胡東濱， 李敏倩

一、 研究背景

隨著工業(yè)化進(jìn)程的不斷加速，大氣污染物的排放量逐漸超過(guò)了區(qū)域環(huán)境容量，我國(guó)大氣污染問(wèn)題日益嚴(yán)峻，尤其在2013年，全國(guó)30個(gè)省(市、區(qū))均出現(xiàn)了嚴(yán)重霧霾，且有10余個(gè)省份經(jīng)歷了持續(xù)的嚴(yán)重霧霾天氣。湖南省作為欠發(fā)達(dá)省份，大氣狀況亦不容樂(lè)觀，長(zhǎng)株潭地區(qū)作為大氣污染防治的重點(diǎn)區(qū)域之一，其大氣污染對(duì)湖南省全省大氣環(huán)境影響最大，為重點(diǎn)改善其大氣環(huán)境，且考慮到秋冬季節(jié)的不利氣象條件，湖南省人民政府辦公廳于2015年10月印發(fā)《長(zhǎng)株潭大氣污染防治特護(hù)期工作方案》，在此方案中首次提出了大氣污染防治特護(hù)期治理模式。

現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)環(huán)境政策效果的研究主要集中于政策實(shí)施帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)社會(huì)等方面的影響。于娟指出利用模糊評(píng)價(jià)法與層次分析法等數(shù)學(xué)方法評(píng)估環(huán)境政策是發(fā)展趨勢(shì)(1)于娟. 環(huán)境政策評(píng)估的理論與方法研究[D].蘭州：蘭州大學(xué), 2008.。姜林將暴露—反應(yīng)模型與均衡理論模型結(jié)合，對(duì)能源環(huán)境稅政策的實(shí)施效果進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)(2)姜林. 環(huán)境政策的綜合影響評(píng)價(jià)模型系統(tǒng)及應(yīng)用[J].環(huán)境科學(xué), 2006, 27(5):1035-1040.。李潔運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)法對(duì)水資源生態(tài)政策進(jìn)行評(píng)價(jià)并與其他評(píng)價(jià)方法進(jìn)行對(duì)比，證明了數(shù)據(jù)包絡(luò)法適用于生態(tài)政策評(píng)價(jià)(3)李潔. 基于數(shù)據(jù)包絡(luò)方法的生態(tài)政策評(píng)價(jià)研究[D].大連：大連理工大學(xué), 2013.。鄧國(guó)營(yíng)等改進(jìn)了分布函數(shù)轉(zhuǎn)化法并結(jié)合雙重差分模型(difference in differences, DID)評(píng)估了環(huán)境治理對(duì)住房市場(chǎng)的影響(4)鄧國(guó)營(yíng), 徐舒, 趙紹陽(yáng). 環(huán)境治理的經(jīng)濟(jì)價(jià)值：基于CIC方法的測(cè)度[J].世界經(jīng)濟(jì), 2012(9):143-160.。曹洪華等運(yùn)用DID模型分析農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式與水污染指數(shù)，評(píng)估了生態(tài)農(nóng)業(yè)政策的實(shí)施效果(5)曹洪華, 王榮成, 李琳. 基于DID模型的洱海流域生態(tài)農(nóng)業(yè)政策效應(yīng)研究[J].中國(guó)人口.資源與環(huán)境, 2014, 24(10):157-162.。戴嶸等運(yùn)用DID模型分析低碳試點(diǎn)政策實(shí)施后的人均碳排放量，評(píng)估了該政策的減碳效果(6)戴嶸, 曹建華. 中國(guó)首次“低碳試點(diǎn)”政策的減碳效果評(píng)價(jià)——基于五省八市的DID估計(jì)[J].科技管理研究, 2015(12):56-61.。鄧榮榮運(yùn)用DID模型分析兩型社會(huì)試點(diǎn)政策實(shí)施后的碳排放量和碳排放強(qiáng)度，評(píng)估了該政策的碳減排績(jī)效(7)鄧榮榮. 長(zhǎng)株潭“兩型社會(huì)”建設(shè)試點(diǎn)的碳減排績(jī)效評(píng)價(jià)——基于雙重差分方法的實(shí)證研究[J].軟科學(xué), 2016, 30(9):51-55.。DID模型作為政策評(píng)估的重要手段，不僅計(jì)量模型簡(jiǎn)單，而且能夠避免政策評(píng)估中的內(nèi)生性問(wèn)題，對(duì)政策的實(shí)施效果進(jìn)行無(wú)偏估計(jì)(8)石華軍, 楚爾鳴. 政策效果評(píng)估的雙重差分方法[J].統(tǒng)計(jì)與決策, 2017(17):82-85.。因此，DID模型在政策評(píng)估中應(yīng)用廣泛，但在環(huán)境政策評(píng)估方面的應(yīng)用主要集中于相關(guān)政策對(duì)水環(huán)境、碳排放的影響，研究政策實(shí)施后主要大氣污染物減排效果的文獻(xiàn)還比較少。

大氣污染防治特護(hù)期是湖南省率先提出的治理模式，《長(zhǎng)株潭大氣污染防治特護(hù)期工作方案》中定義特護(hù)期為每年10月至次年2月，在此期間內(nèi)，進(jìn)一步加大大氣污染防治工作力度，加強(qiáng)長(zhǎng)株潭地區(qū)的區(qū)域協(xié)同。為考察特護(hù)期政策的實(shí)施效果，本文以湖南省長(zhǎng)沙市、株洲市、湘潭市為研究樣本，選取與長(zhǎng)株潭城市群發(fā)展相似的衡陽(yáng)市、岳陽(yáng)市、常德市作為對(duì)照組，借助大氣污染國(guó)控質(zhì)量監(jiān)測(cè)站點(diǎn)的污染物濃度監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，利用DID方法建立模型，分析特護(hù)期政策的實(shí)施對(duì)主要大氣污染物濃度的影響，并首次從行業(yè)層面分析了對(duì)特定污染物排放影響顯著的行業(yè)。

二、 研究方法與設(shè)計(jì)

(一) 研究方法

DID方法將公共政策或?qū)嵤┑捻?xiàng)目視為自然實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)組為政策覆蓋或參與實(shí)施項(xiàng)目的個(gè)體，對(duì)照組為政策未覆蓋或未參與實(shí)施項(xiàng)目的個(gè)體。此外，對(duì)照組還需滿足三個(gè)假設(shè)：政策或項(xiàng)目的實(shí)施不改變對(duì)照組的研究變量、宏觀環(huán)境對(duì)實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組影響相同、實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的相關(guān)特征在政策或項(xiàng)目實(shí)施期間不隨時(shí)間變化(9)傅京燕. 產(chǎn)業(yè)特征、環(huán)境規(guī)制與大氣污染排放的實(shí)證研究——以廣東省制造業(yè)為例[J].中國(guó)人口·資源與環(huán)境, 2009, 19(2):73-77.。

DID方法的核心是雙重差分估計(jì)量的構(gòu)造，結(jié)合實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組在實(shí)施與否的截面比較與實(shí)施前后的時(shí)間的比較，第一次差分消除兩組與時(shí)間無(wú)關(guān)的異質(zhì)性，第二次差分消除兩組時(shí)間引起的增量，將政策或項(xiàng)目實(shí)施的真正影響有效分離出來(lái)(10)葉芳, 王燕. 雙重差分模型介紹及其應(yīng)用[J].中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì), 2013, 30(1):131-134.。如公式(1)所示：

(1)

在具體分析政策或項(xiàng)目實(shí)施后的效果時(shí)，選擇所需考察的被解釋變量、實(shí)驗(yàn)組對(duì)象、控制組對(duì)象，建立DID模型的基本描述：

yit=α0+α1Periodit+α2Policyit+α3Periodit·Policyit+εit

(2)

式(2)中，y表示被解釋變量；i表示個(gè)體；t表示時(shí)間點(diǎn)；Period表示時(shí)間虛擬變量，政策或項(xiàng)目實(shí)施后Period=1，實(shí)施前Period=0；Policy表示是否處于實(shí)施區(qū)域的虛擬變量，區(qū)域內(nèi)個(gè)體Policy=1，區(qū)域外個(gè)體Policy=0；Period·Policy表示時(shí)間與實(shí)施區(qū)域虛擬變量的交互影響；εit表示殘差。

因此，政策或項(xiàng)目實(shí)施的真正影響dDID為

即α3為最需關(guān)注的政策或項(xiàng)目實(shí)施后的雙重差分估計(jì)量。本文以DID模型的基本描述為基本方法，以主要污染物濃度為被解釋變量分析特護(hù)期政策實(shí)施的減排效果，并從行業(yè)層面分析對(duì)各污染物影響較為顯著的行業(yè)。

(二) 研究對(duì)象與樣本選擇

1. 研究對(duì)象。由于湖南省人民政府辦公廳在2013年12月印發(fā)《貫徹落實(shí)〈大氣污染防治行動(dòng)計(jì)劃〉實(shí)施細(xì)則》后開(kāi)始全面實(shí)施大氣污染防治，僅針對(duì)長(zhǎng)株潭地區(qū)的《長(zhǎng)株潭大氣污染防治特護(hù)期工作方案》于2015年10月印發(fā)，且本研究進(jìn)行時(shí)統(tǒng)計(jì)年鑒暫更新至2017年，因此本文選擇2014—2017年作為研究時(shí)間段，其中，2014年、2015年與2016年、2017年分別為特護(hù)期政策實(shí)施前后的年份。

《長(zhǎng)株潭大氣污染防治特護(hù)期工作方案》中提出秋冬季節(jié)的氣象條件不利于大氣污染防治，應(yīng)把每年的10月至次年2月作為大氣污染防治特護(hù)期，特護(hù)期重點(diǎn)聚焦工業(yè)企業(yè)、施工工地、機(jī)動(dòng)車和燃煤設(shè)施，強(qiáng)化工業(yè)、建筑業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)以及餐飲業(yè)的管控措施，嚴(yán)格控制大氣污染排放。傅京燕提出環(huán)境政策規(guī)制越嚴(yán)格，大氣污染物的減排效果越好(11)傅京燕. 產(chǎn)業(yè)特征、環(huán)境規(guī)制與大氣污染排放的實(shí)證研究——以廣東省制造業(yè)為例[J].中國(guó)人口·資源與環(huán)境, 2009, 19(2):73-77.。因此特護(hù)期政策的提出在理論上應(yīng)具備一定的減排效果，為考察該模式對(duì)長(zhǎng)株潭地區(qū)大氣環(huán)境的影響，本文選擇長(zhǎng)沙、株洲、湘潭三市為實(shí)驗(yàn)組。

由于各省對(duì)大氣污染防治頒布的政策存在差異性，考慮到對(duì)照組需滿足宏觀環(huán)境對(duì)實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組影響相同的條件，本文將對(duì)照組的選取范圍劃定在湖南省內(nèi)，對(duì)照組選取過(guò)程如下：

首先，雙重差分方法要求選取的對(duì)照組自身的條件與實(shí)驗(yàn)組相似，因此政策實(shí)施前對(duì)照組與實(shí)驗(yàn)組的大氣污染情況越相似，越有利于政策影響結(jié)果的有效分離。本文擬依據(jù)湖南省各地級(jí)市的空氣綜合污染情況進(jìn)行備選對(duì)照組篩選，而湖南省在2015年前采用了兩套環(huán)境空氣質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，無(wú)法在全省各地級(jí)市間進(jìn)行比較，因此本文采用《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》(GB3095-2012)中各地級(jí)市2015年1月—2015年12月的空氣質(zhì)量綜合指數(shù)為篩選依據(jù)(詳見(jiàn)下頁(yè)表1，數(shù)據(jù)來(lái)源于湖南省生態(tài)環(huán)境廳)。由于張家界市、郴州市與吉首市的空氣質(zhì)量綜合指數(shù)明顯低于實(shí)驗(yàn)組，婁底市與永州市的空氣質(zhì)量綜合指數(shù)變化趨勢(shì)與實(shí)驗(yàn)組的變化趨勢(shì)有較大差異，因此本文選擇了備選對(duì)照組A={邵陽(yáng)市，岳陽(yáng)市，常德市，益陽(yáng)市，衡陽(yáng)市，懷化市}。其次，丁煥峰指出大氣污染的主要影響因素為GDP等經(jīng)濟(jì)因素(12)丁煥峰. 中國(guó)區(qū)域污染影響因素:基于 EKC 曲線的面板數(shù)據(jù)分析[J].中國(guó)人口·資源與環(huán)境, 2010(10):121-126.，本文根據(jù)湖南省各地級(jí)市2014—2017年的GDP平均值篩選出與實(shí)驗(yàn)組經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平最接近的岳陽(yáng)市、常德市、衡陽(yáng)市、郴州市(如下頁(yè)表2所示)，即備選對(duì)照組B={岳陽(yáng)市、常德市、衡陽(yáng)市、郴州市}。最后，本文綜合備選對(duì)照組A與B，選擇二者交集C={岳陽(yáng)市、常德市、衡陽(yáng)市}作為對(duì)照組，與湖南省其他地級(jí)市相比，岳陽(yáng)市、常德市、衡陽(yáng)市的大氣污染情況以及經(jīng)濟(jì)情況與實(shí)驗(yàn)組更相似，因此本文選取岳陽(yáng)市、常德市、衡陽(yáng)市作為對(duì)照組，可起到較好的對(duì)照作用。

表1 2015年1—12月湖南省地級(jí)市空氣質(zhì)量綜合指數(shù)

表2 2014—2017年實(shí)驗(yàn)組與備選對(duì)照組經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況

2. 樣本數(shù)據(jù)選擇。大氣污染物濃度是影響健康最直接的變量(13)陳宇. 中國(guó)城市大氣污染的影響因素研究[D].杭州：浙江大學(xué),2016.，也是衡量污染治理效果的直接指標(biāo)，為考察特護(hù)期政策對(duì)長(zhǎng)株潭地區(qū)大氣環(huán)境的影響，本文考慮到數(shù)據(jù)可得性，根據(jù)《環(huán)境空氣質(zhì)量評(píng)價(jià)技術(shù)規(guī)范(試行)》(HJ663—2013)選擇SO2、NO2、PM2.5、PM10的年均濃度(μg/m3)以及CO的24小時(shí)平均第95百分位濃度(mg/m3)作為被解釋變量，如下頁(yè)表3所示。污染物濃度數(shù)據(jù)來(lái)源于各城市的大氣污染國(guó)控質(zhì)量監(jiān)測(cè)站點(diǎn)的日均濃度監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。

表3 污染物濃度年評(píng)價(jià)項(xiàng)目及平均時(shí)間

Ehrlich和Holdren提出的IPAT等式認(rèn)為影響環(huán)境的決定因素包括人口因素、富裕程度以及技術(shù)水平(14)EHRLICH P R, HOLDREN J P. Impact of population growth[J].Science, 1971, 171(3977):1212-1217.，本文以此為基礎(chǔ)結(jié)合其他文獻(xiàn)改進(jìn)了控制變量的選取。根據(jù)朱琴等的研究，人口總量對(duì)大氣環(huán)境影響不顯著，但城市化水平對(duì)其影響顯著(15)朱勤, 彭希哲, 陸志明, 等. 中國(guó)能源消費(fèi)碳排放變化的因素分解及實(shí)證分析[J].資源科學(xué), 2009, 31(12):2072-2079.，因此本文選擇城市化水平作為人口因素控制變量，用Level表示。根據(jù)Grossman和Krueger(16)GROSSMAN G M, KRUEGER A B . Economic growth and the environment[J].NBER working papers, 1994, 110(2):353-377.提出的“環(huán)境庫(kù)茲涅茨”曲線，人均GDP是環(huán)境污染的重要影響因素，本文選擇人均GDP作為富裕程度因素控制變量，用PGDP表示。李達(dá)等提出單位GDP能耗可代表技術(shù)水平的進(jìn)步對(duì)環(huán)境帶來(lái)的影響(17)李達(dá), 王春曉. 我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與大氣污染物排放的關(guān)系——基于分省面板數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)研究[J].財(cái)經(jīng)科學(xué), 2007(2):43-50.，本文選擇單位GDP能耗作為技術(shù)水平因素控制變量，用Energy表示。除IPAT等式中的三類因素外，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和機(jī)動(dòng)車擁有量也是影響大氣環(huán)境的重要因素，Panayotou提出第二產(chǎn)業(yè)的比重對(duì)環(huán)境影響最大(18)PANAYOTOU T. Demystifying the environmental kuznets curve: turning a black box into a policy tool[J].Environment and development economics， 1997(25):465-484.，本文選擇第二產(chǎn)業(yè)在地區(qū)生產(chǎn)總值的占比作為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)控制變量，用Secondary表示；王素平提出車輛排放尾氣也是大氣污染物的重要來(lái)源，而民用車輛在地區(qū)機(jī)動(dòng)車總量中占比最大(19)王素平. 機(jī)動(dòng)車尾氣污染對(duì)大氣環(huán)境質(zhì)量影響分析[J].環(huán)境工程, 2004, 22(3):72-72.，因此本文選擇地區(qū)民用車輛擁有量作為控制變量，用Vehicles表示。

由于在特護(hù)期政策中提出了強(qiáng)化管控工業(yè)、建筑業(yè)、交通業(yè)以及餐飲業(yè)，本文選擇工業(yè)、建筑業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)以及餐飲業(yè)的行業(yè)增加值作為行業(yè)變量，分別用Industry、Construction、Traffic、Catering表示。借鑒伍德里奇的經(jīng)驗(yàn)，人均GDP、工業(yè)、建筑業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)以及餐飲業(yè)的行業(yè)增加值與市場(chǎng)價(jià)值有關(guān)(20)伍德里奇. 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)導(dǎo)論：現(xiàn)代觀點(diǎn)[M].北京：中國(guó)人民大學(xué)出版社，2010:176-178.，對(duì)其數(shù)據(jù)進(jìn)行取對(duì)數(shù)處理，可降低內(nèi)生性、消除可能的異方差影響。人均GDP、城市化水平、單位GDP能耗、第二產(chǎn)業(yè)比重、民用車輛擁有量、工業(yè)、建筑業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)以及餐飲業(yè)的行業(yè)增加值數(shù)據(jù)均來(lái)源于《湖南統(tǒng)計(jì)年鑒》(2015—2018年)。

本文首次提出考察被強(qiáng)化管控的行業(yè)在特護(hù)期政策實(shí)施后對(duì)大氣環(huán)境的影響，以期針對(duì)不同污染物分析得出對(duì)該污染物影響最大的行業(yè)。

3. 模型構(gòu)建。為考察特護(hù)期政策的實(shí)施效果，本文選擇SO2、NO2、PM2.5、PM10的年均濃度以及CO的24小時(shí)平均第95百分位濃度作為被解釋變量，結(jié)合本文所需變量數(shù)據(jù)，運(yùn)用DID方法，擬建立三個(gè)模型。

模型一，考察特護(hù)期政策實(shí)施效果的DID基本模型：

yit=α0+α1Periodit+α2Policyit+α3Periodit·Policyit+εit

(3)

式(3)中，y表示污染物年均濃度；i表示城市個(gè)體；t表示時(shí)間點(diǎn)；Period表示特護(hù)期政策實(shí)施的時(shí)間虛擬變量，特護(hù)期政策實(shí)施后Period=1，實(shí)施前Period=0；Policy表示是否處于特護(hù)期政策實(shí)施區(qū)域的虛擬變量，長(zhǎng)株潭地區(qū)內(nèi)的城市Policy=1，長(zhǎng)株潭地區(qū)外的城市Policy=0；Period·Policy表示時(shí)間與實(shí)施區(qū)域虛擬變量的交互影響；εit表示殘差；α0、α1、α2、α3為待估參數(shù)值。

由于大氣污染物濃度還受到地區(qū)富裕程度、人口因素、技術(shù)水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、機(jī)動(dòng)車擁有量、相關(guān)行業(yè)發(fā)展水平的影響，在DID基本模型中加入人均GDP、城市化水平、單位GDP能耗、第二產(chǎn)業(yè)比重、民用車輛擁有量作為控制變量，加入工業(yè)、建筑業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)以及餐飲業(yè)的行業(yè)增加值作為行業(yè)變量，以期獲得更準(zhǔn)確的DID估計(jì)結(jié)果。

模型二，在模型一基礎(chǔ)上加入所有控制變量與行業(yè)變量：

yit=α0+α1Periodit+α2Policyit+α3Periodit·Policyit+λ1PGDP+λ2Level+
λ3Energy+λ4Secondary+λ5Vehicles+λ6Industry+λ7Construction+
λ8Traffic+λ9Catering+εit

(4)

式(4)中，PGDP、Level、Energy、Secondary、Vehicles分別表示人均GDP對(duì)數(shù)值、城市化水平、單位GDP能耗、第二產(chǎn)業(yè)比重、民用車輛擁有量；Industry、Construction、Traffic、Catering分別表示工業(yè)、建筑業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)以及餐飲業(yè)的行業(yè)增加值對(duì)數(shù)值；α0、α1、α2、α3、λ1、λ2、λ3、λ4、λ5、λ6、λ7、λ8、λ9為待估參數(shù)值。

考慮到各行業(yè)主要排放的大氣污染物不同，其對(duì)不同大氣污染物濃度造成的影響大小不同，根據(jù)參數(shù)估計(jì)結(jié)果，去除對(duì)目標(biāo)污染物濃度影響較小的行業(yè)變量，以期獲得更準(zhǔn)確的DID估計(jì)結(jié)果并針對(duì)不同污染物分析得出對(duì)該污染物影響最大的行業(yè)。

模型三，在模型二的基礎(chǔ)上去除影響較小的行業(yè)控制變量：

yit=α0+α1Periodit+α2Policyit+α3Periodit·Policyit+λ1PGDP+
λ2Level+λ3Energy+λ4Secondary+λ5Vehicles+θiKi+εit

(5)

式(5)中，Ki為選擇保留的行業(yè)變量，為工業(yè)、建筑業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)以及餐飲業(yè)中某些行業(yè)的行業(yè)增加值對(duì)數(shù)值；α0、α1、α2、α3、λ1、λ2、λ3、λ4、λ5、θi為待估參數(shù)值。

在模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)之前，需進(jìn)行豪斯曼(hausman)檢驗(yàn)以確定模型形式，豪斯曼檢驗(yàn)的原假設(shè)為隨機(jī)效應(yīng)模型中個(gè)體效應(yīng)與解釋變量無(wú)關(guān)，而經(jīng)檢驗(yàn)得到所有p值均大于0.01，說(shuō)明在1%顯著性水平下無(wú)法拒絕原假設(shè)，因此本文選擇隨機(jī)效應(yīng)模型，基于STATA14.0運(yùn)用OLS估計(jì)法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。

三、 估計(jì)結(jié)果與分析

(一) 參數(shù)估計(jì)及分析

1. 模型一參數(shù)估計(jì)及分析。分別以SO2、NO2、PM2.5、PM10的年均濃度以及CO的24小時(shí)平均第95百分位濃度為被解釋變量，代入模型一中得到的參數(shù)估計(jì)結(jié)果如表4所示。由于Periodit·Policyit的系數(shù)是本文最需關(guān)注的DID估計(jì)量，根據(jù)表4中結(jié)果可知，五種污染物年均濃度的DID估計(jì)中，只有CO和PM2.5的DID估計(jì)量顯著，說(shuō)明特護(hù)期政策的實(shí)施只對(duì)CO和PM2.5的排放有顯著影響，對(duì)SO2、NO2、PM10治理效果不顯著，因此本文后續(xù)研究中僅深入探討實(shí)施特護(hù)期政策對(duì)CO與PM2.5排放的影響。CO的R2值為0.609，PM2.5的R2值為0.501，說(shuō)明模型一的擬合效果一般。CO年均濃度的DID估計(jì)結(jié)果為正，在10%顯著性水平下顯著，說(shuō)明該方案的實(shí)施沒(méi)有減少CO的排放，反而對(duì)CO的年均濃度有促進(jìn)效應(yīng)；PM2.5年均濃度的DID估計(jì)結(jié)果為負(fù)，在10%顯著性水平下顯著，說(shuō)明該方案的實(shí)施降低了PM2.5的年均濃度，起到了較好的減排效果。

表4 模型一參數(shù)估計(jì)結(jié)果

2. 模型二參數(shù)估計(jì)及分析。模型二在模型一的基礎(chǔ)上增加了控制變量與行業(yè)變量，參數(shù)估計(jì)結(jié)果如下頁(yè)表5所示。與模型一的參數(shù)估計(jì)結(jié)果相比，CO和PM2.5的R2值有了明顯提高，說(shuō)明加入控制變量之后模型的擬合效果顯著提升，DID估計(jì)值的準(zhǔn)確性也相應(yīng)有所提升。模型二中CO濃度的DID估計(jì)結(jié)果為0.505，在5%顯著性水平下顯著，PM2.5年均濃度的DID估計(jì)結(jié)果為-9.471，在5%顯著性水平下顯著，CO和PM2.5的DID估計(jì)值均有所增長(zhǎng)，說(shuō)明控制變量與行業(yè)變量的加入提升了特護(hù)期政策實(shí)施的雙重差分估計(jì)效果。

3. 模型三參數(shù)估計(jì)及分析。根據(jù)模型二的參數(shù)估計(jì)結(jié)果，在特護(hù)期政策提出加強(qiáng)管控的工業(yè)、建筑業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)和餐飲業(yè)中，建筑業(yè)和交通運(yùn)輸業(yè)的發(fā)展對(duì)CO年均濃度的影響最小且不顯著，在CO年均濃度的模型二中選擇去除Construction和Traffic兩個(gè)控制變量，使用模型三重新進(jìn)行DID估計(jì)；工業(yè)和餐飲業(yè)的發(fā)展對(duì)PM2.5年均濃度的影響最小且不顯著，在PM2.5年均濃度的模型二中選擇去除Industry和Catering兩個(gè)控制變量，使用模型三重新進(jìn)行DID估計(jì)。

據(jù)表5可得，與模型二相比，在去除影響較小的行業(yè)變量后，模型三更能體現(xiàn)方案的實(shí)施效果。CO年均濃度的模型三DID估計(jì)值為0.527，在5%顯著性水平下顯著，說(shuō)明特護(hù)期政策的實(shí)施對(duì)CO的排放有0.527的促進(jìn)效應(yīng)，相對(duì)于模型二其估計(jì)值有所增加；PM2.5年均濃度的模型三DID估計(jì)值為-11.68，在1%顯著性水平下顯著，說(shuō)明特護(hù)期政策的實(shí)施對(duì)PM2.5的排放有-11.68的減排效應(yīng)，相對(duì)于模型二其估計(jì)值有所增加且顯著性水平有所上升。在行業(yè)變量的估計(jì)結(jié)果中，對(duì)CO排放影響最大的行業(yè)為餐飲業(yè)，估計(jì)值為1.252，在10%顯著性水平下顯著，說(shuō)明在特護(hù)期政策實(shí)施后，餐飲業(yè)生產(chǎn)總值的增加會(huì)增加CO濃度；對(duì)PM2.5排放影響較大的行業(yè)為建筑業(yè)和交通運(yùn)輸業(yè)，估計(jì)值分別為49.87和41.10，均在5%顯著性水平下顯著，說(shuō)明在特護(hù)期政策實(shí)施后，建筑業(yè)增加值和交通運(yùn)輸業(yè)增加值的上升會(huì)提升PM2.5年均濃度。

表5 模型一、模型二和模型三參數(shù)估計(jì)結(jié)果對(duì)比

續(xù)表

(二) 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了證明DID參數(shù)估計(jì)結(jié)果的可靠性，需要進(jìn)行穩(wěn)健性分析。改變參數(shù)估計(jì)方法是常用的穩(wěn)健性檢驗(yàn)方法之一，本文采用tobit估計(jì)方法分別對(duì)模型一與模型三進(jìn)行參數(shù)估計(jì)來(lái)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表6所示。模型四表示用tobit估計(jì)方法對(duì)模型一的估計(jì)，模型五表示用tobit估計(jì)方法對(duì)模型三的估計(jì)。由于雙重差分估計(jì)量為最需關(guān)注的估計(jì)值，因此表6中只截取了雙重差分估計(jì)量、區(qū)域虛擬變量與時(shí)間虛擬變量的系數(shù)估計(jì)結(jié)果。

由表6可知，不論是對(duì)模型一還是對(duì)模型三用tobit估計(jì)，本文最關(guān)注的DID估計(jì)量均在一定顯著性水平下顯著，表明本文的檢驗(yàn)結(jié)果較為穩(wěn)健。通過(guò)穩(wěn)健性檢驗(yàn)可知，特護(hù)期政策實(shí)施后CO濃度上升，沒(méi)有達(dá)到減排目的；對(duì)PM2.5年均濃度產(chǎn)生了負(fù)向影響，抑制了PM2.5的排放，具有較好的減排效果。

表6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

四、 討論與結(jié)論

(一) 結(jié)果討論

本文使用DID方法檢驗(yàn)特護(hù)期政策實(shí)施前后長(zhǎng)株潭地區(qū)各類污染物的治理效果，并通過(guò)增減行業(yè)變量找出對(duì)各污染物影響最大的行業(yè)，從而為提高大氣污染防治方案實(shí)施效果提出相關(guān)建議。特護(hù)期政策的實(shí)施對(duì)CO的排放有促進(jìn)效應(yīng)。由陳軍等研究可知，長(zhǎng)株潭地區(qū)CO的主要來(lái)源為化石燃料且化石燃料為長(zhǎng)株潭地區(qū)的主要消耗能源(21)陳軍，李楠，譚菊，等. 長(zhǎng)沙市人為源大氣污染物排放清單及特征研究[J].環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào), 2017(3):833-843.。盡管特護(hù)期政策中提出了對(duì)大型燃煤鍋爐進(jìn)行脫硫、脫硝及除塵處理，但沒(méi)有實(shí)施降低CO排放的具體措施。在特護(hù)期政策下，企業(yè)注重于脫硫脫硝與除塵控制，在污染減排成本的約束下忽視了CO濃度的控制，再加上由于天氣寒冷，居民生活中能源消耗增加導(dǎo)致CO排放增加，且特護(hù)期政策中對(duì)居民生活用煤未實(shí)行管控，使得特護(hù)期政策的實(shí)施對(duì)CO濃度起到了0.527的促進(jìn)效應(yīng)。對(duì)于餐飲業(yè)，盡管特護(hù)期政策中提出了餐飲服務(wù)場(chǎng)所必須使用清潔能源，但在政策實(shí)施階段未實(shí)現(xiàn)有效監(jiān)管，餐飲業(yè)的發(fā)展仍對(duì)CO排放起到了1.252的促進(jìn)效應(yīng)，說(shuō)明特護(hù)期政策對(duì)餐飲業(yè)的管控力度還需加強(qiáng)，應(yīng)落實(shí)對(duì)餐飲業(yè)能源消耗的監(jiān)督途徑，控制餐飲業(yè)的污染物排放，嚴(yán)格懲治污染排放過(guò)大的餐飲服務(wù)場(chǎng)所， 才能實(shí)現(xiàn)對(duì)CO濃度的有效控制。為控制地區(qū)的CO排放，特護(hù)期政策中應(yīng)增加針對(duì)CO減排的特定配套內(nèi)容，以實(shí)現(xiàn)較好的CO污染減排效果。

特護(hù)期政策的實(shí)施對(duì)PM2.5實(shí)現(xiàn)了較好的減排效果。由于近年來(lái)長(zhǎng)株潭地區(qū)的首要污染物大多為PM2.5(22)何甜, 帥紅, 朱翔. 長(zhǎng)株潭城市群污染空間識(shí)別與污染分布研究[J].地理科學(xué), 2016, 36(7):1081-1090.，且在特護(hù)期期間，霧霾天氣發(fā)生相對(duì)較頻繁，針對(duì)降低PM2.5的管控措施較為全面，如嚴(yán)格執(zhí)行黃標(biāo)車淘汰任務(wù)等，因此，特護(hù)期政策的實(shí)施對(duì)PM2.5年均濃度起到了-11.68的抑制效應(yīng)，實(shí)現(xiàn)了較好的減排效果。但由于PM2.5來(lái)源較廣(23)ZHOU L, TIAN X, ZHOU Z . The effects of environmental provisions in RTAs on PM2.5 air pollution[J].Applied economics, 2017, 49(27):2630-2641.，從唐湘博對(duì)長(zhǎng)株潭地區(qū)PM2.5的溯源結(jié)果(24)陳曉紅, 唐湘博, 田耘. 基于PCA-MLR模型的城市區(qū)域PM2.5污染來(lái)源解析實(shí)證研究——以長(zhǎng)株潭城市群為例[J].中國(guó)軟科學(xué), 2015(1):139-149.來(lái)看，建筑水泥塵與交通塵是長(zhǎng)株潭地區(qū)的主要污染來(lái)源之一，本文參數(shù)估計(jì)結(jié)果也表明建筑業(yè)與交通運(yùn)輸業(yè)的發(fā)展分別對(duì)PM2.5排放起到了49.87和41.10的促進(jìn)效應(yīng)，特護(hù)期政策應(yīng)加強(qiáng)對(duì)建筑業(yè)和交通運(yùn)輸業(yè)的管控，才能有效提高PM2.5的減排效果。特護(hù)期政策中對(duì)于PM2.5的減排措施應(yīng)繼續(xù)實(shí)施，并應(yīng)在現(xiàn)有模式上進(jìn)行優(yōu)化，以實(shí)現(xiàn)更好的PM2.5減排效果。

(二) 主要結(jié)論

1. 特護(hù)期政策的實(shí)施對(duì)不同污染物減排效果不同。由于不同污染物的來(lái)源和特征存在差異性，且污染物之間的相互作用較為復(fù)雜(25)吳丹, 張世秋. 中國(guó)大氣污染控制策略與改進(jìn)方向評(píng)析[J].北京大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2011, 47(6):1143-1150.，特護(hù)期政策中提出的防治措施未實(shí)現(xiàn)對(duì)所有大氣污染物排放進(jìn)行全面減排的效果,該模式的實(shí)施只對(duì)CO與PM2.5的年均濃度產(chǎn)生了較明顯的影響。在制定大氣污染防治方案時(shí)，應(yīng)更多地從污染控制技術(shù)層面入手，實(shí)現(xiàn)同時(shí)去除多種污染物的治理效果。

2. 從行業(yè)層面針對(duì)不同污染物加強(qiáng)管控。由于每個(gè)行業(yè)的生產(chǎn)活動(dòng)存在差異性，其污染物排放也存在不同。由參數(shù)估計(jì)結(jié)果可知，在特護(hù)期政策管控的行業(yè)中，餐飲業(yè)對(duì)CO排放影響顯著，建筑業(yè)和交通運(yùn)輸業(yè)對(duì)PM2.5排放影響顯著。根據(jù)大氣污染特征，在特護(hù)期內(nèi)針對(duì)不同污染物加強(qiáng)管控不同行業(yè)，將有效提高大氣污染防治效果。

3. 大氣污染防治特護(hù)期治理模式值得推廣但應(yīng)注意增加CO減排特定配套內(nèi)容。由于全國(guó)大部分地區(qū)都存在較嚴(yán)重的PM2.5污染，從本文雙重差分估計(jì)結(jié)果來(lái)看，盡管特護(hù)期方案的實(shí)施對(duì)CO排放治理效果欠佳，但對(duì)PM2.5排放的治理效果顯著，確實(shí)具有較好的減排效果，且特護(hù)期政策實(shí)施后PM2.5的減排效應(yīng)顯著大于CO排放的促進(jìn)效應(yīng)，因此特護(hù)期方案的實(shí)施可在很大程度上改善大氣整體質(zhì)量，值得其他地區(qū)借鑒，但在推廣大氣污染防治特護(hù)期治理模式的同時(shí)，應(yīng)當(dāng)根據(jù)當(dāng)?shù)卮髿馕廴咎卣?，增加針?duì)CO減排的特定配套內(nèi)容，進(jìn)一步提高大氣污染防治效果。