绿色ZF

结果表明，绿色ZF并没有影响高中学生的数量。图8:SC结果：学生人数（a）综合学校学生人数50000 1000001990 1995 2000 2005 2010 2015BW合成BWBW与合成BW-50000 50000 100000 1990 2000 2005 2010 2015术语变异测试：干预和安慰剂效应50 100 150 200后期RMSPE/前期RMSPENWBBBYHBSTMWSHNHLHETHBW（b）高中学生人数200000250000 300000 350000 4000001990 1995 2000 2005 2010 2015BW合成BWBW与合成BW-40000-200000 60000 1990 1995 2000 2005 2010 2015Permutation test:干预和安慰剂效应期后RMSPE/期前RMSPEstHbbsNHeniHBNWBWMSLHhbyshnotes：中心图排除了治疗前MSPE至少比BW大10倍的状态预处理MSPE。这些数据来自伦德教育和文化部常务会议。综合性学校的结果有力地规范了总人口和各州学生总数的学生人数。5稳健性检查本节介绍了两种标准稳健性检查的结果，并报告了应用Chernozhukov等人（2021a）的共形推理方法得出的结果。我们关注两个结果，即BW的RMSPE比率是所有州中最大的：风能的份额和综合学校的学生人数。我们首先按照Abadie等人（2015）的建议进行“及时”安慰剂试验。特别是，我们将治疗日期从2011年追溯到2006年（前一次选举的年份）。

图9显示安慰剂没有明显的效果，这证实了我们的主要发现。图9:2006年的安慰剂治疗（a）风能-0.05 0.05.1.151998 2000 2002 2004 2008 2010BW合成BW安慰剂：BW与合成BW-0.6-.4-.2 0.21998 2000 2002 2004 2004 2008 2010稳健性检查：排列测试0 5 10 15 20后周期RMSPE/前周期RMSPESTSHBWTHBBWNWSN（b）学生综合学校3600 3800 4000 4200 46001992 1994 1998 2000 2004 20062008年2010年BW合成BW安慰剂：BW与合成BW-10000-5000 5000 10000 150001992 1994年1996年1998年2002年2004年2008年2010年稳健性检查：置换试验10 10 20 30后周期RMSPE/前周期RMSPEthstBwBwBwBwBbHbHniheshLnotes：中心图不包括治疗前MSPE至少比BW治疗前MSPE大10倍的状态。这些数据来自国家能源平衡工作委员会和伦德教育和文化部长常务会议。作为第二次稳健性检查，我们进行了“漏掉一个”敏感性分析，以检查我们的结果是否由有效控制状态驱动（例如，Abadie等人，2015年）。我们反复将在SC分析中获得正权重的个别国家排除在捐赠池之外，并将SC应用于受限的捐赠池。图10显示了结果。风能的结果取决于将巴伐利亚州视为一个控制单元（面板（a））。巴伐利亚州的风能使用量占合成生物量的95%。如果我们排除巴伐利亚州，估计的效果会更大，而预处理效果会更糟。这一结果是可以预期的：在治疗前，BW和巴伐利亚州在水平和趋势上都非常相似，没有其他控制州提供良好的结果。

它表明，将巴伐利亚作为“自然”控制单元（参见第3.2节）纳入我们的donorpool对我们的实证策略非常重要。综合学校学生的调查结果基本不变，不包括个别控制州（面板（b））。图10：漏掉一个敏感度（a）风能0.2.4.6.81995 2000 2005 2010 2015BW合成BW合成BW（漏掉一个）（b）学生比较。学校20000 40000 60000 80000 1990 1995 2000 2005 2010 2015BW合成BW（省略一项）注：数据来自国家能源平衡工作委员会和伦德教育和文化部长常务会议。最后，我们采用了Chernozhukov等人（2021a）提出的推理方法。该程序的目的是比较治疗后和治疗前的SC残留量。“大量”治疗后残余物为绿色政府没有任何影响的无效假设提供了证据。Chernozhukov等人（2021a）提出了一种基于置换SC残差的共形引用方法，从而实现了这一想法。我们使用移动块和iid置换计算p值。如果SC预测误差平稳且弱相关，则基于移动块置换的p值是有效的。iid排列允许计算更精确的p值，但只产生具有iid预测误差的有效引用。关于这两类术语的进一步讨论，请参见切尔诺朱科夫等人（2021a）的第2.2节。为了确保计算的可处理性，我们遵循Chernozhukov等人（2021a）的方法，根据10000个iid排列计算p值。对于风能份额，p值为0.111（移动块置换），等于基于置换方法的相应p值，以及0。006（iid排列）。

基于移动块排列的综合学校学生p值为0.042；基于iid排列的p值为0.001。因此，共形推理结果证实了基于theAbadie et al.（2010）置换过程的推理。6结论应对气候变化需要根本性的政策变化。绿色政党被期待并承诺改善环境成果。在过去几十年里，他们在选举中取得了成功，并获得了越来越多的行政权力。因此，一个主要问题是绿色政党在担任ZF职务和领导ZF时会做什么。为了调查绿色ZF如何影响环境和经济结果，我们利用了日本福岛核灾难导致德国ZF意外变更的事实。绿党从福岛核灾难中受益，并自2011年起任命首相；德国第一位也是迄今为止唯一一位绿色总理。为了估计因果影响，我们采用SC方法，该方法提供了一种透明且数据驱动的方法，用于为BW选择合适的对照组。我们没有发现绿色ZF影响宏观经济产出的证据，比如人均GDP和失业率。绿色ZF实施教育政策，促进更具包容性的学校。我们的研究结果表明，这些政策导致综合学校（包括社区学校）的学生人数增加。我们研究的一个关键结果是，环境和能源结果并没有像人们预期的那样发生变化。绿色ZF没有影响二氧化碳排放，也没有增加可再生能源的能源使用。与估计的反事实相比，它甚至降低了风能功率。

在福岛核灾难为环境和能源结果的变化打开了机会之窗的背景下，我们的结果是严峻的。很可能是由于处理内部生态冲突，绿色政府无法实施环境和能源成果方面的重大变化。例如，风力发电的扩张带来了贸易效应。一方面，风力发电是一种替代能源，减少了化石燃料的相对能源使用。另一方面，风力涡轮机描绘了风景（BW的绿色鼓励直接民主，需要处理“不在我后院”的运动），风力涡轮机减少了鸟类等动物的自然栖息地。内部生态冲突十分明显，绿色州政府需要处理这些冲突。绿党在各县市没有获得广泛的政治多数。一些政治项目，如扩大风能，从地方层面的支持中受益。由于各级政府缺乏政治支持，BW的绿色州政府很难实施更多反映其政纲的政策。绿色政府与其他任何政府在执政时都面临着同样的问题，包括处理否决权和连任问题。这些问题可能会阻止绿色政府实施环境友好政策和改善环境结果。另一方面，我们对风能的研究结果表明，环境政策不属于前沿问题的政党，如巴伐利亚州的CSU，可能会实施改善环境结果的政策。事实上，“不太可能”的政党有时会实施实质性的政策变化（Cukierman和Tommasi，1998）。参考萨巴迪，A.（2021年）。使用综合控制：可行性、数据要求和方法学方面。

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