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原文信息
作者: Stefan Borsky, Eric Fesselmeyer, and Lennart Vogelsang
题目: Urban Heat and Within-city Residential Sorting
期刊: Journal of Environmental Economics and Management
时间: 2024年6月
DOI: 10.1016/j.jeem.2024.103014
编者荐语
本文研究了纽约夏季城市高温对住宅选择的影响,采用实证产业组织中著名的BLP模型分析了不同收入、种族和族裔对城市高温偏好的异质性,并发现高温缓解措施会加剧居住分布不平等,恶化低收入和少数族裔家庭福利。
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研究背景
随着全球气候变化的加剧,城市热岛效应已成为城市规划和公共健康领域关注的焦点。城市热岛效应指的是城市区域因建筑物密集、绿地减少等因素,导致气温高于周边郊区的现象。这一现象不仅加剧了城市居民的热舒适度问题,还与能源消耗、健康风险等因素密切相关。特别是在像纽约这样人口密集、经济活动频繁的大城市,城市热岛效应对居民的居住选择和社会经济结构产生更加深远的影响。
现有文献揭示了不同收入、种族和族裔的城市居民受到极端高温的影响各不相同,低收入家庭和少数族裔更可能选择居住在夏季温度更高的地区。然而,这些研究尚未充分解释城市高温为何使不同社会经济群体间住宅分布不均,也未深入分析应对城市热岛效应的政策措施如何影响不同社会经济群体的福利分配。本文通过研究纽约市夏季城市高温对居民住宅选择的影响,进一步分析了收入、种族和族裔等因素在其中的作用,并运用反事实分析的方法评估纽约市高温缓解政策对居民福利的影响。
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研究内容
2.1 主要变量及其数据来源
城市高温(Heat):使用美国国家科学基金会TopoWx (Topography Weather)数据集和人口普查区2010年行政边界数据统计了2007年-2016年纽约市所有人口普查区6、7、8月的每日最高气温情况,并构建了四个指标来衡量城市上述三个月中极端高温情况:(1) Days of 90℉ (约32 ℃) and above: 日最高气温超过 90℉ 的天数;(2) Days of 95℉ (约35 ℃) and above: 日最高气温超过 95℉ 的天数;(3) Degrees above 90℉ : 日最高气温超过 90℉ 的程度;(4) Degrees above 95℉ : 日最高气温超过 95℉ 的程度。
年度住房成本(Annual user cost of housing):使用纽约市房屋交易数据计算了2007年-2016年所有人口普查区每年的代表性住房交易价格,并对房产销售价格进行年度化处理,得到年度住房成本(Annual user cost of housing)。
人口统计特征:由美国金融机构根据住房抵押贷款披露法案提供的抵押贷款数据获得,包括购房贷款申请人家庭地址、家庭年收入(Income)、种族和族裔信息,并根据第一申请人的种族和族裔分为白人(White)、黑人(Black)、亚裔(Asian)和西班牙裔(Hispanic)四类,并以白人为基准,生成三个虚拟变量Black、Asian和Hispanic。
人口普查区其他特征:基于纽约市五个机场天气站点观测数据计算了所有人口普查区每年6、7、8月的每日最高相对湿度(Humidity);基于来自美国Landsat 7卫星的高分辨率图像数据得到了所有人口普查区每年6、7、8月的归一化植被指数(the Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)以衡量植被覆盖情况;基于Primary Land Use Tax Lot Output数据集计算了各区域不同用途土地的面积比例(商业用地占比、工业用地占比、开放空间或娱乐用地占比)和不同类型住宅建筑的比例(单户和双户住宅,无电梯的多户住宅和有电梯的多户住宅)。
2.2 研究方法
不同收入、种族和族裔在选择住宅时可能对所在区域极端高温存在偏好异质性,故本文采用了实证产业组织中著名的随机系数离散选择模型(常称为BLP模型,具体请见Berry,Levinsohn & Pakes(1995))。
从个体效用最大化出发,作者将第t年居住在人口普查区j的家庭i的间接效用函数设为:
其中 Pjt 是年度住房成本, Hjt 是城市高温衡量指标, Xjt 是可观测的人口普查区其他特征,如住宅用地形式、归一化植被指数。剩余四项分别为人口普查区固定效应、年份固定效应、不可观测的人口普查区特征和随机扰动项。
假设参数和取决于家庭总收入、种族和族裔。其中 D 为由虚拟变量 Black,Asian 及 Hispanic 构成的向量。
因此间接效用函数可以被写成:
其中平均效用为:
参数 αH,0 揭示了城市高温对家庭平均效用的影响。
每个家庭与平均效用 δjt 的偏差为:
参数 αH, y 揭示了不同收入家庭对城市高温的偏好异质性,αH,D 揭示了不同种族家庭对城市高温的偏好异质性,是本文在BLP模型中重点关注的参数。
故在BLP模型中,家庭𝑖在𝑡时刻选择人口普查区𝑗的概率为:
为解决房价的内生性问题,本文选择了目标人口普查区以外区域的三个土地使用指标(商业用地占比、工业用地占比、开放空间或娱乐用地占比)作为工具变量。通过最大化所有家庭效用、设置市场出清条件(各人口普查区的预测选择概率等于实际观测到的住房市场份额),并使用压缩映射(contraction mapping)方法,作者最终完成了BLP模型中所有参数的估计。
2.3 主要发现
表1显示,在四种高温衡量指标下,城市高温(Heat)与收入(Income)的交乘项估计系数均显著为负,表明低收入家庭相比高收入家庭更有可能生活在炎热的区域。城市高温(Heat)与种族向量交乘项的系数均显著为正,表明与白人家庭相比,黑人、西班牙裔和亚裔家庭对高温的敏感性较低,进而说明他们更有可能居住在更热的区域。
表1:住房成本,人口学特征与温度交互
表2展示了使用工具变量估计方法得到的纽约市居民对城市高温边际效用参数的估计结果。城市高温(Heat)系数为负,表明居民将城市高温视为一种不受欢迎的环境特征,它削弱了住房对居民的吸引力和效用。
表2:IV估计
文章还进一步估计了不同收入水平、不同种族和族裔家庭对城市高温的边际支付意愿,结果表明随着收入的上升,家庭为规避城市高温所愿意支付的金额亦随之增加。其中,白人家庭愿意投入更多资金以换取更为凉爽的居住环境。
最后,本文还探讨了纽约市为缓解城市热岛效应所采取的多项措施,其中包括Cool Neighborhoods NYC计划。这些举措目的在于通过增加植被、采用反射性屋顶和铺装材料等手段,为受热影响较大的社区带来夏季的凉爽。本文运用BLP模型进行反事实分析,模拟了将最易受热影响的人口普查区的温度分别降低1℉和2℉的两种情景。通过比较家庭在现状与模拟情景下的预期效用,发现不同家庭群体的福利变化存在显著差异。研究发现高收入和白人家庭在实施高温缓解措施后福利会增加,而低收入和少数族裔家庭在实施高温缓解措施后平均状况却有所恶化。因此,政策制定者在实施高温缓解措施时需要考虑这种反馈效应,尽管这些措施可能在短期内减少某些社区的热暴露,但从长期来看可能导致居住分布的变化,进而影响福利分配。
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研究结论与贡献
本文的研究发现,城市高温显著影响居民的住房选择,居民倾向于避免居住在受城市高温影响较大的地区。居民对城市高温的支付意愿存在显著的异质性,这主要受到收入水平和种族/族裔的影响。具体来说,白人和高收入家庭愿意支付更多费用来避免城市高温,而低收入和少数族裔家庭的支付意愿较低。
通过进一步模拟纽约市Cool Neighborhoods NYC计划等高温缓解措施的影响,研究结果显示这些措施可能导致福利在不同群体间重新分配,高收入和白人家庭可能会从这些措施中获益,而低收入和少数族裔家庭可能会面临福利损失。这一发现引发了对环境正义问题的担忧,即虽然这些措施有助于改善低收入和少数族裔社区的高温状况,但可能会因为居住者的搬迁行为而加剧不平等问题。
本文不仅丰富了我们对城市热岛效应的理解,也为应对城市高温和促进环境正义的政策提供了重要参考。然而,由于研究主要集中在纽约市,其结论的普遍性可能受到限制。未来的研究可以扩展到其他城市,以探索不同城市背景下城市高温与居住选择之间的关系。同时,本文也表明政策制定者在实施气候适应措施时,也应关注其对社会经济结构的影响。
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本期作者:唐瑶,香港城市大学博士生
本期责编:陈立东,香港城市大学博士生
本期主编:董涵敏,华中师范大学讲师
本期统筹:李明来,香港城市大学博士生
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