【香樟推文2154】空气污染与制造业企业生产率
Shihe Fu, V Brian Viard, Peng Zhang. Air Pollution and Manufacturing Firm Productivity: Nationwide Estimates for China. The Economic Journal, ueab033, https://doi.org/10.1093/ej/ueab033.
内容提要
[因果关系]：空气污染与企业生产率
[方法]：2SLS（IV）、局部均衡和动态一般均衡
[故事概要]：空气污染不仅影响人的身体健康，而且影响人的精神健康，前者导致劳动者在工作中减少劳动时长，后者则降低人们的工作效率，进而降低企业生产率和企业产出。而企业则通过吸纳更多劳动力来补偿企业产出的减少。但补偿并不足以弥补企业损失，在一般均衡条件下，空气污染增加1%，单个企业年度的产出降低0.28%。
[工具变量]：逆温和中国加入WTO
01
问题提出
空气污染对制造业的影响在中国是特别重要的话题。作为最大的发展中国家，2012年中国制造业产出占世界22%，空气污染对中国制造业影响可能通过出口波及至世界范围。长期以来，我们质疑环保措施的效果，担心会影响经济增长，因为空气污染与企业产出表现出正相关关系（Figure 1）。所以，在90年代及20世纪初期，中国环保政策的执行力度偏弱。而本文为空气污染下降显著提升企业生产率提供的经验证据，有利于促进环保政策的实施和执行。
本文在文献上的贡献：（1）以往的文献集中的企业行业领域较为狭隘，主要是以计时工资为主的行业，而本文则提供较为全面的所有制造业行业事实证据。（2）本文把空气污染内生于生产函数，建立了局部均衡和动态一般均衡模型，并量化空气污染对企业产出的影响。（3）本文量化了空气污染对技术密度不同的行业影响，进而证实污染在高低技术劳动者之间产生差异。
模型
02
首先，我们建立污染对产出影响的模型。我们把污染纳入柯布道格拉斯生产函数，函数形式如下所示：
其中：资本生产率（𝐴𝐾）、劳动生产率（𝐴L）和劳动供给L是关于空气污染Ω的函数，线性化方程如下：
由此可以得出污染对产出影响的方程如下：
从方程，我们可以看出污染对产出的影响由两方面构成，对生产率的作用和对劳动供给的作用。我们把资本生产率、劳动生产率和劳动关于空气污染的方程具体化，如下：
然后代入CD函数，θ和κ是我们关注的核心变量。
其次，我们建立产出对污染的影响方程。
其中，B为空气污染的基线水平，也就是即使不存在生产，空气中颗粒物的含量。λt是制造业产出在国民经济产出中的比重，Qt为社会总产出，μt是污染对产出的弹性，我们关注的核心变量。
最后，我们建立动态一般均衡方程。
03
数据说明
1、空气质量数据
空气质量数据主要来自于NASA的AOD数据折算的PM2.5，这一数据具有典型优势，既能覆盖中国1998-2007年样本期刊，而且不存在观测位置变化，同时更具有客观性。我们把数据加总到县级-年层面。
2、工企数据
工企数据来自于国家统计局，我们主要使用1998-2007年数据。根据相关文献我们对工企数据进行清洗。特别说明的是，由于存在相当数量企业只有一年数据，所以在回归中删除了此类数据（方程设置了企业固定效应自动删除），我们对数据进行了0.5%的缩尾处理。
3、天气数据
天气数据来源于国家气象信息中心，主要涉及气温、降水、相对湿度、日照长度、大气压和风速，为了能够区分正常天气与极端天气不同，我们把每个变量变为20个分位数变量，即天气共有120个变量。此外，天气数据由原来天-站点层面数据使用站点到县中心的距离倒数加权汇总到县-年层面。
4、逆温
逆温数据来自于NASA。从海拔110-36000米的高度分成42层，其中如果第二层温度高于第一层则出现逆温现象。如果地面海拔过高，超过第二层。我们则顺延两层进行对比。每天六小时形成一次观测值，如果有一次出现逆温，则这一天为逆温天。逆温的变量为某县一年中的逆温天数。
主要变量的描述性统计如下。
识别策略及结果
04
首先，识别空气污染对生产率的作用。建立计量模型如下：
其中，i为企业，t为年，W为天气变量，在方程中我们加入企业固定效应和时间固定效应。主要被解释变量为劳动生产率，以及用OP和LP衡量的TFP。然而，模型面临严重的识别偏误。一是同期偏误。一方面，高生产率企业具有更高的产出和污染，导致估计结果存在向上偏误，甚至呈现同向关系（系数大于0）。污染影响生产率下降进而加剧产出下降导致估计存在向下偏误。二是遗漏变量偏误。一方面，随时间变量的因素导致估计偏误，比如，高生产率集聚的县可能实施下先进的低污染技术，导致结果向上偏误，反之，形成向下偏误。另一方面，地方政策趋势导致偏误。高生产率企业集聚的县在样本期内逐步可能严格的环境政策，导致向下偏误。因此，我们使用逆温工具变量。结果如表2所示。
第（1）和（2）列显示，正如我们的推测，向上偏误超过了向下偏误，导致污染和生产率呈现正方向关系。第（3）和（4）列说明生产率于逆温存在反方向关系。第（5）-（8）列显示，第一阶段拒绝弱工具变量，空气污染与逆温呈现同方向关系。第二阶段结果说明，污染显著降低了企业的生产率，而且结果是稳健的。
值得讨论的问题是，当空气污染影响企业生产率时，企业和工人可能存在自我选择的行为。一方面，我们讨论企业迁移行为。我们发现样本中只有7%的样本发生迁移，未发生迁移的企业仍是我们主要的代表性样本。我们删除7%的迁移样本，结果报告于表3第（2）列。我们发现回归系数大于基本结果，迁移的企业规避污染而获得了更高的生产率，或者是污染企业搬迁到环境规制弱的地区生产率下降较慢，确实存在企业选择问题，但由于样本较小并不足以影响结果，而且从侧面说明了我们基本结果低估了污染的效果。此外，除了迁移，企业可能会退出市场或者新企业进入市场。因此，我们呈现了企业进入和退出的比例变化。表3的第（4）-（5）列说明企业并没有因为环境污染退出和进入。
另一方面，我们探讨工人的选择问题。污染可能影响高技术工人迁移。我们假设高技术企业拥有较多的高技术工人，如果高技术工人因为污染而迁移，那么该地区的高技术企业就业会减少。按照OECD(2011)对技术密集度划分，把企业分为高、中高、中低和低技术企业。表4中除第（4）列外，其他结果不显著表明并没有足够的证据显示高技术工人发生迁移。原因是迁移可能是一种长期行为，我们控制年度固定效应时认为在同一年中，工人并没有显著的迁移行为。
此外，我们探讨对不同技术工人的影响。有文献研究空气污染对法官、政治家等高技能人才有影响，所以按照之前的分类估计空气污染对不同技术企业生产率的影响。表5中我们发现空气污染对所有企业的生产率产生影响，但高技术企业的生产率下降高于低技术企业，这表明高技术工人受到空气污染的影响更为严重。
最后，我们讨论空气污染对生产中其他要素和产出的影响。表6中第（2）说明企业就业增加。企业通过增加劳动投入弥补生产率的下降。第（3）说明空气污染对资本没有影响，这与前文的模型假设一致，资本并不是关于空气污染的方程。第（4）列表明空气污染对企业产出存在明显的负向影响。
其次，我们识别产出对空气污染的影响。我们建立计量模型如下：
因为存在内生性问题，我们选择中国2001年底加入WTO这一外生事件，估算沿海和内陆地区的差异，作为产出的工具变量，结果如表8所示。我们发现污染对产出的弹性为1.437。
最后，我们建立动态一般均衡模型进行模拟和重新估算。我们利用局部均衡中估算的产出对污染的弹性-0.44，劳动对污染的弹性0.27以及污染对产出的弹性1.43，加上校准的参数估算了1996-2095年100年的产出和污染，结果时平滑稳健的。我们把1998-2007的结果与真实结果对比（下图），表明模型设定较为理性。我们在动态一般均衡条件下重新估算污染对产出的影响，弹性系数为-0.28，系数绝对值大于局部均衡下的0.17，是因为引入跨期消费函数后，折现率体现了人们偏好当期消费，从而使同期投资下降，在动态均衡下把下降幅度逐步扩大，从而表现出污染引起了更大幅度的产出下降。
05
结论
Abstract
An emerging literature estimates air pollution’s effects on productivity but only for small groups of workers of particular occupations or firms. To provide more comprehensive estimates necessary for nationwide policy analysis, we estimate effects for a nationally representative sample of China’s manufacturing firms from 1998 to 2007 and capture all channels by which pollution influences productivity. We use thermal inversions as an instrument to estimate the causal effect of pollution on productivity. A one μg/m3 decrease in PM2.5 increases productivity by 0.82% with an elasticity of -0.44. Firms respond by hiring more workers attenuating the elasticity to -0.17. Using the differential effect of China’s accession into the WTO on coastal versus inner regions, we estimate the causal effect of output on pollution (elasticity of 1.43) to simulate the dynamic, general-equilibrium effects of PM2.5 yielding an elasticity of -0.28. An exogenous 1% decrease in PM2.5 nationwide increases annual productivity by CNY 35.9 thousand for the average firm and CNY 5.7 billion or 0.039% of GDP nationally.
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本期小编：崔士林