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人不是孤立的存在，而是存在于一定环境之中，受到环境影响的同时也影响着环境。环境污染问题是人类社会在生产发展过程中产生的，反过来却危及人类的生存，环境污染对人类生产生活的方方面面都产生了重要影响。环境污染问题逐渐严重，引起了政府的高度重视和学者的重点关注。学者们从不同视角探讨和分析社会公众关心环境污染的原因，目前环境经济学中关于环境污染的研究主要集中在以下方面：环境污染对健康尤其是死亡率的影响，并以此估算环境污染的社会成本或改善空气质量的社会效益；研究环境污染对劳动生产率的影响，为环境政策的成本—收益分析提供了新的视角；探讨环境污染与住房价格关系，为衡量环境的成本提供了资本化的视角；关注环境质量尤其是空气质量如何影响劳动力（尤其是高技能劳动者）的长期空间流动；研讨环境污染对人类终极目标幸福感的影响；等等。
雾霾天气中，空气中浮游着大量尘粒和烟粒等有害物质，会对人体的呼吸道造成伤害，医学界和经济学家都大量研究了环境污染对人体健康的负面影响。空气污染物通常包括可吸入颗粒物（PM
10
和PM
2.5
）、二氧化硫（SO
2
）、一氧化碳（CO）、二氧化氮（NO
2
）和臭氧（O
3
）等。每种污染物对人体健康都有短期或长期的影响。短期影响包括心肺功能降低、引发呼吸道疾病、非致命的突发性心脏病和心绞痛等。
长期影响包括导致心肺疾病、呼吸道感染、哮喘、肺癌等（EPA, 2004；Neidell, 2004），甚至导致提前死亡，尤其是老幼人群（Chay & Greenstone, 2003；Arceo et al.，2016；Deryugina et al.，2016）。陈玉宇等（2013）的研究发现，空气污染导致淮河以北的居民平均寿命可能减少五年。此外，医学文献也表明，空气污染会降低认知能力，使人情绪低落、焦虑感增加，长期下去甚至可能导致抑郁（Pun et al.，2016）。
空气污染对健康的这些负面影响会弱化人力资本的积累（健康也是人力资本的一种），对人们的居住和工作选择以及在劳动力市场上的表现都有很大的影响。国内有很多医学文献研究空气污染对健康的影响，苗艳青和陈文晶（2010）利用2008年山西省调研数据，运用Grossman模型分析了两种空气污染物PM 10 和SO 2 对居民健康需求的影响，试图从人力资本的角度揭示环境污染对健康的经济学影响。其研究发现：两种空气污染物对当地居民的健康需求都有显著的不利影响，并且PM 10 对居民健康需求的不利影响更大，而且这种不利影响只是发生在那些处在社会较低阶层的群体身上；除了空气污染，年龄也是影响处于社会较低阶层居民健康需求的重要因素；采取避免污染行为能显著减少空气污染对健康的不利影响，如果不考虑避免污染行为，空气污染对健康需求的影响就会有偏。陈硕和陈婷（2014）研究了火电厂SO 2 排放对公众健康的影响，他们利用中国地级市面板数据和三阶段最小二乘法研究发现，SO 2 排放量的增加将显著增加呼吸系统疾病及肺癌的死亡人数，经测算，SO 2 气体每年造成全国约18万人死亡，相关治疗费用超过3000亿元。Chen等（2017）对中国272个城市进行了空气微颗粒污染物和每日死亡率的分析。有关空气污染对心理健康和认知功能的损害，吕小康和王丛（2017）对国内外研究学者的大量研究工作进行了非常全面的综述。总的来讲，空气污染会对神经系统、脑功能及认知功能造成损害，且损害多集中于儿童、老年人、慢性病患者等易感人群。空气污染会降低主观幸福感，导致焦虑、抑郁情绪，甚至增加自杀风险。不同的污染源影响认知与心理健康的生理机制是不同的。除了生理机制，空气污染也会通过媒体表征间接地对个体或群体产生心理影响，且影响的严重程度与社会脆弱性和心理韧性有关。在此不一一列举。
从中国知网（CNKI）检索到的改革开放以来我国学者以“污染”与“健康”为篇名和主题的文献数量统计情况见图5-1。由图5-1可以看出，进入21世纪后，该研究领域的文献数量急剧增加，尤其是近几年雾霾天气的频繁出现，进一步引起了学者们的广泛关注。
图5-1 1978—2017年我国以“污染”与“健康”为篇名和主题的研究文献数量统计
资料来源：中国知网。
劳动生产率是指劳动者在一定时间内所创造的劳动成果与其劳动消耗的比值。具体而言，如果单位时间内生产的产品和服务数量越多，或者生产单位的产品和服务消耗的时间越短，则说明劳动生产率越高；反之则反是。由于环境污染对居民健康存在着短期影响和长期影响，而健康的身体是人类能够工作而且有效率工作的前提，因此环境污染间接影响了劳动生产率。污染影响劳动生产率的渠道主要有：细颗粒物可以被直接吸入人体，进入血液，对人体危害很大。细颗粒物可以直接渗透进室内（Thatcher & Layton, 1995），导致预防空气污染很困难，预防的成本很高，因此，即使长期待在室内的办公人员也会受到细颗粒物的危害，空气污染影响身体健康从而影响体力劳动者的体能；空气污染影响认知能力和情绪，会降低白领职业人群的工作效率（Chang et al.，2019）；就业者家庭中容易受空气污染影响的老幼成员生病的话，就业者就需要缺勤来照顾患者，或者就业者自身生病也会导致请病假，这些会减少就业者的工作时间或者劳动供给（Aragon et al.，2016；Hanna & Oliva, 2015）；缺勤的就业者可能会导致工作上的协调出现问题，降低其他就业者的效率。
国外已有大量的实证研究考察了环境污染对劳动生产率的影响。Bruvoll等（1999）基于挪威经济的动态一般均衡模型，研究认为环境污染通过损害劳动者健康和消耗自然资源来影响劳动生产率，环境质量下降造成的直接福利损失是巨大的。Zivin和Neidell（2012）通过合并计件合同下美国加利福尼亚州一农场工人的劳动生产率数据和当地O 3 浓度数据发现，O 3 水平远低于联邦空气质量标准时对工人生产率有显著而稳健的影响，具体为工人暴露环境中O 3 浓度每降低10μg/L，工人生产率就会显著提高5.5个百分点。Adhvaryu等（2014）研究了污染对印度班加罗尔的一家制衣厂工人的影响，PM 2.5 降低了车间工人生产率，具体为污染浓度每增加10μg/m 3 会降低小时工人效率超过3.0个百分点，或者污染浓度增加1个标准差，导致效率下降1.4个百分点。Chang等（2016）研究室外空气污染对梨包装工厂室内工人生产效率的影响。PM 2.5 是一种容易进入室内的污染物，PM 2.5 浓度的增加会导致生产率显著下降，该影响效应主要出现在低于空气质量标准情况下。相反，不进入室内的污染物O 3 对生产力几乎没有影响。这种室外污染对室内工人生产力的影响表明一个忽视污染的后果。也有研究发现环境污染影响其他劳动效率，Currie等（2009）发现空气污染会增加小学生缺课次数。Lavy和Roth（2014）研究表明空气污染会影响小学生的认知能力从而影响他们的考试成绩。空气污染也会影响室外运动员的成绩和表现，Lichter等（2015）研究发现空气污染影响了德国足球运动员在比赛中的表现。
也有学者研究我国环境污染对劳动效率的影响。杨俊和盛鹏飞（2012）将环境作为一种生产要素，认为环境污染对劳动生产率的影响包括对生产的影响和对劳动者劳动支付决策的影响，并利用我国1991—2010年省级面板数据研究发现环境污染对中国当期的劳动生产率有明显的正效应，但是对滞后一期的劳动生产率的影响则显著为负，并且随着环境污染规模的扩大，其对劳动生产率的负影响逐渐加重；但没有考虑空气污染也取决于一个省的总产出的“反向因果”关系。盛鹏飞（2014）以内生经济增长理论和环境库兹涅茨假说为基础建立环境污染影响劳动生产率的理论分析模型，并从中国经济和环境发展现状考察了环境污染对劳动生产率的具体影响。研究发现，环境污染对当期劳动生产率有显著稳健的负效应，且短期影响不显著，长期影响显著为负。Fu和Guo（2016）研究表明我国城市空气污染会延长马拉松参赛者跑完全程或半程的时间。赵伟（2018）基于省级面板数据发现废气、SO 2 、烟粉尘三类空气污染物对本地区劳动生产率均有抑制作用。Fu等（2018）利用1998—2007年历次规模以上工业企业调查（普查）数据和高精度全国范围的地理区域污染数据，估计了我国PM 2.5 和SO 2 浓度对制造业企业劳动生产率的影响。发现，如果PM 2.5 浓度减少1.00%，制造业劳动生产率会提高0.85个百分点，弹性为-0.45。He等（2019）利用中国江苏与河南两家纺织厂的日度生产率数据和实际观测空气污染与气象数据，从微观层面研究了空气污染对劳动效率的影响。从统计数据上看，即便PM 2.5 浓度较高，空气污染对劳动生产率也没有即时产生显著影响；空气污染影响存在滞后性，长时间接触PM 2.5 时，污染对产量有显著的负面影响，但影响并不大；持续超过25天每天PM 2.5 浓度上升10 μg/m 3 ，劳动日产量效率下降1个百分点，而且生产力更高的工人对空气污染更加敏感。Chang等（2019）以我国上海和南通的两个呼叫中心为研究对象，研究了污染对服务业工人生产力的影响。通过将每个工人精确日产量指标与污染和气象日指标连接起来，发现越高的空气污染水平越会降低工人生产率。
以上这些研究均表明，环境污染降低劳动生产率，这也是劳动力尤其是高人力资本劳动力流动的原因之一。
环境质量作为周边设施（amenity）会被资本化到房价中。环境污染作为负的外部性，会降低住房价值。房地产经济学文献里的环境污染包括空气污染、噪声、垃圾焚烧场、核电站、危险废弃物处理站、燃煤发电站等（Kiel & McClain, 1995；Greenstone & Gallagher, 2008；Davis, 2010；Tanaka & Zabel, 2017）。以美国环保部空气质量管制政策在空间上的不同强度作为工具变量，Chay和Greenstone（2005）发现悬浮颗粒物每降低1%，房价会上升0.2%～0.35%；Bayer等（2009）则估计出较大的弹性，为-0.34～0.42。Bento等（2015）也有类似的发现，低收入家庭从空气质量改善中获得的房价增值更多，原因是低收入家庭通常居住在空气质量较差的社区，这也说明了人们会根据自己的收入、偏好、对环境质量的支付意愿等特征来选择居住区位。国内也有少数研究利用特征价格法（Hedonic Model）检验了空气质量对房价的影响，比如，郑思齐等（2014）发现了较小的房价的空气污染弹性，只有-0.08。陈永伟和陈立中（2012）发现青岛居民愿意为降低1单位空气污染指数多支付商品住房价格100元／米 2 。由于特征价格法不能解决不同支付意愿的购房者选择到不同空气质量的居住区的空间分选（spatial sorting）问题，估计的结果常常是有偏的。
当环境质量持续恶化时，人们可能出于对健康的考虑及良好环境的追求而被迫选择迁移，根据环境进行“用脚投票”，这些人群被称为“环境移民”（environmental migration）。但有关环境移民的研究主要集中在自然灾害和气候变化对移民的影响方面（Unruh et al.，2005；Martin, 2013）。关于空气污染对移民的影响：Lin（2017）利用美国1970—2000年的人口普查数据发现，如果一个居住区在20世纪70年代处于工业区的下风向，那么该居住区在2000年会有更多的低技能居民、更低的工资水平和更低的房价，表明空气污染对居住区具有长期负面影响，且拥有高技能的人会选择空气质量好的社区。Qin和Zhu（2015）发现，当我国城市空气污染严重时，会有更多人百度“移民”一词，该研究仅能表明空气污染和移民倾向的正关系，没有提供实际移民的证据。李晓春（2005）探讨了工业污染和劳动力转移的理论关系。朱志胜（2015）检验了空气污染对流动人口劳动供给的影响，其选取的工具变量为一个地区上年的空气污染平均水平，这仍然存在内生性问题，因为人们的迁移决策很显然会利用过去的信息。楚永生等（2015）力图检验空气污染对高技能和低技能劳动者流动的影响，但他们采用了省级数据，并没有计算流动人口数量，采取的是劳动力人口存量的变化，且没有考虑估计的内生性问题。洪大用等（2016）利用电话调查获得的数据研究了北京居民因为空气污染而迁出北京的意愿。总体来说，国内外学者关注这些问题，基本上都支持了环境污染会影响人口流动、劳动力流动这一研究结论。
以上分析发现，环境污染会对人类生产生活产生多方面影响，那么必然会影响到人类所追求的终极目标——幸福。其中，多数研究集中在空气污染的影响方面，涵盖多个国家和地区，结论基本支持空气污染对幸福有负面影响（Welsch, 2002，2006；Di Tella & MacCulloch, 2007；Rehdanz & Maddison, 2008；Mackerron & Mourato, 2009；Luechinger, 2009，2010；Ferreira & Moro, 2010；Levinson, 2012）。也有学者利用气候变化探讨幸福变化（Frijters & Van Praag, 1998；Rehdanz & Maddison, 2005；Cuňado & Gracia, 2012；Ferrer-i-Carbonell & Gowdy, 2007；Tiwari, 2011），也基本发现气候恶化会使幸福程度降低。Van Praag和Baarsma（2005）研究发现机场噪声对阿姆斯特丹机场半径50千米内居民的主观幸福感具有负面影响。Brereton等（2008）的研究发现，交通拥挤程度对爱尔兰居民主观幸福感具有负面影响，但并不显著。Luechinger和Raschy（2009）的研究发现，洪灾对居民主观幸福感具有显著且较大的负面影响。Berger（2010）研究了苏联切尔诺贝利核事故对德国（西德）居民的环境意识和主观幸福感的影响。研究表明，该事故没有影响居民的主观幸福感，但提升了居民的环境保护意识。MacKerron和Mourato（2012）收集了2万多名英国居民的数据发现，平均而言，居住在绿化环境较好或者是自然保护区的居民显著地比那些生活在城市环境中的居民有更高的幸福感。
学者们对我国环境污染和幸福感关系也进行了探索性的研究，基本上都发现环境污染降低了国民的幸福感水平（Smyth et al.，2008；Yuwen & Wen-ya, 2011；Li et al.，2014；曹大宇，2011；黄永明、何凌云，2013；陈永伟、史宇鹏，2013；杨继东、章逸然，2014；李梦洁，2015；郑君君、刘璨、李诚志，2015；武康平、童健、储成君，2015；吕佳莲、杨光蕤，2016；陆杰华、孙晓琳，2017；储德银、何鹏飞、梁若冰，2017；许志华等，2018）。