引言

作为世界上最大的发展中国家和能源消费国，中国在应对气候变化及推进环境治理方面承担着关键职责。党的十八大以来，我国将生态文明建设纳入“五位一体”总体布局，生态环境治理取得重大成就，但生态环境问题仍制约城市可持续发展^[1]。中国城市生态环境面临着污染物跨区域传输加剧、外来物种入侵频繁、大规模的土地硬化等一系列问题，呈现出系统性、复合性特征^[2]。现阶段，生态环境保护结构性、根源性、趋势性压力总体上仍未得到根本缓解，实现碳达峰碳中和任务艰巨，中国推进生态环境保护多目标治理任重道远^[3]。其中，大气污染与温室气体排放是当前人类面临的两大环境挑战。

中国政府高度重视大气污染治理与温室气体减排两大现实问题。2021年3月，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》明确提出“协同推进减污降碳”。2022年6月，生态环境部等七部门印发的《减污降碳协同增效实施方案》指出“协同推进减污降碳已成为我国新发展阶段经济社会发展全面绿色转型的必然选择”，标志着我国生态环境治理由单一污染控制向协同治理转变。2022年10月，党的二十大报告强调，“站在人与自然和谐共生的高度谋划发展”“协同推进降碳、减污、扩绿、增长”。2025年7月，中央城市工作会议再次强调，“采取更有效措施解决城市空气治理、饮用水水源地保护、新污染物治理等方面的问题，推动减污降碳扩绿协同增效”。由此可见，推动城市减污降碳协同治理已经成为中国应对环境问题的重要战略选择。

产业转移是优化生产力空间布局的有效途径，在促进区域协调发展、推动产业结构升级、重塑区域经济地理格局及服务“双循环”新发展格局等方面发挥重要作用^[4-6]。然而，就承接产业转移的中西部地区而言，产业转移既蕴含发展机遇，也伴随现实挑战。一方面，产业转移带来资本、技术和人才等关键生产要素流入，直接带动当地经济增长，并通过产业链延伸与要素集聚，逐步形成产业集群，从而提升区域经济活力与发展韧性^[7]。另一方面，中西部地区依托要素禀赋优势，承接大量来自发达地区的劳动密集型和资源密集型产业，可能会加剧承接地碳排放压力^{[8, 9]}，对承接地生态环境治理带来严峻挑战。

各级政府对待内陆地区承接产业转移时总体持审慎态度，以防重蹈“先发展、后治理”的老路^[10]。以破坏生态环境为代价获取经济增长，与我国倡导的绿水青山就是金山银山理念相悖。中国式产业转移不仅是推动经济发展和产业结构调整的重要举措，更是立足资源承载力和生态环境容量，促进经济发展与资源环境协调的重要战略^[5]。一方面，“污染避难所”假说指出，环境规制强度差异可能促使发达地区将污染密集型产业转移至环境监管相对宽松的欠发达地区，使产业承接地成为污染转移的“避难所”，从而对承接地的生态环境造成负面影响^[11]。部分研究表明，产业转移导致工业废水和工业废气污染集聚程度增加^[12]，并且弱化了地方环境规制强度，在促进经济增长的同时导致碳排放增多^{[8, 9]}。另一方面，部分质疑“污染避难所”假说的学者提出“污染光晕”假说，认为“污染避难所”假说并非普遍适用，产业转移能够为承接地带来技术革新的动力与契机，促使当地企业采用清洁生产技术或绿色生产模式，最终推动区域环境质量改善^[13]。相关研究表明，实施产业转移并不一定会使承接地的环境恶化，反而会优化产业承接地的环境^[14]。产业转移政策并未产生“污染避难所”效应，反而有助于激发绿色技术创新、加大政府环境治理力度，进而促进了承接地绿色低碳发展^{[15, 16]}。此外，产业转移政策还在空气质量的改善方面具有显著成效^[5]。

综上所述，关于产业转移生态环境效应的研究尚未形成一致结论，其是否有助于推动减污降碳、改善环境质量仍存在争议。深入探究产业转移的减污降碳协同效应，不仅有助于揭示其影响机制，而且有助于从政策设计层面为减污降碳协同治理提供新的思路，为构建绿色低碳发展格局提供经验证据。基于此，本文以2004—2023年中国287个城市为研究样本，采用渐进双重差分模型探究产业转移对承接地减污降碳的影响、内在机制及异质性表现。相较于以往研究，本文的边际贡献可能在于：第一，在研究视角上，在协同推进减污降碳的背景下，将产业转移与减污降碳纳入统一分析框架，系统考察产业转移对污染排放、碳排放及减污降碳协同水平的影响，弥补了现有文献对产业转移环境效应研究多侧重单一污染或单一排放指标的不足，为理解产业转移与绿色低碳发展的关系提供了新的研究视角。第二，在研究内容上，基于示范区建设这一准自然实验，通过构建渐进双重差分模型识别产业转移对承接地减污降碳的因果效应，并进一步基于“环境三效应”分析框架，从技术效应、结构效应和规模效应三个维度系统揭示产业转移影响承接地减污降碳的内在机制。第三，在理论拓展与政策启示方面，本文将产业转移的环境效应研究与减污降碳协同治理目标相结合，拓展了产业转移影响区域绿色低碳发展的相关理论研究，为深入理解产业转移在不同制度环境和发展阶段下的减污降碳效应提供经验证据，同时也为因地制宜推进承接产业转移与绿色低碳发展提供决策参考。

1 制度背景、理论分析与研究假说 1.1 制度背景

受国内外产业分工调整、劳动力和土地要素成本上升、传统增长动能逐渐乏力及沿海发达地区产业拥挤、集聚等因素的影响，以长三角和珠三角为代表的沿海发达地区面临产业发展困境^[9]。产业由东部沿海向中西部转移这一产业空间重构现象已成为客观事实，沿海地区通过产业转移降低对劳动力和土地要素的依赖，积极推动产业转型升级^[4]。然而，中国区域间产业转移仍面临区域产业分工体系不健全、产业向中西部转移的内生动力不足，以及中西部地区产业价值链升级面临瓶颈等问题^[17]。

基于上述背景，为了推动产业转型升级、培育经济增长新动能，积极探索中西部承接产业转移的可行路径，促进东部沿海地区的产业向中西部地区有序、高效转移，国务院于2009年将推进中西部承接产业转移列为重点任务，并将有序引导沿海产业向中西部地区转移定位为一项国家级发展策略。2010年国务院批复安徽皖江城市带为中国首个国家级承接产业转移示范区。之后，国务院在中西部部分地区又相继批复了多个示范区。

示范区建设不仅有利于区域技术进步、产业结构调整和要素集聚，还可为承接地带来额外的政策效应。《国务院关于中西部地区承接产业转移的指导意见》提出了要坚持节能环保、严格产业准入的基本原则，将环保要求纳入产业承接全过程。

工业和信息化部2018年发布的《产业发展与转移指导目录》提出，要牢固树立和践行绿水青山就是金山银山的理念，严守不破坏生态环境的底线，防止跨区域污染转移，并要求各级工业和信息化主管部门按照该文件提出的产业发展方向，加强对本地区产业发展和转移的引导，统筹考虑资源环境、发展阶段、市场条件等因素。2021年《关于促进制造业有序转移的指导意见》进一步强调，要统筹资源环境、要素禀赋、产业基础及碳达峰碳中和目标，引导产业合理有序转移，并支持满足相关条件、符合生态环境分区管控要求和环保、能效、安全生产等标准要求的高载能行业向西部清洁能源优势地区转移，坚决遏制“两高”项目盲目发展。2023年《承接产业转移示范区管理办法》则将提升产业承接能力、推动产业转型升级、推动绿色低碳发展等列为示范区建设的重点任务。因此，产业转移具备促进承接地减污降碳的现实可能性。

1.2 理论分析与研究假说 1.2.1 直接效应分析

产业转移不仅是企业区位调整过程，更是一种伴随制度供给与要素配置方式变化的区域性冲击，其环境效应取决于要素配置效率与产业结构演进方向。首先，产业转移通过持续改善区域管理、金融、科技等服务，为区域技术发展创造良好的软环境^[18]。中西部凭借资源禀赋，大力发展风能、太阳能等低碳可再生能源，通过绿电替代高耗能产业的传统能源投入、推进产业西移与新能源基地协同建设，提高本地清洁能源消纳能力，从源头上降低供能与工业生产过程中产生的污染物和碳排放^[19]。其次，产业转移通过重新配置发展因子、带动新兴产业发展，实现了产业结构的优化升级^[20]。产业转移不仅优化了资源配置，而且丰富了区域产业的层次和水平，进而通过产业结构优化与技术进步共同作用，提升能源利用效率，减轻环境压力，推动减污降碳。最后，示范区建设能够引导资金、技术、人才等要素在特定区域聚集，形成绿色产业集群，强化承接地产业集群优势，从而产生显著集聚效应^{[21, 22]}。基于产业集聚理论，产业集聚通过规模经济、技术外溢与共享基础设施等机制，提高资源配置效率并降低污染治理成本。在空间布局上，示范区政策强化生态约束与集约利用导向，推动形成“集约高效、生态优先”的发展格局，为降低区域污染物和碳排放提供制度与空间保障。基于此，提出研究假说1。

假说1：产业转移能够降低污染排放和碳排放，促进承接地减污降碳。

1.2.2 作用机制分析

根据贸易—环境一般均衡模型，贸易对环境的影响可分解为技术效应、结构效应和规模效应^[23]。进一步地，有学者从生产视角对三种效应展开一般化分析，明确指出环境污染的形成由生产技术、产业结构、经济总量共同决定^[24]。基于上述分析，依据“环境三效应”模型，本文从技术效应、结构效应及规模效应三个维度考察产业转移促进承接地减污降碳的内在机制，具体如下：

（1）技术效应机制。技术创新是经济转型发展的核心驱动力，能够提升生产效率并降低能耗，进而改善环境质量，实现污染排放与碳排放协同控制。首先，产业转移推动承接地企业在投资运营与研发实践中实现上下游协作，并通过技术溢出加速创新扩散，提升区域创新能力，尤其是绿色技术创新水平^[18]。绿色技术扩散有助于推动生产过程向低碳方向演进，并推动减污降碳协同治理。其次，示范区建设旨在顺应数字化发展趋势，推动产业发展与数字技术的深度融合。通过构建污染与碳排放的数字化监测体系，示范区能够实现污染源的动态识别与精准治理，促进环境治理智能化。数字技术创新不仅提高了信息交互效率，也强化了区域经济联系，为经济绿色增长提供了新的动能，进而实现了减污降碳协同治理^[25]。最后，随着先进生产技术和管理经验的流入，产业转移在技术更新驱动下促使企业更有动力更新改造生产设备、采用节能技术和工艺，有助于抑制企业能源的超额损耗，提高能源效率^[26]。节能技术创新不仅降低了能源成本，也为减污降碳协同治理提供了持续动力。基于此，提出研究假说2。

假说2：产业转移通过技术效应促进承接地减污降碳。

（2）结构效应机制。产业结构优化升级不仅会改变能源需求结构，而且有助于推动生产要素流向清洁部门，在提升经济效益的同时降低环境污染和碳排放规模^[27]。示范区通过承接产业转移，实现产业结构合理化和高级化，从而有效利用资源，提高生产效率，从源头上减少污染排放和碳排放，进而推动减污降碳^[15]。首先，示范区建设通过承接产业资源，推动产业分工格局不断调整，实现产业迭代升级，促进区域内产业优势互补与协同发展，进而推动产业结构高级化。产业结构高级化能够减少煤炭、钢铁、化工等高耗能行业的占比，增加低碳、绿色、服务导向产业的产出，从而减少碳排放并改善环境质量^[28]。其次，示范区通过承接东部地区附加值较高的产业，强化产业分工协作与上下游联动，有助于承接地结合比较优势推动产业结构合理化。合理的产业结构能够提升产业协同效率，减少重复建设与资源浪费，从而降低生产过程中的能源消耗和环境污染^[29]。最后，承接地积极发展清洁能源、节能环保装备等绿色产业，并推动传统制造业绿色升级，构建以绿色供应链为核心的可持续生产体系。这一过程不仅推动能源结构清洁化，也为实现减污降碳协同治理提供新的动力。基于此，提出研究假说3。

假说3：产业转移通过结构效应促进承接地减污降碳。

（3）规模效应机制。生产规模扩大能够形成规模经济效应，既降低单位生产成本，又提高能源利用效率，从而改善环境质量。产业集聚一方面依托资金、技术等要素集聚推动生产规模扩张，另一方面有助于提升就业与收入、拉动消费需求，进而推动经济发展与产能扩张^[30]。产业集聚能够促进资源有效利用并降低污染治理成本，其中蕴含着推动减污降碳工作的强大动力^[31]。示范区建设是以产业集聚发展为核心带动城市经济发展的综合创新模式^[26]，有利于发达地区和欠发达地区形成新的产业集群，促进关联产业集聚发展，进而促进资源高效利用并推动减污降碳。在产业转移过程中，企业能够从要素价格、生产成本及制度环境等方面获得优势，推动产业在特定地理区域内集聚发展，提升承接地的产业竞争力，强化产业配套能力并产生集聚效应，有效促进承接地经济增长与就业提升^{[32, 33]}。同时，示范区在充分利用本地资源禀赋、吸引产业落地过程中推动产业集聚^[34]。一方面，产业集聚为企业间的技术交流与合作搭建良好平台，企业在集聚区域内能够相互学习先进的节能减排技术和管理经验，从而提高整个城市的绿色经济效率^[35]；另一方面，产业集聚使企业共享能源与环境设施，提升利用效率并推广治污降碳技术，从而实现减污降碳协同治理^[36]。基于此，提出研究假说4。

假说4：产业转移通过规模效应促进承接地减污降碳。

2 研究设计 2.1 模型设定

基于示范区建设这一外生冲击，构建渐进双重差分模型探究产业转移对承接地减污降碳的影响。具体模型如下：

$ Y_{i t}=\alpha_0+\alpha_1 \mathrm{DID}_{i t}+\phi X_{i t}+\mu_i+\lambda_t+\varepsilon_{i t} $

(1)

其中，被解释变量Y_it表示城市i在第t年的污染排放、碳排放及减污降碳协同水平；核心解释变量DID_it表示城市i在第t年是否建设国家级承接产业转移示范区；X_it为一系列控制变量；µ_i、λ_t分别为城市固定效应和年份固定效应；ε_it为随机误差项。

2.2 变量设定 2.2.1 被解释变量

被解释变量包括污染排放（LnPM_2.5）、碳排放（LnCO₂）及减污降碳协同水平（Coa）。其中，污染排放以城市PM_2.5平均浓度的自然对数来衡量；碳排放以城市二氧化碳排放量的自然对数来衡量；减污降碳协同水平利用修正后的格鲁贝尔—劳埃德指数模型来测算^[37]。

2.2.2 核心解释变量

产业转移（DID）。本文将示范区建设视为一种具有明确政策内涵和制度约束的产业转移措施。首先，构造政策虚拟变量treat_i，若城市i被确立为示范区，那么treat_i取1，反之为0；其次，构造示范区政策实施时间虚拟变量time_t，若为示范区政策实施当年及以后年份取值为1，反之为0；最后，将构造示范区政策冲击变量（DID_it= treat_i × time_t）作为核心解释变量。

2.2.3 控制变量

本文控制如下变量：经济发展水平（Lnpgdp），以人均地区生产总值的自然对数衡量；服务业发展水平（Ser），以第三产业产值与地区生产总值之比衡量；人口密度（Lnpop），以每平方千米人口数的自然对数衡量；政府干预（Gov），以财政支出占地区生产总值比例衡量；人力资本（LnHc），以普通高等学校在校学生数的自然对数衡量；外资利用水平（Fdi），以实际利用外商直接投资额占地区生产总值的比例衡量；科技投入水平（Tec），以科技支出占财政支出的比例衡量。

2.3 数据说明与变量描述性统计

本文以2004—2023年中国287个城市作为研究样本，考察产业转移的减污降碳协同效应。其中，PM_2.5浓度数据来自圣路易斯华盛顿大学大气成分分析组的测算数据；城市碳排放测算所需原始数据来自《中国城市统计年鉴》《中国统计年鉴》等；其他数据来自《中国城市统计年鉴》、中国研究数据服务平台（CNRDS）数据库、EPS数据库等。此外，考虑到巢湖市在2011年被撤并，阜新市和辽阳市这两个城市政策实施时间较短，仙桃市、天门市和潜江市均为县级市，本文将这6个城市剔除，最终处理组城市有29个，其余为对照组城市。变量描述性统计如表 1所示。本文还对各变量进行相关性和共线性检验，发现各变量间的相关系数最大值为0.550，且VIF均值远小于10，后文分析可以忽略多重共线性问题。

3 实证结果分析 3.1 基准回归

由表 2可知，无论是否纳入控制变量，产业转移对污染排放和碳排放的影响均显著为负，对减污降碳协同水平的影响显著为正。就经济意义而言，以第（4）列至第（6）列的结果为准，产业转移使承接地污染排放水平降低5.8%，碳排放水平降低14.1%，减污降碳协同水平年均提高0.018个单位。上述结果表明，产业转移有效降低了PM_2.5浓度和CO₂排放量，并提高了减污降碳协同水平，具有显著的减污降碳协同效应。假说1得证。

3.2 稳健性检验 3.2.1 平行趋势检验

满足平行趋势假设是渐进双重差分模型有效的前提。考虑到各个示范区在多个时间点被批复设立，本文采用事件研究法进行检验：

$ Y_{i t}=\alpha_0+\sum\limits_{k=-6}^6 \beta_k \mathrm{DID}_{i t}^k+\phi X_{i t}+\mu_i+\lambda_t+\varepsilon_{i t} $

(2)

其中，DID_it^k表示城市i在示范区获批前后各时期的虚拟变量，k < 0和k > 0分别表示政策实施前第k年和实施后第k年；β_k为政策实施前后实验组和对照组之间被解释变量的差异；其余变量与式（1）一致。本文为避免共线性问题以政策实施前一期为基期，并绘制95%置信区间下示范区政策对污染排放、碳排放与减污降碳协同水平的平行趋势检验图。由图 1可知，政策实施前，实验组与对照组之间的污染排放、碳排放与减污降碳协同水平不存在显著差异，满足平行趋势假设。

已有研究表明，处理前趋势检验并不能作为平行趋势假设行之有效的经验证据，传统的处理前趋势检验在统计意义上是低功效的，且可能造成估计和推断的偏差、扭曲^{[38, 39]}。本文将最大偏离程度界定为Mbar=1×标准误，并采用相对偏离程度限制和平滑限制方法进行平行趋势敏感性分析^[40]。检验发现，政策实施后处理效应的置信区间在给定Mbar下均显著排除零值，说明在允许处理前趋势存在适度偏离的条件下，产业转移仍具有显著的减污降碳协同效应，基准回归结果具有稳健性。

3.2.2 安慰剂检验

基于反事实思路，采用两种方式进行安慰剂检验：一是随机指定政策发生年份的安慰剂检验，即假定政策在当年并未发生，然后检验交互项的系数是否显著。本文将政策的实施年份分别提前1年或提前2年，来进行时间安慰剂检验。同时，为避免真实政策效果对安慰剂检验产生混淆影响，将政策实施当年及以后年份的样本剔除。由表 3可知，政策时点提前后，交互项的估计结果均不显著，表明基准回归结果是稳健的。

二是随机设置实验组的安慰剂检验。考虑到示范区政策实施年份并不一致，本文随机选取29个城市作为实验组，其余城市作为控制组，同时随机指定政策冲击时间，以此生成新的政策变量，并将此过程重复1 000次，得到1 000个政策虚拟变量的估计系数、p的值及估计密度分布图。由图 2可知，随机生成的政策虚拟变量分布在0值的两侧及附近，p的值大多数在0.1以上，而基准回归的真实值与安慰剂检验结果具有显著差异。这表明，基准回归结果偶然得到的概率较低，且受不可观测遗漏变量的影响较小，基准回归结果具有较好的稳健性。

3.2.3 倾向得分匹配检验

考虑到示范区的设立可能并非随机，样本自选择可能导致基准回归结果出现偏误。本文将采用倾向得分匹配法来减轻这一问题，并且考虑到混合匹配可能导致“时间错配”问题，逐期匹配可能导致匹配样本前后不稳定问题，依次使用混合匹配方法和逐期匹配方法。具体而言，以全部的控制变量作为协变量，在0.05的卡尺范围内采用卡尺近邻1∶4的方法给处理组样本匹配对照组，在剔除两种匹配策略下匹配权重为空的样本后重新进行估计。由表 4可知，不论是混合匹配还是逐期匹配，在使用PSM-DID方法缓解样本选择偏差问题后，基准回归结果依旧稳健。

3.2.4 排除其他政策干扰

为精准识别示范区建设对承接地减污降碳的净效应，本文进一步控制了四项可能产生干扰的政策：①碳排放权交易试点政策（CETP），通过市场化手段调控温室气体排放、提升能源效率，已有研究证实其可推动减污降碳协同增效^[28]；②低碳城市试点政策（LCCP），通过优化能源结构、推广低碳产业等推动城市绿色低碳发展，能显著促进减污降碳协同增效^[3]；③绿色金融改革创新试验区政策（GFRIPZ），依托金融机制创新引导资本流向绿色领域，可有效实现减污降碳协同增效^[41]；④新能源示范城市政策（NEDC），通过优化能源供给、推进可再生能源利用，提升能源效率并发挥减污降碳协同作用^[42]。为排除上述政策干扰，将这四项政策变量分别纳入基准回归模型。由表 5可知，控制相关政策变量后，产业转移仍具有显著的减污降碳协同效应，这表明相关政策并未造成较大干扰。

3.2.5 考虑异质性处理效应

组别和时间维度的处理效应异质性可能导致渐进双重差分模型的双向固定效应估计存在偏误。因此，本文首先进行Bacon分解检验^[43]。其次，对“负权重”问题可能导致的偏误进行诊断^[44]。最后，借鉴现有研究，计算4种异质性稳健估计量^[45-48]。表 6展示了Bacon分解、负权重诊断与考虑异质性的稳健估计的结果。其中，Bacon分解的结果显示从未处理组与处理组的权重达98.5%，即示范区建设对污染排放、碳排放和减污降碳协同水平影响的净效应绝大部分来自从未处理组与处理组的检验结果，这证明基准回归双向固定效应估计量的偏误较小。此外，负权重占比为0，说明基准回归并不存在严重偏误问题。最后，其他处理方法的估计系数符号和大小与基准回归结果基本保持一致，进一步证明基准回归结果稳健。

3.2.6 控制非随机因素

示范区建设可能受到城市经济发展水平、政策支持力度、资源禀赋和地理位置等因素的影响，而这些差异可能会随时间趋势使减污降碳结果产生异质性，导致基准回归出现偏差估计。为控制非随机因素对示范区非随机选择的影响，在式（1）的基础上分别纳入两项，一是非随机因素变量（Q_j）与时间趋势三阶多项式函数的交互项，二是非随机因素变量（Q_j）与政策首次实施前后变量（time）的交互项，以减少样本选择对估计结果的干扰^[36]。其中，Q_j包括是否为省会城市（自治区首府）、“两控区”城市、经济特区城市、共建“一带一路”国家和地区、胡焕庸线东侧城市。由表 7可知，控制非随机因素的干扰后，产业转移仍具有显著的减污降碳协同效应，表明基准回归结果稳健。

3.2.7 其他稳健性检验

除上述检验外，本文还进行了如下稳健性检验：替换被解释变量的测度方式；滞后解释变量；剔除直辖市和省会城市样本；数据缩尾处理；使用聚类稳健标准误；排除金融危机和新冠疫情的干扰；剔除东部沿海和距离示范区较远的城市；熵平衡匹配方法；避免坏控制变量问题；控制省份—年份交互固定效应；双重机器学习模型检验。这些稳健性检验结果均表明基准回归结论是稳健的。

4 机制检验与异质性分析 4.1 机制检验

本文认为产业转移通过技术效应、结构效应和规模效应促进承接地减污降碳。为验证上述机制，本文构建如下模型进行检验：

$ \operatorname{Med}_{i t}=\alpha_0+\alpha_1 \operatorname{DID}_{i t}+\phi X_{i t}+\mu_i+\lambda_t+\varepsilon_{i t} $

(3)

其中，Med_it代表机制变量，涉及技术创新效应、产业结构效应及产业集聚效应三个方面。其余变量与基准回归模型相同。

4.1.1 技术效应机制

技术创新被视为推动减污降碳的关键机制。本文选取如下三个指标作为技术效应机制的代理变量：一是绿色技术创新（GreenInno），以城市绿色发明专利申请量的自然对数来衡量；二是数字技术创新（DigInno），以城市数字发明专利申请量的自然对数来衡量；三是节能技术创新（EnEff），考虑到能源效率的改善离不开节能技术进步，以城市生产总值与能源消费总量之比的自然对数来衡量，即以能源利用效率来表征节能技术创新。由表 8第（1）列至第（3）列可知，产业转移显著促进绿色技术创新和数字技术创新，同时提升节能技术创新水平。假说2得证。

4.1.2 结构效应机制

产业结构高级化与合理化有助于从源头上降低对传统化石能源的依赖，进而促进承接地减污降碳。本文选取如下三个指标作为结构效应机制的代理变量：一是产业结构高级化（Ais），以第三产业与第二产业产值之比来衡量；二是产业结构合理化（Ris），以泰尔指数的倒数来衡量，其中泰尔指数由三次产业间从业人员数和产值比例来测度^[49]；三是产业结构升级（Uis），采用熵值法综合产业结构高级化与合理化两个指标测算得到^[50]。由表 8第（4）列至第（6）列可知，产业转移能够显著促进产业结构高级化、产业结构合理化及产业结构升级。假说3得证。

4.1.3 规模效应机制

产业集聚推动生产规模扩张，能够提高生产效率、促进创新扩散并优化治理方式，为绿色转型提供关键支撑，并蕴含着推动减污降碳的强大动力。本文选取如下三个指标作为规模效应机制的代理变量：一是制造业集聚（Magg）；二是生产性服务业集聚（Sagg）；三是制造业与生产性服务业的协同集聚（Coagg）。具体而言，本文采用区位熵的方法分别测算制造业和生产性服务业的集聚水平，并基于产业集聚指数的相对差异来衡量产业协同集聚水平^[51]。由表 8第（7）列至第（9）列可知，产业转移显著促进制造业集聚、生产性服务业集聚及二者协同集聚。假说4得证。

4.2 异质性分析 4.2.1 环境关注程度异质性

依据《国家环境保护“十一五”规划》，设置虚拟变量EC，若城市为非环保重点城市，则赋值为1；否则，赋值为0。进一步地，生成DID与EC的交互项，并将其纳入基准回归模型中进行异质性检验。由表 9第（1）列至第（3）列可知，交互项的估计系数依次为—0.078、—0.150和0.022，并且均在1%的水平上显著，这表明产业转移在非环保重点城市具有更加显著的减污降碳协同效应。对此可能的解释是，相较于环保重点城市，非环保重点城市的环境治理基础较弱、监管机制相对滞后，产业转移能为其带来制度、技术与资金等多重支持，推动绿色生产方式和清洁能源的引入，提升环境治理能力与资源配置效率。同时，示范区建设能够增强环境约束意识，促进环保设施建设与绿色技术创新。

4.2.2 数字化转型水平异质性

依据《2021中国城市数字化转型白皮书》列出的数字化转型百强城市名单，设置虚拟变量DT，若城市未进入数字化转型百强名单，视为数字化转型水平低，则DT赋值为1；反之，赋值为0。进而生成DID与DT的交互项，并将其纳入基准回归模型中进行异质性检验。由表 9第（4）列至第（6）列可知，交互项的估计系数依次为—0.065、—0.091和0.016，并且至少在5%的水平上显著，这表明产业转移在数字化转型水平较低的城市具有更加显著的减污降碳协同效应。对此可能的解释是，相较于数字化转型水平较高的城市，低数字化转型城市在技术能力与资源配置效率方面存在明显短板，减污降碳的边际改善空间更大。产业转移所带来的技术输入与要素重组在此类城市中更易发挥“补短板”效应，从而显著提升生产效率与环境绩效。

4.2.3 资源禀赋异质性

依据《全国资源型城市可持续发展规划（2013—2020年）》，设置虚拟变量RB，若城市为资源型城市，则RB赋值为1；否则，赋值为0。进而生成DID与RB的交互项，并将其纳入基准回归模型中进行异质性检验。由表 9第（7）列至第（9）列可知，交互项的估计系数依次为—0.035、—0.137和0.013，并且至少在5%的水平上显著，这表明产业转移在资源型城市具有更显著的减污降碳协同效应。对此可能的解释是，相较于非资源型城市，资源型城市长期依赖高耗能、高排放产业，能源利用效率偏低，在减污降碳方面具有更大的边际改善空间。产业转移所带来的先进技术、管理模式与更高环境标准，能够在资源型城市以更低的调整成本显著改善既有生产方式，并加快产业结构向绿色低碳方向重构。与此同时，产业结构相对单一也使得产业转移更易形成集聚与规模效应，从而放大其减污降碳协同效应。

5 研究结论与政策建议

本文基于2004—2023年中国287个城市的平衡面板数据，以“国家级承接产业转移示范区”建设作为具有明确政策内涵和制度约束的产业转移冲击，构建渐进双重差分模型考察产业转移对承接地减污降碳的影响效应、内在机制及异质性表现。研究得到如下结论：①产业转移使承接地的污染排放水平降低5.8%，碳排放水平降低14.1%，减污降碳协同水平年均提高0.018个单位，这表明产业转移显著促进了承接地减污降碳，且该结论在一系列稳健性检验后仍然成立。②基于“环境三效应”模型，机制分析进一步揭示，产业转移通过技术效应、结构效应和规模效应三条内在机制促进承接地减污降碳。③异质性分析发现，在非环保重点城市、低数字化转型水平城市和资源型城市中，产业转移的减污降碳协同效应更为显著。

根据上述研究结论，本文提出如下政策建议：①完善产业转移承接机制，强化区域减污降碳协同治理。中西部地区应将生态环境承载能力、单位产出能耗强度及碳排放水平作为产业承接与布局调整的重要依据。具体而言，应制定科学合理的产业准入标准，将环境容量、能源消耗强度与碳排放量作为关键筛选指标，严格执行环境影响评估与排放总量控制制度，对高污染、高能耗项目进行严格限制或安排有序退出，从而确保产业转移不以牺牲生态环境为代价。②围绕技术、结构与规模效应，完善产业转移的减污降碳实现路径。示范区建设应以技术创新为核心驱动力，形成以技术进步支撑、产业升级引导和集聚发展协同推进的产业发展格局。在技术层面，完善绿色、数字与节能技术支持政策，促进绿色技术成果转化与应用；在结构层面，推进传统制造业绿色化改造，构建以清洁生产和循环经济为导向的现代产业体系，实现产业结构调整与生态效益提升的良性互动；在规模层面，依托示范区空间集聚优势，推动产业园区化、集约化和绿色化发展，通过要素共享与技术溢出等方式提升资源配置效率，发挥产业集聚在减污降碳中的规模经济效应。③因地制宜实施差异化的承接产业转移政策。应根据不同城市类型和发展条件，制定有针对性的绿色转型路径，提高政策实施的精准性与有效性。对于非环保重点城市，健全环境规制与激励并重的治理机制，将节能减排目标纳入地方绩效考核，强化环境执法，补齐环境治理短板；对于数字化转型水平较低的城市，加快数字基础设施建设，促进数字技术与绿色转型深度融合；对于资源型城市，强化产业结构调整和接续替代产业培育，重点发展绿色能源、装备制造和生态修复等产业，推动资源开发利用方式向绿色化、智能化转型。