低碳試點政策實現就業擴容提質及其作用機制與異質性分析

中圖分類號 X196;F241.4 文獻標志碼 A 文章編號 1002-2104（2025）06-0062-13

DOI：10.12062/cpre.20241030

作為全球最大的發展中國家和二氧化碳排放國，中國正面臨著如何在高質量發展階段實現環境保護與經濟社會發展的雙重利益這一關鍵議題。為此，中國政府先后出臺多項環境規制政策。其中，低碳試點政策作為中國環境規制領域的一項重大政策創新，遵循“由點到面”的發展邏輯，在2010年、2012年和2017年分3批設立了低碳試點城市。這些城市致力于發展低碳戰略性新興產業和現代服務業，積極構建以低碳、綠色、環保、循環為特征的低碳產業體系。在低碳城市建設推動經濟結構轉型和新舊動能轉換過程中，企業迅速響應。部分企業選擇退出或搬遷至非試點地區，而其他企業通過技術創新、設備升級、行業轉換等策略應對環境規制。相應地，就業者必須面對就業崗位競爭、調整甚至淘汰的現實。當下中國正處于實現“雙碳”目標和高質量發展的關鍵時期，探究低碳試點政策對就業的影響，尤其是對就業結構的影響，對全面認識環境規制政策如何影響就業、揭示低碳轉型的經濟社會效應具有重要的理論價值。同時，對中國防范碳達峰、碳中和進程中的伴生風險、保障就業，繼而實現高質量發展具有重要的現實意義。

雖然已有文獻關于環境規制對勞動力就業的影響尚未形成統一結論，但普遍認為低碳試點政策可以促進就業[1-2]。中國\"十四五\"規劃強調擴大就業容量和提升就業質量，旨在構建更加健全的就業機制，以促進更充分、更高質量的就業。在明確低碳試點政策有助于更充分就業這一問題后，另一個亟待回答的問題是低碳試點政策能否在擴大就業規模的同時，優化就業結構。換言之，低碳試點政策在就業擴容過程中，是否犧牲了就業質量？若該政策實現了就業擴容提質，作用機制又當如何？為此，本研究從就業規模、就業產業結構、就業行業結構和就業技能結構4個維度，構建低碳試點政策影響就業規模和結構的理論框架，分析低碳試點政策的就業擴容提質效應，并深入探究其作用機制與異質性。

1文獻綜述

為實現“雙碳”目標和經濟高質量發展，中國政府實施了以低碳試點政策為代表的環境規制。結合研究目的，本研究從以下兩個維度對相關研究進行了梳理。

1.1環境規制對就業影響的研究

環境規制對就業影響的相關研究主要圍繞就業規模和就業結構展開，且尚未得到統一結論。相關研究大致可以分為3類：環境規制不利于就業、環境規制能夠促進就業以及環境規制對就業的影響呈“U\"形。研究初期，學者們首先關注到環境規制對就業的負面影響，認為環境規制存在“成本效應”3，即環境規制增加了企業生產的平均成本，提高了行業門檻，企業通過減少勞動力要素投入來降低成本，導致就業規模下降4]。此外，不同地區環境規制差異會促使高污染企業逐利而行，搬遷至環境規制程度較低地區，以尋求“污染避難所”5]，最終降低環境規制較高地區的就業規模。隨著研究不斷深入，以波特為代表的學者持反對意見，認為環境規制會產生“創新補償效應”6，即環境規制會激發企業創新，繼而實現環保和就業雙重目標。雖然在短期內，環境規制會對部分產業、行業勞動者的就業時間和工資水平產生消極影響，但從長期來看，環境規制政策能夠刺激企業擴大規模以降低平均成本，同時有益于全行業從業者的素質和人力資本水平提升[8]，最終實現就業規模擴大[9]和就業產業結構%就業行業結構1就業技能結構優化。此外，部分學者認為環境規制對就業的影響呈“U\"形。如江永紅等[13]認為環境規制對就業技能結構升級的影響存在產業結構門檻效應，隨著產業結構水平的提高，命令型與公眾自愿型環境規制對就業技能結構升級的影響呈現先抑后揚的\"U\"形特征[13]。蔣勇等[14]從理論與實證角度剖析環境規制與就業的關系，研究發現中國環境規制與就業呈“U\"形。

1.2低碳試點政策對就業影響的研究

作為中國環境規制領域的一項重大政策創新，低碳試點政策的實施效果受到廣泛關注。早期，學者們主要關注該政策的生態環境效應[15]和經濟發展效應[16]。近年來，隨著中國經濟逐漸由高速發展轉向高質量發展，學者們開始關注低碳試點政策對就業等社會民生領域的影響。在低碳試點政策對就業影響研究中，一些學者分析了低碳試點政策對就業規模的影響及其作用機制，并得到一致的研究結論，認為低碳試點政策通過“創新補償效應\"對就業規模起到了促進作用[1-2.17-19]。但是，這些研究忽略了低碳試點政策下就業結構的發展走向。隨著研究不斷深入，閆里鵬等[20]、黎毅等[21]從產業維度分析了低碳試點政策對就業結構的影響。前者更加注重不同批次下低碳試點政策對二三產業就業影響的差異，認為產業結構調整是低碳試點政策影響就業的傳導機制。后者則從總體上分析低碳試點政策對第二產業、第三產業就業的影響，認為“產出效應\"和“要素替代效應”是該政策影響就業產業結構的兩個重要傳導機制。但是，上述研究都僅從就業產業結構單一維度分析該政策對就業結構的影響，均未涉及就業行業結構和就業技能結構。

綜上所述，當前關于環境規制對就業影響的研究雖尚未形成統一結論，但現有研究在維度選取上為本研究提供了重要思路。具體而言，既有研究從就業規模、就業產業結構、就業行業結構以及就業技能結構4個維度，對環境規制與就業的關系展開了論述，而針對低碳試點政策對就業影響的相關研究，卻忽略了政策沖擊下就業行業、技能結構的發展走向。鑒于此，本研究的邊際貢獻主要體現在以下兩個方面：在研究視角上，構建“低碳試點政策-就業規模-就業容量”“低碳試點政策-就業結構-就業質量\"的研究框架，并從就業規模、就業產業結構、就業行業結構和就業技能結構4個具體維度，對低碳試點政策是否在就業擴容的過程中犧牲了就業質量這一問題作出了科學判斷。在研究內容上，基于波特假說、污染避難所假說等理論，結合多時點雙重差分實證模型，提出并檢驗了“政策沖擊一觸發創新補償效應—就業擴容”“政策沖擊一觸發創新補償效應、產業調整效應、要素匹配效應一就業提質”多條低碳試點政策實現就業擴容提質的作用機制，進一步打開了低碳試點政策發揮穩就業效果的“黑箱”。

2 研究假設

低碳試點政策主要通過創新補償效應、產業調整效應、要素匹配效應對就業規模和就業行業結構、就業產業結構、就業技能結構產生影響。

首先，低碳試點政策存在創新補償效應。基于成本效應，低碳試點政策的實施會增加企業治污成本，從而擠壓企業正常生產運營成本。為降低不確定性、實現成本最小化，企業生產行為會呈現出短期化傾向，這會降低試點城市的用工需求，繼而縮小就業規模[22]。但根據波特假說，適度的環境規制會激發企業研發能力，倒逼企業創新[20]。伴隨清潔技術革新與生產工藝改良，企業要素調整和結構重組加速，勞動力的價格優勢逐步顯現，達到新的最優均衡點的企業會在利潤驅動下擴大生產規模7]，從而增加用工需求，擴大就業規模。綜合以上分析，降低產量、縮小規模固然是企業最有效、最便捷的減排治污手段，但這不利于企業長期發展。理性的企業會通過技術和生產工藝創新，在降低生產邊際成本的同時擴大生產規模，以獲得最大利潤。再加之，低碳城市建設要求各試點地區加大創新力度，因此低碳試點政策在創新補償效應下增加的就業規模能夠彌補乃至超過成本效應所帶來的失業，故低碳試點政策對就業規模影響為正。此外，低碳試點政策所產生的創新補償效應還會優化試點城市的就業行業結構。具體地，為降低試點政策帶來的額外環境規制成本，企業會選擇引入計算機和自動化生產設備來提升生產效率、擴大生產規模，這會刺激計算機、軟件等高技術行業發展的同時，增加高技術行業就業人數，最終優化就業行業結構。據此，提出以下研究假設。

H1：低碳試點政策通過創新補償效應擴大就業規模、優化就業行業結構。

其次，低碳試點政策存在產業調整效應。根據配第一克拉克定理，勞動者會沿著產業結構升級的方向進行遷移[23]。第二產業的碳密集程度遠高于第三產業，低碳試點政策實施將抑制第二產業比重增加，促進第三產業比重提升24，相應地，第三產業就業人數也會隨之增加。具體來看，一方面，由于低碳試點政策對試點城市和非試點城市環境規制標準不同，試點城市的污染企業會尋求“污染避難所”25]，將企業搬遷至非試點城市以降低環境規制成本。部分勞動力隨之遷移，剩余勞動力轉入第三產業，從而增加了試點城市第三產業就業人數。另一方面，低碳試點政策對服務業的沖擊較小，甚至嚴格的環境規制給服務業創造了良好的發展條件，污染型產業的退出、搬遷使得更多的資源、要素流入服務業，最終推動產業結構升級[10]。因此，低碳試點政策會引起就業產業結構發生相應變化[26]，勞動力將會沿著產業結構升級的方向進行遷移。據此，提出以下研究假設。

H2：低碳試點政策通過產業調整效應優化就業產業結構。

最后，低碳試點政策存在要素匹配效應[27]。低碳試點政策促使企業引進、應用新技術，降低治污成本。高技能勞動力對新知識和新技術具有較強的適應和應用能力，理性的企業會雇傭更多的高技能勞動力與新技術、新設備相匹配，以獲得最大的生產效率。另外，高技能勞動力既可以勝任高技能工作，又可以從事無須太多技能的勞動，而低技能勞動力只能從事技能要求較低的工作[28]。為進一步縮減環境規制帶來的額外成本，企業會增加對高技能勞動力的需求，加速對低技能勞動力的替代。這種市場需求向就業者傳遞出新的信號，即面對就業壓力，就業者需要提升自身技能，從而獲得就業機會。據此，提出以下研究假設。

H3：低碳試點政策通過要素匹配效應優化就業技能結構。

3研究設計

3.1樣本選取與數據來源

為建設以低碳排放為特征的產業體系和消費模式，遵循“由點到面\"的邏輯，主管部門先后分3批設立低碳試點城市。2010年7月將遼寧、湖北等5個省份以及深圳、廈門等8個城市列為試點地區。隨后，為進一步推廣試點成功經驗、發揮不同地區比較優勢，2012年11月，在北京、上海、海南以及石家莊等29個省份和城市開展第二批低碳試點工作。為加快建立以低碳為特征的工業、能源、建筑、交通等產業體系和低碳生活方式，國家發展改革委于2017年1月發布第三批低碳試點城市名單。

本研究選取2006—2019年城市層面的平衡面板數據，相關說明如下： ① 剔除北京、天津、上海、重慶4個直轄市，以及畢節、銅仁等發生行政區劃調整的城市，以提升評估效果的科學性和準確性。 ② 第一、第二批低碳試點城市確立時間分別為2010年7月、2012年11月，考慮到政策落地并產生政策效果需要時間，參考已有研究2，將前兩批試點城市受政策沖擊時間確定為2010年、2013年。 ③ 第三批試點政策實施時間為2017年1月，政策執行期較短，且與樣本截止時間較近，為避免對結果產生影響，參考現有文獻[20]做法，將第三批試點所在城市剔除。④ 《中國城市統計年鑒》自2020年起暫停發布“按產業、行業劃分的城鎮單位就業人員”等指標，因此，2020年及以后的相關數據無法獲取。在嘗試尋找替代指標后發現，《中國城市統計年鑒》自2020年起僅發布“城鎮非私營單位從業人員期末人數”“城鎮非私營單位在崗職工平均人數\"“城鎮非私營單位在崗職工工資總額\"以及“城鎮非私營單位在崗職工平均工資\"4項就業相關指標，這無法與之前的數據進行銜接或替換。因此，基于數據可獲得性和數據科學性，將數據截止時間確定為2019年。在進行以上操作后，最終得到2006—2019年249個城市的平衡面板數據，其中試點城市90個，非試點城市159個。相關數據來自相應年份的《中國城市統計年鑒》《中國勞動統計年鑒》，部分缺失數據借助插值法補充。

圖1低碳試點政策實現就業擴容提質的作用機制

3.2多時點雙重差分模型

本研究的樣本共涉及兩批試點城市，參考Beck等[29]計小青等[30]以及封亦代等[31]的做法，利用多時點雙重差分模型分析其政策效果。具體模型構建如下：

Y_it=θ₀+θ₁L_it+θ₂X_it+λ_t+μ_i+ε_?i

式中： Y_it 分別表示城市 i 在 Φ_t 年的就業規模、就業產業結構、就業行業結構、就業技能結構； L_it 表示城市 i 在第 Φ_t 年是否為低碳試點城市，若為試點城市，則賦值為1，否則賦值為 0;θ₁ 是雙重差分估計量，衡量低碳試點政策對就業規模、就業結構的影響效果； X_it 為一系列控制變量； λ_ι 表示時間固定效應 σ_;μi 表示城市固定效應； ε_it 為隨機擾動項。

3.3變量說明

被解釋變量： ① 就業規模，參考何雄浪等的研究方法，選取年末城鎮單位從業人員數的對數來表征。 ② 就業結構，從產業、行業、技能3個層面進行分析[23.32]。其中，產業層面，參考黎毅等2的研究，利用第三產業從業人數的對數來衡量；行業層面參考曹芳芳等[33的做法，選擇“信息傳輸、計算機服務和軟件業”“租賃和商業服務業\"“金融業\"以及“科研、技術服務和地質勘查業\"4個高技術行業就業總人數的對數來衡量；技能層面，參考宋德勇等34的做法，借助大專及以上就業人數的對數來表征。需要說明的是：現有統計數據中，大專及以上就業人數僅統計至省級層面，因此本研究利用省級大學專科及以上文化程度就業人員數量與各城市生產總值占省級生產總值的比重相乘所得數據近似表征。

解釋變量：文章將低碳試點政策視作一項準自然實驗，用政策虛擬變量和時間虛擬變量的交互項 （L_it） 表征低碳試點政策的處理效應。

控制變量：為減輕遺漏變量產生的內生性問題，基于研究目的，本研究對以下變量進行控制： ① 經濟發展水平（E） ，用人均地區生產總值的對數來表征。 ② 金融發展水平 （F） ，采用城市期末金融貸款余額占生產總值的比重表示金融發展水平。 ③ 市場規模 （C） ，利用社會消費品零售總額的對數表征。 ④ 政府財政支出水平 （G） ，用城市當年財政總支出占生產總值的比重衡量。 ⑤ 基礎教育水平（U） ，借助普通中小學在校學生數的對數來表征。 ⑥ 工資水平（S），用在崗職工平均工資的對數來表征。

3.4 描述性統計

本研究涉及的主要變量在表1中進行了報告。其中，核心解釋變量 L 的均值為0.240，說明處理組約占總樣本的 24% 。總就業人數 （Y₁） 、第三產業就業人數 （Y₂） 、高技術行業就業人數 （Y₃） 、高技能就業人數 （Y₄） 的最大值與最小值相差較大，說明不同城市之間的就業規模、就業產業結構、就業行業結構、就業技能結構存在較大差距。

表1描述性統計

4實證結果分析

4.1基準回歸

表2報告了低碳試點政策對就業規模、就業結構的影響。首先，從模型（1）和模型（2）來看，無論是否納入控制變量，總就業人數 （Y₁） 的回歸系數均顯著為正，這說明低碳試點政策顯著擴大了就業規模。其次，從模型（3）和模型（4）可以看出，無論是否納入控制變量，低碳試點政策均使得第三產業就業人數 （Y₂） 增加，說明該政策顯著影響了就業產業結構。再次，從模型（5）和模型（6）回歸結果可以看出，回歸系數均顯著為正，低碳試點政策增加了高技術行業就業人數 （Y₃） ，說明該政策顯著影響了就業行業結構。最后，根據模型（7）和模型（8）可以看出，低碳試點政策使得高技能勞動力的就業人數 （Y₄） 增加，說明該政策對就業技能結構具有顯著正向促進作用，優化了就業技能結構。綜合以上分析可知，低碳試點政策有助于就業擴容提質。

4.2平行趨勢檢驗與動態效果分析

使用雙重差分模型進行政策效果評估，需要滿足平行趨勢檢驗的要求，即要求在政策實施前，低碳試點城市與非試點城市就業規模、就業結構的變化趨勢大體一致。本研究借助事件分析法[35進行平行趨勢假設，并構造式（2），具體公式如下：

式中： b_itp_it 分別表示政策實施前、后相應年份的 L_it 代理變量。在具體回歸中，為防止共線性干擾，本研究以政策實施前一期為基期，進行了回歸。圖2示意了固定城市效應和時間效應下的政策估計結果，圖中的橫軸表示距離實施低碳試點政策的時間，縱軸表示低碳試點政策對就業規模、就業結構的估計系數大小，上下的虛線為 95% 的置信區間。從結果可以看出，低碳試點政策實施前，系數均不顯著異于零，說明處理組與控制組并不存在顯著的差異，基準回歸結果有效。

在政策動態效應分析方面，圖中結果顯示低碳試點政策對就業規模、就業行業結構、就業技能結構的影響在政策實施后一年產生了顯著的政策效果；對就業產業結構的影響在政策實施當年便產生了顯著影響。但從總體來看，低碳試點政策對就業規模、就業產業結構、就業行業結構以及就業技能結構的影響均呈現出增強的效果。其原因可能是各試點地區在實施政策過程中，不斷總結、推廣、吸收優秀試點地區的現行成果，使得低碳試點政策對就業規模、就業結構的促進作用持續提升。

4.3穩健性檢驗

4.3.1 Goodman-Bacon分解檢驗

由Goodman-Bacon3的研究可知，使用多時點雙重差分模型進行政策效果評估時，雙向固定效應的估計結果是所有可能涉及的兩期雙重差分估計結果的加權平均值，因此可能會出現負權重等問題，導致處理效應不穩健[7]。在本研究中，各個試點城市被確立的時間不同，因此本研究會涉及3組對照：新確立為低碳試點城市（處理組）與從未被確立為低碳試點城市（從未受處理組）較早被確立為低碳試點城市（較早受處理組）與還未被確立為低碳試點城市（較晚受處理組）還未被確立為低碳試點城市（較晚受處理組）與較早被確立為低碳試點城市（較早受處理組）。在這3組對照中，前兩組為理想的對照組，第三組為“壞\"的對照組，若第三組的權重較大，則說明雙向固定效應估計結果存在偏差。因此，需要進行Good-man-Bacon分解，檢驗第三組的權重大小，檢驗結果見表3。從結果可以看出，本研究的回歸結果主要來自未受到政策處理樣本作為控制組的回歸結果，其權重高達 92% 。而第三組對照的占比極小，僅為0.048，說明該對照組對回歸結果的影響極小。綜合以上分析，本研究借助多時點雙重差分得到的回歸結果是可靠的。

表2基準回歸

注： Plt;0.10 ，** Plt;0.05 ”， ^??Plt;0.01 ；括號內數值為t值。

圖2平行趨勢檢驗

4.3.2安慰劑檢驗

雖然在前文的基準回歸中納入了控制變量，但可能仍然存在一些無法觀測到的變量，對回歸結果產生影響。這時可以借助安慰劑檢驗，分析基準回歸結果的穩健性。借助stata軟件進行了500次隨機抽取，結果如圖3所示。可以看出，估計系數均在0左右， P 值多數大于0.1。而前文的基準回歸系數分別為0.059、0.070、0.056、0.286在下列圖中均為小概率事件。這說明，尚未觀測到的城市特征變量影響估計結果是小概率事件，前文基準回歸結果較為穩健。

表3處理效應的Bacon分解

4.3.3 PSM-DID檢驗

盡管雙重差分法可以分離出低碳試點政策的平均處理效果，但考慮到該政策并非嚴格意義上的自然實驗，因而可能存在樣本選擇誤差問題。匹配法可以減少處理組與控制組在樣本選擇上的差異，加強因果判斷。因此，本研究參照白俊紅等35的研究方法，逐年匹配后進行了回歸，回歸結果見表4。從列（1）列（3）列（5）和列（7）可以看出，低碳試點政策對就業規模、就業產業結構、就業行業結構、就業技能結構的回歸結果顯著為正。以上結果與基準回歸結果無實質性差異，一定程度上說明基準回歸結果有效，即低碳試點政策有助于就業擴容提質。

圖3安慰劑檢驗

4.3.4剔除極端值影響

為避免極端值對回歸結果產生影響，本研究將基準回歸中涉及的所有連續型變量進行 1% 縮尾處理，回歸結果見表4列（2）列（4）列（6）和列（8）。結果表明，在剔除極端值后，回歸結果均通過了顯著性檢驗，此結論與基準回歸結果類似，再次證明基準回歸結果有效。

4.3.5剔除省會城市

省會城市一般是地區經濟社會發展中心，聚集著眾多勞動力、資本、技術等要素，可能會對回歸結果產生影響。為此，本研究剔除樣本中的省會城市，重新進行回歸。從表5的列（1）列（3）列（5）和列（7）可以看出，在剔除省會城市后，低碳試點政策的就業擴容提質效果依舊顯著。

4.3.6縮短窗寬檢驗

考慮2008年發生全球金融危機，可能會影響回歸結果，為驗證前文回歸結果穩健性，需將該年數據剔除。同時由于第一、第二批試點城市受政策沖擊時間分別為2010年和2013年，本研究最大程度縮短窗寬，將樣本數據設定為2009—2014年，回歸結果見表5的列（2）、列（4）、列（6）和列（8）。從結果看出，在最大程度縮短窗寬后，低碳試點政策對4個變量的影響依舊顯著，同樣證明了前文基準回歸結果具有穩健性。

表4PSM-DID與剔除極端值檢驗

注： ^**Plt;0.05，^**Plt;0.01 ；括號內數值為t值。

表5剔除省會城市與縮短窗寬檢驗

注：* Plt;0.10 ，** Plt;0.05 ，** ；括號內數值為t值。

5進一步討論

5.1 作用機制分析

根據前文機制分析，低碳試點政策可能通過創新補償效應、產業調整效應、要素匹配效應等方式實現就業擴容提質。參考巫強等[38]史丹等[39]的做法，構建如下模型驗證機制有效性：

式中： M_it 分別表示創新補償效應、產業調整效應、要素匹配效應。具體地，本研究選取“獲得綠色專利數量”作為創新補償效應 （P） 的代理變量[40-41]，借助“第三產業增加值/第二產業增加值\"表征產業調整效應 （I）^[10] ，借助“就業訓練中心結業人數\"來表征要素匹配效應 （T）^[42] 。其中，需要指出的是，受限于數據可獲得性，“就業訓練中心結業人數\"僅統計到省一級，故本研究參考相關文獻[34]做法，利用“就業訓練中心結業人數 × （城市生產總值/所處省份生產總值）\"來近似表征。

將以上3個變量分別代入式（3），回歸結果見表6。列（1）一列（8）的交互項系數顯著為正，表明低碳試點政策分別通過創新補償效應、產業調整效應、要素匹配效應這3條機制提升就業規模、優化就業結構，H1—H3得到驗證。可見：第一，低碳試點政策實施后，企業通過技術創新和流程優化等手段，降低環境規制成本。伴隨著技術創新、流程優化，企業生產規模會逐漸擴大，從而增加了對勞動力的需求。此外，低碳試點政策加速企業設備升級和數字化轉型，這使得高技術行業就業人數增加，就業行業結構得以優化。第二，第二產業具有高碳排放特征，低碳試點政策對其具有強約束性。政策實施后，一方面原有高污染產業會選擇關停或搬遷至非試點地區，從而降低了試點城市第二產業就業人數，另一方面，對高污染產業的規制，為服務業發展提供了便利條件。因此，低碳試點政策通過產業結構調整，優化了試點地區就業產業結構。第三，低碳試點政策實施后，面對環境規制成本，企業在對產品和流程進行創新的同時，會增加對高技能勞動的需求與之相匹配，以獲得最大生產效率。此時，理性的就業者為獲得就業機會，會選擇提升自身技能。最終，低碳試點政策通過要素匹配效應，優化了就業技能結構。

5.2 異質性分析

5.2.1城市所處經濟區域異質性

基準回歸結果（表2）驗證了低碳試點政策有助于就業擴容提質，但各個試點城市所處經濟區域不同，這可能導致低碳試點政策對就業的擴容提質效果存在差異。為此，本研究以官方劃分的東部、中部、西部和東北4個經濟區域為標準，同時考慮到東部、中部地區城市的經濟社會發展水平要高于西部和東北地區，故將樣本劃分為東部、中部地區和西部、東北地區兩組，分別研究低碳試點政策對所處不同經濟區域的城市就業規模和就業結構的影響，具體結果見表7。從回歸結果可知，相較于東部、中部地區，低碳試點政策對西部、東北地區就業規模的影響更顯著，但該政策對就業結構的影響在東部、中部地區要顯著高于西部、東北地區。可能的原因在于，中國東部地區城鎮化起步較早，加之中部城市群不斷崛起，導致東部、中部地區的經濟發展水平較高，就業規模已經達到較高水平，從而弱化了低碳試點政策對東部、中部地區就業擴容效果。此外，東部、中部地區的基礎設施水平、資源集聚能力顯著優于西部、東北地區，這為區域內技術創新、產業結構調整提供了先決條件，有益于就業結構優化升級。而西部、東北地區大多依托其資源稟賦，形成以某一重工業為主的單一產業結構，城市高碳特征顯著，短期內難以優化就業結構，從而導致低碳試點政策對西部、東北地區的就業提質效果顯著弱于東部、中部地區。

表6作用機制檢驗

注： Plt;0.10 ，** Plt;0.05 ，*** Plt;0.01 ；括號內數值為t值。

5.2.2城市規模異質性

除城市所處經濟區域外，城市規模也是影響城市經濟、社會發展水平的關鍵因素，因而低碳試點政策對不同規模城市的政策效果可能存在差異。為探究低碳試點政策對就業規模和就業結構的影響是否因城市規模而產生差異，本研究根據城市年末總人口在其樣本年度中位數進行分組回歸。其中，若城市年末總人口高于樣本年度中位數，則劃入城市規模較大組，否則劃入城市規模較小組。隨后，進行分組回歸，具體結果見表8。從回歸結果可知，相較于規模較大城市，低碳試點政策對較小城市就業規模的影響更顯著，但該政策對就業結構的影響在規模較大城市要顯著高于規模較小城市。可能的原因在于，一方面，較大的城市規模為經濟發展提供充足的勞動力資源，但城市內的就業崗位有限，過多的人口集聚會導致勞動力市場供過于求，繼而導致低碳試點政策對東部、中部地區就業擴容效果有限。另一方面，規模較大的城市往往伴隨著高水平的公共服務、完善的基礎設施，這有益于生產要素聚集，繼而促進規模較大城市經濟結構優化、產業升級和資源配置效率不斷改善，最終正向作用于就業結構。

表7城市所處經濟區域異質性

注： ^**Plt;0.05，^**Plt;0.01 ；括號內數值為t值。

5.2.3城市資源稟賦異質性

相較于非資源型城市，資源型城市在發展過程中，對資源依賴性較高、對資金和技術等生產要素集聚能力低，這可能會導致試點政策對就業規模和就業結構的影響產生異質性。參考馬彥瑞等43的研究，基于《全國資源型城市可持續發展規劃（2013一2020年）》，將研究樣本劃分為資源型城市和非資源型城市，并進行分組回歸，回歸結果見表9。從回歸結果可知，低碳試點政策對資源型城市就業規模、就業產業結構、就業行業結構以及就業技能結構的影響均不顯著，說明低碳試點政策的就業擴容提質效果主要來自非資源型城市。可能的原因是：資源型城市在發展過程中對資源依賴較高，長此以往導致這些城市產業結構較為單一、要素競爭力弱以及營商環境較差，繼而使得試點政策對就業規模和就業結構的提升有限。而非資源型城市的產業結構完善、創新基礎良好，這為低碳轉型過程中擴大就業規模、優化就業結構提供了先決條件。

5.2.4城市創新偏好異質性

前文機制分析表明，科學技術創新是低碳試點政策實現就業擴容提質的有效機制。因此，試點城市對創新的偏好程度不同，可能會影響地區創新水平，繼而導致試點政策的效果存在差異。為此，參考王玉琴等22的做法，借助科學技術支出占政府財政支出比重來衡量城市創新偏好程度。若城市創新偏好高于樣本年度中位數，則劃入高值組，否則劃入低值組，隨后進行分組回歸，回歸結果見表10。從結果可以看出，低碳試點政策對創新偏好較弱城市就業規模的影響更為顯著，但對創新偏好較強城市就業結構的影響更為顯著。分析其原因：創新偏好強一定程度上意味著政府為企業創新提供了更多支持，如拓寬企業融資渠道、強化信貸支持，這為優化就業行業結構、就業產業結構和就業技能結構提供了先決條件。但創新偏好越強的城市，對就業者技能水平要求會越高，這在一定程度上降低了其就業規模對試點政策的敏感性。反之，創新偏好較弱的城市意味著政府為企業創新提供的支持不足，試點政策提升城市創新水平受限，不足以支撐其產業結構調整、勞動者技能水平大幅提升。最終，試點政策對創新偏好較弱城市就業結構的影響暫未顯現，僅表現為就業規模擴大。

表8城市規模異質性

注： Plt;0.10 ， ^*Plt;0.05 ，** ^*Plt;0.01 ；括號內數值為t值。

表9城市資源稟賦異質性

注： P/lt;0.10 ， ^*Plt;0.05 ^***Plt;0.01 ；括號內數值為t值。

表10城市創新偏好異質性

注： ^**Plt;0.05，^**Plt;0.01 ；括號內數值為t值。

6 結論與建議

本研究借助多時點雙重差分模型驗證低碳試點政策能否實現就業擴容提質，并試圖厘清其作用機制和異質性。研究發現：第一，低碳試點政策在擴大就業規模的同時，優化了就業產業結構、就業行業結構以及就業技能結構，實現了就業擴容提質，且該結論在進行一系列穩健性檢驗后仍然可靠。第二，從作用機制來看，低碳試點政策通過創新補償效應、產業調整效應以及要素匹配效應，對就業規模、就業產業結構、就業行業結構以及就業技能結構產生正向影響。第三，從異質性來看，低碳試點政策對不同經濟區域、規模、資源稟賦以及創新偏好城市就業規模和就業結構的影響存在異質性。

基于以上研究結論，提出如下政策建議：第一，低碳試點政策對就業規模、就業結構的政策效果顯示了低碳城市建設的重要現實意義。因此，在“十五五\"時期，各地政府應當在遵循客觀規律的基礎上，按照“由點到面”的擴散邏輯，有計劃、有步驟地擴大試點范圍、推廣試點經驗，合理把握低碳試點規模和速度，持續賦予城市可持續發展能力，走低碳與經濟社會發展共贏的路徑。第二，立足作用機制，鞏固低碳試點政策擴大就業規模、優化就業結構的有效途徑。首先，應當積極發揮低碳試點政策的創新補償效應，通過減稅、補貼、搭建知識共享平臺等手段鼓勵企業加大研發和創新力度，從而持續擴大就業規模、優化就業行業結構。其次，試點城市應當加快轉變經濟發展方式、改造傳統產業，淘汰落后產能，發展新興產業，避免回到產業結構單一、發展方式粗放、資源依賴性強的老路，不斷優化就業產業結構。最后，勞動力的技能培訓可以有效緩解勞動力技能供給與就業崗位技能需求不匹配的問題。因此，各地政府應當注重勞動力的人力資本積累問題。第三，在推進低碳城市建設過程中，要把握低碳試點政策對各個城市就業規模、就業結構影響的差異性。各個試點城市所處經濟區域、規模、資源稟賦以及創新偏好不同，因此在開展低碳城市建設過程中，不能“一刀切”。各地政府要在完善頂層設計的基礎上，吸收、借鑒、推廣現有的成功經驗、典型案例，引導各地依據自身優勢，探索具有比較優勢的低碳發展新路徑。

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