基于双边界二分式条件价值法的杭州西湖风景名胜区旅游资源非使用价值评估

通过假想市场的构建, 可以利用条件价值法对旅游环境资源的非使用价值进行评估。而支付意愿的导出技术是条件价值法研究的重要手段。合理选用导出技术, 可减小条件价值法的导出偏差, 提高非使用价值评估的信度和效度。以杭州西湖风景名胜区为个案, 选用双边界二分式条件价值法对其非使用价值进行了评估。结果表明, 2012 年西湖风景区非使用价值为1277.81 亿元, 选择价值、遗产价值和存在价值分别为325.84 亿元、491.96 亿元和460.01 亿元。保护费用的支付意愿与游客的年龄、职业、受教育程度以及家庭年收入等显著相关, 与性别相关关系不显著; 浙江本省, 特别是杭州市的游客, 意愿支付率远远高于其他地区; 保护费用的支付意愿与游客的总体感知、景区拥挤度、游客满意度等显著相关, 与景区替代性相关关系不显著。未来的研究应该进一步围绕导出技术、游览经验、具体国情及旅游消费行为及意向等方面展开, 以求对条件价值法评估非使用价值的信度和效度有所裨益。     

基于选择实验法的流域中下游居民生态补偿支付意愿及其偏好研究——以渭河流域为例

在流域生态补偿机制的建设中,相关利益主体的生态补偿意愿和行为的分析对政策的管理和执行至关重要。运用选择实验法对渭河流域中下游居民的支付意愿进行考察,通过构建Mixed Logit模型对城乡居民的支付意愿及其偏好进行实证分析。研究发现,城镇和农村居民的选择显著受到水质、河流面积/水量、水土流失情况、动物种类/数量这4个属性变量的正向影响,支付金额的负向影响;其次,城镇和农村居民对水质这一属性具有最高的支付意愿,对河流面积/水量这一属性具有次高的支付意愿,而对动物种类/数量这一属性具有最低的支付意愿;最后,城镇和农村居民的平均支付意愿分别为13.168元月^-1人^-1和9.050元月^-1人^-1,前者的支付意愿明显高于后者。     

条件价值评估的有效性与可靠性改善——理论、方法与应用

CVM可靠性、有效性改善源于CVM范围效应、WTA与WTP之差、引导技术选择、假想偏差、信息效应、策略偏差和次序效应等7种偏差和误差的降低。以长江流域南京段生态系统恢复条件价值评估为例,对CVM有效性、可靠性改善的理论和方法进行了应用,具体包括:(1)选用WTP而非WTA的估值方式;(2)选用二分式选择法作为问卷的引导技术,并利用开放式和支付卡式问卷进行二次预调查以获得二分式选择问卷的核心估值;(3)以图文并茂的方式向受访者介绍调查背景,并用受访者更熟悉的"长江水质恢复到可游泳水平"替代所要评估的环境物品"长江流域生态系统恢复";(4)分析受访者意图以区分抗议性回答和真实零支付;(5)采用分层随机抽样的方式选取并发放大样本;(6)调查中采用面对面的方式并培训调查员;(7)选用切实可行但强制性高的支付工具;(8)利用中值法而非均值法估计WTP分布函数;(9)选择对数模型而非水平估算模型测算WTP值。综合利用上述方法所测得的南京市居民对长江流域生态系统恢复的支付意愿为270.7元/(户· a),此研究结果可为南京市制定"十二五"水价改革方案提供科学依据。     

条件价值法评估旅游资源非使用价值的可靠性检验

CVM的有效性和可靠性检验在CVM研究中占据愈来愈重要的地位,国内目前该方向的研究还是空白。本文结合武夷山景区非使用价值CVM案例研究,对CVM可靠性作一些探索。案例CVM的研究结果表明:武夷山景区旅游资源非使用价值32.42×108元/a(2006年价格),人均保护支付意愿16.42元/(人.a)。以全国环评工程师为目标人群,相隔半年进行了可靠性检验。PC1、PC2样本数及地域分布基本一致,可靠性检验结果表明:①样本的性别、年龄、经济收入、对旅游的热爱程度、对武夷山景区的偏爱程度及对武夷山的熟悉程度等社会经济特征与相对应的是否具有支付意愿(正WTP率)的相关性分析比照具有较好的重现性。在中国环评工程师这一特殊的目标人群中,男性、到过武夷山景区特别是近期有计划去武夷山者、对武夷山较为熟悉者对于武夷山景区非使用价值通常具有较明显的支付意愿。②样本社会经济特征对支付意愿额度的影响相关性的重现性较好,在环评工程师中具有正支付意愿这-特定目标人群中,其支付额度具有较大的随机性,与被调查者的性别、年龄、对旅游的热爱程度、对武夷山的偏爱程度及熟悉程度均不存在显著性相关,但与收入水平呈弱相关。③WTP中位数与平均数重现性良好。PC1、PC2的中位数相差1.58元(RMB),误差很小。通过本次可靠性检验,武夷山景区旅游资源非使用价值CVM调查结果可靠性得到了保证。     

基于条件价值法评估三亚海域生态系统多样性及物种多样性的维持服务价值

基于条件价值法(CVM)开展了三亚海域海洋保护区生态系统多样性和重要海洋物种多样性的维持服务价值评估。于2014年12月通过面对面调研的形式对三亚当地城镇居民进行问卷调查,建立了支付意愿(WTP)多元线性回归方程,再将此回归模型推广到海南全省城镇居民,从而评估了三亚海域海洋保护区生态系统多样性和重要海洋物种多样性的维持服务价值;同时也对CVM研究中的相关问题如问卷设计、偏差分析和CVM的可靠性与有效性等进行了验证和探讨。研究结果表明:(1)2014年三亚海域海洋保护区生态系统多样性及重要海洋物种多样性的维持服务总价值分别为3.734亿元和4.442亿元。(2)受教育程度和家庭人均年收入等社会经济信息变量对支付意愿具有显著的影响水平,符合经济学理论。(3) CVM作为陈述偏好性价值评估方法,评估结果受偏差的影响较大。为了尽可能减小偏差,需要从问卷的设计、调查员筛选培训、调查方式和被调查者等诸多方面严格把关。(4) CVM问卷支付数额的设计较好地界定了支付意愿的范围和分布形态,支付意愿具有较高的统计效率,CVM的可靠性得到较好的验证,显示了CVM评估法在估算生态系统服务非使用价值的有效性。鉴于居民的学历和收入在短时间内很难得到提升,建议相关海洋管理部门加强对三亚海域海洋保护区和海洋生物多样性的宣传教育,增强居民对三亚海洋保护区和海洋珍稀濒危生物的认知及保护意识。     

基于陈述性偏好法的三江平原湿地生态保护价值比较

陈述性偏好法是当前用于评估环境物品非市场价值的主要方法,包括条件价值评估法(CVM)和选择实验(CE).本文利用陈述性偏好法对三江平原湿地的生态保护价值进行评估,基于随机效用理论构建陈述性偏好方法的支付意愿评价模型,求出基于CVM与CE的三江平原湿地生态保护价值的支付意愿(WTP).结果表明: 基于CE的平均支付意愿为每年379元,不同选择属性的边际支付意愿分别是水源涵养为每年114.00元,湿地面积为每年72.55元,自然景观为每年59.55元,生物多样性为每年37.09元;CVM的平均支付意愿为每年134元.分析支付意愿的影响因素,并对受访者拒绝支付原因进行探讨.CE方法得到受访者的支付意愿显著高于CVM方法,社会经济属性中受教育程度和个人平均年收入与受访者的支付意愿呈显著正相关,而拒绝支付原因没有显著差异.CE可以进行多属性、多水平分析,求出湿地各选择属性的支付意愿,因此CE比CVM更能揭示受访者的偏好信息,其评估结果更接近于实际.     

Impoundment impact on fish in the Warta River: species richness and sample size in the rarefaction method

Over 11 years of study, fish species richness decreased continually and significantly in the tailwater of the Warta River (Poland). The smallest sample size required for estimating species richness of fish communities in the tailwater increased. As the rarefaction method has rarely been applied in fishery research, its strengths and drawbacks in cases similar to this are discussed.     

Inference of the distribution of fitness effects of mutations is affected by single nucleotide polymorphism filtering methods,sample size and population structure

The distribution of fitness effects (DFE) of new mutations has been of interest to evolutionary biologists since the concept of mutations arose. Modern population genomic data enable us to quantify the DFE empirically, but few studies have examined how data processing, sample size and cryptic population structure might affect the accuracy of DFE inference. We used simulated and empirical data (from Arabidopsis lyrata) to show the effects of missing data filtering, sample size, number of single nucleotide polymorphisms (SNPs) and population structure on the accuracy and variance of DFE estimates. Our analyses focus on three filtering methods—downsampling, imputation and subsampling—with sample sizes of 4–100 individuals. We show that (1) the choice of missing-data treatment directly affects the estimated DFE, with downsampling performing better than imputation and subsampling; (2) the estimated DFE is less reliable in small samples (<8 individuals), and becomes unpredictable with too few SNPs (<5000, the sum of 0- and 4-fold SNPs); and (3) population structure may skew the inferred DFE towards more strongly deleterious mutations. We suggest that future studies should consider downsampling for small data sets, and use samples larger than 4 (ideally larger than 8) individuals, with more than 5000 SNPs in order to improve the robustness of DFE inference and enable comparative analyses.     

Conformational space exploration of Met- and Leu-enkephalin using the MOLS method, molecular dynamics, and Monte Carlo simulation--a comparative study

We report here a comparative study of the molecular conformational energy landscape generated using the mutually orthogonal Latin squares (MOLS) method, molecular dynamics (MD), and Monte Carlo (MC) simulation. The MOLS method, as described earlier from our laboratory, uses an experimental design technique to rapidly and exhaustively sample the low energy conformations of a molecule. MD and MC simulations have been used to perform similar tasks. In the comparison reported here, the three methods were applied to a pair of neuropeptides, namely Met- and Leu-enkephalin. A set of 1500 conformations of these enkephalins were generated using these methods with CHARMM22 force field, and the resulting samples were analyzed to determine the extent and nature of coverage of the conformational space. The results indicate that the MOLS method samples a larger number of possible conformations and identifies conformations closer to the experimental structures than the MD and MC simulations.     

城市河流生态系统服务的CVM估值及其偏差分析

城市河流具有特殊的景观生态学意义,并能提供重要的生态系统服务,其价值逐渐受到社会各界的广泛关注。以全国河道治理的样板工程——上海浦东张家浜综合整治为例,采用条件价值评估法(CVM),共回收507份有效二分式CVM调查问卷,研究了城市河流生态系统服务改善的支付意愿及其总经济价值,同时也重点对二分式CVM研究中的相关问题如问卷设计、偏差分析和CVM可靠性与有效性的计量经济学验证过程等进行了适量探讨。二分式CVM研究表明(1)张家浜生态系统服务改善的平均支付意愿为1289.08元/(a·户),张家浜作为一条城市河流在未来3a内每年为浦东新区提供的生态系统服务价值为RMB6.34亿元。这与国际上的研究结论在数量级上是接近的,但与国内研究结果相比明显较高,应与研究区域的经济水平差异有关。(2)二分式CVM问卷投标数额的设计较好地界定了支付意愿的范围和分布形态,支付意愿平均值具有较高的统计效率,问卷的设计调查过程较好地控制了CVM研究中一些常见的偏差。(3)收入、学历、捐款经历、环境态度等社会经济信息变量对支付意愿具有显著的影响水平,符合经济学理论,CVM的可靠性得到较好的验证。(4)58.10%的非张家浜沿线居民对张家浜生态系统服务的改善和保护具有正支付意愿,城市河流的非使用价值(存在价值)得到了良好体现,显示了条件价值评估法在估算生态系统服务非使用价值的有效性。