西藏新环保政策对主要大气污染物的减排效应研究

杜青龙 王 萍

（西南科技大学经济管理学院 四川绵阳 621010）

一、研究背景

西藏地区的生态安全问题备受世人瞩目。随着经济的跨越式发展，西藏地区的生态安全受到了较大扰动，文献研究发现：2004～2010 年期间西藏地区的生态安全水平一直处于预警状态。2009 年国务院颁发《西藏生态安全屏障保护与建设规划（2009-2030）》后，西藏地区被纳入生态环境重点治理区域，2010 年生态安全水平回升到较为安全的水平[1]，但依然面临严峻压力。

西藏地区的生态安全问题同样备受我国中央高层的高度关注。2015 年8 月中央第六次西藏工作座谈会上，习近平同志提出西藏自治区要“确保各族人民物质文化生活水平不断提高，确保生态环境良好……要坚持生态保护第一，采取综合举措，加大对青藏高原空气污染源、土地荒漠化的控制和治理……”。

为了落实座谈会精神，西藏地区各级政府迅速行动起来，积极推行基于“生态保护第一”指导思想的新环保政策以强化区域生态治理。2016 年制定的新环保政策的目标是严守西藏地区生态环境保护的底线、红线，内容包括以生态补偿政策为主体的环境规制政策以及以“命令+控制”为特征的环保行政命令，比如：积极推动全区水生态补偿机制，全面实施“大气、水、土壤”三大污染防治行动计划；印发《2016 年全区重点行业环境保护专项执法检查工作方案》，对水泥、城镇污水处理厂等重点行业开展专项执法检查；严禁“三高”项目进入西藏[2]；严格执行矿产资源自治区政府“一支笔”审批制度，环境保护“一票否决”制度等[3]。

为了检验基于落实“生态保护第一”指导思想所制定的新环保政策的有效性，本文以习近平同志提出的“加大对青藏高原空气污染源的控制和治理”这一具体目标为检验对象，运用政策分析法（包括双重差分法及合成分析法）就西藏地区新环保政策对“空气污染源的控制和治理”有效性进行研究，为西藏地区进一步落实习近平同志“加强民族团结、建设美丽西藏”重要嘱托提供文献支持。

二、文献综述

（一）环境政策对生态质量的影响

1.生态补偿政策对生态质量的影响

2015 年，Wunder 对诸多生态补偿概念进行修正后，将生态补偿定义为“是一种生态系统服务使用者和生态系统服务提供者之间的自愿交易……是一种有条件的付费”[4]。生态补偿有多种类型，如果按照时空维度划分，生态补偿可以分为代内补偿和代际补偿（时间维度）、国内补偿和国家间补偿（空间维度）。为了获得最大化补偿效益，于是产生了对生态补偿机制的研究。生态补偿机制的核心是解决资源环境领域的外部性问题，包括两大基本思路：市场补偿机制和政府补偿机制[5]（柳荻等，2018）。市场补偿与政府补偿两种机制谁更有效，文献得出了矛盾的研究结果：比如Pagiolaet al.（2006）和Wunder et al.(2008)等学者认为市场补偿比政府补偿更有效率[6]，与 Engel(2008）[7]等的研究成果相矛盾。矛盾的结论说明治理机制的设计与选择可能存在诸多调节变量，如Borner(2017)认为情景变量(如政治环境、制度、供应成本的异质性等)以及确定环境和社会经济产出的方案设计(如支付类型和水平、补偿目标等)均会影响补偿机制的作用效率[8]。国际上，政府补偿与市场补偿是两种常用的机制，但是在中国的生态补偿实践中，政府补偿是当前最主要的形式，因为这种方式比较容易启动[9]，且效率更高[10]。

2.行政命令对生态质量的影响

以生态补偿政策为主体的环境规制政策与以“命令+控制”为特征的环保行政命令常常是同步运行的，因此环保政策在实践中表现为“法规+命令+控制”。而“命令控制型”的行政手段（比如对高污染高排放行业直接实施“关、停、并、转、迁”）在所有政策手段中使用比率最高，达到61.44%[11]。规制政策与行政命令各有优长，在相同的经济增长目标下，“命令控制型”的行政命令对环境质量改善效应明显优于生态补偿[12]；但以行政命令为核心的环保政策，在效果上可能存在短期性，比如奥运会期间以行政命令为主的环保政策让北京在奥运会期间以及其后一段时间空气污染指数明显下降，但一年后政策效应明显减弱。为了保障APEC会议、阅兵仪式、G20会议顺利进行而使用的各种以行政命令为核心的环保政策所出现的“APEC蓝”“阅兵蓝”以及“G20蓝”，同样存在短期效应[13]。另外，单一的以行政命令为主导的环保政策虽然可以快速改善环境质量，但却可能会以牺牲短期经济产出为代价[14]。

（二）经济增长与生态质量的相容发展

高阳等（2011）对我国省区生态经济系统分析（1996—2008）时发现，尽管我国人均生态足迹不断增长,但由于生态承载力的增长快于生态足迹的增长,因而生态盈余也在不断增长——即产业发展与生态安全在时间维度上表现出关联演化特征[15]。大量关于区域产业发展与生态安全的关联分析文献也证实了上述结论，即产业发展与生态安全水平在时间维度上存在显著的关联性，如胡晓芬等（2017）对甘肃生态时空格局的演化研究[16]及曹娣等（2017）对山东产业结构与水质的关联研究[17]。因此，只要有恰当的环保政策组合，实现产业发展、经济增长与环境质量的相容发展是可行的[18]；而如果环保政策目标单一，如只考虑经济发展或行业利益，则容易发生政策脱轨[19]，相容性发展则难以实现。

三、研究设计与计量模型

（一）研究设计

本文研究基于“生态保护第一”指导思想的西藏地区新环保政策对空气污染物的减排效应，属于“政策研究”范畴。对政策研究比较流行的研究设计是双重差分法，但是该方法存在诸多缺陷——因为从实验设计角度看，政策研究属于自然实验，数据属于观察数据，双重差分法无法解决控制组非随机选择带来的内生性问题。基于Neyman-Rubin反事实框架（即寻找干预组在原因不存在情况下会发生的潜在结果或事件状态）的倾向值分析可以克服双重差分模型的缺陷，被大量用于政策效应的评价中，且效果良好[20]。但具体到本研究，由于所采用的数据结构属于面板数据结构，进行倾向值匹配时地区与年份的交互会导致较强的匹配误差，所以并不适宜；而基于非参估计的合成控制法，则能够有效解决本研究所面临的问题，有效检验新环保政策与空气污染物减排之间的因果效应[21]。在实际研究时本文同时采用双重差分模型加合成分析模型，目的有三个：一是将双重差分模型作为合成分析模型的参照分析结果；二是合成分析法有可能存在无法合成的情况；三是双重差分模型可以提供协变量对被解释变量方差变异的贡献，弥补合成分析法在这方面的不足。

（二）计量模型

1.基于双重差分法的计量模型

双重差分法（Difference-in-Differences;DID）常常被用来进行政策效应评价。在总评价样本中，设某样本地区进行了政策变革，则其被称为处理组，没有实施政策变革的样本地区则为控制变量。令变量Treat刻画处理组与控制组的差异，若Treat=1,分析样本属于处理组；若Treat=0，分析样本属于控制组。令变量Date刻画试验期前后的差异（即使没有政策变革，也存在时间趋势），若Date=1,表示已经实施了政策变革；若Date=0，表示尚未进行政策变革；则只有交互项Treat*Date 才能真正度量处理组的政策效应。设政策影响的结果变量为y，则有[22]：

选取大陆31 个省市自治区为研究样本，西藏地区在t0时期（2016 年）基于中央第六次西藏工作座谈会进行了环境政策的变革，设2016 年前某个地区的工业废气物排放量为Y0it,2016 年及以后工业废气排放量为Y1it,则政策效应为[23]：

其中，y0it代表不存在政策干预情况下的潜在结果或状态，称之为“反事实”。对于西藏地区（处理组）而言，反事实就是处于控制状态，但在真实数据中观测不到（即它是一个缺失值，除非回到2016年停止政策变革）；对于其它地区而言，反事实则是处于干预状态，但是同样观测不到。

令 wit表示地区i 在t 期的环境政策干预状态[24]，即：

如前文所述，2016 年后西藏地区没有实施政策干预的观测值是观测不到的，在评价时是用E（y0|w=0）作为替代。依据反事实模型的定义，可以将平均干预效应值进行分解后证明这一替代是有效的，即：

2.基于合成分析法的计量模型

Abadi和Gardeazabal（2003）在分析巴斯克地区（the Basque Country）冲突对经济的影响时，提出了合成分析方法（SCM:Synthetic Control Methods）[25]。2007 年Abadi 等又以合成分析法分析了加州控烟政策对加州个人香烟销量的影响[26]。由于可以有效克服以往实证方法中在选择控制对象时可能出现的样本选择偏误和政策内生性问题，该方法目前已经被我国学者广泛运用于单样本的环境政策效应分析中，如郝枫等（2020）就江苏污水处理差别定价政策对地表水质的影响评估[27]，陆贤伟（2017）就低碳试点政策实施对碳排放量的影响评估等[28]。

合成分析法的基本思想是，虽然无法找到与西藏地区相匹配的最佳控制地区，但可以通过对其余省市的线性组合，构造一个相似度高的“合成西藏”，并将“真实西藏”与“合成西藏”进行对比。由此可以看出，合成分析法选择线性组合的最优权重是基于数据驱动的，这可以减少控制单元的自由裁量权[29]。其基本原理如下[30]：

假设有J+1 个地区，其中J 个地区是潜在控制地区，第一个地区是受到干预的地区，为i地区t时间的观测结果。设Dit=表示i 地区在t>T0时期进行了政策干预，则有

如果控制组的权重为：W=(w2,…,wj+1)'，由此权重构成的合成观测值为：

便可以得到政策效应的估计值：

四、实证检验

（一）样本选择与数据来源

本文主要分析中央第六次西藏工作座谈会后西藏地区新的环保政策对空气质量的影响效应，分析样本包括中国大陆31 个省、市、自治区，其中西藏地区为处理组，其余30个省市自治区为控制组。

本文数据全部来源于“国家统计局（http://www.stats.gov.cn/）”官方网站。依据主要变量数据可获得情况，本文利用废气中主要污染物排放量的显著性减少表征空气污染物减排效果，其中废气中主要污染物包括二氧化硫（SO2）、氮氧化物(N0)以及烟(粉)尘（Dust）。由于西藏地区2011 年后才有氮氧化物与烟(粉)尘排放量统计值，因此本文分析数据的时间周期为2011-2017年。

（二）变量描述性统计

因为西藏地区经济总量小，对应的废气主要污染物排放量远低于参照地区。为了便于比较，本文取单位GDP 排放量（吨/亿元）的对数值（ln(yi/GDP),i=1,2,3；取对数的另一个目的是对变量进行线性化处理）进行分析；图1 为西藏地区单位GDP 排放量对数值后的时间序列图。图1 显示，2017 年，三类废气污染物在单位GDP 上的排放量有一个掉头向下的减排趋势；政策实施的基期（2016 年，图中垂直虚线处）则没有明显的减排趋势。表1 为处理组、控制组变量在不同阶段（T1为2011-2015年，T2为2016-2017年）三类主要废气排放物在单位GDP上的排放均值分布情况。从表1来看，西藏地区在2016 年后二氧化硫的排放量均值有所减少，氮氧化物、烟(粉)尘则有所增加；控制组在2016 年后二氧化硫的排放量均值有所增加，氮氧化物、烟(粉)尘基本持平。

图1 西藏地区单位GDP主要废气物排放（Ln(yi/gdp）

表1 西藏地区与控制组主要废气物排放量均值

（三）政策效应分析

1.基于“DID模型”的新环保政策效应分析

依据双重差分建模思想，本文建立如下政策效应分析模型：

其中，yi分别为二氧化硫排放量、氮氧化物排放量及烟（粉）尘排放量，因此共包括3 个分析模型。由于西藏属经济欠发达地区，为了排除经济总量对政策效应的影响，本文取单位GDP 污染物排放量的对数值作为分析因变量（取对数值是为了线性化变量）。依据双重差分的思想，政策效应采用treati(i=1，处理组；i=0，控制组)与实验期虚拟变量Dt(t=1,实验期；t=0,控制期)的交互项treati*Datet（交互项值=1，表示变量属于处理组的实验期）来度量。由于treati*Datet已经包括了政策变量，与政府环境治理相关的行为变量，将其排除在模型外。协变量主要引入状态变量，包括经济、人口、产业结构、能源消费、被解释变量的滞后项等；由于西藏炭等能源消费数据缺乏，因此只能用电力消费数据替代。最后引入模型的协变量包括：被解释变量的滞后一期项（L.Y）、第三产业占比（Rgdp3）、常住人口数量（People)、经济增长率（Growth)以及能源消费（Power)。

确立政策期（T0）为2016 年。由于政策期后（Date≥T0=2016）只有两期数据，为了平衡数据分布、弱化时间效应等混淆变量对政策效应的影响，新环保政策实施前（Date

分别以二氧化硫、氮氧物以及烟（粉）尘在单位GDP 上的排放量为因变量的三个DID 分析模型的回归结果参见表2。由表2 可知：代表政策效应的交互项（Treated*Date）均在1%的统计水平上显著，三类主要污染物在单位GDP上的排放量在2017年明显被显著抑制——即西藏地区2016年开始的基于“生态保护第一”的新环保政策对主要废气物排放量减排效应具有政策滞后性。从Date 的回归系数来看，2017 年31 个省市自治区在单位GDP 上二氧化硫、烟（粉）尘的排放量均显著较2014年、2015年期间降低，但氮氧化合物没有显著变化；从Treat的系数来看，西藏地区单位GDP 的氮氧化合物和烟（粉）尘排放量相较于参照组（其余30 个省市自治区）明显要高，但是二氧化硫则没有显著差异。

表2 环境政策对废气污染物排放的影响（DID模型）

从协变量对主要废气物排放量的影响来看，污染物排放具有明显的惯性，头一年的排放量（L.Y）明显正向影响第二年的排放量；具有较高的第三产业比重（Rgdp3）、较高的经济增长率（Ln(Growth)）能够明显抑制单位GDP的烟（粉）尘排放量，但是对二氧化硫、氮氧化合物排放量无显著影响。常住人口数量（Ln(People)）主要对单位GDP的二氧化硫排放量具有明显的正向影响；对氮氧化合物、烟（粉）尘排放量则没有显著的影响；较高的电力消费（Ln(Pow⁃er)）主要正向影响烟（粉）尘排放量在单位GDP的排放量，对二氧化硫、氮氧化合物的影响则不显著。

环境政策既包括生态补偿政策，也包括其它规制政策与行政命令。西藏地区经济发展相对欠发达，因此生态补偿主要是政府行为。表3通过加入协变量“投资工业污染投资（Ln(invest)）”来分离生态补偿政策，剩余的政策效应主要代表其它规制政策以及行政命令。将表2与表3的效应值进行T检验，不存在统计学意义上的差别；因此可以认为，在2014-2017年期间，西藏地区生态补偿政策对废气污染物减排没有显著的成效。

表3 强制性规制政策对废气污染物排放的影响（DID模型）

2.基于合成法的新环保政策效应分析

（1）政策效应检验

双重差分模型要求处理组与控制组在2016年前是可比的，这种配对具有较强的主观性：因为西藏地区地域辽阔、人口稀少、经济发展水平相对较低。这导致西藏地区与控制组进行比较时，双重差分要求的可比性可能并不存在，从而导致政策效应的评估出现较为严重的内生性偏差。因此，本文将继续选择合成分析法分析西藏地区新环保政策对空气污染物的减排效果，以期通过数据驱动而不是主观判断决定权重得到更为客观的结果判断。

分析数据为分省年度面板数据（id 为31 个省、市、自治区，因为合成法需要更多的时间数据，所以二氧化硫时间增加了2010 年的数据）。合成分析时氮氧化物排放量在T0之前难以找到有效的合成地区，因此研究对象只包括了二氧化硫排放量和烟（粉）尘排放量。由于西藏地区的ln(so2/GDP)与控制组差距太大，难以有效合成，实际进入的合成被解释变量为ln(so2)/GDP。与DID 不同，合成分析不存在政策变量（Treat*Datet），因此本文的预测变量既选取了被解释变量的滞后项、常住人口、第三产业占比、经济增长率、人均GDP 等状态变量，同时还包括政策的外显变量——工业污染投资（Ln(in⁃vest)）；最终进入合成的预测变量及其在“真实西藏”与“合成西藏”中的平衡值参见表4。表5 为入选“合成西藏”的地区及其权重：合成二氧化硫排放量的地区包括广西、北京、贵州及黑龙江，其中广西的权重最大（55.3%），其次是北京（36.8%），二者占了总权重的92.1%；合成烟（粉）尘排放量的地区只有黑龙江与北京两个地区，其中黑龙江的权重最大（63.5%）。

表4 预测变量在真实西藏与合成西藏中的平衡值

表5 合成西藏的地区构成及权重

图2“真实西藏”及“合成西藏”主要废气污染物排放量

图3 新环保政策对西藏主要废气污染物排放量的影响效应

“真实西藏”与“合成西藏”2010-2017 年期间在单位GDP 上的二氧化硫及烟（粉）尘（缺失2010年数值）排放量如图2 所示。图中垂直虚线与x 轴的交点表示新环保政策确立的年份。图2(A)显示在垂直虚线左侧，“真实西藏”与“合成西藏”在单位GDP 上二氧化硫排放量非常接近，但是在虚线右侧，“真实西藏”的排放量与“合成西藏”的排放量则出现了明显的差异，二者的差异正是新环保政策的政策效应。图3(C)垂直虚线右侧便是新环保政策带来的具体政策效果，可以看出政策效应具有1年期的滞后性：相较于“合成西藏”，“真实西藏”在单位GDP上的二氧化硫排放量在2017年才出现了明显的下降。图2(B)显示单位GDP 上的烟（粉）尘排放量在新政策实施前（垂直虚线左侧），“真实西藏”与“合成西藏”的拟合不如二氧化硫好，但二者也基本呈现出缠绕状态，即“合成西藏”较好地模拟了“真实西藏”在单位GDP上的烟（粉）尘排放量。图2(B)虚线右侧显示，“真实西藏”在2017年单位GDP上的烟（粉）尘排放量下降速度，下降速度明显高于“合成西藏”；图3(D)垂直虚线右侧便是政策效应带来的具体效果，同样可以看出，相较于“合成西藏”，2017年“真实西藏”单位GDP上的烟（粉）尘排放量出现了显著的下降。

（2）稳健性检验

图4 西藏地区与其余地区主要废气排放差值分布

上面分析了新环保政策对西藏废气污染物排放的影响效应。为了检验上述效应的确来源于新环保政策而不是其它因素，需要进行稳健性检验。稳健性检验的基本思想是：在31 个省市自治区随机抽取一个地区，假设其在2016 年实施新环保政策，便会得到该地区与其合成地区的差值；如果差值真的来源于政策效应，那么该地区的差值要明显高于其它城市。从图4可以看出，无论是二氧化硫还是烟（粉）尘，西藏地区的政策效应均表现非常突出，在2017 年相较于其它地区有明显的下降。因此可以认为，基于“生态保护第一”指导思想的新环境政策的确显著降低了二氧化硫和烟（粉）尘排放量在单位GDP上的排放量。

五、结论与政策建议

本文通过双重差分法与合成分析法检验了基于“生态保护第一”指导思想的西藏新环境政策对空气污染物的减排效应。双重差分法的分析结果认为西藏的新环保政策显著抑制了三类主要废气污染物（二氧化硫、氮氧化合物以及烟（粉）尘）在单位GDP 上的排放量。合成分析法确认了西藏新环保政策对二氧化硫和烟（粉）尘在单位GDP 上排放量具有明显抑制作用，但是对氮氧化合物无法确认。另外，上述两种研究方法均确认了政策效应具有一年的滞后性。因此，本文通过综合评判后认为，习近平同志在中央西藏第六次座谈会上强调的“加大对青藏高原空气污染源的控制和治理”这一具体环境治理目标已经在西藏地区初步得到较好的落实。

基于分析过程及研究结论，本文就后期西藏地区的环保政策提出如下政策建议：

第一，继续强化积极的环保政策，但是要注意多种政策的配合使用。分析结论显示，体现“生态保护第一”的积极环保政策的确对废气主要污染物排放有明显的抑制作用，但是目前西藏地区对环境治理的手段主要依靠相对单一的具有“命令控制”特征的政策规制与行政命令。“命令控制型”的规制政策与行政命令虽然可以快速改善环境质量，但效果可能难以持久，容易出现政策“脱轨”的现象。因此，在未来的环保政策中，西藏地区要注意强化生态补偿政策在环境治理中的运用，设计具有多重主体而不是单一政府主体的生态补偿体系框架，探索多元化补偿机制促进产业与生态安全水平正向优化耦合演化的条件及作用路径。

第二，环保治理必须将顶层设计与全社会参与治理结合起来。目前西藏的环保政策已经引起了中央高层的注意，并提出了“生态保护第一”的指导思想。但是在具体实施过程中，需要积极借助多方力量形成共同治理格局。2015 年，国家启动了全国环保系统技术援藏，这是外部主动参与形成的多方治理；西藏地区要发挥自身的内部积极性，主动借助多方主体强化空气污染的治理，并强化政府主体与非政府主体之间资源与力量的融合；主动利用现代传媒技术（如抖音、西瓜视频、微博等）的优势，积极发动网络意见领袖的影响作用，号召全社会的组织与个体投入到西藏地区的环境保护中，形成一种自下而上的舆论导向。

第三，积极探讨环保政策与产业政策之间在环境保护上的融合，实现环保保护与经济增长的相容发展；即既要贯彻“生态保护第一”的思想，也要贯彻习近平同志“确保各族人民物质文化生活水平不断提高”的要求。分析过程显示，具有较高第三产业比重、较高经济增长率能够明显抑制单位GDP上的烟（粉）尘排放量，这说明环保政策与产业政策之间可以实现协调。通过梳理环保政策与产业发展的正向耦合条件，积极探讨实现西藏地区环保政策与产业政策之间的相容性。只有环保政策与产业政策实现相容，生态水平才不会出现反复，同时也才会更有利于环保政策的贯彻与落实。