王坤鵬, 牛海鵬,2,*

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CVM投標(biāo)值子樣本量對(duì)耕地保護(hù)外部性測(cè)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(cè)繪與國(guó)土信息工程學(xué)院，焦作 454000 2. 河南理工大學(xué)土地經(jīng)濟(jì)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(biāo)值子樣本量對(duì)耕地保護(hù)外部性測(cè)度結(jié)果精度的影響, 有助于耕地保護(hù)補(bǔ)償機(jī)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(biāo)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(biāo)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(dāng)各投標(biāo)值子樣本量大于30 份時(shí), 對(duì)雙邊界二分式居民耕地保護(hù)支付意愿估計(jì)值的影響越來(lái)越小, 且估計(jì)值逐漸趨于穩(wěn)定; (3)在二分式CVM研究中, 當(dāng)以估值結(jié)果為參考值時(shí), 其各投標(biāo)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(jì)量的統(tǒng)計(jì)效率相對(duì)較高, 此條件下耕地保護(hù)外部性區(qū)間值可作為相關(guān)部門(mén)制定焦作市耕地保護(hù)經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)的參考依據(jù)。

樣本方案; 投標(biāo)值子樣本量; 二分式CVM; 耕地保護(hù)外部性; 焦作市

1 前言

近年來(lái), 耕地資源流失不斷加劇, 究其最根本原因在于耕地保護(hù)主體對(duì)耕地資源的總價(jià)值缺乏全面認(rèn)識(shí), 尤其對(duì)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(huì)效益(如保障糧食安全、維護(hù)社會(huì)穩(wěn)定等)認(rèn)識(shí)不足, 加之不完善的土地利用機(jī)制的存在, 一定程度上降低了耕地保護(hù)主體(尤其是農(nóng)民)保護(hù)耕地的積極性, 致使耕地保護(hù)外部性無(wú)法得到充分實(shí)現(xiàn)[1–4]。因此, 建立科學(xué)合理的耕地保護(hù)補(bǔ)償機(jī)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(huì)和“十二五”規(guī)劃綱要均明確提出要全面建立耕地保護(hù)補(bǔ)償機(jī)制, 充分調(diào)動(dòng)耕地保護(hù)主體保護(hù)耕地的積極性、主動(dòng)性。耕地保護(hù)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)是耕地保護(hù)補(bǔ)償機(jī)制的核心。所以, 確定科學(xué)合理的耕地保護(hù)經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)是耕地保護(hù)工作中首先要解決的問(wèn)題。條件價(jià)值評(píng)估法(Contingent Valuation Method, CVM)可有效評(píng)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(píng)估領(lǐng)域成功運(yùn)用的關(guān)鍵。CVM的引導(dǎo)技術(shù)主要包括重復(fù)投標(biāo)博弈、開(kāi)放式、支付卡式、二分式選擇問(wèn)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(guò)建立受訪者反應(yīng)結(jié)果的概率與投標(biāo)值之間的函數(shù)關(guān)系, 間接地詢問(wèn)受訪者的支付意愿, 并能夠有效地模擬假想市場(chǎng)情景, 同時(shí)在偏差控制及受訪者真實(shí)感受調(diào)查結(jié)果方面相對(duì)能得到較好的控制。因此, 目前國(guó)內(nèi)一些專家學(xué)者在評(píng)估公共環(huán)境資源的非使用價(jià)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(duì)比的方式分別對(duì)額濟(jì)納旗生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)恢復(fù)價(jià)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(jià)值、海南香蕉風(fēng)災(zāi)保險(xiǎn)、道路交通安全、生態(tài)旅游水資源的非使用價(jià)值、耕地生態(tài)社會(huì)效益等進(jìn)行研究。從上述學(xué)者的研究可知, 雖均采用二分式CVM進(jìn)行環(huán)境資源外部效益評(píng)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(wèn)題, 即在二分式引導(dǎo)技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用中, 缺乏對(duì)樣本方案各投標(biāo)值子樣本數(shù)量問(wèn)題的深入研究, 進(jìn)而造成CVM在環(huán)境資源生態(tài)社會(huì)效益測(cè)度結(jié)果精度方面的影響程度無(wú)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(jià)值領(lǐng)域已取得一定成效, 但尚未深入開(kāi)展不同樣本方案各投標(biāo)值子樣本數(shù)量對(duì)耕地保護(hù)外部性測(cè)度結(jié)果精度的影響程度研究。且依據(jù)統(tǒng)計(jì)分析要求, 特定方案各投標(biāo)值所包含的子樣本量至少大于20 份時(shí)測(cè)度結(jié)果可達(dá)到一定精度, 在信息條件不充足的情況下, 精度要求較低時(shí)15 份左右即可, 理想狀態(tài)應(yīng)達(dá)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(biāo)值子樣本量分配對(duì)耕地保護(hù)外部性測(cè)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(shí)證參考。

2 研究區(qū)域概況、研究方法及數(shù)據(jù)來(lái)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(jì)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(wú)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(wàn)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(jì)學(xué)原理

2.2.2 WTP計(jì)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(duì)焦作市耕地保護(hù)外部性進(jìn)行測(cè)度與分析。

單邊界二分式問(wèn)卷受訪者只需對(duì)問(wèn)題做出“是”或“否”的回答。假設(shè)受訪者對(duì)投標(biāo)額T回答“是()”取值為1, 回答“否()”取值為0, 可以用Logit模型進(jìn)行估計(jì), 在已有研究基礎(chǔ)上[1,7,17–21], 將其基本關(guān)系式簡(jiǎn)寫(xiě)為:

2.3 數(shù)據(jù)來(lái)源

本次調(diào)查問(wèn)卷由單邊界二分式和雙邊界二分式問(wèn)卷組成, 由于雙邊界二分式投標(biāo)值是以單邊界二分式為基礎(chǔ)進(jìn)行設(shè)置, 故將兩種引導(dǎo)技術(shù)的核心問(wèn)題在同一份問(wèn)卷上進(jìn)行合理設(shè)置。依據(jù)2014年社會(huì)經(jīng)濟(jì)狀況及地域分布特征, 問(wèn)卷調(diào)查組于2014年10月21日—11月4日正式開(kāi)展調(diào)查, 調(diào)查區(qū)域?yàn)檎麄€(gè)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(guò)程中會(huì)產(chǎn)生無(wú)效問(wèn)卷, 因此, 問(wèn)卷調(diào)查組共發(fā)放568 份問(wèn)卷, 實(shí)際回收有效問(wèn)卷536 份, 問(wèn)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(wèn)卷通過(guò)詢問(wèn)受訪者對(duì)某問(wèn)題的回答情況來(lái)評(píng)估其, 其核心問(wèn)題設(shè)計(jì): 假設(shè)為了保護(hù)耕地?cái)?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(huì)效益水平。如果您愿意拿出一定費(fèi)用來(lái)保護(hù)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(dāng)支付額提高為每年_元, 您是否能接受？(□是 □否); 如果選“否”, 當(dāng)支付額降低為每年_元, 您是否能接受？(□是 □否)(支付標(biāo)準(zhǔn)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(jì)分析對(duì)特定方案各投標(biāo)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(biāo)值所對(duì)應(yīng)的子樣本量均相同。10類樣本方案投標(biāo)值所對(duì)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(biāo)值區(qū)間的設(shè)定將此次問(wèn)卷每類樣本方案均設(shè)置11個(gè)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(shuō)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(jī)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(jì)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(dá)到30 份以上, 因此為了進(jìn)一步探討不同樣本方案下各投標(biāo)值子樣本量對(duì)受訪者平均支付意愿()的影響及其差異性, 進(jìn)而分析不同樣本方案下單位面積耕地保護(hù)經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)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(cè)算單位面積耕地保護(hù)經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)及其外部性時(shí), 10類樣本方案均是在統(tǒng)一測(cè)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(jìn)行單位面積耕地保護(hù)經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)測(cè)算, 最后根據(jù)樣本區(qū)域耕地總面積計(jì)算耕地保護(hù)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(huì)經(jīng)濟(jì)特征、耕地保護(hù)認(rèn)知對(duì)耕地保護(hù)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(duì)雙邊界二分式四個(gè)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(méi)有優(yōu)劣與次序之分; 受訪者的社會(huì)經(jīng)濟(jì)特征、耕地保護(hù)認(rèn)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(yàn)分析, 運(yùn)用SPSS17.0分別對(duì)單邊界二分式不同樣本方案居民進(jìn)行二元Logistic逐步回歸分析, 對(duì)雙邊界二分式不同樣本方案居民進(jìn)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(jiàn)表3、表4、表5、表6)可知, 初始投標(biāo)值TC的回歸系數(shù)均為負(fù)值且通過(guò)5%的顯著性檢驗(yàn)水平。表明, 在其他因素不變的情況下, 初始投標(biāo)值越高, 受訪者耕地保護(hù)支付意愿越低?？傮w來(lái)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(duì)耕地生態(tài)社會(huì)效益的認(rèn)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(hù)意愿越高。區(qū)域(X)回歸系數(shù)均為負(fù), 說(shuō)明在其他條件一定的前提下, 城鎮(zhèn)區(qū)域受訪者對(duì)隨機(jī)投標(biāo)額的接受概率小于農(nóng)村受訪者。同時(shí), 受訪者對(duì)耕地生態(tài)社會(huì)效益認(rèn)識(shí)程度越深越愿意支付一定金額用于耕地保護(hù)。

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(dāng)各投標(biāo)值所對(duì)應(yīng)的子樣本量小于30 份時(shí), 不同樣本方案在同一引導(dǎo)技術(shù)下進(jìn)入模型的自變量差異顯著。而當(dāng)各投標(biāo)值所對(duì)應(yīng)的子樣本量大于30 份時(shí), 不同樣本方案在同一引導(dǎo)技術(shù)下進(jìn)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(jìn)入模型的自變量存在一致性; 隨著各投標(biāo)值所對(duì)應(yīng)的子樣本數(shù)量的增加, 進(jìn)入模型自變量的數(shù)量逐漸增加且進(jìn)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(duì)應(yīng)投標(biāo)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(duì)樣本方案的模型結(jié)果會(huì)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(hù)外部性測(cè)度結(jié)果及比較

外部性估算思路[1]: 由條件價(jià)值評(píng)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(hù)外部性, 進(jìn)而計(jì)算出單位面積耕地保護(hù)外部性, 其測(cè)算公式為[1]:

式中Y為研究區(qū)域第年單位面積耕地保護(hù)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(jì)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(hù)支付意愿, 再依據(jù)公式(4)分別計(jì)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(hù)外部性, 具體見(jiàn)表7。

依據(jù)統(tǒng)計(jì)分析要求, 特定方案各投標(biāo)值所包含的子樣本量至少大于20 份時(shí)測(cè)度結(jié)果才可達(dá)到一定精度。由表7可知, 當(dāng)子樣本量小于20 份時(shí), 不同引導(dǎo)技術(shù)的居民耕地保護(hù)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(hù)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(hù)差值為222.3 元·戶-1·年-1。

以投標(biāo)值子樣本量為30 份(M)的測(cè)度結(jié)果為基準(zhǔn), 單邊界二分式下樣本方案M—M的居民耕地保護(hù)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(hù)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(guò)此精度要求下的居民耕地保護(hù)支付意愿測(cè)度結(jié)果的偏差值及偏差率的對(duì)比可知, 當(dāng)子樣本量大于30 份時(shí), 單邊界二分式下的居民明顯大于雙邊界二分式對(duì)其的測(cè)度結(jié)果。同時(shí), 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(rèn)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(shí)由于雙邊界二分式更接近真實(shí)市場(chǎng)中的議價(jià)情景, 使得受訪者更加認(rèn)真對(duì)待調(diào)查, 因此該引導(dǎo)技術(shù)下的估計(jì)量的統(tǒng)計(jì)效率相對(duì)較高。

4 結(jié)論與討論

本文采用二分式CVM, 以問(wèn)卷調(diào)查的方式, 運(yùn)用Logit模型研究不同樣本方案下焦作市居民對(duì)耕地保護(hù)的支付意愿, 并由此間接估算出不同樣本方案下耕地保護(hù)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(biāo)值的子樣本量與研究結(jié)果的精度影響密切, 投標(biāo)值子樣本量在不滿足精度要求的情況下, 將對(duì)其測(cè)度結(jié)果精度造成嚴(yán)重影響。

且在其他條件一定的前提下, 樣本方案投標(biāo)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(dāng)樣本方案各投標(biāo)值子樣本量大于30 份時(shí), 對(duì)雙邊界二分式居民耕地保護(hù)支付意愿估計(jì)值的影響越來(lái)越小。在信息調(diào)查條件充足的前提下, 樣本方案各投標(biāo)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(cè)度結(jié)果才能具有較高的統(tǒng)計(jì)效率。從數(shù)值上看, 當(dāng)投標(biāo)值子樣本量大于30 份時(shí), 同一引導(dǎo)技術(shù)下不同樣本方案的居民測(cè)度結(jié)果差異較小, 且估計(jì)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(cè)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(shí), 由于雙邊界二分式更接近真實(shí)市場(chǎng)中的議價(jià)情景, 使得受訪者更加認(rèn)真對(duì)待調(diào)查。因此, 當(dāng)投標(biāo)值子樣本量大于30 份時(shí), 雙邊界二分式引導(dǎo)技術(shù)下估計(jì)量的統(tǒng)計(jì)效率相對(duì)較高, 此條件下耕地保護(hù)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(mén)制定耕地保護(hù)經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)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(hù)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(hù)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(wàn)戶, 耕地面積為194639 hm2。

(3)由于條件價(jià)值評(píng)估法是以假想市場(chǎng)情景為前提, 不同引導(dǎo)技術(shù)所求得的居民耕地保護(hù)支付意愿的差異可能還會(huì)受以下幾個(gè)方面的影響, 如模型的選擇、問(wèn)卷設(shè)計(jì)的精準(zhǔn)度以及引導(dǎo)技術(shù)本身存在的難以消除的偏差等。同時(shí), 本文僅是對(duì)CVM二分式問(wèn)卷設(shè)計(jì)中有關(guān)樣本方案投標(biāo)值子樣本量設(shè)置問(wèn)題的探索性研究, 通過(guò)對(duì)二分式不同樣本方案值的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比, 來(lái)研究居民耕地保護(hù)支付意愿的大小, 雖具有一定的對(duì)比性, 但仍有局限性。相關(guān)研究結(jié)論對(duì)CVM的其他引導(dǎo)技術(shù)是否具有普適性問(wèn)題, 將是進(jìn)一步研究的問(wèn)題。

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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(xiàng)目(182102110260) ; 河南理工大學(xué)創(chuàng)新型科研團(tuán)隊(duì)(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(yáng)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(biāo)值子樣本量對(duì)耕地保護(hù)外部性測(cè)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.