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环境保护-ECOL ECON | 新冠疫情的意外后果?对中国城市空气质量的改善

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2022/03/25 01:42发布
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邀您一起回顾经典论文——环境保护-ECOLECON|新冠疫情的意外后果?对中国城市空气质量的改善

 

01 背景与问题

近年来,中国城市经济持续增长,空气污染程度不断下降。在2015到2019这五年里,整个国家经济以年均约6%的速度增长,空气污染程度平均每年下降6.9%,尤其在大城市平均每年下降8.1%。2020年初,新冠肺炎疫情(COVID-19,下文简称“疫情”)爆发,导致中国经济增长陷入停滞,但也使得中国城市空气污染程度急剧下降。2020年前三个月,中国285个城市的PM2.5浓度与去年同期相比下降了11.9%。

 

疫情导致的经济停滞可能会加速中国污染最严重城市的污染减少进程,并为数百万中国城市居民提供清洁空气。本文在反事实(即如果疫情没有发生)的基础上,探究中国不同城市的污染将会如何演变。具体而言,本文研究了2020年初疫情导致的经济停滞对中国城市空气质量、公民环境关注以及国家监管和产业政策动态的影响。

 

02 数据

本文的使用的数据如下:

 

(1)污染数据。源于中国环境监测总站“全国城市空气质量实时发布平台”公开发布的每个城市的PM2.5日浓度水平,用以计算每个城市的年污染平均值。在2015-2019年这段时期,中国城市的污染水平由55μg/m3降至15μg/m3

 

(2)宏观经济社会数据。源于各城市的统计年鉴数据,包括年末人口总数、GDP总量等。通过控制城市人口水平(活动规模)、城市每年的天气状况与当时的宏观经济状况,测试环境意识更强的城市是否更早达到EKC(静态环境库兹尼茨曲线)转折点,从而使随后的经济增长与污染负相关。

 

(3)清洁空气需求数据,使用互联网数据予以衡量。源于中国网上发布的数十亿条社交媒体消息,通过估计特定城市的幸福偏导数(由社交媒体内容分析揭示),得到城市/日PM2.5,即“情绪污染”弹性(“sentiment-pollution” elasticity);以“环境保护”作为关键词,通过百度平台在城市层面创建环境关注指数(百度指数),具体来说,百度指数=百度搜索引擎中关键词“环境保护”的总条目数除以总人口数(每百万人),用以反映特定年份中公众对城市环境保护的关注程度。

 

(4)空气污染的三个主要决定因素相关数据。假定污染是由城市三项关键的基础性活动:驾驶、工业和烹饪造成的,构建三个变量来反映中国城市相应活动水平,分别是私家车总数(车辆总数取对数值)、工业部门(行业)的GDP份额以及住宿和餐饮业的就业人数(就业人数取对数值)。本文使用疫情发生前这三个变量的数据来反映各个城市的这三项活动水平。

 

(5)国家针对经济发展的政策数据。本文从白鹿智库收集了2020年2月至2020年5月地方政府发布的政策文件,并提取了与工业发展相关的刺激政策。重点关注三种类型的“绿色产业政策”——新能源汽车、产业升级(向低能源强度方向)和新互联网技术(IT)基础设施。

 

03 方法

本文首先展示了中国城市空气污染的最新趋势。大城市和小城市的空气污染都有所下降,任何产业结构的变化都已被技术效应所抵消(图2所示),从而使单位经济活动的污染有所下降。同时暴露在最脏空气中的污染也大大减少了。通过大数据搜索提炼,用OLS回归得到在居民情绪污染弹性越高的城市(城市收入越高)存在显著的污染下降,越来越重视环境保护,并且给当地领导人施加更大的压力。

 

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图1 PM2.5浓度变化趋势

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图2 工业部门GDP占比

 

其次,利用模型(1)估计城市污染与人均收入之间的关系如何随时间变化,来测试环境意识更强的城市是否有更早的EKC转折点,从而使随后的经济增长与污染负相关。

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(1)

然后,如图3所示,由于传统春节假期(几乎所有生产活动都暂停)从2020年1月31日的除夕起共七天结束。然而,由于疫情的爆发,中国的29个省份(31个省中的29个省)要求企业在2月10日之前不得复工,本文利用2017-2019年在1月31日到2月10日的污染程度上升作为反事实估计的基础,进而利用模型(2)和(3)量化由经济短暂停滞导致的污染减少的决定因素。

 

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图3 2017-2020年中国新年前后的空气污染趋势

 

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2

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(3)

本文将样本期限制为除夕前二十天和除夕后十六天(直到2月10日,重新复工的第一天)。在模型(2)中,Shutdown= 1表示自除夕起的十七天,year2020 = 1表示2020年。本文选择2018年和2019年作为基准年。在模型(3)中,SF_holiday= 1表示自除夕起的八天,也是正常的春节假期,因此这三年的这段时间几乎没有生产活动。COVID_shutdown= 1表示自除夕以来的第8至16天,这是2020年因疫情导致的意外停工日,但2018年和2019年为正常工作日。

 

再次,经过一系列的分析,将疫情引起的污染下降分解为驾驶、工业和烹饪活动这三个决定因素,利用模型(4)进一步量化污染下降与这三个因素之间的联系。

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(4)

最后,根据情绪污染弹性和PM2.5将144个中国城市划分为四个象限,如图4所示。象限I中的49个城市的空气污染显著下降,人口对空气污染更为敏感,所以利用模型(5)来检验象限Ⅰ的人口是否对清洁空气有很高的需求,来确定地方民众自下而上的推动压力是否推动地方政府制定可信的反污染政策。

 

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图4 四象限城市分布

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(5)

其中,Postt是在日期t时,城市i在百度搜索引擎中的关键词“环境保护”的每日计数,百度指数已标准化处理,如果城市为象限I中的城市有Treat= 1,其他象限中的城市等于则有Treatt = 0。

 

04 结论

首先,基于285个城市样本,发现城市PM2.5浓度和人均国内生产总值之间存在倒U型关系。在表1的第(1)列中,转折点大约是48.8千元(7839美元,以2015年不变价格计算)。本文还计算了人均GDP超过EKC转折点的城市数量。在2015-2018年间,47%的城市通过了EKC转折点。在第(2)和(3)列中,本文使用情绪污染弹性的中位数对城市样本进行划分,发现这两个子样本具有相似的转折点,但在污染敏感人口较多的子样本中,通过该转折点的城市比例较大。在第(4)和(5)列中,发现自下而上推动环境保护的城市有一个更早的转折点(37423元对73786元),通过转折点的比例也更大。这些结果支持了百度环境关注指数较高的城市有一个更早的EKC转折点的结论。

表1 城市环境库兹涅茨曲线的估算

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其次,假设在控制城市固定效应、年份固定效应、月份固定效应、月日固定效应和周日固定效应后,2020年与2018和2019年春节前的空气污染没有差异。回归结果如表2所示。与2020年前相比,在除夕后的十六天里,空气污染显著减少了14.9–16.6%(表2 Panel A,第(1)列和第(3)列)。将这段后除夕假期分解为正常的除夕假日(除夕后的第1至第7天)和意外的疫情停滞期(CNY eve后的第8至第16天)之后,与2018年和2019年相比,第一阶段污染下降幅度大27.5%第二阶段的额外下降幅度为7.1%–9.7%(表2 Panel A,第(2)和(4)列)。

 

通过模型(5),得到了285个城市δ4和δ5的估计值,这些指标分别衡量了与2018年和2019年相比,2020年春节假期和疫情经济停滞期间的空气污染变化。图5显示了2020年全国各城市在春节假期和新冠疫情关闭日期间的PM2.5浓度变化,表明中国大部分城市(285个城市中有190个)的空气污染有所减少。

 

表2 经济停滞对空气污染的影响
以及空气污染变化的决定因素

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图5 疫情导致经济停滞期间PM2.5的变化

 

然后,如表2中的Panel B所示,私家车数量和工业部门GDP份额均与PM2.5呈负相关,住宿和餐饮业的员工数量与PM2.5呈正相关。并且在驾驶、工业和烹饪这三项活动中,烹饪是造成正常春节假期空气污染变化的主要原因。大多数生产活动在每年的春节假期间停止,然而,在2020年的疫情后经济停滞期,拥有更多私家车、工业生产在城市经济中所占份额更大、餐饮业从业人员更少的城市,空气污染的下降幅度更大。

 

最后,本文发现图4中象限Ⅰ城市百度指数增加的平均值是其他城市的1.5倍,表明第一象限城市的当地居民对环境保护越来越感兴趣,他们寻求更多关于当地官员为进一步改善当地环境所做工作的信息。另外在控制城市、月份、周中日等固定效应后,PM2.5浓度与2020年相比,2021年同期(从春节前夕到春节后17天)的PM2.5浓度进一步下降了4%。对于象限I中的城市比2020年的进一步下降更大,足足为10.2%。这些事实表明,针对第一象限城市的更环保的后疫情刺激政策对2020-2021年的持续空气污染进展做出了贡献。

 

05 创新点

第一,在研究内容上,少有研究将地方公共品的改善作为“体验品”进行探讨。与私人物品不同,城市的空气质量是当地的公共物品,是空气污染排放的副产品。过往几十年中,煤炭和重工业生产推动中国经济快速发展的一个副产品是许多城市的老百姓几乎从未体验过清洁空气,2020年初的经济意外停滞为触发潜在的产业结构变化提供了契机。

 

第二,在研究方法上,本文使用大数据,测度了各个城市的情绪污染弹性和公众对环境保护的关注程度。同时,样本选取的设计很精妙,对不同时间内的环境污染下降纵向比较,得到污染下降的主要原因,并针对不同城市的环境污染下降横向对比,得到环境保护政策对污染下降的贡献。

 

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06 思考

首先,对于发展中国家而言,前期的经济发展带来了很多负外部性,很多地方长期处于污染状态。清洁空气的体验,会激发公众对清洁空气的需求,从而刺激民众自下而上的推动地方政府制定可信的反污染政策,例如,2020年4月23日,财政部、工信部、科技部、发改委联合发布了《关于完善新能源汽车推广应用财政补贴政策的通知》,为新能源汽车的推广应用提供财政补贴措施。民众自下而上的行为可能对政策出台存在一定的刺激作用,但是并不能说明这种政策的出台是民众自下而上促成的。

 

其次,如作者所言,环境库兹尼茨曲线(EKC)警告在未来的经济衰退时,城市领导人将面临经济增长和环境保护的权衡。在中国的政治制度中,中央政府应该向城市领导人发出明确的信号,并设计正确的机制(例如,调整提升标准中GDP增长和生活质量指标的相对权重、提供税收和补贴激励等),有效激励地方领导人持续努力治理污染,促进绿色投资和消费。这也表明自上而下的政策实施也同样重要,双管齐下的污染治理方式或许更为有效。

 

 

*文章来源:3E经典论文

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