Harvesting Green Economy: Exploring the Impact of New Energy Demonstration City Policy on China’s Urban Green Total Factor Productivity
Notice bibliographique
Résumé
To assess the applicability of the “Porter hypothesis” (PH) within the context of China’s energy policies, enhance theoretical understanding of environmental regulation, and explore the green economy effect of the new energy demonstration city policy (NEDC), this study employs a difference-in-differences (DID) model. Based on panel data from 284 prefecture-level cities in China from 2007 to 2022, it empirically examines the impact and underlying mechanisms of the NEDC on urban green total factor productivity (GTFP). The main findings are as follows: (1) The NEDC significantly increased urban GTFP by 2.3%. This conclusion remains robust even after a series of robustness and endogeneity tests, including alternative explained variable, winsorization analysis, placebo tests, propensity score matching-DID, and instrumental variable, among other approaches. These findings provide strong empirical support for the PH in the context of China’s environmental and energy policy landscape. (2) Mechanism analysis reveals that the policy promotes urban GTFP growth primarily through four channels: increasing government attention to environmental governance, advancing industrial structure upgrading, improving energy efficiency, and stimulating technological innovation capacity. These findings provide concrete pathways for achieving green economic development. (3) Heterogeneity analysis shows that the green economic effects of the NEDC are more pronounced in cities characterized by higher levels of industrial agglomeration, those located in the eastern region, and resource-based cities. This highlights the importance of place-based and targeted policy implementation, offering empirical evidence for differentiated policy design, and precise governance. Therefore, by showcasing the successful experience of NEDC, this study provides valuable insights and policy implications for other countries pursuing energy transitions and sustainable development.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».