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　　具体做法如下:首先，我们采用二元选择模型(如probit模型)估计所有省份通过环境立法的可能概率，即测算每个省份立法的倾向评分值。其次，基于估算的环境立法倾向评分值，我们为通过立法的处理组省份挑选概率值最为接近的参照组。

　　具体地，在预测各地区通过环境立法概率时，我们选用了如下解释变量:(1)立法前一年当地的单位GDP排污量(P_1)及其增长率(GP_1)。一般认为，如果该地环境质量已经出现明显恶化时，则地方立法机构通过环境立法的可能性越大。(2)立法前一年的人均GDP对数值(lngdpvp_1)。较高的人均GDP意味着该地经济越为发达，污染排放给当地居民带来的边际效用损失相应越大，从而更有可能通过环境立法。(3)立法前一年以工业产值所占比重反映的当地产业结构(industry_1)。一般而言，该地工业产出在地方经济中所占比重越高，意味着密集分布的工业生产活动对地方环境破坏性越大，也会引发当地通过环境立法的可能性。(4)反映地方环境立法强度的时间趋势项(year)。(5)最后我们考虑了不同污染物排放强度的差异变量form={1，2，3，4}，依次表示工业粉尘、二氧化硫、粉尘以及固体废弃物等四类污染物形式。以是否通过地方环境立法为被解释变量，本文采用probit模型进行了估计。估计结果与我们预期较为一致:污染排放较多、地方经济较为发达以及工业产出比重越高的省份更有可能通过环境立法。

　　依据probit模型预测的环境立法概率值，我们依次为处理组省份挑选了基于配对方法的参照组，即为每个环境立法案例(共107例)挑选与其立法概率值最为接近的参照组。与前文做法类似，在配对过程中我们同样加入了参照组与处理组省份位于相同地域这一限制条件，以控制地理区位的重要影响。通过比较配对前、后两组样本的环境立法概率差异可知，配对前，处理组省份进行环境立法的概率显著高于对照组省份，但配对后二者间在取值上并不存在明显差异，配对效果良好。列出了配对后的倍差法估计结果。我们发现，表中所有估计结果下变量dudt估计系数都未能通过显著性水平。因此，即使采用倾向评分匹配法为每个处理组省份重新挑选参照组，仍然没有有力证据支持地方环保立法起到了实际的效果。

　　(五)配对重要吗?

　　尽管配对方法为倍差法提供了可供参照的比较组，我们也担心配对结果的选择是否导致了环境立法效果不显著。作为稳健性检验，我们也采用未经配对的直接估计法，即采用面板数据模型对估计方法进行直接回归。这一做法类似于对于每一个通过立法的处理组，我们将其他所有未通过立法的省份都视为参照组。

　　未经配对的直接估计结果。结果表明，虽然单位GDP排污量的dudt估计系数为负，但未能通过显著性检验。类似地，以污染排放水平为被解释变量的立法效果仍然不显著。考虑到中国不同地区在经济发展与环境质量存在的巨大差异，我们进一步区分了东部与中西部两类样本。结果表明，无论是经济发达的东部省份，还是经济欠发达的中西部内陆省份，我们同样都没有发现支持地方立法监管的证据。

　　(六)环境立法与政府规章的管制效果比较

　　从环境监管措施来看，除了立法机构的法律监管外，还存在大量由各级政府行政部门所颁发的政策性文件与管理办法(以下统称为规章)。因此，完整地考察环境公共管制措施的效果，还应该同时注重监管立法与行政规章的综合效果。既然前述研究普遍发现地方人大的环境立法效果并不显著，那么政府环保部门的行政监管是否能够起到更为有力的管制效果?

　　类似于地方立法的统计整理，我们在收集省级层面地方政府的行政性规章文件时也遵循以下原则。首先，该项政策规章的颁布是针对特定污染排放物，因而没有包括那些用于在环境保护与技术标准方面的一般性政策性文件，因为对于后者我们难以确定其政策管制的具体对象与实际效果。

　　其次，该项政策规章的管制效果能够实际度量，例如天津市1996年通过的《天津市环境噪声污染防治管理办法》、上海市2004年颁布的《上海市微生物菌剂使用环境安全管理办法》等政策性文件，由于难以直接评估其政策管制的实际对象，因此也没有包括在分析案例中。根据我们的统计结果，在1994—2008年样本区间收集的全部95件政策性文件中，满足上述条件的政府规章共计51件。

　　我们将通过政策性文件的处理组省市记为dz=1，通过年份记为dt=1。

　　我们首先估计了政府规章的管制效果，同样没有发现支持政府行政部门的环境监管效果。在规章通过后一年的估计结果中，尽管dzdt的估计系数为负，但均没有通过统计显著性检验。考虑了滞后两年的估计结果中，dzdt的估计系数为正，同样未表现出统计显著性。因此，类似于地方环境立法，我们也没有发现有力证据支持政府环保部门的规章管制作用。

　　我们同时也试图比较地方立法与行政监管这两种不同的环境管制措施效果。例如，与立法监管相比，行政部门所颁布的政策性文件是否具有更为严厉的管制作用，或者得到更为有效的执行。

　　五、环境质量、执法力度与监管效果

　　(一)当地环境质量与立法监管效果

　　前述分析的一个可能问题是忽略了立法监管效果的异质性。有理由相信，立法监管效果本身也依赖于处理组的当地环境质量与污染排放现状，即对于那些环境质量明显恶化的地区而言，环境立法监管应该起到更好的效果。我们以立法通过前一年份的当地污染排放量作为依据，对不同处理组的环境质量进行划分。首先计算了不同年份中不同污染物的污染排放中值水平，将实际污染排放水平高于中值的省份划分为高污染地区样本，记为dh=1;反之则为轻污染地区，有dl=1。

　　考虑地区污染水平差异后的估计模型为:ln(pi)it=β0+β1·dh+β2·dl+β3dt+γ1·dh×dt+γ2．dl×dt+Σjθj·cvitj+ε上式中r1、r2分别度量了高污染地区以及低污染地区在立法通过后的实施效果。首先给出了划分了重度与轻度污染地区两类子样本的估计结果，并且分别估计了立法通过后一年与后二年的实施效果。表中结果支持了地方立法管制效果的确与当地环境质量状况密切相关。在污染程度相对较轻的样本中，我们仍然没有发现地方人大环境立法的管制效果。与此对比的是，在污染严重地区中，虽然立法通过后一年的污染排放没有出现明显下降，但在立法通过后二年发现了立法监管的效果。以排污强度为例，dhdt估计系数为－0.258，这意味着与没有通过立法的参照组相比，通过立法能够在二年后带来当地污染排强度相对降低25.8个百分点。这一结果同样体现在污染排放水平上，具体地通过立法的处理组省份污染排放水平在二年后将相对下降18.7个百分点。

　　(二)立法还是执法?环境执法力度的重要性

　　有效的法治体系同时依赖于文本立法与执法实践。环境立法的治污效果不仅依赖于是否通过了文本立法，更取决于环保机构实际执法的严厉与否，尤其是中国的书面环境立法在实际执行中普遍存在“非完全执行”的情形(Wangetal．，2003;WangandJin，2007)。基于指标可获得性，本文在选择反映地方执法力度的指标时，主要考虑环保机关的行政处罚行为。根据中国现行《排污费征收使用管理条例》，现行企业排污收费包括排污即收费与超标收费两部分，征收对象为直接向环境排放污染物的单位和个体工商户。

　　具体地，我们选择“环境行政罚金总额”作为环境执法的度量指标，并以该地的工业企业数进行标准化处理，即以环境行政罚金总额/企业数来度量执法力度。我们以立法通过前一年样本省份的环境处罚金额中位值为划分标准，将处理组省份分为两类:对那些罚金均值大于中位值的省份设为dm=1，即环境执法力度严格;对应地，那些罚金均值小于中位值的省份为dm=0，即这些省份虽然通过了立法但环境惩罚力度较弱。统计结果表明，严格执法省份单位企业的环境行政罚金额均值为0.338万元/家，显著高出执法偏弱样本(0.003万元/家)。

　　考虑了各省份的环境执法力度后，我们以下述双重倍差法模型来进行估计:ln(pi)it=β0+β1·du+β2·dm+β3dt+γ1·du×dt+γ2．dm×dt+γ3．du×dm+λ．du×dm×dt+Σjθj·cvitj+ε

　　惩罚力度较弱省份的环境立法效果仍然为γ1;惩罚力度严厉省份的立法管制效果为γ1+λ。λ度量了环境立法与执行的综合效果，即相对于执法力度小的省份而言，执法力度严格省份在通过环境立法后的污染变化。给出了考虑了执法力度后的结果。

　　估计结果表明地方执法力度的确对立法效果