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    生態(tài)系統(tǒng)服務支付意愿及其影響因素分析

    2015-07-10 02:38:40史恒通??趙敏娟
    軟科學 2015年6期
    關鍵詞:生態(tài)系統(tǒng)服務支付意愿渭河流域

    史恒通??+趙敏娟

    摘要:基于對陜西省渭河流域居民的微觀調查數(shù)據(jù),采用條件價值評估法對渭河流域生態(tài)系統(tǒng)服務的支付意愿進行測算,并運用有序Probit模型對其支付意愿的影響因素進行實證分析,結果表明:陜西省渭河流域居民的生態(tài)系統(tǒng)服務支付意愿為24927元/(戶·年);居民社會地位和居民環(huán)境認知程度對其支付意愿具有顯著的正向影響,受訪者年齡和是否為農(nóng)村居民對其支付意愿具有顯著的負向影響,男性受訪者與女性受訪者相比具有顯著更高的支付意愿,而居民家庭收入狀況對其支付意愿影響不顯著。

    關鍵詞:生態(tài)系統(tǒng)服務;支付意愿;渭河流域;條件價值評估;有序Probit模型

    DOI:10.13956/j.ss.1001-8409.2015.06.25

    中圖分類號:F062 文獻標識碼:A 文章編號:1001-8409(2015)06-0115-05\

    流域生態(tài)系統(tǒng)服務可以被看做是一種公共品,它給消費者帶來了巨大的福利,具體可以分為調節(jié)服務、棲息地服務、生產(chǎn)服務和信息服務[1]。對流域生態(tài)系統(tǒng)服務進行支付意愿評估有利于流域生態(tài)補償制度的建立,為流域環(huán)境管理提供決策支持,實現(xiàn)流域經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展。條件價值評估(CVM)通過假想市場的構建,可以直接詢問消費者對流域生態(tài)環(huán)境改善的最大支付意愿[2]。CVM最早是由Davis[3]提出并應用,隨后在國外流域水環(huán)境質量、景觀、生物多樣性保護等方面得到了大量的應用[4~7]。國內(nèi)關于CVM的研究開始較晚,且成為了目前國內(nèi)公共物品支付意愿測算和非市場價值評估的主要手段[8~11]。關于CVM的問卷設計的具體使用方法國內(nèi)外學術界仍存在一定爭議,但它卻是非市場價值評估技術中最為重要、應用最為廣泛的方法之一[12]。

    從國內(nèi)文獻來看,關于支付意愿的影響因素研究已有一定基礎,但大多集中于對私人物品的市場消費行為研究[13~16],對于流域生態(tài)系統(tǒng)服務這樣的非市場物品消費的支付意愿影響因素研究卻需要進一步加強[11, 17]。由于環(huán)境物品屬于公共品,會給消費者帶來巨大的正外部性,這使得消費者存在“搭便車”的僥幸心理。因此,除了消費者個人特征及家庭經(jīng)濟、社會因素的異質性以外,還應充分考慮到消費者的環(huán)境認知水平等因素對生態(tài)系統(tǒng)服務這樣的公共物品消費的支付意愿的影響。本文以渭河流域陜西段為例,對流域生態(tài)系統(tǒng)服務支付意愿進行研究,并主要探索影響消費者支付意愿的影響因素,為流域環(huán)境管理政策的實施提供參考。

    1 研究理論和方法

    1.1 支付意愿研究理論基礎

    支付意愿的研究是基于計量個人福利變化的價值理論,其理論假設人們對可供選擇的物品集具有精確的偏好(包括可在市場上交易的物品和非市場物品)。同時,人們很清楚地知道自己的偏好,這些偏好在該物品集中具有其替代物,如果個人在物品集中某一種物品消費數(shù)量減少,就會有其他某種物品消費數(shù)量的增加,以使這種變化不會導致個人福利的降低[12]。環(huán)境支付意愿是個人在維持其效用水平不變的情況下,愿意為得到一定數(shù)量的環(huán)境物品的消費而減少的收入變化,即一定的價格支付。假設個人的效用方程為u(x,q),其中x代表價格為p下的私人物品消費量向量集,而q代表價格為w下的公共物品消費量向量集。根據(jù)效用最大化理論有:

    maxx,qu(x,q)(1)

    約束條件為人們的收入y:

    ∑i pi xi + wq≤y(2)

    由式(1)和式(2)可以得到間接效用方程:

    v(p,q,y)=maxx,q u(x,q)∑i pi xi + wq≤y(3)

    當公共物品數(shù)量消費從q0增加到q1的時候,消費者需要從收入中拿出一定的支付費用來維持其效用不變,即WTP。

    v(p,q0,y)=v(p,q1,y-WTP)(4)

    效用最大化的另一種表達方式為支出最小化,其表達形式為:

    e(p,q,u)=minx,qpx+wqu1(x,q1)≥u0(x,q0)(5)

    由此,可以得出WTP的計算公式為支出方程的變化:

    WTP=e(p,q0,u0)-e(p,q1,u0)(6)

    通過兩次預調研,CVM問卷最終確定下來,修改主要體現(xiàn)在與支付意愿有關的問題能否被參與調查者理解和接受。問卷引言部分闡述了陜西省渭河流域生態(tài)系統(tǒng)服務現(xiàn)狀,以及現(xiàn)在所面臨的生態(tài)環(huán)境問題。這里包括了《渭河流域重點治理規(guī)劃》中涉及的主要環(huán)境治理措施,特別是流域環(huán)境治理和保護對流域居民生產(chǎn)、生活的具體要求,讓被調查者清楚了解問卷調查目的所在。問卷的核心內(nèi)容主要分為以下3個部分:第一部分為流域居民對渭河流域生態(tài)環(huán)境認知情況調查,包括對各生態(tài)屬性指標的認知情況和對生態(tài)系統(tǒng)服務付費必要性的認知情況調查;第二部分為流域居民對生態(tài)系統(tǒng)服務的支付意愿調查,這里采用開放式(Open-ended)技術直接詢問被調查者的最大支付意愿CVM問卷的設計方式主要可分為開放式(Open-ended)、支付卡式(Payment Card)和二分式(Dichotomous Choice)3種,這里之所以選擇開放式問卷設計是為了問卷設計的簡單和方便。 ;第三部分為流域居民基本情況調查,包括居民個體特征及家庭社會、經(jīng)濟特征等。

    1.2 支付意愿影響因素計量模型設計

    通過居民支付意愿的調查可以得到,在900份有效問卷調查中,有695戶居民愿意為渭河流域生態(tài)系統(tǒng)服務支付一定的費用,即支付率達到了7722%。本文以695份WTP非零值為因變量,受訪者個人社會、經(jīng)濟特征以及對生態(tài)系統(tǒng)服務付費認知情況為自變量,對受訪者愿意支付的影響因素進行分析。由于在回答支付意愿問題時,人們習慣用類似50、100、200這樣的整數(shù),使得最大支付意愿表現(xiàn)為離散數(shù)據(jù)特征,因此本文采用有序Probit模型來分析影響人們最大支付意愿的主要影響因素。

    在有序Probit模型中,存在一個潛在的連續(xù)變量y*i,代表個體在作出選擇時得到的效用:

    yi=βXi+εi(7)

    其中,Xi為與個體i相關的影響因素變量向量集,β為待估計的參數(shù)向量,εi為服從標準正態(tài)分布的誤差項[18]。由于y*i為不可觀測變量,所以要對可觀測的排序數(shù)據(jù)yi進行決策規(guī)定:

    如果0

    如果 w1≤yi≤w2 則 yi=2(9)

    如果 w2

    式中,w1、w2為兩個切斷點。

    2 數(shù)據(jù)來源及變量選擇

    2.1 數(shù)據(jù)來源

    問卷調查開展于2012年12月,根據(jù)《渭河流域重點治理規(guī)劃》中陜西省渭河流域水質情況說明,抽取了從中上游到下游共4個樣本縣進行調查,分別為寶雞市金臺區(qū)、咸陽市秦都區(qū)、渭南市臨渭區(qū)和華陰市,受訪居民包括城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民2種類型。具體樣本分布見表1。

    表1 調查樣本分布

    樣本縣城鎮(zhèn)居民農(nóng)村居民總計金臺區(qū)110115225秦都區(qū)100125225臨渭區(qū)102120222華陰市115113228總 計427473900

    2.2 變量選取

    為了探究居民對渭河流域生態(tài)系統(tǒng)服務支付意愿的影響因素,本文通過構建支付意愿影響因素計量模型進一步明確其影響程度和顯著性。

    22.1 因變量

    模型的因變量即為居民對渭河流域生態(tài)系統(tǒng)服務的支付意愿,具體變量取值按照式(8)、式(9)、式(10)進行賦值,即根據(jù)支付意愿的大小對因變量進行定序排列。依據(jù)此決策,將樣本最大支付意愿分為以下3個層次:y=1,當0

    22.2 自變量

    根據(jù)前人的研究和本研究具體情況,模型引入以下解釋變量:(1)居民個體特征變量,包括受訪者年齡(AGE)、受訪者性別(GENDER);(2)居民家庭特征變量,包括居民家庭年收入(INCOME)、居民家庭社會地位(STATUS);(3)居民生活環(huán)境變量,受訪者是否為農(nóng)村居民(VILAGE);(4)居民環(huán)境認知變量,即居民認為為環(huán)境付費的必要性(PAY),這在一定程度上代表了受訪者認知生態(tài)系統(tǒng)服務改善相對經(jīng)濟發(fā)展的重要程度。具體的變量名稱、解釋及預期影響方向見表2。

    表2 模型變量解釋

    變量名稱 變量含義變量類型變量賦值 預期方向

    Y支付意愿因變量 1=(0,200)/

    2=[200,300]

    3=(300,+∞)

    AGE受訪者年齡個體特征變量 受訪者實際年齡(歲)?

    GENDER受訪者性別個體特征變量 1表示男;0表示女?INCOME家庭年收入家庭特征變量 1=(0,30000)+

    2=[30000,70000]

    3=(70000,+∞)

    STATUS家庭社會地位家庭特征變量 1表示有公務員或村干部+

    0表示沒有公務員或村干部

    VILAGE是否為農(nóng)村居民生活環(huán)境變量 1表示農(nóng)村居民-

    0表示城市居民

    PAY為環(huán)境付費的必要性環(huán)境認知變量 1表示不必要;2表示有些必要+

    3表示比較必要;4表示必要;5表示非常必要

    注:“+”表示預期方向為正,“-”表示預期方向為負,“?”表示預期方向未知,“/”為因變量,不做預測

    2.3 描述統(tǒng)計分析

    23.1 支付意愿統(tǒng)計描述

    在有支付意愿的695份問卷中,支付意愿的最小值為每年每戶10元,樣本數(shù)為5;支付意愿的最大值為每年每戶3000元,樣本數(shù)為3。對調查結果中695份支付意愿大于零的問卷進行整理,得出最大支付意愿投標額的頻率分布圖(見圖 1)。由圖1可知,695個投標額中,頻率最大的為每年每戶200元,約占樣本總體的30%,其次為每年每戶300元,約占樣本總體的26%。最大支付意愿基本呈現(xiàn)為正態(tài)分布。

    圖1 渭河流域生態(tài)系統(tǒng)服務正支付意愿頻率分布形態(tài)

    23.2 各變量統(tǒng)計描述

    表3列出了所有變量的基本統(tǒng)計數(shù)據(jù)。從表3可以看出,受訪者的平均環(huán)境認知水平較高,表明渭河流域居民對生態(tài)系統(tǒng)服務改善具有較強的支付意愿。

    表 3 各變量基本統(tǒng)計描述

    變量均值標準差最小值最大值支付上限32279296751000300000支付意愿210065100300受訪者年齡41.18128816007800受訪者性別0570490100家庭收入193073100300家庭社會地位0260440100是否為農(nóng)村居民0500500100為環(huán)境付費必要性3.391.20100500

    3 實證結果分析

    3.1 支付意愿測算

    根據(jù)渭河流域居民最大支付意愿的頻率分布,可以通過離散變量的數(shù)學期望公式計算正支付意愿的平均值:

    EWTP=∑ni=1WiPi(11)

    其中,W為最大支付意愿的投標值,P為受訪者投標該數(shù)額的概率,n為投標數(shù)。通過計算已得到E(WTP)為32279元/(戶·年),然后根據(jù)調整的Spike模型,計算整個樣本的平均支付意愿[19]:

    E(WTP)=E(WTP)×(1-WTP0)(12)

    其中,WTP0為零支付率,為2278%。根據(jù)式(12)計

    算得出陜西省渭河流域居民的生態(tài)系統(tǒng)服務支付意愿為24927元/(戶·年)。

    表4列出了通過本文得出的支付意愿與部分國內(nèi)外其他學者用CVM得到的研究結果。通過對比可以發(fā)現(xiàn),支付意愿的大小與研究區(qū)域和CVM所使用的問卷調查方式不同有關??傮w來說,發(fā)達國家和地區(qū)的居民具有更高的支付意愿,而不同的CVM問卷方式也可能會導致支付意愿結果不同程度的偏差。

    3.2 支付意愿影響因素分析

    本文利用Eviews60軟件對有序Probit模型進行極大似然估計,估計結果如表5所示。表5顯示的估計結果通過了對數(shù)似然比檢驗和LR檢驗,且大部分解釋變量通過了Z檢驗,說明模型估計結果較理想。模型對支付意愿分類的兩個切斷點估計系數(shù)Limit_2和Limit_3分別在10%和1%的水平上顯著,表明選取誤差項為服從標準正態(tài)分布的有序Probit模型是合適的[22]。如果回歸結果的解釋變量系數(shù)為正,表示該解釋變量越大,潛變量y*取值越大,從而顯變量y處于更高等級的概率越大。如果回歸結果的解釋變量系數(shù)為負,表示該解釋變量越大,潛變量y*取值越小,從而顯變量y處于更低等級的概率越大。按照這一原理,對模型估計結果做出具體分析。

    表5 最大支付意愿影響因素的Ordered Probit模型估計結果

    變量系數(shù)標準差Z統(tǒng)計量P統(tǒng)計量AGE(受訪者年齡)-0007*0004-19110056GENDER(受訪者性別)0466***009449780000INCOME(家庭年收入)0025006403880698STATUS(家庭社會地位)0243**010622930022VILAGE(是否為農(nóng)村居民)-0241**0102-23570018PAY(為環(huán)境付費必要性)0203***003755100000Limit_2-0396*0238-16640096Limit_31.316***024254490000Log Likelihood值-637879

    LR值71614Prob (P值)0000Pseudo R-squared(偽判決系數(shù))0053Observations(觀察值)695

    注:***、**、*分別表示模型估計系數(shù)在1%、5%和10%的水平上顯著

    在居民個體特征變量中,受訪者年齡通過了10%的顯著性檢驗,且估計系數(shù)為負,說明年輕受訪者比年長受訪者具有更高的支付意愿。受訪者性別通過了1%的顯著性檢驗,且估計系數(shù)為正,說明男性受訪者與女性受訪者相比,具有明顯的更高的支付意愿。

    在家庭特征變量中,居民家庭收入變量對流域生態(tài)系統(tǒng)服務支付意愿的影響不顯著,這可能是由于目前流域居民的收入更多用于家庭生活的補貼,而對流域生態(tài)系統(tǒng)服務這種環(huán)境物品的消費不受收入大小的影響。家庭社會地位變量在5%的水平下顯著,且估計系數(shù)為正,說明隨著居民家庭社會地位的提高(家里有村干部或公務員),其社會責任感增強,而對生態(tài)系統(tǒng)服務這種公共物品消費便有更大的偏好,即具有更高的支付意愿。

    從居民生活環(huán)境變量(受訪者是否為農(nóng)村居民)來看,估計結果在5%的水平下顯著,且估計系數(shù)為負,說明陜西省渭河流域城市居民與農(nóng)村居民相比,前者對流域生態(tài)系統(tǒng)服務的改善具有更高的支付意愿。

    從環(huán)境認知變量來看,為環(huán)境付費的必要性變量通過了1%的顯著性檢驗,且估計系數(shù)為正,這反映了流域居民的環(huán)境認知與付費行為的一致。對流域生態(tài)系統(tǒng)服務改善認知較高的受訪者,同時也愿意為流域生態(tài)系統(tǒng)服務這一公共物品帶來的正外部性進行一定的生態(tài)補償,以獲取更高的個人福利。

    4 結論與討論

    4.1 研究結論

    本文基于來自陜西省渭河流域居民的微觀調研數(shù)據(jù),采用CVM方法對流域生態(tài)系統(tǒng)服務居民的支付意愿進行了測算,并運用有序Probit模型對支付意愿的影響因素進行了實證分析,研究主要得到以下結論:一是陜西省渭河流域居民為生態(tài)系統(tǒng)服務的支付意愿為24927元/(戶·年)。二是居民對流域生態(tài)系統(tǒng)服務的支付意愿主要受受訪者個體特征、家庭特征、生活環(huán)境以及環(huán)境認知等方面的影響,其中居民社會地位和居民環(huán)境認知程度對其支付意愿具有顯著的正向影響,受訪者年齡和是否為農(nóng)村居民對其支付意愿具有顯著的負向影響,男性受訪者與女性受訪者相比具有顯著更高的支付意愿,而居民家庭收入狀況對其支付意愿影響不顯著。

    4.2 展望與討論

    對流域生態(tài)系統(tǒng)服務支付意愿的研究有助于流域生態(tài)補償機制的完善,進一步調控流域微觀治理,實現(xiàn)流域的可持續(xù)發(fā)展。本文應用CVM的方法對陜西省渭河流域生態(tài)系統(tǒng)服務的支付意愿進行了測算。為了研究的方便,具體的問卷設計采用了開放式模式,這使得研究的結果難免存在一定程度上的偏差,對于今后如何開展CVM的研究,以便更精確地測算支付意愿還有待進一步探討。

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    (責任編輯:楊 銳)

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