區域協同治理政策的大氣污染減排效應研究
——基于雙重差分法的實證檢驗

崔和瑞，辛 媛，趙巧芝

（華北電力大學 經濟管理系，河北 保定 071003）

一、引言

作為國家污染治理重要的先行先試樣本，京津冀和長三角地區的協同污染治理模式受到廣泛關注。2013 年，國務院發布《大氣污染防治行動計劃》方案，提出了優先在長三角、京津冀地區實行大氣污染協作治理政策，以實現跨地區統籌環境治理績效，達到“1+1＞2”的環境治理效果。截止2022 年，京津冀協同治理參與方從13 個城市擴展到28 個城市，長三角地區從大氣污染治理逐漸延伸到生態環境保護的所有污染源治理領域。根據生態環境部發布的《2021 中國生態環境狀況公報》數據，2021 年京津冀及周邊地區（2+26 城）平均優良天數為67.2%，與上一年相比上升4.7%；長三角地區41 個城市的優良天數平均水平為86.7%，上升了1.6%；2021 年京津冀和長三角地區城市二氧化硫（SO2）排放濃度分別為11 微克/立方米和7 微克/立方米，與2016 年31 微克/立方米和17 微克/立方米，累計下降幅度達到64.52%和58.82%，兩個先行示范區大氣污染狀況得到明顯改善。基于此，探索長三角和京津冀地區協同治理污染實施效果，識別延深合作深度和廣度的協同治理機制，可以為其他地區展開大氣污染聯防聯控起到示范作用。環境污染的負外部性和污染治理進程中的道德風險并行存在，不同地區政府間的逐底競爭和治理資源重復投資等問題不容忽視，制約著國家環境治理績效提升。各自為政型的屬地污染治理模式亟需進一步完善，環境規制政策效果必須突破行政界限，即跨地區協同治理模式是提升環境污染治理效率的帕累托改進方向（李倩等，2022；Li et al，2022）。跨地區政府合作可以弱化要素市場的地區壁壘界限，促進資源配置優化，提高資源利用效率，逐漸淘汰高排放企業，推動產業結構升級，減少對環境負面影響；另外，地方政府合作推動市場規模擴大同時，也增強了市場競爭強度，倒逼高耗能企業研發綠色清潔技術，從源頭阻止污染物排放（鄧榮榮等，2021）。在此背景下，本文以國家協同治理政策的先行示范城市作為研究樣本，以檢驗區域協同治理政策在大氣污染治理中的政策效果特征，為國家完善協同治理模式提供方向。

二、文獻綜述

一方面，隨著環境污染問題受到廣泛關注，環境政策成為環境經濟學者關注的重要課題。中國環境規制政策演變經歷了“從無到有、從起步到全面提升”的演變歷程；環境規制的政策理念從“污染防治→生態文明觀”轉變，政策類型則經歷“政府干預型→市場激勵型→公眾參與型”變化歷程（張小筠和劉戒驕，2019）。環境規制政策強度的污染減排效應研究成果豐富（于亞卓等，2021；Wang et al，2022；Xu 和Xu，2022）、不同類型環境規制政策比較研究（王紅梅，2016）、不同類型環境規制政策污染治理效果研究（王班班和齊紹洲，2016；Emodi et al，2019；董直慶和王輝，2021；孫金花等，2021）。環境規制政策是污染減排目標實現的有效路徑，環境規制政策的污染減排效果結論非常豐富，地區間政策互動特征逐漸引起越來越多的關注。

另一方面，政府政策的有效性檢驗研究逐漸成為熱點方向，環境治理過程中的政策有效性檢驗結論也在不斷豐富。張華（2020）利用雙重差分法對財政分權政策在霧霾治理中的有效性進行了驗證。韓超等（2021）和趙睿等（2021）對“兩控區”疊加的環境績效考核政策的污染減排效應進行了分析。Gao et a（l2020）則評估排污費改革政策對城市SO2排放的影響效果。張彩江等（2021）基于合成控制法發現碳排放權交易試點政策有效抑制了區域碳排放量。區域協同治理政策在國家污染防治中發揮著重要作用，而該政策對環境污染的有效性評估多集中在水污染、PM2.5 及碳減排領域（王曉元等，2020；肖周燕和李慧慧，2021；Jin et al，2021；Chang et al，2022；Xiao et al，2022）。其中，Jin et a（l2021）通過構建基于pressure-state-response（PSR）理論的指標體系，對南京-鎮江-揚州地區的協同水污染管理進行評價。在PM2.5 防治方面，長三角地區PM2.5 協同減排效果高于獨立減排模式。肖周燕和李慧慧（2021）及Chang et a（l2022）發現合作治理在霧霾污染減排方面積極作用顯著。Xiao et a（l2022）認為城市內部的區域一體化通過產業結構優化這一路徑減少碳排放。因此，在中國環境規制政策體系不斷完善背景下，區域間環境治理互動特征不容忽視，地區間協同治理政策對環境污染的有效性研究多集中在水污染、PM2.5 及碳減排領域，作為工業污染重要來源之一的二氧化硫排放治理中該項政策是否發揮了有效作用，現有研究結論較少。

基于此，本文擬選取工業二氧化硫作為典型污染物，深入分析協同治理政策對污染排放的影響機理，構建雙重差分模型實證檢驗政策的有效性程度和分樣本政策效果，并探討政策對大氣污染排放的中介影響路徑，從而提出區域協同治理政策向更大區間覆蓋提供參考。

三、理論分析與假設提出

環境污染負外部性的特點使政府污染治理的責任界定模糊，地方政府為尋求自身利益最大化傾向“搭便車”，無法調動各方主體治理的積極性，使環境污染治理變得更困難，需要區域內地方政府協同治理空氣污染（孫燕銘和周傳玉，2022）。與屬地治理模式相比，協同治理可以有效避免重復治理和推卸責任的現象，提高環境治理效率。一方面，協同治理政策的實行能促進勞動、資本等要素自由流動，人才、信息共享機制推動技術市場的要素配置不斷優化，依托技術交流平臺實現新的污染減排技術在區域內的普及和推廣，最大限度降低大氣污染排放。同時協同治理政策推動區域實行統一的環境管制，相同的規制倒逼地方政府共同推動大氣污染的減排進程（趙一心和繆小林，2022）。另一方面，低經濟發展水平的城市在資金、技術方面存在劣勢，在政策的推動下，區域內政府間加強經濟聯系，低經濟水平城市向周邊發達城市尋求合作，縮小污染排放水平的差距，同時上級政府為欠發達地區提供資金援助，在不影響經濟發展的條件下節能降污。

因此，提出假設1：

區域協同治理政策能夠促進大氣污染排放減少（H1）。

不僅如此，區域協同治理政策還可能通過技術創新、產業結構升級和對外開放三種方式間接影響減排效果。首先是技術創新，區域合作可以打破行政地區壁壘，推動技術創新要素跨地區流動，通過構建跨地區技術服務平臺實現技術共享，促進了更多主體技術交流，減少信息不對稱，提高了企業開展綠色創新合作的積極性，從而減少污染排放。其次是產業結構升級，庫茲涅茲假說認為不同產業的能源消耗水平和環境污染排放強度不同，隨著經濟水平的不斷發展，轉變產業結構模式會改變污染排放水平（Chen et al，2021）。協同治理政策通過轉變企業現有的產業結構水平，使協同、互助、共享的產業發展模式成為主流，清潔能源、綠色低碳成為地區產業結構發展的方向。同時政府也會引導企業向清潔能源方向發展，淘汰落后產能，從而促進污染減排。最后是對外開放，地區間協同治理政策通過對外貿易和技術引進等為企業提供更多綠色技術選擇、管理理念和環保意識，從而間接影響地區污染物排放規模。

故提出假設2?假設4：

區域協同治理政策通過促進技術創新間接減少大氣污染物排放（H2）；

區域協同治理政策通過促進產業結構升級間接減少大氣污染物排放（H3）；

區域協同治理政策通過促進對外開放間接減少大氣污染物排放（H4）。

四、計量模型的構建與變量處理

（一）雙重差分法

本文采用雙重差分模型評估區域協同治理政策對大氣污染物排放的影響。difference in differences（DID）方法在政策評估效果研究方面已廣泛應用，其主要優點在于，不僅可以有效排除其他因素對因變量的干擾，而且通過固定效應模型形式緩解遺漏變量帶來的估計偏誤（Wu et al，2021；Lin et al，2021）。該方法通過將實驗組和對照組進行二次差分處理，可以有效剔除二者在試驗前的樣本差異以避免模型內生性。根據2013 年國務院發布《大氣十條》，將長三角和京津冀地區內39 個地級及以上城市作為實驗組，其他城市作為對照組，將區域協同治理政策看作一次準自然實驗，構建的DID 模型如式（1）所示。

其中：i為城市；t為時間；Yit為工業二氧化硫排放量；du為城市虛擬變量，du=1 為實驗組城市，du=0 為對照組城市；dt為時間虛擬變量，2013 年之前取值為0，2013 年之后取值為1；dui×dtt為二者交互項；系數β1為區域協同治理政策施行效果；若β1＜0，表明政策能夠顯著地降低污染物排放，大氣污染治理效果良好；β1≥0，則表明則該項政策實施后的大氣污染物排放上升或未發生顯著變化，意味著政策效果并不理想；β0為常數項；Xit為控制變量；γ為控制變量系數；μ為個體固定效應；δ為時間固定效應；εit為隨機誤差。

（二）變量選取及說明

首先，被解釋變量（Y）。二氧化硫是工業部門煤炭消耗的重要污染物，故選取工業二氧化硫排放量作為評估大氣污染治理績效的代理變量，即本文模型中的被解釋變量。其次，核心解釋變量（du×dt）。根據雙重差分模型的展開思路，本課題選擇du×dt作為核心解釋變量，二者均為二值變量。若入選區域協同治理試點城市，du取值為1，否則取值為0；協同治理政策開始年份為2013 年，之后dt=1，之前則dt=0。交乘項du×dt=1，表示試點城市政策執行產生的驅動效果。同時綜合現有相關研究成果，選取五類變量作為控制變量（盧洪友和張奔，2020）。第一類是經濟發展因素，分別用產業結構（is）和人均地區生產總值（rg）表征，is用第二產業產值在地區生產總值的比重表示，rg則用地區生產總值與總人口比值表示。第二類是經濟開放程度（open）因素，以表征對外開放的貿易環境對本地區是產生了“污染天堂”還是“污染光環”效應，采用該地區進出口貿易額表征。第三類是地區技術專利水平（te），采用人均專利授權量作為代理變量，以反映技術創新成果是否為本地區污染減排提供了有效技術支持。第四類是環境規制強度變量（en），采用綠化覆蓋率指標表征。第五類是人口因素（pe），評估地區人口集聚變化對大氣污染排放的影響，用年末總人口表示。

（三）研究樣本及數據說明

擬選取內地284 個地級及以上城市作為研究樣本，香港、澳門、臺灣和西藏自治區未列入，研究期間為2005—2020 年。對規模類變量進行對數化以消除異方差。數據來源于《中國城市統計年鑒》、國泰安數據庫（CSMAR）及各省份統計年鑒，個別數據缺失時采用插值法進行補充。表1 是描述性統計結果。

表1 變量描述性統計

五、實證結果分析

（一）基準回歸分析

表2 為根據式（1）所得的雙向固定效應下面板DID 模型回歸結果。根據表2 結果顯示，其中，模型（1）表示在未加入控制變量情形下的參數估計結果，核心解釋變量（du×dt）的回歸系數為-1.9151，且在1%的置信水平下顯著。模型（2）?模型（4）表示逐漸加入控制變量情形下的參數估計結果，核心解釋變量（du×dt）的回歸系數在該模型中均顯著。由此可知，無論是否加入控制變量，核心解釋變量（du×dt）的回歸系數均顯著為負，意味著區域協同治理政策能夠有效地驅動工業二氧化硫排放量下降，區域協同治理政策具有顯著的有效性，假設1 成立。

表2 基準回歸結果

根據模型（4）估計結果可知，產業結構對大氣污染排放的影響系數為5.6915，在1%的水平下顯著，且數值遠遠大于其他控制變量，產業結構與大氣污染排放呈正相關，對環境污染的影響較大，說明第二產業占比越高，大氣污染排放越嚴重；地區技術專利水平的回歸系數為-0.0126，在1%的水平下顯著，表明技術水平的提高促使企業生產出更清潔低碳的綠色產品，對污染排放有抑制作用；經濟開放程度的回歸系數為0.4095，在1%的水平下顯著，說明隨著對外開放水平程度的不斷加深加劇了大氣污染物排放，存在“污染避難所”效應；年末總人口與工業二氧化硫存在顯著負向關系，表明隨著人口規模的擴大，更多群眾了解到環境污染治理的嚴重性，促使政府對當地環境管控的積極性增加，大氣污染排放量降低；環境規制強度在5%的水平下為正，環境規制強度越大空氣污染越嚴重，說明現行的環境規制強度不足，環境規制的資金沒有完全流向大氣污染治理，管制效率不夠；人均地區生產總值的系數為-2.3296 且顯著，表明經濟發展水平的提高對大氣污染排放有抑制作用。

（二）模型相關檢驗

1.平行趨勢檢驗

采用雙重差分（DID）法進行分析存在一個重要的假設前提，若未實施區域協同治理政策，則實驗組與對照組樣本的工業二氧化硫排放變動趨勢應該是一致的，即不存在事前的系統性差異（馬強文等，2022）。本文中設置2013—2020 年為處理期，選取處理期前五年與政策實施后五年作為檢驗期，其中，Before_1 至Before_5 分別為2012—2008 年，Current為2013 年，After_1 至After_5 分別為2014—2018 年。表3 為平行趨勢檢驗系數估計結果，圖1 為相應的系數變化圖，以驗證DID 模型的適用性。

根據圖1 所示，政策沖擊前，系數均在0 附近波動，政策沖擊后系數顯著為負，說明實驗組和對照組是可以比較的，區域協同治理的政策效果在政策頒布后第二年開始顯現，樣本通過平行趨勢檢驗。具體根據表3 可知，前五期系數（2008—2012 年）和當期系數均不顯著，政策后第一年的系數為負值（-0.2683），但未通過顯著性檢驗，表明該項政策的沖擊效應較為微弱，從第二年開始（2015—2018 年）系數顯著為負。2015 年系數為-0.9367，說明該項政策實施后第二年的工業二氧化硫減排量為0.9367 個百分點，表明政策在實施后第二年就開始對大氣污染物排放具有顯著的抑制作用，之后2016 和2017 年系數值不斷增大，到2018 年系數為-1.8554，該項政策的抑制效果達到1.8554個百分點。綜上，短期內，區域協同治理政策對城市工業二氧化硫排放具有顯著的抑制作用，且隨著政策時效延長，該政策對大氣污染的治理效果不斷累積，效果將不斷增強。

圖1 平行趨勢檢驗Coefplot 繪圖

表3 平行趨勢檢驗結果

2.安慰劑檢驗

為了進一步驗證大氣污染排放水平的降低是由區域協同治理政策引起的，而非受到其他政策或隨機性因素的影響，本文參考周茂等（2018）的處理思路，隨機從樣本中抽取39 個個體作為實驗組，其余城市作為對照組進行安慰劑檢驗，采用500 次隨機試驗展開，交互項系數的數學表達式如式（2）所示：

其中：λ為不可觀測隨機因素影響系數；X為控制變量。若無偏，則λ應等于0，由于無法直接觀測出隨機因素系數是否為0，本文通過計算機隨機分配納入協同治理政策城市的方法來檢驗dui×dtt對大氣污染排放的影響，在此方法下若能得到的結果為0，就能反推出λ也為0。圖2為的估計系數分布圖，結果顯示經過500次試驗回歸的估計系數均分布在0 附近，且服從正態分布，由此可推出λ值為0，表明本文結果沒有受到其他非觀測因素的干擾，大氣污染排放降低的確是由區域協同政策引起的，結果很穩健。

圖2 安慰劑檢驗結果

（三）穩健性檢驗

1.排除重要城市干擾的穩健性檢驗

考慮到直轄市和省會城市擁有較高的經濟發展水平，且財力資金和地理位置都優于其他地區。因此這類城市往往成為國家政策實施的試點區域，治理效果通常高于其他城市，導致結果出現偏誤。因此本文采用潘旭文和付文林（2022）的做法，剔除直轄市、省會城市和副省級城市的樣本數據后重新回歸，結果見表4 的列（1）。交互項系數為-0.7126，在1%的置信水平下仍然為負，表明基準回歸結果具有穩健性。

2.基于縮尾處理的穩健性檢驗

為避免樣本中極端值對回歸結果的影響，本文對連續變量進行了1%水平下的雙邊縮尾處理，對前1%和后99%的數值用1%和99%的數據替代，回歸結果見表4 的列（2）。交互項系數為-0.9883，在1%的水平下顯著，其顯著程度與基準回歸結果一致，說明經過雙邊縮尾處理后結果依然顯著，結論仍然成立。

3.剔除其他政策干擾情境下的穩健性檢驗

區域協同治理政策實施前后發布的其他政策會對結果造成沖擊。因此本文整理了該時期前后與環境治理相關的政策，具體為：①2012 年國家發改委下發《國家發展改革委關于開展第二批低碳省區和低碳城市試點工作的通知》，確定北京、上海等29 個城市和省區成為我國的低碳試點城市。該政策作為推動我國綠色低碳發展的重要手段，會對區域環境產生影響。因此將該政策涉及的城市從樣本中剔除并重新回歸，結果見表4 的列（3），交互項系數為-0.6368 且顯著，表明協同治理政策的實施并未受到低碳城市試點工作的影響，大氣污染排放的降低是由區域協同政策引起的。②2014 年11 月，四川省大氣污染防治小組決定在成都市及周邊、川南、川東北地區建立大氣污染聯防聯控機制，該政策的實施時間與區域協同政策有重疊，且涉及的城市與本文所列的樣本數據有交集。因此在樣本中刪除該政策中的試點城市，避免其他政策影響本文研究結果。將刪減后的樣本重新回歸的結果見表4 的列（4），解釋變量的系數為-1.3267，在1%的水平下顯著，說明剔除四川省大氣污染聯防聯控政策影響后回歸結果依然顯著，實證結論具有穩健性。

表4 穩健性檢驗

4.改變時間窗的穩健性檢驗

本文擬通過改變時間窗的寬度來檢驗不同時期樣本下政策的敏感度。表5 為分別選取2011—2015 年、2010—2016 年、2009—2017 年三個時間窗下的模型估計結果。表5 的列（1）結果顯示，解釋變量的估計結果為-0.7199，在1%水平下顯著，表明治理政策在2011—2015 年區間內顯著有效。表5 的列（2）的結果表明交互項系數為-0.7502，在1%的水平下顯著，說明協同治理政策在該區間內有效。表5 的列（3）的結果顯示交互項系數的估計結果為-0.7935 且顯著，說明政策在該區間內有效。以上結果顯示，無論怎樣改變時間區間，交互項系數都為負且顯著，并且核心解釋變量系數隨著時間區間的變化不斷擴大，表明該政策的實施時間越長減排效果越顯著。

表5 改變時間窗寬的結果

（四）異質性分析

1.分實驗組異質性分析

根據基準檢驗結論可知，區域協同治理政策在長三角和京津冀地區總體實驗組的有效性得到驗證。考慮到長三角地區和京津冀地區在大氣污染治理方面的差異性特征，將實驗組劃分為兩個子樣本，與對照組分別展開DID 回歸分析，以檢驗兩類地區在該項政策的污染治理效果方面的區域異質性，見表6。

根據表6 的列（1）結果可知，京津冀地區作為實驗組情形下，du×dt變量系數為-2.6309，在1%的水平下顯著，表明協同治理政策在降低京津冀地區工業二氧化硫排放的效果為-2.6309，高于總樣本下的估計值-1.3427；表6 的列（2）結果顯示長三角地區作為實驗組情形下，du×dt變量系數為-0.7566，在1%的置信水平下顯著，表明政策也在長三角區域發揮了污染減排效應。對比京津冀和長三角地區的減排系數可知，京津冀城市群的大氣污染防治效果高于長三角地區，原因在于京津冀作為我國三大主要城市群之一，曾經是空氣污染最嚴重的區域，國家給予更多的關注和重視，京津冀在治理大氣污染方面比長三角地區有更多的經驗和方法，主要體現在重大活動前的空氣污染治理、產業結構調整和機動車尾氣排放等方面。同時京津冀地區強調“區域聯動”的布局思路，明確形成以生態廊道為紐帶的空間格局，在生態環境保護方面強調大氣污染的協同治理。而長三角地區所處區位使水污染協同治理成為污染防治的優先發展方向，雖然長三角地區的大氣污染防治取得了一定成效，但大氣污染協同治理的積極性遠低于京津冀地區。

2.不同經濟水平樣本的異質性分析

經濟發展水平作為城市建設過程中的基礎性因素，也對空氣污染排放產生影響，經濟發展水平不同會導致協同治理效果存在異質性。城市從制定政策到實行的各個階段都會受其影響，一般來說經濟發展水平越高的城市，其技術水平和產業調整能力更強，與政府的聯系更緊密，政府能提供更全面的支持，主要包括資金援助、人才引進和科研項目的研發等，這類城市的區域協同度更強，降污效果更好。因此本文認為經濟發展水平的差異也會影響大氣污染排放。

本文選取2005—2020 年人均經濟發展水平的均值作為衡量指標，將樣本城市等分為兩組，分別代表低經濟發展水平和高經濟發展水平城市，回歸結果見表6 的列（3）和列（4）所示。表6 的列（3）中du×dt的系數為-0.0491 但不顯著，表明區域協同治理政策在低經濟發展水平城市中沒有發揮降污效應；表6 的列（4）中du×dt系數為-2.7563，在1%的置信水平下顯著為負，說明協同政策顯著降低了高經濟發展水平城市的大氣污染排放，經濟發展水平高的城市主要位于東部沿海地區，獨特的地理優勢更便于實行區域協同治理，與前文猜想一致。而經濟不發達的城市，由于高污染高排放的特點使他們無法馬上轉變生產模式，并且政府在資金和技術方面并沒有提供有力支持，這種先天劣勢使它們短時間內難以構建完善的協同治理體系。

表6 異質性分析

（五）進一步中介機制檢驗

依據上文機理分析，本文考慮技術創新，產業結構升級和對外開放三種影響效應。為了驗證假設是否成立，本文參考Baron 和Kenny（1986）的研究思路，構建的中介效應模型如式（3）和式（4）所示。其中，式（3）表示區域協同治理政策對中介變量的影響，Mit代表中介變量，β3為du×dt對中介變量的估計系數。式（4）表示將du×dt和中介變量同時引入模型中，檢驗二者對工業二氧化硫排放的影響，β5代表引入中介變量后，du×dt對大氣污染排放的影響系數，λ為中介變量對環境污染的回歸系數，其他變量含義與式（2）相同。

首先，選取政府科技支出指標表征技術創新中介變量（Inno），結果見表7 的列（1）和列（2）所示。具體可知，表7 的列（1）結果中du×dt對技術創新的影響系數為9.2922，在1%的置信水平下顯著，表明區域協同治理政策能正向促進技術創新水平的提升。同時根據表7 的列（2）結果顯示，du×dt對工業二氧化硫排放量的直接影響系數為-1.1059，在1%的水平下顯著，同時技術創新對工業二氧化硫排放量的回歸系數為-0.0255，且在1%的置信水平下顯著，表明協同治理政策能通過技術創新降低大氣污染排放。其次，產業結構升級（Upg）用來表示，其中Mj為第j產業占生產總值的比例。表7 的列（3）和列（4）為產業結構作為中介變量時的回歸結果。表7 的列（3）結果中協同治理政策對對外開放的影響系數為0.0066，但并不顯著。表7 的列（4）結果顯示政策對大氣污染的直接效應為-1.3646，在1%的置信水平下顯著，但與基準回歸結果相比，系數絕對值變大，說明政策通過提高產業結構升級達到降污的效果不明顯。最后，選取外商投資額刻畫對外開放（Open）。表7 的列（5）和列（6）是以對外開放作為中介變量的回歸結果。表7 的列（5）結果顯示協同治理政策對對外開放的回歸系數為2.4939，且在1%的置信水平下顯著，說明區域協同治理政策的實施能顯著提高對外開放水平，列（6）結果顯示政策對大氣污染排放的直接影響系數為-1.2000，在1%水平下顯著，同時對外開放對大氣污染物的影響系數為-0.0572，在1%的置信水平下顯著，說明協同治理政策能通過對外開放路徑間接影響大氣污染物排放。綜上可知，區域協同治理政策的有效性通過技術創新和對外開放兩個中介路徑下的間接影響效果非常顯著，而通過對產業結構升級的中介效應非常微弱。驗證了假設2 和假設4。

表7 中介機制檢驗結果

續表7

六、主要結論與政策啟示

以工業二氧化硫作為典型污染物，京津冀和長三角地區城市作為實驗組，其他地級及以上城市為對照組，構建雙重差分（DID）模型，識別區域協同治理政策對大氣污染減排的有效性。主要研究結論如下：

首先，區域協同治理政策有明顯的大氣污染減排效應，實施協同政策能有效降低長三角和京津冀地區的大氣污染排放，且政策的減排影響效果為1.3427。該結論在經過平行趨勢檢驗和安慰劑檢驗兩種假設檢驗及排除重要城市干擾、縮尾處理、排除其他政策干擾和改變時間窗寬穩健性檢驗后，結果依然顯著。從控制變量來看，地區技術專利水平、年末總人口和人均地區生產總值顯著降低了大氣污染排放，而產業結構、經濟開放程度和環境規制強度加劇了環境污染。其次，不同區域和經濟發展水平會影響區域協同治理政策的排污效果。分實驗組異質性結果表明，協同治理政策均降低了長三角和京津冀地區的環境污染，但京津冀地區產生的污染減排效應大于長三角地區，原因在于京津冀地區對區域協同治理的探索較早，在治理大氣污染方面有更多的方法和基礎。經濟發展水平異質性結果表明協同治理政策能有效降低高經濟發展水平城市的大氣污染物排放，對經濟發展水平較低城市的污染減排效果不明顯，經濟發展水平高的城市主要分布在東部沿海地區，城市集聚性更便于實施協同治理。最后，機制檢驗表明區域協同政策通過技術創新和對外開放兩種路徑顯著地降低大氣污染物排放，而產業結構升級路徑下的政策效果較為微弱。一方面協同治理政策通過技術創新要素在市場的自由流動實現更多主體間的技術交流，提高主體合作治理的積極性，進而改善環境質量；另一方面政策通過擴大市場規模提升對外開放水平，為當地企業帶來綠色技術、管理理念和環保意識，從而降低大氣污染排放。

基于以上分析，本文得出以下政策建議：

一方面，國家在汲取示范區協同環境治理經驗的同時，協同區的異質性不容忽視。根據研究結論，京津冀地區的工業SO2排放下降幅度明顯高于長三角地區的政策效果，可能與國家在推出《京津冀協同發展規劃綱要》和《長江三角洲區域一體化發展規劃綱要》時，考慮到兩類地區在經濟發展、環境稟賦及治理資源方面的明顯差異，區域協同機制推動的重點方向也存在著差異。根據兩個綱要內容，京津冀地區規劃綱要中明確以生態環境治理作為三大優先發展領域之一，而且該地區受高耗能產業密集分布影響，煤炭消耗引起的工業二氧化硫排放問題更不容樂觀，故協同治理政策的減排效果更加理想；而長三角一體化更加側重于水環境治理領域。因此，其他城市間在推動區域協同環境治理過程中，考慮自身的發展特性及不同相鄰城市間環境治理資源的互補性等特點，以更好地推動區域協同環境治理政策的驅動效果。同時，對于長三角地區而言，未來應更加注重激發在大氣污染治理體系中的地區間協同減排潛力，以期在SO2等典型污染物減排中發揮更大作用；對于京津冀地區而言，未來如何更好地激發協同機制通過產業結構調整帶來的中介路徑效果更加應該得到重視。

另一方面，關注協同環境治理機制的中介路徑應成為增強政策效果的另一重要方向。通過搭建產學研為主體的技術知識與信息交流平臺，促進跨城市的創新資源整合能力，緩解技術商品供求不對稱，為跨城市新知識、研發人才和信息交流水平和共享機制，為加速新知識累積產生和技術擴散創造更為優良的條件，也為高質量的環境技術創新成果產生和商業轉化提供堅實的基礎，也是釋放協同技術創新政策與協同環境治理政策的“1+1＞2”乘數效應的重要方向，可以為國家進一步完善區域協同治理機制方向提供更加具體的依據。同時，對于長三角和京津冀地區而言，如何更好地挖掘產業結構調整的中介路徑發揮也應該成為未來兩類地區協同政策效應發揮的重要課題，也為構建中國式現代化經濟體系和現代化環境治理體系提供更多科學依據和更加豐富的政策細化內容。