《表3 稳健性检验的回归结果》

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《省直管县改革与雾霾污染：来自中国县域的证据》

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本文进行如下稳健性检验。第一，使用PM2.5地表浓度的水平值重新回归，结果见表3第（1）列。第二，基于被解释变量和控制变量5%～95%分位点数据进行回归，结果见表3第（2）列。第三，为了缓解样本异质性对估计结果可能产生的影响，本文遵循Ma和Miao（2018）的做法，排除样本期内一直未改革的县的观察值（占全样本的43.11%）重新回归，结果见表3第（3）列。第四，在本文研究样本期间，部分省份同时推行了“强县扩权”的行政分权改革，如果上述改革对县域雾霾污染水平产生了与省直管县改革同方向的政策影响，那么将会导致本文的基准回归高估了省直管县改革的减霾作用。为了进一步控制行政分权改革潜在的干扰，本文在方程中控制所在县是否实施“强县扩权”改革的虚拟变量，从而双重差分统计量捕捉的是相同“强县扩权”改革状态下改革县与未改革县雾霾污染的差异，结果见表3第（4）列。第五，鉴于中国省直管县改革是由省级政府推行，而各省决策规则存在较大差异，为了控制不同省际决策规则具有的不同时间趋势，本文在基准回归模型中进一步加入省份特定的时间趋势，结果见表3第（5）列。第六，考虑到误差项可能存在空间和时间相关性，本文将标准误聚类到“县域-年份”的联合维度，结果见表3第（6）列。第七，考虑到省直管县改革可能并非立即产生影响，并且为了避免联立方程偏误，本文对所有解释变量进行滞后一期处理，结果见表3第（7）列。上述结果中，省直管县改革的估计系数均显著为负，支持前文结论。