金华江流域生态服务补偿支付意愿及其影响因素分析_郑海霞

第32卷第4期2010年4月

2010，32（4）：761-767

Resources Science

Vol.32，No.4Apr.，2010

https://www.360docs.net/doc/e68787615.html,

文章编号：1007-7588（2010）04-0761-07

金华江流域生态服务补偿支付意愿及其影响因素分析

郑海霞1，张陆彪2，涂勤3

（1.北京联合大学，北京100101；2.中国农业科学院国际合作局，北京100081；

3.中国社会科学院世界经济与政治研究所，北京100101）

摘要：流域环境服务的提供者和与同一环境服务的使用者或受益者在空间上的分离，以及生态补差机制的

缺位使生态系统管理者没有通过经济激励去改善环境管理，从而导致环境服务供给不足，服务质量低下。本文利用条件价值法（Contingent Valuation Method ,CVM ）评估金华江流域居民环境服务的支付意愿，并利用Ordered Probit 模型和Binary Probit 模型分别分析了最大支付意愿及其支付方式的影响因素。结果显示：金华江流域的居民中有78.4%的居民家庭具有支付愿意，平均最大支付意愿E （WTP ）为24.87元/（户·月），年平均最大支付意愿为298.46元/（户·年）。最大支付意愿与受教育程度、收入水平呈显著的正相关关系，环境相对经济的重要性对最大支付意愿没有显著的影响，了解生态保护概念的受访者平均最大支付意愿并不高于那些不了解的人，这反映了人们对环境保护的认识与行为偏差和“搭便车”侥幸心理。受教育程度与环境相对经济的重要性越高，则选择交生态补偿税的概率也越高；性别、年龄、是否经历过污染灾害与最大支付意愿对人们支付意愿补偿方式的选择都没有显著的影响。实施生态补偿政策，必须促进上下游农户和居民、相关企业和地方政府等利益相关者直接参与到流域管理和决策中，实现流域环境共建和利益共享，在此基础上构建流域生态补偿体系。

关键词：生态服务补偿；支付意愿；影响因子；金华江流域

1引言

由于生态服务补偿政策存在结构性缺位[1]和公共管理体制与制度的问题，目前中国流域环境服务利益相关者之间利益错位，服务提供者和服务消费者（受益者）之间没有建立直接的联系，环境服务处于“供给不足”状态[2]

，环境服务支付意愿的评估成为流域生态补偿机制构建研究的重要手段之一。CVM 利用效用最大化原理，通过构建假想市场评估人们对非市场物品的支付意愿[3]。CVM 由Davis 于1963年提出并首次应用[4]，随后在发达国家河流景观保护、休闲、生物多样性保护等领域广泛应用[5-8]，

并在理论和方法上得以改进[9]，尤其在Hanemann 构

建了WTP 数学期望的公式及进行Spike 修正后[10-12]，利用CVM 方法进行流域环境服务经济价值的评估

成为评估环境非使用价值的主要选择[13，14]

。CVM 在

国内的相关研究较少[15-20]，早期研究主要进行环境服务经济价值的评估，最近出现了对评估偏差的分

析和有效性、可靠性检验的相关研究[3，21]。

利用CVM 方法通过最大支付意愿的调查，可以获取公众对流域生态补偿的认识程度和支付意愿。本文通过对金华江流域的实证研究，对流域环境服务进行定量评估，并分析影响生态服务支付的因素，为流域环境服务机制构建提供参考。

收稿日期：2009-03-17；修订日期：2009-11-27

基金项目：国家自然科学基金项目：“密云水库流域环境服务价值评估和生态补偿机制研究”（编号：70703001）；北京市哲学社会科学规划项目：“北京市对周边水源区的生态补偿机制与协调对策研究”（编号：07BaJG176）；北京市教委人文社科规划项目：“基于公共治理的北京市水源区生态补偿机制研究”；北京市教委人才强教——引进人才项目：“密云、官厅水库流域共建共享机制与行动试点研究”。作者简介：郑海霞，女，河南淮滨人，博士（后），副研究员，主要研究领域为流域环境管理和资源利用。E-mail:haixiazheng@https://www.360docs.net/doc/e68787615.html,

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2研究区概况与研究方法

2.1研究区概况

金华江发源于浙江省磐安县，源头有西溪、文溪两条主要支流，文溪在磐安境内流域面积为149.1km 2，平均径流深847.2mm ，水资源量1.4622亿

m 3

，经县城安文镇流入东阳南江水库，西溪在磐安境内流域面积147hm 2

，平均径流深915.4mm ，水资源量2.217亿m 3

，流经墨林、窈川、史姆后注入横锦

水库，然后经义乌江进入金华江（图1）。

上游磐安县水资源丰富，年降水量1445.8mm ，土地利用以森林和农田为主，据2004年土地资源变更调查统计，耕地占土地面积的12.06%，林地占78.45%。大面积的农地和森林提供了净化空气、清洁水源、保持水土和调节流量的功能。土地利用空间分布显示，上游地区沿河多是森林，中下游多为耕地，且以灌溉水田为主。同时，上游地形呈中间高周围低的辐射状，文溪和西溪不能控制利用洪水径流量分别可达0.7801亿m 3

、1.1619亿m 3

，即有

53.4%、52.4%的水资源量流入东阳的横锦水库和南江水库，而横锦水库是东阳和义乌水权交易的主要水源。在水质方面，磐安县出境水质基本上在Ⅱ类

或Ⅲ类，但是由于东阳市和义乌市工业排污严重，东阳市出境水质已经为Ⅴ类和劣Ⅴ类，存在严重的上游保护、中下游污染的问题（表1）。

由于受水源区保护的限制，磐安县被划为经济发展区划的限制发展区，各项经济指标基本上均处于金华所辖县市的最末位。2003年人均GDP 仅8007元，下游受益区东阳市和义乌市人均GDP 分别

为17973元和27783元；农村住户家庭人均纯收入为3029元，而东阳市、义乌市农民人均纯收入则

分别为5782元和6147元。

基于上述分析可以看出，磐安县是流域环境服务的提供者和受损者，而东阳和义乌是环境服务的主要使用者和受益者，同时也是污染者。为了补偿上游磐安的损失，金华市采取了异地开发模式对磐安县进行了生态补偿。同时，由于义乌水资源极度贫乏，水资源净化和收集的成本高，东阳和义乌之间签订了水权交易协议，东阳以2亿元的价格一次性把横锦水库每年4999.9万m 3水的永久使用权转让给义乌，并保证水质达到国家现行饮用水标准。同时，义乌按照当年实际供水量以（0.10～0.15）元/m 3的价格支付综合管理费[22]。2.2研究方法

2.2.1CVM 问卷设计利用CVM 方法在流域下游地区通过问卷调查获得公众对流域补偿的认知程

度、支付意愿和支付方式。CVM 方法利用效用最大化原理，通过构建假想市场，获知人们对于非市场物品的支付意愿（WTP ，Willingness To Pay ），是迄今唯一能够评估环境物品的全部使用价值，尤其是非使用价值的方法。

CVM 核心估值问题的设计模式有开放式

（Open-Ended ，OE ）、支付卡（Payment Card ，PC ）和二

分式（Dichotomous Choice ，DC ），其中支付卡问卷简明易懂，在普遍对资源环境模拟市场存在认知困难的发展中国家应用广泛[15-21]。本研究采取支付卡式，调查问卷的设计主要围绕以下几个方面进行：①调查者对于流域保护和补偿问题的理解和认知程度；②调查者的流域保护意识；③调查者认为环境相对经济的重要性程度；④对流域保护的支持程

度和最大支付意愿；⑤参加流域保护的程度；⑥个人和家庭的社会经济信息。

表1金华江流域主要污染物浓度控制表

Table1Main pollutants density control in Jinhua River

县市磐安东阳义乌金华

入境出境入境出境入境出境入境出境

PH 33333333

高锰酸盐指数32255543

氨氮355>5>5>5>5>5

氟化物333555>5>5

化学需氧量322>5>5544

图1金华江流域水系分布

Fig.1The spatial distribution of water systems in Jinhua River

资料来源：金华流域水质监测报告（2004年），磐安县环保局。

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2.2.2模型CVM 是否能够通过计量经济学验证，即WTP 与个人社会经济信息的相关结果是否符合经济学原理，是决定CVM 有效性的关键之一。本文以WTP 非零值为因变量，受访者个人社会经济信息为自变量，对受访者是否愿意出资的决定因素进行分析。由于在回答最大支付意愿的问题时，人们喜欢使用如10、50之类的整数，这使得最大支付意愿是离散数据。因此采用Ordered Probit 模型来分析影响人们的最大支付意愿的主要因素。

在Ordered Probit 模型中，有一个观测不到的连续变量（latent variable ）y i *，代表个体i 在作选择时所能得到的效用（utility ）:

y i *=x i β+εi

（1）

式中x i 是观察到的个体i 与作选择有关的变量；β是我们想估计的未知参数；ε是正态分布的误差项，在估计模型时，为了标准化，其均值需定为零，方差为1。观测不到y i *，只能观测到个体i 的选择y i ，这是一个离散的排序（ordered ）数据，如本文人们的最大支

付意愿。

这里利用有3个选择的Ordered Probit 模型，根据模型，按照如下的规则进行决策的：

y i =1if -∞

（2）y i =2if C 1

（3）y i =3

if C 2

*<+∞

（4）

式中C 1和C 2是切断点（cut-off points ），如果有一个

随机样本包括所有这3种选择，就可以估计这些切断点（图2）。依据Ordered Probit 模型，根据最大支付意愿的大小将其分为低、中、高3个层次：y =1if y *

≤5，最大支付意愿为低，占样本总体的14％；y =2

if 5

>45，最大支付意愿为高，占总体的48％。

Ordered Probit 模型是标准的离散选择模型之一，详见Green （2000）[23]

。

与最大支付意愿的Order Probit 模型相对应，我们使用一个Binary Probit 模型（以下简称Probit 模型）来分析影响支付方式的因素。相对Order Probit 模型，Probit 模型只有两种选择，更加简单。与Ordered Probit 模型相似，Probit 模型中也有一个观

测不到的连续变量（latent variable ）z i *，代表个体i 的在作选择时所能得到的效用（utility ）：

z i *=x i γ+e i

（5）

式中x i 是观察到的个体i 与作选择有关的变量；γ是想估计的未知参数；e 是正态分布的误差项。在估计模型时进行标准化，其均值为零，方差为1。观测不到z i *，只能观测到个体i 的选择z i ，这是双选一的数据，可以用0、1表示。如果z i *>0，z i =1，个体i 选择1，否则选0。Probit 模型也可详细参见Green （2000）[23]

。在本文中，z i =1代表人们选择生态保护

税的方式。

3结果及分析

3.1描述性统计与分析

本研究调查地点在金华市，时间是2005年4月，被调查者覆盖环保、水利部门、市民、市郊农民四类人群，共发放了80份问卷，获得74份有效问卷。从认知程度、保护意识、重要程度、支持力度、参与程度5个方面对金华江流域生态补偿问题进行调查。由表2可以看出，被调查者对流域保护的认知程度和支持率都很高，认知程度达到80%以上，支持率达到100%，认为环境对经济的重要性较高，平均达到4.28（最高值5），但是参与程度较低，平均为27.59%。这表明人们虽然认识到流域保护的重要性，但流域管理主要由政府相关部门执行，公众参与程度低。对流域保护支付意愿的调查中，有21.6%的被调查者没有支付意愿，主要原因是没有

支付能力，最大支付意愿基本上呈正态分布（图3）。

根据支付意愿的频率分布，可通过离散变量的

图2最大支付意愿的Ordered Probit 模型

Fig.2Ordered Probit Model on WTP

图3金华江流域最大支付意愿分布形态

Fig.3The distribution of WTP in Jinhua River

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数学期望公式计算得到正支付意愿的数学平均值：

（6）

式中A 为投标值；P 为受访者选择该数额的概率；n 为投标数。计算得出E （WTP ）正为31.72元/（户·月），由于调查样本中有21.6%的零支付，精确的平均支付意愿需要经过一定的计量经济学处理。利用经过调整的Spike 模型[12]，计算整个样本的平均支付意愿：

E （WTP ）=E （WTP ）正

·（1-WTPR 零）（7）

式中WTPR 零为零支付比率。计算得出E （WTP ）为24.87元/（户·月），年平均最大支付意愿为298.46

元/（户·年）。

与最大支付意愿相对应，选择交水电费、生态保护税、捐款、出义务劳动工、其它等5种形式对支付补偿方式进行调查。结果显示，环保部门中交生态保护税成为主要选择，占60%；捐款在市民和郊区农民中所占比例很高，分别为26.32%和44.44％。全市平均捐款所占比例最高，第二位的是交水费、电费，交生态保护税占第三位（见表3）。可以看出，由于宣传不够，人们更多的选择传统的捐款或交水电费的方式支付流域保护所需费用，而生态保护税作为一种新的方式，仅被部分对环境保护认知度较高的居民所接受。3.2模拟结果分析

模拟所用的自变量是性别、年龄、年龄的平方、教育程度、家庭收入、是否了解生态保护概念、是否经历过污染灾害、环境相对经济重要性等，所用变量及基本统计数据见表4。利用上述模型模拟了最大支付意愿的影响因素，可以发现Ordered Probit 模型和最小二乘法（Ordinary Least Squares （OLS ）模型模拟结果的方向基本一致（表5），在此主要解释Ordered Probit 模型的结果。结果显示：最大支付意愿与受教育程度、收入、经历过污染灾害呈显著的正相关关系，受教育程度或收入越高的被调查者，具有较高的支付能力，支付意愿也较高。

但是，环境相对经济的重要性对最大支付意愿没有显著的影响，并且了解生态保护概念的受访者平均最大支付意愿并不高于那些不了解者，这反映了人们对环境保护的认识与行为偏差和“搭便车”的侥幸心理。由于对流域环境保护较高认知的受访者，同时也了解流域保护的公共物品特征和外部性，这使他们选择低支付以获取更高的个人福利。由此可以看出，实施生态补偿政策，必须促进公众

表2金华江下游流域生态服务补偿调查

Table 2Survey on the payment for watershed services in Jinhua River

认知程度

保护意识

重要程度支持力度参与程度

了解生态保护概念（%）了解保护政策（%）全流域保护认识（%）

不同意上游浪费（%）不同意上游污染（%）认为环境有价（%）

环境相对经济重要性（5分制）经历污染灾害率（%）支持率（%）

参加流域保护行动（%）

环保、水利部门

100.0080.00100.00100.00100.00100.004.5080.00100.0050.00

金华市核心区市民82.8682.8694.29100.00100.0097.144.3165.71100.0022.86

金华市郊农民72.2255.56100.00100.00100.0094.444.1161.11100.0016.67

全市81.0374.1496.55100.00100.0096.554.2865.52100.0027.59

表3金华江流域生态补偿支付方式调查结果

Table 3Survey on the payment for watershed

services in Jinhua River

（元/（户·月））

交水费、电费交生态保护税捐款出义务劳动工其它形式

交水费、电费和捐款交水费、电费或其他捐款或其他形式

环保部门

20602000000

市民

15.7918.4226.3215.7915.792.632.632.63郊区农民38.895.5644.445.565.56000

全市平均22.9518.0331.1511.4811.481.641.641.64

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参与，使上下游农户和居民、相关企业和地方政府等利益相关者直接参与到流域管理和决策中，平衡各方利益，实现流域环境共建和利益共享，在此基础上构建流域生态补偿体系。

性别对最大支付意愿没有显著影响，年龄与最大支付意愿呈显著的二次函数关系，当年龄分段为3.3（约为53岁）时，人们的支付意愿最小，这可能与中年人的负担最重有关。

利用Probit 模型模拟生态补偿方式的选择，结果

显示：受教育程度越高、认为环境相对经济的重要性

越高，选择交生态保护税方式的概率也越高，性别、年龄、收入、是否经历过污染灾害与最大支付意愿对人们补偿方式的选择都没有显著的影响（表6）。由于人们对生态补偿的认知不够，会更多的选择传统的交水电费、捐款等方式支付流域保护所需费用。生态保护税作为一种新的支付方式，被部分受到较高教育或对环境保护比较关注或利益密切相关者所接受。

4结论

通过对金华江流域生态服务补偿模式、支付意愿与支付方式的分析与模拟，得到几点结论：

（1）应用CVM 方法评估金华江流域最大支付意愿，在金华江流域的居民中有78.4%的居民家庭具有支付愿意，平均最大支付意愿E （WTP ）为24.87

表4所用变量及基本统计数据

Table 4All variables and basic statistical data

变量

最大支付意愿（元/（户·月））补偿方式：1生态保护税，0传统模式性别：1男，0女

年龄：分段，1:20～31岁，2:32～35，3:36～50，4:51～605:61～70，6:＞71年龄的平方教育程度（年）

家庭收入（年收入中位值的对数）是否了解生态保护概念：1是，0否是否经历过污染灾害：1是，0否

环境相对经济重要性（1，…，5，5非常重要）

均值39.60

-0.552.48

7.5912.009.980.810.554.28

标准差31.30

-0.501.20

7.773.651.090.400.500.91

最小值

0001.00

1.004.006.90001.00

最大值100.001.001.006.00

36.0019.0011.501.001.005.00

表5最大支付意愿影响因素的Ordered Probit

模型和OLS 的结果

Table 5The simulated results of WTP influenced factors

with Ordered Probit and OLS model

变量性别年龄年龄平方教育程度收入生态保护概念污染灾害相对重要性常数_cut1_cut2R 2

Log likelihood Pseudo R 2

Ordered Probit 模型0.004-2.0600.3150.1500.218-1.5600.7180.258-0.0001.540

-44.6700.224

0.010-2.970**2.980**2.670**1.190*-2.920**1.780*1.290---OLS

-5.660-44.9006.4102.9701.750-17.10016.6005.12035.300--0.330

-0.740-3.350**3.090**2.420**0.420*-1.6701.940*1.1500.740

--注：*为10%的显著水平，**为5％的显著水平。

表6补偿方式影响因素的Probit 模型结果

Table 6The simulated results of influenced factors of

payment mode with Probit model

变量性别年龄

年龄平方教育程度收入污染灾害相对重要性最大支付意愿常数Log likelihood Pseudo R 2

参数0.660-0.6080.1040.137-0.156-0.2530.7400.000-3.610

-25.9000.242

t 统计值1.520-0.7000.7901.870*-0.660-0.4902.120**0.050-1.250注：*为10%的显著水平，**为5％的显著水平。

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元/（户·年），年平均最大支付意愿为298.46元/（户·年）。

（2）利用最小二乘法和Ordered Probit 模型模拟了最大支付意愿和支付方式的影响因素，结果显示：最大支付意愿与受教育程度和家庭收入呈显著的正相关关系；环境相对经济的重要性对最大支付意愿没有显著的影响，了解生态保护概念的受访者平均最大支付意愿并不高于那些不了解的人，这反映了人们对环境保护的认识与行为偏差和“搭便车”侥幸心理。

（3）通过Probit 模型模拟支付方式的选择，结果显示性别、年龄、收入、是否经历过污染灾害与最大支付意愿对人们生态补偿支付方式的选择都没有显著的影响；而受教育程度越高、认为环境相对经济的重要性越高，则选择交生态保护税方式的概率也越高。

（4）实施生态补偿政策，必须促进公众参与，使上下游农户和居民、相关企业和地方政府等利益相关者直接参与到流域管理和决策中，平衡各方利益，实现流域环境共建和利益共享，在此基础上构建流域生态补偿体系。

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A naly sis of the People ’s W illingness to Payfor E nv ironmental Serv ices

C ompensation and Its Influence F actors in the Jinhua R iv er Basin

ZHENG Haixia 1，ZHANG Lubiao 2，TU Qin 3

(1.Beijing Union University,Beijing 100101，China ；

2.International cooperation Bureau,Chinese Academy of Agricultural Sciences,Beijing 100081，China;

3.Institute of World Economics and Politics,Chinese Academy of Social Sciences,Beijing 100101，China)

Abstract:Natural environment provides a wide variety of goods and services to humankind.It is

noted that many of these goods and services are provided indirectly;there is no direct link between the service providers and the users of the services.This is usually due to the spatial separation between the environmental service providers and the users of the services.As a result,ecosystem managers show little economic incentive to improve environmental management,thereby resulting in a degrading environment over many places and inadequate environmental services for users.As such,establishing a mechnism regarding ecological compensation plays a prominent role in improving environmental services and reducing poverty as well.Survey of the Willingness To Pay (WTP)and analysis of its influencing factors are of great help to the establishement of ecological compensation mechnism.In the present work,the Contingent Valuation Method (CVM)was adopted to evaluate the WTP of residents along the Jinhua River basin for environmental services and the Ordered Probit Model &Binary Probit Model was used to analyze the influencing factors of the maximum WTP and the payment mode.Household interviews were conducted over the lower streams to obtain public recognition,WTP and payment modes for watershed services.The payment cards were utilized for the CVM survey.Design of the questionnaires basically accounted for the following five aspects:1)understanding and recognition on the issues of watershed protection and payment;2)the relative importance of environment and economy;3)public support to watershed protection and WTP for watershed services;4)public participation in watershed protection,and 5)personal and household socio-economic information.Results indicated that among those residents,78.4%showed the WTP,with an average maximum WTP of RMB 24.87per household/month and RMB 298.46per household/year.It was found that the maximum WTP has a positive correlation with education levels and incomes.Relevance of environment to economy did not show significant effects on the maximum WTP,which could correspond to variations in cognition and activities as well as “pick-up ”psychology.It was also found that the age and maximum WTP follow a quadratic functional relation.The greater the importance of education levels and environment to economy,the larger probability to pay ecological compensation taxes would be shown.People with difference genders and ages irrespective of whether they ever experienced pollution disasters and the maximum WTP have no obvious effects on residents ’choices of WTP compensation methods.For the sake of the implementation of ecological compensation,it is essential to make individual,enterprises and local government jointly involve in watershed management and decision-making to realize environmental co-construction and benefits share as well as to establish the ecological compensation system.Key words:Ecological compensation;WTP;Influencing factors;The Jinhua River

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