摘要 道路擁堵與城市霧霾是機動車行駛帶來的兩個負溢出效應，大量文獻揭示了城市機動車行駛對二者帶來的影響，卻鮮有文獻關注道路擁堵程度與霧霾污染之間的內在聯系。這其中的緣由在于，一則道路擁堵程度與霧霾污染之間互為因果，同時有共同的影響因素，由此帶來的內生性難題難以有效解決;其次，采用統一標準來測度不同城市道路擁堵程度的數據難以獲得。為此利用高德地圖(Amap)根據機動車定位導航系統提供的城市擁堵延時的大數據，來捕獲各省會城市每日道路交通的擁堵程度，同時運用各城市每日的燃油銷售價格、國際市場原油價格以及上一周同一工作日道路的擁堵程度作為工具變量，通過兩階段最小二乘法(2SLS)估計道路擁堵程度對城市霧霾污染的影響。 回歸結果表明：①以城市燃油價格作為工具變量時，道路擁堵程度每增加1%，會導致省會城市PM2.5、PM10分別增加6.5%和6.7%;②以國際原油價格、上一周同一個工作日擁堵程度作為工具變量，以及改用GMM方法進行估計時，基準回歸的結論仍然穩健，城市的治堵舉措與治霾舉措能夠相互協同;③進一步以省會城市新增軌道交通來實現治堵和治霾的例子表明，發展軌道交通來實現治堵與治霾的協同效應，要以有效治堵作為前提，否則減排治霾的協同效果無法實現。
關鍵詞 擁堵延時;霧霾;機動車尾氣;內生性
《城市觀察》(雙月刊)創刊于2009年，是由廣州市社會科學界聯合會主辦的專業性學術經濟期刊。本刊是以研究探索珠江三角區域內經濟、社會發展問題為主的綜合性經濟理論期刊。
化解道路擁堵和城市霧霾污染兩大難題，事關城市核心競爭力的提升。有效化解這兩大難題，前提是厘清二者之間的內在聯系。理論上，道路擁堵會增加機動車的運行時間，從而提高耗油量，加重尾氣污染。但同時，霧霾天又會降低行駛中的能見度，進而造成大面積的交通擁堵。這種相互影響、互為因果的內在聯系，導致難以有效估計二者之間的內在聯系。另外，由于缺乏系統的數據以及樣本選擇存在的內生性偏誤，導致系統估計道路擁堵的污染效應，這類研究相對較少。為此，利用高德地圖(Amap)發布的城市間的大數據，測度道路擁堵對城市霧霾的影響，從中探索治堵與治霾之間的內在聯系。
1 文獻綜述
英國經濟與商業研究中心(CEBR)最新的研究表明，道路擁堵每年給英國、美國和德國造成至少約2 000億美元的損失，占到了這類國家每年經濟總量的0.8%。同時，霧霾污染造成的損失，遠遠超過了道路擁堵。WHO提供的最新數據顯示，每年大約有700萬人因接觸到污染空氣中可滲透到肺部和心血管系統的細微顆粒而死亡。對于中國這類發展中的新興經濟體而言，由機動車行駛帶來的諸如道路擁擠、尾氣污染問題要嚴重得多。根據TomTom交通指數排名，擁堵程度排名前十的城市當中，九座城市為新興經濟體國家的城市，排名前三十的城市當中，中國城市占到了1/3。同時機動車尾氣貢獻了中國各大城市空氣當中74%的碳氫化合物、63%的CO和37%的NO2以及20%以上的懸浮物顆粒[1-2]。如何有效治堵同時減排治霾，成為各城市面臨的主要挑戰。
理論上，道路擁堵與尾氣排放都是機動車在行駛過程中產生的負溢出效應[3-4]，二者具有較強的正相關性。一系列因素，比如天氣、公共交通設施的運行情況、城市道路里程、面積和路面質量、人口密度、城市社區布局等，既影響城市道路的擁堵情況，也影響機動車尾氣的污染程度 [5-7]。同時，道路的擁堵程度和尾氣排放之間還互為因果、相互影響。道路越是擁堵，機動車路面行駛耗時就越長，能源消耗和對應的尾氣排放越多，給環境帶來的負外部性就越大 [8-11];反過來，霧霾天影響著能見度，進而增加事故發生率和道路的擁堵程度。因此，要揭示二者之間的關系，內生性問題是急需解決的首要問題。
大量研究為城市道路交通造成的空氣污染尋找著證據。Thijsse等[12]揭示了在德國柏林，80%至90%的城區空氣污染物來自于道路交通。Basaric'等[13-15]揭示了空氣當中50%的NO2來自機動車尾氣。這些研究為道路交通影響城市空氣質量提供了直接證據。另一些研究為道路交通影響空氣污染提供間接證據[16-19]，認為城市增加公共交通的供給水平，包括軌道交通、加開公共汽車等，都有助于替代私家車出行而降低機動車尾氣污染。另外，還有一類文獻檢驗了提高油價、提升機動車排放標準、收取擁堵稅、車輛限行等一系列行政舉措的治霾效果，也為道路交通影響空氣污染提供了間接證據[20-21]。
然而，上述文獻忽視了道路的擁堵程度所起到的作用，從而導致針對相同的研究主題，甚至利用同樣的樣本，卻難以得到統一的結論。Lalive等[22]利用德國1994—2004年的經驗數據，發現軌道交通只是減少了NO、NO2的排放量，但對另兩項重要的尾氣污染物CO和O3則沒有影響。Goel&Gupta[23]利用斷點回歸，揭示了印度的德里地鐵有效減少了NO2、CO的排放量，但對其他污染物沒有影響，從而無法為道路交通導致空氣污染，尤其是霧霾污染提供有效的間接證據。Vickery[24]發現新增的交通工具以及交通基礎設施，在存在轉移效應或Mohring效應的同時，也可能產生新的汽車出行需求，增加城市道路交通壓力。正是由于交通創造效應的存在，使得政府即便增加交通投入，以及采取行政舉措控制機動車總量，也可能起不到治霾的效果[25]。
顯然，將道路的擁堵程度納入到分析當中，才能更加有效地解釋道路交通如何導致霧霾污染。已有文獻之所以未將擁堵程度納入到分析當中，很大原因就在于難以處理擁堵與霧霾之間的內生性以及系統數據的匱乏。即便如此，學者們嘗試著去尋找機動車與道路擁堵或者城市霧霾之間間接的系統證據。馬麗梅等分別用私人汽車擁有量/城市公路總長度來衡量城市面臨的道路交通壓力，并結合擁堵與油耗之間的關系來推斷擁堵與霧霾之間的聯系[26]。 然而，這些間接證據只反映了一段時間內由機動車行駛數量帶來的擁堵程度與霧霾污染程度，卻無法實時反映每天、每個小時的擁堵與霧霾狀況，但實時的信息更容易影響人們的出行決策。在接下來的內容中，利用高德地圖(Amap)提供的實時數據，選取工具變量來處理內生性問題，從中揭示道路擁堵的霧霾污染效應，彌補現有文獻的不足。
2 模型與數據
2.1 計量方程
為有效處理內生性問題，以燃油價格作為工具變量，利用下列兩階段回歸(2SLS)進行分析。燃油價格分別包括汽油價格和柴油價格。選擇用燃油價格作為工具變量來解決內生性，是基于以下兩點：①在中國，無論是汽油還是柴油，都實行政府指導價，先由國家發改委按噸計算并提供指導價格，然后省級主管部門根據國家發改委提供的噸位價格標準以及地區實際制定地方指導價，因此，對于機動車在行駛過程中的尾氣排放及其污染程度，燃油價格是該系統以外的變量，作為工具變量滿足外生性。②燃油價格直接影響人們的汽車購買決定和出行方式的選擇，進而影響城市道路的擁擠程度，在統一的燃油標準下，這也是燃油價格作用于霧霾污染唯一的途徑，與道路的擁堵程度高度相關。基于上述兩點，分別利用汽油價格和柴油價格作為道路擁擠程度的工具變量，來進行基準回歸。當然，該工具變量能否有效，將在下文進一步論證。所用的兩階段回歸方程如下：其中，(1)式為第一階段回歸方程，(2)式為第二階段回歸方程。第一階段回歸中的Trafficiymd表示城市i在y年m月d日道路交通的擁堵程度，oilpriceiymd為該城市的燃油價格，分別包括汽油價格(priceq)和柴油價格(pricec)，在模型中先一一作為工具變量納入回歸分析當中。另外，還取兩個價格的平均值，用來表示綜合的油品價格(price)，以此作為第三個工具變量納入回歸分析當中。Xiymd為一系列控制變量，包括當日的氣溫、降水、風力大小等天氣變量，城市的工業化率、城市化率、人口密度、每百萬人均地鐵通車里程、每百萬人汽車擁有數量等城市特征變量。由于城市化、工業化、軌道交通通車里程等變量不存在每日統計數據，參照已有文獻的做法[2， 27]，選取對應年份年初的指標值進行衡量。另外，分別控制城市的固定效應σi，年、季、月、一周的星期幾、以及是否為工作日的時間固定效應μt，剩下的εit是隨機誤差項，用來表示遺漏變量產生的影響。α0、α1、γ為回歸系數。第二階段回歸的被解釋變量Hazeiymd是城市i當日的霧霾程度，分別包括PM2.5濃度和PM10濃度，核心解釋變量是從第一階段獲得的擁堵程度的估計值，β0、β1、φ為待估參數，其余變量和第一階段回歸的含義一樣。回歸當中，分別對燃油價格、霧霾程度以及道路擁堵程度取對數形式。
2.2 樣本數據與描述性統計
被解釋變量Hazeiymd來自中國空氣質量在線監測平臺提供PM2.5和PM10的日數據，該指數越高，霧霾越嚴重。內生變量Trafficiymd來自高德地圖(Amap)提供的各大城市每日高峰時段道路擁堵延時指數。該指數等于高峰時段的出行旅行時間/自由流旅行時間，數值越大，道路交通的擁堵程度越嚴重。選擇高峰時段(包括7～9時早高峰時段和17～19時的晚高峰時段)來衡量道路擁堵程度，是由于此時段在一天當中的出行需求最大，該時段的擁堵狀況最能體現道路交通面臨的壓力和尾氣排放程度。燃油價格來自CEIC數據庫。控制變量當中的氣象數據來自“2345天氣網”提供的城市天氣歷史數據，城市化率、工業化率、人口密度來自《中國城市統計年鑒》，每百萬人口平均軌道交通通車里程、每百萬人口平均汽車擁有數量是根據每年各城市統計公報整理而來，法定假日以及是否調休等，根據國務院辦公廳每年發布的節假日安排通知整理得到。考慮到城市之間的可比性和數據的可得性，剔除了四個直轄市以及海口、拉薩、烏魯木齊及港澳臺的數據，以剩余的24個省會城市作為回歸分析的樣本，樣本期間從2015年10月1日至2018年9月30日。變量的統計性描述見表1。
3 實證結果與分析
3.1 基準回歸結果
回歸之前是對工具變量進行有效性檢驗。首先檢驗工具變量與內生變量之間的相關性，其次對工具變量進行過度識別檢驗，從中檢驗工具變量能否滿足排他約束。表2展示了第一階段的回歸結果，從中可以發現，燃油價格與道路擁堵程度之間呈現出顯著的負向關系。當然，這種因果關系是否是燃油價格影響機動車尾氣污染的唯一途徑，即能否滿足排他性約束，還需進行過度識別檢驗。在對PM2.5的回歸中，SarganHansen統計量為12.5，P值大于10%，接受了汽油價格、柴油價格和油品價格均為外生的原假設。在對PM10的回歸當中，SarganHansen統計量為4.168，P值為41.2，同樣接受了工具變量的外生性，通過過度識別檢驗。因而用燃油價格來作為工具變量，檢驗道路擁堵引發的霧霾是可行的。
將燃油價格作為工具變量納入到計量方程，得到的基準回歸結果見表3。結果當中，前3欄分別是以汽油價格、柴油價格、以及油品價格作為工具變量，對PM2.5指數的回歸結果;第4～6欄是利用相同的處理辦法對PM10的回歸結果。結果顯示，在其他因素保持不變的前提下，城市擁堵指數每增加1%會導致PM2.5和PM10濃度分別增加6.5%和6.7%，二者之間呈現出顯著的正向因果關系。當然，基準回歸的結論能否穩健，還需要進一步檢驗。
3.2 穩健性檢驗
3.2.1 國際原油價格作為工具變量
雖然燃油的政府指導價對于地方的空氣污染而言是外生的，但發改委在調整油價時可能會考慮實際的經濟運行狀況，甚至包括全國總體的環境狀況，從而導致油價與霧霾之間可能存在一定的相關性。為此，選取國際原油價格來替代國內燃油價格作為工具變量，帶入基準模型當中進行檢驗。顯然，國際原油價格相對于國內的經濟運行狀況以及環境污染情況而言，是嚴格外生的，理論上滿足工具變量的屬性。將國際油價帶入式(1)當中，得到的系數符號顯著為負(-0.017)，滿足與內生變量——擁堵程度的相關性假設，同時通過SarganHansen過度識別檢驗。以國際原油價格作為工具變量的回歸結果見表4。表4第1～2欄是未控制城市特征變量的回歸結果，第3～4欄控制了城市特征變量。結果顯示估計系數顯著為正，進一步驗證了基準回歸的結論。
3.2.2 以上周同一工作日的擁堵程度作為工具變量
考慮到人們出行方式的選擇還受到以往出行經歷的影響，尤其是上周同一工作日出行經歷的影響。為此，選取上周同一工作日的擁堵程度作為工具變量，能揭示當日出行決定如何影響城市霧霾的污染程度。顯然，理論上上周同一工作日的擁堵程度對于本周當日的出行決定是嚴格外生的，并且上周同一工作日的擁堵程度直接作用于當日出行方式的選擇，從而影響當日道路的擁堵程度，除此之外別無其它途徑影響當日的霧霾濃度，基本符合工具變量的特征。將上周同一工作日的擁堵程度納入到第一階段回歸當中，得到的回歸系數顯著為負(-0.230)，并且通過SarganHansen過度識別檢驗，因此滿足實證檢驗當中工具變量的特征。兩階段回歸結果見表5。
第1～2欄是不包括城市特征變量的回歸結果，第3～4欄加入了城市特征變量。結果表明，即便以上周同一個工作日的擁堵程度作為工具變量，當日道路的擁堵程度仍然顯著影響霧霾濃度。
3.2.3 GMM分析
上文改用其他工具變量放入計量方程當中，仍然不改變基準回歸所得的推斷，當然如果更換一種分析方法，若結論依然和基準回歸保持一致，那么就有充足的理由相信道路擁堵程度與霧霾之間的因果關系。為此，利用GMM對原模型進行回歸，回歸結果見表6。從結果中可以發現，即便利用GMM替代2SLS進行回歸，回歸結果依然顯示道路擁堵程度顯著與霧霾濃度之間正相關，因此基準回歸的結果穩健。
4 進一步討論：以軌道交通為例揭示城市治堵與治霾之間的關系
4.1 新增軌道交通的治堵效應
樣本期間，各省會城市新增軌道交通44條，其中37條線路新增通車里程數超過10km。作為城市應對擁堵和空氣污染的難題，利用軌道交通能否有效緩解城市的擁堵，進而起到減排治污的效果?為了回答這一問題，收集整理24個省會城市樣本期間新增軌道線路的樣本，以新增當日為斷點，前后30天作為觀察期，采用斷點分析(RD)來檢驗這一舉措的治堵減排效應。治堵效應和減排效應的回歸方程分別見式(3)(4)。式中Did是代表新增軌道交通線路的虛擬變量，i城市在新線路開通運營日期之后為1，之前為0。x是執行變量，用來表示距離軌道交通新線路開通運營當天的天數，開通運營當日為0，之前小于0，之后大于0，f(x)是以x為自變量的多項式函數。回歸當中，控制每天的天氣變量Xiymd，包括氣溫、降水、下雪、風力大小等。
非參數斷點回歸時分別選擇了最優帶寬、一半帶寬和二倍帶寬，回歸結果見表7第1欄。在最優帶寬時，新增軌道交通顯著降低了道路的擁堵程度，新增一條線路使道路擁堵程度下降0.11/1.772=6.2%。當然，新增軌道交通的治堵效應并不長期有效，當觀察期增加到最優帶寬的2倍時，新增軌道交通的回歸系數雖然為負，卻不再顯著。說明隨著時間的增加，新增軌道交通缺乏長期有效的治堵效應。
4.2 新增軌道交通的霧霾減排效應
對回歸方程(4)的非參數斷點回歸結果見表7第2～3欄。結果顯示，在一半帶寬和最優帶寬時，新增軌道交通顯著減少懸浮顆粒的排放。在最優帶寬時，增加軌道線路前PM2.5的均值為58.298，PM10的均值為92.405，各種的減排效應分別為11.68/58.298和18.91/92.405，即新增軌道交通線路使PM2.5減少20.03%，PM10減少20.46%。然而當帶寬增加到兩倍時，這種減排效應不再存在，說明新增軌道交通并不能長期降低霧霾水平，只是短期內緩解了霧霾的嚴重程度。
從表7第1～3欄的分析結論能夠推斷，一旦城市新增軌道交通，能夠在短期內替代汽車出行，從而降低了城市道路的擁堵程度，進一步減少尾氣排放，減輕PM2.5和PM10濃度，然而，這種治堵與減排效應不可持續，不具有長期影響。這其中的原因在于新增軌道交通不僅僅能夠產生交通分流效應，還會創造出新的道路出行需求，比如人們會利用便捷的交通搬離擁擠的市區，從而增加從市郊到市區往返的道路交通需求，進而增加城區道路的擁擠程度，降低軌道交通的減排效果[28]。因此，分析道路交通如何導致霧霾濃度的變化，如果回避探討對擁堵程度造成的影響，就難以得到一致結論。
5 結論與政策啟示
利用2015年10月至2018年9月24個省會城市的歷史數據，以燃油價格、國際原油價格以及上一周同一個工作日的道路擁堵程度作為工具變量來估計道路擁堵程度對霧霾污染的影響。研究發現，道路交通的擁堵程度顯著影響城市霧霾的嚴重程度，二者存在正向的因果關系。進一步以城市新增軌道交通為例的研究表明，新增軌道交通能否起到減排治污的效果，須改變道路交通的擁堵程度作為前提。研究認為，任何回避擁堵程度來探討道路交通的污染效應，以及為道路交通導致空氣污染尋找直接或間接證據的文獻，都必須首先考慮道路交通的相關舉措如何改變道路的擁堵程度，否則難以得到一致并且足夠信服的結論。
該項研究的政策啟示是：①政府采取各種舉措來緩解城市的尾氣排放，比如新增軌道交通、增加公共汽車的投放數量、增加道路里程或面積等等，都必須首要考慮這些舉措對道路擁堵程度會造成什么影響，否則容易帶來新的環境污染問題。②城市擴張過程中新建的基礎設施，要盡量起到疏散交通，降低道路擁堵程度的作用，從而才能有效地增加社會公共福利。
(編輯：李 琪)
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本文由中國期刊網首發，一個權威專業的學術論文發表知識網。
文章名稱：道路交通擁堵與城市霧霾污染的關系研究
