Policy Research Working Paper 8739 Does Pollution Hinder Urban Competitiveness? Matthew E. Kahn Nancy Lozano-Gracia Maria E. Soppelsa Social, Urban, Rural and Resilience Global Practice February 2019 Policy Research Working Paper 8739 Abstract This paper surveys the recent literature exploring the causes one that makes investments in regulations to reduce the of urban pollution in the developing world and the implica- social costs of power generation, transportation, and house- tions of such pollution for a city’s competitiveness. Within hold services. The paper explores three main questions. First, a system of cities, cities compete for jobs and people. Those why does pollution inhibit urban competitiveness? Second, cities that specialize in heavy industrial activity will gain why is this effect likely to grow in importance over time? from a manufacturing boom but are more likely to be pol- Third, why have cities been slow to adopt cost-effective luted than a city that specializes in the service economy and regulatory strategies? . This paper is a product of the Social, Urban, Rural and Resilience Global Practice. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://www.worldbank.org/research. The authors may be contacted at nlozano@worldbank.org. The Policy Research Working Paper Series disseminates the findings of work in progress to encourage the exchange of ideas about development issues. An objective of the series is to get the findings out quickly, even if the presentations are less than fully polished. The papers carry the names of the authors and should be cited accordingly. The findings, interpretations, and conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors. They do not necessarily represent the views of the International Bank for Reconstruction and Development/World Bank and its affiliated organizations, or those of the Executive Directors of the World Bank or the governments they represent. Produced by the Research Support Team Does Pollution Hinder Urban  Competitiveness?1  Matthew E. Kahn, Nancy Lozano‐Gracia, and Maria E. Soppelsa                          JEL: R11, Q52, Q53                                                                 1   This  work  is  part  of  the  Pollution  Management  and  Environmental  Health  program  (PMEH)  supported  under  TF0A3415.  The  PMEH  program  focuses  on  providing  technical  assistance  to  these  countries,  facilitating  pollution  management, promoting public awareness, and helping them reduce the negative effects of pollution on health. The  authors  are  grateful  to  Somik  V.  Lall  and  Richard  Damania  for  their  comments.  The  findings,  interpretations,  and  conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors. They do not necessarily represent the views of  the International Bank for Reconstruction and Development/World Bank and its affiliated organizations, or those of  the Executive Directors of the World Bank or the governments they represent.  Urbanization  contributes  to  per‐capita  income  growth  through  facilitating  trade  and  learning.  Within a developing nation, cities compete against each other to attract people and  jobs. These cities form a system of cities.2  Some cities have a competitive edge because their  geographic  location  offers  a  productivity  and  amenity  advantage.    Capital  cities  feature  larger  populations  as  such  areas  command  greater  political  resources.3    A  city  that  experiences  population  growth  and  an  influx  of  capital  while  facilitating  young  people’s  human  capital  acquisition is a competitive city.    There are several policy levers for helping a city to become more competitive as it attracts  domestic  workers  and  foreign  direct  investment,  and  skilled  international  migrants.  The  2015  World Bank report “Competitive cities for jobs and growth: What, who, and how” emphasized  that  competitive  cities  foster  rapid  economic  growth  through  interventions  that  enhance  institutions and regulation, infrastructure and land, skills and innovation and enterprise finance.  This survey paper extends the competitive cities research agenda by focusing on the role  of urban quality of life in the developing world and in particular on the role that clean air and  water and local greenness play in enhancing a city’s competitiveness.  We examine the role of  regulation, and infrastructure as determinants of urban quality of life as they improve an area’s  environmental quality.     All else equal, those areas that feature lower air and water pollution levels and more local  beauty have a competitive advantage in attracting people and jobs.  By enhancing urban quality  of life, city leaders can directly enhance a city’s attractiveness to skilled people and foreign capital  and can contribute to facilitating skill formation of local youth.   Higher quality of life also increases  the supply of enterprise finance due to the geographic location of where venture capital is situated  in a nation.  The “economic returns” to quality of life are likely to grow over time in those developing  nations featuring rising  educational attainment.4 Institutions and regulations play a  key role in                                                               2  Henderson JV, Ioannides YM. (1981).  3  Ades AF, Glaeser EL. (1995).  4  Costa DL, Kahn ME. (2004).    2 determining whether externalities are internalized and at what cost to society.   Infrastructure and  land policy together determine whether a city can deliver clean water and garbage disposal as it  grows.  A city’s skill level can rise either because it attracts the skilled to move there or because it  invests in its educational system so that it educates the new generation and these young people  choose  to  remain  in  the  city.    Low  pollution  levels  contribute  to  skill  formation5  and  a  child’s  development.6  Such urban greenness helps a city attract foreign migrants to live and work there.     The  2015  World  Bank  report  also  emphasized  enterprise  finance  as  a  key  element  to  strengthen city competitiveness.   Research from the United States has documented that venture  capitalists invest disproportionately in local ventures.7  This suggests that if the high skilled are  attracted to high quality of life areas, then these areas will have greater access to financing.     This survey paper argues that cities with a better quality of life as measured by climate,  beauty and the absence of pollution become more competitive over time.   Our core logic is based  on the claim that sustainable economic growth is tied to rising levels of human capital. This in turn  raises the question of how a city builds up its human capital stock. It can either attract the skilled  to migrate in or it can “home grow” such talent through local public goods and environmental  conditions that facilitate learning and health for young people.   If urban “greenness” contributes  to quality of life and this attracts the skilled and promotes skill formation, then the green agenda  dovetails with the growth agenda.    Our analysis of the causal effects of “greenness” on urban economic growth turns around  the classic Environmental Kuznets Curve (EKC) logic (Grossman and Krueger 1992). The goal of the  original EKC research was to measure how much does pollution increase as a poor nation develops  and  at  what  “turning  point”  does  subsequent  economic  growth  actually  contribute  to  environmental progress. World Bank research such as Dasgupta et. al. (2002) has played a key role                                                               5  Zhang, Xin; Chen, Xi; and Zhang, Xiaobo. (2018).  6  Buka I, Koranteng S, Osornio‐Vargas AR. (2006).  7  Coval JD, Moskowitz TJ. The geography of investment: Informed trading and asset prices. Journal of political  Economy. 2001 Aug;109(4):811‐41.      3 in highlighting that the EKC can shift over time due to technological change and a rising awareness  of the health and quality of life costs of being exposed to pollution.8  While reducing pollution improves local quality of life and this has clear benefits, reducing  pollution also imposes cost.  If the pollution reduction is achieved because of substitution from  coal  to  cleaner  fuels,  then  coal  miners  will  lose  work.    If  the  pollution  reduction  is  achieved  because of the enforcement of regulations, then the marginal cost of production will increase,  and this will lead to higher consumer prices, lower returns on capital and a reduced demand for  workers  in  that  industry.    These  examples  highlight  that  the  economic  incidence  of  pollution  reduction must be explored to inform the ex‐ante analysis of whether a given policy will achieve  both efficiency and equity goals.    This paper surveys what key lessons emerge from ongoing empirical research on the links  between  pollution  and  urban  competitiveness.    With  an  understanding  of  these  effects,  local  governments  can  make  informed  decisions  given  the  net  benefits  and  consequences  of  implementing  new  regulations.  Developing  countries  face  the  greatest  opportunities  from  ongoing urbanization and their residents are exposed to the highest levels of pollution and hence  are the focus of our discussion.  Urban Growth and Pollution Dynamics  Each nation features many cities (the system of cities) for firms and workers to choose  from (Helsley and Strange 1990, Henderson 1974).  These cities differ with respect to attributes  such as climate and coastal beauty and environmental quality (Kahn and Walsh 2015).      Cities of the same population size can experience very different environmental outcomes  depending on the city’s income, industrial composition and investments in energy sources. A city’s  pollution level is determined by the economic activity that takes place within its borders and by  any cross‐border spillovers, and can be influenced by regulations, policies, and other national and  local decisions. In Turkey, for example the introduction of natural gas pipelines has significantly                                                               8  Dasgupta S, Laplante B, Wang H, Wheeler D. (2002).      4 reduced local air pollution and improved quality of life and reduced infant mortality.9   Pollution  is produced by several different sectors in an urban economy.  For example, power generation  can be a major polluter especially when coal is the main energy source for power generation.  The  transportation sector can also be a major creator of local air pollution especially when the vehicle  stock features older vehicles using low quality fuels.10 Industry often contributes greatly both air  and water pollution.    Further, households can also contribute  to local air and water pollution  through choices such as how they choose to heat their homes or cook, or how they dispose of  their sewage and garbage.11  But, not all pollution is produced locally.  As shown by the  Asian  Brown Cloud, smoke from Indonesia can drift over to affect quality of life in Singapore.12      This discussion highlights that the sheer scale of economic activity in a city is a correlate of  urban  pollution.  It  also  points  at  a  two‐way  causal  relationship  between  urban  growth  and  pollution.  As developing nation cities grow, pollution is likely to rise due to the scale effects of  population, industrialization and power generation.  This was the original EKC logic.  At the same  time, a U.S based literature has argued that urban levels of human capital are a crucial correlate  of economic and population growth.  Empirical  growth  studies  have  examined  the  correlates  of  urban  economic  growth  for  different geographic units of analysis (Baumol, 1986; De Long, 1988; Barro, 1991) and U.S. states  (Barro, Sala‐i‐Martin and Blanchard, 1991; Blanchard and Katz, 1992), Glaeser et. al (1995) have  focused on city growth. Assuming free migration across cities, they use population growth as a  measure of city growth and estimate an equation of the form:  ,   log , ,   (1)  ,                                                                9  Cesur R, Tekin E, Ulker (2016).  10  Davis LW, Kahn ME. (2010).  11  Pfaff AS, Chaudhuri S, Nye HL. (2004).  12  Auffhammer M, Ramanathan V, Vincent JR. (2006).      5 where  ,  denotes population of city   at time  ,  ,  is a set of characteristics of the city that  affects city productivity and quality of life, β is the corresponding estimated coefficient, and  ,   is the error term, uncorrelated with urban characteristics.     A robust empirical finding is that a city population’s initial education level is a key predictor  of future growth (Glaeser et.al. 1995).  Human capital is both a correlate of population growth and  local wages.  Rauch (1993) was the first to study how differences in human capital across cities  contribute to growth. He estimates hedonic wage and rent equations using individual, housing,  and city characteristics. He uses average levels of education and work experience as a proxy for  the level of human capital and estimates that a one‐year increase in city level education increases  wages by 2.8%.  Cities with higher overall levels of human capital tend to grow faster.  Glaeser et al. (1992)  test  Jacobs  (1969)  and  Porter’s  (1990)  economic  growth  theories  and  find  that  knowledge  spillovers that occur between industries contribute to city and regional growth. Moretti (2002)  finds that manufacturing productivity increases more rapidly in cities where the share of college  graduates is higher. He estimates that human capital spillovers increase plant output by 0.1% per  year (during 1980s). Moretti (2004) reviews the models and empirical approach for measuring  productivity spillovers.  Human capital is not randomly assigned in cities. Cities with higher productivity and better  amenities and strong local universities attract more productive workers.   If human capital causes  growth and if skilled people seek out urban amenities, then a city can enhance its competitiveness  by  boosting  and  preserving  its  amenities.    The  challenge  here  is  the  jump  from  observing  the  correlation to inferring causality.   Moretti  (2004)  and  more  recently  Glaeser  and  Lu  (2018)  summarize  the  econometric  challenges  associated  with  modeling  a  city’s  human  capital  stock  and  explicitly  addressing  endogeneity concerns.  They discuss empirical strategies to overcome it.  Since urban researchers  cannot  run  a  field  experiment  in  which  a  city’s  human  capital  level  is  determined  by  random  assignment,  the  next  best  methodology  relies  on  finding  an  instrumental  variable  that  is  correlated with a city’s human capital stock but can be defended as not being correlated with the    6 error  term  in  the  outcome  equation.    Moretti  (2004)  and  Glaeser  and  Lu  (2018)  use  historical  information on the location of major universities and in the case of China use information on the  decentralization of universities (imposed by the central government) as instrumental variables.      Pollution as a Determinant of Urban Competitiveness    The previous section argued that human capital is a key correlate of urban growth. This  section argues that pollution is a significant disamenity that repels high human capital people. This  creates an incentive for cities to pursue strategies to reduce their pollution.   Economic research  on the demand for “green cities” uses revealed preference methods to measure what is the rental  premium for living in a city or neighborhood with better environmental conditions, and hence  higher  quality  of  Researchers  have  also  estimated  the  direct  morbidity  and  mortality  risk  associated with  living in a highly polluted area.13  In recent years, such disamenity studies have  used data from China (see Zheng and Kahn 2017), and India (see Gupta and Spears 2017).  As the  urban  population  grows  richer  and  more  educated  the  relative  importance  of  pollution  as  a  disamenity  is  likely  to  rise  (Selden  and  Song  1995;  Costa  and  Kahn,  2004;  and  Hammitt  and  Robinson, 2011).       Recent research using city‐level panel data explores how a city’s industrial structure and  pollution  levels  evolve  over  time.  Beach  and  Hanlon  (2016)  study  pollution  and  industrial  agglomeration across British cities in the 19th century.  At that time, British cities differed with  respect to their industrial structure.  Some cities specialized in textiles while other specialized in  steel  production.    These  industries  differed  with  respect  to  their  energy  intensity  (energy  consumption per unit of output).  Industries such as steel are much more energy intensive than  say, textiles.  Given that coal was the nation’s main source of energy and coal is highly polluting,  those cities that specialized in dirty industries experienced a sharp increase in pollution when dirty  industries boom.  The authors document that as England became an exporting powerhouse, its  cities that specialized in dirty industries scaled up their production and became polluted.  As coal                                                               13  See Chen, Olivia, and Zhang (2017).     7 consumption  increased  in  the  booming  energy  intensive  industries,  other  cleaner  industries  moved away from these cities.  The  basic  theory  of  compensating  differentials  predicts  that  firms  must  pay  workers  “combat  pay”  to  remain  in  low  amenity  jobs  (Rosen  2002).    As  pollution  rose  in  cities  such  as  Sheffield  in Northeast  England,  clean  industries  left  the  city  to  move  to  cleaner  cities  to  avoid  paying  this  combat  pay.    This  net  dynamic  led  the  polluting  cities  to  experience  an  industrial  composition shift so that their industrial structure became highly concentrated in highly polluting  industries.   While Glaeser et. al. (1992) find evidence supporting Jane Jacobs’ theory that cities  featuring more diverse industrial structures grow faster, Hanlon’s research presents a dynamic  equilibrium  such  that  cities  that  specialize  in  energy  intensive  industries  (and  hence  the  dirty  cities)  become  even  more  specialized  over  time.    Such  specialized  cities  (think  of  Detroit  or  Pittsburgh) become more exposed to external shocks because the local economy is not diversified.  Beach and Hanlon estimate the effect that the use of coal has on quality of life and urban  productivity.  They find that rising pollution caused a decrease in local productivity. This case study  demonstrates that pollution results as a consequence of urban growth, when the growth is caused  by increased demand for urban output that happens to be highly energy intensive.  Such pollution  growth affects the growth of other industries.  Such industry dynamics highlights that industrial  growth is both a cause of pollution and an effect of such emerging pollution.   The UK 19th century case demonstrates that a growing city whose growth is concentrated  in energy intensive industries is likely to experience a rising pollution level both due to booming  factories  and  nearby  fossil  fuel  power  plants  generating  the  power  that  is  used  by  the  local  industries.  This process yields higher local ambient pollution levels.  These pollution levels are  further  exacerbated  if  well  paid  industrial  workers  use  their  pay  to  buy  private  vehicles  that  contribute to transport and household emissions.   Unlike  in  England  in  the  late  19th  century,  technological  progress  in  environmental  engineering opens up the possibility of reducing emissions per unit of output through pollution  control devices being adopted.  Unlike in the past, cities have access to a larger menu of energy  sources (such as substituting from coal to natural gas). This energy ladder raises the possibility of    8 further reducing the pollution cost per unit of industrial output. Of course, the willingness to use  “green power” rather than coal hinges on the cost of adopting green power.14  While dirty fuels  are cheaper than “green power”, this differential narrows over time due to technological progress  and learning by doing effects. Dasgupta et. al. (2002) argue that the Environmental Kuznets Curve  shifts  down  and  in  over  time.    This  reduction  in  the  cost  of  green  power  provides  one  micro‐ foundation for this claim.    The effects of pollution on economic growth can be estimated following a simple model of  the form:      (2)  where   is a measure of city i growth,   is a measure of pollution in city i (e.g. particulate matter),  and   is a vector of control variables. The parameter of interest is  . Estimating   using standard  OLS may yield a biased estimate because growth may also affect pollution.   The negative effects  of pollution are likely to be even larger in a city specialized in human capital.   In equation (2), the  unit of analysis is a city. This aggregate relationship captures that individuals and firms choose  which city to locate in.  All else equal, if pollution is higher in a specific city this will reduce the  likelihood that people and jobs locate there if people’s well‐being and firm‐level profitability is  threatened  by  pollution.  This  equation  (2),  however,  does  not  capture  the  notion  of  a  cross‐ elasticity.   If a rival city’s pollution increases this will benefit the other city as economic activity  (especially the skilled) will migrate to the cleaner place.   In  estimating  equation  (2),  pollution  could  be  correlated  with  the  unobserved  determinants of urban growth. Hence, instrumenting for air pollution requires finding a city/year  level variable that is correlated with the city’s ambient pollution level but uncorrelated with the  unobserved determinants of the outcome variable. Bayer et al. (2009) use air pollution originated  at distant sources as an instrument for local pollution. They model the household location decision  and estimate willingness to pay for a one‐unit reduction in particulate matter concentration. Their  study also confirms the importance of instrumenting for local air pollution. Zheng et al. (2014) use  geographic variables to instrument for air pollution and estimate real estate prices in China. They                                                               14  Wolfram C, Shelef O, Gertler P. (2012).    9 find that the use of cross‐boundary spillovers overcomes some of the problems that previous OLS  estimations had. A recent study from Birjandi‐Feriz and Yousefi (working paper, 2017) studies the  effects  of  a  random  year‐to‐year  dust  exposure  (from  dust  storms)  on  manufacturing  firm  productivity in the Islamic Republic of Iran.    While  these  studies  focus  on  air  pollution,  similar  issues  arise  with  downstream  water  pollution. Sigman (2002) and Kahn, Li and Zhao (2015) highlight pollution is produced not as a  byproduct of a city’s economic activity but rather due to cross‐boundary spillovers.  Such spillovers  cross political borders such as nations and thus politicians do not internalize these social costs.  Such studies stress the role of regulation and compliance mechanisms to minimize spillovers from  one area or administrative unit to the other. For example, the effects of upstream pollution in  rivers  where  the  negative  effects  of  pollution  are  suffered  by  a  large  pool  of  downstream  neighbors.  Sigman  finds  evidence  that  international  spillovers  affect  water  quality,  and  that  countries  in  fact  free  ride  on  controlling  pollution  levels  on  international  waters.  International  rivers  outside  regulated  countries  show  higher  levels  of  pollution  upstream,  compared  to  domestic rivers.   This spillovers research suggests that a city’s geographic location (whether it is  downstream  along  a  river  and  located  close  to  a  national  boundary)  can  be  used  as  an  instrumental variable for explaining high levels of local water pollution.  Estimates of relationships such as  equation (2) using OLS raise concerns about omitted  variables  bias.  Recognizing  this  challenge,  researchers  have  sought  out  “natural  experiment”  strategies such that there is an exogenous change in pollution due to national government policy.    Two recent examples come from energy policy with one from Turkey and one from China.  Cesur,  Tekin  and  Ulker  (2017)  study  the  case  of  Turkey’s  investment  in  natural  gas.    In  Turkey,  the  government has invested in a spatial natural gas pipeline expansion.  As power plants substituted  to natural gas, this move up the energy ladder in areas that received an early upgrade and provides  the  researcher  with  an  exogenous  source  of  pollution  variation.    The  authors  document  the  reduction  in  infant  mortality  in  areas  of  the  nation  that  were  treated  with  the  cleaner  energy  source.  The Turkey case suggests that the world‐wide rollout of natural gas could have significant  benefits on local air pollution.  As China increases its imports of natural gas, similar gains could be  observed.    10 In the case of China, a long standing policy offered residents of cities north of the Huaii  River  free  winter  heating.    Given  that  this  heating  was  generated  by  burning  coal,  this  policy  greatly contributed to local pollution levels.   Chen et. al. (2013) use this sharp spatial discontinuity  in this policy as an instrumental variable.  This approach allows them to generate new estimates  of the mortality costs of pollution.  While they are not directly measuring the growth effects of  pollution, their work does offer a direct indicator of the quality of life costs of excess pollution  generated as a byproduct of a well intended policy (offering free heat in very cold winter cities).    The Economic Returns to a Location’s Beauty  The theory of compensating differentials argues that local wages and rents adjust to reflect  a city’s fundamentals  (Liu (1976) and Rosen (1979)).  Roback (1982) uses a general equilibrium  model that includes both labor and land markets to determine the value of city amenities.   A city  with low quality of life will feature low rents and high wages to compensate people for living there.   Facing this spatial wage and real estate price gradient, different people and industries will choose  where to locate.  High tech firms will seek to locate where there is an abundant local pool of skilled  workers. If skilled workers cluster in high amenity cities featuring higher rents, then such firms are  more likely to locate there.  Endogenous amenities such as good restaurants and retail cluster  nearby and the consumer city forms (Glaeser, Kolko and Saiz 2001; Waldfogel, 2008; and Zheng,  Sun, Wu, and Kahn, 2017).       In  the  developing  world,  cities  whose  leaders  seek  to  move  up  the  quality  ladder  to  become a “green city” must evaluate what is holding back the city and what types of industries  and firms would move to the city if the city improved its environmental performance.  If a city  moves up the rankings, it will experience rising real estate prices and its firms will be able to attract  workers without paying a wage premium. However, some of these standard consequences may  be affected by market rigidities that can create a different set of outcomes. For example, a lack of  flexible labor markets that prevents workers to move to less polluted cities can result in more  workers exposed to pollution and more firms needing to pay a wage premium.    Beautiful cities can take advantage of their innate amenities and use tourism to boost city  growth and development, particularly in developing countries. One of the benefits that tourism    11 specialization  provides  is  that,  by  being  labor  intensive,  it  helps  these  economies  to  reduce  unemployment. This in turn can be the basis for long‐term growth and development.  Research  has  found  a  positive  correlation  between  tourism  specialization  and  growth.  Some studies use country‐level panel data and focus on time‐series variation (Sequeira and Macas  Nunes 2008). Others like Arezki et al. (2012) concentrate on long‐term growth and find that an  increase in tourism of one sample standard deviation increases GDP per capita by 0.5 percentage  points per year.   Recent  work  by  the  World  Bank  (Licciardi  and  Amirtahmasebi,  2012)  highlights  the  link  between cultural heritage and sustainable development, by recognizing the potential for tourism  that  these  places  have.  This  work  not  only  stresses  how  these  well  positioned  cities  that  are  specializing in tourism activities find their path to economic growth (Arezki et al. 2012) but also  how designation of heritage sites affects property values. For example, Lazrak et al.’s (2011) work  focuses on the economic valuation of cultural heritage, finding that houses located in historical  areas are worth approximately between 23% and 26% more than houses located outside those  areas. Furthermore, dwellings with a listed heritage status gain a direct value premium ranging  from 19.5% to almost 27%. Hence, harnessing a city’s beauty can boost economic growth through  tourism and a flourishing real estate market.   Faber and Gaubert (2016) use microdata from Mexico to study the long‐run consequences  and  channels  through  which  tourism  contributes  to  growth  in  developing  countries.  Using  measures of attractiveness of beaches, they construct a set of instrumental variables to estimate  the effect of local tourism on local growth.  They find that a 10 percent increase in local tourism  revenue results in an increase in municipality employment and GDP in 2.8% and 4.3% respectively,  for  Mexico’s  cities.  This  growth  is  partly  driven  by  cross‐sector  and  within‐sector  spillovers  on  manufacturing  industries.  These  findings  support  the  claim  that  tourism  is  a  good  tool  to  incentivize growth in developing nations.  Nonetheless, Arezki et al. (2012) also raise the point that tourism as a sole strategy is not  enough to sustain growth over time. Complementary development policies and investments are  needed to turn tourism into a growth strategy. For example, tourism in the city of Livingston in    12 Zambia, which boasts Victoria Falls (UNESCO World Heritage Site) is complemented by an export  oriented  economy  focused  also  on  copper,  agribusiness,  and  gemstone  production.  Another  example is Sousse, Tunisia, where the Medina of Sousse is also a UNESCO World Heritage Site.  Even though the main activity is tourism, with all‐season resorts, the city is also known for its olive  oil production.   Examples of cities with unique characteristics and outstanding beauty are not rare in the  developing world. There is Rabat, in Morocco where the modern world and ancient history are  brought together and the Medina of Rabat, a World Heritage site attracted a record of 10.4 million  visitors in 2016. Natural and historical beauty are also complemented with an important textile  industry and leather handicrafts. Or Malindi, located at the mouth of Galana River, on the Indian  Ocean coast, in the South of Kenya, were the Gedi Ruins can be found; a city of 207,253 inhabitants  (2009 Census) surrounded by the Watamu and Malindi Marina National Parks, is also house to  classic  examples  of  Swahili  architecture.  Malindi,  a  hidden  gem  of  Kenya,  has  some  nascent  industry of cotton seed oil.   The natural beauty of such cities creates a complementarity between natural capital and  proximate physical capital such as hotels and restaurants. These profit seekers become a vested  interest group with an incentive to preserve the beauty of the area in order to engage in product  differentiation. They can charge a higher price markup if the area is unique.   Declining  transportation  costs  (through  cheaper  air  travel)  in  the  developing  world  increase the extent of the market and create incentives for beautiful cities to invest and maintain  their beauty.  Cities such as New York City gain a large share of their income from domestic and  international tourism. Over the last 15 years, international connectivity has increased dramatically  for  developing  countries.  For  example,  between  2003  and  2013,  Asia‐pacific  region  and  Africa  have increased the number of international routes by 61% and 32% respectively, while the Middle  East region has experienced the largest growth in direct and connecting passenger traffic (almost    13 60% in 2013).15 Better roads also allow local tourists to travel within countries. Kenya has almost  tripled the total number of kilometers in roads between 2008 and 2013.  Beautiful and touristic cities attract investments. Zheng and Kahn  (2013) highlight that  complementarity,  such  that  the  private  sector  invests  more  in  areas  where  public  goods  are  improved.  They focus on the 2008 Beijing Olympics. Where Beijing invested in green space and  improved public transit infrastructure, the private sector subsequently invested in new, higher  quality housing and new restaurants and shopping opportunities.   The  likely  mechanism  through  which  the  complementarity  between  private  and  public  investment takes place is related to time allocation. When an urban area is more pleasant, people  want to spend more time there. Anticipating this willingness to pay more money and time in cities,  retailers and developers invest on private capital to complement the natural beauty of such cities.   Firm Productivity and Pollution Exposure in the Developing World  Polluted  cities  may  feature  less  productive  firms  both  due  to  a  selection  effect  and  a  treatment effect.  The best minds may refuse to live in such polluted cities (this is the selection  effect).    Conditional  on  locating  in  a  city,  firms  may  be  less  productive  in  a  high  polluted  environment.  Pollution exposure lowers a worker’s productivity (Kampa and Castanas 2008).   Air  pollution can cause respiratory and heart diseases, increasing mortality especially for vulnerable  groups.  Graff‐Zivin and Neidell (2013) review these findings.   The fact that cities attract better workers has  been well studied.  Combes, Duranton, and  Gobillon (2008) find empirical evidence of spatial sorting by skills for French workers. Behrens,  Duranton, and Robert‐Nicoud (2014) develop a model showing that ex‐ante sorting along talent,  combined with other factors, contributes to concentration of workers in larger cities.  The role  that pollution plays in affecting this sorting in the developing world has been under‐studied.  Pollution  can  affect  productivity  through  different  channels.    First,  it  can  have  a  direct  effect on lowering a worker’s ability to function and to think.  Second, if the pollution triggers new                                                               15  Morphet, H and Bottini, C, “Air connectivity: Why it matters and how to support growth”. Connectivity and Growth.  Directions of travel for airport investments. PWC, November 2014, www.pwc.com/capitalprojectsandinfrastructure.    14 environmental  regulations  to  be  adopted  then  these  regulations  may  require  certain  capital  investments that contribute to lowering the firm’s overall productivity.    Productivity empirical studies estimate a model of the form:      (3)  where   is a measure of productivity such as hourly wage or quantities produced per unit of  time,   measures pollution (fine or coarse particulate matter, ozone concentration), and   is  the parameter of interest. A vector of control variables   frequently includes climate conditions  that can exacerbate the effects of pollution exposure or affect its dispersion. The regressions also  often include individual, time of other types of fixed effects.     Crocker  and  Horst  (1981)  study  the  effect  of  ozone  and  temperature  changes  on  productivity of 17 citrus harvesters in Southern California.  Graff‐Zivin and Neidell (2012) assess  the  impact  of  pollution  on  agriculture  workers.  They  use  a  panel  data  set  with  daily  worker  productivity  data,  and  daily  ozone  levels  to  measure  the  negative  effects  of  environmental  conditions on worker productivity. They emphasize the endogeneity problem that arises because  of  sorting  (more  productive  workers  moving  to  less  polluted  areas)  and  exposure  behavior  (workers avoiding outdoor working tasks when pollution is particularly high). To overcome these  issues, they use an individual level panel data set with daily worker productivity from a large farm  that pays through piece‐rate contracts. Because of the incentives of these contracts, they can use  this measure of productivity as a proxy for productivity.  They also have data on the decision to  work and number of hours worked, which helps them rule out avoidance behavior.  Other  studies  have  used  panel  data  to  estimate  the  effects  of  pollution  on  worker  productivity. Chang et al. (2014) study the effects of particulate matter in the productivity of pear  packers, controlling for weather conditions such as temperature, wind speed, rain, solar radiation.  Adhvaryu et al. ( 2014) explore the effects of fine and coarse particulate matter on the garment  industry in India, including also how certain supervisor characteristics, particularly experience and  relatability, impact the results. Chang et al. (2016) perform a similar analysis for call centers in  China, controlling also for changes in temperature.  Each of these studies documents negative    15 effects of pollution. The effect of pollution may interact with the heat to further cause productivity  losses.     Air conditioning and air purifiers are costly pieces of capital to install and to operate but  highly humid places such as Singapore have shown that they can continue to thrive in the heat.  Graff‐Zivin and Kahn (2016) argue that the most productive firms will be the most likely to adopt  these technologies in order to shield their workers from adverse climate conditions.    If the most productive workers work for the most productive firms, then such adaptation  strategies  (including  air  filters  and  air  conditioning)  will  mean  that  wage  inequality  under‐ estimates quality of life inequality because the highest paid workers will have the best workplace  conditions.    Given that air pollution has causal effects on an individual’s health, it is no surprise that  labor supply is sensitive to pollution.  Ostro (1983) studies the effect of pollution (particulates and  sulfates) on work lost days and restricted activity days. Hausman et al. (1984) estimate a Poisson  specification to evaluate the relationship between pollution and the amount of work days lost.   In developing countries, a few studies focus on the effects of pollution on labor supply.  Carson et al. (2011) study the effect of arsenic contaminated water in Bangladesh. They find that  household labor supply is 8% smaller due to arsenic exposure. They also look at the distribution  of worked hours within households, finding that tasks are reallocated between male and female  members to reduce the risks of exposure. Hanna and Oliva (2015)  estimate the effect of pollution  on labor supply by looking at the change in sulfur dioxide concentration after the closure of a large  refinery in Mexico City. They find that the decline in pollution of 19.7% increases the amount of  hours worked per week by 3.5% (1.3 hours). Aragón et al. (2016) focus on the effect of particulate  matter  (PM2.5)  on  labor  supply  in  Peru,  showing  that  the  negative  effects  of  pollution  are  concentrated on households with susceptible dependents.   In closing this section, we note that urban research on agglomeration has emphasized the  productivity advantages of industries locating close to each other. Hence, the attractiveness of a  city and the value a firm assigns to its quality of life may also come through co‐agglomeration  benefits. For example, if two industries trade with each other or learn from each other then it is    16 valuable for them to be close to each other.  If an important co‐agglomeration industry seeks a  clean city, does it attract other firms that do not value clean air but seek to be close to it due to  ideas and transportation costs for inputs and output?  Conversely if a polluting industry has strong  co‐agglomeration, does a city remain competitive because of the agglomeration effects? Ellison,  Glaeser  and  Kerr  (2010)  use  US  manufacturing  data  to  test  Marshall’s  theories  of  industrial  agglomeration. They find that all three forces (goods, labor, and ideas) are similar in influencing  co‐agglomeration patterns, with input‐output flows being slightly greater. However, to date, the  links between such co‐agglomeration benefits and pollution have not been explored.   Human Capital Development and Pollution    Environmental  research  documents  the  negative  health  and  quality  of  life  effects  of  pollution exposure provides an additional incentive for more developing countries’ cities to invest  in the “green economy”.     In a high pollution environment, the human capital acquisition process will be affected.   Greenstone and Hanna (2014) survey this work in the developing world.  Several of Janet Currie’s  studies  (see  Currie  and  Vogl,  2013,  Currie  et  al.  2013,  Currie  et  al.  2014)  document  the  links  between early life exposure to pollution and later life negative outcomes.  This work is related to  James Heckman’s work on skill formation and dynamic complementarities.16  If a child is sickly  because of pollution exposure, this child learns less in school and has trouble achieving her full  potential. In this sense, local pollution affects human capital accumulation and affects later life  success in labor markets.  Beach  and  Hanlon  (2016)  look  at  the  effects  of  pollution  on  mortality  in  19th  century  England. Beach and Hanlon (2016) use local industrial coal use levels and estimate the effects on  infant  mortality.  They  distinguish  between  upwind  and  downwind  districts,  and  control  for  mortality due to causes related to poverty, poor sanitation and crowded living conditions. They  find that one standard deviation increase in coal use raises infant mortality by 6.7% to 8%. Hanlon  and Tian (2015) extend that work by comparing pollution effects on mortality in historical England                                                               16 Heckman JJ. (2006).     17 versus  Chinese  cities  in  2000.  They  find  that  although  effects  are  less  pronounced  in  modern  economies,  there  are  still  adverse  effects  of  pollution  on  mortality  in  rapidly  industrialized  countries.  Research on the Costs of Reducing Developing Countries’ Urban Pollution  A city that actively seeks to increase its competitiveness through reducing its pollution will  incur costs. These costs hinge on what sector of the economy is the major source of the pollution  externality.  Suppose that coal fired electric power is the major cause of a city’s pollution.  The  economic  cost  of  a  “green”  power  sector  transition  hinges  on  how  costly  it  is  to  move  up  the  energy ladder to using natural gas and renewable energy to generate power. If electricity prices  are now higher because of this transition, then the lost profits and consumer surplus associated  with facing higher prices must be counted as part of the costs.  Suppose that heavy industry is the  major cause of a city’s pollution.  If the city reduces pollution by enforcing new regulations, then  the costs of this regulation will be borne by consumers who will now face higher product prices,  workers who may now have fewer job opportunities and the owners of the firm who now earn  lower profit.   Suppose that the transportation sector is the cause of the city’s pollution. If the city  regulates gasoline and vehicle emissions technology, then vehicle owners will now face higher  prices to buy vehicles and to operate them.  These three examples highlight key cost parameters in determining who bears the costs of  enhancing a city’s competitiveness through pursuing pollution reduction.   In each of these cases,  we have assumed that the bulk of the pollution is produced locally.   This  discussion  highlights  that  the  extent  to  which  industrial  workers,  electricity  consumers,  and  vehicle  drivers  bear  the  brunt  of  regulatory  costs  hinges  on  many  economic  parameters.  Elected officials are likely to be aware of how their constituents will be affected by  increases  in  regulation.  If  they  anticipate  that  the  costs  of  certain  policy  changes  exceed  the  benefits for their key constituents, then these officials will be less likely to support them (Eyer and  Kahn 2017).  For example, consider a case in which incumbent industry such as cement makers cannot  cheaply adapt to regulations intended to reduce local air pollution.  Even if new entrants could    18 more cheaply adapt, local officials would be less likely to enact such regulation if this industry is  paying bribes or providing key campaign contributions (Dasgupta, Hettige, Wheeler 2000).  Urban  officials  in  the  developing  world  will  be  wise  to  anticipate  the  unintended  consequences  of  introducing  environmental  regulations.    Studies  have  documented  that  new  vehicle  regulation  encourages  vehicle  owners  to  keep  their  grandfathered  vehicles  longer  (Gruenspecht 1981, Stavins 2007).  New power plant regulation encourages managers of existing  power plants to not phase them out so they can avoid the new capital tax (Nelson, Tietenberg,  and  Donihue  1993).  In  the  developing  world,  formal  firm  regulation  is  likely  to  increase  the  substitution of firms into the unregulated informal sector (Kahn and Pfaff 2000).  Regarding  the  instruments  that  could  be  implemented,  developing  countries  also  face  particular challenges. Market based instruments, as well as command and control measures need  to be supported by a strong institutional system that assists in their implementation. The fragility  of national and regional institutions, and the weak integration between them in these countries  is often a concern. Motta et al. (1999) focus on 11 Latin American and Caribbean countries and  find that market based instruments that introduce gradual and flexible reforms are more likely to  succeed  because  these  reforms  can  accompany  a  changing  institutional  framework.  They  also  emphasize  that  the  collected  revenue  from  these  instruments  needs  to  be  channeled  to  local  authorities to help them support building institutional capacity. This is an important point because  even though most of the instruments are shaped at the national level, the direct implementation  often falls in the hands of local institutions. Successful implementation will have a direct impact  on cities’ quality of life and will improve their competitiveness, offering additional incentives to  city leaders to adopt and enforce these policies.   Research set in the United States has studied how manufacturing firms respond to energy  prices  and  environmental  regulation  (Gray  and  Shadbegian  2003).    U.S.  Clean  Air  regulation  assigns each county in the nation to low regulation (attainment status) or high regulation (non‐ attainment  status)  in  each  year  for  six  measures  of  ambient  air  pollution.    This  regulatory  categorization allows researchers to partition geographic areas into those that do and do not face  high regulation.  Research by Greenstone (2002) has documented that manufacturing clusters in    19 areas with less environmental regulation. Kahn and Mansur (2013) build on this literature.  They  model manufacturing industries such as steel and apparel as differing on three dimensions. Some  industries are energy intensive while others are labor intensive and some are pollution intensive.   U.S. counties differ on at least three dimensions.  Such geographic areas are pro‐labor unions,  others have stringent environmental regulation and others have high electricity prices.  Kahn and  Mansur (2013) compare the spatial clustering patterns of 20 different industries in the U.S. by  studying county border pairs.  Such county border pairs are physically close to each other, but  they can differ with respect to the energy prices, and labor and environmental regulation.  They  find that pollution intensive industries locate on the border where environmental regulations are  more lax (the pollution havens effect) and that energy intensive industries locate on the side of  the  border  where  electricity  is  cheaper.    Government  policy  then  can  reduce  pollution  by  encouraging the adoption of pollution abatement equipment or by deflecting polluting activity to  less regulated areas.   In the case of developing nations, the standard claim has been to posit the  pollution haven hypothesis such that poor nations limit their environmental regulations in order  to attract footloose polluting factories (Birdsall and Wheeler, 1993, Eskeland and Harrison, 2003,  Cole, 2004).    In  the  developing  world,  electricity  shortages  limit  industrial  output  (Fisher‐Vanden,  Mansur and Wang 2015, Allcott, Collard‐Wexler, O‐Connell 2016). While coal is dirty, it is a reliable  electricity  source  that  generates  power  with  less  variability  than  wind  or  solar  power.      In  developing nations that price electricity artificially low and seek to generate a growing share of  their  power  from  renewables,  systemwide  blackouts  will  become  more  likely.    This  example  highlights how the interaction of government policies, in this case energy pricing and renewables  policy, affects the competitiveness of specific industries.  Up until this point, we have focused on how industry is affected by policy. The residential  and  transportation  sectors  are  also  affected  by  regulations.    A  U.S.  housing  literature  has  documented  the  costs  and  the  economic  incidence  of  “green  city”  housing  regulation.  Many  beautiful cities such as Portland and London have growth boundaries and zoning codes that set  aside land for public parks and limits the heights of buildings.  While these restrictions enhance  the city’s beauty, these supply side policies limit new construction and encourage suburban sprawl    20 (as housing is built there) and raise urban housing prices so that incumbent owners gain but young  poorer people are priced out of the market (Glaeser and Gyourko, 2003, Glaeser and Ward, 2009,  Glaeser, Gyourko, and Saks, 2005, Brueckner and Sridhar, 2012 in India, Brueckner et al. 2016 in  China).  The challenge in estimating these zoning costs is the construction of a counter‐factual.  If  land use regulations enhance overall urban environmental quality then they offer benefits, but  what are the costs? How much cheaper would quality adjusted housing be in a regulated city if  the city faced less regulation? This housing cost premium is another cost of using regulation to  increase a city’s “greenness”.  There is a fundamental missing data challenge here.  No city has a  “twin,” so it is very difficult to estimate the housing market costs and the distributional effects (as  incumbent land owners gain) from stringent land use zoning regulations.  Regulatory Cost Dynamics  Continuing innovation and experimentation by for‐profit firms creates the possibility that  the  costs  of  environmental  regulation  decline  over  time.    With  rising  stocks  of  global  human  capital, innovators (think of Elon Musk) continue to patent new ideas and these green innovations  lower the cost of pursuing the green economy. Paul Romer has emphasized the importance of  human capital in the innovation process (Romer, 1990). His work suggests that technology and  rules  are  important  components  of  globalization  that  contribute  to  poverty  reduction  and  economic  growth.  Because  endogenous  innovation  has  the  potential  of  lowering  the  costs  of  compliance with existing regulations (Romer, 2010), they can create a virtuous cycle that has the  potential of improving quality of life and through that contributing with city competitiveness.   This  beneficial  role  of  globalization  is  a  key  theme  that  merits  additional  research.  Developing  countries that are open to trade will more quickly be able to access cutting edge technology that  can help to decouple pollution from economic activity. Such innovation helps to shift in and down  the environmental Kuznets curve relationship (Dasgupta et. al. 2002).  If this optimistic hypothesis is correct, then the competitiveness agenda for urban leaders  in  developing  countries  will  become  cheaper  for  them  to  embrace.  If  at  the  same  time,  their    21 citizens are growing richer and demand investments in improved quality of life, then this creates  the possibility of more leaders being willing to enact best practices in the green space.  The  “Porter  Hypothesis”  goes  a  step  further  here.  Michael  Porter  has  argued  that  environmental  regulation  can  lower  a  firm’s  cost  of  doing  business  by  enhancing  its  competitiveness  (Porter 1991; Porter and van der Linde 1995; Ambec et al. 2013). This argument  is  known  now  as  the  Porter  Hypothesis,  with  a  weak  version  where  regulation  encourages  innovation, and a strong version where innovation more than offsets the costs of regulations.  Empirically, the Porter Hypothesis have been studied by many authors. Ambec et al. (2013)  review this literature and when focusing on the strong version, they distinguish between firm‐ level and country‐level competitiveness.  In the developing world, weak enforcement of regulation suggests that we have not had  credible tests of the Porter Hypothesis.  Murty and Kumar (2003), who find arguments to support  the Porter Hypothesis for manufacturing firms in India, and Zhang, Bu, and Yang (2014), who find  that  environmental  regulations  could  improve  productivity  in  Chinese  cities,  but  effects  are  different depending on firm size, location and industrial sector.   Open Questions about the Connection between City Competitiveness and Pollution   There are many open research questions at the intersection of urban competitiveness and  a  developing  country  city’s  environmental  performance.  First  and  foremost,  if  a  city’s  competitiveness could be enhanced by reducing local pollution exposure, why is it that the city  has not already addressed the issue? If local officials are unaware of the firm level productivity  and the household level benefits of pollution progress, then further empirical work that estimates  such costs and benefits can help inform decision making.   As  a  city’s  population  grows  richer  and  more  educated,  it  is  likely  that  their  overall  environmentalism will rise and they will be willing to pay more for environmental protection.  As  the value of a statistical life increases with economic development (see Costa and Kahn, 2004),  then  the  value  of  reducing  pollution  rises  (see  Selden  and  Song  1995).  Whether  there  are    22 significant differences across nations with respect to the impact of economic development on the  desire for environmental protection is an important question (Israel and Levinson, 2004).   As we discussed above, a key issue in the developing world relates to how “footloose” are  dirty and clean firms in response to both environmental progress and to changes in environmental  regulations? As one geographic area increases its environmental regulation, what jobs are likely  to  leave  or  not  grow  as  quickly?  What  jobs  will  be  attracted  to  the  area?  Firms  reveal  that  regulations are costly if they leave the area.  To answer this question empirically requires firm  level panel data such that a researcher can observe the birth and deaths of firms and know their  industry,  pricing,  and  inputs  used.  Ideally,  such  data  would  resemble  the  U.S.  Longitudinal  Research Data on manufacturing. If a matched worker/firm panel data set could be created for  different cities in the developing world, then researchers would have an excellent laboratory to  study  how  productivity,  worker  turnover  and  wages  evolve  as  local  pollution  and  climate  conditions change.   From a city’s perspective, the urban leaders will be slow to embrace the green agenda if it  threatens  to  raise  costs  for  their  key  constituents.  As  discussed  in  an  earlier  section,  energy  intensive industries and older incumbent dirty firms may resist new environmental regulations  that  would  raise  their  cost  of  production  and  lower  their  profits.  If  such  firms  are  politically  influential then local leaders may not be willing to embrace the green agenda because of such  interest  group  pressure.  Future  research  could  investigate  this  by  tracing  out  social  networks  between firm leaders and urban leaders. Such a research design has been used in papers studying  China’s spatial investments.  In the developing world, some cities may be slow to embrace the green agenda because  they are liquidity constrained and cannot raise the necessary funds to finance a credible regulatory  agency. Standard compensating differentials logic predicts that local land prices would be higher  if pollution could be cost effectively reduced.  If the city has a property tax system, this would  generate a flow of income that could be earmarked to delivering environmental protection.  If  cities  need  to  raise  funds  to  pay  for  public  goods  that  provide  environmental  protection,  how  should they do this?  Cutler and Miller (2006) discuss the role that municipal bond markets played    23 in the United States in early 20th century as major cities mitigated their water pollution problems.   Cities issued municipal bonds and used the proceeds to finance costly water projects. This raises  issues of which cities in the developing world have the capacity to credibly collect property taxes  and  have  the  computer  systems  and  the  institutions  to  enact  such  a  system  with  minimal  corruption and under‐payment.  If property taxes are collected, would this lead to a rise of the  informal economy as urban residents seek to hide from the authorities?  Many  developing  countries’  cities  feature  significant  slum  populations.    As  the  slum  population  density increases, how does the scale of this low‐income activity affect local water  pollution (due to the lack of formal sanitation access) and local air pollution (due to the burning  of low‐quality cheap fuels)?   Research from Brazil documents that many of its mayors actively  seek to discourage poor people from moving to their cities by not connecting their housing to the  water grid (Feler and Henderson 2011).  Whether mayors have sufficient incentives to invest ex‐ ante  in  infrastructure  to  limit  disease  contagion  and  pollution  associated  with  slum  growth  remains an open question (Ashraf et. al. 2017).  Conclusion  Pollution  exposure  hinders  urban  competitiveness  when  it  slows  down  human  capital  attainment and discourages skilled individuals from moving to an area. Pollution raises quality of  life  inequality  when  high‐skilled  workers  work  for  firms  that  invest  in  worker  protection.  In  contrast, less educated workers work outside or work in the informal sector or work for firms that  do not invest to protect their workers.  In the mid‐1990s, adherents of the Environmental Kuznets Curve hypothesis would posit  that  poor  nations  would  inevitably  experience  rising  pollution  as  a  byproduct  of  economic  development.  Such nations would gladly sacrifice environmental quality as they ramped up their  industrial production, burned fossil fuels such as coal to generate the electricity needed to fuel  industry and the rising demand of the household sector.  As the middle class grew richer in these  nations, they substituted to private vehicle use and this in turn increased local air pollution.  While this supply side explanation of the rise in pollution production certainly has some  empirical  support,  it  ignores  the  demand  side  and  the  rise  of  induced  innovation.    Given  that    24 health capital and human capital are the major engines of modern urban economic growth, it is a  short‐sided  growth  strategy  to  build  up  the  local  economy  through  a  heavy  industry  based  economic development plan.    Undesirable cities will feature lower rents and higher wages to compensate workers as  “combat pay”.  If an individual city becomes more desirable (due to shifting industrial composition,  an energy transition to cleaner fuels, and effective regulation), then rents will rise and the city will  pay smaller wage premiums for the same quality workers.  Under this logic, land owners in the  city will be the major winner.  But, if enough cities within the system of cities experience such  upgrades then a general equilibrium effect will be induced such that the general well‐being of the  entire  population  increases.    Effectively,  the  aggregate  supply  curve  of  “amenities”  would  be  shifting out  and this lowers the price that people implicitly pay for non‐market goods (Roback  1982).   Incorporating non‐market goods into national accounts of well‐being is a crucial task for  judging living standards for a nation over time and comparing living standards across nations at a  point in time (Jones and Klenow 2016).  This  survey  paper  has  stressed  that  more  cities  in  the  developing  world  will  soon  view  environmental protection as a competitiveness strategy.   As human capital attainment rises in  these  nations,  more  of  the  most  productive  firms  will  be  footloose  skilled  firms.  If  the  city  specializes in high skill or tourism, then pollution is highly detrimental to competitiveness.     Capital cities may be an exception. In the developing world, especially in South America,  the major capital city has a much larger share of the nation’s population and there are relatively  few  cities  for  people  to  choose  between  (Ades  and  Glaeser  1995).    Urban  economists  have  emphasized  the  importance  of  Tiebout  “voting  with  your  feet”  as  a  disciplining  device  that  provides  local  mayors  with  stronger  incentives  to  deliver  better  service  performance.    Major  capital cities such as Beijing and New Delhi have very high levels of air pollution.  Such capital  cities, due to their political importance, will continue to attract firms and workers even if the city  suffers from congestion and pollution.         25 References  Ades  AF,  Glaeser  EL.  Trade  and  circuses:  explaining  urban  giants.  The  Quarterly  Journal  of  Economics. 1995 Feb 1;110(1):195‐227.   Adhvaryu, Achyuta, Namrata Kala, and Anant Nyshadham. "Management and shocks to worker  productivity:  evidence  from  air  pollution  exposure  in  an  Indian  garment  factory." Unpublished Working Paper, University of Michigan (2014).  Allcott H, Collard‐Wexler A, O'Connell SD. How do electricity shortages affect industry? Evidence  from India. The American Economic Review. 2016 Mar 1;106(3):587‐624.  Ambec, Stefan, Mark A. Cohen, Stewart Elgie, and Paul Lanoie. "The Porter hypothesis at 20: can  environmental  regulation  enhance  innovation  and  competitiveness?." Review  of  environmental economics and policy 7, no. 1 (2013): 2‐22.  Aragon, Fernando, Juan Jose Miranda, and Paulina Oliva. "Particulate matter and labor supply:  evidence  from  Peru." Simon  Fraser  University  Economics  Working  Paper.  Google  Scholar(2016).  Arezki, Rabah, R. Cherif, and J. Piotrowski. "UNESCO World Heritage List, Tourism and Economic  Growth." The Economics of Uniqueness, Investing in Historic City Cores and Cultural Heritage  Assets for Sustainable Development (2012): 183‐212.  Ashraf  N,  Glaeser  E,  Holland  A,  Steinberg  BM.  Water,  Health  and  Wealth.  National  Bureau  of  Economic Research; 2017 Sep 15.  Auffhammer  M,  Ramanathan  V,  Vincent  JR.  Integrated  model  shows  that  atmospheric  brown  clouds and greenhouse gases have reduced rice harvests in India. Proceedings of the National  Academy of Sciences. 2006 Dec 26;103(52):19668‐72.   Barro,  Robert  J.  "Economic  growth  in  a  cross  section  of  countries." The  quarterly  journal  of  economics 106, no. 2 (1991): 407‐443.  Barro, Robert J., Xavier Sala‐i‐Martin, Olivier Jean Blanchard, and Robert E. Hall. "Convergence  across states and regions." Brookings papers on economic activity (1991): 107‐182.    26 Baumol,  William  J.  "Productivity  growth,  convergence,  and  welfare:  what  the  long‐run  data  show." The American Economic Review (1986): 1072‐1085.  Bayer, Patrick, Nathaniel Keohane, and Christopher Timmins. "Migration and hedonic valuation:  The  case  of  air  quality." Journal  of  Environmental  Economics  and  Management 58,  no.  1  (2009): 1‐14.  Beach,  Brian,  and  W.  Walker  Hanlon.  "Coal  smoke  and  mortality  in  an  early  industrial  economy." The Economic Journal (2016).  Behrens,  Kristian,  Gilles  Duranton,  and  Frédéric  Robert‐Nicoud.  "Productive  cities:  Sorting,  selection, and agglomeration." Journal of Political Economy 122, no. 3 (2014): 507‐553.  Birdsall, Nancy, and David Wh (Birdsall & Wheeler, 1993) (Cole, 2004) (Eskeland & Harrison, 2003)  (Porter, 1990)eeler. "Trade policy and industrial pollution in  Latin America: where are the  pollution havens?." The Journal of Environment & Development 2, no. 1 (1993): 137‐149.  Blanchard,  Olivier  Jean,  Lawrence  F.  Katz,  Robert  E.  Hall,  and  Barry  Eichengreen.  "Regional  evolutions." Brookings papers on economic activity 1992, no. 1 (1992): 1‐75.  Brueckner, Jan K., and Kala Seetharam Sridhar. "Measuring welfare gains from relaxation of land‐ use  restrictions:  The  case  of  India's  building‐height  limits." Regional  Science  and  Urban  Economics 42, no. 6 (2012): 1061‐1067.  Brueckner, Jan K., Shihe Fu, Yizhen Gu, and Junfu Zhang. "Measuring the Stringency of Land‐Use  Regulation: The Case of China's Building‐Height Limits." Review of Economics and Statistics 0  (2016).  Buka  I,  Koranteng  S,  Osornio‐Vargas  AR.  The  effects  of  air  pollution  on  the  health  of  children. Paediatr Child Health. 2006;11(8):513‐6.  Carson, Richard T., Phoebe Koundouri, and Céline Nauges. "Arsenic mitigation in Bangladesh: A  household  labor  market  approach." American  Journal  of  Agricultural  Economics 93,  no.  2  (2010): 407‐414.  Cesur R, Tekin E, Ulker A. Air pollution and infant mortality: evidence from the expansion of natural    27 gas infrastructure. The Economic Journal. 2017 Mar 1;127(600):330‐62.  Chang, Tom, Joshua S. Graff Zivin, Tal Gross, and Matthew J. Neidell. Particulate pollution and the  productivity of pear packers. No. w19944. National Bureau of Economic Research, 2014.  Chang, Tom, Joshua Graff Zivin, Tal Gross, and Matthew Neidell. The effect of pollution on worker  productivity: evidence from call‐center workers in China. No. w22328.  National Bureau of  Economic Research, 2016.  Chen Y, Ebenstein A, Greenstone M, Li H. Evidence on the impact of sustained exposure to air  pollution on life expectancy from China’s Huai River policy. Proceedings of the National  Academy of Sciences. 2013 Aug 6;110(32):12936‐41.Chen S, Oliva P, Zhang P. The Effect of  Air Pollution on Migration: Evidence from China. National Bureau of Economic Research;  2017 Nov 16.  Chen S, Oliva P, Zhang P. The Effect of Air Pollution on Mental Health: Evidence from China.  Cole, Matthew A. "Trade, the pollution haven hypothesis and the environmental Kuznets curve:  examining the linkages." Ecological economics 48, no. 1 (2004): 71‐81.  Combes, Pierre‐Philippe, Gilles Duranton, and Laurent Gobillon. "Spatial wage disparities: Sorting  matters!." Journal of Urban Economics 63, no. 2 (2008): 723‐742.  Costa, Dora L., and Matthew E. Kahn. "Changes in the Value of Life, 1940–1980." Journal of risk  and Uncertainty 29, no. 2 (2004): 159‐180.  Costa DL, Kahn ME. Changes in the Value of Life, 1940–1980. Journal of risk and Uncertainty.  2004 Sep 1;29(2):159‐80.  Coval JD, Moskowitz TJ. The geography of investment: Informed trading and asset prices. Journal  of political Economy. 2001 Aug;109(4):811‐41.  Crocker, Thomas D., and Robert L. Horst. "Hours of work, labor productivity, and environmental  conditions: A case study." The Review of Economics and Statistics (1981): 361‐368.  Currie,  Janet,  and  Tom  Vogl.  "Early‐life  health  and  adult  circumstance  in  developing    28 countries." Annu. Rev. Econ. 5, no. 1 (2013): 1‐36.  Currie,  Janet,  Joshua  Graff  Zivin,  Katherine  Meckel,  Matthew  Neidell,  and  Wolfram  Schlenker.  "Something in the water: Contaminated drinking water and infant health." Canadian Journal  of Economics/Revue canadienne d'économique 46, no. 3 (2013): 791‐810.  Currie, Janet, Joshua Graff Zivin, Jamie Mullins, and Matthew Neidell. "What do we know about  short‐and long‐term effects of early‐life exposure to pollution?" Annu. Rev. Resour. Econ. 6,  no. 1 (2014): 217‐247.  Cutler, David M., and Grant Miller. "Water, water everywhere. municipal finance and water supply  in American cities." In Corruption and reform: Lessons from America's economic history, pp.  153‐184. University of Chicago Press, 2006.  Dasgupta,  Susmita,  Hemamala  Hettige,  and  David  Wheeler.  "What  improves  environmental  compliance?  Evidence  from  Mexican  industry." Journal  of  Environmental  Economics  and  Management 39, no. 1 (2000): 39‐66.  Dasgupta,  Susmita,  Benoit  Laplante,  Hua  Wang,  and  David  Wheeler.  "Confronting  the  environmental Kuznets curve." The Journal of Economic Perspectives 16, no. 1 (2002): 147‐ 168.  Davis  LW,  Kahn  ME.  International  trade  in  used  vehicles:  the  environmental  consequences  of  NAFTA. American Economic Journal: Economic Policy. 2010 Nov;2(4):58‐82.  De Long, J. Bradford. "Productivity growth, convergence, and welfare: comment." The American  Economic Review 78, no. 5 (1988): 1138‐1154.  Ellison,  Glenn,  Edward  L.  Glaeser,  and  William  R.  Kerr.  "What  Causes  Industry  Agglomeration?  Evidence  from  Coagglomeration  Patterns." American  Economic  Review 100,  no.  3  (2010):  1195‐1213.  Eskeland, Gunnar S., and Ann E. Harrison. "Moving to greener pastures? Multinationals and the  pollution haven hypothesis." Journal of development economics 70, no. 1 (2003): 1‐23.  Eyer, Jonathan, and Matthew E. Kahn. Prolonging Coal’s Sunset: The Causes and Consequences of    29 Local  Protectionism  for  a  Declining  Polluting  Industry.  No.  w23190.  National  Bureau  of  Economic Research, 2017.  Faber,  Benjamin,  and  Cecile  Gaubert. Tourism  and  Economic  Development:  Evidence  from  Mexico's Coastline. No. w22300. National Bureau of Economic Research, 2016.  Feler,  Leo,  and  J.  Vernon  Henderson.  "Exclusionary  policies  in  urban  development:  Under‐ servicing migrant households in Brazilian cities." Journal of urban economics 69, no. 3 (2011):  253‐272.  Fisher‐Vanden K, Mansur ET, Wang QJ. Electricity shortages and firm productivity: Evidence from  China's industrial firms. Journal of Development Economics. 2015 May 31;114:172‐88.  Glaeser, Edward L. "Are cities dying?" The Journal of Economic Perspectives 12, no. 2 (1998): 139‐ 160.  Glaeser EL. A world of cities: the causes and consequences of urbanization in poorer countries.  Journal of the European Economic Association. 2014 Oct 1;12(5):1154‐99.  Glaeser,  Edward  L.,  Jed  Kolko,  and  Albert  Saiz.  "The  Consumer  city." Journal  of  economic  geography 1, no. 1 (2001): 27‐50.  Glaeser,  Edward  L.,  and  Joseph  Gyourko.  "The  impact  of  building  restrictions  on  housing  affordability." (2003).  Glaeser, Edward L., Joseph Gyourko, and Raven Saks. "Why is Manhattan so expensive? Regulation  and the rise in housing prices." The Journal of Law and Economics 48, no. 2 (2005): 331‐369.  Glaeser,  Edward  L.,  Hedi  D.  Kallal,  Jose  A.  Scheinkman,  and  Andrei  Shleifer.  "Growth  in  cities." Journal of political economy 100, no. 6 (1992): 1126‐1152.  Glaeser, Edward L., José A Scheinkman, and Andrei Shleifer. "Economic growth in a cross‐section  of cities." Journal of monetary economics 36, no. 1 (1995): 117‐143.  Glaeser, Edward L., and Bryce A. Ward. "The  causes and consequences of land use regulation:  Evidence from Greater Boston." Journal of Urban Economics 65, no. 3 (2009): 265‐278.    30 Glaeser EL, Lu M. Human‐Capital Externalities in China. National Bureau of Economic Research;  2018 Aug 17.  Graff‐Zivin, Joshua, and Matthew Neidell. "The impact of pollution on worker productivity." The  American economic review 102, no. 7 (2012): 3652‐3673.  Graff‐Zivin, Joshua, and Matthew E. Kahn. Industrial Productivity in a Hotter World: The Aggregate  Implications of Heterogeneous Firm Investment in Air Conditioning. No. w22962. National  Bureau of Economic Research, 2016.  Gray  WB,  Shadbegian  RJ.  Plant  vintage,  technology,  and  environmental  regulation.  Journal  of  Environmental Economics and Management. 2003 Nov 30;46(3):384‐402.  Greenstone M. The impacts of environmental regulations on industrial activity: Evidence from the  1970 and 1977 clean air act amendments and the census of manufactures. Journal of political  economy. 2002 Dec;110(6):1175‐219.  Greenstone,  Michael,  Richard  Hornbeck,  and  Enrico  Moretti.  "Identifying  agglomeration  spillovers:  Evidence  from  winners  and  losers  of  large  plant  openings." Journal  of  Political  Economy 118, no. 3 (2010): 536‐598.  Greenstone, Michael, and Rema Hanna. "Environmental regulations, air and water pollution, and  infant mortality in India." The American Economic Review 104, no. 10 (2014): 3038‐3072.  Gruenspecht, Howard K. "Differentiated regulation: The case of auto emissions standards." The  American Economic Review 72, no. 2 (1982): 328‐331.  Gupta, Aashish and Dean Spears, Health externalities of India's expansion of coal plants: Evidence  from  a  national  panel  of  40,000  households  Journal  of  Environmental  Economics  and  Management 86 (2017) 262–276  Gyourko,  Joseph,  Matthew  Kahn,  and  Joseph  Tracy.  "Quality  of  life  and  environmental  comparisons." Handbook of regional and urban economics 3 (1999): 1413‐1454.  Hammitt  JK,  Robinson  LA.  The  income  elasticity  of  the  value  per  statistical  life:  transferring  estimates between high and low income populations. Journal of Benefit‐Cost Analysis. 2011    31 Jan;2(1):1‐29.  Hanlon,  W.  Walker,  and  Yuan  Tian.  "Killer  cities:  Past  and  present." The  American  Economic  Review 105, no. 5 (2015): 570‐575.  Hanna, Rema, and Paulina Oliva. "The effect of pollution on labor supply: Evidence from a natural  experiment in Mexico City." Journal of Public Economics 122 (2015): 68‐79.  Hausman, Jerry A., Bart D. Ostro, and David A. Wise. "Air pollution and lost work." (1984).  Heckman JJ. Skill formation and the economics of investing in disadvantaged children. Science.  2006 Jun 30;312(5782):1900‐2.  Helsley, Robert W., and William C. Strange. "Matching and agglomeration economies in a system  of cities." Regional Science and urban economics 20, no. 2 (1990): 189‐212.  Henderson, J. Vernon. "The sizes and types of cities." The American Economic Review (1974): 640‐ 656.  Henderson,  Vernon.  "The  urbanization  process  and  economic  growth:  The  so‐what  question." Journal of Economic growth, no. 1 (2003): 47‐71.  Henderson JV, Ioannides YM. Aspects of growth in a system of cities. Journal of urban Economics.  1981 Jul 1;10(1):117‐39.  Israel D, Levinson A. Willingness to pay for environmental quality: testable empirical implications  of the growth and environment literature. Contributions in Economic Analysis & Policy. 2004  Feb 17;3(1).  Jacobs, Jane. The economies of cities. Jonathan Cape, 1970.  Jones CI, Klenow PJ. Beyond GDP? Welfare across countries and time. The American Economic  Review. 2016 Sep 1;106(9):2426‐57.  Kahn,  Matthew  E.,  and  Alexander  SP  Pfaff.  "Informal  economies,  information  and  the  environment." Journal of International Affairs(2000): 525‐544.  Kahn, Matthew E., and Erin T. Mansur. "Do local energy prices and regulation affect the geographic    32 concentration of employment?." Journal of Public Economics 101 (2013): 105‐114.  Kahn, Matthew E., Pei Li, and Daxuan Zhao. "Water Pollution Progress at Borders: The Role of  Changes  in  China's  Political  Promotion  Incentives." American  Economic  Journal:  Economic  Policy 7, no. 4 (2015): 223‐242.  Kahn ME, Walsh R. Cities and the Environment. National Bureau of Economic Research; 2014 Sep  18.  Kampa,  Marilena,  and  Elias  Castanas.  "Human  health  effects  of  air  pollution." Environmental  pollution 151, no. 2 (2008): 362‐367.  Lazrak,  F.,  Nijkamp,  P.,  Rietveld,  P.,  and  Rouwendal  J.  "The  Market  Value  of  Listed  Heritage."  Research  Paper  (2011),  Department  of  Spatial  Economics,  VU  University  ,  Amsterdam.Licciardi, Guido, and Rana Amirtahmasebi, eds. The economics of uniqueness:  investing  in  historic  city  cores  and  cultural  heritage  assets  for  sustainable  development.  World Bank Publications, 2012.  Liu, Ben‐Chieh. Quality of life indicators in US metropolitan areas. Praeger, 1976.  Moretti, Enrico. Human capital spillovers in manufacturing: evidence from plant‐level production  functions. No. w9316. National Bureau of Economic Research, 2002.  Moretti,  Enrico.  "Human  capital  externalities  in  cities." Handbook  of  regional  and  urban  economics 4 (2004): 2243‐2291.  Motta,  R.,  Huber,  R.,  &  Ruitenbeek,  H.  (1999).  Market  based  instruments  for  environmental  policymaking  in  Latin  America  and  the  Caribbean:  Lessons  from  eleven  countries.  Environment and Development Economics, 4(2), 177‐201.  Murty, Maddipati Narasimha, and Surender Kumar. "Win–win opportunities and environmental  regulation:  testing  of  porter  hypothesis  for  Indian  manufacturing  industries." Journal  of  Environmental Management 67, no. 2 (2003): 139‐144.  Ostro, Bart D. "The effects of air pollution on work loss and morbidity." Journal of Environmental  Economics and Management10, no. 4 (1983): 371‐382.    33 Pfaff  AS,  Chaudhuri  S,  Nye  HL.  Household  production  and  environmental  Kuznets  curves– examining  the  desirability  and  feasibility  of  substitution.  Environmental  and  Resource  Economics. 2004 Feb 1;27(2):187‐200.  Porter,  Michael  E.  "The  competitive  advantage  of  nations." Harvard  business  review 68,  no.  2  (1990): 73‐93.  Porter, M. E. "America's green strategy," Scientific American, April. p. 96." (1991).  Porter,  Michael  E.,  and  Claas  Van  der  Linde.  "Toward  a  new  conception  of  the  environment‐ competitiveness relationship." The journal of economic perspectives 9, no. 4 (1995): 97‐118.  Rauch, James E. "Productivity gains from geographic concentration of human capital: evidence  from the cities." Journal of urban economics 34, no. 3 (1993): 380‐400.  Roback, Jennifer. "Wages, rents, and the quality  of life." Journal of political Economy 90, no.  6  (1982): 1257‐1278.  Rosen,  Sherwin.  "Wage‐based  indexes  of  urban  quality  of  life." Current  issues  in  urban  economics 3 (1979): 324‐345.  Rosen S. Markets and diversity. The American Economic Review. 2002 Mar 1;92(1):1.  Sequeira,  Tiago  Neves,  and  Paulo  Maçãs  Nunes.  "Does  tourism  influence  economic  growth?  A  dynamic panel data approach." Applied Economics 40, no. 18 (2008): 2431‐2441.  Selden, Thomas M., and Daqing Song. "Neoclassical growth, the J curve for abatement, and the  inverted U curve for pollution." Journal of Environmental Economics and management 29,  no. 2 (1995): 162‐168.  Sigman, Hilary. "International spillovers and water quality in rivers: Do countries free ride?." The  American Economic Review 92, no. 4 (2002): 1152‐1152.  Stavins, Robert N. "Vintage‐differentiated environmental regulation." Stan. Envtl. LJ 25 (2006): 29.  Nelson,  Randy  A.,  Tom  Tietenberg,  and  Michael  R.  Donihue.  "Differential  environmental  regulation:  effects  on  electric  utility  capital  turnover  and  emissions." The  Review  of    34 Economics and Statistics (1993): 368‐373.  Tolley, George S. "The welfare economics of city bigness." Journal of Urban Economics 1, no. 3  (1974): 324‐345.  Waldfogel  J.  The  median  voter  and  the  median  consumer:  Local  private  goods  and  population  composition. Journal of Urban Economics. 2008 Mar 1;63(2):567‐82.  Wolfram C, Shelef O, Gertler P. How will energy demand develop in the developing world?. Journal  of Economic Perspectives. 2012 Feb;26(1):119‐38.  World Bank Group. 2015. Competitive Cities for Jobs and Growth : What, Who, and How. World  Bank,  Washington,  DC.  ©  World  Bank.  https://openknowledge.worldbank.org/handle/10986/23227 License: CC BY 3.0 IGO.”  Zhang, Sanfeng, Maoliang Bu, and Huafan Yang. "Environmental Regulation and Firm Productivity  in  China."  In Globalization  and  the  Environment  of  China,  pp.  129‐152.  Emerald  Group  Publishing Limited, 2014.  Zhang,  Xin;  Chen,  Xi;  and  Zhang,  Xiaobo.  The  impact  of  exposure  to  air  pollution  on  cognitive  performance.  Proceedings  of  the  National  Academy  of  Sciences  of  the  United  States  of  America (PNAS) 115(37): 9193‐9197. https://doi.org/10.1073/pnas.1809474115  Zheng, Siqi, Jing Cao, Matthew E. Kahn, and Cong Sun. "Real estate valuation and cross‐boundary  air pollution externalities: evidence from Chinese cities." The Journal of Real Estate Finance  and Economics 48, no. 3 (2014): 398‐414.  Zheng,  Siqi,  and  Matthew  E.  Kahn.  "Does  government  investment  in  local  public  goods  spur  gentrification? Evidence from Beijing." Real Estate Economics 41, no. 1 (2013): 1‐28.  Zheng  S,  Sun  W,  Wu  J,  Kahn  ME.  The  birth  of  edge  cities  in  China:  Measuring  the  effects  of  industrial parks policy. Journal of Urban Economics. 2017 Jul 1;100:80‐103.  Zheng  S,  Kahn  ME.  A  New  Era  of  Pollution  Progress  in  Urban  China?.  The  Journal  of  Economic  Perspectives. 2017 Jan 1;31(1):71‐92.    35