能源轉型政策與城市綠色創新活力

李豫新 程洪飛 倪超軍

摘要 能源轉型政策對能源供需結構調整和應對氣候變化具有重要意義，綠色技術創新是實現能源替代的關鍵。新能源示范城市政策作為中國能源轉型過程中一項重要的試點工程，當前尚未有文獻科學評估新能源示范城市政策的綠色創新效應，缺乏對示范城市政策作用機理的深入解讀。鑒于此，文章以委托代理理論為基礎分析地方政府實施新能源示范城市政策的行為動機，從地方政府激勵與約束視角剖析該項政策發揮綠色創新效應的內在機理，并利用2006—2019年中國272個地級及以上城市的面板數據，以新能源示范城市政策為一項準自然實驗，采用雙重差分模型識別新能源示范城市政策對城市綠色創新活力的影響，從多個角度分析了城市特征異質性對政策效應的影響，并進一步檢驗了作用機制和空間效應。研究發現：①新能源示范城市政策的實施顯著提升了示范城市的綠色創新活力，該結論在PSM?DID等一系列穩健性檢驗下依然成立。②新能源示范城市政策的綠色創新效應主要通過改變地方政府的激勵行為，提高對企業的創新支持得以實現，約束行為的“倒逼”作用在統計上不顯著。③新能源示范城市政策對中西部城市、行政等級較高的城市、創新基礎較好的城市和非資源型城市的綠色創新效應更加明顯。④新能源示范城市對鄰近城市的虹吸效應和擴散效應大于示范效應，產生了負向空間溢出效應，抑制了鄰近城市的綠色創新活力。因此，中國政府應總結新能源示范城市的建設經驗，完善績效評估和長效監督機制，擴大新能源示范城市的范圍；地方政府在強化激勵作用的同時，應制定有效的約束機制。

關鍵詞 能源轉型政策；新能源示范城市；綠色創新活力；激勵-約束

中圖分類號 F124. 3；F062. 1 文獻標志碼 A 文章編號 1002-2104（2023）01-0137-13 DOI：10. 12062/cpre. 20220918

全球氣候變化已成為影響經濟社會發展的重要方面，如何控制人類日益增長的化石燃料消耗，開發可替代的清潔能源，實現經濟社會綠色可持續發展，是世界各國面臨的政策挑戰之一［1］。黨的十九大報告明確指出要加快建立綠色生產和消費的法律制度和政策導向，構建市場導向的綠色技術創新體系，壯大節能環保產業、清潔能源產業，推進能源生產和消費革命。2020年9月中國政府在聯合國大會上宣布中國力爭2030年前實現碳達峰、2060年前實現碳中和，節能和能源綠色轉型是實現“雙碳”目標的重要抓手。從能源消費情況看，中國是世界上最大的新能源生產和消費國，但2020年一次能源消費中煤炭占比高達56. 8%，能源供需的結構性矛盾依然突出?！笆奈濉睍r期是中國構建現代能源體系和綠色低碳轉型的關鍵時期，2022年1月國家發展改革委和國家能源局聯合發布的《“ 十四五”現代能源體系規劃》提出，到2025年非化石能源消費比重提高到20%左右，新能源技術水平持續提升，減污降碳技術加快推廣應用。綠色技術創新不僅是促進能源轉型、提升可再生能源產業與技術國際競爭優勢的關鍵［2-3］，而且是經濟體實現綠色能源革命、如期完成“雙碳”目標的關鍵［4-5］。因此，評估能源轉型政策對綠色技術創新的影響成為能源綠色轉型的重要方面。為推進能源生產和消費革命，提升新能源技術在城市中推廣和利用，促進生態文明建設，發揮可再生能源在調整能源結構和應對氣候變化方面的作用，中國政府于2014年正式公布了81個新能源示范城市和8個新能源示范產業園區。新能源示范城市政策可以為實現能源轉型目標和提升綠色技術創新水平提供哪些借鑒？因此，文章聚焦于新能源示范城市政策的綠色創新效應，理論上從地方政府激勵與約束視角分析政策效應的內在機理，實證上以2014年實施的新能源示范城市政策為準自然實驗，運用雙重差分模型考察新能源示范城市政策對城市綠色創新活力的影響，以期為中國能源綠色轉型提供經驗證據。

1 文獻綜述

有關新能源推廣利用的研究一直是能源環境領域的熱點話題。歐洲一些工業發達國家率先制定了一系列促進新能源發展的政策，其中不乏促進新能源在城市中生產與消費的政策措施，例如1988年歐洲提出的能源城市獎對城市可再生能源應用和節能進行綜合認證，2008年歐盟的市長盟約行動支持地方開展可持續能源發展行動等。有些學者開始研究新能源城市的規劃布局問題，指出建設新能源示范城市需要充分考慮新能源發展的條件與制約因素，例如自然條件、新能源技術創新與應用、規模化生產等［6-10］。另外一些研究則更側重于評估可再生能源推廣對環境和氣候的影響，他們認為通過調整能源生產和消費結構，利用可再生能源替代化石能源，會顯著減少環境污染并提升城市的可持續發展能力［11-13］，對試點政策（低碳試點、新能源示范城市等）與空氣污染的因果識別證實了以上結論，試點政策的環境治理效應主要體現在廢水、廢氣的減排方面［14-15］?？稍偕茉醇夹g的應用提高了能源供應能力、改變了能源消費組合，這對降低環境污染的影響是至關重要的［16-17］。

新能源示范城市政策具有引導性和約束性，是一系列環境規制手段在空間上的組合，屬于環境規制范疇。關于環境規制能否促進綠色技術創新的研究存在兩種假說：“限制假說”和“波特假說”?！跋拗萍僬f”認為環境規制會增加企業污染治理的成本，對企業創新產生擠出效應進而降低企業競爭力，對經濟增長產生的負面效應會抵消環保帶來的社會效益［18］；“波特假說”則認為適度的環境規制可以激勵企業進行定向技術創新，產生積極的環境績效和社會績效［19］?；趦煞N假說，有學者發現嚴格的命令控制型環境規制政策，例如環境法規，顯著地降低了美國各州的技術效率［20］，環境監管對制造業的一般專利活動產生抑制作用，但對環境創新表現出積極影響［21-24］，這種積極的影響可能存在明顯的企業異質性，主要體現在發達國家中生產率較高的企業［25］。市場型的環境規制政策，例如能源稅、碳稅、環境稅，主要通過價格機制影響企業決策，能源價格上漲增加了企業的成本負擔，能源替代迫使企業研發清潔能源技術［26-28］，但對碳排放交易配額制度的研究發現企業成本上升阻礙了企業進行清潔技術創新［29］。最優的政策組合應該同時包含能源稅和新能源技術創新補貼，這樣才能兼顧短期和長期影響。因此，政策干預是有必要的［1， 30］。

綜上所述可以發現，現有文獻關于能源轉型政策是否能夠促進綠色技術創新并未達成一致。新能源示范城市政策的相關研究主要集中于城市規劃、政策實施的環境效應方面，關于新能源示范城市政策的綠色創新效應的研究很少，缺乏對政策效果產生的內在機理的深入研究。新能源示范城市政策是中國進行城市能源結構轉型的一項重要的試點政策，系統、全面地評估新能源示范城市政策的綠色創新效應，對城市能源結構轉型和應對氣候變化具有重要意義。文章可能的邊際貢獻體現在以下三個方面：①運用DID、PSM?DID等方法科學評估了新能源示范城市政策對城市綠色創新活力的影響，為評估能源轉型政策效應提供了全新的研究視角。②以委托代理理論為基礎分析了地方政府實施新能源示范城市政策的行為動機，以及在此動機下地方政府的激勵與約束行為影響綠色技術創新的內在機理，補充了宏觀經濟政策應用于城市層面的理論研究。③從城市創新基礎、資源稟賦特征等多個角度分析了新能源示范城市政策對城市綠色創新活力的異質性影響，有助于全面總結示范城市經驗，完善和推廣新能源示范城市政策，將空間因素納入分析框架，拓展了能源轉型政策評估的研究方向。

2 政策背景與理論分析

2. 1 政策背景

可再生能源的開發與利用在應對資源約束、能源安全和環境安全方面發揮著重要作用。隨著中國能源、環境、經濟發展三者之間的矛盾逐漸突出，以及可再生能源技術與產業在國際競爭中所體現出的優勢，中國更加重視可再生能源的發展并出臺了一系列政策法規，2006年頒布實施《可再生能源法》，并于2007年發布了《可再生能源中長期規劃》，將可再生能源發展納入經濟社會發展規劃，之后又將可再生能源發展寫入“十一五”規劃和“十二五”規劃。

為了落實可再生能源發展“十二五”規劃，促進可再生能源在城市中生產和消費，提升城市可持續發展能力，2012年國家能源局組織開展了新能源示范城市的申報工作。申報的基本條件包括綜合能力達標和新能源利用基礎，綜合能力達標包括主要污染物削減達標、能源消耗強度達標等；新能源利用基礎指新能源消費占比或年消費總量達標。評價指標包括新能源利用量指標（規劃期末城市新能源占能源消費比重達到6%以上）、分類新能源利用指標（至少兩項新能源技術應用達標等）、組織管理和激勵政策指標（地方政策支持、技術平臺建設等）和宣__傳教育（非必要）。新能源示范城市建設根據“清潔高效、多能互補、分布利用、綜合協調”的原則，通過促進新能源利用的技術進步及在城市中推廣應用，推進各種可再生能源的分布式利用來優化城市能源結構、建立現代能源利用體系。國家能源局依據以上標準、原則和目標對各地區上報的規劃進行審核，2014年公布了第一批創建新能源示范城市和產業園區名單，包括北京市昌平區等81個城市和8個產業園區。

2. 2 理論分析

2. 2. 1 地方政府的行為動機

新能源示范城市政策是由中央政府授權，地方政府根據自身條件主動申請，最后由中央政府審核和批準，屬于“中央請客、地方買單”的形式［31］，具有弱激勵和弱約束的特點。從激勵角度看，新能源示范城市沒有得到明確的中央財政支持，因此并沒有豐富示范城市的財政資源，僅僅是對地方政府現有財政資源的重新分配；從約束角度看，僅對2015年規劃期末的新能源示范城市進行考核，缺乏績效評估和項目審核的長效機制。在弱激勵和弱約束的政策環境下，地方政府的行為動機可能產生偏移，如僅將申請成為示范城市作為一種政績，缺乏后續的積極能動性。但中央政府對地方政府考核準則的轉變，對地方政府的行為產生了積極的引導作用。

首先，在中國經濟發展過程中，以GDP增長為核心的考核體系使地方官員將提高GDP作為任期內最重要的目標，導致地方官員缺乏環境保護的動力，這也容易導致地方政府在落實中央政府的決策時由于目標不一致而產生“政策失靈”。隨著中國越來越重視生態文明建設和經濟可持續發展，中央政府對地方政府的考核標準由單一GDP轉變為綠色GDP、環境質量等綜合標準，如將環保指標與官員的政績考核掛鉤。新能源示范城市建設的目的是發展新能源產業和綠色技術創新，促進城市生態文明建設和經濟可持續發展。因此，中央政府的考核標準與地方政府的努力具有同向性。從這一點出發，地方政府具有較強的動機落實好新能源示范城市政策。

其次，綠色技術創新和新能源產業發展對城市環境、經濟結構和就業等方面具有重要影響［32-33］。地方政府積極推動綠色技術創新、發展新能源產業，可以改革城市能源消費結構和產業結構進而破解資源環境難題，降低污染提高城市環境質量，提升城市“生態文明”品牌；由綠色技術創新和新能源產業帶來的競爭優勢能夠促進就業和城市經濟增長，進而提升城市綠色發展競爭力。出于以上動機，地方政府會加強新能源示范城市建設。

最后，自主意愿得到認可提升了地方政府的積極能動性。新能源示范城市的評審機制是中央政府授權，地方政府根據自身條件主動申請，中央政府審核和批準，這種“自下而上”和“自上而下”的雙向政策機制是對地方政府執政能力的反饋，是對當選示范城市的地方政府能力的肯定，極大地提升了地方政府的積極性和自主意愿。

據此提出假說1。

1：新能源示范城市政策的有效推行提升了城市的綠色技術創新活力。

2. 2. 2 地方政府的激勵與約束行為

企業在決策時通常不會考慮由信息外溢等外部性帶來的社會效益［34］，其公共品屬性決定了企業在綠色技術自主創新方面的努力程度不足，因此，政府對綠色技術創新領域的政策干預是必要的。而地方政府的行為動機與中央政府的一致性特點，使地方政府實施新能源示范城市政策時具有積極能動性，主要表現為激勵行為和約束行為。

從激勵行為看，《新能源示范城市評價指標體系及說明（試行）》中有明確的組織管理和激勵政策指標，要求地方政府制定明確的財政支持、公共服務平臺建設、配套基礎設施及發展環境，設立新能源技術利用和推廣的專項資金以及其他扶持措施，例如對企業技術改造、技術創新、企業轉型等進行現金獎勵或稅收減免。政府激勵行為的作用體現在以下兩點：一是風險分擔，提升企業綠色技術自主創新的積極性。長期來看，政府與企業關于綠色創新的最終目標將趨同［35］，但短期內可能存在目標沖突。綠色技術創新的高難度性、高風險性以及公共品屬性，導致企業在成本與利益權衡時自主創新動力不足。地方政府通過設立專項資金支持企業的綠色技術創新活動，降低了企業的創新風險，提高了企業的經濟預期。同時地方政府的補貼、稅收減免政策降低了企業進行綠色技術創新的成本，緩和了短期目標沖突，進而提升了企業進行綠色技術創新的積極性。二是投資引導，調動各類投資主體和需求主體的積極性。地方政府的激勵行為具有政策導向作用，引導社會投資流向新能源生產或能源轉型企業，融資平臺的完善進一步強化了這一作用。另外，各類投資主體和需求主體在市場機制的作用下涌入新能源領域，豐富了企業進行綠色技術創新的資源要素，激發企業進行綠色技術創新的內生動力。由于地方政府財政支持的資金來自自身財政資源的再分配，不存在地方政府與企業的“合謀行為”。相反，地方政府會進行調研以充分了解企業的相關信息，并對企業的后續行為進行監督。據此提出假說2。

假說2：新能源示范城市政策通過影響地方政府的激勵行為進而增加財政支持，刺激企業進行綠色創新活動進而提升城市綠色創新活力。

從約束行為看，新能源示范城市建設明確要求提出約束性發展指標，包括能源消費約束、能源消耗強度約束__和環境污染約束等，如新能源示范城市在規劃期末新能源消費量占總消費的比重要超過6%，規模以上單位工業增加值能耗小于省（區、市）平均水平，按期完成國家和省級政府下達的主要污染物總量削減任務。命令型的環境規制政策引致的“硬約束”對市場主體產生異質性的行為影響，企業根據自身條件做出轉移、轉型或升級的行為決策［36-37］。能源消費約束最直接的影響是推動產業結構改革，地方政府直接命令化石能源消耗較高的企業關閉或者轉移，對有能力、基礎較好的企業幫助其進行技術改造和轉型升級，同時引進以新能源生產或以新能源消費為主的企業，進而對地方產業進行重組和改革，提高資源的配置效率；在面對能源消耗強度約束和環境污染約束時，企業會權衡節能降污的成本與收益。缺乏資金和技術積累的企業可能無法承受環境規制引致的成本，會選擇關閉或者轉移，有一定資金和技術能力的企業可能會進行全方位的資源再配置，通過綠色技術創新完成技術改造、轉型或者升級，進而降低企業節能減排的成本［38］。地方政府的約束行為可以避免引入新能源產業的高能耗、高污染環節，從而忽視新能源技術的研發、利用與推廣。通過“倒逼”作用促使企業進行綠色技術創新以適應現階段的能源消費結構、能耗強度和污染約束，激發地方企業綠色創新的內生活力。據此提出假說3。

假說3：新能源示范城市政策通過影響地方政府的約束行為來提高資源配置效率和環境規制強度，進而“倒逼”企業進行綠色創新活動，提升城市綠色創新活力。

3 研究策略

3. 1 模型設定

將新能源示范城市政策視為一次準自然實驗，運用雙重差分法（DID）識別政策的綠色創新效應。根據雙重差分法的原理和設定步驟，構建如下虛擬變量：①政策虛擬變量，實驗組和控制組。實驗組為新能源示范城市，定義為1；控制組為非試點城市，定義為0。②時間虛擬變量，政策實施節點。2014年及之后年份定義為1，2014年之前定義為0。在篩選數據樣本時進行了如下處理：由于文章樣本為地級及以上城市層面數據，如果包含新能源示范產業園區所在城市作為試點城市可能會低估新能源示范城市的政策效應，因此將新能源示范產業園區所在城市剔除；有些城市將某個區設立為新能源示范對象（如北京昌平區、青島嶗山區），不足以代表整個城市，因此將該類城市從樣本數據中剔除。最終樣本數據包括272個地級及以上城市，其中60個新能源示范城市，212個非新能源示范城市。

模型設定如下：

其中：i 和t 分別表示城市和年份，giv 表示城市綠色創新活力，control 為一系列控制變量，λi和θt分別表示控制城市固定效應和時間固定效應，δit 表示隨機誤差項。didit = policyi × timet，policy 表示政策虛擬變量，試點地區為1，非試點地區為0；time 為時間虛擬變量，2014年及之后為1，2014年之前為0。

3. 2 變量選取

3. 2. 1 被解釋變量

城市綠色創新活力（giv）。專利直接體現了研發和創新績效的結果，被認為在衡量技術創新方面很有用［39-40］，另外考慮到綠色專利授權量存在行政審批等外部因素的干擾，而綠色專利申請量則是綠色創新層面對政策干預最直接的反映［41］，其中綠色發明專利申請量更能體現綠色創新活力的真實水平。因此選擇城市每萬人綠色發明專利申請量衡量城市綠色創新活力。

3. 2. 2 核心解釋變量

新能源示范城市試點政策（did）。文章采用雙重差分項衡量核心解釋變量，若該城市入選新能源示范城市，且年份在2014年及以后，則為1，否則為0。

3. 2. 3 控制變量

參考劉瑞明等［42］、羅勇根等［43］和Tientao等［44］的研究，引入以下控制變量。①經濟發展水平（ve），以地區人均實際GDP表示；②人力資本水平（hc），以每百人高等學校在校人數表示；③城市規模（scale），用城市人口密度衡量；④固定資產投資（inv），以固定資產投資占GDP的比重表示；⑤對外開放水平（fdi），采用外商直接投資占GDP的比重表示，外商直接投資用人民幣兌美元匯率進行換算；⑥政府干預程度（ge），用一般公共預算支出占GDP的比重表示。

3. 2. 4 中介變量

根據理論分析將地方政府的行為分為激勵型和約束型中介變量，激勵型中介變量指政府對城市綠色科技創新的支持（MT），考慮到城市統計數據中沒有明確的綠色科技創新支出指標，參考張凡等［45］和董香書等［46］的做法，采用政府科技創新支出占GDP的比重表示政府對綠色技術創新的激勵行為；約束型中介變量包括資源配置效率（RE）和環境規制強度（ER），以全要素生產率表示資源配置效率［14］，環境規制強度包括能耗強度約束（ERE）和污染排放約束（ERD），能耗強度約束用每萬元GDP產出能耗表示，污染排放約束用每萬元GDP產出工業粉塵排放量表示，該值越高表示環境規制強度越弱，越低則表示環境規制強度越強［47］。

3. 3 數據說明

選取2006—2019年中國272個地級及以上城市的平衡面板數據為研究樣本①，評估新能源示范城市政策對城市綠色創新活力的影響。相關數據來自《中國城市統計年鑒》《中國能源統計年鑒》、中經網統計數據庫、各省市統計年鑒及統計公報。專利數據來自國家知識產權局，依據世界知識產權組織（WIPO）在2010年發布的《國際專利分類綠色清單》，參考齊紹洲等［48］的做法識別綠色專利并進一步匹配到城市層面。參考姚戰琪［49］的做法，以從業人員作為勞動投入，以固定資本（固定資產永續盤存法）作為資本投入，以實際GDP作為產出，運用數據包絡分析法（DEA）核算全要素生產率。除人均實際GDP外，所選變量中涉及貨幣類的相對指標，均采用相應的名義值比名義GDP進行計算，因此未采用GDP平減指數進行平減。變量的描述性統計見表1。

4 實證分析

4. 1 基準回歸

文章運用雙重差分法進行回歸時逐步加入控制變量，同時控制時間和個體層面的差異，回歸結果見表2。表2 列（1）—列（7）展示了依次加入控制變量后的回歸結果。

由表2 列（7）的回歸結果可知，試點政策虛擬變量（did）的回歸系數為0. 141，且在5%的水平上顯著，表明新能源示范城市政策的實施顯著地提升了試點城市的綠色創新活力，相較于非試點城市提升了14. 1個百分點，該結果與理論假說1一致。新能源示范城市建設的理念是促進新能源技術研發、提高新能源消費占比和促進城市生態文明建設，提出了明確的新能源消費和降低污染排放的目標。從規制經濟學理論看，地方政府通過財政預算進行計劃性投資，將資金投向新能源技術的引進、研究與開發，以滿足試點城市對新能源技術的強烈需求，另外地方政府對新能源行業的生產、研發補貼等激勵措施調動了市場主體進行綠色創新的積極性；為完成中央政府對能源消費和降污減排的目標，地方政府采取約束性手段，如調整產業結構和限制能源消費強度，可能迫使企業進行綠色技術創新以適應現階段的能源供給和環境政策。因此，通過激勵和約束的雙輪驅動，從而提升了試點城市的綠色創新活力。

4. 2 平行趨勢假設檢驗

根據Harris等［50］的研究，在政策實施前處理組和對照組應具有相同的變化趨勢或不存在顯著的系統性差異，即平行趨勢假設成立，雙重差分模型才能得到準確的因果識別。圖1展示了示范城市和非示范城市綠色技術創新均值的變化趨勢。由圖1可知，新能源示范城市政策實施之前，示范城市和非示范城市的變化趨勢基本一致，政策實施之后的趨勢變化明顯。

文章選取新能源示范城市政策實施的當期（記為“0”期）為基期，對政策實施前4年和實施后5年進行平行趨勢假設檢驗，下角標t 表示與基期相差的時期數。圖2展示了平行趨勢檢驗結果。從圖2可以看出，在新能源示范城市政策實施前，實驗組和控制組之間的差異不顯著，即實驗組和控制組在城市綠色創新活力上不存在系統性差異，模型通過了平行趨勢檢驗。

4. 3 穩健性檢驗

4. 3. 1 安慰劑檢驗

新能源示范城市政策可能會受到不可觀測因素的影響，因此需要進行安慰劑檢驗。借鑒史丹等［52］的檢驗思路，在272個城市中進行1 000次隨機抽樣，每次抽樣隨機選出60個城市作為實驗組，其余212個城市作為控制組，然后按（1）式進行基準回歸得到1 000個估計值，這些估計值的P 值分布見圖3。由圖可知，估計系數大多數位于零點附近，且大多數估計值的P 值都大于0. 1，紅色虛線表示真實的樣本估計值（0. 141），這表明估計結果不是偶然得到的，因而不太可能受其他隨機性因素的影響，證明基準回歸結果是穩健的。

4. 3. 2 其他穩健性檢驗

（1）反事實檢驗。運用雙重差分方法時如果實驗組和對照組不具備可比性，在因果識別時可能導致有偏的結果。因此，文章構建虛假時期的政策虛擬變量，具體將新能源示范城市政策的時間分別提前2年和4年，再納入基準回歸模型進行檢驗，回歸結果見表3列（1）和列（2）。根據回歸結果可知，將政策分別提前2年和4年之后，did2和did4 的估計系數均不顯著。這意味著試點政策的實施確實顯著提升了城市綠色創新活力。

（2）PSM?DID估計。運用雙重差分法進行樣本估計時，可能會出現樣本選擇偏差，即無法確保實驗組和控制組在政策實施前具備相同的個體特征，從而干擾政策效應的評估。傾向得分匹配（PSM）可以較好地解決選擇難題，有效控制選擇性偏差。基本思想是根據處理組和對照組的某些特征進行匹配并生成匹配得分，根據匹配得分構建新的處理組和對照組。具體而言，文章以控制變量為樣本點的識別特征，對示范城市和非示范城市進行卡尺內的K近鄰匹配，傾向得分值密度函數圖和共同支撐假設均表明匹配效果較好（限于篇幅，未在文中展示）。運用雙重差分法對匹配后的樣本進行回歸，結果見表3列（3）。由結果可知did 的回歸系數為0. 156，且在1%的水平上顯著，該回歸結果與基準回歸結果基本一致，從而進一步證明基準回歸所得結論是穩健的。

（3）排除其他政策干擾?？紤]到樣本期內其他關于城市發展的政策可能會干擾文章的因果識別，因此依據國家發展改革委和住房城鄉建設部發布的相關文件（發改氣候［2010］1587號、建辦科［2013］22號），收集整理了兩項與研究樣本重疊的政策。為排除上述政策的干擾，借鑒張杰等的做法［53］，在回歸中進一步加入低碳城市試點和智慧城市試點的虛擬變量，zh 表示是否實施智慧城市試點工作，dt 表示是否實施低碳城市試點工作，其中1表示實施相關政策，0表示未實施相關政策，回歸結果見表3 列（4）和列（5）。可以看出did 的回歸結果分別為0. 137和0. 140，均在5%的水平上顯著，這表明文章對新能源示范城市政策的效應評估并沒有受到這兩項政策的干擾，實證結果穩健。

4. 4 異質性分析

為了深入分析新能源示范城市政策的綠色創新效應，文章考慮從區位特征、城市行政等級、資源稟賦和創新基礎四個方面研究政策沖擊的異質性影響，為新能源示范城市的推廣提供更全面的經驗證據。

4. 4. 1 城市區位特征

文章在進行城市區位特征異質性回歸時，將中西部地區定義為1，東部地區定義為0，對區位特征與試點政策的交互項（Location_did）進行回歸，回歸結果見表4列（1）。由回歸結果可知，回歸系數為0. 196，且在1%水平上顯著，表明新能源示范城市政策對中西部城市的綠色創新效應更加明顯。中西部地區發展水平、產業結構相對落后，在面對傳統能源約束和環境約束時對政策的需求更加強烈。新能源示范城市政策的實施滿足了中西部地區對政策的需求，為中西部地區提供了改革的新思路。另外，中西部地區特殊的地理位置和自然條件，使得中西部地區適宜發展太陽能、風能等清潔能源，示范城市政策的實施進一步提升了中西部城市發展新能源的積極性，進而促進了中西部地區示范城市的綠色創新活力和新能源技術的推廣與應用。

4. 4. 2 城市行政等級特征

城市行政等級不同，其直接生產性體現是城市可配置的資源要素不同，因此新能源示范城市政策的影響可能會因城市行政等級不同而存在異質性。文章將城市行政等級分為直轄市、省會城市、副省級城市和其他城市，定義直轄市、省會城市和副省級城市為1，其他城市為0，構建行政等級虛擬變量和試點政策的交互項（Crank_did）進行回歸，由表4列（2）可知回歸系數為1. 500，且在1%水平顯著，這說明新能源示范城市政策對行政等級較高的城市的綠色創新效應較明顯。行政等級較高的示范城市具有完善的基礎設施、更好的市場環境和更具潛力的需求，相對其他城市具有更多的生產要素和配套設施優勢，對新能源企業、人才更具吸引力，進而容易形成聚集經濟，學習效應進一步促進了城市的綠色創新活力。

4. 4. 3 城市創新基礎

作為市場主體的企業在面對環境規制政策時，可能會根據政策強度對創新資源進行再配置［28］，以滿足綠色技術創新的需要。因此，城市創新基礎不同可能導致可配置的創新資源不同，進而導致新能源示范城市政策產生異質性的綠色創新效應。文章利用復旦大學產業發展研究中心發布的中國城市創新指數（僅更新至2016年）來衡量城市創新基礎，并根據城市創新指數將樣本分為兩組，創新基礎較好的城市定義為1，否則為0，對創新基礎和示范政策的交互項（Trank_did）進行回歸，由表4列（3）可知回歸系數為0. 281，且在1%的水平顯著，這一結果是基準回歸結果的近兩倍，說明示范城市政策的綠色創新效應在城市創新基礎特征上表現出非常明顯的異質性。創新基礎較好的示范城市具有更好的技術基礎和創新環境，可以更快適應并轉向綠色技術創新。另外可用的技術創新資源豐富，企業在進行創新資源決策時有能力將更多的創新資源重新配置到綠色技術創新上。因此，示范城市政策__在創新基礎較好的城市表現出較強的綠色創新效應。

4. 4. 4 城市資源稟賦特征

城市資源稟賦的差異可能會影響地方政府對能源轉型政策的需求，因此研究資源稟賦差異對新能源示范城市政策的綠色創新效應的異質性影響是有必要的。根據國務院相關文件（國發〔2013〕45號）劃分的全國城市資源類型，將樣本城市劃分為159個非資源型城市和113個資源型城市。表4列（4）和列（5）給出了對非資源型城市和資源型城市的回歸結果。結果顯示新能源示范城市政策對非資源型城市的綠色創新效應為0. 271，結果在5%的水平顯著，但對資源型城市的影響并不顯著。非資源型城市由于資源相對匱乏導致在用能方面的成本較高［10］，因此非資源型城市更容易轉向替代傳統能源的可再生能源，對能源轉型政策的需求也更強。這也說明新能源示范城市政策在非資源型城市可以將政策的綠色創新效應發揮得更大。

5 機制檢驗：激勵與約束視角

實證分析表明新能源示范城市政策促進了城市綠色創新活力，但示范城市政策是通過什么渠道發揮作用的？前述理論分析表明地方政府在實施新能源示范城市政策時，行為動機與中央政府的目標具有一致性，地方政府通過激勵和約束行為來刺激企業進行綠色技術創新。為了驗證地方政府激勵和約束行為兩條渠道對城市綠色創新活力的影響，參考溫忠麟等［54］的做法，構建如下模型：

其中：M 表示政府的激勵行為和約束行為，分別為政府科技支持（MT）、資源配置效率（RE）和環境規制強度（ER），式中其他內容的含義同（1）式。

表5列（1）和列（2）是政府激勵行為的回歸結果。由列（1）的回歸結果可知，新能源示范城市政策的實施對地方政府科技支持的影響系數為0. 047，回歸結果在10%的水平顯著，表明示范城市政策通過影響地方政府的激勵行為，進而增加了地方政府對綠色技術創新的財政支持；由列（2）可知地方政府科技支持對城市綠色創新活力的回歸系數為0. 625，且在1%的水平顯著，表明地方政府的激勵行為通過增加城市科技創新財政支持來提升城市綠色創新活力。該結論驗證了理論假說2，地方政府通過財政支持、設立專項資金和融資平臺等增加用于綠色技術創新的資金，這既降低了市場主體的創新風險，又引導投資流向綠色技術創新領域，進而提升城市綠色創新活力，這一結論與祿進等［14］、張凡等［45］的結論類似。結合異質性分析的結果可以推測，地方政府的激勵行為對城市綠色創新活力的影響可能因城市特征不同而存在差異，例如對城市等級較高和創新基礎較好的城市，可以將更多的資源配置到創新主體，更好地激勵其綠色創新活動。需要說明的是限于指標量化的問題，文章以科技創新支出衡量地方政府對綠色技術創新的激勵行為，可能只在部分程度上解釋了政府激勵行為的作用機制大小。

表5列（3）—列（8）是政府約束行為的回歸結果。由列（3）和列（4）的回歸結果可知，新能源示范城市政策的實施對城市能源消耗強度具有一定的約束作用，但這一約束行為并沒有“倒逼”企業進行綠色技術創新；由列（5）和列（6）的回歸結果可知，示范城市政策的實施對污染防控環境規制強度的影響在統計意義上不顯著。由列（7）和列（8）列可知地方政府對能源消費結構的約束行為并沒有顯著影響到資源配置效率。這一結論與理論假說3不一致，可能的原因是僅在2015年對新能源示范城市建設情況進行考核，缺乏長效的評價標準和監督機制，導致約束行為對環境規制強度的影響較弱、持續性較差。另外，在面對地方政府的約束行為時，由于進行綠色技術創新的難度較大、風險和成本較高，企業更傾向于選擇性轉移或者購買節能減排設備，因此這一渠道對城市綠色創新活力的“倒逼”作用沒有顯現出來。能源消費約束對資源配置效率的影響可能具有一定的滯后性，綠色技術創新同樣具有滯后性，雙重滯后導致約束力度弱、持續性較差的政府約束行為難以通過這一渠道發揮作用。

6 拓展性分析

新能源示范城市政策的實施可能會對鄰近地區產生空間溢出效應，主要體現在以下三方面：一是示范效應，地方政府之間的競爭關系使得鄰近地區政府學習和模仿示范城市政策，采取相應的環境規制手段以促進本地區綠色技術創新和新能源產業發展；二是虹吸效應，鄰近地區的新能源企業為了獲得政策紅利，可能會轉移到示范城市，另外示范城市可能更容易形成可再生能源產業集聚，集聚效應會進一步吸引鄰近地區產業轉移［55］；三是擴散效應，地方政府的約束行為可能會加劇高污染、高能耗企業就近轉移［56］，對鄰近地區能源轉型產生負向的溢出效應。鑒于此，文章的拓展性分析將考慮空間因素，參考王東等［57］的做法，構建如下空間雙重差分模型：

其中：W 為空間鄰接權重矩陣，若兩城市地理相鄰則W=1，否則W=0；u為隨機擾動項，其他變量含義同式（1）。

空間效應的回歸結果見表6，其中列（1）為整體回歸結果，空間自回歸系數為-0. 436，且在1%的水平顯著，表明城市綠色技術創新存在負向空間依賴性。表6列（2）—列（4）分別展示了空間回歸的直接效應、間接效應和總效應。直接效應的回歸結果為0. 134，且在5%的水平顯著，表明新能源示范城市政策提升了示范城市的綠色創新活力，這與基準回歸的結論一致；間接效應的回歸結果為-0. 044，在10%的水平顯著，表明新能源示范城市政策對鄰近地區產生了負向空間溢出效應，這也說明新能源示范城市政策產生的虹吸效應和擴散效應超過了政策的示范效應，抑制了鄰近城市的綠色創新活力。新能源示范城市相對于非示范城市，激勵綠色技術創新的政策組合可能更加合理，公共服務平臺和資金供應機制更加完善［14］，政策紅利對鄰近城市的相關企業產生強大的虹吸效應，產業集聚進一步強化了這一效應；面對新能源示范城市的約束行為，高污染、高能耗企業選擇“逃離”而不是進行綠色技術創新［56］，這種就近轉移行為抑制了鄰近城市的新能源發展和綠色創新活力，表現為顯著的擴散效應。總效用的回歸結果表明新能源示范城市政策在整體上表現出正向的綠色創新效應。

7 結論與啟示

文章基于2006—2019年中國272個地級及以上城市面板數據，運用雙重差分模型實證檢驗了新能源示范城市政策對城市綠色創新活力的影響。研究結果表明：①新能源示范城市政策的實施顯著提升了城市綠色創新活力，提升效果為13. 7%～15. 6%，一系列穩健性檢驗支持了這一結論；②新能源示范城市政策主要通過影響地方政府的激勵行為，進而提高財政科技支持來發揮綠色創新效應，約束行為的“倒逼”作用在統計上不顯著；③新能源示范城市政策對非資源型城市和創新基礎較好的城市的綠色創新效應非常明顯，對中西部城市和行政等級較高的城市的綠色創新效應較為明顯；④新能源示范城市政策產生的虹吸效應和擴散效應超過了政策的示范效應，表現出負向空間溢出，抑制了鄰近城市的綠色創新活力。

文章的研究結論對新能源示范城市建設和政策推廣，提升城市綠色創新活力具有一定的指導意義。政策啟示在于以下幾個方面。

（1）總結新能源示范城市建設經驗，擴大示范城市的范圍。新能源示范城市政策產生的綠色創新效應有利于在城市層面推廣和利用綠色技術，對城市能源結構轉型和生態文明建設具有重要意義。在現有示范城市建設經驗的基礎上，形成可復制的案例推廣到更多有能力、有條件的城市，引導社會公民和企業轉變能源消費觀念，增加需求端的消費意愿，緩解新能源供需的結構性矛盾。構建互聯互通、共建共享、協調聯動的城際空間聯動模式和利益補償機制，完善綠色技術、新能源供需統一市場建設，推動地方政府、企業在新能源領域形成良性的合作、學習和競爭關系，著力提升網絡效應，最大化新能源示范城市的政策效應。

（2）強化激勵作用，完善績效評估和長效監督機制。新能源示范城市政策具有弱激勵和弱約束的特點，機制分析表明這種弱約束性并不能產生“倒逼”作用刺激企業進行綠色技術創新。因此，制定多層級的績效評估體系和長效監督機制，提升政策實施的強度、完善示范政策的長期規劃，不能僅僅局限于某一時間節點。地方政府作為執行政策的代理人，應做好公共服務提供者的角色。完善多部門協調管理體系和工作機制，優化新能源公共信息服務共享機制，建立綠色金融融資平臺，為中小型新能源企業的綠色創新活動提供資金支持。

（3）因地制宜，設計差異化的政策組合。目前新能源示范城市政策的規劃目標單一，缺乏針對性、差異化的工具組合。實證結果表明新能源示范城市政策的綠色創新效應表現出城市特征異質性，在完善和推廣新能源示范城市政策時，應充分考慮城市的區位、資源稟賦和創新基礎等特征。針對資源型城市要注重轉變能源消費觀念，這可能需要更嚴格的政策組合以刺激企業進行綠色技術創新；針對創新基礎、創新環境比較好的示范城市，可能更需要市場型的政策組合。

參考文獻

［1］ ACEMOGLU D，AGHION P，BURSZTYN L，et al. The environmentand directed technical change［J］. American economic review，2012，102（1）：131-166.

［2］ DE MEDEIROS J F，RIBEIRO J L D，CORTIMIGLIA M N. Successfactors for environmentally sustainable product innovation：a system?atic literature review［J］. Journal of cleaner production，2014，65：76-86.

［3］ SUN H P，EDZIAH B K，SUN C W，et al. Institutional quality，greeninnovation and energy efficiency［J］. Energy policy，2019，135：111002.

［4］ CASEY G. Energy efficiency and directed technical change：impli?cations for climate change mitigation［R］. 2017.

［5］ 胡鞍鋼. 中國實現2030年前碳達峰目標及主要途徑［J］. 北京工業大學學報（社會科學版），2021，21（3）：1-15.［6］ AMADO M，POGGI F. Towards solar urban planning：a new step forbetter energy performance［J］. Energy procedia，2012，30：1261-1273.

［7］ 婁偉. 基于“6A”理念的新能源城市規劃方法研究［J］. 華中科技大學學報（社會科學版），2014，28（2）：54-59，136.

［8］ 胡潤青. 中歐新能源城市發展思路對比研究和啟示［J］. 中國能源，2015，37（5）：26-29.

［9］ WU J，ZUIDEMA C，GUGERELL K，et al. Mind the gap：barriersand implementation deficiencies of energy policies at the local scalein urban China［J］. Energy policy，2017，106：201-211.

［10］ YUAN X C，LYU Y J，WANG B，et al. China s energy transitionstrategy at the city level：the role of renewable energy［J］. Journalof cleaner production，2018，205：980-986.

［11］ BLOCH H，RAFIQ S，SALIM R. Economic growth with coal，oiland renewable energy consumption in China：prospects for fuelsubstitution［J］. Economic modelling，2015，44：104-115.

［12］ ALVAREZ?HERRANZ A，BALSALOBRE?LORENTE D，SHAH?BAZ M，et al. Energy innovation and renewable energy consump?tion in the correction of air pollution levels［J］. Energy policy，2017，105：386-397.

［13］ DESTEK M A，ASLAN A. Disaggregated renewable energy con?sumption and environmental pollution nexus in G?7 countries［J］.Renewable energy，2020，151：1298-1306.

［14］ 逯進，王恩澤. 新能源示范城市建設對區域環境污染治理的影響［J］. 資源科學，2019，41（11）：2107-2118.

［15］ YANG X D，ZHANG J N，REN S Y，et al. Can the new energy dem?onstration city policy reduce environmental pollution：evidencefrom a quasi?natural experiment in China［J］. Journal of cleanerproduction，2021，287：125015.

［16］ TILT B. China s air pollution crisis：science and policy perspec?tives［J］. Environmental science & policy，2019，92：275-280.

［17］ ZHU Y F，WANG Z L，YANG J，et al. Does renewable energytechnological innovation control China s air pollution：a spatialanalysis［J］. Journal of cleaner production，2020，250：119515.

［18］ GOLLOP F M，ROBERTS M J. Environmental regulations andproductivity growth：the case of fossil?fueled electric power gener?ation［J］. Journal of political economy，1983，91（4）：654-674.

［19］ PORTER M E. America s green strategy［J］. Scientific American，1991，264（4）：168.

［20］ CHINTRAKARN P. Environmental regulation and US states tech?nical inefficiency［J］. Economics letters，2008，100（3）：363-365.

［21］ BRUNNERMEIER S B，COHEN M A. Determinants of environmen?tal innovation in US manufacturing industries［J］. Journal of envi?ronmental economics and management，2003，45（2）：278-293.

［22］ WAGNER M. On the relationship between environmental manage?ment，environmental innovation and patenting：evidence from Ger?man manufacturing firms［J］. Research policy，2007，36（10）：1587-1602.

［23］ SEZEN B，?ANKAYA S Y. Effects of green manufacturing andeco?innovation on sustainability performance［J］. Procedia?socialand behavioral sciences，2013，99：154-163.

［24］ WU H T，HAO Y，REN S Y. How do environmental regulation andenvironmental decentralization affect green total factor energy effi?ciency：evidence from China［J］. Energy economics，2020，91：104880.

［25］ ALBRIZIO S，KOZLUK T，ZIPPERER V. Environmental policiesand productivity growth：evidence across industries and firms［J］.Journal of environmental economics and management，2017，81：209-226.

［26］ HASSLER J，KRUSELL P，OLOVSSON C. Directed technicalchange as a response to natural resource scarcity［J］. Journal of po?litical economy，2021，129（11）：3039-3072.

［27］ 于連超，張衛國，畢茜. 環境保護費改稅促進了重污染企業綠色轉型嗎：來自《環境保護稅法》實施的準自然實驗證據［J］. 中國人口·資源與環境，2021，31（5）：109-118.

［28］ 劉金科，肖翊陽. 中國環境保護稅與綠色創新：杠桿效應還是擠出效應？［J］. 經濟研究，2022，57（1）：72-88.

［29］ ZHANG W，LI G X，GUO F Y. Does carbon emissions trading pro?mote green technology innovation in China？［J］. Applied energy，2022，315：119012.

［30］ JORDAAN S M，ROMO?RABAGO E，MCLEARY R，et al. Therole of energy technology innovation in reducing greenhouse gasemissions：a case study of Canada［J］. Renewable and sustainableenergy reviews，2017，78：1397-1409.

［31］ 莊貴陽. 中國低碳城市試點的政策設計邏輯［J］. 中國人口·資源與環境，2020，30（3）：19-28.

［32］ FERNANDES C I，VEIGA P M，FERREIRA J J M，et al. Greengrowth versus economic growth：do sustainable technology transferand innovations lead to an imperfect choice？［J］. Business strategyand the environment，2021，30（4）：2021-2037.

［33］ 陳喆，鄭江淮. 綠色技術創新能夠促進地區經濟高質量發展嗎：兼論環境政策的選擇效應［J］. 當代經濟科學，2022，44（4）：43-58.

［34］ 李文健，翁翕，龔六堂. 政府如何激勵創新：基于委托-代理理論的研究［J］. 經濟學（季刊），2022，22（2）：365-384.

［35］ 郭本海，黃良義，劉思峰. 基于“政府-企業”間委托代理關系的節能激勵機制［J］. 中國人口·資源與環境，2013，23（8）：160-164.

［36］ 蔣伏心，王竹君，白俊紅. 環境規制對技術創新影響的雙重效應：基于江蘇制造業動態面板數據的實證研究［J］. 中國工業經濟，2013（7）：44-55.

［37］ MILANI S. The impact of environmental policy stringency on in?dustrial R&D conditional on pollution intensity and relocationcosts［J］. Environmental and resource economics，2017，68（3）：595-620.

［38］ POPP D. The role of technological change in green growth［R］.Washington D C， The World Bank，2012.

［39］ POPP D. International innovation and diffusion of air pollution con?trol technologies：the effects of NOX and SO2 regulation in the US，Japan，and Germany［J］. Journal of environmental economics andmanagement，2006，51（1）：46-71.

［40］ LINDMAN ?，S?DERHOLM P. Wind energy and green econo?my in Europe：measuring policy?induced innovation using patentdata［J］. Applied energy，2016，179：1351-1359.

［41］ 黎文靖，鄭曼妮. 實質性創新還是策略性創新：宏觀產業政策對微觀企業創新的影響［J］. 經濟研究，2016，51（4）：60-73.

［42］ 劉瑞明，趙仁杰. 國家高新區推動了地區經濟發展嗎：基于雙重差分方法的驗證［J］. 管理世界，2015（8）：30-38.

［43］ 羅勇根，楊金玉，陳世強. 空氣污染、人力資本流動與創新活力：基于個體專利發明的經驗證據［J］. 中國工業經濟，2019（10）：99-117.

［44］ TIENTAO A，LEGROS D，PICHERY M C. Technology spilloverand TFP growth：a spatial Durbin Model［J］. International econom?ics，2016，145：21-31.

［45］ 張凡，邵俊杰，周力. 環境分權的城市綠色創新效應［J］. 中國人口·資源與環境，2021，31（12）：83-92.

［46］ 董香書，衛園園，肖翔. 財政分權如何影響綠色創新？［J］. 中國人口·資源與環境，2022，32（8）：62-74.

［47］ 包群，邵敏，楊大利. 環境管制抑制了污染排放嗎？［J］. 經濟研究，2013，48（12）：42-54.

［48］ 齊紹洲，林屾，崔靜波. 環境權益交易市場能否誘發綠色創新：基于我國上市公司綠色專利數據的證據［J］. 經濟研究，2018，53（12）：129-143.

［49］ 姚戰琪. 生產率增長與要素再配置效應：中國的經驗研究［J］.經濟研究，2009，44（11）：130-143.

［50］ HARRIS D，SKEELS C L. Mostly harmless econometrics：an empir?icist s companion［J］. Economic record，2011，87（277）：350-352.

［51］ DESCH?NES O，GREENSTONE M，SHAPIRO J S. Defensive in?vestments and the demand for air quality：evidence from the NOxbudget program［J］. American economic review，2017，107（10）：2958-2989.

［52］ 史丹，李少林. 排污權交易制度與能源利用效率：對地級及以上城市的測度與實證［J］. 中國工業經濟，2020（9）：5-23.

［53］ 張杰，付奎. 信息網絡基礎設施建設能驅動城市創新水平提升嗎：基于“寬帶中國”戰略試點的準自然試驗［J］. 產業經濟研究，2021（5）：1-14，127.

［54］ 溫忠麟，葉寶娟. 中介效應分析：方法和模型發展［J］. 心理科學進展，2014，22（5）：731-745.

［55］ 張兵兵，周君婷，閆志俊. 低碳城市試點政策與全要素能源效率提升：來自三批次試點政策實施的準自然實驗［J］. 經濟評論，2021（5）：32-49.

［56］ 沈坤榮，金剛，方嫻. 環境規制引起了污染就近轉移嗎？［J］. 經濟研究，2017，52（5）：44-59.

［57］ 王東，李金葉. 財政分權對環境污染的空間效應［J］. 中國人口·資源與環境，2021，31（2）：44-51.