双重差分模型在政策环境评价中的应用研究

刘婷; 徐鹤

doi:10.12153/j.issn.1674-991X.20220537

双重差分模型在政策环境评价中的应用研究—以农业支持保护补贴政策为例

doi: 10.12153/j.issn.1674-991X.20220537

刘婷^1,,
徐鹤^2, ,

1.
山西师范大学地理科学学院
2.
南开大学战略环境评价研究中心

详细信息

作者简介:
刘婷（1992—），女，讲师，主要研究方向为环境影响评价、环境经济，1226691581@qq.com

通讯作者:
徐鹤（1971—），男，教授，主要研究方向为环境影响评价、环境管理与环境经济，seacenter@nankai.edu.cn

中图分类号: X820
计量
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出版历程
- 收稿日期: 2022-05-30
- 网络出版日期: 2022-09-22

Application of difference-in-differences model in policy-based strategic environmental assessment: taking policy for agricultural support and protection subsidy as an example

LIU Ting^1
,,
XU He^{2
, ,}

1.
School of Geographic Science, Shanxi Normal University
2.
Research Center for Strategic Environmental Assessment, Nankai University

摘要

摘要:
政策环境评价是环境影响评价体系的重要组成部分，开展其方法研究对政策环境评价制度完善及实践开展至关重要。双重差分（DID）是计量领域用于政策效果评估的主流方法之一，以农业支持保护补贴政策为例，采用多期DID评估该政策对农业面源污染的影响，探究DID在政策环境评价中的适用性。结果表明，DID在政策环境评价中具有较好的适用性，可用于政策实施后的环境影响评价和政策实施前相关政策的回顾性评价。未来应加强政策环境评价的技术方法研究，形成统一完善的技术方法体系，以促进政策环境评价制度的构建与实践的开展。研究发现，政策设计上环境利好的农业支持保护补贴政策在研究区域对农业面源控制的正向影响并不显著，甚至刺激农户施用更多农药，产生了负面影响。
- 双重差分(DID)模型 /
- 政策环境评价 /
- 农业支持保护补贴政策 /
- 农业面源污染
Abstract:
Policy-based strategic environmental assessment (policy-based SEA) is an important part of the environmental impact assessment system. It is very important to carry out the method research of policy-based SEA for its system improvement and practice. Difference-in-differences (DID) is one of the main methods used to evaluate policy effects in econometrics. Taking the policy of agricultural support and protection subsidy as an example, multi-period DID was used to evaluate the impact of the policy on agricultural non-point source pollution, and explore the applicability of DID in policy-based SEA. This study found that DID had good applicability in policy-based SEA. In addition to the environmental impact assessment of post-implementation policies, DID could also be used for the retrospective evaluation of the relevant policies of pre-implementation policies. In the future, the research on technical methods of policy-based SEA should be strengthened, and a unified technical method system should be formed to promote the construction and improvement of policy-based SEA system. In addition, it was found that although the policy for agricultural support and protection subsidy was a favorable policy for environment, its positive impact on agricultural non-point source pollution was not significant, and even stimulated farmers to use more pesticides, resulting in a negative environmental impact.

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图 1 平行趋势检验

Figure 1. Results of the parallel trend test

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表 1 样本选择及分组情况

Table 1. Sample selection and grouping

具体区域		政策实施年份
山东省	枣庄市、济南市、德州市、济宁市、临沂市、青岛市、泰安市、威海市、淄博市、菏泽市、烟台市、莱芜市、滨州市、东营市、聊城市、日照市	2015
河南省	郑州市、开封市、洛阳市、平顶山市、安阳市、鹤壁市、新乡市、焦作市、濮阳市、许昌市、漯河市、三门峡市、商丘市、周口市、驻马店市、南阳市、信阳市、济源市	2015
河北省	石家庄市、唐山市、秦皇岛市、邯郸市、邢台市、保定市、张家口市、承德市、沧州市、廊坊市、衡水市	2016
湖北省	武汉市、黄石市、十堰市、宜昌市、襄阳市、鄂州市、荆门市、孝感市、荆州市、黄冈市、咸宁市、随州市、恩施土家族苗族自治州、仙桃市、潜江市、天门市、神农架地区	2016

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表 2 变量及其定义

Table 2. Variables and definitions

变量性质	子指标	变量名称	符号	变量说明
被解释变量	农业面源污染指标	化肥施用强度/（kg/hm²）	fer	单位面积化肥施用量，化肥使用量（折纯量）/农作物种植总面积
		农药使用强度/（kg/hm²）	pes	单位面积农药施用量，农药使用量（折纯量）/农作物种植总面积
		总氮产生强度/（kg/hm²）	TN	单位面积总氮产生量，总氮产生量/农作物种植总面积
		总磷产生强度/（kg/hm²）	TP	单位面积总磷产生量，总磷产生量/农作物种植总面积
控制变量	生产要素替代	农业劳动力投入强度/（人/hm²）	lab	单位面积劳动力投入量，农业劳动力数量/农作物种植总面积
		农业机械投入强度/（kW/hm²）	mac	单位面积机械劳动力投入量，机械化总动力总量/农作物种植总面积
		灌溉水平/%	irr	灌溉面积/农作物种植总面积
	劳动生产经验	上一年农村居民家庭人均收入/（元/人）	inc	全部折算为2009年不变价
	劳动生产经验	上一年粮食单产/（kg/hm²）	yie	上一年单位面积粮食产量，上一年粮食总产量/上一年粮食种植面积
	种植结构	种植结构/%	str	粮食种植面积/农作物种植总面积
虚拟变量		政策虚拟变量	treat_time	各地级市实施政策的当年及其之后该变量取值为1，否则为0
注：在后续模型估计中，表中变量除种植结构和灌溉水平外，其他均转换为对数形式。

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表 3 氮肥、磷肥、复合肥产污系数^[20]

Table 3. Pollution production coefficient of nitrogen fertilizer, phosphate fertilizer and compound fertilizer

污染物	氮肥	磷肥	复合肥
TN	1	0	0.33
TP	0	0.44	0.15

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表 4 多期双重差分结果

Table 4. Results of multi-period DID

项目	（1）	（2）	（3）	（4）	（5）	（6）	（7）	（8）
项目	ln fer	ln fer	ln TN	ln TN	ln TP	ln TP	ln pes	ln pes
treat_time	−0.010 (0.044)	−0.022 (0.046)	0.043 (0.070)	0.023 (0.066)	0.065 (0.061)	0.059 (0.056)	0.044^** (0.018)	0.035^** (0.016)
str	__	−0.076 (0.373)	__	−0.362^* (0.192)	__	−0.243 (0.242)	__	−0.498^** (0.246)
irr	__	0.152 (0.191)	__	−0.104 (0.082)	__	−0.130 (0.075)	__	0.063 (0.139)
ln mac	__	0.012 (0.045)	__	0.005 (0.040)	__	0.071 (0.052)	__	−0.069 (0.038)
ln lab	__	−0.111 (0.204)	__	0.226^* (0.123)	__	0.162 (0.103)	__	0.082 (0.061)
ln in	__	−0.082 (0.069)	__	−0.154^** (0.074)	__	0.004 (0.087)	__	−0.109 (0.075)
ln yie	__	−0.107 (0.334)	__	0.082 (0.298)	__	−0.007 (0.337)	__	0.152 (0.100)
常数项	6.025^*** (0.058)	8.461^*** (2.490)	5.438^*** (0.069)	4.940 (3.212)	3.882^*** (0.06)	2.871 (3.052)	2.300^*** (0.022)	1.942 (1.590)
R²	0.026	0.044	0.022	0.047	0.034	0.052	0.302	0.372
样本数	566	563	562	560	562	560	538	536
注：单数列（1）、（3）、（5）、（7）为没有增加控制变量的回归结果，双数列（2）、（4）、（6）、（8）为增加了控制变量的回归结果。^*、^、^*分别表示待估系数在1%、5%、10%水平上显著；括号内数字为标准误差。表5同。

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表 5 安慰剂检验结果

Table 5. Results of placebo test

项目	政策执行时间提前1年		政策执行时间提前2年
项目	无控制变量	有控制变量	无控制变量	有控制变量
treat_time	0.023 (0.019)	0.025 (0.019)	−0.004 (0.016)	0.001 (0.018)
str	__	−0.506^** (0.244)	__	−0.503^** (0.246)
irr	__	0.078 (0.135)	__	0.067 (0.140)
ln mac	__	−0.072^* (0.039)	__	−0.070^* (0.039)
ln lab	__	0.075 (0.063)	__	0.083 (0.061)
ln inc	__	−0.111 (0.075)	__	−0.114 (0.076)
ln yie	__	0.159 (0.099)	__	0.149 (0.101)
常数项	2.321^*** (0.026)	1.973 (1.588)	2.348^*** (0.024)	2.055 (1.61)
R²	0.299	0.370	0.298	0.368
样本数	538	536	538	536

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