魯 靖 牛子昂 張 雨

(南京審計(jì)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院, 211815, 南京)

近年來(lái),全球氣候變暖導(dǎo)致極端天氣事件發(fā)生的頻率大幅增加,如颶風(fēng)、暴雨和極端高溫,對(duì)人類正常生活造成嚴(yán)重影響。過(guò)量排放二氧化碳等溫室氣體是造成這些影響的主要原因。城市交通擁堵是許多城市面臨的首要難題,同時(shí)也是城市二氧化碳排放的重要源頭。相比傳統(tǒng)的私家燃油車出行,城市軌道交通出行是一種更清潔的出行方式,但城市軌道交通建設(shè)是一項(xiàng)前期投入成本高、修建周期長(zhǎng)且審批門檻高的工程。本文主要研究城市軌道交通對(duì)城市經(jīng)濟(jì)低碳轉(zhuǎn)型的影響。基于2000—2019年我國(guó)283座地級(jí)市的數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)城市軌道交通能夠促進(jìn)城市經(jīng)濟(jì)低碳轉(zhuǎn)型。并進(jìn)一步探究了城市軌道交通促進(jìn)城市經(jīng)濟(jì)低碳轉(zhuǎn)型的機(jī)制:城市軌道交通提升了城市空間的連通性,方便了人們的出行,促進(jìn)了知識(shí)擴(kuò)散和人才流動(dòng),進(jìn)而推動(dòng)城市綠色技術(shù)創(chuàng)新,促進(jìn)城市經(jīng)濟(jì)低碳轉(zhuǎn)型。

1 研究背景

面對(duì)日益擁堵的交通,地方政府試圖通過(guò)增加城市軌道交通設(shè)施來(lái)解決這一問(wèn)題。雖然這種投資需要大量資金投入,但是其可以繁榮當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)。這種現(xiàn)象在發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體中頻繁發(fā)生[1]。如北京市通過(guò)增加14條新的地鐵線路和200多條公交線路,大大擴(kuò)展了公共交通網(wǎng)絡(luò)。這種以減少與交通相關(guān)的空氣污染和交通擁堵為目標(biāo),擴(kuò)大公共交通網(wǎng)絡(luò)等供給側(cè)政策,對(duì)空氣質(zhì)量產(chǎn)生兩種作用方向相反的效應(yīng)。一種是公共交通的分流效應(yīng),如:文獻(xiàn)[2]研究發(fā)現(xiàn),政府對(duì)公共交通網(wǎng)絡(luò)投資與改善,可以使通勤者從駕駛私人車輛轉(zhuǎn)向公共交通,這種交通分流效應(yīng)(Mohring效應(yīng))可以潛在地減少交通擁堵和車輛排放;文獻(xiàn)[3]基于RD(斷點(diǎn)回歸)框架估計(jì)了臺(tái)北市開通一條地鐵線路對(duì)空氣污染的影響,地鐵線路的開通使一氧化碳(CO)排放量減少了5%～15%;與此類似,文獻(xiàn)[4]使用RD方法考察了德里地鐵擴(kuò)建對(duì)空氣質(zhì)量的影響,也得到了類似的結(jié)果;文獻(xiàn)[5]利用DID(雙重差分法)方法估計(jì)了中國(guó)長(zhǎng)沙首條地鐵線路開通對(duì)空氣質(zhì)量的影響,發(fā)現(xiàn)靠近地鐵站地區(qū)的CO2量減少了18%。另一種是從更宏觀的角度來(lái)看,如文獻(xiàn)[6]提出,地鐵存在交通創(chuàng)造效應(yīng),即地鐵可能會(huì)創(chuàng)造出來(lái)新的交通出行需求,這會(huì)減弱其產(chǎn)生的分流作用。首先,地鐵通勤確實(shí)會(huì)吸引走一部分依靠燃油車的通勤者,改善了地面交通,但這一事實(shí)會(huì)在不久之后就被已經(jīng)被吸引走的通勤者發(fā)現(xiàn),從而又會(huì)將其通勤方式轉(zhuǎn)回汽車;其次,地鐵開通會(huì)導(dǎo)致地鐵沿線周邊的房?jī)r(jià)上漲,迫使這一部分居民向城市邊緣地帶遷移,這會(huì)產(chǎn)生新的通勤需求,反而會(huì)增加城市的擁堵和二氧化碳?xì)怏w的排放;最后,地鐵提高了城市整體的公共服務(wù)水平,更加容易發(fā)揮城市的虹吸效應(yīng),從而使更多人口及企業(yè)涌入該城市,帶來(lái)更多擁堵和更多的尾氣排放。

基于上述文獻(xiàn)研究,本文做出假設(shè)H1:城市軌道交通會(huì)促進(jìn)城市低碳轉(zhuǎn)型。

相比于城市軌道交通對(duì)交通的改善,國(guó)內(nèi)學(xué)者更加關(guān)注城市軌道交通對(duì)創(chuàng)新的促進(jìn)作用。創(chuàng)新作為城市經(jīng)濟(jì)低碳轉(zhuǎn)型的第一驅(qū)動(dòng)力,現(xiàn)有大量的文獻(xiàn)探究公共基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)創(chuàng)新的作用。地區(qū)創(chuàng)新水平的提高有兩大源泉:一是源自本地區(qū)對(duì)研發(fā)的投入,主要體現(xiàn)在一個(gè)地區(qū)對(duì)科研的投入和該地區(qū)所擁有的科研人員;另一個(gè)是源自相鄰地區(qū)的與本地高?？蒲袡C(jī)構(gòu)的知識(shí)溢出。城市軌道交通增強(qiáng)了該地區(qū)內(nèi)部的空間連通性,方便了人員出行,提高了學(xué)校與企業(yè)之間的交流頻率,為綠色技術(shù)創(chuàng)新提供了條件。文獻(xiàn)[7-8]基于中國(guó)城市層面研究發(fā)現(xiàn)城市軌道交通可以通過(guò)知識(shí)的溢出來(lái)增加綠色技術(shù)創(chuàng)新的可能性。

基于此,本文提出假設(shè)H2:城市軌道交通會(huì)促進(jìn)綠色技術(shù)創(chuàng)新從而促進(jìn)城市經(jīng)濟(jì)低碳轉(zhuǎn)型。

2 變量選取、樣本選擇與模型設(shè)立

2.1 變量選取

被解釋變量y:低碳轉(zhuǎn)型程度。一個(gè)城市的低碳轉(zhuǎn)型程度在學(xué)界尚無(wú)通用的衡量方法,文獻(xiàn)[9]用碳強(qiáng)度來(lái)衡量城市低碳轉(zhuǎn)型程度。本文使用該城市二氧化碳排放量與地區(qū)國(guó)民經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)值的比值碳強(qiáng)度作為城市低碳轉(zhuǎn)型的代理變量,借鑒文獻(xiàn)[10]的算法核算該城市二氧化碳的排放量。

核心解釋變量x:本文核心解釋變量為城市軌道交通。本文借鑒文獻(xiàn)[8]對(duì)城市軌道交通的設(shè)定構(gòu)建虛擬變量。考慮到城市軌道交通對(duì)城市的影響有時(shí)滯作用,本文做如下處理:若某條城市軌道交通線路在當(dāng)年6月30日開通,則記作在當(dāng)年開通;如果其在當(dāng)年6月 30 日之后開通,則記入下年開通。

控制變量Z:本文控制產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化、政府支出、外商投資和本地需求的影響。其中產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化采用第三產(chǎn)業(yè)增加值與第二產(chǎn)業(yè)增加指標(biāo)的比值作為其代理變量,本地需求采用該城市當(dāng)年社會(huì)零售品總額作為其代理變量。

中介機(jī)制變量m:本文依據(jù)WIPO(世界知識(shí)產(chǎn)權(quán)局)公布的國(guó)際專利分類綠色清單,從國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局整理相關(guān)綠色專利申請(qǐng)數(shù)據(jù)作為綠色技術(shù)創(chuàng)新的代理變量。

門檻變量n:為進(jìn)一步探究城市軌道交通對(duì)城市經(jīng)濟(jì)低碳轉(zhuǎn)型的影響是否會(huì)因?yàn)槌鞘幸?guī)模而有所不同,本文將城市人口密度作為門檻變量。

上述變量描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。

表1 所選取變量描述性統(tǒng)計(jì)

2.2 模型設(shè)立

2.2.1 基準(zhǔn)模型

為了探究城市軌道交通對(duì)城市經(jīng)濟(jì)低碳轉(zhuǎn)型的影響,本文設(shè)定的DID模型為:

yit=a1+a2xit+ΓZit+γt+μi+εit

(1)

式中:

yit——t年i城市的碳強(qiáng)度,一個(gè)城市碳強(qiáng)度降低則說(shuō)明該城市在低碳水平程度上降低;

xit——i城市t年城市軌道交通是否運(yùn)行,若處于運(yùn)行時(shí)期則賦值為 1,若未運(yùn)營(yíng)則賦值為 0;

Zit——控制變量,控制其他變量對(duì)于這組關(guān)系的影響;

?！刂谱兞康南禂?shù);

γt——t年固定效應(yīng);

μi——i城市固定效應(yīng);

εit——隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng);

a1——常數(shù)項(xiàng)截距;

a2——城市軌道交通對(duì)城市經(jīng)濟(jì)低碳轉(zhuǎn)型產(chǎn)生影響的系數(shù),是本文重點(diǎn)研究的系數(shù)。

2.2.2 中介模型

為檢驗(yàn)城市軌道交通是否能通過(guò)綠色技術(shù)創(chuàng)新來(lái)影響城市經(jīng)濟(jì)低碳轉(zhuǎn)型,本文采用中介模型進(jìn)行檢驗(yàn)。本文所構(gòu)建中介模型為:

yit=b0+b1xit+ΓZit+γt+μi+εit

yit=c0+c1xit+c2mit+ΓZit+γt+μi+εit

(2)

式中:

b0、c0——常數(shù)項(xiàng)系數(shù);

b1——不加中介變量城市軌道開通系數(shù);

c1——加中介變量城市軌道開通系數(shù);

c2——加中介變量綠色技術(shù)創(chuàng)新的系數(shù)。

由b1、c1、c2的顯著性來(lái)判斷其中介機(jī)制是否成立。

2.2.3 門檻模型

為檢驗(yàn)城市軌道交通對(duì)城市經(jīng)濟(jì)低碳轉(zhuǎn)型的異質(zhì)性是否會(huì)因?yàn)槿丝诿芏榷嬖诜蔷€性關(guān)系,本文采用門檻模型對(duì)其進(jìn)行檢驗(yàn)。本文所構(gòu)建門檻模型為:

(3)

式中:

n——門檻變量,本文的門檻變量選用城市人口密度。

δ——門檻值。

d0——常數(shù)項(xiàng)截距。

d1、d2——城市軌道交通對(duì)在不同門檻下城市經(jīng)濟(jì)低碳轉(zhuǎn)型產(chǎn)生影響的系數(shù)。

I()——0-1變量,若括號(hào)內(nèi)條件成立,I取值為1;若括號(hào)內(nèi)條件不成立,I取值為0。

2.3 樣本選擇

由于我國(guó)城市軌道交通建設(shè)集中開始于2000年后,所以本文樣本起始時(shí)間選為2000年。由于2020年受全球新冠疫情的影響,經(jīng)濟(jì)生活受到了巨大的沖擊,為了剔除疫情帶來(lái)的影響,本文將樣本時(shí)間選取至2019年。為了剔除2000年前開通城市軌道交通的城市的影響,本文剔除北京、上海、天津、廣州這4座城市。最后考慮到數(shù)據(jù)可獲得性,本文選取31省份283座地級(jí)市2000—2019年的數(shù)據(jù)作為樣本。數(shù)據(jù)源自《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》《城市軌道交通年度統(tǒng)計(jì)和分析報(bào)告》及各地方統(tǒng)計(jì)公告。

3 基準(zhǔn)分析和穩(wěn)健性分析

3.1 基準(zhǔn)回歸

樣本數(shù)據(jù)基準(zhǔn)回歸結(jié)果如表2所示。表2中列(1)為僅控制城市固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng),根據(jù)列(1),城市軌道交通在統(tǒng)計(jì)水平5%下顯著促進(jìn)城市經(jīng)濟(jì)碳排放強(qiáng)度下降。表2中列(2)為在列(1)基礎(chǔ)上進(jìn)一步加入一系列控制變量,根據(jù)列(2),城市軌道交通在統(tǒng)計(jì)水平1%下顯著降低了城市碳排放強(qiáng)度,這可能因?yàn)榭刂谱兞康募尤脒M(jìn)一步控制其他因素對(duì)于碳強(qiáng)度的影響,且回歸系數(shù)變大。

表2 樣本數(shù)據(jù)基準(zhǔn)回歸結(jié)果

雙重差分法需要建立在平行趨勢(shì)下才能成立。對(duì)此,本文需要對(duì)城市軌道交通開通前后碳強(qiáng)度進(jìn)行平行趨勢(shì)檢驗(yàn)。檢驗(yàn)平行趨勢(shì)公式為:

(4)

式中:

e0——回歸截距;

lk——基于城市軌道交通開通時(shí)點(diǎn)賦予的0-1變量(開通城市軌道交通當(dāng)年,k=0,l0=1,lk≠0=0;開通城市軌道前1年,k=-1,l-1=1,lk≠-1=0;開通城市軌道后1年,k=1,l1=1,lk≠1=0,依此類推);

fk——lk所對(duì)應(yīng)回歸系數(shù)。

城市軌道交通開通前后碳強(qiáng)度平行趨勢(shì)檢驗(yàn)結(jié)果如圖1所示。 由圖1可見(jiàn),在城市軌道交通開通前后,fk在城市軌道交通開通前后平行趨勢(shì)發(fā)生明顯變化,說(shuō)明城市軌道交通滿足平行趨勢(shì)的假設(shè)。

圖1 平行趨勢(shì)檢驗(yàn)結(jié)果

3.2 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

樣本數(shù)據(jù)穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

表3 樣本數(shù)據(jù)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1) 替換被解釋變量。本文采用人均二氧化碳排放量來(lái)替代碳強(qiáng)度,如表3列(1)所示。核心解釋變量系數(shù)在統(tǒng)計(jì)水平1%下顯著,且系數(shù)為負(fù),說(shuō)明城市軌道交通開通依然能降低城市人均碳排放量。

2) 控制其他政策的影響。在樣本期2000—2019年內(nèi),國(guó)家同時(shí)出臺(tái)了低碳城市試點(diǎn)政策,被選為試點(diǎn)的城市往往在低碳轉(zhuǎn)型方面更加具有優(yōu)勢(shì)。為了剔除這一部分的影響,本文按3批政策試點(diǎn)時(shí)間分別對(duì)試點(diǎn)城市構(gòu)建虛擬變量,將其加入基準(zhǔn)模型中以控制該政策的影響。根據(jù)表3列(2),控制了城市是否參與低碳城市試點(diǎn)之后,城市軌道交通的系數(shù)估計(jì)值依然在1%水平上顯著,且估計(jì)值只是略小于基準(zhǔn)模型的回歸系數(shù)。這表明,排除其他政策的干擾后,城市軌道交通開通可以降低城市碳強(qiáng)度的結(jié)論依然成立。

3) 時(shí)間安慰劑檢驗(yàn)。為了進(jìn)一步剔除時(shí)間趨勢(shì)對(duì)于模型估計(jì)的影響,本文構(gòu)造了一個(gè)反事實(shí)試驗(yàn)。由于各城市開通城市軌道交通的年份不盡相同,如果將所有的開通時(shí)間前移3年,統(tǒng)計(jì)結(jié)果依然顯著,則說(shuō)明城市軌道交通可能并不是促進(jìn)城市低碳轉(zhuǎn)型的原因。結(jié)果如表3列(3)所示,由此可以剔除時(shí)間趨勢(shì)對(duì)其的影響。

4) 個(gè)體安慰劑檢驗(yàn)。為了剔除潛在的其他因素和遺漏變量等的影響,本文通過(guò)對(duì)城市軌道交通的城市、開通時(shí)間進(jìn)行雙隨機(jī)構(gòu)造出“偽城市軌道交通開通”虛擬變量進(jìn)行反事實(shí)試驗(yàn),看其回歸結(jié)果是否與現(xiàn)實(shí)相符。按此方法本文進(jìn)行了500次試驗(yàn),試驗(yàn)回歸結(jié)果系數(shù)分布如圖2所示。由圖2可知,這500次試驗(yàn)的結(jié)果分布整體呈鐘形分布,其平均間值在0,與現(xiàn)實(shí)情況中-0.11(圖中虛線)相差甚遠(yuǎn),從中可知基準(zhǔn)模型中所回歸結(jié)果不是因?yàn)闈撛谄渌蛩卦斐傻摹?/p>

圖2 個(gè)體安慰劑檢驗(yàn)結(jié)果

3.3 機(jī)制分析和拓展分析

為了進(jìn)一步檢驗(yàn)城市軌道交通通過(guò)綠色技術(shù)創(chuàng)新是否促進(jìn)了城市經(jīng)濟(jì)低碳轉(zhuǎn)型,本文通過(guò)中介模型來(lái)檢驗(yàn)這一機(jī)制,結(jié)果如表4所示。

表4 中介機(jī)制檢驗(yàn)

由表4列(2)可知,加入中介變量后,城市軌道交通開通的系數(shù)的顯著性并沒(méi)有改變,回歸系數(shù)的顯著性并未改變,但系數(shù)的絕對(duì)值有所減小,而與此同時(shí)綠色技術(shù)創(chuàng)新的系數(shù)依然顯著,說(shuō)明城市軌道交通能夠通過(guò)促進(jìn)綠色技術(shù)創(chuàng)新賦能城市經(jīng)濟(jì)低碳轉(zhuǎn)型,即綠色技術(shù)創(chuàng)新發(fā)揮部分中介作用。首先,城市軌道交通提高了城市公共服務(wù)的水平,使該城市在高層次人才的爭(zhēng)奪上取得了相對(duì)優(yōu)勢(shì),而城市經(jīng)濟(jì)低碳轉(zhuǎn)型歸根到底是要依賴于高層次人才的執(zhí)行和高層次人才所進(jìn)行的創(chuàng)新活動(dòng);其次,城市軌道交通開通提升了城市的連通性,有利于企業(yè)、高校與研究機(jī)構(gòu)進(jìn)行學(xué)術(shù)與技術(shù)交流,促進(jìn)該城市綠色創(chuàng)新水平,從而引致城市碳排放強(qiáng)度下降,實(shí)現(xiàn)城市經(jīng)濟(jì)低碳轉(zhuǎn)型發(fā)展。

然而所有城市都建設(shè)城市軌道顯然不現(xiàn)實(shí)。從城市軌道交通產(chǎn)生的需求來(lái)說(shuō),其本質(zhì)是在城市不斷工業(yè)化后大量的人口涌入城市,再伴隨大量高樓的興起,傳統(tǒng)的道路交通已經(jīng)難以滿足將人從城市的一處快速帶到另外一處的需求。而從供給的角度看,城市軌道交通是一個(gè)有規(guī)模效益的公共品。為了研究城市軌道交通對(duì)城市經(jīng)濟(jì)低碳轉(zhuǎn)型的影響隨著人口密度的變化是否存在非線性的變化,本文根據(jù)門檻模型進(jìn)行門檻效應(yīng)檢驗(yàn)。首先,為了確定門檻數(shù)量,本文對(duì)門檻數(shù)量分別為1、2、3時(shí)進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果如表5所示。檢驗(yàn)結(jié)果表明,只有在單一門檻時(shí)顯著水平在1%水平以下,說(shuō)明采用單一門檻模型是合適的。

表5 門檻效應(yīng)檢驗(yàn)

基于門檻模型的計(jì)算結(jié)果發(fā)現(xiàn),單一門檻的人口密度為137人/km2,回歸出來(lái)的計(jì)算結(jié)果如表6所示。

表6 門檻模型回歸結(jié)果

當(dāng)人口密度小于137人/km2時(shí),城市軌道交通對(duì)城市碳強(qiáng)度為正,從系數(shù)上來(lái)說(shuō)此時(shí)城市軌道交通不利于城市碳強(qiáng)度下降,說(shuō)明在人口密度過(guò)低的時(shí)候修建城市軌道交通帶來(lái)的減排效果有限,甚至沉重的債務(wù)負(fù)擔(dān)會(huì)拖累當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的發(fā)展;當(dāng)人口密度大于137人/km2時(shí),城市軌道交通能夠降低城市碳強(qiáng)度排放,即此時(shí)城市軌道交通開通能夠促進(jìn)城市經(jīng)濟(jì)低碳轉(zhuǎn)型。上述結(jié)論說(shuō)明,在以人口密度為門檻變量時(shí),城市軌道交通對(duì)城市經(jīng)濟(jì)低碳轉(zhuǎn)型存在邊際遞增的非線性影響。

4 結(jié)語(yǔ)

為了探究城市軌道交通對(duì)城市經(jīng)濟(jì)低碳轉(zhuǎn)型的影響,本文整理了2000—2019年間我國(guó)31個(gè)省份中285座地級(jí)市的數(shù)據(jù),并運(yùn)用雙重差分效應(yīng)模型、中介效應(yīng)模型和門檻模型進(jìn)行實(shí)證研究。研究結(jié)果表明:城市軌道交通對(duì)城市經(jīng)濟(jì)低碳轉(zhuǎn)型具有積極作用;城市軌道交通也能夠通過(guò)提高城市的綠色技術(shù)創(chuàng)新水平來(lái)推動(dòng)城市經(jīng)濟(jì)低碳轉(zhuǎn)型;但城市軌道交通對(duì)城市經(jīng)濟(jì)低碳轉(zhuǎn)型也存在一定門檻,并非所有城市都適合發(fā)展城市軌道交通。

基于上述研究結(jié)果,本文提出以下政策建議:首先,應(yīng)樹立一種“不均衡發(fā)展”理念,進(jìn)一步推進(jìn)城市化進(jìn)程,一些小型城鎮(zhèn)消亡不可避免。這些小型城鎮(zhèn)已經(jīng)完成了我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和歷史賦予的責(zé)任,只需其滿足基本民生需求,而無(wú)需強(qiáng)求其經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)。其次,應(yīng)出臺(tái)相應(yīng)政策鼓勵(lì)人口向中心城市流入,進(jìn)一步發(fā)揮已建成城市軌道交通的規(guī)模效應(yīng)。第三,由于城市軌道交通的前期投資大和后期維護(hù)成本高,限制了城市軌道交通的發(fā)展,國(guó)家應(yīng)鼓勵(lì)相關(guān)企業(yè)對(duì)城市軌道交通進(jìn)行新的探索,推動(dòng)研究降低城市軌道交通前期投資和后期維護(hù)成本的新技術(shù)和經(jīng)營(yíng)模式。