空气污染如何使人肥胖

这是经济学论文，所以讨论的是Behaviorchannel，而不是Biologychannel

简而言之，就是吃更多，动更少。

1文献来源

DeschenesO,WangH,WangS,etal.Theeffectofairpollutiononbodyweightandobesity:EvidencefromChina[J].JournalofDevelopmentEconomics,,:.

2摘要

本文提供了空气污染对体重和肥胖的因果效应研究。使用CHNS数据，发现空气污染对体重有明显的积极影响，以逆温层为IV，发现过去12个月PM2.5平均浓度每增加1μg/m3（1.54%），体重指数就会增加0.27%，超重和肥胖率也会分别增加0.82和0.27个百分点。这些影响可部分地通过行为渠道（Behaviorchannel）来解释，包括减少体育活动、减少步行上班或上学、减少睡眠和增加脂肪摄入。

3Empiricalstrategy

2sls，使用逆温层做IV。

是窗口期的平均空气污染程度(PM2.5)。作者使用了12个月的均值作为窗口，并使用了多种均值作为稳健性检验。其中

是个体BMI指数。控制了个体固定效应

，所以即使个体迁移，也只有迁移部分的个体会混淆估计结果。因此如果这部分个体的数量较少，对估计的影响很小。后面作者也使用两个限制样本的方法，控制了个体sorting的影响。

比如：

在省级层面讨论结果，个体就算职住分离，更多应发生在同省跨城市间，而非跨省（北京-天津；上海-杭州除外）将样本限制在农村，农村人口的流动性不会像城市中职住分离现象那么严重。

是气候的均值，

是year-by-monthfixedeffect。这个和year-fixedeffect的区别在于，year-by-month可以进一步的控制季节效应。比如天气变化和污染都具有季节效应。

聚类方面，作者做的很全：

county-year-monthcunnty-year4DATA

CHNS的一个主要优点是，体重和身高由医务人员测量，而不是由受访者自我报告。但其实就算自我报告也影响不大，文章控制了个体的固定效应，受访者总不能每次汇报都是随机的，要低报，也应该具有一致性。

5Results6Robust

Column(7)teststherobustnessofourIVconstruction.Inourbaselinemodel,wede?nethermalinversionsusingthetemperaturedifferencebetweenthe?rst(m)andthesecondlayers(layers).Incolumn(7),wereplacethesecondlayerwiththethirdlayer(m).Theresultsareverysimilar.

OurbaselinesampledroppedpregnantwomenbecausetheirbodyweightslargelyincreasedduringpregnancyandthustheirBMIarenotindicativeforoverweightandobesity.Nevertheless,weincludethesepregnantwomenintheestimationincolumn(9).

换核心解释变量平均周期

1-3month基本不显著，说明空气污染对体重的影响可能不是即时的。

7机制

首先作者明确讨论的是Behaviorchannel，而不是Biologhchannel。其次Behaviorchannel是日度数据，而

是月度数据，所以直接使用reduced-form，即将Behavior回归在

上：

Notethatthesebehavioralresponseswerecollectedinreferencetoashortperiod(weekordays)beforetheinterview.However,ourairpollutiondataareonlyavailableatmonthlylevel.Wethususethereduced-formestimates,i.e.,theregressionsofthermalinversionsonthesebehavioralresponsesinthecorrespondingexposurewindows.

简而言之，就是吃更多，动更少。

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