新型城镇化建设与城市低碳治理——基于国家新型城镇化综合试点政策实施的准自然实验.pdf

第 39 卷摇 第 2 期2024 年 3 月北京工商大学学报(社会科学版)JOURNAL OF BEIJING TECHNOLOGY AND BUSINESS UNIVERSITY(SOCIAL SCIENCES)Vol.39 No.2Mar.2024doi:10.12085/j.issn.1009鄄6116.2024.02.009引用格式:李强,唐幼明.新型城镇化建设与城市低碳治理 基于国家新型城镇化综合试点政策实施的准自然实验J.北京工商大学学报(社会科学版),2024,39(2):117-129.LI Qiang,TANG Youming.New urbanization construction and urban low鄄carbon governancea quasi鄄natural experi鄄ment based on the implementation of national comprehensive pilot policy of new urbanization constructionJ.Journalof Beijing Technology and Business University(Social Sciences),2024,39(2):117-129.新型城镇化建设与城市低碳治理 基于国家新型城镇化综合试点政策实施的准自然实验李摇 强,摇 唐幼明(安徽财经大学 经济学院,安徽 蚌埠摇 233030)摇 摇 摘摇 要:新型城镇化是消除快速城镇化弊端、科学推进城镇化发展的重要抓手。利用20072019 年206 个地级及以上城市数据,以国家新型城镇化综合试点政策的实施为新型城镇化建设的准自然实验,运用多期双重差分方法实证分析了新型城镇化建设对城市低碳治理的影响。研究发现:新型城镇化建设显著抑制了城市碳排放,国家新型城镇化综合试点政策促使试点城市的碳排放强度平均下降了3郾 02%,并且随着政策的推进其效果逐渐增强。异质性分析发现,新型城镇化建设仅对东部城市、中部城市以及大城市的碳排放强度具有显著的抑制作用。机制分析发现,新型城镇化建设主要通过抑制城市蔓延、促进经济集聚、强化环境规制降低城市碳排放强度。因此,建议地方政府加快推进新型城镇化多维目标考核,加大节约集约用地与环境监管力度,探索区域间差异化的新型城镇化推进路径,最终实现城镇的低碳发展。关键词:新型城镇化;城市低碳治理;碳排放强度;城市蔓延;经济集聚;环境规制中图分类号:F299郾 21;X22摇 摇 摇 文献标志码:A摇 摇 摇 文章编号:1009鄄鄄6116(2024)02鄄鄄0117鄄鄄13收稿日期:2023鄄鄄05鄄鄄10基金项目:国家社会科学基金重点项目“人与自然和谐共生目标下减污降碳协同增效长效机制与路径研究冶(23AJL014)。作者简介:李摇 强(1981),男,江西抚州人,安徽财经大学经济学院教授,博士生导师,博士,研究方向为资源与环境经济学;唐幼明(1999),男,安徽合肥人,安徽财经大学经济学院硕士研究生,研究方向为资源与环境经济学。一、问题的提出“十四五冶是中国实现碳达峰、碳中和的关键时期。然而,中国是在城镇化快速发展的情况下开启降碳进程的,当前的能源消费需求仍然呈现上升趋势,“双碳冶目标的实现面临较大压力。为此,2023 年中央经济工作会议再次强调,积极稳妥推进碳达峰碳中和。考虑到城市区域是中国碳排放的主要承载地,如何在深入推进城镇化的同时加快城市低碳治理就成为亟须探讨的重要问题。国际经验表明,城镇化对碳排放的影响存在潜在的非线性特征。在城镇化快速推进的发展阶段,与日俱增的能源消费将加剧城市碳排放;在城镇化完善时期,技术进步、经济结构的改进与居民能源消费增长并存,城镇化与碳排放的关系尚不明确1。就中国而言,以土地为核心的快速城镇化固然加速了经济增长与城市人口扩张,然而伴生的碳排放、生态环境问题也不容忽视2。究其原因,城镇化进程中的高耗能增长模式是造成碳排放加剧的重要因素3。党的十八大以来,中国积极推进以人为核心的新型城镇化建设,自 2015 年起开展了三批次新型城镇化综合试点,其目标之一就是破解城镇化绿色发展困境,加快实现“优化布局,集约高效冶“生态文明,绿色低碳冶的城镇化建设。不同于既往的快速城镇化模式,以人为核心的新型城镇化711北京工商大学学报(社会科学版)摇 摇 摇 摇 2024 年摇 第 2 期着力消除粗放式发展弊端,发挥出了显著的环境优化效应4,而提升土地利用生态效率5以及驱动居民低碳行为6是潜在机制。2022 年,“十四五冶新型城镇化实施方案进一步提出“锚定碳达峰碳中和目标冶,将生产生活低碳化作为新型城镇化建设的重要内容。新型城镇化能否提升城市低碳治理水平就成为当前的热点问题。然而,少部分聚焦于新型城镇化与能源消费、碳排放关系的研究并未得出一致结论7-8。结合“双碳冶目标的紧迫性,有必要系统地探究新型城镇化建设对城市低碳治理的影响效应及其内在机制。鉴于此,本文立足于政策评估视角,将国家新型城镇化综合试点政策的实施视为新型城镇化建设的准自然实验,运用多期双重差分方法,实证检验新型城镇化建设对城市碳排放强度的影响效应及机制路径,为协调推进新型城镇化建设与城市低碳治理提供理论支持。本文的边际贡献有两点。一是研究视角上,本文将新型城镇化建设与城市碳排放强度纳入统一的分析框架,重点关注了新型城镇化建设对生产生活低碳化的积极影响,丰富了应对碳排放的政策工具箱,为“双碳冶目标的实现提供理论支持。二是机制分析上,本文以“优化布局,集约高效冶“生态文明,绿色低碳冶的新型城镇化建设原则为指引,重点阐释了城市蔓延、经济集聚以及环境规制在推进新型城镇化低碳治理中发挥的重要作用,研究结论对于探寻统筹推进新型城镇化建设与城市低碳治理的现实路径具有较为重要的参考价值。二、理论分析与研究假说(一)新型城镇化建设与城市碳排放强度中国城镇化发展是由政府主导的、自上而下推动的过程9。因此,地方政府在很大程度上主导地区土地资源配置与优势产业选择,进而直接影响城镇化速度与质量。改革开放后的一段时间内,土地出让及相关税收是地方财政收入的重要来源,所形成的“土地财政冶推动了大规模的城市土地扩张,给生态环境带来了一定的负面影响10。此外,在财政激励与传统城镇化模式之下,地方政府将重心放在回报快、风险低的产业投资项目,忽视环境治理等公共产品供给,引发能源消耗与碳排放的加剧11。新型城镇化则强调以人为核心,着力摆脱“土地财政冶国家体系下自然资源过度开发的现实困境,解决传统城镇化过程中存在的人口密度低、土地使用粗放、生态环境污染等问题。一方面,国家新型城镇化综合试点政策提出构建多元化的城镇化投融资机制,积极引导社会资本参与城镇化建设,并将地方政府债务纳入全口径预算管理,通过市场化改革的方式有效缓解“土地财政冶问题,优化地区人地关系,减少交通以及建筑领域能源消耗与碳排放。另一方面,国家新型城镇化综合试点政策提出构建新型城镇化标准体系,突出考察城镇化发展质量,摒弃以土地为核心的传统城镇化模式,践行“优化布局,集约高效冶“生态文明,绿色低碳冶的基本原则。因此,各试点地区积极响应生产生活低碳化政策,重塑城镇化发展理念,提出促进低碳绿色建设的政策目标,主动推进产业结构优化升级、集约化生产、资源高效利用、消费低碳转型,改善城市低碳治理状况12。据此,本文提出假说1。H1:新型城镇化建设能够促进城市低碳治理,即国家新型城镇化综合试点政策能够降低试点城市碳排放强度。新型城镇化建设降低城市碳排放强度的具体路径如何?在经典环境经济理论中,经济社会活动减缓环境污染、碳排放的基本途径是规模效应(能源消耗)、技术效应(绿色创新)、结构效应(产业升级)13。那么,就新型城镇化建设而言,又是如何借助三大环境改善效应实现碳减排的?上述问题值得探讨。实际上,作为国家新型城镇化综合试点政策的先导指引与规划蓝本,国家新型城镇化规划(20142020 年)对指导相关试点地区起草试点实施方案具有引导作用,其基本原则与政策目标更是各地政策颁布实施的重要参考。而“优化布局,集约高效冶“生态文明,绿色低碳冶两大基本原则正是破解新型城镇化碳减排效应传导机制的关键。因此,在参考现有研究的基础上,本文将新型城镇化建设对城市低碳治理的影响机制归纳为城市蔓延、经济集聚和环境规制。具体的机制框架如图 1 所示。(二)新型城镇化建设、城市蔓延与城市碳排放强度在快速城镇化阶段,城市空间低密度扩张,并伴随土地城镇化快于人口城镇化现象,学界称之811第 39 卷摇 第 2 期李摇 强,唐幼明:新型城镇化建设与城市低碳治理为“城市蔓延冶14。已有研究认为,蔓延的城市空间会加剧“职住分离冶,造成居民通勤时间延长,尤其在公共交通发展滞后时期,“职住分离冶加速形成了对私家车的依赖15,引起化石能源消耗与碳排放增加。此外,城市蔓延稀释了城市人口密度,诱发房屋空置,造成大量能耗,尤其是集中供暖、中央空调系统的低频度使用,更是加大了建筑领域的碳减排难度16。而新型城镇化建设借助“开源节流冶的方式促进人地城镇化速度走向平衡,抑制城市蔓延17,进而抑制交通、建筑领域的能源消耗,在加快生活低碳化进程的同时,降低城市碳排放强度。具体而言,在“优化布局,集约高效冶基本原则的指引下,一方面,新型城镇化建设中的用地政策转型能够抑制过快的“土地城镇化冶。一是更严格的城市建设用地审批。各试点城市逐渐加强对耕地占用行为的合规审查,严格控制城镇用地扩张。二是更节约的城市建设用地使用。各试点城市积极盘活存量建设用地,开展城镇低效用地再开发。三是更高效的城市建设土地配置。各试点城市积极引导社会资本参与城镇化建设,引入市场机制配置土地资源,进而优化城市空间结构,提高城市空间利用效率,实现紧凑型低碳发展18。另一方面,新型城镇化建设中的户籍制度改革能够为“人口城镇化冶提速。各试点城市陆续出台农业转移人口落户标准,建立健全以居住证为载体的基本公共服务提供机制,加快了农业转移人口市民化进程,进一步吸纳农业农村人口,优化了城市人口空间结构。据此,本文提出假说 2。H2:新型城镇化建设通过抑制城市蔓延减缓试点城市碳排放强度。(三)新型城镇化建设、经济集聚与城市碳排放强度经济集聚通常伴随着城市内部经济活动的空间集聚,能够通过规模效应以及技术效应对碳排放强度产生显著影响。从规模效应来看,经济活动地理空间上的集聚有利于各产业部门通过共享基础设施和缩减运输距离实现规模经济,从而减少了单位产值经济发展所需要的资源19,降低城市碳排放强度。但过度的经济集聚也可能引发“拥堵效应冶,造成能源、土地等资源要素的错配,反而抑制能源利用效率的提升20。从技术效应来看,集聚有利于知识的溢出传播并提高创新要素的使用效率,通过共享、匹配和学习机制促进区域创新,企业的集中也有利于宣传环境规制政策,便于监管部门采取措施统一规范企业行为21,通过政府主导的奖惩机制推动高污染、高耗能企业提高绿色技术研发投入比例,在相关企业实现生产低碳化的同时,区域绿色创新水平得以提升,城市碳排放强度显著下降。综合而言,在城镇化稳步推进的进程中,我国城市经济集聚程度仍存在一定的提升空间,因此,现阶段经济集聚水平的提高主要带来碳排放强度的下降22。而新型城镇化进程伴随着资源要素空间集聚,带来显著的经济集聚23,进而减少工业能源消耗以及加快绿色创新活动,从而在实现生产低碳化的过程中降低城市碳排放强度。具体而言,在“优化布局,集约高效冶 基本原则的指引下,为实现“产业集约化发展冶的政策目标,各试点城市以主体功能区规划为基础,统筹各类空间性规划,优化开发区内产业布局,引导同类企业毗邻建设,推动产业链上下游空间集聚与生产协同,提高项目容积率与工业用地投资强度,发展节约资源、集约高效的生产方式。此外,伴随着新型城镇化,人口和产业自发向城市聚集形成了“劳动力蓄水池冶,人力资本要素的空间集聚也 有 利 于 发 挥 经 济 集 聚 的 知 识 溢 出 效应24。据此,本文提出假说 3。H3:新型城镇化建设通过促进经济集聚抑制试点城市碳排放强度。(四)新型城镇化建设、环境规制与城市碳排放强度环境规制是解决环境外部性问题的有效政策手段,环境规制增强意味着能源消耗的减少和碳排放强度的降低。而新型城镇化建设能够强化环境规制4,进而对城市碳排放强度产生影响。一方面,在“生态文明,绿色低碳冶基本原则的指引下,各试点城市围绕生态文明建设目标展开了政策试点,明确提出了“绿色城市冶“低碳城市冶的建设目标,相关地区势必强化对辖区内高污染、高耗能企业排污行为的管制,通过增加环境巡查频次、加大环境处罚力度、提供环保投资奖励等手段,引导相关企业开展绿色技术创新活动,逐步降低生产流程中的碳排放以及单位产值能源消耗,直接911北京工商大学学报(社会科学版)摇 摇 摇 摇 2024 年摇 第 2 期降低城市碳排放强度。另一方面,遵循生态现代化理论,随着城镇化进程的推进,社会层面逐渐增加对环境可持续性的关注,主动寻求以知识和服务为基础的产业结构转变,缓解生态环境问题25。新型城镇化正是强调以人为核心的建设理念,突出了生产生活低碳化的建设思路,各试点城市势必加强对新增投资项目的环保评估与审查,严禁高污染、高耗能企业落户,同时采取资金扶持、税收减免、简政放权等措施优化辖区营商环境,吸引低耗能产业投资落户,以低碳产业化发展减缓碳排放强度。据此,本文提出假说 4。H4:新型城镇化建设通过加强环境规制降低试点城市碳排放强度。图1摇 新型城镇化建设影响城市碳排放强度的理论框架摇三、研究设计与数据说明(一)样本选取与数据来源本文以 2020 年中国城市统计年鉴提供的地级及以上城市为样本。考虑到研究数据的连续性与完整性,对中卫、陇南、毕节等研究期内新设立城市,以及拉萨、日喀则、昌都等数据缺失较为严重城市进行删减。考虑到研究样本的口径一致性,对仅有县(区)、乡镇新型城镇化综合试点区域的地级及以上城市进行删减,最终,本文的实证分析涉及全国 20072019 年 206 个城市数据,共计 2 678 个观测值。对于数据来源,本文变量测算中涉及的灯光数据均为 Chen et al.26测算并公开的统一化灯光数据淤,碳排放数据来源于橡树岭 CO2信息分析中心(Carbon Dioxide Informa鄄tion Analysis Centre,CDIAC)数据档案库于以及CEADs 数据库盂,城市蔓延测算数据来源于 Land鄄Scan 全球人口流动数据集榆,其余变量数据如无特别说明均源于历年中国城市统计年鉴全市口径数据,部分控制变量结合省市统计年鉴、地级市统计年鉴对缺失值进行补充,其余个别缺失值以年均增速予以补齐。为消除价格因素干扰,所有涉及价格的指数均以样本前一期(2006 年)为基期。(二)变量定义1郾 被解释变量碳排放强度(Lngdpc)是本文的被解释变量。通常而言,碳排放强度是指碳排放总量与地区生产总值的比值,即获取每单位地区生产总值中产生的碳排放量。本文沿用这一思路,同时为了排除价格因素干扰,以样本前一期(2006年)为基准对地区生产总值进行价格平减处理。实际上,碳排放强度数值越低,城市经济发展、城镇化建设与碳排放的脱钩程度越高。因此,碳排放强度也可以反映城市低碳治理水平。此外,缺乏时效性强、科学权威的城市级碳排放数据是亟待解决的现实问题,而学者们主要采取以下两类替代方法。一是“自下而上冶式的核算法。即基于城市层面直接、间接能源消耗数据乘以特定的排放系数进行碳排放数据核算。二是“自上而下冶式的估算法。即借助国家级或省级碳排放数据与灯光数据的关联方程反演推算城市级碳排放总量。第一类方法的优势是计算相对简便,但统计口径的变化(市辖区到全市)造成能源数据缺乏时间维度的可比性虞。而第二类方法虽测算繁琐,但所估算的数据在时间维度上可比。兼顾科学性与时效性,本文最终基于橡树岭 CO2信息分析中心数据档案库提供的碳排放栅格数据,采用 ArcGis10郾 3 软件统计得到20072019 年全国地级及以上城市碳排放数据集。需要说明的是,上述碳排放数据基于 IPCC 能源消费清单反演推算得出,可以较好反映地区能源消费与水泥生产等两方面碳排放总体情况。最后,本文还在稳健性检验部分采用来源于 CEADs 数据库的碳排放数据进行对比验证。2郾 解释变量新型城镇化建设(Ntu)是本文的解释变量。如果城市 i 在 t 年获批成为国家新型城镇化综合试点地区,那么设定该城市在 t 年及以后 Ntu 取值为 1,否则为 0。需要说明的是,国家发改委分别于 2015 年 2 月、2015 年 11 月以及 2016 年 12月设立了三批次 246 个国家新型城镇化综合改革试点,涵盖市、区、县、镇等四类试点区域。考虑到021第 39 卷摇 第 2 期李摇 强,唐幼明:新型城镇化建设与城市低碳治理区域划分的一致性,本文将仅有县(区)、乡镇试点地区的地级及以上城市予以删减,最终筛选获得 78 个试点城市和128 个非试点城市愚。同时,由于第二批次和第三批次的政策时点接近年底,考虑到政策执行的滞后性,因此最终第一批试点城市的政策实施时间仍设定为 2015 年,第二、三批则设定为 2016 年、2017 年。3郾 中介变量(1)城市蔓延(Sprawl)。本文沿用范建双等27的做法,结合 LandScan 全球人口流动数据集,构建了能够反映城市内部人口密度高低区域相对占比的城市蔓延指数来测度舆。(2)经济集聚(EA)。夜间灯光亮度的变化能够较好地反映经济活动的空间集聚与演变趋势,因此,本文参考 Chen et al郾26和周建军等28的做法,基于公开的统一化夜间灯光数据,采用平均夜间灯光密度度量经济集聚。(3)环境规制(ER)。考虑到地方政府工作报告反映了地区经济社会发展的政策导向,借鉴Li&Gao29的做法,本文采用 206 个城市政府工作报告中环境相关词汇占总词数的比重度量环境规制。同时,考虑到新型城镇化试点中“绿色城市冶 等相关建设目标,选取的词汇包括能耗、PM10、PM2郾 5、二氧化硫、空气质量、污染、绿地、造林、植树。此外,地方政府工作报告有所缺失,因此相关数据存在少量缺失情况。4郾 控制变量本文控制了如下变量。(1)经济发展(Lnag鄄dp),以实际人均地区生产总值(万亿元)的自然对数来衡量。(2)产业结构(Indus),以第二产业增加值占地区生产总值的比重来衡量。(3)财政分权(Fd),以地区财政收入与地区生产总值的比值来衡量。(4)金属发展(Fin),采用地区金融机构年末存款与地区生产总值的比值来衡量。(5)研发投入(Rd),采用地区科技与研发人员数占地区单位就业人数的比重来衡量。(6)基建水平(Lninf),采用人均道路面积的自然对数来衡量。相关变量的定义与测算方法如表 1 所示。表 1摇 变量定义变量类型变量名称变量符号变量说明被解释变量碳排放强度Lngdpc碳排放总量与地区生产总值之比的自然对数解释变量新型城镇化建设Ntu虚拟变量,国家新型城镇化综合试点地区取值为 1,否则为 0城市蔓延Sprawl城市蔓延指数中介变量经济集聚EA平均夜间灯光密度环境规制ER地方政府报告中环境相关词汇占总词数的比重经济发展Lnagdp实际人均地区生产总值的自然对数产业结构Indus第二产业增加值占地区生产总值的比重控制变量财政分权Fd地区财政收入与地区生产总值的比值金融发展Fin地区金融机构年末存款与地区生产总值的比值研发投入Rd科技与研发人员数占地区单位就业人数的比重基建水平Lninf人均道路面积的自然对数摇 摇(三)模型构建国家发展和改革委员会分批次设立国家新型城镇化综合试点地区,给本文提供了一个良好的“准自然实验冶。为系统科学评价新型城镇化建设的碳减排绩效,本文参考吴青山等24的做法,构建如下双向固定效应多期双重差分模型。Lngdpcit=茁0+茁1Ntuit+A忆Xit+滋i+姿t+着it(1)式中,i 表示城市;t 表示年份;Lngdpc 表示碳排放强度;Ntu 表示新型城镇化建设;X 表示一系列的控制变量;滋i、姿t分别表示城市固定效应和年份固定效应;着 表示随机扰动项。系数 茁1即为新型城镇化建设的碳减排效应。此外,根据前文研究假设,新型城镇化建设可能通过影响城市蔓延、经济集聚以及环境规制对121北京工商大学学报(社会科学版)摇 摇 摇 摇 2024 年摇 第 2 期城市碳排放强度产生影响。为了检验上述作用机制,本文构建如下中介效应模型。Medit=啄0+啄1Ntuit+B忆Xit+滋i+姿t+着it(2)Lngdpcit=琢0+琢1Ntuit+琢2Medit+C忆Xit+滋i+姿t+着it(3)式中,Med 表示中介变量,包括城市蔓延(Sprawl)、经济集聚(EA)以及环境规制(ER),其余变量含义与式(1)相同。对于中介变量 Med,若其对应的 啄1和 琢2符号方向符合理论预期且变量显著,则表明新型城镇化建设确实可以通过影响该中介变量降低城市碳排放强度。四、实证结果与分析(一)描述性统计分析本文对实证分析涉及的变量进行描述性统计,具体如表 2 所示,ER 的观测值为 2 547,其余变量的观测值为 2 678。结果显示,中国城市碳排放强度的最大值为3郾 873 3,最小值为 0郾 090 3余,表明不同城市的低碳治理水平存在较大程度的差异,也揭示出以新型城镇化建设推动城市低碳治理的必要性。表 2摇 变量的描述性统计结果摇 变量均值标准差最小值最大值Lngdpc-0郾 622 60郾 658 0-2郾 404 91郾 354 1Ntu0郾 131 80郾 338 401Lnagdp1郾 056 30郾 646 2-0郾 981 63郾 150 7Indus0郾 480 20郾 105 80郾 117 00郾 850 8Fd0郾 072 10郾 027 10郾 015 90郾 220 1Fin0郾 881 80郾 533 30郾 112 24郾 239 9Rd0郾 015 40郾 011 70郾 000 30郾 097 5Lninf2郾 685 00郾 454 40郾 314 84郾 095 5Sprawl0郾 484 60郾 056 30郾 211 60郾 577 9EA4郾 366 78郾 395 90郾 020 082郾 988 1ER0郾 001 10郾 000 90郾 000 00郾 021 3摇 摇(二)基准回归结果分析表 3 报告了式(1)的回归估计结果。其中,列(1)是未加入控制变量的回归结果,列(2)是加入控制变量后的回归结果。如列(1)和列(2)所示,无论是否加入控制变量,Ntu 至少在 5%的水平下显著且系数为负,估计结果表明,在充分排除其他因素干扰的情况下,新型城镇化建设显著促进了城市低碳治理,国家新型城镇化综合试点政策 促 使 试 点 地 区 碳 排 放 强 度 平 均 下 降 了3郾 02%俞。上述结果验证了 H1,与 Xiao et al郾7的研究结论较为一致,均肯定了新型城镇化建设在推动城市碳减排方面的积极影响。在国家新型城镇化综合试点政策实施过程中,试点政策激励地方政府改变城镇化发展理念,摒弃规模扩张为主的发展模式,更加注重城镇化质量。同时,新型城镇化建设与“双碳冶目标的政策体系相辅相成、深度融合,各地借助新型城镇化建设能够实现城镇化发展与城市低碳治理的双赢。表 3摇 新型城镇化建设影响碳排放强度的基准回归结果(1)(2)Ntu-0郾 060 0*-0郾 030 7*(-2郾 80)(-2郾 07)Lnagdp-0郾 599 9*(-11郾 20)Indus-0郾 143 5(-1郾 54)Fd0郾 503 9*(1郾 80)Fin0郾 100 1*(2郾 90)Rd0郾 048 9(0郾 09)Lninf0郾 007 1(0郾 48)城市和年份固定效应是是常数项-0郾 324 3*-0郾 074 1(-33郾 02)(-0郾 99)观测值2 6782 678调整后 R20郾 7340郾 868摇 摇 注:*、*和*分别表示在 1%、5%和 10%的水平下显著;括号内为 T 值。摇 摇 在控制变量方面,Lnagdp 显著且系数为负,表明现阶段城市的经济发展有利于抑制碳排放强度,经济增长与生态环境的脱钩态势正逐渐221第 39 卷摇 第 2 期李摇 强,唐幼明:新型城镇化建设与城市低碳治理形成;Fd 与 Fin 显著且系数均为正,表明现阶段财政分权以及金融发展加剧了城市碳排放强度;其余控制变量均不显著,意味着这些控制变量对碳排放强度的影响并不明显。实际上,在理论层面,财政分权以及金融发展对城市碳排放强度的影响方向尚不明确。就财政分权而言,一些研究认为,财政分权特别是财政收入分权能够提升地方财力,进而为地区公共物品供给提供充足的资金支持,有助于提升地区环境治理相关公共政策的供给能力30;财政分权也可能引发地方在低碳治理中的“逐底竞争冶,造成碳排放的加剧。而金融发展既促进了技术创新实现碳减排效应,也加快了经济增长进而提升能源消费需求,其对碳排放强度的影响方向取决于两种效应的大小31。结合上述实证结果进行分析,当前的财政分权以及国家金融发展水平提升不利于城市低碳治理,体现出借助新型城镇化建设降低碳排放强度的必要性。(三)机制分析前述研究假说部分提出,在国家新型城镇化综合试点政策背景下,新型城镇化建设能够通过抑制城市蔓延、促进经济集聚以及强化环境规制等渠道降低试点城市碳排放强度,即城市蔓延、经济集聚以及环境规制是潜在的机制变量。为了进一步对上述理论机制进行实证检验,根据前文构建的 中 介 效 应 模 型,本 文 依 次 以 城 市 蔓 延(Sprawl)、经济集聚(EA)以及环境规制(ER)等变量替换式(2)、式(3)中的机制变量 Med,采用三步法检验新型城镇化建设降低城市碳排放强度的机制路径,回归结果如表 4 所示。表 4摇 作用机制的检验结果城市蔓延经济集聚环境规制SprawlLngdpcEALngdpcERLngdpc(1)(2)(3)(4)(5)(6)Ntu-0郾 006 3*-0郾 027 6*1郾 900 1*-0郾 018 00郾 000 1*-0郾 032 8*(-2郾 60)(-1郾 89)(3郾 97)(-1郾 27)(1郾 81)(-2郾 16)Sprawl0郾 494 2*(1郾 97)EA-0郾 006 7*(-3郾 56)ER-3郾 161 9*(-1郾 82)控制变量是是是是是是城市和年份固定效应是是是是是是常数项0郾 451 5*-0郾 297 2*5郾 575 4*-0郾 036 80郾 000 5-0郾 060 0(44郾 23)(-2郾 33)(4郾 62)(-0郾 50)(1郾 18)(-0郾 77)观测值2 6782 6782 6782 6782 5472 547调整后 R20郾 1350郾 8690郾 3420郾 8720郾 0170郾 866摇 摇 注:*、*和*分别表示在 1%、5%和 10%的水平下显著;括号内为 T 值。摇 摇 列(1)、列(2)展示了城市蔓延的机制分析回归结果。从估计结果可以得知,在国家新型城镇化综合试点政策作用下,新型城镇化建设显著抑制了试点城市的城市蔓延,且城市蔓延对城市碳排放强度具有显著的促进作用。最终结果表明,城市蔓延是新型城镇化建设促进城市低碳治理的重要渠道。列(3)、列(4)展示了经济集聚的机制分析回归结果。不难发现,在国家新型城镇化综合试点城市中,“优化布局,集约高效冶的建设理念得到321北京工商大学学报(社会科学版)摇 摇 摇 摇 2024 年摇 第 2 期落实,新型城镇化建设显著提升了城市经济集聚水平。研究结论与任晓松等22的实证结果一致,经济集聚对城市碳排放强度的正向影响小于负向影响,即现阶段城市经济集聚水平提升能够显著降低城市碳排放强度。最终结果表明,新型城镇化建设能够通过提升城市经济集聚水平降低城市碳排放强度。列(5)、列(6)展示了环境规制的机制分析回归结果。可以发现,国家新型城镇化综合试点政策中,诸多城市所提出的“绿色城市冶“低碳城市冶等建设目标得到落实,新型城镇化建设显著提升了试点城市的环境规制水平。与此同时,环境规制强度的提高也进一步降低了城市碳排放强度。最终结果表明,新型城镇化建设能够通过强化城市环境规制降低城市碳排放强度。摇 摇(四)稳健性检验基准回归采取的双向固定效应多期双重差分模型已经在较大程度上缓解了内生性干扰,但仍存在一些客观的干扰因素。因此,本文从平行趋势检验、排除选择偏误、排除变量测度偏误、排除遗漏变量偏误、排除“负权重冶偏误等角度进行一系列的稳健性检验以增强因果识别的准确性。1郾 平行趋势检验双重差分的使用前提是满足平行趋势假定,即国家新型城镇化综合试点政策施行之前实验组与对照组间的碳排放强度应当不存在显著差异的变化趋势。为此,本文构建如下模型进行检验。Lngdpcit=资+移Nk逸-M,k屹-1兹kNtu-kit+D忆Xit+姿i+滋t+着it(4)其中,资 为常数项;M、N 分别表示国家新型城镇化综合试点政策实施前以及实施后的期数,且以政策实施前一期为基期,即 k 不等于-1;此外,对于试点城市 i,在其未实施试点政策的情况下,若在第 t 年所对应的政策时期数大于 M,则 Ntu-kit设置为 1,反之为 0;在其已实施试点政策的情况下,若在第 t 年所对应的政策时期数大于 N,则Ntu-kit设置为1,反之为0;若处于政策实施前 M 期或政策实施后 N 期以内,则对应的 Ntu-kit设置为1,反之为 0。如果政策实施前 Ntu 均不显著异于0,则表明实验组与对照组的碳排放强度并不存在显著的事前趋势差异,平行趋势假设就相应成立。具体估计结果如图 2 所示,可以发现,实验组与对照组在政策实施之前具有相同趋势,因此,本文双重差分估计结果是稳健的。同时,政策实施之后,Ntu 至少在 5%的水平下显著且系数为负,同时随着政策实施时间的推移,系数绝对值呈现增加趋势,结果表明,实验组与对照组的碳排放强度在政策实施之后存在显著差异,且实验组碳排放强度显著低于对照组,新型城镇化建设碳减排绩效逐渐显现,效果也随着政策的推进逐渐增强。图 2摇 平行趋势检验结果摇2郾 安慰剂检验为了排除不可观测因素干扰,本文采取随机抽取政策时点的方式进行多期 DID 安慰剂检验。具体而言,首先,随机抽取 206 个时间依次作为全国 206 个城市的政策时点,生成模拟的国家新型城镇化综合试点政策虚拟变量 Ntu*。其次,对Ntu 进行基准回归,提取 Ntu*的系数,重复上述操作 500 次,图 3 报告了 500 次随机分配后回归估计的结果。如图 3(a)所示,Ntu*的估计系数集中分布在 0 附近且近似服从正态分布。如图 3(b)所示,Ntu*的 p 值大多数高于 0郾 1,且本文的真实估计(-0郾 030 7)在安慰剂检验中是明显的异常值。结果表明,基准回归估计结果不太可能是由不可观测因素扰动造成的。因此,原估计结果是稳健的。3郾 多期 DID 估计偏误检验在双向固定效应情形下,如果处理效应存在组别以及时间的异质性,那么多期 DID 估计量就受到“负权重冶的干扰32,会对新型城镇化建设碳减排效应估计结果产生干扰,因此本文主要采取以下方法降低此类担忧。第一,Bacon 分解。由于多期 DID 估计量是多个双时段双组别传统 DID 估计量的加权平均421第 39 卷摇 第 2 期李摇 强,唐幼明:新型城镇化建设与城市低碳治理图 3摇 安慰剂检验结果摇效应,而“晚对照组 VS 早对照组冶DID 估计量与真实的平均处理效应方向可能相反,是“负权重冶偏误的主要成因,该类型子样本的 DID 估计量所占权重大小关系到 DID 估计结果的可信度。因此,本文运用 Bacon 分解考察双向固定效应处理下多期双重差分估计的偏误程度。根据估计结果逾,“晚实验组 VS 早实验组冶DID 估计量的权重仅为 1郾 67%,而“实验组 VS 对照组冶以及“早实验组 VS 晚实验组冶 DID 估计量的权重分别为93郾 93%以及 4郾 41%,且方向与基准回归保持一致,表明“负权重冶问题并不严重,基准回归估计结果真实可信。第二,两阶段 DID 估计。为进一步排除组别和时间异质性情形下“负权重冶问题对双向固定效应 DID 估计量的潜在影响,本文采用两阶段 DID模型进行系数估计。需要说明的是,该方法建立在两阶段 GMM 框架之下,第一阶段识别组别效应和时期效应,然后在第二阶段将其剔除,再对处理变量进行回归,最终可以获得异质性稳健 DID 估计量。根据估计结果訛輥輯,在纳入控制变量的情况下,Ntu 至少在 5%的水平下显著且系数为-0郾 035 1,进一步验证了基准回归估计结果的稳健性。4郾 其他稳健性检验第一,更换 PSM鄄DID 估计。为了排除自选择偏误的潜在干扰,本文首先按照控制变量特征进行近邻 1颐 1卡尺匹配,使用 Logit 来估计倾向得分,匹配后实验组与对照组的核密度函数曲线如图 4 所示,可以发现两组曲线趋于一致,表明匹配后实验组与对照组各方面特征非常接近,匹配效果较好。本文再基于匹配后样本数据进行 DID 回归,得到 PSM鄄DID 估计结果,具体如表 5 列(1)所示。结果发现,Ntu 显著且系数为负,再次证明新型城镇化建设显著促进了碳排放强度的下降。图 4摇 匹配后实验组和对照组倾向得分值的核密度分布摇第二,排除变量测量误差。考虑到潜在的变量测量偏误也会对基准回归估计结果造成干扰,故采取如下方法缓解此类担忧。一是变更碳排放的数据来源。本文借鉴张玥等5的常见做法,将CEADs 数据库中的全国县域长时序碳排放数据进行合并,得到 20072017 年市级碳排放数据,计算相应的碳排放强度并取自然对数后作为被解释变量,重新进行回归。二是排除数据异常值。本文对碳排放数据进行了 1%和 99%分位点的缩尾处理,重新进行回归。三是排除特殊样本。本文对省会城市、直辖市样本进行删减,重新进行回归。上述回归结果依次见表 5 列(2)列(4)。可以发现,三个回归估计中,Ntu 均显著且系数为负,进一步增强了基准回归估计结果的稳健性。第三,排除同期政策干扰。在研究期内,一些节能降碳政策的实施也会抑制碳排放强度,降低基准回归系数的精准性。因此,本文在列(1)基础上添加其他政策虚拟变量作为解释变量,排除外生政策对模型估计的干扰。结合现有文献,本521北京工商大学学报(社会科学版)摇 摇 摇 摇 2024 年摇 第 2 期摇 摇 摇表 5摇 其他稳健性检验结果PSM鄄DID更换数据来源排除异常值排除特殊样本排除同期政策干扰(1)(2)(3)(4)(5)Ntu-0郾 034 4*-0郾 053 2*-0郾 024 5*-0郾 030 3*-0郾 030 9*(-2郾 30)(-3郾 47)(-1郾 72)(-1郾 92)(-2郾 10)同期政策否否否否是控制变量是是是是是城市和年份固定效应是是是是是常数项-0郾 102 81郾 093 6*-0郾 072 4-0郾 116 7-0郾 075 2(-1郾 34)(12郾 74)(-0郾 97)(-1郾 65)(-1郾 03)观测值2 5202 2662 6782 4182 678调整后 R20郾 8660郾 8470郾 8660郾 8690郾 871摇 摇 注:*、*和*分别表示在 1%、5%和 10%的水平下显著;括号内为 T 值。文选取的政策是低碳城市试点政策、节能减排财政试点政策、碳排放权交易政策,相关政策虚拟变量的设定方法与国家新型城镇化综合试点政策保持一致,估计结果如表 5 列(5)所示。结果显示,添加同期政策虚拟变量后,Ntu 的显著性以及系数方向均没有发生明显改变,进一步验证了基准回归结果的稳健性。摇 摇(五)异质性分析前文已经探讨了新型城镇化建设对试点城市碳排放强度的平均处理效应,而新型城镇化建设碳减排绩效在地域、城市规模方面是否存在异质性效果?为了进一步分析政策效果的组别异质性,增强不同组别系数可比性,本文对 206 个城市摇 摇 摇范围内 78 个被选为试点城市的实验