冬季供暖導致霧霾？來自華北城市面板的證據

陳 強 孫豐凱 徐艷嫻

冬季供暖導致霧霾？來自華北城市面板的證據

陳 強 孫豐凱 徐艷嫻*

空氣污染已嚴重影響中國居民的生活質量，而霧霾天氣尤其頻發于北方冬季。本文著重考察北方冬季燃煤供暖對空氣質量的影響，通過使用華北39個城市從2013年10月1日至2014年5月31日的每日面板數據，在控制氣象條件與節假日的情況下，長動態面板的估計結果顯示冬季供暖使空氣污染加劇了約20%，占供暖期相較非供暖期大氣污染物增量的約三分之二(其余約三分之一為氣象因素)。進一步的斷點回歸顯示，燃煤供暖的污染效應存在一個逐步升溫加壓、污染物累積的過程，并非一蹴而就。在城市供熱面積保持高速增長的背景下，提高供熱效率及使用清潔能源成為當務之急。

冬季供暖；霧霾；空氣質量；長動態面板；斷點回歸

一、引 言

空氣污染已嚴重影響中國北方居民的生活質量。根據北京市環保局公布的2013年全年空氣質量狀況，北京空氣污染天數占全年高達51.8%(含輕度、中度、重度與嚴重污染)，而平均每周就有一天重度污染①參見新華網：http：//news.xinhuanet.com/gongyi/2014-01/03/c_125953173.htm。，但北京并非空氣質量最差的城市。根據2013年中國環境狀況公報，空氣質量相對較差的前10位城市為邢臺、石家莊、邯鄲、唐山、保定、濟南、衡水、西安、廊坊和鄭州，全部分布在北方，特別是華北地區②參見環保部網頁：http：//jcs.mep.gov.cn/hjzl/zkgb/2013zkgb/201406/t20140605_276521.htm。。霧霾天氣多出現于北方冬季供暖期，環保部一位負責人曾于2013年表示，“北方冬季燃煤采暖對空氣質量惡化貢獻較大”，是造成我國大范圍灰霾天氣的三大原因之一③其他兩大原因為“不利氣象條件造成污染物持續累積”與“機動車尾氣排放”，參見新華網：http：//news.xinhuanet.com/environment/2013-12/05/c_125809677.htm。。

中國北方冬季燃煤供暖對空氣質量的影響究竟有多大？對此問題的準確回答具有重要的政策含義。目前的定量研究還十分缺乏，而Chen 等(2013a)發表于PNAS的論文是一個顯著的例外。Chen等(2013a)開創性地使用1981—2000年90個城市的面板數據，利用免費供暖政策在淮河的分界線進行斷點回歸(regression discontinuity)，發現淮河以北的總懸浮顆粒物(total suspended particulates，簡記TSP)高于淮河以南55%，而空氣污染使得淮河以北居民的預期壽命減少了5.5年。

在常識上，北方冬季燃煤供暖導致空氣污染甚至居民減壽均可能成立，但關鍵在于此效應究竟有多大。斷點回歸作為一種“準實驗”(quasi experiment)，其對因果關系的推斷依賴于局部隨機分組(local randomization)，即在淮河附近的城市在各方面均無系統差別，只是因為被“隨機”地分在淮河南北兩岸而導致供暖政策的不同。因此，嚴格來說，斷點回歸的結果僅適用于淮河附近的小區域①在進行斷點回歸時，也不宜包括離斷點(淮河)太遠的城市，以免出現遺漏變量偏差。。而且，Chen等(2013a)使用年度平均數據，并未區分供暖期與非供暖期，而北方的供暖污染問題僅限于供暖期(在華北約為4個月，即每年11月15日至次年3月15日，但不同城市略有不同)。

為了更直接地估計北方冬季供暖對空氣質量的影響，本文使用華北39個城市，2013年10月1日至2014年5月31日的日度面板數據，使用動態面板估計冬季供暖對空氣質量(包括AQI、PM2.5、PM10、CO、NO2、SO2)的影響。結果發現，在控制氣象條件與節假日的情況下，冬季供暖使空氣污染加劇了約20%。雖然此效應小于Chen等(2013a)的估計，但依然說明北方冬季供暖是空氣污染的重要成因之一②需要注意的是，Chen等(2013a)的樣本區間為1981年—2000年，而本文的樣本區間為2013年—2014年，這兩個時期的環境條件已有很大不同(比如，城市汽車保有量不可同日而語)，故二者的結論并不具有可比性。。事實上，由于供暖期的大氣污染比非供暖期嚴重約30%，這意味著供暖期相較非供暖期的大氣污染增量約三分之二是由于冬季燃煤供暖所造成，而其余約三分之一為氣象因素(比如，冬季天氣不利于大氣污染物的擴散)。進一步，本文還分別以實際供暖日與啟動供暖日作為斷點進行斷點回歸，結果顯示，燃煤供暖的污染效應存在一個逐步升溫加壓、污染物累積的過程，并非一蹴而就。

目前文獻中對于空氣質量的研究，大多集中于空氣污染的效應，特別是對公共健康的影響。比如，陳碩、陳婷(2014)發現二氧化硫排放顯著地增加死于呼吸系統疾病與肺癌的人數；而Zhou等 (2015)則發現，PM10與呼吸系統死亡率顯著正相關，尤其在北方冬季。另一方面，對于空氣污染成因的計量研究并不多。除了Chen等(2013a)對北方冬季供暖的污染效應的開創性研究，曹靜等(2014)、Sun等(2014)與Viard和Fu(2015)研究限行政策對北京市空氣質量的影響，但得出了不同的結論。Wu等(2011)、Xing等(2011)與Chen等(2013b)研究2008年北京奧運會對空氣質量的影響，發現奧運期間的各項綠色政策(包括限行、限排、停工等)在短期內顯著改善了空氣質量。Fu和Gu(2014)發現，2012年國慶節免收高速過路費使得空氣污染增加20%，并使能見度降低一公里。Tan等(2009)與陳欣等(2014)則研究了春節效應對城市空氣質量的影響。在上述有關城市空氣質量的研究中，限行政策僅實施于北京等少數地方，奧運會難得一遇，國慶節與春節也時間很短，而北方冬季燃煤供暖則影響了中國廣大的北方地區，每年持續時間長達4個月甚至更久。因此，研究北方冬季供暖期對空氣質量的影響具有更為顯著的學術價值與現實意義。本文的主要創新之處正在于，首次使用我國城市面板數據對冬季燃煤供暖的污染效應進行定量分析，并綜合使用長動態面板、斷點回歸等計量方法，使得研究結論更為穩健。而且，在我國城市供熱面積持續高速增長的背景下，本文的研究結論也具有重要的政策含義。

二、北方冬季供暖的背景介紹

由于中國北方地區冬季較為寒冷，人們為了正常生活的需要而采取各種形式取暖。我國傳統的取暖方式為用爐子燒散煤，對大氣質量有較嚴重的影響，特別是對PM10與二氧化硫濃度的影響較大。 我國的集中供暖制度始于20世紀50年代，參照當時的蘇聯模式，初步建立了住宅鍋爐供暖體系，主要以煤炭為燃燒原料。作為蘇聯援建的156個重點建設項目之一，北京第一熱電廠于1957年開始建設，并于1958年破土動工集中供熱的第一條蒸汽管道光華線。

由于建國初期經濟落后，能源緊缺，為了節約經濟成本，故優先考慮氣候寒冷的北方地區。因此，集中供暖僅限于華北、東北、西北等地區的城市。具體而言，以秦嶺淮河為分界線(此線的一月平均氣溫約為0攝氏度)，淮河以北的城市提供集體供暖，而以南的城市則不提供。由此，在計劃經濟時代，供暖與住房一樣成為中國北方的一項重要社會福利。

然而，在1978年前，受制于經濟發展水平，城市集中供熱的發展速度相當緩慢。自改革開放以來，特別是1986年國務院發布22號文件《關于發展城市集中供熱的意見》之后，集中供熱的取暖方式在北方城市進入了大發展時期。至2003年全國668個城市中已經有近300個城市建設了集中供暖設施。

城市集中供熱面積的迅速增長，也使北方城市福利供暖的財政負擔日益加重。隨著2000年“福利分房”制度的正式終結，供熱商品化也提上議事日程。為此，2003年建設部等發布《關于城鎮供熱體制改革試點工作的指導意見》(建城[2003]148號)，要求東北、華北、西北及山東、河南政府選擇不同規模、有代表性的城市進行試點，“改革單位統包的用熱制度，停止福利供熱，實行用熱商品化、貨幣化”以及“堅持國家、單位和個人合理負擔”，2005年建設部等發布《關于進一步推進城鎮供熱體制改革的意見》(建城[2005]220號)，全面推進城市供熱商品化改革。

供熱商品化使得居民的用熱成本上升，但隨著城市化的進程與個人收入的增長，我國城市集中供熱面積仍保持著穩定的高速增長。根據住建部《城鄉建設統計公報》數據，在1991—2013年期間，我國城市集中供熱面積年均增長率高達14.7%,，其時間趨勢圖參見圖1。

圖1 我國城市集中供熱面積(億平方米)，1991—2013年

隨著個人收入的提高，北方城市新建小區的冬季集中供暖已幾乎成為必需品。2009年，時任吉林省代省長王儒林曾直言，“(長春)作為北方城市，冬季供暖是最大的民生，是老百姓生存的需要，更是全省各級黨委、政府的第一職責，我們必須竭盡全力確保百姓的供暖需求，讓百姓度過一個溫暖的冬天”。然而，隨著城市供暖面積的快速增長，以煤炭為主要原料的取暖方式意味著燃煤所排放的大氣污染物(包括煙塵、二氧化硫、一氧化碳、二氧化氮等)也將同步增長。這似乎在冬季供暖(民生)與空氣質量之間形成了對立矛盾，而Almond 等(2009)的標題“Winter Heating or Clean Air”無疑凸顯了此兩難選擇。

為此，當務之急乃是切實地評估北方冬季燃煤取暖的大氣污染效應，并基于此采取相應的政策，這也是本文的宗旨所在。需要指出的是，在中國北方的廣大農村地區，至今依然盛行燒煤爐子甚至燒秸稈的方式取暖，這成為整個地區大氣污染的重要來源。為此，有些學者提出在北方農村地區推行集中供暖的方案(孫恩慧等，2013)。但由于農村地區的數據較少，故本文僅考察北方城市冬季供暖的大氣污染問題。

三、數據及統計特征

為了考察我國城市冬季燃煤供暖對空氣質量的影響，本文主要考慮了三類因素，即冬季供暖、天氣狀況與節假日。常識表明，這三類因素都可能影響城市空氣質量。首先，在燃燒煤炭的過程中會產生一系列的化學物質，比如細顆粒物(PM2.5)、可吸入顆粒物(PM10)、一氧化碳(CO)、二氧化氮(NO2)與二氧化硫(SO2)等，而這些化學物質一般都未經處理直接排放到大氣中。其次，天氣狀況會影響污染物的擴散，比如冬天常見的靜穩天氣(無風或風力太小)，可能加劇或延長霧霾。最后，節假日期間，生產活動減少，但交通運輸增加，也可能影響能源消耗，從而影響空氣質量。

當然，影響一個城市空氣質量的因素很多，比如地理因素(地形是否便于污染物擴散)、產業結構、能源結構、汽車保有量等，但這些城市特征一般在短期內不太變化(本文數據的時間跨度為8個月)，故通過使用城市面板數據的固定效應模型，已經對這些因素進行了控制，也在一定程度上緩解了遺漏變量偏差。

在被解釋變量(空氣質量)與解釋變量(天氣狀況)的選擇方面，均包括了所有的主要指標，以避免遺漏變量偏差，并全面考察冬季燃煤供暖的空氣污染效應。本文收集了中國華北39個城市自2013年10月1日至2014年5月31日有關空氣質量、天氣狀況、節假日及供暖日期的數據，具體說明如下①本文的“華北”指地理上的中國北方，即秦嶺淮河以北、長城以南的中國廣大地區，而非行政區劃上的“華北”(包括北京、天津、河北、山西與內蒙古)。樣本容量為9477(39城市×243天)個，但有些變量缺失極少數的觀測值，具體城市可通過掃描本文二維碼到本刊官網中的“附錄”查看。。

1.空氣質量

有關空氣質量的變量為本研究的被解釋變量。本文收集了有關空氣質量的所有主要指標，包括空氣質量指數(aqi)、細顆粒物(pm2.5)、可吸入顆粒物(pm10)、一氧化碳(co)、二氧化氮(no2)與二氧化硫(so2)。其中，aqi為對綜合空氣質量的無量綱指數，取值范圍為0～500，取值越高則表明空氣污染越嚴重②用于計算AQI的空氣質量指標包括細顆粒物(PM2.5)、可吸入顆粒物(PM10)、一氧化碳(CO)、二氧化氮(NO2)、二氧化硫(SO2)以及臭氧(O3)六項。；co的單位為毫克/立方米，而其他指標的單位均為微克/立方米。有關空氣質量的數據來自天氣后報網站③參見網址http：//www.tianqihoubao.com。，其原始數據來源于國家環保局官網。

2.天氣狀況

本文收集了有關天氣狀況盡可能多的控制變量，包括日最高溫度(temphigh，攝氏度)、日最低溫度(templow，攝氏度)、最大風速(maxwind，千米/小時)、是否降雨(rain)以及是否降雪(snow)。其中，虛擬變量rain和snow的取值規則為：有雨取1，無雨取0；或有雪取1，無雪取0。這些天氣變量的數據也來自天氣后報網站。

王珊等(2014)研究1960—2012年西安地區霧霾日數與氣象因素的相關性，發現連續不降水天數越長，越有利于霧霾天氣的形成。因此，本文在引入降雨、降雪的前提下，也引入了連續不降水日(cnorain，天)。另外，考慮到降溫可能有利于改善空氣質量，故定義日平均氣溫(tempmean)為temphigh與templow的算術平均值，并將其一階差分(即D.tempmean)作為控制變量引入回歸方程。

3.供暖日期與節假日

雖然國家政策規定每年11月15日開始供暖，次年3月15日停止供暖，但由于每個城市的具體天氣情況不同，故實際供暖日與實際停暖日也不盡相同，不能簡單地把供暖日與停暖日分別設為11月15日與次年的3月15日。為此，本文通過城市熱力公司與官方媒體報道收集實際供暖日與停暖日的數據。由此，可定義供暖期虛擬變量(heatperiod)，在實際供暖日與實際停暖日之間的供暖期取值為1，而非供暖期則取值為0。

另外，空氣質量也可能與節假日有關，因為節假日期間的生產污染排放相對較少。為此，定義節假日虛擬變量vacation，當周末或其他節假日時取值為1，而工作日則取值為0①其中，調休的周末取值為0，因為這些周末依然為工作日。。

作為冬季供暖影響空氣質量的初步證據，下面比較空氣質量的各指標在供暖期與非供暖期之間的均值是否存在顯著差異，結果參見表1。

表1 供暖期與非供暖期的變量統計特征

從表1可知，供暖期所有污染指標的均值都大大高于非供暖期，且在1%,的水平上具有統計顯著性。其中，供暖期的aqi高出非供暖期近30%,。特別是供暖期的二氧化硫指標是非供暖期的近兩倍，而二氧化硫是冬季燃煤取暖的主要排放物之一。這初步說明，冬季燃煤供暖可能加劇了空氣污染。

另一方面，表1還顯示，供暖期與非供暖期的氣象條件也有顯著的差異，供暖期的氣溫、風速與降雨都明顯低于非供暖期，而降雪與連續不降水日則明顯高于非供暖期。比如，供暖期的平均連續不降水日超過11天，而非供暖期的平均連續不降水日不到5天。顯然，供暖期與非供暖期的氣象差異也是導致二者空氣質量顯著差別的可能原因，故必須控制氣象因素才能更好地識別冬季供暖對空氣污染的因果效應。

四、城市動態面板

由于當天的空氣質量可能與過去幾天的空氣質量有關，故考慮以下的基準動態面板模型：

其中，lnyit為城市i第t天空氣污染指標的對數(yit可以是aqi、pm2.5、pm10、co，no2或so2)①由于變量pm2.5、pm10、co、no2與so2存在極少數的零值，故取對數后將損失極少量的樣本容量，對回歸結果影響很小。，而lnyi,t-s為其滯后值，其滯后階數p通過序貫t規則來確定(sequential t -rule)，即通過t檢驗確定是否應保留最高階的滯后項。關鍵解釋變量heatperiodit為供暖期虛擬變量，其系數α為主要感興趣的參數。xit由控制變量(temphigh、templow D.tempmean、maxwind、rain、snow、cnorain、vacation)所組成。λt為時間趨勢項(比如，防治污染工作的逐步推進所帶來的空氣改善)，ui為每個城市的個體固定效應(比如，不隨時間而變的地理因素)，而εit為擾動項。

由于方程(1)的右邊存在被解釋變量的滯后項，故為動態面板。對于動態面板模型，流行的估計方法為差分GMM與系統GMM，但僅適用于橫截面維度n較大而時間維度T較小的短面板。由于本研究的樣本數據為n較小(n＝39)而T較大(T＝243)的長面板，故動態面板偏差很小②動態面板偏差(dynamic panel bias)的數量級僅相當于1/T。，可直接使用靜態面板的個體固定效應模型進行估計(即最小二乘虛擬變量法，LSDV)，回歸結果參見表2。

從表2可知，對于空氣污染的各個指標，供暖期虛擬變量heatperiod的系數均在1%,水平上顯著為正。由于各被解釋變量均取了對數，故供暖期虛擬變量heatperiod的系數可解釋為冬季供暖對各污染指標的百分比影響。具體來說，冬季燃煤供暖使aqi、pm2.5、pm10和so2上升約20%,(分別上升18.4%,、23%,、21.9%,與18.8%,)，此效應相當可觀。以aqi為例，在樣本期間內，供暖期aqi均值高出非供暖期近30%,(實際為27.71%,，參見表1)，而冬季燃煤供暖使aqi上升近20%,(實際為18.4%,)，這意味著供暖期相較非供暖期的大氣污染物增量的約三分之二是由冬季燃煤供暖造成，而其余約三分之一為氣象因素。

在天氣變量方面，D.tempmean與cnorain的系數均在1%,水平上顯著為正，說明氣溫上升與連續不降雨將使空氣狀況惡化，與常識相符③一般認為，氣溫突然下降有利于改善空氣質量，而降雨則可使得塵埃落地而減少污染。。另一方面，最大風速maxwind在1%,的水平上顯著為負。總之，大風降溫可幫助改善空氣質量。而其他天氣變量(temphigh、templow、rain和snow)以及節假日變量vacation則有時顯著，有時不顯著，作用不夠穩健。另外，時間趨勢項t的系數均在1%,的水平上顯著為負，這似乎意味著治理空氣污染的措施有一定成效，但見效速度很慢(比如，aqi每天僅改進0.06%,)。

表2 長動態面板的基準估計結果

考慮到每個城市防治污染的力度可能不同，作為穩健性檢驗，下面允許每個城市擁有自己的時間趨勢項：

其中，λit表示城市i的時間趨勢項。對方程(2)的個體固定效應估計結果參見表3。表3的結果與表2十分類似，而大多數個體時間趨勢項均很顯著(為節省空間未匯報)。

表3 包含個體時間趨勢項的長動態面板估計結果

由于缺乏各個城市在供暖期的每日供暖燃煤量數據(不同城市的燃煤質量也可能不同)，本文使用供暖期虛擬變量來間接地衡量。這種建模方法的有效性基于以下假設，即每個城市在供暖期間的每日供暖燃煤量基本相同，而非供暖期的每日供暖燃煤量均為0。在此假設下，記城市i的供暖期每日供暖燃煤量為ai，則可將所有城市的每日供暖燃煤量寫為：

其中，Di為城市i的虛擬變量。這意味著，由于不同城市的供暖燃煤數量與質量不同，其冬季供暖燃煤的污染效應也可能有差異。將方程(3)所定義的變量coal引入方程(2)，可得以下變系數的面板模型：

表4 變系數的長動態面板估計結果

從表4可知，在變系數模型中，供暖期虛擬變量heatperiod對各大氣污染指標均有顯著的正效應。與常系數模型的估計結果(表3)相比，雖然heatperiod的系數估計值有所變化(或增或減)，但此系數并非衡量供暖期對空氣質量的全部效應(全部效應還應加上城市虛擬變量與heatperiod的互動項的系數)。

五、斷點回歸

在動態面板分析中，我們盡量控制了可能影響空氣質量的天氣因素，但囿于數據可得性，仍可能存在遺漏變量，比如氣壓。由于供暖期與非供暖期存在較為明確的分界線，而在此分界線兩側的幾天內，天氣條件并沒有系統差別①在供暖前后的幾天內，至少天氣條件的概率分布基本相同，但具體的實現值可能不同。，而唯一的差別為是否供暖。因此，在一定意義上，可將供暖前后的幾天時間視為局部隨機分組(local randomization)，故可使用斷點回歸(regression discontinuity)的方法來識別供暖期對空氣質量的因果關系。

對于城市i，記其供暖日為ci，則可定義城市i供暖政策實施的虛擬變量hit(即上文的heatperiod)，即當，而當t＜ci時(此處不使用停暖以后的數據)。在斷點兩側使用二階多項式，可將斷點回歸的模型寫為：

其中，hit的系數α即為對在斷點處(供暖日)的空氣質量跳躍幅度的度量，而其余變量與方程(2)相同。由于斷點回歸根據局部隨機分組而設計，故一般僅使用斷點附近的數據。為了穩健起見，我們分別使用供暖前后3～7天作為對稱窗寬，即在供暖前后各取3天，乃至在供暖前后各取7天，然后分別進行個體固定效應估計(包含個體時間趨勢項)。表5匯報了使用不同窗寬對系數α的估計值、聚類穩健標準誤及顯著性(為節省空間，未匯報其他系數)。

從表5可知，根據斷點回歸的結果，冬季實際供暖的開始，除了對二氧化硫(so2)有較顯著的正效應外，對于其他空氣污染指標的作用則多不顯著。此結果似乎有些意外，可能由以下兩個原因所造成。首先，冬季燃煤供暖的效應可能需要累積一段時間才能充分體現；換言之，今天的污染物可能會殘留到明天甚至之后。其次，開始供暖一般需要經過加壓試水、啟動供暖、逐步升溫、實際供暖等幾個階段，故在實際供暖之前的煤炭消耗量是逐漸增加而非一蹴而就的。因此，實際供暖日可能并非是很清晰的斷點。針對第二個原因，我們轉而使用“啟動供暖”(即開始供暖的第二個階段)作為斷點，再次進行斷點回歸。由于在啟動供暖之前并沒有逐步升溫的過程，沒有煤炭消耗量的逐步增加，故可在啟動供暖日兩側進行斷點回歸。由于部分城市的啟動供暖數據缺失，故樣本中只剩下31個城市①各城市啟動供熱的具體日期及數據來源可通過掃描本文二維碼到官網“附錄”中查看。。在啟動供暖日兩側的斷點回歸結果參見表6。

表5 實際供暖日的斷點回歸結果

表6 啟動供暖日的斷點回歸結果

從表6可知，以啟動供暖日為斷點的斷點回歸結果均不顯著。可能的原因是，雖然啟動供暖日的斷點分界線明確，但剛啟動試熱時，耗煤量很小，對空氣污染的作用可能很微弱。總之，雖然斷點回歸作為局部隨機實驗，具有較大的說服力，但其成立的重要前提是存在明確而清晰的斷點。然而，由于實際供暖之前的煤炭消耗量逐漸增加而非一蹴而就，而啟動供暖的效應又過于微弱，故斷點回歸的前提條件可能不完全滿足。

六、結 論

我國北方冬季燃煤供暖導致的空氣質量問題已引起了廣泛關注，但對冬季供暖的大氣污染效應的定量研究還很少。本文使用華北39個城市從2013年10月1日至2014年5月31日的面板數據，在控制氣象條件與節假日的情況下，長動態面板的估計結果顯示冬季供暖使空氣污染加劇了約20%,。由于供暖期的空氣污染較非供暖期嚴重約30%,，這意味著供暖期相較非供暖期大氣污染物增量的約三分之二是由于冬季燃煤供暖造成的，而其余約三分之一為氣象因素。顯然，這是一個巨大的效應。進一步的斷點回歸顯示，燃煤供暖的污染效應存在一個逐步升溫加壓、污染物累積的過程，并非一蹴而就。

一個值得思考的問題是，目前歐美國家同樣冬季供暖，但為什么沒有導致霧霾？大致來說，這可能有兩方面原因。第一，即使在非供暖季，中國北方的空氣污染程度也比歐美更為嚴重，這說明無論是否供暖，中國的空氣質量都處于更高的基數，而冬季燃煤供暖只是加劇了中國北方冬季的霧霾。第二，在歐美國家的冬季供暖乃至整個能源結構中，燃煤所占的比重均遠小于中國，故歐美國家冬季供暖的污染效應不大。

自改革開放以來，隨著城市化進程的發展與個人收入的提高，我國的城市供熱面積一直保持高速增長的態勢。在1991—2013年期間，我國城市供熱面積在短短23年內已經增加20倍，年均增速近15%,。隨著供熱面積的高速增長，如果延續目前中國北方的冬季燃煤供暖的技術與體制，勢必使得燃煤污染物的排放也大幅上升。在此大背景下，如何提高供熱效率及使用清潔能源已成為當務之急。

在短期內，首先應著力提高供熱效率，比如使用優質煤(禁止使用劣質煤)、升級換代分散鍋爐房、大力發展潔凈煤燃燒技術、減少熱力管網在輸送過程流失熱量、在農村因地制宜推廣集中供暖以及推廣熱電聯產集中供暖等。這些方面可借鑒芬蘭的經驗。在芬蘭，幾乎所有城鎮都已實行熱電聯產集中供暖，分布在全國各地的發電廠利用發電余熱將水加熱供暖，不僅提高了燃料利用率，還可降低環境污染。

在中長期，還應大力推廣清潔能源。比如，逐漸以天然氣取代煤炭作為北方冬季取暖的主要能源。此方面可以借鑒俄羅斯的經驗，其供暖體制與我國北方相似(我國20世紀50年代集中供暖的起步即借鑒了前蘇聯的經驗)，但集中供暖一般靠天然氣，不僅燃燒效率高，而且污染比燃煤低很多。然而，由于天然氣在我國北方尚未普及，燃氣取暖的成本也通常高于燃煤取暖，而近幾年國際煤炭價格的持續走低無疑使得減少乃至放棄燃煤供暖變得更為艱難。

顯然，無論在短期內提高供熱效率，還是在中長期推廣清潔能源，都迫切需要各級政府有所作為。如果維持目前的北方供暖體制，雖然不會過多增加居民的私人成本與政府的財政負擔，但其社會成本是驚人的。由大氣污染所帶來的健康問題、心肺疾病高發，乃至癌癥與減壽，這些高昂的成本并不由熱力公司所承擔，卻影響了中國北方的每位居民。這是經濟學中經典的“外部性問題”，故必須由政府介入，投資供熱基礎設施的更新換代，并補貼清潔能源的推廣使用，才能達到或接近整個社會的最優福利。

幸運的是，中國政府已經認識到治理環境污染的重要性與迫切性。比如，多地政府已將環境污染治理作為政績考核的重要指標之一。Zheng 等(2014)通過對市長反污染的激勵機制進行政治經濟學分析，對中國未來城市環境的改善表達了樂觀的預期。希望這種預期可以實現。

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Does Winter Heating Cause Smog? Evidence from a City Panel in North China

Chen Qiang1，Sun Fengkai2and Xu Yanxian3
(1.School of Economics，Shandong University，Jinan 250100，China；2.Luxin Investment Holdings Group，Luxin Technology Corporation，Jinan 250000，China；3.Industrial and Commercial Bank of China，Xiamen Branch，Xiamen 361000，China)

Air pollution has severely affected the quality of life in China，and hazy weather often happens in North China during winter.This study focuses on the effect of coal-fired winter heating in North China on air quality.By using a daily panel of 39 cities in North China during October 1，2013 to May 31，2014，results from dynamic panel estimations after controlling for weather conditions and vacations show that winter heating increases air pollution by about 20%,，which accounts for about two third of the elevated air pollution between winter heating period and non-heating period，and the rest one third is due to weather conditions.Results from regression discontinuity design and even study further show that the pollution effect from coalfired heating does not happen immediately at the start of winter heating，but accumulates over time.Given that urban heating area continues to grow rapidly in China，it is imperative and urgent to increase heating efficiency and promote the use of alternative clean energy.

Winter Heating；Smog；Air Quality；Long Dynamic Panel；Regression Discontinuity

10.14116/j.nkes.2017.04.002

* 陳 強，山東大學經濟學院(郵編：250100)，E-mail：qiang2chen2@126.com；孫豐凱，魯信集團魯信科技股份公司(郵編：250000)，E-mail：sunfengkai@126.com；徐艷嫻，中國工商銀行廈門市分行(郵編：361000)。本研究受國家自然科學基金面上項目“氣候沖擊對中國社會穩定性的長期影響：基于歷史計量學的實證研究”(71473149)的資助。特別感謝匿名審稿人對本文的諸多建設性意見，文責自負。

JEL Classifications：Q53 O13