湿地被称为“地球之肾”，是一种陆生与水生并存，具有独特水文、土壤、植被和生物特性的生态系统。湿地生态系统不仅为人类提供了基本、必需的生产和生活资源，极富多样性的生态景观，还具有调节气候、抵御灾害、控制污染等多方面的生态保护作用。但是，长期以来湿地被当作“废地”处理，其生态价值没有得到正确的认识。而粗放型经济发展方式带来的资源过度开采和废弃物超标排放，导致我国湿地生态系统遭受了严重的破坏，并导致自上世纪起我国滨海湿地面积减少57%。习近平总书记在中国共产党第十九次全国代表大会的报告中再一次强调了“加快生态文明体制改革，建设美丽中国”的重要性与紧迫性。其中强化湿地保护和恢复，建立市场化、多元化的生态补偿机制是生态文明建设的重要内容之一。《全国海洋经济发展“十三五”规划》将建立“现代海洋经济市场体系”，“实现海洋各类资源与要素的市场化配置”作为深化海洋经济体制改革的首要任务。然而，湿地所提供的生态系统服务无法在市场上直接进行交易，因此不具备所谓的“市场价格”。如何正确认识和评价湿地的生态价值，并将其量化为可计量的货币价值，是市场经济体制下实现湿地生态系统有效保护与管理的必要前提。

条件估值法(contingent valuation method, CVM)针对公共物品缺乏实体交易市场的特征，通过构建虚拟市场，调查使用者对某种商品或服务的最大支付意愿(willingness to pay, WTP)，以此估计生态系统服务的货币价值^[1]。近年来，CVM被世界各国广泛地应用于湿地生态系统的价值评估。如Voke等在英国St.David's滨海度假区^[2]、Halkos等在希腊Pinios河^[3]、Siew等在马来西亚Paya Indah湿地^[4]、Jala等在印度Pilikula湖^[5]、Marzetti等在地中海区域海岸带^[6]等。国内学者对于湿地生态系统价值评估和CVM也进行了许多有益的探索^[7-10]。高琴等在三江平原湿地生态系统价值评估中，建立了基于居民生态认知的支付意愿空间分异模型^[11]。肖怡等通过对青岛和济南两地居民的调查，建立回归方程并估算出山东17个城市对海洋保护区生态系统多样性的支付意愿^[12]。

本文采用基于问卷调研的CVM方法，以黄水河国家级湿地公园为研究对象，结合统计分析与回归分析，评价黄水河湿地生态系统服务价值量，并识别出影响支付意愿及金额的关键因素。

1   材料与方法

1.1   研究区域

黄水河国家级湿地公园隶属于山东烟台龙口市，距离市区约8 km，位于滨海地区黄水河入海口附近(如图 1)。其总规划面积共1.78 km²，园区内具有湿地、森林、农田等多样化生态系统，为上百种生物提供重要的栖息地，并储存优质矿产资源。近年来，龙口市多次对黄水河湿地公园进行了规划整治，以期将其打造成为具有生态保护、科普教育和生态休闲等功能为一体的综合旅游园区。然而目前湿地状况不容乐观，曾经水量充沛、鸟类繁多、未经涉足的天然湿地由于用地范围内农耕和海水养殖活动频繁，原生态的自然环境基本无存^[13]。按照《国民经济和社会发展第十三个五年规划》的要求，国家海洋局致力于实现“生态+海洋管理”新模式，提出南红北柳等六大重点工程，因地制宜开展滨海湿地、河口湿地生态的整治。因此，正确评估滨海、河口湿地公园的价值不仅可以为整治工程决策提供科学依据，还能推进该地区招商引资，实现生态、经济两手抓。

图  1  黄水河湿地公园所在位置

Fig.  1  Location of Huangshuihe wetland park

下载: 全尺寸图片 幻灯片

1.2   CVM问卷设计

本文采用基于问卷调查的CVM方法，调研过程主要遵循美国海洋与大气管理署(NOAA)提出的CVM方法15项原则^[14]，采用面对面的方式，提高问卷的响应率，并借助视频、图片等辅助手段，加强受访者对于情景的理解。此外，问卷设计参考了Plous提出的8个影响因素^[15]，根据“近因效应”设置问题顺序，采用开放与封闭相结合的问题模式，并通过预调研修正问题表述。

问卷内容设置共包含四个部分：湿地功能认知，受访者支付意愿调研，受访者社会经济信息变量统计以及问卷有效性检验，共计15题(如表 1所示)。

表  1  调查问卷内容设置

Tab.  1  Setting for the questionnaire

下载: 导出CSV 

| 显示表格

1.3   数据筛选

因本次问卷调查的受众群体是与黄水河湿地公园有关联的民众，因此采取随机调研的方法在公园内进行。总共发放问卷210份，回收201份。其中，有效样本185份，有效率92%。根据以下原则剔除无效问卷：(1)无支付意愿同时缺少不愿支付原因；(2)有支付愿意但缺少支付金额；(3)支付意愿大于其收入的20%；(4)未通过问卷有效性检验。

部分研究证明民众支付意愿的可信度与其对政府的信任程度，以及对评价对象的了解程度呈正相关^[16]。鉴于此，问卷有效性检验主要考虑三个变量：①对黄水河湿地公园了解程度(1~3分)；②对政府信任程度(1~3分)；③对问卷内容理解程度(1~5分)。通过专家打分法确定三个变量的权重分别为0.3、0.1、0.6。有效性检验的条件为：

2   结果与讨论

2.1   统计特征分析

(1) 生态系统服务游憩价值类别

调研结果显示黄水河湿地公园具有广泛的娱乐休闲价值，包括观景、散步、钓鱼、划船、鸟类观赏等(图 2(c))。但受生态现状的制约，使用者需求主要集中于观景和散步，其他娱乐需求仅占总需求的8%。超过85%的人对于黄水河湿地公园的情况有所了解，且表达了对公园整治与修复的强烈需求(图 2(b))。

图  2  问卷主体调查内容和统计结果

Fig.  2  The main content of questionnaire and the statistic results

下载: 全尺寸图片 幻灯片

(2) 生态系统服务支付意愿

71.4%的受访者具有支付意愿，希望公园能够恢复原貌，支付区间主要集中于50~100元(63.7%)；其次是10~20元(31.1%)(图 2(e))。支付意愿平均值为57.73元/人，标准差为1.29，在95%的置信度下支付区间为42.62元至72.84元。对于支付方式的选择，75.6%的人选择一次性支付。而支付用途主要用于保护动植物(32.5%)增加水量(31.9%)和治理污染(27.2%)(图 2(d))。

对于没有支付意愿的受访者进行调查，发现不愿支付的原因主要在于公共产品应由政府出资整治(36%)或担心整治成效(24%)，而由于收入有限不愿支付的占24%。剩余的16%对公园现状和生态系统表示漠然(图 2(a))。

(3) 受访者社会经济信息变量统计

表 2可以看出，受访者男女比例基本均衡(男性受访者占51.9%，女性受访者占48.1%)。其中，25岁以上人群占80%，近一半的受访者具有本科以上学历，收入集中在3000~3999元。对比烟台统计局《2016年统计年鉴》国民经济和社会发展主要指标，男女人数各为49.89%和50.11%(325.94万人与327.35万人)，全体居民人均可支配月收入为2286.42元(27437元/a)，与样本统计结果相近，调查样本具有普遍的代表性。

表  2  样本的社会经济变量

Tab.  2  The analysis of social and economic variable of samples

下载: 导出CSV 

| 显示表格

表 2统计了受访者的社会经济变量信息。按照是否具有支付意愿将受访者进行分类，初步确定影响支付意愿的因素包括以下几个方面。

(1) 年龄

0支付意愿和高额支付意愿集中于35~44岁的人群中，低额支付意愿集中于25~34岁。而55岁以上的人群则大多表现为没有支付意愿。

(2) 学历

初中及以下人群0支付意愿和低额支付意愿较多，大专和绩效人群高额支付意愿较多。本科及以上受访者具有显著的支付意愿。

(3) 职业

工人的0支付意愿所占比例最大，公务员支付金额较高。

图 3描述了各投标段出现的概率，由图可见，意愿支付的金额呈现先上升后下降的趋势，最大支付意愿值为1000元，众数为100。

图  3  支付意愿的概率分布

Fig.  3  Graph of WTP probability function

下载: 全尺寸图片 幻灯片

2.2   回归分析

在计算WTP的过程中，最为便捷有效方式是直接获取人们支付意愿WTP值，再通过统计年报等官方数据集获取必要信息。总支付意愿WTP的计算公式如下^[17]：

式中：WTP为被调查地区人们的总支付意愿值；AWP_i为被调查地区人们第i水平的支付意愿；n_i为被调查者总数中有支付意愿为AWP的人数；N为被调查者总数；M为年接待游客总数。经计算，通过上述方程得到的WTP值为3.1亿元/a。

本文选择构建多元线性回归方程分析各社会经济变量对支付意愿金额的影响效应。现对受访者的收入、社会经济变量变量进行虚拟化设置(性别、年龄、职业、文化程度、收入、本地或外地)，见表 3，同时将范围变量根据中间进行值定距处理，统计变量的虚拟特征见表 4。

表  3  非定距变量的虚拟化方式

Tab.  3  Virtualized method of non-fixed variables

下载: 导出CSV 

| 显示表格

表  4  统计变量虚拟化总体特征

Tab.  4  Summary characteristic of virtualized variable

下载: 导出CSV 

| 显示表格

多元线性回归结果如表 5所示。由此可见，支付意愿金额的线性回归方程为：

表  5  非市场价值线性回归结果

Tab.  5  Result of liner regression for non-market value

下载: 导出CSV 

| 显示表格

2.3   讨论

基本所有相关文献均表明，收入会对于支付意愿产生影响，而其他变量(如性别、年龄、职业等)对于支付意愿的影响根据调查结果不同，会产生一定的差异性^[14]。而上一节多元线性回归分析结果证明，本次调查适合使用多元线性回归，使用该模型具有合理性的原因在于：(1)自变量之间Pearson相关系数均小于0.7，不存在共线性，说明自变量(支付意愿、收入和职业)之间不存在相关性，只与因变量支付值有关；(2)Durbin-Watson为1.71，接近2，说明自变量残差间没有相关性；(3)P值为0.00，我们认为99.9%以上的概率断言该回归方程十分显著；(4)F检验值大于2.65(F_α=0.05(df=3, N=185))，该模型具有统计学意义。

线性回归方程中，因变量(支付意愿、职业和收入)的P值分别达到0.001量级，应拒绝零假设，说明因变量(支付金额)与自变量(支付意愿、收入和职业)存在很强的相关性，分别是影响支付金额的关键因素之一；Beta值可以看出，支付金额的贡献排序为，说明这三个自变量是决定支付金额的要素，且重要性递减；Adjust R²为27.8%，我们认为线性回归方程可以解释约30%的支付金额，拟合优度中等，我们认为此线性回归方程的自变量(支付意愿、收入和职业)可以较好的解释因变量(支付金额)，因此可以成为决定支付金额的关键因素；使用多元线性回归分析可以得到上述回归方程，系数分别为79.45，0.01和-11.89，常数为-38.33，说明WTP值与支付意愿、职业和收入存在明显线性关系；原因在于：消费水平很大程度上受到收入的制约，而生态服务作为一种消费，必然也受到收入阶层(职业)和收入量的影响，而支付意愿是决定支付金额的直接因素。

湿地生态系统由于无法在市场上直接进行交易，因此不能进行直接的价值衡量。使用非市场价值评估的方法可以构建虚拟市场，调查民众对于生态服务的支付意愿进行价值估计。对于民众来说，湿地的调节、涵养、支持和文化功能直接体现在游憩价值上，而黄水河湿地公园的非市场价值为3.1亿元/a，这表明黄水河湿地公园每年可以提供民众3.1亿元的同等商品使用和服务的价值。

由于黄水河国家湿地公园的非市场价值量尚无评估先例，因此我们选择我国国内临近区域的生态非市场价值评估情况进行参考对比，借此验证本次调查的有效性。肖怡等^[12]分析青岛和济南两地居民对山东88个海洋保护区的支付意愿情况，数据显示，青岛居民支付意愿分布在[0, 1000]之间，50元与100元频数分别为第一和第二。这与本次黄水河调查结果完全一致。

3   结论

(1) 绝大多数民众愿意支付一定金额改善黄水河湿地公园水量匮乏、废物排放的现状，支付金额与收入水平呈正相关，与职业分级呈负相关；不愿支付的民众多数认为政府应该全权负责改善黄水河湿地公园现状。黄据龙口滨海旅游度假区管委会提供资料显示，黄水河湿地公园游客流动人口每年约32万人，可得黄水河湿地公园非市场价值为3.1亿元/a。

(2) 在问卷设计上，考虑NOAA和Plous因素，将问卷设计的尽量严谨和有效；在数据分析上，科学的剔除了无效数据，并将样本进行多方面的统计，从而更加深层和直观的发现规律；从结果上，通过建立多元线性回归方程，分析支付意愿金额的相关社会经济变量，并计算出黄水河国家湿地公园的支付意愿期望和非市场价值。