Can Low-carbon Strategy Enhance the Coordination between Economic Development and Ecological Environment: Quasi-natural Experiments Based on Low-carbon City Pilot Policy
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摘要: 推行低碳城市试点政策是落实低碳战略的具体实践, 剖析其实施效果可为识别低碳战略的实施价值提供重要的经验证据支撑。基于2005—2019年284个地级城市的数据, 将低碳城市试点政策作为一项准自然实验, 运用双重差分法考察低碳战略对城市经济发展与生态环境协调性的影响效应和作用机制, 发现低碳战略通过促进绿色技术创新、优化产业结构和提升能源利用效率三条路径能显著增强城市经济发展与生态环境的协调性；分组回归结果表明, 低碳城市试点的政策效应因城市区位、资源禀赋及人口规模不同而表现出明显的异质性；调节效应分析表明, 提升人力资本能显著增强低碳城市试点政策效应, 反映出低碳战略与人力资本的协同具有良好的经济和生态效益。因而应以低碳城市建设为抓手, 全面落实低碳战略部署；以经济发展与生态环境协调为导向, 充分利用低碳政策工具；以区域差异性为依据, 精准助力低碳目标实现。Abstract: The implementation of low-carbon city pilot policy is a concrete practice of the low-carbon strategy; analysis of its effects helps to provide sufficient empirical evidence for identifying the effects of the low-carbon strategy. Based on the data of 284 cities at prefecture-level and above from 2005 to 2019, this paper regards the low-carbon city pilot policy as quasi-natural experiments, and uses the difference-in-difference method to evaluate the impact of low-carbon strategy on the coordination of economic development and ecological environment. The results show that low-carbon strategy can significantly improve the coordination between economic development and ecological environment through promoting green technology innovation, optimizing industrial structure and improving energy efficiency. The grouping regression results show that the effects of the low-carbon city pilot policy have obvious heterogeneity in cities with different locations, resource endowments and population sizes. The moderating effect analyses show that the promotion of human capital can strengthen the effects of the low-carbon city pilot policy, reflecting that the synergy of low-carbon strategy and human capital has effective benefits both in economy and ecology. Therefore, we should focus on the building of low-carbon cities and comprehensively implement the low-carbon strategy, fully apply low-carbon policy tools guided by the coordination of economic development and ecological environment, and accurately assist in achieving low-carbon goals according to regional differences.
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Key words:
- low-carbon strategy /
- low-carbon city /
- urban economy /
- ecological environment
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表 1 经济发展系统与生态环境系统综合评价指标体系
系统 衡量维度 具体衡量指标 单位 属性 经济发展系统 经济发展势头 GDP增长率 % + 固定资产投资总额增长率 % + 出口总额增长率 % + 社会消费品零售总额增长率 % + 经济发展质量 人均GDP 元/人 + 第三产业增加值占GDP比重 % + 城镇登记失业率 % - 居民生活水平 居民人均储蓄存款余额 元/人 + 人均社会消费品总额 元/人 + 城镇居民人均可支配收入 元 + 农村居民人均可支配收入 元 + 生态环境系统 环境污染 万元工业产值废水排放量 吨/万元 - 万元工业产值二氧化硫排放量 吨/万元 - 万元工业产值烟(粉)尘排放量 吨/万元 - PM2.5年平均浓度 μg/m3 - 可吸入颗粒物(PM10)年平均浓度 μg/m3 - 废物处理 一般工业固体废物综合利用率 % + 污水处理厂集中处理率 % + 生活垃圾无害化处理率 % + 环境资源 人均水资源量 m3/人 + 建成区绿化覆盖率 % + 人均公园绿地面积 m2/人 + 
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表 2 描述性统计
变量类型 具体变量 变量符号 观测值数 均值 标准差 最大值 最小值 被解释变量 经济发展与生态环境的协调性 Har 4 260 0.408 0.064 0.834 0.249 解释变量 低碳城市试点 Low_carbon 4 260 0.056 0.230 1.000 0.000 控制变量 经济规模 Eco 4 260 6.905 1.022 10.295 3.804 对外开放程度 Gfdi 4 260 0.017 0.017 0.158 0.000 城镇化水平 Urb 4 260 0.983 0.823 1.000 0.260 研发投入强度 Rd 4 260 0.013 0.014 0.207 0.001 政府干预程度 Gov 4 260 0.170 0.102 1.936 0.043 金融发展水平 Fin 4 260 2.097 1.075 13.015 0.508 中介变量 绿色技术创新水平 Tec 4 260 0.039 0.136 2.887 0.000 产业结构优化程度 Str 4 260 1.076 0.561 6.182 0.053 能源利用效率 Eff 4 260 0.560 0.744 24.563 0.035
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表 3 基准回归结果
变量 (1) (2) (3) (4) Har Har Har Har Low_carbon 0.028***(4.02) 0.025***(3.99) 0.011***(2.65) 0.008**(2.41) Eco 0.030***(4.50) 0.027***(3.79) 0.027***(3.79) Gfdi -0.138**(-2.15) -0.092 (-1.39) -0.092 (-1.38) Urb -0.055**(-2.27) -0.023 (-1.13) -0.023 (-1.14) Rd 0.464***(3.33) 0.361***(3.10) 0.358***(3.08) Gov -0.063**(-2.14) -0.037 (-1.49) -0.037(-1.50) Fin 0.002(1.08) -0.002(-1.24) -0.002 (-1.24) 常数项 0.362***(223.17) 0.239***(5.52) 0.242***(4.66) 0.241***(4.63) 城市固定效应 是 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 是 选择标准×时间趋势 否 否 是 是 是否低碳城市×时间趋势 否 否 否 是 样本量 4 260 4 260 4 260 4 260 调整R2 0.876 0.888 0.902 0.902 注：括号内的数值为t值, ***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著, 下表同。
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表 4 其他稳健性检验结果
变量 (1) (2) (3) 考虑其他政策 考虑准备工作 PSM-DID Low_carbon 0.013***(2.76) 0.026***(3.98) 0.023***(3.78) Innovation 0.002***(5.86) Newenergy 0.001**(2.17) Pollution 0.002***(6.72) Pre 1 0.009**(2.36) 常数项 0.223***(5.72) 0.256***(5.24) 0.250***(5.17) 控制变量 是 是 是 城市固定效应 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 样本量 4 260 4 260 4242 调整R2 0.905 0.888 0.884
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表 5 影响机制分析
变量 (1) (2) (3) (4) (5) (6) Tec Har Str Har Eff Har Low_carbon 0.150*** (2.98) 0.011*** (2.59) 0.103**(2.37) 0.024***(3.97) -0.080*(-1.86) 0.025***(3.83) Tec 0.092***(5.38) Str 0.016***(3.84) Eff -0.003***(-3.07) 常数项 0.118(0.95) 0.228***(5.75) 3.700***(4.27) 0.180***(3.70) 5.771*(1.90) 0.247***(5.50) 控制变量 是 是 是 是 是 是 城市固定效应 是 是 是 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 是 是 是 样本量 4 260 4 260 4 260 4 260 4 260 4 260 调整R2 0.677 0.900 0.876 0.890 0.626 0.894
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表 6 异质性分析
变量 (1) (2) (3) (4) (5) (6) 区位 资源禀赋 城市规模 东部 中西部 资源型 非资源型 大城市 中小城市 Low_carbon 0.030***(3.80) 0.015*(1.96) -0.007(-1.59) 0.037***(5.54) 0.019***(2.69) 0.001 (0.04) 常数项 0.142 (1.32) 0.133***(2.66) 0.244***(4.40) 0.294***(4.34) 0.308**(2.53) 0.209***(4.63) 控制变量 是 是 是 是 是 是 城市固定效应 是 是 是 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 是 是 是 样本量 1 500 2 760 1 710 2 550 1 440 2 820 调整R2 0.769 0.840 0.651 0.736 0.913 0.834
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表 7 调节效应分析
变量 (1) (2) Har Har Low_carbon×ad 0.010***(5.98) 0.004***(2.77) Low_carbon 0.007(1.02) 0.009(1.05) Res 0.004***(3.34) Hum 0.006***(4.00) 常数项 0.254***(5.29) 0.259***(5.60) 控制变量 是 是 城市固定效应 是 是 年份固定效应 是 是 样本量 4 260 4 260 调整R2 0.892 0.892
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图(4) / 表(7)
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