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user: 3. 数据说明及实证方法 3.1. 数据说明 为研究2017年新能源补贴退坡政策对空气质量的影响，本文使用了广东省21个地级市从2016年1月到2017年12月的日均空气质量数据，具体指标包括：首先是AQI指数，它反映了综合空气质量情况；其次，指标还包括汽车尾气中的一些主要污染物：PM2.5、SO 2 、NO 2 、CO，这些指标可以将对空气质量的影响更加具体化；最后包括了汽车排放的氮氧化物在阳光辐射下生成的臭氧(O 3 )。本文将这些每日的空气质量指标取平均得到月度数据，以月为一期的时间维度，从而考察政策前后的变化。 21个地级市中，广州是国家中心城市，深圳为副省级市及计划单列市，深圳、珠海和汕头为经济特区，广州和湛江为中国首批沿海开放城市。城市之间存在着较大的经济发展差异、人口差异以及工业发展水平差异，为了控制这些差异，本文从各个地级市的城市统计年鉴中搜集了各市2016和2017年的GDP、人均GDP、第二产业比重作为此次研究的控制变量。最后将两份数据合并得到一组面板数据，一共504个观测值。表1描述了21个城市整体的空气质量特征和经济发展情况。 Table 1 Descriptive statistics of dat Variable Obs Mean Std.Dev. Min Max AQI 504 52.876 13.476 20.733 96.567 CO 504 0.882 0.162 0.494 1.598 NO 2 504 27.209 12.349 6.367 67.871 O 3 504 106.621 25.704 27.097 189.679 SO 2 504 10.955 3.883 2.633 24.194 PM2.5 504 31.847 11.022 9.733 66.767 GDP 504 3.99e+07 5.85e+07 2，050，000 2.25e+08 人均GDP 504 78，078.71 38，728.29 35，651 184，000 工业占比 504 48.292 7.691 27.97 61.73 表1. 数据描述性统计 表2为珠三角地区和非珠三角地区基本变量的描述性统计。可以看到两组在空气质量上的差异不大，但珠三角地区的指标整体高于非珠三角地区。珠三角地区的经济发展指标则显著高于非珠三角地区。 Table 2 Grouping descriptive statistic 非珠三角地区 N mean sd min max AQI 288 52.543 12.757 26.9 94.839 CO 288 0.914 0.164 0.565 1.598 NO 2 288 21.539 9.02 6.367 54.226 O 3 288 102.282 21.739 27.097 164.467 SO 2 288 11.236 4.19 4.067 24.194 pm25 288 31.166 10.383 10.4 66.129 GDP 288 1.16e+07 6，900，000 2，048，113 2.64e+07 人均GDP 288 52，202.29 11，967.25 35，651 77，614 工业占比 288 48.174 6.855 34.95 61.73 珠三角地区 AQI 216 53.319 14.397 20.733 96.567 CO 216 0.838 0.147 0.494 1.231 NO 2 216 34.769 12.152 10.467 67.871 O 3 216 112.407 29.257 46.387 189.679 SO 2 216 10.581 3.406 2.633 23.233 pm25 216 32.754 11.785 9.733 66.767 GDP 216 7.77e+07 7.38e+07 1.12e+07 2.25e+08 人均GDP 216 113，000 34，999.87 69，809 184，068 工业占比 216 48.449 8.697 27.97 59.63 表2. 分组描述性统计 3.2. 实证方法 3.2.1. 双重差分法 要研究新能源汽车补贴政策退坡对于空气质量的影响，需要比较政策前后的空气质量状况。而影响空气质量的因素众多，经济基础、人口数量、政府的环保政策以及气象等因素都影响着一个区域的空气状况，地区差异和时间差异使得政策评估难以进行。因此十分有必要在这里使用双重差分方法。 双重差分方法(Difference-in-difference Method)在实证研究中常用来进行政策评估。国内外有大量使用此方法的研究文献，(Kureger， 1994)利用新泽西和宾夕法利亚的快餐行业数据，发现最低工资的提高并没有减少就业。 双重差分模型的具体方法即构造出“对照组”和“实验组”，在政策冲击前，对照组和实验组中的被解释变量的变化趋势没有显著差异，则可以利用计量方法，同时加入一系列控制变量，通过政策冲击后两组的变化差异得出政策的实际效果。因此二重差分模型可以有效控制研究对象的事前差异，即除政策冲击外的因素影响，避免解释变量中存在的内生性问题，达到“自然实验”效果，从而分离出真正的政策效果。同时在面板数据中，双重差分法还能同时控制样本的个体差异以及随时间变化的无法观测因素。下文的模型构建便用到了这样的方法。 本文将使用二重差分法研究广东省新能源汽车产业补贴退坡政策对于空气质量的影响。虽然2017年开始实施的新能源汽车补贴退坡政策为全国性适用的政策而非试点政策，无法直接选出对照组和实验组，但我们仍然可以选取受政策影响程度不同的两组区域作为对照组和实验组，进而对比两组城市的空气质量变化趋势。如上文所述，广东省的新能源汽车产业高度集中于珠三角地区，并且这9个城市于2013年成为第一批新能源汽车推广应用城市，在2014年6月的广东省配套文件中，对这些区域也有明确的新能源汽车推广数量指标。因此这些城市相较于非珠三角区域的城市受政策影响程度更大，因此可将珠三角区域的城市(广州、深圳、佛山、东莞、中山、珠海、惠州、江门、肇庆)作为“实验组”，非珠三角区域的其它11个地级市作为“对照组”。 双重差分在应用中所需满足的前提为，在政策发生前，实验组和对照组需要具有共同的趋势，即实验组和对照组具有较为固定的差异。在本文中，珠三角地区城市和非珠三角地区城市在2017年附近的的空气质量变化如图2所示。 如图2可见，两组城市AQI平均值在2017年1月前有明显的平行趋势，在1月，也就是正式新能源汽车补贴退坡政策后，虽然两组的空气质量指数都为下降趋势，但实验组较于对照组，空气质量指数明显下降的更加平缓，这为补贴政策退坡对环境的负面效应提供了初步证据。 图2. 空气质量指数平均变化趋势 3.2.2. 模型设定 基于已有面板数据，为考察政策效果，本文构建了如下回归方程： A Q I i m = α i + β m + δ × P P i × D m + γ × X i m + ∈ i m (1) 其中，i代表省份，m代表月度变量。AQI im 是城市i在m时的AQI指数，以及其它燃油汽车尾气的主要污染物指数包括PM2.5，NO 2 ，SO 2 。CO，O 3 。PP为虚拟变量，表示是否珠三角城市，珠三角城市为1，非珠三角城市为0。D同样也为虚拟变量，政策实施后，即2017年1月后D为1，政策实施之前D为0。PP i 与D m 的交互项为实验组在政策实施后的变化，δ为我们关注的系数。X iy 为城市相关的控制变量，控制了各地级市的发展程度、工业规模，具体包括GDP、人均GDP、第二产业占比三个变量。α i 为城市的个体固定效应，即城市层面不随时间改变的不可观测因素，可以更精确反应个体特征。β y 是时间固定效应，可以精确反应时间特征。 在没有其它因素干扰的情况下，当政府对新能源汽车的补贴减少，直觉上可以推导出新能源汽车的需求量将下降，使得一些原本打算购买新能源乘用车的消费者转而购买普通汽车或者放弃购买。而这有可能使得汽车尾气排放增加，使空气质量恶化。在本样本中，珠三角地区占据广东省新能源汽车产业的大部分，因此受到政策影响更大，也就是空气质量下降的可能性越大。 3.2.3. 实证结果 表3报告了模型(1)的回归结果。我们用了多个空气质量指标作为被解释变量，可以看出政策实施后，AQI、SO 2 在5%置信区间上显著负相关，而O 3 在10%置信区间上显著正相关。因此在控制了城市固定效应、时间固定效应以及GDP、人均GDP、工业占比等控制变量后，补贴退坡政策的实施降低了AQI指数和SO 2 ，增加了O 3 ，其它的污染气体没有显著影响。出现与前文直觉判断不同的原因可能是由于政策发布后传递到企业和消费者需要时间，有一定的滞后性，因此本文将进而分别检验政策发生后四期的空气质量变化。 3.2.4. 政策的滞后影响 上述回归结果与预测相反可能由于政策发布到消费者接受信息需要一段时间，即政策效果具有滞后性，因此本文加入滞后几期与政策变量的交互项。 Table 3 The model result (1) (2) (3) (4) (5) (6) lnAQI lnPM2.5 lnNO 2 lnSO 2 lnCO lnO 3 DID −0.061 ** −0.056 −0.044 −0.082 ** −0.021 0.076 * (−2.100) (−1.618) (−1.096) (−2.048) (−1.092) (1.908) 城市固定效应 Y Y Y Y Y Y 时间固定效应 Y Y Y Y Y Y 控制变量 Y Y Y Y Y Y _cons 4.090 ** 2.934 6.840 *** 0.764 1.849 6.867 *** (2.298) (1.376) (2.772) (0.312) (1.598) (2.834) N 273 273 273 273 273 273 表3. 模型结果 * 表示10%置信区间显著； ** 表示5%置信区间显著； *** 表示1%置信区间显著。 此时回归方程(1)中的变量Dm包含2017年政策正式生效后的四个月，即2017年的二月、三月、四月、五月。被解释变量同样为主要的污染物，并且加入GDP、人均GDP和第二产业占比作为控制变量。 表4报告了滞后四期的回归结果。首先，滞后一期时只有臭氧显著，政策发生后O 3 显著增加，这与前文结果相同。滞后二期AQI、PM2.5、SO 2 、CO均显著负相关，表明在政策在两期时对空气指标的负面影响不明显，这其中可能有多种因素影响，将于下文进行详细的讨论。滞后三期时，NO 2 在5%置信区间上显著上升，系数方向符合预期，同时在滞后四期时AQI指数在5%置信区间显著上升，实施政策后，AQI指数上升0.112%。CO和O 3 均在10%水平显著上升，分别为0.062%和0.197%。系数方向与预期相同。表明对新能源汽车产业补贴退坡系列政策对于空气质量有一定程度的负面影响，并且这种影响存在滞后性。而在政策刚刚生效后的两期，由于多种因素的影响，系数方向与预期不相符。 Table 4 The model lag result (1) (2) (3) (4) (5) (6) lnAQI lnPM2.5 lnNO 2 lnSO 2 lnCO lnO 3 政策 × 2月 0.060 0.051 0.033 0.028 0.034 0.197 ** (1.039) (0.729) (0.403) (0.346) (0.913) (2.508) 政策 × 3月 −0.202 *** −0.226 *** −0.126 −0.240 ** −0.093 ** −0.145 (−3.038) (−2.798) (−1.327) (−2.560) (−2.157) (−1.596) 政策 × 4月 0.030 0.105 0.199 ** 0.137 0.032 0.054 (0.455) (1.301) (2.098) (1.457) (0.739) (0.594) 政策 × 5月 0.112 ** 0.071 −0.123 −0.003 0.062 * 0.135 * (2.062) (1.071) (−1.594) (−0.045) (1.752) (1.829) 城市固定效应 Y Y Y Y Y Y 时间固定效应 Y Y Y Y Y Y 控制变量 Y Y Y Y Y Y _cons 3.845 ** 2.509 6.687 *** 1.153 2.174 * 6.274 ** (2.164) (1.164) (2.645) (0.460) (1.890) (2.593) N 273 273 273 273 273 273 表4. 模型滞后结果 * 表示10%置信区间显著； ** 表示5%置信区间显著； *** 表示1%置信区间显著。