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推文人 | 邱筠
 
推文信息:Severe Air Pollution and Labor Productivity: Evidence from Industrial Towns in China, with J. He, H. Liu, ad A. Salvo, American Economic Journal: Applied Economics, forthcoming, 2018
 
小编之前推送过空气污染影响包梨工人劳动生产率的文章(Chang et al., 2016),今天给大家推送一篇与之相关的近期论文。空气污染对劳动生产率的影响,已有若干篇有名的文章,如Graff Zivin and Neidell (2012 AER, O3, 美国农业工人数据), Chang et al. (2016 AEJ EP, PM2.5, 美国农业工人数据), Chang et al. (2018 AEJ AE, forthcoming, PM2.5, 携程员工数据),等等。已有文章大多利用个人层面的面板数据,基于空气污染的daily variation为外生的这一假设,使用固定效应模型估计短期的空气污染与劳动生产率的因果关系,结论大多是即时的空气污染就能显著降低劳动生产率。同样利用中国的数据,今天所推文章的做法和结论都略有不同。
 
实证模型
 
本文作者使用了空气污染的一个比较常见的工具变量——逆温来解决空气污染的内生性问题。基于流行病学的文献,作者考虑了过去30天的空气污染对劳动生产率的滞后影响,并使用distributed lagged models对空气污染的累积效应进行了估计。具体而言,解释变量可以包括当天及过去P天的空气污染,基于估计系数可以计算当天及过去P天的空气污染上升对劳动生产率的累积效应。作者考虑了unconstrained distributed lag和polynomial distributed lag两种模型,其中后者假设,回归中过去每天的空气污染的系数服从一定的polynomial function。
 
数据
 
本文的被解释变量来自江苏与河南各一家纺织工厂工人的日度生产率数据。空气污染数据来自中国环保部。作为控制变量与构造工具变量的气象数据则来自NOAA与NASA。
 
结论
 
本文发现,虽然PM2.5浓度较高,但即期的空气污染对劳动生产率并没有显著影响。这点虽然与之前的文献不一致,但是作者实地考察了数据来源的工厂,其不显著的估计值与工厂manager的观察是一致的。另一方面,在允许空气污染存在滞后效应的情况下,本文发现过去25天的空气污染显著降低了劳动生产率,但与之前的研究相比,本文的估计值较小:如果过去25天每天的PM2.5浓度上升10 ug/m3,则劳动生产率降低1%。
 
机缘巧合下,小编听本文的作者之一叨叨了半耳朵本文略为艰难的发表过程,但是给定已有文献发现的显著结果,本文作者在发现即期影响不显著的情况下,基于流行病学的研究成果,考虑污染的滞后效应,对这块文献也是有益的补充。况且,不太一致的结论反而可能说明,这个话题可能尚有值得探索的未知空间呐。
 
Abstract
 
We examine day-to-day fluctuations in worker-level output at two manufacturing sites in China. Ambient fine-particle (PM2.5) pollution is severe but significantly variable, largely due to exogenous atmospheric ventilation. We obtain an insignificant immediate output response from concurrent (same-shift) variation in particle pollution. We then allow worker outcomes to respond to day-to-day variation in pollution with up to 30 days of delay. We uncover statistically significant adverse output effects from more prolonged exposure, but effects are not large. A substantial 10 ug/m3 PM2.5 variation sustained over 25 days reduces daily output by 1%.
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