曾賢剛(中國(guó)人民大學(xué)環(huán)境學(xué)院,北京 100872)

我國(guó)城鎮(zhèn)居民對(duì)CO2減排的支付意愿調(diào)查研究

曾賢剛*(中國(guó)人民大學(xué)環(huán)境學(xué)院,北京 100872)

運(yùn)用權(quán)變?cè)u(píng)價(jià)法(CVM)調(diào)查了我國(guó)城鎮(zhèn)居民對(duì)CO2減排的支付意愿.結(jié)果表明,我國(guó)城鎮(zhèn)居民愿意為到2050年全球CO2減排30%而每年支付132元;減排60%而每年支付216元;減排85%而每年支付264元.一般線性回歸模型分析結(jié)果顯示,城鎮(zhèn)居民的受教育程度、家庭年收入、職業(yè)類型、所在城市、對(duì)氣候變化的認(rèn)知程度和環(huán)境意識(shí),都對(duì)CO2減排的支付意愿有顯著影響; 而且不同的CO2減排成本分配方案對(duì)人們的支付意愿也有顯著影響.

CO2減排；支付意愿；權(quán)變?cè)u(píng)價(jià)法；一般線性回歸模型

強(qiáng)制性的 CO2減排要求相當(dāng)于在宏觀經(jīng)濟(jì)中增加了一個(gè)“碳約束”,將會(huì)加大經(jīng)濟(jì)運(yùn)行成本.對(duì)于這樣的減排成本,消費(fèi)者能否接受,支付意愿如何,影響因素又是什么,這些問題將關(guān)系到我國(guó)CO2減排政策的制定和執(zhí)行,影響到我國(guó)未來(lái)低碳經(jīng)濟(jì)的發(fā)展方向.由于 CO2減排的外部性特征,所以它無(wú)法在市場(chǎng)上通過交換直接獲得價(jià)值,目前國(guó)外主要應(yīng)用權(quán)變?cè)u(píng)價(jià)法(CVM)來(lái)測(cè)度居民對(duì) CO2減排的支付意愿.CVM 在環(huán)境價(jià)值評(píng)估領(lǐng)域已日趨成熟[1-2],近年來(lái)被借鑒運(yùn)用到對(duì) CO2減排的支付意愿測(cè)度之中.Lee等[3]通過CVM對(duì)美國(guó)1561個(gè)家庭樣本進(jìn)行了調(diào)查分析,結(jié)果表明,如果氣候變化減緩成本由美國(guó)等少數(shù)發(fā)達(dá)國(guó)家來(lái)承擔(dān),則每個(gè)居民每月的平均支付意愿為 151美元,大約占該樣本的平均家庭收入的2.6%;而如果氣候變化減緩成本由世界各國(guó)共同來(lái)分擔(dān),則每個(gè)居民每月的平均支付意愿為 353美元.Viscusi等[4]采用CVM對(duì)哈佛大學(xué)250個(gè)學(xué)生進(jìn)行了調(diào)查,其平均支付意愿大約占該樣本的平均家庭收入的6%.Burghart等[5]研究發(fā)現(xiàn),調(diào)查問卷中不同的選擇情景將會(huì)產(chǎn)生不同的支付意愿,他為受訪者提供的各種選擇情景包括增高能源稅、增高所得稅、降低投資回報(bào)、增高消費(fèi)品價(jià)格等.另外,Cameron等[6]還對(duì) CVM 中影響支付意愿的各種社會(huì)經(jīng)濟(jì)變量進(jìn)行了分析;Cai等[7]研究顯示人們對(duì)氣候變化減緩成本的不同態(tài)度會(huì)影響他們的支付意愿,Hersch等[8]研究發(fā)現(xiàn)年齡越大,支付意愿越低,收入水平越高,支付意愿越高等.目前,國(guó)內(nèi)還沒有見到關(guān)于居民對(duì)CO2減排的支付意愿研究.盡管一些學(xué)者對(duì)于 CVM 進(jìn)行了深入研究[9-12],但是還沒有應(yīng)用于 CO2減排領(lǐng)域.從目前國(guó)內(nèi)相關(guān)文獻(xiàn)來(lái)看[13-15],主要集中于生產(chǎn)的低碳化研究,而對(duì)消費(fèi)者對(duì)CO2減排的支付意愿和需求狀況缺乏研究.本研究的目的就是深入了解我國(guó)部分城鎮(zhèn)居民對(duì)CO2減排的態(tài)度,測(cè)度城鎮(zhèn)居民對(duì) CO2減排的支付意愿并分析其影響因素,以便為我國(guó)政府在 CO2減排領(lǐng)域的相關(guān)決策提供服務(wù).

1 研究方法

1.1 問卷設(shè)計(jì)與抽樣調(diào)查

調(diào)查問卷包括4個(gè)部分:對(duì)于氣候變化的看法;減少全世界 CO2排放的意愿;如何分擔(dān)全球CO2減排成本;受訪者的個(gè)人情況.其中,對(duì)氣候變化的看法是指受訪者對(duì)全球氣候變暖及其產(chǎn)生原因的認(rèn)識(shí)程度.減少全球 CO2排放的意愿,是通過假設(shè)情景的描述,引導(dǎo)被訪者選擇為減少全球CO2排放的支付意愿,這是CVM的核心部分.調(diào)查采用支付卡問卷,即被訪者只需在列出的投標(biāo)區(qū)間中選擇最大支付意愿所在區(qū)間.如何分擔(dān)全球 CO2減排成本,是對(duì)被訪者在不同的減排成本分配方案下的選擇意愿進(jìn)行考察.受訪者個(gè)人情況包括性別、年齡、職業(yè)狀況、教育程度、收入水平等情況.本次調(diào)查方式為現(xiàn)場(chǎng)面對(duì)面的調(diào)查.

本次調(diào)查分別在南寧市、九江市、重慶市和北京市 4個(gè)城市進(jìn)行,采用多階段分層隨機(jī)抽樣方法和配額抽樣相結(jié)合的辦法,具體步驟為:在每個(gè)城市內(nèi)以行政區(qū)為層,在每個(gè)層內(nèi)隨機(jī)抽取 1個(gè)街道辦事處;在每個(gè)被選中的街道內(nèi)按照街道規(guī)模大小隨機(jī)抽選 1~2個(gè)居民小區(qū);在每個(gè)被抽中的居民小區(qū)內(nèi)按照樓房區(qū)域分布等距抽選20~30個(gè)居民戶,如果被抽中住戶不符合要求或者不愿意接受調(diào)查,由訪問員在其近鄰中選擇替換樣本住戶.4個(gè)城市的樣本量分配分別為: 南寧市300份、九江市250份、重慶市350份和北京市500份,樣本規(guī)模一共為1400份.采集數(shù)據(jù)后,根據(jù)邏輯檢查等質(zhì)量控制方法,剔除了其中有邏輯錯(cuò)誤和項(xiàng)目缺失的不合格調(diào)查問卷.最后的有效問卷為南寧市286份、九江市223份、重慶市324份和北京市445份,共為1278份,有效問卷率為90.13%.

1.2 支付意愿的估算與比較

問卷針對(duì)3種CO2減排情景,分別是:到2050年,全球CO2減排30%;到2050年,全球CO2減排60%;到 2050年,全球 CO2減排 85%.相應(yīng)地,在 3個(gè)層面上調(diào)查了城鎮(zhèn)居民對(duì) CO2減排的支付意愿,分別是:居民家庭對(duì)全球CO2減排30%的支付意愿,用WTP30%表示;在全球CO2減排30%的基礎(chǔ)上,居民家庭對(duì) CO2再減排 30%的支付意愿,用WTP60%表示;在全球CO2減排60%的基礎(chǔ)上,居民家庭對(duì) CO2再減排 25%的支付意愿,用WTP85%表示.

調(diào)查中,為了降低被訪者的回答難度,將城鎮(zhèn)居民對(duì)CO2減排的支付意愿劃分為23檔次,最低檔次為0元/月,最高檔次為740元/月(在調(diào)查中,居民表達(dá)的支付意愿都低于該數(shù)額),各檔次所代表的支付金額見表 1.因?yàn)橄噜彊n次之間的支付金額差不一定相等,所以,與平均值相比使用中位數(shù)能夠更準(zhǔn)確地反映城鎮(zhèn)居民的支付意愿,本研究將使用中位數(shù)來(lái)衡量城鎮(zhèn)居民的代表性支付意愿.

表1 調(diào)查問卷中支付意愿的檔次及其對(duì)應(yīng)的支付金額Table 1 WTP levels and corresponding payment in the questionnaire

對(duì)所調(diào)查的支付意愿求解中位數(shù),計(jì)算結(jié)果 見表 2.總體而言,代表性城鎮(zhèn)居民家庭愿意為全球CO2減排30%而每月支付11元,每年支付132元;與減排30%相比,代表性城鎮(zhèn)居民家庭愿意為全球CO2減排60%而每月多支付7元,每年多支付 84元;與減排 60%相比,代表性城鎮(zhèn)居民家庭愿意為全球CO2減排85%而每月多支付4元,每年多支付 48元.可以發(fā)現(xiàn),城鎮(zhèn)居民對(duì) CO2減排的支付意愿呈現(xiàn)邊際遞減.將 4個(gè)城市居民的支付意愿進(jìn)行比較,可以發(fā)現(xiàn):北京城鎮(zhèn)居民對(duì)全球CO2減排的支付意愿最高;重慶與九江城鎮(zhèn)居民的支付意愿與 4個(gè)城市的平均水平相當(dāng),低于北京、高于南寧;南寧城鎮(zhèn)居民對(duì)CO2減排的支付意愿最低.

表2 城鎮(zhèn)居民對(duì)CO2減排的支付意愿Table 2 Chinese urban resident’s WTP for CO2emission reductions

與美國(guó)相比,我國(guó)城鎮(zhèn)居民對(duì)全球 CO2減排的支付意愿偏低.這說明,我國(guó)政府在發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)問題上體現(xiàn)了遠(yuǎn)見卓識(shí),具有一定的超前性.該問題與我國(guó)其他環(huán)境問題有類似性,即最高決策層對(duì)環(huán)境保護(hù)是非常重視的,很多政策都是有的,但是基層和百姓卻認(rèn)識(shí)不夠,政策執(zhí)行不力.而美國(guó)政府在發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)和氣候變化談判中的態(tài)度與民意基礎(chǔ)相比,實(shí)際上嚴(yán)重滯后了,其相關(guān)決策更多的是受到了利益集團(tuán)的操縱.

2 城鎮(zhèn)居民對(duì)CO2減排支付意愿的影響因素分析

2.1 模型設(shè)定

根據(jù)研究目的和具體需要,采用一般線性回歸模型來(lái)分析決定城鎮(zhèn)居民家庭對(duì) CO2減排支付意愿的影響因素.模型見式(1)所示:

式中:WTP表示城鎮(zhèn)居民家庭對(duì)CO2減排的支付意愿; X’表示影響居民家庭支付意愿的因素,包括被訪者的個(gè)人背景及家庭特征、對(duì)氣候變化的認(rèn)知程度、對(duì)全球 CO2減排成本分?jǐn)偟恼J(rèn)知程度以及環(huán)保意識(shí)等;β表示回歸系數(shù);表示隨機(jī)誤差.

2.2 解釋變量的選取

與收入相關(guān)的因素主要包括:被訪者的文化水平、職業(yè)和家庭收入等.其中,文化水平用受教育年數(shù)來(lái)衡量;職業(yè)被劃分“工作-拿工資”、“工作-自營(yíng)”、“不工作-失業(yè)”、“不工作-下崗”、“不工作-退休”、“家庭主婦”和“學(xué)生”7種,用 6個(gè)虛擬變量為表示,基準(zhǔn)情況為“工作-拿工資”;家庭收入用2008年家庭年收入來(lái)衡量,從低到高被劃分為 12個(gè)檔次①這 12個(gè)年收入檔次分別為 0~10000元、10001~15000元、15001~20000元、20001~30000元、30001~40000元、40001~50000元、50001~60000元、60001~70000元、70001~90000元、90001~110000元、110001~150000元、150000元以上.,用檔次序號(hào)來(lái)表示家庭年收入水平.

對(duì)氣候變化的認(rèn)知程度與環(huán)保意識(shí)的高低決定居民對(duì) CO2減排的支付意愿.問卷中設(shè)計(jì)了9個(gè)問題,用以了解居民對(duì)氣候變化的認(rèn)知程度.考慮到問題中選項(xiàng)的層次性,本文選取其中的 2個(gè)問題來(lái)反映居民對(duì)氣候變化的認(rèn)知程度.相應(yīng)的 2個(gè)變量分別是:“是否認(rèn)為全球氣溫在過去100年間一直在緩慢上升”②該問題有2個(gè)選項(xiàng),依次為:⑴是的,這種現(xiàn)象確實(shí)在發(fā)生;⑵不是,這種現(xiàn)象并沒有發(fā)生.,“是否可以減緩甚至中止全球性變暖”③該問題有4個(gè)選項(xiàng),依次為:⑴全球變暖已經(jīng)不可避免了,我們沒有任何辦法去中止它;⑵我們可以減緩全球變暖,但是不可能中止它;⑶我們可以中止全球變暖;⑷全球氣溫沒有產(chǎn)生變化..問卷還設(shè)計(jì)了 1個(gè)問題,用來(lái)了解居民對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境保護(hù)之間關(guān)系的態(tài)度.就選取該問題來(lái)反映居民的環(huán)保意識(shí),相應(yīng)的變量為“是否同意優(yōu)先考慮保護(hù)環(huán)境”④該問題有5個(gè)選取項(xiàng),依次為:⑴完全同意;⑵部分同意;⑶中立;⑷部分不同意;⑸完全不同意..

對(duì)全球 CO2減排成本分?jǐn)偟恼J(rèn)知.一般而言,如果居民認(rèn)為本國(guó)應(yīng)該為全球 CO2減排分?jǐn)偢喑杀?那么居民就會(huì)相應(yīng)地愿意承擔(dān)更多的CO2減排成本.問卷中設(shè)計(jì)了4種減排成本的分?jǐn)偡桨?按照低等收入、中等CO2排放國(guó)家(中國(guó)屬于該組國(guó)家)的成本承擔(dān)比例由低到高,這4種方案依次為按各國(guó)的歷史排放水平來(lái)分?jǐn)偝杀?、按照各?guó)的收入水平來(lái)分?jǐn)偝杀尽凑?CO2排放權(quán)相等來(lái)分?jǐn)偝杀?即所有國(guó)家每個(gè)人有權(quán)排出的 CO2量都相等)和按照各國(guó)的目前排放量水平來(lái)分?jǐn)偝杀劲莞鶕?jù)IPCC的測(cè)算結(jié)果,在4種方案下,低等收入、中等排放國(guó)家分別承擔(dān)18%、29%、38%和40%的全球CO2減排費(fèi)用..在此基礎(chǔ)上,讓被訪者對(duì)4組獨(dú)立選項(xiàng)⑥把按各國(guó)的歷史排放水平來(lái)分?jǐn)偝杀尽凑崭鲊?guó)的收入水平來(lái)分?jǐn)偝杀?、按照CO2排放權(quán)相等(也就是說每個(gè)人有權(quán)排出的二氧化碳量應(yīng)該相等)來(lái)分?jǐn)偝杀竞桶凑崭鲊?guó)的目前排放水平來(lái)分?jǐn)偡謩e稱為方案1、方案2、方案3與方案4.第一組獨(dú)立選項(xiàng)是方案1與方案3;第二組獨(dú)立選項(xiàng)是方案3與方案2;第三組獨(dú)立選項(xiàng)是方案2與方案4;第四組獨(dú)立選項(xiàng)是方案4與方案1.分別進(jìn)行選擇.本調(diào)查用4個(gè)虛擬變量來(lái)衡量被訪者對(duì)全球CO2減排費(fèi)用分?jǐn)偟钠?

本文將以經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平最低、環(huán)境質(zhì)量最好的南寧市為基準(zhǔn),用3個(gè)虛擬變量來(lái)衡量4個(gè)地區(qū)之間的差異性.

研究選取的解釋變量共18個(gè),包括13個(gè)虛擬變量.這些變量的簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)描述見表3.

表3 解釋變量的簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)描述Table 3 Statistical result of the explanatory variables

2.3 回歸結(jié)果分析

依次將城鎮(zhèn)居民對(duì)全球 CO2減排 30%的支付意愿(WTP30%)、對(duì)在減排30%的基礎(chǔ)上再減排30%的支付意愿(WTP60%)以及對(duì)在減排60%的基礎(chǔ)上再減排 25%的支付意愿(WTP85%)分別對(duì)上述的解釋變量進(jìn)行回歸分析,回歸結(jié)果見表4.從整體來(lái)看,3種減排情景中調(diào)整的R2均達(dá)到0.97以上,表明所選取的解釋變量能夠很好地解釋城鎮(zhèn)居民對(duì)全球CO2減排的支付意愿.

表4 模型的回歸結(jié)果Table 4 Regression result of the explanatory variables influencing on WTP

2.3.1 教育與家庭收入 教育與家庭收入對(duì)城鎮(zhèn)居民支付意愿的影響均為正,表明隨著被訪者受教育年數(shù)和家庭年收入的增加,其對(duì)CO2減排的支付意愿會(huì)相應(yīng)增強(qiáng).一般而言,受教育程度越高,居民的自身收入水平會(huì)越高,而且會(huì)越清楚了解氣候變化可能造成的環(huán)境與生態(tài)損害,因此文化水平較高的居民既有能力也愿意承擔(dān)更多的CO2減排成本.家庭收入越高,整個(gè)家庭就越有能力也愿意分擔(dān)更多的 CO2減排費(fèi)用.3種減排情景中家庭收入的系數(shù)遞減(即 0.2075>0.1796>0.1678),表明隨著收入增加城鎮(zhèn)居民家庭愿意分擔(dān)的減排費(fèi)用呈現(xiàn)邊際遞減.這意味著,城鎮(zhèn)居民可能已經(jīng)認(rèn)識(shí)到CO2減排投入的邊際收益遞減.

2.3.2 職業(yè)類型 職業(yè)類型與個(gè)人收入密切相 關(guān).從系數(shù)估計(jì)的符號(hào)來(lái)看,在3種減排情景中前5個(gè)職業(yè)虛擬變量的系數(shù)為負(fù),最后 1個(gè)職業(yè)虛擬變量的系數(shù)為正.這表明,在其他條件相同的情況下,自營(yíng)業(yè)主、失業(yè)居民、下崗居民、退休居民和家庭主婦對(duì) CO2減排的支付意愿弱于拿工資的在職城鎮(zhèn)居民,學(xué)生對(duì) CO2減排的支付意愿在所有城鎮(zhèn)居民中最強(qiáng).對(duì)自營(yíng)業(yè)主來(lái)說,雖然他們有比較穩(wěn)定的收入,甚至遠(yuǎn)高于普通拿工資的城鎮(zhèn)居民,但是他們更傾向于把收入投到自己的經(jīng)營(yíng)中以獲取更多利潤(rùn),更不關(guān)注正外部性很強(qiáng)的CO2減排活動(dòng),因此自營(yíng)業(yè)主對(duì)CO2減排的支付意愿較弱.家庭主婦沒有收入來(lái)源,另外處于失業(yè)、下崗或退休狀態(tài)的居民只能拿到補(bǔ)貼或退休金,都低于在職工資收入,所以他們對(duì)CO2減排的支付能力弱于在職城鎮(zhèn)居民.雖然學(xué)生沒有收入來(lái)源,但是他們都具有較高學(xué)歷(多數(shù)都在本科以上),對(duì)將來(lái)的預(yù)期收入較高;而且學(xué)生比較關(guān)注氣候變化等環(huán)境問題,環(huán)境保護(hù)的責(zé)任感較強(qiáng),因此他們對(duì) CO2減排的支付意愿最強(qiáng).從系數(shù)估計(jì)絕對(duì)值的大小來(lái)看,“自營(yíng)”虛擬變量的系數(shù)估計(jì)顯著小于“失業(yè)”、“下崗”、“退休”和“家庭主婦”4個(gè)虛擬變量的系數(shù)估計(jì),這表明,在其它條件相同的情形下,沒有工資收入的城鎮(zhèn)居民(學(xué)生除外)對(duì) CO2減排的支付意愿都小于自營(yíng)的城鎮(zhèn)居民.

2.3.3 對(duì)氣候變化的認(rèn)識(shí)和環(huán)保意識(shí) 反映氣候變化認(rèn)知程度的 2個(gè)變量的系數(shù)估計(jì)在減排情景1與2中均顯著為負(fù)值,在減排情景3中并不顯著.這表明:如果居民認(rèn)為全球氣溫在過去100年間沒有上升、認(rèn)為可以通過一些措施去減緩甚至中止全球性變暖,那么他們就會(huì)減少對(duì)全球 CO2減排費(fèi)用的分擔(dān)(即降低 WTP30%和WTP60%).同時(shí),如果居民認(rèn)為全球變暖確實(shí)已經(jīng)發(fā)生,而且全球變暖的趨勢(shì)已經(jīng)無(wú)法逆轉(zhuǎn),那么他們能夠預(yù)期到全球變暖會(huì)造成嚴(yán)重的環(huán)境與生態(tài)損害,于是愿意支付更多資金用于減少 CO2排放.反映環(huán)境意識(shí)的變量的系數(shù)估計(jì)為負(fù)值,表明不同意“即使保護(hù)環(huán)境導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度下降和失業(yè)產(chǎn)生,也應(yīng)該優(yōu)先考慮保護(hù)”的居民,會(huì)減少他們對(duì)全球CO2減排的支付意愿.優(yōu)先考慮環(huán)境保護(hù)的居民會(huì)把環(huán)境保護(hù)產(chǎn)生的正外部性更多地納入自己的決策,在全球CO2減排問題上,會(huì)賦予CO2減排活動(dòng)以更高的環(huán)境收益,因此環(huán)保意識(shí)強(qiáng)的居民愿意投入更多資金來(lái)分擔(dān) CO2減排費(fèi)用.

2.3.4 對(duì)全球 CO2減排成本分?jǐn)偡桨傅恼J(rèn)知 衡量4組獨(dú)立選項(xiàng)的虛擬變量都對(duì) CO2減排支付意愿存在顯著影響.衡量第 1組選項(xiàng)的虛擬變量系數(shù)為正,表明選擇方案3(按照CO2排放權(quán)相等來(lái)分?jǐn)偝杀?需承擔(dān)38%的減排費(fèi)用)的居民比選擇方案 1(按照各國(guó)的歷史排放水平來(lái)分?jǐn)偝杀?需承擔(dān)18%的減排費(fèi)用)的居民愿意多分?jǐn)側(cè)駽O2的減排成本;衡量第2組選項(xiàng)的虛擬變量系數(shù)為正,表明選擇方案 3的居民比選擇方案2(按照各國(guó)的收入水平來(lái)分?jǐn)偝杀?29%)的居民愿意多分?jǐn)側(cè)駽O2的減排成本.通過對(duì)前兩組方案選擇的分析,可以得出一個(gè)結(jié)論:如果按照CO2排放權(quán)相等來(lái)分?jǐn)倻p排成本,那么我國(guó)城鎮(zhèn)居民家庭對(duì)全球CO2減排的支付意愿會(huì)增強(qiáng),這可能是因?yàn)樗麄冋J(rèn)為該方案3比方案1、方案2更公平,相應(yīng)地他們也就愿意多支付資金用于承擔(dān)本國(guó)應(yīng)盡的減排義務(wù). 衡量第3組選項(xiàng)的虛擬變量系數(shù)為負(fù),表明選擇方案 2的居民比選擇方案 4(按照各國(guó)的目前排放水平來(lái)分?jǐn)偝杀?需承擔(dān)40%的減排費(fèi)用)的居民愿意多分?jǐn)側(cè)駽O2的減排成本;衡量第 4組選項(xiàng)的虛擬變量系數(shù)為正,表明選擇方案1的居民比選擇方案4的居民愿意多分?jǐn)側(cè)駽O2的減排成本.通過對(duì)后兩組方案選擇的分析,可以得出另一個(gè)結(jié)論:如果按照各國(guó)目前的 CO2排放水平來(lái)分?jǐn)倻p排成本,那么我國(guó)城鎮(zhèn)居民家庭對(duì)全球 CO2減排的支付意愿會(huì)減弱,這可能是因?yàn)樗麄冋J(rèn)為方案4不公平,他們不應(yīng)該承擔(dān)發(fā)達(dá)國(guó)家所造成的部分環(huán)境與生態(tài)損害.

2.3.5 地區(qū)虛擬變量 地區(qū)虛擬變量可以衡量除模型中解釋變量以外的因素(如環(huán)境質(zhì)量、自然災(zāi)害、文化傳統(tǒng)等)所造成的地區(qū)差異性.除“是否在九江”虛擬變量的系數(shù)估計(jì)只在模型Ⅰ與模型Ⅱ中顯著外,其他 2個(gè)地區(qū)虛擬變量的系數(shù)估計(jì)在 3種減排情景中都顯著不為零.地區(qū)虛擬變量以環(huán)境質(zhì)量好、收入水平低的南寧市為基準(zhǔn),系數(shù)估計(jì)均為正值,表明:保持其他解釋變量相同時(shí),九江、重慶與北京的城鎮(zhèn)居民對(duì)全球CO2減排的支付意愿更高.

3 結(jié)論

3.1 運(yùn)用CVM評(píng)估了我國(guó)城鎮(zhèn)居民對(duì)CO2減排的支付意愿,結(jié)果表明,我國(guó)城鎮(zhèn)居民愿意為到2050年全球 CO2減排 30%而每年支付 132元;與減排30%相比,城鎮(zhèn)居民愿意為全球CO2減排60%而每年多支付 84元;與減排 60%相比,城鎮(zhèn)居民愿意為全球CO2減排85%而每年多支付48元.而且可以發(fā)現(xiàn),我國(guó)城鎮(zhèn)居民對(duì)CO2減排的支付意愿呈現(xiàn)邊際遞減.

3.2 城鎮(zhèn)居民的受教育程度、家庭年收入、職業(yè)類型、對(duì)氣候變化的認(rèn)知程度和環(huán)境意識(shí),都對(duì) CO2減排的支付意愿有顯著影響; 而且不同城市的居民,由于其面臨氣候變化的影響程度和社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件的差異,他們對(duì) CO2減排的支付意愿也有顯著差異.

3.3 如果把按照各國(guó)的歷史排放水平來(lái)分?jǐn)偝杀?、按照各?guó)的收入水平來(lái)分?jǐn)偝杀尽凑誄O2排放權(quán)相等來(lái)分?jǐn)偝杀竞桶凑崭鲊?guó)的目前排放水平來(lái)分?jǐn)偝杀痉謩e稱為方案1、方案2、方案3與方案4,那么我國(guó)城鎮(zhèn)居民對(duì)方案3的支付意愿最強(qiáng),而對(duì)方案4的支付意愿最弱.這說明我國(guó)城鎮(zhèn)居民更傾向于按照 CO2排放權(quán)相等來(lái)分?jǐn)偝杀?而認(rèn)為按照各國(guó)的目前排放水平來(lái)分?jǐn)侰O2減排成本是最不公平的.

[1] Carson R T, Mitchell R C, Hanemann M, et al. Contingent Valuation and lost Passive Use: Damages from the Exxon Valdez oil spill [J]. Environmental and Resource Economics, 2003,25:257-286.

[2] Carson R T, Hanemann W. Contingent valuation-handbook of environment economics [M]. M. Elsevier, 2005:824-826.

[3] Lee J J, Cameron T A. Popular Support for Climate Change Mitigation: Evidence from a General Population Mail Survey [J].Environ. Resource Econ., 2008,41:223-248.

[4] Viscusi W K, Zeckhauser R J. The perception and valuation of the risks of climate change: a rational and behavioral blend [J].Climatic Change, 2006,77:151-177.

[5] Burghart D R, Cameron T A, Gerdes G R. Valuing publicly sponsored research projects: risks, scenario adjustments, and inattention [J]. Journal of Risk Uncertainty, 2007,35:77-105.

[6] Cameron T A, Crawford G D. Independent dimensions of sociodemographic variability in neighborhood characteristics at the tract level of the 2000 census [R]. Eugene, OR: Department of Economics, University of Oregon, 2003:35.

[7] Cai B, Cameron T A, Gerdes G R. Distributional preferences and the incidence of costs and benefits in environmental policy [R].Eugene OR: Department of Economics, University of Oregon,2007: 45.

[8] Hersch J, Viscusi W K. The generational divide in support for environmental policies: European evidence [J]. Climatic Change,2006,77:121-136.

[9] 曾賢剛.環(huán)境影響經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià) [M]. 北京:化學(xué)工業(yè)出版社, 2003.

[10] 張 茵,蔡運(yùn)龍.條件估值法評(píng)估環(huán)境資源價(jià)值的研究進(jìn)展 [J].北京大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2005,41(2):317-328.

[11] 曾賢剛,王 克,程磊磊,等.三江源區(qū)生態(tài)資源非使用價(jià)值評(píng)價(jià)[J]. 中國(guó)環(huán)境科學(xué), 2009, 29(6):589-593.

[12] 曾賢剛,蔣 妍.空氣污染健康損失中統(tǒng)計(jì)生命價(jià)值評(píng)估研究[J]. 中國(guó)環(huán)境科學(xué), 2010,30(2):284-288.

[13] 張坤民,潘家華,崔大鵬.低碳經(jīng)濟(jì)論 [M]. 北京:中國(guó)環(huán)境科學(xué)出版社, 2008.

[14] 畢軍,中國(guó)低碳城市發(fā)展的路徑與困境 [J]. 現(xiàn)代城市研究,2009,(11):13-16.

[15] 曾賢剛,龐含霜.我國(guó)各省區(qū)CO2排放狀況、趨勢(shì)及其減排對(duì)策[J]. 中國(guó)軟科學(xué), 2009,(12):64-70.

China urban resident’s willingness to pay for carbon dioxide emission reductions.

ZENG Xian-gang*(1.School of Environmental and Natural Resources, Renmin University of China, Beijing 100872, China). China Environmental Science, 2011,31(2)：346~352

The factors which affect Chinese urban resident’s willingness to pay (WTP) for CO2emission reductions were investigated by using contingent valuation method (CVM). China urban resident’s WTP was 132 yuan/year for reducing CO2emissions by 30% until the year 2050, 216 yuan/year for a reduction of 60%, and 264 yuan/year for a reduction of 85%. Through the general regression model analysis, it was found that the urban resident’s education level, household’s annual per capita income, job type, city location, cognitive level on climate change and environmental awareness were closely correlated with the WTP, and how the costs for reducing CO2emissions should be shared among countries also had significant impact on the WTP.

CO2emission reductions；willingness to pay；contingent valuation method；general regression model

X196,X508

A

1000-6923(2011)02-0346-07

2010-06-08

國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金資助項(xiàng)目(10BJY049);中國(guó)人民大學(xué)科學(xué)研究基金項(xiàng)目(10XNJ013)

* 責(zé)任作者, 副教授, zengxg@ruc.edu.cn

曾賢剛(1972-),男,江西九江人,副教授,博士,研究方向?yàn)榄h(huán)境與資源經(jīng)濟(jì)學(xué).發(fā)表論文50余篇.