智慧城市能否通过智慧能源建...—基于合成控制法的试验证据 唐珺.pdf

该【智慧城市能否通过智慧能源建...—基于合成控制法的试验证据 唐珺 】是由【王善保】上传分享，文档一共【13】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【智慧城市能否通过智慧能源建...—基于合成控制法的试验证据 唐珺 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。:.
软科学
SoftScience
ISSN1001-8409,CN51-1268/G3
《软科学》网络首发论文
题目:智慧城市能否通过智慧能源建设推动双碳目标实现?——基于合成控制法的
试验证据
作者:唐珺,高煜,李朋林
收稿日期:2022-04-15
网络首发日期:2022-10-11
引用格式:唐珺,高煜,?—
—基于合成控制法的试验证据[J/OL].软科学.
.
网络首发:在编辑部工作流程中,稿件从录用到出版要经历录用定稿、排版定稿、整期汇编定稿等阶
段。录用定稿指内容已经确定,且通过同行评议、主编终审同意刊用的稿件。排版定稿指录用定稿按照期
刊特定版式(包括网络呈现版式)排版后的稿件,可暂不确定出版年、卷、期和页码。整期汇编定稿指出
版年、卷、期、页码均已确定的印刷或数字出版的整期汇编稿件。录用定稿网络首发稿件内容必须符合《出
版管理条例》和《期刊出版管理规定》的有关规定;学术研究成果具有创新性、科学性和先进性,符合编
辑部对刊文的录用要求,不存在学术不端行为及其他侵权行为;稿件内容应基本符合国家有关书刊编辑、
出版的技术标准,正确使用和统一规范语言文字、符号、数字、外文字母、法定计量单位及地图标注等。
为确保录用定稿网络首发的严肃性,录用定稿一经发布,不得修改论文题目、作者、机构名称和学术内容,
只可基于编辑规范进行少量文字的修改。
出版确认:纸质期刊编辑部通过与《中国学术期刊(光盘版)》电子杂志社有限公司签约,在《中国
学术期刊(网络版)》出版传播平台上创办与纸质期刊内容一致的网络版,以单篇或整期出版形式,在印刷
出版之前刊发论文的录用定稿、排版定稿、整期汇编定稿。因为《中国学术期刊(网络版)》是国家新闻出
版广电总局批准的网络连续型出版物(ISSN2096-4188,CN11-6037/Z),所以签约期刊的网络版上网络首
发论文视为正式出版。
:.
췸싧쫗랢쪱볤ꎺ2022-10-1110:42:25
췸싧쫗랢뗘횷ꎺ.
智慧城市能否通过智慧能源建设推动双碳目标实现?
——基于合成控制法的试验证据
唐珺1a,高煜1ab,李朋林2
(;,西安710127;
,西安710127)
摘要:基于2014—2020年碳排放数据,利用合成控制法进行准自然实验,评估智慧
城市中智慧能源建设的减排效果,基于投影寻踪评价模型和耦合协调模型检验试
点城市的智慧城市与智慧能源系统建设之间耦合协调关系,寻找其在融合过程中
存在的关键问题｡研究发现,智慧城市的智慧能源建设对人均碳排放具有十分显
著的负向作用,可通过优化能源结构和提高能源效率等机制减少碳排放;智慧能源
与智慧城市的耦合度处于较高水平,两系统关系密切;两者之间耦合协调水平数值
跨度较大,不同类型智慧城市中智慧能源建设所面临的关键问题存在较大差异｡
研究结果为城市提供数字化减排方案以及智慧城市在“双碳”背景下战略调整提
供参考｡
关键词:城市碳排放;智慧城市;智慧能源
CanSmartCitiesDriveDualCarbonTargetsthroughSmartEnergy
Construction?
--ExperimentalEvidenceBasedonSyntheticControlMethods
TANGJun1a,GAOYu1ab,LIPeng-lin2
(&Management;
EconomicDevelopment,NorthwestUniversity,Xi'an710127;
Management,Xi’anUniversityofScienceandTechnology,Xi'an710127)
Abstract:Basedoncarbonemissiondatafrom2014—2020,quasi-natural
experimentsareconductedusingsyntheticcontrolmethodtoevaluatetheemission
reductioneffectofintelligentconstructionofenergyinsmartcities,andthecoupling
andcoordinationrelationshipbetweentheconstructionofsmartcityandsmartenergy
systeminpilotcitiesisexaminedbasedonprojectiontracingevaluationmodeland

foundthatthesmartenergyconstructioninsmartcitieshasaverysignificantnegative
effectonpercapitacarbonemissions,andcanreducecarbonemissionsthrough
mechanismssuchasoptimizingenergystructureandimprovingenergyefficiency;the
couplingdegreebetweensmartenergyandsmartcitiesisatahighlevel,andthetwo
systemsarecloselyrelated;thecouplingandcoordinationlevelbetweenthetwo
spansawiderangeofvalues,andthekeyproblemsfacedbysmartenergy
收稿日期:2022-04-15
基金项目:国家社会科学基金重大项目(21ZDA066、21FJLB028)
作者简介:唐珺(1994—),女,山西大同人,博士研究生,研究方向为智慧城市、智慧能源;高煜(1973
—),男,陕西白水人,博士生导师,研究方向为产业经济学,发展经济学;李朋林(1964—),男,陕西
延长人,教授,硕士生导师,博士,研究方向为能源经济学、产业经济学。:.
constructionindifferenttypesofsmartcitiesexistThereisalargedifferencebetween

emissionreductionsolutionsandstrategicadjustmentofsmartcitiesinthecontextof
"dualcarbon".
Keywords:urbancarbonemissions;smartcities;smartenergy
1问题的提出
为应对全球气候变化的巨大挑战,2020年中国提出“二氧化碳排放力争于
2030年前达到峰值,努力争取2060年实现碳中和”的“双碳目标”,中央及地方政府
迅速积极展开相应的战略部署｡城市作为能源消耗和碳排放主要来源地[1],成为了
“双碳”目标实现的最大应用场景[2],因此,寻求城市“双碳”目标的实现方式成为当
前十分重要的科学命题｡智慧城市作为在资源稀缺和高科技创新时期实现高效､
负担得起和更可持续的城市生活的推动力[3],成为城市应对气候变化挑战的重要
方式之一,更是“双碳”战略全面展开的有力抓手[4]｡在双碳目标驱动下,智慧城市
在绿色低碳甚至脱碳方面的需求更为强烈[5],与碳排放具有直接关系的能源系统
的数字化､智能化､绿色化转型升级需求日益迫切,智慧能源成为智慧城市实现减
排目标的重要基础｡因此,如何通过能源系统的数字化转型推进城市“双碳”目标
实现成为智慧城市领域研究的关键议题之一｡
近年来智慧城市在智慧能源建设方面有着积极的探索,但具体实践中出现建
设周期较长､资金短缺､信息孤岛等问题,导致学术界对其在实践过程中的减排作
用存在争议｡如Serban,AC等人指出智慧能源构建对智慧城市可持续发展目标的
实现,发挥着至关重要的核心作用[6],可通过优化能源结构[7]､提升能源效率[8]､促
进产业升级[9]等诸多途径,发挥着显著的减排效果,是智慧城市实现减排目标的重
要途径｡但许多学者对具体实践的减排效果持怀疑的态度,如Yigitcanlar通过研
究2005—2013年英国15个智慧城市与碳排放之间的关系,发现智慧城市建设对
碳排放的影响不会随着时间而改变[10]｡因此,智慧城市能否通过智慧能源建设实
现“双碳”目标仍然是有待检验的问题｡
同时,智慧能源作为智慧城市研究中最具挑战性的领域之一,相关研究经历了
对智慧城市需要解决的能源问题达成共识的理论初探阶段[11]和以所需技术研究
为主的技术应用阶段之后[12,13],智慧城市能源领域的研究开始关注存在交叉部分
的融合发展[14],如Komninos等人指出当前智慧城市中能源､运输､安全等领域的
垂直化发展导致出现孤岛问题,需要更灵活､更高效的跨部门城市管理系统[15],尤
其是面对城市这样复杂的应用场景[16]｡因此,从系统融合角度出发,分析智慧城市
与智慧能源在融合过程中未能充分发挥减排作用的原因,具有极为重要的现实意
义｡
通过现有研究发现,智慧城市是双碳目标实现的重要方式之一,其中能源系统
建设是实现减排可持续发展的重要内容,但其减排效果存在很大争议,因此,本文
针对智慧城市双碳目标实现方式的重要命题,以试点城市为研究对象,展开智慧能
源对智慧城市双碳目标实现的有效性研究,具体研究问题包括:智慧能源对智慧城
市的双碳目标实现是否具有显著效果?智慧城市与智慧能源如何进行有机的融合
助推双碳目标实现?上述问题的解答对于寻找城市减排路径及调整智慧城市战略
具有一定的参考价值｡
基于此,本文采用开展智慧能源试点的智慧城市2014—2020年面板数据,通
过合成控制法进行“准自然”实验量化其减排效果,验证其减排机制｡同时,基于投:.
影寻踪法的综合评价模型和耦合协调模型,定量测度两大系统间的耦合协调水平,
结合实践寻找其融合发展过程中阻碍减排效果发挥的关键问题｡本文的边际贡献
主要体现在以下两个方面:一是以智慧城市与碳排放具有更为直接关系的智慧能
源为研究对象,利用试点城市数据,通过合成控制法进行“准自然”实验检验并量化
其减排效果,从数据和方法上让研究结果更具有说服力｡同时,智慧能源建设对智
慧城市减排效果影响机制进行实证检验,从而深化智慧能源与智慧城市关系的研
究｡二是从系统融合角度出发,分析智慧城市与智慧能源融合过程中未能充分发
挥减排效果具体原因,为在双碳目标驱动下的智慧城市规划建设提供决策参考｡
2研究设计

自2013年中国分批累计公布290个国家级智慧城市试点｡2017年国家能源
局公布55个智慧能源示范项目,其中12个城市级综合智慧能源项目[17]｡
根据研究需求,筛选出同为智慧城市和智慧能源的城市为研究对象,包括北
京､天津､南京､***､广州､珠海等,其中天津没有被列入到首批智慧能源示范项目
的名单,但2017年开展城市智慧能源综合试点项目,具体见表1｡为满足准自然实
验条件,删除智慧能源其他非城市级别项目所在城市,并综合考虑样本的可比性和
数据的限制,从试点中筛选出103个城市,具体见附录1｡
表1智慧能源试点项目
项目单位城市
支持能源消费革命的城市-园区双级“互联网+”智
广东电网有限责任公司珠海
慧能源示范项目
靖边县1GW光气氢牧能源互联产业示范园项目陕西光伏产业有限公司***
江苏大规模源网荷友好互动系统示范工程国网江苏省电力公司南京
“互联网+”在智能供热系统中的应用研究及工程
示范项目中国华电集团公司等北京
广州市能源管理与辅助决策平台示范项目广州市发展改革委广州
面向特大城市电网能源互联网示范项目广州供电局有限公司广州


评估智慧能源建设对智慧城市碳排放的影响,传统DID模型具有严格适用条
件的局限性[18],因此借鉴Abadie&Gardeazabal提出的合成控制法进行分析,通过
加权平均每个政策干预个体的“反事实”参照组,合成一个控制对象,模拟出试点城
市不实施政策的情况用于准实验研究[19],具体步骤如下:
设有K+1个城市的相关数据,第1个城市在试点t=T0实行智慧能源试点政策
为实验组,其他K个未实施政策的为控制组,Yit､Y˜it代表区域i在t时期的结果变
量和潜在结果变量,政策效应为ΔYit=Yit-Y˜it｡Yit是可以实际观测到,而Y˜it是无法被
观测,借鉴Abadie等人的模型来估计Y˜it,如式(1):
�~=�+��+��+�(1)
𝑖��𝑖�𝑖
t为时间固定效应,Zi为(K1)维可观测到的控制向量,t为(1K)维未知参数向
量,t为(F1)维无法观测的公共因子向量,i为(1F)维系数向量,it是不可观测的
短期冲击｡
假设存在权重向量�∗=�∗,⋯,�来构造合适的控制组,使得:
2�+1
∑�+1 �∗�=�,∑�+1 �∗�=�,...,∑�+1 �∗�=�,∑�+1 �∗�=�(2)
�=2��111�=2��212i=2���01�0�=2��1:.
通过求近似解来求解最优W*[20],定义�=�,�1,⋯,�m是t1时期是实验组
1111
(m1)特征向量,X0是控制组在t1时期的(Km)维对应矩阵,通过求解X1与X0W之
间距离最小来确定最优权重:
�−��=�−��'V�−��(3)
101010
对比合成组与处理组的差异以评估政策冲击的影响,Yit可以代表政策效果,
如式(4):
�+1∗
∆�𝑖=�𝑖−�𝑖=�𝑖−∑�=2���𝑖,�∈T0+1,T(4)
构造预测误差均方来合成值与真实值之间的偏离程度,若趋近于0,则说明合
成值Y˜it是可靠的[21],如式(5):
11
1�0221�022
𝑅𝑀�=∑ �𝑖−�𝑖=∑ ∆�𝑖(5)
�0�=1��=1

本文借鉴国内外相关研究成果,构建智慧城市和智慧能源评价指标体系,见表
2,考虑其数据具有高维度､非线性､非正态特征[22],本文借鉴范德成[23]的投影寻踪
模型来进行综合评价,既可最大限度地保留原始数据特征,又能克服传统评价方法
主观性过强的缺陷｡由于篇幅有限,方法较为成熟,步骤可详见其他文献[23,24]｡
表2智慧城市与智慧能源评价指标体系
系统一级指标二级指标指标详情
经济发展水平人均GDP
人民生活水平城镇人均可支配收入
城市发展
城市创新水平专利授权量
信息化产业发展水平软件与信息服务业GDP
绿化覆盖水平绿化覆盖率
智慧城市污水处理水平污水处理率
城市管理
垃圾处理水平垃圾处理率
交通管理水平城市道路面积
医疗服务水平床位数
城市服务教育服务水平学校总数
政府信息服务水平互联网宽带接入数
供电煤耗水平供电煤耗水平
能源生产
清洁能源占比清洁发电占比
单位GDP能耗水平单位GDP能耗水平
智慧能源能源消费单位GDP污染物排放水平单位GDP污染物排放量
新能源汽车普及水平新能源汽车量
能源信息化发展水平软件与信息服务业GDP
能源信息
能源相关专利授权量能源相关专利授权量:.
单位面积充电桩数量单位面积充电桩数量
能源服务
应急需求响应水平供电可靠率

为分析智慧城市与智慧能源之间相互协调的作用关系,借鉴刘波[25]等人建立
耦合协调模型评价两大系统之间耦合协调程度与阶段｡基本步骤如下:
首先,计算两大系统效用值,通过线性加权计算可得,如式(6):
�=∑��'(6)
�𝑖𝑖
Fi表示第i个系统对总系统有序度的贡献值,即F1､F2分别表示智慧城市和智
慧能源对总系统有序度的贡献值,ωij为第i个序参量中第j个指标的权重｡
其次,计算耦合度,用于表示两个系统之间或要素之间相互作用的程度,如式(7):
1
�1�22
�=2×2(7)
(�1+�2)
C为耦合度,取值范围是[0,1]之间,可被划分为:无序状态发展(C=0)､低水平耦
合阶段(0<C≤)､拮据阶段(<C≤)､中等水平耦合阶段(<C≤)､高水平耦
合阶段(<C≤1)､良性共振阶段(C=1)｡
最后,计算耦合协调度,采用离差模型原理来构建两系统的耦合协调模型,如式
(8)､(9):
�=��(8)
�=��1+��2(9)
Fi为系统的综合评价得分,C为耦合度,T为复合系统协调发展指数,D为耦合
协调度,α､β为两系统重要程度的赋权,本文认为智慧城市和智慧能源的重要性是
相等的,设定α=β=｡综合现有耦合协调评价标准,提出智慧城市发展与智慧能源
建设的耦合协调评价标准[26]:严重紊乱(D≤)､严重失调(<D≤),中度失调
(<D≤),轻度失调(<D≤),濒临失调(<D≤)､勉强耦合协调
(<D≤)､低级耦合协调(<D≤)､中级耦合协调(<D≤)､良好耦合协调
(<D≤)､优质耦合协调(<D≤1)｡

原始数据来源于城市统计年鉴､统计公报､《中国电力统计年鉴》､《中国能
源统计年鉴》等｡城市碳排放是根据IPCC提供方法进行估算[27],如式(10):
�
�=∑�=1𝑀��×����×����(10)
Y为碳排放总量,EPQi为第i类能源的实物量,SCCi为第i类能源的折算标准
煤系数,CECi为第i类能源的碳排放系数,i表示能源消耗种类｡
3实证结果分析

利用2014—2020年试点城市面板数据,通过SCM检验六个智慧能源试点建
设对智慧城市人均碳排放的影响｡表3为试点城市合成的控制变量对比情
况,RMSPE均接近于0,拟合效果较好｡图1为试点城市与合成组城市人均碳排放
随时间变化情况,其中实线为实际组,虚线为合成组,垂直虚线为政策实施年份｡结
果表明:在智慧能源实施之前,人均碳排放的实际值与合成值几乎可以重合,政策
实施之后,人均碳排放强度的实际值和合成值存在差异｡其中北京､南京､***在:.
2017政策实施后出现明显的分离,说明智慧能源建设对人均碳排放具有十分显著
的影响;天津､广州､珠海的合成图中可以看到其在2017年前就呈现出合成值和
真实值分离的现象,结合智慧能源建设的现实情况,中新天津生态城能源互联网项
目早在2015年就已开始布局,智慧能源建设受周期影响,政策效果的前置和延后
均在合理范围之内｡
表3试点城市合成控制变量对比
北京天津南京***广州珠海
TreatedSyntheticTreatedSyntheticTreatedSyntheticTreatedSyntheticTreatedSyntheticTreatedSynthetic



rco(2014)
rco(2015)
rco(2016)
------13
图1智慧能源政策对人均碳排放的影响效果
图2为智慧能源建设的政策效果,发现六个智慧能源建设试点十分显著地降
低人均碳排放,减排效果逐年增加｡横向对比,广州和珠海的减排效果明显大于其
他城市,与其智慧能源建设规模更大,涉及环节和内容更多作用范围更大有关联｡
同时,为排除其他政策因素的干扰性与偶然性,增强研究结论的有效性,借鉴
Abadied等人的做法,采用排序检验法来进行稳健性检验｡由于控制组城市数量较:.
多,本文借鉴刘乃全和吴友的做法,设定等间距为4进行抽样组成检验组[28],结果
见图3:
图2智慧能源政策对智慧城市人均碳排放影响效果:.
图3迭代法人均碳排放安慰剂检验结果
图3结果显示,在政策出台后北京､天津､南京､广州､珠海的真实组与合成组
的差距逐渐变大,并处于分布的外部,表明其减排效果显著,研究结论具有一定的
稳健性｡

基于投影寻踪法得到六个试点城市建设以来智慧城市和智慧能源建设水平
的综合得分,并利用式(6)~(9)计算两系统之间的耦合度和耦合协调度,结果见表4
和表5｡
从耦合度结果来看,2018—2020年北京､天津､南京､广州､珠海的耦合度数值
均保持在高水平耦合阶段,而***在2018年耦合度处于中等耦合阶段,随后向高
水平耦合过度｡横向对比试点城市,所处阶段差别较小,表明在两系统之间存在强
烈的交互作用｡
表4智慧城市与智慧能源耦合度结果
城市/年份201820192020


***



表5智慧城市与智慧能源耦合协调度结果
City/Year201820192020所处阶段

-中级耦合协调
***-轻度失调
-中级耦合协调

-勉强耦合协调
北京和广州的耦合协调水平较高,属于中国经济发展水平较高地区,两系统之
间呈现出相互促进发展的态势｡其共同特点是在初期就认识到智慧能源的重要,
在智慧城市整体规划中均有涉及智慧能源建设的相关内容｡:.
天津､南京､~,处于偏低水平｡此类城
市均属于新一线城市,两系统发展迅速,但受当地承载能力限制,亟需调整二者关
系｡此类城市发展潜力巨大,关注前沿技术,积极落地许多智慧城市和智慧能源项
目,政府也予以高度关注和支持｡但智慧城市想要真正为城市居民提供智慧化服
务,需要统一的建设框架和系统间的信息流动,这对智慧城市和智慧能源协调发展
具有极为重要的作用｡
***的耦合协调水平处于失调发展,两系统发展的差距较大,亟需调整发展方
式｡两系统建设都需要较为完善的城市基础设施,***等城市的基础设施建设尚
不完善,但与较为完善的一线城市需要缓慢､渐进地进行改造升级相比,此类城市
在重建和改造方面具有一定优势,需解决科学规划和资金等短缺等难题｡
横向对比分析发现,试点城市两系统之间存在强烈的交互作用但协调发展程
度差异较大,主要原因是受经济发展水平､技术水平和基础设施建设水平等差异
的影响｡
4影响机制检验
上述实证结果已验证,智慧能源建设对智慧城市减排效应有积极的促进作用,
但作用机制仍然停留在理论分析层面,本文将通过中介效应的实证检验,试图提供
进一步的经验证据｡结合已有文献分析可知,智慧城市的智慧能源建设一是通过
优化能源结构减少碳排放,存在能源结构效应,二是智慧城市通过智慧能源建设提
高能源效率,降低能源强度,进而减少碳排放,存在能源强度效应｡
能源结构效应是智慧能源在能源生产和使用过程中提高清洁能源比例,优化
能源结构,减少碳排放｡体现在三个方面:一是智慧能源降低清洁能源开发成本｡二
是智慧能源提高清洁能源的消纳能力｡三是智慧能源提高清洁能源使用比例｡鉴
于此,提出假设1:智慧能源通过优化能源结构减少碳排放｡
能源效率效应是能源利用效率的提高,能源强度下降,将对碳排放产生负向驱
动作用｡智慧城市通过能源智能化建设在能源转换､调配过程中提高能源效率,降
低能源强度,减少碳排放,体现在三个方面:一是智慧能源避免二次转换提高需求
侧能源利用效率｡二是智慧能源进行智能调配提升能源运行侧效率｡三是智慧能
源通过市场资源配置提升能源效率｡因此,智慧能源通过提升能源效率,降低能源
强度,从而达到减排目标｡鉴于此,提出假设2:智慧能源通过降低能源强度减少碳
排放｡
基于上文智慧能源政策实施可能通过能源结构､能源强度影响城市碳排放,采
用因果逐步回归法对影响机制进行检验,,如式(11)~(13):
�𝑖=�0+�1𝑑𝑖+�2�𝑖+�𝑖(11)
�ℎ��𝑛�𝑖=�0+�1𝑑𝑖+�2�𝑖+�𝑖(12)
�𝑖=�0+�1𝑑𝑖+�2�ℎ��𝑛�𝑖+�3�𝑖+�𝑖(13)
Cit为人均碳排放,Channelit表示能源结构､能源强度等渠道,能源结构用单位
能源消耗碳排放ei表示､能源强度用单位GDP能源消耗sce表示｡根据因果逐步
回归检验原理,核心解释变量和中介变量回归系数,即a1､b1､d2均显著,且系数d1
较a1数值变小或者显著性降低,则说明存在显著传导机制｡
表6机制分析回归结果
变量基准回归能源结构能源强度
m1m2m22m3m33
dudt-**-*-**-**-:Thedocumentwascr