如何理解「由于使用燃煤取暖，中国 5 亿北方居民预期寿...

万里风中虎

对RD的介绍，大家可以参考本坛DRACULA的系列文章；
也可以参考DARON ACEMOGLU对美墨边界小城不同制度对经济增长的分析;
这也是STEPHEN MACHIN用来研究学区房房价的犀利工具。

chalet

总算有专业人士出来评价这篇文章了。
作为非专业人士，关心的是这么几点：
1. 连续性假设是否成立，是否淮河南北的各项变量都服从“连续性”假设？研究者对两岸的自然环境（含重金属、微量元素等）、工业（含非燃煤取暖期间的空气颗粒物数据）、农业、生活条件（收入、食物、饮水、医疗卫生状况、风俗、历史等等）是否有足够详细的分析和比较呢？比如，我可以胡乱猜测，由于长年战争的因素，淮河以北的居民中应激反应强的比例高于南岸居民，这一因素可以帮助他们在战乱尽量多的生存下来，但是这对他们的长寿却是有害的。
2. 有关变量即使是连续性变量，可那些细小的差别是否对寿命就没有影响？比如，在医学上，有研究证实，高血压、血糖这样的连续变量在一定范围内，对生存的影响是呈线性关系的（比如人群舒张压也就是低压每下降2mmHg，可使高血压的发病率下降17%，冠心病的发病率下降6%），那么稍许温差对血压的影响是否最终也影响到了生存期呢？
3. 作者对死因的分析也是我非常关心的，他们是如何判断哪些与空气污染相关、哪些无关？
4. 空气颗粒物对寿命的影响，需要多少时间？取暖政策是有时间性的，北岸选取城市供暖开始时间是何时，对居民影响的时段和寿命监测时段之间的关系是否合理？
5. 供暖带来的寿命获益，该如何估算？

也许我的疑问在文章里已经做了解答，因为说实话，经济学家的学术文章我是看不懂的。就算这些问题都不是问题，至少我非常反感所谓5亿人5.5年的无底线推论。

冰蚁

chalet 发表于 2013-7-17 05:40
总算有专业人士出来评价这篇文章了。
作为非专业人士，关心的是这么几点：
1. 连续性假设是否成立，是否淮 ...

我很怀疑那个Chen Qing 是专业人士。第一，第二条的反驳有点扯了。举的例子感觉毫无统计的基础。第三条那个什么空气悬浮物耐受能力就更扯了。pm2.5是污染，这个不象是高原反应，缺氧了，人体可以自己造红细胞进行补偿。流行病学调查显示雾霾天相关疾病发病率的上升。这个小范围的有效性不成立。

烟波钓徒

冰蚁 发表于 2013-7-17 21:56
我很怀疑那个Chen Qing 是专业人士。第一，第二条的反驳有点扯了。举的例子感觉毫无统计的基础。第三条那 ...

这个人也是学经济的，他的“反驳”其实只是指出一些关键假设可能问题的方向。属于seminar做完之后，显示出听懂了文章的问题。其实三条反驳都没什么根据。

老兵帅客

外行的一个疑问，南方地区不供暖，因此冬天湿冷，很难受的，有没有这方面的原因导致平均寿命减少的文章与数字？

chalet

冰蚁 发表于 2013-7-17 21:56
我很怀疑那个Chen Qing 是专业人士。第一，第二条的反驳有点扯了。举的例子感觉毫无统计的基础。第三条那 ...

雾霾天相关疾病发病率的上升，这点毫无疑问。问题是这个上升有多少转化为死亡，和寿命的降低，这个不是随便可以说的。

如果雾霾天造成的寿命降低，除了对严重呼衰的病人外，对其他人的影响要累积10、20年才能体现，那么现在的这项研究结果就完全可能是张冠李戴，而真正导致寿命差别的原因，就被放过了。

不过，我承认对这篇文章的不信任，主要还是因为读不懂这篇文章。

chalet

我很理解老虎为什么说这篇文章很有意义。经济学家用本领域的研究方法，去进行一个新领域的开拓性研究，这点我相信是一大进步。不过，这样的开拓必须稳扎稳打，否则很容易带来不好的影响。从这个意义上讲，对这个研究质疑越多，对这样的开拓尝试越是有益。

另外，我不同意老虎和钓徒说的，要反驳就要自己在相当水平的期刊上去发表对应研究。如果这才是质疑的唯一途径，那么多期刊设立的Letter栏目岂不是没有意义了？事实上，有很多文章，仅仅是依靠质疑就已经足够被推倒了。

在医学领域，特别是循证医学指导下的临床指南的制定，第一步就是收集所有研究数据，然后逐一评价每个研究的质量。只有研究方法可靠、分析正确的研究，才会被认为结果可信，被当作制定指南的依据，也就是“证据”。临床流行病学里面一个很重要的内容，就是对研究质量的评价。一项研究发表了，就应该接受各方面的评头论足，如果有解释不了的地方，那它的结果就是存疑。

烟波钓徒

老兵帅客 发表于 2013-7-17 22:53
外行的一个疑问，南方地区不供暖，因此冬天湿冷，很难受的，有没有这方面的原因导致平均寿命减少的文章与数 ...

文章里面通过用供暖不同地方的气温和天数大概控制了这个影响。因为就算同样在北方，不同的地方供暖天数不一样。
其实这个文章的主要结论是TSP对人均寿命的影响。供暖只是用到的工具。

而且如果有你说的那些供暖导致的，不可观测的通过TSP来影响寿命的因素。文章里面提到了一些，比如说，因为天气寒冷，所以北方在室内呆的时间长，缺乏锻炼，因此会对TSP相关的疾病更敏感。即使有这些影响，结果都已经反应在里面了。

所以如果你说供暖在这个方面对寿命有正的影响，那么结论就是TSP的影响减去供暖的正的影响，结果是5.5年。也就是说TSP的影响应该是5.5更多。反之，如果这些有负的影响，TSP的结果才被高估。

烟波钓徒

chalet 发表于 2013-7-18 09:45
我很理解老虎为什么说这篇文章很有意义。经济学家用本领域的研究方法，去进行一个新领域的开拓性研究，这点 ...

我很同意任何研究都要经得起质疑和追问。经济学经验研究里面被发现有错的也是很正常的。

我并不是说一定要在同级别的刊物上发表反驳的结果，而是说如果有确实可靠的质疑的话，一般都同刊物都会发表的，即使不是一篇完整的文章，也可以发一个notes什么的。

由于基本的统计方法的理论都是相通的。只不过由于伦理和其他方面的因素，经济学很难做随机实验。因此发展了很多特有的计量方法。不过有一些临床试验用的方法也被引入到经济学里面来。包括propensity score matching等等。

chalet

搞经济的大拿们给我这门外汉上课，受宠若惊，还是硬着头皮说几句。

这篇文章说的是供热制度造成的空气污染对人寿命的影响，其分析的基础之一是淮河两岸死亡率的差别，研究者发现有差别的死因主要是心脑血管疾病和呼吸系统疾病。

那么除了研究者检验的那些变量之外，是否就没有别的因素会影响死亡率了呢？我这想到一个。这就是供热制度造成的室内室外温度变化对心脑血管和呼吸系统的影响。

人体血压对外界温度变化会有适应性的变化，这个早就被认识到，下面这张图66年发表的一项研究中的数据：


血压的生理性调节机制这是正常的，有重要生理意义的，但是对于心血管患者来说，情况就两说了。高血压控制目标中，血压读数是一项，血压控制的平稳也是一个很关键的目标。简单的说，血压波动本身就是有危害的，所以要减少血压的波动性，或者叫血压变异性。打个比方，血管就像一根充水的橡皮管，同样的平均水压下，一根水压稳定，一根水压不断波动，那么哪个先破裂，是显而易见的。

时间有限，我没有找更多的资料来说明血压变异性的危害。直接说回原题：由于供暖造成的室内室外温差，使人体会增加对血压的调节，造成血压波动的机会增加，而这对心脑血管的影响是无法回避的。但是，这个影响到底有多大，确实很难计算，现代条件下是否有验证的可能，这个我也需要好好想想。

那么是否还有其他未被验证的干扰因素呢？

最后，再提一个外行的问题，下图是原文中关于预期寿命的图示：


我没法理解这张图（当然几乎所有内容我都不理解 ）。如果空气污染确实影响寿命，那么在淮河以北这个影响一直存在，以南一直不存在，那么为什么越远的地方，体现出与临河区域不同的寿命趋势？临河区域的巨大差别，这到底是个偏倚，还是真实存在的呢？

Dracula

刚刚读了一下原文。从经济学论文角度来看，这篇文章并不是很让我信服。

这篇文章从经济学角度来说，其卖点就是Regression Discontinuity，因此是quasi-experimental design。RD万里风中虎引得这篇文章有不错的解释，我以前也写过篇文章介绍过。它的优点同简单的回归相比在于，一条河的两岸，经济，文化，其它污染，以及其它影响健康的因素应该也都很近似，这样如果河流两岸预期寿命有比较大的差别，我们可以比较确信的将其归因为是由于不同的treatment造成的，就这篇文章来说，就是由于供暖政策不同导致的空气污染TSP不同。如果这篇文章真能够非常详细的收集到淮河两岸相对应的村庄，城市的污染和预期寿命的数据，进行比较，得出类似的结论的话，我会觉得非常有说服力。但是问题在于这样的数据并不存在。如果将数据局限在离淮河非常近的城市的话，那数据就没有几个，而且对岸还不见得都有相对应的城市数据。因此这篇文章其实用的是全中国125个城市的数据，从北到哈尔滨，从南到海口，绝大多数都距淮河很远。因此我觉得文章的结果同regression discontiuity其实不是很沾边。这篇文章的统计方法我觉得叫做IV（instrumental variable）其实更贴切一些。就经济学经验研究方法来说，这篇文章其实是用城市是否位于淮河以北或以南，以及距离淮河的距离作为TSP污染的instrument。这个instrument是否合适取决于两个条件。第一，城市的位置或纬度能够影响城市空气污染的程度，这也就是文章的出发点，我觉得有道理。第二，城市的位置或纬度对居民预期寿命的影响，只有城市空气TSP污染这一个渠道。这一点我还不是很信服。很明显，中国南方和北方从经济发展到气候到文化以及很多其它因素有大量的不同，因此要满足这个条件，文章里使用的control variable必须把所有这些可能的因素都包括进去。但那样的话，简单的regression也能得到很好的结果，没有多大的必要使用RD或IV。文章使用的control variable 包括温度，平均教育程度，制造业占就业人口比例，城市户口的居民比例，使用自来水的居民比例，以及一个关于收入的变量。是否有其它可能的重要的变量遗漏，我不是很确定，但是有相当的怀疑。因此文章的结果不是很让我信服。

另外文章本来的数据是panel data，也就是说，每个城市从1980到2000，不同的时间都有数据（是不是每年都有我不太清楚），但是文章在数据分析以前将它们平均，变成了cross sectional，每个城市成为只有一个数据点。我不是很喜欢这种做法，觉得损失信息，不知道作一个diff in diff的分析结果会怎样。不过这篇文章考虑的是长期的健康后果，这么做可能有困难。

Dracula

Dracula 发表于 2013-7-18 22:39
刚刚读了一下原文。从经济学论文角度来看，这篇文章并不是很让我信服。

这篇文章从经济学角度来说，其卖点 ...

刚才看了一下文章的working paper版本，里面还有很多的robustness analysis。加入新的控制变量包括性别，年龄，是否是沿海城市。文章还把样本限制在离淮河纬度5度之内，这样部分回答了我的质疑（5度我觉得还是太宽）结果是仍然有很强的证据表明空气污染大大提高心脏和呼吸系统发病率，其对预期寿命的影响的估计同以前比相差不多，但是significance level却有下降，t statistics是1.85，5%的水平上不显著。

另外文章为什么要控制纬度，包括用三次函数来控制纬度呢？纬度尤其是纬度的三次方同预期寿命有什么关系呢？我不太明白，有点怀疑是data mining。

最后一点，我刚才发现文章的图3关于预期寿命，里面最南方的城市，我猜是海口，预期寿命是88，北方淮河以北10度左右的几个城市（可能包括北京？），平均预期寿命是92岁，预期寿命的数据是1991年到2000年数据的平均，我对这几个数据的可靠性非常怀疑。这几个数据对纬度三次函数的估计有很大影响，如果去除这几个数据，从图上看来，预期寿命同纬度的关系同线形比较接近，但是从表s9看，如果是线形关系的话，污染对预期寿命影响的估计就变成很不显著了。

Dracula

chalet 发表于 2013-7-18 14:42
搞经济的大拿们给我这门外汉上课，受宠若惊，还是硬着头皮说几句。

这篇文章说的是供热制度造成的空气污染 ...

你说的第一点，我对医学不了解，不是很确定。不过我怀疑这个对寿命的影响会有5岁这么高，美国各州预期寿命，夏威夷排第一，加利福尼亚排第四，这两个州基本上不需要冬天取暖。但是明尼苏达冬天极其寒冷排第二，Connecticut排第三，马萨诸塞排第五，它们的冬天也都比较寒冷，当然这几个州经济比较发达。因此我觉得就是有影响，也不会很大。

你说的第二点，我同意。我对这篇文章控制纬度的方法也不理解。

冰蚁

chalet 发表于 2013-7-18 01:42
搞经济的大拿们给我这门外汉上课，受宠若惊，还是硬着头皮说几句。

这篇文章说的是供热制度造成的空气污染 ...

单就高血压的问题，温度变化有影响，但是持续低温个人感觉影响更厉害。象我爸的血压到了冬天就够呛。屋里没有暖气，即使开了空调也是冷飕飕的。血压就不容易降下去。血压下不去，晚上睡眠质量就差，造成恶性循环，冬天非常不容易控制。现在一些老年人兴冬天往海南跑。还有你那个低温下的实验，不知道实验者着装如何。我觉得我要设计实验应该是两种温度同样着装吧。那么和实际情况还是有很大区别的吧？

冰蚁

Dracula 发表于 2013-7-18 11:41
你说的第一点，我对医学不了解，不是很确定。不过我怀疑这个对寿命的影响会有5岁这么高，美国各州预期寿 ...

5度貌似是因为要划到黄河流域截止，想考察淮河流域中淮河以北的情况。然后南边就对应给个5度，基本上到长江了。接着对 预期寿命 vs. 纬度进行拟合，大概 fit 出来一个3次方关系。可能就这么个过程吧。

河北曲阳人

没看原文（说实话，是觉得看不懂），其实从学术研究的过程、方法本身来说，能在顶级刊物发表，本身就代表这方面原文不会有什么问题，应该是非常棒的。这一点，应当相信顶级刊物审稿人的眼光。

但是，从常识来说，用淮河两岸推到整个北方居民，且是人均预期寿命。一旦加上预期，且把范围扩大到整个北方，这就比较麻烦。

北方人（淮河以北）的预期寿命比南方人（淮河以南）减少5.5年的结论，是否靠谱，看看北方人（建国后采用燃煤供暖制度，应当有几十年的连续数据吧）的人均寿命（公布的统计数据，不是预期）是否比南方人低，且低多少，对原文结论不就清楚了。

一种可能，如果北方人的人均寿命（统计数据，而不是预期），没有比南方人低5.5年，就可以写另外的文章了，证明某种因素导致北方人的人均寿命比南方人要高多少多少年。

另外一种可能，如果北方人的人均寿命，比南方人低的更多，超过5.5年，还是可以写文章了，找找某些因素导致北方人的人均寿命比南方人低多少多少年。

就是说，这篇文章之后，可以产生很多很多后续研究点。

青石崖下

转一个，兼听则明吧。

chalet

冰蚁 发表于 2013-7-19 00:51
单就高血压的问题，温度变化有影响，但是持续低温个人感觉影响更厉害。象我爸的血压到了冬天就够呛。屋里 ...

寒冷对血压的影响是比较明显，但是可以通过调整药物剂量的方式来解决。但是忽冷忽热引起的波动，就不是药物可以解决的了。
当然，我只是提出一个可能的影响因素，是否存在、具体有多大影响，确实没有坚实的数据可以说明。
没有经济学和统计学的基础，所以只能从医学的角度来分析这篇文章。说实话，从本能上我非常排斥这种用简单的数学手段来分析复杂问题的思路。健康经济学、卫生经济学确实有很长时间的历史，但是如果是没有医学背景的人来做研究，不犯错误的可能性是极小的。如果是有北大公卫学院的人参与这项研究，我想可靠性会大一点。

chalet

Dracula 发表于 2013-7-19 00:41
你说的第一点，我对医学不了解，不是很确定。不过我怀疑这个对寿命的影响会有5岁这么高，美国各州预期寿 ...

对血压波动的影响这个因素的考虑，也是基于假定其他变量都可比的前提下。
而且确实这个影响有多大，现在也没法估算。但是，肯定有很多类似的干扰因素，作者没有考虑到，没有对其进行校正。
实际上对寿命的影响因素太多，我不相信仅仅依靠几本年鉴的数据就可以分析这个问题。我觉得这个问题太复杂，研究者的态度有点轻率。

chalet

对于空气污染对寿命的影响，这是大家都关注的问题，我也不是反对控制空气污染的努力。我只是希望工作做得更踏实点，因为这个世界哗众取宠的东西太多了。我更不希望看到有人利用这个问题，特别是这篇文章这么快的发表，这么快的被美国媒体宣传，这么广泛的在国内传播，对此我是有一点疑问的。

老虎说健康经济学的历史有很多年了，是的，不过我觉得这样的课题，需要公卫学院卫生经济学专家来研究或者参与研究，这样可以避免很多问题。

再说，公卫确实有人在做这方面的工作，我就看到这样一篇（我先声明，对这样的文章我同样看不懂，我介绍不意味我同意该篇作者的观点。但是了解他们为什么选择这样的角度也许会有价值）：
Res Rep Health Eff Inst. 2010 Nov;(154):17-78.
Part 1. A time-series study of ambient air pollution and daily mortality in Shanghai, China.
Kan H, Chen B, Zhao N, London SJ, Song G, Chen G, Zhang Y, Jiang L; HEI Health Review Committee.
Department of Environmental Health, School of Public Health, Fudan University, Shanghai, China.
Abstract
Although the relation between outdoor air pollution and daily mortality has been examined in several Chinese cities, there are still a number of key scientific issues to be addressed concerning the health effects of air pollution in China. Given the changes over the past decade in concentrations and sources of air pollution (e.g., the change from one predominant source [coal combustion], which was typical of the twentieth century, to a mix of sources [coal combustion and motor-vehicle emissions]) and transition in China, it is worthwhile to investigate the acute effects of outdoor air pollution on mortality outcomes in the country. We conducted a time-series study to investigate the relation between outdoor air pollution and daily mortality in Shanghai using four years of daily data (2001-2004). This study is a part of the Public Health and Air Pollution in Asia (PAPA) program supported by the Health Effects Institute (HEI). We collected data on daily mortality, air pollution, and weather from the Shanghai Municipal Center of Disease Control and Prevention (SMCDCP), Shanghai Environmental Monitoring Center, and Shanghai Meteorologic Bureau. An independent auditing team assigned by HEI validated all the data. Our statistical analysis followed the Common Protocol of the PAPA program (found at the end of this volume). Briefly, a natural-spline model was used to analyze the mortality, air pollution, and covariate data. We first constructed the basic models for various mortality outcomes excluding variables for air pollution, and used the partial autocorrelation function of the residuals to guide the selection of degrees of freedom for time trend and lag days for the autoregression terms. Thereafter, we introduced the pollutant variables and analyzed their effects on mortality outcomes, including both mortality due to all natural (nonaccidental) causes and cause-specific mortality. We fitted single- and multipollutant models to assess the stability of the effects of the pollutants. For mortality due to all natural causes, we also examined the associations stratified by sex and age. Stratified analyses by education level, used as a measure of socioeconomic status, were conducted as well. In addition to an analysis of the entire study period, the effects of air pollution in just the warm season (from April to September) and cool season (from October to March) were analyzed. We also examined the effects of alternative model specifications--such as lag effects of pollutants and temperature, degrees of freedom for time trend and weather conditions, statistical approaches, and averaging methods for pollutant concentrations-on the estimated effects of air pollution. We found significant associations between the air pollutants--particulate matter 10 pm or less in aerodynamic diameter (PM10), sulfur dioxide (SO2), nitrogen dioxide (NO2), and ozone (O3) -and daily mortality from all natural causes and from cardiopulmonary diseases. The increased mortality risks found in the data from Shanghai were generally similar in magnitude, per concentration of pollutant, to the risks found in research from other parts of the world. An increase of 10 microg/m3 in 2-day moving average concentrations of PM10, SO2, NO2, and O3 corresponded to 0.26% (95% confidence interval [CI], 0.14-0.37), 0.95% (95% CI, 0.62-1.28), 0.97% (95% CI, 0.66-1.27), and 0.31% (95% CI, 0.04-0.58) increases, respectively, in mortality due to all natural causes. Sensitivity analyses suggested that our findings were generally insensitive to alternative model specifications. We found significant effects of the gaseous pollutants SO2 and NO2 on daily mortality after adjustment for PM10. Our analysis also provided preliminary, but not conclusive, evidence that women, older people, and people with a low level of education might be more vulnerable to air pollution than men, younger people, and people with a high level of education. In addition, the associations between air pollution and daily mortality appeared to be more pronounced in the cool season than in the warm. We concluded that short-term exposure to outdoor air pollution (PM10, SO2, NO2, and O3) was associated with daily mortality in Shanghai and that gaseous pollutants might have independent health effects in the city. Overall, the results of the study appeared largely consistent with those reported in other locations worldwide. Further research will be needed to disentangle the effects of the various pollutants and to gain more conclusive insights into the influence of various sociodemographic characteristics (e.g., sex, age, and socioeconomic status) and of season on the associations between air pollution and daily mortality.

我觉得，这样重大的问题，不妨请经济学家和公卫专家坐下来讨论讨论，也许会有更好的思路。