家級承接產業轉移示范的證據[J].數量經濟技術經濟研究，

[18]YU Y T，ZHANG N.Does industrial transfer policy mitigate car-bon emissons：evidence from a quasi-natural experiment in China[J].Journal of environmental management，2022，307：114526.

[19]付奎，張杰，劉炳榮.產業轉型政策能否推動城市低碳轉型：來自資源型和老工業城市產業轉型升級示范區的證據[J].中國環境科學，2023，43（5）：2590-2600.

[20]彭飛，金慧晴.區域產業政策有效性評估：基于中國資源型和老工業城市的證據[J].產業經濟研究，2021（3）：99-111.

[21]佟孟華，李慧，張國建.區位導向性政策的創新驅動效應：基于產業轉型升級示范區的證據[J].經濟管理，2022，44（4）：63-79.

[22]LI Z D，ZHENG C X，LIU A M，et al. Environmental taxes，greensubsidies，and cleaner production willingness：evidence from Chi-na's publicly traded companies[J]. Technological forecasting andsocial change，2022，183：121906.

[23]陳金曉.“雙碳”目標下的經濟循環：循環低碳化與低碳循環化[J].經濟學家，2022（9）：78-87.

[24]李虹，鄒慶.環境規制、資源稟賦與城市產業轉型研究：基于資源型城市與非資源型城市的對比分析[J].經濟研究，2018，53（11）：182-198.

[25]方錦程，劉穎，高昊宇，等.公共數據開放能否促進區域協調發展：來自政府數據平臺上線的準自然實驗[J].管理世界，2023，39（9） ：124-142.

[26]烏云圖，陶克濤，彭俊超.產業協同集聚、數字技術支持與資源錯配[J].科研管理，2023，44（1）：125-135.

[27]孫慧，夏學超，祝樹森，等.企業降碳減污協同推進的產業鏈聯動效應[J].中國人口·資源與環境，2024，34（3）：16-29.

[28]李治國，王杰，王葉薇.經濟集聚擴大綠色經濟效率差距了嗎：來自黃河流域城市群的經驗證據[J].產業經濟研究，2022（1）：29-42.

[29]童昀，劉海猛，馬勇，等.中國旅游經濟對城市綠色發展的影響及空間溢出效應[J].地理學報，2021，76（10）：2504-2521.

[30]魏麗莉，侯宇琦.數字經濟對中國城市綠色發展的影響作用研究[J].數量經濟技術經濟研究，2022，39（8）：60-79.

[31]GOODMAN-BACON A.Difference-in-differences with variation in treat-ment timing[J]. Joumal of econometrics，2021，225（2）：254-277.

[32]魏梅，曹明福，江金榮.生產中碳排放效率長期決定及其收斂性分析[J].數量經濟技術經濟研究，2010，27（9）：43-52.

[33]岳利萍，楊欣怡.雙重環境目標約束下的產業轉型升級：“減污降碳”何以“協同增效\"[J].中國人口·資源與環境，2024，34（1）：46-58.

[34]WANG S H，ZHAO D Q，CHEN H X. Government corruption，re-source misalocation，and ecological eficiency[J].Energyconomics，2020，85：104573.

[35]吳力波，楊眉敏，孫可駕.公眾環境關注度對企業和政府環境治理的影響[J].中國人口·資源與環境，2022，32（2）：1-14.

[36]林伯強.碳中和進程中的中國經濟高質量增長[J].經濟研究，2022，57（1）：56-71.

Does the industrial transformation and upgrading demonstration zone policy synergize carbon reduction， pollution control， and green growth？

SUNHui ^1，2 ，ZHANGXuefeng1，2，XIA Xuechao ?^1，2 ，YANG Zedong1，2 （1.CenterforInnovation ManagementResearchof Xinjiang，Xinjiang University，Urumqi Xinjiang 83oo46，China; 2.CollegeofEconomicsandManagement，Xinjiang University，Urumqi Xinjiang 83oo46，China）

AbstractTerealizationofindustrialransformationandupgradingisnotonlyanimportantfocalpointforimprovingenviomental governancebutalsoakeymeasure toasetheobstaclestosocialandeconomicsustainabletransformation.Usingbalancedpaneldata of148resource-basedcitisandoldidustrialbasecitisinChina，andtakingtheimplementationoftheidustrialtransfotionnd upradingdemonstrationznepolicy（hereinafterreferedtoasthe“demonstrationznepolicy\"）asaquasi-naturalexperiment，tis studyusedthecollaoratiecouplingmodelandthesuper-effiencyCCRmodeltomeasuretesynergisticindexofcrbonduction andpolutionontrolandtelevelofgrengowtTen，theulti-prioddierenci-dierencsmodelwasusedtoivesgatete impactoftheimplemetationoftedemonstrationonepolicyonarbonrduction，polutioncontrol，ndgreengrowth，selsits underlying mechanisms. The results showed that： ① The demonstration zone policy significantly reduced carbon emissions while simultaneouslyrealizinggreengrowth.Thisconclusioneldafterconsideringpotentialendogeneityissuesandheterogeneoustreatmenteffects. ② Mechanism analysis showed that thedemonstration zonepolicy mainlyachievedcarbonreduction，polutioncontrol，and green economicgrowththroughtheinovationincentiveefect.However，thesynergisticandcomplementaryefectsonlyplayedamoderating role in carbon reduction and pollution control and had no significant effect on green growth. ③ Heterogeneity results revealed that the demonstrationznepolicysignficantlypromotedthesergisticfectofarbnrduction，poltioncotrol，andgeengrowhncomposite cities，cities with high environmental concerns，and cities with a high level of industrialization. ④ Further analysis showed that， comparedwiththesecondbatchofpilotcities，thefirstbatchofpilotcitiesunderthedemonstrationzonepolicyachievedmoresignificantresultsincarbonreductionandgrengrowth.Inadition，underthepremiseofnotsacrificingeconomicperformance，thedemonstrationzonlicytielyleasdourddedsofthegeticectofboductio，ltioorol，ndowt. ThisstudyevaluatesthpolicyectsofCina'sdemonstrationznepolicyoncarbonrduction，pollutionontrolndgregowth frommultipleperspectives，expandsterelevantresearchonhecoodinatedpromotionofcarboneduction，polutioncontrolnd greengrowth，andprovidesempiricalevidenceforpromotingthelow-carbongreentransformatioanddevelopmentofresouce-based cities and old industrial base cities in China.

KeyWordsindustrialtansformationandupgradingdemonstrationzone;carbonrductionandpolltioncontrol; greengrowth;policy effect evaluation

（責任編輯：蔣金星）