本文开发了一个框架以估算防御性产品投资中对清洁空气的支付意愿。将该框架应用到中国空气净化器销售数据，发现在中国，一个家庭愿意每年支付1.34美元来消除1μg/m3的PM10，并愿意每年支付32.7美元以消除由冬季供暖引起的空气污染。收入和空气污染信息的公开可以在很大程度上解释影响的异质性。基于估算结果，本文进一步评估了自2014年来中国治理空气污染的各种环境政策的效果并量化了近期空气质量改善的价值。
发展中国家的空气污染问题是近年来研究的热点。2013年，中国细颗粒物年平均暴露量是美国的5倍多，印度及中国部分地区PM2.5十年平均值在80以上，是世卫组织标准的8倍以上。严重的空气污染给数十亿人带来巨大的健康和经济负担，造成诸如婴儿死亡率提高、预期寿命降低以及劳动力供应减少等方面的问题，阻碍经济发展。居民对空气质量改善的重视程度—即他们对清洁空气的支付意愿（Willingness to Pay, WTP）成为环境政策制定的重要参考指标。如果清洁空气的WTP很高，则表明当前的监管严格程度可能是不充分的。由于发展中国家在环境支付意愿方面数据的可得性较差，相关话题的讨论相对匮乏。本文基于对家用空气净化器的需求，利用淮河政策提供的准自然实验，采用空间断点回归，提供了发展中国家对清洁空气的WTP的首次揭示性偏好估计。家用空气净化器是减少室内空气污染的主要防御投资之一，根据中国空气净化器制造商和零售商店明确宣传，空气净化器的主要特性高效颗粒物过滤装置(HEPA)能够去除至少99.97％的大于0.3微米的颗粒污染物，包括PM2.5和PM10。因此，利用消费者对这一属性的重视程度，以及需求的价格弹性，揭示居民对室内空气质量改善的WTP。本研究基于空气净化器市场数据、空气污染数据、每种产品的生产/进口位置数据、城市统计年鉴中的城市年人口统计信息以及2005年中国人口普查微观数据中的个体变量等5个数据库构造了研究数据集。本文使用了从2006年1月到2014年12月在中国80个主要城市收集的空气净化器销售交易数据，该数据集提供国内外45家厂商生产的690空气净化器的月销售额、月平均价格，以及有关产品属性的信息；交易多为个人购买，涵盖了各大百货商店和家电商店的店内交易，占所有店内销售的80%以上。使用2006 - 2014年城市级年均PM10浓度数据，来源于《中国环境统计年鉴》和《中国环境质量年度报告》。2006-2014的人口、城市人口和人均GDP的城市年指标，来源于城市统计年鉴。实证中使用的城市家庭年均收入等指标来源于2005年人口普查。根据人口普查数据，获取80个研究样本城市质心的纬度和经度，并利用ArcGIS软件，根据城市和河流的位置分别取两个距离变量，第一个是城市质心到中国南北分界线淮河/秦岭线的最短距离；第二个是从城市质心到空气净化器工厂或进口港口位置的道路距离。由于采用的是准自然实验的因果识别方法，因此要求样本具有较高的可比较性。必须对样本容量和样本可比较性进行权衡。因此作者将样本限制在秦岭淮河边界附近而没有扩大到整个中国。以城市与离淮河边界的距离作为断点（cut-off）进行研究。本文的研究目的是通过分析空气净化器的需求，获得对清洁空气的WTP的显示偏好估计。首先，本研究构建了一个随机效用模型来刻画消费者通过购买空气净化器去除室内空气微粒，并通过该效用模型得出消费者对不同空气净化器的需求函数。城市c的消费者i购买净化器j的间接效用函数是：
xjc 代表空气污染物浓度， pjc 代表市场c中空气净化器的价格，ηj 代表净化器j的固定效用，λc 代表城市固定影响，ξjc 代表城市对空气净化器的特定需求，εijc 是均值为零的随机误差项。随后，作者使用了标准logit模型。假设所有消费者i的 βi= β 和 αi= α，误差项 εijc 分布为Type-I 极值函数。则产品j在c市的市场份额 sjc 可以用如下函数表示：（其中j=0是不购买空气净化器)其中，Hj 是净化器j是否有HEPA过滤器的虚拟变量。由于净化器的使用寿命一般为5年，因此估计系数 -(β/α)/5 是每年对减少1μg/m3的PM10的边际支付意愿。为了放宽一些标准logit估计的假设，文章也使用了随机系数估计，允许偏好参数β和α的异质性。本文实证分析的主要挑战是需求估计中的两个变量——空气污染和空气净化器价格——存在内生性问题。首先，空气污染是由可观测和不可观测的一些经济因素导致，而未纳入理论模型的遗漏变量可能与之有关。为了解决这一内生性问题，作者基于淮河政策利用冬季集中供暖政策作为外生冲击，采用断点回归（RD）进行估计。两个优点：淮河政策导致的空气污染的外生变化为本文提供了一个准自然实验；淮河政策自1950年代实施，使我们能够考察居民家庭如何对长期的空气污染作出应对。第一阶段，利用淮河供暖政策所创造的准自然实验，来估计空气污染是否在淮河处存在断点：xc 是城市c的 PM10(ug/m3), Nc 是北方的虚拟变量，dc 是城市c到淮河的距离。γ衡量了淮河边界处空气污染的不连续变化的大小。考虑中国东西跨度太大，可能影响估计结果，因此在模型中加入经度四分位数的固定效应去控制。进一步的，本研究使用如下简化RD模型来检验秦岭淮河两侧HEPA型空气净化器的市场份额是否存在断点：将基准模型进行简化后得到如下第二阶段方程，该模型计算的是人们对干净空气的边际支付意愿(MWTP)：
使用 NcHj 作为xcHj 的工具变量。关注的参数是- β/α，它提供了一个单位PM10的MWTP。其次，由于某些可以被厂商观测但不能被数据捕捉的因素，导致价格与误差项相关，产生空气净化器价格的内生性问题。为了解决这一内生性问题，本文将产品从生产商或进口港口到销售城市的运输距离作为工具变量，其逻辑在于运输距离反映成本的高低，从而直接影响产品价格而不影响需求。Table 3 中的面板A报告了PM10的第一阶段估算结果。研究期内秦淮线以南城市的平均PM10为92 μg/m3。秦淮线以北的城市PM10浓度比南部城市大约高出26.5%。面板B报告了工具变量的第一阶段回归结果。结果显示，到生产商或港口的距离与空气净化器价格之间存在正向关系。
Table 4 为模型的基准回归结果。面板A说明HEPA净化器的对数市场份额比非HEPA的对数市场份额在统计和经济意义上显著增加。面板B回归结果显示，每个家庭每年愿意为降低一单位PM10支付1.34美元，即每个家庭每年的MWTP为1.34美元。
在基准回归后，作者进一步讨论了信息冲击对于MWTP的影响。2013年初，美国驻华大使馆披露了较高的空气质量指数引起了人们对于空气污染问题的强烈关注，这直接反映在媒体对于此类问题的大量报道。这种突然的强烈关注为研究信息冲击与MWTP估算之间的关系提供了良好条件。作者将样本分为2006-2012年和2013-2014年两部分，试图检验人们对空气质量的偏好β是否会因为这一信息冲击而变动。结果显示，2013年前后人们对于清洁空气的偏好存在显著差异，且对于信息冲击的反应是即时且持久的。最后，本文放松了标准logit模型关于系数β和α的假定，允许其随个体变化而变化。Table 7第一列采用线性控制函数，第二列采用二次控制函数，结果差异不大。MWTP的中位数和平均数分别为1.19美元和1.34美元，与标准logit模型估计出的值接近；家庭对清洁空气的偏好与家庭收入之间存在正向关系；高收入家庭有更低的价格弹性；不同家庭对于清洁空气的偏好存在异质性。本文还通过作图来直观地描述估计结果。Fig 3表明每年MWTP的分布范围很广，大部分分布在0.49美元（第10个百分点）和2.92美元（第90个百分点）之间，Table 7同样给出了其他分位数的估计。Fig 4展示了MWTP与家庭收入之间的关系。作者给出了收入水平在95％的置信区间下的MWTP估计的拟合线。这表明收入较高家庭愿意为改善空气质量付出更多。
本文的研究结果为发展中国家正在进行的能源和环境监管的讨论提供了重要的政策含义。由以上模型可以估计出MWTP，随机系数模型可以考虑异质性问题并估计出一个异质性MWTP，但由于实证策略是断点回归，因此在没有额外的假设之下并不具备外推可能，所得到的只是局部平均处理效应LATE（local average treatment effect），这一点对于政策制定者要尤为关注。此外，作者还做了政策的成本收益分析。2005年，中国政府和世界银行在北方7个城市(天津、承德、唐山、大连、乌鲁木齐、吴中、大同) 启动了完善淮河供暖政策的改革试点。改革的目标是通过引入家庭基于消费的计费方式来节约能源使用和减少空气污染。改革试点已经进行了10年，改革是否会改善福利，以及其他城市是否应该实施类似的改革仍存在争论。该项目为七个城市花费了1800万美元，煤炭使用量减少了18.7%。通过计算作者发现，煤炭使用量减少18.7%与PM10减少9.9%相关，这意味着七个城市的PM10每立方米减少11.91毫克。将这个数字乘以七个城市的总MWTP，得到该政策的总WTP，即1.2063亿美元。作者正是用这个数字作为政策的收益来进行成本收益分析的。Ebenstein et al. (2017) 的发现表明，pm10每立方米增加1毫克，预期寿命就会减少0.064年。本文的MWTP估计表明，中国平均预期寿命为76岁的家庭愿意支付101.84美元以避免PM10在生命中增加1μg/m3。因为平均家庭规模是3.5人每个家庭，所以统计生命年(value of a statistical life year , VSLY)的隐含价值是455美元。将这一估计与其他研究中隐含的VSLY进行比较后可以发现，虽然不同研究中隐含的VSLY不同，但这些国家的收入也不同。不变的收入弹性可以一致地解释这些研究之间的隐含VSLY的差异。
