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道路交通擁堵與城市霧霾污染的關(guān)系研究

2020-05-06 09:21:33馮國強(qiáng)李菁武卓爾
中國人口·資源與環(huán)境 2020年3期
關(guān)鍵詞:內(nèi)生性霧霾

馮國強(qiáng) 李菁 武卓爾

摘要 道路擁堵與城市霧霾是機(jī)動(dòng)車行駛帶來的兩個(gè)負(fù)溢出效應(yīng),大量文獻(xiàn)揭示了城市機(jī)動(dòng)車行駛對二者帶來的影響,卻鮮有文獻(xiàn)關(guān)注道路擁堵程度與霧霾污染之間的內(nèi)在聯(lián)系。這其中的緣由在于,一則道路擁堵程度與霧霾污染之間互為因果,同時(shí)有共同的影響因素,由此帶來的內(nèi)生性難題難以有效解決;其次,采用統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)來測度不同城市道路擁堵程度的數(shù)據(jù)難以獲得。為此利用高德地圖(Amap)根據(jù)機(jī)動(dòng)車定位導(dǎo)航系統(tǒng)提供的城市擁堵延時(shí)的大數(shù)據(jù),來捕獲各省會(huì)城市每日道路交通的擁堵程度,同時(shí)運(yùn)用各城市每日的燃油銷售價(jià)格、國際市場原油價(jià)格以及上一周同一工作日道路的擁堵程度作為工具變量,通過兩階段最小二乘法(2SLS)估計(jì)道路擁堵程度對城市霧霾污染的影響。 回歸結(jié)果表明:①以城市燃油價(jià)格作為工具變量時(shí),道路擁堵程度每增加1%,會(huì)導(dǎo)致省會(huì)城市PM2.5、PM10分別增加6.5%和6.7%;②以國際原油價(jià)格、上一周同一個(gè)工作日擁堵程度作為工具變量,以及改用GMM方法進(jìn)行估計(jì)時(shí),基準(zhǔn)回歸的結(jié)論仍然穩(wěn)健,城市的治堵舉措與治霾舉措能夠相互協(xié)同;③進(jìn)一步以省會(huì)城市新增軌道交通來實(shí)現(xiàn)治堵和治霾的例子表明,發(fā)展軌道交通來實(shí)現(xiàn)治堵與治霾的協(xié)同效應(yīng),要以有效治堵作為前提,否則減排治霾的協(xié)同效果無法實(shí)現(xiàn)。

關(guān)鍵詞 擁堵延時(shí);霧霾;機(jī)動(dòng)車尾氣;內(nèi)生性

化解道路擁堵和城市霧霾污染兩大難題,事關(guān)城市核心競爭力的提升。有效化解這兩大難題,前提是厘清二者之間的內(nèi)在聯(lián)系。理論上,道路擁堵會(huì)增加機(jī)動(dòng)車的運(yùn)行時(shí)間,從而提高耗油量,加重尾氣污染。但同時(shí),霧霾天又會(huì)降低行駛中的能見度,進(jìn)而造成大面積的交通擁堵。這種相互影響、互為因果的內(nèi)在聯(lián)系,導(dǎo)致難以有效估計(jì)二者之間的內(nèi)在聯(lián)系。另外,由于缺乏系統(tǒng)的數(shù)據(jù)以及樣本選擇存在的內(nèi)生性偏誤,導(dǎo)致系統(tǒng)估計(jì)道路擁堵的污染效應(yīng),這類研究相對較少。為此,利用高德地圖(Amap)發(fā)布的城市間的大數(shù)據(jù),測度道路擁堵對城市霧霾的影響,從中探索治堵與治霾之間的內(nèi)在聯(lián)系。

1 文獻(xiàn)綜述

英國經(jīng)濟(jì)與商業(yè)研究中心(CEBR)最新的研究表明,道路擁堵每年給英國、美國和德國造成至少約2 000億美元的損失,占到了這類國家每年經(jīng)濟(jì)總量的0.8%。同時(shí),霧霾污染造成的損失,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了道路擁堵。WHO提供的最新數(shù)據(jù)顯示,每年大約有700萬人因接觸到污染空氣中可滲透到肺部和心血管系統(tǒng)的細(xì)微顆粒而死亡。對于中國這類發(fā)展中的新興經(jīng)濟(jì)體而言,由機(jī)動(dòng)車行駛帶來的諸如道路擁擠、尾氣污染問題要嚴(yán)重得多。根據(jù)TomTom交通指數(shù)排名,擁堵程度排名前十的城市當(dāng)中,九座城市為新興經(jīng)濟(jì)體國家的城市,排名前三十的城市當(dāng)中,中國城市占到了1/3。同時(shí)機(jī)動(dòng)車尾氣貢獻(xiàn)了中國各大城市空氣當(dāng)中74%的碳?xì)浠衔铩?3%的CO和37%的NO2以及20%以上的懸浮物顆粒[1-2]。如何有效治堵同時(shí)減排治霾,成為各城市面臨的主要挑戰(zhàn)。

理論上,道路擁堵與尾氣排放都是機(jī)動(dòng)車在行駛過程中產(chǎn)生的負(fù)溢出效應(yīng)[3-4],二者具有較強(qiáng)的正相關(guān)性。一系列因素,比如天氣、公共交通設(shè)施的運(yùn)行情況、城市道路里程、面積和路面質(zhì)量、人口密度、城市社區(qū)布局等,既影響城市道路的擁堵情況,也影響機(jī)動(dòng)車尾氣的污染程度 [5-7]。同時(shí),道路的擁堵程度和尾氣排放之間還互為因果、相互影響。道路越是擁堵,機(jī)動(dòng)車路面行駛耗時(shí)就越長,能源消耗和對應(yīng)的尾氣排放越多,給環(huán)境帶來的負(fù)外部性就越大 [8-11];反過來,霧霾天影響著能見度,進(jìn)而增加事故發(fā)生率和道路的擁堵程度。因此,要揭示二者之間的關(guān)系,內(nèi)生性問題是急需解決的首要問題。

大量研究為城市道路交通造成的空氣污染尋找著證據(jù)。Thijsse等[12]揭示了在德國柏林,80%至90%的城區(qū)空氣污染物來自于道路交通。Basaric'等[13-15]揭示了空氣當(dāng)中50%的NO2來自機(jī)動(dòng)車尾氣。這些研究為道路交通影響城市空氣質(zhì)量提供了直接證據(jù)。另一些研究為道路交通影響空氣污染提供間接證據(jù)[16-19],認(rèn)為城市增加公共交通的供給水平,包括軌道交通、加開公共汽車等,都有助于替代私家車出行而降低機(jī)動(dòng)車尾氣污染。另外,還有一類文獻(xiàn)檢驗(yàn)了提高油價(jià)、提升機(jī)動(dòng)車排放標(biāo)準(zhǔn)、收取擁堵稅、車輛限行等一系列行政舉措的治霾效果,也為道路交通影響空氣污染提供了間接證據(jù)[20-21]。

然而,上述文獻(xiàn)忽視了道路的擁堵程度所起到的作用,從而導(dǎo)致針對相同的研究主題,甚至利用同樣的樣本,卻難以得到統(tǒng)一的結(jié)論。Lalive等[22]利用德國1994—2004年的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)軌道交通只是減少了NO、NO2的排放量,但對另兩項(xiàng)重要的尾氣污染物CO和O3則沒有影響。Goel&Gupta[23]利用斷點(diǎn)回歸,揭示了印度的德里地鐵有效減少了NO2、CO的排放量,但對其他污染物沒有影響,從而無法為道路交通導(dǎo)致空氣污染,尤其是霧霾污染提供有效的間接證據(jù)。Vickery[24]發(fā)現(xiàn)新增的交通工具以及交通基礎(chǔ)設(shè)施,在存在轉(zhuǎn)移效應(yīng)或Mohring效應(yīng)的同時(shí),也可能產(chǎn)生新的汽車出行需求,增加城市道路交通壓力。正是由于交通創(chuàng)造效應(yīng)的存在,使得政府即便增加交通投入,以及采取行政舉措控制機(jī)動(dòng)車總量,也可能起不到治霾的效果[25]。

顯然,將道路的擁堵程度納入到分析當(dāng)中,才能更加有效地解釋道路交通如何導(dǎo)致霧霾污染。已有文獻(xiàn)之所以未將擁堵程度納入到分析當(dāng)中,很大原因就在于難以處理擁堵與霧霾之間的內(nèi)生性以及系統(tǒng)數(shù)據(jù)的匱乏。即便如此,學(xué)者們嘗試著去尋找機(jī)動(dòng)車與道路擁堵或者城市霧霾之間間接的系統(tǒng)證據(jù)。馬麗梅等分別用私人汽車擁有量/城市公路總長度來衡量城市面臨的道路交通壓力,并結(jié)合擁堵與油耗之間的關(guān)系來推斷擁堵與霧霾之間的聯(lián)系[26]。 然而,這些間接證據(jù)只反映了一段時(shí)間內(nèi)由機(jī)動(dòng)車行駛數(shù)量帶來的擁堵程度與霧霾污染程度,卻無法實(shí)時(shí)反映每天、每個(gè)小時(shí)的擁堵與霧霾狀況,但實(shí)時(shí)的信息更容易影響人們的出行決策。在接下來的內(nèi)容中,利用高德地圖(Amap)提供的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),選取工具變量來處理內(nèi)生性問題,從中揭示道路擁堵的霧霾污染效應(yīng),彌補(bǔ)現(xiàn)有文獻(xiàn)的不足。

2? 模型與數(shù)據(jù)

2.1? 計(jì)量方程

為有效處理內(nèi)生性問題,以燃油價(jià)格作為工具變量,利用下列兩階段回歸(2SLS)進(jìn)行分析。燃油價(jià)格分別包括汽油價(jià)格和柴油價(jià)格。選擇用燃油價(jià)格作為工具變量來解決內(nèi)生性,是基于以下兩點(diǎn):①在中國,無論是汽油還是柴油,都實(shí)行政府指導(dǎo)價(jià),先由國家發(fā)改委按噸計(jì)算并提供指導(dǎo)價(jià)格,然后省級(jí)主管部門根據(jù)國家發(fā)改委提供的噸位價(jià)格標(biāo)準(zhǔn)以及地區(qū)實(shí)際制定地方指導(dǎo)價(jià),因此,對于機(jī)動(dòng)車在行駛過程中的尾氣排放及其污染程度,燃油價(jià)格是該系統(tǒng)以外的變量,作為工具變量滿足外生性。②燃油價(jià)格直接影響人們的汽車購買決定和出行方式的選擇,進(jìn)而影響城市道路的擁擠程度,在統(tǒng)一的燃油標(biāo)準(zhǔn)下,這也是燃油價(jià)格作用于霧霾污染唯一的途徑,與道路的擁堵程度高度相關(guān)。基于上述兩點(diǎn),分別利用汽油價(jià)格和柴油價(jià)格作為道路擁擠程度的工具變量,來進(jìn)行基準(zhǔn)回歸。當(dāng)然,該工具變量能否有效,將在下文進(jìn)一步論證。所用的兩階段回歸方程如下:其中,(1)式為第一階段回歸方程,(2)式為第二階段回歸方程。第一階段回歸中的Trafficiymd表示城市i在y年m月d日道路交通的擁堵程度,oilpriceiymd為該城市的燃油價(jià)格,分別包括汽油價(jià)格(priceq)和柴油價(jià)格(pricec),在模型中先一一作為工具變量納入回歸分析當(dāng)中。另外,還取兩個(gè)價(jià)格的平均值,用來表示綜合的油品價(jià)格(price),以此作為第三個(gè)工具變量納入回歸分析當(dāng)中。Xiymd為一系列控制變量,包括當(dāng)日的氣溫、降水、風(fēng)力大小等天氣變量,城市的工業(yè)化率、城市化率、人口密度、每百萬人均地鐵通車?yán)锍獭⒚堪偃f人汽車擁有數(shù)量等城市特征變量。由于城市化、工業(yè)化、軌道交通通車?yán)锍痰茸兞坎淮嬖诿咳战y(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),參照已有文獻(xiàn)的做法[2, 27],選取對應(yīng)年份年初的指標(biāo)值進(jìn)行衡量。另外,分別控制城市的固定效應(yīng)σi,年、季、月、一周的星期幾、以及是否為工作日的時(shí)間固定效應(yīng)μt,剩下的εit是隨機(jī)誤差項(xiàng),用來表示遺漏變量產(chǎn)生的影響。α0、α1、γ為回歸系數(shù)。第二階段回歸的被解釋變量Hazeiymd是城市i當(dāng)日的霧霾程度,分別包括PM2.5濃度和PM10濃度,核心解釋變量是從第一階段獲得的擁堵程度的估計(jì)值,β0、β1、φ為待估參數(shù),其余變量和第一階段回歸的含義一樣?;貧w當(dāng)中,分別對燃油價(jià)格、霧霾程度以及道路擁堵程度取對數(shù)形式。

2.2 樣本數(shù)據(jù)與描述性統(tǒng)計(jì)

被解釋變量Hazeiymd來自中國空氣質(zhì)量在線監(jiān)測平臺(tái)提供PM2.5和PM10的日數(shù)據(jù),該指數(shù)越高,霧霾越嚴(yán)重。內(nèi)生變量Trafficiymd來自高德地圖(Amap)提供的各大城市每日高峰時(shí)段道路擁堵延時(shí)指數(shù)。該指數(shù)等于高峰時(shí)段的出行旅行時(shí)間/自由流旅行時(shí)間,數(shù)值越大,道路交通的擁堵程度越嚴(yán)重。選擇高峰時(shí)段(包括7~9時(shí)早高峰時(shí)段和17~19時(shí)的晚高峰時(shí)段)來衡量道路擁堵程度,是由于此時(shí)段在一天當(dāng)中的出行需求最大,該時(shí)段的擁堵狀況最能體現(xiàn)道路交通面臨的壓力和尾氣排放程度。燃油價(jià)格來自CEIC數(shù)據(jù)庫??刂谱兞慨?dāng)中的氣象數(shù)據(jù)來自“2345天氣網(wǎng)”提供的城市天氣歷史數(shù)據(jù),城市化率、工業(yè)化率、人口密度來自《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》,每百萬人口平均軌道交通通車?yán)锍?、每百萬人口平均汽車擁有數(shù)量是根據(jù)每年各城市統(tǒng)計(jì)公報(bào)整理而來,法定假日以及是否調(diào)休等,根據(jù)國務(wù)院辦公廳每年發(fā)布的節(jié)假日安排通知整理得到??紤]到城市之間的可比性和數(shù)據(jù)的可得性,剔除了四個(gè)直轄市以及??凇⒗_、烏魯木齊及港澳臺(tái)的數(shù)據(jù),以剩余的24個(gè)省會(huì)城市作為回歸分析的樣本,樣本期間從2015年10月1日至2018年9月30日。變量的統(tǒng)計(jì)性描述見表1。

3? 實(shí)證結(jié)果與分析

3.1? 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

回歸之前是對工具變量進(jìn)行有效性檢驗(yàn)。首先檢驗(yàn)工具變量與內(nèi)生變量之間的相關(guān)性,其次對工具變量進(jìn)行過度識(shí)別檢驗(yàn),從中檢驗(yàn)工具變量能否滿足排他約束。表2展示了第一階段的回歸結(jié)果,從中可以發(fā)現(xiàn),燃油價(jià)格與道路擁堵程度之間呈現(xiàn)出顯著的負(fù)向關(guān)系。當(dāng)然,這種因果關(guān)系是否是燃油價(jià)格影響機(jī)動(dòng)車尾氣污染的唯一途徑,即能否滿足排他性約束,還需進(jìn)行過度識(shí)別檢驗(yàn)。在對PM2.5的回歸中,SarganHansen統(tǒng)計(jì)量為12.5,P值大于10%,接受了汽油價(jià)格、柴油價(jià)格和油品價(jià)格均為外生的原假設(shè)。在對PM10的回歸當(dāng)中,SarganHansen統(tǒng)計(jì)量為4.168,P值為41.2,同樣接受了工具變量的外生性,通過過度識(shí)別檢驗(yàn)。因而用燃油價(jià)格來作為工具變量,檢驗(yàn)道路擁堵引發(fā)的霧霾是可行的。

將燃油價(jià)格作為工具變量納入到計(jì)量方程,得到的基準(zhǔn)回歸結(jié)果見表3。結(jié)果當(dāng)中,前3欄分別是以汽油價(jià)格、柴油價(jià)格、以及油品價(jià)格作為工具變量,對PM2.5指數(shù)的回歸結(jié)果;第4~6欄是利用相同的處理辦法對PM10的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示,在其他因素保持不變的前提下,城市擁堵指數(shù)每增加1%會(huì)導(dǎo)致PM2.5和PM10濃度分別增加6.5%和6.7%,二者之間呈現(xiàn)出顯著的正向因果關(guān)系。當(dāng)然,基準(zhǔn)回歸的結(jié)論能否穩(wěn)健,還需要進(jìn)一步檢驗(yàn)。

3.2 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

3.2.1 國際原油價(jià)格作為工具變量

雖然燃油的政府指導(dǎo)價(jià)對于地方的空氣污染而言是外生的,但發(fā)改委在調(diào)整油價(jià)時(shí)可能會(huì)考慮實(shí)際的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況,甚至包括全國總體的環(huán)境狀況,從而導(dǎo)致油價(jià)與霧霾之間可能存在一定的相關(guān)性。為此,選取國際原油價(jià)格來替代國內(nèi)燃油價(jià)格作為工具變量,帶入基準(zhǔn)模型當(dāng)中進(jìn)行檢驗(yàn)。顯然,國際原油價(jià)格相對于國內(nèi)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況以及環(huán)境污染情況而言,是嚴(yán)格外生的,理論上滿足工具變量的屬性。將國際油價(jià)帶入式(1)當(dāng)中,得到的系數(shù)符號(hào)顯著為負(fù)(-0.017),滿足與內(nèi)生變量——擁堵程度的相關(guān)性假設(shè),同時(shí)通過SarganHansen過度識(shí)別檢驗(yàn)。以國際原油價(jià)格作為工具變量的回歸結(jié)果見表4。表4第1~2欄是未控制城市特征變量的回歸結(jié)果,第3~4欄控制了城市特征變量。結(jié)果顯示估計(jì)系數(shù)顯著為正,進(jìn)一步驗(yàn)證了基準(zhǔn)回歸的結(jié)論。

3.2.2 以上周同一工作日的擁堵程度作為工具變量

考慮到人們出行方式的選擇還受到以往出行經(jīng)歷的影響,尤其是上周同一工作日出行經(jīng)歷的影響。為此,選取上周同一工作日的擁堵程度作為工具變量,能揭示當(dāng)日出行決定如何影響城市霧霾的污染程度。顯然,理論上上周同一工作日的擁堵程度對于本周當(dāng)日的出行決定是嚴(yán)格外生的,并且上周同一工作日的擁堵程度直接作用于當(dāng)日出行方式的選擇,從而影響當(dāng)日道路的擁堵程度,除此之外別無其它途徑影響當(dāng)日的霧霾濃度,基本符合工具變量的特征。將上周同一工作日的擁堵程度納入到第一階段回歸當(dāng)中,得到的回歸系數(shù)顯著為負(fù)(-0.230),并且通過SarganHansen過度識(shí)別檢驗(yàn),因此滿足實(shí)證檢驗(yàn)當(dāng)中工具變量的特征。兩階段回歸結(jié)果見表5。

第1~2欄是不包括城市特征變量的回歸結(jié)果,第3~4欄加入了城市特征變量。結(jié)果表明,即便以上周同一個(gè)工作日的擁堵程度作為工具變量,當(dāng)日道路的擁堵程度仍然顯著影響霧霾濃度。

3.2.3 GMM分析

上文改用其他工具變量放入計(jì)量方程當(dāng)中,仍然不改變基準(zhǔn)回歸所得的推斷,當(dāng)然如果更換一種分析方法,若結(jié)論依然和基準(zhǔn)回歸保持一致,那么就有充足的理由相信道路擁堵程度與霧霾之間的因果關(guān)系。為此,利用GMM對原模型進(jìn)行回歸,回歸結(jié)果見表6。從結(jié)果中可以發(fā)現(xiàn),即便利用GMM替代2SLS進(jìn)行回歸,回歸結(jié)果依然顯示道路擁堵程度顯著與霧霾濃度之間正相關(guān),因此基準(zhǔn)回歸的結(jié)果穩(wěn)健。

4? 進(jìn)一步討論:以軌道交通為例揭示城市治堵與治霾之間的關(guān)系

4.1 新增軌道交通的治堵效應(yīng)

樣本期間,各省會(huì)城市新增軌道交通44條,其中37條線路新增通車?yán)锍虜?shù)超過10km。作為城市應(yīng)對擁堵和空氣污染的難題,利用軌道交通能否有效緩解城市的擁堵,進(jìn)而起到減排治污的效果?為了回答這一問題,收集整理24個(gè)省會(huì)城市樣本期間新增軌道線路的樣本,以新增當(dāng)日為斷點(diǎn),前后30天作為觀察期,采用斷點(diǎn)分析(RD)來檢驗(yàn)這一舉措的治堵減排效應(yīng)。治堵效應(yīng)和減排效應(yīng)的回歸方程分別見式(3)(4)。式中Did是代表新增軌道交通線路的虛擬變量,i城市在新線路開通運(yùn)營日期之后為1,之前為0。x是執(zhí)行變量,用來表示距離軌道交通新線路開通運(yùn)營當(dāng)天的天數(shù),開通運(yùn)營當(dāng)日為0,之前小于0,之后大于0,f(x)是以x為自變量的多項(xiàng)式函數(shù)?;貧w當(dāng)中,控制每天的天氣變量Xiymd,包括氣溫、降水、下雪、風(fēng)力大小等。

非參數(shù)斷點(diǎn)回歸時(shí)分別選擇了最優(yōu)帶寬、一半帶寬和二倍帶寬,回歸結(jié)果見表7第1欄。在最優(yōu)帶寬時(shí),新增軌道交通顯著降低了道路的擁堵程度,新增一條線路使道路擁堵程度下降0.11/1.772=6.2%。當(dāng)然,新增軌道交通的治堵效應(yīng)并不長期有效,當(dāng)觀察期增加到最優(yōu)帶寬的2倍時(shí),新增軌道交通的回歸系數(shù)雖然為負(fù),卻不再顯著。說明隨著時(shí)間的增加,新增軌道交通缺乏長期有效的治堵效應(yīng)。

4.2 新增軌道交通的霧霾減排效應(yīng)

對回歸方程(4)的非參數(shù)斷點(diǎn)回歸結(jié)果見表7第2~3欄。結(jié)果顯示,在一半帶寬和最優(yōu)帶寬時(shí),新增軌道交通顯著減少懸浮顆粒的排放。在最優(yōu)帶寬時(shí),增加軌道線路前PM2.5的均值為58.298,PM10的均值為92.405,各種的減排效應(yīng)分別為11.68/58.298和18.91/92.405,即新增軌道交通線路使PM2.5減少20.03%,PM10減少20.46%。然而當(dāng)帶寬增加到兩倍時(shí),這種減排效應(yīng)不再存在,說明新增軌道交通并不能長期降低霧霾水平,只是短期內(nèi)緩解了霧霾的嚴(yán)重程度。

從表7第1~3欄的分析結(jié)論能夠推斷,一旦城市新增軌道交通,能夠在短期內(nèi)替代汽車出行,從而降低了城市道路的擁堵程度,進(jìn)一步減少尾氣排放,減輕PM2.5和PM10濃度,然而,這種治堵與減排效應(yīng)不可持續(xù),不具有長期影響。這其中的原因在于新增軌道交通不僅僅能夠產(chǎn)生交通分流效應(yīng),還會(huì)創(chuàng)造出新的道路出行需求,比如人們會(huì)利用便捷的交通搬離擁擠的市區(qū),從而增加從市郊到市區(qū)往返的道路交通需求,進(jìn)而增加城區(qū)道路的擁擠程度,降低軌道交通的減排效果[28]。因此,分析道路交通如何導(dǎo)致霧霾濃度的變化,如果回避探討對擁堵程度造成的影響,就難以得到一致結(jié)論。

5 結(jié)論與政策啟示

利用2015年10月至2018年9月24個(gè)省會(huì)城市的歷史數(shù)據(jù),以燃油價(jià)格、國際原油價(jià)格以及上一周同一個(gè)工作日的道路擁堵程度作為工具變量來估計(jì)道路擁堵程度對霧霾污染的影響。研究發(fā)現(xiàn),道路交通的擁堵程度顯著影響城市霧霾的嚴(yán)重程度,二者存在正向的因果關(guān)系。進(jìn)一步以城市新增軌道交通為例的研究表明,新增軌道交通能否起到減排治污的效果,須改變道路交通的擁堵程度作為前提。研究認(rèn)為,任何回避擁堵程度來探討道路交通的污染效應(yīng),以及為道路交通導(dǎo)致空氣污染尋找直接或間接證據(jù)的文獻(xiàn),都必須首先考慮道路交通的相關(guān)舉措如何改變道路的擁堵程度,否則難以得到一致并且足夠信服的結(jié)論。

該項(xiàng)研究的政策啟示是:①政府采取各種舉措來緩解城市的尾氣排放,比如新增軌道交通、增加公共汽車的投放數(shù)量、增加道路里程或面積等等,都必須首要考慮這些舉措對道路擁堵程度會(huì)造成什么影響,否則容易帶來新的環(huán)境污染問題。②城市擴(kuò)張過程中新建的基礎(chǔ)設(shè)施,要盡量起到疏散交通,降低道路擁堵程度的作用,從而才能有效地增加社會(huì)公共福利。

(編輯:李 琪)

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