基于意愿調查法的水稻田生態服務價值研究——以江蘇省蘇州市為例

劉利花, 尹昌斌

(中國農業科學院 農業資源與農業區劃研究所， 北京 100081)

基于意愿調查法的水稻田生態服務價值研究——以江蘇省蘇州市為例

劉利花, 尹昌斌

(中國農業科學院 農業資源與農業區劃研究所， 北京 100081)

摘要：[目的] 水稻田具備重要的生態服務價值，通過調查城鄉居民對稻田生態服務價值的支付意愿，量化水稻田的生態服務價值。[方法]以蘇州市為例，在稻田生態系統服務及價值評價方法的基礎上，采用意愿調查法(CVM)法和相關計量模型研究了稻田生態服務價值和城鄉居民對稻田生態服務價值的支付意愿及其影響因素。[結果] (1) 蘇州市稻田生態服務價值為3.75×1010元，單位面積稻田生態服務價值為4.52×105元/hm2； (2) 68.99%市民和65%的農民家庭愿意為稻田生態服務價值付費，支付額度分別為1 230.43元/戶和434.67元/戶； (3) 受教育程度、家庭總人數、工作人數(勞動力人數占比)、被撫養人數和家庭收入等是影響城鄉居民支付意愿的重要因素。[結論]稻田生態服務價值有其重要性，有必要將稻田生態服務價值納入資源配置決策，建立稻田生態補償機制。

關鍵詞：稻田; 生態服務價值; 意愿調查法(CVM); 支付意愿

水稻田的重要性不僅體現在糧食生產方面，它還具有重要的生態服務功能，如氣體調節、氣溫調節、涵養地下水源、蓄水防洪、土壤保護、廢物處理、維護生物多樣性、景觀美學和休閑娛樂等。作為歷史上著名的“魚米之鄉”，江蘇省蘇州市稻田面積曾經超過了3.33×105hm2，但隨著工業化、城鎮化的雙重推進、經濟的飛速發展以及農業產業結構調整，再加上種稻比較效益不高，導致農民種稻積極性不高，蘇州市稻田面積大幅度萎縮，現有水稻田僅為8.53×104hm2。稻田作為最大的人工濕地，可以保護和改善生態環境。歷史業已證明稻作農業為主、漁獵蠶桑為輔的文明是適合于蘇州地區濕地生態系統的。“水稻+稻田水層”的人工濕地生態系統所發揮的生態服務功能與“蘆葦+淺水層”的自然濕地生態系統十分相似。由于對稻田生態服務價值認識和重視不足，使得基于稻田生態服務價值的稻田保護補償政策缺失，沒有上升到政府可操作的層面，公眾理解程度也較低，使具有正外部性的維持生命支持系統和環境動態平衡方面的稻田生態服務價值得不到體現。部分地方雖出臺了針對水稻田的生態補償標準，但法律依據不充分，補償標準的制定缺乏科學依據，說服力不足。因此，研究水稻田的生態服務價值并將其量化，從稻田具備的生態服務價值的角度，為稻田保護補償標準的制定提供技術支撐和依據，從而調動農民種稻、地方政府保護水稻田的積極性，這些是現階段推動生態文明建設的必然要求。如何才能在確保地方經濟發展的同時保障一定數量的永久性水稻田，已成為蘇州市當前相關政府部門急需解決的問題。本研究以蘇州市為例，研究水稻田生態服務價值，深入分析經濟發達地區城鄉居民對稻田生態服務價值的認知及其支付意愿的影響因素，為稻田生態服務價值納入資源配置決策提供實證支持，能有效彌補市場機制不足對土地流轉決策帶來的影響。

1稻田生態系統服務及價值評價方法

1.1　稻田生態系統服務

(1) 初級產品提供。稻田是面積最大且分布最廣的人工濕地，稻田生態系統不僅能生產大量稻米，也為第二產業提供原料來源，比如稻稈可作為造紙、纖維制品和飼料的主要原料。

(2) 氣體調節。水稻在生長期間能將吸收的CO2通過光合作用轉換成O2，維持了大氣中CO2和O2的平衡，從而起到氣體調節的作用。肖玉、謝高地等[1]以上海地區五四農場稻田生態系統田間試驗為基礎，估算出稻田生態系統的氣體調節價值為5 467～12 842元/hm2。

(3) 氣溫調節。稻田生態系統擁有獨特的“濕地效益”，稻田大面積的水分蒸發和水稻作物葉面的蒸騰作用，對周邊地區的氣候具有調節、調溫功效。Yoshida等[2]研究認為水稻種植期間的稻區氣溫比周圍城鎮低1.3 ℃。

(4) 涵養地下水源。作為自然界水文循環的一部分，稻田生態系統的作物根系深入土壤，使得稻田土壤與其它使用土地類型相比，具有較強的保水和滲透性。Masumoto[3]的研究證明了水稻灌溉對地下水補給的重要性，其灌溉水對地下水補充的貢獻率約為12.5%。

(5) 蓄水防洪。稻田田埂和排灌渠道系統能分流和儲存大量雨水和灌溉水，在汛期，能夠發揮類似小型水庫的功能，起到調蓄洪水、減輕洪澇災害的作用。黃璜的研究表明湖南省境內的水稻田從6月底到7月中旬，可蓄存水量5.34×1010m3，具有非常重要的調蓄洪水價值[4]。

(6) 土壤保護。一是緩解土壤侵蝕，平地稻田和坡地稻田的滯洪沉沙功能可以有效防止降雨沖刷引起的水土流失。二是培肥土壤，積累有機質。

(7) 廢物處理。稻田生態系統能夠吸收大氣中的有害氣體，凈化水體。劉劍彤等[5]研究表明水稻可去除漫灌污水中約84%的總氮。宋祥甫等[6]的研究表明稻田具有很重要的凈化污水價值，對富營養化水中總磷和凱氏氮的去除率分別為32.1%～49.1%，29.0%～58.7%。

(8) 維持生物多樣性。 該功能是指稻田生態系統為生物進化和生物多樣性的產生、形成、保持提供了條件，為野生動物的棲息提供了場所，也是少數能提供水鳥在濕地棲息的農業生態系統之一。

(9) 景觀美學、休閑娛樂。稻田生態系統所形成的獨特、優美的自然景觀可以為公眾提供休閑娛樂場所，開展自然環境教育，具有普及傳播農業文化知識和習俗等多方面的社會文化意義。

1.2　生態系統服務價值評估方法

對于生態系統服務功能進行價值定量的方法主要分為3類：一是直接市場法，如機會成本法、市場價值法、影子工程法、人力資本法、恢復和防護費用法等；二是替代市場法，如享樂價格法和旅行費用法等；三是模擬市場價值法，如意愿調查法等。

2研究方法與模型選擇

采用意愿調查法(contingent valuation method, CVM)來評估蘇州市稻田資源的生態服務價值。該方法根據效用最大化理論，通過構建假想市場，采用問卷調查方式得出受訪者對某種非市場性的物品或服務的支付意愿，從而確定該物品或服務的價值。蔡銀鶯、王瑞雪[7-8]通過實證分析得出WTP和WTA存在著差別，由于WTA不受收入約束，部分低收入人群的WTA人可能存在高估現象，使得WTA的結果很不穩定。因此，擬采用CVM中的WTP來核算蘇州市水稻田的生態服務價值。其計算公式為：

M=A·H·s

(1)

F=M/r

(2)

式中：M——居民年支付意愿額(元)；A——樣本居民年平均支付意愿額(元/戶)；s——支付率；F——稻田生態服務價值；r——還原率。

由于受訪居民的年齡、受教育程度、家庭收入以及對稻田生態服務價值的認知等社會經濟特征能夠影響其對稻田生態服務價值的最大支付意愿，而受訪市民和農民的社會經濟特征差異顯著。因此，將兩類樣本分別進行統計分析，研究居民對稻田生態服務價值最大支付意愿的影響因素，通過Tobit模型和Double Hurdle模型進行估計(表1)。

受訪者對稻田生態服務價值的支付決策分為兩個：第1個決策指是否愿意為稻田生態服務價值付費；第2個決策是在愿意付費的基礎上，其支付額度是多少[9]。Tobit模型[10]是把受訪者上述兩個決策當作一個整體決策進行估計，但這兩個不同決策各自的影響因素也存在著差異，此時，需進一步選擇Double Hurdle模型進行分析，該模型包含Probit模型和Truncated模型(表1)。Probit模型用來估計受訪者是否愿意為稻田生態服務價值付費及其影響因素；Truncated模型[9-10]用來估計在愿意付費的基礎上，其支付額大小的決策及其影響因素。因此，構建受訪者支付意愿及其影響因素的基本多元線性回歸模型為：

(3)

表1　基于CVM的稻田生態服務價值模型選擇

3數據獲取

蘇州市位于江蘇省南部，東臨上海，南接浙江，西環太湖，北依長江，是長江三角洲重要的中心城市之一，同時也是人地矛盾最突出、環境容量最小、農產品自給率最低的地區[11]。隨著工業化、城鎮化進程加快，蘇州市稻田面積不斷減少，20世紀70年代末至今，稻田面積從3.33×105hm2減至8.31×104hm2，存量稻田資源的生態服務價值越發重要。

2013年3月18—31日，調研組在蘇州市城區和郊區(縣)進行問卷調查，由調研結果可知，市民受教育程度以大專(本科)居多，其比例為44.96%；農民受教育程度以小學、初中、高中(中專)居多，其比例為72.5%。市民、農民平均家庭總人數分別為3.55和4.70人，農民比市民家庭總人數稍多。市民家庭月平均收入為12 065.97元，農民家庭年平均收入為11.15萬元，月平均收入為9 291.67元。

4結果與分析[12-21]

4.1　基于居民支付意愿的稻田生態服務價值測算

據調查顯示，蘇州市市民和農民受訪者的支付率分別為68.99%和65%，受訪市民和農民的平均支付額度分別為1 230.43和434.67元/戶，前者是后者的2.8倍，市民的支付意愿大于農民。與農民相比，市民的經濟條件和環境意識較高是造成估算結果較高的原因之一。

根據《蘇州市統計年鑒2013》可得，蘇州市城鎮居民和農民戶數分別為1.08×106戶和1.06×106戶，根據公式(1)計算出居民對稻田生態服務價值的年支付意愿總金額為1.22×109元(表2)。根據公式(2)計算出蘇州市稻田生態服務價值為3.75×1010元，(還原率采用2013年末一年期銀行定期存款利率3.25%)，單位面積稻田生態服務價值為4.52×105元/hm2(表3)。

表2　基于CVM的蘇州市稻田生態服務價值支付意愿額度測算(2013年)

表3　基于CVM的蘇州市稻田生態服務價值測算(2013年)

注：還原率采用2013年末一年期銀行定期存款利率3.25%

4.2　市民對稻田生態服務價值支付意愿的影響因素

4.2.1變量選擇與說明因變量為受訪市民支付意愿，經過多重共線性檢驗，解釋變量最終選取了反映受訪市民個人特征、家庭特征的一些指標以及對稻田保護、稻田生態服務價值的認知，主要包括性別、年齡、受教育程度、家庭總人數、工作人數所占的比例、被撫養人數、是否有生態旅游經歷、家庭月收入、稻田面積的減少是否影響稻田生態服務價值等9個指標。

4.2.2市民支付意愿影響因素模型估計

(1) Tobit模型估計。 ① 年齡指標在1%的水平上顯著，且系數為負，說明受訪市民年齡越小，越愿意支付。 ② 受教育程度指標在1%的水平上顯著，且系數為正，說明受教育程度越高的受訪市民整體素質就越高，對社會和環境的認識越深刻，越認同稻田的生態服務價值，越愿意提供支付或支付金額越高。 ③ 家庭總人數指標在1%的水平上顯著，且系數為負，說明家庭人口數越多，在同等收入條件下用于生活方面的支出就越高，從而對稻田生態服務價值的支付意愿越小。 ④ 工作人數占比指標在10%的水平上顯著，且系數為正，說明工作人數占家庭總人數的比重越高，則家庭收入越高，從而支付意愿越大。 ⑤ 家庭月收入指標在1%的水平上顯著，且系數為正，說明家庭月收入越高，越愿意為稻田生態服務價值付費。 ⑥ 被撫養人數指標在5%的水平下顯著，且系數為負，說明被撫養人數越多，負擔越重，越不愿意支付。⑦ 是否有生態旅游經歷指標在1%的水平上顯著，且系數為負，表明有生態旅游經歷的市民對稻田生態服務價值的感性認識較多，愿意為此付費且支付金額較高。其余變量不顯著(表4)。

表4　市民支付意愿的影響因素模型估計

注：***，**，*分別代表了1%，5%，10%的顯著性水平。下同。

(2) Probit模型估計。 由Double Hurdle模型估計結果可知，影響樣本市民是否愿意付費和具體支付金額大小的因素不完全相同，而影響受訪市民是否愿意為稻田生態服務價值付費的因素只有一項：是否有生態旅游經歷，且在10%的水平上顯著,系數為負,表明有生態旅游經歷的市民對稻田生態服務價值的認知越多，越愿意付費，其余變量不顯著(表4)。

(3) Truncated模型估計。 影響受訪市民對水稻田生態服務價值支付額大小的因素主要有6個：年齡、受教育程度、家庭總人數、被撫養人數、是否有生態旅游經歷、家庭月收入。 ① 年齡在1%的水平上顯著，且系數為負，說明受訪市民年齡越小，愿意支付的額度越大。 ② 受教育程度在1%的水平上顯著,且系數為正,說明受教育程度越高的市民其支付金額就越高。 ③ 家庭總人數在1%的水平上顯著,且系數為負,說明家庭人口數越多，支付額度越小。 ④ 被撫養人數在5%的水平下顯著，且系數為負，說明被撫養人數越多，支付額度越小。 ⑤ 是否有生態旅游經歷在1%的水平上顯著,且系數為負,說明有生態旅游經歷的市民，支付金額越高。 ⑥ 家庭月收入在1%的水平上顯著,且系數為正，家庭月收入越高的市民，支付金額越高。其余變量不顯著(表4)。

4.3　農民對稻田生態服務價值支付意愿的影響因素分析

4.3.1變量選擇與說明因變量為受訪農戶的支付意愿，經過多重共線性檢驗，解釋變量主要選取了性別、年齡、受教育程度、家庭總人數、家庭勞動力所占的比例、被撫養人數、家庭年收入、是否參加環保活動、對稻田面積變化趨勢的了解程度等9個指標。

4.3.2農戶支付意愿影響因素模型估計

(1) Tobit模型估計。 影響受訪農戶對稻田生態服務價值支付意愿的因素主要有5個：受教育程度、家庭總人數、勞動人數占比、被撫養人數、家庭年收入。 ① 受教育程度在5%的水平上顯著,且系數為正,說明受教育程度越高的農戶越愿意提供支付或支付金額越高。 ② 家庭總人數在5%的水平上顯著,且系數為負，說明受訪農戶的家庭人數越多,生活壓力就越大，越不愿意支付或支付金額越少。 ③ 勞動力人數占比在10%的水平上顯著,且系數均為正,說明受訪農戶的勞動力人數越多，越愿意為稻田生態服務價值付費。 ④ 家庭年收入在1%的水平上顯著,且系數為正,說明家庭年收入越高，越愿意為稻田生態服務價值付費。 ⑤ 被撫養人數在5%的水平上顯著,且系數為負，說明被撫養人數越多，支付額度相應就越低。其余變量不顯著(表5)。

(2) Probit模型估計。 由Double Hurdle模型估計結果可知,影響樣本農戶是否愿意付費和具體支付額度大小的因素也不完全相同。影響受訪農戶是否愿意為稻田生態服務價值付費的因素主要有3個：年齡、受教育程度、家庭年收入。 ① 年齡在5%的水平上顯著,且系數為正,說明年齡越大的農民越愿意為稻田生態服務價值付費。 ② 受教育程度在10%的水平上顯著,家庭年收入在5%的水平上顯著,且系數均為正,說明受訪農戶的受教育程度越高，越愿意為稻田的生態服務價值付費。其余變量不顯著(表5)。

(3) Truncated模型估計。 影響受訪農戶對水稻田生態服務價值支付額大小的影響因素主要有5個：受教育程度、家庭總人數、勞動力人數占比、被撫養人數、家庭年收入。 ① 受教育程度在5%的水平上顯著,且系數為正,說明受教育程度越高的受訪農戶對水稻田生態服務價值的支付金額越高。 ② 家庭總人數在在5%的水平上顯著,且系數為負，說明家庭總人數越多，對水稻田生態服務價值支付金額越低。 ③ 勞動力人數占比在10%的水平上顯著,且系數為正,說明家庭勞動力人數越多，則對水稻田生態服務價值支付金額越高。 ④ 家庭年收入在1%的水平上顯著,且系數為正,說明家庭年收入越高，支付額越高。 ⑤ 被撫養人數在5%的水平上顯著,且系數為負，說明被撫養人數越多，支付額度相應就越低。其余變量不顯著(表5)。

表5　農戶支付意愿影響因素模型估計

5結果討論

(1) 從受教育程度對居民支付意愿具有顯著影響的分析結果中可以看出，加強稻田保護和生態服務價值的宣傳教育是十分必要的。如果只從理論上證明稻田生態服務價值非常重要，則不能完全被大眾理解和認可，政府部門也難以將其納入土地資源配置決策。

(2) CVM方法簡單靈活，是評估環境價值的優越方法，但基于CVM的調查結果取決于受訪者對環境價值或公共物品的認知及支付意愿，因此采用該方法估算環境價值還存在著一些局限和不足，如各種偏差的處理、結果的有效性等。本研究只是根據現行的經濟條件下受訪者對稻田生態服務價值的支付意愿進行的評估，沒有將稻田生態系統存在的地下水消耗、農用化學品污染、溫室氣體排放等負面效應考慮在內。

(3) 在評估方法上，以后可以將CVM和其他生態服務價值評估方法進行綜合比較，如能值分析法、選擇試驗法等結合使用，增加結果的準確性，以便更好的分析CVM在生態服務價值評估中的優勢和不足。本研究結果可為政府部門決策提供一個參考，為稻田保護補償標準的制定提供了科學依據，但是在付諸實踐方面，如何具體運用評估成果，制定稻田保護的政策建議和措施保障，需待以后進一步深入研究。

6結 論

(1) 蘇州市單位面積稻田生態服務價值較高，不可忽視。運用CVM方法估算出蘇州市稻田生態服務價值為3.75×1010元，單位面積稻田生態服務價值為4.52×105元/hm2。其中，有支付意愿的市民年支付額度為1 230.43元/戶，農戶年支付額度為434.67元/戶。研究結果加強了對稻田生態服務價值的認識和肯定，且從長期動態看,忽略稻田生態服務價值的資源配置決策會嚴重偏離社會最優。

(2) 市民和農民對稻田生態服務價值支付意愿和支付額度大小的影響因素之間存在著一定的差異。

(3) 稻田生態系統服務價值是稻田綜合價值的重要組成部分。由于缺乏對稻田生態服務價值的合理測算，導致具有正外部性的稻田生態系統服務價值常常被政府和公眾忽略，致使蘇州市稻田非農化速度加快，稻田面積快速萎縮。應當建立基于稻田生態服務價值的稻田長效保護補償機制，通過市場手段和政府監管的合理運用，構建高效調控和激勵體系，對稻田利用和保護主體進行補償，以抑制稻田非農化速度，促進農民和地方政府保護稻田的積極性。

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Ecosystem Service Value of Rice Paddies Based on Contingent Valuation Method A Case Study at Suzhou City of Jiangsu Province

LIU Lihua, YIN Changbin

(InstituteofAgriculturalResourcesandRegionalPlanning,ChineseAcademyofAgriculturalSciences,Beijng100081,China)

Abstract：[Objective] Rice paddies have important ecological service value. We aimed to quantify the ecological service value of rice paddies by surveying the urban and rural residents’ willingness to pay for paddy ecosystem service value. [Methods] Taking Suzhou City of Jiangsu Province as a case, the ecosystem service value in paddy field and the willingness of urban and rural residents to pay for the paddy ecosystem service value and its influential factors were evaluated by adopting contingent valuation method(CVM) and related econometric model on the basis of paddy ecosystem services and their valuation methods. [Results] (1) Paddy ecosystem service value of Suzhou City was 3.75×1010yuan. Per unit area of paddy ecosystem service value was 4.52×105yuan/hm2; (2) 68.99% urban interviewed families and 65% peasant families have the willingness to pay for paddy ecosystem service value. Their payments were 1 230.43 yuan per household and 434.67 yuan per household, respectively; (3) Educational level, the numbers in eachhousehold, proportion of labor force, numbers of raising dependents, household income and others, are important factors that affect willingness to pay of urban and rural residents. [Conclusion] Paddy ecosystem services value is very important. It is necessary to incorporate the paddy ecosystem services value into resource allocation decisions, to establish ecological compensation regime for paddy field.

Keywords:paddies; ecosystem services value; CVM(contingent valuation method); willingness to pay

文獻標識碼：A

文章編號：1000-288X(2015)02-0355-06

中圖分類號：F323

通信作者：尹昌斌(1968—),男(漢族),安徽省桐城縣人,研究員,博士生導師,主要從事區域農業與環境經濟方面的研究。E-mail:bjhdzgcndj@sina.cn。

收稿日期：2014-12-03修回日期：2014-12-13
資助項目：農業部科技教育司農業生態環境保護項目“循環農業發展模式與運行機制研究”; 教育部人文社會科學研究規劃項目(14YJA630033)
第一作者：劉利花(1981—),女(漢族),河南省焦作市人,博士研究生,研究方向為農業經濟理論與政策。E-mail:liulihua8871@163.com。