中国重庆空气污染支付意愿的研究：条件价值评估法外文翻译资料

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中国重庆空气污染支付意愿的研究：条件价值评估法

摘要：中国76%的能源来自煤炭燃烧，煤炭燃烧是空气污染的主要原因。未能实施良好的政策来控制空气污染的一个主要原因是缺少与空气污染引起的健康危害相关的信息。我们在中国重庆运用条件价值评估法进行支付意愿调查，从而估计通过改善空气质量拯救一个可统计的生命的经济价值。在多级抽样的基础上，选中500个居民样本。使用一系列假设和,开放式的场景以及竞标游戏来实施面对面的家庭采访，旨在引出受访者对空气污染减排的支付意愿。采用两部分模型来估计。结果显示96%的居民能够表达他们的支付意愿。他们的年均收入是490美元。他们拯救一个可计算的生命的支付意愿是34458美元。每增加一岁，拯救一个可计算的生命的临界点是240美元，月收入增加100元是14434美元，一年教育的增加是1590美元。与发达国家不同，在中国，在收入弹性估计的基础上，新鲜的空气可能被认为是一种奢侈品。

关键词：支付意愿；条件价值评估法；空气质量；环境健康；经济评价；中国

1. 介绍

在过去的二十年里，中国有了巨大的经济发展。人均GDP按可比价格从1980年的441元（53.3美元，1美元=8.3元人民币）增长到了1998年的6459元（781美元），超过了十四倍的增长（国家统计局，1999年）。除了经济增长，能源的需求也在稳定增长。总的能源消费从1980年的637百万吨标准煤（SCE）增长到1998年的1240百万吨标准煤，达到了1.9倍的增长（国家统计局，1999年）。当人们正在开始使用更加清洁的能源来保护环境时，比如石油，天然气，水力发电，煤仍然是主要的能源。作为总能源消耗的一部分，煤炭消耗的份额略微的从1980年的69.4%增长到1998年的72.0%（国家统计局，1999年）。煤炭消耗仍然是空气污染的主要来源。大约62%的烟尘排放量和95%的二氧化硫来自煤炭消耗（Ni and Sze, 1998年）。世界卫生组织（WHO）1998年发布的一份报告显示世界上污染最严重的城市十分之七在中国（绿色自然，2004年）。要控制空气污染是因为煤炭消耗是中国主要环境问题之一。

在中国，空气污染对健康的影响已经被研究10年了（许，1994年；许等，1995年；周1997年；许1998年；张1999年；许等，2000年）。据估计，如果中国达到都市地区空气质量等级的二级标准，那么每年大约178000的过早死亡，346000的呼吸类住院，和6779000的急诊能被避免（世界银行，1997年）。当人们意识到空气污染对人类健康状态的生物性影响时，很少的研究试图去估计这类影响在中国的经济价值。

有两种方法可以用来估计空气污染健康影响的价值：人类资本法和支付意愿法（WTP)(世界银行，1997年）。人类资本法评价死亡率和发病率的影响仅仅是和将所估计的折现工资损失 医疗支出作为生产力损失（Hara and Stieb，1995年）。基于这种方法，被中国社会科学家运用的典型的可统的计生命价值大约是70000元（世界银行，1997年），这大约是8433美元。尽管人类资本法方便估计，但是它并不包括健康本身的价值。

可能性估值（CV)，WTP方法中的一种，是经常被使用的方法，并且在估计类似于健康状态和人类生命这类没有市场价值的商品时，它被认为是一个更合适的方法（Hanemann, 1994;Portney, 1994; Boardman et al., 1996）。自从未知的WTP调查已经在中国实施，在中国，可统计的生命的价值的估计是用美国/中国购买力率或日常工资，以美国估计（大概每个可统计的生命价值是3000000美元）的转换为基础的。这些估计的结果大概是每个可统计生命为24000美元到60000美元（Well等，1994;世界银行,1997）。

这项研究的直接目标是估计由于空气污染要减少死亡风险的支付意愿和通过CV方法估计的中国的一个可统计的生命的价值。这项研究还考察了WTP和其决定因素之间的关联,并且探索了在中国CV方法的应用程序的可行性。我们也期待这项研究的结果可以提供一些证据，从而说服研究者和决策者来选择更好空气污染控制工程和项目。

这篇文章分为五个部分。第二部分致力于研究设计问题，比如说样本，调查问卷和分析模型。第三部分展现估计一个可统计的生命价值的结果和它的决定因素。讨论和政策影响在第四部分。最后一部分包括一些结论。

1. 研究设计

2.1.研究点描述

CV方法的缺点之一是调查对象可能不太熟悉CV问题中的设置的场景，并且同样的由于对所描述问题的尊重，调查对象的偏好并不明确（Diamond andHausman,1994）。在这项研究中，我们选择了中国污染最严重的城市之一，重庆，作为我们的研究点。

重庆位于四川省的北边。这个城市面积大概是23,000 km2，它的人口大概是1500000。和中国其他地方一样，煤炭是主要的能源并且大概占主要能源的 62.5%。它是中国污染最严重的城市之一，从1981年到1996年，每年SO2排放大约是800000吨，TSP的排放大约是200000吨。 SO2的日排放浓度达到了0.26–0.49 mg/m3，比国家空气质量标准的二级标准(0.06 mg/m3)高3-7倍(Ni et al., 1998)。

2.2. 采样和数据收集

家庭采访安排在1998年5月。以分层抽样为基础，我们选择了500个来自重庆，年龄在15岁到80岁之间的调查对象。在这些调查对象中，一半都来自两个高度污染的地区，其他的来自两个较少污染的地区。选择的四个地区的中的每一个都有两个住宅区被确认为样本区。系统抽样的方法用在最后一个阶段选择在采访期间在家的家庭和居民。为了减少采访期间不在家的人数，家庭采访安排在晚上6点至9点。10位重庆高中的学生被招募为采访者。

2.3. CV 调查问卷

和其他许多的CV研究一样，这项研究包括3种问题：CV问题，调查对象的背景问题，有效性检查问题（Portney，1994）。

这项研究运用的引出方法是以一个投标问题为背景的开放式问题。1985年这个方法也被Jones-Lee在研究英国居民对交通安全的支付意愿时运用过(Jones-Lee et al.,1985)。CV问题以一个场景描述开始，这个场景直接询问调查对象为减少空气污染的支付意愿。场景描述如下：

假设重庆政府正在考虑实施一个新的城市项目来减少空气污染。这个项目预期会减少四分之一由于空气污染引起的过早死亡的人数。每年由于空气污染引起的死亡率将会从20 / 100,000减少到15 / 100,000 。与健康问题有关的非致命性空气污染的数量不会被这个项目影响。为了实施这个项目，政府必须要收集一笔特殊的费用来减少它的成本。

为了帮助调查对象理解概率的大小和概率的变化，当采访者向调查对象描述场景时，他们会将一个可见的卡片展示给调查对象看。

跟随描述的场景，第一种情况下，在没有最大值的限制下，调查对象被要求直接说出他们愿意为支持这个项目的所付的资金。如果调查对象在给出数目时犹豫不决，那么采访者会按照指示读出一系列数据作为支付意愿的可能性，从1开始，2, 5, 10, 15, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 80, 100, 200, 500, 1000, 2000（元）等。当调查对象打断采访者时，采访者询问调查对象他/她暂停的是哪个数来确认支付意愿的数目。

在这份研究中使用的背景和有效性检查问题列在表一。这些变量包括调查对象的人口特征，他/她的经济状态(SES),他的健康状态和健康行为，从主观和客观两方面讲他们居住地区的空气污染状况，还有他们对CV问题的理解。

表一：

表为独立变量的描述性

2.4. 分析模型

这项研究中使用的估计方法是被RAND公司为RAND健康保险实验使用的两部分模型(Duan et al., 1983)。模型的第一部分是估计任何积极的WTP的可能性，第二部分是估计有积极WTP的调查对象的WTP等级。

在估计一个人有任何积极WTP的可能性时需要运用一个概率单位模型。因为等候游戏问题时的投标并不是一个连续数量的WTP,并且进入出价游戏的调查对象的回答是的对投标WTP间隔的低边界，区间回归是用来估计有积极WTP的WTP情况的数量。总的预计的WTP是与积极WTP可能性和有积极WTP调查对象预期WTP条件相等的。

第I部分: Prob(WTPgt;0)=f(年龄,性别,教育,收入,hellip;)

第II部分: (WTP|WTPgt;0)=f(年龄,性别,教育,收入,hellip;)

总的WTP: E[WTP]=Prob(WTPgt;0)times;E[WTP|WTPgt;0].

在解释过可能性和以上描述的WTP模型的数量后，用一个“循环”预测方法来预测为了拯救一个可统计生命的WTP，

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