耦合人类响应行为与基础设施差异：解析野火对财产价值的长期不平等影响

本研究针对气候灾害对财产价值的长期差异化影响，通过构建因果推断模型分析加州2018年坎普山火（Camp Fire）后50万+住房交易数据，揭示低收入家庭财产价值损失超20%，而高收入群体反获10%溢价。研究首次整合行为经济学（风险感知动态变化）与基础设施差异（能源/交通等）双视角，为制定公平灾害政策提供实证依据，成果发表于《International Journal of Disaster Risk Reduction》。

　　

随着全球气候变化加剧，野火等极端自然灾害正以空前频率侵袭人类社会。美国加州作为野火重灾区，仅2016-2021年就爆发了史上规模前十中的八场大火，其中2018年坎普山火（Camp Fire）更是创下150,000英亩过火面积的破坏性纪录。这类灾害不仅造成直接经济损失，更通过复杂的连锁反应持续重塑社会经济格局。然而现有研究存在明显局限：短期损失评估与即时行为调查相互割裂，既忽视基础设施差异对恢复能力的客观制约，又低估风险认知动态变化对决策的主观影响。这种单维度视角难以解释为何灾害后社会经济不平等往往持续扩大——例如加州家庭收入差距已达全美最高（90百分位收入是10百分位的11倍）。

浙江大学平衡建筑研究中心团队为此开展开创性研究。通过构建双重差分模型（Difference-in-Differences, DID），系统分析2015-2021年加州50余万笔住房交易数据，首次量化野火对财产价值的长期异质性影响。研究发现：受灾三年后，低收入群体房产贬值超20%，而高收入群体反而获得10%溢价。这种"灾难性马太效应"源于两大机制：行为层面，高收入家庭风险意识（risk awareness）调整更快，能抢占优质重建资源；设施层面，能源/交通等基础设施差距使低收入社区恢复滞后。研究进一步通过 Tubbs Fire 数据验证结论普适性，为灾害政策制定提供双维干预靶点。

关键技术方法包括：1）基于地理信息系统（GIS）划定150英里影响半径；2）采用双重差分法（DID）控制时空混杂因素；3）通过分位数回归捕捉收入阶层差异；4）利用Zillow房产数据库构建面板数据。样本涵盖坎普山火前后六年全州交易记录，并设置未受灾区域作为对照组。

【Study area】
加州作为研究区具有典型性：2016-2021年17.84%人口普查区位于火灾风险带，10.92%房产交易涉及受灾区域。坎普山火烧毁城镇Paradise等社区，为分析灾后重建差异提供天然实验场。

【Camp Fire-induced housing price change】
DID模型显示：受灾150英里内房产三年内出现0.689%溢价（Post×Treat_150系数）。深入分析揭示"灾难绅士化"现象——高收入群体通过置换受损房产推高周边房价，而低收入社区因基础设施修复滞后陷入贬值循环。

【Discussion and conclusion】
研究突破传统单维度分析框架，首次实证：1）行为响应与设施差距的交互作用会放大灾害不平等效应；2）财产价值变化可作为灾后恢复力监测指标。这对中国等灾害多发国具有重要启示：韧性城市（resilient cities）建设需同步提升硬件设施公平性与居民风险应对能力。

该成果为《International Journal of Disaster Risk Reduction》提供了灾害研究新范式，其创新性体现在三方面：方法论上开发融合社会经济数据的DID改良模型；理论上构建"行为-设施"双通道影响机制；实践上指导制定差异化的灾后补偿政策。研究建议将基础设施升级与心理干预纳入韧性规划，尤其关注弱势群体的数字化应急通道建设——这在后疫情时代更具现实意义。