環(huán)境政策工具選擇對空氣質量影響的久期分析—來自杭州“G20峰會”的證據(jù)

□李小勝 時 辰 張思思

[安徽財經(jīng)大學 蚌埠 233030]

引言

2015年11月16日，習近平在土耳其安塔利亞舉行的G20上宣布：中國將于2016年9月4～5日，在杭州舉辦二十國集團領導人第十一次峰會（以下簡稱“G20峰會”）。為此，杭州市制定了《杭州市2016年大氣污染防治實施計劃》，自2016年1月1日起施行。2016年4月21日，浙江省杭州市召開了長三角區(qū)域大氣污染防治協(xié)作機制辦公室第六次會議，環(huán)境保護部部長陳吉寧、浙江省省長李強以及上海市、江蘇省、浙江省、安徽省、江西省人民政府分管領導等對保障“G20峰會”的空氣質量做出了進一步部署。在“G20峰會”臨近之際，杭州市進一步制定了《G20峰會建設系統(tǒng)環(huán)境質量保障工作方案》，于2016年8月24日～9月6日在杭州嚴格執(zhí)行。與此同時，為落實《G20峰會長三角及周邊地區(qū)協(xié)作環(huán)境空氣質量保障方案》相關要求，2016年8月24日至9月6日在上海全市執(zhí)行《G20峰會上海市環(huán)境空氣質量保障方案》，2016年8月23日～9月7日蘇州嚴格執(zhí)行《蘇州工業(yè)園區(qū)G20峰會環(huán)境質量工作方案》。

從上述的文件可以看出，為了“G20峰會”的空氣質量達標，杭州市和周邊省份都出臺了相應的空氣質量命令性控制辦法。這些辦法是具有短期效應，還是具有長期效應？如果是短期效應，表明這種命令控制型工具創(chuàng)造的藍天在中國是存在的。如果具有長期效應，那么為短期的空氣質量改善的政策具有長遠的效果，政府的命令控制型工具具有短期控制的效果也具有長期效果，因而在此基礎上出現(xiàn)了“政治性藍天”理論[1]。目前，學者們對“政治性藍天”的討論主要集中于以下兩個方面：一類研究認為環(huán)境政策未改善空氣質量或只具有短期效應；另一類研究則認為環(huán)境政策能長期有效控制空氣污染。那么“G20峰會”是否也屬于其中一類呢？本文試圖從兩個方面進行回答。首先，將政策分為長期政策、短期政策以及無政策，同時對時期進行多階段劃分，通過描述性統(tǒng)計對比考察各種環(huán)境政策對空氣質量改善的效果；其次，構造類似自然實驗，采用政策評估方法中基于傾向得分匹配的雙重差分法對“G20峰會”環(huán)境政策與空氣質量之間的因果關系進行識別，并回答上述問題。

一、文獻綜述

政府設計和實施多種類型的環(huán)境政策工具來解決空氣質量問題，環(huán)境政策對空氣質量改善的效果成為備受關注且亟待解決的焦點問題。已有的環(huán)境政策效應評估主要集中于環(huán)境政策對全要素生產(chǎn)率和技術進步、國際貿易和FDI以及產(chǎn)業(yè)結構和就業(yè)等影響的研究，主要采取回歸類分析和數(shù)據(jù)包絡方法，側重研究環(huán)境政策與其他指標之間的相關關系。這種從計量回歸的角度進行環(huán)境規(guī)制效果分析有一定局限性，首先，環(huán)境規(guī)制指標的構建存在問題，很多都是絕對量指標，不是相對指標，這樣的指標反映環(huán)境規(guī)制的松緊度并不合適；其次，由于環(huán)境規(guī)制政策的內生性，如應用環(huán)境執(zhí)法事件等表述環(huán)境政策的松緊程度，導致估計的結果并不穩(wěn)健，環(huán)境政策效應評估在這部分的研究中也并未取得一致的結論，應用不同地區(qū)數(shù)據(jù)、不同的指標和不同的實證方法得到的結論也是不相同的。

目前環(huán)境規(guī)制政策研究不再關注環(huán)境政策工具與其他指標之間相關關系，而是關心環(huán)境政策的污染控制效果。為了避免經(jīng)典的計量回歸方法對內生性問題難以克服，通常使用類似自然實驗的數(shù)據(jù)，采用政策評估計量經(jīng)濟學的方法，進行環(huán)境政策效應的評價。國內外應用該方法進行政策效應評估的文獻越來越多，在環(huán)境政策效應的評估中也得到了越來越廣泛的應用。

石慶玲等為代表的一批學者認為“政治性藍天”只是暫時性空氣質量改善的形象工程[1]。Chen等采用雙重差分法，對奧運會之前、期間和之后北京空氣質量的變化進行研究，結論是北京的空氣質量改善是真實的但只是暫時的[2]。Kathuria采用政策評估計量經(jīng)濟學研究了新德里禁止使用含鉛汽油和舊的商業(yè)用車對空氣污染的影響，發(fā)現(xiàn)新德里空氣質量沒有隨著交通管制而改善[3]。Davis使用1986～2005年期間墨西哥所有城市每小時空氣污染數(shù)據(jù)來衡量交通管制對空氣質量的影響，將樣本限制在實施交通管制的相對狹窄的時間窗口，并使用斷點回歸來控制可能的混雜因素，結果與Kathuria一致，發(fā)現(xiàn)該項政策并沒有改善空氣質量[4]。Almond等利用中國76個城市空氣污染濃度的數(shù)據(jù)，采用雙重差分法對中國淮河流域冬季取暖的環(huán)境影響進行了評估，結果表明淮河采暖政策導致中國北方地區(qū)總懸浮顆粒物水平顯著提高[5]。包群等通過構造自然實驗，采用傾向匹配得分法結合的雙重差分法檢驗了環(huán)境管制是否起到抑制污染排放作用，文章采用1990年以來中國各省份地方人大通過的84件環(huán)保立法這一數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)，單純的環(huán)保立法并不能顯著地抑制當?shù)匚廴九欧臶6]。

與上述研究相反，梁若冰和席鵬輝發(fā)現(xiàn)在環(huán)保執(zhí)法力度嚴格或是當?shù)匚廴鞠鄬乐氐氖》荩ㄟ^環(huán)保立法能起到明顯的環(huán)境改善效果，這一結果在考慮了不同污染物形式、立法效果的滯后作用以及選擇不同參照組后仍然穩(wěn)健[7]。李永友和沈坤榮利用我國跨省工業(yè)污染數(shù)據(jù)，采取混合模型的OLS 估計比較了環(huán)境政策實施前后污染排放的變化，發(fā)現(xiàn)環(huán)境質量有明顯的提高[8]。石慶玲等采用斷點回歸方法評估了約談地方政府主要負責人這一政策對空氣污染的治理效果，發(fā)現(xiàn)約談后空氣質量好轉[9]。

綜上所述，雖然多數(shù)研究結論贊同上述第一種觀點，但他們多用有無政策進行實施前后的簡單對比，對環(huán)境政策實施效果的評價并不全面。本文將實施政策的地區(qū)劃分為長期政策、短期政策以及無政策的地區(qū)，并劃分不同時間階段，分別對比考察各種環(huán)境政策對空氣質量改善的情況，多角度全面科學識別“G20峰會”的環(huán)境政策效果，對我國環(huán)境政策的制定與完善具有重要意義。此外，部分文獻采用雙重差分法，但共同趨勢假設很難完全滿足，這可能導致估計結果出現(xiàn)偏誤，因而本文采用改進的雙重差分傾向得分匹配法，可有效解決該問題。

二、模型設定、變量定義與數(shù)據(jù)來源

（一）模型設定

目前可以使用多種方法來檢驗“G20峰會”對空氣質量的影響：（1）單差法，即簡單比較“G20峰會”期間與非“G20峰會”期間空氣質量的變化；（2）雙重差分法，即選取其他的城市作為對照組，同時考察“G20峰會”期間與非“G20峰會”期間的差異，以及召開“G20峰會”和沒有召開“G20峰會”的城市之間的差異。若采用單差法考察“G20峰會”對空氣質量的影響，記Di=1表示召開“G20峰會”的城市（杭州），Di=0表示沒有召開“G20峰會”的城市（上海、蘇州、武漢），然后，計算Di=1的城市（杭州）和Di=0的城市（上海、蘇州、武漢）的空氣質量指數(shù)及各單項污染物濃度，最后，將兩者相減，即E(Yi|Di=1)-E(Yi|Di=0)，得出了兩類城市空氣質量指標的平均之差。只是將此結果作為考察“G20峰會”對空氣質量的影響較為粗糙，一方面不能區(qū)分“G20峰會”（杭州）的政策與其他城市（上海、蘇州、武漢）的政策效果，另一方面也無法剝離城市空氣變化的固有趨勢。而采用雙重差分法則可以對不同地區(qū)共同的空氣質量變化趨勢進行控制。

因此，本文以杭州實施“G20峰會”環(huán)境政策作為準自然實驗，采用雙重差分法對該政策的實施效果進行評價。此外，考慮到“G20峰會”環(huán)境政策對杭州空氣質量的改善具有長期效應，本文參照石慶玲等的做法[9]，構建了多期不同時間窗口的雙重差分模型，即基本模型1，其具體設定如下：

其中，下標i表示該數(shù)據(jù)相應的城市，下標t表示該數(shù)據(jù)相應的日期（年、月、日）。Yit以觀測到的空氣質量指數(shù) AQI） 以及細顆粒物（PM2.5）、可吸入顆粒物（ P M10）、二氧化硫（SO2）、二氧化氮（NO2）、一氧化碳（CO）和臭氧（O3）等單項污染物濃度數(shù)據(jù)加以衡量。本文定義虛擬變量Di來區(qū)分城市，當該城市召開“G20峰會”，Di為1，否則為0。定義虛擬變量Tt來區(qū)分時間段，“G20峰會”政策實施時，Tt為1，否則為0。

在式（1）中，E [εit|Di,Tt]=0，從而Yit的條件數(shù)學期望可以記為：

由上述式（3）、式（4）、式（5）及式（6）可以看出，控制組事前平均結果為α，控制組事后平均結果為 α+δ，控制組事前事后平均結果變化為δ，干預組事前的平均結果為 α+β，干預組事后的平均結果為 α+β+δ+τ，干預組事前事后平均結果的變化為 δ+τ，而干預組事前事后平均結果的變化中包括政策影響和共同趨勢，將共同趨勢的影響扣除，最終的政策影響為 τ，如式（7）所示：

此外，本文也加入其他天氣和溫度等因素作為控制變量Xit，天氣變量主要包括是否下雨（ R ain）、是否多云（ C loudy ）、是否晴朗（ S unshine），溫度變量主要包括最高溫度和最低溫度。下文中，通過引入 T est檢驗協(xié)變量的平衡性，結果都不顯著，因而滿足平衡性，這些協(xié)變量不會受到政策干預的影響，那么，在模型1基礎上增加控制變量，建立模型2，即雙重差分傾向得分匹配（PSM-DID）模型，其回歸方程見式（8）：

（二）變量定義

被解釋變量主要包括兩類指標：（1）空氣質量指數(shù)AQI。該指數(shù)是指根據(jù)環(huán)境空氣質量標準和各項污染物對人體健康、生態(tài)、環(huán)境的影響，將常規(guī)監(jiān)測的幾種空氣污染物濃度簡化成為單一的概念性指數(shù)值形式。它將空氣污染程度和空氣質量狀況分級表示，日度AQI數(shù)據(jù)根據(jù)各單項污染物濃度的指數(shù)數(shù)據(jù)標準化計算而來，代表各個城市每日的空氣質量。AQI數(shù)值越大，空氣質量越差。（2）空氣質量分指數(shù)。這是針對單項污染物而規(guī)定的，參與空氣質量評價的主要污染物為細顆粒物（PM2.5）、可吸入顆粒物（PM10）、二氧化硫（SO2）、二氧化氮（NO2）、一氧化碳（CO）和臭氧（O3）等六項。解釋變量包括虛擬變量Di來區(qū)分城市，當該城市召開“G20峰會”，Di為1，否則為0。虛擬變量Tt來區(qū)分時間段，“G20峰會”政策實施時，Tt為1，否則為0。協(xié)變量，主要包括氣象條件，例如天氣、溫度等都是影響霧霾的重要因素，該數(shù)據(jù)來自“天氣后報網(wǎng)”提供的城市歷史天氣數(shù)據(jù)，具體包括是否有雨（Rai ）、是否多云（Cloudy）、是否晴朗（Sunshine ）、最高溫度（temp_h）、最低溫度（temp_l）等變量。

（三）數(shù)據(jù)來源

首先，本文主要采用“天氣后報網(wǎng)”①“中國空氣質量在線檢測分析平臺”②網(wǎng)站提供的日度和月度歷史數(shù)據(jù)，包括每日的AQI，以及六項單項污染物濃度的日均值等。其次，因為“中國空氣質量在線檢測分析平臺”和“天氣后報網(wǎng)”上的城市數(shù)據(jù)始于2013年12月1日，所以本文將實證分析區(qū)間確定為2013年12月初～2017年12月底長短不同的多個時間窗口。最后，根據(jù)《杭州市2016年大氣污染防治實施計劃》《G20峰會上海市環(huán)境空氣質量保障方案》以及《蘇州工業(yè)園區(qū)G20峰會環(huán)境質量工作方案》，確定杭州自2016年1月1日～2017年12月1日起施行“G20峰會”環(huán)境控制政策為長期政策；上海和蘇州于2016年8月底開始施行“G20峰會”政策，政策期間2016年8月23日～2016年9月7為短期政策；武漢等其他地區(qū)為無政策實施地區(qū)。通過共同趨勢假設檢驗，實證樣本最終確定為杭州、上海、蘇州及武漢四個城市。

（四）描述性統(tǒng)計分析

根據(jù)前文數(shù)據(jù)來源，我們給出了杭州在2014年1月～2017年12月主要變量的描述性統(tǒng)計。從中發(fā)現(xiàn)，AQI均值為73.42，尚處于六個等級中的第二等“良”，但均值掩蓋了霧霾在不同時間（不同期間、不同季節(jié)）之間的巨大差異，進一步通過空氣質量指數(shù)的標準差和最大、最小值可以反映出基本情況。簡單的統(tǒng)計分析也可以發(fā)現(xiàn)，在整個樣本期間，“良”及以上天數(shù)占比為83.85%，但實際上在“G20峰會”召開的前后期間（2016年8月12日～2016年9月19日），“良”及以上天數(shù)占比為97.44%，唯一未達標的一天AQI值為101，剛剛越過分界線形成輕度污染，“G20峰會”召開期間空氣質量指數(shù)平均為69.46。

實際上分析2015～2017年杭州不同月份的霧霾變化趨勢（每月數(shù)據(jù)為三年當月平均值，二月統(tǒng)一為28天）發(fā)現(xiàn)，霧霾有明顯的季節(jié)特征。對于空氣質量指數(shù)AQI和大部分單項污染物濃度數(shù)據(jù)，都是冬季較夏季更高，只有臭氧濃度夏季明顯高于冬季。霧霾的這種明顯的季節(jié)性變動，提醒我們在回歸分析中，不得不注重季節(jié)性調整，關注其具體的實際意義。

將上海和蘇州實施短期政策前后時期的空氣質量與該時期杭州的空氣質量進行比較，得到一些初步的結論。具體而言，表1給出了“短期政策”前13天（2 016.8.12～2 016.8.24）、“短期政策”實行期間（2 016.8.25～2 016.9.6）、“短期政策”后13天（2 016.9.7～2 016.9.19）三個時期主要空氣質量指標的描述性統(tǒng)計。表中的結果看似有些出乎意料，“短期政策”實行期間的空氣質量主要指標并未優(yōu)于“短期政策”前后，特別是 O3的濃度出現(xiàn)大幅波動，O3的濃度在每年9月幾乎達到最高峰，這很可能是由于季節(jié)效應的影響，但我們通過杭州與上海的比較發(fā)現(xiàn)：在“短期政策”實行期間，杭州空氣質量主要指標的變化明顯好于上海，以AQI為例，“短期政策”實行期間，杭州的AQI均值增長了5.85，標準差增長了1.95；而上海的AQI均值增長了29.62，標準差增長了12.34?！岸唐谡摺焙螅贾莸腁QI均值依然低于上海，這初步說明，杭州“G20”召開期間，上海等地區(qū)通過臨時性重視實行“短期政策”的效果遠不比杭州實行近一年的“長期政策”的效果。

表1 “短期政策”期間和“短期政策”前后空氣質量描述性統(tǒng)計

三、實證結果

我們首先考察“G20峰會”長期政策的實施對空氣質量的影響，在此基礎上，進一步考察該長期政策創(chuàng)造的藍天能否穩(wěn)定健康發(fā)展，最后，通過“G20峰會”前后周期的空氣質量指數(shù)的對比，對“G20峰會”長期政策的長期效應給予實證分析。這里的長期效應和短期效應，是根據(jù)政策實施的時間長短和實證分析中時間段的選取和相對而言的。在下文（二）的分析中，選取了“G20峰會”召開的前后四天作為分析時間段，則對應分析的就是政策的短期效應；在下文（三）中選取了“G20峰會”前后250天作為實證分析時間段，則對應的就是政策的長期效應。

（一）“G20峰會”長期政策的直接效應

“以改善大氣環(huán)境質量為目標，以保障G20峰會為重點”，自2016年1月1日起施行“杭州市2016年大氣污染防治實施計劃”。為了考察這一長期政策實行的直接效應，本節(jié)我們將從政策目的角度考察“G20峰會”長期政策的直接效應，將上海、蘇州和武漢作為對照組。具體而言，我們采用雙重差分法，首先就“G20峰會”召開的長期政策效應檢驗（見表2）。根據(jù)表2的回歸結果，我們發(fā)現(xiàn)D×T的估計系數(shù)除了SO2在1%的水平上顯著為負，均不顯著，這表明在“G20峰會”召開所實行的長期政策使杭州的單項污染物SO2明顯得到改善，整體來看，長期政策對杭州的空氣質量效應不太明顯?？諝庵蠸O2主要來源于化石燃料的燃燒以及硫酸廠的廢氣等。長期政策“杭州市2016年大氣污染防治實施計劃”中，把治理“燃煙煤氣”放在整治首位，其次是處理“工業(yè)廢氣”。這兩項治理任務中，都可以使SO2得到有效控制。而SO2的改善在整體模型中的影響不大，其他環(huán)境變量結果不顯著，所以出現(xiàn)了整體效果不明顯的情況。

表2 “G20峰會”召開的長期政策回歸以及檢驗結果

現(xiàn)在我們以武漢作為對照組，因為武漢在“G20峰會”前后都沒有實施環(huán)境控制政策。將其與杭州經(jīng)濟比較，根據(jù)表3我們發(fā)現(xiàn)D×T的估計系數(shù)在5%水平上幾乎均不顯著，除了SO2和 N O2顯著為負，這表明在“G20峰會”臨近期間，長期政策的施行改善了杭州的空氣質量，特別是SO2和NO2明顯降低。

表3 杭州與武漢對比的回歸以及檢驗結果

為了檢驗上海和武漢是否也出現(xiàn)類似情況，我們將上海作為實驗組，施行的是短期政策，武漢作為對照組，采用雙重差分法進行分析，得到表4的回歸結果，從回歸結果看D×T的估計系數(shù)幾乎均顯著為正，除了SO2和N O2不顯著，這表明在“G20峰會”臨近期間，短期政策的施行并沒有導致上海的空氣質量改善，主要是因為上海施行的是短期政策。

表4 上海與武漢對比的回歸以及檢驗結果

因此，結合上述的回歸結果，我們可知長期政策改善了杭州的空氣質量，在“G20峰會”臨近期間效果非常顯著，而且模型2的結果與模型1都保持一致，我們認為結論具有一定的可靠性。

（二）“G20峰會”長期政策與短期政策的比較分析

根據(jù)上述的回歸結果，我們可知長期政策有效改善了杭州的空氣質量。石慶玲等[1]提出“政治性藍天”是以政治事件過后更嚴重的報復性污染為代價的，那么長期政策創(chuàng)造的“政治性藍天”是否會有副作用呢？也就是長期政策是否比短期政策的效果明顯。接下來，我們進一步縮小樣本范圍，具體而言，本部分以2天為一個單位，設置“‘G20峰會’前3～4天（before2）”“‘G20峰會’前1～2天（before1）”，以及“‘G20峰會’后1～2天（after1）”“‘G20峰會’后3～4天（after2）”等短期單位，分別以“G20峰會”之前的4天以及“G20峰會”之后的4天為基準組?；贕20峰會召開為2天，因此以 2天為一個單位。峰會前4天保證了時間段在短期政策實施范圍內，并且處于短期政策實行的中后期，避免了政策實行初期結果不顯著的現(xiàn)象，這樣選取使結果比較有說服力。峰會后4天的選取是根據(jù)峰會時間段為中心對稱選取的，這樣選取使得前后有對比的可行性。模型1具體的回歸結果參見表5。

表5 “G20峰會”前后各空氣質量指數(shù)的變化

根據(jù)表5的回歸結果，D×T的估計系數(shù)均不顯著，表明長期政策的效應（時間跨度為2016年1月1日～2017年12月31日）與短期政策的效應無明顯差別。D的估計系數(shù)均為負，be fore2和 af ter2大部分呈現(xiàn)出不顯著，而 be fore1和 af ter1均顯著為負。表明在“G20峰會”前后兩天，實施短期政策的地區(qū)空氣質量指數(shù)出現(xiàn)了大幅度增長，空氣質量嚴重下降，而實施長期政策的地區(qū)空氣質量一直保持在優(yōu)良水平。因此，長期政策創(chuàng)造的“政治性藍天”是穩(wěn)定持續(xù)的，好于短期政策。

（三）“G20峰會”長期政策的長期效應

根據(jù)回歸結果可以發(fā)現(xiàn)，“G20峰會”長期政策使空氣質量得以改善，并且在“G20峰會”前后未出現(xiàn)任何大幅波動或惡化現(xiàn)象。然而，美好的“政治性藍天”是否有可持續(xù)性呢？本文將以250天為一個單位，設置“G20峰會”結束后1期和“G20峰會”開始準備前1期為控制組，“G20峰會”的準備期為干預組，運用模型1和模型2就“G20峰會”長期政策的長期效應給予進一步的實證分析，具體的回歸結果參見表6。

表6 “G20峰會”之后空氣質量變化的回歸以及檢驗結果

根據(jù)表6的回歸結果，我們發(fā)現(xiàn)第（1）列D和D×T的估計系數(shù)均不顯著，表明“G20峰會”結束之后空氣質量指數(shù) A QI 并未發(fā)生明顯變化，且D的估計系數(shù)為正，表明“G20峰會”結束之后空氣質量指數(shù) A QI 較準備期略有下降，D×T的估計系數(shù)為負，表明“G20峰會”結束之后空氣質量指數(shù)AQI較準備期前一期亦有所下降，所以“G20峰會”結束之后空氣質量較之前兩期都得到一定的改善。第（2）～（7）列是單項污染物在三個時期的比較，第（2）（3）列D和D×T的估計系數(shù)依然不顯著，表明“G20峰會”結束之后 P M2.5和 P M10與空氣質量指數(shù) A QI非常一致，均未發(fā)生明顯變化。O3較之前顯然好轉，而SO2、 N O2和 C O在“G20峰會”結束之后有所上升，由于此處主要是為了通過雙重差分法進行三期空氣質量的對比，所以未嚴格控制季節(jié)效應等客觀因素的影響，可能造成一定的影響，但并未引起空氣質量指數(shù) A QI大幅波動，說明 S O2、 N O2和 C O的指數(shù)相對于其他污染物處于偏低狀態(tài)，所以出現(xiàn)上升趨勢并沒有太大影響。因此，“G20峰會”長期政策創(chuàng)造的“政治性藍天”具有可持續(xù)性，結論具有一定的可靠性。

（四）穩(wěn)健性分析

1. “G20峰會”長期政策的安慰劑檢驗

上述所有結果可以解釋為“G20峰會”事件影響的關鍵是共同趨勢假設成立。由于有“G20峰會”前多期數(shù)據(jù)，通過時間趨勢圖，形象的看到各趨勢線大致平行，直觀判斷各地區(qū)與杭州有著近似的發(fā)展趨勢，進一步參考石慶齡[1]的做法，以事件發(fā)生之前的觀測樣本進行安慰劑檢驗。具體而言，我們選用2013年12月～2016年1月（共26個）的月度數(shù)據(jù)，以2015年1月作為虛擬的政策干預時點，重復了前面的分析，模型1的估計結果見表7。結果顯示，“G20峰會”事件之前均沒有顯著的政策影響，參數(shù)都不顯著，從而說明，共同趨勢假設有可能成立，至少沒有發(fā)現(xiàn)不成立的證據(jù)。

表7 共同趨勢假設檢驗的回歸結果

2. 變換核匹配變量的再檢驗

針對上文實證長期政策的直接效應，通過對原來PSM-DID模型的協(xié)變量做出變換，重新通過傾向匹配得分模型進行回歸，得出結果如表8所示。由表8可以發(fā)現(xiàn)，無論是在原來PSM-DID模型中加入?yún)f(xié)變量最高溫度和最低溫度，或是將原來PSMDID模型的天氣協(xié)變量換成最高溫度和最低溫度，結果都與原來相似，長期政策的實施確實對空氣質量的改善起到積極的作用。

表8 核匹配有溫度變量的回歸結果

3. 更換樣本的再檢驗

針對上文實證的長期政策與短期政策的對比部分，通過對PSM-DID模型原來選擇的樣本做出變換，重新通過傾向匹配得分模型進行回歸，根據(jù)結果研究發(fā)現(xiàn)，D×T的估計系數(shù)在10%水平上均不顯著，D的估計系數(shù)均為負，be fore2、 af ter1和after2大部分呈現(xiàn)出不顯著，而 b efore1均顯著為負，與原結論一致，進一步驗證了長期政策創(chuàng)造的“政治性藍天”是穩(wěn)定持續(xù)的。

四、結論與政策建議

命令控制型工具不僅滿足了特殊事件對空氣質量的要求，而且真正使空氣污染得以改善。本文以杭州“G20峰會”為例，運用雙重差分（DID）模型和雙重差分傾向得分匹配（PSM-DID）模型，從短期和長期等不同時間階段的視角全面考察了環(huán)境政策對空氣質量的影響。研究發(fā)現(xiàn)，一是長期政策有效改善了空氣質量，其效果明顯好于短期政策，保障了“G20峰會”期間空氣的優(yōu)良品質；二是長期政策創(chuàng)造的藍天是穩(wěn)定持續(xù)的，“G20峰會”前后空氣質量未出現(xiàn)大的波動或反彈現(xiàn)象；三是“G20峰會”長期政策具有長期效應，長期內空氣質量一直保持良好水平，未出現(xiàn)惡化趨勢。研究結論對我國政府如何從環(huán)境政策工具中優(yōu)化選擇出有效的環(huán)境政策工具實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展和建構“資源節(jié)約型和環(huán)境友好型”社會的目標具有如下政策啟示：

首先，通過本文的實證分析來看，長期政策要優(yōu)于短期政策，各地政府企業(yè)應該保持環(huán)境優(yōu)化意識。要依托環(huán)境政策的改革形成長期不間斷的環(huán)境政策模式，同步優(yōu)化經(jīng)濟發(fā)展結構轉型與升級。我們已經(jīng)清醒地認識到，霧霾的完全治理絕非短期內就可以全部實現(xiàn)的，必須加大每次應對政治事件時的治理力度，同時，為了保證蹺蹺板的平衡穩(wěn)定，必須不斷優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結構，從根本上讓環(huán)境保護與經(jīng)濟增長雙軌并行，使我國空氣質量逐步走上常態(tài)化軌道。

其次，應借“各項特殊事件”的東風，順勢推行積極有效的環(huán)境政策來治理環(huán)境，并且長期實行。在某項特殊事件的特殊敏感時期，地方政府往往會大力實施環(huán)境政策創(chuàng)造碧水藍天，此時正是推行高效環(huán)境政策的最佳時機?？梢园盐仗厥馐录臅r機，擴大環(huán)境控制范圍，例如“G20峰會”時期對杭州的環(huán)境治理可以延伸到杭州周邊城市以及上海蘇州等重要城市，使得環(huán)境質量得到大幅度的提升。

最后，制定政策要明確污染物來源，有針對性地治理環(huán)境，避免產(chǎn)生某一指標得到明顯改善，而其他指標結果不顯著的情況。考慮到空氣質量受到季節(jié)效應、政治事件本身及其他因素的影響，在環(huán)境政策實施期間，出現(xiàn)一些空氣質量指數(shù)的上下波動是在所難免的，所以政府要站在長遠的全局角度觀摩，高度重視環(huán)境政策的不斷完善，堅定不移走可持續(xù)發(fā)展道路，建構“資源節(jié)約型和環(huán)境友好型”社會。

注釋

① 天氣后報網(wǎng)的網(wǎng)址: http://www.tianqihoubao.com/.

② 中國空氣質量在線檢測分析平臺: https://www.aqistudy.cn/html/city_detail.html.