張倩倩，丁日佳

(中國(guó)礦業(yè)大學(xué)(北京) 管理學(xué)院，北京 100083)

為解決我國(guó)嚴(yán)重的大氣污染問題，改善大氣環(huán)境質(zhì)量，滿足人民日益增長(zhǎng)的優(yōu)美生態(tài)環(huán)境需要，2013年9月10日國(guó)務(wù)院發(fā)布了《大氣污染防治行動(dòng)計(jì)劃》，其中重點(diǎn)對(duì)改善京津冀地區(qū)的大氣質(zhì)量做出安排，2013年9月20日，更加細(xì)致的《京津冀及周邊地區(qū)落實(shí)大氣污染防治行動(dòng)計(jì)劃實(shí)施細(xì)則》出臺(tái)，以切實(shí)加快京津冀及周邊地區(qū)大氣污染綜合治理。由于根據(jù)《中國(guó)“十三五”煤炭消費(fèi)總量控制規(guī)劃研究報(bào)告》，燃煤的一次性PM2.5貢獻(xiàn)率為 63%，二次性PM2.5貢獻(xiàn)率約為56%，因此，以改善大氣環(huán)境質(zhì)量為目標(biāo)的環(huán)境規(guī)制政策必然倒逼煤炭消費(fèi)量下降。截至當(dāng)前，環(huán)境規(guī)制政策的實(shí)施已5年有余，其是否促使京津冀地區(qū)煤炭消費(fèi)量下降、下降了多少，應(yīng)成為重點(diǎn)關(guān)注的問題，這有利于了解政策的實(shí)施效果，為后續(xù)政策的制定和調(diào)整提供依據(jù)。

關(guān)于政策影響效應(yīng)的研究方法，目前應(yīng)用最廣泛的就是雙重差分法，其原理是將處理組在政策前后的差異減去對(duì)照組在政策前后的差異，作為政策的影響效應(yīng)。不少學(xué)者運(yùn)用該方法進(jìn)行了研究，如，Gebel Michael和 Vossemer Jonas基于雙重差分法研究了就業(yè)轉(zhuǎn)型政策對(duì)德國(guó)人口健康狀況的影響[1]，Boogen Nina等基于該方法研究了瑞士需求側(cè)管理活動(dòng)對(duì)居民用電需求的影響[2]，Souvik Datta和Massimo Filippini基于該方法研究了美國(guó)各州的退稅政策對(duì)能源之星家用電器銷售份額的影響[3]，張俊運(yùn)用該方法研究了《可再生能源法》對(duì)清潔技術(shù)發(fā)電的企業(yè)技術(shù)效率的影響[4]，黃志平運(yùn)用該方法研究了碳排放權(quán)交易制度對(duì)碳減排的影響[5]。但是使用雙重差分法時(shí)，找到與處理組高度相似的對(duì)照組難度較大，對(duì)未受政策影響組的選擇易存在偏誤，容易導(dǎo)致政策效應(yīng)被高估[6]，而合成控制法很好地解決了對(duì)照組難以選擇的問題。該方法由Abadie和Gardeazabal提出，最早用于研究恐怖活動(dòng)對(duì)西班牙巴斯克地區(qū)的經(jīng)濟(jì)影響[7]，在Abadie等基于合成控制法研究美國(guó)加利福尼亞州控?zé)熣叩挠绊憰r(shí)，該方法被正式提出，其用不受控?zé)熣哂绊懙牡貐^(qū)線性擬合出虛擬的加州，用真實(shí)加州和虛擬加州人均煙草消費(fèi)量的差來反映控?zé)熣叩男Ч鸞8]。國(guó)內(nèi)對(duì)合成控制法的應(yīng)用還十分有限，以“合成控制法”為關(guān)鍵詞在知網(wǎng)檢索，相關(guān)期刊文獻(xiàn)僅74篇，已有關(guān)于該方法的應(yīng)用研究，多集中于房地產(chǎn)政策影響效應(yīng)[9]、自貿(mào)區(qū)設(shè)立的經(jīng)濟(jì)影響效應(yīng)[10-12]、區(qū)域規(guī)劃與地區(qū)開發(fā)效應(yīng)[13，14]，目前還沒有應(yīng)用該方法對(duì)京津冀地區(qū)環(huán)境規(guī)制政策的影響效應(yīng)進(jìn)行的研究。

因此，本文將運(yùn)用合成控制法這一較新的政策效應(yīng)評(píng)估方法，對(duì)2013年9月開始實(shí)施的《大氣污染防治行動(dòng)計(jì)劃》這一環(huán)境規(guī)制政策對(duì)京津冀地區(qū)煤炭消費(fèi)量的影響進(jìn)行研究，并且構(gòu)建雙重差分模型探究政策對(duì)煤炭消費(fèi)量影響的作用機(jī)制。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究方法

本文基于Abadie 和Gardeazabal[7]提出的合成控制法進(jìn)行研究，其基本思想是，將受政策影響地區(qū)作為處理組，通過將其他未受政策影響的地區(qū)進(jìn)行加權(quán)平均，構(gòu)造出在政策實(shí)施前與處理組主要特征盡可能相似的合成控制組，將其作為受政策影響地區(qū)的“反事實(shí)”替身，通過計(jì)算政策實(shí)施后處理組與其合成控制組的差異，反映政策的影響。

式(1)中，δt為影響所有地區(qū)煤炭消費(fèi)量的時(shí)間固定效應(yīng)；Zi為不受政策影響的可觀測(cè)預(yù)測(cè)變量；μi為不可觀測(cè)的地區(qū)固定效應(yīng)；εit為擾動(dòng)項(xiàng)；θt為未知參數(shù)向量；λt為不可觀測(cè)的共同因子向量。

設(shè)(K×1)維權(quán)重向量W=(w2，…，wk+1)’，滿足wk≥0且w2+…+wk+1=1，則可將合成控制的結(jié)果變量加權(quán)表示為：

因此，政策效應(yīng)的估計(jì)需要通過求解權(quán)重向量W*。本文運(yùn)用stata軟件中的synth程序包進(jìn)行計(jì)算。

1.2 數(shù)據(jù)來源與研究說明

為研究環(huán)境規(guī)制政策對(duì)京津冀地區(qū)煤炭消費(fèi)量的影響，選取煤炭消費(fèi)量為代理變量，選取第二產(chǎn)業(yè)比重、人均GDP以及政策實(shí)施前各年份的煤炭消費(fèi)量作為預(yù)測(cè)控制變量。由于合成控制法只能對(duì)單個(gè)對(duì)象進(jìn)行合成，而為了研究政策對(duì)京津冀地區(qū)的整體影響效應(yīng)，需要將北京、天津、河北三個(gè)對(duì)象合并成一個(gè)新的對(duì)象。本文采取了將目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行混合平均的研究方法，將京津冀地區(qū)的各變量值取算術(shù)平均值代表區(qū)域的整體情況。將京津冀地區(qū)整體作為受政策影響組(處理組)，將我國(guó)大陸的其他省份作為對(duì)照組，尋找其他省份最優(yōu)的線性擬合得到合成京津冀。環(huán)境規(guī)制政策的正式實(shí)施以2013年9月《大氣污染防治行動(dòng)計(jì)劃》的頒布為標(biāo)志，本文通過計(jì)算2014—2016年實(shí)際京津冀的年均煤炭消費(fèi)量與合成京津冀的年均煤炭消費(fèi)量之差，得到環(huán)境規(guī)制政策的影響效果。

研究所用數(shù)據(jù)為2005—2016年，數(shù)據(jù)來自各年份的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各省份的統(tǒng)計(jì)年鑒。由于西藏地區(qū)缺乏相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，故在研究時(shí)將西藏刪除。此外，由于《大氣污染防治行動(dòng)計(jì)劃》也對(duì)長(zhǎng)三角和珠三角地區(qū)提出了約束要求，本文在研究中刪去了上海、江蘇、浙江、安徽、廣東五個(gè)省份的數(shù)據(jù)，以消除其他受政策影響地區(qū)的干擾。

2 實(shí)證結(jié)果

2.1 合成控制法估計(jì)結(jié)果

以京津冀地區(qū)為處理組，以全國(guó)大陸省(區(qū)、市)除去西藏、長(zhǎng)三角和珠三角地區(qū)以外的剩余22個(gè)省級(jí)行政區(qū)為對(duì)照組，首先用簡(jiǎn)單的對(duì)照法觀察環(huán)境規(guī)制政策對(duì)京津冀地區(qū)煤炭消費(fèi)量變化的影響，如圖1所示。

圖1 京津冀與我國(guó)大陸其他省(區(qū)、市)的平均煤炭消費(fèi)量對(duì)比

圖1中，實(shí)線是京津冀地區(qū)的煤炭消費(fèi)量均值，虛線為其余22個(gè)省級(jí)行政區(qū)的煤炭消費(fèi)量均值，垂直虛線表示環(huán)境規(guī)制政策開始實(shí)施的年份，即2014年。由圖1可知，自2005年以來，京津冀地區(qū)的年均煤炭消費(fèi)量均小于其他地區(qū)，但2014年以前，這一差距尚不十分顯著，從2014年開始，差距越來越大。圖1將處理組和對(duì)照組在環(huán)境規(guī)制政策實(shí)施前后的變化進(jìn)行對(duì)比，直觀地展示了政策對(duì)京津冀煤炭消費(fèi)量變化的影響。但由于2014年以前其他地區(qū)煤炭消費(fèi)量均值高于京津冀地區(qū)，控制組的簡(jiǎn)單算術(shù)平均作為一個(gè)特殊情形的合成控制組不能很好地?cái)M合政策實(shí)施前京津冀地區(qū)的煤炭消費(fèi)情況，故在政策實(shí)施后二者的差距也并不能反映政策實(shí)施對(duì)于處理組的影響。因此，需要用合成控制法擬合出一個(gè)與京津冀地區(qū)有相似特征的控制組后，再將合成的京津冀地區(qū)與真實(shí)京津冀地區(qū)的差值作為政策效果。

本文運(yùn)用Synth程序包進(jìn)行了合成控制法模型估計(jì)，得到了對(duì)照組中我國(guó)大陸省(區(qū)、市)對(duì)應(yīng)的權(quán)重，結(jié)果見表1，合成京津冀地區(qū)的省份有7個(gè)。

表1 合成京津冀的大陸省(區(qū)、市)及其權(quán)重

京津冀與合成京津冀的煤炭消費(fèi)量對(duì)比如圖2(a)所示，圖中實(shí)線為實(shí)際京津冀的煤炭消費(fèi)量，虛線為合成京津冀的煤炭消費(fèi)量。由圖可知，在環(huán)境規(guī)制政策實(shí)施之前，合成京津冀與實(shí)際京津冀幾乎重合，反映出合成京津冀能夠很好地?cái)M合政策發(fā)生前實(shí)際京津冀的煤炭消費(fèi)變化路徑。在2013—2014年間，二者開始出現(xiàn)偏離，這主要是因?yàn)榄h(huán)境規(guī)制政策是在2013年9月份發(fā)布的，本文為了更好的衡量政策效果，將2014年作為事件開始年度，但實(shí)際上從2013年9月開始政策效果已經(jīng)逐步顯現(xiàn)。自2014年起，二者的差距逐漸擴(kuò)大，這反映出，相對(duì)于沒有受政策影響的京津冀而言，環(huán)境規(guī)制政策的實(shí)施促使京津冀地區(qū)煤炭消費(fèi)量出現(xiàn)了顯著下降。

圖2 京津冀與合成京津冀的煤炭消費(fèi)量及差值

為了更清晰地展現(xiàn)環(huán)境規(guī)制政策產(chǎn)生的影響，本文將京津冀與合成京津冀煤炭消費(fèi)量的差值進(jìn)行計(jì)算，結(jié)果如圖2(b)所示。2013年之前二者的差值很小并且圍繞0上下波動(dòng)，在政策實(shí)施后，差值急劇增大，具體而言，2014—2016年實(shí)際京津冀地區(qū)的年均煤炭消費(fèi)量分別為12133萬t、11549萬t、11061萬t，合成京津冀的年均煤炭消費(fèi)量分別為12868萬t、12350萬t、12074萬t，環(huán)境規(guī)制政策促使2014—2016年實(shí)際京津冀的年均煤炭消費(fèi)量分別下降了735萬t、801萬t、1013萬t，這意味著，促使2014—2016年實(shí)際京津冀地區(qū)總體的煤炭消費(fèi)量分別下降了2205萬t、2403萬t、3039萬t。

2.2 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了驗(yàn)證實(shí)證分析結(jié)果中煤炭消費(fèi)量的變化確實(shí)是由于環(huán)境規(guī)制政策的影響而非其他因素導(dǎo)致的，本文將通過Abadie等[8]提出的安慰劑檢驗(yàn)法驗(yàn)證前文結(jié)果的穩(wěn)健性。具體做法是，將處理組的22個(gè)我國(guó)大陸省(區(qū)、市)分別假設(shè)為受政策影響組，運(yùn)用合成控制法分別合成這些地區(qū)的對(duì)照組，得到各地區(qū)與其合成地區(qū)煤炭消費(fèi)量的差值，如果發(fā)現(xiàn)某省級(jí)行政區(qū)的煤炭消費(fèi)量與其合成省級(jí)行政區(qū)煤炭消費(fèi)量的差值大于京津冀地區(qū)，則不能說明京津冀煤炭消費(fèi)量下降是由環(huán)境規(guī)制政策導(dǎo)致的；反之，如果所有假設(shè)地區(qū)的差值均小于京津冀地區(qū)，則反映出環(huán)境規(guī)制政策對(duì)京津冀煤炭消費(fèi)量影響效應(yīng)的穩(wěn)健性。

本文運(yùn)用合成控制法，對(duì)其余的22個(gè)我國(guó)大陸省(區(qū)、市)逐一進(jìn)行了估計(jì)。由于政策發(fā)生前較大的估計(jì)誤差會(huì)導(dǎo)致合成地區(qū)對(duì)實(shí)際地區(qū)的近似程度很差，造成政策發(fā)生后的差異不能很好地反映政策效果。因此，本文刪除了政策發(fā)生前MSPE大于京津冀地區(qū)兩倍的省份后，共剩余13個(gè)省(區(qū)、市)，這些地區(qū)的政策效應(yīng)如圖3所示。

圖3 安慰劑檢驗(yàn)結(jié)果

圖3中，粗線條代表環(huán)境規(guī)制政策對(duì)京津冀地區(qū)煤炭消費(fèi)量變化的影響，細(xì)線條代表環(huán)境規(guī)制政策對(duì)其他省(區(qū)、市)煤炭消費(fèi)量變化的影響。由圖可知，政策發(fā)生后，代表京津冀地區(qū)煤炭消費(fèi)量變化的線條位于最下方，該線條的下降幅度大于任何其他線條，反映出京津冀地區(qū)煤炭消費(fèi)量下降且降幅最大，只有1/13即7.69%的概率出現(xiàn)實(shí)際京津冀與合成京津冀煤炭消費(fèi)量的相同變動(dòng)趨勢(shì)，說明政策效應(yīng)在7.69%的顯著性水平上顯著。

此外，為進(jìn)一步驗(yàn)證實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性，將京津冀與2014年前MSPE小于京津冀地區(qū)MSPE兩倍省級(jí)行政區(qū)在政策發(fā)生前后MSPE的比值分布情況進(jìn)行計(jì)算，結(jié)果如圖4所示。因?yàn)?014年以前MSPE值越小表示合成京津冀對(duì)實(shí)際京津冀的擬合程度越高，而2014年后MSPE值越大，表示政策的影響效果越顯著，所以，對(duì)于京津冀地區(qū)而言，政策發(fā)生后的MSPE值與政策發(fā)生前MSPE值之比越大，表明政策效應(yīng)越顯著。由圖4可知，京津冀地區(qū)政策發(fā)生前后MSPE的比值為45.49，大于其他所有省(市、區(qū))，表明環(huán)境規(guī)制政策確實(shí)是促使京津冀地區(qū)煤炭消費(fèi)量出現(xiàn)顯著下降的原因，驗(yàn)證了前文實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性。

圖4 政策發(fā)生后MSPE/政策發(fā)生前MSPE的分布

2.3 作用機(jī)制分析

環(huán)境規(guī)制政策的實(shí)施，可能倒逼產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)，第二產(chǎn)業(yè)比例下降會(huì)促使煤炭消費(fèi)量減少；也可能倒逼用能企業(yè)加強(qiáng)科技投入、引入清潔用能設(shè)備等，提高科技水平，從而提高能源效率，減少煤炭消費(fèi)量。為進(jìn)一步探究環(huán)境規(guī)制政策促使京津冀地區(qū)煤炭消費(fèi)量減少的作用機(jī)制，本文構(gòu)建了雙重差分模型見式(6)。

yit=β0+β1·du+β2·dt+γ·du×dt+εit

(6)

式中，du為地區(qū)啞變量，du=1代表受環(huán)境規(guī)制政策影響的地區(qū)，即處理組。du=0代表不受影響地區(qū)，即對(duì)照組；dt為時(shí)間啞變量，dt=1代表環(huán)境規(guī)制政策實(shí)施之后的年份，dt=0代表實(shí)施之前的年份；ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。交互項(xiàng)dudt的系數(shù)衡量了環(huán)境規(guī)制政策的實(shí)施所產(chǎn)生的影響。

為研究環(huán)境規(guī)制政策對(duì)煤炭消費(fèi)量產(chǎn)生影響的作用機(jī)制，將產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、科技水平、能源效率分別作為被解釋變量，研究其在環(huán)境規(guī)制政策實(shí)施后的變化。其中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)用第二產(chǎn)業(yè)的比例表示，科技水平用各地區(qū)R&D經(jīng)費(fèi)投入占GDP的比例表示，能源效率用單位GDP能耗量表示，估計(jì)結(jié)果見表2。

根據(jù)表2可知，環(huán)境規(guī)制政策的實(shí)施促使北京市能源效率提高了22.24%，促使天津市第二產(chǎn)業(yè)比例下降了4.11%、科技水平提高了0.39%、能源效率提高了16.49%，促使河北省科技水平提高了0.18%。環(huán)境規(guī)制通過倒逼產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)、提高科技水平和能源效率三種機(jī)制促使京津冀地區(qū)煤炭消費(fèi)量下降。

表2 環(huán)境規(guī)制對(duì)煤炭消費(fèi)量影響的作用機(jī)制

注：***、**、*分別表示在1%、5%、10%的顯著性水平下顯著；括號(hào)內(nèi)數(shù)值為估計(jì)系數(shù)值的標(biāo)準(zhǔn)誤差。

3 結(jié)論與建議

本文運(yùn)用合成控制法定量評(píng)估了《大氣污染防治行動(dòng)計(jì)劃》的實(shí)施對(duì)京津冀地區(qū)煤炭消費(fèi)量的影響。得到了該政策顯著降低了京津冀地區(qū)的煤炭消費(fèi)量，與未實(shí)施政策相比，政策的實(shí)施促使2014—2016年京津冀地區(qū)的煤炭消費(fèi)量分別下降了2205萬t、2403萬t、3039萬t，三年間共計(jì)下降了7647萬t。并且對(duì)結(jié)論的穩(wěn)健性進(jìn)行了檢驗(yàn)，證明了政策效應(yīng)在7.69%的顯著性水平上顯著。進(jìn)一步的作用機(jī)制分析發(fā)現(xiàn)，環(huán)境規(guī)制政策通過倒逼產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)、提高科技水平和能源效率三種機(jī)制促使京津冀地區(qū)煤炭消費(fèi)量下降。

基于上述研究結(jié)論，提出如下建議：①短期內(nèi)，可繼續(xù)充分發(fā)揮命令控制型政策工具在減少煤炭消費(fèi)量中的重要作用，通過相關(guān)政策的制定和實(shí)施，運(yùn)用政府強(qiáng)制力促使企業(yè)降低煤炭消費(fèi)量；②長(zhǎng)期來看，要深入研究市場(chǎng)型手段，可運(yùn)用基于庇古理論的利用市場(chǎng)型(如征稅、費(fèi)、補(bǔ)貼等)和基于科斯理論的創(chuàng)建市場(chǎng)型(構(gòu)建用能權(quán)交易市場(chǎng))的經(jīng)濟(jì)激勵(lì)手段，將外部性問題內(nèi)部化，促進(jìn)市場(chǎng)主體自發(fā)地減少煤炭消費(fèi)量、改善環(huán)境質(zhì)量。