海洋旅游資源非使用價(jià)值支付意愿與家庭收入水平的關(guān)系研究
——以舟山、三亞為例

肖建紅 李小嵩

1.青島大學(xué)旅游與地理科學(xué)學(xué)院 青島266071

2.青島大學(xué)經(jīng)略海洋研究中心 青島266071

3.青島大學(xué)商學(xué)院 青島266071

評(píng)估海洋旅游資源的非使用價(jià)值（non-use value）可以為海洋旅游資源的保護(hù)和管理提供參考。條件價(jià)值評(píng)估法（contingent valuation method，CVM）是最常被采用的非使用價(jià)值評(píng)估方法，其通過假想情景引出受訪者對(duì)非市場(chǎng)物品的支付意愿（willingness to pay，WTP）[1]。為了提出更合理、精準(zhǔn)的海洋旅游資源保護(hù)政策，通常需要通過各種回歸模型對(duì)受訪者WTP 的影響因素進(jìn)行研究。在對(duì)受訪者WTP 影響因素的相關(guān)研究中，學(xué)者們常采用最小二乘回歸、Tobit、Logit 等模型研究WTP 均值的影響因素，但是這些模型都假定對(duì)于不同WTP 群體，解釋變量對(duì)被解釋變量的影響是相同的，不能清晰地反映WTP 的條件分布全貌，而分位數(shù)回歸模型（quantile regression，QR）能更加全面地了解解釋變量對(duì)WTP 條件分布的影響[2]。在研究收入對(duì)WTP 的影響時(shí)，關(guān)注WTP 整體分布的研究較少，而通過分位數(shù)回歸模型可以了解受訪者家庭收入水平對(duì)不同群體WTP 的影響程度的差異，從而為不同案例地不同海洋旅游資源的保護(hù)政策提供參考[3]。

分位數(shù)回歸模型最早由Koenker 和Bassett 提出[2]，在絕大多數(shù)回歸模型都關(guān)注被解釋變量的條件均值的情況下，分位數(shù)回歸提供了對(duì)解釋變量X 和被解釋變量Y 的分位數(shù)之間線性關(guān)系的估計(jì)方法，與普通均值回歸相比，分位數(shù)回歸使用殘差絕對(duì)值的加權(quán)平均作為最小化的目標(biāo)函數(shù)，能避免受極端值的影響，適合具有異方差的模型，使回歸結(jié)果更加穩(wěn)健。分位數(shù)回歸對(duì)被解釋變量的條件分布刻畫得更加細(xì)致，能給出被解釋變量條件分布的大體特征。每個(gè)分位點(diǎn)上的回歸都被賦予條件分布上某個(gè)特殊點(diǎn)（中央或尾部）的一些特征；把不同的分位點(diǎn)回歸集中起來就能提供一個(gè)關(guān)于被解釋變量條件分布得更完整的統(tǒng)計(jì)特征描述。分位數(shù)回歸并不要求很強(qiáng)的分布假設(shè)，在擾動(dòng)項(xiàng)非正態(tài)分布的情形下，分位數(shù)估計(jì)量可能比最小二乘估計(jì)量更為有效。目前分位數(shù)回歸模型已被學(xué)者用于環(huán)境物品影響因素的相關(guān)研究中，代表性研究成果主要有：Krishnamurthy 等運(yùn)用分位數(shù)回歸模型研究了11個(gè)國(guó)家家庭綠色能源WTP 的影響因素，發(fā)現(xiàn)收入對(duì)WTP 分布的中心處有顯著的影響[4]；O'Garra 等則運(yùn)用分位數(shù)回歸模型研究了受訪者對(duì)于在倫敦引入氫公交車以減少空氣和噪聲污染W(wǎng)TP 的影響因素，結(jié)果表明分位數(shù)回歸對(duì)分析CVM 數(shù)據(jù)有效，增強(qiáng)了對(duì)支付意愿決定因素的理解[5]；Notaro等運(yùn)用分位數(shù)回歸模型研究了游客對(duì)保護(hù)加爾達(dá)湖特倫蒂諾湖岸柏樹WTP 的影響因素，表明分位數(shù)回歸可以分析條件分布下WTP 的影響因素[6]。國(guó)內(nèi)也有學(xué)者運(yùn)用分位數(shù)回歸模型研究WTP 的影響因素，代表性成果主要有：鄭海霞等運(yùn)用分位數(shù)回歸模型，研究了居民對(duì)改善密云水庫水質(zhì)WTP 的影響因素，揭示了不同支付層次、支付能力和收入水平的群體對(duì)環(huán)境政策的需求和偏好[3]；李佳佳等采用CVM 評(píng)估了居民對(duì)兩種假想醫(yī)療保險(xiǎn)的WTP，并在此基礎(chǔ)上運(yùn)用分位數(shù)回歸模型研究了WTP 的影響因素，進(jìn)一步證實(shí)了低值WTP 和高值WTP 的影響因素不同[7]；黃穎等運(yùn)用分位數(shù)回歸模型研究了在各個(gè)分位點(diǎn)上農(nóng)戶對(duì)政策性森林保險(xiǎn)WTP 的影響因素，發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶的WTP 在受教育程度上具有明顯分化[8]；孫聰?shù)冗\(yùn)用分位數(shù)回歸模型研究了住房支出的影響因素，識(shí)別了群體差異[9]；朱寧等運(yùn)用分位數(shù)回歸模型，實(shí)證探討城鎮(zhèn)居民家庭雞蛋價(jià)格承受能力以及在蛋價(jià)高位、品牌與普通雞蛋價(jià)差小時(shí)的消費(fèi)傾向[10]。

目前對(duì)海洋旅游資源的研究多以單一資源為評(píng)估對(duì)象[11-14]，而鮮有評(píng)估多個(gè)案例地、多種海洋旅游資源非使用價(jià)值的研究成果。本文以舟山和三亞兩個(gè)案例地的海灘、海洋文化和珊瑚礁3 種海洋旅游資源作為研究對(duì)象，采用最小二乘回歸模型和分位數(shù)回歸模型，研究居民和游客對(duì)保護(hù)海洋旅游資源WTP 的影響因素，尤其是公眾家庭收入對(duì)受訪者WTP 的影響，以期為分位數(shù)回歸模型在海洋旅游資源領(lǐng)域的應(yīng)用以及對(duì)海洋旅游資源政策的制定提供參考。

1 數(shù)據(jù)來源與計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型

1.1 數(shù)據(jù)來源

通過CVM 調(diào)查了居民和游客對(duì)保護(hù)舟山和三亞兩個(gè)案例地的海灘、海洋文化和珊瑚礁3 種海洋旅游資源的WTP，兩個(gè)案例地3 種海洋旅游資源采用的問卷結(jié)構(gòu)、調(diào)查設(shè)計(jì)和調(diào)查方法一致。問卷包括對(duì)待海洋旅游資源的詳細(xì)描述、核心估值問題和受訪者人口社會(huì)特征及不愿意支付的原因3 部分。在調(diào)查過程中，為了提高調(diào)查結(jié)果的有效性和可靠性，對(duì)假想偏差、信息偏差、抗議性反應(yīng)偏差和引導(dǎo)方式偏差進(jìn)行了控制。本文采用明確提醒受訪者的方法控制假想偏差，提醒內(nèi)容包括想象假想表決為真實(shí)表決，家庭預(yù)算約束，因這項(xiàng)計(jì)劃而額外增加的成本，以及海灘、海洋文化和珊瑚礁其他替代品的存在[15-17]；采用對(duì)調(diào)查人員進(jìn)行嚴(yán)格培訓(xùn)，使調(diào)查人員掌握詳細(xì)調(diào)研信息，再通過調(diào)查人員面對(duì)面向受訪者講解相關(guān)信息來控制信息偏差[15]；采用設(shè)置一系列不愿意支付的原因，用于識(shí)別真零支付和抗議性零支付，被識(shí)別的抗議性零支付在進(jìn)一步分析中被剔除[18-20]；目前，海洋旅游資源非市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)價(jià)值評(píng)估中，有關(guān)支付卡式、二分式和開放式3 種投標(biāo)值引導(dǎo)方式的研究成果均較多，研究采用了支付卡式引導(dǎo)方式，一方面可以有效規(guī)避二分式引導(dǎo)方式存在的肯定性回答偏差和起點(diǎn)偏差，另一方面可以有效減輕受訪者的認(rèn)知負(fù)擔(dān)，降低不反應(yīng)率和提高研究的高效性和精準(zhǔn)性[21-22]。

調(diào)查對(duì)象為舟山和三亞的年齡為18～65 周歲的游客和當(dāng)?shù)鼐用瘛Ｕ秸{(diào)查采用面對(duì)面調(diào)查方式，于2017 年7—8 月進(jìn)行，調(diào)查共獲得有效問卷4 763 份。舟山共獲得有效問卷2 059 份，其中海灘1 195 份，海洋文化864份；三亞共獲得有效問卷2 704份，其中海灘1 364份，珊瑚礁1 340份。

1.2 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型

分位數(shù)回歸模型與絕大多數(shù)關(guān)注被解釋變量條件均值的回歸模型相比，能避免極端值的影響，對(duì)條件分布刻畫得更加細(xì)致，給出被解釋變量條件分布更完整的統(tǒng)計(jì)特征描述，使回歸結(jié)果更加穩(wěn)健。分位數(shù)回歸模型不要求很強(qiáng)的分布假設(shè)，在擾動(dòng)項(xiàng)非正態(tài)分布的情形下，分位數(shù)估計(jì)量可能比最小二乘估計(jì)量更為有效。本文運(yùn)用最小二乘回歸模型和分位數(shù)回歸模型研究WTP 與樣本人口社會(huì)特征之間的關(guān)系，各變量的詳細(xì)定義參見表1。

表1 回歸模型各變量定義

建立OLS回歸模型：

在式（1）中，α為常數(shù)項(xiàng)，βi（i=1，2，3，4，5，6）為各個(gè)解釋變量的回歸系數(shù)，μ為誤差項(xiàng)，其他變量解釋見表1。

建立分位數(shù)回歸模型：

在式（2）和式（3）中，Xi表示解釋變量的向量，βθ表示各個(gè)解釋變量的回歸系數(shù)，μi,θ為誤差項(xiàng)，quantθ(WTPi|Xi)為給定Xi條件下的第θ分位數(shù)回歸的WTPi，0 ＜θ＜1。

為了求解樣本中第θ分位數(shù)回歸，使用線性規(guī)劃方法求解最小化殘差絕對(duì)值的加權(quán)平均：

在式（4）中，bθ為βθ估計(jì)量。

2 結(jié)果分析

2.1 受訪者人口社會(huì)特征

受訪者人口社會(huì)特征如表2 所示，舟山海灘和海洋文化受訪者的人口社會(huì)特征類似，在兩個(gè)樣本中，男女比例相當(dāng)，平均年齡約為37歲，約47%的受訪者接受過高等教育，家庭年收入約為14萬元，超過54%的受訪者是游客。三亞海灘受訪者的男女比例相當(dāng)，平均年齡約為34 歲，約60%的受訪者接受過高等教育，家庭年收入約為13萬元，約60%的受訪者為游客。三亞珊瑚礁的受訪者中男性居多，平均年齡約為33 歲，約66%的受訪者接受過高等教育，家庭年收入約為14萬元，居民和短途、中途以及長(zhǎng)途游客的比例相當(dāng)。

表2 受訪者人口社會(huì)特征均值

2.2 受訪者WTP分布

受訪者WTP 的分布比例參見圖1。舟山的樣本中分別有96.7%和97.1%的受訪者對(duì)保護(hù)海灘和海洋文化具有正WTP，分別有84.4%和79.1%的受訪者選擇200 元及以下的投標(biāo)值；三亞的樣本中分別有98.4%和98.7%的受訪者對(duì)保護(hù)海灘和珊瑚礁具有正WTP，分別有85.2%和84.9%的受訪者選擇200元及以下的投標(biāo)值。

圖1 受訪者WTP分布比例

2.3 回歸結(jié)果分析

選取0.1—0.9 共9 個(gè)分位點(diǎn)，分位數(shù)回歸結(jié)果參見表3—表6。從總體來看，在舟山和三亞的3 種海洋旅游資源的分位數(shù)回歸模型中，家庭收入變量在9 個(gè)分位點(diǎn)上都呈現(xiàn)出統(tǒng)計(jì)顯著性，且回歸系數(shù)都為正值，說明受訪者保護(hù)兩個(gè)案例地的3 種海洋旅游資源的WTP 都與收入成正比，受訪者的收入越高其WTP越大。根據(jù)收入回歸系數(shù)圖（圖2—圖5）可以得出，收入變量的回歸系數(shù)隨著分位點(diǎn)的升高而出現(xiàn)遞增趨勢(shì)，說明隨著WTP 的提高，收入變化對(duì)受訪者的影響變大，即收入對(duì)高WTP 群體的影響更大。通過收入變量回歸系數(shù)的遞增趨勢(shì)，可以預(yù)測(cè)隨著公眾收入水平的上升，高WTP 群體WTP 的增加量更大，高WTP 群體與低WTP群體之間WTP的差距也會(huì)隨之變大。

圖2 舟山海灘旅游資源回歸系數(shù)圖

圖3 舟山海洋文化旅游資源回歸系數(shù)圖

圖4 三亞海灘旅游資源回歸系數(shù)圖

圖5 三亞珊瑚礁旅游資源回歸系數(shù)圖

表3 舟山海灘旅游資源回歸結(jié)果

在對(duì)同一案例地不同海洋旅游資源（海灘與海洋文化和海灘與珊瑚礁）以及不同案例地同一資源（海灘）的分位數(shù)回歸結(jié)果的比較中（圖6），可以觀察到受訪者家庭收入對(duì)WTP 的影響存在一定差距。在舟山海灘與海洋文化的比較中發(fā)現(xiàn)，在70%及以下分位點(diǎn)上受訪者家庭收入的回歸系數(shù)不存在差異，均較為接近，在70%以上分位點(diǎn)上舟山海灘樣本收入變量的回歸系數(shù)大于舟山海洋文化樣本中的系數(shù)，這說明對(duì)于舟山海灘和海洋文化而言，收入對(duì)中低WTP 群體的影響力沒有顯著差異，而對(duì)于高WTP 群體，收入對(duì)舟山海灘的影響力大于對(duì)海洋文化的影響力。在三亞海灘與珊瑚礁的比較中發(fā)現(xiàn)，收入變量的回歸系數(shù)在所有9 個(gè)分位點(diǎn)上都較為接近，其中在80%和90%分位點(diǎn)上，三亞珊瑚礁中收入變量的回歸系數(shù)略大于三亞海灘中的系數(shù)，說明對(duì)于中低WTP 群體而言，收入對(duì)三亞海灘和珊瑚礁WTP 的影響力沒有顯著差異，而對(duì)于高WTP 群體，收入對(duì)珊瑚礁WTP 的影響力略大于其對(duì)海灘WTP 的影響力。在舟山海灘與三亞海灘的比較中，收入變量的回歸系數(shù)在50%及以下分位點(diǎn)不存在顯著差異，而隨著分位點(diǎn)的提高，收入系數(shù)的差距呈現(xiàn)遞增的趨勢(shì)，同時(shí)，舟山海灘中的收入系數(shù)始終大于三亞海灘的系數(shù)，說明對(duì)于低WTP 群體，收入對(duì)舟山海灘和三亞海灘WTP 的影響力沒有顯著差異，而對(duì)于高WTP 群體，收入對(duì)舟山海灘WTP 的影響力大于對(duì)三亞海灘WTP的影響力。

圖6 收入變量分位數(shù)回歸系數(shù)圖

最小二乘回歸模型的回歸結(jié)果（表3—表6）與分位數(shù)回歸模型的結(jié)果一致，兩個(gè)模型都表明，在兩個(gè)案例地、3種海洋旅游資源的4組樣本中，家庭收入均顯著正向影響受訪者WTP，即家庭收入水平越高，受訪者的WTP 越高。但是在最小二乘回歸模型和分位數(shù)回歸模型中家庭收入變量的系數(shù)大小存在顯著差異，分位數(shù)回歸模型中家庭收入系數(shù)呈遞增狀態(tài)，最小二乘回歸模型中的系數(shù)僅與某些分位點(diǎn)上的系數(shù)較為接近。如在舟山海灘的兩種模型中，最小二乘回歸模型中家庭收入的系數(shù)與分位數(shù)回歸模型中60%分位點(diǎn)上的系數(shù)最為接近，而與其他分位點(diǎn)上的系數(shù)差距很大。這說明最小二乘回歸模型僅能反映家庭收入對(duì)WTP 均值的影響，不能充分地反映收入對(duì)低分位點(diǎn)群體和高分位點(diǎn)群體WTP 的影響，因此將假設(shè)家庭收入變量對(duì)WTP 影響具有同質(zhì)性的最小二乘回歸模型應(yīng)用到CVM 估計(jì)結(jié)果的分析中得到的信息量較少，不能反映WTP 的條件分布全貌，需要采用分位數(shù)回歸模型來更精確地刻畫家庭收入對(duì)不同群體WTP 的不同影響程度。

舟山和三亞兩個(gè)案例地3 種海洋旅游資源的最小二乘回歸結(jié)果和分位數(shù)回歸結(jié)果表明（表3—表6），性別、年齡、學(xué)歷和受訪者類型的結(jié)果也存在差異，一些變量在最小二乘回歸模型中不顯著，在分位數(shù)回歸模型中卻在部分分位點(diǎn)上顯著，一些變量在最小二乘回歸模型中顯著，在分位數(shù)回歸模型中卻僅在部分分位點(diǎn)上顯著。舟山海灘的回歸結(jié)果（表3）表明：在最小二乘回歸模型中，年齡和受訪者類型對(duì)受訪者WTP 沒有顯著影響，但是在分位數(shù)回歸模型中，年齡在70%分位點(diǎn)上對(duì)受訪者WTP有顯著負(fù)向影響，受訪者類型在60%分位點(diǎn)上對(duì)WTP有顯著負(fù)向影響。舟山海洋文化的回歸結(jié)果（表4）表明：在最小二乘回歸模型中，性別和受訪者類型對(duì)受訪者WTP 沒有顯著影響，學(xué)歷對(duì)受訪者WTP 有顯著正向影響，而在分位數(shù)回歸模型中，性別在80%分位點(diǎn)上顯著正向影響受訪者WTP，受訪者類型在90%分位點(diǎn)上顯著負(fù)向影響受訪者WTP，學(xué)歷僅在40%分位點(diǎn)上顯著正向影響受訪者WTP。三亞海灘的回歸結(jié)果（表5）表明：在最小二乘回歸模型中，性別對(duì)受訪者WTP 有顯著正向影響，年齡、學(xué)歷和受訪者類型對(duì)受訪者WTP 沒有顯著影響，而在分位數(shù)回歸模型中，性別在9 個(gè)分位點(diǎn)上都對(duì)WTP沒有顯著影響，年齡在60%和70%分位點(diǎn)上顯著負(fù)向影響WTP，學(xué)歷在40%分位點(diǎn)上顯著正向影響WTP。三亞珊瑚礁的回歸結(jié)果（表6）表明：在最小二乘回歸模型中，年齡與受訪者WTP 有顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，學(xué)歷和受訪者類型對(duì)受訪者WTP 沒有顯著影響，而在分位數(shù)回歸模型中，年齡在60%、70%和90%分位點(diǎn)上顯著負(fù)向影響受訪者WTP，學(xué)歷在30%、40%和50%分位點(diǎn)上顯著正向影響受訪者WTP，受訪者類型在40%、50%、60%和70%分位點(diǎn)上都顯著影響受訪者WTP。由此可見，采用最小二乘回歸模型得到的結(jié)果可能只能反映部分受訪者的偏好，而不能反映不同群體WTP 影響因素的全貌，得到的政策建議的針對(duì)性不強(qiáng)，可能達(dá)不到很好的實(shí)施效果。而分位數(shù)回歸模型可以得到更加細(xì)化的不同群體WTP 的影響因素，從而得到更加具體、實(shí)施性更強(qiáng)的政策建議。

表4 舟山海洋文化旅游資源回歸結(jié)果

表5 三亞海灘旅游資源回歸結(jié)果

表6 三亞珊瑚礁旅游資源回歸結(jié)果

通過最小二乘回歸結(jié)果和分位數(shù)回歸結(jié)果可以觀察到，在兩個(gè)案例地、3 種海洋旅游資源的4 組樣本中，僅有家庭收入在兩種模型中（分位數(shù)回歸的所有分位點(diǎn)上）始終對(duì)受訪者WTP 存在顯著正向影響，而性別、學(xué)歷、年齡和受訪者類型則沒有呈現(xiàn)普遍的顯著影響，這說明受訪者的家庭收入是受訪者保護(hù)海洋旅游資源WTP的主要驅(qū)動(dòng)因素。

3 結(jié)論與建議

本文以舟山海灘和海洋文化、三亞海灘和珊瑚礁為研究對(duì)象，采用最小二乘回歸模型和分位數(shù)回歸模型研究了居民和游客保護(hù)海洋旅游資源WTP 的影響因素，研究結(jié)果如下文。

（1）對(duì)于舟山和三亞兩個(gè)案例地的海灘、海洋文化和珊瑚礁3 種海洋旅游資源，僅有家庭收入在最小二乘回歸模型和分位數(shù)回歸模型（所有分位點(diǎn)上）中都顯著正向影響受訪者WTP，而性別、年齡、學(xué)歷和受訪者類型則沒有這種普遍的顯著影響，這表明家庭收入是受訪者保護(hù)海洋旅游資源WTP 的主要影響因素，隨著家庭收入水平的升高，受訪者對(duì)保護(hù)海洋旅游資源的WTP也會(huì)隨之增大。

（2）家庭收入的回歸系數(shù)在分位數(shù)回歸模型中呈現(xiàn)遞增趨勢(shì)，說明家庭收入對(duì)高WTP 群體保護(hù)海洋旅游資源WTP 的影響更大，隨著未來家庭收入水平的提高，高WTP 群體與低WTP 群體保護(hù)海洋旅游資源WTP 的差距將會(huì)增加。在未來公眾收入水平迅速提高的背景下，在海洋旅游資源保護(hù)政策制定時(shí)應(yīng)充分考慮家庭收入對(duì)WTP 的影響，將高收入群體作為政策制定的主要目標(biāo)群體，以便能更好地對(duì)海洋旅游資源進(jìn)行保護(hù)同時(shí)滿足公眾對(duì)其日益增長(zhǎng)的需求。

（3）在最小二乘回歸模型和分位數(shù)回歸模型中，性別、年齡、學(xué)歷和受訪者類型的顯著性存在差異；盡管家庭收入的顯著性一致，但是最小二乘回歸模型和分位數(shù)回歸模型不同分位點(diǎn)上的系數(shù)大小有很大差距。

本文通過對(duì)最小二乘回歸模型和分位數(shù)回歸模型的對(duì)比可以得出，將假設(shè)解釋變量對(duì)WTP 的影響具有同質(zhì)性的最小二乘回歸模型應(yīng)用到海洋旅游資源非使用價(jià)值估計(jì)結(jié)果的分析中得到的信息量較少，不能反映WTP 的條件分布全貌，而分位數(shù)回歸模型得到了家庭收入與不同群體WTP 之間更精確的相關(guān)關(guān)系，因此建議未來對(duì)WTP 影響因素的相關(guān)研究應(yīng)優(yōu)先選用分位數(shù)回歸模型。