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原文信息
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Tom Chang, Joshua Graff Zivin, Tal Gross, Matthew Neidell, "Particulate Pollution and the Productivity of Pear Packers", American Economic Journal:Economic Policy 2016, 8(3).
引言
公司投入很多资源来增加工人的劳动产出。工作场所的设计、支付合同的设计、允许员工在家里工作等等，这些意在提高雇员的努力程度并增加产出的方法，它们的效果都已被人们研究过。然而一个很重要的也可能会影响工作效率的因素--工作场所的污染水平，却较少受到公司和研究者们的关注。近年来被广泛认识的一种空气污染物--细颗粒物PM2.5，可以轻松地穿过建筑物到达室内，而现今绝大部分建筑物的设计还不能把PM2.5阻隔在室外。空气污染（尤其是细颗粒物）可能会通过影响人们的呼吸系统、心血管系统以及认知功能，进而降低工作效率。暴露在细颗粒物中可能会导致absenteeism和presenteeism，前者指减少工作时间，后者指降低工作时的生产率。
数据
本文使用的数据来自加利福尼亚州的一家包梨工厂。工人需要在早上7点到达工厂，把梨一个一个用薄纸包裹好，直到当天运进工厂的梨都被包裹完。这家工厂按照工人包好的梨盒的数目付给工人报酬。工人一天的工作时间若超过八小时，超出时间的小时工资会比正常时间高50%。工人需要包裹的梨盒不止一种，每种的报酬不一样，但是包裹哪种梨盒与空气污染无关。研究者从工厂拿到了2001、2002和2003年的包梨季节158个工人每天的产出信息。数据包括了（每个工人每天）正常工作时间包好的各种梨盒数和报酬、加班时间包好的各种梨盒数和报酬、正常工作小时、加班工作小时、当天是否上班。研究者使用了标准化的衡量生产率的指标--每小时的报酬（total piece rate earnings per hour）。即使是因为包好的梨较少以致拿加州最低小时工资的工人，工厂也存有他们工作产出的信息。对于这些工人，研究者根据他们的实际生产率计算了隐含的小时报酬，并不使用他们拿到的最低工资。数据总共有158个工人共7242个工人-日期观测值。
值得注意的是，和全球大部分公司一样，这家工厂没有安装HEPA空气过滤系统（唯一能够阻隔细颗粒物的系统），所以室内的细颗粒物水平和室外的细颗粒物水平很相近。研究者收集了五种空气污染物的数据:细颗粒物PM2.5、粗颗粒物（直径在2.5到10微米之间）、臭氧、一氧化碳和二氧化氮。
实证模型
文章使用以下模型来估计空气中的细颗粒物对工人生产率的影响:
公式（1）
其中，yit表示工人i在日期t的小时报酬。为了排除可能与污染相关但是也可能会影响工作效率的气象因素的影响，Xt' 包含了每天的降水、温度、风速、露点和太阳辐射。δt包括day-of-week指示变量来控制周间的时间趋势，也包括了year-month指示变量来控制一般性的时间趋势。αi是每个工人的固定效应，除掉了不随时间变化的（但不可观测的）工人个人因素的影响。作者最关心的是PM2.5前面的系数 β是多少。他们试了只加PM2.5，也试了把PM2.5的值分成五个组，然后加其中四个组的指示变量。
研究结果
有一些因素可能会影响β的估计。首先，如果人们会根据空气污染水平来决定是否工作或者调整工作的时间，那这里的估计就会受到样本选择的影响。为降低选择性样本的影响，作者把（工人更容易进行选择的）加班时间的数据剔除了。作者还指出，当地的空气污染水平相当低，工人不太可能因为这么低的污染水平调整工作时间。作为检验，他们把方程（1）中的因变量换成工人当天是否工作和每天工作的小时数，发现PM2.5的影响都是不显著的。这说明他们对于空气污染对劳动生产率的估计不会受到劳动力组成的变化的影响。
其次，污染水平可能是内生的；比如工人面临的污染可能受到当地的经济活动的影响。然而，PM2.5可以在空中飞得很远，并且可以在空中待很长时间，所以更可能的情况是，当地的PM2.5很大程度受到旁边地区的影响，而非当地因素的影响（具体可参考Ault et al., 2009; Brook et al., 2007）。再次，2002年7月，加州和俄勒冈州交界处发生了一场大火，所以2002年8月有两个星期，研究区域的PM2.5有显著上升，当时也有空气污染的警报提醒市民注意可能的健康影响。为了排除警报可能引发的心理恐慌和行为改变的影响，作者提供了包括和排除这段时间的样本的分析。
方程（1）的估计结果发现，PM2.5上升一个单位，工人的小时报酬降低0.041美元。除掉有大火和警报的时间会使得β的估计值不显著，但是估计值与之前的非常相近，所以可能由大火警报带来的行为反馈并没有影响工人生产率的估计值大小，而包含这段时间会有助于识别PM2.5造成的影响。进一步采用代表不同的PM2.5区间的指示变量作为自变量，如果包含有警报的时间，当PM2.5进入20-25ug/m?3;区间，（相对于<10ug/m?3;）工人小时报酬显著下降1.03美元；PM2.5进入大于25 ug/m?3;区间，则会使工人小时报酬显著下降1.85美元。如果除掉有警报的时间，样本里则会没有PM2.5大于25ug/m?3;的数据，但是，PM2.5在10-15、15-20 和20-25 ug/m?3;范围内对工人生产率的估计值和显著性与之前几乎一模一样。作者因此强调他们的结果并不是由大火警报导致的。本文的结果暗示PM2.5对劳动生产率的影响的阈值可能在15到20ug/m?3;之间。有意思的是，美国现行的空气质量标准是PM2.5不得超过35 ug/m?3;，而这项研究发现，即使是低于这样的空气标准，细颗粒物仍对劳动生产率有负面影响。
气象因素对生产率的影响基本与直觉和已知文献相符，比如工人生产率与外界的温度呈倒U型的关系（此处被研究的工厂没有空调）。作者做了一系列稳健性检验。比如PM2.5可能通过影响工厂采集的农作物产量进而影响到工人能包裹多少梨。虽然作者没有工厂收获了多少梨的数据，但臭氧对工人生产率的影响可作为一个间接检验，因为臭氧会影响农作物收割的效率但并不能进入到包裹梨的工厂车间（臭氧非常不稳定，一旦接触其他表面就容易消失）。而回归结果显示，臭氧的浓度对劳动生产率并没有显著影响。
再比如，如果PM2.5会降低劳动生产率从而使工人更容易进入最低工资的区间，那工人有可能会进一步偷懒导致生产率更低，这会导致估计的PM2.5对劳动生产率的影响偏高。于是作者估计了删失中位数回归模型(censored median regression model)。如果偷懒现象会因为细颗粒物浓度上升而增加，censored regression可以比较准确地估计PM2.5对劳动生产率的影响，因为拿最低工资的那部分人群只会被用来估计拿最低工资的概率，而不会进入估计PM2.5对劳动生产率的影响的样本。 作者比较了中位数回归和删失中位数回归的结果，发现两者的点估计值很接近（-0.044和-0.040）。
本文研究了PM2.5对个人的劳动生产率的影响，个人层面的面板劳动生产率的数据和关注的角度是亮点。一个小疑问是，虽然作者说有多种污染物的数据，却只介绍了PM2.5和臭氧对劳动生产率的影响，并没有对其他空气污染物的影响和机理进行讨论。此研究说明了低于国家安全标准的细颗粒物的浓度仍然会产生负面影响，是对PM2.5对个人健康的影响这方面研究的补充。由于劳动生产率会影响公司的利润，公司可能会采取一些措施降低员工面临的PM2.5的浓度，然而，如前文提到的，大部分的PM2.5可能来自于公司以外，公司难以独自解决这个问题，需要社会多方进行协调。PM2.5对认知能力的影响在国内外也受到越来越多的关注。比如，最近一项利用以色列同一学校不同学生在不同考点的高考成绩的研究发现，短期的空气污染会降低学生大学入学考试的成绩。本文作者提出，细微颗粒物对高技术劳动力和人力资本累积的影响是可行的研究方向。
Abstract
We study the effect of outdoor air pollution on the productivity of indoor workers at a pear-packing factory. Increases in fine particulate matter (PM2.5), a pollutant that readily penetrates indoors, leads to significant decreases in productivity, with effects arising at levels below air quality standards. In contrast, pollutants that do not travel indoors, such as ozone, have little, if any, effect on productivity. This effect of outdoor pollution on indoor worker productivity suggests an overlooked consequence of pollution. Back-of-the-envelope calculations suggest the labor savings from nationwide reductions in PM2.5 generated a sizable fraction of total welfare benefits.
推文作者简介
邱筠，暨南大学经济与社会研究院助理教授，俄亥俄州立大学农经系博士，研究方向为环境经济学。
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本期小编：段雨玮
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