AEJ | 空气污染影响脑力劳动者工作效率的实证研究
01 背景与问题
越来越多的研究表明，空气污染会降低体力劳动者的工作效率。然而，对于需要较高工作技能的脑力劳动者，空气污染对他们的影响是否会有所不同呢？通常情况下，脑力劳动者的工作环境是在室内而非暴露在室外，相比于体力劳动者更远离空气污染。然而根据现有文献，空气污染物(尤其是颗粒物，PM)能够轻松得穿透建筑墙体进入室内，办公室工作人员也因此暴露于空气污染中；空气污染物颗粒被吸入人体积累后，对神经系统和脑血管也会造成不同程度的损伤，对需要更强认知和判断能力的脑力劳动者工作造成不可忽视的影响。因此，研究空气污染对脑力劳动者工作效率的影响与企业绩效乃至经济增长密切相关。
然而，当前学者对于空气污染是否影响到脑力劳动者工作效率还未有结合现实数据进行的研究。相关研究缺乏的原因主要来源于两个方面：其中一个困难在于识别空气污染通过健康影响劳动者边际工作效率的因果识别问题；另一个问题是排除其他干扰因素，如同时影响空气污染和劳动者边际工作效率的因素（这篇文章中特指交通拥堵的影响）。
在这篇文章中，作者使用携程公司客服呼叫中心两个分支机构的员工样本数据进行实证研究，考察空气污染是否对呼叫中心工作人员的工作效率有所影响。
02 数据与方法
作者使用来自中国携程客服呼叫中心分支机构（上海、南通两个分中心）的员工工作数据来进行研究。携程作为在全国范围内提供旅游服务的企业，其呼叫中心对外的联络是全国性的，呼叫中心对外呼出或接听是由中心主机随机划拨给各员工。因此，分支机构的呼叫或接听频率只与员工的工作效率直接有关，较好地避免了潜在的内生性影响。该数据为员工层面的微观面板数据，包含员工当日是否上班的记录、员工轮班时每班处理的电话数、轮班时每次登录呼叫系统的时长以及员工每次通话的时长；样本数据时间跨度为2010年1月1日至2012年12月9日。
作者使用的污染数据来自中国国家环境监测中心（CNEMC）,收集了上海、南通两个城市在样本时间内的日污染数据(API指数)和气温数据。值得一提的是，考虑到PM污染物在当时难以得到准确数据，作者采用API指数来替代空气中PM浓度，因为在样本时段中PM10是导致API超标的主要污染物。
作者使用的模型如下：
其中，y为在城市j的每个员工i的日工作绩效，在文中用每轮班呼出(接收)电话数，和登入呼叫中心的时长来测度。API是城市j在t日的空气污染指数。X是城市气温。δ则控制了时间效应，包括年月时间效应和每周星期几的时间效应。α则控制了员工个人特征变量。最后，估计采用了两个层面的聚类：日期层面聚类和员工层面聚类。因为ε默认对于给定个体在时间上是独立的，而在文章中，可能在同一员工或API测量同一天的观测值存在自相关。
03 结论
作者通过实证研究发现，在线性关系估计下，空气污染指标API指数每增长10个单位，呼叫中心的员工接听电话数下降0.35%（表1，Panel A），即使将API指标分段观测非线性影响，得到的结果的系数大小和符号仍然与线性结果较为一致（表1，Panel B）。
表1 空气污染对呼叫中心工作日绩效的影响
作者认为虽然这一估计系数看起来影响较小，但这仅仅以呼叫中心员工这一半技术型工作作为研究样本，如果研究对象是需要更高技能的职业或行业，空气污染的负面影响会更明显。
根据初步回归结果可知，在空气污染影响下，员工在轮班期间接电话的数明显下降。然而导致这个结果可能是由于员工登录呼叫系统时间缩短，亦可能是因为员工通话时长减少，而后者也许是因为员工处理能力增加所致。因此，作者进一步分析空气污染对工作效率影响的原因，发现这种工作效率的降低（通话次数减少）来源于员工每次轮班用电话时长缩短，即员工表现出更加频繁或长时间的休息（表2）。
表2 污染对工作效率影响的原因分析
随后，作者关注了影响空气污染对工作效率有效性的潜在问题：是否存在外来因素同时影响空气污染指数和员工通勤，导致文章估计存在偏误？一个明显的可能因素是交通，一方面交通拥堵会增加空气污染指数；另一方面，交通拥挤也可能影响员工通勤的准点率，进而影响员工轮班时长和电话处理次数。有趣的是，携程在样本期的一段时间内配合当地人社局的试点，选取部分员工居家办公。因此，作者对比了空气污染对这部分居家办公员工和单位办公员工的绩效影响。结果发现两组员工的工作绩效受空气污染影响系数不存在显著差异（表3）。
表3 空气污染对居家和单位办公员工的绩效影响比较
最后，作者还进行了其他一些列的稳健性检验，包括空气污染影响的动态效果观测（安慰剂检验）、分城市样本单独进行检验、在模型中考虑如降水等其他气象学影响因素，稳健性结果并未发现与主要结果有明显差异。
04 创新点
首先，这篇文章的主要贡献在于它是第一篇针对脑力劳动者工作效率受到污染影响的实证研究。一些学者已经注意到空气污染对于劳动力供应的影响，通过关注空气污染对身体健康（如心脏病、呼吸系统疾病）的影响进行研究。然而现有研究还主要以体力劳动工作者作为研究对象，几乎没有研究脑力劳动者的实证研究。
其次，文章拓展了室内空气污染影响的相关实证研究，空气污染对脑力劳动者和体力劳动者的影响存在差异，一个主要的因素是工作环境的不同。相比体力劳动者长期暴露在室外环境中，脑力劳动者更多的处于室内工作环境。现有研究表明，即使处于室内工作环境，室外空气中的悬浮颗粒物也能渗透到室内。因此，这篇文献拓展了室内空气污染影响的实证文献。
最后，文章启发了关于空气污染影响认知表现的思考。空气污染对于脑力劳动者和体力劳动者的另一个影响差异因素，是劳动者的技能差异。相比体力劳动者，脑力劳动者的工作方式更多的依赖于个体的认知技能和批判性思维方式。根据作者的文献回顾，空气污染对体力劳动者的影响通常是通过引起身体不适的形式，而对脑力劳动者则可能借由影响神经系统影响认知表现的形式。因此，这篇文章的结论确认了空气污染对于脑力劳动者工作效率存在负面影响，提出空气污染对认知表现影响这一值得关注的话题。
05 思考
作者在这篇文章中使用非常独特的微观数据，与空气污染数据结合后很好的诠释了问题的研究。尤其在排除其他干扰因素的处理上，通常的做法是增加控制变量或通过工具变量控制内生性，作者巧妙的使用样本数据时间跨度中外生事件进行研究，这种设计让人眼前一亮。
文章可能的局限之处有两点：一方面，作者使用的空气污染数据是API指数而非直接的PM浓度。API指数仅表现出与空气污染物（PM10,NO2,SO2）中含量最高的指标。尽管作者提出在样本时段中的大部分时间以PM10为主要污染物，但API指数仅表示最高浓度污染物，对于其他可能也超标的污染物（如SO2）是否会产生潜在影响没有关注。另一方面，在作者的文献回顾中，关于空气污染影响认知能力的病理学研究大多针对的是PM2.5的污染影响，使用PM10甚至是其替代变量API指数与PM2.5还存在一定差异，这可能会影响文章的说服力。
*文章来源：3E经典论文
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