NBER：新冠疫情对中国环境污染的复杂影响 | 唧唧堂论文解析
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专栏介绍
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本文是对《COVID-19对中国环境污染的复杂影响（Ambiguous Pollution Response to COVID-19 in China，Working Paper No. 27086）》的解析，该论文于2020年5月发表于NBER工作论文系列中，并于2020年6月进行了修订（修订前的题目是“Did COVID-19 Improve Air Quality Near Hubei？”）。该研究作者包括Douglas Almond, Xinming Du和Shuang Zhang。
背景和问题
COVID-19的广泛影响是目前的研究热点。其中，COVID-19对环境质量的影响也已经受到了大众媒体的关注。据报道，COVID-19和相关的封锁措施，在使全球经济收缩的同时，却大大改善了包括中国在内的全球空气质量。如果说COVID-19为世界带来了什么有利影响的话，那么仅有的一丝可能是COVID-19使环境污染减少了。本文利用中国官方的污染监测数据，实证检验了COVID-19是否真的减少了中国的环境污染。
本文考察了空气中以下五种污染物的含量：二氧化氮（NO2）、PM2.5、二氧化硫（SO2）、臭氧（O3）和一氧化碳（CO）。大多数二氧化氮的污染往往是由运输部门造成的。值得注意的是，在封城和隔离期间，运输部门的活动明显减少，这是COVID-19使空气中二氧化氮的含量急剧下降的主要原因。二氧化硫往往是由发电和加热炉中化石燃料的燃烧产生的。臭氧（O3）并不是直接排放的，而是由氮氧化物（NOx）和挥发性有机化合物（VOCs）在高温和阳光下结合产生的。一氧化碳是在燃烧的过程中释放的，燃烧化石燃料的车辆和机械会释放出一氧化碳，家庭取暖和烹饪也会释放出一氧化碳。二氧化硫、地面臭氧和一氧化碳这三种“标准空气污染物”，之前很少出现在COVID-19对环境质量的影响的讨论中，本文却对这三种污染物进行了考察，这是本文要强调的一个方面。
本文还要强调以下两个方面：第一，已有研究表明，在冠状病毒爆发之前，中国的空气质量就是随着时间的推移而不断改善的，因此单纯将2020年的污染与往年进行比较，可能会夸大COVID-19在减少污染方面的作用。第二，COVID-19在中国的爆发正好发生在农历新年前后。有研究表明，中国大陆和台湾在每年的农历新年期间，空气污染都会大幅减少。忽略这种周期性同样会夸大COVID-19造成的污染减少。考虑到以上两个方面，本文将使用双重差分（difference in differences, DID or DD）来进行研究。
数据来源
中国官方的污染监测数据，来源于中国政府建立的全国城市空气质量实时发布平台（National Urban Air Quality Real-time Publishing Platform），该平台包括中国367个城市1642个空气质量监测器的监测结果。控制变量中，包括温度、风速和降水在内的天气数据来源于每日全球地面概况（Global Surface Summary of the Day, GSOD）中的NCDC Global Summary of the Day数据集，该数据集是由综合地表小时数据（The Integrated Surface Hourly, ISH)派生而来的。
回归模型
上述回归模型使用双重差分来估计COVID-19对空气污染的影响。因变量Y i t表示日期t监测器i所监测到的空气中污染物含量。自变量Postt是一个虚拟变量，农历新年之后赋值为1，否则为0。自变量Y2020t也是一个虚拟变量，2020年赋值为1，其他年份赋值为0。交互项Postt * Y2020t是本文最关注的自变量，用以衡量COVID-19对空气污染的影响。系数β1测量了2018-2019年农历新年前后的污染变化。系数β2测量了2020年与2018-19年相比污染的年度变化。系数β3是本文关注的焦点，测量了仅COVID-19带来的变化。控制变量包括个体固定效应γi和日期固定效应τt。本文还对天气情况Xit进行了控制。
本文还使用了以下三重差分模型来比较COVID-19对湖北省和非湖北省的影响（回归模型见补充材料，正文的表3报告了三重差分结果并进行了分析）。新增的二元虚拟变量Hubeii，当监测器位于湖北省时，赋值为1，否则为0。三重交互项P ostt * Y 2020t * Hubeii的系数β4是本文关注的焦点，测量了湖北省与非湖北省的区别。
实证结果