北京市城市濕地價值評估

全世文　秦光遠　王昌海

摘要

環(huán)境價值評估中廣泛存在支付工具效應(yīng)，經(jīng)濟學家發(fā)現(xiàn)，當采用“繳稅”和“勞動”支付工具分別開展環(huán)境價值評估時，得到的評估結(jié)果往往存在顯著差異，但現(xiàn)有研究仍未對支付工具效應(yīng)形成的原因進行解釋。該研究同時采用“繳稅”和“勞動”兩種支付工具設(shè)計選擇實驗，對北京市城市濕地價值進行評估，并檢驗兩種支付工具的評估結(jié)果是否存在差異。該研究首先基于時間分配理論比較了“繳稅”和“勞動”支付工具在評估環(huán)境價值時存在的理論差異，并據(jù)此提出了研究假說。隨后，課題組分別基于兩種支付工具設(shè)計了兩組選擇實驗，在2017年5月對北京市居民開展了網(wǎng)絡(luò)調(diào)查，調(diào)查對象被隨機分配到兩組實驗樣本中?；谡{(diào)查數(shù)據(jù)，該研究采用隨機參數(shù)Logit模型和廣義多元Logit模型分析了北京市居民對濕地屬性的偏好，并據(jù)此估算了濕地屬性的邊際價值。結(jié)果顯示，北京市濕地面積每增加1 000 hm2、濕地Ⅱ類與Ⅲ類水質(zhì)的占比每增加1%、濕地動植物種類每增加10種、濕地植被覆蓋率每增加1%，基于“繳稅”支付工具估算的邊際支付意愿分別為每年23.254元、17.266元、5.559元和9.041元，基于“勞動”支付工具估算的邊際勞動意愿分別為每年0.211 d、0.138 d、0.042 d和0.093 d。采用繳稅支付工具估算的邊際支付意愿約為采用勞動支付工具估算的邊際勞動意愿與實際工資率乘積的50%，即支付工具效應(yīng)得到證實。男性樣本中的支付工具效應(yīng)強于女性樣本。而且，工資性收入在總收入中的占比越高，支付工具效應(yīng)越強。該研究的分析結(jié)論可以為城市濕地的修復與保護提供必要的決策參考。后續(xù)的研究者和政策制定者可以考慮利用支付工具效應(yīng)設(shè)計環(huán)境政策，從而進一步提高社會福利。

關(guān)鍵詞城市濕地；選擇實驗；價值評估；支付工具

中圖分類號F062.2

文獻標識碼A文章編號1002-2104（2018）07-0054-11DOI：10.12062/cpre.20180305

濕地被稱為“地球之腎”，對人類具有重要意義。作為生產(chǎn)力最強的生態(tài)系統(tǒng)之一，濕地發(fā)揮著一系列重要的生態(tài)功能，而且，濕地還可以向人類提供生產(chǎn)、生活所需的資源和休閑娛樂場所，從而直接產(chǎn)生經(jīng)濟價值。與鄉(xiāng)村或荒野濕地相比，城市濕地的物質(zhì)生產(chǎn)功能有所弱化，但是在環(huán)境調(diào)節(jié)和自然災害防控方面的意義更加突出，而且，城市濕地在提供休閑娛樂和環(huán)境教育方面更具優(yōu)勢[1]。然而，伴隨著快速的城鎮(zhèn)化，城市人口急劇擴張，城市濕地受到的破壞和損失也最為嚴重。例如，顧麗等[2]通過對原始遙感影像的對比分析發(fā)現(xiàn)，1978—2005年將近30年間，北京市自然濕地和人工濕地都呈現(xiàn)顯著的退化趨勢，濕地總面積下降了54.13%。近年來，隨著社會對濕地重要性的認識不斷加強，北京市連續(xù)出臺了多項涉及濕地保護的法規(guī)，并在發(fā)展規(guī)劃中明確了對北京市各濕地公園的修復工程目標。該研究擬估算城市濕地對北京市居民的邊際價值，從而為國內(nèi)的濕地價值評估增加新的經(jīng)驗證據(jù)。

1文獻綜述

從理論上講，科學地評估濕地的價值是開展?jié)竦乇Ｗo、管理和修復等一系列工作的前提條件。在經(jīng)濟學對環(huán)境價值的分類（包括直接使用價值、間接使用價值、選擇價值和存在價值）中，濕地價值在每個分類中都有豐富的體現(xiàn)[3]。現(xiàn)有研究在濕地價值分類的基礎(chǔ)上，嘗試通過構(gòu)建價值評估體系來量化地核算濕地的貨幣價值量[4]。因為濕地許多功能的載體都屬于無市場的公共物品，甚至也不存在有效的替代市場，所以其價值無法直接通過市場數(shù)據(jù)進行核算，經(jīng)濟學家只能采用陳述偏好方法通過假想市場數(shù)據(jù)來評估其價值。由于數(shù)據(jù)的假想特征，所以，陳述偏好方法在應(yīng)用研究中的核心問題是如何保證評估結(jié)果的外部效度[5- 6]。

傳統(tǒng)的條件價值評估方法被廣泛用于評價包括濕地在內(nèi)的環(huán)境公共物品的價值[7-8]，但是，條件價值評估方法被廣泛認為存在嚴重的假想偏差，多數(shù)情況下，調(diào)查對象傾向于高估其支付意愿[9]。相比之下，選擇實驗方法令調(diào)查對象在不同選項之間進行權(quán)衡的間接評估模式被研究者認為比條件價值評估方法令調(diào)查對象在選項和貨幣之間進行權(quán)衡的直接評估模式具有更高的外部效度[6]。而且，選擇實驗具有高信息負荷的優(yōu)勢，這意味著研究者可以從屬性層面上獲取更多調(diào)查對象關(guān)于評估主體的偏好信息[6]。從2000年以來，國際上已經(jīng)陸續(xù)有一系列研究采用選擇實驗方法開展?jié)竦貎r值評估[10-12]。目前，在濕地價值評估領(lǐng)域，國內(nèi)僅有李京梅等[13]、蘇紅巖與李京梅[14]采用選擇實驗方法分別估算了居民對山東膠州灣濕地和廣西紅樹林濕地主要屬性的邊際支付意愿。

該研究擬采用選擇實驗方法估算城市濕地對北京市居民的邊際價值。該研究的主要貢獻在于以下兩點：第一，關(guān)注城市濕地的價值評估。如上文所述，城市濕地與人類活動的聯(lián)系更加緊密，受到人類經(jīng)濟活動的影響、遭到破壞的程度也更大。但是，現(xiàn)有研究在開展?jié)竦貎r值評估時對城市濕地的關(guān)注卻相對較少。例如，Chaikumbung等[15]統(tǒng)計了2010—2014年的379篇涉及50個國家的濕地價值評估文獻，其中，僅有22篇關(guān)注城市濕地，但城市濕地的評估價值卻顯著高于其他濕地，這一結(jié)果在不同的模型設(shè)定和子樣本中都具有穩(wěn)健性。鑒于濕地修復和保護越來越受到北京市政府的重視和普通市民的關(guān)注，該研究擬通過估算城市濕地價值，為政府決策提供必要的參考。

第二，采用繳稅和勞動兩種支付工具進行對比分析。選擇合適的“支付工具”（Payment Vehicle）是陳述偏好方法的應(yīng)用研究者在實驗設(shè)計時面臨的關(guān)鍵問題之一，因為支付工具直接充當著價值評估的一般等價物?，F(xiàn)有研究已經(jīng)廣泛證實陳述偏好方法存在支付工具效應(yīng)，即采用不同的支付工具得到的價值評估結(jié)果可能存在顯著差異[16-17]。經(jīng)驗研究認為良好的支付工具應(yīng)該具有高覆蓋性、高接受度、強制性和現(xiàn)實可行性[18-19]。經(jīng)濟學家長期關(guān)注兩種支付工具：繳稅和勞動，兩者的背后分別對應(yīng)于貨幣和時間兩種稀缺資源。早期一些研究建議在欠發(fā)達地區(qū)選擇勞動作為支付工具。這是因為欠發(fā)達地區(qū)的市場不健全導致金錢不能有效測度環(huán)境價值，而且調(diào)查對象對環(huán)境稅的接受度也比較低，因此，選擇金錢類的支付工具很可能會低估環(huán)境價值[20-22]。該研究采用兩種支付工具同時開展?jié)竦貎r值評估有兩個目的：一是通過對比分析來檢驗價值評估結(jié)果的效度，二是判斷在收入相對較高的地區(qū)，支付工具選擇是否仍然是選擇實驗設(shè)計時應(yīng)予重視的一個關(guān)切點。

2理論與假說

2.1理論框架

Eom與Larson[23]基于時間分配理論提供了一個在條件價值評估方法中比較貨幣和時間兩種性質(zhì)的支付工具評估環(huán)境公共物品價值的理論框架。該研究將這一框架進行簡單的拓展，并應(yīng)用于選擇實驗方法?？紤]在選擇實驗設(shè)計的情景中，作為被試者的普通居民需要在一系列“濕地修復效果”中做出選擇。每個選項的濕地修復效果均由多個相同的濕地屬性進行定義。被試者的優(yōu)化問題可以描述為：

maxC，L，H，qU（C，L，H，q（A））

s.t.i.y+wh=pCC+pLL+pHH+gq（A）

ii.T=h+C+L+H+tq（A）

iii.H≥H>0

iv.qiqj=0，i≠j

v.C≥0，qj={0，1}，j（1）

在（1）式中，U表示C、L、H的擬凹效用函數(shù)，C、L、H分別表示消費、閑暇和家庭勞動（家庭勞動包括備餐、家庭清潔、洗衣、庭院勞動、嬰幼兒陪護等活動），其對應(yīng)的價格均為正，分別為pC、pL和pH；h表示工作時間（勞動供給），對應(yīng)的工資率為w，y表示非工資性收入。q表示一個由J維向量定義的用來描述濕地修復效果的一系列“復合產(chǎn)品”，A是定義q的K維濕地屬性向量，g和t分別表示實驗設(shè)計為q提供的兩種支付工具：繳稅和勞動。約束條件1和條件2分別表示預算約束和時間約束，條件3表示家庭勞動時間約束，其中，H表示維持家庭運轉(zhuǎn)所需的最低勞動時間，條件4表示不同的濕地修復效果之間具有互斥性，即同一時間點只能選擇一種修復效果，且條件5限定了濕地復合產(chǎn)品的數(shù)量固定為1。

令Uj=Uj（C，L，H，qj（Aj））表示被試者在q中選擇了qj的條件效用函數(shù)。設(shè)貨幣、工作時間和家庭勞動時間的邊際效用分別為λ、μ和π，其中，λ>0表示貨幣的邊際效用為正，μ>π>0表示時間的邊際效用也為正，且家庭勞動時間的邊際效用低于其他時間的邊際效用，因此，被試者最優(yōu)的角點解是選擇最低家庭勞動時間H。由h的一階條件可以求得w=μ/λ，即工作時間邊際效用與貨幣邊際效的比值（即工作時間的“影子價格”）為工資率。根據(jù)Eom與Larson[23]可以得到條件間接效用函數(shù)：

Vj（PF，MFj，Aj）≡Uj（C，L，H，qj（Aj））

MFj=y+wT-ψH-E（w，ψ，tj）-gj

E（w，ψ，tj）=Iwtj+（1-I）ψtj

（2）

在（2）式中，PF表示C、L、H的“全價格”（full price）向量。MFj表示被試者在對最低家庭勞動時間進行分配和對環(huán)境產(chǎn)品qj進行支付以后的“全收入”（full income），其中，ψ=π/λ，表示家庭勞動時間的“影子價格”，gj表示對qj的貨幣支付（繳稅），tj表示對qj的時間支付（勞動）。E（·）表示勞動支付的貨幣價值，假設(shè)tj來自于兩種性質(zhì)的時間分配：工作時間和家庭勞動時間，其比例分別為I和1-I，0≤I≤1，I=0表示tj的性質(zhì)完全等同于家庭勞動，I=1表示tj的性質(zhì)完全等同于工作時間。于是，（1）式描述的效用最大化過程可以通過間接效用函數(shù)進行表達：

V（PF，MF，A）=max[V1（PF，MF1，A1），…，VJ（PF，MF1，A1）]

（3）

（3）式表示被試者會在J維濕地修復效果向量q中選擇能夠為其帶來最大效用的一個產(chǎn)品選項qj，此時滿足以下條件：Vj>Vi，i≠j。假設(shè)修復過程使?jié)竦貙傩园l(fā)生了一個由A0到A1的變化，考慮采用繳稅和勞動兩種支付工具來評價福利變化，基于補償剩余定義的濕地價值可以分別描述為：

V（PF，MF-Wg，A1）≡V（PF，MF，A0）

（4）

V（PF，MF-（IwWt+（1-I）ψWt，A1）≡V（PF，MF，A0）

（5）

在（4）式和（5）式中，Wg和Wt分別是由Wg和Wt定義的J維同元素向量，Wg和Wt即為被試者對濕地屬性變化的“支付意愿”和“勞動意愿”。

2.2研究假說

考慮對兩種支付工具測度的濕地價值進行比較。假設(shè)（3）式中的間接效用對“全收入”有一個線性函數(shù)形式，即貨幣邊際效用λ恒為常數(shù)，也即不存在收入效應(yīng)，那么，在（4）式和（5）式中，Wg和Wt均可以從函數(shù)max[·]中分離。（4）式和（5）式可以改寫為：V（PF，MF，A1）-λWg≡V（PF，MF，A0）（6）

V（PF，MF，A1）-λ（IwWt+（1-I）ψWt）≡V（PF，MF，A0）

（7）

根據(jù)（6）式和（7）式可以得到Wg和Wt的關(guān)系：

Wg=IwWt+（1-I）ψWt≤wWt（8）

據(jù)此可以提出假說1。

假說1：繳稅支付工具評估的濕地貨幣價值低于勞動支付工具評估的濕地時間價值與工資率的乘積。

假說1也可以描述為：在濕地價值評估中，義務(wù)勞動的“影子工資率”低于實際工資率。導致這一結(jié)論的主要原因在于：被試者會從邊際價值相對較低的家庭勞動時間中為濕地公共物品提供所需的義務(wù)勞動分配時間?；蛘哒f，被試者在時間資源上的自主分配權(quán)力可以降低被試者參與義務(wù)勞動的機會成本。將（8）式進行一個簡單的轉(zhuǎn)換：

WgwWt=I+（1-I）ψw=I+（1-I）πμ（9）

由（9）式可知，兩種支付工具測度的濕地貨幣價值之間的差異取決于兩個因素。一是義務(wù)勞動時間的來源：來自工作時間的比率越高，評估價值的差異越小，來自家庭勞動時間的比例越高，評估價值的差異越大。二是家庭勞動時間與工作時間的相對影子價格，或相對邊際效用：兩種時間的效用差異或價值差異越小，評估的貨幣價值差異越小。

結(jié)合中國的現(xiàn)實情況，家庭勞動分工在不同性別中存在顯著差異。假設(shè)“男主外，女主內(nèi)”仍然是最主流的一種家庭分工狀態(tài)，那么，男性用于義務(wù)勞動的時間只能更多地從工作時間中進行分配，而女性用于義務(wù)勞動的時間則可以更多地從家庭勞動時間中進行分配。而且，假設(shè)男性更加“厭惡”家庭勞動，那么，對男性而言，家庭勞動時間與工作時間的邊際效用差異就會更大。另外，從一個經(jīng)驗的視角出發(fā)，被試者總收入中來自“工資性收入”（這里的“工資性收入”主要是指與工作時間掛鉤的勞動收入）的比例越高，認為被試者工作時間和家庭勞動時間的價值差異越大，且被試者更傾向于從家庭勞動時間中分配義務(wù)勞動時間。據(jù)此，可以分別提出經(jīng)驗假說2和假說3。

假說2：繳稅和勞動兩種支付工具評估的濕地貨幣價值之間的差異會受到性別的影響，在男性居民中的差異大于在女性居民中的差異。

假說3：工資性收入在總收入中的占比越高，繳稅和勞動兩種支付工具評估的濕地貨幣價值之間的差異也越大。

3實驗設(shè)計、數(shù)據(jù)與計量模型

3.1實驗設(shè)計

該研究采用一個組間對比的選擇實驗設(shè)計方案：第一組使用“繳稅”作為支付工具，第二組使用“勞動”作為支付工具。實驗設(shè)計的主要步驟如下：首先確定矩陣A中包含的濕地屬性。該研究同時參考濕地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的指標體系研究[24-26]和相關(guān)的濕地價值評估研究[13-14]確定了10個備選屬性。該研究將這些屬性定義為“通用屬性”，而非“特定屬性”，在此基礎(chǔ)上，該研究采用一個泛指的“城市濕地”概念用來反映北京市城市濕地的總體情況，而不具體指代某個特定的濕地。進而，該研究通過一個預調(diào)查在10個備選屬性中選擇了北京市居民關(guān)切度靠前的4個濕地屬性：濕地面積（size）、濕地水質(zhì)（water）、生物多樣性（spec）、植被覆蓋率（vcr），用來構(gòu)造矩陣A。4個屬性的具體指標及其含義如表1所示。

然后確定各屬性的水平。根據(jù)《北京市濕地公園發(fā)展規(guī)劃》（2011—2020年），北京市2008年的濕地總面積為5.14萬hm2，濕地內(nèi)共有動植物1 410種。根據(jù)《2015年北京市環(huán)境狀況公報》，在北京市河流、湖泊和水庫中，Ⅱ、Ⅲ類水質(zhì)的占比分別為48.0%、32.6%和80.0%。為了簡化被試者的認知，該研究設(shè)定濕地面積、濕地動植物種類和Ⅱ、Ⅲ類水質(zhì)占比三個屬性的現(xiàn)狀基準分別為5萬hm2、1 400種和60%。另據(jù)報道，北京市2015年底的森林覆蓋率和城市綠化覆蓋率分別為41.6%和48%，而濕地植被覆蓋率通常大幅高于這一水平，參照李京梅等[13]的研究，該研究設(shè)定北京市濕地植被覆蓋率的現(xiàn)狀基準為70%。根據(jù)各屬性的現(xiàn)狀基準設(shè)計兩種不同程度的修復狀態(tài)，即每個濕地屬性共設(shè)計三個水平：維持現(xiàn)狀，低水平修復和高水平修復。各屬性水平的賦值見表1。此外，該研究根據(jù)預調(diào)查的結(jié)果，確定了以每年400元和2 d分別作為繳稅和義務(wù)勞動的設(shè)計基準。分別在基準水平上提高50%和降低50%，于是，支付工具也具有三個設(shè)計水平（見表1）。

最后確定濕地修復狀態(tài)向量q（即“環(huán)境復合產(chǎn)品向量”）并構(gòu)建“選擇集”（后文也稱“選擇情景”）。該研究采用正交設(shè)計方案，根據(jù)以上濕地屬性及支付工具的設(shè)計水平可知，兩個實驗組都對應(yīng)于一個5因素3水平的正交設(shè)計方案。該研究根據(jù)正交表定義了18種濕地修復狀態(tài)，這一過程滿足100%的D效率。隨后，刪除這18種狀態(tài)中的“不修復”（即維持現(xiàn)狀）和“最強修復”（即所有屬性都為高水平修復）2種狀態(tài)，將剩余的16種狀態(tài)根據(jù)效用平衡原則配對為8個選擇集，每個選擇集包含的2種狀態(tài)，分別命名為“修復效果A”和“修復效果B”。為了保留被試者的選擇自由，在每個選擇集中添加一個“維持現(xiàn)狀”的選項，該選項可以用來反映被試者放棄選擇或偏好現(xiàn)狀的情形[6]。

考慮到在選擇實驗的應(yīng)用研究中，8次選擇尚不足以對被試者造成嚴重的認知負擔，所以，該研究沒有采用如李京梅等[13]研究中的分塊技術(shù)，即所有被試者都被要求連續(xù)做出8次選擇。為了避免系統(tǒng)性的排序效應(yīng)，每個被試者面臨的8個選擇集都被隨機排序。此外，在被試者正式進入選擇情景以前，該研究首先提供了一個“暖身”的選擇情景示例，向被試者說明了城市濕地的含義、4個濕地屬性的含義以及在選擇情景中的決策機制。

3.2調(diào)查實施與樣本描述

該研究分析所用的數(shù)據(jù)來源于課題組在2017年5月對北京市居民開展的問卷調(diào)查。調(diào)查內(nèi)容包括三個部分：居民社會統(tǒng)計學特征、居民對城市濕地保護的態(tài)度與認知、居民在以上8個選擇情景中的決策。在居民特征部分，問卷重點詢問了居民的個人總收入及其工資性收入。調(diào)查問卷分為兩類，分別對應(yīng)于實驗設(shè)計部分的兩個實驗組，其中，第一類問卷（即第一實驗組）的選擇情景采用繳稅作為支付工具，第二類問卷（即第二實驗組）采用勞動作為支付工具。該研究采用網(wǎng)絡(luò)調(diào)查方法，委托某網(wǎng)絡(luò)調(diào)查公司在其北京市樣本庫中投放調(diào)查問卷，在為期1周的時間內(nèi)共獲取858份有效問卷。兩類問卷被隨機分配，其中，第一組和第二組分別包括426和432份有效問卷。兩組樣本的統(tǒng)計結(jié)果如表2所示。

由表2的統(tǒng)計結(jié)果可知，兩組樣本在各項統(tǒng)計特征上均不存在顯著差異，印證了兩類問卷在分配過程中的隨機性，為后文的組間對比提供了必要的保障。與北京市居民的實際情況相比，調(diào)查樣本具有年齡偏低、受教育水平偏高、收入水平偏高的特征，這也是網(wǎng)絡(luò)調(diào)查方法面臨的共同問題[27-28]。但是，隨著移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展與普及，網(wǎng)絡(luò)調(diào)查方法面臨的樣本偏差也在快速減小[29]。由于選擇實驗的信息負荷較高，被試者需要在復雜的選擇情景中連續(xù)做出多次決策，因此，傳統(tǒng)的面對面調(diào)查和電話調(diào)查都面臨著被試者拒答率過高的問題，這一過程也可能伴隨樣本選擇偏差。但是，網(wǎng)絡(luò)調(diào)查方法在一定程度上可以緩解這些問題，因此，近年來有越來越多的選擇實驗應(yīng)用研究選擇網(wǎng)絡(luò)調(diào)查方法[27-28]。

3.3計量模型

將間接效用Vj（·）對“全收入”和濕地屬性都寫為一個線性函數(shù)形式，那么，在兩個實驗組中，任意被試者n∈N的條件間接效用函數(shù)可以分別寫為：

V1nj（·）=α1gj+β1nAj+β1n0ASCj+ε1j

（10）

V2nj（·）=α2tj+β2nAj+β2n0ASCj+ε2j

（11）

在（10）式和（11）式中，Aj=[sizej，waterj，specj，vcrj]，上標1表示第一組，上標2表示第二組，α1和α2分別表示繳稅和義務(wù)勞動的邊際負效用：

α1<0且α2<0；β1n和β2n分別表示四個濕地屬性的邊際正效用向量，

β1nk>0，β2nk>0，k=1，2，3，4；ASCj表示“選項特定常數(shù)”，定義ASCj=1表示“維持現(xiàn)狀”選項，定義ASCj=0表示“修復效果A”或“修復效果B”，那么βn0可以用來反映被試者對其他濕地屬性綜合效果的偏好以及被試者偏好“維持現(xiàn)狀”的稟賦效應(yīng)；引入該變量被認為可以更加準確地描繪被試者的決策過程[6]。于是，根據(jù)（10）式，任意濕地屬性Ak對被試者n的邊際貨幣價值為：Wgnk=-β1nk/α1，根據(jù)（11）式，Ak對被試者n的邊際勞動價值為：Wtnk=-β2nk/α2。

因為現(xiàn)有研究已經(jīng)廣泛證實了被試者對選擇實驗中的產(chǎn)品屬性具有異質(zhì)性偏好[14]，所以，該研究將（10）式和（11）式中的所有β都定義為隨機參數(shù)。根據(jù)Fiebig等[30]定義的廣義多元Logit模型（Generalized Multinomial Logit，GMNL），在（10）式和（11）式中對βn進行如下定義：

βn=σnβ+γηn+（1-γ）σnηn

（12）

在（12）式中，ηn用來捕獲個體對濕地屬性的偏好異質(zhì)性，σn用來捕獲個體在決策過程中的范圍異質(zhì)性，γ用來分配兩種異質(zhì)性的權(quán)重并決定兩種異質(zhì)性的關(guān)系，0≤γ≤1。當γ=1且∑（ηn）=0時，個體異質(zhì)性完全反映為范圍異質(zhì)性；當γ=0且σn=1時，個體異質(zhì)性完全反映為偏好異質(zhì)性，對應(yīng)的模型退化為隨機參數(shù)Logit模型（Random Paramet Logit，RPL）。在RPL模型中，通常假定隨機參數(shù)服從正態(tài)分布，即ηnN（0，∑）。在GMNL模型中，通常進一步假定范圍參數(shù)服從均值為1的對數(shù)正態(tài)分布，即σnLN（1，τ2）。據(jù)此，該研究同時采用RPL模型和GMNL模型對（10）式和（11）式進行估計，得到參數(shù)α的估計量和參數(shù)β的均值與協(xié)方差的估計量。

然后，該研究采用Train[31]提供的貝葉斯方法在被試者個體層面上估算偏好參數(shù)βn，并據(jù)此計算濕地屬性的邊際價值，得到Wgnk與Wtnk的估計量。為了對前文提出的研究假說進行驗證，該研究將Wgnk與wWtnk的估計量作為混合樣本進一步執(zhí)行以下OLS回歸：

Wnk=a0k+a1klaborn+a2kgendern+a3kgendern·laborn+a4kraten+a5kraten·laborn+bksn+enk（13）

在（13）式中，Wnk表示濕地屬性Ak對被試者n的貨幣價值，當采用繳稅支付工具時，Wnk=Wgnk，當采用勞動支付工具時，Wnk=wWtnk；labor表示是否采用勞動支付工具的虛擬變量，sn表示作為控制變量的被試者特征（包括年齡、受教育年限，等等）。因此，假說1可以被轉(zhuǎn)化為，H1∶Wnk/labor=a1k+a3kgender+a5krate>0；在H1被證實的條件下，假說2和假說3則可以分別被轉(zhuǎn)化為，H2∶Wnk/（gender·labor）=a3k>0；H3∶Wnk/（rate·labor）=a5k>0。

4結(jié)果與討論

4.1估算濕地屬性的邊際價值

分別采用上文定義的隨機參數(shù)Logit模型和廣義多元

Logit模型對兩個實驗組的調(diào)查樣本進行估計，結(jié)果如表3所示。從整體上看，4個模型都表現(xiàn)出了良好的擬合效果。在兩組樣本中，均值系數(shù)的符號與理論預期相吻合：pv的均值估計系數(shù)為負值，說明繳稅和義務(wù)勞動都會給居民帶來負效用；4個濕地屬性的均值估計系數(shù)都為正值，說明各個濕地屬性的改善或修復都可以提高居民的效用，增加居民的福利。

由于4個濕地屬性的度量單位不完全一致，所以，均值系數(shù)的大小不能用來反映4個濕地屬性的相對重要性。但是，對比兩組樣本的估計結(jié)果可知，4個濕地屬性的均值系數(shù)在兩組樣本中具有相同的排列順序，濕地屬性之間的協(xié)方差系數(shù)在兩組樣本中也基本一致，說明被試者對濕地屬性的偏好結(jié)構(gòu)在支付工具的維度上具有較強的穩(wěn)定性，并不會隨著支付工具的變化而發(fā)生變化。在RPL模

型和GMNL模型之間進行比較可以進一步發(fā)現(xiàn)，兩種模型的估計結(jié)果高度相似；因為反映范圍異質(zhì)性的參數(shù)τ并不顯著，所以，GMNL模型并不比RPL模型更優(yōu)。這一結(jié)果說明在繳稅和勞動兩種支付工具構(gòu)造的選擇情景中，被試者的決策過程都沒有表現(xiàn)出明顯的隨機性或不確定性，即被試者對濕地屬性的偏好在不同的選擇情景中也具有較強的穩(wěn)定性。

考慮隨機參數(shù)協(xié)方差矩陣的估計結(jié)果。首先，4個濕地屬性的方差系數(shù)（對角線元素）在兩個實驗組和兩種模型中都統(tǒng)計顯著，說明被試者對濕地屬性的偏好具有明顯的異質(zhì)性特征，因此，設(shè)定隨機參數(shù)模型較固定參數(shù)模型更為適宜。根據(jù)濕地屬性的均值系數(shù)和方差系數(shù)可以描繪居民對濕地屬性的偏好分布，例如，在第一組樣本中，居民對濕地面積的偏好服從于均值為0.177和方差為0.010的正態(tài)分布，計算可知，濕地面積對95.91%的居民具有正向的邊際效用。其次，多組濕地屬性（例如，濕地面積與濕地水質(zhì)）之間的協(xié)方差系數(shù)表現(xiàn)為正向的統(tǒng)計顯著，即居民對不同濕地屬性的偏好之間具有顯著的正相關(guān)性。這一結(jié)果說明濕地屬性之間具有一定的互補關(guān)系，因此，濕地屬性的整體改善有助于在更大程度上提高社會福利，而僅修復某個特定的濕地屬性并不能充分發(fā)揮濕地的價值。

ASC的均值系數(shù)在兩個實驗組中都不顯著，但兩組樣本中的ASC方差系數(shù)分別在1%和10%的統(tǒng)計水平上顯著。這一結(jié)果首先說明被試者在選擇情景中的決策并沒有呈現(xiàn)出明顯的“安于現(xiàn)狀”的稟賦效應(yīng)，即被試者沒有夸大對“維持現(xiàn)狀”選項的偏好。其次，這一結(jié)果也反映出北京市居民對城市濕地其他屬性綜合現(xiàn)狀的態(tài)度并不一致。以RPL模型的估計結(jié)果為例，在兩組樣本中，其他濕地屬性具有正向邊際效用的樣本比例分別為47.42%和51.14%，并沒有明顯的低于或高于具有負向邊際效用的樣本比例。

進一步估算被試者個體層面上的偏好參數(shù)，并計算濕地屬性對每個被試者的邊際價值，統(tǒng)計結(jié)果如表4所示?？紤]到RPL模型與GMNL模型的估計結(jié)果基本一致，表4僅匯報了根據(jù)RPL模型的估算結(jié)果。表4的估算結(jié)果可以被描述為：城市濕地的面積每增加1 000 hm2、濕地Ⅱ類與Ⅲ類水質(zhì)的占比每增加1%、濕地動植物種類每增加10種、濕地植被覆蓋率每增加1%，北京市居民平均邊際支付意愿分別為每年23.254元、17.266元、5.559元和9.041元，平均邊際勞動意愿分別為每年0.211 d、0.138 d、0.042 d和0.093 d。

根據(jù)兩種不同程度的濕地修復目標進行一個簡單的效益轉(zhuǎn)移分析?？紤]一個低水平的“修復目標A”：計劃在現(xiàn)狀基礎(chǔ)上進一步使北京市城市濕地面積增加5 000 hm2，Ⅱ、Ⅲ類水質(zhì)的占比提高10%，動植物種類一共增加200種，濕地植被覆蓋率提高10%。那么，北京市居民平均每年愿意支付490.52元，或愿意參加義務(wù)勞動4.21 d?？紤]一個高水平的“修復目標B”：使北京市城市濕地面積增加10 000 hm2，Ⅱ、Ⅲ類水質(zhì)的占比提高20%，動植物種類一共增加400種，濕地植被覆蓋率提高20%。那么，北京市居民平均每年愿意支付981.04元，或參加義務(wù)勞動8.41 d。無論是“修復目標A”還是“修復目標B”，該研究測算的北京市居民的平均支付意愿都顯著高于李京梅等[13]、蘇紅巖與李京梅[14]估算的山東膠州灣濕地和廣西紅樹林濕地的價值。這一結(jié)論與Chaikumbung等[15]的統(tǒng)計結(jié)果相一致，說明收入更高的城市地區(qū)評估的濕地價值也更高。北京市統(tǒng)計局發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，2016年北京市常住人口為2 172.9萬人，地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）為24 899.3億元。據(jù)此計算，實現(xiàn)“修復目標A”和“修復目標B”的貨幣總價值分別為106.59億元和213.17億元，分別占2016年北京市GDP的0.428%和0.856%。

4.2兩種支付工具估算邊際價值的比較

按照日均工資率（見表2）進行折算，表4中報告的第二組樣本的平均邊際勞動意愿對應(yīng)的貨幣價值分別為48.476元、31.836元、9.689元和21.454元，明顯高于第一組樣本采用繳稅支付工具得到的平均邊際支付意愿。

或者說，將第一組的平均邊際支付意愿除以第二組的平均邊際勞動意愿得到義務(wù)勞動的“影子工資率”分別為每天110.209元、125.116元、132.357元和97.215元，約為實際工資率（230元）的一半。根據(jù)平均工資率計算得到第二組樣本中每個被試者邊際勞動意愿的貨幣價值，并將其與第一組樣本中的邊際支付意愿進行組間均值檢驗，結(jié)果顯示，4個濕地屬性中，勞動意愿的貨幣價值都在1%的統(tǒng)計水平上顯著地大于支付意愿。據(jù)此，假說1得到證實。

進而使用混合樣本的數(shù)據(jù)對4個濕地屬性的邊際價值分別執(zhí)行（13）式的回歸，結(jié)果如表5所示。由表5可知，從整體上看，支付工具虛擬變量和被試者個人特征對濕地的評估價值具有較強的解釋力度，說明被試者對濕地屬性的異質(zhì)性偏好在一定程度上可以由個人特征因素進行解釋。容易發(fā)現(xiàn)，在gender和rate的定義域內(nèi)，Wk/labor>0恒成立，也就是說，第二組樣本通過勞動意愿乘以實際工資率測算的濕地價值顯著地高于第一組樣本直接通過支付意愿測度的濕地價值，與組間均值檢驗的結(jié)果一致，再次證實了假說1。而且，交叉項gender·labor的系數(shù)估計值顯著地大于零，說明在男性樣本中，兩種支付工具評估的濕地價值差異更大，據(jù)此，假說2得到證實。交叉項rate·labor的系數(shù)估計值也顯著地大于零，說明工資性收入的占比越高，兩種支付工具評估的濕地價值差異就越大，據(jù)此，假說3也得到證實。除此以外，與經(jīng)驗研究的結(jié)論一致，該研究驗證出收入水平和受教育水平對部分濕地屬性的邊際價值具有顯著的正向影響，也就是說，城市濕地對高收入和受教育水平高的人群具有更高的價值。另外，park變量系數(shù)的估計值也顯著為正，說明游覽濕地公園的經(jīng)歷也可以提高居民對濕地價值的認知。

根據(jù)以上分析結(jié)果，該研究證實了濕地價值評估中存在支付工具效應(yīng)：采用繳稅支付工具評估的濕地價值低于勞動支付工具評估的濕地價值。在環(huán)境價值評估領(lǐng)域，許多研究都得到了與該研究相似的研究結(jié)論。例如，Eom與Larson[23]以韓國河流水質(zhì)的價值評估為例，研究發(fā)現(xiàn)勞動時間的“影子工資率”僅有勞動市場上實際工資率的20%～30%；CasiwanLaunio 等[20]以菲律賓漁業(yè)保護區(qū)作為評估對象，發(fā)現(xiàn)當?shù)卮迕窀敢庵Ц秳趧佣侵Ц敦泿?，勞動時間的“影子工資率”近似為實際工資率的1/3。該研究的估算結(jié)果顯示，勞動時間的“影子工資率”約為

實際工資率的50%。這一結(jié)論說明即使是在發(fā)達地區(qū)，采用貨幣類支付工具評估的環(huán)境價值仍有可能異于勞動支付工具的評估結(jié)果。但是，與勞動市場不健全的欠發(fā)達地區(qū)有所不同，這一差異并不是因為居民對貨幣的偏好大于對勞動的偏好，而是因為居民可以自主地從具有不同邊際價值的時間中分配用于義務(wù)勞動的時間?；冢?）式可以做兩個簡單的推測，首先，義務(wù)勞動時間來自于工作時間的比例最高不超過50%，即居民會更大程度上從低價值的家庭勞動時間中分配義務(wù)勞動時間；其次，家庭勞動時間的平均邊際價值也不超過實際工資率的50%。

5結(jié)論與啟示

該研究首先在時間分配理論的基礎(chǔ)上分析了采用繳稅和義務(wù)勞動兩種支付工具進行濕地價值評估的差異及其原因，然后同時采用兩種支付工具設(shè)計選擇實驗，在調(diào)查數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上基于隨機參數(shù)Logit模型和廣義多元Logit模型估算了北京市城市濕地4個不同屬性的邊際價值，最后對兩種支付工具評估價值的差異進行了驗證。該研究得到了以下主要結(jié)論：

第一，北京市城市濕地的面積每增加1 000 hm2、濕地Ⅱ類與Ⅲ類水質(zhì)的占比每增加1%、濕地動植物種類每增加10種、濕地植被覆蓋率每增加1%，北京市居民平均邊際支付意愿分別為每年23.254元、17.266元、5.559元和9.041元，平均邊際勞動意愿分別為每年0.211 d、0.138 d、0.042 d和0.093 d。如果濕地修復的目標要求在北京市濕地現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上使動植物種類增加200種，其他三個濕地屬性的水平都上升10%，那么，北京市居民對濕地修復的平均支付意愿為每年490.52元，修復的濕地總價值為106.59億元，占北京市2016年GDP的0.428%。

第二，北京市居民對4個濕地屬性的偏好具有明顯的異質(zhì)性特征，分別有95.91%、99.55%、94.05%、83.82%的居民對城市濕地面積、Ⅱ類與Ⅲ類水質(zhì)的占比、動植物種類的數(shù)量以及植被覆蓋率具有正向的支付意愿，個人特征可以在一定程度上解釋居民的異質(zhì)性偏好，其中，受教育水平更高、收入水平更高和對濕地公園有過游覽經(jīng)歷的居民具有更高的支付意愿。此外，北京市居民對不同濕地屬性的偏好具有顯著的正相關(guān)性，即不同的濕地屬性之間存在互補關(guān)系。

第三，濕地價值評估中存在顯著的支付工具效應(yīng)，采用繳稅支付工具估算的邊際支付意愿約為采用勞動支付工具估算的邊際勞動意愿與實際工資率乘積的50%。出現(xiàn)這一差異的原因是居民可以自主地從工作時間和家庭勞動時間中分配用于義務(wù)勞動的時間，而家庭勞動時間的邊際價值低于工作時間。由于家庭分工存在差異，所以，在男性樣本中，兩種支付工具評估的濕地價值差異更大。而且，工資性收入占總收入的比例越高，兩種支付工具評估的濕地價值差異也越大。

該研究的分析結(jié)論首先說明基于良好設(shè)計規(guī)范的選擇實驗可以有效地評估包括濕地在內(nèi)的環(huán)境公共物品的價值，尤其是，不同環(huán)境屬性的相對價值可以通過選擇實驗得到量化的、穩(wěn)健的體現(xiàn)，從而可以為環(huán)境政策的制定提供必要的決策參考。其次，在城市濕地管理的過程中，政府應(yīng)當重視對不同濕地屬性進行協(xié)同的修復和保護，使城市濕地的多元功能得以實現(xiàn)，從而在更大程度上發(fā)揮城市濕地的價值，提高城市居民的社會福利。

此外，繳稅和義務(wù)勞動在價值評估中存在的差異意味著陳述偏好方法的研究者需要重新思考支付工具效應(yīng)產(chǎn)生的原因，并在實驗設(shè)計時審慎地選擇適宜的支付工具。與此同時，支付工具效應(yīng)也為政府提供環(huán)境公共物品的募資途徑提供了一種新的思路，在合理的制度設(shè)計下，引導城市居民為提供環(huán)境公共物品而貢獻義務(wù)勞動可能比單純地通過稅收來提供環(huán)境公共物品更為有效。一個合理的推論是，如果居民擁有對支付工具的選擇權(quán)利，尤其是，如果居民可以參與式地貢獻義務(wù)勞動，那么，政府提供環(huán)境公共品的貨幣成本就會有所下降，從而可以從整體上提高社會福利。當然，后續(xù)研究有必要進一步驗證支付工具效應(yīng)在其他環(huán)境公共品的價值評估中是否同樣存在，并探討上述制度設(shè)計在操作層面上的可行性。

（編輯：李琪）

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