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user: 4. 回归结果分析 4.1. 基准回归 表2报告基准回归模型(1)参数估计结果。从第1列回归结果看来，在不排除其他环境规制政策影响以及天气、时间效应时，网格化治理对于空气质量改善效果并不显著。第3列回归结果则加入其余环境规制政策作为控制变量，网格化治理对于空气质量改善效果依旧不显著。第2列仅在核心解释变量基础上加入天气效应和时间效应，参数估计却成为显著正相关，但该结果同样未排除其余环境规制政策对于空气质量的影响。第4列则重新加入其余环境规制政策，网格化治理系数显著性下降，但系数绝对值增大。 Table 2 The grid management and the air quality: the standard regressio 被解释变量：AQI 全样本 无内生性样本 (1) (2) (3) (4) (5) 网格化治理 -0.07 (0.14) 0.31*** (0.12) −0.21 0.21 0.63** (0.25) 0.006 (0.22) 规模以上工业 1.25*** (0.10) 0.34 (0.26) 0.42*** (0.14) “减煤” −2.12* (1.20) −0.39 (1.26) −2.07* (1.09) “控车” −4.54*** (1.97) 0.68 (2.66) 1.53 (1.54) “抑尘” 3.29 (2.45) 3.68* (0.09) 2.45 (1.60) “治源” −3.48 (2.48) −8.34*** (2.45) −2.46 (1.87) “禁燃” 19.44*** (4.86) 14.62** (5.71) 0.54 (0.87) “增绿” −0.33*** (0.10) −0.09 (0.13) −0.03 (0.09) 时间效应 无 有 无 有 有 天气效应 无 有 无 有 有 样本数 1526 1526 1526 1526 975 表2. 网格化治理对空气质量影响：基准回归结果 注：回归报告中的小括号内为经异方差与序列相关(newey)调整后的稳健标准误；***、**和*分别表示1%、5%与10%的显著性水平。资料来源：作者基于Stata软件估计。 基准回归模型显示，网格化治理并未改善西安市空气质量，甚至与西安市空气质量指数呈现显著正相关关系，而该回归结果并未排除潜在的内生性问题。 最后，第5列回归结果剔除限产停产时期内存在内生性问题的样本，使用OLS估计得出，各项举措(包括网格化治理)与空气质量指数之间关系均大致表现为不显著。因为该样本内空气质量为中度污染以下，不处于冬季，不存在集中供暖现象，不显著的关系可能来自于天气因素，凭借气象条件能够快速改善空气质量，如雨天、起风等。 4.2. 工具变量估计 前文运用普通最小二乘法(OLS)考察大气网格化治理对西安市空气质量影响，并进一步分离无内生性问题样本进行单独回归分析。该小节则采用内生性问题样本(重污染天气及冬季供暖期内样本)数据进行分析，将执行限产停产部门数量作为工具变量，在2SLS模型中进一步探究网格化治理与空气质量的关系。表3报告2SLS回归结果。 整体而言，表3第3至4列第一阶段回归F值大于10，说明不存在弱工具变量问题，2SLS估计结果可信。第二阶段回归结果显示，网格化治理并没有显著改善西安市空气质量。 Table 3 The grid management and the air quality: two-stage least square regressio (1) (2) (3) (4) 第一阶段回归 月工业增加值 执行部门数量 −1.51* (0.91) −2.13*** (0.65) −2.76*** (0.31) −2.67*** (0.32) 第一阶段F值 2.40 5.85 73.05 65.96 第二阶段回归 空气质量指数(AQI) 网格化治理 −1.05 (1.04) −1.12 (1.23) 1.26 (1.01) 0.12 (1.72) 工业增加值 −2.65 (3.11) −1.99 (2.06) −0.69 (1.66) 0.61 (1.09) “减煤” −9.44 (9.27) −7.69 (5.76) −12.59*** (4.47) −13.85*** (4.74) “控车” −24.70*** (7.21) −24.39*** (8.44) −33.66*** (8.43) −21.07** (9.45) “抑尘” 32.52*** (10.82) 34.60*** (10.82) 19.11** (8.80) 27.96*** (10.36) “治源” −27.71* (16.16) −31.58** (12.74) −23.25* (12.57) −38.48*** (14.41) “禁燃” 161.74*** (27.42) 162.92*** (28.40) 167.27*** (25.14) 154.91*** (26.12) “增绿” 0.74 (0.92) 0.66 (0.85) −0.95 (0.94) −0.03 (0.83) 时间效应 无 无 有 有 天气效应 无 有 无 有 样本数 551 551 551 551 表3. 网格化治理对空气质量影响：工具变量估计 注：小括号内为经异方差调整后的稳健标准误；***、**和*分别表示1%、5%与10%的显著性水平。资料来源：作者基于Stata软件估计。 4.3. 异质性分析 以环保部批评日期(2015年12月30日)为时间断点，分别考察时间点前后网格化治理对于空气质量的影响，即时间异质性。更重要的是，AQI计算方式较为复杂，选择当天浓度最高的空气污染物代表当天AQI，因此AQI在不同时期内难免具有结构性差异，未考虑该差异，本文进一步进行污染物异质性分析。 为甄别网格化治理对于不同空气污染物产生的影响，需要进一步对社会各项经济活动产生的空气污染物进行识别。常见各种社会活动产生的大气污染物以及引发的二次污染物整理制成表4。 空气质量检测部门每日发布6类空气污染物浓度，包括PM 2.5 、PM 10 、CO、NO 2 、SO 2 、O 3 ，而网格员能够通过五官感知的空气污染物仅为NO 2 (红棕色，工业生产排放时通过视觉可见)、SO 2 (具有刺激性气味，使用劣质煤碳或者工厂偷排时通过嗅觉可闻)、O 3 (其前体物为挥发性有机物(VOCs)具有刺激性气味，网格员可通过嗅觉察觉，因此网格员可通过抑制挥发性有机物污染进一步遏制O 3 二次污染)。 污染物异质性分析估计结果为表5，分析网格化治理对不同空气污染物治理效果，表5为仅含有内生性问题样本回归报告(冬季供暖时期以及重污染天气样本)，否则不能使用2SLS模型进行估计，表6为不含内生性问题样本回归报告(非冬季供暖期与非重污染天气样本)。无论表5还是表6，第2列与第3列回归结果表明网格化治理与SO 2 、O 3 显著负相关，说明网格化治理自实施以来，通过网格员五官感知精确定位污染源并采取相应治理措施的机制十分有效，且在1%显著性水平上显著。 Table 4 The ordinary air pollution and secondary pollutio 活动类别 大气污染物 二次大气污染物 文献来源 使用普通机动车 CO、NO 2 O 3 、PM 2.5 Clark et al. [ 29 ] ; Wang et al. [ 30 ] ; Shen et al. [ 31 ] ; Chen et al. [ 32 ] 使用黄标车 CO、NO 2 、SO 2 、PM 10 O 3 、PM 2.5 工业生产 CO、NO 2 、SO 2 、PM 10 0 3 、PM 2.5 Wang et al. [ 30 ] ；Shen et al. [ 31 ] ；Chen et al. [ 32 ] ；陈国伟等 [ 33 ] 使用燃煤锅炉 CO、NO 2 、SO 2 O 3 、PM 2.5 企业生产产生挥发性有机物 PM 2.5 O 3 Peleg et al. [ 34 ] 施工扬尘 PM 2.5 、PM 10 - - 生物质燃烧 CO、NO 2 、SO 2 、PM 10 O 3 、PM 2.5 陈国伟等 [ 33 ] ；田贺忠等 [ 35 ] ；Zhou et al. [ 36 ] 表4. 常见社会活动产生的大气污染及二次大气污染物 Table 5 The grid management and the air quality: pollution heterogeneity analysis (IV-2SLS 污染物异质性 (1) (2) (3) (4) (5) (6) 第一阶段回归 工业增加值 工业增加值 工业增加值 工业增加值 工业增加值 工业增加值 执行部门数量 −2.02*** (0.29) −2.02*** (0.29) −1.62*** (0.19) −2.67*** (0.32) −0.85*** (0.26) −2.02*** (0.29) 第一阶段F值 43.67 48.26 33.05 65.96 10.21 43.67 第二阶段回归 NO 2 SO 2 O 3 PM 2.5 PM 10 CO 网格化治理 0.72*** (0.09) −0.88*** (0.12) −0.17** (0.07) 0.11 (0.97) 8.50 (4.85) −0.007 (0.004) 工业增加值 −0.03 (0.38) 1.09** (0.52) −0.04 (0.20) 0.09 (1.65) 18.87** (8.84) 0.002 (0.02) “减煤” −4.53*** (0.99) 0.33 (1.61) 0.65* (0.39) −11.37*** (4.40) −0.08 (0.05) “控车” −9.51*** (2.33) −19.26*** (3.14) −3.06*** (0.75) −24.03*** (8.57) −97.03*** (29.65) −0.44*** (0.11) “抑尘” 28.00*** (9.34) −48.00* (28.87) “治源” 2.91*** (0.78) −36.67*** (13.55) “禁燃” 34.56*** (5.65) 63.31*** (8.02) 4.31** (2.18) 159.98*** (25.69) 189.82*** (54.79) 1.13*** (0.27) “增绿” −0.42* (0.24) −1.39*** (0.32) −0.09 (0.08) −0.10 (0.72) −12.97** (5.38) −0.02* (0.01) 时间效应 有 有 有 有 有 有 天气效应 有 有 有 有 有 有 样本数 551 551 551 551 551 551 表5. 网格化治理对空气质量影响：污染物异质性分析(内生性样本数据) 注：小括号内为经异方差调整后的稳健标准误；***、**和*分别表示1%、5%与10%的显著性水平。资料来源：作者基于Stata软件估计。 时间异质性分析，从表6第7列回归结果看来，2015年12月30日前网格化治理表现为1%显著性水平上恶化空气质量，而环保部批评后(表6第8列)样本回归结果显示，网格化治理则在1%显著性水平上显著改善空气质量。说明受到环保部批评后，网格化治理在西安市各级政府共同努力下，发挥了预期效果。 Table 6 The grid management and the air quality: heterogeneity analysis (OLS (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) 污染物异质性 时间异质性 NO 2 SO 2 O 3 PM 2.5 PM 10 CO AQI (环保部批评前) AQI (环保部批评后) 网格化治理 0.22*** (0.04) −0.16*** (0.02) −0.36*** (0.10) −0.04 (0.15) −0.28 (0.34) −0.006*** (0.001) 1.21*** (0.36) −1.22*** (0.43) 工业增加值 −0.16** (0.06) 0.12*** (0.02) −0.12 (0.10) 0.40*** (0.11) 0.93*** (0.26) 0.01*** (0.001) 0.15 (0.46) −0.13 (0.45) “减煤” −0.76** (0.38) 0.12 (0.22) −0.18 (0.47) −0.89 (0.93) 0.003 (0.01) 3.14** (1.54) 0.82 (2.76) “控车” 1.51*** (0.49) −0.16 (0.24) −4.44*** (0.67) 2.33* (1.29) 9.84** (1.90) −0.01 (0.01) −11.66 (7.26) 2.93 (5.51) “抑尘” 0.45 (1.35) −0.11 (1.95) 29.36* (16.82) 4.12 (19.99) “治源” 3.98*** (0.61) −0.36 (1.63) −18.63 (22.48) 1.73 (3.56) “禁燃” −3.84*** (1.37) 1.64*** (0.55) 5.13*** (1.69) −2.18 (2.93) −3.48 (5.35) 0.09** (0.04) 71.29** (33.94) 3.76 (5.22) “增绿” 0.19*** (0.03) −0.05*** (0.01) 0.05 (0.04) −0.05 (0.77) −0.33*** (0.11) −0.003*** (0.001) - - 时间效应 有 有 有 有 有 有 有 有 天气效应 有 有 有 有 有 有 有 有 样本数 975 975 975 975 975 975 498 477 表6. 网格化治理对空气质量影响：异质性分析(无内生性样本数据) 注：小括号内为经异方差与序列相关(newey)调整后的稳健标准误；***、**和*分别表示1%、5%与10%的显著性水平。资料来源：作者基于Stata软件估计。 最后本文还更换被解释变量进行反事实检验，观测网格化治理对于PM 2.5 、PM 10 以及CO的影响(理论上网格化治理对于此三类污染物应该不具有治理效果)。同样，无论样本数据是否内生(表5以及表6的第4与第5列)，网格化治理对于PM 2.5 以及PM 10 的治理效果完全不显著，符合理论预期，说明网格化治理规制效果并非偶然，具有预期的规制效果，能够成为西安市治污减霾的长效机制。而对于CO，表5第6列回归结果并不显著，而表6第6列回归结果为显著负相关，且在量纲上显著影响CO排放，主要原因为冬季供暖期强制使用天然气供暖，而天然气不完全燃烧会产生CO，削弱网格化治理对CO的规制效果，因此表现为非冬季供暖期显著为负，而冬季供暖期不显著，另一方面，非冬季供暖期显著为负的原因为，CO作为工业生产的副产物，随着SO 2 一起排放，而网格化治理通过治理SO 2 ，进而附带治理CO，因此表现为显著为负。 4.4. 内生性及工具变量检验 理论上AQI与工业增加值存在内生性，从而导致网格化治理参数估计存在一定偏误。由表4可知，工业生产能够产生6类空气污染物，进而说明西安市处于冬季供暖以及重污染天气期间进行限产停产规制时，该6类空气污染物与工业增加值同样可能存在内生性问题。因此，对该假设进行弱工具变量检验以及内生性假设检验(豪斯曼检验以及进一步在异方差情况下的杜宾吴-豪斯曼检验，DWH-test)十分必要，能够进一步增强本文实证结果可信度。两种检验结果如表7所示。 Table 7 The weak instrumental variable test and the endogenous hypothesis tes 被解释变量 弱工具变量检验 内生性假设检验 第一阶段F值 豪斯曼检验p值 (Hausman-test， P value) 杜宾–吴–豪斯曼检验(DWH-test) χ 2 /F统计量(p值) AQI 65.96 0.89 0.0193/0.0184 (0.8895/0.8920) NO 2 43.67 0.46 0.5776/0.5540 (0.4473/0.4570) SO 2 48.26 0.00 25.7004/25.8325 (0.0000/0.0000) O 3 33.05 0.84 0.0398/0.0380 (0.8419/0.8454) PM 2.5 65.96 0.99 0.000017/0.000016 (0.9967/0.9968) PM 10 10.21 −0.00 CO 43.67 0.75 0.1045/0.1001 (0.7465/0.7518) 表7. 弱工具变量检验与内生性假设检验 注：−0.00表明进行豪斯曼检验的两个被比较的回归结果系数无显著差异的原假设不能被拒绝，即对于PM 10 来说，工业增加值为外生变量。资料来源：作者基于Stata软件估计。 由表7检验结果，处于冬季供暖期与重污染天气样本，仅被解释变量为SO 2 时拒绝“所有变量均为外生”的原假设，即对于SO 2 来说工业增加值为内生变量。此外，“部门数量”均通过弱工具变量检验(F值均大于10)。虽然仅有SO 2 与工业增加值存在双向因果关系，但对于其余6个被解释变量中的工业增加值使用两阶段最小二乘法进行回归分析，均不会影响其参数估计一致性，结果仍与OLS回归结果一致。 表3第4列以及表6第8列回归结果进一步说明，处于冬季与非冬季不同时间段内，西安市空气污染存在结构性变化，即假定该政策作用机制不变，非冬季供暖期内，网格化治理能够显著降低AQI，而处于冬季供暖期内，网格化治理虽然能够改善SO 2 与O 3 污染，但并未显著降低AQI。原因为，冬季供暖期内，AQI主要影响因素并非来自于工业污染产生的SO 2 ，否则AQI也将与工业增加值之间存在双向因果关系。进一步表明，该时期内空气污染来源并非网格化治理可控，可能更多来源于如冬季的集中供暖，或是邻近省市污染物跨域传输。假设没有此类因素影响，网格化治理处于冬季供暖期的治理机制应与处于非冬季供暖期相同，均能够显著降低AQI，进而改善整体空气质量。综合考虑，网格化治理发挥了预期的治理作用，只是由于冬季西安市空气污染物的季节性、结构性变化，导致网格化治理对AQI的影响减弱，甚至变成不显著。 4.5. 模型设定敏感性分析 对AQI、NO 2 、SO 2 、O 3 与工业增加值取对数，采用对数模型进行实证分析，以考察回归结果对模型设定的敏感性，如表8所示，回归结果与表6相同，依然显著。大气网格化治理对SO 2 、O 3 显著负相关，进一步证实网格员通过五官感知，发现污染源进行治理的机制有效。而NO 2 与网格化治理显著正相关是因为随着“煤改气”推进，使得氮氧化物污染不可避免地增加。 Table 8 The grid management and the air quality: the sensibility analysis (OLS (1) (2) (3) (4) (5) 污染物异质性 时间异质性分析 Ln.NO 2 Ln.SO 2 Ln.O 3 Ln.AQI (环保部批评前) Ln.AQI (环保部批评后) Ln.网格化治理 0.03 *** (0.009) −0.09 *** (0.01) −0.04 ** (0.02) 0.05 *** (0.02) −0.14 *** (0.05) Ln.工业增加值 −0.49*** (0.16) 1.04*** (0.18) −0.24 (0.21) 0.60 (0.74) 0.10 (0.64) Ln.“减煤” −0.03 (0.03) −0.03 (0.05) −0.07 (0.05) 0.15** (0.07) 0.07 (0.09) Ln.“控车” 0.67*** (0.19) −0.34 (0.22) −1.28*** (0.36) −1.58 (2.66) 0.99 (0.76) Ln.“抑尘” - 1.53 (1.93) Ln.“治源” 0.39*** (0.07) 2.81 (3.43) 0.10 (0.26) Ln.“禁燃” −0.26** (0.13) 0.21 (0.15) 0.33 (0.22) - 0.14 (0.27) Ln.“增绿” 0.16*** (0.03) −0.06* (0.03) 0.04 (0.04) - - 时间效应 有 有 有 有 有 天气效应 有 有 有 有 有 样本数 923 923 923 446 477 表8. 网格化治理与空气质量：敏感性分析(不含内生性样本) 注：小括号内为经异方差与序列相关(newey)调整后的稳健标准误；***、**和*分别表示1%、5%与10%的显著性水平。资料来源：作者基于Stata软件估计。