《表2 主要变量描述性统计》

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《排污收费对绿色发展的影响》

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注:此处使用核匹配法进行匹配；均值差为处理组均值与对照组均值之差；括号内为t值；***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平下显著（下同）。

由表2中的变量描述性统计可以看出，总体而言，处理组的绿色全要素生产率比对照组略高，表明处理组的34个城市可能比对照组城市更注重环境与经济的协调发展，而对照组的132个城市在发展经济过程中消耗了更高的环境成本。在匹配以前，处理组的人均实际GDP、外商直接投资、产业结构、基础设施以及技术水平等指标均在1%的统计水平上显著高于对照组，表明处理组和对照组样本在这些可能影响绿色全要素生产率的变量上确实存在显著差异，因而有可能是这些差异导致了处理组和对照组样本的绿色全要素生产率差异，从而干扰对排污费上调对绿色全要素生产率影响的准确估计。为了避免样本选择偏误所造成的政策内生性问题，本文以上述七个关键变量作为影响排污费上调政策执行的协变量，根据每个个体的倾向得分进行核匹配，重新选定处理组和对照组范围。表2的最后两列显示，匹配前初始样本中处理组和对照组在这七个协变量上均存在显著差异，但经过PSM后重新选定的处理组和对照组样本在这七个协变量上均不再有显著差异，由此可见PSM方法较好地平衡了处理组和对照组样本。在此基础上可以通过DID模型进一步估计排污费上调政策的经济效应。