图片来源：推文作者拍摄

文章来源：Koichiro Ito and Shuang Zhang (2020), "Willingness to Pay forClean Air: Evidence from Air Purifier Markets in China", Journal ofPolitical Economy, Vol. 128 No. 5, pp. 1627-1672.

空气污染是发展中国家面临的一个棘手问题。空气污染严重影响人们的身体健康，同时带来巨大的经济负担。各国努力通过各种手段解决空气污染问题，但目前的环境规制是否是最优的呢？本文作者认为人们对清洁空气的支付意愿（WTP，willingnessto pay）可以用来衡量空气污染环境规制是否达到最优，其逻辑在于：若WTP较低，则目前经济增长带来的收益大于空气污染的成本，此时环境规制是最优的；反之，人们愿意支付较高的价格换取清洁的空气，意味着当下的空气污染规制不够严格，没有达到最优。本文基于中国家用空气净化器市场的数据，计算居民对于清洁空气的支付意愿。

（1）     数据来源

空气污染数据：本文使用了2006-2014年间中国80个城市的年均PM 10污染数据，原始数据来自于中国环境年鉴和中国环境质量年度报告。

空气净化器市场数据：本文利用市场营销公司收集的2006年1月至2014年12月80个中国城市的空气净化器销售月度数据。其中包括了45个国内外厂商生产的690个空气净化器产品的月度销量、每种净化器月度平均价格和每种净化器的特性信息。这一数据集涵盖了主要百货商场和电器商店的销售记录，占到空气净化器店内交易量的80%，且主要是个人购买。在2006年至2014年期间，店内销售占总销售量（包括线上和线下销售）的72%。

人口及经济数据：作者从2006-2014年的中国城市统计年鉴整理城市的人口和人均GDP数据；从2005年的人口普查中获得个体微观数据。作者整合了人口普查微观数据，计算出城市层面的社会经济指标，其中包括平均受教育年限、文盲率、中学毕业率、大学毕业率、人均家庭收入、住房面积以及住房质量。

（2）     理论模型

本文以随机效用模型为基础，模型假设消费者的效用由商品价格和商品的特性决定。在本文中，消费者购买净化器的效用受到净化器价格和净化器的特性影响。模型表达式如下：

其中表示购买空气净化器j后室内空气质量的改善程度，表示市场c空气净化器j的价格，表示产品固定效应，表示城市固定效应，是产品-城市特定需求冲击，是均值为零的随机项。系数α即为清洁空气给消费者带来的边际效用，系数为净化器价格给消费者带来的边际效用（负效用）。

依据理论模型设定，作者选用logit模型进行实证分析。根据是否允许系数和随个体变化而变化，将logit 模型细分为标准Logit 模型（standard logit model）和随机系数logit 模型（random coefficient model）。具体模型设定如下:

为空气净化器j在城市c的市场份额，为城市c 的空气污染水平，为虚拟变量。当消费者选择购买HEPA（high efficiency particulate arrestance）型空气净化器时取1，反之购买Non-HEPA型空气净化器时取0。这是因为根据广告和相关研究，HEPA型净化器可以净化包括PM在内99%以上的空气污染物，因此本文认为购买使用HEPA型空气净化器就可以净化所有空气污染物。即为边际支付意愿（MWTP,marginal willingness to pay）。（3）     实证模型

考虑到空气污染变量和空气净化器价格变量可能存在的内生性，作者采取了不同的方法。空气污染是由可观测和不可观测的经济因素决定产生的，因此在理论模型中可能存在遗漏变量的问题。为了解决这一内生性问题，作者利用冬季集中供暖政策作为外生冲击，利用RD回归进行处理。理由在于：首先，这一政策具有外生型；其次，这一政策从上世纪五十年代开始实施，这样可以研究人们如何对长期的空气污染作出反应。空气净化器的价格也存在内生性，例如由于某些可以被厂商观测到但不能被研究者所观察到的因素，在不完全竞争环境下，厂商就可以制定高价，这时价格就与误差项相关。作者的做法是，增加产品层面和城市层面的固定效应来吸收未被观测到的需求影响因素。此外，考虑到某特定城市的某种产品的价格较高是由于未观察到的需求因素导致的，这时产品固定效应和城市固定效应不能很好控制。因此，作者将产品的运输距离作为工具变量进行处理，其逻辑在于运输距离反映了产品成本的高低，从而直接影响产品价格而不影响需求。

具体模型设定如下：

上式表明冬季集中供暖政策对于空气污染的影响。是虚拟变量，在秦淮线以北的城市取1，表示城市c距离秦淮线的距离。即为秦淮线两侧空气污染的不连续变化。

上式用来检验再秦淮线两侧是否存在HEPA型空气净化器市场份额的不连续变化。

上式用来测算人们的边际支付意愿（）。

Table 3 panel A 汇报了第一阶段回归结果，研究期内秦淮线以南城市的PM 10平均浓度为92μg/m3，根据回归结果，秦淮线以北的城市PM 10浓度比南部城市高出约26.5%。panel B 汇报了工具变量的第一阶段回归结果，结果表明空气净化器的生产工厂或进口港口到城市的距离与空气净化器价格有正向关系。

Table 4 panel B回归结果表明每个家庭一年愿意为降低1单位PM 10支付1.24美元，即每个家庭每年的MWTP为1.24美元。

在基准回归后，作者进一步讨论了信息冲击对MWTP的影响。2013年初，中国媒体开始大量报道空气污染的相关新闻，这一变化源自于2013年1月12日美国驻华大使馆披露当天北京的空气质量指数为755，远高于500的最大值，这引起人们对于空气污染问题的强烈关注，进而反映在媒体对空气污染问题的大量报道。媒体报道的这种突然变化提供了一个良好的条件，可以研究信息冲击与MWTP估算之间的关系。作者将样本分为2006-2012年和2013-2014年两部分，试图检验人们的偏好（即β ）是否因为这一信息冲击而发生变动。回归结果见Table 6。第一列结果表明对清洁空气的偏好在2013年前后存在显著差异，在2013年前，每年MWTP为0.53美元，2013年之后为1.44美元。在增加了其余控制变量后结论相似。

最后，作者放松了标准logit模型关于系数β和α的假设条件，允许β和α随个体i变化而变化，利用随机系数logit模型进行回归。Table 7为回归结果：首先，MWTP的中位数和平均数为1.19美元和1.34美元，这与标准logit模型估计出的MWTP值相差不多；其次，家庭对清洁空气的偏好与家庭收入呈正相关关系；再次，高收入家庭较低收入家庭较之于低收入家庭有更低的价格弹性；最后，不同家庭确实存在对清洁空气偏好的异质性。Figure 绘制出了MWTP 的分布。

本文的核心目标是测算人们愿意为降低空气污染支付多少，支付意愿可以用来衡量环境政策是否达到最优。作者通过logit模型对支付意愿进行测算，其中利用RD回归、控制各个层面固定效应、寻找工具变量等方法解决潜在的内生性问题。在最后，作者讨论了本文存在的不足和尚未解决的问题：首先，缺乏个人层面的交易数据及线上交易数据；其次，缺乏除了使用空气净化器之外的室内防护措施的信息；再次，本文研究是基于静态的需求模型，个体的跨期选择等问题未能得到体现；最后，应有更多研究关注市场失灵对于支付意愿的影响。

香樟经济学术圈征稿

香樟经济学术圈

本期小编：曾依雯