李國平 郭 江

(西安交通大學經(jīng)濟與金融學院，陜西西安710061)

榆林煤炭礦區(qū)生態(tài)環(huán)境改善支付意愿分析

李國平 郭 江

(西安交通大學經(jīng)濟與金融學院，陜西西安710061)

運用榆林煤炭礦區(qū)居民為改善當?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境支付意愿(WTP)的調(diào)研資料，得出每戶每年平均的支出金額介于229．56－347．92元之間，由此推斷出榆林煤炭礦區(qū)每年因煤炭開發(fā)而造成的生態(tài)環(huán)境破壞價值損失大約在13 822．09萬－20 948．69萬元之間。通過運用D-H模型和Tobit模型對調(diào)研資料分別進行分析，發(fā)現(xiàn)，D-H模型對被調(diào)查者支付意愿影響因素的分析明顯優(yōu)于Tobit模型。D-H模型的結(jié)果顯示，被調(diào)查者“決定是否參與支付”與“決定支出多少金額”兩個行為的影響因素不完全相同。被調(diào)查者對當?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境狀況的滿意程度對其“決定是否參與支付”呈負向影響;反映被調(diào)查者所在行政區(qū)域?qū)ζ洹皼Q定是否參與支付”呈正向影響。被調(diào)查者的家庭年收入、受教育狀況、年齡、職業(yè)狀況、對當?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境狀況的滿意程度均對其“決定支出多少金額”具有顯著的正向影響;被調(diào)查者的家庭人口數(shù)、對環(huán)境保護政策的了解程度對其“決定支出多少金額”有顯著的負向影響。最后，提出了提高當?shù)鼐用駞⑴c生態(tài)環(huán)境改善活動積極性的一些措施。

煤炭礦區(qū);D-H模型;支付意愿(WTP)

煤炭資源是國民經(jīng)濟發(fā)展的重要保障，但煤炭資源開發(fā)過程中產(chǎn)生的生態(tài)環(huán)境破壞問題，即煤炭資源開發(fā)過程中的外部不經(jīng)濟性問題，已成為影響煤炭資源可持續(xù)利用，區(qū)域經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵。國家“十二五”規(guī)劃提出，加大生態(tài)保護和建設(shè)力度，從源頭上扭轉(zhuǎn)生態(tài)環(huán)境惡化趨勢。然而，矯正煤炭資源開發(fā)過程中的外部不經(jīng)濟性問題，制定相應的生態(tài)環(huán)境改善方案，扭轉(zhuǎn)生態(tài)環(huán)境惡化趨勢，需要對煤炭資源開發(fā)所造成的生態(tài)環(huán)境破壞價值損失進行評估。

1 研究背景

由于生態(tài)環(huán)境本身具有的公共性，無法通過其市場信息計算生態(tài)環(huán)境破壞的價值損失，學術(shù)界通常選用條件價值評估法(Contingent Valuation Method，CVM)作為評估生態(tài)環(huán)境破壞價值損失的方法。CVM一般通過研究礦區(qū)居民為改善當?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境的支付意愿(Willing To Pay，WTP)，估計礦區(qū)資源開發(fā)所造成的生態(tài)環(huán)境破壞價值損失。也就意味著，礦區(qū)居民為改善當?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境的WTP將直接影響礦區(qū)資源開發(fā)所造成的生態(tài)環(huán)境破壞價值損失估算，因此，有必要對礦區(qū)居民為改善當?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境的WTP進行分析。

對于CVM中居民支付意愿影響因素的分析，國內(nèi)多采用多元線形回歸、Logit模型、Probit模型等傳統(tǒng)的計量分析方法。但是，這些方法在分析CVM的調(diào)查資料時，存在一個共同的缺陷，即對CVM調(diào)查中出現(xiàn)的零觀察值不能進行合理的分析。在CVM調(diào)查中出現(xiàn)的零觀察值可分為兩類:①真正的零觀察值(real zero)，即被調(diào)查者對受訪問題呈支持態(tài)度，但由于經(jīng)濟等方面的原因，沒有能力支付;②抗議性零觀察值(protest zero)，即被調(diào)查者對受訪問題呈負面的態(tài)度，不愿意答復其心中的WTP，而選擇了零支付，并非該環(huán)境資源對其沒有效益可言。對于含有抗議性零觀察值的CVM調(diào)查資料，傳統(tǒng)的處理方式是先將抗議性零觀察值樣本刪除，再對剩余下的視為合理的非抗議性答復樣本進行分析。但刪除大量抗議性樣本，不但將縮小原有樣本規(guī)模，更有可能引起抽樣偏差(sampling bias)，導致最終的估計結(jié)果的偏誤。也就是說，原來的樣本雖然是隨機選擇的，但并不意味著刪除抗議性樣本仍符合隨機抽樣的條件。為了解決這一問題，學術(shù)界采用了能夠分析受限(censored)資料的Tobit模型［1－2］。Tobit模型假設(shè)所有的被調(diào)查者都愿意參與支付，即將真正的零觀察值與抗議性零觀察值均視為角解(corner solution)［3］。

然而，Cragg認為零觀察值的由來，除了可能是角解之外，也有可能是被調(diào)查者對該物品的需求為零，也就是被調(diào)查者選擇不參與該支付行為［4］。于是，Cragg在Tobit模型的基礎(chǔ)上發(fā)展出了雙檻式模型(double-hurdle model，DH模型)。D-H模型將被調(diào)查者的支付意愿決策分為兩個檻，即“決定是否參與支付”的參與決策與“決定支出多少金額”的支付決策。根據(jù)Blackwell等［5］對消費行為的定義，消費行為是人們?yōu)楂@取并使用財貨所直接參與的行為，包括在行為之前決定該行為的種種決策程序，可以判斷D-H模型對被調(diào)查者支付意愿決策的分解，反映了被調(diào)查者做出參與決策和支出決策的先后順序，符合被調(diào)查者在做出支付意愿決策時的心理變化。D-H模型認為唯有在兩個決策行為同時確立的情況下，才會構(gòu)成一個完整的支付意愿決策。D-H模型有兩個優(yōu)于Tobit模型的特點:一是Tobit模型將“決定是否參與支付”與“決定支出多少金額”合并為一個支出決策，即Tobit模型忽略了被調(diào)查者的參與決策，而直接分析支出決策;D-H模型將“決定是否參與支付”與“決定支出多少金額”分為兩個步驟分別進行研究，且可以比較影響“決定是否參與支付”與“決定支出多少金額”兩個行為的因素的差異。二是Tobit模型假設(shè)所有的零觀察值都是角解，而D-H模型允許零觀察值可以同時有角解與非參與的理由存在。而且相關(guān)的文獻也已經(jīng)論證了D-H模型較Tobit模型對被調(diào)查者的支付意愿決策更具解釋能力，如 Eulàlia［6］、吳佩瑛等［3］、Salvador和 Pau［7］。

國內(nèi)對于礦產(chǎn)資源開發(fā)過程中居民支付意愿的研究，具有代表性的是李國平等［2］對陜北煤炭、油氣礦區(qū)居民支付意愿的研究。該研究成果運用Tobit模型分析了影響礦區(qū)居民支付意愿的影響因素，得出了影響居民“決定支出多少金額”這一行為的因素，但沒有考慮居民“決定是否參與支付”的行為對支付意愿的影響，因此，分析結(jié)果難以對居民支付意愿決定的決策行為做出較為全面的評價。事實上，對于礦區(qū)居民改善當?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境支付意愿的分析，需要將居民“決定是否參與支付”與“決定支出多少金額”兩種行為分別考慮。礦區(qū)居民作為資源開采過程中生態(tài)環(huán)境破壞的直接受害者，由于對生態(tài)環(huán)境治理主體認識的誤區(qū)以及對治理效果的疑慮的原因，在接受CVM調(diào)查時，有可能會對受訪問題表現(xiàn)出負面的態(tài)度，導致抗議性零觀察值樣本的出現(xiàn)。面對這種情況，D-H模型為分析居民的支付意愿提供更為合理的方法，該模型能夠?qū)α阌^察值做出更為合理的解釋，更好的反映居民的支付意愿。

本文將D-H模型應用于對礦區(qū)居民改善生態(tài)環(huán)境的支付意愿的研究，并將D-H模型和Tobit模型的估計結(jié)果進行對比分析，以判斷兩種方法對礦區(qū)居民改善生態(tài)環(huán)境的支付意愿影響因素解釋能力的優(yōu)劣性。所運用的數(shù)據(jù)來自于2010年7月對榆林市的神木縣、府谷縣和榆陽區(qū)的調(diào)研。其中神木縣、府谷縣是神府煤田的所在地，該煤田是我國已探明的最大煤田，也是世界七大煤田之一;榆陽區(qū)橫跨榆橫、榆神煤田。這三縣(區(qū))的資源都以煤炭為主，并都已進入煤炭開采的高峰期，因煤炭開采引起的各種生態(tài)環(huán)境問題已經(jīng)充分顯現(xiàn)，調(diào)研價值顯著。調(diào)查歷時15天;調(diào)查組一行7人，包括4名博士研究生和3名碩士研究生;具體調(diào)研區(qū)域:神木縣大柳塔鎮(zhèn)、店塔鎮(zhèn)，府谷縣三道溝鄉(xiāng)、廟溝門鎮(zhèn)，榆陽區(qū)麻黃梁鎮(zhèn)、牛家梁鎮(zhèn)、小紀汗鄉(xiāng)等;調(diào)查以戶為單位，每戶選取一名對家庭情況較為清楚，并長期居住在當?shù)氐某蓡T作為被調(diào)查對象。

2 研究模型與數(shù)據(jù)說明

2．1 模型簡介

D-H模型是Cragg對個體消費行為進行研究時提出的，用于分析個體消費決策中兩個不同階段的影響因素［4］。D-H模型針對每一個消費決策階段，設(shè)立了相應的方程式與之對應，即一個是用來“決定是否參與支付”的參與方程式(participation function)，另一個則用來“決定支出多少金額”的支出方程式(expenditure function)。

D-H模型的形式如下:

其中:式(1)為第一個檻，即參與方程式;式(2)為第二個檻，即支出方程式。兩個檻的殘差項彼此是獨立。Di為“決定是否參與支付”的虛擬變量，當Di等于1時，表示愿意參與支付;當Di等于0時，表示不愿意參與支付。為被調(diào)查者心中WTP的支出金額;α、β分別為待估計的解釋變量系數(shù);Zi、Xi分別為影響參與決策的解釋變量;vi、εi分別為殘差項。

只有當被調(diào)查者i的參與變量Di等于1時，且心中WTP的支出金額大于0時，該被調(diào)查者回答的WTP的支出金額將等于;而在其他情況下，無論被調(diào)查者i心中WTP的支出金額是正或是負值，被調(diào)查者所回答的WTP的支出金額均為0，即

結(jié)合式(1)、式(2)、式(3)，將可能產(chǎn)生的四種消費決策組合，見表1。

表1 支付決策組合Tab．1 Pay decision combination

2．2 基本數(shù)據(jù)

本次調(diào)研采用的CVM問卷由3個部分組成，一是礦區(qū)居民對當?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境問題的認識態(tài)度;二是為改善本地區(qū)的生態(tài)環(huán)境，當?shù)鼐用竦闹Ц兑庠刚{(diào)查;三是礦區(qū)居民的社會經(jīng)濟信息，如年齡、文化程度、家庭人口數(shù)、家庭收入等。其中，對當?shù)鼐用裰Ц兑庠刚{(diào)查的引導方式選擇了開放式:開放式引導技術(shù)避免了其他引導方式因投標值的設(shè)定而對被調(diào)查者支付意愿形成的偏差;被調(diào)查者長期居住于礦區(qū)，對煤礦開采造成的生態(tài)環(huán)境破壞具有較為深刻的了解和切身的感受，符合使用開放式引導技術(shù)的使用前提。在設(shè)計問卷時，對開放式引導技術(shù)進行了改進:詢問被調(diào)查者是否愿意每年為改善當?shù)氐纳鷳B(tài)環(huán)境而支付一定的費用。如果被調(diào)查者回答“不愿意”，則詢問拒絕的原因;如果被調(diào)查者回答“愿意”，則詢問他的愿付金額，以及愿意支付的原因。

調(diào)查采用隨機入戶訪談的方式，共發(fā)放問卷580份，問卷全部收回，得到有效問卷535份，問卷有效率為92．24%。

2．2．1 被調(diào)查者的基本信息

調(diào)查的有效樣本中，男性380人，女性155人，男性比例大于女性比例。被調(diào)查對象的年齡最小16歲，最大88歲，平均年齡39．78歲，被調(diào)查對象主要集中于21－60歲之間;文化水平以初中為最多，其次分別為高中和小學，大專及以上和未上學最少;職業(yè)以農(nóng)民最多，商人、工人、學生也有很大的比重;家庭年收入主要分布于30 000元以下，占有效樣本量的55．14%。

表2 被調(diào)查者的基本情況Tab．2 The basic situation of respondents

2．2．2 被調(diào)查者對當?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境問題的認識態(tài)度

調(diào)查的有效樣本中，大多數(shù)被調(diào)查者認為本地區(qū)生態(tài)環(huán)境亟需治理，只有很少部分被調(diào)查者認為當?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境的治理不急迫，其中:認為本地區(qū)生態(tài)環(huán)境治理非常急迫的有123人、急迫的有287人，分別占有效樣本量的22．99%和53．64%;而認為不急迫和不必改善的有4人和1人，分別占有效樣本量的0．75%和0．19%。從調(diào)查結(jié)果的統(tǒng)計來看，被調(diào)查者對環(huán)境保護政策的了解程度有待加強，其中:表示自己對環(huán)境保護政策很了解和了解的有32人和94人，分別占有效樣本量的5．98%和17．57%;而表示自己對環(huán)境保護政策知道一點的有245人、不了解的有164人，分別占有效樣本量的45．79%和30．65%。

2．2．3 被調(diào)查者的支付意愿(WTP)

在被調(diào)查的535份有效樣本中，有353份表示“愿意”參與支付，而且支出金額大于0?？梢杂嬎愠觯行颖局?，正支付意愿所占的比重為65．98%，即有效樣本的支付率為65．98%。支出金額主要集中在100元及以下和101－300元兩個檔次。愿意支付的原因主要集中在三個方面，依次是:為了自己的生活環(huán)境更好;把良好的生存環(huán)境留給子孫后代;保護生態(tài)環(huán)境是一種社會責任。34．02%的調(diào)查樣本為零觀察值樣本，原因主要集中在三個方面，依次是:家庭收入水平較低，沒有支付能力;認為污染企業(yè)和政府應承擔相應的責任;對生態(tài)環(huán)境改善沒有信心，擔心生態(tài)環(huán)境治理不能達到預期的目的，其中后兩種原因?qū)е铝丝棺h性零觀察值的出現(xiàn)。

表3 被調(diào)查者的支付意愿Tab．3 Respondents'WTP

3 研究結(jié)果與分析

3．1 榆林煤炭礦區(qū)居民支付意愿的支出金額估算

3．1．1 支出金額估算

根據(jù)調(diào)查資料，本文采用Kristrom的 spike模型［8］對平均支出金額進行估算，該模型對開放式問卷和二分式問卷均有效。

首先計算被調(diào)查者中正支出金額的平均值:

E(WTP)正=∑AiPi=347．92元

式中:Ai為支出金額，Pi為被調(diào)查者選擇該數(shù)額的概率。

其次，采用Kristrom的spike模型對平均支出金額進行修正，經(jīng)過 spike模型修正后的平均支出金額E(WTP)非負等于E(WTP)正乘以正支付意愿占全部支付意愿的比例，所以:

E(WTP)非負=E(WTP)正×65．98%=229．56 元

由于選擇零支出金額的被調(diào)查者心中WTP的支出金額并不一定為0，因此E(WTP)非負可被認為是其對支出金額的保守估計，E(WTP)正則認為是上限。綜合以上分析，榆林煤炭礦區(qū)居民為改善當?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境每戶每年平均的支出金額介于229．56－347．92元之間。

3．1．2 煤炭礦區(qū)生態(tài)環(huán)境破壞價值損失計算

根據(jù)張志強等［9］利用支付率對調(diào)查相關(guān)區(qū)域居民戶數(shù)量的處理方法，結(jié)合礦區(qū)居民WTP支出金額的估計值，計算出榆林煤炭開采所造成的生態(tài)環(huán)境破壞價值損失:

生態(tài)環(huán)境破壞價值損失=平均支出金額×(居民戶數(shù)×支付率) (4)

《陜西統(tǒng)計年鑒2010》的資料顯示，榆林煤炭礦區(qū)共有居民912 568戶，結(jié)合本次調(diào)研的支付率以及礦區(qū)居民WTP支出金額的估計，本文推斷，榆林煤炭礦區(qū)每年因煤炭開發(fā)而造成的生態(tài)環(huán)境破壞價值損失大約在13 822．09萬－20 948．69萬元之間。

表4 解釋變量說明Tab．4 Model variables

3．2 榆林煤炭礦區(qū)居民支付意愿的影響因素分析

CVM研究通常選擇一些常見的特征變量來研究影響WTP的因素，如收入、教育、職業(yè)等［11－12］。本文根據(jù)調(diào)查的實際情況，并結(jié)合國內(nèi)外應用CVM的研究，選定被調(diào)查者的家庭年收入、受教育程度、年齡、家庭人口數(shù)、性別、職業(yè)狀況、對當?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境狀況的滿意程度、對環(huán)境保護政策的了解程度，以及所在行政區(qū)域作為解釋變量(見表4)。本文運用Eviews 6．0軟件對影響被調(diào)查者支付意愿的影響因素分別進行D-H模型和Tobit模型估計，結(jié)果見表5。

表5 被調(diào)查者支付意愿的影響因素估計結(jié)果Tab．5 The affect factors of the respondents'WTP

表5列出了Tobit模型和D-H模型的估計結(jié)果。Tobit模型的估計結(jié)果顯示，被調(diào)查者的家庭收入狀況、受教育程度和年齡對其WTP的支出金額有顯著的正向影響，這與D-H模型中支出方程的估計結(jié)果相一致。反映被調(diào)查者所在行政區(qū)域的兩個變量在Tobit模型和D-H模型的支出方程的估計結(jié)果中均不顯著。除此之外，其余的變量均表現(xiàn)出了較大差異。其中，Tobit模型的結(jié)果顯示，被調(diào)查者的家庭人口數(shù)、性別、對當?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境狀況的滿意程度、對環(huán)境保護政策的了解程度均對其WTP的支出金額沒有顯著性影響，但這些變量在D-H模型的支出方程的估計結(jié)果中均通過了顯著性檢驗。另外，Tobit模型中，被調(diào)查者的職業(yè)狀況對其WTP的支出金額具有顯著的負向影響，但在D-H模型的支出方程中，被調(diào)查者的職業(yè)狀況對其“決定支出多少金額”具有顯著的正向影響;通過觀察D-H模型的參與方程，本文發(fā)現(xiàn)，被調(diào)查者的職業(yè)狀況對其“決定是否參與支付”呈負向影響，但在統(tǒng)計意義上不顯著，這表明被調(diào)查者的職業(yè)狀況對其“決定是否參與支付”這一行為的影響程度非常的微弱?？紤]到Tobit模型將“決定是否參與支付”與“決定支出多少金額”合并為一個支出方程進行研究，同時D-H模型的支出方程在估計過程中對有效樣本量進行了必要的選擇，本文認為，這些現(xiàn)象屬于一種可接受的結(jié)果。如同Jones對D-H模型和Tobit模型進行比較后所做出的結(jié)論，Tobit模型的估計結(jié)果可能會存在誤導的現(xiàn)象，也就是說有些變量的特征是在Tobit模型中所無法觀測到的，或者說相同的變量在不同的方程中對解釋變量的影響方向和影響程度會有所不同［13］。鑒于此，本文根據(jù) Teklewold 等［14］提出的建議，采用似然比值法來檢驗D-H模型是否比Tobit模型在分析支付決策影響因素上更具有效性。似然比值檢驗可以通過下式計算:

式(5)中，Lt、Lp、Ltr分別是分別估算 Tobit模型、參與方程模型和支出方程的對數(shù)似然值，k是模型中獨立變量的個數(shù)。假設(shè):H0:采用Tobit模型估算。如果Γ＜χ2k，則接受原假設(shè)，采用Tobit模型估算;否則拒絕原假設(shè)，采用DH模型進行估算。

在5%的顯著性水平下，根據(jù)式(5)計算得:

因此，拒絕H0，證明，D-H模型對被調(diào)查者支付意愿影響因素的分析明顯優(yōu)于Tobit模型。所以，本文采用DH模型來解釋被調(diào)查者支付意愿的影響因素。

(1)參與方程式的估計結(jié)果表明，被調(diào)查者“決定是否參與支付”受其對當?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境狀況的滿意程度和所在行政區(qū)域的影響;但沒有發(fā)現(xiàn)被調(diào)查者的家庭年收入、受教育程度、年齡、家庭人口數(shù)、性別、職業(yè)狀況、對環(huán)境保護政策的了解程度這些因素對被調(diào)查者“決定是否參與支付”有顯著性影響。其中，被調(diào)查者對當?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境狀況的滿意程度對其“決定是否參與支付”呈負向影響，該變量通過了5%的顯著性水平檢驗，這說明，被調(diào)查者對當?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境的滿意程度越低，其更愿意參與支付，表明了被調(diào)查者渴望當?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境改善的愿望。反映被調(diào)查者所在行政區(qū)域的兩個變量PLACE1和PLACE2都對被調(diào)查者“決定是否參與支付”呈正向影響，且兩個變量都通過了10%的顯著性水平檢驗，這意味著，榆陽區(qū)和府谷縣的被調(diào)查者比神木縣的被調(diào)查者具有更高的參與愿望。

(2)支出方程式的估計結(jié)果表明，被調(diào)查者“決定支出多少金額”受其家庭年收入、受教育程度、年齡、家庭人口數(shù)、性別、職業(yè)狀況、對當?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境狀況的滿意程度、對環(huán)境保護政策的了解程度的影響。其中，被調(diào)查者的家庭年收入、受教育狀況對其“決定支出多少金額”均具有顯著的正向影響，并且分別通過了1%的顯著性檢驗，這與經(jīng)驗判斷一致。

被調(diào)查者的年齡對其“決定支出多少金額”具有顯著的正向影響，且通過了1%的顯著性檢驗?？赡艿脑蚴?相對于年輕人，年紀大的被調(diào)查者更愿意留在當?shù)乩^續(xù)生活，所以他們更愿意為改善當?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境出一份力。被調(diào)查者的職業(yè)狀況也對其“決定支出多少金額”具有顯著的正向影響，且通過了1%的顯著性檢驗，這一結(jié)論似乎與經(jīng)驗判斷不符，但本文認為這一結(jié)果具有一定的合理性，可能的原因是:煤田開采對地下水、地表水、土地的破壞直接影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，因此，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)從事者為了自己的工作和生存，更愿意為改善當?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境出資。

被調(diào)查者對當?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境狀況的滿意程度對其“決定支出多少金額”也具有正向影響，其通過了10%的顯著性檢驗，這一結(jié)果似乎也與經(jīng)驗判斷不符，但結(jié)合參與方程式的估計結(jié)果，本文發(fā)現(xiàn)，被調(diào)查者對當?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境狀況的滿意程度作為唯一影響被調(diào)查者“決定是否參與支付”與“決定支出多少金額”兩個行為的共同因素，反映了對當?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境的滿意程度較低的被調(diào)查者的一種矛盾心理，即一方面被調(diào)查者渴望當?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境能夠得到改善;另一方面，被調(diào)查者又對當?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境治理缺乏信心，而在實際的支付中選擇較低的金額。這一點也是Tobit模型的結(jié)果所不能反映的。

被調(diào)查者的家庭人口數(shù)對其“決定支出多少金額”具有顯著的負向影響，其通過了5%的顯著性檢驗，說明，被調(diào)查者的家庭人口數(shù)越多，其支付金額就越少;被調(diào)查者的性別對其“決定支出多少金額”具有顯著的負向影響，并且通過了10%的顯著性檢驗，說明，男性的支付金額比女性的支付金額少。

被調(diào)查者對環(huán)境保護政策的了解程度對其“決定支出多少金額”具有顯著的負向影響，該變量通過了1%的顯著性檢驗，說明，被調(diào)查者對環(huán)境保護政策越了解，其支付金額越少。這可能與我國當前實行的生態(tài)環(huán)境治理政策有關(guān)，我國目前實行的煤炭行業(yè)生態(tài)環(huán)境治理政策主要遵循“誰開發(fā)、誰保護，誰污染、誰治理，誰破壞、誰恢復”的原則，這種原則使得被調(diào)查者傾向于認為生態(tài)環(huán)境治理的責任者應該是污染者、破壞者。因此，這種傾向在一定程度“擠出”了對環(huán)境保護政策較為熟悉的被調(diào)查者的愿付金額。

通過以上對D-H模型估計結(jié)果的分析，本文發(fā)現(xiàn)，被調(diào)查者“決定是否參與支付”與“決定支出多少金額”兩個行為的影響因素不完全相同，這與吳佩瑛等［3］的研究結(jié)論一致。

4 結(jié)論

本文運用CVM對榆林煤炭礦區(qū)居民為改善當?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境的支付意愿進行了調(diào)研，得出每戶每年平均的支出金額介于229．56－347．92元之間，由此推斷出榆林煤炭礦區(qū)每年因煤炭開發(fā)而造成的生態(tài)環(huán)境破壞價值損失大約在13 822．09 萬 －20 948．69 萬元之間。

通過運用D-H模型和Tobit模型對調(diào)研資料分別進行分析，發(fā)現(xiàn)，Tobit模型與D-H模型支出方程對被調(diào)查者支付決策影響因素的分析存在一定的異同。

運用似然比值法對兩種模型在分析支付決策影響因素上的有效性進行分析，得出，D-H模型對被調(diào)查者支付意愿影響因素的分析明顯優(yōu)于Tobit模型。

D-H模型的估計結(jié)果顯示，被調(diào)查者“決定是否參與支付”與“決定支出多少金額”兩個行為的影響因素不完全相同。被調(diào)查者對當?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境狀況的滿意程度對其“決定是否參與支付”呈負向影響;反映被調(diào)查者所在行政區(qū)域的兩個變量對被調(diào)查者“決定是否參與支付”呈正向影響。被調(diào)查者的家庭年收入、受教育狀況、年齡、職業(yè)狀況、對當?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境狀況的滿意程度均對其“決定支出多少金額”具有顯著的正向影響;被調(diào)查者的家庭人口數(shù)、對環(huán)境保護政策的了解程度對其“決定支出多少金額”有顯著的負向影響。

本文的政策含義也十分明顯。第一，政府部門應該通過一些切實可行的工作，確保礦區(qū)生態(tài)環(huán)境治理工作的高效性和有效性，讓礦區(qū)居民認識到當?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境的可治理性，從而增強居民改善當?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境的信心。

第二，進一步加強礦區(qū)生態(tài)環(huán)境治理宣傳的力度，增強居民對保護生態(tài)環(huán)境意義的認識和生態(tài)環(huán)境治理重要性的認識。只有提高居民的生態(tài)環(huán)境保護意識，才能調(diào)動他們參與生態(tài)環(huán)境治理的積極性。

第三，大力發(fā)展教育事業(yè)，切實提高居民的文化水平，有助于增強礦區(qū)居民對生態(tài)環(huán)境保護治理政策的理解力、對礦產(chǎn)資源開發(fā)引起的外部不經(jīng)濟性的認識力，進而提高居民參與生態(tài)環(huán)境治理活動的積極性。

第四，本文的研究表明，家庭收入是影響居民支付意愿的重要因素，家庭收入低也是導致居民選擇零支付的一個原因。因此，政府部門應當根據(jù)當?shù)氐膶嶋H狀況，鼓勵和引導居民發(fā)展多種生產(chǎn)經(jīng)營，提高收入水平;同時鼓勵非農(nóng)生產(chǎn)從事者積極參與到改善當?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境的活動中來。

References)

［1］何忠偉，王有年，李華．基于CVM方法的京北水資源涵養(yǎng)區(qū)建設(shè)研究［J］．農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題，2007，(8):76 － 80．［He Zhongwei，Wang Younian， LiHua． North ofBeijingWaterResources Construction Research by the Method of CVM［J］．Issues in Agricultural Economy，2007，(8):76 －80．］

［2］李國平，劉治國，趙敏華．中國非再生能源資源開發(fā)中的價值損失測度及補償［M］．北京:經(jīng)濟科學出版社，2009:128－133．［Li Guoping，Liu Zhiguo，Zhao Minhua．The Loss Value Measure and Compensate of the Non-Renewable Energy Resource Development in China．Beijing:Economic Science Press，2009:128 －133．］

［3］吳佩瑛，鄭琬方，蘇明達．復檻式?jīng)Q策過程模型之建構(gòu):條件評估法中抗議性答復之處理［J］．農(nóng)業(yè)與經(jīng)濟(臺灣)，2004，(33):1－29．［Wu Peiying，Zheng Wanfang，Su Mingda．The Construction of the Multiple-Hurdle with Decision Process Model:the Treatment of the Protest Reply in Contingent Valuation Method［J］．Agriculture and Economy(Taiwan)，2004，(33):1 －29．］

［4］Cragg J G．Some Statistical Models for Limited Dependent Variable with Application to the Demand for Durable Goods［J］．Econometrica，1971，(39):829 －844．

［5］Blackwell R D，Miniard P W，Engel J F．Consumer Behaviov．Ft．Worth［M］．Tex:Harcourt College Publishers，2001:13 －25．

［6］Eulàlia D M．Alternative Approaches to Obtain Optimal Bid Values in ContingentValuation Studiesand toModelProtestZeros:Estimating the Determinants of Individuals'Willingness to Pay for Home Care Services in Day Case Surgery［J］．Health Economics，2001，(10):101 －118．

［7］Salvador del Saz-Salazar，Pau Rausell-Koster．A Double-Hurdle Model of Urban Green Areas Valuation:Dealing with Zero Responses［J］．Landscape and Urban Planning，2008，(84):241 －251．

［8］Bengt Kristrm．Spike Models in Contingent Valuation［J］．American Journal of Agricultural Economics，1997，(3):1013 －1023．

［9］張志強，徐中民，龍愛華，等．黑河流域張掖市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)恢復價值評估研究［J］．自然資源學報，2004，19(2):230－239．［Zhang Zhiqiang，Xu Zhongmin，Long Aihua，et al．Measuring the Economic Value of Restoring Ecosystem Services in Zhangye City of Heihe River Basin:Comparison and Application of Continuous and Discrete ContingentValuation Survey［J］．JournalofNatural Resources，2004，19(2):230 －239．］

［10］Freeman A M．The Measurement of Environmental and Resource Values:Theory and Methods［R］．Washington D．C:Resources for the Future，1993:52 －200．

［11］Venkatachalam L．The Contingent Valuation Method:a Review［J］．Environmental Impact Assessment Review，2004，24:89 －124．

［12］Jones A M．A Note on Computation of the Double-Hurdle Modle with Ependce with An Application to Tobacco Expendediture［J］．Bulletin of Economic Research，1992，(44):67 －74．

［13］Teklewold H，Dadi，L N Dana．Determinants of Adoption of Poultry Technology:A Double-Hurdle Approach［J］．Livestock Research for Rural Development，2006，18(3):40 －45．

WTP Research in Yulin Coal Mining Area

LI Guo-ping GUO Jiang
(School of Finance and Economics，Xi'an Jiantong University，Xi'an Shaanxi 710061，China)

Using the willing to pay(WTP)investigation data which took from residents in Yulin Coal Mining Area for improving the local ecological environment，the paper found that the average amount of expense was between 229．56 －347．92 Yuan(RMB)for each household in one year，the loss value of ecological environmental of damage was between 138，220，900 －209，486，900 Yuan(RMB)．This paper used the D-H model and the Tobit model to analyze survey data，and found that the D-H model was significantly better than the Tobit model to analyze the factors which affect the respondents'willingness to pay．The results of the D-H model showed that，the influencing factors of the surveyor“whether to participate the payment”was not the same as“decision expenditures number amount”．The surveyor's satisfaction of local ecological environment was a negative effects to“whether to participate the payment”;the administrative area was a positive effect to“whether to participate the payment”．The surveyor's household income，educational status，age，employment status，and satisfaction of local ecological environment were positive effect to “decision expenditures number amount”．The surveyor's family population and the knowledge of the environmental protection policy were negative effects to“decision expenditures number amount”．Finally，this paper suggested some measures to improve the surveyor's positive activities to participate in the improvement of ecological environment．

coal mining area;D-H model;willing to pay(WTP)

F062．1

A

1002－2104(2012)03－0137－07

10.3969/j.issn.1002－2104.2012.03．023

2011－11－02

李國平，教授，博導，主要研究方向為礦產(chǎn)資源有償使用制度。

教育部哲學社會科學重大課題攻關(guān)項目“礦產(chǎn)資源有償使用制度和生態(tài)補償機制研究”(編號:09JZD0019);西安交通大學基本科研業(yè)務(wù)費專項科研項目(中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金資助)“加大陜西省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整與優(yōu)化研究”(SKZD11016)。

(編輯:溫武軍)