Page 8 - 电力与能源2021年第八期
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3 7 4 谢 涛, 等: 降电价政策对工业生产活动影响的实证研究
市场的主导程度。从真实经济反馈的结果入手, 策实施变量( 政策实施后为 1 , 政策实施前为 0 ),
采用 双 重 差 分 法 ( Differences-in-Differences , 简 表示政策实施前后的时间效应; G i*D t ———分组
称 DID ) 与时间序列的干预分析模型( interru p ted 变量和政策实施变量的交互项, 其系数反映了政
time-seriesanal y sis , 简称 ITSA ) 相互佐证, 验证 策实施效应。
以电价政策提振工业经济的有效性, 并刻画不同 为更精确地反映个体特征和时间固定效应,
行业对电价政策的应激度。 DID 模型形式可转换成双向固定效应 DID 模型
按照国家电力改革要求, 安徽省发改委颁布 形式:
多项政策积极稳妥地推进电价改革, 降低企业用 Y it =α+ β G i*D t t+ μ i+ λ t+ ε it ( 2 )
(
)
电成本。 2018 年 1 月以来一般工商业保持稳定 式中 μ i ———个 体 固 定 效 应, 替 代 了 分 组 变 量;
, ———时 间 固 定 效 应, 替 代 了 政 策 实 施 变
的降价规律, 而大工业降价主要发生在 2018 年 5 G i λ t
月 1 日, 后期降价不显著。大工业用户多属于规 量 D t 。
上工业企业, 据统计, 安徽省规上工业企业中近 双向固定效应 DID 模型中交互项 G i*D t 即
80% 的用电量执行大工业电价, 因此可将规上工 DID 指标。考虑到被解释变量Y it 影响因素众多,
业企业作为衡量电价政策是否有效的实施对象。 除政策效应实施变量外还存在其他影响因素, 这
以 2018 年 5 月安徽省大工业降电价政策为切入 些变量会影响研究结果, 需要加以考虑。为控制
点, 基于规上工业分行业经济走势, 从定性与定量 这些变量影响以及使估计结果尽可能准确, 需在
两个层面对降电价与行业经济活动之间的关系进 模型中引入控制变量( Z it ), 得到:
(
行分析, 并以定性分析指导定量建模的参数设定。 Y it =α+ β G i*D t t+γ'Z it + μ i+ λ t+ ε it
)
( 3 )
1 模型方法
DID 模型构建的前提假设是: 干预组和控制
1.1 双重差分法 组在政策实施之前必须具有共同的变化趋势, 因
DID 是一种评价某一事件或政策影响程度方 而检验模型是否满足共同趋势假设极为重要。为
法, 通过对政策实施前后控制组和干预组之间差 确认 DID 模型所反映出效应确实是由政策实施
异的比较构造出反映 政策效果的双重差分统计 所导致的, 需要对 DID 模型进行稳健性检验, 主
量, 从而得到政策净效应。 DID 模型适用于事前 要是安慰剂检验。
所有个体都没有受到政策干预, 而事后只有一组 共同趋势假设是双重差分方法的关键假设,
个体受到政策干预场景。 DID 的思想见图 1 。 常见的检验共同趋势假设的检验方法: 一是对比
不同组别因变量均值的时间趋势, 若政策实施前
干预组和控制组 因变量走势完全一致或基本一
致, 则说明满足共同趋势假设; 二是回归中加入各
时点虚拟变量与政策变量的交互项, 若政策或称
为干预发生前的交互项系数不显著, 则表明的确
有着共同趋势。
安慰剂检验通过虚构干预组或者虚构政策时
间进行估计, 检验是否存其他可能影响趋势变化
的政策、 随机性因素导致政策干预时点之后干预
组和控制组趋势发生变化。如果不同虚构方式下
估计量的回归结果依然显著, 那么就说明模型估
图 1 双重差分法思想
DID 模型通用形式如下: 计结果很有可能出现了偏误, 被解释变量的变动
( ) ( 1 ) 很有可能是受到了其他因素影响, 即所研究的政
Y it =α+ β G i*D t t+γG i+ δD t+ ε it
———分组变量( 若个体i 受政策实施影 策并不对被解释变量有作用。
式中 G i
响, i属于干预组, 记为 1 , 否则处于控制组, 记为 1.2 时间序列干预分析模型
———政 ITSA 将干预的实施视为准试验设计, 依靠
0 ), 表示干预组与控制组 的 固 有 差 异; D t
