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      基于CVM方法的小型農(nóng)田景觀評價研究
      ——以沈陽市沈北新區(qū)為例

      2021-02-21 11:55:48張夢麟
      鄉(xiāng)村科技 2021年30期
      關(guān)鍵詞:被調(diào)查者回歸方程農(nóng)田

      張夢麟

      (沈陽經(jīng)濟技術(shù)開發(fā)區(qū)國有資產(chǎn)經(jīng)營有限公司,遼寧 沈陽 110027)

      我國小型農(nóng)田景觀工程績效評價尚處于初級階段,主要集中于定性分析,對于非貨幣化的效益分析成果較少。因此,對小型農(nóng)田景觀工程績效評價問題進行研究,科學(xué)地采用數(shù)據(jù)量化,建立績效評價尺度,實現(xiàn)資源的優(yōu)化配置,推動小型農(nóng)田景觀發(fā)展。

      1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

      1.1 國外研究現(xiàn)狀。西方關(guān)于績效評價和條件價值法(ContingentValuationMethod,CVM)的研究工作起步較早,績效評價主要是集中于對公共財政支出績效評價問題的研究,CVM主要應(yīng)用于資源環(huán)境領(lǐng)域的公共物品的價值評估。19世紀法國經(jīng)濟學(xué)家朱樂斯首次提出成本效益分析法這一概念。此后,英國的經(jīng)濟學(xué)家Alfred提出來成本效益分析法的理論基礎(chǔ)。1940年,美國經(jīng)濟學(xué)家尼古拉斯提出的成本效益分析法迅速在實踐項目運用,并被世界各國廣泛采納。1979年,美國水資源委員會(AWRA)在評估項目效益中推薦使用CVM,并建立了將CVM方法應(yīng)用于娛樂問題的指導(dǎo)原則、標準和程序。1984年,美國加州大學(xué)Hanemami教授將CVM方法與支付意愿等概念有效聯(lián)系起來,為CVM奠定了堅實的經(jīng)濟學(xué)基礎(chǔ)。20世紀80年代進入CVM研究快速發(fā)展的新時期,其中最具代表性的是Carson等對1油輪海上溢油事故對環(huán)境造成損失的評估研究。

      1.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀。相對于國外有關(guān)CVM評價法的研究進展,我國的研究成果和應(yīng)用實例較少。我國對于CVM評價法的研究起步相對較晚,自20世紀80年代引進了CVM評價法以來,關(guān)于CVM評價法的研究成果多數(shù)還集中在探討的層面上。直到20世紀90年代開始出現(xiàn)有關(guān)CVM評價法的實際案例研究,而研究的領(lǐng)域存在一定的局限性,與國外的研究成果進展還存在一定的差距。近幾年來已經(jīng)有對CVM評價法的應(yīng)用少量出現(xiàn)在農(nóng)田景觀和綠地系統(tǒng)的研究中。

      2 研究方法

      2.1 文獻研究法

      本文通過對國內(nèi)外小型農(nóng)田景觀的研究現(xiàn)狀等文獻資料進行查閱及歸納總結(jié),以及對國內(nèi)外CVM理論的解讀,建構(gòu)起基于小型農(nóng)田景觀評價的邏輯框架,并采用CVM來計量景觀效益。

      2.2 實地調(diào)研法

      本文通過實地調(diào)研獲取評價研究資料,對CVM問卷進行設(shè)計和分析,并通過預(yù)調(diào)查完善問卷設(shè)計;通過實地考察獲取評價的證據(jù)資料,并與農(nóng)戶等進行面談。

      3 相關(guān)理論闡述

      3.1 小型農(nóng)田景觀

      小型農(nóng)田景觀是自然環(huán)境的重要組成部分,是農(nóng)業(yè)中可用來觀賞的部分,一般以自然村為主景點,由農(nóng)田區(qū)域的自然生命景觀、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、生活場景等多種元素綜合構(gòu)成,從常規(guī)農(nóng)業(yè)種植轉(zhuǎn)向農(nóng)田景觀開發(fā)[2]。其依靠自然資源優(yōu)勢,能夠體現(xiàn)農(nóng)耕文化、展現(xiàn)地域特色以及保護農(nóng)田資源,對于農(nóng)田景觀可持續(xù)發(fā)展具有指導(dǎo)意義[3]。

      3.2CVM評價法

      CVM評價法作為一種典型的陳述偏好評價方法,利用最大化理論來得出效用價值,其通常采用問卷調(diào)查的方式,來獲得人們在虛擬市場中,對指定公共環(huán)境資源的支付意愿(支付價格量),或者為放棄該項公共環(huán)境資源而獲得的賠償意愿(受償價格值),以此來說明人們對指定公共環(huán)境資源價值的偏好程度。經(jīng)過對數(shù)據(jù)的分析得出效用價值,在此基礎(chǔ)上進行深入的研究[5]。

      4 CVM評價法原理

      采用CVM評價法對效用價值進行評估是以理性選擇為基礎(chǔ)的。理性選擇指的是公眾能夠在明確自身需求的前提下,作出盡可能增加自己收益的選擇。換言之,若以理性選擇為基礎(chǔ),公眾即使處于虛擬的市場環(huán)境之中,而非現(xiàn)實的市場環(huán)境,也能夠?qū)μ摂M市場中的物品進行客觀的價值評估。唐建等運用CVM法對重慶市耕地生態(tài)價值進行評價,朱莉等在《農(nóng)田景觀構(gòu)建指南》一書中對農(nóng)田景觀的概念、開展農(nóng)田景觀建設(shè)的意義、推廣農(nóng)田景觀構(gòu)建技術(shù)的方法等方面進行闡述。

      5 CVM調(diào)查問卷

      5.1 項目概況

      沈北新區(qū)位于北緯41°54′~42°11′、東經(jīng)123°16′~123°48′,轄區(qū)面積819km2,地處歐亞大陸東部的中緯度地帶,屬北溫帶大陸性季風(fēng)氣候。增強農(nóng)業(yè)抗御自然災(zāi)害的能力,建設(shè)現(xiàn)代精品農(nóng)業(yè),是沈北新區(qū)開展農(nóng)田建設(shè)的總體思路。

      5.2 CVM調(diào)查問卷設(shè)計

      分析已有的CVM實證案例中有關(guān)小型農(nóng)田景觀的調(diào)查研究發(fā)現(xiàn),以下因素對支付價格有一定影響。

      家庭年收入。被調(diào)查者會對研究對象產(chǎn)生的效用價值進行權(quán)衡,而家庭收入的高低會約束支付意愿。正是有了收入的限制,才會使被調(diào)查者對支付價格產(chǎn)生敏感性,如此其最終選擇的支付價格才具有實際意義。

      家庭人數(shù)。家庭人口數(shù)的增加會導(dǎo)致額外支付能力的降低,對被調(diào)查者的支付意愿約束性增強,因而影響到對支付價格的選擇。

      家庭農(nóng)田面積。家庭農(nóng)田面積的增加會提高被調(diào)查者的支付意愿,進而影響支付價格的選擇。

      調(diào)查態(tài)度。被調(diào)查者對于研究對象的建設(shè)、管理和維護所持的態(tài)度會使支付價格產(chǎn)生差異,進而影響支付價格的選擇。

      另外,被調(diào)查者的性別、年齡和受教育程度對支付意愿的影響情況尚不能確定,需要將其納入CVM問卷中進行分析。

      5.3 偏差控制

      本文采用CVM評價法進行問卷調(diào)查,而選擇問卷調(diào)查法必然會有不確定的因素存在,進而導(dǎo)致誤差的產(chǎn)生,影響調(diào)查研究的結(jié)果。雖然無法完全避免這種情況的發(fā)生,但是需要盡可能地降低偏差出現(xiàn)的可能性,以提高本研究的可靠性。

      5.3.1 虛擬偏差。在CVM評價法調(diào)查問卷中,被調(diào)查者需要在構(gòu)建的虛擬市場中進行價格交易,而不是在真實的市場環(huán)境中,這會對被調(diào)查者產(chǎn)生一定的影響。此種情況,需要調(diào)查者在實施問卷調(diào)查的過程中盡可能地將虛擬市場闡述清晰,便于被調(diào)查者理解,以此減小虛擬偏差,使調(diào)查結(jié)果更加真實可靠。

      5.3.2 樣本偏差。采用問卷調(diào)查的方法,選擇樣本時就必須采取抽樣調(diào)查的方式。在樣本的選擇上盡可能均衡一些,這樣可以有效減小樣本偏差,使其更具有代表性,調(diào)查的結(jié)果也更為可靠。

      5.3.3 信息偏差。選取樣本時,應(yīng)盡可能選擇對研究對象有一定認知度的被調(diào)查者,同時對研究對象的基本情況進行簡述,使被調(diào)查者擁有一個更為客觀一致的出發(fā)點。在此基礎(chǔ)上實施問卷調(diào)查,可有效減少由于信息偏差產(chǎn)生的誤導(dǎo),提高調(diào)查結(jié)果的可靠性。

      5.3.4 價格偏差。在正式的調(diào)查問卷中采用二分法來確定支付價格,而問卷中支付價格的范圍是給定的,需要被調(diào)查者對支付價格進行選擇。在實施正式問卷調(diào)查之前,需要進行預(yù)調(diào)查工作,通過預(yù)調(diào)查來驗證支付價格范圍設(shè)定的合理性,減小由于支付價格引起的偏差,提高調(diào)查結(jié)果的可靠性。

      6 調(diào)查實施及數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析

      6.1 調(diào)查實施

      鑒于CVM評價法本身存在的偏差,樣本規(guī)模一般應(yīng)大于統(tǒng)計學(xué)門檻值。對沈北新區(qū)調(diào)查樣本的選取,采用隨機抽樣方法,抽樣點盡可能覆蓋不同類型。轄區(qū)內(nèi)有10個街道,隨機選取10個行政村(崔公堡、馬家村、弓匠村、吳三家子、營盤村、王崗臺村、高坎村、立新村、二臺子村和石佛一村)。本次調(diào)查選取的樣本容量為100戶,正式問卷調(diào)查分兩次進行。第一次于2021年6月5日實施,完成調(diào)查問卷56份;第二次于2021年6月12日實施,完成調(diào)查問卷44份。共發(fā)放問卷100份,回收問卷91份,其中有效問卷86份,有效率為86%。

      調(diào)查方式為隨機入戶的面對面調(diào)查,為了保證樣本的分散性和代表性,要求在同一個村實施調(diào)查問卷的份數(shù)不超過10份。

      6.2 數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析

      根據(jù)有效調(diào)查問卷及調(diào)查選項結(jié)果,對數(shù)據(jù)進行分析統(tǒng)計,并運用統(tǒng)計軟件及SPSS17.0對其進行信度、效度和相關(guān)性分析(見表1、表2、表3)。

      表1 最終R方分析結(jié)果

      表2 最終方差分析結(jié)果

      表3 最終WTP擬合結(jié)果

      a.預(yù)測變量:(常量)、家庭年收入、家庭人數(shù)、家庭農(nóng)田面積、調(diào)查態(tài)度、性別、年齡、受教育程度。

      b.因變量:受償價格Ln。

      根據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù),繪制因變量為受償價格的自然對數(shù)的回歸標準化殘差直方圖(見圖1)和標準P-P圖(見圖2)。由圖2可知,因變量為支付價格的回歸標準化殘差直方圖與正態(tài)分布曲線的趨勢基本相同,殘差散點的分布情況在對角線附近,說明該多元線性回歸方程擬合程度好,建立模型的可靠。

      圖1 回歸標準殘差直方圖

      圖2 回歸標準化殘差P-P圖

      根據(jù)最終WTA擬合結(jié)果,該多元線性回歸方程為:ln(WTA)=-0.021性別+0.011年齡+0.022受教育程度+0.133家庭人數(shù)+0.489家庭年收入+0.258農(nóng)田面積-0.693調(diào)查態(tài)度+4.548。

      調(diào)整后最終R=0.715,說明本文研究構(gòu)建的多元線性回歸方程的擬合度較好。為保證線性回歸分析模型的可靠性,需要對數(shù)據(jù)進行方差和多重共線性檢驗。在方差分析中P值為0.000,小于0.050,說明該多元線性回歸方程具備有效性和可靠性。多重共線性檢驗中各變量因子容差值均大于0.2,且方差膨脹值VIF小于10,說明該多元線性回歸方程不存在多重共線性,亦即本文構(gòu)建的模型可靠。

      6.3 數(shù)據(jù)結(jié)果

      通過SSPS17.0對調(diào)查數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析,可知家庭年收入、農(nóng)田面積和調(diào)查態(tài)度對于受償價格是具有顯著影響的相關(guān)因子,從而確定WTA的線性回歸方程。根據(jù)受償價格的調(diào)查結(jié)果得出,以家庭為單位每年受償價格為805元。

      7 結(jié)論

      CVM評價法在國際研究中有大量的應(yīng)用實例和大范圍的應(yīng)用成果,已取得了較為系統(tǒng)的發(fā)展,但是在農(nóng)田景觀中應(yīng)用分析的案例很少。CVM評價法雖然是一種模糊的評價方法,但是可以反映出公眾的意愿,并實現(xiàn)對其的量化評估。隨著研究方法和研究成果的不斷出現(xiàn)和拓展,CVM評價法將會有新的突破。

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