智慧城市對低碳經濟發展的影響研究

王家庭　王心怡

摘要：綠色低碳發展是實現碳達峰目標及碳中和愿景的根本路徑。將智慧城市試點項目作為一項準自然實驗，利用2006—2018年全國282個地級市面板數據，采用多期雙重差分方法和改良的中介效應模型評估智慧城市試點政策對城市碳排放強度的影響及作用機制。研究發現：（1）智慧城市試點政策能夠有效降低碳排放強度，該結論在一系列穩健性檢驗后依然成立。（2）從動態效應上看，智慧城市的碳減排效應出現在試點設立后的第3年，說明該政策效應存在一定的時滯性。（3）影響機制分析表明智慧城市試點政策可以通過技術創新效應、結構轉型效應和規模經濟效應等路徑抑制碳排放。（4）城市特質會影響智慧城市試點政策的效果，智慧城市試點政策對碳排放強度的抑制作用呈現由東到西遞增的地理空間差序格局、由高到低遞減的城市等級差序格局，超大、特大型城市的抑制效果弱于大城市和中等城市，并且資源型城市的抑制效果強于非資源型城市。

關鍵詞：碳排放強度；智慧城市試點；雙重差分模型；中介效應模型

DOI：10.3969/j.issn.1674-7739.2023.02.003

一、引言

習近平總書記在黨的二十大報告中明確指出，推動綠色發展，促進人與自然和諧共生，積極穩妥推進碳達峰碳中和。發展綠色低碳經濟是中國主動承擔全球環境責任、積極應對氣候變化、推動構建人類命運共同體的行動體現，也是實現中華民族偉大復興和永續發展的必由之路。當前全球溫室氣體排放量持續增加，負面影響日益顯現，已經成為人類社會可持續發展的主要威脅之一。中國政府長期以來致力于降低碳排放強度，助力低碳經濟發展。2020年9月，習近平總書記在第七十五屆聯合國大會上宣布，中國力爭2030年前二氧化碳排放達到峰值，2060年前實現碳中和。碳達峰碳中和為我國提供了一個中長期愿景、綜合性目標和戰略方向，已經納入經濟社會發展和生態文明建設整體布局。

碳達峰與碳中和“雙碳”目標的實現依賴于城市的綠色低碳轉型，亟需探索一種全新的城市發展模式。本文發現，中國政府于2012年施行的智慧城市試點政策就是這樣一種全新的城市發展模式。從既有研究來看，盡管智慧城市與低碳經濟都是熱點話題，但學界關于智慧城市與低碳經濟關系的探索尚有局限。就智慧城市建設而言，學者們更多關注的是智慧城市的定義、發展模式與評價體系的構建。[1-2]關于碳排放驅動因素的現有研究多集中于經濟發展、產業結構、對外開放水平方面，[3-4]對政府政策的碳減排效果的研究相對較少。那么智慧城市政策能否降低城市碳排放強度？對城市低碳經濟發展是否有正向作用？智慧城市建設如何影響城市碳排放水平？不同城市的政策效應相同嗎？由此可見，智慧城市和低碳經濟發展的研究仍有進一步延伸的空間。

二、理論分析與研究假設

智慧城市建設可以促進當地經濟增長和高質量發展。張治棟發現智慧城市建設對經濟增長、新舊動能轉換具有顯著的積極影響。[5]數字化與信息化是智慧城市的主要特色，智慧城市建設將物聯網、人工智能、云計算等技術融入企業，可以加速企業生產效率，獲取更高的經濟效益。同時加速了人力資本積累，催生更多以人才、技術、知識為導向的新興經濟增長點。[6]智慧城市建設可以有效降低碳排放。生態化與低碳化是智慧城市的重要內涵，綠色低碳始終是智慧城市發展的目標之一。黃建認為智慧城市以促進城市經濟建設，社會建設與生態建設為核心思想，更加倡導城市居民的綠色生活和綠色消費理念，反對能源浪費。[7]同時加強對環境質量的檢測，注重環境治理效果，提升城市的宜居性，實現城市的可持續發展。[8]因此，本文提出如下研究假設：

假設H1：智慧城市試點政策在促進地區經濟增長的同時減少碳排放量，進而降低碳排放強度，促進城市低碳經濟發展。

環境問題的根源在于規模、技術與結構變化，碳排放作為環境問題的一種，與污染物排放具有同根同源的典型特征。[9]經濟活動對環境的影響主要通過技術創新效應、結構轉型效應和規模經濟效應?；诖?，本文從這三個方面考察智慧城市政策碳減排的作用機理，其理論機制如圖1所示。

智慧城市旨在建設以科技創新為核心驅動力的城市，是國家經濟發展邁上創新驅動階段的一個重要標志。技術進步是解決環境污染問題的有效手段，尤其是以生產技術、節能技術及環保技術等綠色技術為導向的創新。[10]學者們普遍認為綠色技術創新能有效減少溫室氣體?？紤]到我國經濟和能源系統所具有的高碳化特征，綠色創新驅動被認為是實現碳中和目標的重要途徑之一。低碳能源技術能夠通過清潔煤技術，將過去高碳煤能源轉變為低碳煤能源，同時加大新能源的利用效率，采用可再生性較強的清潔能源作為城市的基本能源，實現能源的可持續利用。[11]由此本文提出：

假設H2：智慧城市試點政策通過增強綠色技術創新能力助力城市低碳經濟發展。

智慧城市政策可以促進產業結構轉型，為產業的綠色化調整奠定了堅實的基礎，而產業結構轉型升級是緩解經濟活動對環境影響的重要路徑。產業結構由勞動資源密集型轉向知識、技術密集型，有助于降低經濟增長對能源資源的依賴，進而降低城市的碳排放量。高技術產業耗能更少、碳排放更低，僅為全行業的5.3%。[12]產業結構轉型升級可以提升生產效率與能源資源利用率，助推生產方式向高精尖方向發展，生產設備向集約精益化方向突破，產業鏈條向高附加值延伸，產業產品向綠色質量化邁進。[13]高耗能高污染的低端產業向著高端化發展，智能交通、智能醫療及智能公共服務逐漸普及，智慧旅游和智能教育產業已經成為城市之中較為重要的新興產業，使城市經濟在低碳循環的角度下進行建設?；诖吮疚奶岢觯?/p>

假設H3：智慧城市試點政策通過促進產業結構優化升級助力城市低碳經濟發展。

智慧城市建設加快人口、要素和產業在城市空間中的凝聚，伴隨集聚所產生的規模經濟效應也會降低碳強度。智能信息系統的大量運用，有利于提升城市公共服務的效率，實現社會資源最優配置，減少能源和資源消耗，從而達到減少碳排放的目的。[14]依托經濟集聚形成的碳減排效果也獲得了一定證明。如任曉松指出現階段城市經濟集聚水平對碳排放強度有負向作用；[15]王桂新和武俊奎發現產業集聚程度提高1%，城市碳排放下降8.33%—10.57%。[16]邵帥等認為當經濟集聚達到一定水平后可能同時表現出節能與減排效果。[17]據此本文提出：

假設H4：智慧城市政策通過提高經濟集聚發展水平助力城市低碳經濟發展。

三、模型、變量與數據

（一）模型構建

1.多期DID模型

由于智慧城市試點地區并非在同一年獲得批準，傳統雙重差分方法并不適用。本文將現行的三批國家智慧城市試點作為一項準自然實驗，采用多期雙重差分方法評估試點政策對城市碳排放強度的影響，考察其能否助力低碳經濟發展。具體模型構建（1）如下：

其中，下標i和t分別表示城市與年份；CIit為被解釋變量，即碳強度；DIDit為本文核心解釋變量；Controlit表示影響碳強度且隨i和t變動的一系列城市層面的控制變量；μi、δt分別表示個體與時間固定效應。εit為隨機誤差項。

2.改良的中介效應模型

許多學者在經濟學研究中使用由Baron和Kenny提出的傳統三段式中介效應模型進行中介機制檢驗，[18]但Haye等人認為這種方法存在嚴重的內生性問題。[19]為解決這一問題，Dippel等提出了基于單一工具變量，實現中介效應準確估計的改良模型。[20]借鑒其思路，本文首先選擇合適的工具變量重新構建多期雙重差分模型：

其中，模型（2）是將可能具有內生性的核心解釋變量（DIDit）對工具變量（IVit）及一系列外生控制變量（Controlit）回歸，以獲得內生變量擬合值的過程；模型（3）則是將該擬合值（）替代原內生變量（DIDit）進行回歸的過程，由此便可得到無偏估計量α′1，以準確地刻畫智慧城市試點政策對于城市碳強度（CIit）的影響。εit和ε′it為各階段回歸中的殘差項。

在此基礎上，本文設置如下改良中介效應模型檢驗智慧城市影響碳強度的作用機理：

利用模型（4）和模型（5）開展第一次2SLS估計，以檢驗核心解釋變量智慧城市試點（DIDit）對于中介變量（Mit）影響的大小，該影響由無偏估計量φ1體現。

其后，利用模型（6）和模型（7）開展第二次2SLS估計，以檢驗中介變量（Mit）對于被解釋變量碳強度（CIit）影響的大小，該影響由無偏估計量γ1體現。最后，中介效應的大小即為兩個無偏估計量的乘積（φ1× γ1）。

改良的中介效應模型基本的識別假設是，核心解釋變量（DIDit）可以為內生，但其內生性不能來源于共同影響核心解釋變量（DIDit）和被解釋變量（CIit）的混合因素，即上述兩個變量的殘差項不存在線性相關關系。在此假設基礎上，可以在控制了核心解釋變量（DIDit）的前提下將工具變量（IVit）同時用于兩次2SLS估計中，從而分別得到核心解釋變量（DIDit）和中介變量（Mit）回歸系數的無偏估計。

（二）變量選擇

1.被解釋變量：碳強度（CI）

碳排放強度又叫碳強度（Carbon Intensity），是指每單位國內生產總值所帶來的二氧化碳排放量，即CI=CO2/GDP。該指標同時考慮了經濟增長與碳排放量，如果在經濟增長的同時，碳強度下降，那么說明該地區就實現了一個低碳的經濟發展模式。本文借鑒韓峰和謝銳[21]的方法，通過液化石油氣、天然氣、全社會用電量三類能源消費對二氧化碳排放量進行測算。其中，針對社會用電而言，我國各城市目前的發電結構仍以煤炭為主，并且以煤為主的電力需求是二氧化碳排放的主要原因，因此以燃煤發電來測度二氧化碳更為準確。各城市總二氧化碳排放量具體測算方法如式（8）所示。

式中，C1、C2、C3分別表示液化石油氣、天然氣、全社會用電量帶來的二氧化碳排放量，? ?E1為液化石油氣消費量，ν為液化石油氣的二氧化碳折算系數，E2為天然氣消費量，κ為天然氣的二氧化碳折算系數，E3為全社會用電量，φ為煤電燃料鏈溫室氣體排放系數，η為總發電量中煤電比重。其中，參考《省級溫室氣體清單編制指南》，將液化石油氣、天然氣和煤電燃料鏈溫室氣體的排放系數分別設定為3.1013kgCO2/kg、2.1622kgCO2/m3、1.3023kgCO2/kW·h。

2.核心解釋變量：智慧城市虛擬變量（DID）

本文核心解釋變量為是否入選國家智慧城市試點，其設定以城市是否出現在國家住房和城鄉建設部網站公布的試點名單上為依據。本文將列入智慧城市試點名單的各地級市作為實驗組，將未列入試點名單的其他地級市作為控制組。DIDit其取值規則為：批準設立國家智慧城市試點的實驗組城市i在t≥ti0時DIDit取值為1，其他情形DIDit均取值為0。其中，若國家智慧城市試點批準設立在當年的上半年則ti0代表設立智慧城市試點的當年，若國家智慧城市試點批準設立在當年的下半年則ti0代表設立智慧城市試點的下一年。

3.控制變量

本文選取經濟發展水平（lnpergdp）、城鎮化水平（Urban）、全要素生產率（TFP）、能源消費結構（Coal）、人口素質（Student）、對外開放程度（lnfdi）作為控制變量。其中，經濟發展水平和城鎮化水平分別以人均地區生產總值的對數和城市人口占總人口比例表示；全要素生產率利用公式TFP = Ln（Y/L）?θLn（K/L）計算得到。其中，Y為產出，以國內生產總值衡量，K為固定資產投資總額，是利用永續盤存法計算得到的資本存量，L為勞動力，以從業總人數衡量，θ為資本產出彈性，取1/3；能源消費結構與人口素質采用萬噸標準煤和高等學校在校大學生數量表示；對外開放程度取實際使用的外商直接投資總額的自然對數。

4.中介變量

本文選取綠色科技創新（GTI）、產業結構高級化（Structure）、經濟集聚程度（Gather）作為中介變量。第一，借鑒董直慶與王輝的研究，綠色技術創新采用綠色發明專利申請量與綠色實用新型專利申請量之和衡量；[22]第二，Zheng等指出，產業結構高級化的低碳經濟效應相較于產業結構合理化更顯著，因此采用產業結構高級化反映結構轉型效應，通常以第三產業產值/第二產業產值表征；[23]第三，由于經濟聚集是規模經濟效應發揮的基礎，因此采用經濟集聚反映規模經濟效應，由非農產業増加值/城市行政土地面積表示。

5.其他變量

在進一步分析和中介機制檢驗中，還涉及以下變量：經濟增長（lngdp），以地區生產總值的對數值表示；郵政業務收入（IV），作為智慧城市的工具變量，處理模型中可能存在的內生性問題。與內生變量的相關性及其自身的外生性是合格工具變量必須滿足的兩大特征。一方面，本文選取的工具變量和智慧城市試點相關存在緊密關聯，Yigitcanlar＆Kamruzzaman認為智慧城市的雛形體現在信息通訊技術普及率上，[24]通信技術普及發展是從固定電話普及郵局系統開始的，郵局也是鋪設固定電話的執行部門，因此選取郵政業務收入作為智慧城市的工具變量滿足相關性要求；另一方面，郵政業務收入對于碳排放的影響難以成立，相對于智慧城市試點帶來的碳減排，郵政業務收入與該城市的碳排放水平無直接關系。

（三）數據來源與說明

所有數據均來源于中國研究數據服務平臺（CNRDS）、歷年的《中國城市統計年鑒》《中國城市建設統計年鑒》《中國區域統計年鑒》《中國能源統計年鑒》和《中國工業統計年鑒》以及各城市統計公報。本文剔除數據缺失嚴重的城市，保留282個地級市作為研究對象。本文以試點城市作為實驗組，其中，某些地級市內的某個縣或區作為試點城市時按照其所屬地級市計算，其他未獲批城市作為對照組。此外，本文對涉及的連續型變量均進行了前后1%的縮尾處理，以減小極端值的影響，從而進一步確認結論的可靠性。變量描述性統計如表1所示。

四、實證結果分析

（一）基準回歸結果

表2顯示了智慧城市試點政策對城市碳強度影響的基準回歸結果。（1）（2）列分別是控制城市和年份固定效應、加入和不加入控制變量的全樣本回歸結果，第（3）（4）（5）列為不同批次試點城市的回歸估計結果?；貧w結果初步表明，在控制了個體固定效應和時間固定效應后，不論模型是否包含控制變量，智慧城市試點政策對碳強度影響的估計系數均顯著為負，表明智慧城市試點政策總體上有助于降低城市的碳強度水平，意味著其發揮了預期的碳減排作用。并且不加入控制變量回歸時的估計系數的絕對值明顯低于加入控制變量回歸時的估計系數的絕對值，說明不加入控制變量時模型會在一定程度上造成政策效應的低估。另外，第一批次與第二批次的估計系數分別在1%和5%的水平下顯著為負，而第三批次并不顯著。原因可能是，第三批新增智慧城市地級市試點相對前兩批次數量減少，實驗組樣本量較少，并且考慮到政策的滯后性，政策實施后兩年內的碳減排效應還未充分發揮，難以獲得該批次試點實施三年后的相關數據，因此無法呈現顯著的政策效果。此外，為了進一步分析智慧城市試點的碳減排效應是否以犧牲地區經濟增長為代價，本文將地區生產總值的對數值與智慧城市試點進行回歸，回歸結果表明試點政策對地區經濟增長在5%的水平下有顯著正向影響。至此，假設H1在一定程度上得到驗證。

（二）平行趨勢檢驗及政策動態效應分析

滿足平行趨勢假設是雙重差分模型結果無偏的重要前提。借鑒宋弘等[25]的做法，基于事件分析法對各城市面臨政策沖擊的年份以及該年份之前的碳強度進行平行趨勢檢驗并分析政策動態效應。具體而言，以智慧城市試點設立當年為比較基準，構建智慧城市試點建設之前4年、建設當年、建設之后4年的年份虛擬變量與對應政策虛擬變量的交乘項，具體模型如式（9）：

本文采用如圖2所示的方法報告平行趨勢檢驗結果。結果表明，智慧城市試點政策對城市碳強度的回歸系數在政策實施前為正且沒有通過顯著性檢驗，說明政策實施前對照組與實驗組的城市碳強度不存在顯著差異，樣本結構滿足平行趨勢假設。從動態效應來看，當城市入選為全國智慧城市試點后，智慧城市試點政策對碳強度的回歸系數開始為負，政策實施后的第一年至第二年，系數雖未通過顯著性檢驗，但已開始顯示一定的碳減排趨勢。第3年至第4年，系數始終為負，且均通過1%的顯著性檢驗，這說明智慧城市建設對降低碳強度的影響是顯著的，但存在一定的時滯性，碳減排效應出現在智慧城市試點政策實施后的第3年。

（三）穩健性檢驗

本文做了以下穩健性檢驗以確?；鶞驶貧w結果的可靠性：基于傾向得分匹配的雙重差分、替換被解釋變量、控制區域和年份的交互效應、排除其他政策干擾、子樣本檢驗、反向因果檢驗等。研究表明，基準回歸結果通過一系列穩健性檢驗后依然成立。

五、機制分析

（一）工具變量回歸

本文首先采用工具變量法估計智慧城市對碳強度影響，選擇工具變量后的2SLS回歸結果顯示第一階段回歸中，郵政業務收入作為工具變量在1%的顯著性水平上對智慧城市試點具有正面影響。第二階段回歸結果顯示，智慧城市試點對降低碳強度在1%的顯著性水平上有負面影響，與基準回歸結果相比，加入工具變量的回歸在系數方向和顯著性水平上一致，且影響力度更大。此外，Kleibergen-Paaprk LM統計量通過檢驗，P值為0.000，強烈拒絕不可識別的原假設，說明工具變量不存在識別不足的問題。一階段回歸F值大于10，Kleibergen-Paaprk Wald的F值為50.114，同樣滿足檢驗要求，可以拒絕弱工具變量的原假設，說明模型不存在嚴重的弱工具變量問題，估計結果具有一定的準確性。至此，假設H1得以證明。

（二）改良中介效應

本文構建改良的中介效應模型對影響機制進行實證分析，模型（5）為加入工具變量的智慧城市虛擬變量對中介變量的回歸方程，模型（7）為加入工具變量的智慧城市虛擬變量與中介變量共同對碳強度的回歸方程?；貧w結果中，在α′1顯著的前提下，若φ1、γ1與γ2均顯著，則說明中介變量Mit在智慧城市的碳減排效應中承擔部分中介作用，若φ1與γ1顯著而γ2不顯著，則說明中介變量Mit在智慧城市的碳減排效應中承擔完全中介作用。表3中回歸結果表明，智慧城市政策可以通過增強綠色科技創新能力、促進產業結構高級化、提高經濟集聚程度三條路徑助力低碳經濟發展。具體來看：表3中第（1）列為基準回歸結果顯示，智慧城市政策對碳強度的系數估計值為-1.598且在1%水平下顯著，滿足機制檢驗的前提要求；第（2）―（7）列分別為三大中介機制檢驗結果。第（2）（4）（6）列回歸結果展示了智慧城市試點政策對綠色科技創新水平、產業結構高級化、經濟集聚程度的影響均在1%水平下顯著為正，說明智慧城市政策對三大中介機制具有明顯的正效應。第（3）（5）（7）列回歸結果顯示綠色科技創新水平、產業結構高極化和經濟集聚程度對碳強度的影響分別在1%和10%的水平下顯著為負，說明三大效應有效發揮降低碳強度的作用。同時，加入中介變量的智慧城市試點政策對碳強度影響系數的絕對值較基準回歸有所降低，并且分別在1%和10%的水平下顯著為負，進一步說明其在智慧城市助力低碳經濟發展中承擔部分中介作用。至此，假設 H2、H3、H4 得以證明。

六、異質性分析

不同的城市特征可能會導致各個城市對政策的反應不同，要實現智慧城市建設對低碳經濟發展的促進效應，必須充分考慮各城市間政策效果的差異。鑒于此，本文進一步考察了智慧城市試點政策對城市低碳色經濟發展影響作用的異質性。本文分別將地理位置（D1）、城市等級（D2）、人口規模（D3）、資源稟賦（D4）四個指標納入基礎回歸中，建立模型（10）-模型（13）。

按照地理位置、城市等級、人口規模、資源稟賦，結合《中國中小城市發展報告（2010）：中國中小城市綠色發展之路》及《全國資源型城市可持續發展規劃（2013-2020年）》，樣本被劃分為東部（D11）、中部（D12）和西部（D13）城市，I類城市（一線城市、新一線城市和二線城市，D21）、II類城市（三線城市、四線城市和五線城市，D22），超大、特大型城市（D31）、大城市、中等城市（D32）、小城市（D33）以及資源型城市（D41）和非資源型城市（D42）。將新生成的虛擬變量與DIDit的交互項帶入模型再次回歸，結果表明：中西部城市、I類城市、大中城市和資源型城市的政策效應更為明顯。原因可能是，相比于東部城市，中西部地區是中國重要的制造業集群地，依靠智慧城市政策能夠促進產業結構從以初級加工為主的資源密集型和勞動密集型產業向以深度加工為主的現代化、高附加值的技術密集型產業轉變。并且國家對中西部地區的政策扶持力度持續加大，因為呈現出一定的后發優勢。對于一般城市而言，智慧城市在建設的過程中可能面臨高技能勞動力供給不足、環境治理技術落后、產業集聚水平低等諸多阻礙。而一線城市、新一線城市和二線城市在綜合經濟實力、輻射帶動能力、對人才吸引力等各層面更具優勢，政策的落實效果也較為理想。超大與特大類城市如北京、上海、廣州等城市的要素利用效率、生產效率和產業結構均已到達較高水平，相比于大城市與中等城市，智慧城市政策的邊際作用有限。非資源型城市的資源依賴度一直較低，而資源型城市的初始碳排放總量處于高值，實施智慧城市試點政策的邊際效用更顯著。

七、結論與政策建議

為推動城市智能低碳發展，中國政府自2012年以來，先后共支持了293個城市（區、縣）開展智慧城市建設。準確評估智慧城市政策效應對新型城鎮化建設和低碳經濟發展具有重要的理論和實踐意義。本文將智慧城市試點作為一項準自然實驗，利用2006—2018年全國282個地級市面板數據，借助多期雙重差分法和改良的中介效應模型檢驗了智慧城市試點政策促進碳減排的政策效果與傳導機制。主要結論如下：

（1）智慧城市試點政策能夠有效降低碳強度，該結論在一系列穩健性檢驗后依然成立。

（2）從動態效應上看，智慧城市政策的碳減排效應出現在試點后的第3年，說明該政策效應存在一定的時滯性。

（3）影響機制分析表明智慧城市試點政策可以通過提高綠色創新水平、優化產業結構和促進規模經濟效應等路徑降低碳強度。

（4）城市特質會影響智慧城市試點政策效果，智慧城市試點政策對碳強度的抑制作用呈現由東到西遞增的地理空間差序格局、由高到低遞減的城市等級差序格局，超大、特大型城市的抑制效果弱于大城市和中等城市，并且資源型城市的抑制效果大于非資源型城市。

根據上述研究結論，為了進一步推動城市智能低碳發展和實現雙碳目標，我們提出如下政策建議：

1.加快推進智慧城市建設，助力城市低碳經濟發展

本文研究結論為進一步在全國范圍內實行智慧城市試點政策提供了參考依據。推進智慧城市試點建設的確有助于降低城市碳強度，要繼續促進智慧城市與低碳經濟深度融合，完善智慧城市試點的頂層設計，推動形成綠色低碳的生產方式和生活方式。繼續深入發展5G、大數據、云計算等新技術，構建“城市大腦”，讓城市更加美麗、更加宜居、更有智慧。

2.理順工作機制和完善相關制度，穩步落實智慧城市試點政策

根據本文中介機制研究，智慧城市試點政策可以通過提高科技創新水平、優化產業結構，發揮規模經濟效應等途徑促進地區節能減排?？茖W技術是第一生產力，創新是引領發展的第一動力，應充分發揮科技創新的驅動作用，大力開展綠色技術創新，加大專項資金支持與研發投入、加快低碳技術突破；產業結構是一個城市的框架和命脈，推動產業結構高級化，各城市應因地制宜地發展其優勢產業，改造傳統重工業，積極培育綠色產業，逐步形成以“高技術含量、高附加值、高市場占有率”為特征的現代化工業體系的框架；利用智慧城市政策的規模經濟效應，形成以城市群和都市圈為基礎的要素聚集高地，推進生產要素的城市空間聚合，以經濟集聚帶動經濟發展集約化。立足這三個中介機制，促進低碳經濟發展，營造青山綠水美好適宜智慧城。

3. 關注地區異質性，因地制宜推進智慧城市建設

國家在制定相關政策是應當進行差異化管理，避免采取“一刀切”的強制性措施，應結合城市特質有側重地推進智慧城市建設。對碳減排效果不理想的地區及時進行政策調整，將政策帶來的福利輻射到國家各個地區。城市要抓住發展機遇，依靠自身優勢科學合理決策，在智慧城市的發展中堅持政府主導，企業主體，民眾參與，推進智慧城市綠色多元化發展。

說明：本文系國家社會科學基金一般項目“我國區域塌陷的多維測度、形成機制與治理模式研究”（21BJL057）的階段性研究成果。

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The Impact Assessment of Smart City Pilot Policy on Urban Low-Carbon Economic Development： Evidence from Chinese Prefecture-level Cities

Wang Jiating， Wang Xinyi

（Nankai University， Tianjin 300071， China）

Abstract： Green low-carbon development is the fundamental path to achieving the goal of carbon peaking and carbon neutrality. Taking smart city pilot project as a quasi-natural experiment， using the panel data of 282 prefecture-level cities in China from 2006 to 2018， this study adopts the difference in-differences model and modified mediating effects model to empirically evaluate the influence of SCPP on urban LCE and its impact mechanism. Results display1， the SCPP has effectively improve urban LCE， and this finding remain valid after a series of robustness checks. 2，And the carbon reduction effect of SCPP appears in the third year after the pilot， indicating a time lag in the policy. 3， In addition， the mechanism test suggests that enhancing the innovation capacity of green technology， promoting the optimization and upgrading of industrial structure and improving the level of economic agglomeration development are three ways for SCPP to reduce the carbon emission intensity. 4， city characteristics influence the result of smart city pilot policy， overall， geographically speaking， which reduces more carbon emission in Eastern China than in Western China， on city level， which reduces more carbon emission in smaller cities than in bigger cities， and which reduces more carbon emission in resource-oriented cities than in non-resource-oriented cities.

Key words： carbon emission intensity; smart city pilot; difference-in-differences; mediating effects model

責任編輯：許? 丹