引言

中国在2020年联合国大会上明确“双碳”目标：2030年前碳达峰，2060年前碳中和，并承诺将推出更有力的配套政策与措施，推动经济绿色转型。为支撑该目标实现，国家发改委分三批开展低碳试点工作（2010年、2012年、2017年），涉及6省、80市及1个地区。工业企业作为高能耗、高碳排放行业，是我国碳排放的主要贡献者，也是低碳城市建设的重中之重。此外，在“十三五”规划纲要中，将绿色金融体系的建设提升到国家战略层面。由中国人民银行、国家发展改革委等六部门于2024年联合发布的《关于进一步强化金融支持绿色低碳发展的指导意见》强调：“做好绿色金融大文章，积极支持绿色低碳发展。”其也提出各类经济金融绿色低碳政策协同高效推进。在低碳城市试点政策的规制下，绿色金融能否与其进行优势互补，有效赋能工业企业绿色全要素生产率的提升，为企业绿色发展提供有力支持，以期解决环境保护与经济发展间的深层矛盾，成为学术研究和政策实践的重要问题。

基于现有研究，本文以低碳试点政策为“准自然实验”，利用多期双重差分法，考察该政策对试点地区工业企业绿色全要素生产率（GTFP）的提升效果。同时，探讨若低碳试点政策能促进工业企业GTFP提升，绿色金融是否会对这一政策效应产生调节作用？

一、政策背景与研究假说

（一）政策背景

为了改善日益严重的环境污染问题，加快促进经济发展方式转变和经济结构的调整，国家制定了低碳城市试点政策。该政策明确提出“以建立健全低碳发展制度、推进能源优化利用、打造低碳产业体系、推动城乡低碳化建设和管理、加快低碳技术研发与应用、形成绿色低碳的生活方式和消费模式为重点”，将减排任务分配到各企业，并进行跟踪评估考核。2010年起，由国家发改委分三批启动低碳城市试点。第一批在2010年7月公布，确定了广东、辽宁、湖北、陕西、云南五省以及天津等八市开展试点工作。在前一批试点的经验基础上，分别在2012年公布了第二批试点城市，确定海南省和其他28个城市作为试点，在2017年公布第三批试点城市包括乌海市、沈阳市等45个城市，共覆盖6个省份和81个低碳城市试点。

（二）研究假说

1.低碳城市政策与工业企业绿色全要素生产率

低碳城市政策会通过“硬性要求+柔性支持”的组合方式，直接激励工业企业开展绿色技术改造，进而提升其绿色全要素生产率。​

从“硬性要求”来看，低碳城市政策会对工业企业碳排放设定明确限值，若企业不达标可能面临停产、罚款等处罚。这会倒逼企业减少高碳投入，主动引入低碳相关技术，减少生产中的碳排放，提升资源利用效率。从“柔性支持”来看，政策会配套补贴、税收优惠等措施，降低企业绿色改造的成本即环境规制成本。例如，企业购买节能机床时能获得部分费用补贴，研发低碳生产工艺可享受税收抵免，这会增强企业开展绿色改造的意愿，推动其在技术升级中提升生产效率，如用节能设备减少电力消耗、用低碳工艺缩短生产周期。​

综上，政策通过“倒逼+激励”双作用，推动工业企业主动进行绿色技术改造，既减少碳排放，又提升生产效率，最终实现工业企业绿色全要素生产率的提升。基于此，本文提出假设1：

H1：低碳城市试点政策和绿色信贷政策组合促进企业全要素生产率提升中具有组合叠加效应。

2.绿色金融的调节作用

绿色金融创新示范区会以专项金融工具缓解企业绿色改造的资金约束，从而放大低碳城市政策对工业企业GTFP的促进作用，发挥正向调节效果。​

一方面，示范区内的绿色信贷、绿色债券等产品，能为企业落实低碳政策提供低成本资金。例如企业响应政策淘汰高耗能设备时，可通过示范区专项绿色信贷获得低利率贷款，快速推进节能设备采购；发行绿色债券还能拓宽融资渠道，避免因资金不足拖延绿色技术改造，确保政策倒逼的改造措施顺利落地，更快提升生产效率。另一方面，示范区的风险补偿机制能降低企业绿色投资风险。企业开展低碳工艺研发时，若面临研发失败风险，示范区可通过风险补偿减少损失，让企业更敢投入绿色创新，进而更快将技术成果转化为生产效率提升，助力低碳城市政策更好地实现低碳目标，最终强化对工业企业GTFP的提升作用。基于此，本文提出以下假说：

H2：绿色金融对低碳城市政策和工业企业绿色全要素生产率的关系具有调节作用。

二、研究设计

（一）模型设置

本文将低碳城市这一外生事件视为一项准自然实验，利用双重差分模型在试点政策分析中的优势，更好识别政策效果；由于试点批次存在着时间差异，故选用多期双重差分模型考察政策组合政策赋能企业全要素生产率的影响及其作用机制，并基于已有文献构建模型如公式（1）所示：

其中，表示企业，表示时间。因变量为表示企业全要素生产率。是核心解释变量，即政策组合执行的虚拟变量。如果该企业所在地处于市在年实施低碳城市，则赋值为1，否则赋值为0。系数是本文关注的政策效果。代表控制变量。、分别代表企业固定效应，年份固定效应。为误差项。

为探讨绿色金融的调节效应，构建如下调节效应模型：

其中，为企业在年的调节变量，为绿色金融。如果显著为正，且显著为正，则意味着调节变量加强了政策对工业企业绿色全要素生产率的促进效果；如果显著为正，且显著为负，则意味着调节变量减弱了政策对工业企业绿色全要素生产率的促进效果；如果不显著或者不显著，则表示调节效应不存在。

（二）数据来源

选取2008-2023年中国沪深A股上市工业企业作为研究样本。剔除标记有ST和*ST的企业、金融业以及主要变量数据缺失的企业。最终得到27516个企业-年度观察值。本文数据来自于CSMAR数据库、《中国城市统计年鉴》和《中国环境统计年鉴》等官方公布的数据集。

（三）变量设置和说明

被解释变量为工业企业绿色全要素生产率（GTFP）。本文法测算采用非径向SBM-ML指数对企业绿色全要素生产率进行测度。企业绿色全要素生产率的投入和产出指标的测度如下：、要素投入：劳动投入以企业员工数作为代理变量；资本投入以企业固定资产净额作为代理变量；能源投入以企业所在城市工业用电量按企业从业人员占城市城镇人员就业比重进行换算作为代理变量。期望产出：以企业营业收入作为企业期望产出的代理变量。非期望产出：以企业从业人员占所在城市城镇人员就业比重对“工业三废”即工业二氧化硫、工业废水、工业烟粉尘排放量进行换算，作为企业非期望产出的代理变量。

核心解释变量是低碳城市政策构造的政策变量（DID_it），即企业实施低碳城市政策的当年及以后年份，则将其赋值为1，反之则未实施低碳城市政策企业赋值为0。需要说明的是：本文考虑到该试点政策在2010年与2012年的实施时间均处于下半年，并且存在个别城市重复入选的现象。因此，本文参考宋弘等的做法，将三批低碳城市试点政策的起始时间分别确定为2011年、2013年和2017年。

调节变量设定为绿色金融（ME），绿色金融采用是否属于绿色金融改革创新试验区进行衡量。

为减少估计偏差，参考已有研究选取控制变量如下：企业层面包括资产负债率（Lev）、前十大股东持股比例(top10)、上市年限（Listage）、营业收入增长率（growth）、现金流比率（cashflow）、机构投资者持股比例（fixed）、股权制衡度（balance2）和城市经济发展水平（loss）。上述变量定义以及描述性统计如表1所示。

三、实证结果与稳健性检验

（一）回归结果

本文基准回归结果如表2所示。其中第（1）仅控制企业和年份，未纳入控制变量，在（2）列纳入了控制变量。由表2可见，低碳城市政策（DID）对工业企业绿色全要素生产率（GTFP）的回归系数均在1%的水平上显著为正，其估计系数分别为0.013和0.013，表明政策对工业企业绿色全要素生产率具有显著正向影响，结论与本文理论分析相符合。

表2第（3）列展示了绿色金融对低碳城市政策影响工业企业绿色全要素生产率的调节效应。政策的系数为0.0014，在1%水平下显著；试点政策与绿色金融的交互项系数为0.002，在1%水平下显著，可见绿色金融在政策对工业企业绿色全要素生产率的促进作用中起到正向的调节作用。

2. 平行趋势检验

鉴于回归样本涵盖了16年，可能导致估计结果的标准误偏大。因此，本文参考唐学朋等使用归并法对平行趋势进行检验。平行趋势检验结果如图1所示，研究样本通过了平行趋势检验。

3. 安慰剂检验

为了进一步检验试点政策对企业全要素生产率的抑制是否受到省略变量和潜在不可观察因素的影响，通过随机指定处理企业和处理时点的方式进行混合安慰剂检验，重复1000次得到混合安慰剂检验结果。结果如图2所示，安慰剂效应系数集中在零附近且近似呈正态分布，其中处理效应估计值位于安慰剂效应分布的左侧尾部，属于极端值，表明基准回归结果受遗漏变量或者不可观察因素影响的可能性较低。

（四）稳健性检验

为排除研究区间内相关政策可能对估计结果产生的干扰，本文将环境保护法和无废城市试点政策进行控制。本文分别加入两项政策的虚拟变量（DID无废与DID环境）重新进行估计。结果如表3所示，排除两项政策的干扰后，回归系数依然显著为正，再次说明基准回归具有稳健性。

（五）异质性分析

对污染企业而言，政策会施加更严格的碳排放、污染物排放限制，若不整改将面临停产、高额罚款等严重后果。因此，分组检验是否属于污染的工业企业异质性，较为重要。表4(1)和(2)列分别显示了污染企业和非污染企业的回归结果。结果发现政策显著提升了污染工业企业GTFP，而对非污染工业企业GTFP不显著，其原因可能在于，对非污染企业而言，其本身碳排放低、污染少，已基本符合低碳政策要求，政策对其约束较弱。同时，这类企业绿色改造需求低，即便投入资金优化生产，对生产效率的提升幅度也极小，难以带来GTFP的明显变化，因此政策对其GTFP的提升作用不显著。

五、结论与建议

本文利用2008-2023年中国沪深A股上市工业企业的面板数据，以低碳城市试点政策作为准自然实验，通过构建多期双重差分模型实证考察政策组合对GTFP的影响。研究发现：低碳城市试点政策实施能显著提升工业企业GTFP，并通过平行趋势检验等一系列检验后，结果依然成立。分析发现，绿色金融在政策实施对工业企业GTFP的提升中具有正向调节作用。从异质性分析发现政策对污染企业的GTFP提升效果更为明显。

基于研究结论，本文提出以下政策建议：第一，在低碳城市里，对工业企业的绿色改造项目直接给资金补贴，促进企业就更愿意主动落实低碳要求，进而通过减少能源浪费、降低污染处理成本，提升绿色生产效率。第二，推动绿色金融与低碳政策协同落地，避免政策冲突或重复，确保政策的有序落地和有效执行，提高政策实施的整体效果。第三，对于污染企业，应进一步通过政策倾斜和资金支持，帮助污染企业更好的克服环境规制带来的困难。