中央环保督察的环境经济效益:来自河北省试点的证据
【部分图文】:
为直观观察试点督察前后河北省空气质量的变化,本文绘制了河北省试点督察前一年(2015年)、督察当年(2016年)、督察后一年(2017年)的前一个月(12月)、当月(1月)、后一个月(2月)的城市平均空气质量5日移动平均走势图,如图1所示。观察发现,2016年1月4日河北省的空气质量指数发生骤降,并在之后两个月中一直保持较低水平。而在前后一年同时期内,河北省的空气质量并没有发生如此显著的变化。因此,本文初步判定试点督察对河北省空气质量的处理效应较为显著。进一步,本文控制天气因素和一系列时间变量对空气质量的影响后,采用局部加权回归散点平滑法,把河北省督察前后30天的单项污染物的拟合趋势展示在图2中。其中,只有臭氧没有在督察组进驻当天出现下降,其余五种均出现明显断点。由此可见,构成图1中AQI下降的原因是这五种污染物骤降。而臭氧属于二次生成的污染物,生成过程较复杂,并非由生产和生活部门直接排放,故未发生断点。本文发现,所有图像显示模型的二次项能更好地拟合图形,后续的回归均报告二次项结果。
进一步,本文控制天气因素和一系列时间变量对空气质量的影响后,采用局部加权回归散点平滑法,把河北省督察前后30天的单项污染物的拟合趋势展示在图2中。其中,只有臭氧没有在督察组进驻当天出现下降,其余五种均出现明显断点。由此可见,构成图1中AQI下降的原因是这五种污染物骤降。而臭氧属于二次生成的污染物,生成过程较复杂,并非由生产和生活部门直接排放,故未发生断点。本文发现,所有图像显示模型的二次项能更好地拟合图形,后续的回归均报告二次项结果。(三)断点回归的完全饱和方程
前文分别从基准回归和稳健性检验探讨了试点督察的短期效果,但所有样本仅限于窗口期内,本文同样关心这种效果的持续性。为了保证日度数据大样本的优势,借鉴Chen和Whalley(2012)的做法,将日度数据以星期为单位进行平均处理。图3是样本期内以星期为单位的河北省平均AQI趋势,图中散点代表AQI真实平均值,实线代表使用局部加权平滑法控制其他变量后进行预测得到的AQI拟合平均值,两条虚线分别代表在督察前后一年AQI的年平均值。可以看出,在督察发生时点,图形的断点和实际数据的差异仍然十分明显。为了保证样本量足够大、窗口期足够长,本文采用断点回归的一般模型,分析试点督察前后半年、一年、一年半、两年四个时间段内空气质量的改善情况,结果如表5所示。在试点督察前半年至两年的时间里,环保督察带来的空气质量改善效果依旧十分显著,除臭氧以外的其他污染物在督察发生后下降明显。需要说明的是,使用一般模型时,以督察前后半年、一年半和两年为窗口期实际上高估了回归结果,因为每年12月份的空气质量最差,以半年为窗口期意味着把一年中空气质量最差的时段(2015年12月)放进督察前的样本中,而忽略了督察后空气质量本身较好这个因素;同样地,在以两年为窗口期的时候,前两年包含了三个年份的12月高峰期,后两年只包含了一个年份的高峰期,试点督察的效果仍然被高估,所以我们看到以两年为窗口期的回归系数要略大于以一年半为窗口期的回归系数。但这种精度偏差并不影响回归结果的总体方向,回归系数同样是负向显著的,这依然能够解释督察效果在不同窗口期内是持续的。从目前研究行政管制对改善空气质量的文献来看,试点督察要比已有文献中的其他行政管制效果更好。
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本文编号:2868703
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