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JEEM | 在无形污染中丧失生产力

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2022/05/16 03:09发布
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01 背景与问题

在全球范围内,臭氧污染被广泛认为是一项严重的健康危害,可能对呼吸系统和心血管健康造成重大损害。对于户外工作者(如快递员),由于缺乏相应的防护措施,其健康极易受到臭氧污染的影响,大幅降低其劳动生产率和福利。同时,就已有空气污染研究而言,尽管越来越多的文献聚焦于探讨空气污染对劳动生产率的影响,但主要集中在PM2.5。近年来,诸多研究报告表明,除PM2.5外,臭氧污染是一项不可忽视的空气质量影响因素,尤其对发展中国家而言。然而,目前集中探讨发展中国家臭氧污染对个体劳动生产率影响的研究仍较为欠缺。

 

本文基于快递业务在中国市场份额排名前五的一家公司提供的数据,形成快递员日度劳动生产率面板数据,试图研究以下问题:(1)广东省的空气污染物如何分布?为什么将臭氧浓度作为主要解释变量?(2)臭氧污染对快递员这类户外工作人员劳动生产率产生了何种影响?3)广东和中国各地的快递员由于臭氧污染而导致的劳动生产率变化会对社会福利产生何种结果?

 

02 数据和方法

本文的使用的数据如下:

 

1)快递员的每日送货量数据。由T公司提供的在2016年第三季度(71日到930日)广东省18个城市内的39个子公司的快递员日度送货量数据,假定所有快递员每天的工作时间相同。

 

2)人口学特征数据。包括性别、年龄、教育经历、工作经验、户口信息(快递员是否为当地居民)以及快递员是否在家乡工作。

 

3)宏观经济数据。包括人均GDP,城市GDP占全省GDP百分比,人口,城市人口占全省人口的百分比,以及每个城市的最低工资水平。

4)空气污染浓度数据。源于中国空气质量在线监测分析平台。包括臭氧浓度、PM2.5PM10NO2SO2CO和空气质量指数(AQI)值的城市日度数据(包括广东省21个城市及邻近10个城市在201651日到20161031日期间)。由于污染的跨域流动特征,所以本文收集了广东省城市200公里内的邻近省份的空气污染数据。另外,臭氧在晚上会极速分解,白天的臭氧浓度高于晚上。因此,本文估算的是臭氧日最大8小时平均浓度对劳动生产率的影响,同时根据其不同的浓度水平对其进行虚拟窗口的设置。

5)天气特征数据。由广东省气象局提供的每日最高气温、降水、平均相对湿度、气压、每小时最大风速和风向数据。同时也收集了太阳辐射数据,提供了每小时0.25°× 0.25°的空间分辨率的太阳最高净辐射数据,计算出城市层面的日太阳辐射。

本文首先利用模型(1)进行了臭氧污染对快递员劳动生产率影响的同期OLS估计。

图片
表示在t时期快递员ic城市的快递送货量,表示在t时期c城市的臭氧日最大8小时平均浓度,同时也利用该模型将解释变量替换为AQI值进行了稳健性检验,图片表示一组天气特征变量。

 

其次,利用模型(2)估计臭氧污染对快递员劳动生产率的非线性影响。

图片

表示一系列不同臭氧污染水平的虚拟变量。

 

由于每个快递员每天的确切工作区域是未知的,并且污染监测点零星分布在整个城市,任何地点都无法确定准确的空气污染水平,因此,OLS可能低估了由于衰减偏差造成的臭氧污染的负面影响。因此,我们利用模型(3)采用工具变量方法来缓解测量误差和遗漏变量带来的潜在偏差。

图片

其次,由于空气污染可能对劳动生产率产生累积影响,本文便使用多项式分布滞后模型(4)估算臭氧污染对快递员生产力的累积影响。

图片

图片表示在t-k时期c城市的臭氧污染水平。

 

最后,根据以下公式计算福利损失。其中图片表示快递员在t日是否上班,上班则有图片=1图片表示地区j在这50个城市中的排名。(5)表示样本区域的福利损失,(6)表示中国邮政业排名前50的城市的福利损失。

图片

03 结论

首先,臭氧污染会导致劳动生产率下降。表1第(1)列和第(2)列显示,臭氧含量增加10µg/m3,快递员的每日递送量对数值分别显著减少0.7%0.3%。在第(3)列中臭氧浓度增加10µg/m3会显著降低每日生产力0.4%,表明每日臭氧污染增加1标准差(48.17µg/m3)会使快递员的每日劳动生产率降低1.7%。在控制个体固定效应、子公司固定效应、月份固定效应、周日固定效应后,结果如第(4)列所示,臭氧浓度增加10µg/m3会显著降低每日生产力0.2%左右。Panel B表示的是臭氧污染对快递员的每日快递递送量的影响。

1 臭氧对劳动生产率的影响(OLS)

图片

其次,本文探索了臭氧污染对生产力的非线性影响。100–150µg/m3窗口中臭氧的劳动生产率显著降低4.8%3.8%(表2 Panel A,第(1)列和第(2)列),而150–200µg/m3窗口中臭氧的劳动生产率显著降低4.0%(表2 Panel A,第(1)列和第(2)列)。一旦臭氧浓度超过200µg/m3,平均劳动生产率将下降6.7%7.7%(表2 Panel A,第(1)列和第(2)列)。总的来说,研究臭氧污染的线性和非线性影响的模型产生了非常相似的估计效应。

2 臭氧对劳动生产率的非线性影响

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其次,本文根据附近逆风城市的臭氧浓度作为工具变量。估算表明,臭氧增加10µg/m3会显著降低劳动生产率1.2%‒2.2%(表3)。另外通过IV估计(1.4%)的臭氧对劳动生产率的影响比OLS估计(0.4%)的影响更大。在计算每日臭氧污染增加1标准差的影响时,IV估计值表明下降6.8%,而OLS估计值表明劳动生产率下降1.7%

3 臭氧对劳动生产率的影响(IV估计

图片

同时,本文进行了一系列的稳健性检验和异质性检验,其结果都与基线结果相似,表明上述结果依然稳健。

在本文的最后,进行了福利分析,计算臭氧污染对中国快递员造成的潜在年度收入损失。发现在空气质量最差的东莞和佛山,快递员平均每年因臭氧污染造成的收入损失超过13600元人民币(2138美元)。另外中国国家邮政局报告了2019年邮政业排名前50的城市的邮政量,这50个城市的邮政量占中国总邮政量的83%。将2019年年度包裹递送量与城市日均空气污染数据相结合,各城市快递员的年度收入损失可由公式(6)计算,得到臭氧污染对广州市快递员造成的收入损失约为30亿元人民币(4.2亿美元)2019年中国快递行业前50个城市的总收入损失超过210亿元人民币(30亿美元)。因此,臭氧污染导致中国劳动生产率下降,户外工人收入减少,造成了巨大的福利损失。

4a 样本地区的福利损失

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4b 中国邮政业排名前50的城市的福利损失

图片

 

04 创新点

第一,在研究数据上,将中国广东省快递员的高频个人生产力数据与每日空气污染变量合并,以检验臭氧污染对户外工作者劳动生产率的同期和累积影响,这种独特而丰富的数据,为这篇研究奠定了一个坚实的基础。

 

第二,在变量选取上,本文选取臭氧污染水平作为解释变量,与以往的空气污染的研究选择使用PM2.5PM10以及AQI值有很大的不同。臭氧不仅可以远距离运输,同时还会对暴露于不同臭氧浓度的人体造成差别影响。另外,在研究期间,臭氧是研究区域主要的空气污染物,为文章研究的开展提供了绝佳的情景

 

第三,在样本选择上,本文研究对象巧妙地选取了快递员这种具有代表性的室外服务性工作人员。由于这类人员对空气污染的规避措施较少,以及存在信息不对称等问题,空气污染对这类人员的健康及生产力有着潜在影响。

图片

图片

05 思考

第一,在政策制定方面,自2014年中国宣布“向污染宣战”以来,尽管PM2.5PM10SO2NO2CO的浓度急剧下降,臭氧浓度却上升了8.5%。然而,中国政府很少制定关于臭氧污染的政策法规另外,据文章保守估计,2019年臭氧污染导致中国快递员收入损失超过30亿美元,这也表明我国需要尽早出台相关防治臭氧污染政策以增加社会福利。

 

第二,本文研究对象选取的是快递员,但其工作并非完全在室外,如果研究对象替换为外卖员,其结果可能会更加具有说服力,未来的研究可以在此方面进行深入探索。

 

第三,正如作者所言,在发展中国家利用更多数据以估计低水平臭氧污染的因果影响是未来研究的一个重要方向。此外,未来的研究可以检验臭氧污染对生产力的长期影响,并探索哪些战略和政策可以有效减少臭氧污染对生产力的损害。

 

图片

原 文 摘 要

Ground-level ozone is a continuing problem worldwide, but there is insufficient research about the influence of ozone pollution on labor productivity in developing countries. Couriers are important for e-commerce and the rapidly developing express delivery industry around the world. Yet, due to their typical outdoor working environments, they are susceptible to the health effects of ozone pollution. We investigate the effect of ozone pollution on outdoor worker productivity in the service sector using a unique panel dataset of courier productivity from a top-five express delivery company in China. Using an instrumental variable constructed from ozone pollution of nearby upwind cities, we find that a 1 standard deviation increase in daily ozone pollution decreases courier productivity by 6.8%. The same increase in ozone over the previous 30 day period decreases worker productivity by 23.7%. Our findings emphasize an under-researched but important part of the socioeconomic costs of ozone pollution, and call for policy attention on the coordinated management of ozone pollution and particulate matters in developing countries.

 

 

*文章来源:3E经典论文

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