文獻來源：Singh Ruchi. Seismic risk and house prices: Evidence from earthquake fault zoning[J]. Regional Science and Urban Economics,2019, 75: 187-209.
摘要：1972年，《阿爾奎斯特-普裡奧羅分區法》要求出版加州地震斷層圖。基於修訂的官方地圖，作者利用DID框架來估計地震風險資本轉化為房地產價值的比率。利用1970年至2010年人口普查地區層面的地理數據，作者發現：劃定斷層帶後，平均房地產價值下降了6.6%，而租金下降了3.3%左右。作者還使用個人銷售交易、評估人員的記錄和洛杉磯市公開的抵押貸款數據，研究了支付意願的風險梯度和異質性。對1997年至2016年微觀交易數據的分析顯示，平均而言，距離斷層帶的距離每增加一英裡，房價就會上漲1.8%。證據還表明，在收入和性別保持不變的情況下，黑人和西班牙裔比白人更不願意為了避免地震風險而進行其他形式的消費。
地震是不可預測和破壞性大的自然災害之一。在美國，加州是地震最活躍的地區之一，在未來30年內發生6.7級或更高級地震的可能性高達99%。預測顯示，加州海沃德斷層發生7.0級地震，可能造成約800人死亡，1.8萬人非致命性受傷，1700億美元的私人財產損失。儘管存在上述風險，但是許多人仍繼續生活在地震多發地帶，這不禁引起了學者對以下問題的思考：對不同斷層帶房價差異的理性應對？還是對斷層附近居住所帶來風險的錯誤估計？或者是對風險的異質性偏好？作者首次利用地震斷層帶圖的變化來分析地震風險對房價的影響，克服了傳統橫斷面分析因為無法控制處理組和控制組的現存差異，而導致的有偏估計問題。
1.預處理
處理組：作者根據《爾奎斯特-普裡奧羅分區法》對地震斷層帶的定義，分別從加州自然保護部門網站和加州地質調查局網站搜集地震斷層帶地圖和斷層帶形狀信息，每十年彙編一次加州地震斷層帶地圖，並將其與人口普查地區邊界進行疊加。如果在相應的十年中有地震斷層帶，則將該地區劃分為「處理組」。
控制組：在選擇控制組時，本文採用以下兩種方法：（1）與斷層帶相鄰的地區作為控制組，具體是由斷層帶的地區向任何方向延伸至多三個地區；（2）使用傾向評分匹配來尋找控制組，作者將自然舒適區和其他預處理的地區特徵作為解釋變量來尋找合適的控制區。
識別假設：如果沒有斷層帶的劃分，有斷層帶的地塊上房屋的平均售價將與沒有斷層帶的地塊上房屋的平均售價平行演化。
2.模型設計
固定效應面板模型如下：
被解釋變量Vit是t年i人口普查區的房價對數中位數（或租金對數中位數），解釋變量Earthquake Fault Zoneit是虛擬變量，即如果鄰域i在十年內有地震斷層帶，則該虛擬變量的值為1，人口普查區固定效應（δi）控制各地區房價的持續差異，是時不變的，人口普查年固定效應（wt）控制房價的長期趨勢。標準差聚類到地區層面。
由於地震風險是連續的，可能會對鄰域產生溢出作用，所以，使用鄰域（第一和第二鄰域）作為控制組可能會低估真實效果。因此，作者將處理組的房價（或租金）與第三鄰域相比較，即將處理組的房價與較遠的地區相比較，估計方程變為：
First Adjacent Tractit和Second Adjacent Tractit是虛擬變量，如果該地區位於與斷層帶相鄰的第一個區域或第二個領域時，取值為1，Xit是該地區的社會人口特徵。
為了體現地震帶變化的趨勢，作者使用更精確的方法度量地震風險，即用某一地區的地震斷層帶面積除以總地區面積來度量，該值越大表明更大比例的房屋可能位於斷層帶。式(3)與式(2)相似，唯一的區別是被解釋變量變為地震斷層帶的比例。
3.穩健性檢驗
（1）使用傾向匹配評分識別控制組。作者利用1970年的經濟和人口特徵、地塊與自然設施之間距離的信息，基於傾向得分選擇處理組的鄰域作為對照組，然後用(2)式和(3)式來估計地震斷裂帶劃分的因果關係。
（2）避免地區較大導致的鄰接度量距離相差大的問題，作者將分析限制在面積較小或人口密集的人口普查地區，具體排除土地面積分布超過50百分位或75百分位以上、人口密度分布低於10百分位和25百分位的人口普查地區。同時，作者使用地區和地震斷層帶之間的距離度量地震風險，構建如下模型：
4. Hedonic估計
為了分析房價如何隨著距離地震斷層帶的距離而變化，作者使用普通最小二乘估計Hedonic模型：
被解釋變量為房屋j的價格對數，γ1是我們關注的係數。模型中控制了房屋特徵、接近自然設施，加入了地區範圍固定效應和年份固定效應。標準誤差聚類到人口普查區一級。
5.支付意願異質性
本文是第一個在地震風險背景下利用Rosen模型的第二階段估計支付意願(WTP)的異質性，以避免基於品味排序的風險。
第一步，估計Hedonic價格函數。作者利用空間條件參數回歸（CPAR）估計隱含價格。對於標準線性回歸，CPAR模型為
Pj是房屋價格，xj是解釋變量結合，wj是誤差項。房屋j的位置是由地理坐標的經緯度確定。對任意目標位置（包括觀測j）的係數進行估計時，用核加權函賦權重值。
Panel A和Panel C：表2第2欄展示了模型1的回歸結果，估計顯示，與第一、第二和第三鄰域相比，地震斷層帶的房價中值下降2.7%，租金中值下降17.8%。第6欄展示了模型2的回歸結果，結果表明，結果表明，由於地震斷層帶的存在，相比於第三鄰域，房價平均下降6.6%，租金中值平均下降3.3%。
Panel B和Panel D：使用替代風險度量的估計結果顯示，估計是穩健的，在考慮地帶的時間變化趨勢後，與第三鄰域相比，房價中值下降17.23%，租金中值下降19.8%。
表6給出了Hedonic回歸的結果。第二列顯示，在控制房屋特徵之後，距離斷層帶的距離每增加1英裡，房價上漲約1.8%，液化帶（Liquefaction）的存在不會對房價產生額外的影響。當加入Dist. from fault zone*High risk的交叉項之後，研究發現距離高風險地區每增加1英裡，房價就會上漲約2.2%。
表8給出了不同群體願意為居住在離地震斷層帶5英裡遠的地區而支付費用的估計。本文將白人組為基本類別的人種。結果顯示，黑人和西班牙裔願意分別比白人少支付1998美元和1955美元(第1欄)，當考慮性別因素和收入因素後，女性願意比男性每年少支付186美元，個人的收入每增加1000美元，其支付願意每年會增加2.34美元。
總體而言，本文發現個人對地震風險的公共信息做出反應，即通過購買遠離斷層帶的房屋來進行自我保險，同時，利用其他信息，如國家地震災害地圖，以確定對地震風險的估計。
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