張 婧,李志剛,2, 鮮宇鑫
(1.成都理工大學 管理科學學院,四川 成都 610059;2.成都公園城市示范區(qū)建設(shè)研究中心,四川 成都 610051)
2018年2月11日,習近平總書記赴成都市天府新區(qū)調(diào)研時首次提出“公園城市”全新理念和城市發(fā)展新范式,習近平總書記指出:天府新區(qū)要突出公園城市特點,把生態(tài)價值考慮進去,努力打造新的增長極,建設(shè)內(nèi)陸開放經(jīng)濟高地。城市綠色生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值對提高人民福祉有重要的作用,而人為主導性作為城市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的一個主要特征,對城市生態(tài)系統(tǒng)的建設(shè)和維護作用不容小覷[1]。因此,分析城市綠色生態(tài)系統(tǒng)休閑娛樂服務(wù)價值和居民的支付意愿,讓公眾充分認識和理解城市綠色生態(tài)系統(tǒng)價值的作用,有重要的現(xiàn)實意義?;诖?,本文以成都市為例,利用CVM理論設(shè)計支付卡式調(diào)查問卷,采用SPSS 25.0軟件對調(diào)查統(tǒng)計的有效數(shù)據(jù)進行二元Logistic回歸分析,研究居民對城市綠色生態(tài)系統(tǒng)休閑娛樂服務(wù)支付意愿的影響因素,并測算其總經(jīng)濟價值。
成都市(102°54′~104°53′E,30°05′~31°26′N)位于川西北高原向四川盆地過渡的交接地帶,總面積14605 km2。擁有豐富的自然生態(tài)資源,岷江、沱江等12條干流及幾十條支流均流經(jīng)此處。坐擁都江堰、青城山、九寨溝等城市綠色生態(tài)系統(tǒng),建設(shè)都江堰精華灌區(qū)、龍泉山城市森林公園等重大生態(tài)示范工程,啟動25個公園城市示范區(qū)項目。
城市建成區(qū)綠地率和人均公園面積是衡量城市綠色生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)質(zhì)量和城市居民生活品質(zhì)的重要指標[2]。成都市人民政府提出的《成都市國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和二〇三五年遠景目標綱要(草案)》指出成都市要持續(xù)塑造高品質(zhì)公園城市場景,提升城市景觀風貌,推動綠色可持續(xù)發(fā)展,打造美麗中國建設(shè)新典范[3]。《2020年成都市國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》[4]顯示,至2020年末,成都市全市新增綠地面積2004.2 hm2,森林覆蓋率達40.2%,市轄區(qū)建成區(qū)綠化覆蓋率達43.9%,高于2019年全國平均水平。全體居民人均可支配收入42075元,全年GDP達17716.7億元。
成都市人民政府相關(guān)數(shù)據(jù)顯示,至2020年11月1日零時,成都市常住人口達2093.7757萬人[5],其中15歲及以上人口占86.72%[6]。
朱穎等[7]總結(jié)了目前常見的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值的評估方法,主要有直接市場法、替代市場法、旅行費用法(TCM)和條件價值法(CVM),其中CVM的應(yīng)用較為廣泛。其應(yīng)用領(lǐng)域是對非市場商品或公共物品的經(jīng)濟價值及非使用價值進行評估。根據(jù)效用最大化原理,調(diào)查消費者的社會經(jīng)濟特征和主觀滿意度,讓消費者將自己置身于假想市場中表達對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的支付意愿,進而估算生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的經(jīng)濟價值[8]。
近年來,Logistic回歸模型被國內(nèi)學者廣泛應(yīng)用,例如消費者購買意愿研究及影響因素分析[9]。研究將消費者的購買行為劃為二分類回歸問題。Strzelecka A等[10]將Logistic模型用于分析有關(guān)債務(wù)的家庭財務(wù)決策,指出Logistic回歸適用于涉及決策問題的模型。
二元Logistic回歸模型是因變量為二分類變量的線性回歸分析,用于分析某一二分變量的影響因素。在本文中,該二分變量為“居民對成都市綠色生態(tài)系統(tǒng)休閑娛樂服務(wù)的支付意愿”,其值被編碼為“0”和“1”,“0”表示不愿意支付,“1”表示愿意支付。其概率計算表現(xiàn)為公式:
(1)
式(1)中,p(y=1)表示受訪者愿意支付的概率;b0表示回歸方程的截距;x1,x2,…,xn表示各個變量,即受訪者的特征信息;b1,b2,…,bn表示回歸系數(shù);exp(bi)表示支付意愿的概率。
目前已有的WTP值估算方法分為兩種[11]:中位值與加權(quán)平均值。而中位值對于估算總WTP值意義不大[12]。故受訪者的平均支付意愿表示為公式:
(2)
式(2)中,E(WTPi)表示受訪者每年愿意支付的金額的加權(quán)平均值(元/人);Ai為愿意支付的金額,Pi為受訪者愿意支付此金額的概率,n為有支付意愿的樣本數(shù)。
因此,休閑娛樂服務(wù)總經(jīng)濟價值為公式:
Q=E(WTPi)·P·a
(3)
式(3)中,Q表示綠色生態(tài)系統(tǒng)休閑娛樂服務(wù)的總經(jīng)濟價值;E(WTPi)表示居民平均支付金額;P為居民平均正支付意愿率;a為居民總數(shù)。
Robert等[13]提出CVM調(diào)查過程應(yīng)注重如何讓受訪者準確地計算其愿意支付的費用,或者如何避免受訪者即便能夠意識到商品或服務(wù)的價值但仍拒絕支付費用。鑒于此,筆者在設(shè)計問卷時首先進行了20份預調(diào)查,根據(jù)調(diào)查結(jié)果及受訪者反饋,對調(diào)查問卷進行修改和完善。問卷內(nèi)容共分為4個部分如下。
(1)引言。介紹綠色生態(tài)系統(tǒng)的概念和功能、休閑娛樂服務(wù)內(nèi)容以及城市綠色生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)的重要性。告知受訪者全程匿名填寫,盡可能讓受訪者從消費者角度進行真實設(shè)想,以提高調(diào)查數(shù)據(jù)的真實性和可靠性。
(2)受訪者基本特征。包括受訪者性別、年齡、教育程度、婚姻狀況、家庭人口數(shù)、月均收入。
(3)受訪者對成都市綠色生態(tài)系統(tǒng)休閑娛樂服務(wù)的主觀評價。包括在成都市綠色生態(tài)系統(tǒng)的游玩次數(shù)、對休閑娛樂服務(wù)的了解程度、滿意程度。
(4)受訪者的支付意愿以及愿意支付的金額。對于無支付意愿的受訪者,詢問并分析其拒絕支付的原因。
為提高數(shù)據(jù)收集效率,同時采用線上發(fā)放問卷和線下攔截式面訪兩種方式隨機發(fā)放問卷,共計發(fā)出問卷數(shù)630份,收回問卷數(shù)630份。由于線上發(fā)放問卷的開放性,將收回問卷中“是否在成都市居住”一題選擇“否”的問卷剔除,得到有效問卷數(shù)共計558份,占收回問卷數(shù)的88.57%,可以用于數(shù)據(jù)分析和服務(wù)價值評估。
此調(diào)查問卷共設(shè)計了6個量表題,需要對問卷進行信效度檢驗。用SPSS25.0軟件對558份有效問卷數(shù)據(jù)進行信度檢驗,得出Cronbach α系數(shù)為0.881>0.80,說明研究數(shù)據(jù)信度質(zhì)量高。效度檢驗得到KMO值為0.918>0.70,取值接近1,且sig.值為0.000<0.05,達到了顯著性水平。該結(jié)果說明變量間的相關(guān)性較強,適合做因子分析。
(1)受訪者中,男性占比49.64%,女性占比50.36%,性別比例與實際相符合,受訪者調(diào)查結(jié)果具有代表性。
(2)受訪者的年齡主要集中于20~35歲,占比達到51.43%,其次為36~50歲(占比18.1%),故受訪者中的中青年群體占更為主要的部分。
(3)受訪者的教育程度普遍較高,大學及以上學歷占比62.01%。
(4)受訪者月均收入(學生即為月均生活費)主要集中在2001~8000元,占比54.12%,符合實際情況。
在558位受訪者中,每月平均前往成都市綠色生態(tài)系統(tǒng)游玩的次數(shù)在1~5次居多,占比70.25%。愿意支付的有483人,占比86.56%,不愿意支付的占13.44%。不愿意支付的人需選擇或填寫兩項主要原因。根據(jù)統(tǒng)計,不愿意支付的原因共計150條,如圖1所示。
圖1 不愿意支付的原因
在面對面訪談過程中,發(fā)現(xiàn)受訪者選擇“沒有時間前往游憩”與中青年群體生活節(jié)奏較快、家庭與工作任務(wù)繁忙,部分受訪者仍面臨學業(yè)壓力、休閑時間較少有關(guān);選擇“不應(yīng)該收費”的受訪者多認為體驗休閑娛樂服務(wù)是自己應(yīng)享有的權(quán)利,公園、綠林、濕地等場所或景區(qū)應(yīng)向市民免費開放;選擇“綠色生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)和發(fā)展是政府的事情,與自己無關(guān)”的受訪者則認為應(yīng)當由政府出資來建設(shè)城市綠色基礎(chǔ)設(shè)施,且部分中高收入群體認為自己已經(jīng)繳納過不少稅額,不必再支付任何費用專門用于綠色生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)。
選擇性別(Gender)、年齡(Age)、教育程度(Education Level)、婚姻狀況(Marital Status)、家庭人口數(shù)(Number of Households)、月均收入/生活費(Income)、每月平均游玩次數(shù)(Num)、對綠色生態(tài)系統(tǒng)休閑娛樂服務(wù)了解程度(DoK)、對其便利性的滿意程度(DoS.convenience)、安全性的滿意程度(DoS.safety)、收費合理度的滿意程度(DoS.charge rationality)、景觀設(shè)計的滿意度(DoS.scenery)以及豐富性的滿意程度(DoS.richness)、服務(wù)質(zhì)量的滿意程度(DoS.service quality)共14個變量作為自變量(其中“性別”為分類變量)。
通過SPSS 25.0軟件對居民的支付意愿影響因素進行二元Logistic回歸分析。Hosmer-Lemeshow擬合優(yōu)度檢驗得到P值為0.560>0.05,說明建立的模型能夠真實可靠地反映出各自變量對因變量產(chǎn)生的影響。預測準確率達到88.5%,模型擬合度較好,結(jié)果可信度高(表1)。
根據(jù)表1,性別、年齡、家庭人口數(shù)、月均收入/生活費、便利性滿意程度、安全性滿意程度、收費合理度滿意程度、景觀設(shè)計滿意程度、豐富性滿意程度對支付意愿無顯著影響(p>0.05)。而教育程度、婚姻狀況、每月平均游玩次數(shù)、了解程度以及服務(wù)質(zhì)量滿意程度對支付意愿有顯著影響(p<0.05)。在問卷中“婚姻狀況”的選項設(shè)置順序為“已婚”“未婚”“離異”,即婚姻狀況越好,其編碼越低。而其他變量的選項均按照由低至高原則進行設(shè)置。因此這5個變量對支付意愿有顯著正影響。
表1 二元Logistic回歸分析中居民的支付意愿及其影響因素
(1)性別、年齡、家庭人口數(shù)和月均收入/生活費對支付意愿無顯著影響,說明支付費用體驗綠色生態(tài)系統(tǒng)的休閑娛樂服務(wù)在各年齡段較為普遍,且有限的家庭條件和收入不會限制受訪者為其支付費用。
(2)受訪者對綠色生態(tài)系統(tǒng)便利性滿意程度、安全性滿意程度、收費合理度滿意程度、景觀設(shè)計滿意程度以及對休閑娛樂服務(wù)豐富性的滿意程度,并不會顯著影響其支付意愿。這與成都市綠色生態(tài)系統(tǒng)分布較多、交通便捷有關(guān)。同時說明成都市政府在城市綠色生態(tài)系統(tǒng)的建設(shè)、治理、優(yōu)化方面呈現(xiàn)出良好的效果。
(3)受訪者教育程度對其支付意愿呈顯著正影響,說明教育程度越高,通識課程教育越廣泛,素質(zhì)教育更高。高校更注重生態(tài)環(huán)境保護類學科教育,甚至開放專業(yè)院系課程培養(yǎng)。
(4)婚姻狀況對支付意愿呈顯著正影響,也許是因為已婚人士更愿意利用閑暇時間與伴侶、子女前往公園、綠林等場所或生態(tài)景區(qū)游憩。
(5)受訪者每月平均到綠色生態(tài)系統(tǒng)游玩次數(shù)越多、了解程度越高,對服務(wù)質(zhì)量越滿意,支付意愿越強烈。可能是因為受訪者已經(jīng)對綠色生態(tài)系統(tǒng)休閑娛樂服務(wù)產(chǎn)生了強烈偏好或依賴。這得益于政府對城市綠色生態(tài)系統(tǒng)建設(shè),提高了生態(tài)系統(tǒng)休閑娛樂服務(wù)的服務(wù)質(zhì)量、居民生活質(zhì)量和幸福感。
在558名受訪者中,調(diào)查了受訪者愿意支付的金額,根據(jù)調(diào)查結(jié)果統(tǒng)計了支付金額分布頻率,如表2和圖2所示??梢钥闯?,居民支付意愿主要分布在10元、20元和100元附近,如果采用中位值會造成部分支付意愿缺失。鑒于此,本文仍采用加權(quán)平均法來估算WTP值。抗議性支付樣本處理不當也會造成價值評估出現(xiàn)較大偏差,直接剔除0WTP值會降低結(jié)果的有效性[14]。參考陳海江等[15]的研究成果,根據(jù)Spike模型對WTP估算進行了校正。
表2 居民支付意愿金額分布頻率和累積分布頻率
圖2 支付意愿金額分布
考慮居民的平均可支配收入及普遍經(jīng)濟狀況,在評估服務(wù)價值時將“>1000”選項取值為2000元。對26份零支付樣本不愿意支付原因進行分析和篩選,只有12份為“真正的零支付”。根據(jù)公式(2)、(3)計算得出居民的平均WTP值為117.74元/(人·a),最高達183.79元/(人·a)。采用Spike模型[16]調(diào)整后,平均WTP值為115.14元/(人·a),最高達179.73元/(人·a)。考慮到15歲以下居民尚不具備獨立消費能力[17],15歲以下常住人口數(shù)不納入服務(wù)價值估算。經(jīng)計算得出,2020年成都市居民綠色生態(tài)系統(tǒng)休閑娛樂服務(wù)支付意愿的總經(jīng)濟價值貢獻額為18.1億元,最大經(jīng)濟價值貢獻額為28.2億元。
本文分析了成都市居民對城市綠色生態(tài)系統(tǒng)休閑娛樂服務(wù)的支付意愿及影響因素,利用CVM方法對其服務(wù)價值進行了評估。得出以下結(jié)論:
(1)性別、年齡、家庭人口數(shù)和月均收入/生活費對居民支付意愿無顯著影響,教育程度、婚姻狀況、游玩次數(shù)、了解程度對支付意愿有顯著正影響。居民對綠色生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)質(zhì)量越滿意,越愿意為其建設(shè)與發(fā)展進行支付。
(2)成都市綠色生態(tài)系統(tǒng)休閑娛樂服務(wù)的便利性、安全性、收費合理性、美觀性和豐富性受到居民廣泛認可,說明其綠色生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)成效較顯著。
(3)居民平均WTP值為115.14元/(人·a),占可支配收入的0.27%。2020年居民對綠色生態(tài)系統(tǒng)休閑娛樂服務(wù)支付意愿的總經(jīng)濟價值為18.1億元,占全年GDP的0.1%。
(1)加強生態(tài)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)力度。按照生態(tài)城市原理進行城市規(guī)劃設(shè)計、施工建設(shè),以綠量飽和度、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)為主要標志,兼顧生態(tài)、功能和美學三大標準,實現(xiàn)生態(tài)、生產(chǎn)、生活高度融合,加大城市公園、綠道等生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)項目投資力度,協(xié)調(diào)相關(guān)部門完善城市生態(tài)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),以提高居民認可度。
(2)應(yīng)擴大生態(tài)環(huán)境保護知識的教育與宣傳范圍,增強公眾生態(tài)保護意識。結(jié)合成都市公園城市示范區(qū)建設(shè)的實踐,加強生態(tài)環(huán)保宣傳教育力度,讓居民認識到自己作為自然生態(tài)系統(tǒng)的使用者和消費者,在享受權(quán)利的同時也應(yīng)承擔相應(yīng)責任,提升居民休閑娛樂服務(wù)價值的支付意愿。
(3)完善相關(guān)制度管理體系,提高居民生態(tài)系統(tǒng)休閑娛樂服務(wù)消費水平和支付意愿。對資金投入情況做到公開、透明,接受全社會廣泛監(jiān)督,減少居民支付疑慮[18]。在打造城市景觀設(shè)計的同時應(yīng)注重服務(wù)質(zhì)量的改善與提升,提高區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)綠色休閑服務(wù)的能力和工作服務(wù)人員整體素質(zhì),樹立良好娛樂文化形象,提高居民滿意度,進而提升居民生態(tài)系統(tǒng)休閑娛樂服務(wù)消費水平和支付意愿,促進城市生態(tài)環(huán)境可持續(xù)發(fā)展。
通過比較發(fā)現(xiàn),本文的平均WTP值與國內(nèi)其他生態(tài)系統(tǒng)休閑娛樂服務(wù)價值評估研究的平均WTP值存在一定差異[16,19],與研究區(qū)域不同以及受訪者經(jīng)濟特征等因素存在差異有關(guān)。與曹先磊等[17]計算出的成都市區(qū)和溫江區(qū)的WTP值相近,但服務(wù)價值估算結(jié)果差異較大,原因在于本文研究區(qū)域范圍擴大,且近年來隨著成都市的經(jīng)濟發(fā)展持續(xù)向好、就業(yè)機會增多、常住人口數(shù)量大幅度增加,以及人均可支配收入和全市GDP增速較大。