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)中國經(jīng)濟(jì)研究中心/國家發(fā)展研究院，北京 100871）

改革開放40多年來，中國經(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)量問題尤為突出。2013年1月29日，中國各地出現(xiàn)持續(xù)大范圍的霧霾天氣，霧霾面積約130萬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。自此，中國政府采取包括制定《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?！吨袊諝赓|(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年全國生態(tài)環(huán)境質(zhì)量簡(jiǎn)況》也顯示，中國仍有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，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)建以國內(nèi)大循環(huán)為主體、國內(nèi)國際雙循環(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，無疑具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

中國家庭追蹤調(diào)查（China family panel studies，CFPS）問卷調(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去一年的情況。每一期CFPS問卷調(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?。這種做法不但導(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，口罩日銷售量上升50.4%［19］；利用2006—2012年中國81個(gè)城市空氣凈化器月度銷售數(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)銷售數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)人們會(huì)在空氣質(zhì)量較差時(shí)購買醫(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（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)或休閑娛樂來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)也使得該研究無法在微觀層面基于家戶各項(xiàng)特征展開研究。

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)家庭被訪問過去一年的收入消費(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國內(nèi)的經(jīng)濟(jì)影響更不多見［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，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?；谝陨嫌懻?，該研究提出假說1。

假說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)來源及處理

家庭數(shù)據(jù)來自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。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)采用美國國家航空航天局（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；由于中國大規(guī)?？諝獗O(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問卷中有關(guān)收入、消費(fèi)的問題都是針對(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)查問卷記錄的是過去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)來自國家氣象信息中心公布的全國氣象監(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)，同樣來自美國國家航空航天局（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)來自內(nèi)生性問題。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)?？刂粕鲜龉潭ㄐ?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)而帶來新的內(nèi)生性問題（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，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，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)施了中國有史以來規(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)。這就意味著中國近年來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，消費(fèi)已超過投資和凈出口成為中國經(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]中國未來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，中國居民家庭消費(fèi)總量將從2015年的22.9萬億元增長(zhǎng)到2049年的71萬億—134萬億元，成為全球最大的消費(fèi)國［2］。在消費(fèi)已成為并將持續(xù)成為中國經(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45 μg/m3的天數(shù)）、中度污染以上天數(shù)（日均PM2.5濃度超過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說，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)。控制前置變量（即第一期的收入）與調(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?？傮w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)通過一系列的防護(hù)性行為，來規(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，比如不愿出門購物、就餐等等。因此，空氣污染通過健康這一機(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。由于問卷中有關(guān)消費(fèi)的問題對(duì)應(yīng)的時(shí)間窗口均為過去一年，因此理想情況下，相應(yīng)健康狀況的時(shí)間窗口也應(yīng)是過去一年。該研究利用CFPS問卷中“您覺得您的健康狀況和一年前比較起來如何”這一問題來定義個(gè)人層面的健康變化情況。具體來說，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?？諝馕廴緦?duì)人們保險(xiǎn)購買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)帶來的。長(zhǎng)期以來，中國居民的儲(chǔ)蓄率在全球高居第一。2017年，中國居民的儲(chǔ)蓄率高達(dá)30%；相比之下，2017年美國的居民儲(chǔ)蓄率僅為6.7%。該研究的發(fā)現(xiàn)則提供了另一個(gè)視角來理解中國居民的高儲(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。總體而言，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，避免弱工具變量問題，分析結(jié)果見表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城鄉(xiāng)福利差距問題；而過去10年大氣污染治理工作帶來的空氣質(zhì)量提升，則在一定程度上緩解了該問題，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政府和民眾關(guān)心的熱點(diǎn)問題。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)”。中國未來的環(huán)境治理也將推動(dòng)中國在供給側(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)下乃至未來中國的重要發(fā)展議題。