前沿研究 | QJE 空气好了，企业跑了，那员工呢？

图片来源：NYPost

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本期导读：

本专题关于空气清洁法案讨论的前几篇文章都聚焦于企业本身，而这次推送的文章则关注企业的雇员。基于这一角度的分析研究对于进一步认识环境管制的成本十分重要。

专题分类：资源与环境 | 空气污染的治理成本

本专题其它文章：

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The Transitional Costs of Sectoral Reallocation: Evidence from the Clean Air Act and the Workforce. 2013. Quarterly Journal of Economics, 128(4): 1787-1835.

Reed Walker

如前几篇推文所述，美国空气清洁法案的实施会推高部分企业的实际生产成本，并进而引导企业在空间上重新布局。这一比较优势变迁的过程也将对另一个生产要素，劳动力的配置产生影响。如果受环境管制影响而被迫失业的工人能在不损失工资的情况下顺利地再就业，那么环境管制便未在劳动力重新配置问题上产生额外的成本。如果环境管制下的产业转移使得某些工种的工人难以重新就业，那么这部分福利损失就应该被当作环境管制所造成的成本。

为了更好地回答关于劳动力配置的问题，作者使用了企业-家庭动态面板数据（Longitudinal Employer Household Dynamics, LEHD）。该数据使得作者得以在相对较长的时间里追踪个体在不同企业的就业情况。一方面，作者可以看到那些留在被管制产业里的雇员是否遭遇了减薪；另一方面，作者可以跟踪那些离开被管制产业去另谋出路的工人，并考察其收入水平是否在长期内有所变化。

考虑到工资与企业特征之间复杂的相关性，准确估计环境管制对工人收入变化或失业的影响有赖于特殊的外生变化（exogeneous variation）。作者在这篇文章中利用了空气清洁法案1990年修正案中的新规定。该规定首次将PM10 纳入达标考核的污染物之中，这导致许多郡中排放PM10 的企业“一夜之间”变成了被管控的对象。此外，新规定要求所有被管控的污染企业取得运营许可证（operating permit） ，这使得作者得以准确地观察到哪些工厂实际受到了管控。

实证分析的核心是构造一个标准的三阶差分（difference-in-difference-in-differences, DDD）模型。“三阶”分别为：所在郡的特定污染物是否在1990年修正案后被认定为不达标；所在行业是否排放该特定污染物；以及，所属年份是否为修正案出台之后。实证模型通过加入不同的固定效应组合来控制不可观测的潜在影响因素。在此基础上，作者对标准DDD 模型做了扩展，使模型得以描述管制影响随时间推移的变化。

LEHD 数据的一个不足在于，其起始年仅为修正案出台的前一年。为了弥补这一缺陷，作者同时使用了商业面板数据（Longitudinal Business Database, LBD）。该数据的起始年为1975年。不过，LBD 的劣势在于其观测对象为工厂而非雇员个人。因此，基于LBD 数据构造的工人收入变量反映的是某一工厂雇员的平均工资。

估计结果显示，对于那些留在被管制行业的雇员而言，管制使得其工资在管制开始后的三年内平均下降了超过5%，并且其下降的工资水平在五年后才渐渐回升。而管制对工人带来的整体收入损失（包含离职与失业）高达其原收入水平的20%。这同时表明，如果数据不能追踪个体的务工信息，短期离职和长期失业所带来的收入损失就难以在实证分析中得到体现，使估计值偏低。此外，作者发现管制对工人收入和失业的影响在空间维度上具有一定的差异性。

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