上海居民對電力行業CO2減排支付意愿研究

劉 駿 上海電力學院 能源與機械工程學院

?

上海居民對電力行業CO2減排支付意愿研究

劉 駿 上海電力學院 能源與機械工程學院

摘要：利用條件價值評估法, 對5 436組有效調查問卷數據，建立Logit回歸模型,估算上海地區民眾對代替煤電進行CO2減排策略的支付意愿。結果表明，大多數上海民眾對CO2減排策略持支持的態度，對天然氣發電代替煤電的支付意愿大約是核電代替煤電的7倍,并發現增加天然氣發電更加有利于減排目標的實現。另外模型顯示，居民的年齡、收入水平、受教育程度、居住年限等四項社會經濟特征顯著影響著支付意愿結果。

關鍵詞：CO2減排；條件價值評估法；支付意愿；Logit回歸模型

Fund Item: National Nature Science Fund 'Mid-Long Term Low Carbon Development Strategy Research' (2012BAC20B07)

近年來，我國城市霧霾現象愈發嚴重，而我國電力行業能源利用效率低下是當前破壞城市空氣環境的主要因素之一 。因此，降低電力行業CO2污染排放的同時，控制并降低SO2、NOx等污染物的排放，成為改善霧霾天氣的有效途徑，其中采用清潔高效能源代替燃煤發電是降低電力行業污染的有效手段。然而，通過清潔能源電力代替燃煤發電來降低污染排放不可避免地會提高發電成本，進而會直接增加用戶日常的電力消費[1]。那么，我國城市居民是否愿意接受這樣的改變？接受改變的程度又如何？通過條件價值評估法對這些問題答案的探究，估算出上海居民對代替煤電進行CO2減排策略的支付意愿，揭示出上海居民對CO2減排策略的支持力度，為決策者制定實時有效的減排策略提供理論依據。

1 條件價值評估法的應用

隨著對全球氣候問題的高度關注，條件價值評估法（Contingent Valuation Method，CVM）被廣泛應用于計量環境物品或公共服務的經濟價值[2]。近年來，對CO2減排支付意愿的研究也逐漸豐富起來。Akter等人[3]應用CVM，通過對634戶悉尼居民進行網絡調查，得知每人愿意為2020年實現5%的溫室氣體減排支付135～144美元。Lim等人[4]應用CVM研究發現韓國旅客每旅行100 km愿意為CO2減排支付0.3美元的額外費用。Matthew等人[5]對2 034名美國成年人進行了調查分析，結果表明，為實現2020年17%的GHG減排目標，美國居民平均每人每月愿意支付79～89美元。Ali Chalak等人[6]應用CVM調查研究發現，英國人對避免溫室氣體增加的支付意愿遠遠大于對溫室氣體減排的支付意愿。Normura等人[7]以清潔能源作為支付手段，估算出平均每名日本民眾愿意利用清潔能源進行CO2減排的支付意愿為204美元。

相對于美國和歐洲國家，總體上我國應用CVM對環境價值評估的研究存在一定的滯后性，但也逐漸豐富起來。楊開忠等人[8]用CVM分析了北京市居民為改善大氣環境質量的支付意愿，得出北京市居民愿意為降低50%的大氣污染物濃度支付143元/戶·a （1999年） ,北京市居民總的支付意愿是 3.36億元/a（1999年）。曾賢剛[9]應用CVM對中國南寧、九江、重慶和北京四個地區調查研究發現，以家庭為單位的城鎮居民每年愿意為全球減排30%、60%和80%，分別支付132元、216元、264元，指出按照各國的目前排放水平來分攤CO2減排成本是最不公平的。段紅霞等人[10]應用CVM，調查了北京、上海、山東、福建地區1 653份民眾的有效問卷，得出平均每人每年愿意支付201.86元來支持CO2的減排行動，并且發現對氣候變化的理解程度顯著影響了支付意愿結果。Woo CK.等人[11]應用CVM，分析了我國香港地區1 876份電話采訪數據，結果表明香港居民愿意為本地區CO2減排的支付意愿，不足以支撐政府制定政策的預算增加，需要另尋途徑完成減排目標。從目前國內的相關文獻來看，我國應用CVM對經濟環境價值評估的研究尚不深入，對我國CO2減排經濟價值評估的研究更是不完善，對我國行業部門CO2減排所付出經濟代價的估量幾乎還沒有涉及過。

2 研究過程

2.1問卷的設計與數據采集

調查問卷通常是條件價值評估法所使用的評價工具，問卷設計的好壞往往決定著研究的成敗。因此，本研究調查問卷在參考前人研究成果[8,11,12]的基礎上，進行編排改動。本著通俗、易懂、由簡及深的原則，問卷一共設計了四個部分。第一部分，通過向被調查者簡單介紹上?？諝猸h境污染情況、上海當前供電結構情況，并說明本次調查的調查目的以及調查的保密性。第二部分收集人口統計學的數據，包括年齡、收教育水平、月收入、上海居住年限、電費支出。第三部分環保意識了解情況，來確保被調查者所填支付意愿情況的有效性。第四部分為支付意愿部分，此環節問題的設計將產生想得到的必不可少的數據，通過減排份額和電力支出賬單增加份額的結合，引出人們的支付意愿——“供電結構的改變可以降低m%的CO2污染排放，同時電力支出賬單增加n%，您是否愿意接受這樣的改變？”其中，m%=50%或30%，n%=3%、13%或是23%，m和n的數據選擇跨越了供電結構變化引起的發電成本的提高份額。這樣天然氣發電或核電供電份額的增加將分別產生6個同樣形式的問題，同時每份問卷產生12組m和n組合的支付意愿數據。

本次調查通過面對面交流的方式采集需要的數據，采集地點主要集中在地鐵站、公園、風景區、居民區這些人口較為密集的地方。通過分層隨機抽樣的方法，本次調查收集到503份受訪者的調查問卷。采集到數據后，根據邏輯檢查等質量控制方法，剔除掉邏輯錯誤及信息缺失的不合格調查數據，最終保留453份有效的調查問卷，確定5 436組有效研究數據，有效問卷率為90.06%。

2.2支付意愿模型的建立

本研究調查問卷收集受訪者是否愿意接受設定方案的結果，確定二分類因變量，愿意接受設定方案j為“1”，否則為“0”。由于研究變量間存在著非線性關系，因此，本文采用Logit模型對樣本數據進行分析，模型如下：

式中，S——二元現狀水平變量，保持現狀為“1”，否則為“0”；

E——排放水平變量；

B——電力支出賬單水平變量；

ln[Ojk]——第k個受訪者選擇j為“1”和“0”的對數發生比。

本文設定現狀水平的排放水平及賬單水平都為1，這樣△E及△B就為百分比變量。

由于上海居民對天然氣發電及核電代替煤電的支持程度存在著很大的差距，如果同時對二種替代方式數據不加以區分，回歸效果很不理想，所以需要對式（1）進行特殊處理。首先將二種替代方式中任何一種的數據單獨進行分析，利用最大似然法確定一個對非線性模型高度不相關的二次規格的變量E2*（1-N），然后將此變量嵌套于式（1）中，結合樣本的人口統計學變量，得到最終模型如下：

式中，N為“1”表示核電代替煤電減排，否則為0；

X1k——上海居民的年齡；

X2k——居民收入；

X3k——居民教育水平；

X4k——居民上海居住年數。

φ,θ1,θ2,θ3,β1,β2,η1,η2,η3,η4,表示回歸系數。

假設在△S=0及現狀水平E=1的條件下變量發生改變，根據Greene和Hensher理論[13]，上海居民對代替煤電減排的支付意愿模型如下：

式中，φ,θ1,θ2,θ3,β1, β2,η1,η2,η3,η4用式（2）確定的最大似然值表示，這樣便可以得到上海居民對代替煤電進行CO2減排愿意付出的經濟代價。

3 結果與討論

3.1社會經濟狀況統計結果

本研究所采集樣本的主要特征，其中包括年齡、教育水平、月收入和上海居住年數及每月的電費支出，其中的這些社會影響因素涉及范圍的尺度直接影響著研究結果的準確性。結果顯示，被調查者的年齡比較分散，跨度較廣，其中年齡最小者只有19歲，年老者最大67歲；教育程度從初中到博士不等，教育程度層次分明；從月收入水平來看，被調查群最低月收入有2 000元，最高50 000元，收入水平有高有低，其中不乏存在戒備心理導致少填收入水平者；從上海居住年數來看，被調查者在上海居住的年數比較分散，有初來上海定居者，有長年生活在本地的上海人。通過對樣本主要特征的簡單描述，可知參與本次研究的調查者的人口特性是十分多樣的，多樣的人口特性對研究結果的準確性更加有所保障。

3.2支持態度結果分析

圖1結果顯示，超過70%的參與調查者愿意通過改變當前的發電結構來改善空氣環境，只有不到10%的居民不愿接受改變，總體來看，大多數上海居民對生活空氣質量改善的要求還是比較迫切的，只有少數居民由于自身經濟狀況或是環保意識的淡薄不愿意接受改變。具體來看，情景1通過增加天然氣發電減排50%時，超過80%的居民愿意多支付3%的電力支出，只有50%的居民愿意多支付13%的電力支出，僅不到30%的居民愿意多支付23%的電力支出。情景2通過增加天然氣發電減排30%的結果與情景1十分類似。圖2結果表明，超過70%的居民愿意多支3%的電力支出增加核電減排50%，僅不超過50%的居民愿意多支付13%達到同樣的效果，不足30%的居民愿意多支付23%達到同樣效果。情景4與情景3的結果類似。上述四種情景都反映出，隨著支付意愿的提高支持程度降低，受限于自身的經濟水平。仔細觀察圖1、圖2，不難發現同樣的減排目標下，支持天然氣發電代替煤電的人數總是高于核電代替煤電，這意味著上海居民對天然氣發電代替煤電減排的支付意愿要高于核電。可以說明，利用天然氣發電方式代替煤電減排更容易達到減排目標。

3.3支付意愿結果分析

圖1　天燃氣發電代替煤電居民支持頻率圖

圖2　核電代替煤電居民支持頻率圖

上海居民對代替煤電減排的支付意愿結果圖3和圖4顯示出，在通過天然氣發電或核電代替煤電減排30%的情景下，上海居民的支付意愿分別為電力支出賬單額外增加13.12%和1.72%，支付意愿的上限分別為14.62%和1.95%；在電力部門獨自減排50%的情景下，上海居民對增加天然氣發電和核電的支付意愿分別為21.87%和 2.86%，支付意愿上限分別為24.38%和3.24%。本研究支付意愿結果反映出隨著減排份額的增加，居民的支付意愿不但在逐步提高，且上海居民對增加天然氣發電的支付意愿水平相對于增加核電的支付意愿水平還保持著約7倍的關系，這是本研究的發現之一。此外，如果保持當前天然氣發電及核電上網電價水平，上海居民對增加天然氣發電減排30%的支付意愿水平13.12%高于供電結構改變引起的電價預算增加量9.1%，對增加核電的支付意愿水平1.72%小于電價預算增加量3.0%；減排50%時，對增加天然氣的支付意愿21.87%大于供電結構改變引起的預算增加量13.3%，對增加核電的支付意愿水平2.86%小于預算增加量5.2%，可以看出，上海居民對增加天然氣發電份額代替煤電的經濟支持力度，足以促使這一發電結構改變方式的實現，而對增加核電代替煤電的經濟支持力度，在沒有其他幫助的前提下，不足以支撐核電對當前煤電使用的替代，這是本研究的又一發現。圖4結果顯示了上海居民對代替煤電減排所需要付出經濟代價的具體費用，當用天然氣發電代替煤電減排30%時，上海居民每年平均需要額外電力支出374元，支付意愿上限為999元；減排50%時，上海居民每年平均需要額外電力支出增加到623元，上限為1666元；用核電代替煤電減排30%時，上海居民每年平均需要額外電力支出為50元，支付意愿上限為132元；減排50%時，上海居民平均每年需要額外增加電力支出81.88元， 支付意愿上限為220.75元，通過對改變供電結構所需要支付具體費用的計算，驗證了上海居民對天然氣增加發電減排的支付意愿遠遠高于對核電減排的支付意愿。

出現這種結果不難理解，核電成本相對于天然氣發電成本雖低，但是其事故隱藏的災難性太過巨大，大部分的上海居民對核電的安全性心存忌憚頗深。問卷調查交流過程中參與者對近年發生的福島核電事故的超強抵觸心理很好地佐證了這一點。此外，將本研究結果與本文提到的國外相關研究結果對比發現，即使通過天然氣發電代替煤電CO2減排的支付意愿結果明顯低于本文提到的國外CO2減排支付意愿的研究結果[3,5,6,7]，原因有兩點：（1）我國民眾綜合國民素質與這些發達國家存在一定差距，雖然都想生活環境得到改善，但是卻認為減排主體與自己無關；（2）我國民眾的收入水平本來就普遍低于國外發達國家，在我國經濟降速的大背景下，大家更愿意節省開支保障自己的基本生活。

3.4影響支付意愿的社會因素分析

表1列出研究結果受樣本社會經濟特性影響的檢驗結果，結果表明，參與調查者的年齡階段顯著影響著減排策略的支付意愿，系數為正值，表明老年人對CO2減排的支付意愿要高于年輕人，這一結果與Woo CK[11]香港樣本一致，不同于段紅霞[10]、Carlsson[14]樣本結果。由于上海地區的經濟水平相對發達，老年人的基本生活比較有保障，都能領取一定的退休保障金，或是由于子女的奉養，所以他們更少考慮基本的生活問題，更愿意為了自己的健康支付費用來改善環境，對大氣環境的需求已經從生理需求上升到安全需求；參與者的收入水平對居民的支付意愿存在顯著影響，收入水平系數大于零，表明對減排策略的支付意愿隨著收入的提高而提高，這個結果與大部分的研究結果[9,11,15]是一致的，高收入群體一般具有穩定的工作和社會地位，具有良好的生活保障，他們對環境的需求更早地進入了安全需求階段，另外，高收入群體的教育素養較高，對環境保護的認知程度更加深刻，能更好地理解環境改善與經濟發展相輔相成的關系；參與者受教育程度的高低同樣顯著影響著支付意愿結果，受到教育程度越高的參與者對CO2減排的支付意愿也越高，這一結果與曾賢剛[9]對中國4個城市的調查樣本、Li[16]的美國樣本結果一致，可以這樣理解：受教育程度越高知識存量越高，對環境保護的意識越強，所以受過高等教育的人群更加容易肯定環境的非市場價值；模型中上海居住年數的系數為負值，表明在上海居住時間較長的居民對改善上海空氣環境的支付意愿反而不高，出現這種結果原因可能在于，長時間居住上海的居民相對于其他人已經適應上海的空氣環境，相對比較滿足當前的空氣環境，認為沒有必要多支付費用來改變現狀，所以他們對支付意愿表現的較消極。

圖3　95%置信區間下CO2減排支付意愿分布圖

圖4　95%置信區間下CO2減排年均支付意愿費用

4 結論

（1）上海居民對代替煤電進行CO2減排的支持態度的調查結果表明，多數上海居民愿意改變當前的供電結構，并且他們更支持利用天然氣發電代替煤電來改善環境。因此，側重于天然氣發電制定減排策略，更加有利于減排目標的實現。

表1　Logistic回歸結果

（2）上海居民對天然氣發電代替煤電減排的支付意愿水平遠遠高于核電，并保持著7倍左右的關系。此外，本文計算出利用天然氣發電及核電代替煤電減排所需要支付的經濟費用。盡快實現由支付意愿向實際支持行動的轉化，是進一步節能減排工作的又一項重要舉措。

（3）本文支付意愿結果與當前上網電價水平下供電結構改變引起的電價預算增加量的對比結果顯示，利用天然氣發電代替煤電的支付意愿足以支撐減排目標的實現，而僅利用核電代替煤電的支付意愿，在沒有其他支持的前提下，不足以支撐減排目標的實現。因此，在利用單一發電方式代替煤電實現減排目標前提下，加大對天然氣發電的推廣更具可能性。

（4）上海居民的年齡、收入水平、受教育程度、居住年數都對代替煤電進行CO2減排的支付意愿有顯著影響，因此，減排政策制定的公平性也是影響減排目標能否順利實現的重要因素。

參考文獻

[1]郭代模, 楊舜娥, 張安寧.我國發展低碳經濟的基本思路和財稅政策研究[J].經濟研究參考, 2009, 58(8): 2-8.

[2]張志強, 徐中民, 程國棟.條件價值評估法的發展與應用[J].地球科學進展, 2003, 18(3): 454-463.

[3]Akter, S., Bennet, J..Household perception of elimate change and preferences for mitigation action: the case of the carbon pollution reduction scheme in Australia[J].Climatic Change, 2011, 109(4): 417-436.

[4]Lim, H.J., Yoo, S.H..Train travel passengers’ willingness to pay to offset their CO2emissions in Korea[J].Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2014, 32: 526-531.

[5]Kotchen, M.J., Boyle, K.J., Leiserowitz, A.A..Willingness-to-pay and policy-instrument choice for climate-change policy in the United States[J].Energy Policy, 2013, 55: 617-625.

[6]Chalak, A., Hecht, J., Reid, S., Mohamad G.Abiad.Willingness-to-pay for greenhouse gas reductions: A Bayesian investigation of distributional patterns[J].Environmental Science & Policy, 2012, 19-20: 147-157.

[7]Nomura, N., Akai, M..Willingness to pay for green electricity in Japan as estimated through contingent valuation method[J].Applied Energy, 2004, 78: 453-463.

[8]楊開忠, 白墨, 李瑩， 等.關于意愿調查價值評估法在我國環境領域應用的可行性探討—以北京市居民支付意愿研究為例[J].地球科學進展, 2002, 17(3): 420-425.

[9]曾賢剛.我國城鎮居民對CO2減排的支付意愿調查研究[J].中國環境學, 2011, 31(2): 346-352.

[10]段紅霞, 呂艷麗, 李 彥.中國公眾CO2減排的支付意愿: 來自4個省市的案例[J].氣候變化研究進展, 2013, 9(6): 427 -435.

[11]Woo, C.K., Shiu, A., Cheng, Y.S., et al.Residential Willingness-to-Pay for Reducing Coal-Fired Generation’s Emissions in Hong Kong[J].The Electricity Journal, 2014, 27 (3): 50-66.

[12]徐君妃.杭州市空氣污染死亡終點環境損害成本估算[D].浙江: 浙江大學, 2008.

[13]Greene, W.H., Hensher, D.A..Modeling Ordered Choices[M].Cambridge:Cambridge University Press, 2010.

[14]Carlsson, F., Kataria, M., Krupnick, A., et al.Paying for mitigation: a multiple country study[J].Land Economics, 2012, 88(2): 326-340.

[15]張欽智.蘭州市大氣污染經濟損失的支付意愿研究[D].蘭州: 蘭州大學, 2010.

[16]Li, H., Berrens, R.P., Bohara, A.K., et al.Would developing country commitments affect US households’ support for a modified Kyoto Protocol?[J].Ecological Economics, 2004, 48: 329-343.

Study on Shanghai Residents’Willingness to Pay for CO2Emission Reduction in Electric Power Industry

Liu Jun
Shanghai Electric Power University Energy and Mechanical Engineering College

Abstract:The article uses CVM contingent valuation method to build up Logit regression model based on 5436 units survey data in order to estimate Shanghai residents’ willingness to pay for CO2emission reduction strategy instead of coal-fired power generation.The result shows that most of Shanghai residents hold supportive attitude to pay for CO2emission reduction strategy.Rate of support to use natural gas-fired power generation instead of coal-fired power generation is 7 times as much as to use nuclear power generation instead of coal-fired power generation.It figures out that increased natural gas power generation contributes to realization of emission reduction targets.Otherwise, the model shows that age, income level, education level and residence period of Shanghai residents as four social economic characteristics significantly affect results of their willingness to pay for CO2emission reduction strategy.

Key words:CO2emission reduction, CVM contingent valuation method, Willingness to Pay, Logit Regression Model

[作者簡介]

DOI:10.13770/j.cnki.issn2095-705x.2016.03.002

基金項目：國家自然科學基金“我國中長期低碳發展戰略研究”（2012BAC20B07）

劉駿：（1990），男，碩士研究生，從事能源經濟方面研究。