【文献分享】自然资源资产管理与城市碳排放效率：来自中国准自然实验的证据

自然资源的高效管理对提高城市低碳发展水平具有重要作用，本文基于中国277个地级市的面板数据，采用交错DID方法研究“自然资源资产管理审计”（NRAMA）政策对城市碳排放效率（CEE）的影响。研究结果表明，“自然资源资产管理审计”政策显著提高城市碳排放效率，并从区域特征、城市规模、资源依赖性、政府干预和市场化水平等角度表现出异质性。机制检验结果表明，试点政策通过有效利用自然资源、加强环境保护、政府审计、财政支出和城市绿色创新影响城市CEE。此外，人口密度也起着重要的调节作用。本文的研究为自然资源资产管理与有效碳减排之间的关系提供新的证据，并为城市碳排放权的管理提供了重要启示。

 城市地区的持续增长带来各种挑战，包括资源稀缺、环境污染和温室效应，同时也助长区域经济的发展。因此，向低碳和可持续城市经济转型已成为全球公认的当务之急。作为世界上最大的经济体之一，中国一直积极致力于低碳发展，承诺到2030年实现碳封顶，到2060年实现碳中和。在实践中，中国政府实施一系列以低碳发展为中心的法规导向和市场导向政策，旨在实现可持续经济增长与城市碳减排之间的协同平衡。本文所研究的自然资源资产管理审计（NRAMA）政策就是通过政府审计制度规范离任官员自然资源资产管理和环境保护行为的政策之一。在现有碳排放效率测算文献的基础上，本文选择NDDF方法，该方法考虑期望产出，放宽了产出比例变化的假设，测算了中国277个城市从2006年到2019年的碳排放效率，动态地描述中国不同地区的低碳发展趋势。此外，基于之前关于非农产品市场准入试点政策对环境污染、二氧化碳排放和绿色创新的影响的文献，采用交错DID估计方法来研究非农产品市场准入政策对城市CEE的改善作用，并进行了各种稳健性检验，以确保相关结果的可信度，从而填补自然资源政策与城市二氧化碳排放效率之间联系的空白，丰富相关文献。

1.基准回归结果

 2. 稳健性检验

2.1.安慰剂检验  

影响城市CEE的不可观测因素可能会带来估计偏差。具体而言，随机选取子样本城市作为试点城市，并将政策实施年份随机分配给这些子样本。重复这一过程1000次后的结果如图4所示。可以看出，由placebotest生成的系数基本以0为中心，且不显著。相反，基线回归中的真实系数（0.03）与放置试验中的系数不同，从而证实了基准回归结果的正确性。

2.2.倾向得分匹配 

倾向得分匹配法（PSM）被广泛用于验证样本选择偏差的估计结果的稳健性。借鉴Bockerman和Ilmakunnas学者以及Hu等学者的做法，本文采用基于核匹配和卡尺近邻匹配两种方法对试点城市和非试点城市进行匹配。表4显示，基于核匹配和卡尺近邻匹配后的估计结果的系数和显著性水平与基准回归结果一致，进一步说明了基准回归结果的稳健性。

2.3.消除其他政策的影响 

样本期内与城市低碳发展相关的其他政策的实施也会对估计结果产生影响。低碳试点政策和碳交易市场是旨在减少城市碳排放的两大政策。以往的研究表明，这两项政策在减少碳排放和提高效率方面发挥着重要作用。因此，本文依次剔除了在样本期内实施低碳试点政策和碳交易市场的样本城市，然后再剔除这两类样本。如表5所示，剔除子样本后的估计系数比较接近，至少在10%的水平上是显著的，验证了基准回归结果的稳健性。

2.4.检验估计偏差 

考虑到交错DID估计可能存在偏差，本文分别采用Goodman-Bacon和deChaisemartin学者与D'Haultfoeuille学者提出的方法检验估计偏差。根据Goodman-Bacon学者的观点，多期DID估计可以分为新处理单位将以前未处理的单位作为对照、新处理单位将尚未处理的单位作为对照、新处理单位将已经处理的单位作为对照。其中，第三类已经包含了治疗效应，因此其对照组并不合适。本文首先进行Bacondecomposition，以发现潜在的估计偏差。如表6所示，将从未接受治疗组作为对照组的时变治疗组的权重高达69.24%。时变处理组将从未处理组作为对照组赋予了很大权重，这意味着估计结果存在偏差。表7中的DC分解结果显示，ATT总数为787个，阳性ATT的权重为100%，进一步说明本文的估计结果不存在严重偏差。

2.5.其他稳健性检验 

在前文分析的基础上，本文分别对城市居民人均可支配收入的替代测度、替代控制因素、因变量的对数形式、剔除极端值等进行稳健性检验。首先，将投入和产出的权重设为w=（0,0,1/3,1/3,1/3）^T，重新测算城市碳排放效率。在此设置下，碳排放效率结果（在表8中表示为CEE2）即为Zhou、Lin和Du学者等相关文献中讨论的能源碳排放绩效，主要反映城市能源利用效率和CO₂排放效率，同时剔除了资本和劳动力投入的稀释效应。其次，本文使用替代控制变量，这些变量反映影响中欧和东欧的城市层面特征，用代表城市经济发展水平的社会消费品零售总额对数（LCON）、代表开放程度的外商直接投资对数（LFDI）、代表产业结构的第二产业就业人数占总就业人数的比率（EMP）、代表技术发展水平的城市发明对数（LINV）和代表城市规模的建筑面积（SIZE）来替代原有的控制变量。最后，通过取因变量（CEE）的对数并剔除异常值，进一步检验稳健性。

如表8第（1）列所示，在不同的权重设置下，重新测算的城市能源效率系数在10%的置信水平下仍然显著，这表明当只考虑能源利用率和二氧化碳排放量作为城市能源效率的主要影响因素时，估计结果是稳健的。值得一提的是，重新估计的系数（0.0269）与基准回归结果中的系数（0.0297）相近，表明权重（w）的选择对CEE的测量结果没有严重的稀释作用。表8第（2）列显示了用其他控制项替代控制项后的估计结果。用上述替代控制项替代后的估计结果，其系数仍然显著为正。这进一步证实了对不同协变量进行估计的稳健性。在对因变量取对数并对上下1%的异常值进行胜选后，两个估计系数（第(3)-(4)列）在10%的水平下仍然显著，这表明自变量的分布特征并不影响从基准回归结果中得出的主要结论。

3.异质性分析

3.1.区域异质性 

尽管本文试图通过加入相关控制变量来消除城市发展因素的影响，但仍可能存在未被观测到和未被这些控制变量控制的因素。这些因素与中国城市的不同发展阶段和试点政策实施的具体重点领域有关。首先，由于理想产出（GDP）与不理想产出（CO₂）之间的非线性关系，以及资本、劳动力和能源投入在不同经济增长阶段的异质性作用，不同的经济增长阶段会对碳排放效率的变化产生不同的影响，从而影响政策效果。其次，试点政策审核的主要领域包括土地、水、矿产等资源利用和大气污染减排，政策的具体侧重点和覆盖范围在我国不同地区有所不同。对于城市而言，尤其是沿海城市，经济发展主要受制于土地资源和大气污染控制的压力。因此，试点政策的重点主要在于因此，试点政策的重点主要是地方政府的土地集约利用和工业部门的污染排放控制。工业部门的污染排放控制。相比之下，西北地区工业化程度相对较低，矿产资源丰富，森林、草原和水域生态系统较为脆弱，试点政策的实施重点主要是限制资源开发，促进生态恢复和保护。

基于这些考虑，本文从两个方面讨论了NRAMA对城市生态经济的异质性处理效果。首先，考虑了华东、华中、西北和东北的子样本，从更广的视角来考察处理的异质性；然后，使用其他子样本方法，包括沿海和非沿海城市、与胡线的相对位置来进行异质性分析。如表9所示，试点政策显著提高东部和西北部地区城市的中考成绩，平均增幅分别为6.74%和6.34%。试点政策可以防止自然资源的过度开发，实现大气污染物的减排，从而间接促进碳排放效率的提高。表9第（3）-（4）列考察中部地区和东北地区的政策处理效应。样本期内东北地区资源枯竭、劳动力流失、创新能力不足等因素可能影响了政策实施的效果。与西部地区相比，中部地区资源匮乏，同时在产业结构和创新能力上也不如东部地区。这两个因素可能会限制试点政策通过投入和产出两端决定中欧和东欧水平的作用。 

考虑到基于上述简单子样本方法的异质性分析可能会受到不同样本城市特征重叠因素的影响，根据城市与“胡线”和沿海的相对位置将城市划分为若干子样本，以消除这一顾虑。胡线"在空间上将中国领土划分为经济发展、人类活动和自然环境差异显著的两个部分。具体而言，“胡线”南侧地区占中国国土面积的43.8%，而“胡线”北侧地区占中国国土面积的94.1%。

具体而言，“胡线”南侧地区占国土面积的43.8%，占总人口的94.1%，经济发展水平也高于北侧地区。这种空间异质性可能会影响警察的执行效果。如表10第（1）-（3）列所示，NRAMA政策主要影响“呼伦贝尔”南侧的样本城市，其系数显著为正且接近基线结果。这一结果符合以下事实，即南侧地区的人类活动更加密集，可能会带来更好的经济增长和更高的二氧化碳排放水平，从而成为中欧和东欧改善的主要地区。因此，南侧地区将成为在NRAMA政策影响下提高二氧化碳排放量的主要地区。此外，本文还根据沿海和非沿海城市在贸易便利化方面的差异进行了区域异质性分析。原因在于沿海城市更有能力通过进口产品替代本地生产的碳密集型产品来实现向低碳发展的转型。表10第(4)-(5)列的估计结果表明，试点政策对沿海城市的影响更为深远，系数显著为正且大于基准结果的系数。

3.2.政府和市场作用的异质性 

政府干预和市场在区域经济发展和有效减排二氧化碳中发挥着不同的作用。政府干预的程度会对中东欧产生以下两方面的影响。一方面，政府的高度干预可以鼓励工业企业采用更有效的碳减排技术，从而促进CEE的发展。另一方面，过度的政府干预可能会导致市场失灵、寻租和腐败，从而对碳排放效率产生负面影响。为探究政府干预程度的异质性影响，本文按照Wang等学者的方法，用地方一般公共财政科教支出占地区国内生产总值（GDP）的比重来构建政府干预力度指标，该指标越高表明政府干预力度越强。根据Fan学者的的研究，市场化指数用私营企业员工占当地员工总数的比例来衡量，该比例越高表明市场化程度越高。

表11第(1)-(2)列的结果表明，在市场化程度较高的地区，试点政策对提高中欧经济合作的效果更为明显。第（3）-（4）列显示，政府干预程度在一定程度上抑制了政策对提高CEE的影响，其系数为0.044，在10%的置信水平上是显著的。

3.3.城市规模和资源依赖性的异质性 

NRAMA政策对城市CEE的影响可能因城市规模而异。一方面，较大的城市消耗更多的能源，面临更大的减少污染物和二氧化碳排放的压力，这可能会抑制CEE。另一方面，由于聚集效应和更好的技术创新，较大的城市可能表现出更高的CEE。因此，试点政策在不同规模的城市中的效果也不尽相同。此外，城市对自然资源的依赖程度也可能从以下两个方面影响政策结果。一方面，资源依赖程度较高的城市可能会对产业升级和技术创新重视不够，从而影响政策效果。另一方面，资源依赖型城市可能会采用大规模生产方式来提高效率。试点政策可以促进生产效率，从而通过资源集约利用要求提高碳排放效率。

表12第（1）-（2）列的结果显示，该政策对非资源依赖型城市的碳排放效率有积极影响，系数显著为0.04。这一结果与一些研究得出的结论一致，即资源依赖程度会对城市经济的低碳发展产生负面影响。第（3）-（4）列的结果表明，城市规模抑制了试点政策在促进CEE方面的效果，非大城市样本的1%置信度显著系数为0.03。一个可能的解释是，非大城市更多处于经济发展的成长期，产业结构尚未完全形成，可以更容易地根据新的政策约束调整发展方式，以实现政策目标。此外，分组后大城市的样本量较小（434个观测值观测值）也可能影响估计结果。

4.机制分析  

4.1.环境保护和资源利用

为了从环境保护的角度考察非农产品市场准入政策的影响渠道，本文使用两组分别与地方政府对环境保护的关注度和环境相关支出相关的数据。首先收集政府工作报告数据，构建反映地方政府环保关注度的词频变量（ENV）。作为最重要的官方文件之一，政府工作报告包含了地方政府对经济增长、发展和环境保护等不同领域的重视程度。具体来说，参考赵晓明学者的研究，计算各城市年度政府工作报告中与环境相关的比例，即包含环境（huanjing）、污染（wuran）、环保（huanbao）和减排（jianpai）等关键词的句子字数占当年工作报告总字数的比例。此外，还引入了另一个变量（EXPEN_ENV），表示政府在环保和节能领域的财政支出，以进一步研究上述机制，引入另一个变量（EXPEN_ENV）来进一步检验上述机制。

如表13第（1）-（2）列所示，ENVEXPEN_ENV的系数均为正，且在10%的水平上显著。表13第（3）列显示了政策处理对资源错配指数（MI）影响的估计结果，其系数显著为负。这表明，NRAMA政策降低了试点城市的资源错配水平，从而从投入端改善了城市CEE。

如表13第（4）-（5）列所示，估计第二产业土地交易面积政策效应的AREA_SEC系数显著为负，而AREA_TER系数为正但不显著。这表明NRAMA政策减少了第二产业（碳排放的主要来源）的土地资源配置，从而从产出端改善了城市CEE。

4.2.政府审计

4.3.财政科技支出

4.4.城市绿色创新

4.5.人口密度的调节作用

表14第（5）列的结果表明，人口密度对试点政策对CEE的有效性具有显著的调节作用。人口密度变量（DENSITY）及其与核心解释变量（DENSITY×D）对碳排放效率的影响系数分别为0.16和0.03，在5%和10%的置信水平下均显著。与城市规模相比，人口密度与城市集聚效应之间的联系更为紧密。较高的人口密度可以减少人均二氧化碳排放量，提高劳动力投入的分配效率。这使得人口密度反过来在试点政策促进城市中欧和东欧经济发展的能力中发挥调节作用。

     基于以上研究结果，本文提出以下政策启示。首先，应根据不同地区的自然资源、环境和生态条件，精细化实施离任官员自然资源资产管理审计政策，应与地方政府层面的制度、法律框架和森林生态环境评价体系建设相结合，为合理评价和有效执行奠定基础；其次，政策应充分考虑市场在资源配置中的作用，同时适当发挥地方政府的干预作用，优化各地区、各行业的资金、劳动力、矿产资源的投入，通过政府、企业和居民的协调参与，实现自然资源集约利用的总体目标；最后，该政策还应优先考虑多元化审计，同时注重审计调查的力度，从而形成以政府审计为主导、民间第三方审计为补充的审计体系，以起到加强自然资源核算、生态环境评估和公共监督在提高政策执行效果方面的作用。然而，研究也存在一定的局限性和改进空间。首先，由于数据的可获得性，本研究仅在地级市层面考察试点政策的CEE增强效果，未来的研究可以利用微观层面的数据验证这些结论，并确定更具体的影响机制；其次，与其他直接影响区域碳排放效率的低碳发展政策不同，本政策更多是在投入和产出端间接发挥作用，因此，需要通过具体案例研究得出结论来支持研究结果；最后，由于领导干部是试点政策的主要实施主体，其决策行为对地方经济的低碳发展水平具有重要影响，虽然本文研究了地方政府对环境保护的关注和努力的影响机制，但本文并未讨论政府官员的“风险规避行为”，这可能是一个有待进一步研究的领域。总体而言，解决这些局限性可以更全面、更细致地了解NRAMA政策对促进城市低碳发展的影响和效果。