期刊佳文 | 资源型城市可持续发展政策是否促进区域节能降碳？——兼论对居民收入的影响

党的二十大报告提出“着力推动高质量发展”，“积极稳妥推进碳达峰碳中和”以及“加快发展方式绿色转型”。城市作为生产经营和资源消耗的集聚地，所消耗的能源和产出的碳排放占中国总量的70%以上［1］，逐步淘汰高能耗、高排放的粗放型生产方式，实现节能降碳成为城市当前的重要任务。在中国的工业化进程中，资源型城市作为重要的能源资源战略保障基地，为构建中国独立完整的工业体系、促进国民经济发展作出了历史性的贡献，也是国民经济持续发展的重要支撑［2］。然而资源型城市发展较多依赖于自身资源禀赋，多以资源开采和初级加工为主导产业，单一的产业结构限制了经济的多元发展，极易形成路径依赖和锁定效应，并且在资源型产品生产中难以避免高碳排放［3］，使得资源型城市成为能源消耗和碳排放的重要来源。在努力推进人与自然和谐共生的背景下，资源型城市面临节能降碳和经济发展转型的严峻挑战。

面对资源型城市长期粗放式发展模式所带来的资源过度消耗、产业结构失衡、环境污染加剧、发展动力不足等一系列问题，国家陆续出台资源型城市发展转型政策，助力摆脱“资源诅咒”困境，促进实现可持续发展。2013年，国务院颁布《全国资源型城市可持续发展规划（2013-2020年）》（以下简称《规划》），将126个地级市规划为资源型城市，并就资源保障、民生改善、环境保护等方面提出具体目标。作为中国首次针对资源型城市出台的全国性、专门性规划文件［4］，《规划》是中央对资源型城市可持续发展的顶层设计，宣告了资源型城市可持续发展政策的正式实施。该政策的发布，对于维护国家能源资源安全、推动新型工业化和新型城镇化、建设资源节约和环境友好型社会具有重要意义，也为加快资源型城市绿色低碳转型，实现可持续发展指明了方向［5］。政策实施至今效果如何，尤其是面对中国政府提出的“双碳”目标约束，《规划》的实施是否有效促进了区域节能降碳？在哪些类型城市更为显著？又通过何种机制予以实现？此外，《规划》在促进资源型城市可持续发展的同时，对当地的居民收入又会造成何种影响？上述问题的分析对于资源型城市绿色低碳转型路径的制定，挖掘资源型城市各具特色的长效机制，走出一条具有中国特色的资源型城市可持续发展之路，具有重要的现实意义。

随着“双碳”目标的提出，节能降碳受到了学界的广泛关注。研究表明，技术创新［6］、财政分权［7］、产业结构［8］、城镇化水平［9］、消费需求［10］、经济集聚［11］、区域一体化［12］、环境规制［13］和外商直接投资［14］等均会影响能源消耗和碳排放。此外，学界也多关注于环境试点政策对能源消耗、碳排放及其他资源环境效应方面的评估，如低碳城市试点［15］、碳排放权交易［16］、生态文明示范区［17］和绿色财政政策［18］等。节能与环境规制政策在实现环境效应的同时，往往也会产生一定的经济社会效应。在节能环保与经济发展的双重压力下，如何在不损害经济发展或尽量避免居民收入下降的前提下实现节约资源和降低环境污染，已成为当前中国转变经济增长方式、加快经济绿色低碳转型、实现可持续发展过程中亟待解决的重大问题之一。陈素梅等［19］通过实证研究发现，尽管理论上存在能源税收入对污染减排和居民收入的最优分配比例，然而当能源税税率满足阈值条件时，即便能源税收分配政策能够提高居民福利水平，却也会对经济增长产生抑制作用。何兴邦［20］指出不同类型的环境规制对居民收入分配的影响存在差异，命令控制型环境规制会加剧居民收入不平等，而市场激励型环境规制对居民收入分配的影响则不显著。刘荣增等［21］也同样指出环境规制会加剧城镇居民收入不平等。在资源型城市政策评估方面，孙天阳等［22］、余林徽等［23］、张莹等［24］聚焦资源枯竭型城市扶助政策，验证了其对经济发展水平与就业、制造业升级、绿色全要素生产率的促进作用。另有研究聚焦资源型城市可持续发展政策，并从不同角度证实了该政策的积极作用。Li等［25］指出《规划》可以通过降低资源型城市的资源依赖度进而降低资源型城市第二产业在国内生产总值中的比重，实现产业结构升级。Wang等［26］发现该政策对资源型城市绿色转型发展的推动作用总体呈现“M”型波动趋势，政策实施初期推动效应最为明显。张艳等［27］、周宏浩等［28］则运用双重差分法分别验证了资源型城市可持续发展政策对碳排放和SO2排放的抑制作用。

国内外学者的相关研究为本研究提供了丰富的参考借鉴，但仍存在进一步完善和拓展的空间。一是目前学界较多关注环境试点政策效应评估，针对资源型城市可持续发展政策相关研究仍不多见。二是现有针对该政策展开的研究主要侧重资源型城市可持续发展水平和效率测度，政策评估上更加侧重经济效应的考察，对节能降碳效应及其作用机制关注较少，更鲜有研究考察其对城市居民收入的影响。鉴于此，本研究聚焦资源型城市可持续发展政策，评估其节能降碳效应，识别其作用机制，并拓展考察其对居民收入产生的影响，以期为资源型城市绿色低碳转型和实现可持续发展提供实践经验。

本研究的贡献在于：第一，研究视角上，将能源消耗和碳排放纳入统一框架，对节能降碳效应进行评估，丰富了资源型城市可持续发展的政策效应研究；第二，作用机制上，从技术创新水平和产业结构合理化两个方面探讨了《规划》影响资源型城市节能降碳的机制路径，揭示了该政策的技术创新赋能和产业优化赋能功能；第三，研究内容上，分别基于宏观和微观数据，聚焦城市和家庭层面，进一步分析了《规划》对资源型城市居民收入的影响，拓展了现有研究的深度与广度。

作为重要的制度和政策安排，《规划》为资源型城市可持续发展提供了重要指导。在经济转型过程中，区域生态环境保护日益受到重视。《规划》明确提出大力推进节能减排，并对主要污染物减排量、能源强度等指标予以量化设定。面对节能减排强目标约束，地方政府往往选择强化环境规制，以期完成考核目标［29］。合适的环境规制在“波特假说”下将产生“倒逼效应”和“创新补偿效应”［30］，即对企业高能耗高排放的生产行为予以约束，增加企业生产成本，倒逼企业进行绿色技术创新、改善管理模式，从而降低能源消耗和碳排放。因此，提出假设1。

H1：《规划》对资源型城市节能降碳具有显著促进作用。

就中介机制而言，《规划》可能通过如下渠道赋能资源型城市节能降碳。

一是技术创新赋能。“倒逼效应”的实现需要考虑企业创新意愿、成本、能力等，否则企业将失去创新动力，从而影响环境规制效果。为此，地方政府在实施《规划》的过程中，首先通过给予财政资金的扶持和金融优惠政策为企业创新提供物质基础，减轻企业创新的资金压力和成本，提升企业创新意愿；其次，地方政府通过搭建科技创新平台，发挥平台在资源和信息共享、人才和技术上的集聚优势，增强知识与技术的溢出效应［31］，提升企业创新能力［32］［33］。而企业在持续优化生产技术和创新流程的过程中，广泛采用与节能低碳相关的工艺设备，从而有效实现节能降碳。因此，本研究认为《规划》将通过提升技术创新水平促进资源型城市节能降碳，实现技术创新赋能。

二是产业优化赋能。资源型城市普遍存在产业结构单一、资源型产业占比高、资源经济依赖性强等特点［4］，也是高能耗、高碳排放形成的主要原因，而产业结构的优化调整是缓解这一问题的重要途径［8］。《规划》从两个方面予以推进：①针对冶金、建材、化工、电力、煤炭等传统资源型产业，淘汰落后产能，降低对资源型产业的依赖［25］；②因地制宜培育壮大装备制造、电子信息、新能源等替代产业，发展旅游、文创等现代服务业，推进产业多元化发展。这一过程将优化资本、人才、技术等要素在产业间的配置，提升产业结构合理化程度，并推进产业向绿色低碳方向转型，从而降低能耗和碳排放。此外，特色产业集群的形成有助于发挥规模效应，带动成本节约，进一步提升能效，降低碳排放。因此，本研究认为《规划》将通过提升产业结构合理化程度来促进资源型城市节能降碳，形成产业优化赋能。综合上述分析，提出假设2。

H2：《规划》将通过技术创新赋能和产业优化赋能促进资源型城市节能降碳。

近年来，双重差分法被广泛运用于评估政策实施效果。本研究借鉴张艳等［27］的思路，将《规划》的实施视为一次准自然实验，并将《规划》中界定的资源型城市作为实验组，其他城市作为控制组，运用双重差分法考察两组在政策实施前后是否具有显著差异，具体模型设立如下：

式中：Y_it为因变量，表示城市i在第t年的能源消耗或碳排放；α为常数项；β为双重差分估计量，衡量了《规划》对资源型城市节能降碳的影响效果；RCP_it为是否是资源型城市与政策实施时间虚拟变量的交互项；γ为控制变量系数；X_it为控制变量；μ_i和η_t分别表示城市和时间的固定效应；ε_it为误差项。

本研究选取2006-2021年中国278个地级市数据为研究样本。考虑数据可获性，该样本剔除了贵州省毕节市、铜仁市等12个于2011年后因行政区划调整而新设立的地级市，以及数据缺失严重的拉萨市等地级市。涉及数据主要来自《中国城市统计年鉴》《中国能源统计年鉴》与《中国环境统计年鉴》。此外，本研究采用线性插值法对缺失数据和异常值进行了填补处理。以下是各变量的具体说明，相关变量描述性统计见表1。

（1）被解释变量。本研究的被解释变量分别为能源消耗和碳排放，前者借鉴李治等［34］和韩峰等［35］做法，通过天然气、液化石油气、全社会用电量3类能源消耗进行测算得到，后者借鉴丛建辉等［36］和徐丽笑等［37］的做法测算获得。

（2）核心解释变量。本研究的核心解释变量为是否实施《规划》。由于《规划》的颁布时间为2013年11月，考虑到政策实施的滞后性，对资源型城市自2014年起赋值为1，其他年份以及其他城市赋值为0。

（3）控制变量。借鉴已有研究［17，27，38］，选取的控制变量主要包括：城镇化水平（城镇人口占总人口比重）、对外开放度（进出口贸易总额占GDP比重）、经济发展水平（地区生产总值自然对数）、基础设施建设（固定资产投资占GDP比重）、人口密度（地区总人口与该地行政土地面积之比）、工业化水平（第二产业增加值占GDP比重）和消费水平（社会消费品零售总额占GDP比重）。

双重差分方法的关键前提在于实验组与控制组在政策发生前满足平行趋势假设。本研究构建模型（2）进行检验：

式中：D_it是一组虚拟变量，若i城市在t年实施了《规划》，取值为1，否则取值为0。δ_t为对应的待估系数，若政策实施前的系数δ_t不显著，则说明满足平行趋势假定。考虑到政策样本时间跨度较长，借鉴王锋等［15］的思路，将数据分别汇总到政策实施前后5年，并以政策实施前的第5年作为基期予以验证。由图1可以看出，在政策实施前，各期的系数估计值均不显著，说明在《规划》实施前，实验组与对照组无显著差异，研究样本通过平行趋势检验。

《规划》对城市节能降碳影响效应的基准回归结果见表2。其中，列（1）和列（3）未加入控制变量，RCP回归系数均为负值且在1%水平上显著。根据列（2）和列（4）结果，在加入控制变量后，该回归系数同样在1%水平上显著为负。上述结果表明，《规划》的实施能够同时减少资源型城市能源消耗与碳排放，具有显著的节能降碳效应。

（1）安慰剂检验。为避免基准回归结果受到不可观测的遗漏变量的影响，参考Jia等［39］的做法，采用随机抽样的方法构建虚拟处理组，将该过程重复500次，并对基准结果进行安慰剂检验。如图2所示，结果显示基准回归通过安慰剂检验。

（2）PSM-DID检验。尽管双重差分模型得出了政策的平均处理效应，但仍可能存在样本选择偏误问题。为进一步降低实验组城市与控制组城市的系统性偏差，采用PSM⁃DID模型进行稳健性检验，构建与试点城市具有相似特征的对照组样本，其结果与基准回归一致（表3、表4）。

（3）排除其他政策干扰。国家自2010年分批出台的低碳城市试点政策以及2013年后陆续开展的碳排放权交易试点均强调控制城市温室气体排放、推动城市绿色低碳发展，其政策目标与节能降碳密切相关，使得《规划》的节能降碳效果可能受上述两个政策的影响，从而导致该政策效应的估计存在偏误。因此，本研究在基准回归模型中，依次加入低碳城市试点（LC）、碳排放权交易试点（CET）和上述两项政策实施的年份虚拟变量，以尽量控制其对估计结果的影响。由表3和表4的回归结果可知，在控制了上述两类政策后，《规划》的虚拟变量系数仍然显著为负，表明结果依然稳健。

（4）替换被解释变量。分别使用能源强度（EI）和碳强度指标（CI）以更换被解释变量，相关结果均支持本研究的主要结论。

（5）替换模型。双重机器学习凭借其机器学习算法的优势，能够有效避免模型误设问题［40］，在小样本下保证处置系数估计量的无偏性［41］。为进一步验证本研究结果的稳健性，参考张涛等［42］、闫昊生等［43］的方法，结合双重机器学习重新测算了《规划》政策对能源消耗和碳排放的影响。其结果与双重差分模型一致（表3、表4），验证了结果的稳健性。

此外，本研究还进行了3%缩尾处理的稳健性检验，RCP系数仍然显著为负，表明基准回归具有稳健性。

尽管前文验证了《规划》的节能降碳效应，但试点范围内不同地区、不同类型城市对政策冲击的响应是否存在差异，需要进一步深入探讨。本研究分别从城市区位、人口流动、城市发展阶段及城市资源类型等角度，对政策的节能降碳效应进行异质性分析与检验。

（1）地理区位。城市区位不同，其面临的自然生态、社会经济发展水平等均存在差异，进而导致政策效果有所区别。为此，首先以“胡焕庸线（HU）”为分界线，将样本城市划分为西北侧地区和东南侧地区，东南侧城市赋值为1，西北侧城市赋值为0。将交乘项（HUD）纳入基准模型进行回归，估计结果见表5列（1）和表6列（1）。交互项系数均在1%的水平上显著为负，说明相较于西北侧城市，《规划》对于东南侧城市节能降碳效果的促进作用更强。囿于经济发展水平、基础设施建设和市场环境等方面的原因，中国的人口等资源的流动长期呈现出向“东南飞”偏好［44］，东南侧城市资金、技术、人才等方面具有先天优势，高新技术产业和现代服务业的发展更有利于城市节能降碳。相比而言，西北侧城市对各项资源要素的集聚能力相对较弱，政策效果弱于东南侧城市。其次，本研究以“秦岭−淮河”线为界，将样本划分为北方地区和南方地区，南方城市赋值为1，北方城市赋值为0，并将交乘项（NSD）纳入基准模型进行回归。表5列（2）和表6列（2）显示，《规划》对于南方地区节能降碳的政策效应更强。可能原因在于，南方地区的发展对资源的依赖相对较低，主要注重于对资本、创新要素的融合。而北方地区的传统工业比重高，且由于气候原因需要冬季集体供暖，加剧了能源消耗和污染排放［45］，因此《规划》在南方地区的节能碳降碳效应更强。

（2）人口流动（PM）。随着资源型城市发展陷入困境，人口流失问题日渐凸显。为了考察《规划》对人口流入和流出城市节能降碳影响是否存在差异，本研究基于第六次、第七次全国人口普查数据对人口流出城市赋值为1，人口流入城市赋值为0。将人口流动与政策虚拟变量进行交乘（PMD），结果见表5列（3）和表6列（3）。交互项系数均显著为负，表明当城市人口流动为净流出时，《规划》具有更强的节能降碳效应。而对于人口净流入的城市，《规划》的节能降碳效应有所削弱。可能的原因是，人口流出型资源型城市大多为资源枯竭型城市，在产业转型过程中对资源的依赖程度逐渐减低，同时人口的减少在一定程度上降低了能源消耗和碳排放。因此，《规划》对于人口流出城市具有更强的节能降碳效应。

（3）城市发展阶段（DS）。资源型城市在不同发展阶段中资源禀赋的变化可能会影响《规划》的节能降碳作用，《规划》将资源型城市分为成长型、成熟型、衰退型和再生型4种类型。基于此，将成长型城市赋值为1，其他类型城市赋值为0，并将其与政策虚拟变量的交互项（DSD）加入基准回归，结果见表5列（4）和表6列（4）。能源消耗交互项系数均显著为正，碳排放交互项为正但并不显著，结合基准回归的平均处理效应值，表明《规划》对成长型城市的节能降碳效果弱于其他城市。可能原因在于，成长型城市的资源开发处于初级阶段，开发强度大但资源利用效率低［27］，城市发展缺乏合理规划，污染物的排放标准较为宽松，在一定程度上抑制了该类城市节能降碳的效果。

（4）城市资源类型（RT）。不同资源种类城市在资源禀赋、产业构成、转型道路等方面具有差异性。因此，本研究将森工城市赋值为1，矿业城市赋值为0，并将其与政策虚拟变量的交互项（RTD）加入基准回归。由表5列（5）和表6列（5）可知，《规划》对于森工城市的节能降碳效应更强。可能的原因是，与矿业城市相比，森工城市的生态环境优良，能够依托特色林下资源发展绿色食品加工、旅游等产业，不断发挥绿色生态功能［23］，从而更好地实现节能降碳。

根据前文的理论分析，《规划》可以实现技术创新赋能和产业优化赋能。为此，分别从技术创新水平和产业结构合理化程度两个方面深入考察《规划》促进资源型城市节能降碳的具体作用机制。参考江艇［46］的研究，将具体模型设定为：

式中：M_it代表机制变量，其余变量与基准模型一致。

（1）技术创新赋能。《规划》可以通过促进技术创新从而降低能源消耗和碳排放。企业的研发投入和专利产出是重要的创新来源，为检验这一传导机制是否成立，采用专利数量的对数测度技术创新水平（INN）［47］。表7列（1）显示，与《规划》相关的系数显著为正，说明《规划》对技术创新起到了显著的正向影响。表7列（3）和列（5）中，技术创新水平对能源和碳排放的回归系数显著为负。根据上述结果可知，《规划》的实施推动了技术创新，与节能减排相关的技术得以应用，能源效率提升，节能降碳得以实现。因此，《规划》具有技术创新赋能功能，有助于提升技术创新水平来促进资源型城市节能降碳。

（2）产业优化赋能。《规划》可以提升产业结构合理化程度从而降低能源消耗和碳排放。为检验这一传导机制是否成立，参考干春晖等［48］的研究采用产业结构合理化（TL）来对产业结构调整进行衡量。产业结构合理化指产业间比例的合理度，反映要素投入产出的耦合程度［49］。由表7列（2）可知，政策对于产业结构调整的系数显著为正，说明《规划》显著促进了资源型城市产业结构的合理化。表7列（4）和列（6）显示，产业结构合理化对能源消耗和碳排放的回归系数显著为负。以上结果表明，《规划》的实施能够改进生产要素配置，提升产业结构合理化程度，引导产业向绿色低碳方向转型，从而降低能源消耗和碳排放。因此，《规划》具有产业优化赋能功能，有助于提升产业结构合理化程度来促进资源型城市节能降碳。

前文实证检验了《规划》对资源型城市节能降碳的影响及其作用机制。这一政策在促进节能降碳的同时，是否会对居民收入产生影响？本部分将从宏观城市和微观家庭不同层面予以讨论。在宏观层面上，选取城市职工平均工资（Wage）作为居民收入的衡量指标，控制变量与基准回归一致；在微观层面上，利用中国家庭追踪调查（CFPS）2010、2012、2014、2016、2018年的数据并进行处理，选取家庭人均收入（Income）以衡量居民收入水平。家庭层面控制变量包括人均家庭资产、人均家庭负债和家庭成员数量［50］，城市层面控制变量选取工业化水平和城镇化水平。

《规划》对资源型城市宏观层面居民收入的影响见表8列（1）-列（3）。一方面，《规划》对资源型城市职工平均工资的影响为负且在1%水平上显著，即《规划》的实施在一定程度上降低了职工平均工资。另一方面，由表8列（2）和列（3）可知，职工平均工资与能源消耗和碳排放存在正向关系。上述结果表明，《规划》在发挥节能降碳效应的同时，会抑制当地居民收入的增长。《规划》对资源型城市微观层面居民收入的影响见表8列（4）-列（6）。其结果与宏观层面一致，《规划》在产生节能降碳效应的同时，同样会抑制家庭收入的增长。可能的原因是，资源型城市曾一度以高能耗、高排放产业为主导产业，产业发展对资源的依赖性依然较强，虽然取得了一定的经济效益，却是以牺牲资源环境为代价换取的［51-52］。伴随《规划》的实施，国家对资源型城市的产业发展、资源利用和生态环境提出新的要求，以促进资源型城市实现可持续发展。在转型初期，一方面传统资源型产业因受政策约束发展放缓，减少了相关产业的就业机会和经济收入；另一方面以先进制造业、现代服务业等为代表的新兴产业仍处于起步阶段，对于人才、资金等要素集聚能力较为薄弱，影响了居民收入的提升。此外，符合节能环保标准的生产需要更高的环保投入，导致企业成本增加，从而影响到企业利润和员工工资。

此类抑制作用在不同城市之间同样存在差异，表9汇报了《规划》对职工平均工资影响的异质性结果。不难发现，《规划》对胡焕庸线东南侧城市、人口流出城市和成长型城市的职工平均工资表现出更强的抑制作用，但对南方城市的职工平均工资的抑制作用则相对较弱。此外，对不同资源类型城市之间的抑制作用则无显著差异。

资源型城市可持续发展政策是促进资源型城市人与自然和谐共生的重要举措。本研究将《规划》的实施视为一项准自然实验，基于2006-2021年中国278个地级市数据，运用双重差分模型评估了该政策的节能降碳效应及作用机制，并进一步探讨政策对当地居民收入的影响。

研究结果表明：首先，《规划》的实施使得资源型城市的能源消耗和碳排放显著下降，该政策具有节能降碳效应。其次，《规划》的节能降碳效应在不同城市存在差异，具体表现为对胡焕庸线东南侧城市、南方城市、人口流出城市以及森工城市的效果更为显著，对成长型城市的节能降碳效果则相对较弱。第三，在作用机制上，《规划》通过提升技术创新水平和产业结构合理化程度推动资源型城市节能降碳，即该政策具有技术创新赋能和产业优化赋能功能。此外，进一步研究表明，《规划》在发挥节能降碳效应的同时对居民收入的增长产生一定的抑制作用。

结合上述研究结论，本研究具有如下政策启示：第一，加强资源型城市可持续发展政策的顶层设计与制度安排。由国家进行引导，地方政府结合具体实际，下气力破解政策执行中出现的堵点、痛点与难点问题，切实助推《规划》在资源型城市绿色发展转型中节能降碳效应的发挥。同时充分考虑地区异质性，结合地区资源禀赋和城市自身特点，因地制宜探索和创新资源型城市可持续发展建设模式。应加快打造不同区域、不同类型的资源型城市转型的典型样板，以先行先试的政策优势吸引推动新业态集聚成势，在总结成功经验的基础上发挥典型样板的示范效应，探索资源型城市绿色发展新路径，实现资源型城市生态环境保护和经济发展转型双赢。第二，发挥技术创新和产业优化机制作用。一方面，加大科技和创新资源引进与投入，围绕产业链部署创新链，引领供应链上的企业共同实现绿色化低碳化改造，聚焦重点领域和薄弱环节鼓励企业技术创新，依托科创平台汇聚创新要素，推广产学研用协同攻关，强化关键共性技术供给，推进高效率创新协同，着力提升创新能力和水平。另一方面，充分发挥地方产业基础和新要素优势，推动传统产业转型升级和培育壮大新兴产业、未来产业齐头并进，构建多元化产业体系，促进资本、人才、技术等要素向绿色低碳的接续替代产业流动，推动传统产业绿色改造以提升清洁生产水平，持续做好重点领域减污降碳工作，弱化对化石能源的依赖。第三，在资源型城市可持续发展长效机制的不断完善过程中，深度关切居民收入，统筹处理好降碳转型与人民美好生活需要的关系，重视资源依赖型企业员工的再就业培训等问题，坚持将保障和改善民生作为产业转型的出发点和落脚点。同时需注重降低因转变发展方式而导致的人口流出困扰，并探索建立合理的弱势群体利益保障机制，做到居民收入可持续增长和城市可持续发展两手抓，实现居民收入增长和生态环境保护的和谐共生。