内容提要:农业面源污染防控的经济价值为农业面源污染防控政策的制定提供了重要的经济激励。本文基于江苏省安全农产品生产户的入户调查数据,运用条件价值法(CVM)分析了影响农户农业面源污染防控支付意愿的因素,采用Tobit模型估计了农户愿意支付的金额(WTPA),在此基础上,估算了江苏省农业面源污染防控的经济价值。研究结果显示:江苏省农业面源污染防控具有巨大的经济价值,江苏省安全农产品生产户一次性愿意支付的农业面源污染防控金额现值为250603.92万元;农业面源污染防控的经济价值呈现出显著的地区差异,苏北地区农业面源污染防控的经济价值为125930.74万元,高于苏中、苏南两地124673.18万元的农业面源污染防控经济价值之和。
关键词:农业面源污染 经济价值 条件价值法(CVM) Tobit模型
一、引言
农业向人类提供食物、纤维与原材料,然而,由于农业生产过程的联合生产属性,农业生产活动不仅向人类提供有益产品,同时也产生环境污染等有害物品(Baumgärtner et al.,2001)。农业生产中过量投入的化肥和农药造成面源污染。农业面源污染带来人们健康损失、农产品质量下降、农作物减产以及食品安全等问题。因此,防控农业面源污染成为紧迫的现实问题。农业面源污染防控服务的公共物品属性,使之无法由市场供给,因而需要由政府来提供。而对于政府来说,是否提供某项公共物品则是基于成本-效益分析的考量。若效益高于成本,政府提供该公共物品;反之,则不会提供。因此,准确度量农业面源污染防控的效益,是进行成本-效益分析的基础,也是制定农业面源污染防控政策的先导环节。可是,现有文献往往越过该环节,直接探讨不同农业面源污染防控政策的取舍问题(例如张蔚文等,2006;韩洪云、杨增旭,2010)。对农业面源污染防控经济价值的评估相对缺乏,只有少量文献关注这一领域(例如颜夕生,1993;刘光栋等,2004;郭淑敏等,2005)。所以,开展农业面源污染防控经济价值的评估,不但具有重要的理论意义,而且也将为后续的政府农业面源污染防控政策的制定提供支持。
农户既是农业面源污染防控的直接获益者,又是主要受益者,因此,基于农户视角的农业面源污染防控经济价值评估,具有重要的现实意义。近年来,随着“无公害食品行动计划”向纵深推进,中国的安全农产品生产得到了长足发展。以江苏省为例,截止到2009年底,全省认定的无公害农产品、绿色食品和有机农产品生产基地面积达4472.49万亩,占全省耕地总面积的62.9%[1]。这样,农户内部又进一步分化为安全农产品生产户与常规农产品生产户。安全农产品生产户不仅数量众多、种植规模庞大,而且其环境友好行为践行者、环境友好行为现实获益者的身份,使其对农业面源污染防控经济价值的评价呈现出鲜明的群体特征,这就使得基于安全农产品生产户视角的对农业面源污染防控经济价值的研究不仅必要,而且重要。但是,迄今还没有学者从安全农产品生产户的视角出发,系统地研究农业面源污染防控的经济价值。因此,本文旨在利用江苏省安全农产品生产户的入户调查数据,了解安全农产品生产户对农业面源污染防控经济价值的评价状况,并分析影响他们对农业面源污染防控经济价值评价的因素。
二、理论分析
(一)农业面源污染防控经济价值评估
农业面源污染防控服务很少通过市场进行交易,难以由市场定价,所以,经济学家常用非市场评价方法来评估无法由市场定价的环境服务的价值。条件价值法(contingent valuation method,简称“CVM”)是评估非市场交易商品价值的基本方法。该方法是在建立假想市场的情况下,通过询问人们对某一环境效益改善或资源保护措施的支付意愿,推导出环境商品的经济价值(Mitchell and Carson,1989)。条件价值法由Ciriacy-Wantrup于1947年首次提出,随后Davis于1963年率先将其运用于污染防控的经济价值评估,此后该方法被频繁用于环境影响的污染防控的经济评价之中。
中国于20世纪80年代引入CVM的基本理念,从90年代开始运用该方法进行经济价值评估。目前,CVM被广泛应用于农业生态环境损害与保护经济价值的评估方面(例如刘光栋等,2004;蔡银莺等,2006;马文博等,2010)。刘光栋等(2004)应用CVM调查了华北高产农业区山东省桓台县公众对防治农业面源污染地下水所需费用的支付意愿;蔡银莺等(2006)、马文博等(2010)分别运用CVM估计了湖北省、河南省汝州市农地保护的经济价值。CVM的规范性和完善性已为前人的研究所证明(例如彭希哲、田文华,2003),因此,本文将运用该方法,调查安全农产品生产户的环境保护支付意愿,评估农业面源污染防控的经济价值。
(二)环境保护支付意愿的影响因素
在环境影响的经济价值评估中,经济学家往往用支付意愿来衡量环境服务的经济价值。随着环境影响经济评价研究的深入,环境保护支付意愿及其影响因素的研究受到了学者们的关注。国内外学者的研究显示,环境保护支付意愿主要受个体因素、家庭因素、环境知识和心理因素的影响(刘光栋等,2004;郭淑敏等,2005;梁爽等,2005;蔡志坚、张巍巍,2007;杨宝路、邹骥,2009;Poudel and Johnsen,2009;Afroz et al.,2009,Kotchen et al.,2009)。
1.个体因素。在CVM调查中,被调查者的个体因素是影响其支付意愿的重要变量。被调查者的年龄、受教育程度、社会身份等是反映其个体特征的主要指标。刘光栋等(2004)、郭淑敏等(2005)研究了公众对地下水污染防治的支付意愿,其研究结果显示,公众的受教育程度越高,其支付意愿也越高,而年龄则对其支付意愿有负向影响。国外学者的研究也有相似的发现,例如,Vásquez and Pallab(2009)发现,墨西哥帕拉尔地区公众的安全饮用水支付意愿受其年龄负向影响,受其受教育程度正向影响;Poudel and Johnsen(2009)在研究尼泊尔卡斯基地区农民对农作物基因资源保护的支付意愿时,也发现受教育水平对其支付意愿有正向影响。此外,个体的社会身份也会对其支付意愿产生重要影响。Kotchen et al.(2009)发现,美国居民的民主党党员身份对其废弃物管理的支付意愿有显著的正效应;参与环保组织也会增强公众的环境保护支付金额(Bernath and Roschewitz,2008)。
2.家庭因素。家庭成员收入是影响家庭经济地位和社会地位的基础因素。家庭成员收入是家庭支付能力的重要表征,它对环境保护支付愿意的显著影响,已经为国内外学者的研究所证实。梁爽等(2005),蔡志坚、张巍巍(2007),杨宝路、邹骥(2009)发现,家庭成员收入对公众的地表水质改善支付意愿产生显著的正效应;Bernath and Roschewitz(2008)在评估都市森林的游憩价值时发现,家庭成员收入越高,游客对森林旅游产品的支付意愿越高;马文博等(2010)在研究耕地保护的经济价值时发现,家庭成员收入是影响河南省汝州市公众对耕地非市场价值的支付意愿的重要变量。
3.环境知识。环境知识是环境态度与环境行为的基础,它反映了公众对环境污染与环境保护问题的认知程度和认知水平。通常,公众拥有的环境知识越丰富,对环境问题的认知能力越强,其环境保护支付的努力程度就越高。Cho et al.(2005)分析美国北卡罗莱纳州农户的土地保护支付意愿时发现,环境知识对其支付金额有显著的正向影响,环境知识越丰富,农户的土地保护支付金额就越高;Afroz et al.(2009)调查了孟加拉国首都达卡的公众对废弃物管理系统改进的支付意愿,发现公众对废弃物污染的认识能力越强,其支付意愿越高;Kotchen et al.(2009)在美国的一个类似研究中,也得出了与上述研究一致的结论。
环境知识 农户家庭因素 个体因素 行为态度 主观规范 感知行为控制 环境保护行为倾向 农 户 的 农 业 面 源 污 染 防 控 行 为 影响因素 实际环境保护行为 农业面源污染 防控的经济价值 农业面源污染 防控的支付意愿 注: 图1 农户农业面源污染防控支付意愿研究模型
4.心理因素。传统的CVM模型,主要考察经济因素对公众环境保护支付意愿的影响,使得其解释能力不足(Bernath and Roschewitz,2008)。为了克服这个问题,Ajzen and Driver(1992)在传统的CVM研究中引入计划行为理论,充分考虑了态度等行为变量对主体环境保护支付意愿的影响,从而提高了该模型的可靠性与有效性。根据计划行为理论,行为倾向是预测人类行为的中介变量,而人的行为倾向则受到其行为态度(attitude towards behavior)、主观规范(subjective norm)与感知行为控制(perceived behavioral control)三类心理因素的影响。Fielding et al.(2005)运用计划行为理论解释了澳大利亚农户的水环境保护行为倾向,发现他们强烈的保护倾向受到其行为态度、主观规范与感知行为控制因素的影响;Meyerhoff and Liebe(2006)研究德国公众对森林生物多样性的支付意愿时,也验证了计划行为理论在解释与预测支付愿意、支付金额方面的适用性;Bernath and Roschewitz (2008)运用计划行为理论研究了瑞士苏黎世城市森林的游憩价值,发现计划行为理论能够显著改进CVM的解释与预测能力。根据上述分析,本文构建的研究模型如图1所示。本文意在利用微观调查数据,不仅分析个体因素、农户家庭因素、环境知识对安全农产品生产户农业面源污染防控支付意愿的影响,而且要考察行为态度、主观规范和感知行为控制三类心理变量的作用,在此基础上,进一步评估安全农产品生产户对农业面源污染防控的总支付意愿。
三、数据、模型与变量
(一)数据来源
利用CVM调查安全农产品生产户对农业面源污染防控的支付意愿,关键是如何引导出他们对农业面源污染防控服务的真实估价。CVM提供重复投标博弈法(iterative biding game)、开放式问卷法(open ended,简称“OE”)、支付卡法(payment card,简称“PC”)与二分选择法(dichotomous choices,简称“DC”)四种核心估值问题的导出技术。开放式问卷法是一种通过问卷直接询问被调查者的最大支付意愿的方法,该方法易于操作,但需要被调查者对评估对象的价值有一定程度的了解;支付卡法提供一组投标值让被调查者从中选择,这种方法容易产生偏差,被调查者往往偏好选择居中的投标值;二分选择法不需要被调查者回答最大支付意愿,只需要表示接受或不接受所提供的投标值,这种方法只获得了被调查者是否愿意支付某一金额的信息,因此需要更大的被调查者量和更为复杂的统计方法来估计平均最大支付意愿。为了避免上述导出技术的缺点,本文采用重复投标博弈法来询问安全农产品生产户对农业面源污染防控的最大支付意愿,即首先给出一个初始投标值,然后不断提高或降低投标水平,直至引导出他们愿意支付的最大金额为止。
本文研究调查从2010年7月开始,到2010年10月结束。调查分为两个阶段。第一阶段为预调查阶段,调查者深入农户家庭,进行面对面的问卷调查,然后修改问卷内容,确定农业面源污染防控支付金额的初始投标值;第二阶段为正式调查阶段,调查者运用重复投标博弈法获取被调查者的农业面源污染防控最大支付意愿。本次共调查了苏北、苏中、苏南3个地区的12个安全农产品生产基地和321个安全农产品生产户。问卷由四个组成部分:第一部分为农业面源污染防控支付意愿。农业面源污染主要体现为污染物对水体的污染,而江苏省农业生产用水以地表水为主,所以,本文给定下列情景:“目前农村地区的水污染情况严重,政府希望改善水质,如果政府能够将农村沟渠、河流、池塘中的水质改善到20年前的质量水平,您愿意花200元钱来改善水质吗?”如果被调查者愿意,则继续提高投标额,如果不愿意,则降低投标额,直至揭示出农户真实的最大支付意愿;如果农户的支付意愿为0,则请农户阐明原因,以此来鉴别他是否为抗议支付。第二部分为环境知识调查。第三部分对行为态度、主观规范与感知行为控制三类行为倾向预测因子进行调查。第四部分为安全农产品生产户的个体与家庭社会经济统计特征。
(二)计量模型
农户在面对农业面源污染防控支付意愿调查时,他们的支付决策通常包括两个方面:①是否愿意为农业面源污染防控进行支付,即WTP(willingness to pay)等于0还是大于0;②如果WTP大于0,则支付金额(willingness to pay amount,简称“WTPA”)是多少。在支付意愿为0的群体中,能够通过设置一些简单的问题将不愿意接受假设情景的抗议支付者分离出来。抗议支付的情形是CVM调查中经常遇到的问题。对于抗议支付的处理可以采取几种不同的方法,常用的方法是直接从被调查者中移除WTP为0者,不过,这样的处理可能会产生被调查者选择性偏差问题,因此,抗议支付分析应当包括在CVM研究之中(Bernath and Roschewitz,2008)。所以,本文将研究被调查者分成两个部分,研究过程分为两个步骤:首先将抗议支付者分离出来;然后分析非抗议支付者的支付金额及影响因素。
1.抗议支付决策模型。在该模型中,抗议支付决策为因变量。该变量有两种取值情形:如果抗议支付,取值则为1,反之,则为0。被解释变量是二值变量,普通的线性回归模型不再适用,需要用二值响应模型来分析。Logit模型和Probit模型是两种经典的二值响应模型,本文选择拟合效果更佳的Probit模型进行抗议支付决策分析。Probit模型的具体形式如下:
(1)式中,
连续变量
(3)式中,
而离散型变量(例如二分变量)
2.农业面源污染防控支付金额决定模型。在非抗议支付者中,有为数不少的农户的支付金额为0,对于这样的数据集,采用最小二乘估计,将会产生有偏的、不一致的估计结果。对因变量在严格正值域上大致连续,但总体中有不可忽略的部分取值为0的情形,Tobit模型是最为恰当的回归分析模型。Tobit模型最容易定义为一个潜变量模型:
(5)式中,
(6)中,因变量
=
(7)式中,
根据(7)式中,可以求
而离散型变量(例如二分变量)
(三)变量说明
根据前文的文献综述和理论分析框架,选择以下变量作为解释变量和被解释变量。
1.被解释变量。在抗议支付决策模型中,被解释变量为抗议支付(
2.解释变量。(1)农户个体和家庭社会经济统计特征变量。本文选择年龄、受教育程度、是否村干部、是否党员和是否安全农产品生产合作社成员这五个变量来表征被调查者的个体特征。其中,是否村干部和是否党员反映的是被调查者的政治身份,是否安全农产品生产合作社成员则是被调查者是否具有兼有环境组织功能的经济组织成员身份的投射,前者反映了被调查者政治精英的角色,后者体现其社会精英的角色,所以,本文预期这三个变量对抗议支付有负向影响,对支付金额有正向影响。来自安全农产品的销售收入是安全农产品生产户区别于其他类型农户的社会经济特征之一。一方面,安全农产品生产本身就是环境可持续行为;另一方面,较高的收入代表了更强的支付能力。因此,本文预测,安全农产品销售收入对
(2)环境知识变量。农业生产用水的污染状况是农业面源污染的集中体现。本文用对导致农业生产用水污染主要原因的认知(
(3)心理变量。根据计划行为理论,农户的农业面源污染防控行为是有计划的行为,该行为受到农户对环境保护的态度、主观规范与感知行为控制三类因素的影响。在本文研究中,用6个具体的问项来代表以上3个潜变量。其中,对环境保护的态度,指农户对农业面源污染防控行为是持肯定指向还是否定指向,本文用“防控农业面源污染、保护农业生产用水环境,对我而言是重要的”(
表1 解释变量描述性统计及影响方向
|
变量名称 |
变量说明 |
变量 均值 |
对 PROTEST 的影响 |
对 WTPA 的影响 |
|
年龄(AGE) |
被调查者的年龄。大于等于55岁,则取值为1;反之,取值为0 |
0.511 |
+ |
- |
|
受教育程度(EDU) |
被调查者的受教育程度。文盲=1;小学=2;初中=3;高中或中专=4;大专及以上=5 |
2.299 |
- |
+ |
|
是否村干部(CADR) |
被调查者是村干部。取值为1;否则,取值为0 |
0.081 |
- |
+ |
|
是否党员(PARM) |
被调查者是党员。取值为1;否则,取值为0 |
0.075 |
- |
+ |
|
是否安全农产品生产合作社成员(SCOM) |
参加安全农产品合作社,取值为1;否则,取值为0 |
0.118 |
- |
+ |
|
安全农产品销售收入(SINC) |
1万元以下=1;1万~1.5万元=2;1.5万~2万元=3;2万~3万元=4;3万~5万元=5;5万~10万元=6;10万元以上=7 |
2.642 |
? |
+ |
|
对导致农业生产用水污染主要原因的认知(APOL) |
认为农业生产用水污染与化肥农药有关,取值为1;否则,取值为0 |
0.573 |
- |
+ |
|
农业生产用水环境质量改善好处的认知(WARB) |
认为水质改善对自己有好处,取值为1;否则,取值为0 |
0.762 |
- |
+ |
|
农业面源污染防控很重要(ATT1) |
非常认同=5;比较认同=4;一般=3;不太认同=2;极不认同=1 |
4.512 |
- |
+ |
|
农业面源污染防控很值得(ATT2) |
非常认同=5;比较认同=4;一般=3;不太认同=2;极不认同=1 |
4.425 |
- |
+ |
|
同村人认为应该保护环境(SN1) |
非常认同=5;比较认同=4;一般=3;不太认同=2;极不认同=1 |
3.107 |
- |
+ |
|
政府要求保护环境(SN2) |
非常认同=5;比较认同=4;一般=3;不太认同=2;极不认同=1 |
3.708 |
- |
+ |
|
农业面源污染防控自己做主(PBC1) |
非常认同=5;比较认同=4;一般=3;不太认同=2;极不认同=1 |
3.398 |
- |
+ |
|
有条件防控农业面源污染(PBC2) |
非常认同=5;比较认同=4;一般=3;不太认同=2;极不认同=1 |
3.876 |
- |
+ |
|
苏北(SUBE) |
若为苏北地区,取值为1;否则,取值为0 |
0.280 |
? |
? |
|
苏南(SUNA) |
若为苏南地区,取值为1;否则,取值为0 |
0.284 |
? |
? |
(4)其他解释变量。江苏省由南至北可以分为苏南、苏中与苏北三个地区,这三个地区不仅在地理区位上存在差异,而且其经济条件、人文状况等也不一样。所以,本文设置苏北、苏南两个地区虚拟变量来表示各地区的特征,例如产业结构、产业发展水平、公共设施状况、当地亚文化等。这些变量可能会影响到各地区农户的农业面源污染防控支付决策,但往往又难以观测到。地区变量的影响受上述变量的综合作用,因此,它们对农户的农业面源污染防控支付决策究竟会产生何种影响是不确定的,需要在实证分析中进行检验。
四、计量结果分析
(一)安全农产品生产户的特征说明
通过对321个安全农产品生产户入户调查数据统计分析,被调查者农户呈现以下特征(见表1):
1.安全农产品生产者年龄偏大。本次调查不是以户主为调查对象选择标准,而是以实际的安全农产品生产者作为调查对象。本次调查所涉农户,年龄最小者为22岁,年龄最大者为77岁,其中,61%的被调查者年龄集中于50~69岁,被调查者的平均年龄为53.45岁。年龄数据显示,江苏的安全农产品生产者以老年劳动力为主。其实这也反映了中国农村的现实状况,表明调查抽样是合理的。
2.安全农产品生产者受教育程度偏低。本次调查的安全农产品生产者中,有57.4%的被调查者的受教育程度在小学及以下水平,高中及以上受教育程度的只占9.3%。尤其不容忽视的是,被调查者中文盲率高达22.4%,远高于江苏农村地区平均9.4%的文盲率[2]。由此不难发现,安全农产品生产者的整体文化素质偏低。
3.安全农产品生产者环境知识欠缺。农业面源污染造成农业水环境恶化,已成为全球共识。而本次调查中,在问到“您认为当前水质恶化与农业生产中投入的化肥农药等有关吗?”这一问题时,只有57.3%的被调查者认为与滥施化肥农药有关,而42.7%的被调查者认为当前农村地表水污染与农业生产没有关系。在问及“灌溉水质量改善对您有好处吗?”这一问题时,也有24%的被调查者认为对自己没有任何好处。可见,被调查者对环境质量提高的福利效应的认识水平有待进一步提高。
4. 安全农产品生产者的农业面源污染防控态度积极。本文用两个问项来表征被调查者对农业面源污染防控行为所持的态度。在“农业面源污染防控对您而言是重要的”这一态度问项的调查中,有91.3%的被调查者认为“重要”,其中61.7%的被调查者认为“非常重要”;在“农业面源污染防控对您而言是值得的”这一态度问项的调查中,有88.8%的被调查者认为“值得”,其中55.8%的被调查者认为“非常值得”。
(二)安全农产品生产户的面源污染防控支付意愿
1.抗议支付者的分析与鉴别。在321份有效问卷中,有96个被调查者的意愿支付金额(WTPA)等于0,占被调查者总数的29.91%,这一数据高于密云水库周边被调查者对水环境保护的支付意愿,该地区有59%被调查者的WTPA等于0(梁爽等,2005),而低于湖北省被调查者对农地保护的支付意愿,该地区只有13.45%的被调查者WTP等于0(蔡银莺等,2006)。被调查者给出0值支付金额的主要理由如图2所示。其中,家庭经济困境是被调查者给出0值支付金额的首要原因,54个、占0值支付金额被调查者总数56.3%的被调查者是因为“收入低,没有支付能力”而给出0值支付金额;环境污染现状认知障碍是导致被调查者的WTPA等于0的第二个重要原因,有18个被调查者、占0值支付金额被调查者总体18.7%的人认为“污染不严重,无需改善”,这样的观点在苏北地区的被调查者中更为普遍;环境保护主体归属偏差是影响被调查者农业面源污染防控支付意愿的第三个重要原因,10.4%的被调查者认为“污染防控是政府的事情”,所以,其表达的WTPA等于0;导致0值支付金额的第四个原因是被调查者对环境质量改进的福利效应认识不足,8.3%的被调查者认为“水质改善对自己没有好处”,所以,他们陈述的支付金额为0;此外,还有一定比例的被访者因为对污染治理的绩效有质疑,认为“污染根本治理不好”,而给出数量为0的支付金额。
图2 零值支付的原因
无论采用何种核心价值导出技术,在CVM调查中,出现0投标值,是非常普遍的现象。因此,规范的CVM研究需要将抗议性0值支付者,从0值投标者中分离出来(Cho et al.,2005;Bernath and Roschewitz,2008)。McFadden(1994)建议,可以根据被调查者给出0值支付金额的原因进行鉴别。若是因为跟农业面源污染防控不相干的原因而给出0投标值,则被调查者是有效的0值投标者;若是因为反对支付方式或与农业面源污染防控问题相关的其他原因而给出0投标值者,则被调查者为抗议性0值支付者。依据McFadden的抗议支付者鉴别标准,对照被访者给出的导致0值支付金额的原因,不难发现,54个被调查者是因为与农业面源污染防控不相干的经济能力因素而给出0值支付金额,这类被调查者为有效的0值支付者,其他被调查者是因为与农业面源污染防控相关的原因而给出0值支付金额,所以,在96个0值支付者中,剩下的42个、占被调查者总数13.08%被调查者,为抗议性0值支付者。
2.安全农产品生产户的面源污染防控支付金额(WTPA)描述。农户是农村社区中最小的决策单位,因此,本文在调查农业面源污染防控支付金额时,以家庭作为最小支付单位,以200元作为初始投标值,询问农户的环境保护支付金额。如果被调查者表示愿意支付,那么继续提高金额,直至被调查者表示不能承担为止,由此确定最大支付金额;如果被调查者表示不愿支付,则降低数额,直至引导出被调查者可接受的金额为止。在279个非抗议性支付被调查者中,225个被调查者的WTPA大于0,占所调查被调查者总量的70.09%。在正的支付金额中,最小支付金额为30元,最大支付金额为5000元,支付金额的中位数为350元,279个被调查者的平均支付金额为271.83元。全部被调查者的总支付金额为75840元,被调查者的安全农产品种植面积为1107.45亩,亩均支付金额为68.48元。
(三)农业面源污染防控支付意愿影响因素分析
本文研究分别用二项Probit模型和Tobit模型对抗议支付(
1.被调查者及其家庭社会经济特征的影响分析。由表2可知,被调查者及其家庭社会经济统计特征在Probit模型中对抗议支付
表2 Probit和Tobit模型的回归结果
|
变量名称 |
二项Probit模型 |
|
Tobit模型 |
||||
|
回归系数 |
标准误 |
边际效应 |
回归系数 |
标准误 |
边际效应 |
||
|
AGE |
0.2333 |
0.2159 |
0.0497 |
|
-148.9929** |
60.1747 |
-99.1177 |
|
EDU |
0.0601 |
0.1112 |
0.0093 |
|
-39.4221 |
32.6151 |
-26.2709 |
|
CADR |
-0.4487 |
0.5984 |
-0.0823 |
|
242.6405** |
111.3093 |
181.0147 |
|
PARM |
-0.3634 |
0.5763 |
-0.0688 |
|
222.4780* |
118.9957 |
164.7931 |
|
SCOM |
-0.0419 |
0.4330 |
-0.0089 |
|
185.7964** |
94.7070 |
134.2709 |
|
SINC |
-0.0291 |
0.0744 |
-0.0045 |
|
80.0949*** |
18.3306 |
53.3752 |
|
APOL |
-0.5051** |
0.2189 |
-0.1091 |
|
122.7152** |
56.3872 |
80.4051 |
|
WARB |
-0.6401*** |
0.2256 |
-0.1452 |
|
183.1605*** |
71.0722 |
113.6867 |
|
ATT1 |
0.2889 |
0.2672 |
0.0449 |
|
-52.8024 |
68.9084 |
-35.1875 |
|
ATT2 |
-0.3301 |
0.2456 |
-0.0513 |
|
131.8796* |
67.9385 |
87.8846 |
|
SN1 |
-0.0406 |
0.1103 |
-0.0063 |
|
-73.2277*** |
28.3869 |
-48.7989 |
|
SN2 |
-0.1799* |
0.1079 |
-0.0280 |
|
43.4799 |
32.1053 |
28.9750 |
|
PBC1 |
-0.0884 |
0.0785 |
-0.0137 |
|
-35.2834 |
22.2802 |
-23.5129 |
|
PBC2 |
-0.0459 |
0.1154 |
-0.0071 |
|
77.5958** |
34.7665 |
51.7098 |
|
SUBE |
0.6367*** |
0.2388 |
0.1431 |
|
108.3863* |
64.3862 |
74.5518 |
|
SUNA |
0.0899 |
0.3459 |
0.0194 |
|
-94.7990 |
84.4580 |
-61.0234 |
|
常数项 |
0.5131 |
0.7140 |
0.0798 |
|
-594.3911** |
241.4727 |
-396.1020 |
|
样本量 |
321 |
|
279 |
||||
|
R2 |
0.1539 |
|
0.3119 |
||||
|
Log Likelihood |
-105.3738 |
|
-1714.7242 |
||||
|
LR χ2 |
38.3373 |
|
453.1983 |
||||
注:*表示10%的显著性水平,**表示5%的显著性水平,***表示1%的显著性水平。在二项Probit模型中R2为McFadden R2。
在运用CVM的相关文献中,家庭收入对环境保护支付金额有显著的正效应,是最没有争议的。本文的研究结果显示,在Tobit模型中,安全农产品销售收入在1%水平上对
2.环境知识因素的影响分析。根据表2中的回归结果,本文研究发现,环境认知能力因素在Probit模型和Tobit模型中均显著,验证了Cho et al.(2005)和Afroz et al.(2009)的研究结果。Probit模型中,两个反映被调查者环境知识的变量的系数均为负值,说明被调查者越是认为水污染与农业生产有关,水质改善对自己越有利,其抗议支付的可能性越低。如果被调查者认为农业生产用水污染与过量投入化肥和农药有关,那么,其表示抗议支付的可能性将降低10.91%;而如果认为水污染治理对自己有好处,则其表示抗议支付的可能性将降低14.52%。Tobit模型中,这两个环境知识变量对
3.态度、主观规范与感知行为控制的影响分析。由表2可知,态度、主观规范与感知行为控制三类心理变量,在Tobit模型中显示了更强的解释作用。Probit模型中,只有
Tobit模型中,态度类变量
本文出现了一个令人意外的估计结果:
4.地区虚拟变量与农业面源污染防控支付意愿的影响分析。由表2可知,苏北这一地区虚拟变量在两个模型中都产生了显著的正效应。Probit模型估计结果显示,苏北这一变量对抗议支付具有最强的解释能力。调查情况显示,在321个被调查者总体中,共有42个抗议支付者,其中17个来源于苏北地区,苏北地区被调查者之所以抗议支付,是因为半数以上的被调查者认为农业面源污染不严重,没有必要治理,从而拒绝支付。根据Tobit模型的估计结果,在非抗议支付者中,苏北地区被调查者愿意支付的费用比其他地区被调查者高74.55元。调查结果也显示,在54份有效的WTPA等于0的问卷中,只有3份由苏北地区被调查者填写。对于这一结果,可能的解释是,相对于苏南、苏中而言,苏北地区被调查者更倚重于当地农业的发展,安全农产品生产计划的推进,是当地挖掘农业内生增长潜力的有力举措,当地农业生态环境会对安全农产品品质产生重要影响,进而会影响被调查者从安全农产品生产中获得的经济回报。此外,苏北人豪放、热情,更接近于北方人性格,不排除他们在被调查过程中存在一定程度的主动配合的动机。所以,苏北地区被调查者愿意支付的金额显著高于其他地区。
(四)农业面源污染防控经济价值估计
根据(7)式建立的支付金额估算模型,估算出苏北地区安全农产品生产户的农业面源污染防控支付金额的期望值为:
苏北地区农业面源污染防控经济价值现值总额:371.51×338.97=125930.74万元
苏中地区农业面源污染防控经济价值现值总额:277.65×305.23=84747.11万元
苏南地区农业面源污染防控经济价值现值总额:277.65×143.80=39926.07万元
这样,对于安全农产品生产户而言,江苏省农业面源污染防控经济价值的现值总额为250603.92万元。
由于本文在进行CVM调查时,询问被调查者的农业面源污染防控支付金额为一次性支付数量,而非每年的支付金额。假设水环境质量恢复期为20年,那么,当下苏北地区安全农产品生产户一次性支付371.51元现值,分摊到20年,即可测算出每户每年愿意支付的金额。本文以商业银行一年期的存款利率(3.25%)与年通货膨胀率(5%)之和为贴现率[3],那么,根据
苏北地区农业面源污染防控年均价值:35.61×338.97=12070.72万元
苏中地区农业面源污染防控年均价值:26.61×305.23=8122.17万元
苏南地区农业面源污染防控年均价值:26.61×143.80=3826.52万元
这样,对于安全农产品生产户而言,江苏省农业面源污染防控的年均经济价值为24019.41万元。
由上述结果可知,江苏省安全农产品生产户愿意为农业面源污染防控支付的总金额为250603.92万元,即安全农产品生产户视角的江苏省农业面源污染防控的经济价值总额为250603.92万元。若实现本次CVM调查预设的水环境质量修复目标需要20年,那么,江苏省农业面源污染防控服务的年均经济价值为24019.41万元,相当于2009年江苏省农业生产总值的0.07%。在不同地区间,农业面源污染防控的经济价值存在很大差距,农业面源污染防控服务在苏北地区产生的经济价值,远高于其在苏中和苏南地区产生的经济价值。
五、结论与讨论
本文利用江苏省安全农产品生产户的入户调查数据,分析了影响农户支付意愿的因素,并运用条件价值法(CVM)评估了江苏省农业面源污染防控的经济价值。主要研究结论如下:
第一,农业面源污染防控存在巨大的经济价值。绝大多数安全农产品生产者认为,农业面源污染防控能够增进其福利,具有经济价值,他们愿意为农业生态环境保护支付费用。江苏省所有安全农产品生产户总的支付金额现值为250603.92万元。若农村水环境恢复到目标质量水平需要20年,那么20年间,江苏省安全农产品生产户年均愿意支付金额为24019.41万元。
第二,农业面源污染防控的经济价值呈现出显著的地区差异。苏北地区农业面源污染防控的经济价值显著高于江苏其他地区。在平均愿意支付金额方面,苏北地区安全农产品生产户的一次性平均愿意支付金额为371.51元,远高于其他地区安全农产品生产户277.65元的平均愿意支付金额;在农业面源污染防控经济价值总额方面,苏北地区农业面源污染防控的经济价值总额为125930.74万元,高于苏中、苏南两地124673.18万元农业面源污染防控的经济价值总额之和。
第三,本文另一个主要目的是分析农户农业面源污染防控支付意愿的影响因素。本文用两个模型分两步分析了农户农业面源污染防控支付意愿的两个方面——抗议支付决策和支付金额决定。总体而言,两个模型中的解释变量都具有较强的解释和预测能力。在Probit模型中,环境知识、对政府方面压力的感知、是否为苏北地区是影响安全农产品生产户抗议支付的主要决定因素;在Tobit模型中,被调查者身份变量、安全农产品销售收入、环境知识、农业面源污染防控态度、农业面源污染防控难易程度感知和是否为苏北地区对被调查者农业面源污染防控支付金额产生了显著的正向影响。环境知识变量的显著作用,意味着政府可以通过环境教育来普及环境知识,提高安全农产品生产户的农业面源污染防控支付意愿,从而为农业面源污染防控服务提供经济动力。安全农产品生产这的积极效应,说明农村精英群体对农业面源污染防控服务有更强烈的需求,愿意支付更高的价格,这不仅能够为农业生态环境保护提供经济支持,而且也起着重要的示范效应。因此,在农业生态环境保护方面应当充分发挥农村精英群体的作用,以形成对其他农户的示范带动作用。
第四,CVM的调查结果在很大程度上受实际操作技术的影响。例如,不同的支付频率与不同的支付方式会对被调查者愿意支付的金额产生影响。Stevens et al.(1997)的研究结果显示,一次性支付与按月或按年支付的愿意支付金额存在较大差异,通常较高的支付频率会引导出更高的支付金额;靳乐山、郭建卿(2011)则发现,不同的支付方式对农户的支付意愿有非常显著的影响,以劳务方式作为支付方式调查得到的平均愿意支付金额约为以货币方式作为支付方式调查得到金额的5倍。本文研究在调查过程中询问的是被调查者以货币方式一次性愿意支付的金额,由此估算出的农业面源污染防控的经济价值,可能显得保守。希望今后运用CVM进行相关研究时,研究者尝试用不同的支付方式和多种支付频率来引导出被调查者的支付意愿,以更准确地估计农业面源污染防控的经济价值。
参考文献
1.蔡银莺、王晓霞、张安录:《居民参与农地保护的认知程度及支付意愿研究——以湖北省为例》,《中国农村观察》2006年第6期。
2.蔡志坚、张巍巍:《南京市公众对长江水质改善的支付意愿及支付方式的调查》,《生态经济》2007年第2期。
3.郭淑敏、刘光栋、陈印军:《都市型农业土地利用面源污染环保意识和支付意愿研究》,《生态环境》2005年第4期。
4.韩洪云、杨增旭:《农户农业面源污染治理政策接受意愿的实证分析——以陕西眉县为例》,《中国农村经济》2010年第1期。
5.靳乐山、郭建卿:《农村居民对环境保护的认知程度及支付意愿研究——以纳板河自然保护区居民为例》,《资源科学》2011年第1期。
6.梁爽、姜楠、谷树忠:《城市水源地农户环境保护支付意愿及其影响因素分析——以首都水源地密云为例》,《中国农村经济》2005年第2期。
7.刘光栋、吴文良、彭光华:《华北高产农区公众对农业面源污染的环境保护意愿及支付意愿调查》,《农村生态环境》2004年第2期。
8.马文博、李世平、陈昱:《基于CVM的耕地保护经济补偿探析》,《中国人口·资源与环境》2010年第11期。
9.彭希哲、田文华:《上海市空气污染疾病经济损失的意愿支付研究》,《世界经济文汇》2003年第2期。
10.平狄克、鲁宾费尔德:《微观经济学(第七版)》,高远译,中国人民大学出版社,2009年。
11.颜夕生:《江苏省农业环境污染造成的经济损失估算》,《农业环境科学学报》1993年第4期。
12.杨宝路、邹骥:《北京市环境质量改善的居民支付意愿研究》,《中国环境科学》2009年第1期。
13.张蔚文、石敏俊、黄祖辉:《控制非点源污染的政策情景模拟——以太湖流域的平湖市为例》,《中国农村经济》2006年第3期。
14.Afroz, R.; Hanaki, K. and Hasegawa-Kurisu, K.: Willingness to Pay for Waste Management Improvement in
15.Ajzen,
16.Baumgärtner, S.; Dyckhoff, H. and Faber, M.: The Concept of Joint Production and Ecological Economics, Ecological Economics, 36(3): 365-372, 2001.
17.Bernath, K. and Roschewitz, A.: Recreational Benefits of Urban Forests: Explaining Visitors’ Willingness to Pay in the Context of the Theory of Planned Behavior, Journal of Environmental Management, 89(1): 155-166, 2008.
18.Cho, S. H.; Newman, D. H. and Bowker, J. M.: Measuring Rural Homeowners’ Willingness to Pay for Land Conservation Easements,
19.Ciriacy-Wantrup, S. V.: Capital Returns from Soil Conservation Practices, Journal of Farm Economics, 29(4): 1181-1196, 1947.
20.Fielding, K. S; Terry, D. J. and Masser, B. M.: Explaining Landholders’ Decisions about Riparian Zone Management: The Role of Behavioral, Normative and Control Beliefs, Journal of Environmental Management, 77(1): 12-21, 2005.
21.Frick, J.; Kaiser, F. G. and
22.Kotchen, M.; Kallaos, J. and Wheeler, K.: Pharmaceuticals in Wastewater: Behavior, Preferences and Willingness to Pay for a Disposal Program, Journal of Environmental Management, 90(3): 1476-1482, 2009.
23.McFadden, D.: Contingent Valuation and Social Choice, American Journal of Agricultural Economics, 76(4): 689-708, 1994.
24.McFadden, D. and Leonard, G. K.: Issues in the Contingent Valuation of Environmental Goods: Methodologies for Data Collection and Analysis, in Hausman, J. A.(ed.): Contingent Valuation: A Critical Assessment,
25.Meyerhoff, J. and Liebe, U.: Protest Beliefs in Contingent Valuation: Explaining Their Motivation, Ecological Economics, 57(4): 583-594, 2006.
26.Mitchell, R. C. and Carson, R. T.: Using Surveys to Value Public Goods: The Contingent Valuation Method,
27.Poudel, D. P. and Johnsen, F, H.: Valuation of Crop Genetic Resources in
28.Stevens, T. H.; De Coteau, N. E. and Willis, C. E.: Sensitivity of Contingent Valuation to Alternative Payment Schedules, Land Economics, 73(1): 140-148, 1997.
29.Vásquez, W. F. and Pallab, M.: Willingness to Pay for Safe Drinking Water: Evidence from
(作者单位:1南京农业大学管理工程系;
2中国社会科学院农村发展研究所;
3西北农林科技大学经管学院)
(责任编辑:杨晓智)