幸福经济学视角下的空气质量定价——基于CFPS 2010年数据的研究，本文主要内容关键词为：空气质量论文,视角论文,经济学论文,幸福论文,数据论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
在治理空气污染的过程中，一项重要的任务就是对环境质量的经济价值进行科学的测算，并在此基础上对相关的治理项目进行成本—收益评估(陈永伟，2013)。在环境经济学中，主要有两种进行环境治理评估的方法。第一种方法是条件估价法(Conditional Valuation Method，简称CVM)。这种方法采取“意向偏好观点”(Stated Preference Approach)，通过询问被访者对不同质量环境的意愿支付来评价相关项目的成本收益。采用这一观点来进行环境治理评估工作的代表文献有卡尔森等人(Carson et al.，1993)等。需要指出的是，尽管CVM很强的操作性，但其使用中却存在着很多的问题(Carson et al.，2001)。例如，当被访者对于假设的条件状况并不熟悉，或被调查者出于利益动机，对提问进行策略性回答时，CVM得到的结果就相当不可靠。第二种方法是特征价格法(Hedonic Model)。和CVM不同，这一方法是建立在“显示偏好观点”(Revealed Preference Approach)的基础之上，通过比较不同环境质量地区的房屋价格来测度隐藏的环境价值。采用这一观点来进行环境评估的代表文献有查伊和格林斯通(Chay和Greenstone，2005)。①和CVM相比，用特征价格法对环境治理工作进行评估能较好地避免受访者的主观因素造成的偏差，因此其结果更为客观。不过，正如伦欣格(Luechinger,2009)等文献所指出的，当迁移成本和住房的交易成本很高时，空气质量未必能很好地被“资本化”在住房价值当中，因此特征价格法可能会低估改善环境质量所带来的经济价值。
在本文中，我们将使用一种新的方法——基于主观幸福感的估价法来评估环境质量的经济价值。从伊斯特林(Easterlin，1974)的开创性工作起，对主观幸福感决定因素的经验探究逐渐成为了蓬勃发展的研究领域。受这一支研究的启发，公共政策专家们开发出了基于幸福经济学观点的评估方法。从理论上看，这一方法的逻辑是十分简单明了的：通过将主观幸福感对各类影响因素进行回归，容易得到收入和环境质量对于幸福指数的贡献量。在假设主观幸福保持不变的情况下，我们可以得到环境质量同收入之间的边际替代率。据此，我们就可以计算出环境质量的经济价值。
与传统的CVM及特征价格法相比，基于主观幸福感的评价方法具有很多优点。首先，这种方法只需要询问被调查者在当前状态下对于主观幸福的评价，而不涉及对环境的假设，因此就可以避免不知情、策略性回答等因素对CVM产生的干扰。其次，基于幸福感的评价可以很好地刻画未能被“资本化”在房屋价格中的环境价值。特别当迁移成本或住房交易成本很高、从而环境质量很难被“资本化”到住房成本中时，这种方法几乎可以刻画出环境质量的全部经济价值。最后，在幸福经济学的框架下，很容易加入对不同人群特征的讨论，从而能较好地考察异质性人群在对环境评价上的差异性。这一点对于政策评价是十分重要的。
在表1中，我们对三类估价方法的理论逻辑及优缺点进行了总结。
由于比传统的估价方法具有更多的优越性，基于幸福感的估价法目前已在国际上得到了相当广泛的应用。伦欣格(Luechinger，2009)、卡波奈尔和高迪(Ferrer-i-Carbonell和Gowdy，2007)等大量文献都从各个角度探讨了环境质量对幸福的影响，并据此估计了环境质量的经济价值。不过，就我们所知，目前我国还没有研究采用类似方法对环境质量进行评估。在本文中，我们将使用“中国家庭动态追踪调查”(China Family Panel Survey，以下简称CFPS)的数据，结合《2010年环境保护重点城市空气质量状况统计》的空气污染数据，考察
等三类污染物对居民主观幸福的影响。通过计算我们发现，将三类污染物的浓度各减少
分别相当于给消费者带来343.602元、45.197元及232.443元的经济价值。进一步地，我们还发现相对于他人而言，空气质量的改善对于环保主义者、健康条件欠佳者和收入较高的居民意味着更高的经济价值。最后，我们将基于幸福感的评价法与特征价格法相结合，对环境质量改善的直接价值和间接价值进行了综合评价。因此，本文的研究为评估环境质量的经济价值提供了一个新的视角，具有很强的理论意义和政策参考价值。
本文的余下部分安排如下：第二节将简要介绍本文的分析框架，第三节介绍了本文使用的数据，第四节是相关的计量结果，最后是结论。
二、分析框架
本节将以主观幸福为基础，建立评估环境质量的分析框架。
假设居民i的效用由如下形式给出：
当我们关注的问题集中在对环境污染的估价时，可以暂时假设影响效用水平的其余因素都保持不变，即dX=0。此时，对
全微分，可得：
这样，(3)所表示的就是污染和收入之间的边际转换率。因此，如果我们能够知道效用函数
的形式，就容易根据(3)计算出空气污染减少一个单位对居民i带来的等价经济收入也即该居民愿意为减少一单位空气污染的边际意愿支付(Willingness to Pay，简称WTP)。而
所刻画的，就是该WTP在居民i收入中所占的比例。
问题的关键是，效用作为一个隐含的变量，其本身是不能被观测的，当然也不能被准确刻画出其形式，这就给相关的研究带来了困难。幸运的是，近期蓬勃发展的关于主观幸福的研究，为我们解决这一困难提供了思路。
设想我们虽然不能直接观察到居民的效用水平，但知道他们对于幸福等级的主观评价，那么我们仍可以在一定设定下推断效用函数的经验形式。目前，关于如何从主观幸福来理解居民效用，已有很多研究②，但总体来说，这些研究可以归结为两种观点：
第一种是直接将被调查者报告的主观幸福值视为效用的代理变量，并将其数值赋予“基数”含义。在这种设定下，我们可以将汇报的主观幸福状况直接视为效用的代理变量，然后对(1)采用OLS进行回归，就可以得到
的估计值
。从而由(3)得到居民i对空气质量改善的边际意愿支付。
另一种观点是将效用视为“潜变量”(Latent Variable)，而将其报告的主观幸福值(
)视为效用的单调变换。具体的，假设受访者i的效用函数如(1)所示，但其报告的主观幸福值满足：
其中
分别是某一幸福等级所对应效用值的下界和上界。在这种设定下，我们可以运用Ordered Probit模型来对参数和β进行估计。得到估计值后，再利用(3)就能计算出污染和收入之间的边际转换率。
需要指出的是，尽管对于主观幸福感和效用间关系的不同认识会对边际转换率的值产生一定的影响。但根据卡波奈尔和福里吉特(Ferrer-i-Carbonell和Frijters，2004)的研究，在实践中采用上述两种观点所得到的估计结论是类似的。在本文的研究中，我们将同时采用两种观点来对边际转换率进行估算。
三、数据介绍
本文的数据有两个来源。居民幸福感数据来自于北京大学中国社会科学调查中心牵头建设的CFPS2010年的调查数据。该数据包含了个人、家庭、社区等多个层面，经济、教育、健康等多个方面的信息，其中也包括了对受访者主观幸福感的调查。虽然CFPS开始于2008年，但2008和2009年的调查范围集中在北京、上海和广州。从2010年开始才将调查范围扩展到全国。出于研究的需要，本文只使用了2010年数据中的城市样本。
本文使用的主要被解释变量是居民的主观幸福感。在CFPS问卷中，设计了一个问题：“你觉得自己有多幸福？”受访者被要求从1、2、3、4、5(分别代表“非常不幸福”、“不幸福”、“一般”、“幸福”以及“非常幸福”)这五个数中选择一个来对此问题作答。在本文中，我们使用居民对这一问题的回答来作为其“主观幸福感”的衡量，并用作回归分析的被解释变量。
为了控制影响幸福感的其他因素，保证研究结果的准确性，我们根据李涛等(2011)的研究，用CFPS构造了居民的人口统计特征、家庭结构、健康状况、就业状况，以及财产状况等作为控制变量。为了控制地域固定效应的影响，我们还构造了刻画居民所居住的城市类型以及城市所处地域的两组虚拟变量。
有关环境质量的数据来源是国家环境监测总局发布的《2010年环境保护重点城市空气质量状况统计》(以下简称《统计》)。《统计》记录了2010年中全国113个城市(包括4个直辖市、27个省会城市以及82个其他地级城市)日均空气质量的详细状况，包括日均
浓度、日均
浓度以及日均可吸入颗粒物
的浓度。在《统计》的原文中，这些污染物浓度的计量单位都是毫克/
，但为了使本文的研究和国外的同类研究更容易比较，我们将计量单位调整为了微克/
。
利用城市代码，我们将这些数据同CFPS的微观调查数据进行了合并。由于《统计》中仅给出了城市污染的信息，因此我们只保留了居住在城市的居民的调查数据。在清理了缺失数据后，我们最终得到了来自68个城市5073名居民的有效调查资料。
表2给出了主要数据的描述统计结果。由该表可以发现三项事实：第一，总体来说，样本居民的幸福水平是相当高的，汇报“幸福”及“非常幸福”的居民比例占到了总观测值的近70%；③第二，总体上看，较高的家庭人均收入对应了较高的幸福水平；第三，平均来看，居住在污染程度更低地区的居民，其汇报的主观幸福感越高。
四、计量结果
(一)基本计量结果
表3给出了(1)式的估计结果。其中前两行给出的是在第一类设定下，将主观幸福感直接视为基数效用值的OLS估计结果。中间两列所给出的是将效用视为“潜变量”后，用Ordered Probit进行估计的结果。在最后两列中，给出的是一个用作稳健性检验的Probit回归结果——在这个回归中，因变量是我们根据主观幸福等级重新定义的一个虚拟变量，如果主观幸福感不小于3，则这一变量取值为1，否则为0。容易知道，这一Probit回归的含义在本质上是和前面的Ordered Probit估计一致的。由于本文中关注的是空气中污染的浓度对于“效用”的影响，因此我们并没有估计变量的“边际效应(Marginal Effect)”，而只是给出了对参数本身的估计值。
容易发现，在所有的设定中，收入水平对于效用和幸福的影响系数都是正的。这表明从总体来看，更高的收入能够给居民带来更高效用。在三种不同的设定下，空气中三种污染物的浓度都对居民的效用，以及由此决定的主观幸福水平存在着负面的影响。从影响力度来看，可吸入颗粒物的浓度对效用的负面影响是最大而且在1%的显著性水平下显著；其次是的浓度，它对效用的负面效用在前两种设定下都在10%显著性水平下显著；至于浓度的影响，虽然从系数上看，它是负的，但从统计上看它并不是显著的。
下面，我们利用表3估计得到的系数，根据(3)式计算出为减少污染物而意愿支付的价格(WTP)，也即与减少污染物给居民效用带来同等变化的等价经济收入变化。
表4中给出了家庭年均收入居于样本平均水平(12620元)的居民为减少各类污染物而意愿支付的价格。可以发现，三种不同的设定下，降低污染物浓度所带来的等价经济收入变化的估算结果是类似的，这在一定程度上映证了卡波奈尔和福里吉特(Ferrer-i-Carbonell and Frijters，2004)等研究的结论。
以基于Ordered Probit估计结果计算的结论为例。我们发现，对于家庭年均收入居于样本平均水平的居民而言，他们愿意为减少1(μg/m[3])PM[，10]、SO[，2]和NO[，2]的代价分别是343.602元、45.197元和232.443元，它们分别相当于其年均收入的2.7%、0.4%以及1.8%，这从数值上看是很可观的。
我们可以将以上结果同国外的同类研究进行比较。据伦欣格(Luechinger，2009)测算，德国居民为降低
的而支付的代价在183-313欧元之间，约等于他们收入的0.9%-1.5%；而根据列文森(Levinson，2012)的研究，美国居民为降低的、、CO和臭氧，分别愿意支付的代价为459美元、126美元、4590美元和143美元，分别相当于他们人均收入的1.07%、0.3%、11.8%和0.3%。同这些研究相比，不难发现尽管我国居民为改善空气质量所愿意支付的货币总额虽然低于欧美居民，但从其占收入的比重看，我国的水平基本和欧美相当，甚至还略高。这从一个侧面说明了，近年来我国居民的环保意识已有很大的提升，环境状况对于居民幸福感有较大影响。
(二)扩展分析
在本节中，我们将从三个方面扩展上面的分析。首先，我们将考察具有不同特质的居民对改善空气质量的意愿支付；其次，我们将分析居民收入对于其意愿支付的影响；最后，我们将把幸福经济学方法和特征价格法相结合，来综合分析环境质量的经济价值。
1.不同特质人群对空气质量改善的意愿支付
前面对于空气质量评价的考察，是建立在人们主观评价的基础之上的。很显然，不同的人口特质，都会对估价产生影响。根据伦欣格(Luechinger，2009)、列文森(Levinson，2012)等文献，对于环保主义者或者健康欠佳者，其对空气质量比较敏感，因此愿意对改善空气质量支付更高的货币价值。在本节中，我们将分别考察几类人群对空气质量的意愿支付状况。
在CFPS数据中，虽然没有直接询问人们对于环境保护的看法，但设计了如下问题：“您是否关注如下新闻？”我们将回答中包括“环境保护”选项的被调查者定义为“环保主义者”，回答不包含这一选项的被调查者则定义为“非环保主义者”。在我们使用的样本中，“环保主义者”共有1436人，约占总样本量的1/4强。
同时，我们还根据被调查者的自评健康状况区分了两类人群：若被调查者汇报的自评健康状况是“健康”或“一般”，则他们被定义为“健康状况良好者”；而如果他们的回答是“比较不健康”、“不健康”或“非常不健康”则被定义为“健康状况欠佳者”。在我们的样本中，“健康状况良好者”和“健康状况欠佳者”分别占86%和14%。
在表5中，我们分别给出了几类不同人群主观幸福感的Ordered Probit估计结果，并分别计算出了他们对于各类环境污染的边际意愿支付。
表5的结果印证了先前的推断，即不同的个人特质确实会对他们对改进空气质量的边际意愿支付产生重大影响，并且同人们在健康状况等客观因素相比，观念上的差别所产生的影响可能是更大的。以减少而言，环保主义者对其的边际意愿支付为422.995元，比非环保主义者的边际意愿支付(279.034元)高了一半多；而“健康条件欠佳者”对此的意愿支付(365.308元)则仅比“健康条件较好者”的意愿支付(328.049元)高出11%。这一结论说明，随着人们环保意识的不断提升，人们可能会为改善环境质量而支付更高的代价。
2.收入和对空气质量改善的意愿支付之间的关系
根据(3)式，所有居民愿意为改善空气质量而支付的WTP在其收入中所占比例都是相同的，这一点并不符合事实。在现实中，高收入者往往会更加重视生活的品质，因而愿意支付自己收入中的更高比例来减少污染、提升空气质量，这一事实对于相关政策设计是十分重要的。
为考察不同收入水平上人们对空气质量改善的WTP的差别，我们将仿照列文森(Levinson，2012)的设定，对下式进行估计：
其中lnY是
的样本均值。当估计得相关参数后，运用和(3)类似的论述可知：
这样就可以得到不同收入水平的居民对空气质量改善的WTP。进一步地，我们可以计算出以上WTP在居民收入中所占的比重为：
表6中给出了对(5)的估计结果。根据估计的结果，我们在图1中绘制出了各个收入水平居民对三类污染物的WTP以及它们在收入中所占的比重。
图1 居民家庭人均收入同对改善空气质量意愿支付的关系
由图1，随着居民收入的提升，他们对改善空气质量的WTP，不仅在数量上是逐步递增的，而且其在居民收入中所占的比重也将是逐步提高的。以减少的的WTP为例，一位家庭平均收入为1万元的居民，其WTP是312.378元，占其收入的3.12%；而家庭平均收入为2万元的居民，其WTP则为651.553，占其收入的3.26%。
以上特征对于设计相关的政策具有重要的启发意义：随着收入水平的逐渐提升，人们愿意为改善环境质量而付出的代价将是逐渐增加的。因此，如果我们通过向居民收入征收环境税来为环境治理融资，那么这一税制应当是累进的。只要对居民征收的税收额度不超过以上计算得的WTP，那么我们就可能实现在对居民福利帕累托改进的同时募集到环境治理所需的资金。
3.主观幸福方法和特征向量定价
到目前为止，我们只考虑了空气污染对居民效用产生的直接影响而忽略了间接影响，这使得对污染的估价可能存在着偏误。例如，作为居民财富最重要组成部分之一的房产的价值就可能会受到空气污染的较大影响(Chay和Greenstone，2005；陈永伟和陈立中，2012)。为考虑这一影响，我们可以对(1)的设定稍作变动。
其中
是居民i所在家庭的人均房屋价值，
是当地的污染水平，M是影响房屋价值的其他变量，如房屋类型、建筑结构、面积、楼层等。容易知道：
其中，
就是同特征价格法计算的房屋价值变动等价的收入变化。通过回归可知，④平均而言，减少的、和浓度，分别会使房屋价值的对数值下降0.538、0.157和0.231。⑤在给定家庭人口不变的情况下，这也就等价于人均房屋价值对数值的变动幅度。根据(9)，可以计算出由于空气质量改进造成的房价上升的等价收入上涨。
表7对空气质量改善而带来的直接经济价值和(由房价变化引起的)间接经济价值进行了总结。
由表7，同空气质量改善带来的直接经济价值相比，其通过房屋升值带来的间接价值增进要小得多。以减少为例，由幸福观点可得其对居民带来的等价收入约等于343.602元；但其通过令房屋增值给居民带来的等价收入变化仅39.474元，仅相当于前者的约1/10强。这可能是由于我国现阶段的住房交易成本和搬迁成本都较高，因此住房市场可能并不能很好实现空气质量的资本化。正是基于这一原因，如果我们仅按特征价格法进行环境价值评估，就可能带来较为严重的低估。
如何治理空气污染，已经成为社会各界关心的焦点问题之一。对空气质量的经济价值进行合理估算，是进行空气治理的成本—收益分析的基础。在本文中，我们采用基于主观幸福感的评价方法，估算了空气质量改善对居民带来的等价经济收益。通过使用微观数据，我们发现，对于一个家庭平均收入处于样本均值的居民而言，将、、等三类污染物各减少，给其带来的等价收入增加分别为343.602元、45.197元及232.443元。进一步地，我们还发现相对于他人而言，环境质量的改善对于环保主义者、健康条件欠佳者和收入较高的居民意味着更高的经济价值。以上发现意味着，通过合理地设计环境税收机制对空气治理项目进行融资，不仅是可行的，而且有可能实现全社会的帕累托改进。最后，我们将基于主观幸福感的评价方法和特征价格法相结合，对环境质量改善的直接价值和间接价值进行了综合的评价。
据我们所知，本文是我国利用主观幸福观点对环境质量进行评估的第一篇文献，填补了这方面的研究空白，对丰富幸福经济学的相关研究也具有一定的理论价值。与此同时，在人们对环境质量越发重视、“天更蓝、水更清”成为官民共同追求的今天，如何评估环境工程、如何为环境治理项目融资已经成为了迫切的现实问题。本文的研究为回答这些问题提供了一些经验性的材料。我们相信，这些结论对于解决上述现实问题也将具有一定的借鉴意义。
①陈永伟和陈立中(2012)对于该类文献进行了一个很好的综述。
②感兴趣的读者可以参考卡波奈尔和福里吉特(Ferrer-i-Carbonell and Frijters，2004)、莱昂德等(Layard et al.，2008)等研究。
③虽然和欧美的同类调查相比，本数据中汇报“幸福”或“非常幸福”的比例显得偏高，但这更可能是对我国居民集体心理特征的一种反映。事实上，李涛、史宇鹏、陈斌开(2011)使用奥尔多调查数据，Chen等人(2013)使用CGSS2010年数据，都得到了类似的幸福感分布，这些都佐证了本文数据对居民幸福感的描述是客观和具有代表性的。
事实上，即使本数据存在着对幸福程度的系统性高估，这也不会对我们的评估造成很大影响。试想在(1)中，所有的都通过一个单调正变换
，那么我们也很容易得到
，显然这和(3)的结果是一致的。
④限于篇幅，这里没有给出特征价格法的估计结果。需要指出的是，由于我们缺乏关于住房位置和城市内部空气污染分布的确切信息，因此只能考察城市层面污染对房价的影响，这在精确程度上是有所欠缺的。当然，如果假设一个城市内部的污染程度是类似的，那么这对特征向量法的估算结果影响并不大。
⑤也就是说，减少的、和浓度，分别会使房屋价值下降0.538%、0.157%和0.231%。
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