由Stephen Gibbons教授撰寫的發(fā)布在Journal of Environmental Economics and Management上的最新論文“Gone with the wind-Valuing the visual impacts of wind turbines through house prices”實(shí)證考察了風(fēng)力發(fā)電廠的可見性對(duì)英國和威爾士地區(qū)房價(jià)的影響。隨著對(duì)新能源的推崇，風(fēng)力發(fā)電這項(xiàng)清潔能源發(fā)展迅速，然而在建造的過程中，除了帶來經(jīng)濟(jì)效益外也會(huì)產(chǎn)生一定環(huán)境成本。以前也有類似的研究，然而嚴(yán)肅考察其可見性對(duì)房價(jià)因素影響的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)還頗為缺乏。本文作者從實(shí)證角度對(duì)風(fēng)力發(fā)電廠的可見性在英國和威爾士地區(qū)對(duì)房價(jià)的影響進(jìn)行定量估計(jì)，并就未來政策執(zhí)行者在評(píng)估風(fēng)力發(fā)電廠的凈收益時(shí)提出改善建議。
探究風(fēng)力發(fā)電廠的環(huán)境成本之所以重要，是因?yàn)榍鍧嵞茉丛谖磥碛泻艽蟮陌l(fā)展空間，對(duì)其凈收益進(jìn)行有效的評(píng)估就顯得尤為必要。而環(huán)境成本之所以會(huì)存在，是由于人們的“鄰避主義”心理，即雖然支持風(fēng)力發(fā)電，但并不希望電廠建在自家周圍。在以往的調(diào)查中，由于樣本數(shù)量少以及估計(jì)方法的不恰當(dāng)，很多都沒有得出最終結(jié)果。作者從中吸取了經(jīng)驗(yàn)，采用了2000-2011年的38000個(gè)樣本進(jìn)行估計(jì)，采取DID模型和準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)研究方法，設(shè)計(jì)了3個(gè)階段的數(shù)據(jù)分析。
作者的獨(dú)創(chuàng)性在于樣本的選取上。在第一個(gè)階段中，兩組變量分別為已建成的風(fēng)力發(fā)電廠和未來將建造風(fēng)力發(fā)電廠的地點(diǎn)周圍不同半徑輻射內(nèi)的房價(jià)變動(dòng)。這樣很大程度上能控制其他可變因素，而后數(shù)據(jù)分析得出風(fēng)力發(fā)電廠確實(shí)會(huì)導(dǎo)致周圍房價(jià)的下降：距離發(fā)電廠1km以內(nèi)房價(jià)的下降幅度是6.5%，2km以內(nèi)是5.5-6%，4km以內(nèi)是2.5%-3%, 4km以上低于1%。為了說明這種下降確實(shí)是由風(fēng)力發(fā)電廠的可見性引起的，在第二階段中，兩組變量分別為可見到電廠的區(qū)域內(nèi)的房價(jià)變動(dòng)以及附近有電廠但由于地勢阻擋看不見電廠的區(qū)域內(nèi)的房價(jià)變動(dòng)。最終得出的結(jié)果驗(yàn)證了第一階段的結(jié)論：距離發(fā)電廠1-2km的房價(jià)的下降幅度是5.5-6%，2-4km的低于2%，4-14km內(nèi)是0.5%-1%。在第三階段中，作者對(duì)課題做了延伸，探究了電廠的規(guī)模對(duì)房價(jià)的影響程度，后發(fā)現(xiàn)電廠規(guī)模越大，相同距離內(nèi)的房價(jià)下降幅度也越大。
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