经济发达地区耕地非市场价值及居民支付意愿研究——以南京市为例

诸培新，任艳利，曲福田

（南京农业大学中国土地问题研究中心，江苏 南京 210095）

1前言

改革开放以来，随着经济发展和城市化进程的加速，中国耕地面积不断减少，1978—2007年平均每年减少5.06万hm2。耕地大量流失的一个重要原因是人们在决定耕地资源配置时，往往只认识到它的经济价值，而忽视了它的非市场价值（环境价值和社会价值），造成资源配置偏离社会最优。众多学者的研究表明，耕地资源的非市场价值不但存在，而且还大于其经济产出的价值［1-5］。现有耕地资源非市场价值的实证研究大多以经济欠发达地区为例，而对耕地资源非农化需求大的经济较发达地区的实证研究较少，定量分析居民对耕地非市场价值认知和影响其支付意愿因素的研究则更少。本研究以南京市为例，研究耕地资源非市场价值，以明确经济发达地区城乡居民对耕地非市场价值的认知和支付意愿的影响因素，为耕地非市场价值纳入资源配置决策提供实证支持。

2 研究方法与模型选择

衡量资源非市场价值的主要方法有条件价值评估法、旅游成本法和特征价值法。其中，条件价值评估法（CVM）属于事前评估方法，旅游成本法和特征价值法属于事后评估方法，且只能评估资源当期的使用价值。因此，本文选择条件价值法来评估南京市耕地资源的非市场价值。这种方法根据效用最大化理论，采用问卷调查方式来揭示受访者对特定环境物品和服务的偏好，并推导消费者整体的支付意愿，从而得到资源非市场价值［6］。尽管CVM已被广泛应用于资源环境价值的评估，但由于该方法不是对实际已经发生的交易行为的观察，而是基于假定的市场交易下受访者愿意为资源环境保护支付的价格，受访者支付意愿的真实表达很大程度上取决于受访者对资源环境价值的认知以及对调查意图的认可。因此，准确获得受访者的真实支付意愿要求问卷和访问员能简明扼要地表达调查的问题和目的，消除被访者的排斥心理。为此，本研究在访问员培训和多次预调查基础上完善问卷，问卷内容包括：（1）受访者的社会经济特征，主要包括受访者的性别、年龄、受教育程度、农村生活经历、家庭人口数、家庭收支情况等；（2）受访者对耕地资源非市场价值的认知；（3）受访者对耕地资源非市场价值支付意愿，采用支付卡方式获得受访者的最大支付意愿以及对是否意愿支付的原因调查。

在获得受访者的年支付意愿基础上，根据式1和式2，估算区域耕地资源的非市场价值：

由于受访者对耕地非市场价值支付意愿与其社会经济特征如年龄、文化程度、家庭收支状况等有关，而城乡居民在社会经济特征方面有明显差异。因此，对市民和农民样本分别进行计量分析，模拟影响他们对耕地非市场价值最大支付意愿的因素。此外，受访者是否愿意为耕地非市场价值付费与愿意支付多少是两个不同决策，各自的影响因素也存在差异，本研究拟运用Tobit模型和Double Hurdle模型（包含Probit和Truncated两个子模型）分别进行模拟检验。由于因变量（受访者最大支付意愿）中有零值的存在，并且零值部分是不可忽略的，因此构建受访者最大支付意愿及其影响因素的基本多元线性回归模型如下：

式3中，yi*表示受访者最大支付意愿观察值；xi为支付意愿的影响因素；β为参数项；μi为残差项。

采用Tobit模型，可以估计出受访者是否愿意为耕地非市场价值付费与支付金额大小的影响因素及其显著程度。此时，当观察值yi*≥0时，模型中变量yi取yi*；当yi*＜0时，yi取值0。但该模型只能模拟是否愿意支付费用和支付多少的影响因素相同情况下的支付意愿决策。但实际上两者之间并不完全相同。为此，拟进一步选择Double Hurdle模型进行分析。

此时首先选择Probit模型，当yi*＞0时，yi取值1；yi*≤0时，yi取值0。该模型可以估计出受访者是否愿意为耕地非市场价值付费的影响因素，但无法对愿意支付费用的那部分样本进行影响其支付额大小的因素模拟分析。此时需要选择Truncated模型估计受访者中愿意付费的样本组的支付金额影响因素，在此模型中，当yi*＞0时，yi=yi*；yi*≤0的样本数据则不进入Truncated模型。

3 调查概况和数据的获取

3.1 样本区域概况

南京市地处长江下游的宁镇丘陵山区，面积6598km2，其中建成区面积577km2。2007年，全市地区生产总值为3283.73亿元，占全国1.32％，人均GDP为53206.53元，是全国人均GDP的2.82倍。随着经济快速发展，南京城市用地不断向外蔓延。2000—2007年，全市共减少耕地面积60030hm2，人均耕地面积由0.055hm2减少到0.039hm2，存量耕地资源的生态环境与社会价值也越发重要。

3.2 调研概况和样本社会经济特征

2008年9月至10月，课题组在南京城区和郊区（县）农村随机选取愿意接受访问的成年城市居民500名、农民300名，进行面对面的访问。首先以图片和文字向受访者简要介绍耕地资源非市场价值的基础知识，然后根据问卷进行调查。访问结束后，经过问卷质量鉴别，获得有效问卷742份，其中市民有效问卷490份，农民有效问卷252份。市民和农民两个样本组的社会经济特征如表1所示。

表1 受访样本社会经济特征Tab.1 Socioeconomic characteristics of sampling participates

由表1可以看出，样本中城乡居民的社会经济特征差别较大。在受访市民中，男女比例相差不大，分别为58.37％和41.63％，而农民受访者中男性比例高达96.00％，原因是农村男性更愿意代表家庭表达意见。市民受访者的平均年龄为36.05岁，而农民受访者的平均年龄为56.55岁，原因是农村青壮年劳动力大多在外打工。市民的文化程度集中在大学（含大专）及以上，其比例为72.61％，而农民的文化程度集中在初中和高中（含中专），比例分别为33.54％和37.23％；市民和农民的平均家庭人口数相差不大，分别为3.35人和3.61人。市民的家庭月平均收入与支出分别为5217.21元和2663.92元，而农民的家庭月平均收入与支出分别为3564.04元和1631.76元。

4 研究结果与分析

4.1 南京市耕地资源非市场价值测算

根据受访者是否愿意为耕地的非市场价值付费而得到样本的支付意愿率。市民和农民的支付率比较接近，分别为57.76％和60.32％，说明半数以上的受访者都愿意为耕地资源的非市场价值付费。

根据问卷统计，在愿意支付非市场价值的样本中，市民平均支付意愿为208.33元/户·a，而农民的平均支付意愿为120.26元/户·a。据《南京市统计年鉴2008》，全市2007年农村居民65.94万户，城镇居民133.68万户。依据式1、式2可以测算出城乡居民对南京市耕地非市场价值的年最大支付意愿和耕地非市场价值总值分别为20869.24万元和504087.92万元，耕地的非市场价值为2.08万元/hm2（表2）。

表2 南京市耕地资源非市场价值测算结果Tab.2 Calculation results of non-market value of cultivated land resource in Nanjing City

4.2 非市场价值支付意愿的影响因素分析

4.2.1 市民支付意愿影响因素分析 被访市民的特征变量主要有性别、年龄、受教育程度、家庭人口数、居住年限、家庭月平均收入和支出、是否有参与公益性活动经历等。其中性别和是否参与公益性活动是虚拟变量，男性和参与公益性活动分别用1表示，反之用0表示，其余指标用观察值表示。采用Tobit模型和Double Hurdle模型模拟市民的耕地非市场价值支付意愿及其影响因素（表3）。

表3 居民支付意愿的影响因素模型估计Tab.3 Model estimation on influential factors of the residents’willingness to pay

①由于被访对象都是成年人，所以不应该据此外推未成年人的支付意愿更大的结论。

模型1中，年龄在10％的水平上显著，系数是负，说明样本居民年龄越小，支付意愿越大。这可能是因为城市居民中年龄越小，对耕地的环境和社会价值的认知越多，支付意愿也越大①似然率检验用来识别影响受访市民是否愿意支付与支付金额大小的因素是否相同，对应统计量α=-2［-2062.660-（-304.0645-1655.916）］=205.3590，在1％的显著性水平上对应的卡方（8个自由度）为20.1000，α＞20.1000，拒绝初始假设——影响两个决策的因素是相同的，说明选择Double Hurdle模型是合适的。。此外，家庭人口数和家庭月收入在15％的水平上显著。家庭人口数的估计系数为负，说明家庭人口数越多，支付意愿越小。原因是家庭人口越多，同等收入条件下用于家庭其他生活的支出越高，影响了他对耕地非市场价值的支付能力。这种解释在变量家庭月平均收入的估计中能得到了验证——收入越高，支付意愿越大。其余变量不显著。

由于Tobit模型无法区分居民是否愿意支付（选择决策）和愿意支付多少（支付额决策）的影响因素差别，笔者进一步用Double Hurdle模型来模拟不同决策的影响因素，其中模型3反映居民的选择决策，而模型5模拟居民的支付额决策①。模型3和5显示性别在10％水平上影响市民是否愿意支付和支付金额大小。模型3中，只有性别在10％的水平上显著，且系数为负，说明女性比男性更愿意支付，其余变量都不显著。

模型5中，性别在5％水平上显著，符号为正，说明市民一旦决定支付，男性愿意支付的金额较多。结合模型3和5，说明男性在决策时价值意愿表达更明确，而女性更为含蓄。模型5中年龄、本地居住年限和家庭月平均收入等都在1％的水平上显著。年龄在模型1、3、5的系数符号相同，其经济学含义也是一致的。在南京居住年限和家庭月平均收入的系数估计表明，在本地居住时间越久，对本地的耕地非市场价值越认同、支付意愿也越高；家庭收入越高，支付能力越强，支付金额越高。

4.2.2 农民受访者支付意愿的影响因素分析 被访农民的特征变量有性别、年龄、受教育程度、家庭人口数、家庭月平均收入与支出、对耕地非市场价值的认知等。其中性别、对耕地非市场价值的认知为虚拟变量。性别中男性用1表示，反之用0表示；耕地非市场价值的认同有三种选择，认同用（1，0）表示，不认同用（0，1），不清楚用（0，0）表示；其余变量值用实际观察值表示。

模型2中，受教育程度在15％水平上显著，且符号为正，表明受教育程度越高，越认同耕地的非市场价值，愿意为此付费并且支付额也越高；性别在10％的水平上显著，且符号为负，表明男性的支付金额较小；家庭月平均支出和认同耕地的非市场价值都在1％的水平上显著，且符号都为正，表明家庭月平均支出越高和认同耕地非市场价值者越愿意付费并且支付金额较大。

从表3中Double Hurdle模型的估计看，影响样本农民是否愿意支付和支付金额大小的因素是有区别的②似然率检验用来识别影响农民受访者是否愿意支付与支付金额大小的因素是否相同。对应统计量α=-2［-1045.2160-（-161.2220-835.0274）］=97.9332，在1％的显著性水平上对应的卡方（8个自由度）为20.1000，α＞20.1000，拒绝初始假设——影响两个决策的因素是相同的，因而选择Double Hurdle模型估计样本农民支付额决策是合适的。。模型4中，所有变量都不显著，表明样本农民的社会经济特征变量对他们是否愿意支付的决策影响不显著。这与对市民的模拟结果相似，同样可能与决策因素复杂以及因变量值为非真实行为观察值的缺陷等有关。

模型6与模型2的估计结果较相似。模型6估计中受教育程度、性别、耕地非市场价值的认同在5％的水平上显著，表明受教育程度越高、女性以及认同耕地非市场价值者的支付金额越大。家庭月平均支出在1％的水平上显著，表明家庭支出越高，愿意支付额越大。年龄在15％水平上显著，且符号为正，表明年龄越大，支付金额越大。可能的解释是年龄越大者，越是长期以耕地经营为生，对耕地的感情越深，觉得耕地的非市场价值越大。

5 结论

本研究运用CVM法对南京市耕地非市场价值估算值为504087.92万元，计2.08万元/hm2。其中有支付意愿的市民和农民的年支付额分别为208.33元/户和120.26元/户，前者是后者的1.7倍，说明市民比农民更愿意为耕地的非市场价值付费，而农民受生活经历、教育程度、家庭收支能力等方面的影响，对耕地价值的认同更倾向于耕地的直接经济价值。

采用Tobit模型和Double Hurdle模型对市民和农民样本的支付意愿影响因素进行回归分析发现：首先，家庭收支状况对市民与农民的支付意愿都有显著的正向影响，而且在愿意支付的样本组中，对支付额的影响更为显著。但市民的支付额受家庭收入水平影响显著，而农民的支付额受支出水平影响显著。其次，年龄对城乡居民支付额都有显著影响，但市民的年龄是负影响，农民的年龄是正影响。可能的解释是市民中年轻人更愿意接受耕地非市场价值的理念而愿意为此付费，而农民则从与耕地日常接触中感知耕地的非市场价值，因此年长者更愿意为此付费，而年轻人向往城市化，不愿为耕地的非市场价值付费。第三，性别对城乡居民的支付额都有显著影响，但在愿意付费的市民样本中，男性愿意付费更多，而在其他的样本组中，则表现为女性更愿意付费。对此的可能解释是女性在支付意愿决策时相对保守，愿意付费但不愿意支付很多。第四，对市民而言，在城市居住时间越长，对保持该市的耕地非市场价值的支付额越大；对农民而言，文化程度越高，对耕地的非市场价值越认同，更愿意为耕地非市场价值付费。

从以上结果中可以发现，城乡居民对耕地非市场价值的支付意愿并不高，40％的样本居民不愿意为此付费。这与城乡居民的支付能力较低有关，也与城乡居民对耕地非市场价值观方面受到的教育等不足有很大关系。其政策含义是经济发展是提高居民对耕地非市场价值的认可和支付意愿的重要前提，加强对城乡居民耕地生态环境和社会价值观的宣传教育十分重要。

（References）：

［1］宋敏，横川洋，胡柏.用假设市场评价法（CVM）评价农地的外部效益［J］.中国土地科学，2000，14（3）：19-22.

［2］霍雅勤，蔡运龙.耕地资源价值的评价与重建——以甘肃省会宁县为例［J］.干旱区资源与环境，2003，17（5）：81-84.

［3］蔡运龙，霍雅勤.中国耕地价值重建方法与案例研究［J］.地理学报，2006，61（10）：1084-1092.

［4］蔡银莺，陈莹，任艳胜，等.都市休闲农业中农地的非市场价值估算［J］.资源科学，2008，30（2）：305-312.

［5］蔡银莺，李晓云，张安录.湖北省农地资源价值研究［J］.自然资源学报，2007，22（1）：121-130.

［6］徐中民，张志强，龙爱华，等.黑河流域张掖市生态系统服务恢复价值评估研究——连续型和离散型条件价值评估方法的比较应用［J］.自然资源学报，2004，19（2）：230-239.

［7］蔡银莺，张安录.武汉市农地资源价值估算［J］.生态学杂志，2007，26（3）：422-427.