环境综合治理政策的数据与模型研究

面板数据分析的模型并不像普通的多元线性回归模型是确定的，而是需要经过多重检测才能最终确定。所以本部分内容将先描述研究涉及的各项数据来源并展示各变量的描述性统计，随后将进行多重检验以最终确定面板数据分析所需的模型。

4.3.3.1　数据来源与变量描述性统计

本节研究将探索2007年至2015年的省级排污费征收政策对于“工业三废”排放综合达标率的影响。从2007年至2015年共9年的连续数据可以系统地反映出“十一五”计划(2006—2010年)和“十二五” 计划(2011—2015年)期间省级排污费征收政策的作用趋势及其对省级环境绩效的作用效果。由于本节研究涉及的部分指标从2007年才开始进行统计，所以本节研究将2007年选做研究的起始年份以保证研究的严谨性和准确性。因为本节研究采用的是面板数据模型，反映的是一个时间段内的变化趋势，所以从2007年的数据开始进行研究对于整体研究效果的影响不大。

本节研究使用的数据和资料有不同的来源。本书的因变量和部分控制变量来自《中国环境年鉴》(2008—2016年)。本节的两个主要自变量——是否制定和颁布具体的排污费征收政策和是否修订和升级排污费征收政策则来自各省、自治区、直辖市环保部门官方网站。自变量国家重点监控污染企业数量来自环保部官方网站和《中国环境统计年鉴》(2008—2016年)。本节研究中的其他自变量和所有控制变量来自《中国统计年鉴》(2008—2016年)。由于面板数据分析需要连续的长时间周期数据，本节研究从统计年鉴和各省、自治区、直辖市环保部门官方网站获取的数据均是从2007—2015年的连续数据。由于西藏自治区长期缺乏环境统计的相关数据，故在进行后续分析时将其剔除。

本节研究中涉及的详细变量，测度情况和数据源可以在表4-7中找到。此外，表4-8是各项数据的描述性统计。

表4-7　变量、测度与数据来源

续表

资料来源:根据《中国环境年鉴》　(2008—2016年)、　《中国统计年鉴》(2008—2016年)和各省、自治区、直辖市环保部门官方网站由笔者自制。

表4-8　变量的描述性统计

续表

(www.xing528.com)

资料来源:根据《中国环境年鉴》　(2008—2016年)、　《中国统计年鉴》(2008—2016年)和各省、自治区、直辖市环保部门官方网站由笔者自制。

4.3.3.2　研究模型

由于本节内容研究的是连续时间段内省级排污费征收政策对于省级环境绩效的影响，因而涉及多个省份在不同时间截面上的政策颁布情况和其他多项数据。因此，拟采用Stata13.0对各项数据进行面板数据模型分析。但是根据前人的研究经验可以发现，但凡研究涉及经济发展和环境问题的省级面板数据，都必须要考虑到不同观测横截面的依赖性特征，即观测值横截面的部分变量之间并不是完全独立的(章泉，2009；孙建军，宋军发，2012；郑石明等，2015)。

各个省份在地理位置上的依赖性，类似政策的模仿性和传播性以及相互竞争与合作的关系等不可忽视的因素都会导致各观测值之间产生相互联系而存在自相关性(章泉，2009)。所以，此类数据不能够简单地应用截面分析和一般的固定效应模型进行分析。虽然在回归分析中忽略这种横截面的依赖性特征依旧可以获得分析结果，但是这样会严重降低研究的信度和效度(孙建军，宋军发，2012)。因此，本节研究在确定面板数据分析使用的模型时，除了常规性的检验之外，还会着重考察观测值横截面数据的自相关问题。

为了保证面板数据分析使用的模型最大限度贴近真实状况，本节研究在进行回归分析之前将分别进行F检验、异方差检验和自相关检验等三项检验来最终确定使用的模型类型。首先，对数据进行F检验。检验结果显示拒绝混合模型，故确定研究使用个体固定效应模型。但是如上所述，本书涉及的数据较多，且观测值横截面的数据可能存在自相关，因此在完成F检验之后，本书还使用了Modified Wald检验来判定组间的方差齐性。检验结果显示拒绝方差齐性，数据存在异方差性。最后，本书使用Wooldridge检验来验证数据的自相关性。检验结果显示，所选用的数据模型存在自相关性(参见表4-9)。所以，本书所使用的数据和大部分研究经济和环境问题的省级面板数据模型一样，不能够采用一般的固定效应模型和随机效应模型。

表4-9　面板数据模型的检验及结论

资料来源:根据《中国环境年鉴》　(2008—2016年)、　《中国统计年鉴》(2008—2016年)和各省、自治区、直辖市环保部门官方网站由笔者自制。

考虑到本节研究使用的数据具有横截面依赖性，而依赖性和自相关的产生可能是由于某些不可观测的共同因素，故本书拟采用Dricoll-Kraay模型来调整横截面数据的个体自相关，有效预防此类数据在一般固定效应模型中可能存在的估值失真情况。Dricoll-Kraay模型可以通过构建协方差矩阵估值，能够修正和调整异方差、自相关的数据中存在的时间和个体效应的系数的标准差。该模型对任何横截面依赖性都能保持稳健，可以控制数据模型自相关和异方差的不利影响，得到一致且有效的研究结果。

本节研究使用的Dricoll-Kraay标准差固定效应模型用方程可以表述为:

Yit＝αi＋β1X1it＋β2X2it＋δit

在上述方程中，下标i代表不同的省级行政单位，即上文论述中的横截面个体；而t则代表参与观测的不同的时间(年份，2007—2015)。此外，在方程中，Yit是因变量，即各省级市行政单位的“工业三废”排放综合达标率。X1it是自变量矩阵，包括是否制定和颁布具体的排污费征收政策、是否修订和升级排污费征收政策、国家重点监控污染企业数量、环境支出占比、财政分权程度和群众来信来访批次等6个自变量，X2it是控制变量矩阵，包括年末人口数量、人均受教育年限、人均GDP和第二产业GDP占省份总GDP比重等4个控制变量。αi在Dricoll-Kraay标准差固定效应模型中表示常数项而δit表示模型中的残差项。β1、β2则分别表示自变量矩阵和控制变量矩阵的待定系数。