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推行轨道交通和共享出行方式改善空气质量了吗——以西安为例
论文作者:童鞋论文网  论文来源:www.txlunwenw.com  发布时间:2020/3/24 9:18:12  

摘要:本文考察了共享单车、汽车及轨道交通开通后对空气质量的改善效应,使用了西安市2013—2019年度日空气质量浓度数据进行断点回归,研究表明:西安市推行上述出行方式后空气质量得到了改善。同时考虑了其他带宽的情形,并剔除极端空气质量状况样本后回归结果的部分支持。

关键词:绿色出行; 轨道交通; 共享出行; 改善空气质量; 断点回归;

一、研究背景及综述

雾霾治理长久以来是我国环境问题的一大难题,且机动车尾气已经成为部分城市大气污染的首要来源。[1]西安是严重受雾霾影响的地区之一,据西安市统计局数据显示,2017年西安市机动车保有量在288万辆,冬季PM2.5中机动车尾气的产生率约在30%左右。[2]

回首我国的政策实践,机动车尾气治理手段主要分为两类:总量控制和内部结构优化。其中总量控制型(限行、限号)政策难以达到减少机动车使用从而减少尾气排放的目。墨西哥及北京的限行结果证明该政策对空气质量的改善效果并不明显,甚至增加了居民的购车意愿,增加了社会成本。同时国内学者对西安地区的限行政策进行了验证,[3,4,5]研究发现,除臭氧指标外,空气质量指数及其他单项污染物浓度并未改善。

优化机动车机构增加公共交通和增加绿色出行方式,让居民从观念上到实际出行上改变出行方式成为可选途径。很多学者已经对轨道交通是否能改善大气质量进行了验证,Chen and Whalley研究发现,台北市轨道交通的开通显著降低了CO排放水平。[6]梁若冰等发现轨道交通的运营减少了出租车的使用量,进而有助于改善大气质量,且中国城市轨道交通铺设里程未达到最优规模。[7]张英杰等使用微观调查数据发现,居民私家车的购买意愿与轨道交通的可达性成反比关系。[8]Yu等的研究表明共享汽车的出现后转变了居民的购车观念,从而可达到减排的目的。[9]共享单车主要解决短途问题,对于轨道交通无法到达的区域实现了无缝对接,[10]进而增加了居民对绿色出行方式的热情。

此三种绿色出行方式可从长短距离解决居民出行问题,但在实践中是否达到减少汽车尾气排放的目的仍需检验。

二、问题设计

1、理论假设

相较于机动车数量控制推行共享单车汽车和轨道交通,一方面可以替代机动车的使用,从而减少机动车尾气排放;另一方面轨道交通和共享出行的使用可以减少私家车的使用量缓解交通拥堵,进而避免机动车低速行驶带来的额外能耗和排放。所以我们提出假设:推行共享单车、共享汽车和轨道交通可以改善空气质量。

2、模型假设

本文采用断点回归的方法来评估,此方法区分实验变量和其他一些连续变化的变量的影响,从而能够准确估计实验变量对空气质量变化的影响。实验认为其他可能影响到空气质量的因素在三类出行方式的引入过程中是连续的,若空气质量在引入交通工具的前后发生了突变,那么这是由绿色出行方式的引入造成的,即此措施有效;若空气质量无突变则无效。

具体模型设定如下:

其中,下标t表示为该数据所对应的日期,y为监测空气质量的几种污染物日平均浓度,包括空气质量指数(AQI),CO、NO2、PM 10、PM2.5、O3和SO 2浓度(其中AQI为综合型指数,SO2与机动车尾气排放无关与工业污染相关作为反事实验证)。GreenTravelOpen为虚拟变量,表示是否引入三者,其回归系数β1正是本文考察的改善效应。T为执行变量,表示距离引入的天数,引入当天为0,之前为负之后为正。本文选取前后30天宽带。f(T)表示T的多项式,本文选取二次项(相比于高次多项式,这能为断点附近样本给予更大的权重)。此外,还控制了一些影响空气质量的解释变量X,包括天气变量(是否有雨雪、日最高气温、日最低气温、风速),节假日变量(包括法定节假日、双休日),以及年份和月份的虚拟变量,同时考虑到西安市的限号情况,本文加入虚拟变量来表示限号。

三、数据和统计分析

1、数据来源

本文天气数据同样来自2345天气网,AQI及六种主要污染物数据来自真气网,时间为2013年12月1日至2019年1月31日,节假日变量来自国务院办公厅节假日安排,限号时间和供暖时间由西安市政府发布的相关政策整理而来。

2、统计分析

2013年12月1日至2019年1月31日,西安先后出现四种主流共享单车,包括市政型单车及摩拜单车、ofo和酷骑单车;先后开通4条轨道交通运营线路;新能源共享汽车主要有两种——evcard和gofun。

为直观了解三种绿色出行方式开通对空气质量的影响,本文以三者引入时间,共享单车、共享汽车、轨道交通开通时间为断点,采用局部加权回归散点平滑法绘制了AQI随着时间变化的趋势图(图1)。结果显示在共享单车、共享汽车和地铁开通前AQI呈现上涨趋势,在断点后有明显的下降趋势。单独来看,开通共享单车和共享汽车后的状况同整体,开通地铁后曲线呈N型。因此从综合变化趋势来看三者的开通对空气质量状况表现出了改善效果,AQI在断点前后出现了明显的跳跃,符合断点回归方法要求。

图1 引入共享汽车、地铁和共享单车后的AQI拟合曲线

四、实证检验

1、基准回归结果

表1列出了基于日度污染数据拟合时间趋势时的断点回归的估计结果。回归结果显示:总体效应中,在引入地铁、共享单车和共享汽车后PM2.5的变化在10%的水平上显著为负AQI、PM10的变化在5%的水平上显著为负,且NO2在1%水平上显著为负,且作为反事实的SO2不显著,所以说明引进三者后改善了大气质量,支持假设。

表1 推行三种方式对空气质量的影响状况

2、稳健性检验和内生性分析

(1)调整带宽的结果。在断点回归中由于带宽选择会产生不同结果。如果带宽越大,那么样本的方差就会减小,但是会造成较大的偏差,即无偏性降低。前文选取了30作为带宽进行回归,现将带宽缩小至25作为稳健性检验,模型选择不变(结果如表2中(1)(2)(3)(4)所示)。在带宽为25天的情况下回归结果显示:总体效应中,在引入地铁、共享单车和共享汽车后对NO2的影响5%的水平上显著为负,且作为反事实验证的SO2不显著,所以支持假设。

表2 带宽为25情况下的结果及剔除极端天气的结果

(2)内生性分析。居民出行方式的选择也受到空气质量的影响,如空气质量过差,居民便不会选择共享单车出行。为此,本文剔除空气质量等级为优和严重污染的样本,以分析可能存在的内生性问题。表2中(5)(6)(7)(8)展示了此回归结果。从整体看,各项空气污染指标均为负,且NO2在1%的水平上显著为负,这一结果虽与表1具有差距,但引入三者后仍对空气污染指标具有负的影响,所以仍然支持假设。

(3)控制变量的连续性。断点回归法要求所选取的控制变量在断点处必须是连续的,或者说控制变量在断点处不存在跳跃。表3为回归结果。总体来看,各控制变量系数均未出现显著负效应,说明控制变量在断点附近不具有跳跃性。

表3 控制变量连续性

五、总结和建议

本文考察了共享单车、汽车及轨道交通开通后对空气质量的改善效应,使用了西安市2013—2019年度日空气质量浓度数据进行断点回归,研究表明:西安市推行上述出行方式后空气质量得到了改善。同时考虑了其他带宽的情形,并剔除极端空气质量状况样本后回归结果的部分支持。

实践证明限号等措施难以真正的做到减少汽车尾气的排放,而增加绿色公共交通方式,改变人们的出行观念让居民自觉减少私家车的使用量是一条合理的路径。公共出行方面,考虑到西安地区仅有四条地铁线共计132千米,建议增设轨道出行方式。此方面可以借鉴日本东京的经验,东京人口众多且密集,但得益于其发达的轨道交通该地区交通并不拥堵。同时政府通过鼓励自行车出行、完善基础设施等方式促使出行方式改变,促进自行车出行替代私家车出行。中国大多数城市虽已开通自行车公共系统和市场型共享出行方式,但同时由于管理不善、制度不健全等原因出现了停放混乱、废车占地等问题的出现,给城市治理带来极大挑战。因此,政府应该一方面增加轨道交通建设,大力发展新能源汽车,增加绿色环保的共享出行方式的投入。另一方面政府应该加强对市场型共享出行方式规范和引导,这样才能促使绿色出行遍地开花,从而有利于改善城市空气质量。

参考文献

[1]李文兴,尹帅.城市轨道交通成本构成分析[J].交通运输系统工程与信息,2012(2)9-14.

[2]田鹏山,曹军骥,韩永明,张宁宁,张蓉,刘随心.关中地区冬季PM_(2.5)中碳气溶胶的污染特征及来源解析[J].环境科学,2016.37(02).427-433.

[3] Davis,L.W.The effect of driving restrictions on air quality in Mexico City[J]. Journal of Political Economy,2008(1).

[4] Sun,C.,S.Zheng,R.Wang. R estricting driving for better traffic and clearer skies:Did it work in Beijing?[J].Transport Policy,2014.32.

[5]袁晓玲,李浩,杨万平.机动车限行政策能否有效改善西安市的空气质量?[J].统计与信息论坛,2018.33(06)107-114.

[6] Chen,Y.,A. Whalley. Green infrastructure:The effects of urban rail transit on air quality[J]. American Economic Journal:Economic Policy,2012(1).

[7]梁若冰,席鹏辉.轨道交通对空气污染的异质性影响——基于RDID方法的经验研究[J].中国工业经济,2016(3).

[8]张英杰,郑思齐,王锐.轨道交通建设能否真正促进“绿色”出行?——基于北京市微观调查样本的实证研究[J].世界经济文汇,2015(3).

[9] Yu,B.,Y.Ma,M.Xue,et al.Environmental benefits from ridesharing:A case of Beijing[J].Applied Energy,2017.191.

[10]周杨,张冰琦,李强等.公共自行车系统选址适宜性评价——以北京市地铁1号线为例[J].城市问题.

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