长江三角洲城市内河环境治理的居民支付意愿比较研究——上海、南京与杭州实例调查

张翼飞,张 真,王 丽,张 蕾 (1.上海对外贸易学院国际经贸学院,经济学专业部,上海 0160；.复旦大学环境科学与工程系,上海 00；.南京工程信息大学遥感学院,江苏 南京 100；.浙江理工大学经济管理学院,浙江 杭州 10018)

长江三角洲城市内河环境治理的居民支付意愿比较研究
——上海、南京与杭州实例调查

张翼飞1*,张 真2,王 丽3,张 蕾4(1.上海对外贸易学院国际经贸学院,经济学专业部,上海 201620；2.复旦大学环境科学与工程系,上海 200433；3.南京工程信息大学遥感学院,江苏 南京 210044；4.浙江理工大学经济管理学院,浙江 杭州 310018)

应用意愿价值评估法(CVM)的技术调查上海、南京和杭州城市内河环境治理的居民支付意愿,并探讨研究结果是否在城市间保持稳定.基于1258份问卷的统计分析,结果显示:上海、南京和杭州居民的支付意愿均值分别为20.5,25.4,20.3元/(户⋅月);进一步的线性对数模型分析结果表明,收入、环境意识等变量在 3城市都呈现显著影响,而户籍、教育等因素在各城市模型中存在显著性差异;3城市混合数据模型显示,南京样本支付意愿显著高于其他2城市样本,杭州与上海调查样本无显著性差异.上述结果揭示了不同城市居民对城市内河治理的支付意愿呈现稳定性,为意愿价值评估法在我国不同区域间的“效益转移”研究提供了实证支持.但另一方面,参数模型表现出一定的差异,需要对模型作进一步的优化.

意愿价值评估法；环境治理；效益转移；支付意愿；城市内河；长江三角洲

随着经济迅速发展,自然资源与环境相对于人造资本渐趋匮乏[1].城市化迅速推进、环境保护的相对滞后使得城市河流污染已成为共性问题,黑臭、浮油悬浮等已成普遍现象,影响居民正常生活和以水体为依托的休闲美学需求,成为居民福利可持续增长的制约因素.尤其是在经济较发达的长江三角洲城市,收入增长带来消费结构的升级,居民对城市河流等环境公共物品的需求日益增加.

居民对河流治理的意愿和偏好信息是政府执行相应的环境公共政策和河流治理决策的重要依据.作为评估非市场物品价值的主要技术,意愿价值评估法(CVM)[2]通过构造假想市场调查人们对生态环境质量变化的支付意愿(WTP)和受偿意愿(WTA),实现对环境物品的价值评估.然而,由于其假想市场的特性,CVM结果的有效性和可靠性也招致广泛争议[3-4].其中,案例调查的结果在区域间是否具备相对稳定性,从而实现“效益转移”[5],这是CVM的研究结果能否经济有效地应用于环境政策制定的重要问题.

“效益转移”是指在生态服务价值评估中,从某区域开展的原创研究中获得的消费者偏好及估计值,是否能推广应用于其他无法进行实例研究但需要进行政策分析的区域去预测被访问者的行为[5-6].该方法被认为不完美,但却是一种对原创研究有效而可替代的方法[7].国际上对CVM的“效益转移”研究开展较早,20世纪 90年代Griffin等[8]、Dowing等[9]的早期实证结果表明该方法误差较大.对此,Bateman等[5]指出“效益转移”方法只在某些情况下适用,而在另外情况下不能推行.这可能是由于不同调查场景下被调查者社会经济状况的差异造成彼此不能完全替代.近年来,国外研究重点聚焦于如何提高生态服务价值“效益转移”的可靠性[10],研究的区域也拓展到国家间层面[11],研究技术上侧重于借助 GIS进行点转移、综合动态功能模型转移和元分析[7].

相比国外大量的实证研究,因经济水平、制度安排、环境管理模式等方面的差异,CVM在我国的研究相对滞后,且在应用中呈现特殊性[12].薛达元等[13]、徐中民等[14]、赵军等[15]开展了典型 CVM 案例研究.近年来,许丽忠等[16]、张翼飞[17]、蔡志坚等[18]、董雪旺等[19]探讨了CVM在我国应用的有效性和可靠性问题,但由于CVM方法调查的人力、时间和经济成本较高,不同区域间的平行试验在国内少见.赵敏华等[20-21]应用CVM方法在相邻村庄对石油开发、煤炭开发等项目进行了环境损害价值评估,并探讨了区域间效益直接转移和函数转移的精度与误差原因,指出CVM在地区间的转移必须满足区域间具有相同或极相近的环境对象和社会经济条件.曾贤刚[22-23]在全国若干城市开展了碳减排和空气污染降低的支付意愿研究,研究结果显示地区间支付意愿存在差异.

综上,目前国内对于CVM区域间稳定性和效益转移的案例研究较为匮乏,少数的案例研究未能揭示区域间CVM应用的稳定性和差异.然而, CVM研究成果应用于环境公共政策制订的迫切性使得科研领域亟需深入而广泛地开展区域间平行应用研究.本文在前期调查的基础上,借鉴国外经验和研究方法,在上海、南京和杭州3地进行城市内河环境治理的支付意愿并行研究,通过建立对数线性模型检验了支付意愿在各地区的影响因素,探讨了支付意愿在区域间的稳定性和差异,提出了CVM在我国应用的若干建议.

1 调查方案设计与调查区域

2010年6月在上海、10月在南京与杭州进行了河流环境治理的居民支付意愿调查.研究水体的选择遵循以下原则:水环境不满足环境质量标准,表现为水体有异味、局部水面有垃圾和颜色不愉悦;水体流经居民区,且有以该水体为使用对象的公园或休闲绿化带.经过多次现场调研,确定调查区域为上海市徐汇区沿漕河泾区域,南京市白下区沿秦淮内河段和杭州市拱墅区沿蚕花巷河区域.

1.1 调查区域状况

上海市研究水体漕河泾位于上海市西南的徐汇区.徐汇区属于上海市区的分中心,2010年人口为108.5万,外来人口占25.8%[24].河流北起蒲汇塘、西至张家塘港,东接龙华港流入黄浦江,是龙华港水系的一部分[25].其中漕河泾徐汇段长约4km,沿岸有上海师范大学、上海应用技术大学等文教机构,周边住宅小区密集.经近些年的河道整治,尤其是世博会期间的集中整治,河流黑臭现象减少[26].但局部水面仍有垃圾、油污,尤其在夏季,河水黑臭、异味严重.康健公园是以漕河泾为休闲水体的开放型公园,公园内水体污染尤为严重,已经影响到其作为休闲娱乐水体的正常功能.

南京市研究水体为秦淮河内河支流.研究河段主要位于白下区,为南京市主城区,是商贸商务金融密集区,人口约 60.2万,户籍人口约 46.3万[27],外来人口约占 24%.河流沿白下路和建邺路自东向西,经朝天宫公园,在涵洞口流入秦淮外河,长约3.5km.沿岸有居民区、商业建筑、中学、幼儿园和朝天宫公园.水体黑臭明显,有排污口数个,排污量大,可明显看到污染带,局部河段的水面可见油污带.河流两岸设有休闲绿化带,距离河面有一定距离和高差,休闲带内设施较齐全,休闲居民众多.

杭州市研究河流为蚕花巷河,位于该市东北拱墅区.拱墅区作为杭州的老工业区,水体污染曾经比较严重.但随着杭州市运河修复工程的进行,目前拱墅区全面开展了污水治理和河道整治项目,水体污染得到有效控制.据杭州市统计局资料,拱墅区2010年人口约60多万,其中户籍人口30万,非户籍人口30多万[28].调查河段沿岸有居民商住楼、私房、临时住房、学校和休闲绿化带等.沿河可看到若干排污口,一些小型商铺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 问卷设计及调查

问卷设计参考国内外相关研究成果[3-4,25]和前期研究经验[17,26],在正式问卷的主体问题前,先以图片和文字形式向居民说明河流的环境状况、污染主要原因、污染物质和可能的危害,以帮助居民建立起对河流现状的感性认识.此外,还介绍了本问卷的科研目的和科研结果为政府提供河流治理信息的科学性和必要性.

问卷主体包括四部分内容:①揭示居民与被评估水体间休闲关系的问题,如“您每日经过漕河泾吗?”、“您和您的家人去河边休闲活动的频率如何?”、“你和家人是步行去河边吗?”和“您及家人在河流区域居住了多长时间?”等问题;②揭示居民对水体环境状态的感知和环境意识等主观方面的问题,如“请您对现状水环境的满意程度打分,满分为 100.”和“水环境修复后对您的生活水平是否有显著提高?”等问题;③反映社会经济状况的问题,如家庭收入、教育程度、户籍状况和房产状况等;④揭示支付意愿的核心问题:

为支持市政府对**水体历时 3年的生态改造,以实现水质达到景观水体Ⅳ类标准,您是否愿意每月出一部分治理费用支持该计划？

□愿意 □不愿意

如果愿意支付,那么您愿意支付多少元.

调查采用随机面访形式,调查人员由具有环境、地理科学背景的研究生和高年级本科生组成.在各地区分别进行约 200份的预调查基础上开展正式调查.在研究区域内随机抽样,总发放问卷数为1380份,其中上海发放问卷480份,南京400份,杭州500份.上海、南京和杭州回收问卷数分别为 480份、362份和 443份,回收率分别为100%、90.5%和88.6%.剔除漏答、错答、明显逻辑错误等问卷,3城市有效问卷分别为 467份、352份和439份,有效问卷率分别为97.3%、88.0%和87.8%,总有效率为91.2%.

1.3 样本数据统计分析

对样本在收入和教育等社会经济指标、步行到河边等河流地理特征、到河边休闲频率等利用水体特征、对水体现状的评价和河流对生活的重要程度等环境意识与评价指标等进行统计,结果列于表1中.

由表1可见:①从社会经济状况分析,在家庭收入方面,3个城市样本家庭收入水平均值都超7000元,且比较接近;上海高等教育背景比例最高;南京样本拥有房屋产权的比例最高,超过80%,杭州最低,仅略超30%,总样本中有超过50%的非户籍人口,杭州样本中这一比例最高.②从居民对水体的评价分析,总样本平均分低于及格水平,这与河流的水环境现状相符.③从居民环境意识分析,3个城市样本都有约1/4的居民认为水体的改善可以显著提高生活质量,而认为水体改善不重要的样本中,南京和杭州样本比例是上海的2倍左右,表明上海样本的整体环境意识较高.④从居民与河流的关系分析,有超过 60%的居民经常到河边休闲并采用步行的交通方式,表明多数居民居住在河流附近且对水体相关的休闲服务有一定的需求.上海与杭州有约 3/4的样本每日会经过评价河流,而南京只有1/4左右,这与南京调查区域位于市中心区有关;居民在沿河区域居住的时间平均为15年左右,其中南京居住时间最长、杭州较短.

表1 调查样本总体特征Table 1 Descriptive statistics of the samples

受各城市在环境污染分布、环境治理进程上的差异等条件的限制,为保证调查的河流在性质上的相近,因此造成各研究区域在各自城市中的相对位置和调查样本的社会经济状况存在一定差异:南京市研究区域位于市中心附近,人口密度高,居民区和商铺混杂;上海市研究区域位于市区分中心,属于徐汇区的科技文教区域,主要是教育机构和居民区,本地户籍居民较多;而杭州市由于整体水环境治理效果好,因此河流现状不达标的区域位于靠近市郊的地区,属于老工业改造区,调查区域主要归属上塘街道,该街道以外来人口为主,常驻人口3.6万人,外来人口6万人[28],与户籍特征相一致,杭州样本表现出收入、教育偏低的特征.

2 支付意愿分布与主要统计量比较

2.1 支付意愿分布比较

前期在上海的 CVM 研究[25]采用支付卡问卷, 让居民从给定的十几个数额中进行选择,该方式简便易行.但会使居民认为只有给定的数额是合理的数值,从而造成调查结果的偏差.因此,本次调查问卷采用开放式问卷[26],但考虑到开放式问卷难以避免少数居民提供的数额超出收入可承受范围的情况.因此,对该类问卷进行了筛选,剔除了支付意愿明显不合理的样本.其中,上海删除1份,南京6份,杭州1份.上海地区有效样本数466,南京地区346,杭州为438.

总样本中支付意愿大于零的比例为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元这5个数值上;其中 10元的比例最大,占正支付样本的28.8%;其次是选择5元的样本,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元这4个数值上;其中10元的比例最大,占正支付样本的 22.5%;100元其次,占17.2%.杭州支付意愿主要集中在100,50,10,5元这4个数值上;100,50,10元3个数字比例接近,各约20%左右.

图1 三城市居民支付意愿分布对照Fig.1 Distribution of WTP in the three cities

图2 三城市居民支付意愿累计分布对照Fig.2 Cumulative distribution of WTP in the three cities

为便于比较3个城市样本WTP的分布,将3组数据的分布和累积频率曲线分别绘制图 1和图2.3组调查在支付意愿分布和累积频率分布上都呈现相近的趋势.

2.2 支付意愿主要统计值

支付意愿的平均值、中位值及其变化程度是描述WTP数据的重要指标.表2显示,各城市整体样本支付意愿均值接近,略超20元,中位数为 0～5元.在 WTP大于零的样本中,平均值在30～70元之间,其中南京样本均值最高,上海最低;中位数接近,为20～40元.这一调查结果与文献[21]相近.

按户籍状况统计各城市样本的支付意愿均值,如表3所示.各城市非本地户籍居民支付意愿均值都低于对照组,差异程度分别为上海22.4%、南京为 40.7%和杭州为 38.2%.按环境意识程度分组,将认为河流修复后显著提高生活质量的样本定义为环境意识较强,表3显示,除杭州样本组间统计值接近外,上海与南京样本中环境意识较强的居民的支付意愿均值高于对照组.

综上所述,3城市在支付意愿分布、主要统计值及主要分组统计上都呈现量级上的一致性,分布区间和均值指标吻合性良好.可见本案支付意愿的研究结果在社会经济状况相似区域间具有稳定性.

表2 居民支付意愿统计值(元)Table 2 Mean and median value of WTP (yuan)

表3 按照户籍与环境意识分组的居民支付意愿统计值(元)Table 3 Statistics of WTP in different group (yuan)

3 支付意愿影响因素的分析

3.1 变量定义与赋值

居民对河流环境治理支付意愿的差异是居民收入、教育程度、对环境的主观感知、环境意识、社会地位、地区公共事务的参与、对政策不同解读等综合因素影响的结果,同时上述微观特征又与研究区域经济发展水平及发展路径、产业结构、河流环境的历史变迁、区域环境治理、公共管理制度及模式等区域特征紧密相关.因此对环境物品支付意愿的内在机制和不同层级的影响因素进行研究,将有助于进一步揭示支付意愿在区域间的稳定性及偏差出现的原因.

借鉴前期研究成果[17,25-26],运用计量模型实证分析各城市居民支付意愿的影响因素,主要设置社会经济变量、居民环境态度和意识、人与水体的关系等几组变量(变量定义见表4.)第1组为人口和社会经济状况变量,主要包括收入、教育、房产情况与户籍状况.其中,收入是连续型数值变量;教育变量在调查时分为小学及以下、初中、三校及高中、大专及大学、研究生及以上和其他等6类,分别赋值1～6.在回归分析中,根据样本结构,高等教育及以上赋值为1,以下为0.第2组为居民对环境现状的评价和环境意识变量.根据河流水体现状给水体打分,满分 100分,分值越高,表示对水环境越满意,为连续型数值变量.环境意识的衡量是通过询问居民“水体改善后,是否能显著提高生活质量”,肯定回答代表环境物品存在于居民的效用函数中,赋值为 1,否定回答赋值为0.第3组为表征居民与水体关系的变量,分别为“是否每日经过河流”、“是否步行到河流”、“去河边的频率是否大于每月2次”等变量.对上述问题的肯定回答赋值为 1,否定为 0.另一个变量是代表居民在河流附近居住的时间,为连续数值变量.第4组为城市变量,为分析在控制上述变量情况下城市间是否存在显著差异,设置代表城市的虚拟变量.

3.2 参数模型与回归结果

为揭示个体社会经济状况差异、对评估河流的主观感知、个体利用水体差异、所在地区宏观经济特征等差异在何种程度上可以解释居民对河流环境治理的支付意愿差异,本节采用对数线性模型进行分析.其概念模型为:

居民支付意愿=F(社会经济变量,居民环境态度和意识,人与水体的关系)

表4 解释变量定义Table 4 Definition of explanatary variables

回归方程为:

式中:β0为常数项;βi、δi、ξi、ηi、ζi为回归系数;μ为随机扰动项.

回归分析结果列于表5.由表5可见,模型中一些变量在3个城市中呈现一致性,一些变量在城市间存在差异:

2.1 研究变量与问卷设计 主要选取品牌真实性、网络口碑和顾客价值共创意愿3个变量，在各变量的题项及相关维度的选取方面，笔者在充分考虑杭州龙井茶品牌特点的基础上，参照Napoli等[7]和Morhart等[10]文献以及结合农业品牌的具体特点设计真实量表；依据See-To等[4]所开发的网络口碑量表设计调查问卷题项，在Tajvidi等[28]开发量表的基础上设计顾客价值共创意愿题项。

(1) 收入与环境意识变量在3个城市模型中呈现一致性显著影响,房屋产权等变量不显著.

收入变量在3个城市模型中都在1%置信水平上显著,影响方向为正.表明家庭收入越高,居民对环境物品的支付意愿越高,这与理论预期相符,也与国内及前期上海研究结果相符[22-23].对比回归系数可见,支付意愿的收入弹性在南京样本中最高,接近1;杭州最低,为0.39.说明南京居民在收入提高后对环境物品的消费将同比增加,而上海居民将增加约50%,而杭州居民增加不足40%.说明河流环境在南京居民消费函数中占比重较大.

“环境意识”变量在上海与南京模型中在1%的置信水平上显著,杭州模型中在 10%置信水平上显著,3城市中一致的影响揭示:认为良好水体环境能显著改善生活质量的居民比对照组支付意愿更高,说明居民环境意识越强,对居住区环境治理的态度越积极,对相关税收的支持度也会越高,这符合一般理论预期.

表5 支付意愿的影响因素对数线性模型回归结果Table 5 Results of Log-linear regression of WTP

长江三角洲大中城市随着经济的快速发展,过去 10年房产价格持续走高,与收入相比,房产已经成为家庭财富中的重要组成部分.因此,本研究中加入反映住房产权归属的变量.但从回归结果看,4个模型中该变量都不显著,显示房产状况并不是主要影响因素.可能的解释是:因个体对河流环境等公共物品的捐赠或税收额度预计较低,故与固定资产财富效应关联较小.

(2) 户籍状况、教育程度、环境评价、经过河流和到河边频率等变量在城市模型间呈现显著性差异.

作为代表我国特殊社会构成的变量,户籍变量集中反映了我国“城乡二元结构”社会随着经济发展、城市化进程和劳动力快速流动而在城市内部形成的“新二元”的社会结构.尤其在长江三角洲地区,经济快速发展吸引了全国范围内的劳动力,根据第六次全国人口普查结果[26],上海非户籍人口已经近 40%,非本地户籍人口对所在城市公共环境的行为影响已不容忽视.回归结果显示,南京和杭州模型中户籍变量分别在 5%和10%置信水平上显著,符号为负,表明在控制了收入等主要社会经济特征情况下非户籍居民对环境物品支付意愿显著低于对照组.这与面访中居民的反馈信息吻合,也与一般理论预期相符.在我国,户籍制度与居民就业、教育、医疗等社会福利紧密相关,非户籍居民虽然在工作所在地生活和纳税,但是由于户籍管理的规定,并不享受税收提供的社会福利等公共产品,再加上居住和工作的流动性,因此表现为对河流等环境公共品关注度不足.在上海模型中, P值为0.256,在统计上不显著,可能的解释是与其他两城市相比,由于上海对外来人口的高筛选机制,上海非本地户籍人口反而呈现较强的竞争力,因此表现户籍因素对生活的影响小于其他城市.

教育变量在上海模型中在1%置信水平显著,南京以近15%置信水平显著.可见,与对照组相比,教育水平越高,其对城市环境公共品的治理也越支持.但这一变量在杭州并不显著,这可能与其样本中高等教育比例只有 25%,仅为其他城市的一半而导致样本差异不足有关.

支付意愿与对河流的环境感知相关.模型结果显示,在南京和杭州模型中该变量分别在接近10%和15%置信水平上显著,且符号为正.结合面访中的信息,对这一现象可能的解释是:此两城市居民普遍对水体不满意,对水体的打分分别为40和50左右;而对水体打分越高的居民认为河流经过治理已经比前几年的情况好转,显示出对政府治理河流的信心,因此在统计上显示倾向于支付,这也与这两条河流的治理历程相符.上海模型中该变量不显著,可能的解释是上海样本对水体的满意程度在3个城市中最高,超过60分,并且从面访中获知,一些居民认为河流经过前几年,尤其是世界博览会前期的治理,水体环境已经大为改善,不需要再治理了.还有一部分居民认为,治理了很多年,也没有太大改善,表现为对治理效果的怀疑.因此,上述情况可能是导致城市间有差异的原因.同时,从回归系数的数量级来分析,系数都为千分之二到千分之八,尽管在统计上呈现显著,在经济上却没有显著意义,因此可以得出居民对水体现状的感知和评价对支付意愿影响很小.

模型中以“到河边休闲频率”代表居民对水体休闲服务的需求量和对水体的熟悉程度,仅杭州模型显著,且符号为负,说明经常去河边休闲的居民反而支付意愿低,显示其对水体休闲服务需求量和支付意愿的背离.这一变量在其他两城市模型中不显著,表明居民对河流治理的支付意愿或支持程度并不限于居民对河流的实际使用程度,这一点与前文所述上海和南京样本中环境意识较强,本地户籍人口较多,环境需求的收入弹性较高是一致的.

模型中以“是否步行到河边”表示居民与河流地理距离的变量,仅在南京模型中显著,符号为正,表明与河流距离较近的居民支付意愿较高;在“河边居住时间”变量仅在南京显著,符号为正,表明老居民支付意愿高,其他城市不显著.

(3) 多城市混合数据回归结果显示南京样本支付意愿显著高于其他城市,上海与杭州无差异.

本研究的对象是流经居民区且环境状况不达标的水体,因此3个城市的研究对象自然属性相似.在此基础上构建3城市混合数据,通过加大样本容量,有助于获取更精确的估计量和更有功效的检验统计量[29].回归结果显示,家庭收入、教育程度、水体评价、环境意识和经过河流变量在统计上显著,呈正向影响;非户籍居民支付意愿显著低于对照组,频繁去河边休闲的居民支付意愿较低;房产状况、水体环境感知及地理区位影响不显著.

由于影响环境公共物品支付意愿的自然社会因素的复杂性,为分析在控制上文模型中变量的情况下,城市间是否还存在显著差异,因此在模型中设置城市虚拟变量,以实现城市间对比.模型结果显示:与南京相比,上海与杭州样本都呈现显著性较低的支付意愿,且杭州与上海无显著性差异.这与上文中南京支付意愿的收入弹性最高的现象相一致.

综上所述,从参数模型结果来看,衡量模型解释程度的R参数在0.245～0.48之间,模型变量间既存在共同点,也存在显著差异,说明3城市社会经济制度及研究水体特征的变量设置还有待进一步补充完善,部分系数及城市变量的差异,也说明支付意愿函数在城市间转移证据不足,亟待开展进一步研究.

4 结论

4.1 比较上海、南京、杭州城市内河环境治理居民支付意愿的分布特征与主要统计量,结果显示3城市WTP分布情况类似,均值相近,分别为上海20.5元/户月,南京25.4元/户月,杭州20.3元/户月,检验了WTP在城市间呈现一定的稳定性.因此, WTP直接非参数评估结果可以在评估对象特征类似、社会经济状况相近的区域间在一定精度范围内进行效益转移.

4.2 构建支付意愿参数模型对主要影响因素进行回归分析,结果表明3城市模型支付意愿的影响因素既有一致性也有差异性,如收入和环境意识都呈现显著性正向影响,非户籍因素在南京和杭州呈现显著性负向影响,教育和“经过河流”变量在上海和南京模型中显著为正等.3城市混合数据模型显示,与其他2城市相比,在控制了社会经济等主要因素后,南京样本支付意愿显著较高,而杭州与上海参数模型无显著性差异.以上说明参数模型在区域间实现效益转移的证据还有待进一步揭示.

4.3 进一步的偏差分析认为:由于水环境现状不达标是筛选评价河流的主要原则,故3城市调查区域居民的社会经济条件有一定差异.如杭州市因整体水环境治理效果显著,仅有靠近城郊的河流符合筛选标准,而该河流周边居民的收入、高等教育比例、产权房比例和户籍人口比例显著低于其他2城市,变量差异的不足可能影响模型统计结果.

此外,评估对象自然属性、居民社会经济状况与居民利用水体的方式等各种因素交互作用,对 WTP的影响呈现复杂化.因此,模型变量设置需要作进一步的优化与补充才能实现对支付意愿差异的更为准确的揭示.

还需要指出的是,与西方成熟市场化国家相比,我国非成熟市场机制、公共财税制度和社会管理制度的不同,导致支付意愿与居民的真实需求存在差异,且因社会制度因素与自然因素互相交织作用而导致其偏差的方向和尺度各异.故这一领域还需开展更多的应用实例研究以积累经验数据,以促进环境物品支付意愿的评估结果在环境公共政策和治理决策中的科学应用.

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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

国家自然科学基金资助项目(40901291);国家社科基金重大项目(11&ZD003);上海市教委科研创新项目(13YZ053)

* 责任作者, 教授, Yifei_zhang@126.com

X24,X196

A

1000-6923(2012)11-2103-10

张翼飞(1975-),女,江苏省连云港市人,教授,博士,主要从事生态系统服务与人类福祉研究.发表论文20余篇.