“煤改气”“煤改电”政策对绿色发展的影响研究

第7期(总第428期) 2019年7月财经问题研究Research on Financial and Economic Issues Number7(General Serial No.428)July,2019煤改气” 煤改电”政策对绿色发展的影响研究李少林1,2,陈满满1(1.东北财经大学产业组织与企业组织研究中心,辽宁　大连　116025;2.中国社会科学院工业经济研究所,北京　100836)摘　要:本文选取2003 2015年中国41个城市的面板数据,以新闻报道次数转折点来衡量 煤改气” 煤改电”政策实施节点,运用DID模型和PSM-DID模型分析 煤改气” 煤改电”政策实施前后空气质量㊁能源效率和居民能源消费的变化㊂研究结果表明, 煤改气” 煤改电”政策对减少二氧化硫排放量的影响并不显著,对减少工业烟粉尘排放量的影响显著; 煤改气” 煤改电”政策对单位GDP能耗的影响不显著; 煤改气” 煤改电”政策对居民人工煤气㊁天然气用气人口数具有显著负向影响,对人工煤气㊁天然气家庭供气总量的影响不显著,对城乡居民生活用电量的影响不显著㊂ 煤改气” 煤改电”政策应避免一刀切式执法,根据各地能源禀赋结构和消费结构特征,循序渐进推进禁煤区范围进一步扩大,逐步实现能源转型与绿色发展的有机统一㊂关键词:煤改气;煤改电;绿色发展;能源转型;DID模型中图分类号:F062.9 文献标识码:A 文章编号:1000⁃176X(2019)07⁃0049⁃08一㊁问题的提出为应对严重大气污染频发和重度雾霾现象等问题,全国各地特别是北方地区相继开始实施 煤改气” 煤改电”(以下简称 煤改气㊁电”)政策,通过该政策减少散烧煤取暖所造成的空气污染问题㊂然而, 煤改气㊁电”政策实施的过程并不十分顺利,核心禁煤区时常发生散煤燃烧报警,该政策的实施体系并不完善, 煤改气㊁电”政策究竟能否推动能源转型和绿色发展成为社会关注的热点话题㊂对于 煤改气㊁电”政策效果的评估显得十分重要,如评估 煤改气㊁电”政策对空气质量㊁能源消耗和居民生活有何影响?为此,评估 煤改气㊁电”政策的实施效果,不仅对于 煤改 收稿日期:2019⁃02⁃14基金项目:教育部人文社会科学规划基金项目 政府补贴㊁绿色发展与能源安全:基于 禁煤区’政策的准自然实验研究”(19YJA790042);国家自然科学基金青年项目 城镇化进程中 碳锁定’的形成机理㊁风险测度与解锁策略研究”(71403041);中国博士后科学基金特别资助项目 煤改气㊁电’㊁绿色发展与能源安全:一个准自然实验”(2018T110177);中国博士后科学基金面上项目 能源供给侧改革对绿色发展的驱动机制与风险管控研究”(2018M630247);东北财经大学校级优秀科研创新人才项目 自贸区背景下境外清洁能源企业CDM项目在中国发展的相关理论与政策研究”(DUFE2017R03)作者简介:李少林(1986-),男,湖北襄阳人,副研究员,博士,博士后,主要从事产业经济和政府规制等方面的研究㊂E⁃mail:lishaolin0506@05财经问题研究 2019年第7期 总第428期气㊁电”政策本身的实施和完善具有重要意义,而且能够为能源转型的顺利推进和绿色发展提供直接的政策依据和参考㊂煤改气㊁电”政策的实施旨在通过大幅减少人口密集地区的环境污染物排放量,优化配置全国环境资源承载力㊂当前各地实施 煤改气㊁电”政策情况不一,实施效果也各有不同,虽然各种评价其优缺点和实施效果的相关新闻报道很多,但对 煤改气㊁电”政策实施效果的相关研究比较少见㊂ 煤改气㊁电”政策的实施不仅能够改善环境和提高空气质量,而且能够减少能源消耗和改善居民生活水平㊂以天然气或电取暖代替煤炭取暖能够减少污染和能耗,从而减少雾霾天气,特别是电取暖可以消化多余的电能,促进中国产业转型升级㊂但政策在实际实施过程中总会存在一些问题:天然气造价比煤炭高,而且中国天然气资源紧缺,需要大量进口; 煤改电”是一项系统性工程,包括电网企业的线路改造㊁供热企业的用电价格以及供暖设备的应用㊁维护㊁保养等㊂ 煤改气㊁电”政策主要依赖补贴政策来推动,而成本高㊁补贴重又制约着 煤改气㊁电”政策的实施㊂在政策实施过程中也存在着很多问题,如天然气供应紧张㊁冬季供暖迟到㊁设备成本过高不能一步到位㊁政策一刀切和执行操之过急等,所以对于 煤改气㊁电”政策效果的评估具有重要的现实意义㊂基于此,本文运用双重差分模型对 煤改气㊁电”政策效果进行评估,选取2003 2015年北京㊁天津以及河北㊁山东㊁山西的地级市等41个城市的面板数据,分析对比实施 煤改气㊁电”政策地区和未实施 煤改气㊁电”政策地区的空气质量变化情况㊁能源消耗变化情况和对居民生活的影响,以评估 煤改气㊁电”政策的效果㊂本文试图对 煤改气㊁电”政策效果进行系统的实证研究,这对于 煤改气㊁电”政策优化具有重要的理论意义和实践价值㊂本文的创新点主要体现在:一是将研究样本控制在中国主要禁煤区大省的地级市层面,大样本数据使得可以在更细致的范围内讨论 煤改气㊁电”的政策效果;二是引入新闻报道次数作为本文重要数据指标进行政策评估;三是首次运用DID模型和PSM-DID模型评估 煤改气㊁电”的政策效果,为稳步推进能源结构转型和绿色发展政策的制定和完善提供参考㊂二、理论基础与研究假设(一) 煤改气㊁电”政策㊁能源结构与雾霾治理煤改气㊁电”政策的出发点和落脚点在于雾霾天气的治理方面㊂Meadowcroft[1]认为,从长期来看,能源系统的转型将被认为是一个混乱㊁冲突和高度脱节的过程,并强调了政治角色对保障环境持续发展监管方面的不可或缺的作用㊂Cambini和Rondi[2]研究了1997 2007年欧盟能源设施的不同规制手段与能源投资的关系,认为规制手段可能降低了私营企业与公众企业投资能源领域积极性的差异㊂马丽梅和张晓[3]认为,从长期来看,改变能源消费结构和优化产业结构是治理雾霾的关键㊂王书斌和徐盈之[4]从企业投资偏好角度分析环境规制对雾霾污染的作用机制,认为不同环境规制工具对企业投资偏好的雾霾脱钩效应影响不同㊂王波和郜峰[5]认为,应该创新雾霾环境责任立法㊂邵帅等[6]基于空间溢出效应视角对中国雾霾污染治理的经济政策选择进行研究,发现雾霾污染与经济增长存在显著U型关系㊂中国以燃煤为主的能源结构是大气污染的主要原因,以煤炭为主的能源政策在今后相当长的时期内难以改变,随着经济的持续发展,能源消耗量还将继续增加,因而雾霾天气和大气污染的治理是一项长久持续的重要任务㊂天然气和电属于清洁能源,将燃煤取暖改为天然气或电取暖可以减少空气中污染物的排放量,而且也能节省煤炭消耗㊂ 煤改气㊁电”政策实施的起因是冬季多地区出现重度雾霾现象,空气质量恶化,大面积能见度过低,不仅对人们的出行产生影响,而且对人们的健康也产生很大危害㊂冬季多地区尤其北方部分地区燃煤取暖是造成重度雾霾天气的重要原因之一,燃煤所产生的污染不可忽视,它已严重影响了居民的健康和生活㊂为了减少冬季燃煤污染,提高居民生活质量,多地政府开始实质性推进 煤改气㊁电”工程,即宜气则气㊁宜电则电㊂雾霾主要的组成部分是二氧化硫㊁氮氧化物和可吸入颗粒物,目前经国家环保机构认定的燃煤排放的主要污染物为可吸入颗粒物㊁硫氧化合物㊁氮氧化物和一氧化碳㊂煤改气㊁电”政策直接通过化石能源的替代来实现,由于农村地区散煤燃烧依然普遍性存在,煤改气㊁电”政策对减少偏远地区二氧化硫排放量很可能不具有显著影响;由于市辖区工业燃煤受到严格监管,将直接降低工业烟粉尘排放量; 煤改气㊁电”政策并未实现清洁能源消费的占比提高,预期对降低单位GDP 能耗无显著影响㊂基于以上分析,笔者提出如下假设:假设1: 煤改气㊁电”政策对二氧化硫排放量不具有显著负向影响㊂假设2: 煤改气㊁电”政策对工业烟粉尘排放量具有显著负向影响㊂假设3: 煤改气㊁电”政策对单位GDP 能耗不具有显著负向影响㊂(二) 煤改气㊁电”政策㊁能源补贴改革与居民消费多数文献从能源补贴改革方面评价能源效率和影响,由于中国节能和可再生能源政策的不足,所以需要改革能源补贴政策以为节能减排提供经济激励㊂大多数学者都认为价格和补贴机制的缺陷导致补贴的低效或无效,林伯强等[7]通过估计不同收入群体获得的电力补贴,说明中国目前无目标的居民电力补贴机制缺乏效率和公平㊂毛其淋和许家云[8]基于补贴强度 适度区间”视角对政府补贴与企业新产品创新的关系进行研究,发现坚持补贴的 适度区间”原则能够更大程度发挥补贴对创新的激励作用㊂林伯强和刘畅[9]认为,中国仍然存在严重的居民部门交叉补贴㊁环境外部成本能源补贴等现象,提出在能源补贴改革过程中要减少无效能源补贴,增加有效能源补贴,由于能源是以富人消费更多为特征,因而大部分补贴最终流入到不需要补贴的高收入人群,而贫困人群获得的补贴却很少㊂Lin 和Jiang [10]初步估计了中国化石能源补贴规模,但由于未考虑到外部成本,低估了补贴数量及其宏观影响㊂李虹和谢明华[11]认为,化石能源补贴改革对不同地区城镇居民生活产生的影响具有差异性㊂Acharya 和Sadath [12]分析了印度能源补贴改革的福利影响,结果表明补贴改革导致的总体价格水平提高将使实际收入减少,并将对印度的福利产生影响㊂姚昕等[13]认为,如果将化石能源的部分补贴同时投入清洁能源部门,对宏观经济有正影响,能抵消部门取消化石燃料补贴产生的负影响㊂实际上, 煤改气㊁电”的补贴政策也是属于能源补贴之一,所以能源补贴改革相关的研究能够为政策实施提供参考㊂McKitrick [14]认为,世界各国政府通过削减能源补贴达到提升经济运行效率和减少环境外部性的目的,然而补贴的定义及其测量难度较大,尤其是将未定价的外部因素定义为补贴会产生误导的结果,补贴应当存在且仅仅是很小的一部分㊂从 煤改气㊁电”政策实施对居民生活消费的影响方面来看,居民生活中对水㊁电㊁煤炭和天然气等能源的需求不可或缺,能源需求量变化情况也能间接反映居民生活变化情况㊂ 煤改气㊁电”政策主要是以天然气或电来代替燃煤取暖,这不可避免地会对生活用气量和用电量产生影响㊂由于农村与城市能源基础设施的差异性, 煤改电”很可能更为容易实施,由于燃气基础设施的差异性,加之 气荒”引起的供应短缺,预期 煤改电”将成为主流模式, 煤改气㊁电”政策对用气总量的影响很可能不显著㊂假设4: 煤改气㊁电”政策对人工煤气㊁天然气用气人口数具有显著负向影响㊂假设5: 煤改气㊁电”政策对人工煤气㊁天然气家庭供气总量不具有显著正向影响㊂假设6: 煤改气㊁电”政策对城乡居民生活用电量具有显著正向影响㊂三、研究设计(一)样本选取与数据来源本文选取北方地区部分城市作为研究样本,包括北京㊁天津以及河北㊁山东㊁山西的地级市共41个城市,样本区间为2003 2015年,构成了本文的面板数据㊂只选取几个北方省份地级市作为研究样本是为了减少干扰因素,由于中国地广辽阔,每个城市地势高低和所处地理位置不同,导致环境有所不同,或者不同地区不同的生活习惯也可能会导致能源消费习惯的不同,这些差异很可能会影响到空气质量和其他环境相关的质量问题,如北方平原和南方山区在空气质量方面会有很大不同㊂数据来源于中经网统计数据库㊁‘中国城市统计年鉴“‘河北省统计年鉴“‘山东省统计年鉴“‘山西省统计年鉴“以及各省市统计局等㊂(二)变量说明本文分别从空气质量㊁能源效率和居民能源消费维度引入6个变量作为模型的被解释变量,全面15 煤改气” 煤改电”政策对绿色发展的影响研究25财经问题研究 2019年第7期 总第428期评价 煤改气㊁电”政策实施效果㊂1.被解释变量空气质量维度㊂ 煤改气㊁电”政策的初衷是治理环境污染,提高空气质量㊂借鉴朱平芳等[15],本文关于空气质量维度的变量包括二氧化硫排放量(isude)和工业烟粉尘排放量(ismde),单位均为万吨, 煤改气㊁电”政策实施后,仍有散煤燃烧预警,且雾霾天依然挥之不去,因此,研究 煤改气㊁电”政策对空气质量的影响,对于评估和改进 煤改气㊁电”政策具有重要参考价值㊂能源效率维度㊂ 煤改气㊁电”政策从煤炭消费转为天然气和电力能源消费,对能源消费结构产生直接影响,由于不同的能源消费类型具有差异化的经济增长效应,亦即能源效率存在差异性, 煤改气㊁电”政策在对能源消费结构产生影响的同时,对能源效率的影响不容忽视㊂借鉴魏楚和郑新业[16],本文采用单位GDP能耗(ecpgdp)衡量能源效率,单位GDP能耗使用各城市能源消费总量除以地区生产总值得到,单位为吨标准煤/万元㊂居民能源消费维度㊂ 煤改气㊁电”政策使得能源消费主体改变能源消费类型,通过补贴等形式引导居民能源消费向天然气和电力转变㊂由于各地级市煤炭消费数据可得性的限制,借鉴林伯强[17],本文采用人工煤气㊁天然气家庭供气总量(tdgs),人工煤气㊁天然气用气人口数(pagng),城乡居民生活用电量(urrpc)衡量 煤改气㊁电”政策对居民能源消费的影响,由于统计指标变更的原因,部分年份城乡居民生活用电量以城镇生活消费用电量代替㊂2.解释变量煤改气㊁电”政策(pol)㊂由于各地区尚未出台明确的 煤改气㊁电”政策文本,本文创新性地以‘中国经济新闻库“的关键词搜索为依据,查询各地区 煤改气㊁电”政策的社会舆论与关注度,以新闻报道次数近似衡量政策力度,通过观测新闻报道次数出现明显转折点的方法,来确定 煤改气㊁电”政策实施的时间节点,在实施时间节点之后的实验组城市赋值为1,在实施节点之前的实验组城市则赋值为0㊂3.控制变量针对被解释变量的三个维度,借鉴沈坤荣等[18],本文主要选取人均GDP(gdpp)㊁人口密度(pd)㊁第二产业增加值占地区生产总值比重(tavsigdp)和城镇化率(ur)等控制变量,各回归分析拟加入的控制变量依据经济理论分别加以确定㊂人均GDP反映了地区经济发展水平,不同经济发展水平的地区,居民对空气质量也有着不同的需求;人口密度直接影响能源消耗主体的规模,对空气质量和能源消耗的影响起着基础性作用;第二产业增加值占地区生产总值比重反映了地区产业结构状况,对环境污染和能源需求也具有刚性影响;城镇化率反映的是人口和污染源的空间转移,将对环境污染和能源消耗产生直接影响,城镇化率是由非农业人口与年末总人口的比值衡量㊂城乡居民生活用电量㊁人均GDP㊁人口密度和第二产业增加值占地区生产总值比重的指标均采用市辖区数据,数据来源于中经网统计数据库㊂由于统计年鉴和数据库中一些统计指标的变换或缺失,造成个别城市个别年份统计指标数据缺失㊂对于缺失数据的处理方法为:对于部分无法直接找到数据的指标通过其他指标数据替代;对于一些地区个别年份缺失的数据采用该年份前一年和后一年数据平均值得到;对于连续几年数据缺失的指标则采用分析数据变化趋势,取前两年数据平均值㊂通过上述对数据的处理方法,最大限度降低数据误差对实证分析结果的影响,各绝对值变量均取自然对数㊂(三)模型设定本文选取双重差分(DID)方法来评估 煤改气㊁电”政策实施效果,该方法近年来在政策效果评估的应用研究领域得到广泛应用㊂李楠和乔榛[19]采用双重差分模型来评估国有企业改制的政策效果㊂肖浩和孔爱国[20]基于双重差分模型来研究融资融券对股价特质波动的影响机理㊂刘瑞明和赵仁杰[21]基于双重差分方法对国家高新区是否推动地区经济发展进行研究㊂通常DID方法是设置实验组和对照组,主要以政策开始实施的时间为基准,对比政策基准时间后实施与未实施政策城市的变化情况来评估政策的实施效果㊂本文根据实际情况,在通常所用的DID方法上进行拓展,主要将政策实施的实验组(实施政策的城市)和对照组(未实施政策的城市)中空气污染物排放量㊁能源消耗情况及居民用电㊁用气量和用气人数进行比较,主要以 煤改气㊁电”新闻报道次数所形成的折线图的一个拐点年份为基准,对政策实施前后的变化情况进行对比来评估 煤改气㊁电”政策的效果㊂本文主要是从 煤改气㊁电”政策对空气质量㊁能源效率和居民能源消费的影响三个方面来进行政策效果的评估㊂根据中国经济新闻库的关键词搜索,结合新闻报道次数的走势转折情况,确定2010年为政策实施节点㊂由于北京㊁天津㊁石家庄㊁济南㊁青岛㊁太原和大同7个主要城市具有较好的实施 煤改气㊁电”的条件,率先实施 煤改气㊁电”政策,因而本文选取北京㊁天津㊁石家庄㊁济南㊁青岛㊁太原和大同为实验组城市,河北㊁山东和山西的其他城市为对照组城市㊂本文将政策实施的实验组(基准年份后实施政策的城市)和对照组(基准年份前未实施政策的城市)中空气污染物排放量㊁能源消耗情况及居民用电㊁用气量和用气人数进行比较㊂因此,设定双重差分模型为:y it =α0+α1pol it ×treat it +α2pol it +α3treat it +γX it +βi +λt +εit 其中,y 为被解释变量,即上述一系列反映政策效果的变量;α0为常数项;treat 为划分实验组和对照组的虚拟变量,实施 煤改气㊁电”政策的城市取值为1,否则取值为0;X 为上述一系列控制变量,γ为相应的系数;λ为时间固定效应;β为城市固定效应;ε为随机误差项㊂本文主要关注的变量是α1,即 煤改气㊁电”政策的效果方向㊂主要变量的描述性统计如表1所示㊂表1主要变量的描述性统计变　量样本数均　值标准差最小值最大值lnisude 5332.1740.553-1.7604.250lnismde 5331.3180.908-1.0906.250ecpgdp 5331.6380.8680.0604.680lntdgs 5337.9651.4151.39011.830lnpagng5333.7971.287-1.6307.280lnurrpc 5331.6351.093-1.4305.160pol×treat 5330.0790.27001lngdpp 5331.3020.874-10.7703.170lnpd5336.9260.8224.9309.350tavsigdp 5330.5150.1160.2000.860ur 5330.4840.3020.0106.590四、实证结果及分析(一) 煤改气㊁电”政策实施效果的DID 模型回归分析表2是 煤改气㊁电”政策实施效果的DID 模型回归结果㊂从表2可以看出, 煤改气㊁电”政策实施对二氧化硫排放量的回归系数为-0.100,但并不显著,表明 煤改气㊁电”政策实施对二氧化硫排放量的影响不显著,假设1得到验证㊂可能的原因在于 煤改气㊁电”政策执行主要局限于市辖区等重点监管的工业和城市家庭,而偏远农村地区的散煤燃烧则屡禁不止,导致 煤改气㊁电”政策并未有效减少二氧化硫排放量㊂ 煤改气㊁电”政策实施对工业烟粉尘排放量的回归系数为-0.394,且在5%的水平上显著,表明 煤改气㊁电”政策能够减少工业烟粉尘排放量,假设2得到验证㊂可能的原因在于 煤改气㊁电”政策主要着力于市辖区的工业用煤替代,直接减少了由于燃煤引起的工业烟粉尘排放量㊂ 煤改气㊁电”政策实施对单位GDP 能耗的回归系数在10%的水平上显著为正,表明当前 煤改气㊁电”政策没有提高能源效率,仅仅是传统能源内部的替代,未对能源消耗结构产生优化作用,假设3得到验证㊂ 煤改气㊁电”政策实施对人工煤气㊁天然气用气人口数的回归系数在10%的水平上显著为负,表明 煤改气㊁电”政策实施减少了人工煤气㊁天然气用气人口数,假设4得到验证㊂可能的原因在于由于城市与农村基础设施的差异性, 煤改电”具有较35 煤改气” 煤改电”政策对绿色发展的影响研究45财经问题研究 2019年第7期 总第428期强的可行性,农村由于缺乏燃气管道等基础设施,呈现出以 煤改电”为主的特征,导致了用气人数下降㊂ 煤改气㊁电”政策实施对居民用气量的影响不显著,假设5得到验证㊂可能的原因在于 煤改气㊁电”政策导致了 气荒”等问题,最终导致政策实施对供气总量的影响不显著㊂ 煤改气㊁电”政策实施对于城乡居民生活用电量的影响为正但不显著,假设6未得到验证㊂可能的原因在于农村地区的能源消费习惯转变存在着较大的障碍,这也是引起燃煤燃烧预警的重要原因㊂表2 煤改气㊁电”政策实施效果的DID模型回归结果变　量lnisude lnismde ecpgdp lnurrpc lntdgs lnpagng pol×treat-0.100(0.115)-0.394**(0.176)0.241*(0.144)0.209(0.148)-0.067(0.185)-0.224*(0.132) pol0.161***(0.563)0.845***(0.087)-0.668***(0.067)-0.013(0.076)0.122(0.946)0.377***(0.617) treate0.514***(0.085)0.527***(0.145)-0.110(0.123)0.880***(0.122)0.271*(0.162)0.476***(0.115) lnisude 0.022(0.061)-0.083(0.064)-0.047(0.850)0.352***(0.587) lnismde 0.353***(0.036)0.033(0.040)0.056(0.152)-0.126***(0.344) ecpgdp0.231***(0.031)0.585***(0.495)　-0.350***(0.425)0.257***(0.553)　lntdgs 0.073***(0.025)-0.030(0.349)　0.482***(0.237) lnpagng 0.390***(0.457)0.938***(0.045)　lnurrpc　0.047(0.048)-0.387***(0.036)　-0.037(0.055)0.325***(0.345) lngdpp0.054*(0.032)-0.054(0.049) lnpd0.124***(0.028)0.189***(0.043) 0.132***(0.320) tavsigdp1.281***(0.211)-0.281(0.324) 0.705**(0.346)-0.184(0.248) ur0.037(0.077)-0.050(0.118) 0.083(0.885)常数项0.038(0.256)-1.231***(0.393)1.484***(0.183)0.946***(0.203)3.612***(0.250)-2.266***(0.303)样本数533533533533533533R20.1890.2970.4860.6620.6840.806注:括号内为标准误,***㊁**和*分别表示在1%㊁5%和10%的水平上显著㊂(二)共同趋势假设检验运用DID模型进行准自然实验的关键前提是必须满足共同趋势假设检验,亦即如果不存在 煤改气㊁电”政策,实验组和对照组的相应变量应具有同样的变动趋势㊂运用Stata14.0软件生成 煤改气㊁电”政策实施之前年份与处理虚拟变量的交互项,通过比较不加入控制变量和加入控制变量的pol×treat回归系数的显著性,可以判断出是否满足共同趋势假设检验,如果在加入控制变量进行DID模型回归的情形下,pol×treat的回归系数仍然显著,且政策实施之前年份的交互项并不显著,则表明通过了共同趋势假设检验,否则未通过共同趋势假设检验,需进一步基于PSM-DID模型进行分析㊂本文对表2的DID模型回归结果进行了共同趋势假设检验,变量lnismde和lnpagng满足共同趋势假设检验,符合检验标准,可以采用DID模型的回归结果进行解释,而变量ecpgdp不满足共同趋势假设检验,需要对ecpgdp进行PSM-DID模型分析以克服变量不满足共同趋势假设检验的缺陷㊂(三) 煤改气㊁电”政策对单位GDP能耗影响的PSM-DID模型回归分析为了克服 煤改气㊁电”政策对单位GDP能耗影响的变动趋势存在的系统性差异,降低 煤改气㊁电”政策对单位GDP能耗影响的DID估计偏差,进一步采用PSM-DID模型进行重新估计㊂协变量对处理变量的Logit回归结果显示,变量lntdgs和lnurrpc在1%的水平上显著,显示出协变量对处理变量具有较强的解释力㊂各协变量的倾向得分匹配结果如表3所示,所有变量在匹配前(未匹配)均至少在10%的水平上显著,匹配后均变得不显著,且匹配后的标准化差异百分比大致均在10%以内,协变量的均值在实验组和对照组之间并不存在显著差异㊂也就是说,协变量平衡性检验结果显示,在进行倾向得分匹配后,各协变量在实验组和对照组之间的分布变得均衡,满足协变量平衡性要求,表明采用PSM-DID模型进行估计是合理的㊂。