上海市居民綠色電力支付意愿研究

吳力波+周陽(yáng)+徐呈雋

摘要綠色電力在具有環(huán)保屬性的同時(shí)，生產(chǎn)成本也遠(yuǎn)高于火力發(fā)電，因而其市場(chǎng)價(jià)格要高于傳統(tǒng)火電。在面對(duì)電力市場(chǎng)改革的政策背景下，需求側(cè)對(duì)綠色電力環(huán)境屬性的額外支付意愿是綠色電力保持市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力、能夠持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵因素。上海是中國(guó)發(fā)展程度最高的城市之一，對(duì)上海市綠色電力發(fā)展的研究將為未來(lái)中國(guó)綠色電力的發(fā)展提供理論依據(jù)。因此，本研究使用雙邊界條件價(jià)值評(píng)估法測(cè)算了上海市居民對(duì)綠色電力環(huán)境屬性的額外支付意愿，并分析了影響該支付意愿的主要因素。結(jié)果表明，上海市居民對(duì)于綠色電力的支付意愿受到被訪者年齡、教育程度、收入水平、生活條件、對(duì)環(huán)境的敏感性等因素的影響；年齡較低、收入水平較高、教育程度較高的被訪者對(duì)綠色電力的額外支付意愿較高，相比于自有住房居民，租住用戶(hù)的支付意愿相對(duì)較低；居住在較為老舊住房的被訪者對(duì)綠色電力的額外支付意愿相對(duì)較高，該支付意愿也將隨著被訪者對(duì)上海市電價(jià)水平以及環(huán)境情況了解程度的加深而增高。進(jìn)一步，根據(jù)本文對(duì)綠色電力支付意愿的測(cè)算結(jié)果，結(jié)合2016年居民部門(mén)用電總量及可再生能源發(fā)電比例，本文測(cè)得2016年居民部門(mén)的額外支付意愿能夠給予綠色電力約3.34億元的支持。本文認(rèn)為，中國(guó)正處于高速發(fā)展時(shí)期，綠色能源的發(fā)展空間仍非常巨大，居民部門(mén)為代表的需求側(cè)將成為促進(jìn)中國(guó)綠色電力發(fā)展的重要力量。中國(guó)應(yīng)該充分發(fā)揮需求側(cè)的作用，進(jìn)一步推進(jìn)中國(guó)綠色能源的發(fā)展。

關(guān)鍵詞綠色電力；支付意愿；雙邊界條件價(jià)值評(píng)估

中圖分類(lèi)號(hào)F124.5

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A文章編號(hào)1002-2104（2018）02-0086-08DOI：10.12062/cpre.20171111

近年來(lái)，中國(guó)的空氣污染問(wèn)題更趨嚴(yán)重、應(yīng)對(duì)氣候變化壓力與日俱增。改變以煤為主的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，提高可再生能源等綠色能源的利用比例，將顯著降低各類(lèi)污染物和溫室氣體的排放，提高公眾福利水平。一直以來(lái)，中國(guó)主要在宏觀層面制定綠色電力的使用目標(biāo)，在供給側(cè)實(shí)施可再生能源上網(wǎng)電價(jià)補(bǔ)貼、投資補(bǔ)貼、貼息貸款等各種形式的直接補(bǔ)貼政策，激勵(lì)發(fā)電企業(yè)投資可再生能源。這些政策帶來(lái)了可再生能源裝機(jī)容量的快速增長(zhǎng)，但是卻沒(méi)有解決需求側(cè)的激勵(lì)機(jī)制設(shè)計(jì)問(wèn)題，可再生能源的消費(fèi)需求并沒(méi)有被有效挖掘。由于電價(jià)管制所帶來(lái)的成本疏導(dǎo)不徹底、不及時(shí)既加劇了財(cái)政壓力，扭曲了可再生能源投資，也進(jìn)一步限制了可再生能源需求的增長(zhǎng)。2016年，中國(guó)重啟電力體制改革，火力發(fā)電價(jià)格有望下降，可再生能源的發(fā)展將面臨新的競(jìng)爭(zhēng)性市場(chǎng)環(huán)境。在這樣的背景下，對(duì)需求側(cè)居民綠色電力支付意愿的精確度量將有助于政府可再生能源補(bǔ)貼的合理調(diào)整和適時(shí)退出，借助靈活的市場(chǎng)化手段產(chǎn)生有效的價(jià)格信號(hào)，激發(fā)消費(fèi)者的綠色電力消費(fèi)意愿，引導(dǎo)可再生能源的持續(xù)利用、避免火力發(fā)電成本競(jìng)爭(zhēng)所帶來(lái)的不利影響。然而綠色電力的環(huán)境收益難以直接測(cè)量，在未建立電力交易市場(chǎng)的情況下也無(wú)法直接觀測(cè)。同時(shí)，上海市正在積極地開(kāi)展電力市場(chǎng)化改革，并有望在近期取得較大進(jìn)展，在未來(lái)會(huì)對(duì)綠色電力的生產(chǎn)、消費(fèi)模式產(chǎn)生較大改變。上海是中國(guó)最為發(fā)達(dá)的城市之一，其智能電表的覆蓋率與使用率也居于全國(guó)領(lǐng)先位置，對(duì)于上海電力市場(chǎng)以及綠色電力的研究將為全國(guó)范圍的電力市場(chǎng)改革與發(fā)展提供經(jīng)驗(yàn)和政策依據(jù)。因此，本研究以上海市浦東新區(qū)居民為樣本進(jìn)行了入戶(hù)調(diào)研，使用雙邊界條件價(jià)值評(píng)估法對(duì)上海市居民對(duì)綠色電力的支付意愿進(jìn)行測(cè)算，對(duì)影響上海市居民對(duì)綠色電力的支付意愿的因素進(jìn)行分析，旨在為電力市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中需求側(cè)綠色電力的持續(xù)發(fā)展提供理論與現(xiàn)實(shí)依據(jù)。

1文獻(xiàn)綜述

中國(guó)目前仍未建立電力交易市場(chǎng)，因此無(wú)法直接從市場(chǎng)價(jià)格信號(hào)中獲取綠色電力環(huán)境屬性的需求側(cè)價(jià)值，需要通過(guò)間接手段對(duì)其支付意愿進(jìn)行測(cè)算。對(duì)于商品支付意愿的間接測(cè)算方法中，入戶(hù)調(diào)研是以往相關(guān)研究中普遍使用的一種方法。本文對(duì)以往相關(guān)研究中支付意愿測(cè)算以及影響支付意愿測(cè)算結(jié)果的因素進(jìn)行歸納與總結(jié)，從影響因素選擇以及方法選取兩個(gè)方面進(jìn)行綜述。

1.1支付意愿的影響因素

個(gè)體對(duì)于某種商品的支付意愿將受到商品屬性以及個(gè)人收入情況影響，同時(shí)，不同商品對(duì)于個(gè)體的效用有所不同，因此，根據(jù)消費(fèi)者行為學(xué)的研究框架，消費(fèi)者行為受到其個(gè)體的資源稟賦、個(gè)性特征、生活方式等人口統(tǒng)計(jì)特征（Demographic Characteristics）因素影響。人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征具體包括性別、年齡、健康狀況、職業(yè)、受教育水平、婚姻狀況、文化背景、收入等指標(biāo)。絕大部分文獻(xiàn)的研究結(jié)果證實(shí)，消費(fèi)者對(duì)綠色電力的支付意愿與其個(gè)人或家庭的收入水平正相關(guān)[1-4]，但也有研究結(jié)果顯示被調(diào)查者的支付意愿與其收入水平負(fù)相關(guān)[5]，但相關(guān)估計(jì)參數(shù)在統(tǒng)計(jì)上并不顯著；幾乎所有文獻(xiàn)的研究結(jié)果都顯示，被調(diào)查者的年齡越高，其對(duì)綠色電力的支付意愿越低，但研究發(fā)現(xiàn)年齡在30歲以下和50歲以上的人群更愿意對(duì)綠色電力進(jìn)行支付[6]；已有研究證實(shí)被調(diào)查者的受教育水平與其對(duì)綠色電力的WTP正相關(guān)[2， 5]，部分研究的計(jì)量結(jié)果表明被調(diào)查者的受教育水平與其對(duì)綠色電力的支付意愿負(fù)相關(guān)，但相關(guān)估計(jì)參數(shù)在統(tǒng)計(jì)上不顯著[7]；目前研究認(rèn)為被調(diào)查者的家庭人口數(shù)量與其對(duì)綠色電力的支付意愿負(fù)相關(guān)[4]，也有研究表明家庭人口數(shù)量越少的被調(diào)查者越有可能選擇消費(fèi)綠色電力[1]；此外，研究證實(shí)被調(diào)查者所在家庭的住房面積大小與其對(duì)綠色電力的支付意愿正相關(guān)[3]。

綠色電力創(chuàng)造的社會(huì)外部效益必須建立在電力直接使用價(jià)值的基礎(chǔ)上，因此居民對(duì)綠色電力的支付意愿很可能與其所在家庭的電力使用情況相關(guān)，部分文獻(xiàn)研究了這類(lèi)影響因素。研究表明，被調(diào)查者所在家庭的用電量與其對(duì)綠色電力的支付意愿正相關(guān)；被調(diào)查者經(jīng)歷電力短缺的頻率越高、節(jié)約用電的行為越頻繁，他出資支持綠色電力發(fā)展的可能性就越高[3-4]；被調(diào)查者所在家庭擁有的電腦數(shù)量與其對(duì)綠色電力的WTP正相關(guān)[1]。

綜上所述，居民對(duì)于綠色電力的支付意愿的影響將受到其個(gè)人屬性、家庭環(huán)境、生活條件等因素的綜合影響，由此本文在研究過(guò)程中綜合考慮了可能影響被訪者支付意愿的多種因素開(kāi)展調(diào)研。endprint

1.2支付意愿的調(diào)研方法選擇

支付意愿（willingness to pay， WTP）是市場(chǎng)價(jià)格與消費(fèi)者剩余的總和，以往研究認(rèn)為只有支付意愿才能真正表示商品的價(jià)值[8]。綠色電力的總經(jīng)濟(jì)價(jià)值包括直接使用價(jià)值和間接使用價(jià)值，前者可以通過(guò)電力的市場(chǎng)價(jià)格進(jìn)行測(cè)量，但后者源于使用綠色電力產(chǎn)生的環(huán)境正外部性。然而，目前在中國(guó)尚不存在電力交易市場(chǎng)，綠色電力的間接使用價(jià)值無(wú)法通過(guò)綠色電力市場(chǎng)價(jià)格進(jìn)行評(píng)估。

為了準(zhǔn)確評(píng)估綠色電力的間接使用價(jià)值，本研究使用陳述性偏好方法中條件價(jià)值評(píng)估法對(duì)其進(jìn)行測(cè)量。陳述性偏好方法（Stated Preference Method）是目前在相關(guān)研究中應(yīng)用頻率最高的非市場(chǎng)價(jià)值評(píng)估技術(shù)，該技術(shù)在構(gòu)建的假想市場(chǎng)環(huán)境中，通過(guò)詢(xún)問(wèn)被調(diào)查者所獲取的回答來(lái)評(píng)估綠色電力的總經(jīng)濟(jì)價(jià)值。陳述偏好法主要包括條件價(jià)值評(píng)估法（Contingent Valuation，CV）和選擇實(shí)驗(yàn)法（Choice Experiment，CE），都可用來(lái)測(cè)算居民對(duì)綠色電力的支付意愿。

條件價(jià)值評(píng)估法直接向被調(diào)查者詢(xún)問(wèn)其對(duì)享受環(huán)境改善及資源保護(hù)效益的最大支付意愿、或其對(duì)忍受環(huán)境及資源破壞后果的最低受償意愿（willingness to accept，WTA），將條件價(jià)值法應(yīng)用于評(píng)估綠色電力總經(jīng)濟(jì)價(jià)值的研究可追溯到1996年[9]。條件價(jià)值評(píng)估法的優(yōu)點(diǎn)在于，它模擬了消費(fèi)者在真實(shí)市場(chǎng)中的決策機(jī)制，只要求受訪者針對(duì)綠色電力的某一假設(shè)價(jià)格選擇“買(mǎi)”或是“不買(mǎi)”，更能激勵(lì)受訪者表達(dá)真實(shí)意愿[10]。已有研究采用單邊界選擇法（singlebounded dichotomous CVM，SBDC），通過(guò)詢(xún)問(wèn)受訪者是否愿意每年額外支付固定額度的電費(fèi)以幫助電力公司達(dá)成至2035年其80%的能源從清潔資源中獲取的清潔能源標(biāo)準(zhǔn)，來(lái)測(cè)算居民對(duì)綠色電力的支付意愿[11]。

但SBDC的缺點(diǎn)在于調(diào)研效率較低，詢(xún)問(wèn)每個(gè)受訪者僅能獲取一組數(shù)據(jù)——某一個(gè)特定假設(shè)價(jià)格和一個(gè)“0”或是“1”的反饋數(shù)據(jù)，因此測(cè)算所需的樣本量較大。為了彌補(bǔ)這一缺陷，在SBDC的基礎(chǔ)上，發(fā)展出了雙邊界選擇法（doublebounded dichotomous CVM，DBDC）[12]。雙邊界選擇法相比于單邊界選擇法所需要的樣本數(shù)要少，效率較高。[13-14]然而雙邊界二分法模型依舊有一些統(tǒng)計(jì)上的誤差，已有研究表明，被訪者對(duì)于問(wèn)題物品的不確定性會(huì)導(dǎo)致錨定效應(yīng)（anchoring effect）；初始值的設(shè)定也會(huì)對(duì)于WTP的計(jì)算產(chǎn)生起點(diǎn)偏差影響（startingpoint bias）。這樣的誤差是由于被訪者可能會(huì)根據(jù)第一次問(wèn)題給出的價(jià)格改變自己的支付意愿，從而導(dǎo)致第二次回答的不準(zhǔn)確[15-16]。研究證明，問(wèn)卷設(shè)計(jì)的投標(biāo)值覆蓋范圍越大、個(gè)數(shù)越少，所測(cè)算出的WTP有效性越高，但平均WTP的有效性往往較低[17]。這樣的偏差可以通過(guò)加入錨定偏差系數(shù)以及初始值影響因子來(lái)消除，并且加入了反饋偏差系數(shù)的WTP計(jì)算結(jié)果往往高于原始模型的WTP結(jié)果[15， 18-19]。

選擇實(shí)驗(yàn)法是通過(guò)讓被調(diào)查者在幾個(gè)方案中選擇最滿(mǎn)意的一項(xiàng)，來(lái)顯示被調(diào)查者對(duì)某一公共物品的偏好，每個(gè)方案均由該公共物品的幾個(gè)屬性狀態(tài)和價(jià)格組成。由于CE能夠評(píng)估某個(gè)商品單項(xiàng)屬性的邊際價(jià)值，因此用以測(cè)算消費(fèi)者對(duì)使用混合能源的綠色電力的支付意愿[20]，目前測(cè)算居民綠色電力支付意愿的文獻(xiàn)中采用CE的，其研究重點(diǎn)大多與綠色電力來(lái)源的不同種類(lèi)相關(guān)。CE的優(yōu)勢(shì)還在于能夠?qū)⑹褂镁G色電力產(chǎn)生的社會(huì)外部性精準(zhǔn)、具體地傳遞給被調(diào)查者，因此近年來(lái)在相關(guān)文獻(xiàn)中被使用的頻率越來(lái)越高[21]。在采用CE測(cè)算居民綠色電力支付意愿的多數(shù)文獻(xiàn)中，備選方案都包括生產(chǎn)電力的能源組成結(jié)構(gòu)、使用綠色電力產(chǎn)生的社會(huì)外部性和額外征收的電費(fèi)價(jià)格三個(gè)維度屬性。具體來(lái)說(shuō)，可以分為使用綠色電力可減少的碳排放情況[5， 22-24]；使用綠色電力可改善森林棲息地的情況[5]；提供使用綠色電力可改善生物多樣性的情況[23]；增加綠色電力的產(chǎn)地屬性[25]，提供生產(chǎn)電力所創(chuàng)造的長(zhǎng)期工作職位情況等。

目前上海市綠色電力的種類(lèi)、結(jié)構(gòu)較為簡(jiǎn)單且總量較低。綜合上述比較，CV方法相比于CE更適合本研究。同時(shí)，考慮到調(diào)研效率以及樣本數(shù)量的限制，本研究選用CV法中的雙邊界選擇法（DBDC）對(duì)上海市居民的綠色電力支付意愿進(jìn)行研究。

2問(wèn)卷與模型設(shè)計(jì)

2.1問(wèn)卷設(shè)計(jì)

本次調(diào)查采用雙邊界選擇法模型對(duì)于被訪者的支付意愿以及信息對(duì)于被訪者支付意愿的影響進(jìn)行研究。本研究在對(duì)上海市真實(shí)用電情況充分調(diào)研的基礎(chǔ)上進(jìn)行了問(wèn)卷的設(shè)計(jì)。在進(jìn)行本問(wèn)卷答題時(shí)，要求由家庭中主要進(jìn)行電費(fèi)支付、對(duì)家庭用電情況比較了解的住戶(hù)進(jìn)行回答。

問(wèn)卷主要包括四個(gè)部分。①居民用戶(hù)的基礎(chǔ)信息，包括家庭基本情況，被訪者信息等；②支付意愿的存在性，在介紹了綠色電力的基本屬性后，詢(xún)問(wèn)被訪者是否愿意為綠色電力支付，如果被訪者選擇否，將繼續(xù)追問(wèn)不愿意支付的原因；③被訪者對(duì)于環(huán)境的基本認(rèn)知情況，主要包括對(duì)與霧霾天數(shù)的認(rèn)知，霧霾情況的認(rèn)知，采取的防霾措施等；④根據(jù)目前的電力價(jià)格，詢(xún)問(wèn)被訪者是否愿意在當(dāng)前電費(fèi)的基礎(chǔ)上進(jìn)行額外的綠色電力支付。

根據(jù)預(yù)調(diào)研結(jié)果，本研究將綠色電力的單位價(jià)格初始值設(shè)定為0.04元至0.18元，當(dāng)被訪者面對(duì)問(wèn)卷首次給出價(jià)格回答“愿意接受”時(shí)，第二次的初始值將上升0.02元，反之下降0.02元。本研究使用電子問(wèn)卷對(duì)被訪者進(jìn)行調(diào)研，在實(shí)際操作中幾乎不存在數(shù)據(jù)記錄錯(cuò)誤等問(wèn)題。

2.2支付意愿及被訪者選擇

本研究使用雙邊界模型進(jìn)行支付意愿的測(cè)算[12]。本文假設(shè)被訪者是理性的，并且對(duì)于綠色電力有著自身的支付意愿W，并且其受到自身屬性以及信息了解程度的影響，W的表達(dá)式如下：

W=Xβ+ε （1）

其中，X為居民對(duì)綠色電力支付意愿的微觀影響因素，β是居民社會(huì)屬性的參數(shù)，ε為其他影響因素，符合方差為σ的正態(tài)分布。endprint

因此，被訪者的回答可以通過(guò)以下方式表達(dá)：

choice=1ifW≥borε≥b-Xβ

choice=0ifW

其中，b表示被訪者所接受到的投標(biāo)值。被訪者認(rèn)為問(wèn)卷給出的價(jià)格高于自身的支付意愿時(shí)，其選擇不接受這個(gè)價(jià)格，反之被訪者選擇接受問(wèn)卷價(jià)格。

2.3被訪者支付意愿的估計(jì)

對(duì)于一個(gè)殘差符合正態(tài)分布的雙邊界二分法支付意愿研究模型，可以采用極大似然估計(jì)的方法對(duì)被訪者的支付意愿進(jìn)行估計(jì)[18]，其對(duì)數(shù)似然方程如下：

lnL=∑nchoice1=1choice2=1ln（1-Φ（b2-Xβσ））

+∑nchoice1=1choice2=0ln（Φ（b2-Xβσ）-Φ（b1-Xβσ））

+∑nchoice1=0choice2=1ln（Φ（b1-Xβσ）-Φ（b2-Xβσ））

+∑nchoice1=0choice2=0ln（Φ（b2-Xβσ））（3）

其中，Φ為正態(tài)分布的累計(jì)分布函數(shù)，b1和b2分別是被訪者面對(duì)的第一次、第二次投標(biāo)值。根據(jù)式（3）可以使用極大似然法，對(duì)被訪者的社會(huì)屬性參數(shù)以及信息影響因子進(jìn)行估計(jì)，從而計(jì)算被訪者的支付意愿。

然而，如上文所述，雙邊界二分法模型在使用時(shí)會(huì)面臨一些誤差，以往研究表明其主要誤差為錨定效應(yīng)（Anchoring Effect）或起點(diǎn)偏差（Starting-point bias）。錨定效應(yīng)主要指被訪者會(huì)對(duì)于問(wèn)卷初始給予的價(jià)格進(jìn)行反饋，從而在第二次回答前，改變了自身的支付意愿，其支付意愿會(huì)向問(wèn)卷首次給出的價(jià)格方向移動(dòng)，具體可以表示為：

W2=γb1+（1-γ）W （4）

其中，W2代表第一次回答后被訪者改變后的支付意愿，是真實(shí)支付意愿與第一次問(wèn)卷給出價(jià)格的加權(quán)平均數(shù)，γ代表加權(quán)因子，可以通過(guò)極大似然估計(jì)的方法對(duì)γ的顯著程度進(jìn)行測(cè)量，從而判斷調(diào)研中鎖定效應(yīng)存在性。

考慮鎖定效應(yīng)的對(duì)數(shù)似然估計(jì)方程可以通過(guò)以下方程表示：

lnL=∑nchoice1=1choice2=1ln（1-Φ（b2-γb11-γ-Xβσ））

+∑nchoice1=1choice2=0ln（Φ（b2-γb11-γ-Xβσ）-Φ（b1-Xβσ））

+∑nchoice1=0choice2=1ln（Φ（b1-Xβσ）

-Φb2-γb11-γ-Xβσ））

+∑nchoice1=0choice2=0ln（Φ（b2-γb11-γ-Xβσ）） （5）

此外，初始值誤差模型給出了另一個(gè)測(cè)量雙邊界二分法模型誤差的方法。通過(guò)加入初始值啞變量，進(jìn)行誤差測(cè)量，可以對(duì)于被訪者對(duì)初始值的“依賴(lài)程度”進(jìn)行測(cè)算，從而表明被訪者對(duì)與初始值的偏向性。其方程如下：

W=Xβ+δSTART+ε （6）

其中，START代表初始值啞變量，δ代表初始值對(duì)于被訪者支付意愿的影響程度，將（6）式替代（1）式中W，并使用（3）的對(duì)數(shù)似然方程進(jìn)行參數(shù)的估計(jì)。

3支付意愿的影響因素分析

3.1調(diào)研信息統(tǒng)計(jì)

本次研究收集了上海市浦東新區(qū)居民共計(jì)1 347份樣本。浦東新區(qū)是上海市重要的行政區(qū)之一，其地理位置包含了上海市內(nèi)環(huán)、中環(huán)、外環(huán)等區(qū)域，能夠涵蓋快速發(fā)展、高收入?yún)^(qū)域以及發(fā)展相對(duì)落后區(qū)域，是上海市居民的代表區(qū)域之一。

表1是對(duì)于樣本社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)與相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)的描述性統(tǒng)計(jì)與比較，第一列代表樣本的基本統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。由于本次調(diào)研集中于上海市浦東新區(qū)，因此在進(jìn)行數(shù)據(jù)比較時(shí)，本文同時(shí)使用了浦東新區(qū)與上海市的整體數(shù)據(jù)。但是上海市統(tǒng)計(jì)年鑒中缺少關(guān)于浦東新區(qū)居民的社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)信息，因此在進(jìn)行比較時(shí)，本文同時(shí)使用了于2010年進(jìn)行的上海市人口普查數(shù)據(jù)，并且將二者進(jìn)行合并統(tǒng)一，使用年鑒數(shù)據(jù)與普查數(shù)據(jù)互為補(bǔ)充，從而完善描述性統(tǒng)計(jì)。例如，在上海市統(tǒng)計(jì)年鑒中缺少關(guān)于居民平均住房信息的數(shù)據(jù)，本研究使用人口普查數(shù)據(jù)中數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充。表1的第二、三列為分別經(jīng)過(guò)補(bǔ)充與合并的浦東新區(qū)與上海市居民的社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)信息，本研究將部分在統(tǒng)計(jì)年鑒中可以查得的數(shù)據(jù)對(duì)普查數(shù)據(jù)進(jìn)行了替換并進(jìn)行了標(biāo)注。經(jīng)過(guò)比較，除教育水平一項(xiàng)略有差異，樣本各項(xiàng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)與浦東地區(qū)以及上海市的人口統(tǒng)計(jì)指標(biāo)基本一致，本次調(diào)研樣本具有代表性，因此本文結(jié)論可以在樣本基礎(chǔ)上在上海市進(jìn)行擴(kuò)展與推廣。

3.2支付意愿影響因素分析

本文結(jié)合了用戶(hù)的基本社會(huì)信息與對(duì)環(huán)境認(rèn)知等變量，對(duì)于被訪者的支付意愿進(jìn)行了研究。具體變量介紹見(jiàn)表2。

根據(jù)上述變量，本研究對(duì)被訪者對(duì)于綠色電力的支付

意愿進(jìn)行了估計(jì)，結(jié)果見(jiàn)表3。本研究發(fā)現(xiàn)，在所有模型中，年齡、收入水平、教育程度、住房信息以及對(duì)環(huán)境以及電價(jià)的認(rèn)知情況等基本變量都會(huì)對(duì)用戶(hù)對(duì)綠色電力的支付意愿產(chǎn)生影響。

表3中所有模型中，年齡、收入水平、教育程度、住房信息等基本社會(huì)信息變量都是顯著的，其都會(huì)對(duì)居民對(duì)綠色電力的支付意愿產(chǎn)生影響。結(jié)果顯示，年輕居民對(duì)于綠色電力的額外支付意愿要高于年長(zhǎng)被訪者，相比于年輕居民，老年人受環(huán)境改善的正外部性效用時(shí)間更短；收入較高以及教育程度較高的人群更愿意為綠色電力支付額外費(fèi)用，收入較高的人群，對(duì)于環(huán)境以及自身健康更為看重，對(duì)綠色電力也較為認(rèn)同，綠色電力這種公共品對(duì)其帶來(lái)的效用更高。本研究進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，被訪者的就業(yè)情況對(duì)于其支付意愿沒(méi)有顯著影響，但是被訪者的住房情況將對(duì)其支付意愿產(chǎn)生顯著影響，首先租住居民的支付意愿要低于非租住居民，這可能是由于租住居民電費(fèi)往往以一個(gè)更高的單位價(jià)格上繳給房東，因此其不愿在電力消費(fèi)領(lǐng)域接受更高價(jià)格；被訪者的住房面積越大，其支付意愿越高，因?yàn)樽》棵娣e大，所需的空氣、環(huán)境清潔設(shè)備也越多，成本也越高，因此，其更傾向于使用環(huán)境改善這種公共品替代私人消費(fèi)；房齡越大，被訪者的支付意愿越高，新建建筑的通風(fēng)、空氣處理等設(shè)備技術(shù)較新，部分新建小區(qū)甚至安裝了“新風(fēng)系統(tǒng)”，其本身已經(jīng)為自身環(huán)境改善支付了費(fèi)用，并且家中空氣質(zhì)量相對(duì)較好，對(duì)于環(huán)境改善這種公共品的支付意愿將降低；此外，居民對(duì)于目前電價(jià)的了解程度也將被訪者對(duì)于環(huán)境污染的抵御措施，如果完全不使用則該選項(xiàng)為0。