推文人 | 谭小清

原文信息：Benjamin A. Jones, Andrew L. Goodkind. 2019. “Urban afforestation and infant health: Evidence from MillionTreesNYC” Journal of Environmental Economics and Management 95:26-44.

 

简介与背景

 

森林和树木提供了有益的生态系统，例如，树木能够清除空气中的污染物。据估计，美国城市的树木一年能够减少空气污染超过71.1万吨，避免了价值38亿美元的损害赔偿。树木也能够降低外部环境的温度，创造阴凉，就像自然冷却机制一样，降低城市“热岛效应”和减少夏季用电量1.5-5.2%。另外，树木也是娱乐价值的重要来源，可以刺激人们进行体育活动。尽管有很多文献研究了树木覆盖的益处，但是树木对人类健康的外部影响很大程度上是未知的，特别是造林对健康的实际益处。因而，本文利用纽约市(NYC)的MillionTreesNYC计划这一准自然实验，研究了城市绿化对婴儿健康的外部性。

 

The MillionTreesNYC program是一项2007年宣布的在纽约市所有五个区种植100万棵新树的活动，隶属于纽约市更大的可持续发展计划PlaNYC2030，该计划旨在使纽约市“更绿色、更美好”。十年来，纽约市城市树木增加了约20%，该计划于2015年底提前两年完成。

 

数据及实证策略

 

婴儿健康的数据主要来源为美国疾控中心NCHS 2004-2015年纽约、康涅狄格、新泽西和宾夕法尼亚的出生记录，出生记录提供了关于这一时期这四个州婴儿出生的丰富数据，包括关于母亲和儿童特征的信息。

 

本文使用双重差分（Difference-in-Difference, DID）方法评估纽约市MillionTreesNYC计划对婴儿健康的影响，因此本文需要确定在没有植树造林计划的情况下纽约市出生结果的反事实路径。按照一般的方法，选择邻近纽约的市作为控制组，由于存在研究者主观因素对选择的影响、在该计划实施前的几年里，居住在纽约市周边地区的母亲和婴儿健康状况和特征可能呈现出与纽约市不同的趋势等原因导致处理组和控制组不满足共同趋势的假定，因此本文使用了合成控制方法（synthetic control method）构造反事实。Abadie and Gardeazabal(2003)和Abadie et al.(2010)的合成控制方法为构建反事实提供了一种替代的、更复杂的、数据驱动的方法。合成控制方法不是任意选择控制组，而是使用一种算法，从可行的观测池中严格选择控制单元的组合，使处理后的控制和“合成”控制在预处理期间的可观测特性上具有共同的趋势，具体的方法是“从使用单个控制单元或简单的控制单元平均”改为使用“一组控制的加权平均”。本文使用合成控制方法构建了“合成纽约市”这一反事实，基于对纽约市200公里范围内54个县的可行池的县级平均出生记录的加权。

 

主要结果、稳健性检验和异质性分析

 

1.主要结果

 

如表3，实行城市绿化项目后，相比于居住在离纽约不到200公里的控制组母亲，纽约婴儿的早产和低出生体重分别下降了2.1个百分点和0.24个百分点，在5%显著性水平下显著。从受影响的婴儿数量来看，MillionTreesNYC项目降低早产发生率，大约每10万名活产婴儿中早产婴儿减少250人，每10万名活产婴儿中低出生体重婴儿约减少21人。这个角度来看，根据母亲在怀孕期间每天吸一根烟会使低出生体重增加0.12个百分点（Currie et al.，2009），因此，我们估计纽约市城市绿化对低出生体重的影响大致相当于让一位母亲在怀孕期间一天戒掉两支烟。

将合成权重应用于个体水平的出生结果和母亲特征，使我们能够利用出生数据的丰富性，调查MillionTreesNYC项目对个体健康结果的影响，而不是县域平均健康结果，本文使用这些数据控制母亲个人特征和出生年份的固定效应重新估计了模型（4），结果见表5。结果表明MillionTreesNYC项目使早产婴儿显著减少了1.8个百分点和低出生体重婴儿显著减少0.35个百分点。考虑到因变量的二值性，本文用离散选择logit模型代替OLS估计，结果与OLS估计相似。

2.稳健性检验

 

本文进行了一系列的稳健性检验：

 

（1）把处理年份设定在2008年（纽约市公布了MillionTreesNYC项目之后的第一个年），而不是基准结果中使用的2011年。正如预期的那样，低估了对低出生体重和早产的影响。

 

（2）生成政策前动态效果评估，在计划实际实施之前的几年里，MillionTreesNYC项目没有影响。

 

（3）本文对控制组选择样本池中的样本进行了改变，以查看结果是否会受到影响。使用基于人口的标准替代基于距离的标准（基准结果使用的标准）、包含两个先前被去掉的长岛县、放弃了所有与纽约市接壤的县（不包括长岛县），创造了一个新的综合纽约市（为了剔除有些母亲在纽约市工作但是不居住在纽约市也受到了项目的影响，这些样本放入控制组会对结果造成偏误），以上样本的估计结果都与基准结果相似。

 

（4）本文担心在纽约市城市绿化项目期间潜在的交通模式更换也会对婴儿健康产生影响，因此导致估计结果的偏误。2010年至2015年期间，纽约市每天的自行车出行增加了20多万次，工作日进入曼哈顿的车辆减少了4.5万辆(NYC DOT, 2016)。为探究这种可能性，本文使用通勤汽车/卡车和自行车在成年女性中使用的百分比的年度县级层面的数据重新估计DID模型，结果与主要结果相似。另外，本文还使用美国交通部（Department of transportation）提供的城市地区（而不仅仅是通勤）的总汽车行驶里程年度州级数据，在固定效应模型中包括对城市车辆年行驶里程的控制，结果也与基准结果相似。

 

3.异质性分析

 

MillionTreesNYC项目的一个既定目标是改善全市儿童哮喘发病率特别高的关键地区的公共卫生结果，经过调查，本文发现这些社区主要由少数族裔组成，尤其是西班牙裔和非洲裔美国人，因此本文关注以下两个问题：（1）该计划导致婴儿健康结果的提升是否对不同种族妈妈影响不同？（2）与来自不同种族和民族背景的母亲相比，是否有证据表明该项目对这些母亲产生了不均衡的影响?本文研究了该计划对不同种族妈妈的影响，主要结果见表6。结果表明，该计划确实与非洲裔和西班牙裔母亲的低出生体重和早产显著减少有关，与该项目相关的婴儿健康结果改善实际上对非洲裔美国人(或许还有西班牙裔母亲)更大，这表明，该计划的最大好处，至少在减少小婴儿或早产方面，属于这些有色人种母亲。

为了进一步解释因果关系，本文更仔细地利用纽约市落叶树脱落过程的时间，本文猜测在树木真正长出叶子的季节里对婴儿健康产生更大的影响，具体来说，考虑到许多树木覆盖的环境效益与树叶和树叶相关过程有关（除污、蒸散、美观、遮阳等），本文预计，在落叶树没有叶子的冬季，这些环境效益中的许多也会缺失、或者严重减少。本文构建如下三重差分模型实证研究MillionTreesNYC项目对怀孕期间包括所有冬季月份的母亲的婴儿健康结果的差异影响：

Wintert是个二值虚拟变量，如果母亲的妊娠期包括整个冬季，则等于1，否则为0，本文感兴趣的变量为β7，估计结果见表7。三重差分系数显著为正，正如假设的那样，与那些在树叶覆盖下生活更长的时间的母亲相比，怀孕期间经历了一个完整的冬天（当树木没有叶子时）的母亲， MillionTreesNYC的影响会减少。

机制阐述

 

如前所述，先前的研究表明城市树木、空气污染和健康之间存在因果关系。为了探索空气污染对婴儿健康影响的潜在因果机制，本文从美国环保署空气数据监测网收集了PM2.5、O3、CO、SO2和NO2五种标准污染物的年度污染浓度数据。本文利用收集的数据采用合成控制控制方法研究了MillionTreesNYC对大气污染浓度的影响，结果见表8。除了PM2.5，本文没有发现任何证据表明，项目实施后的几年里，SO2、NO2、O3或CO的空气污染浓度发生了显著变化。使用Harris et al.(2014)和Stieb et al.(2012)的dose-response functions，本文计算pm2.5需要下降0.04 mgm-3才能完全解释低出生体重婴儿下降0.24个百分点，pm2.5需要下降4.2mgm-3才能完全解释早产婴儿下降2.1个百分点。因此，如果空气污染是绿化影响婴儿健康的唯一因果机制(这是不太可能的)，那么这些结果表明，所观察到的pm2.5变化只解释了总体影响的一小部分。

另一种导致婴儿健康结果潜在的因果机制可能是户外散步。随着树木覆盖度的增加，纽约的母亲们可能会增加外出散步的时间，这可能对婴儿的健康有积极的益处。为了探索这种可能性，我们从纽约市的美国时间使用调查(American Time Use Survey, ATUS)获得了县级的数据，这些数据是关于每天步行的分钟数。本文以40岁以下的女性(美国大多数母亲的年龄范围)为研究对象，采用合成控制法，将纽约市的步行习惯与纽约市MillionTreesNYC实施前后进行比较，模型控制了年龄、种族、教育水平、婚姻状况和家庭收入，结果表明，项目实施后，纽约市40岁以下的女性的确增加了外出步行的时间，步行有助于改善分娩结果(如Downs等，2012)，这一发现可能进一步解释本文主要结果背后的机制。

 

结论

 

本文使用纽约市一个大型城市绿化项目（MillionTreesNYC）提供的准自然实验来研究城市绿化增加与婴儿健康之间的关系，使用合成控制方法合成纽约市，可信地模仿了纽约市绿化项目之前的婴儿健康趋势。结果表明，该项目的实施的确显著减少了纽约市低体重出生婴儿和早产婴儿。本文只关注了城市树木对健康的一种可能影响，城市绿化的总体健康效益可能比这里估计的要大。根据在美国（甚至全球）每年花在植树和树木维护上的数千万美元，本文相信未来在这一领域的研究有很大的潜力。

 

全文思路清晰，行文流畅，在城市空气污染越来越受到关注的背景下，城市绿化项目越来越受到政府和各界的重视，本文的研究结果表明城市绿化项目的确存在很大的福利效应，应该受到广泛的关注和推广！

 

Abstract

 

This paper examines the impact of urban afforestation on infant health outcomes by exploiting a quasi-experimental setting where one million new trees were planted in New York City (NYC), but not in counties surrounding NYC over the same time period. Using a near-universal birth record of NYC and surrounding counties over 2004-2015 and employing both the synthetic control method and a difference-in-differences model, we find that an approximately 20% increase in urban forest cover decreased prematurity and low birth weight among mothers in NYC by 2.1 and 0.24 percentage points, respectively, relative to similar mothers outside of NYC. The low birth weight finding is equivalent to getting a mother smoking two cigarettes a day during pregnancy to quit. An internal validity test suggests that changes in the composition of NYC mothers cannot explain the observed effects. Additionally, we find evidence that declines in PM2.5concentrations and increases in outdoor walks are potential causal mechanisms. Results suggest that urban afforestation may be able to complement existing policies aimed at improving infant health.