文献阅读 | 高温热浪对中国不同劳动力群体的健康影响

题目

Exposure to extreme climate decreases self-rated health score: Large-scale survey evidence from China

作者

Zhiming Yang, BoYang, Pengfei Liu, Yunquan Zhang, Lingling Hou, Xiao-Chen Yuan

期刊

Global Environmental Change 

时间

2022年5月

一作

单位

School of Economics and Management, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China

链接

https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2022.102514

研究背景

气候变化对人类社会可持续发展的挑战日益严峻，对生态稳定、粮食安全、能源供应构成重大威胁，阻碍经济发展，加剧社会不稳定。气候变化不仅会通过热浪、干旱、洪水、暴雨等极端天气事件直接影响人类健康，还会由空气污染、食品、水质、生态系统变化等环境因素产生间接影响。在全球变暖条件下，高温热浪发生的频率、强度和影响范围极有可能加速扩大。研究表明，高温已成为日益严重的公众健康威胁，温度是导致公众死亡风险的最重要环境因素。

高温对人体健康的影响可分为生理与心理两个方面。从生理学和医学的角度来看，当环境温度的变化引起过度的生理压力时，会使人体健康受到损害，产生轻度的生物反应，如头晕、肌肉痉挛、中暑和萎靡。极端高温事件会增加心脑血管和呼吸系统疾病、急性肾功能衰竭、糖尿病、腹泻、皮肤病和其他相关疾病的风险。心理健康方面，现有文献表明，温度对情绪和行为障碍都有重大影响。直接暴露在高温下会增加热应激和疲劳，影响积极情绪的延续，可能产生抑郁、愤怒和疼痛等心理感受。研究还表明，高温会增加攻击行为和人际冲突的频率，并与一系列精神、行为和认知障碍有关，如抑郁症、精神分裂症和痴呆。

    为考察高温热浪对中国不同劳动群体的健康影响，本研究构建了一个基于温度变化、持续时间和有效影响范围的综合暴露测量模型。根据中国劳动力动态调查（CLDS）的个人层面数据，通过自评健康分数来研究人类对高温的反应。

研究方法

1.数据

   本研究收集了来自中国劳动力动态调查(CLDS)的个体样本。全国劳动力跟踪调查是全国第一次面向劳动力的跟踪调查，于2012年建立了全国基线，并在2014年和2016年分别进行了追踪调查。三轮调查覆盖了广泛的地理区域，包括29个省、市、自治区，调查对象包括年龄在15 - 64岁的所有劳动力，重点关注劳动力就业、权益、职业保障与健康、职业满意度与幸福感等方面的现状与变化。本研究以2012 - 2016年社区健康调查结果为基础，将职业、工作环境、通勤方式、疾病的客观健康评估指标以及其他基本社会人口指标、保险和健康行为指标作为控制变量。此外，由于每项调查的访问日期都有准确的记录，这有助于将个人数据与个人在特定时间接触到的天气数据进行匹配，其中温度、湿度、风速、日照、降水数据来自中国气象科学数据共享服务网络。

2.变量描述

（1）自评健康评分

    本文使用了CLDS提供的自评健康指标。在2012年至2016年的问卷中，自评得分基于三个子问题，受访者被问及1)在过去的一个月里，你是否经历过任何类型的身体疼痛，2)在过去的一个月里，你的工作或日常正常活动是否因身体健康原因受到影响，3)在过去的一个月里，你的工作或日常正常活动是否因情绪或心理健康原因受到影响。受访者被要求为每个问题选择一个最能描述他们情况的频率级别(即从不、很少、有时、经常、总是)。调查人员根据这三个问题的回答从“非常不健康”、“相对不健康”、“一般”、“相对健康”和“非常健康”四个选项中选择被调查者的健康状况。

（2）温度

    为了将气温数据与调查数据合并，本文选择距离受访者最近的气象站的气候数据来衡量气温对居民健康的影响。首先统计访谈前一个月(30天)的日平均气温，计算其月平均气温，作为回归居民健康水平的基本指标，并从温度变异性、持续时间和有效影响范围三个维度来考虑温度暴露。本研究以10℃为起点，间隔2℃划分14个平衡点温度，构建包含温度频率和极端温度累积程度的气候指标。通过测量居民在一个月(30天)内经历高温的频率，计算相邻两个平衡点温度区间的月天数频率。文章还使用了欧洲环境署定义的降温天数(CDD)，CDD是一段时间内高于平衡点温度的累积度数的总和，可以反映某一度数水平的累积效应。此外，暴露程度也存在时间上的差异，本文考虑了白天和夜晚、工作日和周末之间的温度对健康影响的差异。

（3）其他变量

    人口特征的控制变量包括年龄、性别、教育程度、健康状况、居住地(城乡)、个人年收入和保险投资，居民近两周的吸烟、饮酒等生活习惯和疾病状况。为了分析个体暴露强度差异的影响，本文考虑了劳动力的工作环境、通勤方式、职业等因素，并利用这些指标进行异质性分析。虚拟变量用于表示性别、婚姻和城乡居住状态。与健康相关的变量，如吸烟、饮酒和疾病状态也被编码为虚拟变量。气候控制变量包括相对湿度、风速、日照时间和降水等。

3.评估模型

    为了估计温度对自评健康分数的影响，指定了以下使用固定效应控制的面板计量经济模型。

    式中，i, j, t分别表示第t个月j县居民i。Hijt反映了居民i在时间t和位置j的自评健康评分，f(⋅)表示基于月平均气温、气温波动方差、温度频率或降温程度天数构建各种温度指数的函数形式。控制变量集用Xijt表示。为了研究温度的异质性效应，文章将温度分为不同的bins和f(Tempjt;β1) = Σβ1j Tempjt I(Tempjt∈Dj)，其中I(⋅)为指标函数，j代表不同的bin, Dj包含bin j的取值范围。温度、控制变量的回归系数分别用β1和β2表示，β0为截断项。按年按月固定效应和按个人固定效应测定η - m和γ - i。文章还考虑了逐县的固定效应(ηy × λj)对各县特有的时变因素的控制。由于气候变量是在县一级测量的，εijt的标准误差项在县一级聚类，因此标准误差可能向下偏倚。

研究结论

1.温度对自评健康评分的影响

    温度每升高1℃，自评健康评分平均降低0.12分(占平均健康评分的3.21%)。将每个区间(2℃)的月平均温度与健康进行回归，以探索温度的异质性效应。从图1(列(1))的结果可以看出，温度对健康的影响在16 ~ 20℃范围内不显著(系数估计区间:平均温度±1横轴标准差)。当气温升高到20℃以上时，温度升高会对健康产生负面影响。

图1.温度对自评健康评分的影响

    2.温度变异性和自评健康评分

    本节分析暴露环境中温度变化对健康的影响。利用月温度标准差、月采暖波动和月降温波动来探究温度波动的增加是否会导致人体承受更大的压力。结果表明，温度标准差每增加一个单位，健康评分就会显著降低0.01分(平均0.35%)。一个热量波动单元会使健康评分降低0.01(相当于平均值的0.27%)，而降温波动的结果不显著。在同一模型中同时考虑升温波动和降温波动时，结果相似，表明温度的整体强化和极端高温天气的增多会对健康产生不利影响。当气温高于16℃时，气候对健康的负面影响更加显著。当温度在32℃到34℃以上34℃,热一天增加持续时间增加会减少健康得分0.22(或平均的5.90%)和0.18(或平均的4.96%)。

3.异质性对时间维度的影响

在图2a中评估了劳动力在不同时间维度下的健康影响，并分别讨论了白天和夜间、工作日和周末、前两周、前三周和四周的温度暴露效应差异。在每一组中对每一种条件分别进行回归，并对同一模型中比较条件的回归结果进行估计。由于日最高温度通常发生在白天，最低温度通常发生在夜间，本文使用最高温度和最低温度作为白天和夜间温度条件的代表。分析发现夜间暴露对健康的影响更显著、更负面。另外，通过将访谈前一个月(30天)的工作日和周末温度进行分离，分别回归对应时间的平均温度和健康状况，发现工作日暴露对劳动力健康状况的负向影响更为显著。由于温度对健康的影响可能存在一定的滞后效应，将前1-2周的温度和前3-4周的温度与健康进行回归，结果显示前1-2周的回归系数在0.01水平上显著，前两周的最近温度对健康的影响比前一个月的温度更显著。

    图2b进一步比较了按时间长度细分的温度对健康的影响(前一天、过去两天、过去三天、过去四天、过去一周、过去两周、过去三周和过去一个月)。结果表明，前两周的温度对健康的影响最大，温度升高1℃会使健康得分下降0.14(或平均的3.72%)，负面影响在两周后逐渐消失。前两天至上周暴露结果相似，温度每升高1℃，健康评分下降0.02分(平均下降0.48%)。

图2.异质性对时间维度的影响

4.暴露造成的异质影响

    本节探讨了气候变化暴露机制下的个体差异。由于工作环境、通勤方式、职业等因素的差异，暴露的程度和时间在个体层面存在显著差异。此外，还讨论了性别、年龄、受教育程度、城乡居住等四个社会人口指标的异质性。

    图3a给出了室内和室外工作环境的影响结果。结果表明，只在户外工作的人面临更大的气候风险.图3b给出了不同通勤方式的影响结果，强暴露环境对温度与健康关系的影响显著，弱暴露环境的影响相对较小。通勤时间也是一个重要因素，以15分钟为分界点，分析通勤时间、温度和健康之间的关系，发现通勤时间越长、温度越高的工人健康得分明显越低(图3b)。

    图3. 暴露造成的异质影响：环境与通勤

从图4a可以看出，第一产业劳动力是三大产业中最弱势的群体。从图4b的结果可以看出，“农林牧渔业”的劳动者受高温影响最大，这部分劳动者倾向于长期在户外工作。文章在原始数据中计算了这些行业中只在室内工作的劳动力的百分比，从事“农、林、牧、渔业”工作的人口中，只有1.68%的人在室内工作。研究结果表明，以户外工作为主的职业更容易受到高温的负面影响。主要在室内工作的工人，有空调或其他设施来帮助他们避免外部热量，因此不会受到过高温度的严重影响。

图4.暴露造成的异质影响：产业

    5.基于人口统计的异质性影响

    本文还考察了性别、年龄、教育水平和城乡居住的异质性效应。图5发现男性受到的显著不利影响要大于女性；老年人(60岁及以上)的不良反应比中青年人群更多，其不良反应是中青年人群的4.6倍；中、低教育背景的人(高中或以下)受到的负面影响更大；农村居民面临的高温风险明显高于城镇居民。

图5.基于人口统计的异质性影响

编辑&排版：蒲金路

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