中国与污染的"战争"：五年成效

重度空气污染下的北京国贸CBD（来源：视觉中国）

李克强总理在2014年的政府工作报告中指出，“我们要像对贫困宣战一样，坚决向污染宣战”。从那以后，我国政府采取了一系列严格的环保措施来控制环境污染。China's War on Pollution: Evidence from the First Five Years 是 Michael Greenstone, Guojun He, Shanjun Li 和 Eric Zou 即将发表于Review of Environmental Economics and Policy 的文章，该文研究了我国空气质量与水质的时间变化趋势，尤其关注了“向污染宣战”后的五年。此外，环境质量的迅速变化为估计污染的社会成本提供了契机，本论文总结了近几年关于环境质量如何影响社会、经济、人类健康的研究，并且为未来的研究方向提供建议。

    文｜科研助理 Lan Xi

在经济起飞后的2010年，我国成为世界上最大的能源消耗国，排放 CO2 和 SO2 最多的国家。同年11月，美驻华使馆检测PM2.5的仪器读数爆表，激起了中文互联网上对空气质量的讨论。2013年冬季，我国雾霾发生的频率之高、波及面之广以及污染程度之严重已经达到前所未有的地步：航班取消、高速封路、医院爆满...终于，中央政府在2014年开始“向污染宣战”，实施一系列严格的环保政策，包括将环境质量列为官员考核的重要指标、统一规划环境数据监测网络并加强信息公开、将PM2.5指标纳入减排考核体系等。

美驻华使馆空气污染检测报告推特BeijingAir, 每个小时发布PM2.5数据（来源：推特）

China's War on Pollution: Evidence from the First Five Years 这篇文章聚焦于“向污染宣战”后的五年。第一部分研究了我国空气质量和水质的时间变化趋势，同时检查了该趋势在地理上的异质性。可以看到除了臭氧以外的主要空气污染物浓度在2013年登顶后都有显著下降，而且人口集中并富裕的地区空气环境改善得更快。在水质方面，地表水的主要指标从2008年开始有稳定的进步，其中黄河淮河流域改善最大；然而，地下水的质量却有逐渐恶化的趋势。

论文的第二部分讨论了环境污染的经济健康成本。作者首先总结了识别相关影响的计量经济学方法，然后梳理了这个领域近几年的高质量研究。关注的方面有：空气污染对生理与精神健康、认知能力和生产效率的影响，水污染的影响，以及居民对环境污染的防护、迁徙等反应。

环境变化趋势：空气质量

中国生态环境部的1600多个监测站点报告了 PM2.5、PM10、O3、CO、NO2、SO2 六种污染物的每小时浓度，几乎覆盖了我国所有的城市。本文主要用这个数据来衡量中国空气质量的时间变化趋势，同时使用卫星数据推算得到的PM2.5浓度进行估计比较。

将2013年后官方披露的PM2.5数据与美驻华使馆的监测结果对比，可见文章使用的官方数据是可信的。

使用每日城市层面的数据，估计全国年度的空气质量变化趋势，式子如 (1) ：

因变量是污染物 i 在城市 c 于日期 t 的浓度。在式子中引入城市-污染物固定效应。每种污染物的浓度在2013年被标准化为100，六种污染物的年度哑变量系数如下图。

PM2.5浓度还可以基于卫星数据来推算，本文使用了两种方法下计算的浓度与生态环保部数据进行比较：1. 基于 Van Donkelaar et al. (2019) 的推算方法。2. 利用表征大气混浊程度的气溶胶光学厚度 (AOD) 来测算。对 PM2.5 的 (1) 式年度哑变量系数重新进行估计，可以看到基于卫星数据的PM2.5浓度时间变化趋势与基于环境监测站的趋势一致。

为了量化PM2.5降低所带来的人类寿命获益，作者使用基于Ebenstein et al. (2017) 的空气质量-寿命指数 (AQLI) ，计算得到2013到2018期间PM2.5的减少让人均寿命平均延长2.7年。

接下来，本文探究了空气质量变化趋势在地理上的差异。对我国的中南部、东部、北方、东北、西北和西南分别进行 (1) 式的估计。可以看到从2013年到2018年，各地域的 PM2.5 浓度下降幅度接近。

更进一步地，作者将每个城市 c 日期 t 的PM2.5浓度水平和相对2015年的PM2.5浓度百分比作为因变量，对线性的年份变量分城市进行回归，得到每个城市年均的浓度水平和百分比变化。由于在2015年我国的PM2.5监测才实现城市全面覆盖，所以回归的时间跨度为2015年到2018年。

下图表示了城市年均PM2.5浓度水平降低情况，以及PM2.5浓度百分比降低情况。可以看到全国绝大部分城市空气质量都在改善，其中京津冀部分地区的年均PM2.5浓度降低幅度大于12微克每立方米。

什么样的特征导致了PM2.5改善速度的地理异质性？本文进行了相关性层面上的回归分析，发现人口多、人均 GDP 高、某些产业占比大（工业机械、石料粘土玻璃、纺织等）的城市PM2.5浓度降低幅度更大；而煤矿、废品回收行业占比大的城市空气质量改善更为缓慢。

环境变化趋势：水质

本文使用生态环境部2008-2018年全国地表水质量周报中的重要湖（库）水质数据，该信息的110个监测站点覆盖了本文关注的主要流域：黄河、长江和淮河流域。

本文关注了化学需氧量(COD)、溶氧量(DO)以及满足地表水环境质量标准 (GB3838-2020) 三级以上的周数量年度占比。下图为第三个指标在不同流域的情况。可以看到从2008到2018年，黄河流域和淮河流域的水质稳步提高，而长江流域由于水质一开始就比较好，所以没有明显改善。

地表水质转好，而地下水的状况似乎恰恰相反。根据仅有的生态环境部地下水质量年度数据，可以得到分级别的地下水样本占比。由下图可以看到，三级以上的样本占比从2010年的42.8%下降至33.4%。地下水水质的恶化与它的监管力度较小、不易感知有关。

文献梳理：环境质量的经济健康成本

在研究环境质量对社会经济、人类健康的影响时，存在许多混淆变量，这使得说明环境质量对经济健康的因果关系非常困难。过去十多年的经济学文献也大多聚焦如何更好地解决污染水平的内生性。

以空气污染为例，为了有效识别空气污染对人力资本的作用，研究者常常需要挖掘由于自然实验、准实验带来的外生的空气质量变化，包括：

1. 气象状况。文献中主要关注了风向以及逆温现象。

2. 环境规制。主要针对特定的环保政策（例如美国的清洁空气法案）进行研究。

3. 特殊事件冲击。例如飞机延误、奥运会等。

环境质量的经济健康影响方面，本文关注了空气污染与人体健康，空气污染与精神健康，空气污染与生产率，以及水污染的影响：

面对污染，个体可以在短期内采取防护措施，在长期内迁移居所。本文同时总结了污染信息对个体防护行动的促进作用，以及中国居民如何在污染的环境下自我保护。

文献梳理部分提到的重要论文按照分类罗列如下：

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空气污染与人体健康

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水污染的影响

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未来研究方向

中国近几年污染信息披露量之大，空气质量改善之迅速是史无前例的。此外，政府降低空气污染的决心在近期变得愈发强烈，更加多样的环境政策正在中国的土地上施行。由于数据可得性增加，以及环境政策在地理和时间上的丰富变化，环境质量如何影响经济健康的问题在中国有很多的研究机会。文章最后指出了一些值得关注的未来研究方向：

1. 长期污染暴露的后果。现有论文大多研究短时间污染暴露的经济健康成本。未来的研究需要找到基于长期准实验的污染变化。

2. 空气污染如何影响长期的人力资本积累，认知水平和生产率。仅仅针对健康的污染影响研究大大低估了污染的真实社会成本。此外，人类自我保护措施的缓解作用也需要进一步研究。

3. 由于样本、识别策略、时间维度不同，污染对某些经济社会变量作用的估计在不同研究中有巨大的差异。我们需要进一步了解造成这些差异的原因。

4. 关于水污染原因、后果、相关政策工具的进一步研究。水污染在现有文献中受到的关注不及空气污染，但是水质的重要性不言而喻，尤其是对于逐渐恶化的地下水质量。

5. 中国土壤污染的社会成本。现有的经济文献几乎没有涉及土壤污染，而这类污染问题在中国其实非常普遍。系统化的数据收集是研究这个领域的关键第一步。

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