長江三角洲城市內河環境治理的居民支付意愿比較研究——上海、南京與杭州實例調查

張翼飛,張 真,王 麗,張 蕾 (1.上海對外貿易學院國際經貿學院,經濟學專業部,上海 0160；.復旦大學環境科學與工程系,上海 00；.南京工程信息大學遙感學院,江蘇 南京 100；.浙江理工大學經濟管理學院,浙江 杭州 10018)

長江三角洲城市內河環境治理的居民支付意愿比較研究
——上海、南京與杭州實例調查

張翼飛1*,張 真2,王 麗3,張 蕾4(1.上海對外貿易學院國際經貿學院,經濟學專業部,上海 201620；2.復旦大學環境科學與工程系,上海 200433；3.南京工程信息大學遙感學院,江蘇 南京 210044；4.浙江理工大學經濟管理學院,浙江 杭州 310018)

應用意愿價值評估法(CVM)的技術調查上海、南京和杭州城市內河環境治理的居民支付意愿,并探討研究結果是否在城市間保持穩定.基于1258份問卷的統計分析,結果顯示:上海、南京和杭州居民的支付意愿均值分別為20.5,25.4,20.3元/(戶?月);進一步的線性對數模型分析結果表明,收入、環境意識等變量在 3城市都呈現顯著影響,而戶籍、教育等因素在各城市模型中存在顯著性差異;3城市混合數據模型顯示,南京樣本支付意愿顯著高于其他2城市樣本,杭州與上海調查樣本無顯著性差異.上述結果揭示了不同城市居民對城市內河治理的支付意愿呈現穩定性,為意愿價值評估法在我國不同區域間的“效益轉移”研究提供了實證支持.但另一方面,參數模型表現出一定的差異,需要對模型作進一步的優化.

意愿價值評估法；環境治理；效益轉移；支付意愿；城市內河；長江三角洲

隨著經濟迅速發展,自然資源與環境相對于人造資本漸趨匱乏[1].城市化迅速推進、環境保護的相對滯后使得城市河流污染已成為共性問題,黑臭、浮油懸浮等已成普遍現象,影響居民正常生活和以水體為依托的休閑美學需求,成為居民福利可持續增長的制約因素.尤其是在經濟較發達的長江三角洲城市,收入增長帶來消費結構的升級,居民對城市河流等環境公共物品的需求日益增加.

居民對河流治理的意愿和偏好信息是政府執行相應的環境公共政策和河流治理決策的重要依據.作為評估非市場物品價值的主要技術,意愿價值評估法(CVM)[2]通過構造假想市場調查人們對生態環境質量變化的支付意愿(WTP)和受償意愿(WTA),實現對環境物品的價值評估.然而,由于其假想市場的特性,CVM結果的有效性和可靠性也招致廣泛爭議[3-4].其中,案例調查的結果在區域間是否具備相對穩定性,從而實現“效益轉移”[5],這是CVM的研究結果能否經濟有效地應用于環境政策制定的重要問題.

“效益轉移”是指在生態服務價值評估中,從某區域開展的原創研究中獲得的消費者偏好及估計值,是否能推廣應用于其他無法進行實例研究但需要進行政策分析的區域去預測被訪問者的行為[5-6].該方法被認為不完美,但卻是一種對原創研究有效而可替代的方法[7].國際上對CVM的“效益轉移”研究開展較早,20世紀 90年代Griffin等[8]、Dowing等[9]的早期實證結果表明該方法誤差較大.對此,Bateman等[5]指出“效益轉移”方法只在某些情況下適用,而在另外情況下不能推行.這可能是由于不同調查場景下被調查者社會經濟狀況的差異造成彼此不能完全替代.近年來,國外研究重點聚焦于如何提高生態服務價值“效益轉移”的可靠性[10],研究的區域也拓展到國家間層面[11],研究技術上側重于借助 GIS進行點轉移、綜合動態功能模型轉移和元分析[7].

相比國外大量的實證研究,因經濟水平、制度安排、環境管理模式等方面的差異,CVM在我國的研究相對滯后,且在應用中呈現特殊性[12].薛達元等[13]、徐中民等[14]、趙軍等[15]開展了典型 CVM 案例研究.近年來,許麗忠等[16]、張翼飛[17]、蔡志堅等[18]、董雪旺等[19]探討了CVM在我國應用的有效性和可靠性問題,但由于CVM方法調查的人力、時間和經濟成本較高,不同區域間的平行試驗在國內少見.趙敏華等[20-21]應用CVM方法在相鄰村莊對石油開發、煤炭開發等項目進行了環境損害價值評估,并探討了區域間效益直接轉移和函數轉移的精度與誤差原因,指出CVM在地區間的轉移必須滿足區域間具有相同或極相近的環境對象和社會經濟條件.曾賢剛[22-23]在全國若干城市開展了碳減排和空氣污染降低的支付意愿研究,研究結果顯示地區間支付意愿存在差異.

綜上,目前國內對于CVM區域間穩定性和效益轉移的案例研究較為匱乏,少數的案例研究未能揭示區域間CVM應用的穩定性和差異.然而, CVM研究成果應用于環境公共政策制訂的迫切性使得科研領域亟需深入而廣泛地開展區域間平行應用研究.本文在前期調查的基礎上,借鑒國外經驗和研究方法,在上海、南京和杭州3地進行城市內河環境治理的支付意愿并行研究,通過建立對數線性模型檢驗了支付意愿在各地區的影響因素,探討了支付意愿在區域間的穩定性和差異,提出了CVM在我國應用的若干建議.

1 調查方案設計與調查區域

2010年6月在上海、10月在南京與杭州進行了河流環境治理的居民支付意愿調查.研究水體的選擇遵循以下原則:水環境不滿足環境質量標準,表現為水體有異味、局部水面有垃圾和顏色不愉悅;水體流經居民區,且有以該水體為使用對象的公園或休閑綠化帶.經過多次現場調研,確定調查區域為上海市徐匯區沿漕河涇區域,南京市白下區沿秦淮內河段和杭州市拱墅區沿蠶花巷河區域.

1.1 調查區域狀況

上海市研究水體漕河涇位于上海市西南的徐匯區.徐匯區屬于上海市區的分中心,2010年人口為108.5萬,外來人口占25.8%[24].河流北起蒲匯塘、西至張家塘港,東接龍華港流入黃浦江,是龍華港水系的一部分[25].其中漕河涇徐匯段長約4km,沿岸有上海師范大學、上海應用技術大學等文教機構,周邊住宅小區密集.經近些年的河道整治,尤其是世博會期間的集中整治,河流黑臭現象減少[26].但局部水面仍有垃圾、油污,尤其在夏季,河水黑臭、異味嚴重.康健公園是以漕河涇為休閑水體的開放型公園,公園內水體污染尤為嚴重,已經影響到其作為休閑娛樂水體的正常功能.

南京市研究水體為秦淮河內河支流.研究河段主要位于白下區,為南京市主城區,是商貿商務金融密集區,人口約 60.2萬,戶籍人口約 46.3萬[27],外來人口約占 24%.河流沿白下路和建鄴路自東向西,經朝天宮公園,在涵洞口流入秦淮外河,長約3.5km.沿岸有居民區、商業建筑、中學、幼兒園和朝天宮公園.水體黑臭明顯,有排污口數個,排污量大,可明顯看到污染帶,局部河段的水面可見油污帶.河流兩岸設有休閑綠化帶,距離河面有一定距離和高差,休閑帶內設施較齊全,休閑居民眾多.

杭州市研究河流為蠶花巷河,位于該市東北拱墅區.拱墅區作為杭州的老工業區,水體污染曾經比較嚴重.但隨著杭州市運河修復工程的進行,目前拱墅區全面開展了污水治理和河道整治項目,水體污染得到有效控制.據杭州市統計局資料,拱墅區2010年人口約60多萬,其中戶籍人口30萬,非戶籍人口30多萬[28].調查河段沿岸有居民商住樓、私房、臨時住房、學校和休閑綠化帶等.沿河可看到若干排污口,一些小型商鋪的生活用水直排入河,水面有垃圾和浮油,部分河段黑臭.

1.2 問卷設計及調查

問卷設計參考國內外相關研究成果[3-4,25]和前期研究經驗[17,26],在正式問卷的主體問題前,先以圖片和文字形式向居民說明河流的環境狀況、污染主要原因、污染物質和可能的危害,以幫助居民建立起對河流現狀的感性認識.此外,還介紹了本問卷的科研目的和科研結果為政府提供河流治理信息的科學性和必要性.

問卷主體包括四部分內容:①揭示居民與被評估水體間休閑關系的問題,如“您每日經過漕河涇嗎?”、“您和您的家人去河邊休閑活動的頻率如何?”、“你和家人是步行去河邊嗎?”和“您及家人在河流區域居住了多長時間?”等問題;②揭示居民對水體環境狀態的感知和環境意識等主觀方面的問題,如“請您對現狀水環境的滿意程度打分,滿分為 100.”和“水環境修復后對您的生活水平是否有顯著提高?”等問題;③反映社會經濟狀況的問題,如家庭收入、教育程度、戶籍狀況和房產狀況等;④揭示支付意愿的核心問題:

為支持市政府對**水體歷時 3年的生態改造,以實現水質達到景觀水體Ⅳ類標準,您是否愿意每月出一部分治理費用支持該計劃？

□愿意 □不愿意

如果愿意支付,那么您愿意支付多少元.

調查采用隨機面訪形式,調查人員由具有環境、地理科學背景的研究生和高年級本科生組成.在各地區分別進行約 200份的預調查基礎上開展正式調查.在研究區域內隨機抽樣,總發放問卷數為1380份,其中上海發放問卷480份,南京400份,杭州500份.上海、南京和杭州回收問卷數分別為 480份、362份和 443份,回收率分別為100%、90.5%和88.6%.剔除漏答、錯答、明顯邏輯錯誤等問卷,3城市有效問卷分別為 467份、352份和439份,有效問卷率分別為97.3%、88.0%和87.8%,總有效率為91.2%.

1.3 樣本數據統計分析

對樣本在收入和教育等社會經濟指標、步行到河邊等河流地理特征、到河邊休閑頻率等利用水體特征、對水體現狀的評價和河流對生活的重要程度等環境意識與評價指標等進行統計,結果列于表1中.

由表1可見:①從社會經濟狀況分析,在家庭收入方面,3個城市樣本家庭收入水平均值都超7000元,且比較接近;上海高等教育背景比例最高;南京樣本擁有房屋產權的比例最高,超過80%,杭州最低,僅略超30%,總樣本中有超過50%的非戶籍人口,杭州樣本中這一比例最高.②從居民對水體的評價分析,總樣本平均分低于及格水平,這與河流的水環境現狀相符.③從居民環境意識分析,3個城市樣本都有約1/4的居民認為水體的改善可以顯著提高生活質量,而認為水體改善不重要的樣本中,南京和杭州樣本比例是上海的2倍左右,表明上海樣本的整體環境意識較高.④從居民與河流的關系分析,有超過 60%的居民經常到河邊休閑并采用步行的交通方式,表明多數居民居住在河流附近且對水體相關的休閑服務有一定的需求.上海與杭州有約 3/4的樣本每日會經過評價河流,而南京只有1/4左右,這與南京調查區域位于市中心區有關;居民在沿河區域居住的時間平均為15年左右,其中南京居住時間最長、杭州較短.

表1 調查樣本總體特征Table 1 Descriptive statistics of the samples

受各城市在環境污染分布、環境治理進程上的差異等條件的限制,為保證調查的河流在性質上的相近,因此造成各研究區域在各自城市中的相對位置和調查樣本的社會經濟狀況存在一定差異:南京市研究區域位于市中心附近,人口密度高,居民區和商鋪混雜;上海市研究區域位于市區分中心,屬于徐匯區的科技文教區域,主要是教育機構和居民區,本地戶籍居民較多;而杭州市由于整體水環境治理效果好,因此河流現狀不達標的區域位于靠近市郊的地區,屬于老工業改造區,調查區域主要歸屬上塘街道,該街道以外來人口為主,常駐人口3.6萬人,外來人口6萬人[28],與戶籍特征相一致,杭州樣本表現出收入、教育偏低的特征.

2 支付意愿分布與主要統計量比較

2.1 支付意愿分布比較

前期在上海的 CVM 研究[25]采用支付卡問卷, 讓居民從給定的十幾個數額中進行選擇,該方式簡便易行.但會使居民認為只有給定的數額是合理的數值,從而造成調查結果的偏差.因此,本次調查問卷采用開放式問卷[26],但考慮到開放式問卷難以避免少數居民提供的數額超出收入可承受范圍的情況.因此,對該類問卷進行了篩選,剔除了支付意愿明顯不合理的樣本.其中,上海刪除1份,南京6份,杭州1份.上海地區有效樣本數466,南京地區346,杭州為438.

總樣本中支付意愿大于零的比例為45.1%,其中上海56.9%,南京42.8%,杭州38.6%.上海支付意愿主要集中在10,5,50,20,100元這5個數值上;其中 10元的比例最大,占正支付樣本的28.8%;其次是選擇5元的樣本,占15.2%;80%的WTP集中在50元以下.南京支付意愿主要集中在10,100,50,20元這4個數值上;其中10元的比例最大,占正支付樣本的 22.5%;100元其次,占17.2%.杭州支付意愿主要集中在100,50,10,5元這4個數值上;100,50,10元3個數字比例接近,各約20%左右.

圖1 三城市居民支付意愿分布對照Fig.1 Distribution of WTP in the three cities

圖2 三城市居民支付意愿累計分布對照Fig.2 Cumulative distribution of WTP in the three cities

為便于比較3個城市樣本WTP的分布,將3組數據的分布和累積頻率曲線分別繪制圖 1和圖2.3組調查在支付意愿分布和累積頻率分布上都呈現相近的趨勢.

2.2 支付意愿主要統計值

支付意愿的平均值、中位值及其變化程度是描述WTP數據的重要指標.表2顯示,各城市整體樣本支付意愿均值接近,略超20元,中位數為 0～5元.在 WTP大于零的樣本中,平均值在30～70元之間,其中南京樣本均值最高,上海最低;中位數接近,為20～40元.這一調查結果與文獻[21]相近.

按戶籍狀況統計各城市樣本的支付意愿均值,如表3所示.各城市非本地戶籍居民支付意愿均值都低于對照組,差異程度分別為上海22.4%、南京為 40.7%和杭州為 38.2%.按環境意識程度分組,將認為河流修復后顯著提高生活質量的樣本定義為環境意識較強,表3顯示,除杭州樣本組間統計值接近外,上海與南京樣本中環境意識較強的居民的支付意愿均值高于對照組.

綜上所述,3城市在支付意愿分布、主要統計值及主要分組統計上都呈現量級上的一致性,分布區間和均值指標吻合性良好.可見本案支付意愿的研究結果在社會經濟狀況相似區域間具有穩定性.

表2 居民支付意愿統計值(元)Table 2 Mean and median value of WTP (yuan)

表3 按照戶籍與環境意識分組的居民支付意愿統計值(元)Table 3 Statistics of WTP in different group (yuan)

3 支付意愿影響因素的分析

3.1 變量定義與賦值

居民對河流環境治理支付意愿的差異是居民收入、教育程度、對環境的主觀感知、環境意識、社會地位、地區公共事務的參與、對政策不同解讀等綜合因素影響的結果,同時上述微觀特征又與研究區域經濟發展水平及發展路徑、產業結構、河流環境的歷史變遷、區域環境治理、公共管理制度及模式等區域特征緊密相關.因此對環境物品支付意愿的內在機制和不同層級的影響因素進行研究,將有助于進一步揭示支付意愿在區域間的穩定性及偏差出現的原因.

借鑒前期研究成果[17,25-26],運用計量模型實證分析各城市居民支付意愿的影響因素,主要設置社會經濟變量、居民環境態度和意識、人與水體的關系等幾組變量(變量定義見表4.)第1組為人口和社會經濟狀況變量,主要包括收入、教育、房產情況與戶籍狀況.其中,收入是連續型數值變量;教育變量在調查時分為小學及以下、初中、三校及高中、大專及大學、研究生及以上和其他等6類,分別賦值1～6.在回歸分析中,根據樣本結構,高等教育及以上賦值為1,以下為0.第2組為居民對環境現狀的評價和環境意識變量.根據河流水體現狀給水體打分,滿分 100分,分值越高,表示對水環境越滿意,為連續型數值變量.環境意識的衡量是通過詢問居民“水體改善后,是否能顯著提高生活質量”,肯定回答代表環境物品存在于居民的效用函數中,賦值為 1,否定回答賦值為0.第3組為表征居民與水體關系的變量,分別為“是否每日經過河流”、“是否步行到河流”、“去河邊的頻率是否大于每月2次”等變量.對上述問題的肯定回答賦值為 1,否定為 0.另一個變量是代表居民在河流附近居住的時間,為連續數值變量.第4組為城市變量,為分析在控制上述變量情況下城市間是否存在顯著差異,設置代表城市的虛擬變量.

3.2 參數模型與回歸結果

為揭示個體社會經濟狀況差異、對評估河流的主觀感知、個體利用水體差異、所在地區宏觀經濟特征等差異在何種程度上可以解釋居民對河流環境治理的支付意愿差異,本節采用對數線性模型進行分析.其概念模型為:

居民支付意愿=F(社會經濟變量,居民環境態度和意識,人與水體的關系)

表4 解釋變量定義Table 4 Definition of explanatary variables

回歸方程為:

式中:β0為常數項;βi、δi、ξi、ηi、ζi為回歸系數;μ為隨機擾動項.

回歸分析結果列于表5.由表5可見,模型中一些變量在3個城市中呈現一致性,一些變量在城市間存在差異:

2.1 研究變量與問卷設計 主要選取品牌真實性、網絡口碑和顧客價值共創意愿3個變量，在各變量的題項及相關維度的選取方面，筆者在充分考慮杭州龍井茶品牌特點的基礎上，參照Napoli等[7]和Morhart等[10]文獻以及結合農業品牌的具體特點設計真實量表；依據See-To等[4]所開發的網絡口碑量表設計調查問卷題項，在Tajvidi等[28]開發量表的基礎上設計顧客價值共創意愿題項。

(1) 收入與環境意識變量在3個城市模型中呈現一致性顯著影響,房屋產權等變量不顯著.

收入變量在3個城市模型中都在1%置信水平上顯著,影響方向為正.表明家庭收入越高,居民對環境物品的支付意愿越高,這與理論預期相符,也與國內及前期上海研究結果相符[22-23].對比回歸系數可見,支付意愿的收入彈性在南京樣本中最高,接近1;杭州最低,為0.39.說明南京居民在收入提高后對環境物品的消費將同比增加,而上海居民將增加約50%,而杭州居民增加不足40%.說明河流環境在南京居民消費函數中占比重較大.

“環境意識”變量在上海與南京模型中在1%的置信水平上顯著,杭州模型中在 10%置信水平上顯著,3城市中一致的影響揭示:認為良好水體環境能顯著改善生活質量的居民比對照組支付意愿更高,說明居民環境意識越強,對居住區環境治理的態度越積極,對相關稅收的支持度也會越高,這符合一般理論預期.

表5 支付意愿的影響因素對數線性模型回歸結果Table 5 Results of Log-linear regression of WTP

長江三角洲大中城市隨著經濟的快速發展,過去 10年房產價格持續走高,與收入相比,房產已經成為家庭財富中的重要組成部分.因此,本研究中加入反映住房產權歸屬的變量.但從回歸結果看,4個模型中該變量都不顯著,顯示房產狀況并不是主要影響因素.可能的解釋是:因個體對河流環境等公共物品的捐贈或稅收額度預計較低,故與固定資產財富效應關聯較小.

(2) 戶籍狀況、教育程度、環境評價、經過河流和到河邊頻率等變量在城市模型間呈現顯著性差異.

作為代表我國特殊社會構成的變量,戶籍變量集中反映了我國“城鄉二元結構”社會隨著經濟發展、城市化進程和勞動力快速流動而在城市內部形成的“新二元”的社會結構.尤其在長江三角洲地區,經濟快速發展吸引了全國范圍內的勞動力,根據第六次全國人口普查結果[26],上海非戶籍人口已經近 40%,非本地戶籍人口對所在城市公共環境的行為影響已不容忽視.回歸結果顯示,南京和杭州模型中戶籍變量分別在 5%和10%置信水平上顯著,符號為負,表明在控制了收入等主要社會經濟特征情況下非戶籍居民對環境物品支付意愿顯著低于對照組.這與面訪中居民的反饋信息吻合,也與一般理論預期相符.在我國,戶籍制度與居民就業、教育、醫療等社會福利緊密相關,非戶籍居民雖然在工作所在地生活和納稅,但是由于戶籍管理的規定,并不享受稅收提供的社會福利等公共產品,再加上居住和工作的流動性,因此表現為對河流等環境公共品關注度不足.在上海模型中, P值為0.256,在統計上不顯著,可能的解釋是與其他兩城市相比,由于上海對外來人口的高篩選機制,上海非本地戶籍人口反而呈現較強的競爭力,因此表現戶籍因素對生活的影響小于其他城市.

教育變量在上海模型中在1%置信水平顯著,南京以近15%置信水平顯著.可見,與對照組相比,教育水平越高,其對城市環境公共品的治理也越支持.但這一變量在杭州并不顯著,這可能與其樣本中高等教育比例只有 25%,僅為其他城市的一半而導致樣本差異不足有關.

支付意愿與對河流的環境感知相關.模型結果顯示,在南京和杭州模型中該變量分別在接近10%和15%置信水平上顯著,且符號為正.結合面訪中的信息,對這一現象可能的解釋是:此兩城市居民普遍對水體不滿意,對水體的打分分別為40和50左右;而對水體打分越高的居民認為河流經過治理已經比前幾年的情況好轉,顯示出對政府治理河流的信心,因此在統計上顯示傾向于支付,這也與這兩條河流的治理歷程相符.上海模型中該變量不顯著,可能的解釋是上海樣本對水體的滿意程度在3個城市中最高,超過60分,并且從面訪中獲知,一些居民認為河流經過前幾年,尤其是世界博覽會前期的治理,水體環境已經大為改善,不需要再治理了.還有一部分居民認為,治理了很多年,也沒有太大改善,表現為對治理效果的懷疑.因此,上述情況可能是導致城市間有差異的原因.同時,從回歸系數的數量級來分析,系數都為千分之二到千分之八,盡管在統計上呈現顯著,在經濟上卻沒有顯著意義,因此可以得出居民對水體現狀的感知和評價對支付意愿影響很小.

模型中以“到河邊休閑頻率”代表居民對水體休閑服務的需求量和對水體的熟悉程度,僅杭州模型顯著,且符號為負,說明經常去河邊休閑的居民反而支付意愿低,顯示其對水體休閑服務需求量和支付意愿的背離.這一變量在其他兩城市模型中不顯著,表明居民對河流治理的支付意愿或支持程度并不限于居民對河流的實際使用程度,這一點與前文所述上海和南京樣本中環境意識較強,本地戶籍人口較多,環境需求的收入彈性較高是一致的.

模型中以“是否步行到河邊”表示居民與河流地理距離的變量,僅在南京模型中顯著,符號為正,表明與河流距離較近的居民支付意愿較高;在“河邊居住時間”變量僅在南京顯著,符號為正,表明老居民支付意愿高,其他城市不顯著.

(3) 多城市混合數據回歸結果顯示南京樣本支付意愿顯著高于其他城市,上海與杭州無差異.

本研究的對象是流經居民區且環境狀況不達標的水體,因此3個城市的研究對象自然屬性相似.在此基礎上構建3城市混合數據,通過加大樣本容量,有助于獲取更精確的估計量和更有功效的檢驗統計量[29].回歸結果顯示,家庭收入、教育程度、水體評價、環境意識和經過河流變量在統計上顯著,呈正向影響;非戶籍居民支付意愿顯著低于對照組,頻繁去河邊休閑的居民支付意愿較低;房產狀況、水體環境感知及地理區位影響不顯著.

由于影響環境公共物品支付意愿的自然社會因素的復雜性,為分析在控制上文模型中變量的情況下,城市間是否還存在顯著差異,因此在模型中設置城市虛擬變量,以實現城市間對比.模型結果顯示:與南京相比,上海與杭州樣本都呈現顯著性較低的支付意愿,且杭州與上海無顯著性差異.這與上文中南京支付意愿的收入彈性最高的現象相一致.

綜上所述,從參數模型結果來看,衡量模型解釋程度的R參數在0.245～0.48之間,模型變量間既存在共同點,也存在顯著差異,說明3城市社會經濟制度及研究水體特征的變量設置還有待進一步補充完善,部分系數及城市變量的差異,也說明支付意愿函數在城市間轉移證據不足,亟待開展進一步研究.

4 結論

4.1 比較上海、南京、杭州城市內河環境治理居民支付意愿的分布特征與主要統計量,結果顯示3城市WTP分布情況類似,均值相近,分別為上海20.5元/戶月,南京25.4元/戶月,杭州20.3元/戶月,檢驗了WTP在城市間呈現一定的穩定性.因此, WTP直接非參數評估結果可以在評估對象特征類似、社會經濟狀況相近的區域間在一定精度范圍內進行效益轉移.

4.2 構建支付意愿參數模型對主要影響因素進行回歸分析,結果表明3城市模型支付意愿的影響因素既有一致性也有差異性,如收入和環境意識都呈現顯著性正向影響,非戶籍因素在南京和杭州呈現顯著性負向影響,教育和“經過河流”變量在上海和南京模型中顯著為正等.3城市混合數據模型顯示,與其他2城市相比,在控制了社會經濟等主要因素后,南京樣本支付意愿顯著較高,而杭州與上海參數模型無顯著性差異.以上說明參數模型在區域間實現效益轉移的證據還有待進一步揭示.

4.3 進一步的偏差分析認為:由于水環境現狀不達標是篩選評價河流的主要原則,故3城市調查區域居民的社會經濟條件有一定差異.如杭州市因整體水環境治理效果顯著,僅有靠近城郊的河流符合篩選標準,而該河流周邊居民的收入、高等教育比例、產權房比例和戶籍人口比例顯著低于其他2城市,變量差異的不足可能影響模型統計結果.

此外,評估對象自然屬性、居民社會經濟狀況與居民利用水體的方式等各種因素交互作用,對 WTP的影響呈現復雜化.因此,模型變量設置需要作進一步的優化與補充才能實現對支付意愿差異的更為準確的揭示.

還需要指出的是,與西方成熟市場化國家相比,我國非成熟市場機制、公共財稅制度和社會管理制度的不同,導致支付意愿與居民的真實需求存在差異,且因社會制度因素與自然因素互相交織作用而導致其偏差的方向和尺度各異.故這一領域還需開展更多的應用實例研究以積累經驗數據,以促進環境物品支付意愿的評估結果在環境公共政策和治理決策中的科學應用.

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Comparison study on willingness to pay for urban river restoration in Yangtze Delta: Cases study in Shanghai, Nanjing and Hangzhou, China.

ZHANG Yi-fei1*, ZHANG Zhen2, WANG Li3, ZHANG Lei4(1.International Business School, Shanghai Institute of Foreign Trade, Shanghai 201620, China；2.Department of Environmental Science and Engineering, Fudan University, Shanghai 200433, China；3.School of Remote Sensing, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China；4.School of Economics and Management, Zhejiang Sci-Tech University, Hangzhou 310018, China). China Environmental Science, 2012,32(11)：2103～2112

Surveys was carried out to studied residents’ willingness to pay (WTP) for urban river restoration in the three key cities of Yangtze Delta, i.e., Shanghai, Nanjing and Hangzhou, as well as the WTP’s differences among the three cities employing some survey techniques in Contingent valuation method (CVM). Based on the 1258 questionnaires, the results of statistical analysis showed that: the means of WTP for Shanghai, Nanjing and Hangzhou were 20.5, 25.4, and 20.3 Yuan per household per month, respectively. Using linear logarithmic model, income and environmental awareness were found statistically significant on WTP in three cities. The impacts of household registration and education appeard differently on WTP in the three cities. The aggregated model of cities showed that WTP in Nanjing was significantly higher than the other two cities, and there was no significant difference of WTP between Hangzhou and Shanghai. The WTP acquired appeared to be consistent in the three cities, which provided a strong empirical support for investigation on WTP’s benefit transfer between the different regions in China. However, the impact of factors on WTP varied in different cities. Thus, the model should be improved for deeply understanding on the differences in the further study.

contingent valuation method；environmental restoration；benefit transfer；willingness to pay；urban river；Yangtze Delta

2012-05-19

國家自然科學基金資助項目(40901291);國家社科基金重大項目(11&ZD003);上海市教委科研創新項目(13YZ053)

* 責任作者, 教授, Yifei_zhang@126.com

X24,X196

A

1000-6923(2012)11-2103-10

張翼飛(1975-),女,江蘇省連云港市人,教授,博士,主要從事生態系統服務與人類福祉研究.發表論文20余篇.