空气质量警报与“请勿驾驶”的呼吁：来自德国的关于自愿性污染减排行为的实证研究

《Journal of Environmental Economics and Management》：Air quality alerts and don’t drive appeals: Evidence on voluntary pollution mitigation dynamics from Germany

该研究分析德国斯图加特市通过多日空气污染警报配合自愿减少驾驶的呼吁政策效果，发现初期三天交通减少约3%，但长期效果衰减，且呼吁间需至少9天恢复期才能维持效果。通过斯图加特与慕尼黑交通数据的差分差分模型，验证了动态时间因素（如呼吁持续时间、恢复期长度）对政策有效性显著影响，建议政策制定者优化呼吁频率和持续时间。

　　这篇文章探讨了政策制定者在高污染期间使用社会性呼吁促使驾驶者自愿减少驾驶行为的有效性，并分析了这些呼吁在不同时间因素下的影响。研究的重点在于识别时间因素如何影响呼吁的效果，包括连续呼吁天数和呼吁事件之间的间隔时间。通过分析德国斯图加特市的交通流量，研究发现社会性呼吁在最初三天内可以有效减少交通流量，但随着呼吁的持续时间延长，其效果会逐渐减弱。此外，当呼吁之间有较长的时间间隔时，呼吁的效果反而增强，且当政策制定者宣布结束呼吁时，交通流量会有所反弹。这些发现为理解社会性呼吁在不同时间和环境条件下的影响提供了新的视角，并对政策制定者如何设计自愿性污染缓解计划提供了指导。

### 一、研究背景与动机

在城市环境中，政策制定者常常通过空气质量警报向公众传达空气污染水平，并呼吁人们采取短期适应和缓解措施。个体，尤其是那些属于易感人群的人，会根据这些警报调整自己的行为，例如重新安排通勤时间、避免剧烈的户外活动、减少户外休闲活动、以及购买防护性面罩等。然而，以往关于自愿性污染缓解措施的研究较少且结果不一致，其时间维度也未得到充分探讨。北美的研究发现，结合警报和呼吁的自愿驾驶减少计划往往效果有限，甚至可能无意中增加驾驶行为。本文通过研究斯图加特市的政策环境，探讨时间因素如何影响社会性呼吁的有效性。

斯图加特市在2016年1月1日启动了空气质量警报计划，作为其综合空气质量改善计划的一部分，旨在符合欧盟空气质量指令2008/50/EC。每年从2004年至2017年，斯图加特市中心的Neckartor空气质量监测站的每日PM10浓度均超过指令中的法定阈值，即每日平均PM10浓度超过50 μg/m3。为了应对这一问题，当地政府采取了多种措施，包括设立低排放区、升级公共交通和自行车基础设施、投资更清洁的公共交通车队、扩建停车场、降低繁忙街道的限速、禁止污染性木柴炉的使用、降低公共交通票价等。

当PM10浓度达到季节性高峰时，斯图加特市会启动空气质量警报，并向公众广播呼吁，鼓励驾驶者减少驾驶行为，选择公共交通、骑行、步行或远程办公等方式。这一政策的实施频率较高，且持续时间较长。从2016年1月至2019年12月，斯图加特市共启动了44次多日的呼吁活动，平均持续时间为5.7天。在2016年1月至2019年12月期间，斯图加特市共广播了250次呼吁（占总可能警报日的34%），这表明其在空气质量控制方面采取了较为频繁和长期的措施。

### 二、理论框架与假设

本文提出了一个理论框架，以分析社会性呼吁如何影响驾驶行为。这一框架基于已有的模式转换模型，例如旧金山的“Spare the Air”（STA）计划和伦敦、圣地亚哥等城市的拥堵管理政策。理论模型假设，政策制定者认为，通过将道德性呼吁与公共交通补贴相结合，可以减少驾驶行为。这一假设被纳入一个行为模型，该模型考虑了社会规范（injunctive norms）和描述性规范（descriptive norms）对驾驶行为的影响。

社会规范指的是个体应当采取的道德行为标准，而描述性规范则反映了大多数人的行为模式。这两个规范都会影响个体的决策过程，尤其是在面对政策制定者提出的道德性呼吁时。个体可能会因为遵守社会规范而获得情感上的满足感，或因为违反社会规范而产生内疚感。同时，描述性规范会通过个体的行为观察，影响其对驾驶行为的感知。例如，如果个体发现大多数人都在减少驾驶行为，他们可能会更倾向于这样做。

此外，研究还引入了“自我控制耗竭”（ego depletion）的概念。这一理论认为，个体在连续的道德性呼吁期间可能会逐渐失去自我控制的能力，从而在后续的日子里减少对呼吁的响应。这种自我控制的耗竭可能与个体的心理疲劳有关，尤其是在长期或频繁的呼吁活动中。

### 三、实证方法与数据

为了评估社会性呼吁的有效性，研究采用了差分-差分（difference-in-differences, DiD）事件研究方法，比较斯图加特市和其邻近城市慕尼黑的交通流量。斯图加特市共有56个自动交通计数器，而慕尼黑市则有20个。研究者利用这些数据来分析社会性呼吁对交通流量的影响，并控制了天气、污染水平和交通日等变量。

斯图加特市的空气质量警报计划实施频率较高，且持续时间较长。在2016年1月至2019年12月期间，斯图加特市共启动了44次多日的空气质量警报，平均持续时间为5.7天。研究者还发现，当空气质量警报之间的间隔较长时，呼吁的效果会增强，而当间隔较短时，呼吁的效果会减弱。这一发现支持了研究中提出的假设，即呼吁的效果受到呼吁事件之间间隔时间的影响。

此外，研究者还分析了呼吁的启动和结束对交通流量的影响。在呼吁启动前的桥日（bridge day），交通流量会有所上升，而在呼吁结束后，交通流量会有所反弹。这些动态效应表明，个体在面对呼吁时，可能会在不同时间点采取不同的应对策略。

### 四、研究发现

实证分析显示，斯图加特市的社会性呼吁在最初三天内对交通流量的减少效果最为显著，平均减少约3%。然而，随着呼吁的持续时间延长，其效果会逐渐减弱。在呼吁结束后，交通流量会有所反弹，尤其是在第二天。这表明，个体在面对持续的呼吁时，可能会逐渐失去对呼吁的敏感度，而当呼吁结束时，他们可能会重新恢复驾驶行为。

此外，研究还发现，当空气质量警报之间的间隔较长时，呼吁的效果会增强。例如，当呼吁之间的间隔至少为9天时，交通流量会减少约5%。这表明，呼吁的效果不仅取决于其持续时间，还取决于呼吁之间的间隔时间。这一发现对政策制定者设计空气质量警报和呼吁计划具有重要意义，即在考虑呼吁频率和持续时间时，应确保足够的恢复时间。

研究还发现，社会性呼吁的效果可能受到多种因素的影响，包括个体的健康意识、公共交通的可用性、以及个体对呼吁的感知。例如，个体可能在某些情况下更倾向于减少驾驶行为，而在其他情况下则不会。因此，政策制定者在设计呼吁计划时，应考虑这些个体差异。

### 五、研究意义与政策建议

本文的研究结果为政策制定者提供了重要的见解，即在设计空气质量警报和自愿性污染缓解计划时，应充分考虑时间因素。研究发现，社会性呼吁在短期内可能有效，但随着持续时间的延长，其效果会逐渐减弱。因此，政策制定者应避免频繁或长时间的呼吁，而应关注呼吁之间的间隔时间，以提高呼吁的有效性。

此外，研究还强调了呼吁的动态效应。例如，个体在面对连续的呼吁时，可能会逐渐失去对呼吁的响应，而当呼吁结束时，他们可能会重新恢复驾驶行为。因此，政策制定者应考虑如何在呼吁结束时引导个体采取其他措施，例如增加公共交通的吸引力或提供其他激励措施。

最后，研究还指出，斯图加特市的呼吁计划虽然在短期内对交通流量有一定的影响，但其对空气质量的改善效果可能有限。因此，政策制定者在设计空气质量警报和呼吁计划时，应考虑其对空气质量的长期影响，并结合其他措施，如公共交通补贴和基础设施升级，以实现更全面的污染缓解目标。

### 六、研究局限与未来方向

尽管本文提供了有价值的见解，但研究仍存在一定的局限性。首先，研究仅关注了交通流量的变化，而未分析个体行为的具体机制。例如，个体可能在某些情况下选择公共交通，而在其他情况下则选择骑行或步行。因此，未来的研究可以考虑使用更细粒度的数据，以分析个体对呼吁的具体反应。

其次，研究未考虑空气质量警报对个体健康意识的影响。例如，个体可能因为对空气质量的担忧而减少驾驶行为，而这一担忧可能与呼吁本身无关。因此，未来的研究可以进一步探讨健康意识对呼吁效果的影响。

最后，研究未分析空气质量警报的空间异质性。例如，不同区域的交通流量可能受到不同的影响，因此，未来的研究可以考虑使用更精细的空气质量监测数据，以分析呼吁对不同区域的影响。

综上所述，本文的研究结果为政策制定者提供了重要的参考，即在设计空气质量警报和自愿性污染缓解计划时，应充分考虑时间因素和个体差异。未来的研究可以进一步探讨这些因素如何影响呼吁的效果，并结合其他措施，以实现更有效的污染缓解目标。