基于條件價值法的耕地非市場價值評估
——以安徽省合肥市為例

俞書萍

(蘭州財經大學經濟學院，甘肅 蘭州 730020)

引言

近些年，隨著中國經濟的快速發展，大批耕地資源征收轉變為國有建設用地，于此過程造成耕地資源數量的無效損失，亦帶來農民基本生活保障問題。探究深層次原因，主要源于耕地資源價值認識的片面性，耕地資源價值評估局限于最常見的經濟價值，漠視其社會價值與生態價值，因耕地資源的社會價值和生態價值在市場交易中無法顯現，故稱其為非市場價值[1]。土地征收過程中單純地追求耕地資源的經濟價值，忽視非市場價值，帶來諸多負面影響，因此，必須以科學、全面的視角評估耕地資源價值，重視耕地資源的非市場價值核算，以此實現土地資源的可持續發展，有效解決土地征收的社會矛盾。目前條件價值評估法(CVM)[2-8]是國內外學者研究耕地資源非市場價值的主要方法，因此，本文借鑒國內外學者關于耕地資源非市場價值的研究方法，選取條件價值評估法(CVM)進行深入研究。基于大量學者對耕地資源非市場價值的相關研究，本文以安徽省合肥市為例，測算了合肥市耕地資源的非市場價值；利用Totit和Double Hurder計量模型分析影響城鄉居民對耕地資源非市場價值的支付意愿的主要因素。通過本文研究，期待為耕地資源的非市場價值研究提供有益啟示。

1 研究方法

1.1 評估方法

由于耕地資源等公共物品無法通過市場交易估算價格，因此通過人工建立虛擬市場，利用條件價值評估法(CVM)法詢問受訪者是否愿意為購買或儲存一定數量的非市場商品支付費用(WTP)，或者是否愿意接受因未擁有或未充分利用非市場商品而獲得補償(WTA)。根據多數學者的研究結果顯示WTA通常比WTP大，王瑞雪和顏廷武等研究發現,WTP和WTA在相同條件下兩者的計算結果存在較大偏差[9]，在分析造成偏差的種種原因后發現WTA的結果通常不穩定，并且WTA所要求的研究環境和技術在國內還不成熟，故本文采取WTP方式。關于耕地資源非市場價值的計算公式如公式(1)、(2)所示：

WTP=Ai×Bi×Ci

(1)

Di=WTP/r

(2)

公式(1)中，WTP為居民年支付意愿；Ai為樣本居民平均年支付意愿；Bi為居民人數，Ci為支付率。公式(2)中，Di為耕地資源的非市場價值；WTP為居民年支付意愿；r為還原率。

1.2 模型選擇

本文分別采用Tobit模型和Double Hurder模型分析城市居民和農村居民的支付意愿，使用Tobit模型整體分析城鄉居民支付意愿的影響因素，考慮城鄉居民在是否愿意付費和愿意支付多少金額的心理活動差異，從而決定其支付意愿的影響因素可能不完全相同，為此，再進一步采用Double Hurdle模型將2個問題分開分析。其中Double Hurder模型包括Probit子模型和Truncated子模型，2個子模型分別代表2個階段，城鄉居民是否愿意為耕地資源的非市場價值付費，可稱為參與決策；城鄉居民決定為耕地資源的非市場價值支付多少費用，可稱為支付決策。具體計算模型如式(3)～(6)所示：

Ei=α×Fi+μiμi∈N(0,1)

(3)

(4)

(5)

(6)

2 安徽省合肥市耕地非市場價值評估

2.1 研究區域概況

合肥市是安徽省省會，2019年合肥市土地總面積為11445.06km2，其中，農用地面積為818336hm2，耕地面積為558840hm2，建設用地面積為220865hm2。2019年末，合肥市戶籍總人口770.44萬人，其中，城市人口404.99萬人，農村人口365.46萬人，人均耕地面積為0.153hm2/人。隨著合肥市經濟的蓬勃發展，呈現出建設用地逐年增加以及種植面積逐年減少的局面，從2013—2019年，合肥市耕地面積由561207hm2下降到558840hm2，年平均減少338.14hm2，耕地資源流失問題日益嚴峻。

2.2 問卷設計與發放

本次調查以安徽省合肥市為例，合肥市的居民包括城市和農村居民都是本次調查的目標群體。問卷包括4個部分的內容，調查預熱環節，主要是詢問城鄉居民對于問卷的內容順序、愿意接受何種形式的支付方式以及大概愿意支付的金額等；非市場價值引導環節，主要是詢問城鄉居民對于耕地資源的社會和生態價值以及對非市場價值的存在、選擇、遺贈價值的理解；非市場價值支付環節，假設建立一支基金，該基金可以保護耕地資源的非市場價值，再詢問城鄉居民對該基金的最大支付意愿；收集城鄉居民的基本信息，具體的基本信息如表1所示。2021年12月20日至2022年1月25日，在安徽省合肥市進行了問卷隨機抽樣調查，以130名城市居民和180名農村居民為對象發放問卷，此次調查采取面對面入戶調查的方式，增強了數據的客觀性和真實性，在剔除無效問卷后，共回收了123份城市居民有效問卷和171份農村居民有效問卷。

表1 合肥市城鄉居民基本資料設置

2.3 研究結果與分析

2.3.1 合肥市耕地資源非市場價值

條件價值評估法(CVM)首先假設建立耕地保護基金，詢問合肥市城鄉居民是否愿意為基金捐款，問卷中的結果顯示，有81.30%的城市居民和75.44%的農村居民愿意捐款，故支付率分別為81.30%和75.44%。進一步詢問有支付意愿的城鄉居民愿意支付的具體金額，通過預調查收集城鄉居民的支付意愿，最低20元，最高200元，將0～200元分為5組供城鄉居民選擇，具體分組區間為：0～40元、40～80元、80～120元、120～160元、160～200元，最終支付意愿取每一檔的平均值，權數取區間對應的百分比，耕地資源非市場價值的平均支付意愿通過公式(7)進行計算：

(7)

公式(7)中，E(WTP)為受訪城鄉居民耕地資源非市場價值的平均支付意愿，即支付意愿的期望值；Gi為受訪城鄉居民的支付數值；Pi為支付區間對應的百分比，通過公式(7)的計算，合肥市城市居民和農村居民的平均支付意愿分別為590.57元/(人·年)和386.91元/(人·年)，根據2020年《安徽省統計年鑒》的統計數據顯示，截至2019年，合肥市城市人口和農村人口分別為404.99萬人和365.46萬人，城市居民和農村居民的支付率為81.30%和75.44%。截至2019年底，合肥市的耕地面積為558840hm2。考慮到時間價值，還原率一般為安全利率加上風險調整值[10]，安全利率一般用一年期銀行存款利率來代替，所以2019年中央銀行一年期存款基準利率1.5%代表安全利率為1.5%，同時，將風險調整值定義為最近5a以來合肥市居民消費價格指數變化率的平均數[11]，2015—2019年，合肥市消費者物價指數如下：101.6、102.6、101.4、102.0、102.9，因此風險調整值為2.1%，則還原率r為3.6%。根據公式(1)和公式(2)就可以測算出耕地資源的非市場價值，得出城市居民的年支付意愿為194450.88萬元·a-1，農村居民的年支付意愿為106672.38萬元·a-1，則2019年合肥市耕地資源非市場價值的總支付意愿為301123.26萬元·a-1，按照3.6%的還原率計算得到合肥市耕地資源的非市場價值為8364534.98萬元，按照合肥市當年的耕地面積558840hm2折合出每單位面積的非市場價值為14.97萬元·hm-2。

2.3.2 合肥市耕地資源非市場價值支付意愿的影響因素分析

根據公式(3)～(6)可知，在Tobit模型中，因變量是城鄉居民的最大支付意愿WTP，在Double Hurdle模型中，城鄉居民在面臨第一階段即參與決策時，因變量是虛擬變量1和0，分別代表城鄉居民愿意支付和不愿意支付的情況，當面臨第2階段即支付決策時，因變量是城鄉居民愿意支付的最大金額，自變量都是性別、年齡、家庭人數、耕地面積、最高教育水平、是否為村干部、家庭年收入、職業、家庭年農業收入、對耕地的感情，但是城市居民和農村居民的自變量稍有差別，分別將不同情況的自變量和因變量帶入stata軟件中，估計結果如表2所示。

通過表2可以看出，根據Tobit模型(包括參與決策和支付決策)的估計結果顯示，針對城市居民，年齡、最高教育水平、家庭年收入在1%的顯著性水平上顯著，家庭人數、對耕地的感情在5%的水平上顯著。年齡和家庭人數的系數為負數，說明城市居民的年齡與家庭人數和其支付意愿WTP呈現顯著負相關關系，其余系數均為正數，為正相關關系。綜上，年齡越小(不包括未成年人)、家庭人數越少、最高教育水平越高、家庭年收入越多、對耕地的感情越深的城市居民越愿意支付并且支付的金額越高。針對農村居民，性別、耕地面積、家庭年收入、對耕地的感情在1%的水平上顯著。綜上，男性、種植耕地面積越多、家庭年收入越高、對耕地的感情越深的農村居民越愿意支付并且支付的金額越高。

表2 合肥市城鄉居民支付意愿的影響因素模型估計

Double Hurdle模型分為2個階段，Probit模型和Truncated模型。從Probit模型可以看出，對于城市居民，年齡在5%的水平上顯著，年齡的系數為負數，說明城市居民的年齡負向影響其參與決策，故年齡越小的城市居民越愿意為耕地資源的非市場價值付費。針對農村居民，耕地面積、家庭年收入、對耕地的感情在1%的水平上顯著，且其系數均為正數，正向影響農村居民的參與決策，故種植耕地面積越多、家庭年收入越高、對耕地的感情越深的農村居民，越愿意為耕地資源的非市場價值付費。

從Truncated模型可以看出，針對城市居民，年齡、最高教育水平、家庭年收入在1%的水平上顯著，家庭人數、對耕地的感情在5%的水平上顯著，年齡和家庭人數的系數為負數，說明年齡、家庭人數負向影響城市居民的支付決策，其余系數均為正數，正向影響城市居民的支付決策。這說明年齡越小，家庭人數越少的城市居民如果決定支付，其支付的金額越多，而最高教育水平越高、家庭年收入越多、對耕地的感情越深的城市居民如果決定支付其愿意支付的金額越多。針對農村居民，性別、家庭年收入在1%的水平上顯著，年齡、家庭人數、最高教育水平、家庭年農業收入在10%的水平上顯著。年齡和家庭人數的系數為負數，和支付金額成負相關關系，其他影響因素的系數均為正數，和支付金額成正相關關系。說明年齡越小、家庭人數越少的農村居民如果決定支付，其支付的金額越多，性別為男性、家庭年收入越多、文化程度越高、家庭年農業收入越多的農村居民其愿意支付的金額就越多。

3 研究結論

本文以安徽省合肥市為例，運用條件價值評估法(CVM)研究了耕地資源的非市場價值，通過對294份有效問卷(123份城市居民和171份農村居民)的分析，利用城鄉居民的最大支付意愿對耕地資源的非市場價值進行測算。測算結果為安徽省合肥市城市居民和農村居民的平均支付意愿分別為590.57元/(人·年)和386.91元/(人·年)，耕地資源的非市場價值為8364534.98萬元，單位耕地面積的非市場價值為14.97萬元·hm-2。本文的研究結果不僅有助于加強對耕地資源非市場價值的理解和肯定，而且為合肥市耕地保護和耕地占有補償機制提供參考。所以，合肥市不僅要將耕地資源的非市場價值納入征地補償金額中，提高補償額度，還要發展經濟，改善家庭年收入，并借助網絡、電視、報紙等媒介普及耕地資源非市場價值的知識，充分調動廣大群眾保護耕地的積極性。