□李小勝 時(shí) 辰 張思思

[安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 蚌埠 233030]

引言

2015年11月16日，習(xí)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(tuán)領(lǐng)導(dǎo)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(shí)施計(jì)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(jī)制辦公室第六次會議，環(huán)境保護(hù)部部長陳吉寧、浙江省省長李強(qiáng)以及上海市、江蘇省、浙江省、安徽省、江西省人民政府分管領(lǐng)導(dǎo)等對保障“G20峰會”的空氣質(zhì)量做出了進(jìn)一步部署。在“G20峰會”臨近之際，杭州市進(jìn)一步制定了《G20峰會建設(shè)系統(tǒng)環(huán)境質(zhì)量保障工作方案》，于2016年8月24日～9月6日在杭州嚴(yán)格執(zhí)行。與此同時(shí)，為落實(shí)《G20峰會長三角及周邊地區(qū)協(xié)作環(huán)境空氣質(zhì)量保障方案》相關(guān)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(zhì)量保障方案》，2016年8月23日～9月7日蘇州嚴(yán)格執(zhí)行《蘇州工業(yè)園區(qū)G20峰會環(huán)境質(zhì)量工作方案》。

從上述的文件可以看出，為了“G20峰會”的空氣質(zhì)量達(dá)標(biāo)，杭州市和周邊省份都出臺了相應(yīng)的空氣質(zhì)量命令性控制辦法。這些辦法是具有短期效應(yīng)，還是具有長期效應(yīng)？如果是短期效應(yīng)，表明這種命令控制型工具創(chuàng)造的藍(lán)天在中國是存在的。如果具有長期效應(yīng)，那么為短期的空氣質(zhì)量改善的政策具有長遠(yuǎn)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(chǔ)上出現(xiàn)了“政治性藍(lán)天”理論[1]。目前，學(xué)者們對“政治性藍(lán)天”的討論主要集中于以下兩個方面：一類研究認(rèn)為環(huán)境政策未改善空氣質(zhì)量或只具有短期效應(yīng)；另一類研究則認(rèn)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(jìn)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(shí)對時(shí)期進(jìn)行多階段劃分，通過描述性統(tǒng)計(jì)對比考察各種環(huán)境政策對空氣質(zhì)量改善的效果；其次，構(gòu)造類似自然實(shí)驗(yàn)，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(zhì)量之間的因果關(guān)系進(jìn)行識別，并回答上述問題。

一、文獻(xiàn)綜述

政府設(shè)計(jì)和實(shí)施多種類型的環(huán)境政策工具來解決空氣質(zhì)量問題，環(huán)境政策對空氣質(zhì)量改善的效果成為備受關(guān)注且亟待解決的焦點(diǎn)問題。已有的環(huán)境政策效應(yīng)評估主要集中于環(huán)境政策對全要素生產(chǎn)率和技術(shù)進(jìn)步、國際貿(mào)易和FDI以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)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(luò)方法，側(cè)重研究環(huán)境政策與其他指標(biāo)之間的相關(guān)關(guān)系。這種從計(jì)量回歸的角度進(jìn)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(biāo)的構(gòu)建存在問題，很多都是絕對量指標(biāo)，不是相對指標(biāo)，這樣的指標(biāo)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(nèi)生性，如應(yīng)用環(huán)境執(zhí)法事件等表述環(huán)境政策的松緊程度，導(dǎo)致估計(jì)的結(jié)果并不穩(wěn)健，環(huán)境政策效應(yīng)評估在這部分的研究中也并未取得一致的結(jié)論，應(yīng)用不同地區(qū)數(shù)據(jù)、不同的指標(biāo)和不同的實(shí)證方法得到的結(jié)論也是不相同的。

目前環(huán)境規(guī)制政策研究不再關(guān)注環(huán)境政策工具與其他指標(biāo)之間相關(guān)關(guān)系，而是關(guān)心環(huán)境政策的污染控制效果。為了避免經(jīng)典的計(jì)量回歸方法對內(nèi)生性問題難以克服，通常使用類似自然實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)，采用政策評估計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法，進(jìn)行環(huán)境政策效應(yīng)的評價(jià)。國內(nèi)外應(yīng)用該方法進(jìn)行政策效應(yīng)評估的文獻(xiàn)越來越多，在環(huán)境政策效應(yīng)的評估中也得到了越來越廣泛的應(yīng)用。

石慶玲等為代表的一批學(xué)者認(rèn)為“政治性藍(lán)天”只是暫時(shí)性空氣質(zhì)量改善的形象工程[1]。Chen等采用雙重差分法，對奧運(yùn)會之前、期間和之后北京空氣質(zhì)量的變化進(jìn)行研究，結(jié)論是北京的空氣質(zhì)量改善是真實(shí)的但只是暫時(shí)的[2]。Kathuria采用政策評估計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)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(zhì)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(shí)空氣污染數(shù)據(jù)來衡量交通管制對空氣質(zhì)量的影響，將樣本限制在實(shí)施交通管制的相對狹窄的時(shí)間窗口，并使用斷點(diǎn)回歸來控制可能的混雜因素，結(jié)果與Kathuria一致，發(fā)現(xiàn)該項(xiàng)政策并沒有改善空氣質(zhì)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(jìn)行了評估，結(jié)果表明淮河采暖政策導(dǎo)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(gòu)造自然實(shí)驗(yàn)，采用傾向匹配得分法結(jié)合的雙重差分法檢驗(yàn)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(dāng)?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(yán)格或是當(dāng)?shù)匚廴鞠鄬?yán)重的省份，通過環(huán)保立法能起到明顯的環(huán)境改善效果，這一結(jié)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(jì)比較了環(huán)境政策實(shí)施前后污染排放的變化，發(fā)現(xiàn)環(huán)境質(zhì)量有明顯的提高[8]。石慶玲等采用斷點(diǎn)回歸方法評估了約談地方政府主要負(fù)責(zé)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(zhì)量好轉(zhuǎn)[9]。

綜上所述，雖然多數(shù)研究結(jié)論贊同上述第一種觀點(diǎn)，但他們多用有無政策進(jìn)行實(shí)施前后的簡單對比，對環(huán)境政策實(shí)施效果的評價(jià)并不全面。本文將實(shí)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(shí)間階段，分別對比考察各種環(huán)境政策對空氣質(zhì)量改善的情況，多角度全面科學(xué)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(xiàn)采用雙重差分法，但共同趨勢假設(shè)很難完全滿足，這可能導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果出現(xiàn)偏誤，因而本文采用改進(jìn)的雙重差分傾向得分匹配法，可有效解決該問題。

二、模型設(shè)定、變量定義與數(shù)據(jù)來源

（一）模型設(shè)定

目前可以使用多種方法來檢驗(yàn)“G20峰會”對空氣質(zhì)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(zhì)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(shí)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(zhì)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(jì)算Di=1的城市（杭州）和Di=0的城市（上海、蘇州、武漢）的空氣質(zhì)量指數(shù)及各單項(xiàng)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(zhì)量指標(biāo)的平均之差。只是將此結(jié)果作為考察“G20峰會”對空氣質(zhì)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(zhì)量變化趨勢進(jìn)行控制。

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

其中，下標(biāo)i表示該數(shù)據(jù)相應(yīng)的城市，下標(biāo)t表示該數(shù)據(jù)相應(yīng)的日期（年、月、日）。Yit以觀測到的空氣質(zhì)量指數(shù) AQI） 以及細(xì)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(xiàng)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(dāng)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(shí)間段，“G20峰會”政策實(shí)施時(shí)，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(xué)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(jié)果為α，控制組事后平均結(jié)果為 α+δ，控制組事前事后平均結(jié)果變化為δ，干預(yù)組事前的平均結(jié)果為 α+β，干預(yù)組事后的平均結(jié)果為 α+β+δ+τ，干預(yù)組事前事后平均結(jié)果的變化為 δ+τ，而干預(yù)組事前事后平均結(jié)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(yàn)協(xié)變量的平衡性，結(jié)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(yù)的影響，那么，在模型1基礎(chǔ)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(biāo)：（1）空氣質(zhì)量指數(shù)AQI。該指數(shù)是指根據(jù)環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)和各項(xiàng)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(zhì)量狀況分級表示，日度AQI數(shù)據(jù)根據(jù)各單項(xiàng)污染物濃度的指數(shù)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化計(jì)算而來，代表各個城市每日的空氣質(zhì)量。AQI數(shù)值越大，空氣質(zhì)量越差。（2）空氣質(zhì)量分指數(shù)。這是針對單項(xiàng)污染物而規(guī)定的，參與空氣質(zhì)量評價(jià)的主要污染物為細(xì)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(xiàng)。解釋變量包括虛擬變量Di來區(qū)分城市，當(dāng)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(shí)間段，“G20峰會”政策實(shí)施時(shí)，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(bào)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(bào)網(wǎng)”①“中國空氣質(zhì)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(xiàng)單項(xiàng)污染物濃度的日均值等。其次，因?yàn)椤爸袊諝赓|(zhì)量在線檢測分析平臺”和“天氣后報(bào)網(wǎng)”上的城市數(shù)據(jù)始于2013年12月1日，所以本文將實(shí)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(shí)間窗口。最后，根據(jù)《杭州市2016年大氣污染防治實(shí)施計(jì)劃》《G20峰會上海市環(huán)境空氣質(zhì)量保障方案》以及《蘇州工業(yè)園區(qū)G20峰會環(huán)境質(zhì)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(shí)施地區(qū)。通過共同趨勢假設(shè)檢驗(yàn)，實(shí)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(jì)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(jì)。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(shí)間（不同期間、不同季節(jié)）之間的巨大差異，進(jìn)一步通過空氣質(zhì)量指數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差和最大、最小值可以反映出基本情況。簡單的統(tǒng)計(jì)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(shí)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(dá)標(biāo)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(zhì)量指數(shù)平均為69.46。

實(shí)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(dāng)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(zhì)量指數(shù)AQI和大部分單項(xiàng)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(diào)整，關(guān)注其具體的實(shí)際意義。

將上海和蘇州實(shí)施短期政策前后時(shí)期的空氣質(zhì)量與該時(shí)期杭州的空氣質(zhì)量進(jìn)行比較，得到一些初步的結(jié)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(shí)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(shí)期主要空氣質(zhì)量指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)。表中的結(jié)果看似有些出乎意料，“短期政策”實(shí)行期間的空氣質(zhì)量主要指標(biāo)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(dá)到最高峰，這很可能是由于季節(jié)效應(yīng)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(shí)行期間，杭州空氣質(zhì)量主要指標(biāo)的變化明顯好于上海，以AQI為例，“短期政策”實(shí)行期間，杭州的AQI均值增長了5.85，標(biāo)準(zhǔn)差增長了1.95；而上海的AQI均值增長了29.62，標(biāo)準(zhǔn)差增長了12.34?！岸唐谡摺焙?，杭州的AQI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(shí)性重視實(shí)行“短期政策”的效果遠(yuǎn)不比杭州實(shí)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(zhì)量描述性統(tǒng)計(jì)

三、實(shí)證結(jié)果

我們首先考察“G20峰會”長期政策的實(shí)施對空氣質(zhì)量的影響，在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步考察該長期政策創(chuàng)造的藍(lán)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(zhì)量指數(shù)的對比，對“G20峰會”長期政策的長期效應(yīng)給予實(shí)證分析。這里的長期效應(yīng)和短期效應(yīng)，是根據(jù)政策實(shí)施的時(shí)間長短和實(shí)證分析中時(shí)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(shí)間段，則對應(yīng)分析的就是政策的短期效應(yīng)；在下文（三）中選取了“G20峰會”前后250天作為實(shí)證分析時(shí)間段，則對應(yīng)的就是政策的長期效應(yīng)。

（一）“G20峰會”長期政策的直接效應(yīng)

“以改善大氣環(huán)境質(zhì)量為目標(biāo)，以保障G20峰會為重點(diǎn)”，自2016年1月1日起施行“杭州市2016年大氣污染防治實(shí)施計(jì)劃”。為了考察這一長期政策實(shí)行的直接效應(yīng)，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(yīng)，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(yīng)檢驗(yàn)（見表2）。根據(jù)表2的回歸結(jié)果，我們發(fā)現(xiàn)D×T的估計(jì)系數(shù)除了SO2在1%的水平上顯著為負(fù)，均不顯著，這表明在“G20峰會”召開所實(shí)行的長期政策使杭州的單項(xiàng)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(zhì)量效應(yīng)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(shí)施計(jì)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(xiàng)治理任務(wù)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(jié)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(yàn)結(jié)果

現(xiàn)在我們以武漢作為對照組，因?yàn)槲錆h在“G20峰會”前后都沒有實(shí)施環(huán)境控制政策。將其與杭州經(jīng)濟(jì)比較，根據(jù)表3我們發(fā)現(xiàn)D×T的估計(jì)系數(shù)在5%水平上幾乎均不顯著，除了SO2和 N O2顯著為負(fù)，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(zhì)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(yàn)結(jié)果

為了檢驗(yàn)上海和武漢是否也出現(xiàn)類似情況，我們將上海作為實(shí)驗(yàn)組，施行的是短期政策，武漢作為對照組，采用雙重差分法進(jìn)行分析，得到表4的回歸結(jié)果，從回歸結(jié)果看D×T的估計(jì)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(dǎo)致上海的空氣質(zhì)量改善，主要是因?yàn)樯虾Ｊ┬械氖嵌唐谡摺?/p>

表4 上海與武漢對比的回歸以及檢驗(yàn)結(jié)果

因此，結(jié)合上述的回歸結(jié)果，我們可知長期政策改善了杭州的空氣質(zhì)量，在“G20峰會”臨近期間效果非常顯著，而且模型2的結(jié)果與模型1都保持一致，我們認(rèn)為結(jié)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(jié)果，我們可知長期政策有效改善了杭州的空氣質(zhì)量。石慶玲等[1]提出“政治性藍(lán)天”是以政治事件過后更嚴(yán)重的報(bào)復(fù)性污染為代價(jià)的，那么長期政策創(chuàng)造的“政治性藍(lán)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(jìn)一步縮小樣本范圍，具體而言，本部分以2天為一個單位，設(shè)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(zhǔn)組。基于G20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(shí)間段在短期政策實(shí)施范圍內(nèi)，并且處于短期政策實(shí)行的中后期，避免了政策實(shí)行初期結(jié)果不顯著的現(xiàn)象，這樣選取使結(jié)果比較有說服力。峰會后4天的選取是根據(jù)峰會時(shí)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(jié)果參見表5。

表5 “G20峰會”前后各空氣質(zhì)量指數(shù)的變化

根據(jù)表5的回歸結(jié)果，D×T的估計(jì)系數(shù)均不顯著，表明長期政策的效應(yīng)（時(shí)間跨度為2016年1月1日～2017年12月31日）與短期政策的效應(yīng)無明顯差別。D的估計(jì)系數(shù)均為負(fù)，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(fù)。表明在“G20峰會”前后兩天，實(shí)施短期政策的地區(qū)空氣質(zhì)量指數(shù)出現(xiàn)了大幅度增長，空氣質(zhì)量嚴(yán)重下降，而實(shí)施長期政策的地區(qū)空氣質(zhì)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(lán)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(yīng)

根據(jù)回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，“G20峰會”長期政策使空氣質(zhì)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(lán)天”是否有可持續(xù)性呢？本文將以250天為一個單位，設(shè)置“G20峰會”結(jié)束后1期和“G20峰會”開始準(zhǔn)備前1期為控制組，“G20峰會”的準(zhǔn)備期為干預(yù)組，運(yùn)用模型1和模型2就“G20峰會”長期政策的長期效應(yīng)給予進(jìn)一步的實(shí)證分析，具體的回歸結(jié)果參見表6。

表6 “G20峰會”之后空氣質(zhì)量變化的回歸以及檢驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)表6的回歸結(jié)果，我們發(fā)現(xiàn)第（1）列D和D×T的估計(jì)系數(shù)均不顯著，表明“G20峰會”結(jié)束之后空氣質(zhì)量指數(shù) A QI 并未發(fā)生明顯變化，且D的估計(jì)系數(shù)為正，表明“G20峰會”結(jié)束之后空氣質(zhì)量指數(shù) A QI 較準(zhǔn)備期略有下降，D×T的估計(jì)系數(shù)為負(fù)，表明“G20峰會”結(jié)束之后空氣質(zhì)量指數(shù)AQI較準(zhǔn)備期前一期亦有所下降，所以“G20峰會”結(jié)束之后空氣質(zhì)量較之前兩期都得到一定的改善。第（2）～（7）列是單項(xiàng)污染物在三個時(shí)期的比較，第（2）（3）列D和D×T的估計(jì)系數(shù)依然不顯著，表明“G20峰會”結(jié)束之后 P M2.5和 P M10與空氣質(zhì)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(zhuǎn)，而SO2、 N O2和 C O在“G20峰會”結(jié)束之后有所上升，由于此處主要是為了通過雙重差分法進(jìn)行三期空氣質(zhì)量的對比，所以未嚴(yán)格控制季節(jié)效應(yīng)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(zhì)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(lán)天”具有可持續(xù)性，結(jié)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(yàn)

上述所有結(jié)果可以解釋為“G20峰會”事件影響的關(guān)鍵是共同趨勢假設(shè)成立。由于有“G20峰會”前多期數(shù)據(jù)，通過時(shí)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(jìn)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(jìn)行安慰劑檢驗(yàn)。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(yù)時(shí)點(diǎn)，重復(fù)了前面的分析，模型1的估計(jì)結(jié)果見表7。結(jié)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(shè)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(shè)檢驗(yàn)的回歸結(jié)果

2. 變換核匹配變量的再檢驗(yàn)

針對上文實(shí)證長期政策的直接效應(yīng)，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(jìn)行回歸，得出結(jié)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(jié)果都與原來相似，長期政策的實(shí)施確實(shí)對空氣質(zhì)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(jié)果

3. 更換樣本的再檢驗(yàn)

針對上文實(shí)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(jìn)行回歸，根據(jù)結(jié)果研究發(fā)現(xiàn)，D×T的估計(jì)系數(shù)在10%水平上均不顯著，D的估計(jì)系數(shù)均為負(fù)，be fore2、 af ter1和after2大部分呈現(xiàn)出不顯著，而 b efore1均顯著為負(fù)，與原結(jié)論一致，進(jìn)一步驗(yàn)證了長期政策創(chuàng)造的“政治性藍(lán)天”是穩(wěn)定持續(xù)的。

四、結(jié)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(zhì)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(yùn)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(shí)間階段的視角全面考察了環(huán)境政策對空氣質(zhì)量的影響。研究發(fā)現(xiàn)，一是長期政策有效改善了空氣質(zhì)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(zhì)；二是長期政策創(chuàng)造的藍(lán)天是穩(wěn)定持續(xù)的，“G20峰會”前后空氣質(zhì)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(yīng)，長期內(nèi)空氣質(zhì)量一直保持良好水平，未出現(xiàn)惡化趨勢。研究結(jié)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(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展和建構(gòu)“資源節(jié)約型和環(huán)境友好型”社會的目標(biāo)具有如下政策啟示：

首先，通過本文的實(shí)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(yīng)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(jì)發(fā)展結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型與升級。我們已經(jīng)清醒地認(rèn)識到，霧霾的完全治理絕非短期內(nèi)就可以全部實(shí)現(xiàn)的，必須加大每次應(yīng)對政治事件時(shí)的治理力度，同時(shí)，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(jié)構(gòu)，從根本上讓環(huán)境保護(hù)與經(jīng)濟(jì)增長雙軌并行，使我國空氣質(zhì)量逐步走上常態(tài)化軌道。

其次，應(yīng)借“各項(xiàng)特殊事件”的東風(fēng)，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(shí)行。在某項(xiàng)特殊事件的特殊敏感時(shí)期，地方政府往往會大力實(shí)施環(huán)境政策創(chuàng)造碧水藍(lán)天，此時(shí)正是推行高效環(huán)境政策的最佳時(shí)機(jī)。可以把握特殊事件的時(shí)機(jī)，擴(kuò)大環(huán)境控制范圍，例如“G20峰會”時(shí)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(zhì)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(biāo)得到明顯改善，而其他指標(biāo)結(jié)果不顯著的情況?？紤]到空氣質(zhì)量受到季節(jié)效應(yīng)、政治事件本身及其他因素的影響，在環(huán)境政策實(shí)施期間，出現(xiàn)一些空氣質(zhì)量指數(shù)的上下波動是在所難免的，所以政府要站在長遠(yuǎn)的全局角度觀摩，高度重視環(huán)境政策的不斷完善，堅(jiān)定不移走可持續(xù)發(fā)展道路，建構(gòu)“資源節(jié)約型和環(huán)境友好型”社會。

注釋

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

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