野火烟雾对户外休闲活动的福利损失：基于每日露营数据的实证研究

《Journal of Environmental Economics and Management》：Welfare losses from wildfire smoke: Evidence from daily outdoor recreation data

本研究针对美国西部日益严重的野火烟雾污染问题，通过分析数百万条联邦营地预订记录与卫星烟雾数据，首次采用揭示性偏好方法量化烟雾对户外休闲的福利损失。研究发现烟雾导致人均每次旅行福利损失达107美元，年损失达23亿美元，为政策制定提供了关键成本效益依据。

　　

随着气候变化加剧，美国西部野火频率和强度显著上升，由此产生的烟雾污染已成为区域性环境危机。野火烟雾不仅覆盖范围广，其携带的颗粒物(PM)占部分地区总污染量的50%，且比工业排放的PM对健康危害更大。已有研究表明烟雾会导致急诊就诊率上升、死亡率增加、劳动力市场受损等直接后果，但关于其社会福利成本的量化研究仍存在空白。传统方法如陈述性偏好调查或基于统计生命价值(VSL)的估算存在局限性，而揭示性偏好研究因数据时效性和样本选择问题难以开展。

为解决这一难题，Jacob Gellman等研究人员创新性地利用2010-2017年美国西部近1000个联邦营地的每日预订数据，结合卫星监测的野火、烟雾和空气质量数据，构建两阶段离散选择模型。通过开发新型控制函数校正样本选择偏差，首次精确测算了烟雾对户外休闲活动的福利影响。该研究发表于环境经济学领域权威期刊《Journal of Environmental Economics and Management》。

研究采用三项关键技术：1) 整合多源数据构建每日营地面板，包括Recreation.gov的预订记录、HMS卫星烟雾数据和EPA空气质量监测数据；2) 建立两阶段决策模型（预订阶段基于预期条件、取消阶段基于实际烟雾暴露），采用控制函数法校正选择偏差；3) 通过数值模拟验证模型有效性，并计算不同烟雾持续时间下的异质性福利损失。

数据特征
研究覆盖美国西部8个州的974个联邦营地，包含280万次预订记录。数据显示4.2%的露营活动受到烟雾影响，且取消率与烟雾持续天数呈正相关。关键变量包括：PM_2.5
浓度、能见度指标、预订提前期（>7天占比75%）和取消时间窗（抵达前7天内）。

建模方法
创新性地将传统旅行成本法扩展为动态框架：第一阶段用Logit模型估计预订决策，第二阶段用控制函数校正后的Probit模型分析取消行为。数值模拟证明该方法能将选择偏差导致的估计误差从44%降至可接受水平。

实证结果
核心发现包括：1) 烟雾导致人均每次旅行福利损失107美元，未校正模型会高估至154美元；2) 损失随连续烟雾天数非线性增长，单日损失32美元，七日损失达432美元；3) 年度总损失达23亿美元，影响2150万次户外活动。异质性分析显示，国家公园游客对烟雾更敏感，而森林营地游客表现出更强耐受性。

总福利损失
通过将营地数据外推至全美西部户外活动，估算年损失相当于联邦年均消防预算(28亿美元)的82%。比较研究发现：该数值低于Jones(2017)的陈述性偏好估计(373美元/6个月)，但高于Richardson等(2012)的防御支出法估算(84美元/症状日)。

结论与政策启示
该研究为环境经济学做出双重贡献：方法学上开发了适用于瞬态环境负效应的评估框架，实证上首次量化了烟雾对休闲经济的真实成本。结果表明现有消防投入(如加州12亿美元减灾计划)可能低于实际社会损失，为《基础设施投资与就业法案》240亿美元野火治理预算提供了科学依据。未来研究可将该框架扩展至其他短时环境冲击(如极端天气)的评估。

作者声明研究受美国农业部NIFA-AFRI项目资助(2020-67023-33258)，无利益冲突。三位作者Jacob Gellman、Margaret Walls和Matthew Wibbenmeyer分别来自美国智库Resources for the Future，研究体现了跨学科团队在环境政策量化领域的优势。