本期文献传送门为大家推荐发表于《Ecological Economics》的论文“Valuing Air Quality Using Happiness Data: The Case of China”，来自北京大学国家发展研究院与耶鲁大学公共卫生学院的学者基于CFPS 2014的数据，以PM2.5为代表，估计了人们对空气污染减排的支付意愿，进而为政府制定最优的环境政策提供理论依据。

 

空气质量估值方法

 

政府在制定环境政策时，需要衡量空气质量的货币价值，以便与环境政策的成本进行比较。然而，由于空气质量不能通过市场交易定价，评估其价值是一个巨大的挑战。

 

目前文献中主要有三种对空气质量估值的方法：享乐估值法（hedonic approach），或有估值法（Contingent Valuation Method，CVM）和基于幸福感数据的估值方法。享乐估值法在控制许多可观察因素之后，根据不同空气质量地区的房价差异来推断空气质量的价值。这种方法的主要问题是“用脚投票”：那些更关心空气质量的人可能选择居住在污染程度轻的地区，使得居住地的选择是内生的，从而对空气质量的价值产生有偏差的估计。CVM则直接调查人们对更好的空气质量的支付意愿。然而，这种方法受制于人们回答的策略反应，问题的设计方式，以及开始调查时所假设的初始货币价值。因此，基于CVM对空气质量的估值范围往往很大。基于幸福感数据的估值方法是在回归中保持幸福感恒定的条件下，依据空气污染和年收入之间的平均边际替代率计算支付意愿。由于这种方法依赖于自报的幸福感程度，并且不直接询问他们对公共物品本身的估价，因此在很大程度上避免了策略反应。此外，这种方法依赖于同一个地区污染物浓度在不同时间的波动进行估值，同时避免了“用脚投票”导致的内生性。

 

研究方法

 

文章依据精确的访问日期和地点将2014年的CFPS数据和六种污染物（包括PM2.5，PM10，二氧化氮，二氧化硫，一氧化碳和臭氧）的日均浓度数据相匹配，匹配的方法是计算100公里以内的观测站读数的加权平均值。选取CFPS中问题“最近1个月，您感到情绪沮丧、郁闷、做什么事情都不能振奋的频率？”的答案（0到4）作为衡量享乐幸福感的指标。在回归式中，将幸福感保持恒定，依据变量空气污染物和家庭人均收入系数计算二者的边际替代率，从而估算对污染物减排的支付意愿。此外，作者还控制了受访者年龄及其平方项、性别、婚姻状况、受教育年限、失业状态、是否为党员和健康状况，天气状况以及县级、时间固定效应等多个变量。

 

你愿意为PM2.5减排支付多少钱？

 

回归结果表明，PM2.5和PM10的上升会显著降低幸福感，其他污染物的系数虽然为负，但并不显著。计算表明人们平均每人每年愿意为PM2.5减排1 μg/m3支付539元（家庭人均收入的3.8%）。换句话说，PM2.5一个标准差的下降会平均提高每人每天相当于货币价值49元的幸福感。作者还进行了一系列稳健性检验，包括加入PM2.5的滞后项，加入PM2.5的月平均值，采用Ordered Probit模型，PM2.5取对数形式以及加入第二种污染物去除相关性。

 

此外，高教育程度、环保意识强、在室外工作或家中有6岁以下孩子的受访者愿意为PM2.5减排支付更高比例的家庭收入。例如，家中有6岁以下孩子的受访者每人每年愿意为PM2.5减排1 μg/m3支付785元（家庭人均收入的5.9%），而家中没有6岁以上孩子的受访者每人每年愿意为PM2.5减排1 μg/m3支付476元（家庭人均收入的3.3%）。中国2014年PM2.5人口加权的平均浓度为68 μg/m3，远远大于美国环境保护署公布的空气质量标准。2013年，中国政府出台了治理空气污染的重要综合政策，即“气十条”。该计划旨在五年内将可吸入颗粒物的浓度降低10%。作者的结果表明，这五年期间平均每人愿意支付3665元的金额来实现这一目标。

 

 

参考文献

 

Xin Zhang, Xiaobo Zhang and Xi Chen, 2017, “Valuing Air Quality Using Happiness Data: The Case of China,” Ecological Economics, 137: 29-36.

 

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