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推文人 | 张家豪 
 
原文信息:Greenstone M, He G, Jia R, et al. Can Technology Solve the Principal-Agent Problem? Evidence from China’s War on Air Pollution[R]. National Bureau of Economic Research, 2020.
 
原文链接:
 
https://www.nber.org/papers/w27502.
 
摘要:使用空气污染自动监测站是中国“向污染宣战”的重要解决措施,利用空气自动化监测前后城市层面空气质量差异的断点回归设计,我们发现PM10的通报数据提高了35%且维持在较高水平。城市空气质量“低报”程度与地方人均生产总值负相关而与自动监测前PM10的真实值正相关。此外,自动化监测的引入增加了公众对口罩以及空气过滤器的网络搜索量,这表明偏离真实值的污染信息导致了公众对防护商品的次优购买量从而带来了社会福利损失。
 
01 引言
 
社会科学家早已认识到中央对地方政府的授权会产生委托代理问题。在经济学界中,一支丰富的理论文献强调要使委托人和代理者人达成激励相容的契约关系。一个备选且可能更为有效的解决方案是寻找技术手段来减少代理人潜在的议价空间。中国环境政策的执行问题为解决上述方案提供了证据。中国政治管理体制的重要特征表现在地方官员的治理绩效与其晋升前景相挂钩,所以地方官员有强烈的动机来达成中央制定的经济与社会目标。尽管这种激励体制能够促进中央政策的执行,但同时导致地方产生了欺骗动机,空气污染监测数据便突显了上述困境。近年来中央政府的重要目标是解决空气污染问题,但是收集污染信息的职责却是分配到了地方政府。由于对地方以往污染信息确认的高成本以及对经济增长与政治晋升的追求,地方政府在向中央汇报前有强烈的动机篡改空气污染数据。空气自动监测站的使用是中国向污染宣战的重要手段,其监测数据能够实时传输至中央政府并及时向社会公开,技术使用提高了地方政府篡改数据的成本,而我们可以借此机会识别技术使用能否改变地方政府的策略性议价行为。
 
02 研究背景
 
1.政策激励
 
21世纪初期,中国只统计了空气污染指数(API)而没有统计单项污染物的数据。自2008年美国驻京大使馆开始公布空气污染报告后,社会公众对污染状况的关注度越来越高,为此中央政府于2012年修改空气质量标准并随后提出“向污染宣战”。空气质量指数(AQI)开始取代空气污染指数(API),单项污染物数据也随之公开。同时中央政府开始使用耗费20亿元的自动化空气污染检测系统。
 
2.自动化监测
 
地方政府在自动化监测前有篡改污染数据的可能性,例如排除重污染时段的数据或者报告低于真实值的数据。自动化监测后的污染数据能够实时汇总至中央政府,如果地理临近监测站的数据存在明显差异,则系统会自动警告。计算污染数据的标准以及时长也有明显提高。新监测系统的污染数据在生态环境部、地方环保局网站以及众多第三方网站按小时公开更新。
 
3.各地实施进度
 
新自动化监测系统于不同时间点在三批城市内开始使用,包括:2013年1月第一批的74个城市(496个监测站),2014年1月第二批的116个城市(449个监测站),2014年11月的177个城市(552个监测站)。由于第三批城市首次建立监测站,所以并没有自动化监测前的数据。最终本文关注的是自动化监测前后皆存在数据观测的123个城市的654个监测站信息,并使用断点回归法进行因果推断。
 
03 数据与描述性统计
 
2011至2016年的空气监测站数据来自生态环境部,我们也为每个空气监测站匹配了距离最近的气象站的气象数据,如温度,湿度,降水以及风速。同时我们也使用了AOD卫星数据,其能够较为准确地衡量地面空气污染水平。
 
自动化监测实施日期(Deadline)是由中央政府规定的,但地方政府仍可自行决定提前自动化监测的日期。样本中,前两批试点中各有50%和14%的城市选择提前实施,由此带来的潜在挑战是地方政府提前实施的意图是掩藏前期的污染数据篡改行为。我们在回归估计中仅使用了在中央规定日期实行自动化监测的样本城市来进行相关讨论。
 
我们搜集了公众对“口罩”和“空气过滤器”的百度搜索指数。由于缺少研究事件前的网络购买量数据,而研究事件后的百度指数与实际销售数据高度相关,所以我们认为百度指数可以作为销售数据的替代变量。
 
表A3的描述性统计中可以发现,PM10的年度监测数据在2012至2013年间有所上升,但是同期的较为可信的AOD数据却是呈现下降趋势。特征事实初步表明自动化监测前的污染数据的确有“低报”现象。
04 实证设计
 
1.断点回归设计
 
 
此外,从表1回归结果来看,无论是控制协变量和固定效应、分别使用两批城市样本,PM10监测数据的RD估计结果皆显著为正,而AOD卫星数据的RD估计结果始终不显著,再次验证了我们的假设。估计结果的经济意义也比较显著,基于Ebenstein et al.(2017)的结论,如果PM10的浓度提高35%,则导致预期寿命下降2.24年。第(5)列中我们仅使用了在中央规定日期Deadline开始自动化监测的城市样本,RD估计结果仍比较明显这也说明地方策略性选择自动化执行日期的影响并不大。此外与天气相关的变量并没有明显的断点,所以可以排除由天气因素带来的干扰影响。
2.变化趋势:双重差分设计
 
 
3.额外证据与数据修正
 
我们还提供了以下证据来说明自动化监测后污染数据质量确实有所提高。主要包括:(1)假定自动化监测前被操纵的数据的精度低于真实数据,而我们发现PM10的标准差存在明显断点;(2)PM10是以往计算API最重要的指标,而地方对SO2和NO2等指标的关注较少,我们发现这两类数据的断点差异不明显;(3)为排除数据收集标准变化的影响,我们计算了自动化监测前各地数据漏报的占比,据此分样本检验仍在各组发现明显的断点;(4)为检验自动化监测后是否存在数据堆积效应,例如AQI为100时两侧的数据分布存在差异,而我们发现数据操纵检验结果并不明显;(5)PM10和AOD数据的相关性在自动化监测后有明显的提高。上述检验证据表明,自动化监测后的污染数据质量确实有显著提高,我们的在线附录中也提供了修正的自动化监测前的污染数据。
 
05 数据质量差异与福利分析
 
1.不同城市的数据质量
 
使用不同城市进行断点回归的分样本检验后,我们发现在70%的城市的RD估计结果为正,且33个城市的估计系数达到了5%的显著性水平,这说明不少地区存在污染数据操纵的问题,图2直观地展示了这一现象。对于其原因解释我们主要关注了三个因素,分别是各地2012年的人均GDP,其代表了当地对透明信息的需求度,并可能减缓地方官员的数据操纵问题,此外是自动化监测前的真实污染数据以及各地的腐败指数。我们使用地方是否存在数据操纵作为被解释变量,而上述三个因素作为解释变量,表2截面数据的回归结果显示在人均GDP越高、自动化监测前真实污染水平越低的地区,出现污染数据操纵的概率越低,而腐败程度的影响则不明显。我们还关注了地方官员的特征变量,其对数据操纵的影响较弱。
2.福利分析
 
最后我们分析污染信息质量以及可得性的提高是否影响社会福利,我们主要关注自动化监测后公众对于口罩和空气过滤器的网络搜索量的变化,其与商品实际购买力高度相关。以百度指数为代理变量,我们发现自动化监测后公众对于口罩和空气过滤器的搜索量明显提高,并且这一现象在数据操纵地区更为明显且具有长期效应。上述结果说明空气质量的不完美信息导致了较大程度的社会福利损失。
06 结论
 
中央政府对地方的授权可能导致委托代理问题,中国污染数据质量问题显示出公共部门的激励机制是一把双刃剑:地方官员有激励去追求更好的治理效果,却同时可能导致污染数据操纵等问题。信息科技的发展以及实时自动监测为上述问题提供了解决办法。我们发现自动化监测能够提高污染数据质量,这也是中国近年来“向污染宣战”的成果之一。此外我们发现公众获得可信度更高的污染信息后会采取更多污染防护措施,从而较大程度上提高了社会福利。这也说明监督技术很有可能对公共管理产生重要作用,相关话题值得深入研究。
 
Abstract
 
We examine the introduction of automatic air pollution monitoring, which is a central feature of China’s “war on pollution.” Exploiting 654 regression discontinuity designs based on city-level variation in the day that monitoring was automated, we find that reported PM10 concentrations increased by 35% immediately post–automation and were sustained. City-level variation in underreporting is negatively correlated with income per capita and positively correlated with true pre-automation PM10 concentrations. Further, automation’s introduction increased online searches for face masks and air filters, suggesting that the biased and imperfect pre-automation information imposed welfare costs by leading to suboptimal purchases of protective goods.
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