伍骏骞，张星民

（西南财经大学中国西部经济研究院，四川 成都 611130）

现代综合性国际体育赛会的内涵早已超越体育本身，对经济、社会、文化和生态环境等诸多方面产生深远影响，成为赛会举办地区参与全球化进程，推动经济发展方式转型升级的重要政策工具［1-2］。2014年，国际奥林匹克委员会（International Olympic Committee，IOC）发布《奥林匹克2020议程》，正式将“可持续”认定为奥林匹克事业发展的“三大核心支柱”，并明确提出国际奥委会将在率先实现碳中和方面发挥积极的示范作用。自此，环境绩效在赛事筹备、举办以及后赛会时代的表现成为衡量综合性国际体育赛会成功与否的关键指标［3］。2019年6月，北京冬奥组委正式发布《北京2022年冬奥会和冬残奥会低碳管理工作方案》，在低碳能源、低碳交通、低碳场馆和冬奥组委低碳行动等四个方面，明确提出18项碳减排措施；
从林业碳汇、企业和公众参与等方面，详细列出4项碳中和措施，针对重点领域制定相应的减排措施，最大限度降低碳排放。近年来，中国政府积极推动构建公平合理、合作共赢的全球气候治理体系。作为具有广泛影响力的综合性国际体育赛会，实现“绿色低碳办会”是展示中国政府采取切实有力的政策措施，强化应对全球气候变化问题的重要平台。除2022北京冬（残）奥会外，2023年中国还将作为东道主举办成都2021世界大运会和杭州2022亚运会，各主办城市能否借助综合性国际体育赛会，切实推进可持续发展和绿色低碳转型具有重要的现实意义。因此，分析综合性国际体育赛会对碳排放绩效的影响，厘清综合性国际体育赛会碳减排效应的作用机理，有利于在全球迈向可持续发展的关键时期，为世界各国筹办重大国际体育赛会和重要国际会议提供中国智慧和中国方案。

举办国际性体育赛会能对经济社会发展产生深远影响。就社会发展而言，国际体育盛会的成功举办可以树立国家形象，重塑城市文化，对促进居民的精神文明建设发挥积极影响［1］。同时，筹办国际体育盛会是对社会治理体系的重大考验，需要举办城市投入大量的人力资源，调动更加广泛的社会参与［4-5］。因此，国际性赛会的成功举办将对提升主办城市的社会治理能力发挥积极影响［6］。此外，综合性国际体育赛会还具备相应的福利效应。2008年北京奥运会的成功举办，对提升居民的城市认同感和主观幸福感产生了积极影响［7］。但在另一方面，举办国际赛会也为主办城市带来了治安压力，犯罪率可能会因为流动人口的剧增而上升［8］。伴随着新冠肺炎疫情的全球蔓延，举办国际赛会也将对主办城市的疫情防控产生巨大压力，进而影响赛会对经济社会发展所产生的效果［9］。在经济发展方面。举办国际赛会可以拉动城市投资，促使产业结构调整，推进区域协调发展，带动主办城市及周边地区的经济增长［10-11］。同时，国际赛会还会产生一定的就业效应。举办国际赛会可以吸引更多游客到主办城市观光旅游，在短期内增加旅游收入，显著带动零售业、住宿和餐饮等行业的就业增长［12-13］。此外，筹办国际赛会对优化城市交通规划，推进城市更新具有重要的战略意义［14］。由筹备国际赛会而建设的交通基础设施可以重塑城市交通运输格局，优化交通运行效率［15］，并在一定程度上改变房地产的市场条件，影响住宅价格［16］。

聚焦于国际赛会的环境效应，目前，学者们多着重于分析举办国际赛会对空气污染及环境效率的影响。Chen等［17］利用AOD方法分析了2008年北京奥运会对空气污染的影响，发现严格的环境规制政策在短期内不仅有利于提高北京市区的空气质量，同时也改善了邻近城市的空气污染，但该政策的长期效果取决于环境规制的持续时间。Miettinen等［18］系统测算了2014年南京青奥会举办期间空气污染物的排放来源，发现排放控制措施可以显著减少空气中的有害成分，缓解空气污染。Long等［19］利用DDF模型，在评估2005—2015年中国268个城市环境效率的基础之上，分析了2008北京奥运会对各城市环境效率的影响。发现举办奥运会对环境的影响在赛会筹备、举办以及后赛会时代具有明显差异。Chen等［20］利用江苏省13个地级市的面板数据，使用Super-DDF模型，评估了2014年南京青奥会的举办对城市环境效率的影响。发现，青奥会的举办不仅提高了南京市的环境效率，而且也改善了邻近城市的环境效率。在碳排放方面，Wu等［21］测算了能源替代、运输管理以及空气污染治理等措施对2008年北京奥运减排的贡献，认为举办大型体育盛会可以通过控制二氧化碳排放改善主办地区的空气质量，同时以上三类措施可以作为奥运遗产在中国控制空气污染和减少温室气体排放方面产生长期影响。

上述研究对国际赛会的环境效应进行了广泛而富有启发意义的讨论，但仍然存在着一定的完善空间。首先，研究视角上，现有文献以案例式分析为主，多讨论单一赛会对生态环境所产生的影响，缺乏相对综合系统的研究，难以分析比较不同级别的国际赛会在环境绩效方面存在的差异。其次，研究内容上，现有文献多通过对具体赛事筹备措施减排数量的测算推断筹办活动的减碳成效，鲜有学者对国际赛会的碳排放效应进行实证研究。最后，受研究方法限制，学者们在评估国际赛会对空气污染和环境效率所产生的影响及其时空差异时，忽略了地理单元所具有的空间相关性特征，这会导致有偏的估计结果。因此，为了进一步深化对综合性国际体育赛会环境绩效的认知，克服现有研究的局限性，文章将在如下四个方面作出可能的边际贡献：其一，以2002—2019年在中国举办且受到国际奥委会承认的综合性国际体育赛会构建准自然实验，利用双重差分模型在较好解决内生性问题的同时，运用更为可靠有效的手段系统全面地识别综合性国际体育赛会对城市碳排放绩效的影响。其二，通过对历次综合性国际体育赛会具体筹办措施的梳理，结合现有文献对其影响路径进行了细致探讨，总结出综合性国际体育赛会减排效应的作用机理。其三，基于空间视角，利用空间双重差分模型，分析了国际赛会碳排放绩效的空间溢出效应，进一步拓展了对综合性国际体育赛会环境效应的认知。其四，运用合成控制法对历次综合性国际体育赛会的碳排放绩效进行异质性分析，研究结论更为直观具体。

本部分在梳理历次综合性国际体育赛会具体筹办措施的基础上，结合现有文献，总结出综合性国际体育赛会碳减排效应的逻辑框架（图1）。

图1 综合性国际体育赛会减排效应的作用路径

2.1 绿色发展路径

历次赛会围绕污染源管控，清洁能源替代，提升环境监督执法效力等方面开展了一系列综合治理。从政策视角看，筹办综合性国际体育赛会的环境治理举措不同于常规的环境规制，其覆盖范围更广，手段更灵活。涉及交通管制，新能源推广，民用燃气器具更新以及餐饮服务业油烟防治等传统环境规制工具未能实现有效治理的领域。例如，2008年北京奥运会举办期间，北京市发布《北京市人民政府关于2008年北京奥运会残奥会期间对本市机动车采取临时交通管理措施的通告》（京政发〔2008〕27号），使北京成为首个在辖区内常态化实施机动车限行政策的城市，对中国公共交通管理产生了深远影响。同时，各主办城市还积极建立常态化污染监管体系，创新环境治理制度，在一定程度上填补了赛会筹办前各主办城市在环境治理方面的空白。因此，这类以赛会筹办为契机所开展的环境综合治理，可以优化环境规制工具组合，完善主办城市的环境治理体系，促进节能减排。

综合性国际体育赛会的另一重要功能在于城市更新［22］。理论上，举办体育赛会是促使城市发展的“催化剂”。由于综合性国际体育赛会客观上需要举办城市提供绿色、环保、高质量的公共品供给［2］。这就要求主办方通过对基础设施的开发与更新，增强城市环境承载力，优化城市格局，协调职住空间矛盾，提高交通运输效率，破解城市发展过程中长期存在的结构性问题，全面促进城市基本公共服务能力提质增效［22-23］。从而形成长期有效的绿色公共品供给的物质基础，增强主办城市可持续发展能力，提高碳排放绩效。

广泛的社会参与是国际赛会成功举办的必要条件［23］。在赛会筹办过程中可以完善公共服务体系，引导居民参与公益活动，从而有效促进社会进步［1，23］。基于“绿色办会”理念，主办方通过在赛会举办过程中使用和推广绿色产品，加强环保宣传力度，积极引导市民形成更为绿色的生活方式和消费观念，进而降低日常生活中的碳排放［24］。2011年深圳大运会筹办期间，深圳市在辖区内实行自愿申报停驶的交通管理政策，号召市民在大运会举办期间自愿停驶私家车。这一政策得到超43万名私家车车主的积极参与，使得更多居民养成优先选择绿色公交出行的好习惯，对城市交通减排起到了重要作用。由此可见，举办综合性国际体育赛会可以通过环境治理，城市更新和培育居民绿色生活方式等途径，实现绿色发展，提升主办城市的碳排放绩效。

2.2 技术创新路径

大型体育赛事是促进技术创新的重要战略平台。围绕综合性国际体育赛会开展的一系列技术攻关活动可以形成科技创新集群。这些创新集群的研发成果通过在赛会中的成功应用，进入产业化阶段，引发一系列相关创新，形成更多的科技创新成果［25］。因此，以“科技办会”为导向的综合性国际体育赛会实质上已经成为一项巨大的“聚合式”社会科技创新工程，可以促进“研产用”深度融合，影响举办城市乃至一个国家的自主创新体系［26］。研究表明，生产技术创新、能源技术创新和治污技术创新是影响碳排放绩效的关键［27］。在生产技术创新方面，赛会对基础设施的低碳需求诱致新设计、新材料、新工艺等各方面的系统性创新。通过新建和更新基础设施有利于现代建筑工艺、建筑材料和建筑技术的运用与传播，进而形成技术扩散，提高相关行业的生产效率，促进减排降耗。同时，信息技术创新在赛事信息传递中的提质增效，可以推进信息技术与制造技术相结合，协同优化软件与硬件设施，提高信息传播效率，间接降低碳排放强度［28］。在能源与治污技术创新方面，由于国际与地区奥委会在赛会申办阶段就明确要求申办方就筹办赛会的可持续性进行必要说明，且在筹备阶段要按照申办书的承诺予以落实［2］。这就要求主办城市重视对绿色低碳技术的创新与应用，提高相关技术在赛会场馆建设运营，交通运输保障等方面的使用，进而优化能源利用效率，推动碳排放绩效的提高。因此，举办综合性国际体育赛会可以通过诱发技术创新优化资源利用效率，降低碳排放强度。

2.3 结构升级路径

产业关联性是体育竞赛的直接经济属性［29］。首先，中国正处于从中等收入国家迈向高收入国家的发展阶段，对体育消费的大规模有效需求正在形成［30］。通过举办综合性国际体育赛会，可以激发消费者对体育产品与服务的消费意愿，推动体育产业的发展［10］。其次，举办综合性国际体育赛会通过“信号—预期”机制诱发各市场主体开展对体育产业的投资布局［30］。企业预期体育赛会能拉动人群对体育产品和服务的需求，进而影响企业的生产投资决策，提高体育产品与服务的供给能力。在供需双方的相互影响下，体育产业以一种朝阳产业成为拉动城市发展的新动能，在地区层面上实现产业结构的转型升级，提高举办城市的经济发展质量，从而带动碳排放绩效的提高。因此，举办综合性国际体育赛会可以完善现代产业体系，推动产业结构转型升级，实现举办城市低碳可持续发展。

2.4 对外开放路径

综合性国际体育赛会是展示举办地区生态环境、基础设施和社会治理能力等软硬条件的重要渠道。国际赛会的成功举办可以体现举办地政府的组织协调能力和综合治理能力，优化营商环境，向外界传递“有为政府”的积极信号，进而塑造城市影响力，树立国家形象。因此，举办综合性国际体育赛会可以通过“信号传递机制”吸引外资［31］，进而影响主办城市的生态环境。但是，关于外商直接投资（FDI）对环境绩效的影响，学界仍然存在争议。“污染避难所”假说认为，发达国家通过向发展中国家转移高污染、高能耗产业，加剧了东道国的环境压力；
而“污染光环”假说则认为FDI将先进技术带往东道国，提高了东道国的生产技术水平，有利于改善其环境质量［32］。上述两类观点均得到了大量的实证支持，但就由综合性国际体育赛会所引致的FDI，其环境绩效究竟如何尚不得而知。文章认为，由于综合性国际体育赛会所具有的可持续性特征，导致后赛会时代地方政府更加重视经济发展的可持续性，对FDI的环境审查较之于赛会之前更为严格，引入的“绿色外资”可以提高东道主的生产效率，降低碳排放强度。

3.1 模型设定

文章使用双重差分模型估计举办综合性国际体育赛会对碳绩效的净影响，以克服可能存在的内生性问题。具体而言，将举办综合性国际体育赛会作为一项“准自然实验”，利用未举办过综合性国际体育赛会的城市构建“反事实”控制组，比较实验组与控制组在赛会举办前后碳排放绩效的差异，评估综合性国际体育赛会对碳绩效的影响。借鉴Beck等［33］的做法，文章构建如下基准回归模型：

其中：i表示城市，t表示时间。ciit为i城市在第t期的碳排放绩效。Treati×Timet表示i城市在第t期是否举办过综合性国际体育赛会。Treati为个体虚拟变量，若i城市举办过综合性国际体育赛会则Treati取值为1，反之则为0。Timet为时间虚拟变量，在实验组中综合性国际体育赛会举办当期及举办后取值为1，举办前取值为0；
控制组均赋值为0。在2002—2019年举办且受到国际奥委会承认的综合性国际体育赛会分别为2007年长春亚洲冬季运动会，2008年北京夏季奥林匹克运动会（含残奥会），2009年哈尔滨世界大学生冬季运动会，2010年广州亚洲运动会（含亚残会），2011年深圳世界大学生夏季运动会和2014年南京青年奥林匹克运动会。需要说明的是，受主办城市的自然条件和赛事需求等客观因素限制，并不是所有项目都在主办城市进行，在历次综合性国际体育赛会中还需要部分协办城市共同完成赛会的规定任务。因此，中国大陆实际举办过综合性国际体育赛会的城市还包括2008年北京奥运会的协办城市：上海、天津、沈阳、秦皇岛、青岛，以及2010广州亚运会的协办城市佛山、东莞和汕尾，共计13座城市。鉴于此，文章将上述13座城市的个体虚拟变量Treati均取值为1。考虑到协办城市只负责少数赛事项目的筹办工作，在具体筹办过程中所承担的赛会任务和产生的政策冲击难以与主办城市相比，故在基准回归的主体部分和后续分析中，文章均将协办城市从样本中剔除，仅将主办城市设定为实验组，而把其他城市（不包括协办城市）设定为控制组。模型（1）中的剩余变量分别为：控制变量Xit，由一系列影响碳排放绩效的因素构成；
城市固定效应μi；
时间固定效应υt；
以及随机扰动项εit。

3.2 变量说明

3.2.1 被解释变量

碳排放绩效（ci），使用现有研究中常用的碳排放强度反映碳排放绩效［34］。具体而言，利用各城市的二氧化碳排放总量除以对应城市的GDP表达。由于地级市层面的碳排放数据大多通过对天然气、液化石油气和全社会用电总量三类能源消费的数量进行测算而得。存在没有把交通运输等难以统计的碳排放活动纳入测算过程，以及统计口径在城市之间可能存在差别等一系列问题［35］。因此，文章采用Chen等［35］利用夜间灯光数据（DMSP/OLS和NPP/VIIRS）估算的二氧化碳排放数据替代常规的碳排放数据。这套数据有效解决了碳排放数量在城市之间可能存在的不可比问题，弥补了因传统估算方法未能全面计入各项生产活动所产生的碳排放数量而造成的缺憾，也使得文章的估计结果更为可靠。

3.2.2 核心解释变量

Treati×Timet，表示i城市在第t期是否举办过综合性国际体育赛会。由个体虚拟变量Treati和时间虚拟变量Timet相乘而得。

3.2.3 控制变量

参照已有研究［27，34］，选取的控制变量有：①经济发展水平（gdp）：地区生产总值；
②人口密度（pd）：常住人口数除以行政区划面积；
③产业结构（is）：第二、三产业增加值占GDP的比重；
④城市化水平（urban）：城镇居民占总人口的比重；
⑤对外开放（op）：以人民币计价的进出口总额占GDP的比重；
⑥技术进步（tec）：由普通高等学校在校学生数表示；
⑦能源消耗（ec）：用由全社会用电总量折算的标准煤数量表示；
⑧环境规制（er）：利用城市生活垃圾无害化处理率表示［36］。同时，为减少数据中可能存在的异方差问题，除核心解释变量外，各变量均取对数。

3.3 数据来源

文章基于2002—2019年中国280个地级市及以上城市的年度面板数据进行实证检验。所需数据来自国家体育总局官方网站、国际奥委会官方网站、中国奥委会官方网站、figshare数据库、Wind数据库、EPS数据库，以及历年《中国城市统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国区域经济统计年鉴》和各省市统计年鉴、各城市国民经济与社会发展统计公报等资料。由于数据可得性问题，研究未涉及西藏、香港、澳门和台湾地区。此外，文章采用线性插值法对缺失数据进行了填补处理。表1列出了各相关变量的描述性统计。

表1 主要变量的描述性统计

4.1 基准回归

表2列出了基准回归的估计结果。其中，列（1）、列（2）为实验组中仅包含主办城市的估计结果；
列（3）、列（4）为在实验组中加入了协办城市后的估计结果。由列（1）可知，在未加入控制变量时，核心解释变量的估计系数显著为负，显示举办综合性国际体育赛会显著降低了主办城市的碳排放强度。列（2）表明，在加入控制变量后，Treati×Timet的估计系数仍显著为负，可见举办综合性国际体育赛会显著降低了主办城市的碳排放强度，提高了碳绩效。同时，由列（3）、列（4）可以看出，在实验组中加入协办城市后，举办综合性国际体育赛会使得所有举办城市的碳排放强度减少了15.30%，相较于只包含主办城市的17.20%有所下降，说明举办综合性国际体育赛会对主办城市的碳排放绩效影响更大，但对包含协办城市在内的所有举办城市其影响仍然是显著的。

表2 基准回归

4.2 稳健性检验

4.2.1 平行趋势检验与动态效应分析

由于综合性国际体育赛会具有规模大、层次高、影响力强等一系列特点，平均需要4到5年的准备周期进行必要的赛会筹办活动。因此，在赛会举办前，主办城市与其他城市的碳排放强度变化趋势可能存在差异，进而影响到估计结果的可靠性。为了识别由此产生的内生性问题，该研究运用事件分析法验证双重差分模型的有效性。同时，也对综合性国际体育赛会减排效应的动态影响进行分析。具体模型如下：

其中Dkit是反映举办综合性国际体育赛会这一“事件”的虚拟变量。Dkit的上标k由第t期对应的年份减去综合性国际体育赛会在该城市举办的年份表示。由于样本个数在某些年份较少，文章对Dkit进行“缩尾处理”。即在实验组中对于赛会举办前6年及以前所有年份，变量D-it6取值为1；
对于赛会举办后第6年及以后所有年份，变量D6it均取值为1；
控制组中“事件”虚拟变量Dkit始终赋值为0。同时，参照常规方法，文章舍去赛会举办当期的虚拟变量D0it，以避免出现多重共线性问题。

图2展示了模型（2）的估计结果。其中：圆点表示Dkit的估计系数，虚线为其95%的置信区间。如图2所示，在赛会举办前6期，Dkit的估计系数均没有拒绝原假设。意味着，尽管赛会筹备活动可能会增加举办城市的碳排放数量，但在赛会举办前，主办城市和非主办城市的碳排放强度变化趋势并不存在显著差异。这一结果与现有研究在评估体育赛事对经济增长和空气污染方面的结论相似［11，17］。因此，文章的研究设计满足双重差分模型的平行趋势假设。同时，赛会举办后，Dkit的估计系数在赛后第1至4期内显著为负，在赛后第5期及之后其估计系数虽然为负，但并不显著，说明综合性国际体育赛会对环境绩效的冲击在长期内可能难以持续。

图2 综合性国际体育赛会对碳排放绩效的动态影响

4.2.2 安慰剂检验

为检验基准回归结果是否受到其他不可观测因素的影响，避免因遗漏重要解释变量而产生的估计偏误，文章采取随机抽样的方法进行安慰剂检验。其基本思路如下：从所有样本中随机抽取若干城市“举办”赛会，检验通过随机生成的虚假核心解释变量其估计系数是否以0为中心分布，是否与真实估计结果存在较大差异。如果基于随机抽样得到的估计系数分布在以0为中心的附近区域，且与真实估计系数存在显著差异，则可以认为模型的回归结果未受到其他不可观测因素的影响，没有遗漏重要解释变量，其估计结果是稳健的。图3展示了基于1 000次随机抽样而生成的估计系数的概率分布图。由图3可知，举办综合性国际体育赛会的碳排放效应未受到其他不可观测因素的影响，基准回归的结果是稳健的。

图3 安慰剂检验

4.2.3 PSM-DID

为克服因实验组和控制组在个体特征方面可能存在的系统性差异而导致的估计偏误。借鉴石大千等［37］的处理方法，文章使用PSM-DID进行稳健性检验。具体而言，采用近邻匹配法为实验组找寻相似的控制组，通过设置是否举办综合性国际体育赛会的虚拟变量对所有控制变量进行Logit回归，以此估计倾向得分值。倾向得分值最相近的样本即为主办城市的匹配城市，通过PSM匹配后得到的控制组可以最大程度上减少不同城市在碳排放强度方面存在的系统性差异，从而提高双重差分模型估计结果的可靠性。在使用PSM-DID前还需要对模型的有效性进行检验，以保证匹配后实验组与控制组的各协变量不存在显著差异。将模型（1）中的各控制变量作为匹配变量，采取1∶3无放回匹配，表3汇报了PSM-DID平衡性检验的具体结果。由表3可知，在匹配前，主办城市与其他城市在控制变量方面存在着显著的组间差异，经匹配后各变量的标准偏差减少72%以上，实验组与控制组的系统性差异大幅降低，满足变量间的平衡性要求，可以进一步使用PSM-DID方法进行分析。表4的列（1）、列（2）汇报了PSM-DID的估计结果，可以发现Treati×Timet的估计系数仍显著为负，进一步证实了基准回归结果的稳健性。

表3 PSM-DID平衡性检验

4.2.4 控制干扰政策影响

研究表明，碳排放交易试点政策会影响城市的碳排放绩效［27］。自2013年以来，中国已在北京，上海，广东等7个省份开展碳排放交易试点工作。碳排放交易试点政策在一定程度上提高了试点城市的碳排放绩效，为了克服该试点政策对综合性国际体育赛会环境效应可能产生的影响，文章将表示碳排放交易试点政策的虚拟变量（CET）引入模型中，进一步验证基准回归的稳健性。虚拟变量CET的赋值规则与Treati×Timet相类似，将进行政策试点省（市）的城市在政策试点当年及之后赋值为1，其他情形赋值为0。在此基础之上，将CET放入模型（1）中，其回归结果见表4列（3）、列（4）。可以发现，在引入政策虚拟变量后，Treati×Timet在1%的显著性水平下仍然为负，说明在引入政策干预后文章的结论仍然是成立的。

4.2.5 更换碳排放测算方法

前文利用夜间灯光数据对碳排放数量进行估算，由于种种原因，估算结果可能存在一定偏差。为避免因代理指标核算结果差异而产生的估计偏误，该部分使用中国碳核算数据库（CEADs）发布的城市碳排放清单数据替代原有变量，进行稳健性检验。表4列（5）、列（6）的回归结果表明，在对碳排放测算方法进行更换后，基准回归的结论仍然具有稳健性。

表4 稳健性检验

4.2.6 更换控制组样本

控制组的样本选择会影响双重差分模型估计结果的可靠性［38］。为检验基准回归结果是否受到因控制组样本选择而产生的估计偏差，文章将控制组缩减为不含举办城市的省会城市和计划单列市，以检验估计结果的稳健性。从表4列（7）、列（8）的回归结果可以看出，举办综合性国际体育赛会对碳排放强度的影响仍然显著为负，充分表明文章的基准回归结果是稳健可靠的。

4.3 作用路径检验

为了验证举办综合性国际体育赛会能否通过机制分析部分的四条作用路径提高主办城市的碳排放绩效，文章构建如下模型进行机制识别。

其中：Mit为中介变量，分别设定为：①绿色发展（green），采用包含非期望产出的Super-SBM模型计算样本中各城市的绿色全要素生产率，以综合测度各城市的绿色发展水平［39］，其中的投入变量包括劳动力数量、资本存量和全社会用电总量，期望产出为以2002年为基期的实际人均GDP，非期望产出为空气中的年均PM2.5浓度、工业烟尘排放量、工业废水排放量以及二氧化硫排放量。②技术创新（lnpar）。以各地级市的专利授权量表示。③结构升级（ais）。利用产业结构高级化指数衡量［40］。④对外开放（lnfdi）。使用实际利用外资金额表达。

表5汇报了机制分析的具体结果。可以看出，综合性国际体育赛会的举办可以提高举办城市的绿色发展水平，促进其技术创新，带动产业结构升级，吸引外资。同时，表5列（2）、列（4）的回归结果验证了前文所提出的前两条作用路径，即举办综合性国际体育赛会可以通过绿色发展和科技创新，实现主办城市碳排放绩效的改进。

表5 机制识别

但是，列（6）的ais并不显著，说明举办综合性国际赛会的结构升级效应并未对举办城市的碳排放强度产生影响。可能的解释是：体育产业是囊括第二、三产业的复合型产业，体育用品制造与场馆建设占体育产业增加值的半数以上。长期以来，中国的体育制造业以生产低端运动鞋服为主体，多与橡胶、纺织、化工等高碳排放行业深度关联［41］。因此，由举办综合性国际体育赛会所引发的体育用品消费需求可能会增加碳排放，进而影响综合性国际体育赛会的减排效果。同时，体育服务业的繁荣离不开体育场馆等硬件设施的支撑。不同于综合性国际体育赛会场馆的技术条件，常规体育场馆的运营需要大量的能源消耗满足必要的室温、光照条件，难以实现奥运场馆的低碳甚至零碳运营。故而，由体育赛会所激发的体育消费需求，可能会受到基础设施的能耗约束，难以实现碳排放绩效的改进。

列（8）的lnfdi同样不显著，表明由举办综合性国际赛会所引致的外商直接投资并没有对举办城市的碳排放强度产生影响。文章认为，可能的原因在于：FDI对环境的影响同时存在着抑制和促进两种效应。抑制效应多通过FDI的投资规模实现，而促进效应多体现为由FDI所实现的技术升级［32］。因此，由综合性国际赛会所引致的FDI可能同时存在着扩大利用外资规模和扩大利用外资技术两种现象。两类效应叠加，导致了FDI并未对主办城市的碳排放强度产生显著影响。

综合性国际体育赛会具有的系统性特征，要求东道国建立相应的区域联防联控机制来管控环境污染［42］，这在客观上导致举办综合性国际体育赛会必然对周边地区的生态环境产生空间效应。因此，文章借鉴Jia等［43］的研究，构建空间双重差分模型，克服因忽略空间相关性而导致的估计偏误。在空间视角上检验综合性国际体育赛会对碳排放绩效的影响。基于空间Durbin模型（SDM），构建如下空间双重差分模型：

其中，wij为空间权重矩阵中的元素，用以描述城市之间的空间相关性特征。为了反映举办综合性国际体育赛会对不同区位城市的影响，文章采用邻接矩阵（W1）和反地理距离矩阵（W2），分别刻画综合性国际体育赛会对主办城市的邻接城市与全域所有城市的影响。模型（5）中余下变量含义与模型（1）相同。此外，为了保证估计结果的稳健性，文章在表6中还列出了基于空间滞后模型（SAR）和空间误差模型（SEM）的回归结果。

表6显示，在六种不同的模型设定形式下，Treati×Timet项均显著为负，说明在克服因忽略空间相关性而产生的估计偏误后，举办综合性国际体育赛会仍会使主办城市的碳排放强度下降15.60%，进一步验证了基准回归的稳健性。同时，W×Treati×Timet项也负向显著，表明举办综合性国际体育赛会对主办城市周围乃至全域其他城市均产生了显著的空间溢出效应。为了计算综合性国际体育赛会碳排放绩效的边际影响，对W×Treati×Timet项进行偏微分分解。结果表明，举办综合性国际体育赛会带动了主办城市的邻近城市碳排放强度下降2.50%；
带动全域其他城市碳排放强度下降1.84%。

表6 空间效应分析

文章还对上述空间溢出效应的动态性特征予以分析。结合事件研究法与空间Durbin模型，建立如下模型：

模型（6）中，除wij为反地理距离矩阵中的元素外，剩余部分与模型（2）中含义相同。图4展示了系数β的估计结果。可以看出，在赛会举办前，“事件”虚拟变量Dkit的空间溢出效应并不显著，表明平行趋势假设在空间视角上仍然成立。赛会举办后，空间溢出效应在赛后第1到2期内显著为负，但在赛后第3期及之后就不再显著，表明综合性国际体育赛会降低碳排放强度的空间溢出效应相较于直接效应而言在长期中难以持续。可能的解释是，空间溢出效应主要得益于联防联控机制和技术扩散。一旦赛会结束后联防联控机制效力下降［42］，进而影响了综合性国际体育赛会减排效应空间溢出的实现。同时，综合性国际体育赛会的技术扩散需要公共研究机构、政府、企业、赛会组织者和公共传媒机构等主体的协同配合［26］。随着时间推移，各主体参与赛会技术扩散的积极性衰减，使得由举办综合性国际体育赛会所引致的技术扩散难以维持，不利于赛会减排效应的空间溢出在较长时期内发挥作用。

图4 空间溢出的动态影响

由于各综合性国际体育赛会在筹备要求、赛事规模等方面存在着一定差异。因此，有必要识别各体育赛会减碳效果的异质性。借鉴Wen等［44］的研究思路，文章在使用双重差分模型分析平均处理效应之后，利用合成控制法对历次综合性国际体育赛会进行异质性分析。文章选取模型（1）中的控制变量和被解释变量在赛会举办前的年平均值作为预测变量，通过最小化均方误差计算最优权重，画出各主办城市与其合成城市的碳排放路径变化趋势图。图5展示了基于合成控制法的异质性分析结果。其中横轴表示时间、纵轴表示碳排放强度的对数值，实线表示主办城市的真实碳绩效变化趋势，虚线表示其合成碳绩效的变化趋势，竖线表示赛会举办的时间。

如图5所示，在综合性国际体育赛会举办之前，六座主办城市的真实值与合成值基本重合，表明使用合成控制法评估单座城市举办综合性国际体育赛会的减碳成效是合理的。就综合性国际体育赛会的减碳成效而言，北京、广州、深圳和南京表现良好。赛会举办后四座城市碳排放强度的真实值与合成值之差快速拉大，说明举办综合性国际体育赛会提高了上述四座城市的碳排放绩效，且在相当长的一段时期内持续发挥作用，动态效应明显。但对长春和哈尔滨而言，承办2007年亚州冬季运动会与2009年第24届世界大学生冬季运动会，对两座城市的碳绩效仅在短期内有略微改善作用，长期效应并不显著。

图5 基于合成控制法的异质性分析

产生上述减碳效应差异可能的解释有：其一，赛会总体发展规划存在差异。赛会的总体规划主要体现在对赛会场馆的选址布局，以及配套设施的建设上［22，45］。合理的规划更加重视赛会对城市发展的整体影响，更能优化城市的空间形态，提高经济运行效率，进而改善举办城市的碳绩效。其二，赛会举办地区的社会治理能力存在差异。社会治理能力越好的城市更能调动居民的社会参与，能更加重视举办赛会对居民绿色消费和绿色生活习惯的引导作用，更有利于赛后低碳社会的建设，进而影响举办城市的环境绩效［1，3］。其三，赛会层级高低决定了政府对各类赛会的支持力度存在差异［11］。层级越高的赛会所具有的信号传递功能越强，越能展现国家形象和综合国力［1，31］。因此，奥运会、亚运会等层级较高的赛会更容易取得上级政府的大力支持，从而实现办会资源在全国范围内的调配［11］，更有利于城市更新与技术创新，进而推动碳排放绩效的提高。其四，赛会举办城市的发展基础存在差异。由于长春和哈尔滨均位于老工业基地，产业结构多以重化工业为主，二氧化碳排放量高，经济转型速度慢、难度大。在此基础上，只能通过临时性的环境规制措施保障赛会举办期间的环境质量，一旦赛会结束，面临经济增长的巨大压力只能放开环境规制，使得赛会对环境绩效的影响仅在短期成立，难以发挥长期作用。因此，综合性国际体育赛会的减碳效果与赛会发展规划、社会治理能力、政府支持力度以及地区发展基础息息相关，从而使得赛会的碳绩效存在较为明显的差异。

综合性国际体育赛会作为推进经济发展方式转型升级的重要政策工具，讨论其对碳排放绩效的影响具有强烈的现实意义。基于中国2002—2019年的城市面板数据，结合双重差分模型、事件研究法、空间双重差分模型和合成控制法。文章系统评估了举办综合性国际体育赛会对城市碳排放绩效的影响，得出如下结论：①举办综合性国际体育赛会显著提高了举办城市的碳排放绩效。平均而言，举办综合性国际体育赛会可以带动主办城市的碳排放强度下降约17.20%，加入协办城市后下降约15.30%。②从长期趋势看，举办综合性国际体育赛会仅在赛后4期内推动了主办城市碳排放绩效的改善，其减排效应在长期中难以持续。③从空间视角看，综合性国际体育赛会对碳排放绩效的影响存在显著的空间溢出效应。举办综合性国际体育赛会平均导致了主办城市的邻近城市碳排放强度下降约2.50%，导致全域其他城市的碳排放强度下降约1.84%。④机制分析表明，举办综合性国际体育赛会可以通过提高主办城市的绿色全要素生率和促进技术创新带动其碳排放绩效的改善。但由综合性国际体育赛会所引致的产业结构高级化与外商投资并未对主办城市的碳排放绩效产生显著影响。⑤异质性分析表明，举办综合性国际体育赛会对北京、广州、深圳和南京的碳排放绩效产生了显著影响，但对长春和哈尔滨的效果并不理想。

基于上述分析，文章提出如下政策启示：①可以预见，随着中国经济社会的持续发展，越来越多的城市将有机会举办各类国际国内体育赛会和重要国际会议。各申办和筹办城市应该以筹备赛会为契机，深入分析当地在城市发展格局、城市运营和环境治理等方面存在的深层次问题，着力解决制约城市绿色发展的各种难题，科学规划城市发展蓝图，将绿色办会与城市治理相融，推动举办城市低碳可持续发展。②强化赛会的减排效应，关键在于激发城市发展活力。各地方政府应该以办会为契机，积极完善环境治理体系，合理优化城市交通运输效率，培养居民绿色生活方式和消费意识，促进技术创新，将新技术新理念运用到城市的开发与建设中，推动主办城市绿色低碳高质量发展。③在建设体育强国的背景下，应更加重视和引导体育产业向低碳化方向发展，积极推动体育制造业产业升级，科技赋能，提高其低碳发展能力。合理利用好“赛会遗产”，在充分规划的基础上，提高赛会场馆的赛后利用效率，促进体育服务业低碳发展。④充分发挥好体育赛会和重要国际会议的“引资效应”，加强环境规制，促进各类外商投资向科技水平高、环境效益好的行业集聚，最大程度利用好外资的“技术效应”，增强主办城市的绿色发展动能。⑤推动办会的短期效益转化为长期的可持续发展能力，借鉴办会期间所取得的环境治理和科技创新集群建设经验，着力打造跨区域环境治理体系和培育绿色创新集群，推动治理效能和创新体系提质增效。

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