农村居民水环境治理支付意愿及影响因素研究——基于江苏省的问卷调查

杨卫兵 丰景春 张 可

（1.河海大学 商学院，江苏 南京 211100；2.安徽工业大学 商学院，安徽 马鞍山 243002；3.河海大学 项目管理研究所，江苏 南京 211100；4.江苏省“世界水谷”与水生态文明协同创新中心，江苏 南京 211100）

随着农村经济的发展和农民生活水平的提高，我国农村地区的水环境受到严重污染，呈现出点源污染与面源污染共存、生活污染与工业污染叠加、各种新旧污染与二次污染交织、城市污染向农村转移的态势。近年来，我国逐步加大农村水环境治理力度。截至2013年底，中央财政累计投入农村环保资金195亿元，带动地方财政投入260多亿元，支持4.6万个村庄环境整治，8700多万人受益。但农村水环境治理涉及多个领域，资金需求巨大。仅以生活污水处理为例，根据环保部研究，按照全国60万个行政村的1／3即20万个行政村迫切需要治理，每个行政村治理需要100万元，中央和地方各投资50%测算，共需中央财政投入1000亿元［1］。从国外农村公共产品供给实践来看，多数是基于公众参与即靠多元主体协同配合实现的。如日本，模式是政府出资1／3，环保企业垫付1／3（从运营收费中回收），农户支付1／3，费用含在自来水费里。审视我国农村水环境治理现实，从投入结构看，仍以中央和各级地方政府财政补贴为主。然而，地方政府财力普遍有限，现实中仍是供给总量不足，结构失衡，并呈现出体制内供给单一化和政府供给责任集中化的基本特征，其他供给主体特别是作为主要受益者的农户没有被有效动员起来［2］（P1）。作为农村水环境治理的直接受益者，农户理应分担一定的治理成本，一些农村地区也曾尝试像城市一样实行收费条件下的水环境集中治理，然而效果不佳。本文认为，除了与国家实施税费改革、取消“三提五统”等政策有关外，还与农户个人、家庭的复杂特征及行为有很大关系。因此，有必要研究农户水环境治理的支付意愿及其影响因素，为政府制定合理的政策提供科学依据。

一、相关文献综述

分析现有文献，研究内容主要集中在农村水环境污染现状、成因、对策特别是管理体制改革等方面［3］［4］［5］［6］。关于农户水环境治理支付意愿的研究，仅有少数学者对相关问题开展了探索分析。唐学玉等基于对江苏省安全农产品生产户的调查数据，运用条件价值法（CVM）研究了农户农业面源污染防控支付意愿的影响因素，并采用Tobit模型估算了农户的支付金额［7］。肖新成等基于三峡库区重庆段的调查数据，得出农户对农业面源污染减排的平均支付意愿为295.05元／hm2，与支付意愿正相关且影响较大的变量有受教育程度、是否了解面源污染及来源、对面源污染后果的态度等［8］。李伯华等利用CVM 法，基于红安县的调查数据，通过Logit回归模型研究了农户人居环境建设支付意愿的影响因素，研究结果表明，59%的农户愿意支付，平均额度为79.2 元，收入结构、受教育程度、人居环境意识、人居环境现状评价是主要影响因素［9］。李伯华等还研究了石首市农户对获得安全饮水的支付意愿，研究结果表明，户主年龄、家庭人口数量和户主文化程度是主要影响因素［10］。个别研究开始涉及农村水环境治理、农村生活污水和生活垃圾处理设施的支付意愿，其中，李显戈基于台州市的调查数据，运用CVM 法研究了农户水环境改善的支付意愿，研究结果表明，样本农户的支付意愿为137.03元／年，人均农业收入高及家中有老人或小孩的农户支付意愿较大［11］。

综上所述，现有文献虽对相关问题做了一些分析，但对农户水环境治理支付意愿的实证研究较少，对其影响因素的研究也不足。类似研究侧重于农户对农业面源污染防控、农村人居环境建设和农村饮水安全支付意愿的分析。本文认为，农村水环境治理与上述三者并非同一概念。如农村饮水安全，是从供水角度应对农村水环境污染，由水利部门负责实施，而农村水环境治理是从治污角度系统应对农村水环境污染，涉及源头减量、中间拦截、生态修复等一系列工程与非工程措施，涵盖饮用水源地保护、测土配方施肥、农作物秸秆综合利用、无害化卫生户厕、生活污水和生活垃圾处理、规模化畜禽养殖、废弃物综合利用、河塘沟渠清淤等一系列项目，由环保、农业、水利、卫生等诸多部门分头负责实施。

本研究的贡献可以归结为如下三个方面：（1）从微观层面研究农户水环境治理支付意愿及其影响因素，拓展了农村水环境治理的研究领域；（2）从全国农村环境连片整治示范省和全覆盖拉网式农村环境综合整治试点省中选择经济比较发达的江苏省为研究区域，具有一定的代表性；（3）基于条件价值法，组合运用二元Logistic回归分析和决策树分析，既有效识别和验证影响农户水环境治理支付意愿的主要因素，又对这些因素的重要性进行排序，为政府制定有针对性的治理措施提供新思路和新方法。

二、理论分析

（一）农村水环境治理的属性分析

农村水环境治理是一个复杂的系统工程，对其物品属性的正确认知是农户行为逻辑的起点。物品属性一般分为公共物品和私人物品。萨缪尔森认为：公共品是指这样一类商品，将该商品的效用扩展于他人的成本为零，无法排除他人参与共享［12］（P29）。从该定义可以看出，公共物品呈现出效用的不可分割性、消费的非竞争性、受益的非排他性等基本特征。从经济学的角度来看，农村水环境治理属于公共物品，每个农户都会从水环境治理中得到等同的影响，且其消费不会影响其他人的消费，人们的消费利益只与农村水环境污染治理是否被提供有关，这意味着农村水环境污染治理具有非竞争性；此外，农村水环境污染治理很难在技术上把区域内不付费的农民排除在外，使之无法受益，同时从效率和伦理上也不应该把不付费的农民排除在外。因此，农村水环境污染治理具有非排他性［13］。农村水环境治理具有公共物品属性，支付与不支付治理费用的人在消费权利方面并无差异，因此，从理论上来说，农户缺乏支付治理费用的主观动力，容易坐享其成“搭便车”。而“搭便车”理论认为如果成员在集体行动中不能形成集体理性，都坐享其成，那么，集体目标将很难实现。

基于此，本文认为农户的支付意愿受到农村水环境治理属性的影响。农村水环境治理既包括政府提供的纯公共物品和准公共物品，又包括民营环保企业提供的私人物品，而对农村水环境治理属性的判断取决于农户的基本特征和认知程度，并最终影响他们作出最优支付决策。

（二）CVM 的基本原理

农村水环境治理设施“俱乐部产品”的属性决定了其治理成本难以完全利用市场机制来预算和估计，条件价值法为农户水环境治理支付意愿的测算提供了较好的分析工具。CVM 由Ciriacy-Wantrup 于1947 年首次提出，近年来用于对环境改善的效益和环境破坏的经济损失评估，并成为欧美发达国家生态经济学和环境经济学领域中应用最广的衡量非市场物品的重要方法之一［14］。自20世纪90年代以来，我国一些学者运用CVM 理论与方法对恢复某地生态环境或改善环境质量的支付意愿等进行了研究［15］，近年来该方法在城市或重点流域水环境治理领域的应用也逐渐增多［16］。

CVM 通常随机选择个人或家庭为调研样本，首先询问某些特定问题，以探索分析受访者对公共产品或公共服务的偏好，得出其支付意愿（willingness-to-pay，WTP）或赔偿意愿（willingness-to-accept，WTA）。然后计算平均支付意愿，把样本扩大到整个区域，估算实施该项目的经济效益或经济损失，并进行费用效益分析（cost-benefit analysis，CBA）。采用CVM 法调查支付意愿，关键要设计好问卷中的核心估值问题。CVM 问卷设计极易出现各种偏差，特别是起点偏差，过高或过低都会影响受访者的支付意愿选择，从而导致支付意愿分布范围和形态的偏离。1993年，美国海洋与大气管理局（NOAA）提出以下纠偏办法：问卷应经过预调查；采取面对面采访形式；核心估值问题应采用二分式问卷；提醒被调查者为获得所描述物品或服务而需要做出的牺牲［17］［18］。

三、研究设计

（一）研究假设和变量选择

农户的经济理性是农户行为研究的重要议题，西方研究中形成了以斯科特为代表的“道义小农”实质主义理性观和以波普金为代表的“理性小农”形式主义理性观的理论交锋。舒尔茨被视为“理性小农”学派的代表性人物，他认为在传统农业中，农民和资本家具有同样的经济理性，他们并不懒散、愚昧和不思进取，相反，他们寻求任何可能的赚钱机会、比较不同市场的商品价格、认真计算自己的劳动收益，一旦有了投资机会和有效的刺激，农民将会点石成金［19］（P112）。因此，农户能从多个方案中选择出效用最大的方案。

支付意愿是人的内心期望和实际感知相结合而产生的对某一事物愿意付出的价格，不同的人因自身素质和认知程度的差异，对事物的感知判断不同［20］。政府或企业为农户提供水环境治理设施或服务，农户根据自身情况及对水环境污染和治理情况的感知作出理性的支付决策。现实中，一系列因素阻碍了其支付意愿转化为实际的支付行为。国内外相关研究通常考虑年龄、性别等常规人口变量，以及收入、教育水平等社会经济变量。从经济学视角来看，农户对水环境治理的支付意愿受到收入的约束，他们会根据收入情况对收益和成本做出权衡。当前，我国农户的收入来源从单一农业收入向多元化转变，非农收入比重成为衡量农村家庭收入结构的重要指标。也有部分学者从消费者行为学视角进行分析，认为消费者的购买行为主要受个体因素和心理因素的影响。从个体因素来看，不同性别、年龄、学历、收入和健康水平的农户由于个体差异大，对水环境治理的支付意愿不同；从心理因素来看，农户支付意愿与其心理认知密切相关，如果农户没有实际认知到水环境污染的严重性，自然就不会对水环境污染的治理行为作出响应。

基于上述分析，本文从农户个体特征、家庭特征、心理认知和地域四个层面提出如下假设：（1）在个体特征层面，假设农户的年龄与支付意愿负相关，即年龄越大，支付意愿越小；农户的文化程度与支付意愿正相关，即文化程度越高，支付意愿越大；农户的健康状况与支付意愿正相关，即身体越健康，越愿意支付。（2）在家庭特征层面，假设农户的家庭人口数与支付意愿负相关，即家庭人口越多，支付意愿越小；家庭非农收入比重与支付意愿正相关，即非农收入比重越大，支付意愿越大。（3）在心理认知层面，假设农户对水环境现状评价越严重，支付意愿越大；农户对政府的信任度越高，越倾向于相信政府对农村水环境治理资金利用的合理性和透明性，其支付意愿也就越大。（4）在地域层面，假设经济越发达的地区农户的支付意愿越大。

基于上述分析和研究假设，衍生出9个独立变量（见表1）。

表1 变量界定及样本均值

（二）问卷与调查设计

为尽量减少偏差，根据NOAA 提出的原则及国内外问卷设计经验，事先对南京市江宁区丹阳、横溪、铜井、禄口等地农户进行了预调查。预调查结束后，根据获取的相关信息对问卷进行了修改。修改后的问卷由四个部分组成：（1）向被调查者简要介绍农村水环境污染和江苏省农村水环境治理情况；（2）调查受访者的个体特征和家庭特征；（3）调查受访者对农村水环境污染及其治理的心理认知；（4）调查受访者对农村水环境治理的最大支付意愿。本研究采用支付卡方式，WTP金额选项参考江苏省2013年农民人均纯收入13550元的1%即135.5元来确定。问卷的核心问题如下：假设江苏省将进一步加大农村水环境治理力度，未来两年您是否愿意每月支付一定的治理费用？如果不愿意，请说明理由；如果愿意，则进一步提问。

正式调查在2015年1月下旬～2月上旬进行。为提高调查结果的准确率，从安徽工业大学、河海大学文天学院选择了15名江苏农村籍学生进行了调研培训。之后，由他们请农户填写。为确保样本的有效性，从苏南、苏中、苏北三个区域选择了20个村，受访者基本覆盖村内不同层面的农户。调查分析后，针对一些疑点选择部分农户进行了个别访谈。

（三）模型选取

在常见的处理定性因变量的统计分析方法中，应用最多的是Logistic回归分析。农户水环境治理支付意愿属于二分式选择的Logistic模型，WTP=0表示受访者不愿意支付，WTP＞0表示愿意支付。基于此，本文选用二元Logistic模型分析支付意愿的影响因素。

二元Logistic回归模型中各自变量的回归系数为未标准化的偏回归系数，表示在控制其他变量时，某自变量对因变量的独立作用。为确定哪个自变量对因变量作用更大，可以通过比较各自变量标准化的回归系数来确定。决策树模型能根据所使用的拟合指标计算出各候选自变量的重要性［21］（P180）。常见的决策树模型构建方法有CHAID、CRT 和QUEST，因CRT 和Logistic回归分析在逻辑上有一定的对应关系，故首选CRT 对自变量的重要性进行排序。

四、实证分析

（一）描述性统计分析

本次调查共发放问卷300份，回收有效问卷258份，有效问卷率86%。下面运用SPSS19.0统计软件对调查数据进行统计分析。

1.被调查者的基本特征。被调查者以男性居多，占有效样本数的58.1%；年龄集中在41～60岁，占58.5%；文化程度以初中及以下学历为主，占72.9%；在收入结构上，非农收入所占比重较高。对比《江苏省2013年统计年鉴》，上述特征基本符合实际。

2.被调查者的心理认知。本次调查设计了三个问题：（1）对水环境现状评价。根据表1可知，其均值为3.53，说明样本区域农村水环境污染比较严重。（2）对政府的信任度。根据表1可知，其均值为0.76，说明样本农户对政府还不是很信任。（3）农村水环境治理费用应由谁支付。63.2%的农户认为应由当地政府支付，27.1%的农户认为谁污染谁支付，9.7%的农户认为应由村集体和村民支付。这说明农户对自身责任的认知还比较模糊，在水环境治理问题上呈现出明显的“政府依赖型”特征。

3.被调查者的支付意愿统计。本研究以家庭为单位调查未来两年每户每月愿意支付的费用，统计时再转化为每户每年愿意支付的费用。为了统计的便利性，支付方式主要采用交现金的方式，没有考虑其他支付方式或替代方式。在258份有效问卷中，190份（73.64%）问卷选择愿意支付，另外68份问卷（26.36%）选择不愿意支付。统计性描述如表2 所示。

表2 被调查农户水环境治理支付意愿统计

调查结果显示，月支付意愿主要集中在0、5、10、20、30这5个投标值上，WTP集中在240元／年及以下，占75.97%。除了零支付意愿，选择10元／月即120元／年人数最多，占24.03%。高支付意愿的人数较少，且随投标值增加而下降。零支付意愿的比例为26.36%，符合国际相关统计零支付意愿20%～35%的范围。零支付意愿的原因主要有：（1）苏北一些农村地区经济不发达，整体收入水平较低，支付能力较差；（2）一些农户有“搭便车”心理，认为农村水环境治理是民生工程，理应由政府推动；（3）对政府相关职能部门的资金使用不信任；（4）一些农村地区水环境较好或已开展水环境治理。

（二）模型估计

运用SPSS19.0统计软件对数据进行二元Logistic回归分析，可知-2LL（-2Likelihood）值为115.652，两个伪决定系数Cox ＆Snell R2和Nagelkerke R2分别为0.506和0.739，当前模型50%～80%的决定系数在Logistics回归模型中已相当高。

根据表3可知：（1）性别和家庭人口两个自变量检验P值分别为0.923和0.735，均大于0.05，没有通过检验。说明男性农户并不比女性农户有更高的支付意愿；也说明家庭人口较多的农户在接受问卷调查时可能存在策略行为，如果按户来计算，愿意支付，如果按人头来计算，则不愿意支付。（2）农户年龄与水环境治理支付意愿负相关，说明农户年龄越大，支付意愿越小。调查证实，年龄大的农户对新事物的认知能力和接受能力较弱，加上收入水平较低，子女较多，经济负担较重，其支付意愿普遍较小。而年轻的职业农民，有知识、有技术，渴望农村水环境治理，愿意支付一定的费用。（3）农户文化程度与水环境治理支付意愿正相关，说明农户受的教育越多，支付意愿越大。个别访谈表明，受教育程度较高的农户，清楚农村水环境污染的严重后果，支付意愿较大。（4）农户健康状况与水环境治理支付意愿负相关，与预期方向不一致。相关研究认为，农户健康状况不佳，对其他方面的考虑也会相应减少。出现这个结果，可能是农户健康状况因水环境污染而有所下降，刺激了他们的支付意愿。（5）家庭非农收入与水环境治理支付意愿正相关，说明拥有较多非农收入的家庭支付能力较强，愿意承担一部分费用。这些农户因务工或经商，广泛接触到了城镇的现代生活，获得了许多信息。调查证实，从事非传统农业的家庭支付意愿较大，而耕地较多、有子女要上学、有老人要赡养的家庭，因家庭经济负担较重，其支付意愿和支付金额都较小。（6）对水环境现状评价与支付意愿正相关，说明水环境污染越严重，农户对水环境治理的支付意愿越大。（7）对政府的信任度与水环境治理支付意愿正相关，说明农户对政府相关职能部门水环境治理资金使用的信任度越高，支付意愿越大。（8）农户所属地域与水环境治理支付意愿正相关，说明经济越发达的地区因污水排放量大，农户收入水平较高和受城镇生活方式影响大，更容易出资治理水环境污染。

表3 模型估计结果

下面运用spss19.0统计软件中的决策树模型来探索各自变量的重要性，输出结果见表4。

表4 风险和自变量的重要性

表4左边给出的是对模型进行预测的准确性的测量，说明只有5.9%的个案会在模型中被错分。表4右边给出的是根据决策树模型计算出各候选自变量的重要性，按从大到小的顺序依次为对水环境现状评价、非农收入比重、对政府的信任度、健康状况、文化程度、年龄、家庭人口和地域，性别被自动剔除。其中，家庭人口和地域的相对重要性只有1.9%和0.8%，基本上可以忽略。这和前面二元Logistic回归分析结果（表3）基本一致，说明前面变量筛选结果是基本正确的。

下面再进一步考察候选自变量之间的内在关联。根据上述分析结果，先剔除性别、家庭人口和地域3个自变量。考虑到SPSS默认的父节点、子节点为100和50，本文258个样本量偏少，不宜分出过多的节点和枝叶，在此把父节点、子节点分别设定为20和10，输出树结构图如下：

图1 决策树模型的分析结果

由图1可知，对政府的信任度作为对预测效果改进最大的自变量被首先用于拆分节点，按照对政府的信任度是否小于等于或大于0.5，总样本被拆分为节点1和节点2，与未拆分的总样本预测效果相比，预测准确度有明显的提高。随后，又按照健康状况是否小于等于或大于1.5进行第二次拆分，将节点2拆分为节点3和节点4；节点3又按照对水环境现状评价是否小于等于或大于2.5拆分为节点5和节点6。节点1并未按照健康状况继续拆分，有两种可能：一是节点1因为样本量太少不够拆分；二是健康状况在节点1中并无作用。节点4也未继续拆分，可能是节点4样本量太少或对水环境现状评价在节点4中并无作用。无论最终结论如何，决策树模型的分析结果已经提示对政府的信任度、健康状况和对水环境现状评价这3个自变量间存在内在关联。因此，从图1可以看出，对政府比较信任、身体比较健康和对水环境现状评价认为污染严重的农户，其水环境治理支付意愿比较大。

五、结论与建议

本文采用CVM 法调查研究了江苏省农户水环境治理支付意愿，结果显示，该省大多数农户期望政府加大农村水环境治理力度，支付意愿较高。同时，运用二元Logistic回归模型进行变量筛选，并采用决策树模型对自变量的重要性进行了排序，发现除性别、家庭人口和地域外，水环境现状评价、非农收入比重、对政府的信任度、健康状况、文化程度和年龄6个自变量对农户支付意愿有显著影响，且影响程度由大到小，尤其是前4个自变量，影响非常显著。进一步考察候选自变量之间的内在关联，发现对政府比较信任、身体比较健康和水环境现状评价认为污染严重的农户，其水环境治理支付意愿比较大。基于此，政府在制定农村水环境治理政策时，应综合考虑这些影响因素，并着重从以下几个方面解决存在的问题：

一是改善政府形象。不信任源自腐败。如何有效控制腐败，促进经济与生态环境的和谐发展，进而实现构建生态文明和建设美丽中国的目标，不仅是政府决策者亟需解决的关键任务，也是学界需要关注的重要课题之一［22］。因此，要通过规范资金使用管理、提供良好的水环境治理服务等，切实改善政府有关职能部门在农户心中的形象，提高农户的信任度。

二是加强宣传教育。要建立健全农村水环境治理宣传教育体系，着力提高农户水环境污染认知度和水环境治理主体责任意识，为消除农户对政府的过度依赖、克服“搭便车”行为和深入推进农村水环境治理提供“软支持”。要通过各种有效方式开展水环境保护宣传，从源头促使农户自觉把减排落实到生产和生活中，并养成卫生环保的生活习惯，维护身体健康。

三是创新投入机制。在农户收入水平普遍不高，农村组织基础和社会基础发生巨大变化的双重约束下，政府应发挥主导作用，一方面要整合相关职能部门的涉农环保资金，加大财政资金转移支付力度，确保资金的最大使用效益；另一方面要坚持政府市场协同和农户参与，推动形成政府统领、企业施治、市场驱动、农户参与的农村水环境治理新机制，广纳社会资金。

四是明确支付领域。农村水环境治理涉及领域广，涵盖农村工业源、农业源、生活源污水的治理，上述领域和项目的公共物品属性并非完全一样，有些必须由政府全额承担，有些如农村生活污水和生活垃圾处理，可成为农户支付的主要领域。但在制定具体收费政策时，应充分考虑不同农户的支付能力，尤其是低收入和健康状况较差农户的支付能力。

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