李碩，王敏

（1.香港大學(xué)經(jīng)濟(jì)及工商管理學(xué)院，香港 999077； 2.北京大學(xué)中國(guó)經(jīng)濟(jì)研究中心/國(guó)家發(fā)展研究院，北京 100871）

改革開(kāi)放40多年來(lái)，中國(guó)經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)，但環(huán)境改善的壓力也與日俱增，其中空氣質(zhì)量問(wèn)題尤為突出。2013年1月29日，中國(guó)各地出現(xiàn)持續(xù)大范圍的霧霾天氣，霧霾面積約130萬(wàn)km2，期間北京等城市的空氣污染指數(shù)一度突破儀器監(jiān)測(cè)的最高值，為歷史罕見(jiàn)。自此，中國(guó)政府采取包括制定《大氣污染防治行動(dòng)計(jì)劃》、修訂《環(huán)境保護(hù)法》、實(shí)施環(huán)保督察等一系列措施加強(qiáng)大氣污染治理。《中國(guó)空氣質(zhì)量改善報(bào)告（2013—2018年）》表明，首批實(shí)施《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》的74個(gè)城市的PM2.5平均濃度下降42%，京津冀、長(zhǎng)三角和珠三角地區(qū)PM2.5平均濃度分別下降了48%、39%和32%。但是，《生態(tài)環(huán)境部公布2019年全國(guó)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量簡(jiǎn)況》也顯示，中國(guó)仍有53.4%的城市空氣質(zhì)量不達(dá)標(biāo)，空氣污染仍然是當(dāng)今社會(huì)的重要環(huán)境問(wèn)題。

大量研究從不同視角討論了空氣污染對(duì)人類健康的負(fù)面影響，并發(fā)現(xiàn)當(dāng)空氣污染降低人類健康水平時(shí)，人們的醫(yī)療和保健消費(fèi)會(huì)顯著增加，但空氣污染對(duì)居民日常消費(fèi)的影響卻很少被關(guān)注。自新古典宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)興起以來(lái)，大量研究表明居民消費(fèi)決策是影響宏觀經(jīng)濟(jì)周期和宏觀政策制定最為重要的因素之一［1-2］?？紤]到個(gè)體的效用或福利水平主要是由消費(fèi)所決定，而且居民消費(fèi)也已成為GDP總量和增速的最重要組成部分，研究空氣污染對(duì)居民消費(fèi)的影響不但有重要的福利含義，也有一定宏觀經(jīng)濟(jì)意義。2020年，習(xí)近平提出加快構(gòu)建以國(guó)內(nèi)大循環(huán)為主體、國(guó)內(nèi)國(guó)際雙循環(huán)相互促進(jìn)的新發(fā)展格局，全面促進(jìn)消費(fèi)、增強(qiáng)消費(fèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有基礎(chǔ)性作用。中國(guó)目前正處于從依賴投資和全球貿(mào)易順差的增長(zhǎng)模式轉(zhuǎn)向更加依賴國(guó)內(nèi)消費(fèi)的增長(zhǎng)模式，消費(fèi)已連續(xù)多年成為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的最大推動(dòng)力，在此背景下，探討空氣污染對(duì)居民日常消費(fèi)的影響，無(wú)疑具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

中國(guó)家庭追蹤調(diào)查（China family panel studies，CFPS）問(wèn)卷調(diào)查中有關(guān)收入和消費(fèi)的變量記錄的是被訪家庭在過(guò)去一年的情況。每一期CFPS問(wèn)卷調(diào)查雖然會(huì)集中在幾個(gè)月內(nèi)完成，但每個(gè)被訪家庭的訪談月份不盡相同，空氣污染、氣象狀況也不盡相同。即便在同一個(gè)區(qū)縣、同一調(diào)查期中，不同家庭由于被訪時(shí)間不同導(dǎo)致過(guò)去一年受到的空氣污染沖擊也不相同，已有文獻(xiàn)中絕大多數(shù)［3］基于家戶微觀數(shù)據(jù)討論地區(qū)層面的特征變量對(duì)家戶行為的影響時(shí)，由于無(wú)法獲得每個(gè)家戶的被訪時(shí)間，只能將調(diào)查年份的地區(qū)特征變量統(tǒng)一匹配給當(dāng)?shù)厮屑覒簟＿@種做法不但導(dǎo)致核心解釋變量與真實(shí)的數(shù)據(jù)生成過(guò)程不符（即家戶實(shí)際暴露的空氣污染濃度與其真實(shí)水平不符），也不能完全排除由與空氣污染相關(guān)的遺漏變量影響結(jié)果的質(zhì)疑。

雖然不同家庭的被訪時(shí)間相對(duì)比較隨機(jī)，但是在一年的時(shí)間尺度內(nèi)，空氣污染與當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)活動(dòng)可能還存在一定的相關(guān)性。因?yàn)楫?dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)活動(dòng)不但影響空氣污染、也可能影響居民消費(fèi)，所以分析空氣污染對(duì)消費(fèi)的影響面臨著內(nèi)生性挑戰(zhàn)。該研究采用逆溫作為空氣污染的工具變量以解決內(nèi)生性問(wèn)題。在控制固定效應(yīng)以及其他氣象變量后，逆溫是非常隨機(jī)的大氣現(xiàn)象，因此也是文獻(xiàn)中常用的空氣污染工具變量［4-8］。該研究工具變量回歸結(jié)果表明，同時(shí)期的空氣污染顯著抑制家庭年度人均消費(fèi)支出，而且空氣污染對(duì)居民消費(fèi)存在一定的非線性影響，即日均污染濃度越高的天數(shù)越多，年度人均居民消費(fèi)的下降幅度越大。進(jìn)一步的機(jī)制分析發(fā)現(xiàn)，空氣污染對(duì)居民日常消費(fèi)的影響主要可能是人們對(duì)空氣污染采取的防護(hù)性行為減少了消費(fèi)場(chǎng)景、從而抑制了消費(fèi)能力。此外，空氣污染在年度層面對(duì)居民收入在統(tǒng)計(jì)上沒(méi)有顯著性影響，但顯著提升居民儲(chǔ)蓄率。進(jìn)一步的異質(zhì)性分析結(jié)果表明，農(nóng)村地區(qū)的消費(fèi)對(duì)空氣污染更為敏感；空氣污染顯著降低了家庭對(duì)純消費(fèi)品的消費(fèi)，說(shuō)明空氣污染對(duì)消費(fèi)的影響并非由醫(yī)療保健支出所驅(qū)動(dòng)。

1 文獻(xiàn)綜述

空氣污染對(duì)人類社會(huì)最主要的影響是健康損害。大量的流行病學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)研究表明，空氣污染會(huì)導(dǎo)致呼吸道疾病和心血管疾病，增加疾病死亡風(fēng)險(xiǎn)。此外，空氣污染對(duì)心理健康也有不利影響，例如空氣污染會(huì)降低人群認(rèn)知能力［9］、增加抑郁風(fēng)險(xiǎn)［10-11］。身心健康是人類進(jìn)行有效率的生產(chǎn)和消費(fèi)活動(dòng)的首要因素。當(dāng)空氣污染損害人類健康時(shí)，人類的日常生產(chǎn)和消費(fèi)行為顯然也會(huì)間接受到空氣污染的影響。已有研究表明，通過(guò)健康這個(gè)渠道，空氣污染不但會(huì)減少人們的勞動(dòng)供給［12-13］，而且還會(huì)進(jìn)一步降低勞動(dòng)力的勞動(dòng)生產(chǎn)效率［7，14-17］。

空氣污染對(duì)居民消費(fèi)的影響最直接體現(xiàn)于空氣污染會(huì)增加居民醫(yī)療和預(yù)防性健康消費(fèi)支出。大量文獻(xiàn)研究證實(shí)，空氣污染會(huì)增加口罩、空氣凈化器等防護(hù)性支出和醫(yī)療保險(xiǎn)等健康預(yù)防性消費(fèi)：基于2007—2009年中國(guó)城鎮(zhèn)住戶調(diào)查數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)年度PM2.5每上升1%，家庭年度醫(yī)療保健支出增加2.94%［18］；利用天貓和淘寶電商平臺(tái)上190個(gè)城市每日口罩銷(xiāo)售數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)空氣質(zhì)量指數(shù)（AQI）每上升100個(gè)單位，口罩日銷(xiāo)售量上升50.4%［19］；利用2006—2012年中國(guó)81個(gè)城市空氣凈化器月度銷(xiāo)售數(shù)據(jù)以及斷點(diǎn)回歸，研究發(fā)現(xiàn)秦嶺淮河以北含有高效過(guò)濾網(wǎng)的空氣凈化器市場(chǎng)份額顯著跳躍增長(zhǎng)［20］；利用城市層面的每日健康保險(xiǎn)銷(xiāo)售數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)人們會(huì)在空氣質(zhì)量較差時(shí)購(gòu)買(mǎi)醫(yī)療保險(xiǎn)，在空氣質(zhì)量較好時(shí)退保［21］。但是一個(gè)重要卻被忽視的問(wèn)題是，空氣污染對(duì)居民日常消費(fèi)究竟會(huì)有什么樣的影響？Wang等［22］基于代際交疊模型從健康角度探討環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系，并通過(guò)理論推導(dǎo)證明，空氣污染會(huì)導(dǎo)致人們?cè)诋?dāng)下減少消費(fèi)、增加預(yù)防性儲(chǔ)蓄以應(yīng)對(duì)未來(lái)（由空氣污染引發(fā)的）更高的健康風(fēng)險(xiǎn)。一方面，當(dāng)空氣質(zhì)量較差時(shí)，人們會(huì)減少外出消費(fèi)或休閑娛樂(lè)來(lái)減少空氣污染的暴露水平、從而降低空氣污染對(duì)健康的負(fù)面影響，可能會(huì)導(dǎo)致人們的日常消費(fèi)活動(dòng)在一定程度上受到抑制。另一方面，空氣污染的醫(yī)療成本只是其全部健康成本的一部分?？諝馕廴局饕慕】涤绊懯墙o多數(shù)人群帶來(lái)眼睛和喉嚨不適反應(yīng)以及頭疼痛等輕癥狀，這些輕癥狀并不導(dǎo)致就醫(yī)，因此也沒(méi)產(chǎn)生任何醫(yī)療費(fèi)用，但是對(duì)人類健康和日常生活的影響卻更為普遍［23］。例如，當(dāng)空氣污染導(dǎo)致人們身體不適或使得人們減少外出時(shí)，人們的消費(fèi)欲望可能因此下降、從而減少其當(dāng)期消費(fèi)。Barwick等［24］利用中國(guó)城市級(jí)別日度的信用卡交易記錄，發(fā)現(xiàn)空氣污染會(huì)顯著增加醫(yī)療支出，同時(shí)也會(huì)顯著減少日常必需品的支出。由于Barwick等［24］利用的是信用卡類交易數(shù)據(jù)，非卡類支出的居民消費(fèi)就不在該數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)范圍內(nèi)，因此其樣本代表性有限；此外，城市層面的加總數(shù)據(jù)也使得該研究無(wú)法在微觀層面基于家戶各項(xiàng)特征展開(kāi)研究。

另外，有大量的經(jīng)濟(jì)學(xué)文獻(xiàn)從不同角度探索了中國(guó)低消費(fèi)、高儲(chǔ)蓄率的難解之謎，例如房?jī)r(jià)［25-27］、家庭結(jié)構(gòu)［28］、流動(dòng)性約束［29］和未來(lái)不確定［1，30］等因素；也有文章關(guān)注家庭消費(fèi)中隱含的污染排放［31］。該研究從空氣污染視角研究家戶消費(fèi)和儲(chǔ)蓄問(wèn)題，豐富了該文獻(xiàn)研究。此外，雖然該研究的理論模型設(shè)定與Wang等［22］不同，但有關(guān)空氣污染對(duì)健康和儲(chǔ)蓄率影響的結(jié)論基本一致。因此，該研究的實(shí)證結(jié)果也在一定程度上驗(yàn)證了Wang等［22］的理論推導(dǎo)。

該研究可能的邊際貢獻(xiàn)主要包括以下三方面。第一，相比于已有文獻(xiàn)主要關(guān)注空氣質(zhì)量對(duì)醫(yī)療支出或防護(hù)性支出的影響，該研究關(guān)注的是空氣質(zhì)量對(duì)居民日常消費(fèi)的影響，為理解空氣質(zhì)量對(duì)居民消費(fèi)的影響提供了更全面和整體的視角。第二，該研究是第一篇利用全國(guó)代表性樣本探討空氣污染對(duì)家庭日常消費(fèi)支出影響的文章。該研究根據(jù)每個(gè)家庭被調(diào)查的年月信息，將每個(gè)家庭被訪問(wèn)過(guò)去一年的收入消費(fèi)信息與同時(shí)期的空氣污染、氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，得到的家戶面板數(shù)據(jù)在因果識(shí)別上有一定的優(yōu)勢(shì)，得到的估計(jì)結(jié)果更有外部有效性且細(xì)致。第三，從消費(fèi)角度分析空氣污染的社會(huì)外部性，豐富了環(huán)境外部性分析的視角?？諝馕廴緦?duì)人體健康影響的經(jīng)濟(jì)學(xué)研究在過(guò)去20年大量涌現(xiàn)［3，6，32-36］。但是，空氣污染健康成本之外的研究相對(duì)有限，尤其是直接涉及中國(guó)國(guó)內(nèi)的經(jīng)濟(jì)影響更不多見(jiàn)［37-38］。該研究則為這一支文獻(xiàn)提供了新的角度。

2 理論模型

假設(shè)消費(fèi)者的健康水平是空氣污染和醫(yī)療健康防護(hù)支出的一個(gè)函數(shù)，H=H(x，A)。其中，A代表空氣污染水平，x為醫(yī)療健康防護(hù)支出。健康水平單調(diào)遞減于空氣污染水平，但單調(diào)遞增于醫(yī)療健康防護(hù)支出，即?H/?A<0以及?H/?x>0。此外，設(shè)?2H/?x?A>0，即邊際上每增加一單位醫(yī)療健康防護(hù)支出會(huì)減少空氣污染對(duì)健康的邊際損害影響。

消費(fèi)者效用是健康水平H和一般消費(fèi)品c的函數(shù)：

其中：c是居民家戶消費(fèi)中除醫(yī)療防護(hù)消費(fèi)支出以外的其他消費(fèi)品加總，即那些能直接帶來(lái)效用提升的消費(fèi)品。對(duì)于消費(fèi)者而言，空氣污染A是外生給定的變量。效用函數(shù)嚴(yán)格凹且滿足以下偏導(dǎo)數(shù)的符號(hào)性質(zhì)：?u/?c>0，?2u/?c2≤0； ?u/?H>0， ?2u/?H2≤0。同時(shí)，該研究也假定一般消費(fèi)品c是健康水平H的互補(bǔ)品：?2u/?c?H≥0，即健康水平越高，人們更愿意增加c的消費(fèi)。例如，人們更愿意在身體健康狀態(tài)比較好的時(shí)候進(jìn)行外出就餐、購(gòu)物和休閑旅游等消費(fèi)支出活動(dòng)。消費(fèi)者面臨的預(yù)算約束條件如下：

其中：消費(fèi)品c的價(jià)格被標(biāo)準(zhǔn)化為1，px是消費(fèi)品x的價(jià)格。

把公式（2）帶入公式（1）可以得到如下的居民效用最大化問(wèn)題：

對(duì)公式（3）求一階條件可得到：

消費(fèi)者最優(yōu)消費(fèi)決策由公式（2）和公式（4）共同決定。

對(duì)公式（4）應(yīng)用隱函數(shù)定理，進(jìn)一步可以得到空氣污染對(duì)居民消費(fèi)c的影響：

給定最大化問(wèn)題（3）的二階條件，公式（5）的分母d2u/dc2小于0。另外，再根據(jù)上文中相關(guān)函數(shù)一階和二階導(dǎo)數(shù)的條件假設(shè)，公式（5）的分子小于0。因此，可以得到dc/dA<0。也就是說(shuō)，空氣污染上升會(huì)減少一般消費(fèi)品c的消費(fèi)。給定約束條件（2）以及dc/dA<0，得到dx/dA>0，即空氣污染上升會(huì)增加醫(yī)療健康防護(hù)x的支出。在目前的討論中，該研究沒(méi)有引入儲(chǔ)蓄，因此總消費(fèi)水平c+pxx總是不變且等于總收入。如進(jìn)一步考慮儲(chǔ)蓄，由于空氣污染增加x的消費(fèi)、減少c的消費(fèi)，空氣污染存在減少總消費(fèi)水平、增加儲(chǔ)蓄率的可能。基于以上討論，該研究提出假說(shuō)1。

假說(shuō)1：隨著空氣污染水平的上升，消費(fèi)者會(huì)減少非醫(yī)療一般消費(fèi)品支出；同時(shí)，消費(fèi)者的總消費(fèi)水平和儲(chǔ)蓄率分別存在下降和上升的可能。

3 數(shù)據(jù)和實(shí)證策略

3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

家庭數(shù)據(jù)來(lái)自2010—2018年共5期的CFPS微觀數(shù)據(jù)，其樣本選取了25個(gè)省份，反映中國(guó)社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、人口、教育和健康的變遷。該研究選用的CFPS家庭層面數(shù)據(jù)包括了家庭過(guò)去一年家庭總消費(fèi)支出、分項(xiàng)消費(fèi)支出、總收入等變量；其中家庭總消費(fèi)支出是食品消費(fèi)、衣著支出、居住消費(fèi)、醫(yī)療保健支出、交通通信支出、家庭設(shè)備及日用品支出、文教娛樂(lè)支出和其他消費(fèi)的總和，家庭總收入是工資性收入、經(jīng)營(yíng)性收入、轉(zhuǎn)移性收入、財(cái)產(chǎn)性收入和其他收入的總和。在實(shí)際調(diào)查過(guò)程中，調(diào)查完一個(gè)區(qū)縣內(nèi)所有樣本家戶需要較長(zhǎng)的時(shí)間，每一期調(diào)查在很多區(qū)縣都持續(xù)了若干個(gè)月甚至半年以上時(shí)間，這就使得樣本中每個(gè)被訪家庭在調(diào)查日期之前一年所面臨的空氣污染暴露都不盡相同。不同家庭所暴露的PM2.5濃度的外生差異，也有利于該研究更好地將空氣污染對(duì)家庭行為的影響從共同的區(qū)縣時(shí)間趨勢(shì)中剝離出來(lái)。由于消費(fèi)、收入、儲(chǔ)蓄率存在諸多明顯的異常值，因此該研究去掉了樣本中這三個(gè)變量處在上下各2.5%分位數(shù)的家戶樣本；由于該研究關(guān)心的核心被解釋變量為家庭人均居民消費(fèi)性支出，因此該研究去掉了這一變量為缺失值的樣本。

空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)采用美國(guó)國(guó)家航空航天局（NASA）發(fā)布的現(xiàn)代回顧性分析研究與應(yīng)用項(xiàng)目（Modern‐Era Retro‐spective Analysis for Research and Applications version 2，MERRA‐2）中50 km×60 km的網(wǎng)格數(shù)據(jù)，基于衛(wèi)星氣溶膠光學(xué)厚度（Aerosol Optical Depth，AOD）反演得到的月度PM2.5質(zhì)量濃度。參考之前研究［7-8］，該研究將網(wǎng)格數(shù)據(jù)加總到區(qū)縣層面，再與CFPS數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配。衛(wèi)星反演數(shù)據(jù)相對(duì)于監(jiān)測(cè)站的數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)在于時(shí)間跨度長(zhǎng)，測(cè)算標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一且覆蓋面更廣；由于中國(guó)大規(guī)模空氣監(jiān)測(cè)站建設(shè)始于2013年，如果利用空氣監(jiān)測(cè)站數(shù)據(jù)研究空氣污染對(duì)家庭消費(fèi)的影響，不但導(dǎo)致樣本期限縮短（2010和2012年的家戶數(shù)據(jù)將無(wú)法使用），而且也會(huì)導(dǎo)致樣本大幅度減少。因此，2010—2018年間的PM2.5衛(wèi)星反演數(shù)據(jù)可以提供前后一致可比的空氣污染信息，同時(shí)保證樣本有足夠的時(shí)間跨度。由于CFPS問(wèn)卷中有關(guān)收入、消費(fèi)的問(wèn)題都是針對(duì)調(diào)查時(shí)間之前一年的情況，如某家戶在2016年6月份被訪談，那么調(diào)查問(wèn)卷記錄的是過(guò)去12個(gè)月（即2015年6月到2016年5月）的收入和消費(fèi)信息，因此該研究以CFPS中家庭調(diào)查的月份作為時(shí)間節(jié)點(diǎn)，往前推算一年作為家庭消費(fèi)、收入的統(tǒng)計(jì)周期，并與對(duì)應(yīng)同時(shí)期的空氣污染、氣象等數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，包括PM2.5平均濃度、PM2.5中位數(shù)以及高污染天數(shù)等；該研究以月中（當(dāng)月15日）作為其調(diào)查時(shí)間以匹配氣象和污染數(shù)據(jù)。在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，同時(shí)也檢驗(yàn)月初（當(dāng)月1日）等不同時(shí)間窗口的口徑對(duì)于估計(jì)結(jié)果的影響，發(fā)現(xiàn)結(jié)果幾乎沒(méi)有變化。其中，計(jì)算不同程度污染的天數(shù)時(shí)，定義輕度污染以上天數(shù)為日均PM2.5濃度超過(guò)45 μg/ m3的天數(shù)，中度污染以上天數(shù)為日均PM2.5濃度超過(guò)60 μg/ m3的天數(shù)，重度污染以上天數(shù)為日均PM2.5濃度超過(guò)75 μg/m3的天數(shù)。根據(jù)該研究的比對(duì)，NASA衛(wèi)星反演的PM2.5濃度數(shù)值約為地面監(jiān)測(cè)站監(jiān)測(cè)的PM2.5濃度數(shù)值的二分之一左右，因此45 μg/m3、60 μg/m3和75 μg/m3大概相當(dāng)于地面監(jiān)測(cè)站90 μg/m3、120 μg/m3和150 μg/m3左右的水平。

氣象控制變量數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)家氣象信息中心公布的全國(guó)氣象監(jiān)測(cè)站所報(bào)告的每日平均氣溫、平均風(fēng)速、累計(jì)降雨量、平均相對(duì)濕度和日照時(shí)數(shù)等氣象信息。該研究首先利用反距離加權(quán)插值法（Inverse Distance Weight，IDW），將距離CFPS被調(diào)查區(qū)縣200 km半徑內(nèi)的氣象監(jiān)測(cè)站的氣象數(shù)據(jù)與CFPS數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配。在具體的回歸中，將每類氣象變量在每個(gè)家戶被訪時(shí)間前一年內(nèi)的日值數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)間（bin）分組，以充分控制氣象因素對(duì)逆溫、空氣污染以及人類生活的非線性影響［39-40］。以氣溫變量的區(qū)間構(gòu)造為例，先將氣溫分成若干溫度區(qū)間，然后計(jì)算每個(gè)家庭在過(guò)去一年日平均氣溫落在不同溫度區(qū)間的天數(shù)，得到一組代表不同溫度組對(duì)應(yīng)天數(shù)的變量。該研究可以利用過(guò)去一年氣溫的分布情況，控制氣溫的非線性影響；由于一年中所有溫度區(qū)間的值加總等于365，將這些變量同時(shí)放入到回歸方程中進(jìn)行回歸時(shí)，完全多重共線性會(huì)使得回歸中某個(gè)溫度區(qū)間變量被自動(dòng)舍棄。其他氣象變量的區(qū)間分組過(guò)程與上述例子相同。該研究選取各個(gè)氣象變量的區(qū)間規(guī)則如下：平均氣溫的區(qū)間間隔是5 ℃，平均風(fēng)速的區(qū)間間隔是1 m/s，累計(jì)降雨量的區(qū)間間隔是1 mm，平均相對(duì)濕度的區(qū)間間隔是20%，日照時(shí)數(shù)的區(qū)間間隔是1 h。

該研究所使用的工具變量——逆溫?cái)?shù)據(jù)，同樣來(lái)自美國(guó)國(guó)家航空航天局（NASA）發(fā)布的MERRA‐2。MER‐RA‐2把地球表面劃分為50 km×60 km網(wǎng)格，每6小時(shí)紀(jì)錄一次各個(gè)高度的大氣層對(duì)應(yīng)的溫度。其中，離地表最近的兩層對(duì)應(yīng)的高度分別為110 m和320 m。正常情況下，近地面溫度應(yīng)高于高空大氣層溫度。如果反之，則出現(xiàn)逆溫現(xiàn)象，并意味著空氣污染物難以通過(guò)空氣上下對(duì)流進(jìn)行擴(kuò)散，導(dǎo)致大氣污染濃度上升。如果某一天出現(xiàn)了至少一次逆溫，該研究將這一天記作逆溫天。該研究按照家庭所在區(qū)縣和被訪時(shí)間，計(jì)算每個(gè)家庭所面臨的年度逆溫天數(shù)。

表1展示了該研究核心變量的描述性統(tǒng)計(jì)。從中可以看到，無(wú)論是家庭層面的消費(fèi)和收入數(shù)據(jù)，還是匹配到家庭層面的空氣污染數(shù)據(jù)都存在較大的差異。這就為該研究的回歸分析提供了好的識(shí)別基礎(chǔ)。圖1展示了經(jīng)異常值處理后的核心被解釋變量——家庭人均消費(fèi)支出的分布，家庭人均消費(fèi)支出取對(duì)數(shù)后的分布非常接近正態(tài)分布。

圖1 平衡面板中人均消費(fèi)對(duì)數(shù)形式的分布

表1 描述性統(tǒng)計(jì)

3.2 實(shí)證策略

識(shí)別空氣污染對(duì)于人類經(jīng)濟(jì)行為影響的最大挑戰(zhàn)來(lái)自內(nèi)生性問(wèn)題。由于空氣污染是由經(jīng)濟(jì)活動(dòng)產(chǎn)生的污染物排放所致，空氣污染比較嚴(yán)重的地區(qū)往往也是經(jīng)濟(jì)活動(dòng)比較活躍的地區(qū)。因此，潛在遺漏變量的存在使得OLS估計(jì)結(jié)果有偏且不一致。為解決內(nèi)生性問(wèn)題，該研究借鑒文獻(xiàn)中的經(jīng)典做法，在控制溫度、風(fēng)速、降雨等其他氣象變量及固定效應(yīng)的基礎(chǔ)上，將逆溫現(xiàn)象作為空氣污染的工具變量。正常氣象條件下，地面氣溫高于大氣高層氣溫。由于冷空氣重于熱空氣，大氣高層較冷的空氣就會(huì)下沉與地面較熱的空氣發(fā)生對(duì)流交換，從而把地面的空氣污染物擴(kuò)散出去。但是當(dāng)逆溫發(fā)生時(shí)，地面氣溫低于高層大氣氣溫，地面空氣與大氣高層空氣無(wú)法實(shí)現(xiàn)上下對(duì)流，導(dǎo)致地面空氣污染物難以擴(kuò)散。最為重要的是，盡管逆溫加重了空氣污染，但逆溫卻跟人類的社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)不直接相關(guān)，這也就使得逆溫滿足了工具變量的外生性條件，即逆溫只通過(guò)空氣污染這個(gè)唯一渠道影響人類經(jīng)濟(jì)活動(dòng)。正是因?yàn)槟鏈厥欠浅Ｍ馍S機(jī)的現(xiàn)象，它也成為文獻(xiàn)中最常用的空氣污染工具變量之一［4-8］。圖2直觀地展示了逆溫天數(shù)與PM2.5明顯的正相關(guān)關(guān)系。

圖2 逆溫天數(shù)與PM2.5濃度的相關(guān)關(guān)系

利用逆溫作為空氣污染的工具變量，使用如下的兩階段最小二乘法（2SLS）進(jìn)行回歸分析：

其中：被解釋變量Yiym是家庭i在y年m月之前一年中家庭人均消費(fèi)支出。核心解釋變量Piym代表家庭i在y年m月之前一年所面臨的PM2.5平均濃度。X"iym和Ziym分別是家庭i在y年m月之前一年的一系列氣象變量以及逆溫變量。γi是家庭固定效應(yīng)，控制每個(gè)家庭不隨時(shí)間變化的因素。δym代表年月固定效應(yīng)，控制所有家庭隨時(shí)間窗口變化的系統(tǒng)性差異。系數(shù)β是該研究關(guān)心的估計(jì)系數(shù)。控制上述固定效應(yīng)和控制變量后，β估計(jì)的是同一個(gè)家庭在各輪調(diào)查中由于空氣污染的差異導(dǎo)致的家庭人均消費(fèi)的變化；其經(jīng)濟(jì)學(xué)含義是，過(guò)去一年中PM2.5平均濃度每上升1 μg/m3，同時(shí)期的家庭人均居民消費(fèi)性支出會(huì)變化100×β%。最后，考慮到同一戶家庭不同年之間的自相關(guān)以及同一區(qū)縣同一年月內(nèi)空氣污染以及氣象條件的自相關(guān)，該研究將標(biāo)準(zhǔn)誤雙向聚類在家庭和區(qū)縣-年月層面［41］。

需要指出的是，空氣污染與區(qū)縣或家戶層面其他變量存在一定的相關(guān)性。例如，在地區(qū)層面，空氣污染跟人口或GDP等經(jīng)濟(jì)活動(dòng)相關(guān)；在家戶層面，如前言所討論的，空氣污染可能會(huì)影響勞動(dòng)生產(chǎn)率，從而影響勞動(dòng)收入，而收入又會(huì)進(jìn)一步影響消費(fèi)。因此，在式（6）中，該研究只控制了氣象變量和相對(duì)外生的家庭層面控制變量（家庭人數(shù)），避免引入了壞的控制變量（Bad Control）進(jìn)而帶來(lái)新的內(nèi)生性問(wèn)題（穩(wěn)健性檢驗(yàn)部分又進(jìn)一步加入其他家庭層面控制變量，仍能得到穩(wěn)健結(jié)果）。該研究使用的工具變量法的識(shí)別關(guān)鍵在于工具變量（逆溫）只通過(guò)影響內(nèi)生變量（空氣污染）影響被解釋變量（消費(fèi)）。條件于氣象控制變量和固定效應(yīng)時(shí)，工具變量與擾動(dòng)項(xiàng)不相關(guān)即可（由于逆溫作為高度隨機(jī)外生的氣象條件，在控制其他氣象變量后，逆溫與其他經(jīng)濟(jì)影響因素不相關(guān)），即可得到無(wú)偏一致的估計(jì)結(jié)果。在當(dāng)前的識(shí)別策略下，該研究估計(jì)的系數(shù)β反映的是空氣污染對(duì)家庭人均消費(fèi)的總影響。

4 實(shí)證結(jié)果

4.1 空氣污染對(duì)家庭人均消費(fèi)的影響

4.1.1 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表2對(duì)比了OLS和2SLS兩種模型設(shè)定的回歸結(jié)果。由表2可知，OLS估計(jì)結(jié)果表明，過(guò)去一年中PM2.5平均濃度每提高1μg/m3，家庭人均居民消費(fèi)性支出會(huì)降低0.6%。相比之下，2SLS二階段的估計(jì)結(jié)果表明，過(guò)去一年中PM2.5平均濃度每提高1μg/m3，家庭人均居民消費(fèi)性支出會(huì)降低2.9%。這也就意味著傳統(tǒng)的OLS估計(jì)可能低估了空氣污染對(duì)消費(fèi)的負(fù)向沖擊。低估的可能原因是，空氣污染跟當(dāng)?shù)厣a(chǎn)活動(dòng)高度正相關(guān)，而更活躍的生產(chǎn)活動(dòng)則有可能通過(guò)提高居民收入從而進(jìn)一步促進(jìn)居民消費(fèi)增長(zhǎng)；也就是說(shuō)，OLS的估計(jì)結(jié)果有可能包括了這部分的正向效果，從而導(dǎo)致空氣污染對(duì)居民總消費(fèi)的負(fù)向沖擊被低估。2SLS一階段中KPF‐statistics顯著拒絕了弱工具變量（Weak Ⅳ）的零假設(shè)，且符號(hào)為正表示逆溫天數(shù)增加導(dǎo)致PM2.5平均濃度上升，符合工具變量的假設(shè)，這就保證了該研究2SLS估計(jì)結(jié)果的可靠性。

表2 空氣污染對(duì)家庭人均消費(fèi)的基準(zhǔn)回歸結(jié)果

自2013年以來(lái)，新一屆政府對(duì)環(huán)境治理工作的重視上升到前所未有的高度，不但修訂《大氣污染防治法》、發(fā)布《環(huán)境保護(hù)稅法》，而且也實(shí)施了中國(guó)有史以來(lái)規(guī)格最高、區(qū)域最廣、實(shí)施最嚴(yán)、力度最大的環(huán)保類行政規(guī)制——環(huán)保督察。該研究的研究結(jié)果表明，空氣質(zhì)量的改善會(huì)進(jìn)一步促進(jìn)居民的家庭消費(fèi)。這就意味著中國(guó)近年來(lái)的大氣治理工作在改善環(huán)境的同時(shí)，對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展也有一定的促進(jìn)作用。尤其是2014年以來(lái)，消費(fèi)已超過(guò)投資和凈出口成為中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的最大推動(dòng)力。2014—2019年間，全年最終消費(fèi)支出對(duì)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率分別高達(dá)50.2%、66.4%、64.6%、58.8%、76.2%和57.8%?？紤]中國(guó)未來(lái)30年經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、城鎮(zhèn)化和人口老齡化三大因素的影響，中國(guó)居民家庭消費(fèi)總量將從2015年的22.9萬(wàn)億元增長(zhǎng)到2049年的71萬(wàn)億—134萬(wàn)億元，成為全球最大的消費(fèi)國(guó)［2］。在消費(fèi)已成為并將持續(xù)成為中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)最主要?jiǎng)恿σ约啊半p循環(huán)”戰(zhàn)略的背景下，大氣污染治理下的空氣質(zhì)量改善有了更深一層的宏觀意義。

4.1.2 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為進(jìn)一步證實(shí)基準(zhǔn)回歸的結(jié)果，該研究對(duì)工具變量回歸結(jié)果進(jìn)行了一系列的穩(wěn)健性檢驗(yàn)工作。表3是2SLS二階段的估計(jì)結(jié)果。首先，該研究分別用每個(gè)家庭被訪日前一年的PM2.5年中位數(shù)、輕度污染以上天數(shù)（日均PM2.5濃度超過(guò)45 μg/m3的天數(shù)）、中度污染以上天數(shù)（日均PM2.5濃度超過(guò)60 μg/m3的天數(shù)）和重度污染以上天數(shù)（日均PM2.5濃度超過(guò)75 μg/m3的天數(shù)）代替PM2.5年平均濃度作為核心解釋變量。表3結(jié)果顯示，當(dāng)PM2.5中位數(shù)作為核心解釋變量時(shí)，其系數(shù)與基準(zhǔn)回歸結(jié)果非常接近。更有意義的發(fā)現(xiàn)是，每增加一天重度以上天數(shù)對(duì)應(yīng)的系數(shù)要明顯大于輕度污染和中度污染天數(shù)對(duì)應(yīng)的系數(shù)。這意味著相對(duì)輕度污染和中度污染來(lái)說(shuō)，重度污染對(duì)家庭人均消費(fèi)的抑制作用更為明顯。顯然，空氣污染對(duì)家庭消費(fèi)存在非線性的影響，即空氣污染濃度越高，空氣污染對(duì)居民消費(fèi)的邊際負(fù)面影響越大。

表3 空氣污染對(duì)家庭人均消費(fèi)的非線性影響

其次，該研究在表4中進(jìn)行了調(diào)整標(biāo)準(zhǔn)誤的聚類水平、增加家庭層面控制變量以及改變樣本的時(shí)間窗口匹配規(guī)則等穩(wěn)健性檢驗(yàn)。由于基準(zhǔn)回歸中已經(jīng)控制了家庭固定效應(yīng)，所有家庭層面不隨時(shí)間變化的因素已經(jīng)被控制住。表4的列（1）回歸將標(biāo)準(zhǔn)誤雙向聚類到家庭和年月層面，發(fā)現(xiàn)顯著性不受影響。表4的列（2）回歸則控制了每個(gè)家戶在第一期被訪時(shí)的家庭人均收入與調(diào)查批次虛擬變量的交互項(xiàng)?？刂魄爸米兞浚吹谝黄诘氖杖耄┡c調(diào)查批次虛擬變量的交互項(xiàng)，而不是當(dāng)期家庭人均收入，是為了避免當(dāng)期家庭人均收入產(chǎn)生潛在內(nèi)生性問(wèn)題。雖然能夠確定CFPS每個(gè)家戶的調(diào)查月份，但不能確定每個(gè)家戶具體在該月哪天被訪談。因此，在基準(zhǔn)回歸中，該研究以每個(gè)家戶被訪月份的15號(hào)作為被訪日期進(jìn)行測(cè)算。表4的列（3）則匯報(bào)了將時(shí)間窗口改為被訪月份1號(hào)的回歸結(jié)果。總體而言，上述穩(wěn)健性檢驗(yàn)的結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果都很接近。

4.2 空氣污染影響消費(fèi)的機(jī)制檢驗(yàn)

盡管基準(zhǔn)回歸結(jié)果和穩(wěn)健性檢驗(yàn)都證實(shí)了空氣污染確實(shí)會(huì)降低家庭消費(fèi)水平，然而影響的機(jī)制還有待探索。正如前文所討論的，空氣污染對(duì)居民日常消費(fèi)存在兩個(gè)可能的直接渠道。首先，人們也會(huì)通過(guò)一系列的防護(hù)性行為，來(lái)規(guī)避空氣污染對(duì)自身健康可能的負(fù)向沖擊。例如，人們會(huì)在重污染天減少戶外活動(dòng)。這類防護(hù)性行為可以減少居民健康水平由于空氣污染導(dǎo)致的受損，但也必然降低了消費(fèi)場(chǎng)景的可能性，從而直接減少了居民的日常消費(fèi)。其次，空氣污染對(duì)居民日常消費(fèi)影響的另一個(gè)機(jī)制是空氣污染對(duì)居民健康的影響。一方面，居民健康受到空氣污染的負(fù)向影響后，人們可能會(huì)傾向于增加醫(yī)療支出來(lái)修復(fù)健康水平；另一方面，空氣污染導(dǎo)致居民健康惡化后，人們的消費(fèi)欲望也將相應(yīng)下降，比如不愿出門(mén)購(gòu)物、就餐等等。因此，空氣污染通過(guò)健康這一機(jī)制對(duì)消費(fèi)的影響可正（空氣污染增加人們的醫(yī)療支出）可負(fù)（人們健康水平下降后消費(fèi)欲望也會(huì)下降）。因此，空氣污染對(duì)居民消費(fèi)的影響渠道主要是健康變化帶來(lái)的消費(fèi)變化以及防護(hù)性行為導(dǎo)致的消費(fèi)下降。

為驗(yàn)證上述機(jī)制，該研究結(jié)合CFPS家庭信息與個(gè)人信息，將家庭中各個(gè)成員的健康水平匹配到家庭層面。由于問(wèn)卷中有關(guān)消費(fèi)的問(wèn)題對(duì)應(yīng)的時(shí)間窗口均為過(guò)去一年，因此理想情況下，相應(yīng)健康狀況的時(shí)間窗口也應(yīng)是過(guò)去一年。該研究利用CFPS問(wèn)卷中“您覺(jué)得您的健康狀況和一年前比較起來(lái)如何”這一問(wèn)題來(lái)定義個(gè)人層面的健康變化情況。具體來(lái)說(shuō)，如果回答為“更差”，則定義“不健康”這一虛擬變量取1；如果回答為“更好”或“沒(méi)有變化”，則定義“不健康”這一虛擬變量為0。然后，在家庭內(nèi)部求得每個(gè)成年家庭成員的“不健康”虛擬變量的平均值及最大值；如果家庭內(nèi)部有兩個(gè)成員，其中一人健康，另一人不健康，那么家庭層面的不健康水平的均值為0.5，最大值為1。表5展示了將家庭層面健康情況作為控制變量納入基準(zhǔn)回歸模型的估計(jì)結(jié)果。

表5 空氣污染對(duì)家庭人均消費(fèi)的機(jī)制檢驗(yàn)

根據(jù)表5的回歸結(jié)果，家戶在被訪日期前一年健康狀況下降總體而言會(huì)增加居民家庭消費(fèi)支出。但是，相比于表5列（1）的回歸結(jié)果，列（2）和列（3）在控制了健康變量后，空氣污染對(duì)居民消費(fèi)的負(fù)向影響結(jié)果基本不變，PM2.5平均濃度對(duì)應(yīng)的系數(shù)絕對(duì)值僅略微增加。這就意味著，可能不存在空氣污染通過(guò)健康這個(gè)渠道影響居民消費(fèi)的機(jī)制——也與表7列（2）的回歸結(jié)果一致，即空氣污染對(duì)家庭人均醫(yī)療保健支出的影響基本不顯著。此外，表5的回歸結(jié)果也表明無(wú)論是以最大值、還是以均值定義家庭層面的健康水平都對(duì)估計(jì)結(jié)果影響不大。因此，綜合以上結(jié)果，該研究基本可以得出以下結(jié)論：防護(hù)性行為對(duì)消費(fèi)場(chǎng)景的限制不但降低了居民消費(fèi)，而且可能是空氣污染影響家庭消費(fèi)的最主要機(jī)制。然而，由于CFPS數(shù)據(jù)本身并沒(méi)有合適的變量可以充分反映人們對(duì)空氣污染的防護(hù)性行為，因此該研究難以直接驗(yàn)證。

4.3 空氣污染對(duì)家庭收入和家庭儲(chǔ)蓄率的影響

空氣污染影響消費(fèi)的另一個(gè)可能途徑是空氣污染通過(guò)影響健康降低了家庭的收入水平，進(jìn)而間接影響了家庭消費(fèi)水平。正如前文所討論的，不少研究發(fā)現(xiàn)空氣污染不但會(huì)減少勞動(dòng)供給時(shí)間，而且會(huì)降低勞動(dòng)生產(chǎn)率。那空氣污染會(huì)不會(huì)通過(guò)降低居民家庭年收入水平抑制家庭消費(fèi)呢？從表6可以看出，該研究利用工具變量回歸，識(shí)別空氣污染對(duì)家庭收入的影響。回歸結(jié)果表明，PM2.5平均濃度在年度層面上對(duì)家庭人均收入沒(méi)有顯著影響。

表6 空氣污染對(duì)家庭人均收入與儲(chǔ)蓄率的影響

需要指出的是，該研究關(guān)于空氣污染與收入之間關(guān)系的發(fā)現(xiàn)與文獻(xiàn)中的研究結(jié)論并不矛盾。以往文獻(xiàn)的相關(guān)研究大多利用日度或月度的相對(duì)高頻數(shù)據(jù)，關(guān)注的是短期空氣污染暴露對(duì)勞動(dòng)供給時(shí)間和勞動(dòng)生產(chǎn)率的短期影響。日常的空氣污染給人們健康帶來(lái)的主要是急性癥狀反應(yīng)。空氣質(zhì)量一旦改善（例如從污染天氣變成優(yōu)質(zhì)天氣），大部分不適反應(yīng)都會(huì)消失。因此，空氣污染對(duì)勞動(dòng)者行為的影響主要表現(xiàn)為短期影響，這也是文獻(xiàn)中的主要發(fā)現(xiàn)。但在年度的中長(zhǎng)期層面，可能會(huì)存在補(bǔ)償效應(yīng)，即在空氣質(zhì)量較好的時(shí)候，人們會(huì)提高勞動(dòng)力供給或勞動(dòng)生產(chǎn)率以彌補(bǔ)在污染天中所遭受的收入損失。空氣污染對(duì)人們保險(xiǎn)購(gòu)買(mǎi)行為的影響的研究中也發(fā)現(xiàn)類似效應(yīng)的存在［21］。此外，文獻(xiàn)中有關(guān)空氣污染對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響研究，考察的大多是空氣污染對(duì)計(jì)件制工人的收入影響［42-43］；現(xiàn)實(shí)中，大部分勞動(dòng)者的收入還是以計(jì)時(shí)制為主。因此，空氣污染即使會(huì)降低勞動(dòng)生產(chǎn)率，但也不會(huì)影響勞動(dòng)者收入。

該研究現(xiàn)有的回歸結(jié)論表明，空氣污染會(huì)抑制居民消費(fèi)，但對(duì)居民收入沒(méi)有顯著影響。一個(gè)直接的推論是空氣污染會(huì)導(dǎo)致居民儲(chǔ)蓄率的上升。表6中空氣污染對(duì)居民儲(chǔ)蓄率影響的回歸結(jié)果顯示：被訪日過(guò)去一年中PM2.5平均濃度每提高1 μg/m3，家庭儲(chǔ)蓄率會(huì)顯著提高0.06個(gè)百分點(diǎn)。由于空氣污染對(duì)家庭人均收入沒(méi)有顯著影響，空氣污染對(duì)儲(chǔ)蓄率的影響顯然是由空氣污染對(duì)消費(fèi)的影響效應(yīng)帶來(lái)的。長(zhǎng)期以來(lái)，中國(guó)居民的儲(chǔ)蓄率在全球高居第一。2017年，中國(guó)居民的儲(chǔ)蓄率高達(dá)30%；相比之下，2017年美國(guó)的居民儲(chǔ)蓄率僅為6.7%。該研究的發(fā)現(xiàn)則提供了另一個(gè)視角來(lái)理解中國(guó)居民的高儲(chǔ)蓄率。

4.4 空氣污染對(duì)家庭分項(xiàng)消費(fèi)的影響

基于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的居民消費(fèi)支出分類口徑，該研究利用CFPS數(shù)據(jù)進(jìn)一步檢驗(yàn)空氣污染對(duì)居民家庭分項(xiàng)消費(fèi)的影響。文獻(xiàn)［24］利用中國(guó)城市層面日度的信用卡交易記錄，發(fā)現(xiàn)空氣污染會(huì)顯著增加城市加總的醫(yī)療支出，但同時(shí)也會(huì)顯著減少城市加總的日常必需品的支出。但是信用卡消費(fèi)人群和場(chǎng)景有一定的特殊性，未必有足夠的代表性。

為了檢驗(yàn)空氣污染是否影響非醫(yī)療保健類的消費(fèi)水平，該研究檢驗(yàn)了空氣污染對(duì)剔除家庭醫(yī)療保健支出后的消費(fèi)支出（對(duì)應(yīng)理論模型中僅提高家庭效用本身、不影響健康水平的消費(fèi)品c）以及醫(yī)療保健支出（對(duì)應(yīng)理論模型中的僅提高健康水平卻并不通過(guò)健康之外的渠道影響效用的消費(fèi)品x）的影響。將家庭分項(xiàng)消費(fèi)分為醫(yī)療保健支出和非醫(yī)療保健支出兩大類，進(jìn)行分樣本回歸。由于在CFPS數(shù)據(jù)中，諸多分項(xiàng)消費(fèi)的數(shù)據(jù)存在較多零值和缺失值，因此相關(guān)結(jié)果的解讀需要謹(jǐn)慎。由于分項(xiàng)消費(fèi)存在諸多明顯的異常值，因此剔除樣本中這三個(gè)變量上下各2.5%分位數(shù)的家戶樣本以及總消費(fèi)為缺失值的樣本后進(jìn)行估計(jì)。分析結(jié)果見(jiàn)表7。

表7 空氣污染對(duì)消費(fèi)的分項(xiàng)支出影響

表7的回歸結(jié)果表明， 日均PM2.5濃度每上升1 μg/m3，這一年中家庭人均非醫(yī)療保健支出下降2.5%，這一效果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果接近，表明空氣污染對(duì)消費(fèi)的抑制性影響主要由日常消費(fèi)類型（即非醫(yī)療保健支出）所驅(qū)動(dòng)。從表7中還可以看出，空氣污染對(duì)醫(yī)療保健支出的影響結(jié)果并不顯著，這可能是因?yàn)榭諝馕廴緦?duì)健康的影響更多是短期影響，而且是眼睛和喉嚨不適反應(yīng)以及頭疼痛等輕癥狀，因此年度層面的估計(jì)結(jié)果并不顯著［23］。綜合考慮表7的估計(jì)結(jié)果，得出以下結(jié)論：年度層面的空氣污染上升顯著降低了家庭對(duì)純消費(fèi)品（僅提高居民效用但不影響健康水平的消費(fèi)品）的消費(fèi)，但對(duì)家庭的醫(yī)療保健支出的影響并不顯著。

4.5 空氣污染對(duì)家庭消費(fèi)的異質(zhì)性影響

中國(guó)空氣污染消費(fèi)水平在城鄉(xiāng)間存在較大差異性，為了進(jìn)一步考察空氣污染對(duì)居民家庭消費(fèi)的城鄉(xiāng)異質(zhì)性影響，該研究以被調(diào)查家庭是否屬于城市對(duì)樣本進(jìn)行分類。在這一部分，為比較組間是否有顯著性差異，該研究在基準(zhǔn)模型的基礎(chǔ)上加入分組虛擬變量與空氣污染的交乘項(xiàng)，用來(lái)檢驗(yàn)空氣污染的異質(zhì)性影響。表8比較了這兩個(gè)分類組別中的均值是否存在顯著差異?？傮w而言，農(nóng)村地區(qū)消費(fèi)支出少于城市地區(qū)，且空氣質(zhì)量相對(duì)更好。

表8 變量組間差異檢驗(yàn)：城鄉(xiāng)差異

為比較組間是否有顯著性差異，該研究在基準(zhǔn)模型的基礎(chǔ)上加入分組虛擬變量與空氣污染的交乘項(xiàng)，用來(lái)檢驗(yàn)空氣污染的異質(zhì)性影響。該研究同時(shí)使用逆溫天數(shù)以及逆溫天數(shù)與分組虛擬變量的交乘項(xiàng)作為工具變量，以盡可能保證工具變量法一階段的擬合情況，避免弱工具變量問(wèn)題，分析結(jié)果見(jiàn)表9。

表9 空氣污染對(duì)家庭人均消費(fèi)的異質(zhì)性分析

表9結(jié)果顯示，城鎮(zhèn)的家庭人均消費(fèi)受到空氣污染的負(fù)向影響比農(nóng)村要小0.32%（約為全部影響的10%）。該研究的研究結(jié)論表明，農(nóng)村家庭相對(duì)城鎮(zhèn)家庭承擔(dān)更多的因PM2.5產(chǎn)生的消費(fèi)影響。該結(jié)論暗含著分配效應(yīng)的啟示，即社會(huì)弱勢(shì)群體受到空氣污染負(fù)面影響更大。這種空氣污染在城鄉(xiāng)地理空間上的收益和成本分布不平衡的狀況，也在一定程度上加劇了中國(guó)城鄉(xiāng)福利差距問(wèn)題；而過(guò)去10年大氣污染治理工作帶來(lái)的空氣質(zhì)量提升，則在一定程度上緩解了該問(wèn)題，并起到了再分配作用。

5 結(jié)論與建議

空氣污染一直是中國(guó)政府和民眾關(guān)心的熱點(diǎn)問(wèn)題。以往文獻(xiàn)主要關(guān)注空氣污染對(duì)人體健康和人力資本的影響，該研究則從消費(fèi)角度研究空氣污染對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的負(fù)面影響。使用2010—2018年5期中國(guó)家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)的消費(fèi)和收入信息，匹配同時(shí)期的空氣污染數(shù)據(jù)，并以逆溫作為空氣污染的工具變量進(jìn)行工具變量回歸?；貧w結(jié)果表明，空氣污染雖然對(duì)居民收入沒(méi)有顯著影響，但顯著抑制居民家庭消費(fèi)水平，且污染水平越高，空氣污染對(duì)居民消費(fèi)的負(fù)向影響越大。機(jī)制檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)空氣污染對(duì)家庭消費(fèi)的負(fù)向影響，可能主要來(lái)自人們對(duì)空氣污染的防護(hù)性行為限制了其消費(fèi)場(chǎng)景和相應(yīng)的消費(fèi)能力。進(jìn)一步的回歸表明空氣污染會(huì)顯著增加居民儲(chǔ)蓄率、顯著降低家庭對(duì)純消費(fèi)品的消費(fèi)。此外，農(nóng)村家庭的消費(fèi)受到空氣污染的抑制作用更加強(qiáng)烈。

該研究結(jié)論具有一定的政策意義。黨的二十大報(bào)告強(qiáng)調(diào)著力擴(kuò)大內(nèi)需，增強(qiáng)消費(fèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)性作用和投資對(duì)優(yōu)化供給結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵作用。該研究表明，為進(jìn)一步釋放居民消費(fèi)潛力，不僅需要關(guān)注經(jīng)濟(jì)因素，也需要改善環(huán)境質(zhì)量因素。中國(guó)的大氣污染治理攻堅(jiān)戰(zhàn)已經(jīng)取得了階段性成果，“雙碳”目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)又將進(jìn)一步改善空氣質(zhì)量。該研究發(fā)現(xiàn)，環(huán)境治理也可以進(jìn)一步帶動(dòng)消費(fèi)水平的提高，進(jìn)而在需求側(cè)激活內(nèi)需，助力“雙循環(huán)”。中國(guó)未來(lái)的環(huán)境治理也將推動(dòng)中國(guó)在供給側(cè)升級(jí)為更清潔的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，在需求側(cè)實(shí)現(xiàn)“以內(nèi)需驅(qū)動(dòng)取代外需驅(qū)動(dòng)”的轉(zhuǎn)型。因此，考慮到中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和內(nèi)在發(fā)展需要，應(yīng)對(duì)氣候變化和治理空氣污染仍應(yīng)作為當(dāng)下乃至未來(lái)中國(guó)的重要發(fā)展議題。