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文献来源：Liu, M., Buntaine, M. T., Anderson, S. E., & Zhang, B. (2025). Transparency by Chinese cities reduces pollution violations and improves air quality. Proceedings of the National Academy of Sciences, 122(14), e2406761122.
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引言
空气污染是全球人类健康面临的严峻挑战之一，每年导致超过555万人过早死亡。然而，该问题的关键往往不在于法规的缺失，而在于政府未能有效执行现有环境法规。透明度，即政府公开发布有助于评估其行动与绩效的信息，被广泛认为是解决各类政策执行失败的重要手段。透明度之所以能够改善政策成效，是因为它为利益相关方（公众、非政府组织及上级政府）提供了必要信息，使其能够通过诉讼、投诉及投票等方式向地方政府施压。同时，透明度还能激发公众关注、便利NGO监督，促进不同层级政府部门间的政治协调。就空气污染治理而言，实证表明，企业在信息公开与监管审查压力下会主动减少排放。
然而，透明度与政策成效之间的因果关系难以厘清：表现更好的政府有更多理由保持透明，这使得观察到的关联可能只是虚假相关。此前关于中国污染信息透明度指数（PITI）的研究，主要采用两类方法。具体而言：一类是双重差分法，即比较PITI评级城市与未评级城市在污染治理、绿色创新或外商直接投资等方面的差异。多数研究报告了PITI评级的积极效应，但这些效应的强度存在争议：许多研究未能控制最初被评级城市所特有的行政与政策条件。另一类是相关性分析，即在已被评级的城市中考察PITI评分与环境结果之间的关联。这类研究的结果并不一致，既有正面发现，也有无效应。出现这些结果更根本的问题在于，这类研究隐含假设地方政府不会根据辖区内的污染状况来调整透明化水平，而这一模式在既往研究中已被明确证实，因而该假设难以成立。
鉴于方法论挑战与结果不一，本文作者团队采用随机实验设计方法，通过外生性手段提升中国的政府透明度；相较于既往文献，本文研究能够提供更确凿的证据、涵盖更全面的结果、覆盖更长的时间跨度，为透明度实践在全球范围内不断推广，提供更有力、更完整的实证依据。
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研究设计与数据
2.1 实验设计
本研究分为两个阶段。第一阶段，公众环境研究中心（IPE）在2015至2017年间将50个此前未被评级的中国城市纳入PITI评分体系，并公开发布了其中25个处理组城市的得分，对照组城市的评分则未予公开。如图1（PanelA）所示，样本主要由中等规模城市构成，总体上可以反映中国各城市人均国内生产总值和人口水平的整体分布特征。研究团队根据预处理期的PITI评分对城市进行匹配分组，并在每一对中随机分配一个城市到处理组、另一个到对照组。
处理组的PITI评分作为IPE年度报告和评分卡的一部分公开发布，并通过新闻发布会和媒体报道广泛传播；研究团队还将评分报告直接送达各处理组市政府的环保部门，对照组则未参与监测过程，其评分从未公开。
如图1（Panel B）所示，这一干预措施使处理组城市的透明度在0至100分的量表上提高了约7分（P < 0.01），且这一效应在干预后第二年仍然持续（P = 0.06）。由于第一阶段成功创造了处理组城市透明度的外生提升，研究得以进入第二阶段，作者团队追踪这一干预对随后数年间空气质量、企业层面排放量及政府执法力度等下游影响效应。
2.2 数据来源与变量定义
研究使用的数据涵盖2015至2020年，主要包括以下来源：
（1）环境空气质量数据：来自全国1563个监测站实时发布的PM2.5、PM10浓度及空气质量指数（AQI）数据。研究将监测站数据汇总至城市-月度层面进行分析。此外，研究还使用了源自NASA卫星数据的PM2.5和PM10遥感数据作为稳健性检验。
（2）企业污染违规数据：来自连续排放监测系统（CEMS）。该系统要求主要工业污染源安装自动监测设备，实时测量并上传各排放口的排放数据。样本城市中平均每市有33家主要工业污染源接受SO₂、NOx和粉尘监测。研究将原始数据汇总为各城市每月违反排放标准的企业-天总数。
（3）政府执法数据：来自生态环境执法局的监管执法平台，该平台自2017年起提供可靠的实时检查信息，包括被检查企业名称、地址、检查起止时间、执法类型及执法决定摘要等。研究将详细检查数据汇总为各城市月度检查总数。
（4）企业产品类型分类：基于中国国家市场监督管理总局的企业注册数据，根据行业和经营范围将企业划分为中间产品生产企业和最终产品生产企业。
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实证策略与主要结果
3.1 实证策略
研究采用双重差分法（DID）估计随机透明度干预对污染违规和空气质量的影响：
其中，是城市在月份的环境或监管结果变量；表示城市是否属于处理组；表示月份是否在2015年9月首次发布PITI评分之后；和分别为月份固定效应和城市固定效应；标准误在城市层面聚类。
为考察异质性效应，研究还构建了企业层面的三重差分模型：
其中表示企业是否具有高水平的基准期违规行为（基准期违规次数排名前25%），为增强模型稳健性，本文作者还采用不同截断值（前10%及基准违规企业均值以上）来界定高违规与低违规企业。
3.2 主要结果
（1）对环境空气质量的影响
图2 （Panel A-C）报告了透明度干预对空气质量的平均处理效应。平均而言，PITI评级使处理组城市的PM2.5浓度降低了3.7微克/立方米、PM10浓度降低了6.1微克/立方米、AQI下降了4.8个单位。这些降幅分别占PM2.5、PM10和AQI基线值的9.6%、9.1%和7.6%。冬季观测到的微小影响可能源于该季节燃煤供暖是主要污染源，另一种可能是冬季期间中国各地区均实施更严格的空气污染控制措施。动态效应分析表明，获得PITI评级后空气质量改善约需一年时间（图2 Panel D-I）。
（2）对企业污染违规的影响
图3 Panel A报告了透明度干预对企业污染违规的影响。结果显示，PITI评级使处理组城市中所有配备自动烟囱监测的工业企业违反排放标准的企业天数减少了约37%，干预措施还使城市内任一企业在特定月份发生违规的概率降低了约13%，并且干预措施的效果在干预后至少持续五年（图3 Panel B-C）。
（3）异质性效应：谁在响应？
图4展示了基于企业基准期违规水平的分组回归结果。基准期违规排名前25%的企业在透明度提升后显著减少了违规行为，而基准期违规率较低的企业则几乎没有响应，这一结果在不同截断值选择下均保持稳健。
（4）对政府执法的影响
与透明度将提升城市政府监管严格性的预期一致，图5（Panel A）显示，处理组城市在透明度干预后的检查次数显著增加。
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机制分析与讨论
4.1 作用机制
透明度改善环境质量的预期机制在于：信息公开使公众、非政府组织和上级政府能够对地方政府进行问责。本文研究从多个角度检验了这一机制。
首先，如图5（Panel B）所示，百度搜索引擎上“环境污染”和“雾霾”的搜索量并未发生变化。这与研究团队先前论文的发现一致：处理组城市的公民和新闻媒体对污染和透明度的关注度并未更高。然而，公众关注度未出现可检测的变化需谨慎解读，因为政府可能正在回应公众关注的潜在威胁，而当环境质量实际改善时这种威胁可能不会显现。
其次，图5 Panel C和Panel D表明，污染减排并不仅仅来自向消费者销售最终产品的高排放企业——这类企业本应对直接公众压力更为敏感。
综合来看，这些结果更符合如下机制：透明度提升促使地方政府加强了监管执法力度，企业则通过调整生产行为来应对更强的监管压力。尽管本文研究未能直接观测企业调整的具体方式，但已有大量证据表明企业会通过投资清洁技术、转用清洁燃料或运行能源密集型减排设备来应对执法。
4.2 排除替代性解释
本文研究通过一系列稳健性检验排除了多种替代性解释：
（1）数据操纵：研究比较了处理组与对照组企业的异常读数频率。结果显示，透明度干预对CEMS每日运行时间不足20小时的概率，以及CEMS记录异常低排放浓度的概率（日均浓度低于企业年均浓度的十分之一）均无显著影响。表明数据操纵不太可能是本文主要发现的原因。
（2）企业关停：研究检验了企业的进入与退出情况，发现对企业的关停行为（停止生产小时监测数据的企业）未产生可检测的影响。
（3）监测设备安装：现有企业安装新CEMS设备的情况与处理组分配无显著关联。这些结果表明，PITI评级的处理效应源于企业生产实践的改变，而非样本中企业构成的变动。
（4）混淆政策：研究对2015至2020年间中国两项主要环境政策进行了平衡性检验。对于《打赢蓝天保卫战三年行动计划》，处理组与对照组在重点区域的城市分布上保持均衡；对于中央环保督察，两组在各批次督察城市分布上亦无显著差异。
4.3 健康效应估算
基于透明度干预带来的PM2.5降低幅度（3.7微克/立方米），研究估算了相应的健康效益。现有研究表明，PM2.5每降低10微克/立方米，每日全因死亡率降低0.68%。据此推算，3.7微克/立方米的PM2.5降低可使全因死亡率下降约0.25%，相当于在25个处理组城市每年避免2,008例死亡。若全国实现类似的空气质量改善，每年可避免24,350例死亡。
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结论与政策启示
5.1 主要结论
本研究通过全国性随机实验，为政府透明度能够改善环境质量提供了强有力的因果证据。主要结论包括：
第一，被随机分配接受PITI评级的城市，其政府透明度显著提升。这一外生的透明度提升为识别因果效应提供了基础。进一步地，在这一外生冲击下，透明度提升显著改善了环境空气质量，减少了企业污染违规天数，显著增强了政府执法力度。
第二，污染减排的响应主要集中在基准期违规最严重的企业，表明透明度带来的监管压力具有针对性。
第三，透明度改善环境质量的主要机制在于：信息公开促使地方政府加强监管执法力度，企业为应对更强的监管压力而调整生产行为。
5.2 政策启示
本研究的政策启示如下：
第一，本文研究证实了政府透明度可以作为改善环境治理的有效工具，这一发现对全球范围内倡导透明度改革的政策制定者具有重要参考价值。
第二，透明度的影响具有针对性：主要作用于违规最严重的企业。这意味着透明度政策可以与其他监管工具（如差异化执法）形成互补，实现更精准的污染治理。
第三，研究结果表明，透明度干预的效果需要一定时间方能显现，政策制定者应保持耐心，给予透明度改革足够的实施和生效时间。
第四，本研究采用的随机实验设计方法为评估其他领域的透明度政策提供了方法论借鉴。通过随机创造透明度的外生变化，可以更准确地识别透明度与政策成效之间的因果关系。
5.3 研究局限与展望
本文研究也存在一些局限。首先，样本城市的选择基于特定的标准，这些城市可能对PITI评级的响应略强于中国所有城市的平均水平。因此，将结果推广至更小、工业化程度更低的城市时需要谨慎。其次，研究未能精确量化公众关注在机制中的具体作用。虽然百度搜索数据未显示显著变化，但这并不排除公众关注的潜在威胁效应。未来研究可以探索更精细的公众反应测量指标。第三，研究聚焦于环境治理领域，透明度在其他政策领域（如教育、卫生、基础设施）的效果有待进一步验证。
推文作者：葛节肖，北京理工大学2025级应用经济学博士研究生，研究方向能源与环境经济学；推文内容若存在错误与疏漏，欢迎邮箱批评指正！
Abstract
We provide national-scale experimental evidence from China showing that transparency by local governments improves the management of air pollution. Governments that perform better have more reasons to be transparent, making the causal relationship between transparency and policy outcomes difficult to disentangle. In 2015, we randomly assigned municipal governments in China to a high-visibility, public rating of their adherence to national requirements for transparency about their regulation of pollution. By 2016, this treatment significantly boosted transparency in treated cities relative to control cities, allowing us to observe the effect of randomly increasing transparency in the years that followed. Subsequently, high-polluting firms in treated cities cut their violations by 37% compared to similar firms in control cities. Inspections by local governments increased by about 90% in treated cities relative to control cities. Ambient air pollution decreased between 8 and 10% in treated cities relative to control cities, which likely generated significant health benefits. This study provides strong evidence that governmental transparency causes improved environmental quality, at least in a setting where the public and higher governments want to hold local governments accountable.
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