空气污染对中老年劳动供给时间的影响——基于生命周期理论的研究

王树森 秦 宇 朱志凯

一、问题的提出

随着我国人口老龄化趋势加剧，生育率持续低迷，劳动人口规模呈现下降趋势，中老年群体在劳动人口中的占比快速上升。1990年45～64岁在业人口占总在业人口的比例为21.49%，2010年升至31.59%，二十年内上升了10.10个百分点(汪伟等，2019[1])。根据2015年中国健康与养老追踪调查(CHARLS)数据显示，45岁及以上群体的劳动参与率为53.16%，55岁及以上群体的劳动参与率为41.43%，大量进入法定退休年龄的中老年劳动者仍在参与劳动，已经成为中国劳动力供给市场的重要特征。据《中国人口和就业统计年鉴》的城镇就业数据显示，2020年45周岁及以上劳动力占全部劳动力比重38.2%，建筑业，制造业，住宿和餐饮业，交通运输、仓储和邮政业的这一比例分别为45.4%，33.9%，34.2%，37.6%。显然，在劳动力数量和结构优势丧失的背景下，我们不仅要关注劳动力市场特征对中国经济的影响，更要关注如何保护中老年群体的劳动供给，维持劳动力供给市场平稳发展，最大程度降低人口转型时期经济和社会福利的损失。

有效维持中老年群体劳动供给时间和供给质量的关键是降低外部冲击对个体的影响，尤其是空气污染对其身体健康的长期损伤。尽管政府近年来通过“大气十条”等环境政策明显改善了空气质量，但环境问题仍然突出，据2020年《中国生态环境状况公报》显示，仅有59.9%的城市空气质量达标，接近40%的城市空气质量仍有待治理。除此之外，虽然已有大量文献对空气污染与各类疾病之间的关系进行了探讨和论证，但从经济学角度探讨空气污染对中老年群体劳动供给时间影响的研究仍相对匮乏，尤其要注意中老年群体自身健康之外的因素，如家庭隔代照料因素、健康需求与消费需求之间的权衡、闲暇与劳动之间的权衡等，这些问题的回答就需要从经济学理论出发。为此，本文通过理论和实证方法进行理论建模和机制检验，探讨空气污染如何影响中老年群体在非健康时间、闲暇和工作之间的时间分配。

人口结构、质量与储蓄率分别决定了劳动力供给、人力资本水平和投资三个经济增长的核心要素，而居民健康状态不仅影响了劳动力供给的数量和质量，也通过医疗健康支出影响储蓄率，对家庭资产配置和宏观经济增长有一定程度的影响(王弟海等，2015[2])。现有研究中，空气污染对劳动力影响的文献主要涉及两大领域。其一，现有文献构建了空气污染与健康之间的理论联系，探究空气污染对健康折旧、疾病、预期寿命的影响。Grossman(1972)[3]和Cropper(1981)[4]从理论上建立空气污染与健康之间的关系，前者将个体身体健康状态随年龄衰减的生理规律纳入居民健康生产函数，而后者进一步将空气污染引入到模型中，从而构建起环境与健康之间的联系。王玉泽和罗能生(2020)[5]结合理论模型与实证数据，不仅验证了Grossman的模型结论，而且发现空气污染会从生理、心理和社会适应能力三方面加速了个体的健康折旧，具有长期效应。祁毓和卢洪友(2015)[6]进一步从社会公平角度出发，发现空气污染所带来的健康问题会由于居民异质性而导致更加严重的健康不平等问题。另外，有学者直接将空气污染与某类疾病或死亡率联系在一起。Duflo等(2008)[7]研究发现使用旧式炉灶的印度居民由于室内污染水平的提高而更容易患有呼吸道疾病。Huang等(2012)[8]使用2004—2008年西安市的微观数据，发现PM2.5与心血管疾病导致的死亡率密切相关。陈硕和陈婷(2014)[9]发现火电厂SO2排放会显著增加医疗费用，降低预期寿命。Arceo等(2016)[10]使用逆温现象作为工具变量，研究发现空气污染会显著提升婴儿死亡率。其二，现有文献研究了空气污染造成的经济社会成本，如医疗费用、劳动生产率等。从居民层面来看，空气污染不仅可以直接诱发呼吸道等疾病，还导致长期处于严重空气污染下的居民的身体机能和免疫能力下降，容易受到其他病毒疾病的侵害，致使患病率上升(Pope等，2011[11])。关楠等(2021)[12]利用逆温现象作为工具变量，实证发现空气污染显著地增加了医疗费用支出。陈帅和张丹丹(2020)[13]利用监狱服刑人员的计件工资数据，实证研究发现空气污染与劳动生产率之间呈现倒U型关系，空气污染加剧显著降低了个体的劳动生产率，从劳动生产率角度扩展了对空气污染负外部性的认识。除对劳动生产率的影响外，空气污染还会显著地降低直接的劳动供给(朱志胜，2015[14]；蔡芸等，2018[15])。从社会层面来看，环境治理已经成为地方经济考核的重要组成部分，当空气污染加剧时，地方政府将通过各项举措降低空气污染问题。黎文靖和郑曼妮(2016)[16]结合空气质量指数和地级市统计数据发现，当环境污染严重时，只有地方经济发展压力较小的情况下地方政府才会减少固定资产投资、增加环境污染治理投资。也有学者发现空气污染加重不仅抑制个体创新活力、增加人力资本外流的可能性，还可能通过影响股民情绪、意愿等途径影响股票市场(郭永济和张谊浩，2016[17]；罗勇根等，2019[18])。此外，空气污染还会影响居民对地方政府的政治态度。左翔和李明(2016)[19]研究发现，在遭受严重的环境污染时，居民的政治态度发生显著变化，居民对于政府权威的认可度将显著降低，对于民主制度和司法独立的诉求会变强。

现有文献对空气污染与公共健康的关系及其经济社会成本做了丰富的讨论，但对于空气污染与家庭和个体微观决策的研究仍有一些缺憾和不足：(1)现有文献多从实证层面对空气污染与家庭微观决策的关系进行研究，较少从理论层面进行分析，尤其鲜有从个体生命周期角度构建理论模型。(2)传统生命周期理论在建模时多将个体时间禀赋划分为劳动和闲暇，并没有考虑到两者之外的时间分配，尤其是非健康时间，它既不能带来收入增加，也不能带来效用提高，反而会带来效用损失，现有研究对非健康时间的刻画相对不足。(3)随着人口老龄化加剧，劳动人口年龄结构不断提高，但现有研究仍多关注城市流动人口或中青年人口，对于仍在参与劳动的中老年群体的关注度较低。基于此，本文的主要贡献如下：(1)本文通过构建生命周期模型，引入空气污染、非健康时间和健康资本，探讨空气污染对中老年群体劳动供给时间的影响机制。(2)考虑到人口老龄化趋势，中老年群体对空气污染更敏感，并且中老年群体的健康偏好可能因污染加剧而增强，本文结合理论模型重点探讨了空气污染对中老年劳动者的影响，并利用实证方法进行检验。

二、理论模型

空气污染会影响居民的健康资本，而健康资本的变化不仅会影响时间禀赋在健康时间和非健康时间之间的分配，也会影响理性居民在闲暇和工作之间的配置。Grossman将健康时间视作健康资本的外在表现，他提出非健康时间(Sick-time)的概念，即较差的健康资本会产生较长的非健康时间，它会影响居民时间禀赋在非健康时间和健康时间之间的分配。当健康资本也能为居民带来正的效用增加时，理性居民会为了提高健康资本而付出努力，此时，健康资本的变化便会在给定健康时间禀赋下影响居民在工作和闲暇之间的分配。当空气污染可以影响到居民健康资本的变化及其所带来的效用变化时，理性居民为再次实现效用最大化将重新配置资源来响应空气污染的影响及健康资本的变化，但由于空气污染的影响具有时滞性，居民可能需要跨期资源配置。因此，本文在生命周期理论模型的基础上将空气污染、健康资本及非健康时间引入，来探讨居民在跨期预算约束下空气污染对中老年群体劳动供给时间的影响。

(一)模型设定

居民仅在中老年时期对劳动供给时间做出决策，在青年时期无弹性供给劳动禀赋。本文模型假设居民20岁进入劳动力市场，每期25年，即20～45岁为青年期，46～70岁为中老年期。由于模型不存在不确定性，居民在青年期和中老年期均拥有一单位时间禀赋，其中，居民在青年期无弹性供给一单位劳动禀赋，由于空气污染的影响，居民在中老年期的一单位时间禀赋分为非健康时间和健康时间，健康时间又可分为工作时间和闲暇时间，由居民决策。具体而言，当处于青年期时，居民通过供给劳动获得工资收入，并将其用于一般产品消费和储蓄；当处于中老年期时，居民一方面通过将储蓄租借给企业获得资本收入，另一方面通过劳动供给获得工资收入，而居民的支出决策仅限一般产品消费。假定居民不存在代际利他偏好，不会通过对子女的馈赠获得效用，即居民去世时刚好耗尽所有收入。Grossman拓展了人力资本理论，将健康生产函数置于新古典增长理论的框架中进行讨论。根据Grossman的研究，一方面，居民的健康资本会随着年龄增加而衰减；另一方面，当居民的健康资本低于某一限值后，会处于非健康时间(Sick-time)，由于健康投资是需要一段时间后才能起作用，因此非健康时间是不可逆转的。Cropper(1981)[4]在Grossman的健康生产函数的基础上引入空气污染，通过实证检验发现，空气污染会加剧年龄的健康折旧效应，王玉泽和罗能生(2020)[5]也利用中国微观调查数据对该理论进行了验证。

健康是居民效用偏好的重要来源，健康资本的提升可以直接带来居民效用的提高(Pautrel，2012[20])。因此，居民的终生效用函数应包含一般产品消费ct、dt+1和中老年期健康资本ht+1：

u=u(ct,dt+1,ht+1)

(1)

居民的健康水平会受到正反两方面作用：一方面，居民的健康水平会受到年龄的折旧效用，而空气污染会加剧这种健康折旧过程(Grossman，1972[3]；Cropper，1981[4]；王玉泽和罗能生，2020[5])；另一方面，居民提高闲暇不仅可以延缓健康资本的折旧速度，而且可以直接提高健康资本(Grossman，1972[3])。因此，居民的健康生产函数应包含空气污染P、上一期的健康资本水平ht和闲暇lt+1：

ht+1=h(ht,P,lt+1)

(2)

居民同时面临青年期和中老年期的预算约束。当居民处于青年期时，居民无弹性供给劳动禀赋，获得工资收入wt，并用于一般消费ct和储蓄at。当居民处于中老年期时，居民供给劳动时间nt+1，获得工资收入wt+1nt+1，同时居民获得储蓄资本收入(1+rt+1)at，并用于一般消费dt+1，s(ht)表示上一期健康资本所带来的非健康时间。居民预算约束如下：

ct+at=wt

(3)

dt+1=(1+rt+1)at+wt+1nt+1

(4)

nt+1+lt+1=1-s(ht)

(5)

居民的效用最大化问题就是在满足跨期预算约束和健康生产函数的约束下最大化其终生效用。本文使用拉格朗日法求解，通过求解居民效用最大化问题，得到关于消费和劳动供给时间的最优条件如下：

(6)

(7)

公式(6)为两期消费的欧拉方程，两期消费的边际效用之比等于实际利率或资本回报率。公式(7)的左边是减少一单位消费带来的边际成本，右边是增加一单位闲暇而改进健康资本带来的边际收益，在均衡时边际成本应该等于边际收益，表明随着健康改善所带来的边际收益越大，居民的消费下降越快，闲暇越多。

(二)比较静态分析及研究假设

为具体通过理论推导和比较静态分析得到空气污染对中老年居民劳动供给时间的影响，本节将通过借鉴相关经典文献设定居民终生效用函数和健康生产函数的具体形式。首先，居民对两期消费和中老年期健康水平具有偏好，故终生效用函数形式如下：

u(ct,dt+1,ht+1)=lnct+lndt+1+φlnht+1

(8)

其中，φ表示居民对中老年期健康水平的相对重视程度。φ越大，居民的健康意识越强，投资健康的边际效用越高。

ht=(1-δP)h

(9)

ht+1=h(P,lt+1)=(lt+1)θ(ht)1-θ

(10)

居民的健康时间和非健康时间加总为1，非健康时间受到上一期健康资本的影响，上一期健康资本越高，中老年期的非健康时间越短，因此，借鉴Grossman(1972)[3]对非健康时间的函数设定，其中，γ表示健康资本与非健康时间的相对弹性，弹性越大，健康资本下降一单位导致非健康时间增加的幅度越大，即s=s(ht)=(ht)-γ。将终生效用函数和健康生产函数代入居民效用最大化问题中，得到中老年期劳动供给时间nt+1的表达式为：

(11)

首先，将中老年期的劳动供给时间nt+1对空气污染P求偏导，如公式(12)所示，我们发现，随着空气污染的加剧，中老年群体的劳动供给时间明显降低，而且，随着工资率提高、健康折旧速度变快以及非健康时间-健康资本的相对弹性的提高，中老年群体劳动供给时间的下降幅度越大，随着初始健康资本越高，中老年群体劳动供给时间的下降幅度越小。在此过程中，空气污染主要通过增加非健康时间，减少健康时间的方式收紧居民时间约束，进而同时降低闲暇和工作时间。

(12)

基于此，我们提出研究假说1：

假设1：空气污染会降低中老年群体的劳动供给时间。

将公式(9)代入中老年期健康资本ht+1和非健康时间s(ht)得到关于空气污染P的方程，分别对空气污染P求解得到：

(13)

(14)

如公式所示，空气污染会降低进入下一期时的健康状况，进而对中老年群体的健康水平产生负向影响，同时空气污染也会通过健康资本对非健康时间产生正向影响。结合公式(12)，我们提出研究假设2：

假设2：空气污染会恶化中老年群体的健康水平，增加其非健康时间，收紧健康时间约束，减少劳动供给时间。

近些年来，空气污染越发受到社会各界的重视，居民的健康意识明显提高。现有诸多文献研究了空气污染与疾病之间的关系(Pope等，2011[11]；Pope等，2002[21])，此类文献和研究报告也广泛传播在中国的社交媒体上。我们以“雾霾”和“空气质量”为关键词构造百度指数变化趋势，发现2010年至今，社会各界对空气污染和空气质量高度关注，每日搜索频次居高不下。Xu 等(2021)[22]研究发现，当空气污染加剧时，公众更容易将污染与疾病之间联系起来，并增强警觉性。因此，本文认为空气污染可能会提高居民的健康意识，提高健康资本对居民终生效用的权重参数φ(P)，φ′(P)>0。我们将φ(P)代入公式(11)后对空气污染P求偏导，得到公式(15)，显然，第一项与公式(12)一致，而剩余两项的符号均显著为负。对比健康偏好不变假设，在模型中引入空气污染致使健康意识提高的新机制会加强空气污染对中老年劳动供给时间的挤出效应。在公式(15)中，空气污染主要通过两个渠道影响中老年劳动供给时间：一方面，居民“被动”增加闲暇来抵消空气污染导致的健康时间损失，即第一项；另一方面，空气污染会增加对良好健康状况的偏好权重，提高健康改善的边际效用，居民“主动”增加闲暇提高整体效用。

(15)

基于此，我们提出研究假说3：

假说3：空气污染会提高中老年群体的健康意识，促使中老年群体在闲暇和工作时间之间的重新配置，进而降低其劳动供给时间。

我们利用图1分解空气污染影响中老年群体劳动供给时间分配的主要机制。具体而言，在居民中老年期的时间禀赋保持不变的情况下，时间禀赋分配为两大部分：非健康时间和健康时间。首先，空气污染影响中老年群体劳动供给时间的机制1(即假说2)表明，空气污染会影响居民的健康水平，延长其非健康时间，导致健康时间在中老年时间禀赋的占比降低，从而导致劳动工作时间和闲暇时间的同时减少。其次，在居民的健康时间中，闲暇时间是可以促进健康资本提升进而带来正的效用增加，空气污染不仅延长了非健康时间，也有可能通过影响居民在给定健康时间下工作时间和闲暇时间的分配从而影响劳动供给时间。接下来，本文将利用微观调查数据检验理论模型的研究假说。

图1 居民在中老年期的时间禀赋分配

三、实证模型设定及变量说明

(一)数据来源

首先，本文使用的微观调查数据来自2015年和2018年中国养老与健康调查数据库(CHARLS)。CHARLS项目由北京大学国家发展研究院组织开展，其调查内容包括社区、家庭和个人三个层次，调查项目涵盖了个人基本信息、收入、工作、健康状况、社会保险、养老等重要变量。CHARLS项目涵盖全国28个省(自治区、直辖市)150个县区的450个居(村)委会，具有相当高的代表性。本文选取CHARLS数据库开展实证分析的主要原因有二：一是CHARLS数据公开了受访者所在的地级市代码，便于将空气污染数据与受访者的重要信息在地级市层面进行匹配；二是CHARLS数据的调查样本主要为45岁及以上中老年群体，非常利于本话题的扩展和进一步分析。

其次，本文使用空气质量指数(AQI)数据来自中国生态环境部，该指标被广泛用于衡量空气污染程度(朱志胜等，2015[14]；姜磊等，2018[23]；袁晓玲等，2019[24])。自2012年起，依据《环境空气质量标准》及《环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)》等规定和标准，中国环境监测总站在全国各城市逐步、分期开展空气质量的监测和指标测度，并将其对外公开。该指标主要由6项主要污染物(PM2.5、PM10、SO2、CO、NO2、O3)的平均污染测度值加权构成，其取值范围为0至500，数值越大表示空气污染越严重。鉴于空气质量数据在各地级市实施时间的差异性，本文将2014年1月之后的空气质量数据与CHARLS数据、中国城市统计年鉴数据进行匹配，删除45岁以下及重要变量缺失值样本后，最终得到19 154个有效样本。

(二)变量说明

本文核心被解释变量是45岁及以上居民的劳动供给时间。一方面，居民可能同时兼顾多份工作，时间分配较为分散或平均。另一方面，居民在所从事的主要工作上付出的精力及工作强度可能是所有工作中最多的，其受空气污染的影响可能是最大的。因此，我们根据CHARLS数据中关于居民劳动供给时间的问题将被解释变量设置成两个：一是每周主要工作平均供给时间，二是每周全部工作平均供给时间。首先，CHARLS数据提供了受访者关于问题“过去一年是否从事工作”的相关回答，通过这个问题判定居民的就业状态，在样本筛选时剔除没有参与劳动的观测值，最终保留19 154个观测值。其次，CHARLS数据分别针对居民的主要工作和其他工作进行提问，“过去一年从事主要工作每周工作时长多少个小时”和“过去一年从事其他工作每周工作时长多少个小时”，我们将从事主要工作和其他工作的劳动供给时间加总得到居民每周全部工作时间，依次记为每周主要工作平均供给时间和每周全部工作平均供给时间。

控制变量包括个人特征、家庭特征和城市特征三个层次：第一，个人特征明显影响自身的劳动供给时间。我们在模型中引入性别、年龄、受教育程度、是否与子女同住和健康状况等特征变量来控制个人特征(邹红等，2018[25]；卢洪友等，2017[26])。首先，个体的身体机能和体力不仅在不同性别之间存在显著差异，并且存在健康折旧效应，体力和精力随年龄衰减，尤其对中老年群体来说，其年龄-劳动供给弹性可能更大。其次，不同教育水平的居民对于空气污染的反应可能不同。

第二，家庭特征对成员的劳动力供给有重要影响。首先，家庭结构会影响个体的劳动供给时间，如老年群体与子女同住可能是为了照顾子女或孙子孙女，其劳动供给时间可能相对较少。其次，资产禀赋是衡量居民应对外部风险冲击能力的重要指标，而考虑到收入与劳动供给时间之间可能存在双向因果关系，家庭财富对成员的劳动供给时间具有重要影响。按照生命周期理论，财富增加会降低个体劳动供给时间，从而实现更高的效用水平。

第三，地区经济结构和基本公共服务水平会影响当地居民的劳动供给时间。我们在模型中引入人均GDP、人口密度、污水集中处理率与垃圾无害处理率来控制城市特征(王玉泽和罗能生，2020[5])，人均GDP反映了地区的经济发展水平，而污水集中处理率和垃圾无害处理率反映了城市的卫生环境和基础公共服务水平。

表1报告了上述变量的含义、单位和均值特征。总体来看，中老年群体平均每周工作时间为47.38小时，而国家统计局公布的2014年和2017年全国企业就业人员每周平均工作时间约为46.7和47.5小时，中老年群体的劳动工作时间处于两者之间，与现实基本一致。对于自变量，若按照绝对值来看，AQI尽管为82左右，但方差较大；若按照AQI数值将污染水平分为优、良、轻度污染、中度污染和严重污染五类，轻度及以上天数占比24.1%，中度污染及以上天数占比7.5%。样本中性别比例合理，男性占比54%。此外，样本中与子女同住的比例为38%。

表1 主要变量描述性统计表

(三)实证模型设定及内生性讨论

本文研究空气污染对中老年群体的劳动供给时间，识别策略可能面临的挑战如下：第一，模型存在反向因果问题。根据新古典经济增长理论，劳动力是企业生产的重要投入要素，经济发展较快的地方对劳动力的需求更高，劳动力的工作强度和时间可能更长。此外，由于过去中国粗放式的经济发展模式，地方经济高速增长往往以环境污染作为代价，故空气污染与工作时间之间可能存在反向因果关系。第二，模型可能存在测量误差问题。空气质量数据可能由于客观原因(如指标平均化一些极端或临界值情况)和主观原因(如地方政府由于政绩考核而人为操控的可能性)而存在误差。

为了缓解反向因果问题导致的偏误，本文借鉴陈诗一和陈登科(2018)[27]、息晨等(2020)[28]、王玉泽和罗能生(2020)[5]等的研究，选取空气流动系数作为空气污染的工具变量进行模型估计。为解决测量误差问题，我们通过置换变量、剔除可疑样本等方式进行一系列检验，验证基准回归结果的稳健性。空气流动系数由风速与大气边界层高度的乘积取对数后得到，一般而言，风速越大则空气污染物的横向扩散越快，大气边界层高度越高则污染物纵向扩散条件越佳，满足工具变量的相关性条件。此外，空气流动作为自然气象条件，与经济发展无关，也不像降雨等天气现象直接影响居民的活动行为，因此，空气流动系数也满足工具变量的外生性条件。

结合前文分析及对内生性问题的考虑，本文将两阶段最小二乘法(2SLS)作为基准回归模型，对其具体设定如下：

AQIijt=α0+α1VCijt+α2Xijt+α3Prov+α4Year+ijt

(16)

(17)

其中：AQIijt为t年居民i所在的地级市j的空气质量指数，表示空气污染程度；VCijt为t年居民i所在的地级市j的空气流动系数，作为空气污染的工具变量；Yijt为在t年城市j的居民i的结果变量，本文结果变量包括工作时间、健康状况、医疗支出等变量；Xijt是由个人、家庭及所在城市的特征变量构成的向量；Prov是指省份固定效应；Year是指年份固定效应；和ν为随机扰动项。

四、实证结果及讨论

(一)基准结果

表2报告了空气污染对中老年群体每周主要工作时间和全部工作时间的估计结果，列(1)、列(2)表示分别以全部工作时间和主要工作时间的对数作为被解释变量进行2SLS回归的第二阶段，回归结果展示空气污染的系数显著为负，说明空气污染提高一个单位，会使得总工作时间缩减0.7%，同样会使得主要工作时间缩减0.5%。列(3)展示了2SLS回归的第一阶段回归的结果。第一阶段的回归结果显示空气流动系数显著为负数，说明空气流动系数越大，AQI越低，空气质量越好。同时，DWH检验的P值小于0.05，证明了前文讨论的内生性问题确实存在。我们对空气流动系数进行弱工具变量检验，回归报告中WaldF统计量为696且远大于10%偏误的临界值，拒绝原假设(工具变量是弱工具变量)，认为不存在弱工具变量问题。本文实证部分所有WaldF值均大于16，皆排除弱工具变量问题的存在，后文的回归结果不再赘述。(1)我们在附录中增加了最小二乘法的估计结果，AQI系数均为负数，以全部工作时间对数为因变量回归结果中，AQI系数分别在10%的水平上显著为负；以主要工作时间对数为因变量回归系数在10%的水平上不显著，但估计值仍为负数。

表2 基准回归

此外，各控制变量的回归系数均符合预期。其中，个人的年龄、性别、受教育程度、家庭人数对其工作时长均具有显著影响。年龄的系数显著为负，表明中老年人的工作时长随年龄减少，主要原因是个体的健康由于衰老而存在折旧效应，劳动供给时间也随之减少。其次，男性的劳动供给时间明显要高于女性，男性每周工作时长要比女性多27%，这可能存在身体条件和家庭责任两个方面的原因。再次，受教育程度越高的居民其劳动供给时间越低，而且从事兼职工作的时间也显著较低，其原因可能是受教育程度较高的中老年群体从事的工作更为正规，工作时间更为规范，而教育水平较低的居民可能由于收入等原因，还需从事额外工作获取收入，其全部工作时间也就越长。最后，家庭人数越多的中老年群体进行劳动供给的时间越短，这表明父辈的劳动供给时间与下一代的赡养责任和能力有很大的关系。

(二)稳健性检验

结合前文探讨，本文做了以下稳健性检验：第一，为解决AQI按照月份平均化导致异常值或临界值被平滑的问题，本文借鉴关楠等(2021)[12]研究思路，使用全年中度污染及以上天数占比衡量空气污染程度。第二，AQI由5个污染物构成，而其中PM2.5和PM10更受到社会各界的关注(冯阔等，2019[29])，故我们利用中国环境监测总站的地级市PM2.5和PM10数据置换AQI进行稳健性检验。第三，随着空气质量等环境指标纳入地方政府政绩考核体系，存在地方政府为追求AQI优良率而人为伪造AQI指数数据的可能(石庆玲等，2016[30])。为排除这种可能性带来的干扰，本文剔除100附近-5到5的样本，保留AQI数值大于105或小于95的样本。

我们对解释变量进行了上述四种替换和修正，表3汇报了稳健性回归的结果，四种稳健性结果皆说明了空气污染对中老年群体每周的主要工作时间和全部工作时间具有显著的负向影响。此外，我们发现无论空气污染的代理变量发生何种替换，空气污染对全部工作时间的影响均大于主要工作时间，这侧面表明了空气污染会影响中老年群体是否进行兼职工作以及兼职工作的时间。通过上述稳健性检验，我们再次验证了空气污染会显著降低中老年群体每周的主要工作时间和全部工作时间，即验证了研究假说1。

表3 稳健性检验1

基准回归及稳健性检验使用了仅提供劳动供给的子样本，没有包含未参加工作的样本，同时，样本平均年龄在58岁，高龄人群仍提供劳动供给可能受到其他因素的影响，如经济条件因素等，回归结果可能存在选择性偏误问题，为此本文利用了IV-Heckman方法再次进行稳健性检验。从表4报告的回归结果可以看出，空气污染使得个人全部工作时间显著减少0.5%，主要工作时间显著减少0.3%。通过IV-Heckman检验，本文再次验证了研究假说1，即空气污染能够显著地降低中老年群体的劳动供给。

表4 稳健性检验2

五、机制及异质性分析

空气污染如何影响人们劳动供给，其中的机制是什么，还需要做出进一步的分析。接下来本文从健康状况和健康意识两个方面阐述其中的机制因素。

(一)空气污染与健康状况

首先，从心理健康状况角度来看，我们以三个指标衡量中老年群体的心理健康状态：(1)利用失眠程度作为度量个体情绪状态的标准。CHARLS数据将失眠程度分为四个级别来衡量受访者的失眠情况，数值越大表示受访者的睡眠质量越差(1表示受访者很少或没有时间失眠，2表示有1到2天出现过失眠，3表示一周有一半时间出现过失眠，4表示一周绝大部分天数出现失眠情况)。(2)利用沮丧程度作为度量个体情绪状态的标准。CHARLS数据将其分为四个等级，数值越大表示受访者自评的沮丧程度越严重(1表示受访者几乎没有感到抑郁，2表示受访者一周有1天或者2天有过沮丧情绪，3表示受访者一周内3天或者4天经历过沮丧，4表示受访者绝大部分时间或一周所有时间(5～7天)都有过沮丧)。(3)利用做事吃力程度作为度量个体情绪状态的标准。同样共有四个等级，数值越大表示受访者做事费劲吃力情况越严重(1表示受访者很少或者根本没有感到做事费力，2表示受访者有时候会感到做事费力，3表示有时或者说有一半的时间感到做事费力，4表示大多数的时间有感到做事费力)。CESD抑郁自评量表最小值为 0 分，最大值为 30 分，其分数越高，表示个人的主观抑郁程度越严重。表5列(1)～列(4)报告了回归估计结果，不难发现，空气污染AQI的回归系数均显著为正。具体而言，列(1)以失眠程度为因变量进行回归，结果说明空气污染越发严重，人们失眠程度越强。这与王玉泽和罗能生(2020)[5]的实证结论一致。同时，空气污染还会导致中老年群体的睡眠质量下降，降低睡眠质量和频发失眠现象。列(2)～列(4)替换其他指标作为衡量心理健康的变量，结果表明，空气污染确实对中老年群体的心理健康产生了显著的负向影响，容易导致人们产生消极的情绪，损害他们的心理健康。经济学和心理学文献证明了个体的心理健康状况与其工作强度和工作时间相关(高晶晶等，2018[31]；Gibson和Shrader，2018[32]；Ozturk和Kose，2019[33])(2)高晶晶等(2018)[31]使用2011年和2013年CHARLS数据发现抑郁倾向对中老年群体的劳动参与和劳动供给产生了显著的负向影响。睡眠质量影响了中老年群体参与劳动的强度和耐力，Gibson和Shrader(2018)[32]利用美国微观调查数据发现睡眠对个体生产力具有显著影响，平均每周多睡眠1小时，短期内收入增加1.1%，长期收入增加5%。Ozturk和Kose(2019)[33]则利用土耳其的居民调查数据，更好的睡眠往往与更好的健康状况挂钩，而劳动力供给也会明显增加。，沮丧和抑郁等代表个体的负面情绪状态，它不仅会降低中老年群体的专注程度和工作效率，也会导致个体参与劳动的积极性下降，而空气污染对中老年群体的心理健康产生了显著的负向影响，从而影响了个人的工作时间。正如结果所示，空气污染会加剧中老年群体的抑郁倾向，并提高陷入沮丧情绪的概率。

表5 空气污染对心理健康的影响

其次，从生理健康状态角度来看，也以三个不同指标衡量中老年群体的生理健康状态：(1)受访者受访前一个月内到医疗机构治疗的次数，医疗机构包括综合医院、专科医院、社区卫生服务中心和私人诊所等医疗机构。(2)受访者过去一年的住院总支出。(3)受访者过去一个月的看病总支出。受访者在访问时的自评健康取值范围在1到5区间内，数值越大说明身体健康状况越差。参考王玉泽和罗能生(2019)[5]的研究，并且在他们样本基础上扩展成两年混合截面数据进行研究(3)王玉泽和罗能生(2019)[5]研究样本为2015年的数据，本文在他们基础上增加了2018年的数据，形成两年的面板数据。，同时本文控制年份固定效应。表6列(1)～列(4)报告了回归估计结果，结果表明，空气污染对中老年群体的生理健康产生了显著的负向影响，损害了他们的身体健康，增加了人们生病住院的概率。个体的生理健康状况与其工作强度和工作时间都有密切的关系，空气污染显著恶化了中老年群体的生理健康状况，延长虚弱时间，弱化身体素质从而减少工作时间。具体来说，一方面，当居民的生理健康较差时，会陷入所谓的非健康时间(Sick-time)，如住院、往返医院等，而居民的时间约束往往给定(24小时)，如果居民长时间陷入虚弱时间或者患病住院，其从事劳动的时间约束必将收紧，进而影响其劳动工作时间，尤其是对于中老年群体来说，身体机能和患病后恢复能力明显下降，其虚弱时间可能更长更持久；另一方面，较差的生理健康状态也会影响中老年群体从事劳动职业的强度和耐力，当其身体状况无法支撑长时间工作时，必然导致失业或减少工作时间，更无力从事兼职工作。正如结果表明，空气污染导致看病次数、住院支出和看病总支出显著增加，延长了中老年群体的虚弱时间，导致其时间约束收紧、身体素质下降，进而影响了劳动供给时间。

表6 空气污染对生理健康的影响

此外，本文将样本依据是否因健康原因影响工作分成两个样本，列(5)样本限制于没有出现因健康问题影响工作的样本，而列(6)将样本限制在过去一年出现因健康问题影响工作的样本，因变量是全部工作时间对数。回归结果显示，因健康原因影响工作的群体受到空气污染的负向影响更加显著。这说明了空气污染会损害人们身体健康，从而减少了人们投入工作的时间，该结果与赵红军等(2021)[34]研究结论一致。

通过上述分析，本文解释空气污染对劳动供给的负面影响是通过中老年群体的心理和生理健康两个渠道来影响其劳动供给时间，验证了研究假说2。

(二)空气污染与健康意识

通过对比现有文献和百度指数，我们发现学术界和社会各界都很重视空气污染与疾病之间的关系。由此，我们还进一步分析理性行为人通过调整时间分配来增加日常锻炼时间、增强对疾病的抵抗能力，从而挤出劳动供给时间的机制渠道。

本文以日常锻炼频率和强度来衡量中老年群体的健康意识，CHARLS数据库通过运动强度来区别剧烈、中度和轻度三种不同强度的运动，以每周锻炼的天数来衡量锻炼频率。表7列(1)汇报了空气污染对轻度运动的影响结果，发现空气污染提高了中老年群体进行轻度运动的时间。结果显示AQI每上升一个单位，人们每周会增加轻度运动时间0.17天。列(2)展示了空气污染对中度运动的影响结果，发现空气污染提高了中老年群体进行中度运动的时间。结果显示AQI每上升一个单位，人们会增加中度运动时间0.08天，但统计意义上不显著。列(3)汇报了空气污染对剧烈运动的影响，结果说明空气污染对人们剧烈运动时间有显著影响。最后我们将所有运动时间天数加总作为被解释变量，列(4)结果说明空气污染恶化会导致人们有意识增加锻炼身体的时间。

表7 空气污染对运动时间的影响

通过以上分析，解释了空气污染对劳动供给的负面影响还会通过加剧中老年人对健康问题的担忧、增强健康意识、增加运动时间来对劳动供给时间产生挤出效应，即验证了研究假说3。

(三)异质性分析

1.基于性别差异的研究。

已有研究指出男女在身体、专业化分工等领域存在明显差异，我们检验不同性别是否对空气污染的反应不同。洪大用和肖晨阳(2007)[35]研究发现，男性比女性更加关注环境问题，另外在家庭分工中，女性承担更多的家庭内劳务，导致其家庭外劳动供给时间更少，而男性更接近公共空间，更多从事生产性劳动，其接受空气污染侵害的时间可能更多，受空气污染损害几率会更大。杨继东和章逸然(2014)[36]也研究发现空气污染对男性幸福感的负向影响更大，而对女性幸福感的影响不显著。本文检验了中老年男性群体和女性群体的劳动供给时间对空气污染的反应是否存在差异，我们基于性别差异进行分组回归。表8报告了男性和女性对空气污染的反应，结果表明，空气污染对不同性别的中老年群体均产生显著的负向影响，并未发现性别上的差异。

表8 异质性分析：男性和女性

2.基于教育程度差异的研究。

不同教育背景的中老年群体面对空气污染的反应也有所不同。本文依据受教育程度进行分组，以高中学历为界，将样本划分为两组，未上高中的为低学历组，学历在高中及高中以上的为高学历组。表9汇报了回归结果。结果表明，空气污染对低学历组的人群的影响更加显著，其原因可能是低学历组在劳动力市场占弱势，更有可能从事户外工作和体力活动，并且更倾向于暴露在室外环境中。此外，从健康意识的影响机制分析，高学历人群自身具有较强的健康意识，空气污染在健康意识渠道作用有限，而对于低学历的人健康意识提升作用更强，因此空气污染对个人工作时间的负面影响，仅在低学历组体现。该结果与杨艳和杨子菁(2021)[37]使用CLDS数据得出的结论一致。

表9 异质性分析：高学历和低学历

3.基于城乡差异的研究。

本文依据居民居住地将样本分解为城市和农村，表10汇报了分组回归的结果。可以看出，空气污染对于农村地区的影响更为显著，而对于城市地区的影响并不明显。其原因可能是：一是农村卫生医疗条件比较落后，而城市医疗资源较为丰裕，随着医疗资源丰裕度的提升，当地居民能够享受更多、更好的医疗卫生服务，在一定程度上减弱了空气污染的负面影响(王玉泽和罗能生，2020[5])；二是农村居民大多从事户外活动，与外部环境接触时间更长，受到空气污染的影响更大。

表10 异质性分析：城市和农村地区

4.基于年龄差异的研究。

由于本文样本中年龄平均值为58岁，接近退休的年龄，对于年龄较大群体，特别是55岁以上群体还在工作的居民可能存在样本选择偏误的，即高龄依然坚持工作的居民可能由于经济条件原因而继续工作，可能更多的是从事户外或者体力劳动。为此，本文将样本以55岁为界划分成高年龄组和低年龄组，再次重复上述回归操作。表11回归结果说明空气污染对两个年龄组都具有显著的负向影响，甚至对于主要工作时间，空气污染对低年龄组的影响更为显著。该结果也排除了样本选择偏误带来的干扰。(4)此处感谢匿名审稿人提出的宝贵建议。

表11 异质性分析：55岁以上和55岁以下

六、结论及政策启示

近年来，随着婴儿潮一代逐步进入老年阶段，中国人口老龄化形势日趋严峻。对比第六次与第七次人口普查数据，生育率持续下降，老年人口占比快速上升，适龄劳动人口比重下降，社会劳动供给不足已经成为当前乃至未来几十年亟待解决的重大问题。然而，我们也应该看到老年人力资源市场存在的潜力，充分挖掘低龄老年人口的劳动供给潜力，这既可以缓解劳动力供给不足的问题，也可以满足部分老年人退休后继续为社会做贡献的心理。要提升中老年劳动力的供给水平，就必须要重视影响中老年劳动供给质量的客观因素，尤其是空气质量。

通过生命周期模型的构建和实证检验，我们发现，空气污染明显降低中老年群体的劳动供给时间。通过机制分析发现，空气污染会影响中老年群体在非健康时间、闲暇和工作之间的时间配置：一方面，空气污染会恶化中老年群体健康水平，延长非健康时间，收紧健康时间约束；另一方面，空气污染还会引发居民对健康问题的担忧，加剧空气污染对劳动供给的挤出效应。通过异质性分析，我们发现：一方面，空气污染对不同性别和高、低年龄组的中老年群体劳动供给时间均产生显著的负向影响；另一方面，空气污染对农村地区和低学历的中老年群体劳动供给时间负向影响更为显著。为了充分挖掘低龄老年劳动供给潜力，保护中老年群体劳动供给，本文的政策建议如下：

第一，在人口老龄化趋势日趋严峻之时，政府在充分挖掘低龄老年人口劳动供给潜力的同时，应重视空气污染对其劳动供给的负面影响，尤其是对其产生的心理健康危害。政府要重视环境治理在地方发展中的重要性，提高空气质量在地方政绩考核体系中的比重，持续降低空气污染水平，从而提高中老年群体的劳动参与率。

第二，政府应提高社会保障和公共医疗的覆盖范围和供给质量，努力减少中老年群体的非健康时间，增加健康时间。政府应制定更加全面的公共卫生政策，对老年人与健康状况较差的人群给予针对性保护政策，减少中老年群体对健康问题的过度担忧和超额支出，满足其健康需求，缓解空气污染等因素带来的健康损害。

第三，政府应保证中老年群体公共基础卫生服务的可及性和有效性，增强闲暇对健康资本的提升作用。政府应向中老年群体提供初级保健、预防保健、健康管理等公共卫生服务和体育设施等公共基础设施，不仅帮助中老年群体及时应对身体健康问题，也鼓励中老年群体增加日常锻炼时间，提高身体素质。

第四，政府要重视社会不平等对空气污染负向影响的放大作用，加强对农村地区和低学历中老年群体的保护，使公共卫生等医疗资源向社会弱势群体倾斜，防止由于收入不平等带来更大的健康不平等。

附录

附表A 最小二乘回归估计结果