董 梅

（江蘇師范大學(xué) 商學(xué)院，江蘇 徐州 221116）

氣候變化是人類面臨的嚴峻挑戰(zhàn)，如何有效控制溫室氣體排放是世界各國需要共同面對的問題。中國是應(yīng)對氣候變化的積極參與者和貢獻者，政府已將應(yīng)對氣候變化融入經(jīng)濟社會中長期發(fā)展規(guī)劃。為推進生態(tài)文明建設(shè)，推動綠色低碳發(fā)展，落實控制溫室氣體排放行動目標，不斷探索低碳發(fā)展模式和路徑，國家發(fā)改委于2010年正式啟動首批包含五省八市的低碳試點，后續(xù)在2012年開展了包括一省28市的第二批低碳試點，以及2017年包括45個城市的第三批低碳試點，期望通過積極探索和推廣工業(yè)化與城鎮(zhèn)化過程中低碳建設(shè)的做法和經(jīng)驗，在保持經(jīng)濟穩(wěn)定增長的同時，實現(xiàn)控制溫室氣體排放行動目標。

雖然低碳試點政策行動目標是有效控制溫室氣體排放，但促進政策有效實施是一個復(fù)雜的系統(tǒng)工程，涉及工業(yè)、交通、建筑、能源、農(nóng)業(yè)、林業(yè)、廢棄物管理等眾多領(lǐng)域。通過能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化、能源效率提升、降低高能耗高污染高排放產(chǎn)業(yè)比重、促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級等路徑，不僅有助于碳減排，而且能推動能源節(jié)約、污染物減排和環(huán)境治理，降低工業(yè)能耗和污染，有效控制工業(yè)廢水、廢氣和固體廢物排放，即低碳試點政策的“正外部效應(yīng)”。排除非政策因素的影響，客觀評估低碳城市試點政策的工業(yè)污染物凈減排效應(yīng)，不僅為低碳城市試點政策的科學(xué)評估提供量化依據(jù)，也為低碳發(fā)展的政策設(shè)計和推廣提供經(jīng)驗與啟示。

一、文獻綜述

近年來，針對低碳試點政策評價的研究不斷涌現(xiàn)，研究的部分觀點具有一致性。以下分別從研究對象和研究方法兩個維度對以往文獻進行梳理。

以低碳試點省市為研究對象的文獻可分為三類：（1）評價低碳試點政策的碳減排效應(yīng)，其中，部分文獻關(guān)注試點省區(qū)層面[1-3]，另一部分則聚焦于試點城市層面[4-9]。（2）評價低碳試點政策的空氣污染治理效應(yīng)，如對政府空氣污染治理的評估[10]，以及對霧霾的緩解作用[11]。（3）評價低碳試點政策對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和技術(shù)進步等方面的促進，如評價低碳試點政策對外貿(mào)依存度[12]和外商直接投資[13]的影響，對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的促進[14]，對技術(shù)創(chuàng)新的推動[15-16]，以及綜合評價綠色增長效應(yīng)[17]。

以政策效應(yīng)評價方法類別可將文獻分為四類：（1）綜合指標評價法，即通過構(gòu)建低碳綜合評價指標體系衡量低碳政策效果[18-20]，或直接比較試點政策實施前后的碳排放及能源消費等指標變動[4-5][21]。該方法只能對政策效應(yīng)做直接判斷，無法剔除非政策因素的影響。（2）雙重差分法（Difference in Difference,DID）是近年來廣泛應(yīng)用的政策評價方法，不僅用于評估低碳試點政策的碳減排效應(yīng)[1][6][8]，還用于評價該政策對外貿(mào)[12]、外商直接投資[13]、技術(shù)創(chuàng)新[15]和綠色增長效應(yīng)[17]等方面的影響。但DID方法應(yīng)用條件較為苛刻，需要假設(shè)實驗組和對照組特征基本相同，并滿足平行趨勢假定，在對照組的選擇上難以避免選擇性偏誤和內(nèi)生性偏差。（3）傾向得分匹配（Propensity Score Matching，PSM）與雙重差分結(jié)合法（以下簡稱PSM-DID），該方法利用PSM方法匹配樣本，再進行DID估計，用于評價低碳試點政策對碳減排[7]、緩解霧霾[11]、技術(shù)創(chuàng)新[16]和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級[14]的影響。該方法修正了DID方法的內(nèi)生性偏差和樣本選擇偏誤，但在大樣本條件下才能獲得最優(yōu)匹配，而且也不能完全剝離非政策因素。（4）合成控制法（Synthetic Control Method，SCM）是用于政策評估的準自然實驗方法，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動選擇控制組，并有效剔除非政策因素，彌補了以上研究方法的不足。該方法由Abadie[22-23]提出后，即被國外學(xué)者廣泛應(yīng)用，如分析德國統(tǒng)一對其經(jīng)濟的影響[24]、《京都議定書》對碳減排的推動[25]、控制溫室氣體對煤改氣的促進[26]、舉辦北京奧運會對空氣質(zhì)量的改善[27]、南非的控煙效果[28]、國際貨幣基金組織對世界經(jīng)濟的影響[29]、改革勞動力市場對經(jīng)濟的促進[30]等眾多領(lǐng)域。國內(nèi)較早采用合成控制評價政策效應(yīng)的學(xué)者有：王賢彬和聶海峰[31]關(guān)注重慶從大四川中分離的經(jīng)濟效應(yīng)，劉甲炎和范子英[32]聚焦重慶房產(chǎn)稅試點的政策效果，蘇治和胡迪[33]研究新興市場國家通貨膨脹目標的有效性。近幾年，合成控制法的應(yīng)用更加廣泛，在低碳政策評估方面，陸偉賢[2]關(guān)注低碳試點政策對首批試點省市的碳減排效應(yīng)；宋德勇和李瑤[3]不僅關(guān)注低碳試點政策的減排效應(yīng)，對企業(yè)經(jīng)營績效的變動也進行衡量；劉傳明等[34]聚焦碳排放權(quán)交易試點政策的碳減排效應(yīng)。合成控制法在區(qū)域試點方面運用較多，如研究經(jīng)濟特區(qū)[35]、上海自貿(mào)區(qū)[36]、國家綜合配套改革試驗區(qū)[37]、經(jīng)濟區(qū)劃調(diào)整[38]、西部大開發(fā)[39]等區(qū)域政策對經(jīng)濟的影響。此外。該方法還用于評價階梯電價[40]、長三角擴容[41]、汶川地震[42]等準自然實驗的效果。

以上文獻在低碳試點政策評價方面提供了重要理論基礎(chǔ)，但仍存在進一步探討的空間：第一，現(xiàn)有研究集中于對低碳試點省市碳減排、空氣質(zhì)量、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、技術(shù)進步、對外貿(mào)易等方面的評價，但鮮有對工業(yè)廢水、廢氣、固體廢物（即工業(yè)“三廢”）污染物排放是否改善的評價。第二，多數(shù)研究方法難以剔除非政策因素，包括綜合指標評價法、DID方法和PSM-DID方法均存在此問題。第三，部分研究方法存在內(nèi)生性偏差和樣本選擇偏誤，如DID方法選擇控制組樣本具有主觀性，PSM-DID方法難以滿足大樣本條件，這些問題可能導(dǎo)致部分研究結(jié)論存在分歧。

綜上所述，本文以“低碳城市”試點政策為準自然實驗，兼顧數(shù)據(jù)的獲得性、可靠性和可比性，選取24個試點城市為實驗組，另選60個城市為控制組，以這些城市的工業(yè)廢水、廢氣、固體廢物排放為研究對象，采用合成控制法剔除非政策因素，分析低碳試點政策對工業(yè)污染物減排的影響。本文的邊際貢獻在于：（1）分別刻畫廢水排放強度、SO2排放強度、煙塵排放強度和固體廢物利用率在政策實施前后的演變路徑。（2）探討低碳試點政策對污染物減排中呈現(xiàn)的污染物種類異質(zhì)性和城市異質(zhì)性的原因。（3）在合成控制法的安慰劑檢驗中，構(gòu)造單側(cè)檢驗統(tǒng)計量判斷其顯著性，并結(jié)合DID檢驗對合成控制分析做驗證和補充。

二、低碳城市試點政策對工業(yè)污染物減排的機理分析

陳宇和孫梟坤[43]認為，低碳城市試點政策屬于具有模糊屬性的試點政策，除確定政策總目標外，并未提出具體的實現(xiàn)路徑和手段，中央希望地方政府能夠探索出可復(fù)制和推廣的執(zhí)行模式，形成符合當?shù)氐恼吣繕撕蛯崿F(xiàn)路徑。各試點城市也都在規(guī)定時間內(nèi)制定了結(jié)合自身基礎(chǔ)條件的相關(guān)發(fā)展規(guī)劃，低碳建設(shè)目標逐漸由模糊走向清晰，包括細化能源強度和碳排放峰值等目標，由此提出經(jīng)濟結(jié)構(gòu)優(yōu)化、能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化、提升能源效率等一系列舉措。莊貴陽[44]認為，低碳城市試點政策是一項綜合類的環(huán)境規(guī)制政策，資金和制度上享有中央和地方的雙重支持，通過打造低碳產(chǎn)業(yè)，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源結(jié)構(gòu)，突破經(jīng)濟發(fā)展瓶頸。

碳減排、能源節(jié)約和污染治理，這些并非是經(jīng)濟發(fā)展中毫無關(guān)聯(lián)的獨立目標，而是生態(tài)文明建設(shè)和綠色發(fā)展的共同要求，也是更好滿足人民美好生活的題中之意。盡管低碳試點政策最直接的目標是控制溫室氣體排放，但通過能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化、能源效率提升、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級等一系列措施，所獲得的效應(yīng)不僅是碳減排，還會推動霧霾治理、技術(shù)創(chuàng)新、促進經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級等多種“正外部效應(yīng)”，低碳試點政策對工業(yè)廢水、廢氣、固體廢物減排的推動作用，正是本文重點關(guān)注的“正外部效應(yīng)”之一。

通過梳理低碳城市試點政策的具體任務(wù)、工作要求，以及政策傳遞路徑，總結(jié)出低碳試點政策對工業(yè)污染物減排的影響機理如下：（1）低碳城市試點政策實行主要領(lǐng)導(dǎo)負責制，屬于命令控制型工具，政策目標分解至重點企業(yè)，形成自上而下的監(jiān)管機制。一方面，污染型企業(yè)生產(chǎn)成本增加，促使企業(yè)嚴格限制廢水、廢氣排放，及固體廢物傾倒，抑制污染型行業(yè)發(fā)展；另一方面，清潔產(chǎn)業(yè)獲得更多優(yōu)勢，逐步推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級。（2）靈活運用產(chǎn)業(yè)支持政策和財政補貼政策，包括資金配套、貸款貼息、投資補助和項目獎勵等多種方式對企業(yè)的低碳化升級改造進行補貼，鼓勵企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，支持企業(yè)通過生產(chǎn)流程優(yōu)化提高企業(yè)生產(chǎn)率和廢物處置率，從而降低污染物排放。（3）吸取其他地區(qū)低碳發(fā)展的有效經(jīng)驗，建立及擴大低碳產(chǎn)業(yè)規(guī)模，優(yōu)化能源消費結(jié)構(gòu)，降低生產(chǎn)能耗，促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)由高投入、高排放向清潔低碳型轉(zhuǎn)變，從而減少工業(yè)污染物排放。

三、研究設(shè)計及數(shù)據(jù)來源

（一）合成控制法

（二）數(shù)據(jù)來源

本文選取2001—2018年84個城市的面板數(shù)據(jù)為研究樣本①城市樣本的選擇，兼顧所有大中城市和數(shù)據(jù)可得性的雙重原則：第一步，依據(jù)第一財經(jīng)發(fā)布的《2019年商業(yè)魅力排行榜》一線城市（4個）、新一線城市（15個）、二線城市（30個）、三線城市（70個），共選入119個城市；第二步，對照國家統(tǒng)計局統(tǒng)計房地產(chǎn)價格的全國70個大中城市，再增添11個城市樣本（屬于70個大中城市，但不屬于三線及以上城市），共選入130個城市；第三步，查詢130個城市的相關(guān)變量數(shù)據(jù)后，將數(shù)據(jù)缺失較多的城市剔除，最終確定84個城市為研究樣本。這些城市中，將24個低碳試點城市視為實驗組，其余60個城市視為控制組。，將第一批（8個城市包括：天津、重慶、深圳、杭州、廈門、南昌、貴陽、保定）和第二批（16個城市包括：北京、上海、廣州、昆明、武漢、寧波、蘇州、青島、石家莊、溫州、烏魯木齊、桂林、鎮(zhèn)江、吉林、秦皇島、遵義）共24個低碳試點城市視為實驗組，其余60個城市視為控制組②控制組包括城市有：唐山、邯鄲、濟南、煙臺、濟寧、濰坊、淄博、泰安、沈陽、大連、錦州、鞍山、長春、哈爾濱、牡丹江、南京、無錫、揚州、徐州、常州、南通、連云港、紹興、湖州、福州、泉州、珠海、湛江、汕頭、韶關(guān)、?？凇⑻?、呼和浩特、包頭、鄭州、洛陽、平頂山、西安、咸陽、合肥、蕪湖、馬鞍山、九江、宜昌、荊州、長沙、岳陽、株洲、湘潭、常德、南寧、柳州、北海、成都、綿陽、瀘州、南充、蘭州、西寧、銀川。。需要說明的是，第二批試點實際有28個城市，但由于數(shù)據(jù)的可得性限制，只選擇了其中16個城市納入實驗組。第三批低碳城市試點設(shè)立時間較短，不利于政策前后的對比，因此暫不包含。

1. 結(jié)果變量選取。為衡量低碳試點政策對城市污染物減排的有效性，選取以下四個結(jié)果變量：（1）廢水排放強度（p_wwater，單位：噸/萬元），即單位地區(qū)生產(chǎn)總值的工業(yè)廢水排放量；（2）SO2排放強度（p_SO2，單位：噸/億元），即單位地區(qū)生產(chǎn)總值的工業(yè)廢氣中SO2排放量；（3）煙塵排放強度（p_wsmoke，單位：噸/億元）即單位地區(qū)生產(chǎn)總值的工業(yè)廢氣中煙（粉）塵排放量；（4）固體廢物利用率（p_wsolid，單位：%），即一般工業(yè)固體廢物綜合利用的百分比③一般固體廢物可通過回收循環(huán)利用的比例較高。工業(yè)固體廢物的常見指標中，“產(chǎn)生量”已包含“綜合利用量”“貯存量”和“傾倒丟棄量”，而許多城市的“傾倒丟棄量”存在大量缺失或零值，以上指標都難以衡量固體廢物排放。現(xiàn)階段生態(tài)環(huán)保相關(guān)政策中更加重視提高工業(yè)固體廢物綜合利用率，例如2016年國務(wù)院印發(fā)的有關(guān)《“十三五”生態(tài)環(huán)境保護規(guī)劃》通知中明確“到2020年全國工業(yè)固體廢物綜合利用率提高到73%”。綜上，本文選擇“工業(yè)固體廢物利用率”作為衡量固體污染物排放的結(jié)果變量，與工業(yè)廢水和廢氣排放相比，該指標是逆向的，即數(shù)值越高，表明固體污染物排放越低。。其中，前三個強度指標不僅考慮了污染物排放總量的變動，也考慮了經(jīng)濟發(fā)展的增速。

2. 控制變量選取?？刂谱兞客ㄟ^式（1）的因子模型形成實驗組的合成值，在選擇控制變量時，既要考慮對污染物減排效應(yīng)的影響，也要辨別城市的相似度。依據(jù)數(shù)據(jù)的可得性并經(jīng)過反復(fù)測試對比，確定以下5個指標納入控制變量Zi：（1）人均地區(qū)生產(chǎn)總值（p_gdp，單位：萬元），該指標代表地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平；（2）工業(yè)占地區(qū)生產(chǎn)總值比重（p_ind，單位：%），該指標代表產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，工業(yè)占比越高，越不利于污染物減排；（3）城鎮(zhèn)就業(yè)人員平均工資（p_wages，單位：元/人），該指標為城鎮(zhèn)在崗職工工資總額與城鎮(zhèn)單位從業(yè)人員之比，代表人力資本投入的單位成本；（4）人均社會消費零售額（p_sales，單位：元/人），該指標是城市社會消費品零售總額與年末總?cè)丝谥?，反映人民生活水平和社會零售商品購買力，用于辨別城市的相似度；（5）用電強度（p_power，單位：千瓦時/萬元），即單位地區(qū)生產(chǎn)總值的全年用電量，是城市能源消費的一種衡量。

結(jié)果變量和控制變量均來源于歷年《中國城市統(tǒng)計年鑒》和Wind經(jīng)濟數(shù)據(jù)庫，實驗組和控制組各變量的描述統(tǒng)計特征如表1所示。以結(jié)果變量和控制變量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，運用Stata15軟件進行合成控制分析。

表1 2001—2018年城市面板數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計

四、低碳城市試點政策的工業(yè)污染物凈減排效應(yīng)

（一）污染物排放趨勢

圖1展示了2001—2018年實驗組和控制組四種污染物相關(guān)指標均值的演進歷程。

圖1 實驗組與控制組的工業(yè)污染物排放

聚焦工業(yè)廢水排放情況（如圖1a所示），其排放總量的特點如下：（1）實驗組和控制組的廢水排放均值在2001—2018年緩慢下降，第一、第二批試點城市和控制組均值分別由2001年的253.383萬噸、189.521萬噸和105.279萬噸，逐漸降至2018年的136.953萬噸、98.532萬噸和62.514萬噸。（2）第一批試點城市廢水排放均值最高，其次是第二批試點城市，控制組該指標最低。（3）第一、第二批試點城市均值分別在2010年和2013年后快速下降，控制組該指標降速緩慢。就排放強度來看有如下特點：一是實驗組和控制組的廢水排放強度快速下降，第一、第二批試點城市和控制組該指標分別由2001年的20.205噸/萬元、15.801噸/萬元和22.266噸/萬元，快速降至2018年的1.627噸/萬元、1.134噸/萬元和1.497噸/萬元。二是在2010年之前，第一、第二批試點城市的廢水排放強度均低于控制組，但2010年后，三組均值逐漸收斂并重合。

關(guān)注工業(yè)SO2排放情況（如圖1b所示），其排放總量有以下特點：（1）實驗組和控制組的該指標均值經(jīng)歷了先上升、再波動下降的過程，其中，在2005年達到波峰，這是由于“十五”時期（2001—2005年）出現(xiàn)重工業(yè)化過程，房地產(chǎn)、汽車工業(yè)等快速發(fā)展，資源密集型行業(yè)集聚擴張，能源消費大幅上升，致使SO2排放快速增加；“十一五”時期（2006—2010年）首次以能源強度下降20%為約束指標，因此SO2排放均值在2006年后波動下降。（2）第一批試點城市的SO2排放均值最高，其次是第二批試點城市，控制組該均值最低，這三組指標在2001年分別為15.459萬噸、11.543萬噸和6.778萬噸，到2018年分別降至2.656萬噸、1.903萬噸和1.693萬噸。（3）第一批試點城市SO2排放均值降速最快，其次是第二批城市，控制組降速最慢，因此三個組的該指標逐步收斂。就SO2排放強度來看有以下特點：一是實驗組和控制組的該指標快速下降，且各組在2006年后趨勢逐步靠近，第一、第二批試點城市和控制組SO2排放強度分別由2001年的177.597噸/萬元、122.854噸/萬元和149.681噸/萬元，快速降至2018年的2.106噸/億元、4.267噸/億元和4.956噸/億元。二是在2006年之前，控制組該均值在第一、第二批試點城市之間，而2006年之后，試點城市的該指標均低于控制組。

再關(guān)注工業(yè)煙塵排放情況（如圖1c所示），煙塵排放總量的特點如下：（1）實驗組和控制組的該指標在2001—2018年波動下降，在2010年前降幅顯著。（2）2010年之前，第一批試點城市的煙塵排放總量最高，其次是控制組，第二批試點城市最低，到2018年，第一、第二批和控制組的煙塵排放均值分別為2.155萬噸、2.012萬噸和2.592萬噸。就煙塵排放強度來看：一是實驗組和控制組的該指標快速下降，在2010年后降速放緩，且不斷收斂；二是控制組的煙塵排放強度高于實驗組，第二批試點城市在2010年后略高于第一批試點城市，到2018年，第一、第二批和控制組的煙塵排放強度分別為2.056噸/億元、3.983噸/億元和7.962噸/億元。

就固體廢物利用情況來看（如圖1d所示），實驗組和控制組的固體廢物綜合利用率在2001—2018年呈現(xiàn)先升后降的過程。其中，第一批試點城市的固體廢物利用率在2011年之前波動上升，2011年達到峰值（88.4%）后波動下降；第二批試點城市的該指標波動比第一批試點城市略?。豢刂平M該指標走勢相對平緩，前期緩慢上升至2014年峰值（86.183%），其后略有下降。

總體而言，實驗組廢水、廢氣的排放量和排放強度均值在低碳政策實施后與控制組的發(fā)展趨勢不再平行，即實驗組的相關(guān)指標降速均高于控制組降速。固體廢物利用率的實驗組趨勢在低碳政策實施后并未呈現(xiàn)預(yù)期的顯著上升。以上分析沒有剔除非政策因素的影響，下文采用合成控制法，以實驗組真實值與合成值的差值來評價政策效果。

（二）工業(yè)污染物凈減排效應(yīng)分析

1. 污染物凈減排效應(yīng)判斷依據(jù)

實驗組24個城市對應(yīng)四種污染物一共可計算出96組平均政策效應(yīng)結(jié)果，并繪制96幅實際值與合成值的對比圖。但因篇幅所限，本文經(jīng)過反復(fù)測算對比，僅將有顯著政策效應(yīng)的18組結(jié)果進行展示（如圖2、圖3、表2所示）。選出這18組結(jié)果的條件有：（1） R MSPE1

圖2 廢水與SO2排放強度的真實值與合成值

圖3 煙塵排放強度與固體廢物利用率的真實值與合成值

2. 污染物的實際值與合成值比較

將18組結(jié)果變量的實際值與合成值繪制成線形圖（如圖2、圖3所示），能直觀反映各污染物排放的演變路徑。圖組顯示：（1）垂直虛線左側(cè)，各城市的真實值與合成值都非常接近，部分省區(qū)幾乎重疊；在垂直虛線右側(cè)，各城市的真實值與合成值逐步偏離，二者的差值即為政策效果。（2）不同種類污染物的合成值擬合程度不同。其中，廢水和SO2排放強度的合成值擬合程度較好，而煙塵排放強度和固體廢物利用率的合成值擬合程度略有欠缺。

聚焦廢水排放強度（如圖2a～圖2g和表2所示）發(fā)現(xiàn)：有7個城市（天津、南昌、貴陽、昆明、青島、鎮(zhèn)江、遵義）的該指標在低碳試點政策實施后下降了，其中，遵義、南昌和鎮(zhèn)江的政策效應(yīng)位于前三位，實施低碳試點政策使廢水排放強度年平均分別下降1.667噸/萬元、1.279噸/萬元和1.031噸/萬元；昆明（-0.729噸/萬元）、天津（-0.621噸/萬元）和貴陽（-0.423噸/萬元）的政策效應(yīng)緊隨其后，青島的廢水排放強度年平均降幅最小（-0.226噸/萬元）。

關(guān)注廢氣排放情況，廈門和鎮(zhèn)江的SO2排放強度在政策實施后有減排效應(yīng)，該指標年平均分別下降6.197噸/億元和6.790噸/億元（如圖2h、圖2i和表2所示）；寧波、青島和鎮(zhèn)江的煙塵排放強度也呈現(xiàn)出減排效應(yīng)，每年平均分別下降5.591噸/億元、4.959噸/億元和11.765噸/億元（如圖3a～圖3c和表2所示）。其中，寧波和青島煙塵排放強度在政策實施前的擬合程度略有欠缺（如圖3a、圖3b所示），這與煙塵排放強度的波動較大有關(guān)。

聚焦固體廢物利用率（如圖3d～圖3i和表2所示），有6個城市（天津、南昌、保定、北京、石家莊、烏魯木齊）的固體廢物利用率在政策實施后提高了，其中，烏魯木齊、石家莊和保定的該政策效應(yīng)位于前三位，固體廢物利用率每年平均分別提升18.611%、17.576%和11.122%，天津（9.758%）和北京（9.445%）的政策效應(yīng)緊隨其后，南昌的固體廢物利用率提升幅度最?。?.906%）。固體廢物利用率在政策實施前的擬合程度偏離較大，使這些城市煙塵排放強度合成值的可靠性略有不足，這是由各城市固體廢物利用率波動較大所致，圖1d也印證了該判斷。

（三）穩(wěn)健性檢驗

1. 安慰劑檢驗

為判定合成控制分析的政策效應(yīng)在統(tǒng)計上是否顯著，可采用安慰劑檢驗（placebo test）來測定。安慰劑檢驗是將控制組的60個城市都假設(shè)為實驗組，對每個城市各做一次合成控制分析，計算真實值Yjt與合成值的差值對廢水、SO2和煙塵排放強度來說，若t2時期實驗組的來源于低碳政策試點，則的降幅應(yīng)該遠大于安慰劑檢驗的降幅，說明低碳試點政策能有效降低這些污染物的排放強度；對固體廢物利用率來說，若的增幅遠高于安慰劑檢驗的增幅，說明低碳試點政策能有效提高固體廢物利用率。需要指出的是，若t1時期差異較大，則t2時期的差異也可能是擬合不好導(dǎo)致的，與政策實施無關(guān)。所以，為避免擬合誤差太大帶來的問題，本文參照Abadie[23]的做法，在圖4與圖5剔除了RMSPE1值超過實驗組2倍的控制組城市。

圖4和圖5分別展示了18組結(jié)果變量的安慰劑檢驗，圖中黑色線為實驗組的灰色線為控制組安慰劑檢驗的若t2時期廢水、SO2和煙塵排放強度的黑線走勢遠低于灰線，或固體廢物利用率的黑線走勢遠高于灰線，則說明政策效應(yīng)是顯著的。本文未采用以往文獻的排序檢驗法[2][32]，而是構(gòu)造統(tǒng)計量做顯著性判斷[45]：對廢水、SO2和煙塵排放強度而言，用下邊沿超過黑線的灰線數(shù)量除以灰線總條數(shù)（不包含剔除的樣本和黑線本身），記為P(φ)，并將P(φ)<0.2作為安慰劑檢驗是否顯著的標準，即置信水平調(diào)整為80%的單側(cè)檢驗①通常顯著性檢驗采用P值<0.05的顯著性條件，即對應(yīng)95%的置信水平。但本文控制組樣本只有60個，再剔除部分RMSPE1值超過實驗組2倍的樣本，所剩樣本較少，難以滿足統(tǒng)計量P值<0.05的顯著性條件，因此將置信水平適當放寬。。同理，對固體廢物利用率而言，關(guān)注上邊沿超過黑線的灰線數(shù)量。

以天津廢水排放強度的安慰劑檢驗為例（如圖4a所示），剔除RMSPE1值超過實驗組2倍樣本后剩余灰線總數(shù)為16條，在t2時期的多數(shù)時段，黑線以下的邊沿灰線數(shù)為3條，P(φ)=3/16=0.188<0.2，說明天津廢水排放強度降幅顯著大于安慰劑檢驗的降幅，安慰劑檢驗顯著，即政策實施后天津廢水排放強度平均每年下降0.621噸/萬元是可靠的。

青島廢水排放強度的安慰劑檢驗是個特例，剔除RMSPE1值超過實驗組2倍樣本后剩余灰線總數(shù)為0條，即安慰劑檢驗無法判斷青島廢水排放強度的政策效應(yīng)是否顯著，結(jié)合青島該指標的政策效應(yīng)數(shù)值很小（?0.226噸/萬元），可判定低碳試點政策對青島廢水排放強度降低無效。

通過安慰劑檢驗可以看出（如表2所示）：（1）就廢水而言，天津、南昌、貴陽、昆明、鎮(zhèn)江和遵義這6個城市的廢水排放強度降低是由低碳試點政策引起的；（2）就廢氣而言，廈門和鎮(zhèn)江的SO2排放強度降低是由低碳試點政策引起的，寧波、青島和鎮(zhèn)江的煙塵排放強度降低也是由低碳試點政策引起的。（3）就固體廢物來看，保定、石家莊和烏魯木齊的固體廢物利用率提高是由低碳試點政策引起的。

2. DID檢驗及政策凈效應(yīng)再測算

除合成控制法外，DID方法也是常用的政策有效性分析工具。本文采用該方法對政策效應(yīng)做穩(wěn)健性檢驗，并與合成控制分析結(jié)論對比討論。DID方法設(shè)定如下

其中，Yit是結(jié)果變量；treat（取1為實驗組，取0為控制組）和period（取0表示政策實施前，取1表示政策實施后）均為虛擬變量；交互項 tr eat×period 的系數(shù) β1反應(yīng)低碳試點政策的凈效應(yīng)；是控制變量，同式（1）含義相同；ui為 個體固定效應(yīng)； τt為時間固定效應(yīng)。需要說明的是，為了DID估計結(jié)果與合成控制分析結(jié)果可比，對安慰劑檢驗中因RMSPE1值超過實驗組2倍的樣本，DID估計也做同樣的剔除。以天津廢水排放強度的安慰劑檢驗為例，安慰劑檢驗剔除了控制組中44個城市，僅保留了16個城市，則DID估計也只對這16個城市做面板模型估計。天津廢水排放強度DID估計的treat×period系數(shù)（-1.475）即為DID效應(yīng)，該系數(shù)與合成控制分析的平均政策效應(yīng)（-0.621）符號相同，說明兩種檢驗的方向是一致的，但DID效應(yīng)并不顯著。合成控制分析與DID分析的結(jié)論可能產(chǎn)生分歧，依據(jù)模型原理，前者將實際值與合成值進行對比，而后者僅對實驗組與混合的控制組作對比，兩者相較，合成控制分析對非政策因素的剔除更合理。因此就天津廢水排放強度而言，以合成控制分析判斷為準，DID效應(yīng)的系數(shù)符號可對合成控制分析做補充驗證，綜合判定低碳試點政策對天津廢水排放強度降低是有效的。

DID檢驗對低碳政策有效性的補充分析總結(jié)如下：（1）模型整體評價。18組估計中（除了青島），廢水、SO2和煙塵相關(guān)估計的Adj_R2在0.654～0.799之間，即模型估計整體代表性較高，DID檢驗的代表性較好；固體廢物利用率相關(guān)估計的Adj_R2在0.036～0.147之間，即模型估計整體代表性較弱，DID檢驗的代表性不強，這與各城市固體廢物利用率波動較大有關(guān)。（2）DID效應(yīng)系數(shù)符號與合成控制分析的符號一致，可說明合成控制分析結(jié)果是穩(wěn)健的。表2的18組模型中，有13組DID效應(yīng)的方向與合成控制分析是一致的，說明合成控制分析的政策效應(yīng)整體是穩(wěn)健而可靠的。當兩者不一致時，以合成控制分析和安慰劑檢驗的判斷為主①合成控制分析在本文也存在一些局限性：第一，實驗組結(jié)果變量的實際值與合成值在政策實施前存在較大偏離時，會降低政策有效性評估的準確性；第二，安慰劑檢驗中，除去RMPSE1高于2倍實驗組的控制組樣本后，所剩樣本較少會影響安慰劑檢驗統(tǒng)計量顯著性判斷；第三，因子模型中控制變量的選取帶有主觀性，這將直接影響合成控制分析的結(jié)果。。

（四）工業(yè)污染物凈減排效應(yīng)的異質(zhì)性分析

圖2～圖5和表2展示了合成控制法剔除非政策因素影響后，低碳試點政策的污染物凈減排效應(yīng)。雖然其他城市的污染物排放也有不同程度下降，但并非是低碳試點政策引起的。由于各種污染物減排技術(shù)不同，減排難度差異較大，導(dǎo)致低碳政策效應(yīng)呈現(xiàn)污染物種類的異質(zhì)性。各城市地理位置、經(jīng)濟水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、環(huán)保意識等因素存在差異，也導(dǎo)致低碳政策效應(yīng)存在城市異質(zhì)性。

1. 污染物種類異質(zhì)性分析

低碳試點政策下工業(yè)廢水排放強度下降最為顯著。在實驗組中，有6個城市的廢水排放強度因低碳試點政策而顯著下降，并且這些城市在低碳政策實施前的此項指標擬合程度最高，因此對廢水減排效應(yīng)的判斷比較準確。其中，2001年，鎮(zhèn)江和貴陽的廢水排放強度超過20噸/萬元，天津、遵義和昆明的此項指標相對較低（12噸/萬元以下），到2018年，這6個城市的廢水排放強度降至0.279～1.541噸/萬元之間。

低碳試點政策對工業(yè)廢氣減排效應(yīng)僅次于廢水。實驗組中，有兩個城市的SO2排放強度和三個城市的煙塵排放強度因低碳試點政策而顯著下降，其中，廈門和鎮(zhèn)江的SO2排放強度，以及鎮(zhèn)江的煙塵排放強度在政策實施前擬合較好，但寧波與青島的煙塵排放強度在政策實施前的擬合程度有欠缺，因此對廢氣減排效應(yīng)判斷的準確性也會降低。其中，廈門和鎮(zhèn)江的SO2排放強度分別由2001年的61.314噸/億元和215.336噸/億元下降至2018年的0.177噸/億元和1.752噸/億元，寧波、青島和鎮(zhèn)江在2001年的煙塵排放強度分別由22.617噸/萬元、23.910噸/萬元和99.382噸/萬元，降至2018年的1.663噸/億元、0.402噸/億元和1.421噸/億元。

低碳試點政策對固體廢物利用率的提升作用較小。各城市該指標在政策實施前的擬合都比較松散，再排除安慰劑檢驗不顯著的城市后，僅有3個城市（保定、石家莊和烏魯木齊）的固體廢物利用率因低碳試點政策而顯著提升。

廢水、廢氣和固體廢物減排效應(yīng)呈現(xiàn)異質(zhì)性，與不同種類污染物的治污減排技術(shù)和環(huán)境規(guī)制力度有關(guān)。一方面，環(huán)保部門對企業(yè)廢水和廢氣排放監(jiān)測技術(shù)普及和處罰力度加大，加之公眾環(huán)保意識提升和對污染容忍度降低，推動企業(yè)增加廢水、廢氣治理的各項投入。另一方面，工業(yè)固體廢物處理需要通過循環(huán)利用技術(shù)及輔助行業(yè)支持來提升其利用率，但由于固體廢物易于貯存，增加了固體廢物利用率的波動；并且在低碳試點政策中，有關(guān)提高固體廢物利用率的針對性舉措較少。以上多種因素致使固體廢物利用率的提升效果較弱。

2. 城市異質(zhì)性分析

中國幅員遼闊，區(qū)域差異大，城市異質(zhì)性使低碳試點政策的污染物凈減排效果不盡相同。

第一，低碳試點政策對經(jīng)濟發(fā)展水平處于中、低等城市的污染物減排更有效。表3中“p_gdp排序”所示，實驗組中污染物減排效應(yīng)顯著的城市，除了天津、廈門和寧波外，其余城市的p_gdp均在10名以后，說明這些經(jīng)濟水平處于中、低等城市的治污減排有較大提升空間。經(jīng)濟發(fā)展水平越高的城市，其人財物積累的富足程度也越高，低碳發(fā)展的基礎(chǔ)越好，特別是工業(yè)企業(yè)治污減排設(shè)施相對先進與完善，技術(shù)創(chuàng)新與人才支撐具有優(yōu)勢，這些城市的廢水和廢氣排放強度處于較低的水平，污染物減排空間很小；而經(jīng)濟發(fā)展水平處于中、低等的城市，其工業(yè)治污減排技術(shù)、設(shè)備、人才及各種資源配置都有很大提升空間，因此低碳試點政策對這類城市的污染物減排更有效。

表3 工業(yè)污染物減排效應(yīng)顯著城市的特征

第二，低碳試點政策對工業(yè)占比較高城市的污染物減排更有效。表3中“p_ind排序”所示，實驗組中污染物減排效應(yīng)顯著的12個城市中，有七個城市的工業(yè)占比排名在前十，說明低碳試點政策通過促進經(jīng)濟結(jié)構(gòu)優(yōu)化能夠有效降低這些城市對資源的依賴程度，促進污染物排減排。工業(yè)占比是反映各個城市經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的指標，工業(yè)占比越高的城市對資源依賴性較強。低碳試點政策在一定程度上降低了城市發(fā)展對資源的依賴，降低能源需求，污染物排放隨之減少。

第三，省會城市的污染物減排更有效。表3中有五個城市（占41.7%）是省會城市，而原實驗組24個城市中，有8個省會城市（占33.3%）；相比之下，直轄市、副省級城市和地級市在污染物減排有效的12個城市的占比，均小于原實驗組中的占比。城市的行政等級差異是影響各種政策有效性的制度因素，行政等級越高的城市能享有更多政策扶持，吸引更多資金支持、產(chǎn)業(yè)集聚和人才供給，在低碳試點政策中有更多的資源配置權(quán)限，從而獲得更好的政策效果[17]。直轄市的規(guī)模遠高于其他城市，且已推行與節(jié)能、減排和治污相關(guān)的政策較多，盡管其污染物也呈現(xiàn)降低，但合成控制分析認為其不是由低碳試點政策帶來的。而省會城市是僅次于直轄市的城市等級，較好的資源調(diào)配能力，為低碳城市試點提供了有力的人財物等支持，獲得污染物減排的顯著效果。

五、結(jié)論與啟示

本文基于2001—2018年84個城市工業(yè)污染物排放和相關(guān)經(jīng)濟數(shù)據(jù)，通過合成控制法對第一、第二批24個低碳試點城市的污染物凈減排效應(yīng)進行分析，并以安慰劑檢驗和DID檢驗做補充驗證。研究發(fā)現(xiàn)：（1）廢水方面，低碳試點政策使天津、南昌、貴陽、昆明、鎮(zhèn)江和遵義等6個城市的廢水排放強度顯著降低。（2）廢氣方面，低碳試點政策使廈門和鎮(zhèn)江的SO2排放強度，以及寧波、青島和鎮(zhèn)江的煙塵排放強度顯著下降。（3）固體廢物方面，低碳城市試點政策使保定、石家莊和烏魯木齊的固體廢物利用率顯著提高。（4）污染物減排效應(yīng)有種類異質(zhì)性，低碳試點政策對工業(yè)廢水減排效應(yīng)最顯著，對工業(yè)廢氣（包括SO2和煙塵）的減排效應(yīng)次之，對工業(yè)固體廢物減排的效應(yīng)最弱，該異質(zhì)性是由治污減排技術(shù)和環(huán)境規(guī)制力度差異導(dǎo)致的。（5）污染物減排效應(yīng)有城市異質(zhì)性，經(jīng)濟發(fā)展水平、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)和行政等級對低碳試點政策效果均產(chǎn)生影響，即低碳試點政策對經(jīng)濟發(fā)展水平處于中低等的城市、工業(yè)占比較高的城市和省會城市的工業(yè)污染物減排更有效。

低碳城市建設(shè)是一個復(fù)雜的系統(tǒng)工程，涉及工業(yè)、能源、交通、建筑、環(huán)境、居民消費等諸多領(lǐng)域，該試點政策在有效控制碳排放的同時，通過打造低碳產(chǎn)業(yè)，優(yōu)化經(jīng)濟結(jié)構(gòu)和能源結(jié)構(gòu)，必定對工業(yè)污染物減排產(chǎn)生積極效果，以回應(yīng)公眾對城市環(huán)境改善的社會訴求。本文發(fā)現(xiàn)低碳試點政策只對部分城市的部分污染物減排產(chǎn)生顯著影響，而其他城市在低碳建設(shè)中如何通過政策機制設(shè)計、市場調(diào)節(jié)和技術(shù)推動等各方面綜合推動污染物減排水平，是推行低碳試點需要解決的問題。

基于以上分析，得出如下政策啟示：第一，就結(jié)構(gòu)層面而言，優(yōu)化城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對工業(yè)污染物減排具有重要作用。在低碳建設(shè)中，應(yīng)降低工業(yè)在增加值中的比重，著力打造低碳產(chǎn)業(yè)，合理布局低能耗、低排放的第三產(chǎn)業(yè)，為城市經(jīng)濟結(jié)構(gòu)調(diào)整和經(jīng)濟增長方式轉(zhuǎn)型奠定良好基礎(chǔ)。該政策需因城而異：北京、上海、廣州和深圳的污染物減排效應(yīng)不顯著，但這些一線城市具有先天的區(qū)位和行政優(yōu)勢，有較好的初期資源積累和經(jīng)濟發(fā)展水平，服務(wù)業(yè)占比較高，這些城市應(yīng)繼續(xù)大力發(fā)展服務(wù)業(yè)，注重治污減排技術(shù)推廣和生產(chǎn)效率提升；對于重慶、杭州、武漢、蘇州和溫州而言，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和降低工業(yè)占比是促進污染物減排的主要路徑；對于桂林、吉林和秦皇島來說，快速發(fā)展經(jīng)濟是首要任務(wù)，這些城市的污染物排放總量并不高，通過提升經(jīng)濟發(fā)展水平，能夠有效降低污染物排放強度。第二，就技術(shù)層面來說，促進治污減排技術(shù)的研發(fā)、推廣和應(yīng)用，有效提升對清潔能源的使用，減少對化石能源的依賴程度，加大對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的引進，提高工業(yè)產(chǎn)品的科技含量，為低碳城市建設(shè)提供技術(shù)支持。第三，就效率層面來看，著力提升工業(yè)企業(yè)管理能力，有效提高能源效率、能源轉(zhuǎn)換率，和資源循環(huán)利用率，使現(xiàn)有生產(chǎn)和治污減排設(shè)備發(fā)揮最大效能，提高企業(yè)生產(chǎn)效率和治污減排效率。第四，就城市管理層面，提升城市管理能力，深入研究并用好各項低碳支持政策，制定步驟完善、目標明確和可操作的具體方案。特別是武漢、重慶和桂林等中西部城市，在制度環(huán)境、人才供給、交通條件、科技實力、資源協(xié)調(diào)方面有較大提升空間。有效提升城市的資源調(diào)配能力，吸引更多的資金支持、產(chǎn)業(yè)集聚和人才供給，將低碳試點政策紅利最大化，吸納和復(fù)制其他城市的有益經(jīng)驗，推動城市低碳轉(zhuǎn)型，實現(xiàn)治污減排與經(jīng)濟發(fā)展和諧共贏。