全 文 ：应用意愿价值评估法评价河流生态恢复的
时间稳定性———以上海城市内河为例*
张翼飞1**摇 王摇 丹2
( 1上海对外贸易学院国际经贸学院,上海 201620; 2上海师范大学地理科学系,上海 200234)
摘摇 要摇 意愿价值评估法 (CVM)的评估结果是否具有时间稳定性是其可靠性检验中的重要
问题,决定其能否应用于我国的生态系统服务价值评估.本文以上海城市内河生态恢复为评
估对象,设计相隔 1 个月和 2 年的 3 次意愿价值评估方案,分别对 3 次调查的 426、498 和 200
份问卷进行了对比分析.结果表明: 3 次支付意愿均值分别为 14. 2、14. 1 和 18. 0 元,中位数
分别为 5、5 和 10 元.进一步对支付意愿分布和主要统计值、影响因素、模型时间变量的显著
性分析结果表明,相隔 1 个月的 CVM 结果具有时间上的稳定性,而相隔 2 年的 CVM 结果表
现出一定差异.
关键词摇 意愿价值评估法摇 时间稳定性摇 时间间隔摇 支付意愿摇 城市内河
文章编号摇 1001-9332(2013)04-0927-08摇 中图分类号摇 F205, F062. 2摇 文献标识码摇 A
Temporal stability of river ecological restoration based on the assessment of Contingent Valu鄄
ation Method: A case study of Shanghai urban river. ZHANG Yi鄄fei1, WANG Dan2 ( 1 Interna鄄
tional Business School, Shanghai University of International Business and Economics, Shanghai
201620, China; 2Department of Geography Science, Shanghai Normal University, Shanghai
200234, China) . 鄄Chin. J. Appl. Ecol. ,2013,24(4): 927-934.
Abstract: Whether the assessment results of Contingent Valuation Method (CVM) have temporal
stability is an important issue in examining the reliability of CVM findings, and also, is critical to
decide whether CVM can be applied to evaluate the ecosystem services value in China. Taking the
ecological restoration along the Caohejing River in Shanghai as a case, three CVM survey schemes
with one month apart and two years apart were designed. Then, 426, 498, and 200 questionnaires
in these surveys were comparatively analyzed, respectively. The mean values of the willingness to
pay (WTP) from the three surveys were 14. 2, 14. 1, and 18. 0 RMB, and the median values were
5, 5, and 10 RMB, respectively. With the comparison of the WTP distribution and the main statis鄄
tics, the analysis of the factors affecting the WTP, and the test of the significances of temporal vari鄄
ables, it was found that the CVM results from the surveys with one month apart had temporal stabili鄄
ty, while those from the surveys with two years apart presented definite difference.
Key words: Contingent Valuation Method; temporal stability; time interval; willingness to pay;
urban river.
*国家自然科学基金项目(40901291)、上海市教委科研创新项目
(13YZ053)和上海师范大学理科基金项目(SK200844)资助.
**通讯作者. E鄄mail: Yifei_zhang@ 126. com
2012鄄09鄄05 收稿,2013鄄01鄄23 接受.
摇 摇 意愿价值评估法(Contingent Valuation Method,
CVM) [1-2]通过构造假想市场调查人们对生态环境
质量变化的支付意愿(willingness to pay,WTP)和受
偿意愿(willingness to accept,WTA),以实现人们对
非市场物品偏好的货币估值,是迄今唯一能够获知
生态环境物品的全部使用价值(尤其是非使用价
值)的方法.然而,由于其假想市场的特性,CVM 结
果的可靠性也招致广泛争议.所谓“可靠性冶指该方
法的可重复性和稳定性,即在重复试验中,如果被评
估物品未发生实质变化,则应该得到相同的结果;反
之,若已发生实质性改变,评估结果则会相应改
变[3] .通过试验鄄复试[4]检验 CVM 结果的时间稳定
性是常用的技术方法之一,具体做法有二:1)采用
同样的调查手段,间隔一定时间后对同样的受访者
应 用 生 态 学 报摇 2013 年 4 月摇 第 24 卷摇 第 4 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇
Chinese Journal of Applied Ecology, Apr. 2013,24(4): 927-934
再次调查,考察同一受访者不同时间回答的相关度,
检验前后两次调查结果的一致性,以此衡量 CVM方
法的可靠性;2)采用同样的调查手段,在两个不同
时间段调查同一目标人群中两个不同的样本组,考
察结果是否保持时间上的稳定性[5] .
国外对 CVM时间稳定性的研究已有较长历史.
1993 年,Kealy 和 Turner[6]对时间间隔为 2 周的两
次调查问卷进行比较,结果表明二者没有显著性差
异;Carson和 Mitchell[7]对比相隔 3 年的两次美国水
质改善支付意愿调查结果,发现去除物价因素之后,
两次调查结果的差异不足 1 美元. 1995 年, Teisl
等[8]对相隔 5 个月的两次调查进行比较研究,结果
同样显示稳定性. 2003 年,Dong 等[9]在发展中国家
对居民健康保险的支付意愿进行相隔 4 ~ 5 周的研
究,结果显示复试结果虽低于初试,但仍具有良好的
稳定性.绝大多数的可靠性检验结果显示,CVM 可
以得出可靠的 WTP结果[10] .但也有不同的看法,如
McConnell等[11]关于时间间隔长短对稳定性影响的
研究结果表明,间隔时间 2 周到 2 年的 CVM经验研
究结果呈现良好的时间稳定性,而当时间间隔为 2
年以上时,若仍认为人们的偏好稳定则是不切实
际的.
在检验两次不同期调查统计数据的一致性时,
Spearman 和 Pearson 相关系数、 t 检验和 Kruskal鄄
Wallis检验是检验均值和中值数值统计一致性的主
要方法[12] .计算似然比(LR)和邹至庄(Chow)检验
是检验 WTP函数模型的稳定性的常用方法;另一种
方法是应用不同时段的数据构造混合数据,再设置
时间哑变量,进而检验时间变量是否显著影响 WTP
值[13] .近年来,随着国际上对 CVM经验研究数据的
积累,研究者开始进行长时段的稳定性研究,如
Brouwer等[14-16]研究了 2 ~ 3 年间 CVM 在洪水控
制、健康风险控制和候鸟保护等应用研究结果的时
间稳定性,在技术上通过构建时间序列面板数据增
进了结果的有效性.
与成熟市场国家相比,由于在经济水平、制度安
排和环境管理模式等方面的差异,CVM在我国的研
究相对滞后,且应用中呈现特殊性[17] . 薛达元
等[18]、徐中民等[19]开展了典型 CVM 案例研究. 蔡
志坚等[20]、张翼飞[21]、Ngoyen 和温作民[22]对 CVM
在我国应用的有效性和可靠性进行了有益的探索.
由于 CVM调查的人力、时间和经济成本高昂,重复
试验在国内相对较少. 张翼飞和刘宇辉[23]对两次
CVM 进行了均值和中位数的简单比较,许丽忠
等[24]对相差半年的两次 CVM调查进行了支付意愿
的均值等统计值比较和影响因素的再现分析,董雪
旺等[25]比较了相隔 1 年的支付意愿均值等统计量,
上述研究结果均呈现时间上的稳定性.
目前,国内关于 CVM时间稳定性的案例研究较
匮乏,研究中采用的技术和指标过于单一,且不同时
间间隔对稳定性的研究还未有报道. 而随着生态系
统服务价值评估的研究成果在经济发展实践中的逐
渐应用[26],亟需深入而广泛地开展 CVM 时间稳定
性的研究以促进研究结果在公共政策中的科学应
用.本文在借鉴国外研究方法和前期调查的基础上,
采用同样的调查手段,在不同时间段调查同一目标
人群,对比间隔 1 个月和 2 年的 3 次 CVM 调查,采
取统计值比较、均值 t 检验、影响因素的重现性比
较、混合模型时间变量显著性检验等方法检验结果
是否保持时间上的稳定性,并对比了不同时间间隔
对稳定性的影响,旨在推进意愿价值评估法在我国
应用的有效性、可靠性研究,促进该方法在我国生态
服务价值评估中的有效应用,增进以此为基础的相
关环境政策和治理决策的科学性.
1摇 调查区域与调查方案设计
1郾 1摇 调查区域状况
以上海市城市内河———漕河泾为研究对象,设
计河流水体生态恢复的模拟市场. 漕河泾位于上海
西南的徐汇区,北起蒲汇塘,西至张家塘港,东接龙
华港,流入黄浦江,是龙华港水系的一部分[23] . 其
中,漕河泾徐汇段长约 4 km. 经过近年来的河道整
治,河流黑臭现象减少,但由于周边河道相连,河流
局部水面仍有垃圾、油污,尤其夏季河水黑臭、异味
严重.上海师范大学环境工程系于 2006 年 2 月和
2008 年 3 月对漕河泾临上海师范大学段进行水质
监测,监测了溶解氧、化学需氧量、氨氮、磷、藻类等
项目,结果显示总体水质属于吁类与劣吁类,不符合
景观水体应达到的郁类标准.
本调查地区属于徐汇区科技文教区,面积
7郾 6 km2,人口密度为 16207 人·km-2[27] . 该区主要
分布有高等学校、中小学、居民区和相应的服务业场
所,工厂较少.附近有桂林公园和康健公园,绿化较
好. 2005 年,上海市外来常住人口占 24郾 6% [28] .
1郾 2摇 CVM调查情况及问卷情况
2006 年 3 月、4 月[23]和 2008 年 3 月对漕河泾
水体生态修复进行了 3 次 CVM 调查,分别记作
PC1、PC2、PC3 . 3 次调查的调查区域和调查问卷相
829 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 24 卷
同,调查人员教育背景相近. 3 次调查略有不同之处
在于:PC2的 16 名调查人员从 PC1的 43 名调查人员
中选出;PC1的调查区域略大于 PC2和 PC3;PC3调查
人员较少,问卷数较少(表 1).
问卷主要包括 3 部分内容:1)居民环境评价和
环境意识调查,主要问题为“您对河流环境现状是
否满意?冶、“您认为河流改善对生活是否重要? 冶
等;2)居民与水体的关系,如“您到河边的交通方式
及时间? 冶 等;3)居民收入、教育、户籍状况等社会
经济状况.
采取支付卡法分析估值问题,即要求被访问者
在一系列的投标值中选取答案[18] . 问题及答案为:
为支持市政府对漕河泾水体历时 3 年的生态改造,
以实现世博会前水质达到景观水体郁类标准,您是
否愿意每月出一部分治理费用支持该计划? 答案
为:阴愿意;阴不愿意.如果您愿意支付,以家庭为单
位,未来 3 年内您愿意支付的每月金额为多少? 答
案为:1、3、5;10;20;30、40、50;75;100;150;200;300
(元);其他.
1郾 3摇 样本特征的描述性分析与比较
为获知 3 次调查数据的分布和离散程度,对 3
次调查样本的主要社会经济指标、人口指标、环境评
价和环境意识等进行统计分析.由表 2 可以看出,相
隔 1 个月的两次调查的样本特征呈现一致性,具体
表现为:基本的社会经济变量在均值上相近,离散程
度基本相同,如收入平均高于 6000 元;受过高等教
育以上的比例在 50% ;上海户籍的居民占 70% ~
80% ;居民与水体关系的变量(如在河边居住时间
和距离河边步行时间)基本一致,平均居住 15 年,
约 50%的居民步行到河边的时间为 10 min及以内;
环境评价和环境意识的变量(如对水体的满意程度
和对环保部门的信任程度)基本相当;约 50%的样
本对水体满意,约 10% 的居民对水体很不满意,
40%的居民对环保部门使用资金用于环境治理是信
任的,不足 10%的居民持不信任态度;这两次调查
各有约 20%的居民认为河流生态恢复对生活质量
的提高非常重要.两次调查略有不同的是:认为河流
生态服务对提高生活质量不重要的居民比例略有差
异,PC1认为不重要的比例高于 PC2 .
从调查方式、问卷内容、实施情况、样本结构和
统计量等的分析可知,PC1与 PC2没有显著性差异,
可以认为这1个月中居民的地理分布、社会经济状
表 1摇 3 次 CVM调查的基本情况
Table 1摇 Basic information of three CVM surveys
问卷代码
Code
调查时间
Survey date
诱导技术
Method
调查区域
Survey region
调查人员数
Number of surveyor
有效样本数
Sample size
调查方式
Survey style
PC1 2006-03 支付卡 沿岸徐汇段和闵行段 43 426 面访
PC2 2006-04 支付卡 沿岸徐汇段 16 496 面访
PC3 2008-03 支付卡 沿岸徐汇段 4 200 面访
表 2摇 3 次调查主要指标的统计描述与比较
Table 2摇 Statistical description and comparison of main variables in three surveys
指标
Index
统计量或描述
Statistics or description
PC1 PC2 PC3
社会经济特征 月收入 (yuan) 均值(方差) 6350(5217) 6093(5067) 6205(5223)
Social and economic 教育 (a) 均值(方差) 13郾 5(4郾 14) 13郾 2(3郾 40) 14郾 0(3郾 81)
characteristics 高等教育比例 (% ) 53郾 0 47郾 9 58郾 1
年龄 均值(方差) 39(15郾 7) 42(14郾 6) 38(13郾 4)
上海户籍比例 (% ) 79郾 9 71郾 2 83郾 5
环境评价与环境意识 对调查水体的满意程度 满意的百分比 (% ) 46郾 0 48郾 8 33郾 0
Environmental valuation 非常不满意的百分比 (% ) 11郾 0 9郾 5 14郾 5
and environmental
awareness
河流生态恢复对生活的
重要程度
认为河流修复对生活重要的样本比
例 (% )
20郾 4 23郾 0 17郾 5
认为河流修复对生活不重要的样本
比例 (% )
30郾 5 10郾 3 19郾 5
对环保部门的信任程度 持信任态度的样本百分比 (% ) 38郾 0 41郾 1
持不信任态度的样本百分比 (% ) 8郾 0 6郾 1
居民与水体的关系 居住时间 (a) 均值(方差) 15(16郾 91) 13(14郾 23)
Relation between
residents and river
距河边距离 步行 10 min及以下比例 (% ) 48郾 8 53郾 6 67郾 5
9294 期摇 摇 摇 摇 摇 张翼飞等: 应用意愿价值评估法评价河流生态恢复的时间稳定性———以上海城市内河为例摇 摇 摇
况、人口学特征、环境认知程度、环境意识及环境消
费观念未发生显著变化.
与 2006 年的两次调查相比,PC3的样本收入、教
育程度和年龄均值类似,本地户籍比例较高,距离河
流较近,对河流的满意程度较低. PC3中未进行对政
府信任度的调查,居住年限的回答样本仅有 33 人,
均值为 4郾 3 年.总体而言,2 年时间间隔中,调查区
域的社会经济情况存在一定差异.
2摇 相隔 1 个月的两次调查比较
2郾 1摇 支付意愿分布与主要统计量的比较
2郾 1郾 1 支付意愿分布的比较 摇 PC1共发放 490 份问
卷,回收 426 份,回收率 89郾 6% . 其中,愿意支付的
样本数为 308 人,占总量的 72郾 2% . 支付意愿主要
集中在 1、3、5、10、20 和 50 元,其中,10 元的比例最
大,占支付样本的 25郾 5% ;20 元以下的 WTP 占
83郾 5% ;50 元以下的 WTP占 95郾 4% .
PC2共发放 496 份问卷,回收率 100% .其中,愿
意支付的样本数为 367 人,占总量的 74郾 2% . 支付
意愿主要集中在 1、3、5、10、20 元,其中,5 元的比例
最大,占支付样本的 27郾 5% ;其次是 10 元的比例,
占支付样本的 21郾 2% . 20 元以下的 WTP 占
83郾 7% ,50 元以下的 WTP占 95郾 1% .
由图 1可以看出,PC1与 PC2在支付意愿分布和
累积频率分布上基本一致,略有差别:在较低投标数
值上(即在 1、3、5元),PC2的比例略高于 PC1;在较高
投标数值上(即 10、20、30、50元),PC2的分布略低.
2郾 1郾 2 支付意愿主要统计值的比较摇 支付意愿的平
均值和中位值及其变化程度是描述 WTP 数据的重
要指标.对 PC1和 PC2中 WTP 的平均值和中位数进
行统计分析,并应用非配对 t 检验再进行均值差异
的统计性检验.由表 3 可以看出,两次调查的正支付
样本中位数有差异,但总体样本的中位数相同;二者
的均值差异很小,总体样本差异为0郾 1元,正支付样
图 1摇 PC1与 PC2支付意愿分布和支付意愿累计频率的对比
Fig. 1 摇 Comparison of WTP distribution and its accumulative
frequency of PC1 and PC2郾
本为 0郾 6 元;t检验的结果表明,不能拒绝二者相等
的原假设.
支付意愿的分布特征、均值与中值统计量的比
较结果和 t检验结果表明:时间间隔为 1 个月、以同
一目标人群为对象的两次 CVM调查的 WTP结果没
有显著性差异,重现性良好 郾
2郾 2摇 支付意愿影响因素的重现性分析
应用对数线性计量模型和 Logit 概率模型分析
影响 WTP和影响 WTP=0 概率的因素.根据前期研
究成果[23],本文选取的主要影响因素为收入、教育、
户籍、沿河居住时间和对政府信任程度.根据理论推
断,如果时间间隔为 1 个月的两次调查符合时间稳
定性,那么主要影响因素必然重现.
借鉴前期研究成果[23],回归变量选取经多重方
表 3摇 PC1与 PC2的支付意愿均值和中值
Table 3摇 Mean and median value of WTP of PC1 and PC2
项目
Item
指标
Index
PC1 PC2 绝对差
Absolute difference
相对差
Relative difference
t 检验
t test
WTP=0 比例 27郾 83 25郾 81 2郾 02 7郾 26
WTP>0 均值 19郾 63 18郾 95 0郾 60 3郾 06 t=0郾 315, P=0郾 753
中位数 10 5 5 50郾 00
95%置信区间 (16郾 9, 22郾 3) (14郾 2, 23郾 7)
总体 Total 均值 14郾 20 14郾 10 0郾 10 0郾 70
中位数 5 5 0 t=0郾 049, P=0郾 961
95%置信区间 (12郾 0, 16郾 3) (10郾 4, 17郾 7)
039 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 24 卷
程检验的 5 个主要变量,包括常规人口变量 (户
籍)、社会经济变量(收入、教育程度、沿河居住期)、
环境问题认知变量(对相关环保部门的信任程度)
以及收入的平方项和收入与户籍的交互项(表 4).
回归方程为:
log(WTP)= 茁0+茁1 Income+茁2 Inc2+茁3Educ+茁4Year+啄1Huji+
啄2Huji·Income+灼iCogo_2+灼2Cogo_3+滋 (1)
log[ p / (1 -p)] = 茁0 +茁1 Income+茁2 Inc2 +茁3Educ+茁4Year+
啄1Huji + 啄2Huji · Income + 灼1Cogo _ 2 +
灼2Cogo_3+滋 (2)
表 4摇 解释变量定义
Table 4摇 Definition of explanation variables
解释变量
Explanatory variable
符 号
Symbol
变量定义和单位
Definition and unit of variable
教育 Education Educ 连续变量, 居民受教育年数
收入 Income Income 连续变量, 每户月收入
(伊103 yuan)
收入平方 Square of income Inc2 连续变量, 月收入平方项
户籍 Huji Huji 虚拟变量, 上海户籍 = 1; 非上
海户籍=0
户籍与收入交互项
Interactive item
Huji·Income 户籍变量与收入的乘积项
居住期 Living duration Year 连续变量, 居民在沿河区域的
居住期 (a)
居民对政府相关环境保护
部门的信任度 Residents
attitude to environment au鄄
thority
Cogo 有序变量,共分 3 个等级:信任
为 ICogo_1; 一般为 ICogo_2; 不
信任为 ICogo _3
式中:茁0为常数项;茁i、啄i、灼i为回归系数;滋 为随机扰
动项;p为支付为正的概率.
线性回归结果表明,教育水平、收入水平、对政
府的信任程度显著影响支付意愿,符合预期;沿河居
住期、户籍变量虽然符合预期,但不显著影响支付意
愿. Logit概率模型结果表明,收入水平、户籍、对政
府的信任程度显著影响支付意愿,影响方向与 PC2
相同;教育程度和居住期虽然影响方向一致,但不显
著影响支付意愿(表 5).
摇 摇 研究支付意愿及其概率影响因素在时间间隔为
1 个月的两次 CVM调查的重现性中,发现绝大多数
指标的重现性良好, 如收入、教育、对政府的信任程
度和户籍等,符合理论预期;但也存在个别指标,如
沿河居住期的重现性较差.由于 CVM调查结果的影
响因素很多,多种因素复合在一起,有的互相加强,
有的互相削减,其影响方向难以确定. 在本研究中,
两次调查的人员略有差异,PC2调查人员从 PC1中产
生,从而使 PC2的调查人员相对有调查经验且人数较
少,故 PC2由调查人员自身差异造成 WTP 的差异较
小,这可能是 PC1数据比 PC2偏差较大的原因之一.
2郾 3摇 混合数据时间虚拟变量的显著性检验
用不同时期的 CVM 调查数据混合构造跨时横
截面数据,设置时间虚拟变量,通过检验该变量在统
计上是否显著来分析 CVM时间稳定性.
表 5摇 支付意愿(WTP)影响因素回归分析
Table 5摇 Regression analysis of affecting factors of WTP
变量
Variable
对数线性模型 log鄄linear model
PC1 PC2 两期混合数据
Pool data
Logit 模型 Logit model
PC1 PC2 两期混合数据
Pool data
Educ 0郾 040
**
(2郾 040)
0郾 103***
(5郾 340)
0郾 0638***
(0郾 0134)
0郾 034
(0郾 940)
0郾 094**
(2郾 340)
0郾 0490*
(0郾 0252)
Income 0郾 115
**
(2郾 030)
0郾 143***
(4郾 390)
0郾 150***
(0郾 0288)
0郾 509**
(2郾 820)
0郾 165**
(2郾 190)
0郾 247***
(0郾 0702)
Inc2 -0郾 002(-1郾 250)
-0郾 002***
(-3郾 520)
-0郾 00241***
(0郾 000635)
-0郾 001
(-0郾 450)
-0郾 003
(-1郾 92)
-0郾 00255**
(0郾 00120)
Huji -0郾 007(-0郾 020)
0郾 541***
(2郾 660)
0郾 423**
(0郾 181)
1郾 714**
(2郾 080)
1郾 196***
(2郾 660)
1郾 170***
(0郾 387)
Huji·Income -0郾 040(0郾 700)
-0郾 049*
(-1郾 700)
-0郾 0521**
(0郾 0264)
-0郾 441**
(-2郾 340)
-0郾 077
(-1郾 010)
-0郾 150**
(0郾 0733)
Year -0郾 006(-1郾 290)
-0郾 008**
(-1郾 980)
-0郾 00814***
(0郾 00301)
-0郾 339
(-1郾 230)
-0郾 014*
(-1郾 720)
-0郾 0123**
(0郾 00542)
ICogo_2 -0郾 434
***
(-2郾 720)
-0郾 607***
(-5郾 580)
-0郾 514***
(0郾 0914)
-0郾 701**
(-2郾 30)
-1郾 109***
(-4郾 350)
-0郾 850***
(0郾 187)
ICogo_3 -0郾 675
**
(-2郾 270)
-0郾 728***
(-2郾 780)
-0郾 690***
(0郾 192)
-1郾 618***
(-3郾 250)
-1郾 437***
(-2郾 860)
-1郾 297***
(0郾 336)
Dummy_time -0郾 0961(0郾 0888)
0郾 139
(0郾 170)
cons -0郾 902
*
(1郾 820)
-0郾 143
(-0郾 490)
0郾 496**
(0郾 249)
-0郾 455
(0郾 460)
-0郾 566
(-0郾 940)
-0郾 442
(0郾 485)
观察数 Ods 326 474 813 326 474 813
R2 0郾 1414 0郾 2606 0郾 1800 0郾 1012 0郾 1274 0郾 0869
***P<0郾 01; **P<0郾 05; *P<0郾 1郾 对数线性回归括号内为 t值, Logit回归括号内为 z值 The number in bracket was t value in log鄄linear model
and z value in Logit model郾
1394 期摇 摇 摇 摇 摇 张翼飞等: 应用意愿价值评估法评价河流生态恢复的时间稳定性———以上海城市内河为例摇 摇 摇
表 6摇 混合数据主要变量的统计描述
Table 6摇 Statistical description of variables in pool data
变 量
Variable
两时期混合数据 Pool data
均 值
Mean
方差
Var郾
变异系数
Variation
coefficient
中 值
Median
PC2
均 值
Mean
方差
Var郾
变异系数
Variation
coefficient
中 值
Median
WTP 14郾 11 33郾 67 2郾 39 5 14郾 06 40郾 98 2郾 91 5
收入 Income 6郾 20 5郾 13 0郾 83 5 6郾 09 5郾 07 0郾 83 5
教育 Education 13郾 55 3郾 75 0郾 28 12 13郾 28 3郾 39 0郾 25 12
沿河居住期
Living duration around the river
13郾 79 15郾 55 1郾 13 7 12郾 72 14郾 23 1郾 12 8
2郾 3郾 1 数据来源与描述性统计 摇 用 PC1和 PC2构造
跨时混合数据,样本数为 922,零支付比例为
26郾 7% .通过比较混合数据和 PC2数据在主要变量
上的统计值差异(表 6)可以看出,混合数据与 PC2
在收入、教育、沿河居住期上的均值、中值和变异系
数没有显著性差别;在支付意愿上,均值相差 0郾 05
元,相对差仅 0郾 4% ;二者中值相等,主要连续变量
的均值、变异系数接近.
2郾 3郾 2 计量模型与结果分析 摇 用 PC1和 PC2构造跨
时混合数据模型,回归模型在式 1 和式 2 中加入表
示时间差异的虚拟变量 Dummy_time,其中,PC2的
Dummy_time 赋值为 1,PC1的 Dummy_time 赋值为
0.若相隔 1 个月的两次 CVM调查没有结构性差异,
则根据理论推断时间虚拟变量必将在统计上不显
著.由回归统计结果(表 5)可以看出:1)核心变量时
间虚拟变量 Dummy_time系数在 2 个方程中都不显
著,表明 PC1与 PC2的调查结果没有结构性差异,说
明 CVM 调查结果具有时间稳定性;2)由于混合数
据可以加大样本容量,当因变量和某些自变量保持
不随时间而变的关系时,有助于获取更精确的估计
量和更有功效的检验统计量[29] .回归结果揭示了收
入、教育、户籍、对政府信任程度和居住年限等变量
的显著性;收入变量在 2 个方程中都在 1%的置信
水平上显著为正;收入平方项在 1% ~ 5%的置信水
平上显著为负;教育在 1% ~ 5%的置信水平上显著
为正;居住期在 1% ~ 5%的置信水平上显著为负;
户籍虚拟变量在 1% ~5%的置信水平上显著为负;
户籍与收入的交互项在 5%置信水平上显著为负;
代表对政府相关管理部门信任程度的变量在 2 个方
程中都在 1%的置信水平上显著为负,表示随着信
任度的降低,支付意愿显著减少.
3摇 相隔 2 年的 3 次 CVM的比较
为研究较长时间尺度间隔下的 CVM的稳定性,
本文设计了相隔 2 年的 CVM 调查. 在 2008 年进行
了第 3 次调查(PC3),共发放问卷 200 份,其中,愿
意支付样本数为 156 人,占总量的 78郾 0% . 支付意
愿主要集中在 5、10、20、50 元,其中,20 元的比例最
大,占正支付样本的 22郾 5% ;35 元以下占 83郾 5% ;
50 元以下占 95郾 5% (表 7).
与 PC1、PC2相比,PC3支付意愿的分布上移,愿
意支付的比例略有增加;支付比例最大的数额由 10
元上升到 20 元,5 元及以下的比例由 PC2的 53%降
低到 PC3的 40% ,75%的 WTP 由 PC2的 10 元及以
下增加到 PC3的 20 元及以下.根据上海市逐年消费
价格指数[30]计算,2006—2008 年的 CPI平减指数为
1郾 0685,以 2006 年为基准年计算,PC3的 WTP 均值
为 18郾 0 元,与 PC1相比增加了 26郾 8% .
随着经济社会的快速发展,居民对环境物品消
费的日趋重视. 2008 年研究得出的支付意愿分布和
主要统计值符合预期. 与相隔 1 个月的两次研究结
果相比,2 年间隔的 CVM 结果数量级尽管呈现一
致,但数值略有增加. McConnell 等[11]认为,由于社
会经济条件可能在 2 年以上的时间间隔发生变化,
因此时间稳定性难以保证,与本研究结果基本一致.
表 7摇 3 次 CVM调查的支付意愿统计值
Table 7摇 WTP of three CVM surveys
问卷
代码
Code
调查时间
Survey
date
有效样本数
Sample
size
WTP>0
的比例
Percentage
of WTP>0
WTP均值
Mean of
WTP
WTP中位数
Median
of WTP
PC1 2006-03 426 72郾 2 14郾 2 5
PC2 2006-04 496 74郾 2 14郾 1 5
PC3 2008-03 200 78郾 0 18郾 0 10
4摇 结摇 摇 论
本文以 2006 年 3 月、4 月和 2008 年 3 月对上海
漕河泾水体生态修复进行的 3 次 CVM调查为对象,
开展 CVM的时间稳定性研究. 3 次调查的调查方式
和问卷内容相同,调查样本同属于一个总体. 对比
239 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 24 卷
WTP结果,得出如下结论:1)相隔 1 个月的两次调
查支付意愿的中位数相同,均值仅差 0郾 1 元,t 检验
的结果均值无显著性差异,重现性良好;除沿河居住
期指标外,收入、教育、对政府的信任程度、户籍等指
标的重现性良好;时间虚拟变量在混合数据方程中
不显著,说明两次调查没有结构性差异.表明时间间
隔 1 个月的两次 CVM调查具有时间稳定性. 2)比较
相隔 2 年的调查结果显示,支付意愿分布相似,数值
上移.主要统计值尽管无数量级上的差异,但均值由
14郾 2 增加到 18郾 0,相差约 4 元,中位数由 5 元增加
到 10 元,显示出 CVM 方法在 2 年间隔中既呈现相
对稳定性,也呈现一定的差异.本研究结果与国际相
关研究结果基本一致[6-11] .
与西方国家相比,由于我国在社会结构、经济模
式、公共管理等制度安排的显著差异,尤其是社区税
收与社区公共治理的不匹配,CVM 方法能否在我国
生态价值评估领域有效应用,一直招致广泛质疑.单
次研究由于缺乏重复试验,难以验证 CVM结果的相
对稳定,影响了 CVM 在我国 “生态补偿冶和“环境
损益评估冶等生态环境政策制定和实施中的有效应
用.本研究首次验证了不同时间间隔情况下 CVM的
时间稳定性,为我国 CVM 的基础研究提供了实证
数据,可推进该方法在生态服务价值评估中的科学
应用.
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作者简介 摇 张翼飞,女,1975 年生,博士,教授. 主要从事生
态系统服务与人类福祉研究,已发表论文 20 余篇. E鄄mail:
Yifei_zhang @ 126. com
责任编辑摇 杨摇 弘
439 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 24 卷