李紅霞，鄭石明，要蓉蓉

（1.華南理工大學(xué)公共管理學(xué)院，廣東 廣州 510641； 2.暨南大學(xué)公共管理學(xué)院/公共政策研究院，廣東 廣州 510632）

空氣污染和氣候變化是當(dāng)今人類面臨的兩大挑戰(zhàn)。2022年《全球風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告》指出全球進(jìn)入氣候緊急狀態(tài)，氣候行動(dòng)失敗和極端天氣事件成為全球最緊要的十大風(fēng)險(xiǎn)之首，人為環(huán)境破壞被列為全球第七大風(fēng)險(xiǎn)。為應(yīng)對(duì)全球氣候變化，2015年，全球196個(gè)國(guó)家和地區(qū)簽署了《巴黎協(xié)定》，旨在將全球變暖氣溫升幅控制在工業(yè)化前水平2 °C以下。2020年9月，習(xí)近平在聯(lián)合國(guó)大會(huì)上，正式宣布中國(guó)“二氧化碳排放力爭(zhēng)于2030年前達(dá)到峰值，努力爭(zhēng)取2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和”（“雙碳”）的目標(biāo)。由于碳排放與污染排放復(fù)雜關(guān)聯(lián)，具有同根、同源和同過(guò)程的特點(diǎn)，近年來(lái)中國(guó)開始致力于同時(shí)控制二氧化碳和空氣污染物的排放。戰(zhàn)略規(guī)劃層面，“十四五”規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要明確提出“協(xié)同推進(jìn)減污降碳”。2021年11月，中共中央、國(guó)務(wù)院印發(fā)《關(guān)于深入打好污染防治攻堅(jiān)戰(zhàn)的意見(jiàn)》，強(qiáng)調(diào)要以實(shí)現(xiàn)減污降碳協(xié)同增效為總抓手實(shí)施環(huán)境保護(hù)與氣候治理。減污降碳協(xié)同治理已經(jīng)上升為中國(guó)應(yīng)對(duì)氣候變化的重要策略，減污降碳協(xié)同增效對(duì)“雙碳”目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)至關(guān)重要。

《中國(guó)城市二氧化碳和大氣污染協(xié)同管理評(píng)估報(bào)告（2020）》指出：“2015年到2019年期間，中國(guó)約有1/3的城市實(shí)現(xiàn)了二氧化碳與主要大氣污染物（二氧化硫、氮氧化物和顆粒物）的協(xié)同減排。中部地區(qū)城市相比東部和西部地區(qū)城市，CO2和大氣污染物排放協(xié)同管理績(jī)效相對(duì)較好”。大氣污染治理與應(yīng)對(duì)氣候變化的協(xié)同效應(yīng)已成為環(huán)境與氣候領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。已有大量研究圍繞交通、能源、工業(yè)等重點(diǎn)行業(yè)，采用“明確減排對(duì)象（政策、技術(shù)、標(biāo)準(zhǔn)、措施、行動(dòng)等）-確定污染物和溫室氣體核算方法-相應(yīng)減排量計(jì)算”的思路，開展區(qū)域或城市大氣污染物和溫室氣體協(xié)同減排效應(yīng)評(píng)估。然而，現(xiàn)有研究仍未明確二氧化碳和大氣污染物協(xié)同管理績(jī)效的差異成因，即哪些因素會(huì)影響減污降碳協(xié)同管理績(jī)效？為回答這一問(wèn)題，以下從目標(biāo)設(shè)置視角，對(duì)中國(guó)城市減污降碳協(xié)同管理績(jī)效的影響機(jī)制開展實(shí)證研究。

該研究主要貢獻(xiàn)包括如下三個(gè)方面：第一，針對(duì)現(xiàn)有研究單純從減排技術(shù)、政策或措施層面無(wú)法解釋城市協(xié)同管理績(jī)效差異的問(wèn)題，從更高層面的目標(biāo)設(shè)置視角出發(fā)，檢驗(yàn)PM2.5/PM10濃度目標(biāo)、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)目標(biāo)對(duì)減污降碳協(xié)同管理績(jī)效的影響作用，為協(xié)同管理績(jī)效影響機(jī)制分析提供新視角、新思路。第二，檢驗(yàn)了目標(biāo)設(shè)置與減污降碳協(xié)同管理績(jī)效間的中介效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)環(huán)境目標(biāo)可通過(guò)能源結(jié)構(gòu)調(diào)整、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)提升協(xié)同管理績(jī)效，但交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)的中介效應(yīng)不顯著，這一發(fā)現(xiàn)深化擴(kuò)展了結(jié)構(gòu)減排對(duì)中國(guó)減污降碳影響的實(shí)證研究。第三，采用不同污染物測(cè)算協(xié)同管理績(jī)效，對(duì)回歸結(jié)果進(jìn)行敏感性檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)目標(biāo)對(duì)不同污染物與CO2協(xié)同管理績(jī)效的影響存在差異。該結(jié)果表明減污降碳協(xié)同增效應(yīng)明確協(xié)同控制的污染物對(duì)象及其改善目標(biāo)，并根據(jù)當(dāng)?shù)貙?shí)際，精準(zhǔn)識(shí)別實(shí)現(xiàn)城市高協(xié)同減排水平的治理措施，采取差異化協(xié)同治理策略，這對(duì)減污降碳實(shí)踐具有重要啟示意義。

1 文獻(xiàn)綜述

大氣污染與溫室氣體的協(xié)同治理是目前氣候變化領(lǐng)域的熱點(diǎn)問(wèn)題，許多國(guó)家和國(guó)際組織都在對(duì)其進(jìn)行系統(tǒng)研究［1-4］。國(guó)際上對(duì)該問(wèn)題的研究最早可追溯至20世紀(jì)90年代， Ayres等［5］指出溫室氣體減排的間接效應(yīng)包括大氣污染物減排及其相應(yīng)產(chǎn)生的健康效應(yīng)。之后到21世紀(jì)初，眾多研究以發(fā)達(dá)國(guó)家為研究對(duì)象，探析大氣污染物與溫室氣體之間的協(xié)同效應(yīng)、協(xié)同方法學(xué)以及協(xié)同治理路徑規(guī)劃等［6］。21世紀(jì)之后，以發(fā)展中國(guó)家為研究對(duì)象的相關(guān)研究逐漸增多［7-8］。以下，圍繞前述研究問(wèn)題，重點(diǎn)從大氣治污與碳減排協(xié)同效應(yīng)、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與減污降碳兩方面進(jìn)行梳理闡述。

首先，大氣治污與碳減排協(xié)同效應(yīng)方面，現(xiàn)有研究的關(guān)注點(diǎn)主要包括“由碳及污”或“由污及碳”的單向協(xié)同效益［9-10］、綜合減排措施的雙向協(xié)同效益［11-12］、健康與成本協(xié)同效應(yīng)評(píng)估［13］等。其中，“由污及碳”研究中，學(xué)者們指出以大氣污染物為目標(biāo)采取的一系列政策和措施對(duì)CO2減排產(chǎn)生了積極協(xié)同效果［14-17］。目標(biāo)設(shè)置作為公共政策和治理戰(zhàn)略的核心維度［18］，在減污降碳領(lǐng)域中并未得到充分研究。以目標(biāo)為研究視角，僅少數(shù)學(xué)者實(shí)證了目標(biāo)責(zé)任制、環(huán)境目標(biāo)設(shè)置在空氣質(zhì)量改善中的積極作用［19-21］。例如，Zhang等［22］基于中國(guó)267個(gè)地級(jí)市的截面數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)PM2.5濃度削減目標(biāo)每增加1%，城市PM2.5年均濃度下降0.528 3 μg/m3。然而，環(huán)境政策的協(xié)同減排效應(yīng)也受到部分學(xué)者質(zhì)疑，Sinn［23］于2008年首次提出“綠色悖論”這一相反觀點(diǎn)，認(rèn)為有時(shí)政府雄心勃勃的環(huán)境減排政策，反而可能因?yàn)樯a(chǎn)者前瞻性的動(dòng)態(tài)供給側(cè)反應(yīng)，通過(guò)加速化石能源開采及消耗，對(duì)溫室氣體排放造成適得其反的效果［24］，并在一些研究中得到證實(shí)［25-27］。盡管如此，大氣污染物與溫室氣體的同根同源性已基本達(dá)成學(xué)術(shù)共識(shí)，這為減污降碳協(xié)同管理提供了理論基礎(chǔ)。以協(xié)同成效模擬評(píng)估結(jié)果為科學(xué)依據(jù)，美國(guó)、歐盟、英國(guó)等不同國(guó)家或地區(qū)已經(jīng)不同程度地開展了空氣污染與溫室氣體的協(xié)同控制實(shí)踐［28］，中國(guó)學(xué)者也開始探索并規(guī)劃“雙碳”背景下減污降碳的協(xié)同治理路徑［29-32］。

其次，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與減污降碳研究方面，已有大量學(xué)者分析了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)帶來(lái)的大氣污染排放或碳排放效應(yīng)［33］。根據(jù)環(huán)境庫(kù)茲涅茨理論（EKC），經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染程度之間呈現(xiàn)倒“U”型曲線關(guān)系。通過(guò)采用實(shí)證方法，眾多研究檢驗(yàn)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染排放之間的線性或非線性特征（如“U”型、倒“U”型、“N”型、倒“N”型等）［34-36］。CO2作為一種特殊的環(huán)境污染物，該理論亦被用于解釋經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與碳排放之間的關(guān)系［37］。但由于各個(gè)研究區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、環(huán)境污染指標(biāo)選取、樣本數(shù)據(jù)特征等存在差異，學(xué)界對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染排放之間的關(guān)系并未達(dá)成共識(shí)［38］。總體而言，探討經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)大氣污染或碳排放影響效應(yīng)的研究成果頗豐，但從經(jīng)濟(jì)目標(biāo)設(shè)置維度分析減污降碳協(xié)同效應(yīng)的研究卻十分少見(jiàn)，僅有少數(shù)學(xué)者探討了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)目標(biāo)對(duì)減污或降碳效應(yīng)的影響。例如，Chai等［39］以2006—2017年中國(guó)30個(gè)省份為研究對(duì)象，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)目標(biāo)與PM2.5濃度呈倒“U”型關(guān)系。Du等［40］以2000—2010年中國(guó)230個(gè)地級(jí)市為研究對(duì)象，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)目標(biāo)負(fù)向影響PM2.5濃度，當(dāng)環(huán)境目標(biāo)被納入考核體系后，該種負(fù)向影響會(huì)有所減弱。宋晨晨［41］基于2004—2014年230個(gè)地級(jí)市面板數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)目標(biāo)“層層加碼”及“硬約束”顯著加劇環(huán)境污染，地方存在以犧牲環(huán)境為代價(jià)換取經(jīng)濟(jì)目標(biāo)超額完成的情況。

綜上，現(xiàn)有研究存在如下不足：①研究視角上，現(xiàn)有文獻(xiàn)大多僅關(guān)注環(huán)境政策或經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)減污或降碳效應(yīng)的單一影響機(jī)制，系統(tǒng)探析環(huán)境與經(jīng)濟(jì)目標(biāo)對(duì)減污降碳協(xié)同管理績(jī)效影響的研究較為少見(jiàn)，有學(xué)者指出未來(lái)仍需進(jìn)一步探索目標(biāo)、政策、措施、技術(shù)和政治維度的協(xié)同效應(yīng)［1］。②方法學(xué)上，與經(jīng)濟(jì)或社會(huì)科學(xué)方法相比，目前科學(xué)與工程計(jì)算方法仍是減污降碳協(xié)同管理效果評(píng)估最常見(jiàn)的方法［4］，但由于假設(shè)太多，這些定量結(jié)果只能作為預(yù)測(cè)或理論值，目前仍十分缺乏基于經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)的回顧性實(shí)證檢驗(yàn)研究。③眾多學(xué)者強(qiáng)調(diào)協(xié)同效應(yīng)在政策制定和綜合決策中的作用，然而現(xiàn)有文獻(xiàn)多為純科學(xué)研究，可用于政策參考或決策的研究較少。④全球、國(guó)家層面的大氣污染物與溫室氣體減排協(xié)同效應(yīng)研究較多，而在城市層面分析減污降碳協(xié)同管理的研究較少?？傮w而言，目前針對(duì)城市減污降碳協(xié)同管理績(jī)效差異的量化實(shí)證研究仍不多見(jiàn)。因此，以下從目標(biāo)設(shè)置視角出發(fā)，通過(guò)實(shí)證分析環(huán)境與經(jīng)濟(jì)目標(biāo)對(duì)城市減污降碳協(xié)同管理績(jī)效的影響機(jī)制，為中國(guó)減污降碳協(xié)同增效以及實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)政策制定提供科學(xué)依據(jù)。

2 理論基礎(chǔ)與機(jī)理分析

參考自然科學(xué)視角的協(xié)同效應(yīng)理論及管理科學(xué)視角的目標(biāo)設(shè)置、EKC等理論，構(gòu)建“目標(biāo)設(shè)置-結(jié)構(gòu)效應(yīng)（能源、產(chǎn)業(yè)、交通）→協(xié)同管理績(jī)效”分析框架，論證環(huán)境與經(jīng)濟(jì)目標(biāo)設(shè)置對(duì)減污降碳協(xié)同管理績(jī)效的影響機(jī)制，如圖1所示。考慮到不同環(huán)境污染物來(lái)源、物理化學(xué)生成機(jī)理差異較大，此處選取PM2.5和CO2作為減污和降碳的代表性指標(biāo)。

圖1 環(huán)境與經(jīng)濟(jì)目標(biāo)設(shè)置對(duì)減污降碳協(xié)同管理績(jī)效的影響機(jī)制

首先，環(huán)境目標(biāo)對(duì)減污降碳的影響機(jī)制方面，其作用路徑可描述為“環(huán)境目標(biāo)設(shè)置-環(huán)境規(guī)制政策/措施-結(jié)構(gòu)減排效應(yīng)-減污降碳-提升協(xié)同管理績(jī)效”。根據(jù)目標(biāo)設(shè)置理論，設(shè)定明確的、具有挑戰(zhàn)性的具體目標(biāo)能有力地推動(dòng)執(zhí)行力的提升并提高績(jī)效［42］。目標(biāo)設(shè)置一直是中國(guó)政府績(jī)效評(píng)估和管理的核心。以空氣質(zhì)量改善為目標(biāo)，近年來(lái)中國(guó)政府出臺(tái)了《大氣污染行動(dòng)計(jì)劃》（“大氣十條”）、“打贏藍(lán)天保衛(wèi)戰(zhàn)”等一系列環(huán)境政策，涉及能源、產(chǎn)業(yè)、交通等多個(gè)領(lǐng)域。公開的環(huán)境目標(biāo)約束有助于強(qiáng)化政府的環(huán)境規(guī)制行為，目前已有一些證據(jù)支持環(huán)境目標(biāo)設(shè)置與空氣質(zhì)量改善存在正相關(guān)關(guān)系［22］。以下重點(diǎn)從結(jié)構(gòu)減排角度，圍繞能源、產(chǎn)業(yè)、交通運(yùn)輸三方面，闡述環(huán)境目標(biāo)對(duì)減污降碳協(xié)同管理績(jī)效的潛在作用路徑：①能源結(jié)構(gòu)方面，環(huán)境目標(biāo)約束下，為加速能源結(jié)構(gòu)調(diào)整，地方政府配套實(shí)施了燃煤電廠改造、燃煤鍋爐淘汰/整治、“煤改氣”“煤改電”工程建設(shè)等控制煤炭能源使用的一系列措施。由于PM2.5和CO2的同根同源性，即二者很大程度均來(lái)自化石燃料燃燒，減少煤炭等化石能源的消耗顯然可同時(shí)減少二者排放。②產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)方面，環(huán)境目標(biāo)約束下，地方政府實(shí)施的嚴(yán)控“兩高”（高污染、高能耗）行業(yè)、淘汰落后產(chǎn)能、壓縮過(guò)剩產(chǎn)能等一系列措施，可通過(guò)產(chǎn)業(yè)調(diào)整政策的直接效應(yīng)、倒逼企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的間接效應(yīng)（即“波特假說(shuō)”）兩種路徑推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)［43］。隨著“高污染、高能耗”的第二產(chǎn)業(yè)占比下降，第三產(chǎn)業(yè)占比增加，可促進(jìn)PM2.5與CO2排放協(xié)同下降。③交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)方面，環(huán)境目標(biāo)導(dǎo)向下地方政府大力推動(dòng)“公轉(zhuǎn)鐵”“公轉(zhuǎn)水”等運(yùn)輸結(jié)構(gòu)調(diào)整措施，通過(guò)降低單位貨物周轉(zhuǎn)量能耗并減少道路擁堵，可協(xié)同減少PM2.5與CO2排放。綜上所述，環(huán)境目標(biāo)趨向于提升減污降碳協(xié)同管理績(jī)效。

其次，經(jīng)濟(jì)目標(biāo)對(duì)減污降碳的影響機(jī)制方面，其作用路徑可描述為“經(jīng)濟(jì)目標(biāo)設(shè)置-經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)政策/措施-結(jié)構(gòu)效應(yīng)-減污降碳協(xié)同管理績(jī)效”。政治錦標(biāo)賽理論［44］認(rèn)為，在中國(guó)的集權(quán)型政治體制下，上級(jí)官員主要根據(jù)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)來(lái)評(píng)估和提拔下級(jí)官員。因此，下級(jí)官員有強(qiáng)烈的動(dòng)機(jī)發(fā)展經(jīng)濟(jì)以獲得晉升。為了在激烈的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)競(jìng)爭(zhēng)中獲得優(yōu)勢(shì)，地方政府往往設(shè)定高于上級(jí)政府目標(biāo)基準(zhǔn)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)目標(biāo)（即“層層加碼”現(xiàn)象）［43］，以向上級(jí)釋放“能力信號(hào)”［44］。目前已有研究證實(shí)經(jīng)濟(jì)目標(biāo)與地方實(shí)際經(jīng)濟(jì)增速具有顯著正相關(guān)關(guān)系［45］。對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染之間的關(guān)系，EKC理論［46］指出，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染之間存在倒U型曲線關(guān)系，環(huán)境污染首先隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的增加而持續(xù)惡化，但當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平達(dá)到某個(gè)臨界點(diǎn)后環(huán)境污染由高趨低，環(huán)境質(zhì)量逐漸得到改善?；诖?，從結(jié)構(gòu)效應(yīng)維度，經(jīng)濟(jì)目標(biāo)對(duì)減污降碳協(xié)同管理績(jī)效的作用路徑可能如下：①能源結(jié)構(gòu)方面，為實(shí)現(xiàn)更高的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)目標(biāo)，地方政府傾向于擴(kuò)大經(jīng)濟(jì)活動(dòng)。但由于中國(guó)整體還處于工業(yè)化、城市化的發(fā)展期，眾多城市仍處于EKC曲線“拐點(diǎn)”左側(cè)，加之可再生能源的不穩(wěn)定性，這使得經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)勢(shì)必會(huì)增加以化石燃料為主的高能源消費(fèi)，從而導(dǎo)致PM2.5與CO2排放增加。②產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)方面，在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)目標(biāo)占主導(dǎo)地位的情形下，地方政府通過(guò)扭曲地方要素資源配置、“逐底競(jìng)爭(zhēng)”（降低本地環(huán)境規(guī)制水平）［40，47］等方式，引入短期內(nèi)可快速實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的高能耗、高污染、高排放工業(yè)企業(yè)，可抑制產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)［48-51］，進(jìn)而導(dǎo)致更多PM2.5與CO2排放。③交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)方面，經(jīng)濟(jì)目標(biāo)約束驅(qū)動(dòng)下，社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的擴(kuò)大必然會(huì)產(chǎn)生更多的交通運(yùn)輸需求，這對(duì)公路、鐵路、航空運(yùn)輸?shù)葧?huì)造成不同程度的壓力，導(dǎo)致PM2.5與CO2排放增加。因此，總體認(rèn)為經(jīng)濟(jì)目標(biāo)設(shè)置趨向于降低減污降碳協(xié)同管理績(jī)效。

然而，需注意到，與PM2.5排放量不同，PM2.5濃度還受氣象條件影響，這意味著盡管環(huán)境或經(jīng)濟(jì)目標(biāo)減少或增加了PM2.5排放量，但進(jìn)一步轉(zhuǎn)化為PM2.5濃度時(shí)其變化趨勢(shì)可能部分甚至完全取決于有利或不利氣象條件。因此，此處不提出環(huán)境與經(jīng)濟(jì)目標(biāo)如何影響減污降碳協(xié)同管理績(jī)效的研究假設(shè)，僅作為一項(xiàng)探索性研究，通過(guò)后續(xù)的實(shí)證分析得出相關(guān)結(jié)論。

3 模型構(gòu)建與變量說(shuō)明

3.1 模型構(gòu)建

為分析環(huán)境與經(jīng)濟(jì)目標(biāo)設(shè)置對(duì)減污降碳協(xié)同管理績(jī)效的影響，構(gòu)建如下基本計(jì)量模型：

其中：rankit為被解釋變量，表示第t個(gè)城市第i年減污降碳協(xié)同管理績(jī)效；envgoal1it、envgoal2it和gdpgapit為解釋變量，分別表示第t個(gè)城市第i年P(guān)M2.5濃度目標(biāo)、PM10濃度目標(biāo)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)目標(biāo)（城市與所在省份經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)目標(biāo)的差值衡量）；coalit、instruit、roadit為中介變量，分別為第t個(gè)城市第i年的煤炭消費(fèi)下降幅度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)指數(shù)、公路客運(yùn)量下降幅度；Xit為控制變量，ui為城市效應(yīng)，λi為年份效應(yīng)，εit為擾動(dòng)項(xiàng)。

同時(shí)，擬利用中介效應(yīng)模型，檢驗(yàn)結(jié)構(gòu)減排層面，環(huán)境與經(jīng)濟(jì)目標(biāo)設(shè)置對(duì)減污降碳協(xié)同管理績(jī)效的影響機(jī)制效應(yīng)，包括：能源結(jié)構(gòu)協(xié)同減排效應(yīng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)協(xié)同減排效應(yīng)、交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)協(xié)同減排效應(yīng)。中介效應(yīng)模型設(shè)定如下：

其中：Medvarit為中介被解釋變量，包括coalit、instruit和roadit三個(gè)中介變量。若式（1）中的coalit、instruit和roadit系數(shù)符號(hào)符合預(yù)期且統(tǒng)計(jì)顯著，同時(shí)，式（2）中的β符號(hào)顯著，則表明環(huán)境與經(jīng)濟(jì)目標(biāo)通過(guò)能源結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)調(diào)整影響了協(xié)同管理績(jī)效。

3.2 變量說(shuō)明

（1）被解釋變量：減污降碳協(xié)同管理績(jī)效。參照《中國(guó)城市二氧化碳和大氣污染物協(xié)同管理評(píng)估報(bào)告（2020）》中的計(jì)算方法，通過(guò)二氧化碳減排率和大氣污染物（以PM2.5為代表）下降率綜合排名計(jì)算衡量減污降碳協(xié)同管理績(jī)效。計(jì)算公式如下：

Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ內(nèi)部按照（CO2減排率+PM2.5濃度下降率）數(shù)值從大到小排名。綜合排名越靠前（如排名第一），表示減污降碳協(xié)同管理績(jī)效（rank）相對(duì)越高。

（2）解釋變量：包括環(huán)境與經(jīng)濟(jì)目標(biāo)兩類。①環(huán)境目標(biāo)。借鑒相關(guān)研究［22］，選取城市級(jí)PM2.5和PM10濃度下降目標(biāo)（envgoal1和envgoal2）衡量，2013—2017年期間環(huán)境目標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)自2014年31個(gè)省級(jí)政府與原環(huán)境保護(hù)部（現(xiàn)為生態(tài)環(huán)境部）簽訂的《目標(biāo)責(zé)任書》以及2013年國(guó)務(wù)院發(fā)布的《大氣污染防治行動(dòng)計(jì)劃》；2018—2020年期間環(huán)境目標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)自各省份/城市出臺(tái)的藍(lán)天保衛(wèi)戰(zhàn)實(shí)施方案。②經(jīng)濟(jì)目標(biāo)。借鑒相關(guān)研究［40］，選取城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)目標(biāo)（gdpgoal_city）與所在省份經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)目標(biāo)（gdpgoal_pro）之間的差值（gdpgap）衡量。根據(jù)城市或省份每年政府工作報(bào)告，當(dāng)城市或省份當(dāng)年有明確的地區(qū)生產(chǎn)總值預(yù)期增長(zhǎng)目標(biāo)（即GDP增長(zhǎng)目標(biāo)）時(shí)直接提取其值，當(dāng)年GDP增長(zhǎng)目標(biāo)為區(qū)間目標(biāo)時(shí)取均值處理。

（3）控制變量。從以下三個(gè)角度對(duì)相關(guān)影響因素進(jìn)行控制：一是根據(jù)IPAT模型［52］，考慮加入人口規(guī)模、富裕程度、科學(xué)技術(shù)三方面社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素，即選取城市總?cè)丝跀?shù)lnpopu、人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值lngdppc、科學(xué)技術(shù)支出lntech三項(xiàng)指標(biāo)作為控制變量（取自然對(duì)數(shù)）；二是考慮到氣象要素與大氣污染密切相關(guān)，故在控制變量中引入大氣壓力airpress、平均相對(duì)濕度humi、日照時(shí)數(shù)sunlight、降雨量rain、平均氣溫temp、平均風(fēng)速windspeed六項(xiàng)氣象指標(biāo)；三是考慮到低碳試點(diǎn)政策對(duì)減污降碳的潛在影響，增加“是否為低碳試點(diǎn)城市”carbon作為控制變量，carbon為虛擬變量，即當(dāng)年該城市是低碳試點(diǎn)城市時(shí)賦值為1，否則為0。

（4）中介變量。結(jié)構(gòu)減排是中國(guó)減污降碳協(xié)同增效的重要手段，因此本研究重點(diǎn)考慮并檢驗(yàn)?zāi)茉唇Y(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)三方面所產(chǎn)生的協(xié)同減排中介效應(yīng)。能源結(jié)構(gòu)調(diào)整體現(xiàn)為清潔能源替代傳統(tǒng)能源以減少對(duì)化石能源的使用，故采用煤炭消費(fèi)下降幅度coal作為中介變量檢驗(yàn)?zāi)茉唇Y(jié)構(gòu)協(xié)同減排效應(yīng)；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)體現(xiàn)在積極發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)，以提高第三產(chǎn)業(yè)占比減少對(duì)環(huán)境的破壞，借鑒相關(guān)研究［53］，采用產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)指數(shù)instru作為中介變量檢驗(yàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)協(xié)同減排效應(yīng)；交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)調(diào)整體現(xiàn)在發(fā)展鐵路、水路、航空、管道等多式聯(lián)運(yùn)，降低公路運(yùn)輸占比以減少CO2和顆粒物排放，故采用公路客運(yùn)量下降幅度road作為中介變量檢驗(yàn)交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)協(xié)同減排效應(yīng)。

3.3 數(shù)據(jù)來(lái)源與描述性統(tǒng)計(jì)

選取中國(guó)278個(gè)地市（包括4個(gè)直轄市；未包括遵義市、畢節(jié)市、銅仁市、三沙市、儋州市、綏化市、襄陽(yáng)市、呼倫貝爾市、海東市、廣安市、吐魯番市、哈密市和普洱市；未涉及西藏和港澳臺(tái)地區(qū)）為研究對(duì)象，考慮到2004年之前城市經(jīng)濟(jì)目標(biāo)數(shù)據(jù)缺失較多，故研究區(qū)間為2004—2020年。減污降碳協(xié)同管理績(jī)效的原始數(shù)據(jù)來(lái)源說(shuō)明如下：①CO2排放量數(shù)據(jù)根據(jù)中國(guó)碳排放數(shù)據(jù)庫(kù)1997—2019年31個(gè)省份逐年碳排放數(shù)據(jù)（CEADs，https://www.ceads.net.cn/data/province/）、1997—2017年中國(guó)縣（市、區(qū)）級(jí)逐年碳排放數(shù)據(jù)（https://www.ceads.net.cn/data/county/）、2019—2020年31省份逐日碳排放數(shù)據(jù)（https://essd.copernicus.org/preprints/essd-2021-153/）綜 合測(cè) 算獲得?；谏鲜鰯?shù)據(jù)集，該研究2004—2020年城市CO2排放量數(shù)據(jù)集計(jì)算處理步驟如下：首先，根據(jù)中國(guó)碳排放數(shù)據(jù)庫(kù)的中國(guó)縣（市、區(qū)）級(jí)碳排放清單面板數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)通過(guò)DMSP/OLS和NPP/VIIRS衛(wèi)星反演獲得［54］，覆蓋全國(guó)2 735個(gè)區(qū)縣，計(jì)算城市所轄范圍內(nèi)區(qū)縣碳排放加和獲得城市級(jí)CO2排放量年均值，并進(jìn)一步逐年計(jì)算2004—2017年各城市在所屬省份中的CO2排放占比；其次，基于中國(guó)碳排放數(shù)據(jù)庫(kù)2004—2019年31省份逐年碳排放數(shù)據(jù)、2019—2020年31省份逐日碳排放數(shù)據(jù)，以2019年各個(gè)省份CO2年均值為校準(zhǔn)年值，形成2004—2020年省級(jí)逐年CO2排放清單；最后，基于2004—2017年城市逐年CO2排放占比，與2004—2020年對(duì)應(yīng)省份CO2排放量相乘，計(jì)算獲得2004—2020年城市CO2排放清單，其中2018—2020年城市逐年CO2排放占比采用2010—2017年CO2排放占比均值代替。經(jīng)分析檢驗(yàn)，步驟二中各城市逐年CO2排放占比在2010年后相對(duì)較為穩(wěn)定，因此步驟三處理過(guò)程相對(duì)合理。②大氣污染物PM2.5濃度數(shù)據(jù)根據(jù)清華大學(xué)PHD數(shù)據(jù)庫(kù)2000—2016年P(guān)M2.5濃度數(shù)據(jù)、全國(guó)城市空氣質(zhì)量實(shí)時(shí)發(fā)布平臺(tái)（簡(jiǎn)稱“平臺(tái)”）2013—2020年城市PM2.5濃度年均值綜合獲得。前者為MODIS衛(wèi)星氣溶膠觀測(cè)與空氣質(zhì)量模式模擬等多源數(shù)據(jù)利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法追算獲得，后者為空氣質(zhì)量自動(dòng)監(jiān)測(cè)站點(diǎn)觀測(cè)值。基于平臺(tái)PM2.5年均濃度數(shù)據(jù)，以2013—2016年為校準(zhǔn)年，通過(guò)融合清華大學(xué)PM2.5濃度數(shù)據(jù)（圖2），最終形成2004—2020年城市PM2.5年均面板數(shù)據(jù)。

圖2 2004—2020年城市PM2.5數(shù)據(jù)集處理過(guò)程

解釋變量環(huán)境與經(jīng)濟(jì)目標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)源說(shuō)明如下：①環(huán)境目標(biāo)數(shù)據(jù)。2013年之前各城市未設(shè)置PM2.5與PM10濃度下降目標(biāo)，2013—2017年環(huán)境目標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)自《目標(biāo)責(zé)任書》與《大氣污染行動(dòng)計(jì)劃》，主要根據(jù)網(wǎng)站信息與文獻(xiàn)資料綜合整理獲得，2018—2020年環(huán)境目標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)源于各省份或城市出臺(tái)的藍(lán)天保衛(wèi)戰(zhàn)實(shí)施方案，主要根據(jù)各地生態(tài)環(huán)境局網(wǎng)站收集整理獲得，此處均統(tǒng)一為污染物年均濃度下降百分比。②經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)目標(biāo)數(shù)據(jù)。來(lái)自歷年政府工作報(bào)告，通過(guò)地方政府網(wǎng)站、統(tǒng)計(jì)年鑒特載、北大法寶及相關(guān)新聞報(bào)道收集整理獲得。控制變量包括社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)與氣象數(shù)據(jù)兩大類，社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)指標(biāo)來(lái)自《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》，由于年鑒數(shù)據(jù)發(fā)布存在時(shí)滯性，2020年社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)采用2019年年均值代替；氣象數(shù)據(jù)指標(biāo)來(lái)自中國(guó)氣象數(shù)據(jù)共享網(wǎng)（http://www.nmic.cn/），通過(guò)自行處理城市日均原始數(shù)據(jù)計(jì)算年均值獲得。中介變量包括煤炭消費(fèi)下降幅度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)指數(shù)、公路客運(yùn)量下降幅度三項(xiàng)指標(biāo)，2020年數(shù)據(jù)均采用2019年年均值代替，其中煤炭消費(fèi)量數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》，由于城市級(jí)煤炭消費(fèi)量數(shù)據(jù)缺失問(wèn)題，此處采用省級(jí)煤炭消費(fèi)量代替城市煤炭消費(fèi)量面板數(shù)據(jù)納入模型；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)指數(shù)、公路客運(yùn)量原始數(shù)據(jù)均來(lái)自《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。變量描述性統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表1。其中，減污降碳協(xié)同管理績(jī)效rank為被解釋變量，觀測(cè)值樣本為4 667個(gè)。gdpgap、envgoal1、envgoal2為解釋變量，經(jīng)統(tǒng)計(jì)，gdpgoal_city、gdpgoal_pro和gdpgap的平均值±標(biāo)準(zhǔn)差為10.75±3.33%、9.17±1.85%和1.62±2.13%，envgoal1、envgoal2的平均值±標(biāo)準(zhǔn)差為0.90±1.81%、0.50±1.00%。

表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)

各城市與所在省份經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)目標(biāo)對(duì)比情況如圖3（a）所示，為確保所收集數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，將其與Du等［40］研究中的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)目標(biāo)特征對(duì)比，發(fā)現(xiàn)該研究與其獲取的經(jīng)濟(jì)目標(biāo)數(shù)據(jù)較為一致。根據(jù)城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)目標(biāo)時(shí)間趨勢(shì)，城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)目標(biāo)在2000—2010年、2011—2020年、2021—2022年三個(gè)階段分別呈現(xiàn)出“先增加、再下降、再回升”的變化特征。各城市與所在省份經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)目標(biāo)之差與減污降碳百分比（即CO2減排率和PM2.5下降率之和）的關(guān)系如圖3（b）所示。各城市與所在省份經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)目標(biāo)之差與CO2減排率和PM2.5下降率之和呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系。以下，將進(jìn)一步利用計(jì)量回歸模型進(jìn)行實(shí)證研究。

圖3 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)目標(biāo)與減污降碳協(xié)同減排水平

4 實(shí)證結(jié)果與分析

4.1 基本回歸結(jié)果

環(huán)境與經(jīng)濟(jì)目標(biāo)設(shè)置對(duì)減污降碳協(xié)同管理績(jī)效的基本回歸結(jié)果見(jiàn)表2。根據(jù)Hausman檢驗(yàn)與LR聯(lián)合顯著性檢驗(yàn)結(jié)果，此處采用雙固定效應(yīng)模型，即控制城市和年份效應(yīng)進(jìn)行回歸，并進(jìn)行穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤控制。模型1中未考慮控制變量，模型2為加入控制變量的基本回歸結(jié)果，模型3和4分別在基本回歸模型上增加了carbon與envgoal1、gdpgap與envgoal1的交互項(xiàng)，以分析環(huán)境與經(jīng)濟(jì)目標(biāo)的交互作用是否對(duì)減污降碳協(xié)同管理績(jī)效產(chǎn)生影響。

模型1—模型3均顯示，gdpgap的系數(shù)顯著為正（P＜0.10），表示城市與所在省份經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)目標(biāo)之差每增加1%，其減污降碳協(xié)同管理績(jī)效降低1.452～1.929個(gè)單位。envgoal1的系數(shù)為負(fù)（P＜0.05），表示城市PM2.5濃度目標(biāo)每增加1%，其減污降碳協(xié)同管理績(jī)效升高2.826～3.659個(gè)單位。envgoal2的系數(shù)為負(fù)（P＜0.01），表示城市PM10濃度目標(biāo)每增加1%，其減污降碳協(xié)同管理績(jī)效升高6.407～8.951個(gè)單位，該值略高于envgoal1系數(shù)可能與設(shè)置PM10濃度目標(biāo)的城市大多亦設(shè)置了PM2.5濃度目標(biāo)，該類城市對(duì)環(huán)境質(zhì)量改善重視程度較高有關(guān)。carbon與envgoal1交互項(xiàng)的系數(shù)不顯著，gdpgap與envgoal1交互項(xiàng)的系數(shù)顯著為正，表明城市經(jīng)濟(jì)目標(biāo)越高，環(huán)境目標(biāo)對(duì)城市減污降碳的正向影響越小。結(jié)合前述影響機(jī)理，此處解釋環(huán)境與經(jīng)濟(jì)目標(biāo)設(shè)置影響減污降碳協(xié)同管理績(jī)效的可能原因如下：①大氣污染物和二氧化碳排放具有同根同源性，因此大氣污染物濃度削減目標(biāo)下的環(huán)境治理行動(dòng)亦有利于二氧化碳減排，從而提升減污降碳協(xié)同管理績(jī)效。這與眾多學(xué)者證實(shí)大氣污染防控措施對(duì)二氧化碳減排有積極作用的發(fā)現(xiàn)較為一致［14-15］，否定了環(huán)境目標(biāo)對(duì)減污降碳的“綠色悖論”效應(yīng)。②城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)目標(biāo)越高，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)目標(biāo)中的城市間競(jìng)爭(zhēng)通過(guò)規(guī)模效應(yīng)（即擴(kuò)大經(jīng)濟(jì)活動(dòng)）和“逐底競(jìng)爭(zhēng)”效應(yīng)等增加二氧化碳和大氣污染物的排放［40］，降低了減污降碳協(xié)同管理績(jī)效。

從其他變量看，煤炭消費(fèi)下降幅度coal的系數(shù)顯著為負(fù)（P＜0.01），即煤炭消費(fèi)量的下降可顯著提升減污降碳協(xié)同管理績(jī)效，這與減少煤炭燃燒可同時(shí)削減大氣污染物與CO2有關(guān)；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)指數(shù)instru的系數(shù)顯著為負(fù)，表明增加第三產(chǎn)業(yè)占比可提升減污降碳協(xié)同管理績(jī)效，這與第三產(chǎn)業(yè)比第二產(chǎn)業(yè)污染排放相對(duì)更少有關(guān)；公路客運(yùn)量下降幅度road的系數(shù)為負(fù)但不顯著（P＞0.10），即交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)調(diào)整并非必然提升減污降碳協(xié)同管理績(jī)效。氣象要素方面，rain、temp、windspeed的系數(shù)顯著為負(fù)（P＜0.10），即更大降雨量、更高氣溫及風(fēng)速可提升減污降碳協(xié)同管理績(jī)效，這可能與其促進(jìn)了大氣污染沉降與擴(kuò)散從而改善空氣質(zhì)量有關(guān)。lnpopu、lngdppc、lntech、airpress、humi的系數(shù)不顯著。

與此同時(shí)，參照余泳澤等［43］研究，采用系統(tǒng)GMM法、解釋變量替換、工具變量法、被解釋變量替換四種方式對(duì)基本回歸結(jié)果進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)。其中，解釋變量替換方式為將gdpgap替換為城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)目標(biāo)、城市與國(guó)家經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)目標(biāo)之差；工具變量法參照Nunn等［55］研究，采用所在省份城市數(shù)量與未來(lái)一期國(guó)家經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)目標(biāo)、未來(lái)一期省份經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)目標(biāo)的交互項(xiàng)，作為gdpgap的工具變量；被解釋變量替換方式為將減污降碳協(xié)同管理績(jī)效替換為CO2減排率與PM2.5下降率的二者加和。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，上述四種處理方式下的實(shí)證結(jié)果與表2中基本回歸結(jié)果基本一致。為節(jié)省篇幅，此處未將檢驗(yàn)結(jié)果一一羅列。

4.2 區(qū)域異質(zhì)性分析

考慮到中國(guó)東、中、西部經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異較大，將樣本劃分為中部、東部和西部地區(qū)三類，采用雙固定效應(yīng)模型檢驗(yàn)區(qū)域異質(zhì)性，回歸結(jié)果見(jiàn)表3。結(jié)果顯示：①經(jīng)濟(jì)目標(biāo)方面，東部、西部子樣本gdpgap系數(shù)顯著為正（p＜0.10），中部子樣本gdpgap系數(shù)為正但不顯著，即中國(guó)仍總體處于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)加劇PM2.5污染與碳排放的階段。②環(huán)境目標(biāo)方面，中部子樣本envgoal1、envgoal2系數(shù)均顯著為負(fù)（p＜0.01），東部、西部子樣本envgoal1、envgoal2系數(shù)均不顯著，這與李巍等［56］研究發(fā)現(xiàn)類似，即環(huán)境規(guī)制對(duì)環(huán)境的提升作用在創(chuàng)新技術(shù)最先進(jìn)和最落后地區(qū)失效，這可能與西部地區(qū)環(huán)境規(guī)制水平整體更低［57］、東部地區(qū)減污降碳協(xié)同治理的邊際效應(yīng)遞減［15］或相對(duì)更強(qiáng)的地方政府競(jìng)爭(zhēng)引致環(huán)境目標(biāo)效力降低［58］有關(guān)。以上發(fā)現(xiàn)部分解釋了相比東、西部地區(qū)，中國(guó)中部地區(qū)城市CO2和大氣污染物排放協(xié)同管理績(jī)效相對(duì)較好這一現(xiàn)象，未來(lái)仍需開展進(jìn)一步實(shí)證研究，對(duì)其內(nèi)在機(jī)制進(jìn)行量化檢驗(yàn)。

表3 區(qū)域異質(zhì)性回歸結(jié)果

4.3 中介機(jī)制檢驗(yàn)

以下對(duì)能源結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)的協(xié)同減排機(jī)制進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗(yàn)。以coal、instru、road為被解釋變量，環(huán)境與經(jīng)濟(jì)目標(biāo)為解釋變量，利用雙固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸，結(jié)果見(jiàn)表4?？梢钥闯觯孩貾M2.5濃度目標(biāo)均可在1%水平下顯著提升煤炭消費(fèi)下降幅度及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)指數(shù)，這表明存在能源結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)協(xié)同減排效應(yīng)；同時(shí)，PM2.5和PM10濃度目標(biāo)在1%水平下顯著促進(jìn)交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)調(diào)整，但由于表2基本回歸結(jié)果中road的系數(shù)不顯著，即未檢驗(yàn)出存在交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)協(xié)同減排中介效應(yīng)。②模型8中，gdpgap在1%水平下顯著降低煤炭消費(fèi)下降幅度，結(jié)合表2基本回歸結(jié)果中coal的系數(shù)顯著為負(fù)，表明更高的經(jīng)濟(jì)目標(biāo)亦可通過(guò)能源結(jié)構(gòu)這一中介路徑阻礙減污降碳協(xié)同管理績(jī)效提升。

表2 基本回歸結(jié)果

表4 中介效應(yīng)回歸結(jié)果

4.4 多污染物與CO2協(xié)同減排檢驗(yàn)

考慮到不同污染物的排放源差異，為檢驗(yàn)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)目標(biāo)設(shè)置對(duì)不同大氣污染物及二氧化碳協(xié)同減排的敏感性，將大氣污染物PM2.5替換為AQI指數(shù)、臭氧O3、PM2.5+O3三類，以及將CO2排放量替換為CO2濃度，采用公式（3）重新計(jì)算多污染物與CO2協(xié)同管理績(jī)效的排名，獲得rank_AQI+CO2、rank_O3+CO2、rank_PM2.5+O3+CO2與rank_PM2.5+CO2′，并替代基本回歸模型中的被解釋變量rank得到回歸結(jié)果見(jiàn)表5。結(jié)果顯示：模型12、14中envgoal1、envgoal2系數(shù)為負(fù)但均不顯著。這表明由于不同污染物排放源存在差異，采用不同污染物測(cè)算協(xié)同管理績(jī)效時(shí)，前述回歸結(jié)果對(duì)不同污染物是敏感的。

表5 環(huán)境與經(jīng)濟(jì)目標(biāo)對(duì)多污染物與CO2協(xié)同減排的影響

5 結(jié)論與政策啟示

以2004年至2020年環(huán)境與經(jīng)濟(jì)目標(biāo)數(shù)據(jù)為樣本，基于PM2.5下降率與CO2減排率測(cè)算減污降碳協(xié)同管理績(jī)效，實(shí)證分析環(huán)境與經(jīng)濟(jì)目標(biāo)設(shè)置對(duì)減污降碳協(xié)同管理績(jī)效的影響效應(yīng)及其區(qū)域異質(zhì)性，并進(jìn)一步檢驗(yàn)?zāi)茉唇Y(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)調(diào)整產(chǎn)生的中介效應(yīng)，以及不同污染物種類對(duì)回歸結(jié)果的敏感性，主要結(jié)論如下。

（1）PM2.5/PM10濃度目標(biāo)、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)目標(biāo)均與減污降碳協(xié)同管理績(jī)效顯著相關(guān)。城市與所在省份經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)目標(biāo)之差每增加1%，減污降碳協(xié)同管理績(jī)效降低1.452～1.929個(gè)單位；城市PM2.5、PM10濃度目標(biāo)每增加1%，減污降碳協(xié)同管理績(jī)效分別提升2.826～3.659、6.407～8.951個(gè)單位；同時(shí)，城市經(jīng)濟(jì)目標(biāo)越高，環(huán)境目標(biāo)對(duì)城市減污降碳的正向影響越小。

（2）環(huán)境與經(jīng)濟(jì)目標(biāo)對(duì)減污降碳協(xié)同管理績(jī)效存在明顯區(qū)域差異。東、西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)目標(biāo)對(duì)減污降碳協(xié)同管理績(jī)效的負(fù)向影響顯著、而中部不顯著；中部地區(qū)PM2.5、PM10濃度目標(biāo)對(duì)減污降碳協(xié)同管理績(jī)效的正向影響顯著，而東、西部不顯著。

（3）環(huán)境PM2.5/PM10目標(biāo)可通過(guò)能源結(jié)構(gòu)調(diào)整、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)提升減污降碳協(xié)同管理績(jī)效，但交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)的中介效應(yīng)不顯著。同時(shí)，更高的經(jīng)濟(jì)目標(biāo)亦可通過(guò)能源結(jié)構(gòu)這一中介路徑阻礙減污降碳協(xié)同管理績(jī)效提升。

（4）由于不同污染物排放源存在差異，采用不同污染物測(cè)算協(xié)同管理績(jī)效，發(fā)現(xiàn)PM2.5濃度目標(biāo)對(duì)PM2.5與CO2濃度、O3與CO2協(xié)同管理績(jī)效的影響均不顯著。

上述結(jié)論蘊(yùn)含的政策啟示包括：①應(yīng)著重從目標(biāo)協(xié)同角度考慮減污降碳協(xié)同增效。以往大氣污染物與溫室氣體的協(xié)同治理研究尤為關(guān)注技術(shù)、政策或某一具體措施層面的協(xié)同效應(yīng)，而忽略了目標(biāo)維度的減污降碳協(xié)同效應(yīng)，未來(lái)各地政府在設(shè)置多重目標(biāo)（能源、環(huán)境、經(jīng)濟(jì)等）時(shí)，應(yīng)通過(guò)科學(xué)合理的方式強(qiáng)化目標(biāo)協(xié)同、減少目標(biāo)沖突，實(shí)現(xiàn)多污染物與CO2協(xié)同管理績(jī)效的最大化。②應(yīng)根據(jù)各地區(qū)對(duì)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)目標(biāo)的異質(zhì)性反應(yīng)，制定差異化引導(dǎo)和激勵(lì)機(jī)制。可加大對(duì)西部地區(qū)環(huán)境治理設(shè)施投資及環(huán)保技術(shù)升級(jí)的支持力度，完善東部地區(qū)排污權(quán)交易等市場(chǎng)激勵(lì)型環(huán)境政策，充分發(fā)揮出東、西部地區(qū)環(huán)境目標(biāo)對(duì)減污降碳協(xié)同管理績(jī)效的積極作用。同時(shí)需盡快調(diào)整政府績(jī)效評(píng)價(jià)體系，建立GDP增速與GDP質(zhì)量雙考核的經(jīng)濟(jì)發(fā)展評(píng)價(jià)制度，引導(dǎo)地方政府經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)競(jìng)爭(zhēng)由傳統(tǒng)的速度競(jìng)爭(zhēng)向質(zhì)量競(jìng)爭(zhēng)轉(zhuǎn)變。③考慮到能源結(jié)構(gòu)調(diào)整與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)對(duì)減污降碳協(xié)同管理績(jī)效具有積極作用，未來(lái)應(yīng)從能源供給側(cè)和需求側(cè)共同發(fā)力，助推經(jīng)濟(jì)發(fā)展與能源消耗、環(huán)境污染“雙脫鉤”，同時(shí)應(yīng)將碳排放量大的高耗能行業(yè)作為結(jié)構(gòu)調(diào)整重點(diǎn)，鼓勵(lì)發(fā)展新一代信息技術(shù)、新能源等戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，加速產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)優(yōu)化。但交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)調(diào)整并不必然提升減污降碳協(xié)同減排水平，因此各地應(yīng)區(qū)分不同環(huán)境指標(biāo)，對(duì)交通有關(guān)措施（如客貨運(yùn)輸結(jié)構(gòu)優(yōu)化、運(yùn)輸裝備“油改電”/“油改氣”、新能源車船推廣應(yīng)用、柴油貨車限行、老舊機(jī)動(dòng)車淘汰等）開展系統(tǒng)的多污染物與CO2協(xié)同效益評(píng)估，并開展實(shí)證檢驗(yàn)，識(shí)別并選取高協(xié)同減排水平的治理措施最優(yōu)組合，以提升城市減污降碳協(xié)同管理績(jī)效，防止政策“千篇一律”。④現(xiàn)有減污降碳協(xié)同管理實(shí)踐往往忽略針對(duì)不同環(huán)境指標(biāo)，分地區(qū)、分時(shí)段設(shè)計(jì)精細(xì)化的減污降碳最優(yōu)協(xié)同控制方案，未來(lái)應(yīng)加強(qiáng)國(guó)家頂層設(shè)計(jì)，明確協(xié)同控制的溫室氣體（CO2、CH4等）及大氣污染物（PM2.5、O3、PM10、NO2等）指標(biāo)，設(shè)置重點(diǎn)區(qū)域/省份短中長(zhǎng)期協(xié)同改善目標(biāo)（如排放量/濃度目標(biāo)值、濃度下降百分比、碳達(dá)峰年限、碳排放量下降百分比、單位GDP碳排放強(qiáng)度、人均碳排放量等），結(jié)合目標(biāo)考核協(xié)同強(qiáng)化各城市/省份和國(guó)家目標(biāo)的一致性，促使地方政府選擇并實(shí)施可實(shí)現(xiàn)減污降碳目標(biāo)的最優(yōu)協(xié)同控制路徑，從而賦能中國(guó)“雙碳”目標(biāo)的科學(xué)化、精確化實(shí)現(xiàn)。