基于双边界二分式条件价值法的耕地社会价值评估——以山东省东营市为例

张续续，苑 莉

(1.兰州财经大学 经济学院，甘肃 兰州 710031；2.兰州财经大学 农林经济管理学院，甘肃 兰州 710031)

伴随我国经济发展不断向前推进，工业化、城镇化进程加快，大量耕地向非农用地转变，由此引发了大量社会矛盾和土地纠纷，上述现象产生的重要原因在于对耕地价值的认识不足，土地征收补偿主要关注经济价值，社会价值补偿不充分。在城乡二元体制影响之下，农民的社会保障水平与城镇居民存在巨大差距，耕地作为农民天然的社会保障，在养老保障、失业保障、医疗保障、就业保障以及国家粮食安全保障等方面发挥了重要的社会价值效用，由此催生大量学者对耕地社会价值的关注，采用科学手段揭示其价值数量。现阶段学者对耕地社会价值测算的研究视角多样，方法各异，内容丰富，研究目的均在于揭示耕地社会价值内涵，测度其价值数量。于此背景，本文对耕地社会价值测算方法进行梳理，采用目前广泛运用的条件价值法对耕地社会价值进行测算，以期实现对耕地社会价值内涵的深入认识，提升其价值测度精度，为耕地社会价值衡量提供新的研究视角及实证基础，贯彻落实党和国家对资源性产品价格改革以及农村土地征收价格改革的精神要求。

一、耕地社会价值测算相关研究进展

国外学者对耕地价值的研究始于经济价值，单独针对耕地社会价值的研究较少，主要将其纳入非市场价值范畴进行分析。研究方法主要有揭示偏好法和陈述偏好法。揭示偏好法主要包括特征价值法和旅行费用法。特征价值法最先被尝试用于非市场价值物品和服务价值的评估[1]。旅行费用法最早用于评估户外娱乐场所等休憩环境资源效益，少部分学者用于农地价值评估研究。陈述偏好法主要有选择实验法和条件价值法。20世纪90年代，Adamowicz开始将选择实验法模型应用于资源的价值评估[2]。在耕地非市场价值评估中应用最为广泛的是条件价值法，最具代表性的是Beasley通过条件价值法对美国阿拉斯加城郊耕地景观价值进行了测算[3]。Halstead运用条件价值法对美国马萨诸塞州耕地的非市场价值进行了测算[4]。Drake运用条件价值法研究了瑞典的耕地非市场价值[5]。

国内学者对耕地社会价值测算进行了大量研究。王仕菊、黄贤金把耕地社会价值分为社会保障价值和社会稳定价值。社会保障价值测算采用市场替代法，认为耕地社会保障价值主要体现为社会养老保险内容，用社会养老保险替代计算耕地的社会保障价值。社会稳定价值用耕地占用税、新增建设用地有偿使用费、耕地开垦费和新菜地建设资金四项费用代替[6]。张效军、欧明豪等将社会价值分为就业保障、保障国家粮食安全和维护社会稳定三项价值，用耕地占用收取费用和耕地保护费用替代粮食安全价值[7]。陈丽，曲福田等运用分解求和法、替代法、影子价格法等核算方法，分别对耕地基本生活保障、失业保障、社会稳定等功能进行了价值核算[8]。有学者从产权外部性角度分析耕地的社会价值，刘成铭、陈振运用修正的收益还原法核算了耕地资源的社会价值[9]。部分学者运用条件价值法进行耕地社会价值测算。程建、程久苗采用双边界二分式条件价值法，对安徽省怀宁县农户进行受偿意愿调查，测算出耕地社会价值[10]。叶珊、李世平则通过调查西安市民的支付意愿，估算了西安市耕地的社会价值[11]。

综上所述，多数文献将耕地社会价值概括为养老保障价值、失业保障价值及国家粮食安全保障价值，上述价值仅体现部分社会价值，忽略了耕地具有的农民的基本生活保障、医疗保障等功能价值，致使评估的社会价值数量偏小。因条件价值法可对耕地社会价值作出较为全面的评估，学者逐渐将其引入耕地社会价值核算中。随着研究深入，条件价值法的可靠性和有效性逐渐得以证明，并大量运用。其中，尤以双边界二分式条件价值法运用最为广泛，该方法可为耕地社会价值核算提供重要的参考借鉴价值。因此本文拟分别从支付意愿和受偿意愿两个角度综合测算耕地社会价值数量，分析支付意愿和受偿意愿角度下的价值差距，提出解决差距的相应对策。

二、条件价值法测算耕地社会价值的模型推导

(一)双边界二分式条件价值法询问原理及实现过程

条件价值法是在假想市场的情况下，利用效用最大化原理，采用调查问卷的形式，通过模拟市场揭示消费者对难以确定市场价格的公共产品或服务的偏好，最后推导出产品或服务的价值数量[12]。本文具体运用双边界二分式引导技术调查受访者意愿得到该地区的人均耕地社会价值支付意愿和受偿意愿，然后根据研究区域人口数量，计算出该地区总支付意愿和受偿意愿，从而获得耕地社会价值。

在双边界二分式引导技术下，根据前期调查结果设定系列支付意愿和受偿意愿投标值，调查中随机设定每一次投标值，根据受访者的回答，再选择1个较高或较低的投标值进行第2次提问，以了解受访者意愿。在支付意愿调查中，设受访者对首次投标值(T0)，回答“是”时，接下来询问更高的投标值(Th)；当受访者对首次投标值界回答“否”时，接下来询问更低的投标值(Tl)，受偿意愿则相反[13]。以支付意愿为例，共产生“是-是(PYY)”，“是-否(PYN)”，“否-是(PNY)”，“否-否(PNN)”4种回答结果，询问过程如图1所示：

图1 双边界二分式支付意愿询问示意图

(二)受访者意愿回归方程构建及参数估计

根据上述问卷询问结果，可以构建受访者支付意愿和受偿意愿回归方程，利用回归结果中的参数值计算该区域耕地社会价值，并对影响支付意愿和受偿意愿大小的相关因素进行分析。首先假设第i个受访者的回答受到社会经济变量和投标值的影响，且具有线性关系，则通过(式1)可以表示投标结果与受访者影响因素之间的关系[14]。

Y=α0+βXi+cT+ε(式1)

式(1)中，y为虚拟变量，表示受访者的回答结果，y=1，表示同意，y=0，表示拒绝。Xi表示社会经济变量，包括受者年龄、受教育水平、对问卷的理解程度、收入状况等。T为投标值，ε为干扰项，α、β、c为回归参数。

其次构建最大似然函数，可以得到回归方程参数值。构建最大似然函数需要表示受访者回答结果对应的分布概率，设第i个受访者回答“是-是”、“是-否”、“否-是”、“否-否”的概率分别为pyy、pyn、pny、pnn，假设其分布函数为Logistic函数，则四种回答对应的分布概率依次如公式(2)、(3)、(4)、(5)所示：

(式2)

(式3)

(式4)

(式5)

式(2)、(3)、(4)、(5)中，T0、Th、Tl分别表示初始投标值、第二次较高投标值、第二次较低投标值，yyi、yni、nyi、nni表示第i个受访者回答的虚拟变量，即如果被调查者回答“是-是”则yyi=1，否则为0，yni、nyi、nni依次类推。根据式(2)、(3)、(4)、(5)计算结果，可以得出双边界二分式条件价值法的最大似然函数计算公式，具体公式如式(6)所示：

最后根据问卷调查数据，结合上述计算公式，可以估计出回归方程的参数值。

(三)平均支付意愿和平均受偿意愿计算

根据Hannemann等推导出的公式，当支付意愿(WTP)≥0时，将回归方程结果的参数α、β、c值代入，可求出WTP的期望值[15]，计算公式如式(7)所示：

(式7)

式(7)中：T为设定的投标值；Xi为影响受访者支付意愿的平均值；c为影响标的的变量系数；β为除投标值以外影响因素的回归系数。

受偿意愿(WTA)的计算原理与方法与WTP相同，计算公式如式(8)所示：

(式8)

式(8)中：T为设定的投标值；Xi为影响受访者受偿意愿的平均值；c为影响标的的变量系数；β为除投标值以外影响因素的回归系数。

(四)平均支付意愿和平均受偿意愿下的耕地社会价值计算

利用公式(7)求出平均支付意愿数值(WTP)，与该区域城镇人口数量相乘，即可得到支付意愿角度下该区域耕地的社会价值。同理，利用公式(8)求出平均受偿意愿(WTA)，与该区域农村人口数量相乘，即可得到受偿意愿角度下该区域耕地的社会价值。

三、山东省东营市耕地社会价值评估问卷设计与实施

(一)山东省东营市概况

山东省东营市是1983年10月1日建立的石油工业城市，位于山东省北部黄河三角洲地区，黄河在东营市境内流入渤海，地理位置优越，自然资源丰富[16]。截至2018年，东营市耕地面积为229174公顷，人均耕地面积0.43公顷，全市粮食产量为146.5456万吨。总人口196.68万人，其中农业人口81.65万，占总人口的41%，农村居民人均可支配收入1.7485万元，2018年农业生产总值98.1194亿元。近年来，随着东营市的快速发展，城市化水平日益提高，建设用地不断增加，导致耕地面积逐年减少。同时，在以油田为中心带动经济发展的过程中耕地资源遭到破坏和污染，耕地资源利用形势严峻[17]。

(二)问卷设计

本次问卷调查采取面对面调查的方式，以提高问卷的有效性和回收率，根据受访者的心理变化，采用循序渐进，逐步引导的方式进行。在正式调查之前，先对东营市城乡居民支付意愿和受偿意愿分别进行预调查，发现调查过程中存在的问题，并对调查的内容进行反复修改，最终确定具体方案。根据双边界二分式原理，在问卷调查实施过程中，随机抽取投标方案，并使每组投标方案问卷数量基本相等。为更好地对比支付意愿与受偿意愿结果的差距，此次问卷支付方案与受偿方案中设定的投标值和方案个数完全相同，关于问卷的支付方案和受偿方案可由表1表示：

表1 双边界二分式CVM调查的支付、受偿方案单位：元/(人·年)

(三)受访者对耕地价值的认知情况

1.耕地社会价值认知

本次针对耕地价值认知的问卷调查，共计发放问卷417份，剔除无效问卷18份，剩余有效问卷共399份，其中城镇居民196份，农村居民203份。在对受访者对耕地价值的认知问卷中设置了“您认为耕地具有社会保障、失业保障等社会功能吗”的题项，并设置了“有”、“没有”、“不清楚”三个选项。问卷统计显示，91%的农村居民表示耕地有上述功能。城镇居民选择“有”的占88%。由此可见，农村居民和城镇居民对耕地社会价值具备充分的认知。问卷针对“耕地社会价值功能”方面，共统计了六个单项功能，对于每一项功能都设定了“非常重要”“比较重要”“不重要”“不清楚”四个选择。调查结果显示，城镇受访者中，在“养老保障功能”“基本生活保障功能”“失业保障功能”“医疗保障功能”“就业保障功能”“粮食安全保障功能”的功能认知中，选择“非常重要”与“比较重要”合计比例分别为87%、97%、86%、61%、79%、98%；上述题项在农村受访者中，选择“非常重要”和“比较重要”合计比例依次为88%、96%、82%、65%、79%、97%。问卷在“您认为目前耕地保护工作中面临的最大挑战是什么”题项中，受访者认为“农村年轻劳动力转移到城市，耕地抛荒严重”的占20%，30%选择“耕地受农药化肥、农膜等污染，土地质量严重下降”，选择“当地政府乱征、乱占耕地，耕地补偿低”占40%。

2.城镇受访者描述性统计

在196份城镇受访者问卷中，大多数居民愿意为耕地社会价值保护付出一定代价。在“耕地的社会价值应该由谁买单”问题中，54%的市民选择都应该负责，40%的选择由“全体市民”买单，不愿意支付的仅占6%。观察受访者的回答形式，选择“是-是”和“是-否”的比例明显居多，其中选择“是-是”共计111份，但是随着初始投标值的逐渐增加，市民的支付意愿相应下降，当初始投标值为10时，选择“是”的人数为28。当投标值逐渐增加到500时，选择“是-是”的减少到3人。相反，对各方案第一投标值回答“否”的比例随着投标值的增加而上升，当初始投标值为10时，选择“否-否”的人数为0，当初始投标值逐渐增加500时，选择“否-否”的人数为15。进一步说明了耕地社会价值的支付意愿与支付金额成反比[18]。

3.农村受访者描述性统计

在203份城镇受访者问卷中，农村受访者表示在提供耕地资源社会功能前提之下，均愿意接受补偿，且随着补偿数额的提高，愿意接受相应补偿的人数随之增加。当初始投标值为10时，方案1中愿意接受补偿的人数为0，不愿意接受补偿的人数为25人。当初始投标值增加大500时，方案7中愿意接受补偿的人数上升为13人，不愿意接受补偿额人数为9人。其次，受访者对第一投标值回答“是”的分布与支付意愿下受访者的回答“是”的分布恰好相反，由此说明受访者均不愿意接受较低补偿。在补偿方式的选择上，56%的农户选择现金补偿，34%和7%的受访者分别选择财政补偿及实物补偿，这是由于多数农户认为现金补偿和财政补贴有利于减少补偿执行过程中的耗损，更为公平合理。

四、耕地社会价值计算

(一)变量设置

受访者的支付意愿和受偿意愿受到社会经济变量和投标值大小的影响，在计算时，首先对这些影响因素进行定义和说明，具体情况如表2所示：

表2 变量定义与说明

(二)双边界二分式下城镇受访者支付意愿计算

本研究运用EVIEWS软件，将问卷调查整理的数据带入二元Logit回归模型进行拟合，得到城镇居民受访者支付意愿的logit模型，回归结果如表3所示：

表3 双边界二分式下城镇受访者支付意愿的Logit模型估计

表3中，LR统计量为124.99，p=0.00，说明本模型具有较好的解释能力。在5%的显著性水平下，文化程度X3、个人平均年收入X5、加强耕地保护的必要性X7和投标值的大小X10所对应的P值均小于0.05，说明上述变量对城镇居民支付意愿具有显著影响。选择上述4个变量参与拟合城镇受访者支付意愿Logit回归方程，其回归模型如式(9)所示：

LogitP=-11.067+0.796X3+1.143X5+0.775X7-0.013X10

(式9)

由式(9)可知，X3、X5、X73个因素与受访者支付意愿呈正相关关系，X10与受访者支付意愿呈负相关关系。说明文化水平和认知程度越高，越能意识到保护耕地的重要性，相应的支付保护耕地费用的意愿会提高；收入水平越高，越有能力为保护耕地支付一定的金额；随着投标值的逐渐增加，受访者的支付意愿逐渐降低。根据式(9)回归模型中的确定的参数值，代入支付意愿公式(7)，可得到城镇居民的平均支付意愿方程，具体公式如(10)所示。经计算得出东营市城镇居民的平均支付意愿为59.92元。

(式10)

2019年东营市城镇人口为115.03万，用每位居民的平均支付意愿值50.92元与城镇人口相乘，可以得到2019年东营市耕地资源的总社会价值，计算公式如式(11)所示：

59.92×115.03×104=0.69×108元

(式11)

(三)双边界二分式下农村受访者受偿意愿计算

在估计受偿意愿的Logit模型中，运用EVIEWS软件对问卷结果进行回归分析，得出待估参数，回归结果如表4所示：

表4 双边界二分式下农村受访者支付意愿的Logit模型估计

表4中LR统计量为46.57，p=0.00，说明模型具有较好的解释能力。根据回归结果显示，个人平均年收入X5，加强耕地保护的必要性X7、是否有必要了解耕地社会价值X8、受访者对耕地资源社会价值的认知程度X9及投标值X105个变量，对应的P值均小于0.05，说明上述因素对农民受偿意愿具有显著影响。由上述5个变量参与拟合农村居民受偿意愿Logit回归方程，方程表达式如式(12)所示：

Logitp=9.996-0.614X5-0.829X7-0.864X8-0.914X9+0.005X10

(式12)

由式12可知，个人平均年收入水平与农户的受偿意愿成显著的负相关关系，即收入水平越高，接受投标的可能性越小，相应的受偿意愿越低。这是因为收入水平越高，较低水平的补偿标准带来的效用水平越低，农户希望得到更高水平的补偿，这种现象符合经济学原理[19]；加强耕地保护的必要性、是否有必要了解耕地社会价值、受访者对耕地资源社会价值的认知程度因素对受偿意愿的影响成负相关关系，说明农户对耕地社会价值了解越多、越重视，越不接受给定的投标值，而是期望更高的补偿；投标值的大小对受偿意愿的影响成显著地正相关性，即补偿金额越高，农户接受投标值的意愿越大。

根据式(12)确定的回归方程参数值，代入双边界二分式条件下受访者受偿意愿计算公式(8)，可形成农户的平均受偿意愿公式(13)，经计算每位农村居民的平均受偿意愿为684元。

(式13)

2019年东营市农村人口为81.65万，用每位农村居民的平均受偿意愿值684元与农村人口相乘，可以得到2019年东营市耕地资源的总社会价值，计算公式如式14所示：

684×81.65×104=5.59×108元

(式14)

五、研究结论

本文针对现行耕地社会价值测算中存在的问题，以山东省东营市耕地资源为研究对象，分析了耕地社会价值的支付意愿和受偿意愿的影响因素，采用双边界二分式条件价值法从城镇居民支付意愿和农村居民受偿意愿两个角度测算了耕地的社会价值，得出如下结论：

第一，耕地支付意愿与受偿意愿价值差异较大。在WTP和WTA技术下，2019年东营市耕地社会价值分别为0.69×108元和5.59×108元。城镇总体支付意愿与农村总体受偿意愿存在相当大差距，两者相差8.1倍。表明耕地社会价值的供给者(农村居民)与需求者(城镇居民)存在较大分歧，因两种价值均经市场手段调查计算得出，故其价值差距不能通过市场途径解决[20]。若需实现供需平衡，必须达到高度城镇化水平，现阶段无法完成这一目标，因此，政府必须采取相应农业补贴等措施弥补供需差距，实现农地的社会功能价值。随着城镇化水平的不断提高，耕地社会价值供需矛盾会逐渐减小。

第二，支付意愿和受偿意愿大小受多因素影响。受访者支付意愿和受偿意愿与投标值大小、个人收入水平及受访者对耕地社会价值认知程度等因素有显著关系。投标值越大，城镇受访者的支付意愿越小，农村受访者的受偿意愿越大；支付意愿和受偿意愿都与个人收入水平呈显著正相关关系，收入水平越高，受访者越愿意支付或者接受补偿；受访者对耕地认知水平越高，城镇居民支付意愿相应提高，受偿者拒绝低投标值，接受高投标值意愿更明显。

第三，耕地社会价值量巨大。面临巨大的耕地社会价数量，应重视耕地社会价值在土地利用实践中的运用，将耕地利用的社会价值成本纳入耕地经营及非农化开发投资成本中，提高非农建设用地占用耕地的成本，可有效防止耕地资源过度性损失，促进非农建设用地节约、集约、高效利用[21]。同时，耕地社会价值量表征农地资源资产价值，通过其巨大的价值工具可提高农民在征地补偿过程中的参与度，不断完善农村社会保障制度，缩小城乡差距，优化利益分配格局，提高农民的政策认同感。