【香樟推文1345】空气污染越严重，孩子越不愿意上学吗？

原文信息：Haoming Liu, Alberto Salvo. 2018. “Severe air pollution and child absences when schools and parents respond” Journal of Environmental Economics and Management 92:300-330.

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众所周知，空气污染对孩子健康具有严重的危害。近年来，越来越多的学者开始关注空气污染与孩子缺勤之间的因果关系，本文聚焦于位于受严重污染城市的国际学校，这些学校自然会对严峻的空气污染状况做出反应，这些学校学生的父母大部分受过教育和拥有较高收入，他们也会为污染投入防御资金并实施避免措施。但是，位于发展中国家的国际学校，一般缺乏基本的基础设施，例如可以关闭的窗户、可以打开的空调系统，以及当颗粒污染物水平上升时可以移动到室内的游戏。目前还没有研究这些发展中国家国际学校的学生缺勤和空气污染之间关系的文章，为提供一个基准，本文研究位于中国北方一个主要城市中心的三所拥有空调、空气净化器以及严格的户外游戏程序的国际学校登记的包含各个年龄段6500多名孩子缺勤对颗粒物污染的反应，使用工具变量法识别孩子缺勤与颗粒物污染的因果关系。

本文数据主要分为以下几类：（1）学生缺勤记录。数据来自三所学校共享的纵向学生出勤记录，为了保证数据的纵向结构和高频率、控制住个体异质性和季节变化，作者经常持续几年每天跟踪调查一个学生；（2）颗粒物污染数据。本文使用PM_2.5作为严重空气污染的代理变量，数据来自US State Department每小时测量的PM_2.5的浓度；（3）天气数据。本文使用NASA公布的地面温度、相对湿度和降雨量数据。

本文首先建立一个效用模型来分析在学校第t天孩子i的缺席决定，模型如下：

当且仅当y_it^*>0时，二值虚拟变量A_it（缺勤）=1；Z_t表示污染物变量——PM_2.5；W_t表示天气协变量，包括地面温度、相对湿度和降水量；X_it表示随时间变化个人层面与缺勤相关的变量；α_i、α_t表示个体固定效应和时间固定效应；ε_it为残差。

本文还建立一个线性概率模型（LPM），模型如下：

由于PM_2.5存在测量误差，导致向零的衰减偏误，作者使用工具变量法进行2SLS估计解决内生性问题。本文使用大气通风V（包括垂直热梯度和水平风速和方向变量在当地时间早上8点至晚上8点12个小时的读数）形成一个工具变量Z来衡量24-h PM_2.5：

大气通风每天都会变动，数据来自于NOAA提供距离美国大使馆19公里低层大气的通风数据。大气通风只能通过PM_2.5间接影响学生的缺勤决定，有研究采用了大气停滞程度的设计来推断中国或其他地方的空气污染对经济结果的影响，本文提供了大气通风如何导致颗粒堆积和去除的样本证据，例如，在大都市上空的一层热空气，使排放物靠近地表，直到几天后逆温升高，污染更严重，大气通风和空气污染具有强相关性，通过了弱工具变量检验。

1.空气污染与孩子的缺勤

如表2，（1）使用OLS估计了线性概率模型，在前一天PM_2.5超过200μg/m³,精确估计孩子缺勤概率增加0.25个百分点，结果在1%显著性水平下显著。当天PM_2.5读数（上课开始前6am）低于50μg/m³，获得一个略微显著的估计值——孩子缺勤概率增加0.07个百分点；（2）使用Probit模型估计得到了相同的结果；（3）使用2SLS估计结果表示前一天严重PM_2.5的发生使学生缺勤概率提高了0.88个百分点，大约是OLS估计值的三倍，说明OLS估计的确存在向零的衰减偏误和遗漏变量偏误；（4）使用OLS估计前三天每增加PM_2.5严重的一天，缺勤概率将提高0.08个百分点；（5）使用OLS估计线性概率模型，将PM_2.5的浓度设置了3个节点——50、100、200μg/m³；（6）、（7）包含前一天PM_2.5线性、二次和三次的参数识别，结果表明污染和缺勤之间存在非单调的关系，PM2.5浓度从100到200μg/m³增加到200到400μg/m³，缺勤概率从0.32个百分点增加到1.36个百分点，OLS估计的边际效应较低。

2.异质性分析

本文进行了大量的异质性分析，作者从以下5个角度进行异质性分析：（1）按入学以来所经过的时间；（2）按学年；（3）按国籍；（4）按年龄；（5）按样本中6545名儿童的个人缺勤率分布。异质性分析结果见表3，结果表明：入学第一学期缺勤对严重的PM_2.5更敏感；样本中学年越早，缺勤对污染的反应越大；中国籍学生相比于美国和加拿大籍的学生缺勤对严重的PM_2.5的反应要低，作者认为是因为中国学生的生理和父母对这种环境更熟悉，也可能是由于其他国家的父母允许孩子更多的户外活动时间，在空气污染暴露下的时间更长，本文将周一从估算样本中删除后结果依然稳健，表明周末户外时间的差异不会导致不同。作者认为还可能是因为中国父母相比于其他国家的父母更不能忍受孩子缺勤，但本文样本种中国人和非中国人的缺勤水平差不多，似乎与这种解释不一致；5-8岁和9-12岁的孩子相比于更小或者更大的孩子来说，他们的缺勤概率对严重的PM_2.5的反应更低；总体上缺勤率较高的儿童对PM_2.5的反应更敏感。作者认为不同国籍、不同年龄和不同缺勤分布的异质性结果可能反映了户外时间的不同，特别是在周末父母可以控制更多的时间，为了控制这些因素，作者使用远离周末的周二至周五的数据，结果与上述结果非常相似。作者另外按入学时间分层详细分析了登记入学1年、2年或者3年的学生缺勤对空气污染的反应，感兴趣的读者可以阅读原文。

3.稳健性检验

本文作者进行了大量的稳健性检验，主要分为两类：（1）变换估计样本；（2）更换控制变量。检验结果依然稳健，感兴趣的读者请阅读原文。

4.污染的滞后影响

表7报告了过去p天的PM_2.5对缺勤概率的累积影响，2SLS估计结果比OLS估计结果更高，特别是滞后天数较少的模型；美国、加拿大的儿童比中国儿童估计结果高；对缺勤越多的孩子估计结果越高。

本文发现，在中国北方国际学校就读的6545名孩子中，颗粒物污染的严重程度会导致学生缺勤，这些学校一直愿意并且能够对可怕的空气质量状态做出防御性反应。作者指出，以后研究可以继续关注导致本文异质性的不同机制，包括在课余时间以外的户外游戏的差异和应对健康冲击的能力，本文观察到经常缺勤的学生的缺勤对PM_2.5的反应明显更强。在一个相似的微观经济群体中，缺勤水平和对PM_2.5的反应强度的异质性表明在更广泛的人群中存在异质性以及由此导致经济结果的不平等可能至少同样大。本文相比于其他研究同类问题的文章的亮点在于对孩子缺勤数据的跟踪记录和使用大气通风这一工具变量，建议读者可以将研究这一问题的文章一起研读。

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