王坤鵬, 牛海鵬,2,*

?

CVM投標值子樣本量對耕地保護外部性測度結(jié)果精度的影響分析

王坤鵬1, 牛海鵬1,2,*

1. 河南理工大學(xué)測繪與國土信息工程學(xué)院，焦作 454000 2. 河南理工大學(xué)土地經(jīng)濟與城鄉(xiāng)發(fā)展研究中心，焦作 454000

基于二分式CVM視角, 剖析不同樣本方案下各投標值子樣本量對耕地保護外部性測度結(jié)果精度的影響, 有助于耕地保護補償機制的科學(xué)制定。結(jié)果表明: (1)二分式CVM不同樣本方案的總樣本量及各投標值的子樣本量與研究結(jié)果的精度影響密切, 在其他條件一定的前提下, 樣本方案投標值子樣本量的增加或減少, 雙邊界二分式估值結(jié)果較單邊界二分式估值結(jié)果更敏感; (2)當各投標值子樣本量大于30 份時, 對雙邊界二分式居民耕地保護支付意愿估計值的影響越來越小, 且估計值逐漸趨于穩(wěn)定; (3)在二分式CVM研究中, 當以估值結(jié)果為參考值時, 其各投標值子樣本量至少應(yīng)大于30 份, 雙邊界二分式引導(dǎo)技術(shù)下估計量的統(tǒng)計效率相對較高, 此條件下耕地保護外部性區(qū)間值可作為相關(guān)部門制定焦作市耕地保護經(jīng)濟補償標準的參考依據(jù)。

樣本方案; 投標值子樣本量; 二分式CVM; 耕地保護外部性; 焦作市

1 前言

近年來, 耕地資源流失不斷加劇, 究其最根本原因在于耕地保護主體對耕地資源的總價值缺乏全面認識, 尤其對耕地資源的生態(tài)效益(如涵養(yǎng)水源、保持水土、調(diào)節(jié)氣候、凈化環(huán)境等)和社會效益(如保障糧食安全、維護社會穩(wěn)定等)認識不足, 加之不完善的土地利用機制的存在, 一定程度上降低了耕地保護主體(尤其是農(nóng)民)保護耕地的積極性, 致使耕地保護外部性無法得到充分實現(xiàn)[1–4]。因此, 建立科學(xué)合理的耕地保護補償機制應(yīng)該引起政府及專家學(xué)者的高度重視。中共十七屆三中全會和“十二五”規(guī)劃綱要均明確提出要全面建立耕地保護補償機制, 充分調(diào)動耕地保護主體保護耕地的積極性、主動性。耕地保護補償標準是耕地保護補償機制的核心。所以, 確定科學(xué)合理的耕地保護經(jīng)濟補償標準是耕地保護工作中首先要解決的問題。條件價值評估法(Contingent Valuation Method, CVM)可有效評估環(huán)境資源的外部效益。但其引導(dǎo)技術(shù)的合理使用是CVM在環(huán)境資源外部效益評估領(lǐng)域成功運用的關(guān)鍵。CVM的引導(dǎo)技術(shù)主要包括重復(fù)投標博弈、開放式、支付卡式、二分式選擇問題格式四種類型, 其中二分式又分為單邊界二分式和雙邊界二分式兩種不同類型的引導(dǎo)技術(shù)。由于二分式CVM引導(dǎo)技術(shù)是通過建立受訪者反應(yīng)結(jié)果的概率與投標值之間的函數(shù)關(guān)系, 間接地詢問受訪者的支付意愿, 并能夠有效地模擬假想市場情景, 同時在偏差控制及受訪者真實感受調(diào)查結(jié)果方面相對能得到較好的控制。因此, 目前國內(nèi)一些專家學(xué)者在評估公共環(huán)境資源的非使用價值方面, 逐漸傾向于采用二分式CVM引導(dǎo)技術(shù)。如徐中民、蔡春光、張統(tǒng)、潘勇輝、劉文歌、陳紅光、楊寧寧等[5–11]均采用單邊界二分式和雙邊界二分式對比的方式分別對額濟納旗生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)恢復(fù)價值、北京市的大氣污染危害、水電站的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值、海南香蕉風(fēng)災(zāi)保險、道路交通安全、生態(tài)旅游水資源的非使用價值、耕地生態(tài)社會效益等進行研究。從上述學(xué)者的研究可知, 雖均采用二分式CVM進行環(huán)境資源外部效益評估, 但也僅是該引導(dǎo)技術(shù)在研究領(lǐng)域方面的變化, 而尚未涉及使用該引導(dǎo)技術(shù)的內(nèi)在問題, 即在二分式引導(dǎo)技術(shù)的實際應(yīng)用中, 缺乏對樣本方案各投標值子樣本數(shù)量問題的深入研究, 進而造成CVM在環(huán)境資源生態(tài)社會效益測度結(jié)果精度方面的影響程度無法確定。

綜上所述, 雖然二分式引導(dǎo)技術(shù)在公共物品非使用價值領(lǐng)域已取得一定成效, 但尚未深入開展不同樣本方案各投標值子樣本數(shù)量對耕地保護外部性測度結(jié)果精度的影響程度研究。且依據(jù)統(tǒng)計分析要求, 特定方案各投標值所包含的子樣本量至少大于20 份時測度結(jié)果可達到一定精度, 在信息條件不充足的情況下, 精度要求較低時15 份左右即可, 理想狀態(tài)應(yīng)達到30 份以上[12]。據(jù)此, 本文以焦作市為例, 設(shè)置不同樣本方案研究二分式CVM各投標值子樣本量分配對耕地保護外部性測度結(jié)果精度的影響, 以期為CVM在耕地資源外部性研究領(lǐng)域中的樣本方案設(shè)置提供借鑒和實證參考。

2 研究區(qū)域概況、研究方法及數(shù)據(jù)來源

2.1 研究區(qū)域概況

焦作市位于河南省西北部, 北依太行, 南臨黃河, 東接新鄉(xiāng), 西鄰濟源。地處112°43′31″—113°38′35″ E, 34°41′03″—35°29′45″ N之間, 屬典型的暖溫帶大陸性季風(fēng)氣候。年均溫12.8—14.8 ℃, 年平均降水量600—700 mm, 平均無霜期237 d。焦作市轄2市4縣5區(qū)。2014年末總戶數(shù)為100 萬戶, 城鎮(zhèn)化率53.23%, 人均GDP為52421 元。2014年全區(qū)土地總面積3972.58 km2(第二次土地調(diào)查數(shù)據(jù)), 總耕地面積為194639 hm2。

2.2 研究方法

2.2.1 CVM經(jīng)濟學(xué)原理

2.2.2 WTP計算方法及模型

本文分別采用單邊界二分式、雙邊界二分式兩種引導(dǎo)技術(shù)對焦作市耕地保護外部性進行測度與分析。

單邊界二分式問卷受訪者只需對問題做出“是”或“否”的回答。假設(shè)受訪者對投標額T回答“是()”取值為1, 回答“否()”取值為0, 可以用Logit模型進行估計, 在已有研究基礎(chǔ)上[1,7,17–21], 將其基本關(guān)系式簡寫為:

2.3 數(shù)據(jù)來源

本次調(diào)查問卷由單邊界二分式和雙邊界二分式問卷組成, 由于雙邊界二分式投標值是以單邊界二分式為基礎(chǔ)進行設(shè)置, 故將兩種引導(dǎo)技術(shù)的核心問題在同一份問卷上進行合理設(shè)置。依據(jù)2014年社會經(jīng)濟狀況及地域分布特征, 問卷調(diào)查組于2014年10月21日—11月4日正式開展調(diào)查, 調(diào)查區(qū)域為整個焦作市。依據(jù)Scheaffer抽樣公式(抽樣誤差設(shè)定為0.06), 確定調(diào)查區(qū)域適宜樣本容量約為280 份[22–23]。但考慮到在調(diào)查過程中會產(chǎn)生無效問卷, 因此, 問卷調(diào)查組共發(fā)放568 份問卷, 實際回收有效問卷536 份, 問卷有效率為94.37%。具有正支付意愿樣本量為481 份, 其中城鎮(zhèn)、農(nóng)村樣本量分別為206 份、275 份。二分式CVM問卷通過詢問受訪者對某問題的回答情況來評估其, 其核心問題設(shè)計: 假設(shè)為了保護耕地數(shù)量不減少, 質(zhì)量不降低, 享有目前耕地所產(chǎn)生的生態(tài)社會效益水平。如果您愿意拿出一定費用來保護它, 在您目前的收入狀況下, 每年從您家庭收入中拿出_元, 您是否能接受？(□是 □否); 如果選“是”, 當支付額提高為每年_元, 您是否能接受？(□是 □否); 如果選“否”, 當支付額降低為每年_元, 您是否能接受？(□是 □否)(支付標準分別為: 25 元、50 元、75 元、100 元、150 元、200 元、250 元、300 元、350 元、400 元、500 元、600 元、700 元)。

3 結(jié)果與分析

3.1 不同樣本方案設(shè)置

依據(jù)統(tǒng)計分析對特定方案各投標值所包含的子樣本量從較低精度到較高精度的要求, 分別設(shè)置10類樣本方案, 即同一樣本方案下的各投標值所對應(yīng)的子樣本量均相同。10類樣本方案投標值所對應(yīng)的子樣本量分別為13 份(樣本方案M)、15 份(樣本方案M)、20 份(樣本方案M)、25 份(樣本方案M)、30 份(樣本方案M)、31 份(樣本方案M)、32 份(樣本方案M)、33 份(樣本方案M)、34份(樣本方案M)、35 份(樣本方案M)。根據(jù)投標值區(qū)間的設(shè)定將此次問卷每類樣本方案均設(shè)置11個支付方案。所以, 樣本方案M—M的總樣本量依次為143 份、165 份、220 份、275 份、330 份、341 份、352 份、363 份、374 份、385 份。需要說明的是, 10類樣本方案均是從具有正支付意愿的481 份樣本中隨機選取獲得。在信息條件受限情況下, 樣本方案M已滿足統(tǒng)計學(xué)子樣本量最低精度要求, 但是在信息充足條件下, 理想狀態(tài)的子樣本量要求應(yīng)達到30 份以上, 因此為了進一步探討不同樣本方案下各投標值子樣本量對受訪者平均支付意愿()的影響及其差異性, 進而分析不同樣本方案下單位面積耕地保護經(jīng)濟補償標準的差異性, 在此樣本方案基礎(chǔ)上再歸并出其他九類樣本方案。在測算單位面積耕地保護經(jīng)濟補償標準及其外部性時, 10類樣本方案均是在統(tǒng)一測算平均支付意愿的基礎(chǔ)上依據(jù)研究區(qū)域總戶數(shù)進行單位面積耕地保護經(jīng)濟補償標準測算, 最后根據(jù)樣本區(qū)域耕地總面積計算耕地保護外部性。10類樣本方案設(shè)置如表1所示。

3.2 變量選擇及定義

為歸納分析受訪者的社會經(jīng)濟特征、耕地保護認知對耕地保護的影響, 選取受訪者的反應(yīng)作為被解釋變量。為研究方便, 對雙邊界二分式四個反應(yīng)變量定義如下: “是—是()”、“是—否()”、“否—是()”、“否—否()”的回答分別定義為1、2、3、4, 各定義之間沒有優(yōu)劣與次序之分; 受訪者的社會經(jīng)濟特征、耕地保護認知等因素作為解釋變量, 具體如表2所示。

3.3 二分式CVM居民支付意愿影響因素分析

經(jīng)試驗分析, 運用SPSS17.0分別對單邊界二分式不同樣本方案居民進行二元Logistic逐步回歸分析, 對雙邊界二分式不同樣本方案居民進行多元Logistic全因子回歸分析, 結(jié)果如表3、表4、表5所示。

綜合各樣本方案模型結(jié)果(見表3、表4、表5、表6)可知, 初始投標值TC的回歸系數(shù)均為負值且通過5%的顯著性檢驗水平。表明, 在其他因素不變的情況下, 初始投標值越高, 受訪者耕地保護支付意愿越低?？傮w來看, 受訪者的支付意愿與居民家庭收入水平(X)、所在區(qū)域(X)、文化程度(X)以及對耕地生態(tài)社會效益的認知水平(X、X)緊密相關(guān)。家庭收入水平及文化程度越高, 受訪者耕地保護意愿越高。區(qū)域(X)回歸系數(shù)均為負, 說明在其他條件一定的前提下, 城鎮(zhèn)區(qū)域受訪者對隨機投標額的接受概率小于農(nóng)村受訪者。同時, 受訪者對耕地生態(tài)社會效益認識程度越深越愿意支付一定金額用于耕地保護。

表1 10類二分式CVM不同樣本方案設(shè)置

表2 二分式CVM變量的選取與定義

表3 樣本方案M1、M2、M3模型處理結(jié)果

表4 樣本方案M4、M5、M6模型處理結(jié)果

表5 樣本方案M7、M8、M9模型處理結(jié)果

當各投標值所對應(yīng)的子樣本量小于30 份時, 不同樣本方案在同一引導(dǎo)技術(shù)下進入模型的自變量差異顯著。而當各投標值所對應(yīng)的子樣本量大于30 份時, 不同樣本方案在同一引導(dǎo)技術(shù)下進入模型的自變量差異性較小; 整體上同一樣本方案在不同引導(dǎo)技術(shù)下進入模型的自變量存在一致性; 隨著各投標值所對應(yīng)的子樣本數(shù)量的增加, 進入模型自變量的數(shù)量逐漸增加且進入的自變量趨于穩(wěn)定。出現(xiàn)上述差異的原因: 一是不同樣本方案的總樣本量存在一定差異; 二是不同樣本方案所對應(yīng)投標值的子樣本量不同; 三是采用不同的二分式引導(dǎo)技術(shù)對樣本方案的模型結(jié)果會產(chǎn)生一定影響。

表6 樣本方案M10模型處理結(jié)果

3.4 不同樣本方案耕地保護外部性測度結(jié)果及比較

外部性估算思路[1]: 由條件價值評估法得出居民以家庭為單位的平均支付意愿, 求出焦作市整體耕地保護外部性, 進而計算出單位面積耕地保護外部性, 其測算公式為[1]:

式中Y為研究區(qū)域第年單位面積耕地保護外部性(元·hm-2);為居民平均支付意愿(元);為樣本區(qū)域總戶數(shù)(戶);為居民支付率(%);K為研究區(qū)域耕地總面積(hm2)。依據(jù)公式(1)、公式(3)分別計算出二分式CVM引導(dǎo)技術(shù)下不同樣本方案2014 年焦作市居民耕地保護支付意愿, 再依據(jù)公式(4)分別計算出二分式CVM引導(dǎo)技術(shù)下不同樣本方案2014 年焦作市居民耕地保護外部性, 具體見表7。

依據(jù)統(tǒng)計分析要求, 特定方案各投標值所包含的子樣本量至少大于20 份時測度結(jié)果才可達到一定精度。由表7可知, 當子樣本量小于20 份時, 不同引導(dǎo)技術(shù)的居民耕地保護支付意愿差值較大。單邊界二分式下樣本方案M與M的居民耕地保護差值為85.7 元·戶-1·年-1; 雙邊界二分式下樣本方案M與M的居民耕地保護差值為222.3 元·戶-1·年-1。

以投標值子樣本量為30 份(M)的測度結(jié)果為基準, 單邊界二分式下樣本方案M—M的居民耕地保護支付意愿區(qū)間為273.80—293.19 元·戶-1·年-1, 偏差值范圍為1.2—18.19 元·戶-1·年-1, 偏差率范圍為0.44%—6.61%。雙邊界二分式下樣本方案M—M的居民耕地保護支付意愿區(qū)間為165.80—200.00 元·戶-1·年-1, 偏差值范圍為81.2—115.4元·戶-1·年-1, 偏差率范圍為28.88%—41.04%。通過此精度要求下的居民耕地保護支付意愿測度結(jié)果的偏差值及偏差率的對比可知, 當子樣本量大于30 份時, 單邊界二分式下的居民明顯大于雙邊界二分式對其的測度結(jié)果。同時, 雙邊界二分式下的偏差值及偏差率均大于單邊界二分式。符合赫恩曼(Hanemann)認為的單邊界二分式有高估的現(xiàn)象存在的研究結(jié)論[19]。同時由于雙邊界二分式更接近真實市場中的議價情景, 使得受訪者更加認真對待調(diào)查, 因此該引導(dǎo)技術(shù)下的估計量的統(tǒng)計效率相對較高。

4 結(jié)論與討論

本文采用二分式CVM, 以問卷調(diào)查的方式, 運用Logit模型研究不同樣本方案下焦作市居民對耕地保護的支付意愿, 并由此間接估算出不同樣本方案下耕地保護外部效益。主要結(jié)論如下:

二分式CVM不同樣本方案的總樣本量及各投標值的子樣本量與研究結(jié)果的精度影響密切, 投標值子樣本量在不滿足精度要求的情況下, 將對其測度結(jié)果精度造成嚴重影響。

且在其他條件一定的前提下, 樣本方案投標值子樣本量的增加或減少, 雙邊界二分式估值結(jié)果較單邊界二分式估值結(jié)果更敏感。

當樣本方案各投標值子樣本量大于30 份時, 對雙邊界二分式居民耕地保護支付意愿估計值的影響越來越小。在信息調(diào)查條件充足的前提下, 樣本方案各投標值子樣本量的選取最好控制在30 份以上, CVM二分式資源環(huán)境外部性的測度結(jié)果才能具有較高的統(tǒng)計效率。從數(shù)值上看, 當投標值子樣本量大于30 份時, 同一引導(dǎo)技術(shù)下不同樣本方案的居民測度結(jié)果差異較小, 且估計值逐漸趨于穩(wěn)定。單邊界二分式下的居民均大于雙邊界二分式下的測度結(jié)果, 且前者各樣本方案的估值結(jié)果約為后者估值結(jié)果的1.7 倍, 該結(jié)論與相關(guān)學(xué)者的研究成果相一致[19, 24]。同時, 由于雙邊界二分式更接近真實市場中的議價情景, 使得受訪者更加認真對待調(diào)查。因此, 當投標值子樣本量大于30 份時, 雙邊界二分式引導(dǎo)技術(shù)下估計量的統(tǒng)計效率相對較高, 此條件下耕地保護外部性區(qū)間值(764.44 元·hm-2·年-1—922.12 元·hm-2·年-1)可作為相關(guān)部門制定耕地保護經(jīng)濟補償標準的參考依據(jù)。

表7 二分式CVM引導(dǎo)技術(shù)下不同樣本方案2014 年焦作市耕地保護外部性

續(xù)表7 二分式CVM引導(dǎo)技術(shù)下不同樣本方案2014年焦作市耕地保護外部性

Tab.7 (Cont.) Externalities of cultivated land protection of Jiaozuo by dichotomous choice CVM in year of 2014

注: 2014年年末焦作市總戶數(shù)為100 萬戶, 耕地面積為194639 hm2。

(3)由于條件價值評估法是以假想市場情景為前提, 不同引導(dǎo)技術(shù)所求得的居民耕地保護支付意愿的差異可能還會受以下幾個方面的影響, 如模型的選擇、問卷設(shè)計的精準度以及引導(dǎo)技術(shù)本身存在的難以消除的偏差等。同時, 本文僅是對CVM二分式問卷設(shè)計中有關(guān)樣本方案投標值子樣本量設(shè)置問題的探索性研究, 通過對二分式不同樣本方案值的結(jié)果進行對比, 來研究居民耕地保護支付意愿的大小, 雖具有一定的對比性, 但仍有局限性。相關(guān)研究結(jié)論對CVM的其他引導(dǎo)技術(shù)是否具有普適性問題, 將是進一步研究的問題。

[1] 牛海鵬. 耕地保護的外部性及其經(jīng)濟補償研究[D]. 武漢: 華中農(nóng)業(yè)大學(xué), 2010.

[2] 陳秧分, 劉彥隨, 李裕瑞. 基于農(nóng)戶生產(chǎn)決策視角的耕地保護經(jīng)濟補償標準測算[J]. 中國土地科學(xué), 2010, 24(4): 4–8.

[3] 高漢琦, 牛海鵬, 方國友, 等. 基于CVM多情景下的耕地生態(tài)效益農(nóng)戶支付/受償意愿分析—以河南省焦作市為例[J]. 資源科學(xué), 2011, 33(11): 2116–2123.

[4] 王迪, 聶銳, 王勝洲. 耕地保護外部性及其經(jīng)濟補償研究進展[J]. 中國人口·資源與環(huán)境, 2012, 22(10): 131– 136.

[5] 徐中民, 張志強, 龍愛華, 等. 額濟納旗生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)恢復(fù)價值評估方法的比較與應(yīng)用[J]. 生態(tài)學(xué)報, 2003, 23(9): 1841–1850.

[6] 蔡春光, 陳功, 喬曉春, 等. 單邊界、雙邊界二分式條件價值評估方法的比較—以北京市空氣污染對健康危害問卷調(diào)查為例[J]. 中國環(huán)境科學(xué), 2007, (1): 39–43.

[7] 張統(tǒng). 小水電生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值評估—以浙江省通濟橋水庫為例[D]. 杭州: 浙江大學(xué), 2008.

[8] 潘勇輝. 香蕉風(fēng)災(zāi)保險的最優(yōu)財政補貼規(guī)模測度—來自海南省681戶蕉農(nóng)的經(jīng)驗證據(jù)[J]. 中國農(nóng)業(yè)科學(xué), 2009, 42(12): 4372–4382.

[9] 劉文歌, 趙勝川. 道路交通安全統(tǒng)計生命價值評價研究—基于單邊界和雙邊界二分式條件價值法[J]. 中國安全科學(xué)學(xué)報, 2013, 23(11): 138–144.

[10] 陳紅光, 王秋丹, 李晨洋. 支付意愿引導(dǎo)技術(shù): 支付卡式、單邊界二分式和雙邊界二分式的比較—以三江平原生態(tài)旅游水資源的非使用價值為例[J]. 應(yīng)用生態(tài)學(xué)報, 2014, 25(9): 2709–2715.

[11] 楊寧寧. 耕地保護經(jīng)濟補償標準測度模型構(gòu)建與實證分析[D]. 焦作: 河南理工大學(xué), 2015.

[12] 吳明隆. SPSS統(tǒng)計應(yīng)用實務(wù)[M]. 北京: 中國鐵道出版社, 2001.

[13] 趙軍, 楊凱, 邰俊, 等. 上海城市河流生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的支付意愿[J]. 環(huán)境科學(xué), 2005, 26(2): 5–10.

[14] 劉祥鑫, 蒲春玲, 劉志有, 等. 基于烏魯木齊市耕地資源綜合價值的征地補償標準研究[J]. 中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃, 2017, 38(4): 56–61+84.

[15] 陳尚, 任大川, 夏濤, 等. 海洋生態(tài)資本理論框架下的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評估[J]. 生態(tài)學(xué)報, 2013, 33(19): 6254–6263.

[16] 馬瑛, 王保力, 張芳, 等. 新疆棉農(nóng)對農(nóng)業(yè)面源污染防治的態(tài)度和支付意愿研究[J]. 中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃, 2016, 37(7): 150–156, 181.

[17] 喬旭寧,詹慧麗,唐宏,楊德剛,劉佳.渭干河流域農(nóng)業(yè)灌溉用水的農(nóng)戶支付意愿及影響因素分析[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境, 2018, 32(11):22–28.

[18] 牛海鵬, 王坤鵬. 基于單邊界二分式CVM的不同樣本方案下耕地保護外部性測度與分析—以河南省焦作市為例[J]. 資源科學(xué), 2017, 39(7): 1227–1237.

[19] HANEMANN W M. The statistical analysis of discrete-response CV data[J]. Valuing Environmental Pre-ferences, 1996: 302–442.

[20] 魏同洋, 靳樂山, 靳宗振, 等. 北京城區(qū)居民大氣質(zhì)量改善支付意愿分析[J]. 城市問題, 2015, (1): 75–81.

[21] 王坤鵬, 牛海鵬. 不同樣本方案及支付方式下耕地保護外部性測度與分析—基于CVM不同引導(dǎo)技術(shù)視角[J]. 地域研究與開發(fā), 2018, 37(4): 174–180.

[22] RAWLINS I, SCHEAFFER R L, MENDENHALL W, et al. Elementary survey sampling, 4th edn[J]. Applied Statistics, 1992, 41(1): 227.

[23] BATEMAN R L, BURGESS D, HUTCHINSON W G, at. el. Learning design contingent valuation (LDCV): NOAA guidelines, preference learning and coherent arbitrariness[J]. Journal of Environmental Economics and Management, 2008, 55(2): 127–141.

[24] 蔡志堅, 杜麗永, 蔣瞻. 條件價值評估的有效性與可靠性改善—理論、方法與應(yīng)用[J]. 生態(tài)學(xué)報, 2011, 31(10): 2915–2923.

Effects of sample size of bid value on the accuracy of cultivated land protection externalities

WANG Kunpeng1, NIU Haipeng1,2,*

1. School of Surveying and Land Information Engineering of Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454000, Henan, China 2. The Research Centre of Land Economy and Urban-rural Development of Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454000, Henan, China

In this study, we determinate the effects of sample size of bid value on the accuracy of cultivated land protection externalities in dichotomy CVM. The results show that: (1) accuracy of calculated results is highly affected by total sample size and sub-sample size of each bid value in different sampled schemes of dichotomous CVM. Meanwhile, the estimated value of double boundary dichotomy WTP is more sensitive than that of single boundary dichotomy WTP with changes of sub-sample size of bid value. (2) When sub-sample size of bid value is more than 30, the impact of the sub-sample size on the results of double boundary dichotomy WTP is getting smaller and the value is become stable. (3) In the dichotomous CVM, when use estimated result of WTP as a reference value, the sub-sample size of bid value should be greater than 30. The accuracy of the estimation is relatively high under double boundary dichotomy. The externality interval value of cultivated land protection obtained in our study can be used as a reference for formulating economic compensation standards of cultivated land protection in Jiaozuo.

sampled scheme; sub-sample size of bid value; dichotomy CVM; cultivated land protection externalities; Jiaozuo

10.14108/j.cnki.1008-8873.2018.06.009

F301.21

A

1008-8873(2018)06-067-08

2018-07-03;

2018-08-19

河南省科技攻關(guān)項目(182102110260) ; 河南理工大學(xué)創(chuàng)新型科研團隊(T2018-4)

王坤鵬(1991—), 女,河南商丘人, 碩士研究生, 主要從事土地資源管理研究, E-mail: 18839119896@163.com

牛海鵬(1974—), 男,河南南陽人, 教授, 博士生導(dǎo)師, 主要從事土地資源管理方面的教學(xué)與科研工作, E-mail: niuhaipeng@126.com

王坤鵬, 牛海鵬. CVM投標值子樣本量對耕地保護外部性測度結(jié)果精度的影響分析[J]. 生態(tài)科學(xué), 2018, 37(6): 67-74.

WANG Kunpeng, NIU Haipeng. Effects of sample size of bid value on the accuracy of cultivated land protection externalities[J]. Ecological Science, 2018, 37(6): 67-74.