这是个很好的问题。前几天我在上财的博士同学 @汪恒在一个答案中介绍了他博士论文的工作，他的结论是如果连续五周重度霾，心肺疾病（呼吸道感染、慢性阻塞性肺疾病、缺血性心脏病、脑血管疾病）的死亡率将会上升十倍以上，且对老人和儿童的影响最大。当然，以上极端情形在现实中很少会出现，所以也不必恐慌。当然出于现实原因考虑，作者主动删除了这个答案，还是挺可惜的。
其实，雾霾对于身体健康的影响或多或少是一个常识了，这方面的研究也已经非常多。而对于雾霾对工作效率的影响，研究并没有那么的多。
如果我们把研究的范围扩展到「空气污染」而不仅仅是「雾霾」的话，那么这方面的工作可能可以从Joshua Graff Zivin and Matthew Neidell 2012 年发表在 AER 上的文章：《The Impact of Pollution on Worker Productivity》说起。
在这篇文章里面，作者主要关注臭氧污染。臭氧污染是很多人忽视的一个污染，比起雾霾或者二氧化硫等能看得见、闻的着的污染，臭氧污染可以说是一个隐形杀手。臭氧污染主要发生在高温天气。记得今年夏天的时候上海曾经发布过臭氧污染的预警，那个时候我还特地看了一下天，湛蓝湛蓝的。可是就算知道有臭氧污染又能怎样呢？再好的口罩也不能阻挡臭氧分子吧。
为什么作者特别关注臭氧污染呢？因为臭氧浓度很大程度上是外生的。臭氧浓度不仅仅与温度等有关系，与空气中的氮氧化物有着极其复杂的非线性关系（比如有名的 Ozone Weekend Effect，臭氧周末效应），虽然氮氧化物是形成臭氧污染的原因，但是依据空气中氮氧化物的形态，臭氧浓度随着氮氧化物浓度的提高可能提高也可能降低。
此外，臭氧对身体的危害可以很快恢复。几乎所有的肺功能在暴露后的 24 小时内都能恢复正常。由于臭氧在夜间浓度会快速下降，因而可以假设前一天的臭氧浓度对后一天的身体影响是非常微小的。
这篇文章研究了加州中央谷农场计件工人的生产率。件费率合同（piece rate contracts）可以减少偷懒（shirking），增加生产率。因而作者使用的电子工资系统数据可以很好的度量工人的生产率。此外，由于氮氧化物等一般由远离农场的城市排放，因而臭氧浓度更有可能是外生的。
农场生产两种作物：蓝莓和葡萄。工人工资由两部分组成：每小时 8 美元的最低工资以及按照件数计费的计件工资，注意计件工资只有当件数大于一个最小的件数时才会支付。
由于最低工资的存在，就有可能会出现工人偷懒的情况，即不完成最小件数的要求，只拿一个最低的工资。为了解决这一问题，作者使用了一个 censored 回归，并与 OLS 回归的结果进行比较。由于 OLS 的结果不仅仅直接反应了污染对生产率的直接影响，还反应了污染导致生产率降低，进而导致偷懒行为的发生的间接效应，因而 OLS 的回归结果为污染对生产率的影响提供了一个上界。
作者首先研究了污染对劳动供给的影响。结果发现，臭氧污染的情况对于劳动供给并没有显著影响。
上表是作者估计出的臭氧浓度对生产率的影响。可以发现，无论是 OLS 还是 Tobit 模型，以及中位数回归、censored 中位数回归，臭氧浓度对工人的生产率都有负向影响，而且不同模型之间的估计系数没有太大差异。相比较而言，可能 censored 问题并不是特别的严重，因而作者建议可以信任线性回归的结果，即臭氧浓度对工人的生产率有显著的负向影响。
当然，以上介绍的主要是臭氧的影响，而我们关注的自然更多的是 PM2.5 的影响。更进一步，相信看到这个答案的都是室内工作者，而以上的文章则估计的是室外工作的生产率。 继上一篇文章之后，Tom Chang, Joshua Graff Zivin, Tal Gross 以及 Matthew Neidell等人在 NBER 上的工作论文《Particulate Pollution and the Productivity of Pear Packers》研究了这一问题。
高水平的 PM2.5 可能会导致心肺水平的疾病，而即使比较低水平的 PM2.5 也有可能对工人的生产效率有影响。而更麻烦的是，PM2.5 可以很容易的进入室内，因而对室内工作的人来说危害可能更严重。
作者使用加利福尼亚北部包装梨子工厂工人的生产率研究了这个问题。当然，跟之前的文章一样，这些工人的工资也是按照每天的生产率来计算的，因而大大降低了道德风险的可能性。
污染数据来自于工厂附近的 PM2.5 监测站。当然，这些 PM2.5 并不是这个工厂排放的，而是几百公里外的其他工厂排放的，因而本身并不是内生的。此外，在作者的数据期间段，几百公里之外还有野火，因而这些野火也是 PM2.5 的来源。
同样的，作者使用了这个梨子包装工厂的工资单数据，同时匹配了距离工厂 2.7 公里的一个气象与污染观测站的数据， 以及这个地方气温、降水、风速等各种数据。
同样，作者首先考察了 PM2.5 对劳动供给的影响，结论仍然是，没有影响。原因主要是因为，嗯，作者数据中 PM2.5 的最大值只有 59.7 微克每立方米啊亲们！！59.7 都不去上班，那在 PM2.5=1000 微克每立方米的北京……
上图展示了 PM2.5 与生产率（工资）之间的关系，可以看到，PM2.5 与生产率之间有显著的负向关系，而且随着 PM2.5 数值越大，生产率下降越快。
上表给出了作者的回归结果。总体来看，PM2.5 的上升对生产率有显著的负向影响。然而如果把火灾预警的样本排除，回归结果虽然在大小上没有太大变化，却变得不显著了。而如果仔细将 PM2.5 分组的话，作者发现，PM2.5 对生产率有非线性的影响：当 PM2.5 达到 20-25 时，对生产率就有显著的影响。
那么，这个影响有多大呢？根据作者的回归结果，1 微克每立方米的 PM2.5 的增加降低了劳动生产率大约 0.6%，按照作者的计算，从 1999 年到 2008 年，美国全国 PM2.5 平均下降了 2.79 微克每立方米，大概带来了两百亿美元的收益。
那么现在问题来了，北京的雾霾从 1000 降到 500，如果不考虑对于健康的影响，仅仅从劳动生产率的角度考虑，能带来多少的收益呢？
客官，这篇文章有意思吗？
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