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user: 3. 计量模型与数据说明 3.1. 基准模型与数据说明 本文拟研究西安市网格化治理能否对空气质量起到改善作用，同时考虑到其他环境规制政策(如网格化治理政策实施前的“保卫蓝天”)产生的影响(若网格员进行劝阻无效，上报给“智慧平台”的污染突发事件将会直接与部分“保卫蓝天”责任主体挂钩，因此两者具有一定相关性，若不控制此环境规制政策，将使得网格化治理的参数估计值在绝对值上偏大，因此必须将“保卫蓝天”作为控制变量放入基准模型中)，构建如下基准模型，以较精确衡量网格化治理对空气质量的影响： a q i t = α 0 + α 1 c o v e r a g e t + ∑ i = 1 7 β i X i t + ∑ i = 1 5 γ i Z i t + η t + ξ t + ∑ i = 1 11 φ i t + ε t (1) 其中， a q i t 表示每日空气质量指数AQI数值，下标t表示日期(2013年10月28日至2017年12月31日)； c o v e r a g e t ，表示大气网格化覆盖率差分值(阶段推进期内不变值)； X i t 为控制变量，表示所有度量“保卫蓝天”六大举措的指标以及规模以上工业增加值； Z i t 表示气象变量，包括每日最高温、最低温、风速以及天气情况虚拟变量(是否有雨、是否有雪)。由于空气质量指数呈现较强时间分布特性，因此必须将时间效应分离出来，才能更加准确观测网格化治理对空气质量的真实影响。 η t 表示国家法定节假日时间效应， ξ t 表示双休日时间效应， φ i t 代表一月至十一月各月份时间效应。 被解释变量，AQI数据整理自天气后报网 1 ，考虑到不同网站对空气质量以及天气气象测度水平的差异性，气象变量(最高温、最低温、风速、雨雪虚拟变量)同样选自天气后报网。由于天气后报网的西安市历史天气数据能够追溯到2011年1月1日，而历史空气质量数据只能追溯到2013年10月28日 2 ，因此样本时间序列起始日期为2013年10月28日。另一问题是，天气后报网的西安市历史空气质量存在5日数据缺失(2014年1月23日、2014年3月24日、2014年8月8日、2014年8月22日、2017年10月4日)，缺失数据用真气网中国空气质量在线监测分析平台 3 进行数据修补。 对于风速控制变量，天气后报网只提供风力和风向数据，本文通过风力等级表将风力转化为风速。国家法定节假日、双休日虚拟变量整理自2012至2016年国务院办公厅发布的部分节假日安排通知。 “保卫蓝天”行动包含“减煤、控车、抑尘、治源、禁燃、增绿”六项举措，本文根据2013年至2017年《西安市“治污减霾”工作实施方案》中各项举措具体的任务数量，作为量化六大举措的指标。 其中“减煤”指对规模以上工业推行“煤改气”以及“电能替代”来削减煤炭消费量，对煤炭市场进行规制(用优质煤替代劣质煤)，同时禁止散煤使用，以全方位减少燃煤空气污染。而选用规模以上工业增加值作为控制变量的逻辑如下，企业使用燃煤将直接排放空气污染物，因此，统计年鉴中标准煤消费量成为空气质量的支配变量，倘若直接使用该指标作为解释变量对空气质量进行回归分析，将减弱其余解释变量系数显著性。对此，本文选择规模以上工业增加值来避免使用支配变量。另一方面，无论煤炭、天然气或电能最终都将转化为工业增加值。董会忠等指出工业总产值与能源消费量具有协整关系 [ 15 ]，进一步说明工业增加值与能源消费量高度相关。若工业增加值参数显著为负，说明工业增加值促进空气质量改善，进而说明随着“煤改气”以及“电能替代”工程不断推进，企业能源消费结构得到改善，产值增加同时减少污染。 对于“增绿”变量，选取年末绿化覆盖面积增加值进行度量。以外，其余4大举措根据《西安市“治污减霾”工作实施方案》每年安排的任务数量，作为解释变量。原因如下：① 虽然“控车、治源”等举措能够选取淘汰黄标车及老旧车数量等作为量化指标，但这些指标也仅来自某一项任务，并不能突出“控车、治源”的政策全面性，将产生遗漏变量，同时“抑尘、禁燃”没有直接量化的数据或指标来度量该两项举措(本文还进一步尝试从“抑尘、禁燃”举措各个任务执行部门官方出台的某些政府公文或发布信息中，寻找能够量化的指标，但并没有此类数据)，因此为保证指标选取一致性，本文直接选取该四大举措任务数量作为代理变量；② 每项举措任务数量不同，执行期限已给出且各有差异，因此能够有效避免时间序列模型中，变量过多而容易产生的多重共线性问题；③ 这种方法还能够进一步简化控制变量数量。倘若根据某项举措每个任务中能够量化的指标来共同度量该举措，则每项举措将被分解为为至少两个变量，增加模型中解释变量个数，减少样本自由度。 本文最为关注的变量为 c o v e r a g e t ，即大气热点网格覆盖率增加值(阶段推进期内不变值)。为保证时间序列数据平稳性，由大气热点网格覆盖率进行一阶差分得到。将实施网格化治理的区县行政区划面积总和与西安市行政区划总面积相除得到网格覆盖率，如式(2)。 C O V E R A G E = ∑ a r e a X A A R E A × 100 % (2) 其中，COVERAGE表示总覆盖率，XAAREA表示西安市行政区划总面积， ∑ a r e a 表示执行网格化治理的区县面积总和。如西安市第一个进行网格化治理区县是长安区，此时 ∑ a r e a 表示长安区面积，COVERAGE表示西安市当期网格总覆盖率，即15.73%。第二个进行网格化治理的区县是莲湖区，此时 ∑ a r e a 表示长安区与莲湖区的面积总和，COVERAGE为16.11%。依此类推，当西安市13个区县全部实施网格化治理时， ∑ a r e a = X A A R E A ， C O V E R A G E = 100 % 。 c o v e r a g e t 计算公式如下： c o v e r a g e t = C O V E R A G E t − C O V E R A G E t − 1 = Δ C O V E R A G E t (3) Δ 为一阶差分符号。当 C O V E R A G E t 为16.11%时， c o v e r a g e t = 16.11 % − 15.73 % = 0.38 % (阶段推进期内不变值)。各个区县实施网格化治理的时间整理自西安市生态环境局官方网站 4 。 基准模型(1)中主要变量详细操作说明及原始数据来源见表1。 Table 1 The data declaration and the descriptive statistics of main variable 变量符号 变量名称 单位 原始数据来源 样本数 均值 标准差 最小值 最大值 a q i t AQI 指数 天气后报网、 真气网 1526 110.10 68.75 19 500 s o t SO 2 浓度 μg/m 3 1526 24.29 21.17 2 145 n o t NO 2 浓度 μg/m 3 1526 49.06 18.73 13 126 o t O 3 浓度 μg/m 3 1526 42.92 28.50 5 141 c o v e r a g e t 大气热点网格 覆盖率增加值 % (阶段推进期内不变值) 西安市生态环境局 1526 12.71 13.25 0 29.18 i n d u s t r y t 规模以上工业增加值 亿元 (月不变价) 西安市统计局 1526 113.45 22.90 82.79 178.11 c o a l t “减煤”其余任务量 个(执行期内 不变值) “保卫蓝天” 工作方案 1526 4.78 2.09 1 8 v e h i c l e t “控车”任务量 1526 12.04 1.51 10 15 d u s t t “抑尘”任务量 1526 7.66 2.08 3 11 V O C s t “治源”任务量 1526 6.21 2.22 3 11 b u r n t “禁燃”任务量 1526 3.74 0.74 3 5 g r e e n t 年末绿化覆盖面积 增加值 km 2 (年不变值) 西安市统计年鉴 1526 36.32 27.92 13.51 81.39 h i g h t e m p t 最高温 ℃ 天气后报网 1526 20.08 10.30 −2 42 l o w t e m p t 最低温 ℃ 1526 10.69 9.49 −12 29 w i n d s p e e d t 风速 km/h 1526 15.47 1.99 3 29 r a i n t 是否有雨 虚拟变量 1526 0.24 0.43 0 1 s n o w t 是否有雪 虚拟变量 1526 0.02 0.14 0 1 h o l i d a y t 节假日虚拟变量 虚拟变量 国务院办公厅 1526 0.08 0.27 0 1 w e e k e n d t 双休日虚拟变量 虚拟变量 1526 0.27 0.45 0 1 m o n t h i t 月份虚拟变量 虚拟变量 表1. 数据说明与主要变量描述统计 注：由于11个月份虚拟变量过多，限于篇幅，省略月份虚拟变量描述统计。 图1绘制空气质量指数(AQI)以及各类空气污染物浓度时间序列图，直观看出，自西安市开始实施大气网格化治理至2015年6月，AQI、PM 2.5 、PM 10 等3个指标浓度整体显著下降且峰值减少十分明显，但2015年6月后峰值显著增加。SO 2 峰值与谷值呈现逐年下降趋势，而NO 2 、O 3 则在观测期内呈现上升态势。 图1. 西安市空气质量指数及各类污染物浓度时间趋势图(2013~2017) 3.2. 内生性问题分析及工具变量选取 前文设定基准模型(1)没有充分考虑其可能存在的内生性问题。当西安市处于非冬季供暖期时，如图1(a)，空气质量基本全部为优良。但当空气污染严重时，一方面空气污染影响社会经济活动，如企业生产活动，而企业生产活动一旦暂停或放缓，空气质量又会得到改善；另一方面，西安市于冬季供暖期内对企业生产强制实行限产停产政策，由执行部门对企业强制实施，进而降低工业增加值，改善空气质量。因此，模型(1)存在空气质量与规模以上工业增加值之间双向因果关系(内生性问题)，从而对其余变量(主要为网格化治理变量)参数估计造成影响。 为解决该内生性问题，需要寻找合适的工具变量(Instrument Variable， IV)，而且该工具变量需要与工业增加值高度相关，同时与空气质量无关。目前研究空气质量且同时涉及工具变量选取的文献中，较多的研究视角为空气质量如何对经济发展产生影响，即寻找空气质量的工具变量来消除空气质量与经济发展之间的内生性问题，如Broner et al.在研究环境规制对污染产业布局的影响时，采用通风系数(ventilation coefficient)作为环境规制的工具变量 [ 16 ]，因为风速与空气污染物相关得到越来越多的学者证实 [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ]，Broner et al.则将风速与大气边界层高度相乘得到通风系数 [ 16 ]。该工具变量来源于气象条件，与经济活动没有相关性，该思路被后来被广泛应用于环境规制对于经济增长影响研究中 [ 20 ] [ 21 ] [ 22 ] [ 23 ] [ 24 ]，还有学者直接使用某一气象条件作为空气污染工具变量，如逆温层强度 [ 25 ] [ 26 ]。 陈诗一与陈登科在研究政府治理与经济高质量发展时选取工具变量思路同样来源于Broner et al.设定的通风系数 [ 16 ] [ 27 ]。本文拟研究环境规制对于空气质量影响，只是在基准回归模型中，内生变量并非网格化治理，而是控制变量(规模以上工业增加值)，为解决潜在的内生性问题，本文需要寻找规模以上工业增加值的工具变量。 陈诗一与陈登科关于内生性问题分析给本文提供选取工具变量思路。他们首先对政府公文进行分词处理，其次统计与环境相关词汇总字数，并计算其占政府报告全文比例，以此作为工具变量，并且在Chen et al.基础上使用更加丰富的词汇以全面捕捉政府环境治理力度 [ 27 ] [ 28 ]。地方政府工作报告一般发生在年初，而经济活动则贯穿于一年的始终，从而可以有效规避“反向因果”所引起的内生性问题 [ 27 ]。 基于该思路，本文以执行限产停产部门数量作为工业增加值的工具变量，因为执部门数量越多，限产停产措施执行力越强，规模以上工业增加值降低引致的空气质量改善效果越符合预期。另外，西安市“治污减霾”方案于年初发布，意味着执行部门数量在年初已经确定，而全年空气质量在年初并不能预知，从而有效避免“反向因果”引起的内生性问题，缓解模型内生性问题，增强参数估计效果。 图2绘制执行限产停产部门数量与工业增加值散点图以及两者之间拟合直线。可见，在冬季供暖期与重污染天气情况下，部门数量与每月规模以上工业增加值显著负相关，随着部门数量增多，工业增加值在限产停产期内减少更多。此外，将部门数量作为工具变量还具有时间异质性优势，即执行部门仅于冬季供暖期及重污染天气期间内对企业进行规制，且每年规定执行该规制政策部门数量不同。而非该时期内，空气质量绝大部分为优良，政府不会执行限产停产政策，能够有效避免与其余变量可能产生的多重共线性问题。 图2. 执行限产停产部门数量与工业增加值 结合上述分析，为定量考察大气网格化治理对空气质量的影响，同时避免内生性问题，本文最终在基准回归模型(1)基础上设定如下两阶段最小二乘回归模型(2SLS)： i n d u s t r y t = ϵ 0 + ϵ 1 D E P t + ∑ i = 1 6 π i X i t + ∑ i = 1 5 ϖ i Z i t + η t + ξ t + ∑ i = 1 11 φ i t + σ t (4) a q i t = θ 0 + θ 1 c o v e r a g e t + ϑ i n d u s t r y t + ∑ i = 1 6 λ i X i t + ∑ i = 1 5 μ i Z i t + η t + ξ t + ∑ i = 1 11 φ i t + ϕ t (5) 其中， D E P t 代表执行限产停产部门数量。