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文章来源：Chen, Pan. Industrialization and pollution: The long-term Impact of early-life exposure on human capital formation. Journal of Public Economics, 241 (2025): 105270.
原文链接:
https://doi.org/10.1016/j.jinteco.2023.103811.
生命早期暴露于空气污染中会损害儿童的认知能力，这些认知影响是否会转化为人力资本的长期损失？在发展中经济体，关于空气污染的长期人力资本影响的证据有限。识别这一问题的关键挑战在于人口的迁移。因为个人可能有选择性地迁移以避免污染，人口流动性掩盖了污染暴露对长期人力资本积累结果之间的因果关系。但是20世纪50年代中国快速的工业化和高度限制的移民政策为研究这些影响提供了一个独特的环境。
本文研究了20世纪50年代中国快速工业化时期，生命早期暴露于空气污染对人力资本积累的长期影响。在缺乏空气污染监测数据的情况下，文章采用队列双重差分法（cohort - DiD），利用中国当时工业化迅速且人口迁移受限的背景，以钢铁厂周边 30 英里半径内的县为研究区域，并综合利用通过简化扩散模型计算污染暴露水平，比较钢铁厂建立前后出生的队列的受教育水平的差异。其中文章识别巧妙的在于通过关注特定地理范围来排除经济因素的干扰。钢铁厂的建立不仅仅会通过环境污染影响长期的人力资本积累，还会通过经济因素产生影响。文章假设与钢铁厂相关的经济影响效应在30 英里半径内对上风和下风县的影响相似，但是由于风的模式导致的上风和下风的空气污染有所差异，因此通过纳入风向的因素进行差分，能够减轻经济机会效应并分离出污染的负面影响。
本文研究发现，个人在炼钢产生的空气污染从暴露强度的第25百分位增加到第75百分位，导致受教育程度降低了0.11年，小学和初中的毕业率分别显著降低了0.51个百分点和1.43个百分点。本文还发现，与女孩相比，男孩受到空气污染的负面影响更大，城乡居民之间无显著性差异。
（一）指标说明
空气污染暴露程度：首先，作者收集了1959年左右开始运营的15家钢铁厂1959 - 1970 年的生铁产量数据，由于缺乏污染监测数据，所以用1959年至1970年的生铁总产量来代表工厂的总排放量。
其次，文章又进一步使用了一个简化的扩散模型来计算钢铁厂周边各县的污染暴露水平。该模型考虑了距离污染源（钢铁厂）的距离、风方向和风速等关键因素，通过为钢铁厂周边 30 英里半径内的县分配标准化权重来衡量暴露强度。权重计算涉及两个部分：一是从县 i 到钢铁厂 j 的距离；二是风速度加权平均的风方向（风吹向的方向）在连接县i的行政中心点与钢铁厂j的线上的投影。
具体而言：对于位于钢铁厂 j 的30英里半径内的县，权重 weight
i
的计算公式为：
其中 r
ij
是县 i 到钢铁厂 j 的距离，windspeed
jd
是钢铁厂 j 在第 d 天的风速，D是研究期间的观测集，θ
jd
是风向与连接县i和钢铁厂行政中心点 j(θ
ij
)连线的夹角。计算权重时只考虑 cos|θ
ij
-θ
jd
|的情况，即钢铁厂处于县上风向的情况。
接着计算强度指数:
最后得到暴露强度
其中，totalproduction
j
是钢铁厂在 1959 - 1970年的总产量。
图1 风的方位信息
（二）识别策略
事件研究法设定：其中，y
i,t,c,p
表示个体 i 在年份 t 居住在县 c 与钢铁厂 p 相关的结果变量（如教育年限等），expointensity
c,p
是县 c 从钢铁厂 p 的暴露强度，I{t=λ}是一个指示函数，当个体出生年份 t 与指定参数 λ 匹配时等于1，X
i,t,c,p
是包括种族、性别和户口类型等的个体层面控制变量向量，γ
c,p
捕获县-厂对的固定效应，τ
t
代表出生年份或队列固定效应，μ
prov
*τ
t
表示省份 × 出生年份固定效应，ε
i,p,c,t
是误差项。
文章采用了队列双重差分（cohort difference-in-differences，DiD）方法，在这种设置中，1946年至1954年之间出生的队列被定义为比较队列。
（一）事件研究法结果
以1954 年出生队列作为参考，结果强烈支持平行趋势假设。1954年之前出生的队列在钢铁厂开业前通常呈现相似的趋势，这表明在没有钢铁厂运营的情况下，不同队列在居民受教育等结果变量上的发展趋势较为一致，并无平行趋势。1955 - 1958年出生的 “队列” 在钢铁厂开业早期经历了部分污染暴露，其估计值呈现明显的下降趋势，进一步验证了钢铁厂与结果变量—居民受教育水平之间显著负相关。
图2 事件研究法结果
（二）基准回归结果
使用 1990 年人口普查数据进行估计，发现钢铁厂建立后出生的个体（处理组）相比对照组，完成的教育年限显著更少。当暴露强度从25%到75%百分位增加（约 10.43 单位生铁产量）时，教育年限减少 0.11 年（10.43×0.01022）。这表明钢铁厂带来的污染暴露对儿童教育成就产生了负面影响，且这种影响在一定程度上是随着污染暴露程度的增加而加剧的。以小学和初中毕业情况作为替代结果变量，从 25% 到 75% 百分位的暴露强度增加，会使小学毕业率显著降低0.51个百分点（10.43×0.00049），初中毕业率显著降低 1.43 个百分点（10.43×0.00137）。这进一步证明了钢铁厂污染暴露对儿童教育的负面影响不仅体现在教育年限上，还影响了他们的毕业完成情况，且初中毕业率受影响程度更大，可能是因为随着学习阶段的推进，污染对学习积累和升学的阻碍作用更明显。
（三）稳健性检验
（1）迁移问题处理：迁移是污染影响研究的重要关注点。虽然1990年前迁移受限，但大学毕业等途径提供了迁移机会。为此排除干扰，一是排除有迁移资格的个体，二是去除有近五年迁移记录的个体。结果显示系数依然稳健，尽管仍存在市内迁移的担忧，但 1990 年约95% 居民报告常住地未变，表明总体迁移率较低。
（2）队列选择调整：基线设定包含 1959 - 1966年出生队列以避免与生产期重叠，将1967 - 1970年出生队列纳入处理组后，系数虽略有减小但仍具统计显著性，核心发现保持稳健。
（3）改变队列间隔：考虑到4岁时可能仍有未发育完全的大脑部分对认知有重要影响，且有研究表明污染对儿童影响可持续到 12 岁、5岁前影响显著，因此采用5年队列间隔进行检验，结果系数依然稳健。
（4）考虑重大事件影响：考虑20世纪60年代中国的重大事件，结果在考虑这些因素后仍保持稳健。
（5）30英里半径内距离设定问题：针对钢铁厂30 英里半径内各县距离不同可能导致经济机会效应不均的问题，引入距离平方和出生年份虚拟变量的交互项，结果系数仍显著且接近基准结果。
（四）异质性检验
（1）按工厂规模：将钢铁厂分为大型（总产量超过 500 单位）、中型（产量在 100 - 500 单位）和小型（产量小于 100 单位）三类。结果显示，各类工厂对处理队列均产生负面影响，但只有大型工厂的系数具有统计显著性。但小型工厂的影响似乎比大型工厂大两倍以上。这可能是因为小型工厂在生产过程中存在一些特殊因素，如生产技术相对落后、污染处理能力更差等，但由于样本等原因导致估计不够精确，结果不是很显著。
（2）城乡差异：纳入污染暴露强度和户籍（Hukou）状态的指示函数的交互项进行分析。结果发现钢铁厂运营对城乡居民的影响没有显著差异。这表明在该研究中，户籍所代表的城乡差异在钢铁厂污染对儿童教育的影响方面并未起到明显的调节作用。
（3）性别差异：纳入性别（男性为 1，女性为 0）和暴露强度的交互项进行分析。结果表明工厂运营对男女都有显著影响，污染暴露对男性的影响几乎是女性的三倍。这比较符合“弱男性”假说，即人类男性在面对污染时一般比女性更脆弱。
空气污染对发展中国家人力资本的长期影响实证证据稀缺，本研究利用中国 20 世纪 50 - 70年代钢铁厂生铁产量等数据，采用队列双重差分法，发现儿童早期接触空气污染会降低其教育水平，对长期人力资本积累形成损害。本研究为发展中国家空气污染对人力资本长期影响提供了实证依据，由于中国当时迁移受限，相比以往研究受迁移因素干扰小。研究表明重工业发展的环境弊端可能抵消人力资本投资收益，强调关注儿童早期污染暴露的重要性，这一时期污染可能造成不可逆的伤害。
