上海空气质量决议因素重要有四方面，流动源、工业、燃煤和扬尘。上海雾霾气象重要是受气候因素影响，大雾以及静稳气象也不利于空气扩散。雾霾高发，在空间散布上，由于上海市主导风向为东南风，PM2.5和PM10受区域输送和二次生成影响，总体呈西高东低的散布态势。

【23日，清华大学发布雾霾报告，其中“室内PM2.5吸入量是室外的4倍，PM2.5吸入量室内占8成，在同等外部条件下，办公室环境的室内等级略优于居住环境，楼层17层以上室内等级最优”等说法颇为耸动，引起巨大关注的同时也激起争议。观察者网在《》一文中援引中科院博士后李汀（网络ID：@大脸撑在小胸 ）的观点，批驳其中谬误。犀利短评令读者直呼不过瘾，特此转载“师太”全文以飨读者。】

有人说，看来以后要买17层以上的楼？

先开门见山说一句，关于PM2.5的垂直分布的研究已经有很多，基本结论是：在“大气边界层”内部，PM2.5随高度的变化是很微小的。因为PM2.5实在太小，直径大概只有头发丝的1/20，重力沉降作用对它的影响非常弱，所以它才能长时间悬浮在空气中。

那么这个“大气边界层”到底有多厚呢？

它的厚度随着地形地貌和天气情况的不同，也会有不同，但是至少也有300米厚（最高可能厚达1000米以上）。一般楼层高度约2.8米，算起来就是大概到107-108楼的位置。

也就是说，在100多楼以下，PM2.5随高度的变化是不明显的。

中国气象科学研究院的研究人员定国安等，曾经在中科院大气物理研究所大塔分部做过这方面的科学实验，实验结果发表在《中国科学D辑》上，论文名为《北京城区低层大气PM10和PM2.5垂直结构及其动力特征》。

我用文中提供的2003年8月北京数据做了个图：

有人说，看来以后要买17层以上的楼？

大家请看，随着高度升高，PM2.5的浓度下降幅度很弱——尤其在30多楼以内。

红线是在静稳天气状况下（已经发生PM2.5污染），北京PM2.5平均浓度在8米（2-3楼）时为118μg/m3，在100米（35-36楼）时为101.7μg/m3，相差仅为16.3μg/m3。绿线是弱冷空气来袭、空气质量较好时，PM2.5浓度在8米（2-3楼）时为50.4μg/m3，在100米（35-36楼）时为35.4μg/m3，相差仅为15μg/m3。

——大家请注意，30多楼相差也不过十几个μg/m3，更不要说在17楼了，能差几个μg/m3？

而且，从图上来看，PM2.5随高度的下降是比较均匀的，并没有在某个高度出现“突变”，不知道怎么选出17楼作为界限的？

还有，当空气质量变差时（从绿线到红线），不管几楼的PM2.5都在上升，三四十楼以下上升幅度几乎一致，17楼又有什么优势可言？

这么说吧，如果不考虑这几个μg/m3的微弱差异，那么17层以上也好以下也好17层自己也好，都差不多一个状态，谁也别嫌谁；就算一定要纠结这几个μg/m3的微弱差异，那也是随楼层高度微弱递减，17层根本不成其为一个分界。

说到这里想起来，前几年网上还疯传过一篇文章，叫什么《售楼小姐真情自白》，文章作者以揭秘口吻说道：“不要以为高层中的9-11楼不错，这些楼层正好是扬灰层，脏空气到这个高度就会停顿。”

“扬灰层”这词儿乍一听还挺唬人，像是个科学概念，不过如果你到网上搜一下，就会发现跟这个词儿有关的，全是这位“售楼小姐”的话！

这个“扬灰层”里所说的“灰”——如果是指较大颗粒（如PM10）的话，那它沉降作用会比较明显，那必然是楼层越低、灰就越大，不可能一路向上飘到9-11层以后就停下来不走了；而如果是指细颗粒（如PM2.5）的话，那它沉降作用不明显，一般楼层都差不多，9-11层既不会更多也不会更少。

总之无论是哪种灰，都不会格外眷顾9-11层，也不会格外嫌弃17层。

那么对于楼盘而言，到底什么方面才对PM2.5有明显影响呢？

我建议，你与其去纠结那几个μg/m3的PM2.5楼层差异，还不如考虑下楼盘位置。

比如北京，除了本地污染源以外，周边污染物输送也是重要来源，比如保定、石家庄、天津乃至山东的污染物，都会随风吹到北京来，加剧北京本地的污染。

这个图是北京2003年8月颗粒物浓度与风向的关系

左下为8米高度的PM2.5，右下为8米高度的PM10，左上为100米高度的PM2.5，右上为100米高度的PM10，引自《北京城区低层大气PM10和PM2.5垂直结构及其动力特征》。

请大家注意，这里的单位是mg/m3，这是上一幅图中单位μg/m3的1000倍，这影响才叫大，所以实际上楼盘位置比楼层高度更值得大家关注！

这个图说明，当风向位于90-180°和180-270°时，PM2.5处于高浓度值。也就是说，当北京吹偏南风时，就很容易把南部和东南部较严重的污染源送到北京来。因此，相对而言，北京北部、西北部的空气质量总体上要更好些，而南部尤其是东南部的空气质量比较差。

下图是北京去年各区县PM2.5平均浓度排行榜，也反映了上述现象。

上次我一个旁友问我，我就这么说的，他一拍大腿恍然大悟：“难怪啊！北边儿的房价比南城每平米得贵个万把块！就是因为这个吧？”

我说：“你开心就好……”

此时你也许要说了，这实验本身结论就是【楼层17层以上室内等级最优】，人家说的是室内，也没说外边啊！

——很对！这就是我下面要说的。

室内空气质量与楼层有关吗？

新闻中对于该次实验的介绍说：在两个半月时间内，共获得北京市407名志愿者累计11万小时的室内PM2.5数据，覆盖全市13个区县的7703个地理位置。此次调查的室内场所包括办公环境、居住环境、公共环境，但不包括地铁等流动环境。

是的，尽管，这个实验，样本不可谓不多、时间不可谓不长、覆盖不可谓不广，但是！请注意一点——它的数据搜集方式：清华大学电子工程系和《南方周末》绿色新闻部联合发起，通过社交媒体面向公众征集志愿者，向志愿者发放他们自行研发的便携式PM2.5监测设备，以此收集样本。

我要说的是，以这种方式搜集到的室内PM2.5数据，受干扰的因素实在太多。

举个例子，同样几户人家，住在同一楼的同一单元的同一层：

A家经常开窗通风。那他测出来的数据会跟户外空气比较接近，户外空气好时他家空气也好，户外空气差时他家也差；

B家门窗紧闭，而且全天候开着空气净化器。那他家的空气质量就会比较稳定，户外空气差时他家会比户外好，但户外空气好时没准他家还不如户外--毕竟空气净化器的作用是有限的；

C家也门窗紧闭，但是每天在厨房煎炸炒，要是抽油烟机不给力的话，他家保不齐比户外空气污染还大；

D家是办公室，倒是没人做饭，但是有人抽烟……

不用继续举例下去了，相信你也明白我的意思：室内PM2.5浓度，除了受到户外空气的影响，还极大地受到住户居住方式的影响！

而这个实验所收集的数据，是户外空气质量+住户居住方式这两种作用叠加后的结果，可能互相抵消，也可能互相加强。

——这时候统计出来的结果，实际上还跟楼层高度有关系吗？以这种数据结果来衡量哪层楼以上空气好，真的有意义？

更不要说，衡量室内空气质量需要很多标准综合评定，除了颗粒物以外，还有二氧化硫、二氧化氮、一氧化碳、二氧化碳、氨、臭氧、甲醛、苯等等。实验只测了PM2.5这一项，怎么能得到空气等级最优之类的结论？

作为理科生，首先我承认，数据统计比主观猜测靠谱很多，但是！怎样统计数据，怎样控制样本，怎样过滤掉干扰信息，怎样解释和分析数据的统计结果——其实这更加考验实验设计者的功力。

没错，数据是客观的，但是数据的收集、整理和分析，却带有很大主观性。一份夹杂太多干扰信息和不确定因素的数据分析结果，是不具备说服力的。

室内PM2.5污染对人的影响比室外更显著？

人民日报官微中说：“相对于室外PM2.5污染，室内PM2.5污染对人的影响更显著，PM2.5吸入量室内占八成。”

评论中有的小伙伴震惊了！

——照这么说室内PM2.5比室外还严重？！那雾霾时我们应该去室外避难啊！但是以前不都说雾霾时要尽量避免外出吗？！妈妈咪啊我们到底听谁的？！

我只能说，这句话的前提（已被人民日报官微省略）是：因为城市居民大部分时间都在室内，所以在室内吸入的污染物比在室外吸入的更多，所以室内污染物对人体的影响更大……而不是说室内污染总体上就比户外更严重，而且还严重到4倍的地步！

很多误解就是这么产生的：实验本身有点问题，写成分析报告又有点问题，媒体一句话总结还有问题，最后群众看完理解再出点问题——加起来终于成了个大问题！

这就是很多耸动新闻传播的全过程。

与此类似的还有那个著名的地铁PM2.5浓度是地面的16倍！

雾霾不仅会阻碍交通，引发疾病，还会对人们的心理情绪带来负面影响。对上海市空气质量指数与股市之间关联的研究表明，以重度雾霾为主的全国性空气污染可能会引起较强的悲观投资情绪，从而诱发股市异常下跌，对于投机性较强的高波动率股票和“彩票类”股票的负面影响尤为明显，间接造成的每天市值损失可达4000亿元。

我国北方多地在持续多日的大范围严重雾霾天气中度过了2016年的最后时光，元旦假期的到来也并未给人们带来立竿见影的空气质量缓解。以北京为例，北京市从2016年12月30日零时至2017年1月1日24时启动了空气重污染橙色预警，在停止部分施工作业、停产限产、禁燃烟花爆竹、禁止部分车辆上路等一系列举措下，北京的空气质量指数(AQI)仍达到了400以上，其中主要成分PM2.5的实时浓度也达到400微克/立方米以上。如此严重的雾霾是近年来我国遭遇的重大天气恶化现象。从2011年末开始，每到秋冬季节，大半个中国都会遭遇雾霾，并且呈现出持续时间长、影响范围广的趋势。例如在2013年1月，就先后出现了四次较大范围的全国性雾霾，较为严重的北京仅有5天没有出现雾霾。

雾霾带来的显性危害已经引发人们的广泛关注和重视，比如导致能见度恶化不利于交通，引起鼻炎、支气管炎等病症甚至诱发肺癌。雾霾对人们心理和情绪等造成的隐形影响也不容忽视。大量心理学研究发现空气污染会给人的心理和情绪状况带来负面影响。当暴露于污染严重的空气下时，人们的抑郁、焦虑、无助和愤怒水平会显著提高。持续的雾霾天气容易使人出现疲惫、情绪低落、烦躁不安、抑郁等问题。然而，一方面因为雾霾的危害具有较强的外部性，即雾霾所导致的损失并非仅由污染源当地承担，因此不足以使当地政府下决心彻底治理；另一方面，雾霾对人们心理产生的危害难以直接衡量，容易被大众忽视。

雾霾带来的负面情绪影响股价

人们的决策行为深受情绪的影响。在坏（好）情绪下，人们更容易获取负（正）面消息，这就是所谓的情绪一致性效应。研究表明，人们在好情绪下对自己的选择和判断比在坏情绪下更加乐观，而且在相对缺乏具体信息时情绪对抽象判断的影响最为强烈。情绪不仅影响人们对未来前景的评估，而且影响人们对风险的判断，而这两个方面恰恰是对股票投资决策中最重要的两个因素。

因此，当投资者受情绪主导时，其投资决策是非理性的。研究发现，投资者的负面心理情绪会对股票市场的表现产生不利影响。比如国际足球比赛结果本应与经济基本面关系不大，但输球国家的股市会经历显著下跌。再比如，空难本身对整体经济影响也不大，往往损失仅限于航空业及保险业，然而投资者受空难影响产生的焦虑情绪导致股市下跌产生的损失远超空难本身造成的实质性经济损失。A股市场中散户参与者众多，更容易被情绪所驱使，当大量投资者存在负面情绪时，股价容易下跌。较为典型的例子有，汶川地震及之后的救援期间A股市场表现不佳。若该逻辑成立，那么近年来我国的严重雾霾是否会对股市的表现产生负面影响呢？

2013年是雾霾影响股市的分水岭

我们选择2013年作为研究雾霾对股市影响的分水岭，原因有二：第一，环境保护部2012年上半年出台规定，用评价结果更客观的空气质量指数（AQI）替代原有的空气污染指数（API）。AQI不仅监测的污染物指标比API多了PM2.5、O3、CO这三项，而且采用更严格的分级限制标准。之后，上海于2013年初就向公众开始实时披露AQI数据。第二，尽管2013年之前就已出现雾霾天气，但是普通大众对于PM2.5 和“雾霾”的概念仍较为陌生。从2013年的年初起，频繁、大规模的雾霾天气才引发媒体对雾霾的大规模报道及对雾霾知识的宣传，之后雾霾的危害成为大众的关注焦点之一。因此，我们判断2013年之前空气污染指数对人们的情绪影响不大，对市场的影响也较小；而2013年起雾霾才开始对人们的情绪产生较大影响，严重空气污染从而可能通过投资者的负面情绪引发股市下跌。

我们选取上海的空气污染状况作为代表来研究空气质量对股市的影响，主要出于以下几个方面的考虑：第一，根据国际环保组织绿色和平发布的全国74个城市PM2.5年均浓度数据，上海的排名在全国处于中等水平。此外，上海的空气污染程度不仅反映本地的空气质量，还能一定程度代表中东部主要城市的空气污染程度。一般来说，上海遭遇雾霾时，中东部大部分地区通常也都会出现雾霾。第二，上海是我国最重要的金融中心，聚集了基金、券商等大量投资机构，上海及中东部主要城市的A股投资者占全国80%以上，交易量达到85%以上，影响巨大。第三，上海市在2013年1月1日就开始对公众实时披露包含PM2.5数据在内的空气质量指数（AQI），较环保部公布161个城市的空气质量指数的时间要整整早了一年。因此，我们判断从2013年起上海的空气污染情况可能对A股整体市场产生影响，而不仅仅是影响在上交所上市公司的股票。

严重雾霾日股市下跌概率大

我们根据空气质量指标等级将上海的空气质量分为两种状况：好空气（优良）和差空气，分别研究两种空气状况下股市的涨跌。在2013年1月1日之前，采用空气污染指数（API）为标准，当空气质量为优良时（API≦100），定义为好空气，当发生重度空气污染时（API>200）定义为差空气。从表1可以看出，2013年之前上证综合指数和深证综合指数在差空气的交易日中的收益率均值在统计上与零没有显著差异。

而2013年1月1日之后，则使用空气质量指数（AQI）为标准，当AQI≦100时定义为好空气,当AQI>200时定义为差空气。上证综指在好空气的交易日中收益率均值与零没有显著差异，但深证综指在好空气的交易日中收益率均值显著大于零。但在重度空气污染（即AQI>200）交易日上证综指和深证综指的收益率均值都显著为负。其中，上证综指在AQI>200交易日的平均收益率为-0.37％，深证综指在在AQI>200交易日的平均收益率为-0.65％，下跌程度较上证综指为深。如果采用PM2.5>200作为空气严重污染的标准，沪深两市的表现更差，上证综指在PM2.5>200交易日的平均收益率为-0.39％，深证综指在PM2.5>200交易日的平均收益率为-0.66％。

以上结果是否由于市场的其它效应引起？为了排除其它可能性，我们采用回归分析，对冬季效应、周一效应或非同步交易效应三个效应进行控制。当使用AQI>200作为空气污染严重的衡量指标时，我们发现在差空气交易日上证综指仍有-0.51％的异常收益，深证综指则有－0.87%的异常收益。当使用PM2.5>200作为空气污染严重的衡量指标时，在差空气交易日上证综指仍有-0.54％的异常收益，深证综指则有－0.89%的异常收益。

可见，严重空气污染，尤其是严重雾霾，往往与股市下跌显著相关。

小市值、高估值的指数受雾霾影响更大

我们还考察了中证100指数、中证500指数、中小板指数和创业板指数在不同空气污染状况下的表现（见表2）。中证100指数代表沪深300指数样本股中规模最大的100只股票的整体状况，而中证500指数综合反映沪深市场中小市值股票的整体状况，对比起来中小板指数和创业板指数则多为高波动、高估值的小市值股票。在重度空气污染交易日，中证100指数的日收益率均值为-0.43%，中证500指数的日收益率均值为-0.57%，中小板指数的日收益率均值为-0.76%，创业板指数的日收益率均值为-0.94%。当我们将重度空气污染的哑变量对各类指数的日收益率进行回归时，得出对中证100指数、中证500指数、中小板指数和创业板指数的回归系数分别为-0.59％、-0.79％、-0.99%和-1.32%。由此可以看出空气污染与不同类型指数的表现直接存在一定的联系，不同类型的指数受严重空气污染的负面影响随着其高估值、小市值的特征变得明显在逐步增大。

环保产业指数在雾霾日同样下跌

我们还分析了中证环保产业指数在重度空气污染日（AQI>200）的表现。从基本面来说，严重的空气污染会引发社会的关注并带来更严格的环保要求，这对于环保行业是利好，按此逻辑环保行业指数在严重空气污染时应该上涨。有意思的是，我们并未发现环保行业的股票指数在重度空气污染日具有更好的表现。中证环保产业指数在重度空气污染时的日收益率均值为-0.77%。回归分析也显示，在控制其他效应后中证环保产业指数在重度空气污染日的异常收益为-1.02％。这些结果暗示，当出现严重空气污染时，市场的下跌可能更多地是受投资者负面情绪的影响，而非基本面的影响。

投机性强的股票在重度雾霾日下跌明显

尽管我们发现涵盖小市值、高波动率或高增长类型的股票指数受严重空气污染的负面影响更大，但该现象反映的经济含义并不十分清楚。这背后到底反映的是这些类型股票的风险更大、估值更高或还是流动性更强？因此，有必要采用个股层面的回归来控制多方面因素，才能做出有经济含义的结论。

和MacBeth（1973）的回归方法，将所有A股的日收益率对个股特征进行回归。我们考虑的个股特征包括市场风险系数（Beta）、公司规模、非流动性、账面市值比、机构持股比例、前一个月的最高日收益率和特质波动率。个股层面的回归分析显示，股票的波动率及前一个月的最高日收益率对重度空气污染交易日的股票回报率均存在显著的负面影响，也就是说投机性较强的高波动率股票、“彩票类”股票（即前一个月的最高日收益率较高的股票）在严重空气污染时表现会较差。

因此，这些结果也加强了严重雾霾时股市下跌是受投资者情绪影响的判断。

雾霾带来的负面影响远超想像

我们的研究表明：2013年之前虽然存在严重的空气污染问题，但是由于当时雾霾并未得到广泛的公众关注，而且其数据也难以获得，空气污染对投资者情绪的影响较轻，对股票市场的收益也没有造成负面影响；但从2013年开始，随着公众对空气质量的意识觉醒，严重的雾霾天气可能引发投资者较强的悲观情绪，进而给A股市场带来较大的负面影响。

截至2016年末，上证总市值为28.5万亿元，深市则为22.3万亿元。如果股市的下跌能够量化衡量雾霾对人们心理的损害，按照我们的研究发现的上证综指异常收益-0.51％和深证综指异常收益-0.87%来测算，每个重度空气污染日两市市值的异常下跌所导致的损失约为4000亿元。这意味着五天的全国性严重空气污染可能会带来约2万亿元的损失。现有关于空气污染带来损害的研究尚未能充分考虑此方面的损失，远远低估了雾霾对人们心理健康及社会经济的负面影响。因此，国家不应顾及地方政府对污染企业妥协带来的些许经济利益，而应刻不容缓地彻底治理雾霾污染源。不要捡起芝麻，丢了西瓜！

编者按：陈欣先生现为上海交大上海高级金融学院会计学教授，长期从事会计与资本市场、公司财务及证券投资策略等方面的学术与应用研究，撰写发表了数十篇学术论文和近百篇关于资本市场的分析文章，并曾在世界银行、中国人民大学、中欧国际工商学院、麻省理工学院、奥胡斯大学、上海交通大学安泰经管学院、云南省发改委等机构工作或访问。欲查阅陈欣教授更多精彩内容，可关注作者公众号：Financial_Weekend