能源轉型政策的碳減排效應
——基于新能源示范城市的準自然實驗

景國文 汪 達

1（南開大學經濟學院，天津 300071） 2（江西省社會科學院江西社會科學雜志社，南昌 330000）3（江西財經大學工商管理學院，南昌 330000）

引 言

隨著二氧化碳等溫室氣體排放導致全球氣候變暖等災害現象發生，越來越多的國家意識到降低碳排放對于人類經濟社會可持續發展的重要性。而造成溫室氣體排放增加的重要原因之一就是煤炭、石油等化石能源的大量消耗。為推動低碳轉型發展，2020 年中國政府提出到2030 年實現碳達峰，到2060 年實現碳中和的雙碳目標。但受制于工業結構及經濟發展階段等因素影響，當前能源消費結構中化石能源消費比重過高，2022 年中國能源消費總量中煤炭消費總量占比達到56.2%，而太陽能、風能等新能源消費量還有待提高，碳減排的壓力仍然較大。新能源的使用能夠有效降低碳排放［1，2］，因此需要加大新能源使用，通過能源的節約與替換來降低碳排放。

為推動新能源發展，中國相繼頒布實施了《可再生能源法》、《可再生能源中長期規劃》，并且將新能源發展納入到“十四五” 發展規劃，為新能源發展進一步指明方向。2014 年國家能源局公布了新能源示范城市建設名單，并且對新能源示范城市建設內容等均提出明確要求，如明確提出試點城市要大力發展風能和太陽能等新能源、推動新能源技術研發等。那么新能源示范城市作為能源政策的一項嘗試，能否助力雙碳目標實現，能否降低碳排放？ 對此，本文將研究新能源示范城市的碳減排效應，在理論分析新能源示范城市政策影響碳排放的作用機理基礎上，考察新能源示范城市政策對碳排放的影響，從而為中國碳達峰、碳中和目標順利實現及中國能源政策調整提供經驗啟示。

自碳達峰、碳中和目標確立以來，碳減排成為學術界研究的焦點。諸多學者圍繞如何實現碳減排進行研究。有學者基于環境治理的視角，發現環境規制［3，4］、環境立法［5］、排污費征收［6］等均能夠顯著降低碳排放。也有學者從數字經濟角度入手，研究數字經濟對碳排放的影響，發現數字經濟、大數據的發展能夠促進碳減排［7，8］。還有一些學者研究低碳城市、碳排放交易權等試點政策的碳減排效應，發現低碳城市、碳排放權交易試點政策能夠助力碳減排［9－11］。但是上述學者并未研究能源轉型政策、新能源使用等因素對碳排放的影響。

關于新能源示范城市政策的研究，理論層面，婁偉（2014）［12］研究了新能源城市的現狀，并且提出新能源城市的規劃理念。Wu 等（2018）［13］研究認為新能源示范城市將能源政策權力下放，需要上級政府部門的政策支持，否則政策效果會受到地方技術創新能力不足等因素的制約。而實證研究主要集中在環境效應、經濟增長效應等方面，相關研究發現新能源示范城市政策能夠顯著抑制污水和廢氣等污染物的排放［14，15］，并且新能源示范城市創建推動了產業結構升級和技術創新強化，因此也促進了城市經濟增長［16］。而作為一項能源轉換政策，其政策的實施具有激勵與約束的作用，能夠通過環境規制及資源配置效率提高等途徑促進試點城市的綠色技術創新［17］，而且Liu 等（2022）［18］研究還發現新能源示范城市政策在促進綠色技術創新過程中通過產生“虹吸效應” 促進資本、勞動力等資源流向了試點城市。易善宇和尹湲湲（2022）［19］研究發現新能源示范城市政策還有助于吸引外商直接投資。

從上述研究發現，盡管有關碳減排影響因素的研究十分豐富，但是并未涉及能源轉型政策的碳減排效應，也無法深入探究新能源及技術的推廣使用對碳排放的影響；而且有關新能源示范城市政策效應的研究沒有探究其政策的碳減排效應，因此其研究內容還有擴展的空間。

本文從能源轉型政策的視角，利用新能源示范城市設立這一準自然實驗，識別新能源示范城市政策與碳排放二者間的因果關系；將新能源示范城市政策、環境規制、技術創新納入統一的分析框架，分析新能源示范城市政策影響碳排放的作用機制，并且從地理區位、資源稟賦差異等角度分析新能源示范城市政策降低碳排放的異質性，研究結論為政府今后繼續推行新能源示范城市建設及實現雙碳目標提供了政策支撐。

1 政策背景與理論假說

1.1 政策背景

在當前中國能源約束趨緊的背景下，提高新能源在能源消費中的比重，減少對化石能源的依賴，對于維護國家能源安全及促進經濟社會可持續發展具有重要的意義。為推動中國能源消費結構的調整，促進新能源使用占比提高，中國先后相繼頒布實施了《可再生能源法》、《可再生能源中長期規劃》，對可再生能源的利用提出明確的要求。為推進能源政策轉型，推動太陽能、風能等新能源的廣泛利用，國家能源局2012 年組織開展了新能源示范城市的申報工作，并且在2014 年公布了新能源示范城市名單。新能源示范城市的申請由各城市所在?。▍^、市）的能源主管部門統一申報，新能源示范城市政策的建設內容包括推動可再生能源的利用，推動太陽能、風能、生物質能、地熱能的開發使用，推動新能源技術創新，促進新能源在城市能源消費中的占比提高。

1.2 理論假說

新能源示范城市政策在推行過程中，對試點政策的污染排放提出明確考核要求，壓實了地方政府的環境監管責任；另外在推廣新能源使用，提高新能源在能源消費占比過程中，對企業新能源使用、新能源技術創新提供了諸多支持，也通過對企業的投資引導，使資金等要素流向試點城市，促進了城市創新水平提升。而從已有研究看，技術創新、環境規制對碳減排有明顯的促進作用。因此，本文從環境規制、技術創新兩個渠道進行分析。

（1） 環境規制機制。新能源示范城市政策在環境治理方面對地方政府提出明確的要求，要求地方環境治理績效不能低于全?。▍^、市）平均水平，給予試點城市政府在環境治理方面的壓力，從而提高試點城市的環境規制強度，督促企業積極采用新能源，約束污染企業降低污染排放，達到污染治理的效果；另外新能源示范城市政策對單位工業產值的能源消耗提出要求，試點城市必然會提高環境監督管理的力度，對污染企業進行環境規制，淘汰高污染的企業，引進清潔能源產業，從而實現產業結構的清潔化。環境規制對于抑制污染物排放及碳排放具有重要作用。而環境規制強度提高還可以淘汰污染企業，使得污染企業退出市場，降低碳排放；同時環境規制強度的提高還可以實現產業結構合理化，進而實現碳減排。此外，環境規制強度提高會促進企業能源結構中清潔能源的占比，也減少生產過程中的碳排放。Danish 等（2020）［20］、Liu 等（2022）［21］、張華和馮烽（2020）［22］研究發現環境規制能夠降低地區及制造業的碳排放?；诖?，本文提出如下假說：

H1：新能源示范城市政策能夠通過提高政府環境規制強度降低碳排放。

（2） 技術創新機制。新能源示范城市政策主要通過以下幾點促進技術創新：①通過完善創新激勵機制促進技術創新。企業技術創新面臨較大的資金投入和失敗的風險，因此企業技術研發存在動力不足、積極性有限的問題。新能源示范城市政策通過明確政府的財政支持力度，完善與創新相關的服務平臺建設，推動政府對企業的技術創新等進行獎勵［17］，為企業提供研發補貼、稅收優惠、新能源補貼等［18］，從而完善了鼓勵企業技術創新的激勵機制，有助于降低企業研發成本，提高技術創新積極性；②通過政府的投資引導促進技術創新。地方政府為發展新能源產業，推廣新能源技術，激勵企業技術創新，政府積極引導企業投資方向，而政策的導向作用能夠促進資金、技術、人才流向試點城市，增強企業技術創新的內生動力［17］，同時引導政策會形成“新能源篩選效應”［18］，導致高污染企業數量下降，而新能源企業數量增加［23］，使得新能源企業間競爭加劇，也倒逼企業增加研發投入進行技術創新［18］。技術創新可以降低污染排放，補償減排成本［24］，也可以提高企業生產效率降低單位產出的碳排放強度，還可以提高企業利潤使得企業增加前端生產方面的環保投入。而且技術創新可以促進環境監管方式的創新，使得政府可以通過遠程技術手段在線監測企業的碳排放數據，有助于試點城市碳排放下降。Chen 等（2020）［25］、Awan 等（2022）［26］、Cheng 等（2021）［27］研究發現技術創新可以減緩碳排放?；诖?，本文提出如下假說：

H2：新能源示范城市能夠通過促進技術創新降低碳排放。

2 研究設計

2.1 模型設立

本文旨在研究能源轉型政策能否降低碳排放，以2014 年實施的新能源示范城市政策作為準自然實驗，建立DID 模型進行研究，為避免地區與時間層面相關遺漏變量影響，同時控制地區與時間固定效應，模型設計如下：

式（1） 中，i、t分別表示地區、時間；car?mit表示i地區t時期的碳排放強度；β0表示常數項，energyit表示i地區t時期的新能源示范城市政策虛擬變量，β1表示energyit的回歸系數；Xit表示本文的相關控制變量，包括政府干預（govern）、經濟發展水平（lngdp）、科技支持（support）、金融發展（finance）、產業結構（service）；vi、vt分別表示地區固定效應、時間固定效應，eit表示殘差項。

2.2 變量說明

（1） 被解釋變量：碳排放（carm）。本文采用碳排放強度表示碳排放，具體采用碳排放量與實際GDP 比值的對數表示，單位：噸／萬元。借鑒Chen 等（2020）［28］的研究，本文碳排放數據來自中國碳核算數據庫（CEADs）。CEADs 通過算法對DMSP／OLS 和NPP／VIIRS 衛星圖像的數據進行處理，從而得到碳排放數據。

（2） 核心解釋變量：新能源示范城市政策（ene?rgy）。其中energy是policy與time的交互項，若某城市入選為新能源示范城市試點地區，則policy等于1，否則policy等于0；若時間在2014 年及其以后則time等于1，否則等于0。

（3） 控制變量。本文選擇以下控制變量。①政府干預（govern），由于地方政府能夠通過招商引資等方式促進地區經濟發展，因而政府對經濟的干預程度一定程度會影響碳排放，政府干預采用政府的一般公共預算支出占地區GDP 的比重表示；②經濟發展水平（lnpgdp），在不同的經濟發展階段，地區的經濟結構及政府的環境保護重視程度不同，因此經濟發展水平可能對碳排放產生影響，采用實際人均GDP 對數表示；③科技支持（support），政府對科技的支持力度會影響企業的創新意愿，進而影響新能源技術的開發和使用，對碳排放產生影響。本文采用政府科技支出與GDP 的比重表示；④金融發展（finance），企業技術創新、新能源技術的開發等均面臨較大的融資約束，而地區的金融機構如果將資金投向新能源產業等領域，會緩解企業融資約束，從而影響碳排放。本文采用金融機構的貸款總額與GDP 的比值表示；⑤產業結構（service），采用地區的第三產業增加值與GDP 的比值表示。

2.3 數據來源

本文選用2005 ～2021 年280 個地級市面板數據，其中第三產業增加值、金融機構貸款總額、科技支出、人均GDP、一般公共預算支出等數據來自《中國城市統計年鑒》，碳排放數據來自中國碳核算數據庫（CEADs），缺失值通過5 年均值增長率推算。表1 是本文各個變量的描述性統計。

表1 各變量描述性統計

3 實證分析

3.1 基準分析

表2 是基準回歸結果。所有回歸中均控制地區與時間固定效應，列（1） 是僅考慮新能源示范城市政策變量的回歸結果，可以看出energy的回歸系數在1%水平上顯著，表明新能源示范城市政策的實施顯著降低了試點城市的碳排放。列（2）中加入了政府干預、經濟發展水平變量，可以看出energy的回歸系數顯著性沒變，回歸系數在1%的水平上顯著為負，列（3）、（4） 中繼續增加控制變量，可知最終在加入全部控制變量后，新能源示范城市政策變量energy的回歸系數顯著為負，說明新能源示范城市政策可以顯著降低試點城市的碳排放。在新能源示范城市政策實施進程中，地方政府通過推動新能源技術的開發利用、推動新能源的使用、對能源行業的企業進行財政補貼等措施促進了企業技術創新，并且通過對地區工業結構的調整，實現產業結構升級，進而實現了碳排放下降。

表2 基準回歸結果

而在對應的控制變量中，政府干預的回歸系數顯著為正，說明政府對經濟的干預不利于碳排放的下降；經濟發展水平的回歸系數顯著為負，說明經濟發展水平提高，人們的收入水平提高，會通過綠色消費等途徑降低碳排放；科技支持的回歸系數顯著為負，說明政府對科技支持力度的提高，會降低碳排放；金融發展的回歸系數顯著為正，說明當前的金融發展水平不利于碳排放的降低；產業結構的回歸系數并不顯著。

3.2 穩健性檢驗

（1） 平行趨勢和動態效應檢驗。在新能源示范城市政策實施之前，試點城市與非試點城市之間碳排放若不存在共同的變化趨勢，則雙重差分模型回歸的結論難以可信。本文研究表明新能源示范城市政策能夠有效降低碳排放，而雙重差分模型回歸之前需要檢驗新能源示范城市試點地區與非試點地區之間是否滿足平行趨勢假設。因此本文借鑒Beck 等（2010）［29］的研究，采用如下模型進行檢驗：

本文采用事件研究法對新能源示范城市政策實施前9 年和后6 年的樣本區間進行平行趨勢和動態效應檢驗，以－9 期年作為基準期；Dit表示各個新能源示范城市政策設立時間虛擬變量；圖1匯報了平行趨勢檢驗的結果，可以看出在新能源示范城市政策實施之前，試點地區與非試點地區間不存在顯著差異，表明本文的模型通過平行趨勢檢驗。此外，從政策實施之后各期的回歸系數可以看出，在政策實施之后新能源示范城市政策對碳排放的回歸系數顯著為負，而且新能源示范城市政策抑制碳排放的效應隨著時間推移逐漸增強。

圖1 平行趨勢與動態效應檢驗結果

（2） PSM－DID。試點地區與非試點地區間可能并不具備相同的地區特征，因此試點地區的選擇可能存在樣本選擇偏誤的問題。而PSM 能夠通過對試點城市與非試點城市的若干特征因素進行匹配，從而為試點城市匹配合適的對照組。具體而言，①選擇本文的控制變量作為協變量進行PSM；②匹配方式采用近鄰1 ∶4 的方式進行。匹配后的結果顯示各個變量的偏差率都在20%以內，表明PSM 后樣本的匹配結果較為理想。表3的列（1） 表示PSM－DID 的回歸結果，可知新能源示范城市政策的回歸系數顯著為負，進一步驗證了基準研究結論的穩健性。

表3 穩健性檢驗回歸結果

（3） 控制非隨機因素。試點地區若是基于地區特征因素進行選擇，那么試點地區的選擇非隨機則會影響雙重差分模型研究結論?？紤]到新能源示范城市的選擇可能是基于地理位置、環境污染程度、政策支持力度等因素，因此本文考察試點地區是否是基于東部城市、兩控區城市、“一帶一路” 倡議沿線城市，然后分別設置東部城市、兩控區城市、“一帶一路” 倡議沿線城市的虛擬變量db、lkq、belt，將上述3 個非隨機因素的虛擬變量與基準時間趨勢（t）形成交互項，代入基準模型中進行回歸。表3 的列（2）～（4） 分別表示控制東部城市、兩控區城市、“一帶一路”倡議沿線城市非隨機因素的回歸結果，可知核心解釋變量energy的回歸系數均顯著為負，表明試點城市選擇非隨機并不會影響新能源示范城市降低碳排放的政策效果。

（4） 排除其他政策。盡管本文研究發現新能源示范城市能夠顯著降低碳排放，然而在新能源示范城市政策實施過程中，仍然有其他的政策會對地區的碳排放產生影響，因此本文考察在新能源示范城市政策實施期間的其他政策。本文考察了2013 年實施的創新型產業集群試點政策（cyjq）、2017 年實施的大氣污染防治政策（daqi）、2009 年實施的國家自主創新示范區政策（zizhu）、2012 年實施的智慧城市試點政策（dt）。具體而言，首先設置創新型產業集群試點政策、大氣污染防治政策、國家自主創新示范區政策、智慧城市試點政策的試點地區虛擬變量，然后設置這些政策的時間虛擬變量，用試點地區虛擬變量與時間虛擬變量的交互項表示上述政策。表4 的列（1）～（4） 分別是考慮創新型產業集群試點政策、大氣污染防治政策、國家自主創新示范區政策、智慧城市試點政策的回歸結果，可知無論考慮哪種政策，核心解釋變量energy的回歸系數都顯著為負，說明類似的政策并沒有影響新能源示范城市的碳減排效果。

表4 穩健性檢驗回歸結果

（5） 安慰劑檢驗。在本文基準模型中已經控制了部分影響因素，但是也可能依然存在影響碳排放的遺漏變量。為此，本文在樣本中進行隨機選擇政策實施時間，然后采用基準模型進行回歸，隨機重復上述過程2000 次得到2000 個回歸系數。圖2是隨機選擇樣本后2000 次回歸系數的分布圖，其中虛線表示本文真實的回歸系數大小。理論上，2000 次回歸系數應該不顯著，即隨機抽樣的樣本不應該存在降低碳排放的效應，可以看出大部分的系數都在0 的兩端均勻分布，而且2000 次回歸的系數均值與0 值接近，與真實的回歸系數相比差異明顯，因此表明新能源示范城市的碳減排效應不是偶然得到的，沒有受到不可觀察因素的干擾。

圖2 安慰劑檢驗

4 異質性分析

4.1 地理區位

本文將樣本區分為東部、中、西部城市，分別采用基準模型回歸。表5 的列（1）、（2） 分別是東部、中、西部城市樣本的回歸結果，可以看出無論東部城市，還是中、西部城市，energy的回歸系數均顯著為負，表明新能源示范城市政策都能夠顯著降低碳排放，但是從政策效應大小來看，新能源示范城市降低碳排放的效果在東部城市更加明顯。

表5 地理區位與資源稟賦異質性回歸結果

4.2 資源稟賦

本文依據國務院發布的《全國資源型城市可持續發展規劃2013～2020》，將樣本劃分為資源型城市、非資源型城市。表5 的列（3） 和列（4）分別表示非資源型城市、資源型城市的回歸結果，可以看出energy的回歸系數在非資源型城市顯著為負，在資源型城市并不顯著，表明新能源示范城市政策降低碳排放的效應在非資源型城市更加明顯。

4.3 FDI 規模

為檢驗新能源示范城市政策降低碳排放的效果究竟是否會受到FDI 流入規模差異的影響，本文將各個城市的實際利用FDI 規模的中位數作為臨界值，將低于中位數的樣本劃分為FDI 流入低的城市，將高于中位數的樣本劃分為FDI 流入高的城市，檢驗FDI 流入的差異對新能源示范城市政策降低碳排放的影響。表6 的列（1）、（2） 分別表示FDI 流入低、FDI 流入高的地區的回歸結果，可以看出在列（1） 中energy的回歸系數顯著為負，說明新能源示范城市政策降低碳排放的效果在FDI流入低的城市顯著，但是在列（2） 中energy的回歸系數雖然為負，并不顯著，說明新能源示范城市政策并未降低FDI 流入高的城市的碳排放。

表6 外資利用與行政等級異質性回歸結果

4.4 城市行政等級

本文依據樣本是否是省會城市、直轄市、副省級城市，把研究樣本劃分為行政等級高、行政等級一般的城市，以檢驗行政等級的差異是否會對新能源示范城市政策降低碳排放的效果存在差異。表6 的列（3）、（4） 分別表示行政等級一般、行政等級高的城市的回歸結果，可以看出在列（3）、（4） 中energy的回歸系數都顯著為負，說明新能源示范城市政策確實降低了二者的碳排放，但是從政策影響大小來看，新能源示范城市政策降低碳排放的效果在行政等級高的城市更加明顯。

5 機制分析

前文的理論分析表明，新能源示范城市通過促進技術創新、提高環境規制強度來降低碳排放。為此，借鑒Baron 和Kenny （1986）［30］的研究，建立如下模型進行探究。

上式中，mit表示本文的機制變量，包括技術創新、環境規制；技術創新（patent），借鑒紀祥裕和顧乃華（2021）［31］的做法，采用當年獲得的發明專利與當年所有專利的比值表示；環境規制（regulate），借鑒李豫新等（2023）［17］的研究，采用單位產出的二氧化硫排放量表示，該指標越大，說明環境規制強度越小。

表7 為新能源示范城市政策降低碳排放效果的機制分析結果。列（1） 是技術創新機制的回歸結果，可以看出energy的回歸系數顯著為正，說明新能源示范城市政策顯著促進地區技術創新；列（2） 中技術創新patent的回歸系數顯著為負，說明技術創新能夠降低碳排放，驗證技術創新機制的存在。列（3） 是環境規制機制的回歸結果，可以看出energy的回歸系數顯著為負，說明新能源示范城市政策能夠提高環境規制強度，降低單位產出的污染排放；列（4） 中環境規制強度reg?ulate的回歸系數顯著為正，說明單位產出的污染排放量提高會導致碳排放提高，結合列（3） 與列（4） 可以看出新能源示范城市政策能夠提高環境規制強度降低碳排放。

表7 機制分析回歸結果

6 進一步分析：空間溢出效應探討

為探究新能源示范城市政策的碳減排效應是否會產生空間溢出效應，本文以地級市空間近鄰0～1 矩陣，建立空間雙重差分模型對此進行研究。

在采用空間杜賓模型回歸之前，本文進行了莫蘭指數檢驗及LM 檢驗、LR 檢驗、Wald 檢驗，結果說明可以采用空間杜賓模型進行回歸。

表8 是空間杜賓模型的回歸結果。其中，列（1） 表示主回歸結果，可知空間自回歸系數rho系數顯著為正，說明不同城市間的碳排放存在正相關性。借鑒Tientao 等（2016）［32］的做法，將主回歸分解為直接效應、間接效應、總效應，其中直接效應、間接效應、總效應回歸結果分別見列（2）～（4）；列（2） 的直接效應回歸結果中energy的回歸系數在1%的水平上顯著為負，說明新能源示范城市政策具有明顯的降低碳排放的作用。列（3）中間接效應的回歸結果energy的回歸系數在5%的水平上顯著為負，說明新能源示范城市政策對周邊相鄰地區碳排放產生了顯著的抑制作用，表明新能源示范城市政策具有明顯的示范作用，在政策的實施過程中可以促進地方政府之間相互學習、彼此模仿，從而促進區域整體間的碳排放下降。列（4） 中的總效應回歸結果表明，從總體樣本而言，新能源示范城市政策具有顯著的降低碳排放的作用。

表8 空間計量回歸結果

7 研究結論與政策建議

本文的研究結論表明新能源示范城市政策能夠顯著降低碳排放，并且隨著政策的實施，其政策效果逐漸增強，表明能源轉型政策在實現雙碳目標過程中具有積極的作用。機制分析發現，新能源示范城市政策主要通過促進技術創新、提高環境規制強度實現碳減排。異質性檢驗發現，新能源示范城市政策降低碳排放的效果在東部城市、非資源型地區、FDI 流入低的地區、行政等級高的城市更加明顯。進一步分析發現，新能源示范城市政策能夠降低周邊地區的碳排放，具有明顯的政策示范效應。本文的研究結論為推動新能源示范城市擴容發展及能源政策轉型提供了經驗啟示。

（1） 要有序擴大新能源示范城市試點范圍，推動新能源示范城市覆蓋面。新能源示范城市政策在降低城市碳排放方面具有積極作用，對于雙碳目標實現具有重要意義。因此可以根據當前新能源產業和新能源技術發展的趨勢，有序擴大新能源示范城市試點范圍，根據試點城市所在地理區位、FDI 流入規模差異、資源稟賦等多方面的差異，認真總結當前新能源示范城市政策實施過程中的成敗得失，從而為今后新能源示范城市建設提供可復制、可推廣的經驗，注重新能源示范城市與周邊其他城市的互動發展，推動新能源示范城市間在綠色技術創新、新能源產業發展、污染治理等方面的彼此交流，促進新能源示范城市企業間在能源技術方面的交流合作，從而有效發揮新能源示范城市政策在促進經濟增長、產業轉型、技術創新、碳減排等方面的積極作用。

（2） 通過環境規制與鼓勵創新等手段降低碳排放。本文機制分析表明新能源示范城市政策可以通過環境規制、技術創新的途徑實現碳減排。因此在建設新能源示范城市過程中，要結合建設內容及考核要求，加大試點城市的企業污染治理，減小企業在生產過程中的各類污染物的排放，激勵企業采用綠色節能技術，實現企業綠色低碳發展；要出臺有利于試點城市企業技術創新的各類政策，政府要充分發揮在技術創新方面的主導作用，通過完善創新激勵機制，對企業技術創新提供對應的財政補貼等優惠政策，引導企業技術創新方面，推動企業向綠色技術創新方面轉變，從而提高新能源示范城市的創新水平。

（3） 加大對新能源示范城市的考核力度，提高政策的支持力度。政策的實施效果要依靠上級主管部門及時的監督考核，要完善新能源示范城市政策的考核評價體系，通過豐富新能源示范城市考核評價內容，提高對試點城市政府的考核力度，給予考核壓力，提高試點城市政府實施政策的自主性；另外要提高政策的支持力度，上級政府部門在加強試點城市考核力度的同時，還需要完善政策配套措施，為試點城市提供財政補貼、稅收優惠等方面政策支持，有助于提高試點城市實施政策的積極性。