【摘 要】
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健康中老年人是家庭、社区及经济发展的宝贵资源，有效识别环境因素对中老年人健康的影响，准确量化其长期效应，将为优化污染治理水平、促进健康老龄化、释放第二次人口红利提供全新证据和政策启示。本文将2003—2017年的空气污染地市级数据与2013—2018年中国健康与养老追踪调查（CHARLS）个人数据相匹配，融合机器学习方法，利用风向变化构造工具变量，识别PM2.5污染物在1～10年内的平均浓度对我国
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健康中老年人是家庭、社区及经济发展的宝贵资源，有效识别环境因素对中老年人健康的影响，准确量化其长期效应，将为优化污染治理水平、促进健康老龄化、释放第二次人口红利提供全新证据和政策启示。本文将2003—2017年的空气污染地市级数据与2013—2018年中国健康与养老追踪调查（CHARLS）个人数据相匹配，融合机器学习方法，利用风向变化构造工具变量，识别PM2.5污染物在1～10年内的平均浓度对我国中老年人健康的长期影响。研究发现：（1）空气污染对我国中老年人健康水平存在不容忽视的长期负面影响，10年年均PM2.5浓度每增加1μg/m~3,患慢性疾病的数量将增加19%,同时随着污染程度的加重，其健康负面效应呈非线性增加趋势；（2）空气污染对女性、55—65岁年龄段、北方居民、教育及消费水平较低的群体会产生更大的长期影响；（3）个体对空气污染的回避行为使得基本线性回归结果存在偏差，且长期空气污染暴露对中老年人健康产生的负面影响比短期的更大。本文为空气污染的长期健康影响提供了全新实证依据，对进一步优化污染治理水平、从环境治理角度提高中老年人力资本水平有一定政策启示作用。
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