EN中文

Economic geography >

2024 , Vol. 44 >Issue 10: 185 - 193

DOI: https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2024.10.019

The Carbon Emission Effect of the Belt and Road Initiative on Cities along the Domestic Route

  • CHEN Liang , 1, 2 ,
  • GAO Haoyu 3 ,
  • HUANG Rongrong , 3, ※
Expand
  • 1. Institute of China’s Economic Reform & Development，Renmin University of China，Beijing 100872，China
  • 2. National Research Center for Political Economy of Socialism with Chinese Characteristics，Renmin University of China，Beijing 100872，China
  • 3. School of Economics，Renmin University of China，Beijing 100872，China

Received date: 2023-09-27

  Revised date: 2024-06-27

  Online published: 2024-11-29

Fold

Abstract

Promoting the high-quality development of the Belt and Road Initiative is one of the important measures to achieve high-level opening up and build a new development pattern. Scientific assessment of the environmental effect of the Belt and Road Initiative is of great significance to promote the high-quality development of the Belt and Road Initiative. This paper uses the difference-in-differences method to test the effect and mechanism of the Belt and Road Initiative on carbon intensity of cities along the route in China from 2007 to 2017. The results are as follows: 1) The Belt and Road Initiative has significantly increased the carbon emission intensity of cities along the route in China. 2) Mechanism test reveals that the Belt and Road Initiative mainly elevates the carbon emission intensity of domestic cities along the route by promoting the carbon-intensive exports and distorting the industrial structure. 3) Heterogeneity analysis shows that the increase in carbon emissions resulting from participation in the Belt and Road Initiative mainly occurs in eastern cities,central cities, and non-resource-based cities in China. As the largest producer and exporter of goods along the Belt and Road,China is under certain carbon emission pressures while meeting the needs of other countries along the Belt and Road.

Key words： the Belt and Road Initiative; carbon emission; carbon-intensive exports; distortion of industrial structure; urban location; energy transformation; quasi-natural experiment

Cite this article

CHEN Liang , GAO Haoyu , HUANG Rongrong . The Carbon Emission Effect of the Belt and Road Initiative on Cities along the Domestic Route[J]. Economic geography, 2024 , 44(10) : 185 -193 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2024.10.019

2013年，中国国家主席习近平出国访问期间首次提出共建“丝绸之路经济带”和“21世纪海上丝绸之路”的倡议。此后，“一带一路”倡议逐渐发展成为当今世界上最广阔、最具有开放性的新型合作平台。“一带一路”倡议统筹我国各区域对外开放，将政策沟通、设施联通、贸易畅通、资金融通、民心相通这“五通”作为国际合作重点，巩固和发展与沿线地区的经贸联系和产业合作，开拓了国际经贸合作共赢的新局面。但与此同时，中国经济四十年的快速增长给国内资源环境带来了巨大压力，推动经济社会发展绿色化、低碳化既是解决我国资源环境生态问题的基础之策，也是实现高质量发展的关键环节和必然要求。“2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和”的碳排放控制目标的提出也为我国全面推进绿色发展、实现经济低碳转型制定了时间表，降碳、减污、扩绿、增长的协同被纳入我国经济社会发展的全局统筹推进。基于以上研究背景，“一带一路”倡议对国内沿线城市的碳排放强度有何影响?在城市异质性的视角下，“一带一路”倡议对国内沿线城市碳排放强度的政策效果会有何不同?“一带一路”倡议主要是通过哪些渠道影响城市碳排放强度?回答这些问题对“双碳”目标约束下如何推动共建“一带一路”高质量发展具有重要的理论和现实意义。因此，本文结合2007—2017年我国283个地级及以上城市的面板数据，利用双重差分模型估计“一带一路”倡议对国内沿线城市碳排放强度的影响及其作用机制。
“一带一路”倡议提出后，我国对外投资规模不断扩大，有力地推动了沿线发展中国家和地区的经济发展，赢得了国际社会的广泛认可。但同时也引起了西方国家一些学者和智库的质疑，认为中国的目的是通过对“一带一路”沿线国家和地区的贸易投资，将国内一些高污染、高耗能的产业转移出去[1-2]，以降低本国的污染排放和环境破坏。基于此，关于“一带一路”倡议的环境效应，早期研究主要是从“一带一路”倡议沿线国家和地区的视角展开的。其中，一些研究将“一带一路”沿线国家看作一个特定区域，基于不同尺度、不同视角对“一带一路”沿线国家的碳排放、能源效率等特征进行分析[3-5]；另外一些研究围绕着外商直接投资“污染天堂”和“污染光环”效应展开争论，讨论了中国的对外直接投资对“一带一路”沿线国家和地区的环境影响，证明了中国对外直接投资是绿色低碳的，“一带一路”倡议的实施显著降低了沿线国家和地区的环境污染，提高了沿线国家和地区的绿色全要素生产率[6-9]。
但是，作为“一带一路”倡议的发起国和“一带一路”沿线最大的商品出口国，中国的“走出去”战略不仅会影响沿线国家的环境质量，同时也会影响中国自身的环境质量[10-13]。因此，一些学者开始将研究视角转向国内。在行业视角上，Xu等通过评估“一带一路”倡议启动后中国与“一带一路”沿线国家的贸易变化，发现2013年以后中国对“一带一路”沿线国家的净出口主要集中在资源密集型行业和污染密集型行业，从而增加了中国国内的环境和资源负担[14]。这一发现不仅缓解了中国通过“一带一路”倡议对其他沿线国家进行污染转嫁的担忧，而且开启了研究“一带一路”倡议国内环境效应的先河。在此基础上，Xiao等发现“一带一路”倡议虽然没有扩大中国对沿线国家的出口规模，但提高了高碳行业对“一带一路”沿线国家出口中的份额，也就是说“一带一路”倡议使得中国对沿线国家的出口变得更加碳密集型[15]。在区域视角上，余东升等用双重差分模型实证检验了“一带一路”倡议对我国沿线城市的环境污染效应及作用机制，发现“一带一路”倡议不仅改善了国内沿线城市的环境污染，而且对国外沿线国家和地区也不存在“污染转嫁”[12]。
综上所述，虽然现有研究已经从不同角度探讨了“一带一路”倡议的环境效应，但仍然存在拓展的空间。与现有研究相比，本文可能的边际贡献有三点：①在研究视角上，本文从国内视角出发，识别了“一带一路”倡议对国内沿线城市碳排放强度的影响及其机制。目前关于“一带一路”倡议环境效应的研究，更多是从沿线国家的层面，也有部分文献从污染排放的角度研究了“一带一路”倡议对国内沿线城市环境的影响。本文关注“一带一路”倡议对国内沿线城市碳排放效应，在一定程度上弥补了现有研究的不足，特别是在推动共建“一带一路”高质量发展和实现“双碳”目标的背景下。②在研究方法上，现有研究大多使用城市统计年鉴公布的天然气、液化石油气和电力3种能源消费数据测算城市层面的碳排放，原始数据缺失较为严重。本文使用夜间灯光数据反演估算的碳排放数据，不仅准确识别了“一带一路”倡议对国内沿线城市碳排放强度的影响，还使用了工具变量等方法进行了多重稳健性检验，增强了结论的可靠性。③在机制分析上，区别于现有研究从技术创新和产业结构升级的视角，本文使用2007—2016年中国海关进出口数据和全社会用电量数据，从出口碳密集化和工业用电的视角，解释了“一带一路”倡议对国内沿线城市碳排放强度的影响机制，为“一带一路”倡议的国内环境效应提供了新的证据和有益的政策参考。

1 政策背景与理论分析

1.1 政策背景

2013年9月和10月，习近平总书记在出国访问期间先后提出了共建“丝绸之路经济带”和“21世纪海上丝绸之路”的合作倡议，引起了国际社会的广泛关注。2015年，国家发展改革委、外交部和商务部联合发布《推动共建丝绸之路经济带和21世纪海上丝绸之路的愿景与行动》(以下简称《愿景与行动》)，从时代背景、共建原则、框架思路、合作重点、合作机制等方面对“一带一路”倡议进行了全面阐释。截至2022年底，中国已经同151个国家和32个国际组织签署了200余份共建“一带一路”合作文件，基础设施互联互通硕果累累，双边贸易额不断扩大，对外投资规模稳步提升[16]。2013—2022年，我国与“一带一路”沿线国家进出口总额累计达19.1万亿美元，年均增长6.4%；与沿线国家双向投资累计超过3800亿美元，其中我国对外直接投资超过2400亿美元。
《共建“一带一路”：理念、实践与中国的贡献》白皮书指出，“一带一路”分为五大方向：丝绸之路经济带有三大走向，一是从中国西北、东北经中亚、俄罗斯至欧洲、波罗的海，二是从中国西北经中亚、西亚至波斯湾、地中海，三是从中国西南经中南半岛至印度洋；21世纪海上丝绸之路有两大走向，一是从中国沿海港口过南海，经马六甲海峡到印度洋，延伸至欧洲，二是从中国沿海港口过南海，向南太平洋延伸。与此相适应，《愿景与行动》中提出国内各区域也应该发挥本地区的比较优势，实行更加积极主动的开放战略，加强东中西互动合作，全面提升开放型经济水平。

1.2 理论分析

1.2.1 出口碳密集化

“一带一路”倡议是中国“走出去”战略的重要一步，为国内城市和企业对外投资贸易合作提供了更为广阔的平台。但值得注意的是：从国外来看，“一带一路”沿线国家之间工业化水平差距较大，涵盖了工业化进程的各个阶段，而且大部分国家的工业化水平低于中国，基础设施相对落后[17]。这些国家不仅面临着工业化发展和交通、能源等基础设施建设的巨大需求，还可能通过商品贸易给中国国内带来额外的碳排放。从国内来看，2008年金融危机之后，我国逐渐出现产能过剩的行业包括钢铁、水泥、电力、煤炭等传统重工业，纺织、造纸、制革等部分轻工业，以及多晶硅、风电设备、船舶等一些新兴产业，涵盖了劳动、资本、能源、技术密集等各种类型。2013年，《国务院关于化解产能严重过剩矛盾的指导意见》提出要巩固扩大国际市场、扩大对外投资合作，鼓励企业积极参加各类贸易促进活动，拓展对外工程承包领域，鼓励优势企业以多种方式“走出去”，优化制造产地分布，消化国内产能[18]。因此，让中国趋于过剩而其他国家却急缺的工业产品“走出去”成为我国国内沿线城市参与“一带一路”产能合作的重要目标。这些因素都可能加剧中国国内的碳排放压力。

1.2.2 产业结构扭曲

大量研究认为产业结构和CO2排放之间存在长期的互动关系，产业结构转型是影响一个经济体碳排放的主要因素之一，发达国家的发展实践也证实了这种观点[19]。产业结构转型是指三次产业之间产值份额和就业份额此消彼长的过程，其实质是作为投入的资本和劳动力在产业间自由流动的结果。只有同时考察产值份额和就业份额的变动，才能对产业结构转型有一个更为完整的认识。理论上，产业结构转型中出现的扭曲可能会导致低效率或者无效率[20]。“一带一路”倡议提出后，地方政府纷纷出台各种政策参与“一带一路”建设，包括扩大银行授信、在资本市场上压低利率以维持较高水平的投资[21-22]，甚至直接通过税收优惠和财政支持影响资本在产业间的配置等，这些都可能导致产业结构出现扭曲。在原有的甚至扩大的市场需求下，企业为了降低成本选择用资本代替劳动，在大多数情况下会引起资源和能源利用的增加，从而导致碳排放强度的提升。据此，本文提出如下假说：
假说1：“一带一路”倡议可能会提高国内沿线城市的碳排放强度。
假说2：“一带一路”倡议通过提高出口碳密集化水平和抑制产业结构升级，进而提升国内沿线城市的碳排放强度。

2 特征事实与研究设计

2.1 数据来源

鉴于我国城市层面的能源统计数据并不完备，本文碳排放数据主要来源于CEADs数据库。该数据库采用粒子群优化—反向传播（PSO-BP）算法统一DMSP/OLS和NPP/VIIRS卫星图像的规模，估算了1997—2017年中国2735个县级行政区划的CO2排放量[23]。在此基础上，本文汇总得到2007—2017年我国283个地级及以上城市（以下简称“城市”）的碳排放总量数据，覆盖了中国约87%的土地面积、90%以上的人口和90%的GDP，且在时间序列上不存在数据缺失，具有良好的连续性和代表性。
由于CEADs数据库只更新到2017年，故本文研究期限和样本选择2007—2017年的283个城市。考虑到考察期内，巢湖市于2011年撤市立县，三沙市、海东市、儋州市、毕节市、铜仁市等城市于2013年设立，本文删除这些城市样本，同时也删除拉萨等数据缺失严重的城市样本，最终得到2007—2017年我国283个城市的面板数据（不涉及西藏、香港、澳门和台湾）。本文核心解释变量数据由《愿景与行动》整理所得，控制变量数据来自历年的《中国城市统计年鉴》和各省市统计年鉴等公开数据。

2.2 特征事实

图1展示了我国2007—2017年碳排放总量和强度的变化趋势。可以看出，研究期内我国碳排放总量先快速增长然后在高位波动，整体上呈现上升趋势。与世界其他国家相比，我国碳排放总量处于世界高位，但还没有出现明显稳定的达峰特征。若考虑碳排放强度，即每万元GDP所产生的CO2排放量，我国碳排放强度始终保持快速下降的趋势。2007—2017年，我国碳排放强度从2.42 t/万元降为1.22 t/万元，下降幅度为49.58%。这意味着我国碳减排工作成效卓越，超额完成了“到2020年中国单位GDP CO2排放量比2005年下降40%~45%”的承诺。但我国碳排放强度与美国、欧盟等发达国家和地区相比，仍存在较大差距，这也说明我国的碳减排工作还有很大潜力。
图1 2007—2017年中国碳排放总量和强度变化趋势

Fig.1 China's total carbon emissions and carbon emission intensity from 2007 to 2017

根据《愿景与行动》，将我国283个城市分为两组，一组是“一带一路”倡议国内沿线城市，包括《愿景与行动》中提到的省份所辖城市和26个重要节点城市；另一组是国内其他城市。通过比较国内沿线城市与国内其他城市碳排放总量和强度均值的变化趋势，可以直观地看出“一带一路”倡议对国内沿线城市碳排放的影响，两组城市的碳排放变化情况如图2所示。在碳排放总量上，2007—2017年两组城市的碳排放总量总体上均呈上升趋势，2013年以后在高位有所波动，与我国整体碳排放量的变化趋势一致；且“一带一路”倡议提出前后，两组城市的碳排放总量变化情况没有明显区别，基本呈现同趋势变化。在碳排放强度上，2007—2017年两组城市的碳排放强度始终保持快速下降，但“一带一路”倡议提出前后，两组城市的碳排放强度变化趋势并不相同：2013年以前，两组城市的碳排放强度基本呈现相同趋势变化；2013年及以后，与其他城市相比，国内沿线城市碳排放强度的下降趋势明显变缓，并且随着时间的推移二者差距越来越大。
图2 “一带一路”倡议前后碳排放总量和强度变化趋势

Fig.2 China’s total carbon emissions and carbon emission intensity before and after the Belt and Road Initiative

据此可以初步认为，2013年以后国内沿线城市碳排放强度下降趋势变缓则可能是“一带一路”倡议发挥作用的结果。

2.3 模型设定与变量说明

为了检验“一带一路”倡议对城市碳排放强度的影响，本文借鉴余东升等[12]的做法，以2013年“一带一路”倡议的提出和实施作为准自然实验，采用双重差分模型进行政策效应评估。根据《愿景与行动》，将受到“一带一路”倡议重要影响的18个省份所辖的城市以及26个重要节点城市作为处理组，共计149个城市，其余134个城市作为控制组，构建双重差分模型如下：
C a r b o n I n t e n s i t y i t = α + β T r e a t i · P o s t t + ∑ j γ j c o n t r o l i t + μ i + δ t + ε i t
式中：CarbonIntensityit代表城市i在t年的碳排放强度，以地区碳排放总量和地区实际生产总值的比值来衡量；Treati为处理组虚拟变量，若城市i为“一带一路”沿线城市，则Treati赋值为1，反之为0；Postt为政策冲击的时间虚拟变量，2013年及之后赋值为1，2013年之前赋值为0；Treati·Postt的系数为本文的研究重点，若显著大于0，则表明“一带一路”倡议显著提升了沿线城市碳排放强度；Control代表一系列控制变量，主要包括：①经济发展水平（PerGDP），采用人均国内生产总值的对数衡量。②对外开放水平（Openness），采用外商直接投资额占GDP的比重衡量。③政府干预程度（Gov），采用地方财政一般预算内支出占GDP的比重表示。④人口规模（Pop），以全市年末总人口数的对数来衡量。⑤信息化水平（Inf），以邮政业务和电信业务之和占地区一般公共预算收入的比值来衡量。 δ t、 μ i分别代表年份和城市固定效应。 ε i t为随机扰动项。我们在城市—年份层面聚类来排除异方差的影响。

3 实证结果分析

3.1 基准回归结果

表1汇报了双重差分模型的基准回归结果。其中，列（1）为仅加入城市固定效应和年份固定效应的单变量回归，列（2）~（5）在列（1）的基础上逐步引入城市层面其他可能影响地区碳排放强度的控制变量。可以发现，核心解释变量的估计系数始终在1%的水平上显著为正，初步表明本文的基准回归结果具有较好的稳健性。以列（6）回归结果为准，相较于控制组，处理组的碳排放强度提高了0.1497，这说明“一带一路”倡议显著提升了沿线城市碳排放强度，假说1得到验证。
表1 双重差分模型的基准回归结果

Tab.1 Baseline regression results of the difference-in-differences model

变量 （1） （2） （3） （4） （5） （6）
Treat·Post 0.1693***（0.023） 0.1510***（0.023） 0.1511***（0.023） 0.1454***（0.023） 0.1513***（0.022） 0.1497***（0.022）
PerGDP -0.3860***（0.063） -0.3857***（0.063） -0.3182***（0.064） -0.3127***（0.064） -0.3166***（0.065）
Openness -0.0002（0.000） -0.0060***（0.001） -0.0064***（0.001） -0.0062***（0.001）
Gov 0.2254***（0.054） 0.2399***（0.055） 0.2300***（0.055）
Pop 0.8774***（0.170） 0.8492***（0.172）
Inf -0.0184（0.023）
Constant 2.3444***（0.009） 6.3628***（0.651） 6.3591***（0.651） 3.9955***（0.853） -1.3286（1.418） -1.0346（1.442）
城市固定效应 是 是 是 是 是 是
年份固定效应 是 是 是 是 是 是
调整后R2 0.954 0.955 0.955 0.956 0.956 0.956
样本量（个） 3113 3113 3113 3113 3113 3091

注：括号内为聚类到城市—年份层面的稳健标准误；***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著。表3~表5同。除特别说明外，后表中均控制了控制变量、城市固定效应以及年份固定效应。

3.2 稳健性检验

3.2.1 平行趋势检验

适用双重差分法的一个重要前提是满足“平行趋势假设”，即在接受政策处理前，处理组和对照组的碳排放行为不应存在系统性差异。本文以政策前一期（2012年）为基准进行平行趋势检验。在2013年“一带一路”倡议提出以前，处理组和对照组的碳排放强度不存在显著差异，满足双重差分模型识别有效的事前平行趋势假定；从政策实施当期开始，估计系数均显著为正且系数绝对值逐渐变大，表明“一带一路”倡议的碳排放效应在政策当期就已经显现，促进效果随时间推移日渐显著。

3.2.2 内生性检验

考虑到“一带一路”倡议国内沿线城市并非随机选定，可能会受到国家战略方向、城市经济发展等一些不可观测因素的影响，进而产生政策评估的内生性问题。为此，借鉴吕越等的做法[24]，本文选择中国古代“丝绸之路”途径地区作为沿线城市的工具变量，以缓解模型的内生性问题。工具变量的选择主要基于如下考虑：一方面，“一带一路”倡议虽然在深度和广度上都远远超越古代“丝绸之路”，但依然可以说是古代“丝绸之路”的继承与延续，因此“一带一路”倡议圈定的重点建设城市与古代“丝绸之路”途径地区有一定程度的重合，满足工具变量的相关性条件；另一方面，古代“丝绸之路”并不会直接影响这些沿线城市的碳排放强度，满足工具变量的外生性条件。
工具变量的两阶段回归结果。工具变量系数（0.5457）显著为正，且Kleibergen-Paap rk LM统计量和Kleibergen-Paap rk F统计量均大于检验临界值，表明不存在识别不足和弱工具变量的问题，本文选取的工具变量有效；估计系数（0.3104）显著为正，说明在缓解了可能存在的内生性问题后，“一带一路”倡议依然提升了国内沿线城市碳排放强度。

3.2.3 安慰剂检验

为避免基准回归结果受到城市层面随时间变化的非观测因素影响，通过随机生成政策冲击的方法进行安慰剂检验。具体的，本文在283个城市样本中随机抽取149个城市作为“伪”处理组城市，从2007年以外的样本年份中随机抽取一年作为“伪”政策冲击时点，生成“伪”处理虚拟变量并代入基准模型进行重新估计。将上述过程重复1000次，绘制估计系数的核密度分布。核心解释变量的估计系数落在0值附近且近似服从正态分布，且p值大多高出0.1000，真实估计系数0.1497在安慰剂检验中明显属于异常值。这说明本文的结论并非偶然所得，基准回归结果是稳健的。

3.2.4 排除其他政策干扰

经梳理发现，国家在2013年前后推行了一系列可能影响到城市碳排放强度的试点政策，包括“科技与金融结合试点”“国家创新型城市试点”和“低碳城市试点”等。为保证估计结果的稳健性，本文在基准回归模型中依次加入这些政策的虚拟变量，结果见表2。可以看出，无论是分别加入这些政策虚拟变量，还是同时考虑这些试点政策的干扰，核心解释变量的估计系数均在1%水平上显著为正，再次佐证了本文结果的可靠性。
表2 稳健性检验：排除其他政策干扰

Tab.2 Robustness tests (excluding the effect of other policies)

（1） 科技与金融结合 （2） 国家创新型城市 （3） 低碳城市 （4） 同时考虑三种政策
Treat·Post 0.1452***（0.023） 0.1586***（0.023） 0.1519***（0.022） 0.1600***（0.023）
控制变量 是 是 是 是
城市固定效应 是 是 是 是
年份固定效应 是 是 是 是
调整后R2 0.960 0.960 0.961 0.961
样本量（个） 3091 3091 3091 3091

3.2.5 其他稳健性检验

此外，本文更换被解释变量衡量方式、考虑能源结构变化、排除异常值、剔除重点城市以及选择更为严格的聚类方式等方面进行一系列稳健性检验。①替换被解释变量。在现有研究中，人均CO2排放量也是衡量城市碳排放强度的常用指标。因此，本文采用人均CO2排放量的对数值作为被解释变量，并重新进行回归。②考虑能源结构变化的影响。能源结构是影响地区碳排放强度的重要因素。为此，结合数据可得性，本文在基准模型基础上额外引入城市所属省份的化石能源消费占比。③对变量进行缩尾处理。为排除极端值对结论的影响，本文对连续变量进行前后5%的缩尾处理。④剔除重点城市。考虑到样本中存在一些直辖市、省会城市和副省级城市等重点城市，可能会导致存在非随机性因素对估计结果产生干扰。为此，本文剔除上述重点城市后再对剩余样本进行回归分析。⑤在城市层面聚类以排除同一城市内误差序列自相关的影响。上述稳健性检验的结果见表5。经过以上分析，本文的核心结果依然稳健。

4 机制检验

4.1 出口碳密集化

为了检验“一带一路”倡议是否通过促进出口碳密集化提升沿线城市碳排放强度，本文以城市碳密集型产品出口比重作为中介变量进行机制检验。其中，城市层面区分碳密集程度的出口数据由2007—2016年海关企业出口数据汇总得到。具体步骤如下：第一步，根据Brandt等[25]提供的对应表，将各版本的8位HS产品代码统一到2位码国民经济行业分类，针对无法准确分类的产品代码，结合产品名称为其手动分配到最为接近的2位码国民经济行业；第二步，以行业碳排放强度的均值为界，筛选出碳排放强度高于均值的碳密集型产品① ；第三步，基于海关编码前四位识别企业所属城市，将企业出口汇总至城市层面。在此基础上，得到2007—2016年283个城市的碳密集型出口和总出口金额，计算城市碳密集型出口占比② 。回归结果见表3列（1）。政策虚拟变量的估计系数在10%水平上显著为正。这一结果表明，“一带一路”倡议显著提高了国内沿线城市出口碳密集化水平，诱使地区生产向高碳产品集中，进而促进了国内沿线城市碳排放强度提升。
表3 机制检验：出口碳密集化

Tab.3 Mechanism tests (promoting carbon-intensive exports)

（1） （2） （3）
碳密集型
出口占比		 碳密集型出口占比_“一带一路”
经济体		 碳密集型出口占比_非“一带一路”经济体
Treat·Post 0.0159*（0.009） 0.0268**
（0.011）		 0.0137
（0.009）
控制变量 是 是 是
企业固定效应 - - -
城市固定效应 是 是 是
年份固定效应 是 是 是
调整后R2 0.786 0.738 0.760
样本量（个） 2628 2617 2626
值得注意的是，“一带一路”倡议引发的基础设施互通增强只发生在国内城市和“一带一路”沿线国家之间。如果上述机制成立，我们有理由相信，“一带一路”倡议提出后国内城市出口到“一带一路”沿线国家的碳密集型产品份额将显著提升，而不会影响对非“一带一路”沿线国家出口的碳密集型产品份额。为此，根据出口目的地是否属于“一带一路”沿线国家，本文进一步考察了“一带一路”倡议对沿线国家和非沿线国家出口碳密集化的影响，回归结果见表3的列（2）~（3）。可以看出，“一带一路”倡议提出后国内沿线城市对“一带一路”沿线国家的碳密集型产品出口占比显著提升，而对非“一带一路”沿线国家的碳密集型产品出口份额的变化不明显。上述结果进一步证明，出口碳密集化是“一带一路”倡议后国内沿线城市碳排放强度提升的主要原因。

4.2 产业结构扭曲

为了检验“一带一路”倡议是否抑制了国内沿线城市产业结构升级，分别以产业结构层次指数和工业用电占比作为中介变量进行机制检验。产业结构层次指数借鉴宋洋等[26]采用三大产业产值份额比例的相对变化衡量，反映城市产业结构由低级向高级演进的程度。机制检验结果见表4列（1）~（2），“一带一路”倡议显著降低了国内沿线城市的产业结构层次指数，提高了这些城市工业用电占全部生产用电的比重。这说明参与“一带一路”建设扩大了国内沿线城市产业体系中工业生产的份额，从而抑制了城市产业结构低碳化转型。
表4 机制检验：产业结构扭曲

Tab.4 Mechanism tests (the distortion of industrial structure)

（1） （2） （3） （4）
产业结构
层次指数		 工业用电
占比		 企业
进入		 企业
退出
Treat·Post -1.7936***（0.205） 0.0306***（0.007） 0.0440***（0.016） -0.0542**（0.022）
控制变量 是 是 是 是
城市固定效应 是 是 是 是
年份固定效应 是 是 是 是
企业固定效应 - - 是 是
调整后R2 0.956 0.766 0.386 0.156
样本量（个） 3091 2736 2214419 2214419
来自工业企业更替的微观证据再次印证了上述发现。在细致清洗中国工业企业数据库的基础上，本文沿袭毛其淋和盛斌的思路[27]，识别每一家企业在样本期内的进入退出动态，以此考察“一带一路”倡议对工业企业进入退出的影响。表4回归结果中列（3）~（4）表明，对新企业进入概率的影响显著为正，而对旧企业退出概率影响显著为负。在“一带一路”倡议政策支持下，大量工业企业进驻沿线城市，而原有工业企业退出减少，进而提高了本地经济中工业产值占比，抑制沿线城市的产业结构升级。

5 异质性分析

5.1 区分城市的地理区位

与中西部城市相比，东部城市因为港口众多且基础设施水平较高，在促进出口和招商引资上具有天然优势，由此可以推测“一带一路”倡议的碳排放强度提升效应可能在东部地区更加显著。为此，本文将样本城市按地理区位划分为东部和中西部两大组别进行分样本回归，具体结果见表5列（1）~（2）。可以看出，东部城市核心解释变量系数为0.1266，且在5%水平上显著为正；而中西部城市核心解释变量系数为0.0779，未能通过显著性检验，表明“一带一路”倡议对东部城市碳排放强度提升的促进效果更强，但是对中西部城市的碳排放强度的系数影响不显著。
表5 异质性分析

Tab.5 Heterogeneity test results

（1） （2） （3） （4） （5） （6）
东部城市 中西部城市 中心城市 非中心城市 资源型城市 非资源型城市
Treat·Post 0.1266**（0.060） 0.0779（0.084） 0.2193***（0.071） 0.0780（0.071） 0.1037（0.101） 0.1513***（0.055）
控制变量 是 是 是 是 是 是
城市固定效应 是 是 是 是 是 是
年份固定效应 是 是 是 是 是 是
调整后R2 0.970 0.952 0.959 0.959 0.954 0.966
样本量（个） 907 1855 1056 2035 1217 1874

5.2 区分城市的规划等级

由于城市行政级别的不同，不同城市在政策支持力度、经济资源等方面具有显著差异，这可能导致“一带一路”倡议的碳排放效应因为城市规划等级存在异质性。为此，本文根据2010年《全国城镇体系规划》，将样本分为中心城市和非中心城市两类进行子样本回归。由表5列（3）~（4）结果可知，中心城市的核心解释变量系数为0.2193，在1%的水平上显著为正；非中心城市的系数为0.0780，且不具有显著性，“一带一路”倡议的碳排放促进效应主要体现在中心城市。这可能是因为：相比于非中心城市，中心城市在交通便利、经济发展方面具有更大优势，对企业和劳动力具有更强的吸引力，在参与“一带一路”建设过程中存在不同程度的“政策俘获性”。

5.3 区分城市的资源禀赋

资源禀赋既是城市崛起的重要力量，也是城市发展的约束条件[28]。为了进一步检验“一带一路”倡议的碳排放效应是否因城市资源禀赋基础存在异质性，本文根据国务院《全国资源型城市可持续发展规划（2013—2020年）》，将样本分为资源型城市和非资源型城市两类进行子样本回归。回归结果见表5列（5）~（6），“一带一路”倡议并没有对资源型城市产生显著的碳排放效应，反而显著提升了非资源型城市的碳排放强度。主要原因可能是：资源型城市发展方式单一，生产要素存在一定程度的错配现象，能源结构和产业结构扭曲程度本身较重；而非资源型城市市场化程度较高，存在“船小好调头”的现象，在参与“一带一路”建设的过程中更容易实现生产要素的重新配置，政策效果也更为明显。

6 结论与启示

6.1 研究结论

本文运用双重差分法考察了2007—2017年“一带一路”倡议对我国国内沿线城市碳排放强度的影响及作用机制。研究结论如下：①“一带一路”倡议显著提高了国内沿线城市的碳排放强度。相对于其他城市，国内沿线城市碳排放强度下降的趋势有所放缓。②机制分析表明，“一带一路”倡议主要通过促进出口碳密集化和抑制产业结构升级推升了国内沿线城市的碳排放强度。③异质性分析表明，“一带一路”倡议的碳排放效应主要存在于我国东部城市、中心城市和非资源型城市。中国作为“一带一路”沿线最大的商品生产国和出口国，在满足其他沿线国家需求的同时也承担了一定的碳排放压力。

6.2 政策启示

自“一带一路”倡议提出以来，其对“一带一路”沿线国家的环境效应比对中国本身受到更加广泛的关注。上述结论表明，中国对“一带一路”沿线国家的出口和投资使得自身环境受到不利影响，这对我国如期实现“双碳”目标形成了一定程度上的挑战。研究结论具有以下方面的政策启示：
①调整产业结构是降低碳排放强度的关键。虽然国内沿线城市参与“一带一路”建设在短期内呈现出产业结构转型和低碳发展的矛盾，但从发达国家的长期历史来看，产业结构转型升级依然是经济发展与碳排放脱钩的主要途径。国内沿线城市应把握共建“一带一路”带来的巨大机遇，依托“一带一路”国际合作平台，坚持高水平的“引进来”和“走出去”并重，在推动国内产业向沿线地区转移合作和承接国际产业转移的高水平动态平衡发展中，加快实现自身产业结构优化升级。
②国内沿线城市应根据自身特点因地施策。东部沿海城市应继续巩固作为我国对外开放高地的先导地位，利用和发挥好“一带一路”倡议创新合作、技术合作的平台作用，促进国际创新要素流动，完善国际创新合作网络，努力提升多样化、专业化创新集聚，借助城市群的辐射能力带动周边地区发展；中西部沿线城市应打造对外开放新格局，大力发展数字经济和服务贸易，促进生产性服务业和制造业深度融合，在承接好东部沿海地区产业转移的同时，扩大与沿线国家和地区的经贸合作，有序形成国内国际产业转移梯度布局。
③推动能源转型迫在眉睫，生产绿色清洁能源、提高经济中非化石能源的比重可以从根本上降低CO2的排放。我国长期保持以煤炭为主的能源结构，经济快速增长带来的化石能源需求扩张是我国碳排放总量保持高位的主要原因。从能源供给来看，具备开发能力和开发条件的国内沿线城市应大力发展风能、太阳能等可再生能源产业，在保证满足经济社会发展需求和能源安全的前提下，努力提高清洁能源占比，推进能源供给体系的低碳转型。从能源消费来看，应该继续大力倡导、支持形成绿色生产生活方式，提高能源利用效率，努力建设更加高质量的能源节约型社会。

References

Publishing order | Descend order by publishing year | Descend order by cited within
[1]
Howard K W F, Howard K K. The new ‘silk road economic belt’ as a threat to the sustainable management of central Asia’s transboundary water resources[J]. Environmental Earth Sciences, 2016,doi:10.1007/s12665-016-57529.

[2]
Cai X, Che X H, Zhu B, et al. Will developing countries become pollution havens for developed countries? An empirical investigation in the Belt and Road[J]. Journal of Cleaner Production, 2018,doi:10.1016/j.jclepro.2018.06.291.

[3]
姚秋蕙, 韩梦瑶, 刘卫东. “一带一路”沿线地区隐含碳流动研究[J]. 地理学报, 2018, 73(11):2210-2222.

DOI

[4]
孟凡鑫, 苏美蓉, 胡元超, 等. 中国及“一带一路”沿线典型国家贸易隐含碳转移研究[J]. 中国人口·资源与环境, 2019, 29(4):18-26.

[5]
岳立, 杨玉春. “一带一路”沿线国家绿色全要素能源效率的时空分异研究——基于超效率DEA模型和GML指数法[J]. 经济问题探索, 2019(6):111-119.

[6]
刘乃全, 戴晋. 我国对“一带一路”沿线国家OFDI的环境效应[J]. 经济管理, 2017, 39(12):6-23.

[7]
协天紫光, 薛飞, 葛鹏飞. 中国对外直接投资对“一带一路”沿线国家绿色全要素生产率的影响[J]. 上海财经大学学报, 2019, 21(6):96-110.

[8]
曹翔滕, 聪波, 张继军. “一带一路”倡议对沿线国家环境质量的影响[J] .中国人口·资源与环境, 2020, 30(12):116-124.

[9]
昌敦虎, 缪琪, 原佳倩, 等. “一带一路”沿线国家碳排放:外商直接投资与发展要素的共同影响分析[J]. 环境科学研究, 2022, 35(7):1556-1563.

[10]
武汉大学国家发展战略研究院课题组. 中国实施绿色低碳转型和实现碳中和目标的路径选择[J]. 中国软科学, 2022(10):1-12.

[11]
汪克亮, 庞素勤. “一带一路”倡议实施对中国沿线城市绿色转型的影响[J]. 资源科学, 2021, 43(12):2475-2489.

DOI

[12]
余东升, 李小平, 李慧. “一带一路”倡议能否降低城市环境污染?——来自准自然实验的证据[J]. 统计研究, 2021, 38(6):44-56.

[13]
Mahadevan R, Sun Y Y. Effects of foreign direct investment on carbon emissions:Evidence from China and its Belt and Road countries[J]. Journal of Environmental Management, 2020,doi:10.1016/j.jenvman.2020.111321.

[14]
Tian X, Hu Y Y, Yin H T, et al. Trade impacts of China's Belt and Road Initiative:From resource and environmental perspectives[J]. Resources,Conservation and Recycling, 2019,doi:10.1016/j.resconrec.2019.104430.

[15]
Xiao Z H, Du L M, Wang Z. The Belt,the Road,and the carbon emissions in China[J]. China Economic Review, 2023,doi:10.1016/j.chieco.2023.101928.

[16]
苑希, 孟寒, 祁欣. 共建“一带一路”十周年:成就、经验与展望[J]. 国际贸易, 2023(4):69-80.

[17]
陈衍泰, 吴哲, 范彦成, 等. 新兴经济体国家工业化水平测度的实证分析[J]. 科研管理, 2017, 38(3):77-85.

[18]
汪海建, 薛云燕, 周绍杰. “去产能”政策是否提高公司绩效——基于制造业上市公司的实证研究[J]. 经济理论与经济管理, 2022, 42(1):51-66.

[19]
郭士伊, 刘文强, 赵卫东. 调整产业结构降低碳排放强度的国际比较及经验启示[J]. 中国工程科学, 2021, 23(6):22-32.

DOI

[20]
沈小波, 陈语, 林伯强. 技术进步和产业结构扭曲对中国能源强度的影响[J]. 经济研究, 2021, 56(2):157-173.

[21]
徐思, 何晓怡, 钟凯. “一带一路”倡议与中国企业融资约束[J]. 中国工业经济, 2019(7):155-173.

[22]
徐思, 潘昕彤, 林晚发. “一带一路”倡议与公司债信用利差[J]. 金融研究, 2022(2):135-152.

[23]
Chen J D, Gao M, Cheng S L, et al. County-level CO2 emissions and sequestration in China during 1997-2017[J]. Scientific Data, 2020,doi:10.1038/s41597-020-00736-3.

[24]
吕越, 陆毅, 吴嵩博, 等. “一带一路”倡议的对外投资促进效应——基于2005—2016年中国企业绿地投资的双重差分检验[J]. 经济研究, 2019, 54(9):187-202.

[25]
Brandt L, Biesebroeck J V, Wang L, et al. WTO accession and performance of Chinese manufacturing firms[J]. American Economic Review, 2017, 107(9):2784-2820.

[26]
宋洋, 贺灿飞, Yeung G, 等. 中国资源型城市产业结构升级对土地利用效率的影响[J]. 地理研究, 2023, 42(1):86-105.

DOI

[27]
毛其淋, 盛斌. 中国制造业企业的进入退出与生产率动态演化[J]. 经济研究, 2013, 48(4):16-29.

[28]
李虹, 邹庆. 环境规制、资源禀赋与城市产业转型研究——基于资源型城市与非资源型城市的对比分析[J]. 经济研究, 2018, 53(11):182-198.

Options
Outlines

/

〈 〉