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1、从本学科出发，应着重选对国民经济具有一定实用价值和理论意义的课题。课题具有先进性，便于研究生提出新见解，特别是博士生必须有创新性的成果榆林煤炭矿区生态环境改善支付意愿分析煤炭资源是国民经济发展的重要保障，但煤炭资源开发过程中产生的生态环境破坏问题，即煤炭资源开发过程中的外部不经济性问题，已成为影响煤炭资源可持续利用，区域经济可持续发展的关键。国家“十二五”规划提出，加大生态保护和建设力度，从源头上扭转生态环境恶化趋势。然而，矫正煤炭资源开发过程中的外部不经济性问题，制定相应的生态环境改善方案，扭转生态环境恶化趋势，需要对煤炭资源开发所造成的生态环境破坏价值损失进行评估。1 研究背景由于生态环境
2、本身具有的公共性，无法通过其市场信息计算生态环境破坏的价值损失，学术界通常选用条件价值评估法作为评估生态环境破坏价值损失的方法。CVM一般通过研究矿区居民为改善当地生态环境的支付意愿，估计矿区资源开发所造成的生态环境破坏价值损失。也就意味着，矿区居民为改善当地生态环境的WTP将直接影响矿区资源开发所造成的生态环境破坏价值损失估算，因此，有必要对矿区居民为改善当地生态环境的WTP进行分析。对于CVM中居民支付意愿影响因素的分析，国内多采用多元线形回归、Logit模型、Probit模型等传统的计量分析方法。但是，这些方法在分析CVM的调查资料时，存在一个共同的缺陷，即对CVM调查中出现的零观察值不
3、能进行合理的分析。在CVM调查中出现的零观察值可分为两类：真正的零观察值，即被调查者对受访问题呈支持态度，但由于经济等方面的原因，没有能力支付；抗议性零观察值，即被调查者对受访问题呈负面的态度，不愿意答复其心中的WTP，而选择了零支付，并非该环境资源对其没有效益可言。对于含有抗议性零观察值的CVM调查资料，传统的处理方式是先将抗议性零观察值样本删除，再对剩余下的视为合理的非抗议性答复样本进行分析。但删除大量抗议性样本，不但将缩小原有样本规模，更有可能引起抽样偏差，导致最终的估计结果的偏误。也就是说，原来的样本虽然是随机选择的，但并不意味着删除抗议性样本仍符合随机抽样的条件。为了解决这一问题，学
4、术界采用了能够分析受限资料的Tobit模型1-2。Tobit模型假设所有的被调查者都愿意参与支付，即将真正的零观察值与抗议性零观察值均视为角解3。然而，Cragg认为零观察值的由来，除了可能是角解之外，也有可能是被调查者对该物品的需求为零，也就是被调查者选择不参与该支付行为4。于是，Cragg在Tobit模型的基础上发展出了双槛式模型。DH模型将被调查者的支付意愿决策分为两个槛，即“决定是否参与支付”的参与决策与“决定支出多少金额”的支付决策。根据Blackwell等5对消费行为的定义，消费行为是人们为获取并使用财货所直接参与的行为，包括在行为之前决定该行为的种种决策程序，可以判断DH模型对被
5、调查者支付意愿决策的分解，反映了被调查者做出参与决策和支出决策的先后顺序，符合被调查者在做出支付意愿决策时的心理变化。DH模型认为唯有在两个决策行为同时确立的情况下，才会构成一个完整的支付意愿决策。DH模型有两个优于Tobit模型的特点：一是Tobit模型将“决定是否参与支付”与“决定支出多少金额”合并为一个支出决策，即Tobit模型忽略了被调查者的参与决策，而直接分析支出决策；DH模型将“决定是否参与支付”与“决定支出多少金额”分为两个步骤分别进行研究，且可以比较影响“决定是否参与支付”与“决定支出多少金额”两个行为的因素的差异。二是Tobit模型假设所有的零观察值都是角解，而DH模型允许零
6、观察值可以同时有角解与非参与的理由存在。而且相关的文献也已经论证了DH模型较Tobit模型对被调查者的支付意愿决策更具解释能力，如Eullia6、吴佩瑛等3、Salvador和Pau7。国内对于矿产资源开发过程中居民支付意愿的研究，具有代表性的是李国平等2对陕北煤炭、油气矿区居民支付意愿的研究。该研究成果运用Tobit模型分析了影响矿区居民支付意愿的影响因素，得出了影响居民“决定支出多少金额”这一行为的因素，但没有考虑居民“决定是否参与支付”的行为对支付意愿的影响，因此，分析结果难以对居民支付意愿决定的决策行为做出较为全面的评价。事实上，对于矿区居民改善当地生态环境支付意愿的分析，需要将居民“
7、决定是否参与支付”与“决定支出多少金额”两种行为分别考虑。矿区居民作为资源开采过程中生态环境破坏的直接受害者，由于对生态环境治理主体认识的误区以及对治理效果的疑虑的原因，在接受CVM调查时，有可能会对受访问题表现出负面的态度，导致抗议性零观察值样本的出现。面对这种情况，DH模型为分析居民的支付意愿提供更为合理的方法，该模型能够对零观察值做出更为合理的解释，更好的反映居民的支付意愿。本文将DH模型应用于对矿区居民改善生态环境的支付意愿的研究，并将DH模型和Tobit模型的估计结果进行对比分析，以判断两种方法对矿区居民改善生态环境的支付意愿影响因素解释能力的优劣性。所运用的数据来自于XX年7月对榆
8、林市的神木县、府谷县和榆阳区的调研。其中神木县、府谷县是神府煤田的所在地，该煤田是我国已探明的最大煤田，也是世界七大煤田之一；榆阳区横跨榆横、榆神煤田。这三县的资源都以煤炭为主，并都已进入煤炭开采的高峰期，因煤炭开采引起的各种生态环境问题已经充分显现，调研价值显著。调查历时15天；调查组一行7人，包括4名博士研究生和3名硕士研究生；具体调研区域：神木县大柳塔镇、店塔镇，府谷县三道沟乡、庙沟门镇，榆阳区麻黄梁镇、牛家梁镇、小纪汗乡等；调查以户为单位，每户选取一名对家庭情况较为清楚，并长期居住在当地的成员作为被调查对象。研究模型与数据说明 模型简介DH模型是Cragg对个体消费行为进行研究时提出的
9、，用于分析个体消费决策中两个不同阶段的影响因素4。DH模型针对每一个消费决策阶段，设立了相应的方程式与之对应，即一个是用来“决定是否参与支付”的参与方程式，另一个则用来“决定支出多少金额”的支出方程式。DH模型的形式如下：Di=Zi+vi viN(0,1)Y*t=Xi+i iN(0,2),i=1,.,n其中：式为第一个槛，即参与方程式；式为第二个槛，即支出方程式。两个槛的残差项彼此是独立。Di为“决定是否参与支付”的虚拟变量，当Di等于1时，表示愿意参与支付；当Di等于0时，表示不愿意参与支付。Y*i为被调查者心中WTP的支出金额；、分别为待估计的解释变量系数；Zi、Xi分别为影响参与决策的解
10、释变量；vi、i分别为残差项。只有当被调查者i的参与变量Di等于1时，且心中WTP的支出金额Y*i大于0时，该被调查者回答的WTP的支出金额YDi将等于Y*i；而在其他情况下，无论被调查者i心中WTP的支出金额Y*i是正或是负值，被调查者所回答的WTP的支出金额YDi均为0，即YDi=Y*i 当Di=1,且Y*i00 其他情况结合式、式、式，将可能产生的四种消费决策组合，见表1。2.基本数据本次调研采用的CVM问卷由3个部分组成，一是矿区居民对当地生态环境问题的认识态度；二是为改善本地区的生态环境，当地居民的支付意愿调查；三是矿区居民的社会经济信息，如年龄、文化程度、家庭人口数、家庭收入等。其
11、中，对当地居民支付意愿调查的引导方式选择了开放式：开放式引导技术避免了其他引导方式因投标值的设定而对被调查者支付意愿形成的偏差；被调查者长期居住于矿区，对煤矿开采造成的生态环境破坏具有较为深刻的了解和切身的感受，符合使用开放式引导技术的使用前提。在设计问卷时，对开放式引导技术进行了改进：询问被调查者是否愿意每年为改善当地的生态环境而支付一定的费用。如果被调查者回答“不愿意”，则询问拒绝的原因；如果被调查者回答“愿意”，则询问他的愿付金额，以及愿意支付的原因。调查采用随机入户访谈的方式，共发放问卷580份，问卷全部收回，得到有效问卷535份，问卷有效率为%。 被调查者的基本信息调查的有效样本中，
12、男性380人，女性155人，男性比例大于女性比例。被调查对象的年龄最小16岁，最大88岁，平均年龄岁，被调查对象主要集中于21-60岁之间；文化水平以初中为最多，其次分别为高中和小学，大专及以上和未上学最少；职业以农民最多，商人、工人、学生也有很大的比重；家庭年收入主要分布于30 000元以下，占有效样本量的%。被调查者对当地生态环境问题的认识态度调查的有效样本中，大多数被调查者认为本地区生态环境亟需治理，只有很少部分被调查者认为当地生态环境的治理不急迫，其中：认为本地区生态环境治理非常急迫的有123人、急迫的有287人，分别占有效样本量的%和%；而认为不急迫和不必改善的有4人和1人，分别占有
13、效样本量的%和%。从调查结果的统计来看，被调查者对环境保护政策的了解程度有待加强，其中：表示自己对环境保护政策很了解和了解的有32人和94人，分别占有效样本量的%和%；而表示自己对环境保护政策知道一点的有245人、不了解的有164人，分别占有效样本量的%和%。被调查者的支付意愿在被调查的535份有效样本中，有353份表示“愿意”参与支付，而且支出金额大于0。可以计算出，有效样本中，正支付意愿所占的比重为%，即有效样本的支付率为%。支出金额主要集中在100元及以下和101-300元两个档次。愿意支付的原因主要集中在三个方面，依次是：为了自己的生活环境更好；把良好的生存环境留给子孙后代；保护生态环
14、境是一种社会责任。%的调查样本为零观察值样本，原因主要集中在三个方面，依次是：家庭收入水平较低，没有支付能力；认为污染企业和政府应承担相应的责任；对生态环境改善没有信心，担心生态环境治理不能达到预期的目的，其中后两种原因导致了抗议性零观察值的出现。研究结果与分析 榆林煤炭矿区居民支付意愿的支出金额估算 支出金额估算根据调查资料，本文采用Kristrom的spike模型8对平均支出金额进行估算，该模型对开放式问卷和二分式问卷均有效。首先计算被调查者中正支出金额的平均值：E(WTP)正=AiPi=元式中:Ai为支出金额，Pi为被调查者选择该数额的概率。其次，采用Kristrom的spike模型对平
15、均支出金额进行修正，经过spike模型修正后的平均支出金额E(WTP)非负等于E(WTP)正乘以正支付意愿占全部支付意愿的比例，所以：E(WTP)非负=E(WTP)正%=元由于选择零支出金额的被调查者心中WTP的支出金额并不一定为0，因此E(WTP)非负可被认为是其对支出金额的保守估计，E(WTP)正则认为是上限。综合以上分析，榆林煤炭矿区居民为改善当地生态环境每户每年平均的支出金额介于元之间。煤炭矿区生态环境破坏价值损失计算根据张志强等9利用支付率对调查相关区域居民户数量的处理方法，结合矿区居民WTP支出金额的估计值，计算出榆林煤炭开采所造成的生态环境破坏价值损失：生态环境破坏价值损失=平均支出金额(居民户数支付率)陕西统计年鉴XX的资料显示，榆林煤炭矿区共有居民91268户，结合本次调研的支付率以及矿区居民WTP支出金额的估计，本文推断，榆林煤炭矿区每年因煤炭开发而造成的生态环境破坏价值损失大约在万-万元之间。3.榆林煤炭矿区居民支付意愿的影响因素分析
