绿色ZF

对斯图加特主站重建的支持图1：选举民意调查福岛40 42 44 46 48 50投票份额百分比2011年2月2日2011年2月22日2011年2月4日2011年3月14日2011年3月24日民主党和绿党CDU和FDPNotes：图中显示了四大民意调查机构按时间顺序对dimap、emnid、Forsa、Forschungsgruppe Wahlen进行的民意调查。我们按时间顺序显示四大民调机构的所有民调，以避免任何选择问题，因为民调机构可能有一些政治联盟。福岛灾难发生前开始的最新民调预测：基民盟42%，自民党6%，社民党22%，绿党21%（3月14日公布的infratest dimap于3月10日至12日进行了民调）。右翼阵营以48%对43%的优势领先（虚线）。福岛核灾难发生在3月11日。3月17日，infratest dimapand公布了下一次民意调查（3月14日至17日的民意调查），调查结果发生了变化：基民盟39%，自由民主党5.5%，社民党22%，绿党24%。增加。深秋的和解和2010年12月海涅格斯勒（一位退休的基民盟政治家）的仲裁裁决影响了各方的民众。基民盟成功地将绿党描绘成一个反对一切的破坏性政党（Zeit Online，2011）。果岭队在民意调查中取得的巨大成功，以及基民盟在2010年秋冬季出人意料的糟糕表现，似乎被夸大了。

在2011年大选前形势变得严峻时，BW传统上保守的选民再次支持保守的现任ZF。预计到2011年3月初，绿党的得票率降至19%；民意调查于3月2日公布，根据2011年2月进行的调查，代表性调查中43%的受访者支持重建（2010年11月为40%），35%的受访者不支持重建（2010年11月为39%）（SWR Aktuell，2011）。例如，代表性调查显示，斯图加特21世纪被认为不如教育政策重要（SWR Aktuell，2011）。基民盟也被认为是迄今为止在经济政策方面最有能力的政党。在一项具有代表性的调查中，市民们被问及哪个政党在经济政策方面最有能力。结果是：CDU42%、社民党11%、绿党6%、自由民主党3%、无党派20%、不知道18%（Forschungsgruppe Wahlen，2011）。2月21日至25日。福岛灾难发生前开始的最新民调预测：基民盟42%，自民党6%，社民党22%，绿党21%（3月14日发布的infratest dimap于3月10日至12日进行了民调）。右翼阵营以48%对43%的优势领先（图1）。日本的福岛核灾难发生在3月11日。在3月17日公布的下一次民意调查（infratestdimap于3月14日至17日进行的民意调查）中，情况发生了变化：基民盟39%，自由民主党5.5%，社民党22%，绿党24%。民主党的选票增加了三个百分点，绿党的选票增加了三个百分点。福萨和埃姆尼德在选举前进行的两次最新民调显示，左翼阵营的投票比例比右翼阵营高出五个百分点（48%对43%）。基民盟获得38%，绿党获得24%和25%。社民党的预期投票比例几乎没有变化。州选举于3月27日举行。

权力的更迭已经结束。投票比例为：基民盟39%，自由民主党5.3%，社民党23.1%，绿党24.2%。绿党与社民党结成联盟。联盟协议的标题是“变革开始”。温弗里德·克雷奇曼于2011年5月12日成为总理。内阁成员包括总理克雷奇曼和12名部长：7名社民党部长和5名绿色部长（详情见附录E表5）。社民党的部长比绿党多，因为克里茨曼成为了总理。无论如何，两位绿色国务卿也是政府成员，有权在政府中投票。因此，绿党在政府中占多数（8名绿党反对7名社民党政客）。他们在州议会中也比社民党多了一个席位。对绿党来说，重要的是，弗兰兹·恩特斯特特勒领导着环境、气候保护和能源部。国际媒体报道了福岛核电站的情况。例如，《纽约时报》和《英国卫报》的标题分别是“默克尔在核恐惧问题上失去了德国的关键地位”（邓普西，2011年）和“德国绿党欢呼福岛核危机给德国带来的国家胜利”（皮德，2011年）。

澳大利亚《悉尼晨报》以“福岛高中上的德国绿党”为题，并解释说，“与社会民主党结成的绿党联盟赢得了南部巴登-符腾堡州议会的四席多数席位，这是对福岛核危机的直接回应”（托塔罗，2011年）。关于党纲，见附录A.3实证策略3。1综合控制方法我们使用SC方法（Abadie and Gardeazabal，2003；Abadie et al.，2010，2015；Abadie，2021）来估计绿色ZF对BW宏观经济、教育和环境结果的因果影响。在Stata（StataCorp.，2019）和R（R Core Team，2020）进行了实证分析。让j索引德国各州，t索引时间段。值j=1对应于BW和j=2，J+1指数J其他作为对照的德国州。Letyjt是t期j状态的观察结果；有关相关结果的描述，请参见第4节。我们采用潜在结果框架（内曼，1923；鲁宾，1974）。让Yjt（0）和Yjt（1）表示无治疗和有治疗的潜在结果。在我们的背景下，“治疗”是一个绿色ZF。BW未经t治疗≤ t>t处理。对照组在所有时间段内均继续处理。因此，观察结果与潜在结果相关，如Yjt=DjtYjt（1）+（1）- Djt）Yjt（0），其中Djt=1{j=1，t>t}。新的绿色ZF于2011年5月12日上任。因此，我们认为2011年是第一个治疗期，因此T=2010。在这样做之前，对党派政治的研究将一个ZF在一年内更换为执政至少六个月的ZF（Potrafke，2017）。由于下一次州选举于2016年3月举行，我们在2015年之前一直在检查数据。

绿党还赢得了2016年的选举，并与保守派基民盟组成了联合ZF。我们对2010年后BWZF变化的因果影响感兴趣：αt=Y1t（1）- Y1t（0），t∈ {2011，…，2015}注意，Y1t（1）（绿色ZF的潜在结果）在治疗后观察到，而Y1t（0）（没有绿色ZF的潜在结果）基本上未观察到，因此αt=Y1t（1）-Y1t（0）=Y1t-Y1t（0）。为了估计αt，我们需要估计Y1t（0）。我们认为下面的SC估计有助于快速增长的文献，该文献使用SC来估计因果效应。例如：克莱文等人（2013年）、博恩等人（2014年）、皮诺蒂（2015年）、阿塞莫格鲁等人（2016年）、埃利亚索南德·卢茨（2018年）、坎宁安和沙阿（2018年）、安德森（2019年）、佩里和亚塞诺夫（2019年）以及波特拉夫克等人（2020年）。tor：^Y1t（0）=J+1Xj=2^wjYjt（0）=J+1Xj=2^wjYjt，（1）其中第二个等式如下，因为Yjt（0）=Yjt for J≥ 2和所有t，因为控制状态未经处理。在方程（1）中，我们使用其他德国州同期（潜在）结果的加权组合来近似BW的潜在结果。我们将这种加权组合称为“综合BW”。我们根据预处理数据估计权重。让X，XJ+1预测因子和定义X的节点向量≡ [X，…，XJ+1]。不同的预测者选择是可能的。为了缓解对规范搜索的担忧，我们使用了所有治疗前结果，不使用其他协变量（如Doudchenko和Imbens，2016）。获得的权重为^w≡ （^w，…，^wJ+1）=arg minwp（X）- Xw）Ohm（十）- Xw）s.t.w≥ 0和j+1Xj=2wj=1。我们使用Stata软件包synth（Abadie et al.，2011）实现SC，该软件包计算矩阵Ohm 使用基于数据驱动的回归方法。我们强调SC权重的两个重要特征（Abdie，2021，第4节）。

首先，由于对估计问题施加的限制，^w通常是一个稀疏向量（即，仅包含少量非零权重），这有助于解释合成BW。其次，加总和正性约束排除了超出控制数据支持范围的推断。为了进行推断，我们采用了Abadie等人（2010）广泛使用的排列方法；进一步讨论请参见Firpo和Possebom（2018年）和Abadie（2021年，第3.5节）。在第5节中，我们证明了我们的结果对于使用Chernozhukov等人（2021a）最近提出的共形推理程序是稳健的。我们参考Botosaru和Ferman（2019年）以及Kaul等人（2017年）对附加协变量在SC环境中作用的讨论。我们的后处理期仅为五年，因此依赖于Chernozhukov等人（2021b）和Li（2020）等任何后处理期的推断方法不适用于这里。为了实现共形推理方法，我们使用了R-package scinference(https://github.com/kwuthrich/scinference).3.2捐赠者池的选择我们使用的数据可以追溯到1992年，即德国联合政府成立后的时期。为了建立对照组（称为“捐赠池”），我们使用了其他德国国家。在接受治疗前，BWU接受保守的CDU治疗58年。因此，我们选择所有拥有保守的基民盟政府的德国州作为我们的捐赠者库，至少在我们的治疗前几年。我们最终的donorpool包括除莱茵兰-帕拉蒂纳州以外的所有其他德国州。德国还有一个州巴伐利亚州，在接受治疗之前，该州也曾被保守派基督教团结会（CDU的姐妹党）统治数十年。

BW和巴伐利亚在许多相关方面都非常相似，包括经济表现和治疗前选民的偏好，因此巴伐利亚是一个自然控制单元。事实上，对于一些感兴趣的结果变量（如风能和失业率），巴伐利亚州的SC权重为（几乎）1，因此我们的SC分析与以巴伐利亚州为控制单元的差异非常相似。我们的待遇是建立一个绿色政府。当巴伐利亚州在合成BW（例如风能使用和失业率）中占有很大比重时，我们的估计显示了绿色政府和基督教保守派/市场导向政府之间的差异。当其他州也获得正权重时，我们的估计是相对于不同类型的非绿色政府的反事实的因果效应。重要的是确保没有对任何控制单元进行处理。我们的治疗方法很独特。直到现在，德国还没有其他绿色总理，除了BW的温弗里德·克雷奇曼。绿党在德国任何一个州的行政权力都不如在BW州。福岛核灾难很可能影响其他州的政党纲领和政府政策。然而，只有在BW，福岛核灾难才催生了一个绿色政府。重要的是，我们的识别策略允许福岛核电站对相关结果产生直接影响。我们只要求在没有绿色政府的情况下，BW和合成BW的直接效果相同。德国有16个州：10个西德州和6个东德州（包括柏林）。基民盟一直在莱茵兰-帕拉蒂纳执政，直到1991年春天，就在我们的预治疗期于1992年开始之前。

社民党赢得了1991年春季的州选举，并自1991年以来一直与市场导向的自民党和绿党执政。自20世纪80年代以来，绿党一直是德国许多州的初级联盟伙伴，但他们从未领导过州政府。他们也是国家一级的初级联盟伙伴（例如Zohlnh"ofer，2004年）。理论上，SC的动机通常基于潜在结果的因素模型。能源和环境成果能源和环境政策一直是绿党的前沿政策问题。选民期望绿色政府改善能源和环境成果。例如，德国各州政府通过促进和监管能源技术来影响能源和环境成果（Wurster，2017）。推广包括对热能等单项能源技术进行补贴。各州政府对能源技术进行监管，并为建造风力涡轮机的地区做广告。它们还影响发电厂以及电力和天然气管道的建设。然而，发电厂、电力和天然气管道的建设通常是长期项目，其影响不太可能在我们考虑的五年后处理期内实现。在BW，前一届基民盟领导的政府在2010年发动了一场政治政变，极大地影响了能源政策。CDU领导的政府从法国能源供应商法国电力公司回购了BW主要能源供应商的股票（45.01%）。因此，绿色政府有机会直接影响能源产出（Wurster，2017）。特别是，绿党帮助环境、气候保护和能源部（参见表5）。我们希望绿色政府使用风能等可再生能源载体来减少二氧化碳排放。

事实上，绿党曾承诺在2011年的选举计划中这样做（本尼斯90/Die Grünen，2011年，第31f页）。我们考虑了六个结果：二氧化碳排放、矿物油、煤炭、可再生能源、风能和太阳能。能源产出按一次能源使用份额计量。一次能源使用包括一个州内所有载体的能源含量（工业、交通、家庭能源消耗等），包括矿物油、煤炭、核能以及可再生能源。我们不考虑核能，因为联邦ZF决定在Fukushimathe治疗后废除核能，Yjt（0）（例如Abadie et al.，2010；Ferman，2019）。这种因子模型考虑了福岛核灾难等常见冲击，对不同的控制单元产生不同的影响，前提是加权平均影响与处理单元相同。我们还调查了水能源的使用情况。然而，SC法对水能源使用的预处理效果非常差。表6列出了所有因变量、数据源以及基于数据可用性考虑的时间段。灾难（参见第2节）。这些数据来自国家能源平衡工作委员会（State Working Committee for Energy balances），该机构是德国各州的机构，负责汇编和提供德国各州的能源平衡数据。图2显示了donorpool中BW（粗线）和状态的原始数据。就所有结果而言，各州之间存在实质性的异质性。SCM方法在这种情况下特别有用。

它允许以透明和数据驱动的方式选择合适的控制状态。图2：意大利面条图：能源成果（a）二氧化碳排放。2005.01.015.02.0251990 1995 2000 2005 2010 2015（b）矿物油20 30 40 501990 1995 2000 2005 2010 2015（c）煤炭20 40 601990 1995 2000 2005 2010 2015（d）可再生能源0 5 10 15 20 251990 1995 2000 2005 2010 2015（e）风能0 5 10 151995 2000 2005 2010 2015（f）太阳能0.5 1 1 1.5 2 2 2.52000 2005 2005 2010 2015注：二氧化碳排放量以每个居民1000吨计算。能源产出按一次能源使用量的一部分来衡量。这些数据来自州能源平衡工作委员会和联邦环境署。表1显示了个体结果的估计SC权重。巴伐利亚州非常重要：例如，它获得33%（二氧化碳排放量）、52.7%（矿物油）和94%。合成BW重量的8%（风能）。这一结果是合理的，因为巴伐利亚州在许多方面是BW的“自然”控制州。例如，它是唯一一个在BW治疗前后由保守党CSU（基督教民主联盟的姐妹党，仅在巴伐利亚州运作）统治的州，人口规模相当可观（巴伐利亚州有1300万和1100万居民）。