原文信息：
Currie, Janet, John Voorheis, and Reed Walker. "What caused racial disparities in particulate exposure to fall? New evidence from the Clean Air Act and satellite-based measures of air quality." American Economic Review 113.1 (2023): 71-97.
01
引言
自美国环境保护署( EPA ) 1994年建立以来，“环境公平”一直是一个非常重要的问题，但关于污染物暴露种族差异的现有研究大多是碎片化和间接的。“碎片化”主要是由于污染监管网络的稀疏，在美国只有20%的县有细颗粒物的监测装置；“间接”体现在以往研究大多使用空气污染暴露的代理指标，例如到污染设施的距离，但由于空气传播过程的复杂性和移动污染源的存在，这一代理指标并不完美。所以以往研究虽然知道在到污染设施的距离上存在种族差距，却难以研究这一距离差异如何转化为污染物暴露的差异，以及为什么污染物暴露的种族差异会随着时间推移而变动。
作者将2000-2015年美国PM2.5的遥感数据与微观人口普查数据相结合，探讨污染物暴露种族差异的变化趋势及其原因。作者发现，虽然非裔美国人生活在污染最严重的地区，但黑人和白人污染暴露的种族差异已经从2000年的1.5μg/m3缩小到2015年的0.5μg/m3。进一步探讨其机制，发现这一差距不能由个体和家庭层面的差异解释，而更多的是清洁空气法案（Clean Air Act, CAA）实施的结果。CAA法案的实施使得非裔美国人占比更大的区域，享受了更大程度的污染下降。
本文的边际贡献主要体现在两个方面：（1）本文是第一个将全国范围的个体调查数据与全国性PM2.5数据相结合研究不同种族环境不平等的差异及变化趋势的研究。（2）作者更具体地探讨了环境政策和CAA法案实施的分配效应。
很多研究将卫星遥感数据与其他指标数据相结合来建立大气污染物的预测模型，实现对没有污染监测装置但卫星覆盖的地区污染的预测。作者使用Di et al.(2016a,b)的数据，得到2000-2015年美国0.01°分辨率的日度PM2.5浓度数据，然后将污染数据与2000年人口普查表(美国人口普查局2010)和2001-2015年ACS (美国人口普查局2015)的个体层面数据按照住户普查位置进行合并。作者主要关注非裔美国人和非西班牙裔白人之间的差距，因为历史上这一差距是最大的。剔除西班牙裔白人主要是由于其流动性较大，存在潜在测量误差。
图1显示，2000-2015年间，非裔美国人和非西班牙白人之间的差距从2000年的1.6 μg/m3下降到2015年的0.54μg/m3 。但由于非裔美国人初始值较高，两者下降的比例是类似的。将空气污染暴露差距转化为预期寿命的种族差异，这一下降约解释了4%预期寿命的变化。
接下来作者比较了在控制不同地理范围固定效应情况下不同种族污染物暴露的区域内差距。图B1中的结果表明，州内部的污染暴露差距效应、国家层面的污染暴露差距、大部分个体暴露的差距都能被普查区（Tract）层面的固定效应解释。本文使用的数据精读能够实现对普查区层面差距的衡量。
从2000年到2015年，不同种族群体中的大部分生活的区域污染暴露都减少了，非裔美国人生活区域的污染暴露的下降幅度大于非西班牙裔白人。
03
污染暴露差异的分解
发现不同种族空气污染物暴露存在的差异及其变动趋势的不同之后，作者进一步探究是哪些因素带来了这一不同。作者考虑了个体层面的特征、街区层面的特征以及流动性带来的影响。
作者首先检验污染暴露的横截面差异能否由个体特征来解释，使用的方法是建立模型(1)，比较加入个体特征的控制变量X与不加控制变量时系数γ的差异。具体控制的变量有收入、年龄、教育、子女数量、性别以及是否拥有住房。图3 Panel A展示了回归结果，Panel B将有无控制变量的结果进行了对比。结果显示，有无控制变量的结果具有较强的相似性，个体层面的特征无法介绍观测到的污染暴露差异。作者还将2000年和2015年的数据按收入五分位数进行了分层，在每一个分位点上，条件差距在给定的年份中与无条件差距保持相似。
进一步的，作者在模型(1)中加入街区层面的特征，具体包括平均公共援助收入、少女怀孕率、受教育年限、单人家庭居住比例、住房拥有率、主要公路里程和固定设施PM2.5排放量。结果展示在图3 Panel C中，这一结果与Panel A中的结果类似，说明街区特征也不能完全解释污染物暴露的种族差异。对结果更详细的分析表明，街区特征约解释了非裔美国人和非西班牙裔白人PM2.5污染物暴露差距1.617中的0.324。
非裔美国人和非西班牙裔白人生活在不同的街区，这解释了一定的污染暴露差距。但是从2000-2015年污染暴露种族差距的缩小是由于非裔美国人比例较高的社区空气质量的改善，还是由于非裔美国人从污染较高的社区向更清洁社区的相对移动？因此作者进一步考虑人口流动性发挥的作用。作者计算了在人口不流动的假设下2015年的不同种族污染暴露水平。表2结果显示，如果个体在2000-2015年间无法移动，那么污染差距的变化会略微小一些。非裔美国人在2000-2015年间迁移到相对清洁的地方，而非西班牙裔白人则相反。在这段时间里，只有12.7 %的暴露差距的改善来自于非裔美国人和非西班牙裔白人之间流动模式的差异，其余的原因是非裔美国人地区的污染状况有了更大的改善。
CAA法案与空气污染暴露的相对变化
04
为什么特定街区空气质量会有更大改善呢？作者假设这是由于2000-2015年间CAA法案在非裔美国人集聚社区更有约束力。
CAA法案最早于1963年实施，但最初由于联邦监督较少，实施结果不佳。在1970年，美国国会颁布CAA修正案，并成立了美国环境保护署( EPA )，提升了联邦在空气污染治理上的权力。CAA法案关注的是较常见和危害性较大的空气污染物，并对固定和移动的污染源进行管理。CAA法案于2005年开始实施，给予了EPA采取行动改善空气质量的权力。在2000年，非裔美国人更多的生活在污染较严重的地方，因此CAA法案的影响也可能在这些地区更大。
根据CAA法案，当一个县超过当地监测站的空气质量标准时，监管机构会确定周边的县是否促进了这种违规，所以“不合格”的区域通常是针对几个县构成的县组，而非针对单个县。图5展示了2000-2015年PM2.5的变化以及在2005年确定为不合格地区的62个县组，被确定为“不合格”的县组会受到更大程度的管制，作者建立模型(2)(3)来探究CAA法案实施影响的异质性。Pict是指居住在县组c的个体i在第t年面对的污染水平，若新指定一个县组为PM2.5不达标（管制县），1[Nonattainc]取值为1。
结果显示，CAA法案实施前，是否为管制县PM2.5水平不存在显著差异；政策实施后，新管制县的污染水平下降了约8 %。将非裔美国人和非西班牙裔白人分开讨论时结果不存在显著差异。DID模型回归的结果展示在表3中。第1列结果表明，CAA法案实施使得管制县PM2.5浓度下降了1.23μg/m3 。第2列考虑了是否为非裔美国人的因素，三次交互项为正但不显著。第5-8列加入州年联合固定效应后，系数相较1-4列减少约一半，这可能是由时变的未观测到的因素带来的。
作者进一步考虑了处于不同污染水平的政策效应。原文中较详细的介绍了分位数回归实施的方式，这里只对结论进行介绍。图7表明，CAA法案显著改善了PM2.5分布在第50和90百分位之间地区的空气质量。按照种族进一步估计，在污染分布的上分位点，非裔美国人相对于非西班牙裔白人而言，空气质量的改善幅度更大。
那么CAA法案的实施多大程度上带来了污染物暴露种族差距的降低呢？作者将分位数回归估计值和初始分布各个分位点上的人口比例结合，计算了在没有被评判为不达标时的反事实情况。表4第1列和第2列分别描述了2005年和2015年各分位数区间内的实际污染水平，第3、4列是反事实结果。2005-2015年污染物暴露种族差距的实际变化为0.59μg/m3 ，反事实变化为0.23μg/m3 ，CAA法案可以解释差距变化的60 %以上。
人口的流动是否会影响CAA法案实施的效果呢？作者按污染分位数绘制了非裔美国人和非西班牙裔白人2005 - 2015年人口份额的变化（图B7）。污染下降最多的地区也是非裔美国人比例下降最多的地区，而空气质量改善幅度最大的地区非西班牙裔白人比例增幅最大。这种流动性的相对变化一定程度上抵消了CAA法案实施带来的污染暴露种族差异的降低。
05
总结
作者在本文中研究了不同种族污染暴露的差异及其随时间变动的趋势，并进一步探讨了差距缩小的原因。研究表明，个体层面和街区层面特征的变化不能很好的解释污染暴露种族差异的变化，但CAA法案的实施减少了美国种族群体之间的环境不平等。
Abstract
This project links administrative census microdata to spatially continuous measures of particulate pollution (PM2.5) to first document and then decompose the key drivers of convergence in black-white pollution exposure differences. We use quantile regression to show that a significant portion of the convergence in Black-White exposure is attributable to differential impacts of the Clean Air Act (CAA) in Black and White communities. Areas with larger Black populations saw greater CAA-related declines in PM2.5. We show that the CAA can account for over 60 percent of the racial convergence in PM2.5 pollution exposure in the United States since 2000.
转自：“香樟经济学术圈”微信公众号
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