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文章來源：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.
空氣汙染是發展中國家面臨的一個棘手問題。空氣汙染嚴重影響人們的身體健康，同時帶來巨大的經濟負擔。各國努力通過各種手段解決空氣汙染問題，但目前的環境規制是否是最優的呢？本文作者認為人們對清潔空氣的支付意願（WTP，willingnessto pay）可以用來衡量空氣汙染環境規制是否達到最優，其邏輯在於：若WTP較低，則目前經濟增長帶來的收益大於空氣汙染的成本，此時環境規制是最優的；反之，人們願意支付較高的價格換取清潔的空氣，意味著當下的空氣汙染規制不夠嚴格，沒有達到最優。本文基於中國家用空氣淨化器市場的數據，計算居民對於清潔空氣的支付意願。
（1） 數據來源
空氣汙染數據：本文使用了2006-2014年間中國80個城市的年均PM 10汙染數據，原始數據來自於中國環境年鑑和中國環境質量年度報告。
空氣淨化器市場數據：本文利用市場營銷公司收集的2006年1月至2014年12月80個中國城市的空氣淨化器銷售月度數據。其中包括了45個國內外廠商生產的690個空氣淨化器產品的月度銷量、每種淨化器月度平均價格和每種淨化器的特性信息。這一數據集涵蓋了主要百貨商場和電器商店的銷售記錄，佔到空氣淨化器店內交易量的80%，且主要是個人購買。在2006年至2014年期間，店內銷售佔總銷售量（包括線上和線下銷售）的72%。
人口及經濟數據：作者從2006-2014年的中國城市統計年鑑整理城市的人口和人均GDP數據；從2005年的人口普查中獲得個體微觀數據。作者整合了人口普查微觀數據，計算出城市層面的社會經濟指標，其中包括平均受教育年限、文盲率、中學畢業率、大學畢業率、人均家庭收入、住房面積以及住房質量。
（2） 理論模型
本文以隨機效用模型為基礎，模型假設消費者的效用由商品價格和商品的特性決定。在本文中，消費者購買淨化器的效用受到淨化器價格和淨化器的特性影響。模型表達式如下：
其中表示購買空氣淨化器j後室內空氣品質的改善程度，表示市場c空氣淨化器j的價格，表示產品固定效應，表示城市固定效應，是產品-城市特定需求衝擊，是均值為零的隨機項。係數α即為清潔空氣給消費者帶來的邊際效用，係數為淨化器價格給消費者帶來的邊際效用（負效用）。
依據理論模型設定，作者選用logit模型進行實證分析。根據是否允許係數和隨個體變化而變化，將logit 模型細分為標準Logit 模型（standard logit model）和隨機係數logit 模型（random coefficient model）。具體模型設定如下:
為空氣淨化器j在城市c的市場份額，為城市c 的空氣汙染水平，為虛擬變量。當消費者選擇購買HEPA（high efficiency particulate arrestance）型空氣淨化器時取1，反之購買Non-HEPA型空氣淨化器時取0。這是因為根據廣告和相關研究，HEPA型淨化器可以淨化包括PM在內99%以上的空氣汙染物，因此本文認為購買使用HEPA型空氣淨化器就可以淨化所有空氣汙染物。即為邊際支付意願（MWTP,marginal willingness to pay）。（3） 實證模型
考慮到空氣汙染變量和空氣淨化器價格變量可能存在的內生性，作者採取了不同的方法。空氣汙染是由可觀測和不可觀測的經濟因素決定產生的，因此在理論模型中可能存在遺漏變量的問題。為了解決這一內生性問題，作者利用冬季集中供暖政策作為外生衝擊，利用RD回歸進行處理。理由在於：首先，這一政策具有外生型；其次，這一政策從上世紀五十年代開始實施，這樣可以研究人們如何對長期的空氣汙染作出反應。空氣淨化器的價格也存在內生性，例如由於某些可以被廠商觀測到但不能被研究者所觀察到的因素，在不完全競爭環境下，廠商就可以制定高價，這時價格就與誤差項相關。作者的做法是，增加產品層面和城市層面的固定效應來吸收未被觀測到的需求影響因素。此外，考慮到某特定城市的某種產品的價格較高是由於未觀察到的需求因素導致的，這時產品固定效應和城市固定效應不能很好控制。因此，作者將產品的運輸距離作為工具變量進行處理，其邏輯在於運輸距離反映了產品成本的高低，從而直接影響產品價格而不影響需求。
具體模型設定如下：
上式表明冬季集中供暖政策對於空氣汙染的影響。是虛擬變量，在秦淮線以北的城市取1，表示城市c距離秦淮線的距離。即為秦淮線兩側空氣汙染的不連續變化。
上式用來檢驗再秦淮線兩側是否存在HEPA型空氣淨化器市場份額的不連續變化。
上式用來測算人們的邊際支付意願（）。
Table 3 panel A 匯報了第一階段回歸結果，研究期內秦淮線以南城市的PM 10平均濃度為92μg/m3，根據回歸結果，秦淮線以北的城市PM 10濃度比南部城市高出約26.5%。panel B 匯報了工具變量的第一階段回歸結果，結果表明空氣淨化器的生產工廠或進口港口到城市的距離與空氣淨化器價格有正向關係。
Table 4 panel B回歸結果表明每個家庭一年願意為降低1單位PM 10支付1.24美元，即每個家庭每年的MWTP為1.24美元。
在基準回歸後，作者進一步討論了信息衝擊對MWTP的影響。2013年初，中國媒體開始大量報導空氣汙染的相關新聞，這一變化源自於2013年1月12日美國駐華大使館披露當天北京的空氣品質指數為755，遠高於500的最大值，這引起人們對於空氣汙染問題的強烈關注，進而反映在媒體對空氣汙染問題的大量報導。媒體報導的這種突然變化提供了一個良好的條件，可以研究信息衝擊與MWTP估算之間的關係。作者將樣本分為2006-2012年和2013-2014年兩部分，試圖檢驗人們的偏好（即β ）是否因為這一信息衝擊而發生變動。回歸結果見Table 6。第一列結果表明對清潔空氣的偏好在2013年前後存在顯著差異，在2013年前，每年MWTP為0.53美元，2013年之後為1.44美元。在增加了其餘控制變量後結論相似。
最後，作者放鬆了標準logit模型關於係數β和α的假設條件，允許β和α隨個體i變化而變化，利用隨機係數logit模型進行回歸。Table 7為回歸結果：首先，MWTP的中位數和平均數為1.19美元和1.34美元，這與標準logit模型估計出的MWTP值相差不多；其次，家庭對清潔空氣的偏好與家庭收入呈正相關關係；再次，高收入家庭較低收入家庭較之於低收入家庭有更低的價格彈性；最後，不同家庭確實存在對清潔空氣偏好的異質性。Figure 繪製出了MWTP 的分布。
本文的核心目標是測算人們願意為降低空氣汙染支付多少，支付意願可以用來衡量環境政策是否達到最優。作者通過logit模型對支付意願進行測算，其中利用RD回歸、控制各個層面固定效應、尋找工具變量等方法解決潛在的內生性問題。在最後，作者討論了本文存在的不足和尚未解決的問題：首先，缺乏個人層面的交易數據及線上交易數據；其次，缺乏除了使用空氣淨化器之外的室內防護措施的信息；再次，本文研究是基於靜態的需求模型，個體的跨期選擇等問題未能得到體現；最後，應有更多研究關注市場失靈對於支付意願的影響。
We develop a framework to estimate willingness to pay for clean air from defensive investments on differentiated products. Applying this framework to scanner data on air purifier sales in China, we findthat a household is willing to pay $1.34 annually to remove 1 μg/m3of air pollution (PM10) and $32.7 annually to eliminate the pollution inducedby the Huai River heating policy. Substantial heterogeneity is explained byincome and exposure to information on air pollution. Using these estimates, weevaluate various environmental policies and quantify the value of recent airquality improvements since China declared a war on pollution in 2014.
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