空气污染对体重与肥胖的影响：来自中国的证据

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经济聚能环（FoEEE）第174篇推文

供稿：李兴；编辑：蔡竹欣

图片来源

https://www.sohu.com/a/198854444_585659

原文信息

Deschenes, O., Wang, H., Wang, S., Zhang, P. The Effect of Air Pollution on Body Weight and Obesity: Evidence from China. Journal of Development Economics, 2020, 145, 102461.

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0304387820300365

编者按

世界卫生组织（WHO）（2018）公布的数据显示，2016年全球有接近40%的成年人体重超标（体质指数（BMI）≥25），并且其中还有11%的男性与15%的女性属于肥胖者（BMI≥30）。超重与肥胖不仅可能引起糖尿病等慢性疾病，还可能进一步导致伤残甚至死亡。为了避免超重与肥胖的形成，人们常常热衷于加强锻炼与控制饮食，但却很少有人知道空气污染也是超重与肥胖形成的关键因素。对此，本期推文基于1989-2015年中国健康和营养调查（CHNS）数据库中13741名成年人的健康调查数据，以逆温作为空气污染的工具变量，采用两阶段最小二乘法（2SLS），首次实证考察了中国的空气污染对超重与肥胖的影响。

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研究背景 

1989-2015年间，随着经济的快速发展，中国细颗粒物（PM_2.5）的平均浓度也从40.1μg/m³上升至66.9μg/m³。在此期间，中国成年人口的平均BMI增长了12.7%，其中超重率从8.29%增加至38.48%，肥胖率从0.46%增加至5.83%。尤其是在2014年，中国男性与女性肥胖人数分别占全世界肥胖总人数的16.3%和12.4%，同时位居世界首位（NCD Risk Factor Collaboration，2016）。

作者认为，空气污染不仅可以通过减缓新陈代谢等生物学途径影响体重，同时还能够从行为学途径影响体重，如减少人们的运动量及增加热量摄入等。然而，作者在识别空气污染与体重因果效应的过程中还面临着一个难题，即空气污染物属于经济活动的副产品，而收入、食品价格等经济因素同样是影响肥胖的重要因素，因此需要控制模型的内生性问题。在正常情况下，大气层温度会随着海拔的升高而降低，但在特殊气象条件下，高层大气的温度会高于低层大气的温度，从而会阻碍空气的垂直对流运动以及污染物的扩散，进而增加地表空气污染浓度，气象学将这种现象上称为“逆温”。由于逆温主要受大气环境的影响，与经济活动无关，并且能够直接影响空气污染水平，所以其作为空气污染的工具变量具有排他性、相关性等理想工具变量的特征。因此，作者将逆温作为空气污染的工具变量引入两阶段最小二乘回归模型中，并且通过控制天气因素、个体固定效应、年-月固定效应来探究空气污染对体重与肥胖的影响。

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研究思路 

首先，作者将来自CHNS数据库中成年受访者的身高与体重数据、来自美国航空航天局（NASA）的PM_2.5浓度和逆温的卫星数据，以及来自国家气象信息中心的天气数据进行匹配，从而得到1989-2015年8省71县区中13741名成年受访者的非平衡面板数据。作者分别将每位受访者的BMI、超重指标与肥胖指标作为被解释变量，将受访者从受访之日起前12个月内所在地区的PM_2.5平均浓度作为解释变量，并且将同样时间窗口内逆温发生的次数作为工具变量，采用2SLS实证考察了空气污染对超重与肥胖的影响。

其次，作者通过替换时间固定效应、增减控制变量、更换时间窗口、替换逆温指标、剔除极端值、加入孕妇样本、剔除市区样本、更换BMI评价标准等多种思路进行了系统的稳健性分析。同时，作者针对构成BMI的身高与体重指标，比较了空气污染对二者影响显著性的差异。此外，作者还通过反事实分析，将受访之日前12个月内的总量或平均指标替换为受访之日后12个月内的总量或平均指标进行了安慰剂检验。

再次，作者从行为学角度进行了机制分析，在将体育锻炼（如跳舞、跑步等）、久坐（如看书、上网等）、是否步行上班或上学、睡眠时间以及热量摄入量作为影响机制的条件下，进一步考察了空气污染对城镇和农村居民的影响。

最后，作者将研究结果与相关文献进行了对比分析。在与空气污染经济损失相关文献的比较分析中，作者结合Qin and Pan（2016）估算的超重与肥胖患者的健康支出占比，以及《中国统计年鉴》中对2016年人均健康支出的统计数据，利用封底计算（back-of-the-envelope calculation）方法估算了PM_2.5平均浓度每提高1μg/m³所造成的超重与肥胖的健康总支出。在与肥胖影响因素相关文献的比较分析中，作者将PM_2.5浓度的影响与快餐店位置、受教育程度及所在社区的富裕程度的影响进行了对比。

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主要结论 

（1）空气污染会显著导致超重与肥胖。平均而言，PM_2.5浓度每增加1μg/m³，会使BMI、超重与肥胖指标分别增加0.27%、0.82%以及0.27%。

（2）空气污染在短期内会减少体育锻炼时间、步行上班或上学的可能性、睡眠时间并增加热量摄入，从而引起超重与肥胖。

（3）PM_2.5浓度每增加1μg/m³所引致的与肥胖相关的健康总支出会增加至少18.9亿元人民币。

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简要评论 

现有研究大多从经济因素出发探究超重与肥胖的决定因素，而忽视了作为经济活动副产品的空气污染对超重与肥胖的影响。该文基于CHNS数据库中1989-2015年13741名成年人的健康调查数据，选取逆温作为空气污染的工具变量，首次系统地实证考察了中国空气污染与超重、肥胖之间的因果关系，丰富了空气污染与肥胖关系的文献证据。另外，该文分别从城市与农村两个角度出发，识别了空气污染对体育锻炼、睡眠时间以及热量摄入等行为学特征因素的影响，从而解释了空气污染对超重与肥胖的影响机制及其在城乡之间的差异。最后，该文还估算了空气污染引致肥胖所造成的健康支出，为政策制定者减少环境污染、增加社会福利、实现经济又好又快发展提供了经验支持。

需要指出的是，该文在机制研究部分仅研究了空气污染对体育锻炼、热量摄入等行为学特征变量的短期影响，然而超重与肥胖通常是不良生活习惯长期影响与积累的结果，因此后续研究可以考虑在本研究的基础上，进一步考察空气污染通过改变人们的行为特征或其他相关渠道而对超重与肥胖所造成的长期影响。

参考文献[1] NCD Risk Factor Collaboration. Trends in Adult Body-Mass Index in 200 Countries from 1975 to 2014: A Pooled Analysis of 1698 Population-Based Measurement Studies with 19.2 Million Participants. Lancet, 2016, 387, 1377-1396.[2] Qin, X., Pan, J. The Medical Cost Attributable to Obesity and Overweight in China: Estimation Based on Longitudinal Surveys. Health Economics, 2016, 25, 1291-1311.[3] WHO. Obesity and Overweight. The World Health Organization, 2018. https://www.who.int/en/news-room/fact-sheets/detail/obesity-and-overweight.