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2030年前实现“碳达峰”、2060年前实现“碳中和”，是我国为应对全球气候变化作出的庄严承诺。“碳达峰”目标、“碳中和”愿景实现的过程中，城市地区扮演着极为重要的角色[1]。多年来，我国出台多项绿色政策，引导地方政府、企业、消费者减少碳排放。为应对气候变化、发展低碳经济、推进生态文明建设和绿色低碳发展，国家发展和改革委员会分别于2010、2012、2017年下发了《关于开展低碳省区和低碳城市试点工作的通知》《关于开展第二批低碳省区和低碳城市试点工作的通知》《关于开展第三批国家低碳城市试点工作的通知》，先后开展3批低碳城市试点工作。该项工作的主要目标是通过建立健全低碳发展制度、打造低碳产业体系、加快低碳技术研发与应用、形成绿色低碳的生产生活方式、增加碳汇等路径，在发展经济的同时，有效控制CO2排放，引领和示范全国低碳发展。经过多年的努力，这项工作积累了对不同地区和行业分类指导的工作经验，现已取得节能减排初步成效，是推动落实我国控制温室气体排放行动目标的重要抓手。低碳城市试点政策为园林绿化发展提供了新的思路：一是要承担城市增汇的重要任务；二是要不断促进园林绿化建设低碳化。该过程中园林绿化建设资金不可或缺。
城市园林绿化空间是城市自然生态系统的主体，是城市居民享受生态服务功能的基本载体，其作为城市重要的基础设施，在城市人居环境和生态环境建设中发挥着关键作用[2-3]。城市园林绿化不仅能够为城市居民进行休闲游憩活动提供绿色、开放、舒适的空间，还因植被具有降温、增湿、固碳、滞尘等功能，能够改善城市“热岛效应”，对城市微气候有着重要影响[4-5]。随着城镇化进程的迅速推进以及生态文明建设的迫切需求，各级政府及社会对园林绿化建设的投资不断增加。根据国家统计局数据（
https://data.stats.gov.cn/index.htm ），全国城市园林绿化建设投资额由2001年的163.20亿元增长到2017年的2390.23亿元（见图1），加快城市园林绿化建设已成为我国城市可持续发展战略及“绿水青山就是金山银山”理念实施的重要举措。国家出台一系列政策为城市园林绿化发展提供政策性支持，如《国务院办公厅关于科学绿化的指导意见》《关于推进城市园林绿化高质量发展的实施意见》等。低碳城市试点政策这一项绿色低碳政策不同于环境规制，其具有弱激励弱约束的特征，既无明显倾斜的经济支持和优惠政策，又无充足强制的约束条件，需要地方政府发挥自主性，通过制定主要任务和重点行动规划参与到低碳城市建设中，在资金等方面提供有效保障。城市园林绿化作为低碳城市建设的重要组成部分，其建设投资是否受到低碳城市试点政策的影响，影响效应如何，值得关注。
图 1 我国2001—2017年城市园林绿化建设投资额变化情况
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低碳城市试点政策作为实现“碳达峰”与“碳中和”的重要环境改革制度，现阶段关于其效果评估的研究已十分丰富，主要包括微观和宏观两个层面。在企业微观层面上，低碳城市试点政策能够显著提高试点城市高碳排放企业包括技术创新在内的绿色创新水平[6-7]，提高企业全要素生产率，促进企业高质量发展[8]。在城市宏观层面上，低碳城市试点政策不仅能够显著降低碳排放强度[9-11]，其效果还体现在促进产业结构升级[12]、提升城市技术创新水平[13]、减少废气排放[14]、降低电能消费强度[15]等方面。该政策通过优化产业结构、推动绿色技术创新、提高全要素能源效率等渠道，能够有效带动绿色经济增长[16-17]，促使城市绿色全要素生产率增长[18]，同时也是改变外商直接投资规模及提高利用外商直接投资效率的主要因素[19-20]。
近年来，随着低碳城市建设的不断推进，园林绿化所发挥的作用以及园林绿化低碳化建设逐步得到重视。有研究表明，增加城市园林绿化投资可以提升城市园林绿化水平，进而减少CO2排放量[21]，而园林绿化低碳化建设更能促进碳平衡。城市园林绿化建设投资常包含在城市环境基础设施投资内进行研究，单独的研究相对较少。智研咨询平台[22]发布行业分析报告定性研究认为，城市化率、人口密度、经济发展水平、基础设施建设、科技投入等影响园林绿化建设投资。相关文献也表明国家相关政策的出台极大程度地支持园林绿化建设发展[3, 23]。
从现有文献可以看出，学者已从不同的视角对低碳城市试点政策的效果展开研究，且意识到园林绿化对低碳城市建设的重要性。但存在以下几点还有待深入探讨：①该政策是否显著促进城市园林绿化建设投资增加，即试点城市是否较其他城市而言会扩大园林绿化建设投资规模；②该项政策对城市园林绿化建设投资的影响是否存在区域或城市规模间的差异性。本文在借鉴前人研究成果的基础上，利用2007—2016年中国地级市面板数据，采用双重差分法从总体上评估低碳城市试点政策是否促进城市园林绿化投资增加，进而分析不同区域、不同规模城市园林绿化建设投资受政策影响的差异。
综上，本文的创新性主要体现在以下3个方面：①在研究视角上，以往学者对低碳试点政策的评估多关注于污染治理、碳排放绩效等的净效应，本文从增汇需求及低碳园林绿化建设导向切入，探讨城市园林绿化建设投资所受政策影响，具有一定的现实创新性，拓展了园林绿化建设投资影响因素方面的研究；②在研究方法上，以构建双重差分模型为基础，运用多种稳健性检验确保研究结果的精确度，具有理论意义；③研究城市园林绿化建设投资受到的政策影响，为更好地制定政策提供有效借鉴，具有现实意义。
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园林绿化在低碳城市建设中，主要有两方面的贡献：一是合理的园林绿化建设可增加城市碳汇量，二是尽可能使园林绿化各环节实现节能减排，可实现园林绿化低碳建设的目的。因此，低碳城市试点地区主要在增加园林绿化面积、提高园林绿化质量、园林绿化建设低碳化3个方面探寻优化城市园林绿化建设的路径，在此过程中涉及设施配备、科学管理、品种培育等资金需求。低碳试点政策对园林绿化建设投资的作用机制如图2所示。
图 2 低碳试点政策对园林绿化建设投资的作用机制
政府绿色政策会对相关低碳投资行为产生影响[24]，低碳试点政策作为绿色政策，它的出台促使地方政府采取一系列低碳措施，园林绿化建设则是其中的重要环节，需要资金投入，具体体现在：
第一，低碳城市试点政策能够激励试点城市更加重视园林绿化建设，扩大城市绿色空间范围。从数量上增加绿地面积，扩大碳汇载体，各城市采取的具体措施包括拆违增绿、见缝插绿，如建设口袋公园、绿廊、绿楔、绿道等。另外，为利用更多的空间全面提升绿化水平，试点城市大力开展屋顶绿化、垂直绿化、立交桥绿化等建设，这些措施的执行都需要园林绿化建设资金的投入。
第二，低碳城市试点政策能够促使试点城市从提升园林绿化质量角度考虑增加碳汇。因土地利用空间有限，绿地面积持续扩张难以实现，在低碳城市试点政策的推动下，依据碳汇理论提升园林绿化质量，可增强植被固碳能力，主要措施有培育具有较高CO2吸收率的新品种、选育优质苗木等，此过程同样需要资金支持。因此政策的实施将有利于园林绿化投资的增加。
第三，在低碳试点政策的影响下，试点城市更为重视园林绿化建设的低碳化。依据低碳理念，园林绿化建设将引入新型低碳技术，推广园林绿化剩余物收集利用机械设备和园林剩余物资源化利用技术，进一步加强园林绿化工程碳汇量的计量与监测，提高低碳环保材料利用率等。实现园林绿化建设低碳化过程中的技术支持、管理配合等均需要资金保障[25]。
综上，在低碳城市试点政策的影响下，试点城市会加大园林绿化建设投资力度，使园林绿化建设增量提质，努力发展低碳园林绿化，提升植被碳汇功能。
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本文采用双重差分法来识别低碳城市试点政策对园林绿化建设投资的影响，试点城市为受到政策影响的地区，非试点城市作为控制组仅受时间的影响，试点城市的前后变化减去非试点城市的前后变化则为政策的“净效应”。本文遵循孙林等[20]研究思路，设定模型如下：
$$ {L}_{it}={\beta }_{0} + {\beta }_{1}{T}_{i}\times {P}_{t} + {\beta }_{2}{X}_{it} + {\mu }_{i} + {\lambda }_{t} + {\varepsilon }_{it} $$ (1) 式中：Lit表示城市园林绿化建设投资；Xit表示控制变量，主要包括经济发展水平、城镇化水平、科学技术投入、基础设施建设等；μi、λt分别为城市固定效应和年份固定效应，i、t分别代表城市、年份；εit为随机干扰项；β0为常数项；Ti为试点城市虚拟变量，若城市i属于试点城市则为1，反之则为0；Pt为政策时间虚拟变量，政策实施年份为1，反之为0；Ti × Pt是试点城市虚拟变量和政策时间虚拟变量的交乘项，其系数β1表示低碳城市试点政策的政策效应，是本文关注的核心系数，若β1 > 0且显著，则试点政策对城市园林绿化建设投资增加产生积极促进作用；β2为控制变量系数。
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本文利用2007—2016年中国141个地级市构成的面板数据分析低碳城市试点政策对城市园林绿化建设投资的影响，数据来源于《中国城市建设统计年鉴》《中国城市统计年鉴》、国家统计局（
http://www.stats.gov.cn/ ）等。因为第1批低碳试点中包括天津、重庆、深圳、厦门、杭州、南昌、贵阳、保定等8个城市以及广东、辽宁、湖北、陕西、云南等5省，省域涵盖范围较广，选取第1批低碳试点城市作为研究对象代表性较弱，不能普遍反映城市的情况，而第3批低碳试点实施时间较晚，数据尚不充分。相比之下，2012年开展的第2批低碳城市试点以城市为主，且年限较长，政策效应的研究具有可操作性。所以本文借鉴前人研究，主要从投资规模角度重点探讨2012年低碳城市试点政策对城市园林绿化建设投资的影响。基于地级市在低碳城市试点政策中的分布最为广泛这一特点，本文最终选取地级市进行研究，剔除已在第１批确定为低碳试点的城市，为保证数据的完整性，同时将数据存在严重缺失的城市样本进行剔除，最终纳入研究样本的地级市共计141个，按照双重差分法将17个试点城市作为实验组、124个非试点城市作为控制组。各区域试点城市及非试点城市如表1所示。表 1 试点城市区域分布
区域 试点城市（17） 非试点城市（124） 东部（61） 石家庄、秦皇岛、苏州、镇江、温州、宁波、南平、青岛、淮安 唐山、邯郸、邢台、张家口、承德、沧州、廊坊、南京、无锡、徐州、常州、南通、连云港、盐城、扬州、泰州、宿迁、嘉兴、湖州、绍兴、金华、衢州、舟山、台州、丽水、福州、三明、龙岩、宁德、济南、淄博、枣庄、东营、烟台、潍坊、济宁、泰安、威海、日照、莱芜、临沂、德州、聊城、滨州、南宁、柳州、梧州、防城港、钦州、贵港、玉林、百色 中、西部（80） 池州、吉林、赣州、呼伦贝尔、桂林、广元、乌鲁木齐、金昌 阳泉、长治、晋中、呼和浩特、包头、乌海、赤峰、通辽、鄂尔多斯、长春、辽源、哈尔滨、鹤岗、双鸭山、大庆、绥化、合肥、芜湖、蚌埠、淮南、马鞍山、淮北、铜陵、黄山、滁州、阜阳、宿州、六安、亳州、宣城、萍乡、九江、新余、宜春、抚州、上饶、郑州、洛阳、平顶山、安阳、鹤壁、新乡、焦作、许昌、南阳、商丘、信阳、周口、驻马店、长沙、株洲、邵阳、常德、郴州、永州、娄底、成都、自贡、攀枝花、泸州、德阳、遂宁、乐山、南充、广安、兰州、天水、平凉、西宁、银川、吴忠、克拉玛依 北方（36） 石家庄、秦皇岛、呼伦贝尔、乌鲁木齐、吉林、金昌 唐山、邯郸、邢台、张家口、承德、沧州、廊坊、阳泉、长治、晋中、呼和浩特、包头、乌海、赤峰、通辽、鄂尔多斯、长春、辽源、哈尔滨、鹤岗、双鸭山、大庆、绥化、兰州、天水、平凉、西宁、银川、吴忠、克拉玛依 南方（105） 苏州、镇江、温州、宁波、池州、南平、青岛、桂林、广元、淮安、赣州 南京、无锡、徐州、常州、南通、连云港、盐城、扬州、泰州、宿迁、嘉兴、湖州、绍兴、金华、衢州、舟山、台州、丽水、合肥、芜湖、蚌埠、淮南、马鞍山、淮北、铜陵、黄山、滁州、阜阳、宿州、六安、亳州、宣城、福州、三明、龙岩、宁德、萍乡、九江、新余、宜春、抚州、上饶、济南、淄博、枣庄、东营、烟台、潍坊、济宁、泰安、威海、日照、莱芜、临沂、德州、聊城、滨州、郑州、洛阳、平顶山、安阳、鹤壁、新乡、焦作、许昌、南阳、商丘、信阳、周口、驻马店、长沙、株洲、邵阳、常德、郴州、永州、娄底、南宁、柳州、梧州、防城港、钦州、贵港、玉林、百色、成都、自贡、攀枝花、泸州、德阳、遂宁、乐山、南充、广安 注：括号内为该类别合计数。 具体选取变量如下：①园林绿化建设投资。园林绿化建设离不开设备、器具等的建造和购置，固定资产投资是发展某一产业或行业的基础，本文以市政园林绿化固定资产投资额作为衡量园林绿化建设投资的指标。②低碳城市试点变量。对于政策的实施年份选择存在两种情况，一种观点认为政策执行可能存在滞后性且该批试点城市是在2012年12月底前报批，因此应选择2013年作为政策实施年份；另一种观点认为2012年4月国家发展和改革委员会已下发《关于组织推荐申报第二批低碳试点省区和城市的通知》，该试点政策于2012年已产生效果。本文在实证中参考龚梦琪等[19]、王华星等[26]研究成果将政策实施年份确定为2012年。③控制变量。本文参考前人的研究工作，控制了可能的影响因素，包括人均地区生产总值、城市化水平、科技支出与基础设施等。另外，在差异性分析中涉及到地区分布、城市规模的虚拟变量，具体如表2所示。
表 2 变量说明及描述性统计
变量名称 说明 单位 变量符号 试点城市 非试点城市 平均值 标准差 平均值 标准差 园林绿化建设投资 市政园林绿化固定资产投资额的对数 万元 L 10.024 1.736 9.816 1.563 低碳城市试点 实施年与试点城市的交互项，1 = 是，0 = 否 Ti × Pt 人均地区生产总值 人均GDP的对数 元 R 10.589 0.788 10.441 0.667 城市化水平 城市建设用地占市区面积比重的对数 % U 1.727 1.149 1.783 0.973 科技支出 科技支出的对数 万元 T 10.387 1.507 10.013 1.182 基础设施 人均道路面积的对数 m2 I 2.722 0.352 2.782 0.429 地区分布 按东中西划分，1 = 东部地区，2 = 中、西部地区 D 1.471 0.501 1.581 0.494 按南北划分，1 = 北方城市，2 = 南方城市 N 1.647 0.479 1.758 0.428 城市规模 按人口数划分，0 = 小于50万人，1 = 大于等于50万、
小于100万人，3 = 大于等于100万人S 115.186 86.006 88.328 84.261 -
基于已设定模型估计低碳城市试点政策的实施对城市园林绿化建设投资的影响效应，不同模型形式设定可验证结论的准确性与可靠性。本文在基础模型设定下区分是否加入控制变量以及是否具有固定效应对回归结果进行对比（见表3）。回归结果显示，无论是否控制个体及时间效应，Ti × Pt系数显著为正，低碳城市试点政策的实施对园林绿化建设投资产生正向影响。加入控制变量后Ti × Pt系数仍显著为正，且固定时间效应后系数值与仅控制个体效应相比更大。所有估计结果均表明，低碳城市试点政策的实施对城市园林绿化投资有显著的促进作用。以加入控制变量且有城市、年份固定效应的模型进一步展开分析，试点城市与非试点城市相比园林绿化建设投资显著增加了33.8%。在控制变量方面，人均地区生产总值、城市化水平、科技支出均显著为正，有利于刺激园林绿化建设投资的增加。随着城市化推进政府逐渐注重提升人居环境而加大绿化建设投资得以印证，而基础设施估计系数为负，这可能与在城市道路建设中，道路配套绿化建设机制不完善等有关。
表 3 基准回归结果
变量 未加入控制变量
且无固定效应未加入控制变量
有固定效应加入控制变量
仅有年份固定效应加入控制变量
有城市、年份固定效应Ti × Pt 0.890***（0.166） 0.350**（0.169） 0.285*（0.168） 0.338**（0.169） R 0.582***（0.135） 0.480***（0.177） U 0.351***（0.103） 0.245**（0.103） T 0.313***（0.076） 0.230***（0.089） I −0.031（0.069） −0.164**（0.073） 常数项 9.787***（0.099） 8.856***（0.087） 0.055（0.924） 2.082（1.801） 城市固定效应 否 是 是 是 年份固定效应 否 是 否 是 R2 0.02 0.182 0.376 0.371 样本量 1410 1410 1410 1410 注：*、**、***分别表示在10%、5%和1%的水平下显著，括号中是估计系数的标准误。 -
考虑城市在地区、规模等方面具有较大差异，这些差异可能会导致不同城市对低碳城市试点政策的响应不同。鉴于此，本文进一步从地区、城市规模两方面展开差异性分析。
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低碳城市试点政策对城市园林绿化建设投资的影响在区域之间可能存在差异性，为此本文按照两种区域划分方式展开对比，一是分东部城市及中、西部城市两个子样本，二是分南方城市和北方城市[27-28]两个子样本进行分组回归。结果表明，东部地区低碳城市试点政策对园林绿化建设投资的影响为显著的促进作用，中、西部地区不显著，且在其他条件一定的情况下，东部城市园林绿化投资增长高于中、西部城市（见表4）。其可能的原因是：①东部地区提升经济水平的同时，“低碳 + 绿化”意识处于领先地位，低碳试点政策的实施更刺激了试点城市对园林绿化低碳建设的资金投入。②中、西部地区较东部地区而言，经济实力较弱，园林绿化建设关注度与东部地区有一定差距，且资源型城市居多，在建设低碳城市中资金投入更多集中于能源产业结构调整等方面，园林绿化投资增加幅度较小。从南方和北方城市来看，低碳城市试点政策对园林绿化投资的影响均为正向，南方城市更为显著。南方城市与北方城市相比，拥有较好的气候基础条件，园林绿化重视程度较高且管理机制完善，因此低碳城市试点政策的实施对园林绿化建设投资的促进作用在南方城市更加明显。
表 4 不同地区、不同城市规模回归结果
变量 区域差异 城市规模差异 东部 中、西部 南方 北方 小型 中型 大型 Ti × Pt 0.580**（0.234） 0.192（0.243） 0.420**（0.205） 0.261（0.290） 0.678**（0.319） 0.194（0.342） 0.575**（0.249） 控制变量 是 是 是 是 是 是 是 城市控制效应 是 是 是 是 是 是 是 年份控制效应 是 是 是 是 是 是 是 R2 0.189 0.234 0.222 0.211 0.243 0.229 0.187 样本量 610 800 1050 360 520 520 370 注：**表示在5%的水平下显著，括号中是估计系数的标准误。 -
低碳城市试点政策对城市园林绿化建设投资的影响在不同规模城市间可能存在差异性。本文参考孙林等 [20]的研究，并结合城市规模划分标准，按照人口数将城市划分为3类：小型城市（人口 < 50万）、中型城市（50万 ≤ 人口 < 100万）、大型城市（人口 ≥ 100万）。结果表明，在大、小型城市中该政策对园林绿化建设投资产生显著正向作用（见表4）。可能的原因为大型城市人口规模及密度大，且是碳排放量高的区域，低碳城市建设中园林绿化地位突出；小型城市具有较低的园林绿化水平，对低碳试点政策的落实更为迅速，低碳试点政策对小型城市的边际效应更强。该政策对园林绿化建设投资的弱激励效应在中型城市中不显著，推测原因为中型城市处于快速发展阶段，普遍需要增加绿色生态本底，试点城市与非试点城市无明显差异。
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采用双重差分法评估低碳城市试点政策对园林绿化建设投资影响的一个重要假设前提是，如果不存在政策冲击，处理组与对照组之间的发展趋势需保持一致，并且不随时间变化发生系统性差异，即必须保证在低碳城市试点政策实施之前，处理组与对照组的园林绿化建设投资保持变化趋势的基本一致性。为验证双重差分的这一基本假设，本文参考前人研究做法，分别计算处理组与对照组，即试点城市与非试点城市历年的园林绿化建设投资的平均值，再观察平均值的演变趋势。从图3可以发现，处理组与对照组在低碳试点政策实施前，园林绿化建设投资的平均值基本保持整体变动的一致性。
图 3 试点城市与非试点城市园林绿化建设年平均投资额对比趋势图
图示法能够从直观上显示平行趋势，但精确度不高，还需通过定量的方法进行检验。本文借鉴冯烽等 [29]、张自强等 [30]对平行趋势检验的思路，构建如下模型：
$$ {L}_{it}={\gamma }_{0} + \sum _{k \geqslant -4,k\ne -4}^{3}{\gamma }_{k}{D}_{it}^{k} + \beta {X}_{it} + {\mu }_{i} + {\lambda }_{t} + {\varepsilon }_{it} $$ (2) 式中：Ditk为新产生的虚拟变量，t0为某城市成为低碳城市试点的具体年份。若t − t0 ≤ −4，则Dit −4取值为1，否则为0；若t − t0 = k，则Ditk取值为1，否则为0；若t − t0 ≥ 3，则Dit 3取值为1，否则为0。本文利用政策实施前4年和后3年作为平行趋势检验的样本，且以低碳试点政策实施的前4年作为基准年，因此，式中不包含Dit −4。γk为政策效应，γ0为常数项，β 为控制变量系数，其他变量含义同式（1）。
从结果来看，低碳城市试点政策实施前虚拟变量估计值的置信区间将0包含在内，则估计值不显著；而政策实施后虚拟变量系数估计值大于实施前，且不包含0在内，估计值显著，符合平行趋势检验（见图4）。
图 4 平行趋势检验回归系数
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在某些场合下，若拉大回归年限则更容易得到显著的结果，因此可通过改变回归时间窗口，即缩短回归的年限，检验模型的稳健性[31]。原模型样本所取年限为2007—2016年，在检验中本文选取2008—2015年再次进行回归以检验结果是否稳健。结果如表5所示，回归后各变量回归系数的正负及显著性并未发生改变，由此可佐证基准回归结果是稳健的。
表 5 改变回归时间窗口估计结果
变量 未加入控制变量 加入控制变量 Ti × Pt 0.381**（0.184） 0.357**（0.183） R2 0.128 0.304 城市固定效应 是 是 年份固定效应 是 是 样本量 1128 1128 注：**表示在5%的水平下显著，括号中是估计系数的标准误。 -
双重差分法安慰剂检验有两种方式，一是虚构处理组，二是虚构政策时间。在虚构的情况下，若“伪政策虚拟变量”的系数不显著，则说明被解释变量的变动来自于政策实施，不受随机性因素的影响；若其系数仍显著，则说明估计结果可能有偏误。在此思路下，本文借鉴前人研究随机选取个体作为处理组，并重复实验400次，得到估计系数核密度分布和对应的P值（见图5）。图5中横虚线表示P值为0.1，竖虚线表示真实系数估计值（0.338）。由结果可知，“伪政策虚拟变量”估计系数大都集中于0附近，大多数估计P值大于0.1，结果为不显著，表明估计结果受其他政策或随机性因素影响的可能性较小。另外真实政策的系数估计值较大程度地远离“伪政策”系数估计值，检验效果较好。
图 5 安慰剂检验估计系数分布及P值
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本文基于2007—2016年全国141个地级市层面的面板数据，运用双重差分法研究低碳城市试点政策对园林绿化建设投资的影响，消除了内生性问题，研究结论如下：①无论是否加入控制变量，实施低碳城市试点政策对园林绿化建设投资均有显著正向影响，由此表明，实施低碳城市试点政策显著扩大了园林绿化建设投资规模。②低碳城市试点政策对园林绿化建设投资的促进作用存在差异性，体现在地区和城市规模上。从地区差异来看，东部地区与中、西部地区低碳城市试点政策对园林绿化投资均为正向影响，且东部地区受低碳城市试点政策影响，园林绿化建设投资增长幅度更大；南方城市和北方城市中低碳试点政策对园林绿化投资的影响均为正向，南方城市更为显著。从城市规模差异来看，该政策在大、小型城市中对园林绿化建设投资产生显著正向作用，而对中型城市影响并不显著。
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通过实证研究得到的结论，本文认为应该从以下几方面着手促进低碳城市政策的实施以及园林绿化建设投资：①应积极引导更多符合条件的城市加入低碳城市建设的行列，倡导地方政府做好城市规划，在合理规划土地资源利用的基础上，加大园林绿化投入，包括完善道路配套绿化机制、合理有效管理园林绿化资金等，为城市增加碳汇及园林绿化低碳化发展提供足够的资金保障。②要引导中、西部地区城市低碳转型过程中，加大园林绿化资金倾斜，与能源改革等相匹配，强化城市生态功能的发挥。另外，北方尽管与南方气候条件、自然资源禀赋等差异较大，但可学习借鉴南方园林绿化建设先进经验，与实际相结合，增加园林绿化建设投资额，形成具有北方特色的园林绿化建设体系。③大、中、小城市在低碳城市建设中要发挥联动作用，发掘特色及优势资源，构建更广区域内的园林绿化建设投资体系，提高资金利用效率，进而提升园林绿化低碳化水平，以此推进低碳城市建设。④研究表明低碳城市试点政策对城市园林绿化建设投资有正向促进作用。该政策具有探索型开拓性、综合型专业性、授权型自主性、弱激励弱约束的特征[32]，国家及地方政府面对“碳达峰”“碳中和”的新要求，可参考低碳城市试点政策的经验，制定出台类似的系列政策，以更大的自由发展空间扩大园林绿化建设投资规模，进而达到最佳碳抵消效果。
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本文的研究结论证实，低碳城市试点政策可以促进地方政府增加对园林绿化的资金投入，为之后继续扩大试点范围以及在全国开展低碳城市建设提供参考。但本文仍存在不足及尚待研究的问题：①在内容上，仅研究了低碳城市试点政策的实施对园林绿化建设投资规模的影响，并未深入探讨对资金利用效率以及低碳化效果的影响。②在被解释变量的选取上，因数据可得性的原因，选取了市政园林绿化固定资产投资作为被解释变量，忽视了社会资本等的投资，具有一定的代表性但不全面。③低碳试点政策对园林绿化建设投资的作用路径可作为未来继续研究的一个方向。
The Effect of Low-Carbon City Pilot Policy on Landscaping Construction Investment
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摘要: 园林绿化是低碳城市建设的重要组成部分。以中国141个地级市为样本，采用双重差分法评估低碳城市试点政策对园林绿化建设投资的作用，并进一步对区域差异进行分析。结果表明：以碳汇需求及园林绿化建设低碳化为导向，低碳城市试点政策的实施显著增加了城市园林绿化建设投资规模，同时该政策对园林绿化建设投资增加的促进作用存在地区及城市规模差异。从地区差异看，在政策影响下，东部和南方试点城市较非试点城市园林绿化投资显著增加；从城市规模看，大、小型城市园林绿化建设投资显著增加，而中型城市所受影响并不显著。最后提出积极引导地方政府完善道路配套绿化机制、因地制宜构建园林绿化低碳建设投资体系、参考低碳城市试点政策的经验出台系列政策等建议。Abstract: Landscaping is an important component of low-carbon urban construction. In this paper, adopting the method of Differences-in-Differences, 141 prefecture-level cities in China are taken as samples to evaluate the influence of low-carbon city's pilot policies on the investment of landscaping construction, and to give a further analysis of the regional differences. The results show that, taking the demand of carbon sink and the low-carbon trend of landscaping construction as the orientation, the low-carbon city's implementation of pilot policy not only significantly increases the scale of investment in urban landscaping construction, but also has different influences on increasing investment in landscaping construction in various regions and cities. In terms of regional differences, under the influence of the policy, the investment in landscaping in the eastern and southern pilot cities increases remarkably compared with that in the non-pilot cities. From the perspective of city scale, the investment in landscaping construction has a significant increase in large and small cities, while it is not the case in medium-sized cities. Finally, some suggestions are put forward. According to the experience of low-carbon city pilot policies, local governments should be guided actively to make a series of policies on the perfect road-supporting green mechanism, and on the low-carbon investment system of landscaping in accordance with local conditions.
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表 1 试点城市区域分布
区域 试点城市（17） 非试点城市（124） 东部（61） 石家庄、秦皇岛、苏州、镇江、温州、宁波、南平、青岛、淮安 唐山、邯郸、邢台、张家口、承德、沧州、廊坊、南京、无锡、徐州、常州、南通、连云港、盐城、扬州、泰州、宿迁、嘉兴、湖州、绍兴、金华、衢州、舟山、台州、丽水、福州、三明、龙岩、宁德、济南、淄博、枣庄、东营、烟台、潍坊、济宁、泰安、威海、日照、莱芜、临沂、德州、聊城、滨州、南宁、柳州、梧州、防城港、钦州、贵港、玉林、百色 中、西部（80） 池州、吉林、赣州、呼伦贝尔、桂林、广元、乌鲁木齐、金昌 阳泉、长治、晋中、呼和浩特、包头、乌海、赤峰、通辽、鄂尔多斯、长春、辽源、哈尔滨、鹤岗、双鸭山、大庆、绥化、合肥、芜湖、蚌埠、淮南、马鞍山、淮北、铜陵、黄山、滁州、阜阳、宿州、六安、亳州、宣城、萍乡、九江、新余、宜春、抚州、上饶、郑州、洛阳、平顶山、安阳、鹤壁、新乡、焦作、许昌、南阳、商丘、信阳、周口、驻马店、长沙、株洲、邵阳、常德、郴州、永州、娄底、成都、自贡、攀枝花、泸州、德阳、遂宁、乐山、南充、广安、兰州、天水、平凉、西宁、银川、吴忠、克拉玛依 北方（36） 石家庄、秦皇岛、呼伦贝尔、乌鲁木齐、吉林、金昌 唐山、邯郸、邢台、张家口、承德、沧州、廊坊、阳泉、长治、晋中、呼和浩特、包头、乌海、赤峰、通辽、鄂尔多斯、长春、辽源、哈尔滨、鹤岗、双鸭山、大庆、绥化、兰州、天水、平凉、西宁、银川、吴忠、克拉玛依 南方（105） 苏州、镇江、温州、宁波、池州、南平、青岛、桂林、广元、淮安、赣州 南京、无锡、徐州、常州、南通、连云港、盐城、扬州、泰州、宿迁、嘉兴、湖州、绍兴、金华、衢州、舟山、台州、丽水、合肥、芜湖、蚌埠、淮南、马鞍山、淮北、铜陵、黄山、滁州、阜阳、宿州、六安、亳州、宣城、福州、三明、龙岩、宁德、萍乡、九江、新余、宜春、抚州、上饶、济南、淄博、枣庄、东营、烟台、潍坊、济宁、泰安、威海、日照、莱芜、临沂、德州、聊城、滨州、郑州、洛阳、平顶山、安阳、鹤壁、新乡、焦作、许昌、南阳、商丘、信阳、周口、驻马店、长沙、株洲、邵阳、常德、郴州、永州、娄底、南宁、柳州、梧州、防城港、钦州、贵港、玉林、百色、成都、自贡、攀枝花、泸州、德阳、遂宁、乐山、南充、广安 注：括号内为该类别合计数。 
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表 2 变量说明及描述性统计
变量名称 说明 单位 变量符号 试点城市 非试点城市 平均值 标准差 平均值 标准差 园林绿化建设投资 市政园林绿化固定资产投资额的对数 万元 L 10.024 1.736 9.816 1.563 低碳城市试点 实施年与试点城市的交互项，1 = 是，0 = 否 Ti × Pt 人均地区生产总值 人均GDP的对数 元 R 10.589 0.788 10.441 0.667 城市化水平 城市建设用地占市区面积比重的对数 % U 1.727 1.149 1.783 0.973 科技支出 科技支出的对数 万元 T 10.387 1.507 10.013 1.182 基础设施 人均道路面积的对数 m2 I 2.722 0.352 2.782 0.429 地区分布 按东中西划分，1 = 东部地区，2 = 中、西部地区 D 1.471 0.501 1.581 0.494 按南北划分，1 = 北方城市，2 = 南方城市 N 1.647 0.479 1.758 0.428 城市规模 按人口数划分，0 = 小于50万人，1 = 大于等于50万、
小于100万人，3 = 大于等于100万人S 115.186 86.006 88.328 84.261
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表 3 基准回归结果
变量 未加入控制变量
且无固定效应未加入控制变量
有固定效应加入控制变量
仅有年份固定效应加入控制变量
有城市、年份固定效应Ti × Pt 0.890***（0.166） 0.350**（0.169） 0.285*（0.168） 0.338**（0.169） R 0.582***（0.135） 0.480***（0.177） U 0.351***（0.103） 0.245**（0.103） T 0.313***（0.076） 0.230***（0.089） I −0.031（0.069） −0.164**（0.073） 常数项 9.787***（0.099） 8.856***（0.087） 0.055（0.924） 2.082（1.801） 城市固定效应 否 是 是 是 年份固定效应 否 是 否 是 R2 0.02 0.182 0.376 0.371 样本量 1410 1410 1410 1410 注：*、**、***分别表示在10%、5%和1%的水平下显著，括号中是估计系数的标准误。
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表 4 不同地区、不同城市规模回归结果
变量 区域差异 城市规模差异 东部 中、西部 南方 北方 小型 中型 大型 Ti × Pt 0.580**（0.234） 0.192（0.243） 0.420**（0.205） 0.261（0.290） 0.678**（0.319） 0.194（0.342） 0.575**（0.249） 控制变量 是 是 是 是 是 是 是 城市控制效应 是 是 是 是 是 是 是 年份控制效应 是 是 是 是 是 是 是 R2 0.189 0.234 0.222 0.211 0.243 0.229 0.187 样本量 610 800 1050 360 520 520 370 注：**表示在5%的水平下显著，括号中是估计系数的标准误。
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表 5 改变回归时间窗口估计结果
变量 未加入控制变量 加入控制变量 Ti × Pt 0.381**（0.184） 0.357**（0.183） R2 0.128 0.304 城市固定效应 是 是 年份固定效应 是 是 样本量 1128 1128 注：**表示在5%的水平下显著，括号中是估计系数的标准误。
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